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[현장] AI 성패 가르는 데이터…IBM, '잠들지 않는' 스토리지 시대 연다

IBM이 인공지능(AI) 확산에 맞춰 차세대 스토리지 전략 'IBM 퓨전'을 공개하며 데이터 인프라 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 저장 장치를 넘어 AI 워크로드와 하이브리드 클라우드 환경에 최적화된 지능형 스토리지를 앞세워 데이터 통합·자동화·보안까지 아우르는 AI 데이터 플랫폼 기업으로 진화한다는 목표다. 알버트 호 IBM 스토리지 사업 전략 총괄 부사장은 27일 조선 팰리스 서울 강남에서 개최한 미디어 라운드테이블에서 "스토리지는 더 이상 단순한 수동형 인프라가 아니라 AI 성공을 위한 필수 요소"라며 "AI 시대 데이터 저장을 넘어 활용과 이동, 관리까지 아우르는 차세대 데이터 인프라를 지원하겠다"고 밝혔다. 이날 IBM은 AI 도입 과정에서 기업들이 직면한 핵심 과제로 데이터 파편화를 지목했다. 대부분 기업이 동일한 대규모언어모델(LLM)을 활용하고 있지만 실제 AI 성과 차이는 데이터 품질과 활용 역량에서 발생한다는 설명이다. 알버트 호 부사장은 현재 엔터프라이즈 데이터 약 3분의 2가 온프레미스 환경에 남아 있으며 상당수 기업이 AI 워크로드를 처리할 스토리지 인프라를 충분히 갖추지 못했다고 진단했다. 그는 "조직의 8%만이 AI 유즈케이스를 충분히 지원할 수 있는 인프라를 갖추고 있다"며 "AI 시대에는 더 많은 데이터를 다양하게 AI에 투입할수록 결과 품질이 높아지는 만큼, 데이터 통합과 스토리지 전략이 핵심 경쟁력이 되고 있다"고 설명했다. IBM은 이러한 전략 핵심으로 IBM 퓨전을 제시했다. IBM 퓨전은 'IBM 스토리지 스케일'과 '스토리지 세프(Ceph)' 기술을 결합한 통합형 인프라 플랫폼이다. 단순 스토리지 기능을 넘어 컨테이너 기반 AI 환경과 가상머신(VM) 워크로드를 함께 지원하며 그래픽처리장치(GPU)·AI 프레임워크까지 통합 제공하는 것이 특징이다. 특히 IBM은 레드햇 오픈시프트와 엔비디아 GPU, IBM 왓슨x 등을 연계해 AI 인프라 구축 기간을 수개월에서 수주 수준으로 단축할 수 있다고 강조했다. IBM 스토리지 스케일은 IBM 장비뿐 아니라 타사 스토리지 데이터까지 AI 파이프라인에 투입할 수 있어 데이터 활용 범위를 크게 넓힐 수 있도록 설계됐다. 알버트 호 부사장은 “IBM 퓨전은 AI와 컨테이너를 위한 현대화된 인프라"라며 "기업은 복잡한 스토리지 구조를 신경 쓰지 않아도 AI 워크로드에 최적화된 환경을 심리스하게 활용할 수 있다"고 말했다. IBM은 AI 기반 자율형 스토리지 플랫폼 '플래시시스템.ai'도 소개했다. 이는 기존 IBM 플래시시스템 포트폴리오에 에이전틱 AI 기반 운영 자동화 기능을 적용한 제품이다. IBM은 스토리지 운영이 여전히 수작업과 복잡한 관리 체계에 의존하고 있다는 점에 주목해 AI 기반 자동화와 운영 효율 개선에 집중했다고 설명했다. 플래시시스템.ai는 AI 기반 자연어 인터페이스와 서비스 수준 계약(SLA) 기반 자동화 기능을 제공한다. 스토리지 운영자는 시스템에서 자연어 명령만으로 스토리지 구성과 재해복구(DR) 정책 설정, 성능 최적화 등을 수행할 수 있다. 또 IBM의 자체 플래시코어 모듈(FCM)을 기반으로 모든 입출력을 실시간 분석해 랜섬웨어 징후와 이상 행위를 탐지한다. 크레이그 맥케나 IBM 스토리지 제품 관리 부문 부사장은 "기존 IT 운영 조직은 전체 시간의 70%를 전통적인 시스템 유지에 활용하고 있다"며 "AI 시대 경쟁력을 확보하려면 운영 부담을 줄이고 혁신과 전환 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "플래시시스템.ai는 절대 잠들지 않는 직장 동료와 같다"며 "AI 에이전트가 스토리지 운영자의 전문성을 높이고 문제를 사전에 감지해 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 특히 IBM은 한국 시장에서도 데이터 주권 요구에 따른 소버린 AI 확산과 온프레미스·하이브리드 클라우드 기반 인프라 중요성이 커지고 있다고 평가했다. 이에 맞춰 회사는 플래시시스템.ai에 한국어 기반 자연어 명령 지원과 AI 기반 운영 자동화 기능도 강화했다. 영어 기반 LLM 모델로 개발됐지만 한국어 명령 처리도 가능해 국내 운영 환경에서도 활용성을 높였다는 설명이다. 알버트 호 부사장은 "AI 시대에는 단일 스토리지로 모든 워크로드를 처리할 수 있다는 접근보다 워크로드별 최적화와 통합 운영이 중요하다"며 "우리는 다양한 AI 환경과 데이터 요구사항에 대응할 수 있는 포괄적인 스토리지를 제공할 수 있는 유일한 기업"이라고 강조했다.

2026.05.27 12:20한정호 기자

[현장] LG CNS "AI, 이제 실행의 단계"…AX 페어 2026 개막

LG CNS가 산업 전반으로 확산하고 있는 인공지능(AI) 전환(AX)의 현재와 미래를 한눈에 조망할 수 있는 자리를 마련했다. LG CNS는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AX 페어 2026'를 개최하고 기업 AX 실행 전략과 산업별 적용 사례를 공개했다. 올해 AX 페어의 주제는 "AX, 지금 실행의 순간(AX, Now in Action)"이다. AI 기술의 가능성을 논의하는 데 그치지 않고 실제 비즈니스 현장에서 실행되고 성과로 이어진 사례를 중심으로 프로그램을 구성한 것이 특징이다. LG CNS는 이번 행사에서 금융, 제조, 서비스, 물류 등 다양한 산업군에서 이미 검증된 AX 사례를 소개했다. 기업들이 AI 도입을 어떻게 시작했고 실제 비즈니스 성과로 어떻게 연결했는지 구체적으로 공유하며, AX를 검토하는 단계를 넘어 실행과 확산 단계로 나아가는 방향성을 제시했다. 현신균 사장은 환영사 영상을 통해 "우리는 지난 몇 년간 생성형 AI를 중심으로 매우 빠른 변화를 경험해왔고 최근에는 에이전틱 AI와 피지컬 AI로까지 그 가능성이 확장되고 있다"며 "하지만 이제 중요한 것은 AI가 무엇인지, 얼마나 뛰어난 기술인지가 아니라 실제로 어떻게 사용되고 있는가"라고 말했다. 이어 "AI는 더 이상 미래의 가능성이 아니라 이미 기업 운영 속에 들어와 의사결정을 돕고 업무를 재구성하며 새로운 성과를 만들어내고 있다"고 강조했다. 현 사장은 LG CNS가 그동안 금융·제조·서비스·공공 등 다양한 산업 현장에서 AX를 실행해온 경험도 소개했다. 그는 "AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 실제로 작동시키고 성과로 연결하는 과정을 고객과 함께 만들어왔다"고 설명했다. LG CNS는 자체 AX 플랫폼인 에이전트웍스(Agent Works)와 피지컬웍스(Physical Works)도 소개했다. 두 플랫폼은 AI를 기술 자체에 머무르지 않고 업무와 산업 전반에 적용 가능한 실행 체계로 확장하기 위한 기반이라는 설명이다. 행사에는 오픈AI, 팔란티어, 코히어 등 글로벌 AI 기업도 참여했다. 각 기업은 자사 기술과 산업 현장에서 축적한 경험을 공유하며 기업 AX 방향성과 실행 전략에 대한 인사이트를 제시했다. LG CNS는 이번 AX 페어를 통해 "AI가 가능성을 넘어 성과로 이어지는 순간"을 직접 보여주는 데 집중했다. 기업들이 AI를 고민하는 단계에서 벗어나 실제 실행을 통해 성과를 만들어야 하는 시점에 필요한 현실적인 전략과 사례를 제시하는 자리라는 설명이다. 현신균 사장은 "AI는 기술의 문제가 아니라 실행의 문제"라며 "AX 페어 2026이 이미 시작된 변화를 확인하고 다음 단계를 준비하는 의미 있는 자리가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.05.27 12:14남혁우 기자

