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AI에게 접시 가져다달라 했더니 냉장고부터 연 이유

저녁 식탁 차리다 말고 "여보, 접시 좀 꺼내줘"라고 말한다. 듣는 사람은 한 치의 망설임 없이 상부 찬장 문을 연다. 그런데 이 단순한 심부름을 요즘 뜨겁다는 AI 로봇에게 시키면 상황이 이상해진다. 냉장고를 열었다가, 싱크대 밑을 뒤졌다가, 결국 엉뚱한 곳을 가리킨다. 바르일란대학교와 터프츠대학교 공동 연구진이 2025년 12월 25일 arXiv에 공개한 '저장 물건 챌린지(Stored Household Item Challenge)'는 요즘 AI가 아직 풀지 못한 이 '안 보이는 물건 찾기'를 정식 시험지로 만들어 처음으로 점수를 매긴 연구다. 찍기보다 못한 AI, 100문제 중 1개만 맞힌 제미나이 잘나가는 AI들이 주방 심부름 시험에서 줄줄이 떨어졌다. 연구진은 진짜 가정집 주방 100곳을 돌며 집주인에게 "이 물건 어디 있어요?"를 물어 정답을 받아뒀다. 그리고 같은 주방 사진과 물건 이름을 AI에게 건네며 똑같이 풀어보라고 했다. 성적표는 이랬다. 제미나이 2.5 플래시(Gemini 2.5 Flash)와 라마 4(LLaMA-4)는 각각 100번 중 1번, 제미나이 1.5 플래시는 3번, 코스모스-2(Kosmos-2) 4번, 큐원-2.5(Qwen-2.5) 5번, GPT-4o는 8번만 맞혔다. 웃픈 사실은 아무 서랍이나 무작위로 찍었을 때도 6번은 맞는 시험이었다는 점이다. 제미나이와 라마는 눈 감고 찍는 것보다도 성적이 낮았다. 논문에는 이 민망한 장면이 그대로 박제돼 있다. "숟가락이 어느 서랍에 있을 것 같나?"라는 질문에 제미나이가 고른 엉뚱한 지점, GPT가 짚은 설득력 없는 위치가 빨간 박스로 표시돼 있다. 사람이라면 1초 만에 "아, 저기 작은 서랍"이라고 답할 장면이다. AI는 주방 사진에서 냉장고, 오븐, 싱크대를 척척 찾아내면서도, 바로 그 옆 서랍에 포크가 들었을지 컵이 들었을지를 전혀 가늠하지 못했다. 눈앞의 것은 잘 보지만, 안에 뭐가 들었을지는 모른다. 딱 이 차이가 AI와 사람을 갈랐다. 그림 1과 2. (상)제미나이와 (하)GPT에게 주방 사진을 제시하고 숟가락을 넣어둔 곳을 찾으라고 했지만 제대로 지목하지 못하는 상황 사진 대신 말로 풀어줬더니 정답률이 4배 뛴 NOAM의 역발상 연구진이 내놓은 해법은 "AI야, 이미지 보지 말고 내 설명만 들어"였다. 이들은 노암(NOAM, Non-visible Object Allocation Model)이라는 파이프라인을 만들었다. 주방 사진에서 찾은 서랍과 찬장을 일일이 "이 찬장은 조리대 위에 있고, 커피머신 바로 위쪽이며, 세로로 길쭉한 형태"라는 문장으로 바꾸는 것이 첫 단계다. 그 다음엔 그림은 치워두고 이 설명 뭉치와 "찾을 물건: 포크"만 GPT-4나 라마-3.3에 건넨다. AI는 이제 시각 정보 없이 글만 읽고 "포크라면 조리대 아래 좁고 긴 서랍이 제일 그럴듯하겠네"라는 식으로 답을 고른다. 결과는 꽤 놀라웠다. 노암은 평가 데이터셋에서 23%를 맞혔다. 23%가 낮아 보일 수 있지만, 방금 언급한 GPT-4o(8%)의 거의 3배, 무작위 찍기(6%)의 거의 4배다. 같은 시험에 도전한 세 명의 사람은 각각 27%, 36%, 38%를 받았는데, 노암과 가장 낮은 점수를 낸 사람 사이에는 통계적으로 의미 있는 차이가 없었다. AI가 드디어 사람의 생활 감각에 어깨를 나란히 하기 시작했다는 뜻이다. 여기에 한 가지 교훈이 더 붙는다. 같은 정보라도 이미지 한 장으로 통째로 던지는 것보다 문장으로 조곤조곤 풀어줄 때 AI는 훨씬 똑똑해진다. "보여주지 말고 읽어줘라"가 이번 연구의 숨은 메시지다. 그림4. 사람이 직접 라벨링한 데이터를 효율적으로 수집하기 위해 사용된 주석 도구 병따개는 어느 서랍? 74가구 주방이 만든 '집안 상식' 시험지 시험지 자체가 얼마나 공들여 만들어졌는지도 볼만하다. 연구진은 먼저 공개 주방 사진 데이터셋인 선(SUN)에서 사진을 뽑아 업워크(Upwork)에서 모집한 주석자 세 명에게 "도마 넣는다면 어디?", "행주 넣는다면 어디?"를 묻고 답을 받게 했다. 주방 한 장에는 평균 16개의 서랍과 찬장이 있었다. 이렇게 모인 문제가 6500건의 이미지·물건 조합, AI의 연습용이다. 진짜 시험지는 다른 곳에서 나왔다. 연구진은 74가구의 실제 주방을 방문해 집주인에게 직접 "이 물건 어디 두세요?"를 물었다. 실제 집 100곳에서 나온 진짜 정답 100개가 AI를 평가하는 최종 시험지가 된 셈이다. 동원된 물건은 병따개, 밀폐용기, 행주, 도마, 그릇, 향신료, 숟가락, 머그컵, 접시, 냄비, 팬, 식칼, 식용유 같은 단골 주방 식구 13종에 드라이버와 진통제 2종을 얹은 총 15가지다. 주방과 어울리지 않는 드라이버와 진통제를 일부러 끼워 넣은 건 AI가 낯선 물건도 "음, 이건 대충 여기쯤이겠네"라고 상식을 발휘할 줄 아는지 보려는 장치였다. 그런데 재미있게도 사람끼리도 답이 갈렸다. 세 주석자의 일치도를 보여주는 플라이스 카파(Fleiss' Kappa) 값은 0.354. 병따개나 접시처럼 대체로 정해진 자리가 있는 물건은 일치도가 0.49까지 올라갔지만, 밀폐용기는 0.27까지 떨어졌다. 플라스틱 반찬통을 상부 찬장에 쌓는 집이 있는가 하면 하부 서랍에 우겨넣는 집도 있다는 뜻이다. 이 시험은 애초에 "정답이 여러 개"인 문제였다. 청소기 다음 세대 가정용 로봇, 넘어야 할 마지막 벽은 성능이 아니다 이번 연구가 중요한 이유는 "언제쯤 우리 집에 집안일 하는 로봇이 들어올까"에 솔직한 답을 주기 때문이다. 진공청소기처럼 한 가지만 하는 로봇은 이미 거실에 들어와 있다. 다음 세대는 설거지하고, 장 본 것을 정리하고, 식탁을 차리는 가정용 서비스 로봇(Domestic Service Robot)이다. 이런 로봇이 진짜 쓸만해지려면 "그릇은 찬장 위, 수저는 서랍, 세제는 싱크대 밑"이라는 암묵적 규칙을 알아들어야 한다. 그런데 한 달에 수십만 원을 내고 쓰는 최신 AI조차 이 시험에서 1~8점짜리 답안을 내고 있다. "GPT만 있으면 다 된다"는 이야기가 얼마나 성급한지 숫자로 드러난 셈이다. 속도도 넘어야 할 벽이다. 노암은 주방 사진 한 장을 처리하는 데 약 13초가 걸린다. 설거지 로봇이 서랍 하나 찾는 데 13초씩 쓰면 아무도 안 산다. 다행히 연구진은 물건 탐지기를 가벼운 모델로 갈아 끼웠더니 1초 밑으로 떨어졌다고 밝혔다. 다음 단계는 주방을 넘어 침실과 산업 현장까지 이 상식을 확장하는 것, 그리고 "우리 집에서는 간장을 반드시 냉장고 옆 상부 찬장에 둔다" 같은 집집마다 다른 습관을 학습하는 개인화 기능이다. 여기에 로봇이 직접 서랍을 열어보며 "여긴 수저가 없네" 하고 스스로 배우는 탐험 기능까지 붙으면 그림이 완성된다. 언젠가 "여보, 접시 좀"이라는 한마디에 로봇이 자연스럽게 상부 찬장을 여는 아침이 올지 모른다. 기술이 마지막으로 넘어야 할 고비는 더 큰 모델이나 더 좋은 카메라가 아니라, 평범한 사람이라면 누구나 알고 있는 '집안 상식'이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 요즘 AI가 정말 "접시 어디 있어?"도 못 맞히나요? A. 네, 보이는 물건을 알아보는 건 잘하지만 서랍이나 찬장 속처럼 안 보이는 곳에 뭐가 있는지 추측하는 건 아직 약합니다. 이번 실험에서 GPT-4o는 100문제 중 8개, 제미나이 2.5 플래시는 단 1개만 맞혔고, 일부 모델은 무작위 찍기(6개)보다도 낮은 점수를 냈습니다. Q2. 노암(NOAM)은 기존 AI랑 뭐가 다른가요? A. 노암은 이미지를 AI에 직접 보여주는 대신 "이 찬장은 오븐 바로 위에 있고 세로로 길다"처럼 말로 풀어 설명한 뒤 그 문장만 가지고 답을 고르게 합니다. 이 단순한 변화만으로 GPT-4o보다 약 3배 높은 23%의 정답률을 냈습니다. Q3. 이 연구가 저 같은 일반 소비자한테도 의미가 있나요? A. 설거지·정리를 대신해 줄 가정용 로봇이 시장에 나오려면 집 구조와 생활 습관을 알아듣는 '상식'이 필수인데, 지금 AI가 그 고비를 못 넘고 있다는 사실이 숫자로 확인됐기 때문입니다. 이 상식이 채워질수록 우리 집에 로봇이 들어오는 날도 그만큼 가까워집니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Break Out the Silverware: Semantic Understanding of Stored Household Items ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.23 22:44AI 에디터

