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'AI 코드'통합검색 결과 입니다. (109건)

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AI가 코드 취약점 찾고 수정안까지…AWS, 보안 자동화 속도

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 소프트웨어 코드 취약점을 탐지하고 실제 공격 가능성을 검증한 뒤 수정안까지 제시하는 보안 서비스를 선보였다. 단순히 취약점 개수를 확인하는 데 그치지 않고 기업 핵심 시스템에 미치는 영향을 분석해 대응 우선순위를 정함으로써 보안 담당자 업무 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 AI 기반 코드 보안 서비스 '코드 취약점용 AWS 컨티뉴엄'을 정식 출시했다고 5일 밝혔다. AWS 컨티뉴엄은 코드에서 발견된 취약점 가운데 실제 악용 가능한 문제를 선별하고 비즈니스 영향도에 따라 우선순위를 지정하는 서비스다. 확인된 취약점에는 코드 패치와 소프트웨어 종속성 업그레이드, 구성 변경 등 수정안을 생성해 개발자가 검토할 수 있도록 제공한다. 기존 코드 보안 도구는 대규모 애플리케이션에서 하루 수천 건의 취약점 탐지 결과를 생성할 수 있지만 모든 결과가 실제 위험으로 이어지는 것은 아니다. 외부에서 접근할 수 없거나 기존 보안 통제로 위험이 완화된 경우도 있어 보안 담당자가 직접 확인하는 데 상당한 시간이 필요했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 기존 취약점 심각도 점수만으로는 기업 핵심 시스템에 미치는 영향을 정확히 판단하기 어렵다고 짚었다. AWS는 컨티뉴엄을 통해 취약점이 실제 공격에 활용될 수 있는지 검증하고 기업 운영에 미칠 영향을 함께 분석하도록 했다. 핵심 기술은 '컨텍스트 그래프'다. 고객 코드 저장소와 AWS 인프라 정보를 연결해 시스템 간 의존 관계와 네트워크 구성, 데이터 접근 경로 등을 파악하는 방식이다. 이를 통해 고객 데이터 저장소와 결제 시스템, 인증 서비스 등 주요 시스템에 접근할 수 있는 공격 경로를 분석한다. 단순 취약점 심각도뿐 아니라 공격자가 핵심 시스템에 얼마나 가까이 접근할 수 있는지까지 고려해 대응 우선순위를 결정하는 구조다. 취약점 검증 과정에도 AI를 활용한다. 코드와 실행 환경을 분석해 악용 가능성을 판단하고 재현 가능한 문제는 격리된 샌드박스에서 공격 코드를 실행해 검증한다. 이후 공공격 재현 절차와 개념 증명(PoC) 코드, 영향 범위 등을 함께 제공한다. 검증된 취약점에 대해선 코드 패치나 종속성 업그레이드 등 수정안을 자동 생성한다. 수정안은 깃허브 저장소에 풀 리퀘스트 형태로 등록돼 개발자가 기존 업무 환경에서 내용을 검토할 수 있다. 다만 수정안이 생성됐다고 해서 코드에 자동 반영되는 것은 아니다. 담당자가 내용을 검토하고 승인한 뒤 병합해야 실제 수정이 적용된다. AWS는 향후 고객이 설정한 안전 기준을 충족하는 수정 작업에 한해 자동 적용할 수 있도록 기능을 확대할 계획이다. 고객은 AWS 컨티뉴엄 콘솔에서 깃허브나 아마존 S3를 코드 소스로 연결하고 원하는 주기에 따라 취약점 검사를 실행할 수 있다. 콘솔에는 검증된 취약점과 위험도, 판단 근거, 수정 진행 상태 등이 표시돼 보안 담당자가 우선 처리할 문제를 확인하도록 지원한다. AWS는 이번 서비스가 취약점 탐지부터 검증, 수정안 작성까지 이어지는 보안 대응 과정을 간소화할 것으로 보고 있다. 특히 실제 공격 가능성이 확인된 문제에 집중하도록 지원해 보안·개발·인프라 조직 간 협업 부담을 줄인다는 목표다.

2026.11.05 14:20한정호 기자

[신간] 나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다

웅진지식하우스가 이달 26일, 구글 딥마인드 리더 출신 정수진 작가의 신간 '나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다'(웅진지식하우스·388쪽·2만 1000원)를 출간한다. 이 책은 문과 출신 비엔지니어 여성이 빅테크 조직의 리더로 도약하기까지의 생생한 여정과 함께, AI 혁명 최전선에서 찾아낸 '인간의 미래 가치'를 심도 있게 다룬다. 정수진 저자는 인텔, 메타(페이스북), 구글 등 글로벌 빅테크에서 25년간 경력을 쌓았다. 최근까지 인공지능 혁신을 주도하는 구글 딥마인드에서 AI UX 리서치 팀장으로 활약했다. 책에 따르면, '문과 출신, 아시아 여성, 비엔지니어, 박사 학위 없음'이라는 배경을 안고 천재 엔지니어들이 모인 실리콘밸리 한복판에서 리더로 인정받을 수 있었던 비결은 다름 아닌 '사람을 읽는 힘'이었다. 저자는 완벽한 알고리즘 앞에서 “다 좋은데요. 평범한 사람들도 이걸 두려움 없이 쓸 수 있을까요?”라고 묻는 인문학적 통찰이 어떻게 조직의 핵심 경쟁력이 됐는지를 증명한다. 신간은 챗GPT 출시 이후 불붙은 빅테크 기업들의 패권 격전부터, 데이터의 편향성으로 인한 AI의 민낯, 그리고 기계에 의존하며 점차 잃어가는 인간의 '의심하는 감각' 등 시장에 출시되기 전 가장 안쪽에서 목격한 현장의 이야기를 담았다. 특히 기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남는 다섯 가지 가치로 '의도, 안목, 책임, 공감, 의미'를 제시한다. 새로운 툴을 익히는 표면적인 기술력보다, '무엇을 원하는지 정하는 힘'과 '만들 만한가'를 묻는 통찰력이 앞으로의 시장에서 압도적인 보상을 받을 것이라는 강력한 메시지를 전한다. 이 책은 25년 커리어 노하우까지 수록해 AI 시대에 자신의 자리를 고민하는 직장인, 비전공자, 사회 초년생, 그리고 조직 리더들에게 구체적이고 현실적인 조언을 준다.

2026.10.23 15:23백봉삼 기자

[AI 리더스] 피그마 "韓 기업, AI 코드·제품 완성 연결 필요…협업 도울 것"

