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'몸값 32조원' 미스트랄, 삼성 투자 업고 韓 진출 속도 내나

미스트랄AI가 삼성전자 주도 투자를 발판으로 글로벌 사업 확대에 나선다. 최근 서울에서 현지 인력을 채용하고 국내 정부·기업과 접촉해온 만큼 한국 시장 진출에도 속도를 낼지 주목된다. 미스트랄은 삼성전자가 주도한 신규 투자 라운드에서 30억 유로(4조 6000억원)를 조달했다고 8일 밝혔다. 기업가치는 1년 전 약 120억 유로에서 210억 유로(32조 7000억원)로 올랐으며, 유럽 민간 기술기업 가운데 역대 최대 규모의 투자 유치 기록을 세운 것으로 전해졌다. 이번 투자에는 EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자사인 PSG에쿼티가 공동 주도 투자자로 참여했다. 미스트랄은 확보한 자금으로 최첨단 AI 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 역량을 확충하고 기업용 클라우드 서비스 사업을 강화할 계획이라고 밝혔다. 미스트랄은 한국 시장 진출을 위한 구체적인 움직임도 보이고 있다. 최근 서울에서 근무할 '수석 AI 비즈니스 전략가' 채용 공고를 내고 국내 기업을 대상으로 AI 서비스 영업과 도입 컨설팅, 고객 관리를 담당할 경력직 직원을 모집하고 있다. 최근 싱가포르에서도 여러 직군을 채용하며 한국과 싱가포르를 아시아태평양 시장 진출을 위한 주요 거점으로 삼고 있다. 미스트랄 AI는 현지 인력 채용에 앞서 한국 정부와 기업 관계자도 잇달아 만나 협력 가능성을 보이기도 했다. 아서 멘슈 최고경영자(CEO)는 지난 4월 한국에서 정부 AI 정책 관계자들과 민관 협력 방안을 논의한 바 있다. 지난 5월에는 프랑스 파리에서 류제명 과학기술정보통신부 제2차관과 AI 산업 협력과 인재 교류 방안을 논의했다. 미스트랄은 이번 투자 유치로 삼성전자와 사업 협력을 확대할 방침이다. 삼성전자는 반도체 제조 시스템을 개선하는 데 미스트랄 솔루션을 활용할 계획이다. 미스트랄은 지난해 네덜란드 반도체 장비기업 ASML에 이어 삼성전자까지 주요 투자자로 확보하며 첨단 제조 분야로 사업을 확대할 기반을 마련했다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션부문장 부회장은 "이번 투자 라운드는 두 기업 간 장기적인 협력을 위한 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다. 아서 멘쉬 미스트랄 CEO는 "이번 투자 유치를 계기로 연구개발과 제품, 인프라 분야에 대한 투자를 더욱 가속화하고 기업과 기관이 각자의 환경에 맞춰 AI를 대규모로 운영할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.08 15:46김미정 기자

[유미's 픽] ASML 이어 삼성도 베팅…'프랑스 AI' 미스트랄, 반도체 핵심 파트너로 급부상

글로벌 반도체 기업들이 프랑스 인공지능(AI) 기업 미스트랄에 잇따라 베팅하고 나섰다. 지난해 세계 최대 반도체 노광장비 기업 ASML이 투자 라운드를 이끈 데 이어 이번에는 삼성전자 DS부문이 전면에 나서면서 미스트랄의 AI 기술이 반도체 장비를 넘어 실제 제조 현장으로 확산될 가능성이 커진 분위기다. 미스트랄은 시리즈 D 투자 라운드에서 30억 유로를 유치해 210억 유로 이상의 기업가치를 인정받았다고 8일 밝혔다. 삼성전자 DS부문이 이번 투자를 주도했으며 EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자사 PSG 에쿼티가 공동 주도 투자자로 참여했다. 삼성전자의 구체적인 투자액은 아직 공개되지 않았으나, 이날 중 회사 측이 관련 입장을 발표할 것으로 알려졌다. 앞서 지난 7월 삼성전자가 미스트랄의 신규 투자 라운드 참여를 협상하고 있다는 사실이 알려졌을 당시에는 수억 유로에서 최대 10억 유로 규모가 거론됐다. 당시 약 200억 유로 수준으로 예상됐던 미스트랄의 기업가치도 이번 투자에서 210억 유로 이상으로 높아졌다. 반도체 장비서 제조까지…미스트랄, AI 적용 범위 확대 삼성 계열과 미스트랄의 관계는 지난 2024년부터 이어졌다. 당시 시리즈 B에는 삼성벤처투자가 투자자로 참여했지만 이번에는 실제 반도체 사업을 맡는 삼성전자 DS부문이 투자 라운드를 직접 이끌었다는 점에서 더 주목받고 있다. 벤처투자 조직의 초기 투자에서 반도체 사업부문의 전략적 협력으로 관계가 한 단계 더 깊어졌기 때문이다.미스트랄과 반도체 산업의 결합은 지난해 ASML이 시리즈 C를 주도하면서 본격화됐다. ASML은 당시 미스트랄에 13억 유로를 투자해 약 11%의 지분을 확보하고 장기 전략적 협력 계약을 체결했다. 또 단순 투자에 그치지 않고 미스트랄의 AI 모델을 자사 제품과 연구개발(R&D), 운영 전반에 적용해 반도체 장비의 성능과 개발 효율을 높이는 데 활용하기로 했다. 이후 실제 적용 사례도 나오고 있다. ASML은 미스트랄과 함께 광학근접보정(OPC) 과정에서 레시피 품질과 처리 속도를 높이는 작업을 진행했으며 올해 1월 첫 생성형 AI 기능에 대한 고객사 초기 검증도 마쳤다. 여기에 반도체 극자외선(EUV) 광원 설정 최적화와 장비 진단 등 반도체 생산을 지원하는 복잡한 엔지니어링 업무에도 AI 적용 범위를 넓히고 있다. 미스트랄이 반도체에 특화된 AI 기업은 아니지만 ASML과의 협력을 통해 실제 반도체 산업에서 모델을 적용한 경험을 확보했다는 점은 삼성전자에도 매력적인 요소로 꼽힌다. 미스트랄도 제조업을 주요 산업군으로 두고 설계와 생산, 품질관리, 이상 탐지, 예지정비 등에 AI를 적용하는 사업을 확대하고 있다. 삼성전자와의 협력은 미스트랄의 반도체 AI 적용 영역을 장비에서 실제 제조 현장으로도 넓힐 가능성이 있다. 삼성전자 DS부문은 생산 과정에서 생성되는 데이터를 활용해 제조 효율과 공정 경쟁력을 높이는 데 미스트랄 AI를 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 삼성전자의 이번 결정은 미스트랄이 오픈웨이트와 소버린 AI를 내세우고 있다는 점이 큰 영향을 준 것으로 평가된다. 반도체 생산 현장에선 수율과 공정 레시피, 장비 로그 등 외부 반출이 어려운 정보가 대량으로 생성되는 만큼, 모델과 데이터를 자체 인프라에서 통제할 수 있는지가 중요하기 때문이다. 또 기업이 자체 인프라에 AI를 구축해 모델을 필요에 맞게 조정하고 핵심 데이터를 외부에 노출하지 않는 방식을 미스트랄이 강조하고 있다는 점도 주효했다. 이에 따라 삼성전자 역시 미스트랄의 모델을 그대로 가져다 쓰기보다 협업 과정에서 제조 AI 기술을 내부에 축적하는 방식을 택할 가능성이 높다.삼성전자가 국내 AI 기업 대신 미스트랄과 손잡은 데에는 직접적인 사업 경쟁 관계가 적다는 점도 영향을 준 것으로 보인다. 앞서 삼성전자는 네이버와 추론용 AI 가속기 '마하' 공동 개발에 나섰지만 2024년 협력을 중단한 바 있다. 당시 양산 제품의 경쟁력과 판매 범위를 놓고 양측의 입장 차가 있었던 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "삼성전자가 단순히 미스트랄의 AI를 가져다 쓰는 개념보다는 협업을 통해 자체 기술 인력과 AI 역량을 끌어올리는 차원으로 보면 이해할 수 있다"며 "오픈웨이트 모델을 활용해 삼성 내부에 기술을 내재화하는 형태의 협력이 될 가능성이 있다"고 말했다. 제조 AI 넘어 메모리 협력까지…삼성·미스트랄 접점 확대 양사의 협력 범위가 제조 AI를 넘어 반도체 공급으로 확대될 가능성 있다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 미스트랄은 이번에 확보한 자금을 프런티어 모델 연구개발과 컴퓨팅 역량 확충, 인프라 투자에 사용할 예정이어서 AI 모델의 규모가 커질수록 대규모 반도체 확보 필요성도 함께 커질 수밖에 없다. 이에 삼성전자 입장에선 미스트랄 AI를 제조 현장에 적용하는 동시에 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 AI 인프라용 반도체의 잠재 고객을 확보할 수 있을 것으로 보인다. 또 미스트랄은 삼성전자에 AI 기술을 제공하고, 삼성전자는 미스트랄의 AI 인프라에 필요한 반도체를 공급하는 구조로 협력이 확대될 가능성도 있다. 다만 구체적인 메모리 공급 계약은 아직 확인되지 않았다. 양사는 이번 투자가 논의되기 전부터 반도체 협력 가능성을 검토해 왔다. 지난 4월 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령의 한국 국빈방문 당시 아서 멘슈 미스트랄 최고경영자(CEO)는 삼성전자 경영진과 만나 AI 반도체 공급망과 메모리 분야의 협력 가능성을 논의한 것으로 알려졌다. 또 이번 투자 발표 시점이 이재명 대통령의 프랑스 국빈방문과 겹친다는 점도 눈길을 끈다. 이 대통령은 이날 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 정상회담을 갖고 양국 기업들이 참여하는 한·프 비즈니스 라운드테이블에 참석한다. 그러나 이번 투자가 정상외교를 통해 성사됐는지에 대해서는 삼성전자나 양국 정부가 공식적으로 밝힌 내용이 없다. 미스트랄 입장에선 지난해 ASML에 이어 삼성전자 DS부문까지 전략적 투자자로 확보하면서 반도체 생태계와의 연결을 한층 강화하게 됐다. ASML에서 쌓은 반도체 장비·공정 분야의 AI 경험이 삼성전자의 제조 현장으로 이어지고 향후 AI 인프라용 반도체 공급까지 확대될 경우 양사 협력의 범위도 크게 넓어질 수 있다. 멘쉬 CEO는 "이번 투자 유치를 계기로 연구개발(R&D)과 제품, 인프라 분야에 대한 투자를 더욱 가속화할 것"이라며 "기업과 기관이 각자의 환경에 맞춰 AI를 대규모로 운영할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.08 15:46장유미 기자

