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'AI 기업'통합검색 결과 입니다. (404건)

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메가존소프트, 구글클라우드 AI 최고 등급 인증 2개 획득…AX 사업 확대

메가존소프트가 구글클라우드 인공지능(AI) 분야 최고 등급 파트너 인증 2개를 동시에 획득하며 기업 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 기업용 생성형 AI와 AI 에이전트 구축 역량을 바탕으로 금융·제조·유통 등 주요 산업에서 맞춤형 AI 사업을 확대한다는 전략이다. 메가존소프트는 구글클라우드 '어드밴스드 컴피턴시'를 제미나이 엔터프라이즈와 AI 등 2개 분야에서 동시에 획득했다고 5일 밝혔다. 구글클라우드 파트너 인증은 컴피턴시와 어드밴스드 컴피턴시 두 단계로 운영된다. 어드밴스드 컴피턴시는 기술 전문성과 사업 실적뿐 아니라 실제 고객 성공 사례까지 요구하는 상위 등급 인증이다. 메가존소프트는 이번 인증 평가에서 전문 기술 엔지니어링과 컨설팅 조직을 확대하고 제미나이 엔터프라이즈 기반 기업용 생성형 AI 솔루션 전담 조직을 운영한 점 등을 인정받았다. 구글클라우드 기술을 실제 기업 환경에 적용해 사업 성과로 연결할 수 있는 역량을 입증했다는 설명이다. 제미나이 엔터프라이즈 분야에선 기업 내부 정보 검색과 분석, 업무 자동화, 협업 및 의사결정 지원을 위한 AI 플랫폼 구축·운영 역량을 인정받았다. AI 분야에선 구글클라우드 생성형 AI 기술을 활용한 솔루션 설계부터 구축, 실제 고객 환경 배포까지 수행할 수 있는 전문성을 평가받았다. 앞서 메가존소프트는 지난 9월에도 구글클라우드 제조 및 산업 분야 어드밴스드 컴피턴시를 획득했다. 제조·산업 분야에서 구글클라우드 기술을 활용해 운영 프로세스를 개선하고 생산 효율성을 높이는 역량을 인정받은 바 있다. 메가존소프트는 이러한 기술력을 바탕으로 기업 업무 환경과 데이터, 기존 시스템을 AI 에이전트와 연결하는 사업을 확대할 계획이다. AI 도입 계획 수립부터 시스템 구축, 변화관리, 운영까지 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 AX 서비스 역량을 강화한다는 방침이다. 기존 구글 워크스페이스 구축 경험도 기업 AX 사업 확대에 활용 중이다. 구글클라우드 프리미어 파트너인 메가존소프트는 국내 구글 파트너 가운데 기업 고객 대상 구글 워크스페이스 도입 사업을 가장 많이 수행한 경험을 보유하고 있다는 설명이다. 최근에는 농심그룹 국내외 21개 법인에 구글 워크스페이스 기반 통합 업무 환경을 구축했다. 씨앤씨인터내셔널에도 구글 워크스페이스 기반 업무 환경을 구축하고 고객사 임직원 대상 컨설팅과 교육을 지원했다. 향후에는 금융·제조·유통 등 산업별 특성에 맞춘 생성형 AI와 AI 에이전트 도입 사업을 확대할 예정이다. 고객 현장에 엔지니어를 직접 투입해 AI 도입과 운영을 지원하는 현장 배치 엔지니어(FDE) 조직도 확장할 계획이다. 진건 메가존소프트 대표는 "이번 인증을 발판으로 엔터프라이즈 고객의 생성형 AI 및 AI 에이전트 도입 컨설팅부터 구축·변화관리까지 엔드투엔드 AX 서비스를 강화하고 금융·제조·유통 등 주요 산업군별 맞춤형 AI 사업을 적극 확대하겠다"며 "고객사 AX 정착과 실질적인 비즈니스 가치 창출을 위해 FDE 조직을 확장해 현장 밀착형 지원을 강화할 계획"이라고 말했다.

2026.11.05 14:29한정호 기자

AI가 코드 취약점 찾고 수정안까지…AWS, 보안 자동화 속도

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어 코드 취약점을 탐지하고 실제 공격 가능성을 검증한 뒤 수정안까지 제시하는 보안 서비스를 선보였다. 단순히 취약점 개수를 확인하는 데 그치지 않고 기업 핵심 시스템에 미치는 영향을 분석해 대응 우선순위를 정함으로써 보안 담당자 업무 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 AI 기반 코드 보안 서비스 '코드 취약점용 AWS 컨티뉴엄'을 정식 출시했다고 5일 밝혔다. AWS 컨티뉴엄은 코드에서 발견된 취약점 가운데 실제 악용 가능한 문제를 선별하고 비즈니스 영향도에 따라 우선순위를 지정하는 서비스다. 확인된 취약점에는 코드 패치와 소프트웨어 종속성 업그레이드, 구성 변경 등 수정안을 생성해 개발자가 검토할 수 있도록 제공한다. 기존 코드 보안 도구는 대규모 애플리케이션에서 하루 수천 건의 취약점 탐지 결과를 생성할 수 있지만 모든 결과가 실제 위험으로 이어지는 것은 아니다. 외부에서 접근할 수 없거나 기존 보안 통제로 위험이 완화된 경우도 있어 보안 담당자가 직접 확인하는 데 상당한 시간이 필요했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 기존 취약점 심각도 점수만으로는 기업 핵심 시스템에 미치는 영향을 정확히 판단하기 어렵다고 짚었다. AWS는 컨티뉴엄을 통해 취약점이 실제 공격에 활용될 수 있는지 검증하고 기업 운영에 미칠 영향을 함께 분석하도록 했다. 핵심 기술은 '컨텍스트 그래프'다. 고객 코드 저장소와 AWS 인프라 정보를 연결해 시스템 간 의존 관계와 네트워크 구성, 데이터 접근 경로 등을 파악하는 방식이다. 이를 통해 고객 데이터 저장소와 결제 시스템, 인증 서비스 등 주요 시스템에 접근할 수 있는 공격 경로를 분석한다. 단순 취약점 심각도뿐 아니라 공격자가 핵심 시스템에 얼마나 가까이 접근할 수 있는지까지 고려해 대응 우선순위를 결정하는 구조다. 취약점 검증 과정에도 AI를 활용한다. 코드와 실행 환경을 분석해 악용 가능성을 판단하고 재현 가능한 문제는 격리된 샌드박스에서 공격 코드를 실행해 검증한다. 이후 공공격 재현 절차와 개념 증명(PoC) 코드, 영향 범위 등을 함께 제공한다. 검증된 취약점에 대해선 코드 패치나 종속성 업그레이드 등 수정안을 자동 생성한다. 수정안은 깃허브 저장소에 풀 리퀘스트 형태로 등록돼 개발자가 기존 업무 환경에서 내용을 검토할 수 있다. 다만 수정안이 생성됐다고 해서 코드에 자동 반영되는 것은 아니다. 담당자가 내용을 검토하고 승인한 뒤 병합해야 실제 수정이 적용된다. AWS는 향후 고객이 설정한 안전 기준을 충족하는 수정 작업에 한해 자동 적용할 수 있도록 기능을 확대할 계획이다. 고객은 AWS 컨티뉴엄 콘솔에서 깃허브나 아마존 S3를 코드 소스로 연결하고 원하는 주기에 따라 취약점 검사를 실행할 수 있다. 콘솔에는 검증된 취약점과 위험도, 판단 근거, 수정 진행 상태 등이 표시돼 보안 담당자가 우선 처리할 문제를 확인하도록 지원한다. AWS는 이번 서비스가 취약점 탐지부터 검증, 수정안 작성까지 이어지는 보안 대응 과정을 간소화할 것으로 보고 있다. 특히 실제 공격 가능성이 확인된 문제에 집중하도록 지원해 보안·개발·인프라 조직 간 협업 부담을 줄인다는 목표다.

2026.11.05 14:20한정호 기자

"AI에 돈 쏟아붓는데"…韓 기업, 투자 늘려도 확장에 '발목' 잡힌 이유는

국내 기업들이 인공지능(AI) 투자를 빠르게 확대하고 있지만 거버넌스와 데이터 주권 문제가 AI 확산의 걸림돌로 작용하고 있는 것으로 나타났다. AI 도입이 본격화되면서 기업들이 투자 규모를 늘리는 동시에 데이터 통제와 규제 대응, 운영 환경의 유연성을 확보해야 하는 부담도 커진 분위기다. 4일 클라우데라가 전 세계 9개국 IT 리더 및 의사결정권자 1500명을 대상으로 진행한 '2026 기업용 AI 현황: 확장의 새로운 규칙' 보고서에 따르면 국내 응답자의 72%는 1년 전보다 AI 투자를 늘렸다고 답했다. 이는 아시아태평양 지역 평균(58%)과 글로벌 평균(55%)을 웃도는 수준이다. 또 국내 응답자의 19%는 AI 투자가 크게 증가했다고 밝혔다. 투자 규모도 상대적으로 컸다. 국내 기업의 68%는 AI 사업에 연간 50만 달러 이상을 투입하고 있으며 100만 달러 이상을 지출하는 기업도 49%에 달했다. 이는 아태지역 평균(32%)보다 17%포인트 높은 수치다. 하지만 AI 투자 확대에도 실제 활용 범위를 넓히는 데는 적지 않은 어려움이 있는 것으로 조사됐다. 국내 기업들이 AI 확장의 가장 큰 제약으로 꼽은 요인은 거버넌스 및 컴플라이언스(62%)였다. 데이터 주권(56%), 기술 및 전문성 부족(51%), 데이터 통합(50%) 등이 뒤를 이었다. 데이터 주권 문제는 AI 인프라 운영 방식에도 영향을 미치고 있었다. 국내 응답자의 82%는 데이터 저장 위치와 주권, 국가별 규제 요건이 AI 워크로드 배치에 영향을 준다고 답했다. 또 66%는 AI 워크로드를 다른 환경으로 이전할 경우 중간 규모 이상의 재설계가 필요하다고 응답했다. 이는 글로벌 평균(58%)보다 8%포인트 높은 수준이다. 국내 기업들이 여러 환경에서 AI를 운영하는 주요 이유로는 데이터 주권 및 저장 위치 요건(47%)이 가장 많이 꼽혔다. AI 워크로드를 기업 데이터와 가까운 곳에서 실행하기 위해서라는 응답도 42%로 글로벌 평균(37%)을 웃돌았다. 글로벌 기업들은 AI 운영 비용 증가에도 부담을 느끼고 있었다. 전체 응답자의 89%는 토큰 사용량 증가로 AI 활용 사례를 제한하거나 재설계한 경험이 있다고 답했다. 또 45%는 비용 상승이나 변동성에 대응하기 위해 AI 워크로드를 다른 클라우드 또는 프라이빗 환경, 온프레미스로 이전한 것으로 나타났다. AI 운영의 안정성도 해결 과제로 꼽혔다. 글로벌 응답자의 98%는 장애나 환각, 예기치 않은 동작으로 AI 배포를 한 번 이상 철회한 경험이 있다고 밝혔다. 거버넌스와 컴플라이언스가 AI 확장을 제한한다는 응답은 75%였으며 55%는 관련 비용이 예상보다 빠르게 증가했다고 답했다. 기업들이 AI 도입 초기 단계에서 보완해야 할 과제로도 거버넌스가 지목됐다. 글로벌 응답자의 49%는 AI 도입을 처음부터 다시 시작한다면 초기부터 거버넌스를 강화하겠다고 답했다. 데이터 품질에 더 일찍 투자하겠다는 응답은 46%, 인프라 현대화와 직원 교육을 앞당기겠다는 응답은 각각 45%였다. 이와 관련해 클라우데라는 기업들이 AI 활용을 확대하면서 비용과 규제, 데이터 위치 등을 고려해 워크로드를 유연하게 운영할 필요가 있다고 강조했다. 이를 위해 데이터를 특정 AI 환경으로 옮기는 대신 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하고 여러 환경에 걸쳐 일관된 거버넌스를 적용하는 하이브리드 AI 전략을 제시했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "국내 기업들은 AI 투자를 빠르게 늘리고 있지만 비용 상승 압박 속에서도 확장의 발목을 잡는 것은 거버넌스와 데이터 주권"이라며 "이제는 데이터를 옮기지 않고도 일관된 거버넌스 아래 원하는 환경에서 AI를 운영할 수 있는 하이브리드 전략이 필수"라고 말했다.

