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리디, 'AI 챔피언'·'토큰 레이스' 도입…사내 AX 전환 속도

콘텐츠 플랫폼 리디가 임직원의 AI 활용 문화를 확산하기 위한 사내 프로그램을 확대한다. AI 활용 우수 직원을 선정하는 'AI 챔피언'과 게임 요소를 접목한 자체 플랫폼 '토큰 레이스'를 통해 조직 전반의 AI 전환(AX)을 가속화한다는 전략이다. 리디는 AI 활용 우수 사례를 발굴하고 구성원의 자발적인 AI 활용을 촉진하기 위해 다양한 사내 프로그램을 운영한다고 밝혔다. 회사는 업무에 AI를 가장 효과적으로 활용한 임직원을 'AI 챔피언'으로 선정해 우수 사례를 조직 전반에 공유한다. 업무 혁신성과 생산성 향상 효과 등을 종합적으로 평가해 실제 업무 개선 사례를 확산하고, 구성원들이 서로의 활용 노하우를 참고할 수 있도록 지원할 계획이다. 리디는 자체 개발한 토큰 관리 플랫폼 '토큰 레이스'도 운영한다. 개인의 AI 사용 현황을 게임 요소와 접목해 시각화한 플랫폼으로, 구성원들이 사용 경험을 공유하며 자연스럽게 AI 활용 문화를 확산할 수 있도록 설계됐다. 이와 함께 비개발자를 위한 'AI Builders' 프로그램과 정기 AI 교육 세션, AI 활용 가이드도 운영한다. 교육부터 실무 적용, 우수 사례 공유까지 이어지는 선순환 구조를 구축해 AI 활용을 일상적인 업무 방식으로 정착시킨다는 방침이다. 리디 관계자는 "AI 활용은 개인의 역량을 넘어 조직 문화가 돼야 지속적인 업무 혁신으로 이어질 수 있다"며 "앞으로도 구성원들이 AI 활용 경험을 공유하며 함께 성장할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.07.28 18:32안희정 기자

KT커머스, AI 가격 협상 솔루션 '네고위즈' 고도화

KT커머스는 B2B 구매자와 판매자 간 가격 협상 과정을 자동화하는 AI 솔루션 네고위즈를 데이터 기반 체계로 고도화했다고 28일 밝혔다. 네고위즈는 품목별 경쟁 강도와 과거 거래 이력, 구매 규모 등을 분석해 목표 가격을 제시하고, 챗봇이 실제 협상 과정을 진행한다. KT는 지난해 5월부터 통합구매대행 서비스에 네고위즈를 적용해 반복적인 가격 협상 업무를 자동화해왔다. 이번엔 네고위즈 협상 전략 엔진과 협상 기준 가격인 앵커링 체계를 개편했다. 정해진 규칙에 따라 협상이 진행된 기존과 달리 개편 이후엔 협상 과정에서 축적되는 데이터를 기반으로 상황별 최적의 전략을 실시간 선택한다. 앵커링 체계도 고정된 기준 가격을 단순 적용하는 방식에서 벗어나, 협상 상황과 데이터에 따라 기준 가격을 조정하는 동적 앵커링 방식으로 전환됐다. 고도화된 네고위즈는 협상 결과 데이터를 축적해 향후 협상 전략 수립에 활용한다. 협상 진행 상태, 목표가 대비 제안가, 협력사 응답률·합의율·인하율 등 주요 지표를 기반으로 품목별·협력사별 협상 전략을 최적화하는 방식이다. KT커머스는 실제 구매 업무 환경에서 솔루션을 검증한 뒤 구매 담당자와 협력사 의견을 반영해 알고리즘과 대화 시나리오를 보완할 예정이다. 향후엔 구매 요청부터 견적, 협상, 계약, 정산까지 구매 전 과정을 AI 기반으로 전환한다는 구상이다. 김대회 KT커머스 대표는 “고도화된 네고위즈를 통해 반복적인 협상 업무에 소요되는 시간을 단축하고 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하는 한편, 협력사와의 거래 투명성도 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2026.07.28 18:08홍지후 기자

카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 오픈소스 공개…스마트폰서 구동 가능

카카오는 자체 개발한 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델(SLM) 4종을 오픈소스로 공개한다고 28일 밝혔다. 이번에 공개한 것은 카나나-2 경량 언어모델 시리즈로, ▲카나나-2-1.3B-base ▲카나나-2-1.3B-instruct ▲카나나-2-3B-base ▲카나나-2-3B-instruct다. 카카오는 스마트폰이나 개인 PC 등의 환경에서 직접 구동할 수 있는 경량 언어모델의 중요성이 부각되는 흐름 속에서 크기가 작더라도 실제 서비스에 적용 가능한 수준의 성능을 갖춘 경량 언어모델을 지속적으로 연구해왔다. 이번에 공개한 모델도 다양한 모델 개발 과정에서 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐다. 현재 ▲카나나 인 카카오톡 ▲카카오톡 대화요약 및 통화요약 ▲AI 국민비서 등 다양한 서비스에서 카카오의 경량 모델들이 활용되고 있다. 이번에 공개한 모델들은 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 글로벌 수준의 성능을 구현한 것이 특징이다. 유사 크기의 최신(SOTA) 오픈소스 모델 대비 ▲한국어 ▲영어 ▲지식 ▲수학 ▲코드 등 대부분의 대표 벤치마크에서 우수한 성능을 기록했다는 것이 회사 측 설명이다. 특히 오픈소스로 공개한 카나나-2-1.3B-instruct와 함께 개발한 더 작은 사이즈의 카나나-2-0.9B-instruct는 ▲대화 ▲지식 ▲코드 ▲수학 ▲지시이행 ▲툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 큐웬(Qwen), 젬마(Gemma) 등 동급 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 또한 카카오가 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI 모델이 텍스트를 처리할 때 문장을 잘게 쪼개는 단위를 결정하는 핵심 기술로, 한국어에 최적화된 토크나이저를 사용할수록 같은 문장을 적은 단위로 처리할 수 있어 연산 속도가 빨라지고 비용도 줄어든다. 카카오는 지난해 개발 완료한 한국어 특화 토크나이저를 이번 모델 전반에 적용해 성능과 비용 경쟁력을 동시에 확보했다. 스마트폰과 같이 메모리와 연산 자원이 제한적인 온디바이스 환경에 최적화해 설계됐다는 점도 특징이다. 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 늘어나는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했으며, 이를 통해 최대 32K(3만2000 토큰, 약 2만 4000 단어) 길이 수준의 대화에서도 메모리를 최대 72.7%까지 절감하면서 성능을 유지할 수 있다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이센스'로 배포한다. ▲개발자 ▲스타트업 ▲연구기관 등 누구나 별도의 제약 없이 기술을 활용할 수 있다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.

2026.07.28 17:38박서린 기자

[현장] 챗봇 답변 속 브랜드 경쟁력은…AI빅스랩, 'AI빅스' 지수 공개

"그동안 기업은 포털 검색 결과 상단에 노출되는 것이 브랜드 경쟁력을 좌우했습니다. 인공지능(AI) 시대에는 챗봇 답변에 브랜드가 얼마나 자주 등장하고 인용되는지가 중요해졌습니다. 기업이 AI 답변 속 자사 브랜드 위치를 객관적으로 파악할 수 있도록 지원하겠습니다." 김준현 AI빅스랩 대표는 28일 서울 충무로 한국의집에서 열린 기자간담회에서 AI 브랜드 경쟁력 지수 'AI빅스(AIBIX)' 측정 방식과 향후 사업 계획을 발표했다. AI빅스는 챗GPT와 클로드, 제미나이, 퍼플렉시티 등 주요 생성형 AI 4개 답변을 분석해 브랜드 경쟁력을 수치화한 지표다. 소비자가 실제로 입력할 법한 질문을 표준화해 반복적으로 묻고, 답변에 브랜드가 등장한 비율과 전체 언급에서 해당 브랜드가 차지한 비중 등을 측정한다. 공식 홈페이지 등 브랜드가 제공한 정보가 출처로 활용된 정도도 반영한다. AI빅스랩은 AI별 측정 결과와 평균값을 종합해 브랜드의 AI 가시성을 100점 만점으로 환산한다. 기업은 이를 통해 경쟁사와 비교한 자사 브랜드의 위치와 AI 플랫폼별 노출 차이와 시점에 따른 점수 변화를 확인할 수 있다. 이날 박선영 AI빅스랩 이사는 AI 답변이 질문할 때마다 달라질 수 있다는 한계를 보완하기 위해 반복 측정 방식도 지수에 도입했다고 밝혔다. 동일한 질문을 4개 AI에 여러 차례 입력해 카테고리별로 수백 건의 답변을 수집하고, 같은 조건으로 정기 측정해 일시적인 결과가 아닌 장기적인 변화 추세를 살폈다는 입장이다. 그는 "측정 질문에는 특정 브랜드나 제품명을 넣지 않는다"며 "추천과 인기, 가성비, 품질, 이용 상황, 선물, 취향 등 소비자가 자주 묻는 유형을 바탕으로 표준 질문을 만들고, 같은 카테고리에 속한 모든 브랜드에 동일한 질문과 조건을 적용한다"고 설명했다. AI빅스랩은 오는 8월 초 라면과 음료, 주류, 외식 브랜드 등 식음료(F&B) 분야 30개 카테고리의 첫 AIBIX 결과를 발표한다. 이후 측정 대상을 뷰티와 가전 등으로 확대하고, 축적한 데이터를 바탕으로 마케팅·홍보 활동 전후의 AI 노출도 변화도 제공할 계획이다. 박 이사는 "우리가 제품 품질이나 소비자 선호도, 매출, 시장점유율을 평가하는 지표는 아니다"며 "생성형 AI가 새로운 정보 유통 경로에서 특정 브랜드가 얼마나 자주 언급되고 추천되는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다. 에이아이빅스랩은 이날 생성형 AI 답변 분석 플랫폼 기업 플립비, 한국빅데이터학회와 3자 업무협약을 체결했다. 세 기관은 AIBIX 측정 방법론을 검증하고 데이터 수집·분석 체계를 고도화하는 데 협력할 방침이다. 김준현 AI빅스랩 대표는 "그동안 감각적으로 판단해 온 브랜드의 AI 경쟁력을 객관적인 데이터로 측정해 기업들이 AI 속 자사 브랜드의 경쟁력 위치를 정확히 파악할 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.07.28 17:31김미정 기자

