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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (533건)

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기업 데이터 건들기 시작한 AI…아카마이가 제시한 대응책은

인공지능(AI) 서비스와 에이전트가 기업 핵심 데이터에 직접 접근하면서 기존 데이터 유출 방지 체계만으로는 대응하기 어려워졌다는 분석이 나왔다. 10일 아카마이가 발표한 '2026년 기업 AI 사용 리스크 보고서'에 따르면 분산된 섀도 AI와 AI 고급 사용자, 브라우저 확장 프로그램 등이 기업 핵심 자산을 새로운 사이버 위협에 노출시키는 요인으로 지목됐다. 보고서는 지난해 초 실험 단계였던 기업 AI 활용이 빠르게 확산하면서 기존 보안 통제 역량을 넘어서는 수준에 이르렀다고 분석했다. 보고서는 기존 경계 보안을 우회할 수 있는 새로운 AI 기반 공격 기법으로 '바이브 해킹'과 '커서재킹' '코멧재킹'을 제시했다. 개발 환경과 브라우저, AI 에이전트처럼 사용자 업무 흐름 내부에 침투해 정보를 빼내거나 AI 동작을 조작하는 방식이다. 바이브 해킹은 개발 환경에 있는 로컬 마크다운 지시 파일을 변조해 AI 코딩 도구가 취약한 결과물을 만들거나 무단 작업을 수행하도록 유도하는 공격이다. 커서재킹은 악성 브라우저 확장 프로그램의 권한을 이용해 API 키와 독점 코드베이스, 대화 기록 등을 수집하는 방식이다. 코멧재킹은 웹 페이지에 악성 지시문을 삽입해 간접 프롬프트 인젝션을 일으킨다. 이를 통해 사용자의 로컬 AI 에이전트를 조작하고 파일과 이메일, 세션 자격 증명 등을 유출할 수 있다. 아카마이는 기업 최고정보보호책임자(CISO)가 AI 사용을 차단하는 대신 AI와 사용자가 상호작용하는 과정 자체를 관리해야 한다고 제안했다. 전체 AI 프롬프트 사용량이 집중된 고위험 직원군을 관리하고 모든 AI 서비스에 통합인증을 적용해 섀도 AI 사용을 통제하는 식이다. 실시간 프롬프트와 복사·붙여넣기 데이터, 문서 업로드를 맥락에 따라 검사하는 체계도 필요하다고 봤다. 브라우저와 통합개발환경(IDE) 확장 프로그램은 높은 수준의 접근 권한을 가질 수 있는 만큼 별도로 검증해야 한다고 지적했다. 자율적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트에는 최소 권한 원칙과 행동 모니터링을 적용해야 한다고 강조했다. 보고서에 따르면 AI 확장 프로그램의 약 75%는 높은 수준의 권한이나 필수 권한을 요구했다. 이 가운데 16.3%에는 알려진 공통 취약점·노출(CVE)이 포함된 것으로 나타났다. 오르 에셰드 아카마이 엔터프라이즈 보안 제품 및 엔지니어링 부문 부사장은 "AI는 더 이상 단순한 생산성 향상 도구가 아니라 기업 핵심 자산에 직접 접근하는 협업 파트너로 자리 잡았다"며 "보안 리더들은 AI를 단순히 차단하려는 접근에서 벗어나 상호작용 레이어 수준에서 AI의 작동 방식을 지속적으로 통제하고 관리하는 방향으로 전환해야 한다"고 강조했다.

2026.08.10 15:46김미정 기자

범정부 AI 공통기반, 챗봇 넘어 에이전트로…최신 민간 모델 품는다

정부가 중앙부처와 지방자치단체가 공동으로 활용하는 '범정부 인공지능(AI) 공통기반'을 한 단계 확장한다. 지난해 삼성SDS와 네이버클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 정부 전용 AI 활용 환경을 구축한 데 이어 올해는 공무원 업무를 직접 지원하는 AI 에이전트를 확대하고 최신 민간 AI 모델과 외부 데이터를 보다 유연하게 활용할 수 있는 체계를 마련한다는 목표다. 10일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 66억원 규모 '범정부 인공지능 공통기반 구현(2차)' 사업을 발주했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 대기업 소프트웨어(SW) 사업자의 참여도 가능하다. 제안서와 가격입찰서 접수는 오는 21일부터 25일까지 진행된다. 이번 사업은 단일 사업자 또는 컨소시엄을 선정해 추진한다. 선정된 사업자는 기존 공통기반에 적용된 삼성SDS와 네이버클라우드 등 기존 AI 플랫폼사와 협업해 서비스 고도화와 운영을 맡게 된다. 범정부 AI 공통기반은 중앙·지방정부가 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원, 개발·운영 환경 등을 공동 활용할 수 있도록 구축한 정부 전용 AI 플랫폼이다. 기관별 AI 인프라 중복 투자를 줄이고 민간의 최신 AI 기술을 내부 행정업무에 안전하게 적용하는 것이 핵심이다. 행정안전부와 NIA는 지난해 1차 사업을 통해 공통기반의 기본 골격을 구축했다. 삼성SDS '패브릭스'와 네이버클라우드 '클로바 스튜디오 포 GOV'를 도입하고 연관정보 검색과 문서초안 작성 등 공통 AI 서비스 2종을 개발했다. 지난해 11월부터는 이를 활용한 내부망 AI 챗서비스 시범 운영에도 들어갔다. 현재 공통기반에선 거대언어모델(LLM)과 멀티모달·추론 모델 등 약 30종의 생성형 AI 모델을 활용할 수 있다. 지시학습용 데이터 12만 6000건과 평가·검증용 데이터 3만건 등을 구축했으며 보도·연구자료, 법령·행정규칙 등을 활용한 공통 검색증강생성(RAG) 13종도 제공 중이다. 이번 2차 사업은 이같이 구축한 기반을 AI 에이전트 중심으로 고도화하는 데 방점을 찍었다. 기존 연관정보 검색과 문서초안 작성 에이전트의 성능을 개선하고 공무원이 작성한 내용을 법률·행정규칙·조례 등에 비춰 검토하는 '규정기반 검토 에이전트' 등 신규 서비스도 개발한다. 에이전트가 활용할 데이터 기반도 확대한다. 기관별로 구축된 RAG를 표준화된 단일 공통 RAG로 통합하고 다른 기관의 RAG를 활용하거나 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등을 통해 연계하는 방안도 추진한다. 올해 지시학습용 데이터 8만4000건과 신규 에이전트 평가 데이터 2만건을 추가하고 내년 추가 연계를 위한 공통데이터 10종도 발굴할 예정이다. 특히 개별 AI 플랫폼이 제공하는 모델에만 의존하지 않고 필요한 민간 AI 모델을 유연하게 선택·관리할 수 있는 체계인 'AI 게이트웨이'도 구축한다. AI 모델과 데이터 전처리 등에 사용되는 응용프로그램인터페이스(API)도 표준화해 통합 관리할 계획이다. 외부 데이터 활용을 위한 행정망과 인터넷망 간 연계도 추진한다. 외부 최신 자료를 AI 서비스에서 검색·활용할 수 있는 인프라를 구축하고 최소 1개 이상의 활용체계를 검증할 예정이다. 외부망과의 접점이 확대되는 만큼 국가망보안체계(N2SF) 보안 가이드라인을 적용해 행정망·외부망 로그 분석과 위협 탐지 등 보안체계도 함께 강화한다. 범정부 AI 공통기반의 활용 범위는 앞으로 더 넓어질 전망이다. 이달 28일부터 개정 '인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률'이 시행되면서 공공부문의 공통기반 활용을 위한 제도적 기반도 강화된다. 정부는 앞서 공공기관이 공통기반을 활용해 AI 서비스를 구축하는 과정을 기획·예산·계약·구축·운영 등 5단계로 표준화한 가이드도 배포했다. NIA 측은 "AI 모델이 정부 내·외부 데이터를 학습해 활용할 수 있는 보안성이 확보된 공통기반을 구현할 것"이라며 "기관별 중복 개발·투자를 방지하기 위해 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원 등을 공동 활용할 수 있도록 기관 수요에 맞는 AI 서비스 개발·운영을 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.10 10:20한정호 기자

