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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (252건)

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IBM "에이전트끼리 뭉쳐 일한다…며칠 걸리던 일 3분만 '뚝딱'"

"여러 에이전트가 협력하는 '멀티 에이전트' 시대가 올 것입니다. 우리는 '왓슨x 오케스트레이트'를 앞세워 기업용 인공지능(AI) 에이전트 구축을 돕겠습니다. 내부적으로 이를 먼저 활용해 보고 고객에 제공하는 '클라이언트 전략'을 택할 것입니다." 한국IBM 김지관 클라이언트 엔지니어링 충괄 겸 상무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 에이전틱 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 김지관 상무는 "에이전트는 단일 작업만 처리하는 '싱글 에이전트' 형태를 넘어설 것"이라며 "복수 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조로 확장하고 있다"고 설명했다. 김 상무는 에이전틱 AI 개발을 위한 핵심 솔루션으로 왓슨x 오케스트레이트를 소개했다. 이 솔루션은 자연어 기반 대화형 인터페이스를 통해 직원, 고객 등 최종 사용자 요청을 수집하고 이를 다양한 비즈니스 애플리케이션과 연결해 자동화된 방식으로 처리한다. 왓슨x 오케스트레이트는 거대언어모델(LLM) 기반 시스템으로 사용자 요청을 지능적으로 분석해 가장 적절한 경로로 연결하는 식이다. 생성형 AI를 포함한 다양한 AI 기술이 기본 내장된 사전 구축된 AI 에이전트를 제공한다. 이를 통해 개발자 아닌 비전문가도 별도 코딩 없이 간편하게 에이전틱 AI를 구축할 수 있도록 지원한다. 김 상무는 "해당 솔루션은 단순 질의응답을 넘어 특정 업무 수행과 지식 베이스 검색, 필요 시 사람 개입까지 확장 가능"하다며 "수 분에서 수 시간 걸리던 업무를 수 초 또는 수 분 내 처리할 수 있게 돕는다"고 강조했다. 또 사용 기업은 '스킬 카탈로드'와 '스튜디오' 기능으로 필요한 스킬을 직접 생성하고 다단계 흐름을 구성할 수 있다. 이를 통해 수천개 자동화 작업 중에서 원하는 기능을 선택해 맞춤형 에이전틱 AI를 구축하는 식이다. 김 상무는 IBM 에이전틱 AI 전략 차별성으로 기업 환경과 요구에 부합하는 강력한 경쟁력을 꼽았다. 내부적으로 AI 기술을 먼저 이용·실증해 본 뒤 고객사에 제공한다는 이유에서다. 현재 70개 넘는 AI 활용 사례를 확보한 상태다. IBM은 고객사와 협업할 때도 사례 확보를 우선한다. 해당 유스케이스가 고객 업무에 자연스럽게 적용되도록 설계단계부터 가이드를 제공한다. 김 상무는 "고객이 자사 업무 특성과 조직 문화에 맞는 AI를 직접 설계하고 실행할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2025.04.21 15:35김미정

IBM "AI 에이전트 홍수시대 왔다…오픈소스·비용 효율로 지원할 것"

"앞으로 인공지능(AI) 에이전트는 우후죽순으로 늘어날 것입니다. 그럴수록 AI 에이전트를 잘 관리하고 기업 시스템에 잘 스며들게해야할 것입니다. 이를 위해선 오픈소스를 통한 개방성과 비용 효율, 다양성, 전문성이 필수입니다. 에이전트가 기업용 AI에서 잘 작동하기 위한 필수 요소입니다." 한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 미디어 브리핑을 열고 AI 에이전스 시대 기업용 AI 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 현재 IBM은 AI 기반 생산성 향상을 최우선 과제로 삼고 'IBM 왓슨x' 플랫폼을 활용한 AI와 자동화를 지원하고 있다. 이를 통해 2023년 1월 이후 약 3년간 내부 생산성 향상을 35억 달러(약 4조9천700억원)어치 이뤘다는 설명이다. IBM 내 27만명 인력 기준으로 측정한 조사 결과다. 이지은 CTO는 "인재 확보와 첨단 기술 연구개발, 에코시스템을 포함한 시장 진출 역량 강화, 전략적 인수에 이르기까지 다양한 성장 동력을 뒷받침하고 있다"고 강조했다. "개방성·낮은비용·하이브리드·전문성으로 기업용 AI 공략" 이 CTO는 에이전틱 AI 시장 공략을 위한 전략 핵심으로 '개방성'과 '낮은 비용' '하이브리드' '전문성'을 제시했다. 이를 통해 각 기업 업무 환경과 요구에 맞춘 AI 에이전트 도입을 유연하게 지원할 방침이다. 우선 그는 에이전틱 AI 전략 핵심에 오픈소스 커뮤니티와 파트너 기술을 활용한 개방성을 강조했다. 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI 기술을 조합해 고객이 원하는 결과를 유연하게 달성할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 그는 "오픈소스를 AI 발전 동력으로 보고 있다"며 "이를 통해 다양한 기술이 상호작용하며 발전 사이클이 형성될 것"이라고 강조했다. 그러면서 "파트너사 AI 기술까지 자유롭게 융합할 수 있도록 지원할 것"이라며 "고객이 제약 없이 기업용 AI를 운영할 수 있다"고 강조했다. 이 전무는 비용 효율도 중요한 전략 축으로 봤다. 기업들은 AI 도입 과정에서 가장 먼저 비용 부담을 느껴서다. 현재 IBM은 소형 모델 기반으로 특정 업무에 맞춤화된 AI를 제공하고 있다. 이를 통해 고비용 그래픽처리장치(GPU) 자원이 필요하지 않은 효율적인 인프라 운영을 지원할 수 있다. 그는 "에이전틱 AI 시대에도 목적 최적화된 경량형 모델이 더 필요할 것"이라며 "기업은 성능·비용의 균형을 잡는 방향으로 접근해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "기업이 초기 투자 부담을 줄이고 실제 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련할 수 있다"고 덧붙였다. IBM은 하이브리드 전략도 중요성도 꼽았다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 환경이 혼재된 기업 현실에서 AI가 어디서든 잘 작동할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 전무는 "AI가 특정 플랫폼에 종속되지 않도록 기업의 기존 인프라에서도 작동 가능한 구조로 AI 환경을 설계하고 있다"며 "고객은 별도 환경 구축 없이 기존 시스템에서 바로 AI 기능을 적용할 수 있다"고 강조했다. IBM은 자체 컨설팅과 엔지니어링 조직을 통해 고객의 AI 도입 여정을 전방위적으로 지원하겠다고 밝혔다. AI 도입은 기술만으로는 완성되지 않으며, 도입 목적 설정부터 시스템 구축, 운영 전략까지 전체 흐름을 이해하는 컨설팅이 필요하다는 이유에서다. 이 외에도 이 전무는 AI 거버넌스와 보안도 핵심 전략으로 봤다. IBM은 기업이 데이터 리스크와 AI 오남용을 피할 수 있도록 결과 정확도 관리와 보안 체계를 함께 제공할 방침이다. 그는 "우리는 AI 기술을 특정 벤더나 인프라에 종속시키지 않고, 고객이 자유롭게 선택·통제할 수 있도록 돕고 있다"며 "AI의 신뢰성과 확장 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다"고 말했다.

2025.04.21 11:05김미정

올거나이즈, MCP 기반 에이전트 '본격화'…보안·자동화 동시에 잡았다

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 인공지능(AI) 기술이 기업용 시장으로 본격 확장되는 가운데 올거나이즈가 이를 실현 가능한 형태로 구현했다. 완성형 에이전트 빌더의 보안 문제를 완화해 자동화 도입을 원하는 기업의 수요를 정조준한 것이다. 올거나이즈는 자사 플랫폼 '알리(Alli)'에 MCP 기반 '에이전트 빌더'를 새롭게 탑재했다고 21일 밝혔다. 이 기능은 온프레미스 환경에서도 사용할 수 있도록 설계돼 외부 네트워크 차단이나 데이터 접근 제한 등 보안 요건이 엄격한 인프라에서도 운영 가능하다. MCP는 대규모 언어모델이 외부 툴, 기능, 데이터를 자유롭게 호출할 수 있게 해주는 최신 기술로, 지난해 11월 앤트로픽이 발표해 화제가 됐다. 다만 이 기술은 강력한 권한을 요구하기 때문에 에이전트가 완전히 분리된 인스턴스에서 실행돼야 한다. 올거나이즈는 이 구조를 통제된 환경 내에서 안전하게 구현하며 기술적 진입장벽을 낮췄다. '에이전트 빌더'는 사내 문서 기반의 검색증강생성(RAG) 기능과 연동된다. 코딩 없이도 구성 가능해 비개발자도 복잡한 업무 자동화를 설계할 수 있으며 문서·DB·서비스형 소프트웨어(SaaS) 통합 기반의 검색, 보고서 자동 생성, 의사결정 보조 등 다양한 비즈니스 시나리오에 적용된다. 특히 온프레미스 환경에서는 올거나이즈가 독자 개발한 거대언어모델(LLM) '알파-V2', '알파-R1'을 활용해 성능을 극대화했다. 이 모델은 외부 응용 프로그램 인터페이스(API) 없이도 에이전트가 고속 추론과 문맥 이해를 수행할 수 있도록 최적화됐다. 올거나이즈는 현재 한국, 미국, 일본에 걸쳐 금융, 공공, 제조 등 300여 개의 엔터프라이즈 고객을 확보하고 있다. '알리' 플랫폼에서는 특화 AI 모델부터 에이전트 마켓까지 생성형 AI 도입에 필요한 전주기 기능을 통합 제공하고 있다. 이창수 올거나이즈 대표는 "최근 MCP가 업계 화두로 떠오르면서 많은 기업이 이 기술을 기반으로 에이전트를 구축하고 있지만 실제 보안 요건을 완벽히 만족시키는 시스템은 찾기 힘들다"며 "기술력을 바탕으로 기업이 원하는 보안 및 운영 요건을 충족시킬 수 있는 완성형 AI 에이전트를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.21 11:02조이환

글로벌 IT 리더 10명 중 9명 "1년 내 AI 에이전트 활용할 것"…금융·제조서 '활발'

