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딥엑스, KT·세솔과 온디바이스 AIoT 사업 협력

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 KT, 세솔과 온디바이스 AIoT 시장 공략에 나선다. 딥엑스는 KT, 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 3사는 저전력·저발열 신경망처리장치(NPU)를 적용한 차세대 AI 에지 박스를 공동 개발한다. 전기차(EV) 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 실시간 AI 영상분석이 필요한 현장에 온디바이스 AI 서비스를 확대할 계획이다. 협약에 따라 KT는 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 담당한다. 딥엑스는 초저전력 NPU 칩 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공한다. 세솔은 AI 에지 박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 반도체다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 낮춘 것이 특징이다. 3사는 공공기관, 지자체, 교통산업 안전 분야를 중심으로 AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI 에지 서비스를 발굴할 예정이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI 중요성이 커지고 있다”며 “KT의 네트워크 및 서비스 역량, 세솔의 단말 개발·제조 기술과 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 결합해 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 에지 솔루션을 구현하겠다"고 말했다 성제현 KT 엔터프라이즈 부문 수도권강북법인고객본부장(상무) "이번 협약은 AI 반도체와 AI 에지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 협력"이라며 "실시간 AI 영상분석이 필요한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:41전화평 기자

[AI 리더스] "AI TCO, 데이터·인프라서 갈린다"…클라우데라 韓 지사장이 제시한 해법은?

"인공지능 전환(AX)은 디지털 전환(DX)과 다릅니다. 인공지능(AI)을 쓴다고 기업 데이터를 모두 퍼블릭 클라우드로 옮길 필요는 없습니다." 최승철 클라우데라코리아 지사장은 31일 지디넷코리아와 만나 기업들이 과거 DX 당시의 클라우드 이전 전략을 AX에도 그대로 적용해서는 안 된다고 강조했다. 내부 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 모델과 연결하면 데이터 이동·저장 비용이 늘고 보안과 규제 대응도 복잡해질 수 있어 데이터가 있는 환경으로 모델을 가져오는 방식이 더 효율적이라고 봐서다. 이 같은 부담은 AI를 실제 서비스로 확장하는 과정에서 더 커진다. 도입 초기에는 전문인력 부족과 빠른 기술 변화에 따른 불확실성이 크고, 운영 단계에 들어서면 모델 호출량과 데이터 전송량이 늘면서 비용 예측도 어려워진다. 민감 데이터를 외부 모델과 연결할 경우 데이터 유출과 감사 추적, 규제 준수 부담까지 가중될 수 있다. 이에 최 지사장은 모델을 직접 개발하는 사업자와 이미 학습된 모델을 업무에 활용하는 일반 기업이 인프라 전략을 각각 구분해야 한다고 봤다. 대규모 학습을 수행하는 모델 개발사와 달리 일반 기업은 외부 모델을 호출하거나 오픈소스 모델을 내부 환경에서 구동할 수 있어서다. 그는 "ERP·CRM 등 핵심 업무 데이터가 이미 사내에 있는데 모델을 사용한다는 이유만으로 이를 외부 클라우드로 옮기는 방식은 비용과 보안 측면에서 다시 계산해야 한다"며 "기업은 외부 상용 모델과 오픈소스 모델, 자체 모델을 업무별로 선택할 수 있는 구조를 준비해야 한다"고 말했다. 모델보다 데이터 먼저…준비 부족에 재작업 반복 많아 최 지사장은 AI 프로젝트를 실제 업무로 확장하려면 모델을 선택하기에 앞서 사내 데이터의 품질과 활용 여건부터 점검해야 한다고 강조했다. 데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있으면 정제와 통합, 접근 권한 설정에 추가 시간과 비용이 들 수 있어서다. 실제 기업 현장에서도 데이터 준비 부족이 AI 프로젝트의 운영 전환을 가로막는 요인으로 나타나고 있다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스 조사에 따르면 AI에 완전히 준비된 데이터를 갖춘 기업은 7%에 그쳤다. 또 데이터 품질과 접근 권한이 일관되게 관리되지 않아 AI 프로젝트를 실제 운영으로 확장하는 데 어려움을 겪는 기업이 많았다. 클라우데라가 국내 기업을 대상으로 진행한 조사에서도 AI 프로젝트가 기대한 성과를 내지 못한 원인으로 데이터 품질 문제가 32%를 차지했다. 데이터 통합과 접근·관리 문제도 각각 20% 안팎으로 집계됐다. 이를 두고 최 지사장은 국내 기업들이 데이터의 위치와 품질을 확인하기 전에 특정 모델부터 선택하는 경향이 있다고 지적했다. 또 모델 성능부터 시험한 뒤 업무 시스템과 연결할 경우 데이터 정제와 권한 설정, 시스템 통합 작업을 다시 해야 해 비용과 시간이 중복될 수 있다고 봤다. 그는 "좋은 모델도 정확한 기업 데이터를 공급받지 못하면 원하는 결과를 내기 어렵다"며 "어떤 데이터가 어디에 있고 누가 접근할 수 있는지 파악한 뒤 업무에 맞는 모델을 골라야 한다"고 설명했다. 최 지사장은 이를 해결하기 위해 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 옮길 필요는 없다고 주장했다. 또 기존 업무 시스템을 유지하면서 필요한 데이터만 공통된 권한과 관리 체계 아래 연결하는 방식이 비용과 운영 부담을 줄일 수 있다고 강조했다. 이 같은 구상에 따라 클라우데라는 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그를 활용해 여러 환경에 분산된 데이터를 불필요하게 복제하지 않고 관리하는 전략을 추진하고 있다. 여기에 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 적용해 AI 에이전트가 권한에 따라 필요한 데이터와 업무 도구에 접근할 수 있도록 지원하고 있다. 최 지사장은 "기업의 모든 데이터를 한곳에 옮기는 것은 현실적으로 쉽지 않다"며 "데이터가 여러 시스템에 남아 있더라도 공통된 권한과 거버넌스 아래 AI가 필요한 정보를 활용할 수 있는 구조를 갖춰야 한다"고 밝혔다. SaaS별 AI 확산…데이터·비용 다시 쪼개질 수도 최 지사장은 AI 에이전트가 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), IT서비스관리 등 여러 업무 시스템을 넘나드는 만큼 특정 서비스형 소프트웨어(SaaS) 안에 데이터를 모으는 방식도 재검토해야 한다고 주장했다. 각 SaaS 공급사가 자체 데이터 플랫폼과 AI 에이전트를 결합하면 해당 제품 안에서는 데이터 활용과 업무 자동화가 쉬워질 수 있지만, 기업 전체로는 데이터가 공급사별로 다시 나뉠 수 있다고 봐서다. 또 기본 구독료에 AI 사용료와 데이터 처리비, 시스템 간 연동 비용까지 더해지면 비용 구조도 복잡해질 수 있다고 지적했다.최 지사장은 이 같은 움직임이 SaaS 기업들의 사업 방어 전략과도 관련이 있다고 분석했다. AI 에이전트가 여러 업무 시스템을 넘나들기 시작하면서, 공급사들이 기존에 확보한 업무 영역의 주도권을 유지하기 위해 데이터 관리 기능과 업무 흐름을 자사 플랫폼 안에서 강화하고 있다고 본 것이다. 또 그는 SaaS 기업들이 범용 데이터 플랫폼 시장에 직접 진출하기보다 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP) 등 기존에 확보한 업무 영역의 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞추고 있다고 진단했다. 기업 입장에선 개별 SaaS의 AI 기능만 비교하기보다 여러 업무 시스템의 데이터를 함께 활용할 수 있는지 살펴야 한다고 강조했다. 최 지사장은 "SaaS 기업들이 데이터 영역을 강화하는 것은 자신들이 가진 업무 영역을 AI 에이전트로부터 지키기 위한 움직임"이라며 "범용 데이터 플랫폼 사업에 직접 뛰어들기보다 기존 사업의 경쟁력을 높이기 위한 수직계열화에 가깝다"고 말했다. "프라이빗 AI, 모델 설치 넘어 전 과정 통제해야" 최 지사장은 프라이빗 AI를 기업 데이터센터에 거대언어모델(LLM)을 설치하는 수준으로 봐서는 안 된다고 강조했다. 모델과 데이터, GPU 인프라, 접근 권한, 감사 기록, 추론과 에이전트 운영까지 하나의 통제 체계 안에서 관리해야 실제 기업 업무에 적용할 수 있다는 것이다. 기업 내부에서도 임직원과 협력사, 외주 인력에 따라 접근할 수 있는 정보가 다른 만큼 AI에도 같은 통제 원칙이 적용돼야 한다고 설명했다. 질문자의 권한에 따라 AI가 활용하는 데이터 범위를 제한하고 답변에 사용된 정보의 출처와 이동 경로도 추적할 수 있어야 한다는 판단에서다. 또 최 지사장은 기업의 데이터 민감도와 인프라 여건에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있다고 봤다. 퍼블릭 클라우드에서 소규모 검증을 진행한 뒤 애플리케이션을 자체 환경으로 옮기거나, 민감 데이터는 내부에 두고 외부 모델만 선택적으로 호출하는 방식이다. 클라우데라는 이러한 하이브리드 구조를 지원하는 한편, 중소·중견기업을 대상으로 서버와 데이터 플랫폼, 모델, 운영 도구를 묶은 'AI 인 어 박스' 사업도 국내 파트너와 추진하고 있다. 더불어 그는 비용을 판단할 때도 모델 호출료만 비교해서는 안 된다고 지적했다. AI 총소유비용(TCO)에는 GPU와 전력, 운영인력, 개발과 시스템 연동 비용까지 포함해야 하고 업무 특성에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식이 필요하다고 봐서다. 이는 고난도 추론에 상용 모델을 활용하고, 반복 업무나 민감 데이터 처리에 오픈소스 또는 자체 모델을 적용하는 식이다. 최 지사장은 "초기 프로젝트나 수요 변동이 큰 업무는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있지만 사용량이 많고 장기간 지속되는 추론 업무는 프라이빗 환경의 경제성이 높아질 수 있다"며 "업무별 사용량과 데이터 민감도에 따라 모델과 인프라를 조합해야 한다"고 밝혔다.그러면서 "AI 비용은 토큰과 GPU 인프라, 서비스 개발 등 세 가지 측면에서 함께 최적화해야 한다"며 "클라우데라는 상용·오픈소스·자체 모델을 유연하게 선택하고 인프라 활용과 개발 생산성을 높일 수 있도록 지원해 기업의 전체 AI TCO를 낮추는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 전략을 바탕으로 클라우데라코리아는 앞으로 제조와 방산, 금융 등 데이터 반출 제한과 보안 요구가 높은 산업을 중심으로 국내 프라이빗 AI 사업을 확대할 계획이다. 또 국내 파트너의 구축 역량을 강화하고 데이터 준비부터 추론과 운영까지 연결해 파일럿 단계에 머문 AI 프로젝트를 실제 서비스로 전환하는 데 집중한다는 방침이다. 그는 "기업들이 AI의 전체 구조를 이해하고 단계적으로 도입할 수 있도록 국내 파트너의 전문성을 높이는 데 힘쓸 것"이라며 "데이터와 모델, 인프라를 함께 연결해 기업의 AI 프로젝트가 실제 운영으로 이어지도록 지원하겠다"고 마무리했다.

