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파고네트웍스 "구글 등과 협력 보안사업 확대...LG U+인수로 사업 변화 없어"

LG유플러스에 인수된 파고네트웍스가 기존 보안 사업에 큰 변화가 없다고 밝혔다. 앞서 LG유플러스는 지난달 4일 국내 운영형 보안 서비스(MDR) 전문기업 파고네트웍스를 인수했다고 밝힌 바 있다. 당시 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장(부사장)은 "이번 인수는 기업 고객에게 보다 완성도 높은 보안 서비스를 제공하는 동시에 LG유플러스의 보안 대응 역량을 한 단계 높이기 위한 결정"이라며 "앞으로도 보안 투자와 역량 강화를 지속해 고객이 신뢰할 수 있는 보안 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다. 2017년 설립된 파고네트웍스는 전문 인력이 24시간 보안 이벤트를 분석하고 대응하는 MDR 서비스를 제공한다. 자체 플랫폼 '딥액트(DeepACT)'를 기반으로 금융·제조·IT 등 다양한 산업군에 서비스를 제공하고 있다. 고객사가 300여 곳에 달한다. 동남아시아 7개국에도 진출했다. 직원은 28명이다. 1일 권영목 파고네트웍스 대표는 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 기자간담회를 열고 LG유플러스의 인수에 대한 질문에 "LG유플러스의 내부 정보보안 및 보안 역량을 강화하는 데 파고 네트웍스의 MDR 서비스 역량을 내재화하고자 하는 니즈와 양사의 조건이 부합한 결과"라며 "외형적으로나 경영적으로나 파고네트웍스의 보안 사업은 변화가 없다"고 말했다. 이어 "나는 LG유플러스 직원이 아니다"는 말도 덧붙였다. 이날 기자간담회는 이 회사의 고객 초청 행사 '파고 시큐리티 서밋 2026' 중 일환으로 마련됐다. 파고네트웍스는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 네트워크 탐지 및 대응(NDR), 확장형 탐지 및 대응(XDR) 중심 서비스에서 나아가 공격과 방어, 그리고 공방을 자동화하는 3대 영역으로 체계화한 통합 플랫폼 '딥액트(DeepACT) 플랫폼'을 공식 출시했다. 권 대표는 올해 상반기 기업들이 체감한 가장 큰 위협으로 '해커의 AI 무장'과 이로 인한 '공격 속도의 비약적 증가'를 꼽았다. "2026년 상반기 기업들이 가장 두려워했던 문제는 해커가 AI로 무장해 불가능할 것 같았던 공격을 현실화했다는 점"이라며 "취약점이나 보안 설정 오류를 우리가 찾기도 전에 공격자가 먼저 찾아내 침투할 정도로 감당하기 힘든 스피드가 보안 운영 센터(SOC)에 큰 부담을 줬다"고 진단했다. 이어 강력한 기술의 등장이 인류에 파멸과 전환점을 동시에 가져오는 '오펜하이머 모멘트'를 언급하며, "AI는 파멸적 혁신의 양면성을 띠고 있지만, 가트너의 발표처럼 AI는 공격자뿐만 아니라 방어자의 역량도 함께 증가시킨다"며 "방어자는 AI를 활용해 인프라와 데이터의 문맥(Context)을 공격자보다 빠르게 이해할 수 있으므로 절대 두려워할 필요가 없는 싸움"이라고 강조했다. "'블루팀' 딥액트 디펜스·'레드팀' 딥액트 어택…자동화는 디텍션 엔지니어링" 이에 파고네트웍스는 AI 시대에 맞춰 관리형 탐지 및 대응(MDR) 서비스의 체질을 '탐지량 확대'에서 '빠르고 정확한 탐지'로 방향타를 전환한다는 계획이다. 권 대표는 "기존에는 실시간으로 쏟아지는 위협을 하나라도 더 탐지하는 데 초점을 맞췄지만, 이제는 얼마나 빠르게, 정확하게 탐지하고 대응할 수 있는가로 방정식이 바뀌었다"고 설명했다. 권 대표가 제시한 딥액트 플랫폼 중심의 체계 전환은 크게 3가지로 나뉜다. 방어자 관점의 능동적 블루팀 서비스 '딥액트 디펜스(DeepACT Defense)', 공격자 관점의 통합 레드팀 서비스 '딥액트 어택(DeepACT Attack)', 위협 추적과 탐지 엔지니어링의 핵심 프로세스를 자동화한 '딥액트 디텍션 엔지니어링(DeepACT Detection Engineering)' 등이다. 딥액트 디펜스와 관련해 권 대표는 "딥액트 디펜스는 능동적인 블루팀 서비스"라며 "단순 위협 통보에 그치지 않고 위협 차단 및 격리까지 수행하는 실제적인 대응을 지원하는 서비스다. 뿐만 아니라 위협의 우선순위를 정하는 방법론까지 AI 기반으로 제공한다"고 설명했다. 딥액트 어택은 공격 표면 관리(ASM), 공격 검증(AEV), 레드티밍 등 공격자 관점에서 고객사 자산의 취약점 및 보안 허점을 발굴하고 실제 침투테스트를 통해 위협을 사전에 제거하는 서비스다. 권 대표는 "연 1~4회 단발성으로 진행되던 기존 모의해킹을 완벽히 대체해 AI 기반으로 공격자 관점에서 365일 24시간 내내 자산 식별, 익스플로잇(취약점 공격) 검증, 침투테스트, 다크웹 계정 유출 모니터링을 자동 제공한다"고 설명했다. 딥액트 디텍션 엔지니어링은 위협 헌팅 자동화 엔진이다. 구글 위협 인텔리전스(GTI)가 내재화됐으며, 앤트로픽, 오픈AI 등 프론티어 AI 모델과 연동해 침해지표(IoC) 업데이트 등 위협 정보 추적을 100% 자동화한 것이 특징이다. 권 대표는 "국내 MDR 서비스 기업 중 중 GTI와 프론티어 AI를 결합한 자동화 모델을 내재화한 곳은 파고가 유일할 것"이라며 "해당 기술에 대한 라이선스 비용은 고객에게 전가하지 않고 파고의 MDR 센터 엔진으로 무상 운용된다"고 밝혔다. 고객사가 어느 XDR을 쓰더라도 지원한다고 강조한 그는 "AI 도입은 사람 분석가를 대체하는 것이 아니라 증강된 기술로 업무를 자동화하는 과정"이라며 "대규모 데이터 분석과 반복적인 작업은 AI에 할당하고, 사람 분석가들은 위협 맥락 분석과 대응 우선순위 결정 등 고도화된 판단에 집중하는 구조를 만들고자 한다"고 말했다. 아래는 기자간담회에서 나온 질의응답. Q. AI 판단의 신뢰성 문제를 방지하기 위한 사람의 승인 절차와 감사 기록 절차는 어떻게 되는지? -악성코드 연계 분석이나 헌팅 작업 시 기존 2시간 소요되던 업무를 5분~30분 이내로(60~70% 이상) 단축하는 결과를 얻었다. 또한 중대한 시스템 관련 이벤트나 문맥(Context) 판단이 필요한 영역은 반드시 사람이 개입하는 방식을 적용한다. 현재 업무의 약 70%는 AI가 수행하고 30%는 파고의 전문 분석가 팀이 개입해 검증 및 최종 판단을 내린다. Q. 최근 LG유플러스에 인수(M&A)된 가장 큰 경영적 배경과 인수 이후 회사의 사업 전략이나 역할, 조직 외형에 변화가 생기는 부분은? - LG유플러스의 내부 정보보안 및 보안 역량을 강화하는 데 파고 네트웍스의 MDR 서비스 역량을 내재화하고자 하는 니즈와 양사의 조건이 부합한 결과다. M&A 이후 파고 네트웍스의 사명 변경이나 대표이사 지위 변화 등 외형적·경영적 변화는 전혀 없다. 지난 9년 반 동안 추진해 온 사업 플랜과 오늘 발표한 딥액트 플랫폼 전략 모두 기존 계획대로 독립적으로 운용된다. Q. SK쉴더스, 안랩, 이글루코퍼레이션 등 MDR이나 관제를 제공하는 경쟁사들 대비 파고네트웍스만의 독보적인 경쟁력은? - 국내에서 회사 전체가 오직 MDR 서비스만을 수행하기 위한 팀으로 100% 구성된 기업은 파고 네트웍스가 유일하다. 야간 근무를 아웃소싱에 의존하는 일반 관제와 달리, 한국과 정반대 시차인 캐나다 토론토 지사(MDR 센터)에 파고 본사 분석가들을 직접 파견하여 365일 24시간 내내 동일한 고숙련 분석가가 주간 근무 형태로 밀착 대응하는 것도 차별점이다. Q. 딥액트 플랫폼의 3가지 서비스 중 신규 브랜드와 확대된 브랜드의 구분은? -'딥액트 어택'은 AI 기반 상용 자동화 서비스로의 완전 신규 출시이며, '디펜스'와 '디텍션 엔지니어링'은 기존 역량을 AI 기반으로 고도화·확대한 모델이다. Q. 딥액트 어택에서 AI가 생성한 익스플로잇 코드에 대한 PoC(개념검증)은 사람이 하는지, AI가 하는지? - AI 생성 익스플로잇 코드의 PoC는 연내 출시될 딥액트 어택 앱과 딥액트 어택 웹에서 진행될 예정이다. Q. 딥액트 디텍션 엔지니어링에서 고객사에 비용이 전가되지 않는 구조와 매출에 미치는 영향은? - 디텍션 엔지니어링은 딥액트 디펜스 및 딥액트 어택 서비스 구독 고객에게 라이센스 비용 없이 제공하는 구조다. 플랫폼 대시보드 및 리포팅이 통합 제공된다. 매출은 전년 대비 견조한 성장세가 지속되고 있다.

2026.09.01 16:46김기찬 기자

딥엑스, AWS와 '피지컬 AI' 배포 환경 구축… 글로벌 시장 공략 가속

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스(대표 김녹원)가 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드·IoT 인프라와 자사 신경망처리장치(NPU)를 연계한 피지컬 AI 배포 환경을 구축하고 글로벌 시장 진출을 본격화한다. 1일 딥엑스에 따르면 AWS는 최근 공식 기술 블로그를 통해 딥엑스의 온디바이스 NPU 'DX-M1'과 'AWS IoT 코어', 'AWS IoT 그린그래스'를 결합해 AI 모델을 준비하고 다수의 엣지 기기에 NPU 실행 환경을 원격 배포·관리하는 방식을 소개했다. 현재 AWS 마켓플레이스에서 제공 중인 '딥엑스 그린그래스 솔루션'을 활용하면, 표준 AI 모델 형식인 ONNX를 딥엑스 NPU 전용 형식(DXNN)으로 변환한 뒤 드라이버와 펌웨어, 런타임 환경을 현장 장비에 원격으로 자동 배포할 수 있다. 이에 따라 스마트팩토리, 물류센터, 리테일 매장, 로봇 등에 설치된 다수의 기기를 직접 방문하지 않고도 일괄 관리하고 최신 AI 모델로 상시 업데이트할 수 있게 된다. 최근 피지컬 AI가 로봇과 산업 장비로 빠르게 확산되면서 클라우드에서 모델을 개발·관리하고 현장 엣지 기기의 저전력 NPU가 실시간 추론을 맡는 '클라우드-엣지 연계'의 중요성이 부각되고 있다. 딥엑스는 이를 발전시켜 클라우드와 현장 기기가 역할을 분담하는 '센터-엣지 연합 AI' 구조를 구축할 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 8월 31일부터 9월 1일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 'AWS 스타트업 파트너 서밋 2026'에 직접 참석해 글로벌 파트너십 확장에 나섰다. 하드웨어 반도체 기업으로는 이례적으로 참여해 클라우드와 엣지를 잇는 협력 모델을 제시하고 있다. 회사는 향후 북미 로보틱스, 산업용 비전 프로젝트뿐 아니라 차세대 AI 칩인 'DX-M2'로도 클라우드 연동을 확대할 계획이다. 딥엑스 관계자는 “피지컬 AI 확산을 위해서는 고효율 반도체와 더불어 현장 기기 배포 인프라가 필수적”이라며 “AWS와의 협력을 통해 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮춰가겠다”라고 말했다.

