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'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (550건)

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우정사업본부, AI 기반 우체국보험 사기 방지시스템 고도화

우정사업본부가 지능화되는 보험 사기 대응을 위해 머신러닝 기반 AI 기술을 결합한 우체국보험 사기 방지시스템(IFDS) 고도화 사업을 추진한다. 이를 통해 보험 사기 이상 징후의 사전 예측·탐지 역량을 높이고 조사 효율성과 재정 건전성을 높일 계획이다. 우정사업본부는 보험 사기 대응을 위해 우체국 보험 AI 기반 보험 사기 방지시스템(IFDS) 고도화 사업을 추진한다고 6일 밝혔다. 최근 보험사기 수법이 조직화·지능화되며 보다 정교한 대응체계를 마련해야 한다는 목소리가 나왔다. IFDS 사업은 기존 업무 규칙에 머신러닝 기반 AI 기술을 결합한 통합 예측 모델 구현이 목표다. AI가 다양한 데이터를 학습해 보험 사기 가능성이 높은 이상 징후를 사전 예측·탐지하는 시스템을 마련한다는 계획이다. 민간보험사 IFDS 구축 과정에서 축적된 운영 노하우와 선진 적용 사례를 우체국보험의 업무 환경에 맞게 반영함으로써 시스템의 실효성도 강화할 예정이다. 우정사업본부는 사업을 통해 보험 사기 예측·탐지 역량을 고도화하고 조사·심사 업무의 효율성이 높아질 것으로 전망했다. 보험금 누수 방지와 안전한 보험 가입자 보호, 우체국보험 신뢰성과 재정 건전성 제고에도 크게 기여할 것으로 내다봤다. 박인환 우정사업본부장은 “앞으로도 AI 기술을 보험 업무 전반으로 확대해 서비스 혁신과 업무 효율화를 지속 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.06 14:10홍지후 기자

"AI 경쟁력, 모델보다 운영…데이터·거버넌스가 좌우"

인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기업 경쟁력의 초점이 모델 선택에서 운영 체계 구축으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 6일 베스핀글로벌이 공개한 '2026년 2분기 지금 바로 꺼내 쓰는 AI 기술 가이드'에 따르면 최근 AI 시장은 어떤 모델을 도입할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가에 관심이 집중되고 있다. 회사는 AI 경쟁력이 개별 모델 성능보다 데이터, 거버넌스, 보안, 조직 역량을 통합적으로 관리하는 운영 체계에서 결정된다고 분석했다. 베스핀글로벌은 AI 운영 전략을 담은 이번 기술 가이드를 공개하고 자체 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 기반으로 한 기업 AI 운영 방안을 제시했다. 가이드는 ▲AI 시대의 IT 운영 전략 ▲AI 에이전트 ▲피지컬 AI ▲소버린 AI 등 4개 분야를 중심으로 기업이 준비해야 할 핵심 과제를 정리했다. AI 시대의 IT 운영 전략에선 데이터·추론·비용·복구·보안 영역의 변화를 주요 과제로 제시했다. AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조의 'AI 레디 데이터' 전략과 업무 맥락을 이해하는 컨텍스트 중심 아키텍처, 비즈니스 가치 최적화를 위한 핀옵스, AI 기반 운영 자동화 및 자율 복구 체계, AI 에이전트와 머신 계정까지 포함하는 차세대 보안 전략 등이 핵심 내용이다. AI 에이전트 분야에선 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 이동하고 있다고 진단했다. 기업 경쟁력은 AI가 업무 맥락을 이해하고 다양한 시스템과 연계해 복잡한 워크플로를 수행할 수 있도록 설계·운영하는 역량에 달려 있으며 이를 위해 데이터와 시스템 연계, 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 한다고 설명했다. 또 제조·물류·유통·농업 등 다양한 산업으로 활용이 확대되는 피지컬 AI, 데이터, AI 인프라 통제권 확보를 핵심 경쟁력으로 보는 소버린 AI 동향도 함께 소개했다. 회사는 이들 기술이 단순한 트렌드를 넘어 향후 기업 AI 운영 전략에 영향을 미칠 주요 요소가 될 것으로 전망했다. 베스핀글로벌은 이같은 운영 전략을 구현하는 플랫폼으로 자체 AI 오케스트레이션 솔루션인 '헬프나우 AI 파운드리'를 제공 중이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 지식을 기반으로 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원하며 에이전트 개발부터 운영, 거버넌스, 성과 관리까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 지원한다. 윤현집 베스핀글로벌 마케팅실장은 "최근 AI 시장은 어떤 모델을 선택할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가가 더 중요한 과제가 되고 있다"며 "이번 가이드가 AI 운영 체계를 준비하는 기업들에 실무적인 참고가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 "헬프나우 AI 파운드리를 통해 데이터부터 거버넌스, 보안까지 아우르는 AI 운영 전략을 기업이 실제로 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 10:38한정호 기자

트럼프 AI 정책 설계자 "미국 AI 혁신 가로막는 규제 없을 것"

트럼프 2기 행정부에서 인공지능(AI) 정책 설계를 주도했던 스리람 크리슈난 전 백악관 AI 정책 고문이 미국 AI 산업이 과도한 규제 대신 혁신 중심 정책을 유지해야 한다고 밝혔다. 최근 미국 정부가 첨단 AI 모델에 대한 사전 보안 검증 제도를 도입했지만, 이를 상시 허가제로 확대하는 일은 없을 것이라는 입장도 드러냈다. 스리람 크리슈난 전 백악관 AI 정책 고문은 4일(현지시간) 파이낸셜타임즈와의 인터뷰에서 "AI를 대상으로 한 미국 식품의약국(FDA) 같은 규제기관은 생기지 않을 것"이라며 "트럼프 행정부는 첫날부터 과도한 관료주의와 규제를 반대해왔고 승자와 패자를 정부가 결정하는 방식은 추구하지 않는다"고 밝혔다. 크리슈난은 중앙집중형 규제기관이 AI 모델 출시마다 법률 검토와 행정 절차를 요구할 경우 미국 AI 경쟁력이 약화될 수 있다고 우려했다. 이번 발언은 미국 정부가 최근 국가안보를 이유로 앤트로픽의 최상위 모델 '미토스' 공개를 일시 중단시키고 오픈AI의 최신 모델 공개 일정에도 영향을 미치면서 규제 기조가 강화되는 것 아니냐는 관측이 제기된 가운데 나왔다. 크리슈난은 정부 개입이 상시 규제로 이어져서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "정부는 국가 시스템과 안보를 보호하기 위해 필요한 조치를 취할 것"이라면서도 "첨단 AI 모델 출시가 수주씩 지연된다면 미국의 혁신에는 바람직하지 않을 것"이라고 말했다. 그러면서 최근 미국 내 AI 반대 여론이 커지는 책임도 업계에 있다고 진단했다. AI를 통한 긍정적 효과보다 일자리 상실과 같은 디스토피아적 시나리오를 지나치게 강조했다는 지적이다. 이어 AI 확산에 대한 사회적 수용성을 높이기 위해선 일반 국민도 기술 발전의 성과를 체감해야 한다고 강조했다. 그는 "사람들이 AI 모델을 사용할 때나 관련 기업 가치가 오르는 모습을 보면서 자신도 함께 혜택을 받고 있다고 느낄 수 있어야 한다"고 짚었다. 크리슈난은 백악관 재직 당시 주(州) 단위 AI 규제를 제한하는 정책과 AI 액션플랜 수립에 참여한 핵심 인물이다. 앞서 그는 지난달 백악관 AI 정책 고문직에서 물러났으며 향후 미국과 동맹국의 AI 정책 수립을 지원하는 외부 자문 활동을 이어갈 계획인 것으로 알려졌다. 그는 장기적으로는 정부 주도 허가제보다 업계의 자율적인 안전 검증 체계가 바람직하다고 제안했다. 주요 AI 기업과 반도체 업체, 보안 기업 등이 참여하는 협의체를 구성해 정부와 협력하는 방식으로 첨단 모델의 취약점을 점검하는 체계를 구축할 필요가 있다는 설명이다. 또 미국이 중국과의 AI 경쟁에서 우위를 유지하기 위해선 개방형 AI 생태계도 강화해야 한다고 주장했다. 끝으로 크리슈난은 "미국인들은 AI가 자신에게 힘을 실어주는 기술이라는 점을 느껴야 한다"며 "혁신을 지키면서도 국민들이 AI 발전의 혜택을 함께 누릴 수 있도록 만드는 것이 앞으로 가장 중요한 과제가 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.05 16:03한정호 기자

