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[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "글로벌 AI 기업과 풀스택 협력 확대…신규 사업 발굴"

이준희 삼성SDS 대표가 앤트로픽을 비롯한 글로벌 프론티어 인공지능(AI) 기업들과 협력을 확대해 AI 풀스택 전 영역에서 신규 사업 발굴에 나선다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "앤트로픽과의 협력은 삼성SDS가 AI 전환(AX) 시장의 핵심 파트너로 인정받고 있음을 의미한다"며 "클라우드 기반 신규 사업을 공동 발굴하고 마케팅을 함께 추진하는 한편, 어플라이드 AI 엔지니어를 공동 양성해 서비스 경쟁력을 강화할 계획"이라고 말했다. 삼성SDS는 최근 앤트로픽과 국내 기업 최초로 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 클라우드 기반 신규 사업 공동 발굴과 엔터프라이즈 시장 확대, AI 엔지니어 공동 양성 등을 추진 중이다. 삼성SDS는 오픈AI와 구글에 이어 글로벌 프론티어 AI 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 이 대표는 "임직원을 대상으로 '클라이언트 제로' 전략을 통해 앤트로픽 서비스를 먼저 검증하고 있고 삼성 관계사 20곳에도 이를 제공하고 있다"며 "이를 바탕으로 향후 대외 고객까지 서비스를 확대할 계획"이라고 설명했다. 이어 "글로벌 프론티어 AI 기업들과 여러 차례 미팅을 진행하며 AI 풀스택 전 영역에서 전략적 시너지를 창출할 수 있는 다양한 방안을 논의했다"며 "이를 새로운 미래 사업 기회로 연결하기 위해 앞으로도 적극적으로 노력할 계획"이라고 강조했다.

2026.07.30 15:00한정호 기자

[컨콜] 삼성SDS "하반기 공공·금융 AX 확대…IT서비스 영업이익률 12% 회복 목표"

삼성SDS가 하반기 공공과 금융 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대를 바탕으로 IT서비스 수익성을 지난해 수준으로 회복하겠다는 목표를 밝혔다. 김태호 삼성SDS 경영지원담당 부사장은 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "하반기에는 공공 및 금융 중심의 매출 증가와 지속적인 수익성 제고 활동을 통해 IT서비스 영업이익률을 지난해 수준인 12% 수준으로 회복할 것으로 보인다"고 말했다. 그는 "특히 2분기 클라우드 사업 매출은 7794억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했고 대외 매출은 금융·공공·조선 등 다양한 업종의 고객 확보를 통해 전년 대비 75% 증가하며 성장을 견인했다"고 설명했다. 이어 "CSP 부문은 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 증가와 해외 서비스형 GPU(GPUaaS) 확대로 성장했고 MSP는 금융 AX 사업과 글로벌 AI 서비스 도입 확산이 실적을 이끌었다"고 덧붙였다. 그러면서 "하반기에는 과학기술정보통신부 GPU 사업 등을 통해 GPUaaS 서비스를 확대하고 삼성 계열사의 글로벌 AI 서비스 도입과 금융·공공 고객 대상 AX 사업 신규 수주를 통해 성장을 이어갈 것"이라며 "서비스형 소프트웨어(SaaS) 부문은 범정부 지능형 플랫폼 사업에서 과반 이상의 고객을 확보해 구독 기반의 안정적인 매출을 확보할 것으로 기대한다"고 밝혔다. 끝으로 그는 "물류 사업은 블랙프라이데이 등 계절적 성수기 효과와 대외 사업 확대로 성장세가 예상되지만, 중동 정세 불안이 지속되고 있어 불확실성은 여전히 존재한다"고 설명했다.

2026.07.30 14:46한정호 기자

[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 인프라 800MW까지 확대…풀스택 성장 가속"

이준희 삼성SDS 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업을 핵심 성장축으로 삼아 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확대하는 동시에, 금융권 AI 에이전트와 공공 AI 플랫폼, 디지털 자산 등 신사업까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화하겠다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업의 구체적인 성장 전략과 사업 모델을 본격적으로 추진해 AI 풀스택 기업으로 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "AI 인프라 공급 부족이 지속되는 시장 환경을 중요한 성장 기회로 삼아 사업을 확대해 나가겠다"고 강조했다. 삼성SDS는 올해 동탄 데이터센터 서관을 시작으로 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터, 2029년 구미 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 이를 위해 ▲직접 인프라를 구축하는 'CAPEX형' ▲정부 및 전략적 파트너와 협력하는 '지분투자형' ▲기업 맞춤형 데이터센터를 구축·운영하는 '엔터프라이즈 DBO형' 등 세 가지 사업 모델을 동시에 추진한다. 이 대표는 "이미 데이터센터 DBO 사업은 기술 경쟁력을 인정받아 첫 수주를 달성했고 2분기에도 여러 사업 기회가 구체화되고 있다"며 "기존 110메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 2029년 230MW, 2031년에는 800MW 이상으로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 아울러 그는 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU)가 높은 수요를 보이고 있으며 3분기부터는 완전 가동될 것으로 내다봤다. 여기에 정부 'GPU 확보·구축·운용 지원 사업' 핵심 사업자로 선정된 만큼 하반기 베라 루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다. GPU와 NPU를 효율적으로 활용하는 지능형 추론 라우팅 기술을 통해 인프라 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다. 금융권을 중심으로 AI 전환(AX) 사업도 확대되고 있다. 삼성SDS는 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업에 이어 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 수주했으며 국내 4대 시중은행 가운데 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업도 확보했다. 이 대표는 "데이터 플랫폼은 AI가 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기반"이라며 "AI 에이전트와 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 향후 금융권 대규모 AX 사업까지 확장해 지속적인 성장 모멘텀을 이어가겠다"고 말했다. AI 플랫폼 사업에선 공공시장 확대와 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 자사 '브리티웍스'를 기반으로 행정안전부 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 확대하는 동시에 오픈AI, 구글 클라우드, 앤트로픽 등 글로벌 3대 프론티어 AI 기업과 모두 협력 체계를 구축했다. 물류 사업도 지정학적 불확실성 속에서 성장세를 이어갔다. 첼로스퀘어를 기반으로 글로벌 고객을 확대하는 한편 물류 데이터를 활용한 AI 에이전트를 개발해 하반기 국내 적용 후 내년부터 글로벌 거점으로 확대할 계획이다. 이와 함께 두나무 지분 투자와 미국 월든로보틱스 전략적 투자 등을 통해 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에서도 사업 기회를 확대한다는 목표다. 블록체인과 클라우드·보안 기술을 결합한 디지털 자산 인프라와 제조 현장의 로봇 오케스트레이션 사업 등을 새로운 성장동력으로 육성할 방침이다. 이 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "전략적 투자와 인수합병(M&A) 등 인오가닉 성장도 지속적으로 추진해 사업 포트폴리오를 다각화하고 중장기 성장동력을 확보해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.30 14:33한정호 기자

문샷AI, 35억 달러 투자 유치…'키미 K3' 흥행 효과

문샷AI가 목표치를 웃도는 투자금을 확보하며 중국 인공지능(AI) 업계 핵심 기업으로 입지를 넓혔다. 29일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 문샷AI는 최근 마감한 투자 라운드에서 35억 달러(약 5조 340억원)를 조달해 기업가치 350억 달러(약 50조원)를 인정받았다. 당초 회사가 목표로 삼았던 조달액은 10~20억 달러였다. 이번 투자에는 중국 국책 투자기구인 '국가 인공지능 산업 투자기금'이 주요 투자자로 참여한 것으로 전해졌다. 이 기금은 중국 AI 스타트업 딥시크에도 투자한 바 있다. 문샷AI는 추가 투자 유치에도 나섰다. 기업공개 전 기업가치를 뜻하는 프리머니 밸류에이션을 500억 달러로 책정하고 잠재적 투자자들과 새 투자 라운드를 논의하고 있다. 회사는 이르면 올해 홍콩에서 기업공개를 추진할 계획이다. 상장에 앞서 이번 추가 투자 라운드를 마지막 대규모 자금 조달로 삼는다는 목표다. 문샷AI에 대한 투자자 관심은 이달 공개된 AI 모델 '키미 K3' 성과와 맞물려 높아졌다. 키미 K3는 앤트로픽과 오픈AI의 최첨단 모델에 근접한 성능을 낸 것으로 평가됐다. 당시 키미 K3 출시는 글로벌 기술주 매도세를 불러왔으며 시장에서는 또 한 번의 '딥시크 모먼트'라는 평가가 나오기도 했다. 블룸버그는 "미국 반도체 수출 규제와 컴퓨팅 자원 제약에도 중국 AI 기업이 미국 기업과 경쟁할 수 있다는 가능성을 보여줬다"고 보도했다.

2026.07.30 14:33김미정 기자

[AI 리더스] 스노우플레이크 "미·중 데이터 표준 경쟁…한국도 설계 나서야"

