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LG CNS, 이사회 의장에 이호영 사외이사 선임…책임경영 강화

LG CNS가 사외이사를 이사회 의장으로 선임하며 지배구조 강화와 경영 안정화에 속도를 낸다. LG CNS는 24일 오후 이사회를 열고 이호영 사외이사를 신임 이사회 의장으로 선출했다. 이는 같은 날 오전 열린 '제39기 정기주주총회'에서 현신균 대표 연임을 확정한 데 이은 조치다. LG CNS 측은 "이번 결정은 이사회의 독립성과 경영 투명성을 제고하기 위한 선제적 조치"라며 "이사회는 경영진에 대한 견제와 균형 기능을 수행하며 선진적인 지배구조 체계를 확립하게 됐다"고 설명했다. 앞서 회사는 이날 서울 마곡 LG사이언스파크 E9동에서 주총을 개최하고 재무제표 승인, 정관 변경, 이사 선임, 감사위원 선임, 이사 보수 한도 승인 등 주요 안건을 모두 가결했다. 특히 현신균 대표가 사내이사로 재선임되며 향후 3년간 경영을 이어가게 됐다. 신임 의장으로 선출된 이호영 사외이사는 한양대학교 법학전문대학원 교수로, 법률 및 내부통제 분야에서 전문성을 갖춘 인물로 평가된다. 2024년 LG CNS 사외이사로 합류한 이후 내부거래위원회 위원장을 맡아 공정한 내부거래 질서 확립에 기여해 왔다. LG CNS 측은 "이번 이사회 의장 선임을 통해 대외 신뢰도 제고 및 책임경영을 지속 강화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.03.24 17:49한정호 기자

[현장] LG CNS, 현신균 대표 연임…"M&A 폭넓게 검토"

LG CNS가 지난해 역대 최대 실적을 기반으로 한 인공지능(AI) 중심 성장 전략과 경영 체제 안정화를 동시에 다졌다. 연임에 성공한 현신균 대표는 향후 3년간 회사의 AI 전환(AX) 사업을 본격화하며 미래 성장 동력 확보에 속도를 낼 방침이다. LG CNS는 24일 서울 마곡 LG사이언스파크 E9동에서 '제39기 정기주주총회'를 개최했다. 이날 주총은 상정 안건들이 큰 이견 없이 의결돼 약 25분 만에 빠르게 종료됐다. 이날 주총에선 감사보고, 영업보고, 내부회계관리제도 운영실태 보고 등 3건의 보고사항이 공유됐다. 이어 ▲제39기 재무제표 승인의 건 ▲정관 일부 변경의 건 ▲이사 선임의 건 ▲감사위원회 위원 선임의 건 ▲이사 보수 한도 승인의 건 등 주요 안건이 상정됐으며 모두 원안대로 가결됐다. 재무제표 승인 안건에서는 LG CNS의 실적 성장세가 강조됐다. 회사는 지난해 연결 기준 매출 6조 1295억원, 영업이익 5518억원, 영업이익률 9.0%를 기록하며 역대 최대 실적을 달성했다. AI·클라우드 중심의 기술 리더십 확보와 금융·공공 분야 AX 사업 확대가 실적을 견인했다는 설명이다. 현금배당 지급은 중간배당 주당 750원, 결산배당 주당 1100원으로 총 주당 1850원이다. 실적 개선에 따른 주주환원 기조를 이어간 것으로 풀이된다. 정관 변경 안건에서는 사업 구조 변화와 제도 개선 방향이 반영됐다. 회사는 마이데이터 사업 철수에 따라 관련 사업 목적을 정관에서 삭제하고 사업목적을 현행화했다. 아울러 전자주주총회 도입, 집중투표제 배제 조항 삭제, 사외이사 명칭을 '독립이사'로 변경, 감사위원 분리선출 확대 및 '합산 3% 룰' 반영 등 개정 상법 사항을 정관에 반영했다. 이사 선임 안건에서는 현신균 대표가 사내이사로 재선임되며 연임에 성공했다. 임기는 3년으로 2029년까지다. 송광륜 최고재무책임자(CFO)는 사내이사로 신규 선임됐으며 정환 고려대 교수는 사외이사로 재선임됐다. 이성주 서울대 교수 역시 감사위원이 되는 사외이사로 재선임됐다. 감사위원 선임도 함께 이뤄졌다. 정환 교수는 감사위원으로 재선임됐고 이성주 교수는 분리선출 방식의 감사위원으로 선임됐다. 이사 보수 한도는 전년과 동일한 50억원으로 승인됐으며 전년도 집행액은 약 20억 8000만원 수준이다. 현 대표는 이날 인사말을 통해 회사의 사업 성과와 전략 방향을 강조했다. 그는 "지난해에는 고객의 디지털 전환을 함께 하며 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 디지털 비즈니스 이노베이터로서 지속 성장했다"며 "AI·클라우드 분야에서 기술 리더십을 강화하고 금융·공공 영역에서도 주요 AX 사업을 잇따라 수주하며 시장 경쟁력을 확보했다"고 말했다. 이어 "글로벌 딜리버리 네트워크(GDN)와 AI 네이티브 개발(AIND)을 고도화해 고객이 필요로 하는 AI 기술과 서비스를 빠르고 정확하게 제공하겠다"며 AX 중심 사업 강화 의지를 드러냈다. 주총 이후 기자들과의 질의응답에서는 향후 투자 전략과 신사업 방향에 대한 질문이 이어졌다. 현 대표는 "피지컬 AI는 로봇 관련 기술검증(PoC)를 진행 중"이라며 "피지컬 AI뿐 아니라 다양한 영역의 인수합병(M&A)도 폭넓게 검토 중"이라고 말했다. 또 LG그룹이 주력하고 있는 AI 데이터센터 사업과 관련해선 "AI 데이터센터는 LG그룹 역량을 모아 추진 중"이라고 설명했다. 자사주 소각 계획에 대해선 현재 별도의 추진 계획은 없다는 입장을 밝혔다. 아울러 최근 체결한 팔란티어와의 전략적 파트너십과 관련한 구체적 시너지 및 향후 계획에 대해선 말을 아꼈다. 현신균 LG CNS 대표는 "고객의 AX 여정을 주도하는 AX 컴퍼니로서 국내 사업 입지를 더욱 확고히 하고 새로운 시장을 적극 개척해 미래 성장을 이끌 핵심 동력을 지속 발굴해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.24 11:20한정호 기자

[현장] 현신균 LG CNS 대표 "AX 컴퍼니로 도약…미래 성장동력 발굴 총력"

LG CNS가 인공지능(AI) 중심 사업 재편 흐름 속에서 'AI 전환(AX)' 컴퍼니로의 지속적인 도약을 선언했다. 현신균 LG CNS 대표는 24일 서울 마곡 LG사이언스파크 E9동에서 개최한 제39기 정기주주총회에서 "고객의 AX 여정을 주도하는 AX 컴퍼니로 도약해 나가고자 한다"고 강조했다. 현 대표는 이날 인사말을 통해 AI 기술의 확산 방향도 짚었다. 그는 "글로벌 무역환경의 불확실성으로 사업 환경의 어려움이 심화되는 가운데 AX가 기업의 필수적인 생존전략으로 주목받고 있다"며 "CES 2026에서는 AI가 로봇 기술과 결합한 피지컬 AI가 주목받으며 AI 혁신이 디지털 공간을 넘어 현실 산업과 일상으로 확산되고 있다"고 설명했다. LG CNS는 이러한 흐름 속에서 지난해 역대 최대 실적을 달성하며 성장세를 이어갔다. 회사는 2025년 연결 기준 매출 6조 1295억원, 영업이익 5518억원, 영업이익률 9.0%을 기록했다. AI·클라우드 분야에서 기술 리더십을 강화하는 동시에, 금융·공공 부문에서도 주요 AX 사업을 잇따라 수주하며 시장 경쟁력을 입증했다는 평가다. 특히 LG CNS는 지난해 기업공개(IPO)를 통해 기업가치 도약 기반을 마련하고 글로벌 딜리버리 네트워크(GDN)와 AI 네이티브 개발(AIND)을 고도화하며 AX 역량 강화를 중점 추진해왔다. 이를 통해 고객이 필요로 하는 AI 기술과 서비스를 보다 빠르고 정교하게 제공한다는 전략이다. 향후 회사는 AX 컴퍼니로서 국내 시장 입지를 더욱 공고히 하는 동시에 신규 시장 개척에도 적극 나설 방침이다. 고객의 AX 여정을 주도하며 지속 가능한 미래 성장 동력을 확보하겠다는 구상이다. 현 대표는 "고객과 주주가 가장 신뢰하고 인정하는 회사가 될 수 있도록 차별화된 가치를 제공하고 끊임없는 혁신을 통해 굳건히 성장해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.24 10:24한정호 기자