2026.11.04 11:14장유미 기자

[AI는 지금] 나스닥 급락에 오픈AI도 '흔들'…AI 투자 열기 식나

인공지능(AI) 인프라 투자에 대한 우려가 커지면서 미국 뉴욕 증시에서 기술주를 중심으로 매도세가 확산하고 있다. AI 투자 열풍을 주도했던 기업들의 수익성에 대한 의구심이 커지는 가운데 챗GPT 개발사 오픈AI도 자금조달 목표를 대폭 낮춘 것으로 알려졌다. 내년 기업공개(IPO)를 앞두고 높은 기업가치를 내세워 투자 유치에 나섰지만 일부 투자자들이 투자 규모를 줄이면서 당초 계획에 차질이 생긴 분위기다. 31일 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 오픈AI는 최근 외부 자금조달 목표액을 기존 300억 달러에서 200억 달러로 100억 달러 줄였다. 기업가치 평가액도 1조 4000억 달러에서 1조 2500억 달러로 낮췄다. 앞서 오픈AI는 지난달 이번 투자 유치를 내년 IPO 이전에 지분을 확보할 수 있는 마지막 기회로 홍보한 바 있다. 특히 지난 7월 이후 매출이 급증했다는 점을 내세워 기존 8520억 달러였던 기업가치를 1조 4000억 달러까지 높여 제시했으나 최근 기술주 매도세와 AI 투자 부담이 커지면서 목표를 수정했다. 투자 유치 과정에서도 일부 투자자들이 당초 계획보다 투자금을 줄인 것으로 알려졌다. 오픈AI는 지난 30일(현지시간)까지 1차 투자 확약을 받기로 했지만 모집액이 200억 달러에 미치지 못할 것으로 예상된다. 이후 고액 자산가를 대상으로 추가 투자를 유치해 목표액을 채운다는 계획이다. 이번 투자에는 아랍에미리트(UAE) 국영 지원 기술펀드 MGX 등이 포함된 투자 컨소시엄이 최대 규모로 참여할 전망이다. 오픈AI는 투자 계약의 일환으로 UAE에 새롭게 구축되는 컴퓨팅 인프라를 임대할 수 있는 선택권도 확보할 것으로 알려졌다. 또 소프트뱅크와 세쿼이아캐피털, 파운더스펀드 등도 투자에 참여할 계획이다. 오픈AI가 자금조달에 속도를 내는 이유는 AI 모델 개발과 운영에 막대한 비용이 필요하기 때문이다. 회사는 지난 3월에도 1220억 달러를 조달했지만 향후 AI 모델 훈련과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 자원 확보에 이보다 몇 배 많은 자금을 투입할 계획인 것으로 전해졌다. 경쟁사 앤트로픽의 상장 추진도 투자 유치에 부담을 주고 있다. 다음 달 IPO를 앞둔 앤트로픽의 기업가치는 1조 5000억 달러 이상으로 거론된다. 두 회사가 비슷한 시기에 대규모 자본을 확보하려 하면서 투자자들의 자금과 관심을 놓고 경쟁하고 있다. 그러나 AI 투자에 대한 불안이 확대되면서 오픈AI의 투자 유치 움직임에도 부담이 높아진 모습이다. 실제 이달 30일 나스닥 종합지수는 전장 대비 2.86% 하락한 2만 5437에 거래를 마쳤다. 나스닥100 지수는 3.46% 떨어졌으며 필라델피아 반도체 지수도 7.20% 급락했다. 특히 인텔 주가는 28.58% 폭락했고 엔비디아와 AMD도 각각 4.22%, 10.88% 하락했다. 이는 최근 구글 모회사 알파벳과 아마존 등 주요 빅테크 기업들의 실적 발표 이후 AI 설비투자 부담이 다시 부각된 영향이다. 이들 기업이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보에 막대한 자금을 투입하면서 AI 사업 성장에 필요한 비용이 실제 수익 증가 속도를 웃돌 수 있다는 우려가 커지고 있다. 특히 아마존은 클라우드 사업인 아마존웹서비스(AWS)의 성장세에도 대규모 인프라 투자로 잉여현금흐름이 악화하면서 투자자들의 우려를 키웠다. 구글 역시 AI 투자 확대에 따른 현금 유출 부담이 부각됐다. 업계 관계자는 "빅테크 기업들의 막대한 AI 인프라 투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지에 대한 의구심이 커지는 상황"이라며 "AI 서비스 수요가 빠르게 늘고 있지만 데이터센터와 GPU 확보에 투입되는 자금도 급증하면서 투자자들은 성장성뿐 아니라 수익성과 투자금 회수 가능성에도 주목하고 있다"고 말했다. 이에 업계에선 오픈AI의 자금조달 목표 축소가 이러한 시장 분위기와 무관치 않은 것으로 봤다. 또 AI 산업의 성장 가능성만으로 높은 기업가치를 인정받기보다 대규모 투자가 실제 이익과 현금 창출로 이어질 수 있는지도 기업가치 평가의 주요 기준으로 떠오른 분위기다. 조 티게이 에쿼티 아머 인베스트먼트 포트폴리오 매니저는 CNN에서 "시장이 AI 관련 투자에서 막연한 '희망과 꿈'의 단계를 지났다"며 "이제는 구체적인 성과를 증명해야 하는 '쇼 미(show me)' 단계로 진입했다"고 평가했다.

2026.10.31 12:48장유미 기자

한국딥러닝·IBK기업은행, 보이스피싱 피해구제 서류 처리시간 88% 단축

한국딥러닝(대표 김지현)이 IBK기업은행과 비전언어모델(VLM) 기반 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 보이스피싱 피해구제 업무를 자동화하는 기술을 검증했다. 기존 수작업으로 진행하던 서류 처리시간을 88% 줄이고 문서 인식 정확도도 개선했다. 한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 공동으로 보이스피싱 피해구제 업무 자동화 실증을 완료했다고 30일 밝혔다. 이번 실증은 지난 4월부터 8월까지 진행됐다. 보이스피싱 피해구제 과정에서 팩스로 접수되는 신청서와 신분증 등을 AI가 분석하고 필요한 정보를 추출해 담당자의 업무 부담을 줄이는 것이 목적이다. 기존에는 은행 직원이 접수된 서류를 일일이 확인하고 관련 정보를 시스템에 입력해야 했다. 이 때문에 서류 처리에 상당한 시간이 소요돼 신속한 피해 대응에 어려움이 있었다. 양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 포 파이낸스(DEEP Agent for Finance)'를 활용해 업무 자동화 시스템을 구축했다. 이 시스템은 문서의 종류를 구분하고 주요 정보를 추출하는 데 그치지 않고 서류 내용을 분석해 범죄 유형까지 추론한다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술이 문자 추출에 집중했다면 VLM을 활용해 문서의 시각적 정보와 문맥까지 분석하도록 기능을 확장한 것이다. 실증 결과 서류 처리시간은 기존보다 88% 감소했다. 인쇄체 인식 정확도는 100%, 필기체는 97% 이상을 기록했다. 문서 분류와 범죄 유형 추론에서도 실증 평가 기준 100%의 정확도를 달성했다. 일부 정보 추출 항목에서는 기존 AI-OCR 대비 정확도가 최대 20.4%포인트 높아졌다. 한국딥러닝은 AI-OCR과 VLM의 분석 결과를 교차 검증하고, 결과의 신뢰도에 따라 자동 처리하거나 담당자가 직접 확인하도록 시스템을 설계했다. 최종 판단은 은행 직원이 수행하는 구조다. 또한 외부 클라우드에 금융 정보를 전송하지 않고 은행 내부망에서 운영할 수 있도록 온프레미스 환경을 적용했다. 한국딥러닝은 VLM 엔진 개선부터 문서 처리 시스템, 검수 대시보드 구축과 성능 검증까지 기술 개발을 담당했다. 이번 과제는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최한 '2026 공공기관 AI혁신 챌린지' AI 서비스 실증(PoC) 부문에서 우수상에 선정됐다. IBK기업은행은 해당 성과로 장관상을 수상했다. IBK기업은행은 실증 결과를 바탕으로 내년 상반기 중 해당 기술을 실제 피해구제 업무에 적용할 계획이다. 한국딥러닝도 금융기관과 공공기관을 대상으로 문서 처리 자동화 사업을 확대할 방침이다. IBK기업은행 금융소비자지원부 관계자는 "보이스피싱 피해구제는 신속한 대응이 핵심이지만, 기존에는 서류 처리에만 많은 시간이 소요됐다"며 "이번 실증을 통해 이를 획기적으로 단축해, 피해구제에 필요한 대응 시간을 확보하고 금융소비자 보호를 강화할 가능성을 확인했다"고 말했다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 실증은 VLM 기반 AI 에이전트가 피해 대응에 필요한 시간을 확보하는 데 기여할 수 있음을 보여줬다"며 "앞으로 금융기관의 반복 업무를 자동화해 운영비용을 낮추고 금융소비자 보호에 더 많은 시간과 인력을 투입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 17:25남혁우 기자

