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'AI 서밋'통합검색 결과 입니다. (89건)

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레드햇, 리눅스 지원 수명 확 늘렸다…"인프라 장기 안정성 목표"

레드햇이 고객 인프라 장기 안정성을 높이기 위해 리눅스 지원 체계를 새로 내놨다. 레드햇은 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스 롱라이프 애드온'을 발표했다. 이 제품은 표준 또는 연장 소프트웨어(SW) 수명주기를 넘어 장기간 안정성과 지원이 필요한 조직을 위해 매년 갱신 가능한 지속 지원 경로를 제공한다. 롱라이프 애드온은 특정 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 버전에 대해 사전에 정해진 종료 시점 없이 핵심 보안 업데이트와 버그 수정, 기술 지원을 이어가는 선택형 연간 연장 프로그램이다. 레드햇은 이를 기존 리눅스 수명주기 최상위 지원 단계라고 강조했다. 이번 제품은 장기간 동일한 인프라를 유지해야 하는 산업군에 초점 맞췄다. 레드햇은 글로벌 통신을 비롯한 의료, 항공우주 분야 등 일부 미션 크리티컬 환경이 수십 년에 걸친 하드웨어(HW)와 규제 주기 위에서 운영되는 만큼 검증된 SW 스택 지속성이 중요하다고 제품 출시 배경을 밝혔다. 레드햇은 롱라이프 애드온을 통해 고객이 공급업체가 정한 제품 만료 시점이 아니라 자체 사업 일정에 맞춰 현대화 시점을 조정할 수 있다고 강조했다. 이에 따라 잦고 대규모인 플랫폼 마이그레이션 필요성을 줄이고 운영 마찰을 낮출 수 있다는 설명이다. 지원 대상은 특정 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 릴리스다. 이용을 위해서는 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스 익스텐디드 라이프 사이클 프리미엄' 구독이 필요하다. 고객은 매년 갱신 방식으로 연장 여부를 판단할 수 있다. 제공 범위에는 레드햇 제품 보안 조직이 '심각'으로 분류한 취약점에 대한 보안 패치, 환경 안정성을 위한 선별적 우선순위 버그 수정, 전문 문제 해결과 가이드를 위한 24시간 연중무휴 기술 지원이 포함된다. 롱라이프 애드온은 올여름부터 제공될 예정이다. 군나르 헬렉슨 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 부문 부사장 겸 총괄매니저는 "안정성은 기업 혁신 토대"라며 "레드햇 엔터프라이즈 리눅스 롱라이프 애드온을 통해 고객이 인프라 일정에 대한 궁극적인 통제권을 갖도록 할 것"이라고 밝혔다.

2026.05.13 18:45김미정 기자

레드햇 APJ 부사장 "韓 시장, 아태 지역서 '기술 주권' 수준 높아"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "한국은 아시아태평양 지역에서 가장 기술 주권 지향적입니다. 정부가 데이터 통제와 국산 기술 생태계를 중시하기 때문입니다. 이런 정책 기조는 아태 지역 디지털 주권 대표 사례로 부각되고 있습니다." 다니엘 오 레드햇 아시아태평양·일본(APJ) 지역 부사장 겸 총괄매니저는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 한국 기술 주권 수준에 대해 이같이 평했다. 오 부사장은 한국이 아태 국가 중 기술 주권을 가장 강하게 중시해 온 시장이라고 봤다. 정밀 지도 등 위치정보의 국외 반출을 엄격히 관리해 왔고, 공공 부문 클라우드도 국내 사업자 중심으로 운영해 왔다는 점을 근거로 들었다. 실제 구글 고정밀 지도 반출이 올해 2월 조건부 허가됐고, 공공 클라우드 보안 인증(CSAP) 체계도 내년 시행을 목표로 국정원 단일 검증으로 개편되는 등 빗장이 풀리는 추세다. 이에 그는 "한국은 여전히 데이터를 강하게 통제하는 국가"라며 "일부 위치 데이터가 국외로 반출되는 것을 완전히 허용하지는 않는 상황"이라고 설명했다. 이어 "여러 변화가 있지만 아태 지역서 데이터 국외 반출을 강하게 통제하는 국가는 여전히 한국"이라고 강조했다. 그러면서 "중국식 폐쇄형 주권 모델보다는 개방성을 유지한 채 의존 위험을 줄이는 한국식 전략이 현실적"이라고 덧붙였다. "하이브리드 전략 필수...아태지역 파트너 확장" 오 부사장은 아태 지역과 유럽연합(EU)은 디지털 주권을 다른 방향으로 논의하고 있다고 봤다. EU는 공동 규제 체계 중심으로 기술 주권을 논의하고 있는 반면, 아시아는 국가별 경제 구조와 산업 여건이 달라 하나의 기준으로 묶기 어렵다는 설명이다. 실제 싱가포르와 호주 등은 완전한 기술 자립보다 특정 해외 하이퍼스케일러에 대한 과도한 의존을 줄이는 위험 관리에 무게를 두고 있다. 인도는 자국 언어 수요를 반영한 거대언어모델(LLM) 구축에 집중하고 있다. 그는 "일부 아세안 국가는 해외 직접투자와 역내 데이터 협력이 중요한 만큼 폐쇄형 주권 모델을 취하기 어렵다는 분석도 나오고 있다"고 말했다. 오 부사장은 아태 지역 기업들은 공공 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스를 모두 활용할 수 있는 '오픈 하이브리드 클라우드' 전략이 필요하다고 강조했다. 그는 각국 정부 역할도 핵심 변수로 봤다. 소버린 AI와 클라우드 방향을 정하는 주체는 각국 정부라는 설명이다. 정책에 따라 금융, 국방, 제조업 등 산업별 요구에 따라 규제가 달라질 수 있다는 이유에서다. 이날 동석한 프렘 파반 아태 지역 생태계 부문 부사장은 아태 지역 기술 주권 전략이 파트너 생태계 확대와도 맞물려 있다고 봤다. 그는 오픈 하이브리드 클라우드와 가상화, AI·소버린 영역에서 파트너 협력을 확대하겠다고 포부를 밝혔다. 파반 부사장은 "기존 유통망과 전략 파트너뿐 아니라 클라우드 사업자, 하드웨어 벤더, 글로벌 시스템통합(SI) 업체와 협력을 넓힐 것"이라며 "고객이 향후 시장 공동 진출 파트너로 전환될 수 있도록 유연한 파트너 생태계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2026.05.13 18:27김미정 기자

레드햇, '레드햇 AI' 업데이트…"에이전트 운영 지원"

