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[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[현장] 김민준 오케스트로 의장 "AI 시대 승부처는 인프라 SW"...'오케스트로 4.0' 공개

"AI 시대 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아닙니다. 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업입니다." 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '오퍼스(OPUS) 2026' 기자간담회에서 AI 산업의 경쟁 구도가 변화하고 있다고 진단했다. 그는 생성형 AI 경쟁이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하고 통제하는 'AI 인프라 SW' 경쟁으로 옮겨가고 있다며, 이를 위한 새로운 전략으로 '오케스트로 4.0'을 공개했다. AI 경쟁, 모델·반도체 넘어 인프라 SW로 김 의장은 전 세계가 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하며 AI 모델과 반도체, 데이터센터 투자를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 한국 역시 AI 강국을 목표로 투자를 강화하고 있지만 AI 산업을 완성하기 위해서는 모델과 반도체와 함께 축을 이루는 'AI 인프라 SW'도 반드시 필요하다는 게 그의 설명이다. 그는 기업과 공공기관의 AI 도입 현장에서 공통적으로 제기되는 문제로 어떤 AI 모델을 선택할지 보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용할지, 데이터를 AI와 어떻게 연결할지, 여러 클라우드와 데이터를 어떻게 하나의 환경처럼 운영할지 등을 꼽았다. 이어 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 AI 인프라 SW라고 말했다 이어 "AI 모델과 반도체가 AI의 두뇌와 엔진이라면, AI 인프라 SW는 이를 연결하고 실제 산업에서 움직이게 만드는 운영체제"라며 "AI 경쟁은 이제 더 좋은 모델을 만드는 경쟁을 넘어 이를 산업 현장에서 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐의 경쟁으로 확대되고 있다"고 강조했다. 아울러 김 의장은 AI 시대 주권 확보의 핵심 요소로 인프라 SW를 꼽으며, 해외 기술 의존에 따른 리스크도 짚었다. 그는 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 오케스트로 4.0, AI 풀스택 인프라 SW로 기술 혁신 가속 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대응하기 위한 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 것이 핵심이다. 이를 통해 변화하는 고객 환경에 보다 빠르게 대응하고 기술 주권을 확보할 수 있다는 설명이다. 이를 구현하는 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브'다. 스코어는 자원과 서비스, 장애 이력, 정책, 비용 등 분산된 운영 데이터를 하나의 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단할 수 있도록 지원한다. 단순한 데이터 저장소를 넘어 운영 데이터의 맥락과 관계를 구조화해, 추론과 검증이 가능한 형태로 축적하는 것이 특징이다. 젠데브는 스코어에 축적된 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용하는 체계다. 김 대표는 젠데브 적용 시 전체 생산성이 기존 개발 방식 대비 약 10.6배 향상되며, 반복적인 개발 작업은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 구조적 의사결정에 집중할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "10배의 생산성은 10배 빠른 개발만을 뜻하는 것이 아니라, 같은 시간 안에 10배 더 큰 가치를 만드는 것"이라며 "이는 시작점일 뿐이며, 50배, 100배 수준의 생산성 가능성도 확인하고 있다"고 덧붙였다. 이와 함께 기획부터 개발, 테스트, 운영, 유지보수까지 사람이 단계별로 오가던 기존 방식을 AI가 관통하는 하나의 생성 흐름으로 바꾸는 것이 오케스트로 4.0의 핵심이라고 강조했다. 단순히 개발 속도를 높이는 수준이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어낼 수 있는 구조 자체를 만드는 전략이라는 설명이다. 이미 오케스트로4.0은 국가정보자원관리원, 한국지역정보개발원 등 대형 공공기관을 포함해 금융·제조 분야까지 총 68개 기관에 관련 제품이 적용 중이다. 김영광 대표는 최근 VM웨어 이슈와 관련해 국내 소프트웨어 대체 수요가 커지고 있으며, 오케스트로가 핵심 대안으로 부상하고 있다고 강조했다. 더불어 해외 사업도 일본, 유럽, 아프리카 시장에서 소버린 클라우드 수요와 가상화 전환 수요에 대응하며 사업을 전개하고 있으며, 한국 대표 기업으로서 관련 시장을 개척하고 있다고 밝혔다. 그는 "우주시대를 연 최초의 위성 스푸트니크처럼 오케스트로 4.0은 개별 기능 개선을 넘어 기술을 만드는 방식 자체를 혁신하는 전환점이 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2026.07.28 12:32남혁우 기자

슈퍼브에이아이, 코스닥 기술성 평가 통과…상장예심 나선다

슈퍼브에이아이가 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가를 통과했다. 슈퍼브에이아이는 이번 기술성 평가 통과를 기점으로 상장예비심사 신청 준비를 본격화한다고 28일 밝혔다. 회사는 주관사 미래에셋증권을 통해 상장 후속 절차를 진행할 예정이다. 슈퍼브에이아이의 핵심 기술은 노코드 인공지능(AI) 구축 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'과 자체 개발 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'로 구성된다. 슈퍼브 플랫폼은 코딩이나 머신러닝 지식 없이도 데이터 구축부터 모델 학습·배포·운영까지 지원한다. 제로는 별도 데이터 라벨링 없이도 새로운 객체를 즉시 인식한다. 회사는 이 모델을 통해 컴퓨터 비전 분야 세계 최대 학회 'CVPR 2026' 퓨샷 객체 탐지 챌린지에서 한국 기업 최초로 종합 1위를 차지했다. 슈퍼브에이아이는 이들 기술을 기반으로 로봇과 자율주행에 필요한 학습 데이터를 대량 공급하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'로 사업 영역을 확장하고 있다. 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'에서는 LG AI연구원 컨소시엄 내 비 LG 계열사 중 유일하게 피지컬 AI 기반 기술과 데이터 구축 등을 맡았다. 최근 제조·물류를 넘어 국방 등 보안 산업으로도 적용 범위를 넓히고 있다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "이번 결과는 AI 개발 자동화 기술과 산업 특화 파운데이션 모델 역량을 공식적으로 인정받은 것"이라며 "로봇·자율주행 등 피지컬 AI 영역으로도 적용을 확장하며 성장하겠다"고 말했다.

