ZDNet 검색 페이지

'ai'통합검색 결과 입니다. (16160건)

"GPU 증설보다 효율 따져야"…망고부스트가 꺼낸 'AI 풀스택' 해법

"값비싼 그래픽처리장치(GPU)를 늘리기보다 이미 확보한 자원을 효율적으로 활용해야 하는 시대가 왔습니다." 망고부스트가 인공지능(AI) 인프라 시장에 던진 메시지다. 데이터처리장치(DPU)와 추론 소프트웨어(SW), GPU·스토리지 서버를 하나의 시스템으로 결합해 AI 데이터센터(AIDC)의 병목을 줄이겠다는 전략이다. 망고부스트는 DPU로 사업을 시작했지만 현재는 GPU 서버와 스토리지 서버, AI 추론 SW를 아우르는 AI 풀스택 기업으로 영역을 넓히고 있다. 개별 부품 공급을 넘어 데이터센터에 즉시 구축할 수 있는 랙 단위 시스템과 서버리스 추론 서비스까지 제공하겠다는 구상이다. 이런 전략은 망고부스트가 내세운 '부스트 유어 데이터센터(Boost Your Data Center)' 목표와 맞닿았다. 데이터센터 장비를 계속 늘리기보다 GPU와 서버, 스토리지 사이 데이터 이동을 최적화해 기존 인프라 처리 성능을 최대한 끌어내겠다는 의미다. 망고부스트 기술은 김장우 대표가 이끈 서울대 고성능컴퓨터시스템연구실에서 출발했다. 김 대표는 선마이크로시스템즈와 오라클에서 중앙처리장치(CPU)·시스템 아키텍트로 근무한 뒤 서울대 교수로 재직하며 10년 이상 서버 가속 기술을 연구했다. 김 대표와 연구진은 CPU가 연산뿐 아니라 네트워크와 스토리지 관련 작업까지 처리하는 기존 서버 구조에 주목했다. CPU에 업무가 몰리면 GPU와 스토리지 사이 데이터 이동이 느려지고, 고가의 GPU가 연산을 수행하지 못한 채 대기하는 시간이 늘어날 수 있기 때문이다. 연구진은 CPU가 맡던 네트워크와 스토리지 작업을 별도 반도체로 분리하는 DPU 기술을 개발했다. 김 대표는 연구 결과를 실제 데이터센터 환경에 적용하기 위해 2022년 망고부스트를 설립했다. 망고부스트는 미국 델라웨어 법인으로 출발해 워싱턴주 벨뷰에 본사를 뒀다. 서울과 산호세, 토론토, 도쿄, 인도네시아 등에서도 연구개발과 제품화, 고객 대응 업무를 수행하고 있다. 조직은 연구개발 중심으로 이뤄졌다. 현재 125명 넘는 엔지니어를 확보했으며 전체 인력 약 75%를 연구개발 업무에 배치했다. 부스트X에서 알폰소·케사르까지…HW·SW 하나로 묶었다 망고부스트 사업 출발점은 자체 DPU '부스트X(Mango BoostX™)'다. 부스트X는 CPU가 담당하던 네트워크와 스토리지, 보안 관련 작업을 대신 처리해 CPU와 GPU가 핵심 연산에 집중하도록 돕는다. 고속 네트워크 기반 AI 인프라에는 '로키 AI(RoCE AI)'가 적용된다. 로키 AI는 통합 이더넷 환경에서 원격직접메모리접근(RDMA)을 지원하는 RoCE 통신을 가속해 GPU와 서버 사이 데이터 전송 과정에서 발생하는 병목을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트는 부스트X가 AI 에이전트 인프라 조정 작업까지 지원하도록 기술을 확장하고 있다. AI 에이전트가 여러 모델과 데이터, 외부 도구를 오가는 과정에서 발생하는 네트워크·스토리지 처리를 CPU에서 분리한다는 구상이다. DPU 위에서는 AI 추론 SW 'LLM부스트(LLM Boost™)'가 작동한다. LLM부스트는 여러 GPU와 서버에 AI 추론 요청을 분배하고 각 GPU가 맡을 작업을 조정해 유휴 시간을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트 인프라는 서로 다른 세대나 제조사 AI 가속기를 하나의 클러스터처럼 활용하도록 설계한 것도 특징이다. 기업이 기존 GPU를 폐기하거나 전체 시스템을 최신 장비로 교체하지 않고도 신규 GPU와 함께 운용할 수 있도록 지원한다. 특히 GPU 서버 '알폰소(Mango Alphonso™)'는 이들 기술을 완제품 형태로 묶은 제품이다. AMD GPU와 부스트X, LLM부스트를 하나의 서버에 탑재해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·통신 환경을 통합했다. 스토리지 서버 '케사르(Mango Kesar™)'는 GPU가 연산에 필요한 데이터를 제때 공급하도록 지원한다. 저장 용량과 처리 성능을 각각 확장할 수 있는 분리형 구조를 채택했으며, DPU가 GPU와 스토리지 사이 통신을 가속한다. 통합 관리 SW '망고 AI 센터(MAC)'는 여러 서버 노드의 GPU·메모리 사용률과 전력, 온도, 네트워크 상태를 한 화면에서 보여준다. 관리자는 GPU가 제대로 활용되고 있는지 확인하고 시스템에서 발생한 병목이나 이상 상태를 파악할 수 있다. 서울에 42U 랙 10대 구축…벤치마크 넘어 실서비스 검증 서울에 위치한 망고부스트 데이터센터에 들어서자 검은색 서버랙이 줄지어 있었다. 랙 전면에 설치된 노란색 패널에는 '부스트 유어 데이터센터(BOOST YOUR DATA CENTER)' 문구가 적혀 있었다. 망고부스트는 외부 사업자가 운영하는 코로케이션 데이터센터의 공간과 전력·냉각 설비를 빌려 자체 AI 시스템을 구축하고 있다. 이곳에는 AMD 'MI355X' GPU를 탑재한 42U 규격 서버랙 10대를 배치했다. 각 랙은 GPU 서버 알폰소와 스토리지 서버 케사르를 중심으로 구성됐다. 부스트X와 로키 AI가 GPU·서버·스토리지 사이 데이터 이동을 가속하고, LLM부스트가 여러 GPU에 AI 추론 작업을 분배하는 구조다. 망고 AI 센터 화면에서는 GPU 사용률과 메모리, 전력, 온도, 네트워크 상태를 실시간으로 확인할 수 있었다. 개별 장비가 아니라 랙 전체의 연산 자원과 데이터 흐름을 통합 관리하기 위한 체계다. 망고부스트가 자체 데이터센터를 구축한 이유는 개별 제품이 아닌 전체 시스템의 성능을 검증하기 위해서다. DPU나 SW만 공급하면 고객이 사용하는 GPU와 네트워크, 스토리지 구성에 따라 실제 성능이 달라질 수 있다. 회사는 직접 구성한 데이터센터에서 HW와 SW를 함께 조정해 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 환경에서도 재현할 방침이다. 고객이 도입 전에 시스템 성능을 검증하는 공간으로도 활용한다. 망고부스트는 국제 AI 시스템 성능평가 'MLPerf'를 통해 추론 기술력을 검증하고 있다. MLPerf 인퍼런스 5.0에서 AMD 'MI300X' GPU 32개와 LLM부스트를 결합한 시스템은 엔비디아 'H100' GPU 32개 기반 비교 시스템보다 비용 대비 처리량이 2.8배 높은 것으로 나타났다. 다만 해당 수치는 망고부스트가 적용한 GPU와 SW 가격을 기준으로 총비용을 산정한 결과다. 고객 장비 도입 가격과 전력·냉각 비용, 운영 조건에 따라 실제 경제성은 달라질 수 있다. MLPerf 인퍼런스 6.0에서는 미국과 한국에 설치된 세 종류 AMD GPU 24개를 하나의 추론 시스템으로 연결했다. 해당 시스템은 '라마2-70B' 모델을 구동해 95.5%의 확장 효율을 기록했다. 망고부스트는 이를 통해 지역과 세대가 다른 GPU도 하나의 AI 추론 자원으로 활용할 수 있다고 설명했다. 기존 GPU와 최신 GPU를 같이 사용하면 장비 교체와 데이터센터 증설 부담을 줄일 수 있다는 주장이다. 망고부스트는 이런 HW·SW 통합 역량을 서버리스 AI 추론 서비스로 확장했다. 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 2026(AMD Advancing AI 2026)'에서 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스(Mango Inference)'를 상용 출시했다. 망고 인퍼런스는 개발자가 GPU와 서버를 직접 구축·운영하지 않고 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 AI 모델을 이용하도록 지원한다. 망고부스트의 GPU 서버와 DPU, LLM부스트를 서비스 형태로 제공하는 식이다. 망고부스트는 행사에서 AMD 최신 AI 가속기를 기반으로 엔비디아 차세대 칩 기반 시스템을 웃도는 추론 성능을 구현했다고 밝혔다. 엔비디아 GPU에 의존하지 않고도 AI 모델을 더 빠르고 경제적으로 운영할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 당시 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)도 행사장에 마련된 망고부스트 부스를 방문해 망고 인퍼런스를 살펴봤다. 망고부스트에 따르면 배 부총리와 리사 수 CEO는 서버리스 AI 추론 플랫폼의 필요성과 활용 가능성에 공감의 뜻을 나타냈다. 강남 데이터센터는 망고 인퍼런스의 성능과 안정성을 검증하고 실제 고객 요청을 처리하는 기반 시설로 활용된다. 제품 시험장과 고객 검증 공간을 넘어 AI 연산 자원을 서비스 형태로 공급하는 거점 역할까지 맡는 셈이다. 망고부스트는 완성형 서버랙을 판매하거나 고객 데이터센터에 동일한 시스템을 구축하는 방식으로 사업을 확대할 방침이다. DPU와 서버 공급에서 출발해 랙 단위 통합 인프라와 서버리스 AI 추론 서비스까지 사업 구조를 넓히고 있다. 망고부스트는 "우리 과제는 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 서비스에서도 재현하는 것"이라며 "응답속도와 안정성뿐 아니라 전력·냉각 효율, 유지보수와 장애 대응 능력까지 입증하겠다"고 강조했다.

