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"AI로 돈 버는 회사"…한컴, 매출 20%까지 AI로 채운다

한컴이 인공지능(AI) 기반 서비스로 실질적인 수익을 내기 시작하며 오피스 소프트웨어(SW) 기업에서 AI 수익 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. AI 제품 매출이 빠르게 늘면서 회사는 연간 전체 매출의 약 20%를 AI 부문이 차지하도록 하겠다는 목표를 제시했다. 업계에서는 한컴이 AI를 준비하는 오피스 SW 기업을 넘어 AI로 수익을 창출하는 기업으로 옮겨가고 있다는 평가가 나온다. 4일 업계에 따르면 한컴은 잠정 실적 공시를 통해 올해 상반기 AI 제품 누적 매출이 135억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 연간 AI 매출 89억원을 이미 넘어선 규모다. AI 매출 별도 제시…실적에서 드러난 체질 변화 5월 누적 기준으로 지난해 연간 실적을 추월한 것으로 나타나면서 한컴의 AI 사업이 예상보다 빠르게 매출화 단계에 진입하고 있다는 분석이다. 회사가 제시한 올해 AI 부문 매출 목표는 315억원이다. 현재 추세가 이어질 경우 AI 매출 비중은 연간 전체 매출의 약 20% 수준까지 확대될 것으로 전망된다. 오피스 SW 라이선스와 유지보수 중심이던 사업 구조에서 AI 기능과 AI 패키지 제품이 실질적인 매출 축으로 올라서고 있다는 의미다. 한컴은 이번 실적 발표에서 AI 제품 매출과 성장 흐름을 별도 지표로 제시해 눈길을 끌었다. AI 사업 성과를 독립적으로 보여줄 수 있을 만큼 사업 규모를 키우며 시장과의 소통 방식에도 변화를 주고 있다는 평가다. 그동안 많은 기업이 AI를 미래 성장동력으로 내세웠지만 실제 실적에서 이를 별도로 설명한 사례는 많지 않았다. 아직 수익화 성과가 뚜렷하지 않은 경우가 많기 때문이다. 기존 오피스 고객을 AI 고객으로…20만 고객 기반 업셀링 이번 AI 매출 실적이 주목받는 다른 이유는 기존 고객 기반과 직접 연결돼 있기 때문이다. 한컴은 중앙부처와 지방자치단체, 교육기관, 기업 등 약 20만 곳에 이르는 고객군을 확보하고 있다. 이들을 대상으로 AI 기능이 탑재된 제품과 솔루션 공급을 확대하면서 기존 오피스 소프트웨어 고객을 AI 고객으로 전환하는 구조를 확대하는 중이다. 실제 기업 고객 가운데 AI 패키지 제품 도입 비율은 지난 3월 말 4.2%에서 6월 말 6.2%로 상승했다. 새 시장을 처음부터 개척하는 방식이 아니라 이미 확보한 고객 접점에 AI 기능을 얹어 매출을 키우는 방식인 만큼, 성장의 현실성과 지속성 측면에서도 의미가 있다는 평가다. 이 같은 변화는 김연수 대표 취임 이후 이어진 사업 재편 흐름과도 맞닿아 있다. 김 대표는 소프트웨어 기업들의 존립 자체가 흔들리던 시기에 취임한 뒤 오피스 SW 중심 사업을 AI 중심으로 전환하는 작업을 이어왔다. 현재 흐름이 유지되면 올해로 3년 연속 최대 매출 경신도 예상된다. 한컴은 그동안 국내 대표 문서 소프트웨어 기업으로 인식돼 왔다. 최근에는 AI 매출과 AI 도입률, 차세대 플랫폼 전략까지 함께 제시하며 AI 중심 기업으로의 전환을 본격화하는 모습이다. 차기 성장동력은 '에이전틱 OS'…플랫폼 사업자로 확장 한컴이 다음 성장축으로 내세운 것은 '에이전틱 OS'다. 에이전틱 OS는 다양한 AI 에이전트를 통합적으로 생성·운영·관리할 수 있는 플랫폼이다. 특정 거대언어모델(LLM) 하나에 종속되기보다 데이터 통합, 온톨로지, 에이전트 기술을 결합해 여러 AI 모델과 연동할 수 있도록 설계됐다. 초거대 AI 모델 자체를 개발하기보다 여러 모델과 데이터를 실제 업무 환경에서 연결·운영하는 플랫폼 사업자로 자리잡겠다는 구상이다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 버전과 상용 버전을 순차적으로 공개할 예정이다. 이후 2027년부터 국내를 넘어 유럽 시장까지 사업을 확대한다는 계획이다. 유럽에서는 폴란드 기업 7불스(7Bulls), 알고마인(Algomine) 등과 협력해 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)과 GDPR 요구사항을 반영한 개발 체계를 마련하고 있다. 시장에서는 한컴의 AI 사업 비중 확대가 이어질 경우 기존 소프트웨어 기업과는 다른 잣대의 재평가가 가능할 것이란 관측도 나온다. AI 사업의 성장성과 기존 사업의 안정성이 동시에 부각되면서 향후 밸류에이션 해석도 달라질 수 있다는 시각이다. AI 매출이 지난해 연간 실적을 상반기 중 넘어섰고 연간 비중도 20% 안팎까지 확대될 가능성이 커지면서, 한컴의 사업 구조 재편은 선언 단계를 넘어 실적과 기업가치 평가의 문제로 옮겨가고 있다는 분석이 나온다. 김연수 한컴 대표는 "AI 기술과 사업 확대에 적극 투자하면서도 수익성과 재무 안정성을 유지하는 데 집중하고 있다"며 "에이전틱 OS 상용화를 계기로 국내를 넘어 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 실적발표를 통해 밝혔다.

2026.08.04 10:27남혁우 기자

"제조부터 국방까지"…SKT, '일하는 AI' 확산 시동

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 본격 나선다. AI로 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현하고, 이를 기반으로 한국형 소버린 AI 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 4일 회사 뉴스룸 인터뷰에서 “A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것”이라며 “에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다”고 밝혔다. A.X K2, 문맥 제대로 알아듣는다 A.X K2는 총 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서는 330억 개(33B)의 매개변수만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 모델 규모를 키우면서도 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 매개변수를 늘리며 성능은 크게 향상됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%p 높아졌고, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 상승했으며, AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 또 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro)는 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK)는 91.6점을 기록했고, 통신 분야 에이전트 도구 활용 능력을 평가하는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. AI 에이전트는 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하기 때문에 긴 문맥을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 중요하다. SGA는 이러한 환경에 최적화된 구조로, 입력 길이가 길어질수록 처리 속도와 안정성이 향상된다. 120K 토큰 입력 기준으로는 A.X K1 대비 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다. “일하는 AI”...산업 국방 현장 적용 본격화 SK텔레콤은 텍스트 모델뿐 아니라 비전언어모델(VLM)과 오디오 음성 모델도 함께 선보였다. 제조 도면과 문서, 차트 등을 이해하는 'A.X K2 VL'과 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치' 등을 통해 산업 현장에서 필요한 멀티모달 AI를 구현한다는 계획이다. 이에 따라 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. 회사는 KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과 함께 제조 특화 AI 에이전트를 실증하고 있다. 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습한 AI가 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 방식이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등을 지원하고 있다. 국방 분야도 주요 적용처다. SK텔레콤은 국방부에 A.X K1을 FP8·FP4·INT4 형태로 양자화해 공급했으며, A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에서 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 활용하지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 해 보안성을 확보했다. 해외 오픈소스 모델과 비교했을 때 A.X K2 경쟁력으로 ▲한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 성능 ▲데이터 주권과 보안 ▲개방성을 꼽혔다. 김 담당은 “국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다”며 “국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다. 조 단위 매개변수 모델로 확장, 국산 NPU 적용 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI'와 '모두의 챌린지 AX-LLM' 등을 통해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있는 생태계도 확대한다. 향후에는 조(兆) 단위 매개변수를 갖춘 차세대 모델 개발도 추진한다. 먼저 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 기반으로 모델 규모를 확대하는 동시에 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량을 고도화한다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다. 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다. 김 담당은 “A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례”라며 “개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.04 09:38박수형 기자