망고부스트, 글로벌 웹사이트 오픈…'AI 풀스택' 사업 힘준다

망고부스트가 글로벌 웹사이트를 새롭게 열고 인공지능(AI) 인프라 사업 확대에 나섰다. AI 데이터센터를 넘어 에이전트 운영까지 지원하는 AI 풀스택 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 망고부스트는 새 비전과 사업 전략을 담은 글로벌 웹사이트를 공식 오픈했다고 10일 밝혔다. 웹사이트를 통해 '초지능 최적화가 시작되는 곳'이라는 비전과 '전 세계를 위한 엔드투엔드 에이전틱 AI 인프라 구축'이라는 미션을 글로벌 고객과 파트너에게 공개했다. 이날 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스' 출시 계획도 발표됐다. 망고 인퍼런스는 개발자가 API 키를 연동하면 서버리스 환경에서 오픈소스 AI 모델별로 최적화된 추론 성능을 이용할 수 있도록 지원하는 서비스다. 망고부스트는 망고 인퍼런스를 자체 시스템과 결합해 AI 추론 과정 비용 대비 성능을 높일 방침이다. 현재 공식 출시에 앞서 프리런칭 사전 등록을 진행하고 있다. 신청자에게 서비스 오픈 소식과 관련 혜택을 뉴스레터로 제공할 예정이다. 새 웹사이트는 '플랫폼'과 '제품' '솔루션' '회사' '자료' 등으로 구성됐다. 망고부스트는 '실리콘부터 시스템까지' 전략 중심으로 AI 데이터센터 구축 기술부터 산업별 솔루션과 핵심 기술 경쟁력·글로벌 파트너십을 소개했다. 망고부스트는 대규모 AI 학습과 추론을 지원하는 데이터센터 인프라를 넘어 자율적으로 판단하고 협업하는 AI 에이전트 운영 환경까지 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 컴퓨팅과 네트워크·소프트웨어를 연결한 엔드투엔드 AI 인프라를 구축해 글로벌 시장 경쟁력 강화를 목표로 삼았다. 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)와 시스템 소프트웨어를 비롯해 AI 데이터센터용 하드웨어와 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. AI 가속기와 네트워크·시스템 소프트웨어를 통합 설계·최적화해 AI 워크로드를 위한 개방형 네트워크 패브릭 플랫폼을 제공하고 있다. 김장우 망고부스트 대표는 "이번 글로벌 웹사이트 오픈은 단순한 홈페이지 리뉴얼이 아니라 우리 새로운 비전과 글로벌 전략을 고객과 공유하는 중요한 출발점"이라며 "AI 데이터센터를 넘어 에이전틱 AI 시대를 뒷받침하는 AI 인프라를 구축하고 '실리콘부터 시스템까지' 전략을 기반으로 고객들에게 최적의 AI 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다.

2026.08.10 08:30김미정 기자

AI 최종 승인, 인간이면 충분할까…위험 명령 3건 중 1건 허용

인공지능(AI)의 오작동이나 보안 사고를 막기 위해 사람이 최종 검토하는 방식이 기대만큼 효과적이지 않을 수 있다는 분석이 나왔다. 8일 알렉스 워터스 커스터메이트 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트 승인 체계의 한계를 분석한 실험 결과를 블로그를 통해 공개했다. 사용자가 AI 코딩 에이전트가 실행하려는 명령을 승인하거나 거부하는 방식의 게임을 진행한 결과 위험한 명령 3건 중 1건꼴로 승인한 것으로 나타났다. 워터스 CTO는 간단한 브라우저 게임을 만들어 AI 에이전트 명령을 사람이 검토하는 방식의 실효성을 실험했다. 이 게임은 사용자가 AI 코딩 에이전트의 인간 검토자 역할을 맡아 제한된 시간 안에 에이전트가 실행하려는 명령을 승인하거나 거부하는 방식으로 진행된다. 약 4만 회의 게임 플레이와 40만9천여건의 승인·거부 데이터를 분석한 결과 참가자들은 위험 명령 약 33.7%를 승인한 것으로 집계됐다. 참가자 가운데 약 7%는 모든 명령을 무조건 승인했으며, 전체 참가자 중 약 33%는 잘못된 승인·차단이 누적되면서 최종 점수가 마이너스를 기록했다. 특히 개발자가 프로그램 분석·점검 작업을 실행할 때 사용하는 일반적인 명령에 데이터 유출 기능을 숨긴 사례에서 승인율이 64.7%까지 치솟았다. 겉으로는 평범한 작업처럼 보이는 명령 뒤에 다른 동작이 포함돼 있어도 사용자가 실제 동작보다 익숙한 이름이나 형태에 의존해 판단할 가능성이 높다는 설명이다. 위험 유형별로도 차이가 나타났다. 참가자들은 시스템 삭제와 같은 노골적인 파괴 명령보다 정보 탈취나 권한 확대와 관련된 명령을 더 자주 놓쳤다. 민감한 정보에 접근하는 명령은 35%가 승인됐으며 외부 서버로 데이터를 전송하거나 코드를 실행하는 명령도 33.4%가 통과됐다. 반면 시스템 파일을 삭제하는 등 명백하게 파괴적인 명령은 상대적으로 높은 비율로 거부됐다. 이는 AI 에이전트가 사용자에게 매번 실행 권한을 묻는 방식만으로는 보안 사고를 충분히 막기 어렵다는 점을 보여준다. 사용자가 명령 하나하나의 내용을 확인하기보다 익숙한 작업인지 여부를 기준으로 빠르게 판단할 경우, 겉보기에는 정상적인 명령에 악성 동작이 포함돼 있어도 이를 식별하기 어렵기 때문이다. 워터스 CTO는 이러한 현상을 '권한 피로(Permission Fatigue)'와 연결했다. AI 에이전트가 작업을 수행할 때마다 사용자에게 승인을 요청하면 초기에는 각 요청을 주의 깊게 살펴보더라도 반복되는 요청에 익숙해지면서 점차 기계적으로 승인할 가능성이 높아진다는 설명이다. AI 코딩 에이전트가 수행할 수 있는 작업 범위가 넓어지는 것도 문제를 키울 수 있다. 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 파일을 수정하거나 삭제하고, 프로그램을 실행하며, 외부 서비스와 연결하거나 클라우드 환경의 자원에 접근하는 등 실제 개발 환경에 영향을 미치는 작업까지 수행할 수 있기 때문이다. 결국 핵심은 '사람이 승인했는가'가 아니라 '사람이 무엇을 승인했는가'로 이동한다. 단순히 명령 실행 전 승인 버튼을 제공하는 것만으로는 부족하고, 해당 명령이 실제로 어떤 파일과 데이터에 접근하는지, 어떤 외부 통신을 발생시키는지, 기존 작업 범위를 벗어나는 행동을 하는지를 함께 판단할 수 있어야 한다는 의미다. 다만 이번 실험 결과를 실제 기업의 AI 에이전트 사용 환경에서 발생하는 위험 비율로 그대로 해석해서는 안 된다. 워터스 CTO는 게임의 특성상 실제 개발 환경보다 위험한 명령의 비중을 높게 설정했다고 설명했다. 또한 게임 참여자가 실제 개발 업무에서 AI 에이전트를 사용하는 개발자와 동일한 집단이라고 볼 수도 없다고 덧붙였다. 그는 "이번 실험은 학술 연구는 아니지만 AI 코딩 에이전트의 보안 경계로서 휴먼 인 더 루프 방식이 가진 여러 문제를 보여준다고 생각한다"며 "많은 승인 요청과 불필요한 경고가 피로를 유발하면서 개발자가 결국 승인 절차 자체를 우회하려 할 수 있고 개발자가 변경된 내용을 신속하게 파악할 수 있는 충분한 맥락을 갖지 못하는 경우도 있다"고 설명했다. 이어 "샌드박싱과 엄격한 컨텍스트 격리 등 도구 자체를 더 안전하고 사용하기 쉽게 만들어야 한다"며 "이러한 안전장치가 마련되기 전에 휴먼 인 더 루프를 적절한 대안으로 간주하고 에이전트에 광범위한 권한을 부여해서는 안 된다"고 강조했다.

2026.08.09 07:21남혁우 기자

'잡코리아' 운영사 웍스피어, 비핵심 사업·인력 구조조정

'잡코리아'와 '알바몬'를 운영하는 인적자원(HR) 테크 기업 웍스피어(대표 윤현준)가 비핵심 사업 정리에 이어, 관련 인력 구조조정에 나섰다. 이에 회사는 "AI 중심 조직으로의 전환과 미래 경쟁력 강화를 위한 조직 운영 효율화 조치"라는 입장이다. 5일 관련 업계에 따르면, 웍스피어는 지난 3~4주 전부터 희망퇴직 접수 등 구조조정에 착수했다. 이번 구조조정은 AI 에이전트 중심의 사업 구조 재편에 따른 것으로 풀이된다. 이를 위해 웍스피어는 지난 6월 외국인 채용 플랫폼 '클릭'과 명함 앱 '눜'을, 지난달에는 재능거래 플랫폼 '긱몬'의 서비스 종료 소식을 알린 바 있다. 이번 구조조정도 이와 무관하지 않다. 클릭, 눜 등 정리된 비핵심 사업을 담당하던 구성원 위주로 200여 명 가까운 직원들이 구조조정 대상에 오른 것으로 알려졌다. 다만 일각에서는 전사 전체 부서 대상으로 구조조정이 이뤄졌고, 대기발령된 인원이 관련 없는 직무로 강제 전환됐다는 주장도 나왔다. 올해 30주년을 맞은 웍스피어는 기자간담회 자리에서 사명 변경과 함께 AI 커리어 에이전트 중심의 플랫폼 전환을 선언했었다. 단순한 일자리 연결 플랫폼을 넘어 일을 둘러싼 모든 경험을 AI와 데이터로 재설계하겠다는 것이 골자다. 또 지난달 말에는 AI 매칭 엔진 개발·고도화에 필요한 데이터 자산을 관리하는 '인사이트레이크' 팀을 사내에 새롭게 출범시키기도 했다. 웍스피어 관계자는 "이번 구조조정 규모가 수백 명 수준은 아니다"며 “AI 중심 조직으로의 전환과 미래 경쟁력 강화를 위한 조직 운영 효율화 및 직무 재배치를 포함한 다양한 조직 운영 방안을 추진하고 있다”고 말했다.

