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[ZD SW 투데이] 엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는s 'ZD SW 투데이'를 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] ◆엠클라우드독, 에이전틱 AI 솔루션 '딥코웍' 고도화 엠클라우독이 인공지능(AI) 스스로 업무 전체 프로세스를 주도하는 에이전틱 AI 워크스페이스 '딥코웍' 고도화를 완료했다. 이번 고도화 핵심은 사람이 일일이 개별 작업을 지시하지 않아도 AI가 스스로 기획하고, 필요한 도구를 선택해 실행하며 결과물을 검토해 최종 답변까지 완성하는 전 과정 자동화를 구현했다는 점이다. 엠클라우독은 에이전틱 AI의 완성이 가능했던 이유로 독보적인 '문서중앙화(클라우독)' 기술력을 꼽았다. 출처가 불분명한 데이터 기반으로 움직이는 AI 에이전트는 환각이나 실수의 위험이 크지만, 딥코웍은 권한이 통제되고 검증된 사내 중앙화 문서 위에서 작동하기 때문에 기업이 안심하고 업무를 맡길 수 있다는 이유에서다. ◆굿모닝아이텍, 제4회 사랑의 헌혈 캠페인 개최 굿모닝아이텍이 혈액 수급 안정에 기여하고 기업 사회적 책임(ESG)을 실천하기 위해 '사랑의 헌혈 캠페인'을 진행했다. 이번 헌혈 캠페인은 지난 7일 이주찬 대표를 비롯한 임직원들이 자발적으로 뜻을 모아 진행됐다. 대한적십자사의 협조로 마련된 이동식 헌혈 버스에는 행사 시작부터 나눔에 동참하려는 임직원의 발길이 이어졌다. 굿모닝아이텍은 이번 캠페인을 ESG 경영의 핵심 요소인 '사회적 책임(Social)' 실천 일환으로 추진했다. 회사는 임직원의 자발적인 참여를 바탕으로 이와 같은 나눔 활동을 꾸준히 이어갈 계획이다. ◆시민이 AI로 문제를 해결하고, 전문가가 돕는 '마이 AI 랩' 모집 모두의 AI 라운지가 시민이 AI를 활용해 일상과 지역사회 문제를 직접 해결하는 '마이 AI 랩' 참여팀을 지난 21일부터 모집하고 있다. 모두의 AI 라운지는 모두의 AI 성장사다리 프로젝트의 일환이다. 전 국민 AI 역량 강화를 위해 AI 서비스를 현장에서 만들어보고, 지역 현안 발굴과 AI 코칭 등을 지원해 시민 누구나 일상에서 AI 기술을 친숙하게 접하고 활용할 수 있도록 지원하는 열린 공간이다. ◆이엠텍아이엔씨, 덱스터스튜디오와 기업 AX 맞손 이엠텍아이엔씨가 콘텐츠 전문기업 덱스터스튜디오와 손잡고 전 산업계의 화두인 AX를 지원하는 차세대 맞춤형 AI 인프라 시장 공략에 나선다. 이번 전략적 파트너십은 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 머신러닝 등 고성능 컴퓨팅 수요가 급증함에 따라 이엠텍의 고성능 서버 브랜드 '레드빗'과 덱스터의 고성능 스토리지 브랜드 '큐브코어'를 결합한 '원스톱 AI 풀스택 인프라 패키지'를 통해 기업들의 성공적인 AX를 지원하는 것을 골자로 한다. ◆튜링, 대학생 겨냥 GPAI 신기능 대거 출시 튜링이 대학생 필수 AI 앱 'GPAI'에 문제생성, AI 드라이브, PPT 제작 등 대학생을 위한 신기능 3종을 출시했다. 새로 출시된 기능은 대학생의 학업 워크플로를 반영했다. AI 드라이브는 곳곳에 흩어진 강의자료와 필기, 과제 파일을 한곳에 모아 관리하는 기능이다. 업로드한 자료를 열어둔 채 바로 AI에게 내용을 질문하거나 리포트 작성·문제풀이·PPT 제작 등 주요 기능을 연동할 수 있다. 자료를 다시 첨부하거나 설명할 필요 없이 강의자료에서 결과물 제작까지 하나의 흐름으로 이어진다. 문제생성은 기출문제나 교과서 예제를 업로드하면 동일한 유형과 난이도의 예상문제를 만들어주는 기능이다. 풀었던 문제를 변형해 다시 풀어보려는 전공 시험 대비 수요를 겨냥했다. PPT 제작은 주제나 자료를 입력하면 다양한 형태의 슬라이드를 자동으로 완성해주며, 대학생의 발표 과제를 돕는다.

2026.09.22 17:50김미정 기자

트래블월렛, 자체 클라우드로 외환·결제 연결…누적 거래액 10조 돌파

핀테크 기업 트래블월렛이 자체 구축한 클라우드 인프라를 기반으로 모바일 환전, 글로벌 QR결제, 외화 송금 등 다양한 금융 서비스를 제공하고 있다. 서비스 영역이 확대되면서 이용자 수와 서비스 활용도가 함께 증가하고 있다. 트래블월렛이 올해 9월 기준 누적 거래액 10조원, 누적 카드 발급 1000만장을 돌파했다고 22일 밝혔다. 누적 거래액은 지난 7월 10조원을 돌파한 바 있다. 지난 2024년 11월 5조원을 달성한 이후 1년 8개월 만에 거래 규모가 두 배로 늘었다. 내부 데이터 분석 결과 이용자들의 활용도가 높은 것으로 확인됐다. 결제 경험이 있는 이용자 한 명당 평균 결제 건수는 52.6건이며 환전 통화는 약 2.5개, 결제 도시는 약 10개로 집계됐다. 전체 연려대 중에서도 2030 세대 이용 비중이 높다. 누적 결제 건수 중 20대가 40.8%, 30대가 32.8%를 차지한다. 트래블월렛의 서비스는 자체 구축한 클라우드를 기반으로 한다. 외환과 결제 기능을 모듈화해 국가와 통화, 결제 수단에 따라 유연하게 적용할 수 있도록 설계했다. 한편 트래블월렛은 일본을 시작으로 글로벌 사업을 본격화하고 있다. 미국을 포함한 13개 국가를 대상으로 시장성과 사업 가능성을 검토 중이다.

2026.09.22 17:17홍하나 기자

김동훈 NHN클라우드 대표, NHN 주식 1.4억원 매수…AI 인프라 성장 자신감

김동훈 NHN클라우드 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업의 성장세 속에서 모회사 NHN 주식을 추가 매입했다. 광주 국가AI데이터센터를 시작으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험을 쌓아온 NHN클라우드가 최근 서울 양평 리전까지 사업을 확대하며 실적 성장세를 이어가는 가운데, 김 대표의 이번 주식 매입도 향후 사업 성장에 대한 자신감을 반영한 행보로 풀이된다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 김 대표의 NHN 보유 주식은 기존 7340주에서 1만주로 늘었다. 공시에는 지난 18일 보통주 2660주를 장내 매수한 것으로 반영됐다. NHN클라우드에 따르면 실제 주식 매입은 지난 16일 이뤄졌다. 취득 단가는 주당 5만 3000원으로 총 매입 금액은 약 1억 4000만원이다. 김 대표는 NHN클라우드가 AI 데이터센터 사업에 본격적으로 뛰어든 초기부터 관련 사업을 이끌어왔다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터 구축·운영을 통해 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 확보했고 이후 AI 인프라 수요가 급증하면서 관련 사업을 확대해왔다. 시장 초기부터 AI 데이터센터에 선제적으로 투자하면서 대규모 GPU 구축·운영 역량을 축적했다. 최근 성장세를 이끄는 핵심은 서울 양평 리전이다. NHN클라우드는 지난 3월 말 양평 리전 가동을 시작했으며 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 본격화됐다. 이에 힘입어 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN 전체 실적에서도 클라우드 사업의 기여도가 커졌다. 올해 2분기 NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 증가한 1598억원을 기록했다. NHN 연결 기준 매출은 7579억원, 영업이익은 579억원으로 각각 전년 동기 대비 25.3%, 164.1% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. AI 인프라 확장도 지속 추진 중이다. NHN클라우드는 증가하는 GPU 수요에 대응하기 위해 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 이 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차 방식으로 마련하고 나머지 10MW는 자체 데이터센터로 구축한다. 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU도 추가 도입한다는 목표다. GPU 인프라를 넘어 AI 개발과 운영 전반을 아우르는 사업 구조도 구축 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 제공하는 체계를 마련했다. 해외 기업의 GPU 수요 증가에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 추진 중이다. 이 같은 AI 인프라 사업 성장과 함께 모회사 NHN의 주가도 큰 폭으로 올랐다. 회사 주가는 최근 1년간 114.23% 상승했다. NHN클라우드가 그룹 기술 사업의 주요 성장축으로 자리 잡으면서 AI 인프라 사업의 실적 기여도에 대한 시장의 관심도 높아지는 모습이다. NHN클라우드 관계자는 "현재 진행 중인 AI 인프라 사업의 성장 모멘텀이 이어지고 있는 가운데 이번 주식 매입 건이 향후 우리의 실적 성장에 대한 기대감을 높이는 동시에, 모회사 NHN의 주주가치 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.09.22 16:58한정호 기자

