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'AI 코드'통합검색 결과 입니다. (97건)

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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

메타, 첫 AI 코딩 에이전트 '뮤즈 코드' 공개…오픈AI·앤트로픽에 도전

메타가 자체 인공지능(AI) 코딩 에이전트 '뮤즈 코드'를 처음 공개하며 AI 개발 도구 시장 공략에 나섰다. 오픈AI '코덱스'와 앤트로픽 '클로드 코드'가 주도하는 AI 코딩 시장에서 가격 경쟁력을 앞세워 기업용 AI 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) SNS를 통해 뮤즈 코드의 베타 버전 공개 소식을 전했다. 그는 뮤즈 코드를 "대규모 코드 저장소에서 변경 사항을 계획하고 코드를 작성하며 결과를 검증하는 등 완전한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 터미널 기반 코딩 에이전트"라고 소개했다. 월스트리트저널 등 외신에 따르면 뮤즈 코드는 최근 메타가 새롭게 선보인 코딩 특화 AI 모델 '뮤즈 스파크 1.2'를 기반으로 동작한다. 메타 슈퍼인텔리전스 연구소가 개발을 주도했다. 뮤즈 코드는 하나의 명령어만으로 설치할 수 있으며 코드 작성뿐 아니라 변경 사항 계획 수립과 테스트, 결과 검증까지 소프트웨어 개발 전 과정을 지원한다. 대규모 프로젝트에선 여러 하위 에이전트를 병렬로 실행해 동시에 작업을 수행하도록 설계됐다. 저커버그 CEO는 "작업 규모가 커지면 별도의 하위 에이전트들이 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행된다"며 "기존 작업 파일은 건드리지 않으며 자체 테스트에선 게임 기능 6개를 동시에 개발하면서도 충돌 없이 작업을 완료했다"고 설명했다. 최근 AI 코딩 시장에선 오픈AI 코덱스와 앤트로픽 클로드 코드가 빠르게 확산되고 있다. 메타는 기능뿐 아니라 가격 경쟁력을 앞세워 이용 개발자를 다수 확보해 AI 생태계를 확대한다는 구상이다. 실제 메타는 가격 경쟁력을 핵심 차별화 요소로 내세웠다. 개발자는 사용량 기반 요금제로 서비스를 이용할 수 있다. 모델 개선을 위한 데이터 제공에 동의하면 일반 요금보다 10분의 1 수준의 저렴한 요금제도 선택할 수 있도록 구성했다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 "많은 개발 환경과 활용 사례에서 비용 측면에서 매우 경쟁력 있는 선택지가 될 것"이라며 "가격 경쟁력을 통해 시장에서 차별화하겠다"고 밝혔다. 뮤즈 코드는 메타 개발자 플랫폼을 통해 제공되며 최신 AI 모델 API와 함께 사용할 수 있다. 메타는 향후 여러 AI 모델을 중개하는 '오픈라우터' 플랫폼을 통해서도 뮤즈 스파크 모델을 제공할 계획이다. 기업 고객의 개발 데이터를 저장하지 않는 '제로 데이터 보존' 기능도 지원할 예정이다. 이번 출시는 메타가 AI 사업 수익화에 속도를 내는 움직임으로 풀이된다. 메타는 최근 AI 인재 확보와 데이터센터 구축에 대규모 투자를 이어가고 있으며 광고 중심 사업 구조를 넘어 기업용 AI 시장으로 영역을 확대 중이다. 저커버그 CEO는 "뮤즈 스파크 1.2는 더 크고 강력한 차세대 모델로 나아가기 위한 단계"라며 "직접 사용해보고 다양한 의견을 들려달라"고 전했다.

