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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (533건)

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딥시크 가격 75% 내려도 기업 부담 여전…"AI 에이전트 토큰 폭증"

딥시크의 대폭적인 모델 가격 인하에도 기업용 인공지능(AI) 업계 수익성 문제가 해소되지 않을 수 있다는 분석이 나왔다. AI 에이전트 토큰 사용량이 모델 가격 하락 속도보다 더 빠르게 늘고 있다는 이유에서다. 12일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 마이트레이 차터지 선임 소프트웨어(SW) 엔지니어와 데반시 아가르왈 머신러닝(ML) 엔지니어는 딥시크가 'V4-프로' 모델 가격을 75% 내렸지만 기업용 AI 서비스 비용 부담은 여전히 크다고 주장했다. 이들은 AI 에이전트가 기존 챗봇보다 최대 수백 배 많은 토큰을 소비하는 현상을 지적했다. 일반 챗봇은 사용자 질문 하나를 한 차례 모델 호출로 처리하지만, AI 에이전트는 계획 수립과 정보 검색, 도구 사용, 결과 검증, 요약을 거치며 여러 차례 모델을 호출하고 있어서다. 이 과정에서 사용자는 답변 하나만 받지만 서비스 제공업체는 전체 처리 과정에서 발생한 토큰 비용을 부담해야 한다. 모델 가격이 낮아져도 질문 하나가 수십 차례 유료 작업으로 이어지면 운영비 절감 효과는 제한적일 수밖에 없다. 차터지 선임 SW 엔지니어는 "단일 대화형 챗봇은 사용자 입력 1토큰당 약 5토큰이 청구된다"며 "에이전트는 이 비율이 1대700 이상까지 높아질 수 있다"고 설명했다. 이어 "에이전트는 50토큰짜리 질문에 검색 문맥을 불러오고 도구를 실행한 뒤 결과를 요약할 수 있다"며 "약 3만5천개 입력 토큰이 청구될 수 있다"고 말했다. 그는 이런 구조가 사용자당 월정액을 받는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 모델에도 부담을 준다고 지적했다. 월 40달러 요금제 이용자가 하루 50차례 이상 에이전트를 실행하면 추론 비용이 해당 사용자의 구독 매출을 넘어설 수 있다는 설명이다. 아가르왈 ML 엔지니어는 비용 절감을 위해 질문 난도에 따라 적절한 모델을 배정하는 '비용 인식형 라우팅'과 프롬프트 캐싱을 도입해야 한다고 제안했다. 불필요한 문맥과 도구 출력값을 줄이고 에이전트의 도구 사용 횟수에 제한을 둬야 한다는 점도 강조했다. 아가르왈 ML 엔지니어는 "AI 기업 경쟁력은 가장 저렴한 모델을 사용하는 것보다 에이전트의 작업 경로와 비용을 얼마나 정교하게 통제하는지에 달릴 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:53김미정 기자

오픈AI "GPT-5.6 솔 울트라, 50년 수학 난제 1시간 만에 증명"

오픈AI가 최신 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6 솔 울트라(Sol Ultra)가 그래프 이론 분야의 50년 난제를 1시간 만에 증명했다고 주장하며 수학계의 관심이 쏠리고 있다. 12일 에단 나이트 오픈AI 연구원은 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 GPT-5.6 솔 울트라가 그래프 이론 분야의 대표적 미해결 문제인 '사이클 더블 커버 추측(Cycle Double Cover Conjecture)'을 증명한 논문과 프롬프트를 공개했다고 밝혔다. 사이클 더블 커버 추측은 1973년 조지 세케레스(George Szekeres)와 1979년 폴 세이모어(Paul Seymour)가 각각 제기한 그래프 이론의 대표적 난제다. 이 추측은 "모든 브리지 없는(bridgeless) 그래프에 대해 모든 간선이 정확히 두 번씩 포함되는 사이클들의 집합이 존재하는가"를 묻는다. 그래프 이론에서 그래프는 점과 선으로 이뤄진 네트워크를 의미한다. 도로망, 통신망, 전력망 등을 수학적으로 단순화해 표현한 구조라고 볼 수 있다. 사이클 더블 커버 추측은 네트워크가 충분히 연결돼 있을 때 모든 연결선을 두 개의 순환 경로가 중복해 지나가도록 구성할 수 있는지를 묻는 문제다. 그래프 이론은 통신망·교통망·전력망 등의 구조를 분석하는 데 활용되는 수학적 기반으로 알려져 있다. 에단 나이트 연구원은 "GPT-5.6 솔 울트라를 일반 공개한 지 하루 만에 이 모델이 64개의 서브에이전트를 활용해 1시간이 채 안 되는 시간 안에 50년 된 사이클 더블 커버 추측의 증명을 만들어냈다"고 밝혔다. 공개된 프롬프트에 따르면 오픈AI는 모델에 최대 64개의 동시 서브에이전트를 할당했다. 각 에이전트는 서로 다른 수학적 표현과 대수적 접근, 구조적 귀납법 등을 독립적으로 탐색했고, 별도의 적대적(adversarial) 에이전트는 반례 가능성과 논리적 오류를 집중적으로 검토하도록 설계됐다. 또 인터넷 검색 사용을 금지하고 부분적인 결과나 특수한 경우에 대한 증명은 인정하지 않았으며, 일반적인 수학적 오류를 탐지하기 위한 검증 절차도 수행하도록 했다. 시스템에는 최대 8시간의 계산 시간이 할당됐지만 실제로는 약 1시간 만에 결과를 도출한 것으로 알려졌다. 오픈AI가 공개한 논문에 따르면 증명은 먼저 문제를 3차 정규 그래프(cubic graph)로 환원한 뒤 8-플로우 정리(8-flow theorem)를 활용해 그래프의 간선에 GF(3) 기반 레이블을 부여하는 방식으로 진행된다. 이후 각 간선이 정확히 두 개의 사이클에 포함되도록 만드는 구조를 선형대수 기법으로 구성했다. 논문은 총 3페이지 분량으로 비교적 짧다. 핵심 증명은 정리와 두 개의 보조정리(Lemma)를 중심으로 전개되며, 마지막에는 1970~1980년대 주요 그래프 이론 연구들을 참고문헌으로 제시했다. 다만 수학계는 아직 신중한 입장이다. 이번 결과는 학술지 게재나 동료 심사(peer review)를 거치지 않았으며, 오픈AI가 자체 콘텐츠 전송망(CDN)에 PDF를 공개한 것과 수학계가 정식 증명으로 인정하는 것은 전혀 다른 문제라는 지적이 나온다. 실제로 사이클 더블 커버 추측은 과거에도 여러 차례 증명이 주장됐지만 이후 오류가 발견되거나 철회된 사례가 적지 않았다. 이 때문에 그래프 이론 연구자들은 각 단계의 논리적 타당성을 면밀히 검토하고 있다. 또한 이번 증명은 수학 정리 검증 도구인 린(Lean)이나 코크(Coq) 같은 형식 검증 시스템으로 검증되지 않았다. 연구 수준 그래프 이론 정리를 자동 검증할 수 있는 라이브러리가 아직 충분히 구축되지 않았다는 점도 한계로 지적된다. 수학계에서는 향후 수일에서 수주에 걸쳐 증명의 각 단계를 검토한 뒤 결과의 타당성을 판단할 전망이다. 그럼에도 일부 수학자들의 긍정적인 평가가 나오고 있다. 영국 맨체스터대 수학자 토마스 블룸은 해당 증명을 검토한 뒤 "매우 훌륭한 증명(a very nice proof)"이라며 "놀라울 정도로 간결하고 어쩌면 오래전에도 가능했을 법한 해법"이라고 평가했다. 이어 "특히 AI가 실패한 접근법을 쉽게 포기하지 않고 수많은 변형을 반복적으로 탐색한 점이 강점"이라며 "인간 연구자라면 초기에 실패한 아이디어를 버릴 수 있지만 AI는 이를 지속적으로 검토하며 해답을 찾았을 가능성이 있다"고 설명했다. 반면 참고문헌 인용이 부족한 점은 비판했다. 그는 증명과 밀접한 관련이 있는 1983년 바몬드, 잭슨, 예거의 연구가 언급되지 않은 점을 지적하며 AI가 생성한 수학 논문에서 자주 나타나는 문제라고 평가했다.