MS, 6천명 규모 AI 구축 전담조직 신설…25억 달러 투입

마이크로소프트(MS)가 기업의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 전략을 확대해 시장 공략에 나선다. 2일(현지시간) CNBC에 따르면 MS는 FDE 조직 '마이크로소프트 프론티어'를 신설하고 기업별 AI 도입 프로젝트에 25억 달러(약 3조 8562억원)을 투입한다. 이 조직은 총 6000명의 인력으로 구성된다. MS는 기존 FDE 인력과 기술 컨설턴트, 고객 지원 인력, 산업별 전문 영업 조직을 통합해 AI 구축 전담 조직으로 운영할 계획이다. 신설 조직은 로드리고 케데 리마 MS 아시아 총괄이 이끈다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어로, 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 후 AI·소프트웨어(SW) 업계 핵심 전략으로 빠르게 확산되는 추세다. MS는 이번 조직 출범과 함께 25억 달러(약 3조 8562억원)를 투자해 기업별 AI 도입 프로젝트를 지원한다. AI 서비스 판매를 넘어 고객 환경에 맞는 모델 선정과 시스템 연동, 업무 프로세스 개선, 운영 체계 구축까지 전 과정을 함께 수행할 계획이다. MS는 자사 AI 서비스와 데이터 플랫폼 등 다양한 AI 기술 생태계를 함께 활용할 수 있다는 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. 기존 업무 시스템 연동 역량을 기반으로 기업별 맞춤형 AI 플랫폼 구축을 지원한다는 전략이다. 다만 AI 사업 확대에도 일부 서비스는 기대만큼 시장 확산 속도를 내지 못하고 있다는 평가도 나온다. 기업용 AI 비서인 'MS 365 코파일럿'은 아직 광범위한 보급을 하지 못했고 개발자용 '깃허브 코파일럿' 역시 새로운 경쟁 서비스들의 등장으로 시장 경쟁이 심화되고 있어서다. MS는 그동안 데이터센터와 생성형 AI 인프라 구축에 수백억 달러를 투자해왔다. 이번 조직 신설로 AI 기술 공급을 넘어 구축·운영 서비스까지 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 최근 주요 AI 기업들은 잇따라 FDE 조직을 신설하고 있다. 첨단 AI 모델을 개발하는 오픈AI와 앤트로픽도 지난 5월 각각 기업 고객 대상 AI 구축 전담 조직을 출범했다. 글로벌 클라우드 서비스 사업자인 아마존웹서비스(AWS) 역시 전날 10억 달러(약 1조 5435억원)를 투자해 수천 명 규모 FDE 조직을 신설한다고 발표했다. 저드슨 알트호프 MS 커머셜 비즈니스 최고경영자(CEO)는 "우리는 기업 지식재산(IP)을 보호하면서도 AI 생태계 내 어떤 모델이든 활용할 수 있는 지능형 플랫폼을 함께 구축하며 성과를 거두고 있다"고 밝혔다.

2026.07.03 09:21한정호 기자

트웰브랩스, 1500억원 시리즈B 유치…'영상 초지능' 고도화

트웰브랩스가 투자를 투자 유치해 영상 인공지능(AI) 고도화에 나섰다. 트웰브랩스는 1억 달러 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 2일 밝혔다. 원화 기준 약 1500억원 규모로 누적 투자 총액은 2억 달러를 넘었다. 이번 투자는 NEA와 네이버벤처스가 공동 주도했다. 아마존이 주요 투자자로 참여했으며 래디컬벤처스, 한국투자파트너스, 인덱스벤처스 등 기존 투자자도 후속 투자에 나섰다. 쿼드릴캐피탈과 레드불벤처스는 신규 투자자로 합류했다. 트웰브랩스는 이번 자금을 영상 초지능 개발에 투입한다. 기존 영상 이해 모델을 넘어 인식과 기억, 추론을 한 구조로 묶은 '영상 인지 시스템'을 구축하는 것이 핵심이다. 회사가 겨냥하는 시장은 영상 데이터를 실제 산업 현장에서 활용하는 영역이다. 전 세계 데이터 90% 이상이 영상 형태로 존재하지만 대부분은 검색과 분석이 어려워 제대로 활용되지 못하고 있다는 판단에서다. 트웰브랩스는 미디어와 엔터테인먼트 분야에서 확보한 기반을 공공, 광고, 보안, 스포츠, 자동차 등으로 넓히고 있다. 최근에는 전 세계 정부 기관과 협력하며 공공 부문 적용 사례도 확대하고 있다. 기술 방향은 풀스택 에이전틱 인텔리전스 시스템이다. 영상이 들어오면 한 번 이해한 뒤 그 결과를 구조화된 기억으로 쌓고, 이후 질문이 들어올 때마다 처음부터 다시 분석하지 않고 축적된 기억을 바탕으로 추론하는 방식이다. 트웰브랩스는 이를 통해 영상을 한 번 쓰고 끝나는 데이터가 아니라 쌓일수록 가치가 커지는 인텔리전스 자산으로 만들겠다는 구상이다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)이 일부 프레임만 추출해 맥락을 놓치거나 매번 영상을 다시 분석해야 하는 한계를 보완하겠다는 목표다. 회사는 아마존웹서비스(AWS)와의 협력도 강화한다. 트웰브랩스는 AWS를 최우선 클라우드 제공자로 선정하고 AWS 자체 AI 칩 '트레이니움'에서 영상 추론이 효율적으로 작동하도록 최적화할 계획이다. 앞으로 출시하는 영상 파운데이션 모델도 AWS에서 먼저 공개한다. 트웰브랩스는 미국 샌프란시스코와 한국 서울 사무소 역량을 강화하고 뉴욕과 런던에 신규 사무소를 마련한다. 로스앤젤레스를 포함한 글로벌 운영망도 넓혀 기업과 공공 부문 수요에 대응할 방침이다. 사업 영역은 모델과 응용프로그램 인터페이스 공급을 넘어 애플리케이션으로 확장된다. 트웰브랩스는 지난달 첫 애플리케이션 제품인 AI 영상 창작 도구 '로데오' 클로즈드 베타 서비스를 시작했다. 이재성 트웰브랩스 대표는 "이번 투자를 발판 삼아 파운데이션 모델 기업을 넘어 개발자와 일반 사용자, 기업, 에이전트까지 모든 주체를 위한 풀스택 영상 인지 시스템을 완성하고, 비디오 슈퍼인텔리전스 시대를 열겠다"고 밝혔다.