2026.08.19 14:41김미정 기자

"AI로 뽑는 면발은 다를까"…엠아이큐브솔루션, 팔도 나주공장 자율화

엠아이큐브솔루션이 라면 생산 현장에 인공지능(AI) 판단과 설비 제어를 잇는 자율제조 체계를 구축한다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부 'AI 응용제품 신속 상용화 지원 사업'을 통해 팔도 나주공장에 AI 기반 자율제조 플랫폼을 적용한다고 19일 밝혔다. 사업 기간은 1년이며 총사업비는 약 23억7천만원이다. 이번 사업은 라면 제조공정에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 AI가 분석한 뒤 판단 결과를 실제 생산설비 제어로 연결하는 것이 핵심이다. 구축 대상 공장은 도시락과 왕뚜껑, 팔도비빔면 등 팔도의 주요 제품을 생산하는 나주공장이다. 엠아이큐브솔루션은 AI 기반 제조 이상탐지와 증숙·유탕 공정 성분 최적화, 믹서·롤러 공정 면대 두께 최적화, 롤러 공정 라면 중량 최적화, AI 기반 통합 운영·제어 포털 등 5개 시스템을 구축한다. 제조 이상탐지 시스템은 전 공정 센서와 제조실행시스템(MES) 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 포착한다. 공정 간 연계 분석으로 이상 원인을 파악하고 필요한 조치를 자동으로 권고하며 지속적인 학습을 통해 탐지 정확도를 높인다. 면을 찌고 튀기는 증숙·유탕 공정에는 수분과 지방 등 제품 성분을 실시간으로 예측하는 AI 시스템이 적용된다. AI가 예측 결과를 바탕으로 최적의 공정 조건을 도출하도록 구성한다. 반죽을 섞고 면대를 압연하는 믹서·롤러 공정에서는 AI가 면대 두께를 실시간으로 예측해 적절한 압연 조건을 찾는다. 롤러 공정에는 라면 중량을 예측해 목표 중량 이탈 가능성을 사전에 판단하는 시스템도 적용한다. 공정별 시스템은 통합 운영·제어 포털로 연결된다. 포털은 이상탐지와 품질 예측·최적화 결과를 통합 관리하고 자동제어장치(PLC) 등 기존 생산설비 시스템과 연계해 설비 제어까지 수행한다. 엠아이큐브솔루션은 팔도와 약 19억 4000만원 규모 자율제조 플랫폼 구축 계약을 체결하고 대표 공급기업으로 참여한다. 회사는 지금까지 110개 이상 제조기업에 제조실행시스템과 이상탐지, 설비효율, 품질예측, 공정최적화, 자율제조 솔루션을 공급했다. 심효준 엠아이큐브솔루션 대표는 "이번 사업은 제조 데이터를 분석하고 예측하는 AI를 넘어 AI의 판단이 실제 생산설비의 제어로 이어지는 '피지컬 AI'를 식품 제조 현장에 구현한다는 점에서 의미가 크다"며 "우리는 K-푸드 제조 현장의 자율화 수준을 한 단계 높이고 AI 기반 제조 혁신 모델을 글로벌 식품 제조 현장으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.19 14:09김미정 기자

LGU+, 연세대와 AI-RAN 네트워크 전환 기술 검증

LG유플러스가 연세대와 협력해 AI-RAN망과 5G망 상호 전환 기술을 검증했다. LG유플러스는 연세대와 AI-RAN 환경에서 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 19일 밝혔다. AI-RAN은 AI가 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 최적화하는 차세대 무선망 기술이다. 최근 AI가 주변 환경을 인식하고 판단해 실제 공간에서 움직이며 작업을 수행하는 피지컬 AI 기술이 주목받고 있다. AI-RAN을 활용하면 통신 품질 저하 가능성을 미리 예측해 네트워크 자원을 상황에 맞게 효율적으로 활용할 수 있다. 검증은 LG유플러스 5G망과 연세대가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동해 진행됐다. 양측은 로봇·드론 등 피지컬AI 장비가 AI-RAN 시험망을 벗어나 5G망으로 이동하거나, 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 진입하는 상황을 구현했다. 이를 통해 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 안정적으로 연결을 유지할 수 있음을 확인했다. 검증엔 산업용 모바일 기기 전문기업 포인트모바일의 PM95단말이 사용됐다. 검증은 LG유플러스가 AI-RAN 상용화 시대에 필요한 핵심 기술을 선제적으로 검증했다는 점에서 의미가 있다는 설명이다. 양측은 중소기업이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공하고, 나아가 해당 환경을 해외 진출을 위한 테스트베드로도 활용할 수 있도록 지원한다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증은 물론 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 “피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다”며 “LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다”고 약속했다.

2026.08.19 13:53홍지후 기자

이청 삼성디스플레이 사장 "A7 신공장, 양산 타깃 1순위는 폴더블 OLED"