미들웨어 경쟁력 키운 LG CNS, '레나' 앞세워 공공·금융 시장 정조준

LG CNS가 웹 애플리케이션 서버(WAS) 분야에서 최고 수준 인증을 획득하며 최신 자바 기술 표준과 글로벌 호환성을 확보했다. 고신뢰 IT 인프라를 요구하는 공공·금융 시장에서 기술 경쟁력을 바탕으로 사업 확장에 나선다는 목표다. 19일 LG CNS에 따르면 자사 핵심 WAS인 '레나(LENA)'가 국내 최초로 '자카르타 EE 10 풀 플랫폼' 인증을 획득했다. WAS는 로그인, 결제, 데이터 처리 등 기업 시스템의 핵심 애플리케이션을 실행·관리하는 미들웨어다. 이번 인증은 기업 IT 인프라의 안정성과 확장성을 좌우하는 핵심 영역에서 LG CNS의 기술력을 입증한 사례로 평가된다. 자카르타 EE는 자바 기반 대규모 시스템 개발을 위한 글로벌 표준 기술이다. 최신 버전은 EE 11이지만, 클라우드 환경에서의 안정성과 생태계 성숙도가 검증된 EE 10이 현재 글로벌 시장의 사실상 표준으로 자리 잡고 있다. 특히 LG CNS가 획득한 풀 플랫폼 인증은 자카르타 EE 10 인증 중 가장 높은 수준으로, 코어 프로파일·웹 프로파일을 포함한 전 영역을 충족해야 한다. 대규모 트랜잭션 처리, 분산 환경 운영, 사용자 인증 및 권한 관리 등 기업용 시스템에 요구되는 핵심 기능을 모두 갖춰야 획득 가능한 최고 난이도 인증으로 알려졌다. 레나는 이번 인증을 통해 국내 상용 WAS 가운데 유일하게 자카르타 EE 10 기준을 충족한 제품이 됐다. 이는 최신 자바 기술 표준 준수와 글로벌 시스템 간 호환성을 동시에 확보한 것으로, 특히 기술 요건이 엄격한 금융·공공 시장 진입을 위한 경쟁력을 확보했다는 평가다. LG CNS는 2017년 출시한 레나를 통해 클라우드 환경에 최적화된 WAS 시장을 공략해왔다. 이 솔루션은 특정 기술에 종속되지 않는 오픈소스 기반 구조를 바탕으로 다양한 기업 시스템 환경에서 유연한 운영을 지원한다. 레나는 온프레미스 서버부터 컨테이너 기반 클라우드 환경까지 폭넓게 지원한다. 기존 애플리케이션을 최신 기술 구조로 전환하는 애플리케이션 현대화 프로젝트에서도 인프라 변화에 따른 리스크를 최소화할 수 있는 점이 강점으로 꼽힌다. 운영 안정성 측면에서도 차별화 요소를 갖췄다. LG CNS는 자체 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 지능형 장애 감지·진단 엔진을 레나에 적용했다. 이를 통해 서버와 애플리케이션 상태를 실시간으로 모니터링하고 장애를 사전에 감지해 신속 대응을 제공한다. 또 다수 서버를 하나처럼 운영할 수 있는 클러스터링 기능과 사용자 세션을 안정적으로 유지하는 자체 세션 서버를 통해 대규모 서비스 환경에서도 안정적인 운영을 지원한다. LG CNS는 이번 인증으로 우선 국내 공공·금융 시장 중심 사업에 집중할 방침이다. 해외에서는 중국 시스템통합(SI) 기업들과 협업을 추진하며 글로벌 사업 기회 확대를 모색 중이다. 아울러 향후 레나에 인공지능(AI) 기술도 접목해 시스템 운영 자동화와 최적화를 구현하는 지능형 WAS로 고도화한다는 전략이다. 이를 토대로 클라우드 전환 수요와 함께 증가하는 기업 IT 인프라 혁신 시장을 선점한다는 계획이다. LG CNS 관계자는 "이번 인증은 레나가 글로벌 기준에서도 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 WAS임을 공식적으로 인정받은 것"이라며 "클라우드 전환과 보안 강화를 동시에 요구받는 WAS 시장에서 레나는 기업 고객을 위한 최고의 선택지"라고 강조했다.

2026.03.19 11:34한정호 기자

삼성·LG IT 계열사 대표, 연봉 차이 컸다…이유는

대표이사 겸 사장으로서 첫 보수를 받은 지난해 현신균 LG CNS 대표가 이준희 삼성SDS 대표보다 약 2배에 달하는 연봉을 수령한 것으로 나타났다. 17일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 LG CNS 현신균 대표의 연간 보수는 17억1700만원, 삼성SDS 이준희 대표는 9억8000만원으로 나타났다. 이는 성과급과 상여를 포함한 금액으로 기본급은 각각 12억9400만원과 6억1400만원으로 약 2배 차이를 보였다. 두 대표 모두 대표 겸 사장으로서 첫 보수를 받은 해다. 다만 현신균 대표는 2023년부터 LG CNS를 이끌어온 만큼 성과 반영 기간에서 차이가 발생한 영향이 있는 것으로 풀이된다. 이 같은 격차는 양사 사업 구조와 보상 철학 차이에서 비롯된 것으로 분석된다. LG CNS는 상장 이후 AI, 클라우드 중심 AX 사업을 확대하며 외형 성장과 기업가치 제고를 동시에 추진하고 있다. 성장 국면에 있는 기업 특성상 경영진 보수 역시 시장 수준에 맞춰 공격적으로 책정되는 경향이 반영된 것으로 보인다. 임직원 보수는 전반적으로 삼성SDS가 더 높은 구조를 보였다. 삼성SDS 등기임원 평균 보수는 7억4400만원으로 LG CNS의 5억7200만원보다 높다. 반면 미등기임원에서는 LG CNS가 소폭 앞선다. 삼성SDS는 80명 기준 평균 4억1200만 원, LG CNS는 45명 기준 4억3700만원으로 나타났다. 직원 보수에서도 삼성SDS가 우위를 보였다. 삼성SDS 연간 급여 총액은 1조5822억5400만원으로 평균 급여는 1억3800만 원을 기록했다. LG CNS는 7959억1700만원으로 평균 연봉이 1억1600만원 수준이다. 이는 글로벌 물류와 IT서비스를 동시에 운영하는 삼성SDS 특성상 고연봉 인력 비중이 높은 영향으로 분석된다. 연구개발 투자에서도 접근 방식이 갈린다. LG CNS는 약 445억원을 연구개발에 투입하며 AI, 클라우드 중심 AX 전략에 집중하고 있다. 신사업 확대와 기술 경쟁력 확보에 초점을 맞춘 투자다. 삼성SDS는 개별 연구개발(R&D) 비용을 별도로 크게 공시하기보다는 플랫폼, 물류, 클라우드 인프라 중심으로 분산 투자하는 구조를 보인다. 글로벌 물류 사업과 IT서비스 고도화를 동시에 추진하는 전략이다. 내부거래 구조에서도 차이가 나타난다. 삼성SDS는 전체 매출 13조9천299억원 중 특수관계자 매출이 11조3천712억원으로 내부거래 비중이 81.6%에 달하는 것으로 나타났다. LG CNS는 전체 매출 약 6조1천억원 중 특수관계자 매출이 약 3조3천억원으로 내부거래 비중이 약 54% 수준이다. 내부 의존도가 절반 이상을 차지하지만 클라우드, AI 디반 외부 사업 확대를 통해 비중을 완화하는 중이다. 지배구조에서도 차이가 확인된다. LG CNS는 최대주주 중심의 집중형 구조를 보인다. LG가 약 45%의 지분을 보유하고 있으며 2대 주주는 국민연금공단(약 8%)이다. 약 35%의 지분을 보유하며 기존 2대 주주였던 맥쿼리의 크리스탈코리아 유한회사는 지난 1월 모든 지분을 매각했다. 삼성SDS는 삼성전자(약 22.6%), 삼성물산(약 17%), 국민연금공단(약 8%) 등 주요 계열사와 기관투자자가 지분을 나눠 가진 분산형 구조다. 이 같은 지배구조 차이는 사업 전략과 보상 체계에도 일정 부분 영향을 미친 것으로 분석된다.

