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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (3963건)

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오케스트로 그룹, 전국 단위 클라우드 대응 체계 강화

오케스트로가 전국 주요 권역에 클라우드 기술 대응 전문 조직을 구축해 밀착형 지원에 나선다. 오케스트로 그룹은 전국 4대 권역의 기술·영업 조직과 200여 개 파트너사 기반 에코시스템을 결합해 전국 단위 기술 대응 체계를 강화했다고 12일 밝혔다. 오케스트로 그룹은 2023년부터 급증하는 지역 클라우드 수요에 대응해 권역별 기술·영업 조직을 꾸준히 확대해 왔다. 현재 대전·광주·대구·부산 등 주요 권역에 지사 및 사무소를 운영하며 클라우드 전문 엔지니어와 기술 영업 인력을 상시 배치했고 기술 검토부터 아키텍처 설계·구축·운영에 이르는 전 과정을 그룹 차원에서 통합 관리 중이다. 앞서 국가정보자원관리원 대전·광주·대구센터의 표준 플랫폼 기술 서비스와 정보시스템 운영·유지관리 분야에서 전국 단위 대응 체계를 검증받아 왔다. 특히 지난해 대전센터 화재 당시에도 권역 조직과 기술 인력이 협업해 긴급복구 지원과 운영 안정화를 수행하며 그룹 차원의 통합 대응 역량을 입증했다. 각 권역 전문 조직은 지역 산업 특성에 맞춘 기술 거점 역할을 수행한다. ▲대전은 공공기관 중심의 클라우드 전환과 데이터센터 운영 ▲광주는 지자체 및 인공지능(AI) 기반 사업 ▲대구는 제조 산업과 영남권 데이터센터 구축·운영 ▲부산은 금융·물류 분야의 하이브리드 클라우드 수요 등에 대응한다. 계열사별로 오케스트로는 200여 개 파트너사로 구성된 에코시스템을 통해 지역별 산업 수요에 최적화된 기술 지원 구조를 고도화하고 있다. 공공·제조 등 다양한 분야 프로젝트에 숙련된 파트너들과 공동 참여하며 권역별 조직과 연계해 대규모 클라우드 전환 사업을 추진하고 있다. 오케스트로 클라우드는 전국 4대 권역을 거점으로 광역 단위 프로젝트를 수행하며 권역별 기술 지원을 전담한다. 국정자원 대전·광주·대구·공주센터 등 대형 공공 사업에서 축적한 수행 경험을 토대로 그룹의 기술 대응 체계를 공고히 하고 있다. 이러한 통합 대응 체계를 기반으로 오케스트로 그룹은 지역 산업에 대한 이해와 클라우드 전문성, 현장 대응력을 결합해 전국으로 확산되는 클라우드 전환 수요 속에서 그룹 차원의 확보한다는 목표다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "전국적으로 클라우드 전환 수요가 빠르게 확산되는 가운데, 권역별 전문 조직과 파트너 체계를 바탕으로 전국 어디서나 일관된 기술 대응이 가능한 구조를 이미 갖췄다"며 "앞으로도 지역 밀착형 대응 체계를 고도화해 전국 단위 프로젝트를 성공적으로 이끌어 나가겠다"고 말했다.

2026.02.12 18:15한정호 기자

KOSA, AI기본법 체계 첫 공식 협회...이중 법정지위 확보

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI)기본법 체계에서도 법정단체로 인정받으며 협회 기반을 한층 강화했다. 12일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 11일 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법' 제26조 및 동법 시행령 제20조에 따라 KOSA를 인공지능협회로 지정했다고 공고했다. AI기본법은 지난달 22일부터 시행됐다. KOSA는 기존 법정단체 지위에 더해 AI기본법상 공식 협회 지위도 확보하게 됐다. 소프트웨어(SW) 산업과 AI 산업을 동시에 대표하는 이중 법정단체 체계를 갖춘 것이다. AI기본법은 AI 기술 발전을 촉진하고, 안전·윤리·신뢰 기반을 제도적으로 마련하기 위해 제정됐다. 법 제26조는 AI 산업 진흥을 위한 협회 지정 근거를 명시하고, 시행령 제20조는 구체적 지정 요건과 절차를 담았다. 협회는 이번 지정으로 AI 산업 진흥 정책 협의를 비롯한 산업계 의견 수렴, 제도 개선 논의 등에서 공식 창구 역할을 맡는다. 정부 정책과 산업 현장을 연결하는 가교 기능이 제도적으로 보장된 셈이다. 최근 SW, 클라우드 분야 협회들이 잇따라 명칭에 AI를 전면에 내세우는 흐름 속에서 법에 근거한 법정단체 지정은 상징성이 크다. 단순 명칭 변경을 넘어 정부가 인정한 법정 지위를 확보했다는 점에서 대표성 기준이 한층 명확해졌다는 평가다. 국내 AI 업계에서는 향후 KOSA 행보에 기대감을 걸고 있다. 특히 스타트업 성장을 위한 지원정책을 더 적극적으로 추진할 필요가 있다는 목소리가 나왔다. 강지홍 로민 대표는 "KOSA 법정단체 지정을 환영한다"며 "AI기본법 준수 기준·절차 불확실성을 현장 관점에서 정리해 실행 가능한 가이드라인과 제도 개선을 이끌어줘야 한다"고 밝혔다. 이어 "특히 스타트업 인재·데이터·검증 인프라·해외 진출 등 성장을 위한 지원정책을 연결해 국내 AI 생태계 저변을 넓히길 바란다"고 덧붙였다. 셀렉트스타 관계자는 "AI기본법이 산업 현장에 안착할 수 있는 민관 협력 구심점이 마련됐다"며 "'책임 있는 AI' 실행 기준과 검증 프레임을 정립하는 과정에서도 산업 현장의 경험과 목소리가 충분히 반영되길 기대한다"고 강조했다.

2026.02.12 18:14김미정 기자

[독자 AI 재도전] 'K-AI' 도전장 내민 모티프·트릴리온랩스, 업계 평가는

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 추가 공모를 마친 가운데, 업계에선 공모에 참여한 기업 기술력에 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 뽑히기에 충분한 기술을 갖췄다는 시각과 'K-AI' 모델로 선정되기 부족하다는 주장이 공존하고 있다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 1개를 추가 확보하기 위한 공모 절차를 마감했다고 12일 밝혔다. 이번 공모는 지난 23일부터 이달 12일까지 진행됐다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 모델 대비 95% 이상 성능을 목표로 독자적 개발 전략을 제시할 수 있는 국내 기업·기관을 대상으로 하며, 컨소시엄 참여도 가능하다. 선정 팀에는 B200 그래픽처리장치(GPU) 768장과 데이터 공동구매·가공 지원이 제공된다. 'K-AI 기업' 명칭 사용도 허용된다. 8월 초 단계 평가를 통해 벤치마크·전문가·사용자 평가를 진행하며, 기존 3개 정예팀과 기술 경쟁이 가능한 수준의 역량이 요구된다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 컨소시엄이 참여해 최종 선정을 앞두고 있다. 두 기업은 심사에 제출한 모델 규모나 기술을 공개하지 않았다. 업계는 양사가 효율성과 실용성을 갖춘 경량 파운데이션 모델을 제출한 것으로 보고 있다. 정부는 이르면 이달 중으로 최종 정예팀 1개를 선정할 계획이다. 임정환 모티프 대표는 "이번 재도전은 단순 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의 기준점을 만드는 과정"이라고 밝혔다. 이어 "결과 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라고 덧붙였다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "따라잡기식 아닌 현재 비용구조를 해결할 수 있는 아키텍처를 재설계할 것"이라며 "실제 국가에서 활용할 수 있는 모델을 개발할 것"이라고 밝혔다. 업계 "모델 크기 매우 작아" vs "규모만 봐선 안 돼" AI 업계는 두 기업 기술력과 심사 결과에 대해 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 선발되기에 충분한 기술을 갖췄다는 의견과 K-AI 대표 모델이 되기에는 부족하다는 주장이 나오고 있다. 특히 두 기업 모델 규모가 국가 파운데이션 모델로 부족할 수 있다는 주장이 이어졌다. 익명을 요청한 국내 AI 기업 관계자는 "아무리 경량시대라 해도 두 기업이 그동안 개발한 모델 크기는 상대적으로 매우 작다"며 "이번 제출한 모델 규모 역시 K-AI 역할을 하기에 부족할 수 있다"고 말했다. 이어 "모델 성능이 독파모 기준점에 미치지 못할 경우 기존 정예팀으로 진행돼도 충분할 것"이라고 덧붙였다. 두 기업 모두 K-AI 정예팀으로 승산 있다는 의견도 등장했다. 익명을 요청한 AI 스타트업 관계자는 "해당 기업들은 제한적인 자원 환경에서 고도화된 경량화·최적화 기술을 축적해 왔다"며 "산업 특화 데이터 기반 모델 설계 경험도 충분히 갖췄다"고 평가했다. 양사 모델을 단순히 파라미터 규모로만 바라봐선 안 된다는 당부도 이어졌다. 해당 모델이 실제 활용성과 확장성 측면에서 강점을 지닐 수 있다는 이유에서다. 업계 관계자는 "두 기업이 보유한 최적화 역량과 응용 기술을 고려하면 충분히 반전을 만들 수 있을 것"이라고 내다봤다. 두 기업이 정예팀에 합류하지 못할 경우 독자적으로 AI 생태계 영향력을 강화할 것이란 전망도 나왔다. 또 다른 IT 업계 관계자는 "트릴리온랩스는 정부 과제보다는 민간 수요 기반 사업화에 속도 낼 것으로 보고 있다"며 "대규모 연산 경쟁 대신 효율 중심 전략으로 제조·금융·공공 시장을 공략할 수 있을 것"이라고 봤다. 이어 "모티프는 국내뿐 아니라 해외 오픈소스 생태계와 협력하거나 글로벌 연구 커뮤니티와 공동 연구를 확대하는 전략으로 방향을 바꿀 수 있을 것"이라고 내다봤다.