2026.07.31 09:38장유미 기자

NFC 칩 4억개 판매 앞둔 쓰리에이로직스 성장 비결은?

근거리 무선통신(NFC) 전문 팹리스 쓰리에이로직스가 이르면 올 연말 누적 칩 판매량 4억개 달성을 바라보고 있다. 올해 초 누적 판매량 3억개를 달성한 지 약 1년만에 성과를 거두는 셈이다. 올 상반기 판매량만 해도 이미 5800만개를 넘어섰다. 용도·공정·성능 별로 시장이 천차만별인 시스템반도체 업계 특성 상, 단순히 칩 판매량만으로 회사의 경쟁력을 비교하기는 힘들다. 그럼에도 쓰리에이로직스가 보여준 최근 행보는 국내 팹리스 업계에 많은 함의를 전달하고 있다는 평가가 나온다. '성능이 좋은' 칩이 아닌, 실제로 '팔리는' 칩을 만들어내고 있기 때문이다. 연내 누적 칩 판매량 4억개 달성 가능…매출도 2배 성장 자신 박광범 쓰리에이로직스 대표는 최근 경기 판교 제2테크노밸리에 위치한 본사에서 기자와 만나 회사의 사업 전략에 대해 소개했다. 지난 2004년 4월 설립된 쓰리에이로직스는 NFC 칩을 국내 최초로 자체 설계 및 양산한 팹리스다. NFC는 10cm 거리에서 13.56MHz의 주파수로 두 전자기기가 통신할 수 있는 무선통신 기술이다. 크게 데이터를 저장하는 태그칩과 안테나를 통해 태그를 감지하고 태그 내 데이터를 읽고 쓸 수 있는 리더칩으로 나뉜다. NFC는 산업 전반에서 매우 폭넓게 활용된다. 쓰리에이로직스는 그 중에서도 대형마트에서 상품 가격을 일제히 변경하거나 표시할 때 쓰이는 전자적 가격 표시기(ESL), 차량용 디지털 키, 제품 인증, 유통 관리 등을 주력으로 공략하고 있다. 특히 ESL이 핵심 매출처로 꼽힌다. 쓰리에이로직스의 NFC는 외산 제품 대비 높은 경쟁력을 인정받아 수요가 빠르게 확대되고 있다. 올 상반기에만 칩 판매량이 5800만개를 넘어섰다. 회사의 지난해 연간 칩 판매량이 5600만개였음을 고려하면 큰 폭의 성장세다. 박 대표는 "기존 주력 사업과 신규 사업의 수주 효과로 올 연말에는 4억개 수준의 누적 칩 판매량을 기록할 수 있을 것"이라며 "매출 역시 전년 대비 2배 성장할 것으로 예상된다"고 밝혔다. 회사의 작년 매출액은 145억원 수준이다. 차량용 디지털 키·DPP 등 미래 성장동력 확보 '가시권' 쓰리에이로직스는 매출처 확대를 위한 준비에도 적극 나서고 있다. 가장 기대되는 분야는 차량용 디지털 키와 디지털제품여권(DDP)이다. DDP는 제품의 생산·유통·폐기 등 전체 생애주기 정보를 QR코드나 바코드와 같은 디지털 방식으로 기록하는 제도다. 차량용 디지털 키는 글로벌 완성차 업체의 플래그십 모델에 채용돼, 올해부터 단독 공급이 시작된다. 공급 모델도 20여종에서 내년 50여종으로 확대된다. 기존 시장을 주도하던 해외 경쟁사들을 밀어내고 얻은 성과다. 박 대표는 "차량용 반도체의 국산화 비중은 겨우 5%인데, 쓰리에이로직스는 디지털 키용 NFC 분야에서 해외 경쟁사들과 어깨를 나란히 하고 있다"며 "CCC(카 커넥티비티 컨소시움)를 비롯한 까다로운 검증 기준을 모두 통과했다"고 밝혔다. 특히 쓰리에이로직스의 칩은 고객사로부터 LPCD(Low Power Card Detect) 기술력을 인정 받았다. LPCD는 차량이 디지털 키를 정밀하게 센싱해 불필요한 전력 소모량을 줄이는 기술이다. 또한 경쟁사 대비 동일 공정에서 칩 사이즈를 40% 이상 줄이고, 96% 수준의 높은 수율을 확보했다. DPP 시장 공략을 위한 듀얼 밴드(NFC+RFID) 태그 IC도 글로벌 피부미용 기업에 채택되는 등 성과가 나타나고 있다. 해당 칩은 물류 관리용 RFID와 NFC를 함께 집적한 칩이다. 각 칩을 별도로 활용하는 것보다 공간 및 비용 효율성이 높다. 쓰리에이로직스는 세계에서 2번째로 듀얼밴드 태그 IC 개발에 성공했다. 박 대표는 "탄소 배출 추적에 민감한 유럽을 중심으로 의류·미용 산업 내 DPP 시장이 빠르게 성장하고 있다"며 "칩 수요량만 수백 억개에 달하기 때문에, 향후 3년 안에 회사의 전체 매출에서 듀얼밴드 칩이 차지하는 비중이 1위가 될 것으로 보고 있다"고 강조했다. 이 외에도 쓰리에이로직스는 아이돌 굿즈의 불법 복제 방지를 위한 정품 인증 칩, 스마트폰 전력만으로 작동하는 산업용 자물쇠, 차량용 무선충전기(WPC) 칩 등 사업 영역 확장을 적극 추진 중이다. 쓰리에이로직스, 핵심 경쟁력은 맞춤형 NFC 칩 '선택과 집중' 쓰리에이로직스가 NFC 사업을 본격적으로 확대할 수 있었던 가장 큰 배경은 '선택과 집중' 전략에 있다는 평가다. 회사는 다양한 기능을 집적해야 하는 스마트폰 및 결제용 NFC 시장을 과감히 포기했다. 대신 ESL과 자동차, 정품 인증 등 고객사 맞춤형 NFC 칩이 필요한 시장을 집중 공략했다. 박 대표는 "기존 해외 기업들의 NFC 칩은 범용 제품으로, 쓰리에이로직스는 각 산업의 특성에 맞춘 칩으로 고객사의 호평을 받고 있다"며 "당사가 타겟으로 한 산업군에 있어서는 최고의 제품을 공급하겠다는 것이 기본 원칙"이라고 설명했다. 또한 쓰리에이로직스는 단일 칩 공급을 넘어, NFC 칩 활용도를 높이기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼 '넷지스(Nedges)'까지 제공하고 있다. 넷지스는 제품의 생산 및 출고 단계 추적은 물론, 소비자의 제품 태그 여부 등 전체 이력을 실시간으로 집계한다. 덕분에 고객사는 쓰리에이로직스 칩과 플랫폼을 통해 자사 제품이 어느 지역으로 판매됐는지, 어느 고객사층이 제품에 관심을 보이는 지 등을 손쉽게 확인할 수 있다. 박 대표는 "쓰리에이로직스는 칩 외에도 서버 및 앱 개발 인력을 자체적으로 보유하고 있어, 고객사에 원스톱 솔루션을 제공할 수 있다"며 "회사 창업 멤버 6명이 23년째 이탈하지 않고 함께 근무하고 있다는 점도 회사의 강점"이라고 말했다.

2026.07.31 09:01장경윤 기자

메가존클라우드, 양자 시뮬레이터 '큐엑셀' 독점 판매…도입 문턱 낮춘다

메가존클라우드가 양자 소프트웨어 기업 큐비스택과 고성능 양자 회로 시뮬레이터 '큐엑셀(QXel)'의 국내외 독점 판매 계약을 체결했다. 실제 양자컴퓨터 없이도 양자 알고리즘을 개발·검증할 수 있는 환경을 제공해 기업·연구기관의 양자컴퓨팅 도입 문턱을 낮춘다는 목표다. 메가존클라우드는 큐비스택과 큐엑셀의 국내외 독점 재판매 계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 계약에 따라 메가존클라우드는 큐엑셀의 영업과 시장 조사, 글로벌 마케팅, 기술 지원 등을 전담한다. 양사는 메가존클라우드의 클라우드 사업 역량과 큐비스택의 양자 시뮬레이션 기술을 결합해 글로벌 양자 소프트웨어 시장을 공동 공략할 계획이다. 큐엑셀은 큐비스택이 개발한 고성능 양자 회로 시뮬레이터다. 기존 컴퓨팅 환경의 메모리 한계를 보완하는 보조 스토리지 오프로딩 기술을 적용해 실제 양자컴퓨터 없이도 가상 환경에서 양자 알고리즘을 설계하고 성능을 검증할 수 있도록 지원한다. 회사 측에 따르면 기존 양자 시뮬레이터는 큐비트 수가 증가할수록 필요한 메모리 용량이 기하급수적으로 늘어나 일반적으로 30여 큐비트 수준에서 한계에 도달한다. 큐엑셀은 그래픽처리장치(GPU) 메모리와 보조 스토리지를 계층적으로 활용하는 기술을 통해 메모리 한계를 최대 43큐비트까지 확장했다. 이를 통해 고가의 양자컴퓨터를 직접 구축하기 어려운 기업과 교육·연구기관도 상대적으로 낮은 비용으로 양자 알고리즘을 시험·검증할 수 있다는 설명이다. 양사는 큐엑셀을 고객사 내부 시스템에 구축하는 온프레미스 방식과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 함께 제공할 예정이다. 고객은 보안 정책과 운영 환경에 맞춰 구축 방식을 선택할 수 있다. 큐엑셀은 IBM 퀴스킷, 아마존 브라켓 SDK, 자나두 페니레인 등 주요 양자 개발 도구와도 호환된다. 자동 분할과 계층적 메모리 설계, 다중 노드 확장 기술을 통해 대규모 양자 연산 성능과 확장성도 높였다. 메가존클라우드는 이번 계약을 계기로 산업별 양자컴퓨팅 활용 사례를 발굴하고 기업이 실제 업무 환경에서 양자 기술을 보다 쉽게 검증하고 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 김동호 메가존클라우드 최고양자책임자(CQO)는 "양자컴퓨팅 시장이 본격적으로 성장하기 위해선 기업·연구기관이 큰 초기 투자 없이 양자 알고리즘을 개발·검증할 수 있는 환경이 필요하다"며 "큐엑셀을 바탕으로 온프레미스와 클라우드, HPC·AI 인프라를 연결해 고객의 양자컴퓨팅 도입 장벽을 낮추고 실질적인 활용 사례를 확대해 나갈 것"이라고 강조했다. 박대영 큐비스택 대표는 "큐엑셀은 실제 양자 하드웨어 없이도 양자 알고리즘을 검증하고 성능을 평가할 수 있는 고성능 양자 시뮬레이션 플랫폼"이라며 "메가존클라우드와 협력해 국내를 넘어 글로벌 고객들에게 양자컴퓨팅 활용 가치를 제공하고 시장 저변을 확대해 나가겠다"고 밝혔다. 앞서 메가존클라우드는 큐엑셀 공식 출시를 앞두고 기술의 시장성과 활용 가능성을 검증하기 위해 일본 양자컴퓨팅 소프트웨어 기업 쿠나시스(QunaSys)와도 협력했다. 양사는 기존 슈퍼컴퓨터 환경에서 개발된 양자 프로그램을 큐엑셀에 최적화해 적용하고 성능과 안정성을 검증할 예정이다. 텐닌 쿠나시스 최고경영자(CEO)는 "큐엑셀은 뛰어난 성능과 확장성을 갖춘 양자 시뮬레이션 플랫폼으로, 내부 성능 검증에서도 매우 경쟁력 있는 결과와 높은 잠재력을 확인했다"며 "큐엑셀을 쿠나시스의 QURI SDK와 통합함으로써 기업과 연구기관이 QSCI를 포함한 실용적인 양자 애플리케이션을 보다 쉽게 개발·검증할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.07.30 16:59한정호 기자

그록부터 헤일로까지…해외 AI 칩 스타트업 'M&A 도미노' 왜?