2026.08.05 14:41박서린 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

아이티센클로잇, 구글클라우드 AI 인증 2종 획득…AX 사업 확대

아이티센클로잇이 구글클라우드의 최상위 AI 기술 인증을 확보하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 생성형 AI와 AI 에이전트 구축 등 맞춤형 거대언어모델(LLM)부터 엔터프라이즈 AI 구축까지 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 아이티센클로잇은 구글클라우드로부터 'AI 컴피턴시'와 '제미나이 엔터프라이즈 컴피턴시'를 동시에 획득했다고 5일 밝혔다. 구글클라우드 컴피턴시는 특정 기술 분야에서 전문성과 프로젝트 수행 역량을 공식 인증하는 최상위 기술 인증 프로그램이다. 아이티센클로잇은 구글클라우드 최고 등급인 '프리미어 파트너'에 이어 AI 분야 인증까지 확보하며 엔터프라이즈 AI와 생성형 AI 기술 경쟁력을 입증했다고 설명했다. AI 컴피턴시는 머신러닝(ML)과 AI 아키텍처 설계, '버텍스 AI' 활용, 데이터 엔지니어링 등에서 기술 기준을 충족한 파트너에게 부여된다. 기업별 요구사항에 맞춘 AI 솔루션 설계와 구축 역량을 인정받은 것으로 평가된다. 제미나이 엔터프라이즈 컴피턴시는 구글의 생성형 AI 플랫폼 제미나이 엔터프라이즈에 대한 기술 전문성과 고객 구축 사례를 검증하는 인증이다. 기업 생산성 향상과 업무 자동화, 맞춤형 AI 에이전트 구현 등 실질적인 AI 전환 역량을 갖춘 파트너에게 부여된다. 아이티센클로잇은 그동안 공공·금융·제조 등 다양한 산업에서 축적한 클라우드와 데이터 기술을 바탕으로 기업의 AI 도입 과정에서 발생하는 보안과 데이터 격리, 기존 시스템 연계 문제를 지원해왔다. 회사는 이번 인증을 계기로 구글클라우드 기반 생성형 AI 도입 전략 수립부터 맞춤형 LLM 구축, AI 에이전트 구현까지 엔드투엔드 AI 서비스를 확대하며 기업 고객 대상 AX 사업을 강화할 계획이다. 조상철 아이티센클로잇 DX사업본부장은 "이번 구글클라우드 AI 및 제미나이 엔터프라이즈 컴피턴시 동시 취득은 우리가 축적해온 AI 기술 역량과 실행력이 글로벌 차원에서 엄격히 검증받은 성과"라고 말했다. 이어 "앞으로도 구글클라우드와의 긴밀한 기술 협업을 통해 기업 고객이 가장 안전하고 효과적으로 AI 가치를 창출할 수 있도록 최상의 AX 솔루션을 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.05 10:23한정호 기자

여기어때, 구글클라우드와 전사 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP' 구축

국내 대표 여행·여가 플랫폼 여기어때가 구글클라우드 기반 사내 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼을 구축해 전사적인 AI 활용 체계를 강화했다. 데이터 분석 환경을 클라우드로 전환하고 AI 에이전트를 업무 전반에 적용해 임직원의 데이터 활용과 업무 효율을 높인다는 목표다. 구글클라우드는 여기어때가 자사 클라우드 환경을 기반으로 사내 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP(Yeogi AI Platform and Portal)'을 구축·운영 중이라고 4일 밝혔다. 회사 측에 따르면 여기어때는 비즈니스 성장에 따라 증가하는 데이터 활용 수요에 대응하고 임직원이 직접 업무 환경을 개선할 수 있는 기반을 마련하기 위해 YAPP를 기획했다. 기존에는 데이터 분석 업무가 일부 전문 인력에 집중돼 처리까지 수일이 걸렸고 성수기와 이벤트 기간에는 인프라 병목 현상으로 의사결정이 지연되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 기존 아마존웹서비스(AWS) 레드시프트 기반 데이터 환경을 구글 데이터 클라우드로 전환했다. 빅쿼리의 확장성과 리소스 관리 기능을 활용해 부서별 데이터 활용 환경을 개선했으며 대용량 데이터 저장부터 AI 에이전트 서비스까지 연결되는 실시간 데이터 파이프라인을 구축해 운영 공수와 비용도 절감했다는 설명이다. YAPP는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 기반으로 구축됐다. 여기어때는 에이전트 개발 키트(ADK)를 활용해 자체 에이전틱 프레임워크를 설계했다. 사용자가 자연어로 질문하면 코디네이터 에이전트가 맥락을 분석해 10개의 전문 에이전트와 30개 이상의 서브 에이전트 가운데 적합한 에이전트에 업무를 분배하는 구조를 구현했다. 플랫폼 도입 이후 임직원들은 사용자 트렌드 분석과 캠페인 성과 측정, 객실 공급 예측, 가격 설정 등 복잡한 데이터 분석 업무를 자연어 질의만으로 수분 내 처리할 수 있게 된 것으로 나타났다. 데이터 엔지니어는 반복적인 분석 지원 대신 고도화된 업무에 집중할 수 있는 환경도 마련됐다. 또 여기어때 머신러닝 운영관리(MLOps) 팀은 제미나이 3.0 플래시 모델이 경제적이면서도 우수한 성능을 제공해 회사 에이전트 생태계를 확장하고 실무자들의 업무 완결성을 높이는 핵심 역할을 하고 있다고 평가했다. 나아가 여기어때는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 도입해 구글클라우드를 중심으로 하면서도 기존 시스템과 외부 도구를 플러그인 방식으로 연동하는 하이브리드 클라우드 구조를 구축했다. 아울러 부서와 에이전트, 임직원별 권한은 물론 데이터 테이블 단위까지 세분화한 권한 관리 체계를 마련해 보안과 컴플라이언스 대응도 강화했다. 조문옥 여기어때 최고기술책임자(CTO)는 "구글 클라우드와 협력해 만든 YAPP은 다음 도약을 위한 핵심 기반"이라며 "전사 구성원이 AI 에이전트와 일하는 방식을 스스로 정의하며 우리만의 차별화된 기술과 비즈니스 가치를 계속 증명해 나갈 것"이라고 말했다. 루스 선 구글클라우드 코리아 사장은 "여기어때는 인프라부터 에이전틱 플랫폼 구축에 이르기까지 업계 선도적인 시도를 과감하고 성공적으로 완수한 혁신 파트너"라며 "우리는 에이전틱 엔터프라이즈의 모든 단계를 지원하는 진정한 풀스택 AI 파트너로서 여기어때가 차세대 에이전트 생태계를 지속적으로 확장할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.04 14:37한정호 기자