“한국 고객사들은 인공지능(AI)으로 코드를 빠르게 작성하지만, 이를 실제 제품으로 완성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 디자인 의도를 반영하고 오류를 고치는 작업이 여전히 필요하기 때문입니다. 우리는 디자인과 코드를 연결해 이런 반복 작업을 줄이도록 지원할 것입니다." 르네 로 피그마 아시아태평양(APAC) 영업 총괄 부사장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 한국 시장 전략을 이같이 밝혔다. 이날 체이스 윌슨 피그마 개발자 마케팅 이사도 참석해 지난달 '콘피그 인디아'에서 공개한 신기능과 기술 방향을 소개했다. 로 부사장은 AI가 코드 작성 시간을 줄여도 전체 개발 기간까지 단축하는 것은 아니라고 봤다. 생성된 코드가 기업 디자인 기준에 맞는지 확인하고, 오류를 수정해 실제 서비스에 적용하는 과정은 여전히 개발팀 몫이라는 이유에서다. 실제 피그마가 실시한 APAC 조사에서도 이런 어려움이 드러났다. 조사에 따르면 한국 응답자 51%는 모든 프로젝트에 AI를 사용한다고 답했지만, 27%는 AI를 활용하면서 오히려 작업 시간이 늘었다고 응답했다. 로 부사장은 "아이디어를 눈에 보이는 형태로 구현하는 것과 이용자가 쓸 수 있는 제품을 만드는 데는 차이가 있다"며 "AI로 만든 코드와 앱을 실제 출시하려면 디자인을 다듬고, 다양한 이용자가 불편 없이 사용할 수 있는지도 확인해야 하기 때문"이라고 설명했다. 로 부사장은 한국 개발자가 디자인과 개발 협업을 끝까지 수행하지 않는다는 점도 짚었다. 같은 조사에서 한국 개발자 90%는 디자인에 관여한다고 답했고, 65%는 프로젝트 초기부터 참여한다고 밝혔다. 그러나 전 과정에 걸쳐 참여한다는 응답은 6%에 그쳤다. 로 부사장은 개발자가 초기 논의에 참여하더라도 이후 협업이 끊기면 실제 구현한 결과물이 당초 디자인과 달라지거나 사용성과 관련한 문제가 생길 수 있다고 설명했다. 그는 "뒤늦게 문제를 발견해 되돌려 고치는 일을 줄이려면 초기 구상부터 출시까지 관련 정보를 공유하고 함께 검토해야 한다"고 당부했다. 이에 발맞춰 피그마는 디자인과 코드를 같은 작업 공간에서 다루도록 제품을 확장하고 있다. 디자이너와 개발자뿐 아니라 제품 관리자와 마케터도 같은 화면에서 결과물을 확인하고 수정할 수 있도록 지원한다. 로 부사장은 "우리 제품 사용자 중 디자이너는 약 3분의 1"이라며 "개발 속도가 빨라질수록 다양한 역할을 맡은 사람들이 더 긴밀하게 협업해야 한다"고 강조했다. "AI가 기업 고유 디자인 반영해야" 윌슨 이사는 한국 고객사가 제품별로 흩어진 디자인을 한곳에서 관리하는 데 관심이 높다고 봤다. 그는 "기업이 여러 제품과 서비스를 개발하다 보면 디자인 기준도 제각각"이라며 "한국 고객사는 이런 디자인을 한곳에 모아 관리하는 기능에 큰 관심을 보였다"고 말했다. 윌슨 이사는 이런 고객 요구에 대응할 신규 제품으로 '피그마 스펙스'와 '코드 레이어'를 제시했다. 제품 요구사항을 AI에 정확히 전달하고, 이를 바탕으로 디자인과 코드를 함께 검토하도록 지원하는 것이 핵심이다. 해당 서비스는 지난 10월 콘피그 인디아에서 발표됐다. 피그마 스펙스는 제품 개발 목적과 요구사항을 디자인·도표와 문서로 정리해 직원과 AI가 참고하도록 돕는다. 이를 외부 업무 도구와 연결하면 최신 정보도 확인할 수 있다. 이를 통해 사용자는 요구사항이 바뀔 때마다 AI에 일일이 설명하는 부담을 줄일 수 있다. 코드 레이어는 디자인 화면을 코드로 바꾸거나 깃허브에 저장된 실제 코드를 가져와 팀원들과 수정안을 검토하도록 지원한다. 여러 제품을 운영하는 고객사는 실제 코드를 바탕으로 디자인을 수정하고, 의도대로 구현됐는지 같은 작업 공간에서 확인할 수 있다. 피그마는 이와 함께 제품별 버튼·메뉴 등 디자인 구성 요소와 관련 코드를 한곳에 모으는 기능도 개발하고 있다. AI가 각 제품의 디자인 기준을 따르고 기존 구성 요소를 우선 활용하도록 지침을 제공해, 여러 제품의 디자인을 관리하려는 수요에 대응한다. 윌슨 이사는 "AI가 디자인 기준 없이 작업하면 비슷한 결과물이 나오기 쉽다"며 "기업 고유 디자인을 반영하고 기존 구성 요소를 최대한 재사용하도록 제품을 고도화할 것"이라고 강조했다.

2026.10.23 12:57김미정 기자

아무도 못 받은 15% 세액공제...전력 규제까지 AIDC 투자 딜레마

인공지능 데이터센터(AIDC) 투자에 15% 세액공제 혜택을 제공하는 제도가 도입됐지만, 실제 혜택을 받은 데이터센터가 없다. AIDC 사업 특성에 대한 몰지각으로 외부 기업에 시설과 AI 연산 자원을 제공하는 사업 방식이 세제 지원 대상에서 제한되는 것이다. 아울러 전력계통 안정성을 위한 규제까지 강화될 경우 대규모 투자에 부담이 가중될 수 있다는 우려다. 이영탁 SK텔레콤 AIDC통합추진단 부사장은 21일 서울 삼성동 한국통신사업자연합회(KTOA)에서 열린 '제12차 AI 미래가치 포럼'에서 “15% 세액공제는 엄청난 파급력이 있는 정책이고 소급 적용까지 결정했지만, 1년이 지난 지금까지 실제로 혜택을 받은 데이터센터가 한 곳도 없다”고 말했다. 특히 세액공제 대상에서 코로케이션 사업이 제외되는 문제를 지적했다. 데이터센터 사업자가 직접 AI 서비스를 제공하는 경우와 달리 외부 기업에 시설과 연산 자원을 제공하는 방식은 지원을 받기 어렵다는 것이다. 코로케이션은 세액공제 사각지대 AI 데이터센터는 기업이 자체적으로 연산 자원을 사용하는 방식뿐 아니라 다른 기업에 서버 공간과 전력, 냉각시설 등을 제공하는 코로케이션 사업을 통해서도 운영된다. 대규모 시설을 구축한 뒤 외부 고객의 수요를 확보해 투자비를 회수하는 구조다. 다만, 현행 세액공제 요건에서는 이러한 코로케이션 사업이 지원 대상에 포함되기 어렵다. 일정 비율 이상을 AI 서비스에 활용해야 하는 등의 조건도 실제 사업 모델과 맞지 않는다는 지적이다. 이 부사장은 “AI 데이터센터가 과거의 정보 저장시설에서 연산 능력을 생산해 공급하는 'AI 팩토리'로 진화하고 있다”며 “외부 고객에게 AI 연산 자원을 제공하는 사업이 일반화되는 만큼 세제 지원 기준도 달라져야 한다”고 강조했다. 이어 “1GW 규모 데이터센터를 구축하는 데 약 80조원의 투자가 필요하다”며 “코로케이션 사업에 대해서도 국가전략기술 세액공제를 적용할 필요가 있다”고 강조했다. 그리드코드 강화에 ESS·부지 부담 우려 세제 지원과 함께 해결해야 할 과제로는 전력계통 접속 기준인 그리드코드(Grid Code)를 꼽았다. 대규모 AIDC는 전력 사용량이 많고 부하 변동에 따라 전력망에 영향을 줄 수 있다. 특히 수백 메가와트에서 기가와트급에 이르는 시설에서 전력 소비가 갑자기 줄어들면 계통의 수급 균형을 유지하기 어려워질 수 있다. 이 부사장은 “전력망 안정성을 확보하기 위한 기술적 기준 자체는 필요하다”면서도 “데이터센터 사업자에게 과도한 설비 의무를 부과할 경우 국내 투자의 경제성이 떨어질 수 있다”고 우려했다. 그리드코드에 따라 에너지저장장치(ESS) 등 안정화 설비를 추가로 설치해야 한다면 투자비가 늘어나고 별도의 부지도 확보해야 한다. 데이터센터 본연의 시설에 투입할 수 있는 자원이 줄어드는 셈이다. 이 부사장은 ”전력 계통 안정성을 보장할 수 있는 최소한의 기준을 마련하되, 불필요한 규제 부담은 줄여야 한다”며 ”글로벌 빅테크 기업들이 대규모 데이터센터 투자 지역을 선택하는 상황에서 추가 비용과 인허가 부담이 국내 투자 유치에 불리하게 작용할 수 있다”는 강조했다. 한편 이날 포럼에서 공개된 데이터센터 투자가 가져올 경제적 파급효과 예상치가 이목을 끈다. 국회입법조사처 분석에 따르면 100메가와트 규모 데이터센터의 생산유발효과가 약 3조3천억원에 이른다. 또 국회예산정책처의 분석을 살펴보면 1기가와트급 데이터센터 건설을 가정한 세수효과가 약 8000억원에 달한다고 밝혔다. 특히 데이터센터는 건설 이후에도 15~20년에 걸쳐 세수를 창출할 수 있다는 점에서 장기적인 경제효과가 예상된다.

