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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (1376건)

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다쏘시스템 "AI 제조 경쟁력은 데이터 관리…솔리드웍스 핵심 자산"

"인공지능(AI) 시대 제조 경쟁력은 설계 데이터 관리에서 나옵니다. 이를 통해 제품 설계부터 개발·생산까지 걸리는 시간과 오류를 최소화할 수 있습니다. 이 출발점은 솔리드웍스를 통한 데이터 중심 설계입니다." 배재인 다쏘시스템코리아 고객역할경험(CRE) 본부장은 이달 초 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026'에서 한국 기자단을 만나 솔리드웍스 경쟁력을 이같이 밝혔다. 배 본부장은 설계 데이터는 단순 3D 형상 정보에 그치지 않는다고 강조했다. 그는 "설계 과정서 나오는 메타데이터, 방법론, 히스토리 정보까지 포함된다"며 "기업은 이런 데이터를 체계적으로 관리해야 의미 있는 AI 활용을 경험할 것"이라고 설명했다. 그는 다쏘시스템 버추얼 컴패니언 '아우라'와 '레오' '마리' 역할도 설계 데이터 중심으로 구분된다고 밝혔다. 아우라는 지난해 출시된 설계용 AI 에이전트다. 레오와 마리는 올해 공식 출시를 앞뒀다. 아우라는 문서를 비롯한 매뉴얼, 내부 지식 기반 질의응답을 지원한다. 설계 데이터를 포함한 기업 내 정보를 탐색·정리하는 역할을 맡는다. 레오는 엔지니어링 영역에 특화된 AI다. 설계 단계에서 발생하는 데이터와 모델 정보 바탕으로 보다 정확한 기술적 판단을 지원한다. 배 본부장은 "엔지니어링 영역은 정확성이 생명"이라며 "설계 데이터가 체계적으로 관리돼야 한다"고 강조했다. 그는 마리를 검증 중심 역할을 수행하는 AI로 봤다. 설계 결과와 근거를 점검하고 리스크를 사전에 식별하는 방향으로 설계 데이터 활용 범위를 넓힌 형태다. 배 본부장은 "아우라와 레오, 마리 모두 설계 데이터 기반으로 각자 페르소나에 맞는 역할을 수행한다"며 "설계 데이터가 정보로, 정보가 지식으로 연결되는 체계를 통해 고객에게 실질적인 AI 효과를 줄 수 있다"고 강조했다. "韓 제조업, 리드타임 축소 난항...데이터 관리 핵심" 배 본부장은 한국을 제조 강국으로 평가했다. 다만 여전히 넘어야 할 산이 있다고 봤다. 산업 현장에선 제품 기획·설계부터 최종 생산까지 걸리는 시간을 줄이는 과제가 남아있다는 지적이다. 배 본부장은 "국내 제조 중견·중소기업은 콘셉트 설계부터 제조·생산까지 걸리는 리드타임을 줄여야 하는 압박을 받고 있다"며 "이는 초기 설계와 생산 간 단절로 인해 생긴 이슈"라고 설명했다. 이어 "설계 단계에서 충분히 검증되지 않은 문제가 생산 단계에서 발견될 수 있다"며 "이럴 경우 다시 설계로 되돌아가야 하고 그만큼 시간과 비용이 늘어난다"고 덧붙였다. 그는 이를 해결하기 위한 전략으로 '레프트 시프트(Left Shift)'를 제시했다. 이는 설계 초기 단계에서 오류를 최소화해 추후 발생할 수정과 재작업을 줄이는 접근법이다. 배 본부장은 "설계 초기에 오류를 줄이는 것이 전체 비용과 시간을 줄이는 가장 효과적인 방법"이라며 "여기서 AI가 설계와 검증을 연결해 문제를 앞단에서 발견하도록 돕는 역할을 한다"고 말했다. 이어 "레프트 시프트를 진행하려면 설계 데이터가 제대로 돼 있어야 한다"고 덧붙였다. 그는 "결국 제조 경쟁력은 단순한 생산 설비가 아니라 설계 단계에서 생성되는 데이터 관리 역량에서 나온다"며 "우리는 이를 솔리드웍스 핵심 전략으로 삼고 고객을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.02.19 16:39김미정 기자

구글, 지열로 AI 전력난 해소…네바다서 150MW 확보

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 폭증하는 가운데 구글이 24시간 안정적인 전력 공급이 가능한 지열 발전을 핵심 대안으로 낙점하고 투자를 확대하고 있다. 19일 오르맷 테크놀로지스는 미국 전력 회사인 NV 에너지(NV Energy)와 장기 전력구매계약(PPA)을 체결했다고 발표했다. 이번 계약은 네바다주에서 확장 중인 구글 데이터센터에 최대 150메가와트(MW) 규모의 신규 지열 발전 전력을 공급하는 것을 골자로 한다. 이번 PPA는 단일 발전소가 아닌 네바다주 전역의 다수 프로젝트를 묶는 '포트폴리오 구조'로 설계됐다는 점이 특징이다. 오르맷은 네바다 곳곳에서 신규 지열 프로젝트를 단계적으로 개발하며, 각 프로젝트가 상업 운전을 시작할 때마다 순차적으로 공급망에 편입시킨다. 첫 발전소는 이르면 2028년 가동을 시작하며, 2030년까지 추가 프로젝트들이 잇따라 가동될 예정이다. 계약 기간은 첫 프로젝트의 상업 운전 개시 시점부터 시작되어, 마지막 프로젝트가 가동된 후 15년까지 유지된다. 이는 다수의 부지를 동시에 개발하면서도 장기간 안정적인 수익과 전력 공급을 보장하는 구조다. 다만, 최종 계약 효력 발생을 위해서는 네바다주 공공유틸리티위원회(PUCN)의 승인이 필요하며, 인가 시점은 2026년 하반기로 예상된다. 이번 계약은 NV 에너지가 제공하는 '청정 전환 요금제(CTT)' 체계를 기반으로 성사됐다. CTT는 구글과 같은 대규모 전력 수요자가 발전 기술 투자 및 관련 비용을 전액 부담하는 구조다. 일반 전력 소비자에게 추가 비용을 전가하지 않으면서도 지역 전력망에 새로운 청정 기저 전력을 확충할 수 있어, 미국 내 다른 전력 시장에서도 적용 가능한 '확장형 모델'로 주목받고 있다. 브리아나 코보 구글 에너지 시장 혁신 총괄은 "이번 계약은 대규모 고객이 유틸리티 및 기술 기업과 협력해 전력망에 새로운 청정 용량을 공급하는 검증된 모델"이라며 "전기 서비스 관련 모든 비용을 구글이 부담함으로써 다른 요금 납부자를 보호하는 동시에 지역 전력 시스템의 신뢰성을 강화할 것"이라고 강조했다. 태양광이나 풍력과 달리 기상 조건에 영향을 받지 않고 24시간 365일 가동 가능한 지열 발전은 AI 데이터센터의 막대한 전력 소비를 감당할 최적의 에너지원으로 평가받는다. 도론 블라차 오르맷 CEO는 "AI는 기술 산업 전반의 전력 수요를 근본적으로 끌어올리고 있으며, 지열 발전은 이를 뒷받침할 신뢰성 높고 탄소 배출 없는 전력을 제공할 수 있는 독보적인 위치에 있다"고 밝혔다. 이어 "최근 수년간 확대해 온 탐사와 시추 활동이 이번 성과로 이어졌다"며 "지열 세액공제 연장과 유리한 계약 조건이 맞물려 주주 가치 창출과 장기 성장 전략 실행에 큰 힘이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.19 16:36남혁우 기자

KOSA "GPU 26만장 확보는 시작…활용 경쟁으로 전환해야"

정부가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 확보를 앞둔 가운데 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 공공부문이 첫 고객으로 나서 수요를 창출하고 하드웨어(HW) 중심 정책을 소프트웨어(SW)·데이터 중심으로 전환해야 한다고 제언했다. 확보 경쟁을 넘어 실제 활용 경쟁으로 정책의 무게중심을 옮기지 못할 경우 막대한 예산이 투입된 GPU가 유휴 자산으로 전락할 수 있다고 경고했다. KOSA는 19일 발간한 '공공부문 GPU 활용 전략 보고서'를 통해 "GPU 26만 장 확보는 끝이 아닌 시작이며 진정한 승부는 누가 어떻게 쓰는가에 달려 있다"며 "인프라 보유 경쟁에서 벗어나 산업 현장의 활용 경쟁으로 정책 패러다임을 전환해야 한다"고 밝혔다. KOSA 산하 AI정책협력위원회가 발간한 이번 보고서는 2030년까지 정부가 확보하게 될 GPU 물량을 효율적으로 활용하기 위한 구체적 실행 방안을 담았다. 보고서는 GPU 수명이 3~5년에 불과하다는 점을 짚으며 인프라 규모에 비해 산업계의 실질적 활용 수요가 부족한 상황에서 도입 초기 가동률을 끌어올리지 못하면 전략 자산이 고철로 전락할 위험이 있다고 경고했다. 보고서는 이를 위해 4대 핵심 전략을 제시했다. 먼저 정부가 첫 번째 고객으로 나서 초기 시장을 여는 역할을 해야 한다고 강조했다. 행정·국방 등 공공부문에 국산 AI 도입을 촉진해 시장 불확실성을 제거하고 AI 도입률이 낮은 중소 제조기업을 대상으로 진단부터 기술검증(PoC), 구축까지 전 과정을 지원하는 원스톱 패키지 신설이 필요하다는 주장이다. 또 HW 구매에 편중된 예산 구조를 SW와 데이터 가치 중심으로 개편해야 한다고 제안했다. 정부 지원 사업에 수시 신청 트랙을 도입하고 성과가 검증된 기업에는 최대 3년(2+1년)까지 지원을 연장하는 다년도 체계를 마련해 기업이 비즈니스 기회를 적기에 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. 아울러 인프라 효율성을 높이기 위해 학습과 추론을 전략적으로 분리해야 한다고 제시했다. 고난도 모델 개발과 관련 연구개발(R&D)에는 엔비디아 GPU를 집중 투입하되, 대국민 서비스 등 추론 단계에서는 국산 신경망처리장치(NPU) 사용을 원칙으로 해 국산 칩의 초기 레퍼런스를 확보하고 생태계를 키워야 한다는 제언이다. 마지막으로 실전형 AI 엔지니어링 인재와 슈퍼컴퓨팅 아키텍트 육성을 강조했다. 산업 현장의 도메인 지식을 갖춘 인력을 대상으로 한 재교육과 함께 대규모 GPU 클러스터를 설계·운영할 수 있는 고성능컴퓨팅(HPC) 전문 인력을 국가 차원에서 체계적으로 양성해야 한다고 제안했다. 임우형 AI정책협력위원회 위원장(LG AI연구원 공동원장)은 "GPU 확보가 가시화된 지금이 AI 3대 강국 도약을 실현할 수 있는 골든타임"이라며 "공공부문이 선제적으로 마중물 역할을 하고 민간이 창의적인 엔지니어링으로 화답하는 민·관 원팀 플레이가 어느 때보다 절실하다"고 밝혔다. 조준희 KOSA 회장은 "우리나라가 보유한 세계 최고 수준의 제조 데이터를 무기로 풀스택 AI 패키지를 구축해 글로벌 수출 경쟁력을 확보해야 한다"며 "정부 예산이 GPU 구매라는 HW에만 머물지 않고 AI 공정대가 지급과 같이 SW 가치가 제대로 인정받는 건강한 생태계 조성으로 이어지도록 협회가 앞장서겠다"고 밝혔다.

