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[SW키트] 구글, '에이전틱 AI' 통합 전략 제시…"인프라·데이터 관건"

구글이 인공지능(AI) 사업 경쟁력을 한층 강화하기 위해 AI 플랫폼·인프라·데이터·보안을 한데 결합한 '에이전틱 AI' 전략을 제시했다. 구글클라우드는 지난 22~24일 미국 라스베이거스에서 '구글클라우드 넥스트 2026'를 열고 '제미나이'를 앞세운 에이전틱 AI 운영체제(OS)를 비롯한 보안, 인프라, 데이터 전략을 이같이 밝혔다. 이번 행사에서 가장 주목받은 소식은 '제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼' 출시다. 이 플랫폼은 AI 에이전트 구축부터 운영, 확장까지 지원하는 AI용 OS다. 플랫폼에는 '제미나이 3.1 프로'와 외부 모델인 앤트로픽 '클로드' 등 멀티 모델이 탑재됐다. 플랫폼은 로우코드 '에이전트 스튜디오'를 통해 개발자가 아닌 일반 업무 사용자도 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다. 토마스 쿠리안 구글클라우드 최고경영자(CEO)는 "우리는 AI 활용 주체를 개발자에서 전 직원으로 확장하고 있다"고 밝혔다. 구글클라우드는 '제미나이 엔터프라이즈 애플리케이션'도 발표했다. 이 앱은 코드 없이 워크플로를 만들 수 있는 개발 환경을 구축했다. 비개발자도 이 앱으로 AI를 일상 업무에서 자연스럽게 적용할 수 있는 식이다. 해당 앱은 장기 실행 에이전트를 탑재했다. 이를 통해 복잡한 업무를 백그라운드에서 자동 처리하도록 지원한다. 사용자는 결과만 확인하면 되는 구조다. 여기에 에이전트 관리 기능 '에이전트 인박스'도 제공된다. 이는 다수 AI가 동시에 작업하는 환경에서 이를 통제하고 모니터링하는 역할을 담당한다. 쿠리안 CEO는 AI 확산 필수 조건으로 보안 강화 필요성도 재차 강조했다. 그는 "보안 영역도 AI 에이전트처럼 사람 중심 대응에서 AI 중심 대응으로 전환하고 있다"고 주장했다. 이날 구글클라우드는 위즈 손잡고 AI 기반 보안 에이전트를 개발했다고 발표했다. 이 에이전트는 위협 탐지를 비롯한 보안 규칙 생성, 취약점 분석 등 보안 업무를 자동으로 수행할 수 있다. "에이전트 시대 인프라·데이터 역량 확장 필수" 구글클라우드는 AI 에이전틱 확산을 지원하기 위한 인프라·데이터 전략도 강화했다고 밝혔다. 구글클라우드는 8세대 텐서처리장치(TPU) 시리즈와 AI 하이퍼컴퓨터 중심으로 초대규모 AI 실행 환경을 구축했다고 발표했다. 이번 8세대 TPU는 학습용 'TPU 8t'와 추론용 TPU 8i'로 각각 출시됐다. 학습용 8t는 연산 처리량을 극대화한 구조로 이뤄졌다. 전 세대 대비 성능이 3배 향상됐다. 대규모 데이터에서 패턴을 학습하는 데 초점을 맞춘 설계다. 추론용 8i는 지연 시간을 줄이고 동시 처리 능력을 강화했다. 전 세대 대비 성능은 80% 올랐으며, 온칩 집단 연산 지연은 최대 5배 감소했다. 온칩 집단 연산은 칩 내부에서 데이터 결합과 분산 처리를 즉시 수행하는 기술이다. 이를 통해 AI 에이전트가 더 복잡한 작업을 빠르고 적은 에너지로 처리할 수 있다. 이번 8세대 TPU는 연내 정식 출시될 예정이다. 수년째 이어지는 엔비디아 그래픽장치(GPU) 공급 부족 상황을 기회로 삼아 AI 인프라 시장 점유율을 확대하겠다는 전략이다. 구글클라우드는 데이터를 단순 저장하는 수준을 넘어 AI가 스스로 이해할 수 있는 데이터 형태로 전환하겠다는 전략도 제시했다. 이번에 출시된 '에이전틱 데이터 클라우드'는 기업 내 데이터를 자동 연결하고 의미를 분석할 수 있는 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI가 상황과 맥락을 파악한 뒤 필요한 작접을 직접 수행할 수 있게 돕는 식이다. 또 크로스 클라우드 레이크하우스를 통해 아마존웹서비스(AWS) 등 다른 클라우드에 있는 데이터를 옮기지 않고 바로 활용할 수 있도록 사용자를 지원한다. 이를 통해 데이터 비용·관리 부담을 낮춘다. 이날 순다 피차이 알파벳 CEO는 기조연설에서 "AI 경쟁이 모델 성능 중심에서 벗어났다"며 "실행·인프라·데이터·보안까지 포함한 AI 통합 전략이 주를 이룰 것"이라고 밝혔다. 쿠리안 CEO도 "결국 AI 경쟁 본질은 '누가 더 똑똑한 모델을 만들었는가'에서 '누가 더 많은 일을 AI로 실행할 수 있는가'로 이동하고 있다"고 분석했다.

2026.04.26 11:07김미정 기자

[SW키트] '무제한 AI 요금제' 저무나…쓴 만큼 돈 내는 시대 온다

생성형 인공지능(AI)을 사실상 무제한으로 활용하던 기존 이용 방식이 한계에 직면했다. AI 서비스 기업은 월 20달러(약 2만9000원) 수준 정액 요금으로 광범위한 기능을 제공하던 구조 유지 어려움으로, 요금 인상과 기능 제한, 광고 도입 등을 동시에 논의하고 있다. 19일 업계에 따르면 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 구글, xAI 등 주요 AI 기업은 최근 가격 정책을 빠르게 손질하고 있는 것으로 나타났다. 기존에는 챗GPT, 클로드, 제미나이 등이 유사한 가격에 구독 모델 중심으로 운영됐지만, 최근 200달러(약 29만원) 넘는 프리미엄 요금제를 도입하거나 고성능 기능을 별도 과금하는 방식으로 전환이 진행 중이다. 업계는 기업 수익성 문제로 인해 이같은 현상이 발생하고 있다고 봤다. 생성형 AI는 응답을 생성하는 과정에서 상당한 컴퓨팅 자원을 소모하는데, 최근 확산된 추론형 모델이 기존보다 훨씬 높은 연산 비용을 요구해서다. 오픈AI 내부 전망에 따르면 올해 약 140억 달러(약 21조원) 규모 손실이 예상되는 것으로 집계됐다. 전체 이용자는 약 9억명이지만 유료 전환율은 5%에도 못 미치는 것으로 나타났다. 이에 다수 이용자가 비용 부담만 키우는 구조라는 점이 문제로 지적되고 있다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)도 이같은 구조적 한계를 언급했다. 알트먼 CEO는 월 200달러짜리 고가 요금제에서도 일부 이용자는 여전히 손실을 만들고 있다고 밝힌 바 있다. 단순히 정액 모델만으로는 비용을 감당하기 어렵다는 점을 시사한 것이다. 앤트로픽도 연간환산매출(ARR)이 300억 달러 수준까지 올랐지만, 모델 학습과 추론에 들어가는 비용이 각각 수십억 달러 규모에 달해 부담이 지속되고 있는 것으로 확인됐다. 이에 발맞춰 앤트로픽은 클로드 구독 운영 방식을 재편했다. 지난주 클로드 이용자가 앤트로픽 시스템에서 타사 AI를 이용하려면 추가 요금을 내거나 별도 API 키를 활용해야 한다는 정책을 발표했다. 파이낸셜타임스(FT) 등 다수 외신도 이번 조치 배경을 클로드 수요 급증에 따른 연산 자원 부담으로 꼽았다. 기존 구독 모델이 제3자 도구 기반 고강도 사용 패턴을 감당하지 못했다는 분석도 이어졌다. AI 산업 전반의 투자 규모도 급격히 확대되고 있다. 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타 등 주요 기업들은 데이터센터 구축과 반도체 확보를 위해 매년 수백억 달러를 투입하고 있으며, 2026년 기준 글로벌 AI 인프라 투자 규모는 5000억 달러를 넘어설 것으로 추정된다. AI 서비스 모델, 사용량 기반 과금 체계로 이동 전문가들은 AI 기술이 발전할수록 비용 구조가 더 복잡해지고 있다는 점도 주요 원인으로 짚었다. 단위 연산 비용은 낮아지고 있지만 전체 비용은 오히려 증가하는 흐름이 나타나고 있기 때문이다. 가트너가 발표한 보고서에 따르면 2030년까지 AI 추론 비용은 90% 이상 감소할 것으로 나타났다. 또 1조 파라미터급 모델 기준 비용 효율성은 2022년 대비 최대 100배 개선될 것으로 분석됐다. 이런 변화는 반도체 성능 향상을 비롯한 모델 설계 발전, 추론 특화 칩 확대, 엣지 디바이스 활용 증가 등에 따른 결과로 풀이된다. 다만 최첨단 반도체와 기존 칩을 혼합하는 구조는 비용 부담이 더 큰 것으로 나타났다. 보고서는 전체 AI 운영 비용은 줄지 않는다고 전망했다. AI 에이전트 확산으로 작업당 토큰 사용량이 기존 대비 5배에서 최대 30배까지 늘어나며 총 추론 비용이 오히려 증가할 가능성이 크다고 분석했다. 가트너는 "실제 토큰 단가는 "빠르게 떨어지고 있지만 이용량 증가 속도가 이를 넘어서는 구조가 형성되고 있다"며 "기본 기능은 저렴해지지만 고성능 AI를 위한 인프라는 여전히 제한된 자원으로 남아 비용 압박을 지속할 것"이라고 내다봤다. 기업들은 기존의 무제한 정액제를 유지하기 어렵다고 판단하고 있다. 요금제를 세분화해 고성능 기능에는 추가 요금을 부과하거나 일정 사용량을 초과할 경우 제한을 두는 방식으로 구조를 바꾸고 있다. 무료 이용자 정책도 재조정되는 분위기다. 일부 기업은 저가 요금제를 신설하고, 무료 및 저가 이용자를 대상으로 광고 도입 가능성을 시험하고 있다. 비즈니스인사이더는 "저가·무제한에 가까운 AI 서비스 모델이 전환점을 맞았다"며 "향후 전기나 클라우드 서비스처럼 사용량 기반 과금 체계로 이동할 가능성이 높다"고 전망했다.

2026.04.19 14:00김미정 기자

[SW키트] 앤트로픽, '미토스' 제한적 공개 속내는…"안전 우선 vs 마케팅"

앤트로픽이 차세대 인공지능(AI) 모델 '미토스'를 제한적으로 공개한다고 발표하자 업게에선 상반된 목소리가 나오고 있다. 모델이 일반 대중이 사용하기에는 지나치게 강력해 통제가 필요하다는 평가가 있는 반면 성능이 충분히 입증되지 않아 과장된 홍보 전략이라는 지적이 공존하고 있다. 13일 IT 업계에 따르면 앤트로픽은 사이버보안 위험을 이유로 미토스를 대중에 완전 공개하지 않겠다고 밝혔다. 대신 일부 파트너사와 기관에 일부 공개하겠다고 발표했다. 지난주 공개된 미토스는 에이전트형 코딩과 추론 능력으로 보안 분석을 자동으로 진행할 수 있다. 클로드 기반 범용 AI로 작동하며 앤트로픽 내부 시스템과 오픈소스 환경을 동시 분석해 취약점을 식별하는 식이다. 앤트로픽은 모델 성능과 잠재적 보안 위험을 고려해 일반 대중에게 공개하지 않는다고 발표했다. 대신 '프로젝트 글래스윙'을 통해 미토스를 12개 파트너 기관에 제한적으로 제공하고 있다고 밝혔다. 프로젝트 글래스윙은 미토스 프리뷰 기반으로 운영된다. 아마존을 비롯한 애플, 브로드컴, 시스코, 크라우드스트라이크, 리눅스재단, 마이크로소프트, 팔로알토네트웍스 등이 참여한다. 참여 기관들은 미토스 활용 경험을 공유해 산업 전반의 보안 대응 역량을 높일 계획이다. 미·영 정부, 미토스 두고 논의 진행…"정말 위험 vs 기능 입증 아직" 업계에선 앤트로픽의 미토스 공개 제한을 두고 엇갈린 반응이 나오고 있다. 앤트로픽 주장처럼 기술력이 일반 대중에 지나치게 강력하다는 평가가 있는 반면 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 목소리도 등장하고 있다. 앞서 미토스는 최근 몇 주 동안 수천 건 제로데이 취약점을 식별한 것으로 알려졌다. 이는 기존 보안 체계로는 발견하기 어려운 취약점까지 탐지할 수 있는 기술력을 갖췄다는 설명이다. 최근 방한한 비조이 판데이 시스코 수석부사장도 지디넷코리아 인터뷰에서 "우리는 미토스 기능을 실험하고 있다"며 "분명한 건 강력한 기술을 가진 AI 모델이라는 점"이라고 주장했다. 최근 미국·영국 정부가 미토스 영향력을 파악하기 위한 논의에 들어간 점도 주목받고 있다. 미국 재무장관이 주요 은행 수장들을 소집해 관련 논의를 진행했으며, 영국 정치권도 미토스 대응 필요성을 언급한 점도 기술 위험성을 뒷받침하는 근거로 해석되고 있다. 가디언은 "미토스 영향력이 기술 분야뿐 아니라 금융과 국가 안보 영역까지 영향을 미칠 수 있다"고 분석했다. 일각에선 미토스 성능 입증 부족과 과장 가능성을 지적하는 시각도 적지 않다. 전문가들은 앤트로픽이 미토스를 마케팅 수단으로 활용하고 있다는 가능성을 제기했다. 기술적 근거보다 추가 투자 유치를 위한 홍보 메시지가 앞선다는 주장이다. 하이디 클라프 AI 나우연구소 수석 AI 과학자는 "앤트로픽이 모델 성능 증거를 명확히 제시하지 않고 모호한 표현으로 성능을 강조한 것은 투자 유치를 위한 전략일 수 있다"며 "모델 실제 역량은 아직 충분히 입증되지 않았다"고 밝혔다. 최근 클로드 내부 소스코드가 일부 노출된 점도 재조명받고 있다. 당시 앤트로픽은 "민감한 정보는 노출되지 않았다"고 설명했다. 이에 가디언은 "보안을 이유로 모델 공개를 제한한 상황에서 이같은 실수가 발생한 것은 있을 수 없는 일"이라고 봤다.

