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AI로 일하는 공무원들…행정현장에서 혁신 이끈다

중앙부처와 지방자치단체, 공공기관 공무원을 중심으로 인공지능(AI)을 실무 문제 해결 수단으로 활용하는 AI 행정 혁신이 본격화되고 있다. 개발 경력이 없는 비전공자도 반복되는 행정 업무를 찾아내 직접 자동화 도구를 만들고 이를 동료와 다른 기관에 공유하며 행정 혁신 사례가 확산되는 추세다. 4일 관련 업계에 따르면 통일부·외교부·서울시·성남시·광양시·서울 광진구·한국환경공단·한국석유관리원 소속 공직자 8인은 공직사회의 AI 활용 역량을 검증하는 'AI 챔피언' 인증을 기반으로 AI 활용에 박차를 가하는 중이다. 행정안전부가 운영하는 AI 챔피언은 공공행정 현장에서 AI를 활용해 업무상 문제를 직접 해결하고, 조직 내 AI 활용 확산을 이끌 실무형 전문 인재를 양성·인증하는 프로그램이다. AI 개념이나 생성형 AI 사용법을 익히는 수준을 넘어, 현업 공무원이 자신의 업무에서 개선 과제를 찾고 AI 기반 해결책을 기획·구현·검증하도록 지원하는 데 초점을 맞춘다. 교육과 인증 과정에서는 생성형 AI 활용, 데이터 분석, 업무 자동화, 바이브코딩, AI 서비스 기획, PoC(개념검증) 구현 등을 다룬다. 현업을 가장 잘 아는 담당자가 외부 개발 용역에만 의존하지 않고 직접 업무 도구를 설계해 효과를 확인할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 인증은 그린·블루·블랙 등급으로 운영된다. 기본 AI 활용 역량부터 업무 적용, 고도화한 문제 해결과 조직 내 확산 역량까지 단계적으로 검증하는 방식이다. 최근 중앙부처와 지자체, 공공기관을 중심으로 참여가 늘면서 개인의 현장 실험이 기관 내 업무 혁신과 공공부문 AI 전환(AX) 사례로 이어지고 있다. 광양시 정솔현 주무관, 'K-지방직 정책서랍'·'리기안' 개발, AI 확산 견인 정솔현 광양시 디지털정보과 주무관은 2024년 AI 활용연구 동호회를 만들고, 전국 지자체의 주요업무계획과 예산자료를 모은 'K-지방직 정책서랍'을 개발했다. 한글(HWPX) 공문서 재기안을 지원하는 AI 툴킷 '리기안(Rekian)'도 만들었다. 리기안은 한글(HWPX) 형식 공문서의 재기안 작업을 AI가 지원하도록 설계한 도구다. 문서의 서식(format)과 내용(content)을 분리해 각각 관리하는 방식이 핵심이다. 한 번 불러온 문서 서식은 프로필로 저장해 재사용할 수 있고, 정리해 둔 내용은 다른 기관이나 부서의 서식에 맞춰 다시 적용할 수 있다. 부서를 옮길 때마다 비슷한 내용의 공문을 해당 기관 양식에 맞춰 처음부터 작성해야 했던 반복 업무를 줄이기 위한 시도다. 문서 내용과 형식을 분리·조합하는 방식으로 공문 작성의 재사용성을 높이고 업무 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 정 주무관은 도구 개발 자체보다 동료들이 AI를 직접 활용하도록 조직의 인식을 바꿔온 일을 더 큰 성과로 꼽았다. AI 챔피언 인증에 도전한 이유 역시 동료에게 AI 활용을 권할 때 신뢰를 얻기 위해서였다는 설명이다. 지난달 기준 광양시의 AI 챔피언 교육 선발 건수는 20건이다. 복수 등급 과정에 선발된 인원을 포함한 수치로, 전국 기초지자체 가운데 가장 많다. 광역자치단체를 포함해도 전국 5위 수준이다. 정 주무관은 현재 행정망 안에서 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 설계하는 AI 정책 업무를 맡고 있다. 