[컨콜종합] "피지컬 AI·금융 AX·GPU 인프라로 하반기 승부"…LG CNS, 3대 성장축 제시

LG CNS가 피지컬 AI, 금융 AX, AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. LG전자와의 로봇 데이터 팩토리, 금융권 차세대 사업, GPU 구독형 인프라 플랫폼을 앞세워 성장세를 이어가겠다는 구상이다. LG CNS는 31일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 사업 부문별 실적과 하반기 전략을 공개했다. 상반기 매출은 전년 동기 대비 6.1% 증가한 2조8천358억원, 영업이익은 1.1% 늘어난 2천221억원을 기록했다. 회사는 전 사업 영역에서 대외 사업 비중이 확대되며 실적 성장을 견인했다고 설명했다. AI·클라우드가 이끈 상반기 성장…"XPU웍스·에이전트웍스 확장" 상반기 실적의 중심은 AI·클라우드 사업이었다. 해당 부문 매출은 1조6천714억원으로 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 제조·물류를 중심으로 대외 고객 확보가 이어진 점도 눈에 띈다. 두산, 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스 등과 AX 사업을 추진하는 한편 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 진요한 AI클라우드사업부 AI센터장(상무)은 "기업 내 AI 활용 확대와 이에 따른 AI 인프라 투자 증가는 플랫폼과 클라우드 인프라 전반의 사업 기회로 확대될 것"이라고 말했다. 이어 "AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 플랫폼 'XPU웍스'를 새롭게 론칭했다"며 "1분기 정식 출시한 엔드투엔드 AI 플랫폼 '에이전트웍스'도 다양한 산업 고객을 대상으로 적용 사례와 사업 범위를 확대하고 있다"고 설명했다. LG CNS는 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 회사는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내 시장은 이보다 높은 15~20% 수준으로 성장할 것으로 보고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 신규 사업 기회 발굴로 이어지고 있다는 설명이다. 진 센터장은 "LG CNS는 시장 성장률을 상회하는 사업 확대 계획을 가지고 있으며 국내 DBO 시장 선도 지위를 더욱 공고히 할 계획"이라며 "2019년 국내 최초로 DBO 모델을 도입한 선발주자로서 시장 성장 이상의 확대 계획을 갖고 있다"고 말했다. 수익성에 대해서는 선제 투자 영향이 반영됐다는 설명이다. 송광륜 CFO(상무)는 "미래 성장 동력 확보를 위한 전략적 투자 확대와 일부 프로젝트의 계약 이연 영향이 있었다"며 "사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제 투자와 일시적 프로젝트 일정 영향"이라고 말했다. 이어 "이연된 프로젝트들은 하반기 계약 체결과 사업 수행이 본격화되며 실적 개선에 기여할 것"이라고 덧붙였다. LG전자 데이터 팩토리, 첫 피지컬 AI 레퍼런스 확보 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 5천24억원으로 전년 동기 대비 6.2% 증가했다. 2분기 매출은 2천746억원으로 전년 동기 대비 13% 성장했다. 회사는 계열사 기반의 안정적 사업에 더해 물류 자동화 등 대외 사업 확대가 성장에 힘을 보탰다고 설명했다. 신재훈 스마트팩토리사업부장(상무)은 "스마트엔지니어링 사업은 계열사 사업을 안정적으로 수행하는 가운데 물류 자동화 등 대외 사업 확대에 힘입어 두 자릿수 성장을 기록했다"고 말했다. 이어 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해서는 GPU 등 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자에서 진행 중인 데이터 팩토리에 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라고 밝혔다. LG CNS는 LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고, 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 선정됐다. 스마트팩토리 분야에서는 AI 기반 제조 플랫폼 '팩토바(Factova)'를 중심으로 제조 현장 지능화를 추진하고 있으며, 스마트물류 사업 역시 뷰티·패션·푸드 기업 대상 자동화 프로젝트 확대로 성장세를 이어가고 있다. 하반기 피지컬 AI 사업의 핵심은 LG전자 데이터 팩토리를 첫 레퍼런스로 삼아 외부 확산 기반을 만드는 데 있다. 신 상무는 "현재 그룹사와 대외 고객을 대상으로 피지컬 AI 도입 및 운영 체제 구축을 협의하고 있다"며 "LG전자 데이터 팩토리를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "컬리 1차 PoC 검증을 완료했으며 연말까지 보완을 거쳐 확산 사업을 추진할 예정"이라며 "올해는 PoC와 현장 검증을 통해 베스트 프랙티스와 사업 수행 역량을 확보하고, 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 관련 사업을 본격 확대하겠다"고 밝혔다. KB국민은행·한국은행 수주로 하반기 매출 기여 확대 디지털 비즈니스 서비스 사업 상반기 매출은 6천621억원으로 전년 동기 대비 8.8% 증가했다. 은행, 손해보험, 생명보험 등 금융권 전반에서 고르게 성장했고, 대형 프로젝트 수주도 이어졌다. 조성우 디지털비즈니스사업부 금융AX1사업담당(상무)은 "KB국민은행 차세대 사업을 수주하며 금융 차세대 시장에서 경쟁력을 다시 한번 입증했다"며 "한국은행 2기 ITO 사업 수주를 통해 운영사업 기반도 강화했다"고 말했다. 금융 차세대 사업은 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 전망이다. 조 상무는 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "올해 1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도는 점진적으로 높아질 것"이라고 내다봤다. AI 네이티브 개발 플랫폼도 새롭게 선보였다. 조 상무는 "IT시스템 구축·운영 전 과정을 에이전틱 AI 기반으로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'을 2분기에 출시했다"며 "플랫폼 출시 이후 대형 사업 수주를 통해 실증 사례를 축적하고 있으며, 소규모 개발 사업과 유지보수 운영 사업까지 적용을 확대하고 있다"고 말했다. 금융권 AI 도입 환경 변화에 대한 진단도 내놨다. 그는 "망분리 규제로 외부 대규모언어모델(LLM) 활용에 제약이 있었지만 최근 규제 샌드박스와 제도 개선이 추진되면서 금융사들의 AI 도입 움직임이 크게 늘고 있다"며 "중장기적으로는 레거시 시스템과 AI 에이전트가 유기적으로 결합된 형태로 발전할 것"이라고 전망했다. 중국 LLM 약진, 기업 최적화 멀티 AI모델 전략으로 대응 중국 LLM의 약진에 대해서도 LG CNS는 단순 위협보다 활용 구조 변화에 주목했다. 최근 일부 중국계 모델이 성능과 비용 측면에서 경쟁력을 높이면서, 일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체하거나 보완하는 선택지로 검토되고 있다는 설명이다. 다만 회사는 이런 흐름이 특정 모델로의 일괄 전환으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 진요한 센터장은 "일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체·보완하는 실질적 선택지로 검토되고 있다"면서도 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라고 말했다. LG CNS가 주목하는 방향은 특정 모델의 우위보다 기업 맞춤형 활용 구조다. 고난도 추론, 민감 정보 처리, 대규모 반복 업무 등 용도에 따라 서로 다른 모델을 조합하는 방식이 기업 현장에서 늘어날 가능성이 크다는 판단이다. 진 센터장은 "LG CNS 역시 이런 변화에 맞춰 다양한 모델을 연결·운영하는 AI 실행 환경 구축 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.07.31 12:08남혁우 기자

