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사진 설명을 텍스트 한 줄로 바꾸는 순간 AI 에이전트 정확도가 7.7%로 추락한다

AI 에이전트끼리 더 잘 소통하게 만들면 결과가 좋아질까. 데이터는 "그것만으로는 아무 차이가 없다"고 답한다. 스탠퍼드 공대의 바순드라 스리니바산(Vasundra Srinivasan)이 2026년 4월 공개한 논문 「Modality-Native Routing in Agent-to-Agent Networks」는 AI 에이전트끼리 음성과 이미지를 원본 그대로 주고받게 하면 과업 정확도가 20%p 올라간다고 밝혔다. 단, 결정 단계가 키워드 매칭이면 효과는 정확히 0이다. 이 보고서는 멀티 에이전트 시스템에서 무엇을 바꿔야 성능이 실제로 올라가는지, 그리고 어디서 비용이 발생하는지를 통제된 실험으로 측정해 답한다. 음성·이미지를 텍스트로 바꾸지 않을 때 정확도 32%에서 52%로 상승 모달리티 네이티브 라우팅(Modality-Native Routing)이란 AI 에이전트 사이에서 음성과 이미지를 텍스트로 변환하지 않고 원래 형식 그대로 전달하는 방식을 말한다. 스리니바산은 50개의 고객 서비스 과업으로 구성된 크로스모달 CS(CrossModal-CS) 벤치마크에서 두 가지 방식을 비교했다. 모든 비텍스트 신호를 텍스트로 변환해 전달하는 '텍스트 병목(Text-Bottleneck)' 방식은 과업 완수 정확도(TCA) 32%를 기록한 반면, 음성과 이미지를 원본 그대로 전달하는 MMA2A 방식은 52%를 기록했다. 차이는 정확히 20%p다. 같은 제미나이 2.5 플래시(Gemini 2.5 Flash) 모델, 같은 과업, 같은 지식 베이스를 쓰고 오직 라우팅 방식만 바꿨다. 통계 검정에서도 맥니마 검정 p값 0.006으로 우연이 아니었다. 통념상 '잘 전달하기'는 평범한 엔지니어링 개선처럼 보이지만, 실제로는 의사결정 품질 자체를 1.6배 끌어올리는 첫 번째 설계 변수였던 셈이다. 키워드 매칭 시스템에서는 정확도 차이 0%p, LLM에서만 20%p 등장 이 논문에서 가장 흥미로운 발견은 라우팅 자체로는 아무 효과가 없다는 점이다. 스리니바산이 결정 단계의 추론 엔진을 LLM 대신 단순 키워드 매칭으로 바꾸자 양쪽 방식 모두 36% 정확도를 기록했다. 음성과 이미지를 원본으로 전달해도 무용지물이었다는 뜻이다. 라우팅을 그대로 둔 채 추론 엔진만 LLM(제미나이)으로 교체하자 비로소 52% 대 32%의 격차가 벌어졌다. 이 결과는 '2계층 요구 조건(Two-Layer Requirement)'이라는 개념을 만들어낸다. 프로토콜 계층에서 원본 모달리티를 보존하는 것과, 추론 계층에서 그 풍부한 증거를 활용할 수 있는 능력이 동시에 갖춰져야 효과가 나타난다는 뜻이다. 어느 한쪽만 있어도 격차는 0이다. 이는 챗봇·상담 시스템에 LLM을 도입했지만 체감 효과가 미미했다고 느낀 현장 담당자에게 의미가 깊다. LLM이 받아보는 증거 자체가 이미 텍스트 요약으로 깎여 있다면, 아무리 똑똑한 모델을 깔아도 위에 천장이 씌워진 셈이다. 제품 결함 보고에서 정확도 7.7%에서 46.2%로, 가장 큰 점프 성능 향상은 모든 영역에서 같은 비율로 일어나지 않았다. 시각 정보가 핵심인 과업에서 차이가 가장 컸다. 고객이 사진을 찍어 보낸 제품 결함 보고(Product Defect Report) 과업에서 텍스트 병목 방식은 정확도 7.7%에 그쳤지만, MMA2A는 46.2%까지 올라 38.5%p 차이가 났다. 사진을 문장으로 변환하는 순간 '균열', '휘어진 커넥터', '눌어붙은 자국' 같은 결정에 필요한 시각적 단서가 일반적 설명으로 뭉개진다. 시각 트러블슈팅(Visual Troubleshooting)은 75%에서 91.7%로 16.7%p 올랐다. 음성 위주의 조립 가이드(Assembly Guidance)는 41.7%에서 58.3%로 16.6%p 향상됐는데, 음성을 텍스트로 바꾸는 과정에서 제품 이름 자체가 뭉개져 시스템이 엉뚱한 제품으로 인식한 뒤, 그 잘못된 결정을 100% 확신을 가지고 전문가에게 이관해 버리는 사례가 벤치마크 안에서 실제로 발견됐다. 흥미로운 점은 보증 청구(Warranty Claim) 과업에서는 차이가 7.7%p에 그쳤다는 사실이다. 보증 결정은 정책 조항과 날짜 계산처럼 구조화된 데이터를 끄집어내는 일이라, 음성과 이미지의 풍부함만으로는 해결되지 않았다. 모달리티 네이티브 라우팅은 만능 해법이 아니라 '지각적 단서가 의사결정의 핵심일 때' 가장 큰 보상을 준다. 1.8배 더 느려지는 비용, 그리고 임계점이 어디인지가 핵심 정확도 향상은 공짜가 아니다. MMA2A 방식은 응답 시간이 평균 7.19초에서 13.04초로 늘었다. 약 1.8배 느려진 셈이다. 특히 이미지 처리가 들어가는 제품 결함 보고는 3.96초에서 16.55초로 4배 이상 늦어졌다. 음성과 이미지를 원본으로 다루려면 제미나이가 실제로 이미지와 음성을 분석해야 하기 때문이다. 텍스트 요약본을 받는 쪽은 그저 빠른 문장 처리만 하면 된다. 보고서는 이를 두고 "1.8배 더 느려지지만 1.6배 더 정확해지는 절충"이라고 표현한다. 이 절충점이 어디에서 의미가 있는지는 과업의 성격에 달려 있다. 실시간 채팅처럼 속도가 중요한 서비스라면 텍스트 병목이 합리적일 수 있고, 보증 심사나 안전 관련 결함 판정처럼 한 번의 오판이 큰 손실로 이어지는 영역이라면 추가 5~6초는 받아들일 만한 비용이다. 스리니바산은 과업의 중요도(priority)에 따라 라우팅 방식을 동적으로 바꾸는 적응형 라우팅을 후속 연구 방향으로 제시했다. 남은 실패의 83%는 추론 계층, 결국 라우팅보다 모델이 문제 MMA2A가 여전히 절반에 가까운 24개 과업에서 실패한다는 점도 보고서는 솔직하게 짚는다. 그러나 실패 원인을 계층별로 뜯어보면 결과는 분명하다. 24건 중 20건(83%)이 추론 계층의 한계에서 발생했고, 라우팅 계층에 단독으로 책임이 있는 실패는 3건 안팎(12% 수준)에 그쳤다. 정확한 증거는 전달됐지만, 모델이 그 증거로 올바른 정책 조항을 찾아내거나 적절한 행동을 선택하지 못한 경우다. 그중 흥미로운 사례는 '과잉 시각 단정(Overconfident Visual Grounding)'이라 부르는 4건이다. 코팅이 벗겨진 프라이팬은 회사 정책상 전문가에게 보내야 하지만, 풍부한 이미지를 받은 MMA2A는 너무 자세히 결함을 묘사한 나머지 자신만만하게 교체를 진행해 버렸다. 흐릿한 텍스트 설명을 받은 텍스트 병목 방식은 오히려 안전하게 에스컬레이션했다. 더 좋은 입력이 항상 더 좋은 결과로 이어지지는 않으며, 회사의 절차적 제약이 우선시되어야 하는 영역에서는 풍부한 정보가 오히려 독이 될 수도 있다는 뜻이다. 그림1. 텍스트 병목과 MMA2A의 정보 토폴로지 비교, 그리고 실패 원인의 계층별 분포 실무자에게 던지는 메시지: 라우팅은 부차적인 배관이 아니라 1차 설계 변수 이 논문이 멀티 에이전트 시스템을 구축하려는 실무자에게 주는 메시지는 단순하지만 강하다. 라우팅은 단순한 데이터 운반 문제가 아니라 '어떤 증거가 누구에게 어떤 충실도로 도달하는가'를 결정하는 정보 구조 그 자체라는 것이다. A2A 프로토콜은 이미 음성·이미지 원본 전달을 지원하지만 현장 배포에서는 거의 활용되지 않고 있다. 보고서는 A2A 도구와 오케스트레이션 프레임워크가 기본값으로 모달리티 네이티브 라우팅을 채택해야 한다고 제안한다. 다만 결과는 50개 과업이라는 작은 벤치마크에서 나왔고, 고객 서비스라는 한 도메인에 국한된다. 의료 영상이나 제조 검사 같은 다른 영역에서도 동일한 패턴이 나타날지는 두고 볼 필요가 있다. 또한 모든 에이전트가 동일한 모델(제미나이 2.5 플래시)을 사용한 환경이라, 약한 비전 모델과 강한 텍스트 모델이 결합되는 실제 운영 환경에서는 절충점이 달라질 가능성도 열려 있다. 실무 차원에서 우선 확인해 볼 만한 질문은 분명하다. 우리 시스템의 의사결정 단계는 LLM이 받아볼 만한 증거를 받고 있는가, 아니면 그 전 단계에서 이미 정보가 깎여 있는가. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 모달리티 네이티브 라우팅이 무엇인가요? AI 에이전트끼리 음성이나 이미지 같은 데이터를 텍스트로 바꾸지 않고 원래 형태 그대로 전달하는 방식입니다. 예를 들어 고객이 보낸 사진을 다른 에이전트에 전달할 때 '갈색 얼룩이 있는 제품'이라는 문장 대신 사진 파일을 그대로 넘겨주는 것을 말합니다. Q2. 정확도가 20%p 올라가면 실제로 어느 정도 차이인가요? 보고서 기준으로 보면, 같은 50개 과업 중 텍스트 변환 방식은 16개를 맞췄고 모달리티 네이티브 방식은 26개를 맞췄습니다. 제품 결함 보고처럼 사진이 중요한 영역에서는 정답률이 7.7%에서 46.2%로 6배 가까이 뛰었습니다. 고객 한 명의 보증 결정을 잘못 내렸을 때 발생하는 비용을 생각하면 실무적으로 큰 차이입니다. Q3. 응답이 1.8배 느려지는데 그래도 도입할 만한가요? 서비스 성격에 따라 다릅니다. 실시간 채팅처럼 속도가 중요한 경우에는 빠른 텍스트 방식이 유리할 수 있고, 보증 심사나 결함 판정처럼 정확도가 비용을 좌우하는 영역에서는 5~6초 추가 비용이 충분히 의미 있습니다. 보고서도 과업 중요도에 따라 두 방식을 섞어 쓰는 적응형 라우팅을 제안하고 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Modality-Native Routing in Agent-to-Agent Networks: A Multimodal A2A Protocol Extension 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.13 15:45AI 에디터

