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[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

오픈AI 손잡은 삼성SDS·LG CNS, 풀스택 vs 에이전트로 AX 시장 격돌

삼성SDS와 LG CNS가 오픈AI와 손잡고 기업용 인공지능(AI) 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 양사는 기업 환경에 맞춰 보안과 업무 효율성을 강화한 '챗GPT 엔터프라이즈'를 전면에 내세웠다. 챗GPT 엔터프라이즈는 기업 내부 데이터가 모델 학습에 활용되지 않도록 설계된 기업 전용 서비스다. 관리자 콘솔을 통해 사용자 권한과 접근 범위를 통제할 수 있으며 조직 단위로 활용 현황을 관리할 수 있는 것이 특징이다. 삼성SDS와 LG CNS는 이러한 기능을 각사의 전략에 접목해 차별화함과 동시에 기업 AX 전환 속도를 높이겠다는 구상이다. 19일 관련 업계에 따르면 삼성SDS는 인프라부터 서비스까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을, LG CNS는 실질적 업무 수행을 강조하는 '에이전틱 AI' 구현 능력을 기반으로 기업 AX 가속에 박차를 가하는 중이다. 삼성SDS, 자체 인프라에서 챗GPT 엔터프라이즈 안전하게 활용 삼성SDS는 오픈AI와 리셀러 파트너 계약을 체결 후 잠실캠퍼스에서 '엔터프라이즈 AI 커넥트 2026' 세미나를 개최하고 기업 맞춤형 'AI 풀스택' 전략과 글로벌 기술 협력 비전을 발표했다. 삼성SDS가 제시하는 AI 풀스택 전략은 인프라부터 서비스까지 AI 도입의 전 과정을 아우르는 통합 접근법이다. 구체적으로는 ▲GPU 등 컴퓨팅 자원을 제공하는 'AI 인프라' ▲기업 데이터를 연결하고 관리하는 'AI 플랫폼(FabriX)' ▲업무 자동화 및 생성형 AI 서비스를 제공하는 'AI 서비스(Brity Copilot)' 등 세 가지 핵심 계층으로 구성된다. 기업은 이 전략을 통해 안정적인 인프라 위에서 데이터를 효율적으로 관리하며 AI 서비스를 즉각 활용하는 원스톱 환경을 구축할 수 있다. 더불어 데이터 유출 걱정 없이 삼성SDS 클라우드 인프라와 플랫폼에서 오픈AI 고성능 모델을 활용 가능하다. 삼성SDS는 "단순히 챗봇을 도입하는 것을 넘어, 삼성SDS의 강력한 보안 거버넌스 체계 안에서 오픈AI의 글로벌 기술을 안전하게 활용할 수 있다는 점이 핵심"이라고 강조했다. 이러한 전략적 시너지는 즉각적인 수주 성과로 이어졌다. 삼성SDS는 리셀러 계약 직후 SPC그룹의 섹타나인, 하나투어 등과 연이어 계약을 체결했다고 밝혔다. 섹타나인은 파리바게뜨, 배스킨라빈스 등을 운영하는 SPC그룹의 IT·마케팅 플랫폼 기업으로, 삼성SDS 1호 계약 고객이 됐다. 추연진 섹타나인 전무는 "챗GPT 엔터프라이즈 도입을 기점으로 전사 업무 방식을 'AI 네이티브'로 전환할 것"이라며 "개발, 데이터 분석, 마케팅 등 전 직무의 생산성을 혁신하겠다"고 밝혔다. 하나투어 역시 'AI 퍼스트 컴퍼니' 비전 실현을 위해 도입을 결정했다. 김태권 하나투어 IT본부장(상무)은 "기업 내부 데이터가 학습에 활용되지 않는 강력한 보안 구조와 최고 성능 모델을 우선적으로 활용해 AX 혁신을 가속화하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "이번 계약으로 삼성SDS 업종별 전문성과 오픈AI의 기술력을 결합해 더 많은 기업의 AX 혁신을 가속화하는 계기가 될 것"이라고 밝혔다. LG CNS, 전담 조직 '오픈AI 론치 센터' 가동…'에이전틱 AI'로 승부수 LG CNS 역시 오픈AI와 리셀러 파트너, 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 체결하고 시장 공략에 나섰다. 이를 위해 도입부터 활용, 운영까지 전 과정을 지원하기 위해 AI 전문 엔지니어와 아키텍트 등으로 구성된 전담 조직 '오픈AI 론치 센터(Launch Center)'를 신설했다. 이번 협력에서 LG CNS가 가장 강조하는 분야는 에이전틱 AI다. 에이전틱 AI란 단순히 질문에 답변만 하는 기존 챗봇을 넘어 AI가 스스로 복잡한 문제를 분석하고 판단하여 필요한 도구를 사용해 실제 업무까지 수행하는 능동형 AI를 말한다. LG CNS는 오픈AI의 추론 모델을 기반으로 관련 시스템을 연결해 기업에 최적화된 에이전틱 AI를 구현한다는 전략이다. 챗GPT가 사용자의 의도를 파악하고 논리적인 계획을 세우면 LG CNS가 구축한 내부 시스템 API들이 실제 데이터를 조회하거나 문서를 생성하는 작업을 수행하는 구조다. 이러한 전략은 실제 성과로 입증되고 있다. LG CNS와 오픈AI가 협력해 종근당에 구축한 에이전틱 AI 시스템은 제약 분야의 핵심 업무인 '연간 필수 품질 리뷰 보고서(APQR)' 작성을 자동화했다. 수백 건의 데이터를 일일이 찾아 취합해야 했던 이 업무는 기존에 담당자 1명이 최소 12시간을 매달려야 했으나 에이전틱 AI 도입 후에는 20분 내외로 단축됐다. 단순 업무 보조가 아닌, 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계한 결과다. 또한 LG CNS는 코딩 지식이 없는 현업 담당자도 손쉽게 이런 AI 에이전트를 개발하고 운영할 수 있는 독자 플랫폼 에이전트웍스를 공개하며 기술적 장벽을 낮췄다. 이상원 LG CNS 팀장은 "이제 AI는 특정 부서의 실험이 아니라 전사 워크플로를 재설계하는 도구"라며 "AI를 업무 보조 수단이 아닌 기업의 경쟁력을 만드는 핵심 인프라로 전환해야 한다"고 설명했다. 이밖에도 LG CNS는 AI 기술력과 산업 전문성을 바탕으로 금융, 제조, 공공, 국방 등 주요 산업 전반에서 기업 고객의 AX 성과를 창출하고 있다. 특히 각 기업에 최적화된 AX 서비스로 고객의 비즈니스 생산성을 극대화에 나선다. 더불어 향후 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 기반으로 오픈AI API를 활용해 고객 맞춤형 AI 에이전트 서비스 개발도 추진할 계획이다. LG CNS AI클라우드사업부장 김태훈 부사장은 “LG CNS는 국내에서 가장 많은 고객 AX 성공사례를 창출하고 있다”며 "오픈AI와 협력을 통해 국내 기업용 AX 시장 주도권을 더욱 강화할 것이라고 강조했다.