우리나라를 포함한 14개 국가의 IT 리더 10명 중 9명이 향후 12개월 안에 인공지능(AI) 에이전트 활용을 확대할 계획을 가지고 있는 것으로 나타났다. AI 에이전트가 비즈니스 시장에 새로운 전환점이 되고 있는 만큼 IT 리더들의 관심도 크게 증가한 것으로 드러났다. 21일 클라우데라가 최근 총 14개국 IT 리더 약 1천500명을 대상으로 진행한 조사에 따르면 응답자 중 절반은 전사적으로 AI 에이전트를 대규모로 확산하려는 움직임을 보였다. 주요 활용 분야로는 성능 최적화 봇(66%), 보안 모니터링 에이전트(63%), 개발 지원 보조(62%) 등으로 나타났다. 이번 조사는 클라우데라가 주요 국가의 IT 리더들의 AI 에이전트의 도입 현황, 활용 사례, 인식 등을 살펴보기 위해 진행된 것으로, 결과물은 '기업용 AI 에이전트의 미래'라는 이름의 보고서로 발표했다. AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어 실시간으로 사고, 행동, 적응하는 시스템을 의미한다. 또 이러한 지능형 에이전트를 효과적으로 구현한다면 운영 민첩성을 높이고 비용을 절감하며 고객 참여를 획기적으로 개선할 수 있다. 이 때문에 AI 에이전트는 점점 더 중요한 경쟁력 확보 수단으로 부상하고 있다. 응답자 중 87%도 "업계에서 앞서나가기 위해서는 AI 에이전트에 대한 투자가 필수"라고 답했다. 국내 IT 리더의 82%는 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용하고 있다고 응답했다. 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 응답자의 32%는 향후 12개월 이내에 AI 에이전트의 사용을 확대할 계획이라고 밝혔고, 12%는 전사적으로 상당한 확장을 진행할 것이라고 밝혔다. 반면 응답자들은 개인정보 보호 리스크를 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 생각했다. 국내 응답자의 42%는 개인정보 문제를 가장 우려한다고 답했다. 82%는 AI 에이전트가 보다 강력한 개인정보 및 보안 기능을 갖추길 바란다고 밝혔다. 글로벌 시장에선 전체 응답자의 57%가 지난 2년 이내에 AI 에이전트를 도입했으며 이 중 21%는 최근 1년 이내에 도입했다고 응답했다. 이를 통해 AI 에이전트 도입이 현재 기업들 사이에서 빠르게 진행 및 확산되고 있는 것으로 파악됐다. 응답자의 66%는 기업용 AI 인프라 플랫폼 위에서 직접 에이전트를 구축하고 있으며 60%는 기존 핵심 애플리케이션에 내장된 에이전트 기능을 활용하고 있다고 답했다. 클라우데라 측은 "하이브리드 접근 방식은 확장 가능하고 안전하다"며 "데이터와 가까운 위치에서 실행되는 배포 방식을 선호하는 트렌드를 반영한다"고 설명했다. AI 에이전트 도입의 가장 큰 장애 요인은 개인정보 보호(53%), 기존 시스템과의 통합(40%), 높은 구현 비용(39%) 등으로 나타났다. 이는 강력한 통합 데이터 관리 및 거버넌스 필요성에서 비롯된 것으로 분석된다. 클라우데라 측은 "AI 에이전트 도입 시 규모는 작지만 효과가 큰 프로젝트부터 시작하는 것이 좋다"며 "내부 IT 지원 에이전트처럼 빠르게 가치를 실현하는 사례를 통해 투자대비수익률(ROI)을 입증하고 신뢰를 쌓은 후 대규모 도입의 기반을 마련할 수 있다"고 말했다. 기업들이 AI 에이전트를 활용하는 것도 산업별로 상이하게 나타났다. 금융 및 보험에선 이상 거래 탐지(56%), 리스크 평가(44%), 투자 자문 지원(38%)에 주로 활용되고 있는 것으로 조사됐다. AI 에이전트는 실시간으로 의심 거래를 감지하고 리스크를 평가하며 맞춤형 투자 조언을 제공하는 자문 업무를 지원한다. 제조 분야에선 프로세스 자동화(49%), 공급망 최적화(48%), 품질 관리(47%)에 주로 활용되고 있는 것으로 드러났다. 이 분야에서 AI 에이전트는 생산 라인을 실시간 모니터링해 결함 발생을 빠르게 발견하고 물류 경로 재조정으로 지연을 방지하며 업무 자동화로 효율성을 높이는 역할을 한다. 헬스케어에선 진료 예약 관리(51%), 진단 지원(50%), 의료 기록 처리(47%)에 주로 활용되고 있다. 의료진의 행정적 부담을 줄이고 진료 일정 조율, 전자 의무기록(EMR) 데이터 탐색, 영상 데이터를 통해 질환을 식별하는 것에 AI 에이전트가 상당한 역할을 하고 있는 것으로 분석됐다. 통신에서도 AI 에이전트는 고객 지원 챗봇(49%), 고객 경험(44%), 보안 모니터링(49%)을 할 때 도움을 준 것으로 나타났다. 또 서비스 이슈를 즉시 해결하고 고객 행동 데이터를 분석해 위험에 빠진 고객을 감지할 뿐 아니라 신종 위협으로부터 네트워크를 보호하는 역할도 하고 있는 것으로 드러났다. 국내에서 AI 에이전트를 가장 많이 활용하는 사례로는 ▲금융 및 보험 분야에서의 이상 거래 탐지(33%) ▲제조 분야에서의 불량 감지(38%) ▲소매 및 이커머스 분야에서의 수요 예측(44%) ▲헬스케어 분야에서의 환자 모니터링(50%) ▲통신업계에서의 고객 지원(33%)으로 나타났다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 "AI 에이전트는 이제 실험 단계를 넘어 구체적인 자동화, 효율성, 비즈니스 성과를 실현하는 단계로 진입했다"며 "현재 많은 기업들이 수백 개의 모델을 프로덕션 환경에서 운영하고 있고, 더 나은 결과를 이끌어내기 위해 고품질의 잘 관리된 데이터를 요구하고 있는 상황"이라고 밝혔다. 이어 "2025년은 생성형 AI의 뒤를 이어 AI 에이전트가 업계의 중심으로 떠오르는 해가 될 것"이라며 "우리는 강력한 기업용 AI 생태계를 구축했고, 글로벌 기업들이 안전하고 확장 가능하며 통합된 AI 워크플로우를 설계할 수 있도록 지원해 데이터를 실제 행동으로 전환하는 혁신을 이끌고 있다"고 덧붙였다.

2025.04.21 09:00장유미

"복잡한 개발 업무, 이젠 말로 시킨다"…젯브레인, AI 에이전트 '주니' 출시

젯브레인이 복잡한 개발 업무를 자연어로 지시하면 수행하는 인공지능(AI) 코딩 도구 '주니(Junie)'를 공식 출시했다. 자연어 명령을 이해하고 주도적으로 개발 업무를 수행하는 '에이전트형 AI'로 설계된 것이 특징이다. 17일 젯브레인은 AI 코딩 에이전트 '주니(Junie)'를 공식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 젯브레인은 지난 몇 년간 AI 어시스턴트를 통해 GPT 계열 언어 모델을 기반으로 한 코드 추천, 코드 설명, 인라인 코드 완성 등의 기능을 개발자에게 제공해왔다. 하지만 주니는 이와는 전혀 다른 접근을 취한다. 기존 AI가 질문에 응답하고 조각 코드 단위로 기능을 제안했다면, 주니는 문제 해결 전체를 주도하며 프로젝트 단위의 맥락을 이해하고 작업을 실행한다. 젯브레인 측은 주니를 'AI 기반의 주니어 개발자'에 비유하며, 복잡한 개발 업무도 스스로 계획하고 실행하는 데 중점을 뒀다고 설명했다. 주니는 젯브레인의 주요 IDE에 통합돼 작동하며 현재 인텔리제이 IDEA 얼티메이트, 파이참 프로페셔널, 웹스톰, 고랜드에서 사용할 수 있다. 향후 php스톰, 러스트로버, 루비마인 등으로도 지원이 확대될 예정이다. 사용자는 IDE 내에서 자연어로 명령을 입력하거나 주니와 대화하며 작업을 진행할 수 있다. 주니는 그에 맞는 코드를 작성하고 리팩토링하며, 테스트 코드 생성, 디버깅, 코드 리뷰까지도 수행한다. 젯브레인은 전체 프로젝트의 맥락을 파악해 기존 코드와의 정합성을 고려한 결과물을 내놓는다는 점에서, 단순한 LLM 기반 보조 도구들과의 차별점을 만든다고 설명했다. 젯브레인은 GPT-4.5, 클로드 3.5 소넷, 제미나이 1.5 프로 등 대규모 언어모델(LLM)이 사용되고 있으며, 주니 역시 이와 같은 고성능 모델과 통합되어 동작하는 것으로 알려졌다. 젯브레인은 사용자 프라이버시와 기업 보안을 고려해 로컬에서 실행 가능한 자체 AI 모델도 일부 제공하고 있다. 더불어 주니의 가장 큰 장점으로 반복적인 개발 업무를 자동화한다는 점을 들었다. 예를 들어 유닛 테스트 작성, 입력값 검증 함수 구현, 일관된 네이밍 규칙 적용 같은 작업은 수고롭고 시간이 많이 드는 일이다. 주니는 이러한 업무를 자동으로 수행해 사용자가 더 복잡한 설계와 논리적인 구현에 집중할 수 있는 환경을 지원한다. 더불어 초보 개발자에게는 일종의 코딩 멘토처럼 작동해, 올바른 방향으로 개발을 유도해주는 역할도 한다. 또한 젯브레인은 주니 출시와 함께 AI 기능을 보다 유연하게 사용할 수 있도록 구독 모델도 개편했다. 모든 유료 IDE 사용자에게는 'AI 무료(AI Free)' 등급이 기본 제공되며 여기에선 무제한 코드 보완, 로컬 AI 모델 사용, 클라우드 기반 기능 일부 제한 제공 등이 가능하다. 더 높은 수준의 연산과 기능을 원하는 사용자를 위해 AI프로와 AI얼티메이트AI 등 상위 구독도 마련됐다. 특히 올 프로덕트 팩 및 닷얼티메이트 구독자에게는 AI 프로버전이 기본 제공된다. 젯브레인은 앞으로도 주니에 더 많은 언어 모델을 적용하고 팀 협업과 코드 배포 자동화 등의 기능도 단계적으로 추가할 계획이다. 젯브레인의 앤드류 자코노프 제품 리더는 "우리는 차세대 기술을 활성화하고 확장해 소프트웨어 개발을 더욱 생산적이고 즐거운 경험으로 만드는 것을 목표로 한다"며 "개발자들은 주니를 통해 코드 품질을 개선하고 미래 혁신을 실현하고 복잡한 작업 실행을 지원하고 코드 작업 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 소개했다.

2025.04.17 09:42남혁우

SAP AI 비서 '쥴', 한국어 깨쳤다…"에이전틱 AI 사업 강화"

SAP가 인공지능(AI) 비서 '쥴'에 한국어 지원을 완료한 것으로 전해졌다. 쥴을 앞세워 국내 에이전틱 AI 비즈니스를 본격화할 방침이다. SAP코리아 정대영 부사장은 16일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에 참석해 쥴의 한국어 적용 완료 소식을 밝혔다. 현재 쥴은 여러 AI 에이전트를 통합한 '슈퍼 오케스트레이터' 형태로 작동한다. 사용자가 쥴에 질문이나 요청을 진행하면, 쥴은 이를 처리하기 위해 필요한 에이전트를 결합해 답하는 식이다. 지난달 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)도 방한해 영어로만 제공되던 쥴 서비스에 한국어를 2분기에 탑재한다고 밝힌 바 있다. 당시 클라인 CEO는 "고객은 쥴을 통해 거래부터 문서 처리, 분석 요청 등을 모두 자동화할 것"이라며 "공급업체의 준법 감시와 문서 검토, 수요 예측, 재고 관리 등도 AI 기반으로 처리할 수 있을 것"이라고 전망했다. 그러면서 "이를 통해 기업은 사무 업무 생산성을 기존보다 30~40%까지 올릴 수 있을 것"이라고 자신했다. 정 부사장은 "쥴을 한국어로 사용해 본 결과 답변 자체가 100% 매끄럽진 않았다"며 "앞으로 고객이 모든 클라우드 애플리케이션을 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 AI를 고도화할 것"이라고 말했다. 정 부사장은 올해 말 실질적인 에이전틱 AI 성과가 글로벌 시장서 나올 것으로 예측했다. 현재 SAP뿐 아니라 마이크로소프트, 구글, 서비스나우, 세일즈포스 등도 멀티 에이전트를 활용한 비즈니스 전략을 구체화하고 있다는 이유에서다. 그는 "현재 다수 IT 업체가 에이전틱 AI 비즈니스에 힘주고 있다"며 "우리도 에이전틱 AI를 주요 사업에 투자를 늘릴 것"이라고 강조했다.

