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[유미's 픽] "실적 새 역사 또 썼다"…현신균號 LG CNS, 매출·영업익 6년 연속 역대 최대

사장 승진 1주년을 맞은 현신균 LG CNS 대표가 지난해 기업공개(IPO)를 성공적으로 이끈 데 이어 또 다시 실적 경신에 성공하며 실력을 입증했다. 금융·공공 부문의 인공지능 전환(AX) 수주 잔고가 실제 수익으로 연결되기 시작한 데다 고객 맞춤형 인공지능(AI) 적용 사례가 늘어나며 AX 전문 기업으로도 입지를 확고히 한 모습이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS의 지난해 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 2.5% 증가한 6조1천295억원을 기록했다. 같은 기간 영업이익은 1년새 8.4% 상승한 5천558억원, 영업이익률은 전년 대비 0.5%포인트(p) 증가한 9.1%로 집계됐다. 당기순이익도 현금성 자산 증가로 인한 순이익수익 확대, 투자수익 관련 이익 증가 영향 덕분에 전년 같은 기간보다 21.2% 늘어난 4천421억원으로 마무리됐다. 연간 매출이 6조원을 넘어선 것은 이번이 처음으로, 사상 최대치를 기록했다. 또 핵심 성장 동력인 AI와 클라우드 분야에서 선전한 덕분에 매출, 영업이익 모두 6년 연속 최대 실적 경신이란 기록 달성에도 성공했다. 다만 매출은 시장 컨센서스(6조3천291억원)에 다소 못미쳤고, 영업이익(5천548억원)은 비슷한 수준을 기록했다. 이에 대해 LG CNS 관계자는 "AI 분야에서 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 업계 최다 수준의 대외 고객을 확보하며 AX 사업을 확장 중"이라며 "에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스(AgenticWorks)'를 활용한 사업을 본격화하는 한편, 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업도 활발히 전개하며 국내 AX 사업 주도권을 공고히 하고 있다"고 설명했다. 이 같은 호실적은 AI와 클라우드 분야 덕분으로, 전체 실적 상승을 이끈 것으로 분석됐다. 이 분야의 연간 매출은 3조5천872억원으로, 전년 대비 7.0% 성장한 모습을 보였다. 이는 LG CNS가 한 해 동안 클라우드 분야에서 다양한 성과를 나타낸 것이 주효했다. 이곳은 국내 최초로 데이터센터 DBO(Design, Build, Operation) 사업을 시작한 이래 성과를 꾸준히 창출하며 업계를 이끌고 있다. 또 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원(One) LG' 솔루션을 기반으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략도 가속화하고 있다. 이를 위해 LG전자의 데이터센터 냉각 기술, LG에너지솔루션의 배터리 솔루션 등 그룹 내 핵심 역량까지 끌어들였다. 특히 지난해 8월에는 국내 기업 최초로 해외에서 AI데이터센터 구축 사업을 맡았다는 점에서 긍정적인 평가가 많다. LG CNS는 인도네시아 수도 자카르타에 약 1천억원 규모의 초거대(하이퍼스케일급) AI데이터센터를 올해 말까지 완공할 계획으로, 이를 위해 현지 재계 서열 3위인 시나르마스 그룹과 손잡고 합작법인까지 설립했다. 여기에 최근에는 정부 주도 사업인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 중심축으로도 급부상하며 시장의 기대감을 한 몸에 받고 있다. LG CNS는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원 컨소시엄에 참여해 파인튜닝 방법론 개발, 데이터 수집 및 정제 등의 역할을 맡고 있는 상태로, 이 컨소시엄은 'K-엑사원'으로 평가 종합 1위를 기록했다. 덕분에 이후 주가는 꾸준히 상승해 평가 발표 전날인 이달 14일 종가(6만1천800원) 대비 이날 오전 10시 5분 현재 주가(7만2천원)은 약 16.5% 증가했다.업계 관계자는 "'K-엑사원'이 최종 국가대표 AI 모델로 선정될 경우 LG CNS는 장기 수혜 가능성이 크다"며 "향후 정부가 추진하는 AX 사업에서 유리한 고지를 선점할 수 있다"고 전망했다. 정원석 신영증권 연구원은 "이번 프로젝트를 통해 엑사원 모델의 성능이 개선되고 신뢰도가 상승할 경우 LG CNS의 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 가능성이 있다"며 "특히 공공 프로젝트 수주에도 유리할 것으로 예상된다"고 말했다. 하지만 AI·클라우드 사업과 달리 주요 사업의 또 다른 축인 스마트엔지니어링, 디지털비즈니스 분야에선 다소 주춤한 모습을 보였다. 스마트엔지니어링 분야의 연간 매출은 1조1천935억원을 기록했으나, 전년 동기 대비 3.5% 하락해 아쉬움을 남겼다. 매출 인식 시점이 다소 늦어지는 사업 구조 특성과 시장 수요 둔화, 경쟁 입찰로 인한 수익성 압박, 성장 리소스가 AI·클라우드 쪽에 더 집중된 것이 복합적으로 작용한 탓이다. 하지만 지난해 상반기에 비해 하반기로 갈수록 스마트물류 사업이 뷰티·푸드·패션·방산 분야로 포트폴리오를 확장한 데다 해외에 진출한 국내 기업의 물류 자동화 사업도 수주하는 등 글로벌 시장 확대를 위한 기반을 마련해 하락폭을 둔화시켰다. LG CNS 관계자는 "스마트팩토리 사업은 방산·반도체·제약 분야에서 수주한 프로젝트를 안정적으로 수행 중"이라며 "중소·중견 제조기업을 위한 경량형 스마트팩토리 솔루션 판매도 확대하고 있다"고 설명했다.디지털 비즈니스 서비스 부문의 연간 매출도 1년 새 3.2% 하락한 1조3천488억원으로 집계됐다. 이는 전통적인 시스템 통합(SI)·운영(SM) 중심의 디지털 서비스 수요 둔화 때문으로, 기업과 공공 부문의 대형 시스템 구축·운영 프로젝트가 일부 지연되면서 매출 인식 시점이 뒤로 밀렸기 때문으로 분석된다. 또 고객사의 IT 투자 방향이 기존 SI 중심에서 AI·클라우드·데이터 기반 사업으로 빠르게 이동한 점도 영향을 미친 것으로 보인다. 업계 관계자는 "LG CNS 내부적으로도 성장성이 높은 AI·클라우드 사업에 전략적 자원을 집중한 것으로 보인다"며 "이 탓에 디지털 비즈니스 서비스 부문의 상대적 매출 비중이 줄어드는 구조가 나타났다"고 분석했다. 하지만 LG CNS는 지난해 한국예탁결제원, 미래에셋생명보험, NH농협은행 등 대형 금융 IT 사업을 수주하며 위기 타개에 적극 나섰다. 에이전틱 AI로 진화하는 IT 서비스 시장 변화에 맞춰 AI 기반 개발 방식을 적극 도입하며 SI와 SM 역량을 지속 강화하려는 모습도 보였다. 특히 '프로젝트 한강'의 주사업자로 나서며 경쟁력도 입증했다. 이곳은 지난해 말 한국은행과 국내 최초로 '에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템'을 실증하며 차세대 결제 인프라 구현에 성과를 냈다. 또 최근에는 토큰증권과 스테이블코인 관련 사업도 활발히 전개하며 시장의 기대감을 높이고 있다. 김준성 KB증권 연구원은 "LG CNS는 지난해 말 NH농협은행의 차세대 시스템 구축 프로젝트를 수주했다"며 "단일 계약 기준 최대 규모로 알려져 있고 2028년 4월까지 사업이 진행될 예정"이라고 설명했다. 이어 "정부의 AI 예산이 전년 대비 3배 확대되는 등 금융권을 중심으로 AX 수요가 급증하고 있다"며 "LG CNS의 AX 프로젝트 이력이 대형 수주에 긍정적으로 작용했을 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 상황 속에 LG CNS는 올해 국내 AX·RX(로봇 전환) 선도 사업자로서의 입지를 한층 강화해 또 다시 실적 경신에 도전한다는 방침이다. 에이전틱 AI 분야에서는 에이전틱웍스 플랫폼에 탑재 가능한 산업별·업무별 특화 에이전트를 추가 개발하고 코히어, 오픈AI 등 글로벌 빅테크와의 협력을 통해 AX 시장 영향력을 확대한다는 전략이다.업계 관계자는 "LG CNS는 글로벌 빅테크의 AI 모델과 자사 AX 플랫폼을 결합해 고객 맞춤형 AI 서비스 구현 역량을 고도화하고 있다"며 "덕분에 단순 SI를 넘어 AI 서비스 사업자로의 전환 속도를 높이고 있다"고 평가했다. 미래 성장 동력으로는 피지컬 AI 사업을 전략적으로 추진하고 있다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터를 기반으로 로봇 동작을 파인튜닝하고, 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보해 RX(로봇 전환) 역량을 강화하고 있다. 현재 10여 개 고객사의 물류센터와 공장에서 로봇 업무 수행 개념검증(PoC)을 진행 중으로, 산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용도 준비하고 있다. 글로벌 시장 공략도 확대한다. 물류·제조 AX 사업은 북미 지역에서 계열사 공장의 완전 자동화를 위한 로봇 도입을 확대하고 있다. 또 데이터센터 사업은 국내 기업 최초로 해외(인도네시아) AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 베트남 등으로 확장을 준비하고 있다. K-뱅킹 시스템을 인도네시아·싱가포르 등 아태 지역으로 수출하는 글로벌 금융 사업도 본격 확대하고 있다. 성장 전략의 한 축인 인수·합병(M&A)도 올해 성사시킬지 주목된다. 현 대표는 지난해 상장에 앞서 열린 기자간담회에서 M&A에 대한 질문에 "전략적인 이유로 구체적으로 밝힐 순 없지만, 가까운 시일 내에 깜짝 뉴스가 나올 수 있을 것"이라고 언급한 바 있다. 또 상장을 통해 약 6천억원의 투자 자금을 확보한 상태로, 보유한 현금성 자산도 있어 적극적인 투자가 가능하다는 점도 공개했다. 하지만 LG CNS는 지난해 유의미한 M&A 성과를 드러내지 못했다. 이를 두고 현 대표는 이달 초 진행한 기자간담회에서 "M&A는 결혼과 비슷하다"며 "서로의 의지가 맞아야 하고 고려해야 할 요소가 많다"고 비유했다. 그러면서 "전략적으로 한 개의 기업이 아닌 여러 분야의 여러 기업과 M&A를 추진하고 있고, 인올가닉 그로스(인수합병·지분투자·전략적 제휴 등 외부 자원을 활용해 빠르게 성장하는 방식)를 위한 M&A도 지속 추진 중"이라고 부연했다. 현 대표는 지난해 사업 성과에 대해서 만족감을 드러내며 올해도 성장세를 이어가겠다는 의지도 밝혔다. 또 올해 목표에 대해 구체적인 수치를 제시하지 않았지만, 방향성은 분명하게 밝혔다. 현 대표는 "항상 성장해야 한다"며 "숫자를 앞세우기보다 실제 성과로 시장의 평가를 받겠다"고 말했다. 시장에선 LG CNS의 올해 실적을 두고 일찌감치 기대감을 드러냈다. 신성장 동력으로 LG CNS가 로봇 전환(RX) 전략을 제시한 것도 긍정적으로 평가했다. KB증권은 "SI 사업자들이 피지컬 AI를 새로운 성장 축으로 접근하는 가운데 LG CNS는 로봇의 '지능'과 '관제'를 담당하는 소프트웨어 전략을 강조하고 있다"며 "산업용 로봇에 중국산 하드웨어와 AI 소프트웨어를 결합해 고부가가치를 창출하는 전략을 추진할 것"이라고 설명했다. 이어 "CES 2026에서 휴머노이드 로봇 보급이 화두로 부각된 가운데 LG CNS와 미국 로봇 기업 스킬드 AI와의 협업도 주목된다"고 덧붙였다. 그러면서 "LG CNS의 투자 포인트는 향후 5년간 연평균 13% 수준의 영업이익 성장에 있다"며 "클라우드·AI 사업 부문의 고성장과 함께 '피지컬 AI'와 같은 신성장 동력이 기업가치를 뒷받침하고 있다"고 강조했다.