2026.02.19 11:06남혁우 기자

LG CNS-오픈AI, 국내 기업용 챗GPT 확산 힘 모은다

LG CNS가 오픈AI 기술을 활용해 국내 기업용 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. LG CNS는 최근 오픈AI와 리셀러 파트너, 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 계약을 통해 LG CNS는 국내 기업 고객에게 기업용 챗GPT 서비스인 챗GPT 엔터프라이즈의 도입·활용·운영 전 과정을 지원한다. 챗GPT 엔터프라이즈는 회사 내부 정보가 외부로 유출되거나 AI 학습에 활용되지 않는 환경을 제공해 기업이 민감한 업무도 안심하고 처리할 수 있도록 한다. 기업 사내 시스템, 데이터와 연계돼 편의성을 제공하며 복잡한 업무 자료나 대용량 문서를 업로드하더라도 사용자가 원하는 결과물을 빠르게 얻을 수 있다. 기존의 개인용 챗GPT 이용자들이 쉽게 적응 가능해 기업의 챗GPT 엔터프라이즈 도입 검토가 증가하고 있다. 최근 오픈AI가 발표한 기업용 AI 현황 보고서에 따르면 챗GPT 엔터프라이즈 대화량은 전년 대비 약 8배 증가했다. 복잡한 문제 해결 과정에서 사용되는 추론 관련 토큰 소비도 약 320배 급증했는데 이는 기업에서 AI를 단순 업무 영역을 넘어 활용 중인 것으로 풀이된다. LG CNS는 강력한 보안 기능을 탑재하고 고난도 업무 처리가 가능한 챗GPT 엔터프라이즈를 국내 기업에 제공할 계획이다. 이를 위해 전담 조직(TF) '오픈AI 론치 센터'도 신설했다. 이 조직은 LG CNS의 AI 전문 엔지니어, AI 아키텍트, AI 컨설턴트 등이 주축으로 구성됐다. 오픈AI의 전문 엔지니어들도 함께 협력해 챗GPT 엔터프라이즈 도입에 필요한 컨설팅, 전문 기술 지원, 구축을 아우르는 풀스택 서비스를 제공할 계획이다. LG CNS는 기업의 AI 도입 단계에 따라 고객이 챗GPT 엔터프라이즈를 체험하며 실제 업무에 활용하고 조직 전반으로 확산할 수 있도록 지원하는 실전형 워크숍 프로그램도 제공할 예정이다. LG CNS는 AI 기술력과 산업 전문성을 바탕으로 금융·제조·공공·국방 등 주요 산업 전반에서 기업 고객의 AX 성과를 창출하고 있다. 각 기업에 최적화된 AX 서비스로 고객 비즈니스 생산성을 극대화하고 국내 선도 AX 사업자로서 입지를 확고히 한다는 목표다. 향후 LG CNS는 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 기반으로 오픈AI API를 활용해 고객 맞춤형 AI 에이전트 서비스 개발도 추진할 계획이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장(부사장)은 "우리는 국내에서 가장 많은 고객 AX 성공 사례를 창출하고 있다"며 "오픈AI와의 협력을 통해 국내 기업용 AX 시장 주도권을 더욱 강화할 것"이라고 말했다.

2026.02.18 10:00한정호 기자

"12시간 업무 20분이면 끝"…LG CNS·오픈AI가 제시하는 기업AX

LG CNS와 오픈AI가 종근당 품질보증(QA) 업무를 12시간에서 20분으로 단축하는 등 에이전틱 AI 도입 고객 사례를 공개하며 AI 전환(AX)을 위한 실행 가이드라인을 제시했다. LG CNS는 13일 '전략적 전환에서 현업 적용까지: 엔터프라이즈를 위한 에이전틱 AI 로드맵' 웨비나를 열고 금융, 공공, 제약 분야 주요 고객 사례를 발표했다. 이날 행사에는 LG CNS 임은영 담당, 김민종 팀장, 이상원 팀장, 김슬기 책임과 오픈AI 김양용 어카운트 디렉터가 참여했다. 웨비나는 에이전틱 AI 기술 소개와 AX 마스터플랜을 기반으로 실제 현업 성과를 낸 사례 중심으로 구성됐다. 금융부터 공공까지 에이전트로 자동화...'AX 마스터 플랜'으로 혁신 AX 마스터 플랜은 LG CNS가 제시하는 기업 맞춤형 AI 도입 전략이다. ▲비즈니스 성과 지표(KPI) 설정 ▲현업 프로세스 재설계(BPR) ▲투자 대비 효과(ROI) 분석 등을 포괄해 기술 도입을 실제 경영 성과로 연결하는 것이 핵심이다. 김민종 팀장은 "AI 도입의 성공 여부는 기술 자체가 아니라, AI가 기업의 비용 절감과 매출 증대에 얼마나 기여하는지를 명확히 정의하는 데 달렸다"며 "막연한 실험이 아니라, 돈이 되는 AX를 설계하는 것이 중요하다"고 강조했다. 김양용 디렉터는 주요 사레로 종근당을 소개했다. 종근당은 연간 필수 품질 리뷰 보고서(APQR) 작성 업무에 에이전틱 AI를 적용했다. 기존에는 담당자 1명이 데이터를 취합·분석해 보고서를 작성하는 데 최소 12시간이 소요됐다. AI 도입 이후에는 이를 약 20분 내외로 단축했다. 단순 계산으로 수작업 업무를 90% 이상 줄인 셈이다. AX 마스터 플랜을 적용한 금융권 A사는 현재 대고객 에이전트 서비스를 구축 중이다. 기존에는 생성형 AI 기반 지식 검색과 문서 초안 작성 수준이었다면, 현재는 앱과 웹 환경에서 질문을 이해하고 후속 업무까지 자동 실행하는 구조로 확장하고 있다. 에이전트가 질의를 분석해 필요한 서브 에이전트를 호출하고 실제 업무 처리까지 수행한다. 이를 통해 콜센터와 영업점의 업무 부담을 줄이고 고객 만족도를 높이는 것이 목표다. 또 다른 B사는 전사 업무에 AI 에이전트를 적용하기 위한 컨설팅을 진행했다. LG CNS는 전체 프로세스를 분석해 자동화 가능 영역을 정의하고, 기술 검증과 데이터 적합성 분석을 병행했다. 단순 자동화에 그치지 않고 필수 정보 입력, 사용자 피드백 기반 학습, 재질문 프로세스까지 포함해 에이전트 친화적 구조로 재설계했다. 성과 측정 기준까지 함께 수립해 실제 생산성 향상으로 이어지는 실행 체계를 마련했다. 공공 분야에서는 대규모 교육 디지털 플랫폼 구축 사례도 공개됐다. 학생, 학부모, 교직원 등 사용자별 목적에 맞춰 맞춤형 에이전트를 설계했다. 슈퍼 에이전트가 질문을 분석한 뒤 최적의 서브 에이전트를 호출하고 단계별 작업을 수행해 결과를 종합한다. 특히 초중고 학생 대상 모델은 유해 답변을 원천 차단하는 구조로 설계됐다. 학교 일정, 급식 정보, 학사 안내 등 일상 질의를 자동 처리하는 서비스로 확장되고 있다. 이상원 팀장은 "이제 AI는 특정 부서의 실험이 아니라 전사 워크플로를 재설계하는 도구"라며 "기술 정확도보다 중요한 것은 비즈니스 임팩트"라고 말했다. 이러한 에이전트를 쉽고 빠르게 개발·운영할 수 있도록 돕는 LG CNS의 독자 플랫폼 '에이전트웍스(AgentWorks)'도 소개됐다. 이 플랫폼은 코딩 지식이 없는 현업 담당자도 노코드 방식으로 에이전트를 개발할 수 있으며, 멀티 모델 전략과 통합 모니터링 기능을 제공한다. 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원해 보안 우려를 해소한 것도 특징이다. 김민종 팀장은 "에이전트를 개별적으로 만드는 것이 아니라, 통합 관리하고 확산할 수 있는 플랫폼이 있어야 성과가 난다"고 덧붙였다. 파트너십 체결한 오픈AI, 챗GPT 엔터프라이즈 기업 도입 본격화 오픈AI 김양용 어카운트 디렉터와 LG CNS 이상원 팀장은 최근 파트너십을 맺은 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈를 소개했다. 김양용 디렉터는 "챗GPT 엔터프라이즈는 기업 데이터 보안을 최우선으로 설계됐다"며 "기업 내부 문서, 이메일, 이미지 등 다양한 비정형 데이터를 이해하고 분석해 실질적인 업무 인사이트를 도출하는 데 최적화돼 있다"고 설명했다. 이어 "개인용 서비스와 달리, 엔터프라이즈 버전은 고성능 추론 모델을 기반으로 대용량 문서 분석, 복잡한 단계별 사고(Reasoning), 코드 생성, 데이터 해석 등 전문 업무를 지원한다"고 말했다. 또한 음성·이미지·텍스트를 동시에 처리하는 멀티모달 기능을 통해 보고서, 프레젠테이션, 재무 데이터, 이미지 자료 등을 통합 분석할 수 있다고 덧붙였다. 챗GPT 엔터프라이즈는 조직 단위 관리 기능도 제공한다. 관리자 콘솔을 통해 사용자 권한을 통제하고, 부서별 활용 현황을 모니터링할 수 있다. API 연계와 내부 시스템 통합도 가능해 기존 업무 환경과 자연스럽게 연결된다. 김 디렉터는 "기업이 AI를 단순 검색 도구가 아니라 '업무 인터페이스'로 활용하는 것이 핵심"이라며, 최근 발표된 '오픈AI 프론티어'를 통해 기업 환경에서 AI 에이전트를 보다 체계적으로 운영·관리할 수 있는 기반이 강화되고 있다고 설명했다. 이상원 팀장은 "많은 기업이 AI 도입 효과를 수치로 확인하기 어렵다고 말한다"며 "종근당 사례처럼 특정 기능이 아니라 전체 워크플로우를 AI 중심으로 재설계했을 때 비로소 명확한 ROI를 확인할 수 있다"고 강조했다. 이어 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 시점"이라며 "AI를 업무 보조 수단이 아니라 경쟁력을 만드는 핵심 인프라로 전환해야 한다"고 말했다.