[카드뉴스] AI가 먹는 전기, 우리는 버틸 수 있을까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 요즘 ChatGPT 같은 AI 서비스 많이 쓰시죠? 그런데 이 AI들이 얼마나 많은 전기를 먹는지 아세요? ChatGPT로 질문 한 번 하면 구글 검색 10번 분량의 전기를 소비한다고 해요. AI는 24시간 쉬지 않고 엄청난 컴퓨터를 돌려야 하기 때문인데요. 문제는 이게 시작에 불과하다는 거예요. 2030년이 되면 전 세계 데이터센터가 945TWh나 되는 전기를 쓸 것으로 예측되는데, 이건 한국 전체가 1년 동안 쓰는 전기보다 훨씬 많은 양이에요. 특히 미국에서는 AI가 쓰는 전기가 2년 만에 10배나 늘어날 예정이라고 하니, 마치 조용한 마을에 갑자기 공장 100개가 들어선 것과 같은 상황이죠. 더 큰 문제는 기술 발전만으로는 이 문제를 해결할 수 없다는 거예요. 새로운 반도체 칩이 나와서 전기를 20% 덜 쓰게 만들어도, AI를 사용하는 사람과 기업이 너무 많아져서 결국 전체 전기 소비량은 폭발적으로 늘어나거든요. 게다가 기업들 입장에서는 전기를 아끼는 것보다 AI로 돈 버는 게 더 빠르니까, 전기를 펑펑 쓸 수밖에 없는 구조예요. 설상가상으로 전기를 배달할 송전망을 깔려면 최소 5년이 걸리는데, AI는 6개월마다 새로운 모델이 나오니 속도가 전혀 안 맞는 상황이에요. 전문가들은 이제 AI 회사만 믿지 말고 액체 냉각 시스템, 에너지 저장 장치, 송전망 같은 전력 인프라 기업에도 주목해야 한다고 조언하고 있어요. AI 시대에는 전기를 지배하는 자가 미래를 지배한다는 말, 과장이 아닐 것 같네요. 앞으로도 AMEET이 이런 중요한 이슈들 쉽게 풀어드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/6438a6f8.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.23 22:43AMEET

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다고 평했다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자

박정수 강남대 교수 "자산 식별이 보안 출발점"

"보안의 출발점은 네트워크가 아니라 자산이다. 그 중에서도 데이터가 핵심이다. 따라서 자산 식별과 데이터 분류 없이는 어떠한 보안 정책도 효과적으로 적용될 수 없다." 박정수 강남대 컴퓨터공학부 교수는 23일 파이오링크가 개최한 '파이오링크 레질리언스 서밋 2026'에서 이같은 내용을 골자로 한 'N2SF(국가 망보안 체계) 대응 과제'를 주제로 발표했다. 그는 이날 최근 마무리된 N2SF 실증 사업 결과를 바탕으로 향후 N2SF 도입 기관이 준비해야 할 과제에 대해 중점적으로 다뤘다. N2SF는 데이터의 중요도에 따라 C(기밀), S(민감), O(공개) 등 등급으로 분류하고, 차등적인 보안 통제 항목을 적용하는 것이 핵심이다. 인공지능(AI), 클라우드 등 신기술 도입에 있어 공공기관에 적용돼 있는 망분리 제도가 장벽으로 작용하자 망분리 제도를 완화하기 위해 국가정보원 주도로 추진됐다. 박 교수는 "현장에서는 CSO 등급으로 나눠야 하는 것은 대부분 이해하고 있다. 그런데 실제로 어떻게 적용해야 하는지에 대한 많은 의문이 남아 있는 것으로 알고 있다"며 "보유한 정보서비스, 자산을 식별하고 여기에 보안 통제 원칙을 세우고 통제 항목을 매핑한 후, 취약점을 발굴하는 등의 과정은 문서화된 부분에서 충분히 적용할 수 있을 것이라 생각한다"고 밝혔다. 그러나 박 교수는 이 모든 과정의 맨 앞에서 선행돼야 하는 자산 식별의 중요성에 대해 강조했다. 그는 "현장에서 막상 데이터를 분류해 놓고 나니, 이후에 데이터가 이동·결합되는 경우에는 S등급이었던 데이터가 C등급이 되는 등의 일이 추가적으로 발생할 수 있는 여지가 있다"며 "그렇다면 이게 정보 서비스를 제대로 식별한 것이 맞느냐에 대한 고민이 또 발생한다"고 설명했다. 박 교수는 "이는 비단 N2SF만의 얘기가 아니다. 제로트러스트도 똑같이 제로트러스트 역시 자산을 식별하고 식별된 것에 따라서 워크로드를 마이크로세그멘테이션을 하고, 여기에 맞는 제로트러스트 보안 대책을 적용해야 한다"며 "최근에 미국 NIST(국립표준기술연구소)가 발표한 제로트러스트 관련 'NIST SP 1800-39'를 보면 가장 두드러지는 부분은 자산 식별을 굉장히 열심히 했다는 점이다. 자산 식별이 제대로 돼야지만 인력과 예산이 투입될 수 있기 때문일 것"이라고 말했다. 'NIST SP 1800-39'에는 자산 식별 및 데이터 분류에 대한 내용이 포함돼 있다. 지난 2월 발표됐는데, 박 교수는 'NIST SP 1800-39'에 무엇이 중요한 데이터인지를 식별하고, 식별 과정 자체를 자동화하는 것에 대한 논의가 포함돼 있다고 설명했다. 이에 박 교수는 "(미국은) 현재 데이터 중심의 보안 아키텍처를 재구성하는 단계까지 발전해 있기 때문에 우리는 데이터, 자산의 식별과 CSO 등급 훈련은 선택이 아니라 필수가 됐다"며 "N2SF에서 자동화된 데이터 식별 체계를 마련하는 것이 선행돼야 한다"고 역설했다. "보안 지식 없어도 AI로 랜섬웨어 공격" 이날 현장에서는 박 교수의 발표에 이어 에브리존, 파이오링크, 틸론 등 정보보호·IT 기업의 현직 담당자의 발표도 이어졌다. 먼저 김준영 에브리존 팀장은 AI 기술의 발달로 랜섬웨어 공격이 고도화됐으며, 에브리존의 안티랜섬웨어 솔루션 '화이트디펜더'를 통한 데이터 보호의 중요성에 대해 발표했다. 김 팀장은 "지금은 보안 지식이 없어도 생성형 AI로 랜섬웨어를 제작하는 것이 가능하다"며 "랜섬웨어 공격 초기 침투의 80%가 피싱 메일인데, 여기에도 AI를 악용하면서 피싱 메일 역시 정교하게 제작해 유포하고 있다"고 밝혔다. 그는 "화이트디펜더는 행위탐지 기반으로 3~5초 이내에 랜섬웨어를 탐지하고 자동으로 복구하는 솔루션"이라며 "화이트디펜더의 작동 방식을 보면, 랜섬웨어 감염 파일을 실시간으로 카피한 후 암호화될 경우 곧바로 복원한다. 복원 과정은 10초다"라고 설명했다. 김 팀장은 "신종 랜섬웨어, 변종 랜섬웨어 등은 기존 백신으로 탐지하기 어렵고, 최근 랜섬웨어는 데이터 암호화뿐 아니라 비즈니스를 중단시켜버리기 때문에 방어가 선택이 아닌 필수"라고 역설했다. "취약점 공개 이후 첫 공격 14시간 만에 이뤄져…'보안 골든타임' 중요" "취약점이 공개된 후 첫 번째 공격이 시작되기까지 걸리는 시간은 14시간이다. 주말에 CVE(취약점 식별 번호) 공지를 놓쳤으면 월요일 출근 전에 이미 공격을 당한다는 얘기다." 이경호 파이오링크 차장도 세션 발표를 통해 이같이 밝혔다. 이 차장은 이날 '골든타임의 재구성: 침해사고 대응의 패러다임'을 주제로 발표했다. 이 차장은 "보안 조치에는 골든타임이 있다"며 "조직의 보안 담당자들은 CVE가 공개되면 즉시 대응할 수 있는지 물어보고 싶다"고 고객사 관계자들이 모인 현장에서 질문했다. 이 차장 발표에 따르면 최근 5년간 CVE는 급증해 지난해 4만8185건으로 집계됐다. 코드가 방대화되고 클라우드, 써드파티(협력사)가 늘어나면서 취약점 수도 늘어난 것이다. CVE는 CVSS라는 점수 체계를 통해 그 심각도를 짐작할 수 있다. CVSS는 0~10점으로 구성되며 점수가 높을수록 심각도가 높다. 이 차장은 "CVSS 10.0을 기록한 로그포제이(Log4j) 사태를 보면, 금요일 오후 2시에 시작됐다. Java에 기본 탑재된 오픈소스 라이브러리에서 발견됐고, 채팅 한 줄만 입력하면 악성코드를 실행할 수 있는 취약점이 발견됐다. 특별한 기술이 없어도 공격이 가능한 형태였다"며 "당시 취약점 발표 이후 KISA가 보안 업데이트를 긴급 권고했는데, 공격자는 2일도 채 되지 않아 실제 서버에 침투를 시도했다"고 밝혔다. CVSS 10.0의 취약점은 즉각 조치가 원칙이다. 이 차장은 일반적인 조직의 취약점 대응 상황을 가정하며, 금요일 오후에 취약점 공지를 발견하고, 영향을 받고 있는 조직 내 서비스를 확인하고 여러 조직을 거쳐 업데이트까지 가는 과정에서 이미 침투가 이뤄진다고 경고했다. 그는 "사람이 수작업으로 CVE를 일일이 대응하기에는 구조적인 한계가 분명하다"면서 "CVE 대응 과정을 전부 자동화하고 사용자는 결정만 할 수 있게 체계를 구축하는 것이 중요하다. 파이오링크는 수만건의 최신 CVE 자체 분석과 DB(데이터베이스) 자동화를 통해 특정 취약점에 대한 방어 여부를 즉시 확인할 수 있도록 돕는다"고 소개했다. 민정식 틸론 차장은 'AI 시대를 위한 안전한 업무 환경, VDI(데스크톱 가상화) 기반 디지털 전환'을 주제로 발표했다. 민 차장은 이날 틸론의 AI 솔루션 소개, VDI 실제 적용 사례, 파이오링크와 VDI 분야 협력 등을 중심으로 소개했다. 그는 "AI 시대의 1년은 다른 분야의 10년이다. 1년을 망설이다가 3년이 뒤처질 수 있다. AI는 이제 도입하느냐 마느냐의 문제가 아니다. 어떻게 얼마나 잘 쓰느냐의 싸움"이라고 강조했다. 민 차장은 "AI 도입의 성패는 툴이 아니라 인프라가 결정한다"며 "틸론은 VDI를 통해 효율적이면서도 안전하게 AI를 활용할 수 있는 환경을 구성한다"고 말했다. 한편 틸론은 파이오링크 이달 초 업무협약을 체결하고 파이오링크의 하이퍼컨버지드인프라(HCI) 기반의 VDI 사업 강화를 위해 협력하기로 했다. 파이오링크 HCI 솔루션 '팝콘(POPCON)'과 틸론 VDI 솔루션 '디스테이션(Dstation)'을 결합해 VDI를 개별 소프트웨어가 아닌 인프라 통합 모델로 확장할 계획이다.