글로벌 인공지능(AI) 반도체 스타트업들의 독자 생존이 위협받고 있다. 막대한 칩 개발비와 양산 후 급증하는 소프트웨어(SDK) 유지보수 비용의 벽에 부딪혀 거대 반도체 기업에 잇따라 흡수되고 있다. 30일 반도체 업계에 따르면 글로벌 엣지 AI 칩 1위 업체 이스라엘 헤일로가 최근 미국 마이크로칩에 인수됐다. 헤일로의 누적 투자금은 3억 4000만달러(약 4880억원)에 달했지만, 칩 설계부터 제조, 소프트웨어 관리까지 전 과정에 발생하는 비용을 감당하지 못하고 매각을 택했다. 인수합병(M&A)은 글로벌 AI 반도체 생태계 전반으로 퍼지고 있다. 한때 엔비디아 대항마로 불렸던 영국 그래프코어는 수조원대 적자를 기록한 끝에 올해 일본 소프트뱅크에 넘어갔다. 이스라엘 하바나랩스는 2019년 20억달러에 인텔에 인수됐다. 언어처리장치(LPU)로 주목받은 그록은 지난해 12월 엔비디아에 흡수됐다. 반도체 전설 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트마저 최근 퀄컴 피인수설이 제기된다. 해외 주요 AI 반도체 스타트업 대부분 인수되는 셈이다. 업계에서는 스타트업 독자 생존이 어려워진 원인으로 막대한 투자비용을 꼽는다. 팹리스는 칩 설계 후 최선단 파운드리 공정을 쓰기 위해 마스크 제작 등 거액의 초기 비용을 지출한다. 출시 후에는 소프트웨어 고정비가 기하급수적으로 늘어난다. AI 모델 발전 속도가 빠른 만큼, 고객사가 칩을 실제 서비스에 활용하려면 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 끊임없이 업데이트해야 한다. 새로운 모델이 등장할 때마다 소프트웨어를 전면 수정해야 하므로 하드웨어보다 소프트웨어 인력이 훨씬 더 많이 필요하다. 인건비 폭등은 자본력이 부족한 스타트업에 치명적이다. 헤일로 관계자는 "헤일로는 전체 직원이 350명 정도였는데, 이 중 대부분이 SDK 인력이었다"며 "그럼에도 결국 인수됐다. AI 칩 업체가 버티려면 막대한 인력과 대규모 자본이 필요하다"고 설명했다. 하이퍼스케일러와의 구조적 격차도 독자 생존을 가로막는다. 구글, AWS 등은 자체 AI 서비스와 모델 로드맵을 바탕으로 수년 뒤 필요한 주문형 반도체(ASIC)을 미리 설계한다. 반면 AI 칩 스타트업은 고객사의 장기 계획을 완벽히 예측하기 어렵다. 수요 기업들이 연산용 신경망처리장치(NPU) 단품보다 통합 솔루션을 원하는 점도 한계다. 스타트업은 설계 기술이 뛰어나도 글로벌 영업망과 통신·전력 칩 등을 아우르는 포트폴리오가 부족하다. 한 반도체 업계 관계자는 "구글 같은 기업은 자체 서비스 로드맵이 있어 장기적인 반도체 개발이 가능하지만, 외부 스타트업은 시장 흐름에 완벽히 올라타는 것이 구조적으로 힘들다"며 "NPU 단품만으로는 영업에 한계가 뚜렷해, 결국 독보적 기술을 검증받은 뒤 대기업과 인수합병을 추진하는 것이 AI 반도체 스타트업들의 유일한 생존 공식이 됐다"고 설명했다.

2026.07.30 16:48전화평 기자

[ZD SW 투데이] 총상금 1억 '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆스캐터랩·바른손이앤에이, '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트' 개최 스캐터랩이 바른손이앤에이와 함께 다음 달 9일까지 총 상금 1억원 규모의 '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트'를 개최한다. 이번 콘테스트는 스캐터랩 제타의 첫 글로벌 공식 창작 공모전으로, 한국과 일본에서 동시 개최된다. 연애·관계, 성장·모험, 미스터리·스릴러, 시뮬레이션·역할수행게임(RPG), 일상·드라마 등 5개 장르에 지원 가능하다. 최종 심사에는 '왕과 사는 남자' 장항준 감독, '케이팝 데몬 헌터스' 매기 강 감독, '중증외상센터: 골든아워' 한산이가 작가 등 각 분야 전문가들이 위원단으로 참여한다. 스캐터랩은 AI와 함께하는 새로운 창작 생태계를 확장하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 콘텐츠를 지속 발굴할 계획이다. ◆바이브컴퍼니, AI 지식관리시스템 GS인증 1등급 획득 바이브컴퍼니가 AI 지식관리시스템 'VAIV KMS'로 한국산업기술시험원(KTL)이 부여하는 소프트웨어 품질인증(GS) 1등급을 획득했다. GS인증은 소프트웨어진흥법에 근거해 국가가 공인하는 품질 인증 제도로, 기능성과 신뢰성 등 국제 표준 기준에 따라 평가가 이뤄진다. 이번 인증으로 바이브컴퍼니는 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록과 공공기관 우선구매 대상 자격을 확보해 공공 조달 시장 진입 요건을 갖추게 됐다. VAIV KMS는 고객센터와 현업 부서에 흩어진 업무 지식을 통합해 필요한 순간 바로 활용할 수 있도록 지원하는 AI 기반 지식관리시스템이다. 바이브컴퍼니는 지난 3월 케이뱅크 고객센터 전용 AI KMS 구축을 완료하며 금융권 레퍼런스를 확보한 바 있다. 회사는 이번 인증을 계기로 금융권에서 검증한 역량을 공공기관의 지식관리와 민원 상담 영역으로 확대할 방침이다. ◆인젠트, 아이티윈과 공공 조달 시장 공략 위한 업무협약 인젠트가 아이티윈과 공공 조달 시장 공략을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 조달청 종합쇼핑몰 내 디지털서비스몰을 통해 인젠트의 포스트그레SQL 기반 데이터베이스 솔루션 '인젠트 eXperDB' 등을 전국 단위로 공급하기 위한 것이다. 앞으로 아이티윈은 인젠트의 조달 파트너로서 디지털서비스몰을 통한 제품 판매와 함께 협력 파트너사 네트워크를 활용한 공공기관 영업·마케팅을 전개한다. 인젠트는 제품 공급과 기술지원을 제공하며 도입 이후 유지보수 체계를 통해 고객 지원을 이어간다. ◆팀뷰어-서비스나우, AI 기반 IT 운영 혁신 파트너십 팀뷰어가 서비스나우와 AI 기반 정보기술(IT) 운영 혁신을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 이번 다년간 협약으로 팀뷰어의 디지털 직원 경험(DEX) 및 원격 연결 솔루션이 서비스나우 AI 플랫폼에 통합된다. 팀뷰어의 엔드포인트 기술과 서비스나우 AI 플랫폼을 결합해 IT 문제의 감지·분석·해결로 이어지는 엔드투엔드 에이전틱 워크플로우를 구현하는 것이 목표다. 팀뷰어 솔루션은 전 세계 서비스나우 고객에게 패키지 애드온 형태로 제공되며 채널 파트너가 지원한다. 양사는 영업·마케팅 인력을 각각 배정해 IT 서비스 관리(ITSM), 필드 서비스 관리(FSM), 고객 서비스 관리(CSM) 전 영역에서 글로벌 시장 공략에 나선다. 이번 계약에는 신규 활용 사례 발굴과 시장 확대를 위한 통합 수준 고도화 방안도 포함됐다. ◆데이터이쿠, '2026 가트너 매직 쿼드런트 AI 플랫폼' 5년 연속 리더 데이터이쿠가 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 5년 연속 리더로 선정됐다. 기업이 AI 실험 단계를 넘어 대규모 운영 환경으로 확산할 수 있도록 지원해 온 역량을 인정받았다고 회사는 설명했다. 데이터이쿠는 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라, 기존 업무 서비스 전반에서 AI를 개발·운영·관리할 수 있는 단일 환경을 제공한다. 지난 12개월간 가트너 피어 인사이트에서 5점 만점에 4.7점을 기록했으며 리뷰 작성자의 98%가 해당 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 현재 로슈, 존슨앤드존슨, 미쉐린, 스탠다드차타드 등 전 세계 750개 이상 기업을 지원하고 있다. AI 에이전트 거버넌스를 지원하는 '에이전트 매니지먼트'와 '코빌드', '리즈닝 시스템즈' 등을 제공한다.

2026.07.30 16:03이나연 기자

KT, 갤럭시워치로 산업현장 안전 관리

KT가 삼성전자와 산업 현장 근로자를 위한 기업전용 5G 부가서비스인 '안전관리 워치'를 출시했다고 30일 밝혔다. 기업전용 5G는 별도 네트워크 장비를 통해 일반 네트워크와 기업 내부망을 분리해 접속할 수 있도록 해주는 서비스다. 기업전용 5G 전용 게이트웨이를 통해 개인 가입자를 위한 일반 통신망과 임직원을 위한 기업 내부망 접속 데이터를 분리했다. '안전관리 워치'는 삼성전자 스마트싱스 프로 안전관리 솔루션이 탑재된 기업전용 갤럭시워치를 통해 제공된다. 스마트싱스 프로 안전관리 솔루션은 산업 현장의 온·습도 등 환경 정보와 근로자의 심박수, 활동량 등 생체 데이터를 통합 분석해 개인 맞춤형 관리 기능을 제공한다. 이를 통한 대표적인 기능은 SOS 요청, 낙상과 추락 감지, 심박수 이탈 감지, 열스트레스 관리, 위험 구역 출입 관리 등 안전 알림과 기기, 구역, 사용자별 통합 관리다. 안전관리 워치 사용자는 갤럭시 워치를 통해 심박수 등 건강 상태를 실시간으로 확인하고 위험상황이 발생하면 주변 동료와 관리자에게 알릴 수 있다. 안전 관리자는 근로자의 건강 상태는 물론 날씨, 온도, 위치 등 현장 데이터를 통합적으로 확인하고, 이를 기반으로 위험 상황을 빠르게 파악하고 대응해 산업 안전을 강화할 수 있다. KT와 삼성전자는 양사간 협력을 강화해 앞으로 기업전용 네트워크와 웨어러블 디바이스, 스마트싱스 프로 안전관리 솔루션을 기반으로 건설·제조·물류 등 다양한 산업 현장으로 서비스를 확대할 예정이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장은 “산업안전에 대한 사회적 관심과 기업의 책임이 높아지는 가운데, KT가 삼성전자와 협력을 통해 기업전용 5G 고객에게 더욱 편리한 산업안전 서비스를 제공할 수 있게 됐다”며 “KT는 각종 산업재해 예방을 위한 안전AX 솔루션을 지속 확대해 기업 고객의 안전 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 말했다.