[유미's 픽] "AI로 벌고 환차손에 울고"…삼성SDS·LG CNS·현대오토에버, 3Q 실적 '희비'

삼성SDS와 LG CNS, 현대오토에버가 올해 3분기 나란히 매출 성장세를 이어갔지만 수익성에서는 엇갈린 성적표를 받아들었다. 인공지능(AI)·클라우드 수요 확대와 대형 IT 프로젝트의 매출 반영이 외형 성장을 이끌었지만, 각 사의 주력 사업과 비용 구조에 따라 실적 개선 폭이 달라지면서 향후 AI 투자 성과와 수익성 회복 여부에도 관심이 쏠리고 있다. 30일 업계에 따르면 삼성SDS와 LG CNS, 현대오토에버는 올해 3분기 모두 시장 예상치를 웃도는 매출을 기록했다. 기업들의 AI·클라우드 도입 확대와 금융권 차세대 시스템 구축, 그룹사 IT 투자 증가 등이 실적을 뒷받침한 것이다. 또 대외 고객 확보와 기존 대형 프로젝트의 매출 반영이 이어지면서 주요 IT서비스 기업의 외형 성장세가 지속된 것으로 나타났다. AI·클라우드·그룹 IT 투자에 매출 성장…현대오토에버, 매출 증가율 1위 3사의 전체 매출 규모는 삼성SDS가 3조7725억원으로 가장 컸다. 이어 LG CNS가 1조6643억원, 현대오토에버가 1조2247억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출 증가율은 현대오토에버가 16.2%로 가장 높았고 삼성SDS(11.2%), LG CNS(9.3%)가 뒤를 이었다. 전체 매출에서 물류 사업을 제외해도 삼성SDS의 매출이 가장 높았다. 삼성SDS의 올해 3분기 IT서비스 매출은 1조 6810억원으로, LG CNS보다 167억원 많았다. 삼성SDS의 올해 3분기 매출은 시장 기대치도 웃돌았다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 시장 컨센서스 3조 6591억원을 3.1% 웃도는 수준으로, 클라우드와 물류 사업이 나란히 성장하면서 예상보다 높은 매출을 기록했다. 이 중 클라우드 사업의 성장세가 두드러졌다. 3분기 매출은 7961억원으로 전년 동기 대비 18% 증가했다. IT서비스 매출에서 클라우드가 차지하는 비중도 지난해 같은 기간 약 42%에서 올해 47%로 확대됐다. 대외 클라우드 매출은 92% 급증하며 외부 고객을 대상으로 한 사업 확대도 호실적을 이끌었다. 클라우드 서비스 제공(CSP) 사업도 전년 동기 대비 15%, 클라우드 관리 서비스(MSP) 사업 역시 25% 성장한 것으로 나타났다. 공공·금융 분야의 AI 전환과 그래픽처리장치(GPU) 임대 서비스 수요 확대 등이 긍정적인 영향을 미친 덕분이다. 물류 사업도 항공·해상 물동량과 운임 증가에 힘입어 매출이 2조 915억원으로 1년 새 16.5% 늘었다. 이상헌 iM증권 연구원은 "AI 데이터센터 매출 성장이 가속화되면서 수익성 개선이 가시화돼 밸류에이션이 재평가될 수 있을 것"이라며 "수요 측면에서 상당 부분 캡티브가 차지할 것으로 예상될 뿐만 아니라 글로벌 프런티어 AI 기업 유치도 가능해지면서 가동률 상승에 따른 수익성 개선이 가속화될 것"이라고 전망했다. LG CNS는 금융권 차세대 시스템 구축 사업에 힘입어 역대 3분기 최대 매출을 기록했다. 올해 3분기 매출은 1조 6643억원으로 전년 동기 대비 9.3% 증가했다. 시장 컨센서스인 1조 6374억원보다 1.6% 많은 수치로, 지난해부터 수주한 금융권 대형 프로젝트가 본격적인 매출 성장으로 이어진 영향이 컸다. 특히 디지털 비즈니스 서비스(DBS) 부문 매출은 4082억원으로 전년 동기 대비 21.3% 증가했다. NH농협은행과 미래에셋생명보험, KB국민은행 등의 차세대 시스템 구축 사업이 개발 단계에 들어서면서 매출 확대를 이끈 덕분이다. 최근에는 새마을금고 계정계 최신화 구축 사업도 수주하며 금융권 고객 기반을 넓혔다. AI·클라우드 부문 매출도 9615억원으로 전년 동기 대비 9.3% 증가했다. 삼송 AI 데이터센터 구축·운영과 코로케이션 사업 확대, 외부 고객사의 클라우드 사용량 증가 등이 실적을 뒷받침했다. 전체 매출에서 AI·클라우드 사업이 차지하는 비중은 약 58%에 달했다. 다만 AI 인프라 투자 확대에 따른 비용 부담도 살펴볼 필요가 있다는 지적도 나왔다. 대신증권은 기존 데이터센터의 가동률 상승에 따른 매출 증가를 예상하면서도 신규 AI 팩토리와 해외 데이터센터의 수익화 일정, 설비투자에 따른 감가상각비 부담을 점검해야 한다고 평가했다. 정해창 대신증권 연구원은 "인도네시아 JV의 데이터센터 가동 및 수익화 일정 구체화 시 내년과 중장기 성장성을 결정할 것"이라며 "설비투자에 따른 감가상각비 부담도 점검할 필요가 있다"고 밝혔다. 현대오토에버는 3사 중 가장 높은 매출 증가율을 기록했다. 올해 3분기 매출은 1조 2247억원으로 전년 동기 대비 16.2% 증가했다. 시장 컨센서스인 1조 2007억원을 약 2.0% 웃돈 것으로, 현대차그룹의 디지털 전환(DX) 투자 확대가 매출 성장을 뒷받침했다. 특히 엔터프라이즈IT 부문 매출은 1조 248억원으로 전년 동기 대비 19.7% 늘어 효자 역할을 했다. 시스템통합(SI) 사업 매출은 5049억원으로 19.9%, IT아웃소싱(ITO) 사업은 5199억원으로 19.5% 증가했다. 이는 현대차그룹 계열사의 클라우드 전환과 차세대 전사적자원관리(ERP) 시스템 구축 등이 긍정적으로 작용했기 때문으로 분석됐다. 해외법인도 주요 권역에서 성장세를 이어갔다. 올해 3분기 누적 기준 미주 법인 매출은 전년 동기 대비 18.7%, 유럽은 14.9%, 인도는 28.0%, 중국은 13.8% 증가했다. 이는 그룹사의 글로벌 IT 투자 확대와 커넥티드카서비스(CCS) 가입자 증가 등이 영향을 미친 덕분이다. 반면 차량 소프트웨어(SW) 부문 매출은 1999억원으로 전년 동기 대비 0.8% 증가하는 데 그쳤다. 미국 관세와 지정학적 위험 등 비우호적인 경영 환경이 이어지면서 매출 회복이 지연됐기 때문이다. 외형 성장에도 수익성 희비…LG CNS만 영업익 시장 기대치 상회 매출은 3사 모두 시장 기대치를 웃돌았지만 영업이익에서는 차이가 나타났다. LG CNS만 영업이익이 시장 예상치를 상회한 가운데 삼성SDS는 증가 폭이 제한적이었고 현대오토에버는 감소세를 기록했다. 삼성SDS의 3분기 전체 영업이익은 2410억원으로 전년 동기 대비 3.7% 증가했지만, 시장 컨센서스인 2448억원보다는 1.6% 적었다. 전체 영업이익률은 지난해 같은 기간 동안 약 6.8%에서 올해 6.4%로 낮아졌고, IT서비스 부문의 영업이익률도 12.4%에서 12.0%로 하락했다. IT서비스 부문 영업이익은 2014억원으로 전년 동기 대비 2.2% 늘었다. 이 같은 상황 속에 삼성SDS는 앞으로 대외 클라우드 사업 확대와 AI 데이터센터 투자 등을 통해 추가적인 성장 기반을 확보한다는 방침이다. 클라우드 매출이 빠르게 증가하고 있지만 물류 사업의 높은 매출 비중과 신규 AI 사업의 수익성은 향후 개선 과제로 꼽힌다. 업계 관계자는 "삼성SDS는 클라우드 사업이 빠르게 성장하고 있지만 물류 사업의 매출 비중이 높아 전체 영업이익률 개선에는 한계가 있다"며 "앞으로 대외 클라우드 사업 확대와 AI 데이터센터 투자가 실질적인 이익 성장으로 이어지는지가 중요할 것"이라고 말했다. LG CNS는 영업이익이 전년 동기 대비 15.0% 증가한 1382억원을 기록했다. 3사 가운데 가장 높은 증가율로, 시장 컨센서스인 1367억원도 1.1% 웃돌았다. 영업이익률은 지난해 같은 기간 7.9%에서 올해 8.3%로 상승했고 매출총이익률도 13.9%에서 14.9%로 개선됐다. 지난해 3분기에는 AI·클라우드 매출 증가에도 영업이익이 전년 동기 대비 15.8% 감소했지만 올해는 금융권 대형 프로젝트의 매출 반영이 본격화되면서 이익 성장세를 회복했다. 스마트엔지니어링 부문 매출이 3.9% 감소했음에도 금융권과 AI·클라우드 사업의 성장이 수익성 개선을 뒷받침했다. 업계 관계자는 "LG CNS는 금융권 대형 프로젝트의 매출 반영이 본격화되면서 지난해 부진했던 수익성을 회복한 것으로 보인다"며 "대외 고객을 대상으로 한 AI·클라우드 사업이 확대되고 있어 향후 매출 성장뿐 아니라 이익률 개선에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다"고 분석했다. 현대오토에버는 3분기 영업이익이 689억원으로 전년 동기 대비 2.6% 감소했다. 시장 컨센서스인 765억원보다 약 9.9% 낮은 수준으로, 영업이익률도 지난해 같은 기간 6.7%에서 올해 5.6%로 하락했다. 특히 엔터프라이즈IT 부문에선 ITO 단품 매출 비중이 증가하면서 매출총이익률이 지난해 같은 기간 11.1%에서 올해 10.1%로 낮아졌다. 차량SW 부문의 매출총이익률도 10.6%에서 8.5%로 하락했다. 일부 기업 IT 계약이 4분기로 이연된 점도 3분기 수익성에 부담을 줬다. 매출총이익은 전년 동기 대비 4.0% 증가하는 데 그친 반면, 판매관리비는 14.4% 늘었다. 현대오토에버는 이연된 계약의 매출 반영과 운영 효율화를 통해 4분기 수익성 회복을 추진할 계획이다. 업계 관계자는 "현대오토에버는 매출 성장 속도에 비해 이익 창출력이 약해진 만큼 사업별 수익구조 개선이 필요한 상황"이라며 "향후 그룹사의 AI·SDV 투자 확대가 단순한 외형 성장을 넘어 고부가가치 사업 확대로 이어질 수 있을지가 중요할 것"이라고 말했다. 당기순이익은 3사 모두 전년 동기 대비 감소했다. ▲삼성SDS는 1807억원으로 10.1% ▲LG CNS는 830억원으로 21.1% ▲현대오토에버는 449억원으로 14.9% 줄었다. 환율 하락에 따른 외화거래 및 외화환산손실 등이 영업외손익에 반영되면서 순이익 감소에 영향을 미친 것으로 파악됐다.업계 관계자는 "IT서비스 기업들의 매출 성장세가 이어지고 있지만 환율 변동에 따른 영업외손익 악화가 순이익에 부담으로 작용한 것으로 보인다"며 "향후 환율 변동성이 확대될 경우 외화자산·부채 관리 역량도 중요해질 것"이라고 밝혔다. 삼성·LG, AI 인프라 투자 확대…현대오토에버도 GPUaaS 사업 진출 향후 성장 전략에선 3사 모두 AI 인프라와 관련된 사업 확대에 무게를 둔 분위기다. 삼성SDS와 LG CNS는 대규모 데이터센터 및 GPU 설비 투자를 추진하고 있으며 현대오토에버도 현대차그룹의 AI 인프라 사업에 직접 참여하기로 해 눈길을 끌고 있다. 특히 삼성SDS는 오는 2031년까지 AI 인프라에 5조원을 투자할 계획을 밝혀 업계의 주목을 받았다. 또 국가 AI 컴퓨팅센터와 구미 데이터센터 구축 등을 추진하는 가운데 퍼시픽자산운용의 200MW 이상 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업에서도 우선협상대상자로 선정돼 기대감을 높였다. 삼성SDS는 대규모 GPU 인프라와 클라우드 사업을 결합해 공공·금융 분야의 AI 수요를 확보한다는 구상이다. LG CNS 역시 최근 약 3800억원 규모의 GPU 관련 설비 투자를 결정했다. 이곳은 엔비디아 차세대 GPU인 '베라 루빈' 기반 GPUaaS와 모듈형 데이터센터 'AI HAUS' 등을 앞세워 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 또 금융권 차세대 시스템 구축 사업의 추가 매출 반영과 AI 팩토리 사업 확대가 내년 실적 성장에 기여할 것으로 예상된다. 현대오토에버도 현대차그룹의 새만금 AI 데이터센터 사업에 직접 참여하면서 새로운 성장 기회를 확보하게 됐다. 특히 이날 이사회를 열고 GPU 서비스 사업을 담당할 합작법인 'HMG AI 팩토리(가칭)'에 1146억 800만원을 출자하기로 결정해 관심이 쏠렸다. 출자는 올해부터 2031년까지 단계적으로 이뤄지며 최종 지분율은 26%다. 해당 합작법인은 새만금 AI 데이터센터에 GPU 등 연산 인프라를 구축하고 운영하는 역할을 맡는다. 현대오토에버는 이를 통해 GPU 기반 연산 자원을 제공하는 GPUaaS와 클라우드 컴퓨팅 서비스 사업을 추진할 계획이다. 기존 서버 공급과 시스템 구축·운영에서 AI 연산 인프라 서비스로 사업 영역을 넓히는 것이다. 앞서 현대차·기아와 체결한 약 3650억원 규모의 GPU 서버 공급 계약도 단기 실적에 기여할 것으로 예상된다. 증권가에선 해당 계약의 매출이 올해 4분기와 내년 1분기에 걸쳐 반영될 것으로 전망했다. 일부 기업 IT 계약의 이연 효과까지 더해지면 4분기 실적 개선에도 힘을 받을 가능성이 높다. 중장기적으로는 현대차그룹의 AI 데이터센터 구축과 로보틱스 사업 확대가 새로운 성장 기회로 꼽힌다. 삼성증권은 현대오토에버가 GPU 공급과 데이터센터 소프트웨어 개발, 클라우드 운영 등에 참여하면서 SI·ITO 매출을 확대할 것으로 예상했다. 데이터센터 구축 과정에서 2027년부터 2029년까지 GPU 구매 대행으로 약 5조원의 매출이 발생할 수 있다는 추정도 제시했다. 임은영 삼성증권 연구원은 "현대오토에버는 현대차그룹의 데이터센터 구축의 최대 수혜주"라며 "데이터센터 규모가 커질수록 현대오토에버의 SI 매출과 ITO 매출 확대 예상한다"고 분석했다. 업계 관계자는 "IT서비스 기업들이 AI·클라우드와 대형 시스템 구축 사업을 중심으로 매출을 늘리고 있지만 사업별 수익성에 따라 영업이익 증가 폭은 차이를 보이고 있다"며 "앞으로는 AI 인프라 투자와 대외 사업 확대가 실제 이익 성장으로 이어지는지, 기존 사업의 비용 부담을 얼마나 줄일 수 있는지가 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.10.30 17:10장유미 기자

