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유니티 "3D 제작, '도구 조작'서 '목표 제시'로 진화"

3D 콘텐츠 및 가상세계 제작 방식이 사용자가 직접 도구를 다루는 형태에서 인공지능(AI) 에이전트에게 원하는 목표와 조건을 설명하는 방식으로 근본적인 패러다임 전환을 맞이하고 있다는 제언이 나왔다. 김범주 유니티테크놀로지스코리아 APAC Advocacy 리더는 7일 서울 코엑스 C홀 메인 스테이지에서 열린 'AI페스타 26' 퓨쳐 테크 컨퍼런스 연사로 나서 'Unity CLI: Connecting AI Agents to the Unity Engine(유니티 CLI: AI 에이전트와 유니티 엔진의 연결)'을 주제로 발표를 진행했다. 김 리더는 "SF 영화 '스타트렉'의 홀로덱 공간처럼, 이제는 직접 폴리곤을 깎고 사운드를 조립하는 대신 '숲을 만들어달라'고 목표와 조건만 말하면 되는 시대로 작업 과정이 변하고 있다"며 "도구를 다루는 주체가 사람에서 에이전트로 넘어가면서, 사람은 목표 설정과 감각적 검증, 최종 판단에 집중하는 체계로 재편되고 있다"고 진단했다. 과거 각 역할을 맡은 엔지니어와 아티스트들이 툴을 직접 조작해 결과물을 내던 방식에서 벗어나, 사람이 기획과 디렉팅에 집중하고 AI가 엔진 구동을 대행하는 생태계로 진화하고 있다는 분석이다. 김 리더는 AI 에이전트와의 원활한 소통을 위해 도입한 '유니티 CLI(커맨드 라인 인터페이스)'의 핵심 역할을 강조했다. 그는 "사람이 쓰기 좋은 마우스 클릭 형태의 그래픽 유저 인터페이스(GUI)는 AI가 각 버튼의 역할을 파악하기 어려워 토큰 소모가 크고 비효율적이었다"며 "AI 에이전트가 유니티 안으로 직접 접근해 명령을 내릴 수 있도록 통로(게이트웨이) 역할을 하는 유니티 CLI를 구축했다"고 설명했다. 화면 캡처에 의존하던 기존 방식 대신 컴퓨터 친화적인 HTTP와 JSON 규격으로 엔진 파이프라인과 직접 통신하는 구조다. 140개 이상의 내장 명령어를 갖추고 있으며, C# 스크립트를 즉시 실행하는 'eval' 명령을 통해 클로드 코드나 코덱스, 그록 등 다양한 최신 AI 모델을 제한 없이 연동할 수 있다는 설명이다. 김 리더는 "자연어 명령만으로 유니티 에셋 매니저를 활용해 20m×30m 규모의 창고 공간을 구축하고, 순찰 로봇이 장애물 변화에 맞춰 실시간으로 경로를 재계산하는 알고리즘까지 프롬프트로 구현했다"며 "AI가 생성한 바위 언덕 위 별장 모델링의 경우, 기계적인 결과물 위에 직접 마우스로 계단과 바위 위치를 조정하는 '휴먼 터치'를 가했을 때 완성도와 생산성이 극대화됐다"고 밝혔다. 모든 것을 AI 에이전트에게 맡기기보다, AI의 생산성과 인간의 감각적인 디렉팅 역량이 유기적으로 분담되어야 한다는 의미다. 아울러 생성된 결과물에 드론 캠이나 1인칭 컨트롤러를 쉽게 붙여 모바일, 웹, 가상현실(VR) 등 다양한 플랫폼으로 즉시 배포할 수 있는 유니티 생태계의 강점도 함께 언급했다. 김 리더는 산업 현장으로 확장된 고난도 시뮬레이션 및 디지털 트윈 성과도 폭넓게 짚었다. 그는 "최신 논문 데이터를 바탕으로 비행체나 선풍기 블레이드의 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 유니티 엔진에 구현하는 어려운 태스크도 AI 에이전트와의 결합을 통해 쉽게 풀어냈다"며 "국내 삼성과 LG를 비롯해 BMW 그룹, 미쓰비시, 가와사키 등 글로벌 유수 기업들이 이미 유니티 기반의 디지털 트윈과 자동화 프로그램을 현장에 적용하고 있다"고 강조했다. 단순히 눈에 보이는 일회성 프로토타입 생성을 넘어, 기업 내 작업자 간 인수인계와 버전 관리, 지속적인 유지보수가 가능한 정규 엔진 생태계 구축이 필수적이라는 평가다. 김 리더는 "기업 내 누적된 데이터와 사내 문서들이 AI가 읽기 쉬운 제이슨(JSON)이나 마크다운 형태로 준비되어 있고, 현장 인력과 AI의 유기적인 협업 구조만 마련된다면 생산성을 혁신적으로 끌어올릴 수 있다"며 "20년 가까이 축적된 유니티의 방대한 툴 생태계와 AI 에이전트를 결합해, 내년 선보일 '유니티 7'을 기점으로 차세대 3D 개발 생태계를 주도해 나가겠다"는 구상을 밝혔다. 한편, AI페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 16:15정진성 기자