사티아 나델라 MS CEO "특정 AI 모델 의존하는 기업, 살아남기 어렵다"

사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)가 기업이 특정 인공지능(AI) 모델이나 AI 기업에 업무 전반을 의존하는 구조는 장기적으로 경쟁력을 잃을 수 있다고 경고했다. 데이터와 프롬프트, AI 활용 과정에서 생성되는 메타데이터까지 기업이 직접 통제하는 구조를 갖춰야 향후 자체 AI 경쟁력을 확보할 수 있다는 제언이다. 나델라 CEO는 27일(현지시간) CNN 프로그램 '파리드 자카리아 GPS' 인터뷰에서 "기업들이 AI 모델 제공업체와 얼마나 많은 정보를 공유하는지 신중하게 살펴봐야 한다"며 "데이터와 프롬프트뿐 아니라 모델을 사용할 때 생성되는 메타데이터도 기업이 직접 보유해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI 도입 과정에서 가장 중요한 것은 특정 모델 성능보다 데이터 주권을 확보하는 것이라고 강조했다. AI를 활용하며 축적되는 정보가 향후 기업의 자체 모델 개발과 경쟁력을 좌우할 핵심 자산이 될 수 있다는 설명이다. 그러면서 AI 기업이 제공하는 폐쇄형 모델이나 개발 도구에 과도하게 의존하는 구조에 대해 우려를 나타냈다. 기업이 핵심 데이터와 AI 활용 과정 전체를 외부 플랫폼에 맡기면 장기적으로 기술 주도권을 잃을 수 있다는 판단이다. 나델라 CEO는 "모델을 사용할 때마다 생성되는 메타데이터를 기업이 직접 보유해야 향후 자체 가중치나 오픈 모델을 학습시키는 데 활용할 수 있다"고 말했다. 이어 "통제권을 확보하지 못한 기업은 사실상 자신의 사고를 외주화한 것이나 다름없다"며 "그런 기업은 결국 살아남기 어려울 것"이라고 지적했다. 이를 해결하기 위한 방안으로는 특정 모델에 종속되지 않는 AI 인프라 구축을 제시했다. 기업 내부에서 프롬프트와 데이터를 관리하는 'AI 게이트웨이'를 구축하고 여러 AI 모델을 목적에 따라 선택적으로 활용할 수 있는 구조가 필요하다는 것이다. 또 앤트로픽의 클로드 코드나 오픈AI의 챗GPT 코덱스처럼 AI 기업이 제공하는 내장형 코딩 도구에도 지나치게 의존해선 안 된다고 조언했다. 개발 도구와 데이터, 메모리 등을 AI 모델과 분리 관리해야 다양한 모델을 유연하게 활용할 수 있다는 설명이다. 업계에선 생성형 AI 활용이 확산되면서 멀티모델 전략과 데이터 통제권 확보 중요성이 커지고 있다는 분석이 나온다. 최근 기업들은 비용과 성능뿐 아니라 벤더 종속을 최소화하기 위해 오픈웨이트 모델과 자체 AI 플랫폼 구축을 확대하는 추세다. 앞서 알렉스 카프 팔란티어 CEO도 이달 초 CNBC와의 인터뷰를 통해 AI 주권 확보를 위한 개방형 AI 생태계의 필요성을 주장한 바 있다. 나델라 CEO는 "모델을 맥락과 메모리에서 분리하면 각각의 강점에 맞춰 여러 AI를 활용할 수 있다"며 "이때 특정 모델 하나가 사라지더라도 기업은 AI 전략 주도권을 계속 유지할 수 있다"고 강조했다.

2026.07.28 17:16한정호 기자

[AI는 지금] "코딩 멈추지 마세요"…오픈AI·앤트로픽, AI 사용 한도 경쟁 나선 이유

오픈AI와 앤트로픽이 인공지능(AI) 코딩 도구의 이용 한도를 잇달아 확대하며 개발자 시장 선점 경쟁에 나섰다. 모델 성능이 빠르게 상향 평준화되는 가운데 개발자가 작업을 중단하지 않고 얼마나 오래 도구를 사용할 수 있는지가 새로운 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 28일 업계에 따르면 오픈AI에서 AI 코딩 에이전트 '코덱스' 개발을 이끄는 티보 소티오는 전날 자신의 엑스(X)를 통해 코덱스와 '챗GPT 워크'의 모든 유료 이용자 사용 한도를 초기화했다고 밝혔다. 이번 조치는 정식 요금제 개편이나 무제한 이용 허용보다 이용자가 이미 소진한 코덱스와 챗GPT 워크의 한도를 다시 채워주는 일시적 조치로 보인다. 이처럼 오픈AI는 이용자 증가와 서비스 장애 보상 등을 이유로 한도 초기화를 반복하고 있다. 비공식 모니터링 사이트 '코덱스 리셋 모니터'에 따르면 오픈AI '코덱스'는 최근 30일간 10여 차례 초기화된 것으로 파악됐다. AI 코딩 에이전트는 소스코드 저장소 탐색과 파일 수정, 테스트, 오류 해결을 반복해 일반적인 챗봇 이용보다 많은 토큰과 연산 자원을 사용한다. 여러 에이전트를 동시에 실행하면 한도 소진 속도도 빨라져 개발 작업이 중간에 멈출 수 있다. 또 코딩 에이전트의 이용 방식이 복잡해지면서 충분한 사용량을 확보해야 할 필요성도 커지고 있다. 오픈AI 연구진의 코덱스 이용 분석에 따르면 올해 상반기 활성 이용자는 5배 이상 증가했으며 매주 이용자의 10% 이상이 에이전트 3개 이상을 동시에 운용한 것으로 나타났다. 숙련 개발자가 8시간 넘게 수행할 만한 작업을 AI에 맡기는 이용자도 빠르게 늘었다. 이에 맞서 앤트로픽도 컴퓨팅 자원을 늘려 '클로드 코드' 이용 한도를 확대하고 있다. 지난 5월에는 프로·맥스·팀·엔터프라이즈 요금제의 5시간 단위 이용 한도를 2배로 늘리고, 일부 요금제에 적용하던 혼잡 시간대 제한도 없앴다. 클로드 오퍼스 모델의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출 한도도 상향했다. 이 같은 조치는 고성능 모델을 활용한 코딩 작업이 늘면서 토큰 소비와 한도 소진 속도도 빨라진 데 따른 대응으로 풀이된다. 모델 성능이 높아져도 토큰 사용량이 함께 늘면 개발자가 실제로 처리할 수 있는 업무량은 줄어들 수 있어서다. 앤트로픽도 '클로드 코드'의 기본 추론 강도를 높게 설정한 뒤 응답 지연과 과도한 토큰 사용이 발생하자 설정을 조정하고 전체 구독자의 이용 한도를 초기화한 바 있다. 국내 개발자 커뮤니티에서도 신형 모델의 성능보다 토큰 사용량과 기존 업무환경과의 호환성을 우려하는 반응이 나왔다. 기존 모델에 맞춰 설계한 명령 체계와 개발 규칙, 검증 절차를 새 모델에 그대로 적용하면 불필요한 탐색이나 반복 작업이 늘어날 수 있어서다. 업계 관계자는 "AI 코딩 시장은 벤치마크 성능만 비교하는 단계를 지나 한도에 걸리지 않고 얼마나 오래 작업을 이어갈 수 있는지를 따지는 시장으로 바뀌고 있다"며 "오픈AI와 앤트로픽의 사용량 확대도 개발자의 작업 중단을 줄이고 자사 도구의 이용 습관을 먼저 확보하려는 경쟁으로 볼 수 있다"고 말했다.

