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[현장] 생산성 정체된 AI…"톱다운 프로세스로 혁신해야"

"많은 기업이 인공지능(AI)을 도입했지만 업무 시간 단축 효과는 17% 수준으로 전체 생산성 혁신으로는 이어지지 못하고 있습니다. 정보 검색이나 문서 작성 등 국소적인 업무 자동화에 머무르기 때문입니다." 김수연 EY한영 AI 리더(전무)는 29일 서울 서초구 삼성SDS에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 나서 이같이 말하며 기업 AI 전환(AX) 정체 원인을 지적하며 개선방안을 제시했다. EY한영 조사 결과 기업 일상 업무 내 AI 활용 비중은 56.3%에 달한다. 하지만 정작 단축된 업무 시간은 17%에 불과해 전체 생산성 향상으로 이어지지 못하고 있다. 김 리더는 이러한 정체 현상의 원인으로 '바텀업(Bottom-up)' 방식의 한계를 꼽았다. 실무진의 애로사항 해결에만 치중하다 보니 정보 탐색이나 문서 작성 같은 특정 태스크만 국소적으로 자동화하는 오류에 빠졌다는 지적이다. 그는 "부서 간 업무를 인계하고 담당자를 찾는 과정에서 발생하는 병목 현상을 놓치면서 전체 프로세스의 효율을 갉아먹고 있다"며 "과제를 산발적으로 추진하는 과정에서 사내에 중복 기능이 여럿 개발되는 비효율도 발생한다"고 지적했다. 김 리더는 기존에 인력 부족 등으로 손대지 못했던 영역을 새로 발굴하는 탑다운 접근이 AX의 핵심이라고 강조하며 실제 글로벌 기업 사례를 소개했다. 에어버스는 부서와 관계자 간 복잡하게 이어지던 업무 인계 프로세스를 AI로 효율화했다. 과거에는 설계를 한 번 바꿀 때마다 물리 모형을 직접 제작하고 다시 테스트하는 과정을 반복해야 해, 수정 한 번이 끝나기까지 적지 않은 시간과 비용이 들었다. 이를 AI 기반 시뮬레이션으로 대체해 설계안을 가상 환경에서 먼저 검증하도록 바꿨다. 그 결과 실제 모형 제작과 반복 테스트 횟수를 줄이면서 설계 수정 시간은 대폭 단축하고, 불필요한 재설계율도 낮출 수 있었다. 여기에 항공기 납품 이후에도 센서를 통해 기체 이상 여부를 상시 점검하는 체계를 구축해, 문제 발생 뒤 수리하는 방식에서 벗어나 사전 예측 정비 중심으로 전환했고 연간 유지보수 비용 절감 효과도 거뒀다. 월마트는 현업 조직 곳곳에서 AI 에이전트가 늘어나며 비슷한 기능을 가진 에이전트가 중복 개발되는 문제에 직면했다. 이에 AI 적용 대상을 4개 축으로 재정의하고 공통 기능을 묶은 '슈퍼 에이전트' 체계를 구축했다. 부서별로 흩어져 있던 하위 에이전트를 표준화하면서 개발 중복과 관리 부담을 덜어낼 수 있었다. 쉘은 100개국 이상 사업 현장에서 AI를 안정적으로 활용하기 위해 설비별 AI 모델뿐 아니라 데이터 체계까지 함께 표준화했다. 현장마다 제각각이던 운영 방식을 줄인 결과, 운영 효율을 높이고 비용을 줄이는 동시에 안전 관리 수준도 끌어올릴 수 있었다. 김 리더는 "정보 검색, 문서 작성처럼 국소 업무를 줄이는 데 그쳐서는 생산성 혁신 효과가 제한적일 수밖에 없다"며 "부서 간 인계, 협업, 의사결정 구조까지 함께 바꿔야 비용 절감과 운영 효율 개선, 안전성 강화 같은 성과로 이어질 수 있다고 말했다. 이와 함께 김 리더는 AX 추진 과정에서 막연한 기대감 대신 투자수익률(ROI)에 대한 철저한 사전 검증과 도입 이후의 거버넌스 체계가 함께 마련돼야 한다고 강조했다. 그는 다국어 번역 전문 에이전시에 연간 약 80억 원을 집행하던 한 대기업 사례를 소개했다. 이 기업은 비용 절감을 위해 AI 초벌 번역 에이전트를 도입했지만, 대고객 문구의 오번역 리스크 때문에 전문가 검수 단계를 완전히 없애지 못했다. 결국 AI 에이전트의 개발·운영 비용에 전문가 검수 비용까지 더해지면서, 도입 전 정밀한 재무 시뮬레이션이 이뤄지지 않으면 오히려 비용 부담이 커질 수 있다는 게 김 리더의 설명이다. 그는 이어 “AI 도입으로 효율화가 이뤄지면 직무 전환과 재배치 문제도 필연적으로 뒤따른다”며 “특정 부서의 효율화로 생긴 여유 인력을, 그동안 인력 부족으로 하지 못했던 고부가가치 업무나 AI 에이전트의 라이프사이클을 관리하는 새로운 역할로 재배치하는 전략적 치밀함이 필요하다”고 말했다.

2026.05.29 16:35남혁우 기자

[현장] "연간 100억 절감"...삼성전자·우리은행, 삼성SDS와 AX 혁신

삼성SDS가 삼성전자, 우리은행 등 국내 주요 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 본격화하고 있다. 산업별 데이터 정비와 현업 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트 적용을 통해 연 100억원 이상 비용 절감과 생산성 개선 성과를 달성 중이다. 신계영 삼성SDS AI사업팀장 부사장은 29일 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 관련 가시적인 성과를 내고 있는 AI 에이전트 도입 사례를 공개했다. 우리은행은 삼성SDS와 금융 업무 전반에 걸친 AX를 진행 중이다. 고객 관리, 기업 여신, 자산 관리 등 핵심 5대 업무가 최우선 대상이다. 삼성SDS의 AI 비즈니스 플랫폼 '패브릭스(Fabrix)'를 기반으로 내년 하반기까지 총 300여 개 이상의 금융 맞춤형 에이전트를 순차적으로 가동할 계획이다. 현재 27개 핵심 업무를 대상으로 175개 이상 에이전트를 구축하도록 프로세스를 디자인했다. 삼성전자는 100개국 이상의 국가에서 콜센터를 운영하는 환경이다. 상담사가 고객 통화를 마친 뒤 상담 내역을 시스템에 수동으로 기록하는 데 기존에는 5분에서 10분가량 소요됐다. 삼성SDS는 패브릭스 기반의 AI 어시스턴트를 도입해 서비스 센터 운영 프로세스를 개선했다. 상담사가 통화하는 동안 실시간으로 대화 키워드를 검색해 최적의 답변을 추천한다. 통화가 끝나면 전체 대화 내용이 자동으로 요약 및 입력된다. 상담사는 최종 확인 버튼만 누르면 10초 안에 다음 상담 전화를 받을 수 있다. 기존 시나리오 기반 챗봇의 한계도 극복했다. 정해진 대화 범위를 벗어나면 답변하지 못하던 방식에서 탈피했다. 데이터와 기업 시스템 정보를 직접 연계해 답변하는 패브릭스 기반 에이전트 챗봇으로 전환했다. 해당 상담 챗봇은 현재 삼성전자 웹사이트에 실제 적용되어 운영 중이다. 올해 연말에는 음성으로 대화하는 보이스봇 형태로 시범 적용을 앞두고 있다. 삼성전자 마케팅 부서는 자체 개발한 휴먼 디지털 트윈 리서치 에이전트를 현업의 필요에 맞춰 수정해 도입했다. 글로벌 제품을 출시하기 전 정교한 시장 조사를 수행하기 위해 AI에게 특정 지역, 연령대, 소득 및 학력 수준 등의 페르소나를 부여해 가상의 '인터뷰이(답변자) 에이전트'를 생성한다. 이후 질문을 던지는 에이전트와 답변하는 가상 에이전트 1만~2만개가 스스로 질의응답을 주고받으며 시장 조사를 수행한다. 분석 데이터를 검증한 결과 실제 사람을 대상으로 조사한 결과와 85%에서 95% 수준으로 대동소이한 정확도를 보였다. 이를 통해 연간 적게는 10억원에서 많게는 100억원 이상 마케팅 비용을 절감하는 효과를 거두고 있다. 이 외에도 금융권 고객사를 대상으로 정형·비정형 원천 데이터를 전처리하고 이를 데이터 레이크나 데이터 마트에 모으는 인프라를 구축했다. 이 데이터를 AI 서비스 허브 및 에이전트 플랫폼과 연계해 실제 업무에 활용 중이다. 신 부사장은 "두 사례 모두 현장 실험 수준이 아니라 회사 경영 차원의 우선순위 사업으로 진행된 사업"이라며 "탑다운 방식의 AX 사업이 효율적이다"라고 강조했다. 이어 "삼성SDS는 브라이틱스 AI로 데이터를 정제하고, 패브릭스로 에이전트를 구동하며, 브리티 오토메이션으로 자동화를 연결하는 통합 AX 플랫폼을 제공하고 있다"며 "거버넌스 체계 안에서 안전하게 작동하는 업종별 AX 성과를 지속해서 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.05.29 16:33남혁우 기자