2026.02.12 18:13김미정 기자

[독자 AI 재도전] 모티프테크놀로지스, 독파모 추가 공모 참여…경량화 전략 전면에

모티프테크놀로지스가 국가대표 인공지능(AI) 정예팀 합류에 다시 도전한다. 지난해 서면평가를 통과했지만 발표평가에서 고배를 마신 뒤 기존 모델 고도화 전략을 앞세워 재승부에 나섰다. 모티프테크놀로지스는 12일 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIPA)이 진행한 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 참여 컨소시엄 접수에 참여했다. 이번 재공모는 기존 3개 정예팀과 대등한 기술 경쟁이 가능한지를 판단하는 절차로, 서면 검토와 발표 평가를 통해 최종 1개 팀만 선발된다. 모티프테크놀로지스는 모레 자회사로, 고성능 거대언어모델(LLM)과 대형 멀티모달모델(LMM)을 모두 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖춘 스타트업이다. 지난해 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 자체 수행한 국산 기술로, 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)'을 적용해 아키텍처를 재설계한 것이 특징이다. 이번 독파모 도전에서도 완전히 새로운 모델을 처음부터 개발하기보다는 기존 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 고도화된 로드맵을 제시하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 컨소시엄 명단은 구체적으로 공개되진 않았다. 업계에 따르면 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인·서울대학교·카이스트 등 기존에 함께했던 산학연 파트너들이 참여하며 여기에 추가 기관과 기업이 다수 합류한 것으로 전해졌다. 추가 선발이 확정되면 2차 평가는 8월 초께 시작된다. 정부는 신규 합류 팀이 기존 정예팀과 동일한 조건에서 개발을 이어갈 수 있도록 이달 중 최종 선발 절차를 마무리할 계획이다. 선정 기업에는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 768장 규모 인프라를 비롯해 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원이 제공된다. 다만 평가에서 경쟁력이 충분하지 않다고 판단될 경우 추가 선발 자체가 무산될 가능성도 있다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 지난 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "결과와 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라며 "경량화·특화 모델 전략을 통해 스타트업만의 방식으로 독자 파운데이션 모델의 가능성을 증명하겠다"고 밝혔다.

2026.02.12 17:57한정호 기자

[독자 AI 재도전] 트릴리온랩스, 국가대표 AI 정조준…독자 아키텍처 '승부수'

트릴리온랩스가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에 재도전하며 국가대표 AI 정예팀 합류를 다시 노린다. 지난해 1차 평가에서 탈락한 뒤 독자 아키텍처 고도화와 실전형 모델 역량을 앞세워 재승부에 나섰다. 트릴리온랩스는 12일 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIPA)이 진행한 독파모 추가 참여 컨소시엄 접수에 참여했다. 이번 추가 공모는 기존 3개 정예팀과 유의미한 경쟁이 가능한 1개 팀을 선발하기 위한 절차로, 서면·발표평가를 거쳐 전문가 평가위원 과반의 인정을 받아야 한다. 트릴리온랩스는 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 거대언어모델(LLM)을 자체 설계·학습해 공개한 스타트업이다. 초기 설계 단계부터 모델 아키텍처를 직접 구현했으며 최근 1년간 22건의 기술 기여를 기록하는 등 프롬 스크래치 개발 역량을 강조해 왔다. 특히 외부 모델을 미세조정하는 방식이 아닌 구조 혁신 중심 전략을 내세우고 있다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 지난 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "남의 모델 위에 얹혀 파인튜닝만 하는 방식은 무늬만 국산에 불과하다"며 독자 아키텍처 확보 필요성을 강조한 바 있다. 구체적인 컨소시엄 구성은 아직 공개되지 않았다. 업계에 따르면 이곳은 국가 기간 인프라·제조·국방·공공·보안 분야 기업과 연구기관 등 20곳 이상이 참여하는 대규모 연합을 꾸린 것으로 전해졌다. 추가 선발이 이뤄질 경우 2차 단계평가는 8월 초 진행될 예정이다. 과기정통부는 추가 합류팀이 기존 정예팀과 동등한 수준의 AI 모델 개발 기간을 확보할 수 있도록 이달 안에 최종 정예팀을 확정한다는 방침이다. 추가 선발 팀에는 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원과 데이터 공동구매·구축 지원 등이 제공된다. 다만 평가 기준에 부합하지 않을 경우 추가 선정이 없을 가능성도 열려 있다. 트릴리온랩스 측은 "추격형 모델 경쟁과 고비용 구조로는 AI 3강에 진입할 수 없다"며 "규모 확장만이 아닌 비용 구조 혁신과 아키텍처 재설계를 통해 게임의 룰을 바꿔야 한다"고 밝혔다. 이어 "이번 프로젝트는 국가 인프라 현장에서 실제로 작동하는 AI를 구현해 독자 기술 기반의 산업 내재화를 이루는 전환점이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.12 17:57한정호 기자

기업 10곳 중 7곳 "공공데이터 효과 있다"…AI 지원 수요 확대

공공데이터를 활용하는 기업 10곳 중 7곳 이상이 기업 운영에 긍정적 효과를 체감하고 있는 것으로 나타났다. 특히 절반 이상은 생산성과 효율성 향상 효과를 얻는 등 공공데이터가 인공지능(AI) 시대 기업 경쟁력의 핵심 자원으로 자리매김한 점이 확인됐다. 12일 행정안전부가 발표한 '공공데이터 활용 기업 실태조사'에 따르면 공공데이터가 기업 운영에 필수적이거나 성과에 긍정적인 도움을 준다고 응답한 기업은 76.5%로 집계됐다. 이번 조사는 지난해 6~9월 공공데이터 활용 기업 1301개사, 미활용 기업 207곳을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 기업들은 공공데이터 활용을 통해 효율성 및 생산성 향상(58.6%)과 기존 제품·서비스 고도화(41.8%) 등 구체적인 성과를 거둔 것으로 나타났다. 이 밖에도 제품·서비스 판로 확대(26.7%), 신규 제품·서비스 개발(19.3%), 마케팅·홍보 비용 절감(13.3%) 등의 효과도 확인됐다. 공공데이터 수집·확보 환경에 대한 평가도 개선 흐름을 보였다. 수집·확보 편의성 만족도는 5점 만점에 3.88점으로 전년 대비 상승했으며 데이터 정확성 만족도는 3.86점으로 전년과 비슷한 수준을 유지했다. 다만 현장에서는 여전히 구조적 애로가 존재했다. 공공데이터 수집 과정에서 필요한 데이터가 여러 포털에 분산 제공돼 수집이 번거롭다는 응답이 56.3%로 가장 많았고 어떤 기관이 데이터를 보유하고 있는지 파악하기 어렵다는 응답도 38.0%로 나타났다. 기업들의 데이터 개방 수요는 고용·노동(18.5%), 보건·의료(15.1%), 국토·교통(13.5%), 문화·관광(10.8%), 기후·환경(9.3%) 분야에 집중됐다. 수요 데이터 유형은 비정형 데이터(69.2%)가 정형 데이터(30.8%)보다 높았으며 세부적으로는 영상·이미지(58.2%), 텍스트(52.0%), 위치정보(20.1%) 순으로 나타났다. AI 기반 제품·서비스 개발과 관련해선 AI 기획 및 기술 자문 지원(72.9%)과 AI 학습데이터 지원(60.7%)에 대한 수요가 높게 나타났다. 이 외에도 AI 모델 개발 지원(49.0%) 등이 주요 지원 필요 항목으로 꼽혔다. 행안부는 기업이 서비스 기획부터 구현까지 단계별로 지원받을 수 있도록 필요한 공공데이터 검색·수집 지원과 사업모델 및 서비스 고도화 프로그램 제공 등 맞춤형 지원을 확대·체계화할 계획이다. 사회·경제적 파급효과가 큰 공공데이터를 우선 개방하고 공공데이터 문제해결 지원센터를 통해 기업의 데이터 확보 애로 해소도 지원하고 있다. 이세영 행안부 인공지능정부정책국장은 "이번 실태조사를 통해 기업들이 AI 서비스 개발 및 사업화 과정에서 필요로 하는 공공데이터가 무엇인지 구체적으로 확인할 수 있었다"며 "AI 3대 강국 진입을 위한 기업의 성장과 혁신을 견인할 수 있도록 공공데이터 맞춤형 지원을 지속적으로 강화함으로써 세계 최고 AI 민주정부를 실현하는 데 앞장서 나가겠다"고 말했다.