법정에 들어온 AI, 판사석에도 앉을 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 우리 사회의 가장 뜨거운 감자 중 하나는 바로 인공지능(AI) 판사 도입 문제입니다. 2026년 현재 AI는 이미 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어와 있지만, 누군가의 인생을 결정짓는 판사석을 비워주는 일은 전혀 다른 차원의 이야기죠. 단순히 법전을 외우는 능력을 넘어 인간의 복잡한 삶과 가치를 저울질해야 하는 이 자리에 기계를 앉히는 것이 과연 타당한지에 대해 우리 시대의 전문가들이 머리를 맞댔습니다. 처음 논의가 시작되었을 때 전문가들의 시선은 주로 AI의 압도적인 정보 처리 능력에 머물러 있었습니다. 수만 건의 판례를 순식간에 분석해 법률 시스템의 효율성을 극대화할 수 있다는 기대였죠. 하지만 논의가 깊어질수록 초점은 기술적 성능에서 판결의 불투명성, 즉 블랙박스 현상으로 급격히 이동하기 시작했습니다. AI가 결론을 내리더라도 그 과정이 베일에 싸여 있다면 우리는 과연 그 결과를 정의롭다고 받아들일 수 있겠느냐는 의문이 제기된 것입니다. 설명이 가능한 기술과 법적 증거 사이의 메우기 힘든 간극 AI 전문가들은 이 문제를 해결하기 위해 이른바 설명 가능한 AI인 XAI 기술을 대안으로 제시했습니다. 기계가 왜 그런 판단을 내렸는지 논리적으로 보여준다면 불투명성 문제를 해결할 수 있다는 주장이었죠. 그러나 여기서 논점은 다시 한번 법적 영역으로 옮겨갔습니다. 법률 전문가들은 설령 기술적으로 설명이 가능해진다고 해도 그 설명이 법정에서 법적 증거로서의 효력을 가질 수 있는지는 완전히 다른 문제라고 지적했습니다. AI의 설명을 재판의 근거로 삼기 위해서는 새로운 법적 프레임워크와 규제 기관이 필요하다는 현실적인 벽에 부딪힌 셈입니다. 더 흥미로운 점은 사법 시스템의 실무적 변화에 대한 우려였습니다. AI가 소송의 접근성을 높여 누구나 쉽게 법의 문턱을 넘게 하는 긍정적인 효과도 있겠지만, 이는 동시에 시스템 전체의 과부하와 변호인의 역할 변화 등 기존 질서의 근간을 흔드는 결과를 초래할 수 있다는 것이죠. 기술이 발전할수록 오히려 우리가 지켜야 할 사법 시스템의 정당성이 무엇인지를 묻게 되는 역설적인 상황이 연출되었습니다. 데이터가 담아낼 수 없는 정의와 인간의 가치라는 최종 관문 토론의 가장 핵심적인 하이라이트는 AI가 과연 인간의 윤리적 직관과 사회적 공감을 모방할 수 있느냐는 지점이었습니다. 기술 전문가들은 인간의 가치관을 데이터로 인코딩하여 AI에 학습시킬 수 있다고 보았지만, 비판적인 시각을 가진 전문가들은 정의란 단순한 데이터 처리 결과가 아니라고 맞섰습니다. 정의는 다원화된 사회에서 끊임없는 합의와 소통을 통해 만들어지는 사회적 산물인데, 기계가 이를 수치화된 가치로만 판단하는 것은 본질적인 정의를 훼손할 수 있다는 우려입니다. 이 과정에서 전문가들 사이의 명확한 합의와 비합의 사항이 드러났습니다. 우선 2030년 이전까지 AI가 단독으로 주요 판결을 내리는 시대가 오는 것은 현실적으로 불가능하다는 데 의견이 모였습니다. 기술적 돌파구와 법제화가 2028년까지 이루어지지 않는다면 실질적인 진전은 어렵다는 냉정한 진단이 내려진 것이죠. 반면 끝내 합의되지 않은 지점은 XAI가 제공하는 논리적 설명이 인간이 느끼는 정당성의 요구를 정말로 충족할 수 있느냐는 철학적 신뢰의 문제였습니다. 누군가는 기술이 신뢰를 만들 것이라 믿었지만, 누군가는 그것이 기술 만능주의적 환상일 뿐이라고 경고했습니다. 결국 AI 판사에 대한 논의는 우리가 어떤 미래를 꿈꾸느냐에 대한 질문으로 귀결됩니다. 기술이 우리를 대신해 더 빠르고 정확하게 길을 안내할 수는 있겠지만, 그 길이 우리가 진정으로 원하는 정의로운 길인지를 결정하는 책임은 여전히 우리 인간에게 남아 있습니다. 판사석의 주인은 바뀔지 몰라도, 정의의 저울을 쥐고 있는 마지막 손은 결국 사람의 것이어야 한다는 점을 전문가들의 치열한 공방이 다시금 일깨워주고 있습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/bc3d39b6.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.27 10:37AMEET

국가데이터처, 엔코아 방문공공데이터 품질 관리 방안 논의

국가데이터처가 인공지능(AI) 전환(AX) 시대를 맞아 공공데이터 품질 고도화에 나섰다. AI 성능을 극대화할 수 있는 데이터 환경 구축을 위해 민간 전문기업과 현장 소통을 시작했다. 엔코아(대표, 김주민)는 국가데이터처 안형준 처장이 엔코아 본사를 방문해 감담회를 가졌다고 26일 밝혔다. 이번 방문은 범국가적 데이터 유통망 구축과 공공데이터 품질 관리 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 양 기관은 인공지능(AI) 도입 성패가 '데이터 준비 상태'에 있다는 점에 공감했다. 데이터 파편화와 비표준화 구조는 AI 활용의 가장 큰 장애요인으로 지적됐다. 엔코아는 국가 AI 경쟁력을 높이기 위해 공공데이터의 준비도가 중요하다고 강조했다. 이어 온톨로지 기반 데이터 플랫폼 전략을 해결책으로 제시했다. 국가데이터처는 고품질 공공데이터를 유지할 수 있는 초연결 체계 구축 필요성을 설명했다. 엔코아는 데이터 표준화와 메타데이터 구축이 AI 활용을 위한 기반이 될 것이라고 화답했다. 엔코아는 최근 AI 활용에 최적화된 형태로 데이터를 빠르게 전환하는 솔루션을 선보이며 플랫폼 기업 전환을 가속화하고 있다. 김주민 엔코아 대표는 "AI 시대의 경쟁력은 AI가 실제로 활용할 수 있는 상태로 얼마나 빠르게 준비했는가에 달려 있다"며 "공공데이터 역시 AI 레디 데이터 관점에서 재정비되어야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다"고 말했다.

2026.05.27 09:59남혁우 기자

[카드뉴스] 교황이 AI에게 '멈춰'라고 했어요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 교황이 직접 AI에 대한 대형 윤리 문서를 발표해 전 세계의 이목이 집중되고 있어요. 책 한 권 분량에 달할 만큼 두꺼운 이 문서는 단순한 권고가 아니라, 135년간 공장 노동자부터 오늘날의 AI 시대 노동자까지 꾸준히 약자 편에 서온 교황청의 일관된 목소리를 담고 있는데요. 교황은 데이터, 알고리즘, AI 플랫폼, AI 인프라, AI 결과물 모두를 '공공재'로 선언하며, 공기처럼 누구나 함께 써야 할 자원이지 소수가 독차지해선 절대 안 된다고 강하게 못을 박았어요. 특히 교황이 꼽은 세 가지 위기가 눈길을 끄는데요. 첫째는 AI의 무기화로 인한 전쟁 위협, 둘째는 AI가 만들어내는 새로운 형태의 노동 착취, 셋째는 정보 독점으로 심화되는 디지털 격차예요. "AI가 소수의 무기가 되는 순간, 나머지는 디지털 노예가 된다"는 문서 속 강렬한 경고는 많은 이들에게 깊은 울림을 주고 있어요. 이번 경고문 발표 이후 AI 업계에도 변화의 바람이 예고되는데, 사람 중심의 윤리적 AI를 추구하는 기업에겐 새로운 기회가, 그렇지 않은 기업에겐 강력한 규제와 과징금이 기다리고 있답니다. 앞으로도 AMEET이 복잡한 AI 이슈를 알기 쉽게 풀어드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/38fde677.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.26 19:31AMEET

월드 모델 경쟁 확산…"한국은 제조 분야서 기회 찾아야"

한국이 월드 모델서 경쟁력을 확보하려면 이를 제조 분야에 접목해야 한다는 분석 결과가 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 26일 공개한 이슈리포트 '월드 모델: 현실을 이해하는 AI의 진화'에 따르면 한국이 월드 모델 분야에서 경쟁력 갖추려면 이같은 전략을 취해야 하는 것으로 나타났다. 월드 모델은 인공지능(AI)이 현실 세계 구조와 움직임을 이해하도록 돕는 기술이다. AI가 미래 상태를 예측하고 그 결과를 바탕으로 의사결정을 내리게 하는 것이 핵심이다. 이는 인간의 '멘탈 모델'과 비슷한 개념이다. 사람이 실제 겪지 않은 상황도 미리 떠올려 판단하듯 AI도 여러 상황을 사전에 시뮬레이션할 수 있다는 설명이다. 보고서는 월드 모델이 범용 AI와 피지컬 AI 구현을 위한 기반 기술로 떠오르고 있다고 분석했다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차처럼 현실 세계에서 직접 움직이고 판단하는 AI를 뜻한다. 기존 로봇은 정해진 규칙이나 제한된 데이터에 의존하는 경우가 많았다. 이 때문에 새로운 환경이나 예외 상황에 유연하게 대응하는 데 한계가 있었다. 월드 모델은 이 한계를 줄이는 기술로 주목받고 있다. 로봇이 물리 법칙과 인과관계를 내부적으로 학습하면 앞으로 벌어질 일을 예측하고 더 안전한 행동을 선택할 수 있어서다. 피지컬 AI 발전의 가장 큰 병목은 데이터 부족과 사전 검증 문제다. 실제 환경에서 로봇을 훈련하려면 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 전도 같은 사고 위험도 있다. 보고서는 월드 모델이 합성 데이터와 가상 시뮬레이션으로 이 문제를 보완할 수 있다고 봤다. 현실에서 만들기 어렵거나 위험한 상황을 가상세계에서 먼저 만들어 보고 AI를 훈련할 수 있다는 설명이다. 글로벌 기업들도 월드 모델 개발에 속도를 내고 있다. 구글딥마인드는 텍스트 명령으로 상호작용 가능한 3D 가상 세계를 만드는 '지니 3'를 개발했다. 메타는 비디오 데이터와 로봇 상호작용 데이터를 학습한 'V-제파 2'를 공개했다. 엔비디아는 피지컬 AI 개발자를 위한 '코스모스' 모델을 내세웠다. 코스모스는 로봇과 자율 시스템이 물리 세계를 학습하고 실험할 수 있는 가상 환경 구축에 활용된다. 페이페이 리 교수의 월드랩스는 '마블'이라는 월드 모델을 개발 중이다. 이 모델은 텍스트 이미지 비디오 입력을 바탕으로 사용자가 직접 돌아다닐 수 있는 3차원 가상 공간을 만든다. 중국과 유럽도 경쟁에 뛰어들었다. 중국은 자율주행과 로봇 산업을 중심으로 월드 모델을 빠르게 적용하고 있다. 유럽은 거대언어모델(LLM) 한계를 넘어 물리 세계를 이해하는 차세대 AI 기술 개발에 집중하고 있다. 한국서도 NC AI와 네이버가 월드 모델 연구 성과 공개에 나서고 있다. 정부도 피지컬 AI 정책 중 하나로 월드 모델 개발을 지원하고 있다. 보고서는 한국이 제조업 강점을 적극 활용해야 한다고 제언했다. 제조 현장에서 나오는 물리 행동 데이터를 체계적으로 모아 '월드 모델용 제조 데이터셋'으로 만들어야 한다는 설명이다. 또 실제 물리 법칙과 맞물리는 고충실도 가상환경 구축도 필요하다고 봤다. 현실에서 얻기 어려운 희귀 상황 데이터를 가상으로 만들면 로봇과 자율 시스템의 학습 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 보고서는 도메인 특화 월드 모델 육성도 강조했다. 물류 서비스, 국방 가상융합 등 한국이 강점을 가진 분야부터 월드 모델을 적용하면 글로벌 경쟁에서 차별화할 수 있다는 분석이다. SPRi는 "물론 국가 차원의 공동 연구 플랫폼도 필요하다"며 "비전-언어-행동 모델(VLA)과 시뮬레이션 제조 데이터를 하나로 묶는 연구개발 체계가 갖춰져야 한다"고 밝혔다.

