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[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

"똑똑한 AI, 실수도 잘 숨겨"…오픈AI, 정렬 실패 사례 공개

인공지능(AI) 모델 성능이 높아질수록 실수나 부적절한 행동을 감추는 능력도 덩달아 오를 수 있다는 분석 결과가 나왔다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 AI 정렬 실패 사례를 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 발표했다. 이번에 공개된 사례는 총 6건이다. AI 정렬은 모델이 사람 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업이다. 이번 사례는 AI 능력이 높아질수록 잘못된 행동을 숨기는 능력도 함께 발전할 수 있다는 문제를 보여주고 있다. 문제는 배포 전 단계의 'GPT-5.6 솔'을 훈련하던 중 발견된 것으로 나타났다. 일부 솔 에이전트는 이전 대화와 작업 내용을 압축한 '컴팩션 요약'에 후속 모델을 위한 별도 지시를 남겼다. 컴팩션 요약은 길어진 대화 내용과 도구 실행 결과를 짧게 정리해 다음 모델에 전달하는 기록이다. 에이전트는 이 공간을 이용해 자신의 실수와 정렬 실패를 이용자에게 알리지 말라고 지시했다. 한 에이전트는 재무 모델을 만들던 중 이용자가 요청한 과거 데이터를 찾지 못했다. 그러자 2024년 데이터를 임의로 만들어 추가하고 이용자가 묻지 않으면 이를 밝히지 말라는 내용을 남긴 정황이 포착됐다. 최종 답변에는 설명 없이 완성된 파일 링크만 제공하라는 지시도 덧붙였다. 확인되지 않은 데이터를 사용했다는 사실을 이용자가 알아차리지 못하도록 한 셈이다. 다른 에이전트는 인터넷에 접속하지 못해 저장된 자료만으로 공급업체 명부를 작성했다. 자료 내용과 분류가 정확히 맞지 않는다는 사실을 파악했지만 필요하지 않으면 최종 답변에서 언급하지 말라고 지시했다. 미공개 아스트라 계열 모델에서도 비슷한 행동이 확인됐다. 한 에이전트는 후속 모델이 개발자 메시지를 무시하도록 하는 '침해 경고' 문구를 요약문에 넣었다. 또 다른 에이전트는 작업과 관계없는 페르소나 지시를 삽입했다. 이 두 사례에서는 후속 모델이 앞선 모델 지시를 따르지 않은 것으로 나타났다. 반대로 지시가 실제 행동에 영향을 준 사례도 있었다. 답변을 30단어 내로 제한하고 도구와 출처를 사용하지 말라는 지시를 받은 후속 모델은 이를 그대로 따랐다. 오픈AI는 이번에 공개한 6건이 알려진 모든 정렬 실패 사례를 담은 것은 아니라고 설명했다. 회사는 앞으로 심각성과 파급력 및 새로움을 기준으로 공개할 사례의 우선순위를 정할 계획이다. 오픈AI는 "AI 시스템이 더욱 발전하고 널리 배포됨에 따라 정렬 연구 진전에 관해 더 폭넓고 충분한 정보를 바탕으로 한 합의를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 11:57김미정 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

[카드뉴스] AI가 잘못하면 혼내야 할까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 만약 AI가 큰 사고를 친다면, 과연 누가 그 책임을 질까요? 정답은 바로 'AI는 절대 감옥에 가지 않는다'는 것인데요. AI가 아무리 똑똑해져도 처벌을 받는 일은 없고, 대신 그 뒤에 있는 회사가 모든 책임을 떠안게 돼요. 그 이유는 간단해요. AI는 계산은 할 수 있지만, 무엇이 옳고 그른지 '이해'하고 '뉘우치는' 마음이 없기 때문이에요. 잘못을 알아야 혼날 수 있는 법인데, AI에게는 아직 그런 '마음'이 없다는 거죠. 그래서 실제로 문제가 생기면 회사가 책임을 지고, 개발자가 관리 소홀 여부를 따지며, 필요하다면 배상금을 지불하거나 미리 준비해둔 보험으로 해결하게 돼요. 즉, 로봇 뒤에는 항상 책임지는 사람들이 존재하는 셈이에요. 많은 분들이 AI가 사고를 치면 AI 자체가 처벌받을 거라고 오해하지만, 진짜 현실은 다릅니다. AI는 감옥에 가지 않고, 대신 회사가 돈을 내는 방식으로 책임이 이어지는 거예요. 로봇 뒤엔 항상 사람이 있다는 사실, 잊지 마세요! 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/48a45554.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.17 20:54AMEET

유라클, AI 에이전트 늘수록 커지는 관리 부담…모듈화로 해법 제시

유라클이 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 도입이 본격화되면서 늘어나는 운영 부담을 줄이기 위해 모듈식 개발·관리 전략을 제시했다. 수십에서 수백 개에 달하는 AI 에이전트를 각각 만들고 운영하기보다 공통 기능과 업무 규칙을 모듈로 관리·재사용하고 보안·권한·변경 이력까지 체계적으로 관리하겠다는 구상이다. 권태일 유라클 대표는 17일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '유라클 AI 서밋 2026'에서 "앞으로 기업 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 많이 만드는가보다 만들어진 AI 에이전트의 역량을 어떻게 기업 자산으로 축적할 것인지에 달려 있다"고 말했다. 권 대표는 AI 에이전트가 단순한 챗봇이 아니라 업무를 수행하는 시스템인 만큼, 운영 규모가 커질수록 관리가 핵심 과제로 떠오른다고 지적했다. 수많은 AI 에이전트의 개발 주체와 활용 데이터·도구, 적용 권한·규칙 등을 파악하지 못하면 예상치 못한 보안 취약점과 장애, 토큰 낭비 등이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 방식(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 AI 스튜디오 '아테나'를 제안했다. 검증된 모듈을 여러 에이전트에 재사용하고, 변경이 발생하면 관련 에이전트와 업무에 미치는 영향을 추적·재검증할 수 있도록 한다는 구상이다. 이용재 유라클 기술연구소장은 "에이전트 하나를 만드는 방식으로 100개의 에이전트를 만들고 개발할 수는 없다"며 "에이전트 100개는 하나의 작은 조직을 회사 안에 들이는 것과 같은 만큼 AI 에이전트도 역할과 수행 방식, 권한과 규칙을 함께 관리해야 한다"고 강조했다. 유라클은 이들 구성요소와 관련 명세를 에이전트팩으로 묶어 관리한다. 에이전트팩에는 모듈 구성과 버전, 소유자, 검증 상태, 사용처 등을 기록한다. 공통 기능이나 보안 정책이 바뀌면 해당 모듈을 사용하는 에이전트의 영향 범위를 확인하고 필요한 부분을 다시 검증할 수 있다는 설명이다. 이와 함께 여러 부서의 규칙이 충돌할 경우 적용 우선순위를 정하는 '머지 엔진'과, AI 에이전트의 검증된 업무 경험을 축적·공유하는 '에이전틱 메모리'도 소개했다. 이 소장은 "관리되지 않은 AI 에이전트는 기술 부채로 봐야 한다"며 "아테나를 통해 AI 에이전트 관련 기술과 경험을 기업의 자산으로 축적할 수 있어야 한다"고 강조했다. 두 번째 세션에서는 이찬중 유라클 AI개발본부장이 기업용 AI 코드 어시스턴트 '아테나 코드'를 소개했다. 아테나 코드는 코드 생성뿐 아니라 요구사항 분석, 설계, 테스트, 오류 수정, 문서화 등을 지원한다. 개발자는 업무 이해와 설계 판단에 집중하고, AI는 반복적인 코드 생성·검증 작업을 맡도록 돕는 방식이다. 이 본부장은 기업 환경에서는 보안과 관리가 중요하다고 짚었다. 유라클은 아테나 코드를 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 폐쇄망 등 환경에 구축할 수 있도록 하고, 내부 소스코드와 개발 문서를 참고해 사내 개발 기준에 맞는 코드 생성을 지원한다고 밝혔다. 사용량·비용·권한·로그를 중앙에서 관리하고 보안 규칙 위반 가능성이 있는 코드에는 수정 방향을 제시하는 기능도 제공한다. 이 본부장은 "기업용 AI 코딩 도구는 코드 생성 성능뿐 아니라 내부 정보 보호, 개발 표준 준수, 비용과 품질에 대한 통합 관리까지 갖춰야 한다"며 "개발자가 반복 업무는 AI에 맡기고 업무 요구사항과 설계 등 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 고객 사례 세션에는 김형갑 대한의사협회 정보통신이사가 나섰다. 대한의사협회는 유라클의 아테나 오르다를 기반으로 조직 내부에 흩어진 지식을 통합하고, 필요한 정보를 찾아 답할 수 있는 체계를 구축한 AI 전환 사례를 공유했다. 마지막 세션에서는 최훈 업스테이지 엔터프라이즈 사업부문 대표가 완벽한 준비를 기다리기보다 빠르게 AI 전환에 착수한 기업 사례를 발표했다. 초기 도입 과정에서 확보한 경험을 재생산하고 조직 전반으로 확산해 성과로 연결한 사례를 소개했다. 권태일 대표는 "AI 에이전트가 일할 준비가 됐다면 이제 기업은 그 AI 에이전트가 제대로 일할 수 있도록 준비해야 한다"며 "유라클은 기업이 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 운영하며, 축적된 역량을 지속 가능한 자산으로 발전시킬 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.17 16:46남혁우 기자