2026.07.28 11:33이나연 기자

"AI가 칩 설계부터 검증까지"…엔비디아, 엔지니어링 에이전트 고도화

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 활용 범위를 전문 엔지니어링 업무로 확장한다. 엔비디아는 엔지니어링용 '엔비디아 에이전트 툴킷'에 피직스네모와 쿠다-X 라이브러리를 추가했다고 28일 밝혔다. 개발자는 이를 활용해 물리학 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있다. 엔비디아 에이전트 툴킷은 특정 산업 도구와 모델, 데이터를 연결한 전문 AI 보조도구를 개발할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트로 AI 에이전트가 물리학 모델과 수치해석 솔버, 양자화학 기술을 직접 호출해 활용할 수 있게 됐다. 피직스네모는 AI 물리 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 기술을 제공한다. 모델 구조를 엔지니어링 업무에서 바로 호출할 수 있는 도구로 전환해 복잡한 설계와 시뮬레이션에 활용하도록 지원한다. 쿠다-X에는 반복형 스파스 솔버 ;엔비디아 cuISS'와 직접형 스파스 솔버 '엔비디아 cuDSS'가 포함됐다. 물리·엔지니어링 시뮬레이션과 전자설계자동화 과정에서 발생하는 대규모 선형 계산을 그래픽처리장치(GPU)로 가속하는 기술이다. 양자화학 라이브러리 '엔비디아 cuEST'는 고정밀 양자화학 시뮬레이션을 대규모 생산 업무에 적용할 수 있도록 지원한다. 밀도범함수이론과 후속 계산 기법을 활용해 반도체 소자와 소재 개발에 필요한 기저 상태·여기 상태 시뮬레이션을 처리한다. 엔비디아는 칩 설계와 검증을 위한 AI 모델도 강화했다. 하드웨어 설계 에이전트 '에이스-아르티엘'을 탑재한 '네모트론 3 울트라'는 레지스터 전송 수준(RTL) 코딩 성능을 측정하는 종합 베릴로그 설계 문제 벤치마크에서 오픈 모델 가운데 가장 높은 성능을 기록했다. 기업은 자체 데이터로 네모트론 3 울트라를 추가 학습하고 내부 서버나 온프레미스 환경에 배포할 수 있다. 이를 통해 칩 설계용 AI 에이전트를 맞춤화하면서 설계 데이터에 대한 통제권과 보안을 확보할 수 있다는 설명이다. 특히 삼성은 '쿠리소'와 쿠다-X를 활용해 계산 리소그래피 성능을 최대 20배 높였다고 밝힌 바 있다. 피직스네모를 적용해 최대 100억개 셀로 구성된 칩 규모에서도 수치해석 솔버 수준의 정확도를 갖춘 열응력 분석을 수행하고 있다. 키사이트는 쿠디에스에스를 이용해 전자기 시뮬레이션 속도를 최대 10배 높였다. 삼성과 시놉시스, 티에스엠시는 쿠이에스티를 그래픽처리장치 가속 시스템에 통합해 주요 양자화학 작업의 처리 속도를 최대 50배 향상시키고 있다. 티모시 코스타 엔비디아 컴퓨테이셔널 엔지니어링 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "이제 AI는 물리학, 시뮬레이션, 설계 도구를 작업에 활용할 수 있다"며 "엔비디아 에이전트 툴킷을 통해 개발자는 물리학을 기반으로 추론하고 복잡한 시뮬레이션을 실행하며 고품질 데이터를 생성하는 에이전틱 엔지니어를 구축할 수 있다"고 밝혔다.

2026.07.28 11:13김미정 기자

링크드, 라이크코퍼레이션과 AI 교육·디지털 트윈 시장 공략

링크드가 콘텐츠 교육·개발 전문기업과 손잡고 인공지능(AI) 교육·디지털 트윈 시장 공략에 나선다. 링크드는 라이크코퍼레이션과 AI 전환(AX) 사업 협력 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 링크드의 AI 인프라와 대학·공공 네트워크, 라이크코퍼레이션의 확장현실(XR)·생성형 AI 기반 콘텐츠 개발 역량을 결합하는 것이 핵심이다. 링크드는 대학·공공기관을 대상으로 AI 전환 컨설팅과 AI 교육, 디지털 트윈 솔루션을 통합 제공하며 AX 사업을 본격화한다. 라이크코퍼레이션은 XR·생성형 AI 기반 콘텐츠 개발을 담당한다. 앞으로 양사는 정부지원사업과 대학·공공기관 프로젝트를 공동 수행해 레퍼런스를 확장할 계획이다. 공동 개발한 콘텐츠와 솔루션을 사업화해 신규 수익원도 발굴한다. 오랑휘 링크드 상무는 "AX 시장은 컨설팅뿐만 아니라 교육·콘텐츠·플랫폼이 유기적으로 연계된 서비스 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "사업 포트폴리오를 고도화하고 대학·공공기관 중심의 사업 기반을 확대하며 지속 가능한 성장동력을 확보하겠다"고 말했다.

2026.07.28 11:07이나연 기자

메가존클라우드, 국내 유일 '삼성 클라우드 플랫폼' 최상위 파트너 승격

메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 '플래티넘 파트너'로 선정됐다. 공공 클라우드와 인공지능(AI)·그래픽처리장치(GPU) 클라우드 분야에서 쌓은 사업 수행 경험과 기술력을 인정받았다는 평가다. 메가존클라우드는 삼성SDS SCP 파트너 프로그램에서 최고 등급인 플래티넘 파트너로 승격됐다고 28일 밝혔다. 현재 SCP 플래티넘 파트너는 메가존클라우드가 유일하다. 회사는 지난해 8월 SCP '어드밴스드 파트너' 등급을 획득한 데 이어 약 1년 만에 최상위 등급으로 승격됐다. 이번 승격은 SCP 기반 클라우드 사업 수행 역량과 기술 전문성, 고객 지원 역량 등을 종합적으로 인정받은 결과라고 회사 측은 설명했다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 자격 취득 현황 등을 종합 평가해 부여된다. 사업 실적은 최근 1년간의 성과를 기준으로 산정된다. 메가존클라우드는 공공 분야에서 다수의 SCP 기반 사업을 수행하는 한편 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), 서비스형 GPU(GPUaaS) 등 고성능 인프라 분야에서도 사업 성과를 확보해 플래티넘 등급 요건을 충족했다고 밝혔다. 대표 사례로는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 구축 사업 등이 꼽힌다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원 사업 등을 수행하며 AI 연구·개발을 위한 GPU 인프라 구축 역량을 입증해왔다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "이번 선정은 SCP 기반의 다양한 공공사업 수행 경험과 AI·GPU 클라우드 분야에서 축적한 기술 역량을 인정받은 결과"라며 "K-클라우드를 아우르는 멀티클라우드 역량으로 소버린 AI 시대에 기관·기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.07.28 11:04한정호 기자