100조 파라미터 시대…화웨이, 수천개 칩 '한 대처럼' 묶는다

AI 모델이 5년 안에 100조개 파라미터 규모로 커지고 하루 처리하는 토큰도 100경개에 이를 것으로 예상된다. 화웨이는 개별 칩 성능을 높이거나 서버를 단순히 늘리는 방식으로는 이 같은 폭발적인 컴퓨팅 수요를 감당하기 어렵다고 보고, 수천~수만개의 가속기와 CPU, 메모리, 스토리지를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 연결하는 방식으로 대응하고 있다. 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크컨퍼런스에서 기조연설을 맡아 “대규모 모델과 AI 에이전트, 온디바이스 AI가 지속적으로 발전하면서 AI 인프라에 요구되는 규모와 성능, 안정성, 에너지 효율에 대한 기준도 높아지고 있다”고 밝혔다. 우 CTO는 “2020년 1750억개 수준이던 모델 파라미터가 앞으로 5년 안에 100조개까지 늘어날 것”이라며 “2년 전 하루 100억개 수준이던 토큰은 현재 5000억개로 늘었고, 5년 뒤에는 100경개에 이를 것으로 예상한다”고 말했다. 문제는 AI 모델이 커지는 만큼 컴퓨팅 자원을 늘리는 것만으로 성능이 따라오지 않는다는 점이다. 수만개의 가속기를 연결하면 실제 계산보다 장치끼리 데이터를 주고받는 데 상당한 시간이 쓰이기 때문이다. 우 CTO는 “수백조개 파라미터를 다룰 때는 거대한 시스템이 필요하고, 이런 호스팅 서비스를 전통적인 기술로 운영하면 문제에 직면하게 된다”며 “10조개 파라미터 모델에 10만개의 카드를 사용한다고 하면 실제 컴퓨팅에 사용되는 시간은 44% 수준”이라고 설명했다. 이어 “나머지는 통신을 위한 것”이라며 “학습 시간의 절반가량이 다른 장치 간 통신을 처리하는 데 소요된다”고 말했다. 수천개 칩을 하나의 컴퓨터처럼 화웨이가 이 같은 한계를 넘기 위해 제시한 것이 '슈퍼팟(SuperPoD)' 컴퓨팅 아키텍처다. NPU와 GPU, CPU, 메모리, 스토리지 등 서로 다른 컴퓨팅 자원을 고속으로 연결해 여러 장치가 하나의 거대한 시스템처럼 움직이도록 하는 것이 핵심이다. 우 CTO는 “슈퍼팟 아키텍처가 필요한 이유”라며 “서로 다른 이기종 컴퓨팅 자원의 통합과 피어투피어(P2P) 연결, 풀메시 통신, 통합 프로토콜과 메모리 어드레싱 등이 핵심 요건”이라고 말했다. 그는 “통일된 프로토콜로 통신해야 한다”며 “프로토콜을 변환하면서 발생하는 오버헤드를 막기 위해 하나의 언어로 소통해야 한다”고 말했다. 이어 “통합된 메모리 어드레싱이 필요하고, 노드가 추가되더라도 이런 구조를 유지해야 한다”며 “소규모 배포에서 대규모 배포까지 선형적으로 확장할 수 있는 시스템이 필요하다”고 설명했다. 장치 사이의 거리가 멀어질수록 광통신의 역할도 커진다. 우 CTO는 “장거리 연결을 위해서는 광 연결이 필요하다”며 데이터센터 내부의 서버와 랙뿐 아니라 더 큰 규모의 컴퓨팅 클러스터를 연결하기 위한 광 기반 상호연결 기술을 강조했다. 화웨이는 지난해 9월 첫 슈퍼팟 컴퓨팅 아키텍처를 선보인 뒤 시스템 규모를 확대하고 있다. 우 CTO는 수천개의 가속기를 하나의 시스템으로 묶는 '아틀라스 950' 수냉식 슈퍼팟을 소개하며, 대규모 환경에서 기존 방식보다 높은 컴퓨팅 효율을 확보할 수 있다고 설명했다. 그는 “5만개의 카드를 투입한다고 했을 때 슈퍼팟과 같은 시스템을 사용하면 전통적인 시스템보다 3배 높은 성능을 달성할 수 있다”고 말했다. 이 같은 접근법은 AI 가속기에만 적용되지 않는다. 범용 컴퓨팅에서도 여러 CPU를 하나의 거대한 CPU처럼 사용할 수 있도록 하는 '쿤펑(Kunpeng) 범용 슈퍼팟'을 적용한다. 우 CTO는 “AI 컴퓨팅도 그렇지만 일반 컴퓨팅도 똑같다”며 “마치 하나의 거대한 CPU처럼 작동할 수 있는 수천개의 CPU가 필요하다”고 설명했다. 메모리·스토리지까지 함께 바꾼다 모델 규모와 함께 컨텍스트 윈도가 길어지면서 메모리와 스토리지 역시 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 특히 AI 추론 과정에서 이전 대화와 데이터를 기억하기 위한 KV 캐시가 빠르게 증가하고 있다. 우 CTO는 “이런 모델은 긴 컨텍스트 윈도를 사용하기 때문에 훨씬 큰 캐시가 필요하다”며 “적어도 페타바이트 규모를 이야기하고 있다”고 말했다. 모든 데이터를 고대역폭메모리(HBM)나 D램에 올려놓는 방식 대신 메모리와 고속 스토리지를 계층적으로 활용해야 한다는 설명이다. 화웨이는 이를 위해 '다중 계층 KV 캐싱' 구조를 도입했다. 우 CTO는 “단순히 모든 데이터를 HBM이나 D램에 저장하는 것이 아니라 새로운 대규모 고속 스토리지를 활용한다”며 대규모 추론 환경을 위한 '오션스토어(OceanStor) M900'을 소개했다. 그는 이 시스템을 통해 최대 64페타바이트(PB) 규모의 스토리지를 구성할 수 있다고 설명했다. 가속기 간 연결에는 NPO(Near-Packaged Optics) 방식의 광학 기술도 적용한다. 대규모 AI 클러스터에서 연결 효율을 높여 컴퓨팅 자원의 활용률을 끌어올리고 지연시간을 줄이기 위한 기술이다. 슈퍼팟 하나를 넘어 여러 시스템을 다시 연결하는 방안도 추진한다. 우 CTO는 “8천개나 10만개의 카드로도 충분하지 않다면 어떻게 해야 하느냐”며 “50만개의 GPU가 필요한 시스템을 구축할 수도 있다”고 말했다. 이어 2계층 교차 네트워킹을 활용하면 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 시스템을 확장할 수 있다며 궁극적으로 100만개 이상의 가속기까지 늘릴 수 있는 구조를 제시했다. 화웨이가 강조하는 것은 특정 칩 하나의 성능보다 컴퓨팅과 네트워크, 메모리, 스토리지를 하나의 시스템으로 설계하는 방식이다. AI 모델과 서비스가 커질수록 개별 장비의 성능보다 전체 자원을 얼마나 효율적으로 묶어 사용할 수 있느냐가 중요해진다는 판단이다. 우 CTO는 “화웨이는 AI 인프라에 집중해 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지 등 기술 혁신과 시스템 아키텍처 최적화를 통해 고객에게 다양한 컴퓨팅 파워 선택지와 유연한 온프레미스 배포 및 클라우드 서비스 방안을 제공하고 있다”고 말했다. 이어 “오픈소스 개방형 컴퓨팅 생태계 구축을 지속 추진하며 주요 모델 적용과 애플리케이션 혁신을 지원하고, 산업 파트너와 함께 다양한 시나리오에 맞는 AI 배포 방식을 모색하고 있다”고 덧붙였다. 그는 “한국 고객 및 파트너와의 기술 교류 협력을 강화해 AI 인프라가 실제 비즈니스 수요를 충족하고 각 산업의 지능화를 착실히 지원할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.10.07 16:14박수형 기자

"AI가 한 행동, 책임은 누가?"…IBM, "에이전트 행동 기록 체계 구축해야"

"이제 인공지능(AI)은 단순히 정보를 제공하는 단계를 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하고 있습니다. AI가 어떤 행동을 했을 때 책임과 통제권은 누구에게 있는지 물어야 할 시기입니다." 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 7일 코엑스에서 열린 AI페스타26의 부대행사인 퓨처테크컨퍼런스에서 기업은 에이전트의 행동을 추적하고 증명할 수 있는 체계가 마련해야 한다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 AI가 에이전트 중심으로 발전하는 지금 두 가지 질문이 중요해지고 있다고 말했다. 모델과 컴퓨팅 자원, 데이터를 누가 소유하는지, 그리고 AI 에이전트가 실제로 한 행동을 누가 통제하고 책임지는지다. 그는 두 질문 모두에서 한국이 세계에서 상당히 앞서 있다고 평가했다. 첫번쨰 질문의 경우 이미 자체 AI를 만들어 국내에서 활용하는 방식으로 이미 답을 냈다는 것이다. 두 번째 질문은 아직 어느 나라도 명확한 답을 내놓지 못했지만 한국은 AI 기본법을 먼저 시행하고 제조·조선·반도체 등 주요 산업에 에이전트를 도입하면서 이 문제를 가장 먼저 마주하고 있다고 평가했다. 그는 두 번째 질문에 답하는 일이 중요한 이유로 기업의 AI 도입 과정에서 발생하는 현실적인 문제를 들었다. AI 에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 행동도 달라질 수 있다. 이때 에이전트의 행동을 누가 통제하고 문제가 생기면 누가 책임질지에 대한 기준이 필요하다는 것이다. 셀바두라이 CTO는 이를 공장 기계의 검사 인증서에 비유했다. 그는 "검사 인증서를 받은 기계가 밤사이 스스로 부품을 바꿨다면 인증서만으로는 더 이상 현재 장비의 상태를 설명하기 어렵다"며 "AI 에이전트도 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인받은 시스템과 실제 운영 중인 시스템이 달라질 수 있고 그 결과를 예측하거나 설명하기 어려워질 수 있다"고 말했다. 그는 이런 문제를 해결하려면 단순한 로그를 넘어 에이전트의 행동을 추적할 수 있는 기록이 필요하다고 강조했다. 로그가 시스템에서 어떤 일이 발생했는지를 보여준다면, 행동 기록은 에이전트가 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있게 한다. 문제가 생겼을 때 에이전트가 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했는지 밝혀야 한다는 취지다. 셀바두라이 CTO가 해법으로 제시한 것은 기록이다. 무슨 일이 일어났다는 사실만 남는 로그와 달리, 기록은 에이전트가 무엇을 누구의 권한으로 했는지 보여준다면 누구의 책임이지 명확히 할 수 있다는 것이다. 그는 "예를 들어 은행에서 AI로 대출 심사를 하는 과정에서 장애가 발생했을 때 어떤 AI 모델이 판단했는지 아니면 외무 공급사가 임의로 AI 모델을 교체한 것인지 답하지 못하면 책임소지 뿐만 아니라 해당 심사가 옳았는지 증명하는 것조차 어렵다"고 설명했다. 이어 "그래서 IBM은 실제 업무에 에이전트를 사용 중인 기업들에게 세 가지를 점검할 것을 제안하고 있다"며 "어디서 실행되고 누가 멈출 수 있는지, 읽고 쓰는 데이터는 어디에 있는지, 행동 기록은 어디에 있고 누가 볼 수 있는지"라고 밝혔다. 그는 모든 AI를 직접 통제할 필요 없이 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에 적용하는 것으로 충분하다며 기록 기능은 나중에 덧붙이기 어려운 만큼 에이전트를 만들 때부터 넣으라는 조언도 덧붙였다. 셀바두라이 CTO는 "AI 행동의 주인은 무슨 일이 일어났는지 보여줄 수 있는 조직"이라며 "모델을 소유하는 것은 필요하지만 그것만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 이어 "한국이 과거 초고속 인터넷을 빠르게 구축해 세계의 참고 사례가 된 것처럼 AI 에이전트의 책임과 승인 기준을 세우는 일에서도 앞장설 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.07 16:07남혁우 기자