AI 에이전트 인프라 알페아, 500만 달러 규모 전략적 투자 유치

자율형 AI 에이전트 전용 인프라 프로젝트 알페아가 글로벌 투자사들로부터 대규모 투자 유치에 성공하며 핵심 인프라 구축에 속도를 낸다. 알페아는 MH벤처스, IBC벤처스, 타이탄벤처스, 베커벤처스로부터 500만 달러(약 70억원) 규모의 전략적 투자를 유치했다고 28일 밝혔다. 알페아는 차세대 블록체인 기술 연구·개발(R&D) 기업이다. 1990년대 초반부터 다수의 2D 및 3D 게임 엔진을 개발하며 독보적인 프로그램 설계 역량을 인정받은 박승현 대표가 설립했다. 회사는 전 세계의 스마트폰과 PC, 엣지 서버를 하나로 연결해 글로벌 모바일 디핀 네트워크를 구축하고, 기존 중앙화 인프라의 한계를 넘어서는 AI 전용 실행 환경 구현을 목표로 하고 있다. 이번 투자는 자율형 AI 에이전트 구동에 필요한 인프라를 확보하기 위해 추진됐다. 알페아는 기존 클라우드 및 블록체인의 한계를 극복하고 AI 에이전트의 지속적인 실행, 메모리·스토리지 관리, 기계 간(M2M) 결제 등을 지원하는 'AI 네이티브 분산 클라우드' 통합 실행 환경을 제공한다. 알페아는 이번 투자금을 바탕으로 기술 고도화와 글로벌 노드 생태계 확장에 적극 나설 방침이다. 개발자 네트워크(DevNet) 및 테스트넷의 완성도를 높이고, 전 세계 유휴 기기를 활용한 계층형 노드 공급망을 구축할 계획이다. 이번 투자를 주도한 MH벤처스 관계자는 “AI 시대의 가장 큰 과제 중 하나는 단순히 강력한 모델을 구축하는 것을 넘어, 해당 모델을 안정적이고 장기적인 서비스로 운영할 수 있는 인프라를 만드는 것”이라며, “알페아는 실행, 스토리지, 네트워킹, 결제 기능을 하나의 환경에서 통합한 아키텍처를 제시하고 있으며, 향후 AI 에이전트 경제의 중요한 토대가 될 것으로 전망한다”고 투자 배경을 설명했다. 오승우 알페아 회장은 “인프라와 테크 분야를 선도하는 파트너들과 함께하게 되어 매우 기쁘다”라며, “이번 투자 유치를 계기로 AI 에이전트들이 자유롭게 협업하고, 고유 자원 토큰인 ALP를 매개로 소비를 정산하는 진정한 기계 중심 경제 인프라를 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.07.28 10:00정진성 기자

베이글코드, 1인 1에이전트 완비…TeamB로 AX 확장

베이글코드(대표 윤일환, 김준영)는 1인 1에이전트 업무 인프라 구축을 완료하고, 이를 게임 개발·라이브 운영·퍼블리싱 전반의 협업 효율을 높이는 팀 단위 협업 체계로 확장한다고 14일 밝혔다. 베이글코드는 상반기 전 직원을 대상으로 사내 AI 에이전트 AgentB 배포를 완료했다. 특히 맥미니(Mac mini) 보급까지 마치며 소프트웨어와 하드웨어를 아우르는 1인 1에이전트 업무 환경을 완비했다. 회사 측에 따르면 AgentB는 사내 데이터와 업무 맥락에 연결돼 각 구성원의 문서 작성, 정보 정리, 업무 추적 등 개인 실무를 24시간 지원한다. 하반기부터 단계적으로 적용하는 TeamB는 개인 에이전트를 팀 차원으로 확장한 협업 모델이다. AgentB가 개인 업무를 돕는다면, TeamB는 팀의 공통 채널과 문서, 업무 맥락 위에서 여러 구성원과 부서가 함께 움직이는 과정의 의사결정 맥락과 실행 흐름을 이어준다고 회사 측은 설명했다. 모바일 게임 사업은 여러 조직이 긴밀히 맞물려 움직이는 만큼, 부서 간 피드백 대기와 반복 확인이 실행 속도를 좌우한다. 베이글코드는 TeamB를 통해 회의·문서·커뮤니케이션 채널의 맥락을 정리해 병목을 줄이고, 각 조직이 같은 맥락에서 더 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 구조를 만드는 것이 목표다. 이러한 구조 속에서 반복 확인과 정리 업무는 에이전트의 지원을 받고, 구성원은 게임의 재미, 시장성, 운영 방향, 비즈니스 가치와 같은 핵심 판단에 집중한다. 실제로 데이터&AI 팀에서는 엔지니어 3명이 각자의 에이전트와 협업해 통상 수 주가 걸리던 대용량 데이터 인프라 제어 플랫폼을 3일 만에 구현하는 등 개인 에이전트 기반 협업 방식의 가능성을 확인했다. 베이글코드는 이러한 경험을 바탕으로 팀 단위 협업 흐름을 정교화하고 다양한 조직 업무에 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. 윤일환·김준영 베이글코드 대표는 “게임 사업의 경쟁력은 결국 얼마나 빠르고 정확하게 실행하느냐에 달려 있다”며 “AgentB와 TeamB를 중심으로 개인 생산성과 팀 협업 효율을 함께 높여 게임 개발·운영 전반의 실행 속도를 끌어올리고 글로벌 게임 시장에서 지속 가능한 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 전했다.

2026.07.14 10:18이도원 기자

NHN KCP, AI 에이전트 표준화 위해 글로벌 네트워크 참여

NHN KCP가 에이전틱 인공지능(AI) 글로벌 기술 협력 네트워크에 참여한다. NHN KCP는 AAIF(에이전틱 AI 파운데이션) 멤버로 합류했다고 13일 밝혔다. AAIF는 에이전틱 AI가 실제 서비스 환경으로 확산되는 흐름에 맞춰 표준화 논의를 하는 재단이다. 마이크로소프트, 구글, 아마존웹서비스, 스트라이프 등 200여개 글로벌 기업과 기관이 참여한다. NHN KCP는 이번 가입으로 AAIF 주요 워킹그룹에 참여, AI 에이전트 결제 생태계 구축에 나선다. 회사는 최근 블록체인 아발란체 개발사 아바랩스와 손잡고 결제 특화 메인넷 구축에 나섰다. 박준석 NHN KCP 대표는 “AAIF 합류로 검증된 혁신 기술을 발빠르게 적용해 AI 시대 결제 패러다임을 이끌 것”이라고 밝혔다.

2026.07.13 13:58홍하나 기자

오픈AI "GPT-5.6 솔 울트라, 50년 수학 난제 1시간 만에 증명"

