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AI 자동화로 연결되는 디지털 혁신의 새로운 브릿지

2025년 글로벌 빅테크 기업들의 화두는 'AI 에이전트'이다. 이미 클라우데라와 샌드버드, 아마존, IBM, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 글로벌 공룡회사들은 기업용 AI에이전트 시장에 노크를 하고 있고, AI 자동화 기술은 비약적으로 발전할 준비를 하고 있다. 하지만, 아직 산업 현장에 있는 많은 기업들과 생산 공장들은 여전히 LLM기반 AI의 잠재력을 업무 현장에 충분하게 녹여내지 못한 채 제한적인 범위에서 AI를 접목하고 있는 현실이다. 그 핵심 원인은 대규모 언어 모델(LLM)이 기업의 실제 데이터와 내부 시스템에 효과적으로 연결되지 못하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol) 표준이 LLM과 자동화 워크플로우 기능을 가진 AI에이전트에 효과적으로 연결될 수 있는 길을 열어주고 있다. MCP는 LLM이 사전학습된 일반 지식을 넘어, 인터넷 검색을 통한 최신화 정보에 연결되고 또 개인과 기업 내부에 존재하는 특화된 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 하는 표준화된 통신 프로토콜이다. 이 기술은 AI 자동화를 위한 질적 도약을 가능하게 하는 핵심 연결고리로 부상하고 있으며 엔트로픽의 클로드와 오픈AI가 AI 에이전트 출시를 발표하고 있으며, 글로벌 AI 에이전트회사들이 기업용 AI 에이전트 시장에 진입하고 있다. MCP는 단순한 기술적 솔루션을 넘어서, LLM에 기반한 챗GPT, 클로드, 딥시크 같은 AI 시스템과 노션, 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브, 세일즈포스 등 다양한 데이터 소스 간의 지능적인 연결을 가능하게 하는 프로토콜이기 때문에 LLM과 데이터를 잇는 지능형 가교 역할을 할 수 있다. 따라서 이 혁신적인 프로토콜은 그동안 특화된 데이터를 사내에 축적하고 있는 기업들에게 이들 데이터베이스를 서로 연동하여 손 쉬운 자연어 명령어로 기업 업무 프로세스를 자동화할 수 있는 새 지평을 열 수 있게 되었다. AI자동화를 위한 MCP의 기능은 다음과 같다. 첫째 콘텍스트 최적화가 가능하다. MCP는 LLM에 입력되는 컨텍스트(맥락)를 효율적으로 관리할 수 있다. LLM의 토큰 제한 내에서 가장 관련성 높은 정보를 선별하여 제공함으로써, 모델이 더 정확하고 실질적인 응답을 생성할 수 있게 한다. 둘째, 기업의 다양한 목적 시스템에 존재하는 데이터를 실시간으로 통합하고 관리할 수 있다. MCP는 그룹웨어와 ERP, CRM, MES, 지식관리시스템 등 기업 내부 시스템과 외부 데이터 소스(시장 데이터 등)에서 실시간으로 정보를 가져와, LLM의 입력 컨텍스트에 붙여 넣을 수 있도록 한다. 이런 통합 입력 방식의 AI 에이전트는 LLM 모델이 최신화 정보에 기반한 판단을 내릴 수 있도록 함으로써 기업의 생산성과 효율성이 증가되는 역할에 직접 개입할 수 있도록 한다. 셋째, 사용자 개인에 적합하도록 하고 특화 콘텍스트를 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. MCP를 통해 사용자의 과거 상호작용 기록, 선호도, 업무 패턴을 분석하여 개인화된 컨텍스트를 구성할 수 있다. 또한 AI에이전트는 기업 특화 지식, 정책, 전문 용어 등을 이해하고 활용할 수 있도록 지원한다. 넷째, 보안 및 규정 준수을 할 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 민감한 기업 데이터가 LLM에 안전하게 전달될 수 있도록 암호화, 접근 제어, 감사 기능을 내장하고 있으며, 더욱 안전한 데이터의 보장을 위해 LLM은 챗GPT나 클로드와 같은 공개된 클라우드 서비스 대신 프라이빗한 온프레미스 서버에 설치되는 오픈소스형 LLM을 사용하는 경우가 많다. 즉 독립된 로컬 서버에 올라마(Ollama)를 설치하여 운영하는 라마3(Llama3) 모델이 가장 대표적인 LLM일 것이다. 따라서 본격적인 사설 목적의 기업형 AI에이전트가 도래하면서, 보안 목적으로 인해 값비싼 GPU 서버를 사내에 설치하고 사설용 MCP플랫폼과 기업 전용 MCP도구들이 산업별로 생태계를 이루고 수익모델을 통해 협력할 가능성이 있다. 또한 MCP서버도구들은 산업별 규제 요구사항을 준수하며 데이터를 처리하고 AI 에이전트들과 소통하는 새로운 패러다임이 나올 가능성이 높다. (이후 기업형 실감나는 MCP 활용 사례 계속)

2025.04.23 13:16김철환

디노티시아, 국내 최초 '벡터 DB' 상용화 첫 발…"검색 성능 2배"

"디노티시아의 국내 최초 벡터 데이터베이스(DB)는 소프트웨어 만으로 기존 상용화 서비스 대비 2배 빠른 검색 성능을 구현했다. 올해 하반기에 출시되는 전용 칩을 결합하면, 성능은 10배까지 높아질 수 있다. 효율성이 중요한 미래 AI 시대에서 중요한 기술이 될 것이다" 정무경 디노티시아 대표는 22일 서울 본사에서 기자간담회를 열고 회사의 핵심 기술 및 사업 방향에 대해 이같이 밝혔다. 국내 최초 벡터 데이터베이스 서비스 출시…검색 성능 2배 디노티시아는 장기기억 AI 및 반도체 통합 솔루션 전문기업이다. 국내 최초의 벡터 데이터베이스인 '씨홀스(Seahorse)' 개발에 성공해, 이달 SaaS(서비스형 소프트웨어) 클라우드 버전을 베타 형태로 공식 출시했다. 벡터 데이터베이스는 문서·이미지·오디오 등 다양한 유형의 데이터를 고차원 벡터로 변환해, 유사한 내용을 손쉽게 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템이다. 쿼리의 의미적 유사성을 인식하고 맥락을 파악한다는 점에서, 단순한 키워드 검색 대비 뛰어난 성능을 구현한다. 이를 '시멘틱 서치'라고도 부른다. 씨홀스 클라우드는 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 한다. 고성능 벡터 데이터베이스를 웹 환경에서 간편하게 사용할 수 있도록 구현됐다. 복잡한 하드웨어 조달이나 소프트웨어 설치를 요구하지 않아 편의성도 뛰어나다. 이번 SaaS 버전은 기존 상용 및 오픈소스 벡터 데이터베이스 대비 약 2배 빠른 검색 성능을 소프트웨어만으로 구현했다. 또한 세계 최초로 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원하는 'RAGOps(외부 데이터를 검색해 이를 바탕으로 응답을 생성하는 기술 체계) 서비스도 함께 제공할 계획이다. 정 대표는 "현재의 LLM(거대언어모델)은 너무 방대한 양의 데이터를 처리해야 하기 때문에, 보다 효율성이 높은 AI 모델 및 서비스에 대한 수요가 커지는 추세"라며 "디노티시아는 소프트웨어 뿐만 아니라 하드웨어까지 개발해 AI 모델의 효율성을 극대화하는 벡터 데이터베이스 기술을 개발할 것"이라고 밝혔다. 전용 칩 결합하면 성능 10배…대형 고객사 확보 등 성과 씨홀스는 오는 24일부터 공식 홈페이지를 통해 국내 클로즈 베타 서비스가 시작된다. 사용자는 씨홀스 클라우드와 구글 드라이브를 연동해, 수백 개의 문서 속에서 의미와 맥락에 맞는 정보를 빠르게 찾을 수 있다. 씨홀스의 차기 버전은 디노티시아가 자체 개발한 벡터 데이터베이스 전용 반도체 VDPU(벡터 데이터 프로세싱 유닛)로 성능을 한층 끌어올릴 계획이다. 반도체가 결합된 경우, 씨홀스는 기존 대비 최대 10배 높은 성능을 구현할 수 있게 된다. 이를 통해 TCO(총소유비용)를 80% 이상 절감할 수 있다는 게 디노티시아의 설명이다. 해당 칩은 TSMC의 12나노미터(nm) 공정을 활용해 제조된다. 올해 하반기에는 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 버전이 출시되며, 내년에는 ASIC(주문형반도체) 형태로 탑재될 예정이다. 노홍찬 디노티시아 CDO(최고데이터책임자)는 "씨홀스는 이미 대형 고객사와 계약을 체결하는 등 성과를 거두고 있다"며 "씨홀스를 활용하면 CPU 서버 시스템을 10분의 1로 줄이거나, GPU를 5분의 1로 줄일 수 있어 매우 효율적"이라고 강조했다.

2025.04.23 12:58장경윤

스패로우, SBOM도구에 AI 입혔다…코드 자동 생성

애플리케이션 보안 기업 스패로우(대표 장일수)가 소프트웨어(SW) 공급망 보안에 필요한 소프트웨어 자재 명세서(SBOM·Software Bill of Materials)에 인공지능(AI) 기능을 더했다고 밝혔다. 장일수 스패로우 대표는 22일 서울 여의도 페어몬트앰버서더호텔에서 열린 고객 초청 사업 설명회 '파수 디지털 인텔리전스 심포지움(FDI)'에서 이같이 발표했다. 스패로우는 파수 자회사다. 장 대표는 “AI 기능을 가진 제품을 곧 출시하겠다”며 “코드를 자동으로 만들고, 정탐율을 최고로 끌어올리고, 어떤 취약점부터 우선 조치할지 우선순위 매기고, 취약점을 설명하는 보고서를 자동으로 쓰는 기능을 갖췄다”고 말했다. 장 대표는 “SBOM을 '생성-보강-검증-공유-검토'하는 단계로 관리해야 한다”며 “사람이 하나하나 손보려면 비효율적이라 도구가 필요하다”고 설명했다. 그러면서 '스패로우 엔터프라이즈'를 소개했다. 장 대표는 “SBOM을 만들어 등록하고 공유하면서 관리해야 한다”며 “스패로우는 한 번 만들고 끝나는 게 아니라 지속적으로 상호 검토해 새로운 취약점이 나오면 운영자와 개발자에게 알려 빠르게 조치하도록 돕는다”고 강조했다. 그는 “침해 사고가 아예 안 일어날 수는 없다”며 “어제 취약점이 아니었던 게 오늘은 취약점이 될 수 있으니 계속 관리해야 한다”고 주장했다. 또 “스패로우는 데이터에 기반해 알맞은 수정 방안을 제시한다”며 “문제 유형을 자동으로 나누고, 사람 실수와 반복 작업을 최소화하도록 지원한다”고 했다. 장 대표는 효율적으로 투자하는 법도 귀띔했다. 그는 “생성하려면 대량언어모델(LLM)을 써야 한다”면서도 “분류하는 데에는 기존 머신러닝과 딥러닝으로 충분해 보안과 비용 문제를 해결할 수 있다”고 언급했다. 이어 “모든 이해관계자가 참여해 능동적이고 적극적으로 대응하는 게 공급망 보안”이라며 “한 개인이나 기업 문제가 아니다”라고 덧붙였다.

2025.04.23 11:55유혜진

앤트로픽 CISO "내년 AI 직원 도입 활발…보안 재설계 필수"

인공지능(AI) 기반 '가상 직원'이 내년부터 기업 네트워크에 본격 접근할 것이라는 전망이 나온 가운데, 이에 대비한 보안 체계 재설계가 시급하다는 지적이 나왔다. 23일 미국 악시오스 등 외신에 따르면 앤트로픽 제이슨 클린턴 최고정보보안책임자(CISO)는 내년부터 AI 가상 직원이 기업 네트워크를 자율적으로 관리할 것이라고 예측하며 이같이 주장했다. AI 가상 직원은 특정 업무 수행을 넘어 고유 계정과 비밀번호로 사내 시스템에 접근할 수 있다. 사람처럼 기억력도 갖췄으며, 역할에 따라 어떤 업무를 수행해야 하는지 구분할 수 있다. 기존 AI 직원이 정해진 업무만 자동화했다면, AI 가상 직원은 독립적으로 판단하고 장기간 운영되는 것이 특징이다. 보안 전문가들도 기업 핵심 개발 시스템에 AI가 개입할 경우 예기치 않은 보안 사고가 발생할 수 있다는 우려를 제기했다. 한 업계 관계자는 "AI 가상 직원이 통합 시스템(CI)의 코드 배포 단계에 자율적으로 침투하는 상황도 배제할 수 없다"고 악시오스를 통해 밝혔다. 인간 직원과 가상 직원 역할·책임 기준도 불명확하다는 의견도 나왔다. 실제 일부 기업은 AI를 기존 인력과 동일하게 조직도에 포함하는 방안을 검토했지만, 인간과 AI의 책임 기준이 없어 이를 철회한 사례도 있었다. 클린턴 CISO도 AI 가상 직원 도입에 따른 보안 체계 재설계 필요성에 동의했다. 그는 "기업은 AI 직원 계정을 누구 명의로 만들고 어떤 권한을 줄지, 내부 시스템에서 발생할 수 있는 사고에 대한 책임은 누구에게 있는지를 새롭게 정해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 계정 관리와 접근 권한 설정, 이상 행위 감지가 매우 복잡해질 것"이라고 덧붙였다. 실제 보안 업계는 사람이 아닌 AI나 자동화 시스템 계정을 관리하는 솔루션을 내놓고 있다. 올해 2월 옥타는 '비인간 계정'을 전담 관리하고 이상 행동을 탐지할 수 있는 통합 관리 도구를 출시했다. 클린턴 CISO는 "AI 에이전트가 실수했을 때 그 피해는 기업이 지게 된다"며 "가상 직원의 보안 체계를 제대로 만드는 일이 앞으로 매우 중요할 것"이라고 주장했다.

