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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (1601건)

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[유미's 픽] "설명 못 하는 AI는 리스크"…개인정보위 과징금 카드에 AI 업계 '긴장'

개인정보 침해 사고 이후 제재에 의존해 온 기존 조사 방식이 한계에 이르면서 위험 기반 접근과 개인정보 처리 전주기 관리 강화가 새로운 정책 기조로 부상했다. 인공지능(AI)·플랫폼 확산으로 대규모 데이터 활용이 일반화된 상황에서 앞으로는 AI 기업들이 기술 개발 초기 단계부터 개인정보 보호를 전제로 서비스 구조를 설계해야 할 것으로 보인다. 16일 개인정보보호위원회가 확정한 '2026년 개인정보 조사업무 추진 방향'에 따르면 정부는 앞으로 개인정보 침해 가능성이 높은 분야를 선별해 집중 점검하고, 조사·처분 전후 모니터링을 확대할 계획이다. AI와 클라우드 확산으로 최근 기업의 데이터 집중도가 높아진 점을 반영한 조치다. 이번 추진 방향에서 AI 산업이 직접적인 영향을 받는 부분은 신기술 분야에 대한 선별적 점검이다. 개인정보위는 AI 자동화 결정, 생체·영상정보 처리, 블록체인·분산신원인증(DID) 등을 위험성이 높은 영역으로 명시했다. 또 AI 채용 솔루션이나 금융·신용평가 서비스처럼 자동화된 결정을 수행하는 AI는 해당 여부와 함께 설명 의무 이행, 평가 기준의 투명성이 점검 대상이 된다. 단순한 성능 경쟁을 넘어 왜 그런 결과가 도출됐는지를 설명할 수 있어야 한다는 의미다. 얼굴·음성 인식, 영상 분석 등 생체·영상 데이터를 활용하는 AI 서비스는 고위험 분야로 분류돼 실태 점검이 강화된다. 기술 제공자라고 하더라도 개인정보 처리 책임에서 자유롭기 어렵다는 점에서 관련 기업들의 부담이 커질 것으로 보인다. 블록체인과 DID 분야 역시 점검 대상이다. 개인정보위는 분산원장의 특성으로 인해 발생할 수 있는 개인 식별 가능성 통제와 참여자 간 책임 구조를 들여다볼 계획이다. 조사 방식도 달라진다. 자료제출명령 미이행 시 이행강제금을 부과하고 조사 착수 단계에서 증거보전명령을 도입해 조사 강제력을 높인다. 특히 올해 12월 구축 예정인 기술분석센터는 AI 업계의 주요 변수로 꼽힌다. 기술분석센터는 AI 기반 서비스 전반에서 개인정보가 어떻게 처리·결합·이용되는지를 분석하는 역할을 맡는다. 이로 인해 그동안 알고리즘이 복잡하다는 이유로 설명을 피하던 대응 방식은 이제 더 이상 통하지 않을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이젠 AI 모델 구조와 데이터 흐름을 설명할 수 없는 상태 자체는 리스크가 될 것"이라고 말했다. 제재 수위도 크게 높아진다. 개인정보위는 매출액의 최대 10%에 달하는 징벌적 과징금 도입을 추진하고 반복 위반에 대한 가중 처벌과 감경 기준 강화를 예고했다. 이는 대규모 데이터를 다루는 AI 플랫폼 기업은 물론, 성장 단계의 AI 스타트업에도 재무적 부담이 될 것으로 예상된다. 업계에선 벌금 문제를 넘어 투자 유치나 인수합병(M&A) 과정에서 데이터 관리 체계가 핵심 검증 항목으로 떠오를 것으로 전망했다. 실제로 이번 추진 방향에는 기업 결합이나 파산·회생 과정에서 발생하는 개인정보 이전·파기의 적법성 점검도 포함됐다.이 같은 정책 기조 변화는 기업 내부 운영 방식에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 대규모 개인정보 처리자는 해킹 대응 능력을 포함한 내부통제체계를 정기적으로 점검받게 되며 시정명령 이후 이행 여부에 대한 관리도 강화된다. 최고경영자(CEO)의 관리 책임이 강조되면서 개인정보보호책임자(CPO)의 역할 역시 커질 전망이다. AI 개발 조직과 보안·법무 조직 간 협업도 사실상 필수 요건으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이번 조사 방향은 한국 AI 산업에 대해 빠른 기술 혁신보다 위험 관리와 책임을 우선하라는 신호로 읽힌다. 단기적으로는 규제 대응 부담이 커질 수 있지만, 중장기적으로는 개인정보 보호 역량을 갖춘 기업 중심으로 시장이 재편될 가능성도 있다. 업계 관계자는 "개인정보 보호 설계 수준이 향후 규제 대응 비용과 서비스 지속 가능성을 좌우하는 요소로 적용할 가능성이 크다"며 "앞으로 AI 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 개인정보 보호를 어떻게 설계했는지까지 포함하는 개념이 될 것"이라고 말했다.

2026.01.16 17:56장유미 기자

오케스트로, '탈VM웨어' 성과 7배↑…가상화 매출 100억원 돌파

오케스트로가 국내 가상화 시장에서 VM웨어 윈백 주도권 선점에 박차를 가한다. 오케스트로는 지난해 수행한 VM웨어 윈백 사례가 전년 대비 약 7배 증가했다고 16일 밝혔다. 브로드컴이 VM웨어 인수 이후 외산 가상화 솔루션들의 라이선스 정책 변경과 가격 인상이 이어지면서 최근 공공기관과 기업을 중심으로 '탈VM웨어' 전환 수요가 본격화되고 있다. 이 가운데 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 앞세워 국내 가상화 시장에서 윈백 사례를 빠르게 확대 중이다. 이같은 시장 흐름은 매출 성과로도 이어졌다. 지난해 콘트라베이스 매출 중 윈백 매출이 최초로 100억원을 돌파했다. 이는 VM웨어로 고착돼 있던 시장 판도 변화를 상징하는 성과라는 게 회사 측 설명이다. 특히 탈VM웨어 수요가 본격화된 2023년 이후 2년 만에 윈백 레퍼런스는 약 20배, 수주 금액은 약 24배 증가하는 등 성장세를 보이며 콘트라베이스를 중심으로 한 VM웨어 윈백 시장 주도권 선점에 속도를 내고 있다. 성과 요인으로는 오케스트로의 마이그레이션 전문 솔루션 '콘트라베이스 레가토 마이그레이터'가 꼽힌다.레가토는 지속 데이터 보호(CDP) 기반 연속 복제를 통해 초단위 컷 오버 기능을 구현하며 VM웨어 환경에서도 서비스 중단 없이 대규모 워크로드를 안정적으로 이전할 수 있도록 지원한다. 오케스트로는 실제 고객 환경에서 기술 검증과 전환 시뮬레이션을 수행하며 복잡한 시스템과 까다로운 마이그레이션 조건으로 전환을 주저하던 고객에게 전환 안정성과 기술력을 입증해 왔다. 그 결과 검토 단계에 머물던 논의들이 실제 도입으로 이어지고 있다. 이러한 흐름은 공공과 민간 전반의 실제 전환 사례를 통해 확인되고 있다. 오케스트로는 미션 크리티컬한 행정서비스를 제공하는 공공뿐만 아니라, 제조·통신·전자·금융 등 국내 주요 대기업 VM웨어 환경을 콘트라베이스로 전환해왔다. 최근에는 VM웨어 의존도가 높은 일본 시장에서도 단기간에 고객사를 확보하며 글로벌 시장 성과를 내고 있다. 오케스트로는 2018년 창립 이후 외산 가상화 솔루션이 주도하던 국내 시장에서 독자 기술력을 바탕으로 입지를 넓혀왔다. 특히 대규모 데이터센터 환경에서 미션 크리티컬 시스템을 안정적으로 전환·운영할 수 있는 역량을 갖췄다. 아울러 인공지능(AI) 인프라 분야에서도 사업 영역을 확장하고 있다. 지난해 콘트라베이스가 포함된 소버린 AI 클라우드 솔루션 패키지를 일본 AI 데이터센터에 수출하며 그래픽처리장치(GPU) 가상화 기반 대규모언어모델(LLM) 환경을 구현했다. 이를 바탕으로 하드웨어가 결합된 소버린 AI 클라우드 데이터센터 사업도 단계적으로 확대해 나갈 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 "VM웨어 환경에서의 전환은 단순한 시스템 교체가 아니라, 핵심 시스템의 안정성과 서비스 연속성을 동시에 충족해야 하는 고난도 과제"라며 "국내 가상화 시장을 선도하는 기업으로서 그동안 축적한 윈백 경험을 바탕으로 올해도 윈백 사업 중심 시장 확대에 속도를 낼 것"이라고 말했다.