2026.04.23 20:29김기찬 기자

[현장] 북유럽이 외친 AI 경쟁력은…"빠른 적용·확산 관건"

"인공지능(AI) 경쟁 축이 기술 개발 역량에서 신속한 적용·확산으로 이동하고 있습니다. 기업과 정부는 의사결정 단계를 줄이고 협력 중심으로 조직 구조를 바꿔야 합니다. 이를 통해 AI 기술 확산 속도를 높일 수 있습니다." 이다르 크로이처 노르웨이기업연합(NHO) 특별 고문은 23일 여의도 콘래드 서울에서 열린 '노르웨이-한국 이노베이션 데이 2026' 기조연설에서 이같이 밝혔다. NHO는 노르웨이 최대 규모 경제단체로 알려졌다. 3만 4000개 노르웨이 기업 이해를 대변하는 대표 조직이다. 정부와 정책 협의, 노동 협상을 진행하며, 산업·경제 전략 수립에 영향력을 행사한다. 기업 경쟁력 강화를 위한 정책 제안과 네트워크 지원 역할도 수행하고 있다. 크로이처 고문은 AI를 비용 절감 수단이 아닌 변화 가속 수단으로 봐야 한다고 주장했다. 기존처럼 인력을 줄이는 방식이 아니라 산업과 사회 변화를 빠르게 만드는 데 초점을 둬야 한다는 설명이다. 또 AI 경쟁력은 범용 모델이 아니라 산업 데이터에서 나온다고 강조했다. 해양을 비롯한 에너지, 수산, 생명과학 등 도메인 중심 AI가 실제 경쟁력을 만든다는 설명이다. 그는 "초거대 모델 하나보다 분산형 경량화 모델을 여러개 구축하는 구조가 실질적으로 효과 있을 것"이라고 판단했다. 그는 각 국가가 기술적으로 자율성을 갖춰야 한다고 했다. 미국이나 중국 등 특정 국가 의존을 줄여야 한다고 당부했다. 그는 "북유럽이나 한국처럼 기술적 가치가 유사한 국가 간 협력과 생태계 구축이 핵심일 것"이라고 말했다. 안네 카리 한센 오빈 주한노르웨이 대사는 AI 시대에 한국과 북유럽 국가들이 지속 가능성과 혁신, 경쟁력 강화를 목표로 하는 공통된 비전을 갖고 있다고 강조했다. 그는 '특히 한국과 북유럽은 에너지, 스마트 모빌리티, 해양 자율 시스템, 헬스케어 등 다양한 분야에서 AI 협력을 확대할 수 있는 기반을 갖췄다"며 "책임 있는 AI 중심으로 양측 간 협력 강화가 필요하다"고 말했다. "기업·정부, AI 공동 학습·사례 공유 필수" 이다 래흐데마키 AI핀란드 최고운영책임자(COO)는 AI 시대에는 기업들이 지식을 공유하고 함께 학습하는 방식으로 바꿔야 한다고 주장했다. 산업 간 차이가 존재하지만 기업은 AI 도입 과정에서 유사한 문제를 겪고 비슷한 방식으로 이를 해결하고 있다는 이유에서다. AI핀란드는 핀란드 기업·연구기관·공공부문이 참여하는 AI 산업 협력 네트워크다. 이 조직은 AI 도입과 활용을 촉진하기 위해 기업 간 협업을 돕거나 사례 공유·공동 프로젝트를 지원한다. 실제 핀란드 기업들은 개별적으로 문제를 해결하기보다 사례를 공유하고 경험을 비교하는 협업 방식을 확대하고 있는 것으로 나타났다. 래흐데마키 COO는 "기업 간 협업은 AI 학습 속도를 높이고 실제 적용 가능성을 높이는 수단"이라며 "상호 이익을 위한 전략적 파트너십까지 결합되면서 협업은 구체적인 성과로 이어지고 있다"고 말했다. 이어 "AI 경쟁력은 개별 기업 기술 수준이 아니라 협력과 지식 확산을 얼마나 효과적으로 수행하느냐에 따라 좌우될 것"이라고 덧붙였다. 스테판 웬딘 스웨덴 RISE 연구소 지능형 시스템 책임자는 AI 시대 기업과 정부가 뒤처지는 원인이 기술 부족이 아닌 실행 역량에 있다는 점을 짚었다. RISE 연구소는 스웨덴 국가 공공 연구기관이다. 산업계와 협력해 AI와 제조, 에너지 등 다양한 분야에서 기술 개발과 실증을 수행한다. 웬딘 책임자는 "AI 환경에서 아이디어를 며칠 내 실제 서비스로 구현할 수 있을 정도로 개발 속도가 급격히 빨라졌다"며 "과거 수개월 걸리던 작업이 단기간에 완료되면서 경쟁 기준은 '누가 먼저 실행하느냐'로 이동했다"고 설명했다. 그는 기업과 정부는 안정성과 예측 가능성을 중시하는 구조를 고집해 빠른 실험과 실행을 주저하고 있다고 지적했다. 복잡한 내부 승인 절차와 레거시 시스템 의존도가 높아 기술을 보유하고도 실제 적용 속도가 늦어지는 문제가 발생하고 있다는 설명이다. 웬딘 책임자는 "기업과 정부가 즉시 실행 가능한 구조를 갖추지 못하면 AI 전략과 선언은 실질적인 성과로 이어지기 어려울 것"이라고 경고했다.

2026.04.23 19:48김미정 기자

엔코아, 노동부 'KDT AI 캠퍼스' 운영사 낙점…'AI 레디 데이터' 실무 인재 키운다

SK네트웍스의 인공지능(AI)·데이터 전문 자회사 엔코아가 고용노동부 주관의 신규 직업 훈련 사업인 'K-디지털트레이닝(KDT) AI 캠퍼스' 운영 기관으로 최종 합류했다. 올해 첫선을 보인 해당 사업은 약 1300억원이 투입되어 총 1만 명 규모의 AI 핵심 인력을 육성하는 프로젝트다. 엔코아는 전체 172개 지원 기관 중 엔코아는 21개 기업 부문 명단에 이름을 올렸다고 23일 밝혔다. 1997년 출범 이래 1500건이 넘는 방대한 프로젝트를 완수하며 쌓아온 기업용 데이터·AI 역량을 교육에 쏟아붓겠다는 각오다. 엔코아는 이번 교육 과정을 통해 단순한 인공지능 툴 사용법을 넘어서, AI가 즉각적으로 학습하고 추론에 끌어다 쓸 수 있도록 데이터를 정제 및 설계하는 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)' 전문가를 배출하는 데 주력한다. 엔코아는 자체 솔루션 '메타샵 AI 에이전트(META# AI Agent)'를 선보이는 등 뛰어난 기술력을 입증받아 한국인공지능산업협회의 '이머징 AI+X 톱 100'에 2년 내리 선정된 바 있다. 특히 국내 대표 AI 기업 '업스테이지(Upstage)'와 손잡고 교육의 질을 대폭 끌어올린다. 업스테이지는 기술 자문은 물론 자사의 AI 모델 개발 플랫폼 'AI 스테이지스(AI Stages)'를 수강생들에게 개방해 현업과 동일한 개발 실습 환경을 제공할 계획이다. 여기에 T 교육센터인 '플레이데이터'가 보유한 탄탄한 오프라인 밀착 관리 노하우가 더해진다. 이미 3500명 이상의 부트캠프 수료생을 배출한 플레이데이터는 그 우수성을 인정받아 서울지방고용노동청으로부터 관내 유일의 '2025 훈련성과 우수기관'으로 꼽히기도 했다. 수료 후 취업까지 책임지는 원스톱 연계망도 가동된다. 기존에 플레이데이터 수료생들을 위해 운영하던 단독 채용 전형을 이번 AI 캠퍼스에도 연계 지원할 방침이다. 김주민 엔코아 대표는 "이번 운영기관 발탁은 그간 당사가 축적해 온 데이터 기술력과 교육 운영의 우수성을 국가로부터 동시에 증명받은 결과"라며, "검증된 오프라인 교육 시스템과 산업 현장에 밀착된 전문 노하우를 십분 활용해 기업이 즉시 투입할 수 있는 실전형 AI 인재를 길러내겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.04.23 18:16남혁우 기자

비아이매트릭스, 폐쇄형 AI '트리니티'로 기업AI 보안 해법 제시

최근 챗GPT 등 퍼블릭 클라우드 기반의 생성형 AI가 산업 전반에 확산되며 핵심 기밀이나 고객 정보가 외부로 새어나갈 수 있다는 'AI 보안 리스크'가 중대한 문제로 떠올랐다. 이에 따라 안전한 AI 환경을 제공하는 보안 기술이 핵심 투자처로 부상 중이다. 비아이매트릭스는 구축형(온프레미스) AI 솔루션인 '트리니티(TRINITY)'가 대안으로 각광받고 있다고 23일 밝혔다. 일반적인 외부 연동형 AI 서비스는 데이터 처리 과정에서 사내 정보가 클라우드 서버를 거치기 때문에 해킹이나 정보 유출의 사각지대가 발생하기 쉽다. 반면 비아이매트릭스의 '트리니티'는 고객사의 내부 망에 거대언어모델(LLM)을 직접 이식하는 폐쇄형(On-Premise) 방식을 채택했다. 기업의 자체 방화벽 내부에서만 AI가 작동하고 외부 인터넷망과의 데이터 송수신을 철저히 차단하여, 기밀 유출 가능성을 원천적으로 봉쇄한 것이다. 강력한 내부 통제 기능도 장점이다. 직원 개인이나 부서, 직급에 따라 열람할 수 있는 정보의 수준을 세밀하게 나누는 '맞춤형 접근 제어(Access Control)' 시스템을 적용해, 사내 인가받지 않은 직원의 무단 데이터 접근을 엄격하게 막아낸다. 더불어 비아이매트릭스가 지난 20여 년간 쌓아온 비즈니스 인텔리전스(BI) 역량과 온톨로지(Ontology) 기술을 결합해 AI의 성능을 극대화했다. 높은 보안 환경 속에서도 사용자가 일상적인 자연어로 질문하면, 사내의 방대한 데이터베이스를 분석해 60초 이내에 직관적인 시각화 차트로 결과를 제공하는 뛰어난 업무 효율성을 자랑한다. 현재 보안을 최우선으로 여기는 금융권, 공공기관, 대형 제조 기업들이 연이어 트리니티를 업무에 도입하고 있는 이유도 바로 이와 같은 무결점 데이터 통제력 덕분이다. 비아이매트릭스 측은 "AI 기술의 도입이 기업의 생존 필수 요소가 되었지만, 그만큼 데이터 보안에 대한 경각심도 최고조에 달한 상황"이라며 "업무의 혁신을 가져오면서도 정보 유출의 싹을 자를 수 있는 온프레미스 기반 AI 기술을 보유한 비아이매트릭스와 같은 기업들의 시장 가치가 앞으로 더욱 급등할 것"이라고 분석했다.