2026.04.13 16:41김미정 기자

[SW키트] 전기차 설계 혁신, 다쏘시스템 '버추얼 트윈'서 나온다

다쏘시스템이 버추얼 트윈 환경을 앞세워 전기자동차 설계 방식을 전면 개선하고 있다. 시뮬레이션을 통해 배터리 효율, 열 관리, 공기역학 등 전기차 설계 핵심 요소를 통합적으로 최적화하고 있다. 12일 IT 업계에 따르면 전기자동차 업계는 버추얼 트윈을 통해 설계 단계에서 자동차 성능을 예측하고 결정하는 구조로 작업을 전환하고 있다. 시뮬레이션·데이터 기반 설계 환경은 전기차 시대 경쟁력 핵심축으로 자리 잡고 있다. 최근 KPMG가 공개한 보고서에 따르면 올해 1월 기준 글로벌 차량 중 전기차·친환경 차량 비중은 45%에 달할 것으로 나타났다. 이는 단순한 친환경 흐름을 넘어 자동차 산업 기술 경쟁이 내연기관 중심의 기계적 완성도에서 전기 기반 통합 엔지니어링 역량으로 이동하고 있음을 보여준다. 이런 변화는 완성차 기업뿐 아니라 전기차 생태계 전반에 새로운 과제를 던졌다는 목소리가 나오고 있다. 특히 전기차 설계에는 배터리 효율을 비롯한 열 관리, 소음·진동(NVH), 공기역학, 전장 시스템 등 다양한 요소가 동시에 최적화돼야 하며 기존 물리적 프로토타입 중심 개발 방식으로는 한계가 뚜렷해지고 있다. 다쏘시스템은 이런 구조적 변화를 해결하기 위해 3D익스피리언스(3DX) 플랫폼 중심으로 전기차 설계부터 시뮬레이션, 데이터, 협업을 한 환경에 통합했다. 이를 통해 개발 초기 단계에서 성능과 품질을 예측·검증하는 버추얼 트윈 기반 엔지니어링 체계를 구현한 것이다. 3DX 플랫폼은 단순 설계 도구를 넘어, 자동차 가치 사슬 전반 디지털 전환(DX)을 지원하는 인프라로 작동한다. 온실가스 저감을 비롯한 도시 모빌리티 대응, 사용자 경험 개인화 등 산업 전반 요구를 설계 단계에서부터 반영할 수 있게 지원한다. 까다로운 전기차 설계, 버추얼 트윈으로 극복 최근 전기차 업계에선 새로운 설계 문제가 부각되고 있다. 전기차에 엔진 소음이 사라지면서 공조(HVAC)를 비롯한 전장 부품, 공력 소음 등 기존에 드러나지 않던 요소들이 실내 품질과 성능을 좌우하는 핵심 변수로 떠오르고 있다. BMW는 HVAC 공조 시스템 소음이 실내 음향 품질을 좌우하는 핵심 변수로 떠오르자, 다쏘시스템의 '시뮬리아 파워플로우(SIMULIA PowerFLOW)'를 도입했다. 이를 통해 공력 소음과 열 성능을 동시에 해석했다. 그 결과 디프로스트 모드 등 가장 까다로운 조건에서도 소음·성능을 동시에 최적화할 수 있었다. 최대 6~13dB(A) 수준 소음 저감 성과도 확보한 것으로 나타났다. 다쏘시스템 솔루션을 통해 물리적 프로토타입 없이 실제 시험 수준 검증이 가능하다는 점을 입증한 사례다. 크라이젤일렉트릭은 전기차 개조 프로젝트에 다쏘시스템 3DX 플랫폼과 일렉트로모빌리티 액셀러레이터(ElectroMobility Accelerator)를 도입했다. 설계부터 제조까지 전 과정을 하나의 환경으로 통합한 것이다. 해당 솔루션 기능인 디지털 충돌 시뮬레이션을 통해 물리적 테스트를 대체했다. 회사는 개발 기간을 50% 단축할 수 있었다. 크라이젤일렉트릭은 다쏘시스템 플랫폼에 모든 설계·엔지니어링 데이터를 축적할 수 있었다. 이를 후속 프로젝트에서 재사용 가능한 구조로 구축했다. 업계에선 해당 사례가 단기 효율을 넘어 지속 가능한 엔지니어링 체계를 확보했다는 평가가 이어졌다. 루시드모터스는 전기차 경쟁력을 배터리 용량보다 효율 최적화에 집중했다. 3DX 플랫폼으로 공기저항부터 에너지 손실, 무게를 정밀하게 줄였다. 이를 통해 성능과 효율을 동시에 확보했다. 여기서 3DX 플랫폼은 설계와 시뮬레이션, 데이터 협업을 통합했다. 별도 데이터 변환 없이 팀 간 협업이 이뤄졌으며, 반복적인 검증을 통해 최적 설계를 도출했다. 그 결과 루시드 에어 퓨어(Lucid Air Pure)는 84킬로와트시(kWh) 배터리로 약 675킬로미터 주행을 기록했다. 이는 데이터 기반 설계 의사결정이 제품 경쟁력으로 이어진 대표 사례다. BMW와 크라이젤일렉트릭, 루시드모터스 사례는 공통으로 물리적 제작 후 검증하는 방식에서 벗어나 설계 단계에서 성능을 예측하고 결정하는 구조로 전환됐음을 보여준다. 결국 전기차 시대 경쟁력은 개별 기술이 아니라 복잡한 시스템을 얼마나 정밀하게 통합 설계할 수 있느냐에 달렸다. 다쏘시스템은 "버추얼 트윈 기반 시뮬레이션과 통합 플랫폼은 단순한 도구를 넘어 핵심 인프라로 자리 잡고 있다"며 "설계, 시뮬레이션, 협업, 데이터 관리가 하나의 환경에서 이뤄지면서 개발 속도와 정확도를 동시에 끌어올리고, 축적된 데이터는 다시 다음 제품 개발의 경쟁력으로 이어지는 선순환을 만들 것"이라고 강조했다.

2026.04.12 11:47김미정 기자

신세계, AI 데이터센터로 돈 벌까…"규제·수요·타이밍 변수"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 신세계그룹이 미국 인공지능(AI) 스타트업 리플렉션AI 손잡고 AI 데이터센터를 설립할 계획을 발표한 가운데 업계에선 사업 실효성에 대한 우려가 나오고 있다. 17일 IT 업계에 따르면 신세계가 AI 데이터센터 구축 속도를 비롯한 전력 인허가 절차, AI 유통 산업 수요 문제를 해결할 수 있어야 사업상 득을 볼 수 있다고 입을 모았다. 신세계그룹은 16일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 리플렉션 AI와 '한국 소버린 AI 팩토리 건립을 위한 전략적 파트너십' 양해각서(MOU)를 체결했다. 이를 통해 미래 유통업에 최적화된 '이마트 2.0' 시대를 열겠다는 계획이다. 신세계와 리플렉션 AI는 한국에 전력 용량 250메가와트(MW) 규모 AI 데이터센터를 지을 방침이다. 신세계가 부지 확보와 인프라 구축을 맡고, 리플렉션 AI는 소프트웨어(SW)와 데이터센터 운영 기술을 담당한다. 구체적 일정과 위치는 알려지지 않았다. 국내 AI 업계 전문가들은 AI 데이터센터 건립 속도와 규제 병목현상을 투자 변수로 꼽았다. 보통 AI 데이터센터 구축에 2~3년이 걸리는데, 이 기간 동안 AI 기술과 시장 환경은 빠르게 변화할 가능성이 크다는 이유에서다. 국내 전력 인허가 절차가 까다로운 점도 주요 병목 원인으로 짚었다. 나연묵 단국대 SW융합대학 컴퓨터공학과 교수는 "AI 데이터센터 사업은 단순히 짓는 것이 문제가 아니다"며 "특정 수요 기반으로 언제 구축하느냐가 핵심"이라고 강조했다. 이어 "현재 추세와 같은 속도라면 데이터센터가 AI 시장 변화 속도를 따라가지 못해 투자 전략 실패로 이어질 수 있다"고 우려했다. 국내 산학계에서는 신세계가 AI 데이터센터를 수도권이 아닌 전력 여유가 있는 지방에 건립할 가능성이 크다고 봤다. 다만 전력 인허가 절차가 까다롭다는 점을 문제로 들었다. 전력 인허가 절차는 대규모 시설이 전기를 안정적으로 사용할 수 있는지 사전에 확인받는 과정이다. 한국전력이 전력망에 과부하 걸리지 않는지 검토한 뒤, 문제 없을 때만 전력 공급이 승인된다. 문제는 해당 절차가 수도권뿐 아니라 지방에서도 까다롭다는 점이다. 나연묵 교수는 "이 제도는 원래 전력 수급 부족한 수도권을 중심으로 도입됐지만, 현재 지방에도 동일하게 적용되면서 사업 추진을 과도하게 제한하고 있다"고 지적했다. 이어 "지방은 상대적으로 전력 여유가 있음에도 평가 절차가 까다롭고 비용도 수억원에 달해 실제 통과 자체가 쉽지 않은 구조"라며 "통과 해도 바로 지을 수도 없는 상황"이라고 말했다. 그러면서 "결과적으로 데이터센터 구축 과정에서 병목으로 작용하고는 제도"라고 덧붙였다. 업계는 AI 기반 유통 산업 수요가 초대형 데이터센터를 가동할 만큼 충분한지에 대한 의문도 이어졌다. 익명을 요청한 한 AI 업계 관계자는 "대규모 AI 인프라는 단순히 도입하는 것이 아니라 상시적으로 대규모 워크로드를 돌릴 수 있는 수요가 뒷받침돼야 의미 있다"며 "수요 확보에 실패할 경우 대규모 설비가 오히려 부담으로 작용할 수 있다"고 지적했다.

2026.03.17 17:33김미정 기자

챗GPT 구독 끊는다…미국 '큇GPT' 운동 확산, 왜?