2026.02.19 10:11한정호 기자

UNIST–고려아연, 4개월 AI 교육했더니 현장혁신 방안 32건 쏟아져

UNIST는 고려아연과 산업 협력 인재양성 프로그램을 통해 맞춤형 AI 실무 인력 291명을 배출했다고 18일 밝혔다. 이들 기관은고려아연 온산 교육장에서 'UNIST×고려아연 AI 노바투스 아카데미아' 프로그램을 운영했다. 고려아연이 추진 중인 'AI 기반 스마트 제련소' 전략에 맞춰 임직원 데이터 활용 역량과 AI 실무 적용 능력 강화를 위해 마련됐다. 프로그램은 지난해 9월부터 지난 1월까지 약 4개월간 운영됐다. 고려아연 임직원 291명이 참여했다. 커리큘럼은 ▲AI 기초 이론 및 개념 정립 ▲산업현장 적용 사례 기반 실무 이해 ▲AI 과제 발굴 및 선정 기법 등으로 구성됐다. 특히, AI 기반 현장 문제 해결 중심의 교육과정을 통해 실질적인 공정 혁신 역량을 높이는데 중점을 뒀다. 교과에는 최적화 이론과 디지털 트윈 개념이 포함됐다. 교육을 통해 현장에 적용할 과제 32건을 제안받아 그 가운데 7건을 우수 과제로 선정했다. 주요 과제는 ▲환경설비 비정상 운전 탐지 ▲설비 예지보전 시스템 구축 ▲품질 예측 AI 모델 개발 ▲가스터빈 성능 저하 진단 등으로, 다양한 AI 적용 방안이 제시됐다. UNIST와 고려아연은 향후 산업현장 문제 해결형 프로젝트, 공동연구, 기술 자문 등 협력 범위를 지속 확대하며 제조업 AI 전환을 선도하는 산학협력 모델을 고도화해 나갈 계획이다. 한편 UNIST는 지난 주 온산 교육장에서 박종래 UNIST 총장과 김남훈 노바투스대학원장, 김성일 산업공학과장, 김승현 고려아연 온산제련소장 등이 참석한 가운대 수료식을 개최했다. 박종래 UNIST 총장은 “현장을 가장 잘 아는 실무자들이 직접 문제를 정의하고 AI로 해결 방안을 도출했다는 점에서 이번 과정의 의미가 크다”며 “앞으로도 교육·연구·현장 적용이 연결되는 산업 맞춤형 AI 인재 양성 모델을 지속 확대하겠다”고 밝혔다. 고려아연 김승현 제련소장은 “스마트 제련소 구현을 위해서는 임직원의 데이터 기반 문제해결 역량이 핵심”이라며 “이번 교육 성과를 바탕으로 AI 활용 조직문화를 확산하고 공정 혁신을 가속화해 나가겠다”고 말했다.

2026.02.18 11:58박희범 기자

엔비디아, 메타에 AI칩 수백만개 공급 예정…장기 파트너십 체결

엔비디아가 글로벌 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 메타와 장기간·대규모 AI 반도체 공급에 대한 계약을 체결했다. 17일(현지시간) 엔비디아는 메타와 온프레미스, 클라우드 및 AI 인프라에 대한 다년간의 전략적 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 이번 협력으로 엔비디아는 메타에 수백만 개의 '블랙웰' 및 '루빈' GPU를 공급할 예정이다. 해당 GPU는 AI 데이터센터에 필요한 초고성능 칩이다. 특히 루빈의 경우, 올해 본격적인 상용화가 예상된다. 또한 메타는 자사 데이터센터에 엔비디아의 그레이스 CPU를 단독으로 도입하기로 했다. 주요 CSP 기업 중 엔비디아의 그레이스 CPU만을 채용한 사례는 이번이 처음이다. 그간 메타는 Arm 기반의 CPU를 자사 AI칩의 보조 프로세서로 활용해 왔다. 이와 관련해 로이터통신은 "고객사향 매출을 공개한 적은 없지만, 메타는 엔비디아의 최근 분기 매출의 61%를 차지하는 4대 CSP 중 하나"라며 "엔비디아가 이번 계약을 강조한 것은 메타와의 대규모 사업 관계 유지와 CPU 시장에서의 입지 강화를 보여주기 위한 것"이라고 평가했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "엔비디아는 CPU, GPU, 네트워킹 및 소프트웨어 전반에 걸친 심층적인 공동 설계로 메타가 차세대 AI 인프라를 구축하는 데 필요한 모든 플랫폼을 제공할 것"이라고 말했다. 마크 저커버크 메타 CEO는 "엔비디아와의 파트너십 확대로 베라 루빈 플랫폼을 활용한 최첨단 클러스터를 구축하고, 전 세계 모든 사람에게 맞춤형 인공지능을 제공하게 돼 기쁘다"고 밝혔다.

2026.02.18 10:10장경윤 기자

전력 병목 직면한 美 데이터센터…국내는 규제에 '발목'

인공지능(AI) 산업 확산과 함께 데이터센터가 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 부상한 가운데, 국내는 수도권 규제와 전력 계통 관리 등 정책적 과제를 안고 있는 것으로 확인됐다. 글로벌 AI 인프라 경쟁이 본격화되는 상황에서 국내 역시 전력·입지 정책을 어떻게 조율하느냐가 풀어야할 급한 과제로 보인다. 17일 업계에 따르면 미국 뉴욕주에서는 신규 데이터센터 신축·운영 허가를 최소 3년간 중단하는 법안이 발의되는 등 전력망 부담과 지역사회 영향에 대한 우려가 정치권 전반으로 확산되고 있다. 해당 법안은 데이터센터 건설이 지역 전력망과 주거 환경에 미치는 영향을 재검토하자는 취지로, 실제 통과 여부는 미정이지만 조지아·버몬트·버지니아 등에서도 유사한 논의가 이어지고 있다. AI 투자 확대에 따른 전력 수요 급증이 정책 이슈로 떠오른 것이다. 빅테크 기업들도 대응에 나섰다. 마이크로소프트(MS)는 자사 AI 데이터센터 전력 비용이 일반 소비자 요금으로 전가되지 않도록 전력회사와 공공위원회에 충분한 요금 책정을 요구하겠다고 밝혔다. 데이터센터 전력 사용이 가정용 전기요금 인상으로 이어질 수 있다는 우려를 의식한 조치다. 이처럼 미국은 노후 전력망과 급증하는 AI 수요가 맞물리며 전력 병목이 현실화되는 양상이다. 일부 지역에서는 전력 인입 대기 기간이 늘어나거나 인허가가 지연되는 사례도 이어지고 있다. 전력 확보 능력이 곧 AI 인프라 확장 속도를 좌우하는 구조다. 국내는 상황이 다르다. 국내 데이터센터 60% 이상이 수도권에 밀집해 있으며 이로 인한 전력망 부담과 부지 부족 문제가 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 지방 분산 전략과 전력 계통 관리를 병행하는 방향으로 정책을 추진하고 있다. 특히 '분산에너지 활성화 특별법' 시행 이후 전력 다소비 시설에 대한 전력계통영향평가가 의무화되면서 신규 데이터센터는 사전에 전력 공급 가능성을 면밀히 검토받아야 한다. 수도권의 경우 계통 포화 우려로 공급이 제한되는 사례가 늘고 있다. 이 가운데 정부는 지난해부터 AI 데이터센터를 국가전략기술 사업화 시설로 지정해 세제 혜택을 확대하는 방안을 추진해왔다. 대기업 기준 최대 15%의 세액공제가 적용되며 AI 관련 연구개발(R&D) 투자비에 대해서도 추가 공제가 가능하다. 인프라 확충을 위한 정책적 지원과 계통 안정성 확보를 동시에 추구하는 모습이다. 다만 현장에서는 입지와 운영 여건을 종합적으로 고려해야 한다는 목소리도 나온다. 지방은 상대적으로 전력 여력이 있지만 통신망, 전문 인력, 수요처 접근성 등에서 추가 보완이 필요하다는 지적이다. 기업 입장에서는 장기적 운영 안정성과 예측 가능성이 중요한 투자 판단 요소로 꼽힌다. 미국이 전력 절대량 부족이라는 물리적 한계에 직면해 있다면, 한국은 전력 관리와 균형 발전이라는 정책적 과제를 풀어가야 하는 상황이다. AI 데이터센터가 반도체·클라우드·제조 AI 경쟁력과 직결되는 만큼, 전력 수급 안정과 지역 분산 전략을 어떻게 정교화하느냐가 향후 경쟁력을 좌우할 전망이다. 업계 관계자는 "AI 시대 데이터센터는 단순한 시설이 아니라 국가 전략 인프라"라며 "전력 계통 안정성과 지역 균형 발전이라는 정책 목표를 조화롭게 달성할 수 있도록 정부가 산업계와 협력하는 것이 중요할 것"이라고 말했다.

