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'인공지능'통합검색 결과 입니다. (5198건)

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플랜티넷, 자사주 32.8억원 소각…주주환원 강화

플랜티넷이 32억원 규모 자기주식을 소각하며 주주가치 제고에 나선다. 이번 결정은 주식 희소성을 높여 주주 권익을 실질적으로 보호하려는 조치다. 플랜티넷은 4일 이사회를 열고 연내 자기주식 50만주를 소각하기로 결의했다고 공시했다. 소각 규모는 장부금액 기준 32억 8000만원이며 발행 주식 총수의 약 3% 수준이다. 소각예정일은 오는 19일이다. 배당 확대를 통한 주주환원 정책도 함께 진행했다. 플랜티넷은 제26기 결산배당으로 주당 100원의 현금배당을 실시했다. 배당금 총액은 15억 5866만원이며 시가배당률은 약 4.0%다. 지난해 12월 31일을 배당기준일로 설정해 지난달 8일 지급을 완료했다. 정부의 주주환원 강화 기조에도 부합한다. 플랜티넷은 지난해 기준 연결배당성향 68.2%를 기록해 정부의 고배당 배당소득 분리과세 특례 요건을 충족했다. 지난 2007년부터 20년 연속 배당을 실시했으며 최근 10년간 평균 배당성향은 40%를 유지하고 있다. 플랜티넷 관계자는 "자사주 소각과 배당은 투자자와의 소통을 확대하고 실적 성장과 주주환원을 연결하는 선순환 구조를 구축하기 위한 결정이다"라며 "앞으로도 주주가치를 높이기 위한 다양한 정책을 지속적으로 검토하고 진행하겠다"고 말했다.

2026.06.04 16:31남혁우 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

레드햇이 제시한 엔터프라이즈 AI 전환 핵심은?

레드햇이 기업 인공지능(AI) 전환을 지원하기 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 제시했다. 이명진 한국레드햇 상무는 17일 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 '레드햇 AI 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로의 전환: ML옵스에서 에이전틱 AI까지'를 주제로 발표한다. 현재 기업은 ML옵스에서 LLM옵스, 에이전틱 AI로 이어지는 진화 과정 속에서 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 통합 플랫폼이 필요한 실정이다. 또 생성형 AI가 기업 업무 환경의 핵심 요소로 자리 잡으면서 엔터프라이즈 AI 플랫폼도 빠르게 진화하고 있다. 초기 ML 운영 체계인 ML옵스에서 거대언어모델(LLM) 기반 LLM옵스를 거쳐 여러 AI 에이전트가 협업하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 에이전틱옵스 단계로 확장되고 있다. 레드햇 AI는 이러한 변화에 맞춰 기업이 AI 추론, 모델 커스터마이징, 데이터 연결, 에이전트 운영, 하이브리드 클라우드 확장을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI의 주요 기능 중 하나는 AI 추론 역량이다. 레드햇은 오픈소스 추론 엔진 vLLM과 분산 추론 프레임워크 llm-d를 통해 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 하드웨어 가속기 환경에서 비용 효율적인 AI 추론을 지원한다. llm-d는 인프라 비용을 낮추고 멀티턴 대화, 에이전트 워크플로에서 더 빠른 응답 시간을 제공하도록 설계됐다. 이를 통해 플랫폼 관리자는 AI 추론 환경을 보다 쉽게 운영할 수 있다. 허깅페이스의 레드햇 AI 레포지토리에서는 라마, 큐원, 딥시크, 그래니트 등 주요 오픈소스 모델이 검증 및 최적화된 형태로 제공된다. 기업은 이를 활용해 다양한 업무 환경에 맞는 AI 모델을 보다 안정적으로 적용할 수 있다. 레드햇은 기업 데이터와 AI 모델을 연결하는 방안도 소개했다. 이 상무는 전체 기업 데이터 중 파운데이션 모델에 반영된 것은 1% 미만에 불과하다며 기업 내부 데이터를 기반으로 AI를 맞춤화해야 한다고 강조했다. 레드햇은 이를 위해 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG) 등 다양한 커스터마이징 기법과 합성 데이터 생성 파이프라인을 제공한다. 이를 통해 기업은 자체 데이터와 업무 맥락을 AI에 반영하고 AI 내재화를 보다 효율적으로 추진할 수 있다. 에이전틱 AI 혁신을 위한 운영 기반도 제공한다. 레드햇은 AI 에이전트 워크플로의 개발과 배포를 지원하고 MCP 게이트웨이와 에이전트 라이프사이클 관리, 추적 및 관측 가능성 기능을 통해 복수의 AI 에이전트가 협업하는 환경에서도 안정적인 운영을 지원한다. 이 상무는 "기업의 AI 전환은 단순히 AI 모델 하나를 도입하는 것으로 완성되지 않는다"며 "ML옵스에서 LLM옵스, 그리고 에이전틱 AI로 이어지는 진화의 흐름 속에서 기업은 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 아우를 수 있는 통합 플랫폼이 필요하다"고 밝혔다.

2026.06.04 14:42김미정 기자

슈퍼마이크로, 1GW급 'AI 팩토리' 청사진 공개…에이전틱 AI 인프라도 강화

슈퍼마이크로가 차세대 인공지능(AI) 데이터센터와 에이전틱 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 기반 초대형 데이터센터 구축 청사진을 공개한 데 이어 Arm과 협력한 고효율 랙 스케일 인프라까지 선보이며 AI 인프라 경쟁력을 강화하는 모습이다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 플랫폼 기반 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 블루프린트를 공개했다고 4일 밝혔다. 이날 회사는 Arm AGI 중앙처리장치(CPU) 기반 엔터프라이즈 에이전틱 AI용 신규 랙 스케일 인프라도 함께 선보였다. 최근 AI 인프라 시장은 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 경쟁을 넘어 데이터센터 전체를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축·운영할 수 있는지로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 초거대 AI 모델 확산과 AI 에이전트 수요 증가로 컴퓨팅 성능뿐 아니라 전력·냉각·네트워크·스토리지·운영 소프트웨어를 통합 제공하는 'AI 팩토리' 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 이번에 공개된 DCBBS 블루프린트는 5메가와트(MW)급 데이터센터부터 1기가와트(GW)급 초대형 AI 데이터센터까지 구축할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 최신 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 1152개 GPU 규모 확장형 유닛을 제공하며 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹, 전력 인프라, 수냉식 냉각 시스템을 통합 지원한다. 이를 통해 슈퍼마이크로는 데이터센터 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 단일 체계로 지원한다는 목표다. 현장 시설 조사와 설계, 냉각 시스템 구성, 전력 인프라 구축, 랙 통합, 시운전, 소프트웨어 설치까지 일괄 제공해 구축 기간을 단축할 수 있다는 점을 강점을 내세우고 있다. 특히 엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 이전 세대 대비 GPU 메모리 대역폭과 GPU 간 연결 대역폭, 네트워크 성능이 향상돼 초거대 AI 모델 학습과 추론 환경에 최적화됐다. 슈퍼마이크로는 10만 개 이상 GPU가 적용된 대규모 수냉식 AI 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 관련 시장 공략을 강화할 계획이다. 에이전틱 AI 시장을 겨냥한 신규 랙 스케일 인프라도 공개했다. Arm과 협력해 선보인 이번 솔루션은 Arm AGI CPU 기반으로 설계됐으며 기업 데이터센터의 AI 에이전트 워크로드 처리 효율을 높이는 데 중점을 뒀다. 신규 플랫폼은 공냉식 서버와 GPU 서버, 수냉식 멀티노드 서버 등으로 구성된다. Arm 네오버스 CSS V3 기반 CPU를 적용해 전력 효율과 컴퓨팅 집적도를 높였으며 단일 공냉식 랙 환경에서 6000개 이상의 CPU 코어를 구성할 수 있도록 설계됐다. 슈퍼마이크로는 Arm AGI CPU가 기존 아키텍처 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있으며 AI 데이터센터 용량 1GW 기준 최대 100억 달러 규모 설비투자(CAPEX) 절감 효과를 지원할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 에이전틱 AI 확산에 따른 전력과 공간 제약 문제를 해결하는 데 기여한다는 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 AI 팩토리 성능의 새로운 기준을 제시한다"며 "DCBBS 블루프린트는 5MW부터 1GW에 이르는 모든 규모의 환경을 구축할 수 있도록 검증된 엔드투엔드 구축 방식을 제공한다"고 말했다. 이어 "우리는 업계 초기부터 세계 최대 규모 수냉식 AI 팩토리를 구축해왔다"며 "이러한 경험과 노하우를 모든 블루프린트에 반영해 고객이 설계 단계부터 실제 운영 환경 구축까지 더욱 빠르게 전환할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.04 14:35한정호 기자

