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이재명 대통령 "한국형 AI 동맹 필요…미·중 모델 의존도 낮춰야"

이재명 대통령이 독자 인공지능(AI) 모델 개발 초기부터 각국과 언어·데이터 협력 체계를 구축하라고 주문했다. 미국과 중국 중심 AI 생태계 의존도를 낮추고 한국형 모델을 앞세워 소버린 AI 협력망을 만들기 위해서다. 이재명 대통령은 16일 과학기술정보통신부 업무보고에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관에게 독자 AI 모델의 다국어 확장 전략과 해외 협력 방안을 이같이 강조했다. 이 대통령은 한국이 미국과 중국에 이은 AI 3강을 목표로 하더라도 모델 성능 경쟁에만 머물러서는 안 된다고 봤다. AI 종속을 우려하는 국가들과 초기부터 협력하면 새로운 시장과 국가 간 협력 기반을 함께 확보할 수 있다는 판단이다. 그는 "미국과 중국 AI 모델에 대한 의존도가 높아질수록 국가적 위험도 커질 수 있다"며 "최근 미토스 사태처럼 해외 기업이 갑자기 서비스를 중단하거나 이용 정책을 바꾸면 해당 AI를 활용하는 국가가 대응하기 어려울 것"이라고 우려했다. 이 대통령은 각국 정상이 자국의 독자 AI 모델을 갖기를 원하고 있다고 주장했다. 특히 규모가 작은 국가나 고유 언어를 사용하는 국가와 협력하려면 해당 언어와 데이터를 모델 개발 초기부터 반영하는 방안을 마련해야 한다고 주문했다. 그는 AI 모델을 완성한 뒤 수출하는 구조보다 모델 개발 과정부터 협력국 손잡는 체계를 만들어야 한다고 강조했다. 국가별 언어·데이터를 한국형 범용 모델에 결합해야 특정 빅테크에 종속되지 않는 공동 AI 생태계를 만들 수 있다는 구상이다. 이날 배경훈 부총리는 국내 AI 모델 개발사들이 한국어와 영어에서 경쟁력을 확보했으며, 스페인어와 일본어도 일정 수준 지원하고 있다고 설명했다. 특히 베트남과 몽골도 자국 언어로 작동하는 소버린 AI 구축을 희망하고 있어 이를 위한 다국어 확대 전략도 알렸다. 배 부총리는 "우리는 한국어와 영어 성능을 세계 최고 수준으로 높인 뒤 국가별 언어를 추가하는 방식을 검토하고 있다"며 "협력국으로부터 언어 데이터를 받아 모델의 초기 학습 단계부터 이를 반영하거나 범용 거대언어모델(LLM)을 만든 뒤 해당 국가 데이터를 추가 학습하는 방식을 진행할 것"이라고 밝혔다. 배 부총리는 소수 언어를 지원하는 기술적 난도보다 학습에 필요한 데이터를 확보·정비하는 과정이 더 큰 과제라고 봤다. 그는 "각국 언어가 디지털 자료로 충분히 축적됐으면 추가 학습이 비교적 쉽다"며 "만약 데이터가 부족하면 디지털화와 정제 작업부터 진행해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "AI 모델을 만드는 기업·기관이 모든 데이터를 수집하기는 어렵다"며 "각국이 데이터만 잘 모아 정비해 놓으면 각국 소버린 AI 협력 체계는 수월할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.16 13:32김미정 기자

글로벌 AI 시장, 미·중 모델 고집 여전...한국 현주소는

글로벌 개발자 시장에서 한국 인공지능(AI) 모델이 미국과 중국 모델에 비해 존재감을 보이지 못한 것으로 확인됐다. 16일 오픈라우터 수치에 따르면 실사용량 기준으로 집계된 모델 순위에서 한국 모델은 2025년 기준 상위권에 오르지 못한 것으로 나타났다. 반면 중국 모델은 지난해 6월부터 사용량 부문에서 미국을 앞지른 것으로 집계됐다. 오픈라우터는 세계 AI 모델을 하나의 응용프로그램인터페이스(API)로 이용할 수 있게 연결하는 플랫폼이다. 매일 처리된 전체 토큰량 기준으로 상위 50개 모델을 집계해 공개한다. AI 개발자와 기업이 실제로 어떤 모델을 사용하는지 보여주는 대표 지표로 알려졌다. 지난해부터 중국은 개방형 모델을 낮은 가격에 공급하며 빠르게 사용량을 늘린 것으로 나타났다. 파이낸셜타임스(FT)는 2025년 일부 주간 기준 딥시크와 큐원 등 모델은 오픈라우터 전체 토큰 사용량 비중 약 30%라고 보도하기도 했다. 특히 딥시크는 지난해 5월 중순부터 오픈라우터에서 가장 많이 사용된 모델 기업에 올랐으며, 6월 초 토큰 점유율은 약 20%에 달했다. 이때 중국 모델 전체 사용량도 미국 모델을 넘어선 것으로 확인됐다. 미국 역시 오픈AI와 구글 등이 구축한 클라우드와 개발 도구 기반으로 글로벌 시장에서 사용량을 키웠다. 한국도 업스테이지 '솔라', 네이버클라우드 '하이퍼클로바X', LG AI연구원 '엑사원' 등 자체 모델을 개발했다. 그러나 글로벌 API 제공, 해외 개발자 문서, 가격 경쟁력, 무료 체험, 개발자 공동체 등 모델 외적인 유통 기반에서는 미국이나 중국보다 부족했다는 평가가 나온다. 오픈라우터가 분석한 2025년 개방형 모델 사용량 상위 개발사에도 한국 기업은 포함되지 않았다. 정부는 올해 AI 3강 도약을 위해 세계 10위 수준 독자 AI 모델을 확보하고 한국 AI 생태계의 해외 진출을 지원할 방침이다. 다만 한국이 실질적인 AI 3강으로 올라서려면 모델의 벤치마크 점수뿐 아니라 글로벌 이용량과 개발자 채택률에서도 경쟁력을 입증해야 한다는 분석이 나오고 있다. 국내 AI 스타트업 대표는 "모델 성능이 우수하지만 실제 이용률이 적다는 건 수능 만점자가 사회에 나가서 일을 제대로 못 하는 것과 같다"며 "정부·기업은 글로벌 API 시장에서 우리 모델 실사용 사례를 늘리기 위한 노력도 필요하다"고 말했다.

2026.07.16 08:56김미정 기자

창립 6주년 다올티에스, 'AI 에코시스템 오케스트레이터' 선언

창립 6주년을 맞은 다올티에스가 IT 유통기업을 넘어 인공지능(AI) 생태계를 연결하는 플랫폼 기업으로 사업 전환에 속도를 낸다. AI 플랫폼 '다올퓨전'과 'AI 팩토리'를 앞세워 고객 AI 도입·운영·최적화를 지원하는 'AI 에코시스템 오케스트레이터'로 진화한다는 목표다. 다올티에스는 창립 6주년 기념 올 핸즈 미팅에서 AI 에코시스템 오케스트레이터를 새로운 성장 비전으로 제시했다고 15일 밝혔다. 2020년 설립된 다올티에스는 델 테크놀로지스 총판 사업을 기반으로 수세·팔로알토네트웍스·업스테이지 등과 총판 계약을 체결하며 AI와 클라우드, 사이버보안 분야로 사업을 확대해왔다. 회사는 지난 5년간 매출을 두 배 이상 늘렸다. 2021년 1604억원이던 매출은 지난해 3336억원으로 증가했으며 연평균 성장률(CAGR)은 약 18%를 기록했다. 임직원도 약 30명에서 80명 수준으로 확대됐고 대전·광주·대구·부산 등 전국 주요 거점에 지사를 설립하며 조직 경쟁력을 강화했다. 다올티에스는 생성형 AI 시장 확대에 대응하기 위해 선제적인 투자도 이어왔다. 'AI 팩토리 개념검증(PoC) 센터'를 구축해 지난 2년간 30여 건의 AI PoC를 수행했다. 이를 바탕으로 16개 국내 AI 독립소프트웨어기업(ISV)과 글로벌 벤더를 연결하는 AI 생태계를 구축했다. 이같은 경험을 기반으로 AI 올인원 플랫폼 다올퓨전도 출시했다. 다올퓨전은 지난해 하반기 출시 이후 공공·금융·제조·교육 등에서 30건 이상의 구축 사례를 확보했다. 델 테크놀로지스 APJC 파트너 베스트 프랙티스와 수세 글로벌 행사 우수사례로 선정되는 등 사업 모델과 기술력을 인정받았다는 게 회사 측 설명이다. 회사는 최근 AI 시장이 개별 모델이나 솔루션 경쟁을 넘어 다양한 AI 모델과 데이터, GPU 인프라, 보안, 운영 환경을 유기적으로 연결하는 생태계 중심으로 재편되고 있다고 진단했다. 이에 AI 플랫폼 경쟁력을 높이고자 AI·보안·클라우드·데이터 플랫폼 역량 강화와 다올퓨전 사업 확대, 국내 AI ISV와 글로벌 벤더 협력 생태계 확대, 지역 시장 공략 등을 핵심 성장 전략으로 추진할 계획이다. 특히 시장별 글로벌 벤더와의 협력 네트워크를 기반으로 국내 AI ISV의 사업 확대와 해외 진출도 적극 지원한다는 방침이다. 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터 역할을 강화한다는 청사진이다. 홍정화 다올티에스 대표는 "지난 6년은 우리가 단순 IT 유통기업을 넘어 AI 시대를 준비하며 새로운 성장 기반을 만들어온 시간이었다"며 "사업 영역 확대와 AI에 대한 선제적 투자, 플랫폼 중심 사업 전환이 오늘의 성장으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "앞으로 AI 시장은 개별 솔루션 중심에서 다양한 AI 모델·데이터·인프라를 연결하고 운영하는 생태계 중심으로 더욱 빠르게 재편될 것"이라며 "AI 팩토리와 다올퓨전을 기반으로 고객 AI 도입부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하고 고객과 파트너, 글로벌 벤더를 하나의 AI 생태계로 연결하는 AI 에코시스템 오케스트레이터로서 고객의 AI 성공을 이끌어 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.15 11:21한정호 기자