AI가 고객센터 상담원 일자리 뺏을 줄 알았는데

인공지능(AI)이 고객센터 상담원의 일자리를 대거 축소할 것이라는 통념과 달리, 실제 도입 기업 현장에서는 인력 감축보다 '충원' 및 '업무 재배치'가 훨씬 활발하게 이뤄지고 있다는 조사 결과가 나왔다. 30일 회사에 따르면, 리멤버앤컴퍼니는 자사 '리멤버 리서치'를 통해 제조·건설, 금융·보험·증권, 유통·이커머스, IT·통신·서비스 등 4개 업종의 고객 응대(CS) 실무자와 의사결정자를 대상으로 조사한 'AI 고객경험 리포트'를 발표했다. 조사 결과 AI를 도입하지 않은 기업의 36%는 인력 감축을 예상했으나, 실제 AI를 운용 중인 기업 가운데 인력을 줄인 곳은 18%에 그쳤다. 반면 인력을 충원한 기업은 29%에 달했고, 인력 감축 없이 업무를 재배치했다는 응답이 45%로 가장 높았다. 고객 반응 역시 기업의 초기 예상과 달랐다. AI 도입 이후 접한 주된 고객 반응으로는 상담원 연결 요구(50%)와 동일 문의 재접수(45%)가 꼽혀 고객의 대면 상담사 의존도가 여전히 높은 것으로 분석됐다. 기업의 관리 지표와 고객의 체감 만족도 사이에는 뚜렷한 간극이 확인됐다. 응답·대기 시간 및 처리 비용 등 기업 내부 관리 지표가 개선됐다고 답한 비율은 평균 65%에 달했으나, 고객 만족도와 브랜드 이미지 등 고객 평가 지표의 개선율은 평균 52%에 머물렀다. 기대 이상의 성과를 거둔 기업과 그렇지 못한 기업의 성패는 AI의 자체 성능보다 '사람이 언제 개입할지에 대한 명확한 인계 기준' 유무에서 갈렸다. 성과 우수 기업의 78%는 상담원 인계 기준을 선제적으로 수립해 둔 반면, 성과 미흡 기업은 32%에 불과했다. 기업들이 꼽은 성과 아쉬움의 원인도 답변 정확도(16%)보다 고객의 상담원 연결 요구(56%)가 압도적이었다. 다만 이러한 인계 기준을 공식 명문화한 기업은 AI 도입 기업 중 8%에 그쳤다. CS 인력에게 요구되는 핵심 역량도 감정 대응·공감 능력(30%) 중심에서 'AI 도구 활용 능력'(53%)과 '데이터 해석·분석력'(44%)으로 재편되고 있다. 현재 기업의 74%가 고객 응대에 AI를 도입했거나 시범 적용 중이지만 전사·전 채널로 확대한 비율은 6%에 머물렀으며, 향후 1년 안에 AI 투자를 늘리겠다는 응답은 53%에 달했다. 새로 도입할 영역으로는 상담 요약·자동 분류(30%), 보이스봇·음성 응대(26%), 상담원 실시간 지원(24%) 순으로 나타나 AI를 대체 목적이 아닌 '상담원 지원 도구'로 활용하려는 기조가 뚜렷했다. 주대웅 리멤버 마켓데이터사업실 실장은 "이번 조사에서 AI 도입의 성과는 AI의 성능보다, 사람이 언제 나설지 기준을 미리 정해 뒀느냐에서 갈렸다"며 “AI에게 고객을 맡길 수 있지만, 사람이 이어받아야 할 순간도 분명하다는 것이 현장의 답”이라고 말했다. 이어 "앞으로도 리멤버 리서치는 기업이 AI 전환 과정에서 마주하는 선택을 실무자와 의사결정자의 생생한 목소리로 짚어낼 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.

2026.10.30 11:36백봉삼 기자

"일본 AX 시장 잡아라"…韓 AI·SW 기업, 현지 공략 속도

국내 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 기업들이 일본 시장 공략에 속도를 내고 있다. 일본 산업계의 AI 전환(AX) 수요가 확대되는 가운데 국내 기업들이 현지 파트너십과 수출 계약을 잇따라 추진하며 새로운 성장동력 확보에 나서는 모습이다. 29일 업계에 따르면 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 28일부터 이날까지 일본 도쿄에서 국내 디지털 기업들의 현지 진출을 지원하기 위한 '한일 디지털 비즈니스 파트너십' 행사를 개최했다. 이번 행사에는 국내 기업 37개사가 참여했으며 일본 기업 100여 개사 관계자들이 참석해 총 458억원 규모의 수출 상담이 이뤄졌다. 실제 계약과 업무협약(MOU) 체결 성과도 나왔다. 미러로이드는 수출 계약을 체결했으며 쿤텍, 디온아이티, 엔피코어, 트러스테이, 아이포트폴리오 등 5개사는 MOU를 맺고 기술 협력과 공동 사업화 가능성을 모색하기로 했다. 이번 행사는 일본 기업들의 사업 수요에 맞춰 국내 기업과 현지 잠재 고객을 연결하는 데 중점을 뒀다. AI·SW 서비스부터 산업 AX, 보안까지 다양한 분야의 기업들이 참여해 기술을 소개하고 현지 공급 계약과 공동 사업 기회를 논의했다. 국내 주요 IT서비스·클라우드 기업들도 일본 시장에서 사업 확대에 나서고 있다. LG CNS는 일본 히타치 계열사 등 현지 파트너들과 협력을 강화하며 SAP 시스템 전환과 테스트 자동화 사업을 확대하고 있다. 일본 기업들의 노후 시스템 교체와 디지털 전환 수요를 겨냥한 전략이다. NHN클라우드와 이노그리드도 일본 기업과 공공기관을 대상으로 AI 인프라 시장 공략을 추진하고 있다. 양사는 클라우드 운영·관리 기술과 GPU 인프라 역량을 결합해 일본 기업들의 AI 도입과 인프라 운영 효율화 수요에 대응한다는 구상이다. 이처럼 국내 기업들의 일본 진출은 기존 SW 공급을 넘어 AI 인프라 구축과 산업별 업무 자동화, 레거시 시스템 현대화 등으로 확대되는 양상이다. 일본이 자동차와 로봇, 정밀기계 등 제조업 기반을 갖춘 만큼 국내 기업들도 현지 산업 환경에 맞춘 기술과 서비스를 앞세워 사업 기회를 모색하고 있다. NIPA 역시 단발성 비즈니스 상담을 넘어 일본 현지 산업기관과 투자기관 등으로 협력 네트워크를 확대할 계획이다. 기술 교류와 현지 투자 유치, 공동 사업화 등을 지원해 국내 디지털 기업들이 지속적으로 일본 시장을 공략할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 임형규 NIPA 글로벌본부장은 "AI 기술의 급속한 발전으로 산업 전반의 경쟁 구조가 변화하는 가운데 한국의 혁신적인 디지털 기술과 일본의 우수한 산업 역량을 결합하는 것은 양국이 AI 시대의 새로운 도전에 대응하기 위한 중요한 협력 방향"이라고 말했다. 이어 "이번 행사를 계기로 한일 기업 간 실질적인 사업 협력이 확대되고 우리 디지털 기업들이 일본을 넘어 글로벌 시장에서 새로운 성장 기회를 가질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.29 16:31장유미 기자