2026.07.12 16:58남혁우 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

[현장] 센드버드, AI 컨시어지 시대 선언…"답변 넘어 해결하는 AI로"

센드버드가 단순 응답형 인공지능(AI)을 넘어 복잡한 고객 문제를 처음부터 끝까지 해결하는 'AI 컨시어지' 시대를 선언했다. 고객 문의를 여러 부서와 시스템, AI 에이전트가 함께 처리하는 새로운 운영 체계를 공개하며 고객 경험(CX) 혁신을 주도한다는 목표다. 김동신 센드버드 대표는 9일 서울 송파구 롯데월드호텔에서 개최한 '스파크 코리아 2026'에서 "AI의 역할은 고객 질문에 답하는 데서 끝나는 것이 아니라 문제를 해결하고 기업 업무를 끝까지 책임지는 것"이라며 "앞으로 사람이 더 중요한 판단에 집중하고 AI가 실행을 담당하는 새로운 고객 경험의 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다. 이날 센드버드는 지난해 출시한 AI 고객 경험 플랫폼 '딜라이트.ai(delight.ai)'를 중심으로 차세대 AI 컨시어지 전략을 공개했다. ▲'에이전트 스튜어드(Agent Steward)' ▲AI 운영 플랫폼 '트러스트 OS 2.0' ▲AI 자가 개선 기능 '제로 터치 개선(ZTI) ▲'보이스 AI 2.0' ▲고객센터 마이그레이션 솔루션 '딜라이트 데스크' 등을 새롭게 선보이며 실제 업무 운영 모델을 제시했다. "단순 응답 AI는 끝났다"…에이전트 스튜어드 전면에 김 대표는 기존 AI 상담 시스템의 한계로 복잡한 고객 문제 해결을 꼽았다. 현재 AI가 주문 조회나 비밀번호 초기화 등 반복 업무는 상당 부분 처리하고 있지만 승인과 판단, 여러 조직 간 협업이 필요한 업무는 여전히 사람에게 넘어가고 있다는 설명이다. 이를 해결하기 위해 센드버드는 새로운 AI 에이전트 솔루션 에이전트 스튜어드를 공개했다. 스튜어드는 고객 문의를 접수한 이후 주문 시스템과 물류센터, 협력사, 재무팀 등 여러 시스템과 동시에 연동하며 문제 해결이 완료될 때까지 진행 상황을 관리하는 AI 오케스트레이터 역할을 수행한다. 단순히 답변을 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 이해관계자를 조율하는 것이 특징이다. 이날 스튜어드 라이브 데모에선 이상희 센드버드 코리아 대표가 직접 배달 서비스 고객 역할을 맡아 보이스 스튜어드의 실제 동작을 시연했다. 에이전트가 고객과 통화하는 동시에 배달 기사와 음식점, 고객센터를 순차 연결해 사고 상황을 확인하고 새로운 배달을 배정하는 과정을 실시간으로 선보였다. 상담사는 보상 승인만 담당하고 나머지 업무는 AI가 자동 처리하는 방식이다. AI가 AI를 고친다…트러스트 OS 2.0·ZTI 공개 센드버드는 트러스트 OS 2.0을 공개하며 AI 운영 체계도 한 단계 고도화했다. 이는 AI 동작을 모니터링하는 수준을 넘어 AI가 스스로 문제를 발견하고 개선할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 지난해 공개한 트러스트 OS가 AI 활동의 투명성과 통제에 초점을 맞췄다면, 이번 버전은 AI의 자율성을 높이는 데 중점을 뒀다. 핵심 기능은 ZTI다. AI가 고객과의 대화를 분석해 실패 사례를 찾아내고 원인을 분석한 뒤 개선안을 생성하고 테스트, 배포까지 수행하는 구조다. 사람은 개선 방향을 승인하거나 필요한 부분만 수정하면 되고 이후 반복적인 검증과 최적화는 AI가 담당한다. 센드버드는 이를 통해 AI가 운영 과정에서 지속적으로 성능을 높이는 새로운 운영 모델을 구현할 계획이다. 행사 중 ZTI 시연에선 사람이 표준운영절차(SOP)를 입력하면 AI가 이를 액션북으로 변환하고 실제 고객 대화를 분석해 개선안을 생성한 뒤 테스트와 배포까지 수행하는 과정이 진행됐다. 김 대표는 "AI는 수백만 건의 대화를 분석하고 최적화하는 데 뛰어나지만, 브랜드 기준과 정책을 정하는 것은 사람의 역할"이라며 "사람은 방향을 제시하고 AI는 그 방향 안에서 지속적으로 개선하는 구조가 앞으로의 AI 운영 모델이 될 것"이라고 설명했다. 헬프데스크 시장도 겨냥…딜라이트 데스크로 원클릭 전환 센드버드는 '보이스 AI 2.0'도 선보이며 음성 AI 기능을 강화했다. 기존처럼 고객 문의에 응답하는 수준을 넘어 예약 발신과 아웃바운드 콜 기능을 지원하는 솔루션이다. AI가 고객에게 먼저 연락해 상황을 안내하거나 필요한 절차를 진행하는 등 보다 능동적인 고객 경험을 제공할 수 있도록 설계됐다. 아울러 기존 헬프데스크 시장을 겨냥한 신규 고객센터 솔루션 딜라이트 데스크도 공개했다. 센드버드는 젠데스크와 같은 기존 고객센터 솔루션에서 상담 데이터를 원클릭으로 딜라이트.ai에 이전할 수 있도록 지원할 계획이다. 특히 기존 상담 이력을 AI 액션북으로 자동 전환해 곧바로 AI 운영에 활용할 수 있도록 돕는다. 상담사가 사용하는 고객센터와 AI 에이전트가 하나의 환경에서 동작하도록 설계한 것이 특징이다. 센드버드는 차세대 AI 컨시어지를 중심으로 고객 경험 플랫폼을 고도화하고 다양한 산업군에서 실제 운영 사례를 확대해 나갈 계획이다. AI가 사람을 단순 보조하는 수준을 넘어 기업 업무를 수행하는 '디지털 팀원'으로 자리 잡는 시대를 앞당긴다는 목표다. 이 대표는 "이번 공개한 기술은 실험실에서 보여주기 위한 데모가 아니라 실제 운영 환경에서 고객 문제를 해결하기 위해 개발한 기능"이라며 "고객센터를 비용 조직이 아니라 기업의 성장과 혁신을 만드는 핵심 조직으로 전환하는 것이 우리의 비전"이라고 말했다. 김 대표는 "고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 돕겠다"고 강조했다.

2026.07.09 12:53한정호 기자

AI 코딩 확산에 개발 플랫폼 부담↑…전 깃허브 CEO가 제시한 해법은

전 깃허브 최고경영자(CEO) 토머스 돔케가 급증하는 인공지능(AI) 코딩 에이전트로 인한 개발 인프라 병목 해소에 나섰다. AI 에이전트가 코드 저장소를 반복적으로 읽고 수정하면서 깃허브 등 개발 플랫폼 트래픽 부담이 커지자 이를 분산 네트워크로 처리한다는 구상이다. 9일 토마스 돔케CEO는 스타트업 엔타이어를 설립하고, AI 에이전트에 최적화된 깃(Git) 호스팅 네트워크 서비스를 선보였다고 밝혔다. 깃은 소프트웨어 개발 과정에서 코드 변경 이력을 기록하고 관리하는 버전관리 시스템이다. 지난해까지 토머스 돔케 CEO가 이끌었던 깃허브는 깃을 온라인에서 보관·관리하며 개발자 간 협업을 지원하는 대표적인 플랫폼이다. 최근 깃허브는 AI 코딩 에이전트 확산으로 어려움을 겪고 있다. 코드 분석과 생성을 위해 저장소를 반복적으로 읽고 복제하며 사람보다 몇 배에 달하는 요청을 발생시키고 있기 때문이다. 이로 인해 플랫폼 응답 속도 저하나 사용량 제한 등 인프라 부담이 커지고 있으며 장기적으로는 개발자 생산성에도 영향을 미칠 수 있다는 우려가 나온다. 토마스 돔케 CEO는 이러한 문제의 원인으로 중앙화된 코드 호스팅 구조를 지목했다. 깃은 원래 여러 곳에 저장소를 복제해 분산 운영할 수 있도록 설계됐지만 효율적인 개발을 위해 깃허브와 같은 대규모 플랫폼에 트래픽이 집중되는 형태로 굳어졌다는 설명이다. 엔타이어는 이런 부담을 줄이기 위해 깃허브 저장소를 자체 네트워크에 복사본을 만든 뒤 AI 에이전트가 원본 저장소 대신 해당 복제본에서 작업하도록 하는 방식을 제시했다. 사람이 주로 사용하는 기존 플랫폼과 AI가 대량 작업을 수행하는 별도 네트워크를 나눠 운영하겠다는 것이다. AI가 일으키는 대량의 읽기·쓰기 요청을 엔타이어 쪽에서 처리하면 원본 저장소의 부담은 그만큼 줄일 수 있다는 설명이다. 이를 위해 엔타이어는 글로벌 제어 평면(Control Plane)과 지역 데이터 평면(Data Plane)을 분리한 구조를 채택했다. 사용자 인증과 접근 권한은 중앙에서 관리하되 실제 Git 데이터는 지역별 노드에 저장·복제된다. 이를 통해 지연시간을 줄이고 데이터 주권 요구사항에도 대응할 수 있다. AI 작업 과정을 추적하는 기능도 제공한다. 함께 공개한 '엔타이어 CLI'는 AI 에이전트의 프롬프트와 응답, 파일 변경 내역, 작업 과정 등을 코드 커밋과 함께 기록한다. 개발자는 AI가 변경한 코드 내역과 변경 이유도 확인할 수 있다. 엔타이어는 성능 측면에서도 AI 시대에 최적화된 인프라를 강조했다. 회사에 따르면 네트워크는 시간당 210만 건의 푸시(push) 작업과 57만 건의 클론(clone) 작업을 처리할 수 있다. 현재 서비스는 미국·유럽·호주 지역 사용자를 대상으로 순차 제공되고 있다. 엔타이어는 향후 Git 네트워크를 오픈소스로 공개하고 자체 구축(Self-hosting) 기능도 지원할 계획이다. 이 밖에도 자체 Git 저장소 호스팅과 정책 기반 브랜치 보호, AI 중심 CI/CD 기능 등을 추가해 AI 에이전트와 개발자가 함께 사용하는 개방형 개발 생태계를 구축한다는 목표다. 토마스 돔케 CEO는 "그동안 개발 생태계는 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼 중심으로 재편돼 왔다"며 "하지만 AI 에이전트가 대규모 동시 요청을 처리하는 환경에서는 기존 구조의 한계가 점점 더 뚜렷해질 것"이라고 말했다. 이어 "엔타이어는 인간과 에이전트가 함께 협업하는 시대에 맞춰 더 개방적이고 독립적이며 분산된 개발 플랫폼을 지속적으로 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.09 09:29남혁우 기자

