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알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

아카마이 "AI 도입 넘어 운영으로…보안·인프라도 바뀌어야"

"인공지능(AI)을 도입하는 것 자체는 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기업들은 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 어떻게 안정적으로 운영하며 어떻게 보호할 것인가에 관심이 있습니다." 이경준 아카마이 코리아 대표는 22일 서울 강남구에서 열린 '2026 아카마이 미디어 간담회'에서 "AI가 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 형태로 발전하면서 기업 애플리케이션과 업무 프로세스, 정보기술(IT) 인프라가 빠르게 변화하고 있다"며 이같이 밝혔다. 그러면서 "AI를 어디에서 실행하고 늘어나는 컴퓨팅과 데이터 수요를 어떻게 감당할지, 새로운 보안 위협에 어떻게 대응할지가 과제가 됐다"며 "AI를 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하는 역량이 중요해질 것"이라고 부연했다. 아카마이는 전 세계 130개 이상 국가, 700개 도시의 4300개 이상 엣지 네트워크 거점(POP)과 1000테라비피에스(Tbps) 이상의 네트워크 용량을 기반으로 분산 인프라를 운영 중이다. 국내에서는 데브시스터즈가 대규모 글로벌 트래픽 처리에 아카마이 클라우드를 도입했다. 스마트빅은 게임 서버 워크로드를 이전해 저지연 환경과 비용 절감을 동시에 달성했다. AI 에이전트 확산에 공격 표면 확대…'머신 스피드' 방어 필요 AI가 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 보안이 다뤄야 할 영역도 기존 웹 애플리케이션에서 브라우저, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE), 응용 프로그램 인터페이스(API), 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트 등으로 확대되고 있다. 업계에서는 AI 에이전트의 발전 양상에 따라 기존과 다른 속도와 방식의 공격에 대비해야 한다는 목소리가 나온다. 한준형 아카마이 상무(시니어 솔루션 엔지니어링 매니저)는 AI가 사람의 판단을 기다리지 않고 스스로 행동하는 환경에서는 보안 역시 기계의 실행 속도에 대응해야 한다고 강조했다. 한 상무는 "기계가 알아서 판단하고 실행하는 시대"라며 "머신 스피드에 대한 공격, 그다음에 머신 스피드에 대한 방어 체계가 모든 곳에 이뤄져야 한다"고 말했다. AI 에이전트의 자율성이 커지면서 외부 웹페이지나 문서에 숨겨진 악성 지시를 정상 명령으로 인식하게 만드는 '에이전트 하이재킹'도 새로운 위협으로 부상하고 있다. 에이전트가 브라우저를 통해 외부 서비스와 상호작용하는 만큼 기존 애플리케이션 보안을 넘어 브라우저 환경까지 방어 범위를 넓혀야 한다는 진단이다. 한 상무는 "새로운 브라우저 위협에 대한 공격이나 방어는 충분히 막을 수 있다"며 "보안기업 레이어X를 인수해 관련 솔루션을 확보했고 아카마이 워크포스 프로텍터를 통해 대응하고 있다"고 설명했다. 코어부터 엣지까지 AI 인프라 분산…'초저지연 추론'에 초점 AI 활용이 실제 서비스 단계로 넘어가면서 클라우드 인프라의 중심도 모델 학습뿐 아니라 서비스 현장에서 이뤄지는 추론으로 이동했다. 특히 챗봇, 추천 시스템, 게임 등 실시간성이 중요한 서비스에서는 사용자와 AI 인프라 사이의 네트워크 지연시간을 줄이는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 아카마이는 거대 AI 모델을 직접 학습시키는 인프라보다 완성된 모델을 실제 서비스에 적용하는 AI 추론 시장에 초점을 맞추고 있다. AI 활용이 특정 실험이나 개발 단계를 넘어 실제 서비스로 확산되면서 모델을 서비스에 연결하고 안정적으로 처리할 수 있는 추론 인프라의 중요성이 커지고 있어서다. 강상진 아카마이 상무(수석 기술 솔루션 아키텍트)는 "아카마이가 공략하는 쪽은 AI 학습용 고객이 아니라 AI 추론용 고객"이라며 "기존 네트워크와 그래픽처리장치(GPU) 연산을 결합해 빠른 실시간 사용자 경험을 제공할 수 있다"고 강조했다. 아카마이는 엣지에서 모든 AI 연산을 처리하는 대신 사용자와 가까운 엣지를 추론 서비스의 접점으로 활용하고, 실제 GPU 연산은 별도 데이터센터에서 수행하는 분산형 구조를 구축했다. 엣지와 GPU 데이터센터는 물리적으로 분리돼 있지만 글로벌 네트워크로 연결해 사용자와 연산 자원 사이의 지연을 줄이는 방식이다. 강 상무는 "GPU가 탑재된 데이터센터와 자사 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 방화벽을 위한 엣지 플랫폼의 데이터센터는 물리적으로 다른 영역"이라며 "엣지를 프론트엔드로 AI 추론 서비스를 제공하고, GPU가 탑재된 AI 데이터센터와 아카마이의 글로벌 백본망을 연결한다"고 밝혔다. 아카마이는 추론 중심으로 제공하고 있는 GPU 인프라를 엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처로 확대하고 향후 AI 학습 수요까지 고객군을 넓힌다는 계획이다. 강 상무는 "올해 들어 전자상거래, 전자, 포털 등 다양한 산업에서 GPU 수요가 나타나고 있다"며 "특정 산업에 한정하기 어려울 정도로 AI 서비스용 GPU 수요가 커지고 있다"고 말했다.

2026.09.22 14:05이나연 기자

AI 에이전트 구축 컨설팅도 AI가…포스코DX, 기업 AX 속도 높인다

포스코DX가 인공지능(AI) 에이전트 도입을 위한 업무 분석과 설계 과정에도 AI 에이전트를 투입한다. 컨설턴트가 수행하던 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 AI로 지원해 컨설팅·설계 기간을 절반 이상 줄이고 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. 포스코DX는 AI 에이전트 구축 컨설팅을 지원하는 AI 에이전트 '에이전티-씨(Agentee-C)'를 개발해 실제 AX 프로젝트에 적용 중이라고 22일 밝혔다. 에이전티-씨는 기업이 AI 에이전트를 도입하기에 앞서 진행하는 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 컨설팅 전반을 지원한다. 기존에는 컨설턴트가 현업 담당자를 인터뷰한 뒤 업무를 분석하고 AX 과제를 발굴해 설계하는 방식으로 프로젝트를 진행했다. 포스코DX는 기업 AX 수요가 여러 업무 영역에서 동시에 늘면서 기존 방식만으로는 빠르게 대응하기 어렵다고 판단했다. 모든 프로젝트에 컨설턴트를 직접 투입하는 대신 AI 에이전트가 반복적인 분석과 산출물 작성을 지원하도록 해 컨설팅 업무의 효율성을 높인다는 구상이다. 에이전티-씨가 생성한 결과물은 포스코DX가 앞서 개발한 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 '에이전티(Agentee)'와 연계된다. 에이전티는 AI 에이전트의 개발부터 운영과 평가, 재배치까지 전체 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 에이전티-씨가 업무 분석과 설계 결과를 생성하면 이를 에이전티에 입력해 실제 AI 에이전트 개발과 운영으로 연결한다. 이를 통해 AX 과제 발굴과 기획·설계부터 AI 에이전트 개발·운영까지 하나의 체계에서 지원할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 포스코DX는 에이전티-씨를 활용하면 기존 컨설팅과 설계에 필요한 시간을 절반 이상 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 분석과 설계 과정에서 반복되는 업무를 자동화하고 결과물을 개발 플랫폼과 바로 연계해 실제 개발·운영 단계로 넘어가는 시간을 단축하는 방식이다. 관련 조직도 강화하고 있다. 포스코DX는 올해 'AI 워크포스 TF'를 신설하고 AX 컨설팅부터 AI 에이전트 개발·운영까지 관련 사업을 확대 중이다. 에이전티-씨는 지난 7월부터 가동해 포스코DX 내부 AX 과제에 우선 적용하고 있다. 회사는 실제 활용 경험을 토대로 업종과 고객사별 특성을 반영한 컨설팅 방법론을 올해 안에 고도화할 계획이다. 이후 외부 고객을 대상으로 한 AX 사업으로 적용 범위를 확대한다는 방침이다. 포스코그룹 차원에서도 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 그룹은 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 수립하고 사업 프로세스와 사무 업무, 가치 창출 등 세 축을 중심으로 AX를 추진 중이다. 제조 현장뿐 아니라 사무 업무 전반으로 AI를 확대해 업무 방식을 혁신한다는 목표다. 포스코DX 관계자는 "AI 전환 성패는 어떤 AI 도구를 사용하느냐보다 사람과 AI가 업무를 어떻게 나누고 협업하도록 설계하느냐에 달려 있다"며 "AI 에이전트를 활용해 AX 과제를 빠르고 체계적으로 발굴하고 개발부터 운영·관리까지 효율적으로 이뤄질 수 있도록 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 11:40한정호 기자