2026.02.17 10:23한정호 기자

삼성·SK·마이크론, 엔비디아향 HBM4 퀄 2분기 완료

삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 메모리 기업들이 HBM4 상용화를 앞두고 있다. 3사 모두 올 2분기 엔비디아향 HBM4 최종 퀄테스트를 마무리할 것으로 전망된다. 특히 삼성전자는 가장 높은 제품 안정성으로 가장 빠른 성과를 나타낼 가능성이 높다고 평가 받고 있다. 올해 출하량 역시 전년 대비 가장 큰 폭의 성장이 기대된다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 주요 메모리 기업들은 올해 HBM4 상용화와 함께 전체 HBM 시장 점유율에 변동을 보일 전망이다. 현재 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 메모리 3사는 가장 최신 세대인 HBM4(6세대 고대역폭메모리) 상용화 준비에 매진하고 있다. 해당 HBM은 엔비디아가 올해 하반기 출시하는 AI 가속기 '루빈' 칩에 탑재된다. 트렌드포스는 "메모리 기업들은 HBM4 검증의 최종 단계에 있고, 올해 2분기 검증 완료를 목표로 하고 있다"며 "삼성전자는 뛰어난 제품 안정성을 바탕으로 가장 먼저 인증을 획득할 것으로 예상된다. 나머지 기업들도 곧이어 인증을 획득해 엔비디아향 HBM4 공급망은 3개 기업이 생태계를 구축할 것"이라고 밝혔다. 이와 관련, 삼성전자는 지난 12일 메모리 기업 중 가장 먼저 HBM4 양산 출하를 발표한 바 있다. 세부적으로, 최종 검증을 완료하기 전 선제적으로 제품을 양산하는 '리스크 양산'에 해당한다. SK하이닉스 등도 이달 리스크 양산 제품을 엔비디아향으로 출하할 것으로 알려졌다. 업계는 삼성전자의 HBM4 제품이 11.7Gbps 이상의 높은 성능을 가장 안정적으로 구현한다고 평가하고 있다. 트렌드포스가 삼성전자의 인증 속도가 가장 빠를 것이라고 분석한 이유다. 다만 엔비디아는 루빈 칩을 적기 출시하기 위해 많은 양의 HBM4 물량이 필요한 상황이다. 때문에 엔비디아는 HBM4에 요구되는 성능 완화 등을 통해 3개 메모리 공급사 모두를 HBM4 공급망에 포함시킬 것으로 예상된다. 트렌드포스는 "단일 공급업체가 루빈향 HBM4 요구 사항을 완전히 충족할 수 없다는 점 등 전략적 필요성을 고려해, 엔비디아가 주요 메모리 공급사를 모두 HBM4 공급망에 포함시킬 것"이라며 "선두를 달리는 삼성전자는 2분기 검증 완료 후 단계적으로 양산에 들어갈 것으로 예상된다"고 말했다. 이에 따라 HBM4를 포함한 전체 HBM 시장에서 삼성전자의 점유율은 지난해 20%에서 올해 28%로 상승할 전망이다. 마이크론도 지난해 20%에서 올해 22%로 소폭 상세가 예상된다. 반면 SK하이닉스는 경쟁사 진입 확대로 HBM 시장 내 점유율이 지난해 59%에서 올해 50%로 감소할 것으로 관측된다.

2026.02.16 07:45장경윤 기자

경남형 피지컬 AI 시동…엔비디아 B200 품은 제조AI센터 발주

제조 공정 데이터와 실물 설비를 연결하는 피지컬 인공지능(AI)이 차세대 국가 경쟁력으로 부상하는 가운데, 경상남도가 제조업 중심 산업 구조에 특화된 인프라 구축에 나섰다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 한 제조AI 데이터센터를 조성해 도내 중소 제조기업의 AI 전환(AX)을 지원하겠다는 구상이다. 14일 조달청 나라장터에 따르면 경남테크노파크는 경남 제조AI 데이터센터 구축 사업을 발주했다. 총 사업비는 약 56억원 규모로 책정됐다. 사업기간은 계약 체결일로부터 60일로, 비교적 단기간 내 구축을 완료한다는 계획이다. 이번 사업은 지역 주도형 AI 대전환 사업의 일환으로, 공용 GPU 자원을 집적한 데이터센터를 통해 제조 현장에 특화된 AI 학습·추론 환경을 마련하는 것이 핵심이다. 경남 지역 산업 특성과 여건에 맞는 맞춤형 AI센터를 구축하고 공용 GPU 서버 및 엣지컴퓨팅 기반 인프라를 도입해 제조 현장 중심의 AI 서비스를 구현할 전망이다. 특히 고성능 GPU 서버를 중심으로 한 AI 인프라 확충을 통해 도내 중소 제조기업의 AI 활용도를 높이고 서비스 신뢰성을 제고할 계획이다. 사업 범위는 제조AI 및 중소 제조기업 AI 대전환(AX)을 위한 인프라 도입과 데이터센터 구축 전반을 포함한다. 고성능 GPU 서버와 고용량 스토리지 도입, AI 운영 솔루션 구축, 전산실 기반 환경 조성 등이 주요 과업이다. 아울러 기존에 도입된 GPU 서버와 스토리지 등 관련 인프라를 신규 센터로 이전·재배치해 통합 운영 환경을 마련한다. GPU 서버는 10U 랙형 서버 5대로 구성되며 엔비디아 B200 HGX SXM 기반 GPU를 서버당 8개 이상 탑재하도록 요구됐다. 이는 대규모 모델 학습과 분산 연산을 고려한 구성으로, 제조 공정 데이터 분석과 AI 모델 고도화에 대응하기 위한 설계로 풀이된다. 소프트웨어 측면에선 GPU 자원 풀링과 컨테이너 기반 학습·추론 환경을 위한 AI 운영 솔루션이 도입된다. GPU 가상화와 분할 기능을 활용해 단일 대형 모델뿐 아니라 소규모 추론부터 다중 노드 분산 학습까지 폭넓은 워크로드를 소화하기 위한 구조다. 해당 데이터센터는 경남 창원시 의창구 기업연구관 3층에 조성된다. 제안요청서에는 전산실 배치, 이중마루 및 냉복도 컨테인먼트 구성 등 물리적 인프라 요건도 세부적으로 명시됐다. 사업은 계약 이후 세부 수행 계획 수립과 현황 조사, 기반 인프라 구축, 장비 납품·설치, 정보시스템 이전, 통합 시험운영을 거쳐 완료보고 및 검사·검수 단계로 이어진다. 시험운영과 이중화 테스트를 통해 요구 성능 충족 여부를 검증하며 문제 발생 시 교체·증설·보완을 요구할 수 있도록 했다. 특히 기술능력평가 90점, 가격평가 10점 비중으로 종합평가를 실시한다. 기술평가에서는 장비·운용환경 구축, 기반인프라 계획, 정보시스템 이전 방안, 시험 및 안정화, 유지관리 정책 등을 중점적으로 본다. 단순 장비 납품을 넘어 프로젝트 관리 역량과 보안·품질 관리 체계까지 종합 평가 대상이다. 장애 발생 시 4시간 이내 조치 착수, 8시간 이내 복구 등 구체적 대응 기준도 제시돼 운영 안정성을 확보하도록 했다. 업계에선 이번 사업에 GPU 서버·AI 인프라 구축 경험을 보유한 시스템통합(SI) 기업과 데이터센터 전문 업체, 클라우드·AI 플랫폼 기업 등이 관심을 보일 것으로 보고 있다. 특히 엔비디아 B200 HGX 기반 사양이 명시된 만큼 관련 공급 레퍼런스를 확보한 기업 중심의 경쟁이 예상된다. 제조 데이터 특화 AI 운영 역량과 전산실 기반 인프라 구축 경험이 기술평가에서 핵심 변수가 될 것이라는 분석도 나온다. 이번 경남 제조AI데이터센터 구축은 단순한 GPU 집적 사업을 넘어 제조 현장의 설비·공정 데이터와 AI를 연결하는 경남형 피지컬 AI 인프라의 출발점으로 평가된다. 지역 제조기업이 자체적으로 고가의 GPU 자원을 확보하기 어려운 상황에서 공용 데이터센터를 통해 연산·저장·운영 환경을 통합 제공함으로써 AX를 가속화하겠다는 전략이다. 경남테크노파크 측은 "고성능 GPU 기반 제조AI데이터센터를 구축해 도내 중소 제조기업의 AI 대전환을 지원할 계획"이라며 "연산·운용·저장 자원을 통합한 데이터 기반 환경을 조성해 경남 주력산업의 AX를 촉진하겠다"고 밝혔다.

2026.02.14 09:23한정호 기자

엔비디아, 38억 달러 채권 조달 데이터센터 임차…'AI 빚투' 경쟁 가세

엔비디아가 38억 달러(약 5조 5000억원) 규모 하이일드(정크) 채권으로 조성된 미국 내 데이터센터를 장기 임차하기로 하면서 인공지능(AI) 인프라 확충을 위한 자금 조달 경쟁에 본격 합류했다. 13일 블룸버그통신에 따르면 자산운용사 트랙트캐피털이 지원하는 법인은 38억 달러(약 5조 5000억원) 규모 채권을 발행해 미국 네바다주 스토어리카운티에 들어설 200메가와트(MW)급 데이터센터와 변전소 건설 자금 일부를 조달한다. 하이일드 채권은 신용등급이 낮은 대신 상대적으로 높은 금리를 제공하는 투자부적격 채권을 뜻한다. 이번 채권 발행 규모는 당초 계획보다 1억 5000만 달러(약 2165억원) 증액됐으며 수익률은 약 6% 수준에서 논의된 것으로 전해졌다. 이는 AI 인프라 자산에 대한 투자 수요가 여전히 견조하다는 신호로 해석된다. 엔비디아는 해당 시설을 약 16년간 임차하고 이후 10년씩 두 차례 연장할 수 있는 옵션을 확보한 것으로 알려졌다. 직접 건설이 아닌 장기 임차 방식을 택함으로써 대규모 초기 자본 지출 부담을 낮추면서도 안정적인 컴퓨팅 인프라를 확보하려는 전략으로 풀이된다. 최근 데이터센터 개발업체들은 신규 시설 건설 자금을 마련하기 위해 하이일드 채권 시장을 적극 활용하고 있다. 실제로 일부 기업들은 구글의 지원을 받아 채권을 발행했고 또 다른 업체는 엔비디아 주요 파트너이자 네오클라우드 사업자인 코어위브를 주요 임차인으로 내세워 자금을 조달했다. 엔비디아의 이번 행보는 AI 인프라를 둘러싼 '빚투' 흐름과도 맞닿아 있다. 구글 모회사 알파벳은 AI 인프라 투자 재원을 마련하기 위해 최근 150억 달러(약 22조원) 규모 회사채 발행에 나섰으며 이 가운데 40년물 장기채도 포함됐다. 알파벳은 올해 자본지출이 최대 1850억 달러(약 267조원)에 달할 것으로 전망하고 있다. 메타·아마존·마이크로소프트(MS)·오라클 등 주요 하이퍼스케일러들도 채권 시장을 통해 대규모 자금을 조달 중이다. 모건스탠리는 올해 이들 기업의 차입 규모가 4000억 달러(약 577조원)에 이를 것으로 내다봤다. 엔비디아는 자체 데이터센터를 운영하는 동시에 아마존웹서비스(AWS)·MS 애저 등 클라우드 사업자로부터 추가 용량을 임차해 활용 중이다. 회사 측은 AI 기반 칩과 컴퓨터 설계가 복잡해지면서 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요해졌다고 밝힌 바 있다. 앤드루 다소리 웨이브렝스 캐피털 매니지먼트 최고투자책임자는 "과거에는 순저축자였던 기업들이 이제는 AI 경쟁에 필요한 자원을 확보하기 위해 적극적으로 자금 조달에 나서고 있다"고 밝혔다.