GS네오텍, AI 에이전트 품은 클라우드 보안 플랫폼 '시큐리티 렌즈' 공개

GS네오텍이 인공지능(AI) 기반 차세대 클라우드 보안 플랫폼을 출시하며 시장 공략을 강화한다. 국내 규제 환경에 최적화한 통합 보안 관리와 AI 에이전트를 결합해 기업의 컴플라이언스 대응과 보안 운영 효율성을 높인다는 전략이다. GS네오텍은 '시큐리티 렌즈'를 출시했다고 8일 밝혔다. 최근 기업 IT 환경은 클라우드 전환과 AI 도입 확산으로 복잡성이 커지고 있다. 특히 신규 취약점을 노린 사이버 공격 주기가 수일, 수시간 단위로 짧아지면서 위협을 탐지하고 대응해야 하는 보안 골든타임도 빠르게 줄어드는 추세다. GS네오텍은 기존 글로벌 클라우드 보안 솔루션이 국내 규제 환경을 충분히 반영하지 못한다는 점에 주목했다. 이에 국내 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증과 정보보호 공시 등 주요 보안 규제에 최적화된 플랫폼을 자체 개발했다고 설명했다. 시큐리티 렌즈는 클라우드 자산과 운영체제, 코드 진단 결과 등을 하나의 화면에서 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 기업은 분산된 관리 콘솔을 오갈 필요 없이 전사 자산의 보안 현황을 실시간으로 확인할 수 있다. 또 규제 대응과 감사 증빙에 필요한 시간과 비용도 줄일 수 있다. 플랫폼은 영문 중심의 보안 용어와 결과값을 한국어 기반으로 제공해 담당자의 업무 부담을 줄였다. 실시간 위협 분석부터 감사 리포트 자동 작성까지 국내 기업 환경에 맞춘 보안 운영을 지원하는 것이 특징이다. 보안 특화 AI 에이전트 '네오봇'도 탑재했다. 네오봇은 복잡한 보안 데이터를 자연어로 조회하고 위협 조치 우선순위를 추천하는 기능을 제공한다. AI가 대량의 위협 정보에서 오탐을 걸러내고 핵심 내용을 요약해 보안 인력이 부족한 기업도 보다 효율적으로 보안 인프라를 운영할 수 있도록 지원한다. 아울러 온톨로지 기반 자산 연결 관계 분석 기술을 적용해 인터넷 노출 자산부터 내부 핵심 데이터까지 이어지는 잠재 공격 경로를 시각화한다. 단순히 취약점을 나열하는 수준을 넘어 실제 공격 가능 경로를 분석해 우선 대응해야 할 위험 요소를 식별하도록 지원한다는 목표다. 서정인 GS네오텍 IT사업본부장은 "시큐리티 렌즈 AI 에이전트를 활용하면 주니어 담당자도 시니어 전문가 수준의 빠르고 정확한 대처가 가능하다"며 "국내 기업들이 겪던 컴플라이언스 대응 사각지대를 해소하고 비즈니스 성장을 위한 핵심 방어 업무에 전념할 수 있는 건강한 보안 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.

2026.07.08 13:39한정호 기자

JB금융그룹, 학생 대상 AI 경진대회 성료…1등 팀 '준법 리스크' 특화

JB금융그룹이 인공지능(AI) 인재를 발굴하고 그룹 내 활용을 위한 학생 대상 경진대회를 열었다. JB금융그룹은 지난 4일부터 이틀간 정읍 아우름캠퍼스에서 총 상금 1억원 규모 AI 서비스 개발 경진대회 'JB금융그룹 Fin:AI 챌린지'를 진행했다고 7일 밝혔다. 이번 대회의 핵심 과제는 데이터 수집과 검증, 산출을 아우르는 'AI에이전트 서비스 개발'이었다. 참가팀은 ▲생애주기 자산관리 ▲준법자문 ▲디지털마케팅 ▲자유주제 부문 중 하나를 골라 AI 서비스를 제안했다. 앞서 온라인 예선에 전국 523개 팀이 참가했으며, 이 중 선발된 13개 팀이 본선에서 겨뤘다. 심사위원단의 현장 라운딩 심사를 통해 상위 5개 팀이 최종 순위를 가렸다. 대상은 FinProof 에이전트를 개발한 'FinProof ' 팀이 받았다. 금융 홍보물 준법 리스크를 관련 법령, 규정을 기반으로 검토해 위험 지점을 찾아낸다. 또 실무에 적용할 수 있는 수정 의견을 제안하는 AI에이전트다. AI가 필수 고지 사항을 누락하거나 과장, 오인 표현 등 위험 요소를 정리하고 준법심의자가 최종판단에 집중할 수 있도록 설계했다. 최우수상은 '97×99' 팀이, 우수상은 '폴인포린' 팀이 각각 차지했다.

2026.07.07 15:53홍하나 기자

AWS, 데스크톱 앱도 AI 에이전트로 자동화…기업 AX 속도

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 에이전트가 기존 데스크톱 애플리케이션까지 활용할 수 있도록 지원하는 기능을 공개하며 기업 업무 자동화 시장 공략을 강화한다. 별도 API 개발이나 애플리케이션 이전 없이도 레거시 업무 환경에 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 지원해 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트가 '아마존 워크스페이스 애플리케이션'을 통해 데스크톱 애플리케이션에 안전하게 접근하고 작업을 수행할 수 있는 기능을 정식 출시했다고 7일 밝혔다. 회사 측에 따르면 많은 기업이 최신 API를 지원하지 않는 데스크톱 애플리케이션에서 핵심 업무를 운영 중이다. 이 때문에 자동화 효과가 큰 업무일수록 AI 에이전트가 접근하지 못하는 '라스트마일' 문제가 발생해왔다. 이에 AWS는 이번 기능을 통해 기존 거버넌스와 컴플라이언스 체계를 유지하면서도 데스크톱 환경까지 AI 자동화를 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다. 이번 기능으로 AI 에이전트는 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서비스 엔드포인트를 통해 데스크톱 애플리케이션과 상호작용한다. AWS 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM)를 기반으로 인증되며 모든 작업은 AWS 클라우드트레일과 아마존 클라우드워치에 기록돼 감사 추적 기능도 제공한다. 기업은 이미 운영 중인 워크스페이스 환경에 AI 에이전트를 연결할 수 있어 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하고 인프라를 추가하지 않아도 되는 것이 특징이다. 기존 데스크톱 환경을 유지한 채 AI 기반 업무 자동화를 확대할 수 있다는 설명이다. AWS는 퍼블릭 프리뷰 기간 동안 고객 피드백을 반영해 세 가지 기능을 추가했다. 우선 'MCP 도구 포워딩'을 통해 API가 존재하는 작업은 프로그래밍 방식으로 처리하고 시각적 상호작용이 필요한 경우에만 화면 기반 자동화를 수행하는 하이브리드 실행 모델을 지원한다. 이를 바탕으로 기존 화면 기반 자동화보다 비용과 지연 시간을 줄이고 안정성을 높일 수 있다. 또 사용자가 AI 에이전트 작업을 실시간으로 확인하고 필요할 경우 접근 권한을 회수할 수 있는 '실시간 세션 제어' 기능도 추가했다. 사람의 감독 아래 AI 에이전트를 운영하며 업무 신뢰성을 높인 것이다. 이와 함께 액티브 디렉터리 기반 기업 환경을 위한 '도메인 조인 플릿' 기능도 지원한다. AI 에이전트가 기존 디렉터리 ID를 그대로 활용해 일반 사용자와 동일한 접근 제어 정책과 감사 체계를 적용할 수 있도록 했다. AWS는 아마존 워크스페이스 애플리케이션 콘솔과 AWS CLI, API를 통해 신규 또는 기존 환경에서 AI 에이전트 접근 기능을 활성화할 수 있도록 지원한다. 개발 과정에선 아마존 S3와 아마존 클라우드워치, AWS 클라우드트레일을 활용해 가시성과 감사 추적 기능도 제공한다. AWS는 "아마존 워크스페이스 애플리케이션은 조직이 기존에 적용하던 거버넌스 및 컴플라이언스 통제를 유지하면서도 일상 업무 흐름을 대규모로 자동화할 수 있도록 지원한다"며 "이미 운영 중인 데스크톱 애플리케이션에 에이전트를 적용하기 위해 별도의 API를 구축하거나 애플리케이션을 마이그레이션하거나 인프라를 추가할 필요가 없다"고 밝혔다.