2026.07.30 15:51박수형 기자

SOOP 수퍼스, 전남광주통합특별시 연고 확정…공식 엠블럼 공개

SOOP은 여자 프로배구단 SOOP 수퍼스의 연고지를 전남광주통합특별시로 확정하고 구단의 정체성과 비전을 담은 공식 엠블럼을 공개했다고 30일 밝혔다. SOOP 수퍼스는 전남광주통합특별시를 기반으로 지역 팬들과의 접점을 확대하고 지역사회와 함께 성장하는 구단으로 자리매김한다는 계획이다. 팬 참여 프로그램과 다양한 지역 연계 활동을 통해 스포츠 문화 활성화에도 기여할 방침이다. 이번에 공개한 엠블럼에는 SOOP의 브랜드 철학과 구단 정체성을 담았다. 상단의 무한대(Infinity) 심볼은 '연결'과 '확장'이라는 브랜드 철학을, 하단의 배구공은 프로배구단 운영 의지와 스포츠를 통한 새로운 도전을 의미한다. 중앙의 'SOOPers' 워드마크는 배구 코트와 네트를 형상화해 기업과 구단, 팬을 연결하는 가치를 표현했으며, 전체 디자인은 SOOP의 브랜드 철학이 배구를 통해 지속적으로 확장되는 비전을 담았다고 회사는 설명했다. 민형배 전남광주통합특별시장은 "SOOP 배구단의 연고지 확정은 통합특별시 출범과 함께 지역 스포츠의 새로운 역사를 여는 의미 있는 일"이라며 "지역과 함께 성장하는 구단으로 자리 잡기를 기대한다"고 말했다. 이병호 SOOP 수퍼스 단장은 "전남광주통합특별시는 SOOP 수퍼스가 팬들과 함께 성장해 나갈 가장 중요한 기반"이라며 "지역과 긴밀히 소통하며 배구를 통해 새로운 활력을 더하는 구단이 되도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 14:33안희정 기자

[AI 리더스] 스노우플레이크 "미·중 데이터 표준 경쟁…한국도 설계 나서야"

미국과 중국 인공지능(AI) 패권 경쟁이 모델을 넘어 데이터 의미와 활용 규칙을 정하는 표준 경쟁으로 번지고 있다. 중국이 정부 주도로 자국 표준을 빠르게 확산하는 사이 미국 민간 기업들은 오픈소스와 글로벌 합의를 내세워 개방형 표준 구축에 나섰다. 이런 흐름 속에서 개방형 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)'가 주목받고 있다. 아파치 오시는 AI 에이전트와 비즈니스인텔리전스(BI)·데이터 플랫폼이 비즈니스 데이터 의미를 똑같이 이해할 수 있게 돕는 개방형 시맨틱 데이터 표준이다. 이 프로젝트는 기업마다 다른 매출·고객·할인·이탈률 등 수치 정의와 계산 방식, 데이터 간 관계를 YAML·JSON 기반 공통 형식으로 표현한다. AI 에이전트와 BI 도구, 쿼리 엔진은 이 정의를 읽어 같은 지표를 동일한 방식으로 계산한다. 현재 아파치 소프트웨어 재단의 인큐베이팅 프로젝트로 운영되고 있으며, 명세와 소스코드는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 아파치 오시는 스노우플레이크를 비롯한 데이터빌드툴(dbt), 세일즈포스 등 민간 IT 기업이 추진하는 '오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange)'에서 출발했다. 현재 아파치 소프트웨어 재단으로 이관돼 특정 기업이 아닌 글로벌 커뮤니티가 프로젝트 기술적 방향과 명세를 결정한다. 현재 51개 북미 기업·기관이 관련 조직에서 활동하고 있다. 프로젝트 초창기 멤버인 조쉬 클라 스노우플레이크 제품관리 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "재단 목표는 다양한 데이터 시스템과 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 정의를 활용하도록 하는 것"이라며 "기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터의 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "한국 기업 또한 완성된 표준만 수용하는 데 그치지 않아야 한다"며 "데이터 초기 설계 단계부터 참여해 한국 산업 요구를 반영해야 할 것"이라고 덧붙였다. 플랫폼마다 다른 데이터 정의…아파치 오시로 통일 클라 디렉터는 AI 에이전트와 모델이 기업 데이터를 제대로 분석하려면 실질적인 비즈니스 용어 의미부터 제대로 이해해야 한다고 주장했다. 예를 들어 기업이 AI에 '이번 달 매출을 알려달라'고 요청하더라도 명확한 답을 바로 내놓기 어렵다. AI가 매출을 계산할 때 세금을 제외할지, 할인을 적용할지, 사업부마다 다른 기준을 사용할지에 따라 결과가 달라져서다. 클라 디렉터는 "AI가 정확한 답을 내놓으려면 '월간 매출'이라는 용어뿐 아니라 이를 계산하는 공식도 알아야 한다"며 "매출을 합산하고 세금을 제외한 뒤 할인을 적용한다는 규칙이 명확하게 정의돼야 올바른 데이터베이스(DB) 쿼리를 작성할 수 있다"고 설명했다. 문제는 기업 데이터와 계산 규칙이 시스템 하나에만 있지 않다는 점이다. 기업은 데이터 플랫폼과 BI, 분석 애플리케이션 등 여러 솔루션을 동시에 사용하고 있다. 각 솔루션은 매출이나 비즈니스 데이터를 서로 다른 언어와 형식으로 정의한다. 이에 한 플랫폼에서 작성한 데이터 정의를 다른 플랫폼에서 사용하려면, 같은 내용을 다시 작성하거나 별도 변환 작업을 거쳐야 한다. 클라 디렉터는 "아파치 오시는 서로 다른 솔루션 내 데이터 의미와 계산 규칙을 공유할 수 있는 공통 형식을 제공한다"며 "기존 데이터 사전이나 시맨틱 레이어를 없애는 것이 아니라 각 시스템에 흩어진 정의를 서로 연결하는 공통 번역 규칙 역할을 하는 것"이라고 강조했다. 클라 디렉터는 아파치 오시를 통해 정의한 비즈니스 용어와 지표를 다른 플랫폼에서도 동일하게 활용할 수 있다고 말했다. 예를 들어 기업이 스노우플레이크에서 정의한 매출 지표를 다른 공급업체 솔루션으로 옮길 때 아파치 오시 변환기가 두 형식 사이를 연결한다. 기업은 기존 지표와 계산 규칙을 처음부터 다시 만들지 않고 다른 솔루션으로 이전할 수 있다. 클라 디렉터는 "기업은 특정 공급업체의 독자적인 시맨틱 형식에 묶이지 않고 필요에 따라 데이터·BI 솔루션을 교체하거나 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 의미와 비즈니스 로직이 플랫폼을 따라 이동할 수 있어 특정 제품에 대한 락인(lock-in) 효과도 줄일 수 있다"고 강조했다. 현재 아파치 오시 프로젝트는 오시 형식으로 작성된 데이터 정의를 dbt와 데이터브릭스, 스노우플레이크, 태블로 등이 읽을 수 있는 형식으로 바꾸는 변환기를 개발하고 있다. 기업은 매출과 고객 같은 데이터 의미와 계산 방식을 오시 형식으로 한 번만 정의한 뒤 여러 솔루션에서 동일하게 활용할 수 있다. 상반된 미중 데이터 체계, 주변국 부담…"한국도 참여해야" 클라 디렉터는 중국 정부 주도 표준과 북미 민간 기업 중심의 오픈소스·커뮤니티 주도 표준이 서로 다른 장단점을 갖는다고 봤다. 정부 주도 방식은 정책을 조율하고 국내 시장에 표준을 빠르게 확산하는 데 유리하지만, 오픈소스 방식은 특정 국가나 시장에 얽매이지 않는다는 설명이다. 그는 "정부가 특정 기술을 표준으로 선언하면 국내에서 이를 의무화하고 시장 전체에 빠르게 적용할 수 있다"며 "커뮤니티 주도 방식은 여러 국가와 기업이 설계 과정에 참여할 수 있어 글로벌 표준으로 발전할 가능성이 크다"고 분석했다. 클라 디렉터는 커뮤니티 방식에도 한계는 있다는 점을 인정했다. 여러 기업과 개발자가 의견을 모아 표준을 만들기 때문에 한 정부나 기업이 독자적으로 결정하는 방식보다 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그는 "여러 기업이 합의해 표준을 만들면 의사결정에 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "고객들은 특정 공급업체가 통제하지 않고 어느 플랫폼에서나 사용할 수 있는 글로벌 표준을 원한다"고 말했다. 클라 디렉터는 미국과 중국이 서로 다른 AI 데이터 표준을 구축하면 향후 한국과 일본 등 주변국 기업 부담이 커질 수 있다는 점에 동의했다. 두 시장에서 사업하려면 양쪽 표준을 모두 지원해야 하고, 한쪽 표준만 채택하면 다른 시장에서 사업 기회를 놓칠 수 있어서다. 클라 디렉터는 "표준이 진정한 글로벌 기준으로 받아들여지지 않으면 다른 국가와 기업은 복수 표준을 적용해야 할 수 있다"며 "특정 국가 기준이라는 인식이 강해지면 글로벌 AI 생태계가 여러 진영으로 분리될 수 있다"고 지적했다. 그는 앞으로 한국 기업도 완성된 표준 규격을 받아들이는 데만 그쳐선 안 된다고 봤다. 지금부터라도 표준 설계 과정에 직접 참여할 필요가 있다는 설명이다. 그동안 아파치 오시 프로젝트에 한국 기업은 포함되지 않았다. 프로젝트 초기 협력 대상이 북미에 기반을 둔 데이터·BI 공급업체로만 구성돼서다. 클라 디렉터는 아파치 오시 적용 범위가 소프트웨어(SW) 공급업체에서 금융과 제조, 소매 등으로 확대되면 한국 기업 참여 필요성도 커질 것으로 내다봤다. 산업과 시장마다 사용하는 지표와 비즈니스 데이터 구조가 다르기 때문이다. 그는 "한국 산업을 잘 아는 기업이 오시에 참여해 국내 소매기업 매출과 고객 지표를 어떤 방식으로 정의할지, 제조기업 데이터 관계를 오시 명세에 어떻게 표현할지를 제대로 결정할 수 있다"며 "초기 단계부터 의견을 내야 국내 산업 데이터 구조와 비즈니스 용어를 글로벌 표준에 반영할 수 있다"고 주장했다. 그러면서 "완성된 표준을 도입하는 것과 표준을 만드는 과정에 참여하는 것은 엄연히 다르다"며 "한국 기업이 지금 참여하지 않으면 다른 국가와 기업이 만든 데이터 정의를 나중에 그대로 수용해야 할 수도 있을 것"이라고 전망했다. "데이터 정의·실행 연결 강화…오시 생태계 확장 목표" 아파치 오시의 다음 목표는 기업이 한 번 정의한 데이터 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 옮기고 실행할 수 있는 개방형 시맨틱 데이터 생태계를 완성하는 것이다. 이를 위해 오시는 우선 명세가 표현할 수 있는 데이터 범위를 넓힐 방침이다. 공급업체마다 시맨틱 모델에서 사용하는 개념과 기능이 다른 만큼 이를 폭 넓게 수용할 수 있도록 명세를 더욱 포괄적으로 발전시킬 계획이다. 오시 형식을 지원하는 데이터·BI 플랫폼과 변환기도 확대한다. 더 많은 공급업체가 오시 형식을 읽고 쓸 수 있어야 기업이 동일한 데이터 정의를 여러 시스템에서 활용하고 특정 플랫폼에 대한 종속도 줄일 수 있기 때문이다. 클라 디렉터는 오시로 정의한 데이터 의미를 실제 분석에 사용할 수 있도록 공개 오픈소스 시맨틱 쿼리 언어를 개발하는 것도 주요 목표로 제시했다. 현재는 오시의 의미 체계를 실행하려면 이를 스노우플레이크와 데이터브릭스, dbt 등의 플랫폼에 배포해야 한다. 그는 "아파치 폴라리스와 아파치 아이스버그 등 다른 아파치 프로젝트와의 통합도 추진할 것"이라며 "개방형 데이터 카탈로그부터 데이터의 의미를 정의하는 시맨틱 형식까지 하나의 오픈 데이터 스택으로 연결할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 14:32김미정 기자

