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[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] VM웨어 "AI 팩토리 회복 탄력성,기업 경쟁력 좌우"

"인공지능(AI)는 이제 국가와 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라입니다. 회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것입니다." 허진성 VM웨어 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 기업 AI 인프라 전략의 핵심을 '플랫폼화'와 '주권 전략 정렬'로 제시했다. 허 아키텍트는 발표에서 AI 도입이 실험 단계를 넘어 전사 확산 단계로 접어들면서 인프라 안정성과 거버넌스 체계가 무엇보다 중요해졌다고 진단했다. 특히 AI 워크로드가 급증하는 환경에서는 단순한 GPU 확충이 아니라 장애 상황에서도 서비스가 유지할 수 있는 AI 팩토리 수준 회복 탄력성이 확보돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI를 공장처럼 운영하려면 생산성뿐 아니라 중단 없는 운영 구조가 전제돼야 한다"고 강조했다. 최근 한국을 비롯해 미국, 중국 등 주요 국가에서 부상하고 있는 '소버린 AI' 전략을 언급하며 기업 AI 거버넌스가 국가 전략과 정합성을 갖추는 것이 중요하다고 말했다. 데이터 주권, 모델 통제권, 인프라 자립성 등이 국가 경쟁력과 직결되는 상황에서, 기업 역시 자사 AI 전략을 국가 프레임 안에서 설계해야 한다는 것이다. 그는 "기업 AI 거버넌스 전략이 국가 소버린 AI 방향성과 어긋나면 장기적으로 리스크가 될 수 있다"고 짚었다. 허 아키텍트는 LG AI연구원이 국내 소버린 AI 후보군으로 유력하게 거론되는 점도 언급했다. 그는 "LG 그룹은 소버린 AI 흐름 속에서 유리한 고지에 있다"며 "그룹 차원의 인프라 역량과 AI 연구 역량을 결합할 경우 글로벌 경쟁에서도 차별화된 위치를 확보할 수 있다"고 평가했다. 이어 AI 팩토리를 통해 실제 구축한 사례도 간략히 소개했다. 해당 사례에서는 GPU 자원 통합 관리, 모델 거버넌스 체계화, 데이터 보안 통제를 동시에 구현해 비용 효율성과 안정성을 확보했다고 설명했다. 특히 플랫폼 기반으로 모델을 서비스화해 여러 조직이 공동 활용하도록 하면서도 데이터는 분리 관리하는 구조를 적용했다고 밝혔다. 허진성 아키텍트는 "AI는 더 이상 실험이 아니라 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] LLM보다 20배 자원 쓰는 에이전틱 AI…레드햇 "해법은 추론 최적화"

"에이전틱 AI는 하나의 질문에도 모델을 여러 번 호출하며 일반 챗봇 대비 GPU 자원을 5배에서 최대 20배까지 더 소모하는 구조입니다. 기업이 이를 도입해 수익을 창출하려면 비용 통제와 성능 확보, 서비스 안정성을 동시에 달성할 수 있는 추론 최적화가 필수입니다." 이호진 레드햇 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 '에이전틱 AI로의 진화와 추론 최적화 전략'을 주제로 발표하며, 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되는 흐름과 이에 따른 인프라 전략 변화를 짚었다. 이 아키텍트는 가트너와 IDC 리서치를 인용하며 올해 기업 애플리케이션 40%가 업무 특화 AI 에이전트를 탑재하거나 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것이라고 설명했다. 단순 질의응답을 수행하는 생성형 AI에서 벗어나, 멀티스텝 업무 자동화와 워크플로우 판단·실행까지 수행하는 구조로 진화하고 있다는 분석이다. 문제는 자원 소모다. 에이전틱 AI는 하나의 요청에도 모델 호출과 도구 실행, 검색과 재시도를 반복한다. 그 결과 일반 챗봇 대비 GPU 자원이 5배에서 최대 20배까지 더 필요할 수 있다. 그는 "이 구조에서는 추론 비용이 급격히 증가할 수밖에 없다"며 "추론 최적화 없이 에이전틱 AI를 확장하는 것은 현실적으로 어렵다"고 말했다. 이어 추론의 개념과 운영 환경에서의 과제를 설명했다. 대규모언어모델(LLM) 추론은 입력을 토큰으로 변환하고 토큰 간 관계를 계산해 답변을 생성하는 과정이다. 현재 AI 시장의 예산과 컴퓨팅 중심이 학습에서 추론 영역으로 이동하고 있으며 상시 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화의 효과가 더욱 크게 나타난다고 강조했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 GPU 자원 효율화뿐 아니라 보안 검증, 모델 안정성 확보, 지연 편차 관리까지 함께 고려해야 한다고 짚었다. 레드햇은 이를 해결하기 위한 전략으로 가상대규모언어모델(vLLM), LLM 컴프레서, 검증된 모델 컬렉션, 대규모 분산 추론 기술(LLM-D)을 제시했다. vLLM은 고성능 모델 서빙 엔진으로, 신규 모델과 다양한 AI 가속기를 지속적으로 지원하며 업계 표준처럼 활용되고 있다고 설명했다. LLM 컴프레서는 양자화를 통해 모델 크기와 GPU 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 기술이다. 실제 70B 모델을 GPU 8장에서 2장으로 줄이면서 99% 이상의 정확도를 확보한 사례도 소개했다. 또한 오픈시프트 기반으로 검증·최적화된 모델을 제공해 엔터프라이즈 AI의 품질과 안정성을 빠르게 확보할 수 있다고 밝혔다. LLMD는 대규모 분산 추론을 지원하는 기술로 여러 서버에 모델을 분산 배치하고 라우팅과 로드밸런싱, KV 캐시 효율화를 통해 고성능과 비용 효율을 동시에 달성할 수 있도록 돕는다고 설명했다. BC카드 사례도 공유했다. 초기에는 오라마 기반으로 최대 20건 요청을 처리했으나, vLLM 전환과 API 캐싱, 튜닝을 거치며 최대 25만건 요청을 처리하는 구조로 확장했다. 특히 LLM 컴프레서를 통한 양자화로 모델 크기를 절반으로 줄이고 성능은 3배 높이면서도 정확도 차이는 0.01% 수준에 그쳤다고 밝혔다. 이 과정에서 기업이 모든 기술 레이어를 자체적으로 감당하기보다 안정적인 플랫폼을 기반으로 전문 역량을 결합하는 전략이 필요하다고 강조했다. 이호진 아키텍트는 "에이전틱 AI 시대에는 추론이 곧 경쟁력"이라며 "레드햇 AI 플랫폼과 전문 역량, 컨설팅을 통해 고객의 추론 최적화와 AI 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