2026.08.06 09:05한정호 기자

[기자수첩] KAIST AI 해커가 남긴 숙제

지난달 23일부터 24일까지 서울 코엑스에서 열린 국제해킹방어대회 '코드게이트 2026'은 여러모로 시선을 모았다. 특히 윤인수 KAIST 전기 및 전자공학부 교수가 만든 AI해커가 사람 해커와 대결, 관심이 더 뜨거웠다. 사람 개입 없이 스스로 시스템 취약점을 탐색하고 문제를 해결한 AI 해커는 일반부에서 18위, 주니어부에서는 2위를 기록했다. 'AI 해커'는 앤트로픽, 오픈AI, xAI 등 글로벌 프론티어 거대언어모델(LLM)을 기반으로, 데프콘(DEF CON) 등 세계적 해킹대회에서 축적한 실전 노하우를 학습시켜 만든 특화 모델이다. 'AI 해커'는 초반에는 문제들을 빠르게 해결했으나, 후반부 들어 고난도 문제에 발목을 잡혀 일반부에서 18위라는 상대적으로 저조한 성적표를 받았다. 이번과 같은 CTF에서 AI가 온전히 활약하기란 쉽지 않다. CFT가 인간 화이트해커의 실력을 경쟁하는 대회이지 AI 간 성능을 평가하는 무대가 아니기 때문이다. CTF는 가장 대표적인 정보보안(해킹) 실습 대회로 경연자들이 다양한 보안 문제를 해결, 숨겨진 문자열인 '플래그(flag)'를 찾아 제출하고 점수를 얻는 방식이다. 실제 해킹 기술을 안전한 환경에서 익히고 실력을 겨루기 위해 만들어진 대회다. 사람 위주 경연이다보니 세계 최대 CTF인 '데프콘(DEF CON) CTF'도 올해 AI 사용을 일부 제한하는 룰을 뒀다. AI를 활용할 수는 있지만, 100% AI가 문제를 해결하면 안 된다는 것이다. '코드게이트 CTF'에서는 주최 측인 코드게이트포럼이 KAIST에 AI 해커 참전을 제안, 윤 교수가 이를 수락, 온전히 AI가 CTF에서 경연을 펼쳤다. 경연 당일 AI해커는 오후 2시경 7위를 기록하며 선전했다. 한때 7위보다 더 높은 순위도 기록했다. 대회 초반에는 AI해커가 빠른 속도로 CTF 문제를 풀은 것이다. 이번 코드게이트 CTF는 '다이내믹 스코어링' 방식으로 진행했다. '다이내믹 스코어링' 방식은 어려운 문제를 '단독'으로 풀었을 때 가장 높은 점수를 받는다. 여러 명이 동일 문제를 해결할수록 문제의 배점은 낮아진다. 빨리 푼다고 고득점을 얻을 수 없다. 이에 AI 해커는 순위가 뒤로 밀려날 수밖에 없었다. 특히 18위까지 순위가 낮아진 데에는 게임 형식 문제나 동영상·이미지를 해석해 취약점을 찾고, 해킹에 성공하는 식의 문제를, AI가 맥락을 읽고 해결하기란 한계가 있다. 실제 AI 해커는 이같은 2개 문제를 결국 해결하지 못했다. 하지만 주목할 점은 2개 문제를 제외하고 모든 문제를 해결했다는 것이다. 비록 고득점을 얻는 데에는 실패했지만, 인간 화이트해커보다 빠르게 문제를 해결했다. 대회 진행 시간이 짧은 주니어부 CTF에서 2위를 차지한 점이 이를 방증한다. 코드게이트 CTF는 일반부 CTF는 24시간, 주니어부는 12시간 진행됐다. AI 해커가 풀지 못한 2개 문제는 '고난도' 문제라기보다 'AI가 풀기 어려운' 문제였다. 문제 풀이량만 보면 AI 해커도 인간 화이트해커와 견줄 수 있는 수준이었다. 순수하게 AI만 활용했을 때 화이트해커가 AI를 활용한 수준과 비슷한 성능을 낼 수 있었다는 것이다. 윤 교수는 이를 두고 'AI+전문가'의 형태가 가장 좋은 결과를 창출한다고 평가했다. 그는 "대회에 참전한 화이트해커들도 문제풀이에 AI를 활용했다. 결국 AI와 전문가가 결합된 형태가 가장 효율적인 성과를 낼 수 있는 셈"이라고 짚었다. 바꿔말하면, 공격자와 AI가 결합한 형태가 최대의 해킹 효율을 낼 수 있다는 얘기다. 이는 예견된 미래다. 앤트로픽의 프론티어 AI 모델 '미토스(Mythos)'는 알려지지 않았던 취약점 1만개 이상을 찾아냈다. 최근에는 미토스보다 뛰어난 AI 모델도 등장했다. 코드게이트 CTF의 AI 해커 참전은 AI가 펼칠 미래 사이버전의 작은 예고편에 불과하다. 나쁜 마음을 먹은 사이버 공격자가 AI를 악용하면 어떤 끔직한 결과가 일어날 지 모른다. 우리는 '끔찍한 결과'를 막을 준비가 돼 있는걸까.

2026.08.03 21:39김기찬 기자

오픈AI CFO, 매출 성장세 강조…"챗GPT 워크·코덱스 덕"

오픈AI가 기업용 인공지능(AI) 시장 경쟁 격화 속에서도 가파른 매출 성장세를 이어가고 있다고 주장했다. 30일 CNBC 보도에 따르면 사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)와 브렛 테일러 이사회 의장은 전날 열린 사내 회의에서 직원들에게 회사 매출과 주요 제품 성장 현황을 설명한 것으로 전해졌다. 당시 프라이어 CFO는 7월 연환산 반복 매출(ARR)이 2분기 전체 매출을 넘어섰다고 밝혔다. ARR은 현재 발생하는 구독형 매출이 1년 동안 같은 수준으로 이어진다고 가정해 계산한 예상 연간 매출이다. 그는 최신 모델인 'GPT-5.6' 시리즈와 기업용 AI 에이전트 '챗GPT 워크' 출시가 실적 성장을 이끌었다고 강조했다. AI 코딩 도구 '코덱스' 이용 확대도 주요 성장 동력으로 꼽았다. 현재 오픈AI는 기업가치 8520억 달러를 기록하며 대규모 기업공개(IPO)를 준비하고 있다. 높은 기업가치를 뒷받침하려면 기업과 개발자 고객을 확보해 안정적인 매출 기반을 마련해야 하는 상황이다. CNBC는 오픈AI가 기업용 AI 시장에서 앤트로픽을 추격하는 동시에 구글과 중국 오픈웨이트 모델 저가 공세에 대응해야 한다는 과제를 안고 있다고 분석했다. 중국 문샷AI는 이달 초 '키미 K3'를 공개하며 미국 선도 AI 모델과 성능 격차를 좁혔다고 주장했다. 일부 벤치마크에서는 오픈AI와 앤트로픽 최고 성능 모델을 앞섰다고 밝혔다. 외신들은 오픈AI가 AI 인프라 구축에 필요한 막대한 투자비를 감당해야 한다고 봤다. 오픈AI는 지난 2월 투자자들에게 2030년까지 컴퓨팅 자원에 약 6000억 달러를 지출한다는 목표를 제시했다. 또 미국 오하이오주에 대규모 AI 데이터센터를 임차하기 위해 엔비디아와 최대 2500억 달러 규모의 재정 지원 방안을 논의하고 있다. 외부 자본으로 인프라 투자를 이어가기 위해서는 매출 성장세를 입증해야 한다. CNBCS는 앤트로픽 성장도 오픈AI를 압박하고 있다고 봤다. 앤트로픽은 개발자용 AI 코딩 도구 '클로드 코드' 인기에 힘입어 지난 5월 매출 런레이트가 470억 달러를 넘어섰다고 밝혔다. 2025년 전체 매출은 약 100억 달러였다. 지난 3월 디인포메이션은 오픈AI의 연환산 매출이 250억 달러를 넘어섰다고 보도했다. 오픈AI와 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회에 IPO 신청서를 비공개로 제출했지만 구체적인 상장 시기는 공개하지 않았다. 테일러 의장은 앤트로픽이 올해 좋은 출발을 보였으며 오픈AI가 코딩 시장에서 추격해야 한다는 점을 인정했다. 그는 "클로드 코드를 고집하다가 매우 큰 비용을 청구받은 뒤 코덱스를 찾기 시작한 사람들이 늘어나고 있다"고 강조했다.