2026.02.13 15:26한정호 기자

"우주에 데이터센터 구축? 한국은 공급망 선점부터”

우주 공간에 인터넷데이터센터를 구축하는 움직임이 세계 각국에서 엿보이는 가운데 한국은 핵심 부품 공급망 위치를 확보해야 한다는 주장이 이목을 끈다. 이론적으로는 데이터센터를 우주에 띄울 수 있으나 여러 난제가 많은데, 이런 문제를 국내 기술력으로 풀어가며 우주 AI 데이터센터 흐름에 발을 맞추자는 전략이다. 박순영 우주항공청 재사용발사체프로그램장은 13일 더불어민주당 이주희 의원실이 주최한 토론회 발제를 맡아 “AI와 우주의 대융합에 미리 준비하면 우리나라의 기회 요인을 찾을 수 있다”며 “우주 데이터센터에 관련한 공급망을 선점하는 것이 필요하다”고 말했다. AI 시대가 본격화되면서 데이터센터 활용이 급격히 늘어나는데 수요를 쫓기에 전력과 입지 고민이 많은 데이터센터를 우주 공간에 두겠다는 움직임이 벌어지고 있다. 일론 머스크가 스페이스X와 최근 인수를 발표한 xAI로 잘 알려진 우주 데이터센터를 두고 미국의 스타트업 스타클라우드는 엔비디아 GPU를 위성에 실어 이미 시험 발사를 진행했고, TPU를 내세우는 구글은 선 캐처 프로젝트로 내년 발사를 예고하고 있다. 유럽우주국(ESA)도 우두 클라우드 로드맵(ASCEND)을 세우고 있고 중국의 ADA스페이스란 회사 역시 활발한 연구를 이어가고 있다. 블루 오리진으로 우주 시대를 개척하려는 아마존 역시 관련 연구에 나선 것으로 알려졌다. 이론적으로 발사체 비용을 상쇄할 효용이 있다면 우주 공간은 태양 에너지 활용과 데이터센터의 폐열 처리를 위한 냉각 등 지표면과는 비교할 수 없는 입지 조건을 갖추고 있다. 다만 태양광 패널과 내방사선 반도체, 지상과 통신 속도 레이턴시 등 풀어야 할 과제를 선결해야 한다. 당장 발사체 기술을 쫓아가기는 어렵지만 이같은 우주 데이터센터를 위한 핵심 기술을 먼저 확보하고, 우주 기술을 내세운 빅테크들이 뛰어드는 무대에 공급망 위치에 진입하고 그들과 협력하는 전략을 구사하자는 게 박순영 과장이 내세운 전략이다. 손자병법의 '반객위주'를 사례로 들며, 당장의 경제성은 보장되지 않더라도 글로벌 추세를 고려할 때 전략적인 기술 확보에 속도를 내야 한다는 뜻이다. 삼성글로벌리서치의 김미경 상무는 “AI와 우주 기술의 융합 관점에서 볼 때 AI로 우주 기술에 드는 비용이 저렴해지고 개발 속도도 빨라지고 있고, 우주의 전력과 냉각 입지를 볼 때 무주가 AI 인프라를 도와주는 면도 있다”며 “파괴적인 두 기술이 합쳐질 때 국방이나 재난 방지와 같은 새로운 산업이 일어날 수 있다”고 했다.

2026.02.13 14:35박수형 기자

IBM, 에이전틱 AI 기반 '플래시시스템' 공개…자율형 스토리지 시대 연다

IBM이 에이전틱 인공지능(AI)을 접목한 자율형 스토리지 기반의 차세대 '플래시시스템' 포트폴리오를 공개하며 스토리지 운영 지능화에 나섰다. IBM은 에이전틱 AI와 함께 구동되는 차세대 플래시시스템 신제품을 선보인다고 13일 밝혔다. 이번에 공개된 제품은 IBM 플래시시스템 5600·7600·9600 등 3종으로, 이전 세대 대비 최대 40% 향상된 데이터 효율성을 제공한다. AI 에이전트를 공동 관리자로 활용해 관리 부담을 줄이고 랜섬웨어 대응과 데이터 보호 역량을 한층 강화한 것이 특징이다. 저장 용량과 성능을 개선하는 동시에 기존 플래시시스템의 AI 기능을 한층 강화해 지속적인 보호와 자율적 위협 분석, 맞춤형 복구 제안까지 지원하도록 설계됐다. 이를 통해 기업은 스토리지 관리에 투입되는 수작업을 최대 90%까지 줄일 수 있다는 설명이다. 신제품에는 지능형 운영 기술 '플래시시스템.ai'가 새롭게 적용됐다. 플래시시스템.ai는 전체 데이터 경로를 관리·모니터링하고 문제를 진단·해결할 수 있도록 지원하는 기능으로, 스토리지 전 단계의 상태를 실시간 파악해 애플리케이션 및 인프라 변화에 대응한다. 반복적인 운영 작업을 자동화하고 에이전틱 AI 기반 분석을 통해 성능 저하나 장애로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 발견해 대응 방안을 제시한다. 보안 측면에서는 5세대 플래시코어 모듈(FCM)을 적용했다. 이 모듈은 모든 입출력 처리 과정에서 고급 텔레메트리 정보를 활용해 복잡한 통계를 즉시 계산하고 위협 신호를 식별한다. 실시간 랜섬웨어 탐지와 데이터 감축·분석 기능을 하드웨어 기반으로 처리하며 일관된 저지연 성능을 유지해 미션 크리티컬 환경에서도 안정성을 확보하도록 설계됐다. IBM은 AI 워크플로우 도입 확산과 함께 자율형 AI 에이전트의 필요성이 커지고 있다고 강조했다. IBM 기업가치연구소(IBV) 조사에 따르면 경영진의 76%가 자율형 AI 에이전트를 활용한 지능형 워크플로우 자동화 개념 검증을 개발하거나 실행 중인 것으로 나타났다. 데이터 증가와 고도화된 사이버 위협, 규제 강화에 대응하기 위해 지능형·자율형 스토리지 솔루션 수요가 확대되고 있다는 분석이다. 새롭게 선보인 플래시시스템.ai는 텔레메트리 데이터와 수년간 축적된 수십억 건 운영 데이터를 학습한 AI 모델을 기반으로 하루 수천 건의 운영 결정을 자동 수행한다. 애플리케이션 동작 변화를 몇 시간 안에 파악해 성능 개선을 제안하고 관리자 피드백을 반영해 권고 사항을 조정하는 등 스스로 발전하는 시스템 구현을 지향한다. 최신 모델에서는 감사 및 컴플라이언스 문서화 시간도 절반으로 줄일 수 있도록 설계됐다. 신규 플래시시스템 포트폴리오는 오는 5월 한국에서 정식 출시될 예정이다. 샘 워너 IBM 스토리지 총괄 사장은 "차세대 플래시시스템은 성능·보안·비용을 자동으로 최적화하는 지능형 계층으로 스토리지를 확대해준다"며 "이번 포트폴리오는 자율형 스토리지 시대의 시작을 의미하며 플래시시스템이 모든 워크로드의 안정적이고 안전한 운영을 보장하는 전략적 AI 파트너가 되도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.02.13 11:06한정호 기자

AI시대, 고용 70% 불안정…"공유부 배당형 기본사회로 전환해야"