오픈AI가 최신 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6 솔 울트라(Sol Ultra)가 그래프 이론 분야의 50년 난제를 1시간 만에 증명했다고 주장하며 수학계의 관심이 쏠리고 있다. 12일 에단 나이트 오픈AI 연구원은 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 GPT-5.6 솔 울트라가 그래프 이론 분야의 대표적 미해결 문제인 '사이클 더블 커버 추측(Cycle Double Cover Conjecture)'을 증명한 논문과 프롬프트를 공개했다고 밝혔다. 사이클 더블 커버 추측은 1973년 조지 세케레스(George Szekeres)와 1979년 폴 세이모어(Paul Seymour)가 각각 제기한 그래프 이론의 대표적 난제다. 이 추측은 "모든 브리지 없는(bridgeless) 그래프에 대해 모든 간선이 정확히 두 번씩 포함되는 사이클들의 집합이 존재하는가"를 묻는다. 그래프 이론에서 그래프는 점과 선으로 이뤄진 네트워크를 의미한다. 도로망, 통신망, 전력망 등을 수학적으로 단순화해 표현한 구조라고 볼 수 있다. 사이클 더블 커버 추측은 네트워크가 충분히 연결돼 있을 때 모든 연결선을 두 개의 순환 경로가 중복해 지나가도록 구성할 수 있는지를 묻는 문제다. 그래프 이론은 통신망·교통망·전력망 등의 구조를 분석하는 데 활용되는 수학적 기반으로 알려져 있다. 에단 나이트 연구원은 "GPT-5.6 솔 울트라를 일반 공개한 지 하루 만에 이 모델이 64개의 서브에이전트를 활용해 1시간이 채 안 되는 시간 안에 50년 된 사이클 더블 커버 추측의 증명을 만들어냈다"고 밝혔다. 공개된 프롬프트에 따르면 오픈AI는 모델에 최대 64개의 동시 서브에이전트를 할당했다. 각 에이전트는 서로 다른 수학적 표현과 대수적 접근, 구조적 귀납법 등을 독립적으로 탐색했고, 별도의 적대적(adversarial) 에이전트는 반례 가능성과 논리적 오류를 집중적으로 검토하도록 설계됐다. 또 인터넷 검색 사용을 금지하고 부분적인 결과나 특수한 경우에 대한 증명은 인정하지 않았으며, 일반적인 수학적 오류를 탐지하기 위한 검증 절차도 수행하도록 했다. 시스템에는 최대 8시간의 계산 시간이 할당됐지만 실제로는 약 1시간 만에 결과를 도출한 것으로 알려졌다. 오픈AI가 공개한 논문에 따르면 증명은 먼저 문제를 3차 정규 그래프(cubic graph)로 환원한 뒤 8-플로우 정리(8-flow theorem)를 활용해 그래프의 간선에 GF(3) 기반 레이블을 부여하는 방식으로 진행된다. 이후 각 간선이 정확히 두 개의 사이클에 포함되도록 만드는 구조를 선형대수 기법으로 구성했다. 논문은 총 3페이지 분량으로 비교적 짧다. 핵심 증명은 정리와 두 개의 보조정리(Lemma)를 중심으로 전개되며, 마지막에는 1970~1980년대 주요 그래프 이론 연구들을 참고문헌으로 제시했다. 다만 수학계는 아직 신중한 입장이다. 이번 결과는 학술지 게재나 동료 심사(peer review)를 거치지 않았으며, 오픈AI가 자체 콘텐츠 전송망(CDN)에 PDF를 공개한 것과 수학계가 정식 증명으로 인정하는 것은 전혀 다른 문제라는 지적이 나온다. 실제로 사이클 더블 커버 추측은 과거에도 여러 차례 증명이 주장됐지만 이후 오류가 발견되거나 철회된 사례가 적지 않았다. 이 때문에 그래프 이론 연구자들은 각 단계의 논리적 타당성을 면밀히 검토하고 있다. 또한 이번 증명은 수학 정리 검증 도구인 린(Lean)이나 코크(Coq) 같은 형식 검증 시스템으로 검증되지 않았다. 연구 수준 그래프 이론 정리를 자동 검증할 수 있는 라이브러리가 아직 충분히 구축되지 않았다는 점도 한계로 지적된다. 수학계에서는 향후 수일에서 수주에 걸쳐 증명의 각 단계를 검토한 뒤 결과의 타당성을 판단할 전망이다. 그럼에도 일부 수학자들의 긍정적인 평가가 나오고 있다. 영국 맨체스터대 수학자 토마스 블룸은 해당 증명을 검토한 뒤 "매우 훌륭한 증명(a very nice proof)"이라며 "놀라울 정도로 간결하고 어쩌면 오래전에도 가능했을 법한 해법"이라고 평가했다. 이어 "특히 AI가 실패한 접근법을 쉽게 포기하지 않고 수많은 변형을 반복적으로 탐색한 점이 강점"이라며 "인간 연구자라면 초기에 실패한 아이디어를 버릴 수 있지만 AI는 이를 지속적으로 검토하며 해답을 찾았을 가능성이 있다"고 설명했다. 반면 참고문헌 인용이 부족한 점은 비판했다. 그는 증명과 밀접한 관련이 있는 1983년 바몬드, 잭슨, 예거의 연구가 언급되지 않은 점을 지적하며 AI가 생성한 수학 논문에서 자주 나타나는 문제라고 평가했다.

2026.07.12 16:58남혁우 기자

AI 코딩 확산에 개발 플랫폼 부담↑…전 깃허브 CEO가 제시한 해법은

전 깃허브 최고경영자(CEO) 토머스 돔케가 급증하는 인공지능(AI) 코딩 에이전트로 인한 개발 인프라 병목 해소에 나섰다. AI 에이전트가 코드 저장소를 반복적으로 읽고 수정하면서 깃허브 등 개발 플랫폼 트래픽 부담이 커지자 이를 분산 네트워크로 처리한다는 구상이다. 9일 토마스 돔케CEO는 스타트업 엔타이어를 설립하고, AI 에이전트에 최적화된 깃(Git) 호스팅 네트워크 서비스를 선보였다고 밝혔다. 깃은 소프트웨어 개발 과정에서 코드 변경 이력을 기록하고 관리하는 버전관리 시스템이다. 지난해까지 토머스 돔케 CEO가 이끌었던 깃허브는 깃을 온라인에서 보관·관리하며 개발자 간 협업을 지원하는 대표적인 플랫폼이다. 최근 깃허브는 AI 코딩 에이전트 확산으로 어려움을 겪고 있다. 코드 분석과 생성을 위해 저장소를 반복적으로 읽고 복제하며 사람보다 몇 배에 달하는 요청을 발생시키고 있기 때문이다. 이로 인해 플랫폼 응답 속도 저하나 사용량 제한 등 인프라 부담이 커지고 있으며 장기적으로는 개발자 생산성에도 영향을 미칠 수 있다는 우려가 나온다. 토마스 돔케 CEO는 이러한 문제의 원인으로 중앙화된 코드 호스팅 구조를 지목했다. 깃은 원래 여러 곳에 저장소를 복제해 분산 운영할 수 있도록 설계됐지만 효율적인 개발을 위해 깃허브와 같은 대규모 플랫폼에 트래픽이 집중되는 형태로 굳어졌다는 설명이다. 엔타이어는 이런 부담을 줄이기 위해 깃허브 저장소를 자체 네트워크에 복사본을 만든 뒤 AI 에이전트가 원본 저장소 대신 해당 복제본에서 작업하도록 하는 방식을 제시했다. 사람이 주로 사용하는 기존 플랫폼과 AI가 대량 작업을 수행하는 별도 네트워크를 나눠 운영하겠다는 것이다. AI가 일으키는 대량의 읽기·쓰기 요청을 엔타이어 쪽에서 처리하면 원본 저장소의 부담은 그만큼 줄일 수 있다는 설명이다. 이를 위해 엔타이어는 글로벌 제어 평면(Control Plane)과 지역 데이터 평면(Data Plane)을 분리한 구조를 채택했다. 사용자 인증과 접근 권한은 중앙에서 관리하되 실제 Git 데이터는 지역별 노드에 저장·복제된다. 이를 통해 지연시간을 줄이고 데이터 주권 요구사항에도 대응할 수 있다. AI 작업 과정을 추적하는 기능도 제공한다. 함께 공개한 '엔타이어 CLI'는 AI 에이전트의 프롬프트와 응답, 파일 변경 내역, 작업 과정 등을 코드 커밋과 함께 기록한다. 개발자는 AI가 변경한 코드 내역과 변경 이유도 확인할 수 있다. 엔타이어는 성능 측면에서도 AI 시대에 최적화된 인프라를 강조했다. 회사에 따르면 네트워크는 시간당 210만 건의 푸시(push) 작업과 57만 건의 클론(clone) 작업을 처리할 수 있다. 현재 서비스는 미국·유럽·호주 지역 사용자를 대상으로 순차 제공되고 있다. 엔타이어는 향후 Git 네트워크를 오픈소스로 공개하고 자체 구축(Self-hosting) 기능도 지원할 계획이다. 이 밖에도 자체 Git 저장소 호스팅과 정책 기반 브랜치 보호, AI 중심 CI/CD 기능 등을 추가해 AI 에이전트와 개발자가 함께 사용하는 개방형 개발 생태계를 구축한다는 목표다. 토마스 돔케 CEO는 "그동안 개발 생태계는 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼 중심으로 재편돼 왔다"며 "하지만 AI 에이전트가 대규모 동시 요청을 처리하는 환경에서는 기존 구조의 한계가 점점 더 뚜렷해질 것"이라고 말했다. 이어 "엔타이어는 인간과 에이전트가 함께 협업하는 시대에 맞춰 더 개방적이고 독립적이며 분산된 개발 플랫폼을 지속적으로 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.09 09:29남혁우 기자

JB금융그룹, 학생 대상 AI 경진대회 성료…1등 팀 '준법 리스크' 특화

JB금융그룹이 인공지능(AI) 인재를 발굴하고 그룹 내 활용을 위한 학생 대상 경진대회를 열었다. JB금융그룹은 지난 4일부터 이틀간 정읍 아우름캠퍼스에서 총 상금 1억원 규모 AI 서비스 개발 경진대회 'JB금융그룹 Fin:AI 챌린지'를 진행했다고 7일 밝혔다. 이번 대회의 핵심 과제는 데이터 수집과 검증, 산출을 아우르는 'AI에이전트 서비스 개발'이었다. 참가팀은 ▲생애주기 자산관리 ▲준법자문 ▲디지털마케팅 ▲자유주제 부문 중 하나를 골라 AI 서비스를 제안했다. 앞서 온라인 예선에 전국 523개 팀이 참가했으며, 이 중 선발된 13개 팀이 본선에서 겨뤘다. 심사위원단의 현장 라운딩 심사를 통해 상위 5개 팀이 최종 순위를 가렸다. 대상은 FinProof 에이전트를 개발한 'FinProof ' 팀이 받았다. 금융 홍보물 준법 리스크를 관련 법령, 규정을 기반으로 검토해 위험 지점을 찾아낸다. 또 실무에 적용할 수 있는 수정 의견을 제안하는 AI에이전트다. AI가 필수 고지 사항을 누락하거나 과장, 오인 표현 등 위험 요소를 정리하고 준법심의자가 최종판단에 집중할 수 있도록 설계했다. 최우수상은 '97×99' 팀이, 우수상은 '폴인포린' 팀이 각각 차지했다.