2026.03.17 19:06남혁우 기자

[유미's 픽] KT·LG CNS와 손 잡은 팔란티어, 韓 기업과 협업 확대 나선 이유는

미국 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스가 한국 기업들과의 협력을 확대하며 국내 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 KT에 이어 LG CNS와도 전략적 파트너십을 체결하면서 한국에서의 사업 기반을 넓히는 분위기다. LG CNS는 11일(현지시간) 미국에서 팔란티어와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. 이를 통해 팔란티어의 데이터 플랫폼 '파운드리(Foundry)'와 AI 플랫폼 'AIP(Artificial Intelligence Platform)'를 기반으로 기업의 AX(AI 전환) 사업을 공동 추진키로 했다. 양사는 이번 일로 제조·에너지·전자·물류 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 운영 체계와 AI 의사결정 시스템 구축 프로젝트를 확대할 계획이다. 이를 위해 LG CNS는 팔란티어 사업 전담조직 'FDE(Forward Deployed Engineering, 전방배치 엔지니어링)'도 신설한다. FDE 조직은 팔란티어와 긴밀히 협력해 제조·에너지·전자·물류 등 다양한 산업 전반에서 고부가가치 AX 적용 과제를 발굴·실행한다. 특히 팔란티어 플랫폼의 도입을 적극 검토하고 있는 LG그룹을 시작으로 본격적인 사업 확장에 나설 계획이다. LG CNS 관계자는 "이미 LG 계열사 한 곳의 품질 관리 영역에 파운드리와 AIP 적용을 위한 PoC(개념검증)를 성공적으로 마쳤다"며 "이를 바탕으로 최근 본 사업 계약을 체결했다"고 설명했다. 팔란티어는 앞서 지난해 KT와도 협력 관계를 구축했다. KT는 팔란티어의 글로벌 파트너 프로그램에 참여해 자사 클라우드와 네트워크 인프라 위에서 팔란티어 AI 플랫폼을 기업 고객에게 제공하는 사업을 추진하고 있다. 또 사내에 국방 전담 조직을 신설하는 등 국방 사업에도 공을 들이고 있다. 팔란티어와 두 기업의 협력은 역할 측면에서 차이를 보인다. KT가 클라우드 인프라와 플랫폼 확산 채널 역할을 맡는다면, LG CNS는 기업별 데이터 구조 분석과 시스템 통합을 수행하는 실행 파트너에 가깝다. 특히 제조 등 산업 현장에서 실제 AI 기반 운영 시스템을 구축하는 프로젝트는 LG CNS 같은 SI 기업이 담당하는 구조다. 이 같은 협력 구조는 팔란티어 사업 모델과도 맞닿아 있다. 팔란티어는 데이터 통합과 AI 기반 의사결정 지원 시스템을 제공하는 기업용 소프트웨어 기업으로, 플랫폼 공급과 함께 산업별 프로젝트 수행을 위해 현지 IT 서비스 기업과 협력하는 방식으로 사업을 확장해 왔다. 미국 중앙정보국(CIA) 투자기관인 인큐텔(In-Q-Tel)의 지원을 기반으로 성장했으며 미국 국방부와 정보기관 프로젝트를 수행하면서 기술력을 축적했다. 최근에는 기업용 AI 플랫폼 AIP를 중심으로 제조, 에너지, 물류 등 산업 분야로 사업 영역을 확대하고 있다. 한국에서도 산업별 협력 사례가 나타나고 있다. 삼성전자는 반도체 공정 데이터 분석에 팔란티어 기술을 활용한 것으로 알려져 있다. HD현대와는 조선소 자동화와 데이터 기반 운영 시스템 구축 프로젝트를 추진한 바 있다. 업계에선 팔란티어가 아시아 시장 가운데 한국에서 비교적 적극적인 행보를 보이고 있다고 봤다. 지난해 서울 성수동에서 글로벌 최초로 팝업스토어 형태의 브랜드 이벤트를 개최한 것도 한국 시장을 겨냥한 행보로 해석했다. 당시 행사에는 알렉스 카프 팔란티어 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 참석해 국내 기업 경영진과 협력 가능성을 논의한 것으로 전해졌다. 팔란티어가 국방·안보 분야에서 성장한 기업이라는 점도 시장에서 주목하는 요소다. 최근 데이터 기반 지휘통제와 AI를 통한 군 운영 시스템에 대한 관심이 커지고 있는 만큼, 팔란티어가 향후 우리나라에서도 방산·국방 분야로 협력 범위를 확대할 수 있을지 관심이 집중된다. 업계 관계자는 "팔란티어는 국방과 산업 데이터를 동시에 다루는 플랫폼 기업이라는 점에서 협력 가능성은 있어보인다"며 "정부가 국방 AX 투자를 확대하려는 움직임을 보이고 있어 관련 기술을 가진 기업들의 역할이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 팔란티어 플랫폼 도입 과정에서 기업들이 가장 크게 고려하는 요소는 '데이터 주권' 문제다. 팔란티어가 미국 국방·정보기관 프로젝트에서 성장한 기업인 만큼 핵심 생산 데이터나 공급망 데이터를 외부 플랫폼에 맡기는 것에 대한 우려가 제기될 수 있기 때문이다. 이에 팔란티어는 기업 내부 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식이나 특정 국가 내 클라우드 환경에서만 운영하는 소버린 클라우드 모델 등 다양한 구축 방식을 제공하고 있다. 실제 제조 기업 프로젝트에서는 외부 퍼블릭 클라우드가 아닌 내부 인프라에서 플랫폼을 운영하는 사례도 적지 않은 것으로 알려졌다. 비용 역시 주요 변수로 꼽힌다. 팔란티어 솔루션은 데이터 통합 프로젝트와 초기 구축 비용이 포함되면서 수십억원 규모 투자가 필요한 경우가 많아 기업용 소프트웨어 가운데서도 비용 부담이 높은 편으로 평가된다. 이에 따라 기업들은 PoC를 통해 투자 대비 효과를 확인한 뒤 단계적으로 사업을 확대하는 방식을 택하는 경우가 많다. 업계에선 팔란티어가 반도체, 배터리, 조선 등 제조 산업에서 한국이 강점을 보이고 있는 만큼, 앞으로 국내 기업들과의 협업 확대에 더 속도를 낼 것으로 봤다. 이 산업들이 생산 공정과 공급망이 복잡하고 운영 데이터 규모가 방대해 데이터 통합과 운영 분석에 강점을 가진 팔란티어가 고객사를 확보하기에 유리한 환경이라고 봐서다. 최근 정부가 제조 산업의 AI 전환(AX)을 핵심 산업 정책으로 추진하고 있는 점도 팔란티어가 한국 시장을 매력적으로 보는 요소로 꼽힌다. 산업통상자원부 등은 스마트공장 고도화를 넘어 AI 기반 자율제조 체계 구축을 추진하고 있으며, 제조 데이터와 공급망 데이터를 활용한 AI 적용 프로젝트도 늘어나는 추세다. 업계 관계자는 "팔란티어의 일본 인력들이 최근 다른 빅테크로 이직하는 사례가 많아지면서, 일본에선 자리를 잘 잡지 못하고 있다는 평가가 많다"며 "한국은 제조 산업 기반과 AI 전환 수요가 동시에 형성돼 있어 팔란티어가 일본에 비해 좀 더 힘을 싣는 분위기"라고 말했다. 그러면서 "일본 등 다른 시장과 비교해도 한국은 산업 협력 속도가 상대적으로 빠른 편"이라며 "팔란티어 역시 제조 산업 데이터를 기반으로 실제 운영 시스템을 구축하는 프로젝트가 빠르게 늘어나는 시장을 우선적으로 공략하는 전략을 취하고 있는 것으로 보인다"고 덧붙였다.

2026.03.12 14:47장유미 기자

LG CNS-팔란티어 '맞손'…기업용 AI 플랫폼 혁신 가속

LG CNS가 팔란티어와 전략적 파트너십을 맺고 기업용 인공지능(AI) 플랫폼 사업 확대에 나섰다. LG CNS는 팔란티어의 글로벌 행사 AIP콘(AIPCon)을 앞두고 팔란티어와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 11일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS CEO 현신균 사장과 팔란티어 창업자 겸 CEO 알렉스 카프(Alex Karp) 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 팔란티어는 기업 데이터 통합 플랫폼 '파운드리(Foundry)'와 '인공지능 플랫폼(AIP)'을 앞세워 글로벌 기업 시장에서 영향력을 확대해 온 AI 소프트웨어 기업이다. 파운드리는 기업 내부에 분산된 데이터를 통합·정제해 데이터 기반 운영 환경을 구축하는 플랫폼이며 AIP는 이 데이터 환경에 생성형 AI를 결합해 기업의 실시간 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. LG CNS는 이번 협력을 통해 팔란티어의 파운드리와 AIP를 국내 고객사 환경에 맞게 적용해 제공할 계획이다. 특히 제조, 에너지, 전자, 물류 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 운영과 AI 의사결정 체계를 구축하는 AX 사업을 확대한다는 전략이다. 이를 위해 LG CNS는 팔란티어 사업 전담 조직 '현장 밀착형 엔지니어링(FDE)'를 신설한다. 해당 조직은 팔란티어와 협력해 산업별 AX 적용 과제를 발굴하고 실제 현장에 적용하는 역할을 맡는다. LG CNS는 특히 팔란티어 플랫폼 도입을 검토 중인 LG그룹 계열사를 시작으로 사업 확장을 본격화할 계획이다. LG CNS는 이미 LG 계열사 한 곳의 품질 관리 영역에서 파운드리와 AIP 적용을 위한 개념검증(PoC)을 완료했다. 이를 기반으로 최근 본 사업 계약도 체결한 것으로 알려졌다. 사내 적용 사례도 확보했다. LG CNS는 자체 데이터 플랫폼과 분석 역량에 파운드리를 연계해 사업 및 운영 데이터를 실시간 분석하는 체계를 구축했다. 여기에 AIP를 활용한 리스크 예측과 의사결정 지원 시스템을 적용해 실제 운영 환경에서 플랫폼 효과를 검증했다. LG CNS는 이러한 내부 운영 경험을 기반으로 외부 기업 대상 AX 사업을 본격 확대한다는 방침이다. 현신균 LG CNS 사장은 "이번 전략적 파트너십 체결은 LG CNS의 AX 사업을 글로벌 수준으로 확장하는 중요한 전환점"이라며 "LG CNS의 산업 전문성과 팔란티어의 AI 플랫폼 역량을 결합해 고객의 AX 혁신을 이끌어 나가겠다"고 말했다.

