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'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (393건)

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솔트웨어 "클라우드 넘어 AI·데이터 플랫폼 기업으로 성장"

솔트웨어가 클라우드 중심 사업 구조를 넘어 인공지능(AI)·데이터 플랫폼 기업 전환을 선언했다. 데이터 플랫폼과 AI 서비스를 결합해 기업 고객 성과 창출로 이어지는 사업 모델을 강화한다는 목표다. 솔트웨어는 기존 클라우드 매니지드 서비스(MSP) 사업을 기반으로 AI·데이터 플랫폼 기업 성장 전략을 본격화한다고 28일 밝혔다. 최근 솔트웨어는 데이터브릭스와 협업해 데이터 플랫폼 역량을 강화하고 자체 AI 브랜드 '핏사피'를 결합해 새 성장 동력을 확보 중이다. 클라우드 운영으로 확보한 안정적 매출 구조를 기반으로 AI 데이터 사업 비중 확대와 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델 확장을 동시에 추진할 방침이다. 시장 환경 변화도 전략 전환을 뒷받침하고 있다. 기업 IT 시장은 인프라 구축 중심에서 데이터를 얼마나 효과적으로 통합·분석하고 AI로 연결하느냐로 경쟁 축이 이동하고 있다. 생성형 AI 역시 개념검증(PoC) 단계를 넘어 실제 업무 환경에 적용되는 운영 단계로 확산되는 추세다. 이에 맞춰 솔트웨어는 데이터 수집·통합·분석부터 AI 모델 적용, 운영 자동화까지 이어지는 엔드투엔드 사업 구조를 강화하고 있다. 특히 제조·금융·공공 등 레거시 시스템과 온프레미스 비중이 높은 산업군을 주요 공략 대상으로 설정했다. 회사는 MSP 사업을 통해 축적한 클라우드 운영 경험을 바탕으로 데이터 매니지드 서비스 사업도 확대한다. 고객 환경 진단, 총소유비용(TCO) 분석, 데이터 이전, 플랫폼 구축, 운영 관리까지 아우르는 지속 운영형 서비스 모델을 통해 반복 매출 구조를 강화하는 전략이다. AI 사업 확장도 병행한다. 솔트웨어는 AI 보안 솔루션 '사피 가디언', 자연어 처리 기반 챗봇 '사피 봇', AI 에이전트 '사피 에이전트' 등을 통해 기업 고객 AI 도입 수요에 대응하고 있다. 향후 프라이빗 거대언어모델(LLM)과 AI 에이전트 기반 업무 자동화, AI SaaS 모델 확대도 추진할 계획이다. 이정근 솔트웨어 대표는 "클라우드 사업에서 축적한 운영 역량을 바탕으로 데이터를 AI로 연결해 실질적인 고객 성과를 만드는 기업으로 진화하고 있다"며 "앞으로 데이터 플랫폼과 AI SaaS를 양축으로 새로운 성장 동력을 만들어갈 것"이라고 밝혔다.

2026.04.28 17:49한정호 기자

[AI 리더스] 하이브랩 "초개인화 UX로 성과 만든다…AI 솔루션 기업 전환"

"초개인화 UX 기반 인공지능(AI) 솔루션으로 기업의 실제 성과를 만들겠습니다." 정수현 하이브랩 AX 연구소장은 28일 경기도 성남시 판교 본사에서 지디넷코리아와 만나 디지털 테크 에이전시에서 AI 전문기업으로 전환하는 전략과 핵심 솔루션 방향에 대해 이같이 밝혔다. 하이브랩 AX 연구소는 AI 모델 연구·개발부터 검증, 제품화까지 담당하는 핵심 조직이다. 연구소는 기술 로드맵 수립과 플랫폼 설계, 성능 검증, 사업 조직과의 협업을 통해 AI를 실제 서비스로 연결하는 역할을 맡고 있다. 단순 개발을 넘어 고객 가치와 연결되는 제품화 관점의 AI 기술을 고도화한다는 목표다. 하이브랩은 2012년 설립된 디지털 테크 에이전시로 UI·UX 디자인과 웹·모바일 서비스 구축, 디지털 마케팅 등 전 영역을 아우르며 성장해왔다. 특히 삼성전자·네이버·카카오·넷마블·현대자동차 등 주요 대기업 프로젝트를 수행하며 고객 경험 설계 역량을 축적해 왔다. 이러한 기반 위에 AI 기술을 결합해 AX 전문기업으로의 전환을 본격화하고 있다. 초개인화 UX 플랫폼 '디티오씨제이'…행동 데이터로 사용자 의도 읽는다 하이브랩이 AI 사업의 핵심 축으로 내세운 것은 '디티오씨제이(DToCJ)'다. 이 솔루션은 웹·모바일 사용자의 클릭, 체류시간, 스크롤 등 행동 데이터를 수집해 사용자 의도를 예측하고 최적의 UI·UX를 자동 생성하는 초개인화 플랫폼이다. 기존 추천 시스템이 콘텐츠나 상품 노출 수준에 머물렀다면 디티오씨제이는 사용자 여정 전반을 설계하는 데 초점을 맞춘 것이 특징이다. 단순 추천을 넘어 어떤 화면을 어떤 순서로 보여줄지까지 포함한 UX 자체를 동적으로 생성한다. 정 소장은 "디티오씨제이는 사용자 행동 데이터를 기반으로 의도를 파악하고 이에 맞는 최적의 경험을 제공하는 구조"라고 설명했다. 특히 AI 모델이 실시간 데이터를 반영해 지속적으로 성능을 개선하는 강화학습 구조를 채택했다. 초기 설계와 실제 사용자 반응 간 차이를 지속적으로 학습하며 UX를 고도화하는 방식이다. 이 과정에서 하이브랩이 15년간 축적해온 대기업 프로젝트 경험과 UX 설계 노하우가 핵심 자산으로 활용된다. 데이터 분석을 넘어 경험 설계 자체를 AI 모델에 반영한다는 점에서 경쟁력을 확보했다는 평가다. 또 방문자 의도 예측 정확도와 행동 전환률 개선을 핵심 성과 지표(KPI)로 설정해 실제 비즈니스 성과로 연결하는 데 중점을 뒀다. 현재 일부 기능은 검증을 마쳤으며 연내 상용화를 목표로 개발을 진행 중이다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공해 다양한 산업군에 적용 가능한 구조를 갖춘다는 계획이다. 정 소장은 "AI 모델을 직접 개발하고 데이터까지 확보한 기업은 많지 않다"며 "이 점이 우리의 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. '아비코'로 기업 내부 AX 지원…AI 워크플로우 통합 관리 하이브랩은 디티오씨제이와 함께 '아비코(AVIKO)'를 또 다른 축으로 확산하고 있다. 아비코는 기업 내부 업무 환경에서 다양한 생성형 AI를 통합 관리하는 B2B 워크포털이다. 기업 내에서 개별적으로 활용되던 AI 도구를 하나의 플랫폼으로 통합하고 브랜드 기준과 업무 맥락을 반영해 결과물의 품질을 일정 수준 이상으로 유지하는 것이 핵심이다. 정 소장은 "기업 내부에서 AI 활용이 늘어나면서 관리 부담이 커지고 있다"며 "아비코는 이를 줄이고 업무 효율을 높이기 위한 플랫폼"이라고 말했다. 특히 기업별 브랜드 가이드라인과 콘텐츠 제작 기준을 반영해 AI 산출물을 통제할 수 있도록 설계됐다. 단순 생산성 도구를 넘어 기업 내 AI 활용을 통합 관리하는 AI 거버넌스 플랫폼 역할을 수행한다는 점이 특징이다. 또 데이터 파편화와 책임 구조 부재 등 기업 AI 도입 과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 데이터·워크플로우·거버넌스를 통합한 엔드투엔드 구조를 구축하고 있다. 하이브랩은 이러한 구조를 기반으로 기업 고객의 AX를 지원하고 기술검증(PoC) 단계에 머무르는 AI 도입을 실제 운영 단계까지 연결한다는 목표다. 정 소장은 "AI는 모델 성능뿐 아니라 실제 사용 경험이 중요하다"며 "UI·UX 역량이 AI 사업의 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다"고 강조했다. IPO 앞두고 AX 기업 전환 가속…글로벌 확장도 추진 하이브랩은 내년 코스닥 상장을 목표로 기업공개(IPO)를 준비 중이다. 이를 위해 그룹 경영 체제를 도입하고 내부 통제와 거버넌스를 강화하고 있다. AI 사업은 이러한 기업 가치 제고 전략의 핵심으로 평가된다. 기존 인력 중심의 디지털 테크 에이전시 사업 모델에서 벗어나 SaaS 기반 제품 기업으로 전환한다는 목표다. 하이브랩은 일본·베트남 등 해외 법인을 기반으로 글로벌 시장 진출도 병행하고 있다. 기존 프로젝트 경험과 네트워크를 활용해 초기 시장 진입 장벽을 낮춘다는 전략이다. 아울러 금 거래 시장을 겨냥한 AI 판별 플랫폼 등 신규 사업도 추진 중이다. 기존 금 거래는 절단이나 용해를 통한 파괴 검사 방식이 일반적이었지만 비용과 시간 부담이 크고 신뢰 확보도 어려운 구조였다. 하이브랩은 멀티센서 기반 데이터를 통합 분석해 금의 순도와 진위를 판별하는 AI 모델을 적용하고 있다. 여러 장비에서 얻은 데이터를 함께 분석해 판별 정확도를 높이는 방식으로, 비파괴 환경에서도 신뢰도를 확보하는 것이 목표다. 이같은 기술은 금 거래를 넘어 다양한 산업에서 신뢰 기반 판별 플랫폼으로 확장될 전망이다. 중장기적으로는 고객 경험(CX) 기반 버티컬 AI 기업으로 자리잡는다는 목표다. 정 소장은 "기업 워크플로우에 직접 적용되는 실행형 AI를 통해 시장에서 확실한 가치를 증명할 것"이라고 강조했다.