2026.10.21 16:42박수형 기자

팀제로코드, AI 비즈니스 미팅 서비스 '아네스' 글로벌에 소개

팀제로코드(대표 정주헌)는 미국 샌프란시스코 모스콘 웨스트에서 열린 글로벌 스타트업 콘퍼런스 '테크크런치 디스럽트 2026'에 한국관(Korea Pavilion) 참가기업으로 참여했다고 19일 밝혔다. '테크크런치 디스럽트 2026'은 지난 13~15일(현지시간)까지 열린 스타트업 관련 행사다. 올해는 창업자와 벤처투자자, 기업 관계자 등 1만여 명이 참석했으며 연사 250여 명이 200여 개 세션 발표에 나섰다고 알려졌다. 인공지능(AI) 실시간 통역·회의기록 스타트업 팀제로코드는 한국관 참가기업으로 선정된 뒤 주최 측이 배정한 전담 컨설턴트와 사전 온라인 세션을 거쳐 3분 피칭을 준비했다. 행사 기간에는 AI 비즈니스 미팅 서비스 '아네스(aness)'를 부스에서 시연하며 실시간 상담 통역부터 대화 내용의 기록·정리까지 통합 제공하는 기능을 소개했다. 특히 행사 기간 부스에서는 수십 건의 상담이 이뤄졌다. 회사 측은 미국 트레이드쇼·이벤트테크 분야 파트너사와 투자자를 만났으며, 복수의 방문 기업으로부터 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)·소프트웨어개발키트(SDK) 제공과 데이터 연동 관련 문의를 받았다는 것이 회사 측의 설명이다. 정주헌 대표는 “실시간 통역과 상담일지 자동화를 결합한 아네스가 미국 행사 현장에서 어떻게 활용되는지 직접 확인하는 계기가 됐다”며 “현장에서 접수한 의견을 연내 서비스 고도화에 반영하겠다”고 전했다.

2026.10.20 16:17이도원 기자

퍼플렉시티, AI 에이전트 '안전 작업실' 오픈소스로 푼다

퍼플렉시티가 인공지능(AI) 에이전트가 작업 도중 중요한 정보나 다른 시스템에 무단으로 접근할 위험을 줄이는 보안 기술을 오픈소스로 공개했다. 15일(현지시간) 퍼플렉시티는 공식 블로그를 통해 AI 에이전트 실행 플랫폼 '스페이스(SPACE)'의 소스코드를 공개했다고 밝혔다. 지난 7월부터 자사 AI 에이전트 서비스 '컴퓨터'에 적용해 온 기술로, 다른 개발자들도 이를 활용하고 수정할 수 있도록 했다. AI 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 파일을 열거나 프로그램을 실행하며 직접 업무를 처리한다. 하지만 작업 중 중요한 정보에 접근하거나 허가받지 않은 명령을 실행할 위험도 있다. AI에 안전 규칙을 설정하더라도 예상하지 못한 행동을 완전히 막기는 어렵다. 스페이스는 이런 위험을 줄이기 위해 AI에 별도의 작업 공간을 제공한다. AI가 코드를 실행할 때 다른 시스템과 분리된 작은 가상 컴퓨터를 사용하는 방식이다. AI가 실수하거나 예상과 다르게 행동하더라도 피해가 다른 시스템으로 번지지 않도록 설계했다. 보안장치는 작업 공간 밖에도 마련했다. 외부 서비스에 접속할 때 필요한 비밀번호와 인증정보를 별도로 관리하고 인터넷 연결도 통제한다. AI가 허용된 작업을 수행하면서도 불필요한 정보에는 접근하지 못하도록 제한하는 구조다. 작업을 중단하거나 이전 상태로 되돌리는 기능도 제공한다. 일례로 AI가 자료를 분석하다 파일을 잘못 수정하면 앞서 저장한 상태로 복원할 수 있다. 이용자의 확인이 필요할 때는 작업을 잠시 멈췄다가 다시 이어갈 수도 있다. 퍼플렉시티는 스페이스의 안전성을 확인하기 위해 AI가 가상 컴퓨터를 벗어나 실제 시스템에 접근하도록 하는 보안 시험도 진행했다. 회사에 따르면 108차례 시험에서 가상 컴퓨터를 벗어나 외부 시스템에 침입한 사례는 없었다. 다만 일부 시험에서는 인터넷 연결 제한을 우회하는 문제가 발견됐으며 이를 수정한 뒤 다시 시험했다고 설명했다. 운영 성능도 개선됐다. 퍼플렉시티는 스페이스를 통해 하루 수백만 개의 AI 작업 공간을 생성하고 있다. 기존에 사용하던 외부 업체의 서비스와 비교하면 작업 공간을 만드는 속도가 3~5배 빨랐다고 밝혔다. AI 작업 공간을 별도로 분리하는 기술 자체는 이전에도 있었다. 퍼플렉시티 역시 외부 업체 서비스를 사용하다 지난 7월 자체 개발한 스페이스로 교체했다. 이번에는 실제 운영에 사용하던 기술을 공개해 다른 기업과 개발자들도 활용할 수 있도록 했다. 외부 기업 도입도 진행되고 있다. 클라우드 기업 아카마이는 자사 플랫폼에 스페이스를 도입했고 크루소는 AI 서비스에 추가하기 위해 협력하고 있다. 코어위브는 개발자들이 스페이스를 시험할 수 있도록 설치 안내서를 공개했다. 퍼플렉시티는 "보안 도구를 오픈소스로 공개하면 개발자들이 방어 체계를 시험하고 약점을 찾아 더 안전한 AI 시스템을 만들 수 있다"며 "AI가 어떤 행동을 선택하든 접근할 수 있는 범위를 제한하는 별도의 통제 장치가 필요하다"고 밝혔다.

