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[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

에릭 징 젠스파크 CEO "한국은 톱3 AI 시장…생산성 혁신 함께 만들 것"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] "한국은 젠스파크의 글로벌 톱3 시장 가운데 하나입니다. 한국 기업과 지식 노동자들이 인공지능(AI)을 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 24일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 한국 기자단과 만나 이같이 밝혔다. 미국 AI 스타트업 젠스파크는 한국 시장을 전략 거점으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 올해 서울 오피스를 설립한 데 이어 향후 국내 기업들과의 협업을 확대해 B2C 시장에 더해 기업용 AI 시장 공략도 본격화한다는 계획이다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 AI 검색 서비스로 출발해 현재는 AI 워크스페이스 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하고 있다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원) 수준으로 평가받고 있다. "한국은 글로벌 톱3 AI 시장" 에릭 CEO는 한국 시장에 대한 기대감을 드러냈다. 그는 아시아 시장 전반에서 AI 수요가 빠르게 늘고 있으며 특히 한국은 젠스파크가 집중하는 지식 노동자 중심 AI 시장과 잘 맞는다고 설명했다. 그는 "한국은 AI 생산성 향상에 대한 수요가 매우 강한 시장"이라며 "우리는 한국을 글로벌 톱3 시장 가운데 하나로 보고 있으며 지속적으로 투자할 계획"이라고 말했다. 실제 한국 조직도 확대 단계에 들어섰다. 젠스파크는 지난 4월부터 서울 강남에서 오피스 운영을 시작했다. 이곳을 거점으로 기업 고객 확보와 현지화 작업을 병행할 방침이다. 시장 반응에 따라 고투마켓(GTM) 인력 채용과 조직 확대도 검토 중이다. 젠스파크는 다음 달 서울·뉴욕·도쿄에서 공식 론칭 행사를 열고 새로운 'AI 워크스페이스 6.0' 서비스를 공개할 예정이다. 이를 통해 한국에서도 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트형 플랫폼 전략을 강화한다는 목표다. 에릭 CEO는 "우리는 이미 여러 한국 기업과 논의 중이며 엔터프라이즈 시장에서도 기회를 보고 있다"며 "한국은 앞으로 우리에게 매우 중요한 성장 시장이 될 것"이라고 강조했다. "소비자에서 기업으로 확장" 젠스파크는 기업 시장 공략 전략도 공개했다. 회사는 고객을 소비자와 프로슈머, 엔터프라이즈 등 세 그룹으로 구분하고 있다. 우선 개인 사용자가 서비스를 업무에 활용한 뒤 조직 내 다른 구성원에게 확산시키는 방식으로 시장을 확대한다는 구상이다. 실제 미국과 일본에선 개인 사용자가 기업 도입을 이끄는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 기업 고객이 늘어날수록 데이터 보안과 컴플라이언스 요구도 커지는 만큼, 젠스파크는 엔터프라이즈 서비스 고도화에도 집중하고 있다. 젠스파크는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 택했다. 다양한 상용·오픈소스 AI 모델을 활용해 사용자에게 최적의 결과물을 제공하는 방식이다. AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스, AI 슬라이드·시트·문서 등 업무 생산성을 높이는 플랫폼 'AI 워크스페이스'를 대표 서비스로 제공 중이다. 에릭 CEO는 "기업 고객들은 생산성뿐 아니라 데이터 보안과 기존 업무 시스템 연동을 중요하게 고려한다"며 "우리는 엔터프라이즈 환경에 적합한 서비스를 지속적으로 강화하고 있다"고 말했다. 이어 "기업 사용자들은 업무 효율 향상을 위해 AI 도구에 비용을 지불할 의사가 높다"며 "이런 차원에서 한국 기업 역시 중요한 고객군이 될 것"이라고 덧붙였다. "AI 모델보다 사용자 경험이 중요" 에릭 CEO는 AI 산업이 점차 모델 경쟁을 넘어 사용자 경험 경쟁으로 이동할 것으로 전망했다. 그는 현재 AI 모델 시장을 자동차 산업 초창기와 비교했다. 지금은 오픈AI·앤트로픽·구글 등 AI 모델 엔진 성능에 관심이 집중돼 있지만 시간이 지나면 소비자는 내부 기술보다 사용 경험과 가격, 생태계를 더 중요하게 보게 될 것이라는 전망이다. 에릭 CEO는 "현재 AI 시장에는 너무나 다양한 모델들이 있어 사용자들이 어떤 것을 써야 할지 점점 더 혼란을 느끼고 있다"며 "중요한 것은 특정 모델이 아니라 실제 업무를 얼마나 쉽게 수행할 수 있느냐"라고 말했다. 이어 "우리는 AI 기술 자체보다 사용자가 더 좋은 결과물을 만들 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다"며 "한국 시장에서도 가장 앞선 AI 업무 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다. 끝으로 그는 "AI 혁명은 아직 초기 단계에 불과하다"며 "평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 플랫폼이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.25 11:01한정호 기자