[현장] 삼성SDS, AX 서밋 개최…'AI 스스로 일하는 시대' 기업 혁신 방안 제시

"인공지능(AI)이 수행할 수 있는 업무 범위는 약 7개월마다 2배씩 늘어나고 있습니다. 이제 AI가 사람의 지시를 보조하는 수준을 넘어, 직접 업무를 판단하고 실행하는 시대가 머지않았습니다." 김종필 삼성SDS AX센터장(부사장)은 29일 서울 서초구 사옥에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 이같이 밝히고 AI에이전트 확산에 대응하기 위한 기업 AX 전략을 제시했다. 이번 행사는 기업이 AI 중심 업무 환경으로 체질을 전환할 수 있도록 기술 로드맵과 구체적인 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 삼성SDS의 AI 플랫폼과 솔루션을 도입했거나 도입을 검토 중인 320여 개 기업·기관에서 600여 명의 관계자가 참석했다. 김 부사장은 생성형 AI가 단순 질의응답이나 문서 작성 보조를 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트 AI 중심으로 진화하고 있다고 진단했다. 이에 따라 기업 역시 AI를 개별 기능에 부분적으로 접목하는 수준을 넘어, 업무 프로세스와 데이터, 보안, 거버넌스 전반을 AI에 맞춰 다시 설계해야 한다고 강조했다. 그는 기존 AI가 비서처럼 요청에 반응하는 역할에 머물렀다면 앞으로는 AI 에이전트가 보다 독립적으로 업무를 처리하는 방향으로 발전할 것이라고 설명했다. AI가 단순히 답변을 제공하는 도구가 아니라 실제 업무 흐름 안에서 판단과 실행을 담당하는 주체로 자리 잡게 된다는 의미다. 다만 김 부사장은 이 같은 변화가 곧바로 완전한 자동화로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 에이전트가 독립적으로 여러 업무를 수행할수록 오답과 환각, 잘못된 판단에 따른 업무 오류 가능성이 커질 수 있고 어떤 모델과 에이전트를 어떤 기준으로 연결하느냐에 따라 품질과 비용 차이도 크게 벌어질 수 있다는 설명이다. 여기에 민감 정보 유출, 권한 통제, 결과 검증, 법·규제 준수 같은 보안 및 거버넌스 이슈도 기업 환경에서는 반드시 함께 관리돼야 할 핵심 과제로 제시됐다. 그는 사람의 역할도 사라지는 것이 아니라 오히려 더 중요해진다고 강조했다. 사람은 단순 반복 업무를 직접 처리하기보다 AI가 수행할 업무 목표를 설계하고 에이전트에 적절한 역할과 권한을 부여하며 결과를 검증·승인하는 관리자로서의 역할을 맡게 된다는 것이다. 즉 AI가 실행을 담당한다면 사람은 우선순위를 정하고 위험을 통제하며 최종 의사결정과 책임을 지는 방향으로 역할이 이동하게 된다는 설명이다. 삼성SDS는 이 같은 변화에 대응하기 위해 통합 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 오는 10월 출시를 목표로 개발 중이라고 밝혔다. 패브릭스 2.0은 복수의 AI 에이전트를 업무 목적에 맞게 자동 선택·연계하는 '에이전트 디렉토리 서비스(ADS)' 기반의 멀티 에이전트 오케스트레이션을 지원한다. 복잡한 업무를 단일 AI가 처리하는 것이 아니라, 목적에 따라 적합한 에이전트를 조합해 실행하는 구조다. 사용자 질문의 특성과 업무 목적에 따라 비용 효율적인 대형언어모델(LLM)을 자동 매칭하는 'AI 스마트 라우터' 기능도 탑재된다. 이를 통해 기업은 성능과 비용을 함께 고려해 최적의 모델을 선택할 수 있고 토큰 사용에 따른 부담도 낮출 수 있을 것으로 삼성SDS는 기대하고 있다. 이와 함께 사내 개발 AI 자산을 공유·관리할 수 있는 마켓플레이스 체계도 제공할 계획이다. 엔터프라이즈 환경에 필수적인 보안 거버넌스 체계도 강화한다. 김 부사장은 "스스로 코딩하고 위험을 감지하는 가드레일 서비스와 레드팀 운영이 전사적으로 확대돼야 한다"며 "AI 기본법 등 관련 법규를 준수할 수 있도록 금융·공공 산업군을 위한 맞춤형 보안 체계도 준비하고 있다"고 설명했다. 삼성SDS는 데이터와 업무 프로세스를 유기적으로 연결하는 전략도 함께 제시했다. 정형·비정형 데이터를 가공·정제하는 '브라이틱스 AI'와 업무 프로세스를 통합하는 '브리티 오토메이션'을 연계해 AI가 실제 현업 환경에서 보다 정확하고 효율적으로 작동할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 기업형 AI 전환의 성패가 결국 데이터 품질과 프로세스 연결성, 운영 통제 역량에 달려 있다는 판단이 반영됐다. 이번 행사에서는 AX 확산을 위한 다양한 사례와 전략도 공유됐다. 김수연 EY한영 AI 리더는 글로벌 선도 기업 사례를 바탕으로 AI 도입의 성과 창출 포인트를 짚었고 신계영 삼성SDS AI사업팀장(부사장)은 'AI 네이티브 기업으로의 전환 전략'을 발표했다. 이태희 삼성SDS AI개발팀장(부사장)은 통합 AX 플랫폼 구축을 위한 기술 로드맵을 소개했다. 글로벌 파트너십 세션에서는 이동재 오픈AI 코리아 디렉터가 챗GPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 비즈니스 환경 변화를 설명했다. 행사장에서는 맞춤형 기술 컨설팅 프로그램인 'AX 전략 클리닉'도 운영됐다. 분야별 전문가들이 기업별 현황을 분석하고 단계별 솔루션 도입 전략을 제안했으며, 핸즈온 세션에서는 출시를 앞둔 패브릭스의 신규 기능과 최신 버전을 체험할 수 있도록 했다. 김 부사장은 "오픈AI, 엔트로픽, 구글 등 글로벌 기업과의 파트너십을 지속적으로 확대하고 있다"며 "비즈니스 현장에서 즉시 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리인 만큼 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 AI 네이티브 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.05.29 15:06남혁우 기자

GS칼텍스 "AI 혁신 주역은 현장"…직원이 직접 만드는 제조 AI

GS칼텍스가 인공지능(AI)을 활용해 설비 점검 시간을 절반 이하로 줄이고 사내 생성형 AI 플랫폼 사용자를 임직원 2800명 규모까지 확대하는 성과를 거뒀다. 이런 혁신의 배경에는 IT 부서 중심 개발 방식에서 벗어나 현장 직원이 직접 AI를 만들고 활용하는 '현장 중심 AI 전략'이 자리했다. 이은주 GS칼텍스 DX센터장은 20일 서울 코엑스에서 열린 AWS 서밋 서울 2026에서 '현장이 만드는 AI 혁신'을 주제로 제조 AI 전환 여정을 발표했다. GS칼텍스는 여수공장의 복잡한 설비를 안전하게 운영하기 위해 AI 기술을 전면 도입했다. 이를 위해 초기에는 외부 성공 사례와 스타트업 솔루션 중심의 탑다운 방식으로 DX를 추진했다. 하지만 현장에 제대로 정착하지 못해 성공적인 결과를 이끌어내지 못했다. 이러한 문제를 극복하기 위해 현장 직원의 참여에 집중해 도입 방식을 전환했다. 사내 교육 프로그램인 DAX 아카데미를 운영하고 노코드, 데이터 분석, 머신러닝, 생성형 AI 등 13개 과정을 제공 중이며 직원이 직접 AI를 개발할 수 있는 데이터·개발 환경도 함께 지원하고 있다. 그는 구축 방식을 전환 후 현재 데이터 분석 모델 4개 중 1개, 대시보드 4개 중 3개, AI 에이전트 10개 중 9개를 현업 직원이 직접 개발했다고 밝혔다. 사내 생성형 AI 플랫폼 AIU에는 약 1900개의 AI 에이전트가 생성됐으며 임직원 대부분이 활용 중이다. 이 센터장은 "이제 제조업 경쟁력은 데이터와 AI 기반 소프트웨어"라며 "이를 제대로 활용하기 위한 핵심은 현장 실무자"라고 강조했다. 현장 적용 사례도 공개됐다. 설비 관리 분야에서는 AI 기반 이상 감지와 부식 예측 기술을 통해 검사 시간을 절반 이하로 줄였다. 안전관리 영역에서는 작업 전 안전회의 내용을 자동 생성하는 AI 비서를 도입해 협력사까지 활용 범위를 확대했다. 마케팅 분야에서는 고객 민원(VOC)을 생성형 AI로 통합 분석해 서비스를 개선했다. 이를 통해 에너지플러스는 사용자 수가 15만명에서 240만명으로 증가했고 앱 평점도 1.6점에서 4.6점으로 상승했다. 이와 함께 바텀업 혁신을 지속시키는 탑다운 동력으로 리더십의 '굿 리스크 테이킹' 문화를 강조했다. 새로운 시도에서 발생하는 리스크를 리더가 책임져주지 않으면 실무자는 도전할 용기를 내지 못한다는 취지다. GS칼텍스는 이러한 성과를 바탕으로 앞으로는 단순 업무 자동화를 넘어 부서 간 협업이 필요한 복합 업무와 고난도 영역까지 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. 데이터, 머신러닝, AI 에이전트, 현업 피드백 체계를 유기적으로 연결해 생산·안전·마케팅·경영지원 전반을 하나로 연결하는 AI 기반 업무 체계를 구축한다는 목표다. 이은주 센터장은 "IT 조직의 역할은 모든 것을 직접 만드는 것이 아니라 현장이 AI를 활용할 수 있는 환경과 플랫폼을 제공하는 방향으로 바뀌고 있다"며 "현업과 IT 전문가 협업을 통해 부서 간 장벽을 허무는 과제를 지속해서 추진하고 전사가 유기적으로 움직이는 'AI 조직(AI Organization)'으로 전환하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.05.20 16:49남혁우 기자