KTL, 마곡 AI모빌리티기술센터 개소…친환경·E-모빌리티 분야 지원

한국산업기술시험원(KTL·원장 김선기)은 친환경차와 E-모빌리티 분야 기업 기술경쟁력 강화를 지원하기 위해 서울 마곡동에 ‵AI모빌리티기술센터′를 개소했다고 26일 밝혔다. AI모빌리티기술센터는 산업통상부와 서울특별시가 지원하는 산업혁신기반구축사업인 '친환경차 및 E-모빌리티 스사트업 기술지원 허브 클러스터 구축' 사업을 통해 조성됐다. 이번 사업에는 시설·장비 구축을 포함해 약 147억원의 연구개발비가 편성돼 시험평가 기술지원, 스타트업·중견기업 협업, 전문인력 양성 등에 활용될 예정이다. KTL은 센터를 자체 시험·평가 기반이 부족한 스타트업과 중소·중견기업의 제품개발·사업화를 지원하는 기술지원 거점으로, AI 모델의 학습·검증부터 가상환경 기반 성능평가, 실물 기기의 내구·주행 시험까지 지원해 기업의 기술 검증과 제품 고도화를 지원할 계획이다. AI모빌리티기술센터는 5층 전용공간과 1층 일부에 마련된 챔버룸을 포함해 약 748m² 규모로 조성됐다. E-모빌리티 성능평가 시험장비 등 총 18종의 첨단 시험평가 장비를 갖췄다. 주요 시설은 ▲피지컬 AI 랩 ▲스마트 모빌리티 랩 ▲추론학습 랩 등 3개 랩으로 구성됐다. 가상환경과 실물 시험을 통해 AI 기술 인식·판단 능력과 실제 기기 작동 성능을 검증한다. 피지컬 AI 랩은 가상환경과 실물 이동체를 연동하는 ‵로봇 인 더 루프′ 시스템으로 주행 알고리즘과 E-모빌리티 성능을 평가한다. 디지털 트윈으로 구현한 가상 시나리오에서 위험 상황을 안전하게 반복 재현하고, 시뮬레이션과 실제 주행 간 차이를 검증하도록 지원한다. 스마트 모빌리티 랩은 개인형 모빌리티의 내구성과 주행 성능을 평가한다. 프레임 강도·피로, 타이어 마모, 제동장치 반복 작동 등을 시험한다. 생활환경을 모사한 시험공간에서는 로봇청소기와 자율이동 로봇의 주행 기능을 확인한다. 추론학습 랩은 AI 학습·추론 장비와 소형 로봇팔을 활용해 영상 속 객체 인식과 위험 상황 판단, 사람의 시범을 따라 배우는 로봇 모방학습 등을 실험·검증한다. AI 모델의 학습 결과가 실제 로봇 동작으로 구현되는 과정을 확인할 수 있도록 지원한다. KTL은 마곡산업단지 입지 여건을 활용해 AI·로봇·모빌리티 기업 시험평가 수요를 발굴하고, 기술교류와 공동 연구·실증 등 협력을 추진할 계획이다. 또 시설·장비 공동 활용과 시험평가·기술지도를 제공하고, 한국중견기업연합회의 스타트업·중견기업 협업지원, 한국첨단자동차기술협회의 교육·컨설팅과 연계해 기술사업화를 뒷받침할 계획이다. 이와 함께 기업 수요에 맞는 시험기술과 신규 서비스를 지속적으로 발굴해 나갈 방침이다. 김선기 KTL 원장은 ‶혁신적인 기술이 실제 제품과 서비스로 이어지기 위해서는 기술의 신뢰성과 기기의 안전성을 검증하는 과정이 필수적″이라며 ‶공공 종합시험인증기관으로서 자체 시험 기반을 갖추기 어려운 기업의 기술 검증을 지원하고, 기술교류와 공동 연구·실증을 통해 기업 경쟁력 강화와 동반성장을 뒷받침하겠다″고 밝혔다.

2026.10.26 18:19주문정 기자

SKT는 왜 토큰 게이트웨이로 눈길 돌렸나

SK텔레콤이 2300만 가입자와 통신 네트워크, AI 서비스, AI 데이터센터(AIDC)를 연결하는 '토큰 게이트웨이'를 새로운 성장 사업으로 낙점했다. AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 고객에게 적합한 모델을 공급하고 사용량과 비용까지 관리하는 시장을 선점하겠다는 구상이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 지난 8일 서울 을지로 T타워에서 열린 임직원 대상 타운홀에서 “AI 경쟁의 축이 모델과 인프라를 넘어 토큰을 안정적으로 생성 공급 활용하는 생태계로 확대되고 있다”며 “통신과 AI 역량을 응집해온 SKT에는 새로운 성장 기회”라고 밝혔다. 토큰은 생성형 AI가 텍스트와 데이터를 처리하는 기본 단위로, AI 이용량과 비용을 산정하는 기준이 된다. 고성능 AI 모델이 다양해지면서 모든 작업에 동일한 모델을 사용하기보다 업무 특성에 맞춰 모델을 선택하고 토큰 비용을 최적화하는 것이 중요해지고 있다. SK텔레콤은 통신사가 확보한 대규모 고객 접점과 인증, 결제, 과금 체계에 주목하고 있다. AI 수요를 실제 서비스로 연결하고 이용량에 따라 비용을 정산하는 과정에서 기존 통신사업 역량을 활용할 수 있다는 판단이다. AI 모델 선택부터 업무 범위·비용까지 통합 관리 SK텔레콤이 구상하는 토큰 게이트웨이는 고객의 요청에 따라 여러 AI 모델과 인프라를 연결하고 이용 과정 전반을 관리하는 관제 플랫폼이다. 단순 요약이나 번역에는 가볍고 빠른 모델을, 복잡한 추론에는 고성능 모델을 배정해 처리 비용을 줄이는 방식이다. SK텔레콤 관계자는 “회사가 구상하는 토큰 게이트웨이는 다양한 AI 모델과 인프라를 고객의 요청에 맞게 연결해, 고객이 AI를 보다 효율적인 비용으로 이용할 수 있도록 하는 사업”이라고 설명했다. 이어 “단순한 모델 연결이나 비용 절감에 그치지 않고, AI가 실제 업무를 대신 수행할 때 어떤 모델을 쓸지, 무엇까지 맡길지, 얼마나 썼고 얼마를 내는지를 한 번에 관리해 고객이 원하는 결과를 보다 경제적이고 안전하게 얻도록 하는 것을 지향한다”고 밝혔다. 기업 고객에게는 부서별 AI 사용 목적과 토큰 소비량을 파악하고 비용을 통제하는 기능을 제공할 수 있다. AI가 처리할 업무 범위를 설정하고 사용 패턴과 보안, 안전성을 관리하는 기능까지 포함해 단순한 모델 중개 서비스와 차별화한다는 구상이다. 2300만 가입자에 자체 AI 모델, 데이터센터 결합 SK텔레콤은 독자 파운데이션 모델 'AX K2'를 개발하고 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여해 대국민 AI 서비스를 준비하고 있다. 자회사 SK호라이즌과 SK하이퍼를 통해 기가와트(GW)급 AIDC 구축도 추진 중이다. AI 수요가 발생하는 서비스부터 모델과 연산 인프라까지 자체 사업 역량을 연결할 수 있는 구조다. SK텔레콤 관계자는 “토큰 게이트웨이는 AI 서비스, AI 모델, AI 데이터센터를 하나로 잇는 연결 고리”라며 “서비스에서 발생하는 AI 수요를 자체 모델과 AI 데이터센터로 연결하고, 여기에 2300만 고객 접점과 본인인증·결제·과금 등 통신 사업 역량까지 더하는 것이 차별화 방향”이라고 설명했다. 통신사업에서 축적한 가입자 관리와 과금 역량을 AI 서비스에 적용한다는 점이 핵심이다. 고객이 여러 AI 모델을 직접 비교하거나 개별적으로 비용을 관리하는 대신, 게이트웨이를 통해 적합한 모델을 선택하고 사용량과 결제까지 처리하도록 한다는 것이다. SK텔레콤은 개인과 기업 고객을 대상으로 구체적인 서비스 형태와 수익 모델을 마련할 계획이지만 출시 일정이나 요금 체계는 확정해 공개하지 않았다. 이 관계자는 “향후 B2C B2B 고객이 필요한 AI를 보다 편리하고 효율적으로 이용할 수 있도록 서비스와 사업 모델을 순차적으로 구체화할 계획이며, 세부 내용은 적절한 시점에 안내할 예정”이라고 밝혔다.