삼성디스플레이가 최근 5년 만에 공사 재개를 결정한 신공장(A7)의 유력한 활용처로 폴더블 유기발광다이오드(OLED)와 IT OLED를 거론했다. 삼성전자와 애플 등 주요 업체 주도로 폴더블 패널 적용처 확대가 예상되는 만큼, 생산능력을 선제 확보하려는 전략으로 풀이된다. 이청 삼성디스플레이 사장은 부산 벡스코(BEXCO)에서 열린 '제26회 국제정보디스플레이학술대회(IMID 2026)' 행사장에서 기자들과 만나 향후 투자 계획을 밝혔다. 이 사장은 아산 2단지 신공장(A7) 투자 계획에 대해 "가장 가능성이 높은 분야는 폴더블 패널"이라며 "시장이 커질 것으로 전망되고, 새로운 기술과 공정 도입이 필요해 우선순위가 가장 높을 것"이라고 설명했다. 그는 이어 "노트북 등 IT 분야도 물량이 늘어날 것으로 보여 시황을 보며 투자할 생각"이라며 "생산능력이 부족하지 않게 계속 준비할 예정"이라고 덧붙였다. 앞서 삼성디스플레이는 지난 7일 투자심의위원회를 열고 A7 골조 공사를 승인했다. A7 공사는 지난 2021년 잠정 중단된 바 있다. 이달부터 공사 재개를 위한 건설공사 계약을 체결할 예정이다. A7 완공 목표 시점은 2028년 초다. 해당 투자는 정부가 추진하는 충청권 메가프로젝트 일환이다. 삼성디스플레이는 이번 프로젝트에서 2040년까지 총 67조원을 투자하기로 했다. 이 사장은 "인공지능(AI) 시대가 되면서 마이크로디스플레이 등 여러 방면에서 투자가 계속 일어나고 있다"며 "차세대 디스플레이 기술 개발과 양산에 적잖은 투자가 필요하다"고 말했다. 적녹청(RGB) 올레도스(OLEDoS) 투자도 임박했다. 올레도스는 실리콘 기판 위에 OLED를 증착하는 1인치 내외 마이크로디스플레이 기술이다. 주로 확장현실(XR) 기기에 적용한다. RGB 올레도스는 현재 상용화된 화이트(W)-OLED 올레도스보다 휘도 등에서 강점이 있다. 이 사장은 관련 투자 계획에 대해 "이미 다 계획이 돼 있고, 조만간 진행할 것"이라고 밝혔다. 삼성디스플레이는 차세대 OLED 기술도 적극 개발하고 있다. 최근 디스플레이 업계 화두인 비(non)-파인메탈마스크(FMM) OLED 기술이 대표적이다. 해당 기술은 기존 중소형 OLED에서 RGB 서브픽셀 증착에 사용하던 FMM 대신 노광 공정으로 RGB 서브픽셀을 패터닝하는 기술이다. 이론적으로 개구율, 제품 수명 등에서 강점이 있다. 업계에선 해당 기술을 일본 JDI 기술명 'e립'(eLEAP)으로 통칭한다. 중국 비전옥스가 'ViP'란 기술명으로 양산을 위해 노력하고 있다. LG디스플레이는 19일 IMID 2026에서 자체 '플립'(FLiPP) 기술을 처음 공개했다. 이청 사장은 "(비-FMM을 비롯해) 삼성디스플레이가 개발하지 않는 기술은 거의 없다고 보면 된다"며 "다만 비-FMM (OLED 기술)은 결함을 완벽히 제어해야 하기 때문에, (앞으로) 1년 내 상용화는 어려울 것이라고 생각한다"고 말했다.

2026.08.19 13:47장경윤 기자

몽고DB, 데이터 기반 AI 검색 개선…"에이전트 컨텍스트 정확도↑"

몽고DB가 데이터 검색과 에이전트 연결 기능을 아틀라스에 통합하며 인공지능(AI) 애플리케이션용 데이터 인프라 강화에 나섰다. 몽고BD는 '몽고DB 닷로컬 빌드 페스트'에서 아틀라스 오토메이티드 임베딩과 임베딩·리랭킹 응용프로그램 인터페이스(API), '보이지 코드 4', 스트림 프로세싱 벡터 서치 등을 공개했다고 19일 밝혔다. AI 코딩 도구와 아틀라스를 연결하는 완전 관리형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 선보였다. 아틀라스 오토메이티드 임베딩은 보이지 AI 모델 기반으로 새로 입력된 문서를 자동으로 임베딩하고 검색 인덱스에 반영한다. 기존 문서가 변경되면 다시 임베딩하기 때문에 개발자가 별도 작업을 실행하거나 데이터 동기화 일정을 관리할 필요가 없다. 아틀라스 임베딩·리랭킹 API는 몽고DB 외부에서 구동되는 애플리케이션도 보이지 AI의 임베딩·리랭킹 모델을 이용할 수 있도록 단일 접점을 제공한다. 몽고DB에 따르면 보이지 AI 임베딩 모델은 검색 임베딩 벤치마크인 '알티이비'에서 1위를 기록하고 있다. 새로 공개된 '보이지 코드 4'는 코딩 에이전트 코드 검색에 특화된 모델이다. 일반 임베딩 모델보다 코드와 관련 정보를 정밀하게 연결하면서 검색 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 아틀라스 스트림 프로세싱 벡터 서치는 이동 중인 실시간 데이터에도 벡터 검색을 적용한다. 에이전트가 정적인 데이터뿐 아니라 몇 초 전에 발생한 이벤트까지 검색할 수 있어 현재 비즈니스 상황을 반영한 컨텍스트를 확보할 수 있다는 설명이다. 몽고DB는 AI 코딩 도구가 아틀라스의 실시간 운영 데이터에 직접 접근할 수 있도록 '아틀라스 매니지드 MCP 서버'도 공개했다. 개발자는 별도 인프라를 구축하지 않고 클로드 코드와 코덱스, 그록 빌드, 데빈을 아틀라스에 연결할 수 있다. 연결된 AI 도구는 몽고DB의 컬렉션과 인덱스를 조회하고 데이터를 질의·집계하거나 스키마를 점검할 수 있다. 권한이 부여된 경우에는 컬렉션을 생성하거나 인덱스를 관리하는 작업도 수행할 수 있다. 아틀라스 매니지드 MCP 서버는 아틀라스 내부에서 원격 서비스 형태로 실행된다. 기존 아틀라스 자격 증명과 접근 제어 체계를 그대로 활용해 관리자가 에이전트의 운영 데이터 접근 권한을 한곳에서 관리할 수 있다. 짐 샤프 몽고DB 최고기술책임자(CTO)는 "우리 제품은 처음부터 운영 플랫폼으로 설계됐다"며 "검색과 메모리가 동일한 실시간 데이터 상에서 작동하며 별도 동기화 없이 에이전트가 지금 벌어지고 있는 일에 즉각 대응할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 13:34김미정 기자

슈퍼브에이아이, LG AI연구원과 독파모 3차 진출

슈퍼브에이아이가 LG AI연구원의 피지컬 인공지능(AI) 데이터 구축 역할을 수행하며 정부 주도의 국가대표 인공지능(AI) 개발 사업 2차 관문을 통과했다. 슈퍼브에이아이는 자사가 참여한 LG AI연구원 정예팀(컨소시엄)이 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차수에 진출했다고 19일 밝혔다. 슈퍼브에이아이는 이 컨소시엄에서 초거대 모델 'K-엑사원'의 비전·영상·피지컬 AI 영역을 담당해왔다. 비(非) LG 계열사 중 고성능 AI 파운데이션 모델 개발에 참여한 곳은 슈퍼브에이아이가 유일하다. 슈퍼브에이아이는 2025년 8월 정예팀 선정 이후 1차 사업에서 초거대 AI 학습용 영상 데이터 구축을 완수했다. 2차 사업에서는 시각 이해와 3차원(3D) 공간 정보 해석 등 고난도 비전 기술을 구현했다. 사람의 동작을 1인칭·3인칭 영상으로 수집·가공하고 자연어 라벨링을 결합해 AI 학습 기반이 되는 멀티모달 데이터 파운데이션을 구축했다는 설명이다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "비전·영상·행동 데이터 구축 역량을 바탕으로 우리 기술과 데이터로 구축하는 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델과 비전 언어 행동(VLA) 모델 개발에 기여하겠다"고 말했다.

