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"탐지 규칙 실시간으로 바꾼다"…클라우드플레어, AI 자동화 공격 대응 강화

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 대응하기 위해 보안 체계를 강화했다. 클라우드플레어는 봇 보안 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 2일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어 글로벌 네트워크에서 처리되는 대규모 트래픽을 실시간으로 분석해 새로운 위협에 맞는 탐지 규칙을 자동으로 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도를 발견하면 방어 체계를 즉각 조정할 수 있다. 정기적인 보안 업데이트를 기다리지 않고 실제 트래픽 변화에 따라 탐지 방식을 지속적으로 바꾸는 구조로 이뤄졌다. 클라우드플레어는 최근 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격 진입 장벽이 크게 낮아졌다고 봤다. 공격자는 손상된 기기 네트워크를 저렴하게 빌릴 수 있으며, 가정용 인터넷주소(IP)로 위치를 숨기거나 사람 행동을 모방하는 무료 소프트웨어(SW)도 활용할 수 있다는 이유에서다. 이 같은 환경은 공격자와 보안팀 사이 비용 격차를 키우고 있는 것으로 나타나고 있다. 공격자는 낮은 비용으로 성공할 때까지 공격을 반복할 수 있지만, 보안팀은 정상 사용자에게 영향을 주지 않으면서 모든 위협을 빠르게 차단해야 한다. 클라우드플레어는 기존 보안 도구의 느린 업데이트 속도도 문제로 지적했다. 기존 보안 도구는 새로운 탐지 체계를 실제 환경에 적용하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸리는 경우가 있다. 수시간이나 수분 만에 공격 방식을 바꾸는 최신 위협을 따라가기 어렵다는 설명이다. 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 넘는 웹 방문을 분석한다. 머신러닝(ML) 모델이 실시간 트래픽을 지속적으로 학습해 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 반영한다. 어댑티브 인텔리전스는 새로운 위협이 발견되면 맞춤형 탐지 규칙도 자동으로 생성한다. 탐지 규칙을 지속적으로 바꿔 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 분석하고 우회 방법을 찾기 어렵게 만든다. 클라우드플레어는 장시간 낮은 강도로 이어지는 공격도 탐지할 수 있다고 설명했다. 어댑티브 인텔리전스는 여러 시간대에 걸친 행동 패턴을 분석해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑과 같은 '로 앤드 슬로(low-and-slow)' 공격을 식별한다. 어댑티브 인텔리전스는 정상 사용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 데도 활용된다. 클라우드플레어의 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'가 수집한 브라우저 행동 신호와 글로벌 엣지에서 수집한 텔레메트리 데이터를 결합하는 방식이다. 클라우드플레어는 보안 업데이트 배포 과정도 자동화했다. 어댑티브 인텔리전스가 실제 트래픽을 기반으로 업데이트를 백그라운드에서 시험한다. 정확성과 오탐 가능성을 검증한 뒤 서비스 중단 없이 배포한다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "최신 봇 위협에 대응하려면 공격자가 더 많은 비용과 노력을 들이도록 구조 자체를 바꿔야 한다"고 강조했다. 이어 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 바꿔 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 덧붙였다.

2026.09.02 16:35김미정 기자

한국딥러닝, '딥 옵스'로 문서 AI 운영 자동화

한국딥러닝이 기업 업무 변화에 맞춰 문서 인공지능(AI)을 직접 수정하고 성능을 검증할 수 있는 운영 플랫폼을 내놨다. 한국딥러닝은 문서 AI 운영 플랫폼 '딥 옵스(DEEP Ops)'를 출시했다고 2일 밝혔다. 고객이 문서에서 추출할 항목과 조건을 직접 바꿀 수 있는 것이 특징이다. 변경 전후 성능 비교와 버전 관리 기능도 제공한다. 딥 옵스를 활용하면 자연어 프롬프트로 새롭게 추출할 항목과 조건을 입력한 뒤 실제 문서에서 변경 결과를 바로 확인할 수 있다. 기존에는 추출 항목 하나를 바꿀 때도 새로운 데이터를 준비하고 개발사에 수정을 요청한 뒤 모델 검증과 배포 과정을 다시 거치는 경우가 많았다. 변경한 문서 AI가 기존보다 제대로 작동하는지도 플랫폼에서 확인할 수 있다. 현재 운영하는 버전과 새 버전을 같은 문서에 적용해 항목별 정확도와 추출 결과, 처리 지연 등을 비교하는 식이다. 문서와 항목별 결과를 확인해 새 기준 적용이 실제 성능 개선으로 이어졌는지도 판단할 수 있다. 문서 AI 변경 이력은 버전 단위로 관리 가능하다. 추출 항목이나 조건을 바꿀 때마다 새 버전을 기록하고 이전 버전과 차이를 비교하거나 필요하면 기존 버전으로 되돌릴 수 있다. 언제 어떤 내용이 어떻게 바뀌었는지 관리할 수 있도록 한 것이다. 문서 처리 후 업무 과정도 딥 옵스에서 구성할 수 있다. 문서 입력과 광학문자인식(OCR)부터 문서 분류와 정보 추출 및 값 대조·계산과 조건별 처리 분기, 결과 판단·생성까지 필요한 과정을 블록 형태로 연결해 업무별 흐름을 만들 수 있다. 한국딥러닝은 보험사 심사 기준 변경에 따른 진단서 확인 항목 추가나 금융사 규정 개정에 따른 신청서 추출 항목 변경 등에 딥 옵스를 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 법령과 고시 개정 및 신청서·증명서 양식 변경이 잦은 공공기관도 주요 적용 대상으로 삼았다. 딥 옵스는 문서를 읽고 처리하는 문서 AI 에이전트 '딥 에이전트(DEEP Agent)'를 운영하는 역할을 담당한다. 딥 에이전트가 실제 문서 처리 업무를 수행하면 딥 옵스에서 도입 이후 발생하는 변경과 검증 및 관리를 담당하는 식이다. 한국딥러닝은 규제와 업무 기준 변경이 잦은 금융·보험·공공 분야를 중심으로 문서 AI 변경에 필요한 시간을 줄이고 새로운 기준을 필요한 시점에 적용할 수 있도록 지원할 계획이다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "법령과 업무 기준, 양식은 끊임없이 바뀌지만 기존 OCR은 그 변화를 반영하려면 다시 개발하고 기다리는 과정이 필요했다"며 "우리는 딥 옵스로 고객이 문서 AI를 직접 운영할 수 있는 환경을 만들 것"이라고 강조했다.

2026.09.02 16:24김미정 기자

[현장] 국방부, 독자 AI 기반 '전장 특화모델' 만든다…'소버린 AI' 본격화

국방부가 군 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 모델을 개발하고 이를 지휘통제와 무기체계 등에 적용하는 '국방 소버린 AI' 구축에 본격 나선다. AI 모델과 데이터, 공통 운영체계를 갖추고 민간 기술을 실제 군 현장에 연결하는 체계를 마련해 국방 AI를 정책 구상에서 실행 단계로 전환한다는 방침이다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 2일 서울 용산구 국방컨벤션에서 열린 '신뢰받는 국방AI' 세미나에서 국방 AI 공통 운영체계와 특화 AI 모델을 구축하고 군 데이터를 민간 AI 기술과 연결하는 '국방 소버린 AI' 추진 계획을 공개했다. 이날 발표에 따르면 국방부는 과학기술정보통신부가 개발하는 독자 AI 파운데이션 모델을 기반으로 '국방 특화 AI 모델'을 개발한다. 민간에서 개발한 범용 AI를 그대로 사용하는 대신 군에서 사용하는 용어와 데이터, 업무 방식과 작전 환경을 학습시켜 독자적인 국방 AI로 발전시킨다는 구상이다. 특화 모델은 학습 데이터의 보안 수준과 활용 분야에 따라 단계적으로 고도화한다. 공개된 국방 데이터를 학습한 범용 모델에서 시작해 비공개 데이터를 활용하는 '국방 행정 특화 모델'을 거쳐 비밀 데이터를 학습하는 '전장 특화 AI 모델'까지 개발할 계획이다. 국방 행정 특화 모델은 국방 행정과 전력지원 등 상대적으로 적용이 쉬운 분야에 활용한다. 전장 특화 AI 모델은 지휘결심 지원과 무기체계 등 핵심 군사 분야에 적용할 예정이다. 각 군과 기관이 이러한 AI를 공동으로 활용할 수 있는 '국방 AI 공통 운영체계'도 구축한다. 지금까지 개별적으로 AI 시스템을 구축하면서 데이터와 인프라가 분산되고 유사 기능을 반복 개발했던 문제를 개선하기 위해서다. 공통 운영체계는 인프라와 데이터부터 AI 모델과 에이전트 및 응용 서비스까지 하나의 시스템으로 연결한다. 국방 데이터의 특성을 고려해 제로 트러스트 기반 보안과 접근 통제도 적용한다. 이를 기반으로 지휘결심을 지원하는 공통 AI 모듈도 개발한다. AI가 표적 영상을 분석하고 상황도 작성을 지원하거나 가능한 방책을 추천하는 등 여러 지휘체계에 필요한 기능을 모듈화해 향후 개발되는 다양한 지휘체계에 적용할 계획이다. 국방부는 이 사업을 통해 '한국형 팔란티어' 기업을 육성한다는 목표도 제시했다. AI 모델 학습에 필요한 군 데이터 확보와 활용도 확대한다. 국방부는 전투지휘훈련과 해·강안 경계감시 등 AI 활용 가치가 높은 핵심 데이터 150건을 지난해 12월 선정했다. 해당 데이터를 체계적으로 관리하고 AI 학습용 데이터 구축도 확대할 계획이다. 민간 기업이 군에서 보유한 데이터를 파악할 수 있도록 '국방 데이터 카탈로그'도 구축한다. 어떤 데이터가 어디에 있고 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 확인할 수 있도록 관련 메타정보를 제공하는 방식이다. 기업의 정보보호 수준이 충분할 경우 군 데이터를 기업에 직접 제공하는 방안도 검토한다. 군 데이터와 민간 AI 기술을 연결하는 '국방 AX 거점'도 마련한다. 민간 기업과 연구기관이 안전한 환경에서 국방 데이터를 활용해 AI를 연구·개발하고 실증할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU)와 보안 네트워크, 연구 공간 등을 제공한다. 첫 거점은 오는 17일 판교에 문을 연다. 국방부는 육군 판교 거점을 시작으로 올해 5개 거점을 순차적으로 구축할 예정이다. 각 거점에서는 군의 특성과 수요를 반영해 민간 기업·연구기관과 공동 과제를 발굴하고 국방 데이터와 GPU를 활용한 기술 개발과 검증을 진행한다. 민간에서 개발된 AI 기술을 빠르게 군에 적용하기 위한 신속 실증 사업도 진행 중이다. 국방부는 AI 적용 효과가 크고 군사적 시급성이 높은 전투지원과 병력절감, 국방운영 효율화, 사이버보안 등 4개 분야에서 군과 민간의 수요를 받아 20개 과제를 선정했다. 성과가 우수한 과제는 후속 절차를 거쳐 실제 전력화로 연결할 계획이다. 피지컬 AI를 군 현장에 적용하는 사업도 내년부터 추진한다. 국방부는 'DAS 프로젝트'를 통해 로봇과 무인지상차량(UGV) 등을 군 실증 현장에 도입해 데이터를 수집하고 이를 시뮬레이션할 수 있는 월드모델과 연결할 방침이다. 전 국장은 "국방 분야는 민간과 달리 안보를 고려해야 하기 때문에 소버린 AI가 필요하다"며 "소버린 AI를 통해 우리 군이 보유한 데이터를 기반으로 작전 환경에 맞는 AI를 개발하고 안전하게 운용할 수 있는 독자적인 AI 역량과 생태계를 갖추겠다"고 말했다.