KB금융, 제미나이로 데이터분석·고객챗봇 개발

KB금융그룹이 구글 클라우드와 전략적 협업 통해 인공지능 전환(AX)에 드라이브를 건다. 28일 KB금융은 구글 클라우드와 최신 AI기술과 금융 전문성을 결합해 AI 금융 플랫폼 구축 등 AI·데이터 분야 협력을 확대하기로 했다고 밝혔다. KB금융은 구글 클라우드 생성형 AI 모델 '제미나이(Gemini)'를 활용해 데이터 분석 AI 에이전트 'KB DAVIS(다비스)'를 개발했다. 다비스는 데이터 분석 가상지능 분석 비서라는 뜻으로, 일상어로 질문하면 필요한 데이터를 찾아주고 분석해준다. 향후 KB금융 임직원은 다비스를 통해 규정·업무 매뉴얼·상품 정보·시장 데이터 등 다양한 정보를 하나의 플랫폼에서 확인하고 실제 업무에 적용하게 된다. 이를 통해 신속하게 의사 결정을 할 수 있을 것으로 전망된다. 이밖에 KB금융은 대고객 서비스에서도 AI를 활용한다. 제미나이를 통해 실시간 자연어 대화가 가능한 대화형 AI 에이전트 '케이비 스타(KB STAR) 별이'를 개발했다. 금융 상품 비교, 맞춤형 포트폴리오를 자연스럽게 상담할 수 있게 했다. KB STAR 별이는 향후 70여개 언어의 실시간 통역과 음성·이미지·텍스트 등을 함께 이해하는 AI플랫폼으로 구축한다는 계획이다. KB금융 관계자는 “구글 클라우드와 협력을 계기로 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아닌 미래형 금융 AI 서비스를 만들어가는 핵심 파트너로 발전시켜 나갈 예정"이라고 말했다.

2026.07.28 11:01손희연 기자

넷앱, 흩어진 AI 데이터 하나로 묶는다…'스토리지그리드 12.1' 공개

넷앱이 대규모 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼을 출시하며 AI 데이터 인프라 시장 공략을 강화한다. 분산된 데이터를 단일 네임스페이스로 통합해 AI 학습·분석 환경을 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 넷앱은 AI와 최신 데이터 집약형 워크로드를 지원하는 오브젝트 스토리지 플랫폼 '스토리지그리드(StorageGRID) 12.1'을 출시했다고 28일 밝혔다. 이번 업데이트는 분산된 환경을 단일 네임스페이스로 통합해 데이터 접근과 처리, 관리 효율을 높이고 AI 데이터 파이프라인과 데이터 레이크, 오브젝트 기반 애플리케이션 운영을 지원하는 것이 특징이다. 스토리지그리드 12.1은 전 세계에 분산된 여러 스토리지그리드 시스템을 하나의 글로벌 페더레이티드 네임스페이스로 통합한다. 이를 통해 애플리케이션이나 워크플로우를 변경하지 않고도 최대 10엑사바이트(EB)까지 확장할 수 있도록 돕는다. 성능도 대폭 향상됐다. 회사에 따르면 이전 버전인 스토리지그리드 12.0 대비 처리량은 최대 400% 높아졌으며 AI 팩토리 환경에서 최대 12TB/s의 처리 성능을 제공한다. 수십억 개 오브젝트를 효율적으로 처리하는 배치 작업과 마지막 스캔 이후 변경 사항을 추적하는 AI 에이전트 기능도 제공한다. 보안과 데이터 거버넌스 기능도 강화했다. 다중 관리자 검증 기능을 통해 규제 환경에서 데이터 보호 수준을 높였으며 기업이 AI 워크로드와 분석 업무를 보다 안정적으로 운영할 수 있도록 설계했다. 산딥 싱 넷앱 플랫폼 부문 수석부사장 겸 총괄은 "오늘날 기업들은 급증하는 분산 비정형 데이터로부터 신속하게 통찰력을 얻고 실행에 옮기기 위해 경쟁하고 있는 상황"이라며 "데이터를 손쉽게 AI에 활용할 수 있는 상태로 만들어주는 인프라가 필요하다"고 말했다. 이어 "스토리지그리드 12.1을 통해 고객이 글로벌 통합 네임스페이스 환경에서 대규모 데이터를 관리하고 AI·분석 워크로드를 가속화하며 데이터가 어디에 있든 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:53한정호 기자

사이냅소프트, 문서 인식 기준 높이는 AI 공개…"OCR 유지보수 부담↓"

사이냅소프트가 문서 서식 인식 기준을 스스로 개선하는 인공지능(AI) 기술을 내놨다. 사이냅소프트는 AI 광학문자인식(OCR) 솔루션 '사이냅 OCR IX' 통합 개발 환경인 '폼스튜디오'에 서식 인식 자가 개선 기능을 추가했다고 28일 밝혔다. 폼스튜디오는 프롬프트와 학습, 템플릿 방식의 인식 엔진을 한곳에서 선택하고 전환할 수 있도록 지원한다. 자가 개선 기능은 AI 에이전트가 문서에서 추출할 항목의 설명을 다시 작성한 뒤 정답 데이터와 비교해 정확도를 채점하는 방식이다. 여러 개선안 가운데 점수가 가장 높은 버전을 자동으로 선택해 서식 인식에 적용한다. 기존에는 인식률이 낮으면 실무자가 항목 설명을 수정하고 결과를 재평가하는 작업을 반복해야 했다. 개선 기능을 적용하면 사용자는 AI가 만든 변경 내용과 성능 점수만 확인하면 된다. 사이냅소프트는 항목이 많거나 양식이 자주 바뀌는 문서에서도 새로운 서식에 빠르게 대응할 수 있다고 설명했다. 프롬프트 작성에 익숙한 인력 의존도를 낮추고 초기 구축과 유지보수에 필요한 시간과 수작업 비용도 줄일 수 있다는 설명이다. 해당 기능은 문서 인식 범위도 확대했다. 비전언어모델(VLM) 엔진 핵심값 추출 품질을 개선하고 일본어와 신자체 인식 기능을 추가해 수출입 송장 등 해외 문서를 처리할 수 있도록 했다. 원문자와 취소선 등 특수한 글자 형태를 인식하는 기능도 제공한다. 금융사와 공공기관의 행정·심사 업무에서 특정 표시를 읽지 못해 데이터가 누락되는 문제를 줄이기 위해서다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "이번 업데이트는 통합 환경 내에서 기업이 상황에 맞춰 인식 엔진을 유연하게 활용하고 운영 효율과 자가 개선을 통한 인식 품질을 높이는 과정 자체를 자동화하는 데 집중했다"며 "이를 통해 도입 기업은 단순 반복작업과 초기 구축 비용을 절감하고 실질적인 업무 생산성 향상이라는 비즈니스 가치를 경험할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.28 10:46김미정 기자