미국과 중국 인공지능(AI) 패권 경쟁이 모델을 넘어 데이터 의미와 활용 규칙을 정하는 표준 경쟁으로 번지고 있다. 중국이 정부 주도로 자국 표준을 빠르게 확산하는 사이 미국 민간 기업들은 오픈소스와 글로벌 합의를 내세워 개방형 표준 구축에 나섰다. 이런 흐름 속에서 개방형 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)'가 주목받고 있다. 아파치 오시는 AI 에이전트와 비즈니스인텔리전스(BI)·데이터 플랫폼이 비즈니스 데이터 의미를 똑같이 이해할 수 있게 돕는 개방형 시맨틱 데이터 표준이다. 이 프로젝트는 기업마다 다른 매출·고객·할인·이탈률 등 수치 정의와 계산 방식, 데이터 간 관계를 YAML·JSON 기반 공통 형식으로 표현한다. AI 에이전트와 BI 도구, 쿼리 엔진은 이 정의를 읽어 같은 지표를 동일한 방식으로 계산한다. 현재 아파치 소프트웨어 재단의 인큐베이팅 프로젝트로 운영되고 있으며, 명세와 소스코드는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 아파치 오시는 스노우플레이크를 비롯한 데이터빌드툴(dbt), 세일즈포스 등 민간 IT 기업이 추진하는 '오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange)'에서 출발했다. 현재 아파치 소프트웨어 재단으로 이관돼 특정 기업이 아닌 글로벌 커뮤니티가 프로젝트 기술적 방향과 명세를 결정한다. 현재 51개 북미 기업·기관이 관련 조직에서 활동하고 있다. 프로젝트 초창기 멤버인 조쉬 클라 스노우플레이크 제품관리 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "재단 목표는 다양한 데이터 시스템과 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 정의를 활용하도록 하는 것"이라며 "기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터의 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "한국 기업 또한 완성된 표준만 수용하는 데 그치지 않아야 한다"며 "데이터 초기 설계 단계부터 참여해 한국 산업 요구를 반영해야 할 것"이라고 덧붙였다. 플랫폼마다 다른 데이터 정의…아파치 오시로 통일 클라 디렉터는 AI 에이전트와 모델이 기업 데이터를 제대로 분석하려면 실질적인 비즈니스 용어 의미부터 제대로 이해해야 한다고 주장했다. 예를 들어 기업이 AI에 '이번 달 매출을 알려달라'고 요청하더라도 명확한 답을 바로 내놓기 어렵다. AI가 매출을 계산할 때 세금을 제외할지, 할인을 적용할지, 사업부마다 다른 기준을 사용할지에 따라 결과가 달라져서다. 클라 디렉터는 "AI가 정확한 답을 내놓으려면 '월간 매출'이라는 용어뿐 아니라 이를 계산하는 공식도 알아야 한다"며 "매출을 합산하고 세금을 제외한 뒤 할인을 적용한다는 규칙이 명확하게 정의돼야 올바른 데이터베이스(DB) 쿼리를 작성할 수 있다"고 설명했다. 문제는 기업 데이터와 계산 규칙이 시스템 하나에만 있지 않다는 점이다. 기업은 데이터 플랫폼과 BI, 분석 애플리케이션 등 여러 솔루션을 동시에 사용하고 있다. 각 솔루션은 매출이나 비즈니스 데이터를 서로 다른 언어와 형식으로 정의한다. 이에 한 플랫폼에서 작성한 데이터 정의를 다른 플랫폼에서 사용하려면, 같은 내용을 다시 작성하거나 별도 변환 작업을 거쳐야 한다. 클라 디렉터는 "아파치 오시는 서로 다른 솔루션 내 데이터 의미와 계산 규칙을 공유할 수 있는 공통 형식을 제공한다"며 "기존 데이터 사전이나 시맨틱 레이어를 없애는 것이 아니라 각 시스템에 흩어진 정의를 서로 연결하는 공통 번역 규칙 역할을 하는 것"이라고 강조했다. 클라 디렉터는 아파치 오시를 통해 정의한 비즈니스 용어와 지표를 다른 플랫폼에서도 동일하게 활용할 수 있다고 말했다. 예를 들어 기업이 스노우플레이크에서 정의한 매출 지표를 다른 공급업체 솔루션으로 옮길 때 아파치 오시 변환기가 두 형식 사이를 연결한다. 기업은 기존 지표와 계산 규칙을 처음부터 다시 만들지 않고 다른 솔루션으로 이전할 수 있다. 클라 디렉터는 "기업은 특정 공급업체의 독자적인 시맨틱 형식에 묶이지 않고 필요에 따라 데이터·BI 솔루션을 교체하거나 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 의미와 비즈니스 로직이 플랫폼을 따라 이동할 수 있어 특정 제품에 대한 락인(lock-in) 효과도 줄일 수 있다"고 강조했다. 현재 아파치 오시 프로젝트는 오시 형식으로 작성된 데이터 정의를 dbt와 데이터브릭스, 스노우플레이크, 태블로 등이 읽을 수 있는 형식으로 바꾸는 변환기를 개발하고 있다. 기업은 매출과 고객 같은 데이터 의미와 계산 방식을 오시 형식으로 한 번만 정의한 뒤 여러 솔루션에서 동일하게 활용할 수 있다. 상반된 미중 데이터 체계, 주변국 부담…"한국도 참여해야" 클라 디렉터는 중국 정부 주도 표준과 북미 민간 기업 중심의 오픈소스·커뮤니티 주도 표준이 서로 다른 장단점을 갖는다고 봤다. 정부 주도 방식은 정책을 조율하고 국내 시장에 표준을 빠르게 확산하는 데 유리하지만, 오픈소스 방식은 특정 국가나 시장에 얽매이지 않는다는 설명이다. 그는 "정부가 특정 기술을 표준으로 선언하면 국내에서 이를 의무화하고 시장 전체에 빠르게 적용할 수 있다"며 "커뮤니티 주도 방식은 여러 국가와 기업이 설계 과정에 참여할 수 있어 글로벌 표준으로 발전할 가능성이 크다"고 분석했다. 클라 디렉터는 커뮤니티 방식에도 한계는 있다는 점을 인정했다. 여러 기업과 개발자가 의견을 모아 표준을 만들기 때문에 한 정부나 기업이 독자적으로 결정하는 방식보다 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그는 "여러 기업이 합의해 표준을 만들면 의사결정에 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "고객들은 특정 공급업체가 통제하지 않고 어느 플랫폼에서나 사용할 수 있는 글로벌 표준을 원한다"고 말했다. 클라 디렉터는 미국과 중국이 서로 다른 AI 데이터 표준을 구축하면 향후 한국과 일본 등 주변국 기업 부담이 커질 수 있다는 점에 동의했다. 두 시장에서 사업하려면 양쪽 표준을 모두 지원해야 하고, 한쪽 표준만 채택하면 다른 시장에서 사업 기회를 놓칠 수 있어서다. 클라 디렉터는 "표준이 진정한 글로벌 기준으로 받아들여지지 않으면 다른 국가와 기업은 복수 표준을 적용해야 할 수 있다"며 "특정 국가 기준이라는 인식이 강해지면 글로벌 AI 생태계가 여러 진영으로 분리될 수 있다"고 지적했다. 그는 앞으로 한국 기업도 완성된 표준 규격을 받아들이는 데만 그쳐선 안 된다고 봤다. 지금부터라도 표준 설계 과정에 직접 참여할 필요가 있다는 설명이다. 그동안 아파치 오시 프로젝트에 한국 기업은 포함되지 않았다. 프로젝트 초기 협력 대상이 북미에 기반을 둔 데이터·BI 공급업체로만 구성돼서다. 클라 디렉터는 아파치 오시 적용 범위가 소프트웨어(SW) 공급업체에서 금융과 제조, 소매 등으로 확대되면 한국 기업 참여 필요성도 커질 것으로 내다봤다. 산업과 시장마다 사용하는 지표와 비즈니스 데이터 구조가 다르기 때문이다. 그는 "한국 산업을 잘 아는 기업이 오시에 참여해 국내 소매기업 매출과 고객 지표를 어떤 방식으로 정의할지, 제조기업 데이터 관계를 오시 명세에 어떻게 표현할지를 제대로 결정할 수 있다"며 "초기 단계부터 의견을 내야 국내 산업 데이터 구조와 비즈니스 용어를 글로벌 표준에 반영할 수 있다"고 주장했다. 그러면서 "완성된 표준을 도입하는 것과 표준을 만드는 과정에 참여하는 것은 엄연히 다르다"며 "한국 기업이 지금 참여하지 않으면 다른 국가와 기업이 만든 데이터 정의를 나중에 그대로 수용해야 할 수도 있을 것"이라고 전망했다. "데이터 정의·실행 연결 강화…오시 생태계 확장 목표" 아파치 오시의 다음 목표는 기업이 한 번 정의한 데이터 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 옮기고 실행할 수 있는 개방형 시맨틱 데이터 생태계를 완성하는 것이다. 이를 위해 오시는 우선 명세가 표현할 수 있는 데이터 범위를 넓힐 방침이다. 공급업체마다 시맨틱 모델에서 사용하는 개념과 기능이 다른 만큼 이를 폭 넓게 수용할 수 있도록 명세를 더욱 포괄적으로 발전시킬 계획이다. 오시 형식을 지원하는 데이터·BI 플랫폼과 변환기도 확대한다. 더 많은 공급업체가 오시 형식을 읽고 쓸 수 있어야 기업이 동일한 데이터 정의를 여러 시스템에서 활용하고 특정 플랫폼에 대한 종속도 줄일 수 있기 때문이다. 클라 디렉터는 오시로 정의한 데이터 의미를 실제 분석에 사용할 수 있도록 공개 오픈소스 시맨틱 쿼리 언어를 개발하는 것도 주요 목표로 제시했다. 현재는 오시의 의미 체계를 실행하려면 이를 스노우플레이크와 데이터브릭스, dbt 등의 플랫폼에 배포해야 한다. 그는 "아파치 폴라리스와 아파치 아이스버그 등 다른 아파치 프로젝트와의 통합도 추진할 것"이라며 "개방형 데이터 카탈로그부터 데이터의 의미를 정의하는 시맨틱 형식까지 하나의 오픈 데이터 스택으로 연결할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 14:32김미정 기자

오픈AI, 연구자 10만명에 '첨단 AI' 푼다…한국 17개 기관 포함

오픈AI가 과학과 수학, 공학 분야 연구자를 위한 인공지능(AI) 지원 프로그램을 내놨다. 오픈AI는 '학술 연구자용 챗GPT'를 출시하고 대상 기관 소속 연구자 대상으로 신청 접수를 시작했다고 30일 밝혔따. 올여름 연구자 1만명에게 서비스를 제공한 뒤 2027년까지 지원 대상을 최대 10만명으로 확대할 계획이다. 프로그램 참가자는 GPT-5.6 모델군을 포함한 오픈AI 첨단 모델과 챗GPT, 코덱스, 챗GPT 워크를 1년간 무료로 이용할 수 있다. 출시 시점에는 고난도 과학·수학 문제 해결을 위한 'GPT-5.6 솔 프로'도 제공된다. 오픈AI는 확대된 딥 리서치 이용 권한과 높은 사용 한도, 확장된 컨텍스트 창도 제공한다. 이를 통해 과학적 추론과 데이터 분석, 에이전트 기반 업무 수행 등 다양한 연구 과정을 지원할 방침이다. 연구자는 유전학과 유전체학, 시퀀싱, 단일세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등에 활용할 수 있는 75개 넘는 생명과학 연구 스킬을 이용할 수 있다. 과학 문헌과 공개 유전체·임상 데이터베이스(DB), 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼, 문헌 관리 도구와 연결하는 커넥터도 제공된다. 코덱스는 코드 작성과 디버깅, 데이터셋 분석, 재현 가능한 연구 절차 구축을 지원한다. 챗GPT 워크는 연구비 지원 기회 검색과 신청서 작성, 문헌 검토, 논문 초안 작성, 연구 결과 홍보 자료 제작 등 장기 프로젝트에 활용된다. 프로그램 전용 작업 공간에는 비즈니스 수준의 개인정보 보호와 보안 기능이 적용된다. 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 오픈AI 모델 학습에 사용되지 않는다. 아시아·태평양 지역에서는 총 70개 대학과 기관이 대상 목록에 포함됐다. 한국 소재 기관은 17곳으로 대상 국가 가운데 가장 많았다. 오픈AI는 대상 기관에 포함됐다고 해서 모든 구성원에게 이용 권한이 자동으로 주어지는 것은 아니라고 밝혔다. 소속 연구자가 개별적으로 신청한 뒤 기관 소속 여부를 인증하고 현재 수행 중인 연구와 AI 활용 계획에 관한 정보를 제출해야 한다. 오픈AI는 첨단 AI 혜택이 일부 기업이나 자원이 풍부한 연구소에만 집중돼선 안 된다는 원칙에 따라 이번 프로그램을 마련했다고 설명했다. 회사가 연구 주제를 정하는 대신 각 분야를 가장 잘 이해하는 연구자에게 도구를 제공해 중요한 과학적 질문을 직접 탐구하도록 지원한다는 취지다.