네이버클라우드 "공격·방어형 AI 키운다…보안 데이터 830TB 확보"

"우리는 보안 특화 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 준비를 모두 마쳤습니다. 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 보안 데이터 830테라바이트(TB)를 활용해 공격·방어용 모델을 구축할 것입니다. 이를 통해 국가 핵심시설과 기업 사이버 위협 대응 역량을 높일 것입니다." 김진휘 네이버클라우드 전무는 22일 더 그랜드 롯데 서울 3층 사파이어볼룸에서 열린 '사이버보안 특화 AI 모델 개발사업 착수간담회'에서 프로젝트 전략을 이같이 밝혔다. 네이버클라우드 컨소시엄은 앞으로 10개월간 보안 특화 AI 모델 2종을 개발한다. 컨소시엄은 그래픽처리장치(GPU) 4512장과 약 830테라바이트(TB) 보안 데이터를 모델 개발에 활용한다. 참여기관 33곳과 협력기관 8곳 등 총 41개 기관은 데이터 수집과 모델 개발부터 성능 검증·현장 실증까지 역할을 나눠 수행한다. GPU 4512장은 네이버클라우드·LG AI연구원의 자체 자원 4256장, 정부 지원 물량 256장으로 구성된다. 네이버클라우드는 지난 8월부터 엔비디아 B200 4000장을 모델 개발에 투입한 바 있다. LG AI연구원은 H200 256장을 활용할 계획이다. 정부가 제공하는 B200 256장은 데이터 전처리와 모델 학습·현장 실증에 배분한다. 네이버클라우드 컨소시엄은 모델 학습에 필요한 보안 데이터 약 830TB를 우선 확보했다. 확보한 데이터에는 네이버클라우드와 LG CNS가 보유한 위협·운영 데이터와 국가 핵심 인프라·보안 산업 현장에서 수집한 실제 데이터가 포함됐다. 컨소시엄은 원천 데이터를 학습용 데이터로 가공하고 데이터셋과 라벨을 자동으로 구축하는 체계도 마련한다. 네이버클라우드와 LG AI연구원은 '하이퍼클로바X'와 '엑사원' 기반으로 보안 특화 모델을 각각 개발할 방침이다. 하이퍼클로바X 기반 모델은 여러 시스템의 위협 정보를 분석하고 대응 방안을 제시하는 방어 능력을 강화한다. 엑사원 기반 모델은 소스코드를 분석해 취약점과 실제 공격 경로를 찾아내는 능력에 집중한다. 김 전무는 "우리 컨소시엄은 두 모델의 공격과 방어 과정서 얻은 결과를 서로의 학습에 활용할 것"이라며 "공격형 모델이 발견한 취약점은 방어형 모델의 학습 데이터로, 방어형 모델이 제시한 대응 방식은 공격형 모델이 다시 검증할 과제로 활용할 것"이라고 밝혔다. 컨소시엄은 전체 개발 과정을 2단계로 나눠 진행할 계획이다. 1단계에서는 학습 방법을 최적화하고 평가·검증 체계를 확정할 방침이다. 2단계에서는 앞서 마련한 학습 방법을 적용해 각각 파라미터 약 7000억개급 보안 특화 모델의 성능을 높일 계획이다. 김 전무는 국제 벤치마크와 공인기관 검증을 통해 두 모델 취약점 발굴 능력과 침해사고 조사 성능을 측정한다고 설명했다. 그는 "금융·전력·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 분야의 국가 기반시설과 핵심 전략산업에서도 모델을 실증할 것"이라며 "검증을 마친 모델은 국내 보안 솔루션과 연동해 취약점 진단과 사이버 공격 대응·침해사고 조사 서비스에 적용할 것"이라고 말했다. 컨소시엄은 개발한 모델 2종을 오픈소스로 공개하고 중소기업에 취약점 점검 서비스를 지원할 계획이다. 네이버클라우드의 글로벌 AI 팩토리 사업과 LG그룹의 13개국 해외 거점을 활용해 현장 구축형 보안 AI 패키지의 해외 공급도 추진한다. 이날 김유원 네이버클라우드 대표는 "해외 모델로 지킬 수 없는 대한민국을 한국형 보안 특화 AI 모델로 지킬 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 16:57김미정 기자

알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

네이버클라우드, 개인정보 보호 부담 낮춘다…접근제어 서비스 'DSAC' 출시

네이버클라우드가 데이터베이스(DB)와 서버 접근제어를 통합한 클라우드 보안 서비스를 앞세워 기업 보안 시장 공략에 나선다. 별도 솔루션 구축이나 전문 인력 투입 없이 개인정보 관련 법적 의무에 대응할 수 있도록 해 기업 보안 운영 부담을 낮춘다는 전략이다. 네이버클라우드는 DB와 서버 접근을 통제하고 작업 이력을 자동으로 기록·관리하는 통합 보안 서비스 'DB·서버 접근제어(DSAC)'를 출시했다고 22일 밝혔다. DSAC은 개인정보를 처리하는 서버와 DB에 대한 접근권한 관리, 작업 이력 기록, 감사 기능 등을 하나의 서비스로 제공한다. 고객의 가상 네트워크 내부에 프록시 서버를 자동으로 생성하고 모든 접속 경로가 이를 거치도록 해 접근을 통제하는 구조다. 네이버클라우드는 DSAC을 별도 솔루션 구축 없이 클라우드 콘솔에서 바로 사용할 수 있는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 구현했다. 회사 측은 국내 규제에 대응할 수 있는 클라우드 네이티브 접근제어 서비스로는 국내에서 유일하다고 설명했다. 개인정보보호법과 관련 기준에 따라 개인정보를 처리하는 사업자는 관련 시스템의 접속 기록을 1년 이상 보관하고 접근 권한 변경 이력은 3년 이상 보존해야 한다. 그동안 기업들은 관련 규제에 대응하기 위해 외부 접근제어 솔루션을 별도로 구축하는 방식을 주로 활용했다. 이 과정에서 전문 인력이 기업 환경에 직접 접근해 설정을 구성하고 별도의 관리 서버를 운영해야 해 구축과 운영에 비용과 시간이 필요했다는 게 회사 측 설명이다. DSAC은 이같은 구축 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 서비스를 사용하면 프록시 서버가 자동으로 생성·삭제되며 별도 계정 관리 없이 사용자별로 접근할 수 있는 서버와 DB를 세밀하게 설정할 수 있다. 서버와 DB에서 이뤄지는 작업 내용도 자동으로 기록한다. 주민등록번호와 카드정보 등 민감한 개인정보는 저장 과정에서 마스킹 처리해 보관한다. 기존 네이버클라우드 서비스와 연계해 로그 관리도 지원한다. 기록된 이력은 별도 설정 없이 기존 서비스와 연동해 실시간으로 조회하거나 장기간 보관할 수 있다. 이를 통해 기업이 접속 기록과 접근 권한 변경 이력 등에 대한 법적 보존 의무에 대응하도록 지원한다. 내부 보안 위협을 탐지하는 기능도 제공한다. 업무 시간 외 접속이나 대량 조회 등 평소와 다른 접근 징후를 실시간으로 감지해 기업이 이상 행위에 대응할 수 있도록 지원한다. 네이버클라우드는 DSAC을 통해 보안 전문 인력이 부족한 기업도 클라우드 환경에서 접근제어 체계를 구축하고 개인정보 관련 규제에 대응할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김재동 네이버클라우드 정보보호최고책임자(CISO)는 "이번 서비스는 기업이 복잡한 설치와 구성 과정 없이 클라우드 콘솔에서 바로 접근제어 환경을 갖출 수 있다는 점에서 기존 방식과 근본적으로 다르다"며 "법적 의무 이행에 드는 시간과 비용 부담을 낮춰 규모와 관계없이 모든 기업이 높은 수준의 보안을 누릴 수 있도록 앞으로도 실질적인 도움이 되는 보안 서비스를 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:56한정호 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

아카마이 "AI 도입 넘어 운영으로…보안·인프라도 바뀌어야"