정선주 한국통합생물학회장 "고 조완규 교수 유지 이어갈 것"

"지난달 타계한 설랑 조완규 교수를 기리기 위해 특별 심포지엄을 마련했다. 그가 평소 강조하던 자유로운 학술 토론, 연구 협력, 후학 양성의 정신을 지속 이어갈 것이다." 최근 조완규 교수를 추모하는 특별 심포지엄이 지난 21~23일 충남 부여 리조트에서 38주년을 맞은 설랑 심포지엄과 함께 개최됐다. 38년 전 만들어진 설랑 심포지엄은 국내 생명과학 연구자들의 학술 교류와 협력의 장으로 전통을 이어왔다. 정선주 한국통합생물학회 회장(단국대 교수)은 "설랑 심포지엄은 지난 38년간 국내 생명과학 연구자들이 함께 성장해 온 소중한 학술 전통"이라며 "조완규 장관이 남긴 학문적 유산과 연구 정신을 계승, 미래 세대 연구자들이 새로운 협력과 도전을 이어갈 수 있는 장으로 발전시켜 나가겠다"고 말했다. 정 회장은 또 "앞으로도 설랑 심포지엄이 세대를 잇는 학술 교류와 연구자 간 소통의 장으로 지속될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다. 이번 심포지엄에서는 전국 대학과 연구기관, 의료기관의 연구자와 학생들이 참석해 세포생물학과 의생명과학 분야의 최신 연구 성과를 공유하고 활발한 토론을 이어갔다. '설랑 조완규 교수 추모 심포지엄'에서는 조 교수와 함께 연구했던 설랑 문하생 들이 대거 참석, 그의 연구 업적과 교육 철학, 국내 생명과학 발전에 기여한 발자취를 돌아보며 학문적 유산을 기렸다. 조완규 교수는 대한민국 기초 생물학을 개척한 선구자다. 서울대 교수로 재직했다. 한국과학기술한림원 초대 원장(서울대 명예교수, 대한민국 과학기술유공자)을 지낸 인물. 제18대 서울대학교 총장과 제32대 교육부 장관 등을 지냈다. 조 교수는 1928년 황해도에서 태어났다. 1952년 서울대학교 문리과대학 생물학과를 졸업했다. 1968년 서울대 교수로 부임, 포유동물 난자 성숙 과정을 조절하는 핵심 기전을 규명했다. 또 1980년대 초 '유전공학육성법' 제정을 주도했다. 1991년에는 한국바이오산업협회를 창립했다.

2026.07.30 11:25박희범 기자

에이아이매틱스, 충청 국토안전관리원 업무용 차 안전운전 돕는다

에이아이매틱스가 국토안전관리원 충청지역본부 업무용 차량의 안전한 운행을 돕는다. 에이아이매틱스는 국토안전관리원 충청지역본부와 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 협약은 국토안전관리원 직원이 사용하는 업무용 차량의 사고를 선제적으로 예방하고, 데이터 마스킹과 영상 자동 블러 처리 등 개인정보 보호가 중요한 업무용 차량 환경에 맞춘 AI 안전관리 시스템을 구축하기 위해 추진됐다. 에이아이매틱스가 공급하는 솔루션은 차량용 온디바이스 AI 카메라와 안전운전 플랫폼으로 구성된다. AI 카메라는 주행 중 차량 내외부의 위험 상황을 실시간으로 감지해 운전자에게 즉시 경고를 보내고, 관리자는 해당 플랫폼이 제공하는 스코어링 리포트와 안전운전 통계로 운전자의 위험 운전 패턴을 분석하여 개선점을 찾을 수 있다. 또 사고나 긴급 상황으로 영상 확보가 필요할 때는 PC나 모바일 앱으로 원격에서도 영상을 바로 확인할 수 있다. 이훈 에이아이매틱스 대표는 "최근 공공기관과 기업의 차량 관리에서 가장 큰 화두는 안전 확보와 개인정보 보호의 균형"이라며 "이번에 공급하는 솔루션은 실시간 사고 예방이라는 본연의 기능에 더해, 공공기관의 특수성을 고려한 데이터 마스킹까지 담았다"고 말했다. 이어 "안전과 보안을 동시에 요구하는 B2B·B2G 업무용 차량 시장의 디지털 전환을 주도하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.30 11:12백봉삼 기자

[ZD SW 투데이] 포티투마루, 'AI혁신인재 커넥트'서 성과 공유 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆포티투마루, 'AI혁신인재 커넥트'서 산학 상생 성과 공유 포티투마루가 오는 31일까지 서울 코엑스에서 열리는 '2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트'에 참가해 산학 상생 비전을 공유한다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능대학원협의회가 주관하는 AI 인재 산학 교류의 장이다. 사업 첫해인 2024년 주관기관으로 선정된 포티투마루는 정부·대학·기업이 함께 그리는 AI 인재양성 청사진에 힘을 보탠다. 오는 30일 코엑스에서 열리는 '생성AI 성과교류회'에서는 정휘웅 포티투마루 언어지능연구소장이 발제자로 나선다. 포티투마루는 성균관대, 부산대, 울산과학기술원(UNIST), 인하대 등 4개 거점 AI(융합)대학원과 함께 추진해 온 산업융합형 멀티모달 생성AI 인재양성 성과를 공유할 예정이다. 각 대학은 개인화 생성 모델, 임상 진료차트 자동 생성, 교통 상황 분석·예측, 물류 프로세스 최적화 등 도메인별 특화 연구 성과를 발표한다. 생성AI 선도인재양성 사업은 2024년 2개사로 출발해 올해 13개 주관기관 체제로 확대됐다. ◆제논, 교정 데이터 통합 분석 플랫폼 구축 사업 국제 워크숍 제논이 주관기관으로 참여하는 'AI 기반 교정 데이터 통합 분석 플랫폼 구축' 사업 컨소시엄이 '2026 교정행정 디지털 전환 및 AI 활용 국제 워크숍'을 개최한다. 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2026년 AI 기반 엔드프로덕트 상용화 지원사업' 일환으로, 투라인클라우드, ATE정보, 표창원범죄과학연구소가 참여기관으로 함께한다. 이번 사업은 전국 교정기관의 데이터를 AI로 통합·분석해 수용자 위험도 예측, 행정업무 자동화, 음성 기반 위험 탐지 기능을 갖춘 플랫폼을 구축하는 것이 핵심이다. 워크숍에서는 표창원 표창원범죄과학연구소장이 사업 추진 배경과 주요 기능을 소개한다. 일본 법무성 교정국과 영국 런던대학교(UCL) 미래범죄센터, 영국 법무부 저스티스 AI 유닛 등 각국 전문가는 교정행정 디지털 전환 정책과 AI 활용 사례를 공유한다. 제논은 워크숍을 통해 축적한 기술력과 정책적 인사이트를 플랫폼 개발에 반영하고 공공 안전 분야로 AI 적용 범위를 넓힐 계획이다. ◆액션파워, LG 그램에 온디바이스 AI 공급 액션파워가 LG전자 노트북 '그램'에 온디바이스 AI 모델을 공급했다. 그램의 AI 노트 애플리케이션 'LG 그램 노트'에 탑재된 이번 모델을 통해 사용자는 네트워크 연결 여부와 관계없이 녹음 파일 및 실시간 음성을 텍스트로 변환하고 자동 요약까지 이용할 수 있다. 서버 기반으로 운영되던 음성인식(STT) AI 엔진을 노트북 환경에서 구동 가능한 수준까지 경량화한 것이 특징이다. LG 그램 노트에 적용된 기술은 ▲인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 STT AI 모델 ▲자동 화자분리 ▲요약 특화 온디바이스 소형언어모델(sLM)로 구성된다. 이를 통해 재생 지점 스크립트 하이라이트, 스크립트 편집, 북마크, AI 자동 요약 등 음성인식 결과를 정리하는 기능을 모두 온디바이스 환경에서 제공한다. 액션파워는 이번 공급을 계기로 클라우드와 온프레미스를 넘어 개인 디바이스 영역까지 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆알서포트, AI 회의록 솔루션 '레포토' 나라장터 등록 알서포트가 자사의 AI 회의록 솔루션 '레포토(Ai:repoto)'를 조달청 디지털서비스몰(나라장터)에 정식 등록했다. 레포토는 AI 음성인식과 요약 기술로 온라인·오프라인 회의와 녹음·녹화 파일을 회의록으로 변환하며 음성 인식 정확도 99.8%와 최대 20명 화자 구분 성능을 구현했다. 이를 통해 회의록 작성 업무를 최대 89% 줄이고 1시간 분량 회의를 5분 내에 요약할 수 있다. 리모트미팅, 마이크로소프트 팀즈, 줌, 구글 미트 등 화상회의 플랫폼과 연동되며, 키워드 자동 추출과 화자 식별, 맥락 기반 요약 등 기능도 갖췄다. 구축형(온프레미스) 아키텍처로 고객 내부망에 서버를 직접 설치해 운영해 폐쇄망 환경에서 보안성을 확보했다. 회사에 따르면 국민체육진흥공단, 한국수자원공사 등 공공기관이 도입했다. ◆에스넷그룹, 그룹 사장단 대상 AI 특별 강연 진행 에스넷룹이 지난 28일 그룹 사장단을 대상으로 장동인 카이스트 AI 대학원 교수를 초청해 특별 강연을 진행했다. 이번 특강은 급변하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고 경영진의 AI 리더십과 AI 전환(AX) 전략을 강화하기 위해 마련됐다. 장 교수는 카이스트 AI 대학원 최고인공지능책임자(CAIO) 과정을 맡고 있으며, 최고경영자(CEO) 대상 AI 교육과 기업 AI 전략 컨설팅을 통해 기업의 AI 전환을 지원하고 있다. 강연에서 장 교수는 AI를 단순한 기술 도입이 아닌 기업의 업무 방식과 의사결정 체계를 혁신하는 핵심 경영 과제로 설명했다. 현업 구성원이 AI를 일상 업무에 활용하는 문화가 정착될 때 생산성과 실행력이 높아지고 경영진이 이를 이끄는 것이 AX 핵심이라고 강조했다. ◆투비소프트, AI 에이전트 기술지원 이력 검색 성과 본격화 투비소프트가 대형언어모델(LLM)과 임베딩 기술을 결합한 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 지난 4월 자체 개발한 AI 에이전트 기반 기술지원 이력 검색이 업무 현장에 활용되고 있다. 회사에 따르면 서비스 도입 이후 담당자들이 고객 히스토리와 유사 기술지원 사례를 즉시 조회할 수 있게 됐다. 특히 일본 해외지원 조직에서는 한국어로 검색해도 일본어 기술지원 이력이 함께 조회되는 다국어 검색과 한일 자동 번역 기능으로 대응 속도와 정확도가 개선됐다. 투비소프트는 이번 파일럿 성과를 바탕으로 서비스 적용 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 현장 기술지원 문제를 제품 개선에 신속히 반영하는 체계를 구축하고 영업활동과 고객관계관리(CRM) 영역까지 넓혀 고객사별 맞춤형 리포트와 선제적 기술 제안을 제공할 방침이다.

