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공공기관 민간 클라우드 이전 확대…정부-CSP 6개사 한자리에

행정안전부가 민간 클라우드 전환을 추진하는 행정·공공기관의 클라우드서비스제공사(CSP) 선택을 지원한다. 국내 주요 CSP의 서비스와 비용, 기술지원 체계를 한자리에서 비교할 수 있도록 해 기관별 업무 환경에 적합한 클라우드 전환을 돕는다는 목표다. 행안부는 오는 12일 서울 명동 포스트타워에서 민간 클라우드로 전환할 예정인 행정·공공기관 정보시스템 담당자를 대상으로 'CSP별 서비스 설명회'를 개최한다고 6일 밝혔다. 이번 설명회는 기존 공급자 중심의 서비스 홍보 방식에서 벗어나 수요기관이 각 CSP의 특성과 장점을 직접 비교·분석할 수 있도록 마련됐다. 행안부는 설명회에서 공공부문 클라우드 정책 방향과 민간 클라우드 전환지원계획을 공유한다. 행정·공공기관의 민간 클라우드 전환을 위한 주요 정책과 지원사항도 안내할 예정이다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 민간 클라우드를 선정할 때 고려해야 할 사항을 설명한다. 기관별 업무 특성과 요구사항에 따라 다양한 요소를 종합적으로 검토해 적합한 CSP를 선택할 수 있도록 지원할 방침이다. 설명회에는 가비아와 네이버클라우드, 삼성SDS, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈, KT클라우드 등 국내 주요 CSP 6개사가 참여한다. 각 CSP는 주요 클라우드 서비스를 소개하고 별도의 기술상담부스를 운영한다. 행정·공공기관 담당자는 기관별 클라우드 전환 방안부터 비용, 기술지원 체계 등을 한자리에서 비교하고 맞춤형 상담을 받을 수 있다. 기존에는 기관 담당자가 필요한 정보를 확보하기 위해 각 CSP와 개별적으로 접촉해야 했다. 행안부는 이번 설명회를 통해 정보 수집 부담을 줄이는 동시에 수요기관의 CSP 선택권을 넓힐 수 있을 것으로 보고 있다. 행안부는 내년에도 국가정보원 국가망보안체계(N2SF)의 정보시스템 보안등급인 C·S·O와 개편된 공공부문 정보시스템 등급 A1~A4 등을 종합적으로 고려해 민간 클라우드 이전 대상 시스템을 선별할 계획이다. 관계기관 협의를 거쳐 이전 대상도 지속적으로 확대한다는 방침이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "이번 설명회는 수요기관인 행정·공공기관의 정보 수집 편의에 초점을 맞춰 준비했으며 기관들이 사업을 보다 효율적으로 준비하는 데 실질적인 도움을 주는 것이 가장 큰 목적"이라며 "앞으로도 현장의 목소리가 반영된 맞춤형 지원을 해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 15:21한정호 기자

NHN클라우드, 국내 1위 슈퍼컴 전면에…'팩토리X'로 AI 인프라 공략

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 기반으로 기업과 공공기관의 인공지능(AI) 도입 지원에 박차를 가한다. GPU 인프라 구축·운영부터 자원 관리, AI 에이전트 개발까지 아우르는 풀스택 환경을 앞세워 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표다. NHN클라우드는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026'에서 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 GPU 인프라와 GPU라이브, 에이전트 스튜디오 등을 선보였다. 팩토리X는 NHN클라우드가 지난 5월 선보인 AI 풀스택 브랜드다. 회사가 지난 7년간 쌓아온 GPU 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 구축부터 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 것이 특징이다. 이번 전시에선 서울 영등포구 양평동 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'에 구축한 대규모 GPU 인프라를 소개했다. 이곳에는 엔비디아 B200 GPU 4080장으로 구성된 단일 클러스터가 구축돼 있으며 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. GPU 자원의 활용 현황을 관리할 수 있는 GPU라이브도 전면에 내세웠다. GPU라이브는 고객이 확보한 GPU 자원의 사용 현황을 확인하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 자체 개발 솔루션이다. 현장에서 만난 NHN클라우드 관계자는 "GPU를 임대해 사용하는 고객 가운데 확보한 자원을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다"며 "GPU라이브를 통해 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 확인하고 관리할 수 있다"고 설명했다. AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 에이전트 스튜디오와 필요한 만큼 GPU 자원을 활용할 수 있는 서비스형 GPU(GPUaaS)도 함께 전시했다. GPU 인프라 공급에 그치지 않고 자원 운영과 실제 AI 서비스 개발까지 지원 범위를 넓힌다는 전략이다. NHN클라우드는 GPU 컴퓨팅뿐 아니라 이를 뒷받침하는 데이터센터 전력과 냉각, 네트워크까지 직접 구축·운영해온 경험을 팩토리X에 집약했다. AI 인프라부터 서비스 개발·운영까지 하나의 체계에서 제공해 고객이 필요한 환경에 맞춰 AI를 도입할 수 있도록 지원한다. 기업과 금융뿐 아니라 공공기관도 주요 고객으로 보고 있다. NHN클라우드는 클라우드보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등을 기반으로 정부·공공기관에 필요한 AI 인프라 설계·구축 역량을 확대 중이다. 현장 부스에는 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 체험 공간도 마련했다. GPU라이브 체험존에선 GPUaaS와 에이전트 스튜디오의 주요 기능을 소개했으며 별도 키오스크를 통해 팩토리X의 특징과 AI 인프라 관련 내용을 확인할 수 있도록 구성했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "이번 AI페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN 팩토리X의 기술과 서비스를 선보였다"며 "기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해온 우리 AI 인프라 역량을 널리 알릴 수 있는 자리"라고 밝혔다.

2026.10.06 15:12한정호 기자

"답변 생성·판단 나눠"…아마존, AI 에이전트 행동 점검 모델 공개

아마존이 인공지능(AI) 에이전트 행동을 빠르게 점검하는 소형 모델을 오픈소스로 공개했다. 복잡한 답변 생성과 단순한 의사결정을 분리해 에이전트 처리 속도와 운영 효율을 높이려는 시도다. 3일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 아마존웹서비스(AWS)는 약 20억 개 매개변수를 갖춘 의사결정 모델 '스트랜즈 디사이더 2B'를 출시했다. 이는 알리바바의 큐웬 기반 모델을 미세조정해 개발됐으며, 실험적 에이전트 개발 프로젝트인 '스트랜즈 랩스' 일환으로 나왔다. 스트랜즈 디사이더 핵심은 에이전트가 행동하기 전 필요한 정보·조건을 갖췄는지 확인하는 것이다. '도구를 실행한다' 또는 '사용자에게 추가 정보를 묻는다'처럼 정해진 AI 에이전트 행동 가운데 어느 쪽이 적절한지 평가한다. 글쓰기와 코딩 등 복잡한 작업은 생성형 모델에 맡기고 반복적으로 필요한 좁은 범위의 판단은 소형 모델이 담당하는 구조다. 예를 들어 사용자가 지역을 밝히지 않고 날씨를 물으면 에이전트가 임의로 도시를 정해 날씨를 조회하려는지 점검한다. 개발자는 이 판단을 바탕으로 에이전트가 날씨를 조회하기 전 사용자에게 지역부터 묻도록 설정할 수 있다. AWS는 해당 모델이 실제 실행 여부까지 독자적으로 결정하는 것은 아니다라고 밝혔다. 판단에 사용할 질문과 기준은 개발자가 정하며, 실행 허용이나 거부 등 후속 조치도 애플리케이션에서 설정해야 한다. 의사결정 모델을 연결하는 전용 라이브러리는 아직 개발 중이다. 개발자는 모델을 허깅페이스에서 무료로 내려받아 '아파치 2.0 라이선스'에 따라 사용할 수 있다. AWS는 버전 20과 함께 코드와 학습 데이터·스크립트도 공개할 계획이라고 밝혔다. 개발자는 이를 바탕으로 학습 방법을 확인하고 자체 인프라에서 모델을 실행하거나 미세조정할 수 있다. 처리 속도는 하드웨어(HW)와 입력 길이에 따라 다르다. AWS는 짧은 작업을 수십 밀리초 안에 처리할 수 있으며 일부 환경에서는 100밀리초 미만도 가능하다고 설명했다. 100밀리초는 0.1초다. 벤처비트는 "이 모델 차별점은 더 뛰어난 벤치마크 성능이 아니라 개방성과 자체 호스팅 가능성·재현 가능성"이라고 평가했다.