2026.07.28 17:14장유미 기자

라이더 상점 도착 3.5분 빨라졌다…부릉, AI 배차 성과 공개

부릉은 차세대 인공지능 자동배차 시스템 '부릉플러스' 1차 운영 성과를 분석한 결과, 배차 후 라이더의 상점 이동시간이 약 30% 단축됐다고 28일 밝혔다. 부릉이 올해 상반기 인공지능 배차를 도입한 17개 지역의 전후 데이터를 분석한 결과, 배차부터 라이더가 상점에 도착하기까지 걸린 평균 이동시간은 기존 12.7분에서 9.2분으로 줄었다. 평균 3.5분 단축된 셈이다. 부릉플러스는 주문 위치, 라이더 실시간 위치, 예상 이동시간, 지역별 주문 흐름 등을 종합적으로 분석해 인공지능이 라이더를 자동 배정하는 시스템이다. 운영 데이터 분석에서는 배차 후 상점 이동시간이 짧을수록 배송 품질 지표가 높게 나타났다. 부릉은 상점 이동시간과 제한시간 내 배송 완료율 사이에서 강한 음의 상관관계가 확인됐다고 설명했다. 지역별로는 원미 지역의 배송 품질 지표 개선 폭이 가장 컸다. 원미 지역은 인공지능 배차 도입 후 제한시간 내 배송 완료율이 도입 전보다 10.0%포인트 상승했다. 대구 달서는 9.7%포인트, 서울 중랑은 9.4%포인트, 서울 성북은 8.5%포인트 개선됐다. 대구 앞산, 대구 서구, 의정부, 광명, 해운대 등 주요 운영 지역에서도 도입 이전보다 배송 품질 개선 효과가 나타났다고 회사 측은 설명했다. 부릉은 기존 전투배차 방식이 주문 단위의 즉시 배차에 초점을 맞췄다면, 부릉플러스는 지역 내 라이더 위치와 이동경로, 이동 거리와 시간, 향후 주문 발생 가능성까지 고려해 라이더를 배정한다고 설명했다. 부릉은 앞으로 지역별 주문 밀도, 라이더 공급 현황, 물동량 데이터를 지속적으로 학습해 인공지능 배차 시스템을 고도화할 계획이다. 부릉 관계자는 “이번 분석을 통해 인공지능 배차가 적합한 라이더를 찾아 상점 이동시간을 줄일 수 있다는 점을 확인했다”며 “하반기 2차 확대 예정 지역에서도 배차 시스템을 고도화해 라이더 운행 효율과 배송 품질을 높이겠다”고 말했다.

2026.07.28 17:01류승현 기자

[ZD SW 투데이] 세이지, 산업부 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 참여 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆세이지, 산업부 '산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 참여 세이지가 산업통상부의 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원' 사업 건설기계 업종 과제에 AI 솔루션 공급기업으로 참여한다. 이번 과제는 한국건설기계산업협회(KOCEMA)가 주관하고 한국건설기계연구원(KOCETI)이 공동 연구개발기관으로 참여하는 컨소시엄 구조로 운영된다. 수요기업으로는 디와이이노베이트, 수산세보틱스, 진성티이씨, 하이드로텍, SNT다이내믹스 등 건설기계 분야 중견기업 5곳이 선정됐다. 세이지는 각 수요기업과 개별 용역 계약을 맺고 세이지 비전 등 산업 특화 AI 솔루션을 활용해 건설기계 제조 현장의 AI 전환(AX)을 지원한다. 데이터 진단부터 솔루션 실증까지 전 과정을 담당한다. 이 사업은 올해 건설기계를 포함해 총 6개 업종을 지원하며, 사업 기간은 2026년 6월부터 2027년 2월까지 9개월간이다. 과제당 평균 지원 규모는 21억원 내외다. ◆가비아, 엔비디아 L40S 클라우드 GPU 서버 최대 40% 할인 가비아가 기업들의 AI 인프라 도입 부담을 낮추기 위해 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 서버 할인 행사를 진행한다. 엔비디아 'L40S' 기반 GPU 서버를 최대 40% 할인가에 제공한다. 대상은 '가비아 클라우드 Gen2' 신규 기업 고객과 GPU 서버 생성 이력이 없는 기존 고객으로, 할인율은 1개월 약정 시 30%, 3개월 약정 시 40%가 적용된다. 신청 기한은 오는 10월 31일까지다. 엔비디아 L40S는 48GB GDDR6 메모리와 864GB/s 대역폭을 갖춘 AI·그래픽 통합 워크로드용 GPU다. 하나의 GPU로 AI 추론, 파인튜닝, 영상·3D 렌더링 등 멀티 워크로드를 처리할 수 있어 사내 챗봇이나 부서별 AI 어시스턴트 같은 중소 규모 운영 환경에 적합하다. 서버 생성 시 엔비디아 드라이버와 CUDA가 기본 설정돼 있어 별도 환경 구성 없이 바로 쓸 수 있다. ◆튜링, GPAI '비주얼 에이전트' 업데이트 튜링이 이공계 특화 AI 에이전트 GPAI의 이미지 생성 기능 '비주얼 에이전트'를 업데이트했다. 이미지를 한 번에 만들어내던 기존 방식에서 나아가 AI가 직접 그린 뒤 결과를 스스로 확인하고 고치는 에이전틱 방식을 도입한 것이 핵심이다. GPAI에는 수학·물리 다이어그램을 그리는 티키지 에이전트, 전기·전자 회로도를 만드는 서킷티키지 에이전트, 분자 구조식을 생성하는 케미스트리 에이전트 등 3종이 새롭게 탑재됐다. GPAI는 이공계 논문 작성 표준인 라텍(LaTeX)의 실제 패키지와 RDKit 등 과학 라이브러리를 활용해 이미지를 생성한다. 코드를 스스로 검증하고 고쳐 정확도를 확보하며 완성 후에도 세부 수정이 가능하다. GPAI 누적 생성 이미지는 380만 건을 돌파했고 이번 업데이트 이후 사용자당 이미지 생성 건수는 10% 증가했다. ◆이노에이엑스, 삼성생명 보험요율 효율화 시스템 구축 이노에이엑스가 삼성생명의 상품 보험요율 효율화 시스템을 구축했다. 이 프로젝트는 이노에이엑스가 지난해 출시한 요율 산출 자동화 솔루션 '이노파스(InnoPAS)'를 적용한 첫 사례다. 이노파스는 보험요율 산정에 필요한 상품 정보 기초 데이터 산출식을 통합 관리하고 산출부터 검증까지 전 과정을 하나로 연계하는 솔루션이다. 이번에 구축한 시스템은 보험요율 산출 전 과정의 시스템화, 산출 정보 통합 관리, 표준 산출식 기반 보험료 및 계약자적립금(PV) 산출, 상품 개정 시 PV 일괄 생성 등이 핵심이다. 엑셀이나 VBA 기반 수작업을 상당 부분 자동화해 상품 개발·개정 리드타임을 단축했다. 이노에이엑스는 AI 수익성 분석, AI 문서 자동 생성·비교, 요율 산출 검증 자동화 등으로 시스템을 고도화할 계획이다. ◆지미션, 한·일 IT기업 교류회 참가 지미션이 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 일본컴퓨터시스템판매점협회(JCSSA)가 공동 주최한 '2026 한·일 정보기술(IT)기업 교류회'에 참가했다. 이번 교류회는 국내 AI·소프트웨어 기업과 일본 IT 기업 간 기술 교류 및 비즈니스 협력 기회를 마련하기 위한 행사다. 지미션은 현장에서 AI 팩스, 에이전틱 지팩스, 디엑스하운드, 리트리버 등 AI 기반 문서 자동화 솔루션을 중심으로 AX 전략을 소개했다. 온프레미스 환경에서 구축 가능한 AI 문서처리 기술과 비정형 문서 자동화 기술도 선보였다. 다이나북, 에프타임 코퍼레이션, 토요타 시스템즈, 다이와보 인포메이션 시스템 등 일본 주요 IT 기업들과는 개별 미팅을 통해 기술 실증(PoC)과 현지 파트너십 확대 가능성을 논의했다.