"AI로 돈 버는 회사"…한컴, 매출 20%까지 AI로 채운다

한컴이 인공지능(AI) 기반 서비스로 실질적인 수익을 내기 시작하며 오피스 소프트웨어(SW) 기업에서 AI 수익 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. AI 제품 매출이 빠르게 늘면서 회사는 연간 전체 매출의 약 20%를 AI 부문이 차지하도록 하겠다는 목표를 제시했다. 업계에서는 한컴이 AI를 준비하는 오피스 SW 기업을 넘어 AI로 수익을 창출하는 기업으로 옮겨가고 있다는 평가가 나온다. 4일 업계에 따르면 한컴은 잠정 실적 공시를 통해 올해 상반기 AI 제품 누적 매출이 135억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 연간 AI 매출 89억원을 이미 넘어선 규모다. AI 매출 별도 제시…실적에서 드러난 체질 변화 5월 누적 기준으로 지난해 연간 실적을 추월한 것으로 나타나면서 한컴의 AI 사업이 예상보다 빠르게 매출화 단계에 진입하고 있다는 분석이다. 회사가 제시한 올해 AI 부문 매출 목표는 315억원이다. 현재 추세가 이어질 경우 AI 매출 비중은 연간 전체 매출의 약 20% 수준까지 확대될 것으로 전망된다. 오피스 SW 라이선스와 유지보수 중심이던 사업 구조에서 AI 기능과 AI 패키지 제품이 실질적인 매출 축으로 올라서고 있다는 의미다. 한컴은 이번 실적 발표에서 AI 제품 매출과 성장 흐름을 별도 지표로 제시해 눈길을 끌었다. AI 사업 성과를 독립적으로 보여줄 수 있을 만큼 사업 규모를 키우며 시장과의 소통 방식에도 변화를 주고 있다는 평가다. 그동안 많은 기업이 AI를 미래 성장동력으로 내세웠지만 실제 실적에서 이를 별도로 설명한 사례는 많지 않았다. 아직 수익화 성과가 뚜렷하지 않은 경우가 많기 때문이다. 기존 오피스 고객을 AI 고객으로…20만 고객 기반 업셀링 이번 AI 매출 실적이 주목받는 다른 이유는 기존 고객 기반과 직접 연결돼 있기 때문이다. 한컴은 중앙부처와 지방자치단체, 교육기관, 기업 등 약 20만 곳에 이르는 고객군을 확보하고 있다. 이들을 대상으로 AI 기능이 탑재된 제품과 솔루션 공급을 확대하면서 기존 오피스 소프트웨어 고객을 AI 고객으로 전환하는 구조를 확대하는 중이다. 실제 기업 고객 가운데 AI 패키지 제품 도입 비율은 지난 3월 말 4.2%에서 6월 말 6.2%로 상승했다. 새 시장을 처음부터 개척하는 방식이 아니라 이미 확보한 고객 접점에 AI 기능을 얹어 매출을 키우는 방식인 만큼, 성장의 현실성과 지속성 측면에서도 의미가 있다는 평가다. 이 같은 변화는 김연수 대표 취임 이후 이어진 사업 재편 흐름과도 맞닿아 있다. 김 대표는 소프트웨어 기업들의 존립 자체가 흔들리던 시기에 취임한 뒤 오피스 SW 중심 사업을 AI 중심으로 전환하는 작업을 이어왔다. 현재 흐름이 유지되면 올해로 3년 연속 최대 매출 경신도 예상된다. 한컴은 그동안 국내 대표 문서 소프트웨어 기업으로 인식돼 왔다. 최근에는 AI 매출과 AI 도입률, 차세대 플랫폼 전략까지 함께 제시하며 AI 중심 기업으로의 전환을 본격화하는 모습이다. 차기 성장동력은 '에이전틱 OS'…플랫폼 사업자로 확장 한컴이 다음 성장축으로 내세운 것은 '에이전틱 OS'다. 에이전틱 OS는 다양한 AI 에이전트를 통합적으로 생성·운영·관리할 수 있는 플랫폼이다. 특정 거대언어모델(LLM) 하나에 종속되기보다 데이터 통합, 온톨로지, 에이전트 기술을 결합해 여러 AI 모델과 연동할 수 있도록 설계됐다. 초거대 AI 모델 자체를 개발하기보다 여러 모델과 데이터를 실제 업무 환경에서 연결·운영하는 플랫폼 사업자로 자리잡겠다는 구상이다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 버전과 상용 버전을 순차적으로 공개할 예정이다. 이후 2027년부터 국내를 넘어 유럽 시장까지 사업을 확대한다는 계획이다. 유럽에서는 폴란드 기업 7불스(7Bulls), 알고마인(Algomine) 등과 협력해 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)과 GDPR 요구사항을 반영한 개발 체계를 마련하고 있다. 시장에서는 한컴의 AI 사업 비중 확대가 이어질 경우 기존 소프트웨어 기업과는 다른 잣대의 재평가가 가능할 것이란 관측도 나온다. AI 사업의 성장성과 기존 사업의 안정성이 동시에 부각되면서 향후 밸류에이션 해석도 달라질 수 있다는 시각이다. AI 매출이 지난해 연간 실적을 상반기 중 넘어섰고 연간 비중도 20% 안팎까지 확대될 가능성이 커지면서, 한컴의 사업 구조 재편은 선언 단계를 넘어 실적과 기업가치 평가의 문제로 옮겨가고 있다는 분석이 나온다. 김연수 한컴 대표는 "AI 기술과 사업 확대에 적극 투자하면서도 수익성과 재무 안정성을 유지하는 데 집중하고 있다"며 "에이전틱 OS 상용화를 계기로 국내를 넘어 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 실적발표를 통해 밝혔다.

2026.08.04 10:27남혁우 기자

일레븐랩스, '일레븐에이전트' 지원 채널 확대…전화·문자·메일 통합

일레븐랩스가 인공지능(AI) 에이전트의 고객 응대 채널을 확대해 기업 시스템 관리 부담을 낮췄다. 일레븐랩스는 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '일레븐에이전트'에 문자메시지(SMS)와 텔레그램 응대 기능을 추가했다고 31일 밝혔다. 일레븐에이전트가 인터콤과 프레시데스크에서 고객지원 티켓을 처리할 수 있는 연동 기능도 새로 도입했다. 일레븐랩스는 신규 채널과 기존 전화·웹·젠데스크·슬랙·왓츠앱을 하나의 채널 대시보드에서 관리하도록 지원한다. 기업은 대시보드에서 현재 운영 중인 채널과 추가로 연결할 수 있는 채널을 확인하고 몇 차례 설정만으로 신규 채널을 연동할 수 있다. 일레븐에이전트는 기업이 지식과 업무 도구·처리 절차·안전 규칙을 한 번 설정하면 동일한 AI 에이전트를 여러 고객지원 채널에 배포하도록 설계됐다. 고객이 전화하거나 문자메시지를 보내고 지원 티켓을 등록하면 같은 에이전트가 기존 대화 맥락과 설정을 바탕으로 응대한다. 일레븐랩스는 채널 특성에 따라 답변 방식을 조정하는 '채널별 동작 설정' 기능도 도입했다. 기업은 동일한 지식을 기반으로 이메일에서는 상세하고 정중하게 답변하고 실시간 채팅과 문자메시지에서는 간결하고 명확하게 응답하도록 설정할 수 있다. 기업은 서비스를 고객에게 공개하기 전에 채널별 응답 품질과 작동 방식을 시뮬레이션할 수 있다. 일레븐에이전트는 사전에 설정한 평가 기준에 따라 각 채널의 답변을 검증해 실제 운영 과정에서 발생할 수 있는 품질 차이를 줄일 수 있다. 일레븐랩스는 기존 컨택센터와 고객지원 시스템을 연결하는 기능도 강화했다. 전화 채널은 트윌리오와 인터넷전화 연결 기술인 'SIP 트렁킹'을 지원한다. 기업은 제네시스 업무 흐름 안에서도 일레븐에이전트를 운영할 수 있다. 일레븐에이전트는 젠데스크와 인터콤·프레시데스크를 연동해 고객지원 티켓에 답변을 작성하고 이메일에 회신한다. 전자상거래 기업은 배송과 주문 조회 문의를 문자메시지로 자동 처리하고 반복적으로 접수되는 지원 티켓을 AI 에이전트에 맡길 수 있다. 일레븐랩스는 실시간 음성 대화에 적용해 온 낮은 지연시간과 감정 대응·안전 규칙을 디지털 채널에도 적용했다고 설명했다. 향후 음성과 디지털 고객지원 채널을 하나의 에이전트로 관리해 컨택센터 운영 효율을 높일 계획이다. 채널별 동작 설정과 시뮬레이션 기능은 현재 일레븐에이전트 대시보드에서 사용할 수 있다. 텔레그램과 인터콤·프레시데스크 연동 기능은 초기 시험 단계인 알파 버전으로 제공된다.