2026.10.04 10:32김미정 기자

[소외된 SW ㊦] GPU·모델만으론 부족…AI 투자, '돈 버는 SW'로 이어져야

정부가 인공지능(AI)을 국가 핵심 성장동력으로 내세워 대규모 투자를 확대하는 가운데, 정책 무게중심을 인프라와 기술 확보에서 국내 소프트웨어(SW) 기업의 사업화와 성장으로 넓혀야 한다는 목소리가 커지고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 AI 모델 확보에 그치지 않고 산업별 서비스와 솔루션 개발, 실제 구매와 운영까지 이어지는 시장을 만들어야 AI 투자가 국내 SW 산업 경쟁력으로 확산될 수 있다는 지적이다. 4일 업계에 따르면 국내 SW 기업들은 정부의 AI 투자 확대에 맞춰 기존 공공SW 구매와 계약, 과금 체계를 AI 시대에 맞게 재설계해야 한다고 요구하고 있다. AI 기술을 적용한 제품이 빠르게 늘고 있지만, 기존 구축형 SW를 전제로 만들어진 예산·계약 제도가 그대로 유지되면서 새로운 제품과 서비스의 시장 진입을 가로막을 수 있다는 전망 때문이다. 특히 AI에 맞는 새로운 과금 체계가 필요하다는 목소리가 나온다. 기존 공공SW 사업은 제품이나 시스템을 도입하는 자산 취득 방식이 중심이지만 AI 서비스는 사용량에 따라 비용을 지불하는 토큰 기반 과금 등 새로운 방식이 확산되고 있다고 알려졌다. 현행 국가계약 체계가 이를 충분히 반영하지 못하면 우수한 AI 서비스가 등장해도 공공시장에서 실제 구매로 연결하기 어렵다는 설명이다. 한 SW 업계 관계자는 "AI는 사용한 만큼 비용을 내는 토큰 방식 등으로 과금 체계가 바뀌어야 하는데 우리나라 예산은 자산취득비로 잡히는 경우가 많다"며 "AI 강국으로 가고자 한다면 그 방향에 맞춰 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 말했다. 이어 "기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 활성화 정책에서 충분한 성과를 내지 못했던 방식을 AI에서도 그대로 답습해선 안 된다"고 덧붙였다. 단순히 AI 기술 개발을 지원하는 것을 넘어 실제 산업별 수요와 연결하는 정책도 필요하다는 지적도 나온다. 기업이 제조·금융·물류·공공 등 각 산업의 업무에 적용할 AI 서비스를 개발하더라도 이를 구매하고 지속적으로 사용하는 고객이 없다면 정부 지원이 일회성 기술개발이나 실증에 그칠 수 있어서다. 실제 공공 AI 사업에서도 기술과 실제 구매 사이의 간극이 나타나고 있다. 최근 한국상용인공지능소프트웨어협회가 주최한 포럼에선 30억원 규모 공공사업에서 비정형 데이터 처리에 배정된 예산이 3000만원에 그친 사례가 제시됐다. AI 제품·서비스 확인 제도 역시 마련됐지만 발주기관과 사업자의 인지도가 낮아 실제 사업에선 인프라와 플랫폼, 데이터, 응용SW 등이 다시 하나의 사업으로 묶여 발주되는 경우가 있다는 지적이 나왔다. SW 기업이 AI 사업을 통해 기술과 제품을 축적할 수 있는 구조도 과제로 꼽힌다. 공공사업을 한 차례 수주해 구축 실적을 확보하더라도 사업 종료 이후 운영 경험과 데이터가 자산화되지 않는다면 다음 제품 개발과 재구매로 연결되기 어렵다는 우려다. 업계에선 공공사업이 끝난 뒤 개발한 코드나 로직을 기업 자산으로 활용하기 어려운 현재 구조 역시 개선할 필요가 있다고 지적한다. 김숙경 KAIST 교수도 국내 SW 산업이 단순히 프로젝트를 수행하는 기업에서 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 쌓는 제품 기업으로 전환해야 한다고 강조했다. AI 기술 자체가 빠르게 평준화될수록 기능 구현만으로 차별화하기 어려워지고 고객 업무에 대한 이해와 데이터, 운영 경험 등이 실제 제품 경쟁력을 좌우할 수 있다는 것이다. 이를 위해 정부 지원 역시 기술 개발이나 일회성 사업 수주를 넘어 실제 제품이 시장에서 반복적으로 판매되는 단계까지 연결돼야 한다고 주장했다. 김 교수는 정부와 산업이 기술 투자에서 시장 형성으로, 단년도 프로젝트에서 지속적인 운영으로, 맞춤형 시스템통합(SI)에서 제품 중심으로 정책과 사업 구조를 전환해야 한다고 제언했다. 국내 공공 레퍼런스를 확보하는 데 그치지 않고 같은 제품을 다른 고객과 해외시장에서도 반복 판매할 수 있는 구조를 만들어야 한다는 설명이다. SW의 가격과 유지보수 대가를 현실화하는 문제도 함께 풀어야 할 과제로 꼽힌다. 업계에선 AI 기술검증(PoC)을 늘리는 것보다 이미 도입된 제품을 지속적으로 운영하고 개선할 수 있도록 유지보수 요율을 현실화하는 것이 기업의 기술 축적에 도움이 된다는 목소리가 나온다. 제품 가격을 사실상 0원으로 책정하고 인력 투입 비용만 받는 사례까지 발생하는 현재 구조에선 기술력을 갖춘 SW 기업이 지속적으로 연구개발에 투자하기 어렵다는 지적이다. 내년도 AI 예산 확대의 성과를 GPU 확보량이나 모델 개발 건수뿐 아니라 이를 활용해 성장한 국내 SW 제품과 기업으로 평가해야 한다는 게 업계의 요구다. AI 기술을 산업 현장에서 활용하는 응용SW 기업이 실제 고객을 확보하고 운영 경험을 쌓아 다시 제품을 고도화하는 구조가 형성돼야 정부의 AI 투자가 산업 전반으로 확산될 수 있다는 것이다. AI 3대 강국이라는 목표 달성 역시 좋은 기술을 빠르게 따라가는 것만으로는 충분하지 않으며 고객 문제를 해결하는 기업과 제품이 지속적으로 성장하는 생태계가 필요하다는 지적이 나온다. 업계 관계자는 "AI에 많은 예산을 투입하는 것만으로 국내 SW 산업의 경쟁력이 높아지는 것은 아니다"라며 "기업이 실제 제품을 판매하고 운영 경험을 쌓아 다시 투자할 수 있도록 AI 투자가 시장 형성으로 이어지는 구조를 만들어야 한다"고 밝혔다.

2026.10.04 09:06한정호 기자

AI로 옷 벗기면 불법…EU, '누디파이' 12월부터 철퇴

사진 한 장으로 실제 인물의 옷을 벗긴 것처럼 이미지를 만드는 이른바 '누디파이(Nudify)' AI가 유럽에서 엄격하게 금지된다. 유럽연합(EU)이 비동의 성적 이미지 생성 AI를 법으로 직접 금지하면서 생성형 AI의 악용을 사후 콘텐츠 삭제가 아닌 AI 시스템 자체의 규제 대상으로 끌어올린다. 1일(현지시간) EU 집행위원회(EC)에 따르면 AI로 동의하지 않은 성적이며 은밀한 콘텐츠를 생성하거나 조작하는 시스템을 금지하는 인공지능법(AI Act) 규정이 오는 12월2일부터 적용된다. 사진 속 인물을 나체처럼 바꾸는 누디파이 앱 등이 대표적인 규제 대상이다. 이 발표는 유럽의회 의원 100명 이상이 EC에 AI 누디파이 규제를 즉각 집행할 준비를 갖춰달라고 요구하면서 나왔다. 일부 여성 정치인도 AI로 생성된 성적 이미지의 표적이 된 것으로 전해졌다. EC 입장은 강경하다. 토마 레니에 EC 대변인은 이날 브리핑에서 AI 생성 성적 이미지 문제에 대해 “이는 불법이며 유럽에서 설 자리가 전혀 없다”고 잘라말했다. 12월2일 금지 규정 시행과 관련해 “EC가 시행 첫날부터 법을 집행할 준비가 돼 있다는 것을 보장할 수 있다”고 강조했다. EU가 누디파이를 규제하는 방식에서 눈에 띄는 점은 생성된 이미지에만 책임을 묻는 데 그치지 않는다는 것이다. 인공지능법은 비동의 성적으로 노골적이거나 은밀한 콘텐츠를 생성하는 AI 시스템 자체를 '금지된 AI 관행'으로 규정하고 있다. 아동 성착취물을 생성하는 AI 시스템 역시 함께 금지된다. 당초 인공지능법에는 누디파이에 대한 명시적 금지 규정이 없었으나 EC는 관련 규제 공백을 검토한 뒤 AI 옴니버스 개정 과정에서 이를 금지 대상에 추가했고, 지난 5월 유럽의회와 EU 이사회가 정치적 합의에 도달했다. EU는 인공지능법뿐 아니라 디지털서비스법(DSA)도 동원하고 있다. EC는 올해 초 일론 머스크의 xAI가 개발한 '그록(Grok)'이 여성의 비동의 성적 이미지와 아동 성착취물을 생성하는 문제가 불거지자 DSA에 따라 조사에 착수했다. 레니에 대변인은 “오프라인에서 불법인 것은 당연히 온라인에서도 불법”이라며 그록 관련 조사가 현재도 진행 중이라고 밝혔다. 그는 또 이 사례를 들어 EU가 DSA 차원에서도 해당 문제를 “매우 심각하게 다루고 있다”고 설명했다. 이에 따라 EU의 생성형 AI 규제는 두 갈래로 작동하게 된다. 온라인 플랫폼을 통해 불법 콘텐츠가 확산되는 문제는 DSA로 다루는 동시에, 비동의 성적 이미지를 만들어내는 AI 시스템 자체는 인공지능법으로 금지하는 구조다. 특히 범용 AI 모델 제공자가 직접 개발한 AI 시스템이나 DSA상 초대형 온라인 플랫폼에 통합된 AI 시스템 등은 EU AI 오피스가 직접 감독하고 집행할 수 있다. EU는 AI 생성물 전반에 대한 투명성 규제도 이미 시행하고 있다. 지난 8월부터 딥페이크 등 AI로 생성·조작된 콘텐츠에는 이용자가 이를 인식할 수 있도록 표시 의무가 적용되고 있다. 다만 누디파이는 단순히 'AI로 만들었다'고 표시하면 허용되는 영역이 아니라 오는 12월부터 AI 시스템 자체가 금지 대상이 된다는 점에서 차이가 있다. 결국 EU는 생성형 AI가 만들어낸 유해 콘텐츠를 발견한 뒤 지우는 방식에서 한발 더 나아가, 특정 용도의 AI는 시장에서 아예 허용하지 않는 단계로 규제를 확대하고 있다. 누디파이가 그 첫 직접적인 규제 대상 가운데 하나다.

