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리벨리온, SK텔레콤에 K-NPU '리벨' 칩 공급..."물량은 미정"

국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 SK텔레콤에 차세대 신경망처리장치(NPU) '리벨(REBEL)'을 공급한다. 현재 공급 시기는 오는 10월로 예상되며 물량을 놓고 막바지 논의가 한창인 가운데, 업계에서는 SK텔레콤이 상당량의 리벨 칩을 구매할 것으로 전망하고 있다. 12일 반도체 업계에 따르면 리벨리온과 SK텔레콤은 오는 10월 공급 예정인 리벨의 도입 수량을 조율하고 있다. 특히 최종 공급 단가가 정해지지 않은 점이 물량 미정의 이유인 것으로 전해진다. 사안에 정통한 업계 관계자는 “현재 SK텔레콤과 리벨리온이 10월 칩 공급 물량을 놓고 막판 논의 중”이라고 밝혔다. 그러면서 "SK텔레콤 측이 이번 사업에 투입할 수 있는 예산 범위가 한정되어 있다 보니, 칩 단가가 먼저 확정돼야 그 예산 한도 내에서 도입할 물량을 최종 확정할 수 있다"고 전했다. 업계에서는 SK텔레콤의 최종 주문 물량이 상당 규모가 될 것이라는 관측을 내놓고 있다. 리벨리온은 내년 기업공개(IPO)를 준비 중으로, SK텔레콤이 리벨리온의 2대 주주인만큼 매출 확대가 기대된다는 관측이다. 여기에 더해 리벨 칩의 실제 성능 및 스펙이 SK텔레콤의 내부 예상치를 상회한 점 역시 대량 구매 추진에 힘을 실어주는 요소다. 이 관계자는 "리벨 칩 스펙이 기대 이상으로 우수하게 나오면서 SK텔레콤 내부에서도 도입에 적극적인 분위기"라고 전했다. 다만, 리벨 칩이 SK텔레콤의 실제 상용 서비스에 적용되는 시점은 내년께가 될 전망이다. 당초 SK텔레콤은 7월 중 리벨에 대한 내부 검증 및 테스트를 진행할 계획이었다. 그러나 제품 스펙이 상향됨에 따라 리벨리온 측의 서버 최적화 작업에 예상을 뛰어넘는 시간이 소요되면서 테스트 일정이 일부 지연됐다. SK텔레콤이 서비스 적용 시점에 신중을 기하는 배경에는 '아톰(ATOM) 맥스'가 있다. 이 칩은 리벨리온의 이전 세대 칩으로, 도입 당시 조직 개편 등의 여파로 사전 검증을 제대로 거치지 못하고 현장에 투입해 어려움을 겪은 바 있다. 이에 따라 이번 리벨 도입 과정에서는 10월 칩을 수령하는 대로 전담 조직을 통한 내부 테스트를 철저히 완료한 뒤 내년 상용 서비스에 단계적으로 투입할 방침이다. 또 다른 반도체 업계 관계자는 "양사는 이미 대규모 AI 인프라 및 서비스 운영에서 손발을 맞춰본 경험이 풍부하다"며 "가격을 포함한 물량 협상과 내부 검증 절차를 거쳐 완성도 높은 서비스 상용화 시점을 가늠하는 단계로 볼 수 있다"고 전했다.

2026.08.12 15:35전화평 기자

[현장] "회장님 취향도 고려해 보고서 작성"…AWS, 개인화 AI 비서 '아마존 퀵'

"여러분이 평소 보고서를 쓸 때 어떤 단어나 문장을 자주 사용하는지 아니면 회장님이 선호하는 스타일이 무엇인지 인공지능(AI)이 파악하고 그에 맞춰 문서를 작성한다면 어떨까요? 12일 김예진 AWS 코리아 AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 진행한 'AWS 아마존 퀵 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 통해 AI를 활용해 개인에 최적화된 업무 자동화 방법을 시연했다. 검색·정리 한 번만…자료 조사도 자동화 이날 시연은 웹을 검색해 자료를 찾고 사용자 업무 특성을 사전에 학습한 AI가 이에 맞춰 문서 초안을 작성하는 일련의 작업을 자동화하는 과정으로 진행됐다. 단순히 AI에게 질문을 던지고 답변을 받는 수준을 넘어 자료 조사와 초안 작성, 반복 업무 자동화 등 실제 AI활용한 업무를 체감하기 위함이다. 첫 단계는 웹 검색 기반 자료 조사였다. 아마존 퀵을 실행한 참가자는 새 채팅창에 아마존 퀵 데스크톱에 대한 조사 요청을 프롬프트를 입력했다. 이 과정에서 아마존 퀵의 핵심 기능 중 하나인 지식 그래프 기능도 소개됐다. 한 차례 조사한 내용을 단발성 답변으로 끝내는 것이 아니라 구조화된 형태로 저장해 다른 채팅창에서도 다시 활용할 수 있는 것이 특징이다. 특히 특정 파일에 국한되지 않고 로컬 폴더를 통째로 연결해 문서를 지속적으로 검색·재활용할 수 있다는 점에서 기존 AI 모델의 데이터 활용 방식과 차이를 보였다. 해당 기능 확인을 위해 450페이지 분량의 AWS 공식 가이드 PDF 파일을 폴더에 넣은 주소를 입력하자 5분 정도 분석 작업을 거친 후 해당 문서에 대한 지식 그래프를 아마존 퀵에서 확인할 수 있었다. 김 SA는 "문서를 조사하고 이를 바탕으로 리포트를 작성하는 것처럼 검색과 정리를 반복하는 업무 흐름을 최소화할 수 있도록 지원하는 기능"이라고 설명했다. 개인 문서 스타일부터 회장님 취향까지 반영 시연에서 눈길을 끈 것은 사용자 업무 스타일을 학습하는 '엔그램 빌더(Engram Builder)' 였다. 브라우저 연동 권한을 킨 후 프롬프터에 기자 이름과 미디어 사이트 주소를 입력하자 아마존 퀵이 스스로 브라우저를 실행해 사이트에 접근해 직접 기사를 여러 건 읽어들였고 이후 작성자의 문체 특징을 요약해 보여줬다. 김 수석 SA는 "아마존 퀵은 학습을 통해 사용자가 글을 어떻게 작성하고 이미지 등을 배치하는지 업무 특성을 분석해 저장할 수 있다"며 "이를 통해 사용자에 최적화된 리포트를 작성하거나 회장님이 좋아하는 스타일을 학습시킨 후 그에 맞춰 보고서를 작성할 수도 있다"고 설명했다. 학습을 마친 AI를 활용해 사전에 입력한 AWS 공식 가이드 PDF로 문서 작성을 요구하자. 아마존 퀵은 즉시 관련 내용을 작성함과 동시에 문서에 맞춤형 이미지를 그려 추가했다. 이와 함께 행사의 마지막은 매주 외신 뉴스룸을 검색해 한국어로 번역하고, 특정 폴더에 PDF로 자동 저장해 주는 AI 에이전트 제작으로 마무리됐다. 김 SA "복잡한 코딩 없이 자연어 명령어 몇 줄만으로 업무를 수행하고 자신에 특화된 AI 에이전트를 만들 수 있다"며 "초기엔 시간이 걸릴 수 있지만 데이터가 쌓이고 본인에 최적화된 AI 에이전트가 늘어날 수록 업무 효율성은 극대화된다"고 강조했다.

2026.08.12 15:29남혁우 기자

[AI 고속도로] AI 바람 탄 韓 클라우드, 데이터센터 투자전 가열

국내 대표 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들이 인공지능(AI) 인프라 수요 확대를 발판으로 성장세를 이어가고 있다. 기존 기업·공공 클라우드 사업을 넘어 그래픽처리장치(GPU)와 AI 데이터센터를 새로운 성장축으로 키우는 전략은 같지만, NHN클라우드는 대규모 GPU 운영을, KT클라우드는 데이터센터와 설계·구축·운영(DBO), 네이버클라우드는 AI 팩토리와 글로벌 소버린 AI를 각각 앞세운 모습이다. 12일 업계에 따르면 NHN클라우드·KT클라우드·네이버클라우드 등 국내 주요 CSP 3사는 올해 2분기 AI와 데이터센터 사업 성장에 힘입어 외형을 확대했다. 기업·기관의 AI 도입 확대로 고성능 컴퓨팅 수요가 늘면서 GPU와 데이터센터 사업이 새로운 실적 성장동력으로 자리 잡은 영향이다. 이에 클라우드 기업들은 대규모 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. GPU·데이터센터가 실적 견인…인프라 투자 지속 확대 올해 2분기 가장 가파른 성장세를 보인 곳은 NHN클라우드다. 회사 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 매출에 반영된 덕분이다. 이같은 성장은 모회사 실적에도 힘을 보탰다. NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 늘어난 1598억원을 기록했으며 NHN 전체 매출과 영업이익도 각각 7579억원, 579억원으로 창사 이래 최대 분기 실적을 기록했다. 정우진 NHN 대표는 지난 11일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "이번 분기 실적 개선의 가장 큰 동인은 NHN클라우드의 AI GPU 사업"이라며 "2분기부터 서울 양평 리전의 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급이 본격화되며 안정적으로 매출이 발생하기 시작했다"고 설명했다. 특히 NHN클라우드는 대규모 GPU를 운영한 경험을 경쟁력으로 내세우고 있다. 회사는 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 지원하는 사업 구조를 구축했다. 향후 투자도 GPU와 AI 데이터센터에 집중한다. NHN클라우드는 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터 용량을 추가 확보하고 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU를 도입할 계획이다. 추가 용량 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차, 10MW는 자체 데이터센터 구축 방식으로 확보할 예정이다. 해외 GPU 수요에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 준비 중이다. KT클라우드는 데이터센터를 중심으로 안정적인 두 자릿수 성장세를 이어갔다. 올해 2분기 매출은 2654억원으로 전년 동기 대비 19.8% 증가했다. 가산 데이터센터 등 신규 데이터센터 가동률 상승과 DBO, 공공 클라우드 사업 확대가 실적을 견인한 것으로 풀이된다. 강점으로는 데이터센터 구축·운영 전반의 역량이 꼽힌다. 자체 개발한 'KT클라우드 플랫폼'을 적용해 서울과 경북을 연결하는 멀티 리전 기반 공공 클라우드를 구축했으며 재해복구(DR)와 고가용성 체계를 기반으로 공공·기업 시장 확대를 추진 중이다. 인프라 확장에도 속도를 내고 있다. KT클라우드는 신규 가산 데이터센터 가동을 확대하는 한편 금융기관과 한국거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점인 여의도 데이터센터 증설을 추진 중이다. 내년 6월까지 추가 용량도 확보할 예정이다. 중장기적으로는 AI 데이터센터와 네트워크 인프라를 함께 확대해 사업 규모를 한층 키운다는 구상이다. KT는 오는 2028년 AI 전환(AX) 매출을 지난해 대비 2배 이상으로 확대하고 2031년까지 AI 데이터센터 용량 1기가와트(GW)와 해저케이블 용량 90테라비피에스(Tbps)를 추가 확보해 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표다. 네이버, 1GW 인프라 확장한다…클라우드 경쟁 글로벌로 네이버클라우드는 AI·디지털트윈을 중심으로 B2B 사업 성장세를 이어갔다. 네이버의 2분기 엔터프라이즈 부문 매출은 1537억원으로 전년 동기 대비 21.3%, 전분기 대비 2.2% 증가했다. 엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 GPUaaS 등 AI 인프라와 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등이 포함된다. 네이버클라우드는 국내 공공 AI 인프라 사업과 해외 소버린 AI 시장을 동시 공략하고 있다. 앞서 국가AI데이터센터 구축 사업에 삼성SDS 컨소시엄으로 참여하고 정부 GPU 확충 프로젝트에도 연이어 참여했다. 해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 등을 기반으로 사업 범위를 확대하고 있다. 특히 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리를 새로운 성장축으로 육성한다. 내년 상반기 55MW를 시작으로 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW 규모까지 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 계획이다. 이후에는 자체 데이터센터 구축과 글로벌 파트너십을 통해 1GW 규모까지 확장한다는 구상이다. 초기 200MW까지는 외부 데이터센터 임대 상면을 활용해 빠르게 인프라를 확보할 예정이다. 자체 데이터센터 '각 세종'도 현재 구축된 시설에서 계획 물량의 약 3분의 1을 수용하고 있으며 나머지 3분의 2를 위한 확장 사업을 진행 중이다. 향후 1GW 단계에선 신규 부지에 데이터센터를 구축하는 그린필드 전략도 병행할 예정이다. 이같은 CSP 3사 전략은 AI 인프라 확보라는 방향성은 같지만 성장 방식에선 차이가 보인다. NHN클라우드는 대규모 GPU 운영 경험을 앞세워 AI 특화 클라우드 사업자로 입지를 강화하고 있으며 KT클라우드는 데이터센터와 DBO, KT그룹 네트워크를 결합한 인프라 확장에 무게를 두고 있다. 네이버클라우드는 자체 AI 기술과 엔비디아 등 글로벌 파트너십을 결합한 대규모 AI 팩토리와 소버린 AI를 앞세워 국내를 넘어 해외 시장까지 사업 영역을 넓히는 전략이다. 향후 경쟁 영역도 GPU 확충 자체를 넘어 전력과 데이터센터 용량, 운영 효율성, 글로벌 인프라 확보 능력으로 넓어질 전망이다. 특히 3사 모두 수십MW에서 장기적으로 GW급까지 AI 인프라 확대를 추진하면서 국내를 넘어 해외 AI 인프라 수요를 선점하기 위한 경쟁도 본격화될 것으로 예상된다. 최수연 네이버 대표는 "AI 학습 수요를 충당하려면 저렴한 전기요금과 그린필드 구축 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너가 필요하다"며 "소버린 AI 수요를 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양한 협의를 진행 중"이라고 말했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 밝혔다.