2026.01.16 14:17한정호 기자

에이블런, 'AX 파트너' 모델 선보여...산업별 맞춤형 AI 실행 체계 지원

에이블런(대표 박진아)은 기업의 업무 프로세스를 AI 중심 실행 체계로 재설계하는 'AX 파트너' 모델을 선보이며, 기업용 AI 실행 체계 구축에 나선다고 16일 밝혔다. 이번 모델은 기술 도입 이후에도 기존의 수동 업무 방식을 고수해 성과가 정체되는 '파일럿 딜레마'를 해결하기 위해 추진됐다. 에이블런은 2019년 설립 이후 910여 개 기업과 4만5천여 명의 교육 데이터를 정밀 분석한 결과, 대다수 기업이 AI 도입 후에도 여전히 이메일과 엑셀 위주의 비효율적 업무 처리 방식을 반복하고 있다는 점에 주목했다. 에이블런은 이를 해결하기 위해 조직의 기존 업무 프로세스를 분석하고, AI가 자동으로 처리할 수 있는 단위로 업무를 재구성하는 '프로세스 재설계 방법론'을 도입했다. 이는 최근 산업계 전반에서 확산 중인 '에이전트 경제' 시대의 핵심 경쟁력인 현업의 실행력 강화 흐름을 반영한 결과다. 실무진이 직접 자신의 업무를 AI 실행 체계로 전환하고, 지속 운영할 수 있는 자생적 AX 역량 내재화에 주력한다는 방침이다. 에이블런의 AX 역량은 이미 삼성전기, SK네트웍스, CJ ENM 등 국내 주요 기업에서 그 효과를 확인했다. 특히 분당서울대병원과 진행한 데이터 사이언스 프로젝트에서는 14개 팀이 실무 데이터를 활용해 현업의 병목 구간을 해결하는 등 실질적 성과를 거뒀다. 또 AI 자동화 전문 기업 KS C&C 및 전문 기관들과 전략적 파트너십을 체결해 제조, 금융, 의료 등 산업별 맞춤형 지원 인프라를 확보했다. 산업계에서는 AI 전문 인력 확보와 현장의 실행력이 기업의 중장기 경쟁력과 직결된다는 평가가 나온다. 에이블런은 코딩 지식이 없는 현업 담당자도 자신의 업무 지식과 AI 자동화 도구를 연동할 수 있도록 지원해, 전 직원이 고도화된 의사결정과 전략 수립에 집중할 수 있는 업무 환경을 조성할 계획이다. 박진아 에이블런 대표는 “910여 개 기업 현장 데이터를 통해 확인한 AX의 성패는 결국 업무 프로세스를 AI 최적화 체계로 재구축하는 것에 달려 있다”며 “기업의 기존 구조를 AI 중심으로 선제적으로 재설계하는 AX 파트너로서 국내 기업들의 실질적인 체질 개선과 비즈니스 경쟁력 확보를 견인하는 촉매 역할을 하겠다”고 말했다. 에이블런은 2026년 상반기 중 산업별 AI 전환 적용 사례를 모은 표준 모델을 구축하고, 기업별 AI 실행 성과를 정량적으로 분석한 리포트를 순차적으로 공개하며 시장 리더십을 공고히 할 예정이다.

2026.01.16 14:06백봉삼 기자

"AI 무단 수집 끝"…위키백과, AI기업 아마존·메타·MS 유료 데이터 계약

위키백과가 창립 25주년을 맞으며 빅테크 기업의 무분별한 데이터 긁어가기 관행에 마침표를 찍었다. 16일 위키미디어재단은 25주년 기념 블로그를 통해 "아마존, 메타, 마이크로소프트, 미스트랄 AI, 퍼플렉시티가 위키미디어 엔터프라이즈 신규 파트너로 합류했다"고 밝혔다. 파트너사는 ▲특정 기사 최신 버전을 즉시 호출하는 '온디맨드 API' ▲매시간 업데이트되는 '스냅샷 API' ▲실시간 변경 사항을 스트리밍하는 '리얼타임 API' 등을 제공받아 웹 스크래핑을 보다 빠르고 안정적으로 데이터를 확보할 수 있게 됐다. 이번 계약은 AI 기업이 더 이상 봇(Bot)을 이용해 위키백과 서버를 무단으로 크롤링하는 방식이 아닌 정당한 비용을 지불하고 API를 통해 데이터를 공급받는다는 점이다. 지난 2022년 첫 파트너가 된 구글에 이어 전 세계 주요 빅테크 기업이 위키백과 데이터 주권을 인정했다는 평가다. 위키미디어 재단 측은 "지난 1년간 해당 기업과 관계를 공식화해왔다"며 "모든 파트너사는 대규모 AI 모델 학습과 서비스 운영을 위해 인간이 검증한 위키백과 지식을 플랫폼에 통합하게 될 것"이라고 설명했다. 생성형 AI 붐 이후 데이터 품질 문제는 기술 기업 최대 화두로 떠올랐다. 부정확한 정보나 편향된 데이터를 학습한 AI가 오류를 범하는 환각 현상을 줄이기 위해 자원봉사자의 집단 지성으로 교차 검증된 위키백과 데이터는 대체 불가능한 자원으로 평가받고 있다. 위키미디어 재단 대변인은 "AI 챗봇, 검색 엔진, 음성 비서 성능은 결국 위키백과가 생산하는 인간 지식에 의존하고 있다"며 "장기적인 미래를 위해서라도 위키백과와 같은 프로젝트를 재정적으로 후원하고 육성하는 일은 필수적"이라고 강조했다. 또 파트너십 발표는 일론 머스크가 이끄는 xAI의 행보와 대비되며 더욱 주목받고 있다. 머스크는 지난해 위키백과를 겨냥해 AI 모델 '그록(Grok)'이 생성하는 그록키피디아를 선보이며, 기존 위키백과가 편향되어 있다고 공격한 바 있다. 하지만 주요 빅테크 기업이 잇따라 위키백과 손을 잡음으로써 AI 시대에도 인간이 직접 작성하고 큐레이션한 지식 신뢰도와 가치가 여전히 유효함을 입증하게 됐다는 업계 반응이다. 위키백과는 이번 파트너십을 통해 확보한 재원을 바탕으로 전 세계 300개 이상 언어로 지식 격차를 해소하고 서버 운영 및 자원봉사자 커뮤니티 지원을 강화할 계획이라고 밝혔다.

2026.01.16 10:42남혁우 기자

정부, AI 학습 저작권 기준 제시…"뉴스·출판·음악, '선사용·후보상' 제외"

정부가 인공지능(AI) 학습을 둘러싼 저작권 논란에 대해 거래 시장이 존재하는 창작물 영역은 '선사용·후보상' 적용 대상이 아니라는 원칙을 분명히했다. 국가AI전략위원회는 지난 15일 대한출판문화협회와 한국신문협회, 한국음악저작권협회, 코리아스타트업포럼 등과 간담회를 열고 '대한민국 AI행동계획'에 포함된 저작권 과제를 둘러싼 쟁점을 논의했다고 밝혔다. 위원회는 뉴스, 도서, 신문, 방송, 음악, 영상처럼 저작권자와 거래 시장이 명확한 콘텐츠는 AI 학습이라도 선사용·후보상 대상이 아니며 정상적인 저작권 거래가 원칙이라고 밝혔다. 이는 AI 기업이 먼저 쓰고 나중에 보상하는 방식이 아니라, 기존 저작권 유통 구조 안에서 라이선스와 대가를 지급해야 한다는 의미다. 저작권 시장이 이미 작동하는 영역을 예외로 두겠다는 취지다. 온라인 게시물처럼 거래 시장이 형성되지 않은 저작물은 창작자가 '학습 거부권(opt-out)'을 행사하기 위한 방안을 제시했다. 이는 거부하지 않은 콘텐츠나 권리자가 불분명한 자료는 적법한 접근 아래 활용하고, 이후 수익 공유와 시장 형성을 유도한다는 구조다. 여기에 국가대표 AI 모델이나 오픈소스 공개처럼 공익성이 큰 AI 개발에는 현행 저작권법의 공정이용 제도를 적극 적용해 저작물 활용을 허용하는 방침도 포함됐다. 저작권 단체들은 학습 거부권의 실효성, 공정이용 남용 방지, 지속적 보상 체계, 학습 데이터 투명성, 정책 결정 과정서 사전 협의 필요성을 강조했다. AI 학습 특성이 기존 저작권 체계와 다르다는 점을 반영해야 한다는 설명이다. AI 기업들은 저작권 불확실성이 해소되지 않으면 26만 장 규모의 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 확보해도 실제 활용이 어렵다고 지적했다. 모든 저작물에 사전 동의를 요구하는 방식은 중소기업과 스타트업의 진입 자체를 막을 수 있다는 우려도 나왔다. 임문영 국가AI전략위 부위원장은 "권리자가 불분명한 방대한 콘텐츠가 회색지대로 남으면 창작자와 AI 산업 모두 피해를 본다" 며 "AI행동계획의 저작권 과제를 보완해 공생 구조를 만들겠다"고 밝혔다.

2026.01.16 10:21김미정 기자

에쓰오일, 구매·조달에 AI 에이전트 도입…데이터 오류 줄인다

에쓰오일이 조달 업무에 인공지능(AI)을 활용해 약 8만건 자재 데이터 정확도를 높이고 연간 5천 시간 이상 처리 시간을 줄인다. 에쓰오일은 디지털 및 AI 전환(DAX) 일환으로 구매·조달 분야 핵심업무에서 자체 개발한 AI 기반 에이전트를 도입했다고 16일 밝혔다. 에쓰오일이 자체 개발한 AI 에이전트는 공급업체가 제공하는 도면과 자재 사양서 등의 다양한 문서를 AI가 분석해 핵심 정보를 선별적으로 추출하고, 표준화된 기준에 따라 자재 데이터를 자동으로 생성한다. 생성된 데이터는 ERP 시스템에 자동 등록하며 이후 정기적인 데이터 클렌징을 통해 누락·중복·오류를 지속적으로 제거함으로써 자재 데이터의 품질을 향상시킬 수 있다고 회사 측은 설명했다. 금번 도입된 AI 에이전트는 자재 데이터 등록 및 관리 전 업무처리 과정에 걸쳐 디지털 기술을 적용한 것이 특징이다. 공급업체 문서 인식에는 광학 문자 인식(OCR) 기술을 활용하고, 자재 데이터 생성과 클렌징에는 GPT 기반 AI를 적용했다. 에쓰오일은 AI 에이전트 도입을 통해 약 8만 건에 달하는 자재 데이터 완성도와 정확성을 높이는 한편, 연간 5천 시간 이상 데이터 처리 시간을 절감할 것으로 기대하고 있다. 나아가 9조원 규모 자금을 투입하는 샤힌 프로젝트 2만건 이상 공정자재 관리에도 활용할 계획이다. 에쓰오일은 2014년 e-프로큐먼트 시스템 도입을 시작으로 구매·조달 프로세스 전반의 디지털화를 추진해 왔으며 구매 적정가 예측, 최적 발주유형 추천, 업무절차 안내 챗봇 등 핵심업무 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 확대 운영하고 있다. 에쓰오일은 최근 대표 신년사를 통해 디지털 및 AI 전환은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아니라 문제를 정의하고 일하는 방식을 재설계하는 과정으로 실제 업무에서 AI 기술을 활용한 혁신 기회를 지속적으로 탐색하고 실질적인 혁신으로 이어질 수 있도록 적극 지원할 것임을 강조한 바 있다. 이에 발맞춰 에쓰오일은 핵심업무 전반에 걸쳐 디지털 및 AI 기술을 적극적으로 도입해 업무 혁신을 통한 경쟁력 강화를 위해 노력하고 있다.