[AI는 지금] AI 모델 전쟁, 개발자도구로 확산…앤트로픽, 오픈AI '길목' 노린다

인공지능(AI) 모델 개발사 앤트로픽이 경쟁사인 오픈AI와 구글도 사용하는 개발자도구 스타트업 인수를 추진하며 AI 시장 경쟁 구도가 개발자 생태계로 넓어지고 있다. 파운데이션 모델 성능 경쟁을 넘어 개발자가 어떤 도구로 모델을 호출하고, 기업이 어떤 경로로 AI를 업무에 적용하느냐가 새 승부처로 부상한 모습이다. 13일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 AI 모델용 소프트웨어개발키트(SDK)를 만드는 스타트업 스테인리스를 최소 3억 달러(약 4500억원)에 인수하기 위한 협상을 진행 중이다. 앤트로픽은 인수 대가로 자사 주식을 지급하는 방안도 논의하고 있는 것으로 전해졌다. 스테인리스는 개발자가 AI 모델에 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 SDK와 API 연동 도구를 제공하는 회사다. AI 모델을 애플리케이션이나 서비스에 붙일 때 필요한 개발자용 라이브러리, 문서화, 버전 관리, 연동 자동화 등을 지원한다. 앤트로픽뿐 아니라 오픈AI와 구글도 스테인리스 도구를 사용하는 것으로 전해졌다. 앤트로픽의 스테인리스 인수 추진은 클로드의 개발자 생태계 확산 속도를 높이려는 포석으로 풀이된다. SDK는 AI 모델 회사와 개발자를 잇는 핵심 연결 계층으로, 모델을 실제 서비스에 적용할 때 가장 먼저 마주하는 접점이다. 모델 성능 격차가 좁혀질수록 연동 편의성과 문서 품질, 오류 대응 체계가 모델 선택의 주요 변수로 부상할 수 있다. 스테인리스의 강점은 SDK 생성과 사후 관리 자동화에 있다. AI 모델 회사들은 모델 업데이트와 API 변경 때마다 언어별 라이브러리, 개발자 문서, 샘플 코드, 버전 호환성 등을 함께 관리해야 한다. 스테인리스는 이 과정을 자동화해 개발자 연동 부담을 낮춰 온 것으로 평가된다. 오픈AI가 과거 유사한 SDK를 직접 개발하려다 유지 관리 부담으로 스테인리스 도구를 택한 점도 주목된다. 모델 기능 추가와 API 구조 변경 때마다 언어별 라이브러리와 문서를 함께 업데이트해야 하는 만큼 자체 운영에 따른 인력 부담이 컸던 것으로 풀이된다. 앤트로픽이 이 기능을 내부화할 경우 개발자 지원 체계를 빠르게 정비하고 클로드 연동 속도를 높일 수 있다. 클로드 코드와의 연계 효과도 기대된다. 클로드 코드는 코드 작성과 수정뿐 아니라 외부 API 호출, 테스트, 배포 보조 등 개발 과정 전반으로 활용 범위를 넓히고 있다. 이 과정에서 모델과 개발 도구를 안정적으로 연결하는 SDK와 문서 품질이 중요해진다. 이에 스테인리스의 SDK 생성·관리 기술은 클로드 코드의 사용성과 확장성을 높이는 기반으로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이번 인수가 경쟁사 모델 접근 경로를 곧바로 통제하는 효과로 이어지기는 어렵다"며 "오픈AI와 구글이 자체 SDK를 구축하거나 대체 도구를 확보할 수 있기 때문"이라고 말했다. 다만 스테인리스가 두 회사에도 도구를 제공해 온 만큼 인수 이후 이해상충과 중립성 문제가 부각될 수 있다. 경쟁사 소유 회사가 SDK 생성·관리 도구를 제공하는 구조가 기존 고객사에 부담으로 작용할 수 있어서다. 이에 스테인리스가 독립적 개발자 인프라 회사로 남을지, 클로드 생태계 강화 수단으로 재편될지는 향후 관전 포인트가 될 전망이다. 앤트로픽의 최근 M&A 행보도 개발자·기업용 AI 플랫폼 확장 전략과 맞물린다. 앤트로픽은 지난해 12월 개발자도구 기업 번을 인수한 데 이어 컴퓨터 조작 AI 스타트업 버셉트, AI 생명공학 기업 코이피션트 바이오를 잇달아 사들였다. 이는 클로드를 챗봇 중심 서비스에서 개발자 도구와 기업 업무 자동화 영역으로 확장하려는 행보로 풀이된다. 다른 AI 기업들도 개발자 접점 확보에 속도를 내고 있다. 오픈AI는 코덱스를 앞세워 코드 생성과 수정, 오류 해결, 개발 작업 자동화 기능을 강화하고 있다. 마이크로소프트는 깃허브 코파일럿과 애저를 연결하고 있으며, 구글도 제미나이와 클라우드 개발 도구 간 연계를 확대하고 있다. 머스크 진영도 개발자 도구 확보에 관심을 보이고 있다. xAI와 스페이스X는 AI 코딩 도구 커서를 둘러싸고 협력과 인수 가능성을 검토해 온 것으로 알려졌다. 커서가 통합개발환경에서 코드 작성과 수정 업무를 돕는 도구라면, 스테인리스는 모델을 서비스에 연동하는 SDK 계층의 회사다. 두 회사 모두 AI 모델을 실제 개발 업무로 확산시키는 접점이라는 점에서 전략적 가치가 크다. 이를 두고 업계에선 AI 경쟁이 모델 성능 비교를 넘어 점차 개발자 워크플로를 선점하고 기업 업무에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키느냐의 경쟁으로 바뀌고 있다고 분석했다. 개발자가 자주 쓰는 도구 안에 모델을 심고 기업 업무 시스템과 연결하는 능력이 AI 기업의 경쟁력을 가르는 변수로 부상하고 있다고 봤다. 업계 관계자는 "AI 코딩 도구와 SDK는 내부 코드와 개발 문맥, API 호출 기록과 연결될 수 있어 기업 고객 입장에선 보안과 데이터 거버넌스가 중요하다"며 "특정 AI 기업이 개발자 도구까지 소유하면 모델 선택권과 공급망 리스크, 인프라 종속 가능성을 함께 따질 수밖에 없다"고 말했다. 또 다른 업계 관계자는 "AI 경쟁은 모델 성능을 비교하는 단계를 넘어 개발자가 실제로 일하는 환경을 누가 선점하느냐의 경쟁으로 번지고 있다"며 "SDK와 통합개발환경, 코딩 에이전트는 앞으로 AI 모델 확산의 핵심 유통망 역할을 할 가능성이 크다"고 전망했다.

2026.05.13 15:33장유미 기자

총상금 7800만원…과기정통부, AI·XR 서비스 개발자 찾는다

과학기술정보통신부가 AI와 가상융합(XR) 분야 차세대 인재 양성을 위한 개발자 경진대회를 연다. 과기정통부는 '2026년 AI·가상융합(XR) 서비스 개발자 경진대회' 참가 신청을 다음 달 26일까지 받는다고 13일 밝혔다. 올해로 6회째를 맞는 이번 대회는 성인·청소년 누구나 참가 가능하며 법인 설립 1년 이내 신생기업 참가도 허용한다. 대회는 XR 기술 기반 서비스를 개발하는 '개발자 부문'과 로블록스·메이플스토리 월드 등 글로벌 사용자생성콘텐츠(UGC) 플랫폼에서 콘텐츠를 제작하는 '크리에이터 부문'으로 나뉜다. 개발자 부문은 공간컴퓨팅·피지컬 AI 등 차세대 기술 기반 서비스 개발 중심으로 운영된다. 과제는 후원기업이 제시한 주제로 개발하는 지정과제와 형식·주제 제한 없는 자유과제로 구성된다. 로블록스·넥슨코리아·유니티테크놀로지스코리아·업스테이지 등 국내외 15개사가 후원에 참여한다. 특히 올해는 업스테이지·뉴작·시넥스·우리덜·하이퍼클라우드 등 5개사가 신규로 합류했다. 8월 27일 출품작 접수 마감 후 서류심사로 99개 팀을 선발하고 9월 22일 최종 수상팀 33개 팀을 선정한다. 총상금 7800만원과 함께 갤럭시 XR·애플 비전 프로·메타 퀘스트3 등 30여 종 최신 XR 장비와 170여 개 AI·XR 교육 콘텐츠가 무상으로 제공된다. 최종 수상팀엔 기업설명회(IR) 자료 제작 지원·후원기업 공동사업화 연계·인턴십 기회 등 취·창업 후속 지원도 이뤄진다. 우수 수상팀 경우 민·관 디지털 분야 경진대회 우승자들이 참여하는 왕중왕전 'K-디지털 그랜드 챔피언십' 참여기회도 제공할 계획이다. 지난해 대회엔 695개 팀(1541명)이 참여해 역대 최대 규모를 기록했으며 경쟁률은 19.3대 1에 달했다. 수상자 일부는 XR 콘텐츠 기업에 취업하거나 넥슨 메이플스토리 월드 '넥스트 크리에이터' 프로그램(1인당 3만 5000달러 지원)에 선정되는 성과를 거뒀다. 남철기 과기정통부 소프트웨어정책관은 "이번 경진대회가 청년 개발자와 창작자들이 글로벌 AI·가상융합 산업을 이끌 핵심 인재로 성장하는 발판이 되길 기대한다"고 말했다.

