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'인공지능 허브'통합검색 결과 입니다. (118건)

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[SW키트] 깃허브, AI 코드 저장·검토 강화…"에이전트 5000개 동시 작업"

깃허브가 인공지능(AI) 에이전트 수천 개 동시 작업을 처리할 수 있는 새 저장 아키텍처를 내놨다. 에이전트가 저장소에 코드를 올리는 빈도가 늘면서 덩달아 증가한 자동 테스트와 코드 조회 요청에 대응하기 위한 조치다. 9일 IT 업계에 따르면 깃허브는 최근 '프로젝트 루비콘' 내부 테스트에서 AI 에이전트 5000개가 한 저장소에 초당 7200회 코드 변경 사항을 올리는 동안 읽기 요청 지연 시연을 낮게 유지했다고 밝혔다. 보통 AI 에이전트가 수정한 코드를 저장소에 한 번 올리면 여러 시스템이 해당 코드를 읽는다. 자동 테스트 시스템은 오류를 확인하기 위해 새 코드를 가져오고, 배포 시스템은 서비스에 반영하기 위해 그 코드를 가져간다. 다른 AI 에이전트도 다음 작업에 필요한 변경 내용을 확인한다. 이처럼 코드를 올리는 작업이 늘면 저장소가 처리해야 할 읽기 요청도 덩달아 증가한다. 깃허브에 따르면 한 저장소가 하루에 받은 전체 요청은 올해 3월 평균 4400만 건에서 5월 평균 1억8100만 건으로 약 4배 늘었다. 깃허브는 늘어나는 요청을 처리하기 위해 '프로젝트 루비콘'에서 코드를 보관하는 공간과 읽기·쓰기 요청을 처리하는 서버를 분리했다. 기존에는 요청을 처리하는 서버가 쌓인 코드 데이터도 정리했지만 루비콘에서는 별도 서버가 정리를 맡는다. 이에 따라 요청이 몰리면 깃허브는 요청 처리 서버만 추가할 수 있다. 깃허브는 여러 에이전트가 동시에 코드를 올릴 때 서로 기다리는 시간도 줄였다. 예를 들어 두 에이전트가 각자 다른 작업 공간인 '브랜치'에서 코드를 수정했다면 깃허브는 두 변경 사항을 동시에 처리할 수 있다. 두 에이전트가 같은 브랜치의 최신 버전을 동시에 바꾸려 할 때는 한쪽 변경이 다른 쪽 변경을 덮어쓰지 않도록 갱신 요청을 조율한다. 깃허브는 현재 일부 이용자에게 루비콘을 비공개로 제공하고 있다. 내년 초에는 적용 범위를 넓힐 예정이다. 엔타이어가 지적한 '풀 리퀘스트' 손 봐…AI 검토·수정 깃허브는 코드 검증 강화를 위해 '풀 리퀘스트'에 AI 검토·수정 기능도 추가했다. 기존 엔타이어 등 경쟁사가 지적한 풀 리퀘스트 한계를 보완한 셈이다. 풀 리퀘스트는 개발자가 수정한 코드를 프로젝트에 반영해 달라고 제안하는 협업 기능이다. 팀원은 개발자가 올린 요청에서 변경 내용을 검토하고 의견을 남길 수 있다. 깃허브는 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 '깃허브 유니버스 26'에서 풀 리퀘스트에 적용할 수 있는 AI 검토 옵션 '코파일럿 코드 리뷰 맥스'를 공개했다. 개발자가 이 옵션을 선택하면 여러 AI 에이전트로 같은 코드 변경 내용을 각각 검토하고 별도 에이전트로 결과를 종합할 수 있다. 풀 리퀘스트에서 최종 검토 결과까지 확인할 수 있다. 이용자는 코드를 합치는 과정에서 문제 발생시 AI에 수정을 맡길 수도 있다. 또 풀 리퀘스트에서 '에이전트 머지'를 켜면 코파일럿이 자동 테스트 실패나 코드 충돌을 감지해 수정을 시도하기도 한다. 깃허브가 AI 검토 기능을 강화한 이유는 개발자가 오류 가능성이 큰 코드에 검토 시간을 더 쓰도록 돕기 위해서다. 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 지디넷코리아 인터뷰에서 "코드가 더 많이 생성되면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토하기는 어렵다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.11.09 16:52김미정 기자

ETRI, 비전문가도 AI 모델 개발 가능한 탱고2 깃허브 공개

산업현장 인공지능(AI) 모델과 서비스 개발을 쉽게, 효율적으로 지원하는 AI 통합개발도구 업그레이드 버전이 공개됐다. 향후 분야별 AI 전문 인력 수요를 상당부분 줄일 것으로 기대된다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 산업현장 전문가를 위한 노코드(No-code) 기반 AI 통합개발도구 '탱고(TANGO) 2'를 오픈소스 공개 창구 깃허브에 공개했다고 9일 밝혔다. 탱고2는 지난 2025년 7월부터 깃허브 공개SW로 개발 중이다. 매년 두차례 릴리즈 버전을 공개하고, 하반기에는 1년 동안의 개발 내용을 탱고 컨퍼런스를 열어 발표하고 있다. 올해는 오는 11일 서울 한국과학기술회관에서 공개 세미나를 개최한다. 탱고는 현장 전문가들이 AI 모델 개발을 지원한다. 일반인들도 탱고를 사용, AI모델 개발이 가능하다. 조창식 책임연구원은 "인공지능 개발을 위해서는 데이타 준비가 필요하다. 일반인들은 범용 데이타를 가지고서 탱고를 활용할 수 있다"며 "예를 들어 숫자를 인식하는 것과 같은 데이타는 일반인들도 개발이 가능하다. 다만 공장에서 용접 불량 같은 데이터들은 산업 전문가가 아니면 데이타를 준비하는 것이 어려울 것"이라고 말했다. 범용 데이터냐 전문 데이터냐에 따라 활용자 범위가 결정된다는 의미다. 조 책임은 "탱고1의 경우, 비전기반 인공지능 개발은 개념이 단순해 현장 전문가가 어느 정도 도구만을 사용해 개발이 가능하다. 그러나 탱고2는 거대언어모델(LLM) 개발은 개념이 어려워서 AI전문가 도움도 일부 받아야 하는 상태다. 그러나 최종 목표는 파이프라인을 단순화/직관화해서 AI전문가 없이 도메인 전문가가 쉽게 인공지능을 만드는 것을 지향하고 있다"고 부연설명했다. ETRI는 지난 2021년부터 5년간 탱고 기술을 개발해 왔다. 영상인식 등 컴퓨터 비전 분야 AI 개발을 지원하는 '탱고1'에 이어, 최근에는 생성형 AI와 LLM까지 지원하는 '탱고2'로 기능을 확장했다. 탱고2는 산업별 데이터로 LLM을 학습·관리하고 실제 서비스에 적용하는 과정을 지원한다. 개발한 AI 모델을 클라우드, 기업 내부 서버, 개별 기기 등 다양한 환경에 맞춰 최적화하고 배포할 수 있는 것이 특징이다. 탱고2의 핵심기술인 생성형 AI 개발·운영 솔루션 'LLMOps'는 현재 기업 아크릴의 상용제품인 조나단 개발과 연계, 사업화를 추진 중이다. 조선·해양 분야에서는 기업 에이브노틱스가 다양한 센서 정보를 AI로 분석해 선박 안전 운항을 지원하는 자율항해 솔루션을 실증 중이다. 농업 분야에서는 슈어데이타랩이 농업 전문가의 경험과 지식을 학습한 생성형 AI 서비스를 농가에 구축하고 사업화를 추진 중이다. 의료 분야에서는 서울대병원이 대규모 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상과 판독문 데이터를 활용해 의료영상 판독문을 자동 생성하는 기술을 개발했다. 향후 서울대병원과 분당서울대병원에서 심폐혈관 질환 예측 서비스를 실증할 예정이다. 기술사업화 성과도 이어지고 있다. 에이전트 AI 전문기업 페르소나에이아이는 지난 4월 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)과 ETRI가 공동으로 개최한 'ICT 기술사업화 페스티벌'을 통해 탱고 기술을 이전받아 LLMOps 역량을 강화하고 있다. 조창식 책임은 "기업 지식과 데이터를 활용해 업무를 이해하고 실행하는 AI 에이전트 플랫폼 'GEN STATION'을 중심으로 업무 혁신을 추진 중"이라며 "기술 경쟁력을 인정받아 국가AI 대상을 수상했다"고 말했다. 연구팀은 최근 AI 에이전트와 로봇을 결합한 피지컬 AI 분야로 사업을 확대하고 있다. 국제표준화와 학술 성과도 거뒀다. 고려대학교 김찬우 교수 연구팀이 개발한 프롬프트 최적화 알고리즘은 국제학술지(IEEE/ACM TASLP)에 게재됐다. ETRI는 국제전기통신연합(ITU-T)에서 노코드 LLMOps 기술의 국제표준화를 추진 중이다. 목표는 오는 2027년 5월 최종 승인이다. 정보통신기획평가원(IITP) 김태호 SW PM은 "탱고는 국내 공개 소프트웨어 연구개발의 대표적인 성과로, AI 개발도구 분야의 기술 자립과 국내 소프트웨어 산업 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있다"고 평가했다.