2026.01.16 09:56류은주 기자

초록소프트-씨케이스택, '버티컬 AI 에이전트' 시장 공략

초록소프트(대표 김명락)가 씨케이스택과 'AI 기반 공동사업화 및 기술 협력'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 이번 협약은 초록소프트가 보유한 고도화된 AI 기술과 씨케이스택의 사물인터넷(IoT) 및 데이터 관리 플랫폼 기술을 결합, 급변하는 디지털 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하기 위해 추진됐다. 양사는 이번 협약을 통해 ▲AI 기술 및 데이터 처리 노하우 교류 ▲AI 기반 서비스 공동 개발 ▲고객사 대상 맞춤형 AI 및 AI 에이전트 개발을 위한 컨소시엄 구성 ▲신규 비즈니스 발굴 등 전방위적인 협력에 나선다. 업계에서는 각 분야에서 뛰어난 기술 역량을 보유한 두 전문기업의 협력에 주목하고 있다. 초록소프트는 LLM 기반의 버티컬 AI 모델링과 데이터 학습 분야에서 독보적인 기술력을 보유하고 있다. 씨케이스택은 IoT 플랫폼 구축 및 대규모 데이터 관리 서비스 기획·운영에 강점을 갖고 있다. 양사는 이런 기술적 우위를 바탕으로 단순한 기술 제휴를 넘어 산업 현장에 즉각적인 혁신을 가져올 실질적인 결과물을 내놓겠다는 계획이다. 구체적으로는 초록소프트의 '버티컬 AI 모델'과 씨케이스택의 'IoT 플랫폼'을 결합한 조인트 솔루션을 개발, 다양한 산업 현장과 고객의 필요에 최적화된 '지능형 AIoT 서비스'를 선보일 예정이다. 이를 위해 초록소프트는 AI 엔진 및 모듈 개발, 모델 성능 고도화를 주도한다. 씨케이스택은 서비스 기획, UI/UX 설계, 그리고 AIoT 플랫폼 기반의 사용자 인터페이스 구현을 담당한다. 양사는 향후 프로젝트별로 컨소시엄을 구성해 제안부터 PoC(개념증명), 상용화 프로젝트까지 공동으로 수행하며 시장을 확대해 나갈 방침이다. 초록소프트 김명락 대표는 “씨케이스택의 안정적인 IoT 플랫폼 기술과 초록소프트의 버티컬 AI 역량을 결합, 물리적 환경과 디지털 지능이 완벽하게 연결되는 새로운 차원의 서비스를 선보이고자 한다”며 “양사의 기술력을 집약한 혁신적인 결과물을 통해 고객사에게 실질적인 가치를 제공하고 AIoT 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다. 조현석 씨케이스택 대표는 “초록소프트의 버티컬 AI 기술역량과 씨케이스택의 IoT·데이터 플랫폼 역량이 결합되면, 기존 LLM 기반 챗봇처럼 '문장과 대화'에 머무르는 서비스를 넘어 생활 주변기기와 현장 설비를 데이터 기반으로 최적화 제어하는 수준까지 확장될 것”이라며 “사용자에게 AI로 '또 다른 차원의 가치'를 제공할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2026.01.15 18:00백봉삼 기자

가비아-아티웰스, AWS 기반 AI 에이전트 통합 구축 서비스 출시

가비아가 기업들이 생성형 인공지능(AI)을 도입할 때 겪는 인프라 관리 복잡성과 기술 파편화 문제 해결에 나섰다. 가비아는 자회사 아티웰스와 협력해 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 인프라 기반 AI 에이전트 통합 구축 서비스를 출시한다고 15일 밝혔다. 양사는 가비아가 축적한 AWS 운영 노하우와 아티웰스의 최신 AI 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기술을 결합해 인프라 설계부터 솔루션 도입까지 전 과정을 일괄 지원한다. 기존에는 기업이 사내 데이터를 학습시킨 AI를 도입하려면 클라우드 기업과 AI 개발사를 각각 선정해야 했다. 이 경우 업체 간 소통 비용이 증가하고 장애 발생 시 책임 소재가 불분명해 도입 기간이 지연되는 경우가 많았다. 이에 가비아는 아티웰스와의 유기적인 협업 체계를 통해 이러한 비효율을 제거하고 기술 도입의 신속성과 안정성을 대폭 강화한다는 방침이다. 특히 이번 서비스 핵심인 아티웰스 MCP 기반 AI 에이전트는 부서별로 분산된 서로 다른 포맷 데이터를 AI가 즉시 인식할 수 있는 표준 규격으로 자동 변환·연동한다. 이를 통해 기업은 별도의 복잡한 데이터 정제 과정 없이도 고도화된 AI 서비스를 업무 현장에 즉시 투입할 수 있다. 가비아는 10년 차 AWS 공식 파트너이자 어드밴스드 티어 파트너로서 AI 에이전트 구동에 최적화된 고성능 컴퓨팅 환경 설계를 지원한다. 특히 AWS 최고 인증 자격을 보유한 전문 엔지니어가 실시간 모니터링을 진행하며 서비스 안정성도 보장한다. 또 국가 지정 보안관제 전문기업으로서 침해 사고 대응까지 체계적으로 관리해 IT 인력이 부족한 기업도 운영 부담 없이 AI 전환(AX)을 추진할 수 있도록 돕고 있다. 이선구 아티웰스 대표는 "AI가 기업의 실제 데이터와 결합해 실질적인 성과를 낼 수 있도록 기술력을 고도화해 왔다"며 "검증된 매니지드 서비스(MSP) 사업자인 가비아와 협력해 보안 우려를 해소하고 비즈니스 현장에 즉각 투입되는 차별화된 AI 솔루션을 제공할 것"이라고 말했다. 백승한 가비아 이사는 "계열사 간 검증된 협력 체계를 통해 외부 업체 협업에서 발생하는 기술적 리스크와 소통 비용을 획기적으로 줄였다"며 "고객은 체계적인 기술 지원을 바탕으로 가장 안전하고 효율적인 환경에서 기업용 AI 도입을 시작할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.01.15 16:55한정호 기자

데클라, 실시간 공급망 의사결정 AI 인텔리전스 공개

데클라가 실시간 공급망 의사결정을 지원하는 인공지능(AI) 인텔리전스를 앞세워 공급망 운영 전반의 자동화와 선제 대응 역량 강화에 나선다. 데클라는 디시전·비전·엣지·분석·생성형·예측·운영·대화형 AI로 구성된 8가지 인텔리전스를 통합해 공급망 신호를 실시간으로 해석·예측·실행하는 에이전트 기반 의사결정 인텔리전스 계층을 구축했다고 15일 밝혔다. 데클라에 따르면 공급망 가시성 플랫폼은 다양한 데이터를 지속적으로 생성하지만, 대부분 기존 시스템은 이를 실제 의사결정에 효과적으로 반영하지 못해왔다. 데클라는 이러한 한계를 해소하기 위해 실시간 신호 해석과 예측, 실행을 단일 흐름으로 연결하는 AI 기반 의사결정 구조를 제시했다. 이번에 공개된 아키텍처는 8가지 AI 인텔리전스를 기반으로 한 에이전트 구조로, 공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 분석하고 자동 대응하는 의사결정 인텔리전스 계층을 형성한다. 이를 통해 기존 시스템으로는 구현이 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 가능케 한다는 설명이다. 디시전 AI는 공급망 가시성 데이터를 맥락 기반으로 해석해 실행 가능한 예측 인사이트를 제공하는 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 비전 AI는 선하증권과 같은 운송 문서를 포함해 이미지 데이터를 인식·분석함으로써 사람이 수작업으로 수집하기 어려운 핵심 정보를 안정적으로 확보한다. 엣지 AI는 센서와 디바이스 단에서 의사결정을 수행해 클라우드 지연 없이 즉각적인 대응을 가능케 하며 분석 AI는 장기간 축적된 운송 및 운영 데이터를 기반으로 패턴을 학습해 리스크 스코어링과 복합 ETA 계산을 지원한다. 생성형 AI는 복잡한 운영 인텔리전스를 이해하기 쉬운 형태로 변환해 현장 담당자와 관리자 간 커뮤니케이션을 지원하고 예측 AI는 지연·파손·온도 이탈 등 미래 리스크를 사전에 예측해 운영 시나리오를 모델링한다. 아울러 운영 AI는 중요 신호와 불필요한 노이즈를 구분해 업무 효율성을 높이며 대화형 AI는 챗봇이나 메시징 플랫폼을 통해 화물 상태와 창고 성과 등에 대한 질의에 즉각적으로 응답함으로써 의사결정 속도를 개선한다. 이들 8가지 AI 인텔리전스는 데클라의 에이전틱 계층을 구성하며 고객 운영 프로세스에 적응해 공급망과 물류 운영 전반을 아우르는 지능형 자동화 계층으로 작동한다. 데클라는 "공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 실시간으로 해석하고 예측해 실행까지 연결하는 것이 진정한 의사결정 인텔리전스"라며 "8가지 AI 인텔리전스로 구성된 에이전트 계층을 통해 기존 시스템으로는 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 16:53한정호 기자