오픈AI "AI는 기업 운영의 일부…지금 의사결정이 미래 좌우"

"인공지능(AI)은 기업 운영의 일부가 되고 있습니다. AI를 단순도구로 사용할 것인지 기업 운영체제(OS)로 만들지는 지금 의사결정에 달려있습니다." 김양용 오픈AI AD(Account Director)는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 생성형 AI를 조직 자산으로 전환하기 위한 전략과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 방향성을 제시했다. 김 AD는 AI 확산 속도를 언급하며 기술 전환의 가속도를 강조했다. 그는 "인터넷이 1억 사용자를 확보하는 데 7년이 걸렸고, 페이스북은 4년 반이 걸렸다"며 "챗GPT는 2개월 만에 1억 사용자를 확보했다"고 말했다.이어 "이는 기술의 문제가 아니라 수용 속도의 문제"라며 "AI는 이미 전 산업에 보편적으로 스며들고 있다"고 설명했다. 김 AD는 수 많은 기업에서 다양한 생성형 AI 툴을 도입해 활용하고 있지만, 진짜 과제는 전사적 전환이라고 짚었다. 그는 "모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 조직 전체의 생산성 혁신으로 연결하는 운영 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다"며 "사내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 개발자 중심 API 영역과 사용자 중심 툴 사이에 간극이 존재하고 있다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 오픈AI는 기업 내부에 통합 AI 레이어를 구축하는 '엔터프라이즈 AI 플랫폼' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 김 AD는 "데이터를 연결하고 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 기반 위에 에이전트를 배포하고, 이를 단일 콘솔에서 관리하는 구조를 제공하고 있다"며 "자연어로 에이전트를 만들고 런타임 환경에 배포해 실제 업무 워크플로를 자동화하는 방식"이라고 설명했다. AI 조직 전환은 3단계로 접근해야 한다고도 강조했다. 구성원 각자가 AI를 일상적으로 활용하고, 도메인 전문가가 자신의 노하우를 반영한 유스케이스를 만들며 이를 연결해 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 구조로 확장해야 한다는 설명이다. 김 AD는 "AI 도입의 성과를 단순히 인력 감축으로 계산하는 것은 한계가 있다"며 "전체 구성원이 AI를 활용하고 그 결과가 조직 자산으로 축적될 때 진짜 혁신이 일어난다"고 강조했다.

2026.02.26 18:00남혁우 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법

"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.