2026.11.09 11:20박희범 기자

[AI는 지금] "호출 없이 대응"…딥시크, 자율형 코딩 에이전트 공개

딥시크가 개발자 요청 없이 문제를 푸는 인공지능(AI) 기술을 앞세워 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등과 자율형 코딩 시장 경쟁에 나섰다. 1일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 딥시크 하네스팀은 위챗을 통해 오픈소스 코딩 에이전트 '슈퍼 에이전트' 시제품을 공개했다. 슈퍼 에이전트는 개발자들이 참여한 단체 채팅방에서 코딩 문제에 관한 피드백을 능동적으로 살필 수 있다. 개발자가 별도 호출하지 않아도 대화에서 다루는 문제에 해결책을 제안할 수 있다. 이번 제품을 공개한 하네스 팀은 딥시크가 올해 초 신설한 조직이다. 앤트로픽을 비롯한 미국 주요 AI 기업 코딩 서비스와 경쟁할 에이전트 개발을 지원하는 데 주력해 왔다. 하네스는 거대언어모델(LLM)이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 뒷받침하는 소프트웨어 구조다. 앤트로픽 등도 코딩을 비롯한 업무를 더 효율적으로 처리하도록 하네스를 설계해 왔다. 앞서 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등이 개발 업무 자동화에 집중하면서 경쟁 초점도 코드 작성 지원에서 복잡한 작업을 스스로 처리하는 에이전트로 넓어지고 있다. 이에 발맞춰 딥시크도 개발자의 대화를 살피고 먼저 해결책을 제안하는 기능을 앞세워 사람 개입을 줄이는 방향으로 경쟁력을 확보하려는 구상이다. 딥시크는 "슈퍼 에이전트 목표는 인간 개입을 최소화하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것" 주의를 가능한 한 적게 요구하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것"이라고 밝혔다

2026.11.02 09:31김미정 기자

깃허브 CTO "AI 에이전트에 맞는 '깃' 만들 것…오류 검토 기능 강화"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)이 코드를 더 많이, 빠르게 만들고 있습니다. 우리는 이에 맞게 개발 시스템을 바꿀 것입니다. AI가 불필요한 작업을 반복하지 않게 할 것입니다. 코드에 문제가 있는지도 더 쉽게 확인할 있게 지원합니다. 개발자는 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하고 최종 판단에 집중할 것입니다." 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 인터뷰에서 AI 에이전트 작업 방식에 맞춰 깃(Git) 기능과 API를 추가 개선하겠다고 밝혔다. 관련 작업은 내년 1분기에 진행할 예정이다. 깃은 코드를 언제, 누가, 어떻게 수정했는지 기록하는 버전 관리 기술이다. 여러 개발자가 각자 수정한 코드를 합치거나 문제가 생겼을 때 이전 상태로 되돌릴 수 있도록 돕는다. 깃허브는 이를 바탕으로 온라인에서 코드를 저장하고 변경 내용을 검토하며 협업하는 환경을 제공해 왔다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트가 코드 작성과 수정에 참여하면서 이를 지원하는 개발 환경도 달라져야 한다고 설명했다. 그는 "사람이 하루 한 번 수행할 것으로 가정하고 만든 API는 같은 작업을 1분에 여러 번 수행하는 에이전트에게 효율적이지 않다"고 말했다. 이에 깃허브는 코드 변경이 발생하면 시스템이 에이전트에게 알려주는 API 개선을 추진한다. 에이전트가 변경 여부를 계속 확인하는 대신 알림을 받은 뒤 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 이를 통해 불필요한 확인 요청을 줄이고 시스템 부담을 낮추려는 것이다. 이와 함께 작업에 필요한 코드만 골라 불러오는 '부분 체크아웃' 기능도 개선한다. 프로그램 일부를 수정할 때 관련 부분만 작업 공간에 가져오는 기능이다. 에이전트가 불필요한 코드까지 다루는 부담을 줄여 작업 효율을 높일 수 있다. 페도로프 CTO는 "과거에는 상대적으로 덜 중요했던 부분 체크아웃 같은 기능이 앞으로는 훨씬 중요해질 것"이라고 설명했다. 해당 업데이트 계획은 이번 유니버스에서 소개된 깃 시스템 확장성 강화와도 연결된다. 시스템이 더 많은 작업을 처리하도록 하면서 에이전트의 불필요한 요청·작업까지 줄이겠다는 구상이다. 그는 "병목을 없애고 에이전트가 더 효율적으로 일하게 하면 작업 속도를 높일 수 있다"며 "개발자는 일상적인 업무에서 겪는 병목을 줄일 것"이라고 내다봤다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트 시대에 깃 자체가 필요 없어질 것이라는 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "미래는 아무도 알 수 없다"며 "분명한 것은 깃이 에이전트와 더 조화롭게 작동할 수 있다는 것"이라고 강조했다. "어제 쓴 기술, 오늘 필요 없을 수도…AI 검토 시스템 투자" 페도로프 CTO는 AI가 작성한 코드 오류를 찾아내는 검토 기술에도 투자를 강화할 것이라고 밝혔다. 코드 생성량이 늘어날수록 사람이 모든 내용을 같은 수준으로 살펴보기 어려운 만큼 오류 가능성이 높은 부분에 검토를 집중하도록 돕겠다는 전략이다. 깃허브는 이를 위해 코드 변경 사항을 작은 단위로 나누는 '스택형 풀 리퀘스트(PR)'와 AI가 코드를 자동 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰'를 결합하고 있다. 변경 내용을 파악하기 쉽게 나누고, 그중 실수가 의심되는 부분을 보여줘 개발자가 우선 확인하도록 하는 방식이다. 페도로프 CTO는 "개발자가 많은 코드를 생성하면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토할 수는 없다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하도록 돕는 것이 목표"라고 말했다. 그는 자동 점검을 거치더라도 최종 검토와 책임은 사람에게 있다고 강조했다. 깃허브 역시 내부 개발에 자체 AI 도구를 활용하지만, 사람이 검토하지 않은 코드를 병합하거나 제출하도록 운영하지는 않는다고 밝혔다. 페도로프 CTO는 "엔지니어는 자신이 시스템에 가한 변경과 변경 이후 시스템이 제대로 작동하는지에 대해 여전히 책임을 진다"며 "오류를 줄이고 사람이 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하도록 돕는 것이 우리 역할"이라고 덧붙였다. 그는 AI 시대에 코드 개발·검토 방식도 기술 변화에 맞춰 계속 평가하고 개선해야 한다고 봤다. AI 모델과 도구가 빠르게 바뀌면서 기존에 효과적이던 방식이 더 이상 우수한 결과를 내지 못할 수 있기 때문이다. 페도로프 CTO는 이 같은 변화의 속도를 가장 큰 기술적 과제로 꼽았다. 그는 "2주 전 모범 사례가 오늘은 더 이상 모범 사례가 아닐 수 있다"며 "지난주에 추가한 스킬이 지금도 도움이 되는지 확인하고, 고객도 그런 변화를 파악할 수 있도록 지원하는 데 투자할 것"이라고 말했다.

2026.11.01 13:34김미정 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

깃허브 "올해 韓 이용자 350만 명…정부 AI 정책 영향"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "한국 깃허브 개발자 수가 1년 만에 100만 명 이상 증가해 350만 명을 넘어섰습니다. 한국에서 깃허브를 사용하는 조직과 코드 저장소도 함께 늘고 있습니다. 전 세계에서 나타나는 개발 생태계 성장이 한국에서도 확인됐습니다." 탈라 카라드셰 깃허브 비즈니스 인사이트 부문 수석 디렉터는 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026'에서 지디넷코리아와 만나 한국 개발 생태계 성장세를 이같이 평가했다. 카라드셰 디렉터는 깃허브가 매년 발간하는 개발자 동향 보고서 '옥토버스' 작성에 참여하고 있다. 카라드셰 디렉터는 인공지능(AI) 기술 발전으로 소프트웨어 개발에 참여하는 사람이 늘고 있다고 설명했다. 전문 개발자뿐 아니라 프로그래밍을 배우는 학생과 일반인도 AI 도구를 활용해 개발에 참여하면서 깃허브 이용자가 증가하고 있다는 것이다. 그는 "깃허브 개발자는 전문 소프트웨어 엔지니어일 수도 있지만, 기술 전문가가 아니더라도 호기심을 가지고 새로운 것을 배우려는 사람일 수도 있다"며 "한국에서도 더 많은 사람이 깃허브에 가입해 새로운 기술을 탐색하고 있다"고 설명했다. 실제 깃허브가 지난 27일 발표한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 올해 9월 기준 전 세계 깃허브 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국이 3830만 명으로 가장 많았고 인도 3200만 명, 중국 1240만 명, 브라질 120만 명, 일본 715만 명 순이었다. 한국은 개발자 수뿐 아니라 실제 코드 활동에서도 높은 순위를 기록한 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 한국은 코드 푸시 부문에서 세계 7위에 올랐다. 미국과 인도, 중국, 브라질, 독일, 영국에 이어 프랑스와 일본보다 높은 순위를 차지했다. 코드 푸시는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 깃허브 서버에 올리는 작업이다. 공개 저장소에 코드를 올리면 다른 개발자들도 해당 코드를 확인하고 활용할 수 있어 오픈소스 생태계의 활동 수준을 보여주는 지표로 활용된다. 카라드셰 디렉터는 "한국 개발자들은 비공개 저장소뿐 아니라 공개 저장소에서도 활발하게 활동하고 있다="며 "코드를 공유하면서 글로벌 개발자 커뮤니티에 기여하고 있다는 점이 인상적"이라고 평가했다. 이어 "한국 깃허브 개발자 수가 일본 절반 수준이지만, 공개 저장소 코드 푸시 순위에서는 일본보다 앞섰다"며 "이는 한국 개발자들이 자신들의 코드를 외부에 공개하고 다른 개발자들과 공유하는 활동에 적극적으로 참여하고 있다는 의미"라고 덧붙였다. "정부 AI 육성 정책 인상적…에이전트 신뢰도 높아질 것" 카라드셰 디렉터는 한국 개발 생태계가 성장한 배경으로 정부의 AI 인재 육성 정책에 주목했다. 정부가 AI 교육과 기술 지원을 확대하면서 더 많은 사람이 개발에 참여할 수 있다는 설명이다. 깃허브의 '옥토버스 2026' 보고서도 아시아태평양 지역의 개발자 증가 요인으로 정부 AI 인프라와 인재 육성 투자를 꼽았다. 특히 한국에서는 정부 주도 AI 인재 육성 프로그램에 주목했다. 일본은 AI 인프라 투자, 인도네시아는 디지털 경제 성장을 주요 특징으로 제시했다. 카라드셰 디렉터는 "한국과 일본 모두 정부 차원에서 AI 산업을 지원하고 있다"며 "한국에서는 정부 주도의 지원 정책이 개발자 생태계의 성장으로 이어지고 있을 가능성이 있다"고 분석했다. 그는 한국 개발 생태계가 지속적으로 성장하려면 학생들의 AI 기술 접근성을 높여야 한다고 제언했다. 특히 최신 AI 기술을 이용하는 데 드는 비용을 낮추고 교육기관에 대한 투자를 확대할 필요가 있다고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 "현재 최첨단 AI 기술을 활용하는 비용은 학생 소득만으로 감당하기 여전히 높은 수준"이라고 지적했다. 이어 "더 어린 나이부터 학생들이 기술에 호기심을 갖고 직접 활용할 수 있도록 정부는 교육기관에 투자해야 한다"며 "비용 부담 없이 AI를 경험할 수 있는 환경이 중요하다"고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 앞으로 AI 에이전트가 더 많은 개발 업무를 수행하면서 개발자 역할도 달라질 것으로 전망했다. 그는 "내년에는 개발자들은 AI를 통해 얼마나 더 많은 일을 수행하고 위험을 줄였는지 확인하고 싶을 것"이라며 "AI 에이전트 신뢰가 높아지면서 개발자 역할이 어떻게 변화하는지도 중요한 관전 요소가 될 것"이라고 내다봤다.