"인공지능(AI)을 도입하는 것 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 어떻게 안정적으로 운영하며 어떻게 보호할 것인가에 관심이 있습니다." 이경준 아카마이 코리아 대표는 22일 서울 강남구에서 열린 '2026 아카마이 미디어 간담회'에서 "AI가 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 형태로 발전하면서 기업 애플리케이션과 업무 프로세스, 정보기술(IT) 인프라가 빠르게 변화하고 있다"며 이같이 밝혔다. 그러면서 "AI를 어디에서 실행하고 늘어나는 컴퓨팅과 데이터 수요를 어떻게 감당할지, 새로운 보안 위협에 어떻게 대응할지가 과제가 됐다"며 "AI를 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하는 역량이 중요해질 것"이라고 부연했다. 아카마이는 전 세계 130개 이상 국가, 700개 도시의 4300개 이상 엣지 네트워크 거점(POP)과 1000테라비피에스(Tbps) 이상의 네트워크 용량을 기반으로 분산 인프라를 운영 중이다. 국내에서는 데브시스터즈가 대규모 글로벌 트래픽 처리에 아카마이 클라우드를 도입했다. 스마트빅은 게임 서버 워크로드를 이전해 저지연 환경과 비용 절감을 동시에 달성했다. AI 에이전트 확산에 공격 표면 확대…'머신 스피드' 방어 필요 AI가 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 보안이 다뤄야 할 영역도 기존 웹 애플리케이션에서 브라우저, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE), 응용 프로그램 인터페이스(API), 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트 등으로 확대되고 있다. 업계에서는 AI 에이전트의 발전 양상에 따라 기존과 다른 속도와 방식의 공격에 대비해야 한다는 목소리가 나온다. 한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)는 AI가 사람의 판단을 기다리지 않고 스스로 행동하는 환경에서는 보안 역시 기계의 실행 속도에 대응해야 한다고 강조했다. 한 상무는 "기계가 알아서 판단하고 실행하는 시대"라며 "머신 스피드에 대한 공격, 그다음에 머신 스피드에 대한 방어 체계가 모든 곳에 이뤄져야 한다"고 말했다. AI 에이전트의 자율성이 커지면서 외부 웹페이지나 문서에 숨겨진 악성 지시를 정상 명령으로 인식하게 만드는 '에이전트 하이재킹'도 새로운 위협으로 부상하고 있다. 에이전트가 브라우저를 통해 외부 서비스와 상호작용하는 만큼 기존 애플리케이션 보안을 넘어 브라우저 환경까지 방어 범위를 넓혀야 한다는 진단이다. 한 상무는 "새로운 브라우저 위협에 대한 공격이나 방어는 충분히 막을 수 있다"며 "보안기업 레이어X를 인수해 관련 솔루션을 확보했고 아카마이 워크포스 프로텍터를 통해 대응하고 있다"고 설명했다. 코어부터 엣지까지 AI 인프라 분산…'초저지연 추론'에 초점 AI 활용이 실제 서비스 단계로 넘어가면서 클라우드 인프라의 중심도 모델 학습뿐 아니라 서비스 현장에서 이뤄지는 추론으로 이동했다. 특히 챗봇, 추천 시스템, 게임 등 실시간성이 중요한 서비스에서는 사용자와 AI 인프라 사이의 네트워크 지연시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 아카마이는 거대 AI 모델을 직접 학습시키는 인프라보다 완성된 모델을 실제 서비스에 적용하는 AI 추론 시장에 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 특정 실험이나 개발 단계를 넘어 실제 서비스로 확산되면서 모델을 서비스에 연결하고 안정적으로 처리할 수 있는 추론 인프라의 중요성이 커지고 있어서다. 강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)는 "아카마이가 공략하는 쪽은 AI 학습용 고객이 아니라 AI 추론용 고객"이라며 "기존 네트워크와 그래픽처리장치(GPU) 연산을 결합해 빠른 실시간 사용자 경험을 제공할 수 있다"고 강조했다. 아카마이는 엣지에서 모든 AI 연산을 처리하는 대신 사용자와 가까운 엣지를 추론 서비스의 접점으로 활용하고, 실제 GPU 연산은 별도 데이터센터에서 수행하는 분산형 구조를 구축했다. 엣지와 GPU 데이터센터는 물리적으로 분리돼 있지만 글로벌 네트워크로 연결해 사용자와 연산 자원 사이의 지연을 줄이는 방식이다. 강 상무는 "GPU가 탑재된 데이터센터와 자사 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 방화벽을 위한 엣지 플랫폼의 데이터센터는 물리적으로 다른 영역"이라며 "엣지를 프론트엔드로 AI 추론 서비스를 제공하고, GPU가 탑재된 AI 데이터센터와 아카마이의 글로벌 백본망을 연결한다"고 밝혔다. 아카마이는 추론 중심으로 제공하고 있는 GPU 인프라를 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 확대하고 향후 AI 학습 수요까지 고객군을 넓힌다는 계획이다. 강 상무는 "올해 들어 전자상거래, 전자, 포털 등 다양한 산업에서 GPU 수요가 나타나고 있다"며 "특정 산업에 한정하기 어려울 정도로 AI 서비스용 GPU 수요가 커지고 있다"고 말했다.

2026.09.22 14:05이나연 기자

[AI 고속도로] 2년 걸리던 AI 데이터센터, 수개월로…'모듈형' 구축 경쟁 뜬다

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 치열해지면서 데이터센터를 짓는 방식도 달라지고 있다. 부지를 확보하고 건물을 지은 뒤 전력·냉각 설비와 서버를 구축하는 기존 방식에서 벗어나 주요 설비를 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터가 새로운 대안으로 떠오르는 모습이다. 22일 업계에 따르면 LG CNS와 KT클라우드, 엘리스그룹 등 국내 AI 인프라 사업자들이 잇달아 모듈형 데이터센터 구축과 기술 개발에 나서고 있다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각·IT 장비 등 주요 시설을 표준화된 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 건물과 설비를 순차적으로 구축하는 기존 데이터센터와 달리 모듈 제작과 현장 공사를 동시에 진행할 수 있어 통상 2년 안팎인 구축 기간을 수개월 수준까지 줄일 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 필요한 만큼 모듈을 추가해 데이터센터 규모를 단계적으로 늘릴 수 있다는 것도 특징이다. 초기부터 대규모 데이터센터를 완성하는 대신 실제 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 용량을 확대할 수 있어 초기 투자 부담을 낮추고 향후 수요 변화에도 유연하게 대응할 수 있다. 특히 AI 시대에는 구축 속도의 중요성이 더욱 커지고 있다. 엔비디아 등 AI 반도체 업체들이 새로운 그래픽처리장치(GPU)를 빠르게 출시하면서 데이터센터 구축이 길어질수록 처음 설계할 당시 최신이었던 GPU가 실제 가동 시점에는 이전 세대 제품이 될 가능성이 커지기 때문이다. 고가의 AI 가속기를 확보한 뒤 실제 서비스에 투입하기까지 걸리는 시간을 줄여 투자 효율을 높이는 것이 중요해진 셈이다. 국내에선 LG CNS가 올 초 컨테이너 형태의 모듈형 AI 데이터센터인 'AI 박스'를 앞세웠다. AI 박스 하나에 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있으며 서버 전력 기준 1.2메가와트(MW) 규모다. 별도 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결해 데이터센터를 구성하기에 기존 데이터센터가 약 2년 걸리는 것과 비교해 약 6개월 만에 구축할 수 있는 것으로 알려졌다. 수십개의 AI 박스를 연결해 대규모 AI 데이터센터로 확장하는 것도 가능하다. LG CNS는 첫 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축하고 향후 약 2만7179㎡ 부지에 50개 안팎의 AI 박스를 집적한 AI 박스 캠퍼스를 조성할 계획이다. LG전자의 냉각수 분배 장치와 항온항습기·냉동기, LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리 등을 패키지로 구성해 그룹 계열사 기술을 AI 인프라 사업과 연결한다는 전략이다. KT클라우드도 모듈형 AI 데이터센터 기술 개발에 속도를 내고 있다. KT클라우드는 에너지 기업 SGC와 협력해 전력·에너지 인프라와 자사의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 차세대 모듈형 기술을 공동 개발 중이다. 표준화된 설계와 병행 공법을 적용해 구축 기간을 줄이고 고객 수요가 늘어날 경우 데이터센터 규모를 빠르게 확장한다는 계획이다. 이는 KT클라우드가 추진하는 전국 AI 데이터센터 확장 전략과도 맞물린다. 회사는 현재 약 200메가와트(MW) 규모인 데이터센터 인프라를 2031년까지 1기가와트(GW) 규모로 확대하고 전국 20여개 거점을 확보한다는 목표다. 데이터센터 구축 단계에는 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈형 기술을 적용하고 주요 설비를 사전 제작하는 방식으로 구축 기간을 단축할 방침이다. 아울러 AI 스타트업 엘리스그룹도 모듈형 AI 데이터센터를 AI 인프라 사업의 핵심 기술로 활용 중이다. 엘리스그룹의 AI PMDC는 전력·냉각·IT 장비와 관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설부터 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지 먼저 정한 뒤 이에 맞춰 데이터센터 전체를 설계하는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 정부의 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 통해 엔비디아 B300 GPU 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)과 온수·외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 고집적·고전력 GPU 환경에 맞춰 전력과 네트워크까지 최적화한다는 구상이다. 이 외에도 SK텔레콤이 슈퍼마이크로·슈나이더 일렉트릭과 전력·냉각·IT 인프라를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 모듈러 기반 AI 데이터센터 통합 솔루션 개발을 추진 중이다. GS그룹 역시 AI 데이터센터 관련 스타트업 기술을 계열사 사업과 연계하는 과정에서 모듈형 데이터센터 기술의 실제 사업 적용 가능성을 검토하고 있다. 다만 모듈형 데이터센터 확산을 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 데이터센터 자체를 빠르게 제작할 수 있더라도 대규모 전력 확보와 부지, 인허가 문제까지 해결되는 것은 아니기 때문이다. 현행 건축법상 모듈형 데이터센터의 법적 지위도 명확하지 않아 인허가 과정에서 해석 차이가 발생하고 있다. 실제 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 업계에선 모듈형 전기실 등을 건축물이 아닌 설비나 장치로 분류하는 등 제도 개선이 필요하다는 요구가 나오고 있다. 다만 현행 특별법의 위임 범위만으로 시행령에 건축법상 특례를 담기는 어려워 향후 법 개정이나 규제샌드박스 등을 통한 보완이 필요한 상황이다. AI 서버 업계 관계자는 "모듈형 데이터센터가 시장에서 자리 잡으려면 결국 경제성이 중요하다"며 "기존 상용 데이터센터를 임대해 사용하는 것보다 비용과 운영 측면에서 얼마나 효율적인지 입증된다면 관련 수요도 계속 확대될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 10:36한정호 기자