2026.04.28 15:53한정호 기자

오픈AI, MS 독점 구조 걷어냈다…멀티클라우드 전략 전환

오픈AI가 마이크로소프트와 인공지능(AI) 동맹 구조를 재편하며 독점 관계를 사실상 해소했다. 협력은 유지하되 경쟁을 병행하는 파트너 체제로 전환하면서 글로벌 클라우드·AI 시장 판도 변화가 나타날 전망이다. 오픈AI와 MS는 27일(현지시간) 공동성명을 통해 기존 독점 계약을 개정하고 AI 모델 판매 및 클라우드 협력 구조를 비독점 형태로 전환했다고 밝혔다. 양사는 계약 개편을 통해 대규모 AI 플랫폼 구축 역량을 유지하는 동시에 새로운 사업 기회를 모색할 수 있는 유연성을 확보했다고 설명했다. 이번 계약 개정은 MS가 보유해온 오픈AI 모델의 독점 판매 권한을 내려놓은 것이 핵심이다. 오픈AI는 특정 클라우드에 종속되지 않고 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 다양한 사업자와 자유롭게 협력할 수 있게 됐다. 그동안 오픈AI 모델은 사실상 MS 애저 인프라를 중심으로 유통되며 클라우드 경쟁력 강화에 기여해왔다. 그러나 생성형 AI 수요가 급증하면서 단일 인프라 중심 구조가 확장성과 비용 측면에서 한계를 드러냈고 기업 고객 확보 과정에서도 제약 요인으로 작용해왔다는 평가가 나온다. 이번 개정으로 수익 구조 역시 크게 바뀌었다. MS는 자사 클라우드를 통해 오픈AI 모델을 판매하면서 오픈AI에 지급하던 수익 배분을 중단하기로 했다. 반면 오픈AI는 2030년까지 일정 수준의 수익을 MS에 공유하되 총액 상한을 두는 방식으로 계약을 단순화했다. 또 기존 계약에서 핵심 변수였던 범용인공지능(AGI) 관련 조항도 삭제됐다. 이전에는 AGI 달성 시 수익 배분이 중단되는 구조였지만 이번 개편으로 기술 발전 여부와 무관하게 일정 기간 협력이 유지되는 방향으로 정리됐다. 다만 양사 관계가 완전히 끊긴 것은 아니다. MS는 여전히 오픈AI의 주요 클라우드 파트너 지위를 유지하며 신규 제품 역시 애저 인프라에서 우선 제공된다. 업계에선 이번 조치를 독점 동맹 해체가 아닌 협력과 경쟁의 병행 구조로 해석하고 있다. 오픈AI는 멀티클라우드 전략을 통해 유통 채널을 확대하고 MS는 자체 AI 모델과 타사 모델을 병행하는 멀티모델 전략으로 의존도를 낮추는 흐름이다. 특히 이번 계약 개정은 양사 간 갈등을 봉합하는 동시에 시장 환경 변화에 대응한 결과로 평가된다. 앞서 오픈AI가 AWS와 협력 확대를 추진하는 과정에서 독점 계약 위반 논란이 불거졌고 MS가 법적 대응까지 검토하면서 긴장 관계가 고조된 바 있다. 이번 변화는 기업 고객 선택권 확대와 클라우드 경쟁 심화로 이어질 전망이다. 현재 AI 시장에선 폭발적인 수요에 대응하고자 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 AI 모델과 인프라를 조합하는 흐름이 가속화되고 있다. 오픈AI 측은 "개정된 계약을 통해 더 큰 예측 가능성과 유연성을 확보했다"며 "다양한 파트너와 협력해 AI 기술을 보다 폭넓게 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.28 09:48한정호 기자

구글, 앤트로픽에 59조원 투자…경쟁·협력 '이중 전략'

구글이 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 앤트로픽에 최대 400억 달러(약 59조원)를 투자하기로 하면서 글로벌 빅테크 간 AI 자금전이 격화되고 있다. 생성형 AI 수요 급증으로 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁이 심화되는 가운데, 투자와 협력이 뒤섞인 복합적 경쟁 구도가 뚜렷해지는 양상이다. 25일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 구글은 앤트로픽에 100억 달러(약 14조원)를 투자하고 향후 성과 목표 달성 여부에 따라 최대 300억 달러(약 44조원)를 추가로 집행할 계획이다. 이번 투자는 앤트로픽 기업가치 약 3500억 달러(약 517조원)를 기준으로 이뤄졌으며 구글은 단순 투자자를 넘어 클라우드와 반도체 공급을 포함한 전략적 파트너로서 관계를 확대 중이다. 양사는 이미 클라우드 및 반도체 협력을 이어왔으며 이번 계약을 통해 컴퓨팅 자원 공급 규모도 대폭 늘릴 예정이다. 앤트로픽은 최근 '클로드 코드' 등 AI 서비스의 급성장으로 인프라 수요가 급증하면서 대규모 자금 확보에 나서고 있다. 실제로 연환산 매출은 단기간에 90억 달러(약 13조원)에서 300억 달러(약 44조원) 수준으로 확대되며 빠른 성장세를 보이고 있다. 이같은 흐름은 아마존과의 협력에서도 나타난다. 아마존은 앞서 앤트로픽에 50억 달러(약 7조원)를 투자하고 향후 최대 200억 달러(약 29조원)까지 추가 투자를 약속한 바 있다. 빅테크 기업들이 AI 스타트업에 대규모 자금을 투입하는 동시에 자사 클라우드와 칩 수요를 확보하는 순환 구조가 강화되고 있다는 분석이다. 특히 구글은 검색 광고 중심 수익 구조의 성장 둔화에 대응해 클라우드와 AI 사업을 새로운 성장 축으로 삼고 있다. 앤트로픽은 구글의 텐서처리장치(TPU)와 클라우드를 사용하는 주요 고객이기도 해 이번 투자는 단순 지분 확보를 넘어 장기적인 수익 구조 확대와도 맞닿아 있다. 다만 양사는 동시에 AI 모델 시장에선 경쟁 관계에 있다. 구글 제미나이와 앤트로픽 클로드가 기업용 AI 시장에서 직접 경쟁하는 가운데, 협력과 경쟁이 공존하는 이른바 '코옵티션' 구조가 강화될 전망이다. 앤트로픽 측은 "급증하는 수요에 대응하기 위해 인프라 투자를 확대하고 있다"며 "이번 협력은 AI 연구와 서비스 제공 역량을 동시에 강화하기 위한 것"이라고 밝혔다.

2026.04.26 20:20한정호 기자

메가존클라우드-데이터독, 첫 APJ 협력…LLM 운영 가시성 강화

메가존클라우드가 생성형 인공지능(AI) 가시성과 안정성을 확보하기 위해 데이터독과 손잡았다. 메가존클라우드는 데이터독과 전략적 협력 협약(SCA)을 체결하고 생성형 AI 운영 관리 지원에 나선다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 데이터독이 아시아태평양·일본 지역에서 체결한 첫 SCA 사례다. 이번 협력은 두 기업 핵심 역량 결합에 초점이 맞춰졌다. 메가존클라우드는 AI·클라우드 구축·운영 경험을 기반으로 데이터독 옵저버빌리티 기술을 접목해 기업이 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 핵심은 거대언어모델(LLM) 옵저버빌리티다. 이를 통해 기업은 AI 서비스에서 발생하는 질문과 응답 과정의 오류 여부와 응답 속도, 비용 발생 구조까지 한 번에 모니터링할 수 있다. 데이터독은 기존 클라우드 인프라와 애플리케이션 상태를 통합 관리하는 플랫폼에 LLM 관측 기능을 확장했다. 이에 따라 AI 모델 추론 과정과 성능 지표, 비용, 데이터를 한 환경에서 파악하고 문제 원인을 빠르게 분석할 수 있게 됐다. 두 기업은 통합 서비스 패키지를 구성해 고객 사례 확보에 나설 계획이다. 또 아시아태평양과 일본 시장을 중심으로 협력 범위를 넓히고 공동 마케팅과 기술 세미나를 통해 파트너십을 강화한다. 메가존클라우드는 데이터독 국내 유일 프리미어 파트너다. 전담 엔지니어 조직과 전용 기술 시스템을 운영하고 있다. 이를 통해 고객 문의와 기술 지원 요청에 신속하게 대응하고 전문적인 컨설팅을 제공하고 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "세계적인 옵저버빌리티 플랫폼 기업 데이터독과 아태지역 최초로 SCA를 맺게 된 것은 우리 글로벌 수준 기술 역량을 입증하는 결과"라며 "두 기업 솔루션 바탕으로 고객이 복잡한 LLM 환경을 사각지대 없이 안정적으로 관리하고 보다 빠르고 적극적으로 AI 혁신을 추진할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2026.04.23 13:27김미정 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