2026.07.28 16:56이나연 기자

에이전틱 AI 시대, CPU 역할 확대 추세 '뚜렷'

생성 AI 시대에 주목받던 반도체는 GPU였다. 그러나 AI가 스스로 계획을 세우고 외부 시스템과 상호작용하는 '에이전틱 AI'로 진화하면서 데이터센터 CPU의 중요성이 다시 커지고 있다. 최근 인텔의 올해 2분기 실적발표와 AMD의 차세대 서버 프로세서 발표는 이러한 변화를 보여주는 대표적인 사례다. 인텔은 실적발표 후 컨퍼런스콜에서 데이터센터용 제온 프로세서 수요가 예상 외로 견고하다고 밝혔다. 인텔 "제온6 시장 공급 빠듯한 상태" 데이비드 진스너 인텔 최고재무책임자(CFO)는 2024년 출시해 현재 시장에 공급중인 제온6(그래나이트 래피즈) 프로세서에 대해 "시장 반응이 매우 좋아 공급이 빠듯한 상황"이라고 말했다. 이어 그는 "서버 제품을 위해 극자외선(EUV) 기반 인텔 3 공정의 웨이퍼 투입량을 확대하는 한편 후공정과 기판 생산능력도 함께 확대하고 있다"고 설명했다. 이는 AI 데이터센터에서 GPU뿐 아니라 CPU 수요도 빠르게 증가하고 있음을 보여준다. GPU가 AI 모델의 연산을 담당한다면 CPU는 메모리 관리와 스케줄링, 네트워크, 스토리지, API 호출, AI 모델 간 데이터 이동 등을 담당한다. 특히 에이전틱 AI에서는 하나의 AI 서비스가 여러 모델과 데이터베이스, 외부 애플리케이션을 동시에 활용하기 때문에 CPU의 역할이 더욱 커질 수밖에 없다는 분석이다. AMD "데이터센터용 CPU 시장 2조 달러 규모 성장" AMD도 같은 방향성을 제시했다. 최근 열린 '어드밴싱 AI' 행사에서 AMD는 2030년 전체 컴퓨팅 시장(TAM)이 2조 달러 규모로 성장할 것으로 전망하면서 AI 시대에도 CPU가 핵심 성장축이 될 것으로 내다봤다. AMD는 CPU를 단순한 범용 프로세서가 아니라 '시스템 오케스트레이터'라고 정의했다. GPU가 AI 연산을 수행하는 동안 CPU는 수많은 AI 에이전트와 메모리, 스토리지, 네트워크 자원을 조율하는 역할을 맡는다는 의미다. AMD는 에이전틱 AI 수요를 흡수하기 위해 올 하반기부터 차세대 에픽 프로세서 '베니스'를 공급할 예정이다. 2030억 개의 트랜지스터를 집적했고 젠6(Zen 6) 아키텍처 기반 최대 256개 코어와 512개 스레드를 처리한다. AMD는 이러한 설계를 통해 이전 세대보다 더 많은 AI 에이전트를 동일 전력으로 처리할 수 있도록 했다고 설명했다. AI 인프라, CPU·GPU 함께 진화하는 방향으로 확대 양사의 발표는 AI 인프라 경쟁이 GPU 중심에서 CPU와 GPU가 함께 진화하는 방향으로 확대되고 있음을 보여준다. 생성 AI 시대에는 GPU의 연산 성능이 경쟁력을 좌우했다면, 에이전틱 AI 시대에는 수많은 AI 에이전트의 실행을 관리하고 시스템 자원을 효율적으로 배분하는 CPU의 역할이 갈수록 중요해지고 있다는 것이다. 업계에서는 앞으로 AI 데이터센터 경쟁의 핵심이 GPU 성능뿐 아니라 CPU의 코어 확장성과 메모리 대역폭, 입출력 성능, 전력 효율로까지 확대될 것으로 전망하고 있다.

2026.07.28 16:25권봉석 기자

"두 달 만에 맞춤형 AIDC 지어 드려요"...바로AI, 모듈형 HACC 승부수

"바로AI는 30평 공간과 300kW 전력만 확보되면, 어느 건물이든 두 달 반 만에 고객이 원하는 사양의 데이터센터를 구축합니다." 이용덕 바로AI 대표는 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 바로AI의 모듈형 데이터센터 사업을 이같이 소개했다. 이 대표는 "AI 데이터센터 시장이 대형화 경쟁에 들어갔지만 모든 기업이 대규모 인프라가 필요한 것은 아니다"라며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 전력과 발열 부담이 커지고 GPU 세대교체 주기도 빨라지는 만큼, 필요한 규모만큼 구축하고 수요가 늘어날 때 확장하는 방식이 효율적"이라고 설명했다. 바로AI가 개발한 모듈형 하이브리드 AI 컴퓨팅 센터(HACC)는 이 같은 전략을 구현한 제품이다. 지난해 평택 지식산업센터에 30평 규모 모듈 2개를 구축한 것이 첫 양산 모델이다. 기존 데이터센터처럼 대규모 시설을 먼저 짓고 GPU를 채우는 방식이 아니라 고객이 필요한 GPU 규모에 맞춰 인프라를 구축하고 이후 수요에 따라 모듈을 추가한다. 이 대표는 이를 '나만의 AI, 나만의 데이터센터' 전략이라고 설명했다. 기업마다 개발하는 AI 모델과 데이터 규모가 다른 만큼 획일적인 대규모 인프라보다 맞춤형 구축이 필요하다는 것이다. GPU 세대교체 빠른데…"처음부터 다 살 필요 없다" 바로AI가 모듈형 데이터센터를 강조하는 배경에는 GPU의 높은 가격과 빠른 세대교체가 있다. 데이터센터를 먼저 크게 구축한 뒤 GPU를 한꺼번에 채우면 초기 투자 부담이 커지는 데다, 2~3년 뒤에는 기존 GPU를 교체해야 할 위험도 있다는 설명이다. 바로AI는 한 고객사가 GPU 서버 40대 규모 프라이빗 클라우드를 요청했지만, 우선 20대만 구축하자고 역제안한 사례도 소개했다. 고객 연구개발 상황을 고려해 필요한 시점에 추가 증설하는 것이 총소유비용(TCO) 측면에서 유리하다고 판단했기 때문이다. HACC 기반에는 바로AI가 7년간 개발해온 수냉 GPU 서버 '포세이돈'이 있다. 바로AI는 GPU에서 발생하는 열을 서버 내부에서 직접 제어하는 수냉 기술을 적용해 별도 대규모 외부 냉각설비 의존도를 낮췄다. '인쇄회로기판(PCB) 냉각 블록 및 제조방법' 특허와 '수냉각 GPU 서버' 특허 등 등록 특허 2건도 확보했다. 이 대표는 "서버는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체이고, 하드웨어는 수많은 경험과 문제 해결을 거치면서 향상된다"며 "바로AI 서버는 지난 7년간 끊임없이 열과 소음을 잡아온 결과물"이라고 말했다. 현재 포세이돈은 89개 대학의 350여개 연구실, 86개 B2B 기업, 7개 종합병원, 28개 정부기관 등에 공급됐다. 재구매율은 70%를 넘는다는 게 이 대표 설명이다. 회사는 해당 기술을 발전시켜 랙(Rack) 단에서 열을 잡는 수냉 시스템을 개발하고 있다. 바로AI는 GPU 서버에서 출발해 프라이빗 클라우드와 데이터센터까지 사업 영역을 넓혔다. 고객이 서버를 늘리면서 이를 묶어 관리할 클라우드가 필요해졌고, 이후 유지보수까지 직접 제공하는 풀스택 구조를 구축했다. 3년간 하드웨어·소프트웨어 보증을 제공하고 분기별 고객 방문을 통해 장비 상태를 점검하는 '디스턴스 제로(Distance Zero)' 전략도 운영한다. 고객과 거리를 '0'으로 만드는 걸 뜻한다. 이 대표는 "단순히 장비를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 어떤 AI를 개발하는지 파악해 다음에 필요한 인프라까지 제안한다는 전략"이라고 말했다. "데이터센터보다 AI 도입 기업 늘려야"…산업 AX 정조준 바로AI가 정조준하는 시장은 제조·물류 등 전통 산업 현장에 AI를 적용하는 'AX'다. 이 대표는 대규모 데이터센터 숫자를 늘리는 것보다 AI를 실제 도입하고 개발하는 기업의 숫자를 늘리는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 "전통 산업의 최고경영자(CEO)들을 만나면 AI를 하고 싶은데 무엇을 어떻게 해야 할지 모르겠다는 이야기를 많이 한다"며 "바로AI는 HACC와 온프레미스 기술을 기반으로 2·3차 산업과 공장에 AI를 접목해 이들의 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 역할을 하고 싶다"고 말했다. 바로AI는 지난해 90억원의 매출을 기록했다. 창업 후 연평균성장률(CAGR)은 약 95%다. 매출의 최소 30%를 연구개발(R&D)에 투자하며 기술 개발에 집중해왔다. 이제 1차 플랫폼 개발을 마무리하고 시장 확산을 위한 외부 투자와 파트너십도 검토하고 있다. 이 대표는 "필요한 만큼 만들고 필요할 때 확장하는 AI 인프라가 앞으로 중요해질 것"이라며 "바로AI가 기업의 AI 도입을 돕고 산업별 AX 플랫폼으로 성장할 수 있는 기반을 만들겠다"고 강조했다. Who is | 이용덕 바로AI 대표 이용덕 대표는 AI 반도체와 GPU 인프라 분야에서 오랜 경험을 쌓은 기업인이다. 2002년부터 2006년까지 브로드컴 코리아 초대 지사장을 역임한 뒤, 2006년부터 2018년까지 엔비디아코리아 지사장으로 근무했다. 이후 2019년 바로AI를 창립하고 지금까지 대표로 회사를 운영 중이다.