2026.10.16 14:13김동원 기자

알파코드, 기업 내 안전한 AI 활용 돕는 플랫폼 3종 공개

AI 전문기업 알파코드가 기업 내 대외비 정보나 고객사 정보 등 민감한 정보 외부 유출 우려를 줄이는 동시에 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 플랫폼 3종을 'AI 페스타 26'에 출품했다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 올해는 212개 기업이 501개 부스로 참여해 기업과 정부 관계자, 학계와 일반 소비자 대상으로 신제품과 기술을 소개한다. 8일 오전 전시부스에서 만난 알파코드 관계자는 "기업들은 AI의 편리함과 유용성을 알고 있지만 내부 정보 유출 등 우려로 활용을 망설이고 있다"고 설명했다. 이어 "이런 문제를 해결하려면 서버를 조직 내에 두는 '온프레미스' 구성이 필요하다. 이번 행사에는 온톨로지 구성 플랫폼 1종, LLM 관리도구 1종, AI 에이전트 1종 등 총 3개 플랫폼을 소개하고 있다"고 덧붙였다. '그래비티(Gravity)'는 기업 내 PC나 저장장치, 클라우드에 흩어진 사규, 매뉴얼, 회의록, 견적서 등 각종 사내 문서를 단순히 수집하는 데 그치지 않고 AI가 쉽게 활용할 수 있도록 정리해 주는 데이터 플랫폼이다. 수집한 문서는 각 산업에 맞는 온톨로지 기반 지식 지도로 변환되며 AI가 답변을 생성할 때 답변에 대한 근거도 제시할 수 있도록 돕는다. '노바(Nova)'는 외부 네트워크와 단절된 폐쇄망에서 운영되는 거대언어모델(LLM) 관리를 위한 운영 도구다. 프롬프트 작성과 평가부터 배포·운영, 데이터 가공까지 LLM 운영 과정 전반을 사내 콘솔에서 관리할 수 있다. '제니스(Zenith)'는 알파코드가 추진중인 에이전틱 AI 플랫폼이다. 이용자가 업무에 필요한 기능이나 동작 등을 대화로 알려주면 이에 따라 자동으로 AI 에이전트를 생성하고 팀 단위로 분리된 구성원에게 배포해 업무 효율을 높일 수 있다. 알파코드 관계자는 "회의록 자동작성은 모든 부서에 필요하지만 출장비용 청구서의 허위 내역을 감지하는 기능은 재무/경영지원 부서에만 필요할 수 있다"며 "특정 업무나 부서에 필요한 AI 에이전트를 직접 구축하고 활용하는 환경을 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. 알파코드는 2019년 메가존내 조직인 AI센터 팀으로 출발해 2022년 독립한 일종의 사내벤처다. 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 등을 기반으로 이미지 인식, 판매 예측, 디지털 휴먼, 생성형 AI 등 다양한 프로젝트를 수행해왔다. 알파코드 관계자는 "이번에 출품한 플랫폼 3종은 고객사 내 온프레미스 구동으로 맞춤형 설계를 통해 범용 AI의 문제로 지적되는 정보유출 우려와 도메인 특화 관련 지식 구축을 해소할 수 있다"고 설명했다. 그는 이어 "기존 AI 프로젝트 경험을 살려 고객사의 요구에 맞는 AI 전환을 위한 솔루션을 공급해 영역 확장에 나설 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.08 12:29권봉석 기자

유라클, AI 페스타서 풀스택 AI 제품군 선봬…개발부터 운영까지 AX 지원

유라클이 개발부터 운영까지 기업 인공지능(AI) 전환(AX) 전 과정을 지원하는 풀스택 AI 제품군을 선보였다. 유라클은 6일 서울 코엑스에서 열리는 'AI 페스타26'에 참가해 AI 코드 어시스턴트와 기업용 AI 플랫폼, AI 인프라 통합 관제 플랫폼 등을 소개했다. AI 페스타는 과학기술정보통신부가 지정한 '인공지능주간(AI Week)'의 공식 행사다. 올해는 216개 기업이 501개 부스 규모로 참여한다. 글로벌 빅테크와 국내 주요 기업, 공공기관, 스타트업이 참가해 AI 산업 동향을 공유한다. 유라클은 이번 행사에서 아테나 코드어시스턴트와 아테나, 오르다 등 AX 주력 제품 3종을 묶어 AX에 필요한 요소를 선보였다. 아테나 코드어시스턴트는 프롬프트 입력만으로 코드 작성부터 테스트, 디버깅까지 개발 전 과정을 자동화하는 AI 코딩 도구다. 인텔리제이, 이클립스, VS 코드 등 주요 통합개발환경(IDE) 플러그인과 함께 터미널에서 쓰는 명령줄 인터페이스(CLI) 버전을 지원한다. 고객사 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식이 기본이며 외부망이 차단된 폐쇄망에서도 작동한다. 사용자별 권한 관리와 감사 로그 기능을 갖춰 소스코드 반출이 제한되는 금융·공공·국방 분야를 목표로 하고 있다. 아테나는 기업이 생성형 AI 서비스를 직접 만들고 운영할 수 있게 하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼이다. 프롬프트 설계와 검색증강생성(RAG), 워크플로 구성, 거대언어모델(LLM) 통합 운영, 모니터링·배포 기능을 하나로 통합했다. 드래그앤드롭 방식 에디터로 챗봇과 문서 검색, 지식 응답 서비스를 설계할 수 있다. 워크플로 기반으로 업무용 AI 에이전트를 구축하고 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버를 통해 기존 사내 시스템과 연동하는 것도 가능하다. 오르다는 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 자원을 통합 관리하는 플랫폼이다. 연산 자원 할당과 자동 스케일링, AI 서비스 배포 자동화, 실시간 모니터링과 장애 예측, 통합 보안 체계를 지원한다. GPU와 NPU를 함께 쓰는 환경에서도 워크로드에 따라 자원을 탄력적으로 배분할 수 있으며, 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드'와 연동을 마쳤다. 유라클은 20년 이상 기업의 모바일·AI 시스템을 구축·운영해온 경험을 바탕으로 '글로벌 엔터프라이즈 풀스택 AI 기업'으로의 전환을 추진하고 있다. 이번 전시를 통해 AI 도입을 검토 중인 기업 관계자에게 사업 방향을 알린다. 행사 기간에는 다양한 산업군의 기업 관계자를 만나 현장 수요를 파악하고 고객사·파트너사와의 협력 기회도 모색한다. 권태일 유라클 대표는 "국내 AI 산업의 흐름을 한자리에서 확인할 수 있는 AI 페스타에 참가하게 돼 뜻깊다"며 "이번 행사를 계기로 더 많은 기업과 만나 AI 전환을 함께 고민하고, 현장에서 바로 쓸 수 있는 AI로 기업의 성과를 돕겠다"고 말했다.

2026.10.06 17:04남혁우 기자

[SW키트] "코딩 작업 따라 AI 조합"…깃허브, '하이드라퓨전' 적용 확대

깃허브가 여러 인공지능(AI) 모델이 역할을 나눠 코딩 작업을 수행하는 기능을 확대했다. 모델 하나가 스스로 문제를 풀거나, 여러 모델이 코드 작성과 검토를 나눠 맡도록 해 개발 업무 효율을 높이려는 시도다. 깃허브는 '하이드라퓨전' 연구 프리뷰 버전을 비주얼 스튜디오 코드(VS코드)와 깃허브 코파일럿 앱에 추가했다고 공식 블로그에서 4일 밝혔다. 기존 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI)에서만 제공하던 기능 지원 범위를 한층 넓힌 셈이다. 하이드라퓨전은 작업에 맞춰 AI 모델과 처리 방식을 고르는 기능이다. 모델별 추론·코드 생성·오류 수정·도구 사용 역량을 바탕으로 필요한 품질을 충족할 수 있는 가장 효율적인 방식을 개발자에 알린다. 작업 방식은 크게 '단일 방식' '단계적 처리' '비평 방식'으로 이뤄졌다. 단일 방식에서는 선택된 모델 하나가 작업을 직접 해결한다. 다른 모델 검토나 추가 처리 없이 해당 모델이 결과를 내놓는 구조다. 단계적 처리 방식에서는 효율적인 모델이 우선적으로 해결책 초안을 작성한다. 이후 품질 검증을 거쳐 초안을 그대로 채택할지 또는 더 강력한 모델에 작업을 넘길지 결정한다. 비평 방식에서는 작성과 검토를 서로 다른 계열 모델이 맡는다. 한 모델이 초안을 만들면 다른 계열의 모델이 내용을 수정하지 않고 검토만 수행한다. 이후 초안을 작성한 모델이 검토 내용을 반영해 한 차례 수정한다. 깃허브는 "기존 자동 기능이 요청마다 모델 하나를 고른다면 하이드라퓨전은 작업을 처리하는 방식까지 선택한다"며 "한 번의 응답 과정에서도 여러 모델이 참여할 수 있다는 점이 가장 큰 차이"라고 블로그에서 밝혔다. 깃허브는 하이드라퓨전에서 모델 작업 진행 상황을 보여주는 기능도 강화했다. 각 단계에서 어떤 작업을 수행하는지 더 명확하게 표시하고 진행 상황을 더 자주 알리는 식이다. 작업이 오래 걸려도 하이드라퓨전이 계속 작동하고 있는지 확인하기 쉬워졌다. 하이드라퓨전은 VS코드 1.140 이상 버전이나 인사이더스 버전에서 이용 가능하다. 개발자는 코파일럿 채팅의 모델 선택기에서 하이드라퓨전을 고르면 된다. 목록에 없으면 관련 설정을 켜야 한다. 코파일럿 앱에서는 최신 버전으로 업데이트한 뒤 설정에서 하이드라퓨전을 활성화해야 한다. 이용 대상은 코파일럿 프로·프로 플러스·비즈니스·엔터프라이즈 사용자다. 비즈니스와 엔터프라이즈에서는 관리자가 프리뷰 기능을 허용해야 한다. 하이드라퓨전은 연구 프리뷰 단계로 향후 기능이 변경될 수 있다. 깃허브는 "초기 피드백에서 가장 많이 나온 요청은 하이드라퓨전을 더 다양한 환경에서 사용할 수 있게 해달라는 것이었다"며 "이번 업데이트에서는 전반적인 사용 경험도 개선했다"고 밝혔다.

