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엔비디아 '베라 루빈' 시대 임박…고전력에 서버·클라우드 판 바뀐다

엔비디아가 차세대 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처 '베라 루빈'의 본격적인 상용화를 앞두면서 서버·클라우드 업계 전반의 긴장감이 높아지고 있다. 10일 외신과 업계에 따르면 루빈 GPU 단일 칩 기준 소비 전력이 1천와트를 넘길 수 있다는 전망이 나오면서, 인프라 경쟁 초점이 성능에서 전력과 냉각 설계로 이동하는 분위기다. 엔비디아는 최근 CES 2026에서 베라 루빈 플랫폼이 이미 양산 단계에 돌입했으며 올해 하반기부터 주요 클라우드 사업자와 서버 파트너를 통해 본격 공급될 것이라고 밝혔다. 루빈은 기존 블랙웰을 잇는 차세대 GPU 아키텍처로, 대규모 인공지능(AI) 학습과 장거리 추론에 필요한 연산 밀도를 크게 끌어올리는 데 초점을 맞췄다. 베라 루빈은 단일 GPU를 넘어 CPU·네트워크·보안·스토리지를 하나의 슈퍼컴퓨터로 통합한 랙 스케일 아키텍처다. 루빈 GPU와 베라 CPU, NV링크 6 스위치, 블루필드-4 DPU, 차세대 네트워킹 인터페이스를 결합해 데이터 이동 병목을 최소화하고 확장된 컨텍스트 처리와 고밀도 연산 환경을 지원하도록 설계됐다. 이같은 비약적 성능 향상과 함께 전력 소모 역시 급격히 증가할 것으로 관측된다. 업계에서는 베라 루빈 기반 GPU가 최대 부하 시 단일 가속기 기준 소비 전력이 1천와트를 넘어설 가능성이 높다고 보고 있다. 이는 기존 공랭 기반 서버 설계로는 안정적인 운용이 어렵다는 의미로, 데이터센터 인프라 전반의 구조적 변화가 불가피하다는 평가다. 냉각 방식 변화는 이미 가시화되고 있다. 엔비디아는 베라 루빈 랙이 100% 액체 냉각을 전제로 설계됐다고 밝혔다. 특히 45도 섭씨의 고온수를 활용한 직접 수냉 방식으로 냉각할 수 있어 별도의 칠러 없이도 데이터센터 운영이 가능하다는 점을 강조하고 있다. 이러한 변화에 서버 제조사들도 발 빠르게 대응하고 있다. 슈퍼마이크로는 베라 루빈 NVL72 및 HGX 루빈 NVL8을 지원하는 수냉식 AI 서버를 공개하고 제조 역량과 냉각 기술을 확대하겠다는 전략을 내놨다. 고밀도 GPU 집적 환경에서 공랭의 한계를 넘어서는 직접 액체 냉각(DLC)이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 판단이다. 클라우드 사업자들의 준비도 본격화되는 모습이다. 아마존웹서비스(AWS)는 엔비디아 루빈 플랫폼을 자사 클라우드 인프라에 결합해 고객들에게 제공할 계획을 공식화했다. 기존 인프라에 GPU를 단순 추가하는 방식이 아니라 전력 밀도와 냉각 구조를 포함한 데이터센터 설계 전반을 재검토하는 단계에 들어갔다는 설명이다. 신흥 AI 인프라 기업인 '네오클라우드' 사업자들의 움직임도 눈에 띈다. 네비우스는 미국과 유럽 데이터센터를 기반으로 루빈 NVL72 시스템을 제공할 계획이며 코어위브는 올 하반기부터 루빈 NVL72 랙을 자사 AI 인프라에 도입할 예정이다. 이들 기업은 자체 오케스트레이션과 진단 플랫폼을 통해 고전력 AI 서버를 관리하는 전략을 택하고 있다. 이번 베라 루빈 발표는 향후 데이터센터 운영 전략에도 직접적인 영향을 미칠 전망이다. 고전력·고발열 AI 서버를 수용하기 위해 랙 단위 전력 인입 용량을 확대하고 수냉 전용 존을 별도로 설계하는 방안이 검토되고 있는 상황이다. 코로케이션 데이터센터 사업자들 역시 AI 고객 유치를 위해 전력 밀도와 냉각 역량을 핵심 경쟁 요소로 삼는 분위기다. 엔비디아는 루빈 아키텍처가 전력 효율 측면에서도 진전을 이뤘다고 설명했다. 내부 테스트 기준으로 루빈은 이전 세대인 블랙웰 대비 학습 성능은 3.5배, 추론 성능은 최대 5배 향상됐으며 토큰당 연산 비용도 크게 낮아졌다. 다만 전체 시스템 전력 사용량이 증가하는 만큼, 효율 개선과 물리적 한계 사이의 균형이 과제로 제기된다. 업계에서는 베라 루빈을 기점으로 AI 인프라 경쟁 양상이 달라질 것으로 보고 있다. 단순히 GPU 성능을 얼마나 빠르게 도입하느냐보다, 이를 안정적으로 운용할 수 있는 전력·냉각·운영 역량이 클라우드와 서버 업체의 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상할 것이라는 분석이다. 데이터센터 냉각 전문기업 액셀시어스의 루카스 베란 제품 마케팅 디렉터는 "AI 서버 전력과 발열 수준이 공랭의 한계를 넘어서면서 액체 냉각은 더 이상 선택지가 아니다"라며 "베라 루빈은 데이터센터 냉각 방식 전환을 앞당기는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.01.10 09:01한정호

[AI는 지금] 배경훈, 'K-AI' 탈락 발표 앞두고 '공정 심사' 약속…정부 기준 '주목'

"독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트(K-AI) 평가는 객관적이고 공정하게 진행될 것입니다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트' 1차 탈락자 발표를 앞두고 심사를 공정하게 할 것이란 의지를 드러냈다. 최근 평가 기준과 독자성 판단을 둘러싼 논쟁이 이어지는 가운데 정부가 명확한 기술 기준과 판단 체계를 갖춰 심사에 나서겠다는 메시지를 내놓은 것으로 풀이된다. 배 장관은 8일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 '허깅페이스'에서 독파모 모델들이 주목받고 있는 사례를 소개하며 오픈소스를 기반으로 각국이 AI '사용자'를 넘어 '개발자'가 될 수 있음을 강조했다. 배 장관은 "(우리나라의) 세계적 수준 AI 모델 (개발) 도전은 계속되고 있고 각종 지표에서의 반응도 긍정적"이라면서도 "(독파모) 평가는 윤리적 측면에서도 모두가 공감할 수 있어야 비로소 'K-AI' 타이틀을 유지하게 된다"고 언급했다. 배 장관의 이 발언은 단순한 원칙 선언을 넘어 독자 AI를 어떻게 정의하고 무엇을 기준으로 평가할 것인지에 대한 보다 명확한 기준 정립이 필요하다는 업계의 지적에 따른 것으로 분석된다. 또 정부가 이번 논란을 불식시키기 위해 공정한 기준으로 평가에 나설 것이란 의지를 드러낸 것으로도 보인다. 앞서 정부는 지난해 8월 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원을 'K-AI' 국가대표로 선정한 바 있다. 오는 15일께 한 팀을 탈락시킬 1차 발표를 앞둔 상태로, 각 사가 제시한 목표치 도달 여부와 기술적 완성도, 독자성 등을 종합적으로 판단할 예정이다. 일단 정부가 지난해 'K-AI' 사업자 선정과 관련해 공개한 공문에선 해외 모델의 파인튜닝이나 파생형 개발은 독자 모델로 간주하지 않는다는 원칙을 제시했다. 그러나 구체적으로 명확한 기준을 제시하지 않아 업계에선 '독자성' 기준을 두고 혼선을 빚고 있다. 특히 최근에는 독자 모델 개발에서 중국을 포함한 해외 AI 모델의 아키텍처, 인코더, 학습 방식 등을 어디까지 활용할 수 있는지를 두고 논란이 가열되고 있다. 일각에선 글로벌 오픈소스 생태계에서 검증된 구조를 참고하는 것이 불가피하다는 의견도 있지만, 학습된 가중치나 핵심 모델을 그대로 사용하는 경우 독자성 판단이 달라질 수 있다는 반론도 만만치 않다.업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델을 가르는 핵심은 아키텍처가 아니라 가중치"라며 "구조는 참고할 수 있지만, 가중치를 처음부터 어떻게 학습했고 누가 통제하느냐가 소버린 AI의 기준"이라고 강조했다. 이어 "중국 모델을 구조로 가중치를 0으로 두고 재설계해 처음부터 자체 완전 학습을 시킨 경우라면 프롬 스크래치로 인정받을 수 있다"며 "하지만 기존 해외 모델의 가중치를 활용해 성능을 개선한 단계는 인정되지 않는다"고 덧붙였다. 그러면서 "AI 모델에서 비전·오디오 인코더 역시 지능의 핵심 요소"라며 "이를 미국, 중국 등 외부 모델에서 그대로 가져와 활용한 경우 독자 AI 모델로 정부가 바라봐선 안될 것"이라고 강조했다. 업계에선 정부가 글로벌에서 통용되고 있는 여러 기준들을 토대로 공정한 심사에 나설 수 있을지 주목하고 있다. 현재 글로벌 기술 문헌과 주요 연구 기관, 오픈소스 커뮤니티 등 여러 곳에서 공통적으로 지목하고 있는 '독자성' 기준은 ▲기존 모델의 학습된 가중치를 그대로 활용하거나 이를 기반으로 미세조정한 경우 ▲무작위 초기화 상태에서 독자 데이터와 학습으로 모델을 새롭게 구축한 경우로 나뉜다. 이는 IBM, 허깅페이스 등 주요 AI 플랫폼과 학계에서도 일반적으로 받아들여지고 있는 기준이다. 특히 특정 국가나 기업의 모델을 차용했는지 여부보다 그 결과물에 대한 통제권과 수정·개선 역량이 누구에게 있는지가 핵심 판단 요소로 꼽힌다.이 같은 논쟁은 최근 정부와 업계에서 확산되는 '소버린 AI' 논의와도 맞닿아 있다. 소버린 AI는 단순히 중국이나 미국 등 특정 국가의 모델을 쓰느냐의 문제가 아니라, 핵심 지능을 구성하는 가중치와 학습 과정에 대해 자국이 얼마나 통제권을 확보하고 있는가를 따지는 개념이다. 업계에선 이승현 포티투마루 부사장이 최근 공개한 '소버린 AI 2.0(T-클래스)' 분류체계가 하나의 참고 기준이 된다고 보고, 정부가 이를 반영해 심사에 나설 것을 희망했다. 이 분류체계는 AI 모델을 ▲설계(Code) ▲지능(Weights) ▲기원(Data)이라는 세 가지 요소로 나눠 단계별로 구분한다. 또 아키텍처 참조 자체보다 가중치를 처음부터 독자적으로 학습했는지를 중요한 분기점으로 삼는다. 업계 관계자는 "이 같은 접근이 중국 모델 차용 여부를 둘러싼 논쟁을 감정적 공방이 아닌, 기술적·제도적 판단의 문제로 전환할 수 있다"며 "정부가 명확한 기준을 제시하고 이를 일관되게 적용한다면 불필요한 오해와 소모적 논쟁도 자연스럽게 줄어들 것"이라고 말했다. 전문가들은 배 장관이 강조한 '객관적이고 공정한 심사'가 실질적인 의미를 가지려면 최종 선정 결과보다 판단 기준과 적용 과정이 명확히 설명되는 것이 중요하다고 지적했다.