[ZD SW 투데이] 엘리스그룹, 인적자원개발 우수기관 인증 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한눈에 볼 수 있는s 'ZD SW 투데이'를 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] ◆엘리스그룹, 인적자원개발 우수기관 인증 엘리스그룹이 '2026년 인적자원개발 우수기관(Best HRD)' 중소기업 부문 인증을 획득했다. 인적자원개발 우수기관 인증은 고용노동부·교육부·산업통상자원부·중소벤처기업부가 공동으로 주관하는 국가 인증 제도다. 능력 중심의 인재 채용·관리와 지속적인 교육훈련 등 역량 개발 체계를 갖춘 기업을 대상으로 인적자원관리(HRM)와 인적자원개발(HRD) 역량을 종합적으로 평가해 인증한다. 해당 인증은 3년간 유효하다. ◆알리바바클라우드, 가트너 '생성형 AI 모델 제공업체' 리더 선정 알리바바클라우드가 2026년 가트너 매직 쿼드런트에서 생성형 AI 모델 제공업체 부문 리더로 선정됐다. 알리바바클라우드는 2026년 가트너 매직 쿼드런트 전략적 클라우드 플랫폼 서비스 부문에서도 리더로 이름 올렸다. 회사는 이번 두 부문 리더 선정이 첨단 AI 모델과 풀스택 AI 인프라로 AI와 클라우드 플랫폼 분야에서 꾸준히 쌓아온 역량을 반영한 결과라고 강조했다. ◆메이트플러스, 수입신고 반복업무 줄이는 AI 관세사 출시 이트플러스가 관세사무소의 반복적인 수입신고 업무를 줄이는 AI 업무 자동화 서비스 '커스텀메이트'를 출시했다. 커스텀메이트는 인보이스, 패킹리스트, B/L, 운임증명서 등 수입신고 관련 서류를 업로드하면 AI가 품목명·수량·단가·금액·중량 등 신고에 필요한 정보를 추출하고 서류 간 내용을 교차 검증한 뒤 수입신고서 초안을 생성하는 관세사무소 전용 서비스다. 담당자가 결과를 검토하고 확정하면 유니패스 전송까지 이어서 처리할 수 있도록 수입신고 업무의 각 단계를 하나의 흐름으로 연결했다. ◆래블업, 첫 글로벌 웨비나 성료 래블업이 해외 고객·파트너사 대상으로 진행한 첫 글로벌 웨비나 시리즈 'AI 스케일 토크'를 성공적으로 마무리했다. 1회차에서는 래블업이 오픈소스로 공개한 고성능 추론 엔진 'MLxcel'을 소개했다. 2회차는 KV 캐싱, 양자화, 투기적 디코딩 등 거대언어모델(LLM) 추론 최적화 기법과 실험 결과를 다뤘다. 3회차에서는 서로 다른 네트워크와 보안 정책, 하드웨어 환경을 가진 고객사 인프라에 AI 플랫폼을 구축·운영한 경험을 공유했다. 4회차는 여러 AI 모델과 서비스 사이 요청을 분배하는 컨티넘 라우터와 여러 라우터 토큰 사용량·정책·과금을 중앙에서 관리하는 컨티넘 허브를 소개했다. ◆에이아이웍스, 제3회 대한민국 사회적가치 페스타 참가 에이아이웍스가 오는 22일까지 서울 코엑스에서 열리는 '제3회 대한민국 사회적가치 페스타'에 참가해 국제개발협력과 복지 현장에서 운영 중인 AI 사업과 솔루션을 공개한다. 에이아이웍스는 SOVAC 부스 ZONE 'D-23'에서 개발도상국 현지에 AI 생태계를 만드는 포용적 AI 프로그램 KOICA IBS의 베트남, 캄보디아 사례와 AI 돌봄 솔루션 '콜봇 스튜디오' '케어비아'를 공개한다. ◆심심이, 'AI 대전환 페스타 2026' 참가 심심이가 지난 16~18일 청주오스코에서 열리는 'AI 대전환 페스타 2026'에 참가했다. 이번 행사에서 심심이는 학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고, 자사가 주관기관으로 수행 중인 '국민 정서 안전망 구축을 위한 정서 고립 선제 감지·적시 개입 에이전틱 AI 기술개발' 과제를 대외에 처음으로 공개했다. ◆핑거-서울과기대, AI 연구 활성화·인재 양성 맞손 핑거가 서울과기대 산업공학과·데이터사이언스학과와 AI·데이터 분석 분야 교육·연구 활성화와 실무형 인재 양성을 위한 산학협력을 체결했다. 이번 협약은 대학의 AI·데이터 분석 교육과 연구에 기업이 실제로 사용하는 전사적자원관리(ERP) 환경을 접목하기 위해 마련됐다. 학생들이 이론 학습에 머물지 않고 기업 데이터를 직접 다루며 실무 역량을 키울 수 있도록 하자는 취지다. 핑거는 두 학과에 클라우드 ERP '파로스 ERP' 교육용 계정·온라인 실습환경, AI·데이터 분석 교육·연구용 데이터셋·기술자문을 제공한다.

2026.09.21 16:22김미정 기자

"구글·오픈AI부터 퍼플렉시티까지"…빅테크 AI 거물 한 자리 모인다

생성형 AI를 넘어 '피지컬·에이전틱 AI'로 진화하는 격변의 시기를 맞아, 글로벌 AI 시장을 주도하는 빅테크 핵심 리더들이 서울에 총출동한다. 과학기술정보통신부 'AI 주간(AI Week)'의 공식 행사인 'AI 페스타 26'이 10월 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스C홀(3층) 등에서 개최된다. 이번 행사는 단순한 전시를 넘어 세계 최고 수준의 글로벌 빅테크 연사들이 대거 참여하는 컨퍼런스 중심으로 구성돼 글로벌 AI 트렌드와 현 수준을 확인할 수 있는 격 높은 지식 공유의 장이 될 전망이다. 구글·AWS·오픈AI·퍼플렉시티·KT·현대차 등 국내외 최고 전문가 강연 행사 첫날인 6일 오전 메인 무대에서 열리는 'AI 서밋'을 통해 글로벌 리더들의 거시적인 비전이 제시된다. 구글 딥마인드의 로라 아로요 박사가 '글로벌 AI 정렬을 위한 문화 우선적 접근' 주제 기조연설로 포문을 열고, 이어 아마존웹서비스(AWS)의 프레데리코 코스타 APAC AI 정책 총괄이 아태지역 확장을 위한 데이터 거버넌스와 클라우드 전략을 발표한다. 최기영 앤트로픽 코리아 대표와 박상원 KT 전무도 차례로 무대에 올라 프론티어 AI 모델의 변화와 대한민국 AX의 미래를 논의할 예정이다. 둘째 날인 7일에 열리는 '퓨처 테크 컨퍼런스'는 차세대 기술의 현장 적용에 초점을 맞춘다. 특히 '피지컬 AI 및 로보틱스' 세션에서는 오픈AI의 이상현 APAC 글로벌페어스 총괄이 지능이 현실 세계에 구현되는 미래를 조망하고, 현대차그룹 로보틱스랩 주시현 상무와 롯데이노베이트 전시형 센터장이 산업 현장에서 현실이 된 피지컬 AI 혁신 전략을 공유한다. 이어지는 '글로벌 프론티어' 세션에서는 전 세계적인 AI 검색 돌풍의 주역인 퍼플렉시티의 모리타 준 APAC 총괄대표가 에이전틱 미래 구축에 대해 강연한다. 또 케이 주 젠스파크 공동창업자, 셴커 V 셀바두라이 IBM APAC 부사장을 비롯해 유니티 테크놀로지스 코리아 김범주 본부장, 밀라(MILA)의 프레데릭 로랑 파트너십 총괄 등 거물급 연사들이 차세대 생태계를 다각도로 짚어본다. 아울러 디노티시아, 웹케시, 몽고DB, AWS의 전문가들이 차세대 엔터프라이즈 AI를 위한 데이터 인프라와 클라우드 마이그레이션 실전 사례를 상세히 소개할 계획이다. AI 기술, 실제 비즈니스 구현 사례 공유...216개 기업, 501개 부스 꾸려 마지막 날인 8일은 AI 기술의 실제 비즈니스 구현을 살펴보는 'AIR(AI Realization) 쇼케이스'로 채워진다. 퓨처플레이 최재웅 전무가 투자자의 시각에서 바라본 AI 산업화의 분기점을 분석하고, 더존비즈온 지용구 대표와 팀뷰어 김도연 상무가 AI 네이티브 시대의 엔터프라이즈 운영 기준과 자율형 IT 운영의 미래를 제시한다. 또한 모비젠, 아이티센, 지란지교소프트, 아크릴, 딥엑스 등 주요 혁신 기업들이 엔터프라이즈 생산성 혁신 방안을 발표하며, 콴델라코리아는 AI의 미래를 다시 쓰는 양자컴퓨터 기술을 소개해 산업별 실질적인 활용 가이드를 제공할 예정이다. 최고 수준의 강연과 더불어, 전시장에서는 역대 최대 규모인 216개 기업이 501개 부스를 꾸려 AI 기술의 현재를 시연한다. 스폰서로 참여하는 KT와 화웨이를 필두로 삼성SDS, 한컴, 야놀자, 티맥스소프트, NHN클라우드 등 국내외 대표 기업들이 대거 합류했다. 특히 전시장은 ▲AI 파운데이션 모델 ▲피지컬 AI & 로봇 ▲에이전틱 AI + X ▲AI 반도체 ▲국방 AI ▲보안 & 양자 등 총 9개의 테마 특별관으로 세분화돼 대형 AI 모델부터 인프라까지 폭넓은 산업 지형 변화를 한눈에 확인할 수 있다. 조준희 조직위원장·이해민 AI미래기획수석·하정우 국가AI전략위 부위원장, 현장 목소리 청취 행사 첫날(6일) 오후에 마련된 '공식 개막식'과 'AI 산업 정책 토크쇼'는 정부와 산업계가 머리를 맞대는 핵심 자리다. 오후 3시부터 시작되는 개막식은 조준희 AI페스타조직위원장의 개회 선언을 필두로, 이해민 AI미래기획수석의 축사와 송기헌 과방위원장의 영상 축사가 이어진다. 세계적인 AI 석학 요슈아 벤지오 교수 역시 영상을 통해 각별한 축하의 메시지를 전할 예정이다. 주요 VIP들의 전시 투어 이후 오후 4시부터는 '현장의 목소리, 정책에 담다-AI 산업계와 함께 묻고 답하다'라는 주제로 AI 산업 정책 토크쇼가 본격 진행된다. 이 자리에서는 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장이 직접 '국가 AI 산업 정책 및 방향'을 발표하며, 이어 참석자들과 함께 국내 AI 산업 생태계 현안을 논의하는 자유 토론이 생생하게 펼쳐질 계획이다. 글로벌 빅테크 강연과 다채로운 전시, 그리고 국가 차원의 정책 논의까지 결합된 이번 'AI 페스타 26'은 10월 2일 오후 6시까지 공식 홈페이지를 통해 사전 등록을 완료하면 전시 및 일부 컨퍼런스 프로그램에 무료로 참여할 수 있다. 단, AI 서밋과 퓨처 테크 컨퍼런스는 유료 등록 시에만 입장 가능하다.