"실제 공간을 3D 데이터로"…디케이시스템, 라이다로 설계·시설 관리 지원

디케이시스템이 실제 공간을 스캔해 3차원 데이터로 기록하는 라이다 장비를 선보였다. 건축·토목부터 문화재와 실내 설비까지 공간 정보를 디지털화해 설계와 유지보수에 활용하도록 지원한다. 디케이시스템은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 휴대형 라이다와 근접 라이다 등 공간 스캔 장비를 소개했다. 회사는 측량 장비에서 출발해 라이다 기반 공간 데이터 수집 분야로 사업을 넓혀왔다. 현장에서는 전시 공간을 직접 스캔한 데이터를 컴퓨터 화면으로 보여줬다. 부스 주변 구조와 천장 타일 형태 등을 3차원으로 확인할 수 있도록 실제 공간을 디지털 데이터로 구현했다. 수집한 데이터는 공간의 현황을 파악하고 설계에 활용할 수 있다. 건축정보모델링(BIM)으로 가공하면 시설의 유지보수와 관리에도 사용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “스캔한 데이터로 설계를 하거나 BIM으로 만들어 유지보수 관리에 활용할 수 있다”고 말했다. 활용 분야는 건축·측량·토목과 설비, 문화재, 산림 등이다. 회사는 문화재 기록과 실내 공간·설비 분야에서 장비가 사용되고 있으며 건축 분야에도 납품한 사례가 있다고 설명했다. 관계자는 “라이다 분야로 넘어오면서 활용 분야가 굉장히 많아졌다”며 “건축과 토목뿐 아니라 설비나 문화재, 산림 쪽에서도 쓰인다”고 밝혔다. 디케이시스템은 이번 전시를 통해 공간 스캔 기술을 알리고 관련 수요가 있는 기업을 찾는 데 주력하고 있다. 도입 대상은 대규모 기업에 한정되지 않으며 공간 데이터가 필요한 소규모 기업도 장비를 활용할 수 있다는 설명이다. 디케이시스템 관계자는 “아직 보편화되지 않은 만큼 이런 솔루션이 있다는 것을 최대한 많이 알리고자 한다”고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.07 15:44류승현 기자

과기정통부 "AI가 찾는 취약점 급증…독자 보안 모델로 대응"

과학기술정보통신부가 AI로 급증하는 사이버 위협에 대응하기 위해 취약점 관리 체계를 강화하고 독자적인 사이버보안 특화 AI 모델 개발을 추진한다. 공격자가 취약점을 찾아내는 속도가 빨라진 만큼 이를 보완하는 방어 역량도 높여야 한다는 취지다. 이종혁 과기정통부 정보보호산업과장은 7일 서울 코엑스에서 열린 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026'에서 'AI 시대를 지탱하는 정보보호 정책 방향'을 주제로 발표하며 이 같은 방향을 설명했다. 이 과장은 AI가 해킹의 진입 장벽을 낮추고 공격의 속도와 규모를 키우고 있다고 진단했다. 해킹 전용 AI 모델이 등장하고 악성코드가 빠르게 생성되는 데다, AI의 학습 과정이나 입력을 조작해 서비스의 안전성을 위협하는 공격도 나타나고 있다는 설명이다. 특히 고성능 AI가 대량의 취약점을 찾아내면서 보안 대응의 핵심 과제가 달라지고 있다고 짚었다. 과거에는 공격자가 취약점을 발견하는 데 시간이 걸렸지만, 이제는 쏟아지는 취약점을 얼마나 빠르게 보완하느냐가 중요해졌다는 것이다. 이 과장은 “공개된 취약점을 언제 우리가 패칭해서 보완할지가 문제”라며 적극적인 대응이 필요하다고 강조했다. 자료에 따르면 한국인터넷진흥원(KISA)에 접수된 침해사고 신고는 2017년 287건에서 지난해 2383건으로 약 8배 늘었다. 과기정통부는 올해 5월 발표한 AI 사이버위협 대응 민간 정보보호 추진계획에 따라 민관군 합동 대응 체계를 마련하고 취약점관리센터를 신설했다. 센터는 취약점 수집·탐지·분석과 정보 공유, 보안 패치 관리 및 기술 지원 등을 수행한다. 독자적인 사이버보안 특화 AI 모델 개발도 시작했다. 이 과장은 해외 AI 모델에 의존할 경우 활용에 제약이 생길 수 있다며 “우리만의 독자 기술로 사이버보안 모델을 만들어야겠다는 문제 인식에서 출발했다”고 말했다. 개발에는 33개 산학연이 참여하는 네이버클라우드 컨소시엄이 선정됐으며, 올해 고성능 GPU 256장을 지원한다고 밝혔다. 보안 체계는 내부망과 외부망의 경계를 지키는 방식에서 사용자 권한과 데이터 이동을 지속적으로 검증하는 제로트러스트 방식으로 전환할 필요가 있다고 설명했다. 하나의 소프트웨어 취약점이 고객사와 협력사 등으로 확산할 수 있는 만큼 공급망 차원의 관리도 강조했다. 기업의 보안 투자와 중소기업 지원도 주요 과제로 제시했다. 이 과장은 보안 인증을 받은 기업에서도 사고가 발생하고, 보안을 여전히 비용으로 인식해 자발적인 투자가 부족한 현실을 지적했다. 정부는 정보보호 공시 의무 기업 확대와 최고정보보호책임자(CISO) 권한 강화, 보안 사각지대 지원 등을 추진하고 있다고 설명했다. 이 과장은 “사이버보안은 한순간의 방심이 정말 큰 피해로 이어질 수 있다”며 기업 전략과 일상에서 보안을 함께 고려해 달라고 당부했다.

2026.10.07 15:32류승현 기자

사이오닉에이아이, 기업 AI 구축 전 과정 잇는다…통합 플랫폼 '스톰' 전면에

사이오닉에이아이가 기업이 인공지능(AI)을 실제 업무에 적용하는 데 필요한 데이터 전처리부터 AI 에이전트 설계, 배포·운영까지 하나로 연결하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 선보였다. 단순히 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고 기업 내부 데이터와 업무 흐름을 기반으로 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구축을 지원한다는 전략이다. 사이오닉에이아이는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '스톰(STORM)'을 중심으로 엔터프라이즈 AI 구축 기술을 전시했다. 현장 부스에선 기업이 보유한 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 바꾸고 에이전트를 설계해 실제 업무에 배포하는 과정을 시연과 전시 자료를 통해 소개했다. 사이오닉에이아이는 AI에 활용할 데이터를 준비하는 단계부터 에이전트 설계와 실제 업무 적용, 온프레미스 배포까지 단일 흐름으로 연결한다는 청사진을 내걸었다. 이 가운데 핵심인 스톰 플랫폼은 기업 데이터와 업무 도구를 연결해 AI 에이전트와 워크플로우를 설계하고 실제 업무 서비스로 배포·운영하는 플랫폼이다. 금융·제조·유통 등 다양한 산업에서 보고서 자동 생성과 고객서비스(CS) AI 챗봇, 법령 분석 등에 활용되고 있다. 플랫폼은 데이터 준비부터 에이전트 운영 등 4가지 기능을 제공한다. '스톰 파스(STORM Parse)'는 문서·표·그래프·이미지 등 비정형 데이터를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환한다. '에이전틱 검색증강생성(RAG)'은 기업 데이터를 기반으로 정보를 검색하고 근거를 제시해 답변의 신뢰도를 높이는 역할을 맡는다. 에이전트 설계에는 노코드 기반 도구 '아비터(Arbiter)'가 활용된다. 비개발자도 자연어 명령을 통해 업무용 AI 에이전트의 워크플로우를 설계할 수 있도록 지원한다는 목표다. 구축한 에이전트는 권한과 이력 관리, 기존 시스템 연계를 거쳐 실제 기업 환경에서 운영하도록 돕는다. 실제 적용 범위도 넓히고 있다. 회사가 소개한 산업별 적용 사례에 따르면 금융 분야에선 기업대출 심사와 무역금융 신용·리스크 분석, 보험금 청구 검토, 기업공개(IPO) 공시 문서 분석 등에 활용되고 있다. 소비재·서비스 분야에선 수요 예측과 동적 가격 최적화, 여행 일정 추천, 고객 리뷰 분석 등에 적용돼왔다. 아울러 제조·건설 분야에선 예지보전과 결함 원인 분석, 품질 검사, 도면 버전 추적과 안전 모니터링 등에 플랫폼이 도입되고 있다. 미디어·교육 분야에서도 기사 초안 작성과 콘텐츠 변형 생성, 연구자료 종합 분석, 학사 정책 질의응답 등으로 적용 범위를 확대 중이다. 사이오닉에이아이는 기업의 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 단기 검증 프로그램도 운영 중이다. 기업의 승인된 데이터와 실제 업무 흐름을 바탕으로 3주 동안 업무 가치와 기술 품질, 보안·운영, 확장 가능성을 검증하는 방식이다. 회사는 배포 환경으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)부터 프라이빗 클라우드와 온프레미스까지 지원한다. 비정형 문서 전처리 기술과 한국어 지식 검색, 대규모언어모델(LLM) 추론 최적화 기술 등을 기반으로 기업 보안 정책과 인프라 환경에 맞춰 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 사이오닉에이아이는 2023년 5월 설립된 이후 현재까지 300억원 이상의 투자를 유치했다. 일본 법인을 설립하고 네이버클라우드와 태국 AI 구축 프로젝트를 수행하는 등 해외 사업을 확대 중이다. 사이오닉에이아이 관계자는 "기업 AI 도입에선 단순한 모델 성능보다 실제 업무에 적용할 수 있는 데이터 준비와 에이전트 설계, 안정적인 배포·운영이 중요하다"며 "스톰 플랫폼을 통해 이 과정을 하나의 체계로 연결해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.07 14:47한정호 기자