2026.01.08 15:55장유미

칵테일아이오-클로아이, AI 클라우드 동맹 구축…공공·민간 확산 시동

칵테일아이오가 인공지능(AI) 기반 비전 및 거대언어모델(LLM) 전문기업 클로아이와 손잡고 AI 클라우드 시장 활성화에 박차를 가한다. 칵테일아이오는 클로아이와 AI 클라우드 시장 개척 및 성장을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 최근 양사는 대형 공공기관의 클라우드 네이티브 전환 사업을 공동으로 수행해 완료한 바 있다. 이를 기반으로 향후 전개될 클라우드 네이티브 관련 사업에서도 전략적 협력 관계를 더욱 강화해 나갈 계획이다. 이번 협약에 따라 ▲AI 클라우드 시장 확대를 위한 공동 전략 수립 ▲기술·정보 교류 강화 ▲고객 가치 창출을 위한 협업 체계 구축 등 다양한 분야에서 상호 협력이 추진된다. 특히 클로아이의 AI·LLM·클라우드 네이티브 아키텍처 전문성과 칵테일아이오의 서비스형 플랫폼(PaaS) 기반 클라우드 네이티브 기술력을 결합해 시장 경쟁력을 높이고 공동의 성장을 도모한다는 전략이다. 협약의 첫 단계로 양사는 다음 달 16일 '마이크로서비스 아키텍처(MSA) 전환으로 완성하는 클라우드 네이티브 성공전략'을 주제로 공동 콜라보 웨비나를 개최한다. 웨비나에선 클라우드 네이티브 환경 전환에 필요한 기술적 인사이트와 실질적인 적용 전략을 제시할 예정이다. AI 기반 아키텍처 적용 사례와 PaaS 플랫폼 활용 방안을 중심으로 구성해 대형 공공기관 프로젝트의 성공 경험과 주요 인사이트를 최초로 공개한다. 양사는 향후에도 AI·클라우드 기반 사업 영역을 확대하며 다양한 공동 기술 세미나·고객 협업·플랫폼 연계 사업 등 중장기적 비즈니스 시너지를 지속적으로 창출해 나갈 계획이다. 김성룡 클로아이 대표는 "우리 솔루션의 핵심인 AI·LLM 기술과 ML옵스, LLM옵스로 이어지는 클라우드 아키텍처 구축 역량과 칵테일아이오의 클라우드 네이티브 기술력이 결합하면 기업의 AI·클라우드 전환 속도를 획기적으로 높일 수 있다"며 "이번 협약을 통해 시장에서 요구하는 통합형 AI 클라우드 전략을 함께 제시해 나갈 것"이라고 말했다. 이영수 칵테일아이오 대표는 "AI 클라우드 시장은 기술 완성도와 실제 적용 가능성이 모두 요구되는 영역"이라며 "양사의 협력은 고객의 성공적인 디지털 전환을 견인하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 강조했다.

2025.11.18 18:06한정호

윈드리버, 블랙박스 손잡고 엣지·클라우드 전환 '가속'

윈드리버가 블랙박스와 손잡고 산업·제조·소매·금융·자동차·통신 산업 전반의 클라우드 전환과 엣지 인프라 혁신을 가속화한다. 윈드리버는 블랙박스와 전략적 파트너십을 체결하고 다양한 시장에 차세대 지능형 엣지 및 프라이빗 클라우드 솔루션을 제공한다고 20일 밝혔다. 이번 협업을 통해 윈드리버는 마이그레이션 기능을 갖춘 '윈드리버 클라우드 플랫폼'과 엔터프라이즈 리눅스 'eLxr 프로'를 블랙박스의 글로벌 통합 역량 및 고객 접근 방식과 결합한다. 이를 기반으로 기업의 인프라 현대화와 운영 혁신을 지원할 계획이다. 윈드리버 클라우드 플랫폼은 가상화·컨테이너화된 애플리케이션을 위한 분산형 쿠버네티스 솔루션으로, 자동화와 분석 기능을 통해 복잡한 클라우드 아키텍처를 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는다. 오픈소스 기반의 eLxr 프로는 엔터프라이즈급 보안과 장기 지원을 제공해 클라우드에서 엣지까지 확장 가능한 안정적인 인프라 환경 구축을 지원한다. 블랙박스는 윈드리버와의 계약을 바탕으로 통합 엣지 인프라 구축, 중앙 집중식 오케스트레이션, 인공지능(AI) 워크로드 지원 등 다양한 영역에서 기술 협업을 이어갈 예정이다. 윈드리버 대럴 조던 스미스 최고매출책임자(CFO)는 "이번 파트너십을 통해 고객은 신뢰할 수 있는 시스템 통합, 운영 지원, 배포 범위가 뒷받침되는 검증된 고성능 엣지 및 클라우드 아키텍처를 더 빠르게 구현할 수 있다"며 "이를 통해 혁신을 가속화하고 위험을 줄이며 클라우드에서 엣지를 잇는 전체 환경을 더 스마트하게 운영할 수 있다"고 강조했다. 산지브 베르마 블랙박스 최고경영자(CEO)는 "윈드리버와 함께 통합 전문성을 결합해 효율성을 높이고 혁신을 앞당기며 새로운 수익원을 창출하는 데 유리한 입지를 확보하게 됐다"며 "이번 파트너십을 통해 하이퍼컨버지드 및 엣지 컴퓨팅에 진출함으로써 디지털 인프라 혁신의 선두에서 장기적인 가치를 창출하고자 한다"고 말했다.