2026.09.01 16:25전화평 기자

노타, '모두의 AI' SKT 컨소시엄 합류…실행형 AI 구현 지원

노타가 국가 인공지능(AI) 프로젝트 참여를 확대하며 AI 모델 개발부터 국민 대상 서비스 구현까지 최적화 기술 적용 범위를 넓힌다. '독자 AI 파운데이션 모델'에 이어 '모두의 AI' 사업에도 참여하며 국가 AI 개발과 활용 과정에서 최적화 기술을 제공한다. 노타는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업에 참여한다고 1일 밝혔다. 노타는 SK텔레콤이 주관하는 컨소시엄에서 AI 모델 인프라 분야를 맡아 사업에 활용되는 AI 모델의 경량화와 최적화를 담당한다. '모두의 AI'는 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽고 안전하게 활용할 수 있도록 추진되는 사업이다. 노타는 앞서 국가 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여한 데 이어 실제 국민 대상 서비스 구현 단계까지 역할을 확대한다. SK텔레콤 컨소시엄은 이용자의 상황과 필요를 파악해 공공·생활 정보를 맞춤형으로 안내하고 필요한 후속 행동까지 연결하는 AI 서비스를 구현할 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청 및 증명서 발급을 비롯해 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 지원하는 실행형 AI로 확대하는 것이 목표다. 국민 대상 AI 서비스는 다수 이용자의 다양한 요청을 동시에 처리해야 한다. 단순 정보 검색부터 여러 단계의 판단과 도구 활용이 필요한 복잡한 업무까지 요청 유형이 다양한 만큼 여러 AI 모델과 AI 에이전트가 동시에 작동하게 돼 한정된 연산 자원을 효율적으로 활용하는 최적화 기술이 중요하다. 노타는 이 과정에서 AI 모델의 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 실제 서비스 환경에서 빠르고 안정적으로 구동될 수 있도록 지원한다. AI 모델 최적화뿐 아니라 대규모 AI 서비스의 운영 효율까지 함께 높인다는 계획이다. 노타는 자체 AI 모델 경량화 및 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 모델 성능을 유지하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄인다. AI 모델의 특성과 목표 하드웨어 환경을 함께 분석해 데이터센터와 기업 서버 및 엣지 디바이스 등 다양한 인프라에서 효율적으로 구동될 수 있도록 지원한다. 채명수 노타 대표는 "국가 AI 경쟁력은 우수한 모델 개발을 넘어 국민이 실제 사용하는 서비스를 구현하고 이를 대규모 환경에서도 빠르고 안정적으로 운영하는 역량에서 완성된다"며 "우리는 일상 어디서든 AI 가치를 체감할 수 있도록 최적화 기술을 발전시켜온 만큼 모두의 AI 프로젝트에서도 모델 개발부터 실제 서비스 운영까지 최적화 역량을 폭넓게 적용해 독자적인 AI 기술과 활용 기반을 갖추는 '소버린 K-AI' 실현에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 16:19김동원 기자

[현장] 몽고DB "데이터 구조 재설계 필요…韓 제조·금융·공공시장 공략"

"우리는 한국 기업 인공지능(AI) 전환을 뒷받침하는 데이터 플랫폼 사업을 확대할 것입니다. 기존 시스템 기술 부채와 복잡한 데이터 구조를 줄이는 동시에 제조·금융 등 산업별 AI 활용을 늘릴 것입니다. 파트너 생태계와 공공시장까지 사업 영역을 넓힐 준비도 마쳤습니다." 장정욱 몽고DB코리아 지사장은 1일 서울 삼성동 파르나스에서 열린 '몽고DB닷로컬 서울'에서 국내 시장 전략을 이같이 밝혔다. 기업 데이터 환경을 현대화하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 AI 애플리케이션과 에이전트를 구축하는 것을 핵심 사업 축으로 제시했다. 장 지사장은 기업이 오랜 기간 누적한 기술 부채와 복잡한 시스템 구조를 줄이는 데 집중한다고 강조했다. 데이터 기반을 유연하게 재구성해 새로운 디지털 서비스나 AI 기술을 기존 업무에 더 빠르게 적용할 수 있는 환경을 마련한다는 구상이다. 그는 AI 분야에서는 실제 운영 환경에서 사용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축에 무게를 뒀다고 밝혔다. 몽고DB는 데이터베이스(DB) 중심으로 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결해 실질적인 사업 성과로 이어지도록 지원할 계획이다. 장 지사장은 국내 제조업을 몽고DB의 주요 공략 분야로 꼽았다. 제조 현장에서 설비와 센서로부터 실시간으로 발생하는 운영 데이터를 생산·물류 시스템과 연결하고 이를 AI로 분석해 공정 상황을 파악하거나 이상을 예측·대응하려는 수요가 커지고 있다는 설명이다. 그는 "특히 한국 제조업의 근간인 중소·중견기업은 AI 도입이 아직 초기 단계인 만큼 기존 레거시 시스템을 현대화하는 작업이 우선돼야 한다"며 "기존 시스템을 보다 유연하고 확장 가능한 구조로 전환하도록 지원하고 이후 AI 활용까지 이어지도록 돕는 것을 제조업 전략의 핵심 축으로 뒀다"고 강조했다. 장 지사장은 금융권에서도 데이터 보안과 규제 요건을 고려한 AI 적용을 확대할 것이라고 전략을 밝혔다. 금융사가 기존 온프레미스 환경을 유지하면서 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 이상거래탐지와 문서 인텔리전스, AI 어시스턴트 등으로 활용 범위를 단계적으로 넓힐 계획이다. 그는 디지털 네이티브 기업을 대상으로 개인화와 추천, 검색 등 실시간 서비스 개선 수요를 공략한다고 밝혔다. 정형·비정형 데이터를 함께 처리하면서 이용자 행동과 서비스 상황을 실시간으로 파악해 애플리케이션에 반영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 장 지사장은 AI 확산에 따라 기업 데이터 아키텍처 자체를 재설계하려는 움직임이 커질 것으로 내다봤다. 특정 인프라나 클라우드에 종속되지 않는 유연성과 확장성, 보안성을 확보하면서 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 만드는 데이터 계층 중요성이 높아지고 있다고 판단했다. 그는 산업별 AI 사업 확대를 위해 국내 파트너 생태계도 강화한다고 밝혔다. 데이터 플랫폼만으로 애플리케이션을 완성하기 어려운 만큼 산업과 고객 업무를 이해하는 파트너와 협력할 방침이다. 실제 구축부터 실제 서비스 적용까지 지원하기 위한 전략적 파트너십 프로그램을 추진하고 있다. 그는 공공시장 공략을 위한 준비까지 마쳤다고 밝혔다. 실제 몽고DB는 최근 공공기관이 자사 제품을 도입할 수 있도록 조달 절차를 마치고 나라장터에 제품 등록을 완료했다. 그는 "국내 민간 기업뿐 아니라 기관까지 데이터 현대화·AI 사업서 우리 제품을 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 아틀라스에 에이전트·검색 통합…관리형 MCP 서버 정식 출시 이날 몽고DB는 행사 기조연설에서 '몽고DB 아틀라스 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'를 정식 출시 소식을 알리고, '아틀라스 임베딩·리랭킹 API'를 공개했다. 관리형 MCP 서버는 기존 로컬 MCP 서버 기능을 몽고DB 아틀라스가 직접 호스팅하는 서비스로 확장한 것이 핵심이다. 이날 발표를 맡은 프랭크 리우 몽고DB 프로덕트 매니저는 "아틀라스 관리형 MCP 서버를 이용하면 개발자가 별도 MCP 서버를 직접 구축하고 배포할 필요가 없다"며 "챗GPT와 클로드, 커서 등 MCP를 지원하는 AI 도구를 아틀라스에 연결해 자연어로 데이터와 DB 운영 환경을 함께 다룰 수 있다"고 강조했다. 리우 매니저는 MCP 서버 지원 범위도 데이터 조회에 그치지 않는다고 강조했다. AI 에이전트는 몽고DB 컬렉션을 조회하고 스키마를 파악하거나 인덱스까지 관리할 수 있다. 아틀라스 클러스터 생성과 설정, 사용자 접근 권한 관리, 성능 확인 등 제어 영역까지 같은 자연어 인터페이스로 수행할 수 있다. 그는 MCP 서버에 보안 기능도 소개했다. 이 시스템 보안에는 사용자 위임 방식 인증 구조가 적용됐다. 사용자는 오어스(OAuth)를 통해 자신의 권한 범위 안에서만 AI 에이전트가 시스템에 접근하도록 설정할 수 있다. 읽기 전용 권한을 부여하면 에이전트 역시 쓰기 작업을 수행할 수 없다. 헤드리스 환경과 멀티에이전트 워크로드를 위한 서비스 계정도 지원한다. 사람이나 에이전트가 수행한 작업은 특정 사용자 또는 에이전트에 연결해 로그로 기록한다. 이를 통해 AI 에이전트가 실제 DB 운영에 참여하더라도 누가 어떤 작업을 수행했는지 추적하고 감사할 수 있도록 지원한다. 이날 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄은 새로 출시된 아틀라스 임베딩·리랭킹 API을 소개했다. 아틀라스 임베딩은 몽고DB 데이터에 AI 검색용 벡터를 만들기 위해 외부 시스템을 별도 연결하지 않고 아틀라스 안에서 임베딩 모델을 직접 사용할 수 있게 지원하는 기능이다. DB와 벡터 검색 계층, 모델 제공업체를 각각 관리하던 구조를 하나의 플랫폼으로 통합하는 셈이다. 셤 총괄은 "기존에 보이지 모델을 직접 호출하던 개발자는 URL과 API 키를 변경하는 방식으로 아틀라스로 옮길 수 있다"며 "토큰화 방식과 소프트웨어개발키트(SDK), 모델 이름은 그대로 유지할 수 있어 전체 개발 스택을 다시 구축하지 않아도 된다"고 강조했다. 몽고DB는 검색 모델 제품군도 확대했다. 범용 텍스트 임베딩 모델 '보이지 4'는 일반 텍스트를 임베딩으로 변환하며 '보이지 멀티모달 3.5'는 텍스트와 이미지가 섞인 데이터까지 벡터화한다. '리랭크 2.5'는 검색 결과를 다시 정렬해 검색 정확도와 관련성을 높이는 역할을 한다. 특히 보이지 4는 크기가 다른 모델이 동일한 임베딩 공간을 공유할 수 있도록 설계됐다. 몽고DB는 이를 통해 비용과 지연시간을 낮추면서 검색 정확도를 높일 수 있다고 설명했다. 셤 총괄은 "우리는 관리형 MCP 서버와 검색 기술을 결합해 AI 에이전트 개발부터 데이터 접근과 운영, 검색까지 아틀라스에서 처리할 수 있는 구조를 확대할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 16:10김미정 기자

AI 매출 13배 키운 유라클, 이번엔 사우디로…아람코 앞세워 중동 공략 본격화

기업용 인공지능(AI) 사업을 빠르게 키우고 있는 유라클이 사우디아라비아를 시작으로 해외 시장 공략에 나선다. 국내 금융·건설·제조 분야에서 AI 플랫폼 구축 실적을 쌓은 데 이어 사우디 아람코와 진행 중인 기술검증(PoC)을 발판으로 중동에서 신규 사업 기회를 확보한다는 계획이다. 유라클은 지난달 31일 사우디아라비아 리야드에서 개막한 글로벌 기술 전시회 'LEAP 2026'에 참가해 엔터프라이즈 AI 오케스트레이션 플랫폼 '오르다(AURDA)'와 AI 에이전트 플랫폼 '아테나(Athena)', AI 코딩 도구 '아테나 코드 어시스턴트'를 선보였다고 1일 밝혔다. 이번 전시는 유라클이 최근 키우고 있는 AI 사업을 해외로 확장한다는 점에서 주목된다. 유라클의 AI 플랫폼 매출은 2024년 2억6900만원에서 지난해 35억9300만원으로 13배 이상 늘었다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 같은 기간 0.57%에서 8.21%로 높아졌다. 올해 1분기에는 AI 플랫폼 매출 8억2700만원을 기록하며 매출 비중이 9.52%까지 상승했다. 국내에서는 KCB와 한국평가데이터를 비롯해 금융·신용평가 시장에서 AI 인프라 구축 사업을 확보했다. 현대건설과 인텔리안테크 등에도 AI 플랫폼을 공급하며 적용 분야를 넓히고 있다. 기존 모바일 플랫폼 사업을 통해 확보한 대기업 고객 기반을 AI 개발·운영 플랫폼 사업으로 옮기는 전략이다. 해외 사업에서도 첫 단추를 끼웠다. 유라클은 퓨리오사AI 등과 K-AI 수출 컨소시엄을 구성해 사우디 아람코와 AI 기술검증을 진행하고 있다. 여기에 과학기술정보통신부의 '2026년 AI 반도체 해외실증 지원 사업'에도 선정됐다. 유라클의 AI 인프라 관리 플랫폼 오르다와 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 연동해 실제 환경에서 검증하는 방식이다. 이처럼 유라클이 중동 시장 확대에 나서는 것은 사우디의 AI 투자가 데이터센터와 연산 인프라 구축을 넘어 기업 업무에 AI를 적용하는 단계로 확대되고 있어서다. 사우디 정부는 LEAP 2026 개막과 함께 AI와 첨단기술 분야에서 150억 달러가 넘는 투자와 사업 계획을 발표했다. 투자 영역도 에너지와 통신, 반도체, 데이터센터, 가속컴퓨팅부터 AI 모델과 클라우드, 산업별 AI 애플리케이션까지 전 AI 생태계로 넓어졌다. 국부펀드(PIF)가 설립한 AI 기업 휴메인(HUMAIN)을 중심으로 기업용 AI 도입도 빨라지고 있다. 휴메인은 최근 마이크로소프트와 기업의 AI 도입을 지원하기 위한 협력에 나서고 현장에 엔지니어를 직접 투입해 AI를 기존 업무에 연결하는 사업을 추진하고 있다. 사우디 AI 기업 모즌에도 투자해 금융과 공공기관을 대상으로 기업용 AI 솔루션을 공동 개발하고 있다. AI 인프라를 자국 내에서 운영하려는 소버린 AI 수요도 커지고 있다. AWS는 올해 12월 사우디에 첫 클라우드 리전을 가동할 예정이며 휴메인과 최대 50MW 규모의 AI 존 구축도 추진한다. 휴메인은 AMD·시스코와 사우디에서 AI 컴퓨팅 인프라 운영을 시작하며 데이터 위치와 모델 운용을 고객이 직접 통제할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 이런 시장 구조는 유라클이 공략하고 있는 기업용 AI 분야와 연결된다. 유라클은 자체 대규모언어모델(LLM)을 개발하는 대신 다양한 AI 모델과 그래픽처리장치(GPU)·NPU 등 인프라를 기업 업무 시스템에 연결하고 이를 통합 관리하는 플랫폼에 집중하고 있다. 오르다는 GPU와 NPU 등 AI 연산 자원을 통합 관리하고 워크로드에 따라 자원을 배분하는 역할을 한다. AI 서비스 배포 자동화와 실시간 모니터링, 장애 예측, 보안·로깅 기능도 제공한다. 퓨리오사AI 레니게이드와 연동을 마쳐 GPU뿐 아니라 국산 NPU를 활용하는 AI 환경도 지원한다. 아테나는 여러 AI 에이전트를 기업 업무에 맞게 개발하고 운영할 수 있도록 지원한다. 아테나 코드 어시스턴트는 고객사 내부 서버에서 직접 추론하는 경량 언어모델을 사용해 소스코드를 외부 클라우드로 보내지 않고 이용할 수 있도록 설계됐다. 금융·공공기관이나 대기업처럼 데이터와 소스코드의 외부 전송을 제한해야 하는 환경을 겨냥했다. 유라클이 자체 개발 조직을 대상으로 진행한 실증에서는 아테나 코드 어시스턴트 도입 후 약 20% 수준의 개발 생산성 개선 효과도 확인했다. 상대적으로 적은 GPU로 여러 개발자가 사용할 수 있도록 해 AI 코딩 도구 운영 비용을 낮추는 데도 초점을 맞췄다. LEAP 2026에서는 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 구성한 '한국 풀스택 AI 컨소시엄' 공동관을 통해 이 같은 기술을 선보인다. 유라클은 이곳에서 메가존클라우드, 퓨리오사AI, 업스테이지, NC AI 등과 함께 AI 반도체와 클라우드 인프라, AI 모델, 기업용 AI 운영 플랫폼을 통합 전시한다. 또 이 컨소시엄에서 유라클은 AI를 실제 기업 업무에 구축하고 운영하는 영역을 맡는다. 권태일 유라클 대표는 "중동은 자국 안에 AI 인프라를 두고 실제 업무에 적용하려는 수요가 빠르게 커지는 시장"이라며 "사우디아라비아에서 진행되고 있는 다양한 협업을 기반으로 중동 시장에 적극 진출할 것"이라고 말했다.