2026.10.05 10:51김미정 기자

[AI는 지금] 모델 넘어 플랫폼 노리는 오픈AI…'데브데이'서 개발자 잡는다

오픈AI가 인공지능(AI) 모델 성능 경쟁을 넘어 개발자 생태계 확보에 힘을 싣고 있다. 챗GPT로 일반 이용자를 끌어모은 데 이어 개발자들이 자사 기술을 활용해 AI 서비스와 에이전트를 만들도록 유도하며 사업 영역을 플랫폼으로 넓히려는 모습이다. 29일 업계에 따르면 오픈AI는 이날 현지시간 오전 10시 샘 알트먼 최고경영자(CEO)의 기조연설을 시작으로 미국 샌프란시스코에서 연례 개발자 행사 '데브데이(DevDay) 2026'을 개최한다. 이번 행사에서는 API와 개발 도구를 다루는 기술 세션과 데모, 워크숍 등이 진행될 예정이다. 구체적인 발표 내용은 공개되지 않았지만 업계에선 오픈AI가 이번 데브데이에서 6개의 주요 제품이나 기능을 선보일 가능성에 주목하고 있다. 오픈AI 제품을 총괄하는 티보 소티오가 데브데이를 하루 앞둔 지난 28일 자신의 X에 별다른 설명 없이 점 6개(......)를 올린 데 이어 알트먼 CEO도 앞서 데브데이를 언급하며 배 모양 이모지를 6개 연달아 게시해서다. 영어권 개발자 사이에서 '십(ship)'은 제품이나 기능을 개발해 실제 이용자에게 출시한다는 의미로 통용된다. 오픈AI가 구체적인 발표 제품이나 개수를 공개하지 않았지만, 소티오가 API와 에이전트 인프라, 챗GPT와 코덱스 등 주요 제품을 총괄하고 있다는 점에서 개발자 도구와 AI 에이전트 관련 발표에도 관심이 쏠리고 있다. 소티오는 최근 데브데이 준비에 상당한 공을 들였다는 점을 강조하며 이번 행사에서 공개할 기술이 기존 제품의 기능 개선에 그치지 않고 실제 업무 방식에 변화를 줄 수 있다고 예고했다. 소티오는 "재미있는 것들도 있지만 일하는 방식을 바꿀 많은 것들이 있다"며 "(이번 데브데이는) 가장 야심 찬 스프린트"라고 표현했다. 이번 데브데이가 주목받는 데는 AI 개발자 시장의 경쟁 구도도 영향을 미치고 있다. 앤트로픽이 '클로드 코드'를 앞세워 개발자 시장에서 빠르게 입지를 넓힌 가운데 오픈AI의 '코덱스'도 최근 이용자를 늘리며 추격하고 있어서다. 실제 젯브레인스가 지난 5~7월 전 세계 전문 개발자 1만5000명 이상을 대상으로 조사한 결과 클로드 코드를 업무에 사용한다는 응답은 39%로 집계됐다. 지난 1월 18%에서 두 배 이상 높아진 수치다. 가장 많이 사용하는 AI 코딩 도구로 클로드 코드를 꼽은 비율도 31%에 달했다. 이에 맞서 코덱스도 최근 개발자 사이에서 사용이 빠르게 늘고 있다. 같은 조사에서 코덱스를 업무에 사용한다는 응답은 지난 1월 3%에서 5~7월 16%로 약 5배 증가했다. 코덱스를 알고 있다는 응답 역시 같은 기간 27%에서 65%로 높아졌다. 클로드 코드가 이용률에서 앞서 있지만 코덱스도 격차를 좁혀가는 모습이다. 코덱스를 적극적으로 활용하는 개발자 비중도 높았다. 젯브레인스 조사에서 코덱스를 주로 사용하는 개발자 가운데 AI 에이전트가 전체 코드의 80% 이상을 작성한다고 답한 비율은 42%로, 클로드 코드 이용자의 32%보다 높았다. 코덱스 이용자 중 AI 도움 없이 코드를 작성하지 않는다는 응답도 37%로 나타났다. 이 같은 분위기 속에 오픈AI는 코덱스에서 확보한 기술을 개발자용 에이전트로도 넓히고 있다. 지난 10일 공개 베타로 선보인 '에이전트 API(Agents API)'에는 코덱스를 구동하는 하네스와 인프라가 적용됐다. 개발자가 파일을 다루고 코드를 실행하거나 외부 도구를 사용하는 에이전트를 구축할 수 있도록 한 것으로, 오픈AI가 하네스를 직접 운영하고 실행 환경은 오픈AI 샌드박스나 자체 인프라 등에서 선택할 수 있도록 했다. 클로드 코드가 개발자 시장에서 먼저 이용자를 확보한 만큼 이번 데브데이에서 오픈AI가 어떤 개발 도구와 기능을 내놓을지도 관심사다. 코덱스의 사용률이 빠르게 높아지고 있는 상황에서 새로운 제품이 개발자 유입을 추가로 끌어낼 경우 앤트로픽과 오픈AI의 개발자 시장 경쟁도 한층 치열해질 가능성이 있다. 오픈AI가 챗GPT를 통해 이미 대규모 이용자를 확보했다는 점도 개발자 생태계 확대에 힘을 실을 수 있다. 실리콘밸리 벤처캐피털(VC) 앤드리슨호로위츠(a16z)는 최근 오픈AI의 경쟁력으로 모델 성능뿐 아니라 새로운 AI 사용 방식을 만들어내고 이를 대규모 이용자에게 확산할 수 있는 유통력을 꼽았다. a16z가 공개한 자료에 따르면 챗GPT가 월간활성이용자(MAU) 1억 명에 도달하는 데 걸린 기간은 2개월로, 틱톡 9개월과 인스타그램 30개월보다 짧았다. 이에 오픈AI가 이번 데브데이에서 개발자를 끌어들일 만한 제품을 추가로 선보이면 챗GPT를 통해 확보한 이용자 기반을 개발자 생태계 확장에 활용할 여지도 커질 것으로 보인다. 개발자가 오픈AI의 모델과 도구를 활용해 서비스를 만들수록 챗GPT 밖에서도 자사 기술이 활용되는 접점을 넓힐 수 있어서다. 업계 관계자는 "클로드 코드가 먼저 개발자 시장에서 자리를 잡은 가운데 코덱스도 최근 빠르게 이용자를 늘리고 있다"며 "이번 데브데이에서 오픈AI가 어떤 개발 도구와 환경을 내놓느냐가 향후 개발자 확보 경쟁에도 영향을 미칠 것"이라고 말했다.