2026.02.13 10:01남혁우 기자

"AI 개발툴도 강하다"…LG CNS, 'AIND'로 엔터프라이즈 승부수

LG CNS가 자체 인공지능(AI) 개발 도구를 앞세워 엔터프라이즈 시장 공략에 나선다. 금융·제조 등 분야에서 대규모 시스템을 구축·운영해온 경험과 역량을 바탕으로 AI 기반 개발 영역까지 기술력을 강화하며 시장 영향력을 확대한다는 목표다. 11일 LG CNS에 따르면 서강대학교 박현규 교수 연구팀과 공동으로 진행한 연구에서 자체 AI 개발 도구 '데브온 AI 네이티브 디벨롭먼트(AIND)'가 글로벌 범용 AI 코딩 도구보다 약 두 배 높은 개발 생산성 향상 효과를 보인 것으로 나타났다. LG CNS는 약 1년 간 연구팀과 AI 개발 생산성을 검증하기 위한 공동 연구를 진행했다. 서강대는 LG CNS 개발 실무진들과 개념 정의부터 연구 설계 및 분석, 생산성 측정 도구 개발 등을 수행했다. 이번 연구에선 LG CNS의 실제 개발 프로젝트 26건에 대해 AI 적용 전후의 개발 생산성 변화를 정량적으로 분석했다. 그 결과 LG CNS의 AIND를 적용할 경우 개발 생산성이 평균 26.1% 향상되는 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿, 코디움 등 범용 AI 코딩 도구를 활용했을 때의 생산성 향상은 평균 14.1%를 기록했다. 범용 AI 개발 도구보다 AIND가 약 두 배 더 높은 효과를 보였다는 설명이다. 데브온 AIND는 LG CNS의 개발 표준, 품질 기준, 산출물 등을 학습한 AI가 프로젝트 설계부터 코드 작성, 테스트, 품질 점검 등 개발 과정을 자동적으로 수행하는 솔루션이다. 대규모 엔터프라이즈 개발 및 운영관리 프로젝트에 적합한 소스코드를 생성하는 등 맞춤형 기능을 갖추고 있다. 특히 금융·제조·화학·전자·전지 등 주요 산업 분야 전반에서 효과가 뚜렷하게 나타났으며 개발 프로젝트의 난이도가 높을수록 효과가 더욱 컸다는 게 회사 측 설명이다. 가령 이전에는 공정 제어 시스템에서 수집되는 원천 데이터 형식이 불규칙해 개발자가 직접 정제해야 했다면, AIND 활용 이후에는 AI가 이를 자동 수행하고 사람은 검토·고도화 등 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 된 것이다. LG CNS가 다양한 산업에서 축적한 노하우와 여러 데이터를 AI가 학습해 개발에 특화된 성능을 갖춘 것으로 풀이된다. 데브온 AIND는 시스템통합(SI)과 시스템운영(SM) 프로젝트 특성에 최적화된 소스코드를 생성하는 것은 물론 구축형 환경에서도 작동한다. LG CNS는 이번 연구 결과를 토대로 엔터프라이즈 고객 대상 AI 개발 도구 사업 확대에 나선다는 전략이다. 개발 생산성과 품질을 동시에 검증한 만큼 금융·제조 등 대규모 시스템을 운영하는 기업을 중심으로 AI 기반 개발 환경 전환 수요를 적극 공략할 수 있을 것으로 전망된다. LG CNS는 서강대와 함께 진행한 공동 연구를 토대로 AI가 개발 생산성에 미치는 영향에 대한 논문을 국제 학술지 'JGITM'에도 등재했다. JGITM은 IT 전략과 정보시스템 관리, 디지털 전환 등을 주요 주제로 다루는 국제 학술지다. 엄격한 평가를 거쳐 연구 방법과 결과 등을 심사하기에 연구 신뢰도와 권위를 인정받고 있다. LG CNS와 서강대의 AI 생산성 검증 연구가 JGITM에 실리면서 학문적 성과도 인정받게 됐다. 박현규 서강대 기술경영전문대학원 교수는 "글로벌 기업들은 본격적으로 AI를 도입하기에 앞서 생산성·품질효과·경제성 등의 기술경영적 지표를 평가한다"며 "이번 공동 연구는 실제 업무 환경에서 AI의 생산성을 평가한 선도적 사례"라고 말했다. 김선정 LG CNS 디지털비즈니스사업부 이행혁신센터장은 "AI 기반 개발을 넘어 AI 네이티브 개발이라는 명확한 비전을 수립했다"며 "20명이 2주 걸려 수행하던 업무가 AI를 통해 30분만에 끝나는 시대가 도래할 것"이라고 강조했다.