"딴소리 안 하는 AI"…윌콘에이아이, '통제 가능한 챗봇'으로 기업 공략

생성형 인공지능(AI)이 기업과 공공기관 업무에 빠르게 도입되면서 '무엇이든 답하는 AI'보다 정해진 데이터 안에서 정확하게 답하는 AI가 중요해지고 있다. 윌콘에이아이는 답변 범위를 기업이 제공한 데이터로 제한해 환각을 줄이고, 빠른 구축과 데이터 자동 최신화를 앞세워 공공기관에서 민간 기업으로 사업 영역을 넓히고 있다. 윌콘에이아이는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 기업·기관별 데이터를 기반으로 답변하는 AI 챗봇·에이전트 서비스를 선보였다. 대표 사례는 서울 금천구에서 운영 중인 '나래봇'이다. 윌콘에이아이는 세무 분야에 특화된 '세무 나래봇'을 시작으로 적용 범위를 전 부서로 넓힌 통합 나래봇을 구축했다. 세무 나래봇은 세금 관련 민원에 답하는 것뿐 아니라 관련 홈페이지와 연계해 공무원이 직접 사이트를 찾아 확인해야 했던 정보까지 제공한다. 민원 처리에 필요한 각종 서식을 찾는 과정도 간소화했다. 기존에는 민원인이 담당자에게 전화해 필요한 서식이 어디에 있는지 묻거나 이메일로 보내달라고 요청하는 경우가 많았다. 나래봇에서는 필요한 서식을 질문하면 관련 페이지나 다운로드 링크를 바로 안내할 수 있어 반복적인 전화 민원을 줄일 수 있다는 설명이다. 윌콘에이아이가 강조하는 차별점은 AI 답변에 대한 '통제성'이다. 범용 생성형 AI처럼 인터넷 등에 존재하는 광범위한 정보를 바탕으로 자유롭게 답하는 대신 기관이나 기업이 지정한 홈페이지와 입력 데이터 범위 안에서 답변하도록 설계했다. 윌콘에이아이 관계자는 “외부 데이터를 활용하는 AI를 사용하다 보면 질문과 관계없는 답을 하거나 잘못된 정보를 답하는 경우가 있다”며 “우리 서비스는 입력한 홈페이지 URL이나 제공한 데이터 안에서 답하기 때문에 운영한 지 1년이 넘은 현재까지 환각으로 인한 문제가 발생하지 않았다”고 말했다. 공공기관 특성상 수시로 바뀌는 정보도 자동으로 반영할 수 있도록 했다. 홈페이지 URL을 등록하고 일정 주기로 데이터를 다시 읽도록 설정하면 변경된 내용을 자동으로 반영한다. 담당자가 홈페이지를 수정할 때마다 별도 데이터셋을 만들어 챗봇에 다시 입력하는 작업을 줄일 수 있다. 빠른 구축도 강점으로 내세웠다. 윌콘에이아이에 따르면 필요한 홈페이지나 데이터가 준비돼 있으면 짧은 시간 안에 챗봇을 구축해 서비스를 시작할 수 있다. 이를 활용해 방송이나 행사처럼 준비 기간이 짧고 정보가 실시간으로 바뀌는 분야에도 적용을 추진하고 있다. 회사는 KBS와 스포츠 중계 등에 AI 서비스를 활용하는 방안을 논의하고 있다. 경기 관련 정보를 담은 페이지를 연결하면 이용자가 현재 점수나 경기 상황 등을 자연어로 질문하고 실시간 정보를 확인할 수 있도록 하는 방식이다. 공공기관을 중심으로 시작한 사업은 올해부터 민간 기업으로도 확대하고 있다. 회사 측은 KBS를 비롯해 풀무원 등과 관련 사업을 진행하고 있으며 이커머스 분야에서도 자사 기술을 적용하고 있다고 설명했다. 기업 고객들이 관심을 보이는 부분 역시 답변 통제다. 상품이나 서비스 관련 민감한 질문에 AI가 기업에서 확인하지 않은 내용을 임의로 답하지 않도록 답변 범위를 설정할 수 있다. 방송사처럼 정치·사회적으로 민감한 질문에 대한 관리가 필요한 곳에서도 이 같은 통제 기능에 관심을 보이고 있다는 설명이다. 윌콘에이아이 관계자는 “GPT를 연결해 서비스를 만드는 것 자체는 어디서든 할 수 있다”며 “우리는 정해진 데이터 안에서 답하면서도 GPT처럼 자연스럽게 대화할 수 있도록 하는 데 강점이 있다”고 말했다. 향후에는 기업용 AI를 넘어 개인 맞춤형 AI까지 사업을 확장할 계획이다. 개인사업자 등이 자신을 대신해 고객에게 사업이나 서비스를 설명하고 영업을 지원하는 '개인 AI'를 만들 수 있도록 하는 것이 장기적인 목표다. 기업 홈페이지 역시 현재처럼 이용자가 메뉴를 하나씩 찾아 들어가는 방식에서 AI와 대화하며 원하는 정보를 찾는 형태로 변화할 것으로 내다봤다. 기업이 직접 제공하고 관리하는 데이터를 AI가 이용자 질문에 맞춰 전달하는 '대화형 홈페이지' 시장을 공략한다는 구상이다. 윌콘에이아이 관계자는 “앞으로 홈페이지는 이용자가 검색하고 메뉴를 하나씩 찾아가는 형태에서 대화형으로 움직이는 형태로 바뀔 것”이라며 “기업이 가진 정확한 데이터를 기반으로 이용자가 원하는 정보를 바로 안내하는 방향으로 서비스를 확대할 계획”이라고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.07 14:40안희정 기자

롯데이노베이트, 산업 현장 혁신할 '피지컬 AI' 전략 공개

롯데이노베이트가 단순 로봇 도입을 넘어, 그룹 전반 산업 현장에 로봇을 유기적으로 결합하는 피지컬 인공지능(AI) 청사진을 공개했다. 현장 업무 데이터를 자산화하고 기존 인프라와 연계해 사람과 로봇이 협력하는 생태계를 선도하겠다는 것이다. 전시형 롯데이노베이트 AI혁신센터장은 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크 컨퍼런스에서 "우리(롯데)는 로봇을 제조하는 회사가 아니다"라며 "뛰어난 로봇이 쏟아져 나올 때, 로봇들이 현장 비즈니스에 매끄럽게 녹아들도록 데이터와 인프라 기반을 닦는 것이 우리 핵심 역할"이라고 밝혔다. 발표 주제는 '피지컬 AI, 현장에서 현실이 되다'였다. 전 센터장은 로봇이 네 가지 유형 작업을 대체할 것이라고 예상했다. 네 가지는 지루하고(Dull), 더럽고(Dirty), 위험하고(Dangerous), 어려운(Difficult) 일을 말한다. 그는 "전면 자동화 라인이라고 해도 전처리와 후처리 등 사람이 직접 개입해야 하는 '4D(더럽고, 위험하고, 힘들고, 어려운)' 작업이나 지루한 반복 작업이 여전히 있다"며 "단순한 단일 작업(태스크) 지시를 넘어, 비즈니스(워크) 전체 흐름 속에서 사람과 로봇이 합심해 비용을 줄이고 품질을 높이는 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 롯데이노베이트는 선제적으로 데이터 자산화하고 있다. 웨어러블 기기나 원격 조종을 통해 산업 현장 실제 데이터를 수집 중이다. 전 센터장은 "과거 마트의 '보라색 조명' 환경에서 비전 AI 인식률이 저하됐던 사례처럼 현장엔 예측 불가능한 변수가 넘쳐난다"며 "수집한 데이터를 바탕으로 다양한 가상 환경에서 로봇을 사전 학습하고 검증하는 과정이 필수"라고 역설했다. 기존 인프라와 융합도 핵심 과제다. 전 센터장은 "현장의 수많은 데이터와 애플리케이션, 인프라를 총망라해 궁극적으로 'RaaS(Robot as a Service)' 플랫폼을 구축할 계획"이라며 "사람이 로봇의 '지휘자'로서 효율성을 극대화하도록 그룹 내 다양한 산업군에서 검증하겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 14:32전화평 기자