2026.02.26 17:25남혁우 기자

[현장] "GPU 개수 경쟁 끝났다"…엔비디아가 제시한 '수직 통합' AI 인프라

"그래픽처리장치(GPU) 몇 장을 도입할지 경쟁하는 시대는 지났습니다. 이제는 기업 전체 구조를 다시 설계하는 단계로 들어섰습니다." 정구형 엔비디아 코리아 팀장은 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 애플리케이션부터 데이터센터, 전력까지 아우르는 차세대 AI 인프라 청사진을 제시했다. 정 팀장은 AI 인프라를 ▲애플리케이션 ▲모델 ▲AI 플랫폼 ▲가속 컴퓨팅 인프라 ▲데이터센터, 에너지 인프라 등 5개 레이어로 구분해 설명했다. 그는 "AI는 한 층만 잘 만든다고 완성되지 않는다"며 "애플리케이션부터 전력까지 수직 통합 관점에서 설계해야 한다"고 말했다. 가장 위에는 기업이 실제로 사용하는 업무용 AI 애플리케이션과 에이전트가 있다. 그 아래로는 대형 언어모델 등 모델 레이어, 이를 학습·배포·운영하는 플랫폼 레이어가 이어진다. 이어 GPU, CPU, 네트워킹, DPU 등으로 구성된 가속 컴퓨팅 인프라가 이를 떠받친다. 마지막으로 대규모 전력과 냉각을 감당하는 데이터센터, 에너지 인프라가 기반을 이룬다. 정 팀장은 "AI 경쟁은 이제 GPU 수량이 아니다"며 "이 5개 레이어를 얼마나 유기적으로 설계하느냐의 문제"라고 강조했다. 엔비디아 내부 사례도 공개했다. 그는 단순히 요약된 답을 제시하는 것이 아니라 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지까지 추적 가능하도록 설계했다는 것을 강조했다. 정 팀장은 "우리도 사내에서 에이전틱 AI를 적극 활용하고 있다"며 "컨플루언스, 셰어포인트 등 내부 협업 시스템과 직접 연동해 답변의 근거를 함께 제시하는 구조를 구축했다"고 설명했다. 이 같은 내부 적용을 통해 제품 개발과 의사결정 속도가 빨라졌다고도 밝혔다. 반복적으로 확인해야 했던 기술 문서, 설계 변경 이력, 사내 정책 자료 등을 에이전트가 즉시 찾아 제시하면서 업무 시간이 단축됐다는 설명이다. 정 팀장은 "엔터프라이즈 환경에서는 정확도만큼이나 '출처 투명성'이 중요하다"며 "이를 통해 개발자와 엔지니어가 정보 검색에 쓰는 시간을 줄이고 실제 설계와 검증에 더 집중할 수 있게 됐다"고 말했다. 엔비디아는 이러한 시행착오와 운영 경험을 정리해 '엔터프라이즈 AI 팩토리 디자인' 가이드로 공개했다. 가이드에는 에이전트 설계 방식, 내부 데이터 연동 구조, 플랫폼 구성, 인프라 선택 기준 등 기업이 AI를 도입할 때 고려해야 할 기술적 의사결정 요소가 담겼다. 모델 전략에 대해서는 오픈소스 기반 접근을 강조했다. 시스템 구조가 얼마나 개방돼 있는고 실제 서비스에서 얼마나 효율적인지가 실제 업무 성능을 좌우하기 때문이다. 그는 오픈 모델 제품군인 '네모트론3'를 언급하며 "성능 지표뿐 아니라 서빙 효율 측면에서도 의미 있는 진전을 이뤘다"며 "기업이 자체 모델을 고도화할 때 충분히 고려할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다. 하드웨어와 인프라 설계 방향도 구체적으로 제시했다. 그는 차세대 GPU 아키텍처 기반 랙 단위 통합 설계를 소개하며 "수십 개 GPU를 하나의 도메인처럼 묶어 동작시키는 구조가 표준이 되고 있다"고 말했다. 이어 "고속 네트워킹과 DPU를 결합해 서버, 스토리지, 네트워크를 유기적으로 연결해야 진짜 AI 인프라가 완성된다"고 강조했다. 데이터센터와 에너지 이슈에 대해서도 언급했다. 정 팀장은 "AI 인프라의 끝은 결국 전력"이라며 "기가와트급 데이터센터 시대가 이미 시작됐다"고 말했다. 이어 "디지털 트윈 기반 설계를 통해 가상 환경에서 충분히 검증한 뒤 실제 구축에 들어가야 시행착오를 줄일 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 인프라는 장비 조합의 문제가 아니라 애플리케이션에서 에너지까지 하나로 이어진 설계 철학의 문제"라며 발표를 마무리했다.