2026.10.25 09:30홍지후 기자

딥엑스, 강릉 ITS 세계총회서 교통 CCTV AI 전환 기술 전시

초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 실시간 AI 분석 기능을 탑재한 교통 CCTV 및 도로 인프라 솔루션으로 지능형 교통시스템(ITS) 시장을 공략한다. 딥엑스는 지난 19일부터 강원도 강릉에서 개최된 '2026 ITS 세계총회'에서 초저전력 신경망처리장치(NPU) 기반 교통 영상 분석 기술과 국내 모빌리티 분야 적용 사례를 공개했다고 22일 밝혔다. '교통올림픽'으로 불리는 이번 총회에서 딥엑스는 해외 정부, 업계 관계자와 만나 교통 인프라 AI 전환 방안을 논의했다. 딥엑스는 기존 영상 기록용 교통 CCTV를 실시간 위험 감지와 대응이 가능한 지능형 인프라로 탈바꿈시키는 기술을 선보였다. 카메라와 도로변 장비에 탑재한 초저전력 NPU는 1~5W 저전력으로 구동하고, 영상 데이터를 현장에서 직접 분석해 중앙 서버로 전송하는 통신 부담을 줄인다. 스마트 교차로 교통량 분석, 어린이 보호구역 보행자 위험 감지, 고속도로 역주행·정체 감지 등에 적용할 수 있다. 국내 주요 기관, 기업들과 상용화 프로젝트도 속도를 내고 있다. 한국도로공사 스마트톨링 시스템에 다차로 번호판 인식(ETC) 기술을 위한 NPU 적용을 추진 중이다. 코레일 철도 안전 AI 프로젝트에서는 AI 에지박스를 통해 판토그래프 점검 및 열차·작업자 감지를 검토하고 있다. 상용버스 승객 혼잡도 분석 솔루션과 GPU 기반 주차 관제 시스템의 NPU 전환을 추진해 총소유비용(TCO) 절감을 꾀하고 있다. 딥엑스는 이번 행사에서 국내 레이더 기업 바이다(BYDA)와 자율주행·차량 객체 감지 AI 솔루션 공동 개발 업무협약(MOU)을 체결했다. 베트남 IT 기업 소타텍(SotaTek)과 교통·안전·제조 AI 반도체 적용을 위해 손을 잡았다. 베트남 레홍빈 건설부 차관과 회동해 현지 교통 인프라 적용 방안을 논의했다. 강상균 딥엑스 국내영업총괄 상무는 "방대한 데이터를 실시간 분석하는 기술이 핵심"이라며 "국내 적용 경험을 토대로 글로벌 ITS 시장에서 초저전력 AI 반도체 상용화를 가속하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.10.22 13:39전화평 기자

"로봇, 민간에 맡기면 대기업 독식…정부가 주도해야"

"K-로봇 생태계를 민간 자율에 맡기면 수직계열화한 소수 대기업만 승자가 될 것"이란 주장이 나왔다. 이정호 레인보우로보틱스 대표는 21일 국회에서 열린 'AI(인공지능)·로봇 산업 생태계 전략 포럼'에서 국내 로봇 생태계의 구조적 한계를 이처럼 진단하며 "정부가 후방 지원을 넘어 산업을 이끄는 리더가 돼야 한다"고 제안했다. 이 대표는 로봇이 실제 고객사에서 활용되려면 ▲로봇 제작 기업 ▲AI 개발 기업 ▲시스템통합(SI) 기업 ▲최종 고객 등 4개 주체가 필요하다고 짚었다. 그러면서 "AI 핵심은 데이터베이스인데, 4개 주체가 연합된 공간에서 데이터 주도권은 당연히 이를 실제 활용하는 원천 수요기관이 가지려 할 것"이라며 "국내 1등 기업이 자사 제조 공간을 개방해 데이터를 민간에서 활용할 수 있도록 개방할 가능성은 절대 없다"고 단언했다. 제조 현장 데이터 공유가 막힌 상황에서 AI 로봇을 구현할 수 있는 주체는 전 과정을 내재화한 대기업뿐이라는 설명이다. 그는 "테슬라는 자동차를 직접 제조하면서 로봇도 만들고, AI 기술과 자체 SI 역량까지 모든 스펙트럼을 보유하고 있어 로봇을 제조 현장에 적용할 수 있다"며 "국내에서도 현대자동차나 삼성 같은 대기업은 자체 수직계열화로 문제를 해결할 수 있겠지만, 나머지 중소기업은 그럴 여력이 없다"고 우려했다. 이 대표는 국내 기업 생태계 불균형이 국가 경쟁력 약화로 이어질 수 있다고 경고했다. 그는 "국내 기업 중 대기업은 1% 수준이고 98.6%가 중소기업이며, 대·중소기업 간 임금 격차는 이미 60%를 넘었다"며 "중소기업이 역할을 따라가지 못하는 구조에서 로봇을 비롯한 전 산업 분야 경쟁 상대인 중국에 맞서는 것은 불가능하다"고 지적했다. 이 대표가 제시한 해법은 정부 역할 확대다. 정부가 단순히 연구개발(R&D) 자금을 지원하거나 후방에서 일부 정책을 뒷받침하는 수준에 머물지 않고, 정부가 보유한 공공 자원과 시설을 결합해 직접 시장을 여는 리더가 돼야 한다는 것이다. 이 대표는 "한국 정부는 국가연구기관, 국립대학교, 공공 행정기관뿐만 아니라 물류를 담당하는 우체국, 병원, 원자력 발전소에 이르기까지 실제 산업 현장에 해당하는 훌륭한 유틸리티 리소스를 보유하고 있다"며 "문제는 이 좋은 자원을 이끌 리더가 없다는 점"이라고 꼬집었다. 이어 "정부가 리더십을 발휘해 공공 리소스와 시설을 AI 로봇 산업의 적용 현장으로 제공해야 한다"고 강조했다. 로봇 산업 외연을 기존 제조업에서 서비스업과 일상 공간으로 넓히고, 사회적 합의를 이끌어내야 한다는 제언도 내놨다. 이 대표는 "로봇을 현장에 적용했을 때 발생하는 다양한 문제점을 어떻게 받아들이고 사회적 합의를 이룰 것인지 담론이 필요하다"며 "정부기관이나 대학 캠퍼스처럼 일상 대형 공간에 로봇을 배치하고, 시민들이 로봇을 어떻게 대하고 생각하는지 사회적 관심을 끌어내야 한다"고 덧붙였다.

2026.10.21 17:42진운용 기자

AI가 일하고 사람은 감독…AWS가 짚은 기업 조직 변화

인공지능(AI)이 직원의 업무를 대신하면서 기업들이 사람과 AI의 역할을 새롭게 나눠야 한다는 진단이 나왔다. 기존 조직도와 업무 방식까지 바뀔 수 있다는 분석이다. 오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석은 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하면서 기업의 일하는 방식도 달라지고 있다고 설명했다. AI에 어떤 일을 맡기고 어디까지 스스로 결정하도록 허용할지 정하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 보험사 알리안츠는 이미 7개의 AI 에이전트에 보험금 청구 업무를 나눠 맡겼다. 가입 내용 확인부터 서류 검토와 고객 안내까지 처리하도록 한 결과 기존 100일 걸리던 업무가 20일로 줄었다는 게 오 수석의 설명이다. 세계적 자동차 경주 대회 포뮬러원(F1)도 AI 에이전트를 데이터 관리에 활용하고 있다. 새로운 데이터를 기존 시스템에 연결하려면 6~8주가 필요했지만 AI 도입 후에는 약 40분 만에 코드를 만들고 2시간 만에 배포할 수 있게 됐다. AI 에이전트는 사람이 목표를 주면 필요한 자료를 찾고 프로그램을 실행해 여러 작업을 이어서 처리한다. 직원이 직접 하던 일을 AI가 맡으면서 사람은 결과를 확인하고 판단하는 역할에 더 집중하게 된다. 신입 직원에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 오 수석은 일자리 자체가 사라지기보다 직무를 구성하는 개별 업무를 AI가 대신하는 변화가 먼저 나타나고 있다고 분석했다. 신입 직원에게도 과거 경력자에게 요구하던 판단 능력과 업무 이해도가 필요해지고 있다는 설명이다. 기업이 AI에 일을 맡기려면 해결해야 할 문제도 있다. AI가 한 부서의 업무를 빠르게 끝내더라도 다음 부서의 자료나 프로그램에 접근하지 못하면 사람이 다시 작업해야 한다. 개별 작업은 빨라져도 전체 업무 시간은 줄지 않는 이유다. 오 수석은 AI 모델의 성능보다 회사 내부 자료와 업무 프로그램을 연결하고 권한을 관리하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 시장조사업체 가트너는 높은 비용과 불분명한 사업 가치, 부족한 위험 관리 등을 이유로 2027년 말까지 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망했다. 기업의 업무 분담 방식도 달라져야 한다. 기존에는 부서와 직책에 따라 사람에게 업무를 배분했다면 AI가 맡을 수 있는 작업을 구분하고 사람이 승인해야 할 단계도 정해야 한다. AI가 여러 부서의 업무를 처리하더라도 모든 결정을 스스로 내리도록 허용할 수는 없기 때문이다. 오 수석은 AI 에이전트를 얼마나 많이 도입했는지보다 업무 목적과 권한, 책임을 명확히 정하는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 "자율성은 시스템에 부여할 수 있지만 책임은 조직과 인간에 남는다"고 말했다.