"AI 데이터, 많다고 좋은 게 아냐"…씽크포비엘, 데이터 편향 잡는다

인공지능(AI) 성능을 높이기 위해 무조건 많은 데이터를 학습시키기보다 중복되거나 편향된 데이터를 걸러내고 목적에 맞는 데이터를 선별하는 것이 중요하다는 지적이 나왔다. 데이터 양보다 품질과 구성이 AI 신뢰성을 좌우할 수 있다는 설명이다. AI 신뢰성 전문기업 씽크포비엘은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 AI 학습데이터를 진단하고 편향 등을 검증하는 기술을 선보였다. 씽크포비엘은 이날 부스에서 서로 다른 규모의 이미지 데이터를 학습한 AI를 비교해 데이터 양과 AI 성능이 반드시 비례하지 않는다는 점을 소개했다. 한쪽은 5만장의 이미지 데이터를, 다른 한쪽은 2천장의 데이터를 이용해 AI를 학습시킨 사례다. 핵심은 데이터가 얼마나 많은지가 아니라 AI가 목적에 맞게 작동할 수 있도록 적절한 데이터가 구성됐느냐다. 씽크포비엘 관계자는 “데이터가 많다고 해서 AI가 제대로 작동하는 것은 아니다”며 “많은 데이터 안에 중복되거나 편향된 데이터가 포함될 수 있기 때문에 이를 걸러내고 적정한 수준의 데이터를 이용해 AI가 제대로 작동하도록 진단하는 것이 중요하다”고 설명했다. 씽크포비엘은 이 같은 문제를 '맥락적 편향' 관점에서 분석한다. 데이터 자체에 오류가 없더라도 특정 데이터가 지나치게 많거나 데이터 구성이 실제 AI가 사용될 환경을 제대로 반영하지 못하면 AI 판단 결과가 왜곡될 수 있다는 것이다. 회사는 자체 AI 데이터 신뢰성 검증 솔루션 '리인'을 통해 학습데이터의 편향성과 중복 등을 분석한다. AI 개발 기업이 모델 학습에 사용할 데이터를 점검하거나 공공기관이 AI 시스템을 발주·도입하는 과정에서 신뢰성과 품질을 검증하는 데 활용할 수 있다. 특히 공공 분야에서 AI 신뢰성 검증 수요가 커지고 있다는 설명이다. 공공기관이 도입한 AI가 잘못된 판단을 내릴 경우 책임 문제가 발생할 수 있어 모델 성능뿐 아니라 데이터와 개발·운영 과정 전반을 검증해야 하기 때문이다. 씽크포비엘은 경찰청과 AI 신뢰성 관련 사업을 진행했으며 국방 분야에서는 국방기술품질원과 세 차례 협력했다. AI를 공공·치안·국방처럼 높은 신뢰성이 요구되는 분야에 적용하기 위해 품질과 안전성을 확보하는 것이 주요 과제다. 씽크포비엘은 향후에도 AI 신뢰성을 핵심 사업으로 삼고 국제표준과 연계한 사업을 확대할 계획이다. 해외 기관과 협력해 자체 기준만 적용하는 것이 아니라 국제적으로 통용되는 AI 신뢰성 기준에 맞춰 기업들의 AI 개발과 검증을 지원한다는 구상이다. 씽크포비엘 관계자는 “중요한 것은 씽크포비엘만의 기준으로 AI 신뢰성을 판단하는 것이 아니다”며 “세계 표준과 함께 가면서 기업들도 국제표준에 맞춰 AI를 만들 수 있도록 하는 방향을 중요하게 보고 있다”고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 6일부터 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다.

2026.10.07 14:27안희정 기자

HD건설기계, 美 데이터센터용 엔진 3900억원 계약…상시 발전 수요 겨냥

HD건설기계가 미국 데이터센터에 전력을 공급할 발전용 엔진을 수주하며 인공지능(AI) 인프라로 사업 영역을 넓힌다. HD건설기계는 미국 발전 인프라 솔루션 기업 이록과 약 3900억원 규모 가스 발전용 엔진 롱블록 공급 계약을 체결했다고 7일 공시했다. 납품은 2027년부터 2028년까지 2년간 이뤄진다. 이록은 공급받은 엔진을 활용해 미국 빅테크 기업의 초대형 데이터센터용 발전기 세트를 제작한다. 계약 대상은 배기량 22리터급 제품이다. 롱블록은 연료 공급과 점화 장치 등을 제외한 반제품 형태 엔진 몸체를 뜻한다. 이번 계약은 데이터센터가 지속적으로 사용할 전력을 생산하는 상시 발전 수요를 겨냥했다. AI 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 커지는 가운데 전력망 연결까지 지연되면서 자체 발전설비 필요성이 높아지고 있다는 게 회사 측 설명이다. HD건설기계는 장시간 연속 운전에 대응하는 엔진 공급 실적을 확보해 후속 수주로 이어간다는 방침이다. 제품군도 고출력 영역으로 확대한다. 이달 말 준공 예정인 군산 엔진 신공장을 중심으로 1~3MW급 발전용 엔진 생산 체계를 갖출 계획이다. 향후 출시할 제품은 이번 계약의 22리터급보다 배기량과 출력이 크다. 2027년에는 37리터·1.5MW급, 2028년에는 77리터·3MW급 엔진을 순차적으로 선보여 대형 발전설비 수요에 대응할 예정이다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트는 세계 데이터센터 발전기 시장이 2026년 103억 4000만 달러에서 2034년 197억 2000만 달러로 커질 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 8.4%다.

2026.10.07 14:17류은주 기자

두산로보틱스 "로봇 데이터는 고작 1년…현장서 격차 메운다"

"생성형 AI가 학습한 데이터가 10만년 분량이라면 로봇의 액션 데이터는 1년 분량에 불과하다. 이 격차를 빠르게 따라잡는 것이 지금 로봇 기업들의 숙제다." 김현수 두산로보틱스 상무는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 이같이 말하며 향후 로봇 액션 데이터 확보가 업계의 핵심 과제라고 강조했다. 김 상무는 로봇 지능을 가로막는 주요 원인으로 데이터의 차이를 꼽았다. 그는 "생성형 AI는 거대한 인터넷 데이터를 바탕으로 성장했지만, 로봇이 실제로 일하려면 이미지나 텍스트가 아닌 물리적 상호작용이 포함된 로봇의 액션 데이터가 필요하다"고 설명했다. 이어 세계 로봇 석학들이 모이는 학회 ICRA에서 나온 켄 골드버그 UC버클리 교수의 말을 인용했다. 생성형 AI가 가진 데이터가 약 10만년 분량 축적돼 있다면, 로봇 매니퓰레이터의 액션 데이터는 약 1년 정도에 그친다는 것이다. AI 모델을 로봇에 탑재하는 것만으로는 한계가 있다는 지적도 내놨다. 김 상무는 "AI 발전 속도가 경이로워 기대가 크지만, AI 모델을 로봇 하드웨어에 그대로 탑재하면 그만큼 로봇이 똑똑해지느냐는 질문에 대부분은 맞다고 해도 결국 완벽성에서 걸린다"며 "고객 현장에서 1%의 리스크를 안고 실제로 운영하기는 어렵다"고 했다. 그는 컵에 물을 따르는 동작을 예로 들었다. 행동 자체는 단순하지만 컵의 종류나 따르는 방식이 바뀌고 병뚜껑을 여는 등 돌발 변수가 1%만 달라져도 로봇이 내놓는 결과는 여전히 제각각이라는 설명이다. 현장 데이터 축적해 '작업 완결성' 높인다 두산로보틱스는 현장에서 데이터를 쌓는 방식으로 이같은 격차를 줄이고 있다. 김 상무는 "작업의 완결성은 한 번 만들어진 알고리즘만으로 구현되지 않는다"며 "두산의 지능형 로봇 솔루션은 실제 현장에서 생성된 센서 데이터, 작업 결과, 로봇 액션 데이터를 지속적으로 축적하고 다시 학습시켜 환경과 그 변수를 정확히 인식하도록 한다"고 말했다. 그러면서 "현장의 데이터를 바탕으로 엔지니어가 아니라 로봇이 스스로 판단해야 한다"고 강조했다. 김 상무는 지능형 로봇 사례로 자체 개발한 '스캔앤고'를 소개했다. 스캔앤고는 로봇팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 플랫폼(AMMR)에 물리정보 기반 인공지능(AI)과 3D 비전 기술을 적용해 표면 평탄화 작업을 수행한다. 이 제품은 프로그래밍이나 코딩이 필요 없는 노코딩 방식이라 현장에 로봇 엔지니어가 없어도 된다. 풍력 블레이드나 항공기 날개 같은 작업물을 한 번 스캔하면 솔루션이 자율주행으로 작업 위치까지 이동해 표면 형상을 빠르게 분석한다. 이후 연마재를 단 로봇 팔에 신호를 보내 굴곡을 넘나들며 표면을 평탄하게 가공한다. 두산로보틱스는 자동차·항공기·신재생에너지 기업들과 개념검증(PoC)을 진행하며 스캔앤고 상용화를 준비 중이다. 다만 출시는 다소 늦어질 전망이다. 김 상무는 "스캔앤고 출시가 KCS 인증 때문에 몇 개월 미뤄지고 있다"며 "빠르면 올해 말, 늦으면 내년 상반기에 출시될 것"이라고 밝혔다. KCS 인증은 산업안전보건법에 따라 위험한 기계·기구, 방호장치, 보호구 및 방폭기기의 안전성능과 제조자의 기술 능력을 심사하는 제도다. 한편 AI 페스타 2026은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 13:33진운용 기자