"이체해줘"…웰컴저축은행, 음성인식 'AI 금융비서' 만든 이유

“홍하나에게 3만원 송금해줘” 말로 돈 보내는 시대 왔다. 누가 민감한 금융 서비스를 음성으로 이용하겠냐는 회의적인 시각도 있었지만, 현실은 달랐다. 웰컴저축은행이 지난달 음성으로 이체할 수 있는 '인공지능(AI) 금융비서' 서비스를 출시한 결과, 예상보다 사용자들이 활발하게 이용 중인 것으로 나타났다. AI 금융비서는 사용자가 음성이나 텍스트로 명령을 내리면 이를 수행하는 서비스다. 현재 이체, 계좌정보 조회, 거래내역 조회, 메뉴 이동 등의 기능을 지원한다. 특히 서비스를 경험한 사용자들의 재사용률이 높은 것으로 나타났다. 말 한마디면 송금이 이뤄지고, 원하는 메뉴로 이동할 수 있는 직관적인 사용성이 강점이라는 게 웰컴저축은행의 설명이다. 지디넷코리아는 지난 21일 서울 용산구 웰컴저축은행 본사에서 AI 금융비서 서비스 기획과 개발을 주도한 김아론 AICT 이노베이션테크팀장과 전진영 플랫폼사업팀장을 만나 인터뷰를 진행했다. “음성으로 바로 실행”…조작 단계 최소화 AI 금융비서는 모바일 뱅킹 앱 이용 시 조작 단계를 줄이기 위한 취지에서 기획됐다. 이동 중이거나 손을 쓰기 어려운 상황, 혹은 스마트폰 조작이 익숙하지 않은 사용자에게 직관적인 금융 서비스를 제공하는 것이 출발점이었다. 그러나 지난 3월 서비스 출시 후 뚜껑을 열어보니, 실제 이용자층은 예상과 달랐다. 김아론 팀장은 “초기에는 고령층 중심의 서비스가 될 것으로 예상했지만, 실제로 주 고객층인 40~50대가 음성인식 기능을 많이 활용하는 것으로 나타났다”고 말했다. 사용자들은 주로 음성 명령을 통해 이체를 하는 데 서비스를 활용한다. 이체는 기존 거래 이력이 있거나 사전에 등록된 계좌에 한해 가능하다. 예를 들어 “홍하나에게 3만원 입금해줘”라고 말하면 기존 거래 내역에 있는 동일 이름의 계좌로 이체가 진행된다. 다만 오입금을 방지하기 위해 최종 단계에서는 '확인' 버튼을 눌러야 한다. 전진영 팀장은 “처음에는 공공장소에서 음성으로 금전 거래를 하는 것에 대한 우려가 있었지만, 직접 사용해보니 오히려 말로 하는 것이 더 편리하다는 반응이 많다”고 설명했다. 또 앱에서 필요한 메뉴를 일일이 찾지 않아도 음성을 통해 바로 접근할 수 있다는 것도 장점이다. 전 팀장은 “AI 금융비서를 통해 메뉴 탐색 없이 다양한 기능을 이용할 수 있다는 점에서 사용자들이 서비스를 찾고 있다”며 “궁극적으로는 '노메뉴 뱅킹'을 구현하는 것이 목표”라고 말했다. “기술 개발은 직접”…내재화 전략 AI 금융비서 서비스를 위한 인프라 구축부터 시스템 개발, 파인튜닝, 기획 등 대부분은 웰컴저축은행 인력이 수행했다. 일반적으로 금융권이 외주 시스템통합(SI) 업체나 그룹사 IT기업에 의존하는 것과는 다른 행보다. 웰컴저축은행은 기술 내재화를 위해 개발 역량을 내부에 집중하고 있다. 현재 AI 모델링 담당 인력은 13명, 전체 기술 인력은 100명 이상으로 전체 인력의 약 6분의 1 수준이다. 차세대 시스템 전환과 같은 대형 프로젝트를 제외하면 대부분의 개발을 자체 수행하고 있다. 김아론 팀장은 “서비스 도입을 위해 관련 기술을 직접 학습하고 구현하고 있다”며 “이 경우 새로운 기술을 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다”고 말했다. 거대언어모델(LLM)은 한국어 인식률을 고려해 LG의 '엑사원'을 채택했다. 핵심 서비스는 내부 역량으로 개발하되, AI 모델은 외부 기술을 결합하는 방식을 택했다. 여기에 금융 서비스 특성에 맞게 직접 전문용어 학습과 파인튜닝을 진행했다. 예를 들어 “송금해줘”, “보내줘”, “쏴줘” 등 다양한 표현을 모두 '이체'로 인식하도록 모델을 학습시켰다. 김 팀장은 “자연어를 실제 금융 거래로 연결하는 과정에서 의도 해석 오류를 줄이는 것이 가장 큰 과제였다”며 “금융 특화 발화 데이터를 지속적으로 학습시키며 정확도를 높이고 있다”고 설명했다. “AI 금융비서→AI 에이전트로” 웰컴저축은행은 향후 AI 금융비서를 자율적으로 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 고도화할 계획이다. 현재는 이체, 조회, 메뉴 이동 중심이지만, 앞으로는 대출 한도 조회, 타 금융사 상품 비교 등으로 기능을 확장한다. 웰컴저축은행 사용자의 주 관심 영역인 대출 실행 영역까지 서비스를 넓히는 것이 목표다. 전진영 팀장은 “모니터링 결과 금리나 대출 관련 문의가 많았다”며 “대출 한도 조회, 상품 비교 기능을 추가하는 방안을 검토 중”이라고 말했다. 이어 “장기적으로는 대출 가입과 해지까지 대화형으로 처리할 수 있도록 발전시킬 계획”이라고 덧붙였다.

2026.04.22 14:55홍하나 기자

[현장] AWS "AI 에이전트 시대, 데이터·모델 결합 스택으로 승부"

아마존웹서비스(AWS)가 데이터 중심 인공지능(AI) 전략과 글로벌 협력 확대를 앞세워 에이전틱 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 한국을 포함한 주요 시장에서 파트너 생태계와 인프라 경쟁력을 결합해 기업의 '즉시 성과형' AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 라훌 파탁 AWS 데이터·AI GTM 부문 부사장은 22일 서울 역삼 한국 오피스에서 열린 기자간담회에서 "2026년은 에이전트의 해"라며 "이 가운데 한국은 글로벌 AI 혁신의 중심에 있는 시장"이라고 강조했다. 그는 삼성·LG·SK 등 국내 주요 기업과 협력해 온 메가존클라우드·LG CNS·GS네오텍·베스핀글로벌 등 파트너를 언급하며 이들이 한국 시장의 AI 경쟁력 확보를 지원해왔다는 점을 짚었다. 이날 파탁 부사장은 AI 경쟁력의 핵심을 데이터로 지목했다. 그는 "이제 AI 모델 자체는 차별화 요소가 아니다"라며 "기업이 보유한 고객·업무 데이터를 AI와 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. AWS는 이러한 흐름에 대응해 데이터와 AI를 통합한 '에이전틱 AI 스택'을 전면에 내세우고 있단. 아마존 베드록과 세이지메이커, 에이전트코어를 중심으로 데이터 레이크, 거버넌스, 인프라를 모두 아우르는 구조다. 베드록은 다양한 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있는 플랫폼으로, 기업이 특정 모델에 종속되지 않도록 설계됐다. 여기에 세이지메이커를 통한 모델 개발·운영과 에이전트코어 기반 실행 환경을 결합해 AI 서비스 전 과정을 지원한다는 설명이다. 특히 개발 생산성을 높이는 핵심 도구로 '키로(Kiro)'를 강조했다. 키로는 코드를 생성·배포하는 AI 개발 환경으로, 기존 개발 과정을 자동화하고 에이전트 기반 개발 방식을 지원한다. 이를 통해 코드 생성부터 운영, 개선까지 이어지는 자동화된 개발 사이클 구축을 돕는다. 또 AWS는 클라우드 인프라 전환 및 레거시 인프라 현대화를 동시 지원하며 기업들이 기존 시스템 전환을 기다리지 않고도 AI 가치를 빠르게 구현하는 '트랜스폼'도 공급한다. 이에 대해 파탁 부사장은 "고객은 AI 도입 이후 수개월이 아니라 수주 내 성과를 원한다"며 "현대화와 혁신을 동시에 추진하는 것이 중요하다"고 말했다. AWS는 실제 AI 성과를 내는 기업의 공통 요소로 목표·데이터·가드레일·실행 등 네 가지를 제시했다. 특히 보안과 규제는 혁신의 장애물이 아니라 빠른 실행을 가능하게 하는 기반이라고 짚었다. 파트너 생태계도 핵심 축이다. AWS는 액센추어와 같은 글로벌 파트너가 에이전틱 AI 플랫폼을 구축해 생산성 50~85% 향상과 투자수익률(ROI) 4배를 높이는 성과를 냈다고 밝혔다. 한국에서도 다양한 산업에서 유사한 적용 사례가 확대되고 있다는 설명이다. AWS는 AI 경쟁력 강화를 위해 글로벌 기술 기업과 협력도 확대하고 있다. 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·세레브라스 등과 협력해 다양한 모델과 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 통합 제공하는 다각화 전략을 추진 중이다. 최근 AWS는 아마존 베드록을 통해 앤트로픽의 최신 모델 '클로드 오푸스 4.7'을 제공한다고 발표했다. 여기에 앤트로픽은 AWS 자체 칩 '트레이니움' 기반 5기가와트(GW) 인프라를 확보하고 아마존은 앤트로픽에 50억 달러(약 7조 3900억원)를 신규 투자하는 전략적 협력을 강화한다. 동시에 AWS는 오픈AI 파트너십도 확대해 고객이 다양한 모델을 선택할 수 있는 환경을 제공할 방침이다. 파탁 부사장은 "AI는 단일 도구가 아니라 다양한 에이전트와 서비스를 조합하는 방향으로 진화하고 있다"며 "AWS는 한국을 포함한 글로벌 고객이 빠르게 성과를 창출할 수 있도록 가장 포괄적인 플랫폼과 파트너 생태계를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.22 11:51한정호 기자