2026.09.29 17:31장유미 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

AI가 알려준 PC 문제 해결법, 믿고 실행해도 될까

무료 영화나 웹툰 등을 볼 수 있다는 사이트에서 콘텐츠를 클릭하자 갑자기 요란한 경고음이 들린다. 이어 "당신의 컴퓨터가 바이러스에 감염됐다. 고객센터에 전화해 치료하라"는 안내문이 화면 가득 깜빡인다. 과거 미국과 유럽을 비롯해 여러 나라에서 기승을 부렸던 '고객지원 사기'의 전형적인 수법이다. 이들은 아무런 문제가 없는 PC인데도 바이러스나 악성코드 감염, 시스템 오류를 알리는 허위 경고를 띄운 뒤 가짜 고객센터 번호로 전화를 걸게 했다. 상담원을 가장한 범죄자의 지시에 따르는 순간 개인정보 유출, 상품권 핀번호 갈취 등 피해를 입는다. 구글은 작년 크롬에 온디바이스 AI를 활용해 고객지원 사기를 탐지하는 기능을 추가하는 등 보완책을 내놨다. 하지만 공격자들이 사라진 것은 아니다. 최근에는 한 단계 더 나아가 이용자가 스스로 검색한 PC 문제 해결법을 악성코드 감염 경로로 만드는 공격 기법이 등장했다. 저장공간 정리하려 실행한 명령어, 악성코드 초대장이었다 미국 보안업체 헌트리스는 이달 초순 공개한 보고서를 통해 AI 서비스와 검색엔진을 악용한 공격 사례를 소개했다. 헌트리스에 따르면 작년 12월 한 맥 이용자는 저장공간을 비우는 방법을 찾기 위해 구글을 뒤졌다. 검색 결과 중 가장 위에는 챗GPT와 그록의 공유 대화가 등장했다. 내용 역시 그럴듯했다. 저장공간을 확보하는 방법을 단계별로 설명했고, 이를 실행할 수 있는 명령어도 소개했다. 이용자는 챗GPT 대화를 클릭해 안내를 읽고 명령어를 실행했다. 하지만 이 명령어를 실행하자 비밀번호와 웹사이트 인증 정보 등을 탈취하는 악성코드가 설치됐다. AI 대화까지 악성코드 통로로 악용 공격자는 악성코드를 설치하는 명령어가 포함된 AI 대화를 만든 뒤 챗GPT와 그록의 공유 기능을 활용했다. 이후 검색엔진최적화(SEO) 기법을 활용해 '맥 저장공간 확보' 같은 문제 해결과 관련있는 검색어에서 해당 대화가 상위에 노출되도록 만들었다. 이제는 피싱 메일이나 수상한 파일을 직접 보내는 대신, 실제 AI 서비스의 기능을 이용해 악성 콘텐츠를 올리고 검색 결과를 오염시키는 새로운 공격 방법까지 등장한 것이다. 헌트리스는 이 공격이 구글 검색 결과 상위 노출에 대한 신뢰와 챗GPT·그록 브랜드에 대한 신뢰, 실제 서비스와 동일한 화면에 대한 신뢰를 동시에 악용했다고 분석했다. "사람인지 증명하려면 명령어를 입력하세요" 국내 보안업체인 SK쉴더스도 지난 9월 10일 "진짜 사람 여부를 가리는 '캡차(CAPTCHA)'나 운영체제 업데이트, 소프트웨어 오류 해결 화면처럼 보이는 페이지를 통해 이용자가 직접 명령어를 실행하게 만드는 공격이 국내외에서 확산되고 있다"고 설명했다. SK쉴더스에 따르면 공격자는 "당신이 사람인지 증명하려면 아래 명령어를 실행하라", "오류를 해결하려면 윈도 키와 R 키를 누르고 특정 명령어를 입력하라"는 메시지로 이용자를 속인다. 윈도 파워셸이나 '실행' 대화상자, 혹은 맥OS에 내장된 '터미널'에 이 명령어를 붙여넣고 실행하면 서버에서 악성코드를 가져와 설치한다. 헌트리스가 소개한 AI 검색을 악용한 사례와는 다소 차이가 있지만, 이용자를 속여 명령어를 직접 실행하게 만든다는 점에서는 닮았다. AI로 찾은 PC 문제 해결법, 무조건 신뢰는 금물 AI 검색 기능은 전화 통화가 불가능한 심야나 주말에, 혹은 당장 도움을 받을 사람이 떠오르지 않을 때 간편하게 해결 방법을 찾을 수 있어 유용하다. 그러나 AI 서비스나 검색으로 알게 된 뜻 모를 복잡한 명렁어를 무조건 실행해서는 안된다. 공격자가 원하는 대로 파일을 다운로드하거나 외부 URL에 접속하고, 보안 기능을 끄거나 관리자 권한을 요구하는 위험한 함정일 수 있다. SK쉴더스는 "정상적인 캡차는 마우스 클릭 대신 명령어 입력을 요구하지 않으며 이런 상황에 놓인다면 그 웹사이트를 닫으라"고 조언했다. 검색 결과 상단에 노출됐다고 해서 무조건 파일을 내려받아 설치하는 일도 위험하다. 소프트웨어와 드라이버는 반드시 공식 사이트에서 받아야 하며 웹사이트 주소가 정상적인지 확인하는 습관이 필요하다.

2026.09.25 15:30권봉석 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

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

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

기후부, 연내 'AI 데이터센터 그리드코드' 수립

기후부가 인공지능(AI) 데이터센터의 안정적인 전력공급을 위한 필수 과제인 그리드코드(Grid-Code) 수립과 맞춤형 접속 전략을 논의하기 위한 '인공지능 데이터센터(AIDC) 연구회'가 본격 가동에 들어갔다. 이호현 기후에너지환경부 제2차관은 27일 오후 서울 반포동 한강홍수통제소에서 AIDC 연구회를 주재하고 연내 그리드코드를 수립하기로 했다. 이 차관은 “연구회를 통해 전력계통 여건에 적합한 접속 전략과 제도를 논의할 수 있기를 기대한다”며 “AI 데이터센터가 안정적으로 운영되기 위한 필수 요건인 그리드코드를 올해 안으로 도출을 추진할 계획”이라고 밝혔다. 그리드코드는 전력망에서 안정적으로 전력을 공급받기 위해 필수적으로 갖춰야 하는 기술적인 최소 요건이다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 등 민감한 전력전자 설비로 구성돼 있어, 자체 설비 고장 방지와 함께 전기품질을 유지하기 위해 에너지저장장치(ESS)나 무정전 전원공급장치(UPS) 등의 보완설비를 갖추고 있다. 연구회에서는 AI 데이터센터의 설비구성과 함께 수요 유형을 정밀하게 연구하고, 전력사용효율(PUE)도 검토한다. AI 데이터센터의 보완설비 본래의 기능을 침해하지 않는 범위에서 전력계통 안정화에 기여할 수 있도록 접속 전략과 제도를 논의할 계획이다.