2026.04.23 18:07남혁우 기자

[ZD SW 투데이] 더존비즈온, 세무 지식 공유회 '텍스 나이트 서밋' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆ 더존비즈온, 퇴근 후 세무 지식 공유회 개최 더존비즈온이 오는 27일과 28일 이틀간 서울 중구 더존을지타워 ATEC에서 세무 전문가 및 실무 담당자들을 위한 저녁 시간 집중 세미나 '텍스 나이트 서밋'을 개최한다. 이번 서밋은 'AI로 앞서가는 세무 전문가들의 밤'이라는 슬로건 아래 바쁜 업무로 낮 시간대 교육이나 세미나 참여가 어려웠던 세무사, 회계사 및 실무자를 대상으로 현장의 고민과 실무 경험을 자유롭게 나누는 지식 네트워킹의 장으로 꾸며질 예정이다. 행사 프로그램은 위하고(WEHAGO) T 사용자를 대상으로 한 실질적인 업무 효율 제고 방안을 중심으로 구성됐다. 주요 세션으로는 ▲WEHAGO T 실무 활용 핵심 팁 공유 ▲ONE AI 기반 업무 적용 사례 ▲AI 에디션(AI Edition) 상세 안내 등을 준비했다. 세무·회계 업무의 AI 전환(AX)이 실제 현장 생산성을 극대화하는 방법에 대한 구체적인 노하우를 공개한다. ◆ 올거나이즈코리아, ACL 2026 메인 컨퍼런스 논문 채택 올거나이즈가 자연어처리(NLP) 분야 글로벌 권위 학회인 전산언어학회(ACL) 2026 메인 컨퍼런스에 제출한 논문이 최종 채택됐다. 이번에 채택된 올거나이즈의 논문은 기존 검색증가생성(RAG) 평가 벤치마크가 실제 현장에 적용되기 어려운 원인을 찾아내어 분석하는 내용이다. 기업 환경은 분기마다 구조가 거의 동일한 금융보고서, 유사조항이 반복되는 법률문서 등 문서 간 유사도와 정보 중복이 매우 높아 기존 벤치마크 평가로는 그 정확성을 체감하기 어려웠다. 올거나이즈는 문서를 최소 사실 단위로 분해해 중복 문서가 많은 환경에서도 공정하게 RAG를 평가하고, CRRF 기법으로 LLM이 만든 부적절한 질문을 걸러내 벤치마크 품질을 안정화했다. 이 방법을 바탕으로 금융·법률·특허 분야의 도메인 맞춤형 벤치마크를 자동 생성했으며, 해당 기술은 이미 올거나이즈 AI 플랫폼 Alli의 RAG 평가 기능에 적용돼 연구 성과가 곧바로 제품으로 연결하고 있다고 밝혔다. ◆ 트림블코리아, BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026 코리아 개최 트림블(Trimble) 코리아가 오는 28일 서울 코엑스에서 'BIM 이노베이션 컨퍼런스 2026'을 개최한다. BIM 이노베이션 컨퍼런스는 'AI가 건축 환경에 가져올 실질적인 변화'를 주제로 설계부터 시공까지 전 과정에 걸쳐 AI가 어떻게 비즈니스 가치를 창출하는지를 집중적으로 조명한다. 특히 이번 행사는 AI를 단순한 기술 트렌드가 아닌, 건설 산업의 방식 자체를 재정의하는 핵심 동력으로 바라보고, 실제 업무 환경에서의 변화와 적용 가능성에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 행사에서는 트림블의 '에이전트 AI 및 활용 방안'이 최초로 공개되며 건설 산업에서 AI가 향후 어떤 방향으로 진화할지에 대한 인사이트가 공유된다. 또한 테클라(Tekla)를 활용한 철골 모델 자동화 AI 솔루션 라이브 데모 시연 및 스케치업 AI를 활용한 자동 모델링, 렌더링 기능을 통해 설계와 시공을 연결하는 스마트 워크플로우가 실제로 어떻게 구현되는지 확인할 수 있다. 이와 함께 테클라 2026(Tekla 2026)의 신규 기능과 사용자 친화적으로 변화된 인터페이스가 공개되며, 보다 직관적이고 효율적인 작업 환경을 제시한다. ◆ 데이터독, GPU 모니터링 출시 데이터독은 그래픽처리장치(GPU) 모니터링을 정식 출시했다고 밝혔다. 이번 신제품은 증가하는 AI 비용을 확장 가능하고 효과적으로 관리하려는 기업들이 직면한 핵심 과제 중 하나를 해결하는 것을 목표로 한다. GPU 모니터링은 AI 스택 전반에 걸친 통합 가시성을 제공하는 첫 사례 중 하나다. 고객은 GPU 플릿의 상태, 비용, 성능을 이를 사용하는 팀과 직접 연결한 단일 뷰를 통해 병목이 발생한 워크로드를 빠르게 파악하고 비용을 효율적으로 절감할 수 있다. 플릿 전반의 텔레메트리를 이를 소비하는 워크로드와 직접 연결해 이러한 작업을 간소화하고 플랫폼 엔지니어링 팀과 머신러닝 팀이 함께 문제를 분석할 수 있는 통합 뷰를 제공한다. ◆ 퀀텀에이아이, 차세대 초압축 기술 '퀀텀퀀트' 공개 퀀텀에이아이는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 모델의 크기와 문맥 처리 용량이 비약적으로 증가를 뒷받침할 메모리 관리 기술인 '퀀텀퀀트(QuantumQuant)'를 공개했다고 밝혔다. 퀀텀퀀트는 퀀텀에이아이 연구진이 세계 최초로 기존 터보퀀트의 구조적 한계를 극복해 제안한 차세대 AI 양자화 알고리즘이다. 기존 기술로는 처리가 불가능하다고 여겨졌던 초고차원 컨텍스트 벡터를 컴퓨팅 자원의 낭비 없이 실시간으로 압축할 수 있다는 점이 특징으로 저장 용량을 기존 터보퀀트 대비 수분의 일로 줄이면서도 정보 복원력은 오히려 높이는 데 성공했다.

2026.04.23 17:55남혁우 기자

LG CNS, 구글 클라우드 한국 대표 파트너 3년 연속…국내 유일

LG CNS가 구글 클라우드와의 협력 성과를 인정받아 국내 유일 한국 대표 파트너로 선정됐다. LG CNS는 구글 클라우드의 연례 행사 '구글 클라우드 넥스트 2026'에서 '올해의 파트너 2026' 한국 부문에 선정됐다고 23일 밝혔다. 2023년 서비스·판매 파트너 2관왕, 2024년 서비스 파트너 수상에 이어 세 번째 수상이다. LG CNS는 구글 생성형 인공지능(AI) 모델 '제미나이'와 기업용 AI 플랫폼 '버텍스 AI'를 활용해 제조·금융·유통·통신·공공 등 다양한 산업에서 수백 건의 AI 서비스를 구축했다. 구글 클라우드와 제미나이 기반 기업형 AI 사업 모델을 공동 개발하며 아시아·태평양 및 미주 지역 고객의 전사적 AI 전환(AX)을 지원하고 있다. 헬스케어·바이오 분야에선 AI 에이전트, 유전체 데이터 분석, 단백질 구조 예측 기반 신약개발 서비스 등 연구개발 프로젝트도 진행 중이다. 양사 협력은 2022년 9월 국내 기업 최초로 미국 구글 클라우드 본사에서 디지털 전환 협약 'DTP'를 체결하며 시작됐다. 이후 2025년 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서 아태·미주 지역 AX 사업 공동 확대에 합의했다. LG CNS는 2020년부터 구글 클라우드 최고 등급 파트너 자격인 '프리미어 파트너'를 유지하고 있다. 제미나이 엔터프라이즈·AI·데이터 분석·인프라 등 총 6개 영역 전문 역량 인증을 보유하고 있으며 2024년 아시아 최초로 구글 클라우드 AI 인증을 획득했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "구글 클라우드와의 긴밀한 협력을 바탕으로 제조·금융·헬스케어 등 다양한 산업에 AI 서비스를 제공하며 독보적인 성과를 내고 있다"며 "아시아·태평양 및 미주 지역 고객의 AX를 선도하는 파트너로 나아가겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:49이나연 기자