2026.02.11 11:22한정호 기자

엔비디아 GPU 의존 넘을까…정부에 발 맞춘 LG CNS, 국산 AI 반도체로 공공 AX 공략

LG CNS가 인공지능(AI) 반도체 기업 퓨리오사AI와 손잡고 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 서비스를 개발해 공공 AX 시장 공략에 나선다. 정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 내세운 가운데 대기업과 국내 AI 반도체 스타트업 간 협력이 본격화하는 모습이다.LG CNS는 서울 마곡 LG사이언스파크 본사에서 퓨리오사AI와 'AI 인프라 사업 협력 확대'를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS AI클라우드사업부 김태훈 부사장과 퓨리오사AI 백준호 대표 등 주요 경영진이 참석했다. 퓨리오사AI는 AI 연산에 특화된 반도체인 NPU를 설계·개발하는 AI 반도체 스타트업이다. 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD(레니게이드)'는 대규모 AI 서비스에 필요한 고성능 요건을 충족하고, 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소모와 운영 비용을 크게 줄일 수 있다. 퓨리오사AI는 지난 1월 TSMC로부터 RNGD 4000장을 인도받으며 양산에 성공, 글로벌 시장 공략 및 보급에 박차를 가하고 있다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 내 협력을 강화한다. LG CNS는 퓨리오사AI의 RNGD를 적용한 K-엑사원(EXAONE)을 기반으로 AI 서비스의 성능을 최적화하고, 상용화해 시너지를 극대화하는 역할을 맡는다. 퓨리오사AI는 안정적인 RNGD 공급과 함께 NPU 관련 기술 지원을 담당한다.이번 협력은 국산 AI 반도체가 실제 AI 서비스 환경에서 상용화 가능성을 검증하는 사례라는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그동안 국내 AI 반도체는 기술력 대비 상용 레퍼런스 부족이 한계로 지적돼 왔는데, 이번 협력을 계기로 대기업 AI 서비스 인프라에 토종 NPU가 적용되는 실증 사례가 추가됐다는 평가다. 업계에선 이번 협력이 토종 AI 반도체가 엔비디아 중심의 GPU 생태계에 도전할 수 있는 가능성을 보여주는 사례이자, 국내 AI 반도체 기업들이 본격적으로 공급망에 참여할 수 있는 신호탄이라는 분석도 나온다. GPU 중심 인프라 구조에서 벗어나려는 시도라는 점도 이번 협력의 의미로 꼽힌다. 퓨리오사AI의 NPU는 GPU 대비 전력 효율과 추론 성능 측면에서 경쟁력을 갖췄다는 평가를 받아왔다. 이번 프로젝트를 통해 단순한 하드웨어 대체를 넘어 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 병행·최적화하는 인프라 구조의 가능성을 검증한다는 점에서 AI 인프라 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 해석도 나온다. LG CNS 역시 협력 배경으로 GPU 중심 생태계에 대한 종속성을 줄이고, 국내 AI 기술과 인프라 경쟁력을 강화하려는 전략을 강조하고 있다. 특히 공공 AX 시장의 경우 비용 효율성과 안정성이 중요한 만큼, NPU 기반 인프라가 현실적인 대안이 될 수 있다는 판단이다. 퓨리오사AI 입장에서도 이번 협력은 성장의 중요한 분기점으로 평가된다. 국내 대기업의 AI 서비스 인프라에 자사 NPU가 채택되면서 기술력뿐 아니라 상용성과 안정성을 동시에 입증할 수 있는 레퍼런스를 확보하게 됐기 때문이다. 회사는 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 고객 확보에 나선다는 전략이다. 업계 관계자는 "LG CNS와의 협력이 특정 기업의 성과를 넘어 국내 팹리스 기업들이 AI 반도체 분야에서 자체 제품을 실제 서비스에 적용하는 사례를 늘리는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "정부가 국산 AI 반도체 육성을 핵심 과제로 제시한 상황에서 민간 차원의 실질적인 상용화 사례가 등장하고 있다는 점에서 의미가 있다"고 분석했다. 양사는 이번 협력을 계기로 토종 AI 모델과 서비스, 인프라, AI반도체로 구성된 '소버린 AI 생태계'를 더욱 강화하고 공공 AX 시장에 최적화된 서비스를 제공한다는 전략이다. 공공 부문 특성상 보안성과 비용 효율, 안정성이 중요한 만큼, GPU 중심 인프라의 대안으로 NPU 기반 AI 인프라를 제시하겠다는 구상이다. 협력의 첫 단계로 LG CNS는 자체 개발한 기업용 에이전틱AI 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)' 구동 인프라에 퓨리오사AI NPU를 적용해 기술 검증을 진행한다. 에이전틱AI는 스스로 목표를 설정하고 복잡한 업무를 수행하는 만큼, 이를 뒷받침할 고성능·고효율 인프라가 필수적이다. LG CNS는 NPU 기반 인프라를 통해 에이전틱AI 서비스의 전력 효율과 운영 효율을 동시에 높일 계획이다. 양사는 NPU 기반 GPUaaS(GPU as a Service) 성능 최적화 기술도 실증한다. GPUaaS는 GPU를 가상화해서 제공하는 방식으로, 사용자는 실제 하드웨어를 구매하지 않고도 고성능 연산 환경을 활용할 수 있어 AI 시대의 핵심 모델로 각광받고 있다. 양사는 AI 학습과 AI 서비스 운영, 추론 등 모든 단계에 NPU를 적용해 전력 효율과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 인프라 최적화에 나선다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부 부사장은 "퓨리오사AI와의 협력을 통해 고객들이 에이전틱AI를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 NPU 기반 AI 인프라 기술력과 전문인력을 확보할 것"이라며 "LG AI연구원과 협력해 국가대표AI 모델 고도화를 지원하고 국내 AI 산업 발전에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.05 10:05장유미 기자