2026.10.03 06:00박수형 기자

AI로 클라우드 장애 원인 찾는다…AWS, '클라우드워치 옴니' 출시

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 애플리케이션과 AI 에이전트의 상태를 한곳에서 관리하고 장애 원인까지 분석할 수 있는 옵저버빌리티 서비스를 선보였다. 서비스 간 복잡한 종속 관계와 장애 원인을 자동으로 파악해 엔지니어의 운영 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 아마존 클라우드워치에 AI 기반 옵저버빌리티 서비스 '아마존 클라우드워치 옴니'를 출시했다고 2일 밝혔다. 클라우드워치 옴니는 애플리케이션과 AI 에이전트의 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공한다. 엔지니어들은 동일한 데이터와 장애 조사 맥락을 공유하며 협업할 수 있으며 AWS 관리 콘솔 접근 권한이 없어도 조직 전용 URL과 기존 계정을 이용해 접속할 수 있다. 기존에는 엔지니어들이 시스템 상태를 파악하기 위해 여러 대시보드를 관리하고 임계값을 직접 조정해야 했다. 장애 발생 시에는 여러 도구를 오가며 원인을 추적해야 하고 여러 팀이 함께 대응할 경우 조사 과정에서 확보한 정보가 제대로 공유되지 않는 문제도 있었다는 게 회사 측 설명이다. AWS는 클라우드워치 옴니를 통해 개별 인프라 신호가 아닌 애플리케이션을 중심으로 옵저버빌리티 환경을 구성했다. 오픈텔레메트리를 기반으로 기존 클라우드워치에 전송하던 텔레메트리 데이터도 별도 재설정 없이 활용할 수 있다. 서비스 탐색과 종속 관계 매핑, 알람 조정도 자동화한다. 사용자가 가용성 목표와 지연 시간, 오류율 등 주요 기준을 설정하면 시스템 변화에 따라 알람을 자동으로 조정한다. 새로운 서비스를 배포하면 변경된 애플리케이션 구조도 자동으로 반영하는 구조다. 장애 분석에는 '아마존 데브옵스 에이전트'가 활용된다. AI 에이전트가 엔지니어와 동일한 텔레메트리 데이터를 기반으로 여러 신호의 상관관계를 분석하고 장애 원인을 추적한다. 서비스 전반에서 연관된 이벤트를 식별하고 종속 관계를 따라 근본 원인으로 이어지는 경로도 분석한다. 장애가 발생하면 관련 정보가 포함된 조사 세션도 자동으로 생성한다. 특정 서비스에서 오류율이 상승하면 최근 배포 내역이나 연계된 응용프로그램인터페이스(API)의 지연 시간 등 관련 신호를 한곳에 보여주고 데브옵스 에이전트의 초기 분석 결과도 제공한다. 장애 대응을 다른 팀에 넘겨야 할 경우 담당 엔지니어가 동일한 조사 세션에 참여해 이전 조사 과정을 그대로 확인할 수 있다. 장애 원인을 파악해 복구한 뒤에는 전체 조사 이력이 자동으로 기록돼 별도의 장애 보고서를 작성해야 하는 부담도 줄였다는 설명이다. 클라우드워치 옴니는 텔레메트리 데이터와 AWS 컨피그의 리소스 검색을 활용해 서비스를 자동으로 탐색하고 종속 관계를 파악한다. 각 팀에는 담당 애플리케이션을 관리하는 별도 공간을 제공하며 기존 클라우드워치의 로그와 메트릭, 트레이스, 알람을 그대로 활용할 수 있다. 아마존 클라우드워치 옴니는 현재 이용 가능하며 기존 클라우드워치 고객은 클라우드워치 콘솔에서 바로 사용할 수 있다.

2026.10.02 14:50한정호 기자

여러 국산 AI 반도체 하나로 묶는다…'AI-MDC' 산업 확산 시동

국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터(MDC) 기술이 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장으로 확산될 전망이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI-MDC 기술개발 과제 성과공유회'를 개최하고 국산 AI 반도체 기반 마이크로 데이터센터 개발과 클라우드 연동, 운영 플랫폼, AI 서비스 실증 등 주요 연구개발 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. AI-MDC는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 연산에 필요한 서버와 네트워크, 운영·관리 환경 등을 랙 단위의 마이크로 데이터센터로 구현하는 기술이다. 대규모 중앙집중형 데이터센터에만 의존하지 않고 제조 현장이나 병원, 공공시설 등 AI 연산이 필요한 곳과 가까운 위치에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것이 특징이다. 이번 연구개발은 국산 AI 반도체 기반 마이크로데이터센터 확산 사업의 일환으로 추진되고 있다. 빠르고 유연하면서 안전하고 비용 효율적인 올인원 마이크로 데이터센터 구현이 목표다. 전체 사업은 ▲국산 AI 반도체 기반 MDC 개발 ▲MDC 연동 스케일아웃 클라우드 ▲MDC 운영·확산 기술 ▲MDC 활용 AI 서비스 개발 등 4개 세부과제로 구성됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 사업을 총괄하고 각 연구기관이 인프라와 클라우드, 운영 소프트웨어, AI 서비스 기술을 연계해 개발 중이다.. 분산된 여러 AI-MDC를 하나의 클라우드처럼 활용하는 기술도 개발한다. 이노그리드를 중심으로 여러 마이크로 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 통합 관리하고 AI 워크로드에 따라 필요한 자원을 배포·확장할 수 있는 스케일아웃 클라우드 환경을 구축하고 있다. 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 환경에서 활용하기 위한 'AI 서비스 오픈 플랫폼' 개발도 추진한다. 이종 AI 반도체를 지원하는 소프트웨어개발키트(u-SDK)를 비롯해 다중 AI 모델 최적화 구동 기술, AI-MDC 전용 저장소, 데이터센터인프라관리(DCIM) 연계 모니터링, 거대언어모델(LLM) 기반 사용자 포털 등을 개발할 계획이다. 개발 기술은 의료·제조·공공 분야에서 실증한다. 의료 분야에선 환자가 스마트폰으로 촬영한 호흡재활 영상을 AI-MDC에서 분석해 자세와 관절 각도를 판별하고 올바른 재활 동작 여부를 실시간으로 안내하는 서비스를 검증한다. 제조 분야에선 조선소의 협업형 지능형 자율이동로봇(AMR)에 AI-MDC를 적용한다. 작업자 검출과 재식별·추종, 자연어 명령, 관제와 AI 모델 운영 등을 연계해 제조 현장에서 활용 가능성을 확인할 방침이다. 공공 분야에선 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(sLLM)을 활용한 지능형 폐쇄회로(CC)TV 관제 서비스를 개발한다. 영상 속 객체를 검출·추적하고 VLM이 상황을 판단한 뒤 sLLM을 통해 자연어 검색과 질의응답까지 지원하는 방식이다. 연구진은 산업별 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞게 경량화·최적화한 뒤 AI-MDC와 연동 클라우드 환경에 탑재해 실제 현장에서 검증할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 반도체에서 인프라와 플랫폼, AI 서비스, 현장 실증까지 연결되는 활용 생태계를 구축한다는 구상이다. 여준기 ETRI 본부장은 "AI-MDC는 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 데 그치지 않고 다양한 AI 반도체와 클라우드, 운영 플랫폼, AI 서비스를 단일 환경에서 연계해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라며 "이번 연구개발을 통해 국산 AI 반도체가 다양한 산업의 AI 서비스로 이어질 수 있는 기술적 기반과 활용 생태계를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "제조·의료·공공 등 다양한 현장의 실증 결과를 기술개발에 지속적으로 반영하고, AI-MDC 구축과 운영에 필요한 소프트웨어와 개발환경을 함께 개방·확산함으로써 국산 AI 반도체와 AI 인프라 산업의 활용 기반을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.02 14:33한정호 기자

AI 모델 개발부터 서비스까지 한 번에…KACI, AI-PaaS 성과 공개

한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 인공지능(AI) 모델 개발부터 실제 산업 서비스 구현까지 지원하는 서비스형 플랫폼(PaaS) 기술의 연구개발 성과 확산에 나선다. 바이오·물류·문서 등 다양한 분야에서 실증한 기술을 실제 서비스 적용과 사업화로 연결한다는 목표다. KACI는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발 성과공유회'를 개최하고 AI-PaaS 핵심 기술과 산업별 실증 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 연구개발 과제의 성과를 산업계와 공유하기 위해 마련됐다. 해당 과제는 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 AI 모델과 서비스를 개발하고 외부 시스템 연동부터 서비스 배포까지 지원하는 AI-PaaS 기술 확보를 목표로 추진됐다. 이노그리드가 주관기관을 맡았으며 써로마인드와 한국과학기술정보연구원(KISTI), 바이오브레인, 소프트온넷, 폴라리스오피스, KACI 등이 참여했다. 참여기관들은 AI 모델 개발과 데이터 활용부터 모델 등록·실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동과 AI 서비스 구현까지 이어지는 기술을 개발했다. 이노그리드는 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 AI-PaaS 통합 게이트웨이와 포털을 개발했다. 써로마인드는 AI 모델 개발 워크플로우 통합과 모델 성능 모니터링 체계를, KISTI는 AI-PaaS 데이터 레이크하우스 개발 성과를 각각 공개했다. 산업 현장에 AI-PaaS 기술을 적용한 실증 결과도 공유했다. 바이오브레인은 외부 사전학습 AI 모델 연동·활용 기술을 활용해 백신·신약 분야에서 실증을 진행했다. 소프트온넷은 AI-PaaS 기반 물류 운송자산 관리 비전 AI 서비스를 실증했으며 폴라리스오피스는 AI-PaaS를 활용한 문서 작성·편집 지원 기술을 검증했다. 이를 통해 연구개발 단계에서 확보한 기술을 바이오와 물류, 문서 등 실제 산업 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다는 설명이다. 주관기관인 이노그리드는 연구개발 성과의 사업화에도 나서고 있다. 지난 7월 AI·머신러닝 운영(MLOps) 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 출시했으며 개발 기술을 실제 서비스로 연결하는 작업을 이어갈 계획이다. KACI도 AI-PaaS 산업 네트워크를 활용해 수요기업을 발굴하고 참여기관 간 기술교류와 성과 홍보를 지원한다. 이를 통해 이번 과제에서 확보한 기술의 산업 확산과 후속 사업화를 지원한다는 방침이다. 과제 총괄책임자인 권경민 이노그리드 전무는 "이번 과제를 통해 다양한 CSP 환경에서 AI 모델과 데이터를 활용해 실제 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하는 AI-PaaS 기술을 단계적으로 확보해왔다"며 "각 참여기관의 전문기술을 연계하고 바이오·물류·문서 등 다양한 서비스 분야에서 실증을 추진했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 이어 "이번 성과공유회를 계기로 개발 기술과 실증성과가 산업계에 보다 폭넓게 공유되고 향후 실제 서비스 적용과 후속 사업화로 이어질 수 있도록 참여기관 간 협력을 지속해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.02 14:25한정호 기자