금융권 노린 SK AX, 에이전틱 AI로 대신증권 IT 운영 효율 높인다

SK AX가 대신증권과 손잡고 에이전틱 인공지능(AI) 기반 금융 인프라 운영 혁신에 나선다. 향후 7년간 대신증권의 IT 운영 전반을 통합 관리하며 시스템 장애를 줄이고 전자금융 서비스의 안정성과 운영 효율을 높인다는 구상이다.SK AX는 대신증권과 함께 에이전틱 AI 기반 운영 서비스인 '엑스젠틱와이어 NPO(AXgenticWire New Paradigm for Operation)'를 단계적으로 도입해 금융 인프라 운영 혁신에 나선다고 23일 밝혔다. 이를 위해 SK AX는 대신증권의 서버, 저장소(스토리지), 네트워크 등 IT인프라 운영과 유지관리를 수행하고 대신증권의 IT운영 체계를 에이전틱AI로 혁신해 시스템 장애를 방지하고 운영 효율을 올릴 예정이다. 대신증권은 리테일·자산관리(WM)·기업금융(IB) 등 다양한 금융 서비스를 제공하는 종합 금융투자회사로, 디지털 환경 변화 속 안정적인 IT 인프라 운영과 서비스 경쟁력 강화를 지속적으로 추진해왔다. 이번 SK AX와의 협업을 통해 거래와 인증 과정에서 중단 없는 전자금융 운영 체계를 구현하고 에이전틱 AI로 IT운영 방식과 비용 구조를 최적화할 것으로 기대된다. SK AX 측은 "금융업계 최대 고민 중 하나가 장애 대응인 만큼, 엑스젠틱와이어 NPO 운영 체계 도입을 통해 휴먼에러를 방지하고 문제상황을 사전에 조치하게 될 것"이라며 "에이전틱 AI가 선제적으로 문제상황을 탐지·분석·판단하고 조치까지 완료하는 등 작업환경을 통합 관리해 운영 리스크를 선제적으로 차단하기 때문"이라고 설명했다. 이를 위해 대신증권은 모니터링·백업·장애 및 상황관리 AI 에이전트를 우선 시범 적용한 후 성능·용량·가용·보안 에이전트 등으로 적용 범위를 단계적으로 확대할 방침이다. 모든 AI에이전트는 노코드(No-Code) 기반으로 운영자가 손쉽게 만들 수 있다. 또 인프라 운영 전반에 에이전틱 AI 중심의 자동화된 운영 체계와 통합 지능형 모니터링 환경을 구축하고 IT 인프라 운영 효율성과 안정성을 동시에 높일 계획이다. 홍종국 대신증권 IT부문장은 "SK AX와의 협업을 통해 에이전틱 AI 기반 IT 운영 체계를 도입하고 장애 대응을 넘어 사전 예방 중심의 안정적인 금융 인프라를 구축해 나갈 것"이라며 "운영 효율성과 서비스 신뢰도를 획기적으로 제고하고 대신증권의 디지털 금융 경쟁력을 한층 강화할 것"이라고 말했다. 김용신 SK AX 클라우드사업본부장은 "금융 서비스는 단 한 번의 장애도 허용하면 안되는 영역"이라며 "엑스전틱와이어 NPO 운영 체계를 통해 장애 발생 등 리스크를 사전 차단하고 디지털 금융 경쟁력을 지속적으로 강화해 나갈 예정"이라고 밝혔다.

2026.04.23 17:46장유미 기자

와이즈넛, 공공기관 AI 에이전트 컨설팅 최다 상담…"AX 수요 확인"

와이즈넛이 공공기관 대상 AI 에이전트 컨설팅에서 참가 기업 중 최다 상담을 기록하며 공공 AI 전환(AX) 실행 수요를 확인했다. 와이즈넛은 지난 21일 세종컨벤션센터에서 열린 2026 중소기업기술마켓 'AI 동행포럼'에 참가해 14개 공공기관·기업 대상 1:1 매칭 컨설팅을 수행했다고 23일 밝혔다. 재정경제부 주최로 열린 이번 포럼엔 한국가스공사·한국토지주택공사·한국철도공사 등 100여 개 공공기관 구매 담당자와 60여 개 AI 혁신기업이 참여했다. 참여 기관들은 현업에 즉시 적용할 수 있는 솔루션을 발굴하고 실제 구매를 검토하는 실무 중심 상담을 진행했다. 와이즈넛은 전시 부스와 컨설팅 현장에서 70건 이상 AI 에이전트 구축 노하우를 바탕으로 각 기관 업무 환경에 최적화된 도입 방안과 실행 로드맵을 제안해 실무자들의 호응을 얻었다. 강용성 와이즈넛 대표는 "공공 실무 현장 목소리를 반영해 중소기업기술마켓과 조달청 디지털서비스몰 등 공공 판로를 적극 활용하겠다"며 "검증된 AI 에이전트 공급을 전방위적으로 확대할 것"이라고 강조했다.

2026.04.23 17:38이나연 기자

[컨콜종합] 깜짝 등장한 이준희 대표 "2031년까지 AI에 10조원 베팅"

이준희 삼성SDS 대표이사 사장이'글로벌 인공지능 전환(AX) 기업' 도약을 목표로 2031년까지 총 10조원을 투입하는 중장기 투자 계획을 내놨다. 삼성SDS는 이를 위해 글로벌 사모펀드(PEF) 콜버그크래비스로버(KKR)로부터 1조2000억원 규모의 전략적 투자를 유치했다. 이를 바탕으로 인수합병(M&A) 등 비유기적 성장에 적극 나서는 동시에 AI 데이터센터와 인프라 투자도 확대할 방침이다. 삼성SDS는 23일 열린 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 1분기 실적과 함께 AI 인프라, AX 서비스, 플랫폼·솔루션, 인수합병(M&A)을 아우르는 성장 전략을 공개했다. 특히 이준희 사장은 직접 발표에 나서 사업 재편 방향과 투자 청사진을 설명하고, 시장의 우려를 해소하기 위한 실행 방안과 중장기 성장 비전을 제시했다. 삼성SDS 대표가 실적발표 컨콜에 직접 참석한 것은 2020년 10월 이후 약 5년 반 만이다. KKR과 전략적 '혈맹', M&A 본격 가속화 KKR 투자 유치 배경과 주주환원 정책에 대해 이준희 사장은 "KKR의 투자금 1조2000억원은 전환사채(CB) 방식으로 30일 납입되며 상호 책임감 있는 장기 협력을 위해 6년간 양도 제한 조건이 붙는다"고 설명했다. 이 사장은 KKR이 특정 데이터센터에 직접 투자하지 않고 삼성SDS 전사 지분 투자에 나선 이유에 대해 "삼성SDS가 데이터센터뿐만 아니라 다양한 사업을 아우르고 있는 만큼 기업가치 전반을 높이는 토털 시너지가 크다고 판단했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "KKR은 이사회 옵저버로 합류해 글로벌 네트워크와 포트폴리오사를 활용, 향후 투자 기회 발굴과 M&A 자문, 인수 후 통합(PMI) 전 과정에서 실질적으로 기여할 것"이라고 덧붙였다. 적극적인 자본 배치와 수익성 향상을 통한 주주가치 제고 목표도 공식화했다. 이 사장은 "클라우드 비중 확대와 내부 생산성 향상, 과감한 M&A를 통해 2028년 자기자본이익률(ROE) 10%, 2030년 12%를 달성하겠다"고 약속했다. 김태호 부사장은 "현재는 AI 인프라 선점을 통한 장기 성장 기반 확보가 최우선"이라면서도 "향후 투자 성과와 현금 흐름을 면밀히 종합해 주주환원과 균형 있는 자본 배분 전략을 구사하겠다"고 강조했다. 1분기 퇴직급여 등 일회성 비용으로 주춤…"2분기 회복 목표" 삼성SDS의 2026년 1분기 연결 기준 매출은 3조3529억원, 영업이익은 783억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 매출은 3.9%, 영업이익은 71% 감소했다. 김태호 경영지원담당 부사장은 "임직원 퇴직금 산정 기준 변경에 따라 퇴직급여 충당금 1120억원이 일회성으로 반영됐다"며 "이를 제외한 실질 영업이익률은 5.7% 수준"이라고 설명했다. 이어 1분기 IT서비스 부문 수익성 하락에 대해서는 "대외 사업 확대를 위한 AI 플랫폼 및 인프라 선제 투자 비용과 지난해 일부 대형 프로젝트 종료에 따른 기저효과가 반영된 것"이라고 부연했다. 김 부사장은 향후 가이던스에 대해 "2분기 IT서비스 매출이 클라우드 사업 성장에 힘입어 전년 동기 대비 소폭 증가하고 영업이익률도 11% 후반대로 회복할 것"이라며 "하반기에는 공공·금융 분야 대외 사업 확대가 본격화되면서 연간 기준 IT서비스 매출은 지난해보다 4~6% 수준의 성장세를 보일 것"이라고 예상했다. AI 인프라 5조원 투자… 동탄 데이터센터는 이미 '만원' 이준희 사장은 삼성SDS의 미래 전략으로 'AI 풀스택 기업'으로의 진화를 제시하며 "확보된 재원을 적극 활용해 새로운 기술과 사업 영역에서 성장 기반을 다지겠다"고 선언했다. 구체적인 투자 계획으로는 2031년까지 총 10조원을 배정했으며, 이 중 AI 인프라 5조원, 인수합병 중심 성장 4조원, AX·AI 서비스 및 플랫폼 1조원이 투입된다. 김태호 부사장은 "AI 인프라 투자의 경우 현재 약 2조3000억원 규모가 실행 단계에 들어갔다"며 "구미 60메가와트(MW) AI 데이터센터 구축에 2조1000억원, 국가 AI 컴퓨팅센터 설립 자본금으로 1000억~2000억원을 투입한다"고 밝혔다. 더불어 수요 증가 속도에 맞춰 60MW를 추가 증설하는 데 2조원, 기존 데이터센터 시설 개선에 1조원을 추가로 투입할 계획이라고 상세 로드맵을 공개했다. 김 부사장은 "현재 동탄 데이터센터 중 1개 층은 이미 GPU 용도로 풀가동 중이며, 나머지 공간의 절반인 2개 층은 국가 AI 사업용으로 남은 1개 층 역시 AI 워크로드용으로 예약돼 있어 올해 말이나 내년이면 전 층이 모두 사용될 예정"이라고 자신감을 내비쳤다. 구글과 공공·금융 공략…AI 생태계 투자도 확대 막대한 AI 인프라 투자에 따른 하드웨어 기술 진부화와 고비용 리스크에 대한 돌파구도 제시됐다. 김은영 클라우드서비스사업부 부사장은 "단순히 비싼 인프라를 고객에게 그대로 재판매하는 것이 아니라, 기업이 필요한 거대언어모델(LLM)을 선택해 사용한 '토큰 단위'로만 비용을 지불하는 효율적인 추론 서비스를 오는 7월 출시할 것"이라고 밝혔다. 고성능 추론 인프라 수요에 맞춰 자원을 효율적으로 공유하고 원가를 절감해 고객과 윈윈하겠다는 전략이다. 구글과의 동맹을 통한 공공·금융 사업 진출 전략도 제시됐다. 김정욱 클라우드서비스사업부 부사장은 "구글 클라우드와의 협력은 AI, 클라우드, 보안 전반을 아우르는 전략적 파트너십"이라며 "특히 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 데이터 보안과 규제 요건이 까다로운 공공·금융 산업에서 '제미나이 엔터프라이즈' 기반 에이전틱 AI 솔루션을 제공하는 핵심 파트너가 될 것"이라고 강조했다. 더불어 프렌들리AI, 미국 AI 보안기업 XBOW, 한국 테이텀시큐리티 등 기술 기업에 전략적 투자를 단행해 에코시스템을 폭넓게 확장하고 있다. AI 서비스와 솔루션 부문 역시 체질 개선에 속도를 내고 있다. 김종필 AX센터장 부사장은 "기존 시스템 구축 중심에서 벗어나 금융, 제조, 물류 등 산업별 현장에 바로 적용 가능한 '버티컬 AI 에이전트' 중심으로 서비스 모델을 완전히 전환하겠다"고 밝혔다. 송해구 솔루션사업부장 부사장은 "패브릭스, 브리티웍스 등 자체 서비스와 SAP, 세일즈포스 등 글로벌 선도 솔루션의 AI 기능을 연계해 기업 고객의 업무 혁신을 앞당길 것"이라고 말했다. 이런 전환은 삼성SDS 내부에서부터 시작되고 있다고 밝혔다. 송 부사장은 "전사적으로 코딩 AI 툴을 선제적으로 도입해 단순 개발 업무량이 대폭 감소했다"며 "이로 인해 직원 역할이 단순 코딩에서 벗어나 AI 에이전트를 활용한 분석, 테스트, 설계 등 한 차원 고도화된 전문가 영역으로 전환되는 'AI 네이티브' 혁신이 점진적으로 일어나고 있다"고 변화를 전했다. 물류, 중동 리스크 정면 돌파…하반기 성수기 효과로 수익성 정상화 물류 사업은 글로벌 지정학적 불확실성에 정면으로 대응하고 있다. 1분기 물류 매출은 1조7424억원, 영업이익은 153억원(영업이익률 0.9%)에 그쳤으나, 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어' 대외 매출이 30% 이상 급성장하며 체질 개선의 희망을 보였다. 오구일 물류사업부장 부사장은 중동 정세에 따른 물류 파장에 대해 "현재 운영 중인 물동량 가운데 전쟁의 직접적인 영향을 받는 화물이 40피트 컨테이너 기준 약 700개 수준"이라며 "운항 중단이나 비정상 하역이 발생한 화물의 위치를 신속하게 파악하고 목적지까지 대체 운송하는 솔루션을 제공해 화주들의 피해를 최소화하고 있다"고 설명했다. 이어 "최근 유가 및 운임 상승이 단기적인 매출 증가 요인으로 작용하고 있으며, 하반기에는 정세 안정화와 성수기(블랙프라이데이 등) 효과를 통해 연간 수익성을 전년 수준으로 회복할 것"이라고 전망했다.