LG전자, 3분기 누적 매출·영업익 '사상 최대'…가전·전장 호조

LG전자 3분기 수익성이 예상을 밑돌았다. 환율과 일회성 비용 반영 영향이 컸다. 하지만 3분기 누적 매출(71조 3807억원)과 영업이익(4조 346억원)이 역대 최고치를 경신했다. LG전자는 7일 3분기 연결기준 매출 23조 8270억원, 영업이익 7818억원을 기록한 잠정실적을 발표했다. 3분기 수익성 기대치 밑돌았지만…연간 매출·영업익 성장성 견고 3분기 매출은 전년 동기 대비 8.9% 증가했다. 전 분기와 유사하다. 영업이익은 전년 동기 대비 13.5% 증가했고, 전 분기 대비 50.5% 감소했다. 매출과 영업이익 모두 증권가 컨센서스(매출 24조 2744억원, 영업이익 1조401억원)를 밑돌았다. 애플에 납품하는 카메라 모듈 비중이 큰 자회사 LG이노텍 영업이익이 크게 하락했다. 환율 영향이다. LG전자의 영업손익에는 희망퇴직 관련 일회성 비용도 반영된 것으로 알려졌다. 3분기 누적 실적은 성장했다. 3분기 누적 매출은 71조 3807억원, 영업이익은 4조 346억원이다. 전년비 각각 9.2%, 55.9% 증가했다. 3분기 누적 매출 70조원, 영업이익 4조원 돌파는 올해가 처음이다. 생활가전(HS) 사업은 프리미엄과 볼륨존을 아우르는 투 트랙 전략에 가전구독, 온라인, B2B 확대가 매출 성장에 기여했다. 미디어엔터테인먼트(ME) 사업은 유기발광다이오드(OLED) 등 프리미엄 제품 판매가 늘었고, 신흥시장 중심 매출 확대에 힘입어 전년비 매출이 성장했다. 전장(VS) 사업은 수주 잔고의 원활한 매출 전환으로 성장세가 이어졌다. 냉난방공조(ES) 사업은 해외시장 중심 판매로 전년 동기 수준 매출을 유지했다. AI 데이터센터 냉각·로보틱스 등 신사업 성장 기대 미래 신사업도 준비하고 있다. LG전자는 급증하는 인공지능(AI) 데이터센터 냉각솔루션 수요 대응을 위해 국내외 생산거점을 고도화하고 생산능력을 확대하고 있다. 피지컬 AI 분야 로보틱스 사업도 서울 양재에 국내 최대 규모 데이터팩토리를, 경남 창원에 로봇 부품 액추에이터 양산 인프라 투자를 집행 중이다. 오강호 신한투자증권 연구원은 최근 보고서에서 "LG전자는 엔비디아의 네트워크 전력, 냉각 파트너로 등재되고 제품 단위 규격 승인을 완료했다"며 "로보틱스도 검증단계(PoC) 테스트용 클로이드 로봇 양산 배치를 전개하고 있고, 액추에이터 파일럿 생산 라인을 구축하는 등 순항 중"이라고 평가했다.

2026.10.07 11:58장경윤 기자

한화, AI로 데이터센터 전력 낭비 잡는다…美 '차세대 신기술' 선정

한화가 데이터센터의 발전·저장·냉각 설비를 통합 관리하는 인공지능(AI) 기술로 미국 패스트 컴퍼니의 '차세대 신기술'에 선정됐다. 한화는 한화퓨처프루프 자회사 트랜스그리드 에너지의 '에너지플루오'가 패스트 컴퍼니의 '2026 차세대 신기술' 응용 AI 부문에 선정됐다고 밝혔다. 패스트 컴퍼니는 6일(현지시간) 선정 결과를 발표했다. 에너지플루오는 여러 설비로 나뉜 데이터센터의 전력 운영을 하나로 연결하는 시스템이다. 발전설비에서 만든 전력과 에너지저장장치(ESS)에 보관한 전력, 냉각·IT 장비에 필요한 전력을 함께 분석해 운영자가 시설 전체 에너지 사용을 조정하도록 돕는다. 분석에는 실시간 설비 데이터뿐 아니라 외부 환경 변화도 반영한다. 개별 장비의 소비전력을 줄이는 데서 나아가 생산·저장·소비 사이 운영 방식을 조율하는 것이 핵심이다. 회사가 제시한 운영비 절감 목표는 현장 구성에 따라 5~25%다. 주요 설비를 제어하는 최종 권한은 운영자에게 둔다. AI가 데이터를 바탕으로 개선안을 제안하더라도 실행 여부는 사람이 승인하도록 설계했다. 회사에 따르면 시스템의 기반 기술은 지난 3월 AI 기반 제품의 안전성을 평가하는 'UL 3115' 인증을 받았다. 패스트 컴퍼니는 이 시스템이 데이터센터 상태를 살피고 이상 원인을 분석한 뒤 전력 소비를 최적화할 대응안을 마련할 수 있다는 점을 소개했다. 이러한 기능에는 머신러닝과 대규모 언어모델(LLM)이 활용된다. 프라임그룹이 미국 전역에 엣지 데이터센터를 구축하면서 에너지플루오를 도입한 사례도 언급했다. 박영춘 트랜스그리드 에너지 대표는 데이터센터 전력망이 복잡해진 만큼 개별 설비를 따로 관리하는 방식에 한계가 있다고 설명했다. 에너지플루오를 통해 주어진 전력 한도 안에서 더 많은 전력을 IT 설비 가동에 배분하고 여러 시설을 통합적으로 관리하도록 지원한다는 것이다. 트랜스그리드 에너지는 미국에서 데이터센터 등 전력 소비가 큰 시설을 위한 발전설비와 ESS, 관련 인프라를 개발·운영하고 있다. 물리적인 전력설비에 AI와 데이터 분석을 접목하는 에너지 사업을 추진한다. 패스트 컴퍼니는 매년 산업과 사회에 변화를 가져올 잠재력을 갖춘 기술을 '차세대 신기술'로 선정한다. 올해 선정 분야는 응용 AI 등 31개다.