2025.04.23 11:30김미정

[현장] "HBM, AI 시대의 우라늄"…국회, 초당적 포럼서 반도체 전략 수립 '본격화'

"인공지능(AI) 시대의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리입니다. 그래픽처리장치(GPU)만큼 중요한 건 고대역폭메모리(HBM)이고 이를 못 잡으면 우리는 기술 식민지가 됩니다. HBM은 단순한 메모리가 아니라 설계, 냉각, 패키징, 파운드리까지 연결된 AI 시대의 '고농축 우라늄'입니다. 지금 투자하지 않으면 10년 뒤엔 우리의 미래를 장담할 수 없습니다." 김정호 카이스트 교수는 지난 22일 국회 의원회관에서 열린 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼' 발제에서 이같이 말했다. 이날 김 교수는 'HBM이 대한민국을 살린다'는 제목으로 발표에 나서 반도체 설계 주도권 확보와 생태계 재편의 필요성을 강도 높게 강조했다. 이번 행사는 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 공동 주최하고 산업계·학계·정계 주요 인사들이 대거 참석해 토론을 벌였다. SK하이닉스, 삼성전자, 서울대, 스타트업, 과기부 등 다양한 주체가 모인 현장에서는 AI 반도체 생태계 조성을 위한 현실적 방안들이 논의됐다. 김정호 교수 "HBM은 단순한 메모리가 아니다…AI 패권의 핵심 기술" 김정호 카이스트 교수는 이날 발제에서 HBM을 AI 시대의 '순수 우라늄'으로 간주하며 대한민국 반도체 산업이 생존하기 위해 반드시 확보해야 할 전략 자산이라고 강조했다. 그는 HBM이 단순한 메모리 기술을 넘어 컴퓨팅처리장치(CPU)와 GPU 기능까지 통합하게 될 미래를 예견하며 이를 통해서만 한국이 엔비디아와 같은 글로벌 기업과 대등한 협상력을 가질 수 있다고 주장했다. HBM은 기존 디램(DRAM) 대비 훨씬 빠른 속도로 데이터를 주고받을 수 있는 차세대 메모리 기술이다. 수직으로 여러 층의 메모리를 쌓은 구조 덕분에 같은 면적 안에서 더 많은 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 대용량 연산이 요구되는 AI 학습과 추론에 최적화돼 있다. 더불어 HBM은 DRAM, 인터포저, 신호무결성(SIPI), 냉각, 재료, 패키징, 파운드리, GPU 설계, 시스템 아키텍처 등 다양한 기술이 융합돼야 구현 가능한 복합 기술 집합체다. 하나의 부품이 아니라 반도체 시스템 전체를 아우르는 '기술의 총합'인 것이다. 김 교수는 한국이 '챗GPT'와 같은 파운데이션 모델 없이도 AI 경쟁력을 확보하려면 엔비디아의 최신 GPU가 최소 수십만 대 필요하다고 말했다. 다만 현실적으로 현재 한국이 보유한 최신 엔비디아 'H100'은 몇천대 수준으로, 예산을 투입해도 엔비디아가 GPU를 이를 공급할 이유가 부족한 상황이다. 이에 제시할 수 있는 유일한 협상 카드가 HBM으로, 이를 기반으로 기술 주권을 확보해 반도체 글로벌 공급망에서 우위를 점해야 한다는 것이 김 교수의 주장이다. AI 기술이 빠르게 고도화되면서 주목받을 연산 병목의 핵심은 GPU가 아니라 HBM이라는 분석 역시 나왔다. 김 교수는 "'챗GPT'를 구동하는 동안 실제로 열을 받아 녹는 것은 GPU가 아니라 HBM"이라며 "토큰 생성 속도 저하의 주요 원인은 메모리 대역폭의 부족에 있다"고 설명했다. 이어 "기존 컴퓨터 구조에서는 저장은 메모리, 계산은 GPU가 맡았지만 AI 시대에는 이 둘 사이의 데이터 전달 속도에서 한계가 발생한다"고 말했다. 이 같은 구조적 병목은 HBM의 역할을 단순한 '빠른 메모리'를 넘어서는 요소로 만든다. 김 교수는 HBM의 기술적 본질을 '데이터를 얼마나 빠르게 GPU로 보내고 다시 받아올 수 있느냐의 싸움'이라고 정의했다. 그는 이를 100층짜리 고층 건물에 비유하며 층을 높이 쌓을수록 내부에서 데이터를 오가는 '고속 엘리베이터' 같은 통로가 필수라고 설명했다. 현재 개발 중인 'HBM4'까지는 이러한 구조를 일정 수준 유지할 수 있지만 몇년 후 등장할 'HBM7'과 같은 차세대 모델로 갈수록 기술적 부담은 폭발적으로 늘어난다. 특히 기존 본딩 공정에서 사용하는 납이 고온에서 열화되는 문제가 있어 더 높은 집적도와 연산량을 감당하려면 냉각 솔루션과 소재 자체의 혁신이 필수적이다. 이러한 배경에서 전체 시스템을 액체에 담가 냉각하는 '침지 냉각(immersion cooling)'이 유력한 차세대 해법으로 주목받고 있다. 단순히 칩을 잘 만드는 것만으로는 한계가 있는 만큼 냉각 설계, 패키징, 파운드리 공정, 시스템 아키텍처 설계까지 아우르는 통합적 기술 전략이 필요한 단계다. 이같은 급박한 상황 속에서 한국은 반도체 산업의 핵심 가치사슬인 설계와 파운드리에서 모두 취약한 위치에 놓여 있는 상황이라는 것이 김 교수의 설명이다. 일례로 'HBM4'부터는 연산 기능이 메모리 내부, 이른바 '베이스 다이(Base Die)'에서 처리되는 구조로 전환되고 있다. 다만 해당 기술의 설계는 엔비디아가, 제조 공정은 대만 TSMC가 주도하고 있어 국내 기업의 입지는 좁아지고 있는 것이다. 김 교수는 이 같은 글로벌 기술 분업 구조 속에서 한국이 기술 주도권을 잃을 가능성을 경고했다. 특히 SK하이닉스는 '베이스 다이' 설계 경험이 부족하고 삼성전자는 생태계에서 실질적 중심을 잃고 있다고 지적했다. 이에 설계와 파운드리 양쪽 모두에 대한 국가 차원의 역량 집중이 필요하다고 강조했다. 그 역시 자신의 연구실에서 HBM의 병목 문제를 해결하기 위한 다양한 실험을 진행 중이다. 여러 층을 쌓아올리는 '멀티타워 아키텍처'와 연산 기능을 메모리 내부에 넣는 'CPU 내장형 메모리' 구조가 대표적이다. 기존 디램을 보조 메모리로 붙이거나 CPU를 직접 설계하는 방식도 병행하고 있으며 이는 최근 엔비디아가 공개한 '블랙웰 시스템'과 유사한 구조다. 또 김 교수는 AI 기술을 활용한 자동 설계 실험도 병행하고 있다. 자연어로 회로를 설계하는 '바이브 코딩'을 통해 학생이 설계한 HBM과 '챗GPT'가 설계한 결과의 성능이 거의 유사했다는 점을 소개하며 인력 부족 문제를 AI가 보완할 수 있다고 강조했다. 김 교수는 "AI는 죽지도 자지도 않지만 사람은 인건비가 든다"며 "AI 기반의 자동화 기술이 앞으로 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 수단이 될 것"이라고 주장했다. 발표를 마치며 김 교수는 AI 생태계의 패권 경쟁이 결국 'HBM 기술력'에 수렴된다고 강조했다. AI가 핵무기, 반도체가 우라늄이라면 HBM은 '순수 우라늄'으로, 한국이 이 기술을 확보하지 못하면 글로벌 기술 질서에서 도태될 수밖에 없다는 것이다. 김정호 카이스트 교수는 "이제는 정부가 나서서 HBM 주도권을 위해 전략적으로 투자해야 한다"며 "기업과 학계도 반도체 전문대학원을 신설하고 고급 인재를 체계적으로 길러낼 수 있는 구조로 과감히 개편해야 한다"고 강조했다. 이어 "과거 박정희 대통령이 고속도로를 깔아 자동차 산업을 열고 김대중 대통령이 인터넷망으로 IT 강국의 기반을 만들었듯 이 위기를 기회로 만들 어야 한다"고 말했다. "HBM만으론 부족하다"…산학연이 말한 'AI 반도체 생태계의 조건은? 이날 김 교수의 발표 이후에는 기술 인프라와 생태계 확장을 놓고 산업계·학계·정부 인사 간에 치열한 논의가 벌어졌다. 이날 토론에서는 'HBM 중심 전략'을 넘어서 설계·파운드리·모델·SW까지 포괄하는 통합 생태계 필요성이 제기됐다. HBM에 대한 전략적 인프라 확충은 대체로 공감대가 형성됐다. 다만 실제 현장에선 정부 지원이 한정돼 있어 기술 주도권 확보엔 한계가 있다는 우려가 나왔다. 정상록 SK하이닉스 부사장은 "지난 2023년 삼성과 각각 500억 원씩 지원받았지만 기술 성장성을 반영할 때 보다 세심한 고려가 필요하다"며 "개인적으로 볼때 정부가 HBM이라는 신기술을 보다 감안해서 장기적인 전략을 짜는 것이 좋은 전략일 것으로 생각한다"고 말했다. 정부 역시 이를 인지하고 전략적 대응에 나섰다는 입장이다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 "향후 정부의 전략 투자 중심축 중 하나가 HBM이 될 것"이라며 "우리는 기업의 고충을 실제로 듣고 지원하는 입장에서 인프라와 설계 R&D를 함께 지원하는 방향으로 갈 것"이라고 밝혔다. 스타트업들은 기술 상용화의 '속도'와 '현실'을 문제 삼았다. HBM을 실제 적용하고 있는 기업들 자본, 인재, 시간 모두에서 한계에 부딪히고 있다는 설명이다. 정영범 퓨리오사AI 상무는 "3년 전 'GPT-3'가 나올 당시 HBM3를 선택했는데 다들 만류했다"며 "그럼에도 우리는 한국도 가능하다는 믿음으로 다소 무리하며 밀어붙였고 결과적으로 현명한 선택이 됐다"고 말했다. 칩 하나를 개발하는 데만 수백억 원이 들어가는 현실에서 스타트업은 생존을 위해 정부의 중장기 지원이 절실하다는 호소도 나왔다. 배유미 리벨리온 이사는 "인재, 자본, 시간을 꾸준히 투입해야 하는데 정부가 이 흐름을 끊지 않도록 지원책을 이어가줬으면 한다"고 말했다. 기술 못지않게 인재 확보도 현장의 핵심 과제로 떠올랐다. 고급 설계인력 수요는 폭증하고 있지만 국내 교육·보상 시스템이 이를 받쳐주지 못한다는 지적이다. 이공계 고급 인력의 산업계 유입을 위한 구체적 유인책도 필요하다는 설명 역시 이어졌다. 김영오 서울대 공대 학장은 "AI와 반도체를 동시에 전공할 수 있는 학생들이 필요하다"며 "상위 10~20% 천재 학생들에게는 파격적 보상과 국가 주도 연구기관이 필요하다"고 제안했다. 이어 현대 조현철 상무는 "카이스트 출신들도 산업계보다 학계나 해외로 빠져나간다"며 "산업계로의 유입을 위한 정부 차원의 가이드라인이 필요하다"고 말했다. AI 생태계의 핵심은 '풀스택 경쟁력'이라는 점도 강조됐다. 송대원 LG 상무는 "구글은 이번 '넥스트' 행사에서 GPU부터 모델, 솔루션까지 전방위 생태계를 발표했다"며 "국내도 인프라만 볼 게 아니라 전체 AI 흐름을 같이 키워야 한다"고 말했다. 정부도 이런 문제의식을 반영해 추경 예산을 마련하고 제도 개선을 시도 중이다. 특히 글로벌 수준 인재 유치를 위한 예산이 신설됐다는 점이 눈에 띈다. 송상훈 과기부 실장은 "최대 40억원까지 매칭 지원이 가능한 고급 인재 유치 프로그램을 새로 만들었다"며 "퓨리오사, 리벨리온 같은 기업들이 공학도들의 꿈이 되도록 하겠다"고 말했다. 정동영 더불어민주당 의원은 "HBM 3층 적층 구조를 처음 제안했던 김정호 교수의 주장을 우리 기업들이 진작 받아들였더라면 지금쯤 이들의 국제적 위상이 보다 커졌을 것"이라며 "오늘 산업계, 학계, 정부, 여야가 오늘처럼 한자리에 모인 것 자체가 의미 있고 이 논의가 구체적 실행으로 이어져야 한다"고 말했다. 최형두 국민의힘 의원은 "매주 격주 아침마다 토론을 이어온 것은 각계 리더들이 진심으로 이 문제를 국가 전략으로 보고 있다는 방증"이라며 "AI 추경 예산 반영 여부가 이제 과방위와 예결위 논의에 달려 있는 상황에서 국회 특위 위원으로서 마지막 소위 심사까지 책임지고 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.04.23 11:28조이환