레드햇이 기업 인공지능(AI) 활용 단계를 실험에서 실제 운영으로 끌어올리기 위한 통합 플랫폼 전략을 강화했다. 레드햇은 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 '레드햇 AI 3.4'를 공개하고 하이브리드 클라우드 전반에서 모델과 에이전틱 워크플로를 확장할 수 있는 메탈-투-에이전트 플랫폼 기능을 선보였다. 이번 업데이트는 개발자와 운영자가 동일한 체계 안에서 AI를 구축·관리하도록 지원하는 데 초점 맞췄다. 레드햇 AI 3.4 핵심은 서비스형 모델과 에이전트 운영 기능 결합이다. 이 플랫폼은 단일 거버넌스 인터페이스를 통해 선별된 모델에 접근하도록 지원한다. 관리자가 사용량을 모니터링하며 정책을 적용할 수 있는 기능도 갖췄다. 이를 위해 가상거대언어모델(vLLM)과 LLM-D 기반 분산 추론 구조를 활용했다. 레드햇은 에이전트 수요 확대에 대응해 '에이전트옵스' 기능도 새로 도입했다. 통합 추적과 가시성 확보, 암호학적 신원 관리, 라이프사이클 관리 기능을 제공해 개발 단계부터 프로덕션 운영까지 자율 에이전트를 일관되게 관리하도록 지원한다. 모델과 에이전트 품질·안전성을 높이기 위한 데이터 관리 기능도 강화했다. 레드햇 AI 3.4는 프롬프트를 핵심 데이터 자산으로 관리하는 기능과 품질·정확성·리스크를 평가하는 '평가 허브'를 추가했다. 이 기능은 엠엘플로우 기반의 실험 추적과 아티팩트 관리 체계 위에서 구현됐다. 보안 기능은 자동화된 안전성 테스트와 레드팀 체계로 확장됐다. 레드햇은 채터박스 랩스 기술과 가락 프로젝트를 활용해 탈옥, 프롬프트 주입, 편향성 등 위험 요소를 검사하도록 했으며 엔비디아 네모 가드레일과 연동해 런타임 안전성도 제공한다. 추론 성능과 운영 효율도 높였다. 레드햇 AI 인퍼런스는 요청 우선순위 지정 기능을 추가해 부하 상황에서 지연 시간에 민감한 작업을 먼저 처리하도록 했고 정식 출시된 추측 디코딩 지원으로 응답 속도를 2~3배 높여 인터랙션당 비용 절감을 지원한다. 하드웨어와 클라우드 선택 폭도 넓혔다. 레드햇 AI 3.4는 엔비디아 블랙웰 그래픽처리장치와 AMD MI325X 아키텍처를 출시 즉시 지원하며 IBM 클라우드를 포함한 서드파티 매니지드 클라우드에서도 일관된 운영 환경을 제공하도록 설계됐다. 조 페르난데스 레드햇 AI 비즈니스 유닛 부사장 겸 총괄 관리자는 "우리 플랫폼이 기존 애플리케이션 실행에서 지능형 자율 시스템 운영으로 진화하고 있다"며 "기업이 엄격한 통제력을 유지하면서도 대규모로 혁신을 추진하는 데 필요한 운영적 안정성을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.05.13 09:55김미정 기자

레드햇 부사장 "韓 기업, 자동화 외주에 맡겨선 안 돼…내재화 절실"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "한국 기업들은 자동화 확산에 어려움을 겪고 있습니다. 낡은 조직 문화와 외주 중심 운영 구조가 주요 원인입니다. 자동화를 일부 부서의 효율화 수단으로만 볼 게 아니라, 기업 운영 방식과 보안 역량을 좌우하는 핵심 과제로 인식해야 합니다." 사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 사업부문 부사장 겸 총괄매니저는 11~14일 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 기업이 자동화를 내재화해야 한다고 밝혔다. 레드햇은 인공지능(AI)과 자동화를 별개로 보고 있다. AI는 새롭게 발생한 장애와 보안 위협을 분석하고, 대응 방안을 제안하는 역할을 맡는다. 자동화는 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 반복 실행하는 운영 체계다. AI가 해법을 찾는 두뇌라면, 자동화는 이를 안전하게 실행하는 몸통인 셈이다. 발라크리슈난 부사장은 한국 기업이 자동화를 프로젝트 마무리 단계에 덧붙이는 방식으로 적용하고 있다는 점을 짚었다. 그는 "이 방식은 자동화 실행력을 떨어뜨릴 수밖에 없다"며 "사업과 시스템을 설계하는 초기 단계부터 자동화를 고려해야 한다"고 강조했다. 발라크리슈난 부사장은 전사적 자동화를 위해서는 멀티도메인 자동화 플랫폼이 반드시 필요하다고 강조했다. 컴퓨트부터 스토리지, 네트워크, 보안, 클라우드, 엣지 등 영역별로 자동화가 따로 이뤄지면 조직 운영 지식이 흩어지며, 결국 AI를 IT 운영에 접목하기 어려워진다는 이유에서다. 그는 "단절된 자동화 도구들이 서로 소통하지 못하면 AI도 통합 운영에 활용될 수 없다"며 "자동화는 AI 기반 IT 운영 출발점이어야 한다"고 재차 강조했다. 발라크리슈난 부사장은 한국 기업이 외주 중심 운영 구조를 고집하는 점도 주요 문제로 진단했다. 그는 "한국 기업들은 애플리케이션을 구축·배포한 후 최대한 손대지 않으려 한다"며 "자동화 역시 시스템통합(SI) 업체가 맡을 업무로 여기는 경향이 있다"고 지적했다. 이어 "기업 자동화 자산은 단순 도구가 아니라 회사가 실제로 어떻게 돌아가는지를 담은 운영 자산"이라며 "이를 외부 업체에 전적으로 맡기면 장기적으로 운영 통제력과 선택권을 잃을 수 있다"고 말했다. 발라크리슈난 부사장은 자동화 역량을 외부에 과도하게 의존하면 결국 사고 부담을 고객사가 떠안게 된다는 점도 언급했다. 그는 "외주 기업이 자동화를 제대로 구현하지 못해 침해 사고나 랜섬웨어 피해가 발생해도 공급업체는 계약 위반에 따른 벌금을 내는 수준에서 끝난다"며 "평판 손상과 서비스 차질, 사업상 손실은 고객사가 고스란히 감당해야 한다"고 지적했다. 그러면서 "한국 기업들은 이 점을 분명히 인식해야 한다"며 "자동화 역량을 내부 핵심 자산으로 관리할 필요가 있다"고 당부했다. "'앤서블' 역할 커질 것…AI·자동화 역할 구분해야" 발라크리슈난 부사장은 에이전틱 AI 시대 '레드햇 앤서블' 역할이 더욱 커질 것으로 전망했다. 앤서블은 특정 전문가가 가진 운영 지식을 코드로 바꿔 조직 전체가 이를 재사용할 수 있도록 돕는 자동화 플랫폼이다. 방화벽 설정을 비롯한 시스템 패치, 네트워크 업데이트처럼 반복적인 업무를 일관된 절차로 처리하는 데 강점이 있다. 발라크리슈난 부사장은 앤서블이 태스크 기반 자동화에서 AI 기반 자동화로 영역을 넓혔다고 설명했다. 그는 "초기에는 정해진 작업을 반복 실행하는 데 초점을 맞췄다"며 "이후 서버 장애나 메모리 사용률 급증 등 운영 이벤트가 발생하면 시스템이 자동으로 대응하는 구조로 진화했다"고 설명했다. 예를 들어 서버 메모리 사용률이 일정 수준을 넘어서면, 시스템은 장애가 발생하기 전에 트래픽을 다른 서버로 옮기고 새로운 자원을 배치한다. 이미 알려진 문제라면 사람 개입 없이도 처리할 수 있다. 발라크리슈난 부사장은 AI가 자동화 전체를 대체하지는 않는다고 선을 그었다. AI와 자동화 역할을 분명히 구분해야 한다는 이유에서다. 그는 "AI는 새롭게 발생한 장애나 보안 위협을 분석해 대응 방안을 제안해야 한다"며 "자동화는 이미 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 반복 실행하는 운영 체계 역할을 해야 한다"고 강조했다. AI가 문제를 분석해 해법을 제안하면 앤서블이 이 해법을 검증한 뒤 통제된 방식으로 실행한다는 설명이다. 그는 에이전틱 AI가 확산할수록 실제 운영 환경에 적용되는 실행 계층을 이같은 방식으로 관리해야 한다고 주장했다. 단순 반복 업무까지 AI에 맡기는 것은 비효율적이라는 이유에서다. 그는 "패치 적용처럼 기업이 수십 년간 수행해 온 업무는 이미 해결 방식이 정립됐다"며 "이런 작업에 그래픽처리장치(GPU)와 토큰, AI 컴퓨팅 자원을 다시 투입하는 것은 비용 측면에서도 맞지 않다"고 설명했다. 발라크리슈난 부사장은 처음 발생한 장애나 원인을 파악하기 어려운 보안 이슈에서는 AI가 강점을 발휘할 수 있다고 봤다. AI 에이전트가 로그와 시스템 변화를 분석해 해결책을 제안하면, 기업은 이를 검토한 뒤 자동화 플레이북(playbook)으로 저장해두면 된다. 이후 같은 문제가 반복되더라도 AI에 다시 묻지 않고 곧바로 대응할 수 있다. 발라크리슈난 부사장은 "AI 시대에 앤서블은 '신뢰할 수 있는 실행 계층' 역할을 맡는다"며 "AI가 아무리 빠르게 확산해도 분석한 해법을 실제 운영 환경에 안정적으로 적용하는 일은 결국 자동화의 몫"이라고 강조했다.