파네시아·메타, '원칩' 형태 차세대 AIDC 구조 제시

국내 팹리스 반도체 스타트업 파네시아가 글로벌 빅테크 메타와 협력해 데이터센터 전체를 하나의 거대한 반도체 칩처럼 구동시키는 차세대 인공지능 데이터센터(AIDC) 아키텍처를 제시했다. 파네시아는 메타와 공동 연구한 차세대 AI 인프라 구조 논문이 세계적인 과학 저널 네이처(Nature)의 전기전자 공학 학술지 'NREE(Nature Reviews Electrical Engineering)'에 초청 논문으로 정식 게재됐다고 8일 밝혔다. NREE가 전 세계 반도체 스타트업에 리뷰 논문 집필을 단독 초청해 게재한 것은 이번이 처음이다. 양사가 공개한 기술의 핵심은 개방형 국제 표준 규격인 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크)을 활용해 랙(Rack)과 랙 사이의 네트워크 병목을 해소하는 것이다. 조 단위 매개변수(파라미터)를 다루는 초거대 AI 학습 환경에서는 수천 개의 가속기가 연동되는데, 기존 이더넷이나 인피니밴드 환경에서는 랙 간 통신 시 소프트웨어 조율 과정을 거치며 심각한 지연시간 편차가 발생했다. 파네시아와 메타는 CPU, 가속기, 메모리를 CXL 기반의 단일 도메인으로 묶어 캐시 일관성 유지 범위를 데이터센터 전반으로 확장했다. 이를 위해 하이 팬아웃 스위치, 패브릭 컨트롤러, 링크 가속 유닛 등 3종의 전용 하드웨어와 광통신 CXL 확장 기술을 결합했다. 구성 분석 결과, CPU 1개가 관리하는 가속기 수는 기존 2개에서 16개로 8배 늘었고, 하나의 도메인으로 묶이는 가속기 규모는 최대 960개로 13배 확대됐다. 랙 간 접근 지연시간은 기존 마이크로초(㎲) 수준에서 수백 나노초(㎱)대로 최대 10분의 1까지 단축됐다. 이를 통해 거대 AI 모델의 분산 학습 및 실시간 서비스 처리 효율을 비약적으로 끌어올릴 수 있다. 정명수 파네시아 대표는 “초거대 AI 시대에는 개별 가속기 성능 못지않게 수많은 자원을 어떻게 유기적으로 연결하느냐가 핵심”이라며 “CXL을 통해 데이터센터 전체를 하나의 고성능 컴퓨팅 시스템으로 동작시키는 차세대 인프라의 표준 방향을 입증했다”고 말했다.

2026.09.08 15:32전화평 기자

'AI 친구' 찾는 10대 수십만명…청소년 보호 입법 첫발

생성형 인공지능(AI) 챗봇이 청소년의 대화·정서 교류 수단으로 자리 잡으면서 미성년자의 AI 이용을 보호하기 위한 국내 법 제도화 논의가 첫발을 뗐다. 기존 방식으로는 즉각 대응하기 힘든 AI 의존 우려 관련 안전장치가 필요하다는 판단에 따른 대응이다. 8일 국회에 따르면 이날 과학기술정보방송통신위원회 제1차 전체회의에서 조인철 더불어민주당 의원이 지난 6월 대표발의한 '우리 아이 AI 안심 패키지법'이 상정될 예정이다. 지난 7월 초 소관 상임위원회인 과방위에 접수된 이후 진척이 없었던 법안이 정기국회 개막과 함께 상임위 안건에 올랐다. 우리 아이 AI 안심 패키지법은 국가 AI 정책에 아동·청소년 보호 내용을 반영하는 'AI 기본법' 개정안과 생성형 AI 챗봇 이용 과정에서 보호 조치를 강화하는 '정보통신망법' 개정안으로 구성됐다. 미성년자의 연령·본인 확인과 법정대리인 동의, AI 챗봇 이용 방법과 시간 제한, 대화 기록 및 관련 정보 제공 등의 보호조치를 마련하는 것이 골자다. 자살·자해나 약물, 성적 착취·학대 등 고위험 상황이 발생했을 때 사업자가 신고하고 대응할 수 있는 체계도 담았다. 특히 범용 AI 챗봇과 달리 AI 캐릭터와의 대화와 스토리텔링 등 엔터테인먼트 요소를 앞세운 서비스에서도 청소년 이용 규모가 상당하다. 모바일인덱스에 따르면 올해 상반기 평균 월간 활성 사용자 수(MAU)는 스캐터랩의 '제타'가 129만명, 뤼튼테크놀로지스의 '크랙'이 53만명으로 각각 국내 AI 캐릭터 챗 분야 1·2위를 기록했다. 지난달 기준 10대 이용자는 제타가 92만 3956명으로 전체 MAU의 58.3%, 크랙은 25만7635명으로 47.8%를 차지했다. 제타의 10대 이용자는 1월 71만 4390명에서 7개월 만에 29.3% 늘었고 크랙도 같은 기간 4.7% 증가했다. 청소년의 AI 이용은 정보 검색이나 오락을 넘어 대화와 고민 상담 등 정서적 교류로 확장되는 양상이다. 아동복지전문기관 초록우산이 지난 3월 전국 만 14세 이상 아동·청소년 3300명을 대상으로 실시한 조사에서도 생성형 AI 챗봇을 정서적 대화 상대나 고민 상담 창구로 활용하는 이용 행태가 확인됐다. 실제 응답자의 약 33%는 힘들거나 우울할 때 생성형 AI 챗봇에 고민을 털어놓은 경험이 있다고 답했다. 자해·자살, 불법적·폭력적·성적인 내용 등을 질문한 청소년은 평균 약 6%였으며, 이 가운데 평균 52%는 실제 AI 챗봇으로부터 해당 질문에 대한 답변을 받은 것으로 나타났다. 업계에서도 청소년 보호를 위한 자체 대응에 나섰다. 이날 크랙 운영사 뤼튼테크놀로지스는 청소년 보호 정책 강화 계획을 발표했다. 뤼튼은 2027년 초부터 크랙의 청소년 이용자의 하루 이용 시간을 최대 3시간으로 설정하고 월 결제한도를 10만원으로 설정한다. 이를 초과할 경우 보호자 확인과 동의를 거치도록 할 방침이다. 연령 확인과 콘텐츠·검색·추천 제한, 신고·차단 기능 등도 강화한다. 다만 청소년 보호를 단순한 이용 제한으로 해결하기는 어렵다는 지적도 나온다. 초록우산 조사에서 청소년들이 가장 필요하다고 꼽은 보호장치는 개인정보 입력 제한(39.7%), 위험한 질문·답변 차단(28.9%), 위기 상황에서 상담기관 자동 연계(11.8%) 등이었으며 이용시간 제한은 6.2%에 그쳤다. 우리나라 현행 법체계가 AI 챗봇의 구조적 위험과 미성년자 보호를 충분히 다루지 못한다는 점도 입법 논의의 배경이다. 기존 제도는 유해 정보나 콘텐츠를 사후적으로 규제하는 데 초점이 맞춰져 있어 이용자와 실시간으로 대화하며 관계를 형성하고 정서적 반응을 제공하는 AI 챗봇의 특성을 포괄하기 어렵기 때문이다. 국회입법조사처는 지난 7월 발간한 'AI 챗봇의 위험에 노출된 아동·청소년' 보고서에서 AI 챗봇이 지속적인 상호작용과 기억, 감정적 유대 등을 통해 이용자에게 관계적 존재로 인식될 수 있다고 지적했다. 캐릭터 기반 AI 챗봇은 정서적 몰입을 강화해 청소년의 인간관계를 대체하거나 고립과 정서적 문제를 심화할 수 있어 서비스 설계 단계에서부터 위험을 관리할 필요가 있다는 제언이다. 박미애 국제인공지능윤리협회(IAAE) 부회장은 초록우산의 '생성형 AI 챗봇 안전설계를 위한 이슈브리프'를 통해 "생성형 AI 챗봇은 이제 아동·청소년의 일상 깊숙이 자리 잡았다"며 "기술의 확산 속도에 비해 제도적 안전망은 현저히 뒤처져 있고 지금이 바로 사회적 개입이 필요한 시점"이라고 말했다.