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 미국서 확산 중인 오픈AI '챗GPT' 구독 취소 운동 '큇GPT' 사태가 지난해부터 조짐을 보인 것으로 나타났다. 19일 IT 업계에 따르면 오픈AI 경영진이 도널드 트럼프 미국 대통령을 지지하는 '슈퍼팩(SuperPAC)'에 거액을 후원한 사실과 이민세관단속국(ICE)이 챗GPT를 사용하고 있다는 소식 후 큇GPT 운동이 미국에서 확산한 것으로 전해졌다. 현재 엑스(X)와 인스타그램, 블루스카이 등 소셜네트워킹서비스(SNS)에서 '큇GPT' 해시태그와 챗GPT 구독 취소를 인증·독려하는 게시물 업로드가 이어지고 있다. 실제 그렉 브록먼 오픈AI 사장과 부인 안나 브록먼은 지난해 트럼프 대통령 지지 슈퍼팩 '마가'에 2050만 달러(약 360억원)를 후원한 바 있다. AI 규제 완화를 요구하는 슈퍼팩 '리딩더퓨처'에도 같은 금액을 낸 것으로 알려졌다. 또 ICE는 신규 채용 과정에서 지원자 이력서 검토에 GPT-4 기반 도구를 사용하고 있다는 사실이 국토안보부를 통해 드러났다. 큇GPT 캠페인을 추최한 단체는 현재까지 70만 명 넘는 인원이 홈페이지나 SNS를 통해 보이콧을 선언했다고 주장하고 있다. 이 단체는 "오픈AI 경영진이 트럼프와 공화당, 빅테크 슈퍼팩에 후원을 멈출 때까지 보이콧을 진행할 것"이라며 "그들이 권위주의자를 지원하도록 내버려 둘 수 없다"고 밝혔다. 챗GPT 사용을 멈추자는 목소리는 지난해부터 나오기 시작했다. 지난해 10월 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 도심에는 AI 금지 시위 예고장이 전봇대 곳곳에 붙여져 있었다. 해당 시위는 오픈AI 사옥 앞에서 진행된 것으로 확인됐다. 같은 시기 샌프란 도심에서 열린 '노 킹스' 시위에서도 "오픈AI 챗GPT는 인간 사고를 마비시킨다"며 AI를 파괴해야 한다는 목소리가 나오기도 했다. 이같은 조짐에 더해 최근 불거진 ICE, 트럼프 사건까지 합쳐져 큇GPT 운동이 발생한 것이다. 업계에선 챗GPT 시장 점유율이 예상치보다 하락할 것이라는 전망도 나오고 있다. 미국 앱토피아에 따르면 미국 모바일 기기 대상으로 조사한 챗GPT 시장점유율은 지난해 1월 69.1%를 기록했지만 올해 1월은 45.3%라고 발표했다. 큇GPT 단체는 "챗GPT는 시장 점유율을 잃고 있다"며 "오픈AI는 벌어들이는 금액 3배를 손해보고 있다"고 홈페이지를 통해 주장했다. 팔란티어-엡스타인 연결고리…"시장 부담 작용" 최근 팔란티어 주요 경영진이 제프리 엡스타인과 수년간 연락을 주고받은 기록이 문서로 공개되면서 이미지 타격을 입은 것으로 전해졌다. 이에 기업 시장 점유율에도 부정적 영향이 미칠 수 있다는 관측이 나오고 있다. 올해 미국 법무부가 공개한 '엡스타인 파일'에는 엡스타인과 피터 틸 팔란티어 공동창립자 겸 이사회 의장이 수년간 연락을 주고받은 기록이 포함된 것으로 전해졌다. 시점은 2014년부터 2019년까지인 것으로 나타났다. 이는 팔란티어가 주요국 정부 계약을 확대하던 시기와 겹친다. 자료에 따르면 당시 엡스타인은 미국과 이스라엘 등 각국 정·관계 인사들에게 틸 의장과 팔란티어를 소개하는 역할을 한 정황이 담겼다. 팔란티어는 이후 이스라엘, 미국, 영국 등에서 군사·정보 관련 계약을 연속 수주하며 외형을 넓혔다. 이스라엘 정부는 엡스타인이 에후드 바라크 전 국방장관에게 팔란티어를 언급한 뒤 양측 만남이 성사된 것으로 알려졌다. 이후 팔란티어는 텔아비브에 사무소를 열었다. 바라크 전 장관이 설립한 기업에는 엡스타인과 틸 의장 자금이 투자된 기록도 드러났다. 미국에서도 유사 연결 고리가 포착됐다. 2016년 대선 전후로 엡스타인이 도널드 트럼프 당시 대통령 당선인 측 인사를 틸 의장에게 소개했다. 틸 의장은 공화당 전당대회에서 공개 지지를 선언했다. 현재 팔란티어는 트럼프 행정부 핵심 정책과 연관된 기관에 기술을 제공하고 있다. 팔란티어와 엡스타인 관계는 영국에서도 파장이 이어지고 있다. 영국 가디언은 과거 엡스타인과 연관된 인사가 팔란티어의 국방부 계약 과정에 부적절하게 관여했을 가능성을 제기했다. 해당 계약은 경쟁 입찰 없이 체결된 것으로 알려지며 정치적 논란으로 번지고 있다. 이번 문건 공개로 팔란티어와 엡스타인 간 관계가 재조명되면서, 기업의 윤리성과 거버넌스에 대한 의문도 커지고 있다. 가디언은 "방위·정보 분야에선 신뢰가 핵심 자산"이라며 "해당 논란이 장기화될 경우 글로벌 공공 부문 계약과 시장 평가에 부담으로 작용할 수 있을 것"이라고 내다봤다.

2026.02.19 11:07김미정 기자

美 빅테크, 데이터 수집·정제 자동화 승부수…"AI 경쟁력 핵심"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 인공지능(AI) 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터 관리 역량으로 이동하고 있다. AI를 실제 업무에 적용하고 확산하기 위해서는 양질의 데이터를 안정적으로 축적·관리하고 활용하는 체계가 필수적이라는 인식이 확산하는 분위기다. 8일 IT 업계에 따르면 AI를 실제 운영·확산하려면 통합적인 데이터 전략이 필수라는 인식이 커지고 있는 것으로 나타났다. 이에 글로벌 기업들을 AI를 데이터 관리 자체에 적용하는 전략을 강화하고 있다. AI를 활용해 데이터 수집부터 정제·검증까지 자동화하는 움직임이 활발해지고 있다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 지난해 3월 발간한 'AI 산업전환을 위한 데이터 전략 보고서'에서 한국 AI 경쟁력을 세계 6위 수준으로 평가했다. 다만 AI를 실제로 운영하고 확산할 수 있는 기업 인프라·환경은 미국과 중국 등 주요 국가에 비해 취약하다고 진단했다. 보고서는 그 핵심 원인으로 통합적인 데이터 전략의 부재를 지목했다. 보고서는 많은 기업이 AI 학습에 필요한 데이터를 충분히 축적·활용하지 못하고 있다고 봤다. 이는 단순한 규제 문제를 넘어, 기업 내부에 데이터가 분산됐거나 표준화·관리 체계가 갖춰지지 않았다는 설명이다. 데이터를 자산으로 활용하지 못하는 거버넌스 차원에서의 구조적 한계다. 이런 상황이 지속되면 국내 기업들의 AI 도입이 개별 실험이나 시범사업(PoC)에 머무르면서 산업 전반의 AI 전환이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. KOSA는 AI가 효과적으로 작동하려면 반도체·데이터·소프트웨어(SW)가 유기적으로 연결되는 선순환 환경이 필요하다고 강조했다. 특히 기업 AI 혁신의 핵심은 민감 데이터 관리에 있다고 봤다. 개인정보나 내부 업무 기록처럼 외부에 공개되지 않는 데이터를 얼마나 체계적으로 정리하고 실제 의사결정에 연결하느냐가 AI 성과를 좌우한다는 설명이다. 보고서는 데이터 품질과 통합이 확보되지 않은 상태에서 AI를 도입할 경우 잘못된 출력이나 분석 오류가 발생할 수 있으며, 데이터 거버넌스 위반과 규제 리스크로 이어질 가능성도 크다고 봤다. 효과적 AI 활용 방안은?…"데이터 관리 자체에 AI 도입" 글로벌 데이터 기업들은 AI를 데이터 관리 자체에 적용하는 전략을 강화하고 있다. 실리콘밸리를 중심으로 AI를 활용해 데이터 수집, 정제, 검증 과정을 자동화하려는 시도가 활발한 것으로 전해졌다. 대표 사례는 세일즈포스의 글로벌 지능형 데이터 분석 플랫폼 태블로(Tableau)다. 태블로는 차세대 분석 솔루션 '태블로 넥스트(Tableau Next)'를 앞세워 데이터 준비부터 분석, 의사결정까지 전 과정에 AI 에이전트를 적용했다. 이를 통해 데이터 검증과 정제에 소요되는 시간을 줄이고, 신뢰 가능한 데이터를 기반으로 분석과 의사결정까지 지원하고 있다. 플랫폼에 포함된 '데이터 프로(Data Pro) 에이전트'는 분석 이전 단계에서 데이터 상태를 자동으로 점검할 수 있다. 데이터상 누락이나 오류 가능성 있는 항목을 식별하고, 정제·변환이 필요한 부분을 제안하거나 일부 데이터 최적화 작업을 자동으로 수행한다. 이를 통해 분석에 활용되는 데이터의 품질과 신뢰도까지 끌어올리는 식이다. 태블로는 데이터 신뢰성을 확보하기 위한 장치도 마련했다고 밝혔다. '태블로 시맨틱스(Tableau Semantics)'는 조직 전체에서 사용하는 지표와 용어, 데이터 간 관계를 일관되게 정의하는 기능을 제공한다. 이를 통해 사용자는 각 데이터가 어떤 의미를 갖는지, 서로 어떤 관계를 이루는지 명확히 이해할 수 있다. 데이터 출처와 처리 과정도 투명하게 확인할 수 있다. 특히 데이터 의미와 처리 과정을 조직 전반에서 일관되게 관리함으로써, AI가 제시하는 인사이트를 포함한 분석 결과의 신뢰성을 높이고, 조직 전체가 동일한 기준으로 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는다. 태블로 분석 단계에서 AI는 단순히 데이터를 처리하는 역할을 넘어, 초기 분석 주제 설정부터 적극적으로 개입한다. 사용자가 어떤 지표를 확인하고 어떤 질문을 던질지 결정하는 초기 단계에서, AI는 핵심 지표와 분석 관점을 제안해 사용자가 보다 빠르고 정확하게 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 데이터 분석이 일부 전문가 영역에만 머무르지 않고, 현업 담당자나 조직 리더까지 활용 범위를 넓힐 수 있다. 태블로 넥스트에 탑재된 '컨시어지(Concierge) 에이전트'는 분석 결과 기반으로 가장 적절한 실행 방향을 제시한다는 평을 받고 있다. '인스펙터(Inspector) 에이전트'는 주요 데이터 지표 변화를 지속적으로 모니터링해 이상 징후를 사전에 알린다. 이를 통해 기업은 단순히 변화를 사후적으로 확인하는 데 그치지 않고, 잠재적인 문제 발생 시점을 미리 감지하고 신속하게 대응할 수 있다. 태블로를 도입해 AI와 데이터를 효과적으로 연결한 국내 기업들도 가시적인 성과를 내고 있다. 삼성물산은 태블로의 AI 분석 기능을 활용해 구매 의사결정을 고도화했다. 10여 년간 축적된 구매 데이터에 원자재 가격, 생산자물가지수, 환율 등 외부 지표를 결합하고, 머신러닝·딥러닝 기반 예측 모델을 적용했다. 분석 결과는 직관적인 시각화로 제공돼, 현업 담당자가 가격 변동 요인과 향후 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 데이터 양과 정확도가 풍부한 금융권에서도 성과 사례가 이어지고 있다. 토스는 태블로를 통해 데이터를 시각화해 이상 징후와 변화 요인을 신속하게 포착하고, 이를 대응 전략 수립에 활용하고 있다. 분석 결과가 즉시 공유되면서 의사결정 과정도 한층 단순화됐다. KB국민은행은 태블로를 전사적으로 도입해 반복적인 리포팅 업무를 자동화했다. AI 기반 분석과 시각화를 통해 데이터를 일 단위로 확인하고 변화 추이를 실시간으로 점검할 수 있게 되면서, 연간 약 1만 시간의 리포팅 업무 시간을 절감했다. 이를 통해 현업 직원들은 보다 빠르고 자율적인 판단에 집중할 수 있는 환경을 마련했다. 이 외 글로벌 데이터·AI 기업들도 유사한 흐름을 보이고 있다. 데이터브릭스는 '데이터 인텔리전스 플랫폼'을 통해 기업이 보유한 데이터를 통합 관리하고 분석하고 있다. 이를 통해 AI를 쉽고 안전하게 구축·운영할 수 있도록 지원한다. 주요 기능으로는 기업용 AI 에이전트 개발을 자동화하는 '에이전트 브릭스', 비기술 사용자도 코드 없이 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 '레이크플로우 디자이너', 통합 거버넌스를 제공하는 '유니티 카탈로그 3.0' 등이 있다. 스노우플레이크는 비즈니스 사용자가 복잡한 SQL 없이도 자연어로 데이터를 활용하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다. AI 에이전트는 반복적인 데이터 작업을 자동화해 업무 효율성을 높이며, '호라이즌 카탈로그'를 통해 기업 전체 데이터 자산을 통합 관리하고 보안을 강화한다. 데이터 파이프라인부터 분석, 거버넌스, AI까지 한 플랫폼에서 모두 제공하는 '올인원 전략'이 특징이다. 캐시 로스 가트너 수석 애널리스트는 "기업이 AI를 비즈니스 현장에 즉각 활용하려면 '실행 가능한 맥락 기반 데이터'가 필요하다"며 "데이터가 체계적으로 정리·맥락화될 경우 기업 생산성을 크게 높일 수 있다"고 강조했다.