2026.08.19 13:25이나연 기자

에버스핀, 매출 54.5%↑·영업익 9.7배·순익 5.7배…IPO 잰걸음

'매출 54.5%↑·영업익 9.7배·순익 5.7배' 인공지능(AI) 기반 사이버보안 기업 에버스핀(대표 하영빈)이 지난해 기록한 경영성과다. 올해 기업공개(IPO)를 앞두고 에버스핀의 삼일PwC 출신 공인회계사인 조병현 CFO(전무)가 에버스핀의 성장성과 수익구조·재무 건전성을 회계·재무 전문가 관점에서 설명했다. IPO를 위해 금융감독원이 지정한 삼일회계법인의 감사를 받은 에버스핀의 2025년도 감사보고서에 따르면 매출은 132억원대로 전년 보다 54.5% 증가했다. 영업이익은 전년 5억원대에서 9배 이상 증가한 49억원대를 기록했다. 에버스핀은 수익성 개선 요인으로 매출 성장에 비해 비용 증가가 제한되면서 영업레버리지 효과를 꼽았다. 에버세이프(웹)·페이크파인더 등 해킹·피싱방지 솔루션 매출이 일회성으로 끝나는 게 아니라 구독형 서비스로 이뤄져 있기 때문에 매출이 늘어날수록 더 큰 이익으로 이어지는 구조이기 때문이다. 당기순이익 성장세는 더욱 두드러진다. 2024년 12억 8700만원이었던 당기순이익은 2025년 73억 8000만원으로 5배 이상 증가했다. 당기순이익률 역시 55.9%까지 상승했다. 높은 순이익률은 본업의 수익성 개선과 함께 일본 합작법인의 실적 성장에 따른 지분법이익이 반영된 결과다. 자본총계 역시 2025년 말 기준 409억 2700만원으로 견조했다. 2024년 328억 3800만원에서 81억원 가량 늘어나며 전년 대비 약 24.6% 증가했다. 유동성 측면에서도 안정적인 재무구조를 보였다. 2025년도 감사보고서에 따르면 에버스핀은 보통예금 60억 4900만원과 정기예금 116억원을 보유한 것으로 나타났다. 총 176억 4900만원 규모다. 유동자산은 약 252억원으로 유동부채 약 69억원의 3.7배에 이른다. 유동비율은 약 365.5%를 기록했다. 영업활동현금흐름도 플러스를 기록해, 높은 수익성이 실제 영업을 통한 현금 창출로 이어지고 있음을 시사했다. 에버스핀이 보유한 사옥 역시 300억원 이상의 시장가치를 지닌 자산으로 평가되고 있어, 풍부한 유동성과 보유 부동산이 회사의 재무 건전성을 뒷받침하고 있다는 설명이다. 조병현 에버스핀 CFO는 “기업이 빠르게 성장하는 과정에서는 투자유치·해외법인 확대·지분법이익 등 다양한 재무적 변화가 동시에 발생하기 때문에 감사보고서의 개별 숫자만으로 기업을 평가하면 성장 원인과 수익구조를 제대로 파악하기 어렵다”며 “IPO를 준비하는 시점에서 성장성과 수익구조·재무건전성을 회계·재무 전문가 관점에서 더욱 정확하게 설명할 필요가 있다고 판단했다”고 말했다. 조 전무는 이어 “매출보다 영업이익이 빠르게 증가하고 당기순이익 역시 큰 폭으로 확대되는 동시에 자본 총계도 꾸준히 증가하고 충분한 유동성도 확보하고 있다”며 “외형 성장과 수익성이 크게 확대되는 가운데 견조한 재무건전성도 유지하고 있다는 점이 2025년 실적에서 주목할 부분”이라고 설명했다. 해외사업도 주요 이익 성장축으로 자리 잡았다. 2025년도 감사보고서에 따르면 일본 매출은 전체 매출의 약 37.1%까지 확대됐다. 에버스핀은 SBI그룹과 설립한 현지 합작법인을 통해 현재 일본에서 70여 개 고객사를 확보했다. 에버스핀은 고객 기반이 지속해서 확대되고 있어 올해에는 해외 매출이 차지하는 비중도 더욱 높아질 것으로 내다봤다. 일본 합작법인의 이익이 증가하면서 지분 30%를 보유한 에버스핀은 약 20억원의 지분법이익을 인식했다. 일본 사업은 본사 로열티 매출과 합작법인의 지분법이익이라는 두 경로를 통해 실적에 기여하는 수익구조를 갖췄다. 인도네시아 역시 시장 진입의 성과가 나타나고 있다. 초기 금융시장 개척과 고객 확보 단계를 거쳐 현지 고객사가 확대됐다. 올해 들어서는 현지 법인이 자체적인 이익을 창출하는 단계에 진입했다. 본사의 추가 자금 지원 필요성도 크게 낮아졌다는 설명이다. 조 전무는 “재무적 관점에서 좋은 성장은 단순히 매출이 늘어나는 것이 아니라 매출 성장이 더 큰 이익 증가로 이어지고, 해외시장에 대한 투자가 다시 수익으로 돌아오는 것”이라며 “2025년부터 이러한 변화가 에버스핀의 숫자에서 본격적으로 나타나기 시작했다”고 말했다. 이어 “2026년에는 일본의 성장세와 함께 인도네시아도 흑자 전환하면서 글로벌 사업의 이익 기여도는 향후 더욱 높아질 것으로 기대한다”며 “2026년도 실적 역시 향후 실적 발표를 통해 구체적인 숫자로 설명하겠다”고 밝혔다. 조 전무는 또 “국내외 사이버보안 업계를 놓고 봐도 이 같은 성장성과 수익성을 동시에 달성하고, 해외사업까지 본격적인 수익 창출 단계에 진입한 사례는 흔치 않다”며 “높은 성장성과 수익성, 해외사업의 이익 기여 확대, 재무 건전성이 함께 나타나고 있다는 점은 IPO 과정에서 에버스핀의 기업가치를 평가하는 데 중요한 요소가 될 것”이라고 말했다. 에버스핀은 이 같은 실적을 바탕으로 IPO 준비에 속도를 내고 있다. 특수관계인을 포함한 최대주주 지분율도 안정적인 수준을 유지하고 있어, IPO 이후에도 경영권 안정성을 유지할 수 있는 기반을 갖추고 있다는 설명이다.

2026.08.19 12:16주문정 기자

"AI·데이터로 혁신"…정부, 공공서비스 창업팀 모집

정부가 인공지능(AI)·데이터 등 민간 기술로 공공서비스를 구축할 창업팀 발굴에 나섰다. 과학기술정보통신부는 오는 20일부터 내달 21일까지 '2026 고브테크 창업경진대회' 참가자를 모집한다고 19일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞은 이번 대회는 총상금 7000만원 규모로 열린다. 대회는 '아이디어 기획'과 '제품·서비스 개발' 등 2개 트랙으로 운영된다. 예비 창업자는 두 트랙 모두 신청할 수 있으며 초기 창업기업은 제품·서비스 개발 트랙에만 참가할 수 있다. 참가자는 대국민 공공서비스와 지역·사회문제 해결, 공공인프라 혁신 중 한 분야를 선택해 자유주제로 지원하면 된다. 고브테크는 AI와 데이터 등 민간의 첨단 기술을 공공 분야에 도입해 서비스와 인프라를 혁신하는 분야다. 과기정통부는 9월 1차 서면평가를 거쳐 수상작의 3배수인 42개 팀 안팎을 선발한다. 트랙별로 약 21개 팀을 뽑은 뒤 멘토링을 제공해 최종 결과물을 고도화하도록 지원한다. 오는 11월에는 1차 평가 통과팀을 대상으로 발표평가를 진행한다. 이를 통해 트랙별 7개 팀씩 총 14개 수상팀을 선정한다. 최종 수상팀에는 12월 시상식에서 총 7000만원 상금과 상훈을 수여한다. 수상팀이 다음 해 '고브테크 창업기업 AI 실증·사업화 지원사업'에 신청할 경우 우대 혜택도 제공한다. 참가 신청은 대회 홈페이지를 통해 할 수 있다. 세부 일정과 평가 요소도 홈페이지에서 확인할 수 있으며 개별 문의는 대회 운영사무국에서 받는다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "고브테크 창업경진대회는 민간 아이디어와 기술력을 발굴할 수 있는 공공 혁신의 출발점"이라며 "고브테크 분야 예비 창업자와 초기 창업기업들의 많은 관심과 적극적인 참여를 바라며 이번 대회가 참여자들에게 창업과 성장의 발판이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.08.19 12:00김미정 기자

플리토, '챗 트랜스레이션' 개인화 강화…"쓸수록 똑똑한 AI"