"퍼스널 컬러부터 맞춤 화장품 추천까지"...아모레퍼시픽의 AI 뷰티

아모레퍼시픽이 피부 진단부터 맞춤형 뷰티 상담까지 지원하는 인공지능(AI) 기반 뷰티 플랫폼을 공개했다. 단순 제품 추천을 넘어 생성형 AI와 멀티 에이전트를 결합한 '에이전틱(Agentic) 뷰티테크'로 진화를 추진한다는 전략이다. 노치국 아모레퍼시픽 상무(AX실 커머스테크 디비전장)은 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 AWS 기반 AI 뷰티테크 플랫폼과 차세대 AI 서비스 방향을 소개했다. 노 상무는 1970년 방문판매 카운셀러가 사용했던 피부 측정기를 소개하며 "아모레퍼시픽은 오래전부터 기술을 통해 고객을 더 잘 이해하려 노력해온 회사"라며 "우리는 원래 기술회사로 무엇을 파느냐보다 어떻게 쓰이게 하느냐를 고민해온 회사"라고 말했다. 이어 1954년 국내 최초 화장품 연구소 설립과 인삼 기반 화장품 개발, 레티놀 안정화 기술, 쿠션 화장품 개발 등을 사례로 들며 연구·원료·사용 경험 전반에서 기술 혁신을 이어왔다고 아모레퍼시픽의 히스토리를 설명했다. 현재 아모레퍼시픽은 설립 이후 80년 이상 축적해온 화장품 성분 데이터베이스와 피부 이미지, 모공·주름 데이터, 방문판매 카운셀러들의 상담 노하우 등을 AI 학습 데이터로 활용하고 있다. 이를 기반으로 고객 상담의 정확도를 높이고 브랜드별로 분산됐던 서비스 운영 문제를 개선하는 등 디지털 전환을 추진 중이다. 대표적으로 피부 진단과 제품 추천, 상담 기능을 하나로 연결한 AI 뷰티 플랫폼을 구축했다. 고객이 스마트폰 카메라로 얼굴 사진을 촬영하면 AI가 피부 상태를 분석하고 개인 피부 특성에 맞는 제품과 관리 방법을 추천하는 방식이다. 이 과정에서 멜라닌, 홍반, 모공, 주름 등 피부 요소별 AI 모델이 각각 분석을 수행하며 개인정보는 비식별화 처리된다. 기존에는 브랜드와 국가별로 서비스를 각각 개발하면서 비용과 운영 부담이 컸지만 현재는 공통 플랫폼 형태로 전환해 기술 하나를 여러 브랜드와 글로벌 시장에서 재사용할 수 있도록 구조를 개선했다. 이를 통해 개발 속도를 높이고 비용 효율성을 강화하는 동시에 고객에게 일관된 AI 뷰티 서비스를 제공하고 있다는 설명이다. 노 상무는 "고객은 이제 단순히 좋은 제품이 아니라 자신에게 맞는 정밀한 답을 원한다"며 "시간과 장소 제약 없이 동일한 품질의 피부 진단과 상담을 제공하는 것이 목표"라고 설명했다. 아모레퍼시픽은 기존 피부 진단 중심 서비스를 넘어 메이크업, 퍼스널 컬러, 두피 분석, 성분 상담까지 지원하는 종합 뷰티 AI 플랫폼으로 서비스를 확대하고 있다. 대표적으로 생성형 AI 기반 'AI 뷰티 카운셀러'를 통해 고객과의 대화형 상담 기능도 강화했다. 고객이 제품 비교나 피부 고민, 특정 성분 사용 여부 등을 질문하면 AI가 피부 상태와 제품 데이터를 기반으로 맞춤형 루틴과 사용법을 제안하는 구조다. 노 상무는 "데이터가 많은 것과 AI가 활용할 수 있는 AI 레디 데이터를 만드는 것은 완전히 다른 문제"라며 "고객을 얼마나 깊이 이해할 수 있느냐가 초개인화의 핵심"이라고 말했다. 이어 "앞으로는 단순 기능형 AI가 아니라 상담을 수행하는 주체로서의 AI 에이전트가 중요해질 것"이라며 "종합 진단과 맞춤 큐레이션, 지속적인 케어를 수행하는 멀티에이전트 기반 서비스로 진화하고 있다"고 강조했다. 아모레퍼시픽은 향후 '서비스형 에이전틱 뷰티 테크' 형태로 플랫폼 사업 확대도 추진할 계획이다. 노 상무는 "아모레퍼시픽은 화장품만 팔아서 돈 버는 회사가 아니라 고객 경험을 기술로 확장하는 회사"라며 "뷰티 기술 자체를 서비스로 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.05.20 16:08남혁우 기자