2026.02.12 17:56한정호 기자

[독자 AI 재도전] 정부, 독파모 추가 공모 마감…"이달 새 정예팀 선정"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀 공모를 마쳤다. 모든 평가 절차를 이달 마무리해 정예팀 1개를 경쟁에 합류할 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난달 23일부터 이달 12일까지 진행한 독파모 프로젝트 1개 정예팀 추가 공모 결과, 총 2개 컨소시엄이 제안서를 접수했다고 12일 밝혔다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스가 주관하는 컨소시엄과 트릴리온랩스가 주관하는 컨소시엄이 각각 지원했다. 각 팀은 국내 AI 기술을 선도할 구체적인 모델 개발 방안을 담은 제안서를 제출한 것으로 확인됐다. 정부는 제출 서류의 적합성을 검토한 뒤 외부 전문가로 구성된 평가위원회를 통해 심도 있는 검증에 나설 방침이다. 서면 검토와 발표 평가를 병행해 기술적 실현 가능성과 프로젝트 기대 효과 등을 면밀히 따질 예정이다. 과기정통부는 모든 평가 절차를 2월 중으로 마무리해 최종 선정 결과를 발표할 계획이다. 이를 통해 프로젝트의 공백을 최소화하고 실행력을 높여 국가 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올린다는 전략입니다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리는 "독파모 프로젝트는 모두의 도전을 통해 더 큰 도전으로 나아가는 계기가 될 것"이라고 밝혔습니다.

2026.02.12 17:56김미정 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 인프라·공공사업이 판 키웠다…2025년 나란히 실적 반등

국내 클라우드 산업이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 또 한 번의 분기 성장세를 기록했다. 네이버·KT·NHN 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 공공 클라우드 전환 수요를 양축으로 외형 확대와 수익성 개선을 동시에 모색한 것으로 나타났다. 12일 네이버·KT·NHN이 공시한 2025년 4분기 실적에 따르면 각 기업은 AI 인프라 고도화와 공공·산업별 디지털 전환 수요를 기반으로 엔터프라이즈·기술·클라우드 부문 매출을 끌어올렸다. GPU 확보 경쟁과 데이터센터 투자 확대가 실적에 본격 반영되며 그룹 내 존재감을 키웠고 단순 인프라 공급을 넘어 AI 중심 플랫폼 사업자로의 전환이 본격화됐다는 평가가 나온다. 먼저 네이버는 2025년 4분기 엔터프라이즈 부문에서 1718억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 대비 3.2% 감소했지만, 전년도에 반영된 일회성 요인을 제외하면 16.6% 성장한 수치다. 직전 분기 대비로는 14.5% 증가하며 회복세를 보였고 연간 기준으로는 5878억원을 기록하며 전년 대비 4.3% 성장했다. 이번 실적은 서비스형 GPU(GPUaaS) 매출 반영과 사우디아라비아 슈퍼앱 구축, 디지털 트윈 등 글로벌 프로젝트 확대에 힘입은 결과다. 네이버는 AI·클라우드 사업을 이끄는 네이버클라우드를 주축으로 금융·공공·의료 등 고보안 영역 중심의 소버린 AI 전략을 강화 중이며 서울대학교병원·한국은행과의 협업을 통해 산업별 특화 AI 모델 구축을 확대하고 있다. 다만 네이버클라우드는 최근 과학기술정보통신부가 추진한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 다음 단계 진출에 실패하며 우려가 제기돼왔다. 이에 대해 최수연 네이버 대표는 지난 6일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "정부 측 결과를 존중하나 이것이 네이버의 기술 경쟁력 부족을 의미하는 것은 아니다"라며 "B2B 매출에 큰 영향은 없을 것이며 연구개발(R&D)을 통해 기술 리더십을 공고히 하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 2025년 연간 매출 9975억원으로 전년 대비 27.4% 성장하며 1조원에 근접한 실적을 기록했다. 4분기 매출은 2779억원이다. 공공 AI 클라우드 수요 확대와 글로벌 고객 데이터센터 이용률 증가가 동시에 작용한 결과라는 게 회사 측 설명이다. KT클라우드는 지난해 11월 국내 최초로 액체 냉각 기술을 적용한 가산 AI 데이터센터를 개소하며 고성능 AI 연산 수요에 대응하고 있다. 앞서 2030년까지 320메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 전력 인프라를 확보한다는 중장기 로드맵도 제시한 바 있다. 이같은 GPU 기반 인프라 확장에 더해 국내외 소프트웨어(SW) 기업과 협력하는 AI 파운드리 전략을 바탕으로 인프라·플랫폼·파트너 생태계를 아우르는 구조를 구축한다는 전략이다. 장민 KT 최고재무책임자(CFO)는 "KT클라우드는 글로벌 고객의 데이터센터 이용률 증가와 공공 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 의미 있는 성과를 거뒀다"며 "이러한 성장 흐름은 올해도 이어질 것"이라고 말했다. 다음으로 NHN클라우드는 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. NHN 기술 부문은 4분기 1391억원의 매출을 기록했으며 이 가운데 NHN클라우드는 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 첫 흑자를 냈다. 연간 기술 부문 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응해왔다. 또 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 다음 달 가동을 목표로 엔비디아 B200 7천656장을 서울 양평 리전에 구축 중이다. 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템 도입으로 대규모 AI 인프라 운영 역량을 강화했다. 민간 부문에서도 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 최근 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로 선정되며 대형 민간 레퍼런스를 확보했다. 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 이후 공공 재해복구(DR) 수요 확대와 민간 GPU 매출 증가가 동시에 반영되며 수익 구조 개선에 속도가 붙었다는 분석이다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"며 "올해도 NHN클라우드는 GPU를 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 강조했다. 아울러 또다른 국내 주요 CSP인 카카오엔터프라이즈는 아직 명확한 실적이 공개되진 않았으나, 업계에선 이원주 대표 선임 이후 비용 효율화를 단행한 만큼 적자 폭을 상당 부분 줄였을 것이라는 예상이 나온다. 클라우드 중심 조직 재편과 비핵심 사업 정리를 통해 체질 개선에 나선 영향이 지난해 실적에 반영됐을 것이라는 관측이다. 카카오엔터프라이즈 역시 다른 CSP와 마찬가지로 GPU 서비스를 강화하고 있다. 지난해 하이브리드 GPUaaS를 공개하며 온프레미스와 클라우드를 결합한 AI 인프라 전략을 제시했다. GPU 인프라 비용 절감과 유연성 확보를 동시에 내세우며 AI 스타트업 및 엔터프라이즈 시장을 겨냥 중이다. 한편 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 공공 디지털 인프라의 안정성과 재해 대응 체계에 대한 경각심이 높아지면서 정부의 민간 클라우드 도입 논의도 활성화되고 있다. 주요 정보시스템의 이중화와 DR 체계 고도화가 정책 과제로 부상하면서 공공기관의 클라우드 전환 및 민관 협력형 인프라 구축 사업이 본격화될 것이라는 전망이 나온다. 이에 공공 레퍼런스와 데이터센터 운영 역량을 확보한 국내 CSP들에게는 중장기적 사업 기회가 확대될 수 있다는 분석이다. 다만 지난해 하반기부터 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 재편 논의가 업계 변수로 떠올랐다. CSAP와 국정원 보안 절차 간 조정 가능성이 거론되면서 공공 클라우드 시장의 제도 환경 변화가 기로에 선 상황이다. 이에 국내 CSP들은 변화에 대비하며 공공 레퍼런스 확보와 기술 내재화 전략을 동시에 강화하는 분위기다. 클라우드 업계 관계자는 "GPU 확보와 데이터센터 효율화, 공공 AI 전환 수요가 동시에 확대되며 국내 CSP 간 경쟁이 치열해지고 있다"며 "올해는 외형 성장뿐 아니라 AI 인프라 내재화와 수익성 구조 개선이 경쟁을 가르는 분기점이 될 것"이라고 전망했다.