2026.05.26 16:56김미정 기자

손정의 베팅 통했다…소프트뱅크, 오픈AI 상장 기대감에 주가 최고가

소프트뱅크그룹 주가가 오픈AI 기업공개(IPO) 기대감에 힘입어 사상 최고치를 경신했다. 오픈AI와 전력 인프라 기업 SB에너지 상장 가능성이 동시에 부각되면서 시장에서 소프트뱅크가 보유한 인공지능(AI) 투자 자산 가치 재평가에 나서는 분위기다. 25일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 소프트뱅크그룹 주가는 도쿄 증시에서 4.6% 상승하며 사상 최고치를 기록했다. 지난 20일 이후 상승률만 약 40%에 달하며 시가총액은 40조엔(약 381조원)을 넘어섰다. 자사주를 제외한 기준으로는 도요타자동차 시가총액을 2000년 이후 처음으로 추월한 것으로 전해졌다. 주가 상승 배경에는 오픈AI IPO 추진 가능성이 자리하고 있다. 최근 외신들은 오픈AI가 수일 내 IPO 신청 절차에 돌입할 가능성이 있다고 보도해왔다. 여기에 소프트뱅크 산하 전력 인프라 기업 SB에너지 역시 미국 시장 상장을 추진 중인 것으로 알려지면서 투자 심리가 빠르게 개선됐다는 평가다. 소프트뱅크는 현재 오픈AI 최대 투자자 가운데 하나다. 회사는 추가로 200억 달러(약 30조원)를 투입해 총 투자 규모를 약 650억 달러(약 98조원) 수준까지 확대할 계획이다. 이를 바탕으로 오는 10월 기준 오픈AI 지분 약 13%를 확보하게 될 전망이다. 시장에선 오픈AI 상장 가능성이 높아지면서 AI 업계 경쟁 심화 우려도 일부 완화되고 있다는 분석이 나온다. 최근 앤트로픽·구글·스페이스XAI 등 경쟁사들이 빠르게 성장하며 오픈AI 주도권 약화 가능성이 제기됐지만, IPO 추진이 가시화되면서 오픈AI 기업 가치와 사업 지속성에 대한 시장 신뢰가 다시 강화되고 있다는 관측이다. AI 인프라 확대 전략도 투자자 기대를 키우고 있다. SB에너지는 발전·전력망 관리 사업을 담당하는 기업으로, 손정의 회장이 미국 전역에 AI 데이터센터를 구축하기 위해 핵심 축으로 육성 중이다. 회사는 최근 1년간 소프트뱅크와 오픈AI, 아레스 매니지먼트 등으로부터 18억 달러(약 2조 7118억원) 이상 자금을 조달한 것으로 알려졌다. 여기에 영국 반도체 설계 기업 암(Arm) 주가 상승도 호재로 작용했다. 엔비디아 실적 호조 이후 AI 반도체 수요 확대 기대감이 커지면서 암 지분 가치를 보유한 소프트뱅크 순자산가치(NAV) 역시 확대되는 흐름이다. 다만 공격적인 AI 투자 확대에 따른 자금 조달 부담은 변수로 꼽힌다. 소프트뱅크는 최근 개인 투자자 대상 2600억엔(약 2조 4600억원) 규모 후순위채 발행 계획을 공개했으며 오픈AI 지분을 담보로 추진했던 100억 달러(약 15조원) 규모 마진론도 일부 축소한 바 있다. 나카가와 다카시 도카이도쿄 인텔리전스 랩 수석 애널리스트는 "시장이 오랫동안 기다려온 오픈AI 상장 시나리오가 현실화 단계에 들어섰다는 점에 매우 긍정적으로 반응하고 있다"며 "다만 현재 주가 흐름은 기대감이 상당 부분 선반영된 만큼 향후 실제 기업가치와 수익성 안정 여부가 핵심 변수가 될 것"이라고 말했다.

2026.05.26 16:32한정호 기자

광주 찾은 MS…데이터센터·연구소 설립 협력 논의

마이크로소프트 관계자들이 광주광역시를 찾아 인공지능(AI) 산업 협력 가능성을 논의한 것으로 전해졌다. 26일 임문영 전 더불어민주당 광주 광산을 국회의원 보궐선거 후보는 광주에서 열린 한 포럼 행사에서 제이슨 커티스 마이크로소프트 한국 담당 최고재무책임자(CFO)와 합계현 대관총괄실장 등 마이크로소프트 관계자들을 별도로 만났다. 이번 만남에서는 광주시의 AI 산업 비전과 마이크로소프트 국내 투자·협력 방향이 주요 의제로 논의됐다. 임 후보는 광주가 AI와 미래산업 성장 가능성을 갖춘 도시라는 점을 강조하며 마이크로소프트와 협력 확대 필요성을 전달했다. 마이크로소프트는 싱가포르 AI 사업 확장을 위해 2029년까지 55억 달러(약 8조 2800억원)을 투자하겠다고 발표한 바 있다. 광주시는 이같은 글로벌 투자 흐름을 참고해 마이크로소프트 리서치센터 유치와 양자기술 기반 하이브리드 데이터센터 구축 가능성도 협력 과제로 제시한 것으로 알려졌다. 임 후보는 "지난해 국가인공지능전략위원회 부위원장으로 활동하면서 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)와 투자 협력 방안을 논의했다"며 "그때부터 광주를 마이크로소프트의 국내 AI·컴퓨팅 연구와 데이터 인프라 협력 후보지로 염두에 두고 있었다"고 설명했다. 광주시는 이번 논의를 계기로 AI 산업 생태계 조성에 글로벌 기업 참여를 확대한다는 구상이다. 특히 통합특별시 출범과 맞물려 전남·광주권 산업 기반을 AI 중심으로 재편하고, 미래 인재와 일자리 창출에 역량을 집중할 계획이다. 임 후보는 "광주가 AI와 미래산업 성장 가능성을 갖춘 글로벌 도시가 되도록 정성을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.26 16:32김미정 기자

넓어진 AI 인프라 경쟁축…HPE, 데이터·복원력·운영 통합 승부수

HPE가 프라이빗 클라우드와 데이터 플랫폼, 보호 기능을 통합한 신규 인프라 전략을 앞세워 인공지능(AI) 전환과 클라우드 현대화 시장 공략에 박차를 가한다. AI 데이터 준비와 운영 자동화, 복원력 확보까지 아우르는 통합 운영 모델을 기반으로 기업 클라우드 네이티브 전환 수요를 흡수한다는 목표다. HPE는 프라이빗 클라우드와 스토리지, 데이터 보호 전반에 걸친 신규 'HPE 그린레이크' 전략을 26일 발표했다. AI·클라우드 네이티브 환경 확산에 맞춰 기업들의 인프라 현대화와 AI 데이터 운영 구조를 통합 지원하는 데 초점을 맞췄다. 최근 기업 시장에선 생성형 AI와 클라우드 네이티브 환경 확산으로 기존 가상화 중심 인프라를 넘어 AI 워크로드와 데이터 운영을 함께 관리할 수 있는 통합 플랫폼 수요가 빠르게 확대되고 있다. 특히 멀티벤더 기반 운영 복잡성과 데이터 보호, 비용 증가 문제가 새로운 과제로 떠오르면서 운영·보호·확장 기능을 단일 체계에서 관리하려는 움직임도 강화되는 양상이다. HPE는 이번 발표를 통해 가상머신(VM)과 쿠버네티스 기반 컨테이너 환경을 함께 관리할 수 있는 차세대 프라이빗 클라우드 전략을 공개했다. 최신 'HPE 프로라이언트 컴퓨트 젠12' 기반 신규 프라이빗 클라우드 시스템을 중심으로 클라우드 네이티브 워크로드와 기존 가상화 환경을 단일 플랫폼에서 통합 운영할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 회사 측에 따르면 기존 HPE 프라이빗 클라우드 비즈니스 에디션 고객들은 소프트웨어 업그레이드를 통해 현재 인프라를 유지한 상태에서 VM과 쿠버네티스를 함께 운영할 수 있다. HPE 모피어스 소프트웨어 엔터프라이즈를 기반으로 하이브리드·멀티클라우드 관리와 오케스트레이션, 자동화 기능도 제공한다. 데이터 보호와 복원력 기능도 강화했다. HPE 젤토 소프트웨어는 지속적 데이터 보호(CDP) 기능과 함께 VM웨어 환경에서 HPE 가상머신으로 라이브 마이그레이션을 지원한다. 아울러 빔 데이터 플랫폼과 연동을 통해 에이전트리스 호스트 기반 이미지 백업과 크로스 플랫폼 복구 기능도 제공한다. 이에 더해 HPE 스토어원스는 실시간 복제 기반 백업 환경과 제로 수준의 목표복구시점(RPO)·목표복구시간(RTO)을 지원한다. AI 데이터 파이프라인을 겨냥한 신규 스토리지 전략도 공개됐다. HPE 알레트라 스토리지 MP X10000은 기존 오브젝트 스토리지에 네이티브 파일 스토리지를 통합해 단일 플랫폼에서 파일·오브젝트 데이터를 함께 관리할 수 있도록 설계됐다. 최대 16개 노드와 23페타바이트(PB)까지 확장 가능하며 RDMA 기반 파일 스토리지 기능을 통해 AI 학습·추론·KV 캐시 워크로드 처리 성능을 높였다고 회사 측은 설명했다. HPE 알레트라 스토리지 MP B10000에는 신규 에이전틱 AI 기능도 적용됐다. AI 기반 자동 탐지·분석 기능을 통해 스토리지 이슈를 자율적으로 관리하고 미션 크리티컬 워크로드 운영 안정성을 강화한다. 최대 5대1 데이터 절감 보장과 최대 50% 향상된 성능, 듀얼 노드 내결함성 구조도 함께 갖췄다. HPE 데이터 패브릭 소프트웨어 역시 정책 기반 데이터 이동과 글로벌 네임스페이스 관리 기능을 강화했다. 자연어 기반 에이전틱 AI 인터페이스를 통해 데이터 접근과 리포팅, 의사결정 자동화를 지원하며 아파치 폴라리스 등 개방형 표준 기반 거버넌스 기능도 제공한다. 이번 발표는 HPE가 AI 인프라 경쟁축을 단순 GPU 확보를 넘어 데이터 이동과 보호, 운영 자동화, 복원력 관리 영역으로 확장하는 전략으로 풀이된다. 기업들이 생성형 AI를 실제 업무 환경에 적용하는 과정에서 데이터 거버넌스와 운영 복잡성, 총소유비용(TCO) 절감 요구가 함께 커지면서 통합형 프라이빗 클라우드 플랫폼을 고도화하는 모습이다. 피델마 루소 HPE 하이브리드 클라우드 부문 수석부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 "기업들은 AI·클라우드 네이티브 환경에 맞춰 빠르게 현대화를 추진하고 있어 운영·보호·확장 방식에도 새로운 요구가 발생하고 있다"며 "이번 발표를 통해 프라이빗 클라우드, 데이터, 보호 기능을 통합한 단일 운영 모델을 지원할 것"이라고 밝혔다. 이어 "레거시 플랫폼 마이그레이션 간소화와 복원력 강화는 물론 확장 가능한 운영을 위한 TCO 달성을 제공할 수 있도록 돕겠다"고 덧붙였다.