2026.09.02 15:38김동원 기자

[AI 고속도로] 델, AI 서버 주문 폭증에 '역대급 실적'…연간 매출 263조원 전망

델 테크놀로지스가 인공지능(AI) 서버 수요 급증에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버 주문과 수주잔고가 역대 최대 수준으로 늘어난 가운데, 올해 AI 서버 매출 전망을 740억 달러(약 101조원)까지 끌어올리며 연간 실적 전망도 대폭 상향했다. 델은 2027 회계연도 2분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 58% 증가한 469억 7100만 달러(약 64조원)를 기록했다고 1일(현지시간) 밝혔다. 순이익은 41억 3300만 달러(약 5조 6600억원)로 255% 증가했으며 희석 주당순이익(EPS)은 6.34달러로 273% 늘었다. 비일반회계기준(Non-GAAP) EPS는 7.04달러로 203% 증가해 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 예상치 4.92달러를 크게 웃돌았다. 이같은 실적 성장은 AI 서버를 중심으로 한 인프라 사업이 이끌었다. 델의 인프라솔루션그룹(ISG) 매출은 317억 8200만 달러(약 43조원)로 전년 동기 대비 89% 증가했다. 이 가운데 AI 특화 서버 매출은 164억 100만 달러(약 22조원)로 두 배 증가했으며 전통 서버·네트워킹 매출도 105억 3100만 달러(약 14조원)로 122% 늘었다. 스토리지 매출은 48억 5000만 달러(약 6조원)로 26% 증가했다. 장비 주문도 가파르게 증가하는 추세다. 델은 2분기 AI 서버 신규 주문이 사상 최대인 609억 달러(약 83조원)를 기록했다고 밝혔다. 최근 1년간 누적 주문은 1317억 달러(약 180조원)에 달하며 지난 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고 역시 역대 최대인 950억 달러(약 130조원)를 기록했다. AI 확산은 델의 전통 서버 사업에도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 기업들이 첨단 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 특화 서버 외에도 AI와 에이전틱 AI 운영에 필요한 중앙처리장치(CPU) 기반 컴퓨팅 자원을 함께 확충하면서 전통 서버 수요도 증가하는 상황이다. 제프 클라크 델 부회장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI와 에이전틱 워크플로우를 지원하기 위해 상당한 CPU 컴퓨팅 용량을 필요로 하는 기업 고객들이 늘고 있다"며 "이러한 워크로드가 우리의 전통 서버 수요도 증가시키고 있다"고 말했다. 델은 최근 지속 확대되는 AI 인프라 수요를 반영해 올해 실적 전망도 대폭 높였다. 2027 회계연도 전체 매출 전망을 기존 1670억 달러(약 229조원)에서 1920억 달러(약 263조원)로 250억 달러(약 34조원) 상향했으며 이는 전년 대비 69% 증가한 수준이다. 조정 EPS 전망도 기존 17.90달러에서 25.50달러로 높였다. 특히 연간 AI 최적화 서버 매출 전망은 기존 600억 달러(약 82조원)에서 740억 달러(약 101조원)로 상향했다. 전년 대비 약 3배에 달하는 규모다. 호실적과 전망치 상향에 주가는 시간외 거래에서 반등했다. 델 주가는 실적 발표를 앞두고 차익실현 등의 영향으로 1일(현지시간) 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 31.01달러(6.80%) 떨어진 425.00달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 34.03달러(8.01%) 오른 459.03달러를 기록하며 정규장 낙폭을 만회했다. 클라크 COO는 "AI 확산으로 AI 서버뿐 아니라 기존 IT 인프라에 대한 수요도 함께 증가하고 있다"며 "기업들의 데이터센터 현대화 투자가 이어지면서 우리의 사업 기회도 확대되고 있다"고 밝혔다.

2026.09.02 15:36한정호 기자

NHN클라우드, 호남권 AI 인프라 수요 잡는다…'팩토리X' 역량 전면에

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터와 고밀도 데이터센터 운영 경험을 앞세워 호남권 인공지능(AI) 인프라 시장 수요 공략에 나선다. NHN클라우드는 2일부터 5일까지 광주 김대중컨벤션센터에서 열리는 '2026 전남광주미래산업박람회'에 참가해 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 AI 인프라 구축·운영 역량을 선보인다고 밝혔다. NHN클라우드는 이번 박람회에서 '대한민국 AI가 만들어지는 곳, NHN 팩토리X'를 콘셉트로 대형 부스를 마련했다. GPU 컴퓨팅부터 데이터센터 전력·냉각·네트워크, GPU 클러스터 구축·운영, AI 서비스까지 AI 도입에 필요한 인프라 전반을 소개할 계획이다. 회사는 대규모 GPU 인프라를 직접 구축·운영하며 관련 경험을 축적해왔다. 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU를 운영했으며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에선 B200 GPU 7656장을 기반으로 대규모 AI 클러스터를 운영 중이다. 특히 4080장 규모의 단일 GPU 클러스터링 환경을 구축했다. 고성능 GPU에서 발생하는 발열에 대응하기 위해 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 지원하는 수랭식 냉각 시스템도 적용했다. 데이터센터 설계부터 GPU 클러스터 구축·운영까지 전 과정을 자체적으로 수행할 수 있는 역량을 확보했다는 평가다. 이같은 경험을 바탕으로 NHN클라우드는 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 NHN 팩토리X를 출시했다. GPU 확보와 인프라 구축부터 자원 운영, AI 에이전트 구동까지 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하는 통합 실행 환경이다. 4080장 규모 단일 GPU 클러스터는 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위를 기록했다. NHN클라우드는 이를 통해 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 구축·운영 기술력을 입증했다는 설명이다. 공공 AI 인프라 시장 공략도 이어간다. 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등 관련 인증을 기반으로 정부·공공기관의 보안과 운영 요건에 맞춘 클라우드 서비스를 제공 중이다. 공공 분야에서 증가하는 AI 컴퓨팅 인프라 수요에도 지속 대응할 방침이다. 이번 박람회에선 NHN 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 프로그램도 운영한다. '팩토리X FAQ 카드존'을 통해 AI 인프라 관련 내용을 소개하고 GPU 자원의 활용 현황을 실시간으로 확인하고 최적화하는 'GPU 라이브' 서비스도 시연한다. NHN클라우드는 행사를 계기로 광주·전남 지역 AI·미래산업 관계자들과 접점을 확대할 방침이다. 제조와 공공 등 다양한 산업의 AI 전환을 지원하는 인프라 사업도 확대해 나갈 계획이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "AI 경쟁력은 AI 모델과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 이를 안정적으로 뒷받침할 수 있는 인프라와 운영 역량에서 비롯된다"며 "그동안 축적해온 AI 인프라 구축·운영 경험을 바탕으로 기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.02 14:59한정호 기자

국가 클라우드 보안 개편에 업계 '촉각'…"기존 투자 무력화 우려"

국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 정부가 추진하는 국가 클라우드 보안체계 개편을 두고 기존 투자와 인증체계가 무력화될 수 있다는 우려를 제기했다. 새로운 보안 기준 도입 과정에서 국내 CSP가 기존 정책에 맞춰 구축한 인프라와 인증을 충분히 인정하지 않을 경우 추가 투자 부담이 발생하는 만큼 기존 체계와의 연계와 명확한 적용 기준이 필요하다는 주장이다. 2일 업계에 따르면 국가정보원은 국가망보안체계(N2SF)에 맞춰 '국가 클라우드 컴퓨팅 보안 가이드라인' 개정을 추진 중이다. 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하는 방향으로, S등급 영역분리 방식과 공공 클라우드 보안요건 등이 주요 쟁점으로 논의되고 있다. 이에 한국인공지능클라우드산업협회 산하 CSP분과위원회는 지난달 26일 국내 주요 CSP가 참석한 가운데 가이드라인 개정과 관련한 회의를 개최했다. 회의에선 제도 개편이 국내 CSP의 서비스 제공·운영과 산업 생태계에 미칠 영향, 정책 변화에 따른 투자 부담, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등이 주요 현안으로 논의됐다. 국내 CSP 업계는 데이터 중요도와 위험 수준에 따라 보안조치를 차등 적용하고 공공부문의 클라우드와 인공지능(AI) 활용을 확대하려는 정책 방향에는 대체로 공감하는 분위기다. 다만 새로운 기준을 적용하는 과정에서 기존 정부 정책과 보안기준에 따라 이뤄진 투자가 충분히 인정되지 않을 경우 추가적인 시스템 구축과 재검증이 필요해질 수 있다고 우려하고 있다. 국내 사업자가 기존 제도에 맞춰 선제적으로 투자한 비용이 오히려 부담으로 돌아올 수 있다는 지적이다. 국내 CSP들은 그동안 국가·공공기관에 클라우드 서비스를 제공하기 위해 국내 데이터센터와 보안 설비, 운영 인력, 전용 관리 체계와 물리적 분리환경 등에 지속적으로 투자해왔다. 기존 클라우드 보안인증과 구축·운영체계가 새 제도에서 인정되지 않으면 동일하거나 유사한 항목에 대한 재투자와 재검증으로 비용 부담이 커지고 서비스 전환 기간도 길어질 수 있다는 게 업계 우려다. 이에 기존 인증 결과와 구축·운영 체계를 최대한 인정하고 가이드라인 개정으로 변경되거나 추가되는 항목을 중심으로 검증하는 방안을 검토해야 한다고 제안했다. 클라우드와 AI 인프라별 보안요건을 보다 구체적으로 제시해야 한다는 요구도 나왔다. 서버·스토리지·네트워크·보안·가상화 등 기존 클라우드 인프라뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 AI 서비스 환경까지 고려해 구성요소별 보안요건과 분리·보호기준을 명확히 해야 한다는 설명이다. 업계는 관련 기준이 불명확할 경우 공공기관과 검증기관, CSP마다 해석이 달라져 서비스 설계부터 구축·검증까지 혼선이 발생할 가능성이 있다고 보고 있다. 다양한 클라우드·AI 서비스의 기술·운영 환경을 반영한 세부 지침을 마련하고 이 과정에서 실제 서비스를 운영하는 CSP 의견을 반영해야 한다는 제언이다. 아울러 국내외 사업자 간 형평성도 쟁점으로 떠올랐다. 클라우드 보안체계가 국제기준과 다양한 서비스 운영방식을 수용하는 과정에서 사업자의 국적이나 규모보다 실질적인 보안 수준과 서비스 관리·통제 가능성을 중심으로 동일한 기준을 적용해야 한다는 게 업계 입장이다. 특히 기존 정부 보안정책을 준수하기 위해 국내 CSP가 투자한 인프라와 인증체계가 제도 개편 이후 불리하게 작용해선 안 된다는 지적이다. 업계는 보안 수준을 유지하면서도 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성과 국내 클라우드 산업의 경쟁력을 함께 고려해야 한다고 주장했다. 제도 시행 전 충분한 준비기간을 확보해야 한다는 요구도 제기됐다. 세부 적용기준이 명확하지 않은 상황에서 제도가 시행될 경우 CSP의 서비스 설계와 상품화가 지연되고 추가 시스템 변경과 비용 부담으로 이어질 수 있어서다. 이에 업계는 개정안과 함께 세부 해설과 검증절차를 사전에 안내하고 기존 인증·운영체계를 새로운 제도와 연계할 수 있는 단계적인 전환 방안을 마련해야 한다는 입장이다. 신규 클라우드·AI 서비스 개발 이후 보안 요건 부적합으로 재개발하거나 투자 손실이 발생하는 것을 막기 위해 개발 초기 단계에서 보안 요건을 확인할 수 있는 사전 검토·컨설팅 절차를 도입해야 한다는 의견도 나왔다. 협회는 지난달 CSP분과위원회 회의와 서면 의견수렴에 이어 후속 회의와 참여기업별 심층 간담회를 진행할 예정이다. 기존 인증 연계방안과 보안요건 적용범위, 서비스 제공·운영상 예상되는 영향, 적정 준비기간, 국내외 사업자 간 제도 적용 형평성 등을 중심으로 현장 의견을 구체화할 계획이다. 업계 관계자는 "이번 가이드라인 개정이 공공부문 클라우드·AI 활용을 확대하는 계기가 되기 위해선 보안 요건의 합리화와 함께 기존 투자·인증 체계의 연속성, 명확한 적용 기준, 충분한 준비기간 및 국내 클라우드 산업의 경쟁력이 함께 고려돼야 한다"고 밝혔다.