2026.02.12 15:21한정호 기자

나무기술, 2025년 매출 1023억…흑자 전환

나무기술이 지난해 매출 1000억 원대를 회복하고 영업이익 흑자 전환에 성공하며 실적 반등에 나섰다. 저마진 하드웨어 사업을 축소하고 고수익 소프트웨어 중심으로 사업 구조를 재편한 전략이 주효했다는 평가다. 12일 나무기술은 공시를 통해 2025년 연결 기준 매출액 1023억 원, 영업이익 23억 원을 달성했다고 밝혔다. 전년 대비 매출은 11.9% 증가했으며, 영업이익은 전년도 22억 원 적자에서 흑자로 돌아서며 뚜렷한 실적 개선을 이뤄냈다. 이번 실적 호조의 핵심은 '고부가가치 사업 구조로 전환'이다. 회사 측에 따르면 하드웨어 및 기타 매출은 전년 대비 44.5% 감소한 119억 원으로 줄었지만, 핵심 사업인 가상화 솔루션 매출은 142억 5천만 원을 기록하며 전년 대비 64.8%나 폭발적으로 성장했다. 클라우드 부문 매출 역시 역대 최대 규모인 277억 원을 경신하며 질적 성장을 견인했다. 나무기술 관계자는 "하드웨어 비중 축소는 고수익 소프트웨어 중심으로 나아가기 위한 전략적 결정이었으며, 결과적으로 클라우드와 가상화 매출 비중이 사상 최고치에 도달했다"고 설명했다. 자회사들의 고른 성장도 실적 개선에 힘을 보탰다. 나무아이씨티, 에스케이팩, 칵테일아이오(구 아콘소프트) 등 주요 자회사들이 각 분야에서 성과를 내며, 2022년 이후 다시 그룹 전체 매출 1천억 원 시대를 여는 데 기여했다. 수익성의 질적 향상도 눈에 띈다. 별도 기준 매출은 사업 재편 과정에서 397억 원으로 소폭 감소했으나, 유지보수와 라이선스 중심의 반복 수익 모델이 안착하면서 매출이익률은 전년 대비 2.2%포인트 상승한 18.2%를 기록했다. 한번 구축된 솔루션이 장기적인 현금 흐름을 창출하는 이른바 '캐시카우' 구조가 완성된 셈이다. 나무기술은 이 같은 클라우드 네이티브 기술력을 발판 삼아 2026년에는 '소버린 AI(Sovereign AI)' 시장을 집중 공략할 계획이다. 자체 플랫폼에 탑재된 'GPU 오케스트레이션' 기술을 통해 데이터 주권과 비용 최적화를 중요시하는 공공 및 금융 기관의 AI 인프라 수요를 흡수하겠다는 전략이다. 회사 측은 "올해 상반기부터 클라우드 기반 AI 관련 실적이 본격적으로 가시화될 것"이라며 "글로벌 수준 클라우드 네이티브 및 AI 기술력을 활용해 소버린 AI 시장 확대를 가속화하고 기업 가치 및 주주 가치를 지속적으로 향상시켜 나가겠다"고 강조했다.

2026.02.12 14:33남혁우 기자

원티드랩, 지난해 영업익 12억원…흑자전환

HR기업 원티드랩이 인공지능(AI) 전환 신사업과 운영 효율화로 매출과 영업이익이 동반 성장했다. 원티드랩은 12일 지난해 연간 매출액 381억3112만6213원, 영업이익 11억5885만796원을 기록했다고 공시했다. 매출은 전년 대비 3.8% 증가했으며, 영업이익은 흑자전환했다. 당기순이익은 14억3753만2841원으로 흑자전환했다. 원티드랩 관계자는 "AX 신사업 효과로 인한 매출액 증가와 운영 효율화를 통해 영업이익이 증가했다"며 "관계기업의 실적 개선에 따른 당기순이익이 증가했다"고 말했다.