플리토가 이용자별 번역 데이터를 축적해 정확도를 높이는 인공지능(AI) 기능을 강화했다. 플리토는 실시간 AI 통번역 솔루션 '챗 트랜스레이션'의 '빠른 대화'와 '온라인 미팅'에 AI 학습 리포트 기반 추천 용어 기능을 적용했다고 19일 밝혔다. 새 기능은 대화가 끝난 뒤 발화 내용을 분석해 AI가 인식하지 못했거나 잘못 인식한 단어를 자동으로 찾아낸다. 문맥에서 중요하게 언급된 용어도 학습 대상으로 제안한다. 사용자는 추천된 용어를 클릭해 개인 번역 엔진에 반영할 수 있다. 기존처럼 전문 용어를 직접 입력하지 않아도 누적된 이용 기록 바탕으로 사용자별 번역 정확도를 높일 수 있다는 설명이다. 플리토는 대화 종료 후 AI 분석 리포트를 이메일로 보내는 기능도 추가했다. 업데이트된 기능은 이용 요금제와 관계없이 모든 사용자에게 기본으로 제공된다. 회사는 특정 산업이나 비즈니스 현장에서 전문 용어를 반복적으로 사용하는 이용자 업무 생산성이 높아질 것으로 기대했다. 앞으로 노트 작성 기능을 고도화하고 사용자 행동 패턴에 맞는 요약 양식을 제안하는 기능도 선보일 계획이다. 이정수 플리토 대표는 "출시 후 초개인화 기능 관련해서 이용자 피드백을 적극 수용해 AI가 용어 추출부터 학습까지 알아서 제안하는 초개인화 기능 고도화를 선보이게 됐다"며 "앞으로도 비즈니스와 일상 영역 구분 없이 글로벌 소통이 필요한 현장에서 플리토만의 차별화된 전문성과 생산성을 제공하는 AI 통번역 파트너로 진화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:51김미정 기자

"업무에 맞는 모델 골라"…스노우플레이크, '코텍스 게이트웨이' 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 업무 특성에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 기능을 내놨다. 스노우플레이크는 '코텍스 AI 게이트웨이'와 주요 AI 제품에 '다이나믹 모델 라우팅' 기능을 추가했다고 19일 밝혔다. 해당 기능은 작업 난도·비용을 분석해 요청별로 적합한 AI 모델을 자동 배정한다. 단순하거나 반복적인 작업은 비용 효율적인 모델로 처리한다. 복잡한 추론이 필요한 작업에는 성능 높은 프론티어 모델을 연결해 불필요한 추론 비용을 줄인다. 이 기능은 스노우플레이크 AI 제품 '코코'와 '코워크'에서 이용할 수 있다. 코텍스 AI 게이트웨이에 연결된 서드파티 AI 에이전트에도 적용된다. 기업은 이용 가능한 모델과 제공업체의 범위를 직접 설정할 수 있다. 코텍스 AI 게이트웨이는 모델 성능과 가격이 바뀌면 라우팅 정책을 업데이트한다. 새 모델이 출시돼도 기존 애플리케이션이나 AI 에이전트를 다시 구축할 필요 없이 해당 모델을 활용할 수 있다. 스노우플레이크 내부 시험에서는 오픈 모델과 상용 모델을 함께 사용해 품질을 유지하면서 토큰 효율성을 높인 것으로 나타났다. 다이나믹 모델 라우팅을 적용한 에이전트는 프론티어 모델만 사용했을 때 같은 품질을 유지하면서 최대 3배 높은 토큰 효율성으로 dbt 파이프라인을 구축했다. 다른 시험에서는 엔지니어링팀이 같은 수의 풀 리퀘스트를 처리하면서 토큰 효율성을 25% 높였다. 비용이 높은 모델을 품질 향상에 실질적으로 필요한 작업에만 투입한 결과다. 스노우플레이크는 코텍스 AI에 '딥시크 V4 플래시 0731'과 'GLM-5.3'도 추가했다. 고객은 앤트로픽과 오픈AI를 비롯해 구글과 스페이스X AI, 메타와 미스트랄 등이 제공하는 모델 중 업무별 품질과 성능·비용을 고려해 선택할 수 있다. 스노우플레이크 AI 리서치팀 평가에서 딥시크 V4 플래시는 데이터 엔지니어링 과제 점수 74.4%를 기록해 평가에 사용된 주요 상용 모델보다 높은 성능을 보였다. GLM-5.2는 62.8%를 기록했으며 시험 대상 중 가장 적은 토큰을 사용했다. 기업 데이터는 스노우플레이크 내부에 유지된다. 고객은 오픈 모델과 상용 모델에 동일한 접근 제어와 보안 정책·거버넌스를 적용할 수 있다. 관리자는 토큰 사용량과 비용을 확인하고 조직이나 사용자별 지출 한도도 설정할 수 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "기업들은 갈수록 AI 경제성을 더 엄격히 평가하고 있다"며 "관건은 얼마나 많은 AI를 사용하고 있는지가 아니라 AI가 유의미한 비즈니스 가치로 이어지고 있는지 여부"라고 밝혔다.

2026.08.19 11:35김미정 기자

무신사, '테크 컨퍼런스' 열고 AI 성과 공유한다

무신사는 다음달 18일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄에서 '무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스'를 열고 AI 성과를 공유한다. 이번 기술 컨퍼런스는 무신사 테크가 그동안 축적해온 ▲엔지니어링 역량과 ▲프로덕트 개발 경험 ▲기술적 성과를 외부 개발자 생태계와 공유하기 위해 기획된 행사다. 무신사는 이번 컨퍼런스의 슬로건을 'AI 기반의 실전 서비스 적용, 만드는 방법을 바꿔온 지난 1년'으로 정하고, AI 기술을 통해 커머스 서비스와 프로덕트 구축 방식을 혁신해온 성과를 선보인다. 행사는 오프닝 키노트를 시작으로 '아틀리에'와 '컬렉션'의 2개 트랙에 걸쳐 총 16개 세션으로 진행된다. 오프닝 키노트에서는 전준희 무신사 최고기술책임자(CTO)가 연사로 나서 무신사 테크의 기술 비전과 전략을 발표한다. 전준희 CTO는 단순한 AI 시연을 넘어 실제 서비스에 AI를 적용해 온 실전 노하우를 공유한다. AI 개발이 빨라지면서 발생하는 '신뢰성 검증'과 '맥락 이해' 문제를 어떻게 해결했는지 구체적인 해법을 제시할 예정이다. 이어지는 트랙 발표에서는 ▲디자인부터 ▲서버 ▲데이터 처리 ▲기반 인프라까지 서비스 개발 전 과정에 AI를 적용한 사례가 공유된다. 시스템 기술을 다루는 아틀리에 트랙에서는 파편화된 시스템 구조를 하나로 연결한 기술 지도 '스타맵'과 대규모 트래픽에도 안정적인 통합 데이터 처리 플랫폼 사례를 공개한다. 이와 함께 사용자 접속 흐름 기반의 오류 자동 검증 체계, AI를 활용한 거대 시스템의 효율적 구조 분할 등 서비스 안정성을 높인 실전 노하우를 공유한다. 실무 적용 중심의 컬렉션 트랙에서는 AI 도입에 따른 개발 생산성 변화와 업무 프로세스 혁신 사례를 소개한다. ▲엔지니어링 리더십의 역할 변화를 포함해 ▲AI 기반 재고 플랫폼 설계 ▲디자인 시스템 연동 자동 코드 생성 ▲데이터 아키텍처 최적화 ▲개발 리드타임 단축 등 무신사의 핵심 기술 리더와 개발진이 직접 연사로 참여해 실무 경험을 전달한다. 이번 컨퍼런스는 개발자 및 프로덕트 실무자라면 누구나 무료로 참여할 수 있다. 참가 신청은 이날부터 컨퍼런스 공식 홈페이지에서 진행되며, 추첨을 통해 최종 참가자를 선정할 예정이다. 무신사 관계자는 "이번 무신사 패턴 '26 테크 컨퍼런스는 패션 버티컬 플랫폼 업계 최초로 개최하는 단독 행사"라며 "이론이나 가능성에 그치지 않고 실제 실무 프로젝트에 AI를 적용하며 얻은 구체적인 성과와 노하우를 나누는 자리가 될 것"이라고 말했다.