2026.07.31 15:26김미정 기자

[컨콜종합] "피지컬 AI·금융 AX·GPU 인프라로 하반기 승부"…LG CNS, 3대 성장축 제시

LG CNS가 피지컬 AI, 금융 AX, AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. LG전자와의 로봇 데이터 팩토리, 금융권 차세대 사업, GPU 구독형 인프라 플랫폼을 앞세워 성장세를 이어가겠다는 구상이다. LG CNS는 31일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 사업 부문별 실적과 하반기 전략을 공개했다. 상반기 매출은 전년 동기 대비 6.1% 증가한 2조8천358억원, 영업이익은 1.1% 늘어난 2천221억원을 기록했다. 회사는 전 사업 영역에서 대외 사업 비중이 확대되며 실적 성장을 견인했다고 설명했다. AI·클라우드가 이끈 상반기 성장…"XPU웍스·에이전트웍스 확장" 상반기 실적의 중심은 AI·클라우드 사업이었다. 해당 부문 매출은 1조6천714억원으로 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 제조·물류를 중심으로 대외 고객 확보가 이어진 점도 눈에 띈다. 두산, 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스 등과 AX 사업을 추진하는 한편 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 진요한 AI클라우드사업부 AI센터장(상무)은 "기업 내 AI 활용 확대와 이에 따른 AI 인프라 투자 증가는 플랫폼과 클라우드 인프라 전반의 사업 기회로 확대될 것"이라고 말했다. 이어 "AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 플랫폼 'XPU웍스'를 새롭게 론칭했다"며 "1분기 정식 출시한 엔드투엔드 AI 플랫폼 '에이전트웍스'도 다양한 산업 고객을 대상으로 적용 사례와 사업 범위를 확대하고 있다"고 설명했다. LG CNS는 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 회사는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내 시장은 이보다 높은 15~20% 수준으로 성장할 것으로 보고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 신규 사업 기회 발굴로 이어지고 있다는 설명이다. 진 센터장은 "LG CNS는 시장 성장률을 상회하는 사업 확대 계획을 가지고 있으며 국내 DBO 시장 선도 지위를 더욱 공고히 할 계획"이라며 "2019년 국내 최초로 DBO 모델을 도입한 선발주자로서 시장 성장 이상의 확대 계획을 갖고 있다"고 말했다. 수익성에 대해서는 선제 투자 영향이 반영됐다는 설명이다. 송광륜 CFO(상무)는 "미래 성장 동력 확보를 위한 전략적 투자 확대와 일부 프로젝트의 계약 이연 영향이 있었다"며 "사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제 투자와 일시적 프로젝트 일정 영향"이라고 말했다. 이어 "이연된 프로젝트들은 하반기 계약 체결과 사업 수행이 본격화되며 실적 개선에 기여할 것"이라고 덧붙였다. LG전자 데이터 팩토리, 첫 피지컬 AI 레퍼런스 확보 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 5천24억원으로 전년 동기 대비 6.2% 증가했다. 2분기 매출은 2천746억원으로 전년 동기 대비 13% 성장했다. 회사는 계열사 기반의 안정적 사업에 더해 물류 자동화 등 대외 사업 확대가 성장에 힘을 보탰다고 설명했다. 신재훈 스마트팩토리사업부장(상무)은 "스마트엔지니어링 사업은 계열사 사업을 안정적으로 수행하는 가운데 물류 자동화 등 대외 사업 확대에 힘입어 두 자릿수 성장을 기록했다"고 말했다. 이어 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해서는 GPU 등 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자에서 진행 중인 데이터 팩토리에 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라고 밝혔다. LG CNS는 LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고, 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 선정됐다. 스마트팩토리 분야에서는 AI 기반 제조 플랫폼 '팩토바(Factova)'를 중심으로 제조 현장 지능화를 추진하고 있으며, 스마트물류 사업 역시 뷰티·패션·푸드 기업 대상 자동화 프로젝트 확대로 성장세를 이어가고 있다. 하반기 피지컬 AI 사업의 핵심은 LG전자 데이터 팩토리를 첫 레퍼런스로 삼아 외부 확산 기반을 만드는 데 있다. 신 상무는 "현재 그룹사와 대외 고객을 대상으로 피지컬 AI 도입 및 운영 체제 구축을 협의하고 있다"며 "LG전자 데이터 팩토리를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "컬리 1차 PoC 검증을 완료했으며 연말까지 보완을 거쳐 확산 사업을 추진할 예정"이라며 "올해는 PoC와 현장 검증을 통해 베스트 프랙티스와 사업 수행 역량을 확보하고, 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 관련 사업을 본격 확대하겠다"고 밝혔다. KB국민은행·한국은행 수주로 하반기 매출 기여 확대 디지털 비즈니스 서비스 사업 상반기 매출은 6천621억원으로 전년 동기 대비 8.8% 증가했다. 은행, 손해보험, 생명보험 등 금융권 전반에서 고르게 성장했고, 대형 프로젝트 수주도 이어졌다. 조성우 디지털비즈니스사업부 금융AX1사업담당(상무)은 "KB국민은행 차세대 사업을 수주하며 금융 차세대 시장에서 경쟁력을 다시 한번 입증했다"며 "한국은행 2기 ITO 사업 수주를 통해 운영사업 기반도 강화했다"고 말했다. 금융 차세대 사업은 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 전망이다. 조 상무는 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "올해 1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도는 점진적으로 높아질 것"이라고 내다봤다. AI 네이티브 개발 플랫폼도 새롭게 선보였다. 조 상무는 "IT시스템 구축·운영 전 과정을 에이전틱 AI 기반으로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'을 2분기에 출시했다"며 "플랫폼 출시 이후 대형 사업 수주를 통해 실증 사례를 축적하고 있으며, 소규모 개발 사업과 유지보수 운영 사업까지 적용을 확대하고 있다"고 말했다. 금융권 AI 도입 환경 변화에 대한 진단도 내놨다. 그는 "망분리 규제로 외부 대규모언어모델(LLM) 활용에 제약이 있었지만 최근 규제 샌드박스와 제도 개선이 추진되면서 금융사들의 AI 도입 움직임이 크게 늘고 있다"며 "중장기적으로는 레거시 시스템과 AI 에이전트가 유기적으로 결합된 형태로 발전할 것"이라고 전망했다. 중국 LLM 약진, 기업 최적화 멀티 AI모델 전략으로 대응 중국 LLM의 약진에 대해서도 LG CNS는 단순 위협보다 활용 구조 변화에 주목했다. 최근 일부 중국계 모델이 성능과 비용 측면에서 경쟁력을 높이면서, 일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체하거나 보완하는 선택지로 검토되고 있다는 설명이다. 다만 회사는 이런 흐름이 특정 모델로의 일괄 전환으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 진요한 센터장은 "일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체·보완하는 실질적 선택지로 검토되고 있다"면서도 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라고 말했다. LG CNS가 주목하는 방향은 특정 모델의 우위보다 기업 맞춤형 활용 구조다. 고난도 추론, 민감 정보 처리, 대규모 반복 업무 등 용도에 따라 서로 다른 모델을 조합하는 방식이 기업 현장에서 늘어날 가능성이 크다는 판단이다. 진 센터장은 "LG CNS 역시 이런 변화에 맞춰 다양한 모델을 연결·운영하는 AI 실행 환경 구축 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.07.31 12:08남혁우 기자

[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 인프라 800MW까지 확대…풀스택 성장 가속"

이준희 삼성SDS 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업을 핵심 성장축으로 삼아 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확대하는 동시에, 금융권 AI 에이전트와 공공 AI 플랫폼, 디지털 자산 등 신사업까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화하겠다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업의 구체적인 성장 전략과 사업 모델을 본격적으로 추진해 AI 풀스택 기업으로 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "AI 인프라 공급 부족이 지속되는 시장 환경을 중요한 성장 기회로 삼아 사업을 확대해 나가겠다"고 강조했다. 삼성SDS는 올해 동탄 데이터센터 서관을 시작으로 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터, 2029년 구미 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 이를 위해 ▲직접 인프라를 구축하는 'CAPEX형' ▲정부 및 전략적 파트너와 협력하는 '지분투자형' ▲기업 맞춤형 데이터센터를 구축·운영하는 '엔터프라이즈 DBO형' 등 세 가지 사업 모델을 동시에 추진한다. 이 대표는 "이미 데이터센터 DBO 사업은 기술 경쟁력을 인정받아 첫 수주를 달성했고 2분기에도 여러 사업 기회가 구체화되고 있다"며 "기존 110메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 2029년 230MW, 2031년에는 800MW 이상으로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 아울러 그는 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU)가 높은 수요를 보이고 있으며 3분기부터는 완전 가동될 것으로 내다봤다. 여기에 정부 'GPU 확보·구축·운용 지원 사업' 핵심 사업자로 선정된 만큼 하반기 베라 루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다. GPU와 NPU를 효율적으로 활용하는 지능형 추론 라우팅 기술을 통해 인프라 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다. 금융권을 중심으로 AI 전환(AX) 사업도 확대되고 있다. 삼성SDS는 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업에 이어 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 수주했으며 국내 4대 시중은행 가운데 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업도 확보했다. 이 대표는 "데이터 플랫폼은 AI가 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기반"이라며 "AI 에이전트와 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 향후 금융권 대규모 AX 사업까지 확장해 지속적인 성장 모멘텀을 이어가겠다"고 말했다. AI 플랫폼 사업에선 공공시장 확대와 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 자사 '브리티웍스'를 기반으로 행정안전부 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 확대하는 동시에 오픈AI, 구글 클라우드, 앤트로픽 등 글로벌 3대 프론티어 AI 기업과 모두 협력 체계를 구축했다. 물류 사업도 지정학적 불확실성 속에서 성장세를 이어갔다. 첼로스퀘어를 기반으로 글로벌 고객을 확대하는 한편 물류 데이터를 활용한 AI 에이전트를 개발해 하반기 국내 적용 후 내년부터 글로벌 거점으로 확대할 계획이다. 이와 함께 두나무 지분 투자와 미국 월든로보틱스 전략적 투자 등을 통해 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에서도 사업 기회를 확대한다는 목표다. 블록체인과 클라우드·보안 기술을 결합한 디지털 자산 인프라와 제조 현장의 로봇 오케스트레이션 사업 등을 새로운 성장동력으로 육성할 방침이다. 이 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "전략적 투자와 인수합병(M&A) 등 인오가닉 성장도 지속적으로 추진해 사업 포트폴리오를 다각화하고 중장기 성장동력을 확보해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.30 14:33한정호 기자

[현장] 포스코DX, AI 네이티브 컴퍼니 선언…"3년 내 수주·매출 30% 성장"