AI 음악 생성 플랫폼 수노, 5500억원 투자 유치…기업가치 7조원 평가

음악 생성 AI 플랫폼 수노(Suno)가 글로벌 투자사로부터 기업 가치를 54억 달러(약 7조 4000억원)로 인정받으며 대규모 자금을 확보했다. 마이키 슐먼 노 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)은 4일 공식 채널을 통해 4억 달러(약 5500억원) 규모 시리즈D 투자를 유치했다고 밝혔다. 이번 투자 라운드는 본드캐피탈이 주도했다. IVP, 포러너, 유니온스퀘어벤처스, 알케온, 콰이어트가 공동 투자사로 참여했다. 매트릭스, 라이트스피드, 멘로벤처스, 슈로더캐피탈 등 기존 투자사도 이번 펀딩에 동참했다. 음악 산업계의 주요 아티스트와 프로듀서, 작곡가들도 투자자 명단에 이름을 올렸다. 슐먼 CEO는 수노가 단순한 기술 도구를 넘어 일상적인 소통 수단으로 자리 잡았다고 강조했다. 이용자는 가족 간 문자 메시지나 사소한 농담을 노래로 제작하고 생일, 졸업식, 회사 행사용 음악 제작도 활발하다. 이러한 유행에 힘입어 수노는 수십 개국 애플 앱스토어 음악 부문 1위를 기록했다. 의미 있는 사회적 활용 사례도 늘고 있다. 호스피스 병동 환자들이 가족에게 남길 노래를 수노로 제작하는 사례가 대표적이다. 심리치료사들은 청소년의 정신 건강 상담에 음악 제작을 활용하고 있다. 치매 환자 간병인들은 환자의 기억과 친숙한 목소리를 담은 맞춤형 노래를 만들어 치료에 도입했다. 수노는 이번에 확보한 자금을 바탕으로 서비스 고도화에 속도를 낸다. 아티스트와 창작자 지원 범위를 확대하고 이용자의 음악적 표현을 돕는 기능 개발을 가속화할 방침이다. 이를 위해 음악 산업계와 파트너십을 맺고 개발한 첫 번째 음악 모델을 수개월 내에 선보일 예정이다. 아티스트가 새로운 팬층을 확보하고 커뮤니티를 구축하도록 지원하는 모델이다. 창작자를 위한 새로운 경제적 잠재력과 창작 가능성도 함께 발굴할 계획이다. 마이키 슐먼 CEO는 "더 많은 사람이 음악을 만드는 즐거움을 경험하도록 돕는 것이 수노의 핵심 아이디어"라며 "새로운 음악 모델을 통해 팬들에게 색다른 경험을 제공하고 아티스트의 예술적 성장을 돕겠다"고 말했다.

2026.06.04 14:03남혁우 기자

[현장] AI가 코딩해도 배포는 왜 늦을까…IBM, SW 전 과정 조율하는 'IBM 밥' 공개

"인공지능(AI)이 개인 코딩 속도를 높였을지 몰라도 기업 전체 소프트웨어(SW) 배포 속도는 여전히 제자리걸음입니다. 인프라 비용, 보안 정책, 복잡한 레거시 시스템 의존성 같은 장벽을 넘어야 진짜 변화가 시작됩니다." 마이클 쿽 IBM 밥 솔루션 부사장 겸 캐나다 연구소장은 4일 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 기업용 AI 도입의 한계를 이같이 짚었다. 이날 간담회에서 한국IBM은 코드 생성을 비롯해 기획부터 보안, 운영까지 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC) 전 과정을 지원하는 AI 기반 개발 파트너 'IBM 밥(IBM Bob)'을 국내에 처음 공개했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션이다. 또 개발자 개인의 업무 환경을 자동화하는 기존 AI 코딩 서비스와 달리 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 SDLC 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이 솔루션은 대규모 애플리케이션의 구조와 시스템 환경을 이해한 상태에서 복잡한 개발 프로세스를 통합적으로 지원하도록 설계됐다. 쿽 부사장은 "기업 현장에서 개발 속도를 늦추는 요인은 코드 작성 자체만이 아니다"며 "인프라 비용과 운영 데이터, 보안 정책, 컴플라이언스 규정, 레거시 시스템 의존성, 조직 구조, 쉽게 변경하기 어려운 핵심 시스템 등이 복합적으로 맞물리며 배포 병목을 만든다"고 지적했다. 이는 겉으로 보기에는 개발 생산성 문제처럼 보이지만, 실제로는 코드 바깥의 복잡한 제약이 전체 전달 속도를 떨어뜨린다는 의미다. 하지만 이 같은 기존 AI 코딩 도구와 IBM 밥의 지향점은 다르다. 기존 도구가 주로 개발자 개인의 코드 작성 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, IBM 밥은 코드베이스 전체와 시스템 구조를 이해한 상태에서 SDLC 전반을 조율하는 데 무게를 뒀다. 또 IBM 밥은 개발자가 현재 열어둔 파일 단위가 아니라 프로젝트 전반의 맥락을 파악하고, IDE와 터미널 등 실제 업무 환경에서 작동하도록 설계됐다. 마이클 쿽 부사장은 IBM 밥의 강점으로 레거시 시스템 현대화를 꼽았다. 메인프레임과 자바 기반 시스템처럼 복잡한 의존성이 얽힌 환경에서 AI가 시스템 간 관계를 분석하고 전환 작업을 지원해 현대화 속도를 높일 수 있다는 것이다. IBM은 이를 통해 기존에 수주 단위가 걸리던 전환 작업 기간을 수일 수준으로 줄일 수 있다고 소개했다. 보안과 비용 관리도 IBM 밥의 핵심 기능으로 제시됐다. 개발 이후 별도 단계에서 보안을 점검하던 방식이 아니라 초기 단계부터 정책 검증을 자동화해 규제가 엄격한 산업에서도 개발 속도와 안정성을 함께 확보할 수 있도록 했다. 아울러 AI 활용이 늘면서 커지는 클라우드 자원 사용량과 인프라 비용 역시 실시간으로 분석·최적화할 수 있다. 쿽 부사장은 기업이 AI 기반 개발 역량을 갖추는 방식으로 세 가지를 제시했다. 자체적으로 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하는 방식, 여러 전문 도구를 연결하는 툴체인 방식, SDLC 전반을 지원하는 파트너를 도입하는 방식이다. 그는 "IBM은 세 번째 방식을 택했다"며 "IBM 밥은 단순한 코딩 보조 도구가 아니라 SDLC 파트너"라고 강조했다. 이어 IBM 사내에서도 이미 IBM 밥을 실제 개발에 적용하고 있다고 밝혔다. 그는 "현재 IBM 밥 관련 코드의 약 40%를 IBM 밥이 직접 작성하고 있다"며 "10만 명 이상의 직원이 매일 IBM 밥을 사용하고 있고, 내부적으로는 SDLC 전반에서 평균 45% 수준의 생산성 향상 효과를 확인했다"고 밝혔다. 이어 "개발자는 신뢰하지 않거나 유용하다고 느끼지 않는 도구는 쓰지 않는다"며 "그래서 IBM 밥은 개발자를 위해, 개발자에 의해 만든 도구"라고 덧붙였다. IBM 밥의 적용 범위는 코딩 단계에만 한정되지 않는다. 역할과 업무에 따라 코드 작성, 빌드, 테스트, 반복 개선, 릴리스, 운영 등 전 과정에서 활용할 수 있다는 설명이다. 현재 IBM은 IBM 밥을 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공하고 있다. 향후에는 온프레미스 환경 지원과 특정 개발 환경에 최적화한 패키지도 순차적으로 확대할 계획이다. 쿽 부사장은 "어느 단계에 있든 IBM 밥의 목표는 같다"며 "개발 조직 전반의 마찰을 줄여 기업이 더 빠르고 더 큰 확신을 갖고 소프트웨어를 배포할 수 있도록 지원하는 것"이라고 말했다.