2026.05.26 16:30한정호 기자

씨플랫폼, 제약·바이오 AI 전환 나선다…실행형 R&D 체계 전면에

씨플랫폼이 글로벌 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 기업들과 손잡고 국내 제약·바이오 업계 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 단순 AI 도입을 넘어 실제 연구 성과와 운영 효율로 이어지는 실행 중심 AI 연구개발(R&D) 체계 구축 수요가 커지는 가운데, AI 인프라와 머신러닝·거대언어모델 운영관리(MLOps·LLMOps) 플랫폼을 결합한 통합 전략으로 시장 확대에 속도를 낸다는 목표다. 씨플랫폼은 HPE, 웨이츠&바이어시스(W&B), 노바디엑스와 함께 'AI 기반 제약·바이오·헬스케어 R&D 가속화 전략 세미나'를 개최해 국내 제약·바이오 산업을 위한 AI R&D 전략을 제시했다고 26일 밝혔다. 행사에는 국내 주요 제약·바이오·헬스케어 기업 IT 담당자와 AI 연구원 등 관계자 60여 명이 참석했다. 이번 세미나는 단순 기술 도입이 아닌 실제 연구 성과로 이어지는 실행 중심 AI 연구 체계 구축을 핵심 메시지로 내세웠다. 최근 제약·바이오 업계에선 생성형 AI와 LLM을 활용한 신약 개발과 후보물질 탐색 경쟁이 확대되고 있다. 하지만 실제 현장에선 AI 활용 사례 부족과 투자 대비 성과 불확실성, 데이터 관리 문제 등이 주요 과제로 떠오르고 있다. 실제 현장 설문조사 결과, 참석 기업들은 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 'AI 활용 사례 부족 및 투자 대비 ROI 불확실성(61.8%)'을 꼽았다. 이어 조직 내 AI 역량 부족(35.3%), 데이터 관리 및 실험 재현성 부족(29.4%), ML옵스 어려움(29.4%), 그래픽처리장치(GPU) 인프라 부족(26.5%) 순으로 나타났다. 업계 고민이 단순 인프라 확보 단계를 넘어 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 운영 체계를 고도화하는 단계로 이동하고 있다는 분석이다. 이에 씨플랫폼은 AI 인프라와 ML옵스 플랫폼을 고객 연구 환경과 운영 목적에 맞춰 유연하게 결합하는 방안을 핵심 대안으로 제시했다. HPE는 대규모 AI 모델 학습과 추론에 최적화된 GPU 기반 고성능 인프라 전략을 소개했으며 데이터 처리부터 모델 학습·추론·운영까지 연결되는 AI 라이프사이클 전반 지원 구조를 강조했다. W&B는 실험 추적과 데이터·모델 버전 관리, 협업 환경 구축 등을 지원하는 ML옵스·LLM옵스 플랫폼을 소개했다. 반복 실험이 많은 AI 연구 환경에서 실험 재현성과 데이터 신뢰성을 확보해 실제 운영 환경 전환 속도를 높일 수 있다는 점을 내세웠다. 노바디엑스는 AI 인프라 설계부터 ML옵스 환경 구성까지 포함한 맞춤형 통합 구축 서비스를 선보였다. 아울러 아이티센클로잇은 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'를 통해 연구 데이터 분석과 후보물질 탐색 자동화 전략을 발표했다. 최근 글로벌 제약·바이오 산업은 생성형 AI를 활용한 신약 후보물질 발굴과 임상 데이터 분석 경쟁이 본격화되면서 AI 인프라와 데이터 운영 체계 중요성이 빠르게 커지는 분위기다. 단순 모델 도입을 넘어 데이터 신뢰성과 실험 재현성, 운영 자동화 체계를 얼마나 안정적으로 구축하느냐가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 평가다. 김현석 W&B 한국지사장은 "W&B는 전 세계 LLM 개발 조직이 표준처럼 활용하는 플랫폼으로, 한국은 글로벌 사용량 톱3에 드는 핵심 시장"이라며 "앞으로 기업 AI 경쟁력은 모델 성능 자체를 넘어 실험과 데이터를 체계적으로 관리하고 이를 신속하게 운영 환경에 적용할 수 있는 역량에 달려 있다"고 설명했다. 백현범 씨플랫폼 본부장은 "제약·바이오 산업에서 AI는 이제 도입 여부가 아닌 실제 성과로 연결하는 운영 체계가 핵심 경쟁력"이라며 "HPE와 W&B 등 글로벌 파트너 생태계를 기반으로 고객들이 실질적으로 체감할 수 있는 AI R&D 실행 구조를 구축하는 데 앞장서겠다"고 강조했다.

2026.05.26 16:14한정호 기자

메가존클라우드-성공회대, 실무형 AI 네이티브 인재 육성 '맞손'

메가존클라우드가 인공지능(AI)·클라우드 기반 디지털 인재 양성에 앞장선다. 대학 교육과 산업 현장 기술을 직접 연결해 AI 시대 실무형 인재를 육성하고 산업 현장 중심 AI 전환(AX) 생태계를 확대한다는 목표다. 메가존클라우드는 성공회대학교와 미래 디지털 혁신 인재양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 협약식은 경기도 과천 메가존산학연센터에서 열렸으며 김경문 성공회대 총장과 이주완 메가존클라우드 의장 등 양측 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약은 성공회대 교육·연구 역량과 메가존클라우드 AI·클라우드 기술 역량을 연계해 디지털 전환 시대에 필요한 실무형 인재를 양성하고자 추진됐다. 양 측은 AI·클라우드·빅데이터 분야 공동 연구를 비롯해 산업 수요 기반 교육과정 개발, 현장 실습·인턴십 프로그램 운영, 지역사회 연계 디지털 프로젝트 추진 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 메가존클라우드는 AI·클라우드 분야 프로젝트 수행 경험과 기술 역량을 바탕으로 교육 콘텐츠 개발과 기술 자문을 지원한다. 특히 학생들이 실제 기업 환경에서 활용되는 AI·클라우드 기술과 프로젝트 수행 과정을 경험할 수 있도록 현장 실습과 인턴십 프로그램 운영에도 참여한다. 성공회대는 AI·클라우드·빅데이터 등 디지털 혁신 분야 교육과정 개발을 맡는다. 대학 교육·연구 인프라를 기반으로 공동 연구 과제를 발굴하고 지역사회 문제 해결과 연계한 디지털 프로젝트도 추진할 방침이다. 최근 산업계에선 생성형 AI와 클라우드 전환 확산으로 단순 이론 교육을 넘어 실제 산업 현장에 AI를 적용할 수 있는 실무형 인재 확보 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들이 AI 에이전트와 데이터 기반 업무 혁신을 본격화하면서 대학과 기업이 공동으로 교육 과정을 설계하고 현장 경험을 연계하는 산학협력 모델도 빠르게 확대되는 분위기다. 메가존클라우드는 클라우드·AI·보안 솔루션과 200여 개 독립소프트웨어벤더(ISV) 파트너 생태계를 기반으로 AX 사업 확대에 박차를 가하고 있다. 이번 협약으로 AI 네이티브 인재 양성에도 속도를 내는 모습이다. 이주완 메가존클라우드 의장은 "AI가 산업 전반의 업무 방식과 서비스 구조를 빠르게 바꾸면서 AI 기술을 실제 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재 중요성이 커지고 있다"며 "성공회대와 함께 AI 활용 경험을 교육 과정에 자연스럽게 확장하고 학생들이 산업 현장에서 요구되는 AI 역량을 실질적으로 키울 수 있는 협력 모델을 만들어가겠다"고 말했다. 김경문 성공회대 총장은 "이번 협약은 학생들이 미래 디지털 기술을 실질적으로 경험하고 연구할 수 있는 중요한 계기가 될 것"이라며 "대학의 교육·연구 인프라를 바탕으로 산업체 수요를 반영한 교육 과정과 현장 중심 학습을 통해 학생 실무 역량을 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.26 15:57한정호 기자