2026.03.12 09:35남혁우 기자

LG CNS, 피지컬 AI 풀스택 갖춘다…美 로봇기업 덱스메이트 투자

LG CNS가 휴머노이드 로봇을 중심으로 한 피지컬 인공지능(AI) 사업 전략을 본격화한다. 로봇 하드웨어(HW)부터 로봇 파운데이션 모델(RFM), 운영 플랫폼까지 결합한 풀스택 서비스 구축을 통해 산업 현장에서 실제 활용 가능한 로봇 생태계를 만든다는 목표다. LG CNS는 미국 로봇 기업 덱스메이트에 전략적 투자를 단행했다고 10일 밝혔다. 이번 투자는 LG의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 LG테크놀로지벤처스를 통해 진행됐다. 산업 현장에 최적화된 휴머노이드 로봇 HW 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 투자로 평가된다. 실리콘밸리에 위치한 덱스메이트는 글로벌 로봇 브레인 개발 기업들이 연구용 표준 HW로 채택할 만큼 성능을 인정받은 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 특히 인간형 로봇의 작업 능력을 유지하면서도 장시간 안정적인 작업을 위해 다리 대신 휠 기반 하체 구조를 적용한 것이 특징이다. 덱스메이트 로봇은 휠 기반 하체와 고속 작업에 특화된 양팔, 비전 센서를 통해 주변 환경을 인식하는 머리 구조로 설계됐다. 36개 이상의 자유도를 기반으로 정밀한 양손 협동 작업이 가능하며 양팔 기준 약 15kg의 적재 하중을 지원한다. 또 한 번 충전으로 20시간 이상 작업이 가능해 물류센터나 제조공장 등 산업 현장에서 안정적으로 활용될 수 있다. LG CNS는 이번 투자로 이족보행 휴머노이드와 사족보행 로봇에 이어 휠 타입 휴머노이드까지 확보하며 로봇 HW 라인업을 확장하게 됐다. 이를 기반으로 로봇 HW, RFM, 운영·학습 플랫폼을 결합한 풀스택 로봇 전환(RX) 서비스를 제공할 계획이다. LG CNS는 로봇 운영과 학습을 위한 자체 플랫폼도 개발 중이다. 동시에 로봇 사업 확대를 위한 글로벌 파트너십과 투자도 지속하고 있다. 지난해 6월에는 미국 로봇 브레인 개발 기업 스킬드 AI에 투자하고 파트너십을 체결해 산업 맞춤형 RFM 고도화를 추진 중이다. 물류·유통·제조 현장의 데이터를 기반으로 로봇 개념검증(PoC) 프로젝트도 다수 진행 중이다. 로봇이 물류센터나 제조공장에서 물품을 적재·분류하거나 선박 조립 상태 및 품질을 검사하는 등 실제 산업 현장에서의 업무 수행 능력을 검증하고 있다. 이준호 LG CNS 스마트물류·시티사업부 전무는 "이번 투자는 로봇 하드웨어와 RFM, 플랫폼을 유기적으로 결합해 대규모 로봇 운영을 가능하게 하고 산업 현장에 빠르게 확산시키기 위한 전략적 행보"라며 "기술 검증을 넘어 실제 현장에 즉시 적용 가능한 휴머노이드 로봇 사업 모델을 실증해 피지컬 AI 시대를 선도해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.10 10:00한정호 기자

[유미's 픽] "글로벌 AI SW 기업 되겠다"...LG유플 선언에 LG CNS '예의주시'

"통신과 AX 기술의 솔루션화를 주도하는 AI 중심의 SW 기업이 되겠습니다." 홍범식 LG유플러스 사장이 최근 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26에서 이같이 선언하면서 LG그룹 내 인공지능(AI) 인프라 사업 구도에도 변화가 감지되고 있다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 시장 1위 사업자인 LG CNS가 주도해 온 데이터센터·인공지능 전환(AX) 영역에 통신 계열사 LG유플러스가 AI 인프라 사업 확대를 선언하며 사실상 도전장을 내민 모양새다. 9일 업계에 따르면 LG유플러스는 MWC26에서 '원(One) LG' 전략을 기반으로 한 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업 확대 계획을 공개했다. 2027년 완공 예정인 경기 파주 AIDC를 중심으로 AI 연산 인프라 사업을 확대하고 데이터센터 운영을 넘어 AI 플랫폼과 서비스까지 사업 범위를 넓히겠다는 구상이다. 파주 AIDC는 약 200MW 규모로 구축되며 최대 12만 개의 그래픽처리장치(GPU)를 수용할 수 있는 대형 AI 데이터센터로 조성될 예정이다. LG유플러스는 데이터센터 운영과 AI 인프라 관리 시스템을 담당하고 냉각과 전력 등 인프라는 LG전자와 LG에너지솔루션 등 계열사 기술을 활용한다는 계획이다. LG CNS 역시 AI 인프라 사업을 핵심 성장 동력으로 삼고 있다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)을 포함한 인프라 사업을 주요 사업으로 추진하고 있다. 최근에는 컨테이너형 데이터센터 'AI 박스'를 공개하고 GPU 576장을 수용할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터 모델을 선보였다. 부산 데이터센터 부지에는 약 50개의 AI 박스를 집적한 'AI 박스 캠퍼스' 구축도 추진 중이다. 해외에서도 AI 데이터센터 사업을 확대하고 있다. LG CNS는 인도네시아 자카르타에서 약 1000억원 규모의 하이퍼스케일급 AI 데이터센터 구축 사업을 수주하고 현지 대기업 시나르마스 그룹과 합작법인을 설립했다. 이 사업 역시 LG전자 냉각 기술과 LG에너지솔루션 배터리 솔루션을 결합한 '원 LG' 방식으로 추진된다. 이처럼 LG유플러스와 LG CNS가 각각 AI 데이터센터와 AI 인프라 사업을 확대하면서 두 회사의 사업 영역은 점차 교차하는 모습이다. 특히 데이터센터 산업에서 설계(Design)·구축(Build)·운영(Operate)을 포함하는 DBO 사업은 통합 인프라 사업으로 분류되는데 양사가 모두 해당 영역을 핵심 사업으로 제시하고 있다. 실제로 양사가 발표한 자료에서도 이러한 흐름이 확인된다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 중심으로 '원 LG' 전략을 설명하고 있으며, LG유플러스 역시 AI 데이터센터 구축과 운영을 중심으로 같은 전략을 강조하고 있다. 같은 협력 구조를 언급하면서도 사업 중심은 각 회사로 설명하는 방식이다. LG CNS 내부에서는 이러한 흐름을 예의주시하는 분위기다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 시장에서 국내 1위 사업자로 꼽힌다. 업계에서는 LG CNS를 선두로 KT클라우드 등이 뒤를 잇는 구조로 평가하고 있다. 이 때문에 통신 계열사인 LG유플러스가 AI 데이터센터 사업 확대를 선언하면서 사실상 같은 인프라 영역에 진입하는 것 아니냐는 시각도 나온다. 업계에선 AI 인프라 시장 확대 과정에서 기존 DBO 강자인 LG CNS에 통신사가 도전하는 구도가 형성되고 있다는 분석도 제기된다. LG그룹은 AI 모델 개발은 LG AI연구원이, 데이터센터 냉각은 LG전자, 전력 인프라는 LG에너지솔루션이 담당하는 방식으로 계열사 협력을 강화하고 있다. 여기에 데이터센터 구축과 운영, AI 인프라 사업을 두고 LG CNS와 LG유플러스가 동시에 사업 확대에 나서면서 그룹 내 사업 경계가 이전보다 복잡해지는 모습이다. 업계에선 이러한 흐름이 통신 산업 구조 변화와 맞물린 현상으로 보고 있다. 이동통신 시장 성장세가 둔화되면서 통신사들이 AI·클라우드·데이터센터 등 인프라 사업으로 영역을 확대하고 있기 때문이다. 실제로 SK텔레콤과 SK AX, KT와 KT DS 등 국내 주요 통신 그룹에서도 통신 계열사와 IT서비스 계열사의 사업 영역이 일부 겹치는 구조가 나타나고 있다. 업계 관계자는 "LG CNS는 국내 DBO 시장에서 가장 많은 데이터센터 구축 경험을 가진 사업자"라며 "AI 데이터센터 시장이 커질수록 통신사와 IT서비스 기업 간 경쟁 구도가 더욱 뚜렷해질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.09 10:23장유미 기자