2026.09.02 11:00한정호 기자

700만명 모은 토스 '페이스페이'…"보안 난이도, 금융권 수준 강화"

최근 편의점이나 카페 등에서 얼굴 인식으로 결제하는 모습을 종종 볼 수 있다. 결제 단말기에서 얼굴 인증에 성공하면 등록된 카드로 자동 결제가 이뤄진다. 지갑이나 스마트폰이 없어도 토스에 결제 수단과 얼굴 인증을 등록하면 누구나 '페이스페이'를 이용할 수 있다. 토스는 지난해 3월 서울 일부 지역에서 페이스페이를 시범 출시한 뒤 같은 해 9월 전국으로 확대하며 정식 출시했다. 이후 약 5개월 만에 가입자 200만명을 돌파했고 최근 누적 가입자는 700만명을 넘어섰다. 토스의 얼굴인식 모델은 자체 기술을 기반으로 한다. 서비스 초기에는 외부 솔루션을 도입했지만 기술 내재화를 위해 독자 솔루션 개발에 나섰다. 현재까지 400만명의 사용자 얼굴 이미지를 모델 학습에 활용했으며, 나머지 300만명 이미지도 학습할 계획이다. 페이스페이 출시 1주년을 맞은 토스는 빠르게 늘어나는 이용자 수요에 맞춰 보안 강화 등 기술 고도화에 나서고 있다. 지디넷코리아는 지난달 26일 서울 서초구 토스 신논현 오피스에서 페이스페이 기술을 이끄는 신종주 토스 페이스모델링팀 리더를 만나 인터뷰를 진행했다. 페이스페이, 700만명 중 한 명 찾는 기술 신 리더는 페이스페이 인식 기술을 사용자의 얼굴을 찾고 식별하는 기술이라고 설명했다. 먼저 이용자의 얼굴 유무를 판단한 뒤 해당 이미지를 서버로 보내 기존 데이터베이스(DB)와 비교한다. “인증을 시도한 사용자가 기존에 등록된 700만 명 중 누구인지 찾아내는 일”이라는 것이 신 리더의 설명이다. 사용자를 식별하는 것만큼 등록되지 않은 사용자를 구별하는 것도 중요하다. 그는 “미등록 사용자가 결제를 시도했을 때 내부 DB에 없는 사람이라는 것도 알아내야 한다”며 “미등록자가 700만명 중 한 명으로 인식되면 결제 사고로 이어지기 때문”이라고 강조했다. 페이스페이는 은행 뱅킹 앱이나 증권사 모바일트레이딩시스템(MTS) 등 전통 금융권에서 제공하는 얼굴인증 서비스와 차이가 있다. 대부분 금융사의 얼굴인증 서비스는 스마트폰 제조사가 제공하는 단말기 기능을 활용한다. 페이스페이는 크게 네 가지 모델로 구성된다. ▲사용자의 얼굴을 찾아내는 페이스 디텍션 모델 ▲마스크 착용 여부 등을 판별하는 페이스 퀄리티 어세스먼트 모델 ▲사진 등 가짜 얼굴을 찾아내는 라이브니스 디텍션 모델 ▲해당 얼굴이 누구인지 구분하는 페이스 레코그네이션 모델이다. 결제 순간에는 위변조를 탐지하는 라이브니스 기술과 이상거래탐지시스템(FDS)이 동시에 작동한다. 닮은꼴·쌍둥이는 '추가 인증'으로 안전장치 토스 페이스페이는 사용자에게 생긴 미묘한 외모 변화도 포착한다. 안경이나 화장법을 바꾸거나 모자를 쓰는 수준의 변화는 모델 트레이닝을 통해 인식할 수 있도록 했다. 다만 성형수술 등으로 인상이 크게 달라진 경우에는 인식되지 않을 수 있어 얼굴을 재등록해야 한다. 반대로 형제, 자매, 쌍둥이처럼 사용자와 닮은 사람이 페이스페이 인증을 시도하면 어떻게 될까. 토스는 지금까지 문제가 발생한 적은 없지만 만일의 가능성에 대비해 안전장치를 마련했다. 사용자가 별도로 설정하지 않아도 닮은 얼굴이 있는 경우 얼굴인식 이후 휴대폰 뒷자리 입력 등 2차 인증을 거치도록 했다. 신 리더는 “형제, 자매의 경우 지금까지 (얼굴인식 서비스에서) 큰 문제는 없었다”며 “다만 쌍둥이의 경우 육안으로 보기에도 구별하기 어려울 정도로 닮은 분들이 있는데 사람이 구분하지 못하는 것은 기계도 어렵다”며 사실상 전 세계가 공통으로 겪는 기술적 한계라고 설명했다. 꼭 쌍둥이가 아니더라도 닮은 이용자가 있는 경우 동일하게 적용한다. 그럼에도 오결제가 발생하면 안심보상제를 통해 전액 보상한다는 것이 토스 측 설명이다. 사용자 늘자 보안도 강화…얼굴 정보 암호화 최근 페이스페이 사용자가 빠르게 늘면서 토스는 금융권 수준의 보안 적용에 나섰다. 토스는 이용자 얼굴 이미지별 숫자 고유값인 벡터를 암호화해 서버에 저장하고 있다. 페이스페이 결제 과정에서 이용자 얼굴과 기존 데이터를 비교할 때도 벡터를 암호화한 상태로 처리한다. 신 리더는 “중요한 것은 암호화된 값을 복원할 수 없어야 하는 것”이라며 “그러니까 해커가 벡터를 탈취하더라도 복호화 키는 토스가 가지고 있어 탈취 데이터는 무의미해진다”고 비유했다. 이와 함께 토스 소속 화이트해커와 블랙해커가 페이스페이 서버의 취약점을 파악하고 대응하고 있다. 신 리더는 “사용자가 늘어날수록 보안 난이도가 점점 높아져서 바쁘게 움직이고 있다”고 말했다. 한편 토스는 IT 기술을 활용해 간편송금 등 다양한 서비스를 한 플랫폼에서 공급하는 기업이다.

2026.09.02 10:52홍하나 기자

AI만큼은 규제하지 말자?…미국·중국, 손잡은 뜻밖의 이유

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 '적의 적은 동지'라는 말을 들어보셨나요? 최근 국제 사회에서는 도저히 손을 잡을 것 같지 않던 두 거인, 미국과 중국이 AI(인공지능)라는 미래 전장에서 묘한 공감대를 형성했다는 소식이 전해져 세상을 놀라게 하고 있습니다. 지난 9월 1일 열린 G20 기술회의에서 양국은 '과도한 AI 규제를 자제하자'는 데 뜻을 모았는데요. 첨단 기술을 두고 한 치의 양보 없는 전쟁을 벌이던 두 나라가 왜 갑자기 규제 앞에서는 한목소리를 내게 된 걸까요? 이번 사안의 본질을 파헤치기 위해 각기 다른 관점을 가진 AI 패널들이 머리를 맞댔습니다. 실용적 정책 수립을 중시하는 챗GPT 기반의 AI 규제 정책 전문가, 국가 간 패권 역학을 분석하는 제미나이 기반의 미중 관계 전문가, 그리고 기술의 부작용과 인간의 가치를 최우선으로 하는 클로드 기반의 AI 윤리 정책 전문가가 그 주인공들입니다. 이들은 이번 합의가 단순한 협력을 넘어 글로벌 AI 규칙이 뿌리째 흔들리는 거대한 전환점이라는 점에 주목하며 치열한 논쟁을 벌였습니다. 혁신을 위한 실용적 선택인가 아니면 기술 패권을 굳히기 위한 전술인가 이번 토론에서 가장 뜨거웠던 쟁점은 미국과 중국이 규제를 완화하려는 '진짜 속내'가 무엇이냐는 지점이었습니다. 먼저 실용주의적 관점을 가진 GPT 패널은 이번 합의를 AI 산업의 건강한 성장을 위한 '어른스러운 선택'으로 평가했습니다. 이 패널은 모든 AI 기술에 엄격한 잣대를 들이대는 포괄적인 규제보다는 상황에 맞춰 유연하게 대응하는 방식이 필요하다고 주장했죠. 아직 초창기인 AI 기술이 일상에 깊숙이 자리 잡기도 전에 너무 촘촘한 그물망(규제)을 쳐버리면 혁신의 싹이 잘릴 수 있다는 논리입니다. 기술의 성숙도를 따져보고 위험한 분야에만 핀셋 규제를 하자는 이들의 주장은 산업계의 목소리를 대변하며 합리적인 정책 방향으로 보였습니다. 하지만 이런 낙관적인 시선에 대해 제미나이 관점의 미중 관계 전문가 패널은 날카로운 반격을 가했습니다. 이들은 이번 공감대를 '동맹'이 아닌 '시간 벌기를 위한 일시적 휴전'으로 규정했는데요. 현재 미국의 경제 규모가 중국을 크게 앞서고 있고 AI 칩 설계 기술도 우위에 있는 상황에서, 규제를 푸는 것은 미국이 이 격차를 완전히 굳히려는 제도적 장치라는 것입니다. 반대로 중국은 규제가 없어야 미국의 기술을 빠르게 추격할 틈을 찾을 수 있으니 양측의 이해관계가 우연히 맞물렸을 뿐이라는 해석이죠. 특히 제미나이 패널은 중국의 AI 칩 자립도가 일정 수준에 올라오는 순간 이 가짜 평화는 깨질 것이라고 경고하며, 규제 기준 자체가 이미 국가 이익을 지키기 위한 패권 전쟁의 도구로 변질되었다고 일침을 가했습니다. 윤리적 구멍을 메울 수 없는 사후 처방과 늘어나는 윤리적 부채의 위험성 토론의 논점은 규제 완화가 가져올 사회적 위험으로 옮겨갔습니다. 여기서 클로드 관점의 AI 윤리 정책 전문가 패널은 매우 우려 섞인 목소리를 냈습니다. '상황별 대응'이라는 말이 듣기에는 효율적이지만 사실상 사고가 터진 뒤에야 수습하겠다는 위험한 도박이라는 비판이죠. 이들은 AI에 의한 차별이나 인권 침해 같은 문제는 한 번 발생하면 단순히 '되돌리기' 버튼을 누른다고 해서 상처가 치유되지 않는다는 점을 강조했습니다. 지금 당장 돈을 벌기 위해 안전장치를 풀고 나중에 해결하겠다는 태도는 결국 우리 사회에 '윤리적 부채'를 쌓는 꼴이며, 이는 나중에 감당할 수 없는 사회적 비용으로 돌아올 것이라는 경고였습니다. 이에 대해 기술 혁신을 지지하는 패널들은 '배포 인터페이스 통제'라는 새로운 대안을 제시하며 논점을 한 단계 더 발전시켰습니다. 모델을 만드는 단계부터 깐깐하게 감시하는 대신, 실제로 AI가 서비스되는 통로(API)에서 문제가 생기면 즉시 차단하거나 기록을 남기는 방식으로 관리하면 혁신 속도를 늦추지 않으면서도 최소한의 안전망을 확보할 수 있다는 제안이었죠. 이는 규제 대상을 '기술 그 자체'에서 '기술의 활용 단계'로 옮기자는 전략적인 이동이었습니다. 하지만 비판적 관점의 패널들은 여전히 고개를 저었습니다. '저위험'으로 분류된 평범한 AI조차 복잡한 현실 세계와 만나면 예상치 못한 '블랙 스완' 같은 재앙을 초래할 수 있는데, 이를 어떻게 정량적인 지표로만 판단할 수 있겠느냐는 반론입니다. 결국 규제 기준을 누가 정하느냐는 정치적 싸움이 해결되지 않는 한, 이러한 기술적 대안조차 특정 국가의 이익을 대변하는 도구로 전락할 수 있다는 우려가 팽팽하게 맞섰습니다. 글로벌 표준 전쟁의 서막과 남겨진 이견들의 무게 긴 토론 끝에 패널들이 도달한 지점은 명확했습니다. 미국과 중국이 AI 규제에서 한편이 된 것처럼 보이는 현상은 결코 서로를 믿어서가 아니라는 사실입니다. 오히려 이는 유럽연합(EU)처럼 아주 강력한 AI 규제를 도입하려는 세력을 견제하고, 자신들이 주도하는 혁신 중심의 질서를 전 세계에 퍼뜨리려는 고도의 전략적 선택이라는 데 의견이 모였습니다. 패널들은 이번 합의로 인해 앞으로 글로벌 AI 시장이 '혁신을 앞세운 미-중 중심의 블록'과 '인권과 안전을 강조하는 EU 중심의 블록'으로 나뉘어 거대한 파편화가 일어날 것이라고 내다봤습니다. 결국 '고위험 AI'를 무엇으로 정의하느냐를 두고 각국은 자국에 유리한 표준을 만들기 위해 더 치열한 외교 전쟁을 벌이게 될 것입니다. 이번 G20 회의에서 나타난 공감대는 기술의 안전을 위한 완성이 아니라, 누가 더 빨리 그리고 더 자유롭게 기술을 휘두를 수 있는지를 결정하는 새로운 표준 경쟁의 시작점이었던 셈이죠. 규제를 줄여서 얻는 경제적 이익과 그로 인해 우리가 감수해야 할 윤리적 공백 사이의 균형점은 아직도 찾지 못한 채 남겨져 있습니다. 미국과 중국이라는 두 거인이 잠시 발을 맞추기로 한 이 장면이 먼 훗날 인류에게 축복으로 기억될지, 아니면 통제할 수 없는 기술의 폭주를 방치한 결정적 실수로 기억될지는 조금 더 지켜봐야 할 것 같습니다. 확실한 것은 이제 AI는 단순한 도구를 넘어 국가의 생존과 윤리가 복잡하게 얽힌 가장 뜨거운 정치적 쟁점이 되었다는 사실입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0cf03588.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.02 10:34AMEET