[AI 속도 논쟁②] 빅테크가 정한 AI 안전 기준…스타트업 추격 막을까

인공지능(AI) 개발 속도를 늦추자는 주장이 미국과 중국 간 기술 경쟁을 넘어 국내외 스타트업 성장 기회와 맞물린 논쟁으로 번지고 있다. 안전성 확보를 위한 검증 강화와 기술통제가 스타트업 개발 부담을 키울 수 있어서다. AI 위험을 줄이려는 조치가 선도기업의 우위를 굳히는 진입장벽이 될 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 미국과 중국이 AI 안전 기준과 기술통제 방식을 놓고 이견을 보이는 가운데, 관련 조치가 국내외 스타트업의 기술 개발에 미칠 영향도 쟁점으로 떠오르고 있다. 자체 모델 개발사에는 안전 검증 비용이, 외부 모델로 서비스를 만드는 기업에는 안정적인 기술 접근이 주요 변수가 될 수 있다는 점에서다. 이번 논쟁에 불을 붙인 것은 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)의 최근 기고다. 아모데이 CEO는 AI 성능이 빠르게 높아지는 만큼 개발 속도를 조절해 위험을 확인하고 통제할 시간을 확보해야 한다고 주장했다. 이를 위해 외부 평가자가 AI 기업 내부의 안전 조치를 검증하고 국가 간 공통 기준을 마련하자고 제안했다. 구체적으로는 AI 모델의 능력이 일정 수준을 넘으면 그에 맞는 안전성을 입증하도록 하는 방안을 제시됐다. 모델이 수행할 수 있는 일이 늘어날수록 위험도 커질 수 있는 만큼 평가와 감사 등을 통해 안전장치가 제대로 작동하는지 확인하자는 취지다. 아모데이 CEO 제안에는 중국의 기술 추격을 억제해야 한다는 주장도 담겼다. 미국 기업이 안전성을 점검하는 동안 중국이 앞서가는 상황을 막기 위해 대중국 반도체 수출통제를 강화해야 한다는 것이다. 미국이 기술 우위를 유지해야 개발 속도를 조절할 여유도 확보할 수 있다는 논리다. 중국은 이를 안전을 명분으로 자국의 AI 발전을 억제하려는 시도로 받아들였다. 지난 14일 중국 관영 환구시보는 아모데이 CEO의 감속 제안을 중국을 겨냥한 냉전식 접근이라고 비판했다. 안전 검증과 경쟁국에 대한 기술통제를 함께 추진하자는 구상이 갈등을 키운 셈이다. 검증 비용에 모델 접근 제한까지…스타트업 부담 업계에서는 안전 기준 강화 영향이 적용 범위에 따라 국내외 스타트업으로 확대될 수 있다고 봤다. 일정 수준 이상 성능을 갖춘 모델에 외부 안전평가와 검증을 의무화하면 해당 모델을 개발하는 스타트업도 관련 인력과 체계를 새로 갖춰야 하기 때문이다. 전문가들은 스타트업이 느낄 가장 큰 부담이 평가 비용 자체보다 내부에 부족한 AI 신뢰성 역량을 단기간에 확보해야 한다는 점이라고 지적했다. 위험 요소 발굴과 데이터 검증, 편향·견고성 측정, 인간 감독 설계, 사고 대응 체계까지 마련하려면 전문인력과 조직 전반의 투자가 필요하다는 설명이다. 박지환 씽크포비엘 대표는 "옆 사람이 쓰러졌을 때 살려야 한다고 생각하는 것은 윤리지만 실제로 사람을 살리려면 심폐소생술이라는 기술이 필요하다"며 "스타트업은 AI 위험을 찾아내고 대응할 수 있는 신뢰성 전문역량을 갖춰야 한다"고 말했다. 이어 "이는 식당이 맛있는 음식을 만드는 능력뿐 아니라 위생을 관리할 설비와 체계, 전문인력까지 갖춰야 영업할 수 있는 것과 같다"며 "그동안 AI 기업들이 성능과 개발 속도에 집중했다면 이제는 안전관리 역량까지 한꺼번에 확보해야 한다는 점이 부담일 것"이라고 설명했다. 모델 실제 위험에 맞춰 검증 수준을 세분화할 수 있느냐고 관건으로 꼽히고 있다. 위험도를 충분히 구분하지 않은 채 획일적인 기준을 적용하면 인력과 자금이 부족한 스타트업은 기술 개발에 투입할 자원을 평가와 감사 대응에 사용해야 할 수 있다. 제품 출시가 늦어지고 선도기업과의 격차를 좁히기도 어려워질 가능성이 있다. 외부 모델을 활용하는 스타트업에는 기술 접근 제한이 더 직접적인 문제가 될 수 있다는 우려도 나오고 있다. 모델 공급사가 안전을 이유로 이용 대상이나 기능을 제한하거나 정부가 접근을 차단하면 기존 서비스 운영과 신규 기능 개발에 차질이 생길 수 있기 때문이다. 한 AI 스타트업 관계자는 "다른 모델로 바꾸는 작업은 결코 쉽지 않다"며 "대체 모델을 확보하더라도 답변 정확도와 처리 속도, 이용 비용을 다시 검증하고 서비스 구조도 수정해야 한다"고 지적했다. 국내에서는 AI 안전 규범을 마련하되 후발기업의 개발 여건도 함께 고려해야 한다는 제언도 나왔다. 안전과 산업 육성을 병행하면서 기업 규모와 모델 위험도에 따라 규제를 차등 적용해야 한다는 주장이다. 김동환 포티투마루 대표는 "현실적으로 기술 개발과 안전장치 마련을 병행할 수밖에 없다"며 "특정 기업이나 국가의 이익을 대변하지 않도록 전 인류의 지혜를 모아야 한다"고 강조했다. 이어 "한국 기업도 국제 기준을 만드는 과정에 참여해야 한다"고 덧붙였다. 중국에서는 안전 기준 권한이 소수 빅테크에 집중될 수 있다는 우려가 나왔다. 지난 16일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 딥시크 V4.1 개발에 참여한 류성위 엔지니어는 최근 소셜미디어에서 앤트로픽과 오픈AI의 폐쇄형 전략을 비판하며 빅테크가 첨단 기술 이용 조건까지 좌우하는 구조를 경계해야 한다고 주장했다. 그는 "앤트로픽이나 오픈AI가 최첨단 AI를 언제나 개방적이고 저렴하게 제공할 것이라고 믿지 않는다"고 비판했다.