2026.10.30 23:47김미정 기자

엔타이어, 깃허브 또 겨냥…"개발자는 새 플랫폼 원해"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "깃허브는 새로운 깃허브가 필요하지 않다고 생각할 수 있지만 개발자들은 분명히 원합니다. 소프트웨어 개발과 오픈소스 미래를 거대 기업 손에 맡겨선 안 됩니다." 토마스 돔케 엔타이어 최고경영자(CEO)는 개발자가 코드 호스팅 플랫폼을 선택할 수 있어야 하며, 이런 선택권이 개발자 생태계에 필수적이라고 29일(현지시간) 지디넷코리아에 밝혔다. 앞서 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 29일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기자간담회에서 엔타이어와의 경쟁에 대해 "세상에 새로운 깃허브가 필요하다고 생각하지 않는다"며 "시대 변화에 맞춰 진화하는 인공지능(AI) 플랫폼이 필요하다"고 주장했다. 돔케 CEO는 이에 대해 개발자 커뮤니티가 특정 기업에 의존하지 않고 새로운 터전을 선택할 수 있어야 한다는 논리를 제시했다. 엔타이어는 이를 뒷받침하기 위해 코드와 변경 이력을 저장하는 깃(Git) 저장 시스템을 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔다. 현재 깃허브는 수많은 오픈소스 프로젝트가 모이는 중심지지만, 플랫폼 소스코드는 공개하지 않고 있다. 엔타이어는 오픈소스 프로젝트를 담는 기반 시스템까지 공개하겠다는 점을 차별화 요소로 내세웠다. 돔케 CEO는 "개발자 커뮤니티의 새로운 터전이 오픈소스 기반으로 규모를 확장할 수 있어야 한다"며 "이를 위해 우리는 세계 여러 지역에 데이터를 저장할 수 있도록 플랫폼을 구축하고 있다"고 말했다. 엔타이어는 깃허브 유니버스 개막 하루 전인 27일 코드 저장과 관리부터 검토와 테스트까지 지원하는 독립형 AI 개발 플랫폼을 공개했다. 깃허브에서 처리하던 주요 개발 작업을 자사 플랫폼에서도 수행할 수 있도록 한 것이다. 핵심 차별화 영역은 코드 검토다. AI가 코드를 빠르게 작성하더라도 사람이 변경 내용을 일일이 확인해야 한다면, 전체 개발 속도를 높이는 데 한계가 있다는 판단이다. 엔타이어는 이를 해결하기 위해 깃허브의 핵심 협업 기능 '풀 리퀘스트'를 대체하는 '트레일스'를 도입했다. 풀 리퀘스트는 변경된 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 검토를 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드 품질을 평가하고, 발견한 문제를 반복적으로 수정하도록 설계됐다. 엔타이어는 모든 평가 기준을 충족하면 개발자가 변경된 코드를 전부 읽지 않고도 기존 프로젝트에 합칠 수 있다고 설명했다. 깃허브는 플랫폼 규모와 운영 경험을 바탕으로 대응하겠다는 입장이다. 데이글 COO는 "전 세계 2억 2500만 명 이상 개발자를 지원하는 환경에서 AI 에이전트의 작업 방식에 맞춰 개발 핵심 기능과 인프라를 개선하고 있다"고 설명했다. 데이글 COO는 개발자 커뮤니티도 주요 경쟁력으로 꼽았다. 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 바뀔수록 개발자가 결과물을 공유하고 함께 배우는 공간의 중요성이 커진다는 판단이다. 두 회사 경쟁에는 깃허브 모회사 마이크로소프트의 투자 관계도 얽혀 있다. 엔타이어가 지난 2월 10일 발표한 6000만 달러 규모 시드 투자에는 마이크로소프트 벤처투자 조직 M12가 참여했다. 펠리시스가 주도하고 마드로나 등이 참여한 이 투자에서 엔타이어 기업가치는 3억 달러로 평가됐다. M12의 개별 투자액은 공개되지 않았다. 데이글 COO는 간담회에서 M12가 마이크로소프트 제품과 경쟁하는 개발사에도 자주 투자한다고 설명했다. 그는 "개발자들이 가장 좋은 도구를 사용할 수 있기를 바란다"며 "필요한 것은 시대 변화에 맞춰 진화하는 플랫폼"이라고 강조했다.

2026.10.30 05:40김미정 기자

엔타이어 도전장에 깃허브 "우린 늘 진화"…인프라·커뮤니티로 승부

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "세상에 새로운 깃허브가 필요하다고 생각하지 않습니다. 시대 변화에 맞춰 진화하는 인공지능(AI) 플랫폼이 필요합니다. 우리는 그렇게 하고 있습니다." 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기자간담회에서 엔타이어와의 경쟁에 대해 이같이 밝혔다. 토마스 돔케 전 최고경영자(CEO)가 세운 경쟁사 존재감을 인정하면서도 기존 깃허브를 발전시키는 데 집중하겠다는 입장이다. 엔타이어는 깃허브 유니버스 개막 하루 전인 27일 코드 저장과 관리부터 검토와 테스트까지 지원하는 독립형 AI 개발 플랫폼을 공개했다. 깃허브에서 하던 주요 작업을 엔타이어에서도 처리할 수 있도록 한 것이다. 엔타이어가 깃허브와 차별화하려는 핵심 영역은 코드 검토다. AI가 코드를 빠르게 작성해도 사람이 변경 내용을 일일이 확인해야 한다면 전체 개발 속도를 높이는 데 한계가 있다는 판단이다. 이를 해결하기 위해 깃허브 핵심 협업 기능인 '풀 리퀘스트'를 대체하는 '트레일스'를 플랫폼에 도입했다. 풀 리퀘스트는 변경된 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 검토를 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드 품질을 평가하고 발견한 문제를 반복적으로 수정하도록 설계됐다. 엔타이어는 모든 평가 기준을 충족하면 개발자가 변경된 코드를 전부 읽지 않고도 기존 프로젝트에 합칠 수 있다고 설명했다. 두 회사 경쟁 구도에는 깃허브 모회사 마이크로소프트 투자 관계도 얽혀 있다. 엔타이어가 지난 2월 10일 발표한 6000만 달러 규모 시드 투자에는 마이크로소프트의 벤처투자 조직 M12가 참여했다. 이는 펠리시스가 주도하고 마드로나 등이 함께한 투자였다. 당시 엔타이어 기업가치는 3억 달러로 평가됐으며 M12의 개별 투자액은 공개되지 않았다. M12는 투자 당시부터 AI 에이전트와 개발자의 협업 방식에 주목한 것으로 전해졌다. 미셸 곤잘레스 M12 총괄은 엔타이어가 사람과 에이전트 협업을 위한 플랫폼을 처음부터 새로 설계하고 있다고 평가하며 투자 배경을 설명한 바 있다. 기존 개발 도구에 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 개발 환경 자체를 바꾸려는 시도에 투자한 셈이다. 간담회에서도 데이글 COO는 M12가 깃허브뿐 아니라 마이크로소프트 제품과 경쟁하는 개발사에도 자주 투자한다고 답했다. 개발자가 가장 좋은 도구를 사용할 수 있어야 한다는 점을 재차 강조했다. 이날 깃허브는 플랫폼 규모 성장과 인프라 추가 구축 계획을 의지를 밝혔다. 데이글 COO는 전 세계 2억2500만 명 이상 개발자를 지원하는 환경에서 AI 에이전트를 활용하는 작업 방식에 맞춰 개발의 핵심 기능을 개선하고 있다고 설명했다. 그는 깃허브 개발자 커뮤니티도 경쟁력으로 제시했다. 소프트웨어(SW) 개발 방식이 빠르게 바뀔수록 개발자가 결과물을 공유하고 함께 배우는 커뮤니티가 중요해진다는 판단에서다. 엔타이어가 새로운 코드 검토 방식으로 기존 개발 환경을 바꾸려 한다면 깃허브는 축적한 인프라와 커뮤니티를 바탕으로 변화에 대응하겠다는 구도다. 데이글 COO는 "개발자들이 가장 좋은 도구를 사용할 수 있기를 바란다"며 "필요한 것은 시대 변화에 맞춰 진화하는 플랫폼"이라고 강조했다.