"인공지능(AI) 혁명은 일자리와 소득 구조를 근본적으로 뒤흔들어 사회적 분열을 초래할 것이다. 이를 해결하기 위해선 공유부를 활용한 기본사회 체제로 전환해야 한다." 강남훈 사단법인 기본사회 이사장은 12일 서울스퀘어 국가인공지능전략위원회 지원단 회의실에서 열린 'AI 기본사회 세미나'에서 이같이 강조했다. 그는 AI 확산이 가져올 구조적 충격을 경고하며 데이터와 자연 자원 등 공유자산을 활용한 제도적 완충 장치를 서둘러 마련해야 한다고 밝혔다. AI 발전...전체 고용 중 최대 70% 불안정 우려 강 이사장은 AI 기술의 발전 속도가 과거 산업혁명과는 차원이 다르다는 점을 지적했다. 그는 "AI, 특히 범용인공지능(AGI)의 등장은 인간의 지적 노동까지 대체하는 결과를 낳을 것"이라며 "단순히 새로운 일자리가 생겨나는 수준을 넘어, 일자리의 30%에서 최대 70%가 소멸할 수 있다는 비관적 전망이 나오고 있다"고 우려했다. 아마존 등 글로벌 빅테크 기업들의 대규모 감원 사례와 회계사 등 전문직의 위기를 언급하며 기술을 선점한 소수와 일자리를 잃은 다수 사이의 소득 격차가 극심해지는 '제2의 대분기(Great Divide)'가 현실화되고 있다는 지적이다. 강 이사장은 "기술 그 자체는 일자리를 줄이는 속성이 있다"면서 "그러나 과거에는 노동시간 단축, 노동조합 인정, 복지국가 모델 같은 제도적 대응이 함께 작동했기 때문에 고용이 회복될 수 있었다. AI 시대 역시 예외가 아닐 것"이라고 설명했다. 특히 현재 한국 노동시장의 취약성을 지적했다. 비정규직, 고용원 없는 자영업자, 확장 실업자를 합치면 이미 전체 고용의 절반 이상이 불안정 구조에 놓여 있다는 진단이다. 그는 "이 상태에서 AI가 본격적으로 도입되면 전환기의 충격은 과거와 비교할 수 없을 것"이라며 "기존 복지 체계만으로는 이를 감당하기 어렵다"고 우려했다. 더불어 하위 계층 간 소득 차이가 좁아진 '소득 압착' 현상을 언급하며 기존 선별적 복지 방식이 공정성과 효율성 면에서 한계를 드러내고 있다고 분석했다. "일을 하면 오히려 복지 혜택이 줄어들어 손해를 보는 구조가 생길 수 있는데 이는 경제적으로도 비효율적"이라며 "보다 넓은 기반의 보편적 소득 보장 체계가 필요하다"고 주장했다. 데이터·에너지 등 '공유부' 배당으로 기본사회 구현 강 이사장이 기본사회 구축을 위해 제시한 해법의 핵심은 '공유부(Shared Wealth)'의 활용이다. 공유부란 특정 개인이나 기업의 소유가 아니라 자연적으로 주어졌거나 사회 구성원 모두의 기여로 형성된 자산을 의미한다. 그는 AI 시대의 데이터와 지식, 자연 자원, 재생에너지 등을 현대적 공유부로 규정했다. 그는 AI 산업 성장으로 발생하는 초과 이익이 일부 기업에 집중되는 구조를 방치하면 불평등이 구조적으로 심화될 수밖에 없다고 지적했다. 따라서 공유부에서 발생한 수익을 국민에게 배당 형태로 환원하는 구조가 기본사회 재원의 핵심이 돼야 한다는 주장이다. 조세 방식의 한계도 언급했다. 강 이사장은 "세금을 걷어 복지 재원을 마련하려 하면 국민적 합의를 이끌어내기 어렵고 정치적 부담도 크다"며 "조세 저항이라는 현실을 고려하면 공유 자산의 수익을 배당하는 방식이 보다 현실적인 대안이 될 수 있다"고 설명했다. 이에 따라 구체적인 실행 방안으로는 '지분·배당 모델'을 제시했다. 이는 국가가 전략 산업에 일정 지분을 확보하되 경영에는 간섭하지 않고, 여기서 발생하는 배당 수익을 국민에게 환원하는 방식이다. 그는 제임스 미드가 제안한 지분 투자형 모델을 인용하며 "AI 관련 투자는 단순 보조금이 아니라 국가가 지분을 축적하는 구조로 설계해야 한다"고 강조했다. 강 이사장은 "국가가 기업 경영권에는 간섭하지 않으면서 지분을 보유하고, 그 배당을 국민에게 지급하는 구조"라며 "AI 산업이 성장해 기업 가치가 커질수록 국민이 받는 배당도 함께 늘어난다"고 설명했다. 재생에너지 사례도 들었다. 전남 신안군 등 일부 지역에서 태양광·풍력 발전 수익을 주민에게 배당하는 모델이 이미 운영되고 있으며 이를 전국 단위로 확대하면 안정적인 소득 기반으로 발전시킬 수 있다는 설명이다. 자연 자원이라는 공유부가 실제 소득으로 연결되는 구조가 가능하다는 점을 강조했다. 특히 AI 시대 기반 인프라로 데이터와 더불어 에너지를 꼽았다. 그는 일론 머스크 테슬라 CEO의 발언을 인용하며 "AI 시대의 화폐는 사실상 전력이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "미국처럼 광활한 땅이 없어도 우리나라는 해상풍력 등 잠재력이 충분하다"며 "재생에너지 확대에 실패하면 AI 산업 경쟁력에서도 밀릴 수밖에 없다"고 경고했다. 강남훈 이사장은 "AI가 모든 것을 생산하는 시대에 사회가 포용적으로 재구성될지, 배제와 분열의 구조로 갈지는 제도 선택에 달려 있다"며 "기본사회는 선택지가 아니라 우리가 준비해야 할 체제 전환의 과제"라고 강조했다. 이날 세미나에 참석한 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장은 "AI 발전에 따른 노동 환경 변화는 중요한 사안"이라며 "기본사회 조성에 대해 내부적으로 깊이 있게 논의할 수 있도록 하겠다"고 답했다.

2026.02.12 18:08남혁우 기자

기업 10곳 중 7곳 "공공데이터 효과 있다"…AI 지원 수요 확대

공공데이터를 활용하는 기업 10곳 중 7곳 이상이 기업 운영에 긍정적 효과를 체감하고 있는 것으로 나타났다. 특히 절반 이상은 생산성과 효율성 향상 효과를 얻는 등 공공데이터가 인공지능(AI) 시대 기업 경쟁력의 핵심 자원으로 자리매김한 점이 확인됐다. 12일 행정안전부가 발표한 '공공데이터 활용 기업 실태조사'에 따르면 공공데이터가 기업 운영에 필수적이거나 성과에 긍정적인 도움을 준다고 응답한 기업은 76.5%로 집계됐다. 이번 조사는 지난해 6~9월 공공데이터 활용 기업 1301개사, 미활용 기업 207곳을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 기업들은 공공데이터 활용을 통해 효율성 및 생산성 향상(58.6%)과 기존 제품·서비스 고도화(41.8%) 등 구체적인 성과를 거둔 것으로 나타났다. 이 밖에도 제품·서비스 판로 확대(26.7%), 신규 제품·서비스 개발(19.3%), 마케팅·홍보 비용 절감(13.3%) 등의 효과도 확인됐다. 공공데이터 수집·확보 환경에 대한 평가도 개선 흐름을 보였다. 수집·확보 편의성 만족도는 5점 만점에 3.88점으로 전년 대비 상승했으며 데이터 정확성 만족도는 3.86점으로 전년과 비슷한 수준을 유지했다. 다만 현장에서는 여전히 구조적 애로가 존재했다. 공공데이터 수집 과정에서 필요한 데이터가 여러 포털에 분산 제공돼 수집이 번거롭다는 응답이 56.3%로 가장 많았고 어떤 기관이 데이터를 보유하고 있는지 파악하기 어렵다는 응답도 38.0%로 나타났다. 기업들의 데이터 개방 수요는 고용·노동(18.5%), 보건·의료(15.1%), 국토·교통(13.5%), 문화·관광(10.8%), 기후·환경(9.3%) 분야에 집중됐다. 수요 데이터 유형은 비정형 데이터(69.2%)가 정형 데이터(30.8%)보다 높았으며 세부적으로는 영상·이미지(58.2%), 텍스트(52.0%), 위치정보(20.1%) 순으로 나타났다. AI 기반 제품·서비스 개발과 관련해선 AI 기획 및 기술 자문 지원(72.9%)과 AI 학습데이터 지원(60.7%)에 대한 수요가 높게 나타났다. 이 외에도 AI 모델 개발 지원(49.0%) 등이 주요 지원 필요 항목으로 꼽혔다. 행안부는 기업이 서비스 기획부터 구현까지 단계별로 지원받을 수 있도록 필요한 공공데이터 검색·수집 지원과 사업모델 및 서비스 고도화 프로그램 제공 등 맞춤형 지원을 확대·체계화할 계획이다. 사회·경제적 파급효과가 큰 공공데이터를 우선 개방하고 공공데이터 문제해결 지원센터를 통해 기업의 데이터 확보 애로 해소도 지원하고 있다. 이세영 행안부 인공지능정부정책국장은 "이번 실태조사를 통해 기업들이 AI 서비스 개발 및 사업화 과정에서 필요로 하는 공공데이터가 무엇인지 구체적으로 확인할 수 있었다"며 "AI 3대 강국 진입을 위한 기업의 성장과 혁신을 견인할 수 있도록 공공데이터 맞춤형 지원을 지속적으로 강화함으로써 세계 최고 AI 민주정부를 실현하는 데 앞장서 나가겠다"고 말했다.

2026.02.12 17:56한정호 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 인프라·공공사업이 판 키웠다…2025년 나란히 실적 반등