2026.09.01 16:10장유미 기자

파일럿을 넘어…AI 에이전트를 안착시키는 세 가지 조건

기업 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 '도입'에서 '운영'으로 옮겨가고 있다. 시스템 통합, 통제 가능한 자율성, 측정 가능한 성과가 AI 에이전트의 현장 안착을 좌우한다. 기업의 인공지능(AI) 활용이 새로운 변곡점을 맞고 있다. 성공적인 파일럿을 구현하는 일은 빠르게 쉬워지고 있다. 진짜 난관은 그다음이다. AI 에이전트를 실제 시스템과 데이터, 의사결정 구조 안에서 안정적으로 작동시키는 문제다. 앞으로 기업 간 격차는 AI를 도입했는지가 아니라, 실험을 운영으로 전환할 수 있는 역량에서 벌어질 가능성이 크다. 지난 2년간 AI 코파일럿과 사내 어시스턴트, 업무 특화형 에이전트가 소프트웨어 개발부터 고객 서비스, 지식관리, 비즈니스 운영까지 빠르게 확산됐다. 그러나 도입 건수와 운영 성숙도는 같은 말이 아니다. 샌드박스에서는 업무 범위와 데이터, 예외 조건을 통제할 수 있어 에이전트가 비교적 좋은 성능을 낸다. 실제 현장은 다르다. 레거시 시스템과 연동해야 하고, 여러 곳에 흩어진 민감 데이터를 다뤄야 하며, 이미 굳어진 업무 절차 안에서 일해야 한다. 따라서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 'AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는가'가 아니라 '비즈니스 현장에서 일관되게 작동하려면 무엇이 필요한가'를 물어야 한다. 한국을 비롯한 여러 시장에서 기업의 AI 전환을 지원하며 확인한 과제는 세 가지로 압축된다. 기존 시스템과 워크플로의 통합, 명확한 거버넌스와 보안 경계, 기술 역량을 경영 성과로 전환하는 측정 체계다. 이 세 축이 바로 'AI 운영 준비도(AI operational readiness)'의 기반이다. 통합 | 에이전트 경쟁력은 모델보다 '연결'에서 갈린다 첫 번째 조건은 통합이다. AI 에이전트가 답변을 생성하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하려면, 신뢰할 수 있는 데이터와 기업용 애플리케이션, 운영 워크플로에 접근할 수 있어야 한다. 모델이 아무리 뛰어나도 업무가 이뤄지는 시스템과 단절돼 있다면 활용 범위는 제한적일 수밖에 없다. 제조업에서 이 문제는 더욱 선명하다. AI 에이전트는 생산계획, 예지정비, 품질관리, 장애 원인 분석을 지원할 수 있다. 그러나 이를 구현하려면 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP), 생산설비와 센서 등 IT·OT 환경에 흩어진 정보를 연결해야 한다. 데이터가 레거시 플랫폼과 개별 설비에 갇혀 있다면 에이전트는 공정 전반의 상황을 파악하기 어렵고, 판단을 실제 행동으로 옮기기는 더 어렵다. 국내 스마트팩토리 도입 제조기업 113개사를 대상으로 한 연구에서도 시스템 통합의 활용 수준은 상대적으로 낮게 나타났다. 스마트팩토리를 먼저 도입한 기업조차 새로운 기술을 기존 제조 환경과 연결하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다는 의미다. (참고: Applied Sciences, 'Smart Factory Adoption and Its Impact') 제조업만의 문제도 아니다. 유통 분야의 에이전트가 정교한 상품 추천을 만들더라도 이를 구매와 배송으로 이어가려면 판매시점정보관리(POS), 이커머스, 고객관계관리(CRM), 재고·물류 시스템이 함께 움직여야 한다. 결국 에이전트의 가치는 얼마나 '똑똑한가'보다 실제로 일해야 하는 환경과 얼마나 촘촘하게 연결돼 있는가에 달려 있다. 거버넌스 | 자율성이 커질수록 통제선은 선명해야 한다 두 번째 조건은 거버넌스다. 에이전트가 더 많은 시스템에 연결될수록 실행할 수 있는 업무도 늘어난다. 이때 기업은 '이 업무를 수행할 수 있는가'와 함께 '어디까지 스스로 수행하도록 허용할 것인가'를 판단해야 한다. 기술적 가능성과 운영상 허용 범위를 분리하지 않으면 자율성은 곧 리스크가 된다. 금융 서비스처럼 민감한 데이터와 고객 거래, 리스크 판단이 얽힌 분야에서는 더욱 그렇다. 기업은 에이전트가 접근할 수 있는 데이터, 독립적으로 실행할 수 있는 행동, 사람의 승인이 필요한 의사결정, 행동 기록과 감사 방식, 사고 발생 시 대응 절차를 사전에 정해야 한다. 배포 이후 문제가 생길 때마다 예외 규칙을 덧붙이는 방식으로는 안정적인 확장이 어렵다. 거버넌스와 보안, 사람의 감독, 감사 가능성은 AI 활용을 막는 제동장치가 아니다. 오히려 조직이 확신을 갖고 활용 범위를 넓히게 하는 안전장치다. 에이전트에 더 많은 자율성을 부여할수록 통제 경계의 중요성도 함께 커진다. '통제된 자율성'이야말로 에이전트형 AI 운영의 핵심 원칙이다. 성과 | 기술 지표를 경영 성과로 번역하라 세 번째 조건은 측정이다. 지금까지 많은 AI 파일럿은 모델 정확도와 응답 품질, 업무 완료율, 처리 속도 같은 기술 지표를 중심으로 평가됐다. 물론 필요한 지표다. 다만 이것만으로는 AI가 실제 가치를 만들고 있는지 설명하기 어렵다. 기업이 물어야 할 질문은 더 단순하고도 까다롭다. '이 에이전트로 인해 비즈니스에서 무엇이 달라졌는가'다. 제조기업이라면 설비 중단 시간 단축, 근본 원인 분석 속도 향상, 생산 처리량 증가로 답해야 한다. 유통기업이라면 전환율과 재고 회전, 고객 경험의 개선이 기준이 될 수 있다. 서비스기업은 해결 시간 단축, 수작업 감소, 팀 생산성 향상으로 성과를 확인할 수 있다. 지표는 업무마다 달라도 원칙은 같다. 에이전트가 인상적인 결과를 보여줬는지가 아니라, 처음 정의한 사업 목표를 실제로 얼마나 변화시켰는지 평가해야 한다. 이를 위해서는 파일럿 시작 단계에서 기준선과 목표 지표, 측정 기간, 책임 조직을 함께 정해야 한다. 측정 설계가 뒤로 밀리면 그럴듯한 데모는 쌓이지만 투자 판단에 필요한 근거는 남지 않는다. 기술 성능을 경영 언어로 번역하는 체계가 있어야 파일럿을 중단할지, 개선할지, 전사로 확산할지 판단할 수 있다. AI 운영 준비도가 기업의 실질 경쟁력 AI 운영 준비도는 결국 세 가지 기반으로 정리된다. 연결된 시스템과 워크플로, 거버넌스와 보안에 기반한 통제된 자율성, 그리고 측정 가능한 비즈니스 성과다. 이 기반을 갖춘 기업은 하나의 성공 사례를 다음 업무로 빠르게 확장할 수 있다. 필요한 접근 권한을 부여하면서도 통제력을 유지하고, 기존 업무를 흔들지 않으면서 에이전트를 프로세스 안에 녹여낼 수 있다. 무엇보다 중요한 것은 개별 성공을 일회성 실험으로 끝내지 않고 반복 가능한 운영 역량으로 축적하는 일이다. 에이전트가 행동을 추천하는 도구에서 직접 실행에 참여하는 시스템으로 진화할수록 이러한 차이는 더 커질 것이다. 앞으로의 승부는 더 많은 에이전트를 배포한 기업이 아니라, 에이전트를 안정적이고 안전하게 '일하게' 만드는 기업에서 갈릴 것이다. 응우옌 득 끄엉(Nguyen Duc Cuong)은 VTI 그룹의 자회사 VTI KOREA의 CEO다. VTI KOREA는 기업이 AI와 디지털 기술을 실제 비즈니스 운영에 적용할 수 있도록 지원한다. VTI KOREA는 '기업 AI 에이전트 도입·운영 전략: 보안부터 비즈니스 성과까지' 세미나에서 AI 운영 준비도와 관련한 과제를 보다 구체적으로 다룰 예정이다.