"시장 분석하고 신차 기획하는 AI"…현대차그룹이 제시한 미래 혁신

현대자동차가 인공지능(AI) 기술을 활용해 글로벌 시장 분석과 상품 기획 프로세스 혁신에 나선다. 방대한 데이터를 빠르게 처리해 경영층의 의사결정을 돕고 미래 차별화된 상품 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 현대자동차그룹 상품본부 마켓 인텔리전스(MI) 센터 선우경희 센터장과 김수빈 책임매니저는 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 AI 기반 마켓 인텔리전스 시스템 '에이미(AIM)'의 구축 성과와 향후 계획을 발표했다. 데이터 폭증과 업무 한계, AI로 돌파 선우경희 센터장은 "현재 자동차 산업은 전기차 성장세 둔화, 중국 완성차 업체의 급부상, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환 등 전례 없는 변화와 도전에 직면해 있다"고 설명했다. 이어 현대차 상품본부는 이러한 시장 변화를 적시에 파악하고 소비자 목소리를 신차 컨셉에 반영하는 핵심 컨트롤 타워 역할을 수행한다고 소개했다. 하지만 글로벌 데이터가 폭증하면서 수작업 위주의 기존 분석 방식은 한계에 부딪혔다. 정작 필요한 데이터의 품질이 고르지 않거나, 짧은 납기 내에 방대한 범위를 분석해야 하는 구조적 딜레마를 겪어왔다. 선우경희 센터장은 "시장과 고객의 언어를 상품의 언어로 번역하는 것이 MI 센터의 역할"이라며 "AI를 통해 방대한 데이터를 빠르고 깊이 있게 분석해 전략적 인사이트를 도출하고 있다"고 말했다. 이어 "적은 자원으로 넓은 범위를 빠르고 깊이 있게 커버해야 하는 한계를 극복하기 위해 에이미를 고안했다"고 개발 배경을 설명했다. 리서치부터 사양 비교까지…핵심 업무 자동화 현대차그룹은 판매량, 가격, 경제지표 같은 정형 데이터와 뉴스, 소셜미디어, 리포트 등 비정형 데이터를 통합 수집해 AI 분석 체계를 구축했다. 수집된 데이터는 데이터 레이크로 집약되어 정제 과정을 거친 후 리서치 업무 자동화, 글로벌 뉴스 실시간 분석, 경쟁사 차량 비교·분석 등 세 가지 핵심 모듈을 통해 처리된다. 우선 리서치 업무 자동화 단계에서는 딥 리서치 에이전트가 사내외 데이터베이스를 자동으로 탐색하고 분석한다. 사용자가 질문을 입력하면 질문의 범위를 넓히는 쿼리 익스펜션이나 본질적인 질문으로 재구성하는 스텝 백 쿼리 기술을 적용해 탐색 비용을 줄였다. 특히 파워포인트 슬라이드의 맥락을 살려 내러티브 문서로 변환하는 자체 문서 인식 파이프라인도 개발해 사람이 직접 수행하던 리서치 업무 전반을 AI가 수행하도록 했다. 글로벌 뉴스 실시간 분석을 위해서는 하루 100만 건 이상 쏟아지는 전 세계 뉴스를 실시간으로 수집하고 대형언어모델(LLM) 기반으로 자동 분류·평가·요약하는 시스템을 구축했다. 대규모 배치 처리를 위해 'AWS 배드락 배치'를 도입해 처리 지연과 비용을 크게 절감했으며 임직원이 중요한 글로벌 이슈를 놓치지 않도록 자동차 산업 특화 뉴스 포털을 운영 중이다. 경쟁사 차량 비교·분석 모듈은 경쟁사의 출시 정보, 상세 스펙, 소비자 반응을 종합 비교한다. 국가나 브랜드마다 다르게 표현되는 유사 사양들을 클러스터링 기술로 그룹핑해 표준화함으로써 기존에 담당자들이 수작업으로 수십 시간을 쏟아야 했던 사양 비교와 포지셔닝 맵핑 작업을 수십 분 이내로 대폭 단축했다. AX 핵심은 실무…실무진 협업으로 전사 공감대 확보 김수빈 책임매니저는 특히 현대차 MI 센터는 이번 프로젝트를 성공으로 이끈 핵심 동력으로 '실무 관계자와의 긴밀한 협업과 이해'를 꼽았다. 사내 실무 관계자와 끊임없이 소통하며 실제 요구사항을 반영했고 덕분에 기술과 현업의 괴리를 줄이며 전사적인 공감대를 신속하게 확보할 수 있었다는 설명이다. 아울러 안전한 서비스 작동을 위해 ICT 본부 및 현대오토에버와 초기 단계부터 보안 거버넌스 체계를 함께 다지는 등 유관 부서와의 전략적 협업도 다각도로 추진했다. 김수빈 책임매니저는 "AI 혁신은 기술이 50%라면 사람과 조직, 그리고 실무진 간의 이해와 협업이 나머지 50%를 차지한다"며 "모든 관계자가 한 방향으로 움직였기에 정식 과제로 안착할 수 있었다"고 강조했다.

2026.05.20 13:45남혁우 기자

AWS "한국, 글로벌 피지컬 AI 중심축 된다"

올해로 창립 20주년을 맞은 아마존웹서비스(AWS)가 '피지컬 인공지능(AI)' 시대에 대한민국이 글로벌 중심축이 될 잠재력을 갖추고 있다고 강조했다. 이어 이러한 잠재력을 실현하기 위한 장기적인 지원도 함께 약속했다. AWS는 20일 서울 강남구 코엑스에서 개최한 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 중심으로 한 차세대 AI 전략과 한국 시장 투자 계획을 발표했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "S3에서 시작된 AWS의 혁신이 이제 AI 주도 개발(AI-DLC), 에이전틱 AI, 피지컬 AI라는 세 가지 방향으로 확장되고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI가 디지털 세계의 경계를 넘어 물리적 영역으로 본격 확장되고 있으며, 대한민국이 그 중심에 설 잠재력을 갖추고 있다"고 강조했다. AWS가 한국을 중심지로 지목한 배경에는 독보적인 산업 생태계와 인재, 그리고 정부의 강력한 의지가 자리하고 있다. 한국은 AI 칩 스타트업부터 로봇 파운데이션 모델 기업, 제조·물류·헬스케어·방산을 아우르는 역동적인 피지컬 AI 생태계를 구축하고 있다. 정부 역시 2030년 피지컬 AI 세계 1위 달성을 국가 목표로 삼고 전폭적인 투자를 진행 중이다. 이에 맞춰 AWS는 한국 피지컬 AI 산업의 도약을 가속화하기 위한 '피지컬 AI 프론티어 프로그램'을 새롭게 발표했다. 데이터 수집부터 모델 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론에 이르는 전 과정에 걸쳐 AWS 전문가팀의 기술 지원과 국내 대표 기업들과의 직접 연결 기회를 제공할 계획이다. 이미 HD현대로보틱스, 두산, 컨피그, 리얼월드 등 다수의 국내 기업이 AWS를 기반으로 피지컬 AI를 개발하며 비즈니스를 확장하고 있다. 함 대표는 "아마존 물류센터에서 100만 대 이상의 로봇을 운영해 온 실전 경험과 글로벌 인프라를 바탕으로 한국에서 만든 로봇과 모델이 세계로 진출할 수 있도록 적극 뒷받침하겠다"고 약속했다. 기조연설에서는 물리적 확장 외에도 소프트웨어 개발 주기 전반을 AI가 조율하고 사람은 검증을 담당하는 'AI-DLC' 방법론과 에이전틱 AI 성과가 상세히 다뤄졌다. 실제 LG전자 MS사업본부는 AI-DLC 도입으로 생산성을 2배 향상시켰으며, 삼성전자는 삼성 어카운트 플랫폼에 자율 클라우드 운영 에이전트를 구축해 장애 복구 시간을 90% 이상 단축했다. 리멤버앤컴퍼니는 차세대 데이터 아키텍처인 'S3 Tables'를 도입해 데이터 동기화 주기를 하루 단위에서 10분 단위로 단축하는 성과를 냈다. 이날 초청 연사로 단상에 오른 국내 테크 리더들도 현장의 변화를 증언했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "개인 영역의 자율형 에이전트와 달리 기업 업무에서는 사내 규정이나 프로토콜 등 정해진 절차를 준수하는 '절차형 에이전트'가 핵심이 될 것"이며 기업 환경에 맞춘 AI 도입 전략을 피력했다. 이어 발표한 김환 CJ올리브영 최고기술책임자(CTO)는 "기술의 한계가 사라지는 시대에는 변화에 따라 유연하게 적응하는 카멜레온 같은 개인 역량이 무엇보다 중요하다"며 "엔지니어가 혁신에만 집중할 수 있도록 고도화된 인프라 환경을 지원해야 한다"고 제언했다. AWS는 한국 피지컬 AI 생태계의 가능성을 실현하기 위해 대규모 장기 투자 계획을 재확인했다. AWS는 2018년부터 2031년까지 한국에 총 12조6000억원을 투입한다. 이는 단일 외국 기업이 한국에 단행한 그린필드 투자 중 역대 최대 규모로 국내총생산(GDP)에 약 15조원 기여하고 1만2300명의 신규 고용을 창출할 것으로 기대된다. 존 펠튼 AWS 최고재무책임자(CFO)는 "이 같은 대규모 투자는 단순한 인프라 확장이 아니라, 세계 최고 수준의 디지털 기반과 반도체·제조를 아우르는 산업 생태계, 그리고 AI 강국으로 도약하려는 한국에 대한 AWS의 확신을 보여주는 결정"이라고 설명했다. 펠튼 CFO는 "에이전틱 AI와 피지컬 AI가 인공지능의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다"며 "AWS는 한국 기업과 인재가 이 커리어 최대의 경제적 기회를 선점할 수 있도록 장기 파트너로서 끝까지 동행하겠다"고 강조하며 발표를 마무리했다.

