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LG AI연구원, '투톱 체제' 전환…글로벌 AI 석학·산업형 리더 '동시 투입'

LG AI연구원이 글로벌 인공지능(AI) 석학과 산업형 기술 전문가를 공동 연구원장으로 선임하며 투톱 체제를 구축했다. 배경훈 전 원장이 과학기술정보통신부 장관으로 임명된 가운데 연구 조직 재편을 통해 기초 기술 확보와 사업화 역량을 병행하는 전략에 착수한 것으로 분석된다. LG AI연구원은 이홍락 최고AI과학자(CSAI) 겸 부사장과 임우형 선임랩장 겸 데이터인텔리전스랩장이 신임 공동 연구원장으로 공식 선임됐다고 21일 밝혔다. 두 사람은 각각 미국과 국내 조직을 맡아 본격적인 투톱 체제를 가동한다. 이홍락 부사장은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 세계 10대 AI 연구자로 평가받는 석학으로, 현재 미국 미시간대 컴퓨터공학과 교수와 함께 LG 글로벌AI센터장을 겸임하고 있다. 그동안 미국 앤아버에 위치한 센터에서 차세대 AI 기술 개발과 글로벌 연구 생태계 확장을 주도해왔다. 향후 이 부사장은 미국 현지 연구조직을 이끌며 LG AI연구원에 선진 기술을 접목하고 글로벌 인재를 발굴하는 데 주력할 계획이다. 선행 연구를 중심으로 기초과학 경쟁력을 강화하고 글로벌 협력 네트워크 확장을 이끈다. 임우형 상무는 엑사원을 활용한 머신러닝과 음성인식 기반의 응용 연구를 주도해온 인물로, 계열사와 산업 현장에서 발생하는 다양한 문제 해결에 기여해왔다. 실무 중심의 기술 적용과 문제 해결 능력을 입증한 바 있다. 임 상무는 국내 연구조직 운영 전반을 맡으며 '엑사원' 기반 AI 서비스의 적용 범위를 확대하고 계열사 대상의 솔루션 개발을 총괄할 예정이다. 내부 조직 역량 강화와 연구 성과의 사업화가 주요 과제로 주어졌다. LG 관계자는 "이번 공동 연구원장 체제를 통해 선행 연구와 응용 연구 간 시너지를 극대화하고 AI 기반의 사업 혁신을 본격 추진할 방침"이라며 "공동 연구원장 임기는 오늘부터 시작된다"고 말했다.

2025.07.21 14:33조이환

'독자 AI 파운데이션' 신청 마감…주요 기업 총출동 속 향방 주목

국내 인공지능(AI) 기술의 미래를 이끌어갈 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 참가 신청 접수가 마무리되고 본격적인 경쟁의 막이 올랐다. 향후 선정될 'AI 국가대표'의 향방과 이들이 펼칠 기술 경쟁의 서막에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 21일 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 주관하는 이번 프로젝트는 이날 신청 접수를 최종 마감한다. 약 2천억원 규모가 투입되는 이번 사업은 국내 AI 기업의 기술력을 국가적 차원에서 집약하고 글로벌 시장에서 통할 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 한다. 1차 선정 결과는 다음달 초에 나올 전망이다. 과학기술정보통신부 관계자는 "접수가 마감된 후 다음달 초까지 참가 기업들의 컨소시엄 구성과 구체적인 프로젝트 계획을 정리해 공표하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 1차적으로 최대 5개의 컨소시엄을 '국가대표 정예팀'으로 선발해 본격적인 경쟁을 시작한다. 이런 가운데 업계 일각에서는 일부 기업이 생성형 AI 붐과 함께 시작된 긴 업력과 기술력을 바탕으로 유리한 고지를 점했다는 분석이 나온다. 실제로 다수의 관계자들은 LG AI연구원, 네이버클라우드, 업스테이지 등을 5개의 자리 중 상당수를 차지할 유력 후보로 꼽고 있다. LG AI연구원은 전문가용 초거대 AI '엑사원'을 통해 B2B 시장에서 높은 이해도를 보여왔으며 최근 하이브리드 AI 모델 '엑사원 4.0'을 공개하며 기술적 진화를 증명했다. 네이버클라우드는 '하이퍼클로바X'로 국내 AI 시장을 개척해 온 선두 주자다. 여기에 AI 스타트업인 업스테이지의 약진도 돋보인다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술의 강자였던 업스테이지는 생성 AI 시대가 열리자 거대언어모델(LLM) 개발로 빠르게 방향을 전환해 '솔라' 모델을 선보였다. 최근에는 후속 모델인 '솔라 프로 2'가 글로벌 공개 성능 평가에서 최상위권에 올랐고 일론 머스크가 소셜미디어 X를 통해 직접 언급하며 주목을 받기도 했다. 한 업계 관계자는 "언급된 기업들은 LLM을 직접 구축하고 운영해 온 경험과 노하우가 풍부해 유력한 후보로 꼽힌다"며 "이를 바탕으로 상위권이 형성되고 남은 자리를 차지하기 위한 다른 기업들의 경쟁이 치열할 것으로 보인다"고 전망했다. 다만 최종 선정까지는 몇 가지 변수가 남아있다. 우선 유력 후보 중 하나인 네이버클라우드의 컨소시엄 구성 전략이 주목된다. 네이버클라우드는 정부의 'GPU 임차 지원 사업'에 참여하고 있어 이번 프로젝트의 직접적인 GPU 지원 대상에서는 제외된다. 이 점이 타 기업과의 컨소시엄 구성에 어떤 영향을 미칠지가 중요한 고려사항으로 떠올랐다. 공정한 심사위원단 구성 또한 주요 과제다. 이번 프로젝트에는 국내 주요 AI 관련 기업과 연구기관 대부분이 어떤 형태로든 참여하고 있어 이해관계에서 자유로운 국내 심사위원을 찾기 어렵다는 현실적인 문제가 제기되고 있기 때문이다. 이에 정부는 객관적인 평가를 위해 해외 전문가를 심사위원단에 포함하는 등 다각적인 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 과기정통부 관계자는 "심사위원단 구성은 확정되지 않았으나 독립적이고 창의적인 평가를 위해 다양한 방안을 검토 중"이라며 "특히 참여 기업과 이해관계가 없는 국내외 글로벌 AI 전문가를 포함하는 방안을 고려하고 있다"고 밝혔다.