중국 미니맥스, 2조8000억원 자금 조달 추진…오픈소스 AI 개발 확대

중국 인공지능(AI) 기업 미니맥스(MiniMax)가 20억달러(약 2조8천억원) 규모 자금 조달을 추진한다. 오픈소스 AI 모델 연구개발(R&D) 확대를 위한 투자 재원 확보 차원이다. 블룸버그 등 외신은 13일 미니맥스가 신주 발행과 전환사채(CB) 발행을 통해 총 20억달러를 조달할 계획이라고 보도했다. 조달 금액의 절반 이상은 신주 발행으로 확보하고 나머지는 전환사채 발행을 통해 마련할 예정이다. 미니맥스는 이번 자금 조달 이후 추가로 65억달러 규모의 무이자 전환사채(제로쿠폰 전환사채)를 발행할 계획인 것으로 알려졌다. 해당 채권은 투자자들이 현재 주가보다 12.6% 높은 가격으로 주식 전환이 가능하며 만기는 2027년이다. 대규모 증자 계획이 알려지자 투자자들은 기존 주주 지분 희석 가능성을 우려했다. 이에 미니맥스 주가는 이날 9.8% 하락 마감했다. 미니맥스는 올해 초 홍콩 증시에 상장해 약 6억1900만달러를 조달한 바 있다. 회사는 중국을 대표하는 오픈소스 AI 모델 개발 기업 중 하나로 평가받고 있다. 지난 6월 공개한 최신 대규모언어모델(LLM) '미니맥스-M3'는 4270억개 파라미터를 갖춘 초대형 모델이다. 최대 100만 토큰 규모의 입력을 처리할 수 있으며 긴 문맥 처리 능력을 강점으로 내세우고 있다. 회사에 따르면 미니맥스-M3는 이전 주력 모델 대비 프리필(prefill) 단계에서 9배, 디코드(decode) 단계에서 15배 향상된 처리 속도를 제공한다. 이러한 성능 개선은 자체 개발한 '미니맥스 스파스 어텐션(MSA)' 기술을 통해 구현됐다. MSA는 플래시어텐션(FlashAttention) 기법을 활용해 GPU 내 SRAM과 HBM 메모리 간 데이터 이동을 줄여 추론 효율을 높인다. 여기에 블록 스파스 프리필(block-sparse prefill)과 양자화(quantization) 기술을 적용해 긴 프롬프트 처리 속도와 메모리 효율을 개선했다. 미니맥스는 LLM 외에도 멀티모달 AI 분야 연구를 확대하고 있다. 회사는 이미지를 벡터 형태로 변환하는 오픈소스 비주얼 토크나이저 'VTL' 시리즈를 개발해 공개했다. 비주얼 토크나이저는 이미지를 AI 모델이 처리하기 쉬운 수학적 표현으로 변환하는 역할을 수행한다. 수익 사업으로는 클라우드 기반 AI 플랫폼과 소비자용 생성형 AI 서비스를 운영하고 있다. 기업 고객에게는 자체 AI 모델 API를 제공하며, 일반 소비자를 대상으로 이미지·영상 생성 애플리케이션도 판매 중이다. 옌쥔제 미니맥스 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 AGI 개발에 대한 강한 의지를 드러냈다. 그는 사내 공지를 통해 "AGI를 달성할 때까지 급여를 받지 않겠다"며 "보유 지분의 5%를 직원 보상과 오픈소스 프로젝트 지원에 활용하겠다"고 밝혔다. 이어 "우리가 만드는 기술의 가치는 더 많은 사람들이 함께 발전시키고 혜택을 누릴 수 있을 때 극대화된다"며 "미니맥스는 AGI 개발과 오픈소스 생태계 확장을 동시에 추진해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.14 09:59남혁우 기자

팀네이버, 국제 머신러닝 학회서 'AI 풀스택' 기술력 공개

팀네이버가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 대규모언어모델(LLM) 안전성부터 AI 에이전트 운영, 피지컬 AI까지 아우르는 연구 성과를 공개하며 AI 풀스택 기술 경쟁력을 선보였다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026'에 참가해 'AI 연구가 현실이 되는 곳(Where AI Research Becomes Reality)'을 주제로 주요 AI 연구 성과와 실제 서비스 사례를 공개했다고 13일 밝혔다. 회사는 AI 모델 연구에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용 가능한 기술을 함께 공개하며 글로벌 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 행사에서 팀네이버는 AI 안전성 강화, 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원(3D) 공간 이해 및 피지컬 AI 등 세 분야를 중심으로 총 6편의 논문을 발표했다. 가장 주목받은 연구는 LLM 취약점을 공격자 관점에서 탐색하는 레드티밍 기술 '스테이블 지플로우넷'이다. 기존 방식의 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 개선한 기술로, ICML 전체 채택 논문 가운데 상위 약 2.2%에만 주어지는 '스포트라이트'에 선정됐다. 실제 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오에서 AI 모델의 안전성을 보다 정교하게 검증할 수 있다는 평가를 받았다. 모델과 AI 에이전트 운영 효율을 높이는 연구도 공개했다. '시머지'는 서로 다른 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기술로, 단 하나의 레이어만 조정해 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 구현했다. 또 '플로우봇'은 여러 AI가 협업할 때 작업 순서를 AI 스스로 설계하는 기술로, AI 에이전트 운영 효율을 높이는 핵심 연구 성과로 소개됐다. 아울러 여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합만으로 LLM 후공정 성능을 높이는 기술도 함께 발표했다. 피지컬 AI 기반 기술도 선보였다. 팀네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 기존에는 움직임으로 인해 형태와 동작 정보를 동시에 복원하기 어려웠지만, 운동 궤적 기반 추정 방식을 적용해 복원 정확도를 높였다는 설명이다. 논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'도 집중 소개했다. 팀네이버 측은 "네이버·네이버랩스·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션했다"며 "로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼으로 큰 주목을 받았다"고 전했다.

2026.07.13 13:46한정호 기자

중국 지푸AI 창업자 "최첨단 AI, 소수가 독점해선 안 된다"