2026.07.02 11:30김미정 기자

팔란티어 CEO "오픈AI·앤트로픽 토큰 모델, 완전히 잘못됐다"

팔란티어가 오픈AI·앤트로픽의 토큰 기반 인공지능(AI) 사업 모델을 공개 비판하며 엔비디아와 추진하는 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 생성형 AI 비용 부담이 커지면서 기업 고객들이 자체 모델과 오픈웨이트 모델로 눈을 돌리는 흐름을 겨냥한 행보다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 1일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "오픈AI와 앤트로픽을 비난하려는 것은 아니지만 무언가 완전히 잘못됐다"며 "미국 기업들은 토큰만 소비하며 시간을 보내는 방식에서 벗어나야 한다"고 밝혔다. 이 발언은 최근 기업 AI 시장에서 비용 효율성과 데이터 통제권이 핵심 경쟁 요소로 떠오르는 흐름과 맞물린다. 최신 AI 모델의 사용료가 지속적으로 오르면서 기업들은 단순히 대규모 범용 모델을 활용하기보다 자체 모델 구축과 개방형 AI 활용을 확대하는 방향으로 전략을 수정하는 추세다. 토큰은 생성형 AI가 문장을 처리하는 기본 단위이자 대부분 AI 서비스의 과금 기준이다. 최근 고성능 모델이 잇달아 출시되면서 토큰 비용도 함께 상승했고 기업들은 사용량을 늘리는 이른바 '토큰맥싱'보다 실제 업무 성과와 비용 대비 효과를 중시하는 방향으로 전환 중이다. 카프 CEO는 "중국이 AI 모델 개발에서 이룩하고 있는 진전 속도를 과소평가해선 안 된다"며 미국 AI 업계에도 경각심을 나타냈다. 그러면서 많은 기업들이 범용 AI 서비스를 이용하는 대신 자체 데이터를 활용해 보다 효율적인 독자 AI 도구를 구축하는 방향으로 이동하고 있다고 설명했다. 이같은 변화 속에서 팔란티어는 엔비디아와 협력을 확대하고 있다. 양사는 최근 미국 정부 기관을 위한 맞춤형 AI 모델 구축 프로젝트를 발표했다. 엔비디아 AI 기술을 활용하면서도 기관이 자체 인프라와 데이터를 기반으로 모델을 운영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 팔란티어는 이번 인터뷰에 앞서 SNS를 통해 AI 주권의 중요성을 담은 선언문도 공개했다. 회사는 토큰 중심 과금 모델이 기업의 가치 창출보다 사용량 확대에 초점을 맞춘 구조라고 지적하며 데이터와 AI 시스템의 소유권을 기업이 직접 확보해야 한다고 주장했다. 카프 CEO는 "기술 고객들이 원하는 것은 컴퓨팅과 모델, 데이터 스택에 대한 통제권"이라며 "생산 수단을 자신들이 직접 소유하고 있으며 그것이 다른 누군가에게 넘어가지 않는다는 확신을 원한다"고 강조했다. 업계에선 향후 폐쇄형 AI 모델과 개방형 AI 모델 간 경쟁이 치열해질 것으로 보고 있다. 개방형 모델은 모델 가중치를 공개해 기업이 자체 환경에서 운영·최적화할 수 있어 비용 절감과 데이터 주권 확보 측면에서 강점을 갖는다는 평가를 받는다. 반면 오픈AI와 앤트로픽 등은 지속적인 모델 성능 개선과 안정성, 최신 기능 제공을 강점으로 내세우며 기업 고객 확보를 이어가고 있다. 다만 AI 인프라 비용 증가와 중국 AI 기업들의 저비용 모델 출시가 빨라지면서 향후 기업들의 AI 선택 기준이 총소유비용(TCO)과 데이터 통제권으로 확대될 것이라는 전망이 나온다. 카프 CEO는 "엔비디아와 우리가 함께 추구하는 방향은 고객이 컴퓨팅과 모델, 데이터는 물론 AI를 통해 만들어내는 가치까지 모두 직접 통제하는 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 09:15한정호 기자

피지컬 AI 산업 발전 위한 'AI반도체SW플랫폼연구회' 성료

AI 산업의 무게 중심이 로봇·자율주행·스마트 디바이스 등 '피지컬 AI'로 이동하는 가운데 반도체공학회가 피지컬 AI의 발전 방향을 조망하는 시간을 가졌다. 반도체공학회 AI반도체 SW플랫폼연구회는 '피지컬 AI의 발전과 AI반도체, 그리고 SW의 역할'을 주제로 한 워크샵을 지난달 23일 경기 성남 판교 한국반도체산업협회 교육장에서 개최했다고 1일 밝혔다. 온·오프라인으로 동시에 진행된 이번 행사에는 산·학·연 관계자 160여 명이 참석했으며, AI 모델과 데이터·시뮬레이션, AI 반도체, 시스템 SW에 이르는 피지컬 AI 기술 스택 전반을 '수직 통합' 관점에서 한자리에 조망했다. 워크샵은 최기영 반도체공학회 회장의 축사로 문을 열었다. AI반도체SW플랫폼연구회 위원장인 정영준 ETRI 온디바이스AI연구본부장은 환영사에서 "피지컬 AI 시대에는 AI 모델·반도체·SW가 하나로 통합돼야 비로소 실질적인 가치를 만들 수 있는 만큼, 이번 워크샵이 산학연이 함께 해법을 모색하고 우리나라가 글로벌 경쟁력을 확보하는 출발점이 되기를 바란다"고 말했다. 이어진 발표 세션에서는 IITP 김욱 PM의 키노트에 이어 AI 모델, 데이터·시뮬레이션, AI 반도체, 시스템 SW 최적화에 이르는 피지컬 AI 기술 스택이 분야별로 조명됐다. 마지막으로 강성주 ETRI 온디바이스시스템 SW연구실장이 '피지컬 AI의 온디바이스 실행을 위한 AI-SBC(Single Board Computer) 기술 현황 및 가이드독 적용 사례'를 주제로 발표했다. 강 실장은 디바이스 자체에서 AI 추론을 수행하는 온디바이스 실행 환경의 중요성을 강조하며, 시각장애인의 보행을 돕는 가이드독(안내 로봇) 사례를 통해 저전력·소형 폼팩터로 멀티모달 모델을 구동한 경험을 소개했다. 이어 이러한 경험을 바탕으로 엔비디아 의존도가 높은 AI-SBC 시장에서 국내 기업의 신제품 개발을 위해 적극적으로 협력하여 국내의 경쟁력 향상을 위해 노력할 것이라고 밝혔다. 아울러 ETRI는 이 하드웨어 위에서 AI 실행 성능을 극대화하고 여러 AI 모델을 매끄럽게 교차 실행하는 풀스택 소프트웨어를 지속 지원할 계획이라고 덧붙였다. 강 실장은 모델 경량화와 시스템 SW 최적화, 하드웨어가 긴밀히 맞물릴 때 비로소 피지컬 AI가 실제 서비스로 구현될 수 있다고 강조했다.

2026.07.01 17:34장경윤 기자

김윤덕 국토부 장관 "자율주행 AI 경쟁력 핵심은 데이터와 학습”

김윤덕 국토교통부 장관은 1일 “자율주행 산업의 핵심은 얼마나 많고 다양한 학습데이터를 확보하고, 얼마나 효과적으로 AI 모델이 학습하는지에 달려 있다”고 강조했다. 김 장관은 이날 정부세종청사에서 열린 '자율주행 AI 전문가 간담회'에서 “자율주행은 자동차와 AI가 결합된 피지컬 AI 대표산업”이라며 이같이 말했다. 이날 간담회는 자율주행 AI 연구개발 과정의 현장 애로사항을 청취하고, 실증도시를 중심으로 데이터 확보부터 AI 모델 개발·검증·상용화까지 이어지는 한국형 자율주행 AI 혁신생태계 구축방안을 논의하기 위해 마련됐다. 국토부는 광주광역시를 자율주행 실증도시로 조성해 자율주행 AI 개발에 필요한 대규모·고품질 학습데이터를 구축하고, 과학기술정보통신부와 협력해 E2E(End-to-End) 기술개발을 위한 AI 학습데이터 표준화도 추진하고 있다. 김 장관은 “자율주행 실증도시는 민간이 구축하기 어려운 대규모 고품질 데이터를 확보하고, AI 학습 인프라와 실증환경을 제공하는 사업”이라면서 “확보한 데이터를 공유해 AI 모델 개발로 연결하고, 다시 실증을 통해 성능을 개선하는 국가 차원의 데이터 플라이휠 생태계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 말했다. 간담회에 참석한 전문가들은 “자율주행 AI의 경쟁력은 데이터 스케일링에 따라 실제 도로환경에서 확보한 데이터의 규모와 다양성에 의해 결정된다”며 “전국 어디서나 안전하게 운행 가능한 자율주행 AI를 개발하기 위해서는 광주 실증도시를 시작으로 다양한 지역과 도로 환경에서 데이터를 지속적으로 확보하고, 산학연이 이를 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축해야 한다”고 제안했다. 김 장관은 “하반기부터 실증도시에 자율차 200대가 순차 투입되는데 국토부와 대한민국 자율주행팀과 함께 총력을 다해 발전시켜 나간다면 우리나라의 세계적 자동차 제조 역량과 AI 기술력을 결합한 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다”고 말했다. 김 장관은 “더 많은 도시에서 고품질 학습데이터를 확보하고 AI 모델 연구개발과 실증, 상용화까지 이어지는 전 주기 구축을 위한 자율주행 AI 클러스터를 구축함으로써 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 발맞춰 피지컬 AI 기술발전을 선도하기 위한 혁신생태계를 조성하겠다”고 말했다.