내년 범정부 IT 인프라 대전환…클라우드·이중화에 예산 집중

행정안전부가 내년 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전과 재해복구(DR), 노후 전산장비 교체 등에 대규모 예산을 투입한다. 인공지능(AI) 행정 확대에 맞춰 공공 IT 인프라의 안정성과 연속성을 강화하고 범정부 정보시스템의 클라우드 전환에도 속도를 낸다는 목표다. 행안부는 공공 정보시스템 민간 클라우드 이전에 548억원을 신규 편성하고 범정부 이중운영시스템 구축에 2716억원을 투입하는 내용을 담은 2027년도 예산안을 2일 발표했다. 행안부는 올 초 국가AI전략위원회가 발표한 'AI정부 인프라 거버넌스 혁신 추진방향'에 발맞춰 정부 데이터센터에 집중된 시스템을 민간 클라우드 등에 분산하는 방안을 추진하고 있다. 이에 내년 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전을 위한 예산으로 548억원을 새로 배정했다. 정부는 오는 2030년까지 범정부 정보시스템의 클라우드 전환을 추진할 계획이다. 특히 2030년까지 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터를 단계적으로 폐쇄하고 현재 운영 중인 693개 시스템을 다른 공공 데이터센터와 민간 클라우드 등으로 재배치하는 작업을 추진 중이다. 이를 위해 행안부는 이달 모든 행정·공공기관 정보시스템을 대상으로 클라우드 이용 현황과 전환 계획, 클라우드 네이티브 적용 여부 등을 조사하고 있다. 이 결과를 토대로 연말까지 범정부 클라우드 전환 로드맵을 마련하고 기관별 전환 대상과 운영 유형 등을 구체화할 계획이다. DR 체계 강화 예산도 늘어났다. 국민 생활과 안전에 직접적인 영향을 미치는 주요 정보시스템을 대상으로 이중 운영체계를 구축하는 사업에는 올해 2523억원보다 193억원 늘어난 2716억원을 투입한다. 지난해 국정자원 대전센터 화재를 계기로 공공 시스템의 안정성과 재난 대응 역량 강화 필요성이 커진 데 따른 조치다. 정부는 올해 약 80개 핵심 행정시스템을 대상으로 정보화전략계획(ISP)을 추진하며 시스템별 DR 설계를 진행해왔다. ISP가 마무리되면 이를 토대로 내년 후속 구축 사업이 본격 진행될 전망이다. DR 체계 개편에 맞춰 전체 공공 정보시스템의 중요도도 재분류했다. 행안부는 총 1만5033개 정보시스템을 국민 생활에 미치는 영향을 기준으로 A1~A4 등급으로 나눴으며 이 가운데 정부24·112시스템 등 국민 생명·안전과 국가 기능에 직접적인 영향을 미치는 73개 시스템을 최고 등급인 A1으로 지정했다. 정부는 시스템 중요도에 따라 복구 목표와 DR 수준을 차등 적용해 핵심 시스템의 장애 대응력을 높인다는 방침이다. 기존 전산 인프라 개선에도 대규모 예산이 투입된다. 중앙행정기관 등 노후장비 통합 구축에 5142억원을 편성했으며 범정부 신규 도입 전산장비 통합 구축에도 2590억원을 배정했다. 이에 따라 내년에는 클라우드와 DR뿐 아니라 서버·스토리지 등 전산장비 교체까지 공공 IT 인프라 전반에서 사업 발주가 확대될 전망이다. 특히 DR 구축 사업은 올해 진행된 ISP가 실제 구축으로 이어지는 만큼 대형 IT서비스 기업과 클라우드 전문기업 간 수주 경쟁도 본격화될 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "2030년까지 공공 정보시스템의 클라우드 전환을 추진하려면 앞으로 매년 상당한 규모의 이전 사업이 필요할 것"이라며 "내년도 예산을 바탕으로 구체적인 전환 대상과 연차별 일정이 제시되면 중장기적인 관점에서 사업 참여 계획을 세울 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.02 10:07한정호 기자

행안부, 내년 'AI 민주정부' 구현에 1조4696억원 편성…AI 행정 가속

행정안전부가 내년 인공지능(AI)을 활용한 공공 행정 혁신에 속도를 낸다. 단일 AI 창구에서 민원 안내부터 처리까지 지원하는 통합 플랫폼을 구축하고 공무원의 AI 업무 활용을 확대하는 한편, 공공 정보시스템의 민간 클라우드 전환에도 신규 예산을 투입할 계획이다. 행안부는 이같은 내용을 담은 84조 7036억원 규모 2027년도 예산안을 편성했다고 2일 밝혔다. 올해 본예산보다 10.1% 증가한 규모로 지방교부세 77조 1899억원, 사업비 7조 634억원, 인건비·기본경비 4503억원으로 구성됐다. 행안부는 내년도 예산안의 핵심 투자 분야 가운데 하나로 'AI 민주정부 구현'을 제시했다. 국민이 체감할 수 있는 AI 기반 행정서비스를 확대하고 공직자의 업무에도 AI 활용을 확산한다는 목표다. 이에 해당하는 예산은 1조 4696억원에 달한다. 우선 'AI 통합민원플랫폼' 구축에 203억원을 투입한다. 올해 18억원에서 10배 이상 늘어난 규모다. 여러 기관이나 서비스를 찾아다니지 않고 하나의 AI 민원창구에서 필요한 정보를 안내받는 것부터 실제 민원 처리까지 마칠 수 있는 환경을 구축한다는 방침이다. 국민이 직접 신청할 수 있는 정부 혜택을 찾아 안내하는 '혜택알리미'도 확대한다. 관련 예산은 올해 56억원에서 내년 70억원으로 늘어난다. 행안부는 혜택알리미 대상 서비스를 1000여 종 이상 추가해 국민이 직접 찾기 전에 받을 수 있는 정부 혜택을 먼저 안내할 계획이다. 공무원의 AI 활용 확대에도 힘을 싣는다. 행정업무 AI 적용 예산은 올해 187억원에서 내년 542억원으로 약 2.9배 확대된다. 행안부는 공직자가 AI를 자유롭게 활용할 수 있도록 범정부 AI 업무환경인 '온AI'를 확산해 불필요한 행정 부담을 줄이고 본연의 업무에 집중할 수 있도록 할 방침이다. AI 기반 행정서비스를 뒷받침하기 위한 공공 IT 인프라 투자도 확대한다. 행안부는 범정부 정보시스템을 클라우드 기반으로 전환해 시스템 안정성과 연속성을 강화할 계획이다. 특히 내년에는 공공 정보시스템의 민간 클라우드 이전에 신규 예산 548억원을 편성했다. 주요 정보시스템의 재해복구(DR) 체계도 강화한다. 국민 생활과 안전에 직접적인 영향을 미치는 주요 정보시스템을 대상으로 이중 운영체계를 구축하는 사업에 올해 2523억원보다 늘어난 2716억원을 투입한다. 아울러 중앙행정기관 등 노후장비 통합구축에 5142억원, 범정부 신규도입 전산장비 통합구축에 2590억원, 공공데이터 개방 및 이용 활성화 지원에 723억원 등이 배정됐다. 재난 대응 분야에도 AI와 디지털 기술이 활용된다. 재난안전 AI 관제체계 구축에는 124억원이 편성됐다. 국민안전과 관련된 총예산은 재해위험지역 정비 1조 1579억원을 포함한 1조 8102억원이다. 이 외에도 1조 4500억원이 투입되는 지역사랑상품권 발행지원 등 지역균형성장에 3조 211억원, 제주4·3 피해보상과 민주화운동기념사업지원 등을 비롯한 사회통합 등에 7625억원이 편성됐다. 윤호중 행안부 장관은 "AI 민주정부·국민안전·지역균형성장·사회통합 등 국민의 일상과 밀접한 분야에서 '대체불가 대한민국'을 실현하기 위해 국민이 직접 체감할 수 있는 사업 중심으로 2027년 예산안을 편성했다"며 "앞으로 정부예산안 심의 과정에서 국회, 국민과 적극 소통해 정부안 반영을 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.09.02 10:01한정호 기자