"AI 모델보다 경험"…젠스파크, AI 워크스페이스 시대 연다

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 오픈AI·앤트로픽·구글 등 글로벌 인공지능(AI) 기업들이 앞다퉈 차세대 AI 모델 경쟁을 벌이는 가운데, 미국 스타트업 젠스파크가 실제 업무 결과물을 만들어내는 'AI 워크스페이스' 전략을 앞세워 차별화에 나섰다. 검색·챗봇을 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대에 지식 노동자를 위한 통합 AI 업무 플랫폼으로 도약한다는 구상이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 23일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "우리는 보통의 지식 노동자를 위한 AI 워크스페이스 기업"이라며 "AI 모델 개발 자체보다 사용자들이 실제 업무 결과물을 얻을 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 강조했다. 젠스파크는 2023년 12월 설립된 AI 스타트업이다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 글로벌 엔터프라이즈 사업을 확장 중이다. 현재 직원 수는 70여 명으로, 이 중 개발 엔지니어가 50명에 달한다. 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원)로 평가받으며 최근 4억 8500만 달러(약 7435억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했다. 오픈AI·앤트로픽·MS와 파트너십 확장 젠스파크는 자체 AI 모델 개발보다 글로벌 AI 생태계와의 협력을 택했다. 오픈AI는 젠스파크를 대표적인 고객 성공 사례로 소개하고 있으며 최근 뉴욕에서 열린 엔터프라이즈 행사에도 초청해 기업용 AI 활용 방안을 함께 논의했다. 앤트로픽 역시 젠스파크를 글로벌 대표 파트너 가운데 하나로 선정해 지식 노동자를 위한 AI 활용 사례를 공동 발굴하고 있다. 마이크로소프트(MS)와의 관계도 깊다. 에릭 CEO는 과거 MS 검색 조직에서 근무하며 사티아 나델라 CEO와 같은 사업부에서 일한 경험이 있다. 현재는 AI 에이전트 지원을 위한 인프라 측면에서 파트너십을 이어가고 있다. 에릭 CEO는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 쉽고 빠르게 지원하는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. AI 검색 넘어 자율형 에이전트로 진화 젠스파크는 지난 2년간 제품 전략을 세 차례 고도화했다. 2024년 AI 검색 서비스로 시작한 뒤 지난해 슈퍼 에이전트를 선보였고 현재는 AI 워크스페이스 단계로 발전했다. 회사는 지식 노동자 업무를 ▲맥락 수집 ▲정보 처리 ▲비즈니스 결과 생성 등 세 단계로 정의하고 이를 단일 플랫폼에서 처리하는 구조를 구축해왔다. 젠스파크 AI 워크스페이스는 회의 내용을 정리하는 AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스 '스피클리(Speakly)' 등에 더해 AI 슬라이드·시트·문서 등을 제공한다. 사용자가 하나의 프롬프트만 입력하면 자료 조사와 데이터 분석, 문서 작성, 슬라이드 제작까지 다양하게 수행할 수 있도록 지원한다. 에릭 CEO는 "앞으로는 사람이 질문을 던지고 AI가 답변하는 구조를 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대가 올 것"이라며 "우리는 일을 스스로 수행하는 AI를 만들고 있다"고 강조했다. 이어 "많은 사용자가 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 더 빠른 검색엔진처럼 활용하고 있지만 실제 업무에선 완성된 결과물이 필요하다"며 "복사·붙여넣기를 반복하는 방식이 아니라 결과물 자체를 생성하는 방향으로 AI 서비스를 발전시켜야 한다"고 덧붙였다. "모델보다 중요한 건 활용" 이날 기술 발표를 맡은 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델 경쟁이 이미 새로운 단계에 접어들었다고 진단했다. 그는 "현재 최상위 AI 모델들은 대부분 매우 높은 수준에 도달해 일반 사용자가 차이를 구분하기 어려운 단계"라며 "중요한 것은 어떤 모델이 더 뛰어난가가 아니라 어떤 작업에 가장 적합한 모델을 선택하느냐"라고 짚었다. 이어 "GPT 계열과 클로드, 제미나이 등 다양한 모델이 각기 강점을 갖고 있다"며 "우리 워크스페이스는 자체 엔진을 기반으로 작업 특성에 맞춰 가장 적합한 모델을 자동으로 선택한다"고 설명했다. 현재 젠스파크는 70개 이상의 AI 모델과 150개가 넘는 도구, 20개 이상의 데이터셋을 통합 운영 중이다. 특정 모델에 의존하지 않고 업무 목적과 작업 유형에 따라 사용자에게 최적의 AI를 조합해 제공하는 구조다. 케이 CTO는 "코딩 에이전트나 AI 서비스는 점점 비슷해지고 있지만 실제 업무 환경은 문서·슬라이드·스프레드시트·영상 등 다양한 작업 공간을 필요로 한다"며 "우리 서비스는 단순 AI 플랫폼을 넘어 업무 전반을 아우르는 워크스페이스"라고 말했다. 끝으로 에릭 CEO는 "지금은 AI 혁명의 10% 정도만 진행된 상태"라며 "앞으로 사용자는 어떤 모델이 더 뛰어난지보다 얼마나 좋은 경험과 도구, 개인화를 제공하는지에 관심을 갖게 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "남은 90%의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.24 11:01한정호 기자

[AI 고속도로] 같은 GPU, 다른 결과…AI 인프라도 산업별 맞춤형 설계

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 산업별 워크로드 최적화로 이동하고 있다. 로봇과 자율주행, 바이오, AI 에이전트 등 활용 분야가 다양해지면서 같은 GPU라도 데이터 특성과 운영 방식에 따라 필요한 인프라 구조가 달라지고 있다는 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한해 로보틱스·제조·모빌리티 분야 AI 활용 가능성을 강조하면서 한국형 피지컬 AI가 화두로 떠올랐다. 다만 업계에선 피지컬 AI 확산이 곧 획일적인 인프라 수요 증가로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다. 산업마다 AI 모델을 학습·검증·배포하는 방식이 다르고 GPU 사용 규모와 기간, 배치 환경도 제각각이기 때문이다. 이에 대해 안재만 베슬AI 대표는 "AI 인프라 수요는 더 이상 하나의 덩어리로 움직이지 않는다"며 "GPU를 얼마나 확보하느냐 못지않게 누가·어떻게·어디서 쓰는지에 따라 인프라 설계가 달라지고 있다"고 말했다. 피지컬 AI 확산…LLM과 다른 인프라 필요 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차처럼 현실 공간에서 동작하는 AI를 의미한다. 대규모언어모델(LLM)이 인터넷 기반 텍스트 데이터로 학습하는 것과 달리 물체 파지나 충돌 반응 등 물리 데이터를 필요로 한다. 이에 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고 실제 데이터와 결합하는 과정이 중요해지고 있다. 인프라 구조 역시 LLM과 차이가 있다. 베슬AI에 따르면 시뮬레이션 데이터 생성부터 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습, 이후 로봇이나 차량의 온보드 컴퓨터에 탑재해 실시간으로 구동하는 과정까지 고려해야 한다. 안 대표는 "스토리지, 네트워크, 데이터 공급 구조까지 함께 설계해야 피지컬 AI 학습 효율을 높일 수 있다"고 밝혔다. 대학은 짧고 기업은 길게…GPU 사용 패턴도 차별화 실제 GPU 활용 방식도 기관 성격에 따라 뚜렷하게 구분된다. 베슬AI가 최근 30일간 자사 플랫폼 '베슬 클라우드' 운영 데이터를 분석한 결과 대학과 연구기관의 평균 동시 사용 GPU 중앙값은 1.8장 수준으로 나타났다. 반면 기업 고객의 경우 46%가 한 번에 8장 이상 GPU를 사용했으며 최대 32장 규모의 멀티노드 환경까지 확장한 사례도 확인됐다. 배치 환경 역시 산업별 특성이 반영된다. 방산과 금융, 바이오, 통신 분야는 민감 데이터를 다루는 만큼 온프레미스나 폐쇄망 환경을 선호해 왔지만 최근에는 보안 인증을 갖춘 클라우드 활용도 함께 검토하는 추세다. 실제 베슬AI 고객사에도 통신과 보험, 의료, 방산 기업이 포함된 것으로 전해졌다. 로봇·에이전트·바이오마다 다른 GPU 전략 베슬AI는 산업별 특성에 맞춰 GPU 기종과 계약 방식, 노드 구성, 배치 환경을 달리 제공하고 있다. A100과 H100은 물론 B200·B300급 GPU까지 지원하며 온디맨드와 단기·장기 약정 방식, 단일 GPU와 멀티노드 클러스터 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 구조다. 베슬AI는 각 고객별 맞춤형 AI 인프라를 지원하고 있다. 대표적으로 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델을 개발하는 기업은 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 함께 학습해야 하는 만큼 테라바이트(TB)급 대규모 스토리지와 고성능 GPU를 제공했다. 여러 고객사 프로젝트를 동시 운영할 수 있는 격리된 개발 환경이 중요했던 B2B AI 에이전트 기업에는 학습 환경 추상화 레이어와 클러스터 공유 스토리지를 제공해 다중 워크스페이스 운영을 지원했다. 또 바이오·신약 AI 기업은 보안성이 높은 프라이빗 환경과 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 구조를 선호하기에 베슬AI는 글로벌 'SOC 2 Type II' 인증과 초기 도입 부담을 완화한 소규모 시범 사용 크레딧을 제공하고 있다. 안 대표는 "AI 인프라 시장은 GPU를 빌려주는 단계를 넘어 산업별 워크로드가 실제로 작동할 수 있는 환경을 설계하는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로는 피지컬 AI, 바이오, AI 에이전트 등 산업별 수요에 맞춰 유연한 GPU 인프라 운영 모델을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.06.21 15:00한정호 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