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 최첨단 AI 모델을 오픈소스로 공개하며 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 단기 수익성보다 기술 고도화에 집중해 글로벌 AI 생태계 확산을 주도하겠다는 목표다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 탕제 지푸AI 창업자는 최근 사내 메모를 통해 "최첨단 AI는 소수에게 통제되는 것이 아니라 더 많은 참여·공유·감시를 통해 안전성을 확보해야 한다"며 자사 최신 AI 모델 'GLM-5.2'를 오픈소스 라이선스로 공개한 배경을 밝혔다. 그는 "우리는 다른 길을 선택했다"며 "한 손으로는 지능의 한계를 향해 도전하고 다른 손으로는 최첨단 AI 역량을 가능한 한 널리 개방하는 길을 만들겠다"고 전했다. 이 발언은 초거대 AI 모델의 안전성과 국가 안보를 둘러싼 글로벌 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업들은 최근 고성능 모델이 사이버 공격이나 민감한 시스템 악용에 활용될 가능성을 우려하며 접근 통제를 강화하고 있다. 실제 앤트로픽은 미국 정부 요청에 따라 일부 최상위 AI 모델의 해외 이용을 일시 제한한 바 있으며 현재도 국가안보를 이유로 중국 개발자의 서비스 이용을 제한 중이다. 최근에는 중국 정부 역시 일부 첨단 오픈소스 AI 모델의 해외 접근 제한 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 지푸AI는 폐쇄형 모델을 중심으로 안전성을 강조하는 미국 AI 기업들의 전략과 달리 개방형 생태계 구축을 내세우고 있다. 탕제 창업자는 사내 메모에서 향후 2년간 AI 애플리케이션의 단기 수익 창출에는 집중하지 않겠다는 계획도 공개했다. 대신 장기 추론, AI 에이전트, 완전 자가학습 AI 모델 등 차세대 핵심 기술 개발에 연구 역량을 집중하겠다는 입장이다. 지푸AI는 중국 정부 지원을 받아 설립된 기업으로, 국가 전략 차원에서 AI 기술을 발전시키는 것을 핵심 목표로 삼고 있다. 최근 복잡한 코딩과 AI 에이전트 업무 수행에 특화된 GLM-5 플랫폼을 공개하면서, 성능면에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 시리즈와 비교되고 있다. 지푸AI 외에도 중국 AI 업계는 딥시크와 알리바바 큐원 시리즈 등을 중심으로 오픈소스 전략을 적극 채택하고 있다. 이는 글로벌 개발자들의 활용도를 높이는 동시에 미국과의 AI 기술 격차를 줄이기 위한 전략으로 평가된다. 탕제 창업자는 "최첨단 AI 역량을 가능한 한 개방적이고 널리 접근할 수 있도록 만드는 것이 우리 방향"이라고 강조했다.

2026.07.13 10:16한정호 기자

[AI 고속도로] 메타, 자체 AI칩 9월 양산…인프라 자립 승부수

메타가 자체 설계한 인공지능(AI) 칩 양산을 오는 9월 시작하며 AI 인프라 자립에 속도를 낸다. 데이터센터 컴퓨팅 용량을 내년까지 두 배로 확대하는 동시에 자체 반도체와 클라우드 인프라를 결합해 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 9일(현지시간) 로이터통신은 메타 내부 메모를 인용해 메타가 코드명 '아이리스(Iris)'로 불리는 데이터센터용 AI 칩을 오는 9월부터 양산할 계획이라고 보도했다. 이칩은 메타가 자체 개발하는 '메타 훈련·추론 가속기(MTIA)' 4세대 프로젝트의 일부로, 브로드컴이 설계를 지원하고 대만 TSMC가 생산을 맡는다. 칩 테스트는 6주 만에 마쳤다. 아이리스는 메타가 페이스북과 인스타그램 등 자사 서비스에 적용하는 AI 학습·추론 성능을 높이기 위해 개발한 맞춤형 반도체다. 자체 설계 칩을 활용해 막대한 AI 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 엔비디아와 AMD 등 외부 그래픽처리장치(GPU) 공급업체에 대한 의존도를 낮추는 움직임으로 풀이된다. 메타는 지난 3월 자체 AI 프로세서 4종을 공개한 데 이어 내년까지 약 6개월 간격으로 차세대 칩을 선보일 계획이다. 통상 1년 이상인 업계 개발 주기보다 훨씬 빠른 일정으로 AI 반도체 경쟁력을 확보한다는 목표다. AI 인프라 투자도 확대한다. 메타는 올해 총 7기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 내년에는 같은 규모를 추가해 전체 컴퓨팅 용량을 14GW까지 확대할 방침이다. 자체 AI 모델 학습·추론을 위한 데이터센터 확충을 가속하는 투자다. 대규모 컴퓨팅 인프라 확장은 최근 메타가 시사한 클라우드 전략과도 맞물린다. 회사는 자체 데이터센터를 기반으로 AI 역량을 강화하는 동시에, 남는 AI 인프라 자원은 클라우드 형태로 외부 고객에 제공할 것으로 알려졌다. 여기에 자체 칩을 활용하면 GPU 구매 비용을 줄이고 데이터센터 운영 효율도 높일 수 있어 클라우드 사업 수익성 개선에도 도움이 될 것이라는 관측이 나온다. 메타는 올해 AI 인프라에 최대 1450억 달러(약 218조원)를 투자할 계획이다. 이는 올해 빅테크 전체 AI 투자 전망치인 7000억 달러(약 1057조원)의 약 5분의 1에 해당하는 규모다. 공급망 확보 소식도 전해졌다. 내부 메모에선 메타가 삼성전자 메모리 반도체, 샌디스크 플래시 스토리지, 스미토모전기 광섬유 장비 등에 대해 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. AI 데이터센터 확산으로 메모리와 반도체 수급이 빠듯해지는 상황에 대응하기 위한 조치다. 메타는 이날 AI 코딩 모델 '뮤즈 스파크 1.1'을 유료 API 형태로 공개하며 오픈소스 중심이던 기존 전략에서 벗어나 자체 AI 모델 사업도 확대하고 있다. 이같은 투자 확대 기대감에 주가도 반등했다. 이날 메타 주가는 전 거래일보다 4.7% 오른 631.5달러로 거래를 마쳤다. 장 초반 약세를 보였지만 AI 칩 양산 계획과 AI 서비스 확대 소식이 전해지며 상승세로 전환했다. 마이크 구알티에리 포레스터 부사장은 "다른 회사 칩에 의존하면서 AI 빅테크가 될 수는 없다"며 "모델 가격 경쟁력을 확보할 수 있는 사실상 유일한 방법은 메타처럼 자체 칩을 개발하는 것"이라고 평가했다.

2026.07.10 11:56한정호 기자

[AI 리더스] 센드버드 CRO "답변하는 AI는 끝…고객은 해결 원한다"