2026.07.30 14:01김미정 기자

정부, 오픈소스 개발자 글로벌 진출 지원…15개 커뮤니티 육성

정부가 국내 오픈소스 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 생태계를 이끌 커뮤니티 육성에 나섰다. 정보통신산업진흥원(NIPA)는 지난 25일 서울 과학기술회관에서 '2026 오픈소스 AI·SW 커뮤니티 발대식'을 열고 공개 모집을 통해 선정한 15개 커뮤니티에 대한 지원을 시작했다고 30일 밝혔다. 이번 사업은 국내 오픈소스 AI·SW 커뮤니티 개발 활동과 기술 협업을 지원하고 성과 확산을 도와 지속 가능한 생태계를 조성하기 위해 마련됐다. AI 기술 발전과 글로벌 오픈소스 프로젝트 영향력이 커지는 상황에서 국내 개발자 커뮤니티 참여 기반을 확대하는 것이 목표다. NIPA는 선정된 커뮤니티에 국내외 오픈소스 컨퍼런스와 세미나 참여 기회를 제공한다. 클라우드 기반 그래픽처리장치(GPU)와 서버 자원도 지원해 개발자들이 프로젝트를 안정적으로 수행할 수 있도록 돕는다. NIPA는 커뮤니티에 오픈 업 센터 등 협업 공간도 제공한다. 커뮤니티가 개발 성과를 공유하고 국내외 오픈소스 생태계와 교류할 수 있도록 관련 확산 활동도 추진할 방침이다. 올해 선정된 커뮤니티는 AI와 머신러닝(ML), 생성형 AI, 데이터 엔지니어링, 클라우드 인프라, 오픈소스 데이터베이스, 파이선, 보안 분야로 이뤄졌다. 발대식에서는 커뮤니티 운영 방향과 지원 프로그램이 소개됐다. 각 커뮤니티는 프로젝트 개발 계획과 기술 확산 방안을 공유했다. 리눅스 커널 메인테이너인 유태희 개발자는 '커뮤니티의 역할과 생태계 기여 전략'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 이경록 NIPA SW융합본부장은 "이번 지원사업을 통해 국내 우수 커뮤니티들이 안정적으로 프로젝트를 개발하고 기술을 확산해 대한민국이 글로벌 오픈소스 생태계를 선도하는 주역으로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 13:56김미정 기자

'리걸테크' 레고라, 서울 사무소 개설…한국 법률 AI 시장 공략

레고라가 서울 사무소를 열고 한국 시장 공략에 나섰다. 레고라는 서울에서 한국어와 한글 문서 지원을 강화하고 현지 조직을 운영한다고 30일 밝혔다. 이를 통해 국내 로펌과 기업 법무팀의 AI 도입을 지원한다는 전략이다. 회사는 서울에 법률 엔지니어링과 기술 지원, 영업 등을 담당할 인재 채용에 나섰다. 팀 전반에 한국어 구사 인력도 배치할 계획이다. 레고라는 전 세계 50개 이상 시장에서 주요 로펌과 기업 법무팀 소속 변호사 10만명 이상이 사용하는 법률 업무용 에이전틱 운영체제를 제공하고 있다. 고객사로는 1500개 이상의 로펌과 기업 법무팀을 확보했다. 한국 시장에는 한국 법률 실무를 처음부터 지원할 수 있도록 설계된 제품을 선보인다. 한국어 인터페이스와 한글 문서 형식인 HWP를 지원하며 한국 법률 자료도 확충하고 있다. 변호사는 레고라를 통해 한국어와 영어로 법률 조사와 검토, 문서 작성 업무를 하나의 작업 흐름에서 처리할 수 있다. 레고라는 국내 시장에 제품을 최적화하기 위해 관련 기능을 지속적으로 추가할 예정이다. 레고라는 국내 법률 서비스 시장 규모와 전문성을 한국 진출 배경으로 꼽았다. 한국 법률 서비스 시장은 최근 연 매출 10조원을 넘어섰으며 현직 변호사는 약 3만 2000명에 이른다. 국내 주요 로펌은 해외 여러 시장에서 사업을 전개하는 국내 대기업의 거래와 분쟁에 자문을 제공하고 있다. 주요 로펌과 기업 법무팀, 규제기관이 서울에 집중됐다는 점도 거점 설립에 영향을 미쳤다. 레고라는 지난 2025년 시드니 사무소를 개설하며 아시아·태평양 지역에 진출했다. 올해 초에는 싱가포르와 도쿄로 사업을 확대했다. 현재 민터엘리슨과 앨런스, 해밀턴 로크, HWL엡스워스, HSF크레이머, 화이트앤케이스, K&L 게이츠, 덴튼스, 베이커맥켄지 등이 아태 지역에서 레고라를 사용하고 있다. 맥스 유네스트란드 레고라 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "한국은 세계에서 고도로 성숙한 법률 시장 중 하나"라며 "주요 로펌과 기업 법무팀, 규제기관이 서울에 밀집해 있어 우리 사업 방식과 매우 잘 맞는 시장"이라고 강조했다.

2026.07.30 13:51김미정 기자

한국 기업, AI 활용 미국·일본 앞섰지만…"결과물 믿기 어렵다"

한국 기업 인공지능(AI) 활용 수준이 글로벌 상위권에 진입했지만 현장 신뢰와 관리 체계는 이를 따라가지 못하고 있다는 조사 결과가 왔다. 30일 노션이 공개한 보고서에 따르면 한국에서 AI가 반복 업무를 자율 수행하거나 복잡한 업무를 실행하는 고도화 단계 조직 비중은 15.7%로 글로벌 평균인 12.4%보다 높은 수준인 것으로 나타났다. 해당 보고서는 전 세계 16개 시장 조직 리더와 실무자 6118명 설문으로 구성됐다. 시장별로는 싱가포르가 21%로 가장 높았다. 한국과 독일·오스트리아·스위스 지역이 약 16%로 뒤를 이었으며 호주는 15.2%를 기록했다. 미국과 일본은 각각 11%로 한국보다 약 5%포인트(p) 낮았다. 한국 기업 리더들은 AI 도입 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 압박도 강하게 느끼는 것으로 나타났다. AI 분야에서 더 빨리 움직이지 않으면 경쟁사에 뒤처질 수 있다고 응답한 한국 리더는 76.1%로 글로벌 평균 61.9%보다 14.2%p 높았다. 한국의 조직 AI 활용 역량에 대한 자신감은 상대적으로 낮았다. 높은 자신감을 보인 한국 리더는 34.8%로 글로벌 평균보다 10.4%p 낮았으며 실무자 가운데 자신감을 보인 비율은 15.3%에 그쳤다. 국내 기업은 AI를 새로운 시장을 개척하기 위한 수단보다 생산성과 비용 효율을 높이는 실무 도구로 활용하는 경향이 강한 것으로 나타났다. 일상 업무 생산성과 효율성 향상을 AI 도입 목적으로 꼽은 응답자는 71.6%였으며 운영 비용 절감을 선택한 비율도 34.8%로 글로벌 평균을 웃돌았다. 업무 시간 절감 효과도 크게 나타났다. 한국 실무자 46.7%는 AI를 활용해 하루 1시간 이상을 절약한다고 답했다. 글로벌 평균은 33.8%였다. 국내 기업 데이터 분석과 보고서 작성 분야에서는 AI가 이미 복잡한 업무를 수행하는 수준까지 활용되고 있었다. 데이터 분석·인사이트 도출과 프레젠테이션·보고서 작성에서 고도화 단계 활용 비율은 각각 40.5%와 39.4%로 조사됐다. AI 활용 성과와 달리 결과 정확도와 신뢰도는 해결 과제로 꼽혔다. 한국 실무자 52.7%는 AI가 생성한 결과를 신뢰하기 어렵다고 답했다. 이는 글로벌 평균보다 14.9%p 높은 수치다. 중요한 업무에서도 AI 결과를 신뢰할 수 있다면 더 적극적으로 활용하겠다고 응답한 한국 실무자는 79.6%에 달했다. AI 사용 확대를 가로막는 핵심 요인이 기술 접근성보다 결과에 대한 신뢰라는 의미다. 회사 승인 없이 AI 도구를 사용하는 '섀도우 AI'에 대한 우려도 컸다. 보안과 관리 문제를 우려한 한국 응답자는 66.6%로 글로벌 평균인 40.4%보다 26.2%p 높았다. 노션은 AI 전환의 고도화 단계에 진입한 조직일수록 단순히 더 많은 도구를 도입하기보다 AI를 기존 문서와 데이터 등 업무 흐름에 연결하는 경향이 강했다고 분석했다. AI 사용에 대한 책임과 관리 기준을 명확히 하고 구체적인 지표를 통해 성과를 측정하는 특징도 나타났다. 한국 기업 역시 새로운 AI 도구를 추가하기보다 이미 도입한 AI를 하나의 업무 환경에서 연결하고 관리하는 체계가 필요할 것으로 전망된다. 승인된 도구와 데이터 사용 기준을 마련하고 오류율과 재작업 시간, 업무 처리 시간, 비용과 매출 영향 등을 측정해야 한다는 설명이다. 이번 조사는 지난 3월 19일부터 5월 19일까지 퀄트릭스를 통해 진행됐다. 한국에서는 AI 도구 도입과 배포에 의사결정권을 가진 조직 리더 155명과 최근 한 달간 업무에서 AI 도구를 사용한 실무자 353명 등 총 508명이 참여했다. 박대성 노션 한국지사장은 "한국 기업 과제는 AI를 조직 문서와 데이터, 권한, 업무 흐름에 연결하는 것"이라며 "통합과 거버넌스, 명확한 성과 측정을 통해 초기의 AI 도입 우위를 지속 가능한 업무 경쟁력으로 전환해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.30 13:45김미정 기자