2026.01.27 10:58장유미 기자

[컨콜] LG CNS "올해 물류 휴머노이드 실증 확대"

LG CNS가 올해 물류 특화 피지컬 인공지능(AI)을 산업 현장에 확산한다. LG CNS 신재훈 스마트팩토리 사업부 상무는 27일 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI 기반 RX 사업 주도권을 확보하겠다고 밝혔다. 신 상무는 "물류센터와 제조 현장에서 박스 분류, 적재 등 멀티 태스크를 복합적으로 수행하는 휴머노이드 로봇 실증을 추진할 것"이라고 설명했다. 이어 "조선소에서는 조립 공정이나 품질 검사를 수행하도록 학습된 휴머노이드를 실제 현장에 투입해 검증할 계획"이라며 "올해 10건 이상 휴머노이드 기반 고객 실증을 추진할 것"이라고 말했다. LG CNS는 글로벌 협력 확대도 주요 과제로 제시했다. 신 상무는 "스킬드AI 등 글로벌 로봇 기업들과의 전략적 파트너십을 강화할 것"이라며 "최근 미국 실리콘밸리에 오픈한 AI 로보틱스 R&D 센터를 통해 북미 파트너를 확보할 것"이라고 말했다. 이어 "중국 하드웨어 기반 글로벌 파트너까지 신규 발굴해 로봇 서비스 생태계를 확대할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.27 10:56김미정 기자

미래에셋證, 디지털·AI 집중…임직원에게 324억 쐈다

미래에셋증권이 전통 자산과 디지털 자산을 아우르는 '미래에셋 3.0' 전략 달성을 위해 인건비를 과감하게 투입하고 있다. 미래에셋증권은 26일 1차 이사회를 열고 인공지능(AI)·블록체인·웹3 등 디지털 분야서 전문성을 갖춘 임직원에게 주식매수선택권(스톡옵션)을 부여하는 안건을 가결했다. 이날 스톡옵션을 받은 임직원은 16명으로 총 110만주 규모를 부여받았다. 행사 가격은 주당 2만9천450원으로, 단순 산술로는 324억원 규모다. 이밖에 미래에셋증권은 디지털·AI 전문 인력 영입을 위해 '연봉 1억원' 이상의 보수를 내걸었다. 좋은 인재를 빠르게 선점하게 위한 전략이다. 미래에셋증권 관계자는 “이번 이사회 결정은 주주환원과 미래 성장이라는 두 가지 목표를 균형 있게 추진하기 위한 것”이라며 “향후에도 핵심 인재들에게 스톡옵션을 제공하고 지속적인 주주가치 제고를 통해 장기적인 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다.

2026.01.27 10:49손희연 기자

기거, 79억원 프리시드 유치

AI 마케팅 스타트업 기거(대표 조재연)가 프리시드 라운드에서 540만 달러(79억원)를 유치했다고 27일 밝혔다. 이번 투자 라운드에는 글로벌 벤처캐피탈 BRV캐피탈매니지먼트가 주도했으며, 미래에셋벤처투자가 참여했다. 또 크래프톤 정보라 사외이사(전 빌닷컴 임원), 에픽게임즈에 인수된 하이퍼센스 창업자 유지훈 전 대표, 크루캐피탈 등이 엔젤 투자자로 참여했다. 투자사들은 기거가 개별 툴이 아닌, 하나의 플랫폼에서 광고 크리에이티브의 기획부터 제작, 실험, 성과 분석, 반복 개선까지 전 과정을 연결한다는 점에 주목했다. AI 에이전트가 마케터의 업무 전반을 지원해 실행 속도를 높이고, 크리에이티브 성과로부터 빠르게 학습·반복할 수 있는 워크플로우 구조가 차별화 요소로 평가됐다. 출시 이후 단기간 내 매출이 발생하고, 실사용 사례가 빠르게 축적되고 있다는 점도 투자 판단에 긍정적으로 작용했다. 실제로 글로벌 디지털 마케팅 시장은 연간 1조 달러 규모로 알려져 있지만 제작과 실험, 운영 과정이 분절돼 있어 구조적 비효율이 크다는 지적이 이어지고 있다. 기거는 마케팅의 다음 단계가 또 하나의 툴이 아니라, 성과 신호를 빠른 반복으로 전환하는 워크플로우에 있다고 보고 있다. 이를 위해 멀티 에이전트 AI를 활용해 크리에이티브 전 생애주기를 지원하는 마케팅 플랫폼을 개발했으며, 2025년 3분기 첫 제품 '플레이애드'를 출시했다. 플레이애드는 인터랙티브 광고를 시작으로 이미지와 영상까지 아우르는 AI 네이티브 크리에이티브 플랫폼이다. 마케터가 성과로부터 빠르게 학습하고, 그 결과를 다음 크리에이티브에 즉시 반영할 수 있도록 설계돼 반복 과정에서 발생하는 불확실성을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 일부 고객 사례에서는 유저 획득 효율 개선과 함께 광고 소재 제작 비용이 최대 90%까지 감소한 것으로 나타났다. 현재 플레이애드는 다양한 글로벌 기업들과 협업을 이어가고 있으며, 향후에는 게임과 커머스 분야를 중심으로 크리에이티브 제작량이 많은 마케팅 조직을 주요 타깃 삼아 시장 공략을 확대할 방침이다. 조재연 기거 대표는 “마케팅 성과는 크리에이티브로부터 얼마나 빠르게 학습하고 실행하느냐에 달려 있다”며 “플레이애드를 통해 반복을 기본값으로 만들고, 디지털 광고 의사결정 과정의 불확실성을 없애는데 집중하겠다”고 말했다.

2026.01.27 10:43백봉삼 기자

재난 트라우마 회복도 AI 모델로...ETRI K-플랫폼 개발

한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI)과 ICT 기술을 접목한 재난심리회복지원 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다. 이 기술 개발에는 ETRI를 중심으로 한국트라우마연구교육원, 트로닉스, 후트론, 다이퀘스트, 광신대학교가 참여했다. 기술 개발 과제는 재난유형별 외상후 스트레스 장애(PTSD) 평가방법 및 심리회복 모델 개발이다. 심리회복 모델은 그동안 손으로 적거나 엑셀 시트에 의존해 온 행정안전부 재난심리회복지원 업무를 전면 디지털화했다. 플랫폼은 ▲활동가 등록 및 활동 이력 체계적 관리 ▲재난 경험자 사례 발굴·등록 ▲생애주기별(청소년·보호자·성인 등) 맞춤형 정밀 심리평가 및 면접지 제공 기능을 갖췄다. 특히 국내 처음 '재난 후 성장 척도'와 '재난 회복탄력성 척도'를 적용, 재난 이후 심리회복 과정을 보다 정밀하게 평가할 수 있도록 했다. 또한, 디지털 휴먼 기술을 활용해 일상 상태를 주기적으로 점검하는 라이프로깅 기반 평가 기능을 구현했다. 이는 인력 개입 없이 재난 경험자 심리 상태를 지속 모니터링할 수 있다. 이와 함께 전국 심리지원 활동가와 연계되는 전용 원격 상담 시스템을 구축, 시간과 장소 제약 없이 심리 지원이 가능하도록 했다. 연구팀은 지난 3년간 재난을 경험한 한국인 약 2천 명을 대상으로 심층 인터뷰를 시행, 국내 최초 재난 경험자 기반 데이터셋도 구축했다. 그동안 외국어 데이터에 기반한 AI 모델은 한글 표현을 해석하는 한계와 문화적 맥락 반영이 어려웠다. 호남권연구본부 이세형 인공지능융합연구실장은 "지난 2023년 표준 제정을 시작으로 재난심리지원 서비스 시스템 참조 구조 고도화를 추진해 왔다"며 "지난해 최종 개정을 완료했다. 한국정보통신기술협회(TTA) 우수 표준에도 선정됐다"고 말했다. 연구팀은 표준이 복지부 트라우마센터, 교육부 위(Wee)센터 등 부처별로 운영되던 재난심리지원 체계를 재난 컨트롤타워인 행안부 중심으로 데이터를 연계하고 국민에게 일원화된 재난심리지원 서비스를 제공하는 데 기반 역할을 할 것으로 기대했다. 이세형 실장은 "후속 표준 제정 작업도 추진한다"며 "지난해 2월 발생한 대전시 초등학생 피살 사건 당시, 연구진이 개발한 '생애주기별 재난심리회복 상담 일지 5종'이 현장에 적용돼, 11일간 유족과 목격자 심리 안정 지원에 활용됐다"고 덧붙였다. 지난 2년간 3차례에 걸쳐 전국 재난심리지원센터 소속 활동가 50여 명을 대상으로 실증한 결과, 평균 80점 이상의 높은 만족도를 기록했다. ETRI는 행정안전부 재난복구국과 협력, 정보화 전략계획(ISP) 사업을 위한 예산 확보에 공동 대응하기로 했다. 연구는 행정안전부 '재난피해 복구 역량 강화 기술 개발사업'의 일환으로 수행됐다.

2026.01.27 10:39박희범 기자

비상교육 기출탭탭, 사진·키워드 기반 'AI 유사 문제 검색' 출시

글로벌 에듀테크 기업 비상교육(대표 양태회)이 고등 전 과목 내신·수능 올인원 학습 서비스 '기출탭탭'에 문제 사진이나 키워드를 입력하면 유사 기출문제를 즉시 찾아주는 'AI 유사 문제 검색' 서비스를 새롭게 선보였다고 27일 밝혔다. 이번에 출시한 'AI 유사 문제 검색' 서비스는 종이 문제집 학습 과정에서 유사 문제를 찾기 위해 여러 교재를 오가야 했던 불편함을 개선했다. 학생은 풀고 있는 문제를 촬영하거나 핵심 키워드만 입력하면, AI 분석을 통해 유사한 기출문제를 즉시 확인할 수 있다. 해당 서비스는 문제 검색에 그치지 않고, 풀이 이후의 학습 흐름까지 고려해 설계됐다. AI가 제시한 유사 기출문제를 시작으로 동일 유형 문제 학습과 연계 개념 정리, 추가 기출문제 반복 학습까지 한 번에 이어지도록 구성해 학습의 연속성과 효율성을 높였다. 이를 통해 학생들은 여러 문제집을 번갈아 찾을 필요 없이, 하나의 탭 안에서 검색부터 유형·개념 학습까지 자연스럽게 이어갈 수 있어 학습 집중도를 높일 수 있다. 비상교육은 해당 기능이 내신 대비는 물론 수능 기출 학습 과정에서도 실질적인 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 비상교육 관계자는 “AI 유사 문제 검색 서비스는 학생들이 지금 풀고 있는 문제를 기준으로 학습을 확장할 수 있도록 설계된 기능”이라며 “문제 사진이나 키워드 입력만으로 유사 기출과 관련 유형·개념 학습까지 한 번에 이어갈 수 있어, 학습 흐름이 끊기지 않는 구조를 구현했다”고 설명했다. 한편 비상교육은 'AI 유사 문제 검색' 서비스 론칭을 기념해 'AI 유사 문제 검색 체험' 이벤트를 진행한다. 1월 14일부터 2월 8일까지 해당 서비스를 체험한 이용자 중 추첨을 통해 특별 사은품을 증정할 예정이다.