"이제 기업들은 인공지능(AI) 모델 자체에 투자하지 않습니다. 얼마나 똑똑한 AI인지보다 실제 고객 문제를 얼마나 안전하고 효율적으로 해결할 수 있는지를 가장 중요하게 평가합니다." 마이크 보넷 센드버드 최고수익책임자(CRO)는 지난 9일 서울 송파구 롯데월드호텔에서 개최한 '센드버드 스파크 코리아 2026'에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 이날 센드버드는 지난해 선보인 AI 고객 경험(CX) 플랫폼 '딜라이트.ai(delight.ai)'를 중심으로 차세대 AI 컨시어지 전략을 공개했다. 여러 AI 에이전트와 시스템을 조율하는 '에이전트 스튜어드(Agent Steward)'를 비롯해 AI 운영 플랫폼 '트러스트 OS 2.0', AI 자가 개선 기능 '제로 터치 개선(ZTI)', 고객센터 전환 솔루션 '딜라이트 데스크' 등을 선보이며 고객 문제 해결 AI 전략을 전면에 내세웠다. "성과로 증명하는 AI"…문제 해결률 95%·주문금액 20% 증가 보넷 CRO는 고객 경험 분야에서 AI는 신뢰성이 중요하다고 강조했다. AI가 잘못된 답변을 하거나 예기치 않은 행동을 했을 때 이를 즉시 파악하고 원인을 찾아 복구할 수 있는 체계가 갖춰져야 실제 기업 환경에서 활용할 수 있다는 설명이다. 이에 센드버드의 핵심 플랫폼 딜라이트.ai는 특정 AI 모델 하나에 의존하지 않는다. 고객이 사용하는 채널과 언어, 해결해야 하는 업무, 비용 등을 종합적으로 고려해 약 20개에 달하는 기반 AI 모델 가운데 가장 적합한 모델을 선택하는 구조다. 음성·채팅·문자마다 서로 다른 모델을 활용하고 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드 등 새로운 모델이 등장하면 즉시 교체할 수 있도록 설계했다. AI 도입 효과를 판단하는 기준도 달라지는 추세다. 과거에는 문의 자동화율이나 응답 속도가 핵심이었다면 이제는 고객 문제를 얼마나 해결했고 그것이 실제 비즈니스 성과로 이어졌는지가 더 중요한 평가 기준이 되고 있다. 센드버드는 지원과 프리세일즈, 고객 참여 등 다양한 영역에서 성과를 측정 중이다. 대표 고객인 한샘은 딜라이트.ai를 도입한 이후 고객 문의 해결률을 기존 약 50%에서 95% 이상으로 끌어올렸다. 단순 상담 효율 개선에 그치지 않고 고객 만족도와 브랜드 평판 향상, 재구매 증가 등 연쇄적인 효과로 이어진 것이다. 미국 대형 리테일 기업 BJ's 홀세일도 대표 사례로 꼽힌다. 이곳은 센드버드 쇼핑 AI 에이전트를 도입한 이후 평균 주문 금액(AOV)이 약 20% 증가했다. AI가 구매 이력과 행동 데이터를 분석해 상품을 추천하고 재구매 시점을 안내하면서 매출 증대 효과를 거뒀다. 보넷 CRO는 "고객 경험을 개선하면 단순히 상담에서 멈추는 게 아니라 브랜드 평판이 높아지고 고객이 다시 구매하며 주변에도 추천하는 선순환이 만들어진다"며 "AI의 가치는 핵심성과지표(KPI)를 넘어 기업 전체에 파급효과를 미친다"고 말했다. "한국은 AI 의사결정 빠른 시장"…파트너 전략 강화 보넷 CRO는 한국을 AI 도입 경쟁력이 높은 시장으로 평가했다. 특히 최고경영진(CEO)이 AI 투자와 도입 과정에 적극 참여하는 문화가 빠른 의사결정을 가능케 하는 강점이라고 진단했다. 그는 "미국에서도 C레벨이 AI 전략에 관심은 많지만 직접 만나 의사결정을 논의하기는 쉽지 않다"며 "반면 한국은 CEO와 최고재무책임자(CFO) 등 경영진이 직접 AI 도입을 검토하고 질문을 던지기에 기업의 방향성이 더 명확하게 결정되는 경우가 많다"고 밝혔다. 이어 "이런 점은 한국 기업들이 AI를 도입하는 데 상당한 경쟁력이 될 수 있다"고 덧붙였다. 센드버드는 이 특성에 맞춰 장기적인 파트너 전략을 강화하고 있다. 한국에서 10년 이상 사업을 운영하며 확보한 엔터프라이즈 고객 기반과 국내 연구개발(R&D) 조직을 활용해 장애 대응부터 신규 기능 제안까지 함께하는 고객 밀착형 지원 체계를 차별점으로 내세우고 있다. 또 아마존웹서비스(AWS)와 GS네오텍 등 클라우드·시스템 통합(SI) 파트너십도 확대해 국내 AI 고객 확보에 속도를 낼 계획이다. 보넷 CRO는 "우리는 단순한 벤더가 아니라 고객 비즈니스를 함께 성장시키는 파트너가 되고자 한다"며 "새로운 기능이 나왔을 때 고객에게 가장 적합한 활용 방안을 먼저 제안하고 실제 성과를 함께 만드는 것이 우리만의 차별점"이라고 강조했다. 답만 하는 AI는 끝…고객 경험, 응답에서 해결로 그는 앞으로 고객 경험 시장 경쟁의 기준도 달라질 것으로 전망했다. 과거에는 얼마나 빨리 고객에게 답변을 제공하는지가 중요했다면 앞으로는 고객 문제를 얼마나 빠르게 해결했는지가 경쟁력을 좌우하게 될 것이라는 분석이다. 생성형 AI가 확산되면서 고객들의 기대 수준도 높아지고 있다. '새벽배송'과 '당일배송'이 소비자의 새로운 기준이 된 것처럼 AI 역시 고객 경험의 새로운 기준을 만들고 있다는 설명이다. 보넷 CRO는 "앞으로 고객들은 AI가 얼마나 똑똑한지보다 내 문제를 얼마나 빨리 해결해 주는지를 기준으로 서비스를 평가하게 될 것"이라며 "좋은 AI와 그렇지 않은 AI를 고객들이 직접 구분하는 시대가 올 것"이라고 말했다. 고객센터 역할도 변화할 것으로 내다봤다. 반복적인 문의 응대와 단순 업무는 AI가 담당하고 사람은 고객과 신뢰를 구축하거나 복잡한 의사결정, 예외 상황을 처리하는 역할에 집중하게 될 것이라는 전망이다. 이런 변화는 센드버드가 공개한 에이전트 스튜어드에도 반영됐다. 이는 여러 부서와 시스템, 외부 파트너를 연결해 문제 해결 과정을 끝까지 조율하는 AI 컨시어지다. 기존 고객센터 챗봇과 달리 실제 실행과 해결 중심 에이전트로 설계됐다. 센드버드는 향후 AI 에이전트끼리 서로 협업하는 '에이전트 투 에이전트(A2A)' 환경도 구현해 고객 경험 플랫폼을 고도화한다는 목표다. 보넷 CRO는 "시장에서 살아남는 AI는 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 고객 문제를 가장 효율적으로 해결하는 AI"라며 "우리는 기업들이 최고의 고객 경험을 제공할 수 있도록 AI 컨시어지 플랫폼을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.10 10:52한정호 기자

네이버클라우드, 미스트랄AI와 제조 특화 소버린 AI '동맹'

네이버클라우드가 미스트랄AI와 손잡고 제조 특화 소버린 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 양사 AI 모델과 클라우드 인프라를 결합해 국내 제조기업을 대상으로 AI 서비스를 공동 제공하고 이를 발판으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 사업을 확대한다는 구상이다. 네이버클라우드는 미스트랄AI와 제조 AI 혁신을 위한 전방위 파트너십을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 미국 빅테크 중심으로 재편되는 AI 시장에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 협력하는 사례로 평가된다. 양측은 제조 산업을 첫 전략 시장으로 삼고 소버린 AI 비즈니스를 공동 추진할 계획이다. 양사는 엔비디아가 글로벌 주요 기업들과 구성한 '네모트론 연합' 회원사로도 함께 활동 중이다. 이번 파트너십으로 양사는 유럽과 아시아 제조 현장의 데이터 주권과 산업 특성에 최적화된 소버린 AI 솔루션을 공동 개발해 글로벌 제조 기업을 공략할 계획이다. 네이버클라우드의 클라우드 인프라와 미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 검증한 AI 기술력을 결합해 제조 산업에 특화된 AI 서비스를 제공한다는 목표다. 이번 계약 체결 직후에는 네이버 제2사옥 1784에서 양사 주요 기술진이 참여하는 공동 워크숍을 열고 제조 분야 상용 서비스 출시와 실행 로드맵 수립에 착수했다. 앞으로 연구개발(R&D) 협업과 기술 교류를 지속하며 산업 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 현장에서 검증·고도화하는 체계를 구축할 예정이다. 미스트랄AI는 에어버스, BMW, ASML 등 유럽 주요 제조기업과 협업하며 제조 AI 역량을 확보해왔다. 양사는 이같은 경험을 바탕으로 실제 제조 현장에 즉시 적용 가능한 소버린 AI 솔루션을 글로벌 시장에 공동 공급할 방침이다. 국내 사업도 본격화한다. 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 모델과 플랫폼 등 풀스택 상품을 제공하며 국내 고객사에는 미스트랄AI 현장 전담 엔지니어(FDE)를 직접 파견해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 계획이다. 우선 과제로는 미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 축적한 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 활용 사례를 국내 제조 환경에 적용한다. 국내 제조기업이 데이터를 외부에 노출하지 않는 환경에서 글로벌 수준의 제조 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 우리의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 밝혔다. 제프 순 미스트랄AI APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "우리가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.08 13:29한정호 기자

MS, 오픈AI·앤트로픽 의존 줄인다…엑셀·아웃룩에 자체 모델 적용

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 적용 범위를 확대하며 오픈AI와 앤트로픽 의존도를 줄이는 작업에 속도를 낸다. 엑셀과 아웃룩 등 핵심 업무용 소프트웨어(SW)에 자체 AI 모델을 투입해 비용을 절감하는 동시에 AI 모델 경쟁력 확보에도 나선 모습이다. 8일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 MS는 엑셀과 아웃룩에서 기존에 주로 활용하던 오픈AI와 앤트로픽 모델 대신 자체 개발한 'MAI' 모델 사용을 확대하고 있다. 현재 두 서비스에선 매주 수만 건 규모의 AI 프롬프트가 MAI 모델을 통해 처리되는 것으로 알려졌다. 그동안 엑셀과 아웃룩은 오픈AI와 앤트로픽의 AI 모델 의존도가 높았지만, 최근에는 내부 AI 모델 활용 비중을 점진적으로 늘리고 있다. 다만 회사는 구체적인 적용 규모를 밝히지 않았다. 이번 조치는 AI 서비스 운영 비용을 낮추기 위한 전략으로 풀이된다. MS는 업무용 AI 비서인 '코파일럿' 등 주요 서비스에서 막대한 규모의 AI 토큰을 사용 중이며 현재는 오픈AI와의 장기 협력 관계를 바탕으로 비교적 낮은 비용에 AI 모델을 공급받고 있다. 하지만 향후 AI 모델 사용료가 상승할 가능성에 대비해 자체 모델 경쟁력을 확보하려는 움직임도 병행 중이다. 외부 AI 기업의 가격 정책 변화에 따른 영향을 최소화하고 장기적으로 AI 인프라 비용을 통제하겠다는 전략이다. MS는 지난달 연례 개발자 행사인 '빌드(Build)'에서 신규 AI 모델 7종을 공개하며 자체 모델 생태계 확대 계획도 공개했다. 이 가운데 일부 모델은 앤트로픽의 이전 세대 대표 모델인 '오퍼스 4.6' 수준의 코딩 성능을 보다 낮은 비용으로 구현할 수 있다고 설명했다. MAI 모델 적용 범위도 점차 확대되고 있다. 현재 깃허브 코파일럿에서도 MAI 모델을 사용할 수 있으며 향후에는 MS 팀즈의 음성 기능과 다른 서비스에도 자체 AI 모델을 순차 적용할 예정이다. MS는 자체 AI 모델 확대가 외부 AI 기업과의 협력을 중단하는 것은 아니라는 입장이다. 다만 장기적으로 핵심 업무용 서비스에서 자체 모델 비중을 늘리며 비용 효율성과 기술 경쟁력을 동시에 확보한다는 목표다. 무스타파 술레이만 MS AI 부문 최고경영자(CEO)는 지난달 빌드 행사에서 "우리는 앤트로픽에 많은 비용을 지불하고 있다"며 "우리 목표는 그 비용을 줄이고 궁극적으로는 없애는 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.08 10:42한정호 기자