'양악수술 후 내 모습' 미리 보여주는 AI 모델 개발

인공지능(AI)을 활용해 양악수술 후의 모습을 미리 보여주는 방사선 영상을 생성하는 기술이 최근 개발됐다. 악교정수술(양악수술)은 안면 골격 이상을 교정하거나 외상으로 인해 변형된 턱뼈를 재배열하는 수술로 미용 목적으로도 많이 시행되고 있다. 하지만 환자마다 부정교합의 정도가 다르기 때문에 수술 계획을 세우고 결과를 예측하는 데 어려움이 있었다. 서울아산병원 융합의학과 김남국 교수와 치과 성상진·김윤지 교수팀은 양악수술 전 환자의 해부학적 구조 데이터를 분석하고 이를 기반으로 수술 후 모습을 예측해 고해상도의 측면 두부 방사선 영상을 생성하는 AI 모델을 개발했다고 밝혔다. 이번 AI 모델의 정확도를 검증한 결과, 연구에 참여한 교정 전문의와 구강악안면외과 전문의들은 AI가 생성한 예측 영상과 실제 수술 후 촬영한 영상을 구분하지 못했으며, 두 영상에 표시된 해부학적 기준점(계측점) 간의 평균 오차는 대부분 1.5㎜ 이하일 정도로 매우 높은 정확도를 보인 것으로 나타났다. 이번 연구는 향후 의료현장에서 AI를 이용해 양악수술의 결과를 미리 예측하고, 이를 근거로 개별 환자에게 적합한 수술 계획을 세우는 데 도움을 주는 가이드라인 역할을 할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 연구팀은 국내 10개 치과대학병원의 데이터를 기반으로 그래프 신경망(GNN)과 확산 모델(Diffusion Model)을 결합한 AI 모델을 개발했다. 이 AI 모델은 양악수술 전 환자의 해부학적 데이터 분석 결과를 토대로 수술 후 측면 두부 방사선 영상을 만들어내도록 설계됐다. 먼저 측면 두부 방사선 영상 3만 장을 이용해 예측 영상을 생성하는 확산 모델을 개발했고, 양악수술을 받은 환자 707명의 수술 전후 측면 두부 방사선 영상으로 안면 골격의 35개 계측점이 수술 후 얼마나 이동했는지 학습시켰다. 또 턱뼈의 이동량을 조정할 수 있는 모듈을 결합해 이동량에 따른 결과를 반영한 영상을 생성할 수 있도록 했다. AI 모델의 예측 정확도를 검증하기 위해 교정 전문의 2명과 구강악안면외과 전문의 2명이 AI가 생성한 영상과 실제 수술 후 촬영된 영상을 구별할 수 있는지 확인했는데, 둘 중 AI가 생성한 영상을 구분해낸 비율은 48%를 기록해 두 영상을 거의 구분하지 못한 것으로 나타났다. AI가 예측한 영상과 실제 수술 후 영상의 계측점 간 평균 오차는 대부분 1.5㎜ 이하였다. 이는 같은 대상을 두 번 측정할 때 발생하는 오차와 유사한 수준으로, 의료 현장에서 활용될 수 있을 만큼의 정밀도를 확보한 것으로 평가된다. 또 연구팀은 AI 모델을 활용해 가상공간에서 수술 계획을 시뮬레이션하는 '디지털 트윈' 테스트를 진행했다. 턱뼈의 이동량을 20~160%까지 조정한 다양한 수술 계획을 반영해 각각의 예측 영상을 생성했고, 이를 통해 전문의들은 진료와 수술 시 어느 정도의 이동량이 적절한지 미리 살펴보며 치료 계획을 세울 수 있어 높은 만족도를 보였다. 김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 “이번 연구를 통해 양악수술 후 결과를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 됐으며, 이 기술이 향후 의료현장에 적용된다면 의료진이 정밀한 치료 계획을 세우는 데 도움이 될 것”이라며 “환자에게도 양악수술 후 모습을 미리 보여줄 수 있어 치료 과정에서의 신뢰도를 높일 수 있다. 향후 더 많은 임상 데이터을 학습하고 다양한 수술 방법을 디지털 트윈화 해서 AI 모델의 정확도와 유용성을 높여 나갈 계획”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications, 피인용지수 14.7)' 온라인판에 최근 게재됐다.

2025.04.23 11:22조민규

뉴엔AI, 증권신고서 제출…코스닥 상장 본격화

뉴엔AI가 증권신고서를 제출하며 본격적인 상장 절차를 착수했다. 뉴엔AI(뉴엔에이아이, 대표 배성환)가 금융위원회에 증권신고서를 제출하고 공모 절차에 돌입했다고 23일 밝혔다. 뉴엔AI는 이번 상장을 통해 222만주를 공모할 계획이다. 희망 공모가는 1만3천원~1만5천원으로 공모예정금액은 289억 원~333억원이다. 수요예측은 6월 9일부터 6월 13일까지 5일간 진행되며, 6월 19일~20일 양일간 청약을 거쳐 연내 코스닥 시장에 상장할 계획이다. 상장 주관사는 NH투자증권이다. 2004년 설립된 뉴엔AI는 인공지능(AI) 기술 기반 기업형 구독 서비스를 제공하는 AI 분석 전문 기업이다. 구어체 특화 언어 모델인 '퀘타(Quetta)' AI기술을 기반으로 '고객 맞춤 구독형 AI 분석 솔루션 사업을 영위하고 있다. 비즈니스 모델로는 ▲고객 맞춤형 빅데이터 AI분석 서비스 '퀘타 엔터프라이즈(Quetta Enterprise)' ▲범용형 빅데이터 AI 분석 서비스 '퀘타 서비스(Quetta Service)' ▲데이터 정제 및 가공 서비스 '퀘타 데이터(Quetta Data)'가 있다. 뉴엔AI는 AI 기술의 핵심인 분석 역량과 데이터 확보 측면에서 강점을 지닌다 온라인 빅데이터에 특화된 파운데이션 모델 아키텍처 퀘타_LLMs 기반으로 딥러닝 및 생성형 AI를 이용한 고품질의 빅데이터 분석 기술이 핵심이다. 또한 검색 증강 생성(RAG) 기술 기반의 퀘타_트렌드GPT를 포함해 최신 AI 기술이 반영된 업종별 생성형 AI 서비스들을 상용화했다. 현재 보유하고 있는 데이터는 약 1천800억 건으로 국내 최다 수준이며, 산업 및 업무별로 특화된 AI 분석 모델은 900개 이상으로 다양한 산업,업종에 최적화된 솔루션을 제공한다. 브랜드 및 마켓 분석, 대외 동향 분석, 소비자 경험 분석, 신제품 발굴, 판매 수요 예측 분석 등 다양한 목적으로 활용이 가능해 기업의 합리적인 의사결정을 도우며 다양한 비즈니스 현장에서 활용되고 있다. 지금까지 국내 10대 그룹사를 포함한 다양한 민간 기업을 대상으로 500건 이상의 프로젝트를 수행했다. 전자/통신, 뷰티/패션, 식품/음료, 유통/커머스, 자동차/제조, 공공 등 전 산업 분야에서 실질적인 비즈니스 가치를 창출했다는 점에서 높은 평가를 받고 있다. 뉴엔AI는 최근 7개년(2018년~2024년) 기준, 연평균 17.5%의 매출 성장률을 기록했다. 특히 전체 매출의 90% 이상이 민간 부문에서 발생해 시장 경쟁력을 입증하고 있으며, 3년 이상 거래를 지속한 장기 고객 비율이 73%, 평균 계약 기간이 10년에 달하는 등 안정적인 수익 구조를 갖췄다. 이번 상장을 통해 확보한 공모자금은 ▲신규 제품 개발을 위한 R&D투자 ▲해외 시장 확장을 위한 제반 비용 등에 활용될 계획이다. 구체적으로 뉴엔AI는 산업별 축적된 노하우를 기반으로 뷰티, 이커머스, 헬스케어 등 다양한 산업용 SaaS 서비스를 출시해 제품 포트폴리오를 확대할 계획이다. 또한, K-뷰티, K-푸드, K-콘텐츠 시장 분석을 희망하는 글로벌 기업을 대상으로 다국어 서비스를 선보이며 전방 시장을 확장할 방침이다. 배성환 뉴엔AI 대표이사는 "이번 코스닥 상장을 통해 기술 고도화와 해외 네트워크를 강화해 글로벌 무대의 더 많고 다양한 고객들에게 뉴엔AI만이 가능한 혁신적인 고객 가치를 창출하겠다"고 밝혔다.

2025.04.23 10:29남혁우

파수 "보안부터 생성형AI 활용까지 모두 돕겠다"

정보보호 기업 파수는 22일 서울 여의도 페어몬트앰배서더서울호텔에서 고객 초청 사업 설명회 '파수 디지털 인텔리전스 심포지움(FDI)'을 개최했다. 주제는 '생성형 인공지능(AI) 혁명: AI가 기업에 가져올 변화'다. 기업형 경량 대형 언어모델(sLLM), 데이터 관리·보호 방안, 공급망 관리, 사이버 물리 시스템(CPS) 보안 등을 다뤘다. 조규곤 파수 대표는 AI가 업무 환경을 어떻게 바꾸는지 설명하고, 조직에 sLLM을 성공적으로 구축하는 방안을 제시했다. 조 대표는 "sLLM을 제대로 구축하려면 AI를 위한 데이터 인프라를 강화하고 AI 거버넌스를 꾸려야 한다"며 "AI 시스템 인프라에 지나치게 투자할 필요없다"고 말했다. 그러면서 "더 발전된 모델이 날마다 새로 나온다"며 "유연하게 더 나은 신규 모델을 활용할 수 있도록 구축 단계부터 고려하는 게 좋다"고 조언했다. 윤경구 전무는 LLM 발전 현황을 짚었다. 논리적 사고의 리즈닝(Reasoning) 모델과 언어 모델 한계를 벗어나는 에이전틱 LLM이 AI 혁명을 이끌 것으로 내다봤다. 파수가 선보인 기업용 LLM '엘름(Ellm)'은 어떻게 생겼는지, 세부 모델은 무엇이 있는지, 고객은 어떻게 쓰고 있는지 등을 소개했다. '악성메일 훈련·교육, 취약점 진단과 태세 관리' 발표에서는 보안에 효과적으로 투자하는 '보안 101'이 눈길을 끌었다. 보안 투자를 늘렸는데도 보안 사고가 터지는 이유로 임직원 보안 훈련이 부족하고 취약점, 태세 관리가 미비한 점이 꼽혔다. 데이터가 암호화되지 않으면 피해가 급증한다는 지적이다. 기초·필수 과정을 뜻하는 101을 차용한 보안 101로 훈련, 암호화·백업, 취약점 분석, 태세 관리에 집중해 투자 효율성을 높일 수 있다고 파수는 강조했다. 파수가 제안한 보안 101 첫 단계는 임직원이 반복적으로 악성 메일에 대해 훈련하고, 최신 자료 중심으로 백업, 확대 적용된 암호화로 사이버 위협 대응 능력을 높이는 일이다. 컴플라이언스 대응에만 초점을 맞춘 취약점 진단이 아닌 정보기술(IT) 인프라, 공급망 애플리케이션, 운영기술(OT)·사이버 물리 시스템(CPS)으로 대상을 넓혀 보안 사각지대를 최소화한다. 데이터(DSPM)를 비롯, 애플리케이션(ASPM)과 OT 시스템(OSPM) 등을 관리해 자산 식별 및 분류, 실시간 탐지 및 대응, 지속적인 점검으로 보안을 강화할 수 있다. 파수는 이번에 소개한 구축형 sLLM Ellm 업데이트, 생성형 AI를 활용하기 위한 솔루션, 분야별 태세관리 서비스 등을 올해 내놓기로 했다. 파수는 국내 기업과 기관 정보최고책임자(CIO)와 정보보호최고책임자(CISO) 350명이 이날 행사에 함께 했다고 전했다.