2026.10.29 06:09김미정 기자

깃허브 "AI 작업 배분까지 자동화…개발자, 목표·결과 검토에 집중"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "그동안 개발자는 여러 인공지능(AI) 에이전트에 작업을 맡기고 진행 상황까지 챙겨야 했습니다. 이제는 이런 조율까지 AI가 합니다. 개발자는 작업 목표 설정과 결과 검토에만 집중하면 됩니다." 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 부문 수석부사장은 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 이날 깃허브는 개발 목표에 따라 에이전트를 실행하고 작업을 배분하는 '코파일럿 프로젝트'를 공개했다. 코파일럿 프로젝트는 단일 코드 저장소 내 작업부터 여러 저장소를 함께 수정해야 하는 기능 개발까지 지원한다. 현재 모든 사용자는 해당 서비스를 이용할 수 있다. 코파일럿 프로젝트에서는 코파일럿 오케스트레이터가 전체 작업을 조율한다. 오케스트레이터는 프로젝트 맥락을 유지하면서 필요한 하위 에이전트를 실행한다. 각 에이전트가 작업을 마치고 풀 리퀘스트를 생성하면 코파일럿 프로젝트가 이를 프로젝트 개요 화면에 표시한다. 개발자는 개별 에이전트 작업이 끝나기 전에도 요구사항과 참고 자료를 추가할 수 있다. 에이전트가 내놓은 결과를 검토하고 후속 작업 방향을 제시하는 것도 가능하다. 에이전트를 로컬이나 클라우드에서 실행할 수 있으며, 클라우드에서 작동하는 에이전트는 개발자가 노트북을 닫아도 작업을 이어간다. 코파일럿 프로젝트는 커넥터를 통해 외부 서비스 정보를 연결할 수도 있다. 지원 대상은 슬랙과 워크 IQ, 버셀, 넷리파이, 센트리 등이다. 개발자는 여러 앱을 오가며 정보를 찾는 대신 코파일럿 작업 환경에서 요구사항과 참고 자료를 확인할 수 있다. 이날 깃허브는 작업에 사용할 모델과 실행 방식을 선택하는 '코파일럿 퓨전'도 공개했다. 사용자는 작업 조건에 따라 하나의 모델을 사용하는 '싱글', 모델을 단계적으로 활용하는 '캐스케이드', 모델의 결과를 비평·검토하는 '크리틱' 중 적합한 방식을 골라 쓰면 된다. 파리크 수석부사장은 코파일럿 퓨전 맥스가 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수에서 60점을 기록했다고 밝혔다. 그는 코파일럿 퓨전 맥스와 앤트로픽 클로드 모델 점수 차가 2점 내 였다고 강조했다. 특히 코파일럿 퓨전 맥스 작업당 비용은 클로드 모델의 절반이며, 소요 시간은 40% 적었다는 점도 알렸다. 이날 소개된 '코파일럿 드리밍'은 코드 변화에 맞춰 개발 지침과 메모리를 정비한다. 이 기능은 과거에 작성한 지침이 현재 개발 환경과 맞지 않아 에이전트 작업을 방해하는 문제를 줄인다. 코파일럿 드리밍은 개발 환경이 바뀌면 지침 파일을 수정하는 풀 리퀘스트를 생성한다. 개발자는 일반적인 코드 변경과 같은 방식으로 지침 수정 내용을 검토할 수 있다. 개인의 선호와 팀의 작업 관행을 담은 메모리도 확인할 수 있다. 깃허브는 에이전트가 기능을 테스트하는 작업 공간인 '캔버스'도 공개했다. 캔버스는 브라우저와 터미널, 사용자 지정 캔버스를 지원한다. 에이전트는 이 공간에서 개발한 기능을 실행하고 작동 여부를 확인한다. 개발자는 기기와 개발 도구를 옮겨도 같은 작업을 이어갈 수 있다. 스마트폰에서 시작한 세션을 코파일럿 앱과 비주얼 스튜디오(VS) 코드, 명령줄 인터페이스(CLI), 웹에서 계속 진행할 수 있다. 각 환경에서 에이전트가 변경한 코드를 직접 열어 살펴보는 것도 가능하다. 코파일럿은 코드 외 결과물도 제작할 수 있다. 개발자가 별도 제공한 스킬을 활용하면 코파일럿이 앱 화면과 일치하는 마케팅용 데모 영상을 생성할 수 있다. 새 기능이 출시될 때 관련 영상을 자동으로 만들어 라이브러리에 추가하는 작업도 지원한다. 파리크 수석부사장은 "에이전트 시대에 맞춰 모든 기술 스택의 계층을 발전시키고 있다"며 "개발자가 에이전트를 활용해 소프트웨어를 만들고 협업하며 작업을 완수하는 데 더 많은 시간을 쓰도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.29 03:12김미정 기자

깃허브, AI 모델 선택·작업 관리 자동화…"내년 애저 100% 전환"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브가 인공지능(AI) 에이전트로 소프트웨어 개발 전 과정을 지원하는 플랫폼 기능을 확대했다. 작업 계획부터 코드 작성과 검증까지 연결해 개발자가 여러 에이전트에 작업을 맡기고 결과를 검토할 수 있게 돕겠단 전략이다. 깃허브는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'에서 코파일럿 앱과 퓨전, 프로젝트, 오토메이션 등 신규 제품과 기능을 공개했다. 개발 속도와 품질을 높이고, 작업에 필요한 AI 모델과 도구를 한곳서 활용할 수 있는 생태계를 강화할 방침이다. 이번 발표는 코드 생성량을 늘리는 것뿐 아니라 기능 개발과 오류 수정 등 실제 작업을 완수하는 데 초점 맞췄다. 개발자가 방향을 설정하고 중요한 결정을 내리면 에이전트가 변경 사항을 구현하고 검증하는 것이 골자다. 최종 결과물에 대한 책임은 개발자가 유지한다. 이런 전략 중심에는 '깃허브 코파일럿 앱'이 있다. 이 앱은 여러 프로젝트에서 사용하는 에이전트와 도구를 연결해 개발자가 작업을 일일이 인계하는 부담을 줄인다. 코드 작성뿐 아니라 명세서 작성과 설계 논의 공유, 운영 데이터 분석도 같은 환경에서 수행할 수 있다. 깃허브는 '코파일럿 프로젝트'도 출시했다. 이는 여러 코드 저장 공간에서 에이전트가 동시에 수행하는 작업을 통합 관리한다. 개발자는 한곳에서 진행 상황을 살펴보고 필요한 결정을 내리며 다음 작업을 지시할 수 있다. 개별 작업 실행 과정을 관리하는 부담을 줄이고 개발에 집중하도록 지원한다. 여기서 작업에 사용할 AI 모델은 '코파일럿 퓨전'이 선택, 조율한다. 추론과 코드 생성, 오류 수정 등에 필요한 성능과 비용을 평가해 하나 이상의 모델을 활용하는 실행 방식을 결정한다. 개발자가 작업마다 모델을 직접 고르는 부담을 줄이는 기능이다. 깃허브는 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스 평가에서 '퓨전 맥스'가 앤트로픽 '오퍼스 5.5 맥스'와 2점 이내의 점수 차이를 기록했다고 밝혔다. 해당 평가에서 비용은 절반이었으며 작업당 소요 시간은 40% 적었다고 설명했다. 깃허브는 기기나 도구를 바꿔도 같은 작업을 이어가는 '세션 연속성'도 지원한다. 휴대전화에서 에이전트 작업을 시작한 뒤 코드 편집기인 비주얼 스튜디오 코드에서 방향을 조정하고 웹에서 진행 상황을 확인하는 식이다. 개발자가 접속 환경을 바꾸는 동안에도 에이전트는 클라우드에서 작업을 계속한다. 반복 업무 자동화…AI가 작성한 코드 심층 검토 깃허브는 개발 과정 업무 자동화를 위한 '코파일럿 오토메이션'을 내놨다. 이는 개발자가 직접 실행하거나 특정 이벤트가 발생했을 때 또는 정해진 일정에 따라 에이전트가 문제 분류와 우선순위 판단, 코드 검토 등을 수행하도록 설정할 수 있다. 여기에 이전 작업 결과를 바탕으로 개선 방안을 제안하는 기능도 추가됐다. 개발자는 제안 내용을 검토하고 승인할 수 있다. 완료된 작업 기록을 다음 작업 개선에 활용하는 식이다. 깃허브는 코드 품질을 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰 맥스'도 공개했다. 깃허브에 따르면 이 기능은 코드 검토 평가인 리뷰벤치에서 심각도 높은 문제를 탐지하는 정확성과 누락 없이 찾아내는 능력을 종합한 에프원 점수에서 가장 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 일상적인 검토를 빠르게 수행하는 라이트·밸런스드와 달리 변경 사항을 깊이 살펴보는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 기업 고객 이용 방식도 바꾼다고 밝혔다. 깃허브 엔터프라이즈 고객은 별도 코파일럿 구독 없이 앱과 코드 검토, 오토메이션 등 모든 코파일럿 기능을 이용하고 사용한 AI 크레딧에 대해서만 비용을 낼 수 있다. 새 이용 방식은 깃허브 영업팀을 통해 제공하며, 향후 고객이 직접 신청하는 방식도 지원할 계획이다. 기존 코파일럿 비즈니스와 코파일럿 엔터프라이즈 고객은 현재 요금제를 유지하거나 원하는 시점에 전환할 수 있다. 늘어나는 에이전트에 인프라 확충…"내년 애저 100% 전환 목표" 깃허브는 늘어나는 에이전트 작업을 처리하기 위해 인프라 시설도 확대했다고 밝혔다. 올해 중앙처리장치(CPU) 코어 400만 개와 고속 저장장치 160페타바이트(PB), 초당 50테라비트(Tb) 네트워크 용량을 추가했다. 깃허브는 서비스 운영 환경을 마이크로소프트 애저의 여러 지역에 분산 배치하는 구조로 전환하고 있다. 전환은 내년 초 완료될 예정이다. 코드 버전 관리 기술인 깃(Git) 구조도 기본 구성 요소를 단순화하고 저장장치와 연산 자원을 분리하는 방향으로 개선한다. 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 수석부사장은 "지금까지 작성한 모든 SW는 앞으로 5년간 작성할 SW 1%에도 못 미칠 것"이라며 "이전에는 해결할 수 없었던 문제를 SW로 해결하는 데 있다"고 강조했다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