2026.06.04 14:03남혁우 기자

유라클 경영진, 자사주 장내 매수…"AI 기업 전환 자신 있다"

유라클 경영진이 잇따라 자사주를 장내 매수하며 책임경영 의지를 드러냈다. 최근 전사적 인공지능(AI) 전환 전략을 선언한 가운데, 경영진이 직접 회사 주식을 사들이며 AI 사업 확대와 기업가치 제고에 앞장서는 모습이다. 유라클은 조준희 회장과 권태일 사장, 유웅진 전무 등 핵심 경영진이 지난 3월부터 최근까지 자사 보통주를 장내 매수했다고 4일 밝혔다. 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 경영진이 매수한 주식은 총 2만 8020주로, 전체 발행주식의 0.64% 규모다. 이는 최근 유라클이 전사적 AI 실천강령을 선포하고 조직을 AI 중심으로 재편하는 시점과 맞물려 주목된다. 회사는 올해를 글로벌 엔터프라이즈 풀스택 AI 기업 도약 원년으로 삼고 사업 구조 전환에 속도를 내고 있다. 특히 기업용 AI 플랫폼 '아테나' 고도화와 함께 AI 인프라 관리 플랫폼 '오르다'를 앞세워 AI 사업 확대에 나서고 있다. 최근 자율제조와 산업용 AI 시장이 빠르게 성장하면서 관련 인프라와 플랫폼 시장 경쟁도 본격화되는 상황이다. 회사 측은 이번 자사주 매수에 대해 경영진이 AI 전환과 신사업 확대 과정에서 직접 투자에 나선 것으로, 향후 성장 전략에 대한 확신을 보여주는 것이라고 평가했다. 유라클은 이번을 계기로 기관투자자와 애널리스트를 대상으로 한 기업설명(IR) 활동도 강화할 계획이다. 기존 모바일 솔루션 기업 이미지를 넘어 AI 플랫폼과 인프라를 아우르는 풀스택 AI 기업으로 시장 인식을 전환하는 데 집중한다는 전략이다. 유웅진 유라클 기획관리총괄 전무는 "이번 경영진의 자사주 매수는 단순한 주가 방어 차원을 넘어 우리가 구축하고 있는 AI 플랫폼 생태계의 성공과 기업 가치 리레이팅에 대한 경영진의 확고한 신념을 행동으로 증명한 것"이라며 "앞으로도 책임경영을 강화하고 시장과의 소통 및 주주환원 정책을 지속적으로 확대해 주주들의 신뢰에 보답하겠다"고 강조했다.

2026.06.04 11:42한정호 기자

"AI가 전시관 안내한다"…나무기술, XR 자율투어 실증 착수

나무기술이 확장현실(XR) 공간에 인공지능(AI) 에이전트를 접목한 자율투어 서비스 실증에 나선다. 챗봇과 업무 자동화를 넘어 AI 에이전트 기술로 공간 기반 AI 시장 선점에 속도를 낸다는 목표다. 나무기술은 올림플래닛과 함께 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 AI 바우처 지원사업' 컨소시엄에 최종 선정됐다고 4일 밝혔다. 양사는 AI 에이전트를 활용해 이용자 의도와 맥락을 이해하고 공간을 자율적으로 안내하는 XR 자율투어 서비스 실증에 착수한다. 이번 사업은 사용자가 직접 탐색하던 기존 웹XR 콘텐츠에 AI 에이전트를 결합해 보다 몰입도 높은 공간 경험을 구현하는 데 초점을 맞췄다. AI가 이용자 관심사와 이동 흐름을 분석해 맞춤형 정보를 추천하고 동선을 안내하는 방식이다. 약 7개월간 진행되는 실증을 통해 XR 환경에서 자율 안내 기능의 구현 가능성과 사업성을 검증할 예정이다. 특히 부동산·리테일·교육·관광·MICE 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능성을 확인할 계획이다. 단순 가상 공간 체험을 넘어 AI가 이용자와 상호작용하며 정보를 제공하는 차세대 공간 서비스 모델을 구축한다는 목표다. 컨소시엄에서 올림플래닛은 XR 콘텐츠와 공간 제어 기술을 담당한다. 나무기술은 자체 AI 에이전트 플랫폼 '나무 에이전틱 AI(NAA)'와 경량 특화모델(SLM)을 기반으로 AI 추론과 운영 환경을 맡는다. 이용자 관심사와 상황을 분석해 개인화된 정보 추천과 자율 안내 기능을 제공하는 AI 엔진 역할을 수행하게 된다. 나무기술은 방문객 동선 큐레이션과 맥락 기반 상호작용 기능 구현도 지원한다. 여기에 그래픽처리장치(GPU) 오케스트레이션 기술을 적용해 다수 이용자가 동시에 접속하는 환경에서도 안정적인 서비스를 제공할 계획이다. 최근 AI 산업은 텍스트와 이미지 생성 중심에서 벗어나 사용자 의도와 상황을 이해하고 스스로 행동하는 AI 에이전트 시대로 빠르게 전환되고 있다. 특히 XR과 공간 컴퓨팅 시장이 성장하면서 공간 정보를 이해하고 사용자와 상호작용하는 공간형 AI 에이전트가 새로운 활용 분야로 주목받고 있다. 나무기술은 이번 실증을 계기로 XR 콘텐츠와 AI 에이전트를 결합한 산업별 활용 모델 고도화에도 나설 계획이다. 올림플래닛 웹XR 기반 실감 공간 기술과 나무기술 AI 역량을 결합해 관광과 MICE 등 공간 기반 AI 시장으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 나무기술 관계자는 "이번 선정은 AI 에이전트 플랫폼과 AI 추론 기술을 XR 환경에서 검증하고 실제 서비스 적용 가능성을 높이는 계기가 될 것"이라며 "사용자 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 경험을 구현해 공간 기반 AI 활용 모델을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 11:28한정호 기자

토마토시스템, 흥국화재 차세대 구축 지원…금융권 AI 품질관리 시동

토마토시스템이 금융권 차세대 시스템 구축 사업에 인공지능(AI) 기반 테스트 자동화 솔루션을 공급하며 AI 품질 자동화 시장 공략에 박차를 가한다. 금융권 디지털 전환이 본격화되면서 개발 생산성과 품질 안정성을 동시에 확보할 수 있는 AI 기반 검증 기술 수요가 확대되는 모습이다. 토마토시스템은 흥국화재의 차세대 시스템 '넥스트 코어' 구축 사업에 AI 기반 테스트 자동화 솔루션 '아이큐봇(AIQBot)'을 공급했다고 4일 밝혔다. 흥국화재 넥스트 코어 프로젝트는 급변하는 금융 환경에 대응하기 위해 추진되는 대규모 디지털 전환 사업이다. 비즈니스 유연성과 디지털 경쟁력을 높이는 것이 목표로, 토마토시스템은 개발과 품질 검증 부문에서 해당 사업을 지원하게 됐다. 이번 사업에는 토마토시스템의 UI·UX 개발 플랫폼 '엑스빌더6'에 이어 아이큐봇까지 적용되면서 개발부터 품질 검증까지 전 주기를 자사 솔루션으로 지원하는 체계를 구축하게 됐다. 아이큐봇은 코드 작성 단계에서 표준 준수 여부와 소스 구현 상태를 점검하는 정적 테스트와 AI가 테스트 케이스를 자동 생성하는 동적 테스트 기능을 함께 제공한다. 이를 통해 대규모 금융 프로젝트에서 품질 검증 범위를 확대하고 테스트 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 특히 수만 개 화면과 복잡한 금융 업무 로직을 수작업으로 검증하던 기존 방식에서 벗어나 반복적인 테스트 업무를 자동화함으로써 개발 기간 단축과 휴먼 에러 감소를 실현한다는 목표다. 엑스빌더6와 아이큐봇 간 연동도 강점으로 꼽힌다. 엑스빌더6로 구축된 화면을 아이큐봇이 즉시 식별·점검할 수 있으며 유지보수 과정에서도 소스 변경을 자동 감지해 오류 발생 가능성을 줄이도록 지원한다. 최근 금융권에선 차세대 시스템 구축과 디지털 전환 사업이 확대되면서 개발 생산성과 품질 안정성을 동시에 확보하기 위한 AI 기반 테스트 자동화 기술 도입이 늘어나는 추세다. 특히 생성형 AI 확산 이후 AI를 활용한 품질관리와 운영 자동화 영역이 새로운 시장으로 부상하고 있다는 평가가 나온다. 토마토시스템은 이번 흥국화재 사례를 계기로 금융권뿐 아니라 공공·기업 시장까지 AI 기반 품질 자동화 사업을 확대한다는 계획이다. 아이큐봇은 현재 KIDB와 공무원연금공단, 국방전산정보원, 교육부, 한국사회보장정보원 등 금융·공공기관에 공급되며 기술력을 검증받고 있다. 조길주 토마토시스템 대표는 "이번 사업은 우리 UI·UX 플랫폼 역량과 AI 기반 테스트 자동화 기술 시너지를 동시에 입증한 사례"라며 "금융권 디지털 전환이 가속화되는 흐름 속에서 이번 레퍼런스를 발판으로 금융·공공·기업 시장 전반으로 AI 품질 자동화 사업을 확장해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.06.04 11:00한정호 기자