2025.04.23 10:23유혜진

[AI 리더스] "AI는 새로운 전기"…에너지연 이제현, '레고형 자동화'로 연구 시스템 재편

"인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 연구와 조직 운영 전반을 재설계하는 실천적 수단입니다. 기계학습(ML) 자체만큼 중요한 것은 그것을 사람과 문제에 어떻게 연결하고 조합하느냐입니다. 오늘날의 연구자는 데이터를 다루는 기술자이자 AI에게 가치와 맥락을 설계해 주는 해석자여야 합니다." 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 최근 기자와 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 에너지와 AI라는 두 축을 접목한 '실천가형 연구자'로, 기술 자체만큼이나 "기술이 어떻게 조직 안에 어떻게 퍼질 수 있는가"에 집중하는 전략가다. 현장 연구자와 행정 실무자 모두가 AI를 손에 쥐게 하려면 결국 언어와 문화가 먼저라는 것이 그의 신념이다. 23일 업계에 따르면 최근 공공, 산업계 전반에서 AI 실용화를 이끄는 'AI 에반젤리스트'에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히 연구 생산성과 행정 자동화를 아우르는 현장형 사례가 주목받는 가운데 이제현 에너지연구원 실장은 대표적 실천가로 관심을 모으고 있다. 이 실장은 서울대학교에서 재료공학 박사, 비엔나공과대학교에서 고체물리학 박사 학위를 취득한 이중 박사 출신이다. 삼성전자 반도체연구소에서 3D 모델링과 AI 응용을 이끄는 실무 책임자로 근무하며 연례기술상과 미래창조상을 수상했고 이후 서울대 재료공학부 연구교수를 거쳐 한국에너지기술연구원으로 자리를 옮겼다. 지난해부터는 대통령 직속 국가인공지능위원회 산업·공공분과 위원으로도 활동하고 있다. "AI 전환 활동, 창피함에서 시작됐다"…'AI-에너지 실천가'가 된 여정은 이 실장이 정부출연 연구기관(출연연)의 'AI 에반젤리스트'를 넘어 AI 없이는 설명할 수 없는 '필수불가결의 실천가'로 정체성을 확립하기까지는 예상 밖의 출발점이 있었다. 그것은 바로 '부끄러움'이었다. 그는 지난 2018년 출연연에 입사했을 당시를 떠올리며 태양광·풍력·수소·배터리 등 에너지 공학 전반에 대한 이해가 거의 없었다고 밝혔다. 데이터 분석과 AI 개발에는 자신 있었지만 실제 에너지 기술 논문을 해석하는 데 큰 어려움을 겪었다는 설명이다. 이 실장은 "그 당시에는 하루 세 편 이상의 논문을 읽는 것조차 버거웠고 에너지 전문 연구자들 사이에선 스스로가 '바보가 된 느낌'이었다"며 "이에 더더욱 살아남아야겠다고 마음먹었다"고 말했다. 이어 "여기서 AI를 단순한 연구 주제가 아니라 나를 구하는 실전 무기로 써야겠다는 각성이 생겼다"고 말했다. 실제 전환점은 지난 2020년 초 한 랩 세미나 발표 일정에서 찾아왔다. 5일 안에 최신 태양광 논문 20편을 읽고 리뷰를 정리해 발표해야 했던 그는 시간 부족과 전문성 한계를 동시에 마주하며 해결책을 고민했다. 이에 논문 PDF를 자동 수집하고 형태소 분석과 동사 추출을 통해 주요 키워드와 연구 동향을 집계하는 텍스트 마이닝 기법을 고안했다. 단순 요약이 아닌 논문 간 흐름을 데이터 기반으로 구조화하는 전략이었다. 결과는 예상과 달리 압도적이었다. 5일 만에 8천여 편의 논문을 자동으로 요약·분류했고 세미나 당일에는 정제된 연구 분야 지도와 핵심 트렌드를 제시해 긍정적 평가를 받았다. 이 실장은 "호통을 기대했는데 대신 칭찬이 돌아왔다"며 "AI를 단순한 분석 도구가 아닌 생존을 가능케 하는 실전형 활용법으로 처음 체감한 순간이었다"고 회상했다. 다만 이를 본격적으로 활용하려 파고들자 이 실장은 곧 기술적 한계에 직면했다. 당시 사용한 초창기 언어모델인 'BERT' 기반 딥러닝 요약 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 논문 초록의 앞부분만 뽑는 '두괄식 요약'에 그쳐 실제 연구의 고유한 기여 내용은 제대로 반영되지 않았던 것이다. 이에 그는 자신이 과거에 작성한 논문 40여 편을 직접 분석하며 연구자가 '고유 기여'를 선언할 때 반복적으로 사용하는 표현들을 선별해 나갔다. 일례로 "이 논문에서 우리는…", "본 연구는 다음을 제시한다…", "이 연구에서는 처음으로…"와 같은 문장들이 대표적이다. 이 실장은 이러한 문장 패턴을 정규표현식으로 구현해 논문 핵심 기여만을 자동으로 추출하는 20개의 규칙 세트를 설계했다. 이 세트는 실제 태양광, 수소, 배터리 등 다양한 에너지 기술 논문에 적용한 결과 매우 높은 정확도로 고유 기여 문장을 뽑아내는 성과를 거뒀다. 이에 당시에는 "이 정도 수준이면 사업화해도 되지 않겠느냐"는 제안까지 이어졌다. 이 실장의 실천가적 성향은 기술의 실용성과 시장성에 대한 감각에서도 드러난다. 그는 박사 시절 스핀트로닉스라는 첨단 주제를 연구했지만 산업계가 해당 기술을 외면하면서 좌절을 겪은 경험이 있다. 실용적이고 경쟁력 있는 연구 주제가 결국 살아남는다는 깨달음은 이후 그가 다양한 에너지 기술을 '같은 거리'에서 관찰하고 AI와 데이터로 조망하는 전략으로 전환하는 계기가 됐다. "레고처럼 조합한 AI"…에너지연을 AI 조직으로 바꾼 실천형 전략 이제현 연구실장은 "기술을 직접 개발하지 않아도 잘 조합하면 된다"는 철학 아래 다양한 API를 연결해 활용하는 전략을 구사하고 있다. 초창기에는 BERT 기반 요약 API와 구글 번역 API를 결합해 한글·영문 동시 요약 파이프라인을 구성하고 논문 데이터의 전처리와 후처리는 파이썬 스크립트로 처리하는 방식으로 자동화 체계를 구축했다. 그는 "우리가 AI를 직접 구축하지 않는다고 해도 이를 레고 블록처럼 조립해서 붙일 수 있다"며 "이를 통해 지금까지 상상되지 않은 생산적인 사용 사례를 창출할 수 있다"고 설명했다. 이 실장이 설계한 조립형 전략은 이후 생성형 AI 확산과 맞물리며 보다 강력한 효과를 냈다. 특히 지난 2023년 '챗GPT' API가 공개됐을 당시 기존에 구축해 둔 다양한 입출력 파이프라인 덕분에 새로운 모델을 별도 수정 없이 그대로 끼워 넣는 방식으로 즉시 적용할 수 있었다. 연구 생산 흐름에 AI를 유기적으로 결합하는 구조 중심의 접근이 자체 개발보다 현실적이고 효율적인 전략으로 작동한 셈이다. AI를 레고 블록처럼 조립한 실험 중 하나는 'GPT-4' 기반 '딴지봇'이다. 챗GPT의 'GPT스토어'에서 찾아서 쓸 수 있는 이 봇은 단순한 챗봇이 아니다. 숫자 계산·단어 수 비교 등 논리 판단이 필요한 질문에는 파이썬 코드로 정확한 값을 먼저 구한 뒤 GPT가 해당 결과를 기억해 끝까지 유지하도록 설계됐다. "생각이라는 걸 할 줄 아는거죠?" 같은 태클형 멘트도 함께 삽입해 독특한 캐릭터를 갖췄다. '딴지봇'은 기존 챗GPT와 달리 유저가 자기 생각 속에 잠기게 되는 편향을 줄이고 논리적 사고를 유도하는 데도 효과적이다. 끊임없이 반박하는 구조 덕분에 사용자가 스스로 논리를 점검하게 된다. 이 실장의 소개 후 기자 역시 이 챗봇을 사용하며 비용 편익 분석과 판단에 있어 도움을 받고 있다. 또 다른 실험으로는 '플랏봇'과 '싹둑봇'이 있다. 플랏봇은 '챗GPT'가 한글·한자 폰트를 직접 불러와 디자인 과정에서 발생하는 글자 뭉침 현상을 자동으로 해결한다. 싹둑봇은 복수의 아이콘이 담긴 PNG 이미지를 자동으로 분리해 저장하며 사용자 요청에 따라 반복 편집도 가능하다. 이 실장은 "AI를 직접 구축하지 않아도 잘 조립하면 된다"며 "이런 도구들을 AI가 직접 짜준 코드 한 줄로 연결하면 연구자들의 일상적인 작업도 단숨에 자동화할 수 있다"고 설명했다. 다만 아무리 강력한 도구라도 '공감할 언어' 없이 전파되긴 어렵다. 이 실장이 연구원에 부임한 이후 택한 전략은 단순한 기술 전파가 아닌 '문화 설계'에 가까웠다. 그는 처음 부임했을 때부터 내부 게시판에 AI 관련 사용기를 꾸준히 게시하며 일상 언어로 기술을 설명하고 사례를 공유했다. 주 독자인 태양광·수소 분야 연구자들이 공감할 수 있도록 콘텐츠는 절반은 익숙한 개념, 나머지 절반은 새로운 시사점으로 구성해 진입 장벽을 낮췄다. "기술은 낯설어도 맥락은 익숙해야 따라올 수 있다"는 것이 전략이었다. 그렇게 쌓아올린 AI 관련 사용기와 활용 노트는 어느덧 5년간 누적 52페이지에 달했다. 이같은 접근은 단순한 기술 놀이가 아니라 연구원 조직 전체에 AI 문화를 확산시키는 촉매로 작용했다. 이후 전산실과 지식정보실, 행정부서 등이 서로 협력해 '논문 요약 자동화', '회의록 정리', '보고서 DOCX 변환' 등 실제 행정에 적용 가능한 AI 툴 실험이 이어졌다. 업무 질 제고를 위해 작은 단위의 자동화부터 전체 문서 파이프라인 개편까지 범위도 넓었다. 대표적인 예는 'GPT-4'를 활용한 보고서 자동 출력 기능이다. 과거에는 보고서를 문서로 만들기 위해 파이썬 코드나 API를 직접 다뤄야 했지만 지금은 "이 내용 워드로 정리해줘" 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 워드 파일을 만들어준다. 표나 숫자가 포함된 내용은 엑셀 파일까지 자동으로 생성된다. 이처럼 여러 AI 도구가 서로 연결돼 자연스럽게 이어지는 작업 흐름이 실제 연구원 내부에 자리잡고 있다. 연구원 수뇌부의 지원도 강력했다. 전임 원장은 표창과 강연 기회를 통해 AI 실험가들을 공개적으로 격려했고 공공기관 속 숨은 고수들이 전면에 나설 수 있도록 환경을 조성했다. 현 경영진 역시 R&D 예산삭감 와중에도 출연연 최초 DGX GPU 도입 등 지원을 아끼지 않았다. 전파 속도도 가팔랐다. 다른 출연연에서 AI 태스크포스가 직접 방문해 벤치마킹할 정도로 한국에너지기술연구원은 행정과 연구 전반에 AI를 접목한 선도 기관으로 주목받고 있다. 정보 요약부터 가설·실험까지…AI가 만드는 미래의 연구 루프 이제현 실장은 AI가 전기나 원유처럼 '사회의 기반'으로 받아들이는 시대가 머지않았다고 보고 있다. 모든 산업과 학문이 전기를 쓰듯 이제는 AI를 자연스럽게 흡수하게 될 것이며 연구기관도 예외가 아니라는 것이다. 이 실장이 구상하는 연구기관 내 AI 활용의 미래는 세 가지 축으로 정리된다. 이 중 핵심은 정보 습득의 가속이다. 그는 방대한 논문, 보고서, 뉴스 등 텍스트 기반 데이터를 빠르게 흡수하기 위해 요약 파이프라인을 구축해 왔다. 끊임없이 쌓이는 '과잉 정보'에 대응하기 위해 BERT, GPT, 딥엘 등 언어 모델을 조합하고 이를 노트북LM, 마누스 등 도구와 연계해 핵심 문장만 추출하고 시각자료와 자동 연결하는 구조를 실험하고 있다. 정보 판단을 기계에 맡겨도 되는가라는 기자의 질문에는 "인간이 조직과 컨설팅 서비스를 만든 이유도 결국 판단의 효율을 높이기 위한 것이었다"며 "지금처럼 정보가 넘쳐나는 시대에 일부 판단을 기술에 위임하는 현상이 자연스럽게 발생하는 것"이라고 말했다. 또 다른 핵심 축은 추론과 가설 생성의 자동화다. 이 실장은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 연구자의 사고 방식과 문제 접근법까지 학습하는 수준으로 진화할 것으로 예측한다. 이미 그는 자신이 설계한 '딴지봇'에 '연구자 성향'과 '판단 기준' 같은 논리적 편향을 의도적으로 주입해 AI가 스스로 문제를 정의하고 가설을 제안할 수 있는 구조를 실험 중이다. 연구 자동화의 마지막 축으로 이 실장은 실험과 검증의 기계화를 제시했다. 장기적으로 AI가 실험 설계까지 최적화할 수 있을 것이라는 예측이다. 로봇과 랩 오토메이션을 연계하면 사람이 손을 대지 않아도 전체 연구 과정을 하나의 사이클로 자동 수행하는 구조가 가능하다는 구상이다. 다만 그는 실험의 실행은 자동화하더라도 그 방향을 설정하는 가치 판단과 최종 결정은 인간의 몫이어야 한다는 점을 강조했다. 그는 AI가 절대 넘볼 수 없는 분야로 '철학·역사·문화적 맥락'을 꼽았다. 독일의 인종주의 트라우마나 한국의 민주화 경험 같은 집단 기억과 감정은 기존의 데이터만으로 온전히 담아내기 어렵다는 이유에서다. '챗GPT' 지브리풍 그림이 빠르게 식상해지는 현상을 예로 들며 "새로움과 차별점을 설계하는 능력이야말로 인간 고유의 가치"라고 설명했다. 이 실장과 에너지연구원은 '연구 자동화'라는 미래를 향해 실질적으로 가능한 실험들을 하나씩 진행 중이다. 미국의 프론티어 AI랩들에게만 가능한 자체 LLM을 구축할 역량이 없다고 해도 외부 AI 모델을 최대한 잘 활용해 레고와 같이 데이터 파이프라인을 최고 수준으로 설계하는 것은 가능하기 때문이다. 이미 연구원 내부에서는 보고서, 뉴스, 논문 같은 데이터를 자동으로 수집·정리한 뒤 이를 기반으로 표, 그래프, 설명형 문서까지 자동으로 생성하는 시스템이 실험되고 있다. 향후에는 이를 보다 고도화해 '딥 리서치 에이전트'를 구축할 계획이다. 이는 에너지·기후 관련 논문, 특허, 정책 자료 등을 AI가 메타리뷰하고 위험 요소를 정리한 리스크 맵이나 요약 보고서까지 자동 생성하게 만든다는 구상이다. 사용자가 직접 입력하는 프롬프트와 부서별 서식도 미리 정해 둬 결과물이 자동으로 워드 문서로 출력되고 원문 링크도 함께 붙는 구조다. 이에 더해 AI가 실험 설계 단계까지 관여할 수 있도록 윤리 기준이나 연구자의 판단 기준을 변수로 설정하는 시도도 추진 중이다. 장기적으로는 실험 로봇, 디지털 트윈과 연계해 아이디어가 뜨자마자 실험되고 결과까지 해석되는 '완전 자동화 루프'를 구현하겠다는 계획이다. 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 "AI가 논문을 읽고 가설을 세우고 실험을 설계하는 시대는 언젠가 오게 될 것"이라며 "이러한 시대에 대비해 우리는 AI에게 어떤 맥락을 학습시킬 것인가를 물어야 한다"고 강조했다.