2026.05.20 13:04남혁우 기자

레드햇 CTO "오픈시프트 가상화, VM웨어 대체 그 이상…AI 인프라 핵심"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "오픈시프트 버추얼라이제이션은 쿠버네티스 기반으로 가상머신(VM)과 클라우드 네이티브 애플리케이션, 인공지능(AI) 워크로드를 동시에 다룰 수 있습니다. VM웨어 대체 그 이상 역할을 하는 셈입니다. 이는 AI 시대 인프라 현대화 핵심입니다." 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 레드햇 가상화 기술 특장점을 이같이 밝혔다. 오픈시프트 버추얼라이제이션 제품이 VM 기능만 제공하는 게 아니라 클라우드와 AI 워크로드까지 한 번에 처리할 수 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 기존 가상화 환경이 VM 운영에만 초점 맞춰져 있다는 점을 지적했다. 기존 구조는 데이터 하단에 하드웨어(HW)가 구축됐으며, 그 위에 가상화 계층을 올린 뒤 VM을 운영하는 식으로 이뤄졌다. 기업이 해당 구조에서 컨테이너 기반 애플리케이션을 구동하려면 별도 쿠버네티스 플랫폼을 재구축해야 한다. 여기에 AI 워크로드까지 운용하려면 그래픽처리장치(GPU) 등 가속기 HW에 접근 가능한 특수 VM이 필요하다. 이를 관리할 또 다른 오케스트레이션 계층도 설치해야 한다. 라이트 CTO는 "VM과 클라우드 네이티브 컨테이너, AI를 각각 따로 운영하면 사실상 세 개 플랫폼을 관리하는 셈"이라며 "우리는 이 세 가지를 하나의 인프라 SW 플랫폼에서 동시에 실행하도록 해 운영 구조를 단순화했다"고 설명했다. 실제 오픈시프트 버추얼라이제이션은 VM 생성과 배치, 스케줄링을 쿠버네티스로 실행한다. 동일한 쿠버네티스 시스템 내에서 컨테이너와 AI 워크로드도 함께 관리할 수 있다. 라이트 CTO는 "기업은 서로 다른 기술 스택을 각기 운영하기 운영하지 않고도 통합 운영 경험과 개발 환경, 자원 배분 체계를 확보할 수 있다"며 "하나의 공통 운영 경험, 하나의 공통 개발자 대상 환경, 통합 자원 할당 방식을 누릴 수 있다"고 강조했다. 이어 "우리는 오픈시프트 버추얼라이제이션을 단순 특정 가상화 솔루션 대체제로 규정하지 않는다"며 "이는 가상화 마이그레이션보다 인프라 현대화"라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 AI 시대 기업이 전통적 가상화 자산을 차세대 인프라로 옮기는 과정이 중요해질 것으로 봤다. 그는 "핵심은 같은 기능을 그대로 복제하는 것이 아니다"며 "클라우드 네이티브와 AI 시대까지 함께 대비할 수 있는 방향으로 플랫폼 전환하는 것"이라고 강조했다. 그는 기업이 인프라 현대화만 진행하는 것은 올바르지 않다고 당부했다. 기존 기업 시스템이 새로운 API와 운영 체계에 맞춰 연동하는 과정까지 신경 써야 한다는 설명이다. 레드햇은 이를 해결하기 위해 컨설팅과 자동화 도구를 결합한 '마이그레이션 팩토리' 접근법을 제시하고 있다. 이전 대상을 수작업으로 하나씩 옮기는 것이 아니라, 반복 가능한 자동화 절차를 구축해 대규모 VM 전환을 체계적으로 지원한다는 구상이다. 라이트 CTO는 "우리는 자동화를 통해 VM 이전을 반복 가능하게 만드는 방식을 지원한다"며 "이미 고객들은 이를 통해 대규모 마이그레이션을 수행하며 의미 있는 성과를 내고 있다"고 설명했다. 실제 레드햇 오픈시프트는 연간반복매출(ARR) 20억 달러 규모로 성장했으며, 이 중 가상화 사업이 6억 달러를 차지한 것으로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM도 기존 110만 대에서 150만 대로 늘었다. "韓 시장, 충분한 신뢰·입증 사례 중요시…PoC 비중↑" 라이트 CTO는 한국 시장이 높은 요구 수준을 갖고 있다고 평했다. 일정 규모 이상 확보된 글로벌 레퍼런스와 실제 이전 경험을 살핀 뒤에야 도입 논의를 시작한다는 설명이다. 그는 최근 한국 시장에서도 이런 장벽이 낮아지고 있다고 봤다. 글로벌 시장에서 수천 대 VM 규모의 이전 사례가 늘고, 레퍼런스가 축적되면서 한국서도 가상화 마이그레이션 평가와 개념검증(PoC)이 본격화되고 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 "우리는 오랜 기간 리눅스, 오픈시프트, 앤서블을 공급하며 규제 산업 고객과 신뢰를 쌓아왔다"며 "은행과 통신사 등 각국 보수적 산업군에서도 플랫폼 이전을 지원해 온 경험이 있다"고 말했다. 이어 "이런 경험이 한국 시장에 높은 신뢰도를 준 것"이라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 기업 인프라는 더 이상 가상화만으로 충분하지 않다고 봤다. 기업이 기존 애플리케이션을 유지하면서 컨테이너와 AI를 함께 수용해야 하는 시대가 왔다는 설명이다. 그는 "전통적 애플리케이션, 클라우드 네이티브, 최신 AI 워크로드를 공통된 운영 체계 안에서 어떻게 함께 다룰 것인가가 앞으로 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 내다봤다.

2026.05.20 09:07김미정 기자

메가존클라우드, AWS 서밋서 '스스로 일하는 AI' 전략 제시

메가존클라우드(대표 염동훈)가 실질적인 비즈니스 혁신을 지원하기 위한'에이전틱 AI(Agentic AI)' 실행 전략을 선보인다. 메가존클라우드는 서울 코엑스에서 개최되는 'AWS 서밋 서울 2026'에 참가해 AI 기반의 업무 자동화와 클라우드 최적화 해법을 제시한다고 18일 밝혔다. 20일부터 21일까지 진행하는이번 행사에서 메가존클라우드는 올해 핵심 과제로 추진 중인 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이터'로서의 역량을 관람객들에게 직관적으로 전달할 계획이다. 메가존클라우드는 전시장 C홀에 81제곱미터(㎡) 규모 대형 전시 부스를 마련하고, 기업 고객의 환경에 맞춘 영역별 전문 상담을 진행한다. AI 도입(AIR)부터 보안(HALO), 클라우드 마이그레이션(HyperMig), 비용 최적화(FinOps) 등 에이전틱 AI 시대를 대비하는 데 필수적인 클라우드 관리 체계를 맞춤형으로 컨설팅한다. 관람객이 직접 참여하는 '에이전트 코딩 핸즈온' 프로그램도 운영한다. 현장에서 제시된 실제 비즈니스 문제를 AI 에이전트를 활용해 해결해보는 과정으로 개발 지식이 없는 비개발자도 AI를 통한 업무 자동화를 쉽게 경험할 수 있도록 구성했다. 일본 피지컬 AI 전문 기업 아비타(AVITA)와 협력한 AI 로봇 및 다국어 안내 서비스 데모도 함께 공개된다. 행사 첫날에는 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)가 발표자로 나서 단순한 기술 도입을 넘어 AI가 스스로 비즈니스를 운영하는 자율 경영 체계로의 전환 전략을 조망할 예정이다. 메가존클라우드는 이번 서울 행사를 시작으로 다음 달 열리는 홍콩과 일본의 AWS 서밋에도 릴레이로 참가할 계획이다. 아시아태평양 주요 거점 시장에 연속으로 참여함으로써 지역 내 AI 및 클라우드 네이티브 사업 선도 기업으로서의 입지를 더욱 확고히 다지겠다는 방침이다.