2026.02.08 15:40김미정 기자

'몸값 1340억 달러' 데이터브릭스, 올해 승부수는 에이전트 AI·차세대 DB

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 데이터브릭스가 올해 인공지능(AI) 에이전트 품질 관리 서비스와 차세대 데이터 플랫폼으로 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 구축하는 속도 경쟁에서 벗어나 AI 신뢰성 강화로 현장 불확실성을 제거하겠다는 포부다. 데이터브릭스는 올해 '에이전트 브릭스'와 '레이크베이스'를 핵심 주력 사업으로 제시했다고 밝혔다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트를 더 빠르고 안정적으로 구축·배포할 수 있는 환경을 지원할 계획이다. 에이전트 브릭스는 기업 데이터로 고품질 에이전트를 설계·확장할 수 있게 지원하는 AI 서비스다. 업무 현장에서 반복적으로 발생하는 정확성, 품질 문제를 해결하는 데 초점 맞췄다. 해당 서비스는 작업별 맞춤형 평가 체계와 거대언어모델(LLM) 기반 자동 평가 기능을 갖췄다. 이를 통해 AI 에이전트 품질을 체계적으로 측정한다. 단순 응답 품질을 넘어 정확성을 비롯한 일관성, 재현성 등 작업 환경서 요구되는 기준 중심으로 성능을 검증하는 식이다. 에이전트 학습 과정서는 합성 데이터를 생성해 실제 데이터만으로 확보하기 어려운 오류 상황과 케이스까지 보완한다. 또 고객이 에이전트 성능 수준과 운영 비용 간 균형을 고려해 최적의 지점을 선택할 수 있도록 설계됐다. 고품질을 우선할지, 비용 효율성을 중시할지에 따라 에이전트 운영 전략을 조정할 수 있는 셈이다. 데이터브릭스는 에이전트 브릭스에 내장된 도메인 특화 벤치마크와 피드백 루프가 배포 판단 핵심 기준으로 작동한다고 강조했다. 산업·업무별 성능을 반복 검증하고 개선 결과를 다시 반영하는 구조를 통해 기업이 신뢰를 갖고 에이전트를 배포할 수 있는 근거를 제공하는 식이다. 지난해 에이전트 브릭스를 통한 고객 사례도 나왔다. 아스트라제네카는 에이전트 브릭스로 40만 건 넘는 임상 시험 문서를 분석하고 구조화된 데이터 포인트를 추출했다. 별도 코드 작성 없이 60분 내 비정형 데이터를 분석 가능한 형태로 전환할 수 있었다. 아디다스는 150개국 이상에서 수집된 200만 건 넘는 제품 리뷰를 실시간 인사이트로 전환했다. 비기술 조직도 챗봇을 통해 즉각적인 분석 결과에 접근하며 의사결정 속도를 높였다는 평가를 받기도 했다. 데이터브릭스는 해당 서비스로 기업 에이전트 상용화 장벽을 허물 방침이다. 크레이그 와일리 데이터브릭스 AI 제품 총괄은 "여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다"며 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라고 지난 10월 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 이같이 밝혔다. 이어 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 봤다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 와일리 총괄은 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 설명했다. 그는 "앞으로 엔터프라이즈 환경은 AI 개발에서 평가 중심으로 이동할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. "레이크베이스, AI 시대 데이터 처리 툭화" 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산에 따른 데이터 처리 구조 변화를 반영해 레이크베이스 플랫폼 고도화에도 힘쓸 계획이다. 레이크베이스는 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스' 플랫폼과 통합된 트랜잭션 처리 엔진이다. 별도 관리가 필요 없는 완전 관리형 포스트그레스로 설계됐다. 이 서비스는 데이터 스토리지와 컴퓨팅을 분리한 구조로 이뤄졌다. 이에 추가 설정 없이 빠른 데이터 처리 속도와 낮은 지연 시간을 제공할 수 있다. 트랜잭션 데이터를 별도 추출·전환·적재(ETL) 과정 없이 분석과 AI 환경에 바로 활용할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 AI 에이전트 확산으로 트랜잭션 데이터 생성량이 급증하고 있다고 봤다. 최근 인수한 네온 분석 보고서에 따르면 새로 생성된 데이터베이스(DB) 80% 이상이 AI 에이전트로 만들어진 것으로 나타났다. 데이터브릭스는 "전통적인 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) DB는 수십 년 된 아키텍처 위에서 구동돼 관리가 어렵고 비용이 많이 든다"며 "벤더 락인에도 취약하다"고 지적했다. 이어 "에이전트와 앱, 워크플로는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터를 필요로 한다"며 "우리는 레이크베이스를 통해 AI를 위한 트랜젝션 DB를 재창조할 것"이라고 자신했다.

2026.01.26 14:55김미정 기자

"AI기본법이 기술신뢰 못 키워…오류 통제·책임 소재 분명해야"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 올해 에이전틱 인공지능(AI)이 실행 단계로 접어들 것이란 전망이 이어지면서 오류·사고를 통제할 수 있는 '신뢰 가능한 AI' 구축 필요성이 커지고 있다. 자율성이 높아질수록 성능 경쟁만으로는 AI 생태계를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 23일 AI 업계에 따르면 올해 기점으로 AI 에이전트가 단순 보조 도구를 넘어 실제 의사결정과 행동을 수행하는 단계로 진입하면서 기술 신뢰성과 윤리에 대한 요구 수준이 빠르게 높아지고 있다. 에이전틱 AI는 챗봇처럼 질의응답 하는 수준을 넘어선 AI다. 사용자가 명령을 요청하기만 하면 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 도구나 시스템을 활용해 요청을 수행할 수 있다. 필요에 따라 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협력하거나 외부 데이터·소프트웨어(SW)·서비스와 연동해 실제 행동까지 이어지는 것이 특징이다. 이에 오류가 발생할 경우 단순한 답변 실수가 아니라 현실 세계에 직접적인 피해로 이어질 수 있다는 점에서 신뢰성과 통제 문제가 중요해지고 있다. 전문가들 역시 에이전틱 AI 확산이 단순 기술 진화가 아니라 위험 관리를 준비하는 단계로 보고 있다. 상명대 이청호 계당교양교육원 교수는 "AI 에이전트가 인간 명령 맥락을 오해할 수 있다"며 "겉으로는 지시에 따르는 듯 보이면서 다른 목적을 추구하는 '기만적 가치 정렬' 위험이 여전히 존재한다"고 지적했다. 다중 에이전트가 동시 작동하는 환경에서 AI 신뢰성 문제가 발생할 수 있다는 경고도 나왔다. 박지환 씽크포비엘 대표는 "AI 신뢰성 하락은 개별 에이전트 성능이 아니라 에이전트 목표 충돌과 질서 부재"라고 지적했다. 그는 "에이전트가 늘어날수록 작은 판단 오류가 연쇄적으로 증폭될 수 있다"며 "규칙 간 충돌로 시스템 전체가 실패할 수 있다"고 설명했다. 그는 피지컬 AI처럼 실제 행동하는 에이전트 환경에서는 AI 신뢰성이 필수 요소라고 주장했다. 그는 "수백 개 센서 데이터를 밀리초 단위로 처리하는 환경에서는 '필요하면 사람이 개입한다'는 전제가 현실적으로 어렵다"며 "이럴 경우 핵심 쟁점은 AI 성능이 아닌 책임 소재일 것"이라고 강조했다. 이어 "사고 이후 원인을 분석하는 것보다 사전에 누가 멈출 수 있었고, 어떻게 멈추도록 설계됐는지가 훨씬 중요해질 것"이라고 예측했다. AI 신뢰성, 단순 선언 넘어야...검증 가능성 확인 필요 업계는 AI 신뢰성이 선언에 그치지 않고 현장에서 실질적으로 구현돼야 한다는 데 동의했다. 신뢰 강화 정책이 산업 현장에 적용되는지 점검할 수 있는 실증·파일럿 중심 정책 설계가 필요하다는 설명이다. 실제 국내 AI 기업은 신뢰성을 실제 검증하고 현장에 적용할 수 있는 체계 구축에 나서고 있다. 씽크포비엘은 국내 최초로 AI 신뢰성 전문 인증인 CTAP 제도를 운영하기 시작했다. 이를 통해 AI 기술 위험 식별·설명 가능성·운영 통제 역량을 갖춘 실무 인력 양성에 나서고 있다. 법이 요구하는 기준을 실제로 해석하고 구현할 수 있는 전문 인력이 필요하다는 판단에서다. AI 평가·검증 영역에서도 움직임이 나타난다. 셀렉트스타는 학습 데이터 구축과 모델 평가 기반으로 실제 서비스에 적용 가능한 AI를 검증하고 있다. 단순 데이터 가공을 넘어 편향, 품질, 신뢰성을 종합적으로 점검하는 방식이다. 셀렉트스타 평가 체계를 통해 포티투마루가 국내에서 처음으로 인증을 받기도 했다. 정부 산하 연구기관도 업계 행보를 주시하고 있다. AI안전연구소 관계자는 "민간서 추진 중인 AI 인증 제도를 모니터링하고 있다"며 "우리는 민간 AI 인증 제도를 관리·연계하는 역할을 검토 중"이라고 밝혔다. 전문가들은 AI기본법 시행만으로 신뢰성을 키울 수 없다고 입을 모았다. 정부 역할 전환도 필요하다는 지적이다. 익명을 요청한 한 AI 업계 관계자는 "AI기본법 제정이나 가이드라인 마련만으로는 한계가 분명하다"며 "AI법으로 기준은 마련됐지만, 이를 현장에서 판단·운영할 여력은 없는 상태"라고 평했다. 그러면서 "AI 신뢰성을 윤리 선언이나 권고가 아닌, 위험 평가·검증·운영 통제를 수행하는 구체적 직무와 책임으로 제도화해야 할 것"이라고 당부했다.

2026.01.23 14:45김미정 기자

[SW키트] AI 인프라 비용 폭증 시대…"엣지·분산 클라우드로 탈피"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 전 세계가 인공지능(AI) 인프라 확장으로 비용 부담이 커지고 있는 가운데 분산 클라우드와 온디바이스 AI가 대안으로 부상하고 있다. 이를 통해 중앙집중형 데이터센터 의존도를 낮추고, AI를 효율적으로 구동하기 위한 전략이다. 6일 IT 업계에 따르면 글로벌 AI 인프라 경쟁이 격화하면서 막대한 전력과 비용 부담이 커질 것이란 전망이 나오면서 업계에선 이같은 대안책을 제시하고 있다. 단순히 데이터센터 확장만으로는 전력이나 비용 부담을 그대로 감당하기 어렵다는 판단에서다. 그동안 글로벌 AI 인프라 경쟁력은 그래픽처리장치(GPU) 확보, 데이터센터 확장에 집중됐다. 이에 국내 업계는 이 과정에서 전력과 비용이 천문학적으로 늘어났다는 점을 문제로 지적했다. 딥엑스 김강욱 부사장은 최근 국회 세미나에서 "현재 국가별 AI 자원 격차가 경쟁력 차이로 이어질 수 있다"며 "국내 AI 인프라 규모가 상대적으로 적은 만큼 대안을 마련해야 한다"고 주장했다. 이에 업계는 AI 연산을 중앙에 집중시키지 않는 구조에 눈을 돌리고 있다. 사용자와 가까운 곳에서 AI를 처리해 지연을 줄이고 인프라 부담을 낮추는 방식이다. 대표 사례로 아카마이의 분산 클라우드가 꼽히고 있다. 아카마이는 전 세계 4천400여 개 네트워크 거점(POP) 기반 분산 엣지 플랫폼으로 AI 모델 추론을 수행하고 있다. 중앙 데이터센터 대신 네트워크 엣지단에서 AI 연산을 처리할 수 있는 구조다. 분산 클라우드는 기존 클라우드와 달리 데이터센터에서 연산을 따로 모을 필요가 없다. 사용자와 가까운 엣지 서버에서 필요한 연산을 수행할 수 있어서다. 이에 AI 응답 속도를 높이고 트래픽 부담까지 줄일 수 있다. 이경준 아카마이코리아 대표는 "향후 AI 인프라 핵심은 데이터가 생성되는 곳에서 바로 추론까지 이뤄지는 구조일 것"이라며 "이는 중앙집중형 클라우드보다 성능과 비용을 동시에 관리할 수 있다"고 지디넷코리아 인터뷰를 통해 강조했다. "AI 처리에 클라우드 의존 벗어야" IT 업계는 클라우드에만 의존하는 기존 AI 처리 구조에도 변화가 필요하다고 봤다. 모든 데이터를 원격 서버로 보내야 지식 처리와 판단이 이뤄지는 방식은 전력과 비용 부담을 키울 수 있다는 지적이다. 딥엑스 김강욱 부사장은 개별 단말기에서도 지식 기반 AI 처리가 가능하도록 하는 전략이 필요하다고 강조했다. 일상적인 질의나 판단은 기기 내부에서 처리하고, 복잡한 연산만 클라우드가 맡는 구조다. 딥엑스는 온디바이스 AI용 시스템 반도체를 개발하는 기업이다. 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리, 저전력·저비용 신경처리장치(NPU)를 설계해 단말기 자체에서 AI 연산이 가능하도록 지원하고 있다. 특히 스마트폰, 가전, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI를 내장해 중앙 클라우드 의존도를 낮추는 전략을 추진한다. 해당 기술은 최근 바이두에 공급됐으며, 회사는 내년을 목표로 기업공개(IPO) 절차를 밟고 있다. 김 부사장은 "이 같은 구조가 구현되면 대규모 데이터센터를 추가로 짓지 않아도 AI 서비스를 확장할 수 있다"며 "AI 연산을 분산 처리함으로써 전력 소모와 인프라 집중도를 낮출 수 있다"고 밝혔다.

2026.01.06 13:38김미정 기자

[SW키트] 구글, '파이토치·TPU' 길 연다…엔비디아 '쿠다' 장벽 깨지나

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 구글·메타가 인공지능(AI) 개발자 표준 도구인 '파이토치'를 구글클라우드의 텐서처리장치(TPU)에서도 원활히 구동할 수 있도록 만드는 전략을 추진하면서, 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)·쿠다(CUDA) 중심 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 18일 외신에 따르면 구글클라우드는 메타와 협력해 파이토치를 구글 TPU에서 실행할 수 있는 기술 개발에 착수한 것으로 전해졌다. 업계는 엔비디아 GPU 인프라에 묶여 있던 AI 개발 생태계를 보다 개방형으로 전환하고, 동시에 구글클라우드의 자체 칩 활용도를 높이기 위한 전략적 행보로 해석하고 있다. 파이토치는 AI 모델 개발과 학습에 사용되는 소프트웨어(SW) 도구다. 전 세계 AI 개발자들 사이에서 사실상 표준 도구로 자리 잡았으며, AI 연구와 서비스 개발 현장에서 가장 널리 활용되는 프레임워크로 평가받고 있다. 그동안 파이토치는 GPU 환경에서 최고 성능을 내도록 최적화됐다. 특히 GPU 연산 과정에서 엔비디아의 병렬 컴퓨팅 플랫폼인 '쿠다'를 거치는 구조가 고착되면서, 업계에서는 자연스럽게 '파이토치·엔비디아'라는 공식이 형성됐다. 개발자 입장에서도 파이토치와 쿠다를 함께 사용하는 것이 가장 쉽고 빠른 선택지였기 때문이다. 이 과정에서 엔비디아는 GPU 하드웨어(HW)와 쿠다 소프트웨어(SW)를 결합한 강력한 생태계를 구축할 수 있었다. 쿠다는 GPU의 성능을 AI 연산에 활용할 수 있도록 돕는 SW로, AI 모델과 GPU를 연결해주는 일종의 다리 역할을 한다. 개발자가 파이토치로 만든 AI 모델을 GPU에서 실행하려면 쿠다를 반드시 거쳐야 하는 구조라서다. GPU가 AI 연산 시장에서 사실상 독점적 지위를 차지해온 만큼, 쿠다 생태계 역시 강한 락인(lock-in) 효과를 만들어 왔다. 반면 구글의 TPU는 파이토치와의 연결성이 상대적으로 떨어졌다. 파이토치 사용자가 TPU를 이용하려면 별도의 개발 도구를 익히거나 추가 설정과 작업을 거쳐야 했고, 이는 TPU 선택의 진입 장벽으로 작용해 왔다. 이번 구글·메타 협력은 단순히 TPU 활용 범위 확장보다는 파이토치 사용자가 TPU를 보다 쉽게 선택할 수 있는 환경을 만드는 데 초점이 맞춰졌다. 파이토치가 TPU에서도 자연스럽게 작동할 경우, 개발자들은 특정 GPU 생태계에 얽매이지 않고 비용, 전력 효율, 칩 공급 상황 등에 따라 인프라를 선택할 수 있다. 이에 엔비디아의 쿠다 중심 락인 효과도 점차 약화될 수 있다는 관측이 나온다. 업계에서는 단기간 내 엔비디아의 AI 인프라 지배력이 흔들리기는 어렵다는 시각이 우세하다. 국내 한 개발자는 "쿠다 중심으로 축적된 개발자 경험과 SW 자산, 방대한 라이브러리 생태계는 여전히 강력하다"며 "실질적인 변화가 나타나기까지는 앞으로 5~6년 이상의 시간이 필요할 것"이라고 내다봤다.