2026.08.19 11:20박서린 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

[GPU 200% 활용법] GPU 26만장 확보한 정부, 다음은 '운영 효율'…GRIM-GPU 기술 주목

정부가 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 신규 확보하면서 인공지능(AI) 인프라의 방향성이 'GPU 운영 효율'로 옮겨가고 있다. 대규모 예산을 들여 GPU를 확보한 만큼 이제 확보한 자원을 다양한 업무 환경에 맞춰 얼마나 유연하게 실제 활용률을 끌어올릴 수 있느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 이런 흐름 속에서 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 공유·재구성 기술 개발 과제 'GRIM-GPU(GPU 재구성 및 간섭 최소화 GPU 공유)' 기술이 주목받고 있다. 19일 관련 업계에 따르면 GRIM-GPU 과제 주관기업으로 이노그리드가 선정돼 산학연 컨소시엄을 이끌며 연구개발을 진행 중이다. GPU 확보 다음은 운영 효율...유연한 자원 분할 지원하는 GRIM-GPU GRIM-GPU는 여러 작업에서 GPU 하나를 함께 사용할 때 발생하는 성능 간섭을 최소화하면서 GPU 자원을 보다 유연하게 분할·재구성해 배분할 수 있도록 하는 GPU 공유 기술이다. 이 기술이 주목받는 이유는 국가 AI 인프라 정책 방향성과 맞닿아 있기 때문이다. 그동안 대규모 AI 구동을 위한 GPU 확보에 집중해왔다. 정부는 아시아태평양경제협력체(APEC) 계기로 GPU 26만장을 신규 확보하며 그동안 국내 AI 연구·산업 확대를 가로막던 컴퓨팅 인프라 병목을 상당 부분 해소했다는 평가를 받는다. 여기에 정부와 클라우드 서비스 기업(CSP) 3사가 참여하는 실무협의체를 통해 1조4천억원 규모 GPU 확보 사업도 본격화된 상태다. 하지만 GPU를 많이 확보하는 것과 GPU를 효율적으로 굴리는 것은 다른 문제다. 현재 시장의 GPU 서비스는 대부분 GPU를 특정 사용자나 작업에 통째로 할당하는 패스스루 방식에 머물러 있다. 구조가 단순하고 성능 예측이 쉽다는 장점은 있지만 고가 장비를 여러 작업이 나눠 쓰기 어렵고 워크로드가 바뀔 때마다 자원을 다시 구성하는 데 수일이 걸린다는 한계가 있다. 특히 공공·엔터프라이즈 환경은 가상환경(VM)과 컨테이너, 온프레미스 등 다양한 작업 환경이 산재하고 어떤 작업은 대규모 자원을 장시간 점유하고 어떤 작업은 일부 자원만 짧게 필요로 하는 등 업무 특성이 다양하다. 이런 수요 편차에 맞춰 GPU를 얼마나 유연하게 배분하고 운영하느냐에 따라 실제 활용도가 크게 달라진다. 그래서 GRIM-GPU은 GPU를 나누는 데 그치지 않고, 공유 과정에서 발생하는 간섭을 예측하고 줄이는 기술까지 함께 지원한다. 여기에 GPU 상태를 실시간에 가깝게 파악할 수 있는 경량 모니터링과 운영 관리 체계까지 더해 효율성을 극대화한다는 방침이다. GRIM-GPU, VM·컨테이너 혼재 환경부터 간섭 제어까지 이노그리드는 이 과제의 주관기업을 맡아 2028년까지 산학연 컨소시엄을 이끈다. 단순히 특정 기업의 기술 개발 프로젝트가 아니라, 정부가 국책 R&D로 지정해 국내 여러 기관이 함께 참여하는 원천기술 확보 사업이다. 이노그리드는 GRIM-GPU 구현을 위해 기술 개발의 초점을 크게 세 갈래로 두고 있다. VM과 컨테이너가 혼재된 환경에서도 GPU 자원을 유연하게 분할·재구성할 수 있는 구조를 마련하는 데 집중하고 있다. 실제 클라우드 현장에서는 단일 환경보다 다양한 워크로드와 운영 방식이 혼재하는 경우가 많은 만큼, 특정 환경에 한정되지 않는 범용성을 확보하겠다는 취지다. 동시에 GPU 공유 과정에서 발생할 수 있는 성능 간섭을 줄이는 기술 개발에도 힘을 싣고 있다. 여러 작업이 하나의 GPU를 함께 사용할 경우 처리량 저하나 지연시간 증가 같은 문제가 발생할 수 있는 만큼, 자원 분배를 넘어 간섭을 예측·완화할 수 있는 운영 기술까지 함께 확보하겠다는 것이다. 운영 단계에서의 가시성을 높이기 위한 경량 모니터링 체계 구축도 주요 과제다. GPU 상태와 자원 사용 현황, 이상 징후를 실시간에 가깝게 파악할 수 있어야 실제 서비스 환경에서 안정적인 운영이 가능하기 때문이다. 이노그리드는 이를 통해 단순한 연구용 기술이 아니라 공공·엔터프라이즈 환경에 적용 가능한 실질적 운영 기술로 고도화하는 데 무게를 두고 있다. 향후 계획도 명확하다. 초기에는 핵심 기능 구현과 성능 검증에 집중하고, 이후에는 실제 클라우드 환경에서 적용 가능한 수준으로 기술 완성도를 높인다는 구상이다. 여기에 산학연 협력을 바탕으로 기술 검증 범위를 넓히고, 단계적으로 오픈소스 공개를 추진해 생태계 확산 기반도 마련할 방침이다. 김명진 이노그리드 대표이사는 "AI 인프라 경쟁은 이제 GPU를 얼마나 확보하느냐를 넘어, 확보한 자원을 얼마나 효율적이고 안정적으로 운영하느냐가 핵심이 되고 있다"며 "GRIM-GPU 과제는 고가의 GPU 자원을 보다 유연하게 활용하고, AI 서비스 확산에 필요한 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 연구개발 과제"라고 설명했다. 이어 "이노그리드는 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 전문기업으로서 국가 AI 인프라 운영 기술 고도화에 기여하고, 향후 서비스형 GPU*GPUaaS)·AI CMP 등 AI 인프라 기술 스택과 연계해 현장에서 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 책임감 있게 추진하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.08.19 11:07남혁우 기자

커서, 깃허브 대항마 '오리진' 출시…코드 호스팅 시장 진출

커서가 인공지능(AI) 코드 편집 도구에서 개발자 협업 플랫폼으로 사업을 확장했다. 18일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 커서는 코드 호스팅 플랫폼 '오리진'을 출시했다. 개발자는 오리진에서 코드를 저장하고 탐색·편집할 수 있으며 다른 개발자와 공동으로 작업할 수 있다. 오리진은 풀 리퀘스트 기능을 지원한다. 풀 리퀘스트는 다른 개발자가 수정한 코드를 검토한 뒤 주요 코드베이스에 반영해 달라고 요청하는 절차다. 해당 플랫폼은 깃허브와 연동 가능하다. 이용자는 깃허브 계정과 조직을 커서에 연결하고 원하는 저장소를 오리진으로 가져올 수 있다. 기존 깃허브 저장소와 커서가 호스팅하는 저장소를 함께 관리하는 것도 가능하다. 커서는 향후 오리진에 '에이전트 네이티브' 기능을 추가할 계획이다. 이를 통해 AI 에이전트가 개발 업무에 참여할 수 있는 기능을 선보인다는 전략이다. 테크크런치를 비롯한 다수 외신은 커서 오리진 출시가 깃허브의 잦은 장애와 성능 저하에 대한 개발자 불만이 커지는 시점에 이뤄졌다는 점을 주목했다. 커서가 오리진을 공개한 당일에도 깃허브에서 장애가 발생해 6시간 넘게 일부 기능이 제대로 작동하지 않았다. 당시 전 세계 오류율은 20%를 기록한 것으로 전해졌다. 깃허브는 올 초에도 장애가 잇따르자 서비스 가용성을 개선하기 위한 대책을 발표했다. 리드데브 분석에 따르면 깃허브에서 지난 1년간 발생한 장애는 257건이다. 리드데브는 반복되는 장애로 일부 유명 이용자의 이탈이 나타나고 있다고 분석했다. 업계에선 커서가 깃허브와 본격적으로 경쟁하기까지는 적지 않은 시간이 필요할 것이란 시각도 나오고 있다. 깃허브 자체 집계에 따르면 지난해 10월 기준 약 1억 8000만명 개발자가 플랫폼을 이용하고 있다. 깃허브는 여전히 세계에서 가장 규모 큰 소스코드 호스팅 플랫폼인 셈이다. 커서는 "깃허브 저장소를 커서가 호스팅하는 저장소와 나란히 둘 수 있다"며 "깃허브를 커서에 연결하고 조직과 저장소를 선택하면 커서가 해당 저장소를 가져온다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:06김미정 기자