AI 서비스 아이디어 390개 몰렸다…과기정통부, 본선 12팀 선정

국민이 직접 생활과 산업 현장 문제를 AI 서비스로 구현하는 경진대회에 390개 아이디어가 접수됐다. 이 가운데 12개 팀이 본선에 올라 국내 주요 AI IT 기업의 지원을 받아 실제 서비스 개발에 나선다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회'의 전국 5개 권역별 예선을 마치고 본선 진출 12개 팀을 선정했다고 1일 밝혔다. 지난 8월 출범한 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 가운데 하나로 국민이 AI를 배우고 체험하는 데서 나아가 직접 아이디어를 서비스로 구현하고 우수 결과물은 창업과 사업화까지 이어질 수 있도록 지원한다. 지난 8월18일부터 9월6일까지 진행된 공모에는 전국에서 390개 AI 서비스 기획서가 접수됐다. 문제 정의와 필요성, 창의성, AI 활용 적절성, 실현 가능성 등을 평가해 50개 팀을 추린 뒤 경상권 전라제주권 수도권 충청권 강원권 등 5개 권역 발표평가를 거쳐 12개 팀을 최종 선발했다. 본선에는 이동경로와 유류비를 분석한 주유소 추천, 영양제 광고 효능의 과학적 근거 검증, 개인별 공공주택 추천 등 생활밀착형 아이디어가 포함됐다. 온실가스 배출권 수요 예측과 항만 입항 최적화, 소상공인 수요 발주량 예측 등 산업공공 분야의 문제를 AI로 해결하는 서비스도 선정됐다. 참가자는 고등학생부터 대학생, 직장인, 공무원까지 다양하다. 본선 진출팀은 10월부터 약 2개월 동안 카카오, 네이버클라우드, NHN클라우드, LG유플러스, SK텔레콤 등 멘토기업의 AI IT 전문가에게 서비스 기획과 기술 구현에 대한 코칭을 받는다. 과기정통부는 '모두의 AI 실험실'을 통해 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩에 활용할 수 있는 AI 토큰, 클라우드 자원과 개발지원도구 등을 제공한다. 개발된 서비스는 12월 최종 발표평가를 거쳐 수상작을 가린다. 총상금은 2800만원으로 대상 1개 팀에는 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상과 상금 1000만원, 최우수상 1개 팀에는 NIA 원장상과 상금 500만원이 수여된다. 우수 서비스는 창업·사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원도 추진한다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “전국에서 390개의 아이디어가 모인 것은 국민들이 AI를 생활과 현장의 문제를 직접 해결하는 데 활용하려는 관심이 크다는 것을 보여준다”며 “아이디어를 실제 작동하는 AI 서비스로 발전시켜 창업·사업화로 연결될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.10.01 15:00박수형 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드·플랫폼을 결합한 서비스 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. AI 활용이 학습에서 추론과 에이전트로 확대되는 만큼 전력·냉각·네트워크뿐 아니라 실제 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 역량까지 갖춰야 한다는 제언이다. 공용준 KT클라우드 전무는 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 "현재 AI 인프라의 가장 큰 병목은 데이터센터와 전력"이라며 "GPU를 확보하는 것만으론 AI 서비스를 구현하기 어려운 만큼 클라우드와 플랫폼까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 공 전무는 최근 AI 인프라 시장의 병목이 GPU에서 데이터센터로 이동하고 있다고 진단했다. GPU 공급 상황은 개선되고 있지만 데이터센터를 구축하는 데 최소 2~3년이 걸리는 만큼 GPU를 확보하기에 앞서 데이터센터 용량을 선점하려는 움직임이 나타나고 있다는 설명이다. AIDC의 경쟁 기준도 달라질 것으로 전망했다. 단순히 전력과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 AI 서비스를 위한 클라우드와 운영 플랫폼, 네트워크, 안정성 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. AI 서비스가 일상과 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 장애 대응과 GPU 스케줄링, 서비스 모니터링 등 운영 역량의 중요성도 커지고 있다. 공 전무는 "AI 서비스가 우리 삶의 한 축으로 자리 잡으면서 기존 IT에서 중요했던 서비스 연속성도 중요해지고 있다"며 "GPU를 효율적으로 스케줄링하고 AI 서비스를 모니터링하는 것은 물론 장애에 대비한 복구 체계까지 마련해야 한다"고 말했다. 박운영 HPE 상무는 AI 시장이 학습 중심에서 추론과 실제 서비스 적용 단계로 이동하면서 기업의 인프라 구축 방식도 달라질 것으로 내다봤다. 기업들이 더 많은 GPU를 확보하는 것보다 AI를 실제 서비스에 적용하고 투자 대비 성과를 만드는 방안을 고민해야 할 시점이라는 설명이다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 토큰 사용량과 비용 부담이 늘면서 퍼블릭 클라우드에서 시작한 AI 워크로드 일부를 온프레미스나 하이브리드 환경으로 옮기려는 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 기업 데이터 보호와 AI 주권에 대한 요구 역시 프라이빗 AI 인프라 수요를 키우는 요인으로 꼽았다. 박 상무는 "이제는 더 많은 GPU를 사야 할지를 고민하기보다 AI를 어떻게 실제 양산에 적용할 수 있을지, 무엇이 문제인지 살펴봐야 할 시점"이라며 "AI에 투자한 비용을 실제 성과로 연결하는 것이 중요해지고 있다"고 말했다. 네이버클라우드도 추론 수요 확대가 AIDC와 AI 팩토리 시장의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 대규모 GPU 수요가 과거 AI 모델 학습을 중심으로 발생했다면, 최근에는 실제 서비스를 위한 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산까지 더해지면서 AIDC 수요가 일시적인 흐름에 그치지 않을 것이라는 관측이다. 네이버클라우드는 이를 겨냥해 엔비디아와 AI 팩토리 사업을 확대할 계획이다. 대규모 GPU와 고속 네트워크를 제공하는 AI 클라우드 역량에 기존 클라우드의 인증·네트워크·스토리지와 AI 모델·서비스 운영 경험을 결합한다는 전략이다. 글로벌 AI 기업에는 대규모 전용 인프라를, 국방·금융 등 보안 요구가 높은 분야에는 폐쇄형 클라우드 환경을 제공하는 방식이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 국가 전체의 AI 수요를 감당하고 경제·산업·사회 전반에 필요한 지능을 대규모로 생산하는 핵심 인프라"라며 "AI 팩토리를 확보했는지, 누가 그 주도권을 갖고 있는지가 한 나라의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 강조했다.

2026.10.01 14:16한정호 기자

"AI 경쟁력 높이려면 인프라·클라우드 함께 키워야"

정부와 국회, 인공지능(AI)·클라우드 업계가 AI 경쟁력을 높이기 위해 모델뿐 아니라 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드·플랫폼을 아우르는 산업 생태계를 함께 키워야 한다고 입을 모았다. 김봉균 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) 회장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 영상 개회사를 통해 "AI 경쟁력은 AI 모델만으로 완성되지 않는다"고 강조했다. 김 회장은 "대규모 AI 서비스를 안정적으로 구현하고 확장하기 위해선 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 비롯한 강력한 컴퓨팅 인프라, 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 클라우드와 플랫폼, 실제 산업 현장에서 활용되는 서비스가 유기적으로 연결돼야 한다"고 말했다. 이어 "이제 클라우드는 AI를 지원하는 하나의 기술을 넘어 AI 산업의 성장과 혁신을 가능하게 하는 핵심 기반"이라며 "AI와 클라우드가 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 만들고 우리 기업의 기술과 서비스가 글로벌 시장으로 확장될 수 있도록 산업계와 정부를 연결하는 역할을 충실히 하겠다"고 밝혔다. 정부도 AI 산업 확산을 위한 인프라와 소프트웨어 생태계의 중요성을 강조했다. 권은태 과학기술정보통신부 인공지능전환지원과장은 "AI가 산업 현장에서 제대로 활용되고 확산되기 위해선 우수한 AI 모델뿐 아니라 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라, 클라우드와 플랫폼, 다양한 산업 수요에 맞는 AI 서비스와 소프트웨어 생태계가 함께 발전해야 한다"고 말했다. 그러면서 AI 기업과 클라우드·인프라·소프트웨어 기업 간 협력도 주문했다. 그는 "AI 전환의 성과가 산업 전반으로 확산될 수 있도록 필요한 정책적 지원과 산업 기반 조성에 지속적으로 힘쓰겠다"며 "우리나라가 AI 시대의 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 산업과 시장을 만들어갈 수 있도록 민간과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 밝혔다. 최형두 국민의힘 의원도 영상 축사를 통해 글로벌 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 제도적 지원 필요성을 강조했다. 최 의원은 "전 세계 주요국과 빅테크 기업들이 AI 주권과 컴퓨팅 인프라를 선점하기 위해 치열한 총력전을 벌이고 있다"며 "산업 간 경계를 허무는 융합 전략과 초거대 연산을 감당할 차세대 클라우드 인프라, 지속 가능한 디지털 생태계 구축 방안에 대한 논의가 중요하다"고 말했다. 이어 "현장의 혁신 노력이 제도와 규제라는 벽에 가로막히지 않도록 온 힘을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 10:48한정호 기자