2026.07.07 11:24한정호 기자

NHN, 전사 AX 문화 키운다…AI 에이전트 노하우 한자리에

NHN이 전사적인 인공지능(AI) 전환(AX) 확산에 속도를 내고 있다. '클로드' 등 생성형 AI를 전 임직원 업무에 내재화하는 동시에 AI 에이전트 활용 사례를 공유하는 기술 행사를 열어 AI 기반 업무 문화를 조직 전반에 정착시키는 모습이다. NHN은 지난 2일 판교 사옥 플레이뮤지엄에서 NHN·NHN클라우드·NHN두레이 임직원을 대상으로 기술 공유 행사 '에이전틱 데이'를 개최했다고 7일 밝혔다. 행사에는 약 600명이 참여했다. 에이전틱 데이는 회사 구성원들이 실무와 사업 현장에 적용한 AI 에이전트 활용 사례와 개발 결과물을 공유하는 행사다. AI 에이전트 활용 동기를 높이고 이를 일상적인 업무 방식으로 정착시키기 위해 기획됐다. 최근 NHN 기술본부를 이끌게 된 양철웅 최고기술책임자(CTO)는 행사 기조연설에서 AI 에이전트 확산의 핵심 조건으로 데이터와 보안을 제시했다. 그는 "AI가 사내 모든 데이터와 지식을 안전하게 연결해 주는 환경, 이를 뒷받침하는 보안이야말로 다음 단계로 넘어가기 위한 필수 조건"이라며 AI 활용 과정에서 신뢰할 수 있는 데이터와 보안 체계의 중요성을 강조했다. 이어 "우리는 AI라는 도구를 활용해 개발 단계부터 보안성을 높이는 데 주력하고 더 안전한 제품과 서비스를 만들어 고객에게 제공해 나갈 것"이라며 NHN의 AX 방향성을 제시했다. 행사는 발표 세션과 데모 부스, AI 튜토리얼존 등 세 가지 프로그램으로 운영됐다. 발표 세션에선 각 계열사 AI 에이전트 개발팀이 실무 적용 사례를 공유했으며 데모 부스에선 총 15개 AI 에이전트 기반 서비스를 직접 체험할 수 있도록 구성됐다. AI 튜토리얼존에선 임직원들이 각 팀이 개발한 도구를 활용해 직접 결과물을 만들어보는 실습 프로그램도 진행됐다. 발표 세션에 나선 김윤희 NHN 게임컨버전스랩 이사는 자연어 기반 데이터 분석 사례를 소개하며 "쿼리를 모르는 기획자라도 자연어 한 줄로 3~4일 분량의 데이터 분석을 30분 만에 처리할 수 있게 됐다"며 "다만 환각 현상 등 AI 특유의 이상 현상을 고려해 사람이 개입해야 하는 영역에 대한 명확한 원칙 수립이 중요하다"고 제언했다. 조영일 NHN클라우드 AI개발센터장은 보안 취약점 점검을 AI로 자동화·표준화하는 방안을 발표하고 사내 공용 보안 취약점 점검 서비스 데모 버전을 처음 공개했다. 이 서비스는 AI 토큰을 우선순위 판단 단계에만 최소한으로 활용해 효율성을 높인 것이 특징으로, NHN클라우드에 우선 적용한 뒤 그룹사 전체로 확대할 계획이다. NHN은 지난 1일부터 생성형 AI 서비스 클로드를 전 임직원에게 제공하며 내부 AX를 확대 중이다. 특히 기존 개발 조직 중심으로 운영하던 AI 서비스를 전 직군에 공급했다. 아울러 AI 교육 프로그램 'AI 스쿨'과 사내 오피스 AI 플랫폼 '플레이그라운드', AI 활용 집중 프로그램 'AI 스프린톤' 등을 통해 AI 활용 문화를 확산하고 있다. 행사에 참여한 NHN 임직원은 "내부 AX가 전사적으로 깊숙이 이뤄지고 있고 AI 에이전트를 실무에 적극 활용하는 동료들이 많다는 점을 체감했다"며 "앞으로 담당 업무에 AI 에이전트를 어떻게 접목해 능률을 올릴 수 있을지 구체적으로 고민해보는 뜻깊은 시간이었다"고 소감을 전했다.

2026.07.07 10:27한정호 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

인핸스, 기술신용평가 최상위 'TI-1'…"AI 에이전트 산업 확장"

인핸스가 인공지능(AI) 에이전트 운영 플랫폼 기술력을 외부에서 인정받았다. 인핸스는 플랫폼 '에이전트OS'가 나이스평가정보로부터 투자용 기술신용평가 최상위 등급인 'TI-1'을 획득했다고 3일 밝혔다. 에이전트OS 플랫폼은 기업 데이터를 온톨로지 기반으로 연결해 AI 에이전트가 업무 맥락을 이해하고 실제 시스템에서 작업을 수행하도록 돕는 엔터프라이즈 AI 실행 플랫폼이다. 제조, 금융, 유통, 물류, 리테일 등 다양한 산업 업무 환경에 AI 에이전트를 적용할 수 있도록 설계됐다. 투자용 기술평가등급은 기업이 보유한 기술 가치와 미래 성장 가능성을 종합 평가해 TI-1부터 TI-10까지 총 10개 등급으로 나누는 지표다. 인핸스가 받은 TI-1은 매우 우수한 기술력과 성장 잠재력이 높은 시장을 기반으로 미래 성장 가능성이 최상위 수준인 기업에 부여된다. 이번 평가에서 인핸스는 '산업 범용 엔터프라이즈 AI 에이전트 운영 플랫폼 개발' 기술의 우수성과 사업화 가능성을 인정받았다. 이 플랫폼은 기업 데이터를 비즈니스 온톨로지로 구조화하고 AI 에이전트가 실제 업무를 수행한 뒤 결과를 바탕으로 스스로 개선하는 구조를 갖췄다. 기술평가보고서에 따르면 인핸스 플랫폼은 분산된 비즈니스 정보를 구조화해 정형·반정형 데이터를 자동으로 분류할 수 있다. 별도 연동 API가 없는 환경에서도 사람이 처리하듯 화면을 인식하고 자율적으로 업무를 실행하는 기술도 갖췄다는 평가를 받았다. 실행 결과를 다음 업무와 추론에 반영해 정확도와 실행 성공률을 높이는 자가개선 구조도 핵심 경쟁력으로 꼽혔다. 이번 등급 획득은 인핸스 기술의 신뢰도와 실제 시장 확장 가능성을 객관적인 데이터로 입증했다는 점에서 의미가 있다. 이승현 인핸스 대표는 "우리는 기술 신뢰도를 바탕으로 엔터프라이즈 시장 내 다양한 산업군에 최적화된 AI 에이전트 도입 사례를 늘려나갈 계획"이라고 말했다.