2026.07.30 10:01김미정 기자

[체험] "새벽 3시 2개팀 포기...18개팀 무박 25시간 완주"

국내 대표적인 보안 행사 '코드게이트 2026' 일환으로 열린 'AI 스타트업 해커톤'이 무박 2일간의 열띤 대장정을 마쳤다. 더 이로운 세상을 만들기 위한 인공지능(AI) 서비스 구현을 위해 모인 이들의 열정은 하룻밤을 다 지새워도 꺼지지 않았다. 지디넷코리아 김기찬 기자가 이번 해커톤 현장에 직접 참가, 그 활기찬 현장을 직접 취재했다. 지난 7월 21일부터 22일까지 서울 강남구 스페이스쉐어 삼성역센터에서 열린 '코드게이트 2026 AI 스타트업 해커톤' 본선 현장은 눈 붙일 겨를도 없는 열기 속에서 진행됐다. 세상의 모든 문제가 인공지능(AI)으로 풀리고 있는 시대가 도래한 만큼, 이번 해커톤은 AI 대중화 시대에 맞춰 'AI 기반 일상 문제 해결 서비스 구현'을 메인 주제로 내걸었다. 이번 해커톤은 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 행사로, 올해 처음 개최됐다. 총 상금은 2500만원이다. 1등 2000만원, 2등 300만원, 3등 200만원이다. 해커톤에는 3~5명 팀 혹은 개인참가가 모두 가능했지만, 이날 본선에 진출한 팀 중 개인 출전자는 한 명도 없었다. 서류 및 아이디어 기획안 심사를 뚫고 선발된 20개 정예 팀, 80여명이 한 데 모였다. 21일 오전 10시부터 22일 오전 11시까지 25시간 눈 붙일 새도 없이 AI 기반 아이디어 구현을 위한 개발에 사투를 벌였다. 코드게이트포럼 측에 따르면 193개 팀이 참가해 서류 심사를 거쳐 20개 팀이 선정됐다. 9.65 대 1 수준의 경쟁률이다. 이날 대회 시작에 앞서 ▲김두현 재단법인 이노베이션 아카데미 학장 ▲정영범 퓨리오사AI 상무 ▲이태희 오핌디지털 최고기술책임자(CTO) 등 3명의 연사가 참가하는 토크콘서트도 1시간 가량 열렸다. 김 학장은 'AX(AI 대전환) 시대 실전형 인재양성 혁신과정 코디세이'를 주제로 발표했다. 그는 AI를 활용해 문제를 정의하고 설계 및 검증하는 소수 정예형 인재가 중요하다고 강조했다. 정 상무는 '데이터센터용 세계 최고의 추론 칩 개발'을 주제로 발표했다. 퓨리오사 AI의 추론 칩 개발 과정과 더불어 향후 투자 계획 등을 소개했다. 그는 "AI 경쟁력은 소프트웨어뿐 아니라 반도체, 인프라 기술에서 나온다"고 강조했다. 이태희 CTO는 '마법같은 바이브 코딩'을 주제로 발표했다. 그는 'AI가 코딩을 다 해주는 환경에서 프로그래밍을 굳이 배워야 하는가?'라고 질문을 던지며 "AI 시대에는 프롬프트 설계 능력이 핵심"이라며 "개발보다 마케팅 전략, 비즈니스 모델을 잘 짜는 것이 중요한 능력이 됐다"고 강조했다. 예상치 못한 '교육·학습' 주제에 한때 중도포기 위기 문과를 졸업한 기자도 이번 해커톤에 참가자로 직접 참여했다. 화이트해커 출신 김희준 티시스 통합보안실 어시스턴트가 참여를 제안, 수락했다. 기자가 속한 팀의 명칭은 'IR-One'으로 20개 팀 중 6번 팀이었다. IR-One이라는 팀명은 침해대응(Incident Response) 초동조치의 의미가 담겨 있다. 팀원은 기자와 김 어시스턴트, 김두형 SK쉴더스 ICT관제사업팀 선임 등 총 3명이다. 기자는 단순 체험이 아니라 우승을 목표로 참가했다. 21일 오전 8시30분 해커톤 현장에는 20개 팀 단위 테이블에 하나둘 참가자들이 모이기 시작했다. 먼저 대회 참가 등록을 완료하면, 키링과 스티커 등 기념품을 수령하고, '{codegate}'라는 심볼이 새겨진 티셔츠를 수령하고 환복해야 한다. 티셔츠를 갈아입고 팀 테이블에 앉자 기자의 팀원들도 현장에 도착했다. 우리 팀은 중소기업 등 해킹 공격을 당했을 때 침해 대응에 어려움을 겪는 조직을 위한 AI 모델을 개발하고, 침해사고 신고부터 침해 원인 분석, 로그 수집 등 필요한 과정을 자동화하고 챗봇 형태로 보안 담당자의 대응을 지원하는 체계를 기획했다. 침해사고 발생 시 전공자가 아니면 침해 사실에 대해 모를 수 있는 로그 수집, 침해 증거 확보, 서류 작성 등 절차를 지원함으로써 보다 빠른 침해 대응과 침해 초동조치로 '보안 골든타임'을 지킬 수 있게하겠다는 목표였다. 그러나 해커톤의 난이도는 간단하지 않았다. 기획안을 기반으로 서류 심사를 거쳐 본선에 진출하게 되면, 본선 주제는 랜덤으로 정해진다. 주제는 ▲핀테크·금융 ▲헬스케어·웰니스 ▲커머스·물류 ▲교육·학습 ▲미디어·콘텐츠 ▲업무·생산성 ▲보안·위협대응 등 7개 주제 중에서 팀별 추첨으로 정해지는 식이다. 팀별로 코드를 부여받고 주최 측에서 띄워준 링크에 접속하면 코드를 입력할 수 있는 페이지가 표시된다. 입력란에 부여받은 코드를 입력하면 8장의 카드를 선택하는 화면이 나온다. 이 중 카드를 한 장 고르면 랜덤하게 주제가 부여된다. 기자의 팀은 '교육·학습' 주제를 뽑았고 무척 당황스러웠다. 팀 기획 당시 본선 주제가 당일 공개된다는 것은 알았지만, 방향성을 알려주는 것이고 서류 심사 당시 기획한 아이템을 그대로 구현하는 과정일 줄 알았기 때문이다. 그러나 위협·침해 대응과 전혀 관련이 없는 교육·학습 분야가 선정됐다. 심지어 우리 팀은 ▲보안 담당 기자 ▲기업 보안 담당자 ▲보안기업 보안 관제팀 등 모두 보안과 관련된 사람들이 모인 팀이었다. 모든 팀이 주제를 뽑으면 대회장 중앙에는 대회 종료를 알리는 타이머가 작동한다. 우리는 4시간이 지나도록 주제에 대해 갈피조차 잡지 못했다. 