2025.04.23 10:07조이환

애플 인텔리전스, 탄력 받나…美 소비자 "아이폰 AI, 생각보다 유용"

최근 나온 설문조사 결과에 따르면, 미국 아이폰 사용자의 절반 가량이 애플의 인공지능(AI) 시스템 '애플 인텔리전스'에 대해 일정 수준의 돈을 지불할 의향이 있는 것으로 조사됐다. 미국 온라인 투자전문 매체 시킹 알파는 22일(현지시간) 모건스탠리가 지난 2~3월 미국 아이폰 사용자 3천300명을 대상으로 진행한 애플 인텔리전스 관련 설문조사 결과를 보도했다. 모건스탠리는 응답자 대상으로 애플 인텔리전스의 무제한 사용을 위해 매월 최대 얼마를 지불할 의향이 있는 지를 물었다. 전체 3천300명의 조사 대상 중 1천400명은 현재 아이폰을 사용하고 있었고 이 중 450명은 애플 인텔리전스를 사용할 수 있는 아이폰15 프로, 아이폰16 모델 사용자였다. 조사 결과에 따르면, 응답자의 30%는 매월 10~15달러 미만을 지불할 의향이 있다고 답했고, 전체의 22%는 월 15달러 이상, 5~10달러 미만이라고 답한 사람은 17%에 달했다. 또, 5달러 미만이라고 응답한 11% 지불 의향이 없다고 답한 사람은 14%, 모르겠다고 답한 사람은 6%로 조사됐다. 모건스탠리 에릭 우드링은 “지난 6개월 동안 자격을 갖춘 미국 아이폰 소유자 중 약 80%가 애플 인텔리전스를 다운로드해 사용했다고 말했다. 많은 사람들이 사용하기 쉽고, 혁신적이며, 사용자 경험을 개선하는 기능이라고 답했다. 응답자의 약 42%는 다음 아이폰에 애플 인텔리전스가 탑재되는 것이 매우 중요하다고 응답했고, 향후 1년 안에 기기를 교체할 가능성이 있는 응답자의 54%가 차기 아이폰에 애플 인텔리전스가 탑재되는 것이 매우 중요하다고 답했다”고 밝혔다. 이번 조사에서 미국 소비자들이 애플 인텔리전스에 무제한으로 접근하려면 평균 9.11달러를 지불할 의향이 있는 것으로 나타났으며, 이는 작년 9월 조사 결과와 비교하면 11% 증가한 수치다. 하지만, 애플 인텔리전스 출시는 지금까지 순조롭게 진행되지 않았다. 애플은 더 똑똑한 시리 기능 출시 지연으로 미국과 캐나다에서 집단 소송을 당했고, 최근 미국 국가광고부(NAD)의 권고에 따라 애플 인텔리전스 웹페이지에서 '지금 이용 가능'이라는 문구를 삭제하기도 했다.

2025.04.23 10:02이정현

KT, 'WIS 2025' 참가...한국적 AI 선봬

KT가 오는 24일부터 26일까지 서울 강남구 코엑스에서 열리는 월드IT쇼 2025(이하 WIS 2025)에서 전시부스를 운영한다고 23일 밝혔다. KT는 AI 마스터 브랜드 'K intelligence'를 주제로 일상에서 경험할 수 있는 다양한 한국적 AI 기술을 선보인다. KT의 전시부스는 전통 한옥의 미학이 담긴 '한옥 마당' 콘셉트다. 한옥 기와 지붕을 형상화한 입구와 대형 전광판의 AI 유채꽃 풍경이 관람객들의 눈길을 끈다. 한옥 마당은 ▲K intelligence ▲어울림 마당 ▲기업 마당 ▲연구 마당 ▲배움 마당 ▲상생 마당 ▲놀이 마당 ▲즐거움 마당 8가지 존으로 구성된다. 대표적으로 어울림 마당에는 글로벌 기업과 협업한 KT의 AI 기술이 전시된다. 마이크로소프트의 솔루션을 활용한 업무 효율화 AI 에이전트 4종과 팔란티어와의 프로젝트 청사진 등 B2B 기술 중심이다. 아울러 KT는 관람객이 5G 정밀 측위 기술인 '엘사(EL SAR)' 솔루션을 직접 체험할 수 있는 미로 속 미아 인형 찾기도 준비했다. 기업 마당에서는 월 이용료만으로 프라이빗 클라우드를 사용하는 '관리형 프라이빗 클라우드(Managed Private Cloud)', 국내 최초 KT 통신망을 기반으로 하는 통합 커뮤니케이션 서비스 '마이크로소프트 팀즈 폰(Microsoft Teams Phone)'과 기업과 고객 간 문자, RCS, 국제 SMS, 알림톡 등을 원스톱으로 제공하는 KT 커뮤니즈(Communis) 플랫폼까지 클라우드 기반의 B2B 서비스 3종이 소개된다. 끝으로 '놀이 마당'과 '즐거움 마당'에서 AI 기술이 친숙하게 설명된다. 수원 AI 스타디움에서 경험할 수 있는 AI 전광판, AI 로하스 등이 전시된다. 즐거움 마당에는 지니뮤직 케이팝 음원과 함께 AI가 생성한 댄서와 관람객이 함께 춤을 추는 이벤트가 마련된다. 한편 KT는 전시와 더불어 코엑스 컨퍼런스룸에서 'AX Tech Day(이하 AX 테크 데이)'도 개최한다. AX 테크 데이는 100여 개의 고객사를 대상으로 AI, 데이터, 클라우드 등 KT의 AX 전략을 소개하는 오픈형 세미나다. 윤태식 KT 브랜드전략실장 상무는 “이번 WIS 2025 전시부스는 K intelligence 기술을 기반으로 한국적 AI를 경험할 수 있는 공간으로 구성했다”며 “일상 속 다양한 AI 서비스 경험을 통해 고객 삶의 질을 높여주는 K intelligence 브랜딩 프로그램을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다.

2025.04.23 09:56최이담

포바이포-미리디, 콘텐츠 제휴 업무협약 체결

콘텐츠 AI 솔루션 기업 포바이포(대표 윤준호)가 디자인 플랫폼 기업 미리디와 초고화질 영상 및 이미지 스톡 콘텐츠 제휴에 대한 전략적 업무협약을 체결했다고 23일 밝혔다. 포바이포와 이번 업무협약을 체결한 미리디는 약 53만개 이상의 템플릿을 보유해 누구나 고품질 디자인 결과물을 만들 수 있는 디자인 올인원 플랫폼 '미리캔버스'와, 온라인 인쇄 서비스 및 소상공인 브랜드, 홍보까지 아우르는 '비즈하우스' 등을 운영하고 있다. 최근 ▲AI 프레젠테이션 ▲AI 라이팅 ▲AI 이미지 생성 ▲AI 이미지 편집 기능을 새롭게 도입하며 AI 컴퍼니로 거듭나고 있는 업계 선도 기업이다. 이번 협약을 통해 포바이포는 회사에서 운영하는 스톡 플랫폼 '키컷스톡'에서 유통하는 4K 이상 초고화질 영상 및 이미지, 미디어아트, 그래픽, 영상 템플릿, 썸네일 스톡 등을 미리디가 제공하는 다양한 디자인 플랫폼에 활용할 수 있도록 제공하게 된다. 또 초고화질 영상 콘텐츠로 특화된 기업 답게 미리디가 운영 중인 플랫폼과 자체 제작하는 마케팅 콘텐츠가 최상의 효과를 낼 수 있도록 자체 AI솔루션을 활용, 영상의 화질 및 용량 최적화 방법을 지속적으로 제안해 나갈 예정이다. 향후 포바이포의 콘텐츠 전문성과 미리디의 광범위한 플랫폼 및 고객들을 결합해 디지털 사이니지 전용 영상 디자인, 글로벌 마케팅 콘텐츠 제작 등 새로운 시장 진출도 공동 추진하기로 약속했다. 강창석 미리디 대표는 "포바이포와의 협력을 통해 미리디는 고객들에게 초고화질의 영상 스톡을 제공할 수 있게 됐다"며 "양사의 시너지를 통해 새로운 시장을 개척하고 고객 만족도를 극대화할 수 있기를 기대한다"고 말했다. 키컷스톡 서희환 팀장은 "미리디의 비즈니스 모델과 포바이포 키컷스톡의 서비스가 결합되면 분명 높은 시너지를 만들어 낼 것"이라며 "이번 업무협약은 서로에게 필요한 기술과 상품을 상호 교환함으로써 양사 모두에게 더욱 차별화된 서비스로 발돋움할 수 있는 기회가 될 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다.

2025.04.23 08:51백봉삼

오픈AI "구글서 크롬 떼내면 살 의향 있다"

오픈AI가 구글에서 크롬 사업부문을 분할할 경우 인수할 의향이 있다고 밝혔다. 블룸버그에 따르면 닉 털리 오픈AI 챗GPT 부문 책임자는 22일(현지시간) 구글과 미국 법무부 간의 반독점 소송 증인으로 출석해 “다른 기업들과 마찬가지로 우리도 구글 크롬 브라우저 인수에 관심이 있다”고 대답했다. 현재 미국 법무부와 구글은 워싱턴DC 연방법원에서 소송을 진행하고 있다. 이번 소송은 지난 해 반독점 소송에서 독점금지법 위반 판결을 받은 구글에 대한 시정 조치를 논의하기 위한 것이다. 3주간 진행될 이번 소송에서 닉 털리는 법무부 측 증인으로 출석했다. 이번 재판을 진행하고 있는 아밋 메타 판사는 8월까지 구글에 대해 어떤 시정 조치를 적용할 지 결정하게 된다. 메타 판사는 지난해 구글이 삼성전자 기기에 검색 엔진을 기본 탑재하는 대가로 돈을 지불하는 관행이 독점금지법 위반에 해당된다고 판결했다. 법무부는 시정 조치 중 하나로 구글에서 크롬 브라우저 사업 부문을 분할할 것을 요구하고 있다. 이날 증인으로 출석한 털리는 “챗GPT가 크롬에 통합될 경우 엄청나게 놀라운 경험을 제공할 수 있을 것”이라고 말했다. 지금은 챗GPT를 크롬 확장 기능으로 다운받을 수 있도록 돼 있다. 그는 특히 "(크롬에 통합할 경우) AI 퍼스트 경험이 어떤 것인지 보여줄 수 있을 것”이라면서 크롬 인수에 관심을 보였다. 전날 증인으로 출석한 피터 피츠제럴드 구글 플랫폼 및 디바이스 파트너십 부문 부사장은 삼성 갤럭시 폰에 구글 생성형 인공지능(AI) 서비스인 제미나이 탑재 대가로 매달 일정 금액을 지급하고 있다고 밝혔다. 이 계약은 삼성전자 기기에 '제미나이'를 탑재하기 위한 것으로, 최소 2년 동안 지속되며 2028년까지 연장될 수도 있는 것으로 알려졌다. 삼성이 구글 '제미나이' 앱 내 광고 수익 일부를 배분 받는 조건도 계약에 포함돼 있다. 다만 이번 재판에서는 구글이 삼성전자에 제미나이 선탑재 대가로 지불하는 금액이 어느 정도인지는 공개되지 않았다.