AI 대부 얀 르쿤 "머스크의 xAI는 실패작"

인공지능(AI) 분야 대표적 석학인 얀 르쿤(AMI랩스 창립자)이 일론 머스크의 AI 기업 xAI를 두고 '실패작(failure)'이라고 평가했다. 더불어 AI 산업 전반에 대규모 거품 붕괴 가능성을 경고했다. 19일 얀 르쿤 의장은 CNBC와의 인터뷰에서 xAI가 AI 경쟁에서 뒤처질 것으로 전망했다. 핵심 인재 이탈과 천문학적인 운영 손실이 주요 이유다. 그는 "xAI는 솔직히 말해 실패작에 가깝다"며 "창립 멤버들이 회사를 떠났고 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 최고 수준의 AI 인재를 영입하기 어려운 위치에 놓여 있다"고 말했다. 이어 "머스크 CEO가 이전 팀을 대하는 과정에서 좋은 모습을 보여주지 못했기 때문에 우수한 연구자를 끌어들이기 쉽지 않을 것"이라고 덧붙였다. 양 측은 AI를 비롯해 다양한 주제를 놓고 수년간 공개적으로 충돌해 왔다. 얀 르쿤 의장은 과거 일론 머스크 CEO가 소셜 서비스(SNS)에서 펼친 주장을 음모론이라고 비판한 바 있다. 일론 머스크 CEO 역시 얀 르쿤 의장을 향해 "오랫동안 AI 흐름을 따라가지 못했다"고 공격했다. 'AI 대부' 중 한 명으로 불리는 얀 르쿤 의장 발언은 AI 업계 주요 기업의 기업가치와 사업 지속 가능성에 대한 논란을 다시 불러일으키고 있다. 실제로 xAI는 최근 공동 창업자들의 잇따른 이탈을 겪었다. 머스크는 올해 2월 우주기업 스페이스X와 xAI를 통합하는 대규모 거래를 단행했다. 당시 기업가치는 1조2500억 달러(약 1922조원)로 평가됐다. 그러나 올해 1분기 스페이스X의 AI 사업 부문은 xAI를 포함해 25억 달러(약 3조 8450억원) 규모의 영업손실을 기록한 것으로 알려졌다. 얀 르쿤 의장은 xAI의 대규모 데이터센터 투자 역시 지속 가능성에 의문이 있다고 지적했다. 그는 "xAI는 막대한 인프라를 보유하고 있지만 다른 기업에 컴퓨팅 자원을 임대하고 있다"며 "이는 투자 비용을 회수할 수 있는 사실상 유일한 방법"이라고 비판했다. 이는 미국 테네시주 멤피스에 구축된 xAI의 초대형 AI 데이터센터 '콜로서스 1'과 '콜로서스 2'를 겨냥한 발언으로 해석된다. 현재 구글과 앤트로픽 등도 해당 시설의 컴퓨팅 자원을 활용하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 "xAI의 미래 전망에 대해 긍정적이지 않다"며 "오픈AI나 앤트로픽 같은 선도 기업들과 경쟁할 수 있을 것으로 보지 않는다"고 평가했다. xAI 외에도 AI 산업 전반에 대해서도 우려를 나타냈다. 많은 기업에서 AI 도입 비용 증가 문제를 제기하는 가운데 현재 주요 AI 기업의 수익 구조가 장기적으로 지속되기 어렵다는 진단이다. 얀 르쿤 의장은 "AI 서비스 가격은 오르고 있지만 운영 비용 감소 속도는 충분히 빠르지 않다"며 "AI 기업 대부분은 여전히 적자를 내고 있고 사용자가 누리는 혜택 상당 부분은 투자자 자금으로 보조되고 있다"고 말했다. 이어 "이 같은 구조는 오래 지속될 수 없다"며 "오픈AI와 앤트로픽 같은 기업들은 결국 가격을 인상하거나 비용을 절감해야 하며, 그렇지 않으면 대규모 거품 붕괴가 발생할 수 있다"고 경고했다. 현재 AI 업계 주류 기술인 대규모언어모델(LLM)에 대해서도 한계를 지적했다. LLM이 코딩이나 수학 문제 해결에는 유용하지만 장기적으로 범용 AI 시스템의 기반이 되기는 어렵다는 설명이다. 대신 그는 자신이 오랫동안 연구해 온 '월드 모델(World Model)' 접근법을 차세대 AI의 핵심 기술로 제시했다. LLM이 언어 패턴을 학습해 다음 단어를 예측하는 방식이라면 월드 모델은 현실 또는 가상 세계의 물체와 인과관계, 행동 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 얀 르쿤 의장은 "신뢰할 수 있는 범용 AI 에이전트 시스템은 결국 월드 모델 기반으로 구축될 것"이라며 "현재의 LLM만으로는 한계가 있다"고 말했다. 이어 "LLM은 유용한 기술이지만 현재 수준의 성능을 유지하는 데 드는 비용이 사용자가 지불할 의향이 있는 금액에 비해 지나치게 높다"고 지적했다.

2026.06.19 08:57남혁우 기자

아마존 AI 수장 "오픈AI·앤트로픽 추격 자신…1년 내 선두권 모델 도전"