2026.09.21 16:15백봉삼 기자

메가존클라우드, 코웨이 멀티 클라우드 보안 강화…개발 단계부터 점검

메가존클라우드가 코웨이의 아마존웹서비스(AWS)·구글클라우드(GCP) 등 멀티 클라우드 환경에 통합 보안 체계를 구축하며 고위험 대응 역량 강화에 나섰다. 메가존클라우드는 글로벌 클라우드 보안 기업 위즈(Wiz)의 솔루션을 기반으로 코웨이의 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 구축 프로젝트를 완료하고 지난 18일부터 본격적인 운영에 들어갔다고 21일 밝혔다. 메가존클라우드는 코웨이의 멀티 클라우드 환경에 맞춘 보안 아키텍처 설계부터 위즈 솔루션 구축·연동, 사내 협업툴 알림 연계, 현업 교육과 기술 지원까지 전 과정을 수행했다. 이번 구축을 통해 코웨이는 AWS와 GCP 인프라, 깃허브 등 멀티 클라우드 자산과 개발 환경의 보안 상태를 하나의 체계에서 점검할 수 있게 됐다. 메가존클라우드는 '위즈 클라우드 어드밴스드'를 활용해 인터넷 노출과 권한 설정 등 여러 보안 요소를 종합적으로 분석하도록 했다. 이를 통해 잠재적인 위험 경로를 파악하고 위험도가 높은 보안 이슈부터 우선순위에 따라 대응할 수 있도록 지원한다. 보안 점검 방식도 개발 이후 사후 대응에서 개발 단계부터 보안을 적용하는 방식으로 바꿨다. 기존에는 시스템 개발을 마친 뒤 보안 조직이 점검했지만 이번 시스템 구축으로 개발·인프라 조직도 개발 초기 단계부터 직접 보안을 확인할 수 있게 됐다는 설명이다. 이를 위해 메가존클라우드는 '위즈 코드'를 개발 과정에 연동했다. 코드가 실제 서비스 환경에 배포되기 전에 보안 결함을 점검하고 조직별로 담당 자산만 확인할 수 있도록 접근 범위도 구분했다. 개발 과정에서 보안 취약점을 조기에 발견하면 서비스 배포 이후 문제를 수정하는 것보다 대응 부담을 낮출 수 있다는 설명이다. 보안 조직뿐 아니라 개발·인프라 조직이 함께 보안을 점검하는 체계를 마련하는 데 중점을 뒀다. 이번 사업에는 위즈의 CNAPP을 구성하는 위즈 클라우드 어드밴스드와 위즈 코드가 활용됐다. 위즈 클라우드 어드밴스드는 별도 에이전트를 설치하지 않고 클라우드 환경 전반의 보안 상태를 점검하며 위즈 코드는 개발 단계에서 코드를 검사한다. 메가존클라우드는 이번 구축 경험을 바탕으로 클라우드 보안 컨설팅부터 솔루션 구축까지 지원하는 사업을 확대할 계획이다. 개발과 인프라, 보안 조직이 개발 초기부터 함께 보안을 점검하는 체계를 다른 고객사에도 적용한다는 방침이다. 위수영 메가존클라우드 보안사업 조직 헤일로 유닛장은 "이번 코웨이 사업은 위즈를 기반으로 개발 단계부터 보안을 점검하는 체계를 실제로 구현한 사례"라며 "보안 컨설팅부터 솔루션 구축까지 전 과정을 지원하는 역량을 바탕으로 조직 전체가 함께 보안을 다루는 체계를 여러 고객사로 확산해 나갈 것"이라고 밝혔다. 곽성영 코웨이 최고정보보안책임자(CISO)는 "이번 구축으로 개발 단계부터 배포 전까지 통합된 보안 가시성을 확보해 실제 고위험 요소 대응에 역량을 집중할 수 있게 됐다"며 "앞으로도 개발·인프라 조직과 협력해 개발 단계부터 보안을 함께 점검하는 체계를 넓혀 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.21 15:20한정호 기자

이모티콘·멜론 등 한 번에…'카카오멤버십' 10월 1일 첫 선

카카오는 이모티콘, 증권 등 그룹의 다양한 서비스를 한 곳에 묶은 '카카오멤버십' 소프트런칭을 앞두고 오픈 알림 신청 페이지를 마련했다고 21일 밝혔다. 카카오멤버십은 ▲이모티콘 ▲톡클라우드 ▲선물하기 ▲멜론 ▲페이 ▲증권 등 여러 카카오 서비스를 연계해 혜택을 제공하는 카카오의 첫 통합 멤버십이다. 기존 유료 서비스에 새로운 혜택을 더하는 방식으로 구성된다. 신규 가입자를 대상으로 한 웰컴 혜택과 선물하기 추가 적립 등도 제공할 예정이다. 카카오멤버십은 내달 1일 소프트런칭한다. 서비스 초기 안정화를 위해 먼저 소규모 이용자를 대상으로 선착순 가입을 받는다. 이후 가입 대상을 단계적으로 늘릴 계획이다. 오픈 알림은 이날부터 신청할 수 있다. 이용자가 '카카오멤버십' 톡채널을 친구로 추가하면 소프트런칭 관련 알림을 받을 수 있다. 카카오는 내달 1일 톡채널을 통해 오픈 알림 메시지와 가입 신청 링크를 전달할 예정이다. 카카오멤버십 톡채널은 카카오톡 더보기탭의 카카오 나우 배너에 마련된 오픈 알림 신청 페이지에서 확인할 수 있다. 카카오톡 친구 검색에서 '카카오멤버십'을 찾아 직접 추가하는 것도 가능하다. 멤버십의 구체적인 혜택과 가입 방법은 내달 1일 공개된다. 김민규 카카오 성과리더는 "카카오멤버십은 단순히 여러 혜택을 묶는 것을 넘어, 이용자들이 하나의 멤버십 안에서 보다 편리하고 유기적인 혜택 경험을 누릴 수 있도록 하는 데 의미가 있다"며 "향후 카카오멤버십을 통해서만 경험할 수 있는 합리적인 혜택을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.09.21 11:45박서린 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