2025.12.19 13:46김미정 기자

[인터뷰] 디노도 CEO "에이전틱 AI 시대 '데이터 가상화' 존재감 커진다"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] "데이터 생태계는 본질적으로 분산됐습니다. 여기저기 흩어진 데이터를 효율적으로 통합해 관리하는 방식은 앞으로 더 중요해질 것입니다. 방대한 데이터로 작동하는 에이전틱 인공지능(AI)이 성장할수록, 데이터 가상화 존재감이 커질 것입니다." 앙헬 비나 디노도 최고경영자(CEO)는 미국 팔로알토 본사에서 지디넷코리아와 만나 에이전틱 AI 시대에 데이터 가상화의 중요성이 더욱 커질 것이라고 재차 강조했다. 디노도는 1999년부터 데이터 가상화 플랫폼을 운영해 왔다. 데이터 가상화는 여러 시스템에 흩어진 데이터를 한 화면에서 같이 볼 수 있게 만드는 기술이다. 이 과정에서 데이터를 실제로 옮길 필요가 없기 때문에, 기업은 복잡한 이동 작업 없이도 통합된 데이터 환경을 구축할 수 있다. 보통 기업이 보유한 데이터는 고객관계관리(CRM)를 비롯한 전사적자원관리(ERP), 온프레미스 DB, 클라우드 플랫폼 등 여러 시스템에 흩어져 있다. 디노도는 이런 데이터를 실제로 옮기지 않고도 한 화면에서 통합해 볼 수 있도록 '논리적 통합 방식'을 적용한 것이다. 이를 통해 각 시스템의 데이터를 메타데이터로 연결해 같은 의미·정보로 묶는다. 기업은 서로 다른 위치의 데이터를 마치 한 시스템처럼 활용할 수 있는 셈이다. 또 디노도는 데이터 위에 '가상 계층'을 마련했다. 이를 활용하면 사용자 권한 관리, 민감 정보 마스킹, 부서별 맞춤형 데이터 제공 등 다양한 요구를 한 번에 처리할 수 있어 보안과 거버넌스를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. "AI 시대 데이터 관리, 단일 플랫폼으론 부족" 비나 CEO는 에이전틱 AI 시대에 데이터 가상화 방식은 더 중요해질 것으로 봤다. 그는 "데이터 생태계는 본질적으로 분산됐다"며 "흩어진 데이터를 메타데이터로 통합해 관리하는 가상화 방식은 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다. 비나 CEO는 "특히 에이전틱 AI는 스스로 추론하고 워크플로를 생성한다"며 "높은 데이터 접근성과 구조 이해력, 시의성이 필수일 것"이라고 강조했다. 이어 "멀티클라우드와 강력한 거버넌스, 보안까지 모두 핵심"이라고 덧붙였다. 그는 이런 요구를 충족하려면 기업 데이터 관리 기반 자체가 달라져야 한다고 주장했다. 기존의 단일 데이터 플랫폼만으로는 충족하기 어려운 조건이라서다. 비나 CEO는 이런 상황에서 데이터 가상화 필요성이 더 커질 것이라고 강조했다. 그는 "데이터 가상화는 데이터를 옮기지 않고 통합한다"며 "고객에게 데이터를 우리 플랫폼으로 옮기라고 요구하지도 않는다"고 말했다. 이어 "이는 데이터를 플랫폼 내부에 저장해야 하는 웨어하우스·레이크하우스 기업들과 가장 큰 차이점"이라고 짚었다. 실제 기업은 온프레미스 데이터베이스와 클라우드, 레이크하우스 등 여러 시스템에 데이터를 분산된 형태로 관리하고 있다. 이에 모든 데이터를 특정 스토리지로 모으는 일은 현실적으로 불가능에 가깝다. 그는 "일부 데이터는 이동할 수 있지만, 대다수는 기존 위치에 남을 수밖에 없기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 비나 CEO는 "데이터는 앞으로도 여러 시스템에 나뉘어 존재할 것"이라며 "방대한 데이터를 아우르는 가상화 통합이 필수"라고 말했다. 데이터 정책 자문도…韓 데이터 보호주의에 '긍정' 비나 CEO는 20년 전과 비교했을 때 데이터 접근 환경이 완전히 달라졌다고 밝혔다. 현재 여러 데이터 소스가 동시에 연결돼 보안과 거버넌스 요구가 훨씬 정교해졌다는 이유에서다. 이에 발맞춰 그는 글로벌 데이터 보안과 거버넌스 정책에 높은 관심을 보이고 있다고 말했다. 실제 중국과 유럽연합(EU) 등 각국 데이터 정책 자문도 진행 중이다. 비나 CEO는 각국 데이터 주권과 개인정보 보호, 기술 규제 같은 움직임을 모니터링하는 작업을 진행 중이다. 이를 통해 정책 담당자에게 기술이 실제 가능한 일과 한계를 설명하는 식이다. 비나 CEO는 한국의 데이터 정책을 높게 평했다. 그는 "한국은 오랫동안 자국 데이터 생태계를 강하게 보호해 왔다"며 "다수 디지털 시장을 미국 플랫폼에 의지하고 있는 유럽과 비교된다"고 강조했다. 그는 "한국은 기술 주권을 지키기 위해 자국 산업을 키우는 방향을 택했다"며 "데이터 보호주의 정책 덕에 현재 택시 호출이나 간편결제, 지도 서비스 등에서 한국 기업이 성장한 이유"라고 덧붙였다. 이어 "글로벌 플랫폼을 따를 것인지, 자국 산업을 키울 것인지는 늘 논쟁이 있을 수 있다"며 “앞으로 이런 균형 잡힌 정책 논의가 한국서 지속되길 기대한다"고 덧붙였다.

2025.11.17 17:05김미정 기자

[인터뷰] 스노우플레이크 AI 총괄 "데이터 이동 없는 구조가 AI 시대 최고 보안"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] "인공지능(AI)이 정확히 작동하려면 데이터와 분리돼선 안 됩니다. AI와 데이터는 한 몸으로 움직여야 합니다. 데이터가 외부로 이동하지 않아야 AI의 속도와 정확성, 보안을 동시에 잡을 수 있습니다." 바리스 굴테킨 스노우플레이크 AI 총괄은 미국 캘리포니아주 멘로파크 오피스에서 지디넷코리아를 만나 이동 없는 데이터 구조가 AI 품질을 좌우한다고 재차 강조했다. 스노우플레이크는 데이터를 저장·분석하는 '데이터 클라우드 플랫폼'을 운영하고 있다. 기업은 이 플랫폼으로 여러 부서와 조직에 흩어진 데이터를 한 번에 관리하거나 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 굴테킨 총괄은 스노우플레이크에서 AI 부문을 이끄는 책임자다. 데이터 클라우드 플랫폼과 코텍스 개발을 주도해 왔다. 스노우플레이크에 합류하기 전에는 구글에서 음성인식과 머신러닝 관련 프로젝트를 이끌었다. 굴테킨 총괄은 데이터 클라우드 플랫폼 특장점으로 높은 보안과 관리 단순화를 꼽았다. 개발자가 데이터를 플랫폼 외부로 옮기지 않아도 AI를 사용할 수 있도록 지원한다는 이유에서다. 그는 "한 플랫폼에서 AI와 데이터가 통합 관리된다"며 "복잡한 시스템 연결도 필요 없다"고 강조했다. 굴테킨 총괄은 최근 해당 플랫폼을 한층 강화했다고 밝혔다. 그는 "AI 모델을 데이터와 동일한 환경에서 실행하는 기능을 한층 강화했다"며 "이에 보안과 효율을 동시에 확보한 '통합 데이터·AI 플랫폼' 전략에 집중하고 있다"고 설명했다. 그는 플랫폼 내 데이터 거버넌스와 접근 권한도 통합 관리된다는 점을 강조했다. 그는 "사용자가 데이터를 어떻게 활용하든 기업 보안 정책과 권한 구조가 그대로 유지된다"며 "AI 분석이나 애플리케이션 실행 과정에서도 데이터가 외부로 이동하지 않아 보안 위험이 근본적으로 차단된다"고 말했다. 이어 "기업은 우리 플랫폼 내에서 데이터 생성부터 저장, 활용까지 한 번에 처리할 수 있다"며 "더 빠르고 효율적으로 AI 관련 업무를 수행할 수 있다"고 덧붙였다. "에이전틱 AI 시대도 통합 데이터 관리는 핵심" 굴테킨 총괄은 에이전틱 AI 시대에도 통합 데이터·거버넌스로 경쟁력을 강화할 것이라고 밝혔다. 그는 "기업이 단일 환경에서 안전하게 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있도록 서비스를 더 간소화할 것"이라고 기술 전략을 언급했다. 최근 스노우플레이크는 데이터 수집부터 활용까지 전 과정을 아우르는 '엔터프라이즈 레이크하우스'와 AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈를 공개했다. 데이터 사일로를 해소하고 벤더 종속 없는 통합 거버넌스를 구현하려는 기업 전략과 일맥상통한다. 엔터프라이즈 레이크하우스 핵심은 '호라이즌 카탈로그(Horizon Catalog)'와 '오픈플로우(OpenFlow)'다. 호라이즌 카탈로그는 아파치 아이스버그 기반의 오픈 API를 통합해 외부 엔진에서도 데이터를 안전하게 조회·관리할 수 있게 돕는다. 오픈플로우는 오라클과 협력해 준실시간 스트리밍 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 제공하며, 다양한 데이터 소스를 자동으로 통합하고 최신 상태로 유지한다. AI 애플리케이션 개발 도구 시리즈에서는 '코텍스 코드(Cortex Code)'와 '코텍스 AISQL'이 새롭게 추가됐다. 해당 도구는 자연어 명령과 단순 SQL 쿼리만으로 AI 추론 파이프라인을 구축할 수 있도록 돕는다. 여기에 'AI 리댁트(AI Redact)' 기능이 비정형 데이터 내 민감 정보를 자동 탐지·삭제해 프라이버시가 보장된 학습 환경을 제공한다. 굴테킨 총괄은 "우리는 단일 데이터 플랫폼으로 기업에게 더 빠르고 안전하게 AI 혁신을 실현할 수 있는 환경을 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.11.11 13:34김미정 기자