2026.09.01 15:51응우옌 득 끄엉 컬럼니스트

챗GPT 광고 매출, 200일 만에 1조원 돌파…오픈AI, 수익성 입증

오픈AI가 챗GPT에 붙인 광고로 인공지능(AI) 광고 시장의 문을 열었다. 서비스 반년여 만에 조 단위 매출을 올리며 챗봇 광고도 수익원이 될 수 있음을 증명했다. 1일 오픈AI에 따르면 챗GPT 광고 연환산 매출은 10억 달러(약 1조 3000억원)에 도달했다. 지난 2월 미국에 광고 서비스를 도입한 지 약 200일 만이다. 광고는 이용자가 챗GPT에 "이사하는데 필요한 가전을 추천해달라"고 물으면 그 대화 내용에 맞는 상품 광고가 답변 옆에 붙는 식으로 이뤄진다. 검색어에 맞춰 광고가 뜨던 방식이 이용자와 AI가 나눈 대화에 맞춰 광고가 붙는 방식으로 바뀐 것이다. 이런 방식의 광고는 실제 성과로 이어지고 있다. 오픈AI에 따르면 한 온라인 쇼핑 광고주는 28일간 광고를 집행해 광고비의 3배를 벌었다. 한 기술 파트너의 경우 광고를 보고 유입된 이용자의 80% 이상이 신규 고객이었다. 오픈AI가 광고에 공을 들이는 것은 기업공개(IPO)를 앞두고 있어서다. 개인 이용자 중심으로 성장한 오픈AI는 기업 고객 비중이 높은 앤트로픽보다 매출 성장이 더디다는 평가를 받아왔다. 광고를 구독과 기업용 서비스, 응용프로그램인터페이스(API)에 이은 새로운 수익원으로 키워 이를 만회하려는 것으로 풀이된다. 광고 사업 확장에도 속도를 내고 있다. 챗GPT 광고는 현재 한국을 포함해 40여 개국에서 운영된다. 이날부터는 인도, 유럽, 중동, 북아프리카 지역 광고주가 대행사를 거치지 않고 직접 광고를 구매하는 셀프서비스 방식도 도입했다. 초기에는 대행사 중심으로 광고를 판매했으나 지난 5월 이후 중소기업과 스타트업으로 광고주를 넓혔다. 현재 주요 AI 기업 중 챗봇에 광고를 붙인 곳은 오픈AI뿐이다. 구글은 챗봇 제미나이에 광고를 넣지 않는 대신 검색 화면의 AI 답변에만 광고를 붙였다. 20년간 검색 광고로 벌어온 수익 기반을 지키면서 챗봇은 광고 없이 두는 쪽을 택했다. 앤트로픽은 아예 자사 챗봇 클로드에 광고를 붙이지 않겠다고 선언했다. 기업마다 다른 전략을 추구하는 것은 챗봇 광고의 불확실성 때문으로 분석된다. 시장조사업체 이마케터는 미국 AI 광고 지출이 올해 320억 달러(43조 8000억 원)에서 2030년 682억 달러(약 93조 원)로 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 이 가운데 80% 이상은 챗봇 대화 안이 아니라 구글 AI 개요 옆에 붙는 검색 광고처럼 AI가 생성한 콘텐츠 옆에 표시되는 형태인 것으로 조사됐다. 챗GPT처럼 챗봇 안에 직접 붙는 광고는 올해 전체 AI 광고의 3% 수준에 그칠 것으로 봤다. 이용자 신뢰도 과제로 남는다. 지난 1월 입소스 조사에서 미국 성인의 63%는 AI 검색 결과에 광고가 붙으면 그 답변을 덜 신뢰하게 될 것이라고 답했다. 오픈AI는 "챗GPT에 사람들이 두는 신뢰를 지키는 것이 가장 중요한 원칙"이라며 "챗GPT 광고는 항상 명확히 표시되고 챗GPT 답변과 분리돼 있으며 광고주는 이용자의 사적 대화에 접근할 수 없다"고 밝혔다.

2026.09.01 15:48김동원 기자

AI가 다 만드는 시대…플랫폼은 왜 다시 '사람' 찾나

생성형 인공지능(AI)이 콘텐츠 제작 문턱을 낮추면서 역설적으로 온라인 플랫폼에서 '사람' 가치가 높아진다. AI를 활용해 손쉽게 만든 저품질 콘텐츠가 쏟아지자 플랫폼들이 대량생산·반복 콘텐츠 노출과 수익화를 제한하는 동시에 사람이 만든 원본 콘텐츠와 창작자 확보에 공을 들이고 있어서다. AI를 활용한 콘텐츠 생산이 일상화되면서 플랫폼 고민도 달라지고 있다. 과거에는 더 많은 콘텐츠를 확보하는 것이 중요했다면 이제는 수많은 콘텐츠 가운데 이용자가 믿고 볼 만한 콘텐츠를 어떻게 가려낼지가 새로운 과제가 됐다. AI로 '찍어내는' 콘텐츠에 제동…유튜브·메타 "원본이 중요" 1일 관련 업계에 따르면 유튜브와 메타, 틱톡, 네이버 등 국내외 주요 플랫폼은 최근 반복·대량생산되거나 독창적인 가치가 부족한 콘텐츠에 대한 대응을 강화하는 중이다. 'AI 슬롭' 확산 때문이다. AI 슬롭은 생성형 AI를 이용해 대량으로 만들어지는 저품질 콘텐츠를 말한다. 생성형 AI를 활용하면 이미지와 영상, 음성, 글 등을 적은 비용으로 빠르게 만들 수 있지만 비슷한 형식의 콘텐츠를 반복적으로 생산하거나 이용자의 관심을 끌기 위한 저품질 콘텐츠도 함께 늘어나고 있다. 유튜브는 지난해 7월 유튜브 파트너 프로그램(YPP)의 기존 '반복 콘텐츠' 정책 명칭을 '비진정성 콘텐츠'로 변경했다. 반복적이거나 대량생산된 콘텐츠가 수익화 대상이 아니라는 점을 보다 명확하게 하기 위해서다. 유튜브가 수익화 콘텐츠에 요구하는 핵심 기준은 원본성과 진정성이다. 템플릿을 활용해 비슷한 영상을 대량으로 만들거나 영상마다 차이가 거의 없는 콘텐츠 등은 수익화가 어려울 수 있다. 메타도 비슷한 방향으로 움직인다. 메타는 지난 3월 페이스북 피드와 릴스에서 원본 콘텐츠를 우선 노출하고 비원본 콘텐츠의 도달 범위를 줄이는 정책을 발표했다. 다른 사람의 콘텐츠를 그대로 다시 올리거나 자막·테두리를 추가하고 재생 속도를 바꾸는 정도는 비원본 콘텐츠로 판단한다. 반면 다른 사람의 콘텐츠를 활용했더라도 새로운 정보나 분석을 추가하거나 스토리를 실질적으로 개선하면 원본 콘텐츠로 인정할 수 있다. 콘텐츠뿐 아니라 계정 뒤에 '실제 사람'이 존재하는지를 확인하는 것도 중요해지고 있다. 메타는 지난 7월 실제 사람이 운영하는 계정이라는 사실을 보여주는 무료 인증 배지 '페이스북 베리파이드'를 공개했다. AI를 이용해 콘텐츠뿐 아니라 프로필과 메시지까지 손쉽게 만들 수 있게 되면서 상대방이 실제 사람이라는 사실을 확인할 수 있는 명확한 신호가 필요해졌다는 설명이다. 틱톡 역시 AI 생성 콘텐츠의 투명성을 높이는 데 주력하고 있다. 현실적으로 보이는 AI 생성 콘텐츠에 라벨 표시를 요구하는 동시에 C2PA(콘텐츠 출처 인증 표준) 기반 콘텐츠 자격증명 등을 활용해 AI 콘텐츠를 식별하고 있다. 틱톡에 따르면 현재까지 AI 생성 콘텐츠로 표시된 영상은 30억건을 넘어섰다. 네이버도 AI 양산형 콘텐츠 제동...진정성 본다 국내 플랫폼도 같은 고민에 직면했다. 네이버는 AI를 이용한 저품질·양산형 콘텐츠에 대한 기준을 강화하는 동시에 사람이 만든 양질의 콘텐츠와 창작자에 대한 투자를 확대하고 있다. 네이버는 지난 6월 숏폼 서비스 '클립'의 광고 인센티브 정책을 개편하면서 자체 제작성과 2차 가공 여부뿐 아니라 양산형·AI 콘텐츠에 대한 수익화 인정 기준을 강화했다. 품질이 낮다고 판단되는 콘텐츠에는 광고 인센티브를 지급하지 않는 방식이다. 검색에서도 비슷한 원칙을 적용한다. 네이버는 검색 결과를 점유할 목적으로 동일하거나 유사한 템플릿을 이용해 콘텐츠를 무의미하게 대량 발행하는 행위를 '저품질 콘텐츠 대량 생성'으로 보고 있다. AI나 자동화 프로그램을 활용한 콘텐츠도 이에 포함될 수 있으며 스팸으로 판단되면 검색 결과에서 제외되거나 노출 순위가 낮아질 수 있다. 그러나 네이버 역시 AI 사용 자체를 제재 기준으로 삼지는 않는다. 특정 기술을 사용했다는 사실만으로 저품질 콘텐츠로 판단하지 않는다. AI를 활용하더라도 생성이나 요약에 그치지 않고 작성자의 경험과 관점을 더해 고유한 콘텐츠로 만들어야 한다고 권고하고 있다. 동시에 회사는 사람이 만든 콘텐츠에는 대규모 투자를 시작했다. 네이버는 지난 5월 향후 5년간 콘텐츠 생태계에 1조원을 투자하겠다고 밝혔다. 블로그와 카페, 지식iN, 프리미엄콘텐츠 등 네이버 플랫폼에서 활동하는 창작자의 성장을 지원하고 양질의 사용자 제작 콘텐츠(UGC)를 확대하기 위해서다. 생성형 AI 시대에 사람이 만든 콘텐츠가 AI 서비스의 중요한 '원재료'가 되고 있는 셈이다. AI 검색이 이용자의 질문에 직접 답을 제공하더라도 신뢰할 만한 답변을 만들기 위해서는 결국 양질의 원본 콘텐츠가 지속적으로 생산돼야 하기 때문이다. 네이버가 우수 창작자 발굴에 나선 것도 이와 맞닿아 있다. 블로그·카페·지식iN·프리미엄콘텐츠 등에서 활동하는 우수 창작자를 매월 약 3000명 선정하는 '네이버 메이트'를 운영하고, 이들이 검색과 AI 브리핑 등에서 더 잘 발견될 수 있도록 지원한다. 연간 약 200억원 규모의 활동비도 지급한다. 네이버 관계자는 “직접 경험하고 시행착오를 거쳐 작성한 콘텐츠가 잘 발견될 수 있도록 알고리즘을 고도화하고, 네이버 메이트와 UGC 수익화 프로그램 등을 통해 양질의 콘텐츠를 만들 동기를 제공하고 있다”며 “단순히 콘텐츠를 양산하기보다 정보성 콘텐츠를 활성화하고, 댓글을 통한 소통 등 네이버만의 UGC 특성을 살리는 것이 목적”이라고 말했다. 이어 “AI를 배제한다기보다 적극적으로 활용하되, 결국 내가 직접 겪은 경험은 AI가 대체할 수 없다는 인식이 창작자들 사이에서도 생기고 있다”며 “예를 들어 패션 블로그라면 실제 사람이 옷을 입어보고 핏이나 느낌을 기록하는 것은 AI가 대신하기 어려운 차별화된 콘텐츠”라고 말했다. 그러면서 “창작자들도 '나만이 할 수 있는 콘텐츠가 무엇일까'를 고민하기 시작했다”고 덧붙였다. 네이버 메이트 도입 이후 창작자들의 반응도 달라지고 있다는 설명이다. 이 관계자는 “어떻게 하면 메이트로 선정될 수 있는지, 어떤 콘텐츠를 만들어야 하는지 묻는 창작자들이 늘면서 특정 전문 분야를 깊이 있게 다루려는 분위기가 형성되고 있다”며 “스페셜 메이트로 선정된 창작자들을 만나보면 '내 콘텐츠를 인정받은 기분'이라는 반응과 함께 AI 시대에 앞으로 어떤 콘텐츠를 만들어야 할지 고민하는 계기가 됐다는 이야기도 나온다”고 부연했다. 메이트에게 별도의 배지를 부여하는 것도 같은 맥락이다. 그는 “이용자 입장에서는 수많은 콘텐츠 가운데 무엇을 선택해 봐야 할지 판단하기 어려울 수 있다”며 “메이트 배지는 양질의 콘텐츠와 창작자를 알아볼 수 있도록 하나의 신호를 제공하려는 취지”라고 설명했다.