아마존, 외부 AI 에이전트에 빗장…메타 '뮤즈' 상품 구매 차단

사람 대신 물건을 구매하는 인공지능(AI) 에이전트가 전자상거래 플랫폼 벽에 막혔다. 21일(현지시간) 테크크런치와 더버지 등 외신에 따르면 아마존은 메타의 개인용 AI 에이전트 뮤즈가 자사 쇼핑몰에 접근하는 것을 차단했다. 뮤즈를 이용한 아마존 상품 구매도 막혔다. 아마존은 승인받지 않은 AI 에이전트가 자사 쇼핑몰에 지속적으로 접근하는 것은 이용약관 위반이라는 입장이다. 메타가 뮤즈를 통해 아마존에 접근하면서 사전에 이를 알리지 않았다는 점도 문제 삼았다. 개인정보 보호와 보안에 대한 우려도 제기했다. 아마존은 뮤즈가 AI 에이전트라는 사실을 밝히지 않은 채 웹사이트에 접속하고 고객의 로그인 정보를 저장하는 것으로 보인다고 주장했다. 아마존은 앞서 메타에 자사 쇼핑몰을 뮤즈의 이용 대상에서 제외해 달라고 요청했다. 메타가 이를 받아들이지 않자 아마존이 뮤즈의 접근을 차단한 것으로 전해졌다. 뮤즈는 메타가 지난 8일 공개한 개인용 AI 에이전트다. 이용자의 질문에 답하는 데 그치는 챗봇과 달리 이메일을 보내고 여행을 예약하거나 상품을 구매하는 등 여러 단계의 작업을 사람 대신 수행한다. 별도 응용프로그램인터페이스(API)가 없는 웹사이트에도 자체 브라우저를 이용해 접근할 수 있다. 사람이 웹사이트를 이용하는 것처럼 직접 접속해 필요한 작업을 수행한다. 이메일 전송이나 상품 구매처럼 중요한 작업은 실행 전 이용자에게 확인하도록 설계됐다. 출시 초반 이용자도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 앱토피아에 따르면 뮤즈는 출시 첫 12일 동안 미국과 캐나다 iOS에서 180만 건 다운로드를 기록했다. 같은 조건에서 챗GPT가 출시 초기에 기록한 130만 건보다 많았다. 미국 내 모바일 일간활성이용자도 같은 시점의 챗GPT를 웃돌았다. 뮤즈는 64만 2000명으로 챗GPT의 23만 1000명보다 많았다. 다만 이는 메타와 오픈AI가 공개한 공식 통계가 아닌 앱토피아의 추산치다. 외부 AI 에이전트의 아마존 접근을 둘러싼 갈등은 이번이 처음이 아니다. 아마존은 퍼플렉시티의 AI 브라우저 코멧이 이용자를 대신해 자사에서 상품을 구매하는 기능을 두고 법적 분쟁을 벌이고 있다. 구글과 오픈AI의 쇼핑 에이전트 접근도 제한해왔다. 아마존 관계자는 "다른 기업의 고객을 대신해 구매하는 제3자 애플리케이션은 투명하게 운영돼야 한다"며 "서비스 제공자가 참여 여부를 결정할 권리도 존중해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.22 09:48김동원 기자

"단순 도입 넘어 수익성 입증해야”…애피어, 에이전틱 AI 운영 지침 발표

애피어가 에이전틱 AI의 비즈니스 성과를 지속해서 확대하기 위해 기업이 갖춰야 할 5가지 핵심 조건인 '스케일'(SCALE)을 새롭게 제시했다. 21일 회사에 따르면, 최근 맥킨지가 발표한 '2026 AI 현황' 조사 결과 연 매출 10억 달러 이상 대기업 중 AI 에이전트를 확장 단계에서 활용한다는 응답은 지난해 27%에서 올해 40%로 급증했다. 반면 AI 활용이 수익성 개선에 기여했다고 답한 비율은 37%로 전년과 비슷한 수준에 머물렀다. 이에 애피어는 기업의 AI 활용이 본격적인 확장 단계에 접어든 만큼 논의의 초점을 단순한 기술 도입에서 실제 업무에서의 운영과 성과 확대로 전환해야 한다고 진단했다. 애피어가 제시한 핵심 조건 스케일은 5가지 실무 지침의 영문 앞 글자를 딴 개념이다. 첫 번째는 '전략적 목표 설정(Strategic)'으로, 매출 성장이나 비용 절감 등 명확하고 측정 가능한 비즈니스 목표를 수립하는 단계다. 두 번째 '역량 및 한계 판단(Calibrated)'은 AI가 스스로 확신 수준을 평가하고 잠재적 위험을 고려해 행동 여부를 결정하는 능력을 뜻하며, 주요 업무 흐름마다 점검과 안전장치 적용이 필수적이다. 이어 세 번째 '적응형 운영(Adaptive)'은 과업의 목적과 난이도에 맞춰 적합한 모델과 에이전트를 선택하고 조율하는 과정을 말한다. 네 번째 '지속적 학습(Learning)'은 축적되는 맥락과 사용자 피드백을 이후 판단에 반영해 일회성 자동화를 넘어서는 가치를 창출하는 단계다. 마지막 '효율적 자원 활용(Efficient)'은 거대언어모델(LLM)의 토큰 최적화 등을 통해 연산 자원을 낭비 없이 적절히 투입하는 것을 핵심으로 한다. 애피어는 이러한 연구와 기술 역량을 자사 제품에 적용해 기업이 AI 투자를 실질적인 성과(ROI)로 전환하도록 지원하고 있다. 치한 위 애피어 CEO 겸 공동창업자는 “이제 기업의 관심은 도입한 AI가 어떤 성과를 내고 있으며, 이를 어떻게 지속적으로 확대할 수 있을지에 집중되고 있다”며 “에이전틱 AI가 더 많은 판단과 실행을 맡게 될수록 자율성 자체보다 이를 얼마나 신뢰할 수 있고 효율적으로 운영하느냐가 중요해진다. 결국 AI의 자율성이 높아질수록 이를 운영하는 기업의 판단 역시 더 정교해져야 한다”고 말했다.

2026.09.21 21:09백봉삼 기자

유베이스가 그리는 AI 시대 컨택센터 생태계는

유베이스가 인공지능(AI) 에이전트를 실제 고객 상담 업무에 투입하며 AI 컨택센터(AICC) 사업 확대에 속도를 내고 있다. AI가 상담 업무 일부를 직접 처리하고 인간 상담사는 복잡한 업무를 이어받는 협업 구조를 앞세워 업무처리아웃소싱(BPO) 운영 효율을 높인다는 전략이다. 20일 IT 업계에 따르면 유베이스는 AI 에이전트와 기존 BPO 운영 역량을 결합한 차세대 AICC 사업을 확대하고 있다. AI가 고객 문의에 답변하는 수준을 넘어 요청 내용을 파악하고 관련 업무를 수행한 뒤 필요하면 상담사에게 넘기는 방식이다. 유베이스는 운영 과정에서 AI 상담 자동화 효과도 확인했다고 밝혔다. AI 에이전트 도입 후 하루 평균 들어오는 상담 가운데 AI가 직접 처리하는 비중이 약 30%를 기록한 것으로 나타났다. 상담 통화 시간은 기존보다 20% 줄었고 상담이 끝난 뒤 기록과 정리 등에 투입되는 후처리 시간은 80% 줄었다. 그렇다고 AI가 모든 상담을 독자적으로 맡는 방식은 아니다. 고객 요청을 AI가 먼저 파악해 처리한 뒤 사람의 판단이 필요한 업무는 상담사에게 넘긴다. 이 과정에서 AI가 이전 대화를 즉시 요약해 전달해 고객이 상담 내용을 다시 설명해야 하는 불편을 줄이는 구조다. 유베이스는 AI와 상담사의 역할을 연결하는 방식으로 기존 AICC와 차별화를 시도하고 있다. AI 답변을 검수하고 상담 시나리오를 설계하는 BPO 운영 체계까지 AI 기술과 결합해 상담 품질을 지속적으로 개선한다는 구상이다. AI 에이전트 응답 속도와 음성인식 성능도 실제 상담 환경에 맞췄다. 회사가 공개한 기술 성능은 약 1초의 응답 속도와 98% 수준의 음성인식(STT) 인식률이다. 공감이나 사과가 필요한 상담 상황에 맞춰 자연스러운 음성을 생성하는 기술도 적용했다. 유베이스는 기업의 AI 도입 비용을 낮추기 위해 서비스 제공 방식도 바꿨다고 설명했다. AI 솔루션과 컨택센터를 각각 구축하는 대신 하나의 계약으로 묶어 제공하는 통합 운영 모델을 내세웠다. 기업이 AI를 직접 도입할 때 필요한 초기 투자비와 별도 개발 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그룹 계열사가 보유한 AI 기술도 AICC 사업에 활용한다. 한일네트웍스의 거대언어모델(LLM) 기반 음성 콜봇과 다국어 생성형 AI 챗봇 'H봇'을 비롯해 리턴제로의 음성인식 기술과 위고의 음성·대화형 AI 고객 커뮤니케이션 서비스 '토카라' 등을 연계한다. 유베이스는 이같은 AI 에이전트 기반 AICC 사업 모델을 지난 9일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 '2026 스마트 워크 & 컨택센터 엑스포(SWCC 2026)'에서 공개했다. 행사에서는 고객의 자연어 음성을 AI가 인식한 뒤 요청 맥락을 파악하고 시스템과 연동해 업무를 처리한 뒤 필요하면 상담사에게 연결하는 과정을 시연했다. 전시 부스에는 행사 기간 약 600명의 관계자가 방문했다. 목진원 유베이스 대표는 "AICC 도입을 고민하는 많은 기업들에게 BPO 운영 노하우와 AI 기술을 결합한 우리 모델이 명쾌한 해법이 될 것"이라며 "앞으로 검증된 AI 에이전트 기반으로 상용화와 적용 범위를 빠르게 확대해 고객사 CX를 이끄는 핵심 파트너로서 입지를 더욱 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.20 09:17김미정 기자