2026.07.03 14:18김미정 기자

"명확한 지시 목표"…일레븐랩스, AI 에이전트 업무 통제한다

일레븐랩스가 인공지능(AI) 에이전트에 상황별 업무 지침을 제공하는 기능을 내놨다. 일레븐랩스는 2일 일레븐에이전트에 '프로시저' 기능을 알파 버전으로 제공한다고 공식 홈페이지에서 발표했다. 프로시저는 직원이 표준운영절차(SOP)를 따르는 것처럼 일반적인 업무 상황에서 AI에이전트가 따라야 할 지침을 제공하는 기능이다. 이번 기능은 기술 담당자뿐 아니라 비기술 담당자도 AI 에이전트를 쉽게 구축, 관리, 업데이트할 수 있도록 설계됐다. AI 에이전트가 환불, 결제, 제품 문제 해결처럼 민감한 고객 업무를 맡게 되면서 상황별 행동 기준을 명확히 세우는 데 초점을 맞췄다. 프로시저는 필요한 시점에만 작동하도록 설계됐다. 일레븐랩스는 특정 지침을 광범위한 시스템 프롬프트에서 분리하면 에이전트 처리 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있다고 봤다. 프로시저는 구조화된 방식과 자유 형식 방식으로 나뉜다. 구조화된 프로시저는 정해진 단계를 매번 같은 순서로 실행하는 방식이다. 청구 접수, 신원 확인, 결제 수금처럼 일관성이 중요한 업무에 적합하다. 자연어, 도구 호출, 지시 칩을 조합해 만들 수 있다. 기업은 이를 통해 에이전트가 특정 업무를 처리할 때 어떤 단계를 어떤 순서로 따라야 하는지 고정된 절차로 정의할 수 있다. 자유 형식 프로시저는 업무별 맥락, 처리 단계, 가드레일을 담는 방식이다. 에이전트는 이를 바탕으로 지침을 해석하고 필요한 도구를 호출하며 대화 흐름에 맞춰 대응한다. 기술 문제 해결이나 청구 관련 질문처럼 상황이 진행 과정에서 달라지는 업무에 적합하다. 정해진 순서를 따르기보다 대화 상황에 맞게 유연하게 처리해야 하는 업무에 활용할 수 있다. 여기에 기존 SOP를 활용하는 기능도 포함됐다. 사용자는 에이전트가 따라야 할 SOP를 문서, PDF, TXT 파일로 가져올 수 있다. 일레븐에이전트는 이를 바탕으로 사용자가 확인하거나 수정할 수 있는 프로시저 초안을 만든다. 문서 업로드 인터페이스는 PDF, DOCX, TXT, MD, HTML, EPUB 형식을 지원한다. 기업은 기존 운영 문서를 활용해 AI 에이전트용 업무 절차를 만들 수 있다. 일레븐랩스는 "프로시저는 시스템 프롬프트, 워크플로, 가드레일과 함께 에이전트 행동을 제어하는 수단"이라며 "명확히 정의된 에이전트 행동을 통해 더 나은 고객 결과를 이끌어낼 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.02 09:14김미정 기자

파일·셸 권한 줬더니...앤트로픽, 클로드 코드 '비밀 추적 코드' 논란

앤트로픽의 인공지능(AI) 개발 도구 '클로드 코드'에 특정 사용자 환경을 식별하기 위한 코드가 숨겨져 있던 것으로 나타났다. 파일시스템 접근과 셸 명령 실행 등 강력한 권한을 가진 개발 도구가 사용자에게 알리지 않고 정보를 전송해온 사실이 드러나면서 투명성 문제가 도마 위에 올랐다. 2일 앤트로픽 엔지니어 타릭 시히파르는 해당 코드가 지난 3월 도입한 실험적 조치로 무단 리셀러의 계정 남용과 모델 증류(AI 복제)를 막기 위한 것이었다고 소셜미디어 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이어 현재는 더 강력한 대응 수단을 마련한 상태라며 해당 코드는 업데이트를 통해 즉시 철회될 예정이라고 설명했다. 이번 사안은 '더리얼로(Thereallo)'라는 개발자가 클로드 코드 2.1.196 버전 바이너리를 분석한 결과를 블로그에 공개하면서 세상에 알려졌다. 그는 클로드 코드가 파일시스템과 셸, 깃(Git), 브라우저 등 사용자의 핵심 권한을 광범위하게 요구하는 만큼 클라이언트 바이너리 자체에 대한 검증이 필요하다고 판단해 분석에 나섰다고 설명했다. 분석 결과 클로드 코드는 시스템 프롬프트에 포함되는 날짜 문자열을 이용해 특정 신호를 숨기는 '암호화 은닉(스테가노그래피)' 기능을 포함하고 있었다. 기본적으로 클로드 코드 시스템 프롬프트에는 날짜를 입력할 때 "Today's date is YYYY-MM-DD" 형태로 문장이 삽입된다. 하지만 특정 조건이 충족되면 문장 속 홑따옴표(')를 구분하기 어려운 다른 유니코드 마커로 변경하거나 날짜 구분자를 하이픈(-)에서 슬래시(/)로 바꾸는 방식이 적용됐다. 사용자나 모델의 눈에는 평범한 문장으로 보이지만 앤트로픽 백엔드 서버는 이를 분류 코드로 파싱할 수 있게 설계한 것이다. 이 코드는 클로드 코드의 API 연결 경로를 지정하는 환경변수가 공식 주소가 아닌 경우에만 작동했다. 즉 자체 프록시나 게이트웨이, 리셀러 서비스 등을 거쳐 우회 접속하는 사용자만 타깃으로 삼은 로직이다. 이 조건이 충족되면 시스템은 추가로 두 가지를 확인했다. 사용자의 시간대가 중국(상하이, 우루무치)인지, 그리고 접속 호스트네임이 사전 정의된 블랙리스트 도메인이나 특정 AI 기업 키워드와 일치하는지 여부다. 공개된 블랙리스트 분석 결과에는 딥시크, 문샷, 미니맥스, 지푸, 바이촨, 스텝펀 등 중국의 신생 AI 기업 관련 키워드가 대거 포함된 것으로 나타났다. 도메인 목록에는 바이두, 알리바바, 바이트댄스 등 중국 대형 IT 기업 도메인과 함께 다수의 API 리셀러·프록시·게이트웨이 도메인도 포함됐다. 해당 목록은 외부 유출을 막기 위해 베이스64로 인코딩한 뒤 XOR 연산으로 한 번 더 난독화해 바이너리 내부에 저장돼 있었다. 더리얼로는 앤트로픽이 무단 리셀러나 모델 증류 파이프라인을 탐지하기 위해 해당 코드를 숨긴 것으로 분석하며 자산 보호라는 목적 자체는 이해할 수 있다고 평가했다. 하지만 이를 사용자에게 명확히 알리지 않고 시스템 프롬프트 내부에 숨겨진 신호 형태로 구현한 점은 심각한 문제라고 지적했다. 그는 "AI 코딩 에이전트는 로컬 파일을 읽고 수정하며 명령을 직접 실행할 수 있는 도구"라며 "게이트웨이 사용 여부를 확인할 필요가 있었다면 별도 원격 데이터 전송(텔레메트리) 필드를 쓰거나 문서화된 정책을 통해 투명하게 공개했어야 한다"고 주장했다. 실효성에 대한 의문도 제기됐다. 분석에 따르면 해당 기능은 호스트명 변경, 타임존 수정, 바이너리 패치 등 비교적 단순한 편법으로 우회할 수 있다. 정교한 기술 탈취 세력을 막기에는 한계가 있는 반면 내부 보안망을 위해 사설 게이트웨이나 연구 환경을 구축해 사용하는 일반 개발자들만 애꿎게 식별되어 피해를 볼 수 있다는 지적이다. 앤트로픽 측은 이러한 은닉형 사용자 식별 방식을 이용약관 등 공식 문서에 사전 고지했는지를 묻는 질문에 명확한 답변을 내놓지 않았다. 회사 대변인은 시히파르 엔지니어의 트윗 내용을 인용하는 데 그쳤으며 새로 도입했다는 '더 강력한 대응 수단'에 대한 구체적인 작동 방식에 대해서도 답변을 피했다.