2026.10.07 11:09류은주 기자

인스타 DM 많이 보내 계정 막힐라…NHN데이터 소셜비즈, 자동 발송량 조절

인스타그램을 활용한 자동 마케팅이 늘면서 갑작스러운 메시지·댓글 증가로 계정 운영에 영향을 받을 수 있다는 우려도 커지고 있다. NHN데이터가 인스타그램 다이렉트 메시지(DM) 자동화 솔루션에 발송량 조절과 이상 활동 예방 기능을 추가한 이유다. NHN데이터는 인스타그램 마케팅 솔루션 '소셜비즈'의 계정 보호 기능을 강화했다고 7일 밝혔다. 소셜비즈는 메타 공식 API를 활용해 인스타그램 DM을 자동화하는 서비스다. NHN데이터는 최근 DM 발송량 제어와 메시지 발송 정책 개선, 댓글 자동 답글 제어, 게시물 제한 여부 확인 기능 등을 순차적으로 추가했다. 우선 짧은 시간 안에 메시지가 몰리는 상황에 대응할 수 있도록 시간당 DM 발송 한도를 설정하는 기능을 도입했다. 이벤트나 인기 게시물에 이용자 반응이 집중되더라도 설정한 발송량에 맞춰 댓글 답글과 DM을 나눠 보낼 수 있다. 메시지 발송 방식도 손봤다. 첫 DM부터 홍보성 내용을 보내는 대신 이용자가 필요한 정보를 먼저 요청하도록 유도하는 '기본 메시지'를 보내도록 했다. 기본 메시지에는 사용자 이름을 넣을 수 있는 기능도 추가했다. 게시물 반응이 갑자기 증가하는 상황에서는 시스템이 이를 감지해 댓글 자동 답글을 일시적으로 멈춘다. 같은 형태의 답글이 연속 등록돼 이상 활동으로 판단될 가능성을 줄이기 위한 조치다. 자동 답글이 중단되더라도 이미 예약된 DM은 발송하며 일정 시간이 지나면 댓글 답글 기능을 다시 작동시킨다. 인스타그램에서 접근이 제한된 게시물이나 릴스를 소셜비즈 관리자 페이지에서 확인할 수 있는 기능도 추가했다. 댓글이나 DM이 갑자기 발송되지 않을 때 해당 콘텐츠가 제한됐는지 확인할 수 있다. NHN데이터는 인스타그램 운영 정책 변화를 지속적으로 확인하면서 계정 보호 기능을 고도화할 계획이다. 이진수 NHN데이터 대표는 "메타 운영 정책 변화에 맞춰 서비스를 계속 개선할 것"이라며 "브랜드와 인플루언서가 마케팅과 콘텐츠 제작에 집중할 수 있도록 계정 보호 기능을 강화하겠다"고 말했다. 소셜비즈는 DM 자동화 외에도 계정 활동 데이터를 분석하는 '인사이트', 여러 콘텐츠와 외부 채널을 한 페이지에 모아 공유하는 '링크' 등을 제공하고 있다.

2026.10.07 10:52안희정 기자

로봇 학습용 영상 가공 AI가 맡는다…트웰브랩스 '페가수스 1.6' 출시

피지컬 인공지능(AI)의 주요 병목으로 꼽히는 방대한 영상 데이터 가공을 AI가 자동화할 수 있는 길이 열렸다. 사람의 행동을 담은 1인칭 영상을 분석해 로봇과 휴머노이드가 학습할 수 있는 데이터로 구조화하는 방식이다. 트웰브랩스는 비전언어모델(VLM) '페가수스 1.6'을 출시했다고 7일 밝혔다. 이 모델은 사람의 시선에서 촬영한 1인칭 영상인 에고센트릭 데이터를 이해하고 구조화하는 능력을 강화했다. 에고센트릭 데이터는 작업자가 액션캠이나 스마트 글라스 등을 착용한 채 특정 동작을 수행하는 모습을 촬영한 영상이다. 로봇 학습에 활용하려면 필요한 장면을 선별하고 사람의 행동을 구간별로 나눈 뒤 손과 도구·물체의 상호작용과 결과까지 파악해야 한다. 현재 이 과정은 상당 부분 사람의 노동력에 의존한다. 공개 영상 데이터셋 '에고-엑소4D'에서는 1286시간 분량의 영상에 행동과 작업 과정 등을 표시하는 데 누적 20만 시간 이상의 작업이 투입됐다. 원본 영상 1시간을 가공하는 데 약 155시간의 수작업이 필요했던 셈이다. 페가수스 1.6은 영상 속 사람의 행동과 주변 사물, 전후 맥락을 함께 이해해 작업을 구간별로 나누고 설명한다. 작업자가 부품을 집어 도구로 작업한 뒤 완성된 물체를 옮기는 경우 각각의 행동과 등장하는 사물, 행동 순서를 파악해 구조화할 수 있다. 이를 위해 행동 분할·라벨링, 상세 캡션 라벨링, 품질 평가, 검색·큐레이션, 개인정보·컴플라이언스 탐지 등 다섯 가지 기능을 지원한다. 시간 기반 메타데이터(TBM) 기능을 이용하면 사용자가 원하는 항목과 구조를 정의해 영상 속 행동과 맥락을 시간 정보와 함께 데이터로 정리할 수 있다. 손과 물체, 도구 등을 영상 전반에서 일관되게 식별하는 개체 인식 성능도 고도화했다. 대규모 영상을 처리하는 속도와 비용 효율성도 높여 로봇·피지컬 AI 기업이 대량의 영상을 학습 데이터로 가공할 수 있도록 했다. 실제 피지컬 AI 분야 적용도 이뤄지고 있다. 미국의 한 로보틱스 학습 데이터 기업은 공장 작업 현장에서 수집한 에고센트릭 영상의 품질을 평가하고 불량 데이터를 걸러낸 뒤 선별된 영상에 상세한 설명을 추가하는 데 페가수스를 활용하고 있다. 트웰브랩스에 따르면 해당 기업은 매일 수십만 시간 규모의 영상을 로봇 학습에 활용할 수 있는 형태로 정제하고 있다. 이재성 트웰브랩스 최고경영자(CEO)는 "물건이 미끄러졌을 때 바로잡는 것과 같이 사람들이 현실 세계에서 체득한 경험은 대부분 기계가 학습할 수 있는 형태로 기록되지 않았다"며 "페가수스 1.6은 영상을 구조화된 지식으로 바꿔 피지컬 AI와 로보틱스 기업들이 실제 인간의 경험을 학습에 활용할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.10.07 09:40이나연 기자

KT클라우드, 청라 50MW AIDC 구축 참여…수도권 서부 거점 넓힌다

KT클라우드가 인천 청라에 구축되는 50메가와트(MW)급 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업에 참여하며 수도권 AI 인프라 공급 확대에 나선다. 수도권 서부에 신규 거점을 확보하고 기존 데이터센터와 연계해 오는 2031년 1기가와트(GW) 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표다. KT클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AIDC 사업에 설계·구축·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 7일 밝혔다. 청라 AIDC는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축된다. 올해 4분기 착공해 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. KT클라우드는 데이터센터 설계 컨설팅과 주요 설비 공사(MEP), 안정성 및 운영 검증을 위한 커미셔닝부터 향후 운영까지 AIDC 구축·운영 전반을 담당한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사와 MEP 시공을 맡는다. 청라 AIDC는 수도권 서부에 위치해 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있으며 김포공항과 인천국제공항과도 인접해 있다. KT클라우드는 향후 가산·목동 등 수도권 주요 데이터센터와 청라 거점을 연계해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 데이터센터 간 네트워크 연속성도 강화할 계획이다. AI 인프라와 범용 클라우드 수요를 동시에 수용할 수 있도록 하이브리드 데이터홀 구조도 적용할 방침이다. 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'을 분리해 구성한다. AI 존에는 GPU에서 발생하는 열을 냉각수가 직접 제거하는 다이렉트 투 칩(D2C) 액체냉각 기술을 적용한다. 데이터센터 운영에는 KT클라우드가 자체 개발한 통합관리 솔루션 '데이터센터 인프라스트럭처 관리 시스템(DIMS)'을 활용한다. KT클라우드는 청라를 비롯해 수도권과 비수도권에서 AIDC 공급 기반을 확대 중이다. 수도권에선 기존 데이터센터와 신규 거점을 연계하고 비수도권에선 군산 등에서 대규모 AIDC 구축을 추진해 전국 단위 AI 인프라를 확보한다는 전략이다. 회사는 이를 통해 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보할 계획이다. DBO 전 과정에서 축적한 경험을 바탕으로 액체냉각과 모듈러·프리팹 등 차세대 데이터센터 기술도 고도화한다는 목표다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "청라 AIDC는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것"이라며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 09:31한정호 기자