2026.07.28 16:23전화평 기자

라이너 AI 에이전트, 삼성물산 스마트 빌딩 운영 두뇌 된다

라이너가 삼성물산 건설부문과 손잡고 인공지능(AI) 에이전트 기술을 상업용 빌딩 현장으로 확장한다. 교육·과학 연구에서 검증한 에이전틱 AI 활용처를 사람들이 매일 일하는 물리적 공간으로 넓히는 시도다. 라이너는 삼성물산 건설부문과 에이전틱 AI 기반의 스마트 빌딩 사업을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 라이너 AI 기술을 삼성물산의 상업용 빌딩 플랫폼 '바인드(Bynd)'에 접목해 서비스를 고도화하는 것이 골자다. 바인드는 삼성물산이 2024년 10월 선보인 상업용 스마트 빌딩 플랫폼이다. 생성형 AI와 사물인터넷(IoT), 클라우드 등 디지털 지능화 기술을 활용해 빌딩 내 인프라와 설비, 전자기기를 하나로 연결하고, 관리자·소유주·일반 사용자가 필요한 서비스를 단일 플랫폼에서 이용할 수 있도록 설계됐다. 삼성물산은 바인드 출시 이후 네이버·아마존웹서비스(AWS)코리아·메가존클라우드 등과 파트너십을 체결하며 생태계를 넓혀 왔다. 건설회사의 전통적인 시공 중심 사업에 머무르지 않고 소프트 비즈니스를 확대하는 전략에서다. 이 가운데 라이너는 빌딩 인프라와 데이터를 갖춘 바인드 생태계에 AI 추론 역량을 더하는 파트너로 합류하게 됐다. 앞으로 양사는 라이너 AI 검색 에이전트와 바인드의 AI·디지털 트윈 인프라를 연동해 잠재 고객을 대상으로 스마트 워크플레이스 혁신 모델과 신규 서비스 개발을 추진한다. 도출된 모델은 정식 출시까지 공동으로 구체화한다는 목표다. 공간 제어나 에너지 관리 같은 실질적 과업을 수행하려면 정확한 정보를 바탕으로 상황을 판단하고 결정을 내리는 과정이 선행돼야 한다. 바인드가 축적하는 빌딩 운영 데이터를 라이너의 심층 추론 기술로 분석하면 ▲빌딩 운영 리포트 자동 생성 ▲에너지 사용 최적화를 위한 근거 분석 ▲임대 전략 수립 지원 등 부동산 소유주와 임차 기업의 의사결정을 뒷받침하는 서비스로 발전할 수 있다는 게 양사의 구상이다. 삼성물산 관계자는 "바인드는 고도화되는 AI·디지털 트윈 기술부터 주요 설비 및 통신 제어사, IT 솔루션사 등 미래 기술과 관련된 파트너들이 융합하는 개방형 협력 생태계 구축이 목표"라며 "라이너와 만들 시너지를 통해 바인드의 서비스 깊이와 차별성이 강화될 것"이라고 기대했다. 라이너는 이번 협력을 발판 삼아 실제 비즈니스 현장 곳곳에서 서비스 혁신 사례를 늘려간다는 전략이다. 강정구 라이너 AI 전략 총괄은 "그동안 지식 탐색 분야에서 쌓아 온 AI 기술력을 앞세워 사람들이 일하는 공간의 편의성과 생산성을 높이겠다"고 말했다.

2026.07.28 16:21이나연 기자

마키나락스, 한화시스템과 제조 AX 확장

마키나락스가 한화시스템이 이끄는 국내외 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 사업의 핵심 역할을 강화한다. 마키나락스는 전날 한화시스템과 국내외 다양한 제조 현장에서의 AI 전환(AX) 사업 확장을 위한 전략적 업무 협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약 기간은 체결일로부터 3년이며 마키나락스는 협약에 따라 한화시스템의 AI 에이전트 개발 및 플랫폼 도입 사업에서 전략 파트너로 함께하게 된다. 마키나락스는 제조업의 핵심 거점인 영남권에 한화시스템과의 밀착 협업을 위한 전담 조직(TF)을 구성할 예정이다. 마키나락스는 올해 상반기 수주액을 200억원을 돌파했다. 이는 전년 동기(64억원) 대비 3배 수준으로, 지난해 연간 수주액(205억원)에 육박하는 규모다. 산업군별로는 국방· 항공우주가 27%로 가장 큰 비중을 차지했으며 국방과학연구소, 두산에너빌리티 등을 핵심 고객으로 확보하고 있다. 지난해 국방 부문은 전체 매출의 22%를 기록했다. 회사는 이번 협약을 계기로 한화시스템과 안정적인 사업 기반을 마련하며 제조업 AX 사업 확장에 힘을 실을 방침이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "제조 현장은 공정과 설비를 아우르는 대표적인 미션 크리티컬 산업으로, 데이터 보안과 현장 신뢰도가 무엇보다 중요하다"며 "한화시스템과의 전략적 협력을 통해 에이전트 개발 역량을 검증하고 제조 현장 AI 전환을 이끄는 대체불가한 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.07.28 15:35이나연 기자

아이스크림에듀, 광주 소규모 초등학교 3곳에 AI 학습 지원…교육격차 해소 나서

아이스크림에듀는 최근 광주광역시 소재 '도심 속 작은학교' 3곳과 '작은학교 교육력 강화를 위한 AI 학습 지원' 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 학생 수 감소로 교육 환경이 어려워진 소규모 학교 학생들에게 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고 기초학력을 높이기 위해 마련됐다. 협약에는 광주중앙초등학교와 목련초등학교, 삼도초등학교가 참여했다. 특히 광주중앙초는 1907년 개교한 학교지만 학령인구 감소 등의 영향으로 올해 신입생이 없는 상황이다. 아이스크림에듀는 이번 협약을 통해 AI 학습 플랫폼 '아이스크림 홈런'을 활용한 개인 맞춤형 학습 서비스를 제공한다. 학교 교육과정과 연계된 교과 콘텐츠는 물론 학생들의 흥미와 역량을 높일 수 있는 비교과 콘텐츠도 함께 지원할 예정이다. 또 학생별 학습 수준과 진도를 분석해 학습 결손을 조기에 파악하고 보완할 수 있도록 지원한다. 교사들이 학생 개개인의 학습 현황을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 환경도 제공한다. 이번 사업은 아이스크림에듀가 전남교육청 관내 면 단위 작은학교를 대상으로 5년 이상 운영해 온 AI 학습 지원 경험을 도심 소규모 학교로 확대했다는 점에서 의미가 있다고 회사 측은 설명했다. 협약에 참여한 한 교사는 "소규모 학교는 학생을 세심하게 지도할 수 있는 장점이 있지만 학생별 수준에 맞는 다양한 학습 콘텐츠 제공에는 한계가 있었다"며 "맞춤형 AI 학습 서비스가 학생들의 기초학력 향상과 학습 관리에 실질적인 도움이 될 것으로 기대한다"고 말했다. 김범준 아이스크림에듀 B2G사업실장은 "학교 규모나 지역적 여건에 따라 학생들의 배움의 기회가 달라져서는 안 된다는 교육복지 가치를 현장에서 실천하는 사업"이라며 "앞으로도 소규모 학교와 교육 취약계층 학생들을 위한 맞춤형 학습 지원을 확대해 공교육의 기초학력 보장과 교육격차 해소에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 15:23안희정 기자

보이지 않는 데이터 잡는다…폴라리스오피스, 네트릭스와 AI 보안 시장 공략

폴라리스오피스가 글로벌 데이터 보안 기업 네트릭스와 협력해 인공지능(AI) 데이터 보안 시장 공략에 박차를 가한다. 공식 관리형서비스사업자(MSP) 파트너십을 기반으로 생성형 AI 확산에 따른 데이터 가시성 확보와 데이터 보안 거버넌스 구축을 지원한다는 전략이다. 폴라리스오피스는 데이터시큐어와 함께 서울 양재동 엘타워에서 'DSPM으로 완성하는 AI 시대의 데이터 보안'을 주제로 세미나를 공동 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 세미나는 폴라리스오피스가 네트릭스의 핵심 MSP 파트너로서 생성형 AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 관리 사각지대를 해소하고 국내 기업 환경에 맞는 데이터 거버넌스 방안을 제시하기 위해 마련됐다. 회사는 AI 활용이 확대되면서 데이터의 과도한 공유와 관리 체계를 벗어난 '쉐도우 데이터' 위험이 커지는 만큼, 이를 실시간으로 관리할 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 인프라 구축이 중요해지고 있다고 설명했다. 이번 행사에는 마틴 캐너드 네트릭스 최고기술책임자(CTO)가 연사로 참여해 차세대 플랫폼 '네트릭스 1시큐어 DSPM'과 데이터 거버넌스 방안을 소개했다. 이 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 환경 전반에 분산된 데이터 자산을 단일 플랫폼에서 가시화하고 제어할 수 있도록 지원한다. 폴라리스오피스는 네트릭스와의 기술·영업 파트너십을 계기로 단순 보안 솔루션 공급을 넘어 기업이 보안 우려 없이 AI 인프라를 전사적으로 확장할 수 있도록 돕는 엔드투엔드 서비스 제공 역량을 강화한다는 방침이다. 폴라리스오피스 관계자는 "보이지 않는 데이터는 결코 지킬 수 없으며 기업이 추진하는 AI 비즈니스 혁신은 완벽한 데이터 가시성 위에서 완성된다"며 "네트릭스와의 MSP 파트너십을 바탕으로 국내 기업들의 보안 과제를 해결하고 안전한 AI 데이터 보안 시장의 거버넌스 표준을 정립해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.28 15:21한정호 기자