2026.07.01 17:12주문정 기자

美정부, 앤트로픽 첨단 AI '미토스5' 수출통제 해제

미국 정부가 국가 안보를 이유로 외국인 접근을 제한했던 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델에 대한 수출 통제를 해제했다. 이에 한국을 포함한 해외 이용자들도 그동안 제한됐던 '클로드 미토스5'와 '클로드 페이블5'를 다시 사용할 수 있게 될 전망이다. 앤트로픽은 30일(현지시간) 미국 상무부로부터 클로드 미토스5와 클로드 페이블5에 대한 수출 통제 지침이 해제됐다는 통보를 받았다고 밝혔다. 회사는 다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 순차적으로 서비스를 정상화할 계획이다. 이번 조치는 미국 정부가 지난 12일 국가 안보를 이유로 두 모델에 대한 외국인 접근을 전면 차단한 지 18일 만이다. 당시 상무부는 고성능 AI 모델이 악용될 가능성을 우려해 수출 통제를 결정했고 앤트로픽은 정부 지침을 준수하기 위해 해외 이용자는 물론 외국인 직원의 접근까지 제한했다. 미토스5는 전문가 수준의 사이버보안 취약점 탐지 능력을 갖춘 고성능 AI 모델이다. 페이블5는 미토스5를 기반으로 하면서 해킹이나 무기 제작 등 민감한 분야에 대한 응답을 제한하는 안전장치를 적용해 일반 이용자에게 공개한 모델이다. 미국 정부는 수출 통제 기간에도 규제를 일부 완화했다. 지난 26일에는 미국 정부가 신뢰할 수 있다고 판단한 일부 기업과 연방기관을 대상으로 미토스5 사용을 허용했다. 당시 상무부는 적절한 안전장치가 마련됐다고 판단해 제한적인 접근을 승인했다고 밝혔다. 이번 전면 해제로 한국 기업과 기관도 다시 최신 모델을 활용할 수 있을 것으로 보인다. 앞서 한국인터넷진흥원(KISA)·삼성전자·SK하이닉스·SK텔레콤 등은 앤트로픽의 AI 보안 프로그램에 참여하고 있었지만 미국 정부의 수출 통제로 모델 활용에 제약을 받아왔다. 최근 미국 트럼프 행정부는 AI 모델 공개 전 정부와의 사전 협의 체계를 추진 중이다. 오픈AI 역시 최근 신형 모델을 일부 신뢰할 수 있는 파트너에게 먼저 제공하는 방식으로 정부 요구에 대응하고 있다. 다만 회사는 이같은 정부 승인 절차가 장기적인 표준이 돼서는 안 된다는 입장을 밝힌 바 있다. 앤트로픽 측은 "사용자들의 인내와 모델 재배포를 위해 함께 노력해준 모든 이에게 감사하다"며 "다음 날부터 모델 접근 권한 복원을 시작하고 조만간 추가 업데이트를 공유하겠다"고 밝혔다.

2026.07.01 11:19한정호 기자

AWS, 고객사에 AI 엔지니어 직접 보낸다…10억 달러 들여 'FDE' 신설

아마존웹서비스(AWS)가 기업 고객의 인공지능(AI) 도입을 직접 지원하는 전담 조직을 신설한다. 고객사 현장에 AI 엔지니어를 상주시켜 구축·운영을 함께 수행하는 방식으로 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 30일(현지시간) CNBC에 따르면 AWS는 10억 달러(약 1조 5000억원)를 투자해 '포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE)' 조직을 출범한다. 이 조직은 고객사 AI 시스템 구축·배포를 지원하기 위해 엔지니어를 현장에 직접 투입하는 역할을 맡는다. FDE는 고객 조직 내부에서 함께 일하며 기술 전환을 지원하는 엔지니어를 의미한다. 미국 방산 AI 기업 팔란티어가 처음 개념을 정립한 이후 최근 생성형 AI 확산과 함께 소프트웨어(SW) 업계 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI 모델을 실제 업무에 적용하는 과정이 복잡해지면서 고객 현장에서 문제를 해결하는 방식이 새로운 서비스 모델로 자리 잡고 있는 추세다. AWS는 이 조직에 수천 명 규모 FDE 인력을 배치할 계획이다. 고객사마다 5~6명의 엔지니어로 구성된 전담팀을 투입해 AI 에이전트와 함께 업무 환경을 구축하고 시스템 연동과 최적화를 지원할 예정이다. 비즈니스와 엔지니어링, 보안 담당자들과 협업해 수주 내 자체 운영이 가능한 조직을 만드는 것이 목표다. 회사는 FDE 운영 원칙으로 '45·45·45' 모델도 제시했다. 아이디어를 구체화하는 데 45분, 기술 검증에 45시간, 실제 업무 환경 배포까지 45일을 목표로 삼아 AI 전환 기간을 대폭 단축하겠다는 구상이다. AWS는 기존 수개월이 걸리던 작업을 며칠 단위로 줄일 것으로 보고 있다. 최근 AI 모델 기업들도 비슷한 전략을 잇달아 내놓고 있다. 앤트로픽은 지난 5월 블랙스톤·헬먼앤드프리드먼·골드만삭스와 함께 기업용 AI 서비스 회사를 설립했다. 오픈AI도 TPG와 베인캐피털 등과 '오픈AI 디플로이먼트 컴퍼니'를 출범시켜 기업 고객을 대상으로 FDE 서비스를 제공하겠다고 발표한 바 있다. AWS는 글로벌 클라우드 사업자 가운데 처음으로 대규모 FDE 조직을 공식 출범한 것으로 평가된다. AWS는 앤트로픽과 오픈AI에 대규모 투자를 단행했지만 기업 AI 구축 서비스에선 직접 경쟁도 병행한다는 입장이다. 회사는 향후 양사 FDE 조직과의 협력 가능성도 열어두고 파트너 프로그램을 확대할 계획이라고 밝혔다. 현재 AWS FDE 조직은 앨런AI연구소(AI2), 미국프로농구(NBA), 미국프로풋볼(NFL), 리코 등과 협력 중이다. 향후 다양한 데이터를 다루고 규제가 많은 산업군을 중심으로도 도입을 확대할 예정이다. 프란세스카 바스케스 AWS 프런티어 AI 엔지니어링 서비스 부사장은 "고객들이 지금 가장 중요하게 생각하는 가치는 속도"라며 "우리 FDE는 AI 성과를 빠르게 얻으려는 기업들을 위한 선택지가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.01 09:31한정호 기자