2026.05.13 15:25이나연 기자

AI로 날개 단 한컴, 분기 최대 실적…'에이전틱 OS'로 글로벌 도전장

한글과컴퓨터가 1분기 인공지능(AI) 사업 성장에 힘입은 호실적을 기록하며 AI 플랫폼 기업 전환에 속도를 낸다. 기존 패키지 소프트웨어(SW) 중심 사업 구조에서 벗어나 AI·클라우드 중심 체질 개선이 본격적인 성과로 이어지는 가운데, 차세대 전략으로 내세운 '에이전틱 OS' 상용화와 글로벌 AI 생태계 확장에도 박차를 가한다는 목표다. 한컴은 올해 1분기 별도 기준 매출 465억원, 영업이익 176억원을 기록했다고 13일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 2.4%, 영업이익은 2.7% 증가했다. 연결 기준으로는 매출 636억원, 영업이익 85억원을 기록했다. 이번 실적은 사상 최대 분기 실적을 기록했던 전년 동기 실적을 넘어섰다. 한컴은 AI 비즈니스 모델 중심으로 사업 구조를 재편한 전략이 실질적인 성과로 이어지며 안정적인 수익성과 성장 기반을 동시에 확보했다고 설명했다. AI 사업 부문이 전체 외형 성장을 견인하며 핵심 성장축으로 자리잡았다는 평가다. 한컴은 최근 3년간 AI·클라우드 중심 사업 전환 전략을 추진하며 외형 성장을 이어가고 있다. 별도 기준 매출은 2023년 1281억원에서 지난해 1753억원까지 확대됐으며 올해는 연매출 2100억원 달성을 목표로 제시했다. 목표를 달성할 경우 창사 이후 처음으로 연매출 2000억원을 돌파할 전망이다. 회사는 AI 인프라 구축 과정에서 필요한 문서 파싱과 비정형 데이터 추출 기술이 공공(B2G)과 기업(B2B) 시장에서 핵심 요소로 자리잡은 점을 성장 배경으로 꼽았다. 한컴은 자체 AI 제품과 클라우드 기반 서비스 라인업 확대가 시장에 안착하면서 AI 전환(AX) 수요 확대 흐름을 흡수하고 있다고 설명했다. 실적 성장세를 바탕으로 차세대 핵심 전략인 '트윈형 에이전틱 OS' 사업화에도 속도를 낸다. 상반기 내 해당 플랫폼을 출시하고 연내 상용화를 추진할 계획이다. 트윈형 에이전틱 OS는 사용자 업무 방식을 학습한 디지털 AI 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하는 구조다. 사용자가 퇴근한 이후에도 AI 에이전트가 문서 작업과 업무 흐름을 이어가는 형태로 설계됐다. 한컴은 36년간 축적한 문서 구조화 기술과 AI 역량을 기반으로 다양한 AI 모델과 기존 업무 시스템을 연결하는 '지능형 컨트롤 타워' 역할을 수행하게 될 것이라고 설명했다. 이는 단순 생성형 AI 기능 제공을 넘어 실제 업무 프로세스를 자동화하는 실행형 AI 플랫폼 시장을 겨냥한 전략으로 풀이된다. 최근 글로벌 AI 업계가 AI 에이전트 기반 업무 자동화 경쟁으로 빠르게 재편되는 가운데, 한컴도 문서 기반 업무 환경 강점을 앞세워 기업용 AI OS 시장 선점에 나선 모습이다. 글로벌 기술 생태계 확장도 가속한다. 한컴의 오픈소스 프로젝트 '오픈데이터로더 PDF'는 최근 깃허브에서 2만 스타를 돌파했다. AI 기반 PDF 접근성 태그 자동 생성 기능 등을 공개하며 글로벌 개발자 생태계 내 존재감을 키우고 있다. 한컴은 이를 단순 오픈소스 확산에 그치지 않고 글로벌 사업화로 연결한다는 계획이다. 글로벌 AI 에이전트가 한국어 기반 지식 자산에 접근하기 위해 필요한 문서 파싱·전처리 기술을 표준화하고 이를 상용 API와 모듈 형태로 공급한다는 전략이다. 특히 최근 AI 업계 표준 연동 규격으로 주목받는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 도입해 다양한 플랫폼 환경에서 한컴 AI 모듈을 즉시 연동할 수 있도록 지원할 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "이번 실적은 전통적인 SW 기업을 넘어 AI 기술 기업으로 재평가받고 있음을 명확한 숫자로 보여준 결과"라며 "안정적인 수익 구조를 바탕으로 깃허브 등에서 확인된 기술 생태계 가능성을 발판 삼아 차세대 비전인 에이전틱 OS 개발과 글로벌 시장 공략에 전사 역량을 집중하겠다"고 강조했다.

2026.05.13 15:10한정호 기자

슈퍼브에이아이, 미국 지주사 청산…코스닥 입성 초읽기

비전 인공지능(AI) 솔루션 기업 슈퍼브에이아이가 미국 지주사를 청산하고 국내 법인 중심으로 지배구조를 재편한 것으로 확인됐다. 이번 구조 개편은 올해 코스닥 기술특례상장을 앞두고 진행한 사전 정지작업으로 풀이된다. 13일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 슈퍼브에이아이는 지난해 기존 미국 지주사인 슈퍼브AI(Superb AI, Inc)를 청산하고, 주식회사 슈퍼브에이아이를 지배기업으로 하는 역플립 구조 재편을 완료했다. 미국 사업은 신규 설립한 종속기업 슈퍼브AI US(Superb AI US, Inc)가 이어받았으며 일본 법인 슈퍼브AI 재팬(Superb AI Japan G.K)도 종속기업으로 편입됐다. 역플립은 해외에 지주사를 두고 있던 스타트업이 국내 법인을 지배기업으로 올리는 구조 재편으로, 국내 증시 상장을 앞두고 진행하는 경우가 많다. 슈퍼브에이아이는 올해 기술특례상장을 목표로 기술 평가 심사를 준비 중이다. 지난해 연말엔 한화자산운용의 벤처 펀드, 포스코기술투자 등으로부터 140억원 규모 상장 전 지분투자(프리 IPO)를 마무리했다. 전체 매출은 성장세를 이어가고 있다. 2025년 슈퍼브에이아이 영업수익은 59억 6706만원으로 전년(23억 8161만원) 대비 150.5% 증가했다. 고객사 계약 수익 32억 8161만원에 정부보조금 수익 26억 8546만원이 더해진 결과다. 온프레미스(내부 구축형) 솔루션 매출 12억 2131만원이 전년 대비 신규 발생한 점도 눈에 띈다. 연구개발(R&D) 투자도 확대됐다. 지난해 경상연구개발비는 35억 839만원으로 전년(24억 1855만원) 대비 44.9% 늘었다. 전체 영업비용(144억 5517만원)의 약 24%를 R&D에 투입한 셈이다. 다만 수익성 개선은 과제로 남아 있다. 지난해 영업손실은 84억 8811만원으로 전년(70억 1900만원)보다 확대됐다. 당기순손실은 199억 1355만원으로 전년(93억 8881만원) 대비 두 배 이상 늘었다. 순손실 폭 확대 주요인은 전환우선주 공정가치 평가손실(104억 7778만원)로, 국제회계기준(K-IFRS) 회계처리상 금융비용으로 반영된 데 따른 것이다. 슈퍼브에이아이는 2018년 설립된 AI 데이터 라벨링·머신러닝운영(MLOps) 전문 스타트업으로, 삼성·LG전자·퀄컴·현대자동차·SK텔레콤 등 국내외 100개 이상 기업을 고객사로 두고 있다. 한국·미국·일본 3개국에 법인을 운영 중이며 누적 투자 유치액은 약 630억원이다. 과학기술정보통신부 주관 국가대표 AI 사업으로 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서 LG AI연구원 컨소시엄 참여사로도 참여하고 있다. 최근 피지컬 AI·멀티모달 AI 영역으로 사업을 확장 중이다. 회사 측은 이번 구조 재편에 대해 한국 법인 아래 해외 법인을 두는 지배구조 개편으로, 미국·일본 등 현지 사업은 계속 진행된다고 설명했다. 상장 관련 구체적인 일정 등 진행 상황에 대해선 말을 아꼈다. 슈퍼브에이아이는 2025년 연결감사보고서에서 "경영 효율성 제고 및 지배구조 개선을 목적으로 기존 지배기업인 슈퍼브AI를 청산하고 연결회사를 지배기업으로 하는 지배구조 재편거래를 수행했다"고 말했다.

2026.05.13 14:58이나연 기자

구글, 안드로이드에 AI 에이전트 심었다…'제미나이 인텔리전스' 공개

구글이 안드로이드에 제미나이 기반 통합 인공지능(AI) 기능 '제미나이 인텔리전스'를 탑재하며 스마트폰 운영체제의 AI 전환을 본격화한다. 구글은 12일(현지시간) 연례 개발자 행사 '구글I/O 2026'에서 안드로이드용 '제미나이 인텔리전스'를 공개했다. 이번 여름 갤럭시 S26·픽셀 10을 시작으로 순차 도입되며 연말에 워치·자동차·스마트안경·노트북 등 다양한 안드로이드 기기로 확대된다. 제미나이 인텔리전스 핵심은 앱 간 다단계 작업 자동화다. 음식 배달·차량 호출 등 자주 쓰는 앱에서 끊김 없는 경험을 제공하며, 메모 앱 장보기 목록을 배달 앱 장바구니에 자동으로 담거나 여행 팸플릿 사진을 찍어 투어 상품을 검색하는 등 화면 맥락 기반 즉각 실행이 가능하다. 모든 제어 권한은 이용자에게 있으며 최종 확인도 이용자가 직접 한다. 다음 달 말부터는 구글 크롬 브라우저에 AI를 통합한 '제미나이 인 크롬'이 안드로이드 기기에 탑재된다. 웹 콘텐츠 탐색·요약·비교와 함께 진료 예약·주차 예약 등 일상 작업 자동 처리를 지원한다. 퍼스널 인텔리전스 기반 자동 완성 기능은 크롬을 비롯한 다양한 앱에서 복잡한 양식을 자동으로 채워주며, 연결 여부와 시점은 이용자가 설정에서 직접 결정한다. 음성 입력 기능 '램블러'는 자연스럽게 말한 내용에서 중요한 부분만 골라 간결한 메시지로 구성해준다. 영어·힌디어 등 다국어 혼용 상황도 지원하며 음성 데이터는 실시간 전사에만 사용되고 별도 저장되지 않는다. '내 위젯 만들기' 기능은 자연어로 요청하면 맞춤형 위젯을 자동 생성한다. 고단백 식단 레시피 추천 위젯이나 사이클링용 날씨 위젯 등 원하는 정보만 담은 대시보드를 홈 화면에 추가할 수 있다. 디자인은 '머티리얼 3 익스프레시브'를 기반으로 업데이트됐다. 구글은 "단순한 반복 업무 처리부터 개인화된 인터페이스 구축까지 제미나이 인텔리전스는 이용자가 기기를 활용하는 방식을 완전히 새롭게 바꾸고 있다"며 "이 새로운 경험을 하루빨리 만나볼 수 있기를 기대한다"고 말했다.