메모리 대란에 카메라 가격도 '껑충'…후지필름, 가격 최대 83만원 인상

인공지능(AI) 열풍으로 촉발된 메모리 부족 현상이 컴퓨터와 스마트폰, 게임 콘솔에 이어 카메라 시장에도 영향을 미치고 있다고 IT매체 디지털트렌드가 27일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면 후지필름은 오는 9월 1일부터 최소 5개 카메라 모델의 가격을 인상할 예정이다. 프리미엄 콤팩트 카메라 'X100 VI'는 200유로(약 33만원) 오른 1999유로(약 332만원)에 판매되며, 'X-E5', 'X-T50', 'X-S20'은 각각 100유로씩 가격이 인상된다. 가장 큰 폭의 가격 인상은 중형 포맷 카메라 'GFX100 II'에서 이뤄진다. 이 제품은 기존보다 500유로(약 83만원) 오른 8499유로(1415만원)에 판매될 예정으로, 경쟁 모델인 하셀블라드 'X2D II'보다도 1000유로(약 166만원) 비싸지게 된다. 후지필름은 이번 가격 인상의 주요 원인으로 현재 진행 중인 D램 부족 사태에 따른 생산 비용 상승을 꼽았다. 회사는 메모리 공급난이 D램과 낸드플래시 뿐 아니라 카메라 센서와 이미지 프로세서 등 주요 부품의 공급과 제조 비용에도 영향을 미치고 있다고 설명했다. 현재까지 가격 인상을 공식 발표한 업체는 후지필름 뿐이지만, D램 부족 현상이 업계 전반의 공급망에 영향을 미치고 있는 만큼 캐논, 소니, 니콘 등 다른 카메라 제조사들도 조만간 가격 인상에 나설 가능성이 있다고 디지털트렌드는 전했다.

2026.07.28 15:19이정현 미디어연구소

문체부, 미디어·온라인 자살예방 대책 발표…AI 모니터링 도입 및 언론 심의 강화

문화체육관광부가 관계부처와 함께 자살을 자극적으로 다루는 보도와 온라인 자살 유발 정보를 차단하기 위한 종합 대책을 추진한다. 인공지능(AI)을 활용해 24시간 모니터링 체계를 구축하고, 보도 준칙을 반복 위반하는 언론사에 대해서는 지원사업 참여를 제한하기로 했다. 문체부는 28일 국무회의에서 보건복지부, 방송미디어통신위원회, 경찰청 등 관계부처 합동으로 마련한 '미디어·온라인 분야 자살예방 범정부 추진 대책'을 발표했다. 이번 대책은 유명인 자살 보도로 인한 모방 자살(베르테르 증후군)을 막고, 온라인상 자살 유발 정보 확산을 차단하기 위해 마련됐다. 우선 언론 보도 관리 강화를 위해 경찰 일선 형사과장 대상 언론대응지침을 배포하고 교육을 시행한다. 모방 위험이 큰 사안에는 보도 자제를 당부하는 한편, 보도 준칙 위반 건수를 분기별로 공개한다. 위반이 일정 횟수 이상 누적된 매체에 대해서는 한국언론진흥재단 지원사업 참여를 제한하는 등 자율심의 실효성을 강화한다. 언론인과 영상 콘텐츠 제작자를 대상으로 한 자살 예방 및 윤리 교육도 확대된다. 온라인 유통 차단 대책으로는 기존 인력 중심 모니터링을 AI 기반 '24시간 모니터링 센터'로 전환한다. 방송미디어통신심의위원회의 심의 전 시정 요구가 가능한 '긴급조치권' 도입을 추진하며, 악의적·수익 목적의 자살 유발 정보는 시도경찰청 사이버수사대가 집중 수사한다. 이와 함께 청소년 미디어리터러시 교육에 자살예방 콘텐츠를 연계하고, 연령별 상황에 맞춘 상담 정보 제공 및 종교계·방송사 협업 생명존중 캠페인도 펼친다. 최휘영 문체부 장관은 "우리 국민, 특히 청소년들이 안전한 온라인 환경에서 성장할 수 있도록 건강하고 책임 있는 미디어·온라인 환경을 만드는 데 관계 부처와 함께 최선을 다할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.28 15:00진성우 기자

브랜드, AI보다 '깊이'가 경쟁력…아임웹이 제시한 넥스트 커머스는

마케팅 영역에서 변화가 감지되면서 커머스 다음 단계의 성장은 '깊이'에서 올 것이라는 주장이 나왔다. 또 인공지능(AI)이 마케팅에 계속해서 침투하고 있지만, 결국 브랜드의 경쟁력은 데이터와 사람의 고유에 역량에서 나올 것이라 관측도 이어졌다. 김태오 아임웹 최고제품책임자(CPO)는 28일 서울 코엑스에서 열린 '브랜드콘 26'에서 “브랜드를 성장시키는 방식이 바뀌고 있다”며 “이전의 성공 방정식이었던 퍼포먼스 마케팅의 효율이 하락하고, 검색엔진에서의 검색 결과도 이전만큼 힘을 가지고 있지는 않다”고 말하면서 마케팅 환경에서의 변화를 시사했다. 특히, 김 CPO는 고객이 브랜드와 상품을 발견하는 방식과 브랜드를 운영하는 방식에서 변화가 나타나고 있다고 짚었다. 브랜드와 상품 구매 과정에서 AI가 미치는 영향이 늘어나고, 고객의 질문 방식이 변화하고 있다는 것이다. 예를 들어 이전에는 선크림 탐색 시 포털 검색 창에 “지성 피부 선크림 추천”이라고 입력했다면, 지금은 AI 도구에 “지성 피부인데 백탁이 없고, 화장을 덧발라도 안 밀리는 선크림을 추천해줘”라고 검색하는 식이다. 질문에 대한 답을 발견하는 방식에서도 변화가 나타나고 있는데, 검색 결과의 출처와 브랜드의 노출 기회가 대표적이다. AI가 다양한 정보를 참고함에 따라 블로그 같은 UGC, 어필리에이트 커뮤니티와 같은 사이트 밖 정보의 중요성이 커지고 있다. 아울러, AI 검색에서는 인지도가 낮은 상품이 노출되기 어려울 수 있지만, 브랜드명 검색 효율은 오히려 올라간다는 설명이다. 브랜드를 검색할 때는 AI 요약이 거의 뜨지 않고 있고, 뜨더라도 오히려 단순 클릭률(CTR)이 높아지는 결과로 이어졌다. 크리에이터 역시 브랜드를 발견하는 중요한 경로가 되고 있다. 지난해 홀리데이 시즌 미국 온라인 매출 중 인플루언서가 포함된 마케팅 비중은 20%를 넘었다. 김 CPO는 “고객이 실제로 묻는 구체적인 질문이 무엇인지 정의하고, 그 질문 공간에서 최고의 답변이 되는 것을 목표로 해야 한다”며 “고객들과의 깊은 관계가 중요해진다. 고객들이 우리의 브랜드와 상품을 기억하고 직접 다시 찾아오게 만들어야 한다”고 강조했다. 이어 “나아가 고객이나 언론, 커뮤니티, UGC 등 다양한 방법으로 우리 사이트 밖에서 브랜드와 상품이 언급될 수 있게 만들어야 한다”며 “크리에이터가 상품을 언급하는 것도 중요한 소스이기 때문에 그들이 상품을 언급하고 판매에 기여할 수 있는 관계를 만들어 가야한다”고 덧붙였다. 운영에서는 브랜드 업무 중 실행 측면의 일은 AI가 점차 흡수하게 될 전망이다. 실제로 한 뷰티 브랜드는 예전에 6명이 필요했던 전환율 최적화 업무를 현재는 한 명이 AI 에이전트를 만들어 운영하고 있다. 김 CPO는 시간과 인력이 없고, 실행 과정이 익숙하지 않아서 성과를 내지 못했던 것이 줄어들면서 차이는 데이터, 사람의 역량에서 오게 될 것이라고 예상했다. 그는 AI가 활용할 수 있는 데이터와 브랜드 자산을 얼마나 가지고 있는지가 경쟁력이 될 것이라고 봤다. 김 CPO는 운영과 실행이 모두에게 동일하게 제공된다면 브랜드의 경쟁력은 사람이 할 수밖에 없는 영역에서 나온다고 역설했다. AI가 만들어낸 결과물에 대한 평가, 새로운 시도에 대한 아이디어 등이 그 예시다. 그는 “겉으로 보기에는 서로 다른 변화처럼 보이지만 결국 발견과 운영의 변화는 같은 방향으로 향하고 있다”며 공통 키워드로 '깊이'를 제시했다. 김 CPO는 “커머스 영역에서 다음의 더 큰 성장은 깊이에서 올 것”이라며 이를 '딥 커머스'로 지칭했다. 김 CPO는 이같은 변화에 맞춘 아임웹의 서비스를 소개했다. 아임웹은 양질의 데이터를 위해 데이터 인프라를 고도화하고 있으며, 다양한 AI 에이전트 제품을 만들고 있다. 사이트 디자인부터 퍼포먼스 마케팅, 데이터 분석 등 브랜드 운영의 전반을 지원하는 것이 특징이다. 또 브랜드와 크리에이터를 연결하는 '슬릿(Slit)'이라는 서비스도 출시했다. 끝으로 김 CPO는 “깊이는 플랫폼이 대신 만들어줄 수 있는 게 아니다”라며 “결국 깊이는 브랜드를 만드는 사람의 고민과 선택 속에서 만들어진다”고 짚었다.