2026.05.13 09:33김미정 기자

레드햇-엔비디아, 'AI 팩토리' 고도화…"보안·운영 강화"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 엔비디아 손잡고 기업이 에이전틱 인공지능(AI)을 확장하도록 돕고 있습니다. 이를 위해 가장 필요한 보안과 통제, 관리 효율을 높이는 데 주력하겠습니다." 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO) 겸 글로벌 엔지니어링 수석부사장은 11~14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 엔비디아와 공동 개발한 소프트웨어(SW) 플랫폼 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아' 신규 업데이트를 공개했다. 이번 업데이트는 장시간 자율적으로 작동하는 AI 에이전트 보안성과 관리 효율을 높이는 데 초점 맞췄다. 이번 업데이트 핵심은 자율형 에이전트를 안전하게 통제하는 실행 환경이다. 두 기업은 엔비디아 오픈소스 프로젝트 '오픈셸'을 레드햇 풀스택 AI 플랫폼에 통합하는 공동 엔지니어링을 추진하고 있다. 오픈셸은 에이전트가 어떤 작업을 실행하고 어떤 시스템에 접근하며 추론 요청을 어디로 보낼지 관리하는 샌드박스형 런타임이다. 양사는 보안 체계도 하드웨어(HW) 수준으로 확장했다고 밝혔다. 레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아는 기밀 컴퓨팅 기반 '기밀 컨테이너'를 적용해 다른 에이전트가 침해되더라도 런타임 환경을 보호하도록 설계됐다. 현재 기술 프리뷰 형태로 제공되며 레드햇 오픈시프트 샌드박스드 컨테이너에서 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 활용할 수 있다. 여기에 셀리눅스, 미국 연방정보처리표준(FIPS) 준수, 엔비디아 도카 기반 런타임 보호 기능을 결합한 제로 트러스트 아키텍처도 적용했다. 레드햇은 이를 통해 데이터센터부터 엣지까지 분산된 환경에서 핵심 자산을 보호하고 유럽연합(EU) AI법과 같은 보안·거버넌스 요구에도 대응할 수 있다고 설명했다. 양사는 AI 모델과 에이전트 운영을 통합 관리하는 기능도 강화했다. 레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아는 '레드햇 AI 3.4' 기능을 활용해 레드햇 AI 게이트웨이 기반 '서비스형 모델' 환경을 제공한다. 개발자는 엔비디아 네모트론 등 선별된 모델을 오픈AI 호환 인터페이스로 이용할 수 있다. 운영 추적 기능에는 머신러닝(ML) 수명주기 관리 도구 'ML플로'가 적용됐다. 이를 통해 거대언어모델(LLM) 호출, 도구 실행, 추론 단계를 종단 간으로 확인할 수 있다. 기업은 에이전트가 어떤 과정을 거쳐 특정 결과에 도달했는지 감사할 수 있게 된다. 이날 무대에 선 저스틴 보이타노 엔비디아 엔터프라이즈 AI 부문 부사장은 이번 협력을 통해 엔비디아 인프라 지원을 확대한다고 밝혔다. 엔비디아는 그레이스 블랙웰 아키텍처를 레드햇의 '엔비디아용 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 26.01'을 통해 지원한다. 양사는 향후 엔비디아 베라 루빈 플랫폼을 지원하는 차기 버전도 공동 개발하고 있다. 양사는 AI 구축 시간을 줄이기 위한 검증형 설계안도 내놨다. 레드햇과 엔비디아는 서비스형 모델, 기업용 리서치, 기업용 검색증강생성(RAG)·래프트(RAFT) 등 주요 활용 사례를 담은 '엔비디아 AI 블루프린트'와 AI 퀵스타트를 제공한다. 추가 블루프린트도 순차적으로 개발할 예정이다. 라이트 CTO는 "AI를 기업의 실험 단계에서 산업적 엔진으로 옮기려면 하이브리드 클라우드 전반에서 주권성과 일관성을 갖춘 기반이 필요하다"며 "엔비디아와의 전략적 공동 엔지니어링을 통해 기업이 에이전틱 AI를 자신 있게 확장하는 데 필요한 아키텍처 통제력과 오픈소스 혁신을 제공하고 있다"고 밝혔다.

2026.05.12 23:58김미정 기자

레드햇, '소버린 AI' 시장 노린다…"민감 산업 고객 확보"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "어떤 기업·국가도 인공지능(AI) 모델과 데이터, 운영 인프라 통제권을 특정 글로벌 벤더나 외부 환경에 넘겨줘선 안 됩니다. 우리는 누구나 스스로 이를 보유·관리하는 체계를 만들 수 있는 소버린 AI·클라우드 강화에 힘쓸 것입니다." 아셰시 바다니 레드햇 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 11~14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 소버린 AI와 프라이빗 클라우드 포트폴리오 확장 방안을 발표했다. 레드햇은 소버린 개념을 단순한 규제 준수로 보지 않았다. 조직 스스로 기술 방향을 결정할 수 있는 통제권으로 규정했다. 지정학적 변화나 시장 상황, 벤더 정책 변화와 관계없이 자체 데이터와 인프라 운영 권한을 유지해야 한다는 시각이다. 이를 위해 레드햇은 '레드햇 오픈시프트'를 비롯한 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스' '레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼' '레드햇 AI' 업그레이드를 발표했다. 조직이 자국 경계 안에서 에어갭, 소버린, 프라이빗 클라우드를 구축하고 확장할 수 있도록 소프트웨어(SW) 핵심 기반을 제공하는 전략을 핵심으로 뒀다. 이번 포트폴리오 고도화에는 규제 대응 자동화 기능이 포함됐다. 레드햇은 오픈시프트 컴플라이언스 오퍼레이터용 프로파일과 쿠버네티스 보안 기능을 결합해 기술 검토와 증빙 자료 생성을 자동화하는 기능을 추가했다. 또 네트워크·정보시스템 지침(NIS)2, 일반개인정보보호규정(GDPR), 디지털 운영 복원력법(DORA) 등 지역별·산업별 규제 대응 부담을 줄이겠다고 밝혔다. AI와 클라우드 서비스를 자체 환경에서 빠르게 구축할 수 있는 기능도 강화했다. 새 서비스 프로비저닝 인터페이스는 오픈시프트 위에서 가상머신, 클러스터, AI 서비스를 신속히 배포하도록 지원한다. 그래픽처리장치형 서비스(GPU-as-a-Service), 모델형 서비스(Model-as-a-Service), 추론형 서비스 제공과 AI 모델 생명주기 통제 기능을 제공한다. 레드햇은 데이터 주권을 위한 운영 기능도 플랫폼에 추가했다. 레드햇 라이트스피드는 고객 통제 환경 내부에서만 작동하는 오픈시프트 비용 관리 텔레메트리를 제공하며 운영 데이터를 소버린 경계 밖으로 전송하지 않고도 클라우드 지출을 파악할 수 있도록 돕는다. 바다니 CPO는 "우리는 EU를 시작으로 소프트웨어(SW) 공급망 현지화를 추진할 방침"이라며 "레드햇 엔터프라이즈 리눅스 지역 내 다운로드 체계를 마련하고 2026년 말까지 대상 제품을 확대할 계획"이라고 전략을 밝혔다. 코어42 "레드햇 플랫폼 덕에 민감 산업 고객 늘어" 라구 차크라바르티 코어42 엔지니어링 총괄 부사장은 AI 시대 국가와 기업이 데이터 통제권을 지키기 위한 소버린 클라우드 전략을 제시했다. 그는 퍼블릭 클라우드만으로는 의료, 국방, 금융처럼 민감 산업군 요구를 충족하기 어렵다고 판단했다. 이에 코어42는 레드햇 오픈스택과 오픈시프트로 수천 대 서버에서 가상머신과 컨테이너를 운영하기 시작했다. 차크바라크티 부사장은 레드햇 플랫폼으로 민감 산업 고객을 확보할 수 있었다고 밝혔다. 데이터가 지역 밖으로 나가지 않고 현지 인력이 직접 기술 지원을 한다는 점이 주요 원인이다. 그는 "대형 은행과 정부기관은 진단 데이터와 감사 데이터 보관을 중시한다"며 "우리는 AI용 그래픽처리장치(GPU) 자원도 몇 주가 아닌 몇 분 안에 공급할 수 있게 됐다"고 설명했다. 이어 "레드햇을 글로벌 확장 핵심 파트너로 뒀다"며 "국가별 요구에 맞춘 소버린 클라우드 모델을 늘려갈 것"이라고 강조했다.