2026.07.07 15:53홍하나 기자

AI에이전트, 기업 하반기 경영 전략 수립에도 쓰였다

인공지능(AI) 에이전트가 기업 경영 전략의 약점을 파고들어 보완하는 역할까지 해내고 있다. 신한금융그룹은 지난 3~4일 경기도 용인에 위치한 신한은행 블루캠퍼스에서 열린 '2026년 하반기 경영포럼'을 열었으며, 자체 제작한 AI 에이전트가 토론의 반대팀(레드팀)으로 활약하면서, 경영 전략 수립서 다양한 관점을 제시했다고 밝혔다. AI 에이전트는 토론 내용을 실시간으로 분석해 다양한 반론과 대안을 제시했다. 사전 과제 피드백은 물론이고 조별 발표안 평가까지 포럼 전 과정에 활용됐다. 신한금융은 'AI 회사'로 거듭나기 위한 다양한 방안을 강구 중이다. 포럼 자리에서는 AI 에이전트 체험 부스를 통해 경영진이 직접 AI솔루션을 체험했다. 진옥동 신한금융 회장은 "리더들부터 AI를 활용해 각자의 역량 강화에 나서야 한다"고 주문했다. 한편, 6일 경기도 용인시 신한은행 연수원에서 열린 신한은행의 하반기 경영전략회의에서는 최근 내놓은 앱 '신한 슈퍼쏠(SOL)' 을 활용한 고객 기반 확대, AI 에이전트를 통한 일하는 방식 혁신과 업무 생산성 제고를 주요 추진 전략으로 설정했다.

2026.07.06 14:22손희연 기자

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

AI 에이전트, 하루 199GWh 전기사용 예상…미국 반나절 소비 규모

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 석좌교수 연구팀이 AI 에이전트 계산 자원과 전력 사용량을 체계적으로 분석한 결과를 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회인 32회 IEEE HPCA(하이-퍼포먼스 컴퓨터 아키텍처)에 지난 2월 발표했다고 5일 밝혔다. AI에이전트는 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 인공지능이다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있다. 연구팀은 우선 AI 에이전트를 데이터센터 서버와 GPU가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드로 정의했다. 워크로드는 컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업을 말한다. 연구팀이 이를 기반으로 AI 에이전트 하루 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과 기존 단계별 추론보다 평균 9.2배 더 많은 대형 언어 모델 호출을 수행했다. 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났다. 또 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 전력 사용량도 크게 증가했다. 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41Wh 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이라는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래를 가정, 데이터센터 전력 수요가 하루 평균 198.9GWh에 이를 것으로 추정했다. 이는 미국 전체 하루 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다. 유민수 석좌교수는 “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계, 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이번 연구 결과에 대해 국내 전문가도 KSMC(한국과학기술미디어센터)를 통해 의견을 보탰다. 최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)은 "70B LLM(거대언어모델)만으로 단발성 대화를 수행한 것에 비해 같은 LLM을 포함하는 AI 에이전트로 복잡한 질문(HotpotQA)을 수행한 것이 136.5배까지 GPU 에너지 소비가 증가한다는 것을 보여주고 있는데, 이 경우 어려운 질문에 답을 잘하기 위해 어쩔 수 없이 AI 에이전트를 사용하는 면도 있어 적절한 비교라고 하기는 어렵다"고 평했다. 다만 최 전 장관은 "그럼에도 불구하고 단순한 채팅에 비해 복잡한 문제를 풀기 위해서는 현재 기술로는 훨씬 더 큰 에너지를 써야 한다는 것을 잘 보여준다"고 말했다. 또 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 "AI 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다루어지는 경우가 많다"며 "AI의 미래에 대한 장미빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제를 외면하거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다. 그러나 AI가 모두가 사용해야 하는 에너지 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다"고 조언했다. 손 교수는 이어 "AI 기술 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 잘못"이라며 "그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.

2026.07.05 16:46박희범 기자

파일·셸 권한 줬더니...앤트로픽, 클로드 코드 '비밀 추적 코드' 논란

앤트로픽의 인공지능(AI) 개발 도구 '클로드 코드'에 특정 사용자 환경을 식별하기 위한 코드가 숨겨져 있던 것으로 나타났다. 파일시스템 접근과 셸 명령 실행 등 강력한 권한을 가진 개발 도구가 사용자에게 알리지 않고 정보를 전송해온 사실이 드러나면서 투명성 문제가 도마 위에 올랐다. 2일 앤트로픽 엔지니어 타릭 시히파르는 해당 코드가 지난 3월 도입한 실험적 조치로 무단 리셀러의 계정 남용과 모델 증류(AI 복제)를 막기 위한 것이었다고 소셜미디어 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이어 현재는 더 강력한 대응 수단을 마련한 상태라며 해당 코드는 업데이트를 통해 즉시 철회될 예정이라고 설명했다. 이번 사안은 '더리얼로(Thereallo)'라는 개발자가 클로드 코드 2.1.196 버전 바이너리를 분석한 결과를 블로그에 공개하면서 세상에 알려졌다. 그는 클로드 코드가 파일시스템과 셸, 깃(Git), 브라우저 등 사용자의 핵심 권한을 광범위하게 요구하는 만큼 클라이언트 바이너리 자체에 대한 검증이 필요하다고 판단해 분석에 나섰다고 설명했다. 분석 결과 클로드 코드는 시스템 프롬프트에 포함되는 날짜 문자열을 이용해 특정 신호를 숨기는 '암호화 은닉(스테가노그래피)' 기능을 포함하고 있었다. 기본적으로 클로드 코드 시스템 프롬프트에는 날짜를 입력할 때 "Today's date is YYYY-MM-DD" 형태로 문장이 삽입된다. 하지만 특정 조건이 충족되면 문장 속 홑따옴표(')를 구분하기 어려운 다른 유니코드 마커로 변경하거나 날짜 구분자를 하이픈(-)에서 슬래시(/)로 바꾸는 방식이 적용됐다. 사용자나 모델의 눈에는 평범한 문장으로 보이지만 앤트로픽 백엔드 서버는 이를 분류 코드로 파싱할 수 있게 설계한 것이다. 이 코드는 클로드 코드의 API 연결 경로를 지정하는 환경변수가 공식 주소가 아닌 경우에만 작동했다. 즉 자체 프록시나 게이트웨이, 리셀러 서비스 등을 거쳐 우회 접속하는 사용자만 타깃으로 삼은 로직이다. 이 조건이 충족되면 시스템은 추가로 두 가지를 확인했다. 사용자의 시간대가 중국(상하이, 우루무치)인지, 그리고 접속 호스트네임이 사전 정의된 블랙리스트 도메인이나 특정 AI 기업 키워드와 일치하는지 여부다. 공개된 블랙리스트 분석 결과에는 딥시크, 문샷, 미니맥스, 지푸, 바이촨, 스텝펀 등 중국의 신생 AI 기업 관련 키워드가 대거 포함된 것으로 나타났다. 도메인 목록에는 바이두, 알리바바, 바이트댄스 등 중국 대형 IT 기업 도메인과 함께 다수의 API 리셀러·프록시·게이트웨이 도메인도 포함됐다. 해당 목록은 외부 유출을 막기 위해 베이스64로 인코딩한 뒤 XOR 연산으로 한 번 더 난독화해 바이너리 내부에 저장돼 있었다. 더리얼로는 앤트로픽이 무단 리셀러나 모델 증류 파이프라인을 탐지하기 위해 해당 코드를 숨긴 것으로 분석하며 자산 보호라는 목적 자체는 이해할 수 있다고 평가했다. 하지만 이를 사용자에게 명확히 알리지 않고 시스템 프롬프트 내부에 숨겨진 신호 형태로 구현한 점은 심각한 문제라고 지적했다. 그는 "AI 코딩 에이전트는 로컬 파일을 읽고 수정하며 명령을 직접 실행할 수 있는 도구"라며 "게이트웨이 사용 여부를 확인할 필요가 있었다면 별도 원격 데이터 전송(텔레메트리) 필드를 쓰거나 문서화된 정책을 통해 투명하게 공개했어야 한다"고 주장했다. 실효성에 대한 의문도 제기됐다. 분석에 따르면 해당 기능은 호스트명 변경, 타임존 수정, 바이너리 패치 등 비교적 단순한 편법으로 우회할 수 있다. 정교한 기술 탈취 세력을 막기에는 한계가 있는 반면 내부 보안망을 위해 사설 게이트웨이나 연구 환경을 구축해 사용하는 일반 개발자들만 애꿎게 식별되어 피해를 볼 수 있다는 지적이다. 앤트로픽 측은 이러한 은닉형 사용자 식별 방식을 이용약관 등 공식 문서에 사전 고지했는지를 묻는 질문에 명확한 답변을 내놓지 않았다. 회사 대변인은 시히파르 엔지니어의 트윗 내용을 인용하는 데 그쳤으며 새로 도입했다는 '더 강력한 대응 수단'에 대한 구체적인 작동 방식에 대해서도 답변을 피했다.