2026.01.27 10:38안희정 기자

와이즈에이아이, 광주시청 AI 민원 대응 시스템 구축

AI 커뮤니케이션 플랫폼 기업 와이즈에이아이(대표 송형석)가 광주시청과 함께 24시간 민원 응대가 가능한 AI 콜봇·챗봇 및 감사 위배 사전 점검 서비스를 구축했다고 27일 밝혔다. 이번 사업은 '2025년 경기도 AI 챌린지 프로그램' 일환으로 추진됐다. 와이즈에이아이의 공공시장 첫 진출 사례로 광주시청의 민원 응대 체계와 내부 행정 감사 대응 업무에 AI를 적용할 수 있게 서비스를 구축했다. 개발된 AI 민원 대응 시스템의 핵심은 ▲24시간 AI 상담원을 통한 시민 민원 응대 ▲업무시간 외 당직 민원 자동 접수 및 처리 지원 ▲공무원을 위한 생성형 AI 기반 '감사 위배 사전 점검 서비스'다. 이를 통해 광주시민은 시간과 장소에 관계없이 민원을 접수하고 안내를 받을 수 있게 됐다. AI 상담원은 야간·휴일 당직 시간대에 전화로 접수되는 불법주정차, 생활 불편, 안전 관련 민원을 자동으로 응대하고, 필요한 경우 담당 부서에 즉시 전달함으로써 당직 민원 대응 부담을 크게 줄였다. 광주시 공무원은 예산 집행이나 계약 처리 등 업무를 수행하기 전, 해당 업무 방식이 감사에서 지적받을 가능성이 있는지도 AI로 미리 점검할 수 있다. 감사 점검 서비스는 관련 법령·지침 검색, 유사 감사 지적 사례 추천, 근거 문서 요약을 제공하며, 기존 사안당 평균 4시간이 소요되던 감사 자료 검색 시간을 대폭 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 시범사업을 통해 광주시청은 민원 응대의 신속성과 정확성을 높이는 동시에, 반복적인 단순 업무를 AI로 자동화해 행정 효율성을 개선하는 효과를 거뒀다. 민원 유형별 자동 응답률 90% 이상, AI 질의-응답 정확도 85% 이상, 평균 응답시간 3초 이내를 기록했으며, 시민 만족도 조사에서 4.3점(5점 만점)을 달성해 공공 행정에 적용 가능한 AI 모델로서 실효성을 입증했다. 아울러 한국인공지능검증원(KAIC)으로부터 AI 모델 시험 인증을 획득해 서비스의 정확성과 신뢰성도 공식 검증받았다. 이번 인증은 와이즈에이아이가 의료 분야를 넘어 공공 행정 분야에서도 AI 기술력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 와이즈에이아이는 이번 광주시청 사례를 기반으로 단계적 공공사업 확산 전략을 본격 추진한다. 광주시 구축 모델을 표준 아키텍처로 정립해 전국 지자체의 민원 시스템과 연계 가능한 AI 민원 대응 모델로 확장할 계획이다. 향후에는 지자체별 행정 환경에 최적화된 AI 모델을 적용해 공공 행정 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 송형석 와이즈에이아이 대표는 "이번 광주시청 시범사업은 AI가 단순 안내를 넘어 실제 행정 업무를 보조하고 공무원의 판단을 지원할 수 있다는 점에서 의의가 높다. 공무원이 단순 반복 업무 대신 시민을 위한 정책 수립에 집중할 수 있도록 돕는 것이 이번 사업의 핵심 목표였다"고 말했다. 이어 "공공시장 첫 진출 성과를 발판으로 광주시청 모델을 전국 지자체가 활용할 수 있도록 발전시켜 AI 기반 행정 혁신을 확산해 나가겠다"고 포부를 밝혔다. 와이즈에이아이는 2020년 설립된 AI 기반 의료 커뮤니케이션 플랫폼 전문기업으로, 병원 수익 자동화라는 획기적 비즈니스 모델을 구현하고 있다. 치과 전용 '덴트온', 진료과별 특화 플랫폼 '에이유', AI 고객센터 'SSAM' 등 3대 주력 제품을 통해 전국 400개 이상 병·의원에 AI 솔루션을 제공하며, 주요 도입 병원 평균 매출 34.5% 증가, 콜 응답률 27% 개선, 운영비 15% 절감 등의 성과를 입증했다. 2021년부터 2024년까지 연평균매출성장률(CAGR) 138%의 성장세를 지속하고 있으며, 특허 28건 등록, 8건 출원, 상표 등록 7건의 탄탄한 지적재산권을 보유하고 있으며, 미국·일본·영국 등 글로벌 시장 진출을 본격화하고 있다.

2026.01.27 10:32안희정 기자

LG CNS, AX·RX 선도 사업자 입지 구축…2025년 영업익 8.4%↑

LG CNS가 지난해 인공지능(AI)·클라우드 사업을 중심으로 금융·제조·공공 등 다양한 산업 전반에서 견고한 성장세를 이어갔다. LG CNS는 2025년 매출 6조1천295억원, 영업이익 5천558억원을 기록했다고 27일 밝혔다. 매출은 전년 대비 2.5%, 영업이익은 8.4% 증가했다. 영업이익률도 전년 대비 0.5%p 증가한 9.1%를 기록했다. 2025년 4분기 매출은 전년 동기 대비 4.4% 하락한 1조9천357억원, 영업이익은 7.9% 증가한 2천160억원으로 집계됐다. LG CNS는 핵심 성장 동력인 AI와 클라우드 분야에서 전년 대비 7.0% 성장한 연간 매출 3조5천872억원을 기록하며 성과를 입증했다. AI 분야에서는 금융·제조·공공 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 업계 최다 수준의 대외 고객을 확보하며 AX 사업을 확장하고 있다. 에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업을 본격화하는 한편, 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업도 활발히 전개하며 국내 AX 사업 주도권을 공고히 하고 있다. 또 국가대표 AI 선정을 위한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 LG AI연구원 컨소시엄에 참여해 파인튜닝 방법론 개발, 데이터 수집 및 정제 등의 역할을 수행 중이다. 클라우드 분야에서 LG CNS는 국내 최초로 데이터센터 디자인·개발·운영(DBO) 사업을 시작한 이래 성과를 꾸준히 창출하고 있다. 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원 LG' 솔루션을 기반으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략도 가속화하고 있다. 스마트엔지니어링 분야 연간 매출은 1조1천935억원을 기록했다. 스마트물류 사업은 뷰티·푸드·패션·방산 영역으로 포트폴리오를 확장하는 성과를 거뒀다. 해외에 진출한 국내 기업의 물류 자동화 사업도 수주하며 글로벌 시장 확대를 위한 전략적 기반을 마련했다. 스마트팩토리 사업은 방산·반도체·제약 영역에서 수주한 프로젝트를 진행 중이며 중소·중견 제조기업을 위한 경량형 스마트팩토리 솔루션 판매도 확대 중이다. 디지털 비즈니스 서비스 분야 연간 매출은 1조3천488억원을 기록했다. LG CNS는 지난해 한국예탁결제원·미래에셋생명보험·NH농협은행 등 대형 금융 IT 사업을 수주했다. 아울러 에이전틱 AI로 진화하는 IT서비스 시장 변화에 발맞춰 AI 개발 방식을 도입하며 시스템 통합(SI) 및 운영(SM) 역량을 지속 강화해 나가고 있다. '프로젝트 한강' 주사업자인 LG CNS는 지난해 말 한국은행과 국내 최초로 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증하며 차세대 결제 인프라를 구현했다. 이밖에 토큰증권 및 스테이블코인 관련 사업도 전개하고 있다. LG CNS는 올해 국내 AX·로보틱스 전환(RX) 선도 사업자로서 입지를 강화할 방침이다. 에이전틱 AI 사업의 경우 에이전틱웍스 플랫폼 등에 탑재 가능한 산업별·업무별 특화 에이전트를 추가 개발할 계획이다. 또 다양한 글로벌 빅테크와의 파트너십을 통해 AX 시장 영향력을 확대할 예정이다. LG CNS는 미래 성장 동력 확보를 위한 피지컬 AI 사업도 전략적으로 추진 중이다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터로 로봇의 동작을 파인튜닝 및 고도화하고 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보하며 RX 역량을 강화하고 있다. 더 나아가 10여 개 고객사의 물류센터·공장에서 로봇 업무 수행 개념검증(PoC)을 진행하며 실제 현장에서 산업용 휴머노이드 로봇이 생산성을 높일 수 있도록 준비 중이다. 향후 LG CNS는 고품질 휴머노이드 로봇 하드웨어에 로봇 두뇌인 RFM과 자체 로봇 플랫폼을 결합해 로봇 통합 서비스를 제공할 계획이다. LG CNS 측은 "올해 미국·아태지역 등 글로벌 시장에서 사업 확대를 지속하고 물류·제조 AX 사업은 북미 지역에서 계열사 공장의 완전 자동화를 위한 로봇 도입 사업을 확대 중"이라며 "데이터센터 사업은 국내 기업 최초로 인도네시아 AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 베트남 등으로 확장을 준비하고 있다"고 밝혔다. 이어 "K-뱅킹 시스템을 인도네시아·싱가포르 등 아태지역으로 수출하는 글로벌 금융 사업도 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.27 10:28한정호 기자

AI모델, 간단한 패치로 지식 전수…'분자비서'도 첫 공개

스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 개인이 일일이 옯겨야 한다면 난감해진다. 실제 데이터 학습이 필요한 인공지능(AI) 모델에서도 이 같은 상황은 마찬가지였다. 새로운 AI 모델이 나놀 때마다 막대한 비용을 들여 데이터 학습을 다시했다. 국내 연구진이 이같은 문제를 해결할 대안으로 AI 모델 간 '지식 이식'이 가능한 기법을 제안했다. 향후 AI 모듈(SW) 패치로 지식 이식이 손쉬워질 전망이다. KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동으로 서로 다른 인공지능 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 '이식'할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 김현우 교수는 "이번 연구를 확장하면, 빠르게 발전하는 초거대언어모델이 등장할 때마다 반복적으로 수행해야 했던 후학습 비용을 크게 줄일 수 있다. 특정 분야 전문 지식을 손쉽게 추가하는 '모델 패치'가 가능해질 것”이라며 "지식 전수 과정에서 지적 재산권 침해나 윤리적인 문제는 없다"고 설명했다. 최근 인공지능 분야에서는 사진과 글을 함께 이해하는 시각–언어 모델(VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 사용자가 사진을 보여주며 질문하면 설명을 해주는 챗GPT와 같은 멀티모달 AI가 대표적이다. 이러한 모델들은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 적은 양의 데이터만으로도 새로운 분야에 비교적 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이러한 '적응 과정'을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점이 큰 비효율로 지적돼 왔다. 기존의 적응 기법들 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 그대로 활용하기 어렵거나, 여러 모델을 동시에 사용해야 해 메모리와 연산 비용이 크게 증가하는 한계를 안고 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델의 구조나 크기에 상관없이 학습된 지식을 재사용할 수 있는 전이 가능한 적응 기법인 '트랜스미터(TransMiter)'를 제안하고, AI가 쌓은 '적응경험'을 다른 AI모델로 쉽게 옮길 수 있다. 이는 AI의 복잡한 내부 구조를 뜯어고치지 않고, 예측 결과(output)만 보고 배운 요령을 다른 AI에게 전해주는 방식이다. 서로 생김새가 다른 AI 모델이라도 같은 질문에 내놓은 답변을 기준으로 정리해 주면, 한 AI가 익힌 노하우를 다른 AI도 바로 활용할 수 있다. 복잡하고 시간이 많이 드는 학습 과정을 다시 거칠 필요가 없고, 속도도 거의 느려지지 않는다. 김현우 교수는 "그동안 모델 구조나 크기가 다르면 재사용이 거의 불가능하다고 여겨졌던 AI의 적응 지식을 모델 종류에 상관없이 정밀하게 이식할 수 있음을 처음으로 입증했다"며 "필요한 분야에 맞춰 거대언어모델을 실시간 업데이트하는 이른바 '지식 패치(patch)' 기술로의 활용도 기대된다"고 말했다. 연구는 KAIST 전산학부 송태훈 석사과정생, 이상혁 박사후연구원, 고려대학교 박지환 박사과정생이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술대회(AAAI 2026, Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에서 구두로 발표됐다. 구두 발표 채택률은 4.6%다. 한편 김현우 교수 연구실은 이번 논문을 포함해 구글 클라우드 AI와 공동 진행한 문서 내의 테이블 이해를 고도화한 기술인 탭플래시(abFlash) 등 논문 3편을 이 학회에서 발표했다. 탭플래시는 정보 밀도가 높은 영역에 집중하고 중복된 정보를 최소화하는 전략을 통해 계산 효율성을 크게 향상시킨 기술이다. 점적으로 질문 내용을 인공신경망에 주입해 스스로 질문에 관련성 높은 입력 중심으로 정확하고 간결한 특성값 생성을 유도하는 기법이다. 기존 공개 모델 및 상용 모델을 모두 능가하는 성능을 달성했다. 연산량(FLOPs)은 7%, 메모리 사용량은 30% 절감을 실현했다. 다른 하나는 과학 도메인 인공지능 분자비서인 '콜라모(CoLLaMo) 시스템'을 개발했다. 분자구조를 1차원 문자열, 2차원 분자 그래프, 3차원 공간 정보로 통합 이해하고, 사용자 지시에 따라 분자 속성을 예측하며 다양한 질의응답과 분자 표현법 변환 등을 수행할 수 있다. 김현우 교수는 이 콜라모가 인공지능 동료과학자(Co-scientist) 개념을 구현하고, 과학 연구 효율성과 발전속도를 획기적으로 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대했다. 이들 연구는 국방기술진흥연구소 산학연 주관 핵심기술 연구개발사업과 정보통신기획평가원(IITP) 디지털혁신기술 국제공동연구사업 지원을 받아 수행됐다.