[유미's 픽] 맥쿼리 '오버행' 해소된 LG CNS, AX·RX 날개 달고 주가 날아오를까

맥쿼리자산운용이 잔여 지분을 최근 전량 매각하면서 LG CNS가 상장 이후 이어져 온 지분 매각(오버행) 부담을 완전히 해소해 기업가치 재평가에 대한 기대감이 높아지고 있다. 인공지능(AI), 클라우드 사업을 바탕으로 6년 연속 매출, 영업이익 사상 최대치를 기록한 LG CNS가 이번 일로 주식 시장에서도 상승 동력을 확보할지 주목된다.30일 업계에 따르면 맥쿼리자산운용은 지난 27일 LG CNS 지분 802만 주(8.3%)를 시간외매매(블록딜) 방식으로 매각했다. 주당 매각가격은 당시 종가 7만2천원 대비 7.2% 할인된 6만6천800원으로 확정됐으며, 총 거래 금액은 약 5천360억원 수준이다.이번 거래는 지분을 복수의 기관 투자자에게 배분하는 클럽딜 형태로 진행됐다. 블록딜 주관사는 골드만삭스, JP모건, 모건스탠리, 뱅크오브아메리카(BoA) 등 4곳이다. 시장에선 이번 일로 LG CNS의 기업 가치가 재평가되며 주가가 상승할 수 있을지 주목하고 있다. LG CNS는 그동안 사업 성과가 좋았음에도 맥쿼리운용이 보유한 지분 여파로 상장 후 주가가 부진한 모습을 보였다. 실제 지난해 2월 '기업공개(IPO)' 시장의 대어로 꼽히며 공모가 6만1천900원으로 상장했으나, 코스피가 최근 5천100선을 넘어서는 국장 대호황 속에서도 6만원대를 벗어나지 못했다. 이는 재무적 투자자(FI) 맥쿼리의 영향이 컸다. 맥쿼리자산운용은 LG CNS의 지분을 인수하기 위해 설립한 특수목적법인(SPC) 크리스탈코리아를 통해 LG CNS의 지분 3천51만9천74주(35%)를 상장 전 보유 중이었다. 이는 지난 2020년 4월 지주사 ㈜LG가 보유한 LG CNS의 3천51만9천74주(35%)를 총 1조18억9천200만원에 인수한 것이다. 그러나 LG CNS가 상장한 후 맥쿼리는 의무보유확약이 해제되자 꾸준히 오버행을 통해 차익실현에 나섰다. 지난해 8월에는 LG CNS 주식 540만 주(5.57%)를 주당 6만4천400원에 팔아 1천704억8천880만원의 이익을 남긴 것으로 추산됐다. 같은 해 11월에도 740만3천680주(7.65%)를 시간외 대량매매(블록딜)로 주당 6만242원에 처분해 2천29억6천449만원의 차익을 얻었다. 이에 맥쿼리는 LG CNS 덕에 1조원이 넘는 차익을 본 것으로 추정된다. 이 일로 LG CNS의 주가는 상당한 악영향을 받았다. 특히 지난해 11월 5일 맥쿼리가 지분을 처분하자 같은 달 4일부터 6일까지 사흘간 LG CNS 주가는 7만7천원에서 5만7천200원으로 20% 급락했다. 이번에도 맥쿼리가 지분을 모두 매각하자 이달 27일 7만1천700원이었던 주가는 다음날 6만9천200원으로 떨어졌다. 하지만 지분 변수가 해소되면서 시장의 관심은 LG CNS의 실적과 핵심 사업 경쟁력으로 집중되고 있다. LG CNS는 지난해 연결 기준 매출 6조1천295억원으로 사상 처음 6조원을 돌파했고, 영업이익은 전년 대비 8.4% 증가한 5천558억원으로 역대 최대치를 기록했다. 특히 AI·클라우드 부문 매출은 3조5천872억원으로 전년 대비 7% 증가하며 AX 사업 역량이 실질적인 성과로 이어지고 있다는 평가를 받고 있다. 또 최근 금융·제조·공공 등 다양한 산업 영역에서 AX 사업을 확대하고 있다는 점도 성장성에 긍정적인 요인으로 지목된다. 이곳은 에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)'를 활용해 기업 업무 자동화·지능화 프로젝트를 수행하고 있으며 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업으로 국내 시장의 주도권을 공고히 하고 있다. 더불어 LG AI연구원 컨소시엄의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여해 파인튜닝 방법론 개발과 데이터 수집·정제 등의 역할을 맡으며 기술 리더십을 강화하고 있다. 금융권에서도 NH농협은행, 신한은행, 신한카드, 미래에셋생명, 미래에셋증권, KB금융그룹, 우리은행 등을 대상으로 AX 사업을 활발히 수행 중이다. AI 데이터센터 분야에서도 LG CNS의 경쟁력은 독보적이다. 국내 최초로 데이터센터 DBO(Design, Build, Operation) 사업을 시작한 이후 지속적인 성과 창출로 시장을 리딩하고 있다. 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각 솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원(One) LG' 솔루션을 기반으로 국내 기업 최초로 해외(인도네시아) AI 데이터센터 구축 사업을 수주하며 국내는 물론 글로벌 AI 데이터센터 시장에서도 활발히 사업을 전개하고 있다. 피지컬 AI 사업도 LG CNS의 미래 성장 동력으로 주목받고 있다. LG CNS는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터를 기반으로 로봇 동작을 파인튜닝하고 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보하며 로봇전환(RX) 역량을 강화하고 있다. 물류센터와 공장 등 산업 현장에서 생산성을 극대화하기 위한 다수의 개념검증(PoC)을 진행 중이며, 향후 고품질 로봇 하드웨어에 로봇의 두뇌 역할을 하는 RFM과 자체 로봇 운영·학습 플랫폼을 결합한 통합 서비스를 제공한다는 계획이다. CBDC와 디지털자산 등 미래 금융 분야에서도 LG CNS의 역량이 부각되고 있다. 한국은행 '프로젝트 한강'의 주사업자로서 블록체인 기술 개발과 플랫폼 구축을 담당하며 최근에는 AI가 상품 탐색·구매·결제까지 수행하는 '에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템'을 국내 최초로 실증했다. 프로젝트 한강 후속 실거래 사업의 일환으로 '디지털화폐 플랫폼 기반 국고보조금집행 시범사업'을 준비 중이며 토큰증권 및 스테이블코인 관련 사업도 활발히 전개하고 있다. 적극적인 주주환원 기조도 이어가고 있다. LG CNS는 2025년 주당 배당금을 전년 대비 10.6% 인상한 1천850원으로 결정했으며 배당 성향은 40.7% 수준이다. 안정적 실적을 기반으로 성장 투자와 주주환원을 병행한다는 전략이다. 이 같은 LG CNS의 성장 기대감을 바탕으로 주요 증권사들도 목표 주가를 일제히 높였다. 주요 증권사들은 AI 인프라, AX(인공지능 전환), RX 등 신사업 확장을 핵심 성장 동력으로 제시하며 기업가치 재평가 가능성에 주목하고 있다. 또 관계사 업황 부진에도 불구하고 LG CNS가 금융·공공 차세대 시스템 구축 등 대형 대외 프로젝트 수주로 성장 기반을 확보하고 있다는 점도 긍정적으로 평가했다. 이창영 유안타증권 연구원은 "가속화될 AI에 대한 국내외 인프라 수요와 향후 로봇 수요로 성장 여력은 충분하다"고 전망하며 목표주가를 9만3천원으로 상향했다. 박종선 유진투자증권 애널리스트는 "현재 주가는 2026년 예상실적 기준 PER 15.0배로 국내 유사업체 평균 PER 26.9배 대비 큰 폭으로 할인되어 거래 중"이라며 "AI 수요 증가와 로봇 수요 확대, 스테이블코인 인프라 구축 기대감을 감안하면 주가는 당분간 상승세를 지속할 것으로 예상된다"고 말했다. 일각에선 지분 변수 해소 이후 LG CNS가 AX·RX 중심의 사업 확장과 CBDC·디지털자산 등 미래 사업을 바탕으로 본질적 경쟁력이 재조명되며 기업가치 재평가 국면에 진입할 가능성에 주목하고 있다. 신한투자증권은 "올해 LG CNS는 수주확대에 따른 수익성 개선이 이어지며 기업 가치가 재평가될 가능성이 높다"며 "AI 플랫폼 고도화와 방산·조선 등 신규 시장 진입 확대가 성장 포인트"라고 분석했다. SK증권은 "올해 기존 사업에서의 성장뿐만 아니라 미래 성장 동력 확보를 위해 AX·RX 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "피지컬 AI 사업과 스테이블코인 기반 결제 인프라 사업이 구체화될 경우 시장 기대감이 확대될 수 있다"고 평가했다. 업계 관계자는 "앞으로 유통주식수 확대에 따른 거래 활성화가 기대된다"며 "LG CNS 주식에 대한 접근성과 유동성이 개선된 점이 투자자 입장에서 긍정적 요인으로 작용할 것"이라고 말했다. 그러면서 "오버행 해소 이후 실적과 신사업 성과가 주가 재평가의 핵심 변수가 될 듯 하다"고 전망했다.