TSMC, 올해 설비투자 전년比 25% 이상 확대...AI 붐 장기화 기대감↑

세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 대만 TSMC(대만반도체제조)가 AI 반도체 수요 장기화에 대한 강한 자신감을 드러내며 올해 대규모 설비투자 계획과 고성장 전망을 제시했다. TSMC는 현지시간 15일 지난해 4분기 및 연간 실적 발표에서 올해 자본적지출(CAPEX) 규모를 520억~560억달러(약 76조5천388억원~82조3천536억원)로 제시했다. 이는 지난해 대비 최소 25% 이상 늘어난 수준이다. 시장에서는 당초 TSMC가 480억~500억달러 수준의 투자를 집행할 것으로 예상했다. 이번 가이던스가 공격적인 투자 계획으로 평가되는 이유다. 이 같은 투자 확대는 글로벌 빅테크 기업들의 데이터센터 투자 지속성에 대한 우려를 일부 완화하는 신호로도 해석된다. AI 반도체 수요의 바로미터로 꼽히는 TSMC가 설비투자와 함께 매출 성장 전망까지 동시에 상향 제시했기 때문이다. TSMC는 올해 매출이 약 30% 가까이 성장할 것으로 내다봤다. 이는 애널리스트들의 평균 예상치를 웃도는 수준으로, AI 가속기와 고성능컴퓨팅(HPC)용 칩 수요가 예상보다 빠르게 확대되고 있다는 판단이 반영됐다. C.C. 웨이 TSMC 최고경영자(CEO)는 실적 발표 자리에서 “인공지능은 현실이며, 이제 막 시작되고 있다”며 “우리는 이를 하나의 'AI 메가 트렌드'로 보고 있다”고 강조했다. 실적 역시 이러한 자신감을 뒷받침했다. TSMC는 지난해 4분기 순이익으로 5057억대만달러(약 160억달러)를 기록해 시장 예상치를 웃돌았다. 앞서 발표한 매출을 포함해 TSMC는 2025년 연간 매출 1천억달러(약 147조원)를 처음으로 돌파했다. AI 인프라 투자 확대는 TSMC의 고성장을 이끌고 있다. 글로벌 빅테크를 중심으로 1조달러를 웃도는 AI 데이터센터 투자 계획이 추진되면서, 첨단 공정과 대량 생산 능력을 동시에 갖춘 TSMC의 역할은 더욱 커지고 있다. 회사는 최근 2년간 연평균 30% 이상의 매출 성장률을 기록했다. 이번 설비투자는 AI 반도체 생산에 필요한 첨단 공정 확대와 차세대 미세공정 개발, 글로벌 생산기지 구축에 집중될 전망이다. 특히 AI 데이터센터용 칩 수요 증가에 대응하기 위한 생산능력 확충이 핵심이다. 한편 TSMC는 글로벌 생산망 확대에도 속도를 낸다. 미국에 최대 1650억달러를 투자하는 계획을 포함해 일본과 독일에서도 생산 거점을 구축하고 있다. 회사는 이와 동시에 대만에서는 초미세 공정 기술 개발에 역량을 집중해 기술 경쟁력을 유지한다는 전략이다.

2026.01.15 16:43전화평 기자

GS리테일이 선택한 '카카오클라우드'…AI 운영비 35%↓

카카오엔터프라이즈가 카카오클라우드를 기반으로 한 유통 현장의 실질적 비용 절감과 기술 고도화에 박차를 가한다. 카카오엔터프라이즈는 GS리테일이 운영하는 홈쇼핑 GS샵의 AI 검색·추천 시스템을 카카오클라우드 기반으로 지원 중이라고 15일 밝혔다. GS리테일은 GS샵을 비롯해 편의점 GS25, 슈퍼마켓 GS더프레시 등 주요 유통 채널을 운영하는 종합 유통기업이다. 이 가운데 GS샵은 데이터 파이프라인 구축부터 모델 서빙, 품질 모니터링까지 AI·머신러닝 운영(MLOps) 전반에 대한 자체 역량을 기반으로 검색·추천 시스템을 고도화해 왔다. GS리테일은 2024년부터 카카오클라우드 그래픽처리장치(GPU) 인스턴스와 쿠브플로우를 활용해 검색·추천 시스템과 분석 환경을 운영 중이다. 지난해 5월부터는 카카오클라우드에서 학습한 텍스트 임베딩 모델을 적용해 의미 기반 검색을 구현했으며 사용자 행동 데이터를 바탕으로 협업 필터링(CF)과 시퀀스 모델을 결합한 추천 모델을 통해 검색 품질을 개선했다. 이 같은 전환을 통해 GS리테일은 검색·추천 모델 학습과 운영 비용을 월평균 약 35% 절감하는 동시에 모델 실험 사례 수를 40% 이상 늘렸다. 기존 대비 약 5배 많은 GPU 메모리를 활용할 수 있게 되면서 다양한 실험이 가능해졌고 검색·추천 모델 성능 개선 속도도 빨라졌다. GS리테일은 유동적인 GPU 수요 대응과 환율 변동 리스크 최소화를 위해 카카오클라우드를 선택했다. 기존 글로벌 클라우드는 GPU 리소스를 사전에 예약 구매해야 해 유연성이 떨어졌고 환율 변동 시 예산 운용에 부담이 있었다. 반면 카카오클라우드는 GPU 리소스를 최소 단위로 구성해 필요에 따라 확장할 수 있어 비용 예측과 안정적인 예산 집행이 가능했다는 설명이다. GS리테일 김요한 AX본부 홈쇼핑AX부문장은 "기존 검색·추천 시스템에서 사용하던 쿠브플로우 기반 파이프라인을 그대로 카카오클라우드로 이전해 활용할 수 있었고 유연성과 확장성 측면에서 매우 만족스러웠다"며 "앞으로 검색·추천 분야에서 고객 여정 단계별 개선에 집중해 AI 에이전트 기반 대화형 쇼핑 서비스, 초개인화 추천과 고객별 맞춤형 동적 사용 경험을 제공하고자 노력을 다할 것"이라고 말했다. 카카오엔터프라이즈 이용민 클라우드부문장은 "GS리테일의 AI 검색·추천 시스템 혁신 사례는 유통 분야에서 카카오클라우드를 기반으로 비용 절감과 실험 수 증가라는 정량적인 성과를 동시에 달성한 모범 사례"라며 "고객 필요에 따라 세분화된 선택지를 제공하는 클라우드 전략 파트너로서 고객이 핵심 경쟁력에 집중할 수 있는 AI 인프라 환경을 조성하는 데 최선의 노력을 다할 것"이라고 강조했다.

2026.01.15 14:05한정호 기자

스노우플레이크가 내다본 올해 에이전틱 AI 트렌드는?

올해 에이전틱 인공지능(AI)이 단순 챗봇이 아닌 기업 업무를 스스로 검증·실행하는 운영체계로 진화할 것이란 전망이 나왔다. 15일 스노우플레이크가 발표한 'AI+데이터 예측 2026 보고서'에 따르면 올해 기업용 에이전틱 AI 역할이 이같이 진화하는 것으로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI가 거대언어모델(LLM) 중심 구조에서 벗어나 추론과 실행 능력을 갖출 것이라고 봤다. 이를 통해 기업 전반 업무를 수행하는 체계로 업그레이드될 것이라는 설명이다. 이에 따라 기업용 AI는 개별 도입 단계를 넘어 전사적 AI 생태계 구축 단계로 이동할 것으로 예측됐다. 스노우플레이크는 이 과정에서 에이전틱 AI 신뢰성이 핵심 과제로 떠오를 것으로 봤다. 사용자 피드백을 반영하는 피드백 루프와 결과를 스스로 점검하는 자체 검증 메커니즘이 결합돼 에이전트 판단 정확도와 안정성을 높이는 구조가 확산될 것으로 예측했다. 기업 환경에서는 하나의 슈퍼 에이전트보다 특정 업무에 특화된 마이크로 에이전트가 먼저 확산될 것이란 전망도 나왔다. 이런 에이전트들이 조합돼 복잡한 업무를 수행하는 구조가 에이전틱 AI 기본 형태가 될 것이란 설명이다. 보고서는 에이전틱 AI 확산을 위해 표준 프로토콜과 오픈소스 파운데이션 모델, 운영 인프라도 필수 요소로 제시했다. 에이전트와 외부 시스템 간 통신을 표준화하는 지배적 프로토콜이 등장하면 개발 속도가 빨라지고 벤더 종속도 줄어들 것으로 봤다. 기업 인프라도 분석 중심에서 실시간 처리와 상태 관리 중심으로 전환될 것으로 전망됐다. 포스트그레스는 빠른 응답과 낮은 지연이 필요한 온라인 처리 워크로드를 뒷받침하며 에이전틱 AI가 생성하는 대규모 실시간 이벤트와 운영 데이터를 처리하는 핵심 인프라로 활용될 것으로 제시됐다. 사이버 보안 영역에서는 에이전틱 AI가 위협과 기회를 동시에 만들 것으로 나타났다. 공격자는 취약점 탐지와 데이터 탈취를 자동화할 수 있지만, 보안 운영 센터에서는 AI 에이전트를 활용해 제한된 인력으로 대응 역량을 강화할 수 있다는 설명이다. 산업별로는 리테일과 소비재 분야에서 개인화된 고객 관리와 AI 쇼핑 어시스턴트가 확산하고, 금융 서비스 분야에서는 AI 기반 분석과 리스크 관리 에이전트가 의사결정 전반에 통합될 것으로 전망됐다. 제조 산업에서는 품질 검사, 설비 정비, 공급망 최적화를 지원하는 산업 특화 챗봇형 AI 에이전트 도입이 가장 빠르게 진행될 것으로 분석됐다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 혁신 속도는 매우 빠르지만 대부분의 기업은 이를 실질적 성과로는 이어가지 못한다"며 "데이터 상태, 거버넌스, 조직 역량의 차이가 기업 간 AI 활용의 격차를 만들 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 13:29김미정 기자