2026.01.27 10:03박희범 기자

앤트로픽, 클로드에 외부 앱 연동 도입…기업용 AI 생태계 확장

앤트로픽이 챗봇 '클로드' 안에서 외부 업무 도구를 직접 호출해 사용할 수 있는 인터랙티브 앱 기능을 공개하며 기업용 인공지능(AI) 활용 범위를 넓혔다. 슬랙·피그마·박스 등 주요 업무 서비스와의 연동을 통해 클로드를 실질적인 업무 허브로 만들겠다는 전략이다. 27일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 클로드 인터페이스 내에서 서드파티 앱을 직접 실행하고 조작할 수 있는 '앱' 기능을 새롭게 출시했다. 이 기능을 통해 사용자는 클로드에서 슬랙 메시지를 보내거나 디자인 작업을 수행하고 클라우드 파일에 접근하는 등 다양한 업무를 처리할 수 있게 됐다. 이번에 공개된 앱 기능은 주로 기업 환경에 초점을 맞췄다. 현재 연동 가능한 서비스로는 슬랙· 캔바·피그마·박스·클레이 등이 있으며 세일즈포스와의 연동도 곧 추가될 예정이다. 각 앱은 클로드에 로그인된 서비스 인스턴스를 연결하는 방식으로 작동하며 사용자가 활성화한 앱에 따라 가능한 작업 범위가 달라진다. 앤트로픽은 시각적 인터페이스를 갖춘 전용 도구와 AI를 결합함으로써 업무 효율이 크게 높아질 수 있다고 강조했다. 데이터 분석, 콘텐츠 디자인, 프로젝트 관리와 같은 작업을 전용 인터페이스에서 효과적으로 수행할 수 있으며 여기에 클로드의 추론 능력이 결합되면 반복 작업과 협업 속도가 한층 빨라진다는 설명이다. 해당 기능은 프로·맥스·팀·엔터프라이즈 요금제 사용자에게 제공되며 무료 사용자는 이용할 수 없다. 이번 앱 시스템은 오픈AI가 지난해 10월 공개한 '앱스' 기능과 유사한 구조다. 두 회사의 앱 통합 시스템은 모두 앤트로픽이 2024년 공개한 개방형 표준 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 기반으로 한다. 양사 모두 이 표준을 활용해 앱 연동 생태계를 확장 중이다. 앤트로픽은 최근 공개한 범용 에이전트 도구 '클로드 코워크'와의 결합 가능성도 언급했다. 코워크는 다단계 작업을 자동으로 수행할 수 있는 에이전트로, 대규모 데이터셋이나 복잡한 업무를 터미널 명령 없이 처리할 수 있도록 설계됐다. 향후 앱 기능이 코워크에 통합되면 에이전트가 피그마에서 마케팅 이미지를 수정하거나 박스에 저장된 최신 데이터를 활용하는 것도 가능해질 전망이다. 다만 앱과 코워크 연동은 현 출시 시점에는 제공되지 않으며 추후 업데이트를 통해 지원될 예정이다. 아울러 앤트로픽은 에이전트 기반 시스템의 예측 불가능성을 지적하며 보안과 권한 관리에 대한 주의를 당부했다. 불필요한 접근 권한을 부여하지 말고 민감한 정보는 별도로 관리해야 한다는 권고다. 앤트로픽은 "금융 문서나 자격 증명, 개인 기록과 같은 민감한 정보에 대한 접근 권한 부여에는 주의해야 한다"며 "클로드를 위한 전용 작업 폴더를 만들어 제한적으로 접근하도록 하는 것이 바람직하다"고 밝혔다.

2026.01.27 09:47한정호 기자

MS, 차세대 AI 추론칩 '마이아 200' 공개…"아마존보다 3배 빨라"

마이크로소프트가 자체 개발한 2세대 인공지능(AI) 가속기를 공개했다. 경쟁사 보다 높은 성능을 강조하며 AI 인프라 시장 리더십 강화에 나설 전망이다. 이번 신제품은 AI 추론(Inference) 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞췄으며 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-5.2'를 지원하는 핵심 동력이 될 것으로 주목받고 있다. 26일 마이크로소프트는 자사 블로그를 통해 TSMC의 3나노(nm) 공정을 기반으로 제작된 새로운 AI 칩 '마이아200(Maia 200)'을 발표했다. 마이아 200은 대규모언어모델(LLM) 구동의 핵심인 '토큰 생성' 비용을 절감하는 데 방점을 두고 설계됐다. TSMC의 3나노(nm) 공정을 적용해 칩 하나에 1천400억 개 이상의 트랜지스터를 집적해 연산 밀도를 극대화했다. 메모리 아키텍처 또한 대규모 모델 처리에 최적화됐다. 초당 7테라바이트(TB)의 데이터 전송 속도를 자랑하는 216GB 고대역폭메모리(HBM3e)를 탑재했으며 272MB의 온칩 SRAM을 더해 데이터 병목 현상을 최소화하고 처리 속도를 높였다. 연산 성능은 750와트(W) 전력 소모 범위 내에서 4비트(FP4) 정밀도 기준 10 페타플롭스(PFLOPS), 8비트(FP8) 기준 5 페타플롭스 이상의 성능을 발휘한다. 마이크로소프트 측은 마이아 200은 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니움(Trainium) 3세대' 대비 4비트 성능에서 3배 앞서며 구글의 '7세대 TPU'보다 뛰어난 8비트 연산 능력을 확보하며 추론 가속기 시장의 새로운 기준을 제시했다고 강조했다. 마이크로소프트 클라우드 및 AI 그룹의 스콧 거스리 수석 부사장은 "마이아 200은 하이퍼스케일러가 만든 칩 중 가장 강력한 성능을 자랑하는 퍼스트 파티 칩"이라며, "오늘날 가장 큰 모델을 쉽게 구동할 뿐만 아니라 미래의 더 거대한 모델까지 감당할 수 있는 여유 성능을 갖췄다"고 강조했다. 마이아 200은 출시 후 마이크로소프트의 거대 AI 생태계를 지탱하는 중추적인 역할을 맡게 된다. 오픈AI 최신 모델인 GPT-5.2를 포함한 다양한 모델을 서비스하는 데 투입되며 마이크로소프트 파운드리와 마이크로소프트 365 코파일럿의 가격 대비 성능 효율을 크게 개선할 예정이다. 또 마이크로소프트 초지능팀은 마이아 200을 활용해 차세대 자체 모델을 위한 합성 데이터 생성 및 강화 학습을 수행한다. 고품질의 도메인 특화 데이터를 더 빠르고 효율적으로 생성하여 AI 모델 훈련 파이프라인을 가속화하겠다는 전략이다. 시스템 수준에서의 혁신도 돋보인다. 마이아 200은 표준 이더넷 기반의 독자적인 2계층 스케일업 네트워크 설계를 도입했다. 칩당 2.8TB/s의 양방향 대역폭을 제공하며, 최대 6,144개의 가속기를 하나의 클러스터로 묶어 효율적인 대규모 추론 작업을 가능케 한다. 마이크로소프트는 개발자들을 위한 마이아 소프트웨어 개발 키트(SDK) 프리뷰도 함께 공개했다. 이 SDK는 파이토치(PyTorch) 통합, 트리톤(Triton) 컴파일러, Maia 전용 저수준 프로그래밍 언어 등을 포함하여 개발자가 하드웨어 성능을 최대로 끌어내면서도 이기종 하드웨어 간 모델 이식을 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 마이아200은 미국 아이오와주 디모인 인근의 'US 센트럴' 데이터센터 리전에 이미 배치되었으며 이어 애리조나주 피닉스 인근의 'US 웨스트 3' 리전으로 확장될 예정이다. 이번 마이아200의 출시는 AI 인프라 시장에서 엔비디아 의존도를 낮추고 자체 칩 경쟁력을 통해 AI 서비스의 수익성을 극대화하려는 마이크로소프트의 강력한 의지가 반영된 것으로 풀이된다. 스콧 거스리 부사장은 "마이아 200은 칩 설계부터 데이터센터 배포까지 엔드-투-엔드(End-to-End) 검증을 통해 실리콘 출시 후 며칠 만에 실제 AI 모델을 구동하는 데 성공했다"며 "이는 타사 대비 절반 이하의 시간으로 단축된 획기적인 성과"라고 밝혔다.

2026.01.27 09:46남혁우 기자

엘베 없고 낡아도 OK...로카101이 노후 건물로 수익 내는 법

"저희는 오히려 문제가 있는 건물이나 토지를 선호합니다." 로카101은 노후화된 도심 건물을 리모델링해 1인 가구의 주거 문제를 해결하고, 도시 재생까지 기여하는 부동산 프롭테크 기업이다. 지나치게 낡거나 생활 편의시설이 부족한 건물의 아래층은 상업 시설로, 윗층은 거주지로 탈바꿈해 수익을 창출한다. 이 과정에서 탄생한 1인 가구 기숙사 브랜드 '픽셀하우스'는 누적 65개 지점을 돌파했으며, 연평균 3천300가구가 이용 중이다. 2022년 15개로 시작했던 픽셀하우스의 객실 수는 현재까지 1천100세대를 공급할 정도로 성장했고 공실률은 5~7% 수준에 불과하다. 이러한 높은 성장세를 바탕으로 회사는 꼬마빌딩 소유주를 대상으로 한 종합 솔루션 사업에도 진출했다. 단순 공간 임대를 넘어 도시 공간을 기획하고 개발·운영까지 아우르는 '도시형 운영체제(OS)'를 목표로 하는 박준길 로카101 대표를 서울 삼성동에서 만나 회사 창립 배경과 꼬마빌딩 솔루션 사업 특장점, 회사 청사진에 대한 이야기를 들어봤다. 외국인 친구 주거 문제가 '픽셀하우스'로…5천평 도시 재생 효과도 아파트 앱 '아파트너' 개발사 피터팬 창립 멤버였던 박 대표가 1인 가구 기숙사 사업에 관심을 가지게 된 것은 외국인 교환학생 친구 때문이었다. 박 대표는 "친구들 중에 외국인 유학생들이 있었는데, 한국에서 집을 구하기 어려워하는 경우가 많았다"며 "언어 장벽도 있지만 보증금이 비싸다거나 계약기간이 길다는 문제가 있었다. 이 때 느꼈던 불편함을 해결하려고 처음에는 집을 소개하는 플랫폼을 창업했었지만, 중개만으로는 문제를 해결하기 어렵다는 판단 아래 직접 서비스를 만들어 운영하는 방식으로 전환하게 됐다"고 소개했다. 1인 가구 기숙사 브랜드인 픽셀하우스는 노후 도심 공간을 재생해 운영되는 것이 특징이다. 공실이 늘어난 노후 건물은 건물주에게도, 도시에도 부담이 되는데 이를 1인 가구 주거로 전환해 거주자에게는 합리적 주거를, 투자자에게는 안정적인 수익을 얻을 수 있는 구조로 설계했다. 2016년 사업을 시작한 이후 로카101이 픽셀하우스를 통해 재생한 도심 공간은 5천평 이상이다. 박 대표는 "결국 돈이 되는 일이 동시에 좋은 일이 될 수 있다는 것을 증명한 사례"라고 설명했다. 로카101은 청년 주거문제 해결과 도심 재생 공로를 인정받아 서울시 우수 소셜 벤처 표창을 수상하기도 했다. 픽셀하우스서 내재화한 밸류체인 '꼬마빌딩 솔루션' 토대됐다 회사 출발점이었던 픽셀하우스는 로카101이 인공지능(AI) 기반 꼬마빌딩 멀티테넌트 솔루션 사업에 진출하는 징검다리가 됐다. 로카101은 픽셀하우스를 직접 운영하면서 인허가, 설계, 시공, 민원, 공실 관리까지 전 과정을 경험했고, 이때 쌓인 현장 경험이 네트워크 확장의 토대로 작용한 것이다. 박 대표는 "부동산 사업은 앞서 설명한 주요 과정 중 하나라도 어그러지면 전체 리스크로 이어진다"며 "각 영역을 직접 경험하고 관리하면서 내부의 기준과 매뉴얼이 확립됐다. 또 운영 중 발생한 문제를 설계와 시공에 곧바로 반영할 수 있는 구조를 만들었고 이런 반복 과정이 내재화된 밸류체인을 완성시켰다"고 강조했다. 로카101이 운영 중인 꼬마빌딩 솔루션 'PXZ AI'는 빌딩 운영 전반을 하나의 OS처럼 통합 제어하는 AI 기반 운영 자동화 솔루션이다. 이 솔루션은 건물 운영 과정에서 발생하는 비효율적인 업무를 AI와 사물인터넷(IoT) 기술로 자동화해 운영비용과 노동력을 절감하고 순영업소득(NOI)을 극대화해 자산 가치를 개선하는 것이 주된 목적이다. 청사진은 '도심형 OS'…"고객·기업·파트너 선순환 구조 만들 것" 1인 가구 기숙사 브랜드에서 꼬마빌딩 솔루션 사업으로 회사를 확장한 박 대표는 로카101이 나아갈 방향으로 '도시형 OS'를 제시했다. 단일 지점 운영에서 나아가 건물 단위로 도시를 개선하는 운영 플랫폼으로 성장하겠다는 포부다. 박 대표는 "(슬럼화된) 도시를 살리고 전체를 운영할 수 있는 프로젝트"라며 "건물 리모델링을 통해 건물 고층부에는 주거가, 저층부에는 상업시설이 들어가는 미니 주상복합들이 동네 여기저기에 만들어지고 이를 기업형 관리로 응대해 민원이나 수납, 입퇴실 등을 AI로 관리하게 된다"고 설명했다. 이어 "고객들은 AI와 현장 인력을 통해 전문화된 서비스를 받을 수 있고, 상업공간에는 파트너사들이 들어가 건물 전체의 수익성을 높이는 대신 건물이 매각됐을 때 그 수익을 공유받을 수 있는 선순환 구조"라고 덧붙였다.