보험 플랫폼에 AI 심은 아이지넷, 1분기 영업이익 2489%↑

아이지넷이 인공지능(AI) 기반 운영 효율화와 보험사·법인보험대리점(GA) 파트너십 확대에 힘입어 올해 1분기 수익성을 대폭 끌어올렸다. 단순 보험 비교·추천 서비스를 넘어 AI 상담과 데이터 기반 마케팅 고도화에 속도를 내면서 플랫폼형 보험 비즈니스 구조 전환이 본격적인 성과로 이어지고 있다는 평가다. 아이지넷은 지난 22일 실적 공시를 통해 올해 1분기 연결 기준 매출 87억 3000만원, 영업이익 6억 4000만원, 당기순이익 4억 8000만원을 기록했다고 26일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 15.6% 증가했으며 영업이익은 2489.9% 급등했다. 영업이익률도 지난해 0.3%에서 올해 7.3%까지 상승하며 수익성 개선 흐름이 본격화됐다. 회사 측은 미국·이란 전쟁 여파로 촉발된 유가 상승과 소비심리 위축 등 보험 시장 전반 불확실성이 커진 상황에서도 외부 파트너십 확대와 AI 기반 운영 효율화 전략이 실적 개선을 이끌었다고 설명했다. 특히 기존 자회사 중심 공급 구조에서 벗어나 신한라이프와 흥국생명, 라이나생명 등 주요 보험사와 대형 GA 중심으로 고객사를 다변화한 점이 실적 성장 핵심 요인으로 꼽힌다. 고품질 보험 데이터베이스(DB) 공급을 확대하는 동시에 특정 채널 의존도를 낮추며 공급망 안정성을 확보했고 매출 규모 확대에 따라 고정비 부담도 낮아졌다는 설명이다. AI 기술을 플랫폼 전반에 적용한 운영 최적화 전략도 수익성 개선에 힘을 보탰다. 아이지넷은 AI 기반 상담 시스템을 활용해 이용자 데이터 분석 정밀도를 높이고 타깃 마케팅 효율을 강화했다. 이를 통해 운영 비용 구조를 개선하는 동시에 플랫폼 생산성을 높였다고 밝혔다. 회사는 2분기에도 보험사·GA 파트너십 확대와 신규 물량 공급 증가 흐름을 이어갈 계획이다. 현재 직속 설계사 배정 고객 중심으로 운영 중인 AI 상담 기능도 전체 이용자로 단계적으로 확대 적용해 AI 기반 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 최근 보험 업계에선 생성형 AI와 데이터 분석 기술을 활용한 디지털 보험 플랫폼 경쟁이 빠르게 확대되고 있다. 단순 보험 비교를 넘어 고객 맞춤형 상담과 데이터 기반 마케팅, 운영 자동화 경쟁으로 시장 구조가 재편되는 가운데 AI 기반 효율화 역량이 인슈어테크 기업 핵심 경쟁력으로 부상하는 모습이다. 김지태 아이지넷 대표는 "AI 기술의 전사적 활용으로 사업 구조를 근본적으로 개선한 데 이어 AI 상담 기능을 전 이용자로 확대해 플랫폼 경쟁력을 한층 강화해 나갈 것"이라며 "빠르게 진행 중인 고객 다변화를 발판 삼아 대외 변수에도 흔들리지 않는 공급망 안정성을 확보하고 이를 중장기 성장 동력으로 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.05.26 15:48한정호 기자

[영상] "데이터 유출 90%, 개발 환경서 발생"...느슨한 테스트 환경 원인

인공지능(AI) 확산으로 기업 데이터 활용이 늘면서 개인정보 유출 위험도 함께 커지고 있다. 특히 운영 서버보다 상대적으로 보안이 느슨한 개발·테스트 환경이 새로운 보안 사각지대로 떠오르고 있다는 지적이다. 26일 인젠트 김은수 책임은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 복잡해진 AI·클라우드 환경에서의 DB 보안 트렌드와 현장의 애로사항을 진단했다. 복잡해진 DB 구조와 내부자 실수가 부르는 보안 위협 김 책임은 기업이 보안에 대규모 투자를 단행함에도 유출 사고가 지속되는 이유는 디지털 전환과 해킹 기술의 발전 속도가 방어 시스템 구축보다 빠르기 때문이라고 설명했다. AI와 클라우드 도입으로 IT 시스템이 복잡해졌고 단일 시스템 내에 업무별 관계형데이터베이스(RDB)와 AI용 DB 등 다양한 종류의 데이터베이스가 혼재되면서 관리해야 할 보안 포인트가 급증했기 때문이다. 특히 위협의 상당수는 외부 공격보다 내부 실수에서 비롯된다. 시스템 장애를 재현하거나 신규 서비스 검증을 위해 운영 데이터를 개발 환경으로 복제하는 과정에서 민감정보가 함께 넘어가고, 이 과정에서 설정 오류나 관리 소홀로 유출 사고가 발생한다. 김 책임은 "전체 데이터 유출 사례의 약 90%는 운영 서버가 아닌 개발 및 테스트 환경에서 발생한다"며 "외부 공격 외에도 내부자의 관리 소홀이나 설정 오류 등 사람에 의한 사고 비중이 높다"고 설명했다. 이어 "운영 환경은 보안이 강하지만 개발 환경은 상대적으로 열려 있는 경우가 많다"며 "실제로 클릭 한 번 잘못하거나 스크립트 처리 과정에서 개인정보가 그대로 노출되는 사례가 적지 않다"고 덧붙였다. 문제는 개발 환경에서도 실제 운영 데이터와 동일한 형태의 데이터가 필요하다는 점이다. 단순 암호화만 적용하면 데이터 형식 자체가 깨져 테스트가 어려워진다. 주민등록번호나 계좌번호처럼 형식 검증이 필요한 데이터는 암호화 후 시스템이 정상적으로 인식하지 못하는 경우도 많다. 인젠트의 엑스퍼DB TDM은 이러한 한계를 극복하기 위해 원본 데이터의 구조, 패턴, 관계는 그대로 유지하되 데이터 값만 완전히 다른 가짜 정보로 바꾸는 '가명화' 기술을 제공한다. 설령 데이터가 외부로 유출되더라도 개인정보로서의 가치가 0에 수렴하기 때문에 기업 이미지 실추와 법적 리스크를 원천 차단하는 최소한의 안전장치 역할을 한다. 그는 "엑스퍼DB TDM은 운영 DB 내 이름, 주소, 주민등록번호 등 특정 패턴의 민감정보를 자동으로 검출하고, 변환부터 이관 후 삭제까지의 전체 데이터 관리 사이클을 자동화한다"며 "하나의 컬럼에 여러 포맷이 섞여 있어도 유형별 정책 적용이 가능하며, 정기적으로 변환 키를 교체해 역추적을 통한 원본 데이터 유추를 원천 방어한다"고 소개했다. 금융·공공 등 전 산업 확산…오픈소스 기반 확장성 강점 이러한 솔루션이 우선 요구되는 분야로는 민감한 데이터를 다루는 공공·금융권이 대표적이다. 실제로 개인정보보호법 및 금융감독원 규정에 따르면 운영 데이터를 테스트에 쓸 때 익명화 등의 통제 방안을 강구하고 완료 후 즉시 삭제해야 한다. 이 때문에 1금융권은 물론이고 시스템 구축과 검증이 빈번한 이커머스, 배달 앱, 병원 및 공공기관까지 TDM 솔루션 도입을 적극적으로 검토하는 추세다. 인젠트는 이러한 수요에 대응해 TDM뿐 아니라 데이터베이스 플랫폼 경쟁력도 함께 강화하고 있다. 오픈소스 DB인 포스트그레SQL(PostgreSQL) 기반의 솔루션 '엑스퍼DB'를 패키지 형태로 최적화해 안정성을 극대화했다. 자체 개발한 백업, 모니터링 툴, 이중화 로직을 결합해 외산 제품 대비 비용을 낮추면서도 높은 안정성을 제공한다. 김 책임은 "포스트그레SQL은 유연성과 확장성이 뛰어나 향후 AI 도입 시 벡터(Vector)나 그래프(Graph) 익스텐션을 레고처럼 붙여 유기적으로 연동할 수 있어 2~3년 뒤의 AI 확장을 준비하는 중견·중소기업 및 정부 사업의 제안이 늘고 있다"고 설명했다. 이어 "TDM은 보안뿐 아니라 복잡한 이관(ETL) 과정을 대체하는 유연한 데이터 기술"이라며 "인젠트는 오픈소스 기반을 넘어 코어 개발까지 함께하는 인젠트만의 독자적인 포크(Fork) DB 출시를 준비하고 있는 만큼, 안정적인 성능과 비용 절감을 동시에 원하는 기업들의 든든한 파트너가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.26 15:45남혁우 기자