국정원, 보안 제품 국가·공공기관 납품 문호 확대

내년 하반기부터는 CC인증 등 국제적으로 안전성을 인정받은 보안 제품도 국가 및 공공기관에 납품할 수 있게 된다. 현재는 암호모듈검증제도에 따라 국정원의 검증필 암호 모듈만 납품할 수 있는데, 납품 문호를 넓힌 것이다. AES 등 국제표준 암호 인증을 받은 제품 역시 내년 하반기부터 국가 및 공공기관에 납품할 수 있을 전망이다. 국가정보원(국정원, NIS)은 지난 17일 국가보안기술연구소(NSR)와 공동으로 서울 코엑스에서 개최한 글로벌 사이버안보 행사 '사이버 서밋 코리아(Cyber Summit Korea, CSK 2026)'에서 이 같은 사실을 공개했다. 이날 오후에 열린 세션에서 국정원 관계자는 원이 추진하고 있는 '국가 클라우드 보안정책 개편 방향'을 소개했다. 이 안은 현재 초안으로, 각계각층의 의견을 수렴, 내년 하반기에 시행될 예정이다. 우리나라 클라우드 컴퓨팅 보안 정책은 지난 14년간 크게 세 차례 변화를 겪었다. 2012년 12월 처음으로 관련 정책이 만들어졌다. 당시 국가 및 공공기관이 클라우드 컴퓨팅을 도입할 때 지켜야 할 보안 원칙과 기술적 통제 기준을 처음으로 제시, 클라우드 핵심 보안위협을 가상화 환경, 다중 임차(Multi-tenancy), 관리자 권한, 데이터 유출, 망분리·접근통제로 봤다. 이어 2016년 5월, 민간클라우드 컴퓨팅 서비스 도입 보안기준을 정립했다. 이때 가장 큰 변화는 공공기관이 민간 클라우드 서비스를 이용할 경우 적용할 별도의 보안기준을 처음으로 추가했다. 세번째 큰 변화는 2023년 1월으로 클라우드 상중하 등급제를 마련했다. 이는 국가 및 공공기관이 클라우드에서 운영하는 시스템을 중요도에 따라 상·중·하로 분류했다. 이런 세 차례의 큰 변화에 이어 국정원은 인공지능(AI) 시대를 네번 번째 개정안을 추진중이다. 개정안 초안을 마련, 지난 8월 부처 대상 의견을 모았고, 산업계 의견도 설명회를 개최하며 수렴중이다. 이날 발표를 한 국정원 직원은 "각계 의견 수렴 및 검토를 통해 정책 완성도를 높이겠다"고 밝혔다. 개정안을 살펴보면, 2023년 1월부터 국가 및 공공기관의 시스템을 중요도에 따라 상중하로 등급을 매겨 관리해왔는데, 이를 데이터 중요도에 따라 C등급, S등급, O등급(CSO)으로 재편, 공공 시스템 등급 분류 체계를 일원화했다. C등급(비밀등급)이 가장 높은 보안을 요하는 데이터다. 비밀 데이터를 비롯해 안보, 국방, 외교, 수사 등 기밀정보와 국민생활, 생명, 안전과 직결된 데이터가 이에 해당한다. 개정안의 1호~4호에 해당한다. 개정안 1호는 법률상 비밀 및 비공개로 규정한 자료, 2호는 안보,국방, 통일, 외교 관련 자료, 3호는 공개시 국민 생명 및 신체, 재산을 침해하는 자료, 4호는 진행중인 재판 자료 등이다. 중간 단계인 S등급은 민감(Sensitive)정보를 말한다. 이 역시 비공개 정보로 개인과 국가 이익 침해가 가능한 정보가 이에 해당한다. 개정안의 5~8호와 기타가 이에 해당한다. 5호는 감사, 감독, 검사, 시험 등의 자료고 6호는 성명과 주민등록번호 등 개인정보, 7호는 법인, 단체, 개인의 경영 자료, 8호는 공개시 부동산 투기 등이 우려되는 자료다. 기타는 로그 및 임시 백업 자료를 말한다. 가장 낮은 O등급은 외부에 공개(Open)할 수 있는 자료다. 기밀, 민감 정보 이외의 모든 정보 및 별도의 조치를 적용한 비공개 정보를 말한다. 공공데이터법(제2조)에 따른 공공데이터 이외 모든 정보를 말한다. 개정안에서 가장 눈에 띄는 부분은 보안 분야다. 클라우드 기술환경과 국제표준 등을 반영해 현재의 상중하 데이터 중 중급 데이터(개편안의 S등급 데이터)의 보안기준이 크게 바뀐다. 상하 데이터는 변화가 없다. 즉, 현재의 중급 데이터가 적용받는 4가지 기준(공공과 민간 영역 분리, 데이터 현지화, 암호, 구성장비)에 변화를 줬다. 공공과 민간 영역 분리 경우, 현재의 중급 데이터는 모두 물리적 분리를 해야 한다. 앞으로는 아니다. 논리적 분리도 가능, 전용 하드웨어(데이터시스템)를 구성하거나 여타 시스템의 논리적 분리를 할 수 있다. 또 중급 데이터의 '데이터 현지화' 부분도 바뀐다. 현재는 모든 시스템과 운영 인력이 국내에 위치해야 한다. 하지만 개정안에 따르면, 앞으로는 사이버 안보활동을 보장한다는 전제하에 데이터시스템 외에 운영관리 시스템과 관리인력의 국외 위치가 가능해진다. 국내 클라우드 기업들이 외국 클라우드 기업들의 입지 확대가 점쳐진다고 우려하는 부분이다. 또 암호 부분도 바뀐다. 현재는 국가 및 공공기관에 보안제품을 납품하려면 암호모듈검증제도(KCMVP)에 따른 검증필 암호모듈을 필수로 받아야 한다. 개정안은 이를 확대, 검증필 암호모듈 외에 AES 등 국제표준암호 인증을 받은 제품도 인정했다. 구성장비 부분도 변화를 줬다. 현재는 보안적합성 검증 제도에 따른 안정성 검증필 제품만 국가 및 공공기관에 공급할 수 있는데, 이들 제품 외에 CC인증 등 국제적으로 안정성을 인정 받은 장비도 공급할 수 있게 된다. 이날 국정원은 등급별 도입 가능한 클라우드 유형도 공개했다. C등급 데이터는 기관의 통제시설내에 위치하는 것으로, 민관협력(PPP, Public Private Partnership) 클라우드에만 둬야 한다. PPP 클라우드 센터는 현재 국가정보자원관리원 대구센터에 있다. S데이터는 C등급 클라우드 외에 외부민간 클라우드(공공 전용 데이터시스템, 데이터시스템을 공공 전용 하드웨어로 구성)에, O등급 데이터는 C와 S 등급 클라우드 또는 외부민간 클라우드(민간용 모든 시스템과 논리적으로 분리)에 각각 둘 수 있게 했다. 한편 개정안은 이런 보안규정을 적용 받지 않는 예외 규정도 신설했다. 즉, AI등 신기술 서비스 및 특수 목적이 있으면 클라우드 검증을 받지 않아도 되는 것이다. 예외 규정은 ▲공개정보만을 처리하는 국내외 상용 생성형 AI(LLM) 서비스 구독 또는 이에 기반한 서비스 ▲의료용 로봇팔, 순찰용 로봇개 등 특수목적 장비에 종속된 클라우드 서비스 ▲국제회의, 연구협력 등 특수환경 또는 필요에 따라 불가피하게 도입이 요구되는 서비스 ▲교육 및 연구기관에서 교육 및 연구, 실험 등의 목적 달성을 위해 기관망과 연계가 없는 서비스 등이다.

2026.09.20 14:59방은주 기자

AI가 전장 읽고 대응책까지 제시…네이버클라우드가 그린 'AI 지휘소'