다쏘시스템, '버추얼 트윈' 공장 공개…엔비디아 협력 구체화

다쏘시스템이 산업용 월드모델과 버추얼 트윈을 접목한 스마트 팩토리 청사진을 제시한다. 19일 업계에 따르면 다쏘시스템은 20~24일(현지시간) 독일 하노버에서 열리는 산업 박람회 '하노버 메세 2026'에서 인공지능(AI)과 버추얼 트윈, 버추얼 컴패니언을 결합한 차세대 제조 시스템을 공개한다. 이번 전시는 모바일 로봇을 비롯한 실시간 데이터 통합, 시뮬레이션, 사이버보안을 통합한 '3D 유니버스' 기반 생산 환경 중심으로 구성됐다. 현실과 가상을 연결해 공장을 구축하기 전 설계·검증·최적화를 수행하는 것이 핵심이다. 다쏘시스템은 로봇·설비에서 발생하는 데이터를 버추얼 트윈으로 옮겨 공정 성능을 지속적으로 개선하는 구조법을 제시한다. 생산 시스템이 스스로 학습하고 적응하는 '자율형 공장' 구현 가능성을 강조한 것이다. 이날 행사에선 가상 공장이 장비와 공정 움직임을 사전에 검증하고, 공정 병목을 분석해 효율을 높이는 기능도 소개된다. 인간과 로봇 협업을 몰입형 환경에서 사전 검증하는 시뮬레이션도 선보인다. 사이버보안 측면에서는 취약점 추적과 위험 맵핑 기능을 통해 공장 운영 안정성을 확보하는 방안도 논의된다. 증강현실(AR)을 활용한 유지보수 지원 기능으로 현장 작업 효율을 높이는 방안도 제시된다. 이번 부스에는 엔비디아가 공동 전시자(co-exhibitor)로 참여한다. 올해 초 두 기업이 추진한 버추얼 트윈 기반 협력이 한층 구체화될 것이라는 기대가 나온다. 앞서 다쏘시스템은 지난 2월 미국 텍사스에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026'에서 엔비디아 AI 인프라와 자사 산업용 월드모델을 결합한 협력을 알린 바 있다. 또 3월 미국 캘리포니아주에서 열린 'GTC 2026'에서 엔비디아 '옴니버스'의 물리 AI 기술을 다쏘시스템 '델미아(DELMIA)'에 통합해 소프트웨어 중심으로 구동되는 차세대 지능형 생산 공정을 구축하겠다고 발표했다. 이번 하노버 전시에서는 두 기업 협력이 실제 공장 운영 시나리오로 확장된 사례가 제시될 전망이다. 양사 솔루션이 공장 설계부터 운영, 유지보수까지 전주기를 아우르는 형태로 발전하며 산업 적용 범위를 구체화할 것이란 평이 이어지고 있다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 회장 겸 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 협력은 AI를 산업 현장에 실제로 작동하는 시스템으로 구현하기 위한 전환점"이라며 "설계 데이터와 물리 모델, AI 인프라가 하나의 산업 운영 체계로 통합되는 흐름을 만들 것"이라고 지난 2월 3D익스피리언스 월드 기조연설서 밝혔다.

2026.04.19 15:30김미정 기자

[AI는 지금] 中, '월드모델' 역습…방대한 제조 데이터로 美 기술 패권 정조준

중국 인공지능(AI) 업계가 차세대 피지컬 AI 핵심 기술로 꼽히는 '월드모델' 분야에서도 미국을 빠르게 추격하고 있다. 대규모 제조 현장과 로봇 운영 과정에서 축적되는 실물 데이터를 앞세워 연구 단계를 넘어 산업 현장 적용 속도에서 우위를 확보했다는 평가다. 14일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 스타트업 기가AI는 자국 내 광범위한 산업 시나리오와 정부 주도의 대규모 데이터 수집 역량을 바탕으로 월드모델 기술 혁신을 주도하고 있다. 월드모델은 3차원(3D) 환경과 물리 법칙을 가상 공간에서 구현해 로봇과 자율주행차 등 피지컬 AI를 학습시키는 기술이다. 생성형 AI 경쟁이 언어·멀티모달을 넘어 실제 세계 시뮬레이션으로 확장되면서 글로벌 빅테크와 스타트업 자금이 동시에 몰리는 차세대 격전지로 부상하고 있다. 왕샤오펑 기가AI 알고리즘 파트너는 SCMP와의 인터뷰에서 "중국의 강점은 방대한 산업 시나리오와 정부 주도 데이터 수집 체계"라며 "대규모 구조화 데이터를 빠르게 확보할 수 있다는 점이 로보틱스 고도화의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. 실제 중국은 제조업 기반이 두텁고 공장 자동화 보급 속도가 빨라 로봇 유지보수 주기마다 발생하는 고빈도 데이터를 AI 학습에 재투입하기 유리한 구조다. 업계에선 이 같은 '현장 데이터 플라이휠'이 미국 대비 중국 월드모델 생태계의 상용화 속도를 끌어올리고 있다고 보고 있다. 이 같은 분위기 속에 기가AI 측은 자사 최신 모델 '기가월드-1'가 시각 품질, 물리 법칙 준수, 3D 정확도 등에서 구글과 엔비디아 계열 모델을 앞섰다고 주장했다. 기가AI는 최근 10억 위안(약 1천900억원) 규모 신규 투자를 유치한 데 이어 수주 만에 같은 규모의 후속 투자도 추가 확보하며 시장 기대도 입증했다. 지난 2023년 설립된 기가AI는 중국에서 가장 이른 시기에 월드모델 실험에 뛰어든 스타트업 중 하나다. 현재 리오토, 샤오펑, BYD 등 전기차 업체와 협력해 비전 기반 자율주행 시스템을 개발 중이며 연간 수천만 위안 규모 매출도 기록 중인 것으로 전해졌다. 미국 역시 관련 투자 경쟁이 치열하다. AI 석학 페이페이 리가 설립한 월드랩스와 얀 르쿤 측 AMI랩스 등이 올해 1분기 각각 10억 달러 안팎 자금을 확보한 것으로 알려졌다. 구글 딥마인드는 웨이모와 손잡고 월드모델을 자율주행 학습에 적용하고 있으며, 일론 머스크의 테슬라 역시 휴머노이드 로봇 옵티머스 훈련에 활용 중이다. 중국 빅테크도 속도를 높이고 있다. 알리바바그룹 산하 지도 서비스 아맵은 올해 초 월드모델 연구를 공식화했고, 텐센트는 단일 이미지나 텍스트만으로 3D 환경을 생성하는 오픈소스 모델을 공개하며 생태계 확대에 나섰다. 다만 업계에선 기술 낙관론과 별개로 실제 수익화까지는 시간이 더 필요하다는 시각도 나온다. 현실 세계의 복잡한 물리 변수를 얼마나 정밀하게 재현할 수 있는지, 이를 안전한 로봇·자율주행 서비스로 연결할 수 있는지가 여전히 검증 과제로 남아 있어서다. 중국의 제조 데이터 우위가 분명한 강점이지만 상용 서비스 단계에서는 안전성과 비용 효율성이 최종 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 업계 관계자는 "대규모언어모델(LLM) 경쟁이 언어 이해 중심이었다면 다음 승부는 결국 현실 세계를 얼마나 정밀하게 복제하느냐에 달려 있다"며 "중국은 제조 현장과 로봇 운영 데이터 측면에서 확실한 우위를 갖고 있어 월드모델 상용화 속도가 예상보다 빨라질 수 있다"고 말했다.

2026.04.15 17:05장유미 기자

[현장] 토종 AI, 국방 소요 10%도 못 채워…"민간 모델 파인튜닝 핵심"

국방 분야 인공지능(AI) 전환은 민간 주도 파운데이션 모델을 군에 탑재해 파인튜닝(미세조정)하는 방식으로 가야 한다는 제언이 나왔다. 특히 감시·정찰(ISR)과 지휘통제, 무인체계를 아우르는 3종 체계 구축이 선결 과제로 꼽혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 15일 서울 강남구 모두의연구소에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 국가AI전략위원회 국방·안보분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 이날 발표에서 국방에 파운데이션 모델이 필요한 이유로 운용 장비·외부 측정 데이터의 폭증, 사이버·우주 영역까지 확장된 합동작전으로 인한 임무 복잡화, 새 무기체계 도입 시 재학습이 불가능한 구조적 한계를 짚었다. 이를 해결할 핵심 수단으로는 위성·항공·드론 영상 등 지리공간정보를 처리하는 '지리공간(Geospatial) 파운데이션 모델', 교리·전술 데이터 기반으로 작전계획을 수립하는 '거대언어모델(LLM)', 무인전차·드론·잠수정이 전장을 인식하고 행동하는 '월드 파운데이션 모델' 3종을 제시했다. 전 대표는 "이 세 층위를 얼마나 빠르게 통합하느냐가 한국 국방 AI 경쟁력을 결정한다"며 "국방부가 데이터를 개방해 AI 모델을 만드는 방식이 아니라, 민간이 구축한 파운데이션 모델을 국방부에 탑재하고 임무 데이터로 파인튜닝해 써야 한다"고 강조했다. 특히 지리공간 모델 필요성을 역설했다. 표적 탐지 정확도는 ISR 핵심 지표지만 숨어 다니는 주요 표적의 학습 데이터는 수십 건에 불과해 기존 태스크 기반 AI로는 첫 단계부터 막힌다. 단일 파운데이션 모델로 데이터가 희소한 대상과 다양한 업무를 동시에 처리해야 이 한계를 넘을 수 있다. 전 대표는 "역사상 모든 전투는 적이 무엇을 하는지 보는 것부터 시작했다"며 "전장의 눈을 담당하는 지리공간 모델이 가장 먼저 갖춰져야 한다"고 부연했다. SIA는 2023년부터 지리공간 모델을 자체 개발했다. 비전 기반 모델에서 시작해 비전언어모델(VLM), 광학·영상레이더(SAR) 통합 모델로 고도화 했으며 올해 연말까지 전 해상도를 단일 모델로 처리하는 버전 완성이 목표다. 전 대표는 "미국과 중국, 한국 3대 지리공간 모델 가운데 가장 큰 규모와 검증된 성능을 갖추고 있다"고 자신했다. 정부는 소버린(주권) AI 경쟁력을 위해 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 추진 중이다. 이 결과물을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구축한다는 구상이다. 올해 연말 최종 컨소시엄 2곳이 선정되면 전방위적인 모델 상용화에 속도가 붙을 것으로 전망된다. 현재 독파모 사업 주관사인 LG AI연구원·SK텔레콤·모티프테크놀로지스와 업스테이지 컨소시엄 참여사 마키나락스는 국방 AI 모델 기획 단계부터 기업과 국방 당국이 함께 설계 테이블에 앉아야 한다고 입을 모았다. 국방 특화 벤치마크와 태스크 데이터 부재도 실질적 장벽으로 지목됐다. 심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)가 국방기술기획서를 분석한 결과 국내 민간 AI 모델들은 소요 기술의 10% 수준만 충족한 것으로 나타났다. 군 내부 데이터는 접근이 쉽지 않고 외부 데이터는 이미 기존 파운데이션 모델 학습에 활용된 것과 크게 다르지 않다는 설명이다. 심 CTO는 "군 관련 지식을 담은 민간 데이터를 발굴해 업무 특화 모델을 구축하는 방향을 고민 중"이라고 말했다. 모델 고도화 방향이 실제 군 소요와 맞닿아야 한다는 목소리도 나왔다. 이를 위해선 벤치마크 설계 주도권을 군이 쥐어야 한다는 주장이다. 이성민 모티프테크놀로지스 그룹장도 "벤치마크는 결국 성공하고 싶은 시나리오를 설정하는 것"이라며 "군이 먼저 정의하지 않으면 기업도 군도 고도화가 안 된다"고 부연했다. 유정상 LG AI연구원 리더는 데이터 품질 문제를 짚었다. 교리와 문서를 실제 임무 수행 기반의 태스크 데이터로 변환해야 LLM이 제대로 작동하고, 실제 일을 할 수 있다는 지적이다. 유 리더는 "문서 100만 페이지보다 태스크 데이터가 중요하다"며 "작전사 벙커 워게임에서도 교리대로 하는 경우는 없다"고 밝혔다. 조동연 SK텔레콤 상무는 경량화보다 성능 고도화가 선행돼야 한다는 입장을 피력했다. 에이전트 도입과 처리 정보량 증가로 파운데이션 모델에 요구되는 역량이 갈수록 복잡해져 성능이 뒷받침되지 않으면 국방이든 민간이든 실제 활용할 수 없는 모델이 된다는 논리다. 조 상무는 "똑똑하지 않으면 파운데이션 모델로서 가치가 없다"며 "성능·확장성·적용성 세 축을 모두 고려해 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "적용성 측면에선 리벨리온 신경망처리장치(NPU)에 모델을 올려 추론 속도를 최적화하는 기술을 병행 개발하고 있다"고 덧붙였다. 군 실무 현장에선 모델 경량화와 호환성 필요성이 강하게 제기됐다. 국방과학연구소(ADD)는 내부에서 약 10개 LLM을 운용 중이다. 독파모 공식 출시 전까지 해외 모델로 서비스를 먼저 구성하고 국내 모델로 순차 교체할 계획이다. 정진호 ADD 국방AI기술연구원 박사는 "독파모가 벤치마크 경쟁으로 거대화되는 추세인데 군의 제한된 자원으로는 다수 인스턴스 구동이 어렵다"며 "경량·고성능 평가 기준이 확대돼야 한다"고 제시했다. 이어 "LLM 교체 시 출력 형식이 깨지는 프롬프트 호환성 문제도 해결해야 한다"고 덧붙였다.