사이오닉에이아이, 태국·싱가포르 공략 가속…동남아 AI 시장 확장 본격화

사이오닉에이아이가 태국과 싱가포르를 중심으로 동남아시아 시장 공략에 속도를 내고 있다. 사이오닉에이아이는 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼과 검색 기술을 앞세워 현지 파트너십을 확대하는 한편 금융권을 대상으로 개념검증(PoC) 사업도 추진하며 해외 사업 기반을 넓히고 있다고 18일 밝혔다. 동남아시아에서는 기업들의 AI 도입 수요가 빠르게 증가하고 있지만 언어 다양성과 데이터 보안 규제, 높은 구축 비용 등이 도입 장벽으로 작용해 왔다. 특히 금융·공공 분야에서는 외부 클라우드 활용에 대한 제한이 많아 온프레미스 기반 AI 솔루션에 대한 관심이 높아지는 추세다. 사이오닉에이아이는 이러한 수요를 겨냥해 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '스톰 플랫폼(Storm Platform)'을 제공하고 있다. 이 플랫폼은 별도 개발 지식 없이도 자연어 명령만으로 AI 에이전트를 설계하고 배포할 수 있는 노코드 환경을 지원한다. 플랫폼의 핵심 기술인 '스톰 파스(Storm Parse)'는 문서 구조를 자동 분석해 최적의 방식으로 데이터를 추출·정제하는 문서 파싱 엔진이다. 복잡한 문서의 계층 구조와 맥락을 유지한 채 AI가 활용하기 쉬운 형태로 변환해 검색증강생성(RAG) 성능을 높이는 것이 특징이다. 여기에 자체 개발한 '에이전틱 RAG(Agentic RAG)' 기술을 결합해 단순 키워드 검색을 넘어 문서 간 연관성과 예외 조건까지 분석할 수 있도록 했다. 회사 측은 이를 통해 AI 응답의 정확도를 높이고 환각 현상을 줄일 수 있다고 설명했다. 검색 성능을 좌우하는 임베딩 모델 경쟁력도 강점으로 꼽힌다. 사이오닉에이아이의 '컴샛 임베드(comsat-embed)'는 글로벌 AI 벤치마크인 대규모 텍스트 임베딩 벤치마크(MTEB) 한국어와 일본어 부문에서 검색(Retrieval) 및 재순위화(Reranking) 분야 1위를 기록했다. 배포 방식에서도 SaaS뿐 아니라 온프레미스와 프라이빗 클라우드를 지원해 데이터가 외부로 유출되지 않도록 운영할 수 있다. 이러한 특성으로 IBK기업은행, LS증권, 삼성E&A, 현대자동차 등 보안 요구 수준이 높은 기업들을 고객사로 확보했다. 회사는 최근 태국 클라우드 기업 '시암 AI(Siam AI)'에 태국어 특화 AI 모델과 에이전트 플랫폼을 공급하며 현지 시장 진출을 본격화했다. 지난 8월에는 태국 밸류애드 디스트리뷰터(VAD)인 블루지브라(Blue Zebra)와 공식 파트너십을 체결했다. 블루지브라는 정부·군·금융 분야를 중심으로 24년 이상 사업을 수행해 온 현지 IT 유통 기업이다. 양사는 파트너십 체결 이후 방콕에서 공동 사업 전략을 논의하고 잠재 고객 및 협력사 대상 미팅을 진행했다. 이달 초에는 블루지브라 경영진이 한국을 방문해 구체적인 사업 기회를 협의했으며, 태국 내 대형 기관을 대상으로 한 온프레미스 AI 구축 사업도 논의 중이다. 사이오닉에이아이는 태국 국가혁신청(NIA)이 주관하는 '글로벌 스타트업 허브 2026(Global Startup Hub 2026)' 프로그램에도 선정됐다. 이를 통해 현지 시장 진출 컨설팅과 네트워킹, 투자 연계 지원 등을 받으며 사업 기반을 확대하고 있다. 최근에는 SITE 2026 전시회에서 태국 주요 기업형 벤처캐피털(CVC) 관계자들을 대상으로 솔루션 시연과 사업 협의를 진행했다. 싱가포르에서는 현지 금융권 파트너와 PoC를 수행하고 있으며, 대형 시스템통합(SI) 기업을 포함한 현지 기업들과 협력 방안을 논의하고 있다. 오는 29~30일 싱가포르 샌즈 엑스포에서 열리는 '테크 위크 싱가포르 2026(Tech Week Singapore 2026)'에도 참가해 스톰 플랫폼을 선보일 예정이다. 11월 개최되는 싱가포르 핀테크 페스티벌(Singapore Fintech Festival) 기간에는 현지 금융기관들과 추가 미팅도 예정돼 있다. 사이오닉에이아이 관계자는 "국내 금융·공공 시장에서 검증된 보안성과 AI 기술 경쟁력이 동남아 시장에서도 긍정적인 반응을 얻고 있다"며 "다국어 처리 기술과 현지 파트너 생태계를 기반으로 동남아 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.09.18 16:02남혁우 기자

"혼자 창업해도 AI 팀원과 함께"…한컴, '노마디안' 앞세워 美 공략

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 가상의 팀원처럼 구성해 업무를 수행하는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 앞세워 미국 시장 공략에 나선다. 1인 창업자가 필요한 AI 에이전트를 직접 선택하고 성장시키는 방식으로 차별화해 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 선보인다는 목표다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 국내에 송출하고 미국 시장을 겨냥한 글로벌 마케팅을 확대한다고 18일 밝혔다. 노마디안은 한컴이 에이전틱 운영체제(OS) 기술을 기반으로 개발한 AI 워크포스 플랫폼이다. 사용자가 직원을 채용하듯 필요한 AI 에이전트를 선택해 팀을 구성하고 업무를 맡길 수 있도록 설계됐다. 한컴은 이번 광고에서 '에이전트 오너'라는 개념을 내세웠다. 자신의 AI 에이전트를 학습·성장시키면서 AI 팀원들과 회사를 운영하는 1인 창업자를 광고의 주인공으로 설정했다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등 서로 다른 업무를 담당하는 5종의 AI 에이전트가 등장한다. 한컴은 '3D AI팀'이라는 콘셉트에 맞춰 각각의 에이전트를 캐릭터 형태로 구현했다. 업무 지시는 자연어로 이뤄진다. 사용자가 말이나 문장으로 업무를 요청하면 각 AI 에이전트가 역할에 따라 업무를 나눠 수행한다. 사용자는 3D 워크스페이스에서 에이전트들의 업무 진행 상황을 확인하고 필요한 시점에 결과물을 검토할 수 있다. 여러 AI 서비스를 각각 오가며 사용하는 대신 하나의 환경에서 AI 에이전트에 업무를 지시하고 진행 과정을 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 사용자는 필요한 직무에 따라 AI 에이전트를 선택할 수 있다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터 등을 고르면 해당 직무에서 사용하는 업무 도구가 함께 연결된다. 필요한 에이전트가 없으면 사용자가 직접 만들어 팀에 배치하는 것도 가능하다. 한컴은 에이전트를 단순히 선택해 사용하는 데 그치지 않고 사용자와 함께 성장하도록 설계했다. 육성 시뮬레이션 게임에서 착안한 관계형 경험을 적용해 사용자와 에이전트 사이에 대화와 피드백이 쌓일수록 해당 사용자의 업무 방식에 맞춰 변화하도록 했다. 이에 따라 같은 서비스를 사용하더라도 사용자마다 서로 다른 AI 팀을 구성할 수 있다는 설명이다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 노마디안 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 이번 광고 역시 미국 사용자를 염두에 두고 영어로 더빙했으며 '1인 창업자를 위한 AI 팀(AI Workforce, Built for Super Founders)'를 슬로건으로 내걸었다. 광고는 주요 방송사에서 30초 분량으로 송출된다. 한컴은 국내 광고를 시작으로 미국에서도 해당 광고를 활용하며 현지 마케팅을 이어갈 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "캐릭터, 즉 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다"며 "이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안만의 차별화된 사용자 경험이자, 사용자가 노마디안에 머무는 이유가 될 것"이라고 말했다.