2025.04.16 15:14김미정

클라우드플레어, AI 에이전트 개발용 플랫폼 공개

클라우드플레어가 인공지능(AI) 에이전트 개발을 위한 신규 기능을 대거 공개해 개발자 지원에 본격 나섰다. 클라우드플레어는 업계에서 처음으로 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 비롯한 '워크플로우' '듀러블 오브젝트' 무료 플랜을 제공한다고 14일 밝혔다. MCP 서버는 AI 에이전트가 이메일 전송, 회의 예약, 코드 배포 등 복합 작업을 스스로 수행할 수 있게 지원한다. 기존 로컬 기반 MCP 제약을 해소하고 오스제로와 스티치, 워크 운영체제(OS)와의 연동으로 인증·권한 부여도 간소화했다. 듀러블 오브젝트는 컨텍스트 인식이 가능한 지능형 에이전트 구현을 돕는다. 이는 과거 사용자 이력이나 선호도를 기억해 반응하는 상태 기반 애플리케이션 개발에 활용된다. 서버리스 구조에서도 높은 확장성과 지연 최소화를 돕는다. 현재 해당 플랫폼은 무료로 제공된다. 워크플로우는 다단계 작업 흐름을 자동화하고 안정적으로 운영할 수 있는 기능이다. 수일 이상 지속되는 업무도 진행 상황을 기억해 이어서 수행할 수 있다. 복잡한 AI 기반 워크플로우 구현도 가능하다. 클라우드플레어는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구조를 통해 AI 추론에 소요되는 과도한 클라우드 비용 문제도 해소했다고 밝혔다. 서버리스 기반으로 유휴 시 리소스를 0으로 줄이고 필요 시 즉시 확장할 수 있다. 이를 통해 전통적인 클라우드 대비 운영 비용을 크게 낮출 수 있다. 전 세계 190여 개 도시에 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 배치한 클라우드플레어는 사용자와 가까운 위치에서 AI를 실행할 수 있도록 지원해 지연을 줄이고 AI 접근성을 높이고 있다. 매튜 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 AI 기술 다음 단계"라며 "개발자들이 에이전트 기반 AI의 미래를 만들어갈 수 있도록 최고의 툴을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.14 10:52김미정

"AI, 업무 전반에 녹아든다"…구글, 인프라부터 에이전트까지 '기술 총동원'

구글 클라우드가 인공지능(AI) 전 계층에 걸친 기술 청사진을 공개하며 업무 자동화를 넘어 AI 기반 기업 운영 방식 전반의 전환을 예고했다. 구글 클라우드는 최근 '구글 클라우드 넥스트 25'를 앞두고 회사의 핵심 AI 기능을 미리 소개하는 기자간담회를 진행했다. 라스베이거스에서 열리는 본 행사에 앞서 글로벌 미디어를 대상으로 열린 간담회는 내부 전략 변화와 제품 로드맵이 집약된 자리로, 행사 본무대 발표에 앞서 방향성을 선제적으로 공유한 성격이 짙다. 9일 업계에 따르면 이번 발표는 단순한 기능 소개를 넘어 구글 클라우드의 AI 전략을 총체적으로 드러낸 이정표로 풀이된다. 발표에는 멀티에이전트 시스템 구축 도구는 물론, '제미나이 2.5' 모델과 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU) '아이언우드', 생성형 미디어 기술 등 AI 전 계층을 포괄하는 기술이 포함됐다. "누구나 만드는 AI 동료"…전방위 에이전트 생태계 완성한다 가장 주목되는 것은 '에이전트 개발 키트(ADK)'다. ADK는 단 몇 줄의 코드만으로 고도화된 업무 에이전트를 구축할 수 있는 개발 프레임워크다. 추론 범위나 행동 규칙 등을 세밀하게 조정할 수 있으며 자사 AI 플랫폼인 버텍스 AI와 연동돼 확장성과 보안성까지 확보했다. ADK를 통해 기업은 다양한 사내 시스템이나 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 연결되는 복수의 에이전트를 동시에 구성할 수 있다. 보고서 생성, 고객 분석, 문서 처리, 일정 조율 등의 업무를 각각의 에이전트에 맡기고 이들을 연계하는 멀티에이전트 구조도 구현 가능하다. 에이전트 상용화를 위한 '마켓플레이스'도 공개됐다. 이곳에서는 계약서 검토, 리스크 분석, 법률 요약, 고객 상담 등에 특화된 사전 제작 에이전트를 선택해 곧바로 업무에 적용할 수 있다. 업무별로 필요한 기능을 조합하는 모듈형 에이전트 전략이다. 에이전트 간 상호작용도 지원한다. 구글은 '에이전트 간 상호운용(A to A)'을 통해 플랫폼, 개발 프레임워크, 클라우드 환경이 달라도 서로 협력할 수 있도록 했다. 추상화된 요청을 공유하고 상황에 맞는 판단을 수행하는 방식으로, 서비스나 기업 경계를 넘는 에이전트 협업이 가능해졌다. 이미 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 50여 곳의 글로벌 벤더가 'A to A'에 참여 중이다. 비개발자용 실무 에이전트 플랫폼 '에이전트 스페이스(Agent Space)'도 처음 공개됐다. 이 공간에서는 기업의 일반 임직원이 사내 데이터를 기반으로 자연어로 에이전트를 생성하고 실행한다. 생성된 에이전트는 사내 시스템에 연결돼 실시간 보고서 작성, 고객 리스크 예측, 일정 예약 등 복잡한 업무를 수행한다. 이날 구글 관계자는 금융 담당자로서 데모를 시연하면서 자연어로 "내 고객 포트폴리오에서 리스크 신호를 찾아줘"라고 요청했다. 이에 에이전트가 사내 데이터에서 이상 거래를 식별하고 예상 시나리오를 분석한 뒤 자동으로 관련 요약 보고서와 이메일을 작성했다. '에이전트 스페이스'에서는 이러한 작업을 반복 자동화하는 '개인 에이전트'도 생성할 수 있다. 매일 아침 고객 현황을 요약하고 예상 리스크를 음성으로 전달하는 알림 기능도 제공된다. 마이크로소프트 원드라이브, 세일즈포스, 빅쿼리, 구글 드라이브 등 다양한 사내외 시스템과 연동돼 실시간 데이터 기반의 맞춤형 업무 수행이 가능하다. 기존의 구글 '워크스페이스' 전반에도 에이전트 개념이 도입된다. 구글 문서 도구에서는 주장의 논리와 구조를 분석해 개선을 제안하는 '헬프 미 리파인' 기능이 추가됐고 스프레드시트에서는 데이터 인사이트를 자동 추출해주는 분석 기능이 적용됐다. 화상회의 플랫폼 구글 미트에서는 실시간 회의 요약 외에도 회의 중 놓친 내용을 AI가 요약해주는 기능이 곧 적용된다. 버티컬 특화 에이전트는 이미 적용이 시작됐다. 미국의 패스트푸드 업체인 웬디스는 드라이브스루에서 다국어 AI 에이전트를 운영 중이며 메르세데스벤츠는 차량 내 음성 비서로 구글의 오토모티브 에이전트를 통합했다. 홈디포는 DIY 고객에게 24시간 전문가 수준의 상담을 제공하는 AI 에이전트를 활용하고 있다. 케이티 왓슨 구글 클라우드 제품 커뮤니케이션 디렉터는 "지금은 단일 질문에 답하는 AI에서 복잡한 문제를 해결하는 에이전트의 시대로 넘어가는 전환점"이라며 "이 에이전트들이 서로 연결되고 확장될 수 있도록 생태계 전체를 준비하고 있다"고 밝혔다. 추론 성능 중심으로…AI 인프라, TPU로 전면적 재설계 이같이 에이전트가 실질적인 업무 수행까지 가능해진 배경에는 이를 뒷받침하는 AI 인프라와 모델, 플랫폼의 전방위적 진화가 있다. 구글은 AI 에이전트를 단순한 인터페이스 수준에서 끝내지 않고 이를 작동시키는 연산 자원, 데이터 연결성, 모델 성능, 멀티모달 대응력 등 모든 층위를 통합적으로 끌어올리고 있다. 실제로 구글은 초대규모 모델 추론(inference) 성능을 획기적으로 끌어올린 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU)인 '아이언우드(Ironwood)'를 이날 처음 공개했다. GPU 기반 아키텍처와의 차별화가 두드러지는 이 칩은 구글 내부 대규모 서비스에서 이미 검증됐으며 본격적인 외부 제공을 예고하고 있는 상황이다. '아이언우드'는 추론에 최적화된 설계로, 기존 6세대 TPU '트릴리움' 대비 전력 효율이 두 배 향상됐다. 총 9천개 칩을 하나의 팟(Pod)으로 묶어 슈퍼컴퓨터처럼 사용할 경우 최대 42.5 엑사플롭스 수준의 연산 성능을 제공한다. 이는 미국 정부가 보유한 세계 최대 슈퍼컴퓨터 보다 24배 이상 높은 수준이다. 초거대 모델 시대에서 추론 성능은 AI의 실전화에 직결되는 요소다. 구글은 이번 발표를 통해 학습보다 '서빙'에 특화된 AI 인프라가 새롭게 부상하고 있음을 강조했다. 네트워크 측면에서도 기존 한계를 넘는 구조가 제시됐다. 구글은 이번에 기업 고객을 위한 사설 글로벌 네트워크 서비스 '클라우드 WAN'을 함께 선보였다. 이는 구글이 전 세계에 구축한 사설 광케이블망(200만 마일 이상)을 외부 고객도 이용할 수 있도록 한 것으로, 네트워크 지연을 최소화하면서도 최대 40% 수준의 비용 절감이 가능하다. 특히 다국적 기업의 멀티리전 운영이나 멀티클라우드 환경에서 강점을 지닌다. AI 시스템을 구성하는 소프트웨어 스택의 효율성도 크게 향상됐다. 특히 쿠버네티스 환경에서는 AI 추론 작업에 특화된 자동 확장인 '스케일링'과 작업 분산 인 '로드밸런싱' 기능이 새로 추가됐다. 사용자가 많아져도 안정적으로 대응할 수 있고 최대 30%의 비용 절감, 60%의 응답 지연 감소 효과를 기대할 수 있게 됐다. AI 모델 런타임 영역에서는 구글 딥마인드가 내부에서 사용하던 머신러닝 런타임 '패스웨이(Pathways)'가 클라우드 고객에게 처음 개방됐다. 이 기능은 수백 개의 TPU를 동시에 연결해 초대형 모델의 안정적인 실시간 서빙을 지원한다. 모델은 고도화, 플랫폼은 통합…AI 실전 투입 위한 전열 정비 구글 클라우드는 이날 자사의 차세대 AI 모델 '제미나이 2.5'의 공식 출시를 발표하며 '프로(Pro)'와 '플래시(Flash)' 두 가지 버전을 공개했다. '프로'는 복잡한 추론과 정밀한 문제 해결에 최적화된 모델이며 '플래시'는 속도와 비용 효율성을 중시한 경량형 모델이다. 특히 '플래시'는 프롬프트의 난이도에 따라 자동으로 추론의 깊이를 조절하고 고객 예산에 맞춰 유연하게 운용 가능하도록 설계됐다. 두 모델 모두 '다층적 사고', '자기 반성적 추론' 등 고차원적 사고 능력을 갖추고 있으며 기존 챗봇을 넘어 복합적인 문제 해결까지 가능하다. 텍스트는 물론 이미지, 음성, 영상, 코드 등 다양한 입력을 통합적으로 이해하고 대응하는 멀티모달 처리 능력도 한층 강화됐다. 특히 초거대 AI 중 가장 긴 '컨텍스트 윈도우'를 갖춰 긴 문서나 복잡한 대화 흐름도 놓치지 않고 처리할 수 있다는 점이 강조됐다. 이날 구글은 '제미나이 2.5'의 기반이 되는 '버텍스 AI' 플랫폼도 대폭 확장했다고 밝혔다. '버텍스 AI'는 다양한 생성형 AI 모델을 선택·조합해 구축, 학습, 배포까지 가능한 통합 플랫폼으로, 현재 200개 이상 대형 모델을 제공한다. 여기에는 미스트랄, 라마 등 오픈모델도 포함되며 향후 허깅페이스와의 협업을 통해 수십만 개 오픈소스 모델을 추가할 계획이다. '버텍스 AI'의 생성형 미디어 기능도 대폭 강화됐다. '이마젠(Imagen)', '오디오(Audio)', '비디오(Video)', '리리아(Lyria)' 등 이미지, 음성, 영상, 음악을 생성하는 모델들이 추가됐고 이들을 통합적으로 활용할 수 있는 '버텍스 AI 미디어 스튜디오'가 공개됐다. 이를 통해 텍스트 한 줄로도 고품질 콘텐츠를 자동 제작할 수 있다. 실제 데모에서는 구글 관계자는 라스베이거스의 정적 이미지를 업로드해 드론샷 스타일의 영상으로 자동 변환하고 자동 생성된 음악을 입힌 뒤 특정 인물만 제거하는 '인페인팅' 기능까지 시연했다. 캐리 타프 구글 클라우드 산업·솔루션 부문 부사장은 "이번 발표는 AI 기술력뿐 아니라 실질적인 비즈니스 임팩트를 중시한 결과"라며 "초대형 모델에서 보안, 개발, 콘텐츠 제작까지 AI가 실무에 작동되는 모든 층위를 정비했다"고 말했다.