2026.04.15 16:16이나연 기자

[SW키트] 앤트로픽, '미토스' 제한적 공개 속내는…"안전 우선 vs 마케팅"

앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 '미토스'를 제한적으로 공개한다고 발표하자 업게에선 상반된 목소리가 나오고 있다. 모델이 일반 대중이 사용하기에는 지나치게 강력해 통제가 필요하다는 평가가 있는 반면 성능이 충분히 입증되지 않아 과장된 홍보 전략이라는 지적이 공존하고 있다. 13일 IT 업계에 따르면 앤트로픽은 사이버보안 위험을 이유로 미토스를 대중에 완전 공개하지 않겠다고 밝혔다. 대신 일부 파트너사와 기관에 일부 공개하겠다고 발표했다. 지난주 공개된 미토스는 에이전트형 코딩과 추론 능력으로 보안 분석을 자동으로 진행할 수 있다. 클로드 기반 범용 AI로 작동하며 앤트로픽 내부 시스템과 오픈소스 환경을 동시 분석해 취약점을 식별하는 식이다. 앤트로픽은 모델 성능과 잠재적 보안 위험을 고려해 일반 대중에게 공개하지 않는다고 발표했다. 대신 '프로젝트 글래스윙'을 통해 미토스를 12개 파트너 기관에 제한적으로 제공하고 있다고 밝혔다. 프로젝트 글래스윙은 미토스 프리뷰 기반으로 운영된다. 아마존을 비롯한 애플, 브로드컴, 시스코, 크라우드스트라이크, 리눅스재단, 마이크로소프트, 팔로알토네트웍스 등이 참여한다. 참여 기관들은 미토스 활용 경험을 공유해 산업 전반의 보안 대응 역량을 높일 계획이다. 미·영 정부, 미토스 두고 논의 진행…"정말 위험 vs 기능 입증 아직" 업계에선 앤트로픽의 미토스 공개 제한을 두고 엇갈린 반응이 나오고 있다. 앤트로픽 주장처럼 기술력이 일반 대중에 지나치게 강력하다는 평가가 있는 반면 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 목소리도 등장하고 있다. 앞서 미토스는 최근 몇 주 동안 수천 건 제로데이 취약점을 식별한 것으로 알려졌다. 이는 기존 보안 체계로는 발견하기 어려운 취약점까지 탐지할 수 있는 기술력을 갖췄다는 설명이다. 최근 방한한 비조이 판데이 시스코 수석부사장도 지디넷코리아 인터뷰에서 "우리는 미토스 기능을 실험하고 있다"며 "분명한 건 강력한 기술을 가진 AI 모델이라는 점"이라고 주장했다. 최근 미국·영국 정부가 미토스 영향력을 파악하기 위한 논의에 들어간 점도 주목받고 있다. 미국 재무장관이 주요 은행 수장들을 소집해 관련 논의를 진행했으며, 영국 정치권도 미토스 대응 필요성을 언급한 점도 기술 위험성을 뒷받침하는 근거로 해석되고 있다. 가디언은 "미토스 영향력이 기술 분야뿐 아니라 금융과 국가 안보 영역까지 영향을 미칠 수 있다"고 분석했다. 일각에선 미토스 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 시각도 적지 않다. 전문가들은 앤트로픽이 미토스를 마케팅 수단으로 활용하고 있다는 가능성을 제기했다. 기술적 근거보다 추가 투자 유치를 위한 홍보 메시지가 앞선다는 주장이다. 하이디 클라프 AI 나우연구소 수석 AI 과학자는 "앤트로픽이 모델 성능 증거를 명확히 제시하지 않고 모호한 표현으로 성능을 강조한 것은 투자 유치를 위한 전략일 수 있다"며 "모델 실제 역량은 아직 충분히 입증되지 않았다"고 밝혔다. 최근 클로드 내부 소스코드가 일부 노출된 점도 재조명받고 있다. 당시 앤트로픽은 "민감한 정보는 노출되지 않았다"고 설명했다. 이에 가디언은 "보안을 이유로 모델 공개를 제한한 상황에서 이같은 실수가 발생한 것은 있을 수 없는 일"이라고 봤다.

2026.04.13 16:41김미정 기자

조선소 파운데이션 모델 개발 400억원 투입…산업현장 적용 추진

UNIST는 과학기술정보통신부 '초거대산업 AI 연구지원사업' 공모에서 조선 분야 과제 총괄연구기관으로 최종 선정됐다고 12일 밝혔다. UNIST는 HD현대중공업과 HD한국조선해양, 크라우드웍스를 참여기관으로 컨소시엄을 구성했다. 사업은 총 403억원 규모(국비 285억원, 울산시 25억원, 기업부담금 93억원)가 투입되는 대형 연구개발 프로젝트다. 조선소 현장에서 생성되는 다양한 데이터를 기반으로 초거대산업 AI(파운데이션 모델)를 개발하고 이를 실제 산업 현장에 적용·실증하는 것이 목표다. HD현대중공업과 HD한국조선해양은 조선소 현장에서 축적된 설계·생산·품질 데이터를 제공하고, 개발된 AI 기술을 현장에 적용·검증하는 핵심 역할을 수행한다. 크라우드웍스는 대규모 산업 데이터 구축·정제와 학습 데이터셋 개발을 담당한다. 고품질 데이터 기반의AI 학습 환경 조성을 지원한다. UNIST는 인공지능대학원, 산업공학과, 컴퓨터공학과, 기계공학과, 지역 싱크탱크인 U미래전략원 연구진이 참여할 계획이다. 이를 통해 설계 도면, 작업 지시서, 현장 영상, 센서 데이터 등 조선소에서 발생하는 다양한 데이터를 통합 학습하는 멀티모달 기반 초거대 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 또 선박 설계, 생산계획 등 조선업 핵심 과업을 자동화·최적화하고, 실제 현장 적용을 통해 기술의 실효성도 검증한다. 박종래 UNIST 총장은 “인공지능 연구 역량과 지역 주력 산업이 결합된 대표적인 산학협력 사례”라며 “지역 대표 산업 AX 전환을 견인하고, 산업 현장 중심의 혁신을 이끄는 연구를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. 김성엽 UNIST 산업AI추진단장은 “참여기관과 신뢰 기반 산학 협력 모델을 구축할 것"이라며 "산업 현장이 실제로 필요로 하는 기술을 개발하고, 현장 적용까지 이어지는 실질적 성과를 창출하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.04.12 14:09박희범 기자

中 흔든 영상 AI 모델 '해피 호스' 개발사…알리바바였다

알리바바그룹이 최근 중국 인공지능(AI) 업계에 파장을 불러온 영상 생성 AI 모델 '해피 호스'를 자사가 개발했다고 주장했다. 11일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 해피 호스 1.0은 이번 주 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 텍스트 투 비디오 리더보드에서 1위를 차지했다. 회사 측은 이 모델이 알리바바 토큰 허브의 신생 혁신 사업 부문에서 개발됐으며 현재는 베타 테스트 단계에 있다고 밝혔다. 알리바바 토큰 허브 측은 성명을 통해 “가까운 시일 내에 외부 개발자들이 기능을 활용할 수 있도록 응용 프로그램 인터페이스(API)를 제공할 계획”이라며 “곧 많은 제품을 선보일 것”이라고 말했다. 해피 호스는 바이트댄스의 '시댄스 2.0'을 2위로 밀어내며 알리바바 영상 AI 제품 중 가장 높은 성과를 기록했다. 기존의 '완' 브랜드 제품은 해피 호스보다 20단계 낮은 순위에 머물렀다. 토머스 총 제프리스 애널리스트는 “해피 호스는 알리바바의 성과”라고 평가했다. 영상 생성 AI는 막대한 자본이 필요한 동시에 경쟁이 치열한 분야로 AI 기업들이 수익화를 기대할 수 있는 얼마 안 되는 영역으로 꼽힌다. 지난달 오픈AI가 해당 분야에서 한 발 물러서면서 중국 기업들에게는 기회가 확대됐고, 아티피셜 애널리시스 리더보드 상당수는 중국 기업 제품으로 채워졌다. 벤치마크 제공업체들이 공개한 영상 샘플에서도 해피 호스는 시댄스 대비 우수한 성능을 보였다. 이달 초 알리바바는 자사 통이 연구소가 개발한 주력 영상 생성 모델 '완'의 최신 버전을 공개한 바 있다. 다만, 회사는 여러 AI 창작 도구를 병렬적으로 개발하는 팀을 운영하고 있다는 점을 공식적으로 밝힌 적은 없다. 그러나 에디 우 최고경영자(CEO)는 그룹 전반에서 AI 개발을 최우선 과제로 삼고 있다. 알리바바는 최근 AI 중심 전략으로 방향을 전환했으며 우 CEO는 범용 인공지능(AGI)을 핵심 목표로 제시했다. 회사는 지난달 AI 수익화를 중심으로 조직 구조를 개편했으며 우 CEO가 의장을 맡는 4인 기술위원회를 신설했다. 또한 통이 연구소를 별도 사업 부문으로 격상시키고, 전 알리바바 클라우드 최고기술책임자였던 저우징런을 수장으로 임명했다.