2025.04.23 08:48김익현

"의사들도 폭싹 빠졌수다"...패스트캠퍼스 '챗GPT 의료 강의' 인기

인공지능(AI)이 의료 현장을 빠르게 혁신하고 있는 가운데, 의료 전문가들의 AI 활용 역량 강화 열풍이 거세다. 데이원컴퍼니(대표 이강민)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스는 지난 2월 출시한 '의사에게 배우는 ChatGPT 의학 연구 방법' 강의가 출시 50일 만에 1억원의 매출을 기록했다고 23일 밝혔다. 세계 시장조사 기관 글로벌 마켓 인사이트에 따르면, AI 헬스케어 시장은 2024년 323억 달러에서 2032년까지 4천300억 달러 이상으로 성장할 전망이다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 전 세계 병원의 80%가 AI로 의료 서비스 품질과 업무 효율을 개선하고 있다고 밝혔으며, 액센츄어는 의료 서비스 제공자의 40%가 AI 활용 후 업무 효율 향상을 경험했다고 보고했다. 이런 산업 변화를 선제적으로 포착한 패스트캠퍼스는 2020년부터 의료 특화 AI 교육 콘텐츠를 선보였다. ▲바이오 데이터사이언스 'Bioinformatics' ▲의료 데이터를 활용한 바이오 진단&신약 개발 모델 구현 ▲딥러닝을 활용한 의료 영상 처리&모델 개발 등 의료 분야의 디지털 역량 강화를 지원하기 위한 다양한 교육을 차례로 선보였다. 특히 지난 2월 출시한 의사에게 배우는 ChatGPT 의학 연구 방법 강의는 챗GPT를 활용해 의학 논문을 작성하고 연구 데이터를 분석하는 방법을 다룬다. 분당서울대학교병원 순환기내과 전기현 교수가 실무 관점에서 강의를 설계해 현장 적용도가 높고, 실제 연구에 즉시 활용할 수 있는 실용적 내용으로 구성되어 의료인들 사이에서 빠르게 입소문을 타고 있다. 패스트캠퍼스는 의료 AI 교육 수요 급증에 따라 오프라인으로도 교육 영역을 확장하고 있다. 이달 27일 패스트캠퍼스 강남 강의장에서 열리는 '예과생부터 펠로우까지, 성공하는 의사를 위한 의학 연구 방법' 강의는 의대생을 위한 의학 연구 강의다. 젊은 의사들의 교육 생태계를 조성하는 외과의사 이준서가 강연을 맡았다. 50명 한정으로 진행되는 이번 강의는 모집 시작과 동시에 문의가 쇄도하며 의료계 AI 교육 열풍을 실감케 하고 있다. 패스트캠퍼스는 이런 성과를 바탕으로 향후 AI 기술의 정밀성과 분석력을 적극 활용할 수 있는 전문직군 중심으로 강의 라인업을 확대할 계획이다. 또 매달 새로운 의료 AI 강의를 지속적으로 선보이는 한편, 연구 및 리서치 기반 전문가를 위한 맞춤 교육 콘텐츠도 강화해 나갈 방침이다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 "AI는 전문가의 역할을 대체하는 기술이 아니라, 전문가의 역량을 한 단계 더 높이는 핵심 조력자로 자리잡았다"며 "데이원컴퍼니의 패스트캠퍼스는 최신 기술 트렌드를 반영한 실무 중심 교육을 통해 의료 전문가들이 AI 시대에 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 실질적인 도움을 제공할 것"이라고 말했다.

2025.04.23 08:39백봉삼

[기고] AI에이전트의 OS, '슈퍼워크'

최근 AI 업계 화두는 단연 '에이전트'다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 스스로 추론하고 외부 도구를 호출하며 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트는 이미 새로운 사용자 경험의 출발점이 되고 있다. 하지만 이 변화의 핵심은 단지 '에이전트 하나 잘 만드는 것'에 있는 것이 아니다. 여러 에이전트가 협력할 수 있는 표준과 시스템을 누가 먼저 준비하느냐에 달려 있다. AI 에이전트가 진짜 가치를 발휘하려면, 서로 소통하고 협업할 수 있는 '운영 환경'이 필요하다. 최근 논의되는 MCP(Model Context Protocol)나 구글의 A2A(Agent-to-Agent) 같은 프로토콜은 바로 그런 표준화된 환경의 중요성을 시사한다. 필자가 설립해 미국 실리콘밸리에서 활동하고 있는 스윗(Swit)은 이러한 미래 흐름을 예측하고, 다양한 에이전트 기술 모듈을 포괄하는 한편 외부 표준과의 유연한 연동을 염두에 둔 상위 플랫폼인 '슈퍼워크(Super Work)'를 만들었다. 특히 우리는 지난 수년간 스윗(Swit)을 통해 사람과 팀이 협업하는 방식을 최적화하는 워크OS(Work OS)를 만들어왔고, 그 경험과 엔진 기술을 바탕으로 AI 에이전트들이 협업하는 운영체제, '슈퍼워크'를 설계하고 구축해왔다. 이미 2023년 말에 베타 버전을 런칭했고, 2024년 8월에는 정식 상용화 버전을 출시, 실전 검증을 마쳤다. '슈퍼워크'는 이미 실제 고객 환경에서 활용되고 있는 완성형 에이전트 OS 플랫폼이다. 슈퍼워크는 어떤 플랫폼인가 '슈퍼워크'는 세 가지 핵심 축 위에 설계된 플랫폼이다. 첫째, Agent Ops(다양한 에이전트를 만들고 관계를 조율하는 엔진) 둘째, AI iPaaS(에이전트가 사용할 툴을 쉽게 만들고 연결하는 통합 플랫폼), 셋째 Agentic Automation(에이전트가 스스로 작업을 자동화하는 기능) 등이다. 이 세 가지 구성 요소는 단순한 개념이 아니라, '슈퍼워크' 플랫폼 기술 위에 구축된 멀티에이전트 자동화 솔루션 '마이스냅(MySnap)'을 통해 실제 업무 환경에서 그 성능과 안정성을 입증해왔다. 즉, 슈퍼워크는 단일 에이전트 수준의 데모를 넘어, 여러 에이전트가 유기적으로 협력하며 사람의 개입 없이 업무를 수행하는 실제 시스템으로 작동하고 있다. 미래 표준(MCP, A2A 등)과의 유연한 통합 가능성 우리는 플랫폼을 설계하며 처음부터 MCP와 A2A 같은 외부 표준이 중요해질 가능성을 염두에 두고, 기업 고객이 필요시 이를 어떻게 안전하고 용이하게 통합할 수 있을지를 고민해왔다. 그 이유는 분명하다. AI 생태계는 특정 기술에 종속되지 않고 개방적이며 유연하게 확장될 수 있어야 하기 때문이다. 우리가 설계한 'AI iPaaS'는 기존의 iPaaS 개념을 에이전트 환경으로 확장한 구조다. 이는 향후 MCP와 같은 표준이 널리 사용될 경우, 외부 개발자들이 MCP 기반 툴을 손쉽게 제작하고 '슈퍼워크' 플랫폼 내 에이전트에 안전하게 연결하기를 원하는 기업들이 이를 원활하게 수행할 수 있도록 지원하는 확장 가능한 아키텍처를 갖추고 있다. 이는 단순한 툴링 편의성을 넘어서, 미래 AI 협업 생태계의 개방성을 지원하는 구조적 유연성이라 생각한다. 또 Agent Ops는 단일 에이전트 생성에 그치지 않는다. 우리는 여러 에이전트를 역할 기반으로 설계하고, 그들 간의 관계와 소통 방식까지 포함한 전체 아키텍처를 조율하는 방식으로 접근하고 있다. 이 영역에서는 구글의 A2A와 같이 에이전트 간 통신을 위한 표준이 중요해질 수 있음을 인지하고 있으며, '슈퍼워크'는 이러한 표준 기반의 통신 방식을 도입하려는 기업들이 이를 플랫폼 내에 유연하게 통합하고 활용할 수 있게 설계했다. 즉, 특정 표준에 얽매이지 않으면서도 미래의 다양한 표준들을 포용할 수 있는 아키텍처를 지향한다. 우리는 'Agent OS'를 만든다 내가 꿈꾸는 '슈퍼워크'는 단순한 제품 플랫폼이 아니다. 그것은 향후 중요성이 커질 MCP나 A2A 같은 하위 수준의 연결 표준들을 기업의 필요에 따라 안전하고 용이하게 통합할 수 있는 유연한 기반 위에서, 상위에서는 에이전트의 생성, 관리, 협업, 자동화를 통합적으로 제공하는 진정한 'Agent OS'다. 이런 유연한 표준 통합 기반 위에 구축한 플랫폼은 결국 기업의 디지털 전환 속도를 근본적으로 끌어올릴 것이다. 단순히 우리 솔루션(MySnap)을 사용하는 데 그치는 것이 아니라, 기업 고객이 '슈퍼워크' 플랫폼 자체를 기반으로, 필요하다면 자신들이 원하는 표준 기술까지 통합해 자신만의 멀티에이전트 시스템을 직접 설계하고 내재화할 수 있는 기반을 제공하려고 한다. AI 에이전트 생태계는 이제 막 열리고 있다. 하지만 이 생태계를 실제로 연결하고 작동하게 만드는 유연하고 확장 가능한 플랫폼은 아직 많지 않다. 스윗이 만든 '슈퍼워'크가 그 연결의 중심, 그리고 새로운 업무 운영체계의 시작점이 되리라 믿는다. 이 여정에 함께해주는 모든 분들께 감사드리며, 우리는 앞으로도 미래의 표준을 유연하게 포용하며 혁신을 쌓아가는 플랫폼 기업으로 나아갈 것이다.