2025.10.20 17:48한정호

델 테크놀로지스 "AI 성공, 인프라가 좌우한다"…차세대 기술 전략 공개

"최고의 인공지능(AI) 모델도 적절한 인프라 없이는 속도와 효율 면에서 뒤처질 수밖에 없습니다. 엔드투엔드 포트폴리오와 개방형 생태계를 통해 기업들의 AI 도입 여정을 적극 지원하겠습니다." 김경진 델 테크놀로지스 한국 총괄사장은 17일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '델 테크놀로지스 포럼 2025'에서 이같이 강조했다. 이날 행사에는 업계 관계자·고객사·파트너사·학생 등 1만여 명이 참석했으며 AI를 주제로 한 기조연설과 세션, 체험 부스 전시 진행돼 성황을 이뤘다. 기조연설을 맡은 델 테크놀로지스 비벡 모힌드라 수석부사장은 AI 전략의 핵심으로 데이터 중심 접근법을 강조했다. 그는 "전세계 기업들이 AI 도입의 필요성을 인식하고 있지만 준비된 조직은 많지 않다"며 "AI를 데이터에 가까운 곳으로 가져가야 하며 데이터센터나 엣지에서 워크로드를 수행하는 편이 62% 이상 비용 효율적"이라고 설명했다. 모힌드라 부사장은 델의 AI 전략을 뒷받침하는 5가지 신념을 공유했다. ▲데이터 우선 ▲엣지 데이터 활용 ▲용도별 최적 모델 활용 ▲개방형 모듈형 아키텍처 ▲광범위한 파트너 생태계다. 그는 "대형 AI 모델 하나로는 모든 문제를 해결할 수 없으며 특정 목적에 맞춘 소형 모델들이 더 빠르고 효과적일 수 있다"며 "이미 3천여 고객사가 '델 AI 팩토리'를 통해 다양한 AI 도입 사례를 구현했다"고 밝혔다 또 급증하는 데이터센터 전력 소모 문제를 지적하며 냉각 에너지를 60% 절감할 수 있는 '리어 도어 히트 익스체인저(eRHDx)' 기술을 소개했다. 유상모 델 테크놀로지스 부사장은 데이터 폭증에 대응하는 분리형 데이터센터 아키텍처와 차세대 AI PC의 필요성을 강조했다. 그는 "AI PC는 직원들의 높은 기대치 충족, 비용 효율성 확보, 데이터 및 개인정보 보호 강화라는 세 가지 이유에서 반드시 주목해야 할 혁신"이라고 말했다. 델은 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 델 프로 AI PC 시리즈와 검증된 개발 툴 모음인 AI 스튜디오를 통해 기업들이 AI 워크로드를 최대 75% 빠르게 구현할 수 있다고 설명했다. 아울러 PC부터 데이터센터, 클라우드까지 이어지는 전 영역의 포트폴리오를 통해 AI 인프라를 종합적으로 지원하겠다는 전략을 제시했다. 외부 연사들도 AI 혁신 사례를 공유했다. 김재원 엘리스그룹 최고경영자(CEO)는 그래픽처리장치(GPU) 수급 부족 속에서 3개월 만에 구축 가능한 AI 특화 모듈러 데이터센터를 소개하며 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 사이의 새로운 해법이라고 설명했다. 이교구 수퍼톤의 CEO는 청중과 함께 진화하는 보이스 AI 기술을 시연하며 기술과 창의성의 결합 가능성을 제시했다. 국내 파트너사들도 대거 참여해 현장의 열기를 더했다. 코오롱베니트는 데이터 보호와 'AI 인 어 박스' 패키지 솔루션을, 인성정보는 델 파워플렉스 기반 하이퍼컨버지드 인프라 성과를, 이노그리드는 멀티 클라우드 관리 플랫폼 '탭클라우드잇'을 전시했다. 김경진 사장은 "AI 기술이 매일 바뀌는 가운데 우리는 고객의 긴 AI 도입 여정을 돕겠다"며 "국내외 파트너들과 함께 AI 인프라와 솔루션의 도입·확장을 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.09.17 13:39한정호

[크리스의 SW아키텍트⑭] 반복되는 전산 먹통 해법은?...코드가 문제 아니다

최근 몇 년간 우리는 국가 행정망, 홈택스, 공공 앱 등 대국민 서비스가 예고 없이 멈춰서는 '먹통' 사태를 반복적으로 경험했다. 그때마다 정부는 임시방편으로 서버를 증설하고 코드를 수정했지만, 근본적인 문제는 해결되지 않은 채 또 다른 장애를 예고하고 있다. 이 문제의 뿌리는 개별 시스템의 오류가 아니다. 지난 20년간 대한민국 전자정부를 지탱해 온 아키텍처의 구조적인 한계와 그로 인해 누적된 거대한 '기술 부채'가 문제다. 대한민국 전자정부 발전을 이끈 '전자정부 표준프레임워크'는 분명 큰 성과를 거뒀다. 특정 기술과 업체에 대한 종속성을 줄이고 개발 표준을 확립해 IT 생태계에 기여한 공은 지대하다. 하지만 10년이면 강산도 변하는 기술의 세계에서, 이 프레임워크는 이제 혁신을 가로막는 기술적 족쇄가 돼가고 있다. 스프링(Spring) 특정 버전에 기반한 이 거대한 단일 구조(Monolithic)는 클라우드 네이티브, 마이크로서비스, 그리고 AI 에이전트와 같은 현대적인 아키텍처 패러다임을 수용하기에는 너무 무겁고 경직돼 있다. 여기에 '망 분리' 라는 정책적 특수성은 문제를 더욱 악화시킨다. 보안을 위해 내부 업무망과 외부 인터넷망을 분리하는 것은 당연한 조치이지만, 이는 부처 간 데이터의 벽을 더욱 높이는 결과를 낳았다. 민간 기업이 클라우드 기반의 최신 AI 서비스를 자유롭게 활용하며 데이터 사일로를 허물기 위해 노력하는 동안, 공공 부문은 물리적으로 단절된 인프라 안에서 데이터를 연계하는 것조차 거대한 도전이 됐다. 이는 AI의 연료인 데이터가 흐르지 못하게 막는 동맥경화와 같다. 이러한 구조적 문제 위에서 AI를 도입하려는 시도는 밑 빠진 독에 물 붓기와 같다. 예를 들어, AI 기반의 맞춤형 복지 서비스를 제공한다고 가정해보자. 한 국민에게 최적의 서비스를 추천하기 위해서는 보건복지부, 고용노동부, 국세청 등 여러 부처의 데이터가 실시간으로 필요하다. 하지만 현재의 아키텍처에서는 각 부처의 데이터를 API로 즉시 연계하는 것이 아니라, EAI나 ESB와 같은 낡은 연계 기술을 통해 배치(Batch) 방식으로 데이터를 주고받는 것이 현실이다. AI가 어제 데이터를 가지고 오늘의 문제를 해결하려는 셈이다. 물론 정부도 이러한 문제점을 인식하고 변화를 모색하고 있다. 대통령 직속 '디지털플랫폼정부 위원회(디플정)'를 중심으로 부처 간 데이터의 칸막이를 허물고, 공공 데이터를 API 형태로 적극 개방해 민간과 협력하는 생태계를 만들려는 노력이 대표적이다. 이는 '하나의 정부'를 지향하며 데이터 기반의 과학적 행정을 구현하려는 올바른 방향이다. 하지만 이러한 정책적 비전이 현장에서 성공적으로 구현되기 위해서는, 이를 뒷받침할 수 있는 기술적 청사진, 즉 아키텍처의 근본적인 혁신이 반드시 병행돼야 한다. SW 아키텍트로서 이 난제를 해결하기 위한 해법은 명확하다. 첫째, 전자정부 표준프레임워크의 점진적 해체(Decomposition)를 시작해야 한다. 모든 시스템을 한 번에 바꾸는 '빅뱅' 방식은 또 다른 재앙을 낳을 뿐이다. 국민 체감도가 높은 핵심 서비스부터 마이크로서비스(MSA)와 이벤트 기반 아키텍처(EDA)로 전환, 표준프레임워크라는 거대한 모체에서 점진적으로 분리해내는 '스트랭글러 피그(Strangler Fig)' 전략이 필요하다. 둘째, 망 분리 환경의 한계를 극복하기 위한 '보안 API 게이트웨이(Secure API Gateway)' 를 중심으로 한 데이터 허브 구축이 시급하다. 이는 물리적 망은 분리하되, 엄격한 인증과 권한 관리, 그리고 모든 데이터 흐름에 대한 감사 추적이 가능한 논리적 '데이터 고속도로'를 만드는 것이다. 이를 통해 민간의 '데이터 메시'처럼 각 부처가 자신의 데이터를 안전하게 '상품'으로 제공하고, 다른 부처는 이를 API를 통해 실시간으로 소비하는 '통제된 상호운용성(Controlled Interoperability)' 을 확보할 수 있다. 셋째, 이 모든 변화의 중심에는 AI의 판단을 신뢰하고 책임질 수 있는 '설명가능 AI(XAI)' 아키텍처가 전제되어야 한다. AI가 특정인에게 복지 혜택을 추천했다면, 어떤 법령과 어떤 데이터를 근거로 그런 결정을 내렸는지 투명하게 설명할 수 있어야 행정의 신뢰성이 담보된다. 이는 기술을 넘어 민주주의의 원칙을 아키텍처로 구현하는 것이다. 결국 공공 서비스의 혁신은 단순히 새로운 AI 기술을 도입하는 것을 넘어, 과거의 성공 방정식이었던 낡은 아키텍처를 과감히 재설계하는 용기에서 시작된다. 이러한 원칙은 국가 안보와 직결된 국방 분야에서 OODA 루프(관찰-판단-결심-행동)를 AI로 구현할 때 더욱 중요해진다. 지금까지 우리는 다양한 산업 현장에서 AI가 요구하는 아키텍처의 변화를 살펴보았다. 하지만 이 모든 기술의 중심에는 결국 '사람'이 있다. 다음 편에서는 이 모든 혁신이 궁극적으로 인간의 삶을 어떻게 향상시켜야 하는지, '인간 중심의 SW 아키텍처' 에 담긴 철학과 윤리에 대해 깊이 있게 논의해보고자 한다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는... -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트 (CPSA), 수석감리원 -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.09.14 08:06나희동