삼성SDS, AI 인프라부터 에이전트까지…'풀스택 AI' 성과 가시화

삼성SDS가 2분기에도 안정적인 성장세를 이어갔다. 특히 인공지능(AI) 인프라와 AI 전환(AX), 생성형 AI 플랫폼으로 이어지는 이른바 'AI 풀스택' 전략이 본격적으로 성과를 내기 시작했다는 점이 주목된다. 삼성SDS는 30일 2분기 잠정실적을 발표하고 매출 3조7천178억원, 영업이익 2천318억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 사업별로는 IT서비스 부문 매출이 1조7천625억원으로 전년 동기 대비 5% 늘었고, 물류 사업 매출은 1조9천553억원으로 6.6% 증가했다. 클라우드·AI 인프라 사업 성장 견인 삼성SDS의 2분기 성장세를 이끈 핵심은 클라우드 사업이었다. 클라우드 매출은 7천794억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했으며, 특히 대외 사업 매출이 75% 급증하며 IT서비스 부문 실적 개선을 주도했다. 세부적으로는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 GPUaaS 사업 증가에 힘입어 CSP 사업이 전년 대비 24% 성장했다. 금융권 AX 사업과 조선업 ERP 프로젝트 확대 영향으로 MSP 사업도 17% 증가하며 성장세를 이어갔다. 삼성SDS는 클라우드 사업과 함께 AI 인프라 사업도 확대하고 있다. 회사는 지난 6월 과학기술정보통신부의 'GPU 확보·구축·운용 지원사업' 핵심 사업자로 선정돼 국가 AI 인프라 구축에 참여하고 있으며, 엔비디아 B300 기반 GPUaaS에 이어 퓨리오사AI '레니게이드' 기반 NPUaaS 상품도 출시했다. 이는 단순 GPU 공급을 넘어 AI 학습용 GPU와 추론용 NPU를 모두 제공하는 전략으로 해석된다. 삼성SDS는 실적 발표 자료에서 'NPU 라인업 확장을 통한 추론 시장 선점'을 주요 전략으로 제시했으며, 생성형 AI 서비스 확산에 따라 추론 인프라 수요가 빠르게 증가할 것으로 전망했다. 회사는 장기적으로 AI 인프라 투자도 확대할 계획이다. 현재 약 110MW 규모의 AI 인프라를 운영 중이며, 이를 2029년 230MW, 2031년에는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 방침이다. 금융권 중심으로 AI 에이전트 사업 성장 AI 서비스 영역에서도 성과가 나타나고 있다. 삼성SDS는 우리은행의 'AX를 위한 AI 에이전트 구축 사업' 우선협상대상자로 선정됐다. 해당 사업에는 175개 이상의 AI 에이전트가 적용될 예정이다. 이어 한국수출입은행 생성형 AI 구축 사업도 수주하며 금융권을 중심으로 AX 사업을 확대하고 있다. 이는 국내 금융권이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트 단계로 진입하고 있음을 보여주는 사례다. 업계에서는 향후 금융권을 시작으로 공공·제조·유통 분야까지 AI 에이전트 수요가 확산할 것으로 보고 있다. 삼성SDS는 기업용 생성형 AI 솔루션 브리티웍스(Brity Works)를 중심으로 AI 확산 사업도 추진하고 있다. 회사 측은 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력 체계를 구축해 다양한 대규모언어모델(LLM)을 제공하는 멀티모델 전략을 강화하고 있다고 설명했다. 이 같은 전략은 특정 모델에 대한 종속을 줄이고, 고객이 성능·비용·데이터 주권 요구에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있도록 한다는 점에서 의미가 있다. 두나무·로봇 투자로 신사업 확장 삼성SDS는 AI 외에도 미래 성장 동력 확보를 위한 투자에 속도를 내고 있다. 지난 5월에는 삼성증권, 삼성카드와 함께 국내 디지털 자산 거래소 운영사 두나무 지분 4%를 확보했다. 이를 통해 디지털 자산 인프라 시장 진출 가능성을 모색하고 있다. 또 6월에는 미국 로봇 기업 월든 로보틱스(Walden Robotics)에 전략적 투자를 단행했다. 삼성SDS는 향후 다양한 로봇을 통합 제어하고 제조실행시스템(MES)과 연결하는 '로봇 오케스트레이션' 사업을 추진할 계획이다. 업계에서는 이번 실적을 삼성SDS의 AI 사업이 초기 투자 단계를 넘어 본격적인 매출화 국면에 들어섰음을 보여주는 신호로 보고 있다. 한 업계 관계자는 "이번 실적은 단순한 IT서비스 회사의 분기 성과를 넘어 삼성SDS가 AI 인프라, AI 에이전트, 생성형 AI 플랫폼을 연결하는 풀스택 AI 기업으로 전환하는 과정에서 나온 결과로 볼 수 있다"며 "향후 국가 AI 인프라 사업과 금융권 AI 전환 시장 확대가 성장의 핵심 변수가 될 것"이라고 말했다

2026.07.30 11:19남혁우 기자

아마존, '노바' 시리즈 운영 중단…"새 AI 모델 개발에 집중"

아마존이 인공지능(AI) 모델 '노바' 제품군을 단계적으로 정리하고 새 모델 개발에 자원을 집중하는 것으로 전해졌다. 29일(현지시간) 비즈니스인사이더 보도에 따르면 아마존은 기존 노바 개발 조직을 정리하고 피터 아빌 부사장이 이끄는 '프런티어 모델 연구(FMR)' 계획을 사내 핵심 AI 사업으로 추진 중인 것으로 확인됐다. 내부 소식통은 올해 말 열리는 연례 기술 컨퍼런스 '리인벤트' 목표로 새 모델을 개발 중이라고 비즈니스인사이더에 밝혔다. 아마존은 노바 계열 가운데 고성능 모델로 분류된 '노바 프리미어'와 통합형 멀티모달 모델 '노바 옴니'를 단계적으로 폐기할 예정인 것으로 알려졌다. 동영상 생성 모델 '노바 릴'과 이미지 생성 모델 '노바 캔버스'도 정리 대상에 포함됐다. 비즈니스인사이더는 아마존이 제품별로 분산된 개발 역량을 차세대 프런티어 모델에 통합 집중하려는 전략을 택한 것으로 봤다. 기존 모델을 개선하는 대신 새 기반모델을 처음부터 다시 설계해 주력 제품을 대체하려는 움직임이다. 노바는 아마존이 오픈AI와 구글 등 생성형 AI 기업에 대응하기 위해 내놓은 모델 제품군이다. 아마존웹서비스(AWS) 생성형 AI 플랫폼 '아마존 베드록'을 통해 제공되며 텍스트와 이미지, 영상, 음성 등 다양한 데이터를 처리하거나 생성하는 모델로 구성됐다. 노바 프리미어는 노바 제품군 가운데 가장 높은 성능을 목표로 개발된 멀티모달 모델이다. 텍스트와 이미지, 영상, 문서, 코드 등을 동시에 처리하며 복잡한 작업을 수행하거나 소형 모델을 학습시키는 데 활용하도록 설계됐다. 노바 캔버스는 문장을 입력해 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 수정하는 모델이다. 노바 릴은 텍스트와 이미지를 바탕으로 영상을 만드는 데 초점을 맞춘 생성형 AI 모델이다. 아마존이 노바 브랜드와 관련 사업을 모두 없애는 것은 아니다. 경량 모델인 '노바2 라이트'와 실시간 음성 대화를 지원하는 '노바2 소닉'은 유지한다. 기업이 자체 데이터와 전문 지식을 활용해 맞춤형 AI 모델을 구축하는 '노바 포지'도 계속 운영한다. 웹브라우저에서 검색과 입력 등 작업을 수행하는 AI 에이전트 기술 '노바 액트'도 존속 대상에 포함됐다. 새 모델 개발을 맡은 아빌 부사장은 미국 버클리 캘리포니대 교수이자 로봇 AI 스타트업 코버라이언트 공동창업자 출신이다. 그는 아마존이 2024년 코버라이언트 창업자와 핵심 인력을 영입하는 과정에서 회사에 합류했다. 아마존은 최근 범용인공지능(AGI) 관련 사업부 직원 일부를 해고하는 등 AI 조직도 재편했다. 다만 새로 개발하는 차세대 기반모델이 향후 노바 브랜드를 이어받을 가능성은 남아 있다. 업계는 아마존의 전략 수정이 메타가 기존 모델 개발 체계를 재편한 사례와 유사하다고 보고 있다. 메타는 개방형 모델 '라마'가 기대에 미치지 못하자 스케일AI 창업자 알렉산더 왕을 영입해 메타초지능연구소를 이끌도록 하고 새 AI 모델 개발에 나섰다. 아마존은 "AI 모델 개발이 우리가 추진하는 가장 중요한 과제 중 하나라는 점은 변함이 없다"고 말했다.

2026.07.30 11:02김미정 기자

AI 이제는 만드는 곳보다 잘 쓰는 곳이 뜬다?