2026.05.12 23:50김미정 기자

레드햇 CEO "AI 승부처, 모델보다 '개방형 플랫폼'서 갈려"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI) 시대 기업은 시스템 복잡성 폭증을 겪고 있습니다. 예산은 그대로 인데 규제는 느는데다가 AI 성과까지 올려야 하는 상황이기 때문입니다. 기존 IT 환경을 무너뜨리지 않으면서 AI를 안정적으로 운영할 수 있는 개방형 환경을 갖춰야 합니다." 맷 힉스 레드햇 최고경영자(CEO)는 11~14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조 연설에서 AI 시대 경쟁력 핵심으로 오픈소스 기반 개방형 플랫폼 중요성을 강조했다. 힉스 CEO는 현재 기업들이 가상화 비용 상승, 규제 확대, AI 투자 성과 압박을 동시에 겪고 있다고 진단했다. 같은 예산과 인력으로 현대화, 보안, 운영, 혁신을 모두 추진해야 하는 만큼 기업 IT의 본질적 과제는 AI 도입 자체보다 복잡성 관리에 있다는 설명이다. 힉스 CEO는 과거 리눅스와 쿠버네티스가 산업 전환 공통 기반이 됐던 흐름을 AI 산업에 연결지어 설명했다. 그는 "독점 인프라 시대에는 리눅스가, 클라우드 네이티브 전환기에는 오픈시프트 기반 쿠버네티스가 표준으로 자리 잡았다"며 "AI 역시 개방형 표준 위에서 엔터프라이즈로 확산할 것"이라고 내다봤다. 그는 AI 시스템을 개방형 플랫폼으로 전환한 사례를 공유했다. 가장 대표 사례는 내부 지식을 탐색해 실질적 답변을 제공하는 '딥 리서치 에이전트'다. 레드햇은 초기에 프런티어 모델을 활용했지만 최근 문서 검색, 환각 탐지, 안전성 관리, 계획 수립 등 기능별로 오픈 웨이트 모델 전환을 확대했다. 그는 "해당 시스템 호출 85%는 레드햇 인프라에서 구동되는 오픈소스·오픈 웨이트 모델로 처리되고 있다"며 "모델과 인프라를 직접 제어할수록 범용 프런티어 모델이 예상하기 어려운 방식으로 최적화가 가능하며 비용 효율성과 결과 품질도 개선됐다"고 설명했다. 이어 "AI 시대 해답은 하나의 클라우드와 벤더, 단일 모델이 아닐 것"이라며 "해답은 폭넓은 생태계가 뒷받침하는 올바른 플랫폼"이라고 밝혔다.

2026.05.12 22:21김미정 기자

출범 20주년 AWS, 클라우드 넘어 AI로 '승부수'…서울서 미래 전략 공개

아마존웹서비스(AWS)가 출범 20주년을 맞아 '에이전틱 인공지능(AI)' 중심 미래 전략을 제시하며 국내 시장 공략에 속도를 낸다. 지난 20년간 글로벌 클라우드 생태계를 확장해온 AWS가 향후 20년은 AI 기반 실행형 플랫폼으로 전환한다는 목표다. AWS는 다음 달 20~21일 서울 코엑스에서 'AWS 서밋 서울 2026'을 개최한다고 27일 밝혔다. 올해로 12회째를 맞는 이번 행사는 약 2만 5000명이 참석하는 국내 최대 AI·클라우드 컨퍼런스로 정부와 산업계 주요 인사, IT 전문가들이 참여해 최신 기술 트렌드와 산업별 사례를 공유한다. 특히 AWS가 2006년 아마존 S3 출시로 클라우드 시대를 연 지 20주년, 2016년 서울 리전 개소 10주년을 맞는 해라는 점에서 이번 행사가 큰 주목을 받고 있다. AWS는 이번 서밋을 통해 지난 20년간의 혁신 여정을 조망하는 동시에, 에이전틱 AI가 이끌 미래 20년의 비전을 제시한다. 인터넷만 연결되면 누구나 세계 최고 수준의 기술을 활용할 수 있도록 한다는 AWS 철학을 바탕으로 스타트업부터 대기업, 공공 부문까지 국내 디지털 전환을 지원해온 성과도 함께 공유한다. 행사는 '인더스트리 데이'와 'AI 데이'로 나뉘어 진행된다. 첫날 기조연설에는 함기호 AWS코리아 대표와 존 펠튼 AWS 최고재무관리자(CFO)가 나서 에이전틱 AI 시대 고객 혁신 전략을 발표한다. 이어 제이슨 베넷 AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장이 AI 혁신의 미래를 제시한다. 국내 주요 기업 인사들도 무대에 오른다. 김성훈 업스테이지 대표와 김환 CJ올리브영 최고기술책임자(CTO)가 AWS 기반 비즈니스 혁신 사례와 성장 전략을 발표한다. 오후에는 금융·리테일·제조·헬스케어·미디어 등 9개 산업별 트랙에서 50개 이상의 비즈니스 세션이 진행된다. 둘째 날 AI 데이에선 AWS 기술 리더들이 차세대 AI 개발 환경을 조망한다. 버너 보겔스 아마존 CTO를 비롯해 우스만 칼리드 AWS 서버리스 컴퓨팅 디렉터, 안종훈 아모레퍼시픽 전무, 신재현 우아한형제들 AWS 히어로, 김민태 AWS 커뮤니티 빌더, 윤석찬 AWS코리아 수석 테크 에반젤리스트 등이 기조연설자로 참여한다. 이후 50여 개 이상 기술 세션이 이어진다. 행사 기간 동안 운영되는 엑스포에선 18개 트랙, 120개 이상의 세션과 함께 60개 이상 파트너사가 참여해 다양한 데모를 선보인다. AWS 20주년 특별 부스와 함께 'AWS 포 인더스트리', '피지컬 AI 라운지' 등 체험형 공간도 마련된다. 대표적으로 아모레퍼시픽은 '뷰티 컨시어지'를 통해 아마존 베드록과 세이지메이커 기반 맞춤형 AI 서비스를 선보인다. 또 영상 편집 및 콘텐츠 분석 AI 솔루션 등 다양한 서비스가 공개된다. NC AI는 사진 한 장으로 커머스를 완성하는 에이전틱 AI 서비스를 시연한다. 이 외에도 카카오페이손해보험·업스테이지·SK텔레콤·SK쉴더스·센드버드·룰루메딕·비상 등 다양한 기업들이 산업별 데모를 통해 실제 적용 가능한 AI 활용 사례를 제시한다. 스타트업 존에선 인포플라·프렌들리AI·모빌린트·플렉스·메이아이·티오리·마플·네오사피엔스 등 8개 기업이 참여해 AI 추론 클라우드, 이상 탐지, 버추얼 콘텐츠, AI 보안 등 혁신 기술을 선보인다. 또 로아이·컨피그·뉴빌리티가 참여하는 피지컬 AI 라운지에선 AI와 물리 세계의 결합 사례를 체험할 수 있으며 디벨로퍼 라운지에선 차세대 개발 도구 '키로'를 통해 AI 기반 개발 환경을 직접 확인할 수 있다. AWS 빌리지에선 AWS의 5대 핵심 기술 영역 데모도 제공된다. AWS 측은 "이번 서밋을 통해 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하고 한국 시장에서도 AI 기반 비즈니스 전환을 적극 뒷받침해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.27 17:51한정호 기자