[인터뷰] '로봇 페퍼'의 아버지 "현재 AI는 가짜…韓과 손잡고 美·中 넘겠다"

"현재의 인공지능(AI)는 막대한 데이터와 에너지에 의존하는 통계 기계일 뿐 진정한 지능이 아닙니다. 우리는 인간의 뇌처럼 적은 에너지로 스스로 학습하고 '이해'하는 차세대 AI, '오가닉 AI'를 통해 이 한계를 넘어서고자 합니다. 한국과 같은 기술 강국과 손잡고 미국과 중국이 주도하는 현 AI 경쟁의 판도를 바꾸고 싶습니다." 브루노 메조니에 어나더브레인 최고경영자(CEO)는 9일 서울 종로구 락고재에서 열린 '오가닉 AI' 출간 기념 기자간담회에서 이같이 말했다. 그는 이날 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 차세대 AI 모델 '오가닉 AI'를 국내에 처음 소개했다. 메조니에 CEO는 휴머노이드 로봇의 세계적인 선구자로 꼽힌다. 그는 지난 2005년 알데바란 로보틱스를 설립해 세계적으로 유명한 휴머노이드 로봇 '나오'와 '페퍼'를 탄생시켰다. 이후 회사를 일본 소프트뱅크 그룹에 매각하기까지 서비스 로봇 시장을 개척하며 '페퍼의 아버지'라는 별칭을 얻었다. 메조니에 CEO는 현재 주류인 딥러닝과 거대언어모델(LLM)이 막대한 데이터와 전력을 소모하는 통계 모델에 불과하며 진정한 지능이 아니라고 선을 그었다. 그는 과거 자신이 개발한 로봇들이 주변 상황을 이해하지 못했던 한계를 지적하며 기존 AI 기술의 근본적인 문제점을 극복하기 위해 오가닉 AI를 개발했다고 강조했다. "통계뿐인 AI는 가라"…뇌처럼 '생각'하는 오가닉 AI 온다 어나더브레인의 오가닉 AI는 기존 AI가 1960년대 이론에 기반한 '인공신경망'을 모방한 것과 근본부터 다르다. 실제 인간의 뇌가 정보를 처리하는 핵심 영역인 대뇌피질의 에서 영감을 받아 설계됐기 때문이다. 그는 실제 뇌는 뉴런이 스파게티처럼 얽힌 구조가 아니라고 단언했다. 대신 110여 개 뉴런으로 구성된 초소형 정보처리 단위 '마이크로컬럼(Microcolumn)'이 네트워크처럼 연결돼 지능을 발현한다고 설명했다. 이 구조는 1981년 노벨상 수상 연구를 통해 입증된 과학적 사실이다. 이 '마이크로컬럼'은 뇌의 모든 영역에서 동일하게 발견된다. 시각 정보가 입력되면 시각을 처리하고 청각 신호가 들어오면 소리를 인지하는 식이다. 이는 단 하나의 알고리즘이 모든 종류의 정보를 이해하고 처리하는 '스위스 군용 칼(Swiss Army Knife)' 같은 역할을 할 수 있다는 의미다. 메조니에 CEO가 이 같은 확신을 얻게 된 계기는 한국과 인연이 깊다. 그는 과거 한 콘퍼런스에서 만난 김대식 카이스트 교수의 추천으로 세계적인 AI 연구자인 제프 호킨스의 저서 '지능에 대해서(On Intelligence)'를 접한 뒤 인생이 바뀌었다고 회고했다. 이를 통해 인간 뇌 지능의 작동 원리에 대한 깊은 통찰을 얻었다. 이러한 뇌 구조의 장점은 압도적인 효율성이다. 오가닉 AI는 수십억 개 이상의 데이터를 요구하는 기존 AI와 달리 소량의 데이터만으로도 즉각적인 학습이 가능하다고 메조니에 CEO는 설명했다. 그는 "외계인이 등장하는 영화를 처음 볼 땐 놀라지만 두 번째부터는 바로 알아본다"며 "뇌는 그렇게 작동한다"고 말했다. 오가닉 AI가 실현될 경우 AI의 전력 소모량 역시 혁신적으로 절감될 것으로 기대된다. 인간의 뇌가 지능 활동에 단 5와트(W)의 에너지를 사용하는 것처럼 오가닉 AI는 메가와트(MW)가 아닌 밀리와트(mW) 단위의 초저전력으로 구동된다는 설명이다. 어나더브레인은 이 기술을 클라우드 연결 없이 독립적으로 작동하는 반도체 칩 형태로 구현할 계획이다. 이 칩이 상용화되면 인터넷 연결이 없는 환경에서도 기기 스스로 생각하고 판단하는 진정한 '자율 AI' 시대가 열린다는 것이다. 회사는 이론을 현실로 증명하기 위한 데모 개발에 박차를 가하고 있다. 지난 7월 이미 절반을 완성했으며 연말까지 최종 버전을 선보이는 것이 목표다. 향후 스마트 센서를 비롯해 자율주행차, 드론, 위성 등 다양한 산업 분야에 오가닉 AI 칩이 탑재될 것으로 기대된다. 한 번도 겪어보지 못한 돌발 상황에서도 스스로 최적의 결정을 내리는 것이 핵심 경쟁력이라는 설명이다. 어나더브레인은 이를 위해 내년을 중요한 변곡점으로 삼고 있다. 본격적인 투자 유치와 함께 칩 생산 및 센서 분야의 글로벌 대기업과 파트너십을 구축해 시장을 선점하겠다는 것이 회사의 전략이다. 메조니에 CEO "최종 목표는 AGI…결과로 증명할 것" 이어진 기자와의 질의응답에서는 오가닉 AI의 실체와 미래에 대한 질문이 쏟아졌다. 특히 현재까지의 개발 성과를 묻는 말에 메조니에 CEO는 강한 자신감을 내비쳤다. 그는 "현재 결과물에 매우 만족하기에 이 자리에 올 수 있었다"며 "우리 이사회조차 결과에 놀라워했다"고 밝혔다. 메조니에 CEO에 따르면 현재까지 완성된 데모는 두 가지 핵심 성과를 입증했다. 기존 거대언어모델(LLM)이 수많은 데이터를 사전학습해야 하는 것과 달리 ▲실시간 학습이 가능하다는 점과 ▲하나의 시스템으로 시각과 청각 정보를 동시에 처리할 수 있다는 점이다. 그는 "투자자들이 '너무 아름다워서 사실 같지 않다'고 말해 증명이 필요했다"며 "연말까지 선보일 데모의 목표는 명확하다"고 설명했다. 어나더브레인은 올해 하반기에 최종 데모를 통해 단순히 사람을 인식하는 것을 넘어 '두 사람이 발표하고 있다'는 식의 상황의 맥락과 목적까지 이해하는 추상적 사고 능력을 가진 아키텍처를 선보일 예정이다. 시장 선두주자인 엔비디아의 로봇 칩 출시 등 빅테크와의 경쟁 구도에 대한 질문도 나왔다. 이에 메조니에 CEO는 데모가 아직 개발 중이라 상용 계약은 없다고 인정하면서도 오가닉 AI만이 가질 수 있는 경쟁력을 피력했다. 일례로 프랑스 국방부는 현재 어나더브레인의 위성 방어 시스템 기술에 큰 관심을 보이고 있다. 기존에 없던 새로운 방식의 공격에 계속 노출되는 국방 분야에서는 과거 데이터에 의존하는 딥러닝 AI가 명확한 한계를 드러내기 때문이다. 오가닉 AI는 데이터가 거의 없는 미지의 상황에서도 스스로 판단하고 대응할 수 있어 현재 트랜스포머 기술과는 달리 독자적인 시장을 공략할 수 있다는 설명이다. 어나더브레인의 장기적인 목표는 범용인공지능(AGI)이다. 메조니에 CEO는 "작은 칩은 진공청소기에, 크고 밀도 높은 칩은 자율주행차에 탑재하는 등 확장 가능한 형태가 될 것"이라고 강조했다. 미래 로봇의 기능에 대해서는 '유추 기반 의사결정'이 핵심이 될 것이라고 내다봤다. 인간의 뇌는 항상 다음에 일어날 일을 예측하고 예측이 빗나갈 때 주의를 기울이는데 오가닉 AI가 과거 경험과 유사성을 바탕으로 미래를 예측하고 스스로 행동하는 것이 가능해질 것이라는 설명이다. 메조니에 CEO는 마지막으로 한국 시장의 중요성을 거듭 강조했다. 그는 "한국과 프랑스는 미국과 중국에 뒤처진 AI 경쟁에서 같은 상황에 놓여있다"며 "이 레이스에서 다시 승리하려면 차세대 기술로 바로 점프해야만 한다"고 말했다.