2025.07.21 11:31조이환

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환

[기고] 생명과 AI의 만남, 바이오 인공지능을 주목해야 하는 이유

과학기술은 산업 발전의 핵심 동력이다. 우리가 물리적 세계를 깊이 이해할수록, 그 세계를 더욱 정확하게 예측하고 정밀하게 통제하며 창의적으로 설계할 수 있게 된다. 예컨대 유전자와 단백질에 대한 이해가 심화되면서, 질병의 원인을 밝히고 치료제를 개발하는 바이오 분야의 학문과 산업 역시 빠르게 진보해 왔다. 과학이 세상의 정밀한 '지도'를 그리는 역할을 한다면, 기술과 산업은 그 지도에 기반하여 길을 내고 도시를 세우는 역할을 한다. 최근 특히 주목할 만한 흐름은 인공지능(AI)과 과학의 융합이다. AI는 분자나 세포처럼 눈에 보이지 않는 미시 세계에 대한 이해를 비약적으로 끌어올리고 있으며, 앞으로 첨단산업 전반에 걸쳐 새로운 형태로 발전을 이끌 가능성을 보여주고 있다. AI 이전의 과학은, 관찰된 현상을 바탕으로 수학적·논리적 추론을 통해 가설을 세우고, 이를 실험으로 검증하는 방식으로 발전해 왔다. 이 과정에서 과학 지식은 정교해졌고, 데이터가 축적되었다. 그리고 바로 이 지식과 데이터가 오늘날 과학 AI 혁신의 토대가 되고 있다. 이러한 흐름을 상징적으로 보여주는 대표적 사례가 바로 2024년 노벨화학상을 수상한 알파폴드(AlphaFold)이다. 필자는 이 소용돌이의 한가운데에서 연구를 이어가며, 과학 AI 혁신을 가능하게 한 핵심 요소는 무엇인지, 그리고 이러한 혁신이 어떻게 다른 분야로 확산될 수 있을지를 지속적으로 고민하고 있다. 콜럼버스의 달걀 사례처럼, 혁신은 일단 이루어진 후에는 누구나 당연하게 여길 수 있지만, 그 첫걸음을 내딛기 위해서는 과거의 경험을 바탕으로 미래를 향한 대담한 추론을 시도하고, 그에 기반한 용기 있는 도전이 반드시 필요하다. 알파폴드 이후, 생체분자 수준에서 시작된 AI 기반 혁신은 이제 생체 시스템 전반을 다루는 바이오 인공지능으로 확장될 가능성이 크다. 실제로 최근에는 가상세포 개발을 위한 초기 연구들이 활발하게 발표되고 있다. 이러한 바이오 현상에 대한 '과학적 지도'를 바탕으로 가장 먼저 변화를 주도할 분야는 바이오 제약, 특히 신약 개발 분야가 될 것이다. 그럼에도 불구하고 현재 바이오 인공지능은 우리나라의 국가전략기술 목록에 포함되어 있지 않다. 정부가 지정한 '첨단 바이오' 기술에는 합성 생물학, 백신, 유전자 및 세포 치료제, 디지털 헬스케어 등이 포함되어 있다. 이 중 디지털헬스케어는 임상 및 건강 관리 중심의 데이터를 다루는 반면, 바이오 인공지능은 자연 현상으로서의 생명현상을 정밀하게 이해하고 예측하는 기술로서 분명히 구분된다. 더 나아가 바이오 인공지능은 앞선 기술들의 공통 기반이자 핵심 인프라로 작동하며, 미래 바이오산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 잠재력을 지니고 있다. 따라서 바이오 인공지능을 국가 전략기술로 인식하고, 체계적인 지원과 선제적 투자가 이뤄져야 한다. 다행히 우리나라는 생명과학 분야에서 우수한 연구자와 인프라를 어느 정도 확보하고 있으며, AI 인프라 구축과 인재 양성에도 힘을 쏟고 있어, 세계적 수준의 바이오 인공지능 기술을 개발할 수 있는 잠재력이 있다. 바이오 인공지능은 생물학, 의약학, AI가 융합되는 최첨단 분야인 만큼, 정교한 전략 아래 집중적으로 투자해야 AI 기술 패권 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있다. 현재 우리나라는 AI 강국을 목표로 대규모 언어모델 개발을 시작으로 단계적인 기술 확보에 나서고 있다. 범용 AI가 산업별 특화 모델로 발전해 제조업과 서비스업 등 다양한 산업에 활용될 수 있다는 기대는 이미 널리 확산하고 있다. 그러나 이 과정에서 바이오 인공지능과 같은 '과학 AI'는 여전히 주요 정책 담론에서 소외되어 있다. 과학 AI는 단순한 AI 응용 기술이 아니라, 거시적 물리 세계부터 미시적 분자 수준까지 자연 현상에 대한 깊은 이해를 바탕으로 첨단 산업의 혁신을 이끄는 전략적 자산이다. 이제는 바이오 인공지능을 포함한 과학 AI에 대해 국가적 인식을 전환하고, 그에 걸맞은 집중 투자 및 제도적 뒷받침을 마련해야 할 시점이다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2025.07.21 11:16석차옥

딥엘, '딥엘 보이스' 업데이트…줌 통합으로 협업 '확장'

딥엘이 인공지능(AI) 음성 번역 솔루션 '딥엘 보이스' 기능을 확장해 실시간 다국어 커뮤니케이션 정확도와 효율성을 높였다. 딥엘은 21일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 기자간담회에서 딥엘 보이스의 줌 연동을 비롯한 언어 지원 확대, 회의 기능 고도화 등 주요 업데이트를 발표했다. 이번 기능 추가로 딥엘은 세계 50만개 이상 기업이 사용하는 화상회의 플랫폼에 실시간 음성 번역을 제공하게 됐다. 앞서 딥엘 보이스는 마이크로소프트 팀즈 연동을 지원한 바 있으며 이번 줌 통합으로 협업 플랫폼 대응 범위를 넓혔다. 모바일 환경에서는 기존처럼 아이폰과 안드로이드 기반의 '딥엘 보이스 포 컨버세이션' 앱을 통해 대면 회의 번역을 지원한다. 지원 언어는 기존 13개에서 중국어, 우크라이나어, 루마니아어가 추가돼 총 16개로 확대됐다. 자막 번역은 베트남어와 히브리어 등 포함해 총 35개 언어를 제공한다. 회의 생산성 기능도 강화됐다. 사용자들은 회의 후 전체 대화록과 번역본을 내려받고, 메모·회의록 작성을 간소화할 수 있다. 보안과 규정 준수를 위한 기업 전용 관리 기능도 제공된다. 딥엘은 국내 시장에서도 활동을 확대하고 있다. 솔트룩스 이노베이션과 다국어 번역 생태계를 확대 중이다. 또 에티버스와 글로벌 커뮤니케이션 공동 프로젝트를 진행 중이다. 법무법인 세종과 디자인 플랫폼 '미리디' 등도 딥엘 솔루션을 활용하고 있다. 딥엘은 이번 업데이트를 통해 전 세계 20만 개 이상 기업·정부기관 고객 기반을 지속 확대할 계획이다. 특히 중국어 지원은 글로벌 비즈니스 환경에서 필수 언어로 꼽히는 만큼 시장 확대에 유리한 요소로 평가받고 있다. 세바스찬 엔더라인 딥엘 최고기술책임자(CTO)는 "우리 언어AI는 기업의 해외 시장 진출과 협업 강화에 기여해왔다"며 "이번 업데이트는 한국 기업이 언어 장벽을 뛰어넘는 데 강력한 접근성을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.21 10:42김미정