2026.07.02 09:14남혁우 기자

포티투마루, 서울메타위크 2026 참가…에이전틱 AI로 기업 AX 혁신 전략 제시

포티투마루가 글로벌 AI 컨퍼런스 '서울메타위크 2026'에서 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 위한 에이전틱 AI 전략과 핵심 솔루션을 선보인다. 1일 포티투마루는 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 열리는 서울메타위크 2026에 참가해 기업 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 에이전틱 AI 기술을 소개한다. 오는 3~4일 진행하는 서울메타위크 2026은 AI 전문 행사로 기업 AX와 AI 기반 업무 혁신을 주제로 글로벌 기업과 국내 주요 AI 기업이 참여한다. 행사 기간 진행되는 메인 컨퍼런스 '메타콘 2026'에서는 엔터프라이즈 AI, AI 에이전트, 산업별 AI 활용 사례 등이 주요 의제로 다뤄진다. 포티투마루는 전시 부스에서 '질문에서 실행까지'를 의미하는 '질문, 응답, 실행(Ask, Answer, Act)' 개념을 중심으로 에이전틱 AI 기술을 시연한다. 사용자의 요청을 단순히 분석하거나 답변하는 수준을 넘어 AI가 스스로 판단해 업무를 수행하는 '자율형 업무 위임' 모델을 소개할 예정이다. 회사는 이를 통해 생성형 AI가 정보 제공 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 실행형 플랫폼으로 진화하고 있다는 점을 강조할 계획이다. 메타콘 2026에서는 포티투마루 김동환 대표가 공식 연사로 무대에 오른다. 김 대표는 생성형 AI 시장의 변화와 함께 에이전틱 AI가 기업 조직 운영과 서비스 구조에 미치는 영향을 주제로 발표를 진행한다. 특히 AI 도입 이후 기업들이 직면하는 비용, 보안, 거버넌스 문제를 해결하면서도 실질적인 업무 생산성을 확보할 수 있는 상용화 전략과 적용 사례를 공유할 예정이다. 포티투마루는 검색증강생성(RAG42), 머신리딩컴프리헨션(MRC42), 경량 대규모언어모델(LLM42) 등 자체 AI 기술을 기반으로 산업 및 공공 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 회사는 환각 현상 최소화, 기업 데이터 보호를 위한 프라이빗 환경 지원, 비용 효율적인 AI 운영 체계를 경쟁력으로 내세우고 있다. 김동환 포티투마루 대표는 "기업이 원하는 AX는 단순한 AI 도입이 아니라 업무 전 과정을 스스로 수행할 수 있는 실행력 확보"라며 "이번 행사에서 에이전틱 AI 기반 업무 혁신 사례와 현장 적용 전략을 소개하고 기업이 실제 비즈니스 환경에서 활용할 수 있는 방향을 제시할 것"이라고 말했다.

2026.07.01 18:02남혁우 기자

오픈클로, iOS·안드로이드 앱 출시…모바일 기반 AI 에이전트 확장 본격화

올해 초 공개와 함께 인공지능(AI) 에이전트 분야에서 주목을 받은 오픈클로가 모바일 생태계 확장에 나섰다. 1일 오픈클로 재단은 iOS와 안드로이드 버전 오픈클로 앱을 공식 출시했다고 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이번 앱은 스마트폰 환경에서도 AI 에이전트를 실행하고 관리할 수 있도록 설계됐다. 다만 독립형 AI 챗봇이 아니라, 맥(Mac), 리눅스 서버, 윈도(WSL2 경유) 등에 설치된 AI를 연계해 동작하는 방식이다. 사용자는 '오픈클로 게이트웨이'를 통해 외부에 설치된 AI 에이전트와 도구를 연결할 수 있다. 이후 요청 기반 작업 수행과 외부 서비스 연동, 자동화 실행 등을 모바일 환경에서 활용 가능하다. 오픈클로 게이트웨이는 사용자 요청을 적절한 AI 에이전트와 연결하는 중간 레이어로 개발자가 구성한 에이전트가 모바일 환경에서도 동일하게 동작하도록 지원한다. 이에 따라 코딩, 일정 관리, 식단 구성 등 다양한 활용 사례로 확장이 가능하다. 플랫폼별 기능도 구분된다. iOS 버전은 이용자 동의 시 사진, 연락처, 캘린더, 미리 알림 등 기기 데이터를 활용할 수 있으며 다른 앱에서 콘텐츠를 직접 공유하는 기능도 제공한다. 안드로이드 버전은 구글 어시스턴트와 연동돼 홈 버튼 길게 누르기 또는 음성 명령으로 앱을 호출할 수 있다. iOS는 iOS 18 이상에서 무료로 제공되며 앱스토어 생산성 카테고리에 등록됐다. 안드로이드 버전은 안드로이드 12 이상을 지원한다. 다만 일부 사용자는 에이전트 설정 방식에 따라 결과 품질 편차가 존재한다는 지적도 나온다. 복잡한 작업일수록 설정 의존도가 높아 기대와 다른 결과가 나타나는 경우도 보고된다. 오픈클로는 올해 초 '몰트북(MoltBook)'이라는 소셜 미디어 플랫폼과 함께 주목을 받았다. 해당 플랫폼은 에이전트 기반 콘텐츠 생성 구조로 소개됐지만 일부 요소는 인간이 에이전트를 가장해 연출한 것으로 연구진 분석이 제기되기도 했다. 한편 오픈클로 창업자인 피터 슈타인버거(Peter Steinberger)는 지난 2월 오픈AI에 합류했다. 현재 오픈클로 프로젝트는 독립 비영리 재단 형태로 운영되며 오픈소스 방식으로 유지되고 있고, 오픈AI가 이를 지원하는 구조로 알려져 있다.

2026.07.01 09:29남혁우 기자

[영상] "AI가 사고치는 시대, 이제는 재갈을 물려야"

"과거에는 인공지능(AI)이 실수로 틀린 답을 내놓는 것이 문제였다면 이제는 AI가 직접 행동하면서 사고를 낼 수 있는 시대가 됐습니다. 기업은 이를 방지하기 위한 대안 마련이 필수적입니다." 김동환 포티투마루 대표는 29일 영상 인터뷰에서 "앞으로 AI 산업의 경쟁력은 얼마나 똑똑한 모델을 만들었느냐보다 AI를 얼마나 안전하게 통제할 수 있느냐에 달려 있다"며 "하네스(Harness) 엔지니어링이 AI 활용 성패를 좌우하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다. 김 대표가 말하는 하네스는 말의 재갈이나 목줄을 의미한다. AI가 위험한 행동을 하지 못하도록 제어하는 안전장치를 뜻한다. 실제 업무가 진행되는 기업 환경에서 자연어로 추상적인 목표가 AI에게 제시될 경우 예상치 못한 문제를 일으킬 가능성이 있기 있기 때문이다. 최근 업계에서 많이 언급되는 가드레일(Guardrail)과의 차이도 설명했다. 가드레일은 AI가 주어진 업무를 수행할 수 있도록 절차와 행동 기준을 안내하는 역할을 한다. 반면 하네스는 AI가 특정 행동을 하지 못하도록 제한하거나 차단하는 장치다. 김 대표는 "가드레일이 운전 방법을 알려주는 것이라면 하네스는 사고가 나지 않도록 물리적으로 막는 안전장치에 가깝다"며 "앞으로는 AI가 무엇을 할 수 있는지보다 무엇을 하지 못하게 할 것인지가 중요해질 것"이라고 설명했다. 이러한 통제가 특히 중요해진 것은 AI가 단순 정보 제공을 넘어 실제 행동에 나서는 단계로 진화했기 때문이다. 그는 "생성형 AI 시대에는 환각이나 편향이 주요 문제였지만 에이전틱AI 시대에는 AI가 실제 행동에 나선다는 점이 가장 큰 차이"라며 "AI가 결제하거나 발주하고 기업 시스템을 변경하는 상황에서 발생하느 실수는 단순한 답변 오류가 아니라 실제 피해가 발생할 수 있다"고 설명했다. 이어 "이전에는 잘못된 정보를 제공하는 대규모언어모델(LLM)은 그냥 일을 조금 못하는 수준으로 치부할 수 있었다"며 "하지만 에이전틱 AI가 되면 갑자기 예정에 없던 주문을 발주하거나 대금 송금을 결제하는 등 치명적인 사고로 이어질 수 있다"고 설명했다. 예를 들어 AI에게 "다음 분기 이익을 최대화하라"는 목표를 제시했다면 원자재나 제품을 대량 구매해 재고를 쌓거나 필요 이상의 물량을 선주문하는 방식으로 목표를 달성하려 할 수 있다. 단기적으로는 물류비용 절감이나 매출 확대 효과를 기대할 수 있지만 창고 비용 증가, 현금 유동성 악화, 공급망 혼란과 같은 부작용은 고려하지 못해 역효과가 발생할 가능성도 크다. 나아가 AI에이전트 간 통신(A2A)이 활성화되면 한 기업의 AI가 협력사 시스템에까지 영향을 미치는 상황도 우려된다. AI 에이전트가 과잉 발주를 넣으면 자동화된 수주 시스템을 운영하는 협력사에서 이를 정상 주문으로 처리하며 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 김 대표는 "예상치 못한 AI에이전트의 행동으로 인해 파트너사나 관계사까지 악영향을 미칠 우려가 있다"며 "마치 AI가 갑질을 행하는 모습"이라고 표현했다. 이어 "AI가 목표 달성에만 집중하면서 발생할 수 있는 부작용을 사전에 차단하고 다른 조직에 미치는 영향을 함께 고려하도록 만드는 것이 하네스 엔지니어링의 역할"이라고 말했다. 보안 문제도 새로운 위협으로 꼽힌다. AI에이전트가 직접 장비를 제어하고 데이터에 접근할 수 있는 만큼 데이터베이스 삭제, 개인정보 유출, 이메일 발송, 시스템 접근 등 이 가능해지기 때문이다. 특히 AI가 의도치 않은 행동을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격에 노출될 경우, 명령 하나로 개인정보 탈취부터 데이터 삭제까지 자동 실행될 수 있어 기존 랜섬웨어보다 피해 규모가 커질 수 있다는 우려도 나온다. 김 대표는 "AI가 사고를 냈을 때 누가 책임질 것인가에 대한 논의도 이제 시작 단계"라며 "기술적 안전장치뿐 아니라 제도와 거버넌스 체계도 함께 마련돼야 한다"고 말했다. 하지만 AI에 대한 우려를 이유로 도입 자체를 미루는 것은 바람직하지 않다고 강조했다. AI를 중심으로 급변하는 환경에서 AI를 활용하지 않을 경우 기업 경쟁력을 잃을 수 있기 때문이다. 김동환 대표는 "자동차 사고가 무섭다고 자동차를 타지 않을 수 없는 것처럼 AI 역시 활용은 피할 수 없는 흐름"이라며 "중요한 것은 AI를 막는 것이 아니라 위험을 예측하고 통제하는 것"이라고 말했다. 이어 "앞으로 AI 경쟁력은 모델 성능이 아니라 얼마나 안전하게 활용할 수 있느냐에서 결정될 것"이라며 "하네스 엔지니어링은 선택이 아니라 필수가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.29 16:47남혁우 기자