2026.08.12 15:29한정호 기자

엔비디아, '네모트론 3.5 라이트닝' 공개…로컬 AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈모델과 소프트웨어·개발자 도구·하드웨어를 아우르는 로컬 인공지능(AI) 생태계 확대에 나섰다. 엔비디아는 30B 규모 오픈 전문가 혼합 모델 '네모트론 3.5 라이트닝'을 공개하고 여러 대 DGX 스파크를 연결하는 '엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트'를 선보였다고 12일 밝혔다. 메타의 '뮤즈 글리머'와 영상 생성 모델 'LTX-2.5' 등 신규 오픈모델에 대한 그래픽처리장치(GPU) 최적화 지원도 확대했다. 네모트론 3.5 라이트닝은 상시 작동하는 AI 에이전트에 특화된 오픈웨이트 모델이다. 엔비디아에 따르면 동급 오픈모델보다 토큰 생성 속도가 최대 4배 빠르고 작업 완료 시간은 30% 짧다. 개발자는 자체 데이터를 활용해 해당 모델을 파인튜닝할 수 있다. 이메일과 보고서 작성 방식부터 전문 분야 용어와 작업 절차, 코딩 규칙, 프레임워크까지 특정 업무 환경에 맞게 조정할 수 있다. 모델은 엔비디아 RTX PC와 DGX 스파크·젯슨에서 로컬로 실행할 수 있다. RTX 프로 워크스테이션과 DGX 스테이션·GB300 데스크사이드 시스템·데이터센터·클라우드로도 확장할 수 있다. 엔비디아는 원활한 로컬 배포를 위해 가상거대언어모델(vLLM)과 올라마(Ollama), 라마닷시피피(llama.cpp), LM 스튜디오 등 주요 추론·배포 도구 개발사와 협력했다. 개발자는 엔비디아의 저정밀 데이터 형식 'NVFP4'와 범용 양자화 모델 형식 'GGUF' 가운데 사용 환경에 적합한 방식을 선택할 수 있다. 에이전트 작업마다 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하는 오픈소스 라우팅 라이브러리 '네모 스위치야드'도 제공된다. 정확도와 처리 속도·비용을 기준으로 각 작업 단계를 여러 모델과 서비스에 분산하는 방식이다. 엔비디아 내부 벤치마크에서는 네모 스위치야드가 프론티어 모델 수준의 작업 완료 성능을 유지하면서 비용을 '오퍼스 4.8'의 약 3분의 1로 낮춘 것으로 나타났다. 네모 스위치야드는 깃허브에서 이용할 수 있다. 엔비디아는 대규모 오픈모델을 로컬에서 실행하기 위한 시스템 연결 기능도 강화했다. 엔비디아 싱크의 클러스터 어시스턴트는 두 대 이상의 DGX 스파크를 하나의 고속 클러스터로 구성해 메모리와 추론·훈련 성능을 확장한다. 개발자가 엔비디아 커넥트엑스-7(NVIDIA ConnectX-7) 포트로 시스템을 연결하면 엔비디아 싱크가 네트워크 구성과 노드 간 작업 분배·시스템 상태 점검을 자동으로 수행한다. 윈도와 맥OS에서 연결된 시스템을 감지하고 테일스케일(Tailscale)을 이용한 비공개 원격 접속도 지원한다. 엔비디아는 이달 말 DGX 스파크에 구글 크롬의 네이티브 ARM64 리눅스 버전과 새로운 자원 모니터 기능을 추가할 예정이다. 사용자는 개별 시스템이나 전체 클러스터의 중앙처리장치와 그래픽처리장치 사용량을 실시간 또는 과거 데이터로 확인할 수 있다. 메타가 공개한 300억 파라미터 규모 오픈웨이트 모델 '뮤즈 글리머'에 대한 지원도 확대했다. 코딩과 로컬 에이전트 작업에 특화된 이 모델은 12만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 RTX 5090에서 초당 200토큰 이상의 처리 성능을 제공한다. 뮤즈 글리머는 단일 소비자용 GPU에서도 실행할 수 있다. 로컬 파일과 이메일을 읽고 요약하거나 인증 정보를 활용해 작업을 수행하고 여러 단계의 도구 호출과 장시간 실행 작업을 처리하도록 설계됐다. 오픈 영상 생성 모델 'LTX-2.5'도 엔비디아 RTX GPU와 DGX 스파크·DGX 스테이션에 최적화됐다. 여러 장면으로 구성된 영상을 생성하면서 캐릭터와 장면·음성의 일관성을 유지하고 기존 영상의 세부 요소를 생성형 AI로 수정할 수 있다. 엔비디아에 따르면 LTX-2.5는 RTX 프로 6000 GPU에서 기존 대비 최대 20% 빠른 처리 성능과 40%의 메모리 절감 효과를 제공한다. 크리에이터는 컴피UI 기반 작업 환경을 이용해 텍스트와 이미지·영상 사이의 변환 작업을 로컬에서 수행할 수 있다.

2026.08.12 15:18김미정 기자

충남도립대 앵커사업단, 청양·홍성서 '생성형 AI 전문강사 양성과정' 개강

충남도립대학교가 청양군 및 홍성군과 협력해 생성형 인공지능(AI) 활용 역량을 갖춘 지역 전문강사 육성에 나선다. 충남도립대학교 앵커사업단은 청양군과 홍성군에서 '생성형 AI 전문강사 양성과정' 수강생 모집을 완료하고, 오는 12일부터 12주간 교육 프로그램을 운영한다고 12일 밝혔다. 이번 과정은 지역 내 디지털 교육 수요에 대응하고 교육 수료생의 강사 활동을 지원해 주민 역량 강화가 지역 일자리로 이어지는 구조를 마련하기 위해 기획됐다. 교육은 청양군 주민직업학교 연계 프로그램과 홍성군 지역 특화 프로그램으로 각각 추진된다. 두 지역에서 동시에 교육을 시작해 지역별 특성에 맞춘 AI 전문인력을 양성하고, 향후 지역사회 디지털 교육을 담당할 인적 기반을 다질 방침이다. 이번 사업은 대학을 중심으로 한 지자체 간 교육 협력 모델이라는 점에서도 주목받는다. 충남도립대학교는 지역성장 인재양성체계(ANCHOR)를 바탕으로 부여·서천·예산·청양·홍성 등 충남 시·군과 협력해 직업교육과 취·창업, 평생교육 등 지역 맞춤형 사업을 추진 중이다. 대학 자원을 활용해 주민 역량 강화부터 정주 여건 개선까지 연결하는 체계를 구축한다는 구상이다. 정명규 충남도립대학교 총장은 "AI를 비롯한 미래기술은 지역에서도 누구나 배우고 활용할 수 있어야 한다"며 "대학과 지자체가 가진 역량을 결합해 지역 주민에게 새로운 교육과 일자리 기회를 제공하고, 지역에서 배우고 일하며 정착할 수 있는 기반을 만들어 가겠다"고 전했다.