"복구가 생존이다"…스토리지로 완성하는 랜섬웨어 대응 전략

진화하는 랜섬웨어의 위협이 기업 데이터 인프라를 정조준하고 있다. 의료, 금융, 공공, 제조 등 산업 전반을 가리지 않는 이 공격은 단순한 보안 이슈를 넘어 서비스 중단, 금전적 손실, 고객 신뢰 하락 등 비즈니스 전반에 심각한 영향을 미친다. 더 큰 문제는 공격 방식이 갈수록 지능화되고 있다는 점이다. 단순한 데이터 암호화를 넘어 백업 서버까지 감염시키거나, 내부 정보를 유출한 뒤 이를 빌미로 추가 협박을 가하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 이처럼 다층적이고 전방위적인 위협이 일상이 된 지금, 전통적인 보안 시스템만으로는 대응에 한계가 명확하다. 이제는 '감염을 막는' 단계를 넘어 '감염 이후를 대비하는' 복원력(Resilience) 관점이 핵심 전략으로 부상하고 있다. 이에 따라 스토리지 자체에서 데이터 보호와 복구 기능을 내재화한 방식이 주목받고 있으며 HS효성인포메이션시스템은 이러한 변화에 발맞춰 고도화된 스토리지 기반 랜섬웨어 대응 솔루션을 제안하고 있다. 데이터를 지키는 첫 번째 방어선, WORM 기술 데이터 보호의 핵심은 원본의 변경이나 삭제 자체를 원천적으로 차단하는 데 있다. 이를 가능하게 하는 대표 기술이 바로 '한번 쓰고 여러 번 읽기(WORM) 방식이다. 계약서, 진료기록, 금융 문서 등 원본 보존이 필수적인 데이터를 안전하게 저장할 수 있는 최적의 방식이다. HS효성인포메이션시스템의 대표 솔루션인 '히타치 콘텐츠 플랫폼(HCP)'은 데이터 무결성 검증, 보존 기간 설정, 자동 복구 기능 등을 통해 외부 위협은 물론 사용자 실수나 내부자에 의한 위협에도 효과적으로 대응한다. 특히 백업 서버 자체가 감염되더라도 별도의 오브젝트 스토리지에 보관된 백업본을 통해 복구가 가능해, 기존 시스템 대비 강력한 이중 방어 체계를 구축할 수 있다. 실제로 한 의료기관은 HCP를 활용해 1차 스토리지가 감염된 상황에서도 데이터 손실 없이 복구 가능한 체계를 마련해 랜섬웨어 위협에 효과적으로 대응했다. 또한 저장된 파일의 진본성을 검증하는 '콘텐츠 검증 서비스', 복수 버전을 통한 자동 복구 기능도 지원돼 실수나 악의적인 변경으로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있다. NAS 환경까지 확대된 WORM 파일 시스템 업무 문서와 고객 데이터가 집중되는 네트워크 연결 저장장치(NAS) 환경 역시 랜섬웨어의 주요 표적이다. 이에 대응해 HS효성인포메이션시스템은 'VSP 원 파일'을 통해 NAS 환경에서도 WORM 파일 시스템을 지원한다. VSP 원 파일은 NAS 기반 파일의 임의 삭제 및 수정을 차단함으로써 감염 이후에도 원본 파일을 안전하게 보호할 수 있다. 특히 최근 도입된 '변경불가 스냅샷' 기능은 설정된 보존 기간 동안 스냅샷의 삭제나 변경을 불가능하게 해 감염 이전 시점으로의 신속한 복구를 가능하게 한다. 이 기능은 환자 영상기록, 금융권 계약서, CCTV 영상 등 원본 보존이 중요한 데이터를 다루는 산업에서 활용도가 높아질 것으로 기대된다. 다만, 해당 기능은 오브젝트 복제 스냅샷에는 적용되지 않아 사용 환경에 따른 적용 가능성은 별도 고려가 필요하다. 더불어 VSP 원 파일은 실시간 성능 모니터링을 통해 악성 클라이언트를 식별하고 입출력을 제어할 수 있어, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격에 능동적으로 대처할 수 있는 역량도 제공한다. 스토리지 스냅샷과 에어갭으로 완성하는 복구 전략 최근 랜섬웨어 대응 전략으로 각광받는 개념이 '에어갭(Air Gap)'이다. 이는 원본 데이터와 백업 데이터를 네트워크 또는 논리적으로 완전히 분리해 한쪽이 감염되더라도 다른 쪽을 보호할 수 있는 구조다. HS효성인포메이션시스템의 VSP 시리즈는 이 에어갭 전략을 '씬 이미지 어드밴스드' 스냅샷 기능과 결합해 강력한 데이터 보호 환경을 제공한다. 씬 이미지는 멀티팩터 인증(MFA), 자동 스냅샷 생성, 보존 기간 설정, 포렌식 테스트 등 고급 기능을 제공하며 '스냅 온 스냅' 기능을 통해 감염 여부를 사전에 점검할 수 있는 복제 스냅샷도 생성할 수 있다. 이를 통해 감염된 백업본으로 인한 2차 피해까지 예방할 수 있다. 또한 VSP 시리즈는 액티브-액티브 미러링(GAD)과 범용 복제기(UR) 연동을 통해 원격지에서도 복구시점목표(RPO)=0에 가까운 데이터 보호 환경을 구현한다. 3DC 구성 시 최대 3,072개의 백업 시점을 저장할 수 있어, 공격 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있다. 통합 어플라이언스를 통한 차세대 백업 전략 디지털 인프라가 복잡해지면서 백업 솔루션은 단순한 데이터 저장 기능을 넘어 정교한 복구 역량까지 요구받고 있다. 이에 HS효성인포메이션시스템은 글로벌 백업 전문 기업 빔(Veeam)과 협력해, 양사의 기술이 결합된 통합 어플라이언스 제품 '히타치 빔 어플라이언스'를 선보였다. HVA는 ▲변경불가 백업(Immutable Backup) ▲가상 서버의 즉시 복구(Instant VM Recovery) ▲복구 자동 검증(Sure Backup) ▲항목 단위 복원(application-aware 복구) 등 고도화된 기능을 제공하며, 서비스 연속성과 데이터 복원력을 동시에 확보할 수 있도록 설계됐다. 특히 빔의 '3-2-1-1-0' 전략, 즉 3개의 복사본, 2개의 저장 매체, 1개의 오프사이트(외부 장소) 보관, 1개의 변경불가 백업, 0개의 복구 오류는 단일 실패 지점 없이 다층적인 복구 체계를 구축하는 데 있어 매우 효과적이다. 데이터 보안, 선택이 아닌 생존의 조건 이제 기업에게 데이터는 단순한 자산이 아닌, 비즈니스 지속성과 고객 신뢰를 좌우하는 핵심 요소다. 더 나아가 법적 분쟁에서도 기업을 보호하는 방패가 되기도 한다. 이러한 시대에 기업이 갖춰야 할 것은 단순한 보안이 아니라 '복구 가능한 구조'다. 단일 솔루션으로 모든 위협을 막을 수 없기에 감염을 전제로 한 복원 시나리오와 인프라 차원의 보호 전략은 기업 생존의 핵심 조건이 된다. HS효성인포메이션시스템은 스토리지에서 백업에 이르기까지 이어지는 통합 보호 전략을 통해 단순한 솔루션 공급을 넘어 기업 생존을 함께 설계하는 전략적 파트너로 자리매김하고 있다.

2025.07.21 09:12남혁우

오픈AI, 범용 모델로 국제올림피아드서 '금메달급' 성과

오픈AI가 인공지능(AI) 모델로 국제 수학 올림피아드(IMO) 금메달 점수에 해당하는 성과를 거뒀다. 특정 도메인에 특화되지 않은 범용 모델이 복잡한 수학 문제를 해결한 것은 이번이 처음이다. 20일 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 개인 소셜미디어를 통해 "우리 범용 추론 모델이 IMO 2025 테스트에서 금메달 점수대에 도달했다"며 "AI의 지난 10년간 발전을 상징적으로 보여준 결과"라고 밝혔다. 이번 실험은 오픈AI 연구원 알렉산더 웨이 팀이 내부적으로 실험 중인 차세대 추론형 거대언어모델(LLM) 기반으로 진행됐다. 문제는 실제 IMO 형식과 동일하게 구성됐으며 이틀 동안 총 6문제를 푸는 방식으로 진행됐다. 오픈AI의 모델은 그중 5문제를 정확히 풀어 42점 만점 중 35점을 기록했다. IMO는 단순 계산이나 공식을 넘어 고도의 수학적 사고와 창의력을 요하는 문제로 구성된 것으로 알려졌다. 전 세계 20세 미만 대표 학생들이 참가하는 권위 있는 대회로 평가받고 있다. 오픈AI가 기록한 점수는 올해 인간 참가자 중 일부가 달성한 만점에는 미치지 못했다. 다만 범용 AI 모델이 수학 문제 해결 능력을 이 정도까지 끌어올린 사례는 처음이다. 이전까지 범용 모델이 IMO에서 금메달 점수대에 도달한 사례는 없었다. 앞서 구글 딥마인드의 '알파프루프'나 '알파지오메트리 2'는 은메달 수준의 성과를 낸 바 있다. 다만 이들은 수학 문제 풀이에 특화되도록 수년간 훈련된 모델이었다. 오픈AI 노암 브라운 연구원은 "바둑이나 포커처럼 특정 규칙이 명확한 게임에서 AI가 뛰어난 결과를 보였던 것은 해당 영역에 맞춰 수년간 집중 훈련했기 때문"이라며 "이번 모델은 특정 과목에 맞춰 설계된 것이 아니라 새로운 범용 추론 방식을 적용한 실험적 모델"이라고 설명했다. 브라운 연구원은 "기존 LLM은 짧은 시간 내 추론을 끝내지만 이 모델은 수 시간 동안 문제를 탐색하며 판단을 내릴 수 있는 능력을 갖췄다"며 "차원이 다른 '딥 리서치' 방식의 추론을 실현했다"고 덧붙였다. 글로벌 AI 모델 수학 성능을 분석하는 취리히연방공대(ETH)의 매스아레나에 따르면 오픈AI 외 다른 범용 AI 모델들은 올해 IMO 테스트에서 성과를 내지 못했다. 구글의 '제미나이 2.5 프로', xAI의 '그록4', 중국 딥시크의 'R1' 등은 모두 동메달 기준에도 미치지 못한 것으로 전해졌다. 다만 일각에선 오픈AI가 올해 IMO에 사용한 모델이 투명한 벤치마크 평가를 받아야 한다는 의견도 나왔다. 해당 모델이 외부에 공개되지 않은 실험용 버전이라서다. 매스아레나 역시 "AI의 수학적 추론 분야가 비약적으로 발전하고 있는 점은 긍정적"이라 평하면서도 "모델이 공개돼 투명한 평가가 이뤄지길 바란다"고 밝혔다.