2026.01.30 14:50장유미 기자

[컨콜종합] 현신균號 LG CNS, AI·클라우드 성장 가속…차세대 동력은 '글로벌 AX'

LG CNS가 지난해 인공지능(AI)·클라우드 사업을 중심으로 실적 성장세를 이어가며 IT서비스 업계 선도 사업자로서의 경쟁력을 입증했다. 회사는 데이터센터, 로봇·피지컬 AI, 금융·공공 AI 전환(AX) 사업을 차세대 성장 축으로 삼고 올해도 중장기 성장 전략을 연속해 나갈 계획이다. LG CNS 경영진은 27일 열린 2025년 4분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 지난해 주요 사업 부문 성과와 올해 전략, 시장 대응 방향을 공유했다. LG CNS는 2025년 연결 기준 매출 6조1천295억원, 영업이익 5천558억원을 기록했다. 전년 대비 매출은 2.5%, 영업이익은 8.4% 증가했다. 영업이익률은 9.1%로 0.5%포인트 늘었다. 4분기 매출은 1조9천357억원으로 전년 동기 대비 4.4% 감소했지만, 영업이익은 2천160억원으로 7.9% 증가하며 수익성을 강화했다. AI·클라우드가 성장 견인…오픈AI 협력 더해 AX 사업 확장 가속 AI·클라우드 사업은 지난해 LG CNS 전체 실적 성장을 견인한 핵심 축으로 자리 잡았다. 해당 부문 연간 매출은 3조5천872억원으로 전년 대비 7.0% 성장했다. 해외 대규모 신공장 구축 사업 종료 영향으로 4분기 매출은 일시적으로 감소했지만, 국내 AI 데이터센터 구축과 대형 코로케이션 사업 확대가 연간 실적을 떠받쳤다. LG CNS는 금융·제조·공공 등 전 산업군을 대상으로 AI·데이터 플랫폼 구축 수요를 확보하며 AX 사업을 빠르게 확장 중이다. 단순 시스템 구축을 넘어 AI를 실제 업무와 운영에 적용하는 실증형 프로젝트가 늘어나면서 대외 고객 비중도 꾸준히 확대되는 추세다. LG CNS AI·클라우드사업부장 김태훈 부사장은 "AI 데이터센터 부문에서 국내 구축 사업을 안정적으로 수행하는 동시에 대규모 코로케이션과 해외 데이터센터 사업까지 확보하며 AI·클라우드 사업의 성장세를 이어갔다"며 "금융과 공공을 포함한 다양한 산업에서 AI·데이터 플랫폼 구축 수요가 지속적으로 증가하고 있다"고 설명했다. AI 플랫폼 전략도 본격화하고 있다. LG CNS는 자사 풀스택 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 중심으로 기업용 AI 에이전트 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 에이전틱웍스는 온프레미스·클라우드·하이브리드 환경을 모두 지원하며 보안·운영·모니터링 기능을 통합한 것이 강점으로 꼽힌다. 김 부사장은 "에이전틱웍스를 기반으로 산업별·업무별 특화 에이전트를 지속적으로 확장하고 플랫폼 기반 반복 매출 구조를 강화할 것"이라며 "단발성 프로젝트가 아닌 서비스형 소프트웨어(SaaS)·자산형 사업 모델로 AI 사업 구조를 고도화하고 있다"고 말했다. 글로벌 빅테크와의 협력도 AI 경쟁력 강화의 핵심 축이다. LG CNS는 최근 체결한 오픈AI와의 파트너십을 비롯해 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글·코히어 등 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP) 및 거대언어모델(LLM) 기업들과 협력 범위를 확대하고 있다. 이를 통해 고객 요구에 맞춘 멀티 LLM 전략을 구축하고 엔터프라이즈 AI 시장에서 차별화된 포지션을 확보한다는 전략이다. 글로벌 AI 데이터센터 도약 원년 선언…전력·냉각·운영 고도화 데이터센터 사업도 LG CNS의 중장기 성장 전략에서 핵심적인 역할을 맡고 있다. LG CNS는 국내 최초로 데이터센터 디자인·개발·운영(DBO) 사업을 시작한 이후 AI 시대에 맞춰 AI 데이터센터 역량을 지속 강화해 왔다고 설명했다. 지난해에는 국내 AI 데이터센터 구축 프로젝트와 코로케이션 사업 확대를 통해 안정적인 실적을 확보했으며 해외 시장에서도 가시적인 성과를 냈다. 특히 인도네시아 AI 데이터센터 구축 사업을 수주하며 국내 기업 최초로 해외 AI 데이터센터 시장에 본격 진출했다는 점이 의미 있는 성과로 평가된다. 김 부사장은 "기존 DBO 중심의 사업 모델을 넘어 글로벌 700조원 규모 AI 데이터센터 시장으로 사업 영역을 확장 중"이라며 "올해를 데이터센터 사업의 도약 원년으로 삼고 공격적인 투자를 추진할 계획"이라고 밝혔다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축을 넘어 전력 공급망, 냉각 기술, 운영 자동화까지 사업 범위를 확대할 방침이다. 액침 냉각, AI 기반 쿨링 오토메이션, 디지털 트윈 등 차세대 기술을 적용해 에너지 효율과 운영 안정성을 동시에 높인다는 구상이다. 또 컨테이너형 AI 데이터센터와 모듈러 AI 데이터센터 등 새로운 인프라 모델도 준비 중이다. 제조·전기·냉각 등 LG그룹의 핵심 역량을 결집한 '원 LG' 솔루션을 기반으로 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 AI 데이터센터 표준을 구축한다는 전략이다. LG CNS는 그동안 축적한 기술 역량과 금융·투자 파트너십을 활용해 국내외 데이터센터 시장에서 장기적인 성장 기반을 다질 계획이다. 데이터센터를 단순 인프라 사업이 아닌 AI·클라우드·피지컬 AI를 잇는 핵심 플랫폼으로 육성한다는 목표다. 차세대 성장 동력 로봇·피지컬 AI…산업 현장 PoC 확대 아울러 LG CNS는 로봇과 AI를 결합한 피지컬 AI 및 로봇 전환(RX) 사업을 향후 차세대 성장 동력으로 육성 중이다. 스마트엔지니어링 부문은 지난해 연간 매출 1조1천935억원을 기록했으며 방산·조선·물류·스마트시티 등으로 사업 영역을 확장했다. 특히 스마트물류와 스마트팩토리 분야에서는 기존 자동화 방식으로 해결하기 어려웠던 현장에 로봇 기반 솔루션을 적용하며 차별화를 시도하고 있다. 국내뿐 아니라 북미·중국 등 해외 현장에서도 물류 자동화 및 로봇 기술검증(PoC)를 진행하며 글로벌 레퍼런스를 축적 중이다. LG CNS 스마트팩토리사업부장 신재훈 상무는 "로봇 통합 운영 플랫폼과 AI 기반 스마트팩토리·스마트물류 솔루션을 중심으로 RX 사업을 본격 확대하고 있다"며 "그룹사뿐 아니라 이커머스·제조·방산 등 대외 고객으로 적용 범위를 넓히고 있다"고 말했다. LG CNS는 휴머노이드 로봇을 포함한 차세대 로봇 기술에도 선제적으로 투자하고 있다. 물류센터와 제조 현장에서 복합 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇 PoC를 다수 추진하며 실제 산업 현장에서 생산성을 높일 수 있는 적용 가능성을 검증하고 있다. 신 상무는 "최소 10건 이상의 휴머노이드 기반 PoC를 통해 다양한 산업 현장 레퍼런스를 확보할 계획"이라며 "로봇을 최적으로 운영할 수 있는 통합 플랫폼과 피지컬 AI 학습 체계를 결합해 차별화된 RX 서비스를 제공할 것"이라고 강조했다. 북미를 중심으로 한 글로벌 RX 파트너십 확대에도 나섰다. 실리콘밸리에 설립한 AI 로보틱스 연구개발(R&D) 거점을 기반으로 글로벌 로봇 기업들과 협력 범위를 넓히고 중장기적으로는 로봇 통합 서비스 사업자로서 글로벌 시장 공략에 나선다는 전략이다. 공공·금융 AX 확산…안정적 주주환원 기조 유지 디지털비즈니스서비스 부문은 금융·공공 AX 사업을 중심으로 안정적인 수익 기반을 유지했다. 지난해 연간 매출은 1조3천488억원으로 집계됐으며 공공 대형 프로젝트 종료 영향으로 연간 기준 소폭 감소했지만 4분기에는 금융권 차세대 시스템 구축 사업이 본격화되며 반등한 것으로 나타났다. LG CNS는 올해를 공공 AI 및 글로벌 AX 사업 확대의 분기점으로 보고 있다. 국가 AI 대전환 정책과 공공 AI 인프라 구축 사업이 본격화되면서 대형 공공 프로젝트 수주 기회가 확대될 것이라는 전망이다. 지난해 LG CNS는 공공 AI 분야 최대 규모 사업 중 하나로 꼽히는 외교부 AI 플랫폼 구축 사업을 수주해 추진했으며 경기도교육청 AI 디지털 플랫폼 구축 사업 등 굵직한 공공 프로젝트를 잇따라 확보한 바 있다. LG CNS 디지털비즈니스사업부장 김홍근 부사장은 "공공·금융 영역에서 축적한 대형 프로젝트 수행 경험과 AX 기술력을 바탕으로 경쟁사 대비 우위를 유지하고 있다"며 "에이전틱 AI 기반 AX 오퍼링을 전 산업군으로 확장해 시장 주도권을 강화할 것"이라고 말했다. 이뿐만 아니라 LG CNS는 중앙은행 디지털화폐(CBDC)와 디지털 자산 분야에서도 사업 영역을 확대 중이다. 한국은행이 추진 중인 '프로젝트 한강'의 주사업자로 참여해 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증했으며 예금 토큰과 스테이블코인을 연계한 멀티레이어 결제 구조에 대한 검증도 진행했다. LG CNS는 향후 디지털 자산 기본법 제정과 제도화 흐름에 맞춰 스테이블코인 발행·유통·지갑·커스터디·환전 등 전 영역을 아우르는 시스템 구축 오퍼링을 금융권에 제안할 계획이다. 공공·금융 IT 사업에서 축적한 경험과 보안·운영 역량을 바탕으로 디지털 화폐 및 자산 인프라 시장에서도 선도적 입지를 확보한다는 목표다. 글로벌 사업도 단계적으로 확대한다. 동남아를 비롯한 아시아 시장을 중심으로 금융 디지털 전환(DX), 클라우드, 데이터센터 사업을 확장 중이며 일본·인도네시아·싱가포르 등에서 가시적인 성과를 내고 있다는 설명이다. 향후 북미와 유럽 시장까지 사업 영역을 넓힐 계획이다. 아울러 LG CNS는 주주환원 정책도 강화했다. LG CNS 최고재무책임자(CFO) 송광륜 상무는 "2025년 사업연도 주당 배당금을 1천100원으로 의결했으며 중간 배당을 포함한 연간 총 배당금은 주당 1천850원"이라며 "배당 성향은 약 40.7% 수준으로, 향후에도 안정적인 재무 구조를 바탕으로 주주가치 제고를 지속해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.01.27 12:22한정호 기자