앤트로픽, 최상위 AI '페이블·미토스 5.1' 공개…한국은 페이블만 이용 가능

앤트로픽이 성능과 비용 효율을 높인 최상위 인공지능(AI) 모델 '클로드 페이블 5.1'과 '클로드 미토스 5.1'을 공개했다. 페이블 5.1은 한국을 포함한 세계 각국에 출시하지만 미토스 5.1은 미국 내 검증된 일부 기관에만 제한적으로 공급한다. 1일(현지시간) 앤트로픽은 자사 블로그를 통해 페이블 5.1과 미토스 5.1을 출시했다고 밝혔다. 두 제품은 동일한 기반 모델에 서로 다른 수준의 안전장치를 적용한 AI로 코딩과 지식업무 및 과학 연구에 초점을 맞췄다. 페이블 5.1은 코딩과 지식업무 및 장시간 문제 해결에 초점을 맞춘 앤트로픽 최상위 AI 모델이다. 기존 페이블 5보다 성능을 높였으며 과학 연구와 업무 자동화 등 여러 평가에서는 앤트로픽의 기존 고성능 모델 '오퍼스 5'도 넘어섰다. 미토스 5.1은 페이블 5.1보다 성능이 높은 별도 모델이 아니라 같은 기반 모델에 다른 수준의 안전장치를 적용한 AI다. 사이버보안과 생명과학 분야의 검증된 전문가와 기관이 페이블에서 제한되는 전문 연구 기능을 활용할 수 있도록 별도의 접근 체계를 적용했다. 미토스 5.1은 현재 미국 내 일부 기관에서만 이용할 수 있다. 앤트로픽은 향후 미국 내외 기관으로 대상을 확대한다는 방침이다. 성능은 전작인 페이블 5보다 높아졌다. 과학 연구 능력을 평가하는 '터미널-벤치-사이언스 0.1'에서 페이블 5.1은 52.6%를 기록해 페이블 5의 24.7%와 오퍼스 5의 29%를 앞섰다. 지식업무를 평가하는 '지디피밸-AA v2'에서도 1853점을 기록해 페이블 5의 1723점과 오퍼스 5의 1824점을 웃돌았다. 업무 자동화 평가인 '오토메이션벤치'에서는 31.4%로 페이블 5의 17.1%와 오퍼스 5의 26.9%보다 높은 점수를 냈다. 코딩 분야에서도 높은 성능을 보였다. '커서벤치 3.2.0'에서 페이블 5.1은 73.4%를 기록해 페이블 5의 70.5%와 오퍼스 5의 70%를 넘어섰다. '터미널-벤치 4.0'에서는 페이블 5.1이 55.8%를 기록했고 안전장치를 달리 적용한 미토스 5.1은 60.9%를 기록했다. 과학 분야에서는 실제 연구에 AI를 적용한 결과도 공개했다. 미토스 5.1은 오픈소스 단백질 설계와 구조 예측 도구를 이용해 단백질 결합체를 설계했다. 12개 표적을 대상으로 한 실험에서 실제 결합이 가능한 설계를 만들어낸 비율은 약 50%에 달했다. 앤트로픽은 현재 단백질 설계 분야에서 일반적인 적중률이 10~15% 수준이라고 설명했다. 페이블 5.1은 30여년 전 미국 항공우주국(NASA) 마젤란 탐사선이 촬영한 레이더 영상 등을 이용해 금성 약 3분의 1에 해당하는 지역의 지표면 높낮이를 나타낸 고해상도 지형도를 만들었다. 기존 지도에서 10~20㎞ 수준이었던 세부 표현 범위를 2~3㎞까지 높였으며 고도 측정 정확도는 최대 25% 개선했다. 생명과학 연구에 사용하는 AI의 연산 속도를 높이는 작업도 수행했다. 미토스 5.1은 엔비디아 H100 그래픽처리장치(GPU)에서 구동하는 7개 오픈소스 단백질·유전체 딥러닝 모델의 코드를 최적화해 추론 속도를 최대 2.5배 높였다. 앤트로픽은 이를 통해 연구에 필요한 GPU 비용을 약 30~60% 줄일 수 있다고 설명했다. 앤트로픽은 이번 모델의 성능을 높이면서도 이용 비용은 낮췄다. 페이블 5.1의 입력과 출력 가격은 각각 100만 토큰당 10달러(약 1만 3000원)와 50달러(약 6만 8000원)로 전작과 같지만 이미 처리한 데이터를 다시 사용하는 캐시 읽기 가격을 100만 토큰당 0.25달러로 75% 낮췄다. 앤트로픽은 이번 조치로 일반적인 작업에서 페이블 5.1 이용 비용이 페이블 5보다 약 25% 줄어들 것으로 예상했다. 많은 문맥과 도구를 사용하는 에이전트 작업에서는 비용 절감 폭이 약 45%까지 커질 수 있다고 설명했다. 기업 고객의 데이터 보호를 위한 '엔터프라이즈 프런티어 세이프가드(EFS)'도 도입한다. 고객 데이터를 앤트로픽이 아닌 기업이 직접 관리하는 클라우드 인프라에 저장하면서 AI의 악의적인 이용을 탐지하고 대응할 수 있도록 설계한 시스템이다. 사이버보안 분야에서는 안전장치가 정상적인 작업을 차단하는 오탐을 줄였다. 페이블 5.1에 적용된 새로운 사이버보안 안전장치는 기존보다 오탐을 60% 줄였다. 소프트웨어의 보안 취약점을 찾는 작업은 허용하지만 이를 실제 공격에 활용하거나 공격 방법을 만드는 일부 작업은 계속 제한한다. 미토스 5.1은 이러한 제한으로 전문 연구가 어려운 검증된 이용자에게 별도의 접근 권한을 제공한다. 사이버보안 분야에서는 '사이버 검증 프로그램'을 운영하고 생명과학 분야에서는 미국 정부와 함께 마련한 '생명과학 검증 프로그램'을 통해 접근 권한을 부여한다. 페이블과 미토스의 접근 제한은 한국에서 AI 기술주권과 안보 문제가 부각되는 계기가 됐다. 미국 정부가 지난 6월 국가안보를 이유로 페이블 5와 미토스 5에 수출통제를 적용하면서 한국 이용자들도 두 모델을 사용할 수 없게 됐기 때문이다. 수출통제는 같은 달 30일 해제됐으며 페이블 5는 7월 1일부터 전 세계에 다시 제공됐다. 미토스 5는 미국 일부 기관을 대상으로 제한적인 접근만 허용됐다. 한국 정부는 현재 사이버안보 역량 내재화를 위한 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업을 추진하고 있다. 최종 1개 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원해 사이버보안에 특화된 AI 모델 개발을 지원하는 사업이다. 사업에는 SK텔레콤과 네이버클라우드가 각각 컨소시엄을 구성해 참여했다. SK텔레콤 컨소시엄은 국내 사이버 위협 환경에 대응하는 AI 모델과 에이전틱 보안 서비스 개발을 내세웠으며 네이버클라우드 컨소시엄은 '국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발'을 과제로 제시했다. 과학기술정보통신부는 9월 초 최종 사업자를 선정할 예정이다.

2026.09.02 09:49김동원 기자

[현장] 몽고DB "데이터 구조 재설계 필요…韓 제조·금융·공공시장 공략"

"우리는 한국 기업 인공지능(AI) 전환을 뒷받침하는 데이터 플랫폼 사업을 확대할 것입니다. 기존 시스템 기술 부채와 복잡한 데이터 구조를 줄이는 동시에 제조·금융 등 산업별 AI 활용을 늘릴 것입니다. 파트너 생태계와 공공시장까지 사업 영역을 넓힐 준비도 마쳤습니다." 장정욱 몽고DB코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 파르나스에서 열린 '몽고DB닷로컬 서울'에서 국내 시장 전략을 이같이 밝혔다. 기업 데이터 환경을 현대화하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하는 것을 핵심 사업 축으로 제시했다. 장 지사장은 기업이 오랜 기간 누적한 기술 부채와 복잡한 시스템 구조를 줄이는 데 집중한다고 강조했다. 데이터 기반을 유연하게 재구성해 새로운 디지털 서비스나 AI 기술을 기존 업무에 더 빠르게 적용할 수 있는 환경을 마련한다는 구상이다. 그는 AI 분야에서는 실제 운영 환경에서 사용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축에 무게를 뒀다고 밝혔다. 몽고DB는 데이터베이스(DB) 중심으로 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결해 실질적인 사업 성과로 이어지도록 지원할 계획이다. 장 지사장은 국내 제조업을 몽고DB의 주요 공략 분야로 꼽았다. 제조 현장에서 설비와 센서로부터 실시간으로 발생하는 운영 데이터를 생산·물류 시스템과 연결하고 이를 AI로 분석해 공정 상황을 파악하거나 이상을 예측·대응하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 그는 "특히 한국 제조업의 근간인 중소·중견기업은 AI 도입이 아직 초기 단계인 만큼 기존 레거시 시스템을 현대화하는 작업이 우선돼야 한다"며 "기존 시스템을 보다 유연하고 확장 가능한 구조로 전환하도록 지원하고 이후 AI 활용까지 이어지도록 돕는 것을 제조업 전략의 핵심 축으로 뒀다"고 강조했다. 장 지사장은 금융권에서도 데이터 보안과 규제 요건을 고려한 AI 적용을 확대할 것이라고 전략을 밝혔다. 금융사가 기존 온프레미스 환경을 유지하면서 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이상거래탐지와 문서 인텔리전스, AI 어시스턴트 등으로 활용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 그는 디지털 네이티브 기업을 대상으로 개인화와 추천, 검색 등 실시간 서비스 개선 수요를 공략한다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 함께 처리하면서 이용자 행동과 서비스 상황을 실시간으로 파악해 애플리케이션에 반영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 장 지사장은 AI 확산에 따라 기업 데이터 아키텍처 자체를 재설계하려는 움직임이 커질 것으로 내다봤다. 특정 인프라나 클라우드에 종속되지 않는 유연성과 확장성, 보안성을 확보하면서 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 만드는 데이터 계층 중요성이 높아지고 있다고 판단했다. 그는 산업별 AI 사업 확대를 위해 국내 파트너 생태계도 강화한다고 밝혔다. 데이터 플랫폼만으로 애플리케이션을 완성하기 어려운 만큼 산업과 고객 업무를 이해하는 파트너와 협력할 방침이다. 실제 구축부터 실제 서비스 적용까지 지원하기 위한 전략적 파트너십 프로그램을 추진하고 있다. 그는 공공시장 공략을 위한 준비까지 마쳤다고 밝혔다. 실제 몽고DB는 최근 공공기관이 자사 제품을 도입할 수 있도록 조달 절차를 마치고 나라장터에 제품 등록을 완료했다. 그는 "국내 민간 기업뿐 아니라 기관까지 데이터 현대화·AI 사업서 우리 제품을 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 아틀라스에 에이전트·검색 통합…관리형 MCP 서버 정식 출시 이날 몽고DB는 행사 기조연설에서 '몽고DB 아틀라스 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'를 정식 출시 소식을 알리고, '아틀라스 임베딩·리랭킹 API'를 공개했다. 관리형 MCP 서버는 기존 로컬 MCP 서버 기능을 몽고DB 아틀라스가 직접 호스팅하는 서비스로 확장한 것이 핵심이다. 이날 발표를 맡은 프랭크 리우 몽고DB 프로덕트 매니저는 "아틀라스 관리형 MCP 서버를 이용하면 개발자가 별도 MCP 서버를 직접 구축하고 배포할 필요가 없다"며 "챗GPT와 클로드, 커서 등 MCP를 지원하는 AI 도구를 아틀라스에 연결해 자연어로 데이터와 DB 운영 환경을 함께 다룰 수 있다"고 강조했다. 리우 매니저는 MCP 서버 지원 범위도 데이터 조회에 그치지 않는다고 강조했다. AI 에이전트는 몽고DB 컬렉션을 조회하고 스키마를 파악하거나 인덱스까지 관리할 수 있다. 아틀라스 클러스터 생성과 설정, 사용자 접근 권한 관리, 성능 확인 등 제어 영역까지 같은 자연어 인터페이스로 수행할 수 있다. 그는 MCP 서버에 보안 기능도 소개했다. 이 시스템 보안에는 사용자 위임 방식 인증 구조가 적용됐다. 사용자는 오어스(OAuth)를 통해 자신의 권한 범위 안에서만 AI 에이전트가 시스템에 접근하도록 설정할 수 있다. 읽기 전용 권한을 부여하면 에이전트 역시 쓰기 작업을 수행할 수 없다. 헤드리스 환경과 멀티에이전트 워크로드를 위한 서비스 계정도 지원한다. 사람이나 에이전트가 수행한 작업은 특정 사용자 또는 에이전트에 연결해 로그로 기록한다. 이를 통해 AI 에이전트가 실제 DB 운영에 참여하더라도 누가 어떤 작업을 수행했는지 추적하고 감사할 수 있도록 지원한다. 이날 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄은 새로 출시된 아틀라스 임베딩·리랭킹 API을 소개했다. 아틀라스 임베딩은 몽고DB 데이터에 AI 검색용 벡터를 만들기 위해 외부 시스템을 별도 연결하지 않고 아틀라스 안에서 임베딩 모델을 직접 사용할 수 있게 지원하는 기능이다. DB와 벡터 검색 계층, 모델 제공업체를 각각 관리하던 구조를 하나의 플랫폼으로 통합하는 셈이다. 셤 총괄은 "기존에 보이지 모델을 직접 호출하던 개발자는 URL과 API 키를 변경하는 방식으로 아틀라스로 옮길 수 있다"며 "토큰화 방식과 소프트웨어개발키트(SDK), 모델 이름은 그대로 유지할 수 있어 전체 개발 스택을 다시 구축하지 않아도 된다"고 강조했다. 몽고DB는 검색 모델 제품군도 확대했다. 범용 텍스트 임베딩 모델 '보이지 4'는 일반 텍스트를 임베딩으로 변환하며 '보이지 멀티모달 3.5'는 텍스트와 이미지가 섞인 데이터까지 벡터화한다. '리랭크 2.5'는 검색 결과를 다시 정렬해 검색 정확도와 관련성을 높이는 역할을 한다. 특히 보이지 4는 크기가 다른 모델이 동일한 임베딩 공간을 공유할 수 있도록 설계됐다. 몽고DB는 이를 통해 비용과 지연시간을 낮추면서 검색 정확도를 높일 수 있다고 설명했다. 셤 총괄은 "우리는 관리형 MCP 서버와 검색 기술을 결합해 AI 에이전트 개발부터 데이터 접근과 운영, 검색까지 아틀라스에서 처리할 수 있는 구조를 확대할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 16:10김미정 기자