2026.10.20 17:20김동원 기자

옴니사, 기업 AI 사용·작업 통제하는 '엘라라' 공개…보안 관리 강화

기업의 인공지능(AI) 활용이 확대되는 가운데, 옴니사가 AI 애플리케이션과 에이전트의 사용 현황을 파악하고 주요 작업을 사전에 통제하는 통합 솔루션을 선보였다. 서로 다른 IT 시스템에서 발생하는 정보를 연결해 기업 AI 사용을 관리하고 보안 사고와 운영 위험을 줄인다는 구상이다. 옴니사는 AI 거버넌스 및 작업 제어 솔루션 '옴니사 엘라라(Omnissa Elara)'를 발표했다고 20일 밝혔다. 엘라라는 기업 내 AI 애플리케이션과 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 다양한 디지털 업무 도구의 사용 현황을 통합적으로 파악하고 조직의 정책에 따라 접근 권한과 작업 실행을 관리하도록 지원하는 솔루션이다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 실제 업무에 도입하면서 기존 IT 관리 체계만으로는 AI 활동을 파악하고 통제하기 어려워지고 있다. 특히 AI 에이전트가 사람을 대신해 시스템에 접근하거나 자체 계정으로 작업을 수행하는 사례가 늘면서 새로운 보안 관리 체계의 필요성이 커지고 있다. 옴니사의 조사에 따르면 기업이 관리하는 디바이스의 75%에서 승인되지 않은 AI 도구가 발견됐다. 기업의 공식적인 IT 관리 절차를 거치지 않고 AI 서비스를 사용하는 '섀도 AI'가 확산되고 있다는 설명이다. 엘라라는 이러한 문제에 대응하기 위해 사람과 사용자 계정, 디바이스, 애플리케이션, AI 에이전트 등에서 발생하는 정보를 하나로 연결하도록 구성됐다. 이를 조직의 보안 정책과 권한 체계에 연계해 특정 작업이 실제 실행되기 전에 허용 여부를 판단하도록 지원한다. 특히 기존 IT 시스템을 하나의 플랫폼으로 교체하지 않고도 통합적인 관리 환경을 구성할 수 있도록 설계됐다. 옴니사뿐 아니라 다른 기업의 IT 관리 도구와도 연동해 개별 시스템에서 확인하기 어려웠던 AI 활동과 작업의 영향을 종합적으로 파악할 수 있다. 주요 기능 중 하나는 미승인 AI 도구 탐지다. 기업 내에서 사용되는 AI 애플리케이션과 LLM, AI 에이전트를 식별하고 사전에 승인되지 않은 도구를 찾아내 보안 담당자가 추가적인 관리가 필요한 영역을 확인할 수 있도록 지원한다. AI 사용 정책과 접근 권한 관리 기능도 제공한다. '옴니사 AI 게이트웨이'를 기반으로 사용자와 애플리케이션, AI 에이전트의 모델 접근을 승인하거나 제한할 수 있으며 여러 AI 서비스 제공업체의 토큰 사용량도 측정할 수 있다. 기업의 주요 시스템 변경 작업을 사전에 통제하는 기능도 특징이다. 엘라라는 작업 실행 전에 다른 시스템과의 충돌 가능성이나 변경 제한 기간, 시스템 간 의존성을 평가한다. 이를 바탕으로 작업을 승인하거나 실행 범위를 제한하고 필요한 경우 권한을 가진 담당자에게 승인을 요청한다. 감사에 필요한 기록 관리도 지원한다. 작업 수행 과정과 승인 담당자, 영향을 받은 시스템 및 자원 등을 실시간으로 기록해 기업이 추후 보안 감사나 운영 이력 검토에 활용할 수 있도록 했다. 옴니사는 엘라라를 통해 기존 IT 운영 환경과 AI 에이전트 관리 체계를 연결하고 기업의 AI 거버넌스 역량을 강화한다는 전략이다. AI가 단순한 업무 보조를 넘어 실제 시스템 변경과 업무 실행까지 담당하는 환경에 대응한다는 구상이다. 브라이언 링크 옴니사 엘라라 제품 책임자는 "엘라라는 기존에 서로 분리돼 있던 시스템 전반에서 고객이 디지털 업무를 관리하도록 지원해온 우리의 기반을 바탕으로 한다"며 "여러 시스템의 신호를 통합함으로써 IT 팀이 적절한 안전장치를 적용하고 다음에 어떤 작업을 수행해야 할지 더 정확하게 판단할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.20 14:09한정호 기자

샌디플로어, 중기부 팁스 선정…AI 게임 개발·배포 자동화 기술 고도화

중소 및 인디 게임 개발팀의 제작 효율을 높이는 인공지능(AI) 기반 개발·배포 자동화 기술 개발이 정부 지원을 받는다. PC·모바일 게임 개발 및 퍼블리싱 기업 샌디플로어(대표 이종창)는 라구나인베스트먼트의 투자·추천으로 중소벤처기업부의 민간투자주도형 기술창업지원 프로그램 '팁스'에 최종 선정돼 협약을 마쳤다고 20일 밝혔다. 2026년 일반트랙 선정 기업 자격으로 향후 2년간 최대 8억원의 연구개발(R&D) 자금을 지원받는다. 샌디플로어는 이번 과제를 통해 자체 게임 개발 프레임워크에 인공지능(AI)을 결합한 개발·배포 자동화 시스템을 개발한다. 게임 제작 시 반복되는 공통 기능 구현과 프로젝트 설정, 플랫폼별 빌드 및 배포 작업의 부담을 덜어내 개발팀이 핵심 콘텐츠 기획에 몰입하도록 돕는 구상이다. 실제 제작 현장의 안정성과 호환성 확보를 위한 안전장치도 마련한다. AI가 작성한 코드가 기존 프로젝트와 정상적으로 연동되는지 검증하고, 오해석된 명령어나 충돌 위험 작업을 사전에 감지하는 절차 및 오류 시 이전 상태로 복구하는 기술을 개발할 계획이다. 기술 고도화는 유니티 엔진을 중심으로 추진하며 향후 언리얼 엔진으로 확장하는 방안도 검토한다. 회사는 앞서 '그레이트 토이 쇼다운', '펭퐁', '다크 바운서' 등 여러 프로젝트를 진행하며 초기화, 서버 연동, 빌드 등의 공통 기능을 모듈화해 사용해 왔다. 이번 과제에서는 이 같은 자체 기반 기술에 AI를 연동해 자동화 영역을 넓히고, 소규모 개발팀이 시장 피드백을 신속히 반영할 수 있는 환경을 구축해 나갈 방침이다. 이종창 샌디플로어 대표는 "여러 게임을 직접 만들고 서비스하면서, 새로운 재미를 구현하는 일만큼 반복적인 개발 작업을 줄이는 기반 기술이 중요하다는 것을 체감했다"며 "이번 팁스 과제를 통해 개발 현장에서 축적한 경험을 실용적인 기술로 발전시키고, 작은 팀도 다양한 아이디어를 빠르게 검증하며 완성도 있는 게임을 선보일 수 있는 환경을 만들겠다"고 전했다.

2026.10.20 12:00진성우 기자

"챗GPT만으론 부족하다"…SAP가 짚은 기업 AI 한계, 대안은?

챗GPT처럼 글을 쓰고 질문에 답하는 인공지능(AI)만으로는 기업의 복잡한 업무를 해결하기 어렵다는 지적이 나왔다. 19일(현지시간) 독일 소프트웨어 기업 SAP는 블로그를 통해 거대언어모델(LLM)이 기업 데이터 분석과 미래 예측에 한계가 있다고 지적했다. 이를 보완할 기술로 숫자와 표에 담긴 정보를 분석하는 '테이블형 AI'를 제시했다. 챗GPT와 같은 LLM은 문서 작성과 정보 검색, 프로그래밍 등에 강하다. 기업에서는 매출과 재고, 주문 내역처럼 숫자와 표로 정리된 데이터도 많이 사용한다. SAP는 이런 데이터를 제대로 분석하려면 숫자뿐 아니라 데이터 사이의 관계까지 이해해야 한다고 설명했다. SAP가 제시한 테이블형 AI는 이런 숫자와 표를 분석해 앞으로 어떤 일이 일어날지 예측하는 기술이다. 과거 거래 기록과 판매량 등을 살펴 고객이 대금을 제때 낼지, 어떤 제품이 많이 팔릴지, 재고가 언제 부족해질지 등을 예측할 수 있다. SAP는 최근 고객에게 제공하기 시작한 'SAP-RPT-1.6'을 대표 사례로 소개했다. 이 AI는 기업이 쌓아온 데이터를 활용해 다양한 업무에 필요한 예측을 수행하도록 개발됐다. 기존에는 기업이 예측하려는 업무마다 AI를 따로 만들어야 했다. 판매량을 예측하는 AI와 거래처가 대금을 늦게 낼 가능성을 분석하는 AI를 각각 개발하고 학습시켜야 했다. AI를 운영하고 관리하는 데도 시간과 비용이 들어갔다. SAP는 하나의 AI로 여러 예측 업무를 처리하는 '테이블형 파운데이션 모델'이 이러한 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 기업이 새로운 업무를 맡길 때마다 AI를 처음부터 개발하지 않아도 된다는 의미다. 거래처가 대금을 늦게 낼 가능성을 분석하는 업무가 대표적이다. 과거에 돈을 제때 냈는지만 살펴서는 충분하지 않다. 최근 주문량이 줄었는지, 배송 과정에 문제가 있었는지, 해당 업계의 경기가 나빠졌는지 등을 함께 분석해야 보다 정확하게 예측할 수 있다. SAP는 기존 LLM이 숫자와 표의 관계를 분석하는 데 상대적으로 약하다고 지적했다. IBM 리서치와 스탠퍼드대 등이 참여한 연구진이 지난 7월 국제전산언어학회(ACL) 산하 학술 워크숍에서 발표한 논문에서도 LLM이 표의 형식이나 행 순서가 바뀌면 답변이 달라지는 등 한계가 확인됐다. SAP는 관련 기술을 확보하기 위해 지난 7월 테이블형 AI 전문기업 프라이어랩스를 인수했다. 프라이어랩스가 개발한 '탭PFN'과 SAP 자체 AI 모델을 결합해 기업의 숫자 데이터를 더 정확하게 분석하는 기술을 개발하고 있다. SAP는 생성형 AI가 직원들의 업무 속도를 높이는 데는 도움이 됐지만 기업의 수익을 크게 늘리는 데는 아직 한계가 있다고 설명했다. SAP가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 AI 이용자 80%는 개인 생산성이 높아졌다고 답했다. 반면 AI 도입으로 영업이익이 크게 늘었다고 평가한 기업은 6%에 그쳤다. SAP는 챗GPT와 같은 LLM과 테이블형 AI를 함께 활용하는 방식을 제시했다. LLM은 사람의 질문을 이해하고 정보를 설명하는 데 활용하고 테이블형 AI는 기업이 보유한 숫자 데이터를 분석해 미래 상황을 예측하는 역할을 맡는 방식이다. SAP는 "중요한 것은 기업이 LLM과 테이블형 파운데이션 모델 중 무엇을 사용하느냐가 아니다"며 "각각 가장 큰 효과를 낼 수 있는 분야에서 두 기술을 결합하는 것이 중요하다"고 밝혔다.

2026.10.20 09:22김동원 기자

에이블런, 2026 중소기업 인재키움 프리미엄 훈련 상담 450건 달성

AI 교육 기반 AX 실행 파트너 에이블런이 고용노동부와 한국산업인력공단이 주관하는 '2026 중소기업 인재키움 프리미엄 훈련' 사업에서 상담 450건을 접수하고 중소기업의 AI 전환(AX)을 집중 지원하는 맞춤형 교육을 진행했다. 19일 회사에 따르면, 에이블런은 기업별 직무 특성에 맞춰 과정을 세분화하고 월별 일정까지 함께 설계하는 '맞춤형 연계 교육'을 운영하고 있다. 특히 자동화 설비를 생산하는 한 제조기업의 경우 10여개 부서 임직원 180여명을 대상으로 사전 역량 진단을 거쳐 입문부터 직무 연계, 문제 해결, 자동화·심화까지 단계별 교육을 진행 중이다. 해당 기업은 향후 자동화와 AI 에이전트, 개념 검증(PoC) 과정으로 교육을 확대할 계획이다. 중소기업중앙회 조사 결과 중소기업의 AI 도입 애로 요인으로 초기 비용 부담(44.2%)과 전문 인력 부족(20.5%)이 꼽히는 가운데, 에이블런은 재직자 훈련비 환급 제도를 연계해 진입 장벽을 대폭 낮췄다. 제조·금융·의료 등 1360여개 기업·기관의 임직원 22만여명을 교육한 노하우를 바탕으로 현업에 즉시 적용 가능한 직무별 실무 교육을 제공하며, 정부 예산 소진 시 조기 마감되는 이번 훈련은 오는 11월 초까지 운영된다. 박진아 에이블런 대표는 “AI 전환의 필요성은 중소기업도 예외가 아니지만, 예산과 인력의 한계로 첫발을 떼지 못하는 경우가 많다”며 “정부 제도를 연계해 도입 부담을 낮추고, 직무별 맞춤 교육이 현업 성과로 이어지도록 돕겠다”고 말했다.