깃허브, 광업·건설·농업까지 확산…"개발 프로젝트 18배 늘어"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. 산업별 현장 문제를 해결하기 위한 AI 개발 프로젝트가 최근 수년간 크게 늘었다는 분석이다. 깃허브가 지난 27일(현지시간) 공개한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 광업·채석업·석유·가스 채굴업을 지원하는 코드 저장소는 2022년 수치보다 약 65배로 늘어난 것으로 집계됐다. 초기 규모가 작았던 사업지원 서비스업과 건설업은 각각 17~18배 규모로 커졌으며 제조업도 거의 3배 넘게 증가한 것으로 나타났다. 깃허브는 2022년부터 올해까지 생성된 공개 저장소 무작위 표본을 북미산업분류체계에 따라 산업별 AI 에이전트 활용도를 이같이 분석했다. 코드와 관련 자료를 보관하는 저장소 이름과 설명 등을 바탕으로 어떤 산업을 지원하는 프로젝트인지 분류하는 식으로 진행했다. 보고서는 전문·과학·기술 서비스업 관련 저장소는 같은 기간 약 5배 오른 것으로 나타났다. 전체 산업 중 순위도 4위에서 정보산업에 이어 2위로 올라섰다. 농업·임업·어업·수렵업은 두 계단 상승했고 보건의료·사회복지 서비스업도 한 계단 올랐다. 현장 문제를 해결하는 구체적인 개발 사례도 등장했다. 제조업에서는 공구 사진 바탕으로 맞춤형 서랍 정리함을 설계해 3D 프린터로 출력하는 도구가 개발됐다. 보건의료 분야에서는 연구자가 조직 표본 대용량 디지털 이미지를 더 쉽게 분석하도록 돕는 도구도 소개됐다. 대학 연구실은 닭이 뛰놀거나 벌레를 쫓는 행동을 영상으로 분류하는 시스템을 개발한 사례를 발표하기도 했다. 산업 시설에서 재사용할 수 있는 열을 찾아내는 도구도 등장했다. 보고서는 각 분야를 잘 아는 사람들이 AI 코딩 에이전트 도움을 받아 직접 해결책을 구현한 셈이다. 보고서는 산업별 프로젝트 증가가 곧바로 AI 에이전트 활용 확산을 뜻하는 것은 아니라고 선 그었다. 실제 광업과 보건의료·농업 등에서는 저장소 40% 이상이 AI를 언급했지만 에이전트가 제출한 코드 변경 요청이 확인된 저장소는 3%에 그쳤다. 반면 건설업은 AI 언급 비중이 약 25%였으나 에이전트가 코드 변경을 요청한 저장소 비중은 약 9%로 산업 중 가장 높았다. "AI가 코드 고치고 사람이 검토…개발 방식 바뀐다" 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. 개발자가 AI 에이전트에 작업을 맡기고 결과까지 검토하는 방식이 늘어난 것으로 나타났다. 올해 9월 깃허브에서 제출된 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트 40% 이상은 에이전트가 작성한 초안에서 시작됐다. 3월 17%에서 반년 만에 비중이 크게 높아졌다. 9월 한 달간 에이전트가 시작한 코드 변경 요청은 1억 1000만 건으로, 이는 지난 3월보다 약 6배 높은 수치다. 개발자가 원하는 작업을 지시하면 에이전트가 초안을 만들고 사람이 이를 검토하는 방식이 확산한 것이다. 보고서는 작업 전체를 맡기는 기능 이용도 늘었다고 분석했다. 깃허브 코파일럿 월간 활성 사용자 중 에이전트형 기능을 사용하는 비중은 1년 전 35%에서 55%로 상승했다. 작업을 맡기면 독립적으로 수행하는 '코파일럿 클라우드 에이전트' 이용은 전년 대비 230% 증가해 에이전트 채팅 증가율 85%를 웃돌았다. 에이전트가 관여한 코드 변경 요청 가운데 2주 안에 실제 코드에 반영된 비중은 2월 83%에서 9월 90%로 높아졌다. 에이전트 관여가 감지되지 않은 요청은 두 시점 모두 약 86%였다. 검토와 보안 도구 이용도 늘어난 것으로 분석됐다. AI 지원 코드 검토와 깃허브 어드밴스트 시큐리티 이용량은 각각 전년 대비 90% 이상 증가했다. 코드에 포함된 API 키와 비밀번호 등 노출을 탐지하는 푸시 보호 기능은 올해 58억 회 검사를 수행했다. 깃허브는 전체 개발 활동도 사상 최대 규모로 늘었다고 봤다. 지난해 10월부터 올해 9월까지 개발자들이 코드 변경 사항을 깃허브에 전송한 횟수는 179억 회였다. 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 큰 규모다. 특히 코드 변경 이력을 저장하는 커밋은 공개·비공개 저장소를 합쳐 343억 회로 집계됐다. 이는 2년 전 3배가 넘는 규모다. 실제 코드에 반영된 변경 요청도 같은 기간 3배 이상 늘어 13억 건에 달한 것으로 나타났다. 올해 생성된 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 저장소 평균 커밋 수는 해당 파일이 없는 신규 저장소보다 8배 더 높았다. 이 파일은 에이전트 작동 방식과 작업 방향을 설정하는 데 쓰인다. 다만 커밋 수는 코드 변경 활동량을 나타내는 지표로 생산성이나 소프트웨어 품질이 8배 높다는 의미는 아닌 것으로 확인됐다. 현재 깃허브를 이용하는 전 세계 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국과 인도가 각각 3830만 명과 3200만 명으로 가장 많은 비중을 차지했다. 두 나라 모두 올해 개발자가 1000만 명 이상 늘었다. 공개 저장소에서 이뤄진 기여 활동도 25억 회로 지난해 11억 2000만 회보다 두 배 많다. AI 모델도 골라 쓴다…복잡한 계획과 간단한 작업 나눠 활용 개발자들은 AI 모델 하나에 의존하기보다 작업에 맞춰 여러 모델을 사용한 것으로 나타났다. 보고서는 9월 모델을 직접 선택한 깃허브 코파일럿 사용자 중 61%는 두 개 이상 모델을 이용했다고 밝혔다. 4개월 전에는 50%였다. 유료 사용자가 이용한 모델 종류는 5월 29종에서 9월 47종으로 늘었다. 9월에는 어떤 단일 모델도 전체 요청의 25%를 넘게 차지하지 않았다. 개발자가 모델을 직접 선택한 요청 100건 중 범용 모델은 38건을 차지했다. 복잡한 추론과 계획에 초점을 맞춘 모델은 37건이었고 빠르고 가벼운 모델은 25건이었다. 개발자들이 필요한 기능과 속도·비용에 따라 모델을 나눠 쓰는 모습이다. 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. 유료 깃허브 코파일럿 사용자 중 63%는 9월에 자동 모델 선택 기능을 한 번 이상 사용했다. 깃허브는 작업 단계별로 모델을 배정하는 기능을 자동 선택과 결합한 '깃허브 코파일럿 퓨전'도 정식 제공한다고 밝혔다. 깃허브는 "문득 떠올린 아이디어를 실제로 작동하는 무언가로 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다"며 "무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지는 여전히 개발자에 달렸다"고 밝혔다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