엔비디아-팔란티어, 美 정부용 보안 AI 구축…'네모트론' 적용

엔비디아가 팔란티어와 손잡고 개방형 인공지능(AI) 모델로 미국 정부기관과 핵심 인프라 운영자를 위한 보안형 AI 구축에 나섰다. 엔비디아는 29일(현지시간) 공식 블로그를 통해 "팔란티어가 새 지능형 엔진에 엔비디아 네모트론 오픈모델을 적용해 미국 정부기관 수요에 대응한다"고 밝혔다. 이 엔진은 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반 에어갭 환경에서 운영되도록 설계됐다. 에어갭 환경은 보안되지 않은 네트워크와 완전히 분리된 폐쇄형 인프라를 의미한다. 팔란티어는 이 환경에 네모트론 오픈모델을 도입해 정부기관이 자체 인프라에서 모델을 실행하고 자체 데이터로 학습시킬 수 있도록 돕는다. 이번 협력의 핵심은 오픈모델을 민감한 정부 업무에 맞게 조정하면서도 데이터와 모델 통제권을 기관 내부에 남겨두는 데 있다. 기관과 운영자는 학습 결과로 만들어진 모델뿐 아니라 운영 지식을 담은 가중치까지 소유할 수 있다. 팔란티어는 협력을 통해 자사 소버린 AI 운영체제를 적용할 방침이다. 이 운영체제는 AIP, 온톨로지, 파운드리, 아폴로 기반으로 구성됐다. 민감한 환경에서 AI를 배포하기 위한 운영 계층과 데이터 권한 관리 계층을 담당한다. 팔란티어 소버린 AI 운영체제는 명시적 데이터 권한 부여를 비롯한 아키텍처 기반 격리, 전체 감사 가능성을 핵심 구조로 갖췄다. 맞춤형 모델은 실제 운영 과정에서 새 데이터와 피드백을 반영해 기관 내부 환경에서 지속적으로 개선될 수 있다. 엔비디아는 "미국 정부 업무 상당수가 상업, 에너지, 헬스케어, 농업, 교육, 교통 등 민간 기업 영역과 유사하다"며 "직원이 약 300만 명 수준인 미국 정부는 사실상 세계 최대 규모 기업 중 하나로 볼 수 있다"고 설명했다. 엔비디아는 AI가 식품 안전 관리부터 주간 고속도로 인프라 안전 유지까지 다양한 공공 업무 복잡성을 줄이고 생산성을 높이는 데 쓰일 수 있다고 봤다. 특히 폐쇄형 환경에서 모델을 직접 운영하면 국가 안보와 핵심 인프라 분야에서 보안 요구를 맞출 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 또 오픈모델 장점으로 투명성과 맞춤화, 통제권, 비용 절감을 꼽았다. 연구자들이 오픈모델을 독립적으로 검토해 취약점과 편향, 의도하지 않은 동작을 찾아낼 수 있고 기업과 정부가 각자 업무에 맞게 모델을 조정할 수 있다고 엔비디아는 밝혔다. 엔비디아는 "우리 협력은 미국 정부기관과 기업 모두를 위한 미국 기술 리더십을 강화할 것"이라고 강조했다.

2026.06.30 09:44김미정 기자

정부, 2028년 '산업 특화 휴머노이드' 상용화…2030년 피지컬 AI 1강 도약

정부가 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다. 데이터팩토리를 구축해 실제 산업 현장 데이터를 확보하고, 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 로봇 파운데이션 모델은 한 모델로 여러 작업과 로봇에 두루 쓸 수 있는 범용 인공지능(AI) 두뇌다. 산업통상부는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"고 밝혔다. 정부는 실데이터와 합성데이터 확보에 집중한다. 먼저 10대 업종을 선별해 중소기업 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 정부·민간 데이터를 집적한 범정부 데이터 라이브러리도 세운다. 정부는 데이터 표준화와 가이드라인을 배포하고, 정부사업에서 민간과 협력해 일관된 형태로 데이터를 생산할 방침이다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 정부는 내년부터 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다. 로봇 형태는 휴머노이드 등 다양하다. 형태에 집착하기보다 산업 환경에 맞는 로봇을 우선 배포한 다음 데이터를 확보해 2028년 휴머노이드를 선보인다는 의도로 풀이된다. 하드웨어 개발에도 힘을 쏟는다. 국내 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터, 로봇손, 센서 연구개발(R&D)을 지원하고, 로봇 맞춤형 반도체·배터리를 개발한다. 또 로봇을 자체 생산할 여력이 부족한 스타트업을 지원하기 위해 새만금에 로봇 파운드리를 구축한다. 로봇 파운드리 구축에는 현대자동차그룹이 참여한다. 인력 양성과 금융 지원도 병행한다. 범부처가 협업해 향후 5년 간 로봇 전문인력 1만명을 배출하고, 국민성장펀드 등으로 기업의 신증설 투자자금을 지원할 계획이다. 산업부는 "대규모 투자와 산학연의 모든 역량을 결집해 3년 내에 세계 최고 수준의 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다"고 말했다.

2026.06.29 16:06진운용 기자

2년 만에 AI 유니콘 반열 '젠스파크'…한·일 엔터프라이즈 AI 플랫폼 정조준

미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 검색과 챗봇을 넘어 실제 업무 결과물을 만드는 'AI 워크스페이스' 기업으로 도약하고 있다. AI를 지식 노동자 업무를 대신 수행하는 '디지털 동료'로 발전시킨다는 비전 아래, 글로벌 모델 기업과 현지 파트너 생태계를 결합한 엔터프라이즈 전략에 속도를 낸다는 목표다. 젠스파크는 23~26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 자사 AI 워크스페이스 비전과 글로벌 파트너십, 한국·일본 엔터프라이즈 시장 공략 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 초기 AI 검색 서비스로 출발했다. 이후 슈퍼 에이전트와 AI 워크스페이스로 사업 영역을 확장하며 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어 문서·슬라이드·시트·디자인·영상 등 실제 업무 산출물을 만드는 AI 에이전트 플랫폼을 개발 중이다. 검색에서 업무 플랫폼으로 젠스파크 제품 전략은 AI 검색에서 실행형 AI로 빠르게 전환됐다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 회사가 검색 서비스로 빠르게 사용자를 확보했지만 검색 자체보다 정보가 실제 업무로 연결되는 과정에 더 큰 기회를 포착했다고 설명했다. 그는 "AI 워크스페이스 1.0 출시 이후 45일 만에 이용자 200만 명을 확보했다"며 "5개월 안에 연간반복매출(ARR) 5천만 달러(약 768억원), 9개월 만에 1억 달러(약 1537억원)를 넘어섰고 이후 성장 속도는 더 빨라졌다"고 밝혔다. 기업 고객의 수요도 빠르게 늘었다. 젠스파크는 일본 지식재산권(IP) 기업, 런던 투자은행, 두바이 정부기관, 콜롬비아 에너지 기업 등 다양한 조직이 개인 직원의 사용 경험을 바탕으로 기업용 도입 문의를 받아왔다. 이에 맞춰 싱글사인온(SSO), 역할 기반 권한 관리, 중앙 결제, 통합 보안 인증 등을 갖춘 '젠스파크 포 비즈니스'를 구축했다. 회사는 기관·기업 시장 공략을 위해 SOC 2 타입2와 ISO 27001 인증을 확보했으며 GDPR, ISO 42001, HIPAA, 페드램프 등 추가 인증도 검토 중이다. "엔진은 빅테크가, 자동차는 젠스파크가" 젠스파크는 자체 파운데이션 모델 개발보다 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트(MS)·아마존웹서비스(AWS) 등과의 협력을 택했다. 각 모델이 잘하는 영역이 다른 만큼, 이를 하나의 업무 플랫폼 안에서 조합해 사용자에게 제공하는 방식이다. 웬 상 COO는 "프론티어 모델을 개발하는 회사들이 AI 엔진을 만든다면 우리는 이를 조합해 자동차를 만드는 것"이라며 "사용자가 최종 목적지에 도달해 실제로 쓸 수 있는 결과물을 얻도록 만드는 것이 우리 역할"이라고 말했다. 젠스파크는 주요 AI 모델 출시 전 초기 접근 권한을 받아 테스트하고 피드백을 제공하는 방식으로 모델 기업들과 협력하고 있다. 회사는 GPT·클로드·제미나이 등 다양한 모델을 업무 목적에 맞게 연결해 오피스 스위트, 크리에이티브 도구, 빌더 기능 등으로 확장 중이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 AI 워크스페이스 플랫폼 하나로 쉽고 빠르게 지원한다"고 말했다. 투자자들도 이 전략에 주목했다. 젠스파크는 최근 4억 8500만 달러(약 7456억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했으며 투자 후 기업가치는 26억 달러(약 4조원)로 평가받았다. LG테크놀로지벤처스, 미래에셋, SBI 등 한국·일본 관련 투자사들도 다수 참여했다. 웬 상 COO는 "우리는 2년도 안 된 젊은 회사지만 총 6억 4500만 달러(약 9916억원) 이상 투자를 유치했다"며 "투자자들이 본 것은 단순한 제품이 아니라 인간이 직접 일하던 방식이 AI 에이전트 중심으로 바뀌는 구조적 변화"라고 강조했다. 한국·일본 엔터프라이즈 공략 시동 젠스파크는 한국과 일본을 미국에 이은 핵심 시장으로 보고 있다. 올해 서울 강남에 오피스를 열고 현지 기업 고객 확보와 파트너십 논의를 진행 중이다. 에릭 CEO는 한국 기자단과의 인터뷰에서 "한국은 우리가 주목하는 글로벌 톱3 AI 시장 가운데 하나"라며 "한국 기업과 지식 노동자들이 AI를 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 젠스파크는 한국 포춘500 기업 일부와의 협력 가능성도 시사했다. 다만 구체적인 기업명이나 계약 단계는 공개하지 않았다. 회사는 한국 내 고투마켓(GTM) 조직 확대와 파트너십, 현지 전략적 투자 확대를 검토 중이다. 일본 시장에선 NTT그룹 계열사 NTT도코모, NTTVC 등과 접점을 넓히고 있다. 젠스파크는 다음 달 한국·미국·일본에서 공식 론칭 행사를 열고 자사 AI 워크스페이스 차세대 버전을 공개할 예정이다. 이를 바탕으로개인 생산성 도구를 넘어 팀과 기업 단위 업무 시스템으로 확장한다는 방침이다. 에릭 CEO는 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "AI 모델 개발 이외의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.29 09:33한정호 기자