2025.09.09 14:49조이환

투라인클라우드, MSA·DaaS 강화로 국내외 클라우드 시장 공략 박차

투라인클라우드가 사업 다각화와 브랜드 리뉴얼을 바탕으로 국내외 클라우드 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 투라인클라우드는 마이크로서비스아키텍처(MSA)와 서비스형 데스크톱(DaaS)을 양대 축으로 삼아 공공·금융·기업 고객을 동시에 겨냥하며, 안정성과 혁신성을 두루 갖춘 클라우드 기업으로 자리매김할 계획이라고 28일 밝혔다。 투라인클라우드는 지난해 말 NHN크로센트의 서비스형 데스크톱 사업부를 인수하며 가상 데스크톱 서비스 역량을 대폭 강화했다. NHN크로센트는 보안과 안정성을 기반으로 한 다수의 가상 데스크톱 구축·운영 경험을 보유해왔던 만큼 이번 인수를 통해 투라인클라우드는 공공과 금융 분야의 엄격한 보안 요건을 충족하는 동시에 민간기업과 중소·중견기업에도 비용 효율적인 가상 데스크톱 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련했다. 올해 초에는 오픈마루와 손잡고 인공지능 기반 마이크로서비스 전환 플랫폼 '엠에스에이피.ai'를 공동 출시했다. 이 플랫폼은 애플리케이션 설계, 개발, 배포, 운영 등 마이크로서비스 전환 전 과정을 인공지능으로 자동화해 복잡한 환경에서도 안정성과 효율성을 보장한다. 공공과 민간을 아우르는 애플리케이션 현대화와 클라우드 네이티브 전환 수요가 증가하는 가운데 '엠에스에이피.ai'는 디지털 전환을 촉진하는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 브랜드 차원의 변화도 병행됐다. 투라인클라우드는 지난봄 사명을 '투라인코드'에서 '투라인클라우드'로 바꾸며 '클라우드 중심 기술 기업'이라는 정체성을 강화했다. 이를 통해 고객 접점을 넓히고 브랜드 인지도를 높여 시장 공략 속도를 끌어올린다는 계획이다. 현재 투라인클라우드는 마이크로서비스 전환 솔루션 '투라코', 인공지능 자동화 플랫폼 '엠에스에이피.ai', 서비스형 데스크톱 플랫폼 '하이퍼덱스'를 중심으로 애플리케이션 현대화, 원격 근무 환경 구축, 보안 중심의 클라우드 인프라 제공 등 폭넓은 서비스 포트폴리오를 갖췄다. 특히 망 분리, 데이터 로컬 저장 금지, 외부 서비스형 소프트웨어(SaaS) 접근 통제 등 공공·금융권 특화 보안 요구를 충족하면서, 민간 시장에서도 유연하고 경제적인 대안을 제시하고 있다. 현승엽 투라인클라우드 대표는 "NHN크로센트 서비스형 데스크톱 사업부 인수, 엠에스에이피.ai 출시, 사명 변경은 단발적 이벤트가 아니라 성장 로드맵의 일부"라며 "브랜드 인지도를 강화하는 동시에 국내외 디지털 전환 시장에서 영향력을 더욱 넓혀가겠다"고 강조했다.

2025.08.28 14:25남혁우

[크리스의 SW아키텍트⑪] 4300조 금융...AI혁신, 낡은 아키텍처가 발목

지난 10편에 걸쳐 AI 시대를 맞이하는 기업이 기술 부채를 넘어 '데이터 메시'와 '컨텍스트 아키텍처'를 통해 어떻게 '실행 중심 시스템 (SoA)'으로 나아갈 수 있는지 살펴봤다. 이러한 아키텍처 혁신 필요성은 특정 산업에 국한되지 않는다. 특히 가장 거대하고 가장 절실히 변화의 압력을 받는 곳이 있다. 바로 3.1조 달러(약 4300조 원) 규모의 AI 혁신이 예고된 금융 산업이다. 금융권은 지금 AI라는 거대한 파도 앞에서 지난 수십 년간 쌓아 올린 견고한 성채, 즉 레거시 시스템이 오히려 생존을 위협하는 족쇄가 되는 역설적인 상황에 직면해 있다. 금융만큼 AI의 잠재력이 큰 분야도 드물다. 실시간 사기 탐지(FDS), 초 단위로 움직이는 알고리즘 트레이딩, 고객 개개인의 신용도를 정밀히 평가하는 신용평가 모델, 그리고 자산 관리 서비스까지, AI는 금융의 모든 영역에서 인간의 한계를 뛰어넘는 정확성과 속도를 약속한다. 하지만 이러한 눈부신 미래의 이면에는 어두운 현실이 존재한다. 실제로 금융 전문 리서치 기관인 PYMNTS Intelligence가 Galileo와 협업해 발간한 'The New Digital Banking Tracker' 보고서에 따르면, 금융기관의 75%가 낡은 디지털 뱅킹 인프라 문제로 새로운 금융 솔루션 도입에 어려움을 겪고 있으며, 바로 이 레거시 시스템이 AI 도입의 가장 큰 발목을 잡고 있다고 분석한다. 이는 마치 최첨단 자율주행 엔진을 수십 년 된 증기 기관차에 얹으려는 시도와 같다. 문제의 핵심은 금융권의 레거시 시스템이 '안정성'과 '기록'을 최우선 가치로 설계된 '기록 중심 시스템(system of Record, SoR)' 이라는 데 있다. 수십 년 전 메인프레임 환경에서 탄생한 이 시스템들은 트랜잭션의 정확한 기록과 보관에는 뛰어나지만, AI 시대가 요구하는 실시간 데이터 스트리밍, 동적인 워크로드 처리, 그리고 끊임없는 실험과 학습에는 구조적으로 부적합하다. 데이터는 상품별, 채널별로 분리된 사일로에 갇혀 있고, 통합된 모놀리식(Monolithic) 구조는 특정 기능을 개선하거나 새로운 AI 서비스를 추가하는 것을 극도로 어렵게 만든다. 물론 금융권도 지난 몇년전부터 AI를 활용해왔다. SoR에 쌓인 방대한 데이터를 분석해 사기 거래 패턴을 찾아내거나 고객을 분류하는 등 '통찰 중심 시스템(system of Insight, SoI)' 을 구축하려 노력했다. 하지만 이는 대부분 과거 데이터를 분석해 '사후적' 통찰을 얻는 수준에 머물렀다. AI가 진정한 가치를 발휘하려면, 통찰을 넘어 고객의 목표 달성을 위해 실시간으로 움직이는 '실행 중심 시스템(system of Action, SoA)' 으로 진화해야 한다 . 이렇게 되면 고객이 단순한 소비자에서 프로슈머를 넘어 기업의 시스템과 함께 새로운 가치를 생산하는 공동가치 창출경험을 공유하는 새로운 기업구조가 가능해진다. 이러한 상황에서는 톱다운(Top-Down)방식 엔터프라이즈 아키텍처(EA)의 한계가 드러난다. 예측 가능한 시스템을 위해 오랜 시간 공들여 청사진을 그리는 TOGAF나 Zachman 같은 전통적 프레임워크는, 살아있는 데이터를 먹고 끊임없이 변화하며 학습해야 하는 AI의 속성을 담아낼 수 없다. 따라서 금융권에는 완전히 새로운 설계 철학인 소위 가트너에서 주창하고 있는 '복합 적응형(Composite Adaptive Architecture, CAA)'가 필요하다. 이는 AI가 시스템의 일부가 아니라, 시스템 자체가 AI의 두뇌처럼 작동하도록 설계하는 것을 의미한다. 이 새로운 아키텍처의 핵심 원칙을 REVOC 프레임워크로 요약할 수 있다. 이는 실시간(Real-Time), 이벤트 기반(Event-Driven), 다기능성(Versatile), 조율(Orchestrated), 그리고 상황인지(Contextual)의 앞 글자를 딴 것으로, AI 시대 금융 아키텍처가 나아갈 방향을 제시한다. 데이터는 더 이상 하루에 한 번 배치로 처리되는 것이 아니라, 밀리초 단위의 실시간으로, 고객의 행동이라는 이벤트에 즉각 반응해야 한다. 아키텍처는 정형, 비정형 등 모든 종류의 데이터를 소화할 수 있도록 다기능성을 갖춰야 하며, 수많은 AI 에이전트와 마이크로서비스들이 고객의 목표를 위해 일사불란하게 조율돼야 한다. 그리고 이 모든 것의 중심에는 고객의 과거와 현재, 의도까지 파악하는 깊은 상황인지 능력이 자리 잡고 있어야 한다. 결국 금융권이 진정한 AI 네이티브로 거듭나기 위해서는 기존 시스템에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어, 데이터 메시(Data Mesh), 지속적 컨텍스트 계층(Contextual Persis-tency Layer), 그리고 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 및 클라우드 네이티브(Cloud Native) 라는 세 기둥을 중심으로 시스템의 체질을 완전히 개선해야 한다. 물론 이는 수십 년간 운영해 온 시스템의 심장을 바꾸는 것과 같은 고통스럽고 비용이 많이 드는 과정이다. 하지만 선택의 여지가 없다. AI라는 혁명적인 기술은 금융 산업에 전례 없는 기회를 제공하는 동시에, 과거의 기술 부채를 더 이상 외면할 수 없도록 만드는 강력한 '청구서'를 보내고 있다. 이 청구서에 응답해 아키텍처의 근본적인 혁신을 선택하는 금융기관만이 미래의 승자가 될 것이다. 다음 편에서는 AI 혁신이 제조업과 같은 전통적인 기업이 AI 네이티브로 전환하기 위해 어떤 아키텍처적 과제에 직면해 있는지 구체적으로 살펴보겠다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는... -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트 (CPSA), 수석감리원 -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.08.23 16:37나희동