2026.04.12 08:00박서린 기자

이연수 NC AI 대표 "모두가 크리에이터…다른 기업과 협력 원해"

"기술을 소개하는 세미나보다는 네트워킹을 통해 협력을 얘기하고, AI와 관련한 후속사업들을 같이 얘기하고 싶다." 지난 8일 대전에서 열린 한국인공지능시스템포럼(의장 유회준 KAIST 교수) 조찬 강연회에서 이연수 NC AI 대표가 회사를 소개하며 참석자들에 던진 메시지다. 평범한 인사말이지만, "혼자보다 모두와 함께 일하고 싶다"는 메시지를 담았다. 이날 행사에 굳이 김민재 CTO를 동행한 이유이기도하다. 후속 사업 아이템이나 함께 할 사업 기회를 찾겠다는 의지의 표현으로 읽혔다. "NC AI는 게임 회사에서 출발했다. 2011년 TF가 생기고, 리서치 본부가 300명 정도됐다. 분사하면서 가진 미션은 "모두가 크리에이터가 될 수 있다. 모두가 디렉터가 될 수 있다"였다." NC AI는 사실 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 1차평가에서 탈락하며 성장통을 겪기도 했으나, 최종적으로 국가대표 5개사 가운데 하나로 선정됐다. 이 대표는 AI시대 인간의 역할을 거론하며 "NC AI는 게임 AI에서 다양한 산업특화 AI로 확장중"이라고 말했다. 5대 확장 분야는 ▲NCSOFT를 위한 사내AI기술 ▲게임 산업장 ▲콘텐츠 AI ▲완전히 다른 산업 ▲글로벌 등을 꼽았다. "생성형 AI에 가장 적합한 회사였다. 분사하면서 돈도 많이 썼으니, 돈 좀 벌어보라는 말을 들었다. 다양한 사업으로 기술 확장을 시도중인데, 그 모델이 바로 바르코(VARCO)와 배키(VAETKI)다." 이 대표는 "에이전트 게임에서는 이미 MPC 챗봇이 많이 동작하고 있다. LMM(거대언어모델) 리즈닝 레그(RAG) 기술들이 다 쓰이고 있다. 7개 게임 1천만 유저에 대해 동시접속 100만까지도 에이전트와 번역을 지원한다"고 언급했다. 이 대표는 또 "오디오나 번역은 이미 빅테크들이 잘하고 있다"며 NC AI만의 강점으로 3D를 언급했다. 규모 큰 게임 개발에는 애니메이터만 200~300명 "3D 구현은 단순히 영상만을 생성하는 일이 아니다. 게임 화면에서 때리면 리얼하게 부서져야 하고, 자율로 움직여야하는 등 상호작용이 일어나야 한다. 그러다보니, 큰 게임들은 개발자만 500명이다. 그런데 그 가운데 200~300명 정도가 애니메이터다." 이 대표는 "기존에 손으로 직접 3D를 제작하고, 스캔하고 애니메이션화하는 과정들을 자동화했다"며 "프롬프트로 만들거나 컨셉 아트 이미지를 가져다 3D형태로 메시부터 텍스처링, 애니메이션까지 같이 할 수 있는 통합 툴을 제공한다. 이것이 NC AI가 글로벌 사스(SaaS ) 플랫폼으로 가는 가장 중요한 기술"이라고 강조했다. 피지컬AI와 관련해서는 "1,000만 유저가 40만~50만 동시접속 상황에서 LLM을 돌리면 서버 비용이 엄청나게 커진다"며 "모델이 크지 않더라도 여러 가지 리즈닝이나 딥서치 기술 등을 잘 결합하면, 두 번째 중간급 모델들도 '환각현상' 없이 서비스가 가능하다"고 설명했다. NC AI가 끊임없이 기술개발을 하는 이유에 대해 이 대표는 "어느 순간 하드웨어가 너무 싸질 수도 있다. 전세계 연구자들도 다양한 방향으로 연구를 한다. 큰 모델만 연구하고 있지 않다"며 "미래를 위해 경량화된 모델들을 많이 연구하고 있고 그런 기술들을 계속 확보해 나갈 필요가 있다"고 말했다. "기술 의존성을 낮추는 등 언젠가 하드웨어적인 인프라가 잘 갖춰졌을 때는 독자 개발 능력도 필요하다. 그런 측면서 NC AI가 잘하는 비전이나 3D 분야에서 바르코 비전을 베키 비전으로 해서 산업이나 로봇에 특화된 비전 모델을 연구하고 서비스하려 한다." 이 대표는 "대부분 스타트업으로 출발할 때 엣지있는 기술을 가지고 시작한다. 그러나 NC AI는 처음부터 통합적인 서비스를 많이 했다. 그래서 풀스탭으로 기업 파트너가 되서 서비스와 컨설팅하는 것을 지향한다"고 덧붙였다. "최근 많이 얘기하는 피지컬 AI는 NC AI가 잘할 수 있는 디지털 트윈과 월드모델 등에서 역할을 찾고 있고, 잘할 수 있을 것이라고 판단한다." 이어 마이크를 넘겨 받은 김민재 CTO는 "다양한 산업 분야에서 기술 POC(개념증명)을 진행 중"이라며 "조선, 제철, 물류, 서비스 등 다양한 환경에서 WM(월드모델), RFM(로보틱 파운데이션 모델),디지털트윈 등을 수행 중이다. 도메인 노하우를 축적해 새로운 환경에서 개발 주기를 단축하고자 한다"고 설명했다. 주로 기술적인 설명을 이어간 김민재 CTO는 하이드리드 캡처기술이나 스캔기반 디지털트윈 제작과정, 뉴럴 렌더링기술, 가상세계에서 학습된 지능을 물리적 실제와 결합해 자율형 인공지능을 구현하는 기술 등에 대해 자세히 소개했다. 한편 강연뒤 필드에서 AI R&D 전문 기업으로 성장중인 채영환 시즌 대표가 천문학적인 비용이 들어가는 파운데이션 모델 효용성과 대안을 언급해 관심을 끌었다.

2026.04.11 14:02박희범 기자

공정위, 공정거래 AI·데이터 활용 아이디어 공모

공정거래위원회는 인공지능(AI) 기술을 활용해 공정거래 데이터를 국민 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 '제2회 공정거래 AI·데이터 활용 공모전'을 개최한다고 9일 밝혔다. 이번 대회는 '의결서를 AI로 읽다'라는 주제로 공정위의 핵심 데이터인 의결서·사건정보 등을 활용해 혁신적인 서비스와 AI 모델을 발굴하는 데 목적을 뒀다. 지난해에 이어 두 번째 실시하는 공모전으로 대한민국 국민이면 누구나 단체(2인이상)로 공모전 누리집(공정위AI데이터공모전.kr)에서 참가할 수 있다. 공모 분야는 참가자 역량에 따라 ▲아이디어 기획 ▲AI 학습모델 개발 두 분야로 진행된다. 아이디어 기획은 공정거래 데이터를 활용한 창의적 서비스나 정책 아이디어를 제안하면 된다. 또 AI 학습모델 개발 분야는 공정거래 데이터를 활용한 AI 모델 개발·구현 방안을 제안하면 된다. 공모전은 9일부터 5월21일까지 진행되며 접수된 신청 내용에 대해 내·외부 전문가의 1차(서류)·2차(대면) 심사를 실시한다. 시상은 대상 총 2점(아이디어 기획 및 AI 학습모델 분야 각 1점), 우수상 총 5점(아이디어 3점, AI 학습모델 2점)에 대해 이뤄진다. 이번 공모전은 공정거래 데이터의 국민 활용 활성화, AI 기반 공공서비스 혁신 아이디어 발굴, 의결서 등 전문 데이터를 누구나 이해할 수 있도록 하는 AI 기술 확산, 스타트업 및 개발자의 AI 창업모델 창출 지원을 목표로 추진된다. 특히 기존에는 이해하기 어려웠던 법률·판례 중심의 의결서를 AI 기술을 통해 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 환경을 조성하는 데 중점을 둔다. 공정위는 아이디어기획과 AI 학습모델 개발 각각의 수상자(단체)에 공정거래위원장상과 상금을 수여한다. 각 부분 최우수 수상작은 행정안전부에서 주관하는 '제14회 범정부 공공데이터 창업경진대회' 본선 진출권이 부여된다. 공정위는 이번 공모전을 계기로 공정거래 데이터의 AI 학습데이터 구축 및 개방을 확대해 국민체감형 AI 공공서비스를 지속적으로 추진해 나갈 예정이다.