2025.07.20 17:16김미정

하정우 AI수석도 '주목'…세일즈포스, AI 에이전트 평가 시스템 공개

인공지능(AI) 에이전트 성능을 자동 평가하는 프레임워크가 등장했다. AI 모델 자체만을 평가하던 벤치마크 한계를 넘어 에이전트의 실질적 성능 분석이 가능한 프레임워크다. 20일 IT 업계에 따르면 세일즈포스는 지난 17일 '모델 컨텍스트 프로토콜 기반 평가 프레임워크(MCPeval): MCP 기반의 자동 심층 에이전트 평가' 논문을 통해 에이전트 문제 해결 능력을 자동 검증할 수 있는 새 벤치마크 프레임워크를 오픈소스로 공개했다. MCPeval은 MCP 기반으로 에이전트 성능을 검증한다. 사용자가 가상 업무 환경을 제시하면, 에이전트가 MCP를 이용해 필요한 도구 정보를 받아, 주어진 작업을 직접 수행하는 식이다. 이 과정에서 MCPeval은 에이전트의 과제 해결하는 과정을 추적할 수 있다. 프로토콜 상 상호작용 데이터도 체계적으로 수집한다. 이를 통해 에이전트 성능을 평가하는 셈이다. 에이전트 성능 개선에 활용할 수 있는 고품질 데이터까지 확보 가능하다. 해당 프레임워크는 작업 생성과 성능 검증도 모두 자동화됐다. 이때 생성된 과제 해결 기록은 모델을 미세 조정하거나 개선하는 데 활용된다. 또 MCPeval의 평가 리포트를 통해 에이전트가 플랫폼과 어떻게 소통했는지 세밀하게 분석 가능하다. 세일즈포스 AI 리서치 관계자는 "기업들은 내부 업무에 맞게 MCPeval로 자체 평가 기준을 만들 수 있다"며 "에이전트를 도입하기 전 실제 활용 가능성을 미리 점검하는 데 도움 될 것"이라고 밝혔다. 같은 날 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석비서관도 세일즈포스의 연구 결과를 개인 소셜미디어에 공유했다. 하 수석은 "그동안 다수 파운데이션 모델 능력 평가 벤치마크가 태스크를 해결하는 에이전트로서의 능력보다는 정해진 지식이나 논증적 추론 능력 중심으로 평가하는 형태가 대부분이었다"고 지적했다. 그러면서 "세일즈포스 프레임워크는 에이전트가 MCP 같은 프로토콜로 다양한 외부 리소스에 접근해 해결한 태스트 결과를 평가한다는 측면에서 훨씬 현실적"이라고 덧붙였다. MCPeval로 모델·에이전트 평가했더니 실제 연구팀은 각 회사 모델과 모델별로 구축된 에이전트 성능을 MCPeval로 평가한 결과를 공개했다. 실험에서는 오픈AI가 만든 GPT 계열 모델들이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. GPT 계열로 구축된 에이전트는 도구 사용 능력 평가에서도 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 연구팀은 "GPT-4 계열은 일의 흐름을 잘 계획하고 차근차근 진행하는 데서 강점을 보였다"며 "o3 모델은 작업을 완성하는 최종 결과가 특히 뛰어났다"고 분석했다. 알리바바가 만든 큐원(Qwen3) 모델은 기존 벤치마크에선 성적이 좋았지만, 실제 상황처럼 과제를 만들고 해결하는 평가에서는 기대만큼 성능을 내지 못했다. 특히 큐원3-32B 모델은 도구를 정확히 사용하는 능력이나 과제를 완성하는 데서 다른 모델보다 낮은 점수를 받았다. 세일즈포스는 "같은 모델이라도 어떤 방식으로 평가하느냐에 따라 성능이 다르게 보일 수 있다는 사실을 보여준다"며 "AI 모델이 아닌 '모델로 구성된 에이전트'가 실제 상황에서 태스크를 얼마나 잘 생성하고, 도구를 활용해 해결할 수 있는지를 종합적으로 평가해야 하는 시대가 왔다"고 강조했다.

2025.07.20 14:02김미정

다쏘시스템, 3DX 고객 경험 높인다…컨설팅 프로그램 강화

다쏘시스템이 '3D익스피리언스(3DX)' 플랫폼의 고객 경험을 높이기 위해 컨설팅 프로그램을 강화한다. 다쏘시스템은 지난 15일 3DX 기반 비즈니스 프로젝트를 지원하기 위해 프랑스 컨설팅 기업 웨이브스톤과 협력을 체결한 것으로 전해졌다. 이번 협업은 단순한 3DX 라이선스 판매에 그치지 않고, 고객이 솔루션을 실제 업무에 제대로 활용해 디지털전환(DX) 성과를 거둘 수 있도록 돕는 데 목적이 있다. 웨이브스톤은 프로젝트 기획부터 구현, 교육, 변화관리, 피드백 수집까지 전 과정을 포괄하는 컨설팅을 맡는다. 컨설턴트들은 3DX 솔루션에 대한 전문 교육을 받을 예정이다. 또 현장에서 수집한 3DX 사용자 의견을 다쏘시스템에 전달해 솔루션 기능 개선을 도울 방침이다. 다쏘시스템은 웨이브스톤의 컨설팅 프로그램을 통해 고객의 3DX 사용 경험을 전반적으로 개선할 계획이다. 이를 바탕으로 3DX의 실제 사용자 채택률을 높이고, 고객사의 DX를 가속화하는 것이 목표다. 웨이브스톤은 "시장 솔루션에 대한 깊은 이해를 유지하는 것이 중요하다"며 "고객이 올바른 솔루션을 선택하고 이를 성공적으로 도입할 수 있도록 전 과정에서 가치를 더하겠다"고 밝혔다.

2025.07.20 13:31김미정

'커서'로 깃허브 제칠까…애니스피어, AI 인재 영입 시동

애니스피어가 마이크로소프트의 '깃허브 코파일럿'에 맞서 경쟁력을 강화하기 위해 스타트업 인재를 영입하고 있는 것으로 전해졌다. 20일 IT 업계에 따르면 애니스피어가 이같은 목적으로 인공지능(AI) 기반 고객관계관리(CRM) 스타트업 코알라를 인수한 것으로 알려졌다. 애니스피어는 AI 기반 코딩 플랫폼인 '커서'를 개발·운영하는 기업이다. 애니스피어는 코알라 핵심 엔지니어와 팀을 꾸려 기업용 AI 솔루션을 개발할 방침이다. 다만 양사 솔루션을 통합할 가능성은 없는 것으로 전해졌다. 앞서 코알라는 오는 9월 서비스를 종료할 예정이라고 블로그 게시물을 통해 밝혔다. 이번 발표는 코알라가 지난 2월 찰스 리버 벤처스(CRV) 주도로 1천500만 달러(약 209억원) 규모 시리즈 A 투자를 유치한 지 다섯 달 만에 나왔다. 당시 투자 라운드에는 허브스팟 벤처스(HubSpot Ventures), 리콜 캐피탈(Recall Capital), 어포어(Afore)도 참여했다. 코알라는 약 4년 전 설립됐으며, 링크드인 기준 직원 수는 약 30명이다. 주요 고객으로는 버셀(Vercel)과 스탯시그(Statsig), 리툴(Retool) 등이다. 테크크런치 등 다수 외신은 애니스피어가 이번 인수를 통해 기업 고객을 위한 AI 코딩툴 경쟁에서 입지를 강화하기 위한 전략이라고 분석했다. 커서는 깃허브 코파일럿과 마찬가지로 코드 자동 완성을 비롯한 오류 수정, 문맥 기반 제안 기능을 제공한다. 특히 전체 코드베이스를 이해하고 복잡한 작업 흐름을 자동화할 수 있다는 점에서 기능적 유사성이 큰 것으로 알려졌다. 또 두 제품 모두 IT·개발 조직 생산성을 높이려는 고객을 핵심 타깃으로 삼고 있다. 깃허브 코파일럿이 '코파일럿 포 비즈니스'를 앞세워 기업 시장에 나선 것처럼 커서 역시 엔터프라이즈 전담 조직을 구성해 대응에 나선 것이다. 테크크런치는 "커서가 중위권 AI 스타트업 인재를 적극 흡수하며 기업용 시장 확대를 가속화하고 있다"며 "이는 깃허브 코파일럿을 정면 겨냥한 공격적 행보"라고 평가했다.

2025.07.20 13:03김미정

"경쟁 제한 우려"…서비스나우, 무브웍스 인수로 美 정부 조사

서비스나우가 인공지능(AI) 스타트업 무브웍스 인수 건으로 미국 규제 당국 감시를 받고 있는 것으로 전해졌다. 20일 블룸버그 등 외신에 따르면 미국 법무부가 지난 6월부터 서비스나우의 이같은 인수 건에 대한 심층 반독점 심사를 시작했다. 법무부는 양사에 '세컨드 리퀘스트' 제출 명령을 보낸 상태다. 세컨드 리퀘스트는 미국 정부가 기업 합병에 경쟁 제한 우려를 느낄 때 발송하는 공식 절차다. 양사는 해당 요청에 맞는 자료를 제출해야 하며, 이 과정에서 심사는 수개월에서 1년 이상 지연될 수 있다. 법무부가 해당 건이 시장 경쟁을 해칠 수 있다고 판단할 경우, 법원에 인수 중단을 요청할 수도 있다. 앞서 서비스나우는 지난 3월 무브웍스를 28억5천만 달러(약 3조9천억원)에 인수한다고 발표했다. 이번 인수는 생성형 AI 기능을 자사 IT·인사(HR) 서비스에 확장하기 위한 전략이다. 양사는 초기 통합에서 AI 기반 셀프서비스 도구를 중심으로 협업할 계획이었다. 무브웍스는 2016년 설립된 AI 스타트업으로, 유니레버와 깃허브 등 글로벌 기업에 AI 어시스턴트 기술을 제공해왔다. 지난 2021년 투자 라운드에서는 21억 달러(약 3조원) 기업가치를 인정받은 바 있다. 이미 상당수 고객이 무브웍스 솔루션과 서비스나우 제품을 병행 사용하는 것으로 나타났다. 블룸버그는 "서비스나우와 무브웍스 모두 사내 업무를 자동화하는 소프트웨어와 AI 기반 플랫폼을 보유하고 있다"며 "이번 인수 심사에서 시장 중복성 여부가 주요 쟁점으로 떠오를 전망"이라고 평가했다.