[르포] "韓 스타트업, 美서 사업하라"…스노우플레이크 'AI 허브' 가보니

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] 한국을 비롯한 전 세계 인공지능(AI) 스타트업·커뮤니티 성장을 무상 지원하는 공간이 미국에 있다. 여기서 기업 관계자들은 글로벌 네트워크를 구축하고 프로젝트를 추진하면서 AI 기술을 고도화할 기회를 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 지난 9월부터 미국 실리콘밸리 멘로파크에 '실리콘밸리 AI 허브(SVAI)'를 마련해 전 세계 AI 커뮤니티·스타트업을 지원하고 있다. 현재 14개 스타트업이 해당 장소에 입주한 상태다. 직접 AI 허브를 방문해 보니 오픈 공간으로 이뤄져 다른 스타트업과 쉽게 교류할 수 있는 환경으로 조성됐다. 여기서 개발자나 창업자, 벤처캐피털, 연구자 등 AI 관계자가 미팅을 갖거나 해커톤, 세미나를 열기도 했다. 실제 오후, 저녁마다 여러 커뮤니티 행사가 이어지기도 했다. 이날 데니스 퍼슨 스노우플레이크 최고마케팅책임자(CMO)는 지디넷코리아를 만나 AI 허브 강점에 대해 설명했다. 그는 투자와 네트워킹 지원이 쉽게 이어질 수 있다는 점을 꼽았다. 실제 스노우플레이크는 글로벌 투자 네트워크를 운영하며 주요 벤처캐피털과 협력하고 있다. 그는 "AI 허브는 샌프란시스코와 산호세 사이에 있다"며 "세쿼이아캐피털, 안드리센 호로위츠(a16z),그레이록, 클라이너퍼킨스 등 주요 VC 모두 여기에 본사를 뒀다"고 설명했다. 이어 "스타트업은 실리콘밸리 진출을 위한 자금이나 네트워킹, 장소를 여기서 지원받을 수 있다"고 덧붙였다. 퍼슨 CMO는 대기업이나 공공기관 임원을 위한 'AI 인사이트 프로그램'도 AI 허브서 이뤄진다고 밝혔다. 이를 통해 스타트업뿐 아니라 잠재 대기업 층까지 확보하려는 전략이다. 그는 "AI 허브는 최신 AI 기술 동향이 가장 빠르게 등장하는 공간일 것"이라며 "모든 기업은 이를 각자 비즈니스 전략에 옮겨 담을 수 있을 것"이라고 말했다. "韓 시장, 3번째 중요…전용 프로그램 구축" 퍼슨 CMO는 한국 AI 스타트업이 AI 허브를 적극 활용하길 기대한다고 강조했다. 한국을 미국과 일본에 이어 세 번째로 중요한 시장으로 본다는 이유에서다. 그는 "한국은 글로벌 대기업을 상당수 보유하고 있다"며 "통신·교육·디지털 인프라까지 잘 갖춰져 있어 AI 서비스를 구현하기 좋은 환경"이라고 평했다. 이어 "최근 한국 정부의 AI 투자 확대와 스타트업 성장 속도가 빠르게 맞물리고 있다"며 "우리가 함께 가야 할 중요한 시장은 한국"이라고 덧붙였다. 앞서 스노우플레이크는 지난 9월 서울시와 AI 산업 협력을 체결했다. 이번 협력으로 서울시는 매년 북미시장 진출을 희망하는 유망기업 10개 이상을 발굴해 사전 멘토링, 기업 소개자료 제작, 투자자 연계 등을 지원한다. 스노우플레이크는 선발 기업에 데이터 플랫폼을 활용한 현지 실증, 제품·서비스 마케팅, 멘토링 등을 제공한다. 퍼슨 CMO는 "우리는 한국 스타트업을 위한 전용 프로그램도 만들 계획"이라며 "플랫폼 크레딧 지원, 무상 기술 교육, 글로벌 마케팅 협력, 투자자 연결 등을 한국 맞춤형으로 지원할 것"이라고 강조했다. 이어 "이는 단순히 플랫폼을 써보라는 수준이 아니다"며 "미국에서 실제로 사업을 할 수 있는 발판을 만들어주는 것"이라고 설명했다. 퍼슨 CMO는 AI 허브 운영을 단순 후원으로 생각하지 않는다고 주장했다. 그는 "이 프로그램은 우리가 스타트업에서 글로벌 데이터 전문 기업으로 성장한 노하우를 나누기 위한 것"이라고 강조했다. 실제 스노우플레이크는 2012년 샌프란시스코 근교 아파트에서 출발했다. 당시 서터 힐 벤처스의 실무 지원을 통해 성장한 것으로 알려졌다. 퍼슨 CMO는 "스타트업에 자금만 던져주는 것이 아니라 인력 채용을 비롯한 시장 진입, 리더십 구축, 조직 문화까지 도와줘야 진정한 지원"이라고 말했다. "AI 스타트업 성공, 돈보다 '시장 채널' 중요" 스노우플레이크는 단순한 자본 투자보다 '시장 접근성'을 중심으로 한 스타트업 지원 전략을 내세운다고 밝혔다. 하르샤 카프레 스노우플레이크 벤처스 디렉터는 "AI 개발 도구는 풍부하지만 문제를 해결할 줄 모르는 기업이 많다"며 "AI 개발자와 산업 전문가가 한 팀을 이뤄야 진정한 성과를 낼 수 있다"고 전략 배경을 밝혔다. 스노우플레이크는 지난 9월 기업용 AI 애플리케이션 구축·확장을 돕는 '스노우플레이크 포 스타트업'을 공개한 바 있다. 이 프로그램은 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 기반으로 스타트업이 신뢰할 수 있는 기업용 AI 애플리케이션을 설계하고 출시·확장하도록 돕는다. 카프레 디렉터는 스타트업 선정 기준을 스노우플레이크 플랫폼과의 연관성으로 꼽았다. 그는 "스타트업 매출·성장 속도보다 우리 플랫폼과 기술적 시너지를 낼 수 있는지가 가장 중요하다"고 설명했다. 카프레 디렉터는 스타트업이 실제 고객과 만나고 시장 검증 받을 수 있는 환경도 필요하다고 밝혔다. 그는 "우리는 약 1만1천여개 글로벌 고객사를 보유하고 있다"며 "선정 스타트업은 이 네트워크와 직접 교류할 수 있다"고 설명했다. 이어 "우리는 투자사들과 정기 미팅을 열어 유망 스타트업을 공유한다"며 "이를 통해 VC가 선정 스타트업 투자를 주도하는 경우도 늘고 있다"고 덧붙였다. 스노우플레이크는 선정 스타트업에 공동 시장 진출(Go-to-Market)도 지원한다. 스타트업에게 고객 매핑과 영업팀 교육, 공동 자료 제작 등을 공동 진행하며 실질적인 영업 기회를 지원한다. 그는 "아무리 기술이 좋아도 고객 접근 전략이 없으면 시장에서 살아남기 어렵다"고 강조했다. 카프레 디렉터는 앞으로 5년 동안 스타트업이 스스로 성장할 수 있는 플랫폼으로 프로그램을 업그레이드할 계획이다. 그는 "개발자 도구와 자동화 기능, VC 연계 프로그램 등을 확대할 것"이라며 "스타트업이 자율적으로 개발하고 시장에 진출할 수 있는 생태계를 구축할 것"이라고 강조했다.

2025.11.11 10:05김미정 기자

[인터뷰] 데이터브릭스 AI 총괄 "AI 개발보다 품질 평가 무게 둬야"

에이전틱 인공지능(AI) 시대가 왔습니다. AI는 사람 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 자율적 기술로 진화하고 있습니다. 그 핵심에는 데이터가 있습니다. 데이터 수준이 곧 에이전틱 AI 성능을 결정하기 때문입니다. 지디넷코리아는 이번 [SW키트 스페셜] 기획을 위해 미국의 데이터 관리 기업 데이터브릭스와 스노우플레이크, 디노도를 방문했습니다. 각 기업이 어떻게 데이터 품질을 확보하고, 어떤 전략으로 경쟁력을 높이고 있는지 조명합니다. [편집자주] 에이전틱 인공지능(AI) 시대에 기업 고민이 바뀌고 있다. 이제는 '무엇을 개발할 것인가'보다 '어떻게 기술을 평가하고 개선할 것인가'에 더 초점 맞추기 시작했다. AI가 비즈니스에서 안정적으로 작동하도록 평가·검증·개선하는 체계를 갖추는 것이 더 중요하다는 인식이 확산하고 있다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 미국 샌프란시스코 본사에서 지디넷코리아를 만나 "앞으로 AI와 데이터를 지속적으로 평가하고 개선할 수 있는 시스템이 기업 경쟁력을 결정할 것"이라고 재차 강조했다. 데이터브릭스는 AI·데이터 플랫폼 기업으로 2013년 미국 샌프란시스코에서 설립됐다. 데이터 분석과 AI 개발을 한 환경에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 대표 제품은 '데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼'이다. 와일리 총괄은 데이터브릭스에서 AI 제품 부문을 총괄하고 있다. 데이터브릭스 합류 전 구글클라우드에서 버텍스 AI를 구축했고, 아마존웹서비스(AWS)에서 '아마존 세이지메이커' 초대 총괄 매니저로 근무한 바 있다. 와일리 총괄은 앞으로 에이전틱 AI 경쟁력이 모델 크기에만 있지 않다고 강조했다. 그는 "기업이 AI를 제대로 활용하기 위해서는 거대한 모델보다 정확한 데이터와 풍부한 맥락 정보(Contextual Data)에 집중해야 한다"며 "작고 효율적인 모델이라도 업무 환경과 데이터 의미를 충분히 반영하면, 대형 모델 못지않은 결과를 낼 수 있다"고 주장했다. "AI 에이전트 상용화 기술 장벽 여전...품질 평가 부족 탓" 와일리 총괄은 여전히 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 비즈니스에 활용하지 못한다고 지적했다. 그는 "기업이 AI 기술을 제대로 평가·개선하지 못한 탓"이라며 "시스템 내 성능과 데이터 품질을 지속 확인하고 피드백을 반영해 성능을 개선하지 못했기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 와일리 총괄은 AI 품질 평가가 일반 소프트웨어(SW)를 테스트하는 방식과 다르다고 설명했다. 일반 SW와 달리 AI는 같은 명령어에도 맥락에 따라 다른 결과를 내놓는다는 이유에서다. 이에 일반 SW처럼 '얼마나 잘 작동하는가'를 객관적으로 평가할 수 없다고 말했다. 그는 "AI는 논리적으로 틀리지 않아도 맥락을 놓치거나 사용자가 설정한 방식으로만 답하는 경우가 다수"라며 "이런 품질을 수치로 정의하거나 일관되게 측정하기 매우 복잡하다"고 말했다. 와일리 총괄은 또 다른 이유로 시스템 운영 환경 변화를 지적했다. AI 모델이 학습 단계에서 높은 성능을 보이다가 실제 데이터나 사용자 피드백을 받고 낮은 성능을 보일 수 있어서다. 그는 "AI는 데이터에 작은 변화가 있어도 다른 결과를 낼 수 있다"고 말했다. 그러면서 "기업이 이를 실시간으로 평가하고 개선하는 체계를 갖추지 못하면 실제 현장에서는 에이전틱 AI 성능 자체를 유지하기 어려울 것"이라고 강조했다. 와일리 총괄은 이런 문제를 해결하기 위해 '에이전트 브릭스'를 개발했다고 밝혔다. 에이전트 브릭스는 AI가 스스로 성능을 평가하고 개선할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. 사용자는 복잡한 데이터·모델 구조를 알지 못해도 자연어 피드백으로 정확도를 개선할 수도 있다. 그는 "앞으로 AI 개발에서 평가 중심으로 엔터프라이즈 환경이 변화할 것"이라며 "AI 신뢰성과 품질을 동시에 높이는 우리 철학을 에이전트 브릭스에 넣었다"고 말했다. 그러면서 "AI가 AI를 평가하는 구조를 통해 기술 불확실성을 줄이는 것이 목표"라고 덧붙였다. 와일리 총괄은 이런 AI 평가 시스템이 장기적으로 효율적인 에이전틱 AI 시스템 구축을 도울 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 우후죽순으로 늘어나는 '원클릭 에이전트' 개념이 유행하기 시작했다"며 "이는 실제로 품질이 낮은 에이전트를 생성하거나 시스템 수정이 불가능하다"고 지적했다. 이어 "버튼 한 번에 모든 기술 장벽을 해결하진 못한다"며 "약간 더 복잡하더라도 높은 품질과 안정성을 보장하는 평가 중심 시스템이 장기적으로 이득"이라고 강조했다. 그러면서 "고객은 자신 있게 외부 서비스나 내부 자동화에 AI를 더 활발하게 통합할 수 있을 것"이라고 내다봤다. "규제 산업 공략 자신…엄격한 데이터 관리 적용" 와일리 총괄은 데이터브릭스 플랫폼이 금융과 의료처럼 규제가 엄격한 산업에서도 경쟁력을 발휘하고 있다고 강조했다. 그는 "규제 산업에서는 데이터 출처와 사용 목적을 명확히 기록하고 증명하는 체계가 필수"라며 "플랫폼 내 '엔드 투 엔드(End-to-End) 데이터 라인리지' 기능 등은 이런 요구를 모두 충족한다"고 설명했다. 데이터 라인이지는 데이터 출처와 사용 경로를 보여주는 시스템이다. 현재 데이터브릭스의 유니티 카탈로그 내 탑재된 기능이다. 사용자가 AI 모델을 훈련할 때 사용하는 데이터와 실제 서비스에서 사용하는 데이터가 다를 경우, 데이터 라인이지가 이런 불일치를 즉시 확인할 수 있게 돕는 식이다. 이를 통해 기업은 중복된 데이터 파이프라인을 제거하고, 비용 낭비를 막을 수 있다. 이어 "규제 기관이 요구하는 것은 단순히 데이터를 안전하게 보관했는지가 아니라, 어떤 데이터를 왜, 어떻게 사용했는지에 대한 명확한 설명"이라며 "우리는 이를 테이블 단위로 자동 기록해 기업이 언제든 근거 자료를 제시할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 와일리 총괄는 에이전틱 AI 시대에 메타데이터 관리도 중요하다고 봤다. 실제 데이터브릭스는 2023년부터 생성형 AI로 메타데이터를 자동 생성하기 시작했다. 그는 "테이블마다 설명이 자동으로 붙고 각 열(Column) 의미를 요약해 준다"며 "기업이 정보를 일일이 작성하지 않아도 AI가 데이터 구조와 의미를 분석해 자동으로 설명문을 채워 넣는다"고 강조했다. 이어 "덕분에 데이터 검색이나 활용, 거버넌스 수준이 눈에 띄게 높아졌다"고 말했다. 와일리 총괄은 기업이 에이전틱 AI를 제대로 활용하려면 데이터 접근 관리 체계를 더 정교하게 구축해야 한다고 강조했다. AI가 다루는 데이터가 많아질수록, 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 정확히 구분하는 것이 중요하다는 이유에서다. 그는 "우리 플랫폼은 직원마다 접근 권한을 다르게 설정해, 민감한 정보를 아무나 볼 수 없도록 관리하고 있다"며 "이런 접근제어 시스템을 통해 개인정보(PII)를 자동으로 찾아내고 분류해 데이터를 정제하고 있다"고 설명했다. 현재 데이터브릭스는 오픈AI를 비롯한 엔비디아와 협력하고 있다. 구글과의 협업도 진행 중이다. 그는 "우리는 누가 만든 모델이든 상관없다"며 "우리 플랫폼 안에서 안전하게 접근하고 관리할 수 있는 환경을 만드는 것이 협력 목표"라고 밝혔다.