[현장] 이수정 IBM 사장 "AI 경쟁, 핵심은 모델 아닌 운영"

"이제 인공지능(AI) 경쟁은 더 좋은 모델을 도입하는 데 있지 않습니다. 기업 내 데이터와 애플리케이션, 인프라, 보안 체계에 AI를 어떻게 연결하고 전사 규모로 확장할 수 있는 역량을 갖추느냐에 달렸습니다." 이수정 한국IBM 사장은 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 말하며 기업 AI 전환 전략과 차세대 컴퓨팅 로드맵을 제시했다. 이 사장은 기업 AI 도입이 개인의 생산성을 높이는 수준을 넘어 업무 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 바꾸는 단계로 접어들고 있다고 진단했다. AI를 문서 작성이나 회의 요약 등에 활용하는 것만으로는 충분하지 않으며 핵심 업무와 시스템에 적용해 실질적인 비즈니스 성과를 내야 한다는 설명이다. 그는 AI 전환의 관건으로 '운영 역량'을 꼽았다. 기업 환경에서는 AI 모델뿐 아니라 데이터의 품질과 최신성, 애플리케이션 연계, 보안과 권한 관리, 비용 통제, 규제 준수 등을 함께 관리해야 한다는 것이다. 이 사장은 "문제는 기술 그 자체가 아니라 운영에 있다"며 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하게 되면 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 어떤 권한으로 무엇을 실행할 수 있는지를 통제해야 한다"고 말했다. 이를 위해 IBM은 ▲AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 두는 'AI 퍼스트 엔터프라이즈' ▲분산된 데이터와 시스템을 유연하게 연결하는 하이브리드 클라우드 ▲고난도 연산 문제 해결을 위한 양자 컴퓨팅을 핵심 전략으로 제시했다. AI 퍼스트 엔터프라이즈를 구축하기 위한 요소로는 실시간 인사이트를 제공하는 '인텔리전스', 이를 실제 업무 수행으로 연결하는 '액션', 전사 차원의 실행·관리 체계인 '오퍼레이션', 보안과 거버넌스를 포괄하는 '트러스트'를 들었다. AI가 답변을 생성하는 도구를 넘어 기업의 업무 흐름에 들어올수록 신뢰와 통제가 전제돼야 한다는 설명이다. 이 사장은 AI 전략과 클라우드 전략도 분리해 볼 수 없다고 강조했다. AI가 가치를 내려면 데이터가 있는 장소에서 안전하게 실행돼야 하며 기업은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 여러 애플리케이션 환경에 흩어진 데이터와 워크로드를 통합적으로 운영할 수 있어야 한다는 것이다. 이어 닐 순다레산 IBM 오토메이션 및 AI 총괄 사장은 AI 에이전트 시대에 필요한 개발·데이터·운영 관리 방안을 소개했다. 그는 AI 기반 개발 라이프사이클 솔루션 'IBM 밥'을 통해 요구사항 분석부터 설계, 코드 작성, 테스트, 배포, 운영까지 개발 전 과정을 지원할 수 있다고 설명했다. 순다레산 사장은 "기업 환경에서 중요한 것은 코드 자체가 아니라 아이디어를 구현하고 안전하게 배포한 뒤 지속적으로 운영·개선하는 전체 과정"이라고 말했다. 이와 함께 최신 데이터를 AI에 연결하고 애플리케이션·인프라·보안 환경의 가시성을 확보하며, AI와 클라우드 비용까지 관리해야 한다고 강조했다. 이지은 한국IBM CTO 전무가 진행한 패널 토론에서는 KB증권, SK텔레콤, 삼성생명 AI 전환 사례가 공유됐다. 패널들은 AI 성과를 위해 데이터 품질과 메타데이터 관리 기반을 갖추고, 기존 핵심 업무 시스템을 AI와 연결해야 한다고 입을 모았다. AI 에이전트가 늘어나는 환경에서는 데이터 접근 권한, 업무 수행 권한, 품질, 비용을 통합 관리하고 필요한 단계에서 사람이 검증하는 체계도 필요하다고 봤다. 마지막으로 IBM 리서치의 백한희 박사는 양자 컴퓨팅 로드맵을 소개했다. 백 박사는 양자 컴퓨팅이 기존 슈퍼컴퓨터나 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 기술이 아니라, 중앙처리장치(CPU)·GPU·양자처리장치(QPU)를 결합하는 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅'의 한 축이라고 설명했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 모델링, 공급망 최적화 등 기존 컴퓨팅만으로 처리하기 어려운 문제에서 활용 가능성이 기대된다. IBM은 고성능컴퓨팅(HPC), AI, 양자 컴퓨팅이 각자의 강점을 가진 연산을 분담하는 하이브리드 컴퓨팅 환경을 미래 방향으로 제시했다. 이 사장은 "AI의 가치는 하나의 업무를 자동화하는 데서 끝나지 않는다"며 "기업이 일하는 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 재설계하는 데 있다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업이 AI를 실험 단계에 머물게 하지 않고, 신뢰할 수 있는 전사 운영 역량으로 확장할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:58남혁우 기자

AI 확산에 보안 위협도 커졌다…아이티센그룹, '에이전트고 가드' 출격

아이티센그룹이 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 확산에 따른 보안 위협에 대응하는 기술을 선보이며 기업용 AI 보안 시장 공략에 나선다. 아이티센그룹은 AI 가드레일 통합 보안 솔루션 '에이전트고 가드'를 정식 출시했다고 1일 밝혔다. 앞서 아이티센그룹은 지난 1월 계열사 아이티센클로잇을 통해 여러 AI 에이전트를 한 곳에서 관리·연결하고 실제 업무를 수행하도록 지원하는 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'을 선보였다. 이번에 출시한 에이전트고 가드는 에이전트고 2026과 별도로 도입할 수 있는 독립형 보안 플랫폼이다. 기업이 기존에 구축한 AI 에이전트와 검색증강생성(RAG) 환경에도 연동할 수 있어 AI 인프라 구성과 관계없이 보안 계층을 추가할 수 있도록 구성됐다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확산되면서 프롬프트 인젝션과 민감정보 유출, 지능적 탈옥 등 새로운 보안 위협도 함께 커지고 있다. 에이전트고 가드는 이러한 위험을 사전에 통제하기 위해 AI 시스템과의 상호작용을 관리하는 다층 방어 체계를 적용했다. 사내 애플리케이션과 RAG, 에이전트 워크플로에 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 연동해 보안 기능을 적용하도록 지원한다. 특히 금칙어·정규식 필터링부터 자연어 기반 문맥 분석, 대형언어모델(LLM) 기반 가드레일까지 다단계 탐지 체계를 갖췄다. 여러 차례 대화를 반복하며 방어 체계를 점진적으로 무력화하는 '에코 챔버' 공격과 지능적인 우회·탈옥 시도를 세션 단위로 실시간 식별·차단한다. 민감정보 유출을 방지하기 위한 정보유출방지(DLP) 기능도 탑재했다. 금융결제원 CMS 계좌번호 체계 17종과 국토교통부 차량번호 정규식을 지원한다. 한국정보통신기술협회(TTA) 대분류 15종과 미국 국립표준기술연구소(NIST), 유럽연합(EU) 일반개인정보보호법(GDPR) 기준을 준수하는 자연어 처리 모델을 활용해 이름과 주소, 주민등록번호 등 민감정보를 비식별화한다. 실제 운영 환경에 적용하기 전 보안 정책을 검증할 수 있는 기능도 마련했다. 사전 시뮬레이터를 활용해 가상의 샌드박스 환경에서 보안 정책과 공격 시나리오를 검증하고 오탐과 미탐을 고려해 정책 수치를 조정할 수 있다. 감사 추적과 실시간 알림 기능도 지원한다. 모든 호출 로그를 AES-256 및 크로스사이트스크립팅(xss) 방지 처리해 저장하고 관리자가 로그를 열람할 경우 사유를 입력하도록 했다. 설정된 탐지 임계치를 기준으로 이상이 발생하면 담당자에게 이메일 알림도 발송한다. 에이전트고 가드는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 폐쇄망 내 도커와 쿠버네티스 환경에도 배포할 수 있도록 설계됐다. 자사 에이전트 플랫폼뿐 아니라 타사 플랫폼과도 연동할 수 있어 기존 AI 에이전트를 운영하는 기업도 별도 시스템 개편 없이 보안 계층을 추가할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 아이티센그룹은 이를 기반으로 내부 AI 서비스와 RAG 기반 업무 에이전트를 구축하는 기업·기관을 비롯해 컴플라이언스 준수가 중요한 금융·공공 분야를 공략할 계획이다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 "에이전트고 가드는 AI의 비윤리적·혐오적 표현, 프롬프트 인젝션, 기밀 유출, 환각 현상으로 인한 거짓 정보를 사전에 통제하는 엔터프라이즈 AI의 핵심 방어선"이라며 "기업들이 리스크 없이 안전하게 AI 생산성을 극대화할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 14:42한정호 기자

몽고DB가 제시한 AI 시대 데이터 관리 전략은?