2026.02.12 13:34박서린 기자

[이정규 칼럼] AI 시대, 우리는 왜 다시 해적선을 호출하는가

인공지능(AI)은 조직을 더 똑똑하게 만들었지만, 반드시 더 자유롭게 만들지는 않았다. 데이터는 실시간으로 흐르고, 알고리즘은 예측하며, 자동화는 반복 업무를 대체한다. 그러나 많은 기업에서 의사결정은 여전히 위로 올라가고, 승인 과정은 길어지며, 책임은 분산되지 못한 채 공중에 머문다. 기술은 분산을 가능하게 했지만, 조직은 오히려 더 정교한 통제 구조로 재편되기도 한다. 이 지점에서 나는 18세기 초 '해적의 황금시대(1700~1725)'라는 의외의 시간을 다시 호출한다. 해적 공동체는 제국과 상선 회사의 위계적 노동 체제를 탈주한 이들이 바다 위에서 실험한 대안사회였다. 선장은 선출되었고, 규칙은 합의되었으며, 전리품은 분배되었다. 판단 권한은 현장에 있었다. 나는 이를 계층형 나무조직에 대비된 '넝쿨형 조직(Rhizome)'의 초기 모델로 읽어왔다. 그러나 여기에는 반드시 짚고 넘어가야 할 질문들이 있다. 해적선은 정말 오늘의 기업 모델이 될 수 있는가? 아니면 그저 매력적인 비유에 불과한가? 해적선의 목적은 단순했다 해적선의 목표는 명확했다. 약탈, 생존, 그리고 분배. 현대 기업은 다르다. 장기적 연구개발(R&D), 브랜드 가치, 사회적 책임, 규제 대응, 이해관계자 관리 등 복합적 목표를 동시에 수행해야 한다. 해적선의 계약적 동료애는 단기적 성과 분배에는 강력했지만, 수십 년을 이어가는 복합 시스템의 운영 모델로 충분한가에 대해서는 역사적 증거가 부족하다. 실제로 18세기초 해적의 황금시대는 약 25년에 불과했다. 넝쿨형 구조가 위기 상황에서는 강력했지만, 장기적 제도화에는 취약했을 가능성도 배제할 수 없다. 따라서 해적선을 '완성된 모델'로 제시하는 것은 과도한 듯하다. 더 정확히 말하면, 그것은 위기 환경에서의 고속 적응 모델에 가깝다. AI 시대 역시 안정기보다는 불확실성이 지배하는 과도기라면, 우리는 이 적응 모델에서 통찰을 얻을 수 있다. 그러나 그것이 곧 장기 통제 구조를 의미하지는 않는다. '구조 없는 구조'의 위험 플랫 조직은 이상적으로 들린다. 그러나 사회학자 조 프리먼(Jo Freeman)은 이미 1970년대에 '구조 없음의 폭정(The Tyranny of Structurelessness)'을 경고했다. 공식적 위계가 사라지면, 비공식적 권력이 등장한다. 직함이 없다고 해서 권력이 없는 것은 아니다. 오히려 더 보이지 않는 권력이 형성될 수 있다. 게임업체 밸브(Valve) 같은 자율 조직에서도 내부 정치와 영향력의 불균형 문제가 제기돼 왔다. 넝쿨은 중심이 없지만, 그 안에는 여전히 '굵은 줄기'가 생긴다. 따라서 넝쿨형 공동체는 '권력이 없다'는 모델이 아니라, 권력이 어떻게 재집중되는지를 감시하는 구조를 동시에 가져야 한다. 해적선이 선장을 해임할 수 있었던 이유는 단순했다. 권력이 위임되었고, 회수 가능했기 때문이다. 현대 조직이 넝쿨형으로 전환하려면, 자율성만이 아니라 회수 가능한 권한 구조를 설계해야 한다. AI는 해방의 도구인가, 통제의 도구인가 AI는 권력의 분산을 촉진할 수 있다. 그러나 이 역시 일방적인 해석일 수 있다. AI는 철학자 제레미 벤담(Jeremy Bentham)이 설계한 파놉티콘(panopticon) 감시탑의 디지털 버전이 될 수도 있기 때문이다. 인공지능 알고리즘은 노동자의 행동을 추적하고, 생산성을 실시간 측정하며, 미세한 통제를 가능하게 한다. 우버형 플랫폼, 물류 창고의 자동화 시스템, 콜센터의 감정 분석 알고리즘은 오히려 더 강력한 중앙 통제를 구현한다. 기술은 중립적이다. 그것이 넝쿨을 강화할지, 거대한 나무를 더 단단히 만들지는 설계의 문제다. 따라서 AI 시대의 핵심 질문은 이것이다. 우리는 AI를 판단 권한의 분산 도구로 사용할 것인가, 아니면 통제의 고도화 도구로 사용할 것인가? 해적선의 교훈은 기술이 아니라 구조에 있다. 규칙과 권한 배분이 먼저이고, 기술은 그 다음이다. 분산은 책임을 흐릴 수 있다 넝쿨형 조직에서 "실패는 학습의 자산"이라는 구호는 매력적이다. 그러나 위기 상황에서 책임 소재가 불명확하면 방관자 효과가 발생할 수 있다. 모두가 판단자일 때, 아무도 최종 책임자가 아닐 위험이 있다. 해적선은 이 문제를 규칙으로 해결했다. 전투 상황에서는 선장에게 절대 권한을 부여했고, 평시에는 권한을 분산했다. 즉, 완전한 분산이 아니라 상황적 중앙집중이었다. 현대 조직도 마찬가지다. 평시에는 넝쿨처럼 움직이되, 위기에는 명확한 의사결정 권한을 가동할 수 있어야 한다. 나는 이것을 '상황적 이중 구조(Situational Double Structure)'라고 부르고 싶다. 평시의 분산과 위기의 집중을 동시에 설계하는 구조다. 우리는 나무를 버려야 하는가? 그렇지 않다. 모든 조직이 넝쿨이 될 수는 없다. 자본 배분, 핵심 가치, 전략적 방향 설정은 여전히 '뿌리'가 필요하다. 문제는 나무를 없애는 것이 아니라, 나무와 넝쿨의 긴장을 설계하는 것이다. - 전략은 나무처럼 단단하게. - 실행은 넝쿨처럼 유연하게. - 권한은 위임하되 회수 가능하게. - 자율은 허용하되 책임은 명확하게. 해적선은 제국을 대체하지 못했다. 그러나 제국이 붕괴하던 순간, 가장 빠르게 적응한 조직이었다. AI 시대는 제국적 안정기가 아니라, 항해 중인 폭풍에 가깝다. 이 시기에는 해적선에 오르는 넝쿨형 민첩성이 필요하다. 남겨진 과제 해적 공동체를 현대 기업의 대안 모델로 주장하는 것은 과감한 비유다. 그러나 그것이 단순한 낭만으로 끝나지 않으려면 세 가지 과제가 남아 있다. 첫째, 자율성과 통제의 균형을 정량화할 수 있는가? 어디까지 분산하고, 어디서 집중할 것인가에 대한 설계 원칙이 필요하다. 둘째, 보이지 않는 권력의 형성을 어떻게 감시할 것인가? 플랫 조직 안에서 영향력이 재집중되는 과정을 투명하게 드러내는 장치가 필요하다. 셋째, AI를 감시가 아닌 역량 증폭의 도구로 사용할 수 있는가? 알고리즘을 통제 대신 판단 보조로 활용하는 윤리적·구조적 합의가 요구된다. 우리는 해적선을 이상향으로 삼아야 하는가? 아니면 하나의 전략적 은유로만 사용해야 하는가? 내 생각은 후자에 가깝다. 해적선은 완벽한 사회 모델이 아니었다. 그러나 불확실성 속에서 작동했던 실험이었다. AI 시대의 조직도 마찬가지다. 우리는 완성된 구조를 찾는 것이 아니라, 불확실성 속에서 학습 가능한 구조를 설계해야 한다. 나무형 조직이 산업화의 상징이었다면, 넝쿨형 공동체는 불확실성의 시대를 통과하는 방식일지 모른다. 중요한 것은 해적이 되는 것이 아니다. 중요한 것은 권한과 책임, 속도와 신뢰를 어떻게 다시 설계할 것인가이다. 다가온 인공지능의 바다는 여전히 거칠고 가늠하기 어렵다. 제국의 감시탑이 아니라, 해적선에 오를 때이다.

2026.02.12 13:30이정규 기자

"보고 싶은 글만 보여줘"…메타, 스레드 AI 추천 제어 기능 도입

이용자가 직접 추천 알고리즘에 요청을 보내 원하는 콘텐츠만 볼 수 있도록 피드를 조정할 수 있는 기능이 스레드에 도입될 예정이다. 메타는 인공지능(AI) 기반 추천 조정 기능 '디어 알고(Dear Algo)'를 스레드에 적용할 예정이라고 공식 홈페이지를 통해 12일 밝혔다. 미국, 영국, 호주, 뉴질랜드에서 우선 시험 적용 후 순차적으로 다른 국가로 확대될 예정이다. 디어 알고는 이용자가 공개 게시글을 통해 보고 싶은 콘텐츠 유형을 직접 요청하면, 추천 피드에 이를 반영하는 방식이다. 챗GPT와 같은 대화형 AI에 프롬프트를 입력하듯, 원하는 주제를 글로 설명하면 된다. 사용법은 스레드에 디어 알고(Dear Algo)로 시작하는 게시물을 작성하고 그 뒤에 더 보고 싶거나 덜 보고 싶은 콘텐츠 유형을 설명하면 된다. 예를 들어 "Dear Algo, 최신 기술 트렌드에 관한 글은 더 보여주고 정치 관련 글은 줄여줘"라고 적으면 AI가 이를 인식해 피드 구성을 변경한다. 다른 사용자가 올린 '디어 알고' 요청을 재게시하면 타인의 콘텐츠 선호도 설정을 자신의 피드에도 동일하게 적용할 수 있는 기능도 포함됐다. 이번 기능은 추천 알고리즘에 대한 이용자 개입 범위를 확장한 시도로 평가된다. 그동안 소셜미디어 피드는 플랫폼이 이용자 행동 데이터를 분석해 자동 구성해왔다. 반면 디어 알고는 이용자가 입력해 추천 흐름에 영향을 줄 수 있는 것이 특징이다. 다만 조정 기간은 3일로 제한되며, 기본 알고리즘 구조 자체가 바뀌는 것은 아니다. 메타는 제공하는 서비스 전반에 걸쳐 AI 기능을 확대하고 있다. 페이스북에서 프로필 사진을 애니메이션으로 변환하거나 이미지를 수정하는 기능도 최근 공개한 바 있다. 메타는 지난달 투자자들에게 올해 AI 관련 자본지출로 1천150억달러에서 1천350억달러를 투입할 계획이라고 밝혔다. 이는 전년 대비 거의 두 배 수준이다. 스레드는 2023년 7월 출시됐으며, 현재 월간 활성 이용자 4억 명을 기록하고 있다. 메타는 최근 스레드의 글로벌 광고 도입도 시작했다. 메타 대변인은 "이번 기능이 사용자들이 실제로 디어 알고라는 문구를 넣어 피드에 대한 바람을 공유하던 트렌드에서 영감을 얻었다"며 "우리는 디어 알고를 통해 스레드를 더욱 개인적인 경험으로 만들려한다"고 밝혔다.