깃허브 행사 직전 '맞불'…엔타이어, AI 개발 플랫폼 출시

토마스 돔케 깃허브 전 최고경영자(CEO)가 깃허브 연례 개발자 행사 '깃허브 유니버스 26' 하루 전 새 인공지능(AI) 개발 플랫폼을 내놨다. AI가 작성한 코드를 사람이 일일이 검토하는 대신 여러 AI 에이전트가 품질을 평가하도록 해 개발 속도를 높이겠다는 전략이다. 엔타이어는 AI 에이전트와 개발자가 함께 작업할 수 있는 독립형 개발 플랫폼을 출시했다고 27일 밝혔다. 기존 깃허브 코드 검토 방식을 대체하는 '트레일스'를 비롯해 코드 저장과 관리부터 테스트까지 지원하는 기능을 갖췄다. 깃허브 유니버스 26는 28~29(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린다. 해당 플랫폼은 AI가 코드를 작성하는 속도에 기존 개발 방식이 따라가지 못하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. AI 에이전트가 대량의 코드를 빠르게 생성하더라도 개발자가 변경 사항을 직접 검토하고 기존 코드에 반영하는 과정에서 시간이 걸린다는 판단이다. 이를 위해 엔타이어는 깃허브 핵심 협업 기능인 '풀 리퀘스트'를 대체할 트레일스를 도입했다. 풀 리퀘스트는 개발자가 작성한 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 변경 사항을 사람이 검토하도록 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드의 품질과 작업 성공 여부를 평가하도록 설계됐다. 코드가 전송될 때마다 AI가 미리 설정한 평가 기준에 따라 점수를 매기고 그 결과를 화면에 표시한다. 이를 통해 개발자는 AI가 발견한 문제·수정 과정을 확인할 수 있다. AI 에이전트는 평가 과정에서 발견된 문제를 반복적으로 수정하며, 모든 평가 기준이 충족되면 개발자는 코드 전체를 직접 읽지 않고도 기존 프로젝트에 병합할 수 있다. 엔타이어는 트레일스로 코드 저장과 관리 속도도 높였다고 밝혔다. 깃허브와 호환되는 새로운 분산형 소스코드 관리 서버를 구축했다. 코드 전송 속도가 깃허브보다 최대 89배 빠르고 커서 오리진보다 6배 빠른 것으로 전해졌다. 개발자는 미국과 유럽연합(EU)을 비롯해 인도와 호주 등 원하는 지역에 비공개 코드 저장소를 만들 수 있다. 기존 저장소를 이전하거나 엔타이어에서 직접 운영하는 기능도 지원한다. 향후 서비스 제공 지역을 확대할 계획이다. 엔타이어는 AI 에이전트가 이전 작업을 기억하도록 돕는 '컨티뉴어스 메모리' 기능도 플랫폼에 도입했다. 이는 AI와 개발자가 주고받은 지시 내용과 작업 기록을 코드 저장소에 보관해 이후 작업에 활용하도록 하는 기능이다. 이 기능은 '코드베이스 그래프'와 '에이전틱 브레인'으로 구성됐다. 코드베이스 그래프는 AI가 필요한 정보를 빠르게 찾도록 지원하며, 토큰 사용량을 최대 71% 줄인다. 에이전틱 브레인은 이전 작업과 지시 내용을 기억해 AI가 같은 실수를 반복하지 않도록 돕는다. 엔타이어는 이번 플랫폼이 코드 작성 이후 빌드와 테스트 과정도 자동화한다고 밝혔다. 빌드카이트와 디포의 지속적 통합(CI) 서비스를 연결해 코드가 전송될 때마다 자동으로 빌드와 테스트를 시작하도록 했다. 결과는 트레일스에서 바로 확인할 수 있다. 기존 깃허브 액션스를 사용하는 개발자도 빌드카이트나 디포의 도구를 통해 작업 환경을 이전할 수 있다. AI가 코드를 생성하는 속도에 맞춰 이후 검증 과정에서 발생하는 지연을 줄이기 위한 조치다. 엔타이어는 지난 2월 시드 투자금 6000만 달러를 유치한 바 있다. 현재 깃허브와 마이크로소프트 등 주요 기술기업 출신 인력을 포함해 전 세계 50명 규모의 조직을 운영하고 있다. 회사는 기업과 오픈소스 개발자 대상으로 서비스 범위를 확대할 방침이다. 공개 코드 저장소와 자체 서버 운영 기능을 비롯해 AI 작업 과정을 실시간으로 공유하는 기능도 추가할 예정이다. 토머스 돔케 엔타이어 CEO는 "이제 AI 에이전트가 거의 모든 코드를 작성하고 있으며 속도와 복잡성도 과거 어느 때보다 높아졌다"며 "트레일스는 여러 AI 에이전트가 생성한 평가를 통해 코드 품질과 작업 성공 여부를 검증함으로써 개발자가 변경된 코드의 모든 줄을 직접 검토하지 않고도 확신을 갖고 병합할 수 있도록 한다"고 밝혔다.

2026.10.27 02:00김미정 기자

깃허브가 제시한 AI·사람 개발 협업 생태계는?

깃허브가 인공지능(AI)과 사람이 개발 영역에서 협업하는 방식을 제시한다. 깃허브는 오는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'을 개최한다. 올해 주제는 '에이전트 시대, 모두 함께'다. 사람과 개발 도구에 AI 에이전트까지 연결해 하나의 작업 흐름을 만드는 방식이 소개될 예정이다. 개발자가 코드를 직접 작성하는 역할에서 나아가 AI에 업무를 배분하고 전체 과정을 조율하는 변화를 다룬다. 주요 세션에는 깃허브와 마이크로소프트를 비롯해 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·피그마 관계자들이 참여한다. 특히 AI 기반 개발 미래를 논의하는 패널에는 카라 필립스 앤트로픽 응용 AI 아키텍트와 로한 바르마 오픈AI 코덱스 제품 리드, 케이트 캐틀린 깃허브 스태프 제품 매니저가 나선다. 이들은 앞으로 2년간 AI가 소프트웨어 개발 방식에 가져올 변화를 토론할 예정이다. 이번 행사의 핵심 관전 포인트는 AI에 맡길 수 있는 업무의 범위다. 안주안 시먼스 깃허브 스태프 엔지니어링 매니저는 50개 이상 서비스에서 AI 에이전트를 운영한 사례를 소개한다. AI가 문제를 분류하고 기존 코드를 조사한 뒤 구현 계획과 코드 수정안을 만드는 과정에서 얻은 경험을 공유할 예정이다. 줄리아 캐스퍼 마이크로소프트 제품 매니저는 여러 AI 모델을 지원하는 코파일럿의 평가·최적화 체계를 설명한다. 자율적인 코드 작성 과제와 반복 가능한 평가를 통해 모델별 성능을 점검하고 기능 변경에 따른 성능 저하를 찾아내는 과정을 소개한다. 이번 행사에선 AI가 만든 코드 신뢰성을 확보하는 방법도 다룬다. 제프 안 모멘틱 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트가 애플리케이션을 살펴보고 예상과 다른 동작을 재현하는 과정을 소개한다. 테스트 통과 여부뿐 아니라 실제 제품의 결함과 테스트·인프라 문제를 구분하는 방법에 초점을 맞춘다. 코파일럿의 메모리 관리도 주요 의제다. 쿠퍼 네더후드 깃허브 연구원과 알레한드로 카르데레라 깃허브 스태프 응용연구원은 과거 작업 정보가 누적되면 오히려 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과를 소개한다. 이를 바탕으로 에이전트가 기억하거나 제외할 정보를 정하는 방식을 제시한다. AI가 수행할 수 있는 작업을 제한하는 보안 기술도 눈여겨볼 대목이다. 닉 테일러 포메리움 개발자 애드보킷은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 외부 도구와 연결한 AI에 코드 수정안 제출은 허용하되 최종 반영 권한은 제한하는 방식을 시연한다. 스티브 글래스 깃허브 선임 제품 매니저와 그레그 오스 깃허브 수석 제품 보안 엔지니어는 개발 자동화 도구 '깃허브 액션스'를 겨냥한 공급망 공격과 대응 방안을 소개한다. 인증정보에 접근하거나 소프트웨어를 배포할 수 있는 개발 환경에서 공격을 막기 위한 통제 수단을 설명할 예정이다. 깃허브는 "소프트웨어 개발은 언제나 긴밀한 협업을 바탕으로 이뤄졌다"며 "오늘날 그 협업은 사람을 넘어 도구와 통합 기능, 에이전트가 하나의 작업 흐름으로 연결되는 단계로 확장되고 있다"고 밝혔다.

2026.10.25 14:10김미정 기자

[AI 리더스] 피그마 "韓 기업, AI 코드·제품 완성 연결 필요…협업 도울 것"

“한국 고객사들은 인공지능(AI)으로 코드를 빠르게 작성하지만, 이를 실제 제품으로 완성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 디자인 의도를 반영하고 오류를 고치는 작업이 여전히 필요하기 때문입니다. 우리는 디자인과 코드를 연결해 이런 반복 작업을 줄이도록 지원할 것입니다." 르네 로 피그마 아시아태평양(APAC) 영업 총괄 부사장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 한국 시장 전략을 이같이 밝혔다. 이날 체이스 윌슨 피그마 개발자 마케팅 이사도 참석해 지난달 '콘피그 인디아'에서 공개한 신기능과 기술 방향을 소개했다. 로 부사장은 AI가 코드 작성 시간을 줄여도 전체 개발 기간까지 단축하는 것은 아니라고 봤다. 생성된 코드가 기업 디자인 기준에 맞는지 확인하고, 오류를 수정해 실제 서비스에 적용하는 과정은 여전히 개발팀 몫이라는 이유에서다. 실제 피그마가 실시한 APAC 조사에서도 이런 어려움이 드러났다. 조사에 따르면 한국 응답자 51%는 모든 프로젝트에 AI를 사용한다고 답했지만, 27%는 AI를 활용하면서 오히려 작업 시간이 늘었다고 응답했다. 로 부사장은 "아이디어를 눈에 보이는 형태로 구현하는 것과 이용자가 쓸 수 있는 제품을 만드는 데는 차이가 있다"며 "AI로 만든 코드와 앱을 실제 출시하려면 디자인을 다듬고, 다양한 이용자가 불편 없이 사용할 수 있는지도 확인해야 하기 때문"이라고 설명했다. 로 부사장은 한국 개발자가 디자인과 개발 협업을 끝까지 수행하지 않는다는 점도 짚었다. 같은 조사에서 한국 개발자 90%는 디자인에 관여한다고 답했고, 65%는 프로젝트 초기부터 참여한다고 밝혔다. 그러나 전 과정에 걸쳐 참여한다는 응답은 6%에 그쳤다. 로 부사장은 개발자가 초기 논의에 참여하더라도 이후 협업이 끊기면 실제 구현한 결과물이 당초 디자인과 달라지거나 사용성과 관련한 문제가 생길 수 있다고 설명했다. 그는 "뒤늦게 문제를 발견해 되돌려 고치는 일을 줄이려면 초기 구상부터 출시까지 관련 정보를 공유하고 함께 검토해야 한다"고 당부했다. 이에 발맞춰 피그마는 디자인과 코드를 같은 작업 공간에서 다루도록 제품을 확장하고 있다. 디자이너와 개발자뿐 아니라 제품 관리자와 마케터도 같은 화면에서 결과물을 확인하고 수정할 수 있도록 지원한다. 로 부사장은 "우리 제품 사용자 중 디자이너는 약 3분의 1"이라며 "개발 속도가 빨라질수록 다양한 역할을 맡은 사람들이 더 긴밀하게 협업해야 한다"고 강조했다. "AI가 기업 고유 디자인 반영해야" 윌슨 이사는 한국 고객사가 제품별로 흩어진 디자인을 한곳에서 관리하는 데 관심이 높다고 봤다. 그는 "기업이 여러 제품과 서비스를 개발하다 보면 디자인 기준도 제각각"이라며 "한국 고객사는 이런 디자인을 한곳에 모아 관리하는 기능에 큰 관심을 보였다"고 말했다. 윌슨 이사는 이런 고객 요구에 대응할 신규 제품으로 '피그마 스펙스'와 '코드 레이어'를 제시했다. 제품 요구사항을 AI에 정확히 전달하고, 이를 바탕으로 디자인과 코드를 함께 검토하도록 지원하는 것이 핵심이다. 해당 서비스는 지난 10월 콘피그 인디아에서 발표됐다. 피그마 스펙스는 제품 개발 목적과 요구사항을 디자인·도표와 문서로 정리해 직원과 AI가 참고하도록 돕는다. 이를 외부 업무 도구와 연결하면 최신 정보도 확인할 수 있다. 이를 통해 사용자는 요구사항이 바뀔 때마다 AI에 일일이 설명하는 부담을 줄일 수 있다. 코드 레이어는 디자인 화면을 코드로 바꾸거나 깃허브에 저장된 실제 코드를 가져와 팀원들과 수정안을 검토하도록 지원한다. 여러 제품을 운영하는 고객사는 실제 코드를 바탕으로 디자인을 수정하고, 의도대로 구현됐는지 같은 작업 공간에서 확인할 수 있다. 피그마는 이와 함께 제품별 버튼·메뉴 등 디자인 구성 요소와 관련 코드를 한곳에 모으는 기능도 개발하고 있다. AI가 각 제품의 디자인 기준을 따르고 기존 구성 요소를 우선 활용하도록 지침을 제공해, 여러 제품의 디자인을 관리하려는 수요에 대응한다. 윌슨 이사는 "AI가 디자인 기준 없이 작업하면 비슷한 결과물이 나오기 쉽다"며 "기업 고유 디자인을 반영하고 기존 구성 요소를 최대한 재사용하도록 제품을 고도화할 것"이라고 강조했다.