계약서 읽고 요약까지…지미션-한국후지필름BI, 업무형 AI 에이전트 만든다

지미션이 한국후지필름BI가 손잡고 문서 기반 인공지능(AI) 에이전트 시장 공략에 나선다. 단순 문서 디지털화를 넘어 문서를 이해하고 업무를 지원하는 AI 에이전트 수요가 늘면서 기업용 AI 전환(AX) 시장 확대에도 속도가 붙을 전망이다. 지미션은 한국후지필름BI와 솔루션 연계 개발 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 기반 업무 자동화와 산업별 특화 AI 에이전트 사업 확대에 나선다고 4일 밝혔다. 이번 협약은 양사가 보유한 기술과 사업 역량을 결합해 AI 기반 업무 혁신 솔루션을 공동 개발하고 공공·금융·제조·기업 시장을 대상으로 새로운 AX 사업 기회를 발굴하기 위해 추진됐다. 양사는 협약을 통해 AI 연계 솔루션 공동 개발과 고객 대상 공동 제안, 기술검증(PoC), 공동 사업화, 정기 기술 교류 등을 추진할 계획이다. 이를 기반으로 산업 현장에서 실제 활용 가능한 AI 서비스를 발굴하고 시장 확대에 나선다는 전략이다. 지미션 VLM OCR 기술은 단순 문자 인식을 넘어 문서 구조와 의미를 이해하는 차세대 문서 이해 기술이다. 계약서·신청서·공문서·보고서 등 다양한 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환하고 이를 기반으로 검색과 요약, 질의응답, 업무 자동화까지 수행할 수 있다. 양사는 이러한 기술을 바탕으로 금융·공공·제조 분야 업무 프로세스를 학습한 AI 에이전트를 구현할 방침이다. 문서 수집부터 분석, 의사결정 지원까지 이어지는 지능형 업무 환경 구축도 공동 추진한다. 최근 기업 시장에선 생성형 AI를 실제 업무에 적용하기 위한 AI 에이전트 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 기업이 보유한 방대한 문서 데이터를 AI와 연결해 업무 효율을 높이려는 수요가 증가하면서 문서 이해 기술과 AI 에이전트 결합이 새로운 시장으로 주목받고 있다. 한준섭 지미션 대표는 "생성형 AI 시대에는 단순한 문서 디지털화를 넘어 문서가 스스로 이해하고 업무를 지원하는 AI 에이전트 환경이 중요해지고 있다"며 "한국후지필름BI 문서관리 역량과 우리 VLM OCR 기술을 결합해 산업별 업무 지식을 학습한 실질적인 업무용 AI 에이전트를 시장에 선보이겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:50한정호 기자

외국인 근로자와 실시간 소통…롯데이노베이트, 건설 현장 AI 에이전트 가동

건설업계를 중심으로 인공지능 전환(AX)이 본격화되는 가운데, 롯데이노베이트가 외국인 근로자 비중이 높은 건설 현장 특화 번역 AI 에이전트를 앞세워 제조·물류 등 다양한 산업으로 적용 범위를 넓힌다. 롯데이노베이트는 통합 AI 플랫폼 '아이멤버' 기반 실시간 AI 음성번역 에이전트를 건설 현장에 적용하며 산업 현장 AX 확대에 나선다고 4일 밝혔다. 이번 솔루션은 외국인 근로자와 현장 관리자 간 원활한 의사소통을 지원하기 위해 개발됐다. 최근 건설업계를 비롯한 산업 현장에선 외국인 인력 비중이 증가하면서 작업 지시와 안전 교육, 현장 운영 과정에서 발생하는 언어 장벽 해소가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 음성번역 에이전트는 롯데이노베이트의 자체 음성인식(STT) 기술을 기반으로 한다. 건설 특화 음성인식 모델과 키워드 부스팅 기법을 적용해 소음이 심한 현장 환경에서도 음성을 정확하게 텍스트로 변환할 수 있도록 설계됐다. 변환된 내용은 AI 번역 엔진을 통해 180여 개 언어로 실시간 번역된다. 특히 건설 현장에서 사용하는 전문 용어와 은어를 학습한 점이 특징이다. '가새', '띠장' 등 일반 번역 서비스가 정확하게 처리하기 어려운 현장 용어를 번역할 수 있어 작업 지시와 안전 관련 메시지 전달 정확도를 높였다. 현장 상황에 따라 신규 용어를 즉시 등록·수정·삭제할 수 있는 사용자 정의 사전 기능도 제공한다. 운영 방식도 현장 중심으로 설계됐다. 관리자가 번역 채널을 개설해 정보를 송출하면 근로자는 스마트폰으로 번역 결과를 실시간 확인할 수 있다. 관리자는 대시보드를 통해 건설용어집 관리와 사용 현황을 한눈에 파악할 수 있다. 이를 통해 소통 오류를 줄이고 작업 효율과 안전성을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 최근 국내 산업계에선 생성형 AI를 활용한 현장형 AI 에이전트 도입이 늘어나는 추세다. 특히 건설과 제조, 물류, 조선업 등 외국인 인력 의존도가 높은 산업에선 단순 업무 자동화를 넘어 현장 소통과 안전 관리 영역까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 롯데이노베이트는 해당 솔루션에 업종별 전문 용어를 학습시킬 수 있는 사용자 정의 사전 기능과 유연한 응용프로그램 인터페이스(API) 구조를 적용했다. 이를 통해 건설뿐 아니라 제조업과 물류, 조선업 등 다양한 산업군의 기존 업무 시스템과도 손쉽게 연동할 수 있다고 강조했다. 실제 해당 AI 음성번역 에이전트는 지난해 7월 롯데건설에 처음 적용된 이후 지난달 대우건설에도 도입됐다. 현장에선 건설 특화 용어를 정확하게 처리해 외국인 근로자와의 소통 효율을 높였다는 평가를 받고 있다. AI 에이전트는 단순 번역 기능을 넘어 안전관리와 작업 지원, 현장 교육 등 다양한 영역으로 확장되면서 산업 현장 생산성과 안전성을 동시에 높이는 역할을 할 전망이다. 롯데이노베이트 관계자는 "건설 현장뿐만 아니라 외국인 인력 비중이 높은 다양한 산업 전반으로 AI 에이전트 적용을 확대해 나갈 계획"이라며 "검증된 AI 기술로 현장 소통 효율을 높이고 업무 생산성 향상에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.04 10:34한정호 기자

KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

넷앱-구글클라우드, 통합 스토리지 출시…"AI 데이터 이동 부담↓"