2026.09.08 15:30이나연 기자

국가AI전략위 출범 1주년…국민·기업 체감할 성과 만든다

국가인공지능전략위원회가 인공지능(AI) 정책 무게중심을 기반 마련에서 성과 창출로 옮긴다. 범부처 대형 AI 프로젝트 간 연계를 강화해 국민과 기업이 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 집중한다. 8일 국가인공지능전략위원회는 서울스퀘어에서 '위원회 출범 1주년 성과보고회'를 열고 지난 1년간 추진한 AI 정책 성과와 향후 추진 방향을 발표했다. 위원회는 지난해 9월 8일 출범한 국가 AI 정책 컨트롤타워다. 민간의 전문성과 정부의 정책 역량을 연결해 국가 AI 전략을 수립하고 부처와 분야를 넘나드는 주요 정책의 조정과 실행을 지원해 왔다. 지난 2월에는 'AI 3대 강국 도약'을 목표로 한 '대한민국 인공지능행동계획'을 확정했다. 3대 정책축과 12대 전략분야 아래 99개 실행과제와 326개 정책 권고사항을 제시하고 산업·공공·과학·교육·국방·사회 등 국가 전반의 AI 전환 방향을 구체화했다. 앞으로는 인공지능행동계획을 급변하는 AI 환경에 맞춰 고도화한다. 3대 메가프로젝트와 7대 시드(SEED) 프로젝트 등 범부처 대형 AI 사업이 유기적으로 추진되도록 정책과 사업 간 조정·협력을 강화하고 위원회 운영도 프로젝트와 성과 중심으로 개편할 계획이다. 산업 분야에서는 제조와 자율주행·휴머노이드를 중심으로 AI 전환 전략을 마련했다. '제조AI 2030 전략'과 '휴머노이드 산업 생태계 조성·확산 계획'을 수립하고 지난달에는 '자율주행 AI 실증 및 상용화 로드맵' 수립을 지원했다. 앞으로 '2030 글로벌 AI 데카콘 기업 육성계획'과 '자율주행 중심 교통·물류 AI 대전환 계획' 수립도 지원한다. AI 인프라 분야에서는 그래픽처리장치(GPU) 확보 이후 관리·활용 평가체계 개선과 국내 GPU 보유량 추정 방법론을 제안했다. 국산 신경망처리장치(NPU) 등 AI데이터센터(AIDC) 기자재의 국산화 방향도 제시해 AIDC 국가전략산업화 계획에 반영했다. 공공부문에서는 범정부 AI 공통기반의 구조 개선과 AI 기반 통합민원플랫폼 구축을 지원했다. 앞으로 공공 AX 신속개발 추진체계와 공공 AX 가이드라인을 마련하고 공공 응용프로그램인터페이스(API)와 모델컨텍스트프로토콜(MCP)·데이터 표준화를 추진한다. 과학·의료 분야에서는 '과학기술×AI 국가전략'과 'K-문샷 추진전략' 수립을 지원하고 국가과학AI연구센터 출범 준비를 뒷받침했다. 지난달에는 국민의 건강 기본권을 AI로 보장하기 위한 범정부 'AI기본의료 전략' 수립·확정을 지원했다. 응급환자 골든타임 확보를 위한 원스톱 AI 플랫폼과 공공의료 AI 고속도로 확대도 추진한다. 국방·안보 분야에서는 국방데이터 카탈로그를 구축해 방산·AI 기업에 시범 공유하고 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 국방 특화 AI 개발 기반을 마련했다. 이달부터 5개 국방 AX 거점을 순차적으로 열고 국방 특화 AI 개발과 국방 AI 데이터센터 구축을 지원할 계획이다. AI 보안도 강화한다. 보안특별위원회는 실제 운영망에서 화이트해커가 취약점을 상시 발굴하고 신고하는 '보안취약점 상시 신고조치제 도입 로드맵'을 마련했다. 앞으로 AI 모델 개발부터 도입·조달·운영까지 전 단계에 보안을 적용하고 분야별로 나뉜 보안 제도를 연계한 'K-AI사이버보안 프레임워크'를 마련할 계획이다. 지역 분야에서는 경남·광주·대구·전북 등 4대 권역의 AX 사업을 점검하고 'K-AI 시티' 지역별 특화 전략 수립을 지원했다. 앞으로 3대 메가프로젝트와 7대 시드 프로젝트를 지역 AX 사업과 연계해 지역 간 AI 격차를 줄이고 지역 AI 생태계를 확대할 계획이다. 교육·인재 분야에서는 부처별로 나뉜 AI 인재양성 사업을 연계하기 위한 통합정보 지원체계와 범부처 성과관리 방안을 추진하고 있다. 교육부 내 '학교인공지능전환추진단' 신설과 AI전문연구요원 배정 확대·K-STAR 비자트랙 도입도 지원했다. 하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 "이제는 지난 1년간 마련한 기반을 국민과 기업이 체감하는 변화로 이어가는 것이 무엇보다 중요하다"며 "저와 함께하는 2기 위원회는 부처와 분야의 벽을 넘어 필요한 역량을 연결하고 현장 걸림돌을 해소하는 데 더욱 힘쓰겠다"고 밝혔다. 이어 "대한민국이 세계가 필요로 하는 '대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가'로 도약하는 동시에 국민이라면 누구나 AI의 기회와 혜택을 함께 누리는 '모두의 AI'를 실현할 수 있도록 위원회가 든든히 뒷받침하겠다"고 말했다.

2026.09.08 15:00김동원 기자

에이아이매틱스-인성데이타, 퀵서비스 콜센터 전용 AI 챗봇 출시

AI 영상인식 전문 기업 에이아이매틱스가 퀵서비스 플랫폼 인성데이타와 협력해 퀵서비스 콜센터 전용 인공지능(AI) 챗봇을 정식 출시했다. 8일 회사에 따르면, 이번 챗봇은 자체 개발한 산업 특화 경량언어모델을 기업 간 거래(B2B) 현장에 첫 적용한 사례다. 지난해 5월 체결한 업무협약 이후 기술검증(PoC)을 마치고 현장에 도입됐다. 챗봇은 인성데이타 플랫폼에 직접 탑재돼 주문 접수·배송 조회·일반 문의 등 콜센터 핵심 업무를 자동으로 처리한다. 에이아이매틱스는 대형언어모델(LLM) 대비 도입 및 운영 비용을 최대 96% 절감하면서도 실제 상담 데이터 학습을 통해 용어 맥락 이해도와 인식률을 99.2%까지 끌어올렸다. 플랫폼 사업자에 AI 역량을 직접 이식하는 구조를 채택해 피크 시간대 콜 대기 시간을 단축하고 상담사의 업무 부담을 완화했다. 에이아이매틱스는 이번 상용화를 계기로 퀵서비스 및 대형 물류 기업으로 B2B 고객 기반을 확대할 방침이다. 텍스트 챗봇 구축에 이어 전화 상담용 '음성 자동화(보이스 AI)' 솔루션을 순차 도입해 인공지능 콘택트센터(AICC) 솔루션 라인업을 완성할 계획이다. 이훈 에이아이매틱스 대표는 "물류 현장의 비정형 데이터는 범용 AI만으로 온전히 처리하기 어려운 것이 현실"이라며 "검증된 산업 특화 SLM기반 챗봇을 시작으로 연내 콜센터 음성 자동화까지 확장해 물류 B2B 시장의 AI 전환(AX)을 주도하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 14:51백봉삼 기자

"5년 못 푼 자동차 도장 문제, 10분 만에 해결"…앤트로픽이 제시한 AX 생존법

"5년간 원인을 찾지 못했던 자동차 도장 문제를 인공지능(AI)이 10분 만에 해결했습니다. 다양한 차종의 도장 관련 이력과 오래된 공정 문서 등 분산된 정보를 AI가 연결·분석해 해결의 실마리를 찾아낸 사례입니다." 최기영 앤트로픽 한국 대표는 8일 서울 코엑스에서 열린 삼성SDS '리얼 서밋(REAL Summit) 2026' 키노트에서 "AI 전환의 성패는 단순한 업무 자동화가 아니라 기업의 복잡한 데이터를 연결해 실질적인 사업 문제를 해결하고 이를 빠르게 제품과 운영에 반영하는 데 달려 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용이 개인 생산성 향상과 업무 프로세스 혁신을 넘어, AI 네이티브 제품과 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 나아가야 한다고 밝혔다. 이어 명확한 사업 목표 설정, 현업 도메인 전문가 중심의 반복 검증, 검증된 AI 에이전트의 실제 업무 환경 확산을 기업의 'AX 생존법'으로 제시했다. 최 대표는 AI 기반 비즈니스 전환을 세 단계로 구분했다. 우선 구성원의 업무 생산성을 높이고 이어 AI 에이전트로 기존 업무 프로세스와 워크플로를 개선하는 단계다. 궁극적으로는 AI를 기반으로 한 제품을 출시하고 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 발전해야 한다는 설명이다. 그는 이 가운데 AI 네이티브 제품과 사업 모델을 만드는 단계가 가장 큰 사업 효과를 낼 것으로 전망했다. 앤트로픽 내부의 제품 개발 사례도 소개했다. 한 엔지니어가 주말 동안 초기 프로토타입을 만들고 3명으로 구성된 팀이 약 8주 만에 베타 제품을 출시했다는 것이다. 이후 약 5명의 인력이 사용자 피드백을 바탕으로 기능을 개선했으며 출시 뒤 48시간 동안 62건의 기능 개선을 반영했다. 현재도 이용자 의견을 받으면 24시간 안에 제품에 반영하는 것을 원칙으로 삼고 있다고 최 대표는 설명했다. 그는 "과거에는 기획과 요구사항 정의, 개발, 검수 과정을 거치며 제품 출시까지 수개월 또는 수년이 걸렸다"며 "이제는 소수 인력이 AI를 활용해 빠르게 시제품을 만들고 사용자 반응에 맞춰 실시간으로 개선하는 방식으로 제품 개발 주기가 바뀌고 있다"고 말했다. AI 도입 과정에서 안전성도 핵심 과제로 제시했다. 고도화된 AI 모델을 기업 현장에 적용할수록 예기치 못한 부작용이 발생할 수 있는 만큼, 모델 학습부터 기업 시스템 적용과 운영에 이르는 전 과정에서 안전장치를 갖춰야 한다는 것이다. 삼성SDS와 앤트로픽은 전략적 파트너십을 바탕으로 기업 고객의 AX 과제를 발굴하고 공동 사업을 확대할 계획이다. 앤트로픽이 프론티어 AI 모델 역량을 제공하고, 삼성SDS는 산업별 컨설팅과 기업 시스템 구축·운영 경험을 결합해 고객사의 AI 도입과 운영 확산을 지원하는 방식이다. 최기영 대표는 "명확한 비즈니스 목표와 성공 지표를 현업 전문가와 함께 설정하고, 검증된 활용 사례를 실제 운영 환경의 '프로덕션 에이전트'로 확장해야 한다"며 "삼성SDS와 함께 다양한 기업의 비즈니스 문제를 해결하는 AX 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:46남혁우 기자