2026.01.27 09:23박서린 기자

애플도 AI 핀 시장 도전…제미나이 탑재하고 2027년 출격 가능할까

애플이 자체 AI 핀 웨어러블 기기 개발에 나섰다. 21일(현지 시각) 더 인포메이션(The Information)의 보도에 따르면, 애플은 오픈AI의 웨어러블 AI 기기에 맞서기 위해 독자적인 AI 핀을 준비하고 있다. 애플의 AI 핀은 빠르면 2027년에 출시될 예정이며, 크기는 에어태그(AirTag)보다 약간 두꺼운 정도다. 현재 개발 중인 애플 AI 핀은 알루미늄과 유리 외장을 갖춘 얇고 평평한 원형 디스크 형태로 제작되고 있다. 기기 측면에는 물리적 버튼 하나가 배치되며, 뒷면에는 애플워치와 유사한 충전 인터페이스가 탑재된다. 주목할 점은 애플 AI 핀에 두 개의 카메라가 장착된다는 것이다. 기기 전면에는 표준 렌즈와 광각 렌즈가 각각 배치되며, 이는 사용자 주변 환경의 사진과 영상을 촬영하도록 설계됐다. 오디오 측면에서는 스피커 한 개와 소리를 수집하는 마이크 세 개가 포함된다. 애플은 구글이나 마이크로소프트 같은 기업들이 AI 시장에 집중하는 동안 상대적으로 부재했던 AI 분야에서 입지를 강화하려 하고 있다. 애플은 최근 구글과 파트너십을 맺고 애플 인텔리전스와 시리에 구글의 제미나이 AI 모델을 탑재한다고 발표했다. 또한 음성 비서 시리의 완전한 AI 개편 작업도 진행 중이다. 보도에 따르면, 애플은 올해 후반 출시 예정인 오픈AI의 미스터리 AI 웨어러블과 경쟁하기 위해 2027년 출시를 목표로 하고 있다. 하지만 AI 핀 개발은 아직 초기 단계에 있으며, 애플의 기준에 미치지 못할 경우 프로젝트가 취소될 가능성도 있다고 한다. AI 핀은 독립형 웨어러블 AI 기기를 만들려는 기업들에게 난제였다. 휴메인 핀(Humane Pin)이 가장 대표적인 실패 사례다. 이 회사는 수억 달러를 투자받았지만 출시 후 1만 대도 채 팔지 못하고 혹평을 받았으며, 제품 출시 후 1년도 안 돼 문을 닫았다. 루머대로 애플이 9월에 오랫동안 기대를 모은 폴더블 아이폰을 출시하고 몇 달 뒤 AI 핀까지 내놓는다면, 애플의 새로운 제품 라인업에 매우 흥미로운 시기가 될 전망이다. 해당 기사의 원문은 더 인포메이션에서 확인 가능하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.26 22:57AI 에디터 기자

91%가 우려하면서도 70%가 사용하는 AI 쇼핑의 아이러니

온라인 쇼핑의 패러다임이 바뀌고 있다. 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 AI 어시스턴트가 소비자의 일상적인 쇼핑 동반자로 자리 잡으면서, 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)라는 새로운 쇼핑 방식이 주목받고 있다. 에이전틱 커머스란 AI 시스템이 제품 추천부터 결제 개시까지 보다 능동적인 역할을 수행하는 쇼핑 형태를 말한다. 그러나 AI의 능력이 커진다고 해서 자동으로 소비자의 신뢰까지 커지는 것은 아니다. 클러치(Clutch)가 발표한 리포트에 따르면, 소비자의 70%가 이미 AI를 활용해 온라인 쇼핑을 하고 있지만, 77%는 특정 에이전틱 커머스 기능에 개방적이라고 답했음에도 불구하고 95%는 AI 기반 구매에 대한 우려를 표명했다. 편의성과 프라이버시, 정확성, 통제권 사이의 긴장감이 현재 AI 쇼핑 도구 도입 단계의 핵심 특징이다. "며칠 걸리던 쇼핑, AI는 몇 분으로 압축한다"… 주간 사용자만 32% AI 쇼핑 어시스턴트는 이미 소비자 여정의 일상적인 부분이 되어가고 있다. 주로 구매를 완료하기보다는 리서치와 비교를 위해 사용된다. 실제로 소비자의 65%가 구매 전 제품 리서치를 위해 AI 도구를 사용한 경험이 있으며, 그중 32%는 매주 사용하고 있다. 주목할 점은 14%의 소비자가 아직 AI를 쇼핑 리서치에 사용해본 적은 없지만 관심이 있다고 답했으며, 단 21%만이 사용한 적도 없고 관심도 없다고 응답했다는 것이다. 소비자들이 쇼핑 여정에서 AI를 활용하는 이유는 일상적인 효율성과 깊이 연관되어 있다. 제품 리서치 시 시간 절약(43%), 옵션 비교의 용이성(43%), 더 나은 제품 추천(35%), 할인 및 가격 인하 추적(27%), 새로운 제품 발견(26%), 정신적 부담 감소 및 의사결정 용이성(19%) 순으로 나타났다. 결국 소비자들은 AI를 쇼핑 여정의 기초 단계를 지원하는 도구로 활용하며, 완벽한 제품을 찾는 과정에서 시간과 비용을 절약하고 있다. 영국의 디지털 마케팅 대행사인 익스포저 닌자(Exposure Ninja)의 CEO 찰리 마천트(Charlie Marchant)는 "온라인 쇼핑은 수동적인 프로세스다. 여러 탭을 열고 제품을 비교하고 리뷰를 읽으며 며칠 동안 왔다 갔다 하다가 구매 결정을 내린다. 에이전틱 AI는 이 모든 것을 몇 분으로 압축한다"고 설명했다. 91%가 우려하는 AI 쇼핑… 완전 신뢰는 겨우 17% AI 사용이 증가하고 있음에도 불구하고, 신뢰는 AI 쇼핑 여정의 더 깊은 도입에 있어 중요한 장벽으로 남아 있다. 전체적으로 91%의 소비자가 쇼핑용 AI 어시스턴트 사용 시 우려나 불만을 보고했다. 데이터 및 보안 문제가 응답자의 43%로 가장 큰 걱정거리였으며, 38%는 부정확하거나 신뢰할 수 없는 제품 추천을 경계했다. 특정 제품에 대한 AI 추천의 소비자 신뢰를 세분화하면, 17%만이 AI 추천 제품을 일반적으로 신뢰한다고 답했다. 23%는 자체 리서치를 추가로 수행한 후에만 신뢰하며, 26%는 때때로 신뢰하고 제품에 따라 다르다고 답했다. 17%는 회의적이며, 또 다른 17%는 전혀 신뢰하지 않는다고 밝혔다. AI 추천 제품에 대한 불신은 몇 가지 주요 우려와 불만으로 귀결된다. 42%의 응답자는 제안이 자신의 취향이나 스타일과 맞지 않는다고 공유했으며, 38%는 부정확하거나 신뢰할 수 없는 추천을 받았고, 34%는 AI 시스템이 특정 브랜드나 제품에 편향되어 있을 가능성에 대해 회의적이었다. 그러나 특정 요소들은 AI 추천에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 소비자들은 AI가 제품을 추천한 이유를 명확하게 설명할 때(47%), 하나가 아닌 여러 옵션을 제시할 때(46%), 기능, 장단점, 비교와 같은 주요 제품 세부 정보를 요약할 때(39%), 실제 고객 리뷰를 포함할 때(34%), 후원 추천에 대해 투명할 때(33%) 제안을 신뢰할 가능성이 더 높다. 이러한 발견은 투명성, 여러 옵션, 실행 가능하고 검증 가능한 정보로부터 더 높은 신뢰가 나온다는 것을 강화한다. 이러한 요소들은 에이전틱 커머스가 점점 더 광범위해짐에 따라 매우 중요할 것이다. 생필품은 OK, 반려동물 용품은 NO… 카테고리별 신뢰도 최대 4배 차이 AI 쇼핑에 대한 소비자의 편안함은 제품 카테고리에 따라 크게 다르지만, 패턴은 일관적이다. 사람들은 일상적이고 교체 가능하거나 비교 중심의 품목을 구매할 때 AI를 사용할 의향이 더 높다. 일상 생활필수품이 목록의 맨 위에 있으며, 소비자의 40%가 이 카테고리에서 AI를 사용하는 것이 편하다고 답했다. 이러한 구매는 위험이 낮고 반복 가능한 경향이 있어 AI 지원에 자연스럽게 적합하다. 전자제품 및 기술이 37%로 바로 뒤를 이어, 소비자들이 이 비교 중심 카테고리에서 사양을 비교하는 데 AI를 사용할 가능성이 높음을 나타낸다. 중간 수준의 편안함은 다양한 라이프스타일 카테고리에 걸쳐 나타나며, 소비자들은 뷰티 및 퍼스널 케어 제품(27%), 의류 및 액세서리(27%), 식료품(25%), 취미 또는 공예품(22%), 가정용품 또는 가구(21%)에 AI를 사용하는 데 개방적이다. 또한 5명 중 1명(20%)의 소비자는 가전제품, 가구 또는 주요 기술과 같은 고가 구매에 AI를 사용할 것이라고 답했다. 이 데이터는 소비자들이 대형 품목을 리서치하고 선택할 때 지원을 높이 평가한다는 것을 보여준다. 편안함이 가장 크게 떨어지는 곳은 개인 웰빙과 관련된 카테고리다. 소비자의 16%만이 건강 또는 웰니스 제품 쇼핑에 AI를 사용하는 것이 편하며, 단 11%만이 애완동물 용품에 대해 그렇게 하는 것이 편하다고 느낀다. 이러한 카테고리는 더 높은 인지된 위험, 더 개별화된 요구, 인간의 판단에 대한 더 강한 욕구를 수반한다. 전반적으로 데이터는 소비자들이 의사 결정이 반복 가능하고 정보 중심인 상황에서 AI 쇼핑 지원을 선택적으로 활용하며, 가장 자주 사용한다는 것을 보여준다. 반면, 구매가 개인적이거나 감정적이거나 고위험으로 느껴질 때 AI에 덜 의존한다. 에이전틱 커머스를 향해 나아가는 브랜드와 플랫폼의 경우, 이러한 카테고리 차이는 AI가 오늘날 가치를 추가할 수 있는 곳과 신뢰가 여전히 얻어져야 하는 곳을 강조한다. "결제 버튼만은 내가 누른다"… AI 완전 위임 겨우 4% AI가 이미 쇼핑 여정의 많은 부분에 내장되어 있지만, 결제는 대부분의 소비자에게 명확한 AI 쇼핑 활용 중단 지점으로 남아 있다. 데이터는 사람들이 AI를 통해 정보를 얻는 것에는 편리함을 느끼지만, AI 정보를 바탕으로 쇼핑을 마무리하는 데는 불편함을 느낀다는 것을 보여준다. 실제로 소비자의 4%만이 구매를 완료하는 행위를 AI 어시스턴트에게 완전히 넘기는 것이 편할 것이라고 답했다. AI 플랫폼 내에서 구매하는 것에 대해 보다 직접적으로 질문했을 때, 감정은 여전히 신중하다. 27%는 결제 프로세스가 안전하다고 느끼면 구매를 완료하는 것이 편할 것이라고 답했고, 29%는 결정을 내리기 전에 더 많은 정보가 필요하다고 답했으며, 44%는 AI 플랫폼 내에서 구매를 완료하는 것이 전혀 편하지 않을 것이라고 답했다. 이러한 주저함은 95%의 소비자가 AI 지원 구매에 대한 우려를 보고한다는 사실에서 비롯되며, 이러한 우려는 신뢰와 통제 문제를 중심으로 밀접하게 집중되어 있다. 응답자의 63%는 데이터 프라이버시에 대해 우려하고, 53%는 특정 브랜드나 제품에 대한 잠재적 편향에 대해 회의적이며, 52%는 개인 정보의 오용에 대해 걱정한다. 이러한 우려는 연구 전반에 걸쳐 일관된 주제를 강화한다. 소비자들은 돈이 손을 떠날 때 통제권을 유지하기를 원한다. AI 쇼핑 기능 선호도, 가격 인하 알림 54%로 압도적 소비자들은 통제권을 제거하지 않으면서 정보를 유지하는 데 도움이 되는 AI 쇼핑 기능을 원한다. 설문 조사 데이터에 따르면, 가격 모니터링이 수요를 주도하며 54%가 가격 인하 알림을 원한다. 이는 소비자들이 즉각적인 구매 결정을 내리는 것보다 시간이 지남에 따라 절약을 추적하는 데 AI를 가치 있게 여긴다는 것을 보여준다. 거래 발견 및 보충 지원도 환영받는다. 36%는 더 나은 거래나 유사한 제품에 대한 제안을 원하고, 36%는 자주 구매하는 품목이 부족할 때 알림을 원한다. 이는 소비자들이 이미 수동으로 관리하고 있으며 자동화하는 것이 편한 작업이다. 계획 지원은 적당한 매력을 가지고 있다. 24%는 구독 관리(일시 중지, 건너뛰기 또는 조정)에 대한 도움을 원하고, 22%는 휴일이나 생일과 같은 계절별 또는 시간에 민감한 구매에 대한 알림을 원한다. 자동 재주문은 여전히 틈새 기능으로 남아 있다. 19%만이 AI가 자동으로 구매를 재주문하는 데 관심이 있으며, 이는 대부분의 소비자가 AI가 인식과 효율성을 지원하기보다는 최종 구매 통제권을 대체하는 것을 선호한다는 것을 강화한다. 이러한 선호도를 종합하면 소비자들이 AI를 자율적인 구매자가 아닌 지원적인 쇼핑 어시스턴트로 본다는 것을 나타낸다. 인식을 높이고 시간을 절약하며 의사 결정 통제권을 유지하는 기능이 쇼핑객을 대신하여 행동하는 기능보다 훨씬 더 매력적이다. 영국 글로벌 디지털 마케팅 회사, 아큐캐스트(AccuraCast)의 그룹 CEO 파르하드 디베차(Farhad Divecha)는 에이전틱 커머스가 "오늘날 판매 손실의 가장 큰 원인 중 하나인 선택의 과잉을 해결한다"고 요약했다. 그는 "사용자 의도에 부합하는 방식으로 옵션을 좁힘으로써 AI 주도 구매 여정은 더 나은 고객 경험을 창출하면서 전환율을 개선할 수 있다"고 설명했다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 에이전틱 커머스란 무엇인가요? A. 에이전틱 커머스는 AI 시스템이 제품 추천부터 결제 개시까지 쇼핑 과정에서 보다 능동적인 역할을 수행하는 새로운 형태의 전자상거래입니다. 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 소비자를 대신해 의사결정을 지원하고 실행하는 AI 기반 쇼핑 방식을 의미합니다. Q2. 소비자들이 AI 쇼핑에서 가장 우려하는 점은 무엇인가요? A. 소비자의 95%가 AI 기반 구매에 대한 우려를 표명했으며, 주요 우려 사항은 데이터 프라이버시(63%), 특정 브랜드나 제품에 대한 편향 가능성(53%), 개인정보 오용(52%)입니다. 또한 38%는 부정확하거나 신뢰할 수 없는 제품 추천을 걱정하고 있습니다. Q3. 소비자들은 어떤 제품 카테고리에서 AI 쇼핑을 선호하나요? A. 일상 생활필수품(40%), 전자제품 및 기술(37%)에서 AI 활용 의향이 가장 높습니다. 반면 건강 및 웰니스 제품(16%), 애완동물 용품(11%)처럼 개인적이고 감정적이거나 높은 위험이 수반되는 카테고리에서는 AI 사용 선호도가 낮게 나타났습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.26 21:16AI 에디터 기자