2026.02.26 15:17남혁우 기자

[현장] LG CNS AI 테크 서밋 2026 개막…엔비디아부터 오픈AI까지 총출동

LG CNS가 엔비디아, 오픈AI, 팔란티어 등 국내외 주요 인공지능(AI) 반도체 기업 함께 실행 중심 기업형 AI 전략을 제시했다. 26일 LG CNS는 AI 기술과 비즈니스 전략을 공유하는 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'을 서울 마곡 사이언스파크에서 개최했다. 이번 행사는 AI가 기업 전반에 확산되는 상황에서 안정적인 도입과 통제 체계 구축, 데이터 폭증에 따른 인프라 효율화, 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 전환, 데이터 주권을 확보하는 소버린 AI 구축 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 엔비디아, 팔란티어, 오픈AI, 시스코, IBM, HPE, VM웨어, 델 테크놀로지스 등 글로벌 테크 기업과 함께 망고부스트, 퓨리오사AI, 리벨리온 등 국내 AI 반도체 기업이 참여해 기술 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 김태훈 LG CNS 부사장은 "AI는 이제 가능성의 시대를 지나 실제 실행과 성과를 만들어내는 시대로 들어섰다"며 "이제 생성형 AI의 단순 응답을 넘어 업무 프로세스 안에서 스스로 계획하고 실행하는 '에이전틱 AI'로 빠르게 진화하고 있다고 설명했다. 동시에 기업 현장에서는 보안, 컴플라이언스, 거버넌스가 내재화된 '엔터프라이즈 AI'가 새로운 표준으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 인프라 변화도 핵심 화두로 제시했다. 김 부사장은 학습뿐 아니라 추론의 중요성이 커지고 있으며, 추론 비용 효율화와 운영 자동화, 관측 가능성 확보가 기업 경쟁력을 좌우하고 있다고 진단했다. 또한 산업과 국가별 규제에 대응하는 프라이빗 AI와 소버린 AI가 주요 요구사항으로 부상하고 있다고 덧붙였다. 행사는 키노트를 시작으로 엔터프라이즈 AI와 거버넌스, AI 인프라 효율화, 에이전틱 AI와 데이터 관리, 소버린 AI 등 주제별 트랙으로 구성됐다. 각 세션은 현장 적용 중심의 인사이트 공유에 초점을 맞췄다. 진요한 AI센터장은 올해를 'AI실전 배치의 해'로 삼고 실제 운영 역량을 갖춘 소버린 엔터프라이즈로 전환하는 출발점이 되기를 기대한다고 밝혔다. 그는 "지난 1년의 변화가 그 이전 20년보다 더 컸다"고 진단하며, 2017년 트랜스포머 등장 이후 2025년 현재는 AI가 실제 산업과 물리적 세계까지 확장되는 전환점에 와 있다고 설명했다. 특히 생성형 AI 이후 모델이 비약적으로 똑똑해지면서 B2C 경험과 B2B 현실 사이의 기대 격차가 커졌다고 지적했다. 개인은 즉시 활용하지만 기업은 보안, 데이터 정합성, 시스템 연계 등 복합 요건을 충족해야 한다는 점을 짚었다. 그는 엔터프라이즈 AI의 핵심을 '모델, 데이터, 운영'의 통합 전략으로 제시했다. 단일 모델 선택이 아니라 경량 모델과 고성능 모델을 작업 특성에 따라 라우팅하는 전략이 필요하며, 데이터 연결과 권한 관리, 배치 전략이 곧 소버린 역량이라고 강조했다. "모델을 보유하는 것이 아니라, 모델을 실전에 배치해 운영할 수 있는 능력이 기업 경쟁력"이라고 말했다. LG CNS는 이에 대응해 자사 AI 플랫폼을 에이전틱 구조로 고도화하고, '에이전트웍스' 체계를 통해 기업용 에이전트 운영 환경을 제공하겠다는 구상도 밝혔다. 모델 라우팅, 다중 모델 운영, 기업 데이터 연계, 권한 통제, UI 설계까지 포함한 통합 운영체계를 지향한다는 설명이다. 인프라 전략도 구체화했다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 이분법을 넘어 상황별 혼합 구조가 필요하며, 추론 수요 확대에 대응해 XPU 기반 서비스도 준비하고 있다고 밝혔다. GPU를 모두 직접 구매하는 방식이 아니라 온디맨드 서비스 활용 등 유연한 전략이 필요하다고 강조했다. 외교부, 경기도교육청 등과의 로드맵 기반 AX 프로젝트 사례도 소개하며 선도 사례가 캐즘을 넘는 전환점이 될 수 있다고 강조했다. 또한 글로벌 파트너와의 협업을 통해 기술과 운영 역량을 결합한 실행형 AI 전략을 확대하겠다고 밝혔다. 김 부사장은 "LG CNS는 AX 마스터 플랜 수립부터 데이터 플랫폼, 인프라 구축, 보안과 거버넌스, 운영 자동화까지 고객의 AI 라이프사이클 전 과정을 책임지는 AX 이노베이터"라며 "오늘 공유되는 아이디어와 사례가 각 기업의 다음 실행을 더 빠르고 안전하게 만드는 출발점이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.02.26 13:51남혁우 기자