2026.05.13 14:54이나연 기자

"이 경고등 뭐야?"…물으면 답하는 AI 자동차 비서 '르노 필랑트'

르노코리아가 글로벌 플래그십 크로스오버 '필랑트'를 앞세워 자동차 안 풍경을 바꾸고 있다. 단순히 달리는 차를 넘어 운전자와 대화하고, 취향을 이해하며 상황에 맞춰 정보를 제안하는 'AI 비서형 차량'으로 진화하고 있다는 평가다. 13일 업계에 따르면 르노코리아는 필랑트에 챗GPT 기반 통합 안내 서비스 '팁스(Tips)'가 탑재했다. 팁스는 차량 기능과 사용법, 경고등 상태 등을 음성 대화 방식으로 안내하는 서비스다. 기존 검색어 입력 방식 대신 자연어 기반 대화 흐름으로 차량 정보를 탐색할 수 있도록 설계됐다. 르노코리아는 필랑트를 통해 생성형 AI 기반 커넥티비티 경험을 제공하는 것이 목적이다. 운전자는 버튼을 누르거나 메뉴를 뒤질 필요 없이 자연스럽게 말을 걸 듯 차량 기능과 상태를 확인할 수 있다. "이 경고등이 뭐야?", "차량 기능 알려줘" 같은 질문에도 대화형 방식으로 즉각 답한다. 여기에 SK텔레콤 한국어 특화 LLM 기반 차량용 AI 에이전트 '에이닷 오토'까지 더해졌다. 단순 음성 명령 수준을 넘어 운행 이력과 위치, 주행 패턴을 분석해 목적지를 추천하고 이동 상황에 맞춘 정보를 제안한다. 특히 주행 중 맛집이나 편의시설 정보까지 연계해 제공하며 차량 안 경험 자체를 하나의 AI 서비스 플랫폼으로 확장하고 있다. AI 기반 인터페이스는 운전 몰입감과 함께 안정성 향상에도 기여한다. 손 대신 목소리로 차량을 제어할 수 있어 시선 분산을 줄이고 보다 직관적인 주행 환경을 구현했다는 것이다. 필랑트는 시간이 흐를수록 더 똑똑해지는 차량이라는 것도 특징이다. 무선 소프트웨어 업데이트(FOTA)를 통해 주요 기능과 서비스가 지속 개선된다. 별도 서비스센터 방문 없이 새로운 기능이 추가되고 성능이 향상되는 구조다. 스마트폰처럼 차가 스스로 진화하는 셈이다. 최근 자동차 업계에서는 엔진 성능이나 주행 감성 못지않게 '차량이 얼마나 똑똑하게 소통하느냐'가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 필랑트는 AI와 커넥티비티를 전면에 내세우며 미래형 디지털 차량 경험 경쟁에 본격 뛰어든 모습이다.

2026.05.13 14:54김재성 기자

[종합] AI 인프라가 키운 한국 클라우드…GPU·데이터센터에 '올인'

국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 올해 인공지능(AI) 시대 핵심 경쟁력으로 떠오른 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 확대 경쟁에 박차를 가한다. AI 인프라 투자와 공공·기업 AI 전환(AX) 시장 공략 전략을 일제히 내놓으며 시장 주도권 선점에 나선 모습이다. 13일 네이버·KT·NHN이 공시한 2026년 1분기 실적에 따르면 국내 CSP들은 AI 인프라 사업 확대를 중심으로 성장세를 이어갔다. 서비스형 GPU(GPUaaS)와 데이터센터 사업, 공공 AX 수요가 확대되는 가운데 정부의 공공 클라우드 전환 정책과 GPU 확보 사업까지 맞물리며 시장 경쟁도 한층 치열해지는 양상이다. 업계에선 국내 CSP 시장이 단순 클라우드 서비스 경쟁을 넘어 GPU·데이터센터·보안·AX 플랫폼을 결합한 AI 인프라 경쟁 단계로 재편될 것으로 전망하고 있다. 여기에 정부가 추진하는 2조원 규모 GPU 확보·구축·운용지원 사업과 공공 클라우드 전환 정책이 시장 판도를 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있다. AX 올라탄 한국 클라우드, GPU·데이터센터로 승부수 국내 CSP들은 민간·공공 AI 투자 확대 흐름에 맞춰 올해 1분기 성장을 지속해왔다. 먼저 네이버클라우드를 포함한 네이버 엔터프라이즈 부문은 1분기 전년 동기 대비 18.8% 증가한 1505억원의 매출을 기록했다. GPUaaS 기반 AI 인프라 사업과 협업툴, 디지털 트윈 사업 확대가 실적 성장을 견인했다. 특히 지난해 하반기 수주한 GPUaaS 기반 B2B 사업 매출이 본격 반영된 것으로 나타났다. 최근 네이버클라우드는 LG CNS 데이터센터 상면 추가 임차와 자체 데이터센터 증축을 병행하며 GPU 클러스터 확대에도 속도를 내고 있다. 정부 GPU 사업과 공공 AX 시장 확대를 동시에 겨냥하며 공격적인 인프라 투자에 나선 것으로 풀이된다. 아울러 사우디아라비아 디지털 트윈·슈퍼앱 사업을 본궤도에 올리며 글로벌 사업 확대를 차세대 성장 동력으로 상정했다. 최수연 네이버 대표는 "GPUaaS 기반 B2B 사업 확대와 글로벌 소버린 AI 프로젝트가 엔터프라이즈 부문 성장을 이끌고 있다"며 "AI·클라우드 중심 B2B 사업 경쟁력을 지속 강화하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 올해 1분기 2501억원의 매출을 기록하며 전년 동기와 유사한 수준을 유지했다. 전 분기 대비로는 10.0% 감소했으나 공공사업 수주 확대와 지난해 개소한 가산 데이터센터 가동률 증가가 실적을 방어했다는 평가다. 올해 취임 후 첫 실적발표 컨퍼런스콜에 등장한 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 겸 KT클라우드 대표는 데이터센터 중심 성장 전략을 전면에 내세웠다. 그는 "올해 예정된 다양한 대형 사업 수주를 확대하고 데이터센터 등 빠르게 성장하는 AX 인프라 시장을 선점하겠다"고 말했다. KT클라우드는 가산 데이터센터를 중심으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하고 있다. 액체 냉각 기반 수냉식 테스트를 진행 중이며 향후 5년 내 전체 데이터센터 용량을 500메가와트(MW) 규모로 확대한다는 목표도 제시했다. 또 올해 데이터센터 사업에서 전년과 동일하게 두 자릿수 성장을 이어간다는 방침이다. 또 김 대표가 엔터프라이즈 부문을 겸직하고 있는 만큼 조직 간 연계를 통해 공공·금융·국방 AX 시장 공략을 본격화할 것이라는 분석도 나온다. NHN클라우드는 기술 부문 매출이 전년 동기 대비 19.0% 증가한 1257억원을 기록했다. NHN클라우드 매출 역시 전년 동기 대비 20.2% 성장하며 AI 인프라 사업 확대 효과가 본격 반영됐다. 다만 지난해 4분기 공공사업 매출 집중에 따른 역기저 영향으로 전 분기 대비로는 감소했다. NHN클라우드는 올해 1분기 정부 GPU 확보·구축·운용지원 사업 밸류체인을 완성하며 AI 인프라 사업 확대 기반을 마련했다. 서울 양평 데이터센터 리전에 구축한 수냉식 기반 엔비디아 GPU B200을 본격 가동했으며 광주 국가 AI 데이터센터에는 B300 기반 인프라도 구축했다. 향후 공략할 시장으로는 국방 AX 분야를 꼽았다. 정우진 NHN 대표는 "현재 폭발적인 GPU 수요에 대응해 고성능 컴퓨팅 자원을 풀가동 중"이라며 "AI CSP 시장 지배력을 확대하고 재무적 목표를 달성하는 결정적 요인이 될 것"이라고 설명했다. 이어 "공공 부문에서 축적한 입지와 결합해 앞으로 국방 AX 사업 확장의 기반으로 삼겠다"고 덧붙였다. 판 키운 정부 GPU 사업…AI 인프라 확충 총력전 이같은 CSP들의 전략·방향성에는 정부가 추진하는 'AI 고속도로' 구축 핵심인 GPU 확보·구축·운용지원 사업이 영향을 미친 것으로 풀이된다. 정부는 지난해 약 1조 4000억원 규모 GPU 확보 사업에 이어 올해도 2조 805억원 규모 GPU 구축 사업을 추진 중이다. 첨단 AI 반도체 확보를 넘어 대규모 클러스터링과 데이터센터 전력·냉각·운영 역량까지 요구되면서 AI 인프라 역량 경쟁으로 확대되는 분위기다. 지난해 사업에는 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 선정됐으며 올해 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·삼성SDS·쿠팡·엘리스그룹 등이 참여했다. 네이버클라우드는 지난해 GPU 구축 경험과 대규모 데이터센터 상면 확보 전략을 앞세워 올해 사업에도 나선 상태다. NHN클라우드는 올해 사업 대신 지난해 수주 사업 완성도와 GPUaaS 사업 확대에 집중하는 방향을 선택했다. KT클라우드는 올해 처음으로 정부 GPU 사업에 도전하며 AI 인프라 시장 확대를 노리고 있다. GPU 확보는 데이터센터 구축·설계 역량 경쟁으로 이어질 전망이다. 차세대 엔비디아 GPU 아키텍처 '베라 루빈' 등장과 함께 전력·냉각·하중 설계 역량까지 중요해지면서 AI 데이터센터 투자 부담도 빠르게 커진 상황이다. 효율적인 GPU 운용 기술력, 공공사업 수주, 자체 AI 서비스 운영까지 동시에 가능한 CSP가 시장 주도권을 가져갈 가능성이 높다는 전망이 나온다. 실제 1분기 실적 발표에서도 각 사 대표들은 AI 인프라 역량 강화를 최우선 목표로 제시했다. 김봉균 대표는 "데이터센터와 클라우드를 AX 플랫폼 전략 핵심 인프라로 육성하겠다"고 밝혔으며, 최수연 대표도 "AI 컴퓨팅 자산 확보와 GPU 활용 효율 개선을 통해 엔터프라이즈 사업 경쟁력을 강화하고 있다"고 말했다. 정우진 대표 역시 "양평 리전 GPU 인프라를 기반으로 AI 인프라 시장 내 입지를 더욱 확대해 나갈 것"이라고 강조했다. 공공 클라우드 시장 열리지만…정책 혼선에 촉각 국내 CSP의 사업 버팀목인 공공 클라우드 시장 확대도 앞으로 성장을 가름할 핵심 요인으로 꼽힌다. 국가AI전략위원회와 과학기술정보통신부는 2030년까지 약 1만 5000개 공공 정보시스템을 클라우드 기반으로 전환하고 민간 클라우드 활용을 확대하는 계획을 추진 중이다. 지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 재해복구(DR) 체계 재설계와 하이브리드 인프라 확대가 추진되면서 공공·국방 시장에서 CSP 역할도 커질 전망이다. 다만 업계에선 최근 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 체계 개편과 국가망보안체계(N2SF), 행정안전부 정보시스템 등급제 등이 동시에 추진되며 시장 불확실성이 커지고 있다는 우려도 나온다. 정부는 과기정통부 클라우드보안인증(CSAP)과 국정원 보안검증 체계를 단일화해 오는 2027년 하반기부터 시행한다는 방침이지만 세부 기준이 아직 정리되지 않아 공공기관들의 클라우드 전환 시점이 지연될 수 있다는 분석도 제기된다. 특히 CSP들은 공공·국방·금융 분야에서 데이터 등급 체계와 보안 기준 변화가 실제 사업 구조에 직접 영향을 줄 가능성이 높은 만큼 대응 전략 마련에 집중하고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "정부 AI 인프라 정책과 공공 클라우드 전환이 동시에 진행되면서 국내 CSP들에게 많은 기회가 열릴 것"이라며 "다만 데이터센터 투자 부담, 보안 인증 체계 개편, 해외 CSP의 공공 진출 등 변수도 커지고 있어 다양한 기술·사업 역량이 요구될 것"이라고 밝혔다.