2026.07.29 16:29이나연 기자

현대오토에버, 2분기 매출 1조2507억원…엔터프라이즈IT 성장 견인

현대오토에버가 엔터프라이즈IT 부문 성장에 힘입어 전년대비 20% 상승한 매출 실적을 달성했다. 클라우드 수요 확대와 전사적자원관리(ERP) 전환 지원이 실적 개선을 이끌었으며 차량 소프트웨어(SW) 부문은 미국 관세와 지정학적 리스크 여파로 역성장했다. 현대오토에버는 29일 잠정 실적 공시를 통해 2분기 연결 기준 매출이 전년 동기 대비 20.0% 증가한 1조2507억원, 영업이익은 11.3% 늘어난 905억원이라고 밝혔다. 영업이익률은 7.2%로 0.6%포인트 하락했다. 사업 부문별로는 엔터프라이즈IT가 실적을 견인했다. 시스템통합(SI)과 IT아웃소싱(ITO) 등으로 구성된 엔터프라이즈IT 부문 매출은 1조384억원으로 전년 동기 대비 27.9% 증가했다. 고객사의 클라우드 수요 증가와 차세대 ERP 전환 지원이 주요 배경으로 꼽힌다. 차량SW 부문 매출은 2123억원으로 7.8% 감소했다. 회사는 미국 관세와 지정학적 리스크가 지속되면서 해당 사업의 성장세가 둔화했다는 설명이다. 상반기 누적 기준으로는 매출 2조1864억원, 영업이익 1117억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 16.6%, 3.4% 증가했지만, 영업이익률은 5.1%로 0.7%포인트 하락했다. 해외법인은 미주, 유럽, 인도, 중국 등 주요 권역에서 상반기 고른 성장세를 보였다. 고객사 IT 투자 확대와 CCS 가입자 증가가 실적에 긍정적으로 작용했다. 한 업계 관계자는 "현대오토에버가 기업 IT와 차량 SW를 양축으로 성장세를 이어가고 있다"며 "하반기에는 ITO 단가 인상 반영과 차량SW 사업 정상화, 로보틱스·스마트팩토리 사업 매출 가시화로 추가 성장을 기대할 수 있을 것으로 예상된다"고 말했다. 현대오토에버가 엔터프라이즈IT 부문 성장에 힘입어 전년대비 20% 상승한 매출 실적을 달성했다. 클라우드 수요 확대와 전사적자원관리(ERP) 전환 지원이 실적 개선을 이끌었으며 차량 소프트웨어(SW) 부문은 미국 관세와 지정학적 리스크 여파로 역성장했다. 현대오토에버는 29일 잠정 실적 공시를 통해 2분기 연결 기준 매출이 전년 동기 대비 20.0% 증가한 1조2507억원, 영업이익은 11.3% 늘어난 905억원이라고 밝혔다. 영업이익률은 7.2%로 0.6%포인트 하락했다. 사업 부문별로는 엔터프라이즈IT가 실적을 견인했다. 시스템통합(SI)과 IT아웃소싱(ITO) 등으로 구성된 엔터프라이즈IT 부문 매출은 1조384억원으로 전년 동기 대비 27.9% 증가했다. 고객사의 클라우드 수요 증가와 차세대 ERP 전환 지원이 주요 배경으로 꼽힌다. 차량SW 부문 매출은 2123억원으로 7.8% 감소했다. 회사는 미국 관세와 지정학적 리스크가 지속되면서 해당 사업의 성장세가 둔화했다는 설명이다. 상반기 누적 기준으로는 매출 2조1864억원, 영업이익 1117억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 16.6%, 3.4% 증가했지만, 영업이익률은 5.1%로 0.7%포인트 하락했다. 해외법인은 미주, 유럽, 인도, 중국 등 주요 권역에서 상반기 고른 성장세를 보였다. 고객사 IT 투자 확대와 CCS 가입자 증가가 실적에 긍정적으로 작용했다. 한 업계 관계자는 "현대오토에버가 기업 IT와 차량 SW를 양축으로 성장세를 이어가고 있다"며 "하반기에는 ITO 단가 인상 반영과 차량SW 사업 정상화, 로보틱스·스마트팩토리 사업 매출 가시화로 추가 성장을 기대할 수 있을 것으로 예상된다"고 말했다.

2026.07.29 14:11남혁우 기자

남동발전, 인공지능 전환(AX)로 불필요 업무절차 40% 단축…스마트 발전소 구현

한국남동발전은 지난 11개월 간 추진해 온 발전 인공지능 전환(AX)의 결실인 차세대 발전설비관리시스템 'GENi 2.0'을 31일 공식 오픈, 스마트 발전소 구축과 현장 안전관리 대전환을 선언했다. 남동발전은 GENi 2.0에 발전소 현장의 최우선 가치인 '안전'을 대대적으로 강화했다. 신설된 '안전모드-ON' 기능은 기존에 일일이 수기로 작성하고 출력·스캔하던 143종의 현장 안전 서류를 시스템 내 전자서명 방식으로 100% 전환했다. 남동발전 관계자는 “종이 없는 일터를 구현함과 동시에 작업자의 단순 실수를 원천 차단해 한층 촘촘하고 견고한 현장 안전관리 체계를 구축했다”고 설명했다. 스마트 팩토리로의 도약을 이끄는 AI·빅데이터 기술도 대거 탑재했다. 기존 발전 데이터에 기상정보와 정비 이력 등을 AI로 결합·분석해 설비 고장을 예측하고 작업 위험도를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 완성했다. 경영진과 현장 근로자가 한눈에 파악할 수 있는 '빅데이터 시각화 대시보드'로 구현해 발전소 내 모든 위험 요소를 실시간으로 제어할 수 있도록 했다. 남동발전 관계자는 “GENi는 지난 2011년 첫 도입 이후 하루 평균 2500명이 접속하는, 남동발전의 핵심 인프라 역할을 해왔다”며 “이용자의 82%가 현장 실무자와 협력사 직원이라는 점에 주목해 철저히 현장 근로자 관점에서 시스템을 대수술했다”고 전했다. 이 관계자는 “복잡하고 반복적인 업무 절차를 하나로 통합해 전체 업무 단계를 40%나 획기적으로 줄여냈다”며 “현장 근로자들은 과도한 행정 피로에서 벗어나 본연의 안전관리와 정비 업무에 온전히 집중할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 남동발전은 'GENi 2.0'에 집약된 기술력과 범용성을 바탕으로, 향후 발전사 간 시스템 연계와 통합 환경에 대비해 다른 발전사까지 플랫폼을 확대 적용함으로써 '통합 발전설비관리시스템 표준 플랫폼'을 완성하겠다는 계획이다. 조영혁 한국남동발전 사장 직무대행은 “GENi 2.0'은 AI 기반 차세대 발전설비관리 표준 플랫폼으로 나아가는 뜻깊은 출발점”이라며 “전 사업소와 협력사가 새로워진 시스템 속에서 더욱 안전하고 스마트하게 일할 수 있도록 현장 중심의 발전 혁신 과제를 지속해서 발굴해 나가겠다”고 강조했다.