삼성SDS, 제각각인 로봇 한데 묶는다…RX 플랫폼·생태계 구축 가속

삼성SDS가 서로 다른 제조사의 로봇과 기존 생산설비를 연결하고 수십·수백 대의 로봇을 통합 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼' 구축에 나선다. 로봇 협력 생태계 '팀 렉스'도 구성해 개별 로봇 도입을 넘어 공장 전체를 자율화하는 로보틱스 전환(RX) 사업에 속도를 낸다는 전략이다. 배순민 삼성SDS 상무는 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "로봇 한 대를 잘 움직이는 것은 상대적으로 쉽지만 10대, 100대의 로봇을 24시간 문제없이 운영하는 것은 어려운 일"이라며 "로봇을 구매하는 것보다 이를 운영할 수 있는 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다. 삼성SDS가 준비 중인 로봇 오케스트레이션 플랫폼은 크게 '인텔리전스'와 '플릿' 영역으로 구성된다. 인텔리전스는 공장에 투입된 로봇이 업무를 수행하면서 발생하는 데이터를 축적·정제하고 이를 다시 피지컬 AI 모델 학습에 활용하는 역할을 담당한다. 플릿은 다양한 제조사의 로봇과 기존 설비를 연동하고 작업을 배분해 로봇이 안정적으로 운영되도록 관리한다. 생산관리시스템(MES)과도 연계한다. MES가 어떤 로봇이 언제 어떤 작업을 수행할지 지시하면 로봇이 이를 수행하고 결과를 다시 MES로 전달하는 구조다. 작업에 문제가 발생하면 로그를 수집·분석해 원인을 파악하고 조치할 수 있도록 관측 가능성도 확보한다. 로봇에서 생성되는 데이터는 '데이터 팩토리'에서 학습 가능한 형태로 정제하고 '모델 팩토리'를 통해 작업에 적합한 모델을 선택·관리하는 방식이다. 배 상무는 "하나의 로봇을 움직일 수는 있지만 제조 현장에서 실제로 여러 로봇을 운영하는 피지컬 AI는 아직 완성 단계가 아니다"라며 "피지컬 AI가 완성됐을 때 공장이 로봇들을 받아들일 준비가 돼 있는지가 관건"이라고 짚었다. 이를 위해 삼성SDS는 자율성과 오케스트레이션, 상호운용성, 회복탄력성, 안전, 보안 등을 로봇 운영 체계의 핵심 요소로 제시했다. 제조사마다 다른 로봇이 기존 설비와 함께 움직이려면 인터페이스와 프로토콜을 연결해야 하고 장애가 발생했을 때 빠르게 복구할 수 있어야 한다는 설명이다. 사람과 로봇이 함께 작업하는 환경에서 안전을 확보하고 공정·학습 데이터를 보호하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼과 함께 파트너 생태계 팀 렉스도 가동한다. 삼성SDS는 올해 10개 기업과 협력을 시작해 로봇 하드웨어부터 피지컬 AI, 데이터, 시뮬레이션 등 각 분야 기술을 결합할 계획이다. 참여 기업들이 로봇과 설비 간 호환·연동에 필요한 프로토콜을 맞추고 데이터를 수집하거나 성능을 평가하는 기준도 함께 마련한다. 팀 렉스 파트너인 월든 로보틱스와는 실제 생산 현장에 로봇을 적용하기 위한 협력을 진행 중이다. 이날 현장에선 삼성SDS가 앱 인터페이스를 통해 월든 로봇에 작업을 지시하는 사례도 공개됐다. 모리아 도허티 월든 로보틱스 제품 관리 총괄은 "삼성SDS와 실제 생산 현장에 유용한 로보틱스를 배치하기 위해 협력하고 있다"며 "우리 로봇을 바탕으로 다양한 산업 업무를 수행할 수 있고 새로운 작업도 빠르게 학습할 수 있을 것"이라고 말했다. 삼성SDS는 로봇을 구매해 현장에 투입하는 데 그치지 않고 공정 발굴부터 구축·안정화까지 지원하는 자체 RX 방법론 'D-ART'도 적용한다. 현장을 방문해 로봇 적용에 적합한 공정을 찾는 '디스커버(Discover)', 현장 요구와 현재 로봇 기술 간 격차를 분석하는 '어세스(Assess)', 공정이나 로봇을 다시 설계하는 '리디자인(Redesign)', 실제 구축과 평가·안정화를 수행하는 '트랜스폼(Transform)' 등 4단계로 구성된다. 삼성SDS는 지난 25년간 축적한 제조 IT와 자동화 역량을 RX 사업의 기반으로 삼는다는 방침이다. 기존에는 사람이 판단하고 기계가 기록하는 정보화에서 사람이 판단하고 기계가 실행하는 자동화로 발전했다면, 앞으로는 AI가 판단하고 로봇이 실행하는 자율화 단계로 전환한다는 구상이다. 이를 위해 기존 MES와 설비·물류 자동화 역량에 피지컬 AI와 로봇 운영 기술을 결합할 계획이다. 배 상무는 "피지컬 AI가 아직 100% 완성된 것은 아니지만 1~2년 안에 올 변화를 지금부터 준비해야 한다"며 "이를 위해 플랫폼과 생태계를 준비하고 구축 방법론도 더욱 구체화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 14:46한정호 기자

미스트랄, 삼성전자 주도로 4조 6000억원 유치…기업가치 32조원

미스트랄AI가 삼성전자 주도 투자 유치 발판으로 소버린 인공지능(AI) 사업 확대에 나선다. 미스트랄은 시리즈 D 투자 라운드에서 30억 유로(4조 6000억원)를 유치했다고 8일 밝혔다. 이번 투자로 기업가치 210억 유로(32조 7000억원) 이상 인정받으며 창업 3년 만에 유럽 기술기업 중 가장 큰 규모의 지분 투자 유치 기록을 세웠다. 이번 투자는 삼성전자가 주도했다. EQT가 운용하는 스케일업 유럽 펀드와 기존 투자사인 PSG에쿼티가 공동 주도 투자자로 참여했다. 미스트랄은 확보한 자금을 프런티어 AI 모델 연구개발과 컴퓨팅 역량 확충에 투입한다. 제품과 인프라 투자를 확대하고 글로벌 시장 진출에도 속도를 낼 계획이다. 현재 미스트랄은 세계 20개국에서 사업을 운영하며 한국 시장 진출도 준비하고 있다. 최근 서울에서 근무할 기업용 AI 서비스 담당 인력 채용에 나섰으며 국내 정부와 기업을 대상으로 협력 범위를 넓히고 있다. 미스트랄은 기업과 정부가 AI 성능뿐 아니라 데이터와 인프라에 대한 통제권까지 요구하기 시작했다고 봤다. 장기적인 기술 종속과 데이터 거버넌스 문제를 줄일 수 있는 소버린 AI 수요가 확대되고 있다는 판단이다. 현재 미스트랄은 기업이 자체 환경에 구축하고 필요에 따라 수정할 수 있는 오픈웨이트 모델을 제공한다. 이를 구동하는 컴퓨팅 인프라와 실제 업무에 적용하는 제품까지 통합 기술 체계로 구축했다. 이를 통해 특정 공급자 기술 로드맵과 가격 정책에 대한 의존도를 낮춘다는 전략이다. 소버린 AI 체계는 데이터와 모델, 컴퓨팅, 운영 환경 등 네 가지 영역에 대한 통제권을 제공한다. 고객사는 데이터를 조직 외부로 반출하지 않고 모델을 맞춤화할 수 있으며 자체 컴퓨팅 인프라와 감사 가능한 운영 환경을 갖출 수 있다. 이번 투자에는 애드벤트와 블랙록 운용 펀드·계정, 룩셈부르크 대공국이 신규 투자자로 참여했다. 에이에스엠엘과 엔비디아, 세일즈포스벤처스, 인덱스벤처스 등 기존 투자사도 후속 투자에 나섰다. 아서 멘쉬 미스트랄 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "이번 투자 유치를 계기로 연구개발과 제품, 인프라 분야에 대한 투자를 더욱 가속화하고 기업과 기관이 각자의 환경에 맞춰 AI를 대규모로 운영할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.08 14:32김미정 기자

세미파이브, 하이퍼엑셀 데이터센터용 AI 칩 양산…"삼성 4나노 첫 적용"

글로벌 인공지능(AI) 맞춤형 반도체(ASIC) 기업 세미파이브가 AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀의 데이터센터용 AI 추론 가속기 양산에 돌입했다. 세미파이브는 하이퍼엑셀의 거대언어모델(LLM) 추론 가속기 반도체를 삼성 파운드리 4nm(나노미터, 10억분의 1m) 최선단 공정을 적용해 대규모 양산한다고 8일 밝혔다. 삼성 4나노 공정을 적용한 세미파이브의 첫 대규모 양산 사례다. 향후 고객사 서비스 확장에 따른 추가 구매주문(PO)을 통해 공급 물량이 확대될 전망이다. 해당 반도체는 다이 크기가 500제곱밀리미터(㎟) 이상인 초대면적 '빅다이(Big Die)' 칩이다. 칩 면적이 클수록 발열과 전력 소모 제어, 수율 관리가 까다로워 고도의 설계·패키징 기술력이 요구된다. 세미파이브는 프론트엔드 설계와 검증부터 패키징, 테스트, 최종 양산 공급까지 전 과정을 일괄 수행하는 '완결형 턴키 솔루션'을 제공해 고난도 프로젝트를 상용화했다. 이번 양산 성공으로 세미파이브는 단발성 개발(NRE) 중심 구조를 넘어 안정적인 반복 매출을 일으키는 핵심 양산 파이프라인을 구축했다. 지난해 3분기 한화비전 보안 카메라용 AI 칩 '와이즈넷9', 올해 2분기 일본 고성능컴퓨팅(HPC)용 AI 반도체에 이어 3분기 데이터센터용 가속기까지 양산 궤도에 올렸다. 실적 성장세도 가파르다. 세미파이브의 올해 상반기 신규 양산 수주액은 423억원이다. 지난해 연간 전체 수주액 212억원의 2배다. 1분기 156억원에서 2분기 267억원으로 71% 급증했다. 2분기 수주액에서 해외 수주 비중은 45%였다. 조명현 세미파이브 대표는 "AI가 학습에서 추론 중심으로 전환되면서 데이터센터향 ASIC 가속기 수요가 급증하고 있다"며 "이번 양산으로 500㎟ 이상 대면적 칩을 턴키 역량으로 성공해 최선단 공정 경쟁력을 입증했다"고 자평했다. 이어 "상반기 가파른 성장세를 하반기에도 이어가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:24전화평 기자