2026.09.01 15:48안희정 기자

롯데百, 잘 팔릴 브랜드 AI로 찾는다…매장 입·퇴점도 '데이터'로 판단

롯데이노베이트가 인공지능(AI)과 데이터 기술을 앞세워 롯데백화점의 상품기획(MD) 업무 혁신에 나섰다. 브랜드별 매출과 고객 특성, 연관 구매 데이터를 연결해 어떤 브랜드를 들이고 뺄지 판단하는 과정까지 AI로 지원하면서 경험과 감에 의존하던 MD 업무가 데이터 중심으로 바뀔 전망이다. 롯데이노베이트는 롯데백화점의 브랜드 데이터 분석 시스템 '브랜드 AI'를 구축했다고 1일 밝혔다. 브랜드 AI는 약 4000개 브랜드와 매출·고객·구매 데이터를 업무 맥락에 맞게 연결한 AI 업무 플랫폼이다. 온톨로지 기반 데이터 체계를 적용해 개별 브랜드의 실적뿐 아니라 브랜드 간 관계와 고객 구매 패턴까지 함께 분석할 수 있도록 했다. 롯데백화점은 이를 신규 브랜드 발굴과 입·퇴점 검토, 점포별 브랜드 구성 등 MD 업무에 활용한다. 기존에는 담당 MD의 경험과 개별 매출 지표를 중심으로 브랜드를 평가했다면 앞으로는 성장성, 고객 특성, 연관 구매 관계 등을 함께 비교해 의사결정할 수 있다. 특히 브랜드를 각각의 독립된 데이터가 아니라 서로 연결된 관계로 분석하는 것이 특징이다. 롯데이노베이트는 브랜드별 매출과 고객 특성, 연관 구매 데이터를 그래프 구조로 연결해 브랜드 간 유사도와 함께 구매되는 관계를 분석하도록 했다. 분석 결과는 2D·3D 네트워크 그래프로 제공한다. 특정 브랜드와 고객층이 유사한 브랜드나 함께 구매되는 빈도가 높은 브랜드를 한눈에 확인할 수 있어 신규 입점 후보를 찾거나 브랜드 구성을 조정할 때 활용할 수 있다. 점포별 MD 전략도 한층 세밀해질 것으로 보인다. 백화점 전체 매출만으로 브랜드를 평가하는 대신 점포별 고객 특성과 구매 패턴을 함께 분석할 수 있어 상권에 따라 서로 다른 브랜드 조합을 구성하는 데 활용할 수 있기 때문이다. 롯데이노베이트는 브랜드별 특성을 비교할 수 있는 '브랜드 DNA(Brand DNA)' 기능도 이번에 구현했다. 성장성, 고객 특성, 매출 규모 등을 6개 핵심 지표로 구조화하고 각각 0~100점으로 정규화해 브랜드 간 차이를 비교할 수 있도록 했다. 매출 규모나 객단가처럼 브랜드별 편차가 큰 지표에는 데이터 변환과 이상치 보정 등을 적용했다. 분석 결과는 방사형 차트로 제공해 MD가 브랜드별 강점과 특성을 직관적으로 비교할 수 있게 했다. 생성형 AI 기능에는 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했다. AI가 관련 데이터를 검색하고 참조한 뒤 사전에 정의한 표준 키워드 체계 안에서 브랜드의 주요 특성과 인사이트를 자동으로 생성한다. 민감한 데이터의 활용 방식도 조정했다. 매출액과 고객 수 등 주요 정보는 실제 수치 대신 등급이나 비율로 변환해 생성형 AI가 활용하도록 구성했다. 롯데백화점 AI 스튜디오는 기획 단계에서 현장 중심의 AI 에이전트 구조를 설계하고 실무진이 사용할 목업을 바이브코딩 방식으로 직접 구현했다. 이를 바탕으로 MD 업무에서 필요한 기능과 기술 요구사항을 구체화했다. 롯데이노베이트는 데이터 구축부터 AI 분석, 서비스 구현, 운영 환경 구축까지 전 과정을 맡았다. 브랜드 AI 활용이 확대되면 숙련 MD 개인에게 축적돼 있던 판단 기준과 노하우도 데이터와 결합해 조직 차원에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 전숭녕 롯데이노베이트 D&AX사업부문 상무는 "브랜드 AI는 기획 초기 단계부터 롯데백화점과의 유기적인 협업이 빛을 발했다"며 "롯데백화점의 MD 전문성과 현장 경험에 자사 온톨로지·AI 기술을 결합해 현업 활용도를 높인 서비스를 구축했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 이어 "앞으로도 산업에 특화된 데이터·AI 서비스를 지속적으로 확대해 고객사의 업무 혁신과 경쟁력 강화를 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 15:46장유미 기자

[AI는 지금] 中 Z.ai, GLM 타고 폭풍 성장…상반기 매출 400% 급증

중국 인공지능(AI) 기업 Z.ai(지푸AI)가 자체 대규모언어모델(LLM)인 'GLM' 확산을 발판으로 클라우드 사업을 빠르게 키우고 있다. API와 구독형 AI 에이전트 수요가 늘며 외형 성장은 가팔라졌지만, 추론에 필요한 연산 비용도 함께 증가하면서 수익성 부담은 커진 모양새다. 1일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 Z.ai의 올해 상반기 매출은 9억5389만 위안으로 전년 동기보다 400% 증가했다. 블룸버그가 집계한 시장 전망치에 따르면 올해 연간 매출은 44억5000만 위안으로 514% 증가할 것으로 예상된다. 성장을 이끈 것은 API와 구독형 서비스를 중심으로 한 클라우드 사업이다. 관련 매출은 지난해 상반기 2900만 위안에서 올해 8억2500만 위안으로 2736% 뛰었다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 15.2%에서 86.5%로 확대됐다. 기존 주력 사업이던 온프레미스 구축 매출은 같은 기간 20.5% 감소한 1억2870만 위안에 그쳤다. 기업별 맞춤 구축 사업보다 GLM 모델을 API로 공급하고 AI 에이전트와 개발 도구를 구독 형태로 제공하는 사업이 빠르게 커진 셈이다. 반복 매출도 늘고 있다. Z.ai는 올해 8월 말 기준 연간반복매출(ARR)이 16억 달러에 달했다고 밝혔다. 중국 경쟁사 미니맥스가 같은 달 공개한 ARR 8억 달러의 두 배 수준이다. GLM 서비스형 모델 플랫폼 등록 이용자도 지난달 740만 명을 넘어 올해 초보다 144% 증가했다. Z.ai는 올해 GLM-5-터보(Turbo)를 시작으로 GLM-5.1과 GLM-5.2, GLM-5.3을 잇달아 출시하며 모델 성능을 실제 서비스 매출로 연결하는 데 집중하고 있다. 코딩 도구 '지코드(ZCode)'와 '오토GLM(AutoGLM)' 등 AI 에이전트 제품군도 확대하며 서비스형 모델(MaaS) 사업자에서 에이전트 플랫폼으로 사업 범위를 넓히고 있다. Z.ai는 차세대 모델 개발과 해외 클라우드 사업자와의 협력도 추진하고 있다. 해외에서는 오픈소스 모델을 현지 인프라에 배포하고 매출을 공유하는 방식까지 검토하고 있다. 이에 대해 류더빈 Z.ai 공동 창업자 겸 의장은 "차세대 모델에 더 많은 매개변수와 긴 컨텍스트 윈도, 네이티브 멀티모달 기능을 적용할 계획"이라고 밝혔다. 다만 클라우드 중심의 성장 전략은 수익성에는 부담으로 작용하고 있다. 상반기 매출총이익은 2억5200만 위안으로 163.7% 늘었지만 매출총이익률은 지난해 같은 기간 50%에서 26.4%로 낮아졌다. 온프레미스 구축보다 클라우드 추론 서비스의 연산 비용 부담이 큰 영향이다. 모델 개발을 위한 투자도 이어지고 있다. Z.ai의 상반기 연구개발비는 21억3000만 위안으로 전년 동기보다 33.6% 증가했다. 전체 손실은 20억7000만 위안으로 12.1% 줄었지만 조정 순손실은 19억6000만 위안으로 12.1% 늘었다. 클라우드와 에이전트 사업이 빠르게 커지면서 연산 자원 확보에도 집중하고 있다. Z.ai는 과거 이용량이 몰리는 시간대에 연산 자원 부족으로 서비스 품질이 영향을 받은 적이 있다고 밝힌 바 있다. 이에 최근에는 GLM-5.3-플래시 테스트 트래픽을 중국산 AI 칩으로 구성한 대규모 클러스터에서 처리하는 등 추론 인프라에서 자국산 칩 활용을 늘리고 있다. Z.ai 측 임원은 "올해 초부터 연산 능력을 매우 건전한 속도로 확대하고 있다"며 "앞으로 중국산 칩이 추론 워크로드에서 담당하는 비중도 계속 커질 것"이라고 말했다.

2026.09.01 15:19장유미 기자

ETRI "2035년 연구소장급 AI 과학자 개발"

"박사님, 어제 제안하신 양자 소재 가설을 검증하기 위해 5,000건의 분자 동역학 시뮬레이션을 마쳤습니다. 그중 기존 학계 보고와 일치하지 않는 특이 물성 후보군 3종을 발견했습니다. 이는 초전도체 임계 온도를 15% 높일 수 있는 새로운 단서입니다." 오는 2031년 초전도체 양자소재 연구실에서 이루어진 AI과학자가 김 박사에 연구 결과를 보고하는 물리실험 폐쇄 루프 형상이다. 권오옥 ETRI 인공지능연구소 지능정보연구본부장은 1일 양재 엘타워서 열린 ETRI 컨퍼런스 첫 번째 전략기술 세션 발표자로 나서 이 같은 '모두의 AI과학자' 목표 형상을 공개했다. 권 본부장은 "범용 AI의 지능 발전과 과학특화 AI의 등장으로 과학기술 R&D 패러다임이 빠르게 변화하고 있다"며 "특히 AI 사이언스가 단순한 연구 보조를 넘어 연구 기간을 단축하고 연구 생산성을 높이는 것은 물론 국가 연구 주도권을 결정하는 핵심 경쟁영역으로 부상하고 있다"고 강조했다. ETRI는 국가전략 과학 난제를 해결하기 위해 2035년까지 연구 전 주기를 자율적으로 수행하는 '연구소장급 AI 과학자'개발에 도전한다. 권 본부장이 공개한 로드맵에 따르면 연구자가 AI와 함께 가설을 세우고 실험을 수행하는 인간-AI 협업형'AI 연구동료'에서 출발해, 연구자가 방향을 제시하면 AI가 과학 에이전트와 실험실을 운영하는 '인간 감독형 자율과학 시스템'을 개발할 계획이다. 궁극적으로 AI가 연구 전 과정과 복수의 연구과제를 병렬로 수행하는 전주기 자율 연구 시스템으로 발전시켜 나가다는 복안이다. 이를 위해 ETRI는 ▲과학특화 파운데이션 모델 ▲전문 AI 에이전트 ▲가설 생성 및 우선순위 선정 ▲정교한 실험설계 ▲전문 에이전트와 연구도구·실험환경을 연결하는 에이전트 오케스트레이션 ▲과학 AI-OS ▲자율실험실 등의 핵심기술을 확보하고 이를 통합한 한국형 AI 과학자 플랫폼 개발을 추진한다. 특히 해외 범용 AI 모델 의존에 따른 국가 과학 데이터와 연구자산 유출 가능성에 대응하고, 과학적 주장과 근거, 수식·도표 등을 이해하면서 연구 전 과정을 수행할 수 있는 독자적인 과학특화 AI 기술을 확보한다는 전략이다. ETRI는 이러한 기술을 국가 K-문샷 AI 과학자 미션과 연계해 노벨상급 연구성과에 도전하고, 궁극적으로 AI 기술을 인류와 사회의 난제를 해결하는'모두의 AI 과학자'로 발전시켜 나갈 계획이다. 또 전략연구사업은 올해부터 '과학특화 파운데이션 모델을 구축하는 과학자 코어 지능 프로젝트를 시작했다. 과학적 사고가 가능한 멀티모달 데이터 이해 및 추론 코어 지능 확보가 목표다. 내년부터 들어갈 전략연구사업은 'AI 연구동료 모델 구축이다. 이를 통해 과학 연구 전주기 수행 능력을 확보, 자율 연구 협력 지능 및 과학적 발견 프로세스를 확립한다. 권 본부장은 "다학제 연구분야에서 활용가능한 과학 공용 멀티모달 파운데이션 모델을 개발, 연구분야별 AI 확산의 신속성‧효율성을 높이고 AI 연구동료(AI Co-Scientist)로의 확장을 가속화할 것"이라고 말했다. 이어 ▲유용균 NST 국가과학AI여구센터장이 'AI 과학자 국가미션과 NAIS 역할, ETRI 기대' ▲고광원 ETRI AIDC연구본부장이 'AIDC 완성을 위한 ETRI 기술 비전' ▲이일준 NHN 클라우드 이사가 'AI 인프라 자원과 데이터센터'를 주제로 강연에 나서 냉각의 중요성 등을 강조한다.