[AI는 지금] 국민 AI, 10월 예고편 나온다…'모두의 AI' 베타 첫선

정부가 추진하는 대국민 인공지능(AI) 서비스 '모두의 AI' 베타 버전 공개가 코앞으로 다가왔다. 30일 업계에 따르면 모두의 AI 사업자로 선정된 SK텔레콤·KT·카카오 컨소시엄은 10월 중 베타 서비스를 시작한다. 초기에는 제한된 이용자를 대상으로 서비스를 제공한 뒤 이용자 반응과 안정성을 점검해 12월 정식 서비스로 확대할 예정이다. 모두의 AI는 과학기술정보통신부가 추진하는 전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업이다. 국민 누구나 비용 부담 없이 AI를 이용할 수 있도록 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 제공하는 것이 목표다. 10월 베타 서비스에서는 3사가 준비 중인 기능 가운데 일부를 먼저 선보인다. SK텔레콤과 카카오는 챗봇 등 기본 기능부터 시작하고 KT는 기존 서비스에 AI를 연결하는 '이음 인사이드'를 중심으로 베타 서비스를 준비하고 있다. 예약·신청 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트 기능은 서비스 검증을 거쳐 단계적으로 확대한다. SKT, 챗봇·검색부터…전화·예약하는 AI로 확대 SK텔레콤은 10월 베타에서 챗봇과 검색을 연동한 기본 기능을 먼저 선보인다. 이후 이용자가 정보를 찾는 데 그치지 않고 필요한 업무까지 AI에 맡길 수 있는 실행형 에이전트로 서비스를 넓힌다. 대표적인 기능이 전화다. 이용자가 야간 진료가 가능한 병원을 찾은 뒤 현재 대기 인원을 확인해 달라고 하면 AI가 병원에 직접 전화해 알아보는 방식이다. 식당의 콜키지 비용이나 별도 룸 이용료처럼 검색만으로 확인하기 어려운 정보도 AI가 대신 전화해 확인하도록 개발하고 있다. 이용자가 직접 AI에 전화할 수도 있다. 별도 앱을 설치하거나 복잡한 사용법을 익히지 않아도 전용 번호로 전화해 필요한 정보를 묻거나 업무를 요청하도록 한다. SK텔레콤 가입자가 아니어도 이용할 수 있도록 준비하고 있다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 인터뷰에서 "글로벌 기업과 동일한 경쟁을 하지는 않으려고 한다"며 "한국 국민들이 기존 AI 서비스를 사용하면서 아쉬웠던 부분을 더 잘 채우는 데 집중하고 있다"고 말했다. 공공서비스도 연결한다. 이용자가 필요한 지원사업을 직접 찾아다니는 대신 AI가 조건에 맞는 정책을 찾아 알려주고 신청 절차까지 이어주는 방식이다. 이를 위해 행정안전부와 보건복지부 등 관계 부처와 공공 응용프로그램인터페이스(API) 연계를 논의하고 있다. 실제 업무를 처리할 때는 이용자 확인 절차도 강화한다. AI가 예약이나 결제 등에 나서기 전에 이용자에게 다시 동의를 받고 결제에는 별도 인증을 적용하는 방안을 검토하고 있다. SK텔레콤은 10월 중순 일부 이용자를 대상으로 비공개 베타를 시작해 답변 품질과 사용성을 점검한다. 12월 정식 서비스에서는 범용 챗봇과 공공 AI 비서에 일부 실행형 에이전트를 함께 제공할 예정이다. KT, '이음' 10월 첫선…쓰던 서비스에서 AI 부른다 KT는 10월 이음 인사이드를 기반으로 한 베타 서비스를 선보인다. 별도의 AI 서비스인 이음을 제공하면서 사람들이 이미 이용하는 검색·쇼핑·부동산 등 기존 서비스에서도 AI를 사용할 수 있도록 한다. 컨소시엄에는 다음과 무신사·직방·다나와·EBS·BC카드 등이 참여한다. 각 서비스를 이용하다 필요한 순간에 AI를 불러 정보를 찾거나 다음 업무로 연결하는 구조다. 일례로 다나와에서 창문형 에어컨을 찾다가 이음을 호출하면 AI가 설치 환경과 원하는 조건을 추가로 확인한 뒤 실제 판매 제품을 비교할 수 있다. 직방에서는 이용자가 관심을 둔 아파트의 새로운 실거래가나 매물 정보를 알려주는 기능을 준비하고 있다. 이용자별 맞춤 서비스도 개발한다. 이전 대화와 검색 내용·관심사 등을 기억해 같은 질문에도 이용자 상황에 맞는 답을 제공하는 방식이다. 연령과 거주지역·생애주기에 맞춰 받을 수 있는 공공 혜택을 찾아주고 신청과 발급 절차를 지원하는 기능도 준비하고 있다. 이진형 KT AX사업본부장은 "새로운 AI 서비스를 만들고 이를 기존 서비스와 연결해 접점을 넓히겠다"며 "이용자 상황과 생애주기에 맞춰 필요한 서비스를 먼저 제안하는 개인화에 집중할 것"이라고 밝혔다. 서비스 뒤에서는 여러 국산 AI 모델을 함께 사용한다. ▲업스테이지 솔라 ▲모티프테크놀로지스 모티프 ▲솔트룩스 루시아 ▲NC AI 바르코 ▲KT 믿음 등을 작업 특성에 따라 나눠 활용한다. 추론이나 긴 문맥 처리·멀티모달 등 각 모델이 잘하는 업무를 골라 맡기는 방식이다. 다만 KT는 10월 베타에서 개별 서비스와 기능을 어디까지 제공할지는 구체적으로 밝히지 않았다. 베타 운영을 거쳐 서비스와 AI 모델·데이터·인프라 간 연계를 점검하고 12월 정식 출시까지 기능을 확대할 예정이다. 카카오, 기본 챗봇 먼저…카톡에서 에이전트까지 카카오는 10월 초·중순 기본 챗봇을 중심으로 베타 서비스를 시작하는 것을 목표로 하고 있다. 이후 카카오톡과 전화·웹 등 이용자에게 익숙한 채널에서 AI 에이전트를 이용할 수 있도록 기능을 확대한다. 서비스는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트·분야별 전문 에이전트를 연결하는 구조다. AI 모델로는 카카오 카나나와 LG AI연구원 K-엑사원을 활용하며 LG유플러스가 AI 모델과 인프라 운영에 참여한다. 공공서비스에서는 이용자에게 필요한 정책을 안내하는 데서 더 나아가 실제 업무까지 연결하는 기능을 준비하고 있다. 이용자 조건에 맞는 서비스를 찾은 뒤 본인 인증과 공공서류 발급·제출까지 하나의 흐름에서 처리하도록 개발한다. 김세웅 카카오 부사장은 "우리가 지향하는 것은 안내에서 끝나는 것이 아니다"며 "공공서류나 장학금이 이용자에 전달되는 단계까지 잇는 것"이라고 말했다. 한 번에 절차를 마치지 못했을 때는 알림톡이나 문자로 이후 과정을 안내하는 방식도 검토하고 있다. 이용자가 필요한 공공서비스를 찾았지만 신청을 끝내지 못한 경우 다시 안내해 업무를 이어갈 수 있도록 하는 방식이다. 전문 AI 에이전트는 금융·의료·세무 등으로 확대한다. 서울대병원과 신한은행·루닛·자비스앤빌런즈 등이 참여하고 있으며 외부 기업이 만든 AI 에이전트를 검증해 모두의 AI 플랫폼에 연결하는 방안도 추진한다. 카카오 컨소시엄은 베타 운영을 거쳐 연내 기초적인 AI 에이전트 기능을 구현할 계획이다. 금융 등 분야별 전문 에이전트는 내년부터 본격적으로 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 모두의 AI 프로젝트 착수 간담회에서 "국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것"이라며 "국민이 '와우' 할 수 있는 서비스를 내놓도록 다 같이 뜻을 모아달라"고 말했다.