2026.04.09 14:49주문정 기자

메타, 초지능팀 첫 AI '뮤즈 스파크' 공개

메타가 초지능팀 조직 이후 첫 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 8일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 알렉산더 왕 최고 AI 책임자가 이끄는 메타의 신규 조직 초지능 팀은 '뮤즈 스파크'라는 이름의 AI 모델을 공개했다. 뮤즈 스파크는 메타 AI 챗봇에 적용되며 기존 오픈소스 전략과 달리 설계와 코드가 공개되지 않는 폐쇄형 모델로 개발됐다. 뮤즈 스파크는 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 새롭게 꾸린 AI 조직의 첫 시험대로 평가받는다. 그는 지난해 약 140억 달러(약 )를 투자해 왕을 영입했으며 이후 AI 인재 확보와 데이터센터 등 인프라 구축에 수십억 달러를 추가로 투입해왔다. 이는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 경쟁사에 뒤처졌다는 위기의식에서 촉발된 것으로, 메타는 AI 조직을 유연하게 운영하기 위해 연구자들에게 자율성을 부여하고 기존 관리 중심 구조를 최소화하고 있다. 왕은 약 100명의 직속 보고 체계를 두고 있는 것으로 알려졌다. 다만, 메타는 뮤즈 스파크가 일부 영역에서는 챗GPT, 클로드, 제미나이보다 성능이 떨어진다는 점을 인정했다. 메타는 블로그를 통해 “이번 모델은 향후 발전 방향을 보여주는 초기 단계의 결과물”이라며 더 큰 규모의 모델들을 개발 중이라고 밝혔다. 뮤즈 스파크는 개발 당시 '아보카도'라는 코드명으로 불렸으며 약 9개월에 걸쳐 만들어졌다. 이는 기존 오픈소스 '라마' 중심 전략에서 벗어나 메타의 AI 전략 전환을 상징하는 모델로 일컬어진다. 메타는 앞으로도 오픈소스 모델을 개발할 계획이지만, 동시에 뮤즈 스파크의 응용 프로그램 인터페이스(API)를 유료로 제공하는 방안도 검토 중이다. 현재 메타 AI 챗봇은 무료로 제공되지만, 향후 구독형 요금제를 도입할 가능성도 있다. 뮤즈 스파크라는 이름은 향후 이어질 AI 모델의 라인업 시작을 의미하며 비교적 가볍고 빠른 모델로, 초지능 팀의 연구를 본격적으로 가동하는 역할을 맡는다. 향후 뮤즈 시리즈 모델이 순차적으로 공개될 예정이다. 뮤즈 스파크는 알리바바의 큐웬을 포함해 오픈AI, 구글 등 다양한 외부 오픈소스 모델을 활용해 학습됐다. 메타는 “업계 전반과 마찬가지로 공개된 AI 모델을 활용해 학습하는 디스틸레이션 기법을 엄격한 안전장치 아래 적용하고 있다”고 설명했다. 해당 AI는 인스턴트(Instant), 싱킹(Thinking), 심사숙고(Contemplating) 모드 등 여러 수준의 추론 기능을 제공함 과학·건강ㅍ수학 분야 질문에 강점을 보인다. 코딩 능력은 상대적으로 약한 편이다. 뮤즈 스파크는 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱 등 메타의 주요 서비스에 적용될 예정이다. 현재는 의류나 가구 등을 추천하는 쇼핑 에이전트 기능에도 활용되고 있다.

2026.04.09 09:17박서린 기자

[AI는 지금] "스마트폰서도 AI 추론"…구글, '젬마4'로 클라우드 중심 판 흔든다

구글이 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '젬마4(Gemma 4)'를 공개하며 AI 실행 환경을 클라우드에서 디바이스로 확장하는 전략을 본격화했다. 스마트폰부터 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 복잡한 추론과 자율형 에이전트 구현이 가능해지면서 온디바이스 AI 확산과 오픈 모델 생태계 변화에 큰 영향을 줄 것으로 전망된다. 구글 딥마인드는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '젬마4'를 공개했다. 이번 모델은 '제미나이3(Gemini 3)'와 동일 계열의 연구 및 기술을 기반으로 개발됐으며 로컬 환경에서 고급 AI 기능을 수행할 수 있도록 설계됐다. 젬마4는 이펙티브 2B(E2B), 이펙티브 4B(E4B), 26B 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 31B 덴스(Dense) 등 4종으로 구성된다. 이 가운데 E2B와 E4B 모델은 안드로이드 스마트폰과 라즈베리파이 등 경량 디바이스에 최적화됐으며 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 반면 26B MoE와 31B 덴스 모델은 워크스테이션급 환경에서 고성능 추론을 수행하도록 설계돼 디바이스부터 고성능 컴퓨팅 환경까지 폭넓은 계층을 아우른다. 26B MoE 모델은 추론 과정에서 약 38억 개의 파라미터만 활성화하는 구조를 통해 처리 속도를 높이면서도 대형 모델 수준의 성능을 유지하도록 설계됐다. 31B 모델은 품질 중심 구조로 고도화된 추론 능력을 제공한다. '젬마4'는 단순 대화형 모델을 넘어 실제 작업 수행을 지원하는 '에이전트형 AI' 구현을 핵심 방향으로 제시했다. 이 모델은 함수 호출과 구조화된 JSON(Javascript Object Notation) 출력 기능을 네이티브로 지원해 외부 도구 및 API와 연동한 다단계 작업 수행이 가능하다. 이는 AI가 정보 생성에서 실행 중심으로 진화하고 있음을 보여주는 변화다. 또 모든 모델이 이미지와 비디오 입력을 처리할 수 있으며 E2B와 E4B 모델은 오디오 입력을 지원해 기기 내 음성 이해 기능을 제공한다. 구글은 "개발자 생태계를 제한 없이 지원하기 위해 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개했다"며 "데이터와 인프라, 모델에 대한 통제권을 개발자에게 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. '젬마4'는 모델 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 형태로 제공되면서 기업과 개발자가 자체 인프라에서 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 클라우드 의존도를 낮추고 비용 구조를 재편하는 한편, 기업 맞춤형 AI 개발과 데이터 통제 요구가 높은 산업을 중심으로 활용이 확대될 가능성이 제기된다. 모델은 구글 클라우드를 비롯해 허깅페이스, 캐글, 올라마 등 다양한 플랫폼에서 제공된다. 젬마4 출시는 오픈 모델 경쟁 구도에도 변화를 예고한다. 기존 메타 '라마(Llama)' 시리즈에 더해 알리바바 '큐웬(Qwen)', 즈푸AI 'GLM', 문샷AI '키미(Kimi)' 등 중국 기업 모델이 빠르게 부상하는 가운데 구글은 성능 대비 효율성과 온디바이스 실행을 결합한 전략으로 차별화를 시도한 모습이다. 젬마4가 구글의 기존 대형 모델 '제미나이'와 병행되는 전략적 포지션을 갖는다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 제미나이가 클라우드 기반 초대형 모델 역할을 담당하는 반면, 젬마는 로컬 및 경량 환경을 맡는 식이다. 구글은 이를 통해 클라우드와 디바이스를 아우르는 AI 플랫폼 전략을 구축하고 있다. 젬마4는 오픈모델의 성능 고도화와 온디바이스 AI 확산, 에이전트 기반 자동화를 동시에 겨냥한 모델로 평가된다. 이는 AI 활용 방식이 중앙 서버 중심에서 분산형 구조로 이동하고 있음을 보여주는 흐름으로, 향후 기업의 AI 도입 전략과 비용 구조에도 변화를 가져올 가능성이 제기된다. 업계 전문가는 "젬마4는 고성능 AI를 클라우드 밖으로 확장해 디바이스까지 끌어내린 모델"이라며 "손바닥 크기의 컴퓨터에서도 복잡한 추론이 가능한 수준까지 발전했다는 점에서 앞으로 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어디에서 실행되느냐가 핵심 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.04.03 09:46장유미 기자