2025.04.22 23:15이주환

[Q&AI] 주요 대선 후보 AI 관련 공약·행보 총정리

질문: 한국 대선 후보 별로 AI 관련 공약과 행보를 자세히 정리해줘. 그록 답변: 2025년 6월 3일로 예정된 대한민국 대통령 선거를 앞두고 주요 후보들의 인공지능(AI) 관련 공약과 행보를 정리했습니다. 아래는 더불어민주당, 국민의힘, 개혁신당 등 주요 정당 후보들의 AI 공약과 관련 활동을 중심으로 상세히 기술한 내용입니다. 정보는 2025년 4월 기준 최신 자료를 기반으로 하며, 공약의 구체성, 실행 가능성, 그리고 후보들의 행보를 종합적으로 분석했습니다. 1. 더불어민주당 이재명 후보 공약 요약: AI 투자 100조원: AI 세계 3대 강국 진입을 목표로 100조원 규모의 민관 공동 투자. 기술 주권 확보: 그래픽처리장치(GPU) 5만 개 이상 확보, AI 전용 신경망처리장치(NPU) 개발 및 실증 지원. '모두의 AI' 프로젝트: 한국형 챗GPT 개발 및 전 국민 무료 사용 보장으로 데이터 축적 가속화. 데이터 개방: 공공 데이터를 민간에 적극 개방해 기업의 AI 연구개발 지원. AI 윤리: AI의 사회적 신뢰 구축을 위한 법·제도 마련(구체적 방안 미제시). 행보: 2025년 4월 14일: 서울 강남구 퓨리오사AI 방문. AI 반도체 스타트업 대표와 논의하며 AI 공약 발표. 이 자리에서 'AI 세계 3대 강국' 비전을 강조. 공약 발표: 소셜미디어를 통해 '1호 공약'으로 AI 투자 100조원을 제시하며 여론 선점 시도. 논란: 안철수 후보로부터 "AI에 대한 이해 부족" 비판. 특히 '한국형 챗GPT 무료 제공'이 경기도 공공배달앱 실패 사례와 유사하다는 지적. 분석: 이재명 후보의 공약은 대규모 투자와 국민 접근성 강화를 중심으로 설계되었으나, 재원 조달 방안과 구체적인 실행 계획이 부족하다는 비판이 있다. AI 윤리 관련 공약은 선언적 수준에 그쳐 프라이버시 침해, 디지털 감시 등 정보인권 문제에 대한 대응이 미흡. 퓨리오사AI 방문은 AI 산업에 대한 관심을 보여주지만, 스타트업 중심 행보가 대기업과의 협력 방안으로 확장되지 않아 한계로 지적됨. 김경수 후보 공약 요약: 100조원 민관 투자: 이재명 후보와 유사하게 AI 주권 확보와 산업 전환을 위해 5년간 100조원 투자. 한국형 AI 파운데이션 모델: 산업별 특화 AI 혁신 프로젝트 지원. 산업 전환 지원: AI를 활용한 제조, 의료, 교육 등 전 산업 혁신. 행보: 2025년 4월: AI 공약 발표 후 민주당 경선에서 이재명 후보와 차별화 시도. 구체적인 산업별 AI 적용 사례를 강조하며 실용적 접근법 부각. 현장 활동 미흡: 이재명 후보에 비해 AI 관련 현장 방문이나 기업 간담회 등 공개 행보는 상대적으로 적음. 분석: 김경수 후보의 공약은 이재명 후보와 투자 규모 면에서 유사하지만, 산업별 특화 AI 모델 개발에 초점을 맞춰 차별화를 꾀했다. 그러나 구체적인 재원 마련 계획이나 기술 개발 로드맵이 부족하며, 경선 내에서 이재명 후보의 공약에 비해 주목도가 낮은 편이다. 2. 국민의힘 한동훈 후보 공약 요약: AI 투자 200조원: AI 인프라 조성(150조원)과 생태계 구축(50조원)을 포함해 AI 3대 강국 도약 목표. 응용 분야 투자: 의료 AI, 로보틱스, 국방 AI, 드론, 자율주행 등 실생활 적용 분야 집중 지원. '한국의 팔란티어' 육성: 데이터 분석 및 AI 기반 글로벌 기업 창출 목표. 인재 양성: AI 전문 인력 확대를 위한 교육 및 훈련 프로그램 강화. 행보: 2025년 4월 15일: AI 투자 200조원 공약 발표. 이재명 후보의 100조원 공약에 맞서 두 배 규모로 대응하며 경쟁 구도 형성. 현장 방문: 구체적인 AI 관련 기업 방문 사례는 보도되지 않았으나, 당내 AI 특별위원회와 협력해 정책 구체화. 논란: 이준석 후보로부터 "과학기술 이해 부족" 비판. 대규모 투자 공약이 현실성 부족으로 보일 수 있다는 지적. 분석: 한동훈 후보의 공약은 투자 규모와 응용 분야 다양성에서 강점을 보인다. 특히 국방, 의료 등 실용적 AI 적용을 강조하며 산업적 파급효과를 노렸다. 그러나 200조원이라는 천문학적 투자 규모에 대한 재원 조달 방안이 불명확하며, '한국의 팔란티어'와 같은 비전이 구체적인 실행 전략 없이 선언적이라는 비판이 있다. 홍준표 후보 공약 요약: 최소 50조원 투자: AI, 양자, 초전도체, 반도체, 첨단 바이오 등 초격차 기술 개발 및 상용화. 산업 생태계 강화: AI를 포함한 첨단 기술의 상용화로 경제 재도약 도모. 구체성 부족: AI 특화 공약보다는 첨단 기술 전반을 포괄하는 공약이 주를 이룸. 행보: 공약 발표: AI를 포함한 초격차 기술 투자 공약을 발표했으나, AI에 특화된 행보는 상대적으로 적음. 지방 중심 활동: 대구·경북 지역 중심으로 첨단 산업 육성 메시지 강조, AI 관련 구체적 언급은 제한적. 분석: 홍준표 후보의 AI 공약은 초격차 기술의 일부로 다뤄지며, AI 자체에 대한 구체적 비전이나 실행 계획이 부족하다. 50조원 투자 공약은 다른 후보에 비해 규모가 작아 주목도가 낮으며, 지방 경제 활성화와 연계된 점은 지역 유권자에 어필할 가능성이 있다. 안철수 후보 공약 요약: 제2의 과학입국: AI 전략산업 육성으로 2035년까지 AI 세계 3강 진입. 인재 양성: 과학기술 핵심 인재 100만 명 양성. 초격차 기술 R&D: AI를 포함한 첨단 기술에 집중 투자, 구체적 투자 규모는 미공개. 윤리적 AI 강조: AI 기술의 사회적 책임과 신뢰성 확보 필요성 언급. 행보: 2025년 4월 6일: 서울 강서구 LG AI연구원에서 'AI G3 도약을 위한 현장 간담회' 개최. AI 산업의 현장 목소리 청취. 이재명 공약 비판: 페이스북을 통해 이재명 후보의 '100조원 투자'와 '한국형 챗GPT 무료 제공' 공약을 "AI 이해 부족"이라며 강하게 비판. 과학기술 강조: '이과생' 이미지를 활용해 AI와 과학기술 중심의 리더십 부각. 분석: 안철수 후보는 AI를 과학기술 혁신의 핵심으로 삼아 차별화된 이미지를 구축했다. LG AI연구원 방문과 같은 현장 행보는 산업계와의 소통 의지를 보여준다. 그러나 구체적인 투자 규모나 실행 계획이 미흡하며, 타 후보 비판에 치중한 점은 정책의 구체성을 약화시킬 수 있다. 윤리적 AI에 대한 언급은 긍정적이지만, 법·제도적 방안은 제시되지 않았다. 김문수 후보 공약 요약: AI 기반 교육 혁신: 맞춤형 학습시스템 도입으로 교육 분야 AI 활용. AI G3 국가 진입: AI를 통한 국가 경쟁력 강화, 구체적 투자 규모 미공개. 산업 응용: AI를 교육, 공공서비스 등에 접목. 행보: 공약 발표: AI 기반 교육 시스템 공약을 중심으로 발표했으나, 다른 후보에 비해 주목도 낮음. 현장 활동 미흡: AI 관련 기업 방문이나 간담회 등 구체적 행보는 제한적. 분석: 김문수 후보의 공약은 교육 분야 AI 활용에 초점을 맞췄으나, 규모나 실행 방안이 구체적이지 않다. AI G3 목표는 다른 후보와 유사하지만, 차별화된 비전이나 행보가 부족해 영향력이 제한적이다. 3. 개혁신당 이준석 후보 공약 요약: AI 산업 육성: 구체적 투자 규모는 미공개이나, AI를 포함한 첨단 기술 산업 육성 강조. 현실적 접근: 대규모 투자 공약 대신 실행 가능성 높은 정책 제안 의지. 과학기술 비판: 이재명·한동훈 후보의 AI 공약을 "과학기술 이해 부족"으로 비판하며 차별화. 행보: 2025년 4월: 기자회견에서 이재명·한동훈 후보의 AI 공약을 비판하며, 과학기술에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 정책 필요성 강조. 현장 활동 제한: AI 관련 구체적인 기업 방문이나 간담회 보도는 미비. 분석: 이준석 후보는 AI 공약에서 구체적 수치나 계획보다는 타 후보 비판을 통해 차별화를 시도했다. 과학기술에 대한 이해를 강조하며 현실적 정책을 내세웠으나, 구체적인 AI 공약이나 행보가 부족해 유권자 설득력이 떨어질 수 있다. 4. 기타 후보 및 정당 심상정 (정의당, 20대 대선 기준) 공약 요약(2022년 기준, 최신 공약 미확인): 정보인권 보호: 개인정보 처리 동의 절차 강화, 프로파일링 거부권 부여, 공공기관의 개인정보 오용 제한. AI 윤리: AI 기술의 프라이버시 침해 및 감시 위험 방지를 위한 정책. 산업 육성 미포함: AI 산업 육성보다는 인권과 윤리 중심. 행보: 2022년: 정보인권 관련 공약 발표, 시민사회단체와 협력해 AI의 사회적 위험 강조. 2025년: 정의당의 최신 AI 공약은 확인되지 않음. 분석: 심상정 후보는 AI 산업 육성보다는 정보인권과 윤리에 초점을 맞춰 차별화했다. 이는 산업 중심 공약이 주를 이루는 다른 후보들과 대비되지만, AI 기술 발전에 대한 비전이 부족해 대중적 호응이 제한적일 수 있다. 종합 분석 및 비판 공통점: 대부분 후보가 AI를 '미래 먹거리'로 인식하며 대규모 투자와 'AI 3대 강국' 목표를 제시. 산업 육성과 인재 양성에 초점, 정보인권·윤리 관련 공약은 상대적으로 미흡. 차이점: 투자 규모: 한동훈(200조원), 이재명·김경수(100조원), 홍준표(50조원) 등 투자 규모로 차별화 시도. 초점: 이재명은 국민 접근성과 데이터 개방, 한동훈은 응용 분야, 안철수는 과학기술 기반, 심상정은 정보인권에 각각 중점. 구체성: 안철수와 심상정은 윤리적 측면을 일부 언급했으나, 대부분 후보의 공약은 재원 조달 및 실행 계획이 미흡. 비판: 재원 조달 불명: 천문학적 투자 공약(100조~200조원)의 재원 마련 방안이 구체적으로 제시되지 않음. 정쟁 중심: AI 공약이 정책 논의보다는 경쟁적 투자 규모 발표로 흐르며 생산적 논의 부족. 정보인권 소홀: AI의 프라이버시 침해, 디지털 감시 위험에 대한 대응이 대부분 후보 공약에서 제외. 현실성 부족: '한국형 챗GPT'나 '한국의 팔란티어'와 같은 비전이 기술적·경제적 실행 가능성 검토 없이 제시됨. 국제 비교: 미국, EU 등 AI 선도국은 산업 육성과 윤리·규제의 균형을 추구하며 AI 기본법과 같은 법적 기반을 마련. 한국은 2024년 AI 기본법 통과로 규제와 지원 기반을 구축했으나, 후보 공약은 산업 육성에 치중. 결론 2025년 대선에서 AI는 주요 후보들의 핵심 공약 주제로 부상했으며, 이재명, 한동훈, 안철수 후보가 가장 적극적으로 관련 공약을 제시했다. 그러나 대규모 투자 공약은 재원 조달과 실행 계획의 구체성이 부족하며, 정보인권과 윤리적 문제에 대한 대응은 미흡하다. 후보들의 현장 행보는 주로 AI 기업 방문과 간담회에 국한되며, 산업계와의 심층적 협력이나 국민적 공감대 형성 노력은 제한적이다. 유권자는 공약의 현실성과 윤리적 고려를 면밀히 검토해 투표에 반영해야 할 것이다. ■ 해당 기사는 그록을 활용해 작성되었습니다. 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2025.04.22 22:34AI 에디터

에티버스-밴티크 맞손…산업별 실시간 AI 솔루션 개발

에티버스가 밴티크(VANTIQ)와 전략적 파트너십을 체결하고 국내 실시간 데이터 기반 AI 생태계 구축에 본격 나선다. 이번 협력을 통해 다양한 산업 현장에 특화된 AI 애플리케이션 개발을 가속화하며, 스마트시티, 헬스케어, 제조 등 고속 의사결정이 요구되는 분야에서 디지털 전환을 본격 추진할 계획이다. 에티버스는 '밴티크(VANTIQ)'와 국내 최초 파트너십을 체결했다고 22일 밝혔다. 밴티크(VANTIQ)는 실시간 이벤트 기반 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있는 차세대 인공지능(AI) 통합 플랫폼을 제공하는 글로벌 기술 기업이다. 생성형 AI, IoT, 엣지 컴퓨팅, 그리고 기존 레거시 시스템과의 연계를 하나의 플랫폼에서 통합할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 복잡한 실시간 운영 환경을 자동화하고 지능화하는 데 최적화되어 있다. 이미 일본, 미국 등 주요 시장에서 스마트시티, 헬스케어, 교통 인프라, 재난 대응 등의 분야에 다양한 실증 사례를 확보하고 있으며, 높은 신뢰성과 즉각적인 대응이 요구되는 분야에서 빠르고 정확한 의사결정을 지원하는 실시간 지능형 시스템을 제공한다. 이번 파트너십을 통해 에티버스는 밴티크의 실시간 이벤트 기반 아키텍처를 활용하여 다양한 산업 환경에 특화된 AI 애플리케이션 개발에 본격적으로 착수한다. 보유한 산업별 IT 구축 및 운영 노하우를 밴티크의 기술력과 결합해 국내 AI 생태계를 확장하고, 산업별 특화된 실시간 AI 애플리케이션 개발을 본격화할 계획이다. 밴티크의 강점인 복잡한 시스템 통합 처리와 실시간 워크플로우 실행 기술은 에티버스의 프로젝트 수행 역량과 만나 기업 및 공공기관의 디지털 운영 고도화를 가속할 수 있는 핵심 기반이 될 전망이다. 양사는 헬스케어, 교육·연구, 제조, 물류 등 다양한 산업 분야에서 실시간 이벤트 기반 애플리케이션을 중심으로 AI를 활용한 디지털 전환을 공동 추진할 예정이며, 공공 부문에서는 스마트시티 운영, 실시간 재난 대응, 도시 인프라 모니터링 등 고속 의사결정이 요구되는 영역에 특화된 솔루션 개발에 협력을 강화할 계획이다. 이호준 에티버스 대표는 "실시간 데이터를 기반으로 한 AI 기술은 디지털 전환의 핵심 동력이 될 것이며 이는 산업 전반의 운영 방식과 의사결정 구조에 근본적인 변화를 가져올 것"이라며, "밴티크와의 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, 에티버스가 보유한 산업별 전문성과 결합하여 고도화된 AI 데이터 솔루션을 시장에 제공하는 중대한 전환점이 될 것"이라고 전했다. 밴티크 이형근 한국 지사장은 "한국은 디지털 인프라 수준과 기술 수용도가 세계 최고 수준인 동시에, 복잡하고 빠르게 변화하는 산업 환경 속에서 '실시간 의사결정'에 대한 수요가 급증하고 있는 시장"이라며, "이번 파트너십은 단순한 기술 제휴가 아닌, 생성형 AI와 실시간 이벤트 기반 아키텍처가 결합된 차세대 디지털 운영 모델을 국내에 확산시키는 계기가 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "에티버스와의 협력을 통해, 데이터가 생성되는 그 순간 즉시 분석·판단·행동이 일어나는 지능형 시스템을 구축함으로써, 한국 산업 전반의 민첩성과 대응력을 근본적으로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다"라고 말했다.