2026.05.18 10:39남혁우 기자

레드햇 제품 수석이사 "RHEL10, 기업 인프라 관리 플랫폼으로 진화"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)는 인공지능(AI)을 구동하는 운영체제(OS) 수준을 넘어섰습니다. AI로 기업 인프라 상태를 파악하고, 문제 원인을 분석·해결하는 플랫폼으로 진화했습니다." 라지 다스 레드햇 RHEL 제품관리 부문 수석이사는 지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 RHEL 개발 방향을 이같이 밝혔다. 레드햇는 지난해 RHEL10을 출시했다. 이번 행사에서 레드햇은 RHEL10용 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)서버'를 기술 프리뷰로 공개했다. MCP 서버는 AI가 시스템 실제 데이터에 접근할 수 있게 연결하는 통로 역할을 한다. 현재 데이터를 읽기만 할 수 있고, 이를 변경하지는 못한다. 다스 수석이사는 MCP 서버 출시로 'RHEL 라이트스피드' 기능이 업그레이드됐다고 설명했다. 기존 라이트스피드는 사용자가 질문을 자연어로 던지면 답을 주는 챗봇 수준이었다. 라이트스피드가 MCP 서버와 연결되면 실제 시스템 로그와 운영 정보, 기술 문서까지 들여다보고 그 상황에 맞는 구체적인 답을 줄 수 있다. 다스 수석이사는 "라이트스피드는 단순 질의응답 도구를 넘어 시스템 운영을 돕는 에이전트형 플랫폼으로 확장될 것"이라며 "관리자가 복잡한 명령어를 외우는 대신 시스템 설계나 더 중요한 판단에 집중할 수 있게 된다"고 말했다. 이어 "AI는 모든 직원을 지금보다 10배 가까이 생산적으로 만들 수 있다"고 내다봤다. 다스 수석이사는 RHEL10 또 다른 기능으로 이미지 모드(image mode)를 꼽았다. 이미지 모드는 운영체제(OS) 전체를 한 컨테이너 이미지로 다루면서 수천 대 서버를 모두 똑같은 상태로 유지하는 기능이다. 마치 스마트폰 OS 업데이트처럼 전체를 한 번에 교체하고, 문제가 생기면 명령어 한 줄로 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 것이 핵심이다. 이에 기업은 서버 관리를 단순화할 수 있다. 수천 대 서버 설정을 각각 손보거나 일일이 상태를 점검할 필요가 줄어든다. 보면 패치·설정 변경이 통째로 이뤄지기 때문에 서버 상태를 일원화할 수 있다. 장애 대응 시간과 위험도 줄어든다. 업데이트하다 문제가 터져도 명령어 한 줄로 즉시 직전 버전으로 되돌릴 수 있어서다. 다스 수석이사는 "수천 대 서버가 시간이 지나면서 조금씩 다른 상태로 변해버리는 '드리프트' 현상이 기업 골칫거리"라며 "이미지 모드는 모든 서버를 동일한 버전으로 묶어둔다"고 설명했다. 이어 "업그레이드가 실패해도 명령어 한 줄이면 이전 상태로 되돌릴 수 있다"고 설명했다. 다스 수석이사는 RHEL10 보안의 핵심으로 실드 컨테이너(sealed containers)를 꼽았다. 고객이 자신의 키로 SW에 서명해 두면, 그 코드가 실제 실행되는 순간에도 중간에 변조되지 않았는지 검증하는 방식이다. AI와 자동화 시스템이 빠르게 늘어나는 환경에서 SW 공급망 신뢰를 높이려는 조치다. 다스 수석이사는 필수 구성 요소만 담는 최소 이미지 전략으로 '레드햇 하드닝 이미지'와 '프로젝트 허밍버드'를 소개했다. 그는 "군더더기를 덜어내면 공격자가 노릴 수 있는 공격 표면이 그만큼 줄어든다"며 "사용자는 특정 파이썬·러스트 구성 요소에 알려진 보안 취약점(CVE)이 몇 개 있는지도 직접 확인할 수 있다"고 설명했다. 레드햇은 취약점 대응에 AI도 도입했다. 다만 실제 조치를 실행하는 단계에서는 반드시 사람이 개입하도록 설계했다. 그는 "분류와 제안은 AI가 자동으로 하되, 최종 판단과 실행은 사람이 여전히 통제해야 한다"고 주장했다. "양자내성암호(PQC)로 미래 대비…출시 주기 줄일 것" 다스 수석이사는 RHEL10로 미래 보안 위협에 대응하고 있다고 강조했다. 대표 기능이 메모리에 올라간 데이터까지 암호화하는 '컨피덴셜 컴퓨팅'과 '양자내성암호(PQC)'다. 그는 "공격자는 암호화된 데이터를 미리 훔쳐 보관해 뒀다가 훗날 양자컴퓨터가 상용화될때까지 기다리고 있다"며 "우리가 PQC로 암호 체계를 지금부터 적용하기 시작한 것"이라고 밝혔다. 이어 "우리는 금융·제조·통신 등 이미 확보한 대형 고객에게 더 강력한 보안 기능을 제공해 점유율을 끌어올릴 것"이라고 덧붙였다. 다스 수석이사는 RHEL 업데이트 주기도 앞당길 것이라고 밝혔다. 그는 "그동안 주요 버전은 약 3년마다 나왔다"며 "RHEL11 출시를 기다릴 필요 없이 RHEL10 기반에서 새 기능을 더 이른 시점에 내놓을 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.05.18 09:57김미정 기자

'오픈소스 리더' 레드햇은 오픈클로 시대를 어떻게 보나

[애틀란타(미국)=김미정 기자] 최근 인공지능(AI) 업계가 '오픈클로 모멘트'를 맞으면서 AI 에이전트 대중화 시대를 열었다. 레드햇은 이를 오픈소스 혁신 사례로 평하면서도 이에 맞는 AI 보안과 거버넌스, 실행 통제 강화 필요성을 강조했다. 지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에서 오픈소스 전문가들은 오픈클로 출현을 이같이 평했다. 이들은 오픈클로 덕에 전 세계 오픈소스 프로젝트가 역대 가장 빠르게 늘어난 점이 매우 인상적이라고 입을 모았다. 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 오픈클로를 '사용자에게 기술 권한을 되돌려주는 오픈소스형 에이전트 플랫폼'으로 정의했다. 사용자가 오픈클로를 통해 자신이 원하는 작업에 맞춰 에이전트 구조를 구축할 수 있으며, 여기에 작동할 AI 모델도 선택할 수 있다는 이유에서다. 라이트 CTO는 "오픈클로는 사용자에게 상당한 힘을 부여한다"며 "현재 기술 장벽이 높아 누구나 쉽게 쓸 수 있는 단계는 아니지만, 시간이 지날수록 더 단순하고 접근하기 쉬운 형태로 발전할 것"이라고 내다봤다. 그는 "오픈클로는 단순히 인기 있는 소프트웨어(SW)가 아니다"며 "오픈소스가 AI 산업 중심부에 진입했음을 보여준 상징적 사례"라고 해석했다. 이어 "글로벌 AI 기업들이 오픈클로에서 구현된 개념을 자사 서비스에 반영하기 시작한 것만 봐도 그 영향력을 확인할 수 있다"고 덧붙였다. 오픈소스 AI 통제력 해결해야…'앤서블' '오픈시프트' 제시 레드햇은 오픈클로를 기업 현장에 적용하려면 보안과 거버넌스, 실행 통제 체계를 함께 갖춰야 한다고 진단했다. 다니엘 오 레드햇 아시아태평양·일본(APJ) 지역 부사장 겸 총괄매니저는 오픈클로 모먼트 후 유사한 오픈소스 프로젝트가 잇따라 등장하고 있지만 기업 환경에서는 혁신과 별개로 안전한 오픈소스 환경 구조가 완벽히 마련되지 않았다고 지적했다. 오 부사장은 오픈클로 핵심 과제를 AI '판단'과 '행동' 사이 간극에서 찾았다. 거대언어모델(LLM)이 데이터를 분석하고 의사결정을 돕는 단계에서는 에이전트 장점이 드러나지만 그 판단이 방화벽 설정 변경, 시스템 복구, 데이터 접근 같은 실제 행동으로 이어질 때부터 통제 문제가 커진다는 설명이다. 이에 오 부사장은 기업은 오픈클로를 그대로 옮기기보다 자사 플랫폼 안에서 보안성과 관리 기능을 보완하는 전략을 채택해야 한다고 봤다. 그는 "우리는 '레드햇 오픈시프트 AI'로 오픈클로 활용을 지원하면서도 여기에 커뮤니티 버전을 단순 적용하는 데 그치지 않는다"며 "샌드박스와 거버넌스 체계를 더해 기업용 안정성을 높인다"고 강조했다. 라이트 CTO도 오픈클로 시대에 '모델 평가' 역량도 중요해질 것으로 봤다. 사용자가 에이전트 뒤에서 작동할 모델을 직접 선택할 수 있는 만큼 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 검증하는 기준이 필요하다는 것이다. 그는 "우리는 추론과 가상거대언어모델(vLLM), 모델 평가 분야 역량을 해당 영역에 접목할 것"이라고 설명했다. 실제 오픈클로 행동을 제어하는 수단으로는 레드햇 자동화 플랫폼 '앤서블'이 제시됐다. 앤서블은 AI가 내린 판단과 시스템 실행 사이 자동화 계층을 배치해 권한과 절차를 관리하는 방식을 내세우고 있다. 라이트 CTO는 "우리는 앤서블 인벤토리 관리와 역할 기반 접근 제어, 안전한 연결 체계를 활용을 제공하고 있다"며 "기업은 정책 일관성을 유지한 채 에이전트를 운영할 수 있을 것"이라고 설명했다.