"AI 하나로 부족해"… 메타·구글, 역할 나눠 협력하는 AI 팀 공개

인간은 스스로의 부족한 점을 보충하기 위해 조직을 만들어 과업에 대응한다. 인류는 서로의 장단점을 보완해 가며 역사를 이뤄냈다. 인간처럼 능동적으로 행동할 수 있는 AI 역시 팀을 이루면 각 AI의 장단점을 극복할 수 있다. 일리노이대학교, 메타, 아마존, 구글 딥마인드 등 글로벌 AI 연구 기관들이 발표한 대규모 연구 리포트가 AI의 새로운 진화 방향을 제시했다. 해당 논문에 따르면, 이 연구는 AI가 단순히 질문에 답하는 단계를 넘어, 마치 사람처럼 스스로 계획을 세우고 도구를 활용하며 경험을 통해 배우는 존재로 발전하고 있다고 밝혔다. 연구진은 이러한 AI의 능력을 '에이전트 추론'이라 부르며, 3단계로 나눠 설명했다. 기본적인 일 처리 능력, 스스로 학습하는 능력, 그리고 여러 AI가 협력하는 능력이다. 스스로 계획 세우고 도구 쓰고 정보 찾는 AI의 기본 능력 AI가 갖춰야 할 기본 능력은 크게 세 가지다. 계획 세우기, 도구 사용하기, 정보 찾기가 그것이다. 예를 들어, 리액트(ReAct)라는 시스템은 사람처럼 '생각하기'와 '행동하기'를 번갈아 가며 일을 처리한다. 큰 목표를 작은 단계로 나누고, 필요한 외부 도구를 불러 쓰며, 결과가 맞는지 확인하는 식이다. 도구를 사용하는 능력은 AI가 본래 가진 한계를 뛰어넘게 해준다. AI는 최신 정보를 모르거나 복잡한 계산을 못 하는 경우가 많은데, 이때 외부 프로그램을 호출해서 문제를 해결한다. 툴포머(Toolformer)라는 시스템은 스스로 필요한 프로그램을 만들어 쓰고, 툴LLM(ToolLLM)은 수많은 사용 예시를 보고 배우며, 허깅GPT(HuggingGPT)는 여러 도구를 동시에 조율해서 사용한다. 이들은 언제 도구를 써야 하는지, 어떤 도구가 적합한지, 어떻게 명령을 내려야 하는지를 스스로 판단한다. 정보를 찾는 능력도 똑똑해졌다. 기존 AI는 한 번만 검색해서 답을 찾았다면, 이제는 상황에 따라 언제, 무엇을, 어떻게 찾을지를 스스로 결정한다. 리액트는 생각하는 과정에 검색 명령을 끼워 넣고, 셀프-RAG(Self-RAG)는 매 단계마다 "더 찾아봐야 하나?"를 스스로 판단하며, 에이전트-G(Agent-G)는 일반 문서와 정리된 데이터베이스를 동시에 뒤져 답을 찾는다. 실패를 기억하고 다시 도전하는 AI: 경험으로 배우는 학습 능력 AI가 정말 똑똑해지려면 한 번 배운 것을 기억하고, 실수를 반복하지 않아야 한다. 이것이 바로 '스스로 진화하는 능력'이다. 정해진 방식대로만 일하는 게 아니라, 경험을 쌓고 기억하며 점점 나아지는 것이다. 리플렉시온(Reflexion) 같은 시스템은 AI가 자기 판단을 스스로 비판하고 개선하게 만들고, 메모리-R1(Memory-R1)은 무엇을 기억하고 어떻게 꺼내 쓸지를 학습한다. 기억 시스템은 AI가 똑똑해지는 핵심이다. 예전 방식은 단순히 정보를 저장만 했다면, 이제는 기억을 활용해서 판단하고 결정한다. Amem이라는 시스템은 AI가 스스로 상황에 맞는 기억을 만들고, 관련된 경험들끼리 연결하며, 새로운 정보가 들어오면 기억을 업데이트한다. 메모리뱅크(MemoryBank)와 워크플로우 메모리(Workflow Memory)는 이전에 어떤 과정으로 일했는지 추적해서, 나중에 비슷한 일을 더 잘할 수 있게 돕는다. 피드백 받아서 개선하는 능력도 중요하다. 과학 실험 AI는 실험 결과가 나아졌을 때만 다음 단계로 넘어가고, 화학 AI인 켐리즈너(ChemReasoner)는 화학 시뮬레이션 결과를 보고 아이디어를 수정한다. 노벨시크(NovelSeek)는 사람의 조언을 받을 때마다 코드와 계획을 고쳐나간다. 이런 방식으로 AI는 완전히 새로 학습하지 않아도 점점 더 나은 판단을 내릴 수 있게 된다. 각자 맡은 일 따로 있는 AI 팀: 협력으로 복잡한 문제 해결 혼자보다 여럿이 힘을 합치면 더 어려운 일을 해낼 수 있다. AI도 마찬가지다. 여러 AI가 각자 다른 역할을 맡아 협력하면 훨씬 복잡한 문제를 풀 수 있다. 관리자 AI는 전체 계획을 세우고, 실행자 AI는 실제 작업을 하며, 검증자 AI는 결과를 확인한다. 메타GPT(MetaGPT)는 소프트웨어 개발을 제품 기획자, 설계자, 프로그래머 AI로 나눠서 처리하고, 챗Dev(ChatDev)는 각 전문 AI들이 대화하며 요구사항 분석부터 코딩, 테스트까지 진행한다. AI의 역할은 크게 두 종류로 나뉜다. 먼저 일반적인 역할이 있다. 리더 AI는 전체 목표를 정하고 일을 나눠 맡기며 의견이 엇갈릴 때 조정한다. 작업자 AI는 실제로 도구를 쓰고 코드를 작성하며 정보를 찾는다. 평가자 AI는 결과가 정확한지 확인하고 위험을 찾아낸다. 기억 담당 AI는 중요한 정보를 오래 보관하고 관리한다. 소통 담당 AI는 다른 AI들이 효율적으로 정보를 주고받게 돕는다. 분야별로 특화된 역할도 있다. 소프트웨어 개발에서는 시스템 설계자, 코드 작성자, 검토자, 자동화 담당자, 배포 관리자로 나뉜다. 의료 분야의 MDAgents는 진료 난이도에 따라 AI 팀 구성을 자동으로 조정하고, 닥터에이전트-RL(DoctorAgent-RL)은 의사-환자 대화를 학습으로 개선한다. AI들이 각자 맡은 분야를 전문적으로 처리하고 서로 결과를 검토하면서, 혼자서는 해결하기 어려운 복잡한 문제도 풀어낼 수 있다. 실험실에서 병원까지: 현실에서 일하기 시작한 AI 에이전트들 이런 AI 기술은 이미 여러 분야에서 실제로 쓰이고 있다. 수학 문제 풀이, 프로그래밍, 과학 연구, 로봇, 의료, 인터넷 검색 등 다양한 영역에서 활약 중이다. 과학 분야의 켐크로우(ChemCrow)는 여러 화학 도구를 자동으로 연결해서 화학 물질 합성 과정을 스스로 진행한다. 켐매트에이전트(CheMatAgent)는 100개가 넘는 화학 및 재료 관련 도구를 다루면서, 어떤 도구를 선택하고 어떻게 사용할지를 학습한다. 의료 분야에서도 활용도가 높다. 에이전트클리닉(AgentClinic)은 가상 병원 환경에서 환자 증상과 의료 영상을 보고 진단을 내린다. EHR에이전트(EHRAgent)는 환자의 전자 진료 기록을 분석해서 진단 코드를 예측하고 약물 치료를 제안한다. 다이나미케어(DynamiCare)는 환자 상태가 변하면 즉시 치료 계획을 수정하고, 메드에이전트짐(MedAgentGym)은 만든 코드를 실행해 보고 점수를 매겨서 정확도를 높인다. 인터넷을 자동으로 검색하는 AI도 발전했다. 웹아레나(WebArena)는 쇼핑몰과 예약 사이트 같은 실제 웹사이트 90개 이상을 AI가 사용할 수 있는지 시험한다. 비주얼웹아레나(VisualWebArena)는 화면을 보고 어디를 클릭해야 할지 판단하는 능력까지 평가한다. 에이전트Q(Agent Q)는 여러 경로를 미리 생각해 보고 가장 좋은 방법을 선택하며, 스스로 판단의 문제점을 찾아 개선한다. 기업이 AI 에이전트로 얻을 수 있는 5가지 기회 이번 연구가 제시한 AI의 3단계 진화는 단순한 이론이 아니라 기업의 실제 전략에 중요한 힌트를 준다. 첫째, 기본적인 에이전트 능력은 이미 실용화됐다. 오픈핸즈(OpenHands) 같은 시스템이 생각하고, 계획하고, 테스트하는 과정을 하나로 묶어서 처리하고 있으며, 이는 기업의 코드 작성과 자동화 업무에 바로 쓸 수 있다. 둘째, 스스로 배우는 능력이 AI 시스템의 수명을 결정한다. 기존 AI는 한 번 배우면 그게 끝이었지만, 기억과 피드백 기능을 가진 AI는 일하면서 계속 나아진다. 특히 고객 상담, 의료 진단, 법률 자문처럼 계속 새로운 지식이 쌓여야 하는 분야에서 경쟁력을 높여줄 것이다. 셋째, 여러 AI의 협력이 복잡한 업무 자동화의 핵심이다. 한 AI가 모든 것을 다 하는 것보다 각자 전문 분야를 맡은 AI들이 팀을 이루는 게 효과적이다. 메타GPT의 소프트웨어 개발 사례는 기획부터 코딩, 테스트까지 전 과정을 AI 팀으로 자동화할 수 있음을 보여준다. 기업이 AI를 도입할 때는 하나의 솔루션이 아니라 AI 생태계를 구축하는 관점으로 접근해야 한다. 넷째, 앞으로 중요해질 개인 맞춤형 서비스, 장기 학습, 세계 모델링 능력이 차세대 AI 제품의 차별화 요소가 될 것이다. 사용자 중심 AI는 개인의 취향과 행동 방식을 배워서 맞춤형 서비스를 제공한다. 이는 일반 소비자 서비스뿐 아니라 기업용 솔루션에서도 사용자 경험을 바꿀 잠재력이 있다. 마지막으로, 안전 관리 체계는 AI를 실제 환경에 투입하기 전에 반드시 갖춰야 한다. 스스로 판단하는 AI는 예상 못 한 행동을 할 수 있으며, 특히 의료나 금융 같은 중요한 분야에서는 안전장치와 모니터링이 필수다. 