2025.07.20 12:08김미정

롯데이노베이트, 기업용 에이전트 플랫폼 첫 공개

롯데이노베이트가 자율적 업무 수행이 가능한 '인공지능(AI) 에이전트 기반 플랫폼을 공개했다. 롯데이노베이트는 지난 18일 서울 롯데호텔월드에서 열린 '롯데 AI 쇼케이스 2025'에서 기업 맞춤형 AI 에이전트 플랫폼 '아이멤버 3.0'을 첫 공개했다고 20일 밝혔다. 아이멤버 3.0은 AI 에이전트 개념을 반영해 플랫폼 구조 자체를 새롭게 설계한 것이 특징이다. AI 에이전트는 정해진 목표 중심으로 자율적 판단과 작업 실행이 가능한 기술로, 롯데이노베이트는 이 개념을 실제 업무에 특화된 6종 기능에 적용했다. 주요 기능은 AI 비서, 회의록 생성, 보고서 작성, 이미지 편집, 음성 합성, 문서 점검이다. 이 중 AI 비서는 롯데 자체 개발 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 에이전틱 검색증강생성(RAG) 기술 기반으로 작동한다. AI 보고서는 인포그래픽 자동 생성 기능이 새로 탑재됐다. 텍스트 중심이던 기존 형식에서 시각화 중심으로 전환됐다. 플랫폼 전반의 사용자 환경을 개선하고 보안 체계를 업그레이드해 사용성과 안정성도 올렸다. 김경엽 롯데이노베이트 대표는 "우리는 다양한 산업의 IT 분야를 운영하며 축적된 역량을 바탕으로 그룹의 AI 기반 업무 혁신을 이끌어 오고 있다"며 "지속적인 AI 기술 고도화를 통해 아이멤버가 국내를 대표하는 AI 플랫폼으로 성장할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.20 10:27김미정

MS, 미 국방부 클라우드 관리에 中 엔지니어 배제…"보안 우려 차단"

마이크로소프트(MS)가 미국 국방부 클라우드 유지보수 작업에 중국 출신 엔지니어를 배제하기로 했다. 20일 프로퍼블리카 등 외신에 따르면, 마이크로소프트가 최근 중국 엔지니어들이 미 국방부 클라우드 컴퓨팅 시스템 유지 업무에 참여해 왔다는 보도 이후 기술 지원 정책을 수정했다. 그동안 일반 시민으로 구성된 '디지털 에스코트'가 보안 인가 바탕으로 중국 엔지니어들을 실시간 감시하는 방식으로 기술 지원을 운영해 왔다. 이중 일부 감독 인력은 해당 정책 기능이 여전히 미흡하다는 의견을 제기했다는 게 외신의 설명이다. 이에 미국 IT 업계에선 외국 엔지니어가 미국 안보 시스템에 접근하는 것은 민감한 정보 보호 체계 전반에 허점을 만들 수 있을 것이라는 지적이 이어졌다. 특히 중국처럼 경쟁 관계에 있는 국가 기술 인력이 관여했다는 점이 논란을 키웠다. 해당 사안에 대해 미국 국방부는 즉각 입장을 밝혔다. 피트 헥세스 국방장관은 "외국 엔지니어가 국방부 시스템을 유지하거나 접근해서는 안 된다"고 강조했다. 마이크로소프트는 프랭크 X. 쇼 최고 커뮤니케이션 책임자 명의로 "이번 주 초 미국의 감독을 받는 외국 엔지니어에 대한 우려가 제기됨에 따라 미 정부 고객 지원 방식을 변경했다"며 "중국에 기반을 둔 엔지니어링 팀은 국방부 정부 클라우드·관련 서비스에 기술 지원을 제공하지 않도록 조치했다"고 밝혔다.

2025.07.20 10:18김미정

[AI는 지금] 초거대 AI 네트워크 전쟁…GPU 넘어 '연결'에 답 있다

거대 인공지능(AI) 모델의 발전이 데이터센터의 숨은 약점인 '네트워크'의 한계를 드러내고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고 연결하는 기술이 AI 시대의 새로운 승부처로 떠올랐다. 19일 업계에 따르면 지난 20년간 GPU 등 AI 연산 장치의 성능은 6만 배 이상 향상됐지만 이들을 잇는 네트워크 기술 발전은 30배 수준에 그쳤다. AI 모델의 파라미터가 조 단위로 커지면서 소프트웨어의 요구 수준은 급격히 높아졌지만 이를 뒷받침할 하드웨어 인프라가 따라가지 못하는 '성능 불균형'이 심화된 탓이다. 이러한 병목 현상은 AI 시스템 전체의 효율 저하로 이어진다. 과거 데이터센터는 중앙처리장치(CPU)가 애플리케이션 구동 외에 가상화, 네트워킹, 스토리지, 보안 등 온갖 부가 작업을 떠안아왔다. 특정 연산에 특화되지 않은 CPU에 과부하가 걸리면서 데이터 처리의 비효율이 발생했다. AI 병목 해결사 'DPU'…엔비디아 독주 속 경쟁 본격화 이 문제를 해결할 대안으로 데이터처리장치(DPU)가 주목받고 있다. DPU는 CPU를 대신해 데이터센터 운영에 필요한 각종 입출력(I/O) 작업을 오프로드(Offload)하고 가속하는 특화 반도체다. 이를 통해 CPU는 본연의 연산에 집중하고 데이터센터는 ▲성능 향상 ▲운영 비용 절감 ▲비용 효율적 확장이라는 세 마리 토끼를 잡을 수 있다. 다만 DPU 시장은 현재 특정 기업의 기술 종속이라는 그림자에 갇혀 있다. AI 인프라 시장의 절대 강자인 엔비디아가 자사의 독자 규격 '인피니밴드(InfiniBand)'를 기반으로 GPU와 DPU를 함께 공급하며 폐쇄적인 생태계를 구축했기 때문이다. 이로 인해 고객사들은 다른 업체의 장비를 쓸 때 호환성 문제에 부딪혀 결국 엔비디아에 락인 된 상태다. 엔비디아의 독주 체제에 균열을 내려는 시도는 세계 곳곳에서 일어나고 있는 상황이다. AMD는 지난 2022년 DPU 스타트업 '펜산도'를 약 인수하며 추격에 나섰고 인텔 역시 '마운트 에반스'와 같은 인프라처리장치(IPU)로 경쟁에 뛰어들었다. 최근에는 중국이 정부와 빅테크의 지원에 힘입어 DPU 스타트업의 새로운 산실로 떠오르는 추세다. 중커위수(Yusur Tech), 윈바오즈넝(Jaguar Microsystems) 등 수많은 현지 기업들이 엔비디아의 아성에 도전하고 있다. 이러한 글로벌 격전지 속에서 국내에서는 망고부스트가 사실상 유일하게 이들과 어깨를 나란히 하는 플레이어로 평가받는다. 망고부스트, SW·HW '풀스택' 역량…'엠엘퍼프 1위'로 기술력 입증 지난 2022년 김장우 서울대 교수가 10년간의 연구 결과를 바탕으로 창업한 망고부스트는 개방형 표준 기술인 '이더넷' 기반의 DPU 솔루션으로 시장을 공략한다. 엔비디아의 폐쇄 생태계와 달리 망고부스트의 DPU는 이더넷을 지원하는 모든 장비와 호환돼 다양한 업체의 GPU나 신경망 처리장치(NPU)를 자유롭게 활용할 수 있는 점이 특징이다. 이 회사는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 아우르는 '풀스택' 역량을 강점으로 내세운다. 주요 제품으로는 ▲DPU 카드인 'GPU부스트'와 '스토리지부스트' ▲DPU 칩렛·IP ▲AI 시스템 소프트웨어 'LLM부스트' 등이 있다. 망고부스트의 기술력은 객관적인 성능 지표로도 입증됐다. AI 추론 성능을 측정하는 '엠엘퍼프(MLPerf) 인퍼런스 5.0' 벤치마크에서 AMD 인스팅트 '엠아이300엑스(MI300X)' GPU 4개 노드를 활용해 '라마2 70B' 모델 기준 역대 최고 처리량을 기록했다. 이는 망고부스트의 소프트웨어가 멀티노드 환경에서 선형적인 성능 확장을 이끌어낸 결과다. 스토리지 성능을 비교하는 '엠엘퍼프 스토리지 1.0'에서도 경쟁사인 뉴타닉스, 해머스페이스 등을 압도하며 1위를 차지했다. 망고부스트는 더 적은 수의 스토리지 노드를 사용하고도 더 많은 GPU를 효율적으로 지원하며 높은 성능을 보였다. 창업 2년 만에 4천억원의 기업가치를 인정받은 망고부스트는 글로벌 빅테크와의 협력도 가속하고 있다. 칩 단에서는 프로그래머블 반도체(FPGA) 제조사인 AMD, 인텔과 협력하고 서버 단에서는 삼성전자, 슈퍼마이크로 등과 공동 마케팅을 진행 중이다. 미국 경제 전문지 포브스는 망고부스트의 성과를 두고 "엔비디아가 AI 분야에서 모든 주목을 받는 동안 AMD는 파트너인 망고부스트가 엠엘퍼프에 최초로 멀티노드 제출을 하는 등 업계 지원을 유치하며 진전을 이루고 있다"고 평가했다.