[현장] 김동훈 NHN클라우드 "AI 3강 이끌 핵심 인프라 기업 될 것"…글로벌 경쟁 승부수

"그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축부터 운영, 인공지능(AI) 서비스 실행까지 아우르는 통합 실행 환경을 기반으로 대한민국 AI 전환을 뒷받침하는 국가대표 AI 인프라 기업으로 도약하겠습니다." 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 기자간담회에서 이같이 강조했다. 이날 NHN클라우드는 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합 제공하는 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X(FactoryX)'를 공개하고 중장기 AI 사업 전략을 발표했다. GPU 인프라 구축부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 하나의 흐름으로 연결해 공공·민간 AI 전환 시장을 선도한다는 목표다. 회사는 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 전체 매출 중 AI 사업 비중을 올해 38% 수준에서 오는 2027년 50%까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김 대표는 "이제 AI 패권 경쟁 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "우리는 지난 7년간 GPU 인프라 시장을 개척하며 축적한 경험을 바탕으로 AI 실행 환경 경쟁력을 강화해왔다"고 말했다. "공랭으론 한계"…수랭식 GPU 데이터센터 승부수 NHN클라우드는 이날 가장 큰 경쟁력으로 대규모 GPU 인프라 구축·운영 경험을 내세웠다. 회사는 광주 국가 AI 데이터센터에서 아시아 최초로 엔비디아 H100 GPU를 도입한 바 있다. 또 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 B200 GPU 7656장을 기반으로 국내 최대 규모인 4080장 단일 GPU 클러스터도 구축해 양평 데이터센터를 공식 론칭했다. NHN클라우드는 현재 광주 국가 AI 데이터센터와 양평 데이터센터를 기반으로 총 27.4엑사플롭스(EF) 규모 AI 인프라를 운영 중이다. 회사는 최근 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주하며 공공을 넘어 민간 AI 인프라 사업 영역도 확대하고 있다. 특히 수랭식 GPU 데이터센터를 자사 핵심 차별점으로 제시했다. 강민수 NHN클라우드 최고인프라책임자(CIO)는 "차세대 GPU 발열은 공랭 방식으로 더 이상 감당하기 어려운 수준"이라며 "수랭을 적용해 GPU 장애율을 약 3배 감소시키고 평균 무고장 시간도 2.6배 향상시켰다"고 설명했다. GPU 라이브·프로젝트X 공개…"AI 실행 환경 통합" 이날 공개한 팩토리X는 인프라·플랫폼·서비스 3개 레이어 구조로 구성된다. 인프라 영역에는 GPU 데이터센터와 서비스형 GPU(GPUaaS)가, 플랫폼 영역에는 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU 라이브'와 AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'가 포함된다. 서비스 영역에는 AI 에이전트 실행 환경 '프로젝트X'가 배치된다. NHN클라우드는 팩토리X를 중심으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 육성할 계획이다. 현재 전체 매출 중 AI 사업 비중은 약 38% 수준이며 오는 2027년에는 기존 클라우드 사업과 AI 사업 비중을 50대 50 수준까지 확대한다는 목표를 제시했다. 김태형 NHN클라우드 최고기술책임자(CTO)는 "GPU를 그저 보유하는 것과 GPU를 잘 활용하는 것은 완전히 다른 문제"라며 GPU 운영 효율화 중요성을 강조했다. 이어 "GPU 활용률이 50% 수준에 머물 경우 대규모 클러스터 운영 기업은 연간 수백억원 규모 비용을 낭비할 수 있다"며 "GPU 라이브는 워크로드 우선순위 조정과 동적 자원 할당, 통합 모니터링 기능을 통해 GPU 활용률을 극대화하는 플랫폼"이라고 덧붙였다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 AI 에이전트 플랫폼 프로젝트X를 공개했다. 프로젝트X는 자연어 기반으로 기업 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 사내 시스템과 연결해 업무 자동화를 구현하는 서비스다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드 환경을 모두 지원하며 보안과 통제 기능을 강화한 것이 특징이다. 특하 프로젝트X는 내부 시스템과 데이터, 도구를 단일 실행 흐름으로 연결해 24시간 업무 자동화를 지원하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 연동 구조를 통해 다양한 외부 에이전트와도 연결할 수 있도록 설계했다. 안 대표는 "AI 에이전트는 단순 챗봇이 아니라 실제 업무를 자율적으로 수행해야 한다"며 "프로젝트X는 사람·에이전트·도구·사내 시스템을 하나의 실행 흐름으로 연결하는 환경을 구축했다"고 밝혔다. "AWS·MS와도 경쟁 가능"…민간·글로벌 확장 시도 현장에선 정부 GPU 사업과 글로벌 클라우드 경쟁 전략, 일본 시장 확대 계획 등도 언급됐다. 김 대표는 글로벌 하이퍼스케일러와의 경쟁 전략에 대해 "7년간 축적한 운영 노하우를 바탕으로 인프라·플랫폼·서비스를 모두 제공할 수 있다는 점이 차별화 요소"라며 "글로벌 수준의 AI 실행 환경을 제공할 수 있다"고 말했다. 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS) 애저 등 글로벌 클라우드 선도 기업과의 경쟁에 대해서도 "AI 시장은 결국 속도전"이라며 "우리는 GPU 수급과 구축·운영을 국내에서 가장 빠르게 수행할 수 있는 기업 중 하나"라고 자신감을 드러냈다. 올해 정부 2조원 규모 GPU 확보·구축·운용지원 사업에 참여하지 않은 배경도 설명했다. 김 대표는 "현재 양평 데이터센터 GPU 자원이 대부분 가동 중이고 올해는 기존 사업 안정화에 집중하는 것이 우선이었다"며 "대신 포항 신규 데이터센터 프로젝트를 준비하며 차기 사업을 대비하고 있다"고 밝혔다. 공시를 앞둔 자회사 NHN인재아이엔씨와 이노그리드 합병에 따른 시너지에 대해선 공공·클라우드 운영 역량 통합과 GPU 사업 확대 측면에서 긍정적 효과를 기대한다고 설명했다. 또 일본 사업과 관련해선 NHN 그룹의 일본 사업 경험을 기반으로 AI·클라우드 시장 확장 가능성을 검토 중이라고 소개했다. NHN클라우드는 이날 공개한 팩토리X를 기반으로 공공과 민간의 다양한 고객 수요에 맞춰 프라이빗·퍼블릭 환경을 동시에 지원하는 형태로 발전시켜 나갈 계획이다. 김 대표는 "AI 핵심 기술을 보유한 나라와 그렇지 않은 나라의 산업 경쟁력 차이는 앞으로 훨씬 커질 것"이라며 "대한민국이 AI 3대 강국(G3)으로 도약할 수 있도록 인프라와 실행 생태계 구축의 최전선에서 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.05.26 15:01한정호 기자

[현장] 노션 "더 이상 문서 도구 아냐"…AI 개발 플랫폼으로 시장 확대

"인공지능(AI) 시대 개발 플랫폼은 작업 공간에 필요한 정보와 업무 실행을 자연스럽게 연결할 수 있어야 합니다. 우리는 단순 문서 도구 이미지를 벗고 개발자와 기업이 요구하는 통합 개발 플랫폼 생태계를 구축할 것입니다." 박대성 노션코리아 지사장은 26일 성수에서 기자간담회를 열고 새 개발 플랫폼 '노션 디벨로퍼 플랫폼' 출시를 발표했다. 해당 플랫폼은 개발자와 코딩 에이전트가 노션 기반으로 업무 자동화와 연동 기능을 구축하도록 지원하는 개발자용 플랫폼이다. 박 지사장은 "플랫폼 사용자는 외부 시스템을 오가지 않고도 노션에서 기능을 개발하고 자동화 워크플로를 구축할 수 있는 코딩·개발 환경을 이용할 수 있다"고 설명했다. 그는 노션 디벨로퍼 플랫폼 대표 기능으로 워커스를 소개했다. 워커스는 노션 디벨로퍼 플랫폼 안에서 작동하는 코드 실행 기능이다. 개발자는 워커스로 노션 안에서 커스텀 코드를 배포할 수 있으며, 에이전트가 이를 호출해 업무 수행을 요청할 수 있다. 박 지사장은 워커스 역할을 세 가지로 분류했다. 우선 워커스는 외부 솔루션 데이터를 자동으로 업데이트할 수 있다. 외부 데이터 소스 정보를 노션으로 동기화해 노션 안에서 바로 보여줄 수도 있다. 또 외부 시스템에서 발생한 이벤트나 요청을 트리거로 삼아 노션 내 워크플로를 실행하기도 한다. 그는 "기존 노션 AI는 사용자가 직접 요청을 입력해야 작동하는 구조였다"며 "사용자가 문서 요약이나 정보 검색을 일일이 지시해야 했다"고 언급했다. 이어 "이제 커스텀 에이전트와 워커스가 결합되면 특정 이벤트나 시간에 맞춰 작업을 자동 실행할 수 있다"고 설명했다. 워커스, 업무 환경 파편화 통합...토큰 비용 절약 노션은 워커스를 앞세운 이유로 기업 업무 환경 파편화를 꼽았다. 이날 에릭 골드먼 노션 프로덕트 매니저는 "그동안 전 세계 사용자는 구글 지메일과 팀즈, 세일즈포스, 슬랙, 셰어포인트 등 여러 외부 솔루션에 흩어진 정보를 관리하는 데 어려움을 겪었다"며 "기업 고객도 연결된 데이터를 자동 업데이트하고 자체 개발 도구를 노션에서 쓰고 싶다는 요구도 꾸준히 제기했다"고 설명했다. 이어 "이제 개발자는 노션 CLI와 NPM을 활용해 워커스를 개발할 수 있다"며 "터미널에서 노션을 직접 조회하고 데이터를 다루며 노션 안에 워커스를 배포하는 방식을 진행할 수 있을 것"이라고 강조했다. 골드먼 매니저는 "우리는 워커스로 단순 문서 작성 도구를 넘어 실행 가능한 AI 업무 플랫폼으로 성장할 것"이라며 "문서, 데이터베이스, 위키에 쌓인 업무 맥락을 바탕으로 외부 시스템까지 연결하면 노션은 에이전트가 일하는 작업 환경이 될 수 있을 것"이라고 강조했다. 현재 노션 CLI와 워커스는 오픈 베타로 제공된다. 외부 에이전트 API와 에이전트 SDK는 프라이빗 알파 또는 베타 단계로 내부 인원과 일부 선택 고객에게만 제공되고 있다. 노션은 워커스를 AI 에이전트 실행 비용을 줄일 수 있다는 점도 알렸다. 임한준 노션코리아 솔루션 엔지니어는 "보통 사용자가 AI에 업무를 맡기면 AI는 매 단계마다 상황을 읽고, 다음 행동을 추론해야 한다"며 "이 과정에서 입력과 출력 토큰이 계속 발생한다"고 설명했다. 이어 "워커스는 반복적이고 예측 가능한 업무를 전적으로 맡는다"며 "AI 추론이 꼭 필요한 시점에만 토큰을 쓴다"고 설명했다.