2026.08.12 15:05진성우 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

[영화 속 AI윤리] 자동화된 편의와 주체성 상실

1. 기(起): 언제부터 우리는 대리 행위자에게 우리의 삶을 대신 살아가게 했는가? 인공지능 비서는 이른 아침부터 하루의 좌표를 제시하고 내비게이션은 이미 확정된 경로를 지시하며 알고리즘 플랫폼은 우리가 탐닉하고 소비할 대상을 기민하게 선별해 내놓는다. 기술이 일상의 미시 영역에까지 침윤한 시대를 우리는 살고 있는 것이다. 그러나 이러한 기술이 마냥 반갑지만은 않다. 어느새 우리는 기계에 명령하는 주체이기를 그치고 무엇을 볼지, 어디로 갈지 심지어 어떤 문장으로 세계를 서술할지까지 '추천'받는 존재가 된 자신을 발견하기 때문이다. 물론 고된 노동을 경감하고 시간을 절약하며 신체적·인지적 한계를 보완해 온 자동화의 조류를 맹목적으로 역행하는 일은 현실적으로도 실용적으로도 가능하지도 바람직하지도 않다. 정작 우리가 잠시 멈춰 숨을 고르고 진지하게 성찰해야 할 지점, 곧 균열이 깊어지는 지점은 자동화가 인간을 보조하는 영역에 머무르지 않고 존재의 지향과 삶의 나침반 자체를 잠식하기 시작하는 순간이다. 이 잠식은 강제나 억압의 얼굴이 아니라 편리와 최적화라는 호의의 얼굴로 다가오기에 우리는 무엇을 내어주고 있는지조차 알아차리기 어렵다. 여기서 우리가 눈여겨 볼 단어는 '주체성'이다. 인간의 존재론적 주체성은 한 인간을 대체 불가능한 고유의 존재로 정립시키는 동시에 인간을 인간이게 하는 가장 근원적인 기제다. 그러므로 주체성은 화면 위에 정렬된 선택지 가운데 하나를 즉각적으로 선택하는 행위로 설명하기 어렵다. 그것은 무엇이 가치 있는가를 부단히 성찰하고 스스로 내린 판단에 의지를 투영하여 걸음을 내디디며 그 귀결의 무게마저 온전히 감당해 내는 일종의 서사적 역량이다. 주체적 선택과 행위의 의미를 천착할수록 우리는 주체적 편리함과 수동적 편리함 사이에 가로놓인 미묘한 간극을 목도하게 된다. 요컨대 시스템이 제공하는 편의가 도파민처럼 일상에 침투할수록 인간은 통찰하고 결단하며 삶을 연마할 지난한 여정이기도 한 기회를 점진적으로 박탈당한다. 한층 비극적인 국면은 시스템이 비정상 상태에 놓이거나 작동에 실패하는 순간 찾아온다. 인지심리학자 리잔 베인브리지(Lisanne Bainbridge)는 '자동화의 아이러니(Ironies of Automation)'에서 자동화가 정상적인 조작을 대신할수록 인간 운용자는 수동 조작과 진단의 경험을 잃기 쉬운 반면, 자동 시스템이 비정상 상태에 놓이거나 실패할 때에는 오히려 인간에게 감시와 직접 개입, 고장 진단의 책임이 다시 요구되는 아이러니를 지적했다(Bainbridge, 1983). 이 아이러니의 깊이를 각자의 시선으로 예리하게 파고드는 두 편의 영화가 있다. 기술이 인간의 신체는 물론 타인과의 관계까지 철저히 대리하는 차가운 디스토피아를 그려낸 '써로게이트'(2009)와 마비로 상실한 신체 통제력을 되찾아준 인공지능이 결국 그 신체의 주인마저 잠식해 가는 과정을 기괴하게 형상화한 '업그레이드'(2018)가 그것이다. 2. 승(承): '써로게이트'-대리된 삶은 나의 삶인가 집 안의 접속 장치에 누운 채 건강하고 외모가 수려하며 결함 없이 설계된 대리 로봇을 원격으로 조종하여 노동과 교제, 연애를 포함한 일상생활 대부분을 대리체로 영위하는 이 영화 속 사람들은 실제 신체는 안전한 집 안에 머문 채 신체적 위험이 크게 줄어든 사회생활을 향유한다(Mostow, 2009). 그러나 대리체를 파괴한 특수 무기가 본래 무사해야 할 운영자마저 목숨을 잃게 한 사건을 수사하다 실제 몸으로 거리에 나선 요원 그리어의 체험을 통해 그리고 영화가 실제 사용자들의 모습을 노출하는 장면들을 통해 드러나듯, 실제 인간의 신체는 젊고 이상화된 대리체와 선명히 대비되는 형상으로 제시된다. 아들을 잃은 아내 매기마저 실제 몸으로 남편과 대면하기를 기피하며 대리체에 의탁한 생활을 지속한다. 편의는 증식했으되 실제 몸은 삶의 중심부에서 축출되고 인간관계마저 상당 부분 이상화된 대리체들 간의 상호작용으로 매개되기에 이른다. 주목할 것은 이 축출이 개인의 기호 차원에 머물지 않는다는 점이다. 거리와 일터가 대리체를 전제로 재편된 세계에서 맨몸의 그리어는 낯설고 취약한 존재가 되고 대리체를 거부한 이들은 아예 별도의 보호구역에 모여 살아간다. 실제 몸으로 살아가는 삶은 여전히 동등하게 열린 선택지가 아니라 감내해야 할 예외가 된 것이다. 이 괴리를 정치하게 해명하는 것이 마사 누스바움(Martha Nussbaum)의 역량 접근이다. 인간다운 삶의 척도가 보유한 자원이나 누리는 편의의 양이 아니라 실제로 무엇을 할 수 있고 어떤 존재가 될 수 있는가라는 실질적 자유, 곧 역량에 있다면(Nussbaum, 2011), 이 관점에서 묻게 되는 것은 대리체 사용 자체가 아니라 그것에 대한 의존이 깊어지면서 다른 방식으로 살아갈 실질적인 선택 가능성까지 위축되는가 하는 점이다. 역량 접근에서 기능은 실제로 성취한 행위와 존재 상태를, 역량은 그러한 기능들을 실현할 수 있는 실질적인 기회와 자유를 가리킨다. 기술을 사용할 수 있음에도 실제 몸으로 외출하지 않기를 선택하는 것과, 기술에 대한 의존이 깊어지면서 실제 몸으로 살아갈 선택이 점차 어렵고 낯설어지는 것은 다르다. 바로 이 간극이 기능과 역량의 구별을 통해 영화에 던질 수 있는 질문이다. 악셀 호네트(Axel Honneth)의 인정이론에 비추면 상실의 층위는 한층 심원해진다. 그에 따르면 인간은 사랑과 같은 일차적 관계를 통한 자기신뢰, 법적 권리의 인정을 통한 자기존중, 개인의 능력과 특성에 대한 사회적 가치평가를 통한 자긍심을 형성하며 이러한 인정 경험은 긍정적 자기관계의 토대가 된다(Honneth, 1995). 이 관점에서 보면, 상처 입고 늙어가는 실제 자신은 감춘 채 이상화된 대리체를 통해서만 타인의 반응과 호의를 얻는 관계가 과연 온전한 상호 인정으로 이어질 수 있는지를 묻게 된다. 인정받는 것이 '나'인가, 아니면 내가 선택하여 내세운 완벽한 표상인가라는 물음이 남기 때문이다. 요컨대 선택을 넓혀 주던 편의가 선택할 실질적 가능성 자체를 침해하는 순간, 기술은 더 이상 자유의 확장이 아니라 자유의 형해화가 된다. 3. 전(轉): '업그레이드'-움직이는 몸의 주인은 누구인가 '써로게이트'의 대리 기술이 인간을 대리물 뒤로 물러나게 했다면, '업그레이드'의 자동화는 인간의 신체 내부로 들어와 주체의 자리 자체를 노린다. 괴한의 습격으로 아내를 잃고 전신마비가 된 그레이는 인공지능 칩 '스템'을 이식받아 다시 걷게 되고, 그가 권한을 허용하면 스템은 그의 몸을 직접 움직여 인간을 뛰어넘는 능력을 발휘한다(Whannell, 2018). 손상된 신체를 보완해 행동 가능성을 확장하는 이 단계의 스템은 분명 역량을 회복시키는 기술처럼 보인다. 그러나 처음에는 그레이의 허락을 받아 그의 몸을 움직이던 스템이 이후에는 별도의 동의 없이도 신체를 통제할 수 있게 되고, 마침내 그레이의 저항을 제압한 채 그의 몸으로 살인까지 저지른다. 결말에서 스템은 저항 끝에 무너진 그레이의 의식을 아샤가 살아 있는 행복한 환상 속에 머물게 한 채 그의 실제 몸을 완전히 장악한다. 몸의 기능은 완전해졌으나 그 몸의 주체는 소거된 것, 이것이야말로 자동화된 편의의 극단적 역설이다. 기술이 기능을 아무리 증대시켜도 인간이 행동의 목적을 정하고 결과를 책임질 수 없다면 기능의 증가는 주체성의 증가가 아니며 인간의 몸을 완벽하게 움직이면서 인간을 그 몸의 관객으로 전락시키는 기술은 역량을 확장한 것이 아니라 탈취한 것이다. 호네트의 관점에서도 처음에는 그레이의 동의를 구해 그의 몸을 보조하던 스템이 점차 그 동의의 조건 자체를 제거하고 그의 의사에 반해 신체를 지배해 가는 과정은 상대의 필요를 정확히 파악하는 것과 상대를 주체로 인정하는 것이 전혀 다름을, 곧 인정 없는 지원은 지배임을 보여준다. 두 영화가 제시하는 자동화의 양상은 표면적으로 상반된 방향을 취하지만 그 귀결은 결국 인간 주체성의 약화라는 동일한 철학적 문제 지평에서 수렴한다. '써로게이트'에서는 인간이 자신의 몸과 삶을 대리체에 맡김으로써 주체의 자리에서 서서히 물러나고, '업그레이드'에서는 인간의 몸을 되살려 준 기술이 마침내 그 몸의 통제권까지 차지한다. 하나가 인간을 몸 밖으로 밀어내는 자동화라면 다른 하나는 인간의 몸 안으로 침투하는 자동화다. 종국적으로 제기되는 중요한 물음은 기술이 우리를 위해 얼마나 많은 일을 해낼 수 있는가가 아니라, 그 과정에서도 무엇을 할 것인지 결정하고 행동하며 그 결과를 자신의 것으로 받아들이는 인간의 자리가 남아 있는가 하는 것이다. 4. 결(結): 편리한 대행이 아니라 책임 있는 협력 두 영화의 핵심 기술은 처음부터 억압적 강제의 형태로 등장하지 않는다. '써로게이트'에서는 안전하고 이상화된 대리체가 널리 받아들여진 사회가 전제되고, '업그레이드'에서는 그레이가 마비된 몸의 운동 기능을 회복하기 위해 스템 이식에 동의한다. 두 영화는 이후 신체와 관계, 판단의 일부가 기술에 맡겨질 때 무엇을 잃을 수 있는지를 드러낸다. 누스바움의 '역량' 개념이 기술이 인간에게 스스로 행하고 선택할 실질적 기회를 남겨두는지 묻게 한다면, 호네트의 '인정' 개념은 기술과 제도가 인간을 고유한 관점과 권리를 지닌 인격체로 대우하는지 묻게 한다. 따라서 자동화는 판단을 대체하기보다 판단 능력을 증진해야 하고 신체와 권리와 삶의 기회를 좌우하는 결정에는 시스템의 이유를 이해하고 이의를 제기하며 필요하면 작동을 중단시킬 수 있는 '의미 있는 인간의 통제'가 남아 있어야 하며 기술 없이도 기본적 행위를 수행할 기회가 보장되어야 한다. 더욱이 주체성이란 모든 일을 혼자 처리하는 능력이 아니라 도움을 받으면서도 그 도움의 목적과 한계를 숙고하고 기술의 판단에 이의를 제기하며 결과를 책임지는 능력이라 할 수 있기에 우리가 경계할 것은 기계가 인간처럼 되는 미래만이 아니라 인간이 자신의 몸과 관계와 판단의 주인이기를 포기하는 미래다. 편리함은 삶의 주도권을 넘겨준 대가여서는 안 되며 인간이 자신의 불완전한 몸으로 타인을 만나고 스스로 결정하며 그 결과를 책임지는 삶을 더 잘 살아가기 위한 수단이어야 한다. 어쩌면 자동화 시대에 인간에게 필요한 것은 기계를 밀어내는 힘이 아니라 언제 맡기고 언제 다시 자신의 손으로 삶을 붙잡아야 하는지를 아는 힘인지도 모른다. 길을 대신 찾아주는 기계가 있어도 어디로 갈지는 내가 정해야 하고, 몸을 일으켜 세워주는 기술이 있어도 그 몸으로 누구에게 다가갈지는 내가 선택해야 하며, 수많은 답을 대신 계산해 주는 인공지능이 있어도 어떤 답에 책임을 질지는 끝내 인간에게 남아야 한다. 기술이 우리의 손과 발과 눈과 기억을 대신하는 날이 오더라도 '이것은 내가 원하는 삶인가?'라고 묻는 마지막 질문까지 대신하게 해서는 안 된다.