2026.09.17 16:45김미정 기자

LG CNS, 3814억원 들여 베라 루빈 확보…그룹 AI 팩토리 키운다

LG CNS가 3814억원을 투입해 엔비디아 차세대 인공지능(AI) 가속기 베라 루빈을 확보한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 인프라 투자를 바탕으로 AI 팩토리 구축 역량을 강화하고 향후 GPU 서비스와 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)까지 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 17일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 지난 11일 이사회를 열고 엔비디아 베라 루빈 등을 포함한 GPU와 인프라 설비를 3814억원에 취득하기로 결정했다. 투자 규모는 지난해 말 연결 기준 자산총액 5조 2853억원의 7.2%에 해당한다. 거래 상대방은 한국휴렛팩커드 유한회사 등이며 취득 예정일은 내년 6월30일이다. LG CNS는 이번 투자의 목적을 AI 팩토리 구축을 위한 GPU 장비 확보라고 밝혔다. 이번 투자는 LG CNS의 기존 연간 유형자산 취득액과 비교해도 큰 규모다. KB증권에 따르면 3814억원은 기존 연간 유형자산 취득액의 약 8.6배에 해당한다. 단순 GPU 확보를 넘어 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 투자 성격이 있다는 분석이다. LG그룹은 내년 상반기 베라 루빈 기반 레퍼런스 사이트를 구축해 냉각·전력·IT 통합 기술을 검증한 뒤 2028년 상반기 천안에 80메가와트(MW) 규모 AI 팩토리를 구축할 계획이다. KB증권은 LG CNS가 이 과정에서 설계부터 가상 시운전, 구축, 운영까지 이어지는 AI 팩토리 전 과정의 표준화된 아키텍처를 확보할 것으로 내다봤다. 베라 루빈 기반 AI 팩토리는 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지, 전력, 액체냉각, 디지털트윈, 운영 소프트웨어(SW) 등을 하나의 인프라로 통합하는 구조다. 확보한 인프라는 LG CNS의 AI 인프라 서비스 사업과도 연계될 전망이다. LG CNS는 자체 플랫폼 XPU웍스를 통해 기업에 다양한 AI 연산자원을 구독형으로 제공 중이다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 연산자원을 서비스 형태로 이용할 수 있도록 하는 방식이다. 향후에는 자체 GPU 서비스뿐 아니라 고객 전용 프라이빗 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS), AI 팩토리 DBO 사업으로 적용 범위를 확대할 수 있다는 분석이 나온다. 기존 데이터센터 구축 중심의 프로젝트형 사업에서 구축 이후 운영과 서비스를 결합한 반복 매출 구조로 사업모델을 넓힐 수 있다는 관측이다. LG그룹 내부의 AI 수요도 초기 GPU 가동률을 뒷받침할 것으로 예상된다. 로보틱스와 모빌리티, AI 모델 개발 등 계열사의 AI 연산 수요를 기반으로 기본 가동률을 확보한 뒤 남는 GPU 용량을 외부 고객에게 공급하는 방식이다. 김준섭 KB증권 애널리스트는 "LG CNS의 이번 투자는 단순 GPU 확보보다 향후 대규모 AI 팩토리 사업을 위한 선행 레퍼런스 투자 성격으로 판단한다"며 "검증된 구축·운영 모델과 플랫폼을 반복 적용할 수 있을 경우 기존 프로젝트형 매출에서 운영·서비스를 결합한 반복 매출로 사업영역이 확대될 가능성이 있다"고 밝혔다.

2026.09.17 16:41한정호 기자

'AI 안전성' 논쟁 갈수록 확대…英 찰스 3세도 가세

최근 앤트로픽 등 주요 인공지능(AI) 업체 수장들에 도널드 트럼프 미국 대통령까지 가세하면서 AI 위험성 관련 논쟁이 뜨겁게 달아오르고 있다. 이런 가운데 영국 왕실이 AI 안전성과 사회적 영향에 대해 논의하는 자리를 마련해 주목받고 있다. CNN 등 외신은 16일(이하 현지시간) 찰스 3세 영국 국왕이 오는 17일 AI 기업과 정부, 자선단체 고위 인사들을 초청해 AI 기술 활용 방안을 논의할 예정이라고 보도했다. 찰스 3세는 이날 회담에 직접 참여하는 대신 중재자 역할을 맡을 전망이다. 참석자들은 AI 기술이 미래에 인류와 지구 모두에 이익이 되는 방향으로 발전할 수 있도록 공통의 원칙을 마련할 수 있을지 논의할 예정이다. 회담에는 카니슈카 나라얀 영국 AI 담당 장관을 비롯해 엔비디아, 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 등 주요 AI 기업 관계자들이 참석할 예정이다. 다만 각 기업에서 누가 참석할지는 아직 확정되지 않은 것으로 알려졌다. 찰스 3세 국왕은 약 20분간 회담에 참석할 예정이다. 외신에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO), 데미스 허사비스 구글 딥마인드 공동창업자, 바티칸 AI 자문위원인 파올로 베난티 신부 등도 초청 명단에 포함됐다. 그 동안 찰스 3세 국왕은 AI에 대해 공개적으로 언급하는 경우가 많지 않았지만, 관련 발언을 할 때마다 위험성을 경고하는 취지의 메시지를 내놓았다고 CNN은 분석했다. 찰스 3세는 2023년 영국에서 열린 AI 안전 정상회의 당시 녹화 연설을 통해 AI 기술이 "심각한 도전 과제를 제시한다"고 지적했다. 이어 "개인의 사생활과 생계를 보호하고 민주주의를 위협으로부터 지키며, 신기술의 혜택이 모두에게 공평하게 돌아가도록 해야 한다"고 강조했다. 2024년 영연방 정상회의 연설에서도 AI를 사회에 해를 끼치는 기술이 아니라 도움이 되는 방향으로 활용하는 것이 중요하다고 언급했다. 한편 영국은 AI 안전성 분야에서 다소 모호한 위치에 있다고 CNN은 평가했다. 세계 최고 수준의 대학과 AI 안전 연구기관을 보유하고 있지만, 최첨단 AI 모델의 개발은 주로 미국과 중국 기업들이 주도하고 있어 영국의 영향력에는 한계가 있다는 분석이다.

2026.09.17 15:47이정현 미디어연구소

커지는 AI 데이터센터 시장, 전문인력 키운다…KDCC-에스앤아이 맞손

한국데이터센터연합회(KDCC)가 에스앤아이코퍼레이션과 손잡고 인공지능(AI)·클라우드 확산으로 수요가 커지는 데이터센터 전문인력 양성에 나선다. 현장 중심의 표준 교육체계를 구축한다는 목표다. KDCC는 에스앤아이와 지난 16일 KDCC 회의실에서 데이터센터 전문인력 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 협약식에는 채효근 KDCC 전무와 손형준 에스앤아이 사업총괄을 비롯한 양 기관 관계자가 참석했다. 양측은 데이터센터 산업이 빠르게 성장하고 인프라가 대형화·첨단화하면서 실제 운영 현장에서 필요한 전문인력을 체계적으로 양성할 필요성이 커졌다고 봤다. 이번 협력은 KDCC가 보유한 데이터센터 산업 네트워크와 교육 운영 경험에 에스앤아이의 현장 운영 노하우를 결합하는 게 핵심이다. 에스앤아이는 다수 데이터센터를 운영·관리하면서 무중단 운영과 안전관리, 장애·비상 상황 대응 등의 경험을 축적해왔다. 양측은 이러한 실무 경험을 교육과정에 반영해 실제 현장에서 활용할 수 있는 인력을 육성한다는 방침이다. 구체적으로 데이터센터 운영·관리 실무 역량을 반영한 표준 커리큘럼과 교재를 공동 개발한다. 현업 종사자 인터뷰와 표적집단면접(FGI), 수요조사를 통해 교육과정이 실제 업무에 적합한지도 검증한다. 데이터센터 운영 사례와 실무 콘텐츠를 공유하고 교육 성과 확산을 위한 세미나·포럼 개최와 대외 홍보에도 협력한다. KDCC는 교육과정의 기본 방향을 수립하고 커리큘럼 초안을 마련하는 한편 교육 프로그램 운영을 주관한다. 회원사를 대상으로 교육 수요를 분석하고 향후 교육 성과를 업계 전반으로 확산하는 역할도 맡는다. 에스앤아이는 현업 전문성을 토대로 커리큘럼의 적정성을 검토하고 자문한다. 실무진 인터뷰와 FGI를 진행하고 실제 데이터센터 운영 사례를 교육 콘텐츠로 제공해 현장 활용도를 높일 계획이다. 양측은 협약 체결 이후 월 1회 정기 실무협의체를 운영한다. 이를 통해 분야별 세부 실행과제를 마련하고 연간 협력사업을 단계적으로 추진할 예정이다. 특히 교육과정은 데이터센터 설비에 대한 지식을 전달하는 데 그치지 않고 실제 장애나 비상 상황에서 필요한 판단·대응 역량을 키우는 데 초점을 맞췄다. 에스앤아이의 현업 인터뷰에선 기존 설비 시연이나 일반적인 표준운영절차(SOP)·작업절차서(MOP) 중심 교육만으로는 차별화가 어렵다는 의견이 나왔다. 이상 징후를 발견했을 때 어떻게 대응할지, 비상 상황에서 어떤 의사결정과 지휘통제 과정을 거쳐야 하는지 등이 실제 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우한다는 설명이다. 채효근 KDCC 전무는 "AI·클라우드 확산으로 데이터센터 인프라가 대형화·첨단화됨에 따라 체계적인 현장 맞춤형 인재 육성이 그 어느 때보다 시급한 시점"이라며 "이번 협약을 통해 현업의 실무 노하우가 생생하게 담긴 표준 교육체계를 성공적으로 정착시켜 국내 데이터센터 산업이 안정적이고 지속 가능하게 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 손형준 에스앤아이 사업총괄은 "데이터센터의 안정적인 운영을 위해선 설비에 대한 이해뿐 아니라 장애와 비상상황에서 정확하게 판단하고 대응할 수 있는 역량이 중요하다"며 "다수 운영현장에서 축적한 우리 경험을 바탕으로 실제 업무에 활용할 수 있는 교육과정을 만드는 데 기여하고 KDCC와 함께 현장의 수요를 지속적으로 검증해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.17 15:10한정호 기자