국내 클라우드 산업이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 또 한 번의 분기 성장세를 기록했다. 네이버·KT·NHN 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 공공 클라우드 전환 수요를 양축으로 외형 확대와 수익성 개선을 동시에 모색한 것으로 나타났다. 12일 네이버·KT·NHN이 공시한 2025년 4분기 실적에 따르면 각 기업은 AI 인프라 고도화와 공공·산업별 디지털 전환 수요를 기반으로 엔터프라이즈·기술·클라우드 부문 매출을 끌어올렸다. GPU 확보 경쟁과 데이터센터 투자 확대가 실적에 본격 반영되며 그룹 내 존재감을 키웠고 단순 인프라 공급을 넘어 AI 중심 플랫폼 사업자로의 전환이 본격화됐다는 평가가 나온다. 먼저 네이버는 2025년 4분기 엔터프라이즈 부문에서 1718억원의 매출을 기록했다. 전년 동기 대비 3.2% 감소했지만, 전년도에 반영된 일회성 요인을 제외하면 16.6% 성장한 수치다. 직전 분기 대비로는 14.5% 증가하며 회복세를 보였고 연간 기준으로는 5878억원을 기록하며 전년 대비 4.3% 성장했다. 이번 실적은 서비스형 GPU(GPUaaS) 매출 반영과 사우디아라비아 슈퍼앱 구축, 디지털 트윈 등 글로벌 프로젝트 확대에 힘입은 결과다. 네이버는 AI·클라우드 사업을 이끄는 네이버클라우드를 주축으로 금융·공공·의료 등 고보안 영역 중심의 소버린 AI 전략을 강화 중이며 서울대학교병원·한국은행과의 협업을 통해 산업별 특화 AI 모델 구축을 확대하고 있다. 다만 네이버클라우드는 최근 과학기술정보통신부가 추진한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 다음 단계 진출에 실패하며 우려가 제기돼왔다. 이에 대해 최수연 네이버 대표는 지난 6일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "정부 측 결과를 존중하나 이것이 네이버의 기술 경쟁력 부족을 의미하는 것은 아니다"라며 "B2B 매출에 큰 영향은 없을 것이며 연구개발(R&D)을 통해 기술 리더십을 공고히 하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 2025년 연간 매출 9975억원으로 전년 대비 27.4% 성장하며 1조원에 근접한 실적을 기록했다. 4분기 매출은 2779억원이다. 공공 AI 클라우드 수요 확대와 글로벌 고객 데이터센터 이용률 증가가 동시에 작용한 결과라는 게 회사 측 설명이다. KT클라우드는 지난해 11월 국내 최초로 액체 냉각 기술을 적용한 가산 AI 데이터센터를 개소하며 고성능 AI 연산 수요에 대응하고 있다. 앞서 2030년까지 320메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 전력 인프라를 확보한다는 중장기 로드맵도 제시한 바 있다. 이같은 GPU 기반 인프라 확장에 더해 국내외 소프트웨어(SW) 기업과 협력하는 AI 파운드리 전략을 바탕으로 인프라·플랫폼·파트너 생태계를 아우르는 구조를 구축한다는 전략이다. 장민 KT 최고재무책임자(CFO)는 "KT클라우드는 글로벌 고객의 데이터센터 이용률 증가와 공공 AI 클라우드 수요 확대에 힘입어 의미 있는 성과를 거뒀다"며 "이러한 성장 흐름은 올해도 이어질 것"이라고 말했다. 다음으로 NHN클라우드는 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 달성했다. NHN 기술 부문은 4분기 1391억원의 매출을 기록했으며 이 가운데 NHN클라우드는 전년 동기 대비 30.7%, 전 분기 대비 37.6% 증가하며 영업이익 기준 첫 흑자를 냈다. 연간 기술 부문 매출은 4609억원으로 전년 대비 11.3% 성장했다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터에서 GPU 서비스를 국내 기업과 공공기관, 대학 등에 제공하며 AI 수요 확대에 대응해왔다. 또 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 다음 달 가동을 목표로 엔비디아 B200 7천656장을 서울 양평 리전에 구축 중이다. 4000장 이상 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 수냉식 냉각 시스템 도입으로 대규모 AI 인프라 운영 역량을 강화했다. 민간 부문에서도 성과가 이어졌다. NHN클라우드는 최근 크래프톤의 초거대 GPU 클러스터 사업자로 선정되며 대형 민간 레퍼런스를 확보했다. 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 이후 공공 재해복구(DR) 수요 확대와 민간 GPU 매출 증가가 동시에 반영되며 수익 구조 개선에 속도가 붙었다는 분석이다. 정우진 NHN 대표는 "국정자원 대구센터를 통해 주요 공공기관의 클라우드 전환을 완료했고 지난해 화재로 영향을 받았던 주요 정보 시스템도 성공적으로 복구했다"며 "올해도 NHN클라우드는 GPU를 기반으로 확대되는 시장 기회를 선점해 더 높은 수준의 성장 국면에 진입할 것"이라고 강조했다. 아울러 또다른 국내 주요 CSP인 카카오엔터프라이즈는 아직 명확한 실적이 공개되진 않았으나, 업계에선 이원주 대표 선임 이후 비용 효율화를 단행한 만큼 적자 폭을 상당 부분 줄였을 것이라는 예상이 나온다. 클라우드 중심 조직 재편과 비핵심 사업 정리를 통해 체질 개선에 나선 영향이 지난해 실적에 반영됐을 것이라는 관측이다. 카카오엔터프라이즈 역시 다른 CSP와 마찬가지로 GPU 서비스를 강화하고 있다. 지난해 하이브리드 GPUaaS를 공개하며 온프레미스와 클라우드를 결합한 AI 인프라 전략을 제시했다. GPU 인프라 비용 절감과 유연성 확보를 동시에 내세우며 AI 스타트업 및 엔터프라이즈 시장을 겨냥 중이다. 한편 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 공공 디지털 인프라의 안정성과 재해 대응 체계에 대한 경각심이 높아지면서 정부의 민간 클라우드 도입 논의도 활성화되고 있다. 주요 정보시스템의 이중화와 DR 체계 고도화가 정책 과제로 부상하면서 공공기관의 클라우드 전환 및 민관 협력형 인프라 구축 사업이 본격화될 것이라는 전망이 나온다. 이에 공공 레퍼런스와 데이터센터 운영 역량을 확보한 국내 CSP들에게는 중장기적 사업 기회가 확대될 수 있다는 분석이다. 다만 지난해 하반기부터 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 재편 논의가 업계 변수로 떠올랐다. CSAP와 국정원 보안 절차 간 조정 가능성이 거론되면서 공공 클라우드 시장의 제도 환경 변화가 기로에 선 상황이다. 이에 국내 CSP들은 변화에 대비하며 공공 레퍼런스 확보와 기술 내재화 전략을 동시에 강화하는 분위기다. 클라우드 업계 관계자는 "GPU 확보와 데이터센터 효율화, 공공 AI 전환 수요가 동시에 확대되며 국내 CSP 간 경쟁이 치열해지고 있다"며 "올해는 외형 성장뿐 아니라 AI 인프라 내재화와 수익성 구조 개선이 경쟁을 가르는 분기점이 될 것"이라고 전망했다.

2026.02.12 15:21한정호 기자

데이터와 온톨로지로 구현…나만의 24시간 디지털 주치의 '필라이즈'