한국 AI·싱가포르 자본 결합…AI 풀스택 동맹 가동

이재명 대통령의 싱가포르 국빈 방문 중 열린 '한·싱 인공지능(AI) 커넥트 서밋'에서 양국 산학연 관계자들이 AI 인프라, 투자, 공동 연구를 아우르는 전방위적 협력을 통해 글로벌 AI 시장을 함께 선도하기로 뜻을 모았다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 2일(현지 시간) 싱가포르 샹그릴라 호텔에서 열린 한·싱가포르 AI 커넥트 서밋에서 "AI 분야에서 인재를 잘 키워내는 것이 무엇보다 중요하다"며 카이스트(KAIST)와 싱가포르 국립대학교(NUS)의 양해각서(MOU) 체결을 기점으로 본격적인 인적 교류와 연구에 나설 계획"이라고 밝혔다. 이어 "국제 공동 연구 사업에 약 500억원의 예산을 투입해 싱가포르가 우선 지원될 수 있도록 하겠다"면서 "한국의 독자적인 AI 파운데이션 모델 경쟁력을 바탕으로 아세안과 중동을 잇는 시장 생태계를 싱가포르와 만들겠다"고 부연했다. 한·싱가포르 AI 커넥트 서밋은 양국이 미래 AI 리더들의 의견을 청취하고, AI 분야 협력 추진 체계인 '한·싱 AI 얼라이언스' 출범을 축하하기 위해 마련됐다. 수던 토마스 파라다테스 그랩 최고기술책임자(CTO), 브라이언 로우 싱가포르국립대(NUS) 교수, 김재원 엘리스그룹 대표, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등 양국 AI 기업인, 벤처캐피탈(VC), 연구자가 행사에 참석했다. 또 싱가포르 정부를 대표해 비비안 발라크리쉬난 외교장관, 홈팀과학기술청(HTX), SGTech 등 정부 기관, 업계 관계자 등 150여 명이 자리했다. 이날 현장에선 양국의 강점을 결합한 구체적인 협력 방안들이 제시됐다. 산업계는 김재원 엘리스그룹 대표가 싱가포르 국부 펀드 버텍스 측 투자를 통해 AI 풀스택 기업으로 성장한 사례를 공유했다. 현재 엘리스그룹은 싱가포르 교육부 및 해군과 AI 교육 및 인프라 사업을 진행 중이다. 제임스 리 버텍스 그로스 펀드 제너럴파트너(GP)는 한국 기업의 글로벌 기술 기업 부상 가능성을 높게 평가하며 "AI 얼라이언스를 통한 생태계 확장에 힘을 보태겠다"고 화답했다. 한성숙 중소벤처기업부 장관은 싱가포르에 정부 최초의 여객 글로벌 모펀드' 조성해 한국 스타트업의 글로벌 진출과 산업적 실증(PoC)을 적극 지원하겠다고 약속했다. 연구 및 기술 분야의 협력 논의도 활발했다. 브라이언 로우 싱가포르국립대(NUS) 교수는 하남시 넷제로 프로젝트 등 기존 협력 사례를 언급하며 '자율 책임 AI'와 '자원 효율적 AI' 연구를 제안했다. 김한나 난양공대(NTU) 연구원은 AI를 활용한 '변환 경제' 모델을 소개하며 아시아 최초의 '한국 공동연구센터' 설립에 대한 기대를 표했다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 한국의 AI 반도체와 특화 모델을 결합한 'AI 풀스택' 역량을 강조하며 이번 순방 중 체결된 7건의 MOU를 기반으로 한 실질적 성과를 다짐했다. 수던 토마스 파라다테스 그랩 CTO는 한국 기업과의 협력을 통한 '도심 엠보디드 AI' 리더십 확보 의지를 밝혔다. 이재명 대통령은 마무리 발언을 통해 "한국과 싱가포르가 실용적 영역에서 협력한다면 특정 분야에선 세계 1위도 가능할 것"이라며 "AI 독립성과 자주성이 중요한 만큼, 사람 중심의 연구와 응용 영역에서 실질적인 성과를 내는 형제 같은 파트너가 되자"고 당부했다.

2026.03.02 20:23이나연 기자

한·싱 AI 동맹...이 대통령 "혁신 DNA 확장해 AI 대항해 시대 열 것"

이재명 대통령이 싱가포르 국빈 방문 중 열린 '한·싱 인공지능(AI) 커넥트 서밋'에서 양국을 AI 동맹국으로 규정했다. 특히 AI를 국가 경쟁력을 결정짓는 전략 자산으로 정의하며 아시아를 넘어 세계 AI 산업을 선도하는 'AI 대항해 시대'를 열겠다고 강조했다. 이 대통령은 2일 싱가포르 샹그릴라 호텔에서 열린 한·싱가포르 AI 커넥트 서밋에서 "우리는 AI가 주도하는 거대한 문명사적 전환의 중간에 서 있다"며 "AI는 산업 구조와 일상까지 바꾸는 핵심 동력이자 국가 경쟁력을 좌우하는 전략 자산"이라고 밝혔다. 이어 제한된 국토와 자원의 한계를 사람과 기술의 힘으로 극복하며 번영을 일군 양국의 공통 경험을 언급하며 "이제 그 혁신의 DNA를 AI 산업으로 확장해 디지털 경제의 새로운 지평을 함께 열어가야 할 때"라고 역설했다. 이 대통령은 실질적 협력을 위한 세 가지 핵심 방안을 제시했다. 우선 2030년까지 싱가포르에 3억 달러 규모의 글로벌 모펀드를 조성해 양국 AI 기업의 글로벌 진출을 가속화하고 혁신 중심의 공동 성장 생태계를 구축하겠다는 구상을 내놨다. 내년부터 국제 공동 연구와 인재 교류를 본격화해 양국 연구자들이 인류의 난제 해결을 위한 기술 개발에 전념할 수 있도록 뒷받침하겠다는 계획도 덧붙였다. 민간 주도의 'AI 얼라이언스'를 통해선 기업과 대학, 스타트업이 지식과 자원을 공유하는 개방형 혁신 생태계를 활성화하겠다는 의지를 표명했다. 싱가포르 정부를 대표해 참석한 비비안 발라크리쉬난 외교장관은 한국을 세계에서 가장 앞서가는 기술 강국으로 평가하며 "이 대통령이 추진하는 '톱3 AI 모델 국가' 도약 비전을 적극 지지한다"고 말했다. 발라크리쉬난 장관은 "AI를 단순히 크게 만드는 것을 넘어 책임감 있고 효율적으로 실행해 전 사회에 도움이 되도록 만드는 것이 가장 중요하다"고 강조했다. 그러면서 "한국의 강점과 전문성을 충분히 활용해 상호 발전을 이루자"고 제안했다. 이날 양국 기업과 기관은 자율주행, 공공안전 등 다양한 분야를 아우르는 총 7건의 업무협약(MOU)을 체결했다. 카이스트 AI 대학원과 싱가포르국립대 컴퓨팅스쿨이 연구 협력을 체결해 차세대 원천기술 공동 연구에 나선다. 자율주행 분야에선 한국의 오토노머스에이투지와 싱가포르의 NCS SMRT, 통타르가 협력을 약속했다. 래블업과 피티씨시스(PTCsys)는 AI 고성능 컴퓨팅 및 산업 AI 플랫폼 협력을 추진한다. 정보통신산업진흥원과 싱가포르 홈팀과학기술청은 공공 안전 분야에서 손을 잡았다. 정부는 내년부터 5년간 총 500억원 규모의 AI·디지털 국제 공동연구 사업을 신설해 이러한 민간·공공 협력을 뒷받침할 방침이다. 이 대통령은 이번 협력에 대해 "단순한 기술 교류를 넘어 전략적 산업 파트너십으로 발전해야 한다"며 "양국의 동반 성장이 AI 대항해 시대를 선도할 것"이라고 강조했다.