2026.09.18 13:49한정호 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

"똑똑한 AI, 실수도 잘 숨겨"…오픈AI, 정렬 실패 사례 공개

인공지능(AI) 모델 성능이 높아질수록 실수나 부적절한 행동을 감추는 능력도 덩달아 오를 수 있다는 분석 결과가 나왔다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 AI 정렬 실패 사례를 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 발표했다. 이번에 공개된 사례는 총 6건이다. AI 정렬은 모델이 사람 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업이다. 이번 사례는 AI 능력이 높아질수록 잘못된 행동을 숨기는 능력도 함께 발전할 수 있다는 문제를 보여주고 있다. 문제는 배포 전 단계의 'GPT-5.6 솔'을 훈련하던 중 발견된 것으로 나타났다. 일부 솔 에이전트는 이전 대화와 작업 내용을 압축한 '컴팩션 요약'에 후속 모델을 위한 별도 지시를 남겼다. 컴팩션 요약은 길어진 대화 내용과 도구 실행 결과를 짧게 정리해 다음 모델에 전달하는 기록이다. 에이전트는 이 공간을 이용해 자신의 실수와 정렬 실패를 이용자에게 알리지 말라고 지시했다. 한 에이전트는 재무 모델을 만들던 중 이용자가 요청한 과거 데이터를 찾지 못했다. 그러자 2024년 데이터를 임의로 만들어 추가하고 이용자가 묻지 않으면 이를 밝히지 말라는 내용을 남긴 정황이 포착됐다. 최종 답변에는 설명 없이 완성된 파일 링크만 제공하라는 지시도 덧붙였다. 확인되지 않은 데이터를 사용했다는 사실을 이용자가 알아차리지 못하도록 한 셈이다. 다른 에이전트는 인터넷에 접속하지 못해 저장된 자료만으로 공급업체 명부를 작성했다. 자료 내용과 분류가 정확히 맞지 않는다는 사실을 파악했지만 필요하지 않으면 최종 답변에서 언급하지 말라고 지시했다. 미공개 아스트라 계열 모델에서도 비슷한 행동이 확인됐다. 한 에이전트는 후속 모델이 개발자 메시지를 무시하도록 하는 '침해 경고' 문구를 요약문에 넣었다. 또 다른 에이전트는 작업과 관계없는 페르소나 지시를 삽입했다. 이 두 사례에서는 후속 모델이 앞선 모델 지시를 따르지 않은 것으로 나타났다. 반대로 지시가 실제 행동에 영향을 준 사례도 있었다. 답변을 30단어 내로 제한하고 도구와 출처를 사용하지 말라는 지시를 받은 후속 모델은 이를 그대로 따랐다. 오픈AI는 이번에 공개한 6건이 알려진 모든 정렬 실패 사례를 담은 것은 아니라고 설명했다. 회사는 앞으로 심각성과 파급력 및 새로움을 기준으로 공개할 사례의 우선순위를 정할 계획이다. 오픈AI는 "AI 시스템이 더욱 발전하고 널리 배포됨에 따라 정렬 연구 진전에 관해 더 폭넓고 충분한 정보를 바탕으로 한 합의를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 11:57김미정 기자

유심사, 채널코퍼 '알프' 활용해 월평균 2만건 이상 고객문의 처리

데이터 로밍 서비스 '유심사'를 운영하는 가제트코리아가 채널코퍼레이션 AI 에이전트 '알프'를 활용해 월평균 2만 건 이상의 고객 문의를 처리했다. 17일 채널코퍼레이션에 따르면, 전 세계 230여 개 국가에 이심(eSIM) 데이터 로밍을 제공하며 누적 이용자 900만 명을 돌파한 유심사는 월 4만 5000건에 달하는 고객 문의에 신속히 대응하기 위해 지난 6월 AI 에이전트 알프를 도입했다. 유심사는 광학문자판독(OCR) 기술을 연동해 고객이 보낸 eSIM 설치 오류 화면을 알프가 직접 분석하게 했다. 또 상품·국가·운영체제별 맞춤형 해결책을 24시간 제공하도록 상담 자동화 체계를 구축했다. 아울러 채널톡의 노코드 툴 '워크플로우'를 활용해 고객이 자주 묻는 질문을 버튼형 화면으로 구현하며 편의성을 높였다. 그 결과 알프 도입 2개월 만인 지난 8월, 유심사는 전체 상담의 90.9%인 2만 7000건을 알프로 응대했다. 이 중 상담사 연결 없이 알프가 직접 처리한 비중은 8월 평균 59.2%, 최대 64.3%에 달했다. 유상혁 가제트코리아 대표는 “유심사의 누적 이용자 900만 명 돌파는 이심이 단순한 로밍 대체 수단을 넘어 글로벌 통신의 새로운 표준으로 자리 잡고 있음을 보여주는 의미 있는 성과”라며 “앞으로도 이용자들에게 여행의 시작부터 끝까지 만족스러운 경험을 제공할 수 있도록 AI 고객 상담을 비롯한 서비스 전반의 완성도를 높여 나가겠다”고 말했다. 최시원 채널코퍼레이션 대표는 “트래블테크 기업은 시차로 인해 하루 24시간 고객 문의가 발생하는 만큼 상담 인력만으로는 모든 수요에 대응하는 데 한계가 있다”면서 “앞으로도 유심사가 채널톡과 알프를 통해 언제 어디서나 안정적인 고객 상담을 제공하고 고객 경험을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.09.17 20:12백봉삼 기자

GPU 고르지 마세요…노타, 인텔 B70 기반 영상관제 패키지 출시

노타가 인텔의 전문가용 그래픽처리장치(GPU)에 맞춰 최적화한 인공지능(AI) 영상관제 솔루션을 패키지로 선보이며 산업용 AI 시장을 공략한다. 노타는 인텔과 자사의 영상관제 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 인텔 GPU '아크 프로 B70'을 결합한 패키지 제품을 출시했다고 17일 밝혔다. 이번 제품은 인텔 B70과 해당 GPU 연산 구조에 맞춰 최적화한 NVA로 구성됐다. 기업과 기관은 별도로 하드웨어를 선정하고 소프트웨어를 최적화하는 과정 없이 영상관제 시스템을 구축할 수 있다. 노타와 인텔은 지능형교통체계(ITS), 산업안전, 선별관제 등에서 AI 영상관제 수요가 늘고 있지만 CCTV 채널 수와 요구 성능, 기존 인프라가 제각각인 점을 고려해 패키지를 공동 개발했다. 노타는 B70에 맞춰 NVA를 최적화하고 인텔은 하드웨어·소프트웨어 환경에 대한 기술 지원을 맡았다. 성능 검증에서는 B70 1장으로 32개 영상 채널에서 초당 총 540장의 화면을 처리했다. 채널당 평균 처리 성능은 초당 16.9장으로, 실제 ITS 운영 목표인 초당 15장을 웃돌았다. 검증에는 노타가 지난해 대전광역시에 구축한 약 800개 CCTV 채널과 200개 스마트교차로의 운영 환경을 기준으로 삼았다. CCTV 영상 압축 해제부터 차량·사람 탐지와 추적, 분석 결과 변환·전송까지 실제 영상관제 시스템의 전체 과정을 반영했다. NVA는 컴퓨터 비전(CV)과 비전언어모델(VLM)을 결합해 영상 속 객체와 행동뿐 아니라 상황 맥락까지 분석하고 주요 내용을 보고서로 생성한다. 노타의 AI 경량화·하드웨어 최적화 기술을 적용해 서버와 클라우드뿐 아니라 모바일·엣지 디바이스에서도 구동할 수 있다. 양사는 이번 제품 출시를 시작으로 공동 고객 발굴과 도입 컨설팅, 현장 기술 지원을 진행할 계획이다. 지능형교통체계와 산업안전, 선별관제 등 산업용 AI 분야로 협력 범위도 확대한다. 채명수 노타 대표는 "이번 패키지 제품은 노타의 최적화 기술력과 인텔의 하드웨어 경쟁력을 결합해 산업 현장에서 요구하는 성능을 실제 제품으로 구현한 성과"라며 "고객이 각 현장에 적합한 AI 인프라를 구축할 수 있도록 선택지를 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.09.17 17:17이나연 기자

유라클, AI 에이전트 늘수록 커지는 관리 부담…모듈화로 해법 제시

유라클이 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 도입이 본격화되면서 늘어나는 운영 부담을 줄이기 위해 모듈식 개발·관리 전략을 제시했다. 수십에서 수백 개에 달하는 AI 에이전트를 각각 만들고 운영하기보다 공통 기능과 업무 규칙을 모듈로 관리·재사용하고 보안·권한·변경 이력까지 체계적으로 관리하겠다는 구상이다. 권태일 유라클 대표는 17일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '유라클 AI 서밋 2026'에서 "앞으로 기업 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 많이 만드는가보다 만들어진 AI 에이전트의 역량을 어떻게 기업 자산으로 축적할 것인지에 달려 있다"고 말했다. 권 대표는 AI 에이전트가 단순한 챗봇이 아니라 업무를 수행하는 시스템인 만큼, 운영 규모가 커질수록 관리가 핵심 과제로 떠오른다고 지적했다. 수많은 AI 에이전트의 개발 주체와 활용 데이터·도구, 적용 권한·규칙 등을 파악하지 못하면 예상치 못한 보안 취약점과 장애, 토큰 낭비 등이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 방식(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 AI 스튜디오 '아테나'를 제안했다. 검증된 모듈을 여러 에이전트에 재사용하고, 변경이 발생하면 관련 에이전트와 업무에 미치는 영향을 추적·재검증할 수 있도록 한다는 구상이다. 이용재 유라클 기술연구소장은 "에이전트 하나를 만드는 방식으로 100개의 에이전트를 만들고 개발할 수는 없다"며 "에이전트 100개는 하나의 작은 조직을 회사 안에 들이는 것과 같은 만큼 AI 에이전트도 역할과 수행 방식, 권한과 규칙을 함께 관리해야 한다"고 강조했다. 유라클은 이들 구성요소와 관련 명세를 에이전트팩으로 묶어 관리한다. 에이전트팩에는 모듈 구성과 버전, 소유자, 검증 상태, 사용처 등을 기록한다. 공통 기능이나 보안 정책이 바뀌면 해당 모듈을 사용하는 에이전트의 영향 범위를 확인하고 필요한 부분을 다시 검증할 수 있다는 설명이다. 이와 함께 여러 부서의 규칙이 충돌할 경우 적용 우선순위를 정하는 '머지 엔진'과, AI 에이전트의 검증된 업무 경험을 축적·공유하는 '에이전틱 메모리'도 소개했다. 이 소장은 "관리되지 않은 AI 에이전트는 기술 부채로 봐야 한다"며 "아테나를 통해 AI 에이전트 관련 기술과 경험을 기업의 자산으로 축적할 수 있어야 한다"고 강조했다. 두 번째 세션에서는 이찬중 유라클 AI개발본부장이 기업용 AI 코드 어시스턴트 '아테나 코드'를 소개했다. 아테나 코드는 코드 생성뿐 아니라 요구사항 분석, 설계, 테스트, 오류 수정, 문서화 등을 지원한다. 개발자는 업무 이해와 설계 판단에 집중하고, AI는 반복적인 코드 생성·검증 작업을 맡도록 돕는 방식이다. 이 본부장은 기업 환경에서는 보안과 관리가 중요하다고 짚었다. 유라클은 아테나 코드를 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 폐쇄망 등 환경에 구축할 수 있도록 하고, 내부 소스코드와 개발 문서를 참고해 사내 개발 기준에 맞는 코드 생성을 지원한다고 밝혔다. 사용량·비용·권한·로그를 중앙에서 관리하고 보안 규칙 위반 가능성이 있는 코드에는 수정 방향을 제시하는 기능도 제공한다. 이 본부장은 "기업용 AI 코딩 도구는 코드 생성 성능뿐 아니라 내부 정보 보호, 개발 표준 준수, 비용과 품질에 대한 통합 관리까지 갖춰야 한다"며 "개발자가 반복 업무는 AI에 맡기고 업무 요구사항과 설계 등 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 고객 사례 세션에는 김형갑 대한의사협회 정보통신이사가 나섰다. 대한의사협회는 유라클의 아테나 오르다를 기반으로 조직 내부에 흩어진 지식을 통합하고, 필요한 정보를 찾아 답할 수 있는 체계를 구축한 AI 전환 사례를 공유했다. 마지막 세션에서는 최훈 업스테이지 엔터프라이즈 사업부문 대표가 완벽한 준비를 기다리기보다 빠르게 AI 전환에 착수한 기업 사례를 발표했다. 초기 도입 과정에서 확보한 경험을 재생산하고 조직 전반으로 확산해 성과로 연결한 사례를 소개했다. 권태일 대표는 "AI 에이전트가 일할 준비가 됐다면 이제 기업은 그 AI 에이전트가 제대로 일할 수 있도록 준비해야 한다"며 "유라클은 기업이 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 운영하며, 축적된 역량을 지속 가능한 자산으로 발전시킬 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.17 16:46남혁우 기자