"GPU, 시간 단위로 사용하세요"…데이터얼라이언스의 혁신 솔루션

데이터얼라이언스가 기존 대비 최대 90% 경제적인 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 서비스로 인공지능(AI) 시장을 공략한다. 현재 확보한 초기 단계 고객만 300여 곳이다. 데이터얼라이언스는 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에 참가해 GPU 인프라 공유 플랫폼 '지큐브' 성과와 핵심 기술을 소개했다. 지큐브는 기존 대형 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 비싼 고정비용 부담을 해소하기 위해 개발한 GPU 공유 플랫폼이다. 사용자가 원하는 시간만큼 GPU 자원을 켜고 끌 수 있도록 구현했다. 기존 대형 CSP 이용 대비 최대 90% 비용을 아낄 수 있다. 서로 다른 세대와 성능의 GPU를 하나의 통합 자원 풀에서 동시에 운용하는 이기종 GPU 풀링이 핵심 경쟁력이다. RTX 시리즈부터 H100급 GPU까지 통합 관리가 가능하다. 작업 목적과 예산에 맞춰 자원을 유연하게 선택·조합할 수 있다. 지큐브는 "컨테이너 기반 멀티테넌트 GPU 격리 기술을 통해 다수 사용자가 동일 GPU를 동시에 사용하는 경우에도 데이터 보안과 성능 안정성을 지원한다"고 설명했다. 이러한 장점을 무기로 AI 서비스 기업, 연구기관 등 300곳 이상 초기 단계 고객을 확보했다. GPU 공급자도 여러 클라우드 사업자들과 협력하고 있다. 데이터얼라이언스 관계자는 "시간 단위로 GPU 공유 서비스를 지원하는 것이 지큐브의 핵심 경쟁력"이라며 "최신 RTX 시리즈부터 네이버 클라우드, NHN 클라우드 등 주요 파트너사를 통해 엔비디아의 고성능 서버 칩까지 제공 가능하다"고 설명했다. 데이터얼라이언스는 2016년 설립된 AI 인프라 기업이다. 초기에는 스마트시티·사물인터넷(IoT) 기반 데이터 플랫폼 사업을 수행하며 기술력을 축적했다. 국토교통부, 과학기술정보통신부 등 정부 연구개발(R&D) 과제와 실증 사업에 참여하며 공공·민간 영역에서 경험을 쌓았다. 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 인프라 분야로 사업을 확장했다.

2026.10.07 09:22장경윤 기자

엠키스코어, AI·HPC 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL' 시연

AI·고성능컴퓨팅(HPC) 인프라와 데이터센터 전문기업 엠키스코어가 AI 인프라 운영의 복잡성을 낮추는 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL'을 'AI 페스타 26'에서 선보였다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 6일 오후 행사장 내 전시부스에서 만난 엠키스코어 관계자는 "AI·HPC 운영에서는 GPU부터 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드까지 다양한 요소를 모니터링해야 한다"며 "이를 개별적으로 확인하는 데는 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "M-OWL은 GPU와 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드 네트워크, 냉각 설비를 하나의 화면에서 관리할 수 있는 운영 환경이 필요하다는 문제 의식에서 개발됐다"고 덧붙였다. M-OWL은 엠키스코어가 대규모 AI·HPC 클러스터 구축·운영 경험과 고객 요구사항을 바탕으로 2년간 자체 개발한 솔루션이다. AI·HPC 및 수랭 데이터센터에 최적화된 대시보드와 리포트 기능을 제공한다. 엠키스코어 관계자는 "작업별 CPU/GPU 등 연산자원 활용도와 실행 노드 확인, 전체 자원 요약을 제공한다. 쿠버네티스 환경에서는 워커 노드의 리소스와 버전, 파드(Pod)와 컨테이너, 디플로이먼트 정보를 확인할 수 있도록 했다"고 설명했다. GPU 성능을 극대화하기 위해 주로 쓰이는 AMD 서버용 에픽 프로세서 기반 인피니밴드 네트워크의 연결 구조와 장애 추적도 M-OWL의 주요 기능 중 하나다. 엠키스코어 관계자는 "구축 후 시간이 지나면 어떤 장비가 어떤 스위치에 연결돼 있는지 쉽게 파악하기 어렵다. GPU와 스위치, 워크로드 간 연결 관계를 시각화해 장애가 발생한 장비와 영향을 받을 수 있는 노드를 파악할 수 있도록 했다"고 말했다. 엠키스코어는 GPU 서버의 고집적·고발열 환경에 대응하기 위한 수랭식 시스템 '아쿠아엣지(AQUAEdge)'도 공급하고 있다. M-OWL은 냉수 공급·환수 온도와 냉각수 분배장치(CDU) 상태, GPU 서버 온도도 대시보드에 표시한다. 엠키스코어 관계자는 "HPC 클러스터와 데이터센터를 운영한 노하우를 살려 실무자들이 반드시 참조해야 하는 데이터를 대시보드에 집약했다"며 "GPU·서버·스토리지·네트워크·냉각 설비를 통합 관리해 인프라 운영의 복잡성을 덜어주는 것이 가장 큰 의의"라고 강조했다.

2026.10.07 09:14권봉석 기자

휴먼컨설팅그룹, 국내 HR 리더 대상 '그라운드 원' 컨퍼런스 개최

인적자원(HR) 테크 기업 휴먼컨설팅그룹이 10월 28일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 HR AI 컨퍼런스 '그라운드 원'을 개최한다. 7일 회사에 따르면, 이번 행사는 최고인사책임자 및 HR 담당자를 대상으로 AI 시대의 인사 업무 변화와 운영 기준을 제시하는 자리다. HR 특화 AI 에이전트 '일라이자엑스'를 활용한 실무 효율화 방안을 공유한다. 행사는 박재현 HCG 대표의 환영사와 백승아 최고제품책임자(CPO)의 기조연설로 시작한다. 백승아 CPO는 'AI×HR의 기준을 다시 쓰다'를 주제로 HR 특화 AI의 핵심 개발 기준인 신뢰·완결성·효용을 제시하고, 조직의 시스템과 업무 맥락을 바탕으로 작동하는 일라이자엑스의 원리를 설명한다. 이어 'ChatHRT' 세션을 통해 AI 도입 과제와 신뢰성을 짚고, 5개 AI 에이전트 시연과 함께 미래 비전인 '퍼스널 에이전트' 청사진을 공개한다. 외부 연사 과학커뮤니케이터 '궤도'의 특별 강연 및 참석자 네트워킹도 마련된다. 컨퍼런스는 오후 1시 30분부터 7시까지 진행되며 참가비는 무료다. 현장 등록 없이 사전등록제로 운영되며, 참가 희망자는 HCG 공식 홈페이지의 '그라운드 원' 컨퍼런스 페이지를 통해 신청하면 된다. 휴먼컨설팅그룹 관계자는 “이번 컨퍼런스는 HR 전문성을 기반으로 인사 업무의 정확도·효율성을 높이기 위해 발전시켜 온 자체 AI 기술과 철학을 선보이는 자리”라며 “일라이자엑스와 퍼스널 에이전트의 청사진을 통해 HCG가 준비해 온 HR 혁신의 방향을 전달하겠다”고 말했다.

2026.10.07 09:10백봉삼 기자

TBWA코리아, AI 기반 모듈형 마케팅 솔루션 'AIM' 공개

글로벌 독립광고회사 TBWA코리아가 AI 시대의 변화하는 소비자 행동에 맞춰 브랜드를 진단하고 최적의 마케팅을 연결해 실행하는 모듈형 마케팅 솔루션 'AIM by TBWA'를 선보인다. 7일 회사에 따르면, AIM by TBWA는 AI 환경 내 브랜드 인식을 진단하고 소비자 데이터를 결합해 전략부터 미디어·PR, 콘텐츠, 고객 데이터, CRM까지 필요한 마케팅 영역을 모듈 형태로 연결·실행하는 솔루션이다. TBWA코리아가 자체 개발한 GEO 방법론 기반 진단을 시작으로 '진단·전략·미디어 및 PR·콘텐츠·고객 확보 및 DB 구축·CRM·재진단'으로 이어지는 7단계 순환 구조로 운영된다. 브랜드는 상황과 과제에 따라 필요한 영역만 선택해 조합할 수 있다. 이숙인 TBWA코리아 전무는 “소비자의 브랜드 인지도와 선망을 형성하는 기존의 마케팅 커뮤니케이션 'For Human'과 더불어, 이제는 AI가 우리 브랜드를 정확히 이해하고 추천할 수 있도록 최적화하는 마케팅 커뮤니케이션 'For Machine'까지 동시에 연구하고 실행해야 하는 시대”라며 “AI가 소비자의 브랜드 탐색과 선택에 미치는 영향이 커지는 환경에서, AIM이 기계와 인간 모두를 사로잡아 브랜드와 소비자를 효과적으로 연결하는 강력한 마케팅 솔루션이 될 것”이라고 밝혔다.

2026.10.07 08:52백봉삼 기자

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