2026.05.13 14:53한정호 기자

과기정통부, AI가 바꿀 미래 설계 착수…'과학기술·AI 미래전략회의' 출범

과학기술정보통신부가 인공지능(AI)과 첨단기술이 촉발할 미래 사회 대변혁에 선제 대응하기 위한 전문가 자문 기구를 출범했다. 과기정통부는 13일 서울 광화문 국가과학기술자문회의에서 '과학기술·인공지능 미래전략회의' 착수 회의를 개최했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전에 대한 중장기 전략 아젠다를 발굴하고 정책적 방향성을 모색하고자 마련됐다. 과학기술·AI부터 경제·산업·교육·의료·문화·법률·국방 등 사회 전 영역을 아우르는 민간 전문가 17인으로 구성됐다. 이날 회의에선 두 건의 발제가 진행됐다. 김주호 카이스트 김재철AI대학원 및 전산학부 교수는 'AI 시대 기술과 사람 사이의 과학, 보이지 않는 격차와 공존의 조건'을 주제로 AI와 인간의 유기적 역할 분담과 공존 방안을 제시했다. 국내 1호 AI 영화감독인 권한슬 스튜디오 프리윌루전 대표는 '영상 콘텐츠 업계의 AI 전환(AX) 현황 및 미래'를 주제로 AI가 가져올 창작 생태계의 혁신적 변화와 새로운 문화적 가치를 발표했다. 이후 자유토론에선 인간과 AI 공존·창작 생태계 변화를 시작으로 첨단기술 발전이 가져올 산업·경제·사회의 구조 재편, 인간의 역할 재정의, 미래세대를 위한 국가 준비 과제까지 각 분야 전문가와 과기정통부 관계자들이 의견을 나눴다. 과기정통부는 미래전략회의를 분기마다 정기 개최하고 발굴된 핵심 아젠다는 유관 연구기관과 협력해 심층 연구를 진행한 뒤 '미래 아젠다 시리즈' 형태로 순차 발표할 계획이다. 범부처 차원의 협력이 필요한 사안은 과학기술관계장관회의를 통해 논의해 정책 실행력을 확보할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 등 첨단기술 발전이 국가 시스템과 일상까지 근본적으로 바꾸는 대전환기에 직면해 있다"며 "과학기술·인공지능 미래전략회의를 통해 민과 관의 벽을 허물고 각 분야 최고 전문가 지혜를 하나로 모아 미래세대를 위한 희망찬 청사진을 함께 설계하겠다"고 말했다.

2026.05.13 14:30이나연 기자

정원엔시스-에이아이네이션, 'AI 인프라·플랫폼 통합' 전략적 업무협약 체결

정원엔시스는 에이아이네이션과 공동 연구개발(R&D)·공동 상품 및 브랜드 개발·공동 영업을 포괄하는 전략적 업무협약을 체결했다고 13일 밝혔다. 양사는 지난해 말 공동 사업에 대한 논의를 시작했으며 올해 주주총회에서 곽지훈 에이아이네이션 대표를 정원엔시스 이사로 선임하는 등 긴밀한 관계를 맺어왔다. 이번 협약으로 정원엔시스의 IT 인프라 역량과 에이아이네이션의 AI 운영 플랫폼(MLOps) 및 AI 솔루션 기술을 통합해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 계획이다. 정원엔시스는 1969년 설립 이래 50년 이상 IT 산업을 이끌어온 코스닥 상장사다. 회사 측은 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장을 선도하기 위해 응용수학 기반 멀티공정, 멀티모달 AI 솔루션 기술을 보유한 산업 AI 전문기업 에이아이네이션과 손을 잡았다. 에이아이네이션은 서울대학교 수리과학부 NCIA(Numerical Computing & Image Anaysis) 연구실에서 출발한 딥테크 스타트업이다. NCIA 연구실은 50~60명 규모의 석·박사 연구 인력을 보유한 응용수학·딥러닝 연구 그룹이다. 에이아이네이션은 창업 이래 NCIA 연구실과 공동연구 관계를 유지하며 응용수학 기반의 AI 원천 기술을 자체 개발하는 역량을 확보해 왔다. 양사는 우선 기업 고객의 성공적인 AI 전환을 위한 하드웨어 및 솔루션을 상품화해 공급한다. 정원엔시스가 강점을 지닌 IT 인프라 구축 역량에 에이아이네이션의 AI 플랫폼⋅솔루션을 결합하는 구조다. 정원엔시스는 그동안 HP, 델, 오라클 등 세계 굴지의 IT 기업들과 손잡고 국내 기업에 IT 인프라를 공급해 왔다. 앞으로 이런 하드웨어 인프라에 에이아이네이션의 올인원 산업용 AI 플랫폼인 '딥마에스트로'를 융합한다. 정원엔시스와 에이네이션은 고객사별 산업군에 맞춤형으로 활용할 수 있는 차세대 AI 솔루션 공동 연구개발(R&D)도 추진한다. 공동 R&D 센터를 개소한 뒤 양사 연구진을 한 공간에서 근무하게 해 업무를 긴밀하게 통합하는 방식이다. 제조, 금융, 공공 등 다양한 산업 현장에 즉각적으로 적용할 수 있는 맞춤형 AI 모델과 에이전트가 공동 개발 대상이다. 이를 통해 양사는 기존의 엔터프라이즈 고객 대상으로 전사적 AI 전환(AX)을 돕는 새로운 비즈니스가 가속화될 것으로 기대하고 있다. ISO 3종(9001·45001·27001) 인증을 획득하는 등 국제적으로 기술력을 검증받은 에이아이네이션의 맞춤형 AI 솔루션을 정원엔시스의 두터운 고객군에게 제안하며 시장 점유율을 늘려갈 계획이다. 정원엔시스는 그동안 국가 단위 AI 인프라 공급 등 대형 사업에 참여해 온 신뢰도 높은 기업으로 하드웨어 인프라 공급에서 시장 지배력을 키워 왔다. 에이아이네이션은 소프트웨어 기술에 집중해 다수의 AI 원천 특허를 보유하고 LS·CJ·KT 등 주요 기업들과 성공적인 협업을 진행해 왔다. 두 회사의 파트너십은 하드웨어 장비와 AI 솔루션을 결합한 기업 맞춤형 'AI 인프라 프로바이더'의 탄생으로 이어질 전망이다. 한덕희 정원엔시스 대표는 “에이아이네이션과의 전략적 파트너십은 정원엔시스가 최고 수준의 IT 인프라 전문 기업을 넘어 AI 생태계를 직접 설계하고 이끄는 핵심 플레이어로 발돋움할 중대한 변곡점”이라면서 “양사의 역량을 결합해 고객사에게 한 차원 높은 가치와 가장 완벽한 AI 전환 경험을 선사하겠다”고 밝혔다. 곽지훈 에이아이네이션 대표는 "정원엔시스의 견고한 IT 인프라 영업망과 에이아이네이션이 보유한 서울대 NCIA 연구실 기반의 응용수학·딥러닝 원천 기술이 결합되면 경쟁사가 쉽게 따라올 수 없는 차별화된 솔루션을 선보일 수 있을 것"이라며 "제조 현장의 피지컬 AI부터 사무·공공 영역의 LLM 기반 AI까지 전방위 산업 AI를 선도해 나가겠다"고 말했다.