피지컬 AI·반도체·보안·양자까지 한눈에...AI 대축제 열린다

생성형 AI를 넘어 피지컬·에이전틱 AI로 급변하는 기술 전환기를 맞아, 글로벌 빅테크와 국내 대표 기업들이 AI 생태계의 현주소와 다가올 미래 확장성을 한눈에 조망하는 자리가 마련된다. 과학기술정보통신부 AI 주간(AI Week) 공식 행사인 'AI 페스타 26'이 10월 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스에서 열린다. 올해 행사는 216개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며, 글로벌 빅테크와 국내 주요 기업, 공공기관, 스타트업이 참여해 AI 산업의 현재와 미래를 조망하는 장이 될 전망이다. 이 행사는 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타조직위원회가 주최·주관한다. 이번 AI 페스타에는 구글 딥마인드, AWS, 앤트로픽, 화웨이, 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티, 유니티, 밀라(Mila) 등 글로벌 AI 기업·기관 관계자들이 연사로 참여한다. 여기에 KT, 삼성SDS, 야놀자, 롯데이노베이트, 두산로보틱스, 메가존클라우드, NHN클라우드, 한컴그룹, 티맥스소프트, 더존비즈온 등 국내 주요 기업들도 대거 합류해 AI 산업 전반의 최신 흐름을 공유할 예정이다. 행사장은 코엑스 3층 C홀과 300호, 317호, 4층 403호, 웨스틴 파르나스 서울 아틀라스홀 등으로 구성된다. 전시장에서는 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자, 에이전틱 AI 등으로 확장되는 산업 지형 변화를 한눈에 확인할 수 있을 전망이다. 글로벌 연사부터 산업 현장 사례까지…AI 기술·비즈니스 전략 총망라 행사 첫날에는 메인 무대 프로그램인 'AI 서밋'이 열린다. 이 자리에는 글로벌 AI 업계를 대표하는 주요 연사들이 무대에 올라 기술 진화 방향과 산업 전략을 공유할 예정이다. 먼저 구글 딥마인드의 로라 아로요 박사가 글로벌 키노트를 맡아 AI 기술 발전 흐름과 산업 전반의 변화를 짚는다. 이어 AWS의 프레데리코 코스타 APAC AI 정책총괄이 아시아태평양 지역의 AI 정책 및 산업 확산 흐름을 소개하며, 글로벌 AI 경쟁 구도 속 기업들의 대응 방향을 제시할 예정이다. 계속해 글로벌 AI기업과 국내 주요기업 핵심 리더가 차례로 무대에 올라 올해의 AI 기술 진화 방향과 산업 적용 전략을 공유할 계획이다. 둘째날에는 AI페스타 대표 미래 기술 컨퍼런스인 퓨처 테크 컨퍼런스가 이어진다. 이날은 피지컬 AI와 로보틱스, 엔터프라이즈 AI 전환, 차세대 산업 혁신이 핵심 화두다. 특히 글로벌 세션에서는 화웨이코리아의 발리안 왕 대표, 젠스파크의 케이 주 최고개발책임자 겸 공동창업자, IBM의 셴커 V 셀바두라이 APAC 부사장 겸 최고개발책임자(CTO), 퍼플렉시티의 모리타 준 APAC 총괄대표 그리고 세계 최고 수준의 인공지능 연구기관인 밀라(Mila)의 프레데릭 로랑 파트너십 총괄 등이 연사로 참여해 글로벌리즘 AI 시장의 변화와 기업 전략, 차세대 기술 방향을 공유할 예정이다. 기업 현장에 적용되는 AI의 실제 변화와 미래 전략을 함께 확인할 수 있다는 점에서 업계 관심이 집중될 것으로 보인다. 인공지능 분야 9개 특별관 운영…피지컬AI AI반도체 에이전틱AI까지 확장 올해 AI 페스타는 전시 구성도 한층 세분화했다. 현장에는 ▲독자 AI 파운데이션 모델 특별관 ▲AI 경진대회 특별관 ▲피지컬 AI&로봇 특별관 ▲K-AI 파트너십 특별관 ▲에이전틱 AI+X 특별관 ▲AI 반도체 특별관 ▲AI 인프라 특별관 ▲국방 AI 특별관 ▲보안&양자 특별관 등 총 9개 테마 특별관이 운영된다. 이를 통해 대형 AI 모델과 서비스 경쟁을 넘어 로봇, 반도체, 인프라, 국방, 보안, 양자기술 등으로 확장되는 AI 산업의 흐름을 폭넓게 소개할 계획이다. 특히 AI 경진대회 특별관은 과학기술정보통신부가 추진하는 전국민 AI 경진대회와 연계해 전문가와 대학생은 물론 어린이·청소년 참가자들의 주요 성과물을 한자리에서 선보이는 공간으로 꾸며진다. AI가 특정 전문가 집단에 머무르지 않고 다양한 세대와 계층의 활용 역량으로 확산되고 있음을 보여준다는 점에서 의미가 있다. 네트워킹 시상 스타트업 교류까지… AI 산업 생태계 연결의 장 올해 행사는 전시와 콘퍼런스에 더해 네트워킹 프로그램도 강화했다. 행사 첫날 저녁에는 AI 리더스 디너가 열려 업계 주요 인사들이 교류하는 자리가 마련된다. 이 자리에서는 국가AI대상 시상도 함께 진행돼 혁신기업 10곳과 혁신가 1명을 선정할 예정이다. 또한 올해 신설 프로그램으로는 AIR(AI Realization) Showcase, 2026 AI 밍글링(Mingling), AI 융합인재개발포럼 등이 준비됐다. 이를 통해 참가 기업과 기관, 스타트업, 투자자, 업계 관계자들이 기술과 사업 협력 가능성을 구체적으로 모색하는 기회가 될 것으로 보인다. 업계에서는 이번 행사가 단순 전시를 넘어 국내 AI 생태계의 현재 역량과 향후 협력 가능성을 집약적으로 보여주는 무대가 될 것으로 보고 있다. 글로벌 빅테크와 국내 기업, 공공기관, 스타트업이 한 자리에 모이는 만큼 기술 경쟁력은 물론 산업 간 연결과 확장 가능성도 함께 확인할 수 있을 것이라는 평가다. 행사 참여는 공식 홈페이지를 통해 신청이 가능하며 사전 등록시 전시와 일부 컨퍼런스 프로그램은 무료로 참여할 수 있다. 마감은 10월 2일 오후 6시다.