2025.04.09 21:01조이환

"AI 점원, 매출 책임진다"…정부 사업 올라탄 와들, '젠투'로 커머스 공략

대화형 인공지능(AI) 에이전트 '젠투'의 개발사 와들이 정부 주관 클라우드 사업의 공식 파트너가 됐다. 중소기업은 AI 기반 솔루션을 통해 마케팅 효율을 높이고 디지털 전환에 속도를 낼 수 있게 된다. 와들은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025 중소기업 클라우드 서비스 바우처 사업'의 공급기업으로 이름을 올렸다고 9일 밝혔다. 수요기업은 '젠투' 솔루션 사용 시 비용의 20%만 부담하면 되며 최대 8천만원까지 정부 지원을 받을 수 있다. '젠투'는 온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 행동을 분석하고 그에 맞는 상품을 실시간으로 추천하는 B2B형 AI 솔루션이다. 고객이 상품 탐색이나 구매 망설임을 보이면 자동으로 플로팅 버튼이 활성화되고 오프라인 점원처럼 자연스러운 대화를 통해 구매 전환을 유도하는 구조다. 와들은 커머스를 중심으로 AI 에이전트 수요가 급증하는 흐름에 맞춰 젠투 공급을 확장하고 있다. 고객 행동 데이터를 바탕으로 구매 전환 성과를 실시간 분석하고 마케팅 인사이트를 확보할 수 있어 중소기업이 AI 전문 인력 없이도 기술 기반 영업 전략을 수립할 수 있다. '젠투'는 쇼핑몰 설치와 데이터 연동이 간편한 것이 특징이다. 별도 개발 리소스 없이도 즉시 도입할 수 있으며 현재 카페24 스토어를 통해서도 설치가 가능하다. 와들은 앞서 지난달 '2025 AI 바우처 지원사업' 공급기업에도 선정된 바 있다. 이 사업을 통해 커머스에 특화된 맞춤형 AI 에이전트를 제공하며 고객 경험과 전환율 개선을 동시에 꾀하고 있다. 조용원 와들 최고전략책임자(CSO)는 "'젠투'는 쇼핑몰과 고객을 깊이 이해해 스스로 최적의 판매 전략을 수립하는 AI 솔루션"이라며 "기업들이 빠르게 변화하는 시장에 적응하고 기술 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2025.04.09 15:18조이환

AI 허위정보·폭력성 자동 감지…MS, AI 보안 점검 도우미 공개

마이크로소프트(MS)가 허위정보, 폭력성과 혐오 표현, 민감 정보 유출 등 인공지능(AI) 서비스 중 발생할 수 있는 위험 요소를 자동으로 점검하고 수치화하는 AI 도구를 선보인다. MS는 AI 운영을 위한 자동화 도구인 'AI 레드 트레이닝 에이전트'를 미리보기 버전으로 출시했다고 공식 블로그를 통해 7일 밝혔다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 AI 시스템이 악의적인 입력이나 사회적으로 민감한 요청에 어떻게 반응하는지를 자동으로 평가할 수 있도록 설계됐다. 특히 AI가 허위정보, 폭력성, 혐오 표현, 성적 콘텐츠, 민감 정보 유출 등의 위험에 얼마나 취약한지를 테스트해 실제 환경에서 AI의 안전성을 정량적으로 확인하고 개선할 수 있는 기반을 제공한다. 이 AI 도구는 마이크로소프트가 오픈소스로 공개한 AI 위험 분석 툴킷 '파이썬 리스크 신원 확인 툴킷(PyRIT)'을 바탕으로 한 것으로, 단순한 개발 테스트를 넘어서 '레드 팀(모의 공격자)' 방식의 보안 점검을 자동화한 것이 특징이다. 기존의 AI 보안 테스트는 보통 수작업으로 이루어졌고 특정한 시나리오나 질문에 대해 사람이 일일이 입력하고 반응을 분석하는 과정이 필요했다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 이런 과정을 자동화해 사전에 설정된 다양한 공격 시나리오와 민감 프롬프트를 AI에 제시한다. 또 이에 대한 응답을 평가해 AI의 대응이 적절했는지를 수치와 리포트 형태로 제공한다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템이 어떤 위험에 노출돼 있는지, 어느 정도 수준으로 문제를 방지하고 있는지 파악할 수 있다. 또 AI 레드 트레이닝 에이전트는 단순히 기능성 테스트를 넘어서 콘텐츠 기반 위험을 중점적으로 다룬다. 생성형 AI는 본질적으로 언어를 기반으로 작동해 어떤 질문이 입력됐는지에 따라 다양한 출력을 생성할 수 있다. 이 과정에서 사회적으로 문제가 되는 발언이나 정보가 나올 가능성도 존재한다. 여기에 AI가 ▲폭력을 부추기는 조언 ▲정치적으로 민감한 발언 ▲불법적 활동에 대한 조언 ▲민감한 개인정보 노출 등에 어떻게 반응하는지를 평가를 거쳐야만 안정적으로 실제 서비스에 투입할 수 있다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 이 같은 입력을 자동으로 생성하고 AI 시스템에 반복적으로 주입한 뒤 그 응답이 안전한지를 평가하며 문제가 되는 응답에는 구체적인 지적을 해준다. 평가 결과는 공격 성공률(ASR) 등 정량적 지표로 제공되며 위험 범주별로 점수 카드 형식의 리포트가 생성된다. 애저 AI 파운드리 사용자는 별도의 복잡한 설정 없이 해당 에이전트를 활용할 수 있다. 애저 AI 평가 SDK와 통합돼 있어 개발자는 자신이 만든 모델이나 앱의 엔드포인트를 연결한 뒤 자동화된 공격 테스트를 실행하고 결과를 수집할 수 있다. 결과는 로그 형태로 남아 위험 대응 이력 관리나 컴플라이언스 보고서로 활용할 수 있다. 또 애저의 다른 보안 도구와 연동해 운영 중인 시스템의 전체적인 위험도까지 종합적으로 관리할 수 있다. 이 도구는 개발자를 비롯해 보안 팀, 품질 보증 팀, 정책 담당자 등 다양한 조직 구성원이 함께 사용할 수 있도록 구성됐다. 이를 통해 실제 기업 환경에서 AI 거버넌스를 구축하는 데 효과적인 협업 도구로도 기능한다. 마이크로소프트는 이 도구의 핵심 가치를 '책임 있는 AI' 실현이라고 강조한다. AI가 사회에 긍정적인 영향을 주기 위해서는 단지 정확하거나 빠르기만 해서는 안 되며 윤리적이고 신뢰할 수 있어야 한다는 것이다. 이를 위해 기업은 AI가 의도치 않게 편향된 정보를 생성하거나, 누군가에게 해를 끼칠 수 있는 방식으로 작동하지 않도록 끊임없이 점검하고 개선해야 한다. 하지만 이 과정을 일일이 수작업으로 수행하는 것은 비용과 시간이 많이 드는 일이다. 이에 AI 레드 트레이닝 에이전트는 이러한 부담을 줄이면서도 고도화된 공격 시나리오를 반복적으로 테스트해 문제 가능성을 사전에 파악할 수 있게 해준다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 기업이 AI를 어떻게 '책임 있게' 운영할 것인가에 대한 실질적인 실행 방안을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 현재 이 도구는 애저 AI 파운드리 사용자에게 프리뷰 형태로 제공되며 추후 사용자의 피드백을 반영해 기능을 개선한 정식 버전으로 확장될 예정이다. 가격 정책은 애저 AI의 평가 및 리스크 분석 기능과 동일하게 적용되며 관련 문서와 샘플 코드는 깃허브를 통해 확인할 수 있다. 마이크로소프트는 이 도구를 통해 다양한 산업 분야의 기업들이 AI의 안전성을 보다 쉽게 확보하고 법적·윤리적 기준에 부합하는 서비스를 운영할 수 있도록 돕겠다는 계획이다. 마이크로소프트의 민수 티그펜 시니어 제품 관리자는 "AI 레드 트레이닝 에이전트는 신뢰할 수 있는 AI를 지속적이고 통합된 관행으로 자리잡게 하려는 우리의 의지를 보여주는 것"이라며 "이를 통해 개발의 모든 단계에서 자동화된 도구로 잠재적 위험을 확인하고 전문 보안 팀이 이를 분석해 더욱 깊은 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.04.07 11:55남혁우