2026.10.23 12:57김미정 기자

[AI는 지금] 앤트로픽, '페이블 5.5' 내놓나…애저 연동 설정서 포착

앤트로픽의 차세대 인공지능(AI) 모델 출시 가능성을 뒷받침하는 정황이 포착됐다. 지난달 미공개 모델 테스트 관측에 이어 외부 개발 도구에서 새로운 모델명까지 발견되면서 후속 제품 공개 여부에 관심이 쏠리고 있다. 15일 개발자 커뮤니티에 따르면 AI 모델 연동 도구 '라이트LLM'의 깃허브 설정 파일에 '클로드 페이블 5.5' 항목이 추가된 것으로 전해졌다. 지난 13일 반영된 변경 기록에는 마이크로소프트 애저를 통한 해당 모델 연동 설정 내용이 포함됐다. 변경 요청 설명에는 애저 모델 API가 해당 모델 제공사를 앤트로픽으로 표시했으며 서비스 상태는 '일반 제공'으로 나타났다는 내용이 기입됐다. 앞서 소셜미디어 엑스(X) 이용자 알렉스 겟먼도 애저의 미국 동부 2 지역 모델 카탈로그에서 같은 모델명을 확인했다고 주장했다. 일각에선 파일에 기재된 정보를 페이블 5.5의 공식 사양으로 보기는 어렵다는 지적도 나오고 있다. 가격과 입력·출력 한도, 지원 기능은 아직 확인되지 않았으며 해당 항목에는 기존 '페이블 5.1' 값을 그대로 적용한 형태라서다. 이날 모델 출시 시점에 대한 예측도 나왔다. AI 관련 유출 정보를 다루는 X 계정 '레오'는 13일 페이블 5.5가 이번 주 출시될 예정이라고 전망했다. 당일 공개 가능성과 주 후반 출시 가능성을 함께 언급했지만 공식적으로 확인된 일정은 아닌 것으로 확인됐다. 앤트로픽이 기존 서비스에서 미공개 모델을 시험하고 있다는 관측도 제기됐다. 테스팅카탈로그는 일부 이용자가 '오퍼스 5.5' 사용 중 다른 모델로 요청이 연결된 사례가 등장했다고 보도했다. 이용자들은 코드 기반 애니메이션 등의 결과물을 근거로 들었으나 해당 모델의 정체는 불분명한 상태다. 앞서 지난달에도 비슷한 테스트설이 불거졌다. 지난달 22일 개발자 커뮤니티에선 '페이블 5.2'로 추정되는 모델이 생성했다는 게임과 인터랙티브 애니메이션 결과물이 공유됐다. 당시 이용자들은 해당 모델이 외부 이미지 파일이나 별도 도구 없이 자바스크립트만으로 캐릭터와 움직임을 구현했다고 주장했다. 일부는 같은 프롬프트를 적용했을 때 기존 모델보다 결과물이 개선됐다며 오픈AI '아스트라'와 성능을 비교하기도 했다. 같은 시기 차기 제품이 '오퍼스 5.5'라는 이름으로 공개될 수 있다는 전망도 나왔다. 그러나 당시 거론된 미공개 모델과 이번에 설정 파일에서 발견된 페이블 5.5가 어떤 관계인지는 확인되지 않았다. AI 모델 연동 서비스 오르카라우터는 "애저 목록에 모델명이 올라왔다고 해서 실제 사용할 수 있는 것은 아니다"며 "표시된 가격도 기존 페이블 5.1에서 가져온 값으로 새 모델의 공식 요금이 아닐 것"이라고 주장했다.

2026.10.15 10:58김미정 기자

정부사업으로 만든 AI 데이터 개방 확대…국무회의 통과

정부가 인공지능(AI) 개발에 필요한 데이터를 더 쉽게 확보하고 활용할 수 있도록 제도 정비에 나섰다. 정부사업으로 만든 학습용 데이터의 개방을 확대하고 흩어진 공공·민간 데이터의 위치 정보를 한곳에서 찾도록 지원할 방침이다. 과학기술정보통신부는 13일 'AI 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'과 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법' 개정안이 이날 국무회의를 통과했다고 밝혔다. AI기본법 개정안은 정부사업 등의 수행 과정에서 구축·산출된 AI 학습용 데이터를 'AI허브'에 연계·제공하도록 의무화하는 내용을 담았다. 국가 차원에서 학습용 데이터를 체계적으로 관리하고 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 모든 데이터를 의무적으로 제공해야 하는 것은 아니다. 사업 수행자 등이 영업비밀 보호와 개인정보·저작권 침해·국가 안전보장 등 대통령령으로 정하는 사유에 해당한다고 판단하면 데이터를 연계하거나 제공하지 않을 수 있도록 했다. 데이터 제공을 뒷받침할 지원 근거도 마련했다. 과기정통부 장관과 관계 중앙행정기관의 장이 행정적·재정적·기술적 지원을 할 수 있도록 하고 연계·제공된 학습용 데이터의 안정적인 품질관리에 필요한 조치를 취하도록 규정했다. 데이터산업법 개정안은 공공·민간 데이터의 소재 정보를 통합 제공하는 '원-윈도우'의 연계 기반을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 데이터 소재 정보는 필요한 데이터가 어느 플랫폼에 있는지 찾을 수 있도록 안내하는 정보다. 개정안에 따라 과기정통부 장관은 공공기관과 민간법인 등에 원-윈도우 구축·운영에 필요한 데이터 소재 정보 연계 등의 협력을 요청할 수 있다. 공공기관은 특별한 사유가 없으면 이에 응해야 한다. 데이터 소재 정보 연계에 필요한 기술적·재정적 지원 근거도 담았다. 과기정통부는 대학과 중소기업 등이 자체적으로 확보하기 어려운 학습용 데이터를 제공하기 위해 2018년부터 AI허브를 운영하고 있다. AI허브는 지난해 말 기준 정부사업으로 구축한 학습용 데이터 945종과 국내 연구소·기업·기관 등에서 추가로 제공받은 데이터를 개방하고 있다. 지난해 운영을 시작한 원-윈도우는 올해 8월 기준 공공 데이터 플랫폼 73개와 민간 데이터 플랫폼 15개 등 총 88개 플랫폼을 연계하고 있다. 공공데이터포털과 금융 빅데이터 플랫폼 등이 연계 대상에 포함돼 있다. 과기정통부는 두 개정안이 공포 후 6개월이 지난 2027년 4월 시행될 예정이라고 설명했다. 법 개정에 따른 하위법령 정비도 추진할 방침이다. 엄열 과기정통부 AI정책실장은 "국민이 필요한 데이터를 쉽게 찾고 활용할 수 있는 기반이 중요하다"며 "이번 법 개정을 통해 국가 AI 데이터 활용 기반을 강화하고, AI 산업 발전을 뒷받침하겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 14:35김미정 기자

류제명 "한국, 국제기구·은행·산학계 잇는 '글로벌 AI 허브' 구축"