2026.02.12 11:21남혁우 기자

NHN클라우드, 2025년 4분기 첫 흑자…GPU·공공 전환 수혜

NHN클라우드가 그래픽처리장치(GPU) 기반 인공지능(AI) 인프라 사업 확대와 공공 클라우드 전환 수요 증가에 힘입어 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. 국가정보자원관리원(국정자원) 화재 이후 재해복구(DR) 수요가 본격화되고 정부 GPU 구축 사업이 가시화되면서 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 이뤄냈다는 평가다. NHN은 12일 진행한 2025년 4분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문이 전년 동기 대비 17.4%, 전 분기 대비 24.5% 증가한 1391억원의 매출을 기록했다고 발표했다. 이 가운데 NHN클라우드는 4분기 매출이 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 최초 분기 흑자를 달성했다고 밝혔다. 연결 기준 기술 부문 연간 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. 4분기에는 GPU 서비스 매출 증가와 공공 클라우드 전환 사업 확대가 본격 반영됐다. 특히 NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응했다. 동시에 행정안전부 '모바일전자정부시스템' 등 주요 공공 시스템의 클라우드 전환 및 복구 사업을 수행하며 공공 레퍼런스를 강화했다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"고 밝혔다. 국가정보자원관리원 화재 이후 DR 수요가 확대되며 공공 클라우드 전환 사업이 실적에 본격 반영됐다는 분석이다. AI 인프라 분야에서도 대형 프로젝트 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 엔비디아 B200 7656장을 서울 양평 리전에 구축 중이며 다음 달 본격 가동을 앞두고 있다. NHN클라우드는 이 사업의 최다 구축 기업으로, 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템을 도입해 국내 최고 수준 운영 역량 입증에 나섰다. 이같은 기술력을 기반으로 최근에는 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로도 선정됐다. 민간향 AI GPU 매출 확대와 함께 통합 메시지 플랫폼 '노티피케이션' 사용량 증가도 4분기 실적 개선에 힘을 보탰다. NHN은 올해도 GPU 기반 AI 인프라 수요 확대와 DR 사업에서의 지속 수혜를 전망하고 있다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 "올해 GPU 사업에서 괄목할 만한 성장이 예상되고 DR 사업 수요도 이어질 것"이라며 "올해 클라우드 부문에서 영업이익을 확실히 달성해 흑자 전환될 구조를 만들겠다"고 말했다. 정우진 NHN 대표는 "올해도 NHN 클라우드는 GPU 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.12 10:46한정호 기자

대기업 줄 불참 속 2파전…K-AI 마지막 한 자리 주인은

국산 인공지능(AI) 기술 독립을 위한 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 공모가 오늘(12일) 오후 4시 마감된다. 첫 단계평가를 통과한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 등 정예팀 3곳과 어깨를 나란히 할 마지막 한 자리를 두고 막판 경쟁이 치열하다. 12일 업계에 따르면 이번 추가 공모는 사실상 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스의 2파전이 될 것으로 보인다. 흥미로운 건 두 기업 모두 지난해 최초 공모 당시 고배를 마셨던 곳들이라는 점이다. 반년 만에 전열을 재정비해 사업 재도전에 나선 양측은 서로 다른 전략과 파트너십을 내세워 막판 승부수를 띄웠다. 모티프테크놀로지스, 모회사 모레 필두로 연합군 강화 모티프테크놀로지스는 AI 인프라 솔루션 기업 모레의 핵심 인력을 주축으로 작년 2월 설립된 신생 기업이다. 엔비디아가 아닌 AMD 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 거대언어모델(LLM)과 이미지·비디오 생성 모델을 개발하는 것이 특징이다. 모티프테크놀로지스는 작년 사업 지원 당시 협력했던 산학연 및 법조계와 함께하되, 추가 참여사를 늘리며 탄탄한 네트워크를 무기로 삼았다. 실제 모티프테크놀로지스 컨소시엄에는 모회사 모레를 비롯해 삼일회계법인, 서울대학교, KAIST 등 기존 파트너들이 대거 참여했다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "완전히 새로운 모델을 밑바닥부터 개발하기보다, 기존에 보유한 LLM과 비전 모델 성과를 바탕으로 이를 고도화하는 현실적인 로드맵을 제시할 계획"이라고 말했다. 트릴리온랩스, "실전 산업용 드림팀" 자신감 이에 맞서는 트릴리온랩스는 지난 2024년 설립한 지 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 개발해 기술력을 입증한 스타트업이다. 트릴리온랩스는 이번 컨소시엄을 "국가 기간 산업 적용을 위한 드림팀"으로 정의했다. 모델을 개발하는 것을 넘어 실제 산업 현장에서 작동하는 실증 레퍼런스 확보에 방점을 뒀다는 설명이다. 트릴리온랩스 관계자는 "국가 근간이 되는 산업을 담당하는 대기업과 각 AI 분야에서 전문성을 인정받은 유명 스타트업들이 전 영역에 포진했다"고 밝혔다. 가장 큰 차별점은 하드웨어 국산화 전략이다. 컨소시엄에는 국내 신경망처리장치(NPU) 기업이 주요 파트너로 합류했다. 외산 GPU 의존도를 낮추고 국산 NPU를 적극 활용해 소프트웨어와 하드웨어의 동반 성장을 꾀하겠다는 구상이다. 선행 연구를 위해 KAIST 등 주요 연구기관도 힘을 보탰다. 주요 기업 줄줄이 손사래…사이오닉AI도 장고 끝 불참 두 기업의 적극적인 행보와 달리, 독파모 사업 재공모 소식에 대다수 기업은 소극적인 반응을 보였다. 이미 6개월 이상 사업이 진행돼 격차가 벌어진 데다, 또다시 탈락할 경우 떠안아야 할 위험이 크다는 판단에서다. 실제로 지원 가능성이 높게 점쳐진 주요 기업들이 줄줄이 불참을 선언하면서 흥행에 빨간불이 켜지기도 했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 본선 문턱을 넘지 못한 카카오와 KAIST는 사업 추가 공모에 불참 의사를 전했다. KT와 코난테크놀로지도 정부가 추가 공고를 게시한 당일 재도전하지 않겠다는 입장을 공식화했다. 최근 업계의 이목을 끈 스타트업 사이오닉AI 역시 장고 끝에 참전하지 않기로 했다. 사이오닉AI는 지난달 초 독파모 선정 기업인 업스테이지의 모델에 대해 기술적 이의를 제기하며 화제의 중심에 섰던 곳이다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "내부 논의 결과 독파모 사업 지원 없이 기존 수익 사업과 자체 모델 개발에 집중하기로 했다"고 불참 의사를 밝혔다. "적격자 없으면 안 뽑는다"…기존 정예팀과 경쟁력 입증 관건 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이번 추가 공모의 핵심 기준을 '기존 정예 팀과 유의미한 경쟁이 가능한가'에 두고 있다. 정부가 제시한 기준에 따르면 우선 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 데이터 확보·가공, 독자적 학습 알고리즘 적용 등 전 과정에서 주체적인 학습 수행이 필요하다. 오픈소스를 활용하더라도 가중치 초기화 후 학습·개발하는 것이 최소 조건이다. 정책적으로는 국가 안보 위협 해소를 위해 AI 모델을 스스로 개발·고도화할 수 있는 자주권과 주체적 운영·통제권 확보를 지향한다. 윤리적 측면에서는 오픈소스 활용 시 레퍼런스 고지 등 라이선스 정책을 준수해 AI 생태계 신뢰 확보와 투명성 제고를 요구하고 있다. 추가 선발된 1개 팀에게는 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원 등의 혜택이 주어진다. 다만 정부는 평가위원 과반이 이 같은 기준을 충족하는 곳이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않겠다는 방침이다. "동등한 개발 시간 보장" 심사 속도전 예고 과기정통부는 추가 선정 팀에게 기존 선발 팀과 최대한 동등한 개발 시간을 보장하기 위해 속도감 있는 심사를 예고했다. 접수 마감 다음 날인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입할 예정이다. 정부는 심사 기간 단축을 위해 과제 제안서 접수 시 발표 평가 자료까지 함께 제출할 것을 요구한 것으로 알려졌다. 일각에서는 설 연휴 직후인 오는 19~20일경 결과가 나올 것으로 내다보지만, 해당 주를 넘길 가능성이 높다는 관측이 지배적이다. 수백 쪽에 달하는 제안서 검토와 대면 방식의 발표 평가를 소화하기에는 물리적 시간이 절대적으로 부족하기 때문이다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부의 속도전 의지는 확인했으나 심사 분량과 절차를 고려할 때 이달 마지막 주에 결과가 나올 것으로 보인다"고 전망했다.