LG CNS, 그룹 기술 결집한 소형 데이터센터 'AI 박스' 공개…글로벌 공략

LG CNS가 LG그룹 계열사와 기술력을 결집한 컨테이너형 인공지능(AI) 데이터센터 'AI 박스'를 선보이며 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나선다. LG CNS는 컨테이너 하나에 그래픽처리장치(GPU) 576장을 수용할 수 있는 AI 박스를 출시했다고 5일 밝혔다. AI 박스는 별도의 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결하는 방식으로 구축되는 소형 AI 데이터센터다. 전통적인 데이터센터 구축에 약 2년이 걸리는 것과 달리 약 6개월 만에 구축이 가능해 AI 인프라 수요에 빠르게 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 모듈형 구조를 적용해 확장성도 확보했다. 단일 컨테이너 단위로 운영할 수 있을 뿐 아니라 수십 개의 컨테이너를 단계적으로 결합해 하이퍼스케일급 AI 데이터센터로 확장할 수 있다. 고객은 초기 투자 부담을 줄이면서도 필요에 따라 인프라 규모를 유연하게 확대할 수 있다는 설명이다. AI 박스는 LG CNS의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량과 LG 계열사의 기술력을 결합한 '원(One) LG' 기반 AI 데이터센터 모델이다. LG CNS는 약 40년간 축적한 데이터센터 설계·구축·운영 경험을 바탕으로 AI 플랫폼과 전력·냉각 인프라, IT 장비를 통합 설계했다. 특히 LG전자의 냉각수 분배 장치(CDU)와 항온항습기, 냉동기 등 냉각 설비와 LG에너지솔루션의 UPS용 배터리를 패키지 형태로 적용해 고전력·고밀도 AI 환경에 최적화된 전력·냉각 인프라를 구현했다. AI 박스는 전력 인프라를 담당하는 무정전전원장치(UPS)·변압기·수배전반 등 전기실과 IT 장비 운영 공간인 전산실로 구성된다. 외부에는 발전기와 배터리실, 냉동기를 갖춰 안정적인 전력 공급과 효율적인 열 관리를 지원한다. AI 박스 1개당 서버 전력은 1.2메가와트(MW) 규모로 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있다. AI 데이터센터 수요가 빠르게 증가하는 상황에서 AI 박스는 구축 기간과 인프라 확보 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 기존 대형 데이터센터는 부지 확보와 인허가, 전력·냉각 설계 등에 시간이 오래 걸려 급증하는 AI 인프라 수요에 신속히 대응하기 어려웠다는 한계가 있었다. LG CNS는 첫 번째 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축할 계획이다. 향후 약 2만 7179㎡(약 8221평) 부지에 약 50개의 AI 박스를 집적한 대규모 'AI 박스 캠퍼스'를 조성해 국내 AI 인프라 수요에 대응할 방침이다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 글로벌 AI 데이터센터 시장 규모는 2030년까지 약 700조원 규모로 성장할 전망이다. LG CNS는 AI 박스를 통해 설계·구축·운영을 아우르는 데이터센터 DBO 역량을 강화하고 AI 인프라 패키지 사업자로 도약한다는 목표다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "AI 서버부터 전력·냉각·운영까지 통합 제공하는 AI 박스는 데이터센터 사업의 새로운 패러다임을 이끌어 갈 것"이라며 "국내 시장의 성공 사례를 바탕으로 동남아시아, 북미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.03.05 10:00한정호 기자

LG CNS, 상반기 세 자릿수 경력 채용…AI·로봇 경쟁력 강화

LG CNS가 올해 상반기 세 자릿수 규모 경력직 채용에 나서며 인공지능(AI)·로보틱스 등 미래 핵심 사업 분야 인재 확보를 본격화한다. LG CNS는 AI·로보틱스·글로벌 금융·컨설팅·데이터센터·전사적자원관리(ERP)·스마트팩토리 등 주요 사업 전반에 걸쳐 대규모 경력 채용을 실시한다고 2일 밝혔다. 이번 채용은 주요 전략 사업 분야를 중심으로 진행된다. 모집 분야와 관련한 실무 경험과 전문성을 갖춘 인재라면 전공과 연차에 관계없이 지원 가능하다. LG CNS는 최신 기술을 산업 현장에 적용해 실질적인 비즈니스 혁신을 이끌어낼 수 있는 실전형 인재 확보에 초점을 맞출 계획이다. AI 직무는 고객 비즈니스에 최적화된 AI 모델과 서비스를 설계·구현하는 역할을 맡는다. LG CNS AI 전환(AX) 인재는 금융·공공·제조·제약·바이오 등 다양한 산업 영역에 특화된 에이전틱 AI를 개발하며 산업별 AI 역량을 축적하게 된다. 앞서 LG CNS는 공공 분야에서 한국은행과 함께 국내 최초로 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증했으며 외교부 지능형 AI 데이터 플랫폼 등 대형 프로젝트를 수행 중이다. 금융권에서는 NH농협은행 생성형 AI 플랫폼, 미래에셋생명 정보계 차세대 시스템 등 대규모 AX 사업을 잇달아 추진하고 있다. 제약·바이오 분야에서도 종근당 제품 품질평가 자동화 시스템을 구축하고 보건복지부의 K-AI 신약개발 플랫폼 관련 사업 계약을 체결하는 등 적용 범위를 넓히고 있다. 로보틱스 직무는 물류·제조 현장의 로봇 기반 자동화 프로젝트를 수행한다. 산업 현장에 로봇을 신속히 투입할 수 있도록 학습시키고 안정적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 운영·관제 플랫폼을 고도화하는 역할을 담당한다. 현재 LG CNS는 10여 개 물류·제조 고객사와 산업용 휴머노이드 로봇 기술검증(PoC)을 진행 중이다. 로봇 전환(RX) 인재는 실제 산업 환경에서 로봇의 학습·적용·고도화 전 과정을 경험하며 현장 중심 역량을 축적할 수 있다. 이와 함께 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 위치한 AI·로보틱스 연구개발(R&D)센터를 통해 차세대 로봇 선행 기술을 연구하고 국내 퓨처 로보틱스 랩을 통해 현장 적용 중심의 로봇 기술 R&D를 진행하고 있다. 스킬드 AI 등 글로벌 로봇 기업과의 전략적 협력도 확대 중이다. 임직원 대상 AI 활용 환경도 강화하고 있다. LG AI연구원의 챗엑사원과 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈를 도입해 사내 업무 전반에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 클로드·제미나이·챗GPT 등 주요 AI 모델 약 20여 개 버전을 한 곳에서 비교·검증할 수 있는 AI 프롬프트 스튜디오도 운영 중이다. LG CNS 관계자는 "글로벌 수준의 AX·RX 리더십을 확보하고 핵심 기술 경쟁력을 지속적으로 강화하기 위해 인재 채용과 육성에 주력하고 있다"며 "AI·로보틱스 등 신기술을 실제 산업 현장에 적용해 고객의 차별화된 경쟁력을 만들어가고자 하는 인재들에게 최적의 교육과 업무 환경을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.02 10:00한정호 기자

[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] VM웨어 "AI 팩토리 회복 탄력성,기업 경쟁력 좌우"