2026.07.29 13:13주문정 기자

[AI TCO 함정②] 사용자 수 다음은 크레딧…달라진 SaaS 청구서

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업용 소프트웨어(SW) 가격 체계가 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 빠르게 바뀌고 있다. 글로벌 SaaS 기업들이 기존 사용자 수 중심의 구독 모델에 AI 기능을 별도 상품으로 분리하거나 사용량 기반 과금 방식을 도입하면서다. 기업들은 SaaS 구독료와 AI 이용료를 각각 관리해야 하는 새로운 비용 구조에 직면했다는 진단이 나온다. 29일 업계에 따르면 글로벌 시장조사업체 가트너는 최근 발간한 'AI 토크노믹스: AI 토큰, 언제 줄이고 언제 더 투자해야 하는가' 보고서에서 AI 비용이 단순한 모델 사용료를 넘어 기업 운영비용(OPEX) 관리 대상이 됐다고 평가했다. AI 활용은 일부 고부가 업무에 집중되는 만큼 전체 AI 작업의 약 20%가 조직 AI 비용의 80% 이상을 차지할 것으로 전망했다. AI가 기존 SaaS 구독료와 별개로 과금되면서 기업들은 SaaS 구독료와 AI 운영비를 함께 관리해야 하는 시대를 맞고 있다는 분석이다. AI 별도 과금 시대 열려 이같은 흐름은 기업들이 널리 쓰는 글로벌 SaaS 기업들의 가격 정책에서도 확인된다. 대표적인 사례가 SAP다. SAP는 AI 가격 체계를 클라우드 구독과 분리해 운영하고 있다. 회사는 기본 AI 기능인 '베이스 AI'를 상당수 SAP 클라우드 애플리케이션에 포함해 제공하는 반면, 고급 생성형 AI 기능인 '프리미엄 AI'는 별도 상품으로 구분했다. AI 기능 제공 여부가 아니라 업무 중요도와 활용 수준에 따라 가격 정책을 이원화한 것이다. 프리미엄 AI를 이용하는 고객은 'AI 유닛'이라는 공통 소비 단위를 구매해 생성형 AI 서비스를 사용한다. SAP는 AI 유닛을 특정 제품에 묶지 않고 SAP 전반의 AI 서비스에서 공동으로 사용할 수 있는 크레딧 형태로 설계했다. 기업은 계약 기간 확보한 AI 유닛을 업무별로 배분해 사용할 수 있으며 여러 SAP 애플리케이션에서 하나의 AI 유닛 풀을 공유하는 방식으로 운영된다. 과금 방식도 서비스 특성에 따라 달라진다. 일부 AI 기능은 사용자당 라이선스 형태로 제공되지만 생성형 AI 기능이나 에이전트 기반 서비스는 실제 사용량에 따라 AI 유닛이 차감된다. SAP는 AI 서비스별로 필요한 AI 유닛을 별도로 안내하고 있으며 고객은 AI 활용 규모에 따라 필요한 크레딧을 추가 구매할 수 있다. 전사적자원관리(ERP) 라이선스와 생성형 AI 비용을 별도로 관리하도록 설계한 셈이다. 글로벌 고객관계관리(CRM) 업체도 비슷한 가격 정책을 도입했다. 이 회사는 생성형 AI와 AI 에이전트 기능을 CRM 구독과 분리해 제공한다. 고객은 사용자당 라이선스를 유지하면서 AI 기능을 쓰려면 별도의 AI 상품을 계약하거나 AI 크레딧을 구매해야 한다. 특히 AI 에이전트 서비스는 사용자 수가 아니라 실제 AI 활용량을 기준으로 비용이 발생하는 점이 기존 SaaS와 가장 큰 차이로 꼽힌다. 회사는 AI 기능 사용량을 크레딧 단위로 관리하며 AI 에이전트 실행이나 AI 기능 이용에 따라 크레딧을 차감하는 구조를 운영한다. 관리자는 조직별 AI 사용량과 크레딧 소비 현황을 대시보드에서 확인할 수 있다. 서비스나우 역시 플랫폼 전반에 AI를 확대 적용하며 별도 AI 상품군을 운영하고 있다. AI 제품군인 '나우 어시스트'를 중심으로 IT서비스관리(ITSM)뿐 아니라 고객서비스관리(CSM), 인사(HR), 개발 업무 등 다양한 제품군에 AI 기능을 더하고 있다. 고객은 계약한 AI 상품 범위에 따라 사용할 수 있는 AI 기능과 자동화 기능이 달라진다. 회사는 AI 기능을 '플랫폼 AI' 전략 아래 통합하고 파운데이션, 어드밴스드, 프라임 등 상품 구성을 통해 고객이 필요한 AI 기능 수준을 선택하도록 하고 있다. AI 거버넌스 기능도 강화했다. 서비스나우는 'AI 컨트롤 타워'를 통해 기업이 조직 내 AI 기능 사용 현황과 정책을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. AI 활용이 늘어날수록 비용뿐 아니라 보안과 규제 준수, 운영 정책까지 함께 관리해야 한다는 점을 반영한 조치다. 토큰 절감보다 AI 가치 최적화가 핵심 업계에서는 이 같은 변화가 SaaS 비즈니스 모델 자체를 바꾸고 있다고 본다. 여러 SaaS를 함께 사용하는 기업일수록 라이선스 비용과 AI 사용 비용을 각각 관리해야 하는 IT 비용 관리 체계가 요구되고 있다는 분석이 나온다. 시장에서는 앞으로 AI 솔루션 가격 정책이 더 다양해질 것으로 내다본다. 일부 기능은 기존 구독 서비스에 포함되겠지만 고성능 AI나 AI 에이전트처럼 연산 자원을 많이 사용하는 기능은 사용량 기반 과금이 확대될 수 있다는 관측이다. 이에 따라 기업들도 소프트웨어 라이선스 구매를 넘어 AI 활용 계획과 예상 사용량까지 반영한 예산 수립 체계를 마련해야 한다는 지적이 나온다. 가트너는 AI 비용 관리의 핵심이 토큰 사용량을 줄이는 데 있지 않다고 강조했다. 비용을 무조건 줄이는 것이 아니라 높은 가치를 창출하는 업무에는 AI 투자를 확대하고 효과가 낮은 활용은 줄이는 방식의 관리 체계가 필요하다는 설명이다. 가트너는 보고서에서 "토큰 사용량을 최적화하는 것이 아니라 토큰이 창출하는 가치를 최적화해야 한다"며 "예산과 사용량, 비즈니스 성과를 함께 관리하는 AI 거버넌스를 구축해야 AI 도입 효과와 TCO를 동시에 최적화할 수 있다"고 강조했다.

2026.07.29 12:01이나연 기자

NIPA, 소프트웨어사업 발주자 AI 역량 키운다

정보통신산업진흥원(NIPA)이 공공 소프트웨어사업 발주 현장의 인공지능(AI) 신기술 대응력을 높이기 위해 법·제도 위주였던 발주 역량 강화 교육을 실무 중심으로 재설계했다. 정보통신산업진흥원(NIPA)은 과학기술정보통신부와 함께 공공 소프트웨어사업 발주 역량 강화 교육을 'AI·신기술 실무 대응형'으로 전면 개편했다고 29일 밝혔다. 개편된 교육은 신기술이 적용된 사업의 기획부터 발주, 관리까지 전 과정 실무 역량과 AI 사업 발주, 최신 기술 동향을 함께 다루는 것이 특징이다. 크게 기본·심화·전문 3단계로 나뉜다. 기본과정은 사업 개요와 발주 절차부터 요구사항 작성, 계약, 검수, 성과관리에 이르는 사업 전 과정의 핵심 실무를 다룬다. 제도 설명을 넘어 실무에서 바로 활용할 수 있는 점검 및 유의 사항 중심으로 구성했다. 전문과정은 AI를 실제 사업의 기획·발주·관리 대상으로 이해하고 활용할 수 있도록 ▲전략·예산·성과 기반 사업 기획 ▲정량적 품질관리 ▲신기술 적용 사업 요구사항 도출 사례 ▲AI 신규 사업 발굴 및 사업·위험 관리 ▲AI 신기술 동향 등 5개 과정으로 운영한다. 교육은 지난 27일부터 소프트웨어산업정보종합시스템 홈페이지를 통해 무료로 상시 수강할 수 있다. 대상은 정부 부처, 지방자치단체, 공공기관의 소프트웨어사업 발주 담당자이며 사업에 참여하거나 참여 예정인 수주기업 관계자도 포함된다. 현장 방문 교육은 기관별 50명 이상 교육 수요가 있는 경우 교육과정과 일정 등을 협의해 진행한다. 소규모 기관의 교육 기회를 확대하고 지역 간 교육 격차를 해소하기 위해 서울·경기권, 충청권, 전남·전북권, 경북권, 경남권 등 5개 권역별 통합 교육도 추진한다. 이경록 NIPA 소프트웨어융합본부장은 "공공부문 디지털 혁신을 성공적으로 이끌기 위해 실질적인 현장 지원과 발주 역량의 향상이 무엇보다 중요하다"며, "이번 교육 개편이 공공 소프트웨어 사업의 품질을 높이고 AI 기반 공공서비스 혁신을 뒷받침하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.07.29 10:24이나연 기자

박세웅 원장 "피지컬 AI에 사활…초혁신 경제 핵심 역할할 것"