[AI는 지금] 오픈AI 떠난 '두뇌'에 베팅…엔비디아, 차세대 AI 주역 선점

엔비디아가 오픈AI의 기술과 제품 개발을 이끌다 독립한 핵심 인재들을 잇달아 자사 생태계로 끌어들이고 있다. 유력 연구진에 투자와 차세대 인공지능(AI) 시스템을 함께 제공하며 미래 연산 수요와 기술 주도권을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 28일 파이낸셜타임스(FT) 등 주요 외신에 따르면 엔비디아는 일리야 수츠케버와 미라 무라티가 설립한 AI 스타트업에 대규모 자본과 차세대 '베라 루빈' 시스템을 제공했다. 챗GPT 개발에 참여한 리암 페더스가 세운 과학 AI 기업에도 투자하며 오픈AI 출신 인재들과의 접점을 넓히고 있다. 엔비디아는 수츠케버가 이끄는 세이프 슈퍼인텔리전스(SSI)에 약 50억 달러를 투자하고 장기 전략적 협력을 맺었다. SSI는 베라 루빈을 도입해 앞으로 12개월간 연산 능력을 10배 확대하고 엔비디아와 연구 시스템을 공동 최적화할 계획이다. SSI는 2024년 설립 이후 제품이나 연구 결과를 공개하지 않았지만 지난해 20억 달러를 조달하며 기업가치 320억 달러를 인정받았다. 수츠케버는 오픈AI 공동창업자이자 전 수석과학자로 GPT와 챗GPT 개발을 이끈 핵심 연구자다. 엔비디아는 지난 3월 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 출신 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩에도 투자했다. 양사는 최소 1기가와트(GW) 규모의 베라 루빈 시스템을 구축하고 프런티어 모델의 학습·추론 인프라를 공동 설계하기로 했다. 수츠케버와 무라티는 오픈AI의 연구와 제품 개발을 이끈 핵심 인물이다. 엔비디아는 두 사람이 독립해 세운 기업에 잇달아 투자하고 차세대 그래픽처리장치(GPU)를 공급하며 초기 연구 단계부터 협력 관계를 구축하고 있다. 엔비디아의 투자 범위는 과학 AI로도 확대되고 있다. 엔비디아는 오픈AI 연구부문 부사장 출신 페더스가 공동 설립한 페리오딕 랩스의 3억 달러 규모 초기 투자에도 참여했다. 이 회사는 AI와 로봇 실험실을 결합해 신소재와 과학적 발견을 자동화하는 기술을 개발하고 있다. 이처럼 엔비디아는 투자와 함께 GPU·네트워크·소프트웨어를 공급하며 AI 스타트업과의 협력을 확대하고 있다. 이는 유망 기업을 차세대 플랫폼의 초기 고객으로 확보하는 동시에 실제 연구 현장의 요구를 제품 개발에 반영하려는 움직임으로 풀이된다. 이 같은 투자 방식은 AI 반도체 업계 전반으로 확산하고 있다. AMD는 최근 앤트로픽에 최대 50억 달러를 투자하고 최대 2GW 규모의 '인스팅트 MI450' 기반 시스템을 공급하기로 했다. 양사는 앤트로픽 모델을 AMD GPU에 최적화하고 소프트웨어 플랫폼 'ROCm' 개선에도 협력할 계획이다. 수츠케버는 "우리는 규모를 확대할 가치가 있는 연구 성과를 확보했다"며 "엔비디아의 대규모 컴퓨팅 시스템을 활용하면 이를 더 큰 규모로 확장할 수 있다"고 말했다.

2026.07.28 10:43장유미 기자

메타넷디엘, 아주대 정보시스템 차세대 나선다…AI 대학 전환 시동

메타넷디엘이 인공지능(AI) 기반 대학 정보시스템 전환에 앞장선다. 글로벌 웹 표준 기술과 AI 기반 개발 방법론을 적용해 학생·교원·행정 서비스를 단일 플랫폼으로 통합하고 AI 행정 서비스까지 확장하는 기반을 마련한다는 목표다. 메타넷디엘은 아주대학교 차세대 통합정보시스템 'AIMS Ⅲ' UI·UX 전환 및 고도화 사업에 착수했다고 28일 밝혔다. 회사는 착수보고회를 열고 UI·UX 전환 15개월, 시스템 고도화 16개월 등 총 31개월 일정으로 사업을 추진한다. 이번 사업은 아주대 중장기 발전전략인 '아주비전 5.0'의 핵심 과제인 '캠퍼스 디지털 전환 고도화'의 일환이다. 학생·교원·행정용으로 분산 운영되던 4500여 개 정보시스템 화면을 최신 웹 표준 기반 단일 플랫폼으로 통합하고 사용자 중심으로 고도화하는 것이 핵심이다. 메타넷디엘은 국내 대학 행정정보시스템 가운데 처음으로 글로벌 웹 표준 프레임워크인 'Vue.js'를 시스템 전반에 적용한다. 이를 통해 특정 벤더나 개발도구에 대한 종속성을 줄이고 대학이 자체적으로 시스템을 유지·보수하고 기능을 확장할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 또 AI 기반 개발 방법론인 'AIDD'도 국내 대학 차세대 사업 최초로 전면 적용한다. 코드 생성부터 테스트, 문서화까지 AI를 활용해 개발 속도와 품질을 높이고 개발자는 설계와 검증 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 사업에는 메타넷디엘의 대학 행정 솔루션 '메타이포유(MetaE4U)' 기반 프레임워크도 활용된다. 회사는 지난 30년간 연세대와 한국과학기술원(KAIST), 고려대 등 60여 개 대학의 정보화 사업을 수행해왔다. 아주대와도 1996년 AIMS Ⅰ 구축과 2010년 AIMS Ⅱ 고도화를 함께 진행한 경험을 바탕으로 안정적인 시스템 전환을 지원할 방침이다. 아주대는 이번 사업을 통해 표준화된 시스템과 데이터 환경을 구축하고 향후 AI와 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 등 지능형 서비스를 확대할 수 있는 디지털 행정 기반을 마련한다는 목표다. 최기주 아주대 총장은 "이번 사업의 가장 중요한 가치는 사용자 중심 혁신에 있다"며 "학생에겐 더 쉽고 직관적인 학사 서비스를, 교수에겐 교육과 연구에 집중할 수 있는 환경을, 직원에겐 안정적인 행정 시스템을 제공하는 계기가 되길 기대한다"고 말했다. 이창열 메타넷디엘 대표는 "이번 사업은 AI 시대에 맞는 대학 정보시스템의 전환 모델을 제시하는 프로젝트"라며 "아주대 시스템과 업무에 대한 깊은 이해를 바탕으로 안정적인 전환과 업무 연속성을 확보하고 AI 기반 개발 역량과 검증된 대학 정보화 경험을 결합해 차세대 대학 정보시스템의 새로운 기준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 10:39한정호 기자