인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 앤트로픽에 뒤처졌다는 평가를 받아온 아마존이 1년 안에 최상위 AI 모델 경쟁에 본격 합류하겠다는 의지를 드러냈다. 자체 AI 모델과 반도체를 동시에 육성하는 전략을 통해 AI 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 피터 드산티스 아마존 AI 총괄은 17일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "현재 우리 AI 모델이 글로벌 최전선에 있다고 보기는 어렵지만 데이터·아키텍처·인프라 기반을 단단히 구축해 긍정적인 방향으로 나아가고 있다"고 밝혔다. 아마존은 최근 생성형 AI 시장에서 자체 모델 경쟁력 강화에 공을 들이고 있다. 현재 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 최상위 AI 모델 경쟁을 주도하고 있지만 아마존도 자체 모델 '노바' 시리즈를 앞세워 추격에 나선 상태다. 아마존의 AI 전략은 크게 두 축으로 구성된다. 아마존웹서비스(AWS) 고객이 다양한 AI 모델을 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 '베드록'과 자체 개발 AI 모델인 노바다. 아마존은 지난해 12월 최신 모델인 노바2를 공개하며 본격적인 모델 경쟁에 뛰어들었다. 드산티스 총괄은 현재 노바2 고객이 약 5만 곳에 달한다고 밝혔다. 그는 "고객들이 가장 뛰어난 AI 모델 가운데 하나로 인식하게 만드는 것이 목표"라면서도 "노바2가 아직 그 수준에 도달했다고 보지는 않는다"고 말했다. 이번 인터뷰 발언은 아마존이 단순 AI 인프라 제공업체를 넘어 모델 개발 경쟁에서도 존재감을 키우겠다는 신호로 해석된다. 그동안 아마존은 AI 모델 자체보다 AWS 클라우드를 통한 AI 서비스 제공과 앤트로픽 투자에 집중해 왔다는 평가를 받아왔다. 아마존은 AI 반도체 분야에서도 공격적인 행보를 이어가고 있다. 회사는 자체 설계한 '트레이니움'과 '그래비톤' 칩을 앞세워 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 있다. 드산티스 총괄은 반도체 전략을 설명하며 엔비디아와의 경쟁 가능성도 언급했다. 그는 "칩을 설계하고 물리적 특성을 정의한 뒤 실제 생산까지 수행할 수 있는 기업은 극소수"라며 "우리 역시 그런 기업 가운데 하나"라고 강조했다. 현재 아마존은 AWS를 통해 AI 연산 자원을 제공 중이며 앤트로픽이 주요 고객이다. 향후에는 자체 AI 칩을 외부 기업에 직접 판매하는 방안도 검토 중이다. 앞서 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)도 지난 4월 트레이니움 기반 서버 랙 판매 가능성을 언급한 바 있다. 드산티스 총괄 역시 구체적인 시점은 정해지지 않았지만 다양한 형태의 AI 인프라 수요가 확대될 것이라고 짚었다. 또 현재는 AWS 내부 활용에 집중하고 있는 그래비톤 칩 역시 장기적으로 외부 공급 가능성을 완전히 배제하지 않았다. AI 모델과 클라우드, 반도체를 모두 보유한 통합 전략을 기반으로 AI 시장 영향력을 확대하겠다는 의도로 풀이된다. 드산티스 총괄은 "앞으로 AI 인프라를 구축하고 활용하는 방식에서 폭발적인 혁신이 나타날 것"이라며 "우리는 그 변화의 중심에 활동할 것"이라고 강조했다.

2026.06.18 09:51한정호 기자

HPE, 엔비디아 손잡고 '에이전틱 AI' 실전 투입 나선다

HPE가 엔비디아와 협력을 확대하며 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경에서 안전하고 신뢰성 있게 운영할 수 있는 '프로덕션 레디' AI 인프라를 구축해 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. HPE는 엔비디아와 공동 개발한 'HPE AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화했다고 17일 밝혔다. 회사는 기업 고객이 에이전틱 AI를 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원하는 신규 솔루션을 대거 공개했다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 여러 업무를 수행하는 에이전틱 AI 도입에 나서고 있다. 다만 보안과 거버넌스, 데이터 통제, 운영 비용 등 해결해야 할 과제가 적지 않아 실제 서비스 환경에 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. HPE는 이같은 문제를 해결하기 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI' 기능을 강화했다. 엔비디아 네모트론 오픈 모델과 네모클로, 오픈쉘 보안 런타임 등을 포함한 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용해 기업이 AI 에이전트를 보다 안전하게 운영하고 정책을 적용할 수 있도록 지원한다. 또 엔비디아 베라 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 신규 서버와 HPE 젤토를 통해 AI 에이전트 활동을 모니터링하고 문제가 발생할 경우 시스템을 신속하게 복구할 수 있는 체계도 마련했다. 이를 통해 개발 단계에 머물던 AI 에이전트를 실제 운영 환경으로 이전하는 과정을 지원한다는 목표다. 데이터 처리 효율 개선에도 집중했다. HPE 알레트라 스토리지 MP X10000과 데이터 패브릭 소프트웨어를 활용해 비정형 데이터를 AI 활용이 가능한 형태로 전환하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 활용 범위를 확대했다. 회사에 따르면 토큰 응답 시간은 최대 20배 단축하고 토큰 처리량은 최대 20% 향상할 수 있다. 보안 기능도 한층 강화됐다. HPE는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 통합해 온프레미스와 소버린 AI 환경에서 모델과 데이터를 실시간으로 보호할 수 있도록 했다. 또 엔비디아 블루필드와 DOCA를 활용해 제로 트러스트 보안 정책과 런타임 위협 탐지, 네트워크 암호화를 지원한다. 대규모 AI 팩토리 환경도 고도화된다. HPE는 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 그래픽처리장치(GPU)와 스펙트럼-X 이더넷, 블루필드-3 DPU, 커넥트X-8 슈퍼NIC 등을 적용해 AI 개발부터 대규모 운영 환경 배포까지 지원하는 풀스택 AI 플랫폼을 제공할 계획이다. 업계에선 AI 인프라 경쟁이 단순 GPU 확보를 넘어 데이터 관리와 보안, 거버넌스, 운영 자동화를 포함한 'AI 팩토리' 구축 경쟁으로 확대되고 있다고 보고 있다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 기업들이 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하려는 수요가 늘면서 관련 시장도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI가 점차 자율적으로 발전함에 따라 기업은 이를 안전하게 운영하고 책임감 있게 관리하며 경제적으로 확장할 수 있는 새로운 아키텍처를 필요로 한다"며 "우리는 네트워킹, 서버, 스토리지 및 소프트웨어 전반에 걸쳐 엔비디아와 함께 에이전틱 기업 기반을 구축하는 풀스택 AI 솔루션을 제공한다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 에이전트 시대를 맞아 컴퓨팅 스택의 모든 레이어가 재창조되고 있다"며 "HPE와 협력해 엔비디아 베라 CPU와 가속화 인프라, 안전한 AI 소프트웨어로 구동되는 새로운 컴퓨팅 시대를 위한 AI 팩토리를 구축했으며 기업들이 데이터를 인텔리전트 액션으로 혁신할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 11:02한정호 기자

김완종 SK AX 사장 "단순 AI 도입 넘어 기업 전체 최적화해야"