2025.07.20 09:59조이환

[기고] AI G3 도약과 데이터 정책을 위한 제언

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 이재명 정부는 출범 직후부터 인공지능(AI) 기술 발전을 핵심 국정과제로 삼고 한국을 'AI G3(Global Top 3)' 국가로 도약시키겠다는 강한 의지를 천명했다. 그 세부적인 계획으로 100조원의 투자 계획, 초거대 모델 개발, 인프라 확대, 인재 양성 등의 전략적 로드맵을 설정하고 AI 기술과 정책에 전문성이 있는 민간 인사를 수장으로 임명함으로써 말뿐이 아닌 속도감 있는 정책을 추진하고 있다. 다만 이러한 의욕적인 정책 드라이브에서 AI 생태계를 진작시키는데 있어 매우 중요한 데이터 활용 정책을 간과하고 있는 느낌이다. 우선 AI 기본법의 시행령 마련이 예상보다 지연되고 있는 점에 아쉬움이 있다. 행정부 교체에 따라 과학기술정보통신부 수장의 교체가 이뤄졌고 이에 따라 AI 국가 정책의 기본이 되는 AI 기본법 시행령 초안이 아직 공개되지 못한 것은 이해할 만한 측면도 있다. 그럼에도 내년 1월 시행 예정인 AI 기본법의 내용을 그 준수 의무를 부담하는 수범자들이 구체적인 내용을 알지 못한 상태에서 법 시행전까지 준비해야 한다는 것은 일정 상 너무 촉박한 상황이다. AI 기본법의 주요 의무 조항에 대한 집행을 1년 내지 3년간 유예해 달라는 요구가 제기되고 있는 것도 이러한 사정에 기인한 바가 크다. 보다 본질적인 문제는 데이터 활용에 대한 정책적 우선순위의 문제다. AI 경쟁력의 핵심은 결국 데이터의 양과 질, 그리고 이를 합법적이고 효율적으로 활용할 수 있는 제도적 기반일 것이다. 우리나라의 개인정보 보호법은 개인정보 규율 체계에 있어 규범적 기준을 제시하고 있다. 다만 동시에 경직되고 엄격한 해석과 현실에 괴리된 규제로 인해 새로운 기술인 AI 개발에 있어서는 장애물로 작용할 수 있다는 지적들이 존재한다. 지속 가능하고 효율적인 AI 개발을 위해서는 산업계가 보유하고 있는 개인정보의 합리적인 수준의 활용이 필수적으로, 데이터의 분석과 활용이 혁신의 기반이 된다는 점을 정책결정자들이 분명히 인식할 필요가 있다. 데이터 활용 가치를 극대화하는 것은 시급한 과제이며 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 경쟁력을 높이기 위한 첫걸음이다. 동시에 현 정부가 강하게 추진 중인 소버린 AI는 기술의 독립성과 자율성을 강조하고 있으나 그 구체적 실현 방식은 여전히 불분명하다. 정부는 소버린 AI를 통해 국내에서 독자적인 거대언어모델(LLM)을 개발하는 것을 AI 정책의 핵심 기반으로 삼고자 하는 것으로 보인다. 다만 소버린 AI를 통한 기술적 자립에 대한 강조만큼이나 중요한 데이터 활용이라는 정책적 방향성에 대한 준비와 액션 플랜이 상대적으로 소홀하지 않는가라는 우려도 존재한다. 특히 현행 데이터 법제도는 기업이 보유하고 있는 방대한 비공개 데이터를 AI 학습, 특히 LLM이나 거대 멀티모달 모델(LMM)과 같은 파운데이션 모델의 연구 개발에 활용하는데 있어 제약이 존재한다. 지난 2월 국가인공지능위원회는 AI 개발에 있어 데이터의 중요성을 인정하고 모델 학습을 위한 데이터 활용이 반드시 동의에만 근거해야 하는 것은 아니라는 개인정보보호위원회의 의안을 채택한 바 있다. 다만 정보주체의 권리를 해치지 않으면서도 실제 데이터를 활용할 수 있는 합리적인 법적 근거는 아직 마련되지 않아 데이터 기반 기술의 연구 개발이 지연되고 있는 것이 여전히 현실이기도 하다. 자유로운 연구 개발에 몰두할 수 있도록 하는 것은 AI 기술 연구와 산업의 발전에 매우 중요한 요소다. 민간이 오랜 기간 축적한 데이터를 합리적이고 적법한 방식으로 활용할 수 있도록 제도적 기반을 정비하는 것이 AI 기술 주권을 실현하는 데 있어 보다 전략적이고 지속가능한 접근이 될 수 있다. 결국 개인정보 보호와 AI 혁신은 이분법적으로 접근할 대상이 아니다. 기술 주권과 데이터 활용은 상충되는 개념이 아니라 상호 보완적으로 작동해야 하는 축이다. 소버린 AI 전략이 의미 있는 성과를 거두기 위해서라도 정부는 데이터 활용을 가능하게 하는 제도적, 법적 기반 마련에 보다 집중할 필요가 있다. 개인정보 보호법 상 추가적 이용과 같은 현실적인 개선방안이 충분히 존재하고 AI 학습 데이터 문제를 해결하기 위한 방안으로서 입법 제안된 개인정보 특례 조항 역시 데이터 학습을 통한 안전한 활용을 도모할 수 있는 유용한 통제 장치다. 이들을 유연하게 해석하고 운용하는 것이야말로 한국이 AI G3로 도약하는 데 필요한 규제혁신의 출발점이 될 수 있다. 정부의 비전이 선언적 수준에 머무르지 않기 위해서는 기술적 투자의 한 축으로 데이터 거버넌스 개선을 병행해야 할 필요가 있다. 지금 필요한 것은 강한 정책 추진력뿐만 아니라 균형 잡힌 규제 설계와 정책 간 조율이다. AI G3라는 목표가 구호에 그치지 않고 글로벌 경쟁에서 또 한 번 기회를 놓치지 않도록 데이터 정책에 대한 관심이 더 필요한 때다.