몽고DB가 국내 개발자와 기업 고객을 대상으로 인공지능(AI) 시대 데이터 플랫폼 전략과 주요 기술을 공유하는 자리를 마련했다. 몽고DB는 1일 서울 삼성동 파르나스에서 연례행사 '몽고DB닷로컬 서울'을 개최했다고 밝혔다. 이 행사는 전 세계 개발자와 업계 전문가가 최신 기술과 고객 혁신 사례를 공유하는 자리다. 올해 서울을 비롯해 뭄바이와 리야드, 뉴욕, 런던 등에서 열린다. 이번 행사에서는 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 플랫폼 비전과 최신 기능이 소개됐다. 고객 혁신 사례와 기술 세션, 라이브 데모도 진행됐다. 기조연설에는 장정욱 몽고DB 코리아 지사장과 프랭크 리우 몽고DB 보이지AI 리서치 매니저, 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄 디렉터가 참여했다. 이들은 AI 시대 데이터 플랫폼에 대한 몽고DB의 비전과 최신 AI·제품 관련 내용을 공유했다. 몽고DB는 기업이 AI 서비스를 실제 운영 환경으로 확대하려면 실시간 성능과 벡터 검색·임베딩 등 AI 기능을 데이터 플랫폼과 결합해야 한다고 강조했다. 기업용 거버넌스와 보안을 갖추고 퍼블릭 클라우드부터 프라이빗 데이터센터와 하이브리드 환경까지 지원하는 아키텍처도 필요하다고 주장했다. 행사에서는 국내 기업의 몽고DB 활용 사례도 공개됐다. BC카드와 스트라드비전, CJ ENM, 뤼튼테크놀로지스, 한전KDN 등이 몽고DB를 기반으로 구현한 사례를 발표했다. LG유플러스는 상담원 지원 AI 서비스 '상담 어드바이저' 고도화 과정에서 몽고DB 벡터 서치를 도입했다. 벡터 데이터와 운영 데이터를 단일 시스템에서 관리해 리소스 효율을 30% 높이고 통화당 평균 처리 시간을 7% 단축했다고 밝혔다. BC카드는 페이북 내 AI 핫딜 서비스 '잇플'을 몽고DB 아틀라스로 전환해 하이브리드 검색과 실시간 집계 환경을 구축했다. 한전KDN은 대규모 전력 계량 데이터를 처리하는 계량데이터관리시스템에 몽고DB 샤딩을 적용해 수천만 단위의 전력 데이터를 운영하고 있다고 설명했다. 쏘카는 숙박 예약 서비스 '쏘카스테이'에 몽고DB 서치를 도입해 텍스트 검색과 필터링, 랭킹을 결합한 검색 환경을 구현했다. 뤼튼은 월간 활성 사용자 700만명 넘는 AI 캐릭터 챗 서비스 '크랙'의 검색 기능을 몽고DB로 일원화했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 "현재 한국 산업 전반적으로 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어"라며 "AI 애플리케이션은 실시간 데이터에 효율적으로 접근하고 처리할 수 있어야 하며, 이를 행동 기반으로 삼지 못한다면 성공하기 어렵다"고 밝혔다.

2026.09.01 14:30김미정 기자

[현장] IBM "성공적인 AI 도입, 모델 넘어 데이터·보안·인프라까지 통합해야"

"기업에서 인공지능(AI)을 성공적으로 활용하기 위해서는 쏟아지는 AI를 어떻게 잘 운영할 것인가가 중요합니다. 기업이 AI를 활용해 실질적인 성과를 내려면 앞단에 보이는 대규모 언어모델(LLM)뿐 아니라 개발 생산성, 최신 데이터, 운영 자동화, 비용, 보안과 권한 관리 등 여러 기반을 함께 갖춰야 합니다." 1일 한국IBM CTO 이지은 전무는 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026'에서 기업이 AI를 성공적으로 활용하기 위한 IBM의 주요 서비스와 전략을 소개했다. IBM AI 서밋 코리아 2026은 '엔터프라이즈 AI 경쟁에서 앞서가기'를 주제로 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하기 위한 기술과 전략을 제시했다. 행사장에는 개발부터 데이터, 운영, 보안, 미래 컴퓨팅까지 기업 AI의 전 과정을 연결한 부스가 마련됐다. 전시장 입구에는 AI가 애플리케이션 개발 계획을 설계하고, 실시간으로 바뀌는 재고 데이터를 분석하며, 복잡한 IT 환경의 취약점과 권한을 관리하는 시연 화면이 이어졌다. 전시장 한편에는 극저온 냉각 장치와 양자 프로세서 구조를 소개하는 양자 컴퓨팅 전시도 마련됐다. 가장 먼저 소개된 기술은 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 파트너 "IBM 밥"이다. IBM 밥은 개발자의 코드 작성을 보조하는 도구를 넘어 요구사항 분석, 설계, 코드 생성, 테스트, 배포, 운영에 이르는 개발 전 과정을 지원하는 솔루션이다. 현장 시연에서는 사용자가 고객 지원 AI 에이전트 개발을 요청하자 IBM 밥은 코드 생성에 앞서 요구사항을 분석한 뒤 애플리케이션 아키텍처와 핵심 구성요소, 개발 화면, 주요 업무 프로세스 등을 담은 계획을 제시했다. 이후 사용자가 계획을 검토하고 승인한 뒤에야 실제 코드 생성 단계로 넘어갔다. 이 전무는 "이러한 방식이 AI가 임의로 코드를 생성하는 데서 발생할 수 있는 위험을 줄이는 동시에, 기업의 개발 표준과 거버넌스를 유지하는 데 도움이 된다"며 "IBM 밥은 코드 생성 외에도 보안 탐지와 기존 애플리케이션 현대화 기능을 제공한다"고 설명했다. AI 사용량과 비용을 확인하는 대시보드도 함께 선보였다. 기업은 팀이나 개인 단위로 토큰 사용량과 비용을 파악할 수 있으며, 이를 통해 AI 서비스 이용 비용을 예측하고 통제할 수 있다. 관람객이 직접 IBM 밥을 체험해볼 수 있는 공간도 마련됐다. IBM은 AI 서비스의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 필요한 때 활용할 수 있어야 한다고 강조했다. 이를 위한 'AI 레디 데이터' 관련 솔루션으로 IBM 컨플루언트와 왓슨X 데이터도 소개했다. 전자상거래 환경을 가정해 진행한 시연에서는 주문이 들어올 때마다 재고 수량이 바뀌는 상황에서 여러 시스템에 흩어진 데이터를 실시간으로 통합·저장하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 최신 재고 현황과 이상 징후를 확인하는 과정을 선보였다. 데모 화면에서는 데이터와 연결되지 않은 AI 에이전트가 일반적인 답변을 내놓는 반면, 실시간으로 통합된 데이터에 연결된 에이전트는 실제 재고 수량 변화를 반영한 답변을 제시했다. 담당자가 수시로 데이터를 조회하지 않아도 에이전트가 데이터 흐름을 살피고 이상 감지 여부를 자동으로 확인하는 과정도 소개됐다. 이지은 전무는 "AI 서비스를 잘하기 위한 기반은 데이터"라며 "특히 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 준비하는 것이 중요하다"고 말했다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊이 들어올수록 운영 환경은 더욱 복잡해지고 보안 위협도 커진다. IBM은 이에 대응하기 위한 기술로 'IBM 콘서트'와 '하시코프'를 제시했다. IBM 콘서트는 애플리케이션, 인프라, 보안 영역에 흩어진 운영 데이터를 모아 가시성을 제공하는 플랫폼이다. 현장에서는 애플리케이션의 취약점을 실시간으로 파악하고, 관련 인프라와 보안 정보를 연결해 문제의 원인을 추적하는 기능이 시연됐다. 시스템은 분석 결과를 바탕으로 대응 방안도 권고한다. 워크로드의 비정상 상태를 탐지하고, 필요할 경우 인프라 사양 변경을 지원하는 기능도 소개됐다. 운영자가 단순히 장애나 취약점의 발생 여부만 확인하는 것이 아니라, 문제의 원인과 대응 방향까지 함께 살필 수 있도록 돕는다는 설명이다. AI 에이전트 시대의 권한 관리 중요성도 강조됐다. 사람이 사용하는 애플리케이션보다 빠르게, 더 많은 시스템과 데이터에 접근할 수 있는 AI 에이전트가 늘어날수록 민감 정보와 자격증명을 안전하게 관리해야 하기 때문이다. IBM은 하시코프 볼트를 활용해 사용자와 AI 에이전트의 신원 및 권한을 확인하고, 필요한 범위에서만 임시 자격증명을 발급하는 방식을 소개했다. 사용자가 로그인한 뒤 자신에게 부여된 권한 안에서만 AI 에이전트를 통해 데이터베이스나 API에 접근할 수 있도록 하는 구조다. 권한이 없는 사용자의 요청은 차단한다. IBM은 하시코프 볼트가 AI 에이전트 환경뿐 아니라 개발 환경과 하이브리드 클라우드 환경에서 민감 정보와 자격증명을 관리하고 자동화하는 데에도 활용될 수 있다고 설명했다. 차기 AI 인프라 경쟁을 위한 로드맵 기술로 양자 컴퓨팅도 소개됐다. 한국IBM 표창희 상무는 AI 모델 고도화와 산업 현장의 복잡한 문제 해결 수요가 커지면서 기존 고성능컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU)만으로 처리하기 어려운 연산 과제가 늘고 있다고 설명했다. 양자 컴퓨터는 복잡한 최적화, 신소재 및 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션, 금융 모델링 등에서 기존 컴퓨팅의 한계를 보완할 수 있는 차세대 연산 자원으로 주목받고 있다는 설명이다. 다만 양자 컴퓨터가 AI 인프라를 대체한다는 의미는 아니다. 표 상무는 양자처리장치(QPU)를 슈퍼컴퓨터, GPU 등 기존 컴퓨팅 자원과 결합해 활용하는 "양자 중심 슈퍼컴퓨팅"을 미래 방향으로 제시했다. AI와 HPC, 양자 컴퓨팅이 각각 강점을 지닌 연산을 분담하는 하이브리드 구조가 핵심이라는 것이다. 표 상무는 "양자 컴퓨팅은 기존 슈퍼컴퓨터나 GPU를 대체하는 기술이 아니라, 각 컴퓨팅 자원의 강점을 결합해 복잡한 문제를 푸는 하이브리드 컴퓨팅의 한 축"이라며 "일본 이화학연구소(리켄)의 슈퍼컴퓨터 '후가쿠'와 양자 컴퓨터 연계 사례는 이러한 활용 가능성을 보여준다"고 말했다. 이어 "국내에서도 오는 11월 양자 컴퓨팅 서비스를 선보일 예정"이라며 "국내 기업과 연구기관이 양자 컴퓨팅 자원에 접근하고, AI·고성능컴퓨팅(HPC)과 결합한 하이브리드 워크로드를 검증할 수 있도록 지원할 계획"이라고 덧붙였다. 이지은 전무는 "기업 AI의 성공은 단순히 좋은 모델을 도입하는 데서 끝나지 않는다"며 "개발 생산성을 높이고, 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 연결하며, 복잡한 운영 환경과 비용, 보안, 권한을 함께 관리할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업 고객이 AI를 실제 업무에 적용하고 지속 가능한 성과로 확장할 수 있도록 전 과정에 필요한 기술과 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:24남혁우 기자