Arm, 아마존 AI반도체 책임자 영입…자체 칩 개발 본격화

반도체 설계기업 Arm이 아마존 출신 핵심 인재를 영입하며 자체 칩 개발에 속도를 내고 있다. 20일 로이터통신 등 외신에 따르면 Arm은 최근 아마존에서 AI반도체 개발 디렉터를 맡아온 라미 시노(Rami Sinno)를 새 임원으로 선임했다. 시노는 아마존의 AI 학습용 칩 트라니움과 추론용 칩 인퍼런티아 개발을 주도한 인물로, 업계에서 'AI 전용 하드웨어' 설계 경험을 두루 갖춘 전문가로 평가받는다. 그동안 Arm은 직접 칩을 만들지 않고, CPU 아키텍처와 IP(설계자산)를 설계해 애플·엔비디아 등 글로벌 고객사에 라이선스하는 방식으로 수익을 내왔다. 하지만 최근 르네 하스 CEO는 “칩렛(chiplets)과 완전한 시스템 제작 가능성을 검토 중”이라며 사업 확장 의지를 드러냈다. Arm의 이 같은 전략 전환은 소프트뱅크 그룹(SoftBank) 산하에서 수익 다변화를 꾀하는 차원으로 해석된다. Arm 기술은 전 세계 스마트폰에 널리 사용되고 있으며, 데이터센터 시장에서도 AMD·인텔과 경쟁하며 점유율을 확대하고 있다. 이번 시노 영입을 계기로 Arm은 고객사와의 협력 구조에서 직접 경쟁자로 부상할 수 있다는 관측도 나온다. 앞서 Arm은 HPE 출신 시스템 설계자 니콜라스 듀베, 인텔·퀄컴 출신 칩 설계자 스티브 할터를 영입한 바 있다. 여기에 시노까지 합류하면서 AI 칩과 시스템 수준의 제품 개발 역량은 한층 강화될 전망이다.

2025.08.20 18:15전화평

이노그리드, 국내 SW 기업 SaaS 전환 돕는다

이노그리드가 국내 소프트웨어(SW) 기업들의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 전환 지원 나선다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2025년 SaaS 전환 컨설팅 지원사업'의 공급기업으로 최종 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 기존 온프레미스 보유 기업 대상으로 SaaS 전환 컨설팅을 지원하는 것이 목표다. 이노그리드는 2020년부터 국내 공공기관의 클라우드 전환 구축을 시작으로 컨설팅 사업을 수행하고 있다. 경북도청·화성시·부산광역시·울산광역시 등 다양한 산업군의 클라우드 전환 프로젝트를 담당하며 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 설계, 멀티클라우드 아키텍처 등의 분야에서 경험을 축적해 왔다. 이번 선정은 이노그리드가 제출한 컨설팅 프로세스의 체계성, 수요기업 맞춤형 전환 전략 수립 역량, 안정적인 기술 컨설팅 인프라가 높은 평가를 받은 결과다. 이노그리드는 향후 매칭된 SaaS 전환 컨설팅 수요기업을 대상으로 SaaS 전환을 위한 기업 환경 분석, 비즈니스 모델 수립, 서비스 아키텍처 설계 등 SaaS 전환 전반에 걸쳐 컨설팅을 제공하며 국내 SW 기업의 SaaS 전환을 지원할 계획이다. 구체적으로는 수요기업의 기존 비즈니스 모델을 주요 요소 9가지로 구분해 분석한 뒤 확장 가능하고 유연한 SaaS 비즈니스 모델을 설계해 제공한다. 또 애플리케이션 개발·운영 현황을 분석해 기술 도입 수준을 진단하고 멀티테넌시·MSA·클라우드 네이티브 등 SaaS 전환을 위한 다양한 아키텍처에 대한 기술 컨설팅을 수행할 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 선정은 기술과 비즈니스 양측에서 실질적인 전환 가이드를 제공해 온 역량을 인정받은 결과"라며 "SaaS 전환에 어려움을 겪는 기업들에게 실질적인 전략과 실행 방안을 제공해 단순 전환을 넘어 글로벌 SaaS 경쟁력을 확보할 수 있도록 최선을 다해 지원하겠다"고 말했다.

2025.08.05 15:48한정호

[크리스의 SW아키텍트⑦] 아키텍처 현대화 없이 AI 네이티브 없다

지난 편까지 AI 발전을 포함해 기술 변화가 SW 아키텍처의 구조적 강건성과 아키텍트의 전략적 결정을 얼마나 필요로 하는지 살펴봤다. 지금부터는 최근 AI로 촉발된 세계적인 변화가 지향하고 있는 'AI 네이티브 기업(AI Native Enterprise)'으로 가기 위한, 즉 기존 시스템의 현대화(Modernization)에 대해 생각해 보려고 한다. AI 네이티브 기업이란 단순히 AI 기술을 몇몇 부서에서 사용하는 수준을 넘어, 기업의 모든 비즈니스 프로세스와 의사결정, 그리고 고객 경험의 핵심에 AI가 내재된 조직을 의미한다. 이는 기업의 운용체계(OS)를 완전히 바꾸는 것과 같은 거대한 변화이며, 그 중심에는 반드시 아키텍처의 근본적인 혁신이 자리 잡고 있다. 소프트웨어 구루 마틴 파울러(Martin Fowler)는 생성형 AI가 단순히 새로운 코드를 생성하는 것보다, 기존의 복잡하고 얽힌 레거시 코드를 '이해'하는 데 훨씬 더 큰 가치가 있다고 강조한다. 이는 시스템 현대화의 핵심을 꿰뚫는 통찰이다. 수십 년간 여러 개발자의 손을 거치며 누더기처럼 변한 코드의 진짜 의도를 파악하는 것은, 그동안 소수의 베테랑 개발자 경험에만 의존해 온 고고학과도 같은 작업이었다. 하지만 이제는 그래프 신경망(GNN)과 같은 AI 기술이 코드의 구조를 마치 거대한 도시의 지하철 노선도처럼 분석한다. 어떤 함수가 환승역처럼 중요한 허브 역할을 하는지, 어떤 데이터가 여러 노선을 거치며 이동하는지, 그리고 어떤 구간이 낡고 비효율적이어서 병목 현상을 일으키는지를 시각적인 지도로 그려낸다. 인간이라면 몇 주, 몇 달이 걸려도 찾기 힘든 숨겨진 의존성과 잠재적 리스크를 정확히 찾아내는 것이다. 이는 단순히 낡은 코드를 새로운 언어로 바꾸는 수준을 넘어, 시스템의 본질을 이해하고 재창조하는 새로운 차원의 현대화가 가능해졌음을 의미한다. 결국 진정한 AI 네이티브 시스템으로 전환하려면, 기존 아키텍처에 AI 기능을 덧붙이는 것이 아니라 시스템의 구조 자체를 근본적으로 바꿔야 한다. AI 네이티브 아키텍처는 크게 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 첫째, 사용자의 모호한 목표를 이해하고 스스로 구체적인 계획을 수립하는 '에이전트 코어(Agent Core)' 다. 이는 "고객 만족도를 높여라"와 같은 추상적인 목표를 "이번 달 재구매율이 낮은 고객 그룹에게 맞춤형 할인 쿠폰을 발송하고, 배송 지연을 경험한 고객에게는 자동으로 사과 메시지와 함께 보상 포인트를 지급한다"와 같은 구체적이고 실행 가능한 단계로 쪼개는 지능적인 두뇌 역할을 한다. 둘째, 에이전트가 외부 시스템과 명확하게 상호작용할 수 있도록 표준화된 '도구 계층(Tool Layer)' 이다. 이는 마치 잘 정리된 공구함 처럼, 에이전트가 '고객 정보 조회'나 '결제 처리', '재고 확인' 같은 도구를 언제 어떻게 사용해야 하는지 명확히 알게 해준다. 단순한 기능 호출을 넘어, 각 도구가 어떤 의미를 가지며 어떤 상황에 사용되어야 하는지를 에이전트가 이해할 수 있도록 설계하는 것이 핵심이다. 마지막으로 가장 중요한 것은, 에이전트가 과거의 경험과 대화의 맥락을 기억하게 하는 초개인화 된 '지속적인 컨텍스트 계층(Contextual Persistency Layer)' 이다. 이 계층은 AI 네이티브 아키텍처의 심장과도 같다. 기존 시스템은 안정성을 위해 상태 정보를 최소화하는 '무상태(Stateless)' 구조를 지향했지만, AI 에이전트는 과거의 모든 상호작용을 기억해야만 진정으로 지능적인 판단을 내릴 수 있다. 이는 마치 우리가 어제 나눈 대화의 분위기와 핵심 내용을 기억해야 오늘 더 깊이 있는 소통을 할 수 있는 것과 같은 이치다. 이 계층은 벡터 DB나 지식 그래프 같은 새로운 기술을 통해 에이전트가 사용자의 말 속에 숨은 의도와 미묘한 맥락까지 파악하게 하고, 이를 통해 진정한 개인화된 경험을 제공하는 핵심적인 역할을 수행한다. 기존 시스템의 단순한 데이터베이스와는 차원이 다른, 살아있는 기억 저장소가 필요한 것이다. 결국 AI 네이티브 기업으로 발전하려면, 새로운 AI 서비스로 무장한 스타트업이든 수십 년간 비즈니스 프로세스 혁신(BPR)을 통해 시스템을 발전시켜 온 대기업이든, 모두가 아키텍처 현대화를 고민해야 한다. 지금 우리가 마주한 변화는 20여 년 전, 코볼(Cobol)로 짜인 시스템을 자바(Java)로 전환하던 시기와는 그 본질이 다르다. 당시 많은 현대화 프로젝트가 실패했던 이유는, 이를 단순한 프로그래밍 언어 번역 작업으로 치부하고 그 밑에 깔린 아키텍처와 비즈니스 프로세스의 근본적인 변화를 외면했기 때문이다. 지금의 전환은 단순한 기술 교체를 넘어, 시스템의 상태와 데이터를 저장하는 방식, 그리고 '명령형 구조'에서 '목표지향형 구조'로 시스템의 철학 자체를 바꾸는 체계적인 혁신이다. AI 네이티브로의 여정은 결코 쉽지 않다. 하지만 낡은 지도를 들고 새로운 대륙을 탐험할 수는 없다. 지금이야말로 우리 시스템의 아키텍처를 과감히 현대화하고, AI가 마음껏 뛰어놀 수 있는 새로운 판을 설계해야 할 때다. SW 아키텍트는 이 거대한 변화의 중심에서, 기술적 깊이와 비즈니스 통찰력을 겸비한 리더로서 조직을 올바른 방향으로 이끌어야 하는 중대한 책임을 안고 있다. 다음 편에서는 우리가 단순 기록을 위한 시스템(system Of Record)에서 AI 네이티브로 전환된 실제 결과를 실행하는 시스템(system Of Action)으로 가기 위해서 아키텍처를 어떻게 기존의 기술부채를 갚아가면서 전환할 수 있는지 구체적인 전략을 살펴볼 예정이다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는... -씨에이에스 수석감리원 -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트 (CPSA) -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 본부장, 마르미III 개발 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.07.26 20:15나희동