"AI 성패는 인프라에 달렸다"…오라클, OCI로 '현장 적용' 승부수

생성형 인공지능(AI)이 산업 전반으로 확산되면서 기업들의 관심은 어떤 모델을 쓰느냐에서 어떻게 운영해 성과를 내느냐로 이동하고 있다. 하지만 초고성능 컴퓨팅과 초저지연 네트워크, 대규모 데이터 처리 역량이 뒷받침되지 않으면 AI는 개념검증(PoC)을 넘어 실제 비즈니스 혁신으로 이어지기 어렵다는 지적이 나온다. 15일 오라클은 이같은 흐름 속에서 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)'를 AI 최적화 인프라로 제시했다. 생성형 AI 확산으로 기업 환경에서 고성능 인프라 수요가 커지는 점에 주목하며 AI 전환이 실제 운영 단계로 넘어가기 위한 기반을 강화한다는 전략이다. OCI는 고성능·보안·데이터 통합을 모두 갖춘 엔터프라이즈급 AI 플랫폼으로, 단순 클라우드 인프라를 넘어 성공적인 AI 전환·운영을 지원하는 핵심 인프라로 주목받고 있다. 오라클은 기업이 PoC 단계를 넘어 실제 성과(ROI)를 내는 AI를 구현하도록 앞장선다는 목표다. "모델만으론 부족"…데이터·AI·애플리케이션 연결이 경쟁력 오라클은 AI 시대 경쟁력은 모델이 아닌 운영 가능한 구조에 있다고 강조한다. 기업이 AI 도입을 성공시키려면 내부 데이터가 AI 모델로 이어지고 다시 실사용 애플리케이션에 즉시 반영되는 흐름이 필요하다는 것이다. 이에 오라클은 OCI로 ▲퓨전 애플리케이션 ▲자율운영 데이터베이스(DB) ▲데이터 플랫폼 ▲OCI 생성형 AI 등을 단일 플랫폼으로 연결해 데이터·AI·애플리케이션이 이어지는 엔드투엔드 구조를 제공한다. 이같은 통합 구조로 AI 활용 가속화 핵심인 데이터를 AI에 가져오는 속도를 빠르게 하고 운영 효율과 적용 속도를 높인다는 구상이다. 기업이 생성형 AI를 본격 확산하려면 성능 못지않게 보안과 규제 대응도 중요하다. 금융·공공 등 규제 산업에서는 데이터 이동 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험, 주권 이슈, 거버넌스 문제가 AI 도입 속도를 제한할 수 있다는 분석이 나온다. 오라클 OCI는 ▲고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않는 정책 ▲데이터 레지던시 100% 준수 ▲정부·금융권을 위한 전용 리전 ▲멀티 클라우드 및 고객 전용 클라우드 배포 등을 지원한다. 이처럼 보안이 해결된 상태에서 기업이 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 설계됐다는 점을 전면에 내세우고 있다. "PoC는 끝났다"…현장에서 바로 쓰는 AI로 생성형 AI 경쟁의 주요 관건으로는 비용이 꼽힌다. 기업들이 AI를 PoC가 아니라 상시 운영 체계로 확대할수록 그래픽처리장치(GPU)·스토리지·네트워크 비용 부담이 커지고 결국 비용 효율이 AI 확산 속도를 좌우할 수 있는 상황이다. 오라클은 이를 해결할 인프라로 'OCI 슈퍼클러스터'를 제시한다. 생성형 AI 시대에 요구되는 GPU 클러스터링 구조와 초저지연 네트워크, 페타바이트(PB)급 스토리지를 기본으로 제공하는 전략이다. 회사에 따르면 이는 동일 사양 기준 타 클라우드 대비 30~60% 비용 절감이 가능한 것으로 나타났다. 오라클은 AI 전략 무게중심이 이제 PoC 성공 여부가 아니라 현장 성과로 이동하고 있다고 진단했다. OCI 기반 AI를 통해 실제 기업 현장에서 즉시 성과를 낼 수 있도록 지원한다는 목표다. 최근 OCI는 업무 자동화, 문서 요약·검색, 다국어 콘텐츠 생성, 챗봇·고객서비스 고도화, 제조·유통·금융 시나리오 최적화 등 다양한 분야에 빠르게 적용되고 있다. 오라클은 "AI 시대 승패는 고성능 인프라와 데이터·애플리케이션을 잇는 통합 구조 위에서 결정된다"며 "OCI는 기업이 생성형 AI를 PoC 수준을 넘어 실전 비즈니스 반영 단계까지 실행할 수 있게 하는 핵심 기반"이라고 강조했다.

2026.01.15 10:42한정호 기자

퓨리오사AI, 망고부스트와 맞손...AI 데이터센터 공략 가속화

AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 망고부스트가 차세대 AI 데이터센터 시장 공략을 위해 손을 잡았다. 퓨리오사AI는 망고부스트와 차세대 AI 인프라 기술 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 인공지능 및 데이터센터 인프라 분야에서 상호 협력 체계를 구축하고, 기술 교류를 통해 데이터센터 시장에서의 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 전 세계 기업들이 본격적으로 인공지능 인프라 구축을 통한 인공지능 전환(AX)에 나서고 있는 가운데 GPU의 높은 전력소비는 인공지능의 빠른 확산에 병목으로 작용하고 있다. 이에 실제 인공지능 서비스 환경이 요구하는 성능을 높은 효율로 구현할 수 있는 반도체 솔루션에 대한 시장 수요가 나날이 폭증하고 있다. 고효율 반도체는 인프라 전성비를 개선시킬 뿐 아니라 냉각 설비, 부지 선정 등 제약요건을 완화시키는 만큼 인프라 구축 시점을 단축시키고 인공지능 전환을 가속화한다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 독자적인 칩 아키텍처 텐서 축약 프로세서(TCP)와 소프트웨어 스택 기술을 보유중이며, HBM을 탑재한 2세대 칩 RNGD(레니게이드) 양산을 이달 말 앞두고 있다. 망고부스트는 고성능 네트워킹에 특화된 DPU(데이터처리장치)및 AI 시스템 성능 최적화 기술을 보유 중이며, 이달 초 400GbE 급 성능을 가진 BoostX DPU 제품군의 양산을 시작했다. 세계적으로 기술력을 인정받은 딥테크 기업간의 협력이라는 점에서 세계적으로 대두되고 있는 인공지능 병목을 해소할 수 있을지 결과가 주목된다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “차세대 AI 데이터센터의 경쟁력은 고성능 AI 반도체와 네트워킹 칩을 얼마나 긴밀하고 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다"며 "퓨리오사AI는 망고부스트와의 협력을 통해 대한민국 AI 인프라 기술의 새로운 가능성을 보여주겠다”라고 말했다. 김장우 망고부스트 대표는 “이번 협약은 대한민국을 대표하는 AI 반도체 스타트업 간의 전략적 결합이라는 점에서 의미가 크다”며 “양사의 혁신 기술을 결합해 효율적이고 지속가능한 차세대 데이터센터의 표준을 제시하겠다”고 밝혔다.

2026.01.15 10:19전화평 기자

SAP, 섹타나인과 차세대 클라우드 ERP 구축…식품 제조 DX 가속

SAP가 클라우드 전사적자원관리(ERP) 시스템 구축을 주도하며 식품 제조 분야 품질관리 체계 고도화에 나섰다. SAP코리아는 섹타나인과 'SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션'을 도입해 차세대 ERP 시스템을 구축하고 지난해 8월부터 안정적인 운영에 돌입했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 파리크라상·삼립·SPL·비알코리아 등 핵심 생산 및 물류 거점에 최신 SAP 클라우드 ERP 솔루션이 적용됐다. 글로벌 비즈니스 확장에 필수적인 민첩성과 확장성을 확보하고 품질·안전성 강화, ESG 대응, 데이터 기반 의사결정 등 미래 경쟁력 확보를 위한 토대를 마련했다는 설명이다. 섹타나인은 국내외 13개 회사에서 운영해온 기존 온프레미스 환경의 비표준화된 데이터 한계와 글로벌 확장성 한계를 극복하고자 했다. 이를 위해 기존 시스템을 그대로 옮기는 대신 글로벌 표준 프로세스에 맞춰 시스템을 새롭게 설계하는 '그린필드' 접근 방식을 채택했다. 섹타나인 오대식 ERP부문장은 "이번 프로젝트는 단순한 시스템 교체를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 목표로 진행됐다"고 강조했다. SAP에 따르면 지난해 8월 차세대 ERP 전환 이후 섹타나인을 비롯한 각 회사들은 운영 효율화 및 품질 강화 측면에서 뚜렷한 성과를 거두고 있다. 13개 계열사 시스템을 통합함으로써 재고와 물류의 가시성이 크게 향상됐으며 HACCP 대응과 실시간 품질 데이터 분석을 통해 안전성이 강화됐다. 또 경영 자원 운영 유연성을 확보해 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 IT 인프라를 갖췄으며 실시간 KPI 모니터링을 통해 데이터에 기반한 정교한 의사결정이 가능해졌다. 현장 혁신 측면에서는 파리크라상과 SPL 평택공장이 'SAP 모바일 스타트'를 활용해 현장 품질관리(QM) 업무를 모바일로 전환했다. SAP 모바일 스타트는 검사 요청과 승인 절차를 모바일에서 실시간 처리할 수 있도록 지원한다. 품질 데이터가 ERP와 연동돼 실시간으로 데이터를 추적할 수 있다. 이를 통해 불량품 관리와 시정 및 예방 조치(CAPA) 실행 속도가 빨라졌으며 검사 계획 확인부터 결과 등록, 승인 절차까지 전 과정이 스마트폰에서 가능해지면서 업무 효율이 개선됐다. 또 일부 생산 공장에서는 이를 기반으로 품질 알림과 데이터 분석을 강화해 불량률을 낮추는 성과를 거둔 것으로 나타났다. 향후 SAP는 ▲인공지능(AI)·머신러닝 기반 예측 품질관리 고도화 ▲'SAP 빌드 워크존'을 통한 사용자 경험 강화 ▲'쥴(Joule)' 기반 차세대 AI 도입을 지속적으로 지원할 계획이다. 이번 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션 도입은 국내 식품 제조업계 디지털 전환(DX)의 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다. 단순한 인프라 클라우드 전환을 넘어 글로벌 확장성 확보, ESG 경영 대응, AI 및 모바일 기반 스마트팩토리 구현 등 실질적인 비즈니스 가치를 입증한 사례라는 설명이다. 신은영 SAP코리아 대표는 "섹타나인과 함께한 성공적인 전환은 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것"이라며 "앞으로도 최신 IT 기술과 AI를 접목해 고객사 비즈니스 혁신을 지속적으로 지원할 예정"이라고 밝혔다.