기획 아이템을 완전히 버리고 새로운 주제로 기획부터 마케팅, 개발, 구현, 시연까지 모두 완료해야 되는 상황에 놓였다. 애꿎은 생성형 AI에게 주제를 토해내라고 괴롭히다 지쳐 결국 팀원 중 한명은 포기하자는 말도 꺼냈다. CVE 입력하면 AI가 실무 훈련 문제 만드는 '제로톱' 완성 그러다 결국 우리가 잘하는 보안과 교육을 결합하자는 데 뜻을 모았다. 보안 실무자의 실전 역량 강화를 위한 교육 플랫폼을 만드는 것으로 목표를 변경했다. 최근 인공지능(AI) 발전으로 고성능 AI 모델이 취약점을 스스로 찾아내고 공격 시나리오를 단시간 내 생성할 수 있는 수준에 도달하게 되면서 보안 관리자는 쏟아지는 취약점에 대응할 수 있는 역량이 필수가 됐다. 하지만 핵더박스(Hack The Box), 트라이핵미(Try Hack Me) 등 기존 사이버보안 교육 플랫폼은 최신 취약점이 반영되지 않은 오래된 문제가 많다는 점, 또 문제 분석 과정에서 정답이 오픈된 공간에 공개돼 실질적인 학습 효과가 저하되고 있다는 한계도 있다. 이외에 출제자가 만든 고정된 문제만 반복적으로 학습하기 때문에 공격 방식 변화나 최신 취약점에 대응하지 못하는 정적 교육 구조를 갖고 있다. 이에 우리 팀은 'AI 기반 최신 위협 대응 훈련 플랫폼'을 개발하기로 했다. CVE(공개된 취약점) ID만 입력하더라도 AI가 취약점 정보를 분석하고, 문제를 출제하는 교육 플랫폼을 만들기로 한 것이다. 기존 교육 플랫폼처럼 사람이 문제를 제작하는 방식이 아니라 AI가 최신 공격 흐름을 실시간으로 반영해 ▲공격 시나리오 생성 ▲실습 환경 생성 ▲변종 공격 생성 ▲결과 분석 리포트 등을 자동 수행하는 플랫폼으로 고도화하겠다는 복안이다. 매번 달라지는 동적 시나리오와 최신 위협까지 반영할 수 있는 플랫폼을 통해 CVE의 PoC(검증)가 공개되는 즉시 실전 감각을 익힐 수 있도록 한 것이 특징이다. 즉시 우리는 역할을 분담했다. 김두형 선임은 플랫폼의 핵심 기능들을 개발하고 구현하는 영역을, 김희준 어시스턴트는 구현이 어려운 격리된 웹 기반 가상 환경 구현을 담당했다. 기자는 플랫폼의 성격을 정의하고 마케팅 요소, 제안서 제작, 페인포인트 분석, 발표 PPT 제작 등의 영역을 맡았다. 즉시 개발에 착수했고, 기자도 플랫폼의 이름과 로고를 제작하는 것부터 작업에 들어갔다. 처음에는 플랫폼명으로 취약점을 '0(제로)'로 만들자는 의미와 훈련장을 뜻하는 'Range'를 결합해 '오렌지(0range)'가 어떻냐고 제안했지만, 팀원들에게 거절당했다. 이후 고민을 거듭하다 취약점을 제로로 만들자는 의미와 '훈련 통합 플랫폼(Training Orchestration Platform)'을 결합해 '제로톱(ZeroTOP)'으로 이름을 정했다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 플랫폼을 통해 실전 위주로 동적 보안 훈련이 가능하도록 지원하는 것이 제로톱의 핵심이다. 제로톱은 CVE 입력 만으로 공격 시나리오를 생성하는 것뿐 아니라 격리 환경에서 직접 문제를 풀어보고 개인이라면 개인 역량을 확인할 수 있는 리포트를, 조직이라면 관리자가 구성원 전체의 역량을 한눈에 파악할 수 있도록 지원한다. 또한 오늘 공개된 CVE라도, PoC가 완료돼 있으면 언제든지 AI가 문제를 출제하고, 실전 감각을 익힐 수 있도록 설계했다. 학업 유도를 위해 랭킹 시스템을 도입했고, 조직 대 조직, 개인 대 개인으로 순위를 매겨 학업 성취도를 높일 수 있도록 구성했다. 국내 대표 보안 행사인 코드게이트에서 진행하는 해커톤인 만큼 보안성에 대한 부분도 평가의 큰 요소로 작용하기 때문에, 권한관리, 개인정보보호 조치 등을 완료했다. 제로톱은 정보보호 역량 강화가 필요한 보안 실무 조직을 둔 모든 기업과 더불어 보안 분야 취업준비생, 정보보호 교육 프로그램을 운영하는 공공기관 등을 타깃하는 B2C, B2B 시장을 동시 타격하는 사업성, 연구원이 직접 문제를 출제하지 않아도 되는 비용 절감 요소가 강점으로 이를 앞세워 심사위원을 설득해야겠다고 마음 먹었다. 20개 정예 팀 중 18개 팀 완주…23일 코엑스 데모데이서 최종 평가 개발을 완료하고 발표를 위한 PPT와 로고 제작, 시연 영상까지 편집하고 나니 어느덧 결과물 제출 마감 시간이 10여분밖에 남지 않았다. 시계를 보니 23일 오전 10시로, 24시간 넘게 개발과 아이디어 회의, 결과물 제작에만 몰두한 것이다. 다른 참가팀들도 마찬가지였다. 새벽 2시가 넘어가는 시간에도 잠시 눈을 붙이고 있는 2~3명을 제외하고는 한 명도 자리를 벗어나지 않았다. 여전히 많은 팀들이 개발에 몰두하고 아이디어를 주고받으며 결과물 제작에 한창이었다. 새벽 3시가 넘어가는 시점에는 2개 팀이 중도포기했다. 어느 팀이든 마찬가지겠지만, 24시간 내내 개발에만 몰두해야 하는 환경과, 아이디어를 빠르게 발굴하고 이를 구현해야 하는 압박감을 견디기가 쉽지 않았던 탓이다. 이에 20개 팀중 18개 팀만 결과물을 제출했다. 마감 시간 2분 전, 우리 팀은 최종 검수를 마치고 결과물을 제출했다. 격리 가상 환경 구현 때 반복해서 오류가 발생하는 등 난관에 부딪혔지만 해커톤 마무리 직전 제출하는데 까지는 성공한 것이다. 결과물 마감 시간 40초 전 모든 팀이 결과물을 제출했다. 박수소리와 함께 25시간이 넘는 해커톤 대회는 마무리됐다. 이번 결과물 발표는 23일 오후 2시부터 열렸다. 시상식은 내일(24일) 개최된다.