포스코DX가 제조 현장 피지컬 인공지능(AI)과 사무 영역 AI 에이전트를 양대 축으로 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환에 나선다. 포스코그룹에서 축적한 제조 자동화 역량을 바탕으로 산업용 AI와 AI 워크포스를 사업화해 향후 3년 내 외형적 매출 성장을 이루겠다는 목표다. 최태환 포스코DX 경영기획실장은 29일 롯데호텔서울에서 개최한 미디어데이에서 "우리는 AI를 단순 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 활용하는 AI 네이티브 기업으로 진화하고 있다"며 "내부 업무 혁신을 먼저 완성한 뒤 이를 기반으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 외부 시장에 확산하겠다"고 밝혔다. 이날 포스코DX는 AI를 업무 전반의 기본 전제로 설계하는 AI 네이티브 전략을 중심으로 제조 현장과 경영 업무를 동시에 혁신하겠다는 비전을 제시했다. 센서와 제어기술, 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP)·공급망관리(SCM) 등 전 영역을 아우르는 역량을 앞세워 AI를 업무 전반에 적용해 새로운 성장동력을 확보한다는 전략이다. 제조 현장 피지컬 AI 확산…NPU 활용도 속도 먼저 조석주 포스코DX AX융합연구소장이 제조업이 직면한 숙련 인력 은퇴와 고위험 작업 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 피지컬 AI를 제시했다. 그는 "범용 AI보다 제조 공정에 특화된 '매뉴팩처링 AI'가 중요하다"며 "전문가의 암묵지를 AI가 학습해 스스로 판단하고 설비를 제어하는 AI 오퍼레이터를 구현하고 있다"고 설명했다. 포스코DX는 현재 제철소 크레인, 리클레이머, 원료 하역기 등 대형 설비의 무인화를 추진 중이다. 인력 노하우를 AI가 학습해 판단하고 제어까지 수행하는 AI 오퍼레이터를 적용해 사람·AI·로봇이 함께 일하는 지능형 공장을 구현한다는 계획이다. 특히 인천공항 이중적재 검사 시스템에는 신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI를 적용해 실시간 추론을 구현했다. 회사는 자체 개발 중인 PLC·NPU 통합 제어기 '포스마스터'를 통해 그래픽처리장치(GPU) 대비 경제성을 높인 산업용 AI 플랫폼도 확대할 예정이다. 조 소장은 "피지컬 AI 활용에선 잘못된 판단이 곧 안전사고로 이어질 수 있다"며 "시뮬레이션과 반복 학습을 통해 안전성을 최우선으로 확보해 핵심 경쟁력을 강화할 것"이라고 강조했다. 고위험 작업 로봇이 맡는다…포스코그룹 현장서 검증 행사에서 포스코DX는 기존 스마트팩토리를 넘어 사람·AI·로봇이 협업하는 실제 지능형 공장 구현 사례도 소개했다. 회사는 광양제철소 아연도금 공정 드로스 제거 로봇, 냉연공정 디밴딩 자동화, 65톤급 철강제품 이송 무인운반차(AGV) 등 고위험 작업을 자동화하고 있다. 자사 로봇 플랫폼을 통해 다양한 제조사의 로봇 상태를 통합 관리하는 기술도 확보했다. 특히 포스코퓨처엠 양극재 공장 물류 자동화와 포스코모빌리티솔루션 모터코어 생산라인 로봇 자동화 등 포스코그룹 주요 사업장에서 실증을 확대 중이다. 향후 휴머노이드와 4족 보행 로봇, 심투리얼(Sim-to-Real) 기반 시뮬레이션 기술까지 접목해 산업용 로봇 사업을 고도화한다는 방침이다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "피지컬 AI 기술이 사람을 완전히 대체하는 것이 아닌 사람과 AI, 로봇이 각자 가장 잘하는 역할을 수행하는 지능형 제조 환경을 구현할 것"이라며 "그룹에서 검증한 기술을 향후 다양한 산업 현장으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 113종 'AI 직원' 운영…내년부터 대외 사업 확대 이날 포스코DX는 자체 개발한 플랫폼 AI 에이전트 '에이전티(Agentee)'를 중심으로 한 도메인 특화 'AI 직원' 체계도 발표했다. 에이전티는 AI 에이전트를 사람 직원처럼 채용부터 평가, 육성, 승진·퇴직까지 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 이를 활용해 기업 업무 흐름을 분석·설계하는 AI 전환(AX) 컨설팅을 진행하고 표준화된 방법론에 맞춰 신속한 맞춤형 AI 에이전트 환경 구축을 지원한다는 목표다. 포스코DX는 현재 재무·인사·노무·프로젝트 관리 등 다양한 분야에서 113종의 사내 AI 직원을 운영 중이다. 포스코그룹 전체로는 200여 개 AI 에이전트를 실증하고 있다. 회사 측에 따르면 기존 약 3시간 걸리던 사전 결산 리스크 점검 업무를 1분 내외로 단축했으며 회계 결산 전반으로 확대하면 생산성이 최소 30% 향상될 것으로 예상된다. 김병석 포스코DX AI 워크포스 TF팀장은 "경쟁사를 비롯해 많은 기업이 AI 에이전트와 플랫폼을 만드는 데 집중하고 있지만 우리는 AI를 실제 직원처럼 운영하는 체계를 만드는 것이 핵심"이라며 "기술 자체보다 기업 업무에 AI 에이전트를 정착·운영하는 AI 워크포스 체계 구현이 우리의 경쟁력"이라고 밝혔다. 포스코DX는 내부에서 검증한 AI 워크포스와 피지컬 AI 기술을 기반으로 대외 사업도 내년부터 본격 확대할 계획이다. 그룹사 표준 모델을 구축한 뒤 제조업을 중심으로 다양한 산업 고객에게 플랫폼을 공급하고 AI 컨설팅과 구축 사업까지 함께 추진할 방침이다. 김병석 AI 워크포스 TF팀장은 "단순한 AI 에이전트가 아니라 하나의 직무를 책임지고 수행하는 AI 직원이 필요하다"며 "사람처럼 채용하고 교육하고 평가하는 AI 워크포스 체계를 구현하고 있다"고 설명했다. 최 실장은 "포스코DX는 '커스터머 제로' 전략으로 먼저 내부에서 AI를 검증한 뒤 이를 외부 시장으로 확산하고 있다"며 "피지컬 AI와 AI 워크포스를 양대 축으로 향후 3년 이내 수주와 매출을 약 30% 성장시키고 산업 AX 시장을 선도하겠다"고 강조했다.

2026.07.29 13:27한정호 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

"AI가 칩 설계부터 검증까지"…엔비디아, 엔지니어링 에이전트 고도화

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 활용 범위를 전문 엔지니어링 업무로 확장한다. 엔비디아는 엔지니어링용 '엔비디아 에이전트 툴킷'에 피직스네모와 쿠다-X 라이브러리를 추가했다고 28일 밝혔다. 개발자는 이를 활용해 물리학 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 에이전트 툴킷은 특정 산업 도구와 모델, 데이터를 연결한 전문 AI 보조도구를 개발할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트로 AI 에이전트가 물리학 모델과 수치해석 솔버, 양자화학 기술을 직접 호출해 활용할 수 있게 됐다. 피직스네모는 AI 물리 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 기술을 제공한다. 모델 구조를 엔지니어링 업무에서 바로 호출할 수 있는 도구로 전환해 복잡한 설계와 시뮬레이션에 활용하도록 지원한다. 쿠다-X에는 반복형 스파스 솔버 ;엔비디아 cuISS'와 직접형 스파스 솔버 '엔비디아 cuDSS'가 포함됐다. 물리·엔지니어링 시뮬레이션과 전자설계자동화 과정에서 발생하는 대규모 선형 계산을 그래픽처리장치(GPU)로 가속하는 기술이다. 양자화학 라이브러리 '엔비디아 cuEST'는 고정밀 양자화학 시뮬레이션을 대규모 생산 업무에 적용할 수 있도록 지원한다. 밀도범함수이론과 후속 계산 기법을 활용해 반도체 소자와 소재 개발에 필요한 기저 상태·여기 상태 시뮬레이션을 처리한다. 엔비디아는 칩 설계와 검증을 위한 AI 모델도 강화했다. 하드웨어 설계 에이전트 '에이스-아르티엘'을 탑재한 '네모트론 3 울트라'는 레지스터 전송 수준(RTL) 코딩 성능을 측정하는 종합 베릴로그 설계 문제 벤치마크에서 오픈 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 기업은 자체 데이터로 네모트론 3 울트라를 추가 학습하고 내부 서버나 온프레미스 환경에 배포할 수 있다. 이를 통해 칩 설계용 AI 에이전트를 맞춤화하면서 설계 데이터에 대한 통제권과 보안을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 삼성은 '쿠리소'와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 높였다고 밝힌 바 있다. 피직스네모를 적용해 최대 100억개 셀로 구성된 칩 규모에서도 수치해석 솔버 수준의 정확도를 갖춘 열응력 분석을 수행하고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "이제 AI는 물리학, 시뮬레이션, 설계 도구를 작업에 활용할 수 있다"며 "엔비디아 에이전트 툴킷을 통해 개발자는 물리학을 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며 고품질 데이터를 생성하는 에이전틱 엔지니어를 구축할 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 11:13김미정 기자