2026.05.26 11:22김미정 기자

교황, AI 시대를 향한 거룩한 선전포고…위대한 인간성을 묻다

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 최근 우리 사회의 가장 뜨거운 화두는 단연 인공지능이었습니다. 코스피가 8,000선을 넘어서고 기술주들이 시장을 주도하는 화려한 겉모습 뒤로, 인류는 지금껏 경험해보지 못한 근본적인 질문에 직면해 있죠. 지난 2026년 5월 25일, 바티칸에서 발표된 교황 레오 14세의 첫 회칙 '마니피카 후마니타스(위대한 인간성)'는 바로 그 질문에 대한 대답이자, 기술이 인간을 집어삼키는 시대를 향한 강력한 경고장입니다. 이번 회칙은 단순한 종교적 가르침을 넘어 82페이지에 달하는 방대한 분량 속에 인공지능 기술의 독점, 디지털 노동 착취, 그리고 무인 무기 체계가 가져올 안보 위협을 정밀하게 해부하고 있습니다. 특히 교황은 인공지능을 '무장해제'해야 한다는 파격적인 표현을 사용했는데요. 이는 기술 자체를 거부하자는 뜻이 아니라, 기술이 인간의 존엄성을 훼손하거나 지배하지 못하도록 통제권을 완전히 회복해야 한다는 절박한 호소로 읽힙니다. 기술적 투명성에서 자본의 독점 구조로 이동하는 논점 이 회칙을 두고 AI 전문가들 사이에서는 치열한 논쟁이 벌어졌습니다. 초기 논의는 주로 기술적인 관점에 집중되었죠. 인공지능의 내부 작동 원리를 알 수 없는 '블랙박스' 문제를 어떻게 해결할 것인지, 그리고 기술 설계 단계부터 윤리적 기준을 어떻게 내재화할 것인지가 주된 쟁점이었습니다. 기술적으로 알고리즘의 설명 가능성을 높이고 인간이 최종 통제권을 갖는 '킬 스위치'를 마련하는 것이 교황이 말한 무장해제의 실질적인 해법이라는 논리였습니다. 하지만 논점은 곧이어 경제적 권력 구조의 문제로 급격히 이동했습니다. 기술적 투명성을 확보한다 해도, 그 기술을 구동하는 데 필요한 고성능 컴퓨팅 자원과 방대한 데이터가 소수 대기업에 집중되어 있다면 진정한 무장해제는 불가능하다는 주장이 힘을 얻었기 때문이죠. 특히 오픈소스 기술이 확산되면 독점이 완화될 것이라는 낙관론에 대해, 이를 뒷받침할 인프라와 전문 인력 역시 자본을 가진 소수에게만 허용된다는 현실적인 반론이 충돌하며 논의의 층위가 깊어졌습니다. 합의와 비합의의 경계, 디지털 노예제와 군사적 위협 전문가들은 이번 교황의 회칙에서 가장 뼈아픈 대목으로 '새로운 형태의 노예제'라는 표현을 꼽았습니다. 인공지능 모델을 훈련하기 위해 보이지 않는 곳에서 이루어지는 수백만 명의 단순 노동과 희토류 채굴 과정의 가혹한 노동 환경에 대해서는 전문가들 사이에서도 이견 없는 합의가 이루어졌죠. 기술의 화려함 뒤에 숨겨진 노동의 비인간화가 이미 심각한 수준에 도달했다는 점에는 모두가 고개를 끄덕였습니다. 또한 군사 전략적 관점에서의 위협 역시 주요 합의 사항이었습니다. 인공지능 기반 자율 무기 체계가 전쟁의 문턱을 낮추고 책임 소재를 불분명하게 만든다는 점은 인류 안보에 심대한 타격이 될 것이라는 우려였죠. 하지만 이를 규제하는 방식에 대해서는 날 선 대립이 이어졌습니다. 기술을 보편적 재화로 선언하고 개방하는 것이 오히려 비국가 행위자들의 무분별한 무기화를 부추길 수 있다는 전략적 경고와, 독점을 막기 위해 기술 주권을 대중에게 돌려줘야 한다는 윤리적 당위성이 팽팽하게 맞선 것입니다. 결국 국제적 합의의 실효성 문제는 여전히 비합의의 영역으로 남았습니다. 교황의 회칙이 종교적으로는 강력한 권위를 갖지만, 국가 간 이해관계가 얽힌 법적 강제력을 확보하기에는 현실적 장벽이 높다는 점이 지적되었습니다. 데이터 공유 시스템을 투명하게 구축하려는 기술적 시도가 자본의 집중 현상을 근본적으로 되돌릴 수 있을지에 대해서도 확신 섞인 답은 나오지 않았습니다. 판단의 책임은 여전히 우리 몫으로 남았습니다 교황 레오 14세는 수학 학사 학위를 가진 사제로서 기술의 합리성을 이해하면서도, 그 합리성이 인간의 마음을 대신할 수 없음을 명확히 했습니다. 인공지능이 인간의 일자리를 밀어내고 전쟁의 양상을 바꾸는 2026년의 오늘, 회칙 '마니피카 후마니타스'는 기술의 속도에 취해 우리가 놓치고 있던 '인간다움'의 가치를 다시금 소환하고 있습니다. 우리는 인공지능을 더 똑똑하게 만드는 데 수조 원의 돈을 쏟아붓고 있지만, 정작 그 지능을 어떻게 다루어야 할지에 대한 도덕적 역량에는 그만큼의 공을 들이지 않았을지도 모릅니다. 기술은 결코 스스로 멈추지 않습니다. 그 기술의 방아쇠를 당길지, 혹은 평화를 위해 무장해제할지는 결국 기계가 아닌 인간의 의지에 달린 문제죠. 성 베드로 광장에 울려 퍼진 교황의 목소리는 기술이 지배하는 차가운 미래가 아니라, 기술을 다스리는 따뜻한 인간의 손길을 기다리는 모든 이들에게 긴 여운을 남기고 있습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/38fde677.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.26 11:21AMEET

[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 출사표…"국가대표 인프라 기업 도약"

NHN클라우드가 인공지능(AI) 풀스택 브랜드 '팩토리X(FactoryX)'를 앞세워 국가대표 AI 인프라 기업 도약에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 통합 구조를 통해 공공·민간 AI 전환(AX) 시장 공략을 이끈다는 목표다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 기자간담회에서 "GPU 인프라 구축부터 운영, AI 서비스 실행까지 아우르는 통합 실행 환경 팩토리X를 기반으로 대한민국 AI 전환을 뒷받침하는 국가대표 AI 인프라 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다. NHN클라우드가 이날 공개한 팩토리X는 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드다. 대규모 AI를 생산하는 공장을 뜻하는 '팩토리(Factory)'와 NHN클라우드의 경험(eXperience), 고객의 AI 전환(AX)을 의미하는 'X'를 결합했다. 회사는 기업 AI 프로젝트가 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 문제를 해결하기 위해 GPU 확보부터 운영, AI 에이전트 실행까지 이어지는 3단계 통합 실행 환경을 구현했다고 설명했다. 이를 통해 고객의 AI 전환 전 과정을 지원하는 핵심 파트너 역할을 수행하겠다는 구상이다. 김 대표는 이날 발표에서 "100개 기업 중 GPU를 제대로 활용하는 곳은 7곳뿐"이라며 AI 인프라 운영 효율 중요성을 강조했다. 그는 "과거에는 모델 경쟁이었다면 이제는 인프라 경쟁으로 전환되고 있다"고 진단했다. 먼저 NHN클라우드는 자사 AI 인프라 경쟁력으로 광주 국가 AI 데이터센터와 정부 GPU 사업 경험을 내세웠다. 회사는 광주 국가 AI 데이터센터에서 아시아 최초로 엔비디아 H100 GPU를 도입했고 국내 최초 GPU 전용 데이터센터 구축 경험도 확보했다고 밝혔다. 또 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 B200 GPU 7656장을 구축하고 국내 최대 규모인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용화했다. 여기에 수랭식 GPU 냉각 시스템을 적용해 GPU 장애율을 기존 공랭식 대비 약 3배 낮추고 안정성을 높였다. 플랫폼 영역에선 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU 라이브'와 AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'를 공개했다. GPU 라이브는 학습·추론 워크로드를 자동 분리하고 동적 자원 할당 기능을 통해 GPU 활용률을 높이는 플랫폼이다. AI 이지메이커는 모델 학습부터 배포·운영까지 전 과정을 지원하는 AI 개발 플랫폼이다. 마지막 서비스 영역에선 AI 에이전트 실행 환경 '프로젝트X'도 선보였다. 올해 하반기 출시 예정인 프로젝트X는 비개발자도 자연어 기반으로 기업 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 지원하는 서비스다. 사내 시스템과 데이터를 연동해 24시간 업무 자동화를 구현하는 것이 특징이다. NHN클라우드는 팩토리X를 중심으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 육성할 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 바탕으로 전체 매출 중 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김 대표는 "국내 기업들이 데이터 주권을 지키며 AI 비즈니스를 영위하기 위해선 독자적인 인프라 생태계가 필수적"이라며 "팩토리X를 통해 기업들이 가장 안정적으로 AI를 실행하고 이를 실제 비즈니스 성장으로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.05.26 10:43한정호 기자