[AI 고속도로] AI 모델 가격정책 변화, 클라우드 생태계 흔든다…국내도 촉각

글로벌 인공지능(AI) 모델 기업들의 가격 정책이 클라우드 생태계에도 영향을 미치고 있다. 앤트로픽과 오픈AI를 중심으로 가격 정책 변화가 이어지면서, 글로벌 클라우드 사업자(CSP)는 물론 국내 클라우드 관리 서비스 사업자(MSP)와 AI 구축 기업들이 대응 전략 마련에 나서는 모습이다. 7일 업계에 따르면 최근 앤트로픽은 아마존과 AI 모델 이용 계약을 재조정하면서 일부 과금 체계를 기존 연산 시간 기반에서 토큰 기반으로 변경하는 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 아마존웹서비스(AWS)뿐 아니라 마이크로소프트(MS) 애저와 구글 클라우드 등 글로벌 3대 클라우드 사업자 모두에 자사 '클로드' 모델을 공급 중이다. 각사는 아마존 베드록, 애저 AI 파운드리, 버텍스 AI 등 플랫폼 서비스로 기업 고객에 모델을 제공하고 있다. 이에 AI 모델 공급사의 유통·과금 변화가 CSP 기업들의 수익 구조와 파트너 정책에도 영향을 미칠 것이라는 분석이 나온다. 실제 AWS는 올해 파트너 프로그램을 개편하며 기본 혜택과 기술 역량 인센티브를 통합하고 신규 고객 확보와 MSP 지원 중심으로 보상 체계를 재편했다. 파트너 투자 확대와 인센티브 단순화를 위한 조치지만, 업계에선 최근 AI 모델 시장 변화와 맞물려 클라우드 사업자들의 파트너 마진율 정책도 변화하는 흐름으로 보고 있다. AWS는 베드록을 통해 클로드를 제공하고 있지만 일부 리셀링 정책은 앤트로픽의 정책에 따라 운영되고 있는 것으로 알려졌다. 클라우드 사업자가 모든 자사 AI 서비스를 주도적으로 설계하던 기존 구조에서 모델 기업의 정책 비중이 커지고 있는 분위기다. 글로벌 클라우드 업계 관계자는 "국내 파트너사를 대상으로 한 클로드 공급 관련 리셀링 정책은 CSP 자체 방침이 아니라 앤트로픽이 자사 파트너 네트워크를 구축하면서 마련한 글로벌 정책"이라며 "모든 CSP에 동일한 기준이 적용되고 있는 것으로 안다"고 밝혔다. 오픈AI 역시 기업 고객을 겨냥한 가격 전략을 세분화하고 있다. 최고 성능 추론 모델에는 높은 단가를 적용하는 대신 경량 모델은 저렴하게 제공하고 데이터 레지던시 등 기업용 기능에는 별도 프리미엄을 적용하는 방식이다. 대규모 고객에게는 예약형 처리량 계약을 통한 할인 정책도 확대하며 사용 방식과 성능에 따라 가격을 세분화하고 있다. 이같은 흐름은 CSP들의 플랫폼 전략에 영향을 미치고 있다. 특정 AI 모델에 대한 의존도를 낮추기 위해 복수 모델을 함께 제공하거나 자체 모델을 확대하는 전략을 강화하는 양상이다. AWS는 오픈AI와 협력을 확대하는 동시에 자체 AI 모델인 '노바' 확산에도 속도를 내고 있다. 구글 클라우드도 자체 모델 제미나이를 고도화하는 것은 물론 텐서처리장치(TPU) 인프라 고객 확보에 나서고 있다. 국내 MSP 업계에도 영향을 미칠 전망이다. 국내 MSP들은 AWS와 MS, 구글 클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 기업용 생성형 AI 서비스를 구축하면서 클라우드 이용료와 AI 모델 사용료를 함께 설계해왔다. AI 모델 기업들의 가격 정책이 바뀌면 고객 제안 가격과 서비스 원가, 장기 계약 전략까지 다시 검토해야 하는 만큼 업계도 관련 정책 변화를 예의주시하는 분위기다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "과거에는 AWS나 MS 같은 클라우드 사업자의 정책 변화가 주목할 변수였다면 이제는 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 모델 기업들의 가격 정책과 유통 전략까지 함께 살펴봐야 한다"며 "모델 기업의 정책 변화가 글로벌 클라우드를 거쳐 국내 MSP의 수익 구조와 고객 제안 방식에도 영향을 미치는 흐름이 이어질 것"이라고 말했다. 다만 아마존은 이번 사안과 관련해 비용 부담 확대 관측에는 선을 그었다. 회사는 "우리와 앤트로픽은 기술 협력을 기반으로 한 다층적인 파트너십을 유지하고 있고 협력은 계속 확대되고 있다"며 "협력 확대에 따른 계약 변경이 비용 증가로 이어진다는 주장은 사실이 아니다"라고 밝혔다. 앤트로픽 역시 "클로드는 세대가 바뀔수록 동일한 예산으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 비용 효율성이 개선되고 있으며 아마존은 여전히 핵심 파트너"라는 입장을 내놨다.

2026.07.07 10:32한정호 기자

"AI 경쟁력, 모델보다 운영…데이터·거버넌스가 좌우"

인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기업 경쟁력의 초점이 모델 선택에서 운영 체계 구축으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 6일 베스핀글로벌이 공개한 '2026년 2분기 지금 바로 꺼내 쓰는 AI 기술 가이드'에 따르면 최근 AI 시장은 어떤 모델을 도입할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가에 관심이 집중되고 있다. 회사는 AI 경쟁력이 개별 모델 성능보다 데이터, 거버넌스, 보안, 조직 역량을 통합적으로 관리하는 운영 체계에서 결정된다고 분석했다. 베스핀글로벌은 AI 운영 전략을 담은 이번 기술 가이드를 공개하고 자체 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 기반으로 한 기업 AI 운영 방안을 제시했다. 가이드는 ▲AI 시대의 IT 운영 전략 ▲AI 에이전트 ▲피지컬 AI ▲소버린 AI 등 4개 분야를 중심으로 기업이 준비해야 할 핵심 과제를 정리했다. AI 시대의 IT 운영 전략에선 데이터·추론·비용·복구·보안 영역의 변화를 주요 과제로 제시했다. AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조의 'AI 레디 데이터' 전략과 업무 맥락을 이해하는 컨텍스트 중심 아키텍처, 비즈니스 가치 최적화를 위한 핀옵스, AI 기반 운영 자동화 및 자율 복구 체계, AI 에이전트와 머신 계정까지 포함하는 차세대 보안 전략 등이 핵심 내용이다. AI 에이전트 분야에선 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 이동하고 있다고 진단했다. 기업 경쟁력은 AI가 업무 맥락을 이해하고 다양한 시스템과 연계해 복잡한 워크플로를 수행할 수 있도록 설계·운영하는 역량에 달려 있으며 이를 위해 데이터와 시스템 연계, 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 한다고 설명했다. 또 제조·물류·유통·농업 등 다양한 산업으로 활용이 확대되는 피지컬 AI, 데이터, AI 인프라 통제권 확보를 핵심 경쟁력으로 보는 소버린 AI 동향도 함께 소개했다. 회사는 이들 기술이 단순한 트렌드를 넘어 향후 기업 AI 운영 전략에 영향을 미칠 주요 요소가 될 것으로 전망했다. 베스핀글로벌은 이같은 운영 전략을 구현하는 플랫폼으로 자체 AI 오케스트레이션 솔루션인 '헬프나우 AI 파운드리'를 제공 중이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 지식을 기반으로 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원하며 에이전트 개발부터 운영, 거버넌스, 성과 관리까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 지원한다. 윤현집 베스핀글로벌 마케팅실장은 "최근 AI 시장은 어떤 모델을 선택할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가가 더 중요한 과제가 되고 있다"며 "이번 가이드가 AI 운영 체계를 준비하는 기업들에 실무적인 참고가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 "헬프나우 AI 파운드리를 통해 데이터부터 거버넌스, 보안까지 아우르는 AI 운영 전략을 기업이 실제로 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 10:38한정호 기자