[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

"AI 도입 늦으면 뒤처진다…한국 기업, 지금 시작해야"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 기업 도입 단계로 옮겨가면서 한국·일본 기업들도 AI 활용을 더 이상 미룰 수 없다는 진단이 나왔다. 실리콘밸리 투자자와 AI 인프라 기업들은 AI 경쟁력이 뛰어난 모델보다 빠른 도입과 현장 적용에서 갈릴 것이라며 지금부터 AI 활용 경험을 축적해야 한다고 입을 모았다. 밥 고엘 NTTVC 공동창업자는 25일(현지시간) 미국 팔로알토 젠스파크 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "AI가 완벽해질 때까지 기다린다면 경쟁에서 너무 늦을 수 있다"며 "한국과 일본 기업들도 지금 AI를 실제 업무에 적용하기 시작해야 한다"고 강조했다. 이날 행사에는 고엘 공동창업자를 비롯해 줄리 최 세레브라스 최고마케팅책임자(CMO), 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)가 참석해 AI 도입과 인프라, 엔터프라이즈 시장 전망을 논의했다. 고엘 공동창업자는 현재 AI 시장이 인터넷 등장 당시보다 더 큰 변곡점에 놓여 있다고 평가했다. 불과 2년 전만 해도 AI가 검색이나 문서 작성 도구 수준으로 여겨졌지만 이제는 제조·재무·법무·영업 등 기업의 거의 모든 업무가 AI 중심으로 재설계되고 있다는 설명이다. 그는 "오늘날 기업들은 모든 업무를 AI와 함께 다시 생각하고 있다"며 "분기나 연 단위 제품 계획을 세우던 시대는 끝났고 이제는 매주 새로운 기능과 서비스를 내놓는 속도가 경쟁력이 됐다"고 말했다. 줄리 최 CMO는 AI 인프라 역시 학습보다 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 그러면서 세레브라스가 제작하는 추론용 AI 반도체를 소개했다. 이 회사는 웨이퍼 한 장 전체를 거대한 단일 AI 칩으로 만드는 기술로 주목받으며 지난달 나스닥에 상장했다. 그는 "이제 데이터센터와 컴퓨팅 구조는 AI 모델을 더 빠르게 서비스하기 위한 방향으로 바뀌고 있다"며 "인프라의 역할은 애플리케이션 개발 속도를 높여 더 많은 AI 서비스를 만들어내는 것"이라고 설명했다. 이어 "AI 덕분에 현재 10명이 하는 일이 앞으로는 100명이 하는 수준의 생산성을 낼 수 있을 것"이라며 "AI가 만들어낼 생산성 향상 효과는 최소 10배 이상이 될 것"이라고 전망했다. 아울러 고엘 공동창업자는 AI 스타트업이 기업 시장에서 성공하려면 기술보다 고객과의 접점을 만드는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 젠스파크를 사례로 들며 창업진이 고객 의견을 제품에 빠르게 반영하고 있다는 점을 높이 평가했다. 그는 "기술이 아무리 뛰어나도 고객이 없으면 결국 실패한다"며 "젠스파크는 최고경영자(CEO)부터 고객 의견을 직접 듣고 제품에 반영하는 문화를 갖고 있다는 점이 가장 큰 경쟁력"이라고 말했다. NTTVC 역시 실리콘밸리 기술을 일본과 한국 등 아시아 기업으로 연결하는 역할에 집중하고 있다고 소개했다. 고엘 공동창업자는 NTT가 먼저 젠스파크를 내부에서 활용해 사용 사례를 만든 뒤 이를 고객사로 확산시키는 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 그는 "전략적 투자자는 단순히 자금을 투자하는 데 그치지 않는다"며 "수십 년간 쌓아온 고객 관계를 활용하면 스타트업은 훨씬 빠르게 시장에 진입하고 기업 고객을 확보할 수 있다"고 짚었다. 특히 그는 한국과 일본 기업들에게 AI 도입을 최고경영진만의 과제로 보지 말라고 조언했다. AI 활용 방식은 젊은 직원들이 가장 잘 이해하는 만큼 현업 실무자와 경영진이 함께 도입 전략을 만들어야 한다는 제언이다. 고엘 공동창업자는 "AI는 젊은 세대의 기술"이라며 "30년 경력의 관리자들 이야기만 듣지 말고 현업에서 AI를 가장 많이 활용하는 젊은 직원들에게도 의사결정 권한을 줘야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 5~10년 안에 세계 대기업 직원의 절반은 AI 에이전트 형태로 업무를 수행하게 될 것"이라며 "지금은 AI가 기업 경쟁력을 다시 쓰는 거대한 기회인 만큼 이를 먼저 활용하는 기업이 시장을 주도하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 06:06한정호 기자

방미통위·행안부·성평등부, AI로 딥페이크 범죄 대응

방송미디어통신위원회와 행정안전부, 성평등가족부는 딥페이크 성범죄 대응 기술협력을 위한 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 협약은 생성형 AI 기술 발전으로 딥페이크 성범죄가 지능화, 고도화되고, 피해 영상물이 온라인에서 빠르게 확산되는 상황에 대응하기 위해 마련됐다. 이날 정부서울청사에서 열린 협약식엔 고민수 방송미디어통신위원회 상임위원, 김민재 행정안전부 차관, 정구창 성평등가족부 차관 등이 참석해 협약서에 서명하고, 딥페이크 성범죄 피해 예방과 피해자 보호 강화를 위한 기관 간 협력을 약속했다. 정부는 협약을 계기로 현장에 AI 딥페이크 탐지, 분석 모델을 본격 적용하고, 딥페이크 성범죄 공동대응 성과를 지속적으로 점검할 계획이다. 향후 피해영상물이나 의심 콘텐츠가 접수되면 AI 딥페이크 탐지, 분석모델을 활용해 1차 탐지를 실시하고, 그 결과를 콘텐츠 삭제, 차단, 피해자 지원 절차와 연계해 신속히 대응한다. 구체적으로 방미통위는 딥페이크 성범죄 의심 콘텐츠 온라인 유통에 대응하고, 플랫폼 기업과 삭제, 차단 협력체계를 강화한다. 또한 재유포, 변형 콘텐츠에 대응하기 위해 관계 기관 간 정보 공유와 협력을 확대한다. 행안부는 AI 딥페이크 탐지, 분석모델을 고도화하는 등 지속가능한 딥페이크 탐지, 분석 모델을 제공, 공유할 예정이다. 성평등부는 기존에 도입, 활용중인 민간 딥페이크 탐지모델과 더불어 AI 탐지, 분석 모델을 병행 활용해 더 세밀한 피해영상물과 의심 컨텐츠 분석, 삭제를 진행하는 한편 피해영상물 처리, 보안 등 업무 기준을 마련, 운용해 피해자 보호와 2차 피해 방지를 위해 노력한다. 아울러 각 기관은 피해영상물 처리 과정에서 개인정보와 피해자 인권 보호를 최우선으로 고려하고, 불필요한 복제, 공유, 보관을 제한하는 등 보안 관리 기준을 강화할 방침이다.