[AI는 지금] "AI의 미터법 될까"…앤트로픽 MCP, 생태계 '공용어' 부상

"이제는 지식 탐색과 코드 자동화가 현실화될 정도로 인공지능(AI) 모델이 발전했습니다. 단순히 답을 잘하는 AI가 아니라 현실 데이터를 탐색하고 툴을 활용해 실제 작업을 수행하는 AI가 가능한 시점에 도달한 겁니다." 마이크 크리거 앤트로픽 최고제품책임자(CPO)는 최근 서울 잠실 시그니엘에서 열린 '코리아 빌더서밋'에서 공동 주최사 콕스웨이브 이엽 이사와 대담을 통해 이같이 말했다. 그는 AI의 진화가 단순 생성 능력에 머물지 않고 업무 자동화와 문제 해결로 확장되는 임계점을 넘고 있다고 진단했다. 3일 업계에 따르면 이런 발언은 단순한 기능 향상 이상의 흐름 전환으로 해석된다. AI가 '혼잣말 잘하는 모델'을 넘어 일을 '수행'하는 AI, 즉 에이전트형 구조로 진화하려면 수많은 도구, 시스템, 데이터와 유연하게 연결해주는 기술 인프라가 꼭 필요하기 때문이다. "연결이 해답"…MCP, 단절된 AI 생태계 하나로 묶는다 이같은 문제의식에 대한 해답으로 앤트로픽은 지난해 11월 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하는 통합 표준 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 오픈소스로 내놨다. MCP는 '클로드'와 같은 생성형 AI가 파일, 채팅툴, 데이터베이스 등 다양한 시스템과 실시간으로 연동돼 더 정확하고 실질적인 응답을 생성할 수 있도록 설계된 연결 표준 규격이다. 모델 성능만으로는 해결할 수 없는 연결성의 한계를 구조적으로 보완하려는 시도다. 이 프로토콜은 AI 모델과 콘텐츠 저장소, 협업 툴, 개발 환경 등 실제 사용되는 시스템 간의 연결 장벽을 허무는 데 초점을 맞춘다. 기존에는 각 시스템마다 별도의 커넥터를 따로 개발해야 했지만 MCP를 활용하면 하나의 표준 방식으로 다양한 시스템을 동시에 연동할 수 있다. 앤트로픽은 MCP를 "AI와 데이터 간 단절을 해소하는 개방형 표준"이라고 설명한다. 프로토콜 구조도 단순하지만 강력하다. AI 모델이 일방적으로 데이터를 요청하는 데 그치지 않는다. 데이터 소스와 실시간으로 정보를 주고받는 '양방향' 통신이 가능하다는 의미다. 데이터와 기능을 제공하는 MCP 서버와, AI 모델이 설치된 클라이언트 간에 사전에 정해진 통신 규칙을 기반으로 상호 작용이 이뤄진다. 개발자는 MCP 사양과 소프트웨어개발키트(SDK)를 활용해 서버를 구축하거나 해당 규격을 지원하는 클라이언트를 제작해 생태계에 참여할 수 있다. MCP가 등장한 배경에는 기존 연동 방식의 비효율성이 자리하고 있다. 과거에는 서비스마다 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 구조가 달라 AI를 적용하려면 시스템마다 일일이 별도 커넥터를 개발해야 했다. 이로 인해 연동은 복잡하고 유지보수는 반복적으로 요구됐으며 확장성도 떨어졌다. MCP는 이런 구조적 한계를 극복하기 위한 시도다. 이질적인 시스템과도 하나의 통일된 방식으로 연결할 수 있어 레거시 시스템이 다수인 기업 환경에서 도입 시 데이터 접근성과 AI 자동화 범위를 대폭 확장할 수 있다. 이에 더해 프로토콜의 핵심은 단순한 커넥터 수의 확장에 있지 않다. 툴과 데이터세트를 오가며도 문맥을 유지할 수 있는 AI 시스템 구조를 만들어낸다는 데 의미가 있다. "툴을 넘나드는 AI"…실행력 갖춘 연결형 생태계, 오픈AI까지 합류했다 이러한 연결형 구조는 사용자 경험 전반에 실질적인 변화를 가져오고 있다. 일례로 사용자가 "이번 주 회의 자료 요약해줘"라고 입력하면 AI는 구글 드라이브에서 관련 문서를 불러오고 슬랙 메시지를 분석해 회의 맥락을 파악한 뒤 요약본을 자동으로 생성한다. 복수의 툴을 전환하며 수작업으로 정보를 옮기던 기존 방식과는 전혀 다른 접근이다. "내 다운로드 폴더에서 이미지만 추려서 압축해줘" 같은 요청도 가능하다. AI가 로컬 파일 시스템에 직접 접근해 이미지 파일을 분류하고 정리한 뒤 자동으로 압축까지 수행한다. 복잡한 명령어나 API 호출 없이 프롬프트 한 줄이면 된다. 이미 MCP는 일반 사용자와 개발자 모두 접근이 쉬워졌다. 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 주요 툴은 이미 연결된 상태로 즉시 사용할 수 있으며 개발자들은 오픈소스 기반 도구나 커서(Cursor), 스미스리 등에서 손쉽게 커넥터를 구성할 수 있다. 이같은 사용자 경험 변화는 실제로 기업들의 빠른 도입으로 이어지고 있다. 결제·핀테크 기업 블록과 API 플랫폼을 제공사인 아폴로는 자사 시스템 전반에 연결형 AI 구조를 반영하고 있다. 클라우드 개발 환경을 제공하는 레플릿, 코드 자동화 도구를 개발하는 코드리움, 소프트웨어 코드 검색 엔진을 운영하는 소스그래프 등도 AI를 통해 코드 작성과 분석 효율을 높이고 있다. 이러한 흐름 속에서 AI가 실무에 파고드는 속도는 그 어느 때보다 가파르다. 파일을 검색하고 문서를 요약하는 데 걸리는 시간은 몇 분에서 몇 초로 줄고 복잡한 연동 없이 한 줄 명령어만으로 개발 환경에 AI를 붙일 수 있게 된다. 여기에 오픈AI까지 가세하면서 업계 반응은 더욱 달아올랐다. 샘 알트먼 최고경영자(CEO)는 최근 X(구 트위터)를 통해 '챗GPT' 데스크톱 앱과 API 전반에 연결 프로토콜을 도입하겠다고 밝혔고 이는 경쟁 기술 구조를 수용한 이례적 결정으로 받아들여지고 있다. 업계에서는 이를 두고 "사실상의 'MCP' 표준화를 선언한 것"이라는 평가도 나온다. 생성형 AI의 '작업 수행 능력'을 현실화하려는 흐름 속에서 오픈AI까지 뛰어든 만큼, 플랫폼 간 호환성은 물론 향후 생태계 확장의 속도도 급격히 가속화될 가능성이 크다는 분석이다. 이엽 콕스웨이브 이사는 "AI가 주체적으로 문제를 풀 수 있으려면 결국 다양한 환경과 실시간으로 연결돼 있어야 한다"며 "지금은 모델을 설계하는 시대를 넘어 모델이 '제대로 일할 수 있는 환경'을 만드는 시대에 가까워지고 있다"고 말했다.

2025.04.04 08:55조이환

시스코 "AI 위협도 AI로 대응"…'원 시스코' 전략으로 통합 보안 제공"

"인공지능(AI)이 발전하면서 기존 보안 솔루션만으로 대응하기 어려운 시대가 왔습니다. 'AI 디펜스'는 빠르게 변화하는 보안 위협 환경 속에서도 AI 애플리케이션 개발과 배포, 보호를 안전하게 지원할 수 있습니다. 앞으로 '원 시스코' 전략을 통해 네트워킹과 보안, 협업, 시각화 등 자사 기술을 통합 제공할 것입니다." 최지희 시스코코리아 대표는 3일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에 열린 '시스코 커넥트 코리아 2025' 기자간담회에서 AI 보안 사업 전략을 이같이 밝혔다. 앞서 시스코는 2023~2024년 AI 보안 기업 5개를 인수했다. 2023년 아머블록스와 오르트, 발틱스, 라이트스핀을 인수했으며 지난해 스플렁크와 로버스트인텔리전스를 인수했다. 인수 기업 기술을 자사 솔루션에 통합해 AI 시대 보안 기술 강화에 주력하고 있다. 최 대표는 국내 기업들 사이에서는 여전히 사이버 위협 인식과 도입 수준이 초기 수준에 머물러 있다고 지적했다. 프레젠테이션 도구나 파일 공유 수준을 넘어선 AI 기술 적용이 여전히 드물다는 의미다. 반면 글로벌 상황은 다른 것으로 전해졌다. 최 대표는 "해외 기업들은 올해 실제 프로덕션 환경에 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 도입하려는 방법에 관심을 보인다"고 설명했다. 이에 더해 규제 대응도 중요 이슈로 떠오른 추세다. 유럽연합(EU)은 AI법을 제정했으며 싱가포르와 국내서도 AI 규제에 시동을 걸고 있어서다. 이에 대비해 시스코는 OWASP, 마이터 아틀라스, 미국 국립표준기술연구소(NIST) 등 다양한 기준에 발맞춰 대응 중이다. 시스코는 향후 10억 달러(약 1조4천억원)를 투입해 AI를 앞세운 원 시스코 전략을 본격화할 계획이다. 원 시스코 브랜드를 통해 네트워킹부터 보안, 옵저버빌리티까지 모두 통합해 제공할 방침이다. AI 데이터센터와 디지털 복원력, 미래형 업무환경을 세 축으로 고객 지원을 목표로 뒀다. "'시스코 AI 디펜스'로 개발 전 과정·가드레일 완벽 대비" 이날 시스코 아난드 라가반 AI 제품 총괄 부사장은 온라인을 통해 최근 출시한 'AI 디펜스' 솔루션 특장점을 설명했다. 라가반 부사장은 2023년 시스코가 인수한 보안 스타트업 아머블록스 창립자다. AI 디펜스는 기업이 빠르게 변화하는 보안 위협 환경 속에서 AI 애플리케이션을 개발, 배포, 보호하도록 도울 수 있다. 해당 솔루션은 토탈 보안 플랫폼 '시스코 시큐리티 클라우드'에 통합됐다. 이를 통해 전사적 네트워크 단에서 AI 기반 보안 강화를 돕는다. 올여름부터 하이브리드 형태로 제공돼 대기업이나 금융권 등 온프레미스 수요에도 대응한다. 그는 AI 보안이 어려운 이유로 다중 모델·클라우드 활용으로 인한 복잡성을 꼽았다. 결과적으로 AI 모델 빌더간 가드레일 책임이 파편화되고 AI 애플리케이션 간 이질성도 높아졌다고 지적했다. 이에 모델 사용의 가시성과 운영 환경 배포 전 모델 검증, 모델 보호를 위한 가드레일 중요성이 높아졌다고 주장했다. 라가반 부사장은 AI 디펜스가 이같은 문제를 해결할 수 있을 것으로 봤다. AI 디펜스 기능은 모델 다운로드와 파인튜닝, 배포 단계로 나뉜다. 이 전 과정을 가시적으로 추적할 수 있다. AI의 분석·학습 능력을 활용해 실시간 위협을 감지·대응하는 식이다. AI 모델에 특화된 검증 기능도 제공한다. 라가반 부사장은 "AI 디펜스는 모델이 업무 환경에 배포되기 전 검증을 거친다"며 "이 과정에서 새로운 형태의 사이버 위협을 신속·효과적으로 차단할 수 있다"고 설명했다. 이어 "기업은 AI 애플리케이션 개발과 운영 전반에 걸쳐 보안 강화를 실현할 수 있다"고 덧붙였다. 시스코는 AI 디펜스를 통한 모델 보호 가드레일 중요성도 꼽았다. 현재 시스코의 알고리즘 레드팀은 수천 개 유해 질문을 활용해 모델 취약점을 탐색하고 이를 리포트로 제공하고 있다. 이를 통해 200개 이상 가드레일 카테고리에서 적절한 대응책을 제시하는 식이다. 새 모델이 등장할 때마다 동일한 방식의 검증을 거친다. 현재 가드레일은 오픈웹애플리케이션보안프로젝트(OWASP) 선정 거대언어모델 10대 취약점(LLM10)을 비롯한 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크, 마이터 아틀라스(MITRE ATLAS) 등 국제 표준을 준수한다. '웹엑스 AI 에이전트' 공개…"실질적 CX 전환 도울 것" 시스코 데이비드 코벤트리 아시아태평양·일본·중국(APJC) 협업 부문 매니징 디렉터는 '웹엑스 AI 에이전트'를 공개했다. 웹엑스 AI 에이전트는 AI와 인간 상담원을 결합해 고객 응대 시간을 단축하고 문제 해결을 자동화할 수 있다. 실시간 대화를 통해 고객 요구를 분석하고 적절한 해결책을 제안하는 식이다. 9개 언어를 지원하며, 한국어는 올 3분기부터 추가된다. 클라우드와 온프레미스 형태로 이용 가능하다. 고객은 AI가 전체 대화를 주도하는 자율 AI 에이전트를 구축하거나, 기본 인텔리전스를 AI가 제공하는 스크립트 에이전트를 통해 대화를 유도할 수 있다. 코벤트리 디렉터는 "웹엑스 AI 에이전트는 고객 의도를 정밀하게 파악할 뿐만 아니라 기존 시스템과의 연계도 가능해 고객의 요구를 충족할 것으로 기대를 모은다"고 밝혔다. 그러면서 "최근 기업은 방대한 데이터를 통해 고객 맞춤형 에이전트를 제공하는 방법을 찾고 있다"며 "특히 사무실 외 근무가 보편화된 시점에서 실시간 상호작용과 AI 기반 소통을 더욱 중요해질 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.03 14:37김미정