넷앱이 구글클라우드 손잡고 기업 클라우드 전환 장벽을 낮추는 통합 데이터 인프라 전략을 강화했다. 넷앱은 구글클라우드·넷앱 볼륨 기반의 신규 데이터 관리와 스토리지 기능을 발표했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 파일과 블록 워크로드를 통합 지원하고 멀티 클라우드 데이터 이동을 간소화하는 데 초점 맞췄다. 기업은 AI 도입 과정에서 데이터를 여러 환경으로 옮기고 관리해야 하는 부담을 겪고 있다. 넷앱은 구글 클라우드와 협력해 고객이 기존 환경을 재구축하지 않고도 클라우드에서 엔터프라이즈 애플리케이션과 데이터베이스, AI 워크로드를 운영할 수 있도록 지원할 방침이다. 넷앱은 멀티 클라우드 환경 간 데이터 이동을 간소화하는 '넷앱 데이터 마이그레이터'를 정식 출시했다. 이 서비스는 전문 기술 부담을 줄이면서 다양한 환경 간 데이터를 안전하고 빠르게 이전할 수 있도록 돕는다. 구글클라우드는 '구글클라우드 넷앱 볼륨 플렉스 유니파이드 서비스 레벨'도 정식 출시했다. 이 서비스는 단일 스토리지 풀에서 파일과 블록 워크로드를 함께 지원하며 모든 구글클라우드 리전에서 제공된다. 이를 통해 고객은 기존 애플리케이션을 변경하지 않고도 데이터베이스(DB)와 고성능 컴퓨팅·전자설계자동화와 가상머신(VM) 환경 등 고성능 워크로드를 운영할 수 있다. 넷앱은 별도 데이터 이동이나 복제 없이 구글클라우드 서비스를 활용할 수 있다는 점을 강조했다. AI 확산 후 스토리지 업계는 단순 저장 공간 제공을 넘어 데이터 이동과 거버넌스·고성능 워크로드 지원을 함께 제공하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다. 클라우드 사업자와 스토리지 기업 간 협력도 늘면서 기업이 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 흩어진 데이터를 AI 서비스와 바로 연결할 수 있는 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. 프라브짓 티와나 넷앱 클라우드 스토리지 및 서비스 부문 수석부사장은 "고객은 파일·블록 데이터를 구글클라우드 넷앱 볼륨으로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "이전 후에는 별도의 데이터 이동이나 복제 없이 해당 데이터를 기반으로 AI를 포함한 구글클라우드 서비스를 즉시 활용할 수 있다"고 강조했다.

2026.06.04 10:14김미정 기자

구글, '젬마 4 12B' 출시…"음성·이미지 처리 간소화"

구글이 이미지·음성 같은 멀티모달 작업을 노트북에서 처리할 수 있는 경량 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 구글은 3일(현지시간) 최신 모델 '젬마 4 12B'를 공식 홈페이지를 통해 공개했다. 이 모델은 엣지 친화형 모델과 고성능 전문가 혼합 모델 사이 간극을 메우기 위해 설계됐다. 젬마 4 12B는 표준 벤치마크에서 전문가 혼합 모델에 가까운 성능을 낸 것으로 나타났다. 메모리 사용량을 절반 이하로 줄여 16GB급 그래픽메모리(VRAM)나 통합 메모리를 갖춘 일반 노트북에서도 기기 안에서 실행할 수 있도록 했다. 해당 모델은 다단계 추론과 에이전틱 워크플로도 지원한다. 구글은 이를 통해 사용자가 자신의 기기에서 강력한 멀티모달과 에이전틱 경험을 구현할 수 있다고 강조했다. 구글은 젬마 4 12B가 기존 멀티모달 AI의 복잡한 처리 과정을 줄였다고 설명했다. 기존 모델은 이미지나 음성을 먼저 별도 인코더로 해석한 뒤 언어 모델에 넘겼지만, 젬마 4 12B는 이 중간 단계를 생략한 구조로 이뤄져서다. 이미지 처리 방식도 단순화했다. 기존처럼 무거운 비전 인코더가 이미지를 따로 분석하는 대신 가벼운 변환 장치만 거쳐 언어 모델 본체가 시각 정보를 직접 처리하도록 했다. 음성 처리 방식은 더 간단하다. 구글은 별도 오디오 인코더를 없애고, 음성 신호를 언어 모델이 다룰 수 있는 형태로 바로 바꿔 입력하도록 설계했다고 설명했다. 젬마 4 12B는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 개발자 생태계 전반의 지원을 받을 수 있도록 했으며 지연 시간을 줄이기 위한 멀티토큰 예측 드래프터도 탑재했다. 구글은 젬마 4 모델이 개발자 커뮤니티를 통해 1억 5000만 다운로드를 넘어섰다고 밝혔다. 구글은 "젬마 4 12B는 모바일 우선의 효율성과 고도화된 추론 능력을 결합해 고성능 멀티모달 지능을 노트북에서 직접 구현할 수 있도록 설계됐다"며 "속도나 추론 능력을 줄이지 않으면서도 일상적인 하드웨어에 고도화된 멀티모달 기능을 제공한다"고 밝혔다.

2026.06.04 09:40김미정 기자

[AI 고속도로] 구글, AI 데이터센터 전력에 '베팅'…발전사업까지 품는다

빅테크들이 앞다퉈 수백조원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터를 늘리는 가운데, 구글이 발전사업 투자와 인프라 관리 역량을 앞세워 최대 과제로 꼽히는 전력 확보 문제 해결에 나섰다. 3일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 구글 모회사 알파벳은 AI 인프라 투자를 위해 총 850억 달러 규모 신규 자금 조달에 나섰다. 회사는 최근 버크셔해서웨이에 100억 달러 규모 지분을 매각했으며 연내 추가로 700억 달러를 조달할 계획이다. 이번 자금 조달은 생성형 AI 경쟁이 격화되면서 데이터센터 구축 비용이 급증한 데 따른 것이다. 마이크로소프트(MS)와 알파벳, 메타, 아마존 등 주요 빅테크 4개사는 지난해 총 4100억 달러를 설비투자(CAPEX)에 투입했으며 올해는 6700억 달러 이상을 투자할 것으로 예상된다. 다만 최근 AI 인프라 경쟁의 최대 변수는 자금이 아닌 전력이라는 분석이 제기되고 있다. AI 데이터센터는 수만 개 서버와 냉각 설비를 운영해야 하는 만큼 막대한 전력을 필요로 하지만 전력망 연결과 인허가 절차는 이를 따라가지 못하고 있다는 지적이 나온다. 실제 데이터센터 건설 지연은 업계 전반의 고민으로 떠올랐다. JP모건은 최근 보고서에서 내년 미국에 완공 예정인 데이터센터 용량 가운데 60% 이상이 아직 착공되지 않았으며 추가로 7%는 일정이 지연된 상태라고 분석했다. 구글은 이같은 병목을 해소하기 위해 자체 전력 확보 전략을 강화하고 있다. 데이터센터를 짓는 데 그치지 않고 발전 자산을 직접 확보해 전력 공급망까지 관리하겠다는 구상이다. 대표적인 사례가 올해 단행한 인터섹트 인수다. 구글은 풍력·태양광 개발업체 인터섹트를 47억 5000만 달러에 인수했으며 이를 통해 수 기가와트(GW) 규모 전력 프로젝트를 확보하게 됐다. 구글은 주요 빅테크 가운데 처음으로 발전사업자를 직접 보유한 기업이 됐다. 전력 분야 전문 인력 확보에도 공을 들이고 있다. 구글은 에너지 산업 전문가들을 대거 영입해 데이터센터 개발과 전력 운영을 통합적으로 추진하는 체계를 구축한 것으로 알려졌다. 전력 수요를 조절하는 기술 투자도 병행하고 있다. 전력망 부담이 커지는 시기에 데이터센터 전력 사용량을 줄이고 이에 대한 보상을 받는 수요반응 프로그램을 운영 중이다. 최근에는 전력 관리 기업 볼터스와도 3년 계약을 체결했다. 이를 기반으로 미국 동부 전력망 운영기관 PJM이 관할하는 지역에서 최대 100메가와트(MW) 규모 추가 전력 여력을 확보할 계획이다. 이는 소규모 발전소 한 곳에 맞먹는 수준이다. 구글뿐 아니라 다른 빅테크도 전력 확보 경쟁에 뛰어들고 있다. xAI와 오픈AI, 메타는 자체 가스 발전 기반 데이터센터 구축을 추진 중이며 MS는 원전 재가동 프로젝트에 참여하는 등 원자력 발전 활용에 나섰다. 그러나 발전 설비 구축 역시 쉽지 않은 과제로 평가된다. 가스터빈과 변압기 공급 부족이 새로운 병목으로 떠오르면서 데이터센터 건설 일정에 영향을 주고 있어서다. 지거 샤 전 미국 에너지부 대출프로그램실장은 "구글은 데이터센터 개발을 위해 에너지 전문 역량을 내부에 구축했다"며 "다른 경쟁사들보다 통합적이고 장기적인 접근 방식을 취하고 있다"고 평가했다.