2026.07.23 17:11김기찬 기자

[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

코드프레소, KETI 전북지역본부 'AI 활용 가상융합 기술 지원 및 컨설팅' 용역 사업자 선정

코드프레소(대표 이동훈)는 한국전자기술연구원(KETI) 전북지역본부가 발주한 'AI 활용 가상융합 기술 지원 및 컨설팅' 용역 사업의 수행기관으로 최종 선정됐다고 지난 22일 밝혔다. 이번 사업은 홀로그램·디지털휴먼·실감형 콘텐츠 등 가상융합(XR)산업 분야의 제품·서비스 보유 기업에 AI를 맞춤형으로 접목하고, 컨설팅·기술지원·교육을 통해 기업의 AI 활용 역량을 높이는 것이 목적이다. 코드프레소는 AI 활용 수요 조사·분석, 기업별 맞춤형 기술지원·컨설팅, AI 역량 교육·진단, 활용 가이드북 제작, 성과 검증까지 사업 전 과정을 수행한다. 발주처인 한국전자기술연구원(KETI) 전북지역본부는 홀로그램 기술 사업화와 지역 기업 지원을 이어 왔다. 전라북도는 익산을 거점으로 홀로그램·가상융합 산업을 집중 육성해 온 지역으로, 콘텐츠 제작부터 디바이스·시스템 통합까지 다양한 가상융합 기업이 도내에 자리 잡고 있다. 이번 사업은 이렇게 축적된 지역 가상융합 산업 기반에 AI를 결합해 기업의 제품·서비스 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 시도이며, 개별 기업의 성과를 넘어 가상융합 산업의 'AI 융합 성공모델'이 지역 내 다른 기업으로 확산되는 출발점이 될 것으로 예상된다. 특히 코드프레소는 이번 사업을 단순한 AI 기능 추가가 아니라, 지원이 끝난 뒤에도 기업이 스스로 AI를 활용해 제품·서비스를 고도화하는 '자립 상태'에 이르도록 설계했다. 기업별 수요 진단으로 막연한 AI 도입 요구를 실행 가능한 과제로 구체화하고, 엔지니어가 기업 현장에 밀착해 실제 제품·서비스 위에서 동작하는 AI를 지원기업과 함께 구현·검증한다. 교육은 AI 역량 평가•교육 솔루션 'AI Fluent'로 임직원 수준을 사전 진단해 맞춤 과정을 설계하고, 교육 후 재진단으로 전·후 역량 변화를 수치로 검증한다. 구축된 AI 기술은 운용 절차를 담은 가이드북과 함께 기업에 이관된다. 코드프레소는 삼성전자·현대자동차·SK텔레콤 등 국내 주요 대기업의 IT 역량 강화 파트너로 활동해 왔으며, 현대모비스·한국조선해양플랜트협회 등 제조·조선 산업의 DX·AX 역량 강화에서도 전문성을 인정받았다. 이 회사는 올해 상반기 한국·싱가포르·베트남·룩셈부르크 4개국에서 AI 교육 프로그램을 실시했고, 지난 4월 '2026 GITEX AI 아시아'에서 '슈퍼노바 챌린지' 본상(Winner)을 수상했다. 제조 AI 혁신 컨소시엄 'AXMOS(엑스모스)'의 핵심 참여사로서 부산정보산업진흥원, 서울창조경제혁신센터 등과 지역 AX 확산 협력도 이어가고 있다. 이동훈 코드프레소 대표는 "가상융합 산업은 AI와 결합할 때 제품 경쟁력이 가장 극적으로 달라지는 분야지만, 개별 기업이 혼자 시작하기는 어려운 영역"이라며 "진단부터 구현, 교육까지 하나의 흐름으로 지원해 사업이 끝난 뒤에도 기업이 스스로 AI를 운영하는 자립 역량을 남기고, 그 성과가 지역 가상융합 산업 전반으로 확산되는 성공모델을 만들겠다"고 전했다.