韓 학생, 디지털 접근성 세계 1위…활용도 43개국 중 최하위

학생이 인공지능(AI) 창작 역량을 기르려면 단순 기기·기술 보급뿐 아니라 창작을 지속적으로 경험할 수 있는 환경이 필요하다는 분석이 나왔다. 8일 코딧 사내 글로벌정책실증연구원이 공개한 'AI 시대 디지털 창작 역량 함양을 위한 초·중·고 교육 환경 정책 과제' 이슈페이퍼에 따르면 생성형 AI와 디지털 도구를 활용한 창작 중심 학습 확대를 위해 교육과정과 교원 지원체계·교육 인프라 개선이 필요한 것으로 나타났다. 연구원은 한국이 우수한 디지털 환경을 갖추고도 이를 학교 수업에서 충분히 활용하지 못하고 있다고 진단했다. 경제협력개발기구의 2022년 국제학업성취도평가에 따르면 한국 학생의 학교 밖 디지털 자원 접근 기회는 조사 대상 43개국 가운데 1위였지만 수업 중 활용도는 최하위인 43위에 머물렀다. 생성형 AI 확산으로 학교 교육에 필요한 역량도 단순한 도구 사용에서 창작 중심으로 바뀌고 있는 것으로 파악됐다. 학생이 AI와 디지털 도구로 결과물을 만들고 이를 검증·수정하며 자신의 생각을 표현하는 경험이 중요해졌다는 설명이다. 연구원은 AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고 책임 있게 활용하는 능력도 범교과적 핵심 역량으로 정립해야 한다고 봤다. 이 과정에서 저작권과 개인정보 보호 등을 함께 고려할 수 있도록 교육해야 한다는 것이다. 국내 교육 현장 주요 문제로는 지역·학교 간 창작 경험 격차와 교원의 AI 수업 설계·평가를 지원할 연수·자료 부족을 꼽았다. 무료 서비스와 단기 사업 중심 도구 활용으로 학습이 지속되기 어렵고 개인정보·저작권·콘텐츠 안전성을 종합적으로 검토할 교육용 플랫폼 기준도 부족하다고 지적했다. 연구원은 디지털 교육정책의 중심을 '기기·기술 보급'에서 '창작 경험의 보편적 접근'으로 전환해야 한다고 제안했다. 이를 위해 모든 교과에서 디지털 창작 경험을 보장하는 교육과정·평가체계와 산업 표준 기반 민관협력·교원 전문성 지원체계가 필요하다고 밝혔다. 개방성과 안전성·지속가능성을 갖춘 디지털 창작 교육 인프라 구축도 정책 과제로 제시됐다. 학생들이 학교급이나 교육환경이 바뀌어도 창작 활동을 이어갈 수 있도록 산업 현장에서 널리 쓰이는 표준 도구를 교육 현장과 연결해야 한다는 설명이다. 송해영 글로벌정책실증연구원장은 "이제 교육정책은 '기기·기술 보급'을 넘어 모든 학생이 지역·학교·사회경제적 여건과 관계없이 창작을 경험하고 자신의 아이디어를 표현할 수 있는 환경 중심으로 바뀌어야 한다"며 "학교 창작 경험이 미래 역량으로 이어질 수 있도록 범용적이고 안정적인 디지털 창작 도구에 대한 접근 기회가 보장돼야 한다"고 강조했다.

2026.09.08 14:19김미정 기자

"현장 공무원이 AI 혁신 주도"…행안부, 'AI 챔피언' 2만명 육성 지원

공무원이 인공지능(AI) 서비스를 직접 만들고 업무를 혁신할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 행정안전부(이하 행안부)는 국무회의에서 '공무원의 AI 활용 직접개발 활성화 및 확산 방안'을 보고했다고 8일 밝혔다. 정부는 2030년까지 AI 챔피언 2만 명을 육성하고 AI 정부 실험실을 대폭 확대해 현장 주도의 AI 행정혁신을 본격화할 계획이다. 이를 위해 공무원의 AI 활용 직접개발을 제도적으로 지원하기 위해 인재 양성부터 개발환경 제공, 보안·품질 검증, 성과 보상까지 전 주기를 아우르는 지원체계를 마련한다 이번 방안은 지난달 발표한 '세계 최고의 AI 민주정부 실현 전략'의 후속 조치로, 공무원이 현장의 문제를 AI로 직접 해결하고 우수 성과를 범정부 차원에서 공유·확산할 수 있는 기반을 마련하는 데 초점을 맞췄다. 최근 공직사회에서는 생성형 AI를 활용해 업무를 개선하려는 움직임이 빠르게 확산되고 있다. 지난 7월 시범 운영을 시작한 'AI 정부 실험실'에는 9월 3일 기준 2천73명의 공무원이 참여했으며, 공공 개발산출물 저장소인 공공 깃랩(GitLab)에 등록된 프로젝트는 770개에 달한다. 이 가운데 376개 프로젝트는 다른 공무원도 활용할 수 있도록 공개됐다. 그러나 AI 서비스를 개발하기 위한 환경과 제도는 아직 충분하지 않은 상황이다. 행안부가 설명회 참석자 244명을 대상으로 조사한 결과, 응답자의 68%가 개발환경과 AI 도구 구독료 부족을 가장 큰 애로사항으로 꼽았다. 보안지침 적용의 어려움은 59%, 데이터 연계 문제는 40%로 나타났다. 이에 정부는 AI 정부 실험실을 중심으로 공무원 직접개발을 지원하는 범정부 체계를 구축한다. 우선 AI를 활용해 현장 문제를 해결할 수 있는 실무형 인재인 'AI 챔피언'을 2030년까지 2만 명 규모로 육성한다. 이는 전체 행정·공공기관 종사자의 약 2% 수준이다. 개발 인프라도 확대한다. 현재 인터넷망 중심으로 운영되는 AI 정부 실험실을 업무망으로 확대하고 AI 코딩 도구, 개발 플랫폼, GPU 등 개인이 확보하기 어려운 자원을 제공할 계획이다. 동시 이용 규모도 현재 약 200명 수준에서 2027년 6천 명으로 확대한다. 공무원들이 필요한 기능을 손쉽게 활용할 수 있도록 공공데이터와 행정서비스를 API와 MCP 기반 표준 방식으로 제공하는 방안도 추진한다. 개발 과정에서 생성되는 소스코드와 프롬프트, 데이터 명세서, 시험 결과 등은 공공 깃랩에 등록해 체계적으로 관리할 예정이다. 정부는 직접개발 산출물을 '실험·검증', '운영관리', '정보화사업' 등 3단계로 구분해 관리한다. 실험·검증 단계에서는 공무원이 별도의 사업 승인 없이 시제품을 개발하고 검증할 수 있도록 자율성을 보장한다. 이후 운영관리 단계에서는 각 기관이 정확성과 보안성, 개인정보 보호 여부 등을 확인하고 운영을 책임진다. 여러 기관이 공동 활용할 수 있는 과제는 행안부가 통합 관리하며, 규모가 크거나 국민 대상 서비스인 경우에는 정식 정보화 사업으로 전환해 운영 안정성을 확보할 방침이다. 성과를 창출한 공무원에 대한 보상도 강화한다. 정부는 AI 챔피언 고숙련자에게 조기 승진 심사 가점을 부여하고 있으며, 앞으로 특별성과 포상금과 연수·학습 기회, 추가 교육비 지원 등 인센티브를 확대할 계획이다. 기관 차원의 AI 전환 경쟁도 촉진한다. 정부혁신 왕중왕전과 최초·최고 인증 제도에 AI 전환(AX) 부문을 신설하고, 정부혁신 평가에도 관련 지표를 확대 반영해 각 기관이 AI 활용 문화를 적극 조성하도록 유도할 예정이다. 실패를 두려워하지 않고 새로운 시도에 나설 수 있는 환경도 마련한다. 정해진 절차와 기준을 준수한 AI 활용 실험은 적극행정 면책제도와 연계해 고의 또는 중대한 과실이 없는 경우 책임 부담을 최소화하기로 했다. 행안부는 올해 하반기 '공무원의 인공지능 활용 직접개발 및 산출물 관리 지침' 제정을 추진하고, 소프트웨어 취약점과 개인정보 보호를 위한 안전 점검 기준도 마련할 계획이다. 2027년에는 업무망 기반 AI 정부 실험실과 보안 점검 체계를 구축해 공무원이 개발한 AI 서비스를 안전하게 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 윤호중 행정안전부 장관은 "AI 민주정부의 경쟁력은 국민과 업무를 가장 잘 아는 공무원들이 AI를 활용해 현장의 문제를 해결하는 데서 나온다"며 "공무원의 아이디어는 자유롭게 실험할 수 있도록 지원하고, 검증된 성과는 정부 전체가 함께 활용할 수 있도록 확산해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:02남혁우 기자

이노그리드, AI 데이터센터 기술 기업 도약…인프라 통합 제어 승부수

이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU) 등 이기종 자원부터 클라우드와 인공지능(AI) 플랫폼까지 단일 운영체계로 관리하는 기술을 앞세워 AI 데이터센터 기술 기업 도약에 박차를 가한다. 이노그리드는 오는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 열리는 '2026 K-ICT 위크 인 부산'에 참가해 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)'을 중심으로 AI 인프라 기술 전략을 선보인다고 8일 밝혔다. 핵심은 GPU·NPU·CPU 등 다양한 xPU 자원부터 클라우드와 AI 워크로드까지 하나의 '컨트롤 플레인'으로 연결·제어하는 기술이다. 인프라와 플랫폼, AI 운영 도구가 각각 분리된 기존 구조에서 벗어나 자원 배치와 운영 정책, 워크로드 실행 환경을 일관된 체계에서 관리하는 방식이다. 이를 통해 AI 인프라의 자원 활용률을 높이는 동시에 복잡해지는 멀티·하이브리드 클라우드 환경의 운영 효율성을 개선한다는 구상이다. 특히 이노그리드는 자체 xPU 기반 AI 인프라 기술과 NHN클라우드의 대규모 리전형 인프라 구축 기술을 결합하는 기술 통합을 준비 중이다. 개별 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원을 제어하는 수준을 넘어 대규모 리전 단위의 AI 인프라 구축과 운영까지 지원할 수 있는 기술 체계를 확보한다는 목표다. 향후에는 xPU 자원 관리와 AI 플랫폼 기술, 대규모 클라우드 인프라 구축·운영 역량을 연계한다. AI 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 인프라를 안정적으로 제공하고 AI 데이터센터 구축·운영 전반을 지원할 수 있도록 관련 기술을 고도화할 계획이다. 기존 가상화 환경의 현대화도 이같은 기술 로드맵과 연계한다. VM웨어 환경 전환을 검토하는 고객에게 기존 가상머신(VM) 워크로드의 안정적인 이전과 업무 연속성을 고려한 마이그레이션 방안을 제공한다. 전환된 인프라가 향후 멀티·하이브리드 클라우드와 AI 워크로드까지 확장될 수 있도록 지원해 기존 가상화 인프라의 현대화와 AI 인프라 전환을 함께 추진한다는 방침이다. 이노그리드는 GPU·NPU·CPU뿐 아니라 양자처리장치(QPU)까지 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경과 연결하는 기술 전략을 추진하고 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 클라우드관리플랫폼(CMP), 데브옵스(DevOps) 등 기존 클라우드 기술을 기반으로 AI 인프라와 서비스형 GPU(GPUaaS), AI CMP, AI PaaS 등으로 사업 영역도 확대하고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 단순히 GPU를 확보하는 데서 끝나는 것이 아니라 다양한 컴퓨팅 자원과 플랫폼, AI 서비스를 얼마나 효율적으로 연결하고 제어하느냐에 달려 있다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 방향 아래 자체 xPU 기술과 대규모 리전형 인프라 구축 역량을 결합해 AI 인프라의 전체 라이프사이클을 제어할 수 있는 기술 체계를 만들어가겠다"고 밝혔다. 이어 "AI 서비스에 필요한 컴퓨팅 환경을 안정적으로 제공하는 AI 데이터센터 기술 기업으로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.08 13:36한정호 기자