허드슨에이아이, SBS 히트작 AI 자막·더빙 맡는다

허드슨에이아이가 SBS 콘텐츠에 AI 기반 다국어 자막·더빙을 공급, 해당 작품들의 글로벌 진출을 돕는다. 19일 회사에 따르면, 허드슨에이아이는 SBS와 협력해 드라마 '펜트하우스', '모범택시' 등 SBS의 주요 히트작을 영어와 스페인어로 현지화한다. 허드슨에이아이의 미디어 특화 AI 기술을 활용해 자막 번역부터 다국어 더빙까지 콘텐츠 현지화 전 과정을 연계하는 것이 특징이다. 이번 협업으로 SBS의 AI 활용 영역은 콘텐츠 제작에서 글로벌 현지화까지 확대된다. SBS는 넷플릭스를 통한 글로벌 진출과 중남미 시장 확대 등을 위해 여러 기술 기업과 손잡고 AI 적용 범위를 넓혀 왔다. 최근 드라마 '김부장'에서는 기존 촬영 방식으로 구현하기 어려운 장면을 생성형 AI로 제작했다. 허드슨에이아이는 AI 음성 합성, 음성 인식, 음성 분리 기술을 기반으로 콘텐츠 현지화 솔루션을 제공하는 AI 미디어 더빙 스타트업이다. AI 더빙 솔루션 '허드슨 스튜디오'는 음성 분리, 화자 분리, 번역, 음성 합성 등 더빙 제작 워크플로우를 통합 지원하며 원작의 감정 표현을 살린 다국어 더빙을 구현한다. 최근에는 에이전틱 AI 더빙 기술을 고도화해 콘텐츠의 맥락과 인물 관계 등을 분석하고 현지화 품질을 높이는 제작 환경을 구축하고 있다. 신현진 허드슨에이아이 대표는 “K-콘텐츠의 글로벌 경쟁력이 높아질수록 콘텐츠가 가진 감정과 재미를 얼마나 자연스럽게 다른 언어로 전달할 수 있는지가 중요해지고 있다”며 “에이전틱 AI 더빙 기술을 지속적으로 고도화해 SBS의 대표 IP가 전 세계 시청자들에게 보다 빠르고 자연스럽게 전달될 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.08.19 11:05백봉삼 기자

KT, 한국 대표 AI 기업과 '모두의 AI' 사업 참여

KT가 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI 등 한국 대표 AI 기업과 협력해 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. KT는 한국 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 대표 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 19일 밝혔다. KT는 'AI의 혜택을 모두에게, 대한민국 AI와 함께'라는 방향 아래, 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 누릴 수 있도록 하는 것을 제안의 기본 방향으로 삼았다. KT 컨소시엄은 국민 생활과 연계된 AI 서비스부터 국내 대표 AI 모델·플랫폼, AI 인프라까지 대한민국 AI 생태계의 다양한 역량을 가진 기업들이 함께 참여하는 것이 특징이다. 각 참여기업의 전문성을 바탕으로 국내 AI 기술의 활용 기회를 확대하고, KT의 통신·클라우드·AI 운영 역량을 결합해 국민이 안정적으로 이용할 수 있는 AI 서비스 기반을 마련할 계획이다. AI 서비스 영역은 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여해 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 연계된 서비스 개발과 확산에 협력한다. AI 모델·플랫폼 영역은 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여해 한국 대표 AI 기업의 차별화된 모델과 플랫폼 기술 활용 확산 기반을 마련하고 다양한 AI 서비스 구현을 지원한다. AI 인프라 영역은 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 참여하며, KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 안정적인 AI 서비스 운영을 준비할 계획이다. KT는 참여 기업과 협력해 국민의 AI 접근성과 활용 편의성을 높이고, 국내 AI 기술과 서비스의 영역 확대 및 AI 생태계 활성화에 기여할 방침이다. 이진형 KT AX 사업본부장은 “KT는 한국 대표 AI 기업과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 누릴 수 있도록 기여할 계획”이라며 “한국 대표 AI 기업 역량과 KT 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 준비해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.19 10:58홍지후 기자

뉴플로이, 온디바이스 AI 문서 OCR 서비스 '뉴플로이 AI' 출시

뉴플로이가 온디바이스 AI 모델 기반의 문서 광학문자인식(OCR) 소프트웨어 '뉴플로이 AI'를 무료 제공한다. 19일 회사에 따르면, 뉴플로이 AI는 PDF와 스캔 문서의 글자, 표, 레이아웃을 인식해 내용 전체를 데이터 형태로 구조화한다. 단순 텍스트 인식에 그치지 않고 문서 레이아웃 분석, 표 구조 및 셀 단위 텍스트 인식, 표 내 데이터의 연관 관계 분석까지 가능하다. 아울러 수식은 이공계 논문 작성 표준인 라텍(LaTeX) 형식으로 변환해 인식하며 한영 번역 기능도 함께 제공된다. 특히 뉴플로이가 자체 개발한 온디바이스 AI 모델은 사용자의 디바이스 내에서 문서 데이터 처리·저장 등 전 과정을 수행하며 파일은 외부 서버로 전송되지 않는다. 이에 보안 정책상 클라우드·온라인 등 외부 서비스에 업로드가 어려운 사내 자료나 개인정보 포함된 문서도 유출 우려 없이 처리할 수 있다. 뉴플로이는 문서 레이아웃 분석, 한국어·영어 OCR, 표 구조 분석 등 역할별로 특화된 소형 AI 모델을 결합하는 방식을 적용했다. 사용자는 필요한 모델만 선택·실행할 수 있기에 고성능 GPU 없이 일반 PC의 CPU만으로 문서 작업이 가능하다. 뉴플로이 AI는 개인·기업 고객 구분 없이 무료로 제공되며, 연내 맥OS 프로그램을 비롯해 다양한 AI 모델을 순차적으로 선보일 예정이다. 사용자는 뉴플로이 앱 설치 후 필요한 기능의 AI 모델만 선택해 사용할 수 있다. 김진용 뉴플로이 대표는 “뉴플로이 AI는 고성능 GPU 없이도 누구나 자신의 PC에서 다양한 온디바이스 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표”라며 “문서 OCR은 그 첫 번째 모델로, 앞으로도 사용자가 자신의 디바이스에서 동작하는 AI를 직접 구성할 수 있도록 관련 모델을 계속 개발해 제공하겠다”고 약속했다.

2026.08.19 10:35백봉삼 기자

모빌린트, 해군 함정 50척에 AI 영상감시 추론 플랫폼 공급

AI 반도체 전문기업 모빌린트가 해군 함정에 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 추론 플랫폼을 공급하며 국방 AI 시장에 진출한다. 모빌린트는 해군의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 자체 AI 반도체 기반 추론 플랫폼을 공급한다고 19일 밝혔다. 이번 사업은 기존 CCTV 중심의 함정 감시체계에 국산 NPU 기반 AI 인프라를 도입해 함정 내외의 위험 상황을 실시간으로 감지·분석하는 차세대 지능형 관제 시스템을 구축하는 프로젝트다. 기존 관제요원의 육안 감시 의존도를 낮추고 AI가 상시 위험 상황을 선제 탐지하는 체계로 전환한다. 사업 대상은 해군 함정 약 50척이다. 구축되는 AI 시스템은 침입, 화재, 침수, 해상 추락, 이상행동, 방치물품, 안전보호구 착용 여부 등을 실시간 분석하고, 이상 상황 발생 시 관제 화면 표시 및 경보를 통해 대응을 지원한다. 기존 CCTV와 영상관리시스템(VMS)을 연계 활용해 도입 효율성을 높였다. 모빌린트는 전력과 공간 제약이 큰 함정 환경에 맞춰 다채널 영상을 저전력으로 실시간 처리하는 자체 AI 추론 플랫폼을 공급한다. 이를 통해 제한된 인력으로 운영되는 함정의 경계 감시 효율성과 작전 수행 능력을 지원할 계획이다. 모빌린트는 앞서 수주한 한국도로공사 공공 AI CCTV 전환 사업에 이어 해군 함정 영상감시체계까지 공급처를 확대하며 공공·국방 분야 레퍼런스를 지속 확보하고 있다.