트럼프 AI 정책 설계자 "미국 AI 혁신 가로막는 규제 없을 것"

트럼프 2기 행정부에서 인공지능(AI) 정책 설계를 주도했던 스리람 크리슈난 전 백악관 AI 정책 고문이 미국 AI 산업이 과도한 규제 대신 혁신 중심 정책을 유지해야 한다고 밝혔다. 최근 미국 정부가 첨단 AI 모델에 대한 사전 보안 검증 제도를 도입했지만, 이를 상시 허가제로 확대하는 일은 없을 것이라는 입장도 드러냈다. 스리람 크리슈난 전 백악관 AI 정책 고문은 4일(현지시간) 파이낸셜타임즈와의 인터뷰에서 "AI를 대상으로 한 미국 식품의약국(FDA) 같은 규제기관은 생기지 않을 것"이라며 "트럼프 행정부는 첫날부터 과도한 관료주의와 규제를 반대해왔고 승자와 패자를 정부가 결정하는 방식은 추구하지 않는다"고 밝혔다. 크리슈난은 중앙집중형 규제기관이 AI 모델 출시마다 법률 검토와 행정 절차를 요구할 경우 미국 AI 경쟁력이 약화될 수 있다고 우려했다. 이번 발언은 미국 정부가 최근 국가안보를 이유로 앤트로픽의 최상위 모델 '미토스' 공개를 일시 중단시키고 오픈AI의 최신 모델 공개 일정에도 영향을 미치면서 규제 기조가 강화되는 것 아니냐는 관측이 제기된 가운데 나왔다. 크리슈난은 정부 개입이 상시 규제로 이어져서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "정부는 국가 시스템과 안보를 보호하기 위해 필요한 조치를 취할 것"이라면서도 "첨단 AI 모델 출시가 수주씩 지연된다면 미국의 혁신에는 바람직하지 않을 것"이라고 말했다. 그러면서 최근 미국 내 AI 반대 여론이 커지는 책임도 업계에 있다고 진단했다. AI를 통한 긍정적 효과보다 일자리 상실과 같은 디스토피아적 시나리오를 지나치게 강조했다는 지적이다. 이어 AI 확산에 대한 사회적 수용성을 높이기 위해선 일반 국민도 기술 발전의 성과를 체감해야 한다고 강조했다. 그는 "사람들이 AI 모델을 사용할 때나 관련 기업 가치가 오르는 모습을 보면서 자신도 함께 혜택을 받고 있다고 느낄 수 있어야 한다"고 짚었다. 크리슈난은 백악관 재직 당시 주(州) 단위 AI 규제를 제한하는 정책과 AI 액션플랜 수립에 참여한 핵심 인물이다. 앞서 그는 지난달 백악관 AI 정책 고문직에서 물러났으며 향후 미국과 동맹국의 AI 정책 수립을 지원하는 외부 자문 활동을 이어갈 계획인 것으로 알려졌다. 그는 장기적으로는 정부 주도 허가제보다 업계의 자율적인 안전 검증 체계가 바람직하다고 제안했다. 주요 AI 기업과 반도체 업체, 보안 기업 등이 참여하는 협의체를 구성해 정부와 협력하는 방식으로 첨단 모델의 취약점을 점검하는 체계를 구축할 필요가 있다는 설명이다. 또 미국이 중국과의 AI 경쟁에서 우위를 유지하기 위해선 개방형 AI 생태계도 강화해야 한다고 주장했다. 끝으로 크리슈난은 "미국인들은 AI가 자신에게 힘을 실어주는 기술이라는 점을 느껴야 한다"며 "혁신을 지키면서도 국민들이 AI 발전의 혜택을 함께 누릴 수 있도록 만드는 것이 앞으로 가장 중요한 과제가 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.05 16:03한정호 기자

MS, 6천명 규모 AI 구축 전담조직 신설…25억 달러 투입

마이크로소프트(MS)가 기업의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 전략을 확대해 시장 공략에 나선다. 2일(현지시간) CNBC에 따르면 MS는 FDE 조직 '마이크로소프트 프론티어'를 신설하고 기업별 AI 도입 프로젝트에 25억 달러(약 3조 8562억원)을 투입한다. 이 조직은 총 6000명의 인력으로 구성된다. MS는 기존 FDE 인력과 기술 컨설턴트, 고객 지원 인력, 산업별 전문 영업 조직을 통합해 AI 구축 전담 조직으로 운영할 계획이다. 신설 조직은 로드리고 케데 리마 MS 아시아 총괄이 이끈다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어로, 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 후 AI·소프트웨어(SW) 업계 핵심 전략으로 빠르게 확산되는 추세다. MS는 이번 조직 출범과 함께 25억 달러(약 3조 8562억원)를 투자해 기업별 AI 도입 프로젝트를 지원한다. AI 서비스 판매를 넘어 고객 환경에 맞는 모델 선정과 시스템 연동, 업무 프로세스 개선, 운영 체계 구축까지 전 과정을 함께 수행할 계획이다. MS는 자사 AI 서비스와 데이터 플랫폼 등 다양한 AI 기술 생태계를 함께 활용할 수 있다는 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. 기존 업무 시스템 연동 역량을 기반으로 기업별 맞춤형 AI 플랫폼 구축을 지원한다는 전략이다. 다만 AI 사업 확대에도 일부 서비스는 기대만큼 시장 확산 속도를 내지 못하고 있다는 평가도 나온다. 기업용 AI 비서인 'MS 365 코파일럿'은 아직 광범위한 보급을 하지 못했고 개발자용 '깃허브 코파일럿' 역시 새로운 경쟁 서비스들의 등장으로 시장 경쟁이 심화되고 있어서다. MS는 그동안 데이터센터와 생성형 AI 인프라 구축에 수백억 달러를 투자해왔다. 이번 조직 신설로 AI 기술 공급을 넘어 구축·운영 서비스까지 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 최근 주요 AI 기업들은 잇따라 FDE 조직을 신설하고 있다. 첨단 AI 모델을 개발하는 오픈AI와 앤트로픽도 지난 5월 각각 기업 고객 대상 AI 구축 전담 조직을 출범했다. 글로벌 클라우드 서비스 사업자인 아마존웹서비스(AWS) 역시 전날 10억 달러(약 1조 5435억원)를 투자해 수천 명 규모 FDE 조직을 신설한다고 발표했다. 저드슨 알트호프 MS 커머셜 비즈니스 최고경영자(CEO)는 "우리는 기업 지식재산(IP)을 보호하면서도 AI 생태계 내 어떤 모델이든 활용할 수 있는 지능형 플랫폼을 함께 구축하며 성과를 거두고 있다"고 밝혔다.