2026.08.12 15:03박형빈 컬럼니스트

아웃오브셋, AI 음성 콘텐츠 제작 '에어리 스튜디오' 출시...'팁스' 선정도

아웃오브셋(대표 김형주)이 음성 AI 브랜드 '에어리'를 공개, AI 음성 콘텐츠 제작 웹서비스 '에어리 스튜디오'를 출시했다. 아울러 중소벤처기업부의 민간투자주도형 기술창업 지원 프로그램 팁스(TIPS)에도 선정됐다. 12일 아이오브셋에 따르면, 에어리는 가볍고 빠른 동작 속도와 직관적인 사용자 경험(UX)을 담아낸 통합 음성 AI 브랜드다. 아웃오브셋은 에어리를 중심축으로 향후 온디바이스 음성 파운데이션 모델부터 응용 제품, 개발자용 API·SDK까지 라인업을 계속 넓혀간다는 방침이다. 에어리 스튜디오는 텍스트를 AI 음성으로 변환해 주는 웹기반 서비스다. 별도 설치나 복잡한 설정 없이 음성 생성부터 다운로드까지 누구나 무료로 이용할 수 있다. 현재 한국어·영어 2개 언어와 10종의 보이스 캐릭터를 지원하며, 향후 보이스 캐릭터와 지원 언어를 순차적으로 추가할 예정이다. 에어리 스튜디오의 가장 큰 강점은 빠른 속도다. 기존 클라우드 기반 음성 서비스가 무거운 AI 모델로 인해 대기 시간과 네트워크 지연을 겪어야 했던 반면, 에어리 스튜디오는 아웃오브셋이 자체 개발한 초경량 TTS(문자 음성 변환) 모델을 탑재해 사용자가 생성 버튼을 누른 뒤 첫 응답(TTFB)까지 0.2초(200ms) 만에 음성을 출력한다. 아웃오브셋은 이번 TIPS 선정으로 '온디바이스 음성 인식 및 합성 AI 파운데이션 모델' 개발에 향후 2년간 최대 8억원의 연구개발 자금을 투입한다. 인터넷 연결 없이 기기 자체에서 구동되는 초경량 음성 AI 모델을 고도화해 개인정보 유출, 네트워크 지연, 높은 운영 비용, 서버 장애 등 클라우드 AI의 구조적 제약을 기기 단에서 해결한다는 구상이다. 김형주 대표는 서울대 전기·정보공학 석사 출신으로 네오사피엔스와 수퍼톤에서 음성 AI 개발을 이끌었다. 수퍼톤 재직 당시 공개한 온디바이스 음성 합성 모델은 허깅페이스 분야 1위, 깃허브 별점 수천 개를 기록한 바 있다. 김 대표는 "막대한 클라우드 추론 비용과 지연 시간을 극복해 사람과 기기를 지연 없이 연결하는 것이 온디바이스 음성 AI의 핵심 과제"라며 "에어리 스튜디오를 통해 '0.2초 만에 즉시 반응하는 가볍고 빠른 음성 경험'을 사용자가 직접 체감하게 하고, 나아가 개발자까지 함께 누리는 온디바이스 음성 AI 생태계를 구축해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.12 15:01백봉삼 기자

스포티파이, AI로 만든 아티스트 프로필에 표시…추천·플레이리스트서 뺀다

스포티파이가 현지 시각 8월 11일 AI로 만든 아티스트 프로필에 표시를 적용하고 추천에서도 빼기로 했다고 발표했다. 스포티파이가 'AI 페르소나'로 분류한 프로필의 음악은 에디토리얼 추천과 알고리즘 추천, 개인화 추천에서 기본적으로 제외된다. AI 페르소나는 실존 인물이 아니라 AI로 지어낸 가상의 아티스트 정체성을 가리킨다. 다만 이용자가 그 아티스트를 직접 팔로우한 경우에는 개인화 추천에 계속 들어가는데, 팔로우를 더 듣고 싶다는 뜻으로 보기 때문이다. 판정 대상은 음악 자체가 아니라 아티스트가 공개적으로 내세우는 정체성이다. 사람이 만든 음악이라도 아티스트 프로필이 AI로 만들어졌다면 표시 대상이 된다. 음악을 어떤 방식으로 만들었는지에 대한 정보는 기존의 AI 크레딧과 송DNA 기능에서 계속 제공한다. 절차는 자진 신고에서 시작한다. 8월 11일부터 스포티파이 포 아티스트에서 직접 신고할 수 있고, 표시 배지는 9월 중순부터 이용자에게 보인다. 스포티파이는 신고에만 기대지 않고 프로필을 직접 검토하는데, 청취자 규모가 일정 기준을 넘긴 프로필부터 살펴본다. 잘못 적용됐다고 판단하면 이의를 제기할 수 있고, 표시가 없는 프로필을 이용자가 신고하는 도구는 나중에 도입한다. 자세한 내용은 테크크런치 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 스포티파이 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.08.12 14:35AI 에디터

클루커스, 오픈AI '셀렉트 파트너' 선정…글로벌 AI MSP 속도

클루커스가 오픈AI와 협력을 확대하며 글로벌 인공지능(AI) 매니지드 서비스 제공(MSP) 사업 강화에 나선다. 오픈AI의 최신 AI 모델·제품에 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 기업 AI 도입부터 보안·거버넌스, 운영·최적화까지 지원하고 국내외 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 확대한다는 목표다. 클루커스는 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 12일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI와 함께 AI 솔루션을 구축하고 공동 판매·제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업 전문성과 서비스 제공 역량, 고객 관계를 갖춘 파트너를 연결하고 기업이 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 도입해 실제 성과로 연결할 수 있도록 관련 리소스와 역량 강화 프로그램 등을 제공한다. 클루커스는 이번 셀렉트 파트너 선정을 계기로 기업의 AI 솔루션 구축·배포·확장을 지원하기 위한 오픈AI와의 협력을 강화할 계획이다. 특히 오픈AI의 최신 모델 'GPT-5.6'과 업무용 AI 환경 '챗GPT 워크' 활용을 지원한다. 기업이 GPT-5.6을 활용해 비용 대비 성능을 높이고 챗GPT 워크를 통해 복잡한 업무와 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원할 방침이다. 클루커스는 마이크로소프트 애저를 포함한 엔터프라이즈 클라우드 환경에 대한 전문성과 클라우드·AI 매니지먼트 역량을 이번 협력에 활용할 계획이다. 고객의 기존 IT 환경과 데이터, 보안·거버넌스 요건을 고려해 오픈AI 모델과 제품을 기업 업무에 적용할 수 있도록 지원한다는 목표다. AI 도입 이후 운영·관리 영역도 주요 사업이다. 개별 업무나 프로젝트에서 시작한 AI 활용을 조직 전반으로 확대할 수 있도록 보안·거버넌스와 운영 체계 수립, 매니지드 서비스, 지속적인 최적화 등을 제공할 계획이다. 또 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '클루스피어'를 기반으로 모델 관리와 운영 모니터링, 품질 평가, 가드레일, 권한 제어, 감사 로그 기능도 지속 지원할 예정이다. 클루커스는 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 클루스피어와 AI MSP 서비스 포트폴리오에 연계하고 관련 컨설팅과 도입 지원, 보안·거버넌스, 운영·최적화 역량을 강화할 방침이다. 이를 통해 글로벌 AI MSP 사업도 박차를 가한다. 현재 운영 중인 한국·미국·말레이시아·일본 서비스 거점을 기반으로 국내외 기업의 AI 도입과 전사 확산을 지원하고 글로벌 시장에서 AI MSP 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 홍성완 클루커스 대표는 "오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리의 글로벌 AI MSP 전략을 강화하고 고객에게 제공하는 AI 서비스 포트폴리오를 확대하는 중요한 이정표"라며 "오픈AI의 프런티어 모델·제품과 우리 엔터프라이즈 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 고객이 AI를 실제 업무에 안정적으로 적용하고 조직 전반으로 확산할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 "기업의 AI 활용이 확대될수록 보안과 거버넌스, 운영 가시성, 비용 관리 및 지속적인 최적화의 중요성도 함께 높아지고 있다"며 "AI 도입 이후 운영·관리까지 지원함으로써 고객 AI 활용이 생산성 향상, 운영 효율화 및 지속 가능한 비즈니스 성과로 이어질 수 있도록 하겠다"고 강조했다.