2026.03.02 19:55이나연 기자

[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] VM웨어 "AI 팩토리 회복 탄력성,기업 경쟁력 좌우"

"인공지능(AI)는 이제 국가와 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라입니다. 회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것입니다." 허진성 VM웨어 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 기업 AI 인프라 전략의 핵심을 '플랫폼화'와 '주권 전략 정렬'로 제시했다. 허 아키텍트는 발표에서 AI 도입이 실험 단계를 넘어 전사 확산 단계로 접어들면서 인프라 안정성과 거버넌스 체계가 무엇보다 중요해졌다고 진단했다. 특히 AI 워크로드가 급증하는 환경에서는 단순한 GPU 확충이 아니라 장애 상황에서도 서비스가 유지할 수 있는 AI 팩토리 수준 회복 탄력성이 확보돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI를 공장처럼 운영하려면 생산성뿐 아니라 중단 없는 운영 구조가 전제돼야 한다"고 강조했다. 최근 한국을 비롯해 미국, 중국 등 주요 국가에서 부상하고 있는 '소버린 AI' 전략을 언급하며 기업 AI 거버넌스가 국가 전략과 정합성을 갖추는 것이 중요하다고 말했다. 데이터 주권, 모델 통제권, 인프라 자립성 등이 국가 경쟁력과 직결되는 상황에서, 기업 역시 자사 AI 전략을 국가 프레임 안에서 설계해야 한다는 것이다. 그는 "기업 AI 거버넌스 전략이 국가 소버린 AI 방향성과 어긋나면 장기적으로 리스크가 될 수 있다"고 짚었다. 허 아키텍트는 LG AI연구원이 국내 소버린 AI 후보군으로 유력하게 거론되는 점도 언급했다. 그는 "LG 그룹은 소버린 AI 흐름 속에서 유리한 고지에 있다"며 "그룹 차원의 인프라 역량과 AI 연구 역량을 결합할 경우 글로벌 경쟁에서도 차별화된 위치를 확보할 수 있다"고 평가했다. 이어 AI 팩토리를 통해 실제 구축한 사례도 간략히 소개했다. 해당 사례에서는 GPU 자원 통합 관리, 모델 거버넌스 체계화, 데이터 보안 통제를 동시에 구현해 비용 효율성과 안정성을 확보했다고 설명했다. 특히 플랫폼 기반으로 모델을 서비스화해 여러 조직이 공동 활용하도록 하면서도 데이터는 분리 관리하는 구조를 적용했다고 밝혔다. 허진성 아키텍트는 "AI는 더 이상 실험이 아니라 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] LLM보다 20배 자원 쓰는 에이전틱 AI…레드햇 "해법은 추론 최적화"

"에이전틱 AI는 하나의 질문에도 모델을 여러 번 호출하며 일반 챗봇 대비 GPU 자원을 5배에서 최대 20배까지 더 소모하는 구조입니다. 기업이 이를 도입해 수익을 창출하려면 비용 통제와 성능 확보, 서비스 안정성을 동시에 달성할 수 있는 추론 최적화가 필수입니다." 이호진 레드햇 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 '에이전틱 AI로의 진화와 추론 최적화 전략'을 주제로 발표하며, 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되는 흐름과 이에 따른 인프라 전략 변화를 짚었다. 이 아키텍트는 가트너와 IDC 리서치를 인용하며 올해 기업 애플리케이션 40%가 업무 특화 AI 에이전트를 탑재하거나 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것이라고 설명했다. 단순 질의응답을 수행하는 생성형 AI에서 벗어나, 멀티스텝 업무 자동화와 워크플로우 판단·실행까지 수행하는 구조로 진화하고 있다는 분석이다. 문제는 자원 소모다. 에이전틱 AI는 하나의 요청에도 모델 호출과 도구 실행, 검색과 재시도를 반복한다. 그 결과 일반 챗봇 대비 GPU 자원이 5배에서 최대 20배까지 더 필요할 수 있다. 그는 "이 구조에서는 추론 비용이 급격히 증가할 수밖에 없다"며 "추론 최적화 없이 에이전틱 AI를 확장하는 것은 현실적으로 어렵다"고 말했다. 이어 추론의 개념과 운영 환경에서의 과제를 설명했다. 대규모언어모델(LLM) 추론은 입력을 토큰으로 변환하고 토큰 간 관계를 계산해 답변을 생성하는 과정이다. 현재 AI 시장의 예산과 컴퓨팅 중심이 학습에서 추론 영역으로 이동하고 있으며 상시 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화의 효과가 더욱 크게 나타난다고 강조했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 GPU 자원 효율화뿐 아니라 보안 검증, 모델 안정성 확보, 지연 편차 관리까지 함께 고려해야 한다고 짚었다. 레드햇은 이를 해결하기 위한 전략으로 가상대규모언어모델(vLLM), LLM 컴프레서, 검증된 모델 컬렉션, 대규모 분산 추론 기술(LLM-D)을 제시했다. vLLM은 고성능 모델 서빙 엔진으로, 신규 모델과 다양한 AI 가속기를 지속적으로 지원하며 업계 표준처럼 활용되고 있다고 설명했다. LLM 컴프레서는 양자화를 통해 모델 크기와 GPU 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 기술이다. 실제 70B 모델을 GPU 8장에서 2장으로 줄이면서 99% 이상의 정확도를 확보한 사례도 소개했다. 또한 오픈시프트 기반으로 검증·최적화된 모델을 제공해 엔터프라이즈 AI의 품질과 안정성을 빠르게 확보할 수 있다고 밝혔다. LLMD는 대규모 분산 추론을 지원하는 기술로 여러 서버에 모델을 분산 배치하고 라우팅과 로드밸런싱, KV 캐시 효율화를 통해 고성능과 비용 효율을 동시에 달성할 수 있도록 돕는다고 설명했다. BC카드 사례도 공유했다. 초기에는 오라마 기반으로 최대 20건 요청을 처리했으나, vLLM 전환과 API 캐싱, 튜닝을 거치며 최대 25만건 요청을 처리하는 구조로 확장했다. 특히 LLM 컴프레서를 통한 양자화로 모델 크기를 절반으로 줄이고 성능은 3배 높이면서도 정확도 차이는 0.01% 수준에 그쳤다고 밝혔다. 이 과정에서 기업이 모든 기술 레이어를 자체적으로 감당하기보다 안정적인 플랫폼을 기반으로 전문 역량을 결합하는 전략이 필요하다고 강조했다. 이호진 아키텍트는 "에이전틱 AI 시대에는 추론이 곧 경쟁력"이라며 "레드햇 AI 플랫폼과 전문 역량, 컨설팅을 통해 고객의 추론 최적화와 AI 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