2026.05.13 14:23백봉삼 기자

한-UAE, AI 생태계 동맹 강화한다

정부가 작년 11월 아랍에미리트(UAE) 국빈 방문 이후 구성한 워킹그룹을 통해 인공지능(AI) 인프라, 모델, 서비스를 아우르는 양국 AI 생태계 협력을 강화한다. 과학기술정보통신부와 산업통상부, 국가인공지능전략위원회는 13일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '한-UAE AI인프라·반도체 투자포럼'을 개최했다. 이날 행사엔 모하메드 알하위 UAE 투자부 차관을 비롯해 UAE 국영 AI 기업인 Core42, MGX, UAE 정부 연구개발(R&D) 기관인 ATRC, TII 및 투자기관인 무바달라, 아부다비 투자청 등 다양한 기관 주요 인사 25명이 참석했다. 압둘라 사이프 알누에이미 주한 UAE 대사도 함께 했다. 고위급 면담에서 양국 차관은 AI를 둘러싼 글로벌 경쟁의 양상이 빠르게 변화하는 상황에서 AI 생태계 발전을 위한 전략적 협력 관계 구축의 필요성에 공감했다. 이후 진행된 고위급 패널토론에선 신경망처리장치(NPU) 등 AI 반도체를 연계한 저전력·고효율 AI 인프라 구축·운영, 자국어 AI 모델 기반의 특화 서비스 개발 및 실증 등 협력안을 논의했다. 국내 기업들은 AI 반도체, 인프라, AI 기술 분야로 나눠 진행된 투자 발표에서 자사 기술과 사업모델을 소개했다. 정부는 이번 투자포럼이 양국의 상호 보완적 기술 발전과 해외시장 공동 진출 등 가시적인 성과로 이어질 수 있도록 후속 논의할 계획이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "한국 AI 생태계 경쟁력과 UAE AI 투자역량과 글로벌 AI 시장으로 연결되는 입지 조건 등 양국 강점을 결합하겠다"며 "저전력·고효율 AI데이터센터 실증과 UAE 스타게이트 AI 데이터센터 캠퍼스 프로젝트 참여 등 실질적 성과로 이어지는 협력 모델을 구체화하겠다"고 말했다. 모하메드 알하위 UAE 투자부 차관은 "2023년 발표한 대한민국에 대한 UAE의 300억 달러 규모 투자 협력을 계기로 양국 간 협력은 큰 탄력을 받고 있다"며 "이번 방문은 AI 가치사슬 전반으로 양국 협력을 확대하는 중요한 계기가 될 것"이라고 기대했다.

2026.05.13 13:50이나연 기자

NH농협금융, AI 거버넌스 구축 본격 착수

NH농협금융지주는 전사적 AI거버넌스 체계 정비에 본격 착수했다고 13일 밝혔다. NH농협금융은 일관된 AI 활용 원칙과 책임 기준을 확립해, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 운영 기반을 구축할 계획이다. 향후 약 8개월간 그룹 표준안 마련을 시작으로 은행·보험·증권·캐피탈·저축은행 등 계열사별 내재화 작업을 거칠 예정이다. 조직·리스크·내부통제·IT·정보보호 등 유관 부서가 참여해 각종 내규와 프레임워크를 다각도로 검토하고 설계할 계획이다. NH농협금융 관계자는“AI 거버넌스는 변화를 늦추는 통제장치가 아닌, 속도를 높이기 위한 안전장치”라며, "혁신과 신뢰의 선순환 체계를 이루기 위한 적절한 균형점을 찾아가는 것이 이번 프로젝트의 핵심이 될 것"이라고 말했다.

2026.05.13 13:48손희연 기자

SAP "BDC, 50년 역사상 가장 빠른 성장…기업용 AI 한계 뚫는다"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] SAP가 인공지능(AI) 시대 새로운 무기로 내세운 '비즈니스 데이터 클라우드(BDC)'가 전례 없는 속도로 시장을 장악하고 있다. 범용 AI의 한계를 돌파할 핵심 인프라로 주목받으며 SAP 50년 역사상 가장 가파른 성장세를 그리고 있다. 다니엘 유 SAP 데이터 및 애널리틱스 부문 최고마케팅책임자(CMO)는 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026'에서 SAP의 새로운 주력 서비스인 BDC를 소개했다. BDC는 전사적자원관리(ERP)를 비롯해 인사(HR), 공급망 등 SAP 전반에서 생성되는 데이터를 통합·관리하는 플랫폼이다. SAP 데이터는 물론 외부 데이터를 함께 연결해 활용할 수 있는 것이 특징이다. 다니엘 유 CMO는 지난해 BDC 출시 이후 이미 수천 개 기업과 계약을 체결했다며, 이를 SAP 50년 역사상 가장 빠르게 성장하고 있는 제품이라고 소개했다. 더불어 그 배경으로 기존 기업 AI 프로젝트가 맞닥뜨린 한계를 극복할 수 있는 해법을 제시한다는 점을 들었다. 그는 "현재 많은 기업이 도입하는 범용 AI는 인터넷상에 공개된 데이터를 중심으로 학습했다"며 "그래서 일반적인 업무는 잘하지만 기업 내부 비즈니스 로직이나 여러 부서가 얽혀 있는 업무 흐름까지는 제대로 파악하지 못한다"고 설명했다. 이어 "BDC는 바로 이 지점에서 AI가 필요로 하는 고품질 비즈니스 데이터와 맥락을 제공한다"며 "이것이 마케팅이나 영업 인력 확대 없이도 출시 1년 만에 수천 개 고객사를 확보하며 매출과 사용량이 빠르게 증가하는 이유"라고 말했다. 다니엘 유 CMO는 BDC가 이 같은 역할을 할 수 있는 배경으로, 뇌 속 신경망과 유사한 데이터 연결 구조를 제시했다. 엑셀처럼 데이터를 단순히 쌓는 것이 아니라 뉴런과 시냅스처럼 각 데이터 간 연결 관계까지 함께 담아 특정 데이터의 변화가 기업 전체 프로세스에 어떤 연쇄 반응을 일으키는지 파악할 수 있도록 한다는 설명이다. 예를 들어 특정 제품 판매가 어떤 마케팅 활동에서 비롯됐고 재고와 생산, 공급 계획에 어떤 영향을 미치는지까지 연쇄적으로 파악할 수 있다는 것이다. 이를 통해 AI는 개별 데이터만이 아니라 데이터 간 관계와 흐름까지 이해할 수 있다. 여기에 SAP가 50년 가까이 ERP 사업을 통해 축적해 온 노하우와 데이터를 접목해 기업 데이터를 보다 정교하게 분석하고 비즈니스 맥락까지 이해할 수 있는 기반을 제공한다는 게 그의 설명이다. 다니엘 유 CMO는 "기업용 AI가 성공하려면 단순히 똑똑한 모델이 아니라 재무, 구매, 공급망, 판매 간 복잡한 연결 관계를 이해하는 데이터 구조가 필수적"이라며 "SAP는 이미 글로벌 기업들의 정교한 비즈니스 프로세스를 오랫동안 지원해 온 만큼, BDC를 통해 AI 시대 주도권을 확대할 수 있다"고 자신했다. SAP는 BDC를 기업이 스스로 사고하고 업무를 처리하는 자율형 기업(Autonomous Enterprise)으로 진화하기 위한 핵심 인프라로 포지셔닝하고 외부 생태계까지 포용하는 개방형 데이터 전략을 확대할 계획이다. 이미 SAP와 비SAP 데이터를 통합해 일관된 방식으로 서비스를 제공하고 있으며 이번 키노트에서는 아파치 아이스버그 같은 오픈 표준을 지원한다고 밝혔다. 드레미오 인수의사를 밝히며 타사 플랫폼에 있는 데이터까지 활용할 수 있는 환경 구축에 나서겠다는 방향도 제시했다. 다니엘 유 CMO는 "SAP의 핵심 경쟁력은 단순한 데이터 저장소가 아니라 데이터가 어떤 업무적 의미를 갖는지 해석하는 비즈니스 맥락에 있다"며 "이것이 스노우플레이크나 데이터브릭스와의 가장 큰 차별점"이라고 말했다. 이어 "이미 글로벌 주요 기업들이 도입해 활용하고 있고 국내 기업도 빠르게 검토에 나서고 있다"며 "앞으로도 고객이 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 데이터 기반을 확장해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.13 13:22남혁우 기자