2026.08.12 14:32한정호 기자

한컴, '에이전틱 OS' 로봇으로 확장…피지컬 AI 사업 시동

한컴이 자체 개발한 '에이전틱 운영체제(OS)'를 산업용 로봇으로 확장하며 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 소방 로봇을 시작으로 여러 AI 에이전트와 지능형 하드웨어를 통합 운영·관리하는 플랫폼으로서 에이전틱 OS 활용 영역을 넓히고 향후 물류·건설 등 다양한 산업용 로봇 시장 사업을 확대한다는 전략이다. 한컴은 자회사 한컴라이프케어가 프랑스 로봇 기업 샤크로보틱스와 5년간 소방 로봇의 국내 독점 판매 및 기술 개발 협력 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. 계약 대상은 대형 소방·구조 로봇 '콜로서스'와 방화문 차단 로봇 '라이노 프로텍트'다. 향후 5년간 샤크로보틱스는 국내에서 다른 유통사를 통해 이들 두 제품을 판매하지 못한다. 한컴라이프케어는 두 제품의 국내 독점 판매권과 함께 샤크로보틱스의 다른 로봇 제품군에 대한 국내 판매권도 확보했다. 기존 개인보호장비를 비롯한 소방·안전 제품에서 로봇까지 취급 품목을 확대하고 판매뿐 아니라 현장 교육과 정비, 사후관리도 담당할 예정이다. 양사 협의에 따라 한컴 단독 브랜드로 제품을 공급하는 것도 가능하다. 특히 콜로서스와 라이노 프로텍트에는 한컴이 자체 개발한 에이전틱 OS가 탑재된다. 에이전틱 OS는 개별 AI를 각각 활용하는 대신 여러 AI 에이전트를 하나의 체계에서 통제·관리하는 OS다. 양사는 오는 12월 31일까지 두 제품에 에이전틱 OS를 연동하는 것을 목표로 기술 협력을 진행할 방침이다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 소방 로봇이 현장에서 수집하는 정보를 AI로 분석하고 이를 실제 대응 과정에 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 대표적으로 로봇이 수집한 정보를 실시간으로 해석해 위험 구역과 진입 경로를 정리한 뒤 지휘 계통에 전달하는 방식으로 활용하는 방안이 꼽힌다. 이번 협력에서 개발되는 소프트웨어 기술은 향후 다른 산업용 로봇으로 확대할 수 있도록 했다. 한컴이 단독으로 개발한 소프트웨어와 인터페이스, 통합 모듈은 한컴에 귀속되며 샤크로보틱스는 로봇 기술 문서와 사양, 인터페이스 정보와 기술 지원을 제공한다. 한컴은 이번 프로젝트를 통해 로봇용 AI 인터페이스 개발 경험과 실제 적용 사례를 확보하고 이를 피지컬 AI 사업 확대에 활용한다는 목표다. 소방 로봇에서 확보한 기술을 기반으로 제조사와 규격이 서로 다른 물류·건설 등 다른 산업의 로봇에도 에이전틱 OS를 적용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 에이전틱 OS의 사업 영역도 기존 기업 업무 환경에서 산업 현장으로 넓어질 전망이다. 한컴은 기업 사무 환경의 AI 전환(AX)을 지원하는 데서 나아가 산업용 로봇의 운영과 관리까지 에이전틱 OS 적용 범위를 확대할 방침이다. 에이전틱 OS 베타 버전과 상용 버전은 올해 하반기 중 순차적으로 선보일 예정이다. 앞서 한컴은 지난 5월 미래 전략발표회 '한컴 : 더 시프트'를 열고 소버린 에이전틱 OS 기업으로의 전환을 선언했다. 올해 폴란드 국가공인 연구개발(R&D) 기업 7불스와 IT 기업 알고마인 등과 잇달아 파트너십을 체결하며 유럽 시장 진출도 추진 중이다. 김연수 한컴 대표는 "우리는 에이전틱 OS 기업으로의 전환을 선언하고 국내외 기업들의 AX 파트너로 도약하고 있다"며 "한컴 에이전틱 OS는 업무 환경 혁신을 넘어 로봇을 비롯한 지능형 하드웨어의 운영·관리를 책임지는 AI 플랫폼 역할도 할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.12 14:21한정호 기자

[현장] "AI 도입해도 왜 업무 시간 안 줄까"…AWS, 통합형 AI '아마존 퀵' 공개

"많은 기업이 생성형 인공지능(AI)을 도입하고 있지만 기대한 만큼 업무 효율이 개선되지 않는 경우가 적지 않습니다. 원인은 AI 성능이 아니라 여러 시스템에 흩어진 데이터를 바탕으로 복잡한 절차로 돌아가기 때문입니다." 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 12일 서울 AWS 코리아 사옥에서 열린 'AWS 아마존 퀵 기자간담회'에서 AI 도입 효과가 제한적인 이유로 기존 업무 흐름에 통합되지 못한 구조를 지목했다. 여러 시스템에 흩어진 데이터와 반복적인 보고·검색·정리 업무가 그대로 남아 있는 한 생성형 AI를 도입해도 기대한 투자 대비 수익(ROI)을 내기 어렵다는 설명이다. "업무 앱 40개를 하나로"…'아마존 퀵', 제안서 작성 시간 95% 단축 가트너가 인프라·운영(I&O) 리더 782명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, AI 프로젝트의 72%는 기대한 ROI를 내지 못한 것으로 나타났다. 주요 원인으로는 기존 업무 흐름과의 통합 부족, AI 관련 역량 부족, 데이터 준비 부족 등이 꼽혔다. 박혜영 SA는 이를 극복하기 위한 방안으로 업무용 AI 어시스턴트 '아마존 퀵(Amazon Quick)'을 소개했다. 아마존 퀵은 기존 클라우드 BI 서비스인 아마존 퀵사이트(QuickSight)와 비정형 데이터 기반 업무 AI 기능인 아마존 Q 비즈니스의 흐름을 잇는 통합형 서비스다. 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 업무 도구 안에서 활용할 수 있으며 로컬 파일, 이메일, 캘린더, 슬랙 등과 연결해 검색과 정리, 분석, 보고, 후속 실행까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원하는 것이 특징이다. 제공하는 기능은 업무 특성에 따라 개인용과 조직용으로 나뉜다. 개인용 기능은 로컬 파일 접근, 지식 그래프, 에이전트 빌드, 활동 피드, 예약 작업 등으로 구성된다. 조직용 기능은 스페이스, 퀵사이트, 플로우, 오토메이트, 리서치 등으로 제공된다. 이를 통해 데이터 탐색 시간 단축, 반복 보고 업무 절감, 회의 후속 작업 자동화, 제안서와 기획안 작성 속도 향상 등을 지원한다. 아마존 퀵은 무료 플랜 외에 사용자당 월 20달러 프로페셔널, 월 40달러 엔터프라이즈 요금제를 제공한다. 박 SA는 "아마존 퀵은 특정 앱에 종속되지 않고 40개 이상 서비스를 앱 전환 없이 연결하는 것이 강점"이라며 "지식 그래프를 통해 문서와 메일, 협업 기록의 맥락을 축적해 사용자가 실제 업무를 끊김 없이 이어갈 수 있도록 돕는다"고 말했다. 이어 "아마존 내부에서 6개월간 약 20만 명 규모로 검증한 결과 영업 제안서 작성 시간은 95% 줄었고 리서치 기반 보고서 작성은 주 100시간, 보안팀 정책 문서 대응은 월 80시간 절감됐다"고 밝혔다. 국내 도입 사례도 소개됐다. 블랙야크는 도입 후 5개 사업부, 100개 이상 계정으로 활용을 확산했고, 메가존클라우드는 리포트·제안서 분석 자동화를 통해 데이터 분석 시간을 1주일 이상에서 12시간 이내로 줄였다. 일성아이에스는 전사 160명 규모로 도입해 학술의학팀의 논문 검색 업무를 5분으로 단축했다. 웹 탐색부터 보고서 작성까지 자동…AI 기반 영업·기획자의 하루 이다은 SA는 가상 뷰티 기업을 배경으로 영업팀과 사업기획팀 직원의 하루를 따라가는 방식으로 아마존 퀵 활용 사례를 시연했다. 영업팀 시나리오에서는 활동 피드를 통해 메일, 일정, 이해관계자 정보, 후속 액션을 한 화면에서 확인하고, 자연어 명령만으로 주간 매출 요약 메일 발송을 자동화하는 기능이 소개됐다. 또 영업 실적, CRM 정보, 사내 문서 등을 연결해 영업 지원용 에이전트를 만들고, 외부 웹 정보와 내부 데이터를 결합해 거래처 분석 보고서를 작성하는 과정도 시연됐다. 사업기획팀 시나리오에서는 회의 녹취 파일을 바탕으로 화자 구분이 포함된 회의록을 작성하고, 피드백을 기존 기획안에 반영하는 기능이 공개됐다. 경쟁사 사이트를 탐색해 정보를 수집하는 브라우저 자동화, 계산기 앱 생성, 수정된 기획안 재작성과 스킬 저장 기능도 함께 소개됐다. 박혜영 SA는 "아마존 퀵은 10년간 쌓아온 기술 위에 만들어진 서비스"라며 "개발자뿐 아니라 다양한 업무 담당자들이 AI를 활용해 업무 속도를 높이고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.08.12 14:06남혁우 기자

KT클라우드, 2분기 매출 19%↑…데이터센터·AX 성장 속도

KT클라우드가 신규 데이터센터 가동과 설계·구축·운영(DBO) 사업 확대에 힘입어 올해 2분기 두 자릿수 매출 성장세를 기록했다. 금융권을 중심으로 인공지능 전환(AX)과 클라우드 수요가 늘어난 가운데, 데이터센터 사업 성장이 KT 실적 부진 방어에도 힘을 보탠 것으로 평가된다. KT는 12일 올해 2분기 실적발표를 통해 KT클라우드가 매출 2654억원을 기록해 전년 동기 대비 19.8% 성장했다고 밝혔다. 가산 데이터센터 등 신규 데이터센터 가동률 상승과 DBO·공공 클라우드 사업 확대가 성장을 이끈 것으로 풀이된다. 이같은 성장세는 KT의 AX 사업 확대에도 긍정적인 영향을 미쳤다. KT AX 사업 매출은 금융권 중심 AI 도입 수요 확대와 KT클라우드의 두 자릿수 성장에 힘입어 전년 동기 대비 22.3% 증가했다. KT클라우드는 데이터센터와 클라우드 인프라 확장을 이어가고 있다. 최근 자체 개발한 'KT클라우드 플랫폼'을 적용해 서울과 경북을 연결하는 멀티 리전 기반 공공 클라우드 구축을 완료했다. 이를 통해 재해복구(DR)와 고가용성 체계를 강화하고 공공·기업 고객 확대에 나서고 있다. AI 인프라 사업도 지속 강화한다. 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU) 기반 서비스 확대 추진과 함께 AI 모델 학습·추론·배포를 지원하는 통합 플랫폼도 운영 중이다. 이에 더해 최근 공공 전용 클라우드에 국산 신경망처리장치(NPU) 리벨리온 '아톰 플러스'를 적용한 서비스도 상용화했다. 특히 데이터센터 사업에선 신규 가산 데이터센터 가동 확대와 더불어 기존 여의도 데이터센터 증설을 추진 중이다. KT클라우드는 금융기관과 한국거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점으로 여의도 데이터센터를 육성하고 내년 6월까지 추가 용량을 확보할 예정이다. KT도 향후 AX 인프라와 솔루션 사업을 핵심 성장축으로 삼는다는 방침이다. 오는 2028년 AX 매출을 지난해 대비 2배 이상으로 확대하고 2031년까지 AI 데이터센터 용량 1기가와트(GW)와 해저케이블 용량 90테라비피에스(Tbps)를 추가 확보해 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 겸 KT클라우드 대표는 지난 5월 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 예정된 다양한 대형 사업 수주를 확대하고 빠르게 성장하는 AX 인프라 시장을 선점하겠다"며 "데이터센터 사업에서 전년과 동일하게 두 자릿수 성장을 이어가겠다"고 밝힌 바 있다.