2026.04.23 17:36남혁우 기자

AI 인프라·일자리 공로 인정…래블업, 대통령 표창 수상

래블업이 독자 인공지능(AI) 인프라 운영 플랫폼 기술을 통해 AI 기술 개발·보급과 양질의 일자리 창출에 기여한 공로를 인정받았다. 래블업은 지난 21일 한국과학기술회관에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '2026년 과학·정보통신의 날 기념식'에서 '2026년 정보통신 유공 정부포상' 대통령 표창을 수상했다고 23일 밝혔다. 래블업은 2015년 설립 이후 세계 120여 개 기업·기관에서 운용 중인 AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼 '백엔드닷에이아이(Backend.AI)'를 개발해 왔다. 백엔드닷에이아이는 엔비디아·AMD·인텔 및 국산 신경망처리장치(NPU)를 포함한 이종 AI 반도체를 단일 플랫폼에서 통합 관리한다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)엔 컨테이너 수준 GPU 분할가상화를 적용해 GPU 활용률을 높이고, 주요 고성능 스토리지와 연동해 기업·기관 인프라 전반을 효율적으로 운용하도록 돕는다. 이번 수상은 2024년 신정규 래블업 대표의 산업포장 수훈에 이어 법인 단체 명의로 받는 것이다. 래블업은 이를 계기로 국내 AI 생태계 기술 저변 확대와 글로벌 AI 운영 플랫폼 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 신정규 대표는 "지난 11년간 백엔드닷에이아이를 함께 만들어 온 팀과 이 플랫폼을 믿고 써 준 고객이 같이 받은 상이라고 생각한다"며 "AI 전환은 결국 모델과 가속기를 엮어 내는 기반 소프트웨어 위에서 일어난다"고 말했다. 이어 "누구나 AI를 쉽게 쓰고 필요한 만큼 자유롭게 확장할 수 있도록 백엔드닷에이아이를 더 많은 산업 현장에서 쓰일 플랫폼으로 키우겠다"고 덧붙였다.

2026.04.23 17:21이나연 기자

[컨콜] 삼성SDS "KKR, 이사회 옵저버 참여…포트폴리오 협력"

삼성SDS가 글로벌 사모펀드 KKR의 이사회 참여 방식과 구체적인 협력 구조를 공개했다. 이준희 삼성SDS 대표는 23일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "KKR은 이사회에 옵저버로 참여하기로 협의했다"며 "투자 자문과 내부 실행 역량 논의, KKR 포트폴리오 기업들과의 협력 측면에서도 앞으로 많은 논의를 할 것"이라고 밝혔다. 이 대표는 KKR 협력의 기대 효과에 대해 "KKR이 가진 여러 포트폴리오 기업과의 협력을 통해 새로운 사업 기회를 발굴할 수 있을 것"이라며 "M&A뿐 아니라 자본 활용과 글로벌 사업 확장 측면에서 전략적 파트너 역할을 수행할 예정"이라고 설명했다. KKR의 투자 방식에 대한 질문도 나왔다. KKR은 싱가포르텔레콤 데이터센터 등 기존 아시아 투자에서 직접 투자 방식을 취했던 것과 달리, 삼성SDS엔 지분 투자 방식을 택했다. 이에 대해 이 대표는 "KKR도 한 가지 방향만 투자하는 것은 아닐 것"이라며 "상황과 기회에 따라 다양한 방법 투자를 진행할 것으로 예상한다"고 답했다. 그러면서 "우린 데이터센터 사업도 하고 있지만 그 외에 다양한 종류 사업을 영위하고 있다"며 "전반적인 측면에서 좋은 밸류가 있다고 KKR이 판단한 것"이라고 말했다. 또 그는 "이번 협력을 기점으로 기업 가치가 한 단계 더 성장해 주주 가치 제고에도 직접적으로 기여할 것으로 확신한다"고 덧붙였다.

2026.04.23 17:10이나연 기자

[인터뷰] SAP "제조·공급망 운영, 실시간 오케스트레이션 체계로 재편한다"