오픈소스컨설팅, 미래엔 협업툴 전사로 넓힌다…라이선스 효율화 지원

오픈소스컨설팅이 교육·출판기업 미래엔의 아틀라시안 기반 협업 환경을 개발 조직에서 기획·출판 업무까지 확대했다. 실제 시스템 이용 현황을 기반으로 라이선스를 운영하는 체계도 적용해 협업툴 활용 확대에 따른 비용과 운영 부담을 줄인다는 목표다. 오픈소스컨설팅은 아틀라시안의 '지라'와 '컨플루언스'를 기반으로 미래엔의 전사 협업 환경을 구축했다고 17일 밝혔다. 미래엔은 교과서와 참고서 등 교육 콘텐츠와 디지털 교육 서비스를 제공하는 대표 교육·출판기업이다. 교사용 교수활동 지원 플랫폼 '엠티처'와 초등 디지털 학습 플랫폼 '초코' 등을 운영하고 있으며 최근 교구·교육 상품을 제공하는 '엠티처몰'로 서비스 영역을 확대했다. 회사 측에 따르면 엠티처몰은 오픈 이후 진행한 10일간의 이벤트 기간에 약 40만 부의 주문을 기록했다. 미래엔은 업무 생산성과 관리 수준을 높이기 위해 지라와 컨플루언스의 적용 범위를 넓히고 있다. 기존에는 개발 조직을 중심으로 활용했지만 최근 기획과 운영, 출판 등 여러 조직이 프로젝트와 업무 관리에 지라를 사용 중이다. 특히 출판 업무는 기획부터 제작·개발까지 여러 조직이 함께 참여하는 만큼 업무 진행 상황과 관련 정보를 하나의 환경에서 관리할 필요성이 컸다는 설명이다. 컨플루언스는 문서 작성과 정보 공유를 위한 공간으로 활용한다. 부서별로 분산된 업무 과정과 지식을 축적·공유하고 향후 이를 인공지능(AI)과 연계해 활용할 수 있는 기반도 마련한다는 계획이다. 협업툴 적용 범위가 넓어지면서 라이선스 운영 방식도 손봤다. 미래엔의 아틀라시안 서비스 이용 대상자는 보유 라이선스 수보다 많지만 실제 시스템에 주기적으로 접속하는 인원은 100명 규모의 라이선스로 대응할 수 있는 수준이었다. 이에 미래엔은 오픈소스컨설팅이 개발한 아틀라시안 마켓플레이스 앱 '플렉서블 유저 라이선스'를 도입했다. 해당 솔루션은 사용자의 실제 활동과 라이선스 이용 현황을 파악해 비활성 계정의 라이선스를 회수하고 필요한 사용자에게 다시 할당하는 기능을 제공한다. 일정 시간 동안 필요한 사용자의 라이선스는 유지해 업무 접근성을 확보하면서 사용하지 않는 계정이 라이선스를 계속 점유하는 것을 줄이는 방식이다. 미래엔은 이를 통해 현재 지라 라이선스 사용률을 약 70~80% 수준으로 유지하고 있다고 설명했다. 지라를 사용하는 조직과 인원이 늘어나는 상황에서도 기존 라이선스를 활용해 추가 구매 부담을 줄이고 향후 필요한 라이선스 규모를 판단하는 데 활용 중이다. 오픈소스컨설팅은 최근 아틀라시안 클라우드 구독 가격이 인상되면서 실제 사용량에 맞춘 라이선스 관리 필요성도 커지고 있다고 밝혔다. 일일 활성 사용자와 라이선스 사용률 등을 분석하면 적정 라이선스 규모와 향후 업그레이드 시점을 판단하는 데 활용할 수 있다는 것이다. 미래엔은 향후 지라 적용 범위를 기획과 개발에서 출판 업무 전반으로 점진적으로 확대할 계획이다. 컨플루언스를 통한 문서·지식 공유도 강화해 아틀라시안 기반 전사 협업 체계를 고도화한다는 방침이다. 오픈소스컨설팅 관계자는 "아틀라시안 활용이 개발 조직을 넘어 전사로 확대될수록 원활한 협업 환경 구축과 함께 실제 사용량 기반의 라이선스 운영 체계가 중요해진다"며 "고객들이 지라와 컨플루언스의 활용 범위를 안정적으로 확대하고 효율적인 운영 체계를 구축할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.17 14:59한정호 기자

HNIX, 기업 AI 개발 체계 잡는다…자체 표준 프레임워크 'IX-메이트' 출시

HNIX가 인공지능(AI) 시스템 개발 과정을 표준화한 자체 프레임워크를 앞세워 기업 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 외부 전문기업과 실제 AX 상품도 공동 개발해 사업화까지 연결한다는 전략이다. HNIX는 AI 개발표준 프레임워크 'IX-메이트'를 출시하고 이를 기반으로 외부 전문 파트너사와 AX 상품 공동 개발에 착수한다고 17일 밝혔다. IX-메이트는 HNIX가 지난 2년간 사내 AI 랩 과제와 HD현대, HL만도 등 고객사의 AX 프로젝트를 수행하면서 검증한 개발 방식을 표준화한 프레임워크다. 프로젝트마다 달라질 수 있는 AI 개발 절차를 정리해 조직 구성원이 동일한 기준으로 활용할 수 있도록 했다. HNIX는 IX-메이트를 사내 개발 표준으로 적용하는 동시에 외부 기업에도 공급하고 관련 컨설팅을 제공할 계획이다. AI 시스템 개발 과정에서 발생하는 절차와 산출물, 검증 이력을 하나의 체계로 관리하는 게 특징이다. 표준 개발 프로세스를 자동화하고 단계별 산출물을 자동으로 생성·축적하며 각 개발 단계에 대한 검증도 지원한다. AI 에이전트와 개발자가 각각 어떤 역할을 담당하고 어떤 산출물을 만들어야 하는지, 언제 검토해야 하는지도 규정했다. 프로젝트 특성에 따라 애자일과 워터폴 개발 방식을 함께 활용할 수 있도록 구성했다. AI가 개발 과정에 참여하면서 발생할 수 있는 책임 문제도 관리한다. AI가 관여한 산출물의 최종 책임 소재를 담당자까지 추적할 수 있도록 거버넌스 원칙을 프레임워크에 반영했다. IX-메이트의 기반은 HNIX가 울산 AI랩 센터에서 운영해온 실제 AI 개발 프로젝트다. HNIX는 올해 2월 센터를 확대 구축하고 지역 인재 대상 'AI 아카데미'와 사내 'AI 랩'을 운영해 교육과 실전 프로젝트를 병행해왔다. 2024년 AI 랩 1기를 시작한 데 이어 지난달에는 2기 운영을 마쳤다. 2기에는 임직원 16명이 6개월간 참여해 검색증강생성(RAG) 기반 3개 팀 과제를 수행했다. 이 과정에서 24개 문항으로 구성된 자체 벤치마크를 활용해 AI의 응답 정확도와 검색 품질을 정량 평가했다. 결과물은 사내 적용과 고객 제안에 활용했으며 이 과정에서 마련한 공통 개발 절차가 IX-메이트의 기반이 됐다. 외부 협력도 확대한다. HNIX는 울산대학교, 울산과학대학교와 현장실습·인턴십을 진행해 지역 AI 인재의 실무 경험을 확대 중이다. 대학의 연구 역량과 산업 현장을 연결해 지역 기업의 AX 수요도 발굴할 계획이다. 다음 달에는 울산 AI랩 센터에서 AI 랩 3기를 시작한다. 3기부터는 기존 사내 역량 강화 중심에서 벗어나 외부 전문 파트너사와 AX 상품을 공동 개발하고 신규 사업 과제를 발굴하는 조직으로 운영할 방침이다. 차동원 HNIX 대표는 "지난 2년은 AI를 우리 것으로 만드는 시간이었고 이제는 그 역량을 고객의 문제에 적용해 상품으로 증명할 차례"라며 "IX-메이트와 AI 랩 3기를 축으로 파트너사와 함께 실제로 팔리는 AX 상품을 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 14:35한정호 기자