"인공지능(AI)는 이제 국가와 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라입니다. 회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것입니다." 허진성 VM웨어 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 기업 AI 인프라 전략의 핵심을 '플랫폼화'와 '주권 전략 정렬'로 제시했다. 허 아키텍트는 발표에서 AI 도입이 실험 단계를 넘어 전사 확산 단계로 접어들면서 인프라 안정성과 거버넌스 체계가 무엇보다 중요해졌다고 진단했다. 특히 AI 워크로드가 급증하는 환경에서는 단순한 GPU 확충이 아니라 장애 상황에서도 서비스가 유지할 수 있는 AI 팩토리 수준 회복 탄력성이 확보돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI를 공장처럼 운영하려면 생산성뿐 아니라 중단 없는 운영 구조가 전제돼야 한다"고 강조했다. 최근 한국을 비롯해 미국, 중국 등 주요 국가에서 부상하고 있는 '소버린 AI' 전략을 언급하며 기업 AI 거버넌스가 국가 전략과 정합성을 갖추는 것이 중요하다고 말했다. 데이터 주권, 모델 통제권, 인프라 자립성 등이 국가 경쟁력과 직결되는 상황에서, 기업 역시 자사 AI 전략을 국가 프레임 안에서 설계해야 한다는 것이다. 그는 "기업 AI 거버넌스 전략이 국가 소버린 AI 방향성과 어긋나면 장기적으로 리스크가 될 수 있다"고 짚었다. 허 아키텍트는 LG AI연구원이 국내 소버린 AI 후보군으로 유력하게 거론되는 점도 언급했다. 그는 "LG 그룹은 소버린 AI 흐름 속에서 유리한 고지에 있다"며 "그룹 차원의 인프라 역량과 AI 연구 역량을 결합할 경우 글로벌 경쟁에서도 차별화된 위치를 확보할 수 있다"고 평가했다. 이어 AI 팩토리를 통해 실제 구축한 사례도 간략히 소개했다. 해당 사례에서는 GPU 자원 통합 관리, 모델 거버넌스 체계화, 데이터 보안 통제를 동시에 구현해 비용 효율성과 안정성을 확보했다고 설명했다. 특히 플랫폼 기반으로 모델을 서비스화해 여러 조직이 공동 활용하도록 하면서도 데이터는 분리 관리하는 구조를 적용했다고 밝혔다. 허진성 아키텍트는 "AI는 더 이상 실험이 아니라 국가와 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라"라며 "회복 탄력성을 갖춘 AI 팩토리와 소버린 AI 전략 정렬이 앞으로의 승부를 결정할 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] LLM보다 20배 자원 쓰는 에이전틱 AI…레드햇 "해법은 추론 최적화"

"에이전틱 AI는 하나의 질문에도 모델을 여러 번 호출하며 일반 챗봇 대비 GPU 자원을 5배에서 최대 20배까지 더 소모하는 구조입니다. 기업이 이를 도입해 수익을 창출하려면 비용 통제와 성능 확보, 서비스 안정성을 동시에 달성할 수 있는 추론 최적화가 필수입니다." 이호진 레드햇 솔루션 아키텍트는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 '에이전틱 AI로의 진화와 추론 최적화 전략'을 주제로 발표하며, 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환되는 흐름과 이에 따른 인프라 전략 변화를 짚었다. 이 아키텍트는 가트너와 IDC 리서치를 인용하며 올해 기업 애플리케이션 40%가 업무 특화 AI 에이전트를 탑재하거나 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것이라고 설명했다. 단순 질의응답을 수행하는 생성형 AI에서 벗어나, 멀티스텝 업무 자동화와 워크플로우 판단·실행까지 수행하는 구조로 진화하고 있다는 분석이다. 문제는 자원 소모다. 에이전틱 AI는 하나의 요청에도 모델 호출과 도구 실행, 검색과 재시도를 반복한다. 그 결과 일반 챗봇 대비 GPU 자원이 5배에서 최대 20배까지 더 필요할 수 있다. 그는 "이 구조에서는 추론 비용이 급격히 증가할 수밖에 없다"며 "추론 최적화 없이 에이전틱 AI를 확장하는 것은 현실적으로 어렵다"고 말했다. 이어 추론의 개념과 운영 환경에서의 과제를 설명했다. 대규모언어모델(LLM) 추론은 입력을 토큰으로 변환하고 토큰 간 관계를 계산해 답변을 생성하는 과정이다. 현재 AI 시장의 예산과 컴퓨팅 중심이 학습에서 추론 영역으로 이동하고 있으며 상시 운영 환경에서는 성능과 비용 최적화의 효과가 더욱 크게 나타난다고 강조했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서는 GPU 자원 효율화뿐 아니라 보안 검증, 모델 안정성 확보, 지연 편차 관리까지 함께 고려해야 한다고 짚었다. 레드햇은 이를 해결하기 위한 전략으로 가상대규모언어모델(vLLM), LLM 컴프레서, 검증된 모델 컬렉션, 대규모 분산 추론 기술(LLM-D)을 제시했다. vLLM은 고성능 모델 서빙 엔진으로, 신규 모델과 다양한 AI 가속기를 지속적으로 지원하며 업계 표준처럼 활용되고 있다고 설명했다. LLM 컴프레서는 양자화를 통해 모델 크기와 GPU 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 기술이다. 실제 70B 모델을 GPU 8장에서 2장으로 줄이면서 99% 이상의 정확도를 확보한 사례도 소개했다. 또한 오픈시프트 기반으로 검증·최적화된 모델을 제공해 엔터프라이즈 AI의 품질과 안정성을 빠르게 확보할 수 있다고 밝혔다. LLMD는 대규모 분산 추론을 지원하는 기술로 여러 서버에 모델을 분산 배치하고 라우팅과 로드밸런싱, KV 캐시 효율화를 통해 고성능과 비용 효율을 동시에 달성할 수 있도록 돕는다고 설명했다. BC카드 사례도 공유했다. 초기에는 오라마 기반으로 최대 20건 요청을 처리했으나, vLLM 전환과 API 캐싱, 튜닝을 거치며 최대 25만건 요청을 처리하는 구조로 확장했다. 특히 LLM 컴프레서를 통한 양자화로 모델 크기를 절반으로 줄이고 성능은 3배 높이면서도 정확도 차이는 0.01% 수준에 그쳤다고 밝혔다. 이 과정에서 기업이 모든 기술 레이어를 자체적으로 감당하기보다 안정적인 플랫폼을 기반으로 전문 역량을 결합하는 전략이 필요하다고 강조했다. 이호진 아키텍트는 "에이전틱 AI 시대에는 추론이 곧 경쟁력"이라며 "레드햇 AI 플랫폼과 전문 역량, 컨설팅을 통해 고객의 추론 최적화와 AI 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

오픈AI "AI는 기업 운영의 일부…지금 의사결정이 미래 좌우"

"인공지능(AI)은 기업 운영의 일부가 되고 있습니다. AI를 단순도구로 사용할 것인지 기업 운영체제(OS)로 만들지는 지금 의사결정에 달려있습니다." 김양용 오픈AI AD(Account Director)는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 생성형 AI를 조직 자산으로 전환하기 위한 전략과 엔터프라이즈 AI 플랫폼 방향성을 제시했다. 김 AD는 AI 확산 속도를 언급하며 기술 전환의 가속도를 강조했다. 그는 "인터넷이 1억 사용자를 확보하는 데 7년이 걸렸고, 페이스북은 4년 반이 걸렸다"며 "챗GPT는 2개월 만에 1억 사용자를 확보했다"고 말했다.이어 "이는 기술의 문제가 아니라 수용 속도의 문제"라며 "AI는 이미 전 산업에 보편적으로 스며들고 있다"고 설명했다. 김 AD는 수 많은 기업에서 다양한 생성형 AI 툴을 도입해 활용하고 있지만, 진짜 과제는 전사적 전환이라고 짚었다. 그는 "모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 조직 전체의 생산성 혁신으로 연결하는 운영 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다"며 "사내 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있고, 개발자 중심 API 영역과 사용자 중심 툴 사이에 간극이 존재하고 있다"고 설명했다. 이를 해결하기 위해 오픈AI는 기업 내부에 통합 AI 레이어를 구축하는 '엔터프라이즈 AI 플랫폼' 전략을 추진하고 있다고 밝혔다. 김 AD는 "데이터를 연결하고 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 기반 위에 에이전트를 배포하고, 이를 단일 콘솔에서 관리하는 구조를 제공하고 있다"며 "자연어로 에이전트를 만들고 런타임 환경에 배포해 실제 업무 워크플로를 자동화하는 방식"이라고 설명했다. AI 조직 전환은 3단계로 접근해야 한다고도 강조했다. 구성원 각자가 AI를 일상적으로 활용하고, 도메인 전문가가 자신의 노하우를 반영한 유스케이스를 만들며 이를 연결해 엔드투엔드 프로세스를 자동화하는 구조로 확장해야 한다는 설명이다. 김 AD는 "AI 도입의 성과를 단순히 인력 감축으로 계산하는 것은 한계가 있다"며 "전체 구성원이 AI를 활용하고 그 결과가 조직 자산으로 축적될 때 진짜 혁신이 일어난다"고 강조했다.