국방 AI, 군사비밀 데이터까지 활용…전군 플랫폼 새로 짠다

군수·인사·재정 등 자원관리 분야에 머물던 국방 인공지능(AI)가 군사비밀 등급의 지휘통제체계(C4I)와 무기체계 데이터까지 활용하는 체계로 확대된다. 정부는 군사비밀 등급 데이터도 학습에 활용할 수 있는 전군 공통 AI 개발 플랫폼을 2027년까지 구축해 국방 전 분야의 AI 신속개발 기반을 마련할 계획이다. 28일 조달청 나라장터에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 214억원 규모의 '국방 지능형 플랫폼 고도화 구축' 사업을 긴급 공고하고 다음 달 19일까지 제안서를 접수한다. 국방부가 사업 소요를 제기하고 예산을 출연하면 NIA가 발주와 집행을 맡는 구조다. 이번 사업은 이재명 정부 123대 국정과제 중 109번 '국방 환경 변화에 대비한 정예 군사력 건설'의 일환이다. 국방부는 일반 데이터와 군사비밀 데이터를 정제·가공하는 AI 개발 인프라를 갖추는 방향으로 이행계획을 세우고 2027년까지 고도화를 마치기로 했다. 15개월에 걸친 장기 구축사업으로 각 군 시스템 연동과 보안성 검토 일정을 고려해 긴급 입찰로 추진된다. 기존 국방 지능형 플랫폼은 2023년 국방통합데이터센터(DIDC) 2센터에 구축됐다. 국방망 기반 클라우드 환경에서 AI 모델을 개발할 수 있었지만 활용 가능한 데이터는 '일반' 등급으로 제한됐다. 군사적 가치가 높은 C4I와 무기체계 데이터는 대부분 군사비밀 등급이어서 국방보안기준이 요구하는 보안통제 요건을 충족하지 못한 기존 환경에서는 AI 학습에 활용할 수 없었다. 이번 사업의 핵심은 군사비밀 데이터도 안전하게 활용할 수 있는 보안체계를 구축하는 데 있다. 군사비밀 데이터를 처리하는 영역에는 비밀번호와 보안장치를 결합한 다중인증(MFA)을 적용하고 저장·전송 전 구간은 국가정보원 인가 암호체계로 보호한다. 또 생성·열람·수정·복사 등 모든 데이터 처리 이력을 기록하고 국방 사이버 위험관리제도(K-RMF) 기준에 맞춘 보안통제를 설계 단계부터 반영해 운영인가까지 받을 예정이다. 플랫폼은 단순한 AI 개발환경을 넘어 데이터 관리와 모델 개발·운영을 모두 지원하는 체계로 고도화된다. 산재한 국방 데이터를 자동으로 수집·정제·자산화하는 데이터 플랫폼을 새로 구축하고 AI 개발환경에는 머신러닝 운영(MLOps)과 국방 특화 거대언어모델(LLM) 미세조정, 검색증강생성(RAG) 기능을 추가한다. 대규모 AI 모델 학습을 위해 서버 2대에 B300급 이상 그래픽처리장치(GPU) 16장을 새로 도입한다. 최종 구축된 플랫폼은 육군종합정비창의 K-9 자주포 검사 결과 예측과 설비 이상징후 탐지 등 실증 프로젝트로 검증한다. 이를 통해 국방 AI 개발 기반을 전군 단위로 확대할 방침이다. NIA는 제안요청서에서 "임박한 인구절벽 시대와 전쟁 패러다임이 기존의 병력 중심에서 첨단 AI 기술 중심으로 변화하면서 국방 전 분야에 AI 활용 촉진을 통한 첨단·정예 군사력 건설이 시급하다"고 강조했다.

2026.07.28 10:29이나연 기자

와이즈넛, '글로벌 K-콘텐츠' AI로 분석…콘진원 플랫폼 구축

와이즈넛이 국내외 흩어진 K-콘텐츠 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하는 플랫폼을 구축한다. 와이즈넛은 한국콘텐츠진흥원이 추진하는 '글로벌 K-콘텐츠 트렌드 분석 플랫폼 구축' 사업을 주관한다고 28일 밝혔다. 데이터 수집 인프라 구축부터 AI 분석 서비스 구현까지 전반적인 기술 영역을 맡는다. 플랫폼은 온라인동영상서비스(OTT)와 웹툰, 음악, 소셜미디어, 뉴스 등 국내외 콘텐츠 채널에서 생성되는 데이터를 실시간 수집한다. 수집된 자료 기반으로 글로벌 트렌드와 팬덤, 흥행 가능성, 이용자 감성 등을 분석한다. 와이즈넛은 자체 검색증강생성(RAG) 기반 AI 에이전트 솔루션 '와이즈 아이랙'을 플랫폼에 적용한다. 멀티모달 기능을 강화한 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 로아 울트라'도 활용한다. 사용자는 자연어로 글로벌 콘텐츠 데이터를 검색하고 분석 결과를 전략 보고서 형태로 받을 수 있다. 방대한 비정형 데이터에서 시장 흐름과 콘텐츠 확산 양상을 파악할 수 있도록 지원하는 식이다. 와이즈넛은 자체 데이터 분석 역량이 부족한 중소·신생 콘텐츠 기업에 맞춤형 실무 정보와 위험 관리 기능을 제공할 계획이다. 이를 통해 해외 진출을 위한 시장 분석과 의사결정 실효성을 높인다는 구상이다. 또 한국콘텐츠진흥원과 19년간 이어온 협업 경험을 바탕으로 플랫폼을 구축한 뒤 관련 서비스를 지속해서 고도화할 방침이다. 중소 콘텐츠 기업과 유관 기관이 데이터를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데도 집중한다. 강용성 와이즈넛 대표는 "K-콘텐츠가 특정 지역을 넘어 글로벌 주류 시장으로 확산되면서 현지 문화와 소비 트렌드를 아우르는 데이터 기반의 객관적인 시장 분석과 의사결정의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다"며 "콘텐츠 산업의 데이터 활용 기반을 마련하는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:25김미정 기자