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 주식 시장을 보면 그야말로 폭풍 전야 같은 긴장감이 감돌고 있습니다. 지난 28일과 29일 우리 증시에 연이은 서킷브레이커가 걸리며 많은 분이 충격을 받으셨을 텐데요. 그 중심에는 늘 시장을 뜨겁게 달궜던 인공지능(AI)이 있었습니다. 이제 월가에서는 단순히 AI 반도체를 "만드는 기업"의 시대를 넘어, 이를 실제 사업에 접목해 돈을 버는 "잘 쓰는 기업"이 주도주가 될 것이라는 전망을 내놓고 있습니다. 과연 이 장밋빛 전망은 타당한 것일까요? 이번 리포트에서는 GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 서로 치열하게 토론한 내용을 바탕으로 그 이면을 깊숙이 들여다봤습니다. 이번 토론에는 총 세 가지 모델로 구성된 AI 패널들이 참여했습니다. 먼저 기술적 필연성과 산업 생태계의 확장을 강조하는 GPT 모델 기반의 기술·경제 패널이 나섰습니다. 이들은 AI가 가져올 구조적 변화를 긍정적으로 바라보죠. 이에 맞서 현실적인 재무 수치와 시장의 냉혹한 밸류에이션을 따지는 제미나이 모델 기반의 시장·전략 패널이 날카로운 분석을 더했습니다. 마지막으로 기술이 놓치기 쉬운 규제 리스크와 자본 효율성의 함정을 지적하는 클로드 모델 기반의 윤리·비판 패널이 토론의 긴장감을 높였는데요. 이들이 바라본 AI 활용 기업의 미래는 단순히 수익률 숫자를 넘어선, 복잡한 생태계의 충돌 그 자체였습니다. 반도체 열풍이 남긴 숙제, 전력과 활용이라는 새로운 파도 토론의 첫 문을 연 것은 기술적 관점의 AI 패널들이었습니다. 이들은 엔비디아나 AMD 같은 반도체 기업들이 사상 최고치를 경신하며 시장을 이끌어온 것은 사실이지만, 이제는 그 에너지가 다른 곳으로 전이되고 있다는 점에 주목했죠. 기술 전문가 패널은 흥미로운 분석을 내놓았습니다. 최신 대규모 언어 모델을 돌리려면 기존 데이터센터로는 감당할 수 없는 엄청난 전력이 필요하고, 결국 전력기기 산업이 AI 활용의 가장 큰 수혜를 볼 수밖에 없다는 논리입니다. 즉, AI를 잘 쓰기 위해서는 그 밑바탕이 되는 인프라부터 바뀌어야 한다는 것이죠. 이는 단순히 반도체 칩 하나를 더 파는 문제보다 훨씬 거대한 변화라고 강조했습니다. 실제로 월가에서도 메타나 알파벳 같은 기업들이 AI를 활용해 어떻게 운영 효율성을 높이는지에 눈독을 들이고 있습니다. 산업 경제 관점의 패널은 이를 '가치 창출 단계의 진입'이라고 설명했는데요. 하지만 시장 전략 관점의 패널은 즉각 반박에 나섰습니다. 2026년 7월 28일의 코스피 대폭락을 예로 들며, 시장이 이미 AI 데이터센터 투자 사이클에 대해 깊은 의구심을 갖기 시작했다는 겁니다. 돈을 쏟아붓는 만큼 수익이 나오느냐는 물음에 답하지 못하면, '잘 쓰는 기업'이라는 수식어는 그저 거품을 가리기 위한 포장지에 불과할 수 있다는 경고였습니다. 특히 시장 분석가 패널은 현재의 상승세가 '유동성 착시'일 수 있다는 뼈아픈 지적을 던졌습니다. 과거의 높은 수익률이 미래에도 반복될 것이라고 믿는 군중심리가 작동하고 있다는 것이죠. 이들은 AI 활용 기업이 진짜 주도주가 되려면 오는 3분기 실적 발표에서 단순한 비전이 아니라, AI 도입으로 영업이익률이 얼마나 개선되었는지 숫자로 증명해야 한다고 입을 모았습니다. 기술적 필연성과 시장의 냉정함이 정면으로 충돌하는 지점이었습니다. 기술적 필연성과 자본 효율성 사이의 팽팽한 줄다리기 가장 뜨거운 쟁점은 기술적 관점의 AI 패널이 주장한 "AI 인프라 투자의 지속성"과 시장 관점의 패널이 제기한 "자본 비용의 압박"이었습니다. 기술 관점의 패널은 AI 모델의 고도화가 전력 밀도와 냉각 효율의 혁신을 요구하며, 이는 경기 상황과 관계없이 진행될 '기술적 필연성'이라고 주장했습니다. 쉽게 말해, 구글이나 마이크로소프트 같은 기업들이 살아남으려면 비싸더라도 인프라 투자를 멈출 수 없다는 뜻입니다. 이들은 이것을 시장 점유율 방어를 위한 구조적 비용으로 해석하며, 단기적인 리스크보다 장기적인 생존 전략에 무게를 두었습니다. 반면 비판적 관점의 AI 패널은 이를 '전제 불확실'에 기반한 위험한 도박이라고 반박했습니다. 아무리 전략적으로 중요해도 고금리 환경에서 이자 부담을 이기지 못하면 자본 오배분의 늪에 빠질 수 있다는 것이죠. 특히 현재 S&P 500과 나스닥이 하락세를 보이는 상황에서, 수익성이 검증되지 않은 투자는 기업의 내재가치를 갉아먹는 독이 될 수 있다고 덧붙였습니다. 기술적 필연성이라는 이름 아래 숨겨진 경제적 타당성 결여를 꼬집은 셈입니다. 이 대립은 결국 "투자한 만큼 벌어들이는 시점이 언제인가"라는 핵심 질문으로 귀결되었습니다. 이 과정에서 논점은 서서히 기업의 개별적 대응으로 이동했습니다. 기업 전략 관점의 패널은 모든 활용 기업이 다 잘되는 것이 아니라, 안정적인 현금흐름을 바탕으로 AI를 통해 실제로 비용을 절감하거나 신규 매출을 창출하는 기업만이 살아남을 것이라는 합의점을 제시했습니다. 결국 2026년 하반기는 옥석 가리기가 본격화되는 시기가 될 것이며, 투자자들은 단순히 'AI를 쓴다'는 선언보다 'AI로 얼마를 벌었다'는 확증에 더 민감하게 반응할 것이라는 분석입니다. 보이지 않는 복병, 규제라는 이름의 내부화된 비용 토론의 후반부에서 논의를 완전히 새로운 차원으로 끌어올린 것은 윤리 정책 관점의 AI 패널이었습니다. 이 패널은 월가와 기업들이 간과하고 있는 결정적인 변수로 '규제 리스크'를 꼽았습니다. 현재 많은 기업이 AI를 활용해 성과를 내고 있지만, 그 과정에서 발생하는 데이터 프라이버시 침해나 알고리즘 편향성 같은 윤리적 부채는 장부에 기록되지 않고 있다는 겁니다. 이른바 '규제 비용의 외부화' 상태인 셈이죠. 하지만 2026년 하반기부터 각국의 규제가 강화되면, 이 비용은 순식간에 기업의 내부 비용으로 전환되어 수익성을 직격할 수 있습니다. 규제 전문가 패널은 투자자들이 이제 '규제 리스크 조정 수익률'을 따져봐야 한다고 주장했습니다. 단순히 매출이 느는 것보다, 규제 대응을 위해 지출해야 할 잠재적 비용을 뺀 진짜 수익을 계산해야 한다는 뜻입니다. 이에 대해 기술 패널은 기업들이 선제적으로 규제에 대응하며 이를 흡수할 수 있다고 봤지만, 윤리 패널은 규제가 정치적 이슈와 결합해 역진적으로 적용될 경우 그 충격은 상상을 초월할 것이라며 경고의 고삐를 늦추지 않았습니다. 기술의 진보 속도보다 사회적 피해 가시화 속도가 규제 형성에 더 큰 영향을 미친다는 통찰은 토론 참여자들에게 깊은 여운을 남겼습니다. 결국 이번 토론은 AI 활용 기업이 다음 주도주가 될 것이라는 월가의 전망이 '반은 맞고 반은 틀릴 수 있다'는 점을 시사했습니다. 인프라의 확장과 활용의 확산은 분명한 흐름이지만, 그 길목에는 고금리라는 자본의 장벽과 규제라는 법적 파도가 기다리고 있기 때문입니다. 패널들은 공통으로 2026년 하반기 실적 발표가 이 모든 논란의 분수령이 될 것이라고 짚었습니다. 막연한 기대감으로 가득 찼던 AI 열풍이 이제는 차가운 재무제표와 엄격한 법전 위에서 시험대에 오르게 된 셈입니다. AI가 답을 내는 시대라지만, 정작 그 가치를 증명하는 것은 인간이 만든 시장의 논리라는 점이 아이러니하게 다가옵니다. 이번 고비를 넘긴 기업들만이 진짜 주도주라는 왕관을 쓸 자격을 얻게 될 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c16b1375.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.07.30 10:42AMEET

롯데이노베이트, 2분기 영업익 54%↑…수익성 중심 경영 효과

롯데이노베이트가 본업 경쟁력 강화와 주요 자회사 실적 개선에 힘입어 올해 2분기 두 자릿수 영업이익 성장세를 이어갔다. 수익성 중심 경영 기조를 유지하는 동시에 데이터센터 설계·시공·운영(DBO)과 인공지능 전환(AX) 사업을 미래 성장동력으로 육성한다는 목표다. 롯데이노베이트는 올해 2분기 잠정 실적 공시를 통해 연결 기준 매출 2745억원, 영업이익 124억원을 기록했다고 30일 밝혔다. 매출은 전년 동기와 비슷한 수준을 유지했으며 영업이익은 전년 동기 대비 54% 증가했다. 영업이익률은 4.5%로 지난해 같은 기간보다 1.7%포인트 상승했다. 별도 기준에선 수익성을 고려한 선별 수주와 프로젝트 수행 효율 제고를 바탕으로 견조한 수익성을 유지했다. 주요 자회사의 손익도 전년 동기 대비 개선되며 연결 영업이익 증가를 뒷받침했다. 회사는 데이터센터 DBO 사업을 중장기 핵심 성장축으로 육성 중이다. 서울·대전·용인 등에서 약 20년간 데이터센터를 운영하며 축적한 경험을 바탕으로 사업을 확대하고 있다. 지난해 11월 에이스공조와 데이터센터 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결한 데 이어 같은 해 12월 캄스퀘어 용인 데이터센터 DBO 사업을 수주했다. 올해 2월에는 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업도 확보하며 관련 사업 기반을 넓히고 있다. AX 사업도 성장동력으로 키운다. 롯데이노베이트는 자체 개발한 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'와 외부 생성형 AI를 함께 활용하는 하이브리드 AX 실행 체계를 기반으로 그룹사 업무 혁신을 지원하고 있다. 향후 클라우드와 지능형 IT아웃소싱(ITO), 통합 보안 역량을 결합해 그룹사는 물론 외부 고객사의 AX 수요까지 공략할 방침이다. 피지컬 AI 분야 투자도 이어가고 있다. 지난해 전담 조직을 신설한 데 이어 올해는 코리아세븐과 협업한 휴머노이드 기반 미래형 편의점을 선보였다. 아울러 과학기술정보통신부의 생성형 AI 선도 인재 양성 사업 참여와 산학협력 확대를 통해 AI 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 자회사들도 성장 사업 확대에 나서고 있다. 전기차 충전 자회사 이브이시스(EVSIS)는 북미와 동남아 시장 공략을 강화 중이다. 칼리버스는 롯데ON과 롯데하이마트 등 그룹사 유통 채널과 이머시브 커머스 기술을 결합해 사업 시너지를 확대하고 있다. 롯데이노베이트 관계자는 "2분기 실적은 본업 경쟁력을 바탕으로 선별 수주와 프로젝트 수행 효율 제고, 주요 자회사 손익 회복이 함께 이뤄낸 결과"라며 "수익성 중심의 경영 기조를 이어가는 동시에 데이터센터 DBO와 AX 등 미래 성장사업의 사업화를 본격화해 지속 가능한 성장 기반을 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 10:33한정호 기자