2026.07.03 09:21한정호 기자

트웰브랩스, 1500억원 시리즈B 유치…'영상 초지능' 고도화

트웰브랩스가 투자를 투자 유치해 영상 인공지능(AI) 고도화에 나섰다. 트웰브랩스는 1억 달러 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 2일 밝혔다. 원화 기준 약 1500억원 규모로 누적 투자 총액은 2억 달러를 넘었다. 이번 투자는 NEA와 네이버벤처스가 공동 주도했다. 아마존이 주요 투자자로 참여했으며 래디컬벤처스, 한국투자파트너스, 인덱스벤처스 등 기존 투자자도 후속 투자에 나섰다. 쿼드릴캐피탈과 레드불벤처스는 신규 투자자로 합류했다. 트웰브랩스는 이번 자금을 영상 초지능 개발에 투입한다. 기존 영상 이해 모델을 넘어 인식과 기억, 추론을 한 구조로 묶은 '영상 인지 시스템'을 구축하는 것이 핵심이다. 회사가 겨냥하는 시장은 영상 데이터를 실제 산업 현장에서 활용하는 영역이다. 전 세계 데이터 90% 이상이 영상 형태로 존재하지만 대부분은 검색과 분석이 어려워 제대로 활용되지 못하고 있다는 판단에서다. 트웰브랩스는 미디어와 엔터테인먼트 분야에서 확보한 기반을 공공, 광고, 보안, 스포츠, 자동차 등으로 넓히고 있다. 최근에는 전 세계 정부 기관과 협력하며 공공 부문 적용 사례도 확대하고 있다. 기술 방향은 풀스택 에이전틱 인텔리전스 시스템이다. 영상이 들어오면 한 번 이해한 뒤 그 결과를 구조화된 기억으로 쌓고, 이후 질문이 들어올 때마다 처음부터 다시 분석하지 않고 축적된 기억을 바탕으로 추론하는 방식이다. 트웰브랩스는 이를 통해 영상을 한 번 쓰고 끝나는 데이터가 아니라 쌓일수록 가치가 커지는 인텔리전스 자산으로 만들겠다는 구상이다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)이 일부 프레임만 추출해 맥락을 놓치거나 매번 영상을 다시 분석해야 하는 한계를 보완하겠다는 목표다. 회사는 아마존웹서비스(AWS)와의 협력도 강화한다. 트웰브랩스는 AWS를 최우선 클라우드 제공자로 선정하고 AWS 자체 AI 칩 '트레이니움'에서 영상 추론이 효율적으로 작동하도록 최적화할 계획이다. 앞으로 출시하는 영상 파운데이션 모델도 AWS에서 먼저 공개한다. 트웰브랩스는 미국 샌프란시스코와 한국 서울 사무소 역량을 강화하고 뉴욕과 런던에 신규 사무소를 마련한다. 로스앤젤레스를 포함한 글로벌 운영망도 넓혀 기업과 공공 부문 수요에 대응할 방침이다. 사업 영역은 모델과 응용프로그램 인터페이스 공급을 넘어 애플리케이션으로 확장된다. 트웰브랩스는 지난달 첫 애플리케이션 제품인 AI 영상 창작 도구 '로데오' 클로즈드 베타 서비스를 시작했다. 이재성 트웰브랩스 대표는 "이번 투자를 발판 삼아 파운데이션 모델 기업을 넘어 개발자와 일반 사용자, 기업, 에이전트까지 모든 주체를 위한 풀스택 영상 인지 시스템을 완성하고, 비디오 슈퍼인텔리전스 시대를 열겠다"고 밝혔다.

2026.07.02 11:30김미정 기자

팔란티어 CEO "오픈AI·앤트로픽 토큰 모델, 완전히 잘못됐다"

팔란티어가 오픈AI·앤트로픽의 토큰 기반 인공지능(AI) 사업 모델을 공개 비판하며 엔비디아와 추진하는 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 생성형 AI 비용 부담이 커지면서 기업 고객들이 자체 모델과 오픈웨이트 모델로 눈을 돌리는 흐름을 겨냥한 행보다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 1일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "오픈AI와 앤트로픽을 비난하려는 것은 아니지만 무언가 완전히 잘못됐다"며 "미국 기업들은 토큰만 소비하며 시간을 보내는 방식에서 벗어나야 한다"고 밝혔다. 이 발언은 최근 기업 AI 시장에서 비용 효율성과 데이터 통제권이 핵심 경쟁 요소로 떠오르는 흐름과 맞물린다. 최신 AI 모델의 사용료가 지속적으로 오르면서 기업들은 단순히 대규모 범용 모델을 활용하기보다 자체 모델 구축과 개방형 AI 활용을 확대하는 방향으로 전략을 수정하는 추세다. 토큰은 생성형 AI가 문장을 처리하는 기본 단위이자 대부분 AI 서비스의 과금 기준이다. 최근 고성능 모델이 잇달아 출시되면서 토큰 비용도 함께 상승했고 기업들은 사용량을 늘리는 이른바 '토큰맥싱'보다 실제 업무 성과와 비용 대비 효과를 중시하는 방향으로 전환 중이다. 카프 CEO는 "중국이 AI 모델 개발에서 이룩하고 있는 진전 속도를 과소평가해선 안 된다"며 미국 AI 업계에도 경각심을 나타냈다. 그러면서 많은 기업들이 범용 AI 서비스를 이용하는 대신 자체 데이터를 활용해 보다 효율적인 독자 AI 도구를 구축하는 방향으로 이동하고 있다고 설명했다. 이같은 변화 속에서 팔란티어는 엔비디아와 협력을 확대하고 있다. 양사는 최근 미국 정부 기관을 위한 맞춤형 AI 모델 구축 프로젝트를 발표했다. 엔비디아 AI 기술을 활용하면서도 기관이 자체 인프라와 데이터를 기반으로 모델을 운영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 팔란티어는 이번 인터뷰에 앞서 SNS를 통해 AI 주권의 중요성을 담은 선언문도 공개했다. 회사는 토큰 중심 과금 모델이 기업의 가치 창출보다 사용량 확대에 초점을 맞춘 구조라고 지적하며 데이터와 AI 시스템의 소유권을 기업이 직접 확보해야 한다고 주장했다. 카프 CEO는 "기술 고객들이 원하는 것은 컴퓨팅과 모델, 데이터 스택에 대한 통제권"이라며 "생산 수단을 자신들이 직접 소유하고 있으며 그것이 다른 누군가에게 넘어가지 않는다는 확신을 원한다"고 강조했다. 업계에선 향후 폐쇄형 AI 모델과 개방형 AI 모델 간 경쟁이 치열해질 것으로 보고 있다. 개방형 모델은 모델 가중치를 공개해 기업이 자체 환경에서 운영·최적화할 수 있어 비용 절감과 데이터 주권 확보 측면에서 강점을 갖는다는 평가를 받는다. 반면 오픈AI와 앤트로픽 등은 지속적인 모델 성능 개선과 안정성, 최신 기능 제공을 강점으로 내세우며 기업 고객 확보를 이어가고 있다. 다만 AI 인프라 비용 증가와 중국 AI 기업들의 저비용 모델 출시가 빨라지면서 향후 기업들의 AI 선택 기준이 총소유비용(TCO)과 데이터 통제권으로 확대될 것이라는 전망이 나온다. 카프 CEO는 "엔비디아와 우리가 함께 추구하는 방향은 고객이 컴퓨팅과 모델, 데이터는 물론 AI를 통해 만들어내는 가치까지 모두 직접 통제하는 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 09:15한정호 기자

美정부, 앤트로픽 첨단 AI '미토스5' 수출통제 해제

미국 정부가 국가 안보를 이유로 외국인 접근을 제한했던 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델에 대한 수출 통제를 해제했다. 이에 한국을 포함한 해외 이용자들도 그동안 제한됐던 '클로드 미토스5'와 '클로드 페이블5'를 다시 사용할 수 있게 될 전망이다. 앤트로픽은 30일(현지시간) 미국 상무부로부터 클로드 미토스5와 클로드 페이블5에 대한 수출 통제 지침이 해제됐다는 통보를 받았다고 밝혔다. 회사는 다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 순차적으로 서비스를 정상화할 계획이다. 이번 조치는 미국 정부가 지난 12일 국가 안보를 이유로 두 모델에 대한 외국인 접근을 전면 차단한 지 18일 만이다. 당시 상무부는 고성능 AI 모델이 악용될 가능성을 우려해 수출 통제를 결정했고 앤트로픽은 정부 지침을 준수하기 위해 해외 이용자는 물론 외국인 직원의 접근까지 제한했다. 미토스5는 전문가 수준의 사이버보안 취약점 탐지 능력을 갖춘 고성능 AI 모델이다. 페이블5는 미토스5를 기반으로 하면서 해킹이나 무기 제작 등 민감한 분야에 대한 응답을 제한하는 안전장치를 적용해 일반 이용자에게 공개한 모델이다. 미국 정부는 수출 통제 기간에도 규제를 일부 완화했다. 지난 26일에는 미국 정부가 신뢰할 수 있다고 판단한 일부 기업과 연방기관을 대상으로 미토스5 사용을 허용했다. 당시 상무부는 적절한 안전장치가 마련됐다고 판단해 제한적인 접근을 승인했다고 밝혔다. 이번 전면 해제로 한국 기업과 기관도 다시 최신 모델을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 앞서 한국인터넷진흥원(KISA)·삼성전자·SK하이닉스·SK텔레콤 등은 앤트로픽의 AI 보안 프로그램에 참여하고 있었지만 미국 정부의 수출 통제로 모델 활용에 제약을 받아왔다. 최근 미국 트럼프 행정부는 AI 모델 공개 전 정부와의 사전 협의 체계를 추진 중이다. 오픈AI 역시 최근 신형 모델을 일부 신뢰할 수 있는 파트너에게 먼저 제공하는 방식으로 정부 요구에 대응하고 있다. 다만 회사는 이같은 정부 승인 절차가 장기적인 표준이 돼서는 안 된다는 입장을 밝힌 바 있다. 앤트로픽 측은 "사용자들의 인내와 모델 재배포를 위해 함께 노력해준 모든 이에게 감사하다"며 "다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 조만간 추가 업데이트를 공유하겠다"고 밝혔다.