2026.07.02 09:14남혁우 기자

포티투마루, 서울메타위크 2026 참가…에이전틱 AI로 기업 AX 혁신 전략 제시

포티투마루가 글로벌 AI 컨퍼런스 '서울메타위크 2026'에서 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 위한 에이전틱 AI 전략과 핵심 솔루션을 선보인다. 1일 포티투마루는 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 열리는 서울메타위크 2026에 참가해 기업 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 에이전틱 AI 기술을 소개한다. 오는 3~4일 진행하는 서울메타위크 2026은 AI 전문 행사로 기업 AX와 AI 기반 업무 혁신을 주제로 글로벌 기업과 국내 주요 AI 기업이 참여한다. 행사 기간 진행되는 메인 컨퍼런스 '메타콘 2026'에서는 엔터프라이즈 AI, AI 에이전트, 산업별 AI 활용 사례 등이 주요 의제로 다뤄진다. 포티투마루는 전시 부스에서 '질문에서 실행까지'를 의미하는 '질문, 응답, 실행(Ask, Answer, Act)' 개념을 중심으로 에이전틱 AI 기술을 시연한다. 사용자의 요청을 단순히 분석하거나 답변하는 수준을 넘어 AI가 스스로 판단해 업무를 수행하는 '자율형 업무 위임' 모델을 소개할 예정이다. 회사는 이를 통해 생성형 AI가 정보 제공 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 실행형 플랫폼으로 진화하고 있다는 점을 강조할 계획이다. 메타콘 2026에서는 포티투마루 김동환 대표가 공식 연사로 무대에 오른다. 김 대표는 생성형 AI 시장의 변화와 함께 에이전틱 AI가 기업 조직 운영과 서비스 구조에 미치는 영향을 주제로 발표를 진행한다. 특히 AI 도입 이후 기업들이 직면하는 비용, 보안, 거버넌스 문제를 해결하면서도 실질적인 업무 생산성을 확보할 수 있는 상용화 전략과 적용 사례를 공유할 예정이다. 포티투마루는 검색증강생성(RAG42), 머신리딩컴프리헨션(MRC42), 경량 대규모언어모델(LLM42) 등 자체 AI 기술을 기반으로 산업 및 공공 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 회사는 환각 현상 최소화, 기업 데이터 보호를 위한 프라이빗 환경 지원, 비용 효율적인 AI 운영 체계를 경쟁력으로 내세우고 있다. 김동환 포티투마루 대표는 "기업이 원하는 AX는 단순한 AI 도입이 아니라 업무 전 과정을 스스로 수행할 수 있는 실행력 확보"라며 "이번 행사에서 에이전틱 AI 기반 업무 혁신 사례와 현장 적용 전략을 소개하고 기업이 실제 비즈니스 환경에서 활용할 수 있는 방향을 제시할 것"이라고 말했다.

2026.07.01 18:02남혁우 기자

오픈클로, iOS·안드로이드 앱 출시…모바일 기반 AI 에이전트 확장 본격화

올해 초 공개와 함께 인공지능(AI) 에이전트 분야에서 주목을 받은 오픈클로가 모바일 생태계 확장에 나섰다. 1일 오픈클로 재단은 iOS와 안드로이드 버전 오픈클로 앱을 공식 출시했다고 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 밝혔다. 이번 앱은 스마트폰 환경에서도 AI 에이전트를 실행하고 관리할 수 있도록 설계됐다. 다만 독립형 AI 챗봇이 아니라, 맥(Mac), 리눅스 서버, 윈도(WSL2 경유) 등에 설치된 AI를 연계해 동작하는 방식이다. 사용자는 '오픈클로 게이트웨이'를 통해 외부에 설치된 AI 에이전트와 도구를 연결할 수 있다. 이후 요청 기반 작업 수행과 외부 서비스 연동, 자동화 실행 등을 모바일 환경에서 활용 가능하다. 오픈클로 게이트웨이는 사용자 요청을 적절한 AI 에이전트와 연결하는 중간 레이어로 개발자가 구성한 에이전트가 모바일 환경에서도 동일하게 동작하도록 지원한다. 이에 따라 코딩, 일정 관리, 식단 구성 등 다양한 활용 사례로 확장이 가능하다. 플랫폼별 기능도 구분된다. iOS 버전은 이용자 동의 시 사진, 연락처, 캘린더, 미리 알림 등 기기 데이터를 활용할 수 있으며 다른 앱에서 콘텐츠를 직접 공유하는 기능도 제공한다. 안드로이드 버전은 구글 어시스턴트와 연동돼 홈 버튼 길게 누르기 또는 음성 명령으로 앱을 호출할 수 있다. iOS는 iOS 18 이상에서 무료로 제공되며 앱스토어 생산성 카테고리에 등록됐다. 안드로이드 버전은 안드로이드 12 이상을 지원한다. 다만 일부 사용자는 에이전트 설정 방식에 따라 결과 품질 편차가 존재한다는 지적도 나온다. 복잡한 작업일수록 설정 의존도가 높아 기대와 다른 결과가 나타나는 경우도 보고된다. 오픈클로는 올해 초 '몰트북(MoltBook)'이라는 소셜 미디어 플랫폼과 함께 주목을 받았다. 해당 플랫폼은 에이전트 기반 콘텐츠 생성 구조로 소개됐지만 일부 요소는 인간이 에이전트를 가장해 연출한 것으로 연구진 분석이 제기되기도 했다. 한편 오픈클로 창업자인 피터 슈타인버거(Peter Steinberger)는 지난 2월 오픈AI에 합류했다. 현재 오픈클로 프로젝트는 독립 비영리 재단 형태로 운영되며 오픈소스 방식으로 유지되고 있고, 오픈AI가 이를 지원하는 구조로 알려져 있다.