[기고] 기업 IT 운영, AIOps 넘어 'AI 복원력' 시대 온다

인류 최고의 고전 '오디세이아'는 최근 개봉한 영화의 흥행을 계기로 다시 한번 재해석되고 있다. 오디세우스를 트로이 전쟁을 승리로 이끈 전략가로 기억할 수도 있지만 소설 속 그의 진짜 이야기는 전쟁이 끝난 뒤 고향으로 돌아가는 여정에서 시작된다. 그는 오늘날 IT 보안 공격의 은유로도 쓰이는 트로이 목마 전술로 하나의 문명을 무너뜨릴 만큼 전쟁에서 승리했지만 곧장 고향으로 돌아가지 못했다. 배를 잃고 동료를 잃었다. 한때 기억마저 잃으며 수없이 죽음의 문턱을 넘나들었다. 만약 이 이야기가 전쟁의 승리와 완벽한 계획의 성공담에 그쳤다면 3000년이 지난 지금까지도 사람들이 깊이 빠져드는 고전으로 남지 못했을 것이다. 오디세우스의 이야기는 끊임없이 발생하는 위기 속에서 적응하고 복구하며 다시 출발하는 과정의 연속이라 할 수 있다. 이러한 소설의 플롯에서 기업 IT 환경에서 '복원력'이 중요하다는 점을 떠올릴 수 있는 것은 인류의 역사가 이에 맞닿아 있기 때문은 아닐까? 지난 수십 년간 기업 IT의 이상적인 목표는 명확했다. 장애가 없고 성능이 좋은 시스템을 만드는 것이었다. 더 좋은 하드웨어를 도입하고 더 안정적인 소프트웨어를 개발하며 더 정교한 운영체계를 구축하는 이유도 결국 IT 장애를 줄여 비즈니스의 연속성을 늘리기 위함이다. 이러한 장애 관리 개념은 IT 복원력으로 확장됐다. 어차피 장애를 100% 방지할 수 없다면 빠른 조치와 빠른 정상화를 위한 노력과 장치가 필요하다는 것이다. 물론 그렇다고 장애 방지의 중요성이 낮아지는 것이 아니다. 장애가 발생했을 때 빠른 복원이 중요하다는 점을 강조한다. 인공지능(AI) 시대에 들어오면서 IT 복원력을 갖추는 범위가 더 확장되고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술의 발전으로 AIOps 운영 자동화 체계 도입이 한창이다. AIOps 체계에선 엔터프라이즈 운영 관리 도구 솔루션의 AI 에이전트가 소프트웨어를 설치하고 형상과 설정을 구성한다. 장애와 이벤트를 분석하고 조치 가이드도 해 준다. 기업들은 이로써 더 높은 생산성과 더 빠른 의사 결정, 더 높은 운영 효율과 낮은 운영 비용을 기대한다. 그러나 현실은 생각보다 복잡하다. IT 복원력이 AI 복원력으로 확장되면 더욱 그렇다. AI는 기존 소프트웨어와 다르다. 전통적인 소프트웨어는 개발된 스펙에 맞춰 안정적으로 동작하도록 하는 것이 목표이고 가치였다. 얼마나 많은 기능인가의 문제였다. IT 운영은 개발된 시스템을 정상 상태로 유지하기 위해 운영자가 미리 정해진 절차와 방법을 따르는 것이 중요했다. 하지만 AI 에이전트가 의존하는 거대언어모델(LLM)은 항상 미리 정해진 방식으로만 동작하지 않는다. AI 에이전트는 운영자와는 다른 판단과 다른 행위를 할 수 있으며 그것도 사람보다 훨씬 빠른 속도로 다량의 일처리를 한다. AI 에이전트를 이용한 업무 수행은 에이전트 내에 코딩된 워크플로우와 AI 모델에게 주어지는 프롬프트와 컨텍스트 정보들에 의해 결정된다. 하지만 두뇌 역할을 하는 AI 모델 자체가 스스로 생각하고 판단하는 것과 학습된 데이터 중 확률적으로 유사한 데이터를 조합하는 경계에 서 있다. 바로 이 모호한 경계 위에서 '대답하는 존재'를 넘어 '행동하는 존재'로 확장된 것이 AI 에이전트라서 항상 확률적인 문제, 즉 흔히 말하는 환각 현상이 존재한다. 문제는 AI가 실수할 수 있다는 사실이 아니다. AI가 실수했을 때 그것을 인지할 수 있는가다. 그래서 에이전틱 AI 시대 AIOps가 적용된 IT 운영은 AI가 얼마나 신뢰할 수 있는 운영 행위를 하는가, 어떻게 하면 돌이킬 수 없는 행위가 벌어지지 않도록 제어하고 감시할지에 대해서도 많은 고심을 하게 된다. AI 거버넌스와 AI 가드레일의 중요성이 여기에 있다. 기존 IT 복원력은 장애가 발생했을 때 어떻게 빨리 복원할 것인가에 초점이 맞춰졌다. AI 복원력은 장애 회복에 더해서 AI가 틀렸을 때 얼마나 빨리 발견할 수 있는가, AI가 잘못된 행동을 했을 때 영향을 최소화할 수 있는가, AI가 공격했을 때 어떻게 AI로 방어할 수 있는가로 확대된다. 운영 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 장애 원인을 찾는 AIOps 기능을 운영 자동화뿐만 아닌 운영 복원력 관점에서 설계해야 한다는 의미다. 현재 AIOps의 목적이 장애를 더 빨리 탐지하고 운영 효율을 높이는 데 있다면, 앞으로의 AIOps는 회복력을 설계하는 플랫폼으로 진화해야 한다. AI 모델과 에이전트, 애플리케이션, 데이터 파이프라인 전반에 대한 가시성도 확보해야 한다. AIOps 에이전트의 실행 권한을 승인할 수 있는 단계를 설계하고 이상 행동에 대한 원인 분석과 필요한 조치를 수행하는 체계가 필요하다. AI의 행동을 설명할 수 있는 관측성, 정책 기반의 거버넌스, 보안이 함께 갖춰져야 한다. 오디세우스는 맞닥뜨린 수많은 위기를 통제하기보다는 위기를 극복하며 앞으로 나아갔다. 마찬가지로 AI 시대 기업도 IT 장애와 보안 침투, AI 오류를 완전히 사전 제거할 수는 없다. 그러나 회복력은 설계할 수 있다. AI 시대에는 신뢰 없는 혁신도 안정성 없는 생산성도 의미가 없다. 오디세우스는 모든 위험을 제거했기에 영웅이 아니라 10년 동안의 귀향길에 벌어지는 수많은 위기를 극복했기에 매력적이다. IT 장애, 보안 침투, AI의 오류를 완전히 막을 수 없는 AI 시대 기업도 마찬가지다. AIOps를 넘어 AI 복원력으로의 전환, 기업 IT 운영의 새로운 패러다임에 적응하는 기업이 매력적이다.

2026.09.08 13:09박기은 컬럼니스트

[영상] 삼성SDS, 2031년까지 10조 투입…AI·로봇·물류 전방위 미래 동력 확보

삼성SDS가 2031년까지 10조원을 투자해 AI를 중심으로 로봇 전환(RX)과 물류 사업까지 전방위 성장 동력을 확보한다. 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 등 AI 인프라 확충은 물론 전략적 투자와 인수합병(M&A)을 병행해 기업 고객의 AI 전환 수요를 선점하겠다는 전략이다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 8일 서울 코엑스 컨벤션센터 열린 리얼 서밋 2026 현장에서 진행된 간담회에서 사업 전략과 비전을 제시했다. 이 대표는 10조원 투자 계획에 대해 "데이터센터, GPU, DBO 사업, 전략적 M&A 등 여러 사업을 포함한 지속적인 투자 프로세스"라고 설명했다. 특정 분야에만 투자하기보다 AI 인프라와 서비스 역량을 강화하는 동시에 로봇, 물류 등 미래 사업의 경쟁력을 키우겠다는 구상이다. 투자 회수 시점을 묻는 질문에는 구체적 목표를 제시하지 않았다. 이 대표는 "투자 역량과 여력을 고려해 계속 사업을 진행할 것"이라며 "사업을 빠르게 전개하면서 투자 회수도 빨리 이뤄질 것으로 기대한다"고 말했다. 삼성SDS는 AI를 기반으로 사업 구조를 넓히고 있다. AI 분야에서는 동탄 AI 데이터센터를 운영 중이며, 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 2029년 구미 데이터센터 등을 통해 인프라를 확대할 계획이다. AI 인프라·플랫폼·솔루션을 통합 제공하는 풀스택 전략으로 기업 고객의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 이 대표는 "AI는 더 이상 도입 경쟁을 하고 있지 않다"며 "이제는 AI를 통해 어떤 성과를 낼 것인가의 경쟁 시대"라고 강조했다. 이어 "업무 프로세스를 다시 설계하고, 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 바꾸며, AI 에이전트를 실제 업무에 적용해 실질적인 변화와 성과를 내야 한다"고 말했다. 로봇 전환 사업은 제조 현장을 우선 공략한다. 안대정 삼성SDS 디지털팩토리 담당 부사장 겸 미라콤아이앤씨 대표이사는 "삼성 제조 관계사 생산라인과 미라콤 MES 고객사를 기반으로 수작업 및 위험 작업의 로봇 자동화 수요에 대응하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 로봇 하드웨어뿐 아니라 여러 로봇과 사람의 작업을 통합 관리하는 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 개발하고 있다. 물류 분야에서는 전략적 투자와 파트너십을 통한 경쟁력 강화에 나선다. 이 대표는 KT와의 협력과 관련해 AI·AX 기술, 로봇 AI 파운데이션 모델, 항공 물류 경쟁력 강화 등을 함께 검토하고 있다며 "조만간 가시적인 결과를 낼 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. AI 에이전트 사업도 확장한다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 협업 솔루션 브리티웍스에 탑재할 '브리티웍스 코워크'를 소개하며, 사용자의 요청을 받아 업무를 완료하는 완결형 AI 에이전트라고 설명했다. 브리티웍스 코워크는 메일·드라이브·일정 등 업무 데이터의 맥락을 활용하고, 공공·금융·국방 등 규제 산업에서도 활용할 수 있도록 설계됐다. 삼성SDS는 오는 10월 기존 브리티웍스 고객을 대상으로 우선 출시할 계획이다. 신계영 삼성SDS AI사업팀장 부사장은 약 200명 규모로 확보할 현장 배치 엔지니어(FDE)에 대해 "고객의 문제를 진단하고 산업별 특성을 반영해 전략, 실행, 운영까지 지원하는 엔드투엔드 역할을 지향한다"고 말했다. 삼성SDS는 대규모 투자를 기반으로 AI 기술 검증에 그치지 않고 제조·물류·협업·보안 등 기업 현장의 업무 전반으로 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 이준희 대표는 "고객이 필요로 하는 서비스를 제공하되, 보안은 절대 손상하지 않는 방향으로 준비하고 있다"며 "필요하다면 이에 따른 경쟁력도 높여 더 좋은 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.09.08 12:54남혁우 기자