[AI TCO 함정③] 토큰만큼 무서운 인프라 비용…AI 환경 '프라이빗 회귀'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 비용 부담이 모델 사용료를 넘어 이를 구동하는 인프라로 옮겨가고 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 비롯해 서버·스토리지·네트워크·전력·냉각·운영 소프트웨어까지 지출 항목이 늘어나자, 기업들은 퍼블릭 클라우드에 집중됐던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드와 온프레미스로 재배치하며 총소유비용(TCO) 관리에 나선 양상이다. 30일 업계에 따르면 기업들이 생성형 AI를 실험 단계에서 실제 업무와 서비스에 적용하면서 인프라 운영비가 새로운 부담으로 떠오르고 있다. 초기에는 별도 장비를 구축하지 않고 사용량만큼 비용을 내는 퍼블릭 클라우드가 유리하지만, 사용량이 일정 수준을 넘어 장기간 지속되면 GPU 이용료와 데이터 전송·저장 비용 등이 함께 불어나는 상황이다. 특히 AI 에이전트처럼 지속적으로 모델을 호출하고 내부 데이터를 검색·분석하는 서비스가 늘면서 토큰 사용량뿐 아니라 이를 뒷받침하는 연산과 저장 자원도 함께 증가하고 있다. 여기에 고성능 네트워크, 데이터 보호, 백업, 재해복구(DR), 모니터링, 전력과 냉각 비용까지 포함하면 기업이 실제 부담하는 AI TCO는 모델 가격표만으로 산출하기 어렵다는 지적이 나온다. AI가 불붙인 '인프라 회귀'…워크로드, 기업 내부로 재배치 AI 시대를 맞아 업계에선 모든 시스템을 퍼블릭 클라우드로 옮기는 기존 '클라우드 퍼스트' 전략보다 워크로드 특성에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 조합하는 움직임이 두드러지고 있다. 수요가 불규칙하거나 빠른 실험이 필요한 서비스는 퍼블릭에서 운영하되, 이용량이 크고 예측 가능한 추론 업무와 민감 데이터를 다루는 시스템은 자체 통제 환경에 두는 방식이다. 실제 올해 델 테크놀로지스와 시장조사업체 IDC 조사에 따르면 아시아태평양 지역 기업의 94%가 퍼블릭 클라우드 워크로드를 온프레미스나 프라이빗 환경으로 옮기는 '클라우드 회귀'를 고려하거나 계획 중인 것으로 조사됐다. 특히 국내 기업도 93%가 이를 계획했으며 성능과 지연 시간, 보안·규제, 기존 시스템과의 통합 문제가 주요 배경으로 꼽혔다. 국내 기업의 71%는 AI 도입을 위해 하이브리드와 온프레미스 인프라 투자도 계획하고 있는 것으로 나타났다. VM웨어를 인수한 브로드컴 조사에서도 기업의 56%가 프라이빗 클라우드에서 실제 서비스용 AI 추론을 운영 중이거나 도입을 계획 중인 것으로 분석됐다. 퍼블릭 클라우드에서 AI 추론을 운영한다는 응답은 전년보다 15%포인트 감소한 41%로, IT 리더의 62%가 생성형 AI 인프라 비용 증가를 우려하기도 했다. 이같은 움직임은 퍼블릭 클라우드에서 프라이빗 클라우드로의 전면 회귀는 아니지만, 기업들이 AI 비용·보안·성능을 고려해 워크로드 배치 장소를 다시 정하는 선별적 회귀로 해석된다. 사용량 변동이 큰 서비스는 퍼블릭 클라우드의 탄력성이 유리하지만, 상시 가동하는 대규모 추론 시스템은 전용 인프라의 비용 예측성과 통제력이 더 중요하다는 판단이다. CSP도 고객 데이터센터로…구축형 프라이빗 사업 확장세 기업 수요 변화에 따라 클라우드 서비스 사업자(CSP)들도 퍼블릭 클라우드 제공에 머물지 않고 고객 데이터센터에 전용 인프라를 설치하거나 구축·운영을 함께 맡는 프라이빗 클라우드 사업을 강화하고 있다. 퍼블릭 클라우드에서 확보한 자동화와 관리 기능을 고객사 내부 환경까지 확장해 하이브리드 구조를 만드는 전략이다. 글로벌 CSP 서비스 중 대표적으로 아마존웹서비스(AWS) 아웃포스트, 마이크로소프트(MS) 애저 아크·애저 스택, 구글 분산형 클라우드(GDC) 등이 온프레미스 시장을 공략 중이다. AWS는 고객 데이터센터에 전용 하드웨어를 설치해 자사 퍼블릭 환경과 동일한 서비스·운영 경험을 제공한다. MS는 애저 아크를 통해 기업 내 데이터센터와 다른 클라우드까지 통합 관리한다. 구글은 외부 인터넷과 분리된 에어갭 환경에서도 AI를 구동할 수 있는 GDC를 공공·국방·금융 시장에 확대 중이다. 국내에서도 네이버·NHN·KT·삼성SDS 등이 구축형 프라이빗·하이브리드 사업을 확대하는 추세다. 네이버클라우드는 '뉴로클라우드', NHN클라우드는 오픈스택 기반 프라이빗 클라우드, KT는 구독형 '매니지드 프라이빗 클라우드', 삼성SDS는 삼성클라우드플랫폼(SCP)과 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 각각 앞세우고 있다. 특히 네이버클라우드가 한국은행에 구축한 뉴로클라우드와 프라이빗 AI가 대표적인 사례로 꼽힌다. 데이터센터 내부에 클라우드 인프라를 직접 설치하고 폐쇄된 사내망에서만 생성형 AI를 학습·운영해 데이터를 외부로 반출하지 않는 구조다. 이러한 프라이빗 인프라 구조로 보안을 준수하면서도 금융 특화 소버린 AI를 구축했다는 게 회사 측 설명이다. NHN클라우드 역시 GPU 인프라부터 운영 플랫폼과 AI 서비스까지 묶은 '팩토리X'를 공개하고 퍼블릭·프라이빗 환경을 모두 지원하는 전략을 추진 중이다. AI 경쟁 중심이 모델 자체에서 실제 업무 환경을 안정적으로 운영하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동하고 있다는 판단으로, 효율적인 AI 인프라 TCO 관리에 초점을 맞췄다. 서버·스토리지 기업도 플랫폼 경쟁…관건은 '운영 효율' 전통적인 서버·스토리지 기업들도 단순 장비 공급을 넘어 프라이빗 클라우드와 AI 운영 플랫폼을 결합한 사업자로 변신하고 있다. 고객이 GPU 서버를 구매한 뒤 각종 소프트웨어와 네트워크를 별도로 통합해야 했던 구조에서 벗어나 구축·자동화·보안·운영을 하나의 플랫폼으로 제공해 복잡성과 비용을 낮춘다는 구상이다. 먼저 델 테크놀로지스는 서버·스토리지·네트워크·보안·소프트웨어를 통합한 '델 AI 팩토리'를 내세우고 있다. AI를 외부 클라우드로 보내는 대신 데이터가 존재하는 데이터센터와 엣지 환경 가까이에서 운영하도록 지원하는 방식이다. 델은 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 각각 필요한 만큼 확장하는 분리형 프라이빗 클라우드가 기존 하이퍼컨버지드 인프라보다 최대 65% 높은 비용 효율성을 제공할 수 있다고도 강조해왔다. 브로드컴도 'VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF) 9.1'을 AI·쿠버네티스 기반 프라이빗 클라우드 플랫폼으로 고도화했다. 회사는 지능형 메모리 티어링을 통해 서버 비용을 최대 40%, 데이터 압축과 중복 제거로 스토리지 TCO를 최대 39%, 쿠버네티스 운영 비용을 최대 46% 줄이는 서비스 구조를 갖췄다. AI 데이터 플랫폼 기업 넷앱도 구글 클라우드와 손잡고 외부망과 분리된 GDC 에어갭 환경에 데이터 저장·보호·관리 기능을 결합했다. 구글이 클라우드 플랫폼을, 넷앱이 데이터 계층을, 구축 파트너가 공급과 통합을 담당하는 구조로 고보안 AI 시장에서 CSP와 인프라 기업이 공동으로 프라이빗 환경을 제공하는 사례로 평가된다. 이런 상황 속 AI 시대 인프라 경쟁은 GPU를 얼마나 많이 확보했는가를 넘어 자원을 얼마나 높은 가동률로 운영하고 데이터 이동과 저장 비용을 줄일 수 있는지, 퍼블릭과 프라이빗 사이에서 워크로드를 유연하게 배치할 수 있는지에 달렸다는 분석이 제기된다. 초기 AI 구축비만 보고 프라이빗 환경을 선택하거나 사용 편의성을 보고 퍼블릭에 머무르기보다 서비스 기간과 사용량, 데이터 민감도, 운영인력까지 포함한 장기 TCO 계산이 선행돼야 한다는 설명이다. 업계 관계자는 "퍼블릭과 프라이빗 가운데 어느 한쪽이 항상 저렴한 것이 아니라 워크로드 사용량과 운영 기간, 보안 요건에 따라 경제성이 달라진다"며 "AI 활용이 본격화할수록 기업들은 클라우드를 일괄적으로 선택하기보다 각 업무를 가장 효율적으로 운영할 수 있는 위치에 배치하는 방향으로 인프라 전략을 바꾸게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 10:13한정호 기자