2026.07.01 09:29남혁우 기자

[영상] "AI가 사고치는 시대, 이제는 재갈을 물려야"

"과거에는 인공지능(AI)이 실수로 틀린 답을 내놓는 것이 문제였다면 이제는 AI가 직접 행동하면서 사고를 낼 수 있는 시대가 됐습니다. 기업은 이를 방지하기 위한 대안 마련이 필수적입니다." 김동환 포티투마루 대표는 29일 영상 인터뷰에서 "앞으로 AI 산업의 경쟁력은 얼마나 똑똑한 모델을 만들었느냐보다 AI를 얼마나 안전하게 통제할 수 있느냐에 달려 있다"며 "하네스(Harness) 엔지니어링이 AI 활용 성패를 좌우하는 핵심 기술이 될 것"이라고 말했다. 김 대표가 말하는 하네스는 말의 재갈이나 목줄을 의미한다. AI가 위험한 행동을 하지 못하도록 제어하는 안전장치를 뜻한다. 실제 업무가 진행되는 기업 환경에서 자연어로 추상적인 목표가 AI에게 제시될 경우 예상치 못한 문제를 일으킬 가능성이 있기 있기 때문이다. 최근 업계에서 많이 언급되는 가드레일(Guardrail)과의 차이도 설명했다. 가드레일은 AI가 주어진 업무를 수행할 수 있도록 절차와 행동 기준을 안내하는 역할을 한다. 반면 하네스는 AI가 특정 행동을 하지 못하도록 제한하거나 차단하는 장치다. 김 대표는 "가드레일이 운전 방법을 알려주는 것이라면 하네스는 사고가 나지 않도록 물리적으로 막는 안전장치에 가깝다"며 "앞으로는 AI가 무엇을 할 수 있는지보다 무엇을 하지 못하게 할 것인지가 중요해질 것"이라고 설명했다. 이러한 통제가 특히 중요해진 것은 AI가 단순 정보 제공을 넘어 실제 행동에 나서는 단계로 진화했기 때문이다. 그는 "생성형 AI 시대에는 환각이나 편향이 주요 문제였지만 에이전틱AI 시대에는 AI가 실제 행동에 나선다는 점이 가장 큰 차이"라며 "AI가 결제하거나 발주하고 기업 시스템을 변경하는 상황에서 발생하느 실수는 단순한 답변 오류가 아니라 실제 피해가 발생할 수 있다"고 설명했다. 이어 "이전에는 잘못된 정보를 제공하는 대규모언어모델(LLM)은 그냥 일을 조금 못하는 수준으로 치부할 수 있었다"며 "하지만 에이전틱 AI가 되면 갑자기 예정에 없던 주문을 발주하거나 대금 송금을 결제하는 등 치명적인 사고로 이어질 수 있다"고 설명했다. 예를 들어 AI에게 "다음 분기 이익을 최대화하라"는 목표를 제시했다면 원자재나 제품을 대량 구매해 재고를 쌓거나 필요 이상의 물량을 선주문하는 방식으로 목표를 달성하려 할 수 있다. 단기적으로는 물류비용 절감이나 매출 확대 효과를 기대할 수 있지만 창고 비용 증가, 현금 유동성 악화, 공급망 혼란과 같은 부작용은 고려하지 못해 역효과가 발생할 가능성도 크다. 나아가 AI에이전트 간 통신(A2A)이 활성화되면 한 기업의 AI가 협력사 시스템에까지 영향을 미치는 상황도 우려된다. AI 에이전트가 과잉 발주를 넣으면 자동화된 수주 시스템을 운영하는 협력사에서 이를 정상 주문으로 처리하며 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 김 대표는 "예상치 못한 AI에이전트의 행동으로 인해 파트너사나 관계사까지 악영향을 미칠 우려가 있다"며 "마치 AI가 갑질을 행하는 모습"이라고 표현했다. 이어 "AI가 목표 달성에만 집중하면서 발생할 수 있는 부작용을 사전에 차단하고 다른 조직에 미치는 영향을 함께 고려하도록 만드는 것이 하네스 엔지니어링의 역할"이라고 말했다. 보안 문제도 새로운 위협으로 꼽힌다. AI에이전트가 직접 장비를 제어하고 데이터에 접근할 수 있는 만큼 데이터베이스 삭제, 개인정보 유출, 이메일 발송, 시스템 접근 등 이 가능해지기 때문이다. 특히 AI가 의도치 않은 행동을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격에 노출될 경우, 명령 하나로 개인정보 탈취부터 데이터 삭제까지 자동 실행될 수 있어 기존 랜섬웨어보다 피해 규모가 커질 수 있다는 우려도 나온다. 김 대표는 "AI가 사고를 냈을 때 누가 책임질 것인가에 대한 논의도 이제 시작 단계"라며 "기술적 안전장치뿐 아니라 제도와 거버넌스 체계도 함께 마련돼야 한다"고 말했다. 하지만 AI에 대한 우려를 이유로 도입 자체를 미루는 것은 바람직하지 않다고 강조했다. AI를 중심으로 급변하는 환경에서 AI를 활용하지 않을 경우 기업 경쟁력을 잃을 수 있기 때문이다. 김동환 대표는 "자동차 사고가 무섭다고 자동차를 타지 않을 수 없는 것처럼 AI 역시 활용은 피할 수 없는 흐름"이라며 "중요한 것은 AI를 막는 것이 아니라 위험을 예측하고 통제하는 것"이라고 말했다. 이어 "앞으로 AI 경쟁력은 모델 성능이 아니라 얼마나 안전하게 활용할 수 있느냐에서 결정될 것"이라며 "하네스 엔지니어링은 선택이 아니라 필수가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.29 16:47남혁우 기자

더존비즈온, 기업 맞춤형 '노무도우미' AI 에이전트 출시

더존비즈온이 복잡한 사내 규정과 최신 법령을 실시간으로 분석해 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션을 선보인다. 더존비즈온은 AI 에이전트 '원 에이전트(ONE AI) 노무도우미'를 출시했다고 17일 밝혔다. 이번 출시로 더존비즈온은 앞서 선보인 세법도우미에 이어 세무와 노무라는 기업 경영의 양대 전문 영역을 모두 아우르는 인공지능 에이전트 라인업을 구축했다. 세법도우미는 정확한 법령, 세법해석례, 판례와 결정례 등을 기반으로 사용자의 질의에 대한 답변을 제공해 세법 해석을 돕는 서비스다. 원 에이전트 노무도우미는 고용 노동 환경의 급격한 변화와 민감한 컴플라이언스 이슈 속에서 전문 인사(HR) 조직이나 별도의 법률 전문가를 두기 어려운 기업을 위해 기획됐다. 기업용 핵심 솔루션에 내재화된 AI를 통해 복잡한 노동법 개정안 반영부터 맞춤형 노무 컨설팅까지 실시간으로 제공한다. 특히 법령, 판례와 결정선례 데이터를 학습한 노무도우미는 사내 규정집, 취업 규칙, 근로계약서와 같은 사용 기업만의 내부 기준까지 반영해 복잡한 노무 이슈에 대한 맞춤형 컨설팅을 수행한다. 노무도우미의 활용 범위는 인사 담당자에 국한되지 않으며, 근로자 입장에서도 사실관계에 근거해 권리를 명확하게 파악할 수 있도록 지원한다. 이 서비스는 연장근로 수당 산정 기준, 연차 발생 및 공제 조건, 결혼과 출산 등 약정 휴가의 적용 범위까지 제공해 담당자와 직원 사이의 불필요한 오해와 분쟁을 사전에 차단한다. 노무 전문 지식에 대한 접근성이 높아지는 만큼 건강한 고용 환경과 신뢰 기반의 노사 관계 형성에도 기여할 수 있다. 사용 편의성도 높였다. 사용자가 과거에 질문했던 내역을 한눈에 찾아볼 수 있는 히스토리 관리 기능 등을 도입했다. 담당자는 앞선 상담 이력을 그대로 이어받아 반복 질문 없이 업무 연속성을 유지할 수 있으며 회사 고유의 내부 규정이 반영된 맞춤형 답변을 일관되게 제공받는다. 향후 기업 전작자원관리(ERP)의 확장형 근태 시스템과 유기적으로 결합해 조직도 기반의 사용자 맞춤형 노무 지원 범위를 직관적으로 제공하는 방향으로 고도화할 계획이다. 이를 통해 기업 인사 담당자들이 법적 기준을 준수하고 안정적인 고용 환경을 유지할 수 있도록 지원한다는 목표다. 더존비즈온 관계자는 "노무도우미는 의도치 않은 법 위반과 고용 분쟁에 대한 위험을 선제적으로 차단해 기업이 본연의 비즈니스 성장에 집중할 수 있도록 돕는 서비스"라며 "세법도우미와의 시너지를 통해 세무와 노무 관리를 한 번에 해결하는 종합 경영 AI 에이전트로 자리매김할 것"이라고 말했다.