'APEC CEO 서밋' 28일 개최…K기업 도약, APEC 넘어 세계로

산업통상부는 APEC 정상회의 주간에 대한상공회의소·KOTRA 등 유관기관과 협업해 APEC CEO 서밋과 부대행사, 수출·투자 연계행사 등 다양한 경제인 행사를 개최한다. 28일부터 31일까지 3박 4일간 경주 예술의 전당에서 개최되는 CEO 서밋은 정상회의와 함께 APEC 양대 협력 플랫폼이자 정책-시장 간 가교이다. APEC 정상과 글로벌 CEO 등 세계 리더가 한자리에 모여 인공지능(AI)·기후변화 등 시대의 핵심 이슈를 논의하고 혁신 아이디어와 실천적 해법을 모색하는 장이다. 올해는 'Bridge, Business, Beyond'를 주제로 AI·디지털, 지역경제통합, 지속가능성, 금융·투자, 바이오·헬스 등 총 20개 세션이 진행된다. 1천700여 명의 글로벌 기업인이 APEC의 미래를 고민하는 여정에 참여한다. CEO 서밋에서는 이재명 대통령의 특별연설이 계획된 가운데 APEC 주요 회원 경제체 정상 참석과 특별연설도 진행된다. 또 엔비디아·씨티그룹·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 기업 CEO, OECD 사무총장 등 국제기구 수장이 참석해 다양한 분야 발표와 토론이 이어진다. APEC은 자발적 합의 의사결정 구조, 협력성과의 개방성 등을 토대로 그간 혁신적인 정책 제안을 하는 등 '아이디어 인큐베이터' 역할을 해왔으며, 1996년 시작된 APEC CEO 서밋이 중추적인 역할을 해왔다. CEO 서밋 부대행사로 경주에서 진행되는 '퓨처-테크 포럼(총 6개 포럼, 27~28일·30일, 경주 예술의 전당·엑스포 공원 등)'은 올해 한국이 개최하는 APEC CEO 서밋에 마련된 부대행사로 앞으로 우리나라가 나아가야 할 K-산업의 미래 청사진을 제시하고, K-기업의 새로운 시장과 비즈니스 기회 창출을 위해 기획됐다. AI·조선·방산 등 주요 산업 분야에서 글로벌 산업 리더, 테크기업, 세계 석학이 심도 있은 인사이트가 공유될 것으로 기대된다. AI 포럼(AWS·오픈AI·메타 등), 조선 포럼(헌팅턴 잉걸스·안두릴·지멘스 등) 등에도 글로벌 유수 기업이 참여해 국내 기업과의 협력 방안을 다각도로 논의한다. 삼성전자·LG전자·SK·현대자동차 등이 참여하는 'K-테크 쇼케이스(28~31일, 엑스포 공원)'는 국내 기업의 우수한 기술 경쟁력을 세계에 선보일 수 있는 중요한 기회가 될 전망이다. 산업부는 또 APEC 정상회의 주간에 서울 등 전국 각지에서 수출·투자·혁신 분야의 다양한 연계 행사를 개최한다. '수출 붐업 코리아(21~11월 7일, 서울·일산·부산·대구 등 전국)'에는 1천700여 명의 해외 바이어가 참여한 가운데, 전국 28개 산업 전시회와 연계한 대규모 수출 상담(바이어-국내기업)이 개최돼 국내 기업의 수출 확대 등에 기여할 예정이다. '인베스트 코리아 서밋(30~31일, 서울)'에서는 투자신고식, 컨퍼런스·포럼·상담회 등이 진행되며, 첨단산업·공급망 분야 글로벌 기업 투자 유치 성과가 창출될 것으로 기대된다. 중소벤처기업부에서 주최하는 '글로벌 초격차 테크 컨퍼런스(28~29일, 서울)'는 딥테크 스타트업 신기술 전략 확보를 통해 한국 스타트업의 성장과 글로벌 시장 진출에 큰 도움을 줄 것으로 보인다. 산업부는 APEC 정상회의 주간에 개최되는 다양한 경제인 행사 간 시너지와 성과 극대화를 위해 협업 체계와 컨트롤 타워를 구축한 바 있다. 이를 통해 유관 부처와 기관들과 함께 ▲국내 기업과 글로벌 기업 간 소통의 장 마련 ▲협력 프로젝트 발굴 ▲투자 촉진 ▲수출 확대 등 실질적인 성과를 거두기 위해 준비해 왔다. 산업부는 올해 역대 최대 규모로 개최되는 다양한 경제인 행사는 K-기업의 글로벌 위상을 높이는 모멘텀이 될 것으로 기대했다. 또 AI 전환·기후변화 등 글로벌 도전과제에 대한 K-산업 대응 역량을 널리 알리는 소중한 계기가 될 것으로 내다봤다.