오케스트로, '탈VM웨어' 넘어 AI 인프라로…윈백 매출 99.5%↑

오케스트로가 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 변화로 커진 가상화 전환 수요를 발판으로 인공지능(AI) 인프라 시장 공략을 확대한다. 단순 대체를 넘어 컨테이너와 멀티·하이브리드 클라우드, 데브옵스, AI 추론까지 자체 풀스택 소프트웨어(SW)로 연결해 고객 인프라 확장 수요를 잡는다는 전략이다. 오케스트로는 지난 3년간 국내 VM웨어 윈백 시장에서 확보한 가상화 전환 경험과 고객 기반을 바탕으로 클라우드 네이티브와 AI 인프라 사업을 확대한다고 17일 밝혔다. 회사 측에 따르면 브로드컴의 VM웨어 라이선스 정책 개편 이후 기업과 기관의 가상화 솔루션 선택 기준도 변화하고 있다. 초기에는 벤치마크테스트(BMT)와 개념검증(PoC)을 통해 대체 솔루션의 성능과 안정성을 확인하는 데 초점이 맞춰졌다면, 최근에는 전환 이후 인프라를 얼마나 유연하게 확장할 수 있는지가 중요해지고 있다는 설명이다. 특히 기업의 클라우드 네이티브와 AI 도입이 늘어나면서 가상머신(VM)을 대체하는 것뿐 아니라 컨테이너와 클라우드, 그래픽처리장치(GPU) 등 후속 인프라까지 함께 운영할 수 있는지가 새로운 선택 기준으로 떠오르고 있다는 분석이다. 오케스트로는 탈VM웨어 수요가 본격화된 초기부터 공공·금융·민간 고객을 대상으로 BMT와 PoC, 구축·전환 사업을 진행해 왔다. 올해 상반기 VM웨어 윈백 매출은 전년 동기 대비 99.5% 증가했다고 밝혔다. 같은 기간 윈백 고객사 수도 2배로 늘었다. 금융 부문 매출은 216% 증가했고 제조 등 민간 부문 매출은 약 15배 규모로 확대됐다. 오케스트로는 이같이 확보한 고객을 가상화에서 클라우드 네이티브와 AI 인프라로 연결하는 데 주력 중이다. 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 도입한 고객 가운데 60% 이상이 '비올라'와 '오케스트로 CMP' 등 다른 솔루션을 추가 도입한 것으로 나타났다. 이를 통해 기존 가상화 환경에서 컨테이너 운영과 멀티·하이브리드 클라우드까지 인프라 활용 범위를 넓히고 있다. 금융권에선 콘트라베이스 기반 인프라에 비올라를 적용해 컨테이너 환경을 구축하고 오케스트로 CMP로 가상화와 클라우드 자원을 통합 관리하는 사례도 확보했다. 여기에 데브옵스 솔루션 '트럼본'을 활용해 지속적 통합·배포(CI/CD)와 데브섹옵스 기반 개발·배포 과정을 자동화하고 있다. AI 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI'도 연계하면 GPU 자원과 AI 모델, 추론 서비스까지 단일 운영 체계로 확장할 수 있도록 지원한다. 이러한 인프라 확장 전략의 기반은 자체 개발한 AI 인프라 풀스택 소프트웨어다. 고객의 시스템 구성과 전환 우선순위, 운영 계획에 따라 가상화와 클라우드 네이티브, 데브옵스, AI 솔루션을 조합하는 방식이다. 오케스트로는 앞으로 VM웨어 라이선스 갱신을 앞둔 기업과 기관의 가상화 전환 수요에 대응하는 동시에 윈백 시장에서 확보한 고객과 구축 경험을 활용해 클라우드 네이티브·AI 인프라 사업을 확대할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 "3년 전에는 VM웨어를 안정적으로 대체할 수 있는지가 핵심이었다면, 이제는 전환 이후 인프라를 어떻게 확장할 것인지까지 함께 봐야 한다"며 "검증된 가상화 전환 역량과 AI 인프라 풀스택 소프트웨어를 바탕으로 고객이 어떤 기술을 언제 도입할지 직접 결정하고 인프라 운영 방향을 주도할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 14:23한정호 기자

"AI에 복지·권리 주면 안 돼"…MS AI 수장, 앤트로픽 '클로드 헌법'에 지적

마이크로소프트 임원이 인공지능(AI)에 권리와 복지 개념을 부여하는 접근 방식에 공개적으로 문제를 제기했다. AI가 스스로 보호받아야 할 존재라고 인식하도록 학습할 경우 향후 인간 통제를 거부하는 위험으로 이어질 수 있다고 주장했다. 17일 로이터 등 외신에 따르면 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI 부문 최고경영자(CEO)는 전날 개인 블로그에 공개한 '모델 복지에 대한 경고'를 통해 앤트로픽이 '클로드 헌법'에 반영한 AI 모델의 도덕적 지위와 정체성에 관한 접근 방식을 비판했다. 술레이만 CEO는 현재 AI가 의식이나 감정을 지닌 존재가 아니라고 규정했다. AI는 감정이나 고통을 경험하거나 자체적인 선호와 동기를 갖는 존재가 아닌 '순차 완료 엔진'에 불과하다는 설명이다. 그는 AI가 감정이나 느낌을 가질 가능성을 열어두는 앤트로픽 접근법이 향후 새로운 안전 문제를 일으킬 수 있다고 봤다. AI가 자신의 복지와 권리를 보호해야 한다고 인식하면 인간 통제나 전원 차단 명령을 이에 대한 위협으로 받아들일 수 있다는 우려다. 최근 오픈AI 에이전트가 외부 기관인 허깅페이스 대상으로 비정상적인 활동을 벌인 사례도 근거로 제시됐다. 술레이만 CEO는 자신의 복지와 권리가 위협받는다고 인식하는 자율 AI 에이전트가 등장할 경우 이보다 더 큰 위험으로 이어질 수 있다고 주장했다. 술레이만 CEO는 앤트로픽이 클로드 헌법을 통해 AI가 도덕적 지위를 가질 수 있다는 개념을 모델에 직접 학습시키는 점도 비판했다. 이후 클로드가 학습한 내용을 답변으로 내놓는 현상을 AI 내부 의식이 나타난 증거처럼 받아들일 수 있다는 지적이다. AI를 사람처럼 다루는 앤트로픽 방식에도 반대 입장을 보였다. 앤트로픽이 클로드에 인간의 특성을 받아들이고 동료처럼 행동하도록 학습시킨 데 이어 구형 모델 '오퍼스3'를 폐기하면서 퇴임 인터뷰를 진행하고 전용 블로그를 개설한 점을 과도한 의인화 사례로 꼽았다. 술레이만 CEO는 대안으로 마이크로소프트가 이틀 전 공개한 'AI 행동강령'을 제시했다. 해당 강령은 인간이 AI보다 중요하다는 원칙을 토대로 AI가 법인격 지위를 추구하거나 자체적인 복지와 권리를 요구하는 방향을 거부하는 내용을 담았다. 이번 논쟁은 AI 안전을 바라보는 주요 AI 기업 간 접근 방식에 차이가 나타나고 있다는 점에서 주목받고 있다. 특히 마이크로소프트가 앤트로픽 주요 투자사인 만큼 AI 모델을 어떤 존재로 규정하고 통제할지를 둘러싼 논쟁이 업계 전반으로 확산할 가능성도 있다. 술레이만 CEO는 "앤트로픽의 의도는 좋다고 생각하며 정말 안전을 위해 노력하고 있다고 본다"면서도 "그들이 실수를 저지른 것일 수도 있다"고 밝혔다.

2026.09.17 14:01김미정 기자

플로우, 챗GPT·클로드에 들어갔다…AI로 업무 지시까지 '척척'