2026.06.17 17:17남혁우 기자

KT, 연내 초개인화 AI 에이전트 상용화..."품질·안정성 차별화"

KT가 올 하반기 품질과 안정성에 초점을 맞춘 초개인화 AI 에이전트를 상용화하겠다는 계획을 밝혔다. 김준석 KT AX미래기술원 에이전틱 AI랩장은 17일 서울 광화문 KT 웨스트 사옥에서 "지난해 연말부터 많은 사람들이 개인 에이전트 사용을 시도했으나, 일반인이 설치하기 어려웠고, 보안 문제가 존재했다"며 "KT는 AX미래기술원 네트워크 경쟁력을 종합해 차별화된 기술을 적용하고, 오작동 방지 솔루션으로 안정성을 높이겠다"고 말했다. KT는 현재 B2C 영역에선 사용자 성향에 맞춘 나만의 비서 개념인 초개인화 AI 에이전트로 기존 서비스 고도화를 추진 중이다. 초개인화 AI 에이전트엔 KT가 기존에 운영 중인 MY K, 지니TV, 사장이지 등에 사용자 취향, 선호도를 구조화된 데이터로 활용하는 기술과 단순 추천을 넘어 요금제 변경 등 실제 수행하는 기술이 적용된다. 에이전트는 가입자 이용 이력과 패턴을 분석해 가장 최적화된 요금제를 제안하고, 대화 히스토리를 바탕으로 멤버십 이벤트를 알려주거나, 개인 선호에 맞는 콘텐츠를 추천하는 데 사용된다. 일정 조율도 가능하다. 가령 여러 사람이 골프 라운딩을 예약할 때 사람 개입 없이 각자 AI 에이전트가 사람의 일정을 확인해 날짜, 장소 등 투표를 진행하고, 최종안을 사람에게 확인받은 후, 직접 장소를 예약하는 방식이다. B2B 영역에선 산업별 특화 데이터를 바탕으로 해결책을 제시하는 버티컬 AI 에이전트로 하반기 성공 사례를 찾아 실효성을 입증한다. 김 AI랩장은 "버티컬 AI에이전트는 현업 전문가의 노하우와 지식을 에이전트에 잘 녹여내야 한다"며 "데이터 파이프라인을 꼼꼼히 점검해 고품질 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 LLM을 최적화하며 에이전트 모델을 고도화하고 있다"고 밝혔다. 버티컬 AI 에이전트는 네트워크 장애 발생 시 AI가 어떤 부분에 문제가 있는지 파악하고 조치하고, 공장이나 발전소 등에서 제안된 과제와 유사한 특허를 AI가 찾아서 비교 분석해 특허 등록 가능성을 가늠하는 데 사용된다. KT는 법제처, 양형 검색 등을 지원하는 법률 에이전트도 고도화하고 있다. 현재 대법원에 관련 서비스, 모델을 납품하고 실증을 진행하고 있으며, 다음 달 입찰 예정이다. 또 회사는 AI가 답변을 생성하기 전 근거 정보를 먼저 검색하고 검증하는 K RAG 기술을 자체 개발해 검색·생성·학습·실행 전 단계를 아우르고, 환각(할루시네이션) 현상을 효과적으로 줄이고 있다고 설명했다. 김 AI랩장은 "100% 완벽한 모델은 없다. 결국 할루시네이션 등 오류를 어떻게 최소화하느냐가 핵심"이라면서 "데이터 정제와 도메인 노하우 결합을 통해 모델 품질을 높이고 있다"고 강조했다. KT는 실효성 검증을 위해 AI 기반 사내 지식 검색 서비스 'KT지식허브'에 K RAG 기술을 적용했고, 향후 B2B, B2C 영역으로도 기술 적용을 확장한다는 방침이다.

2026.06.17 14:58홍지후 기자

와이즈넛, K-뷰티에 AI 에이전트 심는다

와이즈넛이 특정 도메인에서 검증된 인공지능(AI) 에이전트 역량을 토대로 공공·금융·제조·국방에 이어 뷰티 산업에 진출한다. 와이즈넛은 과학기술정보통신부가 총괄하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026 AI 에이전트 융합·확산 지원사업' 뷰티 리테일 과제 주관기관으로 선정됐다고 11일 밝혔다. 총 사업비는 30억원 규모이며 2027년까지 진행된다. 와이즈넛 컨소시엄엔 LG생활건강이 수요기관으로 참여해 실제 커머스 환경을 실증 무대로 제공한다. 퓨리오사AI는 자사 신경망처리장치(NPU)로 온프레미스 고성능 추론을 맡고 트위닛은 도메인 특화 데이터 구축을 담당한다. 와이즈넛은 이번 사업을 통해 기존 뷰티 AI 서비스가 머물렀던 구매 전 진단·추천에서 나아간 뷰티 리테일 특화 AI 에이전트를 만든다는 목표다. 이 에이전트는 실제 구매 이후 고객 행동 데이터를 분석해 이탈 징후를 사전에 감지하고 재구매를 유도해 재고를 최적화하는 기능이 구현될 예정이다. 이를 위해 와이즈넛은 ▲뷰티 도메인 특화 거대언어모델(LLM) 개발 및 파인튜닝 ▲멀티 에이전트 구성 ▲멀티모달 데이터 처리 및 검색증강생성(RAG) 기술 개발을 총괄한다. 특히 최근 멀티모달 기능을 강화한 도메인 특화 LLM '와이즈 로아 울트라(WISE LLOA Ultra)' 핵심 기술 역량이 투입된다. 강용성 와이즈넛 대표는 "K-뷰티를 시작으로 전 산업으로의 도메인 확장을 이어가는 동시에 단순 업무 지원을 넘어 기업 운영 목표를 이해하고 스스로 판단·수행하는 AI 에이전트 경쟁력을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.06.11 16:27이나연 기자

메타, 기업용 AI 에이전트 출시…왓츠앱·인스타 10억 이용자가 무기

메타가 마이크로소프트(MS)·구글 등이 선점한 기업용 인공지능(AI) 에이전트 시장에 공식 진출했다. 메타는 3일(현지시간) 왓츠앱·메신저·인스타그램 등 자사 메시지 플랫폼을 기반으로 한 기업용 AI 에이전트 '메타 비즈니스 에이전트'를 출시한다고 밝혔다. 메타 비즈니스 에이전트는 고객 질의응답·상품 추천·예약·판매 처리 등 고객 접점 업무를 수행하며, 필요시 직원에게 상담을 인계하는 방식으로 작동한다. 메타 측은 "모든 기업이 무한한 인력을 보유한 것처럼 언제 어디서나 고객에게 대응할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 메타는 향후 이 에이전트의 기능을 왓츠앱 비즈니스 앱·인스타그램 프로·메신저·메타 비즈니스 스위트 전반으로 확장하고, 시장조사·상품 인사이트 발굴·캘린더 관리·경쟁 정보 수집 등 일상 운영 업무 전반을 처리할 수 있도록 고도화할 계획이다. 메타는 왓츠앱·메신저·인스타그램의 합산 일간 이용자 10억 명을 에이전트 핵심 경쟁력으로 꼽고 있다.회사 측에 따르면 이미 100만 곳 이상의 기업이 에이전트 초기 챗봇 버전을 사용 중이다. 메타는 대기업을 겨냥한 '메타 비즈니스 에이전트 플랫폼'도 동시 공개했다. 이 플랫폼은 쇼피파이(Shopify)·젠데스크(Zendesk)·쇼피(Shopee) 등 수백 개 외부 서비스와의 연동을지원하한다. 또 기업이 자체 규칙을 설정하고 맞춤형 고객 경험을 구현할 수 있는 엔터프라이즈급 제어·측정 기능을 제공한다. 고객 발견 기능도 강화된다. 왓츠앱 이용자가 검색창에 사업체 이름을 직접 입력하거나, 지인과의 채팅에서 전화번호·연락처 카드를 공유하는 방식으로 메타 비즈니스 에이전트를 운영하는 사업체를 찾을 수 있게 된다. 메타는 "규모에 관계없이 모든 기업이 성공하는 데 필요한 지원을 제공할 수 있기를 기대한다"고 강조했다.

2026.06.04 09:33이나연 기자

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