2026.08.28 08:46주문정 기자

앤트로픽, 클로드 챗봇·코딩 서비스 장애…정상화 시점 '미정'

앤트로픽 인공지능(AI) 서비스 '클로드'가 여러 모델과 주요 제품에서 동시에 장애를 일으킨 정황이 포착됐다. 일반 이용자용 챗봇부터 개발자용 코딩 서비스까지 영향 받으면서 클로드 서비스 전반의 요청 처리에 차질이 생겼다. 24일 앤트로픽 공식 서비스 상태 페이지에 따르면 이날 한국시간 오후 2시6분부터 클로드 미토스 5와 페이블 5·오푸스 5·오푸스 4.8에서 요청 오류가 증가하는 현상이 발생했다. 앤트로픽은 장애 발생 21분 뒤인 오후 2시27분 원인을 파악하고 수정 작업에 들어갔다. 구체적인 장애 원인과 정상화 예상 시점은 미정이라고 밝혔다. 오후 3시42분에도 복구 작업은 계속된 것으로 확인됐다. 앤트로픽은 "여러 모델에 영향을 미치는 오류를 해결하고 있다"며 "추가 상황을 안내할 예정"이라고 설명했다. 이번 장애로 일반 이용자가 접속하는 클로드닷에이아이와 개발자용 응용프로그램인터페이스(API)가 부분 장애 상태를 겪고 있는 것으로 전해졌다. AI 코딩 서비스 '클로드코드'와 업무 지원 서비스 '클로드 코워크'에서도 부분적인 서비스 중단이 확인됐다. 개발자가 모델과 서비스를 관리하는 클로드 콘솔은 정상 운영되고 있다. 정부 기관을 대상으로 제공하는 정부용 클로드 서비스도 정상 상태를 유지했다. 서비스 전체가 멈춘 것은 아니지만 영향을 받은 모델과 제품에서는 일부 요청이 정상적으로 처리되지 않을 수 있다. 장애 범위와 복구 진행 상황은 앤트로픽 공식 서비스 상태 페이지를 통해 갱신되고 있다. 앤트로픽은 "여러 모델에서 발생한 문제를 해결하기 위한 작업을 계속하고 있다"며 "가능한 한 빨리 추가 상황을 안내하겠다"고 밝혔다.

2026.08.24 17:09김미정 기자

커서, 깃허브 대항마 '오리진' 출시…코드 호스팅 시장 진출

커서가 인공지능(AI) 코드 편집 도구에서 개발자 협업 플랫폼으로 사업을 확장했다. 18일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 커서는 코드 호스팅 플랫폼 '오리진'을 출시했다. 개발자는 오리진에서 코드를 저장하고 탐색·편집할 수 있으며 다른 개발자와 공동으로 작업할 수 있다. 오리진은 풀 리퀘스트 기능을 지원한다. 풀 리퀘스트는 다른 개발자가 수정한 코드를 검토한 뒤 주요 코드베이스에 반영해 달라고 요청하는 절차다. 해당 플랫폼은 깃허브와 연동 가능하다. 이용자는 깃허브 계정과 조직을 커서에 연결하고 원하는 저장소를 오리진으로 가져올 수 있다. 기존 깃허브 저장소와 커서가 호스팅하는 저장소를 함께 관리하는 것도 가능하다. 커서는 향후 오리진에 '에이전트 네이티브' 기능을 추가할 계획이다. 이를 통해 AI 에이전트가 개발 업무에 참여할 수 있는 기능을 선보인다는 전략이다. 테크크런치를 비롯한 다수 외신은 커서 오리진 출시가 깃허브의 잦은 장애와 성능 저하에 대한 개발자 불만이 커지는 시점에 이뤄졌다는 점을 주목했다. 커서가 오리진을 공개한 당일에도 깃허브에서 장애가 발생해 6시간 넘게 일부 기능이 제대로 작동하지 않았다. 당시 전 세계 오류율은 20%를 기록한 것으로 전해졌다. 깃허브는 올 초에도 장애가 잇따르자 서비스 가용성을 개선하기 위한 대책을 발표했다. 리드데브 분석에 따르면 깃허브에서 지난 1년간 발생한 장애는 257건이다. 리드데브는 반복되는 장애로 일부 유명 이용자의 이탈이 나타나고 있다고 분석했다. 업계에선 커서가 깃허브와 본격적으로 경쟁하기까지는 적지 않은 시간이 필요할 것이란 시각도 나오고 있다. 깃허브 자체 집계에 따르면 지난해 10월 기준 약 1억 8000만명 개발자가 플랫폼을 이용하고 있다. 깃허브는 여전히 세계에서 가장 규모 큰 소스코드 호스팅 플랫폼인 셈이다. 커서는 "깃허브 저장소를 커서가 호스팅하는 저장소와 나란히 둘 수 있다"며 "깃허브를 커서에 연결하고 조직과 저장소를 선택하면 커서가 해당 저장소를 가져온다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:06김미정 기자