2026.02.26 18:00남혁우 기자

[현장] 시스코 "AI 운영, 모델부터 네트워크·데이터까지 전 구간 검토해야"

"인공지능(AI)는 그래픽처리장치(GPU), 네트워크, 스토리지, 데이터, 에이전트까지 전 계층이 동시에 얽혀 있는 복합 시스템입니다. 어느 한 지점만 봐서는 장애 원인, 성능 병목, 비용 문제도 정확히 알 수 없습니다. 그래서 AI 운영은 전 구간을 통합해 들여다보는 옵저버빌리티가 필수입니다." 인필교 시스코 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 'AI를 위한 옵저버빌리티 전략'을 주제로 발표에 나섰다. 그는 "AI는 모델만의 문제가 아니라 인프라 전반의 문제"라며 모든 인프라를 통합적으로 들여다보는 가시성이 필요하다고 강조했다. 인 상무는 먼저 AI 인프라의 복잡성을 짚었다. GPU 서버 도입이 급증했지만, 실제 운영 단계에서는 GPU 사용률, 병목 구간, 네트워크 지연, 스토리지 성능, 전력과 냉각까지 모두 영향을 미친다고 설명했다. 그는 "GPU가 정상이라고 해서 AI 서비스가 정상은 아니다"라며 "CPU, 메모리, GPU 간 연결, 클러스터 네트워크, 데이터 공급 체계까지 함께 봐야 한다"고 말했다. 이어 '옵저버빌리티 포 AI(Observability for AI)' 개념을 소개했다. 이는 기존 포인트 모니터링을 넘어 인프라 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트 데이터를 통합 수집해 전체 흐름을 한 번에 파악해야 한다는 개념이다. 또 오픈텔레메트리 기반 데이터 수집과 '피델리티 데이터(fidelity data)' 확보의 중요성도 이날 강조했다. 인 상무는 "AI 환경은 일반 IT 시스템보다 훨씬 많은 데이터를 실시간으로 생성한다"며 "데이터가 빠짐없이 수집돼야 정확한 분석과 원인 규명이 가능하다"고 말했다. AI 모델 관측 영역에 대해서도 언급했다. 그는 "이제는 모델과 에이전트 자체도 모니터링 대상"이라며 "환각 문제, 프롬프트별 응답 품질, 토큰 사용량과 비용까지 분석해야 한다"고 설명했다. 이어 "모든 프롬프트와 응답을 데이터로 확보해야 환각 여부와 품질을 판단할 수 있다"며 "운영 품질과 비용 최적화를 동시에 달성해야 한다"고 덧붙였다. 운영 과정에서 발생하는 장애를 방지하기 위한 에이전틱 AI도 소개했다. 인 상무는 기존에는 운영자가 AI에 질문해 원인을 찾는 방식이었다면, 앞으로는 AI 에이전트가 스스로 데이터를 수집하고, 문제를 감지하며 원인을 분석한 뒤 필요 시 자동 복구까지 수행하는 구조로 진화한다고 설명했다. 다만 모든 조치를 자동화하는 것은 아니라고 선을 그었다. 코드 수정이 필요한 사안 등은 사람의 승인과 판단을 거치도록 설계했다고 덧붙였다. 또 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 제공을 기본으로 하되, 보안 요구가 높은 기업을 위해 온프레미스 환경도 지원할 계획이라고 밝혔다. 인 상무는 "엔터프라이즈 AI 운영에는 더 완벽한 가시성과 더 빠르고 정확한 문제 감지가 필요하다"며 "AI 기반 지능형 원인 분석을 통해 복잡해진 AI 인프라 운영을 더 간편하게 만들겠다"고 말했다.

2026.02.26 17:38남혁우 기자

[현장] "챗봇 도입이 기업 AI 아냐"…팔란티어가 제시하는 실패 없는 기업 AI 구축법

"기업용 인공지능(AI)은 단순한 챗봇 도입이 아니라 회사 운영 전반에 AI를 녹여내는 전략입니다. 활용 정의 없이 기술만 도입하면 결국 아무도 쓰지 않는 프로젝트로 끝나버리게 됩니다." 권남오 팔란티어 총괄이 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 '기업 AI를 위한 팔란티어의 접근 방식'을 주제로 이와 같이 말하며 엔터프라이즈 AI 구축 전략을 공개했다. 권 총괄은 "엔터프라이즈 AI는 회사 운영에 직접적으로 AI를 활용하는 것"이라며 "단순히 챗봇을 도입하거나 문서를 요약하는 수준으로는 기업 AI라고 말하기 어렵다"고 강조했다. 이어 "AI를 어디에, 어떻게 쓸 것인지에 대한 정의 없이 기술만 도입하면 결국 쓰는 사람이 없는 프로젝트가 된다"고 지적했다. 그는 최근 2~3년간 많은 기업이 대규모언어모델(LLM 도입)과 인프라 구축에 집중했지만 실제 현업 오퍼레이션에는 연결되지 못한 사례가 적지 않다는 점도 짚었다. 권 총괄은 "특정 부서에서는 성공 사례라고 발표하지만, 회사 전체로 보면 아무도 쓰지 않는 경우가 있다"며 "운영을 고려하지 않은 AI 도입은 실패로 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 그러면서 그는 엔터프라이즈 AI 도입이 막히는 원인으로 세 가지를 제시했다. ▲오퍼레이션이 고려되지 않은 기술 중심 접근 ▲AI를 챗봇이나 요약 도구로 한정하는 제한적 정의 ▲기술 조직, 현업, 경영진 간 전략 정렬 부족 등이 원인으로 꼽힌다. 권 총괄은 "엔지니어링 팀, 현업, 경영진이 같은 방향을 바라보지 않으면 장기적으로 갈 수 없다"며 "3년, 5년, 길게는 10년을 보는 비전이 필요하다"고 말했다. 팔란티어의 접근 방식은 '뇌만 사는 것'으로는 부족하다는 점으로 비유했다. 거대언어모델(LLM)이라는 똑똑한 두뇌를 도입해도 회사의 맥락을 모르면 제대로 작동할 수 없다고 강조하며 회사의 데이터를 연결하고, 실제 업무 의사결정 로직을 시스템에 인코딩해야 한다고 주장했다. 그러면서 이를 '디지털 트윈'과 '온톨로지' 구축 과정으로 설명했다. 구체적으로는 데이터 통합, 비즈니스 로직 인코딩, 공통 관점 구축이 핵심 단계라고 밝혔다. 그는 "데이터만 연결해서는 안 되고, 사람들이 어떻게 의사결정을 하는지 그 로직을 시스템에 녹여야 한다"며 "그 위에서 AI가 작동해야 비로소 기업 AI가 된다"고 설명했다. AI의 역할에 대해서도 분명히 했다. 권 총괄은 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 할 수 있는 일의 총량을 늘리는 것"이라며 "이를 증강에서 자동화로 가는 과정이라고 본다"고 말했다. 이어 "반복 업무는 자동화하고, 사람은 더 복잡하고 의미 있는 문제에 집중하게 만드는 구조가 목표"라고 덧붙였다. 실행 전략으로는 '작지만 중요한 문제'를 먼저 해결하는 방식을 제시했다. 그는 "쉬운 과제부터 시작하는 것이 아니라, 회사가 가장 어려워했던 문제를 정의하고 해결해야 한다"며 "하나의 핵심 과제를 제대로 풀면 인접 영역으로 자연스럽게 확산된다"고 설명했다. 그러면서 "이 과정에서 데이터 거버넌스, 보안, 접근 통제 체계도 함께 구축해야 한다"고 부연했다. 또 팔란티어의 '고객 현장 파견 엔지니어(Forward Deployed Engineer)' 방식을 소개하며 현장 밀착형 문제 해결을 강조했다. 권 총괄은 "문제를 제대로 정의하지 않으면 해결할 수 없다"며 "현장에 들어가 실제 업무를 보고, 기술로 해결하고, 그 경험을 반복 가능한 구조로 만든다"고 설명했다. 그러면서 그는 궁극적으로는 고객 조직 내부에 같은 역량을 내재화하는 것이 목표라고 밝혔다. 또 장기 전략 수립의 중요성도 거듭 강조했다. 권 총괄은 "기업 AI는 단기 성과 프로젝트가 아니라 체질 개선으로 쉽지 않은 길이지만, 운영과 조직을 바꾸지 않으면 진정한 엔터프라이즈 AI는 어렵다"며 "AI는 비용 절감 도구가 아니라 기업의 의사결정 체계를 재설계하는 기반"이라고 피력했다.