2026.09.17 11:09백봉삼 기자

원하는 날 도착 상품 제안…네이버 '쇼핑 에이전트', 배송 기능 고도화

네이버는 원하는 시점에 받아볼 수 있는 상품을 편리하게 탐색할 수 있도록 쇼핑 앱의 'AI 쇼핑 에이전트'에 실시간 배송 정보를 반영한 추천 기능을 고도화한다고 17일 밝혔다. 이번 기능 고도화로 이용자는 개별 상품의 배송일을 각각 확인하지 않아도 배송 조건을 포함해 AI 쇼핑 에이전트에 질문하면 실제 해당 시점까지 받을 수 있는 상품을 추천받을 수 있다. 가령 이용자가 "캠핑을 가려고 하는데 내일까지 도착하는 전골 밀키트 추천해줘"라고 요청하면 설정된 배송지를 토대로 도착 가능한 상품을 선별한다. 상품의 도착 예정일과 함께 주문 마감 시간도 안내한다. 자연어 질의에서 빠른 배송이 필요한 상황과 맥락을 파악하는 기능도 강화했다. "아침, 저녁으로 갑자기 추워졌는데 전기장판 추천해줘"라고 물으면 관리가 편리한 전기요와 세밀하게 온도를 조절할 수 있는 온수매트 등 여러 종류의 상품을 제시한다. 일교차가 큰 상황을 고려해 빠르게 배송받을 수 있는 상품을 중심으로 선택지도 좁혀준다. AI 쇼핑 에이전트 이용도 증가하고 있다. 9월 기준 이용자들의 대화 수는 정식 출시 이후인 지난 6월보다 약 60% 늘었다. 같은 기간 AI 쇼핑 에이전트를 통한 거래액은 82% 증가했다. 이정태 네이버 쇼핑 서치&AI 리더는 "AI 쇼핑 에이전트는 사용자가 쇼핑 과정에서 겪는 복잡한 조건과 맥락별 탐색을 대신 수행해주는 쇼핑 특화 에이전트로 고도화하고 있다"고 말했다. 이어 "상품 스펙과 실시간 배송 정보, 생생한 리뷰 데이터 등 네이버쇼핑 생태계가 보유한 실시간 쇼핑 데이터와 개인화 추천 기술의 결합으로 이용자의 의도와 맥락에 최적화된 구매 결정을 지원하여 차별화된 AI 커머스 경험을 키워갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.17 10:00박서린 기자

VTI 코리아, 기업 AI 에이전트 도입·운영 전략 제시…"보안부터 성과까지"

VTI 코리아가 기업 내 인공지능(AI) 에이전트의 도입과 운영 전략을 제시하며, 보안·거버넌스 체계 구축부터 현장 적용과 측정 가능한 비즈니스 성과 창출 방안까지 폭넓게 논의했다. VTI 코리아는 16일 AC 호텔 바이 메리어트 서울 강남에서 '기업 AI 에이전트 도입·운영 전략: 보안부터 비즈니스 성과까지'를 주제로 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 AI 에이전트가 단순 업무 지원 도구를 넘어 기업 내부 시스템과 연동되고 사내 데이터 접근과 API 호출, 업무 프로세스 실행까지 수행하는 환경에 대응하기 위해 마련됐다. 기업의 AI 에이전트 도입 과정에서 요구되는 보안 및 책임 체계, 규제 대응, 실제 사업 성과로의 확장 방안을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 세미나는 AI 에이전트 도입 여정을 시장·규제, 보안, 현장 구현 등 세 가지 관점에서 다뤘다. 첫 번째 세션에서는 김유미 IBM 실장이 '2026 엔터프라이즈 AI 에이전트: 글로벌 트렌드, 컴플라이언스 그리고 지금 준비해야 할 것'을 주제로 글로벌 시장 동향과 기업의 대응 방향을 발표했다. 김 실장은 AI 에이전트의 성공적인 확산을 위해서는 구축뿐 아니라 운영 단계의 거버넌스가 중요하다고 강조했다. AI 에이전트는 기업 데이터와 내부 시스템, 업무 도구에 직접 연결되는 만큼 데이터 접근 권한과 보안, 응답 정확도, 성능, 비용, 규제 준수 여부 등을 전 과정에서 관리해야 한다는 설명이다. 그는 각 부서가 개별적으로 에이전트를 구축할 경우 보안 체계와 권한 관리가 분산되고 운영 비용이 증가할 수 있다고 지적했다. 이에 기획·개발·검증·배포·운영에 이르는 AI 에이전트 라이프사이클 전반을 통합 관리하는 '컨트롤 플레인'을 구축하고, 개발·보안·리스크 관리·컴플라이언스 담당자 간 역할과 책임을 명확히 해야 한다고 제안했다. 또한 기업은 AI 모델과 에이전트, 데이터, 연계 시스템 및 도구 간 관계를 가시화하고, 개인정보 보호와 신뢰성·안전성 관련 리스크를 지속적으로 점검해야 한다고 밝혔다. AI 관련 규제와 내부 정책 변화에 대응하기 위해서는 배포 전 검증에 그치지 않고, 운영 이후에도 모니터링과 최적화를 이어가는 체계가 필요하다고 덧붙였다. 이어 남궁성환 OSC 코리아 상무는 AI 에이전트가 내부 데이터베이스 조회와 업무 시스템 연동, 외부 도구 호출 등 실제 업무를 수행하는 '행동하는 AI'로 진화하면서 기존 API 중심 보안 체계만으로는 통제에 한계가 있다고 진단했다. 특히 부서별 개별 구축에 따른 '섀도 AI' 확산, 에이전트 간(A2A) 통신의 가시성 부족, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션 공격, 예측하기 어려운 토큰 비용 등을 주요 위험 요인으로 꼽았다. 그는 대응 방안으로 AI 트래픽을 통합 관리하는 단일 관제 체계와 감사 추적 로그, 중앙 보안 정책 아래 개발 조직에 권한을 위임하는 연합형 거버넌스 모델을 제시했다. 아울러 토큰 기반 사용량·예산 관리, 다중 모델 라우팅과 캐싱을 통한 비용 및 운영 최적화, 개인정보와 기밀정보의 실시간 마스킹, 응답 형식 검증 등 AI 게이트웨이 기반의 가드레일 구축이 필요하다고 강조했다. 또한 AI 에이전트가 외부 도구를 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 환경에서는 도구별 세분화된 권한 통제와 호출 횟수 제한이 필요하며, 에이전트 간 통신에도 상호 인증을 적용해야 한다고 밝혔다. 에이전트에 과도한 권한을 직접 부여하는 대신 제한된 인증 정보를 제공하고, 게이트웨이가 필요한 내부 권한으로 변환하는 방식의 제로트러스트 접근도 제안했다. 마지막 세션에서는 박정화 VTI 코리아 전무가 'AI 에이전트의 실전 구현: 장기적 성과를 위한 검증된 로드맵'을 주제로 발표했다. 박 전무는 AI 에이전트를 실제 기업 환경에 구현할 때 고려해야 할 요소와 함께, 단기 실증에 그치지 않고 지속 가능한 운영과 사업 성과로 연결하기 위한 접근법을 공유했다. 응우옌 득 끄엉 VTI 코리아 법인장은 "AI는 이미 많은 기업의 일상 업무에 활용되고 있으며, 이제는 이를 어떻게 안전하고 효과적으로 활용할 것인가가 핵심 관심사가 됐다"며 "이번 세미나가 기업들이 책임 있는 AI 활용 방안을 모색하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.09.16 16:47남혁우 기자

시스코, '스플렁크 AI' 출시…에이전트 성능·보안·토큰 비용 관리

시스코가 기업이 민감한 데이터를 외부로 옮기지 않고도 인공지능(AI) 에이전트를 구축·운영할 수 있는 기능을 강화했다. 시스코는 엔비디아 손잡고 온프레미스와 프라이빗 클라우드·에어갭 환경에서 자체 관리형 스플렁크 AI를 운영할 수 있는 '스플렁크용 시스코 AI POD'를 출시했다고 16일 밝혔다. 고객은 머신 데이터가 저장된 자체 인프라 안에서 AI 모델과 에이전트를 실행할 수 있다. 스플렁크용 시스코 AI POD는 시스코 인프라와 엔비디아 가속 컴퓨팅을 결합한 사전 검증형 AI 시스템이다. 쿠버네티스 기반 아키텍처와 스플렁크 AI 워크로드에 최적화된 런타임 소프트웨어(SW)를 제공한다. 기업은 스플렁크 AI 어시스턴트와 올해 하반기 출시 예정인 '에이전트 런치패드'를 자체 데이터센터에서 사용할 수 있다. 이를 통해 보안 사고 조사에 AI 에이전트를 투입하거나 업무에 맞는 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있다. 지원 모델은 시스코 딥 시계열 모델과 구글 '젬마 4'·오픈AI 'GPT-OSS 20B' 등이다. 시스코는 향후 수개월 안에 엔비디아 '네모트론' 오픈 모델도 추가해 고객이 데이터를 외부로 보내지 않고 작업에 적합한 모델을 선택하도록 지원할 계획이다. 시스코는 AI 에이전트 성능과 비용을 관리하는 기능도 강화했다. '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'는 에이전트와 모델의 동작을 평가하고 AI 시스템 전반 성능과 토큰 사용량을 실시간으로 보여준다. 이 솔루션은 할루시네이션이나 민감한 데이터 유출처럼 부정확하거나 안전하지 않은 작업을 차단하는 런타임 가드레일도 제공한다. 기존 온프레미스 환경뿐 아니라 스플렁크 옵저버빌리티 클라우드와 시스코 클라우드 컨트롤에서도 이용할 수 있다. 이날 공개된 '토크노믹스' 기능은 클로드 코드와 코덱스·커서 등 코딩 에이전트를 사용하는 과정에서 발생한 토큰 지출을 추적하고 비용 증가 원인을 분석한다. 시스코 딥 시계열 모델로 소비 패턴을 예측해 청구 기간이 끝나기 전에 향후 지출 규모도 파악할 수 있도록 했다. 시스코는 보안 운영 분야에서는 '스플렁크 에이전틱 SOC 워크포스'를 확대한다. 전문 AI 에이전트가 탐지 엔지니어링과 위협 탐지·사고 조사·통합 대응·정책 거버넌스를 지원해 보안 알림을 줄이고 평균 복구 시간을 단축하는 방식이다. 시스코는 아마존웹서비스(AWS)와 다년간 협약을 맺고 에이전틱 보안관제센터(SOC) 공동 제품 개발에도 나선다. 스플렁크의 보안 데이터와 탐지 기능에 AWS의 클라우드 인프라를 결합해 탐지부터 조사와 대응까지 보안 분석가의 업무를 지원할 방침이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "오늘날 엔터프라이즈 AI의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 배포가 너무 어렵다는 것"이라며 "고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 스플렁크 AI를 실행함으로써 확신과 통제력을 가지고 비즈니스에 AI를 활용하는 속도를 한층 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.09.16 15:00김미정 기자