2025.04.22 19:25남혁우

"핵심인재는 잘 안 움직여…기다리지 말고 먼저 다가가야"

"기업에서 인정 받고 있는 핵심인재는 이직 동기가 낮다. 핵심인재가 있는 곳으로 먼저 다가가서 선점하는 것이 중요하다. 리멤버가 AI 기술로 기업 인사팀이 수고로움을 덜어줄 수 있다." 최재호 리멤버앤컴퍼니 총괄대표는 22일 서울 양재동 엘타워에서 열린 'HR 리더스 인사이트' 컨퍼런스 강연에서 “이제 채용은 기다리는 것이 아니라 찾아가는 것"이라고 강조하며 AI 시대에 핵심인재를 선점하는 기업의 채용 전략에 대해 설명했다. 먼저 최 대표는 '핵심인재'라는 개념부터 다시 짚었다. 최 대표가 생각하는 핵심인재는 조직에서 중요한 책임을 지고, 현재와 미래 모두에서 성과가 기대되는 직원이다. 이들은 대체로 높은 성과를 내고 고연봉을 받으며, 조직 내부에서 이미 인정받고 있어 이직에 대한 동기가 낮은 편이다. 최 대표는 “핵심 인재는 바쁘고, 자존감도 높다. 자신이 어느 정도 성과를 내고 있다는 것을 잘 알기 때문에 먼저 움직이지 않는다"며 "그렇기 때문에 기업이 먼저 다가가야 하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 “현재 적극적으로 구직 중인 경력직 직장인은 전체의 14%에 불과하다”며 “다만, 좋은 기회가 있다면 검토할 의향이 있다고 응답한 직장인은 73%에 달하기 때문에 채용의 성패는 누가 먼저 움직이느냐에 달려 있다”고 언급했다. 최 대표는 경력직 채용 구조가 이미 '선제적 접근'으로 바뀌고 있다고 진단했다. 특히 리멤버가 개발한 'AI 채용 비서' 시스템을 소개하며 채용 담당자의 수고를 줄이는 동시에 인재 탐색의 정확도도 높일 수 있다고 강조했다. AI 채용 비서는 기업이 보유한 직무기술서(JD)를 업로드하거나, 채용 공고를 입력하면 이에 적합한 인재를 자동으로 추천해주는 서비스다. 최 대표는 “단순한 키워드 검색을 넘어, 문장 단위의 의미 기반 분석으로 적합도를 높이고 있다”며 "추천된 인재 리스트는 직무 연차, 업종, 필터 조건에 따라 자동으로 좁혀지며, 담당자는 관심 인재를 직접 검토한 뒤 메시지를 보낼 수 있다. 생성형 AI는 포지션과 이력에 적합한 메시지를 자동으로 초안 작성하는 기능도 제공한다"고 말했다. 리멤버가 자체 실험한 결과, 사람이 필터 검색으로 찾은 인재군과 AI가 추천한 인재군을 비교했을 때 제안 수락률과 전환율 모두에서 AI가 약 3배 높은 성과를 보였다. 최 대표는 리멤버가 자체 AI랩을 운영하며, 채용에 특화된 모델을 지속적으로 학습시키고 있어 해당 기능이 더욱 고도화되고 있다고 자신했다. 그는 “리멤버 플랫폼 내에서 수집되는 수많은 채용 활동 데이터가 AI의 정확도를 계속 높이고 있다"며 "어떤 인재가 어떤 기업의 제안을 수락했는지, 어떤 분야를 선호하는지 등을 반영해 AI가 더 정교해지고 있다”고 설명했다. 리멤버는 최근 디지털 기반의 헤드헌팅 혁신에도 속도를 내고 있다. 브리스캔영, 유니코서치 등과 함께 전통적인 헤드헌팅 방식에 AI와 데이터 기술을 결합해 차별화된 서비스 체계를 구축하고 있다. 최 대표는 “기존 헤드헌팅은 사람만 있고, 기술은 없었다. 반대로 기술기업은 사람을 모른다"며 "리멤버는 플랫폼, 데이터, AI, 사람을 동시에 갖춘 유일한 사례”라고 자신했다. 마지막으로 최 대표는 "채용 시장의 변화는 핵심 인재를 어떻게 찾고, 어떻게 설득하느냐의 싸움으로 빠르게 재편되고 있다”면서 “AI와 데이터, 디지털 접근 전략이 그 해답이 될 수 있다"고 덧붙였다.

2025.04.22 18:31안희정

메가존클라우드, 아이온큐 손잡고 아시아 양자컴퓨팅 시장 본격 '공략'

메가존클라우드가 아시아 시장에서 양자컴퓨팅 사업을 확대하기 위해 나선다. 메가존클라우드는 미국의 대표 양자컴퓨팅 기업 아이온큐(IonQ)와 함께 아시아 지역을 중심으로 한 양자컴퓨팅 시장 확대 방안을 모색했다고 22일 밝혔다. 지난 17일 메가존클라우드 서울 역삼동 연락사무소에서 열린 전략 회의에는 이주완 메가존클라우드 이사회 의장과 염동훈 대표, 피터 채프먼 아이온큐 이사회 의장, 토마스 크레이머 최고재무책임자(CFO)를 비롯한 양사 주요 임원들이 참석했다. 이날 회의에서 양사는 양자컴퓨팅 기술·서비스 확산과 관련해 협력 가능한 분야를 중점적으로 논의했다. 특히 아이온큐의 양자컴퓨팅 기술을 기반으로 한국·아시아 시장에서의 협업 가능성과 활용 방안에 대해 의견을 교환했다. 양사는 아이온큐의 ▲양자 AI ▲양자 머신러닝 ▲양자 화학 ▲최적화 알고리즘 등 다양한 기술이 산업 현장에 적용될 수 있도록 협력할 방침이다. 메가존클라우드는 광범위한 고객 네트워크를 바탕으로 국내외 기업 수요에 적극 대응할 계획이다. 앞서 양사는 2023년 9월 양자컴퓨팅 분야의 전략적 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결한 바 있으며 이후 정기적인 논의를 이어오고 있다. 이번 최고경영자 간 회동에서는 공동 사업 모델, 기술 협력 방향, 국내외 고객 대응 방안 등 다양한 주제에 대해 폭넓게 의견을 나누며 협력 관계를 더욱 공고히 했다. 현재 메가존클라우드는 아이온큐를 비롯한 글로벌 양자컴퓨팅 서비스 공급사들과의 협업을 통해 국내 기업·연구기관을 대상으로 한 양자컴퓨팅 기반 클라우드 서비스의 도입·확산에 주력하고 있다. 이번 협력으로 국내 양자 생태계의 경쟁력 제고는 물론 아시아 시장에서 선도적 입지를 강화한다는 목표다. 이주완 의장은 "국내·아시아 클라우드 시장에서의 우위를 바탕으로 양자컴퓨팅 기반의 클라우드 서비스 영역으로 사업을 확대할 계획이며 아이온큐는 매우 유망한 전략적 파트너로 기대된다"며 "양자클라우드 수요 확대에 능동적으로 대응하고 시장 기회를 선제적으로 확보해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.04.22 18:18한정호

"데이터 주권 지킨다"…유럽 넘어 한국까지 확산되는 '소버린 클라우드'

해외 클라우드 기업에 의존하지 않고 국가의 데이터·인프라 자주권을 확보하기 위한 '소버린(Sovereign) 클라우드'가 유럽을 중심으로 확산되고 있다. 국내 클라우드 서비스 제공기업(CSP)도 소버린 클라우드 구축에 앞장서는 가운데, 해외 사업자와의 협력을 통해 한국형 특화 클라우드 서비스 개발에 나서는 양상도 나타나고 있다. 22일 업계에 따르면 유럽연합(EU)은 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 클라우드 등 미국 하이퍼스케일러 CSP 종속성을 탈피하기 위한 자체 클라우드 생태계 구축에 나서는 중이다. 유럽서 미국 클라우드 의존 탈피 움직임…자체 생태계 구축 나서 소버린 클라우드는 이를 실현하는 대표적인 기술로 손꼽힌다. 소버린 클라우드는 국가의 법률·규정을 준수하며 데이터에 대한 통제·소유·자주권을 부여하는 클라우드 인프라 아키텍처로 정의된다. 모든 데이터를 국가 안에 두고 외국으로부터 데이터 접근을 금지함으로써 클라우드의 유용함은 이용하되 데이터 주권까지 확보한다는 방안이다. 데이터가 소버린 클라우드 도입 국가 안에 있어야 하기 통상 물리적 데이터센터를 운용하는 CSP들이 이 사업을 추진하게 된다. 소버린 클라우드는 요건 상 자국의 CSP 클라우드만 이용해야 하는 것은 아니기에 AWS·MS·구글 클라우드는 기존 고객으로 확보한 유럽 시장에서 발 빠르게 소버린 클라우드 구축 전략을 펼쳐 왔다. 하지만 최근엔 클라우드 비용과 서비스 구조 문제를 해결하고 데이터 주권을 확보해야 한다는 차원에서 법·제도를 손질하고 자국 CSP 중심의 클라우드 전환을 추진하고 있는 것으로 알려졌다. 실제 유럽 내 클라우드 연합회와 행정·공공기관은 "미국 정부가 클라우드를 통해 데이터를 요구할 뿐만 아니라 관세를 부과해 인프라 비용을 높이고 있으며 서비스를 제한할 권한도 너무 크다"며 "유럽은 유럽만의 클라우드 인프라와 서비스가 필요하다"고 밝힌 바 있다. 생성형 인공지능(AI)을 뒷받침하는 데이터 경쟁력이 곧 국가 경쟁력이 되고 있기에 데이터 주권·통제력을 확보하기 위한 이같은 시장 움직임이 지속적으로 커질 것이라는 게 업계의 관측이다. 국내 기업, 한국형 소버린 클라우드 확산에 '속도'…글로벌 기업 협력도 병행 소버린 클라우드라는 개념은 익숙치 않아도 국내에서도 그 기술은 빠르게 확산돼 왔다. 업계 관계자는 "현재 공공기관이 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 국내 CSP의 클라우드 인프라를 이용하는 형태가 소버린 클라우드의 예시라고 볼 수 있다"고 설명했다. 이어 "국내 CSP들은 공공부문에서 요구하는 법·제도적 요건을 준수하는 자국 소버린 클라우드 사업자"라며 "그간 해외 CSP에 의존해 온 유럽의 상황과 달리 진전이 빨랐다"고 덧붙였다. 공공을 중심으로 민간시장에서도 프라이빗·퍼블릭 인프라의 이점을 모두 누릴 수 있는 소버린 클라우드가 주목받고 있다. 이와 관련해 국내 대표 CSP인 네이버클라우드는 소버린 클라우드, 나아가 '소버린 AI' 확산에 전략적 목표를 두고 사업을 확장 중이다. 핵심 서비스는 구축형 퍼블릭 클라우드 서비스인 '뉴로 클라우드'다. 최근에는 자사 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X의 구축형 버전 모델 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X'를 공공·금융 시장에 공급 중이다. 또 소버린 AI 전략을 필두로 현지 맞춤형 AI 개발에 앞장서며 중동시장 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 반면 해외 CSP와의 협력을 통해 국내 맞춤형 소버린 클라우드 서비스를 구축하는 움직임도 일고 있다. 대표적으로 KT는 MS와 전략적 협약을 체결한 후 'KT 시큐어 퍼블릭 클라우드'를 선보일 예정이다. MS 애저 클라우드 서비스 기반에 데이터 보안 기능을 강화한 형태로 개발 중인 것으로 알려졌다. 이를 통해 글로벌 수준의 퍼블릭 클라우드 서비스를 공공·금융 분야에 확산한다는 목표다. 나아가 KT와 MS는 한국어·문화에 최적화된 AI 솔루션 개발에도 박차를 가하고 있다. LG유플러스도 지난달 AWS와 전략적 파트너십을 맺고 한국형 소버린 클라우드 개발에 협력키로 했다. 국내 공공·금융·첨단 영역의 AI 전환 가속을 위한 동맹 관계로서 우선적으로 국내 맞춤형 클라우드 서비스를 개발한다는 방침이다. 업계 관계자는 "최근 소버린 클라우드의 지속적인 부상은 AI 시대 도래 후 데이터 통제력을 더욱 중요시하게 된 공공·기업 고객들의 수요로부터 비롯된 것"이라며 "아직 유럽도, 국내도 이 시장을 확실하게 주도하는 기업은 없어 경쟁이 가속화될 것"이라고 말했다.

2025.04.22 16:43한정호

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