2026.06.25 18:53홍지후 기자

메가존클라우드, 과기정통부 국산 AI반도체 실증 인프라 구축 참가

정부에서 추진하는 대규모 국산 인공지능(AI) 반도체 인프라 구축에 메가존클라우드(대표 염동훈)가 힘을 보탠다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 2차년도 사업에 참여한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국산 AI반도체를 기반으로 대규모 인프라를 구축하는 국가 과제다. 대규모언어모델(LLM) 기반 서비스와 GPU, NPU 혼용 환경을 실증한다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라의 통합 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어(SW)를 개발한다. AI컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제 인프라도 구축한다. 국산 AI반도체가 실제 서비스 환경에서 안정적으로 작동하도록 돕는 역할이다. 이번 사업은 오는 2027년까지 3개년에 걸쳐 추진된다. 올해 2차년도 목표는 연산용량 60페타플롭스 이상의 컴퓨팅 인프라 구축이다. 메가존클라우드는 지난해에 이어 2년 연속 참여해 운영 안정성을 높일 계획이다. 이번 사업에는 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 컨소시엄으로 함께 참여한다. 사업 성과는 제조, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업군의 AI 서비스 고도화에 활용된다. 메가존클라우드는 국산 AI반도체의 해외 실증도 이끈다. 지난 5월 'AI-반도체 해외실증 지원 사업' 주관사업자로 선정됐다. 사우디아라비아 아람코 디지털을 대상으로 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD' 기반 AI 서비스를 실증하고 있다. 황인철 메가존클라우드 CRO는 "국산 AI반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 함께 뒷받침돼야 한다"며 "국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 양면에서 경험을 축적해 국산 AI반도체 생태계의 실질적인 성숙에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.25 15:30남혁우 기자

에릭 징 젠스파크 CEO "한국은 톱3 AI 시장…생산성 혁신 함께 만들 것"

[팔로알토(미국)=한정호 기자] "한국은 젠스파크의 글로벌 톱3 시장 가운데 하나입니다. 한국 기업과 지식 노동자들이 인공지능(AI)을 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 24일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 한국 기자단과 만나 이같이 밝혔다. 미국 AI 스타트업 젠스파크는 한국 시장을 전략 거점으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 목표다. 올해 서울 오피스를 설립한 데 이어 향후 국내 기업들과의 협업을 확대해 B2C 시장에 더해 기업용 AI 시장 공략도 본격화한다는 계획이다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 AI 검색 서비스로 출발해 현재는 AI 워크스페이스 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하고 있다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원) 수준으로 평가받고 있다. "한국은 글로벌 톱3 AI 시장" 에릭 CEO는 한국 시장에 대한 기대감을 드러냈다. 그는 아시아 시장 전반에서 AI 수요가 빠르게 늘고 있으며 특히 한국은 젠스파크가 집중하는 지식 노동자 중심 AI 시장과 잘 맞는다고 설명했다. 그는 "한국은 AI 생산성 향상에 대한 수요가 매우 강한 시장"이라며 "우리는 한국을 글로벌 톱3 시장 가운데 하나로 보고 있으며 지속적으로 투자할 계획"이라고 말했다. 실제 한국 조직도 확대 단계에 들어섰다. 젠스파크는 지난 4월부터 서울 강남에서 오피스 운영을 시작했다. 이곳을 거점으로 기업 고객 확보와 현지화 작업을 병행할 방침이다. 시장 반응에 따라 고투마켓(GTM) 인력 채용과 조직 확대도 검토 중이다. 젠스파크는 다음 달 서울·뉴욕·도쿄에서 공식 론칭 행사를 열고 새로운 'AI 워크스페이스 6.0' 서비스를 공개할 예정이다. 이를 통해 한국에서도 실제 업무 수행을 지원하는 AI 에이전트형 플랫폼 전략을 강화한다는 목표다. 에릭 CEO는 "우리는 이미 여러 한국 기업과 논의 중이며 엔터프라이즈 시장에서도 기회를 보고 있다"며 "한국은 앞으로 우리에게 매우 중요한 성장 시장이 될 것"이라고 강조했다. "소비자에서 기업으로 확장" 젠스파크는 기업 시장 공략 전략도 공개했다. 회사는 고객을 소비자와 프로슈머, 엔터프라이즈 등 세 그룹으로 구분하고 있다. 우선 개인 사용자가 서비스를 업무에 활용한 뒤 조직 내 다른 구성원에게 확산시키는 방식으로 시장을 확대한다는 구상이다. 실제 미국과 일본에선 개인 사용자가 기업 도입을 이끄는 사례가 늘고 있다고 설명했다. 기업 고객이 늘어날수록 데이터 보안과 컴플라이언스 요구도 커지는 만큼, 젠스파크는 엔터프라이즈 서비스 고도화에도 집중하고 있다. 젠스파크는 특정 모델에 종속되지 않는 전략을 택했다. 다양한 상용·오픈소스 AI 모델을 활용해 사용자에게 최적의 결과물을 제공하는 방식이다. AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스, AI 슬라이드·시트·문서 등 업무 생산성을 높이는 플랫폼 'AI 워크스페이스'를 대표 서비스로 제공 중이다. 에릭 CEO는 "기업 고객들은 생산성뿐 아니라 데이터 보안과 기존 업무 시스템 연동을 중요하게 고려한다"며 "우리는 엔터프라이즈 환경에 적합한 서비스를 지속적으로 강화하고 있다"고 말했다. 이어 "기업 사용자들은 업무 효율 향상을 위해 AI 도구에 비용을 지불할 의사가 높다"며 "이런 차원에서 한국 기업 역시 중요한 고객군이 될 것"이라고 덧붙였다. "AI 모델보다 사용자 경험이 중요" 에릭 CEO는 AI 산업이 점차 모델 경쟁을 넘어 사용자 경험 경쟁으로 이동할 것으로 전망했다. 그는 현재 AI 모델 시장을 자동차 산업 초창기와 비교했다. 지금은 오픈AI·앤트로픽·구글 등 AI 모델 엔진 성능에 관심이 집중돼 있지만 시간이 지나면 소비자는 내부 기술보다 사용 경험과 가격, 생태계를 더 중요하게 보게 될 것이라는 전망이다. 에릭 CEO는 "현재 AI 시장에는 너무나 다양한 모델들이 있어 사용자들이 어떤 것을 써야 할지 점점 더 혼란을 느끼고 있다"며 "중요한 것은 특정 모델이 아니라 실제 업무를 얼마나 쉽게 수행할 수 있느냐"라고 말했다. 이어 "우리는 AI 기술 자체보다 사용자가 더 좋은 결과물을 만들 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다"며 "한국 시장에서도 가장 앞선 AI 업무 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다. 끝으로 그는 "AI 혁명은 아직 초기 단계에 불과하다"며 "평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕는 플랫폼이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.25 11:01한정호 기자