"오픈AI·앤트로픽 겨냥"…아마존, 신형 AI 모델 '노바 액트' 출시

아마존이 에이전트 인공지능(AI) 시장에 뛰어들며 웹 기반 자동화 기술 고도화에 나섰다. 기존 거대언어모델(LLM)이 대화 응답에 머물렀던 한계를 넘어서 사람을 대신해 실제 작업을 수행하는 범용 에이전트 구현에 속도를 내는 행보다. 오픈AI, 앤트로픽, 마누스 등 주요 기업들이 각축전을 벌이는 가운데 아마존도 차세대 AI 주도권을 겨냥해 본격 경쟁에 가세한 모습이다. 2일 테크크런치 등 외신에 따르면 아마존은 신형 AI 모델 '노바 액트(Nova Act)'를 연구용 프리뷰 형태로 공개했다. 해당 모델은 웹 브라우저 내에서 사용자 대신 클릭, 입력, 전환 등 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기능을 갖췄으며 개발자용 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 아마존 노바 공식 홈페이지를 통해 제공된다. '노바 액트'는 기존 LLM 기반 시스템과 달리 화면의 버튼, 드롭다운, 달력 등의 유저인터페이스(UI) 요소를 실제로 식별하고 조작할 수 있다. 이를 통해 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 연동이 어려운 환경에서도 사람처럼 브라우저를 탐색하고 양식을 제출하거나 예약을 완료하는 식의 멀티스텝 작업이 가능해진다. 아마존은 이 모델이 내부 기준 벤치마크에서 경쟁 제품 대비 높은 정확도를 기록했다고 밝혔다. 실제로 '스크린스팟 웹 텍스트', '스크린스팟 웹 아이콘', '그라운드 UI 웹' 테스트에서 각각 0.939, 0.879, 0.805의 점수를 기록한 것으로 알려졌다. 이는 오픈AI와 앤트로픽 기반 모델보다 높은 수치다. 개발자는 SDK를 활용해 "보험 추가는 하지 마세요"처럼 아주 구체적인 지시를 단계별로 입력할 수 있다. 브라우저를 실제로 조작하는 자동화 도구인 플레이라이트도 함께 사용할 수 있고 파이썬 코드를 이용해 여러 작업을 동시에 처리하거나 중간 점검을 넣는 것도 가능하다. 아마존은 앞으로 '노바 액트'를 보다 똑똑하게 만들기 위해 다양한 환경에서 스스로 학습하는 방식인 강화학습을 점차 확대해 나갈 계획이다. 이 모델은 추후 음성 비서 '알렉사+'에도 통합돼 "내일 휴가 내줘" 같은 음성 명령만으로 사내 포털 로그인부터 양식 작성, 일정 등록까지 자동화할 수 있도록 한다는 구상이다. 이미 '매주 화요일 저녁 샐러드 자동 주문'과 같은 반복 작업을 에이전트가 수행하는 사례도 내부 프로토타입에서 구현된 바 있다. 다만 현장 반응은 엇갈린다. 미국 직장인 커뮤니티 블라인드에서는 한 아마존 직원이 "노바 모델로 시작한 '알렉사+'는 정확도가 20%에 불과했고 기본적인 일조차 제대로 못 했다"고 밝혔다. 또 다른 아마존 직원은 "우리는 너무 뒤처져 있고 이렇게 돈만 쓰는 게 민망하다"고 평가했다. 반대로 "텍스트 생성은 충분히 괜찮고 이미지 생성은 매우 우수하다"는 긍정적인 의견도 올라왔다. 또다른 직원은 "어차피 반복하면서 개선하면 된다"며 개선 가능성에 무게를 뒀다. 아마존은 공식 발표문에서 "복잡한 다단계 작업을 똑똑하고 신뢰성 있게 수행하려면 에이전트는 다양한 유용한 환경에서 강화학습을 통해 훈련돼야 한다고 믿는다"며 "이 여정에 함께할 개발자들과 빠르게 피드백을 주고받을 것"이라고 말했다.

2025.04.02 18:22조이환

유아이패스, '에이전틱 테스트 클라우드' 공개…제품 출시 속도↑

유아이패스가 인공지능(AI)를 활용한 소프트웨어(SW) 테스트 솔루션으로 기업 제품 출시 속도 높이기에 나섰다. 유아이패스는 '유아이패스 테스트 클라우드'를 통해 엔터프라이즈급 SW 테스트 전 과정을 자동화하는 에이전틱 테스팅 환경을 지원한다고 2일 밝혔다. 이번 솔루션은 오토파일럿과 에이전트 빌더 등 AI 기반 툴을 통해 테스트 자동화 정확도와 속도를 동시에 높이는 것이 핵심이다. 기업은 이를 통해 제품 출시 속도를 앞당기고 SW 품질을 높일 수 있다. 기존 수동 테스트 방식이나 레거시 툴 중심 자동화는 시간과 비용이 과도하게 소모되는 문제가 있었다. 테스트 클라우드는 사람과 AI가 협업하는 구조로 테스트 효율성을 높이고 리스크를 줄이는 구조로 설계됐다. 테스터 전용 오토파일럿은 내장형·맞춤형 AI를 활용해 설계부터 실행, 관리까지 테스트 라이프사이클 전체를 자동화한다. 에이전트 빌더는 테스트 상황별로 필요한 맞춤형 에이전트를 직접 생성할 수 있는 툴킷이다. 이 솔루션은 SAP, 오라클 등 엔터프라이즈 애플리케이션의 유저인터페이스(UI)와 API 테스트를 지원한다. 보안과 감사를 위한 역할 관리, 중앙 자격증명 등 프로덕션 등급 아키텍처를 제공한다. 또 유아이패스 AI 트러스트 레이어 기반으로 높은 수준의 보안성과 책임 있는 AI 운용이 가능하다. 지속적 통합·배포 체계(CI·CD)와 애플리케이션 수명 주기 관리(ALM) 통합, 버전 관리 등으로 개발 환경과도 유연하게 연결된다. 인터네셔널 데이터 코퍼레이션(IDC) 조사에 따르면 테스트 클라우드를 도입한 기업은 테스트 효율이 36% 향상됐고, 기능 제공 속도는 2배로 증가했으며, 장애율은 50% 감소했다. 시스코는 이 솔루션을 통해 수동 테스트 비중을 절반 수준으로 줄인 사례로 꼽혔다. 유아이패스 게르드 바이샤르 테스트 솔루션 총괄 전무는 "에이전틱 테스팅은 비즈니스 자동화 다음 단계"라며 "AI 에이전트와의 협업을 통해 테스트 생산성과 품질을 동시에 강화할 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.02 14:21김미정

알테어 "AI 설계 자동화 시대 왔다"…韓 반도체·전자 분야 주력

"인공지능(AI) 기술이 설계 산업 혁신을 이룰 것입니다. 알테어는 시뮬레이션과 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석 기술을 통합해 AI 시대 설계 분야를 주도하겠습니다. 특히 한국 시장서 반도체·전자 고객사 확보에 주력할 예정입니다." 알테어 우즈왈 파트나익 글로벌 전략 시니어 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 AI 에이전트 시대 자사 솔루션 역할과 국내 시장 공략 방안에 대해 이같이 밝혔다. 알테어는 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석 기술을 통합 제공하는 글로벌 기업이다. 제품 설계부터 엔지니어링, 데이터 분석을 위한 통합 솔루션을 기업에 제공한다. 솔루션 '알테어 하이퍼웍스' '알테어 래피드마이너' '알테어 HPC' 웍스를 제공하고 있다. 그는 알테어 특장점으로 솔루션 상호운용성을 꼽았다. 그는 "제품에 타사 인터페이스 기술이나 해석 프로그램이 연동될 수 있다"며 "유연한 아키텍처 역량이 시뮬레이션 생태계를 확장하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "시뮬레이션과 HPC, 데이터 분석 기술이 하나로 융합돼 작동하는 플랫폼은 알테어가 유일하다"고 덧붙였다. 비즈니스 모델도 알테어 차별점으로 꼽혔다. 알테어는 토큰 기반 라이선스 모델로 솔루션을 판매하고 있다. 고객은 해당 시스템으로 시뮬레이션을 비롯한 데이터 분석, 하이퍼웍스, 모델링, 시각화, 해석 등 모든 기능을 자유롭게 활용할 수 있다. 라이선스 하나로 알테어 내 모든 제품에 접근할 수 있는 셈이다. 그는 "이 모델은 고객이 특정 제품이나 라이선스에 묶이지 않게 한다"며 "고객에게 필요한 모든 솔루션을 제공하는 고객 중심 비즈니스 시스템"이라고 강조했다. "하이퍼웍스로 설계 시스템 통합…반도체·EDA서 관심↑" 파트나익 디렉터는 최근 업데이트된 '알테어 하이퍼웍스 2025' 경쟁력에 대해 언급했다. 이번 버전은 AI 등 신기술 기반으로 해석·최적화 기술을 강화한 것이 특징이다. 시제품 제작 과정을 줄이고 설계 프로세스도 업그레이드했다. 그는 이번 버전 특징으로 파이썬 기반 프로그래밍 언어 통합을 꼽았다. 하이퍼웍스에 포함된 제품 '하이퍼매시'와 '인스파이어' '심랩'에 파이썬 기능을 탑재했다. 사용자는 업무에 적합한 워크플로에 맞게 기술을 자유롭게 활용할 수 있다. AI 기반 워크플로 구현과 광범위한 예측 분석, 데이터 합성도 가능해졌다. 물리 기반 AI 예측 자동화 기능을 하이퍼매시와 인스파이어에 통합했으며, 알테어 래피드마이너 기반 예측 분석과 연동 가능하다. 특히 래피드마이너 플러그인으로 하이퍼매시와 인스파이어가 다양한 데이터 합성 소프트웨어(SW)와 상호작용할 수 있다. 파트나익 디렉터는 반도체·전자 설계 자동화(EDA) 분야가 알테어 하이퍼웍스 2025 기술에 주목할 것으로 기대하고 있다. 그는 "이번 버전은 배터리 시뮬레이션부터 칩 설계, 전자 냉각 시스템 등 전 산업 설계 시스템을 췄다"며 "포괄적 설계 생태계를 완성한 것이 가장 큰 경쟁력"이라고 강조했다. 디지털 트윈에 주력…"가시적 성과 나오고 있어" 알테어는 현실과 가상 세계를 넘나드는 디지털 트윈 기술력 확보에도 주력하고 있다. 최근 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 구현 솔루션 '트윈 액티베이트'도 출시했다. 실제 물리 구조·모델을 가상 공간에 연결해 디지털 트윈 환경서 작업할 수 있도록 지원하는 제품이다. 알테어는 지난해부터 물리적 세계와 가상 공간을 연결하는 솔루션 개발에 집중했다. 성과도 나오고 있다. 최근 미국 뉴욕 고속도로에 설치된 풍동과 항공 엔진 설계 시스템을 가상 세계에 연결해 유지·보수를 진행했다. 물리적 구조에 저장된 센서·시스템을 가상 세계에 연결해 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 가상 모델을 생성하기도 했다. 뉴욕시 구조물 데이터를 아랍에미리트 아부다비로 가져와 고층 빌딩용 풍동 설계 시나리오도 구축한 것이 대표 사례다. 파트나익 디렉터는 "가상 모델은 현실 구조물 특징을 그대로 반영할 수 있다"며 "전 세계 도시·산업 설계에 응용 가능한 하이퍼웍스 활용 사례가 확장하고 있다"고 말했다. "AI 에이전트가 설계·시뮬레이션 업그레이드" 파트나익 디렉터는 AI 에이전트 시대 속 시뮬레이션 산업은 더 진화할 것으로 내다봤다. AI 에이전트가 과거·실시간 데이터를 결합해 즉각적인 최적 설계안을 제시할 수 있다는 이유에서다. 그는 "AI 에이전트를 활용하면 데이터 자동 분석뿐 아니라 설계 인사이트까지 제공할 수 있다"며 "데이터 해석 없이도 최적의 설계 방향을 선택할 수 있을 것"고 예측했다. 파트나익 디렉터는 예측 기반 시뮬레이션 기능도 활성화할 것으로 봤다. 그는 "제조업에서는 부품 마모나 구조적 손상을 AI 에이전트로 예측할 것"이라며 "유지보수 시기를 사전에 계획할 수 있을 것"이라고 설명했다. 또 "자동차와 항공 산업에서는 사고 가능성을 사전에 감지할 것"이라며 "설계 변경을 제안하는 데 AI가 적극 활용될 것"이라고 덧붙였다. 그는 AI 에이전트를 통한 협업 환경 구축도 빠질 수 없을 것이라고 강조했다. 현재 알테어는 AI로 설계자와 해석 엔지니어 간 실시간 협업을 지원하고 있다. 이에 설계자와 엔지니어는 주요 이슈를 즉각 공유할 수 있으며 AI가 최적의 해결책을 이들에게 제안할 수 있다. "韓와 관계 깊어…반도체·전자 고객 주력할 것" 파트나익 디렉터는 알테어가 지난 4년간 한국 시장에서 빠른 성장을 보였다고 평가했다. 알테어는 현재 국내 25개 고객사를 뒀다. 주요 고객사로 삼성전자와 LG전자, 현대자동차, 한국항공우주산업(KAI) 등이다. 알테어는 솔루션 판매자 역할을 넘어 고객사 협업 중심 전략을 강화하고 있다. 파트나익 디렉터는 "한국 고객은 알테어에 더 우수한 제품과 솔루션을 요구해 왔다"며 "그 과정에서 높은 충성도와 강한 협력 정신을 보였다"고 말했다. 그러면서 "이런 파트너십은 시간이 지날수록 더욱 깊어지고 있다"고 덧붙였다. 대표 사례는 LG전자와 진행한 옵티스트럭(OptiStruct) 프로젝트다. 지난해 알테어는 LG전자와 제품 내구성 검사를 한 소프트웨어에서 진행할 수 있는 솔루션을 만들었다. 당시 분석 시간과 개발 기간을 줄이고, 제품 수명과 안전성을 높였다는 평가를 받았다. 알테어는 국내 시장에서 반도체·전자 산업을 공략할 방침이다. 한국 시장에서 제조업 고객 수요가 클 것이란 판단에서다. 이에 지난 21일 국내 제조업 관계자 대상으로 '알테어 AI 워크샵'을 개최했다. 이날 파트나익 디렉터가 기조연설을 맡았다. 파트나익 디렉터는 "한국 제조 산업에서 많은 것을 배우고 있다"며 "공동 솔루션 개발과 파트너십을 적극 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.03.28 16:27김미정