[컨콜] LG CNS, 디지털 서비스 사업에 AX 시동

LG CNS가 디지털 비즈니스 서비스 사업을 금융 중심으로 전환하고 인공지능 전환(AX) 전략을 강화한다. LG CNS 디지털비즈니스사업부장 김홍근 부사장은 27일 실적 컨퍼런스콜에서 "공공 대형 프로젝트 종료에 따른 공백을 금융·AI 사업으로 보완할 것"이라며 "중장기 성장 동력을 확보할 것"이라고 밝혔다. 김 부사장은 "지난해 4분기 금융권 차세대 시스템 구축 사업이 개발 단계에 진입하며 전년 동기 대비 매출 성장을 달성했다"며 "은행, 증권, 보험 등 금융권 사업이 공공 영역 대형 프로젝트 종료로 인한 매출 감소분을 완화했다"고 밝혔다. LG CNS는 지난해 공급망 관리(SCM) 부문 매출이 연간 기준으로 전년 대비 소폭 줄었다고 밝혔다. 김 부사장은 "이는 공공 영역 대형 프로젝트 종료와 주요 고객사 경영 악화 때문"이라며 "다반 4분기 성과를 통해 금융 사업 중심 구조 전환 가능성을 확인했다"고 설명했다. 김 부사장은 지난해 4분기에도 금융, 공공 사업 영역에서 대형 프로젝트를 수주하며 올해 매출 성장 기본 토대를 마련했다고 설명했다. 그는 "특히 금융 사업은 국내 주요 고객사의 차세대 사업 발주가 예상돼 성장세가 이어질 것"이라고 전망했다. 김 부사장은 "AI를 활용한 공정 자동화 기술로 수주 경쟁력을 높이고 이행 품질을 강화할 계획"이라며 "지난해부터 추진한 AI 기반 기술을 실질적인 사업 경쟁 요소로 전환할 것"이라고 밝혔다. 그는 "생성형 AI 플랫폼을 기반으로 한 AX 오퍼링을 전 산업군으로 확대할 것"이라며 "AI 어시스턴트 중심 활용 단계에서 에이전트 AI 단계로 진화하는 시장에 대응할 계획"이라고 덧붙였다.