2025.10.27 11:26주문정 기자

AI‧에이지테크‧바이오클러스터…더 많은 환자 닿기 위한 의료 혁신

미래의료 혁신을 위한 전 세계 보건의료 리더들이 서울에 모이는 '2025 세계 바이오 서밋(WORLD BIO SUMMIT 2025)'이 17일 오전 서울 신라호텔에서 개최됐다. 올해로 4회째를 맞는 2025 세계 바이오 서밋은 보건복지부와 세계보건기구(WHO)가 마련했다. 주제는 '혁신에서 접근으로: 모두를 위한 의료 혁신'이다. 이번 행사는 APEC 보건과경제고위급회의와 연계 개최됐다. ▲의료 AI의 미래 ▲고령화 & 의료기술 ▲바이오클러스터 혁신 등 세부 주제에 대해 국내외 전문가들의 논의가 진행된다. 우선 서범석 루닛 대표를 좌장으로 리더스 다이얼로그(Leaders'Dialogue)가 열린다. 이 자리에는 ▲필립 뒨통 국제의약품구매기구 사무총장 ▲페니 셰익스피어 호주 보건부 차관보 ▲케이 조 영국 킹스칼리지 런던 뇌과학과 교수 ▲크리스찬 로드세스 존슨앤존슨 제약 부문 북아시아 총괄 등이 토론자로 참여한다. 이어진 세션 1은 '의료 AI의 미래: 글로벌 협력과 지속 가능한 혁신'을 주제로 전문가 발표가 진행된다. ▲박기동 세계보건기구 서태평양지역 사무처(WHO WPRO) 데이터전략혁신국장, ▲차원철 삼성서울병원 디지털혁신 센터장 ▲란 발리서 이스라엘 클라릿 헬스케어 서비스 CIO 등이 참석한다. 세션 2는 '고령화 & 의료 기술: 품격 있는 노년의 삶과 혁신'이란 주제로 진행된다. ▲이윤환 한국노년학회장 ▲마사키 에미코 아시아개발은행(ADB) 수석 보건전문관 ▲박형순 한국과학기술원(KAIST) 교수 ▲모리쿠니 토비타 일본 준텐도대학교 교수 ▲김민영 분당차병원 교수 등이 참여해 에이지테크(Age-Tech)의 발전 동향을 살펴보고 앞으로의 방향도 전망한다. 세션 3은 '바이오클러스터: 지역‧경계를 넘어선 바이오 생태계 혁신'이 주제다. ▲최윤희 산업연구원 선임연구위원 ▲스티븐 조 전 노바티스 수석부사장 ▲한남식 영국 케임브리지대학교 밀너 의약연구소 AI 연구센터장 ▲카와마타 신 일본 고베대학교 과학기술혁신대학원 특임교수 등이 전 세계 바이오클러스터 전문가들이 참석한다. 아울러 질병관리청, 국제의약품구매기구(Unitaid), 글로벌 바이오 인력 양성허브(GTH-B)국제백신연구소(IVI) 등의 총 13개의 세미나도 부대행사로 운영된다. 국제 비영리 기구와 바이오기업 등이 참여하는 11개의 비즈니스 부스도 운영될 예정이다. 혁신 의료 기술, 환자에 닿아야 이날 정은경 복지부 장관은 “의료 혁신의 결실을 일부 국가에만 국한해서는 안 되며 지리‧사회‧경제 장벽을 넘어 전 인류가 함께 누리는 보편적 혜택이 되어야 한다”라며 “의료 AI는 의료 서비스의 생산성과 효율성을 획기적으로 개선해 의료 자원이 충분치 않은 지역에서도 양질의 의료 서비스를 누릴 수 있게 하는 의료 혁신의 중추”라고 밝혔다. 이어 “에이지테크는 기술을 접목한 돌봄 서비스를 통해 어르신 한 분, 한 분이 독립적이고 품격 있는 노년을 누릴 수 있도록 하는 포용적 기술의 핵심 열쇠”라며 “바이오클러스터는 최신 기술을 실증할 수 있는 환경을 제공해 다양한 혁신 기술이 대중으로 확산되는 연결고리의 역할을 한다”라고 전했다. 그러면서 “대한민국은 빠르게 초고령화 사회에 진입하면서 만성질환 등 의료 수요가 증가하고 있고, 지역의료와 필수의료 부족 등 다양한 보건 문제에 직면해 있다”라며 “한국 정부는 이에 대응하기 위하여 지속 가능한 보건의료 체계로 전환하는 한편, 특히 AI, 바이오 등 혁신 기술에 과감하게 투자하면서 보건 문제에 대한 새로운 해법을 찾아가고 있다”라고 설명했다. 테워드로스 아드하놈 거브러여수스 WHO 사무총장은 “매년 수백만 명의 사람들이 백신, 의약품 및 기타 필수 건강 제품에 대한 접근성이 부족해 고통받거나 사망한다”라며 “많은 제품이 소수의 제조업체에 의해 생산돼 부족과 불평등한 접근의 위험이 증가하고 있다”라고 설명했다. 이어 “2022년에 (의약품) 현지 생산을 확대코자 남아프리카공화국에 기반을 두고 기술을 15개의 파트너 국가 네트워크와 공유하고 있는 mRNA 기술 이전 프로그램을 시작했다”라며 “2023년에는 글로벌바이오인력허브를 한국에 설립해 전 세계 7천 명 이상의 참가자를 양성했다”라고 말했다. 또 “올해 세계보건총회는 지속 가능하고 지리적으로 다양한 지역 생산과 기술 이전을 강화하고 제조 방법을 공유하는 조항을 포함하는 역사적인 팬데믹 협약을 채택했다”라며 “올해 정상 회담은 공공 부문과 민간 부문이 협력을 촉진하고 포용적 혁신을 추진할 수 있는 플랫폼을 제공할 예정이며, 대한민국의 글로벌 보건 리더십과 형평성에 대한 헌신에 감사드린다”라고 전했다. 박주민 국회 보건복지위원회 위원장은 “오늘 서밋은 건강증진 위기 대응 기술혁신이라는 인류 공동의 과제에 대해 함께 해법을 찾고 협력의 길을 여는 자리”라며 “올해 주제인 혁신에서 접근으로 모두를 위한 의료 혁신은, 혁신이 소수의 특권이 아니라 모두의 권리가 되어야 한다는 시대적 요구를 담고 있다”라고 말했다. 이어 “지금 우리는 고령화, 신종 감염병, 기후위기 등 복합적 도전에 직면해 있지만 동시에 의료 AI, 차세대 백신 바이오클러스터와 같은 혁신적 기술과 협력 모델이 새로운 가능성을 열고 있다”라며 “혁신이 실험실을 넘어 현장으로, 일부가 아닌 모두에게 다가갈 수 있도록 법 제도와 국제협력이 뒷받침돼야 할 때”라고 강조했다. 무스타파 페르자니 튀니지 보건장관은 우리나라에 공동연구, 교육, 스타트업 인큐베이팅 역할을 맡을 튀니지-한국 공동센터 설립을 제안하기도 했다. 그는 “진보된 AI 알고리즘이나 생명공학적 돌파구도 환자에게 닿지 않으면 의미가 없으며, 필요로 하는 환자에게 다가가야 한다”라며 “튀니지는 의료 AI를 통해 환자와 의료진을 연결하고, 지역사회에 완전히 디지털화된 의료기관을 개원해 첨단의료를 시작하며 보건의료 분야의 디지털 전환이 시민에게 도달하도록 노력하고 있다”라고 설명했다. 이어 “튀니지와 한국 양국은 의료 AI가 도움이 된다는 확신을 공유하는 만큼 튀니지-한국 공동센터 설립을 제안한다”라며 “진단, 원격의료, 정밀의료를 위한 AI 공동개발을 비롯해 의사와 엔지니어를 위한 교육, 스타트업 인큐베이션을 통해 아프리카 전역으로 협력의 길을 넓히자”라고 제안했다. 에두아르도 페드로사 APEC 사무국장은 “아시아태평양 지역 인구 5명 중 1명은 2050년까지 65세 이상이 될 것이며, 비감염성 질병으로 인한 사망률은 80% 이상에 이를 것”이라며 “이는 더 강력하고 적응력이 뛰어난 의료시스템이 필요하고, 협력과 공동의 헌신이 결합할 때 혁신이 어떻게 새로운 기회를 열 수 있는지를 보여준다”라고 말했다. 아울러 “APEC은 정책 대화 역량 강화와 국경 간 협력 촉진을 통해 이러한 노력을 지원하기 위해 최선을 다하고 있다”라며 “이번 기회를 통해 파트너십을 구축하고, 자금을 조달해 아이디어를 파일럿 단계에서 실용화로 전환하도록 노력하겠다”라고 전했다.