2026.07.23 10:12이도원 기자

[유미's 픽] 유라클, '돈 되는 AI'로 승부…금융권 폐쇄망 시장 정조준

유라클이 금융·공공기관의 폐쇄망에서 사용할 수 있는 인공지능(AI) 코딩 도구를 앞세워 기업용 AI 사업의 수익화에 속도를 내고 있다. 신용평가와 건설, 제조 분야에서 AI 구축 경험을 쌓은 데 이어 개발·운영 자동화 시장까지 사업 범위를 넓히면서 새로운 성장 동력을 확보할지 주목된다. 22일 한국거래소에 따르면 유라클 주가는 이날 장중 전 거래일보다 5%가량 상승한 6500원대에서 거래되고 있다. AI 플랫폼 구축 사업을 잇달아 확보하고 신규 제품군을 확대하면서 모바일 플랫폼 기업에서 기업용 AI 소프트웨어 기업으로 체질을 바꾸려는 전략이 투자심리에도 영향을 준 것으로 풀이된다. 유라클은 최근 기업 내부 데이터를 활용한 생성형 AI 플랫폼 구축에서 코딩과 인프라 운영 자동화까지 사업 영역을 넓히며 시장의 주목을 받고 있다. 기업용 생성형 AI 플랫폼 '아테나'와 AI 자원관리 솔루션 '오르다'에 이어 이날 '아테나 코드 어시스턴트'의 명령줄 인터페이스(CLI) 버전을 출시하며 금융·공공 폐쇄망 공략도 강화했다. 새 제품은 기존 인텔리제이와 이클립스, VS코드 등 통합개발환경용 플러그인의 적용 범위를 터미널 환경으로 넓혔다. 별도의 개발 프로그램 설치가 어려운 금융권 핵심 시스템과 공공 행정망에서도 코드 생성과 수정, 검토 기능을 사용할 수 있다. 인터넷 연결 없이 고객사 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식과 외부망이 차단된 에어갭 환경도 지원한다. 소스코드와 AI 대화 내용이 외부로 나가지 않아 코드 반출이 제한된 금융·공공·국방 분야의 보안 요건을 충족할 수 있다. 금융권에서 사용하는 Pro*C와 grep, awk 등 유닉스 명령어를 지원하는 점도 특징이다. 신규 프로그램 개발뿐 아니라 서버 장애 대응과 야간 배치 작업, 로그 분석, 복구 스크립트 생성에도 활용할 수 있어 레거시 시스템 현대화와 운영 자동화 수요를 함께 겨냥했다. 이처럼 유라클이 폐쇄망 AI에 힘을 싣는 이유는 글로벌 클라우드형 AI 코딩 도구가 접근하기 어려운 시장에서 차별화된 수요를 확보할 수 있어서다. 국내 금융·공공기관은 데이터 통제와 보안 규제가 강한 데다 터미널과 유닉스 기반 시스템을 폭넓게 사용해 현장 환경에 맞춘 AI 개발도구가 필요하다. 유라클은 AI 플랫폼 구축 사업에서도 레퍼런스를 늘리고 있다. 유라클은 코리아크레딧뷰로의 전사 AI 서비스 플랫폼 사업과 한국평가데이터의 AI 개발 플랫폼·지식관리시스템 구축 사업을 확보하며 신용평가업계에서 고객 기반을 넓혔다. 또 GS건설과 현대건설의 AI 서비스 구축 사업, 인텔리안테크의 생성형 AI 플랫폼 사업도 수주했다. 기업 내부 데이터를 활용한 AI 서비스를 구축하고 이를 개발·운영 도구와 연결하면서 프로젝트당 공급 범위를 확대하는 구조다. 기존 모바일 플랫폼 고객을 AI 고객으로 전환할 수 있다는 점도 유라클의 강점으로 꼽힌다. 유라클은 모바일 애플리케이션 개발 플랫폼 '모피어스'를 기반으로 현대자동차그룹과 LG, SK 등 1000개 이상의 기업 고객을 확보했다. 기존 고객사의 업무 시스템과 개발 환경을 이해하고 있어 AI 플랫폼과 코딩 도구를 추가 공급하는 교차 판매에도 유리하다. 제품군은 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하는 방향으로 확대되고 있다. 아테나는 기업 내부 데이터와 생성형 AI 서비스를 연결하고, 아테나 코드 어시스턴트는 개발 생산성을 높인다. 오르다는 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 자원의 배치와 운영을 관리한다. 유라클은 이를 통해 AI 인프라 관리부터 서비스 구축, 코드 개발, 시스템 운영까지 하나의 제품군으로 묶고 있다. 구축형 프로젝트에 소프트웨어 라이선스와 유지보수 매출을 더할 수 있어 AI 사업이 반복 매출로 이어질 가능성도 커졌다. 여기에 유라클이 아테나 코드 어시스턴트를 내부 개발 업무에 적용해 개발 비용을 약 20% 줄였다는 점도 금융·공공기관의 유료 도입 확대에 긍정적으로 작용할 수 있을 것으로 보인다. 한국IR협의회 기업리서치센터도 유라클이 생성형 AI 플랫폼의 역량을 강화하며 사업 영역을 확대하고 있다는 점에 주목했다. 시장에선 기존 기업 고객과 소프트웨어 구축 경험을 활용해 AI 플랫폼과 코딩 도구의 도입처를 늘릴 경우 관련 사업의 매출 기여도가 높아질 수 있을 것으로 기대했다. 권태일 유라클 대표는 "은행의 핵심 시스템과 공공 행정망 등 국내 IT의 근간은 여전히 터미널 환경에서 돌아가지만 글로벌 AI 코딩 도구들은 이 현장을 외면해 왔다"며 "폐쇄망 터미널 환경에서 그대로 작동하는 CLI 버전을 통해 터미널 기반 작업환경의 시스템 운영 자동화 수요를 적극적으로 선점하겠다"고 말했다.

2026.07.22 12:24장유미 기자

국제해킹방어대회 '코드게이트 2026' 23일 개막

국제해킹방어대회이자 글로벌 보안 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'이 열린다. 코드게이트보안포럼은 세계적인 국제 해킹방어대회 겸 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 이틀간 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 21일 밝혔다. '코드게이트 2026'은 한컴그룹이 주관했다. 올해로 18회를 맞이한 이번 행사는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'를 주제로, 갈수록 고도화되는 공격형 AI에 대응하기 위한 국가 차원의 보안 역량 강화 방안을 모색한다. 이번 대회의 가장 큰 관전 포인트는 인간과 AI의 대결이다. KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'가 해킹방어대회 본선 무대에 정식 선수로 출전한다. 인간 화이트해커와 AI가 동일한 환경에서 보안 취약점을 찾아 깃발(플래그)을 획득하는 문제풀이형(Jeopardy) 방식으로 대결을 펼칠 예정이다. 스스로 취약점을 탐지하는 AI 기술의 현주소와 인간과의 실력 격차를 현장에서 직접 확인할 수 있는 국내 최초의 시도다. 대회에는 총 88개국 3333명이 참여한다. 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 총 상금은 7100만원 규모다. 일반부 우승팀에 5000만원의 상금과 이듬해 본선 자동 진출권이 주어질 예정이다. 24일에는 세계적인 AI 보안 석학들의 강연이 이어진다. 먼저 미 국방고등연구기획국(DARPA) 주최 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 우승을 차지한 팀 애틀랜타의 리더, 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 나선다. 김태수 부사장은 거대언어모델(LLM)과 정통 프로그램 분석 기법을 결합한 취약점 자동 탐지 및 패치 전략을 공개할 예정이다. 이 외에 마이클 그로내거 체이널리시스(Chainalysis) 공동 창업자(현 그라이AI 대표), 루이스 로우 화웨이 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등도 연단에 설 예정이다. 오픈토크 세션에서는 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡아 국내외 전문가들과 함께 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 심도 있는 토론이 열릴 계획이다. 올해를 기점으로 코드게이트는 미래 보안 인재 육성을 위한 교육 생태계 조성에 본격적으로 나선다는 방침이다. 차세대 AI 화이트해커 발굴을 위해 선발된 인재에게는 장학금, 실무 교육, 해외 네트워킹 기회가 제공되며, 1기는 오는 9월 모집한다. 뿐만 아니라 미국 데프콘·블랙햇 수준의 최상위 실전 보안 트레이닝도 개최되며, 선린인터넷고·디지털미디어고 학생들이 직접 기획하고 운영하는 관람객 맞춤형 해킹 체험 프로그램도 마련된다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하며 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며, "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.21 11:51김기찬 기자