2026.07.01 11:19한정호 기자

엔비디아-팔란티어, 美 정부용 보안 AI 구축…'네모트론' 적용

엔비디아가 팔란티어와 손잡고 개방형 인공지능(AI) 모델로 미국 정부기관과 핵심 인프라 운영자를 위한 보안형 AI 구축에 나섰다. 엔비디아는 29일(현지시간) 공식 블로그를 통해 "팔란티어가 새 지능형 엔진에 엔비디아 네모트론 오픈모델을 적용해 미국 정부기관 수요에 대응한다"고 밝혔다. 이 엔진은 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반 에어갭 환경에서 운영되도록 설계됐다. 에어갭 환경은 보안되지 않은 네트워크와 완전히 분리된 폐쇄형 인프라를 의미한다. 팔란티어는 이 환경에 네모트론 오픈모델을 도입해 정부기관이 자체 인프라에서 모델을 실행하고 자체 데이터로 학습시킬 수 있도록 돕는다. 이번 협력의 핵심은 오픈모델을 민감한 정부 업무에 맞게 조정하면서도 데이터와 모델 통제권을 기관 내부에 남겨두는 데 있다. 기관과 운영자는 학습 결과로 만들어진 모델뿐 아니라 운영 지식을 담은 가중치까지 소유할 수 있다. 팔란티어는 협력을 통해 자사 소버린 AI 운영체제를 적용할 방침이다. 이 운영체제는 AIP, 온톨로지, 파운드리, 아폴로 기반으로 구성됐다. 민감한 환경에서 AI를 배포하기 위한 운영 계층과 데이터 권한 관리 계층을 담당한다. 팔란티어 소버린 AI 운영체제는 명시적 데이터 권한 부여를 비롯한 아키텍처 기반 격리, 전체 감사 가능성을 핵심 구조로 갖췄다. 맞춤형 모델은 실제 운영 과정에서 새 데이터와 피드백을 반영해 기관 내부 환경에서 지속적으로 개선될 수 있다. 엔비디아는 "미국 정부 업무 상당수가 상업, 에너지, 헬스케어, 농업, 교육, 교통 등 민간 기업 영역과 유사하다"며 "직원이 약 300만 명 수준인 미국 정부는 사실상 세계 최대 규모 기업 중 하나로 볼 수 있다"고 설명했다. 엔비디아는 AI가 식품 안전 관리부터 주간 고속도로 인프라 안전 유지까지 다양한 공공 업무 복잡성을 줄이고 생산성을 높이는 데 쓰일 수 있다고 봤다. 특히 폐쇄형 환경에서 모델을 직접 운영하면 국가 안보와 핵심 인프라 분야에서 보안 요구를 맞출 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 또 오픈모델 장점으로 투명성과 맞춤화, 통제권, 비용 절감을 꼽았다. 연구자들이 오픈모델을 독립적으로 검토해 취약점과 편향, 의도하지 않은 동작을 찾아낼 수 있고 기업과 정부가 각자 업무에 맞게 모델을 조정할 수 있다고 엔비디아는 밝혔다. 엔비디아는 "우리 협력은 미국 정부기관과 기업 모두를 위한 미국 기술 리더십을 강화할 것"이라고 강조했다.

2026.06.30 09:44김미정 기자

2년 만에 AI 유니콘 반열 '젠스파크'…한·일 엔터프라이즈 AI 플랫폼 정조준

미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 검색과 챗봇을 넘어 실제 업무 결과물을 만드는 'AI 워크스페이스' 기업으로 도약하고 있다. AI를 지식 노동자 업무를 대신 수행하는 '디지털 동료'로 발전시킨다는 비전 아래, 글로벌 모델 기업과 현지 파트너 생태계를 결합한 엔터프라이즈 전략에 속도를 낸다는 목표다. 젠스파크는 23~26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 자사 AI 워크스페이스 비전과 글로벌 파트너십, 한국·일본 엔터프라이즈 시장 공략 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 초기 AI 검색 서비스로 출발했다. 이후 슈퍼 에이전트와 AI 워크스페이스로 사업 영역을 확장하며 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어 문서·슬라이드·시트·디자인·영상 등 실제 업무 산출물을 만드는 AI 에이전트 플랫폼을 개발 중이다. 검색에서 업무 플랫폼으로 젠스파크 제품 전략은 AI 검색에서 실행형 AI로 빠르게 전환됐다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 회사가 검색 서비스로 빠르게 사용자를 확보했지만 검색 자체보다 정보가 실제 업무로 연결되는 과정에 더 큰 기회를 포착했다고 설명했다. 그는 "AI 워크스페이스 1.0 출시 이후 45일 만에 이용자 200만 명을 확보했다"며 "5개월 안에 연간반복매출(ARR) 5천만 달러(약 768억원), 9개월 만에 1억 달러(약 1537억원)를 넘어섰고 이후 성장 속도는 더 빨라졌다"고 밝혔다. 기업 고객의 수요도 빠르게 늘었다. 젠스파크는 일본 지식재산권(IP) 기업, 런던 투자은행, 두바이 정부기관, 콜롬비아 에너지 기업 등 다양한 조직이 개인 직원의 사용 경험을 바탕으로 기업용 도입 문의를 받아왔다. 이에 맞춰 싱글사인온(SSO), 역할 기반 권한 관리, 중앙 결제, 통합 보안 인증 등을 갖춘 '젠스파크 포 비즈니스'를 구축했다. 회사는 기관·기업 시장 공략을 위해 SOC 2 타입2와 ISO 27001 인증을 확보했으며 GDPR, ISO 42001, HIPAA, 페드램프 등 추가 인증도 검토 중이다. "엔진은 빅테크가, 자동차는 젠스파크가" 젠스파크는 자체 파운데이션 모델 개발보다 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트(MS)·아마존웹서비스(AWS) 등과의 협력을 택했다. 각 모델이 잘하는 영역이 다른 만큼, 이를 하나의 업무 플랫폼 안에서 조합해 사용자에게 제공하는 방식이다. 웬 상 COO는 "프론티어 모델을 개발하는 회사들이 AI 엔진을 만든다면 우리는 이를 조합해 자동차를 만드는 것"이라며 "사용자가 최종 목적지에 도달해 실제로 쓸 수 있는 결과물을 얻도록 만드는 것이 우리 역할"이라고 말했다. 젠스파크는 주요 AI 모델 출시 전 초기 접근 권한을 받아 테스트하고 피드백을 제공하는 방식으로 모델 기업들과 협력하고 있다. 회사는 GPT·클로드·제미나이 등 다양한 모델을 업무 목적에 맞게 연결해 오피스 스위트, 크리에이티브 도구, 빌더 기능 등으로 확장 중이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "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 AI 워크스페이스 플랫폼 하나로 쉽고 빠르게 지원한다"고 말했다. 투자자들도 이 전략에 주목했다. 젠스파크는 최근 4억 8500만 달러(약 7456억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했으며 투자 후 기업가치는 26억 달러(약 4조원)로 평가받았다. LG테크놀로지벤처스, 미래에셋, SBI 등 한국·일본 관련 투자사들도 다수 참여했다. 웬 상 COO는 "우리는 2년도 안 된 젊은 회사지만 총 6억 4500만 달러(약 9916억원) 이상 투자를 유치했다"며 "투자자들이 본 것은 단순한 제품이 아니라 인간이 직접 일하던 방식이 AI 에이전트 중심으로 바뀌는 구조적 변화"라고 강조했다. 한국·일본 엔터프라이즈 공략 시동 젠스파크는 한국과 일본을 미국에 이은 핵심 시장으로 보고 있다. 올해 서울 강남에 오피스를 열고 현지 기업 고객 확보와 파트너십 논의를 진행 중이다. 에릭 CEO는 한국 기자단과의 인터뷰에서 "한국은 우리가 주목하는 글로벌 톱3 AI 시장 가운데 하나"라며 "한국 기업과 지식 노동자들이 AI를 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 젠스파크는 한국 포춘500 기업 일부와의 협력 가능성도 시사했다. 다만 구체적인 기업명이나 계약 단계는 공개하지 않았다. 회사는 한국 내 고투마켓(GTM) 조직 확대와 파트너십, 현지 전략적 투자 확대를 검토 중이다. 일본 시장에선 NTT그룹 계열사 NTT도코모, NTTVC 등과 접점을 넓히고 있다. 젠스파크는 다음 달 한국·미국·일본에서 공식 론칭 행사를 열고 자사 AI 워크스페이스 차세대 버전을 공개할 예정이다. 이를 바탕으로개인 생산성 도구를 넘어 팀과 기업 단위 업무 시스템으로 확장한다는 방침이다. 에릭 CEO는 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "AI 모델 개발 이외의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.29 09:33한정호 기자

[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

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