2026.02.12 09:44이나연 기자

국가AI전략위, 공익데이터 법제화 추진…"사회 혁신 기반 닦는다"

인공지능(AI) 기술이 사회 전반으로 확산되는 가운데, 복지·교통·장애인 등 공공 문제 해결을 위한 '공익데이터' 활용을 제도적으로 뒷받침하기 위한 법적 근거 마련이 추진된다. 국가인공지능전략위원회는 지난 9일 사회분과 주관으로 '공익데이터 거버넌스 법제화 세미나'를 개최했다고 11일 밝혔다. 이번 세미나는 법적 지위와 활용 원칙이 모호해 한계가 있었던 민간·시민사회의 공익데이터를 안정적으로 활용할 체계를 구축하고자 마련됐다. 현재 유럽연합(EU)은 데이터 거버넌스법을 통해 공익 목적의 데이터 활용을 제도화하고 있다. 미국과 일본 역시 공공·민간·시민사회가 참여하는 협력 모델을 확장 중이다. 우리나라도 수어 영상 AI 데이터셋, 장애인 이동권 지원 데이터 등 현장에서 축적된 자산이 풍부한 만큼, 이를 안정적으로 관리할 법적 기반이 시급하다는 목소리가 높다. 세미나에서는 공익데이터 관리 주체의 불명확성, 개인정보 보호와 공익적 활용 간의 조율, 부처 간 데이터 연계의 한계 등이 주요 과제로 제시됐다. 참석자들은 데이터가 사회 혁신 생태계로 기능하려면 명확한 법적 근거와 협력적 거버넌스가 필수적이라는 데 뜻을 모았다. 유재연 국가인공지능전략위원회 사회분과장은 "공익데이터는 현장의 사회적 경험과 문제 해결의 자산"이라며 "다양한 주체가 참여하는 '모두의 AI 실험실'과 같은 실증 공간을 확산시켜 실제 사회문제 해결로 이어지게 해야 한다"고 강조했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 "공익데이터는 AI 기본사회와 사회 혁신을 뒷받침하는 핵심 기반"이라며 "국회 및 관계 부처와 협력해 법·제도적 기반 마련을 차분히 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.02.11 18:18이나연 기자

나무기술, 바이오·헬스케어 AX 공략…GMRC와 AI 보고서 자동화 계약

나무기술이 인공지능(AI) 플랫폼 기술을 앞세워 바이오·헬스케어 산업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 나무기술은 지난 6일 글로벌의학연구센터(GMRC)와 인체적용시험 및 임상시험 연구 보고서 자동화 솔루션 '나무 AI 에이전트(NAA)' 공급 계약을 체결했다고 11일 밝혔다. GMRC는 인체조직 기반 바이오 기업 엘앤씨바이오의 자회사로, 화장품·바이오·에스테틱 분야 비임상 및 인체적용시험을 수행하는 전문 연구기관이다. 이번 협력은 GMRC가 수행하는 인체효능평가와 임상시험 데이터를 AI 기반으로 신속·정확하게 처리할 수 있는 연구 인프라를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 연구자가 엑셀 원천 데이터를 업로드하고 간단한 지시만 입력하면 NAA 플랫폼이 통계 분석과 그래프 시각화를 자동으로 수행하고 국제 기준에 부합하는 체계적인 전문 보고서를 생성한다. 생성된 한글 보고서는 고도화된 AI 자동번역 시스템을 통해 영어와 중국어 등 다국어 보고서로 즉시 변환된다. 번역 결과는 국제 학술지 및 글로벌 사업 실무에 활용 가능한 수준의 정확성과 자연스러움을 확보해 국내 화장품·바이오·에스테틱 기업들의 글로벌 진출을 지원하는 핵심 연구 자료로 활용될 예정이다. 특히 이번 시스템 도입으로 반복적인 보고서 작성과 번역 업무 부담이 대폭 감소하면서 GMRC 연구진은 측정 정확도 고도화, 신규 평가 지표 설정, 차별화된 인체적용시험 프로토콜 개발 등 본질적인 연구에 집중할 수 있게 됐다. 단순 업무 효율 개선을 넘어 연구센터의 과학적 차별성과 임상 설계 역량을 구조적으로 강화한다는 목표다. 또 AI 기반 자동화로 인체적용시험 결과 보고서 작성 소요 시간을 단축하면서 화장품·이미용기기·건강기능식품 의뢰사는 시험 종료 후 결과 자료를 기존보다 빠르게 제공받을 수 있게 된다. GMRC는 해당 데이터를 활용한 제품 기획, 근거 중심 마케팅, 글로벌 홍보 자료 제작이 타사 대비 신속하게 진행될 수 있어 시장 선점 효과를 기대하고 있다. 이는 연구 결과의 과학적 신뢰도를 유지하면서도 사업 실행 속도와 경쟁력을 동시에 높이는 구조적 이점으로 평가된다. 모든 데이터 처리 과정은 온프레미스 환경에서 이뤄져 민감한 임상 및 인체적용 데이터의 보안성과 지식재산권이 보호된다. 완성된 보고서는 캔바 기반 편집 도구를 통해 연구자가 직접 검수·수정할 수 있어 실제 연구 및 사업 현장에서 즉시 활용 가능하다. GMRC 관계자는 "AI 보고서 자동화를 통해 연구원들이 단순 문서 작업에서 벗어나 측정·분석·프로토콜 혁신이라는 연구의 본질에 집중할 수 있는 환경이 마련됐다"며 "신속하고 정확한 다국어 보고서 제공은 글로벌 K-뷰티 및 바이오 기업들의 해외 인허가와 마케팅 전략 수립에 실질적인 경쟁력이 될 것"이라고 밝혔다. 정철 나무기술 대표는 "NAA는 단순 자동화 도구가 아니라 연구 생산성과 품질을 동시에 끌어올리는 AI 연구 인프라"라며 "이번 협력을 계기로 연구·임상 분야를 넘어 화장품·바이오·헬스케어 등 다양한 산업 영역에서 AI를 실질적으로 활용할 수 있도록 NAA 플랫폼 확산을 적극 지원해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.02.11 17:41한정호 기자

베스핀글로벌, 공공기관 AI 도입 성공 사례집 발간…"공공 AX 이정표 제시"

베스핀글로벌이 공공 부문 인공지능(AI) 전환(AX) 성과를 집대성한 '공공기관 AI 도입 사례집'을 발간했다. 이번 사례집은 최근 가속화되고 있는 공공 분야의 생성형 AI 도입 흐름에 맞춰, 실제 적용 사례와 구체적인 행정 혁신 성과를 제시하기 위해 기획됐다. 베스핀글로벌은 사례집에 행정안전부를 비롯해 울산광역시교육청, 서울관광재단, 성동구청, 국민연금공단 등 주요 공공기관들이 AI를 활용해 업무 효율성을 높인 과정을 담았다고 11일 밝혔다. 주요 성과로는 행정안전부의 대국민 소통 플랫폼 '모두의 광장' 프로젝트다. 베스핀글로벌의 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 단 4일 만에 구축된 이 시스템은 두 달간 접수된 181만 건의 방대한 국민 의견을 AI가 자동으로 요약하고 분류했다. 대규모 비정형 데이터를 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 실시간으로 처리함으로써 기존 수작업 검토 시간을 획기적으로 단축시켰으며, 분석된 의견 중 237건이 실제 정책 의제로 채택되는 성과를 거뒀다. 교육과 관광 분야에서도 AI는 '맞춤형 서비스'의 핵심 도구로 활약했다. 울산광역시교육청은 교사들이 직접 설계한 101종의 AI 에이전트를 도입해 맞춤형 학습 콘텐츠 제작과 반복적인 행정 업무를 자동화했다. 서울관광재단은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 '멀티모달 RAG(검색 증강 생성)' 기술을 도입, 외국인 관광객 대상 다국어 안내 서비스의 답변 정확도를 98%까지 끌어올리며 24시간 무중단 응대 체계를 완성했다. 대민 서비스의 최전선인 민원과 복지 분야의 효율성도 대폭 개선됐다. 성동구청은 AI 민원 안내 챗봇 도입 후 상담 응대 속도가 기존 대비 70% 이상 빨라졌으며, 국민연금공단은 복잡하고 잦은 제도 변경 사항을 실시간으로 반영하는 AI 지식 관리 체계를 구축해 상담 정확도를 96% 이상 확보하는 데 성공했다. 베스핀글로벌은 이번 사례집을 통해 단순한 성과 나열을 넘어, 공공기관이 AI 도입 시 직면하는 인프라 구축, 데이터 보안, 운영 안정성 등의 난제에 대한 분석도 함께 내놓았다. 특히 공공 클라우드의 까다로운 보안 기준을 충족하면서도 유연한 확장이 가능한 '에이전틱 AI 아키텍처'를 해결책으로 제시하며 공공 AX의 가이드라인을 제공했다. 베스핀글로벌 관계자는 "공공 분야에서의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수 과제로 자리 잡고 있다"며 "이번 사례집이 공공기관 실무자가 시행착오를 줄이고 보다 안정적으로 AI를 도입·운영하여 행정 혁신을 이루는 데 실질적인 도움이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.02.11 17:14남혁우 기자