2026.07.28 13:51박서린 기자

[AI TCO 함정①] 토큰 비용이 전부 아냐…기업 예산 갉아먹는 '데이터 통합'

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트 비용을 줄이기 위해 토큰 사용료에 몰두하고 있지만, 정작 더 큰 부담은 에이전트를 도입하기 전 데이터 관리·통합 단계에서 발생한다는 지적이 나오고 있다. 흩어진 사내 데이터를 정리하고 검색증강생성(RAG)을 구축해 기존 업무 시스템과 연결해야 하는 만큼 사실상 기업 AI 예산은 첫 토큰을 쓰기 전부터 투입되는 셈이다. 28일 글로벌 조사기관과 IT업계 자료를 종합하면 기업들은 AI 총소유비용(TCO)을 산정할 때 데이터 정제·통합과 RAG 구축, 기존 업무 시스템 연동에 드는 비용보다 토큰 사용료에 관심이 쏠려 있는 것으로 나타났다. 토큰은 AI 모델이 문장을 이해하고 답변을 생성하기 위해 텍스트를 잘게 나눈 기본 처리 단위다. AI 서비스 이용료는 일반적으로 입력·출력 토큰 사용량에 단가를 곱해 산정된다. 기업은 이를 통해 모델별 호출 건수와 사용량, 비용을 바로 확인할 수 있다. 이 과정에서 토큰 비용은 청구서와 관리 화면에 즉시 수치로 나타난다. 여러 부서 인력과 시간에 분산되는 데이터 통합 비용보다 눈에 잘 띄는 이유다. 토큰 사용량이 AI 전체 도입 비용을 대표하는 지표처럼 인식된다는 설명이다. 최근 기업 내 기술비용 관리 조직도 AI 비용을 파악하기 위해 토큰 사용량에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 올해 핀옵스재단 조사에서는 응답자 98%가 AI 관련 지출을 관리한다고 답했다. 이들은 가장 필요한 관리 도구 기능으로 토큰 사용량과 거대언어모델(LLM) 요청 건수를 세부적으로 추적하는 기능을 꼽았다. 업계 관계자들은 기업이 토큰 비용에만 지나치게 몰두한 점을 지적했다. 토큰 비용에 앞서 AI 에이전트 구축을 위한 데이터 관리와 시스템 통합 비용을 간과했다간 TCO 운영에 차질을 빚을 수 있다는 설명이다. 익명을 요청한 한 글로벌 IT 업계 관계자는 "토큰 비용은 AI 모델을 호출한 뒤 발생하는 비용으로 전체 AI TCO 한 파트를 담당하는 선에 그친다"며 "기업들은 모델 호출에 앞서 필요한 데이터를 찾고 정제한 뒤 기존 시스템과 연결해야 하는 작업을 거쳐야한다는 점을 명심해야 한다"고 말했다. 이어 "이 작업 과정에는 개발자와 데이터 엔지니어뿐 아니라 데이터 의미와 업무 규칙을 아는 현업 담당자, 외부 시스템통합(SI) 인력까지 투입된다"며 "이같은 인건비와 작업 시간은 토큰 사용 명세서에 드러나지 않는다"고 덧붙였다. 실제 지난 5월 던앤드브래드스트리트가 32개국 기업 1만 곳을 조사한 결과 97%가 AI를 도입하거나 관련 프로젝트를 추진하고 있었다. 이 중 내부 데이터가 AI 활용에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 5%에 그쳤다. 언앤드브래드스트리트는 "조사 기업들은 데이터 관리·통합 비용에 가장 큰 어려움을 호소했다"며 "이런 비용이 현실적인 AI 에이전트 걸림돌로 인식되기 시작한 것"이라고 지적했다. 첫 토큰 전 쌓이는 비용…데이터 정제·RAG·시스템 연동 다수 기업 데이터는 AI가 바로 이용할 수 있는 형태로 정리돼 있지 않다. 동일한 고객이나 제품도 부서마다 다르게 표기되고, 오래되거나 중복된 정보가 여러 저장소에 흩어져 있어서다. 이에 AI 에이전트를 도입하려면 우선 필요한 데이터 위치를 파악해야 한다. 이후 오류와 중복을 제거하고 형식을 통일한 뒤 최신성과 정확성을 검증해야 한다. 개인정보와 영업기밀 등 민감정보를 분류하고 사용자별 접근 권한을 설정하는 작업도 필요하다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스가 진행한 조사에서는 응답 기업 73%가 AI용 데이터를 처리하고 준비하는 데 어려움을 겪었다고 답했다. 데이터 사일로와 서로 다른 데이터 소스의 통합 문제를 지목한 비율은 56%였으며, 데이터 품질과 편향 문제도 41%로 뒤를 이었다. 클라우데라는 "기업은 데이터 정제 규칙과 파이프라인을 구축하고 지속적으로 관리해야 한다"며 "업무 데이터가 바뀔 때마다 처리 규칙을 수정하고, 오래되거나 잘못된 정보가 AI에 공급되지 않도록 점검할 개발·운영 인력 비용도 필요하다"고 보고서에서 밝혔다. 기업이 AI 에이전트에 RAG를 투입할 때도 벡터DB와 임베딩 이용료만 따져서는 안 된다는 목소리도 나오고 있다. 데이터 수집·정제와 권한 동기화, 검색 품질 평가, 색인 갱신에 투입되는 개발·운영 인력까지 포함해야 실제 비용을 파악할 수 있다. 한 AI 업계 관계자는 "기업은 문서를 수집·변환하고 검색에 적합한 크기로 나눈 뒤 임베딩·색인을 생성해야 한다"며 "데이터가 바뀔 때마다 색인 갱신 작업도 필요하다"고 설명했다. 이어 "이런 비용까지 인지해야 RAG 총 도입비용이 책정될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 RAG를 넘어 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), 결재·메일·그룹웨어 등 핵심 업무 시스템에도 연결돼야 한다"며 "시스템마다 데이터 구조와 응용프로그램인터페이스(API), 인증 방식이 달라 개별 연동 작업이 필요하고, 이 과정에 추가 비용이 들 수 있다"고 설명했다. 외신들은 SAP 같은 레거시 업무 시스템은 복잡한 데이터 모델과 독자적인 업무 로직, 기업별 맞춤 설정을 갖고 있어 AI 에이전트를 단순히 연결하기 어렵다고 지적했다. 표준 API가 없는 시스템에는 별도 연결 프로그램을 개발하고 접근 권한과 감사 기록도 마련해야 한다는 설명이다. 미국 IT 전문매체 CIO는 "결국 기업이 놓치기 쉬운 비용은 토큰 사용료가 아니라 AI가 데이터를 이해하고 기존 시스템 안에서 움직일 수 있도록 만드는 인력과 기술 비용"이라고 보도했다. PoC 끝나자 숨은 비용 불어나…'업무 한 건 총비용' 봐야 AI 에이전트 비용은 개념검증(PoC)을 실제 운영으로 전환하는 과정에서 본격적으로 늘어나는 것으로 전해졌다. 시험 단계에서는 드러나지 않았던 시스템 연동과 보안·규제 대응, 모니터링, 유지보수 비용이 추가돼서다. PoC는 소수 인력이 미리 정제한 일부 데이터를 이용해 실제 업무 시스템과 분리된 환경에서 진행할 수 있다. 데이터 품질이나 접근 권한, 시스템 간 연동 문제를 충분히 검증하지 않고도 모델의 기능과 정확도를 시험할 수 있다는 의미다. 운영 단계에서는 상황이 달라진다. AI 에이전트를 기존 시스템과 연결하고 사용자별 권한을 적용해야 한다. 보안과 규제 준수, 성능 감시, 장애 대응, 데이터 갱신과 지속적인 유지보수 체계도 마련해야 한다. 올해 딜로이트가 24개국 기업 임원 3235명을 조사한 결과 AI 실험 40% 이상을 실제 운영 환경으로 전환한 기업은 전체의 25%에 그쳤다. AI 도입은 빠르게 늘고 있지만 이를 대규모 업무 환경으로 확장하는 기업은 많지 않다는 의미다. 운영 전환에 실패해 PoC를 반복하면 매몰비용도 발생하기도 한다. 여러 모델과 활용 사례를 시험하는 데 투입한 개발 인력과 클라우드 인프라, 컨설팅 비용을 회수하기 어렵다. 데이터 구조와 시스템 연동 방식을 다시 설계하면 재작업 비용까지 더해진다. CIO는 AI 에이전트 경제성을 판단하려면 업무당 토큰 사용량과 추론 비용을 계산하고, 이를 같은 업무에 투입되는 인건비와 비교해야 한다고 분석했다. 경우에 따라 AI 에이전트의 업무당 비용이 사람이 직접 처리할 때보다 커질 수 있다는 이유에서다. 비즈니스인사이더는 "기업이 따져야 할 것은 토큰 100만 개 가격만이 아니다"며 "AI 에이전트가 업무 한 건을 정확하고 안전하게 완료하는 데 투입되는 데이터·시스템·인력 비용을 모두 합산해야 실질적인 비용 경쟁력을 판단할 수 있다"고 내다봤다.