삼성SDS, 기업용 AI 플랫폼 '패브릭스 2.0' 내달 출시…에이전트 운영 고도화

삼성SDS가 다음 달 기업용 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 출시하고 기업 AI 전환(AX) 시장 공략을 강화한다. AI 에이전트를 만드는 단계를 넘어 실제 업무에 적용·운영하는 데 필요한 거버넌스와 에이전틱 앱, AI 게이트웨이·스마트 라우팅 등을 강화해 지속 가능한 AX를 지원한다는 목표다. 이태희 삼성SDS 부사장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "지속 가능한 AX를 위해선 표준 중심으로 기술을 개발해 변화에 대응하고 성공과 실패의 결과를 자산으로 만들며 지속적으로 개선할 수 있는 운영 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 이 부사장에 따르면 삼성SDS는 지난 6월 패브릭스 1.7 버전을 출시한 데 이어 다음 달 2.0 버전을 선보일 예정이다. 1.7 버전에서 에이전트 제작 도구와 인텔리전트 오케스트레이터, 어드밴스드 검색증강생성(RAG), 마켓플레이스 등 에이전트 자산화와 표준 기술을 도입했다면 2.0에선 운영 체계화와 에이전틱 앱 확장에 초점을 맞춘다. 패브릭스 2.0에는 에이전틱 앱과 AI 게이트웨이·스마트 라우팅, AI 코딩 툴, 거버넌스 기능 등이 포함된다. 내년에는 AI 워크스페이스와 에이전트 확장, 에이전트옵스(Ops) 강화, 데스크톱 에이전트 지원 등을 통해 에이전트 생태계의 자율 운영과 자산 공유·재사용을 확대할 계획이다. 이 부사장은 기업 AX를 지속하기 위한 핵심 요소로 '표준·자산·운영' 세 가지를 제시했다. AI 모델과 프레임워크, 사용자환경(UI)·사용자경험(UX), 인프라 등 관련 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 공통 인터페이스와 표준을 적용해 새로운 기술을 도입할 때 발생하는 교체 비용을 최소화해야 한다는 설명이다. AX 과정에서 발생하는 성공과 실패의 결과도 축적해 다음 프로젝트에 활용할 수 있는 기업 자산으로 만들어야 한다고 강조했다. 이를 구현하기 위한 AX 플랫폼은 에이전트 빌더, 지식·데이터, 마켓플레이스·거버넌스, 인텔리전트 오케스트레이션, AI옵스 등 5개 영역으로 구성된다. 에이전트를 표준에 따라 제작·등록·배포하고 기업이 보유한 데이터와 실행 이력을 자산으로 축적한 뒤 이를 마켓플레이스에서 재사용하는 구조다. 운영 단계에선 에이전트의 품질과 비용, 추론 시간 등을 관측해 지속 개선하는 것이 핵심 요건이다. 특히 기업이 여러 AI 모델을 사용하는 환경에선 비용과 성능에 따라 적합한 모델을 선택하는 기능이 중요해질 것으로 내다봤다. 모든 업무에 가장 비싸고 성능이 높은 모델을 사용하는 대신 요청의 난이도와 목적에 맞춰 모델을 선택해야 비용 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이에 맞춰 패브릭스 2.0에 적용되는 AI 게이트웨이는 기업 내 다양한 AI 요청을 단일 접점에서 받아 인증과 정책을 적용한다. 스마트 라우터는 오픈웨이트 모델과 기업 자체 모델, 글로벌 프론티어 모델 등 여러 선택지 가운데 업무에 적합한 모델을 찾아 연결하는 방식이다. 단순·유사 질문에는 캐시된 답변을 활용하고 복잡한 질문에는 고성능 모델, 코딩 업무에는 특화 모델을 선택하는 구조로, 새로운 AI 모델이 등장해도 기존 시스템의 변경을 최소화하면서 교체할 수 있다는 게 특징이다. 기업 데이터의 AI 활용 체계를 구축하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 이 부사장은 "기업이 보유한 데이터의 양보다 AI가 실제 업무에 사용할 수 있을 정도의 품질과 맥락을 갖추는 것이 중요하다"며 "데이터의 정의와 맥락, 품질 기준을 수립하고 접근 권한과 인증 체계를 갖추는 한편 에이전트 실행 이력과 생성 데이터도 다시 기업 자산으로 축적하는 선순환 구조가 필요하다"고 짚었다. 삼성SDS는 소프트웨어(SW) 개발과 사내 업무 자동화 등에서 이러한 AX 체계를 적용 중이다. 레거시 시스템 현대화 과정에선 AI 에이전트가 기존 코드와 문서를 분석하고 코드를 변환·테스트하며 사람이 중간 산출물을 검토하고 수정하는 방식으로 역할을 나눈다. 기존 업무 시스템도 에이전틱 앱으로 전환해 에이전트가 정보를 조회하고 외부 데이터를 수집한 뒤 사람의 승인을 거쳐 실제 업무를 수행하도록 하는 방식이다. 경비 처리 업무에도 기존 로봇프로세스자동화(RPA)와 AI 에이전트를 결합했다. 정해진 절차에 따른 업무는 자동화 기술이 수행하고 기존 RPA로 처리하기 어려웠던 예외 상황은 AI 에이전트가 판단하도록 했다. 사람이 예외 사례만 검토하는 구조를 통해 처리 시간을 줄이면서 판단 근거와 처리 상태를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 했다. 이 부사장은 "개발에서 업무까지 AI 적용을 확장하고 지속적으로 개선하는 운영 체계를 구축하는 이 세 가지의 축이 AX 과정에서 확장성과 유연성을 높이고 복잡도와 비용은 낮추는 지속 가능한 AX 전략"이라며 "이 과정을 함께 지원해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 12:22한정호 기자

제주 '에너지제로 마을' 조성…태양광·ESS·히트펌프, AI 통합관리

태양광·풍력 등 재생에너지와 에너지저장장치(ESS)·전기자동차·히트펌프 등을 인공지능(AI)으로 통합관리하는 '제로에너지 마을' 조성사업이 제주에서 추진된다. 기후에너지환경부는 '2026년 AI 기반 분산에너지 특화지역 지원사업' 공모를 통해 선정된 다양한 분산에너지 사업 유형의 실증을 제주에서 우선 추진한다고 밝혔다. 기후부 관계자는 “제주도는 주택용 히트펌프 보급사업이 본격화면서 주거 부문 난방 전기화가 전국에서 가장 빠르게 진행될 것”이라면서 “전기차 보급률이 전국 최고 수준인 12.2%(2026년 8월 말 기준)로 주택에서 사용하는 전력량이 지속해서 늘어날 것으로 예상돼 분산에너지 사업 유형(모델) 실증 최적의 여건을 갖췄다”고 배경을 설명했다. 올해 제주에서 추진되는 사업 유형은 제주 지역(한림읍 또는 대정읍 20세대 내외) 주택을 대상으로 태양광·히트펌프·전기차·ESS·AI 가전을 하나의 시스템으로 연결해 마을에서 생산·소비하는 전력을 실시간으로 관리하고 수급을 효율적으로 조절하는 '에너지제로 주택단지' 구축이다. 개별 주택에서 생산하고 남는 전력은 마을이 함께 나눠 쓰고, 전기요금이 낮은 시간대를 활용해 설비들이 스스로 가동 시점을 조정하는 방식으로 운영된다. 가상발전소(VPP)를 ESS와 전기차 초급속 충전서비스에 연계하고 AI를 기반으로 재생에너지 발전량 예측, ESS치 충·방전 최적화 운영 등을 통해 전력 사용의 효율성을 높이는 '전기차 충전스테이션' 사업도 실증한다. 제주 주요 지역에 양방향 충·방전 가능한 전기차 충전기를 구축해 재생에너지 발전량이 많은 시간대에는 전기차에 전력을 저장하고, 전력 수요가 많은 시간대에는 저장한 전력을 다시 전력망으로 공급하는 전기차-전력망 연계(V2G) 실증도 추진한다. AI 기반 환경제어·에너지관리시스템으로 재생에너지 발전량과 농장의 에너지사용량을 예측·조정하고, 남는 전력을 냉난방·조명·양액 공급에 효율적으로 활용해 농업 생산성과 에너지 자립도를 동시에 높이는 '에너지-농업 융합 유형'도 실증한다. 기후부는 전기차 충전스테이션 사업과 스마트 팜 사업에는 비리튬계 에너지저장장치를 사용해 장주기 운전성능·안정성·경제성 등 상용화 가능성을 확인할 계획이다. 제주에서 추진되는 분산에너지 실증 사업은 올해 말 현장 실사 등을 거쳐 향후 5년간 진행된다. 이재식 기후부 전력망정책관은 “재생에너지·ESS 등의 분산에너지 자원을 보급하는 것만큼 앞으로는 지역에서 생산한 에너지를 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 중요하다”며 “주민의 에너지 비용은 낮추고 전력망의 안정적 운영에 도움이 되는 다양한 분산에너지 사업 유형을 실증해 성과를 확인한 후 다른 특화지역으로 확산해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 12:11주문정 기자