2026.06.04 09:25한정호 기자

시스코, '클라우드 컨트롤' 공개…"인간·AI 에이전트 함께 일하는 시대"

"인공지능(AI) 시대 기업 인프라 운영 방식은 바뀌어야 합니다. 인간 작업자와 AI 에이전트가 같은 환경에서 시스템을 관리하고 방어해야 합니다. 이를 통해 기업 인프라 운영 속도·방어율을 높일 수 있을 것입니다." DJ 삼파스 시스코 보안사업부 AI 소프트웨어·플랫폼 수석부사장은 4일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 '시스코 라이브 US 2026'를 앞두고 지난달 28일 사전 미디어 브리핑에서 통합 플랫폼 '시스코 클라우드 컨트롤'을 공개하며 이같이 밝혔다. 시스코 클라우드 컨트롤은 시스코의 에이전틱옵스 운영 모델을 위한 기반 플랫폼이다 네트워킹과 보안, 컴퓨팅, 옵저버빌리티, 협업 기능을 한 보안 환경에서 관리하도록 지원한다. 사용자는 로그인 한 번으로 여러 시스코 플랫폼을 한 화면에서 확인할 수 있다. 플랫폼 안에서 자연어로 자체 애플리케이션과 에이전트를 만들 수 있다. 사람과 AI 에이전트는 같은 데이터 계층과 운영 맥락을 공유한다. 플랫폼에는 크로스 도메인 텔레메트리와 목적 특화 모델, 신뢰할 수 있는 에이전트 기능이 포함된다. 네트워킹과 보안, 옵저버빌리티, 협업 영역의 데이터를 결합해 가동시간, 에이전트 행동, 토크노믹스 등 핵심 운영 과제를 같은 정보 기반으로 처리하도록 했다. 삼파스 수석부사장은 "우리는 40년 운영 네트워킹 데이터를 기반으로 한 '딥 네트워크 모델'을 클라우드 컨트롤에 적용했다"며 "플랫폼은 단순히 대형 모델에 의존하지 않고 문제 복잡도에 맞춰 목적 특화 모델과 프런티어 모델을 조합해 작동한다"고 설명했다. 이어 "플랫폼 내 AI 에이전트는 장애 징후를 포착하고 원인을 식별한 뒤 수정 조치를 수행할 수 있다"며 "배포 전 변경 사항을 테스트하고 사용자 경험이 회복됐는지도 확인한다"고 덧붙였다 . 시스코는 운영자와 에이전트가 실시간 증거를 바탕으로 문제를 함께 해결하는 '시스코 AI 캔버스'도 제공한다. 근무 교대나 에스컬레이션 과정에서도 맥락이 유지돼 같은 작업이 반복되는 문제를 줄이는 것이 목표다. '클라우드 컨트롤 스튜디오'는 에이전트 빌더와 앱 빌더로 이뤄졌다. 고객은 에이전트 빌더로 자체 정책과 업무흐름에 맞춘 에이전트를 만들고 50개 이상 서드파티 플랫폼·도구와 연결할 수 있다. 앱 빌더는 자연어 프롬프트로 앱과 워크플로를 만들고 게시하는 기능이다. 오픈AI 코덱스의 에이전틱 코딩 어시스턴트도 탑재했다. 삼파스 수석부사장은 플랫폼 보안 기능도 강조했다. 그는 "취약점 발견부터 실제 공격까지 걸리는 시간이 몇 주에서 몇 분으로 줄었다"며 "사후 대응 중심 방어만으로는 부족하다"고 설명했다. 실제 시스코는 앤트로픽 '프로젝트 글래스윙'과 오픈AI '데이브레이크' 창립 멤버로 참여하고 있다. 최신 프런티어 AI 모델로 자사 제품을 스트레스 테스트해 공격자가 찾을 수 있는 약점을 선제적으로 확인하고 있다. 이날 소개된 '라이브 프로텍트'는 시스코 제품을 위한 디지털 면역체계 역할을 한다. 지원 플랫폼에서 새로 발견된 주요 취약점을 런타임 환경에서 방어하며 재부팅, 업그레이드, 유지보수 시간이 필요 없다. 라이브 프로텍트는 현재 넥서스 9000 스위치에서 사용할 수 있다. 시스코는 앞으로 몇 달 안에 이 기능을 더 많은 제품으로 확대할 계획이다. "올 12월 양자 안전 통신 완성…시스코 IQ로 대응 강화" 시스코는 이날 양자 보안 위협에 대비한 전략도 공개했다. 암호화 데이터를 미리 탈취한 뒤 양자 컴퓨팅 기술이 발전하면 나중에 복호화하는 이른바 '지금 수집해 나중에 복호화' 공격에 대응하기 위한 조치다. 아누라그 딩그라 시스코 엔터프라이즈 커넥티비티·협업 부문 수석부사장 겸 총괄 매니저는 "암호화된 데이터를 미리 탈취한 뒤 양자 기술 발전 후 복호화하는 공격이 이미 발생하고 있다"며 "우리는 올해 12월까지 핵심 포트폴리오 대부분에 양자 안전 통신 기능을 지원할 것"이라고 밝혔다. 시스코는 새로 출시되는 기업용·데이터센터 라우터, 스위치, 방화벽 시리즈에 양자 안전 보안 부팅 기능을 기본 적용한다. 핵심 네트워크 장비 단계부터 양자 위협을 고려한 보안 체계를 내장하겠다는 의미다. 시스코 IQ를 통해 제공되는 '퀀텀 레디 평가'는 양자 공격에 가장 많이 노출된 자산과 우선 대응 지점을 식별한다. 이 기능은 올해 7월 전 세계 고객에게 제공될 예정이다. 이날 장기 회복탄력성 강화를 위한 서비스도 발표됐다. 리질리언트 인프라스트럭처 서비스는 노출 평가, 인프라 현대화, 방어 회복탄력성의 3단계 접근법으로 프런티어 모델 위협에 따를 위험을 줄이도록 지원한다. 시스코 IQ는 지원·전문 서비스를 위한 AI 기반 제공 수단이다. 이번 발표에는 AI 기반 인사이트와 제로 트러스트 원칙을 반영한 리질리언트 인프라스트럭처 플레이북, 온프레미스 배포 옵션, 피어 벤치마킹 기능이 포함됐다. 시스코의 이번 발표는 에이전틱 AI 시대에 인프라 운영과 보안 방식을 함께 바꾸려는 전략으로 해석된다. AI 에이전트가 운영 현장에 들어오는 만큼 네트워크 관리, 취약점 방어, 양자 보안 대비까지 하나의 체계 안에서 다루겠다는 구상이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "AI 에이전트는 소프트웨어 속도로 지속적으로 추론하고 행동한다"며 "이는 우리가 핵심 인프라를 확장, 관리, 방어하는 방식의 모든 것을 바꾼다"고 밝혔다.