2026.09.01 15:16박희범 기자

한국레노버, 수랭식 워크스테이션 '씽크스테이션 P4' 출시

"레노버는 PC부터 워크스테이션, 데이터센터 등 모든 제품군에서 AMD와 협업해 매년 신제품을 출시하고 있다. 단순히 CPU를 공급받는 데 그치지 않고 최상의 성능을 이끌어낼 수 있도록 노력하고 있다." 1일 오전 몬드리안 서울 이태원에서 진행된 '씽크스테이션 P4 쇼케이스' 행사에서 신규식 한국레노버 대표가 이렇게 설명했다. 이날 한국레노버는 기업용 AMD 라이젠 프로 9000 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 프로 6000 블랙웰 GPU에 수랭식 냉각시스템을 결합한 워크스테이션 제품인 씽크스테이션 P4를 국내 시장에 출시했다. 신규식 한국레노버 대표는 "과거 대형 고객사 서버에만 적용하던 수랭식 기술이 워크스테이션 제품 중 씽크스테이션 P4에 처음 적용됐고 이를 통해 워크스테이션에서 실행되는 AI와 시뮬레이션 등을 안정적으로 구동할 것"이라고 설명했다. "수랭 설계 도입으로 발열 안정적 관리" 이형우 한국레노버 상무는 "데이터센터 운영에서 높은 성능을 안정적으로 유지하기 위한 열 관리는 이미 가장 중요한 투자 분야로 자리잡았다"고 설명했다. 이어 "레노버는 2023년 영국 스포츠카 브랜드 애스턴마틴의 엔진 냉각 노하우를 씽크스테이션 P10/P7/P5 등 워크스테이션에 접목한 바 있다. 이번에는 한 단계 나아가 서버가 아닌 워크스테이션에 수랭식 기술을 적용했다"고 덧붙였다. PC와 워크스테이션용 냉각에는 주로 방열판(히트싱크)과 냉각팬을 이용해 열을 식히는 공랭식이 쓰인다. 수랭식은 CPU 위에서 뜨거워진 방열판 안을 증류수 등 액체가 지나가며 열을 머금게 하고 넓은 면적의 방열판에서 내보내는 방식으로 작동한다. 이형우 상무는 "수랭식 설계로 AMD 라이젠 프로 9000 등 고성능 프로세서의 열을 안정적으로 관리 가능하며 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰과 256GB 메모리, 48TB 스토리지 등 모든 구성을 부피 29.9리터에 담았다"고 설명했다. AMD 워크스테이션 프로세서에 '3D V캐시' 첫 도입 송성운 AMD코리아 상무는 "게임과 AI, 설계와 시뮬레이션 등 다양한 작업이 워크스테이션에서 진행되며 생산성을 지탱할 수 있는 전문 사용자를 위한 플랫폼이 필요하다"고 설명했다. 이어 "씽크스테이션 P4에 탑재된 AMD 라이젠 프로 9000은 모바일 워크스테이션(노트북) 대비 더 높은 연산 성능과 워크로드 구동에 초점을 맞춘 제품으로 4K 영상 편집, 게임 개발, AI 추론과 설계 시각화 등을 모두 처리할 수 있는 프로세서"라고 말했다. 탑재 프로세서 중 최상위 제품인 라이젠9 프로 9965X3D는 일반 소비자용 프로세서에 쓰이던 적층형 캐시 기술 '3D V캐시'를 워크스테이션까지 확장한 제품이다. 16코어 CPU 코어 위에 144MB 캐시를 내장해 각종 소프트웨어 성능을 높였다. 송성운 상무는 "SPEC 워크스테이션4, 매트랩, 퓨젝 메타셰이프 프로 등 각종 공햑용 소프트웨어에서 최대 20% 가량 성능 향상이 있다"고 밝혔다. 기업 관리 요구 사항 충족 위한 AMD 프로 지원 AMD 라이젠 프로 9000은 기업 시장에 맞게 원격 관리 기능 등을 포함한 'AMD 프로' 기술도 함께 지원한다. 송성운 상무는 "데이터를 안정적으로 보관해야 하고 교체 주기가 긴 기업 특성을 고려해 메모리 암호화, 마이크로소프트 인튠 등 원격관리 솔루션을 지원한다"고 밝혔다. 이어 "긴 교체주기 동안 플랫폼/드라이버/소프트웨어 환경을 안정적으로 유지할 수 있도록 각종 지원을 최대 60개월까지 확대했다"고 덧붙였다. "가격 부담 있던 미디어/엔터테인먼트 시장 겨냥" 이형우 한국레노버 상무는 "미디어/엔터테인먼트 시장에서 그간 투입됐던 AMD 워크스테이션이 너무 고성능이고 비싸다는 의견이 있었다. 씽크스테이션 P4는 이런 의견을 충족하기 위해 새로 출시한 제품"이라고 설명했다. 수랭식 냉각장치는 열을 전달하는 증류수 등 액체가 유출될 경우 프로세서와 메인보드, GPU와 메모리 등 주변 부품을 망가뜨릴 우려가 있다. 이형우 상무는 "해당 문제는 이미 개발 단계에서 인지하고 있으며 완전 밀폐형 구조로 냉매 유출을 최대한 차단했다"고 밝혔다. 메모리(D램)와 SSD(낸드 플래시메모리), GPU 등 구성 부품이 수급난을 겪고 있다는 지적에는 "코로나19 당시에도 공급망 이슈가 있었지만 자체 생산 역량과 사전 조사 수요를 바탕으로 최선을 다해 공급중"이라고 설명했다.

2026.09.01 15:03권봉석 기자

국내외 금융기관 140여 곳이 선택한 '에버스핀'의 초격차 보안기술 비결

“해커가 진화하면 보안도 스스로 변해야 한다.” 국내외 금융기관 140여 곳이 선택한 인공지능(AI) 사이버보안 기업 에버스핀(대표 하영빈)에서 보안기술 연구개발(R&D)을 책임지는 윤성욱 최고기술책임자(CTO·부사장)가 말하는 초격차 기술의 비결이다. 에버스핀은 독자적인 AI-동적표적방어(MTD·Moving Target Defense)와 AI-화이트리스트 기술을 기반으로 에버세이프(웹)·페이크파인더 등 해킹·피싱 방지 솔루션으로 국내는 물론 해외로 시장 저변을 확대하고 있다. 윤 부사장이 꼽는 에버스핀 기술의 핵심은 '공격을 찾아 막는 보안에서 공격 자체를 어렵게 만드는 보안으로의 전환'이다. 에버스핀의 핵심 기술인 AI-MTD는 보안 모듈을 지속적으로 변화시켜 공격자가 분석해야 할 대상을 고정하지 않는 방식이다. 고정된 방어체계를 분석하고 우회하는 기존 공격 방식 자체를 어렵게 만드는 것이 핵심이다. 윤 부사장은 “공격 기술이 AI를 통해 빠르게 진화하는 상황에서 고정된 보안 체계만으로 공격자를 계속 앞서가기는 어렵다”며 “에버스핀이 집중해 온 방향은 공격을 발견한 뒤 대응하는 것을 넘어, 공격자가 분석해야 할 대상 자체를 지속적으로 변화시키는 것”이라고 설명했다. AI-MTD와 함께 에버스핀의 또 다른 핵심 기술자산은 AI-화이트리스트다. 에버스핀은 2019년부터 축적한 2300만개 이상의 앱 데이터를 기반으로 독자적인 AI-화이트리스트 체계를 구축해 페이크파인더 등 피싱·악성앱 탐지 기술에 활용하고 있다. 단순히 알려진 악성앱을 찾아 차단하는 방식이 아니라 대규모 앱 데이터를 기반으로 정상 앱에 대한 데이터 체계를 구축함으로써 금융 이용자에게 접근하는 앱의 위험 여부를 판별하는 것이 핵심이다. 에버스핀의 양대 핵심 기술은 개별 제품을 넘어 새로운 보안 서비스로 확장되고 있다. AI-MTD는 에버세이프 웹·모바일에 적용되고 있으며, AI-화이트리스트를 기반으로 한 페이크파인더의 악성앱 탐지 기술은 금융기관 간 위험 정보를 실시간으로 공유하는 서비스와 명의도용 방지 서비스 등으로 확대되고 있다. 윤 부사장은 “좋은 보안기술은 하나의 제품으로 끝나는 것이 아니라 축적된 기술과 데이터가 다시 새로운 제품과 서비스를 만들어내야 한다”며 “에버스핀은 AI-MTD와 AI-화이트리스트라는 양대 핵심 기술을 중심으로 해킹·피싱·명의도용·금융사기 대응까지 기술 영역을 확장하고 있다”고 말했다. 윤 부사장은 소프트웨어와 사이버보안 분야에서 20년 넘게 기술 전문성을 쌓아온 개발자 출신 기술경영자다. 학창 시절부터 알고리즘 분야에서 두각을 나타내 일반적인 학업 성적 중심의 진학이 아닌, 알고리즘 올림피아드 수상 경력을 인정받아 특기자로 연세대학교에 진학한 이색적인 이력도 갖고 있다. 현재 12년째 에버스핀의 핵심 기술 개발과 기술 전략을 총괄하고 있다. 윤 부사장은 “에버스핀의 경쟁력은 단기간에 만들어진 하나의 솔루션이 아니라 오랜 기간 축적한 기술과 데이터, 그리고 실제 금융 환경에서의 운영 경험이 응집돼 있다는 점”이라며 “기업공개(IPO) 이후에도 AI 시대의 공격 기술보다 한발 앞서 움직이는 보안기술을 만들어 글로벌 사이버보안 시장에서 기술 경쟁력을 더욱 확대하겠다”고 밝혔다. 에버스핀은 현재 IPO를 위한 막바지 준비를 진행하고 있다. KB국민은행·한국투자증권을 비롯해 일본 SBI증권, 인도네시아 BRI다나렉사증권 등 한국·일본·인도네시아를 중심으로 국내외 금융사 약 150곳을 고객사로 확보하며 기술력을 실제 금융 환경에서 검증해 왔다. AI-MTD와 AI-화이트리스트를 양대 핵심 기술축으로 웹·모바일 해킹방지와 악성앱 탐지, 금융사기 예방 및 금융권 공동대응 영역까지 보안기술을 지속해서 확대하며 상장 이후 글로벌 사이버보안 기업으로의 도약을 준비하고 있다.

2026.09.01 15:01주문정 기자

[현장] 이수정 IBM 사장 "AI 경쟁, 핵심은 모델 아닌 운영"

"이제 인공지능(AI) 경쟁은 더 좋은 모델을 도입하는 데 있지 않습니다. 기업 내 데이터와 애플리케이션, 인프라, 보안 체계에 AI를 어떻게 연결하고 전사 규모로 확장할 수 있는 역량을 갖추느냐에 달렸습니다." 이수정 한국IBM 사장은 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026' 기조연설에서 이같이 말하며 기업 AI 전환 전략과 차세대 컴퓨팅 로드맵을 제시했다. 이 사장은 기업 AI 도입이 개인의 생산성을 높이는 수준을 넘어 업무 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 바꾸는 단계로 접어들고 있다고 진단했다. AI를 문서 작성이나 회의 요약 등에 활용하는 것만으로는 충분하지 않으며 핵심 업무와 시스템에 적용해 실질적인 비즈니스 성과를 내야 한다는 설명이다. 그는 AI 전환의 관건으로 '운영 역량'을 꼽았다. 기업 환경에서는 AI 모델뿐 아니라 데이터의 품질과 최신성, 애플리케이션 연계, 보안과 권한 관리, 비용 통제, 규제 준수 등을 함께 관리해야 한다는 것이다. 이 사장은 "문제는 기술 그 자체가 아니라 운영에 있다"며 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하게 되면 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 어떤 권한으로 무엇을 실행할 수 있는지를 통제해야 한다"고 말했다. 이를 위해 IBM은 ▲AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 두는 'AI 퍼스트 엔터프라이즈' ▲분산된 데이터와 시스템을 유연하게 연결하는 하이브리드 클라우드 ▲고난도 연산 문제 해결을 위한 양자 컴퓨팅을 핵심 전략으로 제시했다. AI 퍼스트 엔터프라이즈를 구축하기 위한 요소로는 실시간 인사이트를 제공하는 '인텔리전스', 이를 실제 업무 수행으로 연결하는 '액션', 전사 차원의 실행·관리 체계인 '오퍼레이션', 보안과 거버넌스를 포괄하는 '트러스트'를 들었다. AI가 답변을 생성하는 도구를 넘어 기업의 업무 흐름에 들어올수록 신뢰와 통제가 전제돼야 한다는 설명이다. 이 사장은 AI 전략과 클라우드 전략도 분리해 볼 수 없다고 강조했다. AI가 가치를 내려면 데이터가 있는 장소에서 안전하게 실행돼야 하며 기업은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 여러 애플리케이션 환경에 흩어진 데이터와 워크로드를 통합적으로 운영할 수 있어야 한다는 것이다. 이어 닐 순다레산 IBM 오토메이션 및 AI 총괄 사장은 AI 에이전트 시대에 필요한 개발·데이터·운영 관리 방안을 소개했다. 그는 AI 기반 개발 라이프사이클 솔루션 'IBM 밥'을 통해 요구사항 분석부터 설계, 코드 작성, 테스트, 배포, 운영까지 개발 전 과정을 지원할 수 있다고 설명했다. 순다레산 사장은 "기업 환경에서 중요한 것은 코드 자체가 아니라 아이디어를 구현하고 안전하게 배포한 뒤 지속적으로 운영·개선하는 전체 과정"이라고 말했다. 이와 함께 최신 데이터를 AI에 연결하고 애플리케이션·인프라·보안 환경의 가시성을 확보하며, AI와 클라우드 비용까지 관리해야 한다고 강조했다. 이지은 한국IBM CTO 전무가 진행한 패널 토론에서는 KB증권, SK텔레콤, 삼성생명 AI 전환 사례가 공유됐다. 패널들은 AI 성과를 위해 데이터 품질과 메타데이터 관리 기반을 갖추고, 기존 핵심 업무 시스템을 AI와 연결해야 한다고 입을 모았다. AI 에이전트가 늘어나는 환경에서는 데이터 접근 권한, 업무 수행 권한, 품질, 비용을 통합 관리하고 필요한 단계에서 사람이 검증하는 체계도 필요하다고 봤다. 마지막으로 IBM 리서치의 백한희 박사는 양자 컴퓨팅 로드맵을 소개했다. 백 박사는 양자 컴퓨팅이 기존 슈퍼컴퓨터나 그래픽처리장치(GPU)를 대체하는 기술이 아니라, 중앙처리장치(CPU)·GPU·양자처리장치(QPU)를 결합하는 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅'의 한 축이라고 설명했다. 양자 컴퓨팅은 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 모델링, 공급망 최적화 등 기존 컴퓨팅만으로 처리하기 어려운 문제에서 활용 가능성이 기대된다. IBM은 고성능컴퓨팅(HPC), AI, 양자 컴퓨팅이 각자의 강점을 가진 연산을 분담하는 하이브리드 컴퓨팅 환경을 미래 방향으로 제시했다. 이 사장은 "AI의 가치는 하나의 업무를 자동화하는 데서 끝나지 않는다"며 "기업이 일하는 방식과 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식을 재설계하는 데 있다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업이 AI를 실험 단계에 머물게 하지 않고, 신뢰할 수 있는 전사 운영 역량으로 확장할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:58남혁우 기자