오픈AI "AI는 기업 운영의 일부…지금 의사결정이 미래 좌우"

"인공지능(AI)은 기업 운영의 일부가 되고 있습니다. AI를 단순도구로 사용할 것인지 기업 운영체제(OS)로 만들지는 지금 의사결정에 달려있습니다." 김양용 오픈AI AD(Account Director)는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 생성형 AI를 조직 자산으로 전환하기 위한 전략과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 방향성을 제시했다. 김 AD는 AI 확산 속도를 언급하며 기술 전환의 가속도를 강조했다. 그는 "인터넷이 1억 사용자를 확보하는 데 7년이 걸렸고, 페이스북은 4년 반이 걸렸다"며 "챗GPT는 2개월 만에 1억 사용자를 확보했다"고 말했다.이어 "이는 기술의 문제가 아니라 수용 속도의 문제"라며 "AI는 이미 전 산업에 보편적으로 스며들고 있다"고 설명했다. 김 AD는 수 많은 기업에서 다양한 생성형 AI 툴을 도입해 활용하고 있지만, 진짜 과제는 전사적 전환이라고 짚었다. 그는 "모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 조직 전체의 생산성 혁신으로 연결하는 운영 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다"며 "사내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 개발자 중심 API 영역과 사용자 중심 툴 사이에 간극이 존재하고 있다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 오픈AI는 기업 내부에 통합 AI 레이어를 구축하는 '엔터프라이즈 AI 플랫폼' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 김 AD는 "데이터를 연결하고 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 기반 위에 에이전트를 배포하고, 이를 단일 콘솔에서 관리하는 구조를 제공하고 있다"며 "자연어로 에이전트를 만들고 런타임 환경에 배포해 실제 업무 워크플로를 자동화하는 방식"이라고 설명했다. AI 조직 전환은 3단계로 접근해야 한다고도 강조했다. 구성원 각자가 AI를 일상적으로 활용하고, 도메인 전문가가 자신의 노하우를 반영한 유스케이스를 만들며 이를 연결해 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 구조로 확장해야 한다는 설명이다. 김 AD는 "AI 도입의 성과를 단순히 인력 감축으로 계산하는 것은 한계가 있다"며 "전체 구성원이 AI를 활용하고 그 결과가 조직 자산으로 축적될 때 진짜 혁신이 일어난다"고 강조했다.

2026.02.26 18:00남혁우 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법

"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.

2026.02.26 17:25남혁우 기자

[현장] "GPU 개수 경쟁 끝났다"…엔비디아가 제시한 '수직 통합' AI 인프라

"그래픽처리장치(GPU) 몇 장을 도입할지 경쟁하는 시대는 지났습니다. 이제는 기업 전체 구조를 다시 설계하는 단계로 들어섰습니다." 정구형 엔비디아 코리아 팀장은 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 애플리케이션부터 데이터센터, 전력까지 아우르는 차세대 AI 인프라 청사진을 제시했다. 정 팀장은 AI 인프라를 ▲애플리케이션 ▲모델 ▲AI 플랫폼 ▲가속 컴퓨팅 인프라 ▲데이터센터, 에너지 인프라 등 5개 레이어로 구분해 설명했다. 그는 "AI는 한 층만 잘 만든다고 완성되지 않는다"며 "애플리케이션부터 전력까지 수직 통합 관점에서 설계해야 한다"고 말했다. 가장 위에는 기업이 실제로 사용하는 업무용 AI 애플리케이션과 에이전트가 있다. 그 아래로는 대형 언어모델 등 모델 레이어, 이를 학습·배포·운영하는 플랫폼 레이어가 이어진다. 이어 GPU, CPU, 네트워킹, DPU 등으로 구성된 가속 컴퓨팅 인프라가 이를 떠받친다. 마지막으로 대규모 전력과 냉각을 감당하는 데이터센터, 에너지 인프라가 기반을 이룬다. 정 팀장은 "AI 경쟁은 이제 GPU 수량이 아니다"며 "이 5개 레이어를 얼마나 유기적으로 설계하느냐의 문제"라고 강조했다. 엔비디아 내부 사례도 공개했다. 그는 단순히 요약된 답을 제시하는 것이 아니라 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지까지 추적 가능하도록 설계했다는 것을 강조했다. 정 팀장은 "우리도 사내에서 에이전틱 AI를 적극 활용하고 있다"며 "컨플루언스, 셰어포인트 등 내부 협업 시스템과 직접 연동해 답변의 근거를 함께 제시하는 구조를 구축했다"고 설명했다. 이 같은 내부 적용을 통해 제품 개발과 의사결정 속도가 빨라졌다고도 밝혔다. 반복적으로 확인해야 했던 기술 문서, 설계 변경 이력, 사내 정책 자료 등을 에이전트가 즉시 찾아 제시하면서 업무 시간이 단축됐다는 설명이다. 정 팀장은 "엔터프라이즈 환경에서는 정확도만큼이나 '출처 투명성'이 중요하다"며 "이를 통해 개발자와 엔지니어가 정보 검색에 쓰는 시간을 줄이고 실제 설계와 검증에 더 집중할 수 있게 됐다"고 말했다. 엔비디아는 이러한 시행착오와 운영 경험을 정리해 '엔터프라이즈 AI 팩토리 디자인' 가이드로 공개했다. 가이드에는 에이전트 설계 방식, 내부 데이터 연동 구조, 플랫폼 구성, 인프라 선택 기준 등 기업이 AI를 도입할 때 고려해야 할 기술적 의사결정 요소가 담겼다. 모델 전략에 대해서는 오픈소스 기반 접근을 강조했다. 시스템 구조가 얼마나 개방돼 있는고 실제 서비스에서 얼마나 효율적인지가 실제 업무 성능을 좌우하기 때문이다. 그는 오픈 모델 제품군인 '네모트론3'를 언급하며 "성능 지표뿐 아니라 서빙 효율 측면에서도 의미 있는 진전을 이뤘다"며 "기업이 자체 모델을 고도화할 때 충분히 고려할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다. 하드웨어와 인프라 설계 방향도 구체적으로 제시했다. 그는 차세대 GPU 아키텍처 기반 랙 단위 통합 설계를 소개하며 "수십 개 GPU를 하나의 도메인처럼 묶어 동작시키는 구조가 표준이 되고 있다"고 말했다. 이어 "고속 네트워킹과 DPU를 결합해 서버, 스토리지, 네트워크를 유기적으로 연결해야 진짜 AI 인프라가 완성된다"고 강조했다. 데이터센터와 에너지 이슈에 대해서도 언급했다. 정 팀장은 "AI 인프라의 끝은 결국 전력"이라며 "기가와트급 데이터센터 시대가 이미 시작됐다"고 말했다. 이어 "디지털 트윈 기반 설계를 통해 가상 환경에서 충분히 검증한 뒤 실제 구축에 들어가야 시행착오를 줄일 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 인프라는 장비 조합의 문제가 아니라 애플리케이션에서 에너지까지 하나로 이어진 설계 철학의 문제"라며 발표를 마무리했다.