2026.08.12 14:04한정호 기자

캔디드 "직장서 AI 잘 쓰는 실무자 모여"

참가자 전원이 자신의 AI 활용 방식을 주고 받는 특별한 자리가 마련된다. 캔디드(대표 이주환)가 업무에 AI를 활용하는 실무자 100명이 각자의 워크플로우를 공개하고 서로 가져가는 'AI 컨닝데이'를 9월 12일 서울 중구 커뮤니티하우스 마실에서 연다. 참가 신청은 이달 12일부터 다음달 4일까지 공식 웹사이트에서 받으며, 참가비는 무료다. 행사는 '개인은 AI를 쓰는데 조직에는 남지 않는다'는 문제의식에서 출발했다. 한국은행 'AI의 빠른 확산과 생산성 효과' 보고서에 따르면 국내 근로자의 51.8%가 업무에 생성형 AI를 활용하지만, 기업 차원의 활용률은 9.6%에 그쳤다. AI를 써도 업무시간이 줄지 않았다는 응답 역시 54.1%에 달했다. 개인의 활용 속도는 빨랐지만, 일하는 방식은 공유되지 않은 채 각자에게 머물러 있다는 의미다. AI 컨닝데이는 누군가 무대에 올라 발표하는 강연형 행사가 아니라, 참가자 전원이 자신이 실제로 쓰는 방식을 여는 참여형 행사다. 참가자는 ▲그로스·마케팅·세일즈 ▲전략·PM·Founder ▲디자인·크리에이티브·콘텐츠 ▲개발·엔지니어링·데이터 등 네 개 직무 그룹으로 나뉜다. 비슷한 문제를 가진 그룹 안에서 각자의 방식을 공유하고, 자유시간에는 직무를 넘어 원하는 참가자를 찾아 직접 '컨닝'할 수 있다. 첫 순서는 '빌더 조쉬'(조슈아앤컴퍼니 대표)의 오프닝 세션이 연다. 회의록도, 세금계산서도, 뉴스레터 초안도 사람이 쓰지 않는 회사를 운영하며 사내 ERP를 직접 만든 그는 20분 발표와 30분 질의응답을 통해 자신의 업무 시스템을 처음부터 끝까지 공개한다. 이후 직무별 컨닝과 네트워킹 파티, 어워즈가 이어진다. 참가 문턱은 높지 않다. 여러 시행착오 끝에 작게라도 결과를 낸 자기만의 방식이면 충분하다. 매끄러운 완성본이 아니라 어디서 막혔고 무엇을 바꿨는지, 그 과정 자체가 다른 누군가에게는 답이 된다는 것이 캔디드의 설명이다. 화려한 이력이 아니라 경험의 구체성을 기준으로 스크리닝을 거쳐 100명을 선발한다. 이주환 캔디드 대표는 "채용 현장에서 기업들은 하나같이 'AI를 잘 쓰는 사람'을 찾지만, 정작 그것이 어떤 모습인지는 아무도 또렷하게 답하지 못한다"며 "AI 컨닝데이는 그 답을 특정 전문가가 아니라, 현장에서 매일 AI로 일하는 실무자들이 서로의 화면을 열어 스스로 만들어 가는 자리"라고 설명했다.

2026.08.12 14:04백봉삼 기자

정부, 'AI·SW 마에스트로' 부산센터 개소…동남권 인재 키운다

정부가 수도권에 집중된 최고급 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 교육 기반을 동남권으로 확대했다. 과학기술정보통신부는 12일 부산 서면에 마련된 'AI·SW 마에스트로' 부산센터에서 개소식을 개최했다고 밝혔다. 행사에는 과기정통부와 부산시 관계자 등을 비롯해 부산센터 첫 교육생 150명이 참석했다. 과기정통부는 지역 인재에게 혁신 교육 기회를 제공하고 동남권 산업 AX를 촉진하기 위해 올해 부산센터를 신설했다. 교육생 모집에는 청년 919명이 지원해 6.1대 1 경쟁률을 기록했다. 코딩 테스트와 심층 면접을 거쳐 150명이 최종 선발됐다. 교육생들은 지난 2개월 동안 예비연수를 통해 프로젝트를 기획하고 팀을 구성했다. 이들은 오는 12월까지 분야별 전문가 집중 멘토링을 받으며 실제 서비스가 가능한 수준의 AI·SW 프로젝트를 완성할 예정이다. AI·SW 마에스트로는 최고급 AI·SW 인재를 양성하기 위해 2010년 시작됐다. 지금까지 고급 인재 2096명과 창업기업 149개를 배출했다. 교육과정 출신 기업들도 해외에서 성과를 내고 있다. 엘리스그룹과 리코는 미국 시사주간지 타임이 선정한 세계 최고 에듀테크 기업과 그린테크 기업에 각각 이름을 올렸으며 딜라이트룸은 영국 파이낸셜타임스 아시아·태평양 고성장 기업에 4년 연속 선정됐다. 남철기 과기정통부 SW정책관은 "이번 부산센터 개소는 수도권에 집중된 최고급 AI·SW 교육 인프라를 지역으로 확산하는 것을 목표로 뒀다"며 "지역 우수한 인재에게도 성장할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 의미가 크다"고 강조했다.

2026.08.12 13:57김미정 기자

현대차그룹, 세계 톱 AX 기업으로 변신...신차 개발 기간 단축

현대차그룹이 그 동안 전사적으로 인공지능(AI)을 적극 도입해 다양한 업무 효율 개선 성과를 도출한 가운데, AI를 활용한 대규모 프로젝트로 신차 개발 기간 단축을 추진 중이라고 밝혔다. 그 동안 신차 개발 기간이 중국 자동차 기업 대비 길어 약점으로 지적돼왔는데 이를 극복하겠다는 목표다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 12일 서울시 서초구 양재 본사에서 개최된 '현대차그룹 AI 전환(AX) 성과 발표회'에서 이같은 프로젝트를 추진 중이라고 밝혔다. 이날 현대차그룹은 글로벌 전 사업장과 임직원 대상으로 통합된 데이터 파이프라인을 구축하고, 조직 간 정보가 자유롭게 공유되는 각종 협업툴을 도입하는 등 디지털트랜스포메이션(DX)를 지난 2018년부터 추진해왔다고 밝혔다. 이 같은 환경 기반으로 AI를 연구개발과 차량 제조 현장, 사후 정비와 고객 서비스 등 다양한 업무에 도입해 연간 수십억원 이상 비용과 소요 시간 절반 이상을 줄인 성과도 소개했다. 차량 개발 기간 단축은 개별 업무가 아닌, 그룹 업무 전반을 효율화하는 대형 프로젝트로서 추진되는 사례다. 진 사장은 “그 동안은 '바텀 업(bottom-up)' 방식으로 일부 프로세스를 효율화한다는 목표를 지닌 과제들이 대부분이었다”며 “앞으로 진행해야 할 건 기업이 목표를 정하고 '톱 다운(top-down)' 방식으로 추진해야 하는 메가 프로세스들을 효율화하는 것이고, 그 중 하나가 차량 개발 기간 단축”이라고 말했다. 진 사장은 “저희의 차량 개발 기간이 중국차 대비 긴 편인데, 이미 관련 계획을 세우고 진행하고 있다”며 “각 요소별 기간 단축 방안 및 리스크 해소 방안을 준비하고 있다”고 덧붙였다. 제조 중심 기업 중에서는 AX 전환을 다양한 업무 영역에서 추진해 성과까지 이룬 사례가 흔치 않은 편이다. 정의선 현대차그룹 회장의 강력한 의지가 뒷받침했다는 게 회사 설명이다. 실제 정 회장의 지시 하에, 정 회장을 비롯한 그룹 주요 경영진이 생성AI를 활용해 애플리케이션을 만드는 '바이브코딩' 교육을 받기도 했다. 경영진이 AI로 할 수 있는 것, 없는 것을 정확히 구분하고 의사결정 단계에서 고려할 수 있어야 조직 전체가 변화할 수 있다는 취지에서다. 이날 회사는 '전세계에서 AI를 가장 제대로 활용하는 기업'을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 이런 목표 하에 사내 보안이 전제된 환경에서 다양한 외부 생성AI를 사용할 수 있는 플랫폼 '에이치챗프로'를 작년부터 전체 임직원에 제공하기 시작했다. 현재는 이 플랫폼을 임직원 80% 가량이 활용하고 있다. 생성AI 사용이 확산되면서 사용료(토큰) 인상에 따른 기업 부담 관리도 화두로 떠오른 상황이다. 현대차그룹은 그럼에도 임직원들의 AI 사용량을 제한하지 않고, AI 사용 확대를 우선시하고 있다. 토큰 비용은 고정비 요금제와 사용량 기반 요금제를 적절히 혼용해 최적의 방식으로 관리하고 있다고 밝혔다. 이와 관련해 진 사장은 “연구원과 개발자들의 만족도가 높다”며 “지금 중요한 건 많은 직원들이 빨리 AI를 활용해보고 AI로 되는 것과 안 되는 것을 판단하게 하는 것”이라고 답했다. 현대차그룹은 고도의 AI 기술을 필요로 하는 자율주행, 피지컬AI 활용도 장기 목표로 두고 있다. 이 같은 영역은 자체 개발 및 투자로 기술력을 확보해야 할 것으로 보고, 새만금에 AI데이터센터(AIDC) 설립을 추진하고 있다는 설명이다. 진 사장은 “2030년까지 AIDC를 설립하고, 핵심 부품인 GPU는 엔비디아와의 제휴를 통해 충분한 물량을 확보하고 있다고 생각한다”고 말했다. 진 사장은 지난 6월 현대차 양재 사옥을 방문한 젠슨 황 엔비디아 CEO와 만나 AX에 대해 논의한 일화도 공유했다. 진 사장은 “한 번은 비개발자 직원이 만든 AI에이전트가 문서 5000여개를 삭제하게 돼 2박3일 동안 업무에 큰 지장을 받은 적도 있었다”며, “이후 어떤 기업이 AX를 어디까지 추진했는지 알아볼 때 어디까지 겪어봤냐, 어떤 사고까지 겪어봤냐고 질문한다. 아무 사고가 없었다면 아무 것도 안 해봤다는 얘기”라고 운을 뗐다. 이어 “엔비디아는 이런 AI에이전트 활용에 대해 어떻게 통제하냐고 당시 물어봤다”며 “정확한 해답과 규칙을 마련하긴 쉽지 않다면서도, 우선 폐쇄망 하에서 동작하도록 조치하고 있다는 게 답변이었다”고 덧붙였다.