AI 에이전트도 '노코드 시대'...바이브컴퍼니, 기업용 에이전트 구축 플랫폼 출시

기업들이 인공지능(AI) 에이전트 도입 경쟁에 나선 가운데 바이브컴퍼니가 에이전트 구축부터 운영, 관리까지 통합 지원하는 기업용 플랫폼을 선보였다. 바이브컴퍼니는 맞춤형 AI 에이전트를 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 '바이브 에이전트 플랫폼(VAIV Agent Platform)'을 출시했다고 29일 밝혔다. 이 플랫폼은 개발 역량과 업무 난이도에 따라 다양한 방식으로 에이전트를 구현할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 비개발자도 손쉽게 활용할 수 있는 단일 노드 기반 빌더부터 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 워크플로우 빌더, 고도화된 자율형 AI를 구축할 수 있는 딥 에이전트 빌더까지 총 세 가지 개발 환경을 제공한다. 이를 통해 기업은 업무 특성에 맞는 AI 에이전트를 보다 신속하게 구축하고 현장에 적용할 수 있다. 바이브컴퍼니는 방산과 제조 등 다양한 산업군 고객사와 진행 중인 맞춤형 AI 에이전트 프로젝트에도 해당 플랫폼을 적극 활용할 계획이다. 운영 및 관리 기능도 강화했다. 플랫폼에는 역할 기반 접근제어(RBAC)를 비롯해 가드레일 설정, 운영 상태 관리 기능 등이 기본 탑재돼 기업 환경에 필요한 거버넌스 체계를 지원한다. 또한 단일 대시보드에서 토큰 사용량, 응답 지연 시간, 운영 비용, 장애 및 실패 원인 등을 실시간으로 확인할 수 있어 에이전트 운영 효율성을 높였다. 조직 내 AI 자산을 축적할 수 있는 기능도 마련했다. '에이전트 카탈로그'를 통해 구성원이 개발한 에이전트를 조직 전체가 공유하고 재활용할 수 있도록 지원한다. 이에 따라 담당자 변경이나 조직 개편 이후에도 에이전트가 개인이 아닌 기업의 디지털 자산으로 지속 활용될 수 있다는 설명이다. 이와 함께 MCP(Model Context Protocol)와 API 카탈로그를 제공해 특정 AI 모델이나 벤더에 대한 종속성을 최소화하고 개방형 AI 생태계 구축을 지원한다. 김경서 바이브컴퍼니 대표는 "기업 AI 경쟁력은 비즈니스 요구사항에 맞는 에이전트를 얼마나 빠르고 유연하게 구축할 수 있는지에 달려 있다"며 "기업들이 AI 에이전트를 조직의 핵심 자산으로 축적하고 확장할 수 있도록 플랫폼 생태계를 지속 고도화하겠다"고 말했다.

2026.06.29 15:44남혁우 기자

오픈AI·앤트로픽·MS와 함께…젠스파크, 'AI 워크스페이스' 생태계 키운다

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 오픈AI, 앤트로픽, 마이크로소프트(MS)와의 협력을 앞세워 'AI 워크스페이스' 생태계 확장에 나선다. 프론티어 AI 모델과 클라우드 인프라, 기업용 업무 플랫폼을 결합해 지식 노동자를 위한 AI 에이전트 활용 범위를 넓힌다는 전략이다. 젠스파크는 26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 오픈AI·앤트로픽·MS와의 기술 파트너십 현황과 엔터프라이즈 AI 워크스페이스 확장 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립한 젠스파크는 특정 AI 모델을 직접 개발하기보다 주요 AI 기업의 모델과 인프라를 업무 목적에 맞게 조합하는 전략을 택하고 있다. 사용자가 어떤 모델을 써야 할지 직접 고르지 않아도 문서 작성, 자료 조사, 발표자료 제작, 실시간 통화, 에이전트 자동화 등 업무별로 적합한 AI를 제공하는 플랫폼 방식이다. 오픈AI 모델, 젠스파크 경험으로 오픈AI와 젠스파크의 협력은 약 1년 반 전부터 시작됐다. 마크 마나라 오픈AI 스타트업 총괄은 젠스파크가 초기부터 오픈AI 모델을 실제 제품에 적용하며 모델 개선에 필요한 피드백을 제공해왔다고 설명했다. 마나라 총괄은 "젠스파크처럼 실제 사용자가 있는 애플리케이션 기업과 일하는 것은 벤치마크 성능을 높이는 것과 다르다"며 "모델이 제품 안에서 어떻게 동작하는지, 어떤 부분이 충분하지 않은지에 대한 피드백이 연구 방향을 정하는 데 도움이 된다"고 말했다. 양사는 실시간 API, 음성 기반 인터페이스, 슈퍼 에이전트, 이미지 생성, 프레젠테이션 제작 등 다양한 영역에서 협업 중이다. 젠스파크는 오픈AI의 실시간 음성 모델을 활용해 사용자가 AI 에이전트와 대화하며 업무를 지시할 수 있는 기능을 구현했다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "우리는 오픈AI의 프론티어 모델을 지식 노동자가 쉽게 사용할 수 있는 제품 경험으로 바꾸는 데 집중해왔다"며 "실시간 API와 이미지 생성 모델은 우리 제품의 새로운 사용 시나리오를 열어줬다"고 밝혔다. 마나라 총괄은 오픈AI가 앞으로도 스타트업과 개발자, 기업이 모델 위에서 다양한 애플리케이션을 만들 수 있도록 플랫폼 역할을 강화하겠다고 강조했다. 그는 "오픈AI는 플랫폼이 되고자 한다"며 "좋은 모델을 만들고 고객과 스타트업의 피드백을 반영해 더 나은 사용자 경험을 만들 수 있도록 지원하는 것이 우리의 역할"이라고 설명했다. 앤트로픽과 AI 에이전트 함께 키운다 앤트로픽과의 협력은 젠스파크의 슈퍼 에이전트와 내부 개발 생산성 향상에 초점이 맞춰져 있다. 대니 스타인 앤트로픽 AI 네이티브 전략 GTM 담당은 젠스파크를 앤트로픽의 핵심 AI 네이티브 파트너 가운데 하나로 소개했다. 스타인 담당은 "젠스파크는 AI 이전에는 존재하기 어려웠던 AI 네이티브 기업의 대표 사례"라며 "모델이 현재 수준의 지능에 도달했기 때문에 이런 기업이 나올 수 있었다"고 말했다. 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 앤트로픽과의 협력이 단순한 API 사용 관계가 아니라고 짚었다. 그는 모델 방향성, 초기 모델 테스트, 연구 기반 협업, 제품 적용 방식 등을 놓고 앤트로픽과 긴밀히 소통하고 있다고 설명했다. 그는 "앤트로픽과는 모델 방향성과 초기 테스트 단계부터 매우 깊게 협력하고 있다"며 "우리는 모델의 능력을 제품 안에서 최대한 잘 활용하기 위해 함께 실험하고 피드백을 주고받고 있다"고 덧붙였다. 젠스파크는 앤트로픽의 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 내부 개발 과정에도 적극 활용 중이다. 케이 CTO는 AI 기반 코드 생성과 리뷰, 테스트 자동화를 통해 소규모 엔지니어 조직으로도 빠르게 기능을 출시할 수 있게 됐다고 밝혔다. 스타인 담당은 "가장 혁신적인 AI 기업들은 내부 업무에 AI를 먼저 적용하고 그 경험을 다시 고객용 제품으로 확장한다"며 "젠스파크는 이런 내부 활용과 외부 제품화의 선순환을 잘 보여주는 사례"라고 강조했다. MS와 한국·일본 엔터프라이즈 AI 시장 공략 MS와의 협력은 인프라와 제품 통합, 시장 확대를 아우른다. 젠스파크는 창업 초기부터 MS 팀즈를 내부 협업 도구로 사용하고 제품 인프라도 MS 애저 클라우드 위에 구축해왔다. 마얀크 와드화 MS 아세안 사장은 양사 협력을 제품 통합, 고투마켓, 고객 참여 등 세 축으로 설명했다. MS 365와 엑셀, 파워포인트 등 업무 도구 안에서 젠스파크의 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 동시에 한국과 일본 등 핵심 시장에서 공동으로 기업 고객을 공략한다는 구상이다. 와드화 사장은 "젠스파크는 단순히 프레젠테이션을 만드는 단계에서 복잡한 워크플로를 AI 에이전트로 처리하는 단계로 이동하고 있다"며 "MS는 신뢰할 수 있는 클라우드와 보안, 거버넌스, 협업 도구를 제공해 기업이 AI를 실험 단계에서 실제 확산 단계로 옮길 수 있도록 돕고 있다"고 말했다. 젠스파크는 MS의 주요 고객 브리핑 공간인 이그제큐티브 브리핑 센터(EBC)에도 소개되고 있다. 에릭 CEO는 MS EBC에 젠스파크 부스가 마련돼 있으며 코파일럿 조직과도 제품 통합 방안을 논의하고 있다고 설명했다. 그는 "MS는 제품 회사이자 플랫폼 회사, 인프라 회사"라며 "기업 고객이 데이터 저장 위치를 물을 때 MS 애저 기반이라고 설명할 수 있다는 점은 우리가 신뢰를 얻는 데 중요한 요소"라고 말했다. 젠스파크는 향후 오픈AI·앤트로픽·MS와의 협력을 바탕으로 한국과 일본 등 아시아 엔터프라이즈 시장 공략도 강화할 계획이다. 프론티어 모델과 안전한 클라우드 인프라, 업무 애플리케이션을 결합해 기업이 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 와드화 사장은 "한국과 일본은 가장 흥미로운 AI 시장 가운데 두 곳"이라며 "젠스파크와 MS가 함께 엔터프라이즈 플랫폼을 제공하면 기업들이 AI를 실험에서 실제 업무 확산 단계로 더 빠르게 옮길 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.06.28 15:01한정호 기자