2026.01.27 11:50김미정 기자

[유미's 픽] 'AX 강자' LG CNS, 매출 줄어도 웃었다…지난해 4Q 실적 살펴보니

LG CNS가 지난해 4분기 동안 '양적 성장'을 넘어 '질적 성장' 단계에 접어든 모습을 보여 시장의 기대감을 높이고 있다. 연간 기준 사상 최대 실적이라는 외형적 성과뿐 아니라 지난해 4분기에는 수익성 개선과 재무 체력 강화가 동시에 나타나며 인공지능(AI)·클라우드 중심 사업 전환의 성과가 본격화된 모습이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS의 지난해 4분기 연결 기준 매출은 1조9천357억원으로 전년 동기 대비 4.4% 감소했다. 그러나 같은 기간 영업이익은 2천160억원으로 7.9% 증가, 영업이익률은 11.2%로 1년 새 1.3%포인트(p) 상승했다. 매출 감소에도 불구하고 수익성이 크게 개선되며 '이익 중심 성장' 기조가 더욱 뚜렷해진 것이다. 연간 기준으로는 매출 6조1천295억원, 영업이익 5천558억원을 기록하며 각각 2.5%, 8.4% 성장했다. 매출, 영업이익 모두 6년 연속 최대치다. 이 같은 연간 실적은 지난해 3분기까지 이어진 매출 성장에 더해 4분기 수익성 개선이 더해진 결과다. 특히 4분기에는 매출이 다소 줄었음에도 불구하고 비용 구조 개선과 고부가 AX(인공지능 전환) 사업 비중 확대 효과가 동시에 반영되며 영업이익과 이익률 측면에서 연간 실적을 뒷받침한 것으로 분석됐다. 그러나 LG CNS의 주축 사업인 클라우드·AI 부문 매출은 지난해 4분기 동안 다소 부진한 모습을 보였다. 이 부문의 4분기 매출은 전년 동기 대비 6.8% 감소했는데, 이는 해외 신공장 구축 프로젝트 종료에 따른 일시적 기저 효과 때문으로 나타났다. 연간 기준 클라우드·AI 매출은 3조5천872억원으로 7.0% 성장하며 여전히 LG CNS 전체 실적을 견인했다. 업계 관계자는 "지난해 4분기 동안 국내 AI 데이터센터(AIDC) 구축과 코로케이션(Co-location) 사업이 크게 성장한 모습을 보였다"며 "AI·데이터 플랫폼 구축과 클라우드 기반 AI 서비스 확산이 이어지며 LG CNS의 중장기 성장 동력이 될 것"이라고 분석했다. 스마트엔지니어링·디지털 비즈니스는 연간 기준 매출이 감소했으나, 지난해 4분기동안 긍정적인 신호를 보였다. 스마트엔지니어링은 그룹사 대형 프로젝트 종료 영향으로 연간 매출이 줄었지만, 4분기에는 방산·에너지 등 논캡티브(외부) 고객 확대가 이어지며 사업 구조 전환이 진행됐다. 디지털 비즈니스 서비스 부문도 연간 매출은 3.2% 감소했으나, 4분기에는 금융권 대형 프로젝트가 본격 개발 단계에 진입하면서 매출이 전년 동기 대비 4.5% 증가했다. 이는 LG CNS가 전통 SI·SM 사업에서 벗어나 금융 AX, 공공 대형 사업, 차세대 시스템 중심으로 포트폴리오를 재편하고 있음을 보여주는 신호로 해석된다. 또 지난해 4분기 실적에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 재무 안정성의 급격한 개선이다. 2025년 말 기준 LG CNS의 현금성 자산은 1조6천794억원으로 1년 새 5천억원 이상 증가했다. 순차입금은 마이너스(-) 1조2천896억원으로 사실상 무차입 구조를 구축했으며 신용등급도 AA0(안정적)를 유지했다. 업계 관계자는 "LG CNS의 재무 안정성은 향후 대형 AI·AX 투자, 글로벌 데이터센터 사업, M&A 추진 여력을 뒷받침하는 핵심 기반"이라며 "IPO 이후 재무 체질이 근본적으로 달라진 것으로 보인다"고 평가했다. 업계에선 LG CNS의 4분기 실적이 단순한 분기 성적표를 넘어 AI·클라우드 중심 기업으로의 전환이 실질적인 수익성과 재무 안정성으로 연결되기 시작했음을 보여주는 지표라고도 분석했다. 매출 성장보다 수익성, 외형보다 구조 개선이 부각된 상황에서 LG CNS의 실적 흐름이 한 단계 진화했다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "작년 4분기 실적은 LG CNS가 'AI를 잘하는 SI'가 아니라 'AI로 돈을 버는 기업'으로 전환된 변곡점을 보여줬다"며 "올해는 AX·RX(로봇전환) 중심의 질적 성장이 더욱 뚜렷해질 것"이라고 말했다.

2026.01.27 11:37장유미 기자

[컨콜] LG CNS, '에이전틱 웍스' 고도화…AI 경쟁력 확보

LG CNS가 기존 클라우드 인프라 영역에서 신규 사업 수주를 늘려 AI 서비스 적용 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 김태훈 LG CNS AI·클라우드사업부장은 27일 실적 컨퍼런스콜에서 "우리는 기존 AX 서비스 구축을 이어갈 것"이라며 이같이 강조했다. 이어 "특히 지난해 하반기 공개한 풀스택 AI 플랫폼 '에이전트 웍스'를 고도화할 계획"이라고 강조했다. 김 부장은 "올해 내부적으로 AI 기획부터 개발, 운영 전 과정을 아우르는 기술 경쟁력을 강화할 방침”이라고 말했다.

2026.01.27 11:28김미정 기자

[컨콜] LG CNS, 오픈AI 앞세워 글로벌 CSP 협력 늘린다

LG CNS가 올해 오픈AI, 마이크로소프트 파트너십을 발판으로 엔터프라이즈 인공지능(AI) 수요 확장에 나선다. LG CNS 김태훈 AI클라우드사업부장은 27일 실적 컨퍼런스콜에서 "우리는 전방위적인 거대언어모델(LLM) 라인업을 구축했다"며 "멀티 LLM 체계를 통해 LG 계열사를 비롯한 아마존, 구글, 오라클 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 협력할 것"이라고 강조했다. LG CNS는 AI·클라우드 사업 2025년 4분기 매출이 1조1천181억원으로 전년 동기 대비 6.8% 감소했다고 밝혔다. 그는 "해외 대규모 신공장 구축 사업 종료에 따른 일시적 영향이 반영됐다"고 설명했다. 김 부장은 "연간 매출은 전년 대비 7% 오른 3조5천872억원을 기록했다"며 "AI데이터센터 부문에서 국내 구축 사업을 수행하고, 대규모 커뮤니케이션 사업과 해외 데이터센터 사업을 확보하며 성장을 이끌었다"고 강조했다.

2026.01.27 11:20김미정 기자

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