1가구 1전화 시대를 연 전전자교환기(TDX), 반도체 강국 초석을 놓은 DRAM, 지금도 세계 곳곳에서 사용중인 스마트폰 통신 방식, 부호분할다중접속(CDMA)과 함께 디지털멀티미디어방송(DMB), 휴대인터넷(WiBro), LTE/LTE-A, 5G·6G, 인공지능(AI), 홀로그램, 양자기술, 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, 디지털 트윈 등등…대한민국을 일류 정상에 올려 놓은 ICT는 모두 한국전자통신연구원(ETRI)에서 시작됐다. 최근엔 에이전트 AI와 함께 피지컬 AI로 진화 중이다. 지난 50년을 돌아보고, 향후 나아갈 미래 50년을 조망했다.[편집자주] 한국전자통신연구원(ETRI)이 'AI 고속도로' 구축에 나섰다. 정태식 ETRI 네트워크연구본부장은 "AI시대에는 컴퓨팅 자원 뿐 아니라 이를 효율적으로 연결하는 네트워크 기술이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심요소"라고 언급했다. 정 본부장은 "우리나라는 1970년 경부고속도로를 개통, 생산과 유통 혁명을 가져왔듯 초고성능 컴퓨팅과 AI 반도체, 클라우드, 네트워크의 유기적 연결은 대한민국 AI 디지털 대동맥으로 기능할 것"이라고 덧붙였다. 정부가 집중 지원하는 'AI고속도로' 프로젝트는 전국 각지에 구축 중인 데이터센터를 보다 빠르고, 효율적으로 연결하는 기술 개발과 네트워크 표준화, 산업 협력을 기반으로 초고속 네트워크 생태계를 구축하는 사업이다. ETRI는 이를 뒷받침하기 위해 하이퍼 서비스 인터커넥트(HINT) 포럼도 최근 출범시켰다. AI데이터센터 네트워크와 국가통신망, 사용자와 서비스를 연결하는 액세스·메트로망, 스마트공장 ·자율주행 등을 상호 연결하는 기술을 연구하고, 국내외 표준화 활동을 추진한다. ETRI는 ▲AI 데이터센터 간 초저지연·무손실·고대역폭 패킷 광전달망 기술 ▲AI 워크로드 기반 개방형 전송 네트워크 패브릭 운영체제(OS) ▲AI 데이터센터 네트워크 생태계 구축 및 표준화 기술 등을 개발 중이다. 강태규 ETRI 패킷연구실 책임연구원(HINT포럼창립준비위원회 의장)은 "AI 데이터센터의 고성능·고효율 네트워크 인프라를 구현하고, 국가 AI 인프라 경쟁력 확보 및 관련 산업 생태계 조성에 기여할 계획"이라고 덧붙였다. 6G AI-네이티브 글로벌 주도권 확보위해 479억원 투입 AI-RAN(이동통신 무선접속망) 글로벌 선도 프로젝트도 시작했다. AI와 이동통신 인프라 융합을 통해 6G AI-네이티브 글로벌 주도권을 확보한다는 전략이다. 오는 2030년까지 479억원을 투입한다. AI-RAN은 기존 RAN에 AI를 접목한 차세대 네트워크 기술이다. 네트워크 자원 최적화와 장애 예측은 물론, AI 학습·추론 기능까지 네트워크 내부에 내재화하는 AI-네이티브 구조를 지향한다. 심진보 ETRI 기술전략연구센터 책임연구원은 "최근 글로벌 시장에서는 통신과 장비분야에서 엔비디아, 삼성전자, 에릭슨, 노키아, 소프트뱅크, 화웨이 등도 AI-RAN 기술 개발을 경쟁 중"이라고 말했다. 이를 위해 과기정통부는 ETRI를 '국가지정 AI-RAN 글로벌 선도 프로젝트 전문연구소'로 지정했다. ETRI를 중심으로 국내 내로라하는 산학연 전문가들이 대거 프로젝트에 참여한다. 산업계에서는 SK텔레콤과 KT, LG유플러스 등 국내 이동통신 3사는 물론 HFR, 유캐스트, 클레버로직 등 통신 장비·소프트웨어 기업이 참여한다. 또 학계에서는 성균관대학교, 연세대학교, 서울대학교, 아주대학교와 차세대모바일연구조합, 한국정보통신기술협회(TTA) 등이 참여키로 했다. 연구팀은 우선 기지국 소프트웨어 기반의 AI-RAN 가상 네트워크 플랫폼을 구축하고, AI 기반 무선 네트워크 기술을 학습·검증할 수 있는 통합 연구 환경을 마련할 계획이다. AI 모델 성능과 네트워크 최적화 검증을 위해 국제 이동통신 표준인 3GPP 릴리스 19 및 릴리스 21 기반 AI-RAN 소프트웨어를 개발한다. 또 다수의 안테나를 활용해 동시에 여러 사용자에게 빔을 형성하고 전송 효율을 높이는 대규모 다중입출력 기술인 E-MIMO 환경을 반영한 디지털 트윈 기반으로 AI 모델 성능과 네트워크 최적화 기술을 검증한다. 이외에 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기지국 에너지 절감 기술과 AI-RAN 검증 플랫폼, 디지털트윈 기반 무선 환경 기술 등을 공동 연구할 계획이다. AI-RAN 얼라이언스,3GPP(5G·6G 등 이동통신 기술 규격 표준화를 위한 글로벌 협력), O-RAN 얼라이언스(개방형 RAN 표준화국제 협의체) 활동을 통해 국제 협력과 글로벌 표준화도 확대할 계획이다. AI와 로봇, 네트워크, 컴퓨팅 융합 "차세대 AI 산업 생태계 조성할 것" AI 최종병기 '피지컬 AI' 개발도 본격화했다. 피지컬AI는 AI 로봇·스마트팩토리·자율주행 등 물리 세계와 결합, 스스로 판단하고 행동하는 차세대 AI 기술이다. 방향은 AI와 로봇, 네트워크, 컴퓨팅이 융합되는 차세대 AI 산업 생태계 조성으로 맞췄다. 이를 위해 출연연을 중심으로 산·학·연·관 협력 체계를 강화할 게획이다. 최근 글로벌 시장에선 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model)을 중심으로 로봇 지능 경쟁이 본격화했다. 미래 로봇 산업의 핵심 가치가 하드웨어를 넘어 '로봇지능'으로 이동했다. 박세웅 ETRI 원장은 지난달 개최한 '창립 50주년 기념 포럼'에서 "피지컬 AI는 AI·로봇·컴퓨팅 융합 산업의 새로운 격전지"라며 "로봇지능 연구에 집중하고 있다"고 말했다. ETRI의 피지컬AI 개발 전략은 △메타 RFM(Meta Robot Foundation Model) 기반 유연 로봇 지능 확보 △자율성장 AI 로봇 생태계 구축 △소버린 로봇 데이터 구축 및 활용 등이다. 메타 RFM은 다양한 로봇지능과 전문 AI를 통합·확장해 복합 환경에서 자율적으로 판단·협업할 수 있도록 지원하는 차세대 로봇지능 구조를 말한다. AI 로봇 지능 표준화도 추진한다. 자율주행 처럼 레벨1부터 5까지 단계를 나눠 AI 로봇의 성능과 안전성에 대한 객관적 기준을 마련하자는 것이다. 박세웅 원장은 "AI 패권 경쟁이 가속되고 있다. 정부도 출연연을 국가전략자산으로서 인식하고 정책 혁신을 펴고 있다"며 "포스트-PBS에 부합하는 새로운 50년을 준비, 민간과 협력하는 국가랩 기능과 기술주도 초혁신 경제 핵심 주체로서의 역할을 해나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.28 19:38박희범 기자

[ZD SW 투데이] 세이지, 산업부 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 참여 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆세이지, 산업부 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 참여 세이지가 산업통상부의 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 사업 건설기계 업종 과제에 AI 솔루션 공급기업으로 참여한다. 이번 과제는 한국건설기계산업협회(KOCEMA)가 주관하고 한국건설기계연구원(KOCETI)이 공동 연구개발기관으로 참여하는 컨소시엄 구조로 운영된다. 수요기업으로는 디와이이노베이트, 수산세보틱스, 진성티이씨, 하이드로텍, SNT다이내믹스 등 건설기계 분야 중견기업 5곳이 선정됐다. 세이지는 각 수요기업과 개별 용역 계약을 맺고 세이지 비전 등 산업 특화 AI 솔루션을 활용해 건설기계 제조 현장의 AI 전환(AX)을 지원한다. 데이터 진단부터 솔루션 실증까지 전 과정을 담당한다. 이 사업은 올해 건설기계를 포함해 총 6개 업종을 지원하며, 사업 기간은 2026년 6월부터 2027년 2월까지 9개월간이다. 과제당 평균 지원 규모는 21억원 내외다. ◆가비아, 엔비디아 L40S 클라우드 GPU 서버 최대 40% 할인 가비아가 기업들의 AI 인프라 도입 부담을 낮추기 위해 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 서버 할인 행사를 진행한다. 엔비디아 'L40S' 기반 GPU 서버를 최대 40% 할인가에 제공한다. 대상은 '가비아 클라우드 Gen2' 신규 기업 고객과 GPU 서버 생성 이력이 없는 기존 고객으로, 할인율은 1개월 약정 시 30%, 3개월 약정 시 40%가 적용된다. 신청 기한은 오는 10월 31일까지다. 엔비디아 L40S는 48GB GDDR6 메모리와 864GB/s 대역폭을 갖춘 AI·그래픽 통합 워크로드용 GPU다. 하나의 GPU로 AI 추론, 파인튜닝, 영상·3D 렌더링 등 멀티 워크로드를 처리할 수 있어 사내 챗봇이나 부서별 AI 어시스턴트 같은 중소 규모 운영 환경에 적합하다. 서버 생성 시 엔비디아 드라이버와 CUDA가 기본 설정돼 있어 별도 환경 구성 없이 바로 쓸 수 있다. ◆튜링, GPAI '비주얼 에이전트' 업데이트 튜링이 이공계 특화 AI 에이전트 GPAI의 이미지 생성 기능 '비주얼 에이전트'를 업데이트했다. 이미지를 한 번에 만들어내던 기존 방식에서 나아가 AI가 직접 그린 뒤 결과를 스스로 확인하고 고치는 에이전틱 방식을 도입한 것이 핵심이다. GPAI에는 수학·물리 다이어그램을 그리는 티키지 에이전트, 전기·전자 회로도를 만드는 서킷티키지 에이전트, 분자 구조식을 생성하는 케미스트리 에이전트 등 3종이 새롭게 탑재됐다. GPAI는 이공계 논문 작성 표준인 라텍(LaTeX)의 실제 패키지와 RDKit 등 과학 라이브러리를 활용해 이미지를 생성한다. 코드를 스스로 검증하고 고쳐 정확도를 확보하며 완성 후에도 세부 수정이 가능하다. GPAI 누적 생성 이미지는 380만 건을 돌파했고 이번 업데이트 이후 사용자당 이미지 생성 건수는 10% 증가했다. ◆이노에이엑스, 삼성생명 보험요율 효율화 시스템 구축 이노에이엑스가 삼성생명의 상품 보험요율 효율화 시스템을 구축했다. 이 프로젝트는 이노에이엑스가 지난해 출시한 요율 산출 자동화 솔루션 '이노파스(InnoPAS)'를 적용한 첫 사례다. 이노파스는 보험요율 산정에 필요한 상품 정보 기초 데이터 산출식을 통합 관리하고 산출부터 검증까지 전 과정을 하나로 연계하는 솔루션이다. 이번에 구축한 시스템은 보험요율 산출 전 과정의 시스템화, 산출 정보 통합 관리, 표준 산출식 기반 보험료 및 계약자적립금(PV) 산출, 상품 개정 시 PV 일괄 생성 등이 핵심이다. 엑셀이나 VBA 기반 수작업을 상당 부분 자동화해 상품 개발·개정 리드타임을 단축했다. 이노에이엑스는 AI 수익성 분석, AI 문서 자동 생성·비교, 요율 산출 검증 자동화 등으로 시스템을 고도화할 계획이다. ◆지미션, 한·일 IT기업 교류회 참가 지미션이 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 일본컴퓨터시스템판매점협회(JCSSA)가 공동 주최한 '2026 한·일 정보기술(IT)기업 교류회'에 참가했다. 이번 교류회는 국내 AI·소프트웨어 기업과 일본 IT 기업 간 기술 교류 및 비즈니스 협력 기회를 마련하기 위한 행사다. 지미션은 현장에서 AI 팩스, 에이전틱 지팩스, 디엑스하운드, 리트리버 등 AI 기반 문서 자동화 솔루션을 중심으로 AX 전략을 소개했다. 온프레미스 환경에서 구축 가능한 AI 문서처리 기술과 비정형 문서 자동화 기술도 선보였다. 다이나북, 에프타임 코퍼레이션, 토요타 시스템즈, 다이와보 인포메이션 시스템 등 일본 주요 IT 기업들과는 개별 미팅을 통해 기술 실증(PoC)과 현지 파트너십 확대 가능성을 논의했다.

2026.07.28 16:56이나연 기자

게임위, 경찰과의 공조 체계 확대…불법 게임물 단속 고도화

불법 게임물 근절 및 사후관리 강화를 위한 경찰과의 현장 공조 체계가 대폭 확대된다. 게임물관리위원회(이하 위원회)는 지난 2월 사후관리 조직 확대·개편 이후 경찰과의 공조를 바탕으로 불법 게임물 대응체계를 고도화했다고 28일 밝혔다. 위원회에 따르면 올해 상반기 불법 사행성 PC방 등에 대한 현장 단속지원 건수는 총 248건으로 전년 동기 대비 24.0% 증가했으며, 불법 게임물 감정 단속지원 역시 1220건으로 18.9% 늘었다. 현장 대응력 제고를 위해 실시한 경찰관 대상 단속기법 교육 인원도 총 1049명으로 전년 대비 129% 확대됐다. 실효성 있는 제도 개선과 유관기관 협력도 이어졌다. 위원회는 시설기준을 재위반한 불법 사행성 PC방 109개 업소를 지자체에 행정조치 의뢰하는 한편, 숙박업소 내 무등록 게임시설 운영 문제 해결을 위해 문체부 및 지자체, 예약 플랫폼 사업자 등과 계도 활동을 전개했다. 아울러 음란·사행성 게임물 차단프로그램 관리체계에 삼진아웃제와 중간평가 제도를 도입했다. 게임위는 향후 강원경찰청 및 강원랜드 등 관계기관과의 협업을 지속하는 한편, 하반기 온라인 서포터즈 운영 및 지스타 합동 홍보 등을 통해 건전한 게임 이용환경 조성에 나설 방침이다.

2026.07.28 16:00진성우 기자

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

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

2026.07.28 12:35김미정 기자

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