2026.10.19 15:47백봉삼 기자

엠아이큐브솔루션, 제조 AI 역량 정부 평가서 'S등급'

엠아이큐브솔루션이 제조 특화 인공지능(AI) 플랫폼의 기술력과 현장 적용 성과를 인정받아 정부의 제조 AI 개발역량 진단에서 최고 등급을 획득했다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부의 '2026년도 스마트공장 공급기업 역량진단 지원사업'을 통해 실시한 제조AI 개발역량 진단에서 최고 등급인 S등급을 받았다고 밝혔다. 이번 진단은 스마트공장 공급기업의 제조 AI 솔루션을 기술·성과·운영 등 3개 분야에서 종합 평가해 S부터 D까지 5개 등급을 부여하는 제도다. S등급은 고도화된 예측·데이터 분석 역량과 자율 최적화 기능 등을 갖춘 제조 AI 솔루션에 부여된다. 등급 유효기간은 확정일로부터 2년이다. 진단 대상인 '스마트AI'는 엠아이큐브솔루션의 머신러닝 운영(MLOps) 기반 제조 특화 AI 플랫폼이다. 제조 현장 데이터를 수집·분석해 품질 예측과 이상 탐지, 예지보전, 공정 최적화, 검사 자동화 등을 지원한다. AI 시뮬레이션과 3D 모니터링 기반 디지털 트윈, 에이전틱 AI 기술도 결합했다. 이를 통해 공정 조건을 자율적으로 판단하고 설비 상태에 대한 실시간 피드백을 제공한다. 기술 분야에서는 제조 데이터 표준화와 품질 관리, 데이터 특성 변화를 감지하는 '데이터 드리프트' 대응 역량 등을 인정받았다. 데이터 수집부터 모델 학습·배포까지 자동화하는 MLOps 체계와 지속적인 성능 모니터링 기능도 평가에 반영됐다. 기존 제조 시스템과의 연계성도 강점으로 제시됐다. 스마트AI는 표준 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 기존 제조 소프트웨어와 다양한 설비에 연동할 수 있다. 회사는 제조 AI 관련 특허 7건을 등록하고 7건을 출원했다고 설명했다. 성과 분야에서는 실제 유료 계약과 양산 라인 적용 실적 등이 평가됐다. 운영 분야에서는 24시간 장애 대응과 실시간 모니터링, 정기적인 AI 모델 재학습·튜닝을 지원하는 유지보수 체계가 인정받았다. 심효준 엠아이큐브솔루션 대표는 "스마트AI를 지속 고도화해 품질·설비·공정 등 제조 현장 전반으로 AI를 활용한 자율제조 환경을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.19 15:31이나연 기자

네이버클라우드, 기업 보안 무료 진단 서비스 출시…AI 위협까지 점검

네이버클라우드가 기업의 보안 현황을 무료로 점검하고 개선 방향까지 확인할 수 있는 서비스를 선보인다. 기존 네트워크와 데이터 보호뿐 아니라 인공지능(AI) 서비스 이용 과정에서 발생할 수 있는 정보 유출과 사이버 공격 대응 체계까지 진단해 기업의 보안 역량 강화를 지원한다는 전략이다. 네이버클라우드는 기업이 온라인 설문을 통해 보안 현황을 점검할 수 있는 '네이버클라우드 보안 자가진단' 사이트를 오픈했다고 19일 밝혔다. 이번 서비스는 기업이 별도 전문 인력이나 복잡한 진단 절차 없이 현재 보안 관리 상태를 확인하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있도록 지원하는 것이 목적이다. 보안 자가진단은 네트워크 보안과 접근제어, 데이터 보호·암호화 등 총 7개 영역, 21개 문항으로 구성됐다. 이용자가 각 문항에 응답하면 기업의 보안 현황을 확인하고 추가적인 점검이나 개선이 필요한 부분을 살펴볼 수 있다. 특히 기존 인프라와 데이터 중심의 보안 점검에서 나아가 AI 활용 환경 보안 영역을 별도로 마련한 것이 특징이다. 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 새롭게 발생하는 보안 위험에 기업이 얼마나 대비하고 있는지 확인할 수 있도록 했다. AI 보안 영역에선 AI를 활용한 자동화 공격에 대한 대응 체계와 임직원의 AI 서비스 이용 과정에서 발생할 수 있는 민감정보 유출 방지 정책 등을 점검한다. 사내 AI 시스템에 대한 접근 권한 관리 여부도 주요 진단 항목에 포함됐다. 최근 기업들이 AI를 업무에 도입하면서 기존 IT 인프라뿐 아니라 AI 서비스 이용과 운영 과정에서도 보안 관리 필요성이 커지고 있다. 반면 별도의 보안 조직이나 전문 인력을 확보하기 어려운 기업은 새로운 위협에 대한 대응 수준을 자체적으로 파악하는 데 한계가 있다는 설명이다. 네이버클라우드는 진단 결과에 따라 개선 방향도 제공한다. 기업이 속한 산업 분야에 적용되는 주요 보안 규제 사항을 안내하고 보완이 필요한 영역에 대해선 참고 정보와 연계 서비스를 소개한다. 추가적인 점검이나 조치가 필요한 경우 보안 전문가 상담으로 연결하는 기능도 제공한다. 단순히 보안 현황을 확인하는 데 그치지 않고 기업이 후속 개선 작업을 검토할 수 있도록 지원한다는 취지다. 서비스는 네이버 클라우드 플랫폼 홈페이지에서 이용할 수 있다. 회사명이나 담당자 정보 등 별도의 개인정보를 입력하지 않아도 누구나 무료로 자가진단에 참여할 수 있다. 네이버클라우드는 지난 7월 정부의 '주요정보통신기반시설 정보보호 종합수준 평가'에서 최우수 등급을 획득했다. 최근에는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 사이버 보안 분야 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업자로 선정되는 등 관련 사업도 확대 중이다. 김재동 네이버클라우드 정보보호최고책임자(CISO)는 "나날이 보안의 중요성은 커지고 있지만 어디서부터 점검을 시작해야 할지 막막해하는 기업이 많다"며 "누구나 쉽게 보안 점검을 시작할 수 있도록 보안 자가진단 서비스를 마련한 만큼, 앞으로도 기업들이 AI 시대의 새로운 보안 위협에 대비할 수 있도록 실질적인 보안 서비스를 지속 선보이겠다"고 말했다.

2026.10.19 13:49한정호 기자

美 자국 AI 기업 제재의 역설…"기술 혁신 발등 찍을 우려"

미국 정부가 국가안보를 이유로 자국 인공지능(AI) 기업을 제재한 조치가 오히려 미국의 기술 혁신과 산업 경쟁력을 약화할 수 있다는 우려가 제기됐다. 정부와 AI 개발사 간 갈등이 장기화하면서 기업의 투자 불확실성은 물론 AI 안전 기술 개발에도 영향을 미칠 수 있다는 분석이다. 미국 의회조사국(CRS)이 지난 14일(현지시간) 업데이트한 '미 연방정부와 앤트로픽: AI 혁신과 경쟁을 위한 고려사항' 보고서에 따르면 미국 정부의 AI 기업 제재가 산업 전반에 미칠 파장이 주요 정책 과제로 제시됐다. 특히 AI 모델 사용 제한과 공급망 위험 기업 지정이 민간기업의 기술 개발과 투자, 시장 경쟁에 미칠 잠재적 영향을 짚었다. 보고서는 도널드 트럼프 행정부와 앤트로픽 간 갈등을 주요 사례로 제시했다. 앤트로픽은 지난 2월 미국 전쟁부(국방부)와의 계약 협상에서 자사 AI 모델의 완전 자율무기 활용과 미국인 대상 대규모 국내 감시에 대한 제한을 요구했다. 현재 AI 모델의 신뢰성이 완전 자율무기에 활용하기에 충분하지 않다는 이유에서다. 이에 트럼프 대통령은 연방기관에 앤트로픽 기술 사용 중단을 지시했다. 미 전쟁부도 앤트로픽을 국가안보상 공급망 위험 기업으로 지정하며 군 관련 계약업체의 거래 제한 방침을 발표했다. CRS는 이러한 조치가 앤트로픽을 넘어 미국 AI 산업 전반에 영향을 미칠 가능성을 진단했다. 제재로 기업의 매출과 투자 유치가 위축되면 첨단 AI 모델 개발 역량이 약화되고 다른 기업들이 활용할 수 있는 혁신적인 모델의 선택지도 줄어들 수 있다는 것이다. 미국 기술기업을 국가안보 위험 대상으로 지정하는 행위가 자국 AI 생태계에 부정적인 신호를 줄 수 있다는 우려도 언급했다. 전직 국방 관계자와 학계·기술정책 전문가들은 미국 기업을 블랙리스트에 올리는 조치가 국가 경쟁력을 약화시키고 기업과 투자자가 안정적으로 사업하기 어려운 환경을 만들 수 있다고 지적했다. 법적 불확실성도 이어지고 있다. 지난 8월 캘리포니아 연방법원은 앤트로픽에 대한 일부 제재가 위법하다고 판단해 집행을 금지했다. 반면 지난달 워싱턴DC 연방항소법원은 별도 법률에 근거한 공급망 위험 기업 지정의 적법성을 인정했다. 전쟁부는 추가적인 법적 조치가 없는 한 자체 시스템에서 앤트로픽 제품을 제거하는 지시를 계속 집행할 수 있게 됐다. AI 안전 기술 개발에 미칠 파장도 주요 쟁점으로 다뤄졌다. CRS는 기업의 안전조치 유지 노력에 대한 정부의 대응이 업계의 AI 안전·보안 기술 혁신에 미치는 영향을 의회가 검토할 과제로 제시했다. CRS는 보고서에서 "연방정부의 정책과 조치는 AI 기업 간 경쟁에 영향을 미치고 혁신을 촉진하거나 위축시킬 수 있다"며 "의회는 감시 등 민감한 분야에서 AI 기술을 활용할 때의 안전·안보 관련 고려사항을 명확히 하고 안전과 국가안보, 혁신 사이에서 균형을 이루는 AI 규제 방안을 마련하기 위한 입법을 검토할 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.18 10:28이나연 기자

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