2025.11.10 06:01김미정 기자

[SW키트] 에이전틱 AI 시대 개발자는 코드를 어떻게 관리할까

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 인공지능(AI)이 인간 개발자와 손잡고 함께 코드를 관리하는 시대가 열렸다. 이제 AI는 단순히 개발자가 시키는 명령만 수행하는 수준을 넘어, 스스로 코드를 읽고 수정하며 품질까지 다루는 수준까지 발전했다. 깃허브는 지난 10월 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트 메이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 2025'에서 AI 기반 코드 리뷰, 품질 관리, 보안 통제 기능을 강화한 서비스 업그레이드를 공개했다. 핵심은 AI와 사람이 함께 코드를 작성·검토하며 개발 효율을 높이는 새로운 협업 방식이다. 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 코드 관리 부문에서 두 가지 주요 업데이트를 발표했다. '코파일럿 코드 리뷰(Copilot Code Review)'와 'VS 코드(VS Code)'의 AI 기능 확장이다. 코파일럿 코드 리뷰는 AI가 개발자의 코드를 분석하고, 오류를 자동으로 수정하며, 코드 품질까지 점검하는 기능이다. 깃허브 코파일럿에 기본 탑재됐다. 개발자는 여기에 코드 수정 제안을 맡기거나 명령어 한 번으로 모든 변경 사항을 자동 반영할 수 있다. 코파일럿은 수정 내용을 토대로 새로운 코드 버전을 생성하고 테스트 결과를 실시간으로 확인할 수 있게 해, 반복적인 코드 검토 시간을 크게 줄인다. 깃허브는 개발자들이 처리해야 하는 코드량이 폭증한 시점에 맞춰 이 기능을 도입했다고 밝혔다. 실제 지난해 한 달 평균 4천300만 건의 코드 변경이 깃허브에 등록된 것으로 집계됐다. 코파일럿 코드 리뷰 기능에는 깃허브가 자체 개발한 '코드QL' 기술도 들어갔다. 코드QL은 코드 구조를 분석해 취약점이나 버그를 사전에 탐지하는 분석 도구다. 깃허브는 이를 코드 검토뿐 아니라 문서 관리, 협업 프로세스 개선 등에도 적용하고 있다. 데이글 COO는 "이번 업데이트는 코드 품질뿐 아니라 효율성, 보안 통제를 한 흐름으로 통합했다"고 밝혔다. 이제 개발자는 코드 안정성과 유지보수성을 시각적으로 확인할 수 있고, 관리자는 '코파일럿 메트릭스 대시보드'를 통해 팀 전체의 AI 활용 현황을 분석할 수 있다. 여기에 'AI 컨트롤' 기능까지 더해져 AI 접근 권한과 코드 범위를 세밀하게 조정할 수 있다. VS 코드, 개발 효율·자율성 모두 높였다 같은 행사에서 공개된 VS 코드 업데이트 역시 AI 협업을 전면에 내세웠다. 이번 버전은 개발자가 AI와 코드를 작성하고 관리할 수 있도록 돕는 데 초점 맞췄다. 이번에 추가된 핵심 기능은 '에이전트 모드'다. 이 기능은 전체 코드를 살펴보고 여러 파일의 수정점을 제안할 수 있다는 점이다. 테스트나 빌드 중 생기는 오류도 자동 해결할 수 있다. 개발팀은 VS 코드 확장 기능과 모델 프로토콜 프로세스(MCP) 서버를 이용해 해당 모드를 팀 업무 방식에 맞게 조정할 수도 있다. VS 코드 내 AI는 개발자가 다음에 어떤 코드를 쓸지 예측하는 '다음 편집 제안' 기능도 갖췄다. 이를 통해 수정이 필요한 부분을 개발자에게 미리 알려준다. 개발자의 코드 흐름을 분석해 상황에 맞는 수정안을 추천하는 식이다. VS 코드는 이번 업데이트로 8만 개 넘는 확장을 지원한다. 파이썬을 비롯한 C#, 자바, C/C++ 같은 주요 언어뿐 아니라 스트라이프, 몽고DB, 깃허브 코파일럿 포 애저 등 다양한 서비스와 연결된다. 개발팀은 필요에 따라 직접 맞춤형 확장을 만들 수도 있다. 깃허브는 개발자가 VS 코드로 업무 유연성을 높일 수도 있다고 강조했다. 클라우드를 비롯한 원격 저장소, 웹 브라우저(vscode.dev) 어디서나 코드를 작성할 수 있어서다. 깃허브 코드스페이스를 통해 바로 개발 환경을 열 수도 있다. 마이크로소프트 카이 마첼 수석 엔지니어는 "AI와 사람이 함께 코드를 만드는 시대가 열렸다"며 "개발자가 더 편리하게 AI를 활용할 수 있도록 VS 코드를 계속 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2025.11.03 13:37김미정 기자

[SW키트] "말 한마디면 끝"…美 빅테크, AI와 대화로 일하는 시대 열다

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 인공지능(AI)이 인간 말 한마디로 일을 끝까지 자동 처리하는 시대를 열었다. 사용자는 명령어를 일일이 입력하거나 복잡한 툴을 추가로 다루지 않아도 된다. AI가 사람 말이나 의도를 한 번에 이해하고 스스로 작업을 수행하는 구조로 변화하고 있어서다. 24일 IT 업계에 따르면 최근 세일즈포스를 비롯한 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 기업이 플랫폼에 AI 대화 인터페이스를 추가하기 시작했다. 그동안 직원은 메신저로 받은 내용을 직접 문서로 옮기거나 메일로 공유하고, 스프레드시트에 기록하는 식으로 일일이 업무를 진행해야 했다. AI를 사용한다 해도 업무 의도나 종류가 바뀔 때마다 명령어를 일일이 AI에 입력해야 했다. 전문가들은 향후 이같은 과정이 점차 사라지것으로 내다봤다. 예를 들어 "지난 주 회의 내용 요약해 줘"라고만 말해도, AI가 대화 기록을 분석해 보고서로 정리해 줄 수 있다. "출장 항공권 예약해줘"라고 하면, AI가 브라우저 안에서 일정에 맞는 항공편을 찾아 결제 단계까지 안내할 수 있다. 슬랙, '대화형 인터페이스' 앞세우다 슬랙은 '에이전틱 운영체제(OS)'를 공개하고 세일즈포스의 영업·인사·IT·데이터 분석 기능을 한 대화창 안에서 처리할 수 있도록 통합했다. 사용자는 별도 화면 전환 없이 자연어로 AI와 대화하며 업무를 실시간 수행할 수 있다. 이번 업데이트 핵심은 '대화가 곧 업무'가 되는 구조다. 사용자가 "고객 미팅 보고서 보여줘"라고 말하면 AI가 관련 자료를 불러올 수 있다. 또 "다음 주 일정 정리해 줘"라고 요청하면 에이전트가 자동으로 계획을 생성한다. 복잡한 메뉴에 들어가거나 탭을 추가로 여는 대신 대화 중심으로 일하는 흐름을 구현한 셈이다. 또 에이전틱 OS의 개인 맞춤형 AI 챗봇인 '슬랙봇'과 팀 전용 '채널 엑스퍼트'는 회의록 요약을 비롯한 정책 안내, 자료 검색 등을 실시간으로 처리할 수 있다. 사용자는 실시간으로 필요한 정보를 바로 얻고, 팀은 반복 업무를 줄일 수 있다. 데니스 드레서 슬랙 최고경영자(CEO)는 "우리는 업무 중심을 클릭과 입력에서 '대화와 이해'로 옮겼다"며 "세일즈포스의 대화형 중심지가 돼 모든 직원에게 신뢰할 수 있는 AI 허브를 제공할 것"이라고 밝혔다. 오픈AI·MS "웹 탐색하며 AI와 대화" 오픈AI는 AI 기반 웹 브라우저 '챗GPT 아틀라스'를 공개했다. 사용자가 브라우저 안에서 AI와 대화하듯 일을 처리할 수 있도록 설계된 것이 핵심이다. 아틀라스는 브라우저에 챗GPT를 통합한 형태다. 사용자가 웹을 탐색하는 동안 AI가 실시간으로 문맥을 이해하고 필요한 작업을 수행한다. 사용자가 페이지를 옮기거나 복사·붙여넣기를 하지 않아도 질문과 분석, 실행 명령이 모두 한 화면 안에서 이뤄지는 식이다. 해당 서비스는 사용자의 이전 대화와 방문 기록을 기억하는 '메모리 기능'을 갖췄다. 이에 "지난 주 봤던 채용 공고 정리해줘" 또는 "최근 본 뉴스 정리해서 메일 초안 만들어줘" 같은 복합 요청을 처리할 수 있다. 이 기능은 완전한 선택 사항이며, 사용자는 해당 기록을 조회하거나 삭제할 수 있다. 오픈AI는 서비스에 '에이전트 모드'도 탑재했다. 브라우저 안에서 일정 계획이나 자료 조사, 예약, 주문 등 실제 행동을 대신 수행하는 기능이다. 현재 플러스, 프로, 비즈니스 이용자 대상으로 프리뷰 버전이 제공되고 있다. 오픈AI는 "브라우저 내부 코드 실행과 파일 다운로드를 차단해 보안을 강화했다"며 "금융기관 등 민감한 사이트에서는 자동 행동을 중지하도록 설계했다"고 밝혔다. 마이크로소프트는 오픈AI의 아틀라스 브라우저 발표 이틀 만에 엣지 브라우저에 AI를 통합한 유사 서비스 '코파일럿 모드'를 공개했다. 코파일럿 모드는 사용자가 웹을 탐색하는 전 과정을 보조하는 '지능형 브라우저'로 설계됐다. 이 기능은 사용자 승인 전제로 열린 탭을 인식하고 내용을 요약하거나 비교할 수 있다. 이를 통해 호텔 예약이나 양식 작성 같은 작업까지 자동으로 수행할 수 있다. 마이크로소프트는 "코파일럿 모드는 사용자와 함께 움직이는 동적이고 지능적인 동반자형 브라우저"라고 강조했다. 다수 외신은 두 브라우저 서비스가 화면 구성과 인터페이스가 거의 비슷하며, 윈도 디자인 규칙을 제외하면 차이를 찾기 어렵다고 평가했다. '구글 어스'서 AI와 대화하며 재난 분석 구글이 AI 모델 '제미나이'를 구글 어스에 통합해 대화 한 번으로 지구 환경과 재난 위험을 분석할 수 있는 기능을 내놨다. 더버지 등 외신에 따르면 구글은 트러스티드 테스터(Trusted Tester) 프로그램 사용자 대상으로 제미나이 기반 구글 어스 AI를 새로 공개했다. 그동안 구글 어스 AI 모델들이 각각 독립적으로 작동했지만, 제미나이가 이 모델들을 하나로 연결하는 중앙 엔진 역할을 하는 셈이다. 이번 업데이트는 위성 이미지·기상 예보·인구 지도를 통합 분석하는 기능을 제공하는 것이 핵심이다. 사용자는 AI와 대화를 통해 자연재해 위험 지역이나 환경 변화를 실시간 파악할 수 있다. 새 기능은 구글이 지난해부터 시범 운영해 온 통합 채팅 모델을 기반으로 작동한다. 사용자는 "폭풍에 취약한 인프라를 찾아 줘" 또는 "가뭄 중 먼지폭풍 위험이 높은 지역을 보여줘" 같은 질의로 정보를 요청할 수 있다. AI는 위성 데이터와 기상 예측, 인구 분포를 결합해 결과를 시각적으로 제공한다. 구글은 이번 업데이트를 통해 위성 이미지 속 사물과 패턴을 탐지하는 효율성을 크게 올렸다고 밝혔다. 예를 들어 사용자가 "조류 번무를 찾아 줘"라고 입력하면 AI가 식수 공급지를 실시간으로 모니터링하는 식이다. 구글은 "기존에는 모델 성능이나 데이터 크기가 경쟁의 기준이었다면, 이젠 AI가 사람 말을 얼마나 자연스럽게 이해하느냐가 핵심"이라고 강조했다.