SKT 독자 AI 파운데이션 모델, 국방 이어 제조업에 첫 적용

SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델이 철강, 자동차 부품 공장에 적용된다. SK텔레콤은 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 국방 분야에 이어 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다. SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유하고 있는 과거 공정 오류와 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 및 로그 등 양질의 데이터를 확보하고 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K1 기반으로 '제조 특화 AI 에이전트' 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델이다. 복잡한 작업을 처리하는 능력이 뛰어나면서도, 추론할 때는 약 330억 개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델은 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 사용할 수 있다. SK텔레콤과 KG스틸, 코넥은 하반기에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸의 당진공장 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 각각 적용해 실증을 진행한다. KG스틸과 코넥은 SK텔레콤에 더 많은 양질의 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유하고, SK텔레콤은 이 데이터와 실증 과정에서 발생하는 현장 피드백을 기반으로 제조 특화 AI 에이전트 성능과 추론 속도를 개선하고 기능도 확장한다. 또한 실증 과정에서 확보된 제조 현장 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에 활용할 계획이다. 실증 완료 후에 '제조 특화 AI에이전트' 상용화 및 도입을 검토할 예정이며, 필요 시 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 모델을 교체하는 방안도 검토한다. 그간 제조업은 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혀 왔다. 제조 현장 데이터의 디지털화가 더디고, 그나마 쌓인 데이터도 공정별, 부서별로 각각 생성, 관리되고 있어 AI 활용이 어렵기 때문이다. 작업자의 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 한계로 꼽힌다. 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 '지식 고립' 현상이 대표적이다. 이처럼 산재된 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산화하고, 이를 학습한 AI 에이전트를 제조 현장에 도입해 공정 과정에서 발생하는 오류에 빠르게 대응하여 조치 시간을 줄이고 공정 효율성을 높일 전망이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다”고 밝혔다. 배선우 KG스틸 기술연구소장은 “이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다”며 “제조 경쟁력을 한층 끌어올리겠다”고 강조했다. 이광표 코넥 대표이사는 “현장에서 반복되는 품질 관련 이슈에 대한 빠른 대응은 제조업의 오랜 과제였다”며 “AI를 통해 제조 현장에서의 업무 효율성을 높여 나가겠다”고 말했다.

2026.06.25 09:02박수형 기자

"AI 모델보다 경험"…젠스파크, AI 워크스페이스 시대 연다

[팔로알토(미국)=한정호 기자] 오픈AI·앤트로픽·구글 등 글로벌 인공지능(AI) 기업들이 앞다퉈 차세대 AI 모델 경쟁을 벌이는 가운데, 미국 스타트업 젠스파크가 실제 업무 결과물을 만들어내는 'AI 워크스페이스' 전략을 앞세워 차별화에 나섰다. 검색·챗봇을 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대에 지식 노동자를 위한 통합 AI 업무 플랫폼으로 도약한다는 구상이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 23일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 "우리는 보통의 지식 노동자를 위한 AI 워크스페이스 기업"이라며 "AI 모델 개발 자체보다 사용자들이 실제 업무 결과물을 얻을 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 강조했다. 젠스파크는 2023년 12월 설립된 AI 스타트업이다. 현재 팔로알토 본사를 비롯해 싱가포르·도쿄·서울 등에 거점을 두고 있으며 글로벌 엔터프라이즈 사업을 확장 중이다. 현재 직원 수는 70여 명으로, 이 중 개발 엔지니어가 50명에 달한다. 기업가치는 26억 달러(약 3조 9858억원)로 평가받으며 최근 4억 8500만 달러(약 7435억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했다. 오픈AI·앤트로픽·MS와 파트너십 확장 젠스파크는 자체 AI 모델 개발보다 글로벌 AI 생태계와의 협력을 택했다. 오픈AI는 젠스파크를 대표적인 고객 성공 사례로 소개하고 있으며 최근 뉴욕에서 열린 엔터프라이즈 행사에도 초청해 기업용 AI 활용 방안을 함께 논의했다. 앤트로픽 역시 젠스파크를 글로벌 대표 파트너 가운데 하나로 선정해 지식 노동자를 위한 AI 활용 사례를 공동 발굴하고 있다. 마이크로소프트(MS)와의 관계도 깊다. 에릭 CEO는 과거 MS 검색 조직에서 근무하며 사티아 나델라 CEO와 같은 사업부에서 일한 경험이 있다. 현재는 AI 에이전트 지원을 위한 인프라 측면에서 파트너십을 이어가고 있다. 에릭 CEO는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 쉽고 빠르게 지원하는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. AI 검색 넘어 자율형 에이전트로 진화 젠스파크는 지난 2년간 제품 전략을 세 차례 고도화했다. 2024년 AI 검색 서비스로 시작한 뒤 지난해 슈퍼 에이전트를 선보였고 현재는 AI 워크스페이스 단계로 발전했다. 회사는 지식 노동자 업무를 ▲맥락 수집 ▲정보 처리 ▲비즈니스 결과 생성 등 세 단계로 정의하고 이를 단일 플랫폼에서 처리하는 구조를 구축해왔다. 젠스파크 AI 워크스페이스는 회의 내용을 정리하는 AI 미팅 노트, 실시간 번역 서비스 '스피클리(Speakly)' 등에 더해 AI 슬라이드·시트·문서 등을 제공한다. 사용자가 하나의 프롬프트만 입력하면 자료 조사와 데이터 분석, 문서 작성, 슬라이드 제작까지 다양하게 수행할 수 있도록 지원한다. 에릭 CEO는 "앞으로는 사람이 질문을 던지고 AI가 답변하는 구조를 넘어 AI가 스스로 업무를 수행하는 자율형 에이전트 시대가 올 것"이라며 "우리는 일을 스스로 수행하는 AI를 만들고 있다"고 강조했다. 이어 "많은 사용자가 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 더 빠른 검색엔진처럼 활용하고 있지만 실제 업무에선 완성된 결과물이 필요하다"며 "복사·붙여넣기를 반복하는 방식이 아니라 결과물 자체를 생성하는 방향으로 AI 서비스를 발전시켜야 한다"고 덧붙였다. "모델보다 중요한 건 활용" 이날 기술 발표를 맡은 케이 주 젠스파크 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델 경쟁이 이미 새로운 단계에 접어들었다고 진단했다. 그는 "현재 최상위 AI 모델들은 대부분 매우 높은 수준에 도달해 일반 사용자가 차이를 구분하기 어려운 단계"라며 "중요한 것은 어떤 모델이 더 뛰어난가가 아니라 어떤 작업에 가장 적합한 모델을 선택하느냐"라고 짚었다. 이어 "GPT 계열과 클로드, 제미나이 등 다양한 모델이 각기 강점을 갖고 있다"며 "우리 워크스페이스는 자체 엔진을 기반으로 작업 특성에 맞춰 가장 적합한 모델을 자동으로 선택한다"고 설명했다. 현재 젠스파크는 70개 이상의 AI 모델과 150개가 넘는 도구, 20개 이상의 데이터셋을 통합 운영 중이다. 특정 모델에 의존하지 않고 업무 목적과 작업 유형에 따라 사용자에게 최적의 AI를 조합해 제공하는 구조다. 케이 CTO는 "코딩 에이전트나 AI 서비스는 점점 비슷해지고 있지만 실제 업무 환경은 문서·슬라이드·스프레드시트·영상 등 다양한 작업 공간을 필요로 한다"며 "우리 서비스는 단순 AI 플랫폼을 넘어 업무 전반을 아우르는 워크스페이스"라고 말했다. 끝으로 에릭 CEO는 "지금은 AI 혁명의 10% 정도만 진행된 상태"라며 "앞으로 사용자는 어떤 모델이 더 뛰어난지보다 얼마나 좋은 경험과 도구, 개인화를 제공하는지에 관심을 갖게 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "남은 90%의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.24 11:01한정호 기자

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