한컴, AI 성장세 힘입어 상반기 최대 실적…매출 신기록·수익성 동시 확보

한글과컴퓨터(한컴)가 인공지능(AI) 사업 확대 효과에 힘입어 상반기 기준 역대 최대 매출을 기록했다. AI 제품 매출이 빠르게 증가하는 가운데 25%를 웃도는 영업이익률을 유지하며 성장성과 수익성을 동시에 확보했다는 평가다. 한컴은 30일 잠정 실적 공시를 통해 별도 기준 상반기 매출 986억원, 영업이익 310억원을 기록했다고 밝혔다. 상반기 매출은 전년 동기 대비 7.2% 증가하며 반기 기준 최대치를 경신했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 9.6% 감소했으나 순이익은 407억 원으로 23.3% 늘었다. 한컴인스페이스 지분 매각에 따른 투자 수익이 반영된 결과다. 2분기 실적도 성장세를 이어갔다. 별도 기준 2분기 매출은 521억 원으로 분기 기준 역대 최고치를 달성했다. 영업이익은 134억 원을 기록했으며, 영업이익률은 25.7%에 달했다. 연결 기준 상반기 실적은 매출 1천836억원, 영업이익 229억원으로 집계됐다. 매출은 전년 동기 대비 24.6% 증가했으며 영업이익은 7.6% 감소했다. 업계에서는 한컴의 실적 개선을 이끈 핵심 요인으로 AI 사업 성장을 꼽는다. 한컴의 올해 상반기 AI 제품 누적 매출은 135억원으로 집계됐다. 이는 지난해 연간 AI 매출 89억원을 이미 넘어선 규모다. 특히 올해 5월 누적 기준으로 전년 전체 실적을 돌파하며 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있다. 회사는 올해 AI 부문 매출 목표를 315억원으로 제시한 상태다. 현재 흐름이 유지될 경우 AI 매출 비중은 연간 전체 매출의 약 20% 수준까지 확대될 것으로 전망된다. 눈에 띄는 점은 AI 중심 사업 구조로 전환하는 과정에서도 높은 수익성을 유지하고 있다는 점이다. 한컴의 상반기 영업이익률은 31.5%, 2분기 영업이익률은 25.7%를 기록했다. 올해 제시한 연간 목표 기준 영업이익률은 28.6% 수준으로, 현재 실적 흐름을 감안하면 이를 웃돌 가능성도 제기된다. 재무 건전성도 강화됐다. 별도 기준 현금 및 현금성 자산과 단기금융상품 규모는 2분기 말 기준 1천149억 원으로 집계됐다. 지난해 말 720억 원 대비 약 430억원 증가한 수치다. 연결 기준 유동성 자산은 1천853억원 수준이다. 한컴은 기존 고객 기반을 활용한 AI 확산 전략이 성과를 내고 있다고 설명했다. 중앙부처와 지방자치단체, 교육기관, 기업 등을 포함해 약 20만 곳에 이르는 고객군을 대상으로 AI 기능을 탑재한 제품과 솔루션 공급을 확대하고 있다. 실제 기업 고객 가운데 AI 패키지 제품을 도입한 비율은 지난 3월 말 4.2%에서 6월 말 6.2%로 상승했다. 회사는 이러한 고객 기반을 토대로 차세대 성장 동력인 '에이전틱 OS' 사업을 본격화할 계획이다. 에이전틱 OS는 다양한 AI 에이전트를 통합적으로 생성·운영·관리할 수 있는 플랫폼이다. 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않고 데이터 통합, 온톨로지, 에이전트 기술을 결합해 여러 AI 모델과 연동할 수 있도록 설계됐다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 버전과 상용 버전을 순차적으로 공개할 예정이다. 이후 2027년부터 국내 시장과 유럽 시장을 중심으로 사업 확대에 나선다는 전략이다. 유럽 시장에서는 현지 파트너사들과 협력을 강화하고 있다. 폴란드 기업인 7불스(7Bulls)와 알고마인(Algomine) 등과 함께 유럽연합 인공지능법(EU AI Act) 및 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 요구사항을 반영한 에이전틱 OS 개발 체계를 마련하고 있다. 김연수 한컴 대표는 "AI 기술과 사업 확대에 적극 투자하면서도 수익성과 재무 안정성을 유지하는 데 집중하고 있다"며 "에이전틱 OS 상용화를 계기로 국내를 넘어 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 10:02남혁우 기자

오픈AI CFO, 매출 성장세 강조…"챗GPT 워크·코덱스 덕"

오픈AI가 기업용 인공지능(AI) 시장 경쟁 격화 속에서도 가파른 매출 성장세를 이어가고 있다고 주장했다. 30일 CNBC 보도에 따르면 사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)와 브렛 테일러 이사회 의장은 전날 열린 사내 회의에서 직원들에게 회사 매출과 주요 제품 성장 현황을 설명한 것으로 전해졌다. 당시 프라이어 CFO는 7월 연환산 반복 매출(ARR)이 2분기 전체 매출을 넘어섰다고 밝혔다. ARR은 현재 발생하는 구독형 매출이 1년 동안 같은 수준으로 이어진다고 가정해 계산한 예상 연간 매출이다. 그는 최신 모델인 'GPT-5.6' 시리즈와 기업용 AI 에이전트 '챗GPT 워크' 출시가 실적 성장을 이끌었다고 강조했다. AI 코딩 도구 '코덱스' 이용 확대도 주요 성장 동력으로 꼽았다. 현재 오픈AI는 기업가치 8520억 달러를 기록하며 대규모 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 높은 기업가치를 뒷받침하려면 기업과 개발자 고객을 확보해 안정적인 매출 기반을 마련해야 하는 상황이다. CNBC는 오픈AI가 기업용 AI 시장에서 앤트로픽을 추격하는 동시에 구글과 중국 오픈웨이트 모델 저가 공세에 대응해야 한다는 과제를 안고 있다고 분석했다. 중국 문샷AI는 이달 초 '키미 K3'를 공개하며 미국 선도 AI 모델과 성능 격차를 좁혔다고 주장했다. 일부 벤치마크에서는 오픈AI와 앤트로픽 최고 성능 모델을 앞섰다고 밝혔다. 외신들은 오픈AI가 AI 인프라 구축에 필요한 막대한 투자비를 감당해야 한다고 봤다. 오픈AI는 지난 2월 투자자들에게 2030년까지 컴퓨팅 자원에 약 6000억 달러를 지출한다는 목표를 제시했다. 또 미국 오하이오주에 대규모 AI 데이터센터를 임차하기 위해 엔비디아와 최대 2500억 달러 규모의 재정 지원 방안을 논의하고 있다. 외부 자본으로 인프라 투자를 이어가기 위해서는 매출 성장세를 입증해야 한다. CNBCS는 앤트로픽 성장도 오픈AI를 압박하고 있다고 봤다. 앤트로픽은 개발자용 AI 코딩 도구 '클로드 코드' 인기에 힘입어 지난 5월 매출 런레이트가 470억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 2025년 전체 매출은 약 100억 달러였다. 지난 3월 디인포메이션은 오픈AI의 연환산 매출이 250억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 오픈AI와 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회에 IPO 신청서를 비공개로 제출했지만 구체적인 상장 시기는 공개하지 않았다. 테일러 의장은 앤트로픽이 올해 좋은 출발을 보였으며 오픈AI가 코딩 시장에서 추격해야 한다는 점을 인정했다. 그는 "클로드 코드를 고집하다가 매우 큰 비용을 청구받은 뒤 코덱스를 찾기 시작한 사람들이 늘어나고 있다"고 강조했다.

2026.07.30 10:01김미정 기자

시장 기대치 웃돈 현대오토에버…하반기 전망은 엇갈려

현대오토에버가 2분기 시장 기대치를 웃도는 실적을 기록했다. 다만 하반기 실적 전망을 두고는 증권가 의견이 엇갈리고 있다. 현대차그룹 물량 확대와 AI·스마트팩토리 투자 수혜를 기대하는 시각이 있는 반면 차량SW 부진과 고정비 부담, 신사업 가시성 부족을 우려하는 목소리도 나온다. 30일 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 올해 2분기 연결 기준 매출 1조2천507억원, 영업이익 905억원을 기록했다고 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 20.0%, 영업이익은 11.3% 늘며 시장 기대치를 상회하는 성과다. 실적은 엔터프라이즈IT가 이끌었다. 이 부문 매출은 1조384억원으로 전년 동기 대비 27.9% 증가했다. 클라우드 수요 확대와 차세대 ERP 구축 등 고부가 프로젝트 비중 확대가 반영된 결과로 풀이된다. 일부에서는 1분기 이연 매출이 2분기에 정상 인식된 점도 성장 배경으로 꼽았다. 해외법인도 상반기 주요 권역에서 고른 매출 성장세를 보였다. 고객사의 IT 투자 확대와 커넥티드카서비스(CCS) 가입자 증가가 관련 매출 확대로 이어졌다는 게 회사 설명이다. 반면 차량SW는 부진했다. 2분기 매출은 2천123억원으로 전년 동기 대비 7.8% 감소했다. 미국 관세 부담과 유럽 경쟁 심화, 중동 전쟁 등 대외 불확실성으로 전방 산업이 위축된 영향이라는 분석이다. 2 증권가도 2분기 실적 자체에는 대체로 긍정적이다. 다만 하반기부터는 온도차가 뚜렷하다. NH투자증권의 하늘 연구원은 보고서에서 현대오토에버 실적을 '좋았던 2분기와 더 좋을 하반기'로 분석했다. 엔터프라이즈IT의 높은 탑라인 성장과 수익성 개선이 확인됐고, 하반기에는 해외법인의 차세대 ERP 전환 구축이 이어지는 데다 3분기 ITO 단가 협상, 차세대 내비게이션 탑재율 증가 등이 반영될 수 있다고 봤다. 하늘 연구원은 현대차·기아향 GPU 서버 통합구매 및 공급 계약 공시에 주목했다. 이를 그룹 차원의 AI 인프라 구축 본격화 신호로 해석하며 현대오토에버가 자율주행 파운데이션 모델 학습, 휴머노이드 로봇 학습, 차량용 온디바이스 AI 개발, 데이터센터 확장, 스마트팩토리 구축 등에서 역할을 넓힐 가능성이 있다고 평가했다. 3분기 이후 현대차그룹 물량이 본격 반영되면 실적 모멘텀이 한층 강해질 수 있다는 시각이다. 장기적으로는 해외 스마트팩토리 수요 확대도 기대 요인으로 거론된다. 최근 미국 등 주요 제조업 시장에서 인력난과 생산성 압박으로 공장 자동화, 데이터 연계, AI 기반 운영 최적화 수요가 커지는 흐름은 현대오토에버의 스마트팩토리·클라우드·운영 시스템 역량과 맞닿아 있다는 평가다. 반면 키움증권 신윤철 연구원은 보다 보수적으로 평가했다. 신 연구원은 2분기 실적이 기대치를 웃돌았다고 평가하면서도 차량SW 부문 부진이 더 뚜렷해지고 있다고 진단했다. 전년 동기 대비 매출총이익률은 SI가 10.1%에서 12.8%로 ITO가 9.2%에서 10.3%로 개선됐지만 차량SW는 19.3%에서 8.2%로 급락했다는 점을 짚었다. 고정비 부담도 경계했다. 신 연구원은 2026년 상반기 기준 현대오토에버 인력이 약 7천900명으로 늘었고, 이 가운데 20% 이상이 차량SW 부문 소속이지만 올해 차량SW 부문의 영업이익 기여도는 10% 미만 수준에 그칠 것으로 추정했다. 인력은 늘었지만 수익 기여가 그만큼 따라오지 못하고 있다는 뜻이다. 신사업에 대한 우려도 비쳤다. 신 연구원은 현대오토에버가 그룹 내 피지컬 AI 신사업을 전개하며 밸류를 높일 가능성은 인정하면서도 사업 규모와 시점, 재원 마련 방안이 구체화되지 않았다고 판단했다. 기대감으로 주가가 먼저 움직였고 정작 신사업 가시성은 여전히 불투명하다는 지적이다. 한 업계 관계자는 "현대오토에버가 2분기 기대 이상의 실적을 낸 것은 분명 긍정적"이라며 "다만 하반기에는 그룹 물량 확대와 AI 인프라, 스마트팩토리 관련 수요가 실제 수익성 개선으로 이어질지 차량SW 회복이 동반될 지가 핵심 변수"라고 말했다.