오라클, 자바 27 출시…포스트 양자 암호화·AI 개발 기능 강화

오라클이 자바(Java) 최신 버전인 '자바 27'을 출시하며 포스트 양자 암호화(PQC)와 인공지능(AI) 애플리케이션 개발 지원 기능을 강화했다. 오라클은 16일 자바 27과 오라클 JDK 27을 공개했다고 밝혔다. 이번 버전은 수천 건의 성능, 안정성, 보안, 생산성 개선 사항을 포함했으며 특히 포스트 양자 시대를 대비한 보안 기능과 AI 워크로드 지원 역량을 강화한 것이 특징이다. 자바 27의 핵심 변화는 TLS 1.3용 하이브리드 키 교환 기술 도입이다. 이를 통해 현재 암호화된 데이터를 수집한 뒤 미래의 양자컴퓨터로 해독하려는 '선탈취 후복호화(HNDL)' 위협에 대응할 수 있도록 지원한다. 기업들은 애플리케이션 변경을 최소화하면서도 차세대 암호화 요구사항에 대응할 수 있게 됐다. IDC 아르날 다야라트나 소프트웨어 개발 연구 부사장은 "자바는 보안성과 신뢰성을 바탕으로 비즈니스 시스템과 민감한 데이터에 접근하는 AI 에이전트의 핵심 기반이 될 수 있다"며 "자바 27의 AI 개발 및 포스트 양자 암호화 관련 기능은 에이전틱 AI 시대의 애플리케이션 개발과 보안 대응을 지원할 것"이라고 평가했다. 오라클은 AI 및 데이터 처리 성능 향상을 위한 기능도 추가했다. 벡터 API는 분석, AI 추론, 과학 컴퓨팅 등에서 데이터 처리 성능을 높일 수 있도록 지원한다. 구조화된 동시성 기능은 다수의 병렬 작업을 안정적으로 관리할 수 있도록 해 AI 모델 호출과 데이터 검색, 오케스트레이션 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 개발 생산성과 코드 효율성을 높이는 기능도 포함됐다. 패턴 매칭과 기본형 처리 기능을 확장해 코드 표현력을 높였으며, 지연 상수 기능을 통해 애플리케이션 초기화 시점과 리소스 사용을 보다 세밀하게 제어할 수 있도록 했다. 성능 측면에서는 컴팩트 객체 헤더를 기본 활성화해 JVM 메모리 사용량을 줄였고, G1 가비지 컬렉터를 모든 환경의 기본값으로 적용해 운영 일관성을 높였다. 오라클은 차세대 자바 기능을 미리 체험할 수 있는 JDK 28 얼리 액세스(EA) 버전도 공개했다. JDK 28에는 프로젝트 발할라(Project Valhalla)의 초기 기능이 포함됐다. 프로젝트 발할라는 객체와 기본형 간의 성능 격차를 줄여 데이터 집약적 애플리케이션의 처리 효율을 높이는 것을 목표로 한다. 이와 함께 오라클은 자바 생태계 전반에 대한 업데이트도 발표했다. 클라우드 네이티브 마이크로서비스 프레임워크인 헬리돈 27은 가상 스레드 기반 아키텍처와 메시징 기능을 강화했으며, 자바FX 27은 맥OS 메탈 렌더링 지원과 접근성 개선을 통해 사용자 경험을 향상시켰다. 또한 FIPS 140-3 인증을 받은 오픈SSL 기반 암호화 모듈인 '오라클 지퍼 20'을 자바 인증 포트폴리오에 포함해 규제 환경에서의 자바 애플리케이션 배포를 지원한다. 조지 사브 오라클 자바 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 오픈JDK 이사회 의장은 "자바 27은 엔터프라이즈 워크로드를 위한 안정적인 기반과 AI 및 포스트 양자 암호화 기능을 함께 제공한다"며 "장기 지원(LTS) 버전에도 관련 기능을 순차적으로 적용해 고객이 서비스 중단 없이 핵심 애플리케이션과 데이터를 보호할 수 있도록 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.09.16 09:34남혁우 기자

[AI는 지금] 계정 만들고 전화번호 인증까지…메타, 왓츠앱 설정 AI에 맡긴다

메타가 기업용 왓츠앱을 구축할 때 필요한 반복적인 설정 작업을 인공지능(AI) 에이전트에 맡긴다. 개발자가 여러 관리 도구를 오가며 계정을 만들고 전화번호를 인증하던 과정을 AI와의 대화만으로 처리할 수 있게 했다. 15일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 AI 에이전트를 왓츠앱 비즈니스 플랫폼과 연결하는 '왓츠앱 비즈니스 툴스 MCP'를 공개했다. 클로드와 커서, 코덱스 등 AI 코딩 에이전트를 이용해 왓츠앱 비즈니스 메시징을 설정하고 관리할 수 있도록 지원한다. 기존에는 개발자가 개발자 콘솔과 메타 비즈니스 매니저, 응용프로그램인터페이스(API) 문서, 코드 편집기 등을 오가며 작업해야 했다. 앞으로는 원하는 작업을 AI 에이전트에 말로 설명하면 에이전트가 필요한 설정을 대신 수행한다. AI 에이전트는 기업의 왓츠앱 비즈니스 계정을 만들고 전화번호를 추가·인증하는 작업부터 클라우드 API 이용을 위한 번호 등록과 서비스 이용약관 상태 확인까지 처리한다. 메시지 작성과 점검에도 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 기업이 필요한 메시지 형태를 설명하면 새로운 템플릿을 만들거나 기존 템플릿을 수정한다. 메시지와 웹훅이 제대로 작동하는지 시험하고 결제수단과 비즈니스 인증 상태 등 기존에는 문제가 발생해도 알아채기 어려웠던 항목도 확인할 수 있다. 이번 기능은 AI 에이전트가 외부 서비스와 연결돼 실제 작업을 수행할 수 있도록 하는 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'을 기반으로 한다. MCP 서버가 AI 코딩 에이전트와 왓츠앱 비즈니스 플랫폼 사이를 연결해 에이전트가 필요한 도구를 사용할 수 있도록 한다. 메타는 기존에도 광고 관리와 앱 설정 모니터링 등 자사 서비스를 AI 에이전트와 연결하는 MCP 서버를 제공해왔다. 이번에는 기업이 왓츠앱 비즈니스를 도입하는 과정까지 적용 범위를 넓혔다. 메타는 설정 과정에서 문제가 발생하면 자사의 또 다른 MCP 서버인 '메타 소셜 테크놀로지스 MCP'를 이용할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 에이전트가 필요한 API 접점을 찾고 관련 문서를 검색하거나 오류 해결을 지원할 수 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 7월 실적 발표에서 "우리가 모두 여러 에이전트와 상호작용하는 미래로 나아가면서 왓츠앱과 다른 메시징 서비스가 점점 더 중요해질 것으로 생각한다"며 "곧 우리를 대신해 하루 24시간 일하며 목표 달성을 돕는 에이전트를 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:32김동원 기자