TI, 엔비디아와 데이터센터용 전력 관리·센싱 기술 개발 추진

텍사스인스트루먼트(TI)는 데이터센터 서버용 800V 고전압 DC 전력 분배 시스템을 위한 전력 관리 및 센싱 기술 개발을 위해 엔비디아와 협력하고 있다고 27일 밝혔다. 데이터센터의 랙(rack)당 전력 수요는 현재 100kW이나, AI의 성장과 함께 가까운 미래에는 1MW를 초과할 것으로 예상된다. 1MW 랙에 전력을 공급하려면, 현재 사용되는 48V 분배 시스템으로는 약 450파운드(약 204kg)의 구리가 필요하며, 이는 장기적인 컴퓨팅 수요를 지원하기 위한 전력 공급 확장이 물리적으로 불가능 해진다는 것을 의미한다. 새로운 800V 고전압 DC 전력 분배 아키텍처는 차세대 AI 프로세서가 요구하게 될 전력 밀도와 변환 효율을 제공하는 동시에, 전원 공급 장치의 크기와 무게, 복잡성의 증가를 최소화한다. 이 800V 아키텍처는 데이터센터의 요구사항이 진화함에 따라 엔지니어들이 전력 효율적인 랙을 확장할 수 있도록 지원한다. 제프리 모로니 TI 킬비 랩 전력 관리 R&D 디렉터는 "AI 데이터센터는 전력의 한계를 지금껏 상상할 수 없었던 수준까지 밀어붙이고 있다"며 "몇 년 전만 해도 48V 인프라가 다음의 주요한 과제로 여겨졌지만, 이제는 TI의 전력 변환 기술과 엔비디아의 AI 전문성이 결합되어 AI 컴퓨팅에 있어 전례 없는 수요를 지원할 수 있는 800V 고전압 DC 아키텍처가 가능해지고 있다"고 말했다. 가브리엘레 골라 엔비디아 시스템 엔지니어링 부문 부사장은 “반도체 전력 시스템은 고성능 AI 인프라를 구현하는 데 중요한 요소”라며 “엔비디아는 공급업체들과 협업을 통해 800V 고전압 DC 아키텍처를 개발하고 있고, 이는 강력한 차세대 대규모 AI 데이터센터를 효율적으로 지원할 것”이라고 말했다.

2025.05.27 14:24장경윤

"AI 수요 감당할 기업은 29%에 불과…인프라 등 전략 잘 짜야"

"전 세계 비즈니스 리더의 82%가 AI를 사용하지만, 종합적인 전략을 갖춘 곳은 39%에 불과합니다. 관련된 전력 인프라와 인재 역시 준비가 부족한 상황이죠. 전체 조직의 29%만이 증가하는 AI 수요를 감당할 시스템을 보유하고 있습니다." 정춘상 Arm코리아 이사는 22일 경기 성남시 소재 본사에서 기자들과 만나 글로벌 AI 산업 현황 및 전략에 대해 이같이 밝혔다. Arm은 최근 글로벌 AI 산업의 현황을 분석한 'AI 준비도 지수 보고서'를 발간했다. 미국·유럽·중국·일본 등 8개국 665명의 기업 의사결정권자를 대상으로 올해 1~2월까지 설문을 진행했다. 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 82%가 이미 일상적인 운영에 AI 애플리케이션을 도입하고 있다. 또한 10곳 중 8개 기업이 AI 전용 예산을 편성하고 있으며, 특히 미국 기업 중 57%는 IT 예산의 10% 이상을 AI에 투자하고 있는 것으로 나타났다. 다만 강력한 AI 도입 의지에도 구체적인 전략 수립 상황은 아직 부족하다는 게 Arm의 분석이다. 정성훈 Arm코리아 FAE 디렉터는 "AI의 광범위한 도입과 경영진의 적극적인 의지에도 불구하고, 명확하고 종합적인 AI 전략을 보유한 조직은 전체의 39%에 불과하다"며 "기업들은 인프라 준비도, 인재 확보, 데이터 품질이라는 세 가지 핵심 영역에서 뚜렷한 준비 부족을 드러내고 있다"고 설명했다. 인프라 면에서는 전체 조직의 29%만이 증가하는 AI 수요를 감당할 시스템 또는 저장 자원을 보유하고 있다. AI 워크로드의 에너지 요구를 처리할 전용 전력 인프라를 갖춘 기업은 23%로 더 적은 상황이다. 인재 격차가 벌어질 것이라는 우려도 나온다. 전체 비즈니스 리더의 34%는 AI 전문성 측면에서의 인력이 현저히 부족하거나 부족하다고 보고 있으며, 49%는 숙련된 인재 부족을 AI 도입의 가장 큰 장애 요인으로 지목했다. 정춘상 이사는 "AI 도입은 앞으로도 모든 산업에서 지속적으로 가속화될 전망으로, 인프라·인재·데이터·보안 격차 해소가 핵심 과제"라며 "포괄적인 전략 수립을 통해 오늘날의 격차를 해소하는 것이 AI 중심의 성공을 위한 미래 기반이 될 것"이라고 말했다. 한편 Arm은 AI 컴퓨팅의 미래를 위한 주요 기술로 엣지 AI용 'Armv9' 아키텍처 플랫폼, 코어텍스-M 프로세서의 머신러닝 성능을 향상시키는 '헬륨(Helium)', 서버용 아키텍처인 'Neoverse(네오버스)' 등을 보유하고 있다. 최근까지 집계된 Arm 아키텍처 기반 칩의 출하량은 3천100억만개로, 관련 생태계에 합류한 소프트웨어 개발자 수도 2천200만명에 달한다.