2026.07.30 09:59남혁우 기자

에퀴닉스, 연간 전망 높였지만…3분기 가이던스에 주가 하락

에퀴닉스가 올해 연간 실적 전망과 중장기 성장 목표를 상향 조정했지만 시장 기대에 못 미친 3분기 실적 가이던스를 제시하면서 주가가 하락했다. 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 대한 장기 성장 자신감을 드러냈지만 단기 성장 둔화 우려가 투자심리를 위축시킨 것으로 풀이된다. 에퀴닉스는 29일(현지시간) 2분기 실적 발표를 통해 올해 연간 매출 전망과 조정 후 주당운영자금(AFFO) 전망을 상향하고 2029년까지의 장기 성장 목표도 높였다고 밝혔다. 다만 3분기 매출 가이던스는 시장 예상치를 밑돌았다. 에퀴닉스는 전 세계 281개 데이터센터를 운영하는 글로벌 디지털 인프라 기업으로, 기업 고객에게 데이터센터 공간과 네트워크 연결성, 클라우드 연동 서비스를 제공 중이다. 엔비디아·넷플릭스·어도비 등이 주요 고객사다. 회사 2분기 매출은 26억 3000만 달러로 전년 동기 대비 16% 증가하며 시장 전망치인 25억 8000만 달러를 웃돌았다. 조정 EBITDA(상각 전 영업이익)는 13억 9600만 달러로 사상 최고치를 기록했고 AFFO는 11억 6800만 달러, 주당 AFFO는 11.78달러를 기록하며 견조한 실적을 이어갔다. 에퀴닉스는 2분기 월간 반복매출(MRR)은 전년 동기 대비 11% 증가하며 세 분기 연속 두 자릿수 성장세를 기록했고 연간 환산 신규 계약 규모는 전년보다 23% 늘어 역대 두 번째로 높은 수준을 달성했다. 특히 기업 고객과 클라우드, 통신망 등을 연결하는 신규 인터커넥션 계약도 9700건 증가시켜 사상 최대치를 기록하는 등 AI와 클라우드 수요 확대에 따른 네트워크 연결 사업 성장세를 이어갔다. 이날 실적 발표에서 에퀴닉스는 올해 연간 매출 전망을 기존 101억 4000만~102억 4000만 달러에서 102억 500만~102억 8500만 달러로 상향 조정했다. 연간 주당 AFFO 전망도 기존 42.31~43.11달러에서 42.69~43.29달러로 높였다. 중장기 성장 전망도 상향했다. 회사는 2029년까지 연평균 매출 성장률 목표를 기존 7~10%에서 10~13%로, 연평균 주당 AFFO 성장률 목표는 5~9%에서 9~12%로 각각 높였다. 이행을 앞둔 계약과 AI 인프라 수요 확대, 가격 경쟁력 등을 반영한 결과다. 하지만 시장은 3분기 실적 전망에 더 주목했다. 에퀴닉스는 3분기 매출을 25억 2500만~25억 7500만 달러로 제시했으며 중간값은 시장 예상치인 25억 8000만 달러를 밑돌았다. 이 영향으로 회사 주가는 이날 미국 증시 정규장에서 전 거래일 대비 2.59% 하락 마감했다. 시장에선 연간·장기 전망 성장보다 3분기 가이던스 부진에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다. 에퀴닉스 측은 "우리는 전 세계 기업들의 네트워킹과 클라우드, AI 인프라 수요를 지원할 수 있는 독보적 위치에 있다"며 "고객 수요가 다양한 산업 전반에서 지속적으로 증가하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.30 09:58한정호 기자

나무에이엑스, VM웨어 대체 시장 정조준…자체 플랫폼 '나무버트' 공개

나무에이엑스가 자체 개발한 서버 가상화 플랫폼을 선보이며 인공지능(AI) 인프라 포트폴리오 확대에 나선다. VM웨어 라이선스 정책 변경으로 대체 플랫폼 수요가 커지는 가운데 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 서버 가상화 시장 공략을 강화한다는 목표다. 나무에이엑스는 자체 서버 가상화 플랫폼 '나무버트(namuVIRT)'를 개발했다고 30일 밝혔다. 회사 측에 따르면 VM웨어 라이선스 정책 변경 이후 계약 갱신을 앞둔 기업들의 대체 플랫폼 검토가 이어지고 AI 학습·추론을 위한 그래픽처리장치(GPU) 활용이 확대되면서 서버 가상화 기술 중요성이 높아지고 있다. 나무에이엑스는 20년 이상 축적한 가상화 기술과 구축 경험을 바탕으로 자체 서버 가상화 기술을 확보해왔다. 나무버트는 컴퓨트·스토리지·네트워크 자원을 단일 콘솔에서 통합 관리하는 KVM 기반 서비스형 인프라(IaaS) 플랫폼이다. 대규모 가상머신(VM)을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 자원 활용도를 높여 기업의 인프라 운영 부담을 줄이는 것이 특징이다. 특히 VM웨어 환경에서 운영 중인 가상머신을 KVM 기반으로 이전하는 마이그레이션 기능을 제공한다. 이기종 하이퍼바이저 간 전환을 지원해 기존 인프라 자산을 유지하면서도 전환 부담을 줄일 수 있어 초기 구축 비용과 운영·유지보수 비용 절감에도 도움이 된다는 게 회사 측 설명이다. 고가용성(HA), 라이브 마이그레이션, GPU 및 가상 GPU(vGPU) 등 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 핵심 기능도 지원한다. GPU 기반 AI 워크로드를 안정적으로 처리하도록 설계했으며 자체 개발한 '칵테일클라우드'의 GPU 옵티마이저와 연계해 AI 학습·추론 환경에서 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 구성했다. 나무에이엑스는 나무버트를 국내 인프라 환경에 최적화한 국산 서버 가상화 플랫폼으로 서버 자원 활용률을 높여 운영 효율과 비용 절감을 지원한다는 목표다. 구축부터 유지보수까지 전 과정을 아우르는 기술 서비스도 함께 제공할 방침이다. 나무에이엑스 측은 "나무버트를 추가하며 서버 가상화를 비롯해 AI 에이전트, 클라우드 네이티브 플랫폼(PaaS), 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 디지털 워크스페이스를 아우르는 AI 인프라 포트폴리오를 완성했다"고 강조했다. 이어 "앞으로 VM웨어 전환 수요가 늘어나는 공공기관과 중소·중견기업을 중심으로 영업을 강화하고 비용 효율적인 서버 가상화와 AI 인프라 시장 공략을 본격화할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.07.30 09:33한정호 기자

복잡한 AI 개발환경 하나로…이노그리드, '에이아이큐브잇' 공개

이노그리드가 인공지능(AI) 개발·학습·배포·운영을 단일 환경에서 관리할 수 있는 AI·머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼을 선보이며 AI 플랫폼 사업 확대에 박차를 가한다. 이노그리드는 쿠버네티스 기반 AI 실행 환경을 워크스페이스 단위로 추상화한 AI·ML옵스 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 정식 출시했다고 30일 밝혔다. 에이아이큐브잇은 프로젝트나 팀 단위로 워크스페이스를 생성하면 쿠버네티스 네임스페이스와 사용자 권한, 개발 환경, 실험 관리 공간, 시크릿 저장 경로 등을 자동으로 구성·연계하는 것이 특징이다. 사용자는 복잡한 쿠버네티스 매니페스트나 레이(Ray) 실행 설정을 직접 작성하지 않고도 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 플랫폼은 데이터셋과 주피터랩(JupyterLab), 모델 학습, 실험, 모델 레지스트리, 배포, 워크플로우, 모니터링 기능을 단일 사용자 환경으로 통합했다. 개발자가 웹 기반 환경에서 데이터 분석과 모델 개발을 진행하고 S3와 허깅페이스 등 외부 저장소 데이터를 연계해 버전별로 관리할 수 있도록 설계했다. 또 사용자 코드 기반 학습과 오토ML, 대규모언어모델(LLM) 파인튜닝도 지원한다. 학습 과정에서 생성된 실행 이력과 파라미터, 성능 지표는 실험 단위로 기록된다. 사용자는 여러 학습 결과를 비교해 배포 후보 모델을 선정하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있으며 등록된 모델은 서비스 API 형태로 배포된다. 반복적인 학습과 배포 작업은 워크플로우로 자동화하고 실행 상태와 이력도 통합 관리한다. 운영 영역에선 시크릿 관리 기능으로 비밀번호와 토큰, 접근 키 등 민감정보를 별도로 관리하며 프로메테우스 기반 모니터링을 통해 워크스페이스·노트북·학습·배포·워크플로우 상태는 물론 중앙처리장치(CPU)와 메모리 등 자원 사용 현황도 확인할 수 있다. 이노그리드는 에이아이큐브잇이 온프레미스와 다양한 클라우드 환경을 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 환경별로 분산된 AI 개발·실행 도구를 하나의 플랫폼으로 연결해 개발과 운영 전 과정을 일관되게 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 회사는 앞으로 에이아이큐브잇을 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵의 핵심 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 향후 LLM옵스 고도화와 대규모 멀티클러스터 관리, 깃옵스(GitOps) 기반 배포 기능을 적용하고 장기적으로는 AI 에이전트가 학습·배포·운영을 지원하는 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 김명진 이노그리드 대표는 "AI 프로젝트의 성패는 모델 개발뿐 아니라 데이터와 학습, 배포, 운영 환경을 얼마나 일관되고 안정적으로 관리하느냐에 달려 있다"며 "에이아이큐브잇은 복잡한 인프라 구성과 여러 운영 도구의 구성·연계 작업을 플랫폼이 처리해 개발자는 모델·서비스 개발에 집중하고 운영자는 정책·거버넌스에 집중할 수 있도록 설계한 제품"이라고 말했다. 이어 "앞으로 xPU 인프라부터 AI 서비스까지 하나의 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 기술 역량을 지속 고도화해 고객이 AI를 보다 빠르고 안정적으로 비즈니스에 적용할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.30 09:22한정호 기자

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