2025.07.20 09:48강태욱 법무법인 태평양

AI 논문 한편에 저자 3천300명…초거대 AI시대, 인력 경쟁 전환

최근 구글이 발표한 인공지능(AI) 논문 한 편에 3천295명의 저자가 이름을 올렸다. 이는 AI 개발이 소수의 천재가 아닌 수천 명의 전문가가 협업하는 산업 규모의 프로젝트로 전환되고 있음을 보여주는 사례라는 평가다. 20일 구글의 기계학습 연구원 데이비드 하(David Ha)는 최근 구글에서 발표한 논문 하나를 X를 통해 게시했다. 그가 공개한 논문은 구글이 개발한 초거대 AI 모델 '제미나이 2.5'의 기술적 핵심을 설명하는 내용이다. 게시한 내용에서 특히 눈에 띄는 것은 함께 첨부한 공동 저자 명단이다. 3장의 이미지로 공개된 해당 명단에는 총 3천295명의 이름이 빼곡히 적혀 있었다. 이는 2023년 12월 발표된 제미나이 1.0의 약 900명에서 266% 이상 증가한 수치다. 이처럼 저자 수가 급증한 것은 초거대 AI 개발이 단일 연구자의 역량만으로는 불가능한 프로젝트가 되었음을 의미한다. 모델이 정교해질수록 그 뒤에는 연구·개발·인프라·윤리 등 수많은 분야의 전문가들이 유기적으로 협력하는 복합적 기술 체계가 작동하고 있다. AI 모델을 구현하기 위해서는 구조를 설계하는 연구 과학자, 모델을 구현하고 성능을 최적화하는 머신러닝 엔지니어, 학습 데이터를 가공하는 데이터 엔지니어, 연산 인프라를 운영하는 인프라 엔지니어는 물론, 완성된 모델을 실제 서비스에 연동하는 소프트웨어 엔지니어, AI가 만들어낼 수 있는 편향성과 유해성을 검증하는 윤리 전문가, 그리고 법률 및 정책 대응을 맡는 기획자까지 다양한 역할이 필요하다. 실제로 이번 논문에는 연구원뿐 아니라 데이터 큐레이터, 시스템 운영자, QA팀, AI 윤리 담당자, 보안팀, 제품화 전략가 등 AI 개발 전 과정을 담당하는 다양한 직무의 이름이 포함됐다. 이로 인해 오픈AI, 메타, 애플, 앤스로픽 등 글로벌 빅테크 기업들은 인재 영입을 위한 경쟁을 본격화하고 있다. 메타는 일부 핵심 인재에게 최대 연봉 1억 달러(약 1천400억 원)를 제시했다는 사실이 알려지며 업계의 이목을 끌었다. 하지만 AI 인재의 몸값이 천정부지로 치솟는 현상은 또 다른 문제를 낳고 있다. 연봉 수백억 원에서 1천억 원을 넘는 사례가 나타나며, 실리콘밸리를 중심으로 핵심 인재가 소수 기업에 과도하게 집중되는 '인재 블랙홀' 현상이 심화되고 있다는 지적이다. 국내 역시 예외는 아니다. 한국의 주요 AI 기업과 연구기관들도 우수 인재 확보는 물론, 기존 인력의 이탈 문제까지 겪고 있다. 실제로 국내 AI 스타트업 상당수가 글로벌 빅테크의 스카우트 제안으로 핵심 개발자 유출을 경험하고 있으며, 대학·공공기관 출신 석·박사급 연구자의 해외 이동도 점차 늘고 있다. AI 경쟁이 인프라와 자본을 넘어 인력 중심으로 재편되는 상황에서, 국내 AI 생태계의 기반이 약화되고 글로벌 경쟁력에서도 뒤처질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 한 업계 관계자는 "AI는 더 이상 단일 기업의 문제가 아니라 국가 전략 산업이며, 기술 주권의 핵심"이라며 "정부가 이런 흐름을 조기에 인식하고, 인재 육성과 더불어 대규모 AI 생태계 조성을 위한 지속가능한 국가 전략을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.07.19 09:39남혁우

[AI는 지금] '커서' 요금제 논란에 핵심 인재 2명 이탈?…AI 코딩 시장 기싸움 '치열'

인공지능(AI) 코딩 시장을 선점하기 위한 글로벌 테크 기업 경쟁이 불 붙고 있는 가운데 인재 확보를 위한 눈치전도 치열해지고 있다. 19일 디인포메이션 등 주요 외신에 따르면 앤트로픽과 애니스피어는 최근 핵심 기술 인재 2명을 두고 기싸움을 벌였다. 앤트로픽의 AI 코딩 제품 '클로드 코드' 팀에 있던 보리스 체르니, 캣 우 등 2명이 주인공으로, 이들은 애니스피어에 합류한 지 2주 만인 지난 16일 다시 앤트로픽으로 복귀했다. 체르니는 클로드 코드 개발을 이끈 인물로, 이달 초 애니스피어에 최고 설계 책임자 겸 엔지니어링 총괄로 합류했다. 함께 이동했던 우는 앤트로픽에서 클로드 코드의 프로덕트 매니저로, 애니스피어에서 제품 총괄을 맡았다. 하지만 최근 애니스피어가 '커서'의 요금제 변경과 관련해 적절치 않은 대응으로 논란에 휩싸인 것이 이들의 마음이 빠르게 돌아서게 한 요인으로 지목됐다. 실제 애니스피어는 지난 달 16일 '커서 프로' 사용자에게 제공하던 500회 고속 응답 혜택을 없애고 API 요금으로 청구하는 방식으로 전환했다. 고성능 AI 모델 사용료를 사용자에게 전가하는 구조로 바꾼 것이다. 이전에는 '커서 프로' 사용자가 오픈AI, 앤트로픽, 구글 하이엔드AI 모델에서 500개 빠른 응답을 받을 후 더 느린 속도로 무제한 응답을 이용할 수 있었다. 하지만 요금 방식 변경으로 20달러 한도에 도달할 때까지만 사용 할 수 있게 했고, 더 사용하기 위해선 추가 크레딧을 구매하도록 유도했다. 이 탓에 앤프로픽 '클로드'처럼 토큰 사용량이 많은 고성능 모델을 사용하면 몇 번의 요청만으로도 한도가 소진됐다는 불만이 제기됐다. 애니스피어는 AI 모델 사용량 급증에 따른 운영 비용 부담 여파로 요금제를 개편한 것으로 알려졌다. 그러나 사전 고지 부족과 혼란스러운 과금 체계로 일부 이용자들의 비판을 받았다. 경쟁 서비스인 레플릿도 고성능 모델의 사용 비용이 커지자 최근 요금을 인상했다가 이용자들의 불만이 잇따랐다. 이에 마이클 트루엘 애니스피어 최고경영자(CEO)는 블로그를 통해 "요금제 변경에 대해 제대로 소통하지 못해 죄송하다"며 이용자들에게 사과했지만, 앤트로픽에서 영입한 인재들의 이탈을 붙잡진 못했다. 업계에선 두 리더의 앤트로픽 재합류가 '클로드 코드'의 경쟁력 유지와 향후 발전에 중요한 모멘텀으로 작용할 것으로 봤다. 앤트로픽은 지난 2월 '클로드 코드'를 독립형 AI 코딩 도우미로 출시하며 본격적으로 시장에 진입한 후 빠른 속도로 점유율을 끌어올리고 있다. '클로드 코드'의 연 매출은 2억 달러 수준인 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "이들의 앤트로픽 이탈과 복귀는 AI 인재 쟁탈전이 여전히 치열하다는 것을 입증한 것"이라며 "앤트로픽이 인재 유치 경쟁에서 좀 더 우위에 있다는 것을 보여줬다"고 평가했다. 오픈AI, 구글, 아마존 등 다른 빅테크 기업들도 AI 코딩 시장을 노리고 투자를 아끼지 않고 있다. 구글은 오픈AI가 노렸던 윈드서프에서 핵심 인재를 데려오며 사실상 인수 효과를 얻었다. 바룬 모한 윈드서프 CEO와 공동창업자 더글라스 첸 및 주요 연구자 등을 영입했기 때문이다. 애니스피어와 AI 코딩 시장을 양분하고 있는 윈드서프는 이전에 '코디움'으로 잘 알려진 곳으로, 지난해 12억5천만 달러였던 기업가치는 올해 30억 달러까지 급등했다. 구글 측은 "윈드서프 팀의 최고 AI 코딩 인재들이 구글 딥마인드에 합류하게 돼 기쁘다"며 "이들이 우리의 '에이전트 기반 코딩' 연구를 더욱 진전시킬 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이에 대해 WSJ는 "(구글이) 우수 AI 인재와 기술을 확보하기 위해 지분 인수가 아닌 인력 채용과 기술 라이선스 중심의 어크하이어(acquihire·인수와 채용의 결합 방식) 전략을 구사하고 있음을 보여준다"고 분석했다. 하지만 오픈AI는 윈드서프를 약 30억 달러(한화 4조2천510억원)에 인수하려 했으나, 최근 실패했다. 이를 두고 일각에선 오픈AI의 최대 투자자인 마이크로소프트(MS)와의 갈등이 요인이 됐을 것으로 봤다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 MS는 현재 오픈AI의 모든 지식재산(IP)에 접근할 수 있지만, 오픈AI는 MS가 윈드서프의 AI 코딩 기술까지 확보하는 것을 원하지 않은 것으로 알려졌다. 이처럼 오픈AI가 우왕좌왕하는 사이 윈드서프는 최근 경쟁사인 코그니션 품에 안겼다. 코그니션은 윈드서프의 지식재산권, 제품, 상표, 브랜드 및 인재를 인수했다. 코그니션은 소프트웨어 개발을 돕는 AI 코딩 에이전트 '데빈'으로 잘 알려진 AI 스타트업으로, 지난 3월 약 40억 달러의 기업 가치를 인정받고 수 억 달러의 자금을 조달했다. 아마존도 이 시장을 노리고 최근 코딩 보조 프로그램인 아마존 Q 디벨로퍼를 내놓은 데 이어 차세대 AI 코딩 도구 출시를 준비하고 있다. 애플은 자체 프로그래밍 소프트웨어인 'X코드'에 AI를 접목하기 위해 앤트로픽과 협력하는 것으로 알려졌다. MS는 개발자 플랫폼 깃허브에 AI를 탑재한 '깃허브 코파일럿'을 2021년 출시했다. 깃허브 코파일럿 누적 사용자는 이달 들어 1천500만 명을 넘겼다. 마크 저커버그 메타 CEO는 지난 4월 자사 오픈소스 대규모언어모델(LLM)인 라마의 코드를 12~18개월 이내에 AI가 대부분 작성할 것이라고 전망했다. 업계 관계자는 "테크기업의 AI 코딩 투자는 AI 학습의 재료인 데이터부터 프로그램 개발, AI에이전트를 아우르는 AI 생태계를 장악하기 위한 의도"라며 "파이선이 코딩 프로그램 최강자로 등극한 이후 개발 생태계가 파이선을 중심으로 조성됐듯 AI 코딩 시장에서도 선점 효과가 발생할 수 있어 이를 둘러싼 빅테크 기업들의 주도권 경쟁이 더 치열해질 듯 하다"고 전망했다.