2026.09.30 16:26김동원 기자

메가존클라우드, AI 보안 강화…크라우드스트라이크와 맞손

메가존클라우드가 글로벌 사이버보안 기업 크라우드스트라이크와 손잡고 기업 보안 운영 현대화에 나선다. 여러 보안 제품을 인공지능(AI) 기반 단일 플랫폼으로 통합해 보안 운영의 복잡성을 낮추고 사이버 위협 대응 역량을 강화한다는 전략이다. 메가존클라우드는 크라우드스트라이크와 파트너십을 체결하고 국내 기업의 사이버보안 통합과 보안 운영 현대화를 지원한다고 30일 밝혔다. 이번 협력은 메가존클라우드의 클라우드·매니지드 보안 전문성과 크라우드스트라이크의 AI 네이티브 사이버보안 플랫폼을 결합하는 것이 목적이다. 양사는 기업이 보안 운영을 단순화하고 가시성을 높여 갈수록 정교해지는 AI 기반 사이버 위협에 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 메가존클라우드는 이번 파트너십을 계기로 사이버보안 포트폴리오를 확대한다. 기업이 개별적으로 운영하던 여러 보안 제품을 크라우드스트라이크의 팔콘 플랫폼으로 통합해 관리할 수 있도록 지원한다. 팔콘은 단일 경량 센서를 기반으로 엔드포인트와 신원, 클라우드, 데이터, AI 영역을 실시간으로 보호하는 AI 네이티브 보안 플랫폼이다. 여러 보안 영역의 가시성을 하나로 확보해 위협 탐지와 대응 속도를 높이고 다수의 보안 도구를 운영하는 데 필요한 비용과 복잡성을 줄이도록 지원한다. 메가존클라우드는 기존 클라우드 및 매니지드 보안 서비스 역량도 활용한다. 기업의 클라우드 환경을 진단하고 보안 정책 설계와 운영을 지원해 팔콘 플랫폼 도입부터 최적화까지 지원할 방침이다. 아마존웹서비스(AWS) 마켓플레이스를 활용한 도입도 지원한다. 메가존클라우드는 채널 파트너 프라이빗 오퍼(CPPO) 파트너로서 고객이 AWS 마켓플레이스 CPPO를 통해 팔콘 플랫폼을 도입·배포할 수 있도록 할 예정이다. CPPO는 AWS가 승인한 파트너사가 AWS 마켓플레이스에 등록된 독립 소프트웨어 공급사(ISV) 제품을 고객별 가격과 계약 조건에 맞춰 제공하는 프로그램이다. 고객은 기존 AWS 환경에서 보안 솔루션을 조달하고 관련 비용을 함께 관리할 수 있다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI가 보안 위협의 속도를 높이는 상황에서 중요한 것은 보안 도구를 하나씩 늘리는 것이 아니라 보안을 단일 플랫폼에서 관리하는 통합 접근"이라며 "크라우드스트라이크의 검증된 AI 네이티브 팔콘 플랫폼을 우리 클라우드 및 보안 전문성과 함께 제공해 고객이 보안 역량을 통합하고 복잡한 보안 과제를 해결하도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 조너선 딕슨 크라우드스트라이크 일본·아시아태평양 지역 총괄 부사장은 "AI 시대에 기업은 공격자를 앞서는 방어 체계가 필요하다"며 "메가존클라우드와의 파트너십을 통해 우리는 기업이 더 강력한 보안 성과와 사이버 복원력을 갖추도록 AI 기반 보호로 보안 운영을 현대화할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.09.30 14:48한정호 기자

AWS, 서울 리전에 '클로드' 탑재…금융·공공 AI 확대

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽의 최신 인공지능(AI) 모델을 서울 리전에서 제공하며 국내 기업과 금융·공공 등 규제 산업의 생성형 AI 도입 확대에 나선다. AWS는 앤트로픽의 '클로드 오퍼스 5'와 '클로드 소넷 5'를 포함한 AI 모델을 아마존 베드록에서 AWS 아시아 태평양(서울) 리전을 기반으로 이용할 수 있게 됐다고 30일 밝혔다. 이번 지원 확대로 국내 기업과 기관은 클로드 최신 모델의 추론 과정과 고객 데이터를 국내에서 처리할 수 있다. 데이터를 해외 리전으로 보내 처리한 뒤 다시 전송받을 필요가 없어 지연 시간을 줄이고 데이터의 국내 처리가 필요한 기업의 AI 도입에도 활용할 수 있다는 설명이다. 특히 금융·공공·헬스케어 등 데이터 보호와 규제 요건이 중요한 산업에서 활용도가 높아질 것으로 AWS는 보고 있다. 규제 산업 고객은 데이터 레지던시 요건을 충족하면서 최신 생성형 AI 모델을 업무에 적용할 수 있다. 클로드 오퍼스 5는 복잡한 에이전트 기반 코딩과 엔터프라이즈 업무 등에 활용할 수 있다. 클로드 소넷 5는 코딩과 문서 처리, 고객 응대 애플리케이션 등 지능과 처리 속도의 균형이 필요한 실제 운영 환경을 겨냥하는 모델이다. 회사 측에 따르면 별도의 인프라 변경도 필요하지 않다. 고객이 자사 환경에 맞는 리전별 추론 프로필을 선택하면 아마존 베드록이 자동으로 요청을 처리한다. 기업용 AI에 필요한 보안과 거버넌스 기능도 제공한다. 아마존 베드록은 AWS 클라우드트레일과 AWS 자격 증명 및 액세스 관리(IAM), 아마존 클라우드워치 등과 연동된다. 이를 통해 모델 접근 기록을 추적하고 사용자와 애플리케이션별 접근 권한을 설정하는 한편 사용량과 성능, 비용을 실시간으로 관리할 수 있다는 설명이다. AWS는 이번 서울 리전 지원이 기업의 생성형 AI 활용을 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. AWS 서울 리전은 2016년 공식 출범했으며 AWS는 10년 넘게 국내 리전 인프라에 투자해왔다. 국내 기업들도 이미 아마존 베드록에서 클로드를 실제 업무에 활용 중이다. 삼성물산은 클로드 모델을 활용해 입찰안내서와 계약서 검토를 지원하는 에이전틱 AI 체계를 구축했다. 수천 장의 문서를 분석하고 건설 리스크를 탐색해 프로젝트별 문서 초안까지 작성하며 문서 검토 시간을 약 70% 단축했다. HD한국조선해양은 AWS와 협력해 AI 코딩 도구 클로드 코드를 아마존 베드록을 통해 도입했다. 현재 디지털전환(DX)·AI전환(AX) 담당 조직과 연구원 등 1200명 이상의 개발자가 자연어를 활용한 코드 작성과 검토, 수정 등에 사용 중이다. 한화솔루션은 리서치와 문서 분석, 보고서 작성 등을 지원하는 에이전트형 AI 데스크톱 애플리케이션 클로드 코워크를 전사 AI 어시스턴트 표준으로 채택했다. 현재 한국과 미국을 포함한 글로벌 사업장으로 활용 범위를 확대하고 있다. 함기호 AWS코리아 대표는 "클로드 오퍼스 5를 포함한 앤트로픽의 클로드 모델을 서울 리전에서 이용할 수 있게 됨으로써, 국내 기업과 금융·공공 등 규제 산업의 고객들이 데이터 국내 처리 요건을 충족하면서 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있게 됐다"며 "고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 국내 처리가 가능한 선도적인 모델을 제공함으로써, 국내 조직들이 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경으로 확신을 갖고 나아갈 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 최기영 앤트로픽 코리아 대표는 "국내 추론 지원으로 클로드를 기반으로 서비스를 구축하는 기업과 기관의 핵심 장벽이 해소됐다"며 "은행·병원·공공기관 등 국민의 일상과 밀접한 기관들이 민감한 데이터를 국외로 반출하지 않고도 클로드를 도입할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 이어 "앤트로픽은 서울 팀을 지속적으로 확대하는 등 한국에 대한 투자를 강화하고 있으며 이미 많은 고객이 실제 업무에서 클로드를 활용하고 있다"고 덧붙였다.

2026.09.30 14:37한정호 기자

모바일신분증 불편 국민이 직접 푼다…행안부, 아이디어 공모전 개최

행정안전부가 국민이 직접 모바일신분증 사용 과정의 불편을 해결하고 새로운 활용 방안을 제안하는 아이디어 공모전을 연다. 우수 아이디어는 실제 모바일신분증 서비스 개선에 반영해 온·오프라인에서 활용 편의성을 높인다는 계획이다. 행안부는 다음 달 1일부터 '2026 모바일신분증 아이디어 공모전'을 개최하고 참가작을 접수한다고 30일 밝혔다. 모바일신분증은 2022년 모바일 운전면허증을 시작으로 주민등록증과 국가보훈등록증, 장애인등록증, 외국인등록증 등으로 탑재 가능한 신분증 종류를 확대해왔다. 은행을 비롯해 편의점과 상점 등에서도 신원 확인 수단으로 활용되고 있다. 다만 휴대전화에 신분증을 탑재하는 특성상 일부 현장에서는 사용에 제약이 있었다. 일부 시험장에선 휴대전화 반입 제한으로 모바일신분증을 사용할 수 없고 특정 기관 방문 시 임시출입증을 받기 위해 실물 신분증을 담보물로 맡겨야 하는 경우에도 활용이 어렵다는 게 행안부 측 설명이다. 행안부는 이번 공모전을 통해 이같은 불편을 해소하고 모바일신분증을 일상에서 더욱 편리하게 활용할 수 있는 아이디어와 해결 방법을 발굴할 계획이다. 공모전에는 모바일신분증에 관심 있는 국민 누구나 참여할 수 있다. 아이디어뿐 아니라 실제 구현 가능성을 확인할 수 있는 개념검증(PoC) 형태의 자료도 추가로 제출할 수 있다. 행안부는 참가자가 아이디어를 구체화할 수 있도록 개발지원센터를 통해 전문가 컨설팅과 기술 자문을 지원할 방침이다. 최근 생성형 인공지능(AI)을 활용해 아이디어를 소프트웨어로 구현하거나 시험할 수 있는 환경이 확대된 만큼 기술 경험이 많지 않은 국민도 참여할 수 있을 것으로 보고 있다. 공모 대상은 모바일 주민등록증과 운전면허증, 국가보훈등록증, 장애인등록증, 외국인등록증이다. 접수는 다음 달 1일 오전 9시부터 30일 오후 6시까지 진행된다. 제출된 아이디어는 실현 가능성 등을 확인하는 서면평가와 중복 여부를 살피는 공개검증, 전문가 대면평가를 거친다. 서면평가는 11월 2~6일, 공개검증은 같은 달 9~20일 진행된다. 최종적으로 총 6개 수상작을 선정한다. 대면평가와 시상식은 11월 25일 킨텍스 제1전시관에서 열리는 '2026 대한민국 정부혁신 박람회' 부대 행사로 진행된다. 대상에는 행정안전부장관상, 최우수상에는 한국조폐공사사장상을 수여하며 총상금은 1000만원이다. 행안부는 선정된 우수 아이디어의 완성도를 높여 실제 모바일신분증 서비스 개선에 활용할 계획이다. 국민이 현장에서 겪는 불편을 바탕으로 서비스 개선 과제를 발굴해 모바일신분증의 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "모바일신분증은 온·오프라인에서 안전하고 편리하게 신원을 확인할 수 있는 주요 수단이지만, 일부 현장에선 사용에 불편함이 있었다"며 "국민 여러분의 참신한 아이디어와 기술이 더 안전하고 편리한 모바일신분증을 만드는 데 활용될 수 있도록 많은 관심과 참여를 부탁드린다"고 말했다.