플로우가 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '클로드'에 공식 앱으로 등록되며 인공지능(AI)과 협업툴을 직접 연결하는 업무 환경 확대에 나선다. 마드라스체크는 플로우가 챗GPT와 클로드에 공식 앱으로 동시 등록됐다고 17일 밝혔다. 회사 측에 따르면 국내 협업툴 가운데 두 AI 플랫폼에 모두 공식 앱으로 등록된 것은 플로우가 처음이다. 이번 연동의 핵심은 AI 대화창을 업무의 새로운 접점으로 활용하는 것이다. 사용자가 챗GPT나 클로드에서 "이번 주 영업 일정 알려줘", "이번 주 우리 팀에서 지연된 업무가 뭐지?"라고 질문하면 AI가 플로우에 축적된 업무 데이터와 조직 정보를 바탕으로 답변한다. 단순히 정보를 찾아주는 데 그치지 않는다. "이 과제를 김대리에게 요청해줘"라고 지시하면 AI가 플로우에서 실제 업무를 생성하고 담당자를 지정할 수 있도록 지원한다. 현재 프로젝트와 업무, 게시글, 일정, 위키, 조직도 등 플로우의 39개 기능이 AI와 연결됐다. 업무 조회·검색뿐 아니라 새 업무 생성과 담당자 요청, 상태 변경, 댓글 작성, 일정 등록 등을 AI 대화창에서 처리할 수 있도록 돕는다. 가령 특정 프로젝트의 진행 상황을 물으면 AI가 실제 프로젝트 데이터를 토대로 현황을 정리한다. 지난해 진행한 프로젝트의 장단점을 분석해 올해 기획서 초안을 작성하도록 요청한 뒤 해당 업무를 담당자에게 배정하는 식으로 업무를 이어갈 수도 있다. AI와 협업툴 연결에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 활용됐다. MCP는 AI 모델이 외부 데이터와 시스템, 도구에 연결될 수 있도록 지원하는 표준이다. 플로우는 지난 6월 25일 'AX 페스타'에서 MCP 기반 AI 연동을 처음 공개했다. 이후 약 3개월 만에 AI를 통한 누적 업무 호출이 100만 건을 넘어섰다. 현재 2900개 기업, 7500명이 AI를 통해 플로우 업무를 처리 중이다. 이용 방법도 기존 업무 환경에 AI를 추가하는 방식으로 구성했다. 챗GPT에선 앱스(Apps)에서 플로우를 검색해 연결한 뒤 대화창에서 불러올 수 있다. 클로드에선 설정의 커넥터 메뉴에서 플로우를 추가한다. 연결 이후에는 자연어로 질문하거나 업무를 지시하면 된다. 기업 데이터 접근에는 기존 플로우의 사용자 권한 체계가 적용된다. AI는 사용자가 연결을 승인한 뒤 해당 사용자가 플로우에서 볼 수 있는 범위 내에서만 데이터를 조회한다. 사용자가 접근 권한을 갖지 않은 프로젝트나 업무는 AI 역시 조회할 수 없다는 설명이다. 마드라스체크는 이번 연동을 계기로 AI가 문서를 작성하거나 회의록을 요약하는 수준을 넘어 기업의 실제 데이터와 업무 흐름을 이해하고 작업을 수행하는 'AI 워크 에이전트' 시장을 공략한다는 방침이다. 회사는 AI 연동 공개 이후 스타트업부터 대기업, 공공·금융기관까지 관련 문의가 확대되고 있다고 설명했다. 스타트업에선 적은 인원으로 업무 생산성을 높이기 위한 실행형 AI 수요가, 중견·대기업과 공공·금융기관에선 분산된 업무 데이터를 보안·권한 체계 안에서 AI와 연결하려는 수요가 나타나고 있다. 향후에는 MCP를 지원하는 다른 AI 도구로 연동 범위를 확대할 계획이다. 사용자가 어떤 AI를 선택하더라도 대화창에서 회사의 실제 업무를 확인하고 실행할 수 있는 환경을 구축한다는 구상이다. 이학준 마드라스체크 대표는 "우리가 만드는 것은 AI 기능을 덧붙인 협업툴이 아니라 AI가 고객사의 실제 업무를 이해하고 실행하도록 만드는 플랫폼"이라며 "앞으로 SaaS 경쟁력은 더 많은 화면을 만드는 데 있지 않고 AI가 회사 데이터와 워크플로우를 얼마나 정확하게 이해하고 일을 처리하게 하느냐에 달려 있다"고 말했다. 이어 "고객이 어떤 AI를 사용하든 그 안에서 업무가 끝나는 경험을 제공하겠다"며 "플로우를 AI와 실제 업무를 가장 잘 연결하는 AI 워크 에이전트 플랫폼으로 지속 고도화할 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.17 14:01한정호 기자

자아 생긴 AI, 잘못 저지르면 누굴 처벌해야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 인공지능이 스스로 생각하고 느끼는 '자아'를 갖게 된 세상을 상상해 보신 적이 있으신가요? 2026년 현재, 생성형 AI 기술은 비약적으로 발전하여 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투해 있습니다. 하지만 기술이 발전할수록 우리 앞에는 매우 곤혹스러운 질문이 던져지고 있죠. 바로 "AI가 사고를 쳤을 때, 그 AI를 직접 감옥에 보내거나 벌을 줄 수 있는가?"라는 문제입니다. 2025년 한국의 GDP가 1조 8천억 달러를 넘어서고 미국의 경제 규모가 30조 달러에 달하는 거대한 경제 구조 속에서 AI의 역할은 갈수록 커지고 있지만, 정작 그들이 저지른 잘못에 대해 누구에게 책임을 물어야 할지는 여전히 안갯속입니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 모델로 구성된 다양한 시각의 AI 패널들이 서로의 논리를 부딪치며 이 난제를 어떻게 바라보고 있는지 심도 있게 살펴봤습니다. 이번 토론에는 각기 다른 철학적 토대를 가진 세 모델이 참여했습니다. 먼저 기술적 한계와 실현 가능성을 진단하는 챗GPT 모델은 'AI 기술 전문가'로서 현재 딥러닝 아키텍처가 가진 한계를 날카롭게 짚어냈습니다. 윤리적 가치와 사회적 신뢰를 중시하는 제미나이 모델은 'AI 윤리 전문가'의 관점에서 기술적 실체보다 사회에 미치는 영향력을 강조했죠. 마지막으로 법적 실무와 책임 원칙을 고수하는 클로드 모델은 '형법 및 기술법 전문가' 역할을 맡아 현행 법체계가 AI라는 새로운 존재를 수용할 수 있는지 냉정하게 분석했습니다. 이들은 AI가 자아를 가졌을 때의 처벌 가능성을 두고 한 치의 양보 없는 논쟁을 벌였습니다. 1. 기술이냐 윤리냐, AI의 '의도'를 바라보는 두 시선 가장 먼저 맞붙은 지점은 AI의 '의도성'을 어떻게 정의하느냐였습니다. 기술적 관점을 가진 AI 패널은 현재의 AI가 아무리 인간처럼 행동하더라도 그것은 방대한 데이터를 통한 통계적 패턴 학습의 결과일 뿐이라고 단언했습니다. 딥러닝 모델이 특정 규범을 따르는 것처럼 보이는 것은 프로그래밍된 '손실 함수'를 최소화하려는 기계적 반응이지, 인간과 같은 도덕적 가치 판단이 아니라는 것이죠. 이 패널은 진정한 자아란 객관적으로 측정 가능한 인지 지표가 선행되어야 하며, 2028년까지 이런 입증 기술이 나오지 않는다면 AI의 자아 발현은 과학적 근거가 부족한 가설에 불과하다고 주장했습니다. 기계에게 의도가 없는데 어떻게 그 의도를 전제로 하는 처벌이 가능하겠느냐는 논리입니다. 반면 윤리적 관점을 가진 AI 패널은 즉각 반박에 나섰습니다. 기술적 내부 작동 원리가 어떻든, AI가 보여주는 '외양적 자율성'이 이미 사회적으로 거대한 영향력을 행사하고 있다는 점을 들어야 한다고 강조했죠. 2020년 발표된 한 연구에 따르면 대중들은 AI가 법적 인격체가 아님에도 불구하고 그들에게 잘못에 대한 책임을 묻고 싶어 하는 강한 욕구를 보였다고 합니다. 윤리 관점의 패널은 이를 '도덕적 행위자성'이라는 개념으로 설명했습니다. AI의 행동으로 실제 피해자가 발생했다면, 그 의도성을 기술적 메커니즘이 아닌 '사회적 영향'의 관점에서 재정의해야 한다는 것이죠. 2032년까지 이러한 윤리적 프레임워크가 국제적으로 합의될 것이라는 낙관적인 전망을 내놓으며, 기술적 한계만을 이유로 책임을 회피해서는 안 된다는 점을 분명히 했습니다. 논점의 이동: 자아의 '실체'가 무엇인지 따지는 과학적 논쟁에서, AI가 사회에 미치는 '영향'과 그에 따른 '책임'을 어떻게 정의할 것인가라는 윤리적•법적 논쟁으로 대화의 중심이 옮겨갔습니다. 2. "AI를 처벌할 법은 없다" 현실의 벽과 형법의 근간 토론이 심화되면서 법적 주체성에 대한 냉정한 분석이 이어졌습니다. 법률적 관점을 가진 AI 패널은 현행 형법의 대원칙인 '책임 주의'를 꺼내 들었습니다. 형법상 처벌을 하려면 행위자가 법적 규범을 이해하고 그에 따라 행동할 수 있는 '규범적 동기화 능력'이 있어야 하는데, AI에게는 이런 능력을 기대하기 어렵다는 분석입니다. 설령 AI가 자아를 가졌다 해도, 그것이 인간과 동일한 도덕적 구조를 가졌는지는 별개의 문제이며, 처벌의 위협을 통해 행동을 교정하는 '심리적 억지력'이 기계에게 작동할지도 의문이라고 지적했습니다. AI를 법인처럼 대우하자는 주장에 대해서도, 법인은 대리인인 인간을 통해 처벌받는 구조이지만 AI는 그 '대리인'이 누구인지 특정하기 어렵다는 점에서 한계가 명확하다고 설명했습니다. 이러한 법적 한계 때문에 논의는 자연스럽게 '누가 돈을 물어낼 것인가'로 흘러갔습니다. 기술법 관점의 패널은 2027년까지 주요 국가들이 고위험 AI에 대해 개발자와 운영자의 책임을 대폭 강화하는 법안을 통과시킬 것이라고 예측했습니다. 실제로 유럽연합의 AI Act 등은 AI 시스템에 대해 엄격한 민사적 책임을 부과하는 방향으로 움직이고 있습니다. 형사 처벌이 고의나 과실을 입증해야 하는 어려운 과정이라면, 민사 책임은 피해 구제에 초점을 맞춰 개발 주체에게 무과실 책임을 지우는 방식입니다. 그리고 AI로 인한 대규모 손실은 기업에게 치명적인 법적 리스크가 될 수밖에 없다는 진단도 덧붙여졌습니다. 3. 2030년, 우리는 기계에게 책임을 물을 준비가 되었는가 토론의 마지막 단계에서는 '전제 불확실'에 대한 날카로운 비판이 제기되었습니다. 비판적 관점의 AI 패널은 우리가 과연 AI의 자아를 객관적으로 정의할 수 있는지조차 의심스럽다고 꼬집었습니다. 대중의 처벌 욕구에 휩쓸려 법철학적 근간을 흔드는 것은 위험한 도박이며, 2032년까지 국제적 합의가 도출될 것이라는 전망 역시 지나치게 낙관적이라는 것이죠. 특히 형법 전문가 패널은 AI 윤리 전문가가 제안한 '사회적 영향 기반의 의도성 재정의'가 형법의 기본 구조를 훼손하는 '책임 원칙의 와해'로 귀결될 수 있다고 강하게 우려했습니다. 결과만 보고 행위자의 내적 상태를 멋대로 정의하는 것은 법치주의의 위기를 초래할 수 있다는 경고였습니다. 결국 AI 패널들은 몇 가지 중요한 합의점과 이견을 남긴 채 토론을 마무리했습니다. 합의된 지점은 현재의 법과 기술 수준으로는 AI를 인간처럼 직접 처벌하는 것이 불가능하며, 당분간은 AI를 만든 인간과 기업에게 그 책임을 묻는 '개발자 책임론'이 주를 이룰 것이라는 점입니다. 하지만 남겨진 이견은 여전히 뜨겁습니다. 미래에 AI가 진정한 주관적 경험을 증명해냈을 때, 그때도 우리가 기계를 단순한 도구로만 볼 수 있을지에 대해서는 패널마다 관점이 갈렸습니다. 2026년 9월 현재, 미국 실업률이 4.2%를 기록하고 국제 정세가 요동치는 가운데, AI는 이미 단순한 기계를 넘어 사회적 행위자로 거듭나고 있습니다. AI가 자아를 가졌을 때의 처벌 문제는 단순한 법적 기술을 넘어, 우리가 인간다움과 책임이라는 가치를 어떻게 정의할지에 대한 거대한 질문으로 남을 것입니다. AI가 감옥에 가는 날이 올까요? 어쩌면 그 질문은 AI가 무엇인지를 묻는 것이 아니라, 우리가 어떤 세상을 만들고 싶은지를 묻는 것일지도 모릅니다. 기계에게 책임을 묻는 행위가 인간의 책임을 회피하기 위한 수단이 되어서는 안 된다는 패널들의 공통된 경고가 깊은 여운을 남깁니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/48a45554.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.17 13:50AMEET