신세계아이앤씨, AI 비전 셀프 계산대 고도화…해외 진출 속도

신세계아이앤씨가 인공지능(AI) 비전 기술을 적용한 리테일 솔루션을 고도화하며 오프라인 유통 시장 공략에 속도를 낸다. 셀프 계산대에서 상품을 자동 인식하는 AI 계산대와 운영 지원 솔루션을 앞세워 국내 시장을 넘어 일본 등 아시아 시장 진출에도 나선다는 목표다. 신세계아이앤씨는 AI 비전 기반 셀프 계산대 솔루션을 고도화하고 '스파로스 스캔프리'를 새롭게 공개했다고 28일 밝혔다. 스파로스 스캔프리는 셀프 계산대에서 상품 바코드를 일일이 스캔하지 않아도 여러 상품을 AI 비전으로 한 번에 인식하는 솔루션이다. 기존 제품이 1초 만에 99.5% 정확도로 상품을 인식했다면 새 솔루션은 0.4초 이내 99.9% 정확도로 여러 상품을 동시에 인식해 일반 셀프 계산대 대비 고객 대기 시간을 최대 9배 단축했다. 인식 가능한 상품도 5000여 종(SKU)까지 확대해 공산품뿐 아니라 과일·채소, 빵 등 바코드가 없는 상품도 인식할 수 있게 설계했다. AI가 상품을 명확하게 구분하기 어려운 경우에는 고객에게 후보군을 제시해 직접 선택하도록 하는 기능도 추가했다. 고객 선택 결과를 AI가 실시간으로 학습해 사용할수록 인식 정확도를 높이는 구조다. 현재 스파로스 스캔프리는 SK하이닉스 이천 캠퍼스 내 스마트 매장에 적용됐으며 베이커리와 즉석식품 전문점, 생활용품점 등 다양한 리테일 매장으로 도입 논의를 진행 중이다. 지난 2024년 선보인 기존 AI 셀프 계산대 운영 지원 솔루션 '스파로스 스캔케어'도 실제 매장 운영 성과를 내고 있다. 이 솔루션은 고객의 스캔 누락이나 바코드 오류를 감지해 재스캔을 안내하고 필요 시 운영자에게 알림을 제공한다. 회사에 따르면 도입 매장에선 고객의 직원 호출 빈도가 기존 대비 5분의 1 수준으로 감소했으며 스캔 누락으로 발생하는 손실 비용도 연간 최대 수십억원 절감한 것으로 나타났다. 신세계아이앤씨는 두 솔루션 모두 별도 서버나 외장 그래픽처리장치(GPU) 없이 데이터를 매장 내에서 처리하는 엣지 AI 구조로 설계했다. 기존 매장 시스템을 변경하지 않고 도입할 수 있으며 구축 비용도 타사 대비 약 4분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. 회사는 국내 도입 성과를 바탕으로 일본을 비롯한 아시아 시장 공략도 본격화한다. 캐시리스 결제와 셀프 계산대 보급이 빠르게 확산되는 일본 리테일 시장을 중심으로 슈퍼마켓·편의점·카페·베이커리 등 유명 프랜차이즈 고객을 발굴하고 AI 비전 기반 리테일 솔루션 공급을 확대할 계획이다. 양윤지 신세계아이앤씨 대표는 "성공적인 오프라인 리테일 AX는 AI 솔루션 도입에 그치지 않고 얼마나 정확하고 안정적으로 매장을 운영할 수 있는가에 달려있다"며 "무인 매장에서부터 축적한 풍부한 경험을 바탕으로 솔루션 고도화를 마친 만큼, 국내는 물론 해외 시장 진출에 속도를 내 예정"이라고 밝혔다. 이어 "향후에는 LLM 기반 에이전트 기능을 결합해 고객 응대, 상품 안내, 매장 운영까지 지원하는 확장형 솔루션으로 발전시켜 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.28 10:24한정호 기자

검토 시간 12일→5분…아모레퍼시픽, AI 특화 플랫폼 '레몬' 구축

아모레퍼시픽은 KT와 협력한 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 통해 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 재설계하고 이를 기반으로 연구 특화 생성형 AI 서비스인 'AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)'을 개발했다고 28일 밝혔다. 아모레퍼시픽은 1954년 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 방대한 연구개발 자산을 축적해왔다. 다만 이들 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾고 활용하는 데 어려움이 있었다. 이에 아모레퍼시픽은 지난해부터 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 함께 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 추진했다. 양사는 공동으로 AI 활용에 최적화된 'AI 레디 데이터' 기반 플랫폼과 AI 서비스를 설계·개발했으며 수백만 건에 달하는 원료 데이터, 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화한 'AI 데이터 허브'를 구축했다. 이를 기반으로 아모레퍼시픽은 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스인 'AI 어시스턴트 레몬'을 개발했다. 연구원들은 LEMON을 활용해 연구개발은 물론 생산, 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에서 방대한 연구 데이터를 쉽고 빠르게 검색·분석·활용할 수 있게 됐다. AI 시스템을 통한 연구 과정에서의 다양한 탐색이나 발굴, 제안도 가능해졌다. 베타 테스트에서는 업무시간 단축 효과가 확인됐다. 아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 결과, 기존 약 12일이 소요되던 제품 기획 단계의 연구자료 및 규제 검토 업무가 약 5분으로 단축됐다. 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 걸리던 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄어들었다. 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 단순히 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 연구 환경 전반의 혁신을 추진한다. 향후 'AI 에이전트' 도입 등 디지털 전환 과제를 확대해 연구원들이 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고, 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 보다 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원할 예정이다. 서병휘 아모레퍼시픽 R&I센터장 CTO는 “이번 프로젝트는 아모레퍼시픽이 AI 시대에 맞는 연구 환경 전환을 선도하고 있다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고, 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것”이라고 말했다.