2026.09.30 14:25한정호 기자

LG CNS, 베라 루빈 품은 모듈형 AI 팩토리 출사표…'원 LG' 역량 결집

LG CNS가 그래픽처리장치(GPU)와 서버, 전력·냉각 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터를 앞세워 인공지능(AI) 팩토리 시장 공략에 나선다. 엔비디아 차세대 GPU 베라 루빈을 기반으로 인프라부터 AI 서비스까지 통합 제공하는 풀스택 사업도 확대한다는 목표다. LG CNS는 지난 29일 싱가포르에서 열린 아시아 최대 데이터센터 박람회 '데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026'에 참가해 프리패브 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다고 30일 밝혔다. PMDC는 AI 팩토리 구현에 필요한 GPU와 서버, 전력·냉각 설비 등을 규격화된 모듈 형태로 사전에 제작한 뒤 데이터센터 현장에 설치하는 방식이다. 기존에는 데이터센터 건물을 지은 뒤 기계·설비·배관(MEP)과 AI 인프라를 순차적으로 구축해야 했다. PMDC는 주요 설비를 미리 제작해 현장 공정을 줄이는 방식으로 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. AI 연산 수요에 맞춰 필요한 모듈을 추가할 수 있어 단계적인 증설도 가능하다. LG CNS는 이를 통해 고객이 필요한 시점에 AI 인프라를 빠르게 공급하고 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 계획이다. LG그룹 계열사의 '원 LG' 인프라 기술도 결합한다. LG CNS의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량에 LG전자의 모듈형 냉각 인프라 솔루션과 LG에너지솔루션의 배터리 솔루션을 더해 AI 팩토리에 필요한 인프라를 통합 제공한다는 구상이다. PMDC를 기반으로 한 모듈형 AI 팩토리 사업도 추진한다. 대규모 부지를 확보하거나 별도의 데이터센터 건물을 건설하지 않고 컨테이너 형태의 소형 AI 데이터센터를 구축하는 방식이다. 필요한 기능과 AI 연산 규모에 따라 컨테이너를 추가해 인프라를 확장할 수 있다. LG CNS는 엔비디아 베라 루빈을 기반으로 IT 부하 전력 4메가와트(MW) 규모의 모듈과 GB300 기반 1.2MW 규모 모듈을 출시했다. 향후 고객의 AI 인프라 수요에 맞춰 다양한 사양의 모듈형 AI 팩토리 라인업을 확대할 계획이다. 베라 루빈 기반의 AI 팩토리 풀스택 서비스도 선보였다. GPU와 데이터센터 인프라를 개별적으로 공급하는 데 그치지 않고 GPU 자원부터 AI 학습·추론 서비스, 전력·냉각까지 하나로 묶어 제공하는 것이 핵심이다. AI 팩토리 풀스택 서비스는 베라 루빈 GPU 자원을 클라우드 형태로 제공하는 서비스형 GPU(GPUaaS)와 피지컬 AI 등의 실시간 학습·추론을 지원하는 인텔리전스 서비스, 이를 안정적으로 운영하기 위한 전력·냉각 기술 등으로 구성된다. LG CNS는 GPU 연산 성능과 전력·냉각 기술을 지속적으로 고도화해 AI 서비스 운영 효율을 높인다는 계획이다. 40여 년간 축적한 데이터센터 DBO 경험을 기반으로 기존 데이터센터의 AI 데이터센터 전환과 고성능 GPU에 최적화된 인프라 구축 역량도 강화하고 있다. LG CNS는 이번 DCWA 참가를 계기로 동남아시아를 비롯해 북미와 유럽 등으로 AI 데이터센터와 AI 팩토리 사업을 넓혀갈 방침이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 "AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스"라며 "고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것"이라고 말했다. 이어 "데이터센터 설계·구축·운영을 아우르는 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 AI 팩토리 생태계를 선도하며 사업 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.09.30 10:01한정호 기자

레노버, 가상화 인프라 현대화 승부수…'씽크애자일 VX850 V4' 공개

레노버가 기업의 기존 가상화 인프라를 단계적으로 현대화하면서 인공지능(AI) 워크로드까지 수용할 수 있는 인프라 포트폴리오를 확대한다. 대규모 가상화 환경을 위한 신제품부터 구축·운영 전환 서비스, 주요 가상화·하이브리드 클라우드 플랫폼을 위한 사전 검증 솔루션까지 제공해 기업의 AI 도입 기반을 지원한다는 목표다. 레노버는 기업의 가상화 인프라 현대화와 AI 도입을 지원하기 위해 '씽크애자일 VX850 V4'를 비롯한 새로운 인프라 솔루션과 서비스를 공개했다고 29일 밝혔다. 씽크애자일 VX850 V4는 대규모 가상화 환경과 고부하 인메모리 워크로드에 맞춰 설계됐다. 정형·비정형 데이터를 모두 지원하며 기업의 핵심 워크로드를 통합하고 현대화할 수 있는 기반을 제공한다. 회사 측에 따르면 기업에서 AI 활용이 확대되면서 기존 핵심 시스템과 새로운 AI 워크로드를 하나의 인프라에서 안정적으로 운영해야 할 필요성도 커지고 있다. 레노버는 VX850 V4를 통해 현재 사용 중인 핵심 애플리케이션을 운영하면서 향후 AI 등 새로운 워크로드 확대에도 대응할 수 있도록 지원한다. 인프라 구축부터 실제 운영 환경으로 전환하는 과정도 지원한다. 레노버 인프라 구축 서비스는 표준 구축 서비스와 프리미어 구축 서비스, 프리미어 구축 플러스 서비스 등 세 가지 옵션으로 구성된다. 기업은 프로젝트 규모와 복잡성, 업무 중요도, 내부 IT 역량 등에 따라 필요한 서비스를 선택할 수 있다. 프리미어 구축 서비스와 프리미어 구축 플러스 서비스는 인프라 구축부터 운영 이관까지 지원하며 프리미어 구축 플러스에는 구축 이후 연장 지원과 1년간의 인프라 상태 진단도 포함된다. 가상화와 하이브리드 클라우드 환경을 위한 사전 검증 솔루션도 확대한다. 레노버는 인프라와 주요 소프트웨어 플랫폼을 미리 검증한 구성으로 제공해 기업의 시스템 통합 부담을 줄이고 평가부터 실제 구축까지 걸리는 시간을 단축한다는 계획이다. 지원하는 플랫폼도 다양화했다. 마이크로소프트 하이퍼-V와 윈도우 서버를 비롯해 레드햇 오픈시프트 가상화, 마이크로소프트 애저 로컬, 뉴타닉스 클라우드 플랫폼, 수세 가상화 등을 레노버 인프라와 결합해 제공한다. 레드햇 오픈시프트 가상화 솔루션은 가상머신과 컨테이너 애플리케이션을 하나의 플랫폼에서 함께 실행·관리할 수 있도록 지원한다. 씽크애자일 MX V4 기반 마이크로소프트 애저 로컬은 분산형·하이브리드 환경에서 가상화와 AI, 클라우드 네이티브 워크로드를 운영할 수 있도록 돕는다. 뉴타닉스 컴퓨트 클러스터 기반 씽크시스템은 컴퓨팅 자원을 독립적으로 확장해 워크로드 유연성과 운영 효율을 높인다. 씽크시스템 V4 기반 수세 가상화는 가상머신과 컨테이너 워크로드를 단일 인프라에서 운영할 수 있도록 지원한다. 데이터 보호와 복원력도 강화한다. 씽크시스템 스토리지와 씽크애자일 하이퍼컨버지드인프라(HCI)는 분리형 인프라와 통합 데이터 보호 기능을 기반으로 기존 가상화 환경뿐 아니라 확대되는 AI 워크로드에 대응하도록 설계됐다. 통합 사이버 복원력 기능을 통해 랜섬웨어 대응과 재해복구, 운영 연속성을 지원한다. 업데이트된 '엑스클래리티 컨트롤러(XClarity Controller) 3'와 '엑스클래리티 원'을 활용하면 분산된 인프라의 운영 가시성과 관리 효율을 높이고 이기종 시스템이 혼재된 하이브리드 환경도 통합 관리할 수 있다. 레노버는 기존 인프라를 한 번에 교체하는 대신 기업이 현재 환경을 기반으로 가상화와 하이브리드 클라우드, 클라우드 네이티브, AI 네이티브 환경으로 단계적으로 전환할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "우리는 기존 엔터프라이즈 워크로드로부터 클라우드 네이티브, AI 네이티브 워크로드와 새로운 비즈니스 활용 사례까지 폭넓게 지원한다"며 "기업은 기존 환경을 단계적으로 현대화하면서도 워크로드와 데이터를 어디에, 어떤 방식으로 배치할지 주도적으로 결정할 수 있다"고 말했다.