가드에이전트(GuardAgent) 같은 안전 시스템이 이미 연구되고 있으며, 기업은 AI 도입 초기부터 이런 안전장치를 설계에 포함해야 한다. FAQ ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 에이전트 AI가 뭔가요? 기존 AI랑 뭐가 다른가요? A. 에이전트 AI는 질문에 답만 하는 게 아니라 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 찾아 쓰며, 환경과 계속 소통하면서 배우는 AI입니다. 기존 AI가 "질문 → 답변"으로 끝났다면, 에이전트 AI는 "목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 결과 확인 → 학습"의 전 과정을 스스로 진행합니다. 마치 사람처럼 일을 처리하는 거죠. Q2. 스스로 배우는 AI는 어떻게 작동하나요? A. 두 가지 방법으로 학습합니다. 첫째, 기억 시스템을 통해 과거 경험을 저장하고 나중에 다시 활용합니다. 둘째, 자기 평가 기능으로 자신이 한 일을 스스로 검토하고 개선점을 찾습니다. 예를 들어, 화학 실험 AI가 실험에 실패하면 그 내용을 기억해뒀다가 다음번엔 같은 실수를 안 합니다. 사람이 경험으로 배우는 것과 비슷합니다. Q3. 여러 AI가 협력한다는 게 기업에서 어떻게 쓰이나요? A. 복잡한 일을 역할별로 나눠서 처리합니다. 소프트웨어 개발을 예로 들면, 설계 담당 AI가 전체 구조를 짜고, 코딩 AI가 프로그램을 만들고, 검토 AI가 오류를 찾아냅니다. 의료 분야에서는 진단 AI, 치료 계획 AI, 환자 상태 모니터링 AI가 팀을 이뤄 종합적인 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 각자 잘하는 일을 맡아서 하니까 더 좋은 결과가 나옵니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.26 19:45AI 에디터 기자

제논, 한국해양진흥공사 AI 프로젝트 수주…"공공·에너지 분야 강자 입증"

제논이 공공·에너지 분야 인공지능(AI) 구축 프로젝트를 잇달아 수주하며 AI 에이전트 시장 강자로 부상하고 있다. 제논은 한국해양진흥공사가 추진하는 대내 생성형 AI 서비스 구축 사업을 수주했다고 26일 밝혔다. 이번 사업은 한국해양진흥공사 업무 환경에 최적화된 지능형 AI 시스템을 개발하는 프로젝트다. 제논은 약 7개월간 자사 생성형 AI 플랫폼 '제노스'를 기반으로 안정적이고 확장이 용이한 전사적 AI 인프라를 단계적으로 구축할 계획이다. 이번 프로젝트 핵심은 기존 시스템의 자원 활용도를 극대화하면서도 AI 기술을 유기적으로 결합해 실질적인 업무 효율성을 확보하는 것이다. 제논은 한국해양진흥공사의 기존 내부 업무 시스템 '아라온'과 연동되는 AI 에이전트 '아라온 에이전트'를 개발해 기존 업무 시스템의 활용도를 극대화할 방침이다. 이를 통해 임직원들이 별도 시스템 전환 없이도 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 함으로써 업무 연속성과 효율을 동시에 확보할 수 있도록 지원한다. 또 데이터 유출 우려를 원천 차단하기 위해 온프레미스 인프라를 구축하고 향후 AI 모델 업그레이드와 서비스 확장에 유연하게 대응할 수 있도록 설계해 보안성과 확장성을 동시에 확보한다. 아라온 에이전트는 자연어로 지시된 일상 업무를 처리하는 자동화 기능을 지원한다. 특히 시스템 사용 중 발생하는 절차적 궁금증이나 오류 상황에 대해 자연어로 질문하면 AI가 방대한 매뉴얼과 오류 해결 가이드를 실시간으로 분석해 즉각적인 해결책을 제시한다. 업무 실행부터 시스템 문제 해결까지 AI가 밀착 지원함에 따라 업무 효율이 개선될 전망이다. 기술적으로는 할루시네이션을 최소화하기 위해 고도화된 검색증강생성(RAG) 기술을 적용한다. HWP·PDF·DOC 등 다양한 포맷 내부 문서를 자동으로 수집·전처리해 벡터 데이터베이스(DB)를 구축하고 지속적인 업데이트 체계를 마련해 정보의 최신성을 유지한다. 아울러 2가지 이상의 최적화된 거대언어모델(LLM)을 교차 적용해 응답 품질과 정확도를 높였으며 AI 가드레일 기능을 통해 답변의 안정성도 확보했다. 제논은 이번 수주로 공공·금융 분야에서의 입지를 공고히 한다는 방침이다. 앞서 한국은행·한국가스공사 등 보안과 안정성이 최우선인 주요 공공기관의 생성형 AI 관련 사업을 잇달아 수주하며 레퍼런스를 쌓아왔다. 이번 한국해양진흥공사 사업 역시 향후 인사·회계·총무 등 다양한 행정 시스템으로 확장 연동이 가능한 구조로 설계돼 공공기관 AI 도입을 선도한다는 목표다. 고석태 제논 대표는 "기업 AI 도입을 통해 실질적인 업무 효율을 높이기 위해선 단순한 챗봇 도입을 넘어 기존 업무 시스템과 결합된 AI 에이전트가 필수적"이라며 "온프레미스 구축 노하우와 검증된 플랫폼 기술력을 바탕으로 한국해양진흥공사의 성공적인 AI 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.01.26 18:15한정호 기자

피지컬AI로 지역 제조 혁신...전북대 실증랩 개소

자동차를 중심으로 제조업 분야 AI 대전환을 뒷받침할 '전북대 피지컬 AI 실증랩'이 문을 열었다. 정부는 이를 바탕으로 피지컬AI 제조 혁신을 통한 지역 제도 성장 전략을 본격 추진한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 26일 전북대를 찾아 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 확인하고 사업 참여 기업과 지역 AX 추진전략을 논의했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 지난해 추경예산을 통해 피지컬AI 기반 제조혁신을 위한 사전검증 사업을 추진했으며, 이를 통해 사전검증 결과를 지역 AX 사업으로 연계하는 체계를 마련해 왔다. 사업 주요내용으로 전북대(제조)와 KAIST(물류) 실증랩을 구축해 공정과 장비, 데이터 기반의 현장 적용성을 검증하고, 자동차 분야 3개 수요기업 공정에 피지컬AI 기반의 자율주행 이동로봇(AMR) 물류 자동화, 머신텐딩 자동화, 다품종 대응 유연생산 체계 등을 적용했다. 특히 전북대 실증랩은 피지컬AI 현장 실증 기반을 구축한 첫 플랫폼으로, 본사업의 기술적 마중물이자 오픈 실증 생태계 거점으로 기능할 전망이다. 이 실증랩은 조립, 검사, 라벨링, 유연생산 등 기능별 기술 검증이 가능하도록 구축됐으며, 제조생산과 혁신으로 구획해 실험과 생산 시나리오를 동시에 검증할 수 있도록 했다. 이기종 협업운용을 실증하기 위한 핵심 플랫폼 역할을 위해서다. 아울러 자동차 주요부품 기업인 DH오토리드(스티어링휠), 대승정밀(전동브레이크), 동해금속(자동차 차체) 등 주요 공정에 피지컬AI 기술을 적용한 결과 사전검증 단계에도 불구하고 생산성, 품질, 공정 효율 등 주요 지표가 개선되는 성과를 확인했다. 구체적으로 DH오토리드는 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 무인 운반과 디지털 트윈 기반 사상·후처리 작업의 로봇 자동화를 적용해 기존 수동 중심의 공정을 개선하고, 공정 편차 감소와 작업 효율 향상 성과를 확인했다. 대승정밀은 절삭가공 설비의 투입과 배출 작업을 로봇이 수행하는 머신텐딩 체계를 적용해 기존 수작업 절삭가공 공정을 자동화해 설비 가동률과 불량률을 대폭 감소시켰다. 또 동해금속은 차체 부품 용접·조립의 다품종 소량 생산에 대응하는 유연생산과 통합제어 기반을 구축해 기존 수작업 중심의 용접·조립공정을 유연생산 체계로 전환했다. 실증랩 개소식 이후 진행된 현장 간담회에서는 DH오토리드의 이석근 대표, 대승정밀 김장송 대표, 동해금속 서호진 대표, 전북대 김순태 교수, 카이스트 장영재 교수 등 기업 관계자와 전문가를 중심으로 국내 피지컬 AI 제조혁신 내재화를 위한 실행과제를 주제로 토의가 진행됐다. 배경훈 과기정통부 부총리는 “전북대 피지컬AI 실증랩은 피지컬AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점”이라며 “대한민국은 세계 최고 수준의 제조 현장과 반도체, 모빌리티, 로봇 등 피지컬 AI에 최적화된 산업 기반을 이미 보유한 만큼, 이를 현장에서 실증하여 독자적인 기술 확보와 산업 경쟁력으로 연결해야 한다”고 강조했다. 이어, “현장 실증을 통해 검증된 기술이 공정 적용으로 이어지고 산업 전반으로 폭넓게 확산될 수 있도록 정부 차원의 지원과 정책 연계를 강화하고, 향후 지역 AX와 5극3특 전략을 연계하여 피지컬 AI 제조혁신을 본격 가동하겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 17:53박수형 기자