2025.09.17 10:50김양균 기자

카카오 황민호 수석 "AI-데이터는 샴쌍둥이…목표는 데이터 민주화”

황민호 카카오 기술전략 수석이 AI 네이티브와 데이터 자산화를 두고 떼려고 해도 절대 뗄 수 없는 관계라고 말하며 이를 활용한 노력의 최종적인 목표로 '데이터 민주화'를 지목했다. 황 수석은 17일 서울 역삼에서 개최된 '워트 테크 서밋25'에서 'AI 네이티브 전환의 핵심, 데이터 자산화 전략'을 주제로 강연했다. AI 네이티브 시대에 발맞춰 자료 뿐만 아니라 발표까지 AI를 활용해 시연했다. AI의 목소리를 빌린 황 수석은 “AI 네이티브로의 전환은 이제 선택이 아닌 생존의 문제이며 데이터 자산화는 그 혁신을 가능하게 하는 가장 강력한 엔진이 될 것”이라며 데이터 자산화의 중요성을 역설했다. AI 네이티브와 데이터 자산화란? 그는 AI 네이티브와 데이터 자산화의 관계를 설명하기 전 AI 네이티브 전환으로의 의미를 정의하기도 했다. 황 수석은 “AI 네이티브는 기업 심장부에 AI를 이식하는 것과 같다”며 “세가지 핵심적인 특징이 있는데, AI가 조직의 DNA에 완전히 녹아드는 통합과 스스로 배우고 진화하는 학습과 적응, 사람을 더 가치 있는 일에 집중시키는 전략적 집중”이라고 말했다. 이어 “결국 AI 네이티브로의 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 일하는 방식과 조직 문화까지 완전히 바꾸는 근본적인 혁신”이라고 부연했다. 또 황 수석은 완성된 제품에 AI 기능을 추가하는 AI 베이스와 달리, AI 네이티브는 AI가 제품 전반에 깊숙이 관여한다고 했다. AI 베이스가 완성된 자동차에 내비게이션을 추가로 장착하는 것이라면, AI 네이티브는 처음부터 자율주행을 목표로 설계된 자동차와 같다는 설명이다. 여기에 데이터 자산화는 자동차를 달리게 할 핵심 연료라는 비유도 덧붙였다. 황 수석은 “과거의 데이터는 서버에 쌓아두고 관리해야 하는 비용 덩어리나 잠재적 부채처럼 여겨졌다”면서 “데이터 자산화는 바로 이 데이터를 돈이 되는 자산으로 바꾸는 마법과 같은 과정이다. 고객을 더 깊이 이해하고 제품을 최적화하며 새로운 시장 기회를 발견하는 것이 데이터 자산화가 우리에게 줄 수 있는 실질적 가치”라고 했다. “AI 네이티브-데이터 자산화, 샴쌍둥이 같은 관계” 이같은 AI 네이티브와 데이터 자산화의 관계를 두고 황 수석은 서로 뗄 수 없는 샴쌍둥이 같은 관계라고 강조했다. 그는 “아무리 뛰어난 AI 엔진이 있어도 양질의 데이터가 없으면 무용지물”이라며 “반대로 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 말처럼 부실한 데이터는 곧 AI 프로젝트의 실패로 직결된다”고 밝혔다. 이를 통해 황 수석은 데이터 자산화를 'AI 네이티브 전환을 위한 필수적인 발판이자 가속기'라고 결론지었다. 황 수석은 데이터 자산화를 구축하는데 카카오가 가지고 있었던 문제도 함께 공유했다. 우선, 가장 큰 문제로 흩어져 있는 데이터의 품질이 제각각이라는 점을 꼽았다. 조직적으로는 개인정보와 같은 거버넌스 이슈, 부서마다 데이터를 숨겨두려는 문화, 데이터에 익숙하지 않은 직원들의 역량도 문제점으로 짚었다. 해결 방법으로는 모든 것을 바꾸려고 하기보다는 작은 성공을 쌓아가는 점진적인 접근, 명확한 규칙과 과정을 세우고 꾸준한 교육을 통해 데이터 활용 능력을 키워나가기를 제시했다. 데이터 자산화를 구축하기 위한 프레임워크를 정리하며 이것이 잘 작동하기 위해서는 리더십의 강력한 서포트가 필요하다고 했다. 성과를 측정하기 위해서는 정량적 지표와 정성적 지표를 나눠봐야 한다고 이야기하기도 했다. 휴면 데이터를 활용하는 방법과 데이터 통합의 중요성에 대해서도 거듭 강조했다. 종착지는 '데이터 민주화'…카카오의 사례는? 끝으로 황 수석은 앞서 언급한 모든 노력의 종착지로 '데이터 민주화'를 지목했다. 그는 “데이터가 더 이상 소수 전문가의 전유물이 아니라 모든 구성원이 마치 모국어처럼 자유롭게 쓰고 활용하는, 자산이 되는 세상이 카카오가 꿈꾸는 미래”라고 전했다. 이를 위해 기술, 문화, 지원체계가 함께 굴러갈 것을 주문하며 카카오의 사례를 언급했다. 사내 시스템과 연동해 챗봇 기능을 제공하는 'AI 버디', 코딩 어시스턴트 '코드 버디', 검색을 돕는 'AI 서치' 등 3개의 도구가 만나면 비즈니스 현황을 파악해 아이디어를 얻고, 서비스를 빠르게 개발할 수 있게 된다. 이 과정에서 필요한 지식은 AI 서치를 이용하게 된다. 황 수석은 “세 가지 활동이 막힘없이 흐르고 개발 생산성이 높아지며 협업 문화가 자연스럽게 자리 잡게 된다”며 “이것이 바로 도구의 합을 넘어선 생태계가 만들어내는 진짜 경쟁력”이라고 단언했다