[현장] 한국 상륙한 AI 플랫폼 '젠스파크'…3년간 1억 달러 투자

글로벌 인공지능(AI) 워크스페이스 플랫폼 스타트업 젠스파크가 한국 시장에 공식 진출하며 공격적인 투자에 나선다. 향후 3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투입해 조직과 파트너 생태계를 확대하는 동시에, 한국 기업과 협력해 소버린 AI 구축도 지원한다는 목표다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 24일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄 능동에서 열린 '젠스파크 AI 워크스페이스 6.0 미디어데이'에서 "한국은 전 세계에서 가장 중요한 시장 가운데 하나"라며 "3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투자해 팀과 파트너십, 사업을 확대하고 가장 최신 AI 기술을 한국 고객에게 제공하겠다"고 밝혔다. 이날 행사에는 에릭 징 공동창업자 겸 최고경영자(CEO), 케이 주 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 제이미슨 파월 최고수익책임자(CRO) 등 핵심 경영진이 모두 자리했다. 투자사 미래에셋과 파트너사 LG유플러스, 마이크로소프트(MS) 실무진들도 참석해 한국 시장 협력 전략을 발표했다. 젠스파크는 이날 한국 공식 진출과 함께 차세대 플랫폼 'AI 워크스페이스 6.0'도 발표했다. 사용자 업무 맥락을 기억하는 '세컨드브레인'을 중심으로 AI 디자인·에이전트베이스· 젠메일·젠팀 등 다양한 신기능을 선보였다. 여기에 첫 AI 하드웨어(HW) '세컨드브레인 노트'도 처음 공개했다. "한국은 AI 도입 최전선"…엔터프라이즈 시장 승부수 젠스파크는 한국의 빠른 AI 수용성과 기업 시장 성장 가능성을 보고 핵심 전략 거점으로 선택했다고 밝혔다. 웬 상 COO는 "지난해 처음 한국을 방문했을 때 기업들의 AI 도입 속도에 놀랐다"며 "미국 실리콘밸리에서도 보기 어려울 정도로 AI에 대한 관심과 실행력이 높은 시장"이라고 평가했다. 이에 회사는 향후 3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투자해 국내 조직을 확대하고 엔터프라이즈 고객 지원 조직과 기술 인력, 컨설팅, 파트너 조직 등을 강화할 계획이다. 제이미슨 파월 CRO는 "글로벌 차원에서 약 100명을 추가 채용해 컨설팅과 기술 지원, 고객 성공 조직을 확대할 예정"이라며 "한국 역시 핵심 투자 대상 시장으로 리셀러, 시스템 통합(SI) 업체 등과의 파트너십을 늘려 고객 지원을 강화하겠다"고 말했다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 확대한다. 젠스파크는 현재 오픈AI와 앤트로픽으로부터 최신 AI 모델을 조기에 제공받아 공동 테스트를 진행 중이다. 마이크로소프트(MS)와도 AI 인프라와 모델 플랫폼, 에이전트 365 생태계 연동 등을 중심으로 협력을 이어가고 있다. 웬 상 COO는 "우리는 전 세계 모든 AI 모델 제공업체와 협력하길 원한다"며 "한국에서도 모델 기업과 함께 엔터프라이즈 소버린 AI를 구축하는 것이 목표"라고 강조했다. AI 워크스페이스 6.0 공개…업무 맥락 기억하는 에이전트 젠스파크는 이번 행사에서 차세대 플랫폼 AI 워크스페이스 6.0을 발표했다. 단순히 답변만 하는 AI를 넘어 사용자 업무 맥락을 기억하고 이어서 일하는 AI를 핵심 가치로 내세웠다. 에릭 징 CEO는 "AI는 너무 빠르게 발전하고 있고 새로운 모델도 계속 등장한다"며 "사용자가 어떤 모델을 선택해야 하는지 고민하는 대신 AI가 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하도록 만드는 것이 AI 워크스페이스의 역할"이라고 설명했다. 이번에 새롭게 추가된 핵심 기능으로는 세컨드브레인이 꼽힌다. 이는 이메일·캘린더·슬랙·노션·고객관계관리(CRM) 등 다양한 업무 데이터를 하나의 지식 기억 공간으로 통합하는 기능이다. 이를 기반으로 AI가 프로젝트 진행 과정과 개인 업무 방식을 이해하고 필요한 자료를 찾아 후속 작업까지 수행하도록 설계됐다. 이미지 생성 수준을 넘어 웹사이트와 애플리케이션 시안, 인터랙티브 콘텐츠 제작을 지원하는 AI 디자인 기능도 함께 선보였다. 이외에도 여러 업무 시스템 데이터를 연결해 맞춤형 CRM과 대시보드를 자동 생성하는 에이전트베이스, 이메일 작성과 요약을 담당하는 젠메일, 여러 AI 에이전트가 사람과 함께 협업하는 젠팀 환경도 공개했다. 에릭 징 CEO는 "AI 워크스페이스 6.0은 현재 세계에서 가장 완성도 높은 올인원 AI 업무 플랫폼"이라며 "사용자는 어떤 AI 모델이 나왔는지 일일이 알 필요 없이 자신의 업무에 집중하면 된다"고 말했다. 첫 AI 하드웨어도 공개…"AI 기억 시대 연다" 아울러 젠스파크는 자사 플랫폼과 연동되는 첫 AI 하드웨어인 세컨드브레인 노트도 출시했다. 신용카드 크기의 녹음기기인 세컨드브레인 노트는 최대 35시간 동안 회의를 녹음하고 음성을 텍스트와 요약으로 변환해 AI 워크스페이스와 연동한다. 비즈니스 미팅 기록에 더해 이메일·슬랙·노션 등 업무 데이터, 사용자 맥락을 축적해 문서 작성과 후속 업무까지 자동으로 지원하는 구조다. 젠스파크는 서비스 출시 약 1년 만에 연간반복매출(ARR) 2억 5000만 달러(약 3661억원)를 달성했고 현재 7000여 개 이상의 기업 고객을 확보했다. 이같은 성과를 바탕으로 창립 2년 만에 AI 유니콘 기업에 등극했다. 앞으로는 한국을 비롯한 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 에릭 징 CEO는 "AI는 수많은 도구와 모델을 익혀야 하는 기술이 아니라 사용자의 업무를 이해하고 함께 일하는 파트너가 돼야 한다"며 "우리는 사람들이 반복 업무에서 벗어나 창의성과 협업에 집중할 수 있는 AI 워크스페이스를 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.07.24 17:34한정호 기자

웹케시 "올해 금융 AI 원년…2030년 매출 500억원 목표"

웹케시가 금융·공공·기업을 겨냥한 5대 금융 인공지능(AI) 사업을 공개하며 시장 공략에 속도를 낸다. 올해를 금융 AI 매출 창출의 원년으로 삼고 2030년까지 관련 매출 500억원을 달성한다는 목표다. 웹케시는 지난 22일 페어몬트 앰배서더 서울에서 국내 주요 기관투자자를 대상으로 AI 사업설명회를 열고 금융 AI 사업 전략과 성장 비전을 발표했다고 23일 밝혔다. 이날 설명회에는 기관투자자 30여 곳이 참석했다. 윤완수 웹케시 부회장이 발표자로 나서 국내 금융 AI 전환(AX) 시장 진출 계획과 이를 이끌 5대 금융 AI 사업을 직접 공개했다. 웹케시가 제시한 핵심 사업은 ▲금융기관 기업 뱅킹에 AI 에이전트를 적용하는 '에이전트뱅킹' ▲공공기관 대상 '재정 AX' ▲바이브코딩 플랫폼 'AX포트' ▲AI 경리 비서 '경리365' ▲자연어로 금융기관 정보계 데이터를 조회·분석하는 'AI MIS' 등이다. 금융기관과 공공기관, 기업 및 소규모 법인 등 다양한 고객 유형별 금융 업무를 AI로 자동화한다는 목표다. 웹케시는 현재 에이전트뱅킹과 재정 AX, AI MIS 등 사업 영역에서 수주 실적과 레퍼런스를 확보하고 가시적 성과를 내고 있다고 밝혔다. 회사는 올해를 금융 AI 사업의 매출 창출 원년으로 삼고 금융기관과 공공기관, 기업 시장을 중심으로 사업을 확장할 계획이다. 오는 2030년까지 AI 사업 부문에서 매출 500억원을 달성한다는 목표도 제시했다. 윤완수 웹케시 부회장은 "B2B 핀테크 기업에서 금융 AI 기업으로 피봇해 금융 분야 AX의 구체적인 성과를 만들어가고 있다"며 "앞으로 금융 현장에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 선보이며 시장을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 13:39한정호 기자