네이버클라우드가 레이더와 드론, 위성, CCTV 등에서 쏟아지는 전장 정보를 하나로 연결해 인공지능(AI)이 상황과 위험을 분석하고 지휘관의 판단을 돕는 국방 AI 체계를 제시했다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 전장 데이터를 연결해 AI가 이해하고 지휘관의 판단까지 지원하는 기술을 공개했다. 개별 무기나 AI 모델에 기능을 추가하는 데 그치지 않고 전장 정보 수집부터 분석, 지휘결심 지원까지 하나의 흐름으로 묶었다. 성낙호 네이버클라우드 AI기술 총괄 전무는 "전체적인 전력을 '지능의 네트워크'로 볼 필요가 있다"며 "개별 요소의 지능을 높이는 것도 중요하지만 한 명의 똑똑한 사람이 회사나 군을 다 바꾸는 게 아니듯 전체 조직의 조화로운 운용이 먼저 선행돼야 한다"고 말했다. 정보는 늘었는데 판단은 더 복잡해졌다 전장에는 과거와 비교하기 어려울 만큼 많은 정보가 실시간으로 들어온다. 드론과 위성 영상, 레이더와 각종 감시자산, 지형과 기상 정보까지 지휘관이 확인해야 할 데이터가 계속 늘고 있다. 하지만 정보는 서로 다른 시스템과 네트워크에 흩어져 있다. 지휘소에서는 필요한 자료를 체계마다 찾아낸 뒤 서로 대조하고 교리나 과거 사례와 비교해 의미를 해석해야 한다. 정보가 많아질수록 하나의 상황으로 정리하는 과정도 복잡해진다. 이소은 네이버클라우드 이사는 "현재 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 결심에 필요한 전장의 이해를 더 빠르게 만드는 것"이라며 "전장의 주도권은 누가 전장을 더 빠르게 이해하고 그 이해를 더 빠른 판단과 결심으로 연결하느냐의 문제"라고 말했다. 성 전무는 여러 드론에서 들어오는 영상과 위성, 레이더 정보를 AI가 동시에 분석하는 상황을 예로 들었다. 사람이 각각의 자료를 취합하고 다시 보고하던 과정을 줄이고 서로 다른 감시·정찰 자산의 정보를 하나의 전장 상황으로 빠르게 묶는 데 AI를 활용하는 방식이다. AI부터 넣지 않는다…흩어진 데이터부터 연결 네이버클라우드가 제시한 과정은 먼저 흩어진 데이터를 연결하는 데서 시작한다. 이어 각각의 정보가 서로 어떤 관계인지 AI가 이해하도록 정리하고 이를 토대로 전장 상황을 분석해 지휘관에게 판단 자료를 제공한다. 이 가운데 데이터를 연결하는 기술이 '데이터 패브릭', 정보의 의미와 관계를 정리하는 기술이 '국방 온톨로지'다. 이 이사는 "AI는 기술의 시작이 아니라 마지막 단계"라며 "데이터를 연결하고 데이터의 의미를 정의하며 데이터 간 관계와 맥락을 구조화해야 한다"고 밝혔다. 첫 단계에서는 각 부대와 시스템에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 국방 환경에서는 장비와 기관마다 데이터 형식과 통신 방식이 다르고 망도 분리돼 있다. 드론과 위성, 각종 센서에서 실시간으로 들어오는 대규모 정보도 함께 처리해야 한다. 이를 위해 기존 군 시스템을 모두 바꾸거나 데이터를 한곳으로 옮기지는 않는다. 네이버클라우드는 데이터가 있는 원래 위치와 보안 정책을 유지하면서 필요한 정보만 실시간으로 연결하는 방식을 제시했다. 24시간 가동되는 기존 지휘·감시체계를 유지한 채 AI가 필요한 데이터를 불러와 활용하도록 한다. 데이터를 연결한 다음에는 정보 사이의 관계와 맥락을 파악해야 한다. 하나의 표적이 발견됐다면 주변에 어떤 부대와 전력이 있는지, 지형은 어떤지, 과거 비슷한 움직임이 있었는지까지 함께 살펴야 현재 상황이 작전상 무엇을 뜻하는지 판단할 수 있다. 국방 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 네이버클라우드는 부대와 전력, 자산, 교범 등을 미리 구조화한 한국형 표준 온톨로지도 준비하고 있다. 처음부터 지식체계를 새로 만드는 부담을 줄이고 실제 군 데이터를 연결해 한국군에 맞는 지식망을 구축한다. 포격 잡히자 레이더·CCTV·음성보고 한데 모였다 네이버클라우드는 이날 가상의 포격 상황을 통해 이 기술이 지휘소에서 어떻게 움직이는지 보여줬다. 포격 징후가 포착되자 레이더 정보와 감시장비 분석 자료, CCTV 영상, 초소에서 들어온 음성 보고가 하나의 상황으로 묶였다. 음성 보고는 자동으로 문자로 바뀌어 다른 정보와 함께 분석됐다. 위성 영상이나 추가 정찰 자료가 들어오면 기존 정보와 연관성을 분석해 상황을 계속 갱신한다. 주변 부대와 전력, 지형과 정찰 정보까지 더해 포격 발생 사실뿐 아니라 후속 행동 가능성과 위험을 판단하는 데 필요한 자료로 정리했다. 여기서 AI는 여러 대응 방안을 만들어 비교한다. 각 방안의 임무 목표와 예상 효과, 위험 요소, 필요한 전력과 실행 조건 등을 보여주고 관련 교리와 작전·정보·군수 참모의 의견도 함께 제시한다. 판단에 활용한 근거와 출처 역시 지휘관이 직접 확인하도록 했다. 두 번째 시연에서는 미상의 선박과 드론이 해상에 나타난 상황을 가정했다. 해군과 해경 레이더, 공군 감시정보, 주변 어선의 제보 영상과 추가 정찰 자료를 하나로 묶은 뒤 지형과 기상 정보까지 분석했다. 이후 여러 대응 방안을 만들어 지휘관이 비교하도록 했다. 연결 끊겨도 AI는 돌아가야…마지막 판단은 사람 AI가 지휘소에서 실제로 쓰이려면 데이터를 잘 분석하는 것만으로는 부족하다. 전장에서는 통신이 제한되거나 끊길 수 있어 중앙과 연결되지 않은 상황에서도 필요한 AI가 계속 작동해야 한다. 박종건 네이버클라우드 이사는 이를 위해 중앙 데이터센터뿐 아니라 작전 거점과 현장에도 임무에 필요한 AI 연산 자원을 배치하는 국방 특화 클라우드 구조를 제시했다. 중앙에서는 대규모 AI를 학습·운영하고 현장에서는 연결이 끊겨도 승인된 모델과 데이터를 활용해 임무를 이어가는 형태다. 다시 연결되면 현장의 데이터와 로그, 모델 상태를 확인해 필요한 정보를 중앙과 동기화한다. 새로운 AI 모델이나 소프트웨어 역시 자동으로 군 시스템에 적용하지 않고 실제 배포에 앞서 군의 검증과 승인을 거치도록 했다. AI 활용 범위가 넓어져도 최종 선택은 지휘관에게 남는다. 이 이사는 "AI는 방책을 결정하지 않는다"며 "여러 선택지와 효과, 위험을 함께 분석해 지휘관이 직접 비교하고 판단할 수 있도록 제공한다"고 말했다. 관련 교리와 자료 출처도 함께 보여줘 AI가 왜 해당 방안을 내놨는지 확인하도록 했다. 그는 "그 어떤 첨단 AI 기술도 그 결심의 무게를 감히 대신해 줄 수는 없다"며 "결심은 언제나 지휘관, 사람의 몫"이라고 말했다.