2026.01.14 16:52한정호 기자

과기정통부 "55개 관련기관 업무보고서 나온 후속조치 과제화"

과학기술정보통신부가 지난 12일부터 14일까지 진행한 우주항공청, 소속·공공기관, 유관기관 등 총 55개 기관 업무보고 후속조치를 과제화한다. 과기정통부는 14일 과학기술회관에서 강상욱 기획조정실장 주재로 진행한 과기정통부 업무보고 사후 브리핑에서 이 같이 밝혔다. 첫날 과학기술 분야 출연연구기관과 공공기관 대상 업무보고에서는 AI 대전환과 PBS(연구과제중심제도) 폐지 기조에 맞춰 △AI 기반 과학기술 혁신 △기관별 고유 임무 재설정 △산·학·연 협업 체계 강화 방안이 주요 이슈로 부각됐다. 출연연 역량을 효율적으로 활용하고 실질적인 성과를 창출하기 위해, 양자 분야는 기관별로 분절된 연구를 통합할 '국가 주도 협의체 구성'이 제기됐다. 또 피지컬AI나 휴머노이드 등 하드웨어와 관련해 연구데이터, 특화 AI모델, 구동기 등 개발 목표를 명확히 할 것과 기관·기업 간 협력 체계 구축 등 연구성과 효율화 방향 등이 논의됐다. R&D 기획·관리기관 보고에서는 실패 용인 문화 조성과 부정행위 엄정 대응 방침을 검토했다. 연구개발특구진흥재단과는 지역대학·기업이 결합한 지역 기반 기술창업 활성화를 위한 실천 과제들이 언급됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 과학기술 분야 AI 융합에 대해 “미국 제네시스 미션이 큰 파급력이 있을 것으로 예상되는 상황에서 우리도 목표를 설정해야 한다”며, “각자 하게 되면 각자 할 수 있는 수준 정도로만 결과물이 나온다. 세계적 성과 창출을 위해 출연연도 전체 기관의 관점에서 대학·기업과 시너지를 낼 수 있는 목표를 설정해야 하고, 산재된 데이터를 학습 가능한 양질의 데이터로 고도화해야한다”고 강조했다. 이외에 연구자 행정부담 완화와 연구행정서비스 편의성 제고를 위해 연구관리시스템 간 데이터 연동·통합을 조속히 완료해 줄 것을 당부했다. 이틀 째인 과학문화 및 우정 분야 공공기관 12개 업무보고에서는 전국 과학관들이 서로 시너지를 낼 수 있도록 국립중앙과학관이 중심이 되어 정보공유 플랫폼을 구축해줄 것을 당부했다. 특히, 전국민 AI 문해력 향상의 관점에서 과학관이 AI 교육 등에 적극적인 역할을 해줄 것을 요청했다. 우정 분야에서는 복지·행정 관련 공공서비스 위탁업무 발굴, 마약류 검사 등 지난 12월 업무보고에서 논의되었던 대통령 지시사항 추진 상황을 점검했다. 또, 금융 시스템 한 축을 담당하고 있는 기관으로서, 취약계층 중심으로 금융사기 사건들을 원천적으로 막을 수 있는 방안들을 고민해줄 것을 요청했다. 마지막 날인 3일 째 우주 분야 및 AI·ICT 분야 공공기관, 4대 과학기술원 등 총 15개 기관 업무보고에서는 누리호 4차 발사 장면의 감동을 전하며, 연구원들이 마음껏 연구하고 성과를 낼 수 있도록 근무 환경과, 조직문화 정립 등에도 각별한 관심을 당부했다. 또, 누리호를 이을 차세대 발사체와 관련 선진국과의 기술격차를 줄이고 경쟁력을 가질 수 있는 방안, 수작업으로 이루어지는 37만개 누리호 부품제작에 대한 체계적인 관리방안, 누리호 후속발사에 대한 논의도 이루어졌다. 이외에 우주강국 도약을 위한 우주청·연구기관 역할 정립 필요성도 강조했다. 과학기술원과 관련해서는 세계적인 연구중심대학을 지향하면서, 지역성장의 교두보로 대전환하기 위해 지역 강점 분야를 중심으로 기업, 연구기관 및 대학과의 협력을 당부하고, 딥테크 창업 역할을 강조했다. AI·ICT 분야 공공기관을 대상으로는 GPU 공급, 독자 AI모델 개발 등 주요 과제가 진행되고 있으나 과제 관리를 넘어 우리나라 생태계를 위한 전체적인 고민이 필요하며, 현장의 최일선에 있는 기관들의 적극적인 역할을 당부했다. 갈수록 지능화되는 사이버위협에 대응, 더욱 고도화된 정보보호에 대한 필요성도 언급했다. 전파 분야는 변화하는 기술환경, 저궤도 위성통신 등 신산업·서비스 등장에 맞춰서 전파를 지키는 기관이 아니라, 전략적으로 관리하고 활용하는 체계를 갖출 것을 요청했다. 과기정통부는 이번 업무보고에서 도출된 후속조치 사항들을 과제화하고, 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 직접 이행 상황을 점검해나갈 방침이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:36박희범 기자

MS "AI 데이터센터 전기료, 소비자에 전가 안 한다"…지역사회 우선 내세워

인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 '전기 먹는 하마' 논란이 거세지는 가운데, 마이크로소프트(MS)가 전력 비용을 소비자에게 전가하지 않겠다는 지역사회 우선 운영 원칙을 내걸며 여론 달래기에 나섰다. 데이터센터 전력 수요가 가정용 전기요금 인상으로 이어질 수 있다는 우려가 커지자, 빅테크가 비용을 직접 부담해야 한다는 압박이 본격화되는 분위기다. 14일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 MS는 미국 내 자사 AI 데이터센터가 사용하는 전력 비용이 일반 소비자 요금으로 넘어가지 않도록 전력회사와 공공위원회에 충분히 높은 요금 책정을 요구하겠다고 밝혔다. MS는 데이터센터 전력 비용이 지역 전기요금 인상으로 이어진다는 반발을 의식해 기업용 요금 체계 개편을 통해 주민 부담을 원천 차단하겠다는 입장이다. 브래드 스미스 MS 사장은 미국 위스콘신주가 초대형 전력 소비 기업에 높은 비용을 청구하는 새로운 요금체계를 마련한 점을 벤치마킹 모델로 제시하며 다른 주에서도 유사 정책이 도입될 수 있도록 추진하겠다고 설명했다. 전력 이슈뿐 아니라 환경 부담 완화도 함께 꺼냈다. 데이터센터 냉각 과정에서 쓰이는 물 사용량을 최소화하고 취수량보다 더 많은 물을 지역사회에 보충하겠다는 약속이다. 이와 함께 지역 일자리 창출, 지방세 인하 요구 중단, AI 교육 및 비영리단체 지원 강화 등도 공약으로 내걸었다. 이번 조치는 데이터센터 확산이 미국 내 정치·사회적 쟁점으로 부상한 흐름과 맞물려 있다. 지난 1년간 미국 내에서는 데이터센터에 대한 지역 반발이 거세진 상황이다. 데이터센터는 생성형 AI 모델을 학습·운영하는 핵심 인프라지만, 막대한 전력 소비로 전력망 부담과 요금 상승 우려를 키우는 시설로 평가된다. 이 때문에 미국 곳곳에서 데이터센터 건립 반대 움직임이 확산되고 있으며 일부 프로젝트는 지역 반발로 지연되거나 중단되는 사례도 이어지고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령도 빅테크의 비용 부담 필요성을 전면에 내세우고 있다. 트럼프 대통령은 SNS를 통해 MS의 전기료 부담 방침을 "미국인이 전력 소비 부담을 떠안지 않도록 하는 조치"라고 평가하며 다른 기업을 향해서도 유사한 대응을 예고했다. 업계 전반으로도 전력 비용과 지역사회 부담을 완화하려는 흐름이 확산하는 모습이다. 앞서 메타는 원전기업들과 대규모 전력 공급 계약을 발표하며 데이터센터 에너지 비용을 전액 부담해 소비자 부담을 줄이겠다는 취지의 입장을 밝힌 바 있다. 브래드 스미스 MS 사장은 "데이터센터가 소모하는 전력 비용을 충당할 수 있을 정도로 높은 요금을 전력 업체와 이를 승인하는 공공위원회가 책정할 수 있도록 요청하겠다"고 강조했다.