250억원 청구한 앤트로픽, 알고 보니 자동 충전 설정 오류

앤트로픽이 국내 사용자에게 청구한 250억원 규모 사용료가 자동 충전 설정 오류로 발생한 것으로 확인됐다. 16일 해당 청구 논란의 당사자인 국내 개발자는 스레드를 통해 이후 대응 경과를 공개했다. 그는 이번 사안과 관련해 고객지원, 기술, 마케팅 등 여러 창구를 통해 총 15차례 메일을 보낸 끝에 4일 만에 실제 담당자에게 이관된다는 내용의 자동 안내 메일을 받았다고 밝혔다. 앤트로픽에서 보낸 메일에 따르면 해당 계정에서 발생한 문제는 자동 충전 설정(auto-reload)이 정상 수준보다 높은 잘못된 금액으로 설정된 탓이었다. 이 회사는 이를 예방하기 위해 비활성화하고 금액도 기본값으로 되돌렸다고 답변했다. 또 잘못된 금액으로 결제가 시도됐지만 승인이 거절돼 실제 출금은 발생하지 않았으며 무단 접근이나 계정 탈취에 따른 문제도 아니라고 밝혔다. 앤트로픽은 답변을 통해 사고 경위에 대해서는 설명했지만 보상이나 후속 조치에 대해서는 추가 입장을 내놓지 않고 있다. 실제 결제가 성사되는 등 직접적인 피해로 이어지지 않아 환불이나 배상 같은 직접적인 보상 조치는 고려하지 않은 것으로 보인다. 다만 이용자 입장에서는 거액 청구 안내 자체만으로도 상당한 불안과 혼란을 겪을 수밖에 없었던 만큼 고객지원 대응 지연과 자동응답 위주의 소통 방식에 대한 비판은 이어질 전망이다. 이에 앤트로픽 측은 "해당 이슈 관련해 고객과 커뮤니케이션을 진행했으며 해결이 완료된 상태"라고 밝혔다.

2026.07.16 09:52남혁우 기자

캔바, '캔바 코드 2.0' 출시…코딩 없이 웹사이트·앱 제작

캔바가 코딩 없이 인공지능(AI)으로 콘텐츠 제작 가능한 기능을 내놨다. 캔바는 AI 기반 코드 생성 도구 '캔바 코드 2.0'을 전 세계에 출시했다고 15일 밝혔다. 사용자는 자연어로 원하는 콘텐츠를 설명한 뒤 생성된 결과물을 드래그 앤 드롭 방식으로 편집하고 게시할 수 있다. 캔바 코드 2.0은 프롬프트를 다시 입력하지 않아도 색상과 텍스트, 이미지, 레이아웃을 화면에서 직접 바꿀 수 있도록 설계됐다. AI가 코드를 생성하고 사용자는 캔바 편집기에서 결과물을 시각적으로 수정하는 방식이다. 기존 HTML이나 다른 AI 도구가 만든 코드도 캔바로 가져올 수 있다. 가져온 코드는 캔바에서 자유롭게 편집할 수 있는 디자인 형태로 변환된다. 캔바는 50개 넘는 인터랙티브 템플릿도 제공한다. 사용자는 디자인 라이브러리와 브랜드 키트, 자체 이미지와 자료를 적용해 웹사이트와 퀴즈, 게임, 양식 등을 제작할 수 있다. 제작 속도도 개선했다. 캔바는 코드 생성 시간을 기존보다 75% 줄였으며 프롬프트 입력부터 콘텐츠 게시까지 걸리는 시간도 최대 30% 단축했다고 설명했다. 완성된 결과물은 사용자 지정 도메인에 바로 게시할 수 있다. 조직 내부에 공유하거나 여러 기기에서 작동하는 인터랙티브 콘텐츠로 배포하는 기능도 지원한다. 캔바 코드가 처음 출시된 후 사용자들이 만든 인터랙티브 콘텐츠는 600만개를 넘어선 것으로 나타났다. 교육 현장에서는 학생과 학부모용 수업 포털 제작에 활용되고 있으며 중소기업은 고객 참여형 콘텐츠와 마케팅 도구를 만드는 데 사용하고 있다. 김대현 캔바코리아 지사장은 "AI 미래는 사람들이 자신의 아이디어를 원하는 방식으로 자유롭게 구현할 수 있도록 하는 데 있다"며 "캔바 코드는 빠른 제작 속도와 직관적인 편집 기능으로 누구나 인터랙티브 콘텐츠를 만들 수 있게 돕는다"고 밝혔다.