"기업 경쟁력은 더 좋은 인공지능(AI)을 도입하는 것이 아니라 AI를 통한 전사 최적화로 새로운 성장 가치를 창출하는 데 있습니다." 김완종 SK AX 사장은 16일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 개최한 '이매진 AX 2026' 컨퍼런스에서 이같이 강조했다. 'AI를 도입하는 기업에서 AI가 일하는 기업으로(Beyond AI: The Agentic Enterprise)'를 주제로 진행된 이번 행사에서 SK AX는 전사 업무와 운영 전반을 AI로 혁신해 온 '비잉(Being) AX' 경험을 중점적으로 소개했다. 제조·금융·통신·유통·서비스 등 다양한 산업 경영진도 한자리에 모여 SK AX와의 협업을 통한 AI 전환(AX) 사례를 공유했다. 김 사장은 이날 기조연설을 통해 "AI로 업무 효율화와 전사 증강을 이뤄낸 기업들과 그렇지 못한 기업간 격차는 이미 경영 성과로 나타나기 시작했으며 앞으로 그 격차는 더욱 커질 것"이라며 "기업이 그 격차의 상단에 서기 위해선 단순 AI 도입을 넘어 전략·기술· 데이터·운영체계·인재·변화관리 등 AX 핵심 역량을 갖춰야 한다"고 강조했다. 그러면서 "우리는 스스로를 첫번째 고객이라 생각하며 비잉 AX를 실천해 이러한 역량을 검증해 왔다"고 덧붙였다. SK AX는 기업 실제 업무와 운영 전반이 AI로 재설계되는 에이전틱 엔터프라이즈 시대를 연다는 청사진을 제시했다. 단순 AI 도입을 넘어 AI로 비즈니스 모델을 혁신하고 사람·AI 협업을 통해 기업 전체가 증강되는 성장의 선순환 구조를 만들겠다는 목표다. SK AX는 비잉 AX 전략의 핵심으로 전사 최적화를 위한 전략적 로드맵은 물론 통합 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 대표적인 에이전틱 AI 플랫폼으로는 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire) NPO'가 꼽힌다. 이는 수많은 에이전트를 연결하고 이들 협업을 오케스트레이션하는 동시에 보안과 품질 편차, 비용 증가 등 문제를 통제하도록 설계됐다. 김 사장은 "AX는 단순한 기술 도입이 아닌 조직 전체가 AI와 함께 움직일 수 있도록 일하는 방식과 기업운영 체계를 재설계하는 것을 의미한다"며 "AI와 협업 가능한 인재를 육성하고 이를 지지하는 조직문화와 시스템을 만들어야 비로소 AI 증강을 통한 전사 통합과 시너지 창출이 가능하다"고 말했다. 이날 행사엔 제조·반도체·금융·HR 등 다양한 영역의 주요 고객과 파트너사 경영진이 참석해 SK AX와의 실제 협력 사례를 발표했다. SK AX와 엔터프라이즈 AI 파트너십을 체결한 오픈AI가 대표적이다. 기업 내부 시스템 맥락을 정확히 이해하고 실제 업무 성과와 투자 대비 효과까지 높이는 AX 혁신 모델을 고도화 과정을 소개했다. SK하이닉스는 SK AX와 함께 디지털 트윈을 기반으로 제조 공정 정밀도와 데이터 활용 범위를 넓혔으며 수율 극대화를 위한 자율운영 모델인 자율형 공장 전환에도 속도를 내고 있다. 또 글로벌 풍력타워 제조기업인 씨에스윈드는 생산 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 작업 계획 수립 및 일정 조정을 최적화한 글로벌 제조 AX 모델을 SK AX와 함께 구현해 적용 중이다. 신한금융그룹은 SK AX와 함께 데이터 보안, 권한 관리, 규제 대응을 충족하는 '1인 1 금융 에이전트' 기반 업무 혁신 모델을 구체화하고 있다. 글로벌 HR 컨설팅 기업 머서 역시 SK AX와 파트너십을 기반으로 사람과 AI가 협업하는 조직 운영 체계를 설계하고 있다. 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO)는 "다수 고객사들과의 AX 경험을 토대로 성공조건을 살펴보면 에이전트 구성원을 염두에 둔 기존 프로세스 재설계, 사내 암묵지의 에이전트화를 통한 자산화, 이를 통한 성공 경험이 중요하다"며 "이를 위해선 현재 시스템과 현장 업무를 이해하고 AI 기술을 통해 업무 끝단까지 재연결하려는 노력이 동반돼야 할 것"이라고 말했다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "기술 선택 기준이 도입 자체에서 AI를 어떻게 일하게 할 것인가의 영역으로 이동하고 있다"고 진단했다. 이어 "AI가 실제 비즈니스 성과를 내려면 기업 내부 데이터와 시스템, 프로세스뿐 아니라 산업별 도메인 지식이 정교하게 맞물려야 한다"며 "우리는 엑스젠틱와이어를 통해 현장 맞춤형 실행 모델을 고도화하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:23한정호 기자

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

원츠넷-HPE, AI 시대 '자율운영' 인프라 전략 선보인다

원츠넷이 한국휴렛팩커드(HPE)와 함께 인공지능(AI) 시대에 대응하는 자율운영 인프라 전략을 공개한다. HPE 네트워킹 플래티넘·매니지드서비스(MSP) 파트너인 원츠넷은 HPE와 함께 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에 참가한다고 12일 밝혔다. 이번 행사에서 HPE와 원츠넷은 AI·데이터·인프라·보안이 유기적으로 연결되는 '원 AI(One AI)' 시대 운영 모델과 자율운영 인프라 전략을 소개할 계획이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 실제 업무와 운영 환경에 적용되는 단계로 진입하면서, 기업 IT 인프라 역시 스스로 판단·최적화하는 방향으로 진화해야 한다는 메시지를 제시할 예정이다. 키노트 세션에선 박정무 HPE코리아 네트워킹 카테고리 매니저가 'The Dawn of One AI: 보조를 넘어 실제 성과로 전환하는 자율주행 인프라'를 주제로 발표한다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 상호 연결되는 에이전틱 AI 운영 모델과 네트워크 인프라의 자율운영 전환 방향을 공유한다. 특히 사용자 경험과 운영 데이터를 기반으로 한 AI 예측 운영 체계와 에이전틱 메시 아키텍처를 통해 기업이 운영 복잡성을 줄이고 보다 민첩한 IT 환경을 구현하는 방안을 주요 내용으로 다룬다. 이와 함께 AI 워크로드 확산에 대응하기 위한 데이터센터 인프라 전략도 제시된다. 보안이 내재된 데이터센터 아키텍처와 고성능 AI 환경 구현을 위한 인프라 최적화 방안, 차세대 보안 기술을 활용한 신뢰 기반 인프라 구축 전략 등이 함께 공개될 예정이다. 행사 현장에선 원츠넷 부스를 중심으로 HPE 솔루션 기반 기술 데모와 전문가 상담도 진행된다. 원츠넷은 AI 기반 네트워크 운영 경험과 설계·구축 역량을 바탕으로 고객 환경에 최적화된 자율운영 네트워크 구축 방안을 제시할 방침이다. 원츠넷 관계자는 "AI 도입 성패는 기술 자체보다 이를 운영에 어떻게 통합하느냐에 달려 있다"며 "HPE와의 긴밀한 파트너십을 기반으로 고객들이 보다 빠르고 안정적으로 AI 기반 자율운영 환경을 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.12 09:00한정호 기자