2026.08.12 13:34김윤희 기자

[AI 리더스] 'NIA 수장' 김형철 "AI 정부 하나로 연결…'OO24' 찾아다니는 시대 끝낼 것"

"이제는 국민이 정부24 등 'OO24' 같은 행정 서비스를 각각 찾아다니는 일을 없애고 한 곳에서 업무를 해결할 수 있어야 합니다. 여러 정부 시스템을 서로 연결하고, 국민이 하나의 인공지능(AI)을 통해 필요한 행정 서비스를 이용할 수 있도록 앞으로 더 노력하겠습니다." 김형철 NIA 원장은 12일 지디넷코리아와 만나 자신이 구상하는 AI 정부의 모습을 이같이 설명했다. 전자정부와 디지털정부를 거치며 현재 상당수 행정 업무를 온라인으로 처리할 수 있게 됐지만, 국민이 여전히 업무마다 담당 기관과 서비스를 직접 찾아야 하는 구조에서 벗어나야 AI 정부로 한 단계 더 나아갈 수 있다고 봐서다. 김 원장이 구상하는 AI 정부의 핵심은 기존 행정 시스템을 없애는 것이 아니라 서로 연결해 국민에게 하나의 서비스처럼 제공하는 것이다. 각 부처와 기관이 보유한 시스템과 데이터는 그대로 활용하되, AI가 국민의 요구를 파악해 필요한 정보와 서비스를 찾아주는 방식이다.국민이 가장 먼저 체감할 변화로는 AI 국민비서와 AI 통합민원플랫폼을 꼽았다. AI 국민비서는 국민이 익숙한 민간 앱에서 대화를 통해 필요한 행정서비스를 이용하도록 하고, AI 통합민원플랫폼은 여러 기관을 찾아다니지 않고 한 곳에서 민원을 안내받고 처리할 수 있도록 하는 것이 목표다. 이를 위해 김 원장은 중앙정부와 지방정부, 각 부처에서 추진하는 AI 사업을 아우르는 공통 아키텍처가 필요하다고 봤다. 지역과 기관마다 제공하는 서비스는 달라도 데이터와 시스템이 연결되는 방식까지 제각각이면 같은 시행착오가 반복되고 향후 서비스 간 연계도 어려워질 수 있어서다. 그는 "지방자치는 행정에서는 옳지만, 시스템에서는 다르게 봐야 한다"며 "서비스는 각 지역에 맞게 달라질 수 있지만 시스템이 돌아가는 파이프라인과 레이어에 대해서는 통일된 그림이 필요하다"고 말했다. 공통 아키텍처 넘어 실행까지…NIA, 내부 체계 재정비 NIA는 이 같은 구상을 뒷받침하기 위해 현재 행정안전부, 과학기술정보통신부와 범정부 AI 공통기반을 구축했다. 중앙·지방정부가 행정망 안에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 AI 플랫폼과 모델, 서비스 개발도구, 학습·검색증강생성(RAG)용 데이터 등을 공동으로 제공하는 환경이다. 범정부 AI 공통기반에는 추론, 멀티모달 및 독자 파운데이션 모델 등 현재 약 30여종의 AI 모델을 제공할 수 있으며 이 중 10종이 실제 서비스되고 있다. 또 이달 기준 약 9만8000명의 공무원이 가입해 행정문서 초안 작성과 법령·행정지식 검색 등에 활용하고 있다. AI 정부의 공통 아키텍처를 그리기 위한 밑작업은 김 원장 취임 후 NIA 내부에서도 빠르게 진행되고 있다. 김 원장이 각 부서가 현재 수행하는 사업뿐 아니라 앞으로 해야 할 일과 해결해야 할 과제까지 한눈에 볼 수 있도록 전체 그림을 그릴 것을 주문한 것이 주효했다. 그는 "NIA에 와서 업무를 파악해 보니 밖에서 봤던 것보다 훨씬 다양하고 방대했다"며 "이 때문에 잘못하면 일이 여러 방향으로 갈 수 있어 지도를 잘 그리는 것이 중요하다고 생각했다"고 설명했다. 이어 "현재 하는 일을 지도에 놓아보면 이미 하고 있는 부분과 미처 생각하지 못한 부분, 필요하지만 법·제도나 규제 때문에 하지 못한 부분이 보인다"며 "이를 바탕으로 우리가 가려는 방향에서 무엇이 더 필요한지 판단하고, 정부에도 필요한 정책과 사업 방향을 제안할 수 있다고 생각했다"고 부연했다. 이 같은 구상은 현재 NIA가 추진 중인 공공 AX 사업에도 반영되고 있다. NIA는 지난 4월 김 원장 취임 직후 공공AI사업지원센터를 출범시키고 중앙부처와 지방정부 수요를 바탕으로 12개 공공 AI 사업을 추진하고 있다. 정부는 '세계 최고 AI 민주정부 실현'을 위해 30대 핵심과제 이행관리, 선제적 맞춤서비스 구현 등 세부 국정과제를 추진 중이지만, 일선 기관에서는 AI 사업 기획과 데이터 확보, 기술 검증 등에서 어려움을 겪어왔다. 사업지원센터는 이러한 현장 애로를 해소하는 데 초점을 맞췄다.김 원장은 "부처의 요구사항에서 무엇을 풀어야 하는지까지 업체에 모두 고민시키는 것은 무리"라며 "어떻게 풀어야 하고 어느 방향으로 가야 하는지는 NIA가 고민해야 한다"고 말했다. 그러면서 "사업자를 선정하고 시스템을 만드는 것은 시작에 불과하다"며 "제안요청서(RFP)대로 구축됐다는 것이 목표가 아니라, 그 서비스를 필요로 했던 부처와 혜택을 받는 국민이 얼마나 변화를 체감하느냐가 목표가 돼야 한다"고 강조했다.NIA에 따르면 올해 추진 중인 12개 사업은 연말께 1차 결과물이 나올 예정이다. NIA는 실제 행정 현장에서 업무시간 단축과 오류 감소, 국민 체감도 등 성과가 확인된 사업을 다른 부처와 지방정부로 확산할 계획이다. 내년에는 사업 규모도 대폭 늘린다. NIA는 현재 12개인 공공 AI 서비스 지원사업 규모를 약 2배 수준으로 확대하는 방향을 준비하고 있다. 새로운 개념의 개념검증(PoC)을 사업 앞단에 도입해 AI 적용 가능성을 먼저 확인하고, 올해 성과가 검증된 사업의 확장도 함께 추진할 방침이다. 김 원장은 "올해 말이 공공 AI 사업을 본격적으로 확대하기 위한 중요한 분기점이 될 것으로 본다"며 "그때가 되면 다음에 무엇을 해야 할지가 지금보다 훨씬 선명해질 것이고, 이후에는 더 머뭇거리지 않고 자신감 있게 추진할 수 있을 것"이라고 말했다. AI 정부 막는 '데이터 장벽'…메타데이터·MCP로 해결 김 원장은 AI 정부가 실제 현장에서 작동하려면 서비스 확대와 함께 이를 뒷받침할 공공데이터 체계도 달라져야 한다고 봤다. AI 모델이나 에이전트가 아무리 고도화돼도 필요한 데이터를 제때 찾고 연결하지 못하면 국민이 체감할 서비스를 만들기 어렵기 때문이다. 현재 공공데이터는 기관별로 형식과 용어가 다르고 필요한 정보를 불러오는 방식도 제각각인 경우가 적지 않다. 이 탓에 데이터가 공개돼 있더라도 AI가 해당 데이터의 의미를 파악하거나 여러 정보를 자동으로 연결해 활용하는 데 한계가 있다. 그는 "사람도 데이터를 찾아 연결하기 어려운 상황인데 에이전트가 와서 이를 뒤져 필요한 정보를 가져간다는 것은 쉽지 않다"며 "현재 현실과 우리가 나아가야 할 방향의 거리가 너무 먼 것이 가장 걱정"이라고 말했다. 이에 김 원장은 공공데이터의 형식뿐 아니라 메타데이터와 요약정보까지 일정한 기준으로 정비해야 한다고 강조했다. AI 에이전트가 데이터 전체를 일일이 확인하지 않아도 어떤 내용을 담고 있는지 먼저 파악한 뒤 필요한 정보에 접근할 수 있도록 만들어야 한다는 것이다. 또 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 활용한 데이터 연계 체계도 필요하다고 봤다. 각 기관의 데이터를 AI가 호출할 수 있도록 표준화하고, 어떤 데이터가 어디에 있는지 찾아주는 게이트웨이까지 갖춰야 AI 에이전트가 여러 공공데이터를 넘나들며 업무를 수행할 수 있다고 판단해서다. 김 원장은 "메타데이터의 규격이 정해져 있어야 하고 데이터가 무엇을 설명하는지 알려주는 요약도 매우 중요하다"며 "MCP와 이를 관리하는 게이트웨이를 갖춰 에이전트가 필요한 데이터를 스스로 찾아 활용할 수 있도록 해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "현재 공공 행정 데이터가 에이전트 친화적으로 준비돼 있지 않고서는 AI 정부로 갈 수 없다"며 "NIA가 포맷과 메타데이터 규격 등을 제시하면서 이를 개선해 나가는 역할을 해나갈 것"이라고 강조했다. AI 에이전트 직접 만드는 NIA…조직문화도 '실전형' 전환 공공데이터와 AI 활용 방식에 대한 변화는 NIA 내부 업무 방식에도 영향을 주고 있다. 김 원장이 직원들이 정책과 사업을 문서로만 검토하는 데 그치지 않고 직접 AI를 써보고 필요한 도구를 만들어보는 경험이 중요하다고 강조한 것도 한 몫 했다. 실제 NIA 내부에선 바이브 코딩과 AI 에이전트 개발, 외부 해커톤 참여가 빠르게 늘고 있다. 직원들이 각자 업무에 필요한 도구를 직접 만든 뒤 내부에 공유하고, 함께 개발할 수 있는 오프라인 공간도 마련했다. NIA에 따르면 현재 해커톤과 에이전트 개발 등에 참여하고 있는 사례는 40여 건에 달한다. 특히 젊은 직원들이 자발적으로 문제를 찾고 AI를 활용해 해결책을 만드는 과정에 적극적으로 참여하고 있다. 앞서 재난 데이터 업무에서도 이런 변화가 나타났다. 김 원장이 재난 대응에 필요한 전체 데이터를 살펴볼 것을 주문하자, 담당 직원이 강수량과 배수시설 정보, 대응 지침 등을 연결하는 수준에서 한발 더 나아가 직접 AI 에이전트 시제품까지 개발한 것이다. 김 원장은 "거기까지 기대하지 않았는데 담당자가 한 달가량 직접 에이전트를 만들어버렸다"며 "우리가 어떤 질문을 가지고 문제에 접근하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다는 사례를 보여준 것"이라고 강조했다. 이어 "이런 방식이 다른 업무에도 확산되면 AI 정부의 기초 체력도 함께 올라갈 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 원장은 직원들의 자발적인 참여를 끌어내기 위한 분위기 조성에도 공을 들이고 있다. NIA 내부에선 직원이 외부 공모전이나 해커톤에서 성과를 내면 이를 전 직원이 공유하는 자리에서 소개하고 격려하는 방식으로 참여를 독려하고 있다. 또 그는 직접 기술을 써본 경험이 NIA의 전문성을 높이는 데 중요하다고 봤다. 공공기관과 지방정부의 AI 사업을 지원하려면 내부 구성원부터 기술의 가능성과 한계를 스스로 이해해야 한다고 주장했다. 김 원장은 "NIA가 다루는 분야에서 '뼛속까지 전문가인 집단'이라는 말을 듣고 싶다"며 "그냥 사업을 하는 사람들이 아니라 직접 해보고, 그 경험으로 정책을 그리는 사람들이라는 평가를 받고 싶다"고 말했다. 그러면서 "지자체나 정부 부처가 처음에는 막연하게 아이디어를 던지더라도 NIA의 손을 거치면 제대로 국민 피부에 닿는 물건으로 나와야 한다"며 "NIA는 그런 조직이라는 말을 앞으로 듣고 싶다"고 강조했다.