2026.05.17 09:55김미정 기자

NASA도 레드햇 선택…"4천개 레거시 VM 현대화"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 레드햇 플랫폼으로 우주 인프라를 현대화하고 있습니다. 4천 개 넘는 기존 가상머신(VM)을 재편해 실시간 데이터 처리 속도와 운영 효율도 높였습니다. 향후 인공지능(AI) 기반 임무 지원 체계까지 정비할 방침입니다." 조시아 존슨 미국항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 기반 인프라 전환 성과와 AI 활용 계획을 공개했다. 마셜 우주비행센터는 달 탐사 프로젝트 '아르테미스'와 국제우주정거장(ISS) 임무를 지원하는 핵심 조직이다. 추진 시스템과 발사체, 과학 데이터 운영을 담당하고 있다. NASA는 현재 아르테미스 2호 임무를 위해 907개 가상 워크로드를 운영했으며, 34만개의 매개변수를 처리한 바 있다. 이를 통해 엔지니어들이 실시간으로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터를 지속적으로 분석하는 식이다. 여기에 수백 차례 모의 발사와 수천 시간에 달하는 리허설도 이뤄졌다. 마셜 우주비행센터는 이처럼 방대한 우주 임무 데이터를 안정적으로 다루기 위해 기존 인프라 현대화에 나섰다. 전통적인 워크로드와 차세대 워크로드를 한 플랫폼에서 통합 관리할 필요성이 커지면서 컨테이너와 가상화를 동시에 지원하는 레드햇 플랫폼을 선택한 것이다. 존슨 아키텍트는 "우리 센터는 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재정비했다"며 "'마이그레이션 툴킷 포 버추얼라이제이션'을 활용해 대규모 운영 환경을 이전하고 프로덕션 준비도를 끌어올렸다"고 설명했다. 그 결과 인프라 재편 효과가 가시화된 것으로 나타났다. NASA는 운영 인프라 전반에서 약 40% 수준 비용 절감 효과를 거뒀고, 기존 가상화 공급업체를 유지했을 경우 예상됐던 200~300%의 비용도 발생하지 않은 것으로 나타났다. 워크로드 배포 시간은 기존 며칠에서 수분 단위로 단축된 것으로 전해졌다. 존슨 아키텍트는 "이런 변화는 ISS와 아르테미스 임무에 필요한 실시간 데이터 제공 역량을 높이는 데 기여했다"고 강조했다. 이어 "연구진과 운영자는 임무 현장에서 필요한 데이터를 더 빠르게 확보할 수 있게 됐다"며 "복잡한 우주 운영 체계에 대한 대응 속도도 높아졌다"고 설명했다. NASA는 다음 단계로 AI 기반 임무 지원 체계를 준비하고 있다. 마셜 우주비행센터는 레드햇 솔루션과 AI 노드를 활용해 사전 구축형·맞춤형 모델을 제공하고, 과학자와 운영자 데이터 분석 부담을 줄인다는 계획이다. 존슨 아키텍트는 "현재 과학자와 과학 탑재체 운영자는 본연 연구 업무뿐 아니라 네트워크와 소프트웨어, AI까지 폭넓게 이해해야 하는 상황에 놓였다"며 "우리는 AI로 방대한 데이터 흐름을 걸러내고 상관관계를 분석하며 우선순위를 제시할 것"이라고 말했다. 향후 데이터 현대화 방향으로는 '마이크로 모델' 접근법이 제시됐다. 거대한 단일 모델보다 목적에 맞는 소형 모델을 활용해 임무별 데이터 처리와 분석을 정교하게 수행하는 방식이다. 존슨 아키텍트는 "우리는 AI 모델을 인간의 판단을 대체하는 존재가 아니라 우주에서 강력한 역량 증폭 도구로 보고 있다"며 "AI가 데이터 흐름을 걸러내고 연관성을 분석하며 우선순위를 정리하면 운영자는 데이터 분류보다 의사결정에 집중할 수 있을 것"이라고 기대했다.

2026.05.14 03:40김미정 기자

레드햇, 하드닝 이미지·허밍버드·데스크톱 출시…"AI 개발 속도·보안↑"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] 레드햇이 인공지능(AI) 에이전트 개발 확산에 맞춰 소프트웨어(SW) 공급망 보안과 개발자 작업 속도를 동시에 높이는 통합 전략을 내놨다. 보안이 강화된 컨테이너 이미지부터 최신 운영체제(OS), 샌드박스 기반 개발 환경까지 아우르는 엔터프라이즈 개발 체계를 재정비하겠다는 구상이다. 레드햇은 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 '레드햇 하드닝 이미지(Red Hat Hardened Images)'와 '페도라 허밍버드 리눅스(Fedora Hummingbird Linux)' '레드햇 데스크톱(Red Hat Desktop)'을 공식 출시했다고 밝혔다. 이를 통해 개발 초기 단계부터 배포 환경까지 신뢰성을 높겠다는 전략이다. 레드햇 하드닝 이미지는 최신 프로그래밍 언어와 런타임, 데이터베이스, 웹 서버 등을 위한 초소형·테스트 완료 컨테이너 이미지다. 현대 클라우드 네이티브 애플리케이션 기반 이미지를 보안 중심으로 재구성한 형태다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)와 오픈시프트 구독 고객에게 추가 비용 없이 제공된다. 이 이미지는 고도로 자동화된 '에이전틱 소프트웨어(SW) 팩토리'를 통해 지속적으로 빌드된다. 레드햇은 자동화 속도를 끌어올리면서도 사람 개입이 포함된 검토 절차를 유지해 거버넌스와 감독 기능까지 확보했다고 설명했다. 기업은 빠르게 업데이트되는 개발 환경에서도 공급망 보안 기준을 일정 수준으로 유지할 수 있는 셈이다. 페도라 허밍버드 리눅스는 롤링 릴리스 방식으로 업스트림 리눅스 커뮤니티가 제공하는 수정 사항과 업데이트를 신속히 반영한다. 레드햇은 허밍버드가 알려진 공통 취약점·노출(CVE) 없는 언어와 런타임, 데이터베이스, 개발 도구를 함께 제공해 AI 에이전트 실험 환경으로 활용될 수 있다고 강조했다. 이날 개발자 작업 환경을 겨냥한 레드햇 데스크톱도 정식 출시됐다. 이는 컨테이너 개발 도구인 포드맨 데스크톱의 레드햇 지원 버전 형태다. 레드햇 하드닝 이미지와 '레드햇 트러스티드 라이브러리'에 직접 연결된다. 개발자는 기업 SW 공급망 기준을 충족하는 이미지와 라이브러리를 개발 단계에서부터 손쉽게 찾을 수 있다. 레드햇 데스크톱에는 로컬 샌드박스 기능도 추가됐다. 이 기능은 에이전트를 개발자 PC와 기업 인프라로부터 분리하는 기능이다. 에이전트가 작업 범위를 잘못 해석하거나 예기치 않은 동작을 수행했을 때 발생할 수 있는 위험을 줄일 수 있다. 레드햇은 엔비디아와의 협업, 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)' 통합을 통해 개발자 노트북부터 실제 운영 환경까지 샌드박싱 체계를 확장할 방침이다. 아셰시 바다니 레드햇 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "기업이 더 빠르게 AI 기반 애플리케이션을 실험하고 배포하되, 그 과정에서 이미지 신뢰성·라이브러리 검증·실행 격리 같은 핵심 보안 요소를 놓치지 않도록 개발 체계를 재설계했다"고 강조했다.

2026.05.14 03:05김미정 기자

레드햇, 150만 VM 고객 정조준…"가상화·컨테이너·AI 통합"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] 레드햇이 '오픈시트프'를 앞세워 가상화 전략을 한층 강화했다. 단순히 기존 가상머신(VM)을 옳기는 데 그치지 않고 VM과 컨테이너, 인공지능(AI) 워크로드를 통합 관리하는 애플리케이션 현대화 전략으로 사업을 확장하겠다는 구상이다. 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 가상화 경쟁력을 이같이 밝혔다. 라이트 CTO는 오픈시프트 기반 가상화 사업이 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. 실제 오픈시프트는 연간반복매출(ARR) 20억 달러 규모로 성장했으며, 이 중 가상화 사업이 6억 달러를 차지한 것으로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM도 기존 110만 대에서 150만 대로 증가한 것으로 나타났다. 레드햇 가상화 전략의 핵심은 '이전'과 '현대화'를 동시에 추진하는 것이다. 고객이 기존 VM 환경을 오픈시프트 버추얼라이제이션으로 옮기는 과정에서 애플리케이션 구조를 비롯한 네트워크, 스토리지, 시스템 의존성까지 함께 분석한다는 설명이다. 이후 컨테이너화와 AI 워크로드 운영까지 연결할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 가상화 전환을 비용 절감 수단이 아니라 장기적인 IT 구조 재편 출발점으로 삼겠다는 전략이다. 라이트 CTO는 가상화 마이그레이션 평가(VMA)를 전환 첫 단계로 내세웠다. VMA는 고객 현행 가상화 환경과 연계 시스템을 종합 진단하는 절차다. 평가 이후 실제 운영에 가까운 파일럿 환경을 구성하고, 대규모 이전이 필요한 고객에게는 반복 가능한 실행 체계인 '마이그레이션 팩토리' 모델을 적용한다. 그는 "우리는 현재 134건 넘는 VMA를 완료했다"며 "이중 16건이 대규모 이전 단계로 넘어갔다"고 설명했다. 레드햇은 이 같은 접근 방식이 대형 고객 전환 수요에 적합하다고 보고 있다. 실제 북미의 한 유통 기업은 1천 개가 넘는 오픈시프트 기반 애플리케이션을 운영하면서 1천 대 넘는 VM을 통합 아키텍처로 옮기는 프로젝트를 진행 중이다. 또 다른 고객은 6만 대 VM을 대상으로 평가를 시작해, 통합과 마이그레이션을 거쳐 최종적으로 약 4만 대 규모로 최적화하는 방안을 추진하고 있다. 레드햇 가상화의 또 다른 강점은 파트너 생태계와 서비스 역량을 함께 묶은 실행 체계다. 아셰시 바다니 레드햇 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "우리는 스토리지, 백업, 재해복구, 네트워킹, 가상 데스크톱 분야의 주요 기술 기업들과 통합을 강화하고 있다"며 "여기에 컨설팅, 교육, 기술 계정 관리(TAM)를 결합해 고객이 플랫폼 도입 이후 실제 운영 역량까지 확보하도록 지원한다"고 강조했다. 그는 파트너 주도 확장 전략도 가속하고 있다고 밝혔다. 실제 레드햇은 스페셜라이즈드 파트너 프로그램(RHSP)을 통해 가상화 전문 파트너를 육성 중이다. 전 세계 86개 파트너가 관련 프로그램에 참여하고 있으며, 이 가운데 31개사가 가상화 인증을 추진하고 있다. 현재까지 6개사가 가상화 전문화 인증을 획득한 것으로 전해졌다. 레드햇은 인증 요건에 기술 교육뿐 아니라 실제 고객 프로젝트 수행 경험까지 포함해, 대규모 이전 사업의 품질을 높이겠다는 방침이다. 레드햇은 가상화 시장 변화가 단기적인 비용 절감 수요에 머물지 않을 것으로 보고 있다. 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 기업들이 대체 플랫폼을 적극 검토하는 상황에서, 레드햇은 오픈시프트 버추얼라이제이션을 기존 VM 운영의 대안이자 차세대 AI·컨테이너 기반 인프라로 넘어가는 연결 고리로 제시하고 있다. 라이트 CTO는 "우리 가상화 전략은 'VM을 어디로 옮길 것인가'보다 '이전 후 기업 IT를 어떻게 재설계할 것인가'에 초점이 맞춰졌다"고 강조했다.