美 민주당, AI 규제 드라이브…국방·데이터센터 겨냥

미국 민주당이 인공지능(AI) 기술 확산에 따른 국가안보와 일자리, 전력 소비 문제 등을 이유로 AI 기업과 정부 기관에 대한 규제 강화에 나섰다. 8일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 미국 상원 민주당 소속 애덤 시프 의원은 전쟁부의 AI 활용 과정에서 반드시 인간이 개입하도록 의무화하는 법안을 발의했다. 해당 법안은 AI 기반 무기 체계에 대한 인간의 최종 통제권을 보장하고 AI를 활용한 국내 감시를 제한하는 내용을 담고 있다. 이번 법안은 최근 민주당 의원들이 잇따라 발의한 AI 규제 법안의 연장선에 있다. 마크 켈리 의원, 커스틴 질리브랜드 의원, 엘리사 슬롯킨 의원 등도 국방 분야 AI 활용에 대한 감독 강화를 요구하는 법안을 추진 중이다. 특히 앤트로픽이 자사 AI 모델 '클로드'의 군사 활용 범위를 두고 전쟁부와 갈등을 빚으면서 관련 논의가 더욱 확대됐다. 민주당이 AI 규제에 속도를 내는 배경으로는 최근 고도화된 AI 모델이 사이버 공격에 활용될 수 있다는 우려와 데이터센터 확산에 따른 전력·용수 소비 논란, 청년층 일자리 감소 우려 등이 꼽힌다. AI가 차기 미국 대선의 핵심 이슈가 될 것이라는 관측도 나온다. 시프 의원은 이번에 발의한 국방 분야 법안 외에도 AI 데이터센터 운영에 필요한 전력 비용 일부를 기술 기업이 부담하도록 하는 법안, AI 모델 학습에 사용된 저작권 콘텐츠 공개를 의무화하는 법안도 추진 중이다. 민주당 내에선 보다 강도 높은 규제 주장도 나오고 있다. 무소속이지만 민주당과 연대 중인 버니 샌더스 의원은 정부가 AI 기업 지분 50%를 보유하는 투자기금 설립 방안을 제안했으며 과거에는 신규 데이터센터 건설을 금지하는 법안도 발의한 바 있다. 엘리자베스 워런 의원 등은 AI 기업 대상 신규 세금 부과를 주장 중이다. 반면 중도 성향 민주당 의원들은 AI 모델 감독 강화와 노동자 재교육 지원에 중점을 두고 있다. 트럼프 행정부 역시 규제 완화 기조를 유지하면서도 AI 감독 필요성을 일부 인정하는 움직임을 보이고 있다. 최근 첨단 AI 모델에 대한 정부 검토 절차를 포함한 행정명령을 발표했으며 AI 기업 지분을 정부가 보유하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다. 다만 미국 의회에선 여전히 AI 규제 방향을 둘러싼 의견 차이가 커 관련 법안 통과 여부는 불확실한 상황이다. AI 업계는 민주당을 필두로 한 규제 압박이 더욱 커질 것으로 보고 대응책 마련에 나서고 있다. 오픈AI는 트럼프 행정부의 행정명령보다 더 강력한 AI 모델 감독 체계가 필요하다는 입장을 내놓기도 했다. 크리스 리헤인 오픈AI 최고글로벌정책책임자는 "기술 발전 속도를 고려하면 앞으로 더 많은 감독 체계가 필요할 것으로 본다"며 "AI가 발전하는 속도를 감안할 때 앞으로 해야 할 일이 더 많아질 것"이라고 밝혔다.

2026.06.09 15:45한정호 기자

LG CNS, 챗GPT 이어 클로드도 품는다…기업 AX 확대 가속

LG CNS가 오픈AI와의 '챗GPT 엔터프라이즈' 파트너십에 이어 앤트로픽과도 손잡고 국내 기업 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. LG CNS는 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 9일 밝혔다. 이번 계약은 LG그룹 전 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 체결됐다. LG CNS는 이를 기반으로 그룹 차원 AX를 본격 추진할 계획이다. 클로드는 높은 수준의 추론 능력과 보안성, 긴 문서 처리 성능 등을 갖춘 기업용 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 코딩, 협업 지원 기능을 바탕으로 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. LG CNS는 이번 계약을 통해 전사 임직원이 클로드를 활용할 수 있도록 개방하고 개발을 비롯한 다양한 업무 영역에서 AI 기반 생산성 혁신을 추진한다는 목표다. 향후 LG그룹 계열사를 넘어 외부 기업 고객을 대상으로도 클로드 도입과 활용을 지원하며 AX 사업을 확대할 방침이다. 이번 협력은 단순 AI 모델 도입을 넘어 국내 기업 환경에 최적화된 AX 서비스를 고도화하는 핵심 전략으로 풀이된다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 지분 투자를 단행한 이후 협력 관계를 이어왔다. 그동안 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 제공하기 위한 사업 역량도 축적해왔다. 최근 기업 시장에선 특정 모델 하나에 의존하기보다 업무 목적에 따라 다양한 AI를 활용하는 멀티 AI 전략이 확산 중이다. 이에 LG CNS도 앤트로픽 클로드와 LG AI연구원의 '챗엑사원' 등 다양한 AI를 활용할 수 있는 멀티 AI 체계를 강화하는 모습이다. 회사는 AI 모델 운영 역량과 산업 전문성을 바탕으로 고객 맞춤형 AI 활용 방안을 제공해 AX 시장 경쟁력을 높인다는 목표다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "우리 AX 역량과 앤트로픽 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다. 최기영 앤트로픽 한국 지사장은 "LG CNS와의 협력으로 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.09 12:35한정호 기자