이노그리드, 양자·AI 데이터센터 생태계 확장…큐에이아이와 맞손

이노그리드가 퀀텀 인공지능(AI) 전문기업과 손잡고 양자·AI 데이터센터 시장 공략에 박차를 가한다. 이노그리드는 큐에이아이와 양자·AI 데이터센터 인프라 구축·운영 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 11일 밝혔다. 지난 10일 이노그리드 사옥에서 진행된 협약식에는 김명진 이노그리드 대표와 김홍진 전무, 선승한 전무를 비롯해 임세만 큐에이아이 대표, 최성훈 부회장, 황동우 이사 등 양사 주요 관계자가 참석했다. 이번 협약은 양자·AI 데이터센터를 중심으로 한 인프라 구축 및 운영과 관련해 전략적 협력 체계를 구축하기 위해 추진됐다. 양사는 협약을 통해 양자·AI 데이터센터 운영과 인프라 적용 및 관련 사업 개발 등 공동 관심 분야에 대해 협력한다. 공동 사업 추진과 기술·사업적 시너지 창출을 통해 지속 가능한 협력 모델을 만들어 나갈 계획이다. 이번 협약으로 양사는 이노그리드의 클라우드·AI·데이터센터 운영 역량과 큐에이아이의 양자 컴퓨팅 기술을 결합한다. ▲양자·AI 데이터센터 구축·운영 ▲데이터센터 인프라 기반 공동 사업 발굴 ▲서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 공동 서비스 기획·개발 ▲QCaaS 및 관련 서비스 인프라 구축·운영 등을 단계적으로 추진할 방침이다. 앞서 이노그리드는 지난해 9월 양자표준기술 전문기업 SDT와도 협약을 체결하며 양자 클라우드 서비스 개발을 본격화했다. 이어 클라우드 기술력을 기반으로 양자 기술과 융합한 양자클라우드센터 '퀀텀스퀘어'를 선제적으로 구축하는 등 미래 핵심 기술 확보와 양자 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 "그동안 축적해 온 데이터센터 구축과 매니지드 서비스(MSP) 경험을 바탕으로 국내 기업들이 양자컴퓨팅을 보다 쉽게 도입하고 활용할 수 있는 환경을 조성하는 데 집중하겠다"고 밝혔다. 임세만 큐에이아이 대표는 "이노그리드와의 협력은 양자컴퓨팅 기술을 데이터센터와 클라우드 인프라 기반 서비스로 확장하는 중요한 출발점"이라며 "양자·AI 데이터센터와 QCaaS를 중심으로 국내 양자 산업 생태계 확장에 기여하겠다"고 말했다.

2026.02.11 17:12한정호 기자

아이티센인포유, '데이터-AI' 통합 실행 체계 가동…기업 AX 전환 '가속'

아이티센인포유(대표 이종복)가 인공지능(AI) 도입 과정에서 겪는 막대한 비용과 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 조직 개편을 실시한다. 아이티센인포유는 '데이터-AI' 통합 실행 체계를 본격 가동한다고 11일 밝혔다. 이번 체계 가동은 단순한 조직 개편을 넘어 기업 AI 전환(AX)을 실질적으로 가속화할 수 있는 데이터 기반 전담 조직을 공식화한 것이다. 이를 통해 고객사가 AI 모델 도입 시 직면하는 기술적 병목 현상을 해소하고 성공적인 디지털 전환을 지원할 방침이다. 최근 많은 기업이 AI 도입에 사활을 걸고 있지만, 실제로는 AI 모델 구축보다 학습용 데이터를 정제하고 정합성을 확보하는 이른바 '데이터 전처리' 단계에서 예상치 못한 비용과 시간을 소모하고 있다. 아이티센인포유는 이러한 난제를 해결하기 위해 ▲데이터를 한곳에 모아 관리하는 '데이터 웨어하우스(DW)' 구축 ▲ AI 분석 ▲분석 결과를 한눈에 보여주는 '시각화 도구(BI)'까지 하나로 이어지는 '엔드 투 엔드(End-to-End)' 통합 프로세스에 전사적 역량을 집중하기로 했다. 특히 글로벌 데이터 플랫폼인 데이터브릭스(Databricks) 기반 엔지니어링 역량을 바탕으로, 파편화된 기업 데이터를 AI가 즉시 학습할 수 있는 최적의 구조로 재정비하는 데 주력한다는 방침이다. 이를 통해 일회성 프로젝트 단위를 넘어 운영 생산성과 보안, 성능이 보장된 '실전형 AI 플랫폼' 구축 방식으로 시장 패러다임을 전환한다는 전략이다. 아이티센인포유는 이미 제조·물류 등 데이터 복잡도가 높은 산업 분야에서 축적한 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기업 맞춤형 통합 서비스를 단계적으로 확대할 계획이다. 이번 체계 강화를 통해 검증된 방법론을 자체 AI 분석 솔루션에 즉시 반영, 상반기 중 데이터와 AI가 완전히 결합된 차세대 통합 플랫폼을 정식 선보일 예정이다. 이종복 아이티센인포유 대표는 "AI 프로젝트 성패는 기술 그 자체가 아니라 데이터의 질과 연결성에 있다"며 "데이터와 AI 사이 간극을 줄여 고객이 체감할 수 있는 실질적인 투자 대비 효율(ROI)을 만드는 것이 이번 통합 체계 가동 핵심"이라고 강조했다.

2026.02.11 17:01남혁우 기자

KIAT, AI 내재화 시대 '2026년 10대 유망산업' 발표

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 11일 '임베디드 인텔리전스 시대의 2026 KIAT 10대 유망산업'을 선정해 발표했다. 임베디드 인텔리전스 시대란 인공지능(AI)이 사회 전반에 내재화돼 혁신을 창출하는 시대를 뜻한다. 2026 KIAT 10대 유망산업은 ▲지능형 엣지 시스템반도체 ▲센서 퓨전 지능형 디스플레이 ▲AI 유무인 복합체계 ▲자율 에이전트 AI ▲자율공정 플랫폼 ▲휴머노이드 ▲분산형 에너지 저장 시스템 ▲저탄소 제조 소재 ▲바이오-메드 데이터 ▲로보틱 모빌리티이다. KIAT는 유망산업을 선정하기 위해 글로벌 메가트렌드, 정책·기술 이슈를 분석해 2026년의 핵심 주제를 도출하고, 분석의 기본 틀이 되는 4대 영역 8대 분야를 설정했다. 이후 국내·외 출원 특허과 논문 키워드, 산업 성장의 동인·정책 지원 요인을 종합적으로 검토하고, 대국민 설문을 추진해 유망산업 전망에 대한 국민 인식과 사회적 관심도를 반영했다. KIAT는 2021년부터 매년 유망산업 선정을 통해 축적된 분석 경험을 바탕으로, 데이터 기반 분석 방법론을 지속해서 고도화하고 있다. 올해는 생성형 AI 도구를 시범적으로 활용해 국내외 미래 전망·글로벌 이슈·정책 자료 등 문헌 특성에 맞춘 기초 프롬프트를 설계한 후 트렌드 키워드 구조화와 분석에 활용했다. AI 분석 결과는 분야별 산학연 전문가 93명의 검증과 보완을 거쳐 유망산업 도출 과정에 반영해 선정 결과 신뢰도와 객관성을 높였다. 선정한 유망산업은 법·제도, 기술지원, 인재육성 등 부문별 지원 방향을 도출해 정책수립과 사업기획에 반영해 왔다. 유망산업별 성장 여건을 고려해 연구개발(R&D), 실증 인프라, 전문인력 양성 등 정책을 구체화해 실질적인 기업지원까지 이어질 수 있도록 활용하고 있다. 민병주 KIAT 원장은 “올해로 여섯 번째 선정하는 KIAT 유망산업은 기술이나 이슈 중심의 일반적인 전망을 넘어, 산업 관점에서의 성장 흐름과 정책 지원 파급 효과를 함께 고려한다”며 “AI가 산업 전반에 내재화하는 환경 변화에 대응해, 정부의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 정책 기조와 연계해 주요 산업의 지능화를 촉진할 유망산업 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 임베디드 인텔리전스 시대, 2026 KIAT 10대 유망산업 보고서는 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.02.11 16:50주문정 기자

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