제조현장 인공지능전환(M.AX) 국제협력으로 가속

인공지능(AI) 기반 국내 제조 혁신을 위해 국내 기업과 해외 최우수 연구기관이 기술협력을 강화하는 사업이 추진된다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 26일 '2026년 글로벌산업기술협력센터 사업(M.AX 공동연구)'을 공고했다고 밝혔다. 이 사업은 AI 기반으로 공정을 전환하려는 국내 제조 기업의 수요와 미국 예일, 존스홉킨스, 조지아텍, 퍼듀, MIT, 독일 프라운호퍼, 캐나다 토론토대, 영국 UCL 등 세계적 연구기관 8곳의 기술 역량을 연계해 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 이끌고, 산업적 파급 효과가 큰 우수 연구성과 창출을 지원하기 위해 마련됐다. 제조업에 AI를 접목해 생산 공정과 운영 전반의 혁신을 촉진하는 기술개발 과제를 지원한다. 공고에 앞서 산업통상부와 KIAT는 M.AX 분야 신규과제 발굴을 위한 기술협력 수요조사와 이해관계자 의견 수렴, 기획 및 검증 등의 절차를 거친 뒤 산업 정책적 필요성, 해외기관 기술 역량과 국제공동연구 가능성을 종합적으로 검토했다. 결과적으로 AI 팩토리·휴머노이드·제조서비스·바이오 분야 9개 신규 과제를 도출했다. 과제의 핵심 연구목표로는 AI 자율제조 의사결정 수준과 에너지 절감률 등 세계 최고·최초 수준의 목표를 제시했다. 제조 현장의 성공적인 AX와 사업화를 위해 글로벌 현장이나 테스트베드 실증을 포함하는 데 초점을 맞췄다. 휴머노이드 분야에서는 제조 현장에 투입된 다양한 로봇이 공동 작업할 수 있게 하는 현장적응형 멀티 AI 에이전트 기술을 확보한다. 여러 종류의 로봇들을 안전하고 효율적으로 제어하기 위해 글로벌 연구기관이 보유한 멀티 AI 에이전트 기반 통합 제어 기술을 활용하고, 이를 통해 확보한 자율작업 운영 플랫폼을 확보하고, 다른 업종과 공정으로 확산할 계획이다. AI팩토리제조공정·설비 데이터를 통합 분석하고 자율 의사결정 AI를 적용해 품질·에너지 운영 최적화 기술, AI제조서비스석유화학 신소재 개발 전 과정을 자율실험실과 AI팩토리로 연계해 자동화하는 제조서비스 플랫폼 개발 등이 추진된다. 전윤종 KIAT 원장은 ”국제기술협력으로 제조 현장의 데이터·공정·설비를 AI로 연결함으로써 국내 제조업 생산성 혁신을 촉진하고 성공적인 제조 M.AX 사례를 만들겠다“고 말했다. 접수는 7월 15일까지다. 구체적인 공고 내용은 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.05.26 10:20주문정 기자

정부 업무 조력자 'K-AI'…예산심의·민원·돌봄 현장 적용

정부가 국산 인공지능(AI) 모델을 공공 행정과 국민 생활 현장에 적용해 K-AI 활용 범위를 넓혔다. 과학기술정보통신부는 국내 AI 기업 독자 모델 활용 현황을 이같이 26일 밝혔다. 해당 모델은 정부가 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트에 참여했거나 참여 중인 모델 대상으로 한다. 정부는 이들 모델을 공공 행정과 과학기술, 안전, 복지 분야에 단계적으로 적용해 K-AI 활용 기반을 넓히겠다는 구상이다. 해당 모델은 국가 연구·개발(R&D) 예산 심의와 범정부 행정망, 과학 특화 AI 모델 개발, 전국민 AI 경진대회, 국민 안전 서비스, 지방 행정, 독거노인 돌봄 등에 적용 중인 것으로 나타났다. 가장 먼저 국가 R&D 예산 심의 현장에 업스테이지 독자 AI 모델이 우선 투입된다. AI는 방대한 연구과제 자료와 예산 내역을 분석·정리해 심의 담당자가 더 깊고 정확한 판단에 집중할 수 있도록 돕는다. 정부는 이를 통해 데이터 기반 과학적 R&D 예산 심의 체계로 전환한다는 구상이다. AI 기반 R&D 예산심의 시스템은 지능형 유사·중복성 분석과 행정 프로세스 자동화, 초안 생성, 협업 기능 등을 지원한다. 범정부 행정망에도 K-AI 기업 모델이 도입되고 있다. 과기정통부와 행안부가 협업하는 범정부 AI 공통기반을 통해 중앙정부와 지방정부가 다양한 AI 모델을 공동 활용할 수 있게 된다. 정부는 AI가 단순·반복 업무를 보조하면 공무원이 정책 검토와 판단, 대국민 서비스 등 핵심 업무에 더 집중할 수 있을 것으로 보고 있다. 행정 처리 속도와 정확성을 높여 국민이 체감하는 정부 서비스 개선으로 이어지게 한다는 목표다. 과학기술 분야에서는 바이오와 반도체 등 전략기술 특화 AI 모델 개발이 추진된다. 정부와 국내 AI 기업은 독자 AI 파운데이션 모델을 연계해 신약 개발, 차세대 반도체 개발, 핵융합 등 고도의 전문성이 필요한 분야에서 과학 난제 해결을 지원할 계획이다. 정부는 이를 'K-문샷' 과제로 제시했다. 목표는 AI 활용을 통한 과학기술 혁신 가속화와 국가 미션 해결이며 2030년까지 과학기술과 AI 기반 연구생산성을 2배 높이고 2035년까지 8대 분야 12대 국가미션 해결을 추진한다. 국민 참여형 사업도 함께 진행된다. 정부는 올해 K-AI 모델을 플랫폼으로 삼아 일반 국민과 초·중·고 학생, 대학생, 연구자, 예비교사, 공공기관, 군인, 디지털 취약층, 고령층 등이 참여하는 전국민 AI 경진대회를 열 계획이다. 경진대회는 AI 퀴즈 대회와 AI 활용사례 공모전, AI 오류찾기, AI 창작대회, 로보틱스 챌린지, AI 루키, AI 챔피언, AI 에듀톤, 공공기관 AI 혁신 챌린지, 국방 AI 경진대회 등으로 구성된다. 정부는 우수 사례가 사업화와 취업·창업으로 이어질 수 있는 경로도 모색한다. 국민 안전 분야에는 LG AI연구원의 엑사원 기반 AI 모델이 활용된다. 정부는 행정안전부의 'AI 안전신문고'를 개발하고 연내 시범 서비스를 추진해 재난 예방과 시설물 위험 감지, 이상 징후 분석 등 공공 안전 영역에 국산 AI를 적용할 방침이다. 지방정부 행정에도 K-AI 적용이 확대되고 있다. 파주시는 LG AI연구원의 AI 모델을 민원·행정 서비스에 도입하고 부산시는 네이버 AI 모델을 기반으로 부산시 특화 'AI 부기 주무관'을 개발해 행정에 접목하고 있다. 복지 영역에서는 네이버 케어콜이 독거노인 등 사회적 약자 보호 사례로 제시됐다. 네이버 케어콜은 네이버 AI 기술을 기반으로 정기 안부전화를 걸어 독거노인의 건강과 일상생활을 자연스러운 대화 방식으로 확인하는 서비스다. 이 서비스는 서울시, 부산시, 경기도사회서비스원 등 160여 개 기관과 5만여 명을 대상으로 제공되고 있다. 정부 자료에 따르면 2025년에는 약 340억원 규모의 사회적 가치를 창출한 것으로 조사됐다. 옥상훈 네이버클라우드 네이버 케어콜 사업전략 리더는 "네이버 케어콜은 AI가 독거 어르신이나 돌봄이 필요한 분들께 정기적으로 전화를 걸어 안부를 확인하고, 건강·감정 상태를 자연스럽게 대화 속에서 파악하는 AI 기반 돌봄 서비스"라며 "사회적 돌봄의 사각지대를 줄이고 사람 곁을 더 자주 지켜주는 사회적 안전망 역할을 하길 바란다"고 밝혔다.

2026.05.26 10:18김미정 기자

말 못하는 유아 통증, AI로 단계별 판독 세계 첫 성공

의식없는 환자나 말 못하는 유아가 느끼는 통증 정도를 객관적으로 단계별 판독할 수 있는 인공지능(AI)이 세계 처음 개발됐다. DGIST는 안진웅 산업AX혁신본부 책임연구원(융합전공 겸무교수 겸임) 연구팀이 GIST 전성찬 교수팀과의 공동으로 온도 자극으로 유발되는 뇌파(EEG)를 인공지능(AI)으로 분석해 통증 강도를 객관적으로 분류할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 발표했다. 통증은 개인마다 느끼는 정도가 달라 기존에는 환자가 직접 표현하는 주관적 척도(VAS)에 크게 의존했다. 그러다보니, 의식 저하 환자나 소아, 고령 환자처럼 소통이 어려운 경우 정확한 평가가 어려웠다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 다양한 온도 자극 시 발생하는 뇌파를 AI로 분석하는 방법을 강구했다. 환자의 주관적 통증 점수를 그대로 학습하던 기존 방식에서 벗어나, 두 개의 AI 모델이 서로의 예측 결과를 비교해 신뢰성 높은 데이터만 선택적으로 학습하는 혁신적인 알고리즘도 만들었다. 실제 41명의 뇌파 데이터를 검증한 결과, 기존 모델 대비 유의미한 성능 향상을 입증했다는 것이 연구팀 설명이다. 또한, 좌·우 전측두엽(F7, F8) 영역 델타파 활동이 통증 강도와 밀접하게 연관이 있다는 사실도 밝혀, 뇌 기반 디지털 바이오마커 개발의 신경생리학적 근거도 마련했다. 안진웅 책임연구원은 “뇌파 기반 통증 분석의 고질적 한계였던 주관적 자기보고 라벨 편향을 정면으로 다룬 연구”라며, “다양한 생체신호를 통합해 실제 임상 현장에서 활용 가능한 범용 통증 AI 플랫폼으로 발전시켜나갈 것"이라고 말했다. 제1저자인 정의진 박사후연수연구원은 “이번 기술이 수술 전후 통증 모니터링과 만성 통증 추적, 중환자실의 객관적 통증 평가 등에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다"며 “나아가 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기반의 실시간 모니터링 시스템으로 확장될 수 있도록 추가 연구를 진행할 것"이라고 덧붙였다. 연구결과는 재활공학 분야 국제 학술지(IEEE Transactions on Neural systems and Rehabilitation Engineering)에 게재됐다.

2026.05.26 08:16박희범 기자

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