AI 확산에 보안 위협도 커졌다…아이티센그룹, '에이전트고 가드' 출격

아이티센그룹이 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 확산에 따른 보안 위협에 대응하는 기술을 선보이며 기업용 AI 보안 시장 공략에 나선다. 아이티센그룹은 AI 가드레일 통합 보안 솔루션 '에이전트고 가드'를 정식 출시했다고 1일 밝혔다. 앞서 아이티센그룹은 지난 1월 계열사 아이티센클로잇을 통해 여러 AI 에이전트를 한 곳에서 관리·연결하고 실제 업무를 수행하도록 지원하는 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'을 선보였다. 이번에 출시한 에이전트고 가드는 에이전트고 2026과 별도로 도입할 수 있는 독립형 보안 플랫폼이다. 기업이 기존에 구축한 AI 에이전트와 검색증강생성(RAG) 환경에도 연동할 수 있어 AI 인프라 구성과 관계없이 보안 계층을 추가할 수 있도록 구성됐다. 최근 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확산되면서 프롬프트 인젝션과 민감정보 유출, 지능적 탈옥 등 새로운 보안 위협도 함께 커지고 있다. 에이전트고 가드는 이러한 위험을 사전에 통제하기 위해 AI 시스템과의 상호작용을 관리하는 다층 방어 체계를 적용했다. 사내 애플리케이션과 RAG, 에이전트 워크플로에 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 연동해 보안 기능을 적용하도록 지원한다. 특히 금칙어·정규식 필터링부터 자연어 기반 문맥 분석, 대형언어모델(LLM) 기반 가드레일까지 다단계 탐지 체계를 갖췄다. 여러 차례 대화를 반복하며 방어 체계를 점진적으로 무력화하는 '에코 챔버' 공격과 지능적인 우회·탈옥 시도를 세션 단위로 실시간 식별·차단한다. 민감정보 유출을 방지하기 위한 정보유출방지(DLP) 기능도 탑재했다. 금융결제원 CMS 계좌번호 체계 17종과 국토교통부 차량번호 정규식을 지원한다. 한국정보통신기술협회(TTA) 대분류 15종과 미국 국립표준기술연구소(NIST), 유럽연합(EU) 일반개인정보보호법(GDPR) 기준을 준수하는 자연어 처리 모델을 활용해 이름과 주소, 주민등록번호 등 민감정보를 비식별화한다. 실제 운영 환경에 적용하기 전 보안 정책을 검증할 수 있는 기능도 마련했다. 사전 시뮬레이터를 활용해 가상의 샌드박스 환경에서 보안 정책과 공격 시나리오를 검증하고 오탐과 미탐을 고려해 정책 수치를 조정할 수 있다. 감사 추적과 실시간 알림 기능도 지원한다. 모든 호출 로그를 AES-256 및 크로스사이트스크립팅(xss) 방지 처리해 저장하고 관리자가 로그를 열람할 경우 사유를 입력하도록 했다. 설정된 탐지 임계치를 기준으로 이상이 발생하면 담당자에게 이메일 알림도 발송한다. 에이전트고 가드는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 폐쇄망 내 도커와 쿠버네티스 환경에도 배포할 수 있도록 설계됐다. 자사 에이전트 플랫폼뿐 아니라 타사 플랫폼과도 연동할 수 있어 기존 AI 에이전트를 운영하는 기업도 별도 시스템 개편 없이 보안 계층을 추가할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 아이티센그룹은 이를 기반으로 내부 AI 서비스와 RAG 기반 업무 에이전트를 구축하는 기업·기관을 비롯해 컴플라이언스 준수가 중요한 금융·공공 분야를 공략할 계획이다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 "에이전트고 가드는 AI의 비윤리적·혐오적 표현, 프롬프트 인젝션, 기밀 유출, 환각 현상으로 인한 거짓 정보를 사전에 통제하는 엔터프라이즈 AI의 핵심 방어선"이라며 "기업들이 리스크 없이 안전하게 AI 생산성을 극대화할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 14:42한정호 기자

네오사피엔스, 음성 AI 격전지 뛰어든다…실시간 대화 에이전트 출시

네오사피엔스가 차세대 격전지로 떠오른 음성 인공지능(AI) 시장에서 사업 영역을 넓힌다. 네오사피엔스는 음성 AI 에이전트 '네오나 에이전트'를 출시하고 기업 대상 사업에 본격 나선다고 1일 밝혔다. AI 음성·영상 제작 서비스 '타입캐스트'로 쌓은 음성 기술을 바탕으로 고객 응대와 교육 등 실제 업무를 돕는 AI 보이스 에이전트로 사업을 넓힌다는 방침이다. AI 보이스 에이전트는 정해진 답변만 내놓는 기존 음성 안내 기술보다 고도화됐다. 사람 말을 알아듣고 맥락에 맞게 되받아 대화하며 스스로 업무를 처리한다. 기업은 이를 통해 24시간 고객 대응이 가능하고 사람이 하던 반복 업무를 대신 맡길 수 있다. 상담과 교육 예약 등 목소리로 이뤄지던 업무 전반이 적용 대상이다. 음성은 빅테크와 스타트업이 앞다퉈 뛰어드는 분야다. 오픈AI는 지난 5월 'GPT-5급 추론'을 탑재한 실시간 음성 모델을 공개했고 구글도 3월 90개 이상 언어를 지원하는 실시간 음성 대화 모델을 내놨다. 음성 특화 기업 일레븐랩스는 지난 2월 110억 달러(약 15조 원) 기업가치를 인정받으며 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 전 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 세운 싱킹머신랩도 응답 지연 0.4초의 음성 모델로 맞섰다. 투자금도 몰리고 있다. 벤처 투자자들은 올해 1분기 음성 AI 스타트업에 70억 달러(약 9조 원)를 투자했다. 지난해 같은 기간의 7배 규모다. 시장조사업체 포천비즈니스인사이트에 따르면 전 세계 음성 인식 서비스 시장 규모는 올해 237억 달러(약 32조 원)에서 2034년 약 1040억5000만 달러(약 144조 원)로 4배 이상 커질 전망이다. 연평균 성장률(CAGR)은 20.3%에 달한다. 네오나 에이전트는 음성 인식부터 답변 생성 음성 합성까지 대화의 전 과정을 자체 기술로 개발하고 최적화했다. 타입캐스트 음성 합성(TTS) 기술에 한국어 대화에 특화한 실시간 음성 인식(STT) 모델을 더했다. 자체 한국어 벤치마크에서는 범용 음성 인식 모델보다 인식 오류를 약 절반으로 줄였다. 네오나 에이전트는 사용자의 말이 끝난 뒤 답변을 시작하기까지 약 0.6초가 걸린다. 회사는 사람의 실제 대화 속도에 가까운 0.3초까지 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 정해진 시나리오대로 답하는 대신 대화 중 사용자가 원하는 바를 파악하고 질문을 이어가며 원인을 좁히는 '문제 해결형' 구조도 갖췄다. 첫 적용 사례는 교육 분야다. 네오사피엔스는 지난 5월 영어 교육기업 윤선생과 협약을 맺고 화상영어 서비스 '튜잇'에 AI 튜터 기능을 개발했다. 학습자가 원어민 수업에 앞서 5~10분간 교재를 바탕으로 AI와 예습 대화를 나누는 방식이다. 학습자 이해 수준에 따라 질문 난이도와 힌트 피드백을 조절하고 대화 맥락에 맞는 칭찬과 격려를 실시간으로 음성에 담는다. 네오사피엔스는 교육을 시작으로 고객 상담과 영업 등 여러 업무로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기존 소비자용(B2C) 음성 서비스에 B2B 에이전트 사업을 더해 새 성장 동력을 확보하겠다는 전략이다. 네오사피엔스는 현재 대신증권을 대표주관사로 코스닥 상장을 추진 중이다. 지난 7월 증권신고서를 내고 공모 절차에 들어갔다. 지난해 영업수익은 약 106억 원으로 전년보다 66% 이상 늘었다. 회사는 공모로 모은 자금을 AI 에이전트 연구개발과 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확충 신규·해외 사업 확대에 투입할 계획이다. 김태수 네오사피엔스 대표는 "텍스트를 통해 정보를 주고받는 AI와 실제 목소리로 자연스럽게 상호작용하는 AI는 사용자 경험에서 큰 차이가 있다"며 "듣고 이해하고 판단하고 말하는 전 과정을 자체 기술로 최적화한 만큼, 네오나 에이전트를 중심으로 사람과 실시간으로 소통하고 업무를 수행하는 AI 보이스 에이전트 시장을 본격적으로 공략해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.01 14:38김동원 기자

박세웅 원장 "2030년까지 국내 탑티어 논문 20% ETRI가 점유할 것"

한국전자통신연구원(ETRI)이 미래 50년을 위해 AI 풀스택부터 ADX까지 5대 중점 연구 영역을 확정하고, 신개념 '미래·창의 기초연구'를 추진하기로 했다. 5대 중점 영역은 ▲AI ▲피지컬 AI ▲입체통신 ▲공간 미디어 ▲ADX 등이다. 이를 중심으로 대형 국가임무전략 기획을 추진한다. ETRI는 1일 양재 엘타워에서 산·학·연 관계자 등 500여 명이 참석한 가운데 'ETRI 컨퍼런스 2026'을 개최했다. 이날 행사는 박태웅 ETRI 원장 개회사에 이어 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관이 축사에 나서 "지난 20년 넘게 함께 해온 애정의 ETRI"라고 소개하며 "내년 R&D 예산이 14조1,000억원이고, ETRI역할이 더 커질 것이다. 대체 불가능한 국가가 되는데 있어 ETRI가 큰 기여을 할 것"이라고 격려했다. 이어 박세웅 원장은 마이크를 잡고, '특이점' 시대에 대응한 ETRI 비전을 공개했다. 박 원장은 미래학자 커즈와일의 예측 이정표를 예로 들며 'AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상'을 비전으로 제시했다. 혁신 전략으로 ▲본질적 혁신 ▲개방적 포용 ▲연구활력 제고 ▲탁월한 성장 등 '4E 콤비네이션'을 제시했다. 구체적으로 오는 2030년까지 국내 탑티어 논문 20%를 ETRI가 점유하도록 할 계획이다. 또 글로벌 임팩트 등 고부가가치IP 경영으로 특허출원 다이어트를 추진한다. 방향은 '힘센특허·힘찬특허'에 집중할 계획이다. 또 기술사업화 촉진을 위해 내부 연구사업투자도 강화한다. 또 기술 스케일업과 창업 일체형 R&D 등을 추진할 계획이다. 경영적 측면에서는 현재 전체 연구사업의 22% 수준인 임무형 연구사업을 2030년까지 90% 수준으로 확대하고, 경쟁형 수탁사업은 78%에서 10% 수준으로 줄여나갈 방침이다. 박 원장은 또 기관고유임무 기본연구사업과 국가전략임무 전략연구사업을 대폭 강화하고, 정부수탁사업은 국가적으로 중요하거나 필수적인 연구를 중심으로 수행한다는 계획이다. 특히 출연금 인건비 확보율을 2026년 26%에서 2027년 41%, 2030년경 100%에 근접하도록 단계적으로 높이고, 연구사업체계 전환 과정에서 발생할 수 있는 임무 공백을 보완하기 위한 내부연구사업도 추진한다. 한편 이날 컨퍼런스는 박 원장 비전 제시에 이어 ▲ETRI 미래 비전과 혁신전략 ▲모두의 AI 과학자 ▲AI의 심장-AIDC를 중심으로 AI 대전환 시대에 ETRI가 수행해야 할 국가적 임무와 미래 연구개발 방향이 제시됐다. 행사에는 양승택 전 정보통신부 장관을 비롯한 김정덕 전 소장과 임주환 전 원장, 이상훈 전 원장, 김명준 전 원장 등이 참석했다.

2026.09.01 14:30박희범 기자

몽고DB가 제시한 AI 시대 데이터 관리 전략은?