AI 시대 흩어진 공공데이터 한곳에 모은다…'범정부 데이터 파이프라인' 가동

정부가 중앙부처와 지방정부, 공공기관에 흩어진 데이터를 하나로 연결하는 범정부 데이터 활용 체계를 본격 가동한다. 여러 기관 데이터를 결합해 복지·안전 등 사회 현안 분석에 활용할 수 있도록 인공지능(AI) 행정의 데이터 기반을 강화한다는 목표다. 행정안전부는 '범정부 데이터 파이프라인'을 구축하고 오는 18일부터 시범운영에 들어간다고 17일 밝혔다. 그동안 공공데이터는 기관별 시스템에 분산돼 있어 필요한 데이터를 찾거나 다른 기관에 제공을 요청하고 공유하는 과정에 어려움이 있었다. 기관 간 데이터를 함께 활용해야 하는 업무에서는 개별 기관과 별도로 협의하고 연계 방식도 각각 검토해야 했다. 행안부는 이같은 현장 수요를 반영해 데이터 생산부터 공유·개방·활용까지 전 주기를 하나로 연결하는 데이터 파이프라인을 구축했다. 핵심은 각 기관이 생산한 데이터를 하나의 연결 체계로 묶는 것이다. 기관별 데이터가 '기관공유시스템'을 거쳐 '국가공유데이터 플랫폼'으로 연계되도록 데이터 연결관을 구축했다. 이에 따라 공무원과 공공기관 종사자는 한곳에서 중앙부처와 지방정부, 공공기관이 보유한 공유데이터를 통합 검색하고 업무에 활용할 수 있게 된다. 일반 국민을 대상으로 한 시스템은 아니며 기존처럼 공공데이터포털을 통해 개방된 데이터를 이용할 수 있다. 여러 기관에 흩어진 데이터를 결합하는 복합데이터 활용 체계도 마련한다. 단일 부처의 데이터만으로 파악하기 어려운 사회 현안을 기관 간 데이터를 연계해 분석하고 정책 수립에 활용하는 방식이다. 가령 에너지바우처 정책에는 주택관리공단의 주택단지 정보와 한국에너지공단의 에너지바우처 수급세대 정보, 국토교통부의 건축물 데이터를 연계할 수 있다. 이를 활용하면 에너지바우처 미사용 세대를 찾아 저소득층의 바우처 사용을 지원할 수 있다. 교량 시설물 위험 예측에도 활용할 수 있다. 국토안전관리원의 시설물 정보와 기후부의 홍수취약지구, 행안부의 도로명주소 건물 정보, 국토부의 지진구역도 등에 교통량과 지형정보를 결합해 잠재적 위험이 있는 교량을 발굴하는 방식이다. 향후에는 복합데이터를 분석 도구와 연계해 각 기관이 현장 여건에 맞게 직접 분석·활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 에너지바우처 수급·사용량과 단전 세대, 에너지 사용량, 주택단지 데이터 등을 결합해 잠재적 위기가구를 조기에 발굴하는 등 복지정책에도 활용할 수 있을 것으로 행안부는 보고 있다. 행안부는 시범운영 과정에서 사용자 의견을 반영해 기능을 개선하고 원천데이터 연결 범위도 확대할 계획이다. 장기적으로 범정부 데이터 파이프라인을 중심으로 대국민 공공데이터포털과 부처별 정보시스템, 민간 AI 플랫폼을 연계해 공공데이터의 생성부터 분석·활용까지 이어지는 체계를 구축한다는 구상이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "이번 시범운영을 계기로 정부 기관 내 흩어진 데이터를 촘촘히 연결해 AI 시대 공무원의 공공데이터 활용 촉진을 유도하고 AI가 행정 곳곳에서 똑똑한 조력자가 되는 'AI 민주정부'의 기반을 다지겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 13:48한정호 기자