2025.05.23 10:17장경윤

공공·기업 MSA 복잡성 해결…오픈마루, 'MSAP.ai' 첫 공개

오픈마루가 인공지능(AI) 기반 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 플랫폼 'MSAP.ai'를 '코리아 나라장터 엑스포 2025'에서 처음으로 공개한다. 오픈마루는 일산 킨텍스에서 열리는 코리아 나라장터 엑스포 2025에 참가한다고 26일 밝혔다. 다음 달 5일부터 7일까지 3일간 진행하는 이번 엑스포는 조달청, 경기도, 고양특례시가 주최하는 공공조달 박람회다. 이번 전시에서 선보이는 'MSAP.ai'는 AI를 활용해 MSA 기반 애플리케이션의 설계, 개발, 배포, 운영을 지원하는 지능형 플랫폼이다. 기존 MSA 환경에서는 시스템 관리가 복잡하고 운영 비용이 높아지는 문제가 있었지만, MSAP.ai는 AI를 적용해 운영 부담을 줄이고, 장애 예방 및 신속한 대응이 가능하도록 지원한다. 오픈마루의 전준식 대표는 "MSAP.ai는 애플리케이션 운영 전반을 AI 기반으로 최적화하는 플랫폼"이라며 "공공기관과 기업의 MSA 복잡성을 해소하고, 보다 효율적인 개발 및 운영 환경을 구축할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 말했다. 오픈마루는 이번 엑스포를 맞아 사전 방문 신청 이벤트를 진행한다. '코리아 나라장터 엑스포 2025'에서 오픈마루 부스를 방문을 사전 신청한 후, 행사일동안 부스를 방문한 참석자에게 스타벅스 커피 쿠폰을 제공한다. 부스에서는 공공기관 및 기업이 어떻게 AI를 활용해 MSA 환경을 최적화할 수 있는지 등에 대한 상담도 제공한다.

2025.02.26 09:15남혁우

오라클 "오픈소스 저렴?…숨겨진 비용 부담 커"

인공지능(AI) 시대가 도래하면서 기업들은 경쟁력을 확보하기 위해 대규모 데이터를 수집하고 활용하는 데 집중하고 있다. 그러나 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 저장, 관리, 분석 과정에서 막대한 비용이 발생하고 있으며, 데이터 유형이 다양해지면서 시스템의 복잡성도 커지고 있다. 많은 기업이 비용 절감을 이유로 오픈소스 기반 데이터베이스(DBMS)를 선택하지만, 오라클은 초기 도입 비용이 저렴해 보일 뿐, 장기적으로 운영 비용과 유지 관리 부담이 커질 수 있다고 지적한다. 특히 보안 강화, 확장성 확보, 장애 허용성을 위한 추가 개발 및 유지보수 비용이 예상보다 크다는 점을 간과해서는 안 된다는 설명이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 오라클은 '통합 데이터 아키텍처(Converged Data Architecture)' 전략을 제시하며 데이터 관리의 총소유비용(TCO)을 줄이는 솔루션을 제공하고 있다. 오라클의 데이터베이스는 단일 플랫폼에서 다양한 데이터 유형을 지원하여 운영 복잡성을 낮추고, 높은 수준의 보안과 확장성을 제공해 기업들이 장기적으로 보다 비용 효율적인 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 12일 오라클 티르탄카르 라히리 수석부사장과의 인터뷰를 통해 오라클의 데이터 전략과 AI 시대에서의 역할을 들어봤다. 아래는 티르탄카르 라히리 부사장과의 인터뷰를 일문일답 형식으로 정리했다 - AI시대에 오라클이 강조하는 경쟁력을 무엇인가? 오라클은 전 세계에서 규모가 큰 비즈니스 데이터를 보유하고 관련 서비스를 제공하고 있는 기업이다 이를 기반으로 AI를 적용하여 복잡한 AI 워크로드를 해결할 수 있다. 기존의 데이터베이스가 단순한 트랜잭션 및 분석을 위한 것이었다면, 오라클은 최신 벡터 인덱스를 추가해 AI 벡터 검색 기능을 강화했다. 이를 통해 AI와 데이터가 원활하게 결합되면서, 기업들이 AI 기반 검색과 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 지원하고 있다. - 오라클의 데이터 역량을 어떻게 AI 전략에 활용한다는 것인지 오라클의 AI 전략의 핵심 개념 중 하나는 '생성형 개발(GenDev)'이다. 이는 개발자가 AI 어시스턴트를 활용해 안전하고 검증 가능한 방식으로 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 개념이다. 단순히 AI가 코드를 생성하는 것이 아니라, AI가 생성한 코드와 결과물이 검증 가능하고 신뢰할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 기존 챗GPT와 같은 모델은 코드를 대량으로 생성할 수 있지만, 오류 검증이 어렵다는 단점이 있다. 오라클은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 개발 지원 도구를 제공하고 있다. - 통합 데이터 아키텍처의 장점이 정확하게 무엇인가? 기존에는 각각의 데이터 유형을 처리하기 위해 서로 다른 데이터베이스를 운영해야 했다. 예를 들어, JSON 데이터를 처리하기 위해 NoSQL DB를 사용하고, 분석을 위해 별도의 데이터 웨어하우스를 구축해야 했다. 하지만 오라클의 통합 데이터 아키텍처를 활용하면, 모든 데이터 유형을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있어 데이터 일관성을 유지할 수 있으며 보안과 성능 면에서도 뛰어난 장점을 제공한다. 벡터 데이터와 같은 AI 기반 데이터도 기존 관계형 데이터와 자연스럽게 결합하여 활용할 수 있다. - 통합 데이터 아키텍처를 제시하며 비용 효율성을 강조했다. 오픈소스 DBMS와 어떤 차이점을 갖는 것인가? 많은 기업들이 비용 절감을 위해 오픈소스 데이터베이스를 활용하지만, 이는 보안과 확장성, 장애 허용성과 같은 엔터프라이즈급 요구사항을 충족시키지 못하는 경우가 많다. 오라클은 통합된 데이터 아키텍처를 통해 다양한 데이터 유형을 지원하며, 고급 보안 기능과 확장성을 제공한다. 반면, 오픈소스를 활용하는 경우 여러 개의 데이터베이스를 따로 운영해야 하며, AI를 결합하려면 각각 추가적인 개발과 관리가 필요하다. 이 과정에서 인력 등의 추가 비용이 발생하며 보안 위협이 커질 수 있다는 점을 고려해야 한다. - 오라클에서 지원하는 데이터 유형에는 어떤 것들이 있는가? 오라클은 JSON, 그래프, 벡터, 시계열 데이터 등 다양한 데이터 유형을 지원한다. JSON 데이터는 몽고DB와의 호환성을 제공하며, 그래프 데이터는 금융 및 보안 분야에서의 패턴 분석과 사기 탐지에 활용된다. 시계열 데이터는 IoT 및 텔레메트리 데이터 분석에 유용하며, 벡터 데이터는 AI 검색 및 AI 기반 추천 시스템에 사용된다. 기존의 관계형 데이터베이스(RDB)에서 벗어나, 다양한 데이터 유형을 통합적으로 처리할 수 있도록 하는 것이 오라클의 강점이다. - JSON 데이터 지원을 강화하고 있는 것으로 알고 있다. 그래프 DB에 대한 고객 반응은 어떤가? 그래프 DB는 관계형 데이터베이스 위에 그래프 개념을 적용하는 방식으로 제공되며, 금융 및 보안 업계에서 특히 높은 활용도를 보이고 있다. 예를 들어, 의심스러운 거래 패턴 탐지나 복잡한 네트워크 관계 분석에서 그래프 DB가 효과적이다. 기존 SQL 쿼리를 활용하여 이러한 패턴을 분석하려면 매우 복잡한 연산이 필요하지만, 그래프 DB를 활용하면 이를 훨씬 간결하고 직관적인 방식으로 처리할 수 있다. 오라클은 관계형 데이터 모델과의 자연스러운 통합을 통해 그래프 DB를 더욱 강력하게 지원하고 있으며, 기업들이 AI와 데이터 분석을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 지속적으로 개선하고 있다. - 지난해 발표한 지능형 데이터 레이크의 진행 상황이 궁금하다 지능형 데이터 레이크는 오라클의 자동화 데이터베이스 전략의 핵심 요소 중 하나이며 개방형 표준인 아이스버그 포맷을 지원하여 데이터를 저장하고 공유할 수 있도록 발전하고 있다. 기존 데이터 웨어하우스와의 원활한 연계를 통해 기업들이 보다 유연하게 데이터를 관리할 수 있으며, 분석과 머신러닝 모델 훈련을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한, 오라클의 데이터 레이크는 가상의 데이터 웨어하우스를 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 데이터를 안전하게 보관하고 분석할 수 있는 기능을 강화하고 있다. 이를 통해 기업들은 기존 데이터 자산을 보다 효과적으로 활용하고, AI와 데이터 분석 환경을 최적화할 수 있다. - AI시대 오라클의 목표는 무엇인가? 오라클의 목표는 기업용 AI 플랫폼으로 도약하는 것이다. AI 모델 및 벡터 임베딩의 위치를 고객이 자유롭게 선택할 수 있으며, AI 배포 방식에서도 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드를 비롯해 에어갭(Air-Gap) 환경까지 통합 지원할 것이다. 특히 한국을 포함한 글로벌 기업들이 AI 도입을 본격화하며 데이터 보안 및 규제 준수에 대한 요구가 높아지고 있다. 오라클은 가상 프라이빗 데이터베이스(VPD), 리얼 애플리케이션 보안(RAS) 등 보안 기능을 강화해 기업들을 위한 온프레미스 AI 환경 제공을 확대할 방침이다. 이미 많은 기업들이 관심을 보이고 개념증명(POC) 등을 진행 중으로 관련 성과도 곧 선보일 수 있을 것으로 기대한다.

2025.02.12 16:53남혁우

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