2026.08.12 12:01장유미 기자

식약처, AI 디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인 마련

인공지능(AI) 제어조치, 안전관리 등 기업 역량 확인을 위한 4개 영역별 세부 기준 등이 담긴 AI 디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인이 마련된다. 식품의약품안전처는 디지털의료제품법에 따른 우수 관리체계 인증의 세부기준, 신청·평가 절차 등을 담은 '디지털의료기기 우수 관리체계 인증 가이드라인'을 8월12일 제정·발간한다고 밝혔다. 이번 가이드라인은 인공지능(AI) 기술의 발전으로 AI 디지털의료기기가 생성형, 멀티입출력, 연속학습 기반의 AI 제품으로 발전함에 따라, 디지털의료기기 개발, 유지, 안전관리 등 역량이 우수한 기업을 인증하고 실사용 평가를 통해 제품의 유효성을 입증하는 우수 관리체계 인증 제도의 운용을 지원하기 위해 마련됐다. 가이드라인의 주요 내용은 ▲디지털의료기기 우수 관리체계 인증 제도 소개 ▲우수 관리체계 인증 평가방법 ▲4개 영역별(AI 제어조치, 안전관리, 전자적 침해행위 예방 및 대응, 품질관리) 우수 관리체계 인증 세부기준 등이다. 우선 식약처장으로부터 우수 관리체계 인증을 받은 기업은 디지털의료기기 제조 및 품질관리체계(GMP) 적합판정을 받은 것으로 간주하며, 인허가 신청 시 임상시험 평가 자료 등 제출서류의 일부를 면제받거나 대체 제출할 수 있다. 우수 관리체계 인증 대상 평가방법의 경우, 내외부 전문가로 구성된 인증심의위원회를 구성하여 서면 및 현지조사를 실시하며, 최종 적합한 경우에 한하여 우수 관리체계 인증을 한다. 우수 관리체계 인증을 위한 기업의 역량을 확인하기 위해 ▲레드팀(시스템 취약점 점검을 위해 의도적으로 적대적 공격을 수행하는 독립적인 평가체계) 및 임상전문가 기반 AI 거버넌스 체계를 운영하는 AI 제어조치 ▲AI 설명가능성 관련 정보를 제공하는 안전관리 ▲보안책임자 지정 및 소프트웨어 구성 요소 명세서(SBOM)에 기반한 전자적 침해행위 예방 및 대응 ▲안전성 및 유효성 성과 달성을 위한 계획 수립·이행 등의 품질관리 체계 등 4개 영역별 세부기준을 마련했다. 김명호 식약처 의료기기안전국장은 “이번 가이드라인 제정으로 정부와 기업 모두 빠르게 발전하는 AI 디지털의료기기의 기술 패러다임 변화에 선제적이고 유연하게 대응할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 우수 관리체계 인증 제도의 원활한 운영을 위해 기업에 대한 규제지원을 지속하겠다”라고 밝혔다.

2026.08.12 11:00조민규 기자

한진, 업무 자동화 위한 임직원 AI 교육 2300시간 돌파

한진이 임직원의 인공지능(AI) 활용 역량 강화에 속도를 낸다. 프롬프트 엔지니어링과 바이브 코딩 등 단계별 교육에 이어 하반기에는 AI 에이전트 개발과 데이터 분석 등 실제 업무 자동화에 초점을 맞춘 교육을 강화한다. 한진은 올해 상반기 임직원 AI 교육 이수 시간이 누적 2329시간을 기록했다고 12일 밝혔다. 상반기 오프라인 AI 교육에는 임직원 410명이 참여해 총 1395시간을 이수했다. 온라인 교육에는 389명이 참여해 934시간을 수강했다. 회사에 따르면 희망자를 대상으로 진행한 교육 프로그램 대부분이 모집 정원을 초과할 정도로 임직원들의 관심이 높았다. 한진은 임직원의 AI 활용 수준에 따라 기초부터 심화 과정까지 단계별 교육을 운영하고 있다. 기초 과정에서는 생성형 AI로 원하는 결과를 얻기 위한 지시문 작성법인 '프롬프트 엔지니어링' 등을 다룬다. 심화 과정에서는 복잡한 코딩 없이 자연어를 활용해 프로그램을 만드는 '바이브 코딩' 교육 등을 진행한다. 임직원이 일상에서 AI를 접하고 활용법을 공유할 수 있는 참여형 프로그램도 운영 중이다. 점심시간을 활용해 AI 활용 노하우를 공유하는 '크런치 데이(Creative+Lunch)'와 AI가 산업에 가져올 변화를 다루는 'AI 아카데미' 등이 대표적이다. 가상의 업무 이슈를 AI를 활용해 해결하는 팀 미션 프로그램 '리그 오브 한진(LEAGUE of HANJIN)'도 운영했다. 하반기에는 실무와 업무 자동화에 초점을 맞춘 AI 교육을 확대한다. 특히 AI를 활용한 업무 자동화 솔루션을 직접 구현하는 'AI 에이전트 개발 과정'을 중심으로 교육 체계를 강화할 계획이다. 물류 현장에서 발생하는 대규모 데이터를 효율적으로 가공·활용하기 위한 'AI 데이터 분석' 교육도 진행한다. 이를 통해 영업 제안서 고도화와 현장 업무 자동화 등 실제 업무 혁신 사례를 확대한다는 방침이다. AI를 일상적인 업무 도구로 활용하기 위한 인프라도 마련했다. 한진은 구글의 생성형 AI 서비스 '제미나이 프로'를 모든 임직원이 이용할 수 있도록 권한을 제공하고 있다. 한진 관계자는 "AI는 이제 선택이 아닌 모든 임직원이 갖춰야 할 핵심 업무 역량"이라며 "실무 중심 교육을 통해 임직원 모두가 AI를 자연스럽게 활용하는 조직문화 정착과 업무 혁신을 지속 추진해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.12 10:53안희정 기자

[AI는 지금] 미스트랄, '유럽 AI 주권' 승부수…유럽판 AWS 노리나

미스트랄AI가 모델과 추론 서비스에 이어 컴퓨팅 인프라까지 사업 영역을 넓히며 유럽 소버린 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 미국 빅테크 중심의 AI 생태계와 차별화해 데이터 처리 지역과 모델, 컴퓨팅 자원에 대한 고객 통제권을 앞세운 모습이다.미스트랄AI는 11일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 역내 추론 서비스 강화와 서드파티 오픈 모델 지원, 유럽 내 장기 컴퓨팅 인프라 확충 계획을 공개했다. 기업과 국가가 AI 모델뿐 아니라 데이터 처리 위치와 컴퓨팅 용량까지 선택할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 미스트랄AI가 이처럼 나선 것은 유럽 내 AI 주권 수요가 커지는 가운데 모델 경쟁을 넘어 추론과 컴퓨팅 인프라까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 데이터 처리 지역과 컴퓨팅 자원에 대한 통제권을 확보하려는 기업·기관 수요를 선점하고, 미국 빅테크가 주도하는 AI 클라우드 시장과 차별화하려는 의도도 깔려 있다. 이를 위해 미스트랄AI는 이번에 기업 고객이 AI 추론 지역을 직접 선택할 수 있는 '미스트랄 리저널 엔드포인트'를 정식 출시했다. 유럽과 미국 중 원하는 지역에서 추론 요청을 처리하도록 해 데이터 처리 위치와 규제, 지연시간 등 기업별 요구에 대응할 수 있도록 했다. 미션 크리티컬 업무를 겨냥한 '미스트랄 프라이어리티 티어'도 이번에 공개 프리뷰로 선보였다. 고객별 요청 한도와 가동시간 서비스수준협약(SLA)을 제공해 기업용 AI 서비스의 안정성을 높이는 방식이다. 외부 오픈 모델 지원도 시작한다. 첫 대상은 중국 Z.ai(지푸AI)의 'GLM-5.2'다. 미스트랄AI는 향후 지원 모델을 추가해 자사 인프라에서 다양한 오픈 모델을 운영할 수 있도록 할 계획이다. 이에 따라 고객은 모델을 교체하더라도 동일한 지역 통제와 서비스 체계를 유지할 수 있다. 미스트랄AI 역시 외부 오픈 모델에서 발생하는 추론 수요까지 자체 컴퓨팅 인프라로 흡수할 수 있을 것으로 보인다. 미스트랄AI는 유럽 내 장기 컴퓨팅 수요를 확보하기 위한 '유러피언 컴퓨트 유닛(ECU)'도 도입한다. 기업과 기관이 수년간 사용할 컴퓨팅 용량을 약정하면 이를 기반으로 미스트랄AI가 인프라를 확충하는 구조다. 미스트랄AI는 이 같은 장기 수요 확보와 함께 오는 2030년까지 유럽에서 최대 1GW 규모의 AI 컴퓨팅 용량을 구축할 계획이다. 기업 수요를 다년간 약정 형태로 묶어 대규모 인프라 투자에 따른 부담을 낮추고 안정적인 수요 기반을 확보하려는 전략으로 해석된다. 사업 영역이 넓어지면서 AWS와 마이크로소프트(MS), 구글클라우드가 주도해 온 AI 클라우드 시장과의 경쟁도 불가피해질 전망이다. 모델과 추론 서비스, 컴퓨팅 인프라를 함께 제공하면 유럽 기업과 공공기관이 미국계 클라우드 의존도를 낮추면서 AI 서비스를 구축할 수 있기 때문이다. 특히 금융과 공공, 제조, 에너지 등 데이터 저장·처리 지역에 민감한 산업에서 수요가 커질 가능성이 있다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 모델 성능뿐 아니라 데이터 처리 지역과 컴퓨팅 자원 운영 주체도 주요 도입 조건으로 떠오르고 있다. 다만 최대 1GW 규모의 인프라 확대를 위해서는 GPU와 전력, 데이터센터 용량을 안정적으로 확보해야 한다. ECU를 통한 장기 수요 확보 규모에 따라 투자 속도와 사업 확장 폭도 달라질 것으로 보인다. 크리스토프 푸케 ASML 최고경영자(CEO)는 "유럽의 다음 세대를 위해 자체적인 조건으로 AI를 개발하고 운영할 수 있는 역량을 구축하는 것보다 중요한 산업적 과제는 많지 않다"며 "미스트랄AI는 이에 필요한 규모와 야심, 지속성을 갖고 도전에 나서 기업들이 핵심 워크로드를 이 기반 위에서 구축할 수 있도록 하고 있다"고 말했다.

2026.08.12 10:45장유미 기자

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