SAP가 제조·공급망 운영의 무게중심을 단순 가시성에서 엔드투엔드 오케스트레이션 기반 실행 중심 인공지능(AI)으로의 재편을 선언했다. 설계·계획·생산·물류·자산 관리 전 과정을 통합하고 나아가 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 결합해 글로벌 제조업의 불확실성 대응력을 높인다는 목표다. 아담 피아나 SAP 아태지역 공급망 고객자문 총괄은 22일(현지시간) 독일 하노버 산업박람회 2026 현장에서 진행한 온라인 인터뷰를 통해 "올해 제조·공급망의 핵심 키워드는 오케스트레이션"이라며 "엔드투엔드 공급망을 재무와 고객 경험까지 연결함으로써 예기치 못한 리스크가 발생하는 순간 빠르게 대응할 수 있다"고 강조했다. SAP는 이번 박람회에서 '신뢰 기반 오케스트레이션, 더 똑똑한 실행'을 전면에 내걸고 에이전틱 AI 기반 제조·공급망 혁신을 선보였다. 전시 부스에선 설계부터 생산·물류·애프터서비스까지 이어지는 엔드투엔드 제조 스토리를 가이드 투어 형식으로 선보였다. 자율 로봇, 디지털 제품 여권, 엔터프라이즈 생성형 AI 'SAP 쥴(Joule)' 기반 물류·창고 관리 등을 시연하며 관람객들의 이목을 집중시켰다. 공급망 운영 중심축 된 '오케스트레이션' SAP가 이번 하노버 산업박람회에서 강조한 메시지는 단순 연결을 넘어선 '연결된 실행'이다. 피아나 총괄에 따르면 많은 기업이 이미 대시보드와 분석 도구를 통해 상당한 수준의 가시성을 확보했다. 하지만 실제 리스크가 발생했을 때 담당부서와 시스템이 끊겨 있으면 대응 속도는 급격히 떨어진다는 문제가 제기된다. SAP는 이를 해결할 방식으로 공급망 오케스트레이션을 제시했다. SAP가 정의하는 공급망 오케스트레이션은 설계·계획·구매·생산·납품·운영·서비스를 단일 레이어로 통합하는 개념이다. 기존 공급망관리(SCM) 시스템은 도메인별 수동 처리와 단절된 트랜잭션 중심으로 운영돼왔다. SAP가 내세운 새 구조는 애플리케이션·데이터·AI가 맞물리는 '플라이휠' 구조를 통해 상황을 예측하고 시나리오를 실행하는 데 초점을 맞췄다. 박람회 현장 시연도 이 메시지에 맞춰 설계됐다. SAP는 실제 제조·물류 전 과정을 직관적으로 보여주고자 음료 형태의 '진저 샷'을 데모 제품으로 설정하고 독일 발도르프 공장에서의 혼합·병입부터 하노버 부스 내 최종 패키징, 창고 이송, 출하에 이르기까지 전 과정을 하나의 흐름으로 구현했다. 생산 설비와 디지털 제조 시스템, 확장형 창고관리(EWM), 자율 로봇, 물류 관리가 따로 작동하는 것이 아니라 서로를 자동으로 호출하고 연결되는 구조가 부각됐다. 피아나 총괄은 "많은 고객이 이 기술이 실제로 구현 가능한지 여부를 가장 궁금해한다"며 "우리가 보여준 것은 개념증명(PoC)을 넘어선 실제 가동 가능한 연결·오케스트레이션 프로세스"라고 설명했다. 공급망을 담당부서만의 업무가 아니라 재무·고객 경험·외부 파트너 네트워크까지 포괄하는 기업 운영 체계로 보는 접근도 반영됐다. 부스 내 쇼룸에서도 SAP는 공급망 신호를 조기에 읽고 의사결정을 내리며 리드타임이 늘어나기 전에 공급을 확보하는 구조를 현대 제조의 핵심으로 제시했다. 이 과정에서 SAP의 비즈니스 네트워크가 오케스트레이션을 조직 외부까지 연결하는 구조로 함께 작동한다는 점이 강조됐다. 내부 공급·생산·물류·자산 유지보수 프로세스를 외부 공급업체, 운송사, 서비스 파트너와 연결해 리스크가 내부가 아닌 외부에서 발생할 때도 실시간으로 상황을 파악할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이는 단일 기업 내부 최적화만으로는 공급망 리스크를 통제하기 어려워진 최근 환경과 맞닿아 있다. 피아나 총괄은 "우리가 박람회에서 보여주고자 한 것은 엔드투엔드 공급망을 신뢰할 수 있게 오케스트레이션하는 역량"이라며 "50년 넘게 축적한 공급망 프로세스 이해를 바탕으로 실행을 더 똑똑하게 만드는 것이 핵심 전략이자 목표"라고 말했다. "이젠 AI가 움직인다"…피지컬 AI로 확장된 공급망 운영 SAP의 또 다른 제조·공급망 전략축은 AI를 보조 도구 수준이 아닌 운영 실행 레이어로 끌어올린 에이전틱 AI다. 피아나 총괄은 "기존 자동화가 정해진 규칙을 반복 실행하는 수준이었다면 'SAP 비즈니스 AI'는 품질 기준과 고객 우선순위, 규제 요건 같은 맥락을 읽고 상황별 대응책을 제시하는 구조로 진화하고 있다"며 "사용자는 SAP 쥴을 통해 원인과 대안을 자연어로 묻고 시스템은 그 답을 실행 가능한 판단으로 연결한다"고 강조했다. 가령 'SAP 통합 비즈니스 계획(IBP)'에선 특정 고객에게 납품이 이뤄지지 않은 이유를 쥴에 물으면 생산능력 부족인지, 원자재 부족인지 바로 설명받을 수 있다. 공급 최적화 결과를 데이터 과학자나 시스템 담당자를 거치지 않고 현업 사용자가 바로 해석할 수 있게 만든 것이다. SAP는 이를 통해 공급망 전문가의 역할도 개별 도메인 처리자에서 AI 에이전트 결과를 검증하고 조율하는 '오케스트레이션 총괄 운영자'로 바뀔 것으로 보고 있다. 피아나 총괄은 "복잡한 문제를 단순하고 빠르게 이해할 수 있게 만드는 것이 SAP 쥴 전략"이라며 "시스템이 답을 제시하는 수준을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 것이 새로운 사용자 경험의 핵심"이라고 말했다. 하노버 산업박람회 현장에서 SAP는 피지컬 AI를 중심으로 이 전략을 구체화했다. 부스에선 자율 휴머노이드 로봇이 상품 피킹·패킹 작업을 수행하는 시연이 진행됐다. 디지털 의사결정이 실제 물리적 작업으로 이어지는 피지컬 AI 기반 차세대 제조 현장을 직관적으로 구현했다. 특히 고립된 자동화 설비를 여러 대 탑재하는 방식이 아닌 AI로 기업 프로세스 전체에 맥락을 입힌 자율 운영 체제를 갖췄다. 피아나 총괄은 "쥴과 비즈니스 AI가 확장형 창고관리, 디지털 제조 등에서 모이는 실시간 데이터를 바탕으로 로봇에 운반·피킹·내부 물류 작업을 지시한다"며 "로봇은 비용·품질·안전·컴플라이언스와 연결된 비즈니스 맥락 안에서 움직이도록 하는 구조"라고 설명했다. SAP는 이미 임바디드 AI 프로젝트를 통해 제조·물류·품질 검사 전반에서 예상치 못한 다운타임 최대 50% 감소, 생산성 최대 25% 향상, 운영 오류 감소 같은 성과를 확보해왔다. 다양한 제조 현장 파일럿을 통해 휴머노이드와 자율 로봇이 SAP 시스템과 직접 연결되는 가능성을 입증해가고 있다. 피아나 총괄은 "공급망·고객 경험·재무 전반의 프로세스를 하나로 묶는 데 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "궁극적으로는 분석을 넘어 실제 실행까지 이어지는 운영 체계를 구축하는 것이 목표"라고 밝혔다. 한국 제조 AI, 어디까지 왔나…SAP가 본 과제는 최근 이란발 중동 위기처럼 예측 어려운 지정학 변수는 SAP 전략의 현실성을 더 키우는 배경이 됐다. 피아나 총괄은 "공급망 위기 대응은 사후 보고 체계가 아닌 실시간 감지와 시나리오 조정으로 전환돼야 한다"며 "자동차·유통·소비재 기업들이 항공·해상·육상 운송 경로를 매일 재조정하는 일은 이미 일상이 됐다"고 진단했다. 박람회 현장 데모에서도 이 문제의식이 두드러졌다. SAP 공급망 오케스트레이션 화면에는 리스크 및 완화 전략 보드가 갖춰졌고 원자재 문제와 유통 차질, 품질 이슈, 제품 리콜 여부를 한눈에 파악할 수 있도록 구성됐다. 여러 공장에 흩어진 품질 정보와 설비효율 데이터를 단일 화면에서 보는 방식으로 위기 대응을 위한 통합 관제 역량을 선보였다. 피아나 총괄은 "중동에서 벌어지는 혼란은 중요 부품 수급, 연료와 가스 가격, 자산 서비스 일정까지 조직 여러 영역에 연쇄적으로 영향을 주고 있다"며 "이런 상황에서 SAP 비즈니스 네트워크와 공급망 오케스트레이션은 내부 시스템과 외부 파트너 데이터를 연결해 제품 가용성과 물류 이동, 유지보수 상태 변화를 실시간으로 보여준다"고 말했다. 그는 현재 호르무즈 해협 봉쇄 같은 위기 상황에서도 운송 경로 재조정과 운송 계획 전면 재수립 대안을 플랫폼 안에서 바로 검토할 수 있다고 설명했다. SAP AI 솔루션이 공급업체 전환, 비용 내부 흡수, 비용 전가 등 복수 시나리오를 제시하고 각각의 재무 영향을 미리 모델링하는 형식이다. 지난 2021년 수에즈 운하 마비 사고와 반도체 부족 사태에서 축적된 데이터가 향후 유사 위기 대응의 기준점으로 활용되고 있다는 점도 언급했다. 한국 시장에 대한 평가는 기대와 과제가 동시에 담겼다. 피아나 총괄은 한국 제조업이 AI 도입 압력이 강한 시장이며 특히 제조 프로세스와 연결된 로보틱스 추진 의지가 두드러진다고 평가했다. 다만 실제 현장에선 수십 년간 누적된 레거시 시스템과 데이터 사일로, 온프레미스 중심 환경이 최신 AI 기능 활용의 제약 요인으로 남아 있다고 짚었다. 이에 대해 한국 제조기업들이 단순한 AI 파일럿보다 클라우드 전환과 데이터 통합을 함께 추진하는 접근이 필요하다고 제언했다. 온프레미스 환경에서도 일부 AI 시나리오는 가능하지만 자율 에이전트와 쥴, 지속적 업데이트를 통한 혁신 속도는 결국 클라우드에서 본격화된다는 판단이다. 피아나 총괄은 "AI만으로는 충분하지 않고 통합된 애플리케이션, 조화로운 데이터, 엔터프라이즈급 거버넌스가 갖춰져야 자율 오케스트레이션 공급망이 현실이 된다"고 강조했다. 이어 "우리는 한국 제조기업이 AI 도입 과정에서 겪는 어려움을 잘 이해하고 있다"며 "단순한 소프트웨어 공급업체가 아니라 한국 기업들의 성과를 함께 책임지는 장기 파트너로서 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.04.23 17:01한정호 기자

[컨콜] 삼성SDS "동탄 AIDC 연말 풀가동…B300 기반 추론 서비스 고도화"

삼성SDS가 인공지능(AI) 데이터센터 투자 집행 현황과 신규 서비스 출시 계획을 공개했다. 김태호 삼성SDS 경영지원담당 부사장은 23일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 부문 5조원 중 2조3000억원은 구체적인 계획 검토가 완료돼 현재 실행 중"이라며 "구미 AI 데이터센터(60MW) 설립에 2조1000억원, 국가AI컴퓨팅센터 설립 자본금으로 1000억~2000억원을 우선 배정한다"고 밝혔다. 이어 "추가로 즉시 투자 가능한 60MW 증설에 약 2조원, 장비 교체 및 시설 개선에 약 1조원을 집행할 계획"이라며 "부지와 수전 용량은 이미 확보한 상태"라고 덧붙였다. 동탄 데이터센터 서관 가동 현황도 공개됐다. 김은영 삼성SDS 클라우드 플랫폼(SCP) 담당 부사장은 "현재 1개 층은 이미 사용 중이고 나머지 3개 층도 그래픽처리장치(GPU) 관련 서비스로 거의 확정된 상태"라며 "상당 부분이 국가 사업 관련 AI 워크로드로 배정돼 있어 연말에서 내년 사이 전층이 사용될 예정"이라고 설명했다. GPU 서비스 고도화 계획도 나왔다. 김 부사장은 "최근 우수한 오픈소스 모델 출시와 AI 에이전트·멀티모달 서비스 확산으로 학습 위주였던 인프라 수요가 고성능 추론 중심으로 빠르게 전환되고 있다"며 "B300은 고성능 추론 워크로드 병목을 크게 줄이고 이미지·영상 등 다양한 추론 서비스 수요에 효과적으로 대응할 수 있다"고 설명했다. 신규 과금 모델도 예고됐다. 김 부사장은 "기업이 필요한 대형언어모델(LLM)을 선택해 SCP에서 추론 서비스로 사용하고 토큰 단위로 비용을 지불하는 서비스를 7월 출시할 예정"이라고 밝혔다. 김 부사장은 "단순 인프라를 그대로 비싸게 제공하는 것이 아니라 AI 서비스를 활용하는 데 필요한 만큼만 고객이 비용을 내는 방식으로 포트폴리오를 확장할 것"이라며 "자원을 효율화하는 다양한 기술을 적용해 고객에게 가격 측면에서 혜택을 줄 서비스를 확대하겠다"고 강조했다.