[AI는 지금] 레드햇, VM웨어 텃밭 넘본다…AI 운영 플랫폼 승부수

레드햇이 인공지능(AI) 시대 기업 인프라 시장 주도권 확보에 나섰다. 생성형 AI 도입이 실험 단계를 지나 실제 업무 적용 단계로 이동하면서 기업의 관심이 모델 성능에서 운영 비용, 보안, 데이터 통제, 감사 체계로 옮겨가고 있어서다. 레드햇은 지난 11일부터 오는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 진행되는 '레드햇 서밋 2026'에서 AI 운영 플랫폼, 소버린 클라우드, 엔비디아 협력 강화 전략을 공개했다. 이번 행사에선 특정 모델이나 단일 클라우드에 의존하지 않고 기업이 여러 모델과 인프라를 직접 통제할 수 있는 개방형 플랫폼을 앞세웠다. 이 자리에서 맷 힉스 레드햇 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 기업이 AI 도입 과정에서 시스템 복잡성 증가, 규제 확대, 투자 성과 압박을 동시에 겪고 있다고 진단했다. 또 기존 IT 환경을 유지하면서 AI를 안정적으로 운영하려면 개방형 기반이 필요하다고 설명했다. 힉스 CEO는 "AI 시대 해답은 하나의 클라우드와 벤더, 단일 모델이 아닐 것"이라며 "해답은 폭넓은 생태계가 뒷받침하는 올바른 플랫폼"이라고 말했다. 레드햇이 이번 행사에서 겨냥한 시장은 기업 AI 운영 플랫폼이다. AI 도입이 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무 적용 단계로 이동하면서 기업은 모델 선택뿐 아니라 실행 위치, 접근 권한, 데이터 사용 내역, 비용까지 관리해야 하는 상황에 놓였다. 레드햇은 '레드햇 AI 3.4'에 서비스형 모델(MaaS), 에이전트 운영(AgentOps), 분산 추론, 평가·보안 기능을 묶었다. 이를 통해 기업 내부에서 모델과 에이전트를 통제하는 운영 계층을 강화했다. 이는 AI 애플리케이션보다 실행·관리 기반을 장악하려는 전략으로 풀이된다. 소버린 AI와 프라이빗 클라우드 전략도 같은 맥락이다. 레드햇은 데이터, 모델, 인프라 운영권을 기업과 국가가 직접 통제해야 한다고 보고 오픈시프트, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스, 앤서블 오토메이션 플랫폼, 레드햇 AI를 고도화했다. 이를 토대로 레드햇은 금융, 공공, 국방, 의료, 통신 등 민감 산업을 집중 공략할 것으로 보인다. 데이터 반출, 감사, 내부망, 규제 대응 문제로 외부 클라우드와 모델 서비스에만 의존하기 어려운 시장으로, 레드햇은 특정 클라우드나 단일 모델에 묶이지 않는 프라이빗 AI 운영 체계를 앞세워 이 수요를 공략하고 있다. 더불어 레드햇은 이번에 엔비디아와 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화해 에이전트 실행 환경의 보안성과 운영 효율을 높이기로 했다. 샌드박스형 런타임, 기밀 컨테이너, 제로 트러스트 아키텍처를 적용해 에이전트가 수행하는 작업과 접근 시스템을 통제할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또 레드햇은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)와 AI 소프트웨어를 활용하면서도 모델 접근, 에이전트 추적, 정책 관리는 자사 하이브리드 클라우드 운영 계층에 두는 전략도 취하고 있다. 엔비디아가 자체 소프트웨어 스택으로 통제권을 넓히는 상황에서 이를 자사 플랫폼으로 수용하려는 레드햇과의 협력은 AI 주도권을 둘러싼 미묘한 경쟁 구도도 형성하고 있다. 여기에 레드햇은 AI 운영 플랫폼 전략을 앞세워 기존 엔터프라이즈 인프라 시장까지 공략 범위를 넓히고 있다. 이를 위해 레드햇이 앞세운 메탈-투-에이전트 전략은 하드웨어부터 운영체제, 쿠버네티스, 모델 서빙, 자율 에이전트 운영까지 인프라 전 계층을 하나의 운영 체계로 관리하는 구조다. 레드햇이 기업 데이터센터의 AI 운영 계층을 강화할 경우 가상화 중심으로 기업 인프라 시장을 이끌어 온 VM웨어와의 경쟁하는 영역이 더 넓어질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "브로드컴 인수 이후 VM웨어 라이선스와 비용 부담을 우려하는 기업들이 최근 들어 대안을 검토하는데 적극적인 모습을 보이고 있다"며 "AI 인프라 전환 시점과 맞물려 쿠버네티스 기반 운영 플랫폼을 찾는 수요가 늘면 오픈시프트와 레드햇 AI가 선택지로 부상할 수 있다"고 분석했다. 데이터브릭스와 스노우플레이크 등 데이터 플랫폼 업체와도 일부 영역이 겹칠 수 있다. 두 회사는 데이터 플랫폼을 기반으로 AI 애플리케이션 개발, 평가, 배포 기능을 강화하고 있다. 레드햇이 평가, 프롬프트 관리, 에이전트 가시성 기능을 인프라 계층에 통합하면서 기업 AI 운영 환경을 어느 플랫폼에서 관리할지를 둘러싼 경쟁 범위도 넓어지고 있다. 서비스나우, 세일즈포스, SAP, 워크데이 등 업무용 소프트웨어 업체에도 간접적인 영향을 줄 수 있다. 이들 기업은 업무 에이전트를 앞세워 애플리케이션 계층에서 AI 활용을 넓히고 있다. 레드햇은 이들과 달리 에이전트를 실행·관리하는 인프라 계층에 초점을 맞추고 있어 기업 AI 시장에서 애플리케이션 계층과 운영 플랫폼 계층 간 역할 경쟁이 커질 수 있다. 국내 시스템통합(SI), 클라우드 관리 서비스(MSP), 클라우드 사업자에도 영향을 줄 수 있다. 레드햇이 프라이빗 AI와 소버린 AI, 에이전트 운영 플랫폼을 통합 포트폴리오로 제시하면서 국내 기업용 AI 인프라 시장에서도 단순 구축보다 운영·보안·감사·비용 통제 역량이 중요해질 가능성이 있단 점에서다. 또 자체 플랫폼을 개발하거나 GPU·모델 API 기반 서비스를 제공하는 업체에는 차별화 부담이 커질 수 있다. 레드햇은 이번 서밋을 통해 AI 모델 경쟁에 직접 뛰어들기보다 기업이 AI를 실행하고 통제하는 기반을 장악하겠다는 방향을 제시했다. 리눅스와 쿠버네티스로 기업 인프라 표준을 넓혀온 경험을 AI 운영 플랫폼으로 확장하려는 움직임이다. 크리스 라이트 레드햇 CTO 겸 글로벌 엔지니어링 수석부사장은 "AI를 기업의 실험 단계에서 산업적 엔진으로 옮기려면 하이브리드 클라우드 전반에서 주권성과 일관성을 갖춘 기반이 필요하다"며 "엔비디아와의 전략적 공동 엔지니어링을 통해 기업이 에이전틱 AI를 자신 있게 확장하는 데 필요한 아키텍처 통제력과 오픈소스 혁신을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.13 12:14장유미 기자

엔트로픽만 대리인 지정..."해외 AI 기업 법적책임 강화해야"

오픈AI와 구글과 같은 해외 AI 기업에 대한 국내 법적 책임을 강화하기 위한 입법이 추진된다. 더불어민주당 조인철 의원은 13일 해외 AI 사업자의 국내대리인 지정과 관리 절차를 강화하는 내용을 골자로 한 AI기본법 개정안을 대표발의 했다고 밝혔다. AI 챗봇, 생성형 AI, 추천 알고리즘, 자동화 의사결정 시스템 등 AI 서비스는 이미 국민 생활과 산업 현장 전반에 깊숙이 자리 잡고 있으나 위법행위나 사고가 발생했을 때 해외 본사에 대한 국내 법 짛행과 후속 조치 이행을 담보하기 어렵다. 국내 AI 기업은 법 위반 시 자료 제출, 시정 요구, 제재 등 국내 법령에 따른 책임을 지는 만면 해외 AI 기업은 국내 책임 주체가 불분명할 경우 정부의 자료 제출 요구나 후속 조치 이행을 담보하기 어려워 국내 기업만 규제 부담을 지는 역차별 우려도 나온다. 현행 AI 기본법은 국내에 주소 또는 영업소가 없는 일정 규모 이상의 해외 AI 사업자에게 국내대리인을 지정하도록 하고 있다. 구체적으로는 전년도 매출액 1조 원 이상, AI 서비스 부문 매출액 100 억 원 이상, 일평균 국내 이용자 수 100 만 명 이상인 경우 등이다. AI 서비스 관련 사고로 자료 제출을 요구받은 경우에도 지정 대상이 될 수 있다. 그럼에도 현행 제도는 대리인 변경 시 신고 의무가 명확하지 않고 정부와의 상시 연락 유지 기준도 미흡하다. 특히 해외 AI 사업자가 국내 법인을 두고 있는 경우에도 해당 법인을 국내대리인으로 우선 지정하도록 하는 근거가 부족해 사업 운영 실태를 알지 못하는 형식적 대리인이 지정될 가능성도 있다. 조인철 의원실에 따르면 현재 과학기술정보통신부에 국내대리인을 신고한 해외 AI 기업은 앤트로픽 한 곳에 불과하다. 이에 따라 개정안은 국내대리인 제도를 단순한 행정 절차가 아니라, 해외 AI 기업의 국내 책임을 확보하는 실질적 장치로 강화하는 데 초점을 맞췄다. 주요 내용은 ▲국내대리인 변경 시 과기정통부 장관에게 변경신고 의무화 ▲해외 AI 사업자가 국내 법인을 설립한 경우 해당 법인을 국내대리인 우선 지정 ▲국내대리인의 성명, 주소, 연락처, 담당자 정보를 인터넷 사이트 등에 공개하고 과기정통부에 통보 등이다. 또 ▲국내대리인이 과기정통부와 상시 연락이 가능하도록 필요한 조치를 취하도록 하고 ▲관련 의무 위반 시 3000만원 이하의 과태료를 부과할 수 있도록 했다. 조인철 의원은 “AI 서비스는 이미 국경을 넘어 국민 일상과 산업 전반에 중대한 영향을 미치고 있지만 책임 체계는 여전히 해외 본사의 선의에 기대는 수준에 머물러서는 안 된다”고 말했다. 이어, “AI 기본법상 국내대리인 지정 대상이 규정돼 있음에도 실제 신고 기업이 엔트로픽 단 한 곳에 그친 것은 제도의 실효성을 재점검해야 한다는 명확한 신호”라며 “국내대리인은 단순한 우편함이나 연락창구가 아니라 국내 이용자 보호와 정부 대응을 위한 실질적 책임창구가 되어야 한다”고 강조했다.