트럼프 AI 정책 설계자 떠난다…백악관 고문 스리람 크리슈난 퇴임

도널드 트럼프 미국 행정부 인공지능(AI) 정책 수립을 주도해온 핵심 참모 스리람 크리슈난이 이달 말 백악관을 떠난다. 최근 미국 정부가 첨단 AI 모델 사전 보안 검증 제도를 도입하는 등 AI 정책 행보를 강화하는 가운데 나온 결정으로, 향후 미국 AI 정책 추진 방향에 업계 관심이 쏠린다. 7일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 스리람 크리슈난 백악관 AI 정책 고문은 이달 말 직책에서 물러난다. 다만 백악관 AI·가상자산 책임자를 지낸 데이비드 색스는 크리슈난이 퇴임 이후에도 외부 자문 역할을 이어갈 것이라고 밝혔다괴 외신은 전했다. 크리슈난은 이날 SNS에 "잠시 휴식을 취한 뒤 미국이 AI 분야에서 직면한 큰 과제 해결을 돕는 일에 참여할 것"이라는 글을 남겼다. 벤처캐피털 안드리슨호로위츠 파트너 출신인 크리슈난은 트럼프 대통령 2기 행정부 출범 이후 AI 정책 설계를 담당해왔다. 그는 백악관 AI 액션플랜 수립과 주요 정책 추진, 국제 협력 업무를 총괄하며 미국의 AI 주도권 확보 전략을 이끌어온 핵심 인물로 평가된다. 그가 주도한 AI 액션플랜은 규제와 안전성 강화보다 데이터센터 건설과 AI 인프라 확대를 우선하는 방향으로 설계됐다. 이후 트럼프 행정부는 주(州) 단위 AI 규제를 견제하는 행정명령과 첨단 AI 모델 감독 체계 구축 정책 등을 잇달아 발표하며 미국 중심 AI 경쟁력 강화에 무게를 실어왔다. 실제 트럼프 대통령은 지난 3일 주요 AI 개발사가 가장 강력한 AI 모델을 공개하기 전에 정부에 자발적으로 제출해 사이버보안 검증을 받을 수 있도록 하는 행정명령에 서명했다. 앞서 크리슈난은 지난달 구글·마이크로소프트 등이 미국 정부에 AI 모델을 조기 공개해 성능과 보안성을 평가받는 협력 체계를 구축하는 데도 관여한 것으로 알려졌다고 외신은 설명했다. 또 트럼프 행정부는 최근 국가안보 기관에 특정 AI 기업에 대한 의존도를 낮추고 복수 사업자와 협력할 것을 지시하는 등 AI를 국가안보 핵심 자산으로 관리하려는 움직임을 보이고 있다. 업계에선 크리슈난이 백악관을 떠난 뒤에도 미국 AI 정책에 적지 않은 영향력을 행사할 것으로 보고 있다. 워싱턴포스트에 따르면 그는 향후 미국과 동맹국들이 직면한 AI·에너지·데이터센터 문제 해결을 위한 외부 기관 설립도 준비 중인 것으로 전해졌다. 백악관은 크리슈난의 공로를 높이 평가했다. 쿠시 데사이 백악관 대변인은 "스리람은 성공적인 민간 경력을 뒤로하고 백악관에 합류해 미국의 기술 혁신과 AI 주도권 확보를 위한 노력에 중요한 역할을 했다"고 밝혔다. 크리슈난도 퇴임 발표를 통해 "미국 국민을 위해 봉사할 기회를 얻은 것은 평생 가장 큰 영광이었다"며 "트럼프 대통령의 리더십이 없었다면 미국은 AI 경쟁을 주도하지 못했을 것"이라고 말했다.

2026.06.07 09:48한정호 기자

젠슨 황 방한에 들뜬 AI 업계…"엔비디아 생태계 종속 경계해야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한이 국내 인공지능(AI) 업계에 기대와 우려를 동시에 키우고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 확대 논의 등 AI 협력이 추가로 이뤄질 수 있다는 시각이 나오지만, 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 지적이 공존하고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 젠슨 황 CEO는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 GPU 공급을 비롯한 AI 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 업계에선 이번 논의가 정부의 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업과 맞물려 차세대 GPU '베라루빈' 확보 시기를 앞당길 수 있다는 기대감을 드러냈다. 그동안 업계에서는 연내 베라루빈을 국내에 들여오기 쉽지 않을 것이란 관측이 이어졌다. 일각에선 젠슨 황 CEO와 배경훈 부총리 면담을 단순히 AI 협상으로만 봐서는 안 된다는 지적이 나온다. 특히 GPU 공급 확대는 한국 AI 인프라 구축에 필요한 과제지만, 엔비디아와 협력 범위가 넓어질수록 특정 기업 의존도가 커질 수 있다는 우려가 이어지고 있다. 실제 GPU 공급 확대가 이뤄져도 엔비디아가 전략적 반대급부를 요구할 가능성이 있다는 관측이 제기됐다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO와 배 부총리 면담을 계기로 GPU 공급 문제는 어느 정도 해결될 가능성 있지만, 엔비디아가 이를 그냥 주는 것은 아닐 것”이라고 내다봤다. 또 다른 업계 관계자는 엔비디아가 GPU 공급을 앞세워 국내 기업과 월드 모델 '코스모스'·디지털 트윈 '옴니버스' 협력까지 넓힐 경우 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 우려를 제기했다. 그는 "엔비디아의 월드 모델과 디지털 트윈 시스템에는 제조 데이터가 충분하지 않다"며 "한국 반도체, 자동차, 조선 기업이 엔비디아에게 중요한 자산이 되는 이유"라고 말했다. 그동안 거대언어모델(LLM)은 인터넷 데이터 기반으로 개발됐다. 반면 월드 모델, 디지털 트윈, 피지컬 AI 모델 등은 현장에서 축적된 제조 데이터가 필수다. 이에 엔비디아가 '제조 강국'으로 불리는 한국 내 기업과 협력을 넓히려는 배경에도 이같은 데이터 수요가 있다는 분석이 꾸준히 나왔다. 문제는 GPU 공급과 모델 협력이 동시에 추진될 경우다. 국내 기업이 엔비디아 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 엔비디아 월드 모델과 디지털 트윈 생태계까지 활용하게 되면 AI 인프라뿐 아니라 모델과 플랫폼 운영에서도 엔비디아 의존도가 장기적으로 높아질 수 있다. 업계 관계자는 "제조 데이터가 직접 외부로 이전되지 않더라도 쟁점은 남는다"며 "기업이 엔비디아 모델을 활용해 학습이나 포스트트레이닝을 진행할 경우 그 결과물인 가중치 소유권과 활용권을 어떻게 정리할지도 이슈일 것"이라고 예측했다. 이어 "물론 해당 모델이 오픈소스 AI 모델 형태라 하더라도 나중에 어떻게 될지 모르는 실정"이라고 덧붙였다. "HBM 협력, 단순 납품 역할 넘어서야…NPU 투자 늘려야" AI 업계에선 국내 기업이 엔비디아와 추진하는 고대역폭메모리(HBM) 협력도 단순 납품 구조에 머물러서는 안 된다고 지적했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급하기만 하면 한국은 AI 반도체 생태계에서 부품 공급자 지위에 그친다는 우려 목소리다. 한 관련 업계 관계자는 "국내 기업과 엔비디아 협력은 앞으로 HBF까지 이어질 수 있다"며 "중요한 것은 우리가 단순 공급자로 격하되지 않는 것"이라고 말했다. 이어 "차세대 시스템 설계 단계부터 삼성전자·SK하이닉스가 엔비디아와 함께 들어가는 구조가 돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 정부의 GPU 중심 전략이 국내 신경망처리장치(NPU) 산업을 위축시킬 수 있다는 우려도 나오고 있다. 정부와 시장의 관심이 GPU 확보에만 집중되면 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 NPU 기업이 성장할 수 있는 수요 기반이 약해질 수 있다는 것이다. 최근 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 NPU 중요성이 커지고 있다. 앞으로는 거대 모델을 새로 학습시키는 일뿐 아니라 이미 학습된 모델을 기업 업무에 맞게 빠르고 효율적으로 실행하는 추론 단계가 더 중요해질 수 있다는 예측도 나오고 있다. 특히 AI 에이전트는 개인 PC나 기업 클라우드에 있는 데이터를 참고해 업무를 처리한다. 이 과정에서 대규모 학습용 GPU뿐 아니라, 낮은 전력으로 추론을 처리할 수 있는 NPU의 역할이 커질 수 있다는 전문가 의견도 이어지고 있다. 업계 관계자는 "지금 정부는 NPU를 억지로라도 육성해야 한다"며 "당장 투자자본수익률(ROI)이 완벽하지 않더라도 공공 수요를 통해 써줘야 한다”고 말했다. 이어 "정부가 이번 젠슨 황 CEO와의 만남에서 무엇을 얻고, 어떤 조건을 확보할 수 있는지 관건일 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 19:02김미정 기자