[단독] AWS, 이달부터 파트너 마진 8%로 상향…실상은 '인센티브 통합' 구조

아마존웹서비스(AWS)가 이달부터 국내 클라우드 관리 서비스 사업자(MSP) 등 파트너를 대상으로 새로운 마진 정책을 시행한다. 표면상 기본 마진율을 올리는 개편이지만, 기존에 별도로 제공하던 인센티브를 기본 마진에 통합한 방식으로 파트너사들의 실질적인 수익 개선 효과는 제한적일 수 있다는 우려가 나온다. 1일 업계에 따르면 AWS는 국내 파트너사를 대상으로 이달부터 '솔루션 공급자 프로그램(SPP)' 개편안을 적용하고 기본 마진을 기존 4%에서 8%로 상향 조정한다. SPP는 파트너사가 AWS 클라우드 인프라와 서비스를 고객사에 판매·운영·관리하는 과정에서 적용받는 수익 체계다. 국내 MSP들은 AWS 사용량 기반 매출을 고객사에 재판매하면서 기본 마진을 확보하고 여기에 약정 상품 재판매나 별도 인센티브를 더해 수익성을 보완해왔다. 이번 개편의 핵심은 기본 마진율 상향이다. 다만 기존에 기술 역량(컴피턴시) 보유 파트너에 별도로 제공되던 약 4% 수준의 인센티브가 이번 개편 과정에서 기본 마진에 통합된 것으로 파악됐다. 기본 마진 4%에 컴피턴시 인센티브 4%를 추가한 기존 구조를, 개편 이후에는 이를 기본 마진 8%로 일원화한 셈이다. 업계에선 이를 두고 단순한 마진 확대라기보다 수익 구조 재정비에 가깝다는 해석이 나온다. 총 마진율이 기존과 유사한 수준에 머물 수 있는데다, 파트너별 역량에 따라 추가 보상을 받을 수 있었던 여지가 줄어들 수 있어서다. 일부 파트너사의 경우 인센티브 지급 구조 변화에 따라 체감 수익이 오히려 감소할 가능성도 제기된다. 컴피턴시는 AWS가 파트너의 기술·사업 수행 능력을 평가해 부여하는 일종의 전문성 인증 체계다. 클라우드 마이그레이션, 데이터·분석, 보안, 인공지능(AI), 산업별 특화 영역 등에서 일정 수준 이상의 구축·운영 역량과 고객 사례를 확보한 기업에 부여돼왔다. 파트너사 입장에선 이 자격을 바탕으로 대외 신뢰도를 높이고 추가 인센티브를 확보하는 수단으로 활용해왔다. AWS 측은 이번 개편이 단순한 마진 조정이 아니라 인센티브 구조를 단순화하고 파트너 지원을 강화하기 위한 조치라는 입장이다. 회사는 기존의 복잡한 인센티브 체계를 하나로 통합해 파트너의 수익 예측 가능성을 높이고 행정 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 또 신규 고객 확보를 위한 인센티브와 파트너 성장 인센티브를 별도로 도입해 단순 리셀 중심이 아닌 장기적인 고객 확대와 서비스 역량 강화에 보상을 제공하는 구조로 개편했다는 설명이다. AWS의 파트너 정책 변화는 이번이 처음은 아니다. 회사는 앞서 올해 1월부터 MSP 수익 구조의 핵심 축으로 꼽혀온 '약정 요금(RI·SP) 재판매'를 전면 금지하는 정책도 시행했다. RI(예약 인스턴스)와 SP(세이빙 플랜)는 클라우드 사용량을 일정 기간 약정하는 대신 할인 혜택을 제공하는 제도다. 그동안 일부 MSP는 이를 대량 선구매한 뒤 고객사별 사용량에 맞춰 재판매하면서 추가 마진을 확보해 왔다. 당초 이 정책은 지난해 6월부터 전 세계에 적용될 예정이었지만, 국내 시장에 한해 올해 1월까지 유예된 뒤 적용된 것으로 확인됐다. 국내 MSP들의 경우 약정 상품 재판매가 수익 구조에서 차지하는 비중이 적지 않았던 만큼, 관련 금지 조치는 직접적인 부담 요인으로 작용한 것으로 알려졌다. 이처럼 약정 상품 재판매가 막힌 상황에서 이번 기본 마진 개편까지 인센티브 통합 방식으로 이뤄지면서, 국내 MSP들 사이에서는 수익 구조가 전반적으로 보수화되고 있다는 해석도 나온다. 단순 리셀링만으로는 이전과 같은 수익성을 기대하기 어려워졌다는 설명이다. 여기에 AWS는 생성형 AI 사업과 관련한 파트너 정책도 함께 손질하고 있다. 대표 사례가 '아마존 베드록'이다. 베드록은 기업이 자체 대규모언어모델(LLM)을 직접 구축하지 않고도 외부 AI 모델을 API 형태로 불러와 활용할 수 있도록 한 AWS의 생성형 AI 플랫폼이다. 하나의 서비스 안에서 여러 모델을 선택해 쓸 수 있도록 구성된 것이 특징이다. AWS가 베드록을 통해 제공하는 모델 가운데는 앤트로픽의 '클로드'도 포함된다. 클로드는 기업용 수요가 높은 대표 생성형 AI 모델 중 하나로 꼽히지만, AWS는 파트너사를 대상으로 해당 모델에 대해 별도 승인 프로그램을 통해서만 재판매가 가능하도록 제한한 것으로 알려졌다. 파트너 입장에선 AI 사업에서도 판매 권한과 수익 구조가 이전보다 더 세밀하게 관리되는 구조다. 이 과정에서 정책 적용 시점이 조정되는 등 혼선도 있었던 것으로 전해졌다. 지난해 8월에는 관련 정책 시행 시점이 한 달도 채 남지 않은 상황에서 변경되는 사례가 있었고, 이후 파트너사를 대상으로 별도의 가이드라인도 추가 안내된 것으로 알려졌다. 다만 일부 AI 모델의 리셀링 정책과 관련해선 모델 공급사 정책이 반영된 측면도 있다. 특정 모델의 재판매 승인 절차 등은 모델 제공사 정책에 따른 것으로, AWS만의 단독 정책으로 보기 어렵다는 설명이다. 이번 정책 변화는 단순히 기본 마진율 숫자를 조정하는 수준을 넘어 파트너의 역할을 기존 재판매 중심에서 서비스 수행·운영 중심으로 정의하려는 시도로 풀이된다. 리셀링과 할인 구조를 활용해 수익을 확보하던 방식은 축소하고 파트너가 기술 지원과 운영, 고객 성공 중심으로 역할을 옮기도록 유도하는 방향이라는 해석이다. MSP 업계 관계자는 "기본 마진이 8%로 올라간다고 하지만 파트너가 체감하는 건 단순 인상이라기보다 기존 인센티브 구조를 통합한 성격에 가깝다"며 "약정 재판매 제한에 이어 AI 모델 리셀링까지 관리가 강화되면서 수익 구조 전반을 다시 점검해봐야 하는 상황"이라고 말했다. AWS 관계자는 "이번 개편은 파트너에 대한 투자를 확대하고 장기적인 성장을 지원하는 데 목적이 있다"고 밝혔다.

2026.04.01 12:16한정호 기자

[AI는 지금] "이미지도 자체 기술로"…脫 오픈AI 노린 MS, 멀티모달 경쟁 본격화

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 이미지 생성 모델 '마이(MAI)-이미지-2'를 최근 공개하며 인공지능(AI) 시장 주도권 확보 경쟁에 본격적으로 나섰다. 오픈AI 등 외부 모델 의존에서 벗어나 기술 내재화를 추진하는 동시에 코파일럿 중심 생태계를 강화하려는 전략적 행보로 풀이된다. 27일 업계에 따르면 MS는 지난 19일 자사 AI 슈퍼인텔리전스 팀이 개발한 텍스트-이미지 변환 모델 '마이-이미지-2'를 공개했다. 해당 모델은 성능 평가 플랫폼 아레나 리더보드에서 상위권에 오르며 구글, 오픈AI와 함께 글로벌 이미지 생성 경쟁 구도에 진입했다. 이번 모델은 무스타파 술레이먼 MS AI 최고경영자(CEO)가 이끄는 초지능 팀에서 개발됐다. MS는 이를 통해 이미지 생성 분야에서도 독자 기술 기반을 강화하겠다는 방침이다.술레이먼 CEO는 "우리는 이 모델 출시로 세계 3대 텍스트 이미지 변환 연구소로 도약하게 됐다"며 "초지능 팀은 앞으로 더 많은 것을 선보일 예정인 만큼 기대해 달라"고 밝혔다.이처럼 MS가 자체 모델을 전면에 내세운 것은 오픈AI에 대한 의존도를 낮추려는 전략으로 분석된다. MS는 그간 오픈AI에 대규모 투자를 단행하며 협력 관계를 유지해왔지만, 핵심 AI 기능을 외부에 의존할 경우 비용 부담과 서비스 통제력에 한계가 있다는 평가를 받아왔다. 이에 MS는 자체 모델 확보를 통해 비용 구조를 개선하고 기능, 정책, 업데이트 방향을 독자적으로 설계할 수 있는 기반 마련에 본격 나선 것으로 보인다. 기술 경쟁 측면에서는 멀티모달 AI 시장을 겨냥한 행보로 읽힌다. 최근 AI 산업은 빅테크를 중심으로 텍스트에서 이미지, 음성, 영상까지 아우르는 멀티모달로 빠르게 확장되고 있다. 단일 모델이 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성하는 능력도 플랫폼 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 시장 성장세도 가파르다. 글로벌 시장조사업체 그랜드뷰리서치는 멀티모달 AI 시장이 2024년 약 17억3000만 달러에서 2030년 108억9000만 달러 규모로 확대될 것으로 내다봤다. 또 콘텐츠 제작, 광고, 게임, 커머스 등 산업 전반에서 시각 콘텐츠 자동화 수요가 급증하고 있어 멀티모달 영역이 향후 핵심 성장 축이 될 것으로 관측됐다. 이 같은 분위기에 맞춰 MS는 '마이-이미지-2'를 앞세워 멀티모달 시장 내 주도권을 잡기 위해 속도를 낼 것으로 보인다. '마이-이미지-2'는 자연광과 질감, 공간감을 정교하게 구현하는 사실감은 물론, 이미지 내 긴 문장과 복잡한 타이포그래피를 안정적으로 생성하는 기능을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 이는 기존 이미지 생성 모델의 한계로 지적되던 텍스트 표현 문제를 개선한 것으로, 디자인·콘텐츠 제작 영역까지 활용 범위를 넓힐 수 있다는 점에서 주목된다. 제품 전략 측면에서는 코파일럿 생태계와의 결합이 눈에 띈다. MS는 해당 모델을 '코파일럿'과 '빙' 이미지 생성기에 단계적으로 적용할 계획이다. 워드, 파워포인트 등 생산성 도구와 연계될 경우 문서 작성 과정에서 이미지 생성이 기본 기능으로 자리잡을 가능성이 높다. 이는 텍스트 중심 생산성 도구를 멀티모달 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 기업 시장 공략도 병행된다. MS는 현재 일부 기업 고객을 대상으로 API를 제공하고 있으며 향후 마이크로소프트 파운드리를 통해 개발자 접근성을 확대할 예정이다. 또 광고·마케팅 기업 등 대량 이미지 생성 수요를 겨냥해 이미지 AI를 산업용 생산 도구로 확장하기 위해 적극 나설 것으로 보인다. 다만 현재 서비스는 기능과 정책 측면에서 일부 제약이 있다. 생성 속도 지연과 사용 횟수 제한, 이미지 비율 고정, 편집 기능 부재 등이 대표적이다. 콘텐츠 필터링 기준도 비교적 엄격하게 적용되고 있다. 이는 기업용 서비스에서 요구되는 안정성과 리스크 관리를 반영한 설계로 해석된다. 업계 관계자는 "MS가 이미지 생성까지 자체 모델로 내재화하면서 AI 경쟁의 판이 텍스트에서 멀티모달 전반으로 빠르게 확장되고 있다"며 "향후 플랫폼 주도권은 얼마나 다양한 데이터를 하나의 경험으로 통합하느냐에 달려 있을 것"이라고 말했다.

2026.03.27 15:56장유미 기자

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