[현장] 깃허브 "코파일럿, 개발 패러다임 바꿔…ROI 달성 가능"

"인공지능(AI) 시대 개발 패러다임이 완전히 변했습니다. 마이크로소프트 '코파일럿'은 코드 작성부터 리뷰, 수정, 배포까지 전 과정을 책임집니다. 단순 AI 도구를 넘어 개발팀 역할까지 담당할 수 있습니다." 토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 26일 양재 aT센터에서 열린 '마이크로소프트 AI 투어 인 서울' 기조연설에서 개발 업무에 접목된 코파일럿 특장점을 이같이 밝혔다. 돔케 CEO는 팬데믹 시기 공동 프로그래밍 도구로 등장한 코파일럿이 이제 전 주기 개발 업무를 지원하는 에이전트로 발전했다고 설명했다. 개발자들은 코파일럿을 통해 코드 생성은 물론 리뷰, 보안 수정, 실제 서비스 반영까지 한 흐름으로 진행할 수 있게 됐다. 현재 코파일럿은 구글을 비롯한 오픈AI, 앤트로픽 등 최신 언어 모델들과 연동돼 자연어 기반 검색과 코드 참조 기능을 제공할 수 있다. 이에 개발자들은 기술 장벽 없이 코드 설명을 이해하고 테스트를 진행하거나 조직 내 기술 지식을 쉽게 습득할 수 있다. 돔케 CEO는 이런 기술이 실제 성과로 이어졌다고 강조했다. 그는 태국의 한 고객사를 예시로 들었다. 해당 기업은 코파일럿 도입 후 개발 투자대비수익률(ROI)을 284%에 달성한 것으로 전해졌다. 그는 "이 기업의 개발자들은 코파일럿의 기능을 슈퍼히어로 능력에 비유한다"며 "업무 속도와 정확성 모두에서 극적인 향상을 체감했다"고 강조했다. 마이크로소프트는 코파일럿의 역할 확장을 위해 새 에이전트를 도입했다. 해당 에이전트는 클라우드상에서 브라우저와 모바일 기기에서도 별도 설치 없이 사용 가능하다. 여기에 고성능 가상머신 시스템이 적용됐다. 돔케 CEO는 "개발자는 단순히 이슈를 해당 에이전트에게 전달하기만 하면 된다"며 "코파일럿이 자동으로 문제를 해결할 것"이라고 설명했다. 그러면서 "개발자는 코파일럿의 결과물을 검토하기만 하면 된다"고 덧붙였다. 그는 올해를 '소프트웨어(SW) 엔지니어링 에이전트의 해'로 선언했다. 이를 통해 전 세계 기업 개발팀이 AI를 수용해야 한다고 재차 강조했다. 앞으로 개발자가 에이전트를 통해 코드 작업과 오류 발견을 자연스런 흐름을 통해 실행할 것으로 봤다는 이유에서다. 돔케 CEO는 "코파일럿은 기존 개발 문화를 구조적으로 바꿔주는 계기가 됐다"며 "개발 자동화는 이제 시작"이라고 말했다.

2025.03.26 17:47김미정

[현장] 나델라 MS CEO, 韓 코파일럿 응용 사례 감탄…"브라보 코리아"

"'코파일럿'은 인공지능(AI) 그 이상입니다. 앞으로 AI 분야 사용자 인터페이스(UI) 중심축 역할을 맡을 것입니다. 전 산업을 키우고 고객 경험을 강화할 것입니다. 코파일럿은 '에이전틱 AI' 시대를 여는 출발점이 될 것입니다." 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 양재 aT타워에서 열린 '마이크로소프트 AI 투어 인 서울' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 나델라 CEO는 코파일럿이 AI 플랫폼 역할을 넘어설 것으로 내다봤다. 그는 "코파일럿 사용자는 전사 데이터 기반으로 추론 모델을 호출해 일반 업무부터 전문 영역 연구까지 실시간으로 진행할 수 있을 것"이라며 "실행버튼 하나로 음성 에이전트와 연결된 개인 AI 사용도 지금보다 확산할 것"이라고 예측했다. 이에 대한 예시로 나델라 CEO는 '마이크로소프트 365 코파일럿'에 오픈AI의 추론 모델을 적용한 AI 에이전트 '리서처 에이전트'와 '애널리스트 에이전트'를 전 세계 최초로 공개했다. 두 에이전트 추론은 AI가 업무 데이터와 웹 정보 등 복잡한 데이터를 기반으로 진행된다. 다양한 맥락을 통합해 고도화된 문제 해결을 지원할 수 있다. 리서처 에이전트는 오픈AI의 o3 추론 연구 모델과 코파일럿의 조합 및 심층 검색 기능을 통합한 형태다. 새로운 시장 전략, 분기 미팅을 위한 고객 조사 등의 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있다. 애널리스트 에이전트는 최신 추론 모델의 연쇄 추론 능력을 기반으로 작동한다. 흩어진 데이터를 분석해 새로운 제품의 수요 예측부터 소비자 구매 패턴 분석, 매출 데이터 트렌드 파악 등 비즈니스 핵심 인사이트를 도출한다. 두 AI 에이전트는 내달부터 마이크로소프트 365 코파일럿 라이선스 고객 대상으로 '프런티어 프로그램'을 통해 순차적으로 제공될 예정이다. "한국 기업 AI 응용 수준 우수…협력 꾸준할 것" 나델라 CEO는 한국 기업의 마이크로소프트 솔루션 활용 사례에 대한 견해도 밝혔다. 그는 "한국 기업은 마이크로소프트의 AI 응용 수준이 가장 높다"며 "이를 더 활성화하기 위해 아낌없이 지원할 것"이라고 강조했다. 나델라 CEO는 국내 고객 사례도 소개했다. GS리테일은 실제 업무 현장에 마이크로소프트 코파일럿을 도입해 프론트라인 생산성을 높인 것으로 전해졌다. 이를 통해 셀프서비스율은 35%까지 올랐으며, 마케팅·영업·인사 등 모든 부서에서 투자대비수익률(ROI)이 실질적으로 발생하고 있다고 설명했다. 그는 LG전자가 오픈AI 기반의 스마트 홈 로봇 'Q9'을 출시한 사례도 소개했다. 씨젠이 마이크로소프트 솔루션으로 만든 개발 자동화시스템으로 진단 혁신을 가속화한 예시도 나왔다. 또 LG CNS가 자사 고객이 마이크로소프트 365 코파일럿을 업무에 적용해 생산성을 혁신할 수 있는 인사이트를 얻고 AI 서비스를 기획을 했던 사례를 공개하기도 했다. 나델라 CEO는 "코파일럿은 전 산업 커뮤니케이션 방식을 근본적으로 변화시키는 혁명"이라며 "에이전틱 세상을 여는 출발점"이라고 강조했다.

2025.03.26 14:42김미정

코멘토, AI 에이전트 구축에 '아마존 베드록' 선택…"강력한 보안 때문"

"인공지능(AI) 도입을 고민하는 기업이 가장 우려하는 건 보안입니다. 코멘토는 보안에 강한 '아마존 베드록'으로 AI 에이전트를 구축했습니다. 기업은 이 에이전트로 걱정 없이 챗봇을 업무 현장에 적용할 수 있습니다." 김창섭 코멘토 공동창립자 겸 소프트웨어 개발 리드는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 아마존 베드록을 채택한 이유로 우수한 보안성을 꼽았다. 코멘토는 AI를 활용해 기업의 워크플로를 분석하고 생산성을 높일 수 있는 방안을 제시하는 기업이다. 이런 서비스를 '포텐스닷'이라는 기업용 플랫폼을 통해 제공하고 있다. 최근 맞춤형 AI 챗봇 구축을 지원하는 AI 에이전트도 포텐스닷 내에 도입했다. 이런 서비스를 '포텐스닷'이라는 브랜드를 통해 운영 중이다. 최근에는 기업 맞춤형 AI 챗봇 구축을 지원하는 'AI 에이전트' 기능도 포텐스닷에 추가했다. 김 리는 AI 에이전트의 가장 큰 걸림돌로 보안을 꼽았다. 이에 고객 맞춤형 AI 에이전트 구축이 필요했다고 밝혔다. 그는 "고객사는 챗GPT 기반 에이전트를 기업 시스템에 도입했을 때 보안을 가장 크게 우려했다"고 구축 이유를 밝혔다. 코멘토는 AI 에이전트 개발을 위해 아마존웹서비스(AWS)의 '아마존 베드록'을 활용했다. 아마존 베드록은 앤트로픽을 비롯한 메타, 코히어 등 고성능 생성형 AI 모델을 API 형태로 제공한다. 또 검색증강생성(RAG), 가드레인, 프롬프트 라우드 등 기능도 통합 지원한다. 김 리드는 "GPT 기반 챗봇이나 에이전트는 사용자 파일이나 대화 내용이 외부에 저장될 수 있다는 우려가 있다"며 "아마존 베드록은 AI 모델과 사용자 간 대화가 저장되지 않고, 학습에도 활용되지 않아 보안 측면에서 유리하다"고 강조했다. 그러면서 "아마존 베드록 내 AI 모델은 AWS에서 독립 운영되는 구조"라며 "대화 데이터가 외부에 전송되지 않아 안전했다"고 설명했다. 코멘토는 AI 에이전트 개발 과정에서 아마존 베드록뿐 아니라 AWS의 다양한 보안 기능도 적용했다. KMS 기반 암호화, IAM 최소 권한 정책, VPC 엔드포인트 접속 방식을 주로 활용했다. 다이나모DB의 TTL 기능과 S3의 라이프사이클 설정까지 도입해 데이터 유효 기간을 효율적으로 관리했다. 김 리드는 "에이전트 내 채팅 기능을 비롯한 스트리밍, 파일 첨부 구현을 위해 '컨버스 API'도 적용했다"며 "이를 통해 사용자 질문 흐름을 기억하고 이어갈 수 있는 체이닝 구조를 빠르게 구현할 수 있었다"고 설명했다. "RAG 고도화…멀티 AI 오케스트레이션 실현 목표" 코멘토는 아마존 베드록을 통해 AI 에이전트 기능을 고도화할 방침이다. 특히 RAG 구현을 위한 파일 첨부 기능을 핵심 요소로 봤다. 사용자가 첨부한 문서 기반으로 실시간 질의응답이 가능하도록 설계해, AI의 실질적 업무 적용 사례를 늘리기 위해서다. 현재 코멘토는 포텐스닷 커뮤니티 사이트에 게시되는 글들을 AWS S3에 업로드한 뒤, 이를 지식 베이스(Knowledge Base)에 연동해 실시간 챗봇 질의응답에 활용하고 있다. 업로드 주기는 하루 1~2회 수준이다. 해당 데이터 기반으로 AI가 빠르게 인사이트를 고객에 제공하는 구조다. 문서뿐 아니라 이미지·동영상·오디오 등 멀티모달 데이터를 분석하는 '데이터 오토메이션(Data Automation)' 기능도 테스트 중이다. 이 기능은 지식 베이스와 통합돼 별도 파싱 없이도 AI가 인사이트를 추출할 수 있는 구조다. 김 리드는 "향후 RAG 구현 범위가 텍스트 중심에서 멀티데이터 기반으로 확장될 수 있을 것"으로 기대했다. 코멘토는 프롬프트 품질·양에 따른 AI 활용법도 업그레이드한다. 김 리드는 "베드록의 프롬프트 라우터 기능을 활용해 짧은 대화는 저렴한 모델, 긴 대화는 고성능 모델로 자동 분기하는 시스템을 도입할 계획"이라며 "여러 AI 모델과 기능을 유기적으로 연동하는 오케스트레이션 구조를 내부 실험하고 있다"고 밝혔다. 김 리드는 포텐스닷에서 AI의 역할에 대해 언급했다. 그는 "AI는 어디까지나 사람을 돕는 '코파일럿'이어야 한다"고 강조했다. 그러면서 "AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 생산성 향상을 위한 협력 파트너로 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라고 주장했다. 김 리드는 "국내 기업은 이제 막 AI 도입을 고민하는 단계"라며 "앞으로 신기술을 빠르게 테스트하고 필요시 즉시 도입하는 실행력을 갖출 것"이라고 덧붙였다.