2026.06.04 09:00김미정 기자

마이크로소프트, 양자 칩 '마요라나 2' 공개…"신뢰성 1000배↑"

마이크로소프트가 이전 세대보다 신뢰성과 큐비트 수명을 높인 양자칩을 공개했다. 이를 통해 2029년까지 상업적으로 가치 있는 '확장형 양자컴퓨터'를 구현한다는 전략이다. 마이크로소프트는 2일(현지시간) 미국 샌프란시스코서 개막한 연례 개발자 컨퍼런스 '마이크로소프트 빌드 2026'에서 차세대 양자 칩 '마요라나 2' 출시 소식을 밝혔다. 신규 칩은 '마이크로소프트 디스커버리 플랫폼'의 에이전틱 AI 기술로 개발됐다. 마이크로소프트 디스커버리는 애저 기반 엔터프라이즈급 에이전틱 AI 플랫폼이다. 과학 연구 전 과정을 지원한다. 이를 통해 마이크로소프트는 신규 버전칩 신뢰성을 기존보다 1000배 높였고, 큐비트 수명을 평균 20초, 최대 1분 수준까지 늘렸다. 일반적인 양자컴퓨팅 접근 방식이 큐비트 수명을 마이크로초 단위로 측정하는 것과 비교해 큰 진전이라고 설명했다. 마이크로소프트는 이번 성과로 기존 양자컴퓨터 개발 일정을 절반으로 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 2029년까지 상업적으로 가치 있는 확장형 양자컴퓨터를 구현해 세계 보건, 식량 공급, 지속가능성, 에너지 생산 등 난제 해결에 활용할 수 있을 것으로 기대했다. 이번 칩은 신뢰성뿐 아니라 속도와 크기에서도 개선됐다. 마요라나 2는 1마이크로초 연산을 지원하며 큐비트 크기는 100분의 1밀리미터 수준이다. 마이크로소프트는 이 조합이 실제 활용 가능한 양자컴퓨터 개발에 필요한 핵심 조건이라고 봤다. 마이크로소프트는 마요라나 2 개발 과정에서 에이전틱 AI를 활용해 워크플로를 관리하고 측정을 자동화했다. 제작 공정 최적화와 결함 탐지, 새로운 해결책 제안에도 마이크로소프트 디스커버리의 AI 기능이 활용됐다. 마요라나 2는 소재 측면에서도 기존 세대와 차이를 보인다. 지난해 공개된 마요나라 1은 알루미늄 기반 위상 초전도체를 사용했지만, 마요라나 2는 납을 사용했다. 납 초전도체는 취약한 큐비트를 불안정하게 만들 수 있는 잡음을 막을 수 있다. 이날 마이크로소프트는 마이크로소프트 디스커버리 정식 출시도 발표했다. 이 플랫폼은 과학 연구개발에 특화된 AI 에이전트, 연구와 추론 워크플로를 구동하는 디스커버리 엔진, 엔터프라이즈급 보안과 거버넌스 기능을 갖췄다. 마이크로소프트 디스커버리는 연구자가 인간 전문가 지도를 받는 자율 에이전트 팀을 배치할 수 있게 돕는다. 이 에이전트 팀은 방대한 지식을 바탕으로 추론하고 가설을 만들며 실험을 최적화하고 이론을 검증하는 과정을 반복할 수 있다. 마이크로소프트는 개인용 마이크로소프트 디스커버리 앱도 초기 프리뷰로 공개했다. 이 앱은 플랫폼 핵심 기능을 로컬 환경에서 쓸 수 있게 한 버전이다. 깃허브 코파일럿 계정이 있으면 무료로 내려받아 사용할 수 있다. 마이크로소프트는 "우리는 막대한 상업적·사회적 가치를 지닌 컴퓨터를 제공하는 데 더 가까워질 수 있도록 매년 개선을 이룰 것"이라고 밝혔다.

2026.06.03 11:32김미정 기자

스노우플레이크, '호라이즌 카탈로그' 업데이트…AI 보안·관리 한 번에

스노우플레이크가 엔터프라이즈 인공지능(AI)을 실제 업무 환경에서 안전하게 운영하기 위한 데이터 거버넌스 기반을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그' 신규 기능을 발표했다. 이번 발표는 엔터프라이즈 AI 거버넌스와 맥락화 보안 기능을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 호라이즌 카탈로그는 엔터프라이즈 데이터를 위한 범용 AI 카탈로그다. 새롭게 강화된 기능은 사용자와 툴 AI 에이전트가 같은 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕고 AI 에이전트 관리와 보안 제어 기능을 함께 제공한다. 핵심 기능은 '호라이즌 컨텍스트'다. 이 기능은 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 컨텍스트 레이어를 제공해 데이터가 어디서나 같은 의미를 갖도록 지원한다. 스노우플레이크는 AI 에이전트가 더 많은 의사결정을 자율적으로 수행할수록 데이터 정의의 작은 차이가 중대한 오류로 이어질 수 있다고 봤다. 예를 들어 매출의 정의나 계산 방식이 시스템마다 다르면 AI 에이전트가 내놓은 가격 인상 권고도 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다는 설명이다. 호라이즌 컨텍스트는 데이터베이스, 데이터 레이크, BI 툴 등 조직 전체 데이터 환경에 흩어진 비즈니스 맥락을 통합한다. 이를 통해 팀과 툴, AI 에이전트가 같은 기준으로 데이터를 탐색하고 관리하며 활용할 수 있도록 돕는다. 스노우플레이크는 시맨틱 스튜디오와 시맨틱 뷰 오토파일럿도 제시했다. 시맨틱 스튜디오는 SQL 전문 지식 없이도 공통 비즈니스 로직을 정의할 수 있게 지원한다. 시맨틱 뷰 오토파일럿은 해당 맥락을 반영한 시맨틱 뷰를 자동으로 생성하고 정제한다. 보안 기능도 강화됐다. 스노우플레이크는 에이전트 아이덴티티를 통해 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터에 접근하거나 작업을 실행하기 전에 검증된 신원을 부여하고 역할 기반 권한을 적용하게 돕는다. 스노우플레이크 트러스트 센터에는 AI 시스템의 보안 태세를 지속적으로 모니터링하는 기능이 추가됐다. 보안팀은 이를 통해 위반 사항을 조사하고 AI 기반 컨텍스트 인식 지원으로 리스크 대응 속도를 높일 수 있다. 스노우플레이크는 머신러닝 기반 탐지와 프롬프트 인젝션 보호 기능도 통합했다. 이를 통해 탈옥 시도와 신종 제로데이 취약점을 차단하고 AI 워크로드 전반에 일관된 보안 정책을 적용한다는 계획이다. 컴퓨팅 운영을 자동화하는 '적응형 컴퓨트'도 호라이즌 카탈로그와 연동된다. 이 기능은 수동 튜닝이나 인프라 관리 없이 AI와 애플리케이션 워크로드에 맞는 컴퓨팅·소프트웨어 리소스 조합을 실시간으로 자동 결정한다. 스노우플레이크는 이번 기능이 AI 실험을 실제 비즈니스 운영으로 옮기려는 기업의 기반이 될 것으로 보고 있다. 블랙록은 호라이즌 컨텍스트를 활용해 AI가 엔터프라이즈 전반에서 공통 데이터 기준 위에서 작동하도록 지원하고 있다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "인텔리전스가 조직 내부에서 자율적으로 사용하게 되면서 '신뢰' 이슈는 선택이 아닌 기초적인 전제"라며 "조직은 처음부터 거버넌스와 보안이 내재된 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 이해한 AI를 필요로 한다"고 말했다.