2026.01.14 15:37한정호 기자

SK하이닉스, AI 추론 병목 줄이는 '커스텀 HBM' 정조준

SK하이닉스가 향후 다가올 커스텀 HBM(고대역폭메모리) 시대를 위한 무기로 '스트림DQ(StreamDQ)'를 꺼내 들었다. 기존 GPU가 담당해 추론 과정에서 병목 현상을 일으키던 작업을, HBM이 자체적으로 수행해 데이터 처리 성능을 끌어올리는 것이 골자다. GPU 업체 입장에서도 HBM으로 일부 기능을 이전할 수 있기 때문에 칩 설계를 보다 유연하게 할 수 있다는 이점이 있다. SK하이닉스는 해당 기술을 통해 엔비디아 등 주요 고객사와 협의를 진행할 것으로 관측된다. SK하이닉스는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스 베니션 호텔에서 'CES 2026' 프라이빗 전시관을 마련하고 커스텀 HBM 기술을 공개했다. 커스텀 HBM 시장 정조준…고객사에 '스트림DQ' 기술 제안 커스텀 HBM은 차세대 버전인 HBM4E(7세대 HBM)부터 본격적으로 적용될 것으로 전망되는 제품이다. 기존 HBM이 표준에 따라 제작됐다면, 커스텀 HBM은 고객사가 원하는 기능을 베이스 다이에 추가하는 것이 가장 큰 차별점이다. 베이스 다이는 HBM을 적층한 코어 다이의 메모리 컨트롤러 기능을 담당하는 칩으로, HBM과 GPU 등의 시스템반도체를 PHY(물리계층)로 연결한다. 기존에는 메모리 회사가 이를 제조했으나, 다양한 로직 기능이 추가되면서 HBM4부터는 주로 파운드리 공정을 통해 양산된다. SK하이닉스는 커스텀 HBM 상용화를 위해 고객사에 스트림DQ라는 기술을 제안하고 있다. 얼마전 막을 내린 CES 2026 전시관이 고객사 대상으로 운영된 만큼, 엔비디아 등 글로벌 빅테크에 적극적인 프로모션을 진행했을 것으로 예상된다. SK하이닉스 관계자는 "스트림DQ는 커스텀 HBM의 한 사례로서, SK하이닉스는 해당 기술을 논문으로도 냈다"며 "고객사가 커스텀 HBM 관련 기술을 우리에게 제안하기도 하지만, 반대로 SK하이닉스가 제시하기도 한다"고 설명했다. GPU 일부 기능 HBM으로 이전…빅테크 부담 덜어준다 스트림DQ 기술은 기존 GPU 내부의 컨트롤러 기능 일부를 HBM의 베이스 다이로 이전하는 것이 주 골자다. 이렇게 되면 GPU 제조사는 칩 내부 공간을 더 넓게 쓸 수 있어, 시스템반도체의 성능 및 효율성 향상을 도모할 수 있다. SK하이닉스 입장에서는 베이스 다이에 GPU 컨트롤러 등을 추가하더라도 큰 부담이 없다. 대만 주요 파운드리인 TSMC의 선단 공정을 적용하기 때문이다. 또한 SK하이닉스는 해당 베이스 다이에 UCIe 인터페이스를 적용해 칩의 집적도를 더 높였다. UCIe는 칩을 기능별 단위로 분할해 제조한 후, 서로 연결하는 최첨단 기술이다. HBM이 '역양자화' 대신 처리…LLM 처리 속도 7배 향상 가능 AI 가속기의 데이터 처리 성능 역시 획기적으로 높아진다. 대규모언어모델(LLM)은 메모리 사용량을 효율적으로 감축하기 위해 낮은 비트 정수로 데이터를 압축하는 '양자화(Quantization)' 과정을 거친다. 이후 실제 연산 과정에서는 데이터를 다시 압축 해제하는 '역양자화(Dequantization)'를 진행한다. 기존 역양자화 작업은 GPU가 담당했다. 그런데 GPU가 역양자화를 진행하면 전체 LLM 추론 시간의 최대 80%를 잡아먹는 메모리 병목 현상을 일으키는 문제가 발생해 왔다. 반면 스트림DQ는 양자화된 정보를 그대로 GPU에 보내는 것이 아니라, HBM 내부에서 데이터가 흘러가는 과정에서 역양자화를 곧바로(on-the-fly) 진행한다. 덕분에 GPU는 별도의 작업 없이 곧바로 연산 작업을 진행할 수 있게 된다. 이처럼 흘러가는(스트림) 데이터를 곧바로 역양자화(DQ)한다는 관점에서 스트림DQ라는 이름이 붙었다. 이를 통해 병목 현상이 발생했던 LLM 추론 처리 속도가 약 7배 이상으로 개선될 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 전체 AI 가속기의 추론 속도 역시 크게 향상될 것으로 기대된다. SK하이닉스 관계자는 "방대한 양의 데이터를 처리하는 시스템반도체를 메모리 근처에 가져다 놓고 데이터 결과값만 받게 하면 시스템적으로 굉장히 효율적"이라며 "프로세싱 니어 메모리(PNM)의 개념으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.01.14 13:48장경윤 기자