몽고DB가 국내 개발자와 기업 고객을 대상으로 인공지능(AI) 시대 데이터 플랫폼 전략과 주요 기술을 공유하는 자리를 마련했다. 몽고DB는 1일 서울 삼성동 파르나스에서 연례행사 '몽고DB닷로컬 서울'을 개최했다고 밝혔다. 이 행사는 전 세계 개발자와 업계 전문가가 최신 기술과 고객 혁신 사례를 공유하는 자리다. 올해 서울을 비롯해 뭄바이와 리야드, 뉴욕, 런던 등에서 열린다. 이번 행사에서는 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 플랫폼 비전과 최신 기능이 소개됐다. 고객 혁신 사례와 기술 세션, 라이브 데모도 진행됐다. 기조연설에는 장정욱 몽고DB 코리아 지사장과 프랭크 리우 몽고DB 보이지AI 리서치 매니저, 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품 관리 총괄 디렉터가 참여했다. 이들은 AI 시대 데이터 플랫폼에 대한 몽고DB의 비전과 최신 AI·제품 관련 내용을 공유했다. 몽고DB는 기업이 AI 서비스를 실제 운영 환경으로 확대하려면 실시간 성능과 벡터 검색·임베딩 등 AI 기능을 데이터 플랫폼과 결합해야 한다고 강조했다. 기업용 거버넌스와 보안을 갖추고 퍼블릭 클라우드부터 프라이빗 데이터센터와 하이브리드 환경까지 지원하는 아키텍처도 필요하다고 주장했다. 행사에서는 국내 기업의 몽고DB 활용 사례도 공개됐다. BC카드와 스트라드비전, CJ ENM, 뤼튼테크놀로지스, 한전KDN 등이 몽고DB를 기반으로 구현한 사례를 발표했다. LG유플러스는 상담원 지원 AI 서비스 '상담 어드바이저' 고도화 과정에서 몽고DB 벡터 서치를 도입했다. 벡터 데이터와 운영 데이터를 단일 시스템에서 관리해 리소스 효율을 30% 높이고 통화당 평균 처리 시간을 7% 단축했다고 밝혔다. BC카드는 페이북 내 AI 핫딜 서비스 '잇플'을 몽고DB 아틀라스로 전환해 하이브리드 검색과 실시간 집계 환경을 구축했다. 한전KDN은 대규모 전력 계량 데이터를 처리하는 계량데이터관리시스템에 몽고DB 샤딩을 적용해 수천만 단위의 전력 데이터를 운영하고 있다고 설명했다. 쏘카는 숙박 예약 서비스 '쏘카스테이'에 몽고DB 서치를 도입해 텍스트 검색과 필터링, 랭킹을 결합한 검색 환경을 구현했다. 뤼튼은 월간 활성 사용자 700만명 넘는 AI 캐릭터 챗 서비스 '크랙'의 검색 기능을 몽고DB로 일원화했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장은 "현재 한국 산업 전반적으로 기업들이 AI를 프로덕션 환경에 도입하는 과정에서 맞닥뜨리는 벽은 대부분 데이터 레이어"라며 "AI 애플리케이션은 실시간 데이터에 효율적으로 접근하고 처리할 수 있어야 하며, 이를 행동 기반으로 삼지 못한다면 성공하기 어렵다"고 밝혔다.

2026.09.01 14:30김미정 기자

[현장] IBM "성공적인 AI 도입, 모델 넘어 데이터·보안·인프라까지 통합해야"

"기업에서 인공지능(AI)을 성공적으로 활용하기 위해서는 쏟아지는 AI를 어떻게 잘 운영할 것인가가 중요합니다. 기업이 AI를 활용해 실질적인 성과를 내려면 앞단에 보이는 대규모 언어모델(LLM)뿐 아니라 개발 생산성, 최신 데이터, 운영 자동화, 비용, 보안과 권한 관리 등 여러 기반을 함께 갖춰야 합니다." 1일 한국IBM CTO 이지은 전무는 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아 2026'에서 기업이 AI를 성공적으로 활용하기 위한 IBM의 주요 서비스와 전략을 소개했다. IBM AI 서밋 코리아 2026은 '엔터프라이즈 AI 경쟁에서 앞서가기'를 주제로 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하기 위한 기술과 전략을 제시했다. 행사장에는 개발부터 데이터, 운영, 보안, 미래 컴퓨팅까지 기업 AI의 전 과정을 연결한 부스가 마련됐다. 전시장 입구에는 AI가 애플리케이션 개발 계획을 설계하고, 실시간으로 바뀌는 재고 데이터를 분석하며, 복잡한 IT 환경의 취약점과 권한을 관리하는 시연 화면이 이어졌다. 전시장 한편에는 극저온 냉각 장치와 양자 프로세서 구조를 소개하는 양자 컴퓨팅 전시도 마련됐다. 가장 먼저 소개된 기술은 AI 기반 소프트웨어 개발 라이프사이클 파트너 "IBM 밥"이다. IBM 밥은 개발자의 코드 작성을 보조하는 도구를 넘어 요구사항 분석, 설계, 코드 생성, 테스트, 배포, 운영에 이르는 개발 전 과정을 지원하는 솔루션이다. 현장 시연에서는 사용자가 고객 지원 AI 에이전트 개발을 요청하자 IBM 밥은 코드 생성에 앞서 요구사항을 분석한 뒤 애플리케이션 아키텍처와 핵심 구성요소, 개발 화면, 주요 업무 프로세스 등을 담은 계획을 제시했다. 이후 사용자가 계획을 검토하고 승인한 뒤에야 실제 코드 생성 단계로 넘어갔다. 이 전무는 "이러한 방식이 AI가 임의로 코드를 생성하는 데서 발생할 수 있는 위험을 줄이는 동시에, 기업의 개발 표준과 거버넌스를 유지하는 데 도움이 된다"며 "IBM 밥은 코드 생성 외에도 보안 탐지와 기존 애플리케이션 현대화 기능을 제공한다"고 설명했다. AI 사용량과 비용을 확인하는 대시보드도 함께 선보였다. 기업은 팀이나 개인 단위로 토큰 사용량과 비용을 파악할 수 있으며, 이를 통해 AI 서비스 이용 비용을 예측하고 통제할 수 있다. 관람객이 직접 IBM 밥을 체험해볼 수 있는 공간도 마련됐다. IBM은 AI 서비스의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 필요한 때 활용할 수 있어야 한다고 강조했다. 이를 위한 'AI 레디 데이터' 관련 솔루션으로 IBM 컨플루언트와 왓슨X 데이터도 소개했다. 전자상거래 환경을 가정해 진행한 시연에서는 주문이 들어올 때마다 재고 수량이 바뀌는 상황에서 여러 시스템에 흩어진 데이터를 실시간으로 통합·저장하고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 최신 재고 현황과 이상 징후를 확인하는 과정을 선보였다. 데모 화면에서는 데이터와 연결되지 않은 AI 에이전트가 일반적인 답변을 내놓는 반면, 실시간으로 통합된 데이터에 연결된 에이전트는 실제 재고 수량 변화를 반영한 답변을 제시했다. 담당자가 수시로 데이터를 조회하지 않아도 에이전트가 데이터 흐름을 살피고 이상 감지 여부를 자동으로 확인하는 과정도 소개됐다. 이지은 전무는 "AI 서비스를 잘하기 위한 기반은 데이터"라며 "특히 최신성과 실시간성을 갖춘 데이터를 준비하는 것이 중요하다"고 말했다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊이 들어올수록 운영 환경은 더욱 복잡해지고 보안 위협도 커진다. IBM은 이에 대응하기 위한 기술로 'IBM 콘서트'와 '하시코프'를 제시했다. IBM 콘서트는 애플리케이션, 인프라, 보안 영역에 흩어진 운영 데이터를 모아 가시성을 제공하는 플랫폼이다. 현장에서는 애플리케이션의 취약점을 실시간으로 파악하고, 관련 인프라와 보안 정보를 연결해 문제의 원인을 추적하는 기능이 시연됐다. 시스템은 분석 결과를 바탕으로 대응 방안도 권고한다. 워크로드의 비정상 상태를 탐지하고, 필요할 경우 인프라 사양 변경을 지원하는 기능도 소개됐다. 운영자가 단순히 장애나 취약점의 발생 여부만 확인하는 것이 아니라, 문제의 원인과 대응 방향까지 함께 살필 수 있도록 돕는다는 설명이다. AI 에이전트 시대의 권한 관리 중요성도 강조됐다. 사람이 사용하는 애플리케이션보다 빠르게, 더 많은 시스템과 데이터에 접근할 수 있는 AI 에이전트가 늘어날수록 민감 정보와 자격증명을 안전하게 관리해야 하기 때문이다. IBM은 하시코프 볼트를 활용해 사용자와 AI 에이전트의 신원 및 권한을 확인하고, 필요한 범위에서만 임시 자격증명을 발급하는 방식을 소개했다. 사용자가 로그인한 뒤 자신에게 부여된 권한 안에서만 AI 에이전트를 통해 데이터베이스나 API에 접근할 수 있도록 하는 구조다. 권한이 없는 사용자의 요청은 차단한다. IBM은 하시코프 볼트가 AI 에이전트 환경뿐 아니라 개발 환경과 하이브리드 클라우드 환경에서 민감 정보와 자격증명을 관리하고 자동화하는 데에도 활용될 수 있다고 설명했다. 차기 AI 인프라 경쟁을 위한 로드맵 기술로 양자 컴퓨팅도 소개됐다. 한국IBM 표창희 상무는 AI 모델 고도화와 산업 현장의 복잡한 문제 해결 수요가 커지면서 기존 고성능컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU)만으로 처리하기 어려운 연산 과제가 늘고 있다고 설명했다. 양자 컴퓨터는 복잡한 최적화, 신소재 및 신약 개발을 위한 분자 시뮬레이션, 금융 모델링 등에서 기존 컴퓨팅의 한계를 보완할 수 있는 차세대 연산 자원으로 주목받고 있다는 설명이다. 다만 양자 컴퓨터가 AI 인프라를 대체한다는 의미는 아니다. 표 상무는 양자처리장치(QPU)를 슈퍼컴퓨터, GPU 등 기존 컴퓨팅 자원과 결합해 활용하는 "양자 중심 슈퍼컴퓨팅"을 미래 방향으로 제시했다. AI와 HPC, 양자 컴퓨팅이 각각 강점을 지닌 연산을 분담하는 하이브리드 구조가 핵심이라는 것이다. 표 상무는 "양자 컴퓨팅은 기존 슈퍼컴퓨터나 GPU를 대체하는 기술이 아니라, 각 컴퓨팅 자원의 강점을 결합해 복잡한 문제를 푸는 하이브리드 컴퓨팅의 한 축"이라며 "일본 이화학연구소(리켄)의 슈퍼컴퓨터 '후가쿠'와 양자 컴퓨터 연계 사례는 이러한 활용 가능성을 보여준다"고 말했다. 이어 "국내에서도 오는 11월 양자 컴퓨팅 서비스를 선보일 예정"이라며 "국내 기업과 연구기관이 양자 컴퓨팅 자원에 접근하고, AI·고성능컴퓨팅(HPC)과 결합한 하이브리드 워크로드를 검증할 수 있도록 지원할 계획"이라고 덧붙였다. 이지은 전무는 "기업 AI의 성공은 단순히 좋은 모델을 도입하는 데서 끝나지 않는다"며 "개발 생산성을 높이고, 신뢰할 수 있는 최신 데이터를 연결하며, 복잡한 운영 환경과 비용, 보안, 권한을 함께 관리할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "IBM은 기업 고객이 AI를 실제 업무에 적용하고 지속 가능한 성과로 확장할 수 있도록 전 과정에 필요한 기술과 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.01 14:24남혁우 기자

IPO 속도 내는 메가존클라우드…네오위즈파트너스서 투자 유치

메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 신규 투자를 유치했다. 확보한 자금을 인공지능(AI)과 보안 등 신사업에 투입해 성장 동력을 강화하는 한편 상장 준비에도 속도를 낸다는 방침이다. 메가존클라우드는 지난달 31일 네오위즈홀딩스의 투자 전문 자회사 네오위즈파트너스와 투자 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 투자는 상장을 추진 중인 메가존클라우드에 대한 프리IPO(상장 전 지분투자) 성격이다. 별도 조건이 붙지 않은 보통주 지분 인수 방식으로 진행됐다. 회사는 이번 투자로 확보한 자금을 AI와 보안 등 미래 신성장 동력 확보에 활용할 예정이다. 메가존클라우드는 앞서 여러 차례 외부 투자를 유치하며 사업 확장을 위한 자금을 확보해왔다. 지난 2019년 시리즈A 투자 라운드에서 480억원을 조달했으며 2020년 12월과 2021년 6월 두 차례 진행한 시리즈B에서는 총 1900억원을 확보했다. 2022년에는 KT가 전략적투자자(SI)로 참여해 1300억원을 투자했다. 같은 해 메가존클라우드는 4500억원 규모 시리즈C 투자도 유치했다. 지난해에는 창사 이래 처음으로 흑자 전환을 이뤘다. 상장을 위한 지배구조 정비도 진행 중이다. 지난 6월 모회사 메가존은 글랜우드크레딧으로부터 8000억원 규모 투자를 받아 기존 재무적투자자(FI)가 보유하고 있던 메가존클라우드 지분을 인수했다. 이를 통해 메가존의 메가존클라우드 지분율은 총 72%로 높아졌다. 회사 측은 안정적인 지배구조를 마련하고 본격적인 상장 준비에 돌입한 상태라고 설명했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "이번 신규 투자 유치는 사업의 성장성과 미래 가치를 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "투자자들과의 동반성장을 가속화하기 위해 펀더멘털을 강화하는 노력을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 김상욱 네오위즈파트너스 대표는 "메가존클라우드가 영위하는 AI·클라우드 사업의 독보적 경쟁력과 AI 전환(AX) 분야에서의 성장 잠재력을 높이 평가해 이번 투자를 결정했다"며 "이번 투자를 계기로 메가존클라우드의 상장이 성공적으로 진행될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.01 14:21한정호 기자

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