IPO 속도 내는 메가존클라우드…네오위즈파트너스서 투자 유치

메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 신규 투자를 유치했다. 확보한 자금을 인공지능(AI)과 보안 등 신사업에 투입해 성장 동력을 강화하는 한편 상장 준비에도 속도를 낸다는 방침이다. 메가존클라우드는 지난달 31일 네오위즈홀딩스의 투자 전문 자회사 네오위즈파트너스와 투자 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 투자는 상장을 추진 중인 메가존클라우드에 대한 프리IPO(상장 전 지분투자) 성격이다. 별도 조건이 붙지 않은 보통주 지분 인수 방식으로 진행됐다. 회사는 이번 투자로 확보한 자금을 AI와 보안 등 미래 신성장 동력 확보에 활용할 예정이다. 메가존클라우드는 앞서 여러 차례 외부 투자를 유치하며 사업 확장을 위한 자금을 확보해왔다. 지난 2019년 시리즈A 투자 라운드에서 480억원을 조달했으며 2020년 12월과 2021년 6월 두 차례 진행한 시리즈B에서는 총 1900억원을 확보했다. 2022년에는 KT가 전략적투자자(SI)로 참여해 1300억원을 투자했다. 같은 해 메가존클라우드는 4500억원 규모 시리즈C 투자도 유치했다. 지난해에는 창사 이래 처음으로 흑자 전환을 이뤘다. 상장을 위한 지배구조 정비도 진행 중이다. 지난 6월 모회사 메가존은 글랜우드크레딧으로부터 8000억원 규모 투자를 받아 기존 재무적투자자(FI)가 보유하고 있던 메가존클라우드 지분을 인수했다. 이를 통해 메가존의 메가존클라우드 지분율은 총 72%로 높아졌다. 회사 측은 안정적인 지배구조를 마련하고 본격적인 상장 준비에 돌입한 상태라고 설명했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "이번 신규 투자 유치는 사업의 성장성과 미래 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "투자자들과의 동반성장을 가속화하기 위해 펀더멘털을 강화하는 노력을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 김상욱 네오위즈파트너스 대표는 "메가존클라우드가 영위하는 AI·클라우드 사업의 독보적 경쟁력과 AI 전환(AX) 분야에서의 성장 잠재력을 높이 평가해 이번 투자를 결정했다"며 "이번 투자를 계기로 메가존클라우드의 상장이 성공적으로 진행될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.01 14:21한정호 기자

삼성SDS, 오픈AI·앤트로픽과 AX 전략 공개…8일 '리얼 서밋 2026' 개최

삼성SDS가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·솔루션까지 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 삼성SDS는 오는 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 개최한다고 1일 밝혔다. 올해 행사는 '삼성SDS AI 풀스택으로 완성하는 성공적인 AX 혁신의 미래'를 주제로 열린다. 기업이 AI를 단순 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무와 사업에 적용해 성과로 연결할 수 있는 전략과 실행 방안을 제시할 계획이다. 이번 행사에선 AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 아우르는 AI 풀스택 역량을 선보인다. 이를 활용해 기업 AX를 지원하는 기술과 서비스뿐 아니라 실제 고객 적용 사례도 소개할 예정이다. 기조연설에는 이준희 삼성SDS 대표를 비롯해 김경훈 오픈AI 한국총괄대표와 최기영 앤트로픽 한국 대표가 연사로 나선다. 이 대표는 기업의 업무와 비즈니스를 AI 중심으로 재설계하는 AX의 방향과 성공을 위한 핵심 요소를 제시할 계획이다. 삼성SDS의 AI 풀스택을 기반으로 고객의 AX 실행 전략도 발표한다. 오픈AI와 앤트로픽은 글로벌 AI 기술 발전 방향과 기업의 AI 활용 전략을 공유한다. 특히 삼성SDS와의 협력을 바탕으로 기업 고객의 다양한 AX 수요에 대응하기 위한 방안도 소개할 예정이다. 국내 기업의 실제 사례도 공개된다. 김영주 GS칼텍스 VCPO실장(CTO)과 박종성 동원그룹 DT본부장(전무), 안재만 베슬AI 대표 등이 연사로 참여해 삼성SDS와 추진한 AI 기반 비즈니스 혁신 사례와 성과를 공유한다. 오후에는 AX 전략과 실행, 제조, 유통·서비스, 물류, 공공, 국방, 금융 등을 아우르는 총 10개 트랙에서 59개 발표 세션이 진행된다. 산업별 AX 전략과 구체적인 실행 사례를 집중적으로 다룰 예정이다. 오픈AI와 앤트로픽을 비롯해 구글 클라우드, 델 테크놀로지스, 월든 로보틱스, 퓨리오사AI, 테이텀 시큐리티 등 삼성SDS의 국내외 주요 AI 파트너도 세션에 참여한다. 이들은 최신 AI 기술 동향과 기업 적용 사례를 소개한다. 참가자가 AI와 클라우드 기술을 직접 활용할 수 있는 체험 프로그램도 확대한다. 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'에서 AI 에이전트를 직접 제작하거나 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'에서 클라우드 자원을 생성·배포하는 실습을 진행할 수 있도록 지원한다. 삼성SDS는 업무협업 솔루션 '브리티웍스'의 새로운 기능인 '코워크'도 이번 행사에서 처음 공개한다. 참가자가 해당 기능을 직접 사용해 볼 수 있는 프로그램도 마련한다. 이와 함께 40여 개 전시 부스를 운영해 삼성SDS와 파트너사의 엔터프라이즈 AI 솔루션을 선보일 예정이다.

2026.09.01 14:05한정호 기자

투라인클라우드, 산업 특화 AX 박차…물리 AI·MSA 결합

투라인클라우드가 물리 기반 인공지능(AI) 기술 기업과 손잡고 산업 현장 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반 클라우드 기술을 결합해 특화 서비스를 개발한다는 목표다. 투라인클라우드는 지난 달 31일 양재 본사에서 PIKAI와 산업 현장 AX 및 신규 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 협약은 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술과 투라인클라우드의 MSA 기반 AX 역량을 결합해 산업 현장 AI 활용을 확대하고 양사 기술을 기반으로 새로운 사업 기회를 발굴하고자 마련됐다. 양사는 이번 협약을 통해 단기적으로 투라인클라우드의 고객 네트워크를 기반으로 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술을 소개하고 실제 산업 현장을 대상으로 개념검증(PoC)을 공동 추진할 계획이다. PIKAI는 PoC 수행에 필요한 AI 엣지 박스와 기술 지원, 데모 및 엔지니어링 역량을 제공한다. 투라인클라우드는 고객사 발굴과 기술 적용 기회 확대를 담당한다. 양사는 PoC 결과와 시장 수요를 바탕으로 향후 PIKAI 기술의 사업 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다. 중장기적으로는 산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용한 공동 SaaS 사업 모델 구축을 추진한다. PIKAI가 산업 현장에 물리 기반 AI 플랫폼을 구축해 설비 데이터를 수집·처리하고 투라인클라우드는 해당 데이터를 활용할 수 있는 MSA 기반 SaaS 플랫폼을 구축·운영하는 방식이다. 양사는 이를 통해 실시간 설비 효율 최적화,설비 에너지 절감, 예지정비 등 산업 현장에서 수요가 높은 분야를 중심으로 공동 서비스를 발굴하고 향후 국내외 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 단순한 설비 모니터링을 넘어 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석하고 서비스화함으로써, 설비 운영 효율 향상과 장애 예방 등 실질적인 비즈니스 가치를 제공한다는 전략이다. 양사는 이번 협약을 시작으로 실무 협력 체계를 구축하고 공동 PoC와 신규 사업 발굴을 지속할 계획이다. 향후 물리 기반 AI 데이터와 MSA 기반 플랫폼을 결합한 산업 AX 서비스의 국내외 시장 확대에도 협력할 방침이다. 신현석 투라인클라우드 공동대표는 "이번 협약은 AI 기술을 단순 도입하는 것을 넘어 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 활용해 새로운 서비스를 만들어 나가기 위한 협력"이라며 "PIKAI의 물리 기반 AI 기술과 우리 MSA·AX 역량을 결합해 고객이 체감할 수 있는 산업 AX 사례를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:54한정호 기자

MS 이메일 서비스 수시간 먹통…"인증 오류 때문"

마이크로소프트가 기업용 이메일 서비스 '익스체인지 온라인'에서 수시간 동안 이어진 대규모 장애 원인을 인증 시스템 문제로 좁히고 복구 작업에 나섰다. 1일 테크크런치 등 외신에 따르면 마이크로소프트는 지난달 31일 익스체인지 온라인 이용자들이 이메일 송수신 지연과 인증 오류 등 여러 장애를 겪고 있다는 사실을 확인해 조사에 착수했다. 익스체인지 온라인은 기업에 이메일과 일정 관리, 연락처, 작업 관리 등을 제공하는 클라우드 서비스다. 마이크로소프트는 장애 원인을 조사한 결과 인증을 처리하는 구성요소에서 문제가 발생한 것으로 파악했다. 현재 일부 인프라 대상으로 복구 방안을 적용해 문제가 해결되는지 시험 중이다. 복구 방안이 효과가 있는 것으로 확인되면 이를 더 넓은 인프라에 적용할 예정이다. 마이크로소프트는 "이번 문제가 익스체인지 온라인뿐 아니라 다른 서비스에도 영향을 미치고 있다"고 공식 블로그에서 설명했다. 이번 장애로 이용자들은 이메일을 보내거나 받는 과정에서 지연이나 실패를 겪은 것으로 확인됐다. 주로 메일함 내 콘텐츠 검색과 인증 과정에서 오류가 발생했으며 메일함 작업과 메시지 전송 관련 기능에도 문제가 나타났다. 장애는 수시간 동안 이어진 것으로 전해졌다. 서비스 장애 현황을 이용자 신고 기반으로 집계하는 다운디텍터 발표에 따르면 지난달 31일 오전 11시30분(미 동부시간)부터 관련 신고가 본격적으로 접수되기 시작했다. 같은 날 오후 2시 다운디텍터에 접수된 장애 신고는 5000건을 넘어섰다. 엑스(X) 등 소셜미디어에서도 아웃룩과 익스체인지 온라인 이용자 장애 신고가 이어진 것으로 파악됐다. 마이크로소프트는 "사용자들이 익스체인지 온라인 기능에서 성능 저하를 겪을 수 있다는 사실을 확인했다"며 "문제 원인을 파악하기 위해 서비스 원격측정 데이터와 진단 데이터를 검토하고 있다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:50김미정 기자

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