"데이터 이동은 그만"…IBM·오라클·델·HPE, '데이터로 찾아가는 AI' 승부수

생성형 AI 도입이 기업 생존의 필수 과제로 자리 잡은 가운데, 글로벌 빅테크 기업들이 데이터 이동 최소화를 핵심으로 한 인프라 혁신에 집중하고 있다. 폭발적으로 증가하는 기업 내 데이터를 통합하는 과정에서 발생하는 비효율과 보안 리스크가 AI 전환(AX)을 가로막는 최대 걸림돌로 지목됐기 때문이다. 14일 업계에 따르면 IBM, 오라클, 델 테크놀로지스, HPE 등 주요 기업은 데이터가 저장된 곳에서 즉시 AI를 구동하는 데이터 중심 솔루션을 앞세워 치열한 주도권 경쟁에 돌입했다. IBM "AI 성패는 데이터 품질이 결정"…'AI 레디 데이터' 제시 IBM은 생성형 AI 도입의 가장 큰 걸림돌을 '데이터의 준비 상태'로 진단하고, 이를 해결하기 위한 'AI 레디 데이터(AI-ready Data)' 전략을 전면에 내세운다. AI 레디 데이터는 AI가 즉시 학습하고 운영할 수 있도록 품질과 정합성을 확보한 최적화된 상태를 의미한다. 현재 다수 기업이 보유한 데이터에서 90% 이상은 문서나 이미지 같은 비정형 데이터로 알려졌다. 이로 인해 실제 AI 모델에 활용되는 데이터 비율은 1% 미만에 불과하다. 복잡한 저장소 구조와 낮은 품질 때문에 데이터가 AI의 연료로 쓰이지 못하고 버려지는 셈이다. IBM은 AI 및 데이터 플랫폼 '왓슨x(watsonx)'를 통해 '데이터 통합'과 '데이터 인텔리전스'라는 두 가지 핵심 해법을 제시한다. 데이터 통합 단계에서는 온프레미스 서버의 비정형 데이터, 클라우드의 정형 데이터, 실시간 스트리밍 데이터 등 기업 내외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결한다. 왓슨x는 데이터를 한곳에 모으는 차원을 넘어 수집된 데이터를 AI 모델이 학습과 추론에 바로 활용할 수 있는 포맷으로 변환해 저장한다. 이어 데이터 인텔리전스 과정을 통해 플랫폼이 데이터의 오류를 자동으로 수정하고 표현은 다르지만 같은 의미를 지닌 단어를 같은 항목으로 묶어 일관성을 확보한다. 또 개인정보나 보안 데이터를 자동 탐지해 마스킹 처리하고 욕설이나 노이즈 데이터를 제거해 AI의 학습 효율을 높인다. 특히 기업마다 사용하는 고유 용어나 내부 코드를 표준화하는 '수동 큐레이션' 기능을 제공해, AI가 해당 기업의 맥락을 정확히 이해하도록 돕는다. 한국IBM 이호승 전무는 "AI를 통해 정제된 데이터셋은 벡터화·임베딩 과정을 거쳐 비로소 AI 애플리케이션에 투입된다"며 "이 과정을 거쳐야만 AI가 환각 없이 신뢰성 높은 답변과 기업 맞춤형 인사이트를 도출할 수 있다"고 강조했다. 오라클 "데이터를 위한 AI"…이동 없는 '제로 ETL' 승부 오라클은 AI 전략의 출발점으로 '데이터를 위한 AI(AI for Data)'를 제시하고 있다. 데이터를 AI 모델 학습을 위해 외부로 옮기는 것이 아니라 방대한 데이터가 공간에 AI를 심는 데이터 중심 접근법이다. 나정옥 한국오라클 부사장은 "AI 도입의 성패는 결국 '데이터 이동'을 얼마나 줄이느냐에 달렸다"며 "오라클은 데이터를 밖으로 빼내지 않는다는 원칙 아래 데이터가 머무는 자리로 AI를 가져오는 것"이라고 설명했다. 이어 "오픈AI가 인프라 확장을 위해 오라클과 협력한 이유 역시 타사가 수년 걸릴 대규모 클러스터를 1년도 안 돼 구축해 내는 독보적인 역량 때문"이라고 강조했다. 이를 실현하기 위한 구체적인 방법론으로 오라클은 '오픈 데이터 레이크하우스'와 '제로 ETL' 전략을 제시한다. 데이터 플랫폼 전략을 총괄하는 김태완 상무는 "이제 데이터가 어디에 있든 상관없는 오픈 데이터 시대"라며 "핵심은 데이터를 복제하거나 옮기는 작업을 최소화해, 이동에 드는 시간과 비용을 없애는 '제로 ETL'을 실현하는 것"이라고 설명했다. 그동안 분석을 위해 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 과정이 필수였다. 오라클은 어떤 클라우드를 사용하든 상관없이 멀티클라우드 연동을 지원해 여러 곳에 파편화된 데이터를 통합된 논리적 플랫폼처럼 다룰 수 있도록 지원한다. 효율성을 더욱 강화하기 위해 오라클 데이터베이스 26ai도 선보였다. 이 제품은 별도 벡터 DB를 구축할 필요 없이 기존 DB 내부에서 AI 벡터 검색과 생성형 AI 기능을 직접 수행한다. 이를 통해 정형 데이터와 비정형 데이터를 통합 데이터베이스에서 한번에 처리함으로써 데이터 파이프라인의 복잡성을 줄였다. 나 부사장은 "데이터 이동을 원천 차단함으로써 기업의 민감한 정보가 외부로 유출될 틈을 주지 않는다"며 "보안과 규제 준수가 생명인 기업들에게 가장 안전하고 강력한 AI 환경을 제공한다"고 자신했다. 델 테크놀로지스 "데이터로 향하는 AI'…AI 팩토리 제시 델 테크놀로지스는 전 세계 데이터의 83%가 클라우드가 아닌 온프레미스나 엣지에 저장되어 있다는 점에 주목하며, 데이터를 이동시키는 위험을 감수하는 대신 '데이터로 향하는 AI(Bring AI to Your Data)' 전략을 전면에 내세운다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 "AI는 본질적으로 데이터를 갈아서 지능을 만드는 과정이기에 데이터가 곧 경쟁력"이라며 "방대한 데이터를 클라우드로 옮기는 것은 비용과 보안 측면에서 비효율적이며, AI가 데이터가 있는 곳으로 와야 가장 효율적이고 안전하다"고 강조했다. 이러한 철학을 실현하기 위한 델의 핵심 무기는 엔비디아와 협력해 '델 AI 팩토리'를 선보였다. AI 팩토리는 공장을 짓듯 기업 내부에 AI 생산 설비를 갖추도록 돕는 엔드투엔드 솔루션이다. 고성능 GPU 서버, 스토리지, 네트워킹 장비뿐만 아니라 AI 소프트웨어까지 사전에 검증되고 최적화된 상태로 제공된다. 기업은 레고 블록을 조립하듯 데이터센터 안에서 즉시 데이터 학습과 추론을 시작할 수 있다. 특히 델은 데이터 중력 현상을 해결하는 데 집중한다. 데이터가 거대해질수록 이동이 불가능해지는 특성 때문에 데이터가 생성되는 엣지환경에서 실시간으로 AI를 구동하는 것이 필수적이라는 판단이다. 제프 클라크 델 부회장은 "AI 도입의 성패는 '데이터 주권'을 지키면서 얼마나 빠르게 가치를 창출하느냐에 달렸다"며 "델 AI 팩토리는 기업의 소중한 지적재산권(IP)이 외부로 유출될 걱정 없이, 가장 안전한 내부 방화벽 안에서 '나만의 AI'를 구축할 수 있는 가장 확실한 방법"이라고 설명했다. HPE "전원만 켜면 바로 AI 활용" HPE는 기업에서 AI 도입을 주저하는 가장 큰 이유를 '인프라 구축의 난이도'와 '데이터 연결의 복잡성'에서 찾았다. 이를 해결하기 위해 기업이 부품을 하나하나 조립할 필요 없이 전원만 켜면 바로 AI를 가동할 수 있는 완전체 솔루션을 제공한다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI 시대의 기업 경쟁력은 '속도'와 '단순함'에 달렸다"며 "과거에는 기업이 AI 인프라를 구축하려면 수많은 부품과 소프트웨어를 엮느라 수개월을 허비했지만, HPE는 이를 '단 3번의 클릭'으로 배포 가능한 수준으로 단순화했다"고 밝혔다. 이어 "데이터가 있는 곳이라면 엣지든 데이터센터든 상관없이 즉시 AI 워크로드를 실행할 수 있는 '준비된(Ready)' 환경을 제공하는 것이 우리의 핵심 전략"이라고 밝혔다. 이를 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI'를 선보인다. 엔비디아의 GPU, 네트워킹, AI 소프트웨어와 HPE의 서버, 스토리지, '그린레이크(GreenLake)' 클라우드 플랫폼을 하나의 패키지로 통합한 것이 특징이다. 복잡한 하드웨어 호환성을 테스트할 필요 없이 설치 후 바로 사용할 수 있는 턴키 방식이 특징으로 기업 데이터센터 내부에서 안전하게 생성형 AI 모델을 학습시키고 튜닝할 수 있다. 또 HPE는 슈퍼컴퓨팅 기술력을 바탕으로 막대한 컴퓨팅 파워와 효율적인 냉각 기술 등을 차별점으로 내세우고 있다. HPE 닐 맥도날드 컴퓨트 부문 총괄 부사장은 "데이터를 중앙으로 모으는 기존 클라우드 방식은 AI 시대의 엄청난 데이터 양과 실시간 처리 요구를 감당할 수 없다"며 "HPE는 엣지부터 클라우드까지 데이터를 물리적으로 이동시키지 않고도 논리적으로 연결하는 데이터 패브릭 기술을 통해 데이터가 발생한 현장에서 즉각적인 AI 추론을 가능케 한다"고 강조했다.

2026.01.14 13:40남혁우 기자

공공 AX서 존재감 키우는 '클라비'…현장형 소버린 AI 확산

공공부문 인공지능 전환(AX) 시장이 본격 열리는 가운데, 활용도 높은 서비스를 잇달아 구축한 AI·클라우드 매니지드(MSP) 기업 클라비가 업계 주목을 받고 있다. 데이터 기반 행정·대민 서비스에 생성형 AI를 접목하며 소버린 AI 확산 흐름에서 존재감을 키우는 모습이다. 14일 클라비에 따르면 회사는 생성형 AI를 적용한 '소상공인 365' 서비스를 지난달 말 개시했다. 클라비는 생성형 AI와 클라우드 전문기업으로, 민간·공공 영역에서 데이터 활용을 쉽게 하고 현장 실무에 바로 적용 가능한 형태의 생성형 AI 서비스를 구현하는 데 집중하고 있다. 특히 단순 개념검증(PoC)을 넘어 실제 서비스 론칭 사례를 빠르게 확보해가고 있다. 회사는 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X'를 기반으로 공공분야 생성형 AI 서비스를 구축·제공해온 결과, 네이버클라우드가 전략적 지분 투자를 단행했다. 기술보증기금(KIBO)에서도 지분 투자를 했으며 공공부문에서 쌓은 기술력과 사업 신뢰도를 바탕으로 AI·클라우드 전환 프로젝트를 확대 중이다. 최근 클라비가 개시한 소상공인 365는 예비창업자 및 소상공인을 위한 데이터 기반 경영지원 플랫폼에 생성형 AI 기능을 결합한 서비스다. 64개 공공·민간 데이터를 수집하고 이를 22종으로 융합해 빅데이터 기반 상권분석, 가게 경영진단, 상권·시장 트렌드, 정책 가이드 등 다양한 정보를 통합 제공함으로써 데이터 기반 경영 의사결정을 지원한다. 이용자가 자연어로 질문하면 조건에 맞는 지원사업과 관련 정보를 안내하는 등 소상공인 시장을 겨냥한 편리하고 접근성 높은 생성형 AI 활용 모델을 구체화한 것으로 평가된다. 클라비는 자사 경쟁력이 단일 서비스 구축 역량을 넘어 생성형 AI와 클라우드 네이티브를 기반으로 한 다층적 사업 포트폴리오에 있다는 설명이다. 컨설팅을 시작으로 클라우드 전환·운영, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션, AI SaaS, 산업 특화 생성형 AI로 확장되는 구조를 갖춘 AI·클라우드 통합 플랫폼 기업으로 거듭난다는 목표다. 특히 ▲머신러닝 운영관리(MLOps) 플랫폼 ▲SaaS 빌더 X ▲검색증강생성(RAG) 어시스턴트 솔루션 '클라리오' ▲RAG 평가 솔루션 '클라리오-에바' ▲디지털 전환 및 클라우드 관리 플랫폼 솔루션 등 자체 개발한 5대 핵심 기술 솔루션을 보유 중이다. 이를 기반으로 공공·교육·산업 전반에서 생성형 AI 실질적 적용과 확산을 추진 중이다. 클라비는 공공과 민간 시장을 각각 다른 방식으로 공략하는 이원화 전략을 내세우고 있다. 공공 부문에서는 소버린 AI 기반으로 행정·정책 특화 AI를 구축하고 보안·감사·망분리 기준을 충족하는 공공 전용 AI 플랫폼을 마련해 기관 단위 장기 계약 및 구독 모델로 확산한다는 구상이다. 민간 부문에서는 기업 생산성과 수익성에 초점을 맞춰 SaaS 기반 AI 서비스를 확대하고 산업별 AI SaaS 패키지와 구독·사용량 기반 과금 모델, 파트너·마켓플레이스 확장을 통해 빠르게 시장을 키우는 전략을 추진한다. 중장기적으로는 2030년까지 산업 특화 생성형 AI 모델을 축적해 AI 구축부터 플랫폼 전환, 구독형 서비스 확산, 생태계 완성 단계로 이어지는 성장 구조를 확장한다는 목표다. 안인구 클라비 대표는 "소버린 AI 기반 생성형 AI로 공공·민간 데이터 활용을 쉽게 하고 행정·대민 서비스 현장에 적용 가능한 AI로 공공 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.01.14 11:23한정호 기자

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