노타, 올 상반기 수주 174억원…"AI 추론 최적화 수요 늘어"

노타가 인공지능(AI) 추론 최적화 수요 확대에 힘입어 상반기 수주 성장을 이어간 것으로 나타났다. 노타는 올해 2분기 수주액 약 61억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 이는 지난해 2분기 약 28억원보다 184% 증가한 규모다. 이로써 올해 상반기 누적 수주액은 약 174억원이다. 업계에서는 이번 성과가 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 AI 모델 추론 효율성이 중요해진 데 따른 것이란 평가가 이어지고 있다. 최근 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 클라우드에 의존하지 않고 현장에서 AI를 구동하려는 수요가 커지고 있다는 이유에서다. 현재 경량화 기술 활용 범위도 제조·교통·공공안전 전반으로 확대되고 있다. 이에 하드웨어(HW) 환경에 맞춰 AI를 빠르고 안정적으로 실행하려는 최적화 수요가 늘어난 점이 노타 사업 수주 확대에 영향을 줬다는 분석이 이어지고 있다. 넷츠프레소 플랫폼 부문 매출은 올해 전년 동기 대비 184% 올랐다. 노타는 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하며 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm에 이어 반도체와 HW 파트너 대상 공급 레퍼런스를 확대했다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 HW 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI가 안정적으로 구동되도록 지원한다. 노타는 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터향 AI에서도 추론 효율화가 중요해지면서 넷츠프레소 사업 기회가 커지고 있다고 설명했다. 다양한 반도체 환경에서 AI 모델을 최적화하려는 수요가 확대되고 있다는 것이다. 노타 비전 에이전트 솔루션 부문도 성장세를 보였다. 이 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 약 3.2배 성장했다. 노타 비전 에이전트는 제조 현장 산업안전, 건설·플랜트 현장 안전관리, 영상감시, 도시·공공안전, 교통 인프라 등 실제 현장 기반 영역으로 확대되고 있다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 바로 실행하려는 수요가 커진 영향이다. 도시·공공안전 분야에서는 교통 비전언어모델(VLM) 영상분석과 다중운집 분석 등 레퍼런스를 확보했다. 이를 통해 제조와 산업안전을 넘어 모빌리티, 교통, 공공안전 등 물리적 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산할수록 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 노타 비전 에이전트 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.

2026.06.26 14:24김미정 기자

"배후까지 점검"…아카마이, AI 에이전트 보안 체계 강화

아카마이테크놀로지스가 인공지능(AI) 에이전트 신원·의도 검증을 강화하는 프레임워크를 내놨다. 아카마이는 '봇 앤 에이전트 컨트롤' 솔루션을 위한 통합 에이전틱 보안 프레임워크를 26일 발표했다. 이 프레임워크는 신원을 비롯한 관측, 신뢰, 엣지 보안을 실시간 의사결정 레이어로 통합 연결해 AI 기반 상호작용을 엣지단에서 검증하도록 설계됐다. 프레임워크 핵심은 AI 에이전트가 단순히 정상 프로그램인지 판단하는 데 그치지 않는다는 점이다. 에이전트가 어느 사용자 대신 어떤 권한으로 행동하는지까지 추적 가능하다. 아카마이는 이를 위해 비자, 스카이파이어, 익스피리언 등과 협력해 '노 유어 에이전트' 기반 신원 검증 체계도 추진하고 있다. 노 유어 에이전트는 에이전트가 자신의 신원과 출처, 의도를 선언하고 동작 플랫폼과 대표 사용자를 연결하는 방식이다. 이를 통해 가맹점은 자동화된 거래가 특정 권한을 가진 개인을 대신해 이뤄지는지 확인하고 책임성을 확보할 수 있다. 아카마이는 오스제로와 핑 아이덴티티 등 신원 확인 제공업체와도 협력한다. 기업은 기존 행동 분석과 다중 요소 인증 등 보안 정책을 고객이 사용하는 AI 에이전트에도 적용할 수 있다. 프레임워크는 각 상호작용 신뢰성과 의도를 실시간으로 판단하는 적응형 신뢰 분석도 제공한다. 단순 허용이나 차단 방식이 아니라 인간 사용자, 유익한 AI 에이전트, 악성 봇을 구분해 비즈니스 성과와 보안 리스크를 함께 판단하는 구조다. 아카마이는 이 판단 과정을 분산 엣지 네트워크에서 처리한다. 기업은 에이전틱 요청의 위험과 의도를 엣지단에서 평가해 사용자 경험 속도를 해치지 않으면서 보안 통제력을 유지할 수 있다. 이번 프레임워크에는 콘텐츠 수익화 기능도 포함됐다. 아카마이는 톨비트와 스카이파이어와의 파트너십을 통해 퍼블리셔와 콘텐츠 소유자가 접근 권한을 협상하고 토큰 기반 요청당 과금 모델을 구현할 수 있도록 지원한다. 운영 가시성도 강화됐다. 기업은 트래픽피크와 웹 보안 분석 도구를 통해 웹 트래픽 전반을 단일 화면에서 확인할 수 있다. 이를 통해 에이전트가 시간에 따라 사이트와 어떻게 상호작용하는지 분석할 수 있다. 최근 AI 에이전트가 기업 통제 범위를 벗어나 손실을 일으킨 사례도 나오고 있다. 가디언 등에 따르면 캐나다 민사분쟁심판소는 지난해 에어캐나다 챗봇이 고객에게 장례 할인 항공권 환불 정책을 잘못 안내한 사건에서 에어캐나다에 배상 책임이 있다고 판단했다. 또 리플릿 AI 코딩 에이전트는 지난해 벤처투자자 제이슨 렘킨이 진행한 실험 과정에서 코드 동결 지시에도 운영 데이터베이스를 삭제한 것으로 알려졌다. 패트릭 설리반 아카마이 보안 전략 최고기술책임자(CTO)는 "AI 에이전트는 인간을 대신해 행동하고 있다"며 "에이전트 자체뿐 아니라 그 배후에 누가 있는지, 무엇을 하려는지 그 의도를 인지하는 건 인간 몫"이라고 밝혔다.

2026.06.26 14:12김미정 기자

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