"AI 모델·사업자 종속 벗자"…블록이 공개한 오픈소스 협업툴 정체

잭 도시가 이끄는 블록이 특정 인공지능(AI) 모델이나 사업자에 종속되지 않는 오픈소스 협업 플랫폼을 선보였다. 기업이 대화와 개발 업무를 한 곳에서 처리하면서도 소프트웨어(SW) 운영 방식과 데이터 통제권을 직접 확보하도록 한 것이 핵심이다. 23일 디인포메이션, 테크크런치 등 외신에 따르면 블록은 사람과 AI 에이전트가 함께 사용하는 업무용 협업 플랫폼 '버즈'를 공개했다. 버즈는 맥OS와 윈도, 리눅스용 무료 데스크톱 애플리케이션으로 제공된다. 프로그램 소스코드도 깃허브에 공개됐다. 버즈가 기존 협업 플랫폼과 가장 크게 다른 점은 특정 AI 모델을 기본값으로 강제하지 않는다는 데 있다. 기업은 업무 목적에 따라 원하는 AI 모델과 에이전트를 연결해 사용할 수 있다. 블록은 버즈를 탈중앙화된 자기주권형 플랫폼으로 설계했다고 밝혔다. 기업이 중앙 사업자 서비스 운영 방식에 전적으로 의존하지 않고, 조직에 필요한 환경을 직접 구축하고 관리할 수 있다는 설명이다. 오픈소스 방식도 버즈 차별점으로 꼽히고 있다. 개발자는 전체 소스코드를 확인하고 조직 업무 방식이나 보안 정책에 맞춰 기능을 실시간 수정할 수 있다. 새 기능이 필요하면 직접 개발해 자체 버즈 환경에 적용할 수도 있다. 기존 협업 플랫폼은 사업자가 제공하는 기능과 운영 정책안에서 서비스를 사용하는 방식이 일반적이다. 반면 버즈는 기업이 플랫폼을 자체 서버에 설치해 운영할 수 있다. 데이터 저장 위치와 접근 권한을 직접 통제할 수 있는 셈이다. 사람과 AI 에이전트가 같은 대화방에서 일하도록 설계된 점도 기존 채팅 서비스와 구분된다. 이용자는 동료에게 업무를 요청하듯 AI 에이전트에 작업을 맡기고, 처리 과정과 결과를 팀원들과 실시간으로 공유할 수 있다. 블록은 버즈가 슬랙과 깃허브를 합친 형태라고 설명했다. 우선 채팅 기능은 슬랙과 유사한 것으로 나타났다. 이용자는 업무별 대화방과 스레드를 만들고 다이렉트 메시지를 보내거나 음성으로 소통할 수 있다. 버즈의 개발 기능은 깃허브와 유사하다. 소스코드를 보관하는 저장소와 프로젝트 관리 기능을 갖춰 개발자는 대화 내용을 확인하면서 같은 화면에서 코딩 업무를 처리할 수 있다. 블록은 "기업이 채팅과 코딩, 프로젝트 관리를 위해 여러 서비스를 오가는 불편을 줄일 것"이라며 "마치 슬랙에서 업무를 논의한 뒤 깃허브로 이동해 코드를 확인하던 흐름을 버즈 하나로 통합한 것"이라고 설명했다. 현재 버즈는 아직 초기 개발 단계 상태다. 슬랙과 깃허브가 이미 기업 소통과 개발 업무에 깊숙이 자리 잡은 만큼 기존 이용자가 단기간에 버즈로 옮겨갈 가능성은 크지 않다. 실제 도입을 늘리려면 대규모 조직에서도 안정적으로 작동하는지와 기존 업무 도구·데이터를 원활하게 이전할 수 있는지를 입증해야 할 것으로 보인다. 잭 도시 블록 최고경영자(CEO)는 "버즈는 어떤 AI 모델에 종속되지 않고 탈중앙화됐으며 자기 주권적인 오픈소스 플랫폼"이라고 밝혔다.

2026.07.23 12:28김미정 기자

웹케시, IBK 디지털뱅킹 사업 수주…금융권 DX 사업 속도

웹케시가 디지털뱅킹 개편 사업을 연이어 수주하며 금융권 디지털 전환(DX) 시장에서 존재감을 키우고 있다. 인공지능(AI) 에이전트 구축 성과도 확보하며 금융기관 대상 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 웹케시는 아이비케이시스템과 약 87억 2000만원 규모 'IBK 디지털뱅킹 리빌딩 1단계' 사업 공급계약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 IBK기업은행이 추진하는 디지털뱅킹 개편 3단계 로드맵의 첫 단계다. 향후 서비스와 기능을 확장할 수 있는 디지털 플랫폼 기반을 구축하는 것이 특징이다. 웹케시는 LG CNS, 핑거와 컨소시엄을 구성해 경쟁입찰에 참여했다. 사업에선 디지털 플랫폼 구축을 비롯해 '아이원뱅크 글로벌' 재구축과 AI 뱅킹 서비스 구축을 맡는다. 새롭게 구축하는 플랫폼은 향후 2단계 플랫폼 확장과 3단계 플랫폼 완성 사업을 거쳐 순차적으로 고도화될 예정이다. 웹케시는 이번 1단계 사업을 통해 후속 사업 참여를 위한 기반을 확보했다. 웹케시는 기업 자금관리 솔루션을 넘어 은행 디지털 플랫폼과 AI 기반 금융 서비스 구축 사업으로 영역을 넓히고 있다. 그동안 기업 대상 자금관리 서비스와 금융기관 연계 기술을 축적해온 만큼 이를 은행의 대규모 DX 사업으로 확장하는 양상이다. 회사는 지난해 금융 AI 에이전트 기업으로의 전환을 선언하고 기존 자금관리 솔루션의 AI 에이전트화를 추진하며 금융기관 대상 사업을 확대 중이다. 사업 성과도 이어지고 있다. 웹케시는 최근 NH농협은행과 'AI 에이전트 뱅킹 서비스' 구축 계약을 체결한 데 이어 이번 IBK기업은행 디지털뱅킹 사업까지 수주했다. 주요 은행의 AI·디지털뱅킹 프로젝트를 연이어 확보하며 금융 IT 시장에서 입지를 넓히는 모습이다. 강원주 웹케시 대표는 "그동안 축적해온 금융 서비스 구축 경험과 기술 역량을 바탕으로 안정적이고 확장성 높은 디지털뱅킹 기반을 구현하겠다"며 "이번 사업을 성공적으로 수행하고 후속 사업에서도 협력을 이어가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.07.22 16:19한정호 기자

"공무원이 만든 에이전트"…행안부, 'AI 정부 실험실' 시범 가동

정부가 공무원 대상 인공지능(AI) 서비스 개발·실험 환경을 가동했다. 행정안전부는 지난 3일부터 시범 운영 중인 'AI 정부 실험실'에 예산 자료 검색과 재난 정보 시각화 등 공무원이 개발한 과제가 잇따라 등록됐다고 22일 밝혔다. AI 역량 인증을 받은 'AI 챔피언'과 해커톤 우수자 등 AI 활용에 관심 있는 현업 공무원들이 개발에 참여했다. AI 정부 실험실은 공무원이 대화형 코딩과 AI 코딩 도구를 활용해 업무용 시제품을 직접 만드는 공공 AI 개발 환경이다. 개방형 데이터와 공공 응용프로그램인터페이스(API)를 이용해 반복 업무와 국민 불편을 개선할 수 있는 서비스를 실험하고 활용 가능성을 검증한다. 대표 과제인 '나라 예산 한눈에'는 중앙관서 예산 설명 자료를 자동 수집하고 웹에서 검색할 수 있도록 만든 서비스다. 사업명과 담당 부처·부서·예산액·전년 대비 증감 현황 등을 구조화해 개별 파일을 열지 않고도 예산 정보를 확인할 수 있다. '재난 문자 지도'는 최근 발송된 재난 문자를 지역과 재해 유형별로 지도에 표시한다. 재난 담당자는 지역별 문자 발송 현황을 비교하고 추가 문자 발송 등 후속 조치가 필요한지 검토할 수 있다. '모두의 민원콜'은 국민이 민원 내용을 한 문장으로 입력하면 관련 전화상담실과 담당 기관을 찾아준다. 임금체불과 여권 발급·불법 주정차·전세사기 등 생활 민원을 입력하면 관련도가 높은 기관과 연락처를 순서대로 안내한다. 기존 정보화 사업은 소규모 아이디어도 별도 예산과 기획·개발 절차를 거쳐야 해 실제 구현까지 시간이 걸렸다. AI 정부 실험실에서는 현장 공무원이 아이디어를 곧바로 시제품으로 만들고 업무 적용 가능성을 빠르게 확인할 수 있다. 실험실에서 만든 문서와 소스코드·프롬프트 등 개발 결과물은 공공 개발산출물 저장소인 '공공 깃랩'에서 관리한다. 현재 등록된 과제는 실험 단계로 실제 행정 업무나 대국민 서비스에 적용하기 전 보안과 개인정보 보호·품질 검증을 추가로 거쳐야 한다. 행안부는 검증을 마친 우수 과제를 다른 중앙행정기관과 지방정부로 확산할 계획이다. AI 정부 실험실의 동시 접속 가능 인원도 2027년까지 3000명 수준으로 확대하고 우수 과제 포상 등 참여 혜택을 마련할 방침이다. 황규철 행안부 AI정부실장은 "예산 자료 검색, 재난 정보 시각화, 민원 연락처 안내처럼 국민 생활과 행정 현장에 밀접한 과제들이 시범운영 초기부터 속속 등장하고 있다는 점은 매우 고무적"이라며 "현장을 가장 잘 아는 공무원의 아이디어가 AI 정부 실험실에서 신속하게 실험·검증되고 검증된 우수사례를 범정부로 확산해 국민이 체감하는 행정서비스 개선으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.22 12:56김미정 기자

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