2026.09.29 14:12한정호 기자

정부 AI·데이터 정책 한데 모은다…범정부 협력체계 본격 가동

행정안전부가 각 정부기관에서 개별적으로 추진해온 인공지능(AI)·데이터 정책을 범정부 차원에서 연계·조정하는 협력체계를 가동한다. 공공부문 AI 도입을 확대하는 동시에 AI 영향평가와 공통 인프라 등 안전한 활용 기반을 마련해 행정서비스 혁신으로 연결한다는 구상이다. 행안부는 오는 30일 정부서울청사 별관 국제회의실에서 '제1회 AI·데이터행정 책임관 협의회'를 개최한다고 29일 밝혔다. AI·데이터행정 책임관 협의회는 'AI·데이터 행정법' 제19조에 따라 구성된 법정 협의체다. 행안부 차관이 의장을 맡고 각 기관의 AI·데이터행정 업무와 데이터 구축·제공, 공동 활용 등을 총괄하는 국장급 AI·데이터행정 책임관이 참여한다. 협의회는 공공기관이 AI를 안전하고 신뢰성 있게 도입·활용할 수 있도록 관련 정책과 현안을 논의하는 범정부 협력 창구 역할을 맡는다. 향후 정책 추진 여건을 고려해 탄력적으로 개최할 예정이다. 첫 협의회에선 AI·데이터 행정법 시행에 따른 정부 정책 추진 방향과 기관별 이행 사항을 공유한다. 행안부와 중소벤처기업부, 서울시, 인천시 등이 추진하는 AI 기반 정책도 함께 논의한다. 행안부는 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI' 추진 방향과 공공데이터 상위 100개 조기 개방, 공공 누리집 사용자 인터페이스·사용자 경험(UI·UX) 개선 방안 등을 제시하고 각 기관에 협조를 요청할 계획이다. 중기부는 중소벤처24 통합플랫폼 및 AI 서비스 도입 방안을 발표한다. 중소벤처기업을 대상으로 맞춤형 지능형 원스톱 서비스를 구축·제공하기 위해 필요한 데이터 연계 등 기관 간 협조 사항을 공유할 방침이다. 서울시는 AI 기반 도시행정 혁신과 도시문제 해결을 위해 보유한 약 65만개 데이터의 구조와 시민·기업·정책 수요를 분석한다. 이를 통해 고가치 데이터 집합 100개를 선정하고 AI가 바로 활용할 수 있는 'AI-레디 데이터'로 정비해 내년부터 단계적으로 개방할 계획이다. 인천시는 지방정부가 AI·데이터 사업에 참여할 수 있는 공모 기회를 확대하는 방안을 제안할 예정이다. 지방정부에서 발굴한 우수 AI·데이터 기반 서비스를 다른 지역에서도 활용할 수 있도록 공동 활용·확산 체계를 마련할 필요가 있다는 입장이다. 협의회에서 논의된 과제는 관계 기관이 공동으로 검토·추진한다. 행안부는 필요한 법·제도적 지원 방안을 마련하고 각 기관은 담당 업무 특성에 맞는 추진 방안을 수립해 이행할 계획이다. 공공기관의 AI 활용을 위한 안전장치도 강화한다. 행안부는 AI 활용 과정에서 국민의 기본권이 침해되는 것을 방지하기 위해 오는 12월까지 'AI 영향평가 가이드라인'을 배포할 예정이다. 각 기관이 AI를 도입할 때 활용할 수 있는 '범정부 AI 공통 기반' 구축도 확대한다. 민관 협력 기반을 강화하기 위해 내년까지 '공공 AI·데이터협회'도 설립한다는 목표다. 김민재 행안부 차관은 "본 협의회를 현장의 어려움을 공유하고 함께 해법을 찾는 범정부 협력의 장으로 운영하겠다"라며 "안전한 AI 활용 기반을 갖추는 동시에 AI·데이터 행정이 국민이 체감할 수 있는 행정서비스 혁신으로 이어지도록 각 기관과 긴밀히 협력하겠다"고 밝혔다.

2026.09.29 13:26한정호 기자

바이브 코딩 뜨자 '러버블'도 질주…연환산 매출 6억 달러 돌파

자연어만으로 애플리케이션을 개발하는 '바이브 코딩' 시장이 성장하는 가운데, 유럽 인공지능(AI) 스타트업 러버블이 기업 고객 매출을 확대하며 주목받고 있다. 24일(현지시간) 테크크런치에 따르면 파비안 헤딘 러버블 공동창업자는 이날 네덜란드 암스테르담에서 열린 휴먼X 서밋에서 회사의 연환산 매출이 6억 달러(약 8200억원)를 넘어섰다고 밝혔다. 러버블은 사용자가 자연어로 원하는 서비스를 설명하면 AI가 웹사이트나 애플리케이션 등을 구축해주는 바이브 코딩 플랫폼이다. 전문 개발자가 아니더라도 아이디어를 실제 서비스 형태로 구현할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 최근에는 기업 시장 공략에 집중하고 있다. 헤딘 공동창업자에 따르면 현재 포춘 500대 기업 가운데 약 3분의 2가 러버블 제품을 사용 중이다. 주요 고객으로는 마이크로소프트와 엔비디아, 도이치텔레콤 등이 꼽힌다. 플랫폼을 통해 만들어진 서비스 이용량도 증가하고 있다. 러버블 이용자들이 만든 애플리케이션의 월간 조회수는 합산 기준 10억회에 육박한다. 투자자들의 관심도 이어지고 있다. 러버블은 지난해 12월 멘로벤처스와 캐피털G 등으로부터 3억 달러(약 4100억원)를 투자받으면서 기업가치 66억 달러(약 9조원)를 인정받았다. 이어 지난달에는 멘로벤처스와 스케일업 유럽 펀드로부터 4억 달러(약 5400억원)를 추가 조달하며 기업가치가 133억 달러(약 18조원)로 뛰었다. 헤딘 공동창업자는 "코덱스나 클로드 코드 같은 도구를 이용하면 코드를 만들 수 있지만 러버블의 결과물은 코드가 아니라 제품"이라며 "우리는 호스팅과 배포, 애플리케이션 확장까지 지원하고 있으며 우리가 만든 앱에는 매달 10억회에 가까운 방문이 발생 중"이라고 말했다.

2026.09.27 06:47한정호 기자

AWS, AI 에이전트도 골라 쓰는 모델로…오픈소스 실행환경 공개

아마존웹서비스(AWS)가 개발자가 원하는 인공지능(AI) 모델을 활용해 에이전트를 손쉽게 구축·운영할 수 있는 오픈소스 실행 환경을 공개했다. 복잡한 구성 요소를 일일이 연결하지 않아도 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있도록 지원한다는 목표다. AWS는 오픈소스 AI 에이전트 실행 환경 '스트랜즈 하네스(Strands harness)'를 공개했다고 23일 밝혔다. 개발자는 로컬 PC에서 바로 실행하거나 원하는 클라우드 환경에 배포할 수 있으며 자유로운 수정이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공된다. 스트랜즈 하네스는 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 여러 구성 요소를 미리 조립해 제공하는 일종의 실행 환경이다. 개발자가 AI 에이전트를 직접 구축할 때 필요한 모델과 도구, 메모리 등 여러 요소를 개별적으로 연결해야 했던 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 개발자는 원하는 AI 모델을 선택한 뒤 파이썬 또는 타입스크립트 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있다. 특정 코딩 작업에 한정하지 않고 다양한 업무에 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트로 설계한 것도 특징이다. 비용 절감에는 AI 모델이 한 번에 기억하고 참고하는 정보 범위인 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 기술을 활용했다. 도구 실행 결과가 약 1500토큰을 넘으면 자동으로 내용을 요약·축약하고, 사용할 수 있는 컨텍스트의 85%를 넘어서면 대화 내용을 다시 요약한다. 정보량이 컨텍스트 범위를 초과하면 실행 과정에서 자동으로 복구하는 기능도 제공한다. 반복적으로 사용하는 요청은 저장해 재활용하는 '프롬프트 캐싱'을 적용해 처리 시간과 비용을 함께 줄였다. AWS 자체 테스트에선 동일한 클로드 또는 GPT 모델을 사용했을 때 스트랜즈 하네스가 6개 벤치마크에서 토큰 비용을 평균 28% 줄인 것으로 나타났다. 정확도는 클로드 코드와 코덱스 등 기존 도구와 동등하거나 높은 수준을 유지했다는 설명이다. 특히 '페이블 5' 모델을 이용한 시험에선 클로드 코드보다 비용이 77% 낮았고 '터미널 벤치 2.1' 점수는 더 높았다. 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 개방성도 높였다. 아마존 베드록을 비롯해 앤트로픽, 오픈AI, 구글의 최신 모델과 연동할 수 있으며 로컬 환경에서 구동하는 올라마 모델도 지원한다. 기본 에이전트에는 명령어 실행과 파일 읽기·쓰기·편집, 웹 검색 등의 도구가 탑재된다. 여러 작업 세션에 걸쳐 장기 기억을 유지하고 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수도 있다. 복잡한 작업은 내장된 보조 에이전트에 맡기고 여러 단계로 구성된 작업은 체크리스트 형태로 관리한다. 배포 환경도 특정 클라우드로 제한하지 않았다. 리눅스 컨테이너를 지원하는 환경이라면 사용할 수 있으며 모달, 클라우드플레어 컨테이너스, 마이크로소프트 애저 컨테이너 앱스, 구글 클라우드 런, 아마존 ECS, 아마존 베드록 에이전트코어 등에 배포할 수 있다. 함께 공개한 '스트랜즈 CLI'를 활용하면 자연어만으로 AI 에이전트의 시제품을 만들 수도 있다. 모델 공급자를 연결한 뒤 원하는 지시문과 도구를 추가하면 에이전트를 구동 가능하다. 이후 완성된 결과물을 타입스크립트나 파이썬 코드로 내보내 추가 개발을 이어갈 수 있다. 가령 에이전트에 "플레이라이트 MCP를 추가하라"고 자연어로 지시하면 해당 도구를 자동으로 연결한다. 개발자는 완성된 코드를 내보내 자신이 사용하는 코딩 도구에서 개발을 이어갈 수 있다. 모델 교체나 도구 추가, 기본 설정 변경 등도 가능하다. 스트랜즈 하네스는 파이썬과 타입스크립트를 지원한다. 개발자는 관련 패키지를 설치해 바로 이용할 수 있으며 대화형 개발 환경이 필요한 경우 스트랜즈 CLI를 별도로 설치해 사용할 수 있다.

2026.09.23 14:16한정호 기자

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