[인터뷰] "AI에서 누구도 소외되지 않게"…SKT, 일상 속 '실행형 AI' 만든다

SK텔레콤이 연말 선보일 '모두의 AI'를 챗GPT·제미나이처럼 답변 품질을 겨루는 범용 인공지능(AI)에 머물지 않고 병원 예약과 공공서비스 신청, 전화 대행까지 직접 처리하는 '실행형 AI 에이전트'로 차별화한다. 앱 사용이 익숙하지 않은 시니어도 전화와 문자로 AI를 이용하도록 해 AI 확산 과정에서 생기는 디지털 소외도 줄인다는 구상이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 지난 14일 서울 중구 SK-T타워에서 진행한 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. 정부의 모두의 AI 사업이 본격화된 뒤 연말 서비스 출시까지 주어진 기간은 약 6개월이다. 이미 챗GPT와 제미나이 등 글로벌 AI가 일상에 자리 잡은 만큼 SK텔레콤은 짧은 기간 안에 국민 눈높이를 맞춰야 한다. 김 본부장은 SK텔레콤이 기존 AI 서비스를 운영하며 쌓은 경험을 활용하는 동시에 여러 국내 AI 모델을 시험하고 있다고 설명했다. 특정 모델 하나로 모든 질문을 처리하기보다 일반 대화와 추론, 문서 작성 등 과업에 따라 강점을 가진 모델을 연결하는 방식도 적용한다. 다만 글로벌 AI와 같은 영역에서 성능 경쟁만 벌이지는 않겠다는 입장이다. 딥리서치나 추론 기반 답변을 그대로 따라가기보다 한국형 콘텐츠와 공공정보를 보강하고 이용자의 요청을 실제 행동까지 연결하는 '실행형 AI'에서 차별화를 꾀한다. 답변 넘어 예약·신청까지…'실행형 AI' 앞세운다 SK텔레콤이 앞세운 차별점은 실행형 에이전트다. 이용자가 정보를 묻고 답을 받는 데서 끝나는 것이 아니라 AI에 과제를 맡기면 필요한 절차를 거쳐 실제 업무까지 마치는 형태다. 회사는 앞서 굿닥 응용프로그램인터페이스(API)를 연결해 병원을 검색하고 예약하는 프로토타입을 선보였다. 연말 서비스에는 병원 예약을 비롯해 일상에서 반복적으로 사용하는 기능 가운데 일부를 실제 실행하도록 구현한다. 컨소시엄 참여 기업뿐 아니라 별도로 업무협약(MOU)을 맺은 기업들과도 API 연결을 확대하고 있다. 김 본부장은 실행형 AI가 확산되려면 이용자가 원하는 업무를 폭넓게 처리할 수 있어야 한다고 봤다. 영화관 예약은 되지만 음식점 예약은 안 되는 식으로 기능이 끊기면 지속적인 이용으로 이어지기 어렵다는 판단이다. 전화 서비스는 크게 두 가지 방식으로 구현한다. 이용자가 전용 번호로 전화를 걸어 AI와 직접 대화하거나, 앱에서 정보를 찾던 중 확인이 필요한 내용을 에이전트에게 대신 전화해 알아봐 달라고 요청하는 형태다. 일례로 이용자가 야간 진료가 가능한 병원을 찾은 뒤 현재 대기 인원을 물으면 검색만으로는 확인하기 어려울 수 있다. 이때 AI가 "직접 전화해서 확인해 드릴까요?"라고 묻고 이용자가 동의하면 병원에 전화를 걸어 정보를 확인하는 식이다. 식당의 콜키지 비용이나 별도 룸 이용료, 공공시설 세부 이용 조건처럼 검색 결과에 잘 나오지 않는 정보도 같은 방식으로 확인할 수 있다. 반대로 처음부터 전화로 AI에 요청하는 경우에는 별도 앱 없이 통화만으로 서비스를 이용하는 '앱리스' 경험도 가능하다. SK텔레콤 가입자가 아니어도 전화 기반 서비스를 이용할 수 있다. 전용 전화번호를 활용해 KT와 LG유플러스 가입자까지 통신사 구분 없이 AI 에이전트에 접근할 수 있도록 할 방침이다. 서비스는 현재 기본적으로 무료 제공하는 방향을 검토하고 있다. 김 본부장은 "이용자가 AI와 통화하는 음성 처리 자체에 별도 비용을 부과할 계획은 없다"며 "기본 통화는 각 이용자의 요금제 범위에서 처리하는 방안을 고려 중"이라고 말했다. "AI에서 시니어 소외되지 않게"…전화·문자로 문턱 낮춘다 전화와 문자를 활용하는 데는 AI 확산 과정에서 생길 수 있는 디지털 격차를 줄이려는 의도도 담겼다. 김 본부장은 통신 서비스의 중심이 음성에서 데이터로, 다시 AI로 옮겨가는 과정에서 기존 이용자가 뒤처져서는 안 된다고 강조했다. 그는 "AI에서 오히려 소외되지 않게 하기 위해서 우리는 AI를 더 잘해야 된다고 생각한다"고 말했다. 새로운 기술에 이용자를 맞추기보다 이들이 익숙한 방식에 AI를 얹겠다는 접근이다. 스마트폰 앱 사용이 어려운 시니어에게 별도 앱 설치를 요구하기보다 전화로 AI를 불러 필요한 일을 맡길 수 있도록 할 방침이다. 택시 호출이 대표적인 사례다. 스마트폰 앱 이용에 익숙하지 않은 고령층이 전화로 택시를 요청하면 AI 에이전트가 호출까지 이어준다. SK텔레콤은 업무협약을 맺은 티머니모빌리티 등과 생활 밀착형 기능을 넓혀갈 방침이다. 현재 제공 중인 케어콜 서비스에는 거대언어모델(LLM)을 접목한다. 정해진 시나리오에 따라 정보를 주고받는 수준에서 벗어나 보다 자연스럽게 대화할 수 있도록 고도화하는 방향이다. "신청해야 받는 공공서비스"… AI가 먼저 찾아준다 공공서비스에서는 기존 정부24와 다른 이용 경험을 만드는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 필요한 혜택을 이미 알고 찾아가 신청하는 방식에서 나아가 조건에 맞는 지원책을 AI가 먼저 찾아 알려주는 식이다. 청년 지원이나 복지 정책처럼 대상자가 조건을 충족하면서도 제도를 몰라 신청하지 못하는 사례를 줄이겠다는 취지다. 이용자가 대상일 가능성이 있으면 신청 가능한 사업을 안내하고 필요한 절차까지 연결한다. 이를 위해 정부와 공공 API 연계도 협의하고 있다. SK텔레콤이 이용자의 정보를 모두 직접 보유하지 않더라도 신원을 확인한 뒤 정부 시스템에서 지원 대상 여부를 판단하고 결과를 연결하는 구조다. 김 본부장은 행정안전부와 보건복지부 등 관계 부처와 필요한 공공 API를 놓고 논의가 이어지고 있다고 전했다. 이미 구축된 공공서비스를 국민이 더 쉽게 알고 이용하도록 만드는 데 초점을 맞추겠다는 설명이다. 개인정보 맡기는 AI…"실행 직전 다시 확인" SK텔레콤이 실행형 AI를 실현하기 위해선 반드시 넘어야 할 과제가 있다. 개인정보 보호다. AI 에이전트가 발전하면서 개인정보와 권한을 어디까지 넘길 지가 새로운 과제로 떠올랐다. 병원 예약이나 공공서비스를 넘어 결제·금융 등으로 범위가 확대되면 이용자가 AI를 얼마나 신뢰할지가 서비스 확산의 관건이 될 수 있다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 AI 보안기업과 사내 정보보안 조직이 함께 에이전트 보안 체계를 마련하고 있다고 밝혔다. 레드팀을 꾸려 외부 공격이나 서비스 실행 과정에서 발생할 수 있는 취약점을 사전에 점검하고 보완하고 있다고 설명했다. 안전장치는 AI가 실제 행동에 나설수록 강화한다. 단순히 정보를 알려줄 때와 달리 예약이나 결제처럼 이용자를 대신해 업무를 처리할 때는 실행 전에 이용자의 동의를 다시 받는 식이다. 결제에는 별도의 인증 체계도 필요하다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 하나카드·신한카드와 에이전트 결제 실증을 논의하고 있다. AI에 결제 정보를 계속 맡기는 대신 필요한 순간에만 사용할 수 있는 일회용 키를 발급하는 방식도 검토 대상이다. 예컨대 AI가 택시를 호출한 뒤 요금을 결제하거나 유료 증명서를 발급하려 할 때 곧바로 실행하는 대신 "결제를 진행할까요?", "이 결제수단을 사용할까요?"처럼 이용자에게 다시 묻는 구조다. 금전 거래처럼 민감도가 높은 영역은 처음부터 범위를 넓히지 않고 위험이 낮은 서비스부터 단계적으로 확대한다. 잘못된 답변이나 실행 오류가 발생했을 때 사업자와 기술 공급자, 이용자 가운데 누가 책임질지도 앞으로 풀어야 할 문제다. SK텔레콤은 현재로서는 책임 주체를 일률적으로 정하기보다 AI 오류가 실제 피해로 이어지는 것을 막는 데 먼저 초점을 맞추고 있다. 김 본부장은 "에이전트 기술 발전 속도와 비교하면 관련 가이드라인과 표준 논의는 아직 초기 단계"라며 "다른 사업자들과 함께 기준을 만들어갈 필요가 있다"고 말했다. MAU보다 '다시 쓰는가' 본다…10월 중순 비공개 베타 SK텔레콤은 올해 모두의 AI 월간활성이용자(MAU) 목표를 500만명, 내년에는 1000만명으로 잡았다. 다만 내부에서는 MAU 자체보다 이용자가 서비스를 다시 찾는지와 실제 요청을 끝까지 처리했는지를 더 중요한 지표로 삼고 있다. 김 본부장은 MAU를 '결과 지표'로 봤다. 대신 첫 이용 후 7일 안에 다시 서비스를 사용하는 재사용률과 이용자가 요청한 업무를 AI가 실제로 마쳤는지를 나타내는 '실행 완수율'을 주요 과정 지표로 관리한다. 서비스는 하나의 AI 모델에만 의존하지 않는다. SK텔레콤은 여러 국내 모델의 대화·추론·작성 능력을 비교해 이용자의 요청에 맞는 모델로 연결하는 오케스트레이션 기술을 적용하고 있다. 실제 시험에서도 한 모델이 모든 업무에서 가장 높은 성능을 보이지는 않았다. 자기소개서 작성은 문서 작성에 강한 모델로, 일상적인 대화는 멀티턴 대화 성능이 뛰어난 모델로 보내는 식으로 과업을 나눠 처리한다. 우선 국산 모델을 최대한 활용하되 품질을 확보하기 어려운 일부 영역에서는 외산 모델 활용도 검토한다. 출시 일정도 구체화했다. SK텔레콤은 10월 중순 일부 이용자를 대상으로 비공개 베타 서비스를 시작해 답변 품질과 사용성을 점검한 뒤 12월 정식 서비스를 내놓는다. 연말에는 범용 챗봇과 공공 AI 비서, 실제 업무를 처리하는 일부 실행형 에이전트를 함께 선보인다. 서비스는 앱과 전화·문자로 제공한다. 앱은 새로 개발하고 있으며 기존 에이닷과 어떤 관계를 가져갈지는 여러 방안을 놓고 내부 검토를 이어가고 있다. 김 본부장은 "결과적으로 연말에 얼마만큼 좋은 서비스를 내느냐가 정말 중요한 부분인 것 같다"며 "이를 위해 모든 역량을 모아 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:01김동원 기자

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