류제명 과학기술정보통신부 제2차관이 한국 AI 역량을 강조하며 세계를 잇는 AI 허브를 구축하겠다는 비전을 제시했다. 류 차관은 7일 서울 삼성동 웨스틴 파르나스 호텔 세이지홀에서 열린 'AI 페스타 26' 주한 외국대사 오찬 간담회에서 “한국은 AI가 가져올 혜택이 글로벌 공동체 전체에 공유돼야 하며, 그에 따른 위험과 과제 역시 함께 해결해 나가야 한다는 신념을 갖고 있다”면서 “최근 UN 총회에서 이재명 대통령이 언급한 글로벌 AI 기본사회를 목표로 글로벌 연대를 확대하고자 한다”고 밝혔다. 류 차관은 한국이 사회 모든 구성원이 기술 발전의 결실을 누리는 'AI 기본사회'를 목적으로 AI 역량을 결집하고 있다고 강조했다. 그는 “한국은 AI 기본 의료를 시작으로 사회보장, 노동, 주거, 문화 등 삶의 모든 핵심 영역에서 기본권을 든든하게 보장하는 AI 전환을 추진하고 있다”며 “소버린 AI 파운데이션 모델 개발, '모두의 AI' 프로젝트 추진, 2028년 완공 목표로 국가 AI 컴퓨팅 센터 등 인프라 고도화를 진행하고 있다”고 말했다. 이같은 역량을 바탕으로 세계를 잇는 AI 플랫폼을 조성하겠다는 의지를 밝혔다. 류 차관은 “한국이 기후변화, 보건의료, 식량 안보, 난민 위기 등 인류 공동 과제를 해결하는 최상의 도구로 AI가 쓰일 수 있도록 앞장서겠다”며 “국제기구, 다자개발은행, 산업계, 학계 간 협력을 도모하는 글로벌 AI 허브를 설립하겠다”고 했다. 글로벌 AI 허브는 한국 정부 주도로 국제연합(UN) 산하 주요 국제기구와 다자개발은행이 AI를 통해 기후위기·보건·식량·일자리·난민 등 인류 공통 난제를 해결하고 글로벌 AI 규범과 표준을 선도하기 위해 추진되는 범지구적 다자 협력 플랫폼이다. 단일 국제기구 형태를 넘어 AI 정책, 데이터·모델 공유, 실증 기반 솔루션 개발이 동시에 이루어지며, 현재 한국 정부는 국내 사무실 설립을 추진하고 있다. 이날 간담회엔 류 차관을 비롯해 스웨덴·중국·인도·네덜란드 등 전략적 주요 협력국 22개국 주한대사 24명이 참석해 글로벌 AI 협력과 산업, 기술 협력 확대 방안을 논의했다. 오찬이 끝난 후 이들은 AI 페스타 26 한컴, KT, 독자AI파운데이션모델 특별관 등 전시 부스를 방문한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 AI 페스타 26은 지난 6일부터 사흘간 서울 삼성동 코엑스에서 열린다. 전시엔 국내외 약 350개 기업과 기관이 참여했으며, 500여개 부스에서 AI 코어와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안 등 최신 기술과 산업 적용 사례를 선보이고 있다.

2026.10.07 13:17홍지후 기자

[SW키트] "코딩 작업 따라 AI 조합"…깃허브, '하이드라퓨전' 적용 확대

깃허브가 여러 인공지능(AI) 모델이 역할을 나눠 코딩 작업을 수행하는 기능을 확대했다. 모델 하나가 스스로 문제를 풀거나, 여러 모델이 코드 작성과 검토를 나눠 맡도록 해 개발 업무 효율을 높이려는 시도다. 깃허브는 '하이드라퓨전' 연구 프리뷰 버전을 비주얼 스튜디오 코드(VS코드)와 깃허브 코파일럿 앱에 추가했다고 공식 블로그에서 4일 밝혔다. 기존 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI)에서만 제공하던 기능 지원 범위를 한층 넓힌 셈이다. 하이드라퓨전은 작업에 맞춰 AI 모델과 처리 방식을 고르는 기능이다. 모델별 추론·코드 생성·오류 수정·도구 사용 역량을 바탕으로 필요한 품질을 충족할 수 있는 가장 효율적인 방식을 개발자에 알린다. 작업 방식은 크게 '단일 방식' '단계적 처리' '비평 방식'으로 이뤄졌다. 단일 방식에서는 선택된 모델 하나가 작업을 직접 해결한다. 다른 모델 검토나 추가 처리 없이 해당 모델이 결과를 내놓는 구조다. 단계적 처리 방식에서는 효율적인 모델이 우선적으로 해결책 초안을 작성한다. 이후 품질 검증을 거쳐 초안을 그대로 채택할지 또는 더 강력한 모델에 작업을 넘길지 결정한다. 비평 방식에서는 작성과 검토를 서로 다른 계열 모델이 맡는다. 한 모델이 초안을 만들면 다른 계열의 모델이 내용을 수정하지 않고 검토만 수행한다. 이후 초안을 작성한 모델이 검토 내용을 반영해 한 차례 수정한다. 깃허브는 "기존 자동 기능이 요청마다 모델 하나를 고른다면 하이드라퓨전은 작업을 처리하는 방식까지 선택한다"며 "한 번의 응답 과정에서도 여러 모델이 참여할 수 있다는 점이 가장 큰 차이"라고 블로그에서 밝혔다. 깃허브는 하이드라퓨전에서 모델 작업 진행 상황을 보여주는 기능도 강화했다. 각 단계에서 어떤 작업을 수행하는지 더 명확하게 표시하고 진행 상황을 더 자주 알리는 식이다. 작업이 오래 걸려도 하이드라퓨전이 계속 작동하고 있는지 확인하기 쉬워졌다. 하이드라퓨전은 VS코드 1.140 이상 버전이나 인사이더스 버전에서 이용 가능하다. 개발자는 코파일럿 채팅의 모델 선택기에서 하이드라퓨전을 고르면 된다. 목록에 없으면 관련 설정을 켜야 한다. 코파일럿 앱에서는 최신 버전으로 업데이트한 뒤 설정에서 하이드라퓨전을 활성화해야 한다. 이용 대상은 코파일럿 프로·프로 플러스·비즈니스·엔터프라이즈 사용자다. 비즈니스와 엔터프라이즈에서는 관리자가 프리뷰 기능을 허용해야 한다. 하이드라퓨전은 연구 프리뷰 단계로 향후 기능이 변경될 수 있다. 깃허브는 "초기 피드백에서 가장 많이 나온 요청은 하이드라퓨전을 더 다양한 환경에서 사용할 수 있게 해달라는 것이었다"며 "이번 업데이트에서는 전반적인 사용 경험도 개선했다"고 밝혔다.

2026.10.05 10:51김미정 기자

AI 학습데이터, 개방 전 민감·개인정보부터 검증한다

정부가 인공지능(AI) 학습·연구 등에 활용할 수 있도록 개방한 AI허브가 'AI학습용 데이터 통합제공체계'로 전환을 앞둔 가운데, 새 체계에서 개방할 대상 및 후보 데이터의 개인정보를 사전에 검증한다. 공개 대상 데이터에 개인정보나 민감정보가 남아 있는지 검증하고, 발견될 경우 추가 비식별화해 공개 데이터의 안전성과 신뢰성을 확보한다는 취지다. 29일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 AI학습용 데이터 통합제공을 위한 대상 및 후보 데이터 개인정보 검증을 발주할 예정이다. 사업 예산은 3억원 규모이며 계약 체결일부터 오는 12월까지 약 두 달간 진행된다. 현행 AI허브는 통합제공체계로 전환될 예정이다. 대상은 텍스트·이미지·영상 등 멀티모달 형태의 통합제공체계 대상 및 후보 데이터다. NIA는 수행사에 그래픽처리장치(GPU)·클라우드·서버 등 인프라를 별도로 제공하지 않고 자체 인프라를 확보해 사업을 수행하도록 했다. AI허브는 정부가 AI 기술·제품·서비스 개발에 필요한 데이터를 제공하기 위해 운영하는 국가 AI 데이터 플랫폼이다. 정부는 지난 4월 공공부문이 보유한 AI 학습용데이터를 대상으로 범부처 첫 전수조사에 착수했다. 이어 범부처 차원에서 공공부문이 보유한 AI학습용 데이터를 통합·연계하기 위한 '통합제공체계' 구축을 추진 중이다. 이번 사업은 해당 통합제공체계를 통해 개방될 대상과 후보 데이터를 한곳에 모아 사전 개인정보 및 민감정보 검증, 비식별 조치를 수행함으로써 안전하고 신뢰성 높은 AI데이터 개방 환경을 조성하는 것이 핵심이다. 이번 검증에서는 텍스트·이미지·영상 등 데이터 유형별로 개인정보와 민감정보가 남아 있는지를 확인한다. 이름·연락처 같은 정보뿐 아니라 이미지·영상에 포함된 얼굴, 차량번호판 등 식별 가능 정보도 점검 대상이다. NIA는 우선 데이터셋별 샘플을 추출해 자동·수동 방식으로 개인정보와 민감정보 잔존 여부를 확인한다. 관련 정보가 탐지된 데이터셋은 전체를 대상으로 정밀 검수하고, 재탐지된 정보에 대해서는 데이터 유형별 특성에 맞춰 추가 비식별화를 실시한 뒤 적정성도 검증한다. 사업은 11월 개인정보 탐지·비식별화와 정밀 검수 및 적정성 평가를 진행한 뒤 12월 검증 결과 보고 및 데이터셋 업로드를 완료하는 일정이다. 데이터셋 각각에 대해 개인정보 탐지 결과와 조치 전, 후 샘플, 적용한 비식별화 기법, 적정성 검증 결과 등을 보고한다. 정부는 AI 학습용 데이터의 활용을 확대하는 동시에 개인정보 등 권리 보호 수준을 높이려는 움직임에도 속도를 낸다. 전날 국회 법제사법위원회는 각 부처와 기관에 분산된 AI 학습용 데이터를 한곳에서 관리하고 민간에 제공하는 '통합제공시스템' 구축 근거를 담은 AI기본법 개정안을 의결했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 28일 통합 데이터 플랫폼 구축과 관련해 "권리 침해가 발생할 수 있는 정보는 사전에 삭제하거나 제외하는 계획을 추진하겠다"며 "국민들이 안심하고 신뢰할 수 있도록 데이터 안전 관리 체계를 더욱 강화하겠다"고 말했다.

2026.09.29 11:27이나연 기자

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