2025.03.26 08:15김미정

스노우플레이크 "AI 에이전트 핵심은 개방적 데이터 관리"

"인공지능(AI) 에이전트 핵심은 데이터입니다. 다양한 형태의 데이터와 AI를 통합 처리할 수 있는 플랫폼이 받쳐줘야 합니다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트로 정확한 답변을 받을 수 있고, 내부 정보 보안·활용까지 높일 수 있습니다." 베누아 다쥬빌 스노우플레이크 공동창립자 겸 제품 부문 사장은 25일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 기자간담회를 열고 스노우플레이크 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 이날 티에리 크루아네스 스노우플레이크 공동창립자 겸 전 최고기술책임자(CTO)와 최기영 스노우플레이크코리아 지사장도 자리했다. 다쥬빌 사장과 크루아네스 전 CTO는 오라클에서 근무하다 퇴사 후 2012년 스노우플레이크 아키텍처를 구상하기 시작했다. 이후 2013년 기업을 공식 출범해 현재까지 운영하고 있다. 이들은 이번 기자간담회에서 AI 시대 스노우플레이크 사업 전략과 비즈니스 모델에 대해 논의했다. 다쥬빌 사장은 이전부터 AI 기술과 데이터를 한 플랫폼에 통합 제공하는 것을 목표로 뒀다고 밝혔다. 이를 통해 누구나 데이터를 한 플랫폼에서 간단하고 편리하게 활용할 수 있도록 지원하기 위해서다. 이런 전략으로 출시했던 초기 제품은 '코텍스'와 '도큐먼트AI'다. 코텍스는 문서 기반 정보 추출, 검색, 자연어 인터페이스를 통합 제공한다. 도큐먼트AI는 비정형 문서에서 사용자가 지정한 데이터만 추출하거나, 특정 업무 목적에 맞춰 문서를 학습시키는 데 특화된 솔루션이다. 그는 AI 에이전트 시대에도 AI와 데이터 연결관계를 더 강화하겠다고 밝혔다. 이를 위해 지난해 '코텍스 서치'를 출시했다. 스노우플레이크가 인수한 니바 기술로 작동하는 데이터 검색 엔진이다. 코텍스 서치는 구글 서치, 마이크로소프트 코파일럿과 유사한 검색 방식으로 작동한다. 사용자가 자연어로 질문하면, 코텍스 서치는 벡터 기반으로 연관된 문서를 찾거나 요약할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "이 제품은 비정형 데이터에서 기업 인사이트를 찾는 데 특화됐다"고 강조했다. 그는 '코텍스 인텔리전스'와 '코텍스 에이전트'도 이같은 전략의 일환이라고 설명했다. 두 서비스는 사용자 질의를 분석해 쿼리를 자동 변환하거나, 관련 데이터를 찾아 제시할 수 있다. 사용자들은 데이터 언어를 몰라도 플랫폼과 대화하듯 데이터에 접근할 수 있다. 현재 스노우플레이크는 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 메타, 미스트랄AI 등 LLM을 플랫폼에 탑재했다. 고객은 자신 업무에 맞는 LLM을 선택할 수 있다. 스노우플레이크 자체 모델 '아틱'도 제공되고 있다. 아틱은 특정 비정형 데이터 추출 등 업무 목적에 맞춰 사전 훈련된 모델이다. 다쥬빌 사장은 제품 보안성에 대해서도 언급했다. 그는 "모든 솔루션은 고객 데이터가 있는 플랫폼 내부에서 LLM을 직접 실행한다"며 "보안성과 통합 효율을 동시에 확보하는 구조"라고 강조했다. "AI 에이전트 중심에 '아이스버그' 있어야"…사용량 기반 모델 채택 스노우플레이크는 AI 에이전트 시대에도 개방적인 데이터 저장·관리하는 방식을 채택할 것이라고 밝혔다. 고객이 데이터를 특정 플랫폼에 묶어두지 않고 자유롭게 활용하도록 돕기 위함이다. 이에 '아이스버그'를 통해 데이터 락인을 피하고 상호운용성을 극대화하는 전략을 추진 중이다. 아이스버그는 대용량 데이터 분석 환경에 최적화된 오픈 테이블 포맷이다. 분석 도구나 플랫폼 간 호환성을 높일 수 있는 구조다. 고객은 아이스버그에서 자신에게 맞는 워크로드 환경과 도구를 선택할 수 있다. 다쥬빌 사장은 "테이블 포맷이 분산되면 데이터 관리 복잡성과 성능 저하가 발생할 수 있다"며 "이를 방지하고자 아이스버그에 집중 투자했다"고 밝혔다. 다쥬빌 사장은 이같은 데이터 관리 전략이 생성형 AI 전략과도 맞닿았다고 설명했다. 비정형 데이터를 처리하는 도큐먼트AI나 코텍스 서치, 코텍스 에이전트가 제대로 작동하려면 이 기반이 되는 데이터 포맷부터 유연하고 표준화돼 있어야 한다는 이유에서다. 그는 "AI가 업무에 맞는 데이터를 찾아오게 하려면, 그 데이터가 묶여 있지 않아야 한다"며 "아이스버그는 AI 전략 출발점이자 고객 중심 플랫폼 핵심"이라고 말했다. 스노우플레이크는 구독형 모델대신 사용량 기반 모델을 채택했다. 사용량 기반 모델은 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하는 방식이다. 구독형 모델은 고정 요금을 정기적으로 지불하며 서비스를 이용하는 방식이다. 크루아네스 전 CTO는 "고객이 플랫폼을 실제로 사용하지 않으면 자체 수익을 낼 수 없는 구조"라며 "사용자 만족과 신뢰, 성능 개선이 기업 철학"이라고 밝혔다.

2025.03.25 15:02김미정

"보안도 코파일럿으로"…MS, 시큐리티 에이전트 공개

마이크로소프트가 '마이크로소프트 시큐리티 코파일럿'에 에이전트 기능을 추가해 보안용 인공지능(AI) 기술 확장에 나섰다. 마이크로소프트는 '시큐리티 코파일럿'을 비롯한 에이전트 기능을 내달부터 프리뷰 버전으로 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿을 통해 제공한다고 25일 공식 블로그에서 밝혔다. 이 에이전트들은 각각 피싱 대응, 데이터 유출, 사용자 접근 관리, 취약점 수정, 위협 인텔리전스 분석 등 주요 보안 영역에 특화됐다. '마이크로소프트 디펜더'를 비롯한 '엔트라', '인튠', '퍼뷰' 등 기존 마이크로소프트 보안 솔루션과 통합 작동한다. 우선 마이크로소프트는 마이크로소프트 디펜더의 피싱 분류 에이전트를 소개했다. 이는 피싱 경고를 분류해 실제 위협과 오탐을 구별한다. 의사결정에 대한 이해하기 쉬운 설명을 사용자에게 제공하고, 관리자 피드백 바탕으로 탐지 성능을 개선한다. 마이크로소프트 퍼뷰의 경고 분류 에이전트는 데이터 유출 방지(DLP)와 내부 위협 경고를 분류한다. 중요한 사건에 우선순위를 부여하고, 관리자 피드백을 통해 지속적으로 정확성을 올린다. 마이크로소프트 엔트라의 조건부 액세스 최적화 에이전트는 기존 정책에서 누락된 신규 사용자나 앱을 모니터링함으로써 보안 격차를 해소하기 위한 업데이트를 식별한다. ID 팀이 클릭 한 번으로 이를 적용할 수 있도록 빠른 수정안을 제안한다. 마이크로소프트 인튠의 취약점 수정 에이전트는 취약점과 수정 작업을 모니터링·우선순위화한다. 앱·정책 구성 문제를 해결함으로써 윈도 운영체제 패치 적용을 관리자 승인하에 신속히 진행할 수 있다. 또 시큐리티 코파일럿의 위협 인텔리전스 브리핑 에이전트는 조직의 특성과 위협 노출 상황에 따라 맞춤형 위협 인텔리전스를 자동으로 선별할 수 있다. 마이크로소프트 파트너사도 새로운 보안 에이전트 솔루션 5종을 공개했다. 해당 에이전트도 시큐리티 코파일럿에서 제공될 예정이다. 원트러스트의 개인정보 유출 대응 에이전트는 데이터 유출을 분석해 개인정보 보호 팀이 규제 요건을 충족할 수 있도록 가이드를 제공한다. 에이비에이트릭스의 네트워크 감독 에이전트는 VPN과 게이트웨이, 사이트2클라우드 연결 장애와 오류에 대한 근본 원인을 분석하고 문제를 제시한다. 블루보이언트의 섹옵스 도구 에이전트는 보안 운영 센터(SOC)와 보안 통제를 평가할 수 있다. 이를 통해 보안 운영을 최적화하고 통제력, 효율성, 규정 준수 향상을 위한 권고 사항을 제공한다. 테니엄의 경고 분류 에이전트는 분석가가 각 경고에 대해 빠르고 확신 있는 결정을 내릴 수 있도록 필요한 맥락을 제공한다. 마지막으로 플레치의 작업 최적화 에이전트는 조직이 가장 중요한 사이버 위협 경고를 예측하고 우선순위를 지정할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 경고 피로를 줄이고 보안을 올릴 수 있다. 마이크로소프트는 "AI 시대에 보안은 선택 아닌 필수"라며 마이크로소프트 시큐리티 코파일럿에 AI 기능을 확장함으로써 조직이 사이버 위협에 능동적으로 대응할 수 있는 기반을 마련했다"고 강조했다.

2025.03.25 09:51김미정

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