KT, KAIST·다임리서치와 사람 없는 공장 만든다

KT가 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 사람의 개입을 최소화한 자율 제조공장 구현에 나선다. 로봇 관제 기술에 AI 에이전트와 엣지 AI, 초저지연 네트워크를 결합해 제조 현장의 로봇이 주변 상황을 인식하고 스스로 판단해 작업하는 환경을 구축한다. KT는 KAIST, 다임리서치와 피지컬 AI 기술 개발과 실증, 사업화를 공동 추진하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협력은 과학기술정보통신부가 운영하는 '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 활동에서 3개 기관이 관련 사업을 논의한 것을 계기로 마련됐다. 3개 기관은 무인 자율공장을 구현하는 다크팩토리 (플랫폼을 공동 개발하고 실제 제조현장에서 기술을 검증한다. 이를 기반으로 피지컬 AI 분야에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 국내에서 확보한 기술과 실증 경험을 'K-피지컬 AI' 형태로 해외 시장까지 확장한다는 구상이다. 다크팩토리 플랫폼 개발은 과기정통부가 추진하는 '2026년 협업지능 피지컬 AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업'과 연계해 진행한다. AI를 활용해 제조 설비와 로봇이 사람의 지속적인 개입 없이 자율적으로 움직일 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 산업현장에서 검증하는 사업이다. KT와 KAIST, 다임리서치는 향후 5년간 공동으로 참여한다. KAIST와 다임리서치가 확보한 제조·물류 로봇 기술과 관제 플랫폼을 토대로 생산공정을 자율화하는 기술 개발에 집중한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드도 마련해 로봇과 AI 시스템의 작동 과정과 성능을 검증한다. 실증을 통해 확보한 기술은 다양한 제조업종과 생산공정으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. KT는 서로 다른 로봇과 AI 시스템을 통합해 운용할 수 있도록 데이터 플랫폼 기반의 운영환경을 제공한다. 제조현장에서 발생하는 데이터를 관리하고 로봇과 AI 시스템 사이의 연동을 지원해 여러 장비를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 운영하는 역할을 맡는다. 엣지 AI와 통신 인프라도 활용한다. 로봇과 가까운 현장에서 데이터를 바로 처리하는 엣지 AI를 적용해 데이터 전송 과정에서 발생하는 지연을 줄이고, 초고속 초저지연 네트워크를 결합해 로봇이 현장 상황에 맞춰 실시간으로 판단하고 움직일 수 있도록 지원한다. 로봇의 AI 학습과 성능을 사전에 확인할 수 있는 시뮬레이션 기술도 적용한다. AI 에이전트를 활용한 시스템 통합 기술까지 결합해 제조현장의 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 맞는 행동을 스스로 결정하는 피지컬 AI 환경을 구현할 계획이다. 기술 개발 이후 실제 제조현장 적용과 사업화도 함께 추진한다. 3개 기관은 AI 에이전트를 활용한 피지컬 AI 운영·검증 환경을 지속적으로 구축하고 현장 실증을 통해 상용화 가능성을 확인한다. 피지컬 AI 전문인력 양성에도 협력하고 국내에서 검증된 기술을 토대로 글로벌 시장 진출까지 추진한다. 최성율 KAIST 연구부총장은 “피지컬 AI의 진짜 경쟁력은 좋은 기술을 개발하는 데서 끝나는 것이 아니라 로봇과 AI를 실제 제조 현장에서 작동시키고 그 성능을 검증하는 데 있다”며 “이번 협력을 통해 KAIST의 연구성과가 기업의 제조현장에서 실증되고 새로운 산업과 사업으로 이어지는 산학협력 모델을 만들겠다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “KAIST의 연구 역량과 KT의 AI·네트워크 인프라, 다임리서치의 로봇 운영 관제 및 다크팩토리 기술을 결합해 피지컬 AI 기반의 자율제조의 실제 성공 사례를 만들겠다”며 “이를 바탕으로 국내 제조 현장을 넘어 글로벌 시장으로 확산해 나가겠다”고 말했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “이번 협약은 연구개발과 실증, 사업화로 이어지는 피지컬 AI 협력 체계를 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “KT는 AI 에이전트, 엣지 AI, 네트워크 등 AX 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고, 파트너사들과 함께 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 11:43박수형 기자

플레이디, 네이버에 AI 광고 솔루션 공급…중소 광고주 운영 돕는다

플레이디가 네이버에 인공지능(AI)을 활용해 광고 성과를 분석하고 운영 방안을 추천하는 솔루션을 공급했다. 네이버가 직접 관리하는 중소형 광고주의 캠페인 운영 효율을 높이는 데 활용된다. SOOP 계열사 플레이디는 네이버에 AI 기반 광고 운영 솔루션 '애드인사이트(ADInsight)'를 구축·공급했다고 8일 밝혔다. 애드인사이트는 플레이디의 AI 통합 광고 플랫폼 '올잇(All it)'을 기반으로 네이버의 광고 운영 환경에 맞춰 개발한 솔루션이다. 네이버는 직접 운영하는 광고주의 캠페인 관리에 해당 시스템을 활용한다. 핵심은 광고 데이터를 분석해 성과 개선 방안을 자동으로 제안하는 '추천' 기능이다. 클릭과 전환, 매출 등 광고 목적에 따라 키워드 입찰가를 조정하거나 새로운 광고 소재를 등록하도록 제안한다. 성과에 도움이 되지 않는 검색어를 제외하는 방안도 추천한다. 네이버는 이를 통해 다수 중소형 광고주의 광고 운영 상태를 진단하고 캠페인별 개선 작업에 활용할 수 있다. 플레이디는 솔루션 구축 이후 네이버 실무자를 대상으로 현장 교육과 사용 가이드도 제공하고 있다. 실제 광고 운영 과정에서 축적되는 데이터와 이용자 피드백을 토대로 추가 기능을 개발할 계획이다. 조명진 플레이디 대표는 “기존 미디어 플랫폼과 광고대행 분야에서 이어온 네이버와의 협력을 AI 솔루션으로 확대했다”며 “기업별 사업 환경에 맞는 AI 마케팅 솔루션 공급을 늘려나갈 것”이라고 말했다.

2026.09.08 11:23안희정 기자

"AI가 분석부터 결재까지"…엠클라우드브리지, 기업용 통합 AI 플랫폼 공개

엠클라우드브리지가 기업 내부에 흩어진 문서와 데이터, 업무 시스템을 통합 대화형 인공지능(AI) 환경으로 연결하는 플랫폼을 내놨다. 엠클라우드브리지는 기업용 AI 업무 플랫폼 'Ai 365 통합 AI 플랫폼'을 내달 22일 출시한다고 8일 밝혔다. 이날 서울 역삼동 GS타워 아모리스홀에서 공개 세미나를 열고 주요 기능과 기업 적용 방안을 소개할 예정이다. 이 플랫폼은 사용자 질문과 업무 요청을 분석해 필요한 AI 에이전트와 사내 시스템을 자동으로 호출한다. 사용자는 여러 AI 도구를 직접 선택하거나 화면을 옮겨 다니지 않고 하나의 대화형 인터페이스에서 업무를 처리할 수 있다. 업무 요청은 입력과 의도 판단, 권한 확인, 에이전트 실행, 답변 취합 등 5단계를 거쳐 처리된다. 플랫폼은 조직도와 보안 정책 바탕으로 사용자가 접근할 수 있는 문서와 데이터 범위를 확인한 뒤 지식관리·데이터·업무지원·보안 에이전트를 선택한다. 여러 기능이 필요한 업무에는 복수 에이전트가 동시에 또는 순차적으로 투입된다. 각 에이전트가 수행한 문서 검색과 데이터 분석, 업무 처리 결과는 하나의 답변이나 업무 산출물로 제공된다. 예를 들어 사용자가 최근 매출 감소 원인을 분석해 경영 보고서를 작성해 달라고 요청하면 데이터 에이전트가 매출을 분석하고 지식관리 에이전트가 영업 보고서와 시장 자료를 찾는다. 보안 에이전트가 접근 권한을 확인하면 업무지원 에이전트가 보고서를 작성하고 팀즈 공유와 후속 일정 등록, 전자결재 요청까지 진행한다. Ai 365 통합 AI 플랫폼은 기업의 지식관리와 데이터 분석, 업무 자동화, 그룹웨어, 보안·거버넌스 기능을 하나의 업무공간으로 통합한다. 기업 내부 문서와 업무 매뉴얼을 검색하고 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 시스템과 데이터베이스(DB), 엑셀 등에 저장된 정형 데이터를 분석한다. 엠클라우드브리지는 플랫폼에 GPT와 제미나이, 클로드 등 여러 생성형 AI 모델을 활용할 수 있는 멀티 거대언어모델(LLM) 구조도 적용했다. 기업은 업무 목적에 따라 AI 모델을 선택하면서 사용자 권한과 보안 정책은 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있다. 각 기업은 자체 업무에 맞는 AI 에이전트를 추가할 수 있다. 제조기업은 생산·구매·재고·품질 데이터를 분석하는 에이전트를 구축할 수 있고 제약·바이오 기업은 연구·품질·규제 문서를 검색하는 용도로 활용할 수 있다. 마이크로소프트 팀즈와 아웃룩, 셰어포인트 등 마이크로소프트 365 업무환경과 ERP·CRM·생산관리시스템(MES), 파일 서버 등 사내 시스템 연계도 지원한다. 기존 시스템을 교체하지 않고 필요한 문서와 데이터, 업무 절차를 단계적으로 연결할 수 있도록 설계했다. 엠클라우드브리지는 정식 출시에 앞서 주요 대기업 고객사를 대상으로 비공개 세미나를 진행한다. 실제 기업 환경에서 확인한 활용 사례와 요구사항을 제품과 운영 체계에 반영할 계획이다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "기업이 AI를 단순히 사용하는 단계를 넘어 AI가 조직의 실제 업무와 협업을 지원하고 성과를 만들어내는 환경으로 전환하도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 11:10김미정 기자

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