에티버스-옥타, 국내 총판 계약 체결…"차세대 AI 보안 시장 정조준"

에티버스(ETEVERS)가 옥타(Okta)와 국내 총판 계약을 체결하며 차세대 보안 시장 선점에 나섰다. 에티버스는 옥타와 총판 계약을 맺고 자율형 AI 에이전트 확산 등 급변하는 보안 환경에 대응하기 위한 전략적 협력을 강화한다고 26일 밝혔다. 이번 계약을 통해 양사는 신원 확인 기반의 '제로 트러스트(Zero Trust)' 보안 모델을 국내 시장에 확산시키는 데 주력할 방침이다. 양사는 엔터프라이즈, 공공, 교육, 금융 등 다양한 산업군에 옥타의 아이덴티티 보안 솔루션을 공급하기 위해 전방위적인 협력에 나선다. 에티버스는 자사의 광범위한 영업망과 기술 지원 역량을 활용해 고객 접점을 넓히고, 옥타의 아이덴티티 중심 보안 생태계를 한국 시장에 본격적으로 도입할 계획이다. 최근 보안 시장은 클라우드 전환 가속화와 함께 스스로 의사결정을 내리며 시스템에 접속하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 등장으로 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. AI 에이전트가 비즈니스의 핵심 주체로 떠오르면서, 단순 계정 보안을 넘어 AI 신원까지 엄격히 검증하고 통제하는 '아이덴티티 중심 보안'이 기업의 필수 과제로 부상했다. 옥타는 싱글사인온(SSO), 다중 인증(MFA), 라이프사이클 관리(LCM), 고객 신원 및 액세스 관리(CIAM) 등 아이덴티티 전 영역을 아우르는 플랫폼을 통해 글로벌 시장 리더십을 확보하고 있다. 특히 개발자 중심 솔루션 '오스제로(Auth0)' 기반의 'AI 에이전트를 위한 Auth0(Auth0 for AI Agents)'를 통해 AI 시대에 최적화된 보안 표준을 제시하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 에이전트의 권한을 정밀하게 관리하고 보안 리스크를 최소화하여 안전한 비즈니스 혁신이 가능하다. 이번 계약을 계기로 양사는 ▲에이전틱 AI 및 제로 트러스트 보안 대응을 위한 공동 영업 및 마케팅 ▲산업별 특화 아이덴티티 보안 제안 ▲기술 교육 및 파트너 지원 프로그램 등을 단계적으로 추진하여 국내 아이덴티티 관리 및 보안 시장에서의 입지를 강화할 계획이다. 스테파니 바넷(Stephanie Barnett) 옥타 APJ 부사장은 "옥타의 '파트너 퍼스트(Partner First)' 철학은 지역 시장과 함께 성장하는 핵심 동력"이라며 "한국은 옥타의 중요한 전략적 요충지로, 에티버스와의 파트너십이 아이덴티티 보안에 대한 우리의 비전을 한 단계 높이는 결정적인 전환점이 될 것"이라고 기대감을 드러냈다. 황규언 옥타 코리아 지사장은 "아이덴티티는 에이전틱 AI 시대 보안 전략의 시작점"이라며 "에티버스와의 협력을 통해 AI 에이전트와 인간 사용자가 공존하는 환경에서도 기업들이 안전하고 유연한 디지털 혁신을 달성할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 정인성 에티버스 대표이사는 "제로 트러스트 보안의 핵심은 결국 인간과 AI 에이전트 모두의 신원을 철저히 관리하고 보호하는 시스템을 구축하는 것"이라고 강조했다. 이어 "글로벌 아이덴티티 보안 시장 리더인 옥타와의 파트너십을 통해 에티버스의 보안 포트폴리오를 차세대 AI 보안 영역으로 확장하고, 국내 고객 환경에 최적화된 솔루션을 제공해 디지털 전환을 적극 지원하겠다"고 전했다.

2026.01.26 17:52남혁우 기자

알리바바 클라우드, 글로벌 조사기관 평가서 잇단 '리더' 선정

알리바바 클라우드가 주요 글로벌 시장조사기관 평가에서 인공지능(AI) 인프라·모델·솔루션 전반의 경쟁력을 인정받았다. 알리바바 클라우드는 2025년 가트너·포레스터·옴디아 등 글로벌 조사기관의 시장 분석 보고서에서 잇따라 업계 리더로 선정됐다고 26일 밝혔다. 먼저 옴디아는 지난해 12월 발간한 '마켓 레이더: 2025 글로벌 엔터프라이즈급 MaaS 시장 분석' 보고서에서 알리바바 클라우드를 리더로 선정했다. 서비스형 모델(MaaS)은 AI 모델을 중심으로 API와 애플리케이션, 통합형 솔루션 등을 통해 사용자에게 AI 기능을 제공하는 서비스 모델이다. 알리바바 클라우드는 9개 핵심 역량 중 이용 가능한 파운데이션 모델의 다양성, 모델 커스터마이징·튜닝, AI 에이전트 개발·스케줄링, 비용 최적화 전략, 프로덕션 배포 접근 방식 등 5개 부문에서 어드밴스드 등급을 획득했다. 보고서에 따르면 알리바바 클라우드는 자체 개발한 '큐웬' 모델을 PAI 컴퓨팅 인프라와 모델 스튜디오 애플리케이션 플랫폼과 수직 통합해 기업이 AI 애플리케이션을 개발부터 배포·운영까지 전 라이프사이클에 걸쳐 구현할 수 있도록 지원한 점을 인정받았다. 또 옴디아는 지난해 6월 발표한 '2025 아시아·오세아니아 지역 생성형 AI 클라우드 대표 기업' 보고서에서도 알리바바 클라우드를 시장 리더로 선정했다. 알리바바 클라우드는 평가 대상 9개 글로벌 벤더 중 4개 리더 기업 가운데 하나로 이름을 올렸으며, 9개 평가 항목 중 7개 항목에서 최고 등급인 '어드밴스드'를 획득했다. 가트너는 지난해 11월 발표한 4개의 '생성형 AI 혁신 가이드' 보고서에서 알리바바 클라우드를 평가 대상 4개 부문 모두 신흥 리더로 선정했다. 해당 부문은 생성형 AI 특화 클라우드 인프라, 생성형 AI 모델 제공업체, 생성형 AI 엔지니어링, 생성형 AI 지식 관리 앱·범용 생산성 영역이다. AI 인프라 혁신 분야에서도 성과를 이어갔다. 알리바바 클라우드는 '포레스터 웨이브: AI 인프라 솔루션' 2025년 4분기 보고서에서 리더로 선정됐다. 구성·데이터 관리·운영 관리·장애 허용성·효율성·배포 환경 등 7개 항목에서 최고 점수인 5.00점을 받았다. 이와 관련해 지난해 8월엔 가트너의 '2025 매직 쿼드런트: 클라우드 네이티브 애플리케이션 플랫폼' 보고서에서도 리더로 선정됐다. 서버리스 앱 엔진(SAE), 함수 컴퓨트, 컨테이너 컴퓨트 서비스(ACS) 등을 통해 기업이 AI 기반 애플리케이션을 더 빠르게 구축·배포·확장할 수 있도록 지원한다는 점이 강점으로 꼽혔다. 서버리스 분야에서는 '포레스터 웨이브: 서버리스 개발 플랫폼' 2025년 2분기 보고서에서 리더로 선정되며 경쟁력을 입증했다. 알리바바 클라우드는 함수 컴퓨트와 서버리스 앱 엔진 역량을 기반으로 초기화 및 배포, 워크로드 유연성, 관찰성, AI 애플리케이션 개발 등 9개 항목에서 최고 점수 5점을 획득했다. 아울러 가트너의 클라우드 데이터베이스 관리 및 컨테이너 관리 관련 보고서에서도 리더로 선정됐다. 지난해 11월 '가트너 매직 쿼드런트: 클라우드 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)' 보고서에서 6년 연속 리더에 올랐으며 같은 해 8월 '가트너 매직 쿼드런트: 컨테이너 관리' 보고서에서도 리더로 선정됐다. 알리바바 클라우드는 첨단 클라우드 인프라와 고급 AI 역량을 결합한 AI+클라우드 전략을 중심으로 기술 혁신을 이어가고 있다고 강조했다. 현재 전 세계 29개 지역에서 92개 데이터센터를 운영하며 글로벌 클라우드 인프라 역량을 강화하고 있다. 알리바바 클라우드는 "AI와 클라우드 기술 혁신을 통해 전 세계 기업 고객들에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.01.26 17:40한정호 기자

사이냅소프트, '사이냅 OCR IX' 출시…VLM과 AI 에이전트 결합

사이냅소프트(대표 전경헌)가 고도의 문맥 이해가 필요한 비정형 비즈니스 문서 시장에서의 인공지능(AI) 전환(AX)을 본격적으로 주도할 예정이다. 사이냅소프트는 시각 언어 모델(VLM)과 AI 에이전트 기술을 결합한 '사이냅 OCR IX'를 출시한다고 26일 밝혔다. 사이냅 OCR IX의 핵심은 AI 에이전트가 문서의 유형과 처리량에 따라 VLM, KVT, 폼메이커 중 최적의 엔진을 자동으로 선택하는 '에이전틱 OCR' 솔루션이다. 기존 사이냅 OCR의 TTA 인증 99.3% 한글 인식률을 유지하면서 새롭게 결합된 세 가지 엔진이 상호 보완하며 운영 효율을 극대화한다. 사이냅 OCR IX에 새로 결합된 VLM은 사전 학습 없이 신규 양식을 바로 처리할 수 있어 도입 기간을 단축하고 비정형 문서에서도 맥락을 파악해 데이터를 정확히 추출한다. 기존 사이냅 OCR의 텍스트 인식 기술과 결합해 VLM만 사용했을 때의 환각 현상을 방지하고 오인식을 최소화한 것이 특징이다. 데이터가 축적되면 KVT로 전환해 처리 속도를 높이고 운영 비용을 절감할 수 있으며, 주민등록증이나 운전면허증 같은 표준 서식은 폼메이커로 초고속 처리가 가능하다. 사이냅 OCR IX는 세금계산서, 거래명세서, 견적서 등 비정형 비즈니스 문서부터 표준 서식까지 폭넓게 적용할 수 있는 실질적인 솔루션을 완성했다. 사이냅소프트 전경헌 대표는 "OCR IX는 25년간 축적한 문서 처리 기술에 AI 에이전트 개념을 결합해 도입부터 운영까지 최적의 성능을 제공하는 솔루션"이라며 "200건 이상의 실적으로 입증된 인식 정확도에 VLM의 유연성을 더해, 도입부터 확장까지 기업의 업무 환경에 가장 최적화된 도큐먼트 AI 모델을 구현했다"고 전했다.

2026.01.26 17:12남혁우 기자

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