2026.07.28 10:22김민아 기자

포시에스, 베트남 보험시장 진출…"국내 전자문서 경험 앞세워"

포시에스가 국내 금융권에서 쌓은 전자문서 사업 경험을 앞세워 베트남 보험시장 공략에 나선다. 포시에스는 오는 31일 베트남 다낭에서 열리는 '베트남 인슈어런스 서밋 2026'에 현지 파트너사 유니트와 참가한다고 28일 밝혔다. 양사는 공동 부스를 운영하며 베트남 보험업계 주요 관계자들과 협력 기회를 모색할 계획이다. 포시에스는 국내 보험사에 공급한 전자문서 솔루션과 디지털 업무 혁신 사례를 현지에 소개한다. 삼성화재와 미래에셋생명, 신한라이프, 처브 등 베트남에 진출한 보험사들이 국내에서 포시에스 솔루션을 사용하고 있다는 점을 현지 시장 확대의 기반으로 활용할 계획이다. 앞서 포시에스는 지난해 10월 베트남 국제데이터그룹이 주최한 '베트남 리테일 뱅킹 포럼'에도 유니트와 참가했다. 이를 통해 베트남 금융권과 협력 기반을 마련했다. 포시에스는 베트남 대형 은행인 사콤뱅크 디지털 창구 시스템 구축도 지원했다. 종이 없는 창구 업무를 확대하고 시스템을 안정화 단계까지 안착시킨 경험을 바탕으로 올해는 보험산업까지 사업 범위를 넓힌다는 전략이다. 회사는 업무 효율성과 고객 편의성을 높이는 페이퍼리스 솔루션을 현지 시장에 공급할 방침이다. 종이 사용을 줄여 이에스지 경영과 지속가능경영을 지원한다는 구상이다. 포시에스 관계자는 "현지 파트너 유니트와의 협력을 강화해 베트남 금융권을 넘어 보험산업까지 사업 영역을 확대하고 국내 보험시장에서 쌓아온 성공 경험을 베트남에서도 이어갈 수 있도록 적극적으로 시장을 공략하겠다"고 말했다.

2026.07.28 10:18김미정 기자

엔비디아發 '순환 금융' 우려…AMD·SK하이닉스까지 동반 하락

엔비디아 주가가 27일(이하 현지시간) 약 5% 하락하면서 반도체 업종 전반에 투자 심리가 위축됐다고 야후파이낸스 등 외신이 보도했다. 반도체 업체 AMD도 이날 5% 이상 하락했으며, 마이크론테크놀로지와 SK하이닉스도 각각 2% 이상, 7% 이상 떨어졌다. 야후파이낸스는 이번 주가 하락의 배경으로 엔비디아가 오픈AI의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 지원하기 위해 최대 2500억 달러(약 368조원) 규모의 금융 보증 제공을 검토하고 있다는 보도를 지목했다. 시장에서는 엔비디아의 신용과 자금을 바탕으로 오픈AI가 데이터센터를 구축하고, 이를 통해 다시 엔비디아의 AI 반도체를 구매하는 구조가 형성될 수 있다는 점에서 이른바 '순환 금융'에 대한 우려가 제기되고 있다. 특히 AI 수요가 예상에 미치지 못해 오픈AI가 데이터센터 임차료나 반도체 구매 대금을 감당하지 못할 경우, 엔비디아가 고객사의 신용 위험까지 떠안을 수 있다는 지적이 나온다. 블룸버그는 해당 보증 규모가 실제 성사될 경우 반도체 제조업체가 제공한 금융 보증 가운데 역대 최대 규모가 될 가능성이 있다고 전했다. 한편 엔비디아는 지난주 SK하이닉스의 모회사인 SK그룹과 AI 공장 구축 및 차세대 메모리 개발 등을 포함한 5000억 달러 이상의 전략적 협력 계획을 발표했다. 여기에 중국의 AI 기술 경쟁력 강화에 대한 우려도 반도체 업종에 부담을 주고 있다. IT매체 디인포메이션은 27일 중국 국영기업이 핵심 반도체 제조 장비의 대량 생산에 착수했다고 보도했으며, 이 소식이 전해진 뒤 네덜란드 반도체 장비 업체 ASML의 주가도 큰 폭으로 하락했다. 최근 투자자들은 AI 인프라 투자 확대에 따른 수익성에 점차 의문을 제기하고 있다. 지난주 알파벳이 AI 인프라 구축을 위해 자본지출 전망치를 상향 조정하겠다고 발표한 이후 회사 주가가 급락한 것도 이러한 투자 심리를 반영한 사례로 분석된다. 투자자들은 이번 주 예정된 마이크로소프트와 아마존, 메타의 실적 발표에 주목하고 있다. 이들 기업 모두 AI 관련 투자를 추가로 확대할 것으로 예상되지만, 경기 둔화 신호가 나타날 경우 AI 반도체와 관련 장비 업체들의 실적에 대한 우려가 더욱 커질 수 있다고 야후파이낸스는 전망했다.

2026.07.28 10:12이정현 미디어연구소

AI 에이전트 인프라 알페아, 500만 달러 규모 전략적 투자 유치

자율형 AI 에이전트 전용 인프라 프로젝트 알페아가 글로벌 투자사들로부터 대규모 투자 유치에 성공하며 핵심 인프라 구축에 속도를 낸다. 알페아는 MH벤처스, IBC벤처스, 타이탄벤처스, 베커벤처스로부터 500만 달러(약 70억원) 규모의 전략적 투자를 유치했다고 28일 밝혔다. 알페아는 차세대 블록체인 기술 연구·개발(R&D) 기업이다. 1990년대 초반부터 다수의 2D 및 3D 게임 엔진을 개발하며 독보적인 프로그램 설계 역량을 인정받은 박승현 대표가 설립했다. 회사는 전 세계의 스마트폰과 PC, 엣지 서버를 하나로 연결해 글로벌 모바일 디핀 네트워크를 구축하고, 기존 중앙화 인프라의 한계를 넘어서는 AI 전용 실행 환경 구현을 목표로 하고 있다. 이번 투자는 자율형 AI 에이전트 구동에 필요한 인프라를 확보하기 위해 추진됐다. 알페아는 기존 클라우드 및 블록체인의 한계를 극복하고 AI 에이전트의 지속적인 실행, 메모리·스토리지 관리, 기계 간(M2M) 결제 등을 지원하는 'AI 네이티브 분산 클라우드' 통합 실행 환경을 제공한다. 알페아는 이번 투자금을 바탕으로 기술 고도화와 글로벌 노드 생태계 확장에 적극 나설 방침이다. 개발자 네트워크(DevNet) 및 테스트넷의 완성도를 높이고, 전 세계 유휴 기기를 활용한 계층형 노드 공급망을 구축할 계획이다. 이번 투자를 주도한 MH벤처스 관계자는 “AI 시대의 가장 큰 과제 중 하나는 단순히 강력한 모델을 구축하는 것을 넘어, 해당 모델을 안정적이고 장기적인 서비스로 운영할 수 있는 인프라를 만드는 것”이라며, “알페아는 실행, 스토리지, 네트워킹, 결제 기능을 하나의 환경에서 통합한 아키텍처를 제시하고 있으며, 향후 AI 에이전트 경제의 중요한 토대가 될 것으로 전망한다”고 투자 배경을 설명했다. 오승우 알페아 회장은 “인프라와 테크 분야를 선도하는 파트너들과 함께하게 되어 매우 기쁘다”라며, “이번 투자 유치를 계기로 AI 에이전트들이 자유롭게 협업하고, 고유 자원 토큰인 ALP를 매개로 소비를 정산하는 진정한 기계 중심 경제 인프라를 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.07.28 10:00정진성 기자