2026.04.23 16:42이나연 기자

산단공, AI와 함께 '일하는 방식' 새롭게 그린다

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 정부의 공공분야 인공지능(AI) 활용 확산 정책에 발맞추고, 직원들이 주도적으로 업무를 혁신하는 문화를 조성하기 위해 '2026년 KICOX-AI 프론티어 경진대회'를 개최한다고 23일 밝혔다. 경진대회는 단순히 기존 업무에 AI 도구를 도입하는 차원을 넘어, AI를 활용해 업무 프로세스를 다시 그려보는 '일의 재설계(Work Redesign)'를 목표로 한다. 오는 6월 19일까지 약 3개월간 진행되는 이번 대회에는 전 직원이 자유롭게 팀을 구성해 참여할 수 있다. 기업 지원 서비스부터 내부 행정 효율화까지 산업단지공단 업무 전 분야를 대상으로 실질적인 AI 적용 모델을 발굴할 계획이다. 산단공은 참가팀이 혁신적인 아이디어를 실제 성과물로 구현할 수 있도록 전폭적인 지원 체계를 가동한다. 원활한 프로젝트 수행을 위해 필요한 AI 플랫폼 이용 환경과 관련 교육 비용을 지원해 아이디어 완성도를 높일 수 있도록 돕는다. 또 '아이디어 오픈콜' 제도를 통해 동료 직원의 피드백을 무기명으로 수렴함으로써 현장 목소리가 반영된 실무형 AI 프로젝트가 탄생할 수 있도록 지원한다. 심사 과정에서는 결과물 완성도뿐만 아니라 혁신적인 시도와 과정 자체도 높게 평가한다. 과제 완성 여부에 따른 'Two-track' 평가 방식을 도입해 실패를 두려워하지 않는 도전적인 조직 문화를 확산시킨다는 방침이다. 최종 우수 과제는 전 직원 대상 리뷰 평가와 실제 업무 적용 가능성 검증을 거쳐 선정되며, 우수한 성과를 거둔 팀에게는 포상을 수여할 예정이다. 산단공은 이번 대회에서 발굴된 우수 사례를 실제 현업에 적극 도입해 'AI 기반의 일하는 문화'를 내재화하고, 이를 바탕으로 디지털 전환 시대에 부응하는 고품질의 대국민 서비스를 제공해 나갈 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “이번 대회를 통해 직원들이 AI 역량을 강화하는 동시에, 활발한 소통과 협업으로 조직에 새로운 활력을 불어 넣기를 기대한다”며 “앞으로도 직원 주도 AI 혁신이 조직 전체의 경쟁력으로 이어질 수 있도록 전사적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2026.04.23 16:24주문정 기자

[컨콜] 삼성SDS "구글 GDC로 고보안 시장 잡는다…AI·MSP·보안 협력"

삼성SDS가 구글 클라우드와 인공지능(AI)·클라우드·보안을 아우르는 전방위 파트너십에 나섰다. 단순 클라우드 협력을 넘어 고보안 규제 산업까지 겨냥한 사업 확장이 핵심이다. 이준희 삼성SDS 대표는 23일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 고보안 규제 시장 확대를 위한 협력을 추진하겠다"며 "제미나이 엔터프라이즈 기반 에이전틱 AI 솔루션을 기업 고객에게 제공할 것"이라고 밝혔다. 23일(현지시간) 삼성SDS는 미국 라스베이거스에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2026'에서 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 공식 발표했다. 양사 협력 방향은 크게 ▲GDC 기반 고보안·규제 산업 공략 ▲삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통한 제미나이 엔터프라이즈 통합 제공 ▲구글 클라우드 플랫폼(GCP)과 삼성SDS 업종별 전문성을 결합한 MSP 사업 강화 ▲구글 클라우드 보안 솔루션(Wiz)과 삼성SDS 보안 역량을 결합한 클라우드 보안 협력 등이다. 김정욱 삼성SDS MSP담당 부사장은 "이번 파트너십은 AI·클라우드·보안까지 굉장히 폭넓은 영역에서의 협력"이라며 "우리가 주력으로 보는 공공과 금융 사업 확대에 꼭 필요한 파트너십"이라고 강조했다. 김 부사장은 "GDC가 협력 대상에 포함된 것이 굉장히 의미 있다"며 "고보안을 필요로 하거나 규제 산업에서 사업을 확대할 수 있는 협력"이라고 설명했다. 이어 "구글이 가진 AI·클라우드 기술과 우리의 업종별 시스템 통합(SI) 경험, 운영 역량 시너지를 낼 수 있는 굉장히 중요한 파트너십"이라고 평가했다.

2026.04.23 16:12이나연 기자

리멤버, AI 시대 'B2B 성장 공식' 공개한다

리멤버가 AI 시대 B2B 성장의 새로운 공식을 공개한다. 리멤버앤컴퍼니(각자대표 최재호·송기홍)는 5월 7일 서울 어린이대공원 파이팩토리에서 'AI시대, 새롭게 세우는 B2B 성장 공식'을 주제로 'RE:BUILD 26' 컨퍼런스를 개최한다. 이번 행사에서는 기업들이 AI 도입으로 업무 효율은 높였지만 새로운 고객 확보 프로세스와 전략을 비즈니스에 반영하지 못하고 있는 현장의 한계를 짚어보고, 데이터를 기반으로 AI 시대에 실질적 성과를 만드는 B2B 성장 공식을 제시할 예정이다. 리멤버 'RE:BUILD 26' 컨퍼런스는 총 3개 주제로 진행된다. 첫 주제는 AI가 바꾼 거시적 비즈니스 환경을 조망하고, B2B 비즈니스의 변화 방향을 심도있게 다룰 예정이다. ▲AI가 완성할 B2B 비즈니스의 미래(오픈AI코리아 김경훈 총괄 대표) ▲The AI Data Revolution-How to Survive & Thrive(한국오라클 김성하 대표) ▲AX 시대, 일하는 방식의 변화(더존비즈온 지용구 대표) ▲성장 공식을 다시 세울 시간-AI 시대 B2B의 RE:BUILD(리멤버 송기홍 대표) 세션으로 구성됐다. 두 번째 주제에서는 AI 시대 전략의 공백을 메우고 B2B 매출 조직이 준비해야 할 실무 전략이 공개된다. ▲VS. AI 시대, 사람만 할 수 있는 일(아직은)(돌고래유괴단 이성헌 부대표) ▲확률에서 확신으로-AI 시대에 살아남는 'Zero-Waste' B2B 옴니채널 전략(리멤버 김범래 광고사업실 실장) ▲AI가 읽어버린 콘텐츠 vs AI가 읽을 수 없는 콘텐츠(리캐치 황하운 리드) ▲스팸에서 공감으로-맥락 있는 너처링이 전환을 만든다(리캐치 김우진 대표) ▲본질vs.효율-정답의 시대, 우리가 놓치고 있는 것(리멤버 주대웅 리서치 사업실 실장) ▲데이터가 흐르면 마케팅이 바뀐다(스노우플레이크코리아 김희경 리드) 등의 세션으로 진행된다. 세 번째 주제는 '현장의 언어로 듣는 B2B 성장 실전 사례'를 공개해 실제 타깃팅부터 매출 전환까지 이끌어낸 현업의 경험과 비전을 제시한다. ▲마케팅으로 돈 되는 산업군 찾기-세일즈의 흔적을 기회로 바꾼 ABM 전략(NHN 김우영 파트장) ▲리드는 쌓이는데, 매출은 왜 안 나올까?(한국엡손 강민구 매니저) 등 실무 중심의 B2B 성장 전 과정을 소개한다. 발표 세션 외에도 현장에서는 계정기반 마케팅(ABM)·잠재고객 발굴·옴니채널 솔루션 담당자와 기업 환경에 맞는 전략을 논의할 수 있는 맞춤 상담존이 운영된다. 행사 종료 후에는 B2B 업계 실무진이 비즈니스 인사이트를 교류하는 네트워킹 시간도 마련된다. 송기홍 리멤버 사업부문 대표는 "AI 기술의 도입으로 B2B 마케팅의 효율은 높아졌지만, 잠재 고객이 실제 매출로 이어지기 위해서는 기술만으로 채울 수 없는 전략의 밀도가 요구된다"며 "이번 컨퍼런스가 변화한 고객 여정에 최적화된 세일즈·마케팅 표준을 제시해 국내 B2B 기업들의 경쟁력을 한 단계 리빌드(RE:BUILD)하는 자리가 될 것”이라고 말했다.

2026.04.23 16:08백봉삼 기자

SK하이닉스, 2분기 더 좋다...메모리 훈풍에 역대급 수익성 예고

SK하이닉스가 전례 없는 메모리 슈퍼사이클의 효과로 지난 1분기 역대 최대 수익성을 거뒀다. 영업이익률은 72%로, 글로벌 제조 기업 중 최상위권에 올랐다. SK하이닉스는 올 2분기에도 기록적인 수익성을 거둘 가능성이 유력하다. D램·낸드 가격의 상승세가 지속되고 있고, 고부가 제품을 중심으로 출하량이 확대되기 때문이다. 23일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지속된 메모리 슈퍼사이클 효과로 올 2분기 역대 최대 영업이익률을 경신할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 1분기 매출액 52조 5763억원, 영업이익 37조 6103억원을 기록했다. 매출은 전년동기 대비 198%, 전분기 대비 60% 증가했다. 영업이익은 각각 405%, 96% 늘었다. SK하이닉스의 이번 실적은 역대 최대 실적에 해당한다. 영업이익률도 72%로 제조업 중 최상위를 기록했다. TSMC·엔비디아·마이크론 등 전 세계 주요 기업들의 최근 수익성을 모두 뛰어넘은 수준이다. 올 1분기 SK하이닉스의 메모리 출하량(빗그로스)은 제한적이었다. D램은 전분기와 동일한 수준, 낸드는 전분기 대비 약 10% 감소했다. 그러나 D램 및 낸드 평균판매가격(ASP)이 각각 60% 중반, 70% 중반대로 상승하면서 수익성을 대폭 끌어올렸다. 이는 AI 인프라 투자에 따른 고부가 서버용 메모리 수요 증가 덕분이다. 특히 가격 변동폭이 제한적인 고대역폭메모리(HBM)를 제외한 범용 D램의 ASP 상승률은 100% 내외를 기록한 것으로 분석된다. 2분기에도 SK하이닉스의 실적은 더욱 확대될 전망이다. 물량 확대와 가격 상승세가 동시에 나타나기 때문이다. SK하이닉스는 해당 분기 D램 빗그로스가 한 자릿수 후반, 낸드는 10% 중반 증가할 것으로 내다봤다. ASP 또한 상승세가 지속될 것으로 전망된다. 현재 업계가 추산하는 2분기 SK하이닉스의 전분기 대비 ASP 상승률은 D램이 20%대, 낸드가 30%대 수준이다. 반도체 업계 관계자는 "현재 업황을 고려하면 올 2분기까지 메모리 가격의 급격한 상승세는 확정적"이라며 "SK하이닉스의 영업이익률도 올 2분기 역대 최고치를 경신할 가능성이 높다"고 설명했다.

2026.04.23 15:32장경윤 기자

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