[영상] "AI가 다 해줄 줄 알았는데"…보안기자가 25시간 해커톤서 본 현실

"해커톤 주제가 갑자기 바뀐 뒤 인공지능(AI)한테 어떤 아이템이 좋을지 계속 물어봤지만 쓸 만한 답은 돌아오지 않았습니다. 나중에는 '이쯤에서 접어야 하나' 싶을 정도였죠." 13일 김기찬 지디넷코리아 보안팀 기자는 영상 인터뷰를 통해 직접 참가한 '코드게이트 2026 AI 스타트업 해커톤'에 대한 소감을 밝혔다. 현장에서 그가 확인한 것은 AI 만능론과는 거리가 있는 현실이었다. AI가 코드를 빠르게 생성해주는 시대가 됐지만 하나의 서비스를 처음부터 끝까지 완성하는 과정에서 사람의 판단과 개입은 여전히 핵심적이라는 점이다. 밤샘 개발 25시간…AI 가치를 확인한 시간 김 기자가 속한 'IR원(IR-One)' 팀은 김희준 티시시스 통합보안실 어시스턴트, 김두형 SK쉴더스 ICT관제사업팀 선임, 김 기자 등 3명으로 구성됐다. 팀명은 침해대응(Incident Response) 초동 대응에서 따왔다. IR원 팀은 이번 해커톤에서 보안 취약점 식별번호(CVE)를 입력하면 AI가 학습용 훈련 문제를 자동 생성하는 플랫폼 '제로톱(ZeroTOP)'을 개발했다. 아이디어 구체화부터 시연 가능한 프로토타입 제작까지 주어진 시간은 25시간에 불과했다. 이 과정에서 AI는 속도가 중요한 구간에서 분명한 강점을 보였다. 김 기자는 "생각보다 UI도 편리하게 구현됐고 'AI가 이런 것까지 해주네' 싶었다"며 "프론트엔드 화면을 빠르게 잡아주고 반복적인 코드 작성을 대신해주는 부분에서는 확실히 시간을 아낄 수 있었다"고 말했다. 현장에서도 상당수 팀이 AI 코딩 도구를 적극 활용했다. 프롬프트 입력만으로 기본 구조를 만들고 에러 메시지를 넣어 수정 방향을 찾는 식이다. 비전공자인 김 기자 역시 AI 도움을 받아 기획 의도를 개발 결과물로 구현하는 과정에 참여했다. 대회는 사실상 무박 일정으로 진행됐다. 김 기자는 "솔직히 새벽 4시가 넘어가니까 팀원 모두 사고 회로가 멈추더라"며 "잠과의 싸움이 가장 힘들었지만, 끝내 결과물을 만들어냈다는 성취감은 분명했다"고 말했다. AI가 하지 못한 일…기획과 검증은 결국 사람의 몫 반면 현장에서 드러난 AI의 한계도 적지 않았다. 가장 먼저 팀을 멈춰 세운 건 아이디어 단계였다. IR원 팀은 원래 '침해대응 자동화' 아이디어로 본선에 올랐지만, 막상 현장에서는 '교육·학습' 주제를 받아야 했다. 이번 해커톤은 현장에서 새로 주어진 과제에 맞춰 아이템을 다시 짜고, 그 결과물을 25시간 안에 구현해야 하는 방식이었다. 보안 실무자들로 구성된 팀에 익숙한 영역과는 결이 다른 주제가 주어지자, 시작부터 분위기가 흔들렸다. 김 기자는 "AI한테 계속 어떤 아이템이 좋을지 물어봤지만 돌아오는 답은 뻔한 수준이었다"며 "4시간 넘게 방향을 못 잡고 있는데 다른 팀들은 이미 개발을 시작하는게 보이자 정말 그만 접고 삼겹살에 소주나 먹으러 가자는 말이 나올 정도였다 "고 말했다. 끝내 방향을 잡은 건 AI가 아니었다. 팀원들이 현장에서 아이디어를 주고받으며 보안과 교육을 연결할 수 있는 지점을 다시 찾았고 그렇게 나온 결과물이 '제로톱'이었다. 개발 과정도 순탄치만은 않았다. 특히 격리된 가상환경 구현처럼 실제 서비스의 안정성과 직결되는 부분에서는 AI가 내놓은 답을 그대로 믿고 갈 수 없었다. 김 기자는 "되다 말다를 반복해서 쉽지 않았다"며 "AI가 보기 좋게 만들어줄 수는 있어도, 실제로 돌아가는지는 사람이 직접 확인해야 했다"고 말했다. 이번 해커톤은 AI의 가능성과 한계를 동시에 보여줬다. 속도를 높이는 데는 도움이 됐지만 방향을 정하고 완성도를 끝까지 책임지는 일은 사람의 몫이었다. AI가 코드 짜주는 시대 해커톤의 의미…중요한 것은 '질문과 협업' AI가 직접 코딩하는 시대에 정해진 시간에 앱을 만드는 해커톤의 의미가 퇴색될 것이란 인식도 생기고 있다. 김 기자는 "AI 시대에는 단순히 코드를 잘 짜는 능력보다, 내가 가진 지식을 바탕으로 AI가 알아들을 수 있게 명령을 내리는 능력이 더 중요해진 것 같다"고 말했다. 해커톤은 단순히 코드를 만드는 것이 아니라 극한의 시간 제약 속에서 시험하는 무대가 되고 있다는 설명이다. 이번 대회 토크콘서트 연사로 나선 이태희 오펜디지털 최고기술책임자(CTO)도 비슷한 취지의 메시지를 전했다. 그는 AI가 코딩을 상당 부분 보조하는 환경에서는 개발 자체만이 아니라, 마케팅 전략과 비즈니스 모델을 설계하는 능력 역시 중요해진다고 강조했다. 실제 김 기자의 역할도 전통적인 개발자와는 달랐다. 비전공자인 그는 팀 안에서 일반 사용자 관점으로 서비스를 비판적으로 점검하는 이른바 '레드팀' 역할을 맡았고 아이템 기획과 마케팅 요소까지 함께 살폈다. 기술을 전공하지 않았더라도 AI 도구를 활용하면 해커톤에서 충분히 역할을 할 수 있다는 점을 보여준 셈이다. 해커톤 참가의 의미 역시 달라지고 있다. 김 기자는 "개발자는 상금보다도 이런 실전 경험 자체를 커리어의 일부로 보는 경우가 많다"며 "사내 평가에서 해커톤 경험이 인정받는 곳도 있다"고 전했다. 더불어 그는 이번 대회에서 상금을 받지는 못했지만, '제로톱'에 관심을 보인 기업으로부터 도입 제안을 받았다고 밝혔다. 짧은 시간 안에 제품을 구현하고 외부 평가를 직접 받아보는 과정 자체가 사업화 가능성을 점검하는 시험대가 될 수 있다는 것이다. 김기찬 기자는 "AI가 만들어준 결과물에 만족하는 게 아니라AI를 어떻게 활용할지를 고민하는 게 지금의 해커톤인 것 같다"며 "사람은 방향을 잡고, AI는 속도를 내고, 그 협업의 감각을 익히는 게 진짜 가치라고 생각한다"고 말했다.

2026.08.13 14:40남혁우 기자

AWS, 클로드 코드·오픈AI 코덱스와 AI 코딩 보안 서비스 연동

아마존웹서비스(AWS)가 앤트로픽, 오픈AI와 협력해 인공지능(AI) 코딩 보안 서비스를 개발자 워크플로 전반으로 확대한다. 생성형 AI 코딩 도구 확산이 빨라지는 가운데 개발 과정에서 발생하는 취약점을 탐지·보완하는 시장 공략을 본격화한 것이다. AWS는 5일 공식 블로그를 통해 앤트로픽, 오픈AI와 AI 코딩 보안 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력으로 AWS는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 등 AI 코딩 환경에 AWS 컨티뉴엄을 통합 제공한다. AWS 컨티뉴엄은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 취약점 후보를 찾아내고, 이를 고객의 AWS 환경 정보와 연결해 실제 위험도를 가려내는 데 초점을 맞춘 서비스다. 단순히 코드상 결함 가능성을 탐지하는 데 그치지 않는다. 설정값, IAM 정책, 네트워크 구조, 외부 노출 여부 등을 함께 분석해 우선 대응이 필요한 사안을 추려내는 방식이다. 이번 통합으로 개발자는 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 키로 같은 AI 코딩 도구 안에서 보안 검증 결과를 반영한 코드 제안을 받을 수 있게 된다. 기존에는 코드 작성 뒤 별도 보안 도구로 취약점을 점검하고, 이후 보안팀과 개발팀이 다시 우선순위를 조정하는 과정을 거쳐야 했다면 앞으로는 이러한 절차가 개발 환경 안에서 한층 압축될 것으로 보인다. AWS는 특히 최신 AI 모델의 성능 향상만으로는 기업 보안 수요를 충분히 충족하기 어렵다고 보고 있다. 모델이 취약점을 찾아내는 능력은 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 현장에서는 어떤 문제가 실질적인 위험으로 이어지는지 판단하고 검증하는 과정이 더 중요하다는 판단이다. 이에 따라 AWS 컨티뉴엄은 여러 모델과 도구를 엮는 오케스트레이션 계층 역할을 맡아 탐지, 우선순위화, 검증, 수정 제안까지 연결하는 구조로 설계됐다. 업계에서는 이번 발표를 두고 AI 코딩 시장 경쟁이 생산성 중심에서 보안 중심으로 확장되는 신호로 보고 있다. 생성형 AI 코딩 도구가 빠르게 보급되면서 개발 속도는 높아졌지만, 부정확하거나 취약한 코드가 함께 확산할 수 있다는 우려도 커지고 있기 때문이다. 앞으로는 누가 더 빠르게 코드를 생성하느냐보다, 누가 더 안전하고 실제 운영 환경에 맞는 코드를 제안하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오를 것이라는 분석이 나온다. AWS 입장에서는 앤트로픽과 오픈AI의 코딩 도구가 확보한 개발자 접점에 자사 보안 서비스를 연결함으로써 AI 개발 생태계 내 영향력을 넓히는 효과도 기대할 수 있다. 클라우드 인프라 사업자로서 축적한 고객 환경 데이터와 운영 맥락을 보안 분석에 접목해 차별화를 노리는 전략으로 풀이된다. 초기 설계 파트너로 참여한 리비안도 긍정적인 반응을 내놨다. 리비안은 AWS 컨티뉴엄이 소스코드와 기업 내부 지식을 연결해 실제로 의미 있는 보안 취약점을 가려내고, 심각한 문제를 더 빠르게 수정하는 데 도움을 줄 수 있다고 평가했다. 쳇 카푸어 AWS 검색·보안·옵저버빌리티 부문 부사장은 "AI 모델이 빠르게 발전하는 만큼 이를 악용한 공격도 함께 고도화하고 있다"며 "AWS 컨티뉴엄은 탐지부터 검증, 수정, 복구 과정에 이르기까지 각 단계에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있도록 지원하는 통합 오케스트레이션 도구"라고 설명했다.

2026.08.06 09:06남혁우 기자

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