인공지능(AI)이 다양한 영역에서 활용되며 효율성과 편의성을 높이고 있다. 헬스케어 분야에서도 나의 건강정보를 AI로 분석해 더욱 효과적으로 건강관리를 할 수 있도록 돕고 있다. 헬스케어 스타트업 필라이즈(Pillyze)는 '데이터와 온톨로지 기반 AI'로 개인 맞춤형 건강관리 혁신을 이끌고 있다. 데일리호텔 성공 이후 헬스케어 분야에 뛰어든 신인식 필라이즈 대표는 “병원에서도 여전히 종이에 기록하는 현실을 보고, IT 기술로 행동 교정을 돕는 체계를 만들고자 창업했다”고 말했다. 2021년 창립한 필라이즈는 전문가 지식과 AI 기술이 결합해 식단, 혈당, 운동, 체중, 영양제까지 맞춤관리가 가능한 초개인화 건강관리 플랫폼이다. AI 기술을 통한 건강관리의 디지털 전환 및 사용자 편의성 증대를 비전으로 하고 있으며, 2025년 기준 누적 이용자는 120만명에 달한다. 자신의 건강관리를 위해 시작했다는 신 대표는 “20대부터 30대 중반까지 사업에만 몰두하다 보니 정작 내 몸 관리는 소홀했다. 1년 정도 쉬면서 병원을 다녔는데 식사나 수면 기록을 여전히 종이에 수기로 쓰고 있었다. 여기서 기록과 실제 피드백 사이의 시차라는 간극을 느꼈고, IT기술로 이를 메워 실질적인 행동 교정을 이끄는 체계를 만들고자 2021년 창업했다”고 말했다. 필라이즈의 핵심 경쟁력은 전문가의 지식을 학습한 AI가 유저의 데이터를 분석해 실제로 건강해지도록 개입하는 건강관리 프레임 워크를 제공한다는 점에 있다. 전문성은 소비자가 필라이즈를 선택하는 데 우선 고려사항이다. 2025년 기준 누적 이용자가 120만명, 유료 멤버십(필라이즈 플러스) 이용자의 누적 감량 체중은 509톤(50만9254㎏)이 넘는다. 상위 25%의 고성과 유저 기준으로는 평균 7.48㎏의 감량을 달성해 효율적인 체중 관리가 가능함을 보여줬다는 평가다. 그는 “데이터 분석 결과 성과가 높은 이용자와 일반 유저와 결정적인 차이는 주말 기록의 연속성이었다. 보통 평일에는 잘하다가도 주말에 관리를 놓아버리는 경우가 많았던 반면, 상위 그룹은 토요일과 일요일에도 쉬지 않고 식단을 기록하고 AI 피드백을 받았다”며 “목표에서 벗어나더라도 기록을 해두면 다음 날 다시 관리 트랙으로 돌아올 수 있다. 내가 무엇을 먹고 어떻게 움직이는지 인지하고 기록하는 행위 자체가 실시간 피드백 루프를 형성해 체중 감량이라는 액션으로 돌아간 것이다. 결국 꾸준한 데이터 입력과 인식이 행동 변화와 결과로 연결된다는 점을 확인했다”고 말했다. 또 “건강관리를 즐거운 상호작용으로 만들기 위해 추성훈, 김연경 선수 같은 셀럽의 페르소나와 귀여운 캐릭터를 입힌 AI 코치를 도입했다. 유저와 소통하며 동기를 부여하는 '페이스메이커 관점의 동행'(컴패니언십) 모델이 핵심으로, 마라톤에서 페이스메이커가 옆에서 같이 뛰어주며 완주를 돕는 것과 같은 원리”라며 “AI 코치는 유저가 건강 목표에 도달할 때까지 지속하게 만드는 모델이 성과를 견인했다. 데이터 분석 결과 상위 25%의 높은 감량 성과를 낸 유저들은 주말에도 기록을 쉬지 않는 연속성을 보였는데, 필라이즈 AI는 이러한 기록 행위가 실질적인 체중 감량으로 이어지도록 설계돼 있다”라고 말했다. 기술력과 전문성 기반의 사업 모델 사업 모델은 유료 구독제(SaaS)로 필라이즈 플러스 및 글로벌 밀로(Mealo)의 멤버십 운영과 120만 유저의 식단·체중 등 라이프로그 데이터를 바탕으로 맞춤형 코칭 제공 및 서비스 확장이다. 유료 구독모델은 ▲필라이즈 플러스(무제한 AI 채팅 코칭, 광고제거, 살찌는 음식 예측, 혈당 무제한 검색, 맞춤 미션 제공 등) ▲필라이즈 슈가케어(월 정기 구독, 혈당 센서 최저가 혜택, 1:1 전문가 Q&A, 매달 무료 배송 등) ▲포미 다이어트(12주간 1:1 전문가 코칭, 10만원 대 최신형 무채혈 연속혈당측정기 2개, AI 혈당 관리 프로그램 등) 등이 있다. 해외에서는 '밀로' 브랜드로 진출해 현재 80개국에서 유료 구독자를 확보했다. 국가별로 상이한 음식 데이터베이스를 AI가 학습해 어디서든 정확한 코칭을 받게 했다. 눈길을 끄는 점은 필라이즈 유료 멤버십 가입자의 85% 이상이 다음 달에도 서비스를 계속 이용하고 있다는 것이다. 신 대표는 “범용 AI가 인터넷 정보를 취합해 전달하는 방식이라면, 필라이즈는 약사, 영양사, 한의사 등 전문가팀이 직접 설계한 전문 지식 체계인 '온톨로지'(Ontology)를 서비스 레이어에 활용했다”며 “웰니스 전문가의 전문성을 데이터 가공 단계부터 반영했기에 AI가 근거 없는 답변을 내놓는 환각(할루시네이션) 현상을 막고 전문가 수준의 정확한 조언을 건넬 수 있다”고 말했다. 일례로 대사가 저하된 유형의 다이어터가 식사량을 무리하게 줄일 경우 칭찬 대신 '대사 기능 저하'를 경고하며, 오히려 지방이 잘 타는 몸을 만들기 위해 단백질을 얼마나 더 챙겨 먹어야 하는지 구체적인 양과 메뉴를 코칭한다는 설명이다. 그는 “핵심은 초개인화와 컴패니언십이다. 살을 빼는 몸의 상태나 기저질환이 사람마다 다르기에 이를 고려한 맞춤형 코칭을 제공한다. 또 일상 속 기록의 허들을 낮추기 위해 인바디나 스마트워치 등 여러 라이프로그 데이터를 하나로 모으는 '데이터 통합'에 집중했다”면서 “운동 데이터 분석 시 심박수 데이터를 존 1~5로 세분화해 체중 감량에 효과적인 존 2 영역 유지시간 등을 분석해 피드백한다는 점이 결정적인 차이”라고 밝혔다. 특히 “구독 모델을 통한 서비스 유료화에 대해서는 기록 기능은 무료의 영역으로 열어두되 나의 일상생활(라이프로그) 데이터를 기반으로 한 디테일한 전문가 코칭이나 혈당 예측, 맞춤 플래닝 같은 고차원적 가치를 원하는 유저에 한해 가장 적절한 형태의 구독 방식을 선택하게 했다”며 “그 결과 현재 매출의 70~80%가 구독 모델에서 나오고 있으며 유료 가입자의 리텐션이 85% 이상으로 높다. 이는 기술적 효용이 실질적인 만족으로 이어지고 있음을 증명한다”고 강조했다. 필라이즈의 기술력도 성장 추진력이 되고 있다. 유니스트(UNIST) 팀과 공동연구를 통해 개발한 연속혈당측정기(CGM) 없이 혈당 추이를 예측하는 가상 CGM 기술은 고가 센서 부담을 줄이고 지속 가능한 혈당 관리가 가능하다고 한다. 신 대표는 “유저가 2주 정도만 연속혈당측정기를 착용해 라이프로그 데이터를 축적하면, 이후에는 센서가 없어도 평소 식습관과 생활 패턴을 통해 혈당 변화를 수학적으로 추론하는 방식”이라며 “실제 기기 부착 시와 비교했을 때 오차율이 약 12% 수준으로, 내 몸의 음식 반응 추이를 파악하고 위험성을 인지하는 데 기술적 신뢰도를 제공한다”고 설명했다. 이어 “물론 가상 CGM 기술이 기존 물리적 CGM을 대체하려는 것은 아니고, 내 몸의 건강 상태를 기반으로 혈당의 추이 등을 파악해 식단 구성 등 건강관리에 도움을 주고자 하는 목적”이라며 “예방 관점의 AI 기반 웰니스 솔루션을 구현하기 위한 기술”이라고 강조했다. 보안은 최고기술책임자가 최우선 순위로 직접 관리하고 있다. 주민번호 같은 신상 정보는 받지 않고, 별명만으로도 이용이 가능한 구조를 만들어 개인 식별 가능성을 차단할 뿐만 아니라 민감한 의료데이터는 일반데이터와 분리해 따로 보관한다. 또 모든 데이터는 암호화해 내부 접근을 차단하고, 개인건강기록(PHR) 데이터를 가져올 때도 유저 동의 하에만 연동하며, 코칭과 트렌드 분석을 위한 데이터 자료로만 활용된다. 목표는 모두가 나만의 디지털 주치의를 곁에 두고 일상을 건강하게 관리하게 만드는 것이다. IT 기술로 모든 국민의 건강 수명을 늘리는 인프라가 되겠다. 필라이즈 목표는 건강관리 시장의 혁신이다. 신 대표는 “필라이즈의 모든 서비스는 질병 예방 관점에서 건강 수명을 늘리는데 초점을 맞추고 있다”며 “체중관리와 혈당관리는 중요한 건강관리의 화두이고, 이를 통해 만성질환 영역까지 확장하고 있다”고 말했다. 이어 “앞으로는 앱에 축적된 유저의 평소 생활 데이터를 의사가 진료 시 참고하게 되는 날이 올 수도 있을 것으로 생각한다. 의사가 환자의 일상 패턴을 정확히 알고 진료한다면 훨씬 더 정교한 개인 맞춤형 정밀치료가 가능해질 것이라 믿는다”고 덧붙였다.

2026.02.12 08:00조민규 기자

아이티센인포유, '데이터-AI' 통합 실행 체계 가동…기업 AX 전환 '가속'

아이티센인포유(대표 이종복)가 인공지능(AI) 도입 과정에서 겪는 막대한 비용과 데이터 단절 문제를 해결하기 위한 조직 개편을 실시한다. 아이티센인포유는 '데이터-AI' 통합 실행 체계를 본격 가동한다고 11일 밝혔다. 이번 체계 가동은 단순한 조직 개편을 넘어 기업 AI 전환(AX)을 실질적으로 가속화할 수 있는 데이터 기반 전담 조직을 공식화한 것이다. 이를 통해 고객사가 AI 모델 도입 시 직면하는 기술적 병목 현상을 해소하고 성공적인 디지털 전환을 지원할 방침이다. 최근 많은 기업이 AI 도입에 사활을 걸고 있지만, 실제로는 AI 모델 구축보다 학습용 데이터를 정제하고 정합성을 확보하는 이른바 '데이터 전처리' 단계에서 예상치 못한 비용과 시간을 소모하고 있다. 아이티센인포유는 이러한 난제를 해결하기 위해 ▲데이터를 한곳에 모아 관리하는 '데이터 웨어하우스(DW)' 구축 ▲ AI 분석 ▲분석 결과를 한눈에 보여주는 '시각화 도구(BI)'까지 하나로 이어지는 '엔드 투 엔드(End-to-End)' 통합 프로세스에 전사적 역량을 집중하기로 했다. 특히 글로벌 데이터 플랫폼인 데이터브릭스(Databricks) 기반 엔지니어링 역량을 바탕으로, 파편화된 기업 데이터를 AI가 즉시 학습할 수 있는 최적의 구조로 재정비하는 데 주력한다는 방침이다. 이를 통해 일회성 프로젝트 단위를 넘어 운영 생산성과 보안, 성능이 보장된 '실전형 AI 플랫폼' 구축 방식으로 시장 패러다임을 전환한다는 전략이다. 아이티센인포유는 이미 제조·물류 등 데이터 복잡도가 높은 산업 분야에서 축적한 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기업 맞춤형 통합 서비스를 단계적으로 확대할 계획이다. 이번 체계 강화를 통해 검증된 방법론을 자체 AI 분석 솔루션에 즉시 반영, 상반기 중 데이터와 AI가 완전히 결합된 차세대 통합 플랫폼을 정식 선보일 예정이다. 이종복 아이티센인포유 대표는 "AI 프로젝트 성패는 기술 그 자체가 아니라 데이터의 질과 연결성에 있다"며 "데이터와 AI 사이 간극을 줄여 고객이 체감할 수 있는 실질적인 투자 대비 효율(ROI)을 만드는 것이 이번 통합 체계 가동 핵심"이라고 강조했다.

2026.02.11 17:01남혁우 기자

스노우플레이크, 올림픽 '밀리초 경쟁' 정조준…"시속 128km 승부에 AI 투입”

스노우플레이크가 2026 밀라노 코르티나 동계 올림픽·패럴림픽에 인공지능(AI)·데이터 기술을 공급한다. 11일 스노우플레이크는 이번 올림픽에서미국 봅슬레이·스켈레톤(USABS)팀' 공식 데이터 협업 제공업체'로 참여한다고 밝혔다. USABS에 거버넌스 기반 데이터 환경과 AI 인사이트 기술을 공급할 방침이다. 이번 협력 목표는 시속 128.7킬로미터(km/h) 이상으로 진행되는 경기를 데이터 분석 체계로 표준화해 지속적인 성과 우위를 확보하는 것이다. 감각에 의존하던 스켈레톤 경기를 데이터 기반 구조로 전환해 승률을 높이는 전략이다. USABS는 '스노우플레이크 인텔리전스' 공개 프리뷰를 활용해 훈련 데이터, 장비 정보, 경기 기록을 자연어로 활용한다. 이를 통해 실행 가능한 분석 결과를 도출하고, 결과물을 트랙 위 퍼포먼스 개선으로 연결할 방침이다. 대표팀은 스노우플레이크 플랫폼으로 2·4인승 크루의 동기화된 푸시 성과를 분석해 최적 조합을 찾을 방침이다. 또 점프-인 단계에서 발생하는 '범프' 현상을 X, Y, Z 가속도 데이터와 연계해 비효율을 교정할 계획이다. 모든 라인이나 몸 기울기, 미세 조정은 고급 센서와 분석 기술로 측정·모델링된다. 스노우플레이크는 "그동안 단순 속도, 감각으로만 승부봤던 스켈레톤 종목은 세부 데이터에서 승부가 갈릴 것"이라고 밝혔다. 커트 토마세비치 미국 봅슬레이·스켈레톤 스포츠 퍼포먼스 디렉터는 "스노우플레이크 인텔리전스를 통해 우리는 자연어로 매우 구체적인 질문을 던지고, 선수들에게 실행 가능한 항목으로 이어지는 답변을 얻을 수 있다"며 "우리가 얻는 결과는 선수들을 돕기 위해 매우 기술적일 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 16:29김미정 기자