2026.02.26 15:17남혁우 기자

[현장] LG CNS AI 테크 서밋 2026 개막…엔비디아부터 오픈AI까지 총출동

LG CNS가 엔비디아, 오픈AI, 팔란티어 등 국내외 주요 인공지능(AI) 반도체 기업 함께 실행 중심 기업형 AI 전략을 제시했다. 26일 LG CNS는 AI 기술과 비즈니스 전략을 공유하는 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'을 서울 마곡 사이언스파크에서 개최했다. 이번 행사는 AI가 기업 전반에 확산되는 상황에서 안정적인 도입과 통제 체계 구축, 데이터 폭증에 따른 인프라 효율화, 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 전환, 데이터 주권을 확보하는 소버린 AI 구축 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 엔비디아, 팔란티어, 오픈AI, 시스코, IBM, HPE, VM웨어, 델 테크놀로지스 등 글로벌 테크 기업과 함께 망고부스트, 퓨리오사AI, 리벨리온 등 국내 AI 반도체 기업이 참여해 기술 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 김태훈 LG CNS 부사장은 "AI는 이제 가능성의 시대를 지나 실제 실행과 성과를 만들어내는 시대로 들어섰다"며 "이제 생성형 AI의 단순 응답을 넘어 업무 프로세스 안에서 스스로 계획하고 실행하는 '에이전틱 AI'로 빠르게 진화하고 있다고 설명했다. 동시에 기업 현장에서는 보안, 컴플라이언스, 거버넌스가 내재화된 '엔터프라이즈 AI'가 새로운 표준으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 인프라 변화도 핵심 화두로 제시했다. 김 부사장은 학습뿐 아니라 추론의 중요성이 커지고 있으며, 추론 비용 효율화와 운영 자동화, 관측 가능성 확보가 기업 경쟁력을 좌우하고 있다고 진단했다. 또한 산업과 국가별 규제에 대응하는 프라이빗 AI와 소버린 AI가 주요 요구사항으로 부상하고 있다고 덧붙였다. 행사는 키노트를 시작으로 엔터프라이즈 AI와 거버넌스, AI 인프라 효율화, 에이전틱 AI와 데이터 관리, 소버린 AI 등 주제별 트랙으로 구성됐다. 각 세션은 현장 적용 중심의 인사이트 공유에 초점을 맞췄다. 진요한 AI센터장은 올해를 'AI실전 배치의 해'로 삼고 실제 운영 역량을 갖춘 소버린 엔터프라이즈로 전환하는 출발점이 되기를 기대한다고 밝혔다. 그는 "지난 1년의 변화가 그 이전 20년보다 더 컸다"고 진단하며, 2017년 트랜스포머 등장 이후 2025년 현재는 AI가 실제 산업과 물리적 세계까지 확장되는 전환점에 와 있다고 설명했다. 특히 생성형 AI 이후 모델이 비약적으로 똑똑해지면서 B2C 경험과 B2B 현실 사이의 기대 격차가 커졌다고 지적했다. 개인은 즉시 활용하지만 기업은 보안, 데이터 정합성, 시스템 연계 등 복합 요건을 충족해야 한다는 점을 짚었다. 그는 엔터프라이즈 AI의 핵심을 '모델, 데이터, 운영'의 통합 전략으로 제시했다. 단일 모델 선택이 아니라 경량 모델과 고성능 모델을 작업 특성에 따라 라우팅하는 전략이 필요하며, 데이터 연결과 권한 관리, 배치 전략이 곧 소버린 역량이라고 강조했다. "모델을 보유하는 것이 아니라, 모델을 실전에 배치해 운영할 수 있는 능력이 기업 경쟁력"이라고 말했다. LG CNS는 이에 대응해 자사 AI 플랫폼을 에이전틱 구조로 고도화하고, '에이전트웍스' 체계를 통해 기업용 에이전트 운영 환경을 제공하겠다는 구상도 밝혔다. 모델 라우팅, 다중 모델 운영, 기업 데이터 연계, 권한 통제, UI 설계까지 포함한 통합 운영체계를 지향한다는 설명이다. 인프라 전략도 구체화했다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 이분법을 넘어 상황별 혼합 구조가 필요하며, 추론 수요 확대에 대응해 XPU 기반 서비스도 준비하고 있다고 밝혔다. GPU를 모두 직접 구매하는 방식이 아니라 온디맨드 서비스 활용 등 유연한 전략이 필요하다고 강조했다. 외교부, 경기도교육청 등과의 로드맵 기반 AX 프로젝트 사례도 소개하며 선도 사례가 캐즘을 넘는 전환점이 될 수 있다고 강조했다. 또한 글로벌 파트너와의 협업을 통해 기술과 운영 역량을 결합한 실행형 AI 전략을 확대하겠다고 밝혔다. 김 부사장은 "LG CNS는 AX 마스터 플랜 수립부터 데이터 플랫폼, 인프라 구축, 보안과 거버넌스, 운영 자동화까지 고객의 AI 라이프사이클 전 과정을 책임지는 AX 이노베이터"라며 "오늘 공유되는 아이디어와 사례가 각 기업의 다음 실행을 더 빠르고 안전하게 만드는 출발점이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.02.26 13:51남혁우 기자

오픈AI·앤트로픽, 슈퍼볼 광고 설전 이어 '악수 패싱'까지

오픈AI와 앤트로픽 리더가 공식 석상에서 손잡기를 거부하면서 두 기업 간 깊은 경쟁 구도가 포착됐다. 19일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 인도 뉴델리에서 열린 인도 '인공지능(A) 임팩트 서밋' 무대에 오른 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 단체 사진 촬영 중 유일하게 서로 손을 맞잡지 않은 것으로 확인됐다. 나렌드라 모디 인도 총리가 양 옆 리더 손을 들어 올리며 화합을 독려했지만, 두 사람은 주먹을 쥔 채 어색한 분위기를 연출했다. 당시 무대에는 순다 피차이 구글 CEO를 포함한 글로벌 빅테크 리더들이 함께 올라 서로 손을 맞잡으며 협력 의지를 내비쳤다. 나란히 배치된 알트먼 CEO와 아모데이 CEO는 각자 옆 사람과는 손을 잡으면서도 정작 서로를 향해서는 철저히 손길을 거부하는 모습을 보인 것이다. 두 기업은 최근 AI 모델을 전 세계에 정착시키기 위해 전방위적인 마케팅과 기술 경쟁을 벌이고 있다. 특히 앤트로픽이 지난달 슈퍼볼 광고를 통해 오픈AI 광고 도입 계획을 조롱하면서 두 기업 간 감정 싸움은 격화한 상태다. 당시 앤트로픽은 슈퍼볼 광고에서 챗GPT가 답변할 때 광고가 같이 제공된다는 점을 지적한 바 있다. 그러면서 클로드는 광고가 없다는 점을 강조했다. 이를 두고 알트먼 CEO는 소셜미디어 엑스(X)에 올린 게시물에서 해당 광고가 "기만적"이라며 "명백히 부정직하다"고 밝혔다. 앤트로픽은 지난 2021년 AI 안전성에 대한 견해 차이로 오픈AI를 떠난 전직 직원들이 설립한 회사다. 이후 양사는 수조 원 규모 자본을 유치하며 시장 점유율 확대를 위해 기업 고객과 일반 사용자를 두고 치열하게 맞붙고 있다. 인도 서밋 연설에서 아모데이 CEO는 "AI 시스템 자율적 행동과 오용 가능성 등 기술 위험성을 주시해야 한다"며 AI 안전을 강조했다. 알트먼 CEO는 "어떤 AI 연구소도 혼자 힘으로 좋은 미래를 만들어낼 수 없다"며 글로벌 협력 필요성을 주장했다.

2026.02.20 11:05김미정 기자

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