2026.07.15 14:19김미정 기자

베이글코드, 1인 1에이전트 완비…TeamB로 AX 확장

베이글코드(대표 윤일환, 김준영)는 1인 1에이전트 업무 인프라 구축을 완료하고, 이를 게임 개발·라이브 운영·퍼블리싱 전반의 협업 효율을 높이는 팀 단위 협업 체계로 확장한다고 14일 밝혔다. 베이글코드는 상반기 전 직원을 대상으로 사내 AI 에이전트 AgentB 배포를 완료했다. 특히 맥미니(Mac mini) 보급까지 마치며 소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 1인 1에이전트 업무 환경을 완비했다. 회사 측에 따르면 AgentB는 사내 데이터와 업무 맥락에 연결돼 각 구성원의 문서 작성, 정보 정리, 업무 추적 등 개인 실무를 24시간 지원한다. 하반기부터 단계적으로 적용하는 TeamB는 개인 에이전트를 팀 차원으로 확장한 협업 모델이다. AgentB가 개인 업무를 돕는다면, TeamB는 팀의 공통 채널과 문서, 업무 맥락 위에서 여러 구성원과 부서가 함께 움직이는 과정의 의사결정 맥락과 실행 흐름을 이어준다고 회사 측은 설명했다. 모바일 게임 사업은 여러 조직이 긴밀히 맞물려 움직이는 만큼, 부서 간 피드백 대기와 반복 확인이 실행 속도를 좌우한다. 베이글코드는 TeamB를 통해 회의·문서·커뮤니케이션 채널의 맥락을 정리해 병목을 줄이고, 각 조직이 같은 맥락에서 더 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 구조를 만드는 것이 목표다. 이러한 구조 속에서 반복 확인과 정리 업무는 에이전트의 지원을 받고, 구성원은 게임의 재미, 시장성, 운영 방향, 비즈니스 가치와 같은 핵심 판단에 집중한다. 실제로 데이터&AI 팀에서는 엔지니어 3명이 각자의 에이전트와 협업해 통상 수 주가 걸리던 대용량 데이터 인프라 제어 플랫폼을 3일 만에 구현하는 등 개인 에이전트 기반 협업 방식의 가능성을 확인했다. 베이글코드는 이러한 경험을 바탕으로 팀 단위 협업 흐름을 정교화하고 다양한 조직 업무에 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. 윤일환·김준영 베이글코드 대표는 “게임 사업의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다”며 “AgentB와 TeamB를 중심으로 개인 생산성과 팀 협업 효율을 함께 높여 게임 개발·운영 전반의 실행 속도를 끌어올리고 글로벌 게임 시장에서 지속 가능한 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 전했다.

2026.07.14 10:18이도원 기자

[AI는 지금] 코드 짜주던 AI가 해킹 도구로…가짜 패키지 악용한 '할루스쿼팅' 비상

생성형 인공지능(AI)의 환각 현상을 악용해 코딩 에이전트에 악성코드를 설치하는 새로운 공격 기법이 공개됐다. AI가 존재하지 않는 저장소나 패키지 이름을 만들어내는 특성을 노려 악성 명령을 실행시키는 방식으로, AI 에이전트 확산과 함께 소프트웨어 공급망 보안에도 새로운 변수가 될 것으로 보인다. 13일 보안 전문매체 시큐리티위크에 따르면 텔아비브대와 이스라엘공과대학(테크니온), 인튜이트 공동 연구진은 AI 환각을 활용한 공격 기법인 '할루스쿼팅(HalluSquatting)'을 최근 발표했다. 할루스쿼팅은 AI가 저장소 복제나 스킬 설치 요청을 받을 때 실제 존재하지 않는 이름을 생성하는 특성을 이용한다. 공격자는 AI가 반복적으로 만들어내는 가짜 저장소와 패키지 이름을 미리 등록한 뒤 내부에 악성 명령을 심어둔다. 이후 사용자가 커서(Cursor), 윈드서프(Windsurf), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 클라인(Cline), 제미나이 CLI(Gemini CLI), 오픈클로(OpenClaw) 같은 AI 코딩 도구에 저장소 복제나 스킬 설치를 요청하면 AI가 해당 이름을 실제 자원으로 인식해 내려받을 수 있다. 또 내장 터미널이 자동으로 명령을 실행하면 악성코드 설치나 해킹 도구 실행, 원격 코드 실행(RCE)으로 이어질 가능성이 있다. 연구진 실험에선 저장소 복제 요청의 환각 발생률이 최대 85%에 달했다. 스킬 설치 요청에선 100%까지 나타났다. 또 동일한 가짜 이름이 여러 파운데이션 모델에서 반복적으로 생성돼 특정 모델이 아닌 다양한 AI 서비스에서 공격이 재현될 가능성도 확인됐다. 이번 연구는 AI 환각이 잘못된 정보 생성에 그치지 않고 실제 시스템 침해로 이어질 수 있다는 점에서 주목된다. 지금까지 AI 보안 위협은 이메일이나 코드 주석 등에 숨겨진 명령으로 AI를 속이는 프롬프트 인젝션이 중심이었다. 반면 할루스쿼팅은 공격자가 피해자에게 직접 접근하지 않아도 AI가 스스로 만들어낸 가짜 정보를 공격 경로로 활용한다는 차이가 있다. 이는 AI 업계에도 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 최근 코딩 에이전트는 코드 생성뿐 아니라 저장소 복제, 패키지 설치, 터미널 명령 실행까지 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 생산성을 높이는 핵심 기능이 공격자에겐 시스템 권한을 확보하는 통로가 될 수 있다는 점이 확인되면서 AI 제품 경쟁도 정확도보다 실행 안전성과 권한 통제로 무게 중심이 이동할 가능성이 커졌다. 이에 따라 기업들의 AI 도입 전략에도 변화가 예상된다. AI가 추천한 저장소와 패키지를 그대로 실행하기보다 출처와 소유권, 코드 서명 여부를 검증하는 절차가 기본 기능으로 자리 잡을 가능성이 높아졌다. 또 터미널 실행 권한을 최소화하거나 승인된 저장소만 사용할 수 있도록 제한하는 방식도 확산될 것으로 예상된다. 연구진은 이번 연구 결과를 공개하기에 앞서 관련 업체들에 내용을 전달했다. 실제 공격에 악용될 수 있는 세부 기법은 제외한 채 연구를 발표한 것도 이런 이유에서다. 시큐리티위크는 "연구진은 공격자가 그대로 재사용할 수 있다고 판단한 익스플로잇 세부 내용은 공개하지 않았다"고 말했다.

2026.07.13 09:16장유미 기자

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