2026.02.26 17:25남혁우 기자

[현장] "GPU 개수 경쟁 끝났다"…엔비디아가 제시한 '수직 통합' AI 인프라

"그래픽처리장치(GPU) 몇 장을 도입할지 경쟁하는 시대는 지났습니다. 이제는 기업 전체 구조를 다시 설계하는 단계로 들어섰습니다." 정구형 엔비디아 코리아 팀장은 26일 서울 마곡 사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 애플리케이션부터 데이터센터, 전력까지 아우르는 차세대 AI 인프라 청사진을 제시했다. 정 팀장은 AI 인프라를 ▲애플리케이션 ▲모델 ▲AI 플랫폼 ▲가속 컴퓨팅 인프라 ▲데이터센터, 에너지 인프라 등 5개 레이어로 구분해 설명했다. 그는 "AI는 한 층만 잘 만든다고 완성되지 않는다"며 "애플리케이션부터 전력까지 수직 통합 관점에서 설계해야 한다"고 말했다. 가장 위에는 기업이 실제로 사용하는 업무용 AI 애플리케이션과 에이전트가 있다. 그 아래로는 대형 언어모델 등 모델 레이어, 이를 학습·배포·운영하는 플랫폼 레이어가 이어진다. 이어 GPU, CPU, 네트워킹, DPU 등으로 구성된 가속 컴퓨팅 인프라가 이를 떠받친다. 마지막으로 대규모 전력과 냉각을 감당하는 데이터센터, 에너지 인프라가 기반을 이룬다. 정 팀장은 "AI 경쟁은 이제 GPU 수량이 아니다"며 "이 5개 레이어를 얼마나 유기적으로 설계하느냐의 문제"라고 강조했다. 엔비디아 내부 사례도 공개했다. 그는 단순히 요약된 답을 제시하는 것이 아니라 어떤 문서의 어느 부분을 참고했는지까지 추적 가능하도록 설계했다는 것을 강조했다. 정 팀장은 "우리도 사내에서 에이전틱 AI를 적극 활용하고 있다"며 "컨플루언스, 셰어포인트 등 내부 협업 시스템과 직접 연동해 답변의 근거를 함께 제시하는 구조를 구축했다"고 설명했다. 이 같은 내부 적용을 통해 제품 개발과 의사결정 속도가 빨라졌다고도 밝혔다. 반복적으로 확인해야 했던 기술 문서, 설계 변경 이력, 사내 정책 자료 등을 에이전트가 즉시 찾아 제시하면서 업무 시간이 단축됐다는 설명이다. 정 팀장은 "엔터프라이즈 환경에서는 정확도만큼이나 '출처 투명성'이 중요하다"며 "이를 통해 개발자와 엔지니어가 정보 검색에 쓰는 시간을 줄이고 실제 설계와 검증에 더 집중할 수 있게 됐다"고 말했다. 엔비디아는 이러한 시행착오와 운영 경험을 정리해 '엔터프라이즈 AI 팩토리 디자인' 가이드로 공개했다. 가이드에는 에이전트 설계 방식, 내부 데이터 연동 구조, 플랫폼 구성, 인프라 선택 기준 등 기업이 AI를 도입할 때 고려해야 할 기술적 의사결정 요소가 담겼다. 모델 전략에 대해서는 오픈소스 기반 접근을 강조했다. 시스템 구조가 얼마나 개방돼 있는고 실제 서비스에서 얼마나 효율적인지가 실제 업무 성능을 좌우하기 때문이다. 그는 오픈 모델 제품군인 '네모트론3'를 언급하며 "성능 지표뿐 아니라 서빙 효율 측면에서도 의미 있는 진전을 이뤘다"며 "기업이 자체 모델을 고도화할 때 충분히 고려할 수 있는 기반이 될 것"이라고 설명했다. 하드웨어와 인프라 설계 방향도 구체적으로 제시했다. 그는 차세대 GPU 아키텍처 기반 랙 단위 통합 설계를 소개하며 "수십 개 GPU를 하나의 도메인처럼 묶어 동작시키는 구조가 표준이 되고 있다"고 말했다. 이어 "고속 네트워킹과 DPU를 결합해 서버, 스토리지, 네트워크를 유기적으로 연결해야 진짜 AI 인프라가 완성된다"고 강조했다. 데이터센터와 에너지 이슈에 대해서도 언급했다. 정 팀장은 "AI 인프라의 끝은 결국 전력"이라며 "기가와트급 데이터센터 시대가 이미 시작됐다"고 말했다. 이어 "디지털 트윈 기반 설계를 통해 가상 환경에서 충분히 검증한 뒤 실제 구축에 들어가야 시행착오를 줄일 수 있다"고 설명했다. 그러면서 "AI 인프라는 장비 조합의 문제가 아니라 애플리케이션에서 에너지까지 하나로 이어진 설계 철학의 문제"라며 발표를 마무리했다.

2026.02.26 15:17남혁우 기자

[현장] LG CNS AI 테크 서밋 2026 개막…엔비디아부터 오픈AI까지 총출동

LG CNS가 엔비디아, 오픈AI, 팔란티어 등 국내외 주요 인공지능(AI) 반도체 기업 함께 실행 중심 기업형 AI 전략을 제시했다. 26일 LG CNS는 AI 기술과 비즈니스 전략을 공유하는 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'을 서울 마곡 사이언스파크에서 개최했다. 이번 행사는 AI가 기업 전반에 확산되는 상황에서 안정적인 도입과 통제 체계 구축, 데이터 폭증에 따른 인프라 효율화, 자율적으로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 전환, 데이터 주권을 확보하는 소버린 AI 구축 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 엔비디아, 팔란티어, 오픈AI, 시스코, IBM, HPE, VM웨어, 델 테크놀로지스 등 글로벌 테크 기업과 함께 망고부스트, 퓨리오사AI, 리벨리온 등 국내 AI 반도체 기업이 참여해 기술 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 김태훈 LG CNS 부사장은 "AI는 이제 가능성의 시대를 지나 실제 실행과 성과를 만들어내는 시대로 들어섰다"며 "이제 생성형 AI의 단순 응답을 넘어 업무 프로세스 안에서 스스로 계획하고 실행하는 '에이전틱 AI'로 빠르게 진화하고 있다고 설명했다. 동시에 기업 현장에서는 보안, 컴플라이언스, 거버넌스가 내재화된 '엔터프라이즈 AI'가 새로운 표준으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 인프라 변화도 핵심 화두로 제시했다. 김 부사장은 학습뿐 아니라 추론의 중요성이 커지고 있으며, 추론 비용 효율화와 운영 자동화, 관측 가능성 확보가 기업 경쟁력을 좌우하고 있다고 진단했다. 또한 산업과 국가별 규제에 대응하는 프라이빗 AI와 소버린 AI가 주요 요구사항으로 부상하고 있다고 덧붙였다. 행사는 키노트를 시작으로 엔터프라이즈 AI와 거버넌스, AI 인프라 효율화, 에이전틱 AI와 데이터 관리, 소버린 AI 등 주제별 트랙으로 구성됐다. 각 세션은 현장 적용 중심의 인사이트 공유에 초점을 맞췄다. 진요한 AI센터장은 올해를 'AI실전 배치의 해'로 삼고 실제 운영 역량을 갖춘 소버린 엔터프라이즈로 전환하는 출발점이 되기를 기대한다고 밝혔다. 그는 "지난 1년의 변화가 그 이전 20년보다 더 컸다"고 진단하며, 2017년 트랜스포머 등장 이후 2025년 현재는 AI가 실제 산업과 물리적 세계까지 확장되는 전환점에 와 있다고 설명했다. 특히 생성형 AI 이후 모델이 비약적으로 똑똑해지면서 B2C 경험과 B2B 현실 사이의 기대 격차가 커졌다고 지적했다. 개인은 즉시 활용하지만 기업은 보안, 데이터 정합성, 시스템 연계 등 복합 요건을 충족해야 한다는 점을 짚었다. 그는 엔터프라이즈 AI의 핵심을 '모델, 데이터, 운영'의 통합 전략으로 제시했다. 단일 모델 선택이 아니라 경량 모델과 고성능 모델을 작업 특성에 따라 라우팅하는 전략이 필요하며, 데이터 연결과 권한 관리, 배치 전략이 곧 소버린 역량이라고 강조했다. "모델을 보유하는 것이 아니라, 모델을 실전에 배치해 운영할 수 있는 능력이 기업 경쟁력"이라고 말했다. LG CNS는 이에 대응해 자사 AI 플랫폼을 에이전틱 구조로 고도화하고, '에이전트웍스' 체계를 통해 기업용 에이전트 운영 환경을 제공하겠다는 구상도 밝혔다. 모델 라우팅, 다중 모델 운영, 기업 데이터 연계, 권한 통제, UI 설계까지 포함한 통합 운영체계를 지향한다는 설명이다. 인프라 전략도 구체화했다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 이분법을 넘어 상황별 혼합 구조가 필요하며, 추론 수요 확대에 대응해 XPU 기반 서비스도 준비하고 있다고 밝혔다. GPU를 모두 직접 구매하는 방식이 아니라 온디맨드 서비스 활용 등 유연한 전략이 필요하다고 강조했다. 외교부, 경기도교육청 등과의 로드맵 기반 AX 프로젝트 사례도 소개하며 선도 사례가 캐즘을 넘는 전환점이 될 수 있다고 강조했다. 또한 글로벌 파트너와의 협업을 통해 기술과 운영 역량을 결합한 실행형 AI 전략을 확대하겠다고 밝혔다. 김 부사장은 "LG CNS는 AX 마스터 플랜 수립부터 데이터 플랫폼, 인프라 구축, 보안과 거버넌스, 운영 자동화까지 고객의 AI 라이프사이클 전 과정을 책임지는 AX 이노베이터"라며 "오늘 공유되는 아이디어와 사례가 각 기업의 다음 실행을 더 빠르고 안전하게 만드는 출발점이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.02.26 13:51남혁우 기자

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