[AI는 지금] 메타, AI 모델 공개 또 연기…1450억 달러 투자 회수 '안갯속'

메타가 최신 인공지능(AI) 모델 공개 일정을 잇따라 미루면서 AI 수익화 전략에 불확실성이 커졌다. 막대한 비용을 들여 프런티어 AI 모델을 개발해 왔지만, 외부 개발자 생태계와 수익 모델로 연결하는 과정에 차질이 생긴 것이다. 5일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 메타는 최신 AI 모델 '뮤즈 스파크' 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발자에게 공개하려던 계획을 여러 차례 연기한 것으로 드러났다. 아직까지 구체적인 출시일도 정해지지 않은 것으로 전해졌다. API는 서로 다른 프로그램이 통신할 수 있도록 돕는 소프트웨어(SW) 도구다. 메타 API가 공개되면 컴퓨터나 모바일 앱 개발자들은 메타 AI 기술로 서비스와 기능을 만들 수 있다. 메타 모델 지연이 주목받는 이유는 뮤즈 스파크가 메타의 첫 폐쇄형 AI 모델이기 때문이다. 폐쇄형 모델은 개발자가 모델 파일을 직접 내려받을 수 없어 API가 사실상 외부 접근의 핵심 통로다. 앞서 메타는 당초 지난 4월 뮤즈 스파크 공개 시점에 맞춰 API도 함께 내놓을 계획이었다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자는 모델 출시 이틀 뒤 소셜미디어 엑스(X)에 "뮤즈 스파크 API를 곧 공개할 것"이라고 밝힌 바 있다. API는 이후에도 출시되지 않았다. 첫 지연은 테스트 과정에서 드러난 버그와 추가 인프라 구축 필요 때문이었던 것으로 전해졌다. 이후 공개 일정은 5월에서 다시 6월로 미뤄졌다. 메타 내부 벤치마크에 따르면 뮤즈 스파크는 오픈AI·앤트로픽 모델과 경쟁할 만한 성능을 낸 것으로 나타났다. 다수 테스트에서 xAI의 그록을 크게 앞선 것으로 확인됐다. 현재 일부 제3자 평가 기관을 제외하면 외부 개발자가 뮤즈 스파크게 접근할 수 있는 경로는 제한됐다. 메타의 AI 모델 출시 지연은 이번이 처음은 아니다. 메타는 지난해 '베히모스' AI 모델 출시를 연기했다. 해당 모델은 결국 공개되지 않았다. 이후 AI 조직 개편과 대규모 인재 영입에 집중한 것으로 전해졌다. 이때 알렉산더 왕을 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 수장으로 선임했다. 모델 공개 줄줄이 연기…AI 투자금 회수 언제 업계에선 메타의 AI 투자금 회수 시점을 여전히 불투명하다는 분위기다. AI 모델과 서비스를 수익으로 연결할 핵심 통로인 개발자 생태계 확보가 API 지연으로 늦어지고 있어서다. 메타는 올해 최대 1450억 달러(약 223조 9670억원) 규모 자본지출을 계획하고 있다고 밝혔다. 지출 대부분은 AI 인프라 구축에 쓰일 예정이다. 35억 명에 달하는 일일 활성 이용자 대상으로 개인용과 기업용 AI 에이전트를 제공하겠다는 목표도 제시했다. 문제는 막대한 투자 비용을 회수할 구체적인 경로다. 오픈AI와 앤트로픽은 API 접근권을 판매해 고객이 자체 프로젝트와 도구에 AI를 내장하도록 도우면서 수익을 내고 있다. 메타도 이와 비슷한 사업 모델을 검토하고 있지만, API 공개가 늦어지면서 개발자 생태계 확보 속도도 늦춰지고 있다. AI 인프라 투자는 커지고 있지만 이를 외부 고객과 매출로 연결하는 창구가 열리지 않은 셈이다. 메타는 최근 인스타그램, 왓츠앱, 페이스북 새 구독 서비스를 발표했다. AI 챗봇 메타 AI에 대한 구독 서비스 테스트도 진행할 예정이다. 이는 기존 소셜 플랫폼과 AI 서비스를 결합해 수익화 경로를 넓히려는 시도다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 "초과 AI 인프라 용량을 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업도 검토 대상"이라며 "AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라 자체도 수익화 자산으로 활용할 수 있을 것"이라고 밝힌 바 있다. 이같은 우려에 메타는 "우리는 파트너들과 API를 테스트하고 있다"며 "이달 중 공개할 계획"이라고 WSJ 통해 설명했다.

2026.06.05 11:37김미정 기자

앤트로픽 "모델 개발 속도 늦춰야"…'스스로 진화하는 AI 위험' 경고

앤트로픽이 인공지능(AI) 개발 속도를 늦출 수 있는 글로벌 논의 필요성을 제기했다. 4일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 앤트로픽은 블로그 게시글을 통해 주요 AI 연구소들이 개발 속도 조절 방안을 검토해야 한다고 주장했다. 앤트로픽은 "AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 개선할 수 있는 단계에 가까워질 수 있다"며 "전 세계 AI 개발 속도를 늦추는 것이 바람직할 것"이라고 내다봤다. 해당 게시글에는 모델 발전이 '재귀적 자기 개선'으로 향하고 있다고 봤다. 재귀적 자기 개선은 AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 업그레이드하는 현상을 뜻한다. 앤트로픽은 이 현상이 아직 일어나지 않았지만, 향후 발생할 것으로 봤다. 또 다수 기관이 이에 대비하기 전에 예상보다 빨리 올 수 있다고 관측했다. 개발 속도를 늦추기 위한 글로벌 합의와 이를 검증할 수 있는 체계 필요성도 거론했다. 또 경쟁사들이 합의를 실제로 지키는지 확인할 장치가 필요하다고 주장했다. 그동안 앤트로픽 경영진은 강력한 AI 시스템이 미래에 위험한 영향을 초래할 수 있다고 경고해 왔다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 AI가 불평등을 악화하고 초급 사무직 일자리 절반을 없앨 수 있다고 언급한 바 있다. 반면 얀 르쿤 전 메타 최고 AI 과학자처럼 거대언어모델(LLM) 기반 시스템이 인간 지능에 도달하지 못하다 보는 견해도 있다. 잭 클라크 앤트로픽 공동창업자 겸 공익 부문 책임자는 재귀적 자기 개선이 세계를 바꿀 수 있는 분기점이라고 봤다. 그는 "사회 구조가 기술 발전 속도를 따라잡을 수 있도록 프런티어 AI 개발을 늦추거나 일시적으로 중단할 수 있는 선택지를 세계가 갖는 것이 바람직하다고 믿는다"며 "AI 기업 밖 사람들도 이에 참여해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.05 08:57김미정 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

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