2026.06.03 09:52김미정 기자

"데이터 파편화 해소"…스노우플레이크, 개방형 거버넌스 플랫폼 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 데이터 활용 안전성을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 AI 시대 상호운용성을 지원하는 신규 기능을 발표했다. 이번 기능은 조직이 시스템 전반에서 데이터에 접근하고 거버넌스를 적용하며 공유와 실행까지 연결할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 이번 발표 중심에는 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그'가 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 사일로화된 데이터를 연결된 'AI 레디' 기반으로 전환한다. 또 사용자와 AI 에이전트가 전체 비즈니스 맥락 안에서 필요한 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. 이날 스노우플레이크는 아파치 아이스버그 v3 지원과 아파치 아이스버그 테이블용 스노우플레이크 스토리지도 정식 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 이동을 줄이면서 스노우플레이크 안팎 데이터를 유연하게 활용할 수 있다. 아파치 폴라리스 기반 호라이즌 카탈로그도 강화됐다. 외부 엔진에서도 스노우플레이크가 관리하는 아이스버그 데이터에 양방향 읽기와 쓰기 접근을 지원한다. 외부 엔진 접근 관리와 아이스버그 REST 스캔 플랜 API를 통해 오픈 생태계 전반으로 일관된 거버넌스까지 가능하다. 스노우플레이크는 기업들이 AI 이니셔티브를 확장하는 과정에서 기존 데이터 아키텍처 복잡성과 비용 부담이 커지고 있다고 봤다. 데이터가 여러 플랫폼과 운영 시스템에 흩어져 있어 활용 전에 복사와 연결, 정합성 확인에 많은 시간과 자원이 들어간다는 판단이다. 신규 기능은 SAP, 세일즈포스, 워크데이 등 주요 플랫폼과 AVEVA, IBM 파트너십을 기반으로 제로 카피 통합을 지원한다. 개발자는 스노우플레이크의 AI 코딩 에이전트 '스노우플레이크 코코'를 통해 SAP 데이터 연결과 탐색, 관리 과정을 간소화할 수 있다. 스노우플레이크는 자연어 기반 데이터 활용 기능도 강화했다. 스노우플레이크 코코는 스노우플레이크와 외부 데이터 레이크, 외부 관계형 데이터베이스 시스템 전반에 대한 질문을 지원하고 호라이즌 컨텍스트는 적합한 데이터를 자동으로 식별해 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 적용한다. 공유 데이터의 AI 활용도 확대된다. 데이터 공급자는 자동 데이터 에이전트를 통해 공유 데이터 리스팅이나 보안 데이터 공유를 스노우플레이크 코코, 스노우플레이크 코워크, 스노우사이트에서 바로 사용할 수 있는 대화형 AI 에이전트로 전환할 수 있다. 거버넌스 기능도 강화됐다. 호라이즌 카탈로그는 스노우플레이크 내외부 엔터프라이즈 데이터를 아우르는 단일 거버넌스 기반을 제공하고 데이터 검색, 보안, 모니터링, 정책 적용, 접근 통제를 중앙화한다. 스노우플레이크는 컬럼 마스킹과 행 접근 제어 등 데이터 보호 정책을 아이스버그 호환 엔진 전반에 적용할 수 있도록 했다. 민감 데이터 분류와 데이터 품질 관리를 결합해 고객이 호라이즌 카탈로그에서 정책을 정의하고 거버넌스를 중앙에서 관리하도록 지원한다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "다수 조직은 여전히 데이터를 이동하고 복제하는 방식에 의존하고 있지만 이런 접근으로는 AI 속도를 따라잡을 수 없고 혁신이 가속화될수록 데이터 파편화는 큰 제약 요인으로 작용한다"고 지거했다. 이어 "우리는 상호운용성과 개방성에 집중함으로써 고객이 데이터가 어디에 있든 단일하고 연결된 거버넌스를 적용해 실시간 데이터에서 직접 작업할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.06.03 09:43김미정 기자

깃허브, '코파일럿 앱' 공개…"AI 작업 통제권 강화"

"우리는 깃허브 인공지능(AI) 개발 환경을 데스크톱 앱으로 확장했습니다. 개발자는 에이전트 작업을 한눈에 관리하면서 작업 통제권까지 강화할 수 있을 것입니다." 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 2일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개막한 연례 개발자 컨퍼런스 '마이크로소프트 빌드 2026'에서 깃허브 코파일럿 앱을 기술 프리뷰 버전으로 공개하면서 이같이 밝혔다. 기존 코파일럿 프로·프로 플러스·비즈니스·엔터프라이즈 사용자는 이 앱을 이용할 수 있다. 나델라 CEO는 에이전트형 개발 방식이 확산하면서 기존 개발 도구만으로는 여러 AI 에이전트를 병렬로 관리하기 어렵다고 봤다. 개발 컨텍스트가 여러 창에 흩어지고 어떤 작업이 실행 중인지 추적하기 어려워졌다는 이유에서다. 코파일럿 앱은 '내 작업' 화면에서 연결된 저장소 활성 세션, 이슈, 풀 리퀘스트, 백그라운드 자동화를 한 번에 보여준다. 개발자는 프로덕션 버그 조사, 백로그 이슈 구현, 풀 리퀘스트 리뷰 반영처럼 동시에 진행되는 에이전트 작업을 같은 화면에서 점검할 수 있다. 이 앱은 워크트리 설정과 정리, 브랜치 전환 작업도 자동 처리한다. 사용자는 프롬프트나 이슈에서 작업을 시작하면, 코파일럿은 기존 이슈와 풀 리퀘스트, 연결된 저장소에서 필요한 맥락을 가져온다. 깃허브는 풀 리퀘스트 병합 과정도 에이전트 기능으로 확장했다. '에이전트 머지'는 지속적 통합(CI) 상태를 감시하고 필수 리뷰어를 추적할 수 있다. 실패한 검사를 처리한 뒤 병합 조건이 충족될 때까지 대기한다. 개발자는 깃허브 앱에서 자동화 범위를 직접 정할 수도 있다. 코파일럿이 CI를 정상 상태로 되돌리게 할지, 리뷰 피드백을 반영하게 할지, 조건 충족 후 병합까지 맡길지 선택하는 식이다. 코파일럿 앱에 '캔버스' 기능도 추가됐다. 캔버스는 사람과 에이전트가 함께 작업하는 양방향 작업 공간이다. 계획, 풀 리퀘스트, 브라우저 세션, 터미널, 배포, 대시보드, 워크플로 상태를 표시할 수 있다. 나델라 CEO는 "캔버스는 에이전트 경험(AX) 시작"이라며 "채팅이 지시와 논의, 모호한 문제를 다루는 공간이라면 캔버스는 그 의도가 실제 확인 가능한 작업으로 바뀌는 공간"이라고 강조했다. 깃허브 앱 보안과 실행 환경도 강화됐다. 코파일럿용 클라우드·로컬 샌드박스는 에이전트가 실제 운영 환경을 건드리지 않고 코드를 실행하며 결과를 검사한다. 변경 사항을 테스트할 수 있는 제한된 공간도 제공한다. 로컬 샌드박스는 사용자 기기에서 격리된 환경으로 작동한다. 파일시스템, 네트워크 연결, 시스템 기능 접근은 제한되며 관련 정책은 중앙에서 설정·집행할 수 있다. 클라우드 샌드박스는 깃허브가 호스팅하는 일시적 리눅스 환경에서 실행된다. 조직은 자체 정책을 정의할 수 있다. 사용자는 어느 기기에서든 클라우드 기반 코파일럿 세션을 이어갈 수 있다. 코드 리뷰 기능도 확장됐다. 코파일럿 코드 리뷰는 사용자 지정 에이전트 스킬, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 연결, 설정 가능한 액션 워크플로를 통해 조직 내부 기준과 엔지니어링 맥락을 반영할 수 있다. 코파일럿 코드 리뷰에 중간 등급 리뷰도 추가됐다. 풀 리퀘스트를 더 높은 추론 능력을 갖춘 모델로 보내 정밀도와 재현율을 높이는 방식이다. 관리자는 저장소별 가이드라인을 '낮음' 또는 '중간'으로 설정할 수도 있다. 위험이 낮은 코드에는 비용 효율적인 모델을 쓰고 영향도가 큰 저장소에는 더 강력한 모델을 배정할 수 있다. 보안 전용 평가를 위한 '시큐리티-리뷰(/security-review)' 스킬도 제공된다. 여러 모델 계열을 활용해 구현 방식을 비평하고 새로운 문제를 찾는 러버덕(/rubberduck) 스킬은 정식 제공된다. 깃허브는 코파일럿 기능을 애저 데브옵스로 확장했다. 사용자는 원클릭 리뷰, 인라인 코멘트, 커밋 가능한 수정 제안을 애저 데브옵스에서 기본 기능으로 사용할 수 있다. 개발 도구 확장을 위한 코파일럿 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 정식 제공된다. 노드.js·타입스크립트, 파이썬, 고, 닷넷, 러스트, 자바에서 사용할 수 있으며 코파일럿 앱을 구동하는 것과 같은 에이전트 런타임을 제공한다. 터미널 기반 개발자를 위한 코파일럿 CLI도 개편됐다. 새 인터페이스와 음성 입력, 예약 작업 기능을 제공하며 터미널에서 풀 리퀘스트, 이슈, 지스트에 탭 방식으로 접근할 수 있다. 특히 음성 모드는 온디바이스 음성-텍스트 변환을 사용한다. 이에 따라 오디오는 사용자의 기기를 벗어나지 않는다. 클라우드 자동화 기능은 에이전트가 일정에 따라 실행되고 깃허브 이벤트에 응답하며 이슈를 열고 댓글을 남길 수 있도록 한다. 기본값은 각 쓰기 작업 전에 허가를 요청하는 방식이며 신뢰가 형성되면 오토파일럿으로 전환할 수 있다. 나델라 CEO는 "깃허브 코파일럿 앱은 단순 AI 지원을 넘어 에이전트형 개발에 절실히 필요했던 컨트롤 센터를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.03 09:16김미정 기자

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