데이터브릭스, 전년비 65% 성장…AI 에이전트·차세대 DB 초점

데이터브릭스가 인공지능(AI) 사업 확장 성과로 매출을 전년 대비 65% 이상 올렸다. 데이터브릭스는 2025 회계연도 4분기 기준 연간 환산 매출 54억 달러(약 7조 8418억원)를 기록하며 전년 대비 65% 이상 성장했다고 11일 밝혔다. 총 70억 달러(약 10조 1654억원) 규모 시리즈 L 신규 자금 조달도 마무리 단계에 들어갔다. 이번 자금은 약 50억 달러(약 7조 2610억원) 지분 투자와 약 20억 달러(약 2조 9040억원) 추가 차입 한도를 포함한다. 확보 자금은 AI 에이전트용 서버리스 포스트그레스 데이터베이스(DB) '레이크베이스'와 대화형 AI 어시스턴트 '지니' 고도화에 투입된다. 레이크베이스는 AI 시대에 맞춰 설계된 운영형 DB다. 단일 통합 플랫폼에서 데이터·AI 애플리케이션을 빠르게 구축하도록 돕는다. 지니는 임직원이 데이터와 대화하듯 활용하도록 설계된 대화형 AI 도구다. 투자에는 기존·신규 투자자 모두 참여했다. JP모건체이스는 '보안 및 회복탄력성 이니셔티브' 산하 전략적 투자 그룹을 통해 투자 규모를 확대했다. 글레이드브룩캐피털, 골드만삭스 얼터너티브스의 성장형 사모펀드, 마이크로소프트, 모건스탠리, 노이버거 계열 펀드, 카타르 투자청, UBS 관련 펀드 등 글로벌 기관도 추가 마감에 참여했다. 신용공여는 JP모건체이스은행 주도로 바클레이즈, 씨티그룹, 골드만삭스, 모건스탠리 등 주요 금융기관이 함께했다. 데이터브릭스는 재무 지표도 개선됐다고 밝혔다. 최근 12개월 기준 잉여현금흐름 흑자를 달성했고, AI 제품 부문 연간 환산 매출은 14억 달러(약 2조 328억원)를 기록했다는 설명이다. 순매출 유지율은 140% 이상을 유지했다. 연간 환산 매출 100만 달러 이상 지출 고객은 800개 사 이상, 1000만 달러 이상 지출 고객은 70개 사 이상으로 늘었다. AI 에이전트 신뢰성·성능 강화로 시장 공략 데이터브릭스는 올해 핵심 주력 사업 분야로 '에이전트 브릭스(Agent Bricks)'와 '레이크베이스(Lakebase)'를 제시했다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트를 더욱 빠르고 안정적으로 구축하고 배포할 수 있는 통합 환경을 제공할 방침이다. 에이전트 브릭스는 기업 내부 데이터를 활용해 고품질 에이전트를 설계하고 확장할 수 있도록 돕는 서비스다. 특히 정확성, 일관성, 재현성 등 현장에서 발생하는 품질 문제를 해결하기 위해 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 체계를 갖췄다. 합성 데이터를 생성해 희귀한 오류 상황까지 보완하는 것이 특징이다. 고객은 이 서비스로 에이전트 성능과 운영 비용 사이 최적점을 선택할 수 있다. 고품질 구현을 우선할지 또는 비용 효율성을 중시할지에 따라 운영 전략을 유연하게 조정할 수 있다. 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프를 통해 배포 여부를 결정하는 객관적인 근거도 받을 수 있다. 데이터브릭스는 레이크베이스를 통해 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화에 대응할 방침이다. 레이크베이스는 데이터브릭스의 '데이터 인텔리전스 플랫폼'과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스(PostgreSQL) 기반으로 설계됐다. 레이크베이스는 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조를 채택해 낮은 지연 시간과 빠른 처리 속도를 보장한다는 평을 받고 있다. 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 트랜잭션 데이터를 분석과 AI 환경에 즉시 활용할 수 있다. 이를 통해 데이터 활용 병목 현상을 획기적으로 줄였다는 설명이다. 최근 데이터브릭스가 인수한 네온 보고서에 따르면 새로 생성된 DB의 80% 이상이 AI 에이전트에서 나온 것으로 파악됐다. 이에 데이터브릭스는 급증하는 AI 기반 트랜잭션 데이터를 효과적으로 수용해 차세대 AI 생태계의 주도권을 쥘 방침이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "이번 투자로 개발자들이 AI 에이전트에 최적화된 운영형 DB를 구축하도록 레이크베이스에 집중 투자할 것"이라며 "모든 임직원이 데이터와 대화하며 정확하고 실행 가능한 인사이트를 얻도록 지니에 대한 투자를 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 14:19김미정 기자

문서도 보안도 AI로…엠클라우드브리지, 'Ai 365' 산업 전반 확산

엠클라우드브리지가 기업들의 생성형 인공지능(AI) 도입이 본격화되는 가운데, 보안과 문서 관리를 동시에 고려한 업무용 AI 플랫폼을 앞세워 제조·식품·법무 등 산업별 한국형 업무 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 엠클라우드브리지는 기업용 AI 플랫폼 'Ai 365 지식관리 에이전트'가 최근 제조·서비스·전문직군을 중심으로 구축 문의와 실제 도입이 빠르게 늘고 있다고 10일 밝혔다. 올해를 기점으로 기업 현장에서 생성형 AI 활용이 보편화되면서 단순한 AI 도입을 넘어 내부 문서 보안과 조직별 지식관리 체계를 함께 구축하려는 수요가 확대되고 있다. 특히 외부 생성형 AI 서비스를 활용하면서도 사내 정보 보호와 문서 거버넌스를 유지하려는 요구가 기업 전반에서 공통적으로 나타나고 있다는 설명이다. Ai 365 지식관리 에이전트는 마이크로소프트(MS) 애저 오픈AI와 MS365 환경을 기반으로 사내 문서와 데이터를 연계한 지식 검색과 생성형 AI 답변을 하나의 화면에서 제공하는 기업용 AI 오케스트레이션 플랫폼이다. 기업은 사내 규정, 업무 매뉴얼, 프로젝트 문서 등을 안전하게 연동하면서도 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 등 다양한 생성형 AI 엔진을 업무에 활용할 수 있다. 특히 Ai 365는 자체 오케스트레이션 플랫폼을 중심으로 지식관리 기능뿐 아니라 업무·보안·데이터 영역의 AI 에이전트를 단계적으로 확장할 수 있는 단일 업무 플랫폼 구조를 채택했다. 이를 통해 IT 조직은 추가 솔루션 도입 없이도 권한 관리, 감사 추적, 데이터 계보 관리 등을 통합적으로 운영하며 부서별·업무별 AI 서비스 확산을 지원할 수 있다. 보안 측면에서는 MS 엔트라 ID와 퍼뷰 등 MS 보안 기술과 연계해 문서 접근 권한에 따라 검색 결과와 생성형 AI 응답을 차등 제공한다. 이를 통해 민감 정보의 무단 노출을 방지하고 온프레미스와 클라우드 환경을 아우르는 안전한 문서 기반 질의응답 환경을 구현했다. 실제 도입 사례에 따르면 제조기업 A사는 기술 문서와 표준작업서의 버전 증가로 현장 문의가 반복되는 문제를 겪었으나, Ai 365 도입 이후 문서 통합 색인과 권한 기반 버전 관리를 통해 작업자의 질의에 즉시 대응할 수 있는 환경을 구축했다. 또 식품기업 B사는 매장별 문서 관리 체계를 중앙화해 위생 점검 대응과 교육 시간을 단축했으며, 법률기업 C사는 계약서와 판례 통합 검색 및 접근 통제 강화를 통해 리서치 효율성과 내부 통제 수준을 동시에 높였다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "Ai 365 지식관리 에이전트는 MS365와 외부 AI 서비스를 하나의 오케스트레이션 플랫폼으로 통합해 기업의 보안 수준과 문서 거버넌스를 유지하도록 설계됐다"며 "업무·보안·데이터 등으로 확장 가능한 단일 업무 플랫폼을 통해 한국형 AI 업무환경 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.11 10:22한정호 기자

4억명 웅성거림도 알아듣도록…플리토, 아랍어 AI 데이터 정교화 박차

플리토가 인공지능(AI) 모델 취약 언어로 꼽히는 아랍어 데이터 확보에 나서며 글로벌 빅테크 시장 공략의 고삐를 죈다. 음성을 모으는 수준을 넘어 복잡한 방언 체계와 실생활 언어 습관을 정밀하게 반영해 AI 인식률의 한계를 극복한다는 전략이다. 플리토는 AI 모델의 다국어 인식률 향상을 위해 고품질 아랍어 음성 데이터를 수집하는 신규 프로젝트를 시작했다고 10일 밝혔다. 이번 프로젝트는 음성인식(STT) 모델에서 인식률이 낮은 아랍어의 품질을 개선하고 지역별 방언 차이를 체계적으로 반영하기 위해 기획됐다. 아랍어는 표준어(MSA) 외에도 30개 이상 방언이 존재하며, 실생활에서 표준어와 방언을 섞어 쓰는 '코드 스위칭' 현상이 잦아 데이터 구축 난이도가 매우 높은 언어로 분류된다. 플리토는 자사 플랫폼인 '아케이드'를 활용해 아랍어 사용자들이 직접 참여하는 자연스러운 음성 데이터를 수집하고 있다. 참여자가 문장을 읽고 녹음하면 AI 시스템이 발화 음성을 분석해 방언 유형을 자동 판별한다. 판별이 불확실할 경우 추가 문장을 제시해 데이터 정확도를 높이는 구조다. 글로벌 빅테크의 다국어 음성 데이터 수요는 꾸준히 늘고 있다. 플리토는 이번 프로젝트를 통해 향후 발생할 잠재적 수요에 선제적으로 대응할 계획이다. 발화자 패턴, 억양, 어휘 선택 등 언어적 다양성이 반영된 데이터셋을 구축해 AI 학습 편향을 완화하는 데 집중하겠다는 방침이다. 이정수 플리토 대표는 "아랍어는 전 세계 4억명 이상이 사용하지만 인구 대비 AI 학습용 데이터가 적은 저자원 언어에 속한다"며 "이번 프로젝트로 아랍어 고유 특성과 실제 사용 맥락을 체계적으로 반영해 글로벌 AI 모델의 인식 품질을 끌어올리겠다"고 말했다.

2026.02.10 17:59이나연 기자

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