삼성전자, '2026 대한민국 올해의 녹색상품' 업계 최다 16개 수상

삼성전자가 인공지능(AI) 기반 고효율 절전 기술과 친환경 소재 적용을 인정받아 소비자·환경단체가 주관하는 올해의 녹색상품 시상식에서 업계 최다 수상 기록을 올렸다. 삼성전자는 비영리 시민단체 녹색구매네트워크가 주관하는 '2026 대한민국 올해의 녹색상품'에서 생활가전 14개, 모바일 2개 등 총 16개 제품이 선정됐다고 28일 밝혔다. 생활가전 부문에서는 '비스포크 AI 무풍콤보 프로 벽걸이' 에어컨과 '비스포크 AI 김치냉장고'가 환경 전문가 및 소비자 평가단으로부터 우수한 평가를 받아 '인기상'까지 거머쥐며 2관왕을 차지했다. 이번에 선정된 대표 생활가전 제품군은 친환경 고효율 열교환 및 제어 기술을 전면에 내세웠다. 올해 출시된 'EHS 히트펌프 보일러'는 공기열과 전기를 활용해 화석연료 보일러 대비 에너지 효율을 약 5배 끌어올렸다. '비스포크 AI 무풍콤보 갤러리 프로' 에어컨에 탑재한 '쾌적제습' 기술은 공간 습도에 맞춰 냉매를 미세 제어해 기존 제습 대비 최대 30% 전력을 절감한다. 이 외에도 일체형 세탁건조기 '비스포크 AI 콤보'는 스마트싱스 AI 절약모드 적용 시 세탁 최대 60%, 건조 최대 30%의 에너지 소비를 절약한다. '비스포크 AI 얼음정수기'는 미사용 시간대 자동 살균 기능을 통해 위생성을 높였다. 디지털 인버터 컴프레서를 탑재한 '인버터 제습기' 역시 에너지 소비효율 1등급 기준을 만족했다. 모바일 제품군에서는 갤럭시 S26 시리즈와 갤럭시 북6 프로가 녹색상품 명단에 올랐다. 갤럭시 S26 시리즈는 재활용 탄탈륨과 리튬 소재를 신규 적용하고 7년간의 OS·보안 업데이트를 지원해 제품 사용 수명을 연장했다. 갤럭시 북6 프로는 30~120Hz 가변 주사율 디스플레이와 메모리 전력 자동 조절 기술로 소모 전력을 줄였다. 삼성전자 관계자는 "환경 전문가와 소비자가 직접 참여해 환경성과 상품성을 평가하는 시상에서 거둔 최다 수상 성과"라며 "앞으로도 AI 알고리즘과 고효율 인프라를 결합해 지속 가능한 친환경 가전·모바일 생태계를 확대하겠다"고 말했다.

2026.07.28 09:58전화평 기자

엔비디아, 챗GPT 개발 주역에 대규모 베팅…AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈AI 공동창업자이자 챗GPT 개발을 이끈 일리야 수츠케버의 인공지능(AI) 연구소 '세이프 슈퍼인텔리전스(SSI)'에 대규모 투자를 단행하며 차세대 AI 경쟁력 확보에 나섰다. 27일(현지시간) 월스트리트저널과 파이낸셜타임즈에 따르면 엔비디아는 SSI와 장기 전략적 제휴를 체결하고 50억 달러(약 7조원)를 투자하기로 했다. 이번 협력에는 차세대 엔비디아 AI 플랫폼 '베라 루빈' 공급이 포함됐다. SSI는 이 플랫폼을 활용해 현재보다 약 10배 많은 연산 자원을 확보하게 될 예정이다. 양사는 SSI 연구 시스템과 엔비디아의 현행·차세대 플랫폼을 함께 최적화하는 기술 협력도 병행할 계획이다. SSI는 그동안 구글 AI 가속기인 텐서처리장치(TPU)를 중심으로 연구를 진행해왔다. 이번 제휴를 계기로 구글 TPU와 함께 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)까지 대규모로 활용하게 되면서 AI 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 선택지가 넓어질 전망이다. 이번 투자는 엔비디아의 AI 생태계 확대 전략으로 풀이된다. AI 반도체 공급을 넘어 유망 AI 연구소에 직접 투자하고 컴퓨팅 인프라까지 제공함으로써 차세대 AI 개발 핵심 파트너로 자리매김하는 전략이다. 앞서 엔비디아는 올해 3월 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩에도 투자와 연산 자원 공급을 결합한 협력 계약을 체결한 바 있다. 이 회사는 최근 엔비디아 장비로 학습한 첫 AI 모델을 공개하는 등 양사 협력 성과를 발표하고 있다. SSI는 수츠케버가 2024년 공동 설립한 AI 연구소다. 상업용 제품과 단기 수익보다 인간을 위협하지 않는 '안전한 초지능' 개발을 목표로 내세우며 연구를 이어가고 있다. 연구 내용은 대부분 비공개지만 미국 실리콘밸리에서 가장 주목받는 AI 스타트업 가운데 하나로 평가받는다. 회사는 지난해 안드리슨 호로위츠와 세쿼이아캐피털 등으로부터 약 20억 달러(약 2조 9300억원)를 투자받았으며 당시 기업가치는 약 300억 달러(약 44조원) 수준으로 평가됐다. 이후 추가 투자 유치가 이어지며 현재 기업가치는 약 320억 달러(약 46조원) 수준으로 거론된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 성명을 통해 "수츠케버는 이미 현대 AI의 기초를 뒤흔든 선구자"라며 "베라 루빈 플랫폼을 통해 SSI가 앞으로 이뤄낼 새로운 연구 성과가 기대된다"고 밝혔다.

2026.07.28 09:54한정호 기자

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