2026.09.18 13:46김동원 기자

"전장 AI 통제권 우리 손에"…네이버가 국방에 뛰어든 이유

네이버클라우드가 자체 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 국방 분야로 넓힌다. 민간에서 쌓은 AI 모델과 데이터센터, 클라우드 운영 경험을 바탕으로 군이 핵심 AI 기술을 직접 운용하고 통제하는 '국방 소버린 AI' 기반을 만들겠다는 계획이다. 네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 열린 '국방 AI 전략 세미나(디펜스 AI 데이)'에서 국방 AI 사업에 나선 이유와 향후 전략을 공개했다. 자체 AI 모델뿐 아니라 이를 개발·운영하는 인프라까지 갖춘 역량을 국방에 적용해 군의 AI 전환을 지원하겠다고 밝혔다. 김유원 네이버클라우드 대표는 네이버가 검색과 AI 기술을 자체 개발해 온 과정과 국방에서 요구되는 '자주'를 연결했다. 김 대표는 "자주 국방의 자주와 소버린의 의미에 대해 소프트웨어 엔지니어들도 큰 뜻을 같이하고 있다"며 "우리가 만든 기반이 한국에만 머무르지 않고 전 세계로 퍼져나갈 수 있는 계기가 됐으면 좋겠다"고 말했다. AI '킬 스위치' 누가 쥐나…국방에선 통제권이 핵심 네이버클라우드가 국방 AI에서 먼저 짚은 문제는 '통제권'이다. AI가 국가 핵심 기술로 자리 잡고 전장에서 소프트웨어의 역할이 커질수록 데이터와 AI 모델, 이를 운영하는 플랫폼까지 군이 직접 통제해야 한다고 강조했다. 유경범 네이버클라우드 국방사업 총괄 전무는 이를 '킬 스위치를 누가 쥐느냐'의 문제로 표현했다. 전장에서 사용하는 핵심 소프트웨어의 통제권을 외부 사업자가 쥐고 있다면 정책 변경이나 서비스 중단 등이 군의 운용에도 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 각국이 데이터와 AI 모델, 플랫폼을 직접 통제하려는 움직임도 같은 흐름으로 설명했다. 외부 기술이나 오픈소스를 사용하지 말자는 뜻은 아니다. 어떤 모델을 어디에 적용하고 언제 업데이트할지, 문제가 생겼을 때 계속 운용할 수 있을지까지 군이 결정할 수 있는 기반을 갖추자는 취지다. 유 전무는 "AI가 국가 핵심 역량이 되면서 자주권을 지켜야 한다는 중요성이 강조되고 있다"며 "안보나 경제처럼 중요한 영역에서는 소버린 AI 역량을 갖춰야 할 필요성이 커지고 있다"고 말했다. 모델 하나로는 부족…네이버가 '풀스택' 내세운 이유 네이버클라우드는 국방 AI를 특정 모델 하나를 도입하는 사업으로 보지 않는다. AI 모델과 데이터, 애플리케이션뿐 아니라 이를 학습하고 운영하는 클라우드와 데이터센터까지 함께 갖춰야 실제 군에서 AI를 지속적으로 활용할 수 있다고 제시했다. 네이버가 국방 사업에 나선 배경에도 자체 기술 역량이 자리 잡고 있다. 네이버는 자체 거대언어모델(LLM)을 개발하고 이를 돌리는 데이터센터와 클라우드를 직접 구축·운영해 왔다. 김 대표도 AI 인프라부터 모델과 애플리케이션까지 자체 기술을 갖춘 점을 국방에서 활용할 기반으로 꼽았다. 다만 국방 AI 모든 영역을 네이버클라우드가 직접 맡겠다는 것은 아니다. 대규모 연산과 AI 모델 개발처럼 많은 투자와 인프라가 필요한 기반은 대기업이 맡고, 그 위에서 스타트업이 다양한 서비스를 개발하며 기존 무기체계와 지휘통제체계의 연결은 방산·체계 기업이 담당하는 역할 분담을 제안했다. 유 전무는 AI 분야에서는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, 모델 개발 역량을 여러 사업에 흩어놓기보다 필요한 자원을 모으는 것이 중요하다고 강조했다. 대규모 투자가 필요한 분야인 만큼 국가 차원에서 기업별 강점을 결집해야 기술 경쟁력을 높일 수 있다는 판단이다. 한번 납품하고 끝낼 수 없다…군과 함께 AI 개선 네이버클라우드는 기존 무기체계의 개발·조달 방식도 AI에 맞게 바뀔 필요가 있다고 제안했다. 무기체계는 오랜 개발과 시험, 조달 과정을 거치는 반면 AI 모델은 수개월 단위로 성능과 기능이 달라지기 때문이다. 한번 구축한 시스템을 장기간 사용하는 방식으로는 새 AI 기술을 계속 반영하기 어렵다. 네이버클라우드는 완성된 제품을 군에 넘기고 사업을 끝내기보다 실제 운용 과정에서 모델과 소프트웨어를 반복해 개선하는 방식을 제시했다. 이를 위해 공개된 군 관련 데이터와 비기밀 데이터로 모델과 도구를 먼저 개발한 뒤 군 내부에서 실제 데이터와 요구사항을 반영해 완성하는 방안도 내놨다. 현장배치엔지니어(FDE)가 군 내부에서 사용자와 함께 문제를 정의하고 AI를 수정·개선하는 역할을 맡는다. 작은 범위부터 실제 군 환경에서 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 제안했다. 네이버클라우드는 국방 AI 추진 방향을 ▲역량 결집 ▲신속한 전개 ▲실제 환경에서 실증 ▲지속적인 진화로 정리했다. 유 전무는 "한 번의 구축 사업보다는 지속적으로 개선하는 방식이 필요하다"며 "과거처럼 공급자와 수요자로 나뉘는 납품 방식이 아니라 군과 민간이 함께 진화하는 동반 성장 방식으로 가야 한다"고 말했다.

2026.09.18 13:45김동원 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

클루커스, 중소기업 AI·클라우드 문턱 낮춘다…MS 애저·코파일럿 지원 강화

클루커스가 중소기업의 마이크로소프트(MS) 애저와 코파일럿 도입 지원을 강화한다. 전담 IT 인력과 운영 자원이 부족한 중소기업을 대상으로 비용 최적화부터 보안·운영·장애 대응까지 클라우드와 인공지능(AI) 활용 전반을 지원한다는 전략이다. 클루커스는 중소기업의 MS 애저 및 코파일럿 활용 확대를 위해 클라우드·AI 도입과 운영 서비스를 강화한다고 18일 밝혔다. 회사 측에 따르면 기업의 클라우드와 AI 활용이 늘면서 비용 관리와 보안, 운영 안정성의 중요성도 커지고 있다. 특히 자체 IT 인력과 운영 자원이 제한적인 중소기업은 클라우드 도입 단계의 기술 검토부터 비용 최적화, 운영 관리와 장애 대응까지 전문적인 지원이 필요하다는 설명이다. 클루커스는 애저를 처음 도입하는 기업뿐 아니라 현재 애저를 직접 구매해 사용하는 기업에도 기술 컨설팅과 클라우드 운영 서비스를 제공한다. 고객 사용 환경과 비용 구조를 분석해 운영 효율화 방안을 제안하고 필요하면 라이선스와 클라우드 운영을 통합 관리할 수 있는 클라우드 솔루션 공급자(CSP) 방식으로 전환하는 과정도 지원한다. 비용 부담을 낮추기 위한 혜택도 제공한다. 애저 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 10% 페이백을 지원한다. 기존 애저 직접 구매 고객이 CSP 방식으로 전환하면 비용 최적화 컨설팅과 기술 지원, 운영 현황 관리, 장애 대응 등의 서비스를 이용할 수 있다. 생성형 AI를 도입하려는 기업을 대상으로는 애저 오픈AI 기반의 기업용 AI 환경 구축을 지원한다. 보안과 데이터 관리, 사용자 권한 등 기업 거버넌스를 고려해 기존 IT·보안 환경에 맞는 아키텍처와 운영 방안을 설계한다. MS 코파일럿은 실제 업무 환경에서 활용 가능성을 확인한 뒤 도입할 수 있도록 지원한다. 신규 구매 고객에게 일정 조건에 따라 최대 25% 할인과 추가 라이선스 혜택을 제공한다. 도입 전 무료 체험도 지원한다. 기업이 실제 업무 환경에서 코파일럿을 사용해보고 조직 내 적용 가능성과 도입 효과를 사전에 검증할 수 있도록 하는 방식이다. 클루커스는 이를 통해 중소기업의 애저와 코파일럿 도입 장벽을 낮추고 MS 클라우드 전문 역량과 파트너 네트워크를 활용해 관련 사업을 확대할 계획이다. 파트너사와 중소기업 고객 접점을 늘리고 애저·코파일럿 관련 사업 기회도 발굴한다는 방침이다. 이번 프로모션은 다음 달 30일까지 진행된다. 이석원 클루커스 인다이렉트 비즈니스 세일즈 본부장은 "중소기업의 클라우드와 AI 활용이 확대될수록 비용·보안·운영까지 함께 관리할 수 있는 전문 기술 파트너의 역할이 중요해지고 있다"며 "MS 클라우드 전문성과 파트너 네트워크를 기반으로 중소기업이 애저와 코파일럿을 보다 안정적이고 효율적으로 도입·활용할 수 있도록 다양한 도입·운영 서비스와 혜택을 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:30한정호 기자

클라우드플레어, 실시간 봇 방어 기능 공개…"자동화 공격 비용↑"

클라우드플레어가 자동화 사이버 공격에 실시간 대응하는 보안 기술을 내놨다. 클라우드플레어는 악성 봇 차단 플랫폼 '클라우드플레어 봇 매니지먼트'에 지속형 탐지 엔진 '어댑티브 인텔리전스'를 도입했다고 18일 밝혔다. 어댑티브 인텔리전스는 클라우드플레어의 글로벌 네트워크에서 처리되는 수조 건의 요청을 학습해 새로운 위협에 대응할 탐지 규칙을 실시간 생성한다. 새로운 공격이나 우회 시도가 포착되면 방어 체계를 즉시 조정할 수 있다. 기존 봇 방어 솔루션이 정기적인 업데이트에 의존하는 것과 달리 어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석한다. 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 자동으로 반영해 수동 업데이트 없이 위협에 대응한다. 이 엔진은 탐지 규칙을 특정 위협에 맞춰 자동으로 생성하고 계속 변경한다. 공격자가 방어 체계의 작동 방식을 반복적으로 분석해 우회 경로를 찾아내기 어렵게 하기 위한 조치다. 여러 시간대에 걸쳐 나타나는 행동 패턴도 함께 분석한다. 이를 통해 크리덴셜 스터핑이나 스크래핑처럼 낮은 강도로 장시간 이어져 기존 방어 체계가 포착하기 어려운 공격을 식별한다. 클라우드플레어는 봇 매니지먼트에 정상 이용자와 악성 자동화 활동을 구분하는 기능도 강화했다. 행동 기반 봇 방어 솔루션 '클라우드플레어 프리커서'는 수집한 브라우저 세션 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합해 자동화 여부와 악용 가능성을 종합적으로 판단한다. 보안 업데이트는 실제 트래픽을 기반으로 백그라운드에서 자동 검증한다. 정확성과 오탐 가능성을 확인한 뒤 서비스 중단 없이 배포하는 식이다. 클라우드플레어는 인공지능(AI)과 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 공격에 필요한 비용과 기술 장벽이 낮아졌다고 설명했다. 공격자는 손상된 기기 네트워크와 가정용 인터넷 주소를 빌리고 사람의 행동을 모방하는 무료 소프트웨어를 활용해 저비용으로 공격을 반복할 수 있다는 분석이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 "공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 단순히 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다"며 "우리 어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 끊임없이 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다"고 강조했다.

2026.09.18 10:57김미정 기자

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