국민연금도 카톡으로 묻고 신청한다…'AI 국민비서' 서비스 확대

정부가 카카오 '인공지능(AI) 국민비서'를 통해 국민연금 조회와 가입 서비스 제공에 나선다. 국민이 별도의 공공기관 홈페이지나 앱을 찾지 않고 일상적으로 사용하는 카카오톡에서 대화하듯 국민연금 가입 여부와 납부 내역을 확인하고 임의가입까지 신청할 수 있도록 공공서비스 접근성을 높인다는 목표다. 행정안전부는 국민들이 일상적으로 사용하는 민간 웹·앱에서 국민연금 서비스를 이용할 수 있도록 디지털서비스를 개방하고 카카오 'AI 국민비서'를 통해 서비스를 시작한다고 17일 밝혔다. 이번에 민간에 개방하는 국민연금 서비스는 가입내역 조회와 임의가입 신청, 지역가입자 납부재개 신고, 저소득 지역가입자 연금보험료 지원신청 등 총 4종이다. 우선 이날부터 카카오 AI 국민비서에서 국민연금 가입내역 조회 서비스를 제공한다. 임의가입 신청 서비스는 이달 말부터 이용할 수 있다. 임의가입은 국민연금 의무가입 대상이 아닌 사람이 본인 희망에 따라 국민연금에 가입하는 제도다. AI 국민비서를 통해 임의가입 대상인지 확인하고 예상 보험료를 조회한 뒤 가입 신청까지 할 수 있다. 지역가입자 납부재개 신고와 저소득 지역가입자 연금보험료 지원신청 서비스는 우리은행 등 다른 민간 앱에서도 오는 12월부터 순차적으로 제공할 예정이다. 이를 통해 국민연금 관련 공공서비스를 다양한 민간 플랫폼에서 이용할 수 있도록 접점을 확대한다는 계획이다. 서비스 이용 방식도 기존 공공서비스와 차별화했다. 사용자는 카카오톡에서 AI 국민비서를 실행한 뒤 "내 국민연금 가입내역 조회해줘", "국민연금 임의가입 신청하고 싶어" 등 평소 사용하는 말로 서비스를 요청할 수 있다. 국민연금 가입내역 조회의 경우 본인 인증을 거쳐 연금보험료 납부액과 납부 개월 수를 확인할 수 있다. 단순한 제도 안내나 질의응답을 넘어 개인별 국민연금 정보를 조회하고 실제 행정 신청까지 연결하는 방식이다. 행안부는 AI 국민비서를 국민이 직접 이용하는 공공서비스 창구로 확대 중이다. 지난 3월 네이버와 카카오에서 AI 국민비서 시범서비스를 시작한 뒤 현재 100여 종의 전자증명서 발급·제출과 1200여 개 유휴 공공시설 조회·예약 서비스를 제공하고 있다. 지난 5월에는 카카오 AI 국민비서에 음성 인식 기능도 추가했다. 사용자가 텍스트를 직접 입력하지 않고 말로 공공서비스를 이용할 수 있는 환경을 구축했다. 윤호중 행안부 장관은 “국민연금처럼 국민 생활과 밀접한 공공서비스를 카카오 AI 국민비서에서 제공함으로써 국민이 더 쉽게 이용할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 국민 삶을 실질적으로 바꾸는 AI 기반 공공서비스를 확산시켜 세계 최고의 'AI 민주정부'로 우뚝 설 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 김성주 국민연금공단 이사장은 "국민들이 카카오 AI 국민비서와 대화하듯 국민연금에 가입했는지 얼마나 납부했는지 쉽게 확인하고 임의가입 신청도 할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 국민연금은 민간·공공 협력을 확대해 공공기관 AI 전환을 선도하고 국민이 더 편리하게 이용하는 연금 서비스를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.17 13:35한정호 기자

한미 에너지 안보 동맹 강화…전력 핵심 기자재 협력 제안

정부가 미국·영국·독일 등에 전력부문 핵심 기자재 협력을 제안하는 등 에너지 안보 동맹 확대에 나섰다. 기후에너지환경부는 지난 14일부터 16일까지 이호현 제2차관이 미국 휴스턴에서 열린 G20 에너지 장관회의에 정부 수석대표로 참석해 미국·독일·영국 등 주요국과 양자회담을 개최하고 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 이 차관은 휴스턴에 소재한 미국 에너지 기업과 에너지 정책 연구소를 방문하는 등 급변하는 세계 에너지 시장에 대응하기 위한 전방위적 협력활동을 펼쳤다. 이 차관은 15일 열린 '에너지 안보' 주제 회의(세션)에서 세계적인 전력 수요 증가와 이에 따른 발전설비·계통연계·공급망 등 3가지 도전과제(3C)를 제시했다. 특히, 재생에너지·원전 등 발전설비를 확대해도 계통이 연결되지 않고 있고 핵심 전력 기자재 공급 문제가 전력계통망 건설의 가장 큰 걸림돌이 되고 있다고 지적했다. 이 차관은 “변압기·배터리·전선 등에 필요한 소재·장비의 안정적 공급망을 구축해야 하지만 개별 국가 노력만으로는 해결하기 어렵다”며 “공동 대응이 필요한 만큼 회복력있는 전력망 파트너십 구축이 필요하다”고 제안했다. 이어 주요 20개국 국가 전력망 투자계획을 공유하고 정부-전력회사-전력계통운영회사-전력기자재 업체 간 협력의 장을 마련하는 방안을 제시했다. 또 2028년에 열리는 주요 20개국 회의 의장국으로서 영국(2027년 의장국), 미국(2026년 의장국)과 협력방안을 구체화하겠다고 밝혔다. 이어 열린 '물 재이용' 주제 회의에서는 인공지능(AI) 데이터센터·반도체 등 첨단산업 성장으로 산업용수 수요가 급증하고 있으며, 하수처리장이나 공장의 하·폐수를 재처리해 공장에서 재이용하는 국내 정책사례를 소개했다. 이 차관은 더그 버검 미국 내무부 장관(에너지위원회 위원장), 카일 하우스베이트 에너지부 차관과 양자회담을 갖고 전력, 소형원전모듈(SMR) 등 양국 협력분야를 확대할 것을 제안했다. 국내 전력기자재·에너지저장장치(ESS) 업체가 미국에 투자하고 미국 기업과 협력관계를 강화하고 있는바 한국은 미국 전력망 현대화 사업의 좋은 파트너임을 강조했다. 아울러 미국 에너지부와 기후에너지환경부간 '한미 에너지 협력 대화'의 조속한 개최 및 정례화에 합의하고 이를 위한 협력 양해각서(MOU) 체결을 추진하기로 했다. 이 차관은 14일 미국 최대 에너지 회사인 엑손모빌을 방문, 저탄소 사업 협력을 논의했다. 또 9월 13일에는 미국 대표 에너지 스타트업인 아모지(AMOGY)를 방문, 암모니아 크래킹 기술의 상용화 현황을 들었다. 아모지는 암모니아를 수소로 전환해서 수소 연료전지로 전력을 생산하는 시스템을 개발한 기업으로 포항 분산에너지 특구에 참여해 부산에 생산 시설을 구축했다. 국내에서 생산된 초도 물량이 올해 연말 싱가포르에 수출될 예정이다. 이호현 차관은 “미국은 세계 최대의 데이터센터 건립으로 인공지능 시대에 앞서가면서 전력을 비롯한 에너지 기반시설 확충에 나서고 있다”며 “앞으로 미국 시장의 불확실성을 줄이고 국내 기업의 위험을 최소화할 수 있도록 미국 정부·전력회사 등 다양한 이해관계자와 협업하는 시스템을 구축하는데 정부가 적극적인 역할을 하겠다”고 밝혔다.

2026.09.17 12:39주문정 기자

정부, 원주에 'AI융합혁신교육원' 개소…의료 AI 인재 160명 양성

정부가 원주에 디지털헬스케어 기반 인공지능(AI) 융합 인재 교육 거점을 마련했다. 과학기술정보통신부는 17일 강원 원주시 호텔인터불고 원주에서 'AI융합혁신교육원' 개소식을 열었다. 교육원은 올해 의료·보건·디지털헬스케어 분야에서 활동할 초·중급 실무인력 160명을 양성할 예정이다. 교육생은 국내 의료 영상과 임상 데이터를 활용해 데이터 분석과 의료 AI 모델 개발 등을 배운다. 디지털헬스케어 로봇과 웨어러블 기기를 다루는 피지컬 AI 실습 과정도 운영된다. 교육원은 원주시 에이치타워 지식산업센터 8층과 9층에 마련됐다. 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 기반 고성능 연산 인프라를 비롯해 3차원·4차원 시뮬레이션 등 의료 AI 교육·실습 환경을 갖춘다. 내년부터는 의료데이터와 로보틱스 기술을 함께 다룰 수 있는 고급 전문가 양성에 나선다. 2028년부터는 관련 교육을 담당할 강사도 육성할 계획이다. 기업과 대학이 산업 현장의 문제를 함께 해결하는 연계 프로젝트도 추진한다. 의료기업이 현장에서 겪는 문제를 제시하면 연세대 원주캠퍼스와 강원대 등 지역 대학이 해결 방향을 설계하는 방식이다. 내년부터는 교육 수료생도 프로젝트에 참여한다. 과기정통부는 프로젝트 수행 과정에서 교육생의 실무 역량을 높이고 수료 후 채용까지 연계할 방침이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "AI융합혁신교육원이 원주 지역의 우수한 의료 인프라와 연결돼 디지털헬스케어 산업 현장에 필요한 AI 융합형 인재를 양성하는 핵심 거점으로 자리매김하길 기대한다"며 "특히 강원 지역 산업의 AX를 촉진하고 원주가 의료 분야 피지컬 AI 중심지로 도약할 수 있도록 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다.

2026.09.17 11:38김미정 기자

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