2026.08.19 10:24전화평 기자

무료 AI 이용자, 유료 고객 될까…퍼플렉시티 '인도 실험' 첫 시험대

퍼플렉시티가 인구 세계 1위 인도 시장을 겨냥해 유료 인공지능(AI) 서비스를 1년간 무료로 제공한 실험의 첫 성적표가 나오기 시작했다. 18일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 퍼플렉시티 인도 무료 구독 신청이 끝난 뒤 앱 내려받기는 90% 넘게 급감했다. 반면 매출은 오히려 60%가량 늘었다. 퍼플렉시티는 지난해 7월 에어텔과 손잡고 약 200달러(약 28만원)짜리 '퍼플렉시티 프로' 구독을 이 회사 가입자 3억 6000만 명에게 1년간 무료로 제공했다. 신규 신청은 올해 1월 16일 마감됐다. 무료 배포는 곧바로 사용자 확보로 이어졌다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 퍼플렉시티는 지난해 7월 인도에서 앱 내려받기 590만 건을 기록했다. 전월보다 625% 늘어난 수치로, 지난해 상반기 6개월간 누적 내려받기(540만 건)를 한 달 만에 넘어섰다. 무료 제공 기간 7개월간 내려받기는 5600만 건에 달했다. 월간 활성 이용자(MAU)는 10월 2200만 명으로 정점을 찍었다. 신규 신청이 끝나자 내려받기는 급감했다. 센서타워는 2~7월 인도 내려받기를 330만 건으로 추정했다. 직전 6개월보다 90% 이상 줄었다. 하지만 확보한 이용자가 곧바로 빠져나가지는 않았다. MAU는 7월 약 1400만 명으로 정점보다 줄었지만, 프로모션 이전(약 260만 명) 다섯 배를 웃돈다. 내려받기 감소는 매출 감소로 이어지지 않았다. 센서타워에 따르면 2월부터 8월 중순까지 퍼플렉시티 인도 인앱 매출은 무료 제공 기간보다 약 60% 늘었다. 초기 가입자 무료 이용이 끝나기 시작한 지난달 중순 이후에도 하루 평균 매출은 직전 30일보다 9% 높았다. 다만 이 매출 증가를 유료 전환 증거로 보기는 이르다는 평가가 나온다. 무료 구독이 자동 갱신 방식이어서다. 늘어난 매출 일부는 스스로 결제를 택한 이용자가 아니라 해지 시점을 놓친 이용자일 수 있다. 센서타워도 두 경우를 구분하기는 어렵다고 밝혔다. 또 다른 앱 분석업체 앱피겨스도 에어텔 제휴가 퍼플렉시티 인도 실적을 끌어올렸다고 분석했다. 이 회사에 따르면 퍼플렉시티 인도 월 순 모바일 매출은 지난해 1월 약 3만 4000달러(약 4790만원)에서 올해 7월 15만 6000달러(약 2억 1900만원)로 늘었다. 아리엘 미카엘리 앱피겨스 최고경영자(CEO)는 이 성장이 AI 앱 전반 수요가 아니라 퍼플렉시티에 국한된 현상이라고 설명했다. 같은 기간 챗GPT와 클로드 내려받기는 큰 변화가 없었다. 관건은 무료 기간이 끝난 뒤다. 가입자는 이용을 시작한 시점부터 1년간 프로를 유지하는 구조여서, 지난해 7월 먼저 가입한 이용자들 무료 기간이 이제 막 끝나기 시작했다. 공짜로 서비스를 쓰던 이용자가 유료 고객으로 남을지가 이번 실험 마지막 과제다. 이번 실험은 인도를 겨냥한 AI 기업들의 경쟁으로 번지고 있다. 오픈AI는 지난해 11월 저가 요금제 '챗GPT 고'를 인도에서 1년간 무료로 풀었다. 구글도 릴라이언스 지오 이용자에게 'AI 프로' 구독을 18개월간 무료로 제공하기로 했다. 이용자를 먼저 확보한 뒤 유료로 전환하려는 전략이다. 이런 경쟁 배경에는 수익화라는 공통 과제가 있다. 인도는 인터넷 가입자 10억 명, 스마트폰 이용자 7억 명 이상으로 중국에 이어 세계 2위 시장이지만, 이 규모를 매출로 바꾸기는 쉽지 않았다. 오픈AI 앱만 해도 지난해 8월까지 90일간 인도에서 2900만 건 넘게 내려받아졌지만, 같은 기간 인앱 매출은 360만 달러에 그쳤다.

2026.08.19 10:21김동원 기자

티맥스소프트, 공공 AI 전환 수혜 노린다…하반기 차세대 사업 정조준

티맥스소프트가 올해 상반기 공공 인공지능(AI)·디지털 전환(DX) 지원 사업 수주 성과를 토대로 하반기 차세대 대형 사업 공략에 박차를 가한다. 티맥스소프트는 올 상반기 다양한 공공기관의 외산 및 오픈소스 애플리케이션 서버(WAS)를 자사 제품으로 윈백(WinBack)하는 사업 계약을 다수 체결했다고 19일 밝혔다. 회사 측에 따르면 주요 공기업의 AI 정보 시스템 구축 사업을 비롯해 ▲서버 가상화 인프라 소프트웨어(SW) 증설 ▲모바일용 WAS 구축 사업 ▲여러 공공기관의 정보관리 시스템 구축 사업 등을 수주했다. 티맥스소프트는 이같은 성과의 배경으로 29년간 축적한 4000여 건의 레퍼런스를 통해 검증된 제품 안정성과 성능, 기술지원 서비스를 꼽았다. 정부의 공공 AI 전환(AX) 기조에 맞춰 선제적으로 사업 기회를 파악하고 영업 파이프라인을 구축해온 결과라는 게 회사 측 평가다. 이번 수주 확대를 계기로 공공 레퍼런스를 추가 확보함에 따라 후속 사업에서도 의미 있는 성과를 거둔다는 목표다. 티맥스소프트는 하반기 공공기관과 공기업의 노후화된 인프라와 교육 운영 환경 등 정보자원을 고도화하는 대형 차세대 사업에 주력할 방침이다. 아울러 회사는 AI 정부 구현, 클라우드 전환 및 시스템 연계·통합, 재해복구(DR) 구축 관련 수요가 증가할 것으로 예상했다. 이에 맞춰 WAS 제품뿐 아니라 연계·통합 인터페이스 플랫폼 '애니링크(AnyLink)', 트랜잭션 처리의 안정성과 비즈니스 신뢰성을 높이는 TP-모니터 'Tmax(Transaction MAXimization)' 등을 포함한 다변화된 포트폴리오를 통해 전략적 사업 제안을 이어간다는 목표다. 티맥스소프트는 오는 27일 정부세종컨벤션센터에서 열리는 '제8회 AI정부혁신 콘퍼런스'에도 참가한다. 이날 전시 부스를 운영하며 자사 AI 비즈니스 플랫폼 '컨티뉴엄 AI'와 '제우스', '웹투비', '애니링크' 등을 소개하고 AI 기반 행정 혁신을 지원하는 경쟁력을 공유할 예정이다. 회사는 앞으로도 공공 AI·클라우드 환경에서 자사만의 차별화된 경쟁력을 앞세워 다수 사업을 수행한다는 방침이다. 김계영 티맥스소프트 공공사업본부장은 "하반기 정부 역점 분야인 공공 AX 이행 속도가 빨라질 것으로 예상되고 그 수요가 실제 사업 기회로 이어질 가능성이 그 어느 때보다 높아졌다"며 "윈백 사업부터 인프라 구축, 차세대 대형 사업, AI 기반 신사업까지 복합적으로 공략하기 위해 영업 파이프라인을 지속적으로 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 10:20한정호 기자

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

"GPU 증설보다 효율 따져야"…망고부스트가 꺼낸 'AI 풀스택' 해법

쿠팡vs지마켓vs11번가, 'AI 검색' 경쟁...뭐가 다를까

김택진·박병무 투톱 체질 개선 통했다…엔씨, 본격 성장 국면 진입

中 휴머노이드 AI칩도 '자국우선주의' 확산...K-반도체에 불똥튀나

ZDNet Power Center