2025.07.19 09:00장유미

게임 업계 전략 '다각화' 추세…고가치 유저 확보 주목

게임 시장 포화 속에서도 업계 비즈니스 전략이 다층화되고 있다는 조사 결과가 나왔다. 18일 몰로코가 발표한 '2025년 모바일 게임 현황: 주요 앱의 인앱 구매 트렌드' 보고서에 따르면 게임 퍼블리셔들이 고가치 유저 확보를 위해 전략을 이같이 세운 것으로 나타났다. 보고서는 상위 100대 게임 퍼블리셔의 유저 확보(UA) 전략과 인앱 구매(IAP) 모델 분석 결과로 이뤄졌다. 조사는 한국, 일본, 미국, 프랑스, 호주 등 티어 1 국가를 중심으로 게임 광고주들의 유료 유저 확보 전략을 조명했다. 보고서는 전 세계 모바일 게임 매출 중 35%는 여전히 티어 1 국가에서 발생하고 있다고 밝혔다. 다만 성장세는 둔화 중이며, 미국 애플 운영체제(iOS) 유저 비중이 커지면서 글로벌 확장이 실질적인 성장 기회인 것으로 분석됐다. 특히 미국 iOS 유저는 전체 게임 매출의 29%를 차지하고 있었다. 이는 전년 대비 11% 증가한 수치다. 보고서는 상위 5% 유저가 설치 후 7일 내 100달러 이상 결제하며, 이들이 글로벌 매출의 약 20%를 책임지고 있다고 밝혔다. 이 같은 흐름에 따라 광고주들의 고가치 유저 확보 경쟁도 심화한 것으로 전해졌다. iOS 낙찰가 상위 1%는 지난 1년간 140% 이상 급등했으며, 단순 입찰가 상승이 아닌 오디언스 세분화와 광고 투자 수익률(ROAS) 기반 전략이 필요하다는 분석이 제시됐다. 또 보고서는 캐주얼 인앱 구매 모델이 글로벌 매출을 견인하는 핵심 동력으로 부상했다고 진단했다. 퍼즐, 전략, 시뮬레이션 장르의 게임은 보다 넓은 유저층을 아우르며 전년 대비 6%의 매출 증가를 기록했다. 상위 게임 광고주들은 UA 예산을 미국 외 지역에도 분산 투자하고 있는 것으로 나타났다. 특히 유럽과 중동 시장으로 확장을 강화하고, 앱 오픈 유도를 위한 리인게이지먼트 캠페인에 평균 대비 3배 이상 예산을 투입하고 있었다. 이들은 플레이어블 광고와 같은 몰입형 포맷을 적극 활용하며, 유저 참여도와 전환율을 높이는 전략을 실행하고 있다. 전체 퍼널 기반의 통합 마케팅 전략이 신규 유저 확보와 기존 유저 유지를 동시에 달성하는 핵심으로 부상했다. 안재균 몰로코 한국 지사장은 "게임 업계는 단기적인 유저 확보 수치보다는 장기적인 유저 가치에 집중하는 방향으로 전환하고 있다"며 "이는 보다 전략적인 UA와 인게이지먼트 접근방식을 요구한다"고 밝혔다.

2025.07.18 17:03김미정

코헤시티 가이아, MS365 코파일럿서 이용 가능

코헤시티 고객이 '마이크로소프트365 코파일럿'에서 '코헤시티 가이아' 데이터를 직접 검색하고 분석할 수 있어 인사이트 기반 의사결정을 도출할 수 있게 됐다. 코헤시티는 인공지능(AI) 솔루션 코헤시티 가이아를 마이크로소프트365 코파일럿에 통합했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 이메일, 문서, 엑셀 등 백업된 사내 데이터를 코파일럿 인터페이스에서 검색하고 실행 가능한 정보를 도출할 수 있게 돕는다. 해당 기능은 조직 내 역할에 따라 결과 접근을 통제할 수 있어 보안성과 확장성을 동시에 확보했다. 코헤시티 가이아는 검색증강생성(RAG) 기술과 거대언어모델(LLM)로 모든 부서에서 직관적으로 질문을 입력하고 필요한 데이터를 찾을 수 있게 지원한다. 해당 통합 기능은 코헤시티 가이아·마이크로소프트365 코파일럿 구독자에게 추가 비용 없이 제공된다. 기능 세부 내용은 코헤시티 공식 블로그와 팟캐스트 '에이전트와 프론티어 모델을 활용한 AI 기반 인사이트 도출' 에피소드에서 확인할 수 있다. 그레고리 스태튼 코헤시티 AI 솔루션 부사장은 "조직의 백업 데이터 속에는 방대한 비즈니스 인사이트가 잠들어 있다"며 "코헤시티 가이아를 널리 사용되는 툴인 마이크로소프트365 코파일럿에 통합함으로써 고객이 저장된 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원하게 됐다"고 밝혔다. 샹트렐 닐슨 마이크로소프트365 코파일럿 그룹 제품 매니저는 "생성형 AI는 기업 내 AI 도입에 전환점이다"라며 "이번 통합 기능은 기업이 단일 인터페이스에서 AI의 이점을 폭넓게 활용하도록 돕는 진화의 표본"이라고 말했다.

2025.07.18 16:53김미정

"복잡한 개발도 한 번에"…구글, '제미나이 코드 어시스트' 업그레이드

구글이 인공지능(AI) 코딩 도우미에 '에이전트 모드'를 도입해 개발 환경을 강화했다. 구글은 18일 '제미나이 코드 어시스트'를 업그레이드했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 개발자는 비주얼 스튜디오 코드 플러그인이나 젯브레인 통합 개발 환경(IDE) 확장 프로그램을 통해 이를 무료로 이용할 수 있다. 에이전트 모드는 기존 코드 어시스트보다 한 단계 발전된 형태다. 전체 코드베이스를 분석해 복잡한 다중 파일 작업을 자동으로 계획·실행한다. 단순한 파일 기반 제안에서 벗어나 애플리케이션의 구조와 패턴, 의존성을 종합적으로 모델링해 맥락 인식 기반 제안을 제공한다. 예를 들어 사용자가 "새 인증 방식으로 모든 API를 업데이트해줘" 또는 "사용자 설정 페이지를 새로 만들어줘" 등 자연어로 요청하면, 에이전트 모드가 작업을 자동 처리하는 식이다. 기존처럼 파일마다 요청을 보내고 수동 통합하는 과정이 사라진 셈이다. 또 에이전트는 코드를 자동으로 수정하지 않고, 작업 전 구체적 변경 계획을 사용자에게 제안한 뒤 수락 여부를 받는다. 사용자는 변경될 파일 목록과 계획 요약을 검토한 뒤 설명 요청이나 대안 제시, 일부 수정 거부 등 직접 통제할 수 있다. 구글은 "이같은 사용자 통제 기반 협업 구조는 AI의 작업 속도와 사용자의 설계 의도를 결합할 수 있다"며 "최종 코드 품질과 일관성을 높인다"고 강조했다. 그러면서 "최근 롤백 기능도 추가돼 실험 도중 원래 상태로 복구할 수도 있다"며 "개발자가 다양한 시도를 더 자유롭게 할 수 있다"고 덧붙였다. 구글은 제미나이 코드 어시스트의 에디터 경험도 개선했다고 강조했다. .gitignore 자동 적용, .aiexlude 파일 생성을 통한 민감 파일 제외, 특정 코드 조각에 대한 초점 지정 기능이 추가돼 컨텍스트 제어가 정밀해졌다. 로그나 출력은 채팅창에 직접 첨부할 수 있어 디버깅 시 로그 복사 없이 질문이 가능하다. 채팅 인터페이스도 직관적으로 개편됐다. 코드 제안은 미리보기 블록으로 표시되며 접거나 펼칠 수 있다. 응답 중단 기능, 자동 스크롤 해제 등 사용자가 유저인터페이스(UI)를 능동적으로 제어할 수 있어 작업 흐름이 기존보다 매끄러워졌다. 구글은 "우리는 실제 개발 작업을 위임할 수 있는 에이전트로서의 전환을 시도하고 있다"며 "AI 제안과 사용자 협업 기반으로 생산성과 신뢰성을 동시에 확보할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.18 16:41김미정

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