2026.07.28 12:35김미정 기자

[현장] 김민준 오케스트로 의장 "AI 시대 승부처는 인프라 SW"...'오케스트로 4.0' 공개

"AI 시대 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아닙니다. 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업입니다." 김민준 오케스트로 그룹 의장은 28일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '오퍼스(OPUS) 2026' 기자간담회에서 AI 산업의 경쟁 구도가 변화하고 있다고 진단했다. 그는 생성형 AI 경쟁이 거대언어모델(LLM)과 GPU 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하고 통제하는 'AI 인프라 SW' 경쟁으로 옮겨가고 있다며, 이를 위한 새로운 전략으로 '오케스트로 4.0'을 공개했다. AI 경쟁, 모델·반도체 넘어 인프라 SW로 김 의장은 전 세계가 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하며 AI 모델과 반도체, 데이터센터 투자를 빠르게 확대하고 있다고 짚었다. 한국 역시 AI 강국을 목표로 투자를 강화하고 있지만 AI 산업을 완성하기 위해서는 모델과 반도체와 함께 축을 이루는 'AI 인프라 SW'도 반드시 필요하다는 게 그의 설명이다. 그는 기업과 공공기관의 AI 도입 현장에서 공통적으로 제기되는 문제로 어떤 AI 모델을 선택할지 보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용할지, 데이터를 AI와 어떻게 연결할지, 여러 클라우드와 데이터를 어떻게 하나의 환경처럼 운영할지 등을 꼽았다. 이어 이러한 문제를 해결하는 기술이 바로 AI 인프라 SW라고 말했다 이어 "AI 모델과 반도체가 AI의 두뇌와 엔진이라면, AI 인프라 SW는 이를 연결하고 실제 산업에서 움직이게 만드는 운영체제"라며 "AI 경쟁은 이제 더 좋은 모델을 만드는 경쟁을 넘어 이를 산업 현장에서 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐의 경쟁으로 확대되고 있다"고 강조했다. 아울러 김 의장은 AI 시대 주권 확보의 핵심 요소로 인프라 SW를 꼽으며, 해외 기술 의존에 따른 리스크도 짚었다. 그는 "VM웨어 등 글로벌 가상화 시장의 라이선스 정책과 가격 체계 변화로 국내 기업과 공공기관이 예상치 못한 비용 증가와 운영 부담을 경험한 사례가 늘고 있다"며 "특정 해외 기업에 대한 의존이 국내 IT 투자와 운영 안정성에 직접적인 영향을 줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이는 단순한 구매 이슈가 아니라 기술 통제력과 지속가능성의 문제"라며 "AI 주권을 확보하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 인프라 SW에 대한 통제력도 갖춰야 한다"고 강조했다. 오케스트로 4.0, AI 풀스택 인프라 SW로 기술 혁신 가속 김영광 대표 겸 CTO는 이 같은 문제의식에 대응하기 위한 방안으로 '오케스트로 4.0'을 제시했다. 오케스트로 4.0은 기존 AI 인프라 풀스택 SW에 고객 환경에서 축적한 운영 데이터를 결합해 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AI 전환(AX) 기반으로 재편하는 것이 핵심이다. 이를 통해 변화하는 고객 환경에 보다 빠르게 대응하고 기술 주권을 확보할 수 있다는 설명이다. 이를 구현하는 핵심 기술은 온톨로지 기반 지식 그래프 '스코어'와 AI 기반 기술 생성 체계 '오케스트로 젠데브'다. 스코어는 자원과 서비스, 장애 이력, 정책, 비용 등 분산된 운영 데이터를 하나의 관계망으로 연결해 AI가 실제 운영 환경을 이해하고 판단할 수 있도록 지원한다. 단순한 데이터 저장소를 넘어 운영 데이터의 맥락과 관계를 구조화해, 추론과 검증이 가능한 형태로 축적하는 것이 특징이다. 젠데브는 스코어에 축적된 데이터를 바탕으로 소프트웨어 개발 생애주기 전반에 AI를 적용하는 체계다. 김 대표는 젠데브 적용 시 전체 생산성이 기존 개발 방식 대비 약 10.6배 향상되며, 반복적인 개발 작업은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 구조적 의사결정에 집중할 수 있다고 설명했다. 김 대표는 "10배의 생산성은 10배 빠른 개발만을 뜻하는 것이 아니라, 같은 시간 안에 10배 더 큰 가치를 만드는 것"이라며 "이는 시작점일 뿐이며, 50배, 100배 수준의 생산성 가능성도 확인하고 있다"고 덧붙였다. 이와 함께 기획부터 개발, 테스트, 운영, 유지보수까지 사람이 단계별로 오가던 기존 방식을 AI가 관통하는 하나의 생성 흐름으로 바꾸는 것이 오케스트로 4.0의 핵심이라고 강조했다. 단순히 개발 속도를 높이는 수준이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 가치를 만들어낼 수 있는 구조 자체를 만드는 전략이라는 설명이다. 이미 오케스트로4.0은 국가정보자원관리원, 한국지역정보개발원 등 대형 공공기관을 포함해 금융·제조 분야까지 총 68개 기관에 관련 제품이 적용 중이다. 김영광 대표는 최근 VM웨어 이슈와 관련해 국내 소프트웨어 대체 수요가 커지고 있으며, 오케스트로가 핵심 대안으로 부상하고 있다고 강조했다. 더불어 해외 사업도 일본, 유럽, 아프리카 시장에서 소버린 클라우드 수요와 가상화 전환 수요에 대응하며 사업을 전개하고 있으며, 한국 대표 기업으로서 관련 시장을 개척하고 있다고 밝혔다. 그는 "우주시대를 연 최초의 위성 스푸트니크처럼 오케스트로 4.0은 개별 기능 개선을 넘어 기술을 만드는 방식 자체를 혁신하는 전환점이 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2026.07.28 12:32남혁우 기자

슈퍼브에이아이, 코스닥 기술성 평가 통과…상장예심 나선다

슈퍼브에이아이가 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가를 통과했다. 슈퍼브에이아이는 이번 기술성 평가 통과를 기점으로 상장예비심사 신청 준비를 본격화한다고 28일 밝혔다. 회사는 주관사 미래에셋증권을 통해 상장 후속 절차를 진행할 예정이다. 슈퍼브에이아이의 핵심 기술은 노코드 인공지능(AI) 구축 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'과 자체 개발 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'로 구성된다. 슈퍼브 플랫폼은 코딩이나 머신러닝 지식 없이도 데이터 구축부터 모델 학습·배포·운영까지 지원한다. 제로는 별도 데이터 라벨링 없이도 새로운 객체를 즉시 인식한다. 회사는 이 모델을 통해 컴퓨터 비전 분야 세계 최대 학회 'CVPR 2026' 퓨샷 객체 탐지 챌린지에서 한국 기업 최초로 종합 1위를 차지했다. 슈퍼브에이아이는 이들 기술을 기반으로 로봇과 자율주행에 필요한 학습 데이터를 대량 공급하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'로 사업 영역을 확장하고 있다. 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'에서는 LG AI연구원 컨소시엄 내 비 LG 계열사 중 유일하게 피지컬 AI 기반 기술과 데이터 구축 등을 맡았다. 최근 제조·물류를 넘어 국방 등 보안 산업으로도 적용 범위를 넓히고 있다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "이번 결과는 AI 개발 자동화 기술과 산업 특화 파운데이션 모델 역량을 공식적으로 인정받은 것"이라며 "로봇·자율주행 등 피지컬 AI 영역으로도 적용을 확장하며 성장하겠다"고 말했다.

2026.07.28 11:33이나연 기자

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