2025.06.17 15:50박서린 기자

윤정호 워트인텔리전스 "초경쟁시대 살아남으려면…기존 질서 엎어야"

윤정호 워트인텔리전스 대표가 인공지능(AI)으로 촉발된 초경쟁시대에 기업들이 살아남기 위해서는 기존의 질서와 판을 엎어야 한다고 강조하며 특허 '데이터'의 중요성을 강조했다. 윤 대표는 17일 서울 역삼동에서 진행된 '워트 테크 서밋25' 키노트에서 “기업들의 생존 전략은 여러 가지로 정의되지만, 기존의 질서를 완전히 엎어라 완전히 새롭게 접근하라고 요약할 수 있다”고 말했다. 워트 테크 서밋은 특허 데이터를 활용해 기업 전략을 제시하는 AI 전문기업인 워트 인텔리전스가 '지식재산권(IP) 데이터와 버티컬 AI로 완성된 비즈니스 전략'을 주제로 개최한 행사다. 행사에서 윤 대표는 '초경쟁시대 기업들의 생존 전략: 국내외 10대 사례 중심'을 주제로 키노트를 발표했다. 그러면서 국내 3대 통신사 중 한 곳인 SK텔레콤의 말을 인용했다. 윤 대표는 “당시 SKT가 우리는 전통적인 대기업이고 굉장히 많은 자원이라는 리소스를 가지고 있지만 LLM(초거대 언어모델)과 AI의 등장으로 이것이 굉장히 악화될 수 있는 두려움을 갖고 있다는 말을 했었다”고 언급했다. AI 기술이 발전하고, 많은 데이터가 더 이상 대기업만의 전유물이 아닌 만큼 스타트업들에게도 기회가 될 수 있다고 자신했다. 윤 대표는 “20~30년 전만 해도 많은 컴퓨팅 파워가 필요했고 시작하려면 많은 비용과 유지 비용이 들었다”며 “지금은 그렇지 않기 때문에 자사도 하고 있고, 전통적인 기업들이 할 수 있는 업무들이 다른 스타트업으로 넘어갈 수 있다”고 주장했다. 또 윤 대표는 기업들이 생존에서 이기기 위한 최소한의 필요 조건으로 자신을 알고 경쟁사를 아는 지피지기를 제시했다. 그는 “경쟁사가 무엇을 하는지 모르는데 내가 올바른 방향을 잡을 수 없다”며 경쟁사를 분석할 때 사용하는 자료로서의 특허자료의 중요성을 강조했다. 글로벌 기업들이 경쟁사들을 지능적으로 분석할 때 사용하는 자료에서 특허 데이터 분석이 30%를 차지함에 따라 그 중요도가 높다는 것이다. 대표적인 예로 테슬라와, 구글, 화이자의 사례를 들었다. 최근 발표된 화웨이의 사례도 언급했다. 윤 대표는 “최근 샤오미가 1억원 가량의 고급 전기차를 출시했다는 기사를 봤다”며 “샤오미가 전기차 시장에 진출하기로 한 것이 2021년인데, 경쟁사들은 특허 데이터를 통해 화웨이가 이때쯤 시장에 진출할 것이라는 사실을 예측했다”고 부연했다.

2025.06.17 13:59박서린 기자

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