2026.05.14 02:50김미정 기자

레드햇 손잡은 닛산 "AI로 차량 개발 생태계 주도"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 단순히 차량 운영체제(OS) 교체하는 수준에만 그치지 않습니다. 레드햇과 하드웨어 변화에 유연하게 대응하고, 인공지능(AI) 기능을 지속 확장할 수 있는 'AI 정의 차량 생태계'를 선도할 것입니다." 가즈마 스기모토 닛산 소프트웨어 정의 차량(SDV) 소프트웨어 플랫폼 개발부문 총괄매니저는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조 연설에서 이같이 밝혔다. 닛산은 차세대 중앙 차량 컴퓨터 기반 OS로 '레드햇 인비히클 OS(Red Hat In-Vehicle OS)'를 채택했다고 발표했다. 양사는 닛산 '스케일러블 오픈 SW 플랫폼'에 이를 적용해 표준화·확장 가능한 리눅스 기반 차량 소프트웨어 구조를 공동 개발한다. 스기모트 매니저는 차량 안전과 기능 고도화를 동시에 달성하기 위해 SW 구조를 이원화했다고 밝혔다. 브레이크·조향처럼 안정성이 최우선인 SW와 내비게이션·인포테인먼트처럼 지속 업데이트가 필요한 SW를 분리했다는 설명이다. 이를 통해 핵심 안전 기능은 안정적으로 유지하면서도 차량 내 디지털 기능은 빠르게 개선할 수 있도록 했다. 스기모토 매니저는 하드웨어 종속 계층도 별도로 떼어냈다고 설명했다. 이에 칩이나 센서 세대가 바뀌어도 변화가 전체 SW 스택으로 번지지 않도록 차단하고 상위 계층에는 표준 응용프로그램인터페이스(API)만 노출하는 구조를 추진할 방침이다. 기능 단위 모듈화도 병행한다. 차량 기능을 컨테이너나 서비스 단위로 쪼개 독립적으로 구축·배포·업데이트할 수 있게 해 필요한 부분만 겨냥한 무선(OTA) SW 업데이트와 지속적인 기능 진화를 가능하게 한다는 구상이다. 스기모토 매니저는 이번 협력이 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 넘어 'AI 정의 차량'으로 가는 기반이 될 것으로 보고 있다. 특히 AI 드라이브와 AI 파트너를 핵심 제품으로 제시하며 차량 내 컴퓨팅 자원을 특정 칩 세대에 묶지 않고 온보드·오프보드·하이브리드 방식으로 유연하게 조정할 수 있어야 한다고 강조했다. 그는 앞으로 차량 데이터 처리 역량이 주요 과제라고 진단했다. AI 성능 고도화를 위해 데이터 활용이 중요해지는 만큼 모델 개선뿐 아니라 책임성·신뢰성·보안·개인정보 보호·거버넌스를 함께 충족하는 데이터 운용 체계가 필요하다는 입장이다. 이를 위해 레드햇 엔지니어가 닛산 개발 파이프라인에 직접 참여한다. 기존 시스템 통합 과정 마찰을 줄이고 닛산이 SW 스택을 더 강하게 통제할 수 있는 통합 개발 모델을 추진할 방침이다. 스기모토 매니저는 "닛산은 모빌리티 시대 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 SW 개발 생애주기를 직접 주도하고 있다"며 "차세대 중앙 차량 컴퓨터를 위한 이번 공동 엔지니어링 이니셔티브는 글로벌 차량 라인업 전반에서 혁신을 만들 것"이라고 자신했다.

2026.05.14 00:28김미정 기자

"기업, AI 판단·실행 분리해야 자동화 성과…'앤서블'로 구현"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "기업은 인공지능(AI) 에이전트 판단을 실제 운영으로 연결하는 자동화 체계를 구축해야 합니다. '레드햇 앤서블 플랫폼'은 AI 에이전트가 복잡한 기업 인프라와 원활히 상호작용해 기업 자동화를 강화할 수 있습니다." 아셰시 바다니 레드햇 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 '레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼 2.7'과 신규 '자동화 오케스트레이터'를 공개했다. 이번 발표는 AI 에이전트가 복잡한 인프라와 상호작용할 때 필요한 신뢰성, 통제력, 실행 정밀도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 이번 업데이트 핵심은 AI가 제시한 분석과 권고를 안정적인 운영 조치로 옮기는 '신뢰할 수 있는 실행 계층' 구축이다. 자동화 오케스트레이터는 결정론적 자동화, 이벤트 기반 자동화, AI 기반 자동화를 한 흐름으로 묶어 AI 중심 운영 체계를 구현하도록 지원한다. 레드햇은 앤서블 오토메이션 플랫폼에 조직별 맥락을 반영한 AI 기능도 더했다. 기업이 자체 지식과 정책을 주입하는 '브링 유어 온 놀리지' 기능을 통해 자동화 지능형 어시스턴트가 보다 구체적이고 환경에 맞는 답변을 내놓도록 돕는다. AI 도구와 자동화 기능을 연결하는 구조도 강화됐다. 앤서블 오토메이션 플랫폼용 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'를 통해 별도 맞춤형 통합 없이 AI 도구와 자동화 환경을 연계할 수 있도록 지원한다. 대규모 AI 운영관리(AIOps) 확산을 위한 기능도 포함됐다. 바다니 CPO는 "우리는 IBM 인스타나, 서비스나우, 스플렁크 등 생태계 파트너용 솔루션 가이드를 제공해 AI옵스 도입 과정을 단순화했다"며 "자동화 포털을 개선해 콘텐츠 제작과 패키징 효율도 높였다"고 강조했다. 바다니 CPO는 고객이 자동화 성과를 보다 직접적으로 확인할 수 있게 됐다고 말했다. 새 대시보드는 성능과 투자수익률(ROI) 지표를 보여줘 조직 전반에서 자동화가 만든 효과를 수치로 파악하도록 지원한다는 이유에서다. 보안과 접근 통제도 강화됐다. 앤서블 오토메이션 플랫폼은 해시코프 볼트용 '오픈아이디커넥트(OIDC)' 인증 제공자 역할을 수행하며 작업별 단기 토큰을 발급해 정적인 서비스 계정 사용과 자격 증명 확산 위험을 줄인다. 바다니 CPO는 기존 자동화 자산을 AI 시대에 맞게 재활용할 수 있다는 점도 강조했다. 기업은 기존 플레이북 기반으로 AI 에이전트가 상황을 조사하고, 조치를 권고하도록 구축할 수 있다. 실제 실행은 사람이 승인한 결정론적 워크플로를 통해 이뤄진다. 바다니 CPO는 "AI 기반 추론과 검증된 결정론적 자동화를 지능적으로 조율해 고객이 효율성과 혁신을 극대화한다"며 "AI 토큰과 컴퓨팅 비용을 효과적으로 관리하도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.05.13 22:49김미정 기자

레드햇, 리눅스 지원 수명 확 늘렸다…"인프라 장기 안정성 목표"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] 레드햇이 고객 인프라 장기 안정성을 높이기 위해 리눅스 지원 체계를 새로 내놨다. 레드햇은 11일(현지시간) 미국 조지아주 애틀랜타에서 개막돼 14일까지 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 11일(현지시간)부터 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

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