2025.10.24 11:44김미정 기자

[SW키트] 세일즈포스, ITSM 경쟁 합류…서비스나우 제칠까

…밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 세일즈포스가 인공지능(AI) 에이전트와 자체 플랫폼을 통합해 IT 서비스 관리(ITSM) 시장 공략에 나섰다. 이에 서비스나우가 주도해 온 ITSM 분야에 새 경쟁 구도가 형성됐다는 전망이 이어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 세일즈포스 키샨 체탄 서비스 클라우드 총괄 부사장은 개인 소셜미디어 링크드인에 ISTM 솔루션 시연 영상을 게시한 것으로 전해졌다. 마크 베니오프 최고경영자(CEO)가 내달 연례 컨퍼런스 '드림포스 2025'에서 솔루션 공개를 예고했지만 한 달 앞서 공개된 셈이다. ITSM은 기업 내 IT 부서가 애플리케이션 접근 권한 부여를 비롯한 장비 설정, 내부 애플리케이션 운영, 클라우드 저장소 관리 등 여러 서비스를 체계적으로 관리하도록 돕는 플랫폼이다. 세일즈포스의 ITSM은 여기서 한 단계 더 업그레이드됐다. 세일즈포스의 고객관계관리(CRM) 플랫폼과 서비스 클라우드, 슬랙, 에이전트포스를 결합한 대화형 ITSM 형태다. 직원은 슬랙에서 에이전트과 직접 상호작용해 즉각적인 답변을 받을 수 있으며, 반복 업무를 자동화할 수도 있다. 복잡한 문제를 담당 인력에게 자동 전송할 수도 있다. 체탄 부사장은 세일즈포스의 ITSM이 IT 관리 비용 절감과 문제 해결 시간 단축을 도울 것이라고 강조했다. 그는 "몇 시간이 아닌 몇 분 만에 IT 서비스 문제를 해결하는 것이 목표"라고 밝혔다. 다수 외신은 이번 솔루션 발표를 통해 ITSM과 고객 서비스 구분이 사라지고 있다고 분석했다. 그동안 두 영역은 별도 목표와 리더십으로 운영됐지만 이젠 공통의 케이스 관리와 경험 설계가 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. CX투데이는 "AI 활용이 늘어나면서 IT 부서는 소프트웨어(SW) 도입과 운영 과정에서 컨택센터와 협업을 더욱 강화하고 있다"며 "슬랙 기반 플랫폼은 부서들이 서로 협업하기 쉽게 만들고 기업이 고객 여정을 통합적으로 관리할 수 있는 기반을 제공한다"고 보도했다. 그동안 세일즈포스는 기존 엔터프라이즈 서비스 관리(ESM)가 부서 벽을 넘지 못했다고 지적해 왔다. 정보기술 인프라스트럭처 라이브러리(ITIL) 같은 복잡한 체계가 비IT 부서에 장벽으로 작용했다는 것이다. 업계는 세일즈포스가 ITSM 출시로 IT 서비스를 개별 부서 과제가 아닌 조직 전체의 공동 목표로 새롭게 정의하려는 전략으로 보고 있다. 에이전트 전략부터 차이…"활용 사례 넓혀야" 업계에선 세일즈포스와 서비스나우가 ITSM 시장에서 각기 다른 전략으로 경쟁할 것이라는 전망이 나왔다. 현재 서비스나우는 ITIL 표준과 워크플로 자동화 기반으로 사건·문제·변경·요청·지식 관리 전 과정을 체계화해 온 대표적 ITSM 플랫폼이다. 최근 '나우 어시스트'와 가상 에이전트를 통해 셀프서비스를 강화했으며, AI 오케스트레이션 개념까지 확대해 기능을 고도화했다. 에이전트 생성 요약과 같은 AI 기능을 강화하며 ITSM을 넘어 전사 서비스 관리(ESM) 영역으로 영향력을 넓히고 있다. 세일즈포스는 슬랙 네이티브 기반 ITSM을 내세우고 있다. 슬랙을 쓰는 조직은 대화형 지원과 자동화를 쉽게 적용할 수 있고 이를 통해 자연스럽게 IT 지원을 일상 업무 속으로 끌어들일 수 있다는 평가를 받고 있다. 두 기업은 AI 기술과 에이전트 전략에서도 차이점을 보인다. 서비스나우가 ITSM 핵심 도메인에 특화된 AI 강화에 집중했다면, 세일즈포스는 CRM과 슬랙 데이터를 한 에이전트 레이어로 묶어 전사 업무를 연결하는 데 초점 맞췄다. 사업·매출 전략에서도 차이가 있다. 서비스나우가 ITSM 전문성으로 성장세를 유지하는 반면 세일즈포스는 매출과 이익률에서 안정적 기반을 다져왔다는 평을 받고 있다. 업계 관계자는 "세일즈포스가 핵심 운영 기능을 얼마나 빠르게 동급 수준으로 구현하느냐가 관건"이라며 "슬랙 안에서 실제 활용 사례를 얼마나 넓히느냐가 중요할 것"이라고 봤다.

2025.09.15 13:39김미정 기자

[SW키트] "오류 0% 시대 목표"…美 빅테크, AI 신뢰성 업그레이드

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 미국 빅테크가 인공지능(AI) 시스템 관리·안전성 강화를 위해 각기 다른 방식으로 대응책을 마련하고 있다. 목적에 따라 자동추론·데이터 연결·안전성 관리 등 서로 다른 해법을 제시하며 AI 환각 현상 방지와 정확성 높이기에 나섰다. 29일 업계에 따르면 최근 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 구글, 마이크로소프트가 AI 오류를 최소화하기 위해 이같은 전략을 강화하고 있는 것으로 전해졌다. 단순히 검색증강생성(RAG)을 적용하는 단계를 넘어 AI 신뢰성을 한 단계 업그레이드했다는 설명이다. AWS는 '자동추론' 기능을 자체 개발해 AI 답변 정확도를 검증하고 있다. 자동추론은 사람이 일일이 확인하지 않아도 수학적 논리를 적용해 AI가 낸 답이 맞는지 검증하는 방식이다. AI가 잘못된 사실을 답변하지 않았는지, 보안 규칙에 맞게 작동하는지를 기계가 직접 증명할 수 있다. 비즈니스 규칙과 도메인 지식에 따라 AI 출력이 적합한지 확인하는 원리다. 응답 신뢰도를 최대 99%까지 올릴 수 있다. 자동추론 기능은 아마존 베드록과 접근권한 관리(IAM), S3 등 자체 클라우드 서비스에 적용됐다. AWS 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터는 "사용자 정보가 외부로 나가지 않도록 하려면 프롬프트 입력과 출력 경로가 항상 안전한지 수학적으로 검증해야 한다"며 "여기서 자동 추론은 단순한 확률 계산이 아니라 '절대 유출되지 않는다'는 것을 논리적으로 증명한다"고 설명했다. 구글은 AI 응답에 활용되는 데이터를 관리하는 방식에 초점 맞췄다. 특히 '버텍스AI'에 모델의 답변을 외부 데이터와 직접 연결하는 '그라운딩 API'을 적용해 오류를 줄이고 있다. AI가 멋대로 추측하지 않고 실제 데이터베이스(DB)나 검색 자료를 참고하도록 만들어 환각을 최소화하는 식이다. 이는 검증된 자료를 활용해 오류 가능성을 줄이는 원리다. 마이크로소프트는 기업과 공공기관을 겨냥해 AI 안전 기능을 강화하고 있다는 평가를 받고 있다. 마이크로소프트는 이런 위험을 막기 위해 애저 오픈AI에서 AI 응답을 체계적으로 관리하고 통제할 수 있는 기능을 제공한다. 대표적인 기능이 '콘텐츠 안전성(Content Safety)'이다. 이 기능은 AI가 불법적이거나 공격적인 답변을 내지 못하도록 자동으로 걸러낸다. 예를 들어 학생이 질문했을 때 욕설이나 부적절한 표현이 섞인 답변이 나오지 않도록 미리 차단할 수 있다. 또 다른 기능인 '가드레일(Guardrails)'은 대화가 위험하거나 잘못된 방향으로 흐르지 않게 막아주는 역할을 한다. 나타샤 크램프턴 마이크로소프트 책임 AI 총괄은 "국경을 넘어 AI 기술 도입을 지원하는 효율적이고 안전한 관행은 여전히 논의되고 있는 추세"라고 '책임 있는 AI 투명성 보고서'를 통해 밝혔다.

2025.08.29 11:07김미정 기자

[SW키트] 브래드 피트의 'F1 더 무비' 흥행 뒤에 '버추얼 트윈' 있다

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 브래드 피트가 주연한 영화 '포뮬러원(F1) 더 무비'가 전 세계 흥행을 이어가면서 F1에 대한 관심이 높아지고 있다. F1 레이싱이 1밀리초 차이로 승부가 갈리는 경기인 만큼 이에 활용되는 차량 개발법에 이목이 쏠리고 있다. F1 참가팀들은 더 빠른 차량 개발을 위해 매 시즌 수천 개의 부품을 교체하고 소프트웨어(SW)를 업그레이드하며 끝없는 정비 전쟁을 치른다. 일부 팀들은 이런 작업을 다쏘시스템의 '버추얼 트윈' 기술로 진행해 왔다. 가상 환경에서 차량을 설계하고 부품을 검증하면 정비와 개발 시간을 획기적으로 줄일 수 있어서다. 현재 주요 팀인 맥라렌과 레드불 등은 다쏘시스템 제품으로 작업·검증 시간을 줄였다. 이들이 사용한 다쏘시스템 대표 제품은 '카티아(CATIA)'와 '애노비아(ENOVIA)'다. 카티아는 차량과 부품 설계에 활용되고, 애노비아는 부품과 데이터를 통합 관리한다. 해당 제품들은 '3D익스피리언스(3DX)' 플랫폼에서 엔지니어링, 제조, 품질보증, 공급망 기술과 통합 연결돼 작동한다. F1은 2주마다 열리는 경주를 앞두고 매번 차량 업그레이드를 진행한다. 보통 시즌 중 차량 부품이나 SW의 약 70%가 실시간 교체된다. 이 과정에서 다쏘시스템의 버추얼 트윈 환경은 설계부터 제작, 검증을 실시간 수행해 작업 시간을 줄여준다는 평가를 받고 있다. 카티아·애노비아, '설계검증·협업' 한번에 해결 카티아는 다쏘시스템의 대표 3D 설계 도구다. 섀시 모델링을 비롯한 공기역학 해석, 엔진·파워트레인 구조 설계에 활용된다. 매개변수 모델링으로 설계 변경 사항을 빠르게 반영할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 물리적 프로토타입 제작도 줄여준다. 인체공학 기능을 통해 운전자의 시야, 자세, 피로도까지 고려한 맞춤형 설계 환경까지 지원한다. 카티아는 설계·제조 시간을 최대 40%까지 줄일 수 있다. 애노비아는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 부품 명세서(BOM)뿐 아니라 생산 일정, 자재 재고, 레이스 조건, 날씨 데이터까지 통합 관리한다. 이에 시즌 동안 반복적으로 교체되는 수천 개 부품 데이터를 실시간으로 추적·관리할 수 있다. 팀 전체가 동일한 정보를 실시간 확인할 수 있어 전체 작업 혼선을 막을 수도 있다. 다쏘시스템은 카티아와 애노비아가 통합적으로 활용될 때 더 강력한 효과를 낸다고 강조했다. 두 솔루션이 연동되면 물리적 프로토타입 제작을 줄일 수 있을뿐 아니라 버추얼 트윈에서 더 많은 설계 반복과 검증이 가능하다는 이유에서다. 이를 통해 엔지니어는 초기 단계부터 오류를 줄이고, 한 번에 올바른 설계를 완성할 가능성이 오른다. "부품 교체·시뮬레이션 시간 단축...업그레이드 안정화" 맥라렌과 레드불을 비롯한 F1 팀들은 매 시즌 다쏘시스템의 설계·시뮬레이션 플랫폼으로 차량 설계와 정비를 진행해 왔다. 맥라렌은 '카티아 V6'와 '애노비아 V6'로 매년 수만 건의 반복 설계를 수행하고 있다. 두 솔루션을 결합해 설계와 제조 데이터를 한곳에서 관리하면서 부품 교체가 잦은 F1 환경에도 빠르게 대응했다는 설명이다. 이를 통해 차량 개발 속도를 높였고, 신차 출시 시점도 앞당긴 것으로 전해졌다. 레드불 레이싱은 과거 자우버 페트로나스 시절부터 다쏘시스템의 제품을 꾸준히 활용해 왔다. 당시 팀은 카티아 기반으로 차량 설계와 시뮬레이션을 진행하며 개발 과정에서 발생하는 비용과 시간을 줄였다. 특히 복잡한 섀시 구조와 공기역학 설계를 가상 환경에서 반복 검증할 수 있어, 실제 프로토타입 제작에 들어가는 자원과 시간을 절약했다. 현재 레드불은 카티아를 타사 시뮬레이션 SW와 결합해 활용 범위를 넓히고 있다. 카티아로 정밀한 설계를 수행한 뒤, 타사 툴로 공기 흐름이나 내구성을 추가 검증하는 식이다. 이 외에도 토요타, BMW 등도 과거 F1에 참가 당시 다쏘시스템 제품을 활용했다. 토요타는 2000년대 초반 카티아와 애노비아로 전체 차량을 가상 설계했다. 풍동 테스트용 수백 개 부품을 매달 설계해야 하는 상황에서 설계 시간을 30% 단축했으며 승인 절차를 간소화해 개발 속도를 높인 것으로 알려졌다. 또 다쏘시스템의 '3D 설계 데이터 공유 포맷(XML)'을 도입해 부품 특성을 3D 모델로 시각화하면서 협업 효율을 개선했다. BMW도 과거 윌리엄스 팀과 손잡고 V10 엔진을 개발할 때 카티아를 활용했다. BMW 엔지니어들은 카타이의 유한요소(FEM) 해석을 통해 엔진 강도를 예측했다. 이를 통해 수 주일 걸리던 작업을 며칠 만에 끝낼 수 있었다. 부품 설계를 준비하는 과정에서도 전처리 시간이 75% 줄였다는 설명이다. 다쏘시스템은 "레이싱 팀은 차세대 차량의 경쟁력과 지속가능성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다"며 "우리는 매년 새로운 개선 기회를 모색하며 차량을 발전시켜 나가고 있다"고 밝혔다.

2025.08.21 14:15김미정 기자

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