2026.05.13 12:02박수형 기자

과기정통부, AI 에이전트로 내부 행정 업무 혁신 '속도'

과학기술정보통신부가 인공지능 전환(AX)을 통한 지능형 업무환경을 조성해 내부 행정 업무 효율과 생산성을 높인다. 과기정통부는 최근 조달청을 통해 AI 기반 특화행정서비스 구축 사업인 '인공지능(AI)-넥스트(NEXT)'를 발주했다고 13일 밝혔다. 올해 하반기까지 기반 구축 및 시범 서비스 적용 등을 거쳐 지속적으로 최적화할 예정이다. 이번 사업에선 부처 내에 분산된 문서·데이터를 통합·자산화하고 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 AI 정확성과 데이터 검색·활용 기반을 구축한다. 이를 바탕으로 무선국 허가검사·전자파 인증·예산 및 국회자료·기사스크랩 분석 등 업무에 활용 가능한 AI 에이전트를 우선 개발·서비스할 계획이다. 생성·추론 등 기본적인 기능은 범정부 AI 공통 기반(플랫폼)에 마련돼 있는 거대언어모델(LLM)과 그래픽처리장치(GPU) 등 기존 자원을 연계해 효율성을 높이는 구조로 설계된다. 과기정통부는 AI 기반 협업도구를 선도적으로 도입해 자료 검색·공유, 공동 편집·작성, 내부 소통·보고 업무에도 활용하고 있다. 강상욱 과기정통부 기획조정실장은 "AI와 과학기술 총괄부처로서 선도적으로 AI를 도입·적용해 지능형 업무환경을 조성하고, 다른 부처의 모범 사례가 될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.05.13 12:00이나연 기자

iM금융그룹, '에이전틱 코딩 경진대회' 성황리 마무리

iM금융그룹은 iM뱅크 제2본점에서 'iM 에이전틱 코딩 경진대회 2026' 본선 해커톤을 개최하고 최종 수상팀을 선정했다고 13일 밝혔다. 이번 대회는 인공지능(AI)을 활용한 기업 문화 조성과 생성형 AI를 통한 문제 해결 역량 강화를 위해 개최한 사내 공모전이다. 그룹 계열사에서 총 96개팀, 177명 임직원이 참가했다. 제출 프로젝트는 127개로, 올해 입행한 행원부터 지점장까지 나이와 직급 상관없이 도전장을 내밀었다는 것이 그룹 측 설명이다. 예선 심사를 거쳐 최종 11개 팀이 본선에 진출했으며, 실제 구동되는 AI 에이전트를 직접 시연하며 현장 평가를 받았다. 참가자들은 생성형 AI가 코딩을 해주는 '에이전틱 코딩'을 활용해 내부 업무 개선과 대고객 서비스 등을 개발했다. 특히 코딩대회임에도 불구하고 참가자 과반이 디지털 또는 IT와 관련 없는 부서 직원들이 참여해 현업 업무 수행 중 불편했던 경험, 개선하고 싶은 기능 등을 직접 개발하며 업무 프로세스 효율화를 제고했다. 또한 실제 영업현장에서 고객과 영업점 직원의 고충 사항을 에이전틱 코딩으로 해결할 솔루션을 제시하기도 했다. 대회 1위 수상자는 신명식 iM뱅크 마케팅기획부 부부장으로, AI 에이전트 도구로 'iM 정책자금 매칭 추천 서비스'를 완성했다. 영업점 직원과 소상공인이 복잡한 정책자금 정보를 직접 찾아 헤매지 않도록 AI가 개인 맞춤형 최적 상품을 실시간으로 매칭하는 방식을 구현했다. 2위는 금언덕 팀(김애리·노종훈·최승준)이 차지했다. 업무 지식을 AI가 자동으로 정리·요약해주는 'iM 메모리 서비스'로 데이터 활용과 업무 지식 관리의 새로운 가능성을 선보였다. 3위는 iM트로이카 팀(윤성민·박민우·김대용)으로, 다중 AI 에이전트 협업 토론 기반의 여신 심사 품질 향상 및 심사역 생산성을 지원하는 'iM CRA 시스템'을 구현했다.

2026.05.13 11:34홍하나 기자

안드레 벡톨드 SAP 총괄 "자율형 기업, 핵심은 대체 아닌 협력"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "자율형 기업은 인간이 없는 기업이 아닙니다. 인간과 인공지능(AI)이 협력해 급변하는 시장 변화와 비즈니스 요구에 대응하는 운영 모델입니다." 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄은 12일(현지시간) 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 현장에서 자율형 기업의 의미를 이같이 설명했다. SAP가 제시한 자율형 기업은 인간과 AI가 협력해 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 모델이다. 사람은 목표 설정과 핵심 의사결정, 최종 책임을 맡고 AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. 벡톨드 총괄은 이를 '하이브리드 인력(Hybrid Workforce)' 구조라고 소개했다. 비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다는 설명이다. SAP는 이러한 협력 체계를 뒷받침하기 위해 SAP 지식 그래프와 컴퍼니 메모리 개념을 제시하고 있다. SAP 지식 그래프는 고객 SAP 환경 전반의 사업체와 프로세스, 관계를 구조화된 맵 형태로 AI 에이전트에 제공해, AI가 단순 답변 생성을 넘어 실제 비즈니스 맥락과 업무 흐름을 반영한 작업을 수행하도록 돕는다. 컴퍼니 메모리는 기업 내부에 축적된 지식과 경험을 조직 차원에서 공유 가능한 자산으로 만들어 인간과 AI의 협업을 뒷받침하는 개념이다. 문제는 컴퍼니 메모리가 제대로 작동하려면 직원들이 보유한 지식과 경험을 공유해야 한다는 점이다. 이 과정에서 직원은 자신만의 노하우가 시스템화될수록 AI가 자신을 대체할 수 있다는 불안을 느낄 수 있고 이는 AI 전환의 저항 요인이 될 수 있다. 벡톨드 총괄은 이러한 불안이 컴퍼니 메모리 도입 과정에서 불가피하게 나타날 수 있다고 봤다. 그는 이를 해소하기 위해서는 재교육을 통해 직원들에게 새로운 기술을 습득할 기회를 제공하고, 변화 이후에도 맡게 될 역할과 경로를 분명히 제시해야 한다고 강조했다. 이어 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라며 "재교육을 통해 직원이 AI를 경쟁자가 아닌 업무를 돕는 도구로 인식하고 활용하게 되면 두려움도 점차 줄어들 것"이라고 말했다.

2026.05.13 10:49남혁우 기자

김정관 산업부 장관 "울산·미포 M.AX 모델, 전국 산단·유사업종으로 확산해야”

김정관 산업통상부 장관은 13일 “울산·미포의 제조인공지능전환(M.AX) 모델은 전국 산업단지와 유사업종으로 빠르게 확산할 수 있는 대표사례로 자리매김해야 한다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 울산·미포산단에 입주한 SK에너지 현장을 둘러본 후 가진 울산 MINI얼라이언스 간담회에서 “울산에서 검증된 AI모델은 타 업종에서도 수요가 높은 분야”라며 이같이 말했다. 김 장관은 “울산 MINI 얼라이언스는 올해 상반기 중으로 마스터플랜을 수립하고 연말까지 5G 특화망 등 AI 운영기반을 구축하고 최종적으로는 AI모델 확산·서비스화를 추진하고 있는 것으로 알고 있다”며 “울산 MINI얼라이언스가 현장 중심 실행 플랫폼으로 기능하고 모든 위원들이 적극적으로 참여하고 긴밀하게 협력할 필요가 있다”고 강조했다. 김 장관은 그러면서 “울산·미포의 M.AX 모델이 향후 석유화학 공급망 전반의 경쟁력을 높이고 지역산업 생태계 활성화와 제조혁신을 달성한 대표사례로 자리매김하기를 기대하겠다”고 덧붙였다. 김 장관은 “울산이 생산 최적화, 설비 건정성 향상, 안전사고 예방을 통해 '더 정밀하고, 더 빠르고, 더 안전한' 지역 MAX 확산거점으로 거듭날 수 있도록 지방정부와 함께 5G 특화망·엣지 AIDC·M.AX아카데미·다크팩토리 전략수립 등 다방면으로 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 간담회에 앞서 석유화학 AX 실증산단 구축사업의 선도공장인 SK에너지 공장 현장을 방문해 공정관리·설비관리·안전관리 분야에서 AI모델 필요성과 활용 가능성을 직접 확인했다. SK 에너지는 유동촉매분해설비(FCC) 공장의 디젤 품질 지표를 실시간 예측하는 AI 가상센서, 회전기계의 진동·온도를 실시간 감시하는 예지진단 알고리즘, AI 영상분석 알고리즘을 기반으로 한 현장 모니터링 등을 추진하고 있다.

2026.05.13 10:45주문정 기자

에이아이매틱스-코리아와이드그룹, 고속·노선버스에 AI 안전 솔루션 공급

AI 전문 기업 에이아이매틱스(대표 이훈)가 'AI·DTG 통합 안전 솔루션'을 고속·노선버스 전 분야로 확산하며 상용차 교통사고 예방을 강화하고 있다. 에이아이매틱스는 경북고속·동부고속 등을 운영하는 코리아와이드그룹 계열사 코리아와이드랩과 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. 이번 협약은 고속버스 이용 고객의 생명과 재산을 보호하고, 데이터 기반의 효율적인 운행관리 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 이와 함께 시영운수를 포함한 주요 노선버스 운수사 6개사와도 협력 관계를 구축했다. 이로써 대중교통 전 분야에 걸쳐 데이터 기반의 안전운행 관리 체계를 확산시키고 있다. 최근 글로벌 모빌리티 산업은 하드웨어 중심에서 AI·소프트웨어 기반 스마트 솔루션으로 빠르게 재편되고 있다. 에이아이매틱스는 상용차 안전 운전 분야에서 AI 영상 인식 기술과 방대한 운행 데이터를 축적해 왔으며, 이번 공급 확대는 그 기술력이 대중교통 전 분야로 확산되는 계기가 됐다. 공급 장비인 'R10 DVR'은 에이아이매틱스의 기술력이 집약된 지능형 영상기록장치다. ▲전방 위험 감지 ▲운전자 상태 분석(DMS) ▲좌·우측 사각지대 감지 ▲승객 넘어짐 사고 모니터링 등 차량 내외부 위험 요소를 실시간 통합 관리한다. 특히, 법정 필수 장치인 디지털운행기록계(DTG) 기능을 AI 장치와 하나로 통합해 단일 기기만으로 사고 예방부터 규제 대응, 운전자 스코어링까지 아우르는 올인원 솔루션을 구현했다. 에이아이매틱스는 축적된 AI 기술력과 사업 역량을 바탕으로 코리아와이드그룹에 솔루션을 공급하고 운행 데이터 기반 분석 서비스를 제공할 계획이다. 코리아와이드그룹은 계열사와의 협력을 통해 현장 적용과 실증을 지원한다. 그동안 개별 장치 설치에 따른 관리의 번거로움과 비용 부담을 겪어온 운수사들은 에이아이매틱스의 통합 솔루션을 통해 운영 효율을 극대화할 수 있게 됐다. 또 수집된 운행 데이터를 바탕으로 정밀한 운전 습관 교정이 가능해져 실질적인 교통사고 감소에 기여할 것으로 기대된다. 이훈 에이아이매틱스 대표는 "고속버스와 노선버스는 국민 일상과 가장 밀접한 교통수단이다. AI 영상 인식과 DTG를 하나로 통합한 솔루션으로 현장의 안전관리 방식 자체를 바꿔 사업용차량 안전의 새로운 기준을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.05.13 10:39백봉삼 기자

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