현장 실무자의 AI 활용 경험을 조직 차원의 활용 체계와 보안 환경 구축으로 연결하는 역할이다. 성남시 사진우 주무관, 반복 공문 자동생성 도구로 30분 업무를 3분으로 사진우 성남시청 AI반도체과 주무관은 바이브코딩으로 공문 자동화 도구를 개발해 제공 중이다. 이 도구는 공사 설계 이후 필요한 공문 5건을 한 번에 생성해 불필요한 업무를 최소화한 것이 특징이다. 그는 상수도 부서에서 급수공사를 맡던 중 도급액과 공사기간, 신청인 등 일부 정보만 달라지고 문서 형식은 거의 같다는 점에 착안해 해당 도구를 개발했다고 밝혔다. 사진우 주무관은 이를 기반으로 성남시청 내부 AI 경진대회 대상을 받았고, AI 챔피언 그린·블루 인증을 획득했다. 2025년 범정부 적극행정 우수사례 경진대회에서는 장려상도 받았다. 그는 각 부서 서무 담당자의 월간 SNS 게시물 취합 업무도 자동화했다. 약 30분이 걸리던 작업을 3분 수준으로 줄였다는 설명이다. 사진우 주무관은 "부서별 반복 업무를 발굴하고 자동화를 지원하는 AX 전담팀을 구성하는 것을 목표로 삼고 있다"며 "판교를 중심으로 구축된 첨단산업 인적 네트워크를 행정에 연결하는 성남시형 AI 활용 모델도 구상 중"이라고 밝혔다. 한국환경공단 김윤성 과장 — 수질관리 업무 자동화, 암묵지 디지털화 한국환경공단 AX추진기획실 김윤성 과장은 수질관리 업무 경험을 AI 도구 개발로 연결한 사례다. 전산·개발 전공자는 아니지만, 기존 수질 업무를 자동화하는 도구와 유관기관용 내부자료 분석 도구를 직접 만들었다. 김 과장은 현장에 쌓인 암묵지를 정리하고, 동료들이 수행하는 5~10분 단위의 반복 업무를 줄이는 자동화 작업도 이어가고 있다. 그는 "AX 흐름을 타고 '기획자의 시대'가 열리고 있다"며 "실력보다 아이디어가 더 많았는데 이제는 그 아이디어를 현실로 옮길 기회를 얻었다"며 "언젠가는 정보시스템 전체를 만드는 코딩과 문서 작성을 AI로 해내는 것이 목표"라고 밝혔다. 서울시 강유진 주무관 — RAG 기반 '서울 AX 통합관리 시스템' 구축 강유진 서울시 데이터전략과 주무관은 '서울 AX 통합관리 시스템'을 직접 개발했다. 서울시 핵심 정책사업을 분석 가능한 데이터 과제로 구체화하고, 직원들이 현업에 AI와 데이터를 적용할 수 있도록 DX·AX 컨설팅을 제공하는 과정에서 쌓인 분석기획서를 조직 자산으로 활용하기 위해서다. 데이터 분석과 DX·AX, 플랫폼 구축·운영 분야에서 약 15년간 경험을 쌓은 강 주무관은 분석기획서가 꾸준히 축적돼도 필요한 유사 사례를 다시 찾기 어렵고, 담당자가 바뀌면 업무 노하우가 단절되는 문제에 주목했다. 이 시스템은 검색증강생성(RAG)을 기반으로 축적된 분석기획서를 탐색해 유사 사례와 활용 데이터, 분석 방법, 정책 활용 방안 등을 제시한다. 개인에게 축적된 업무 경험을 조직 구성원이 검색하고 재사용할 수 있는 지식 자산으로 전환한 것이 특징이다. 유사 조달 사례와 비교할 때 외부 개발용역비 최소 5천만원 상당을 절감할 수 있을 것으로 추산된다. 강 주무관은 "과거에는 아이디어가 있어도 외부 전문업체와 별도의 예산이 있어야 AI 서비스로 구현할 수 있었다"며 "이제는 업무를 가장 잘 아는 공무원이 AI와 함께 직접 서비스를 설계하고 검증해 실제 업무혁신으로 연결할 수 있다"고 말했다. 이어 "앞으로 서울시가 공개한 데이터와 API를 MCP로 연결해 여러 사이트를 찾아다니지 않고도 자연어로 필요한 행정정보를 조회·안내받을 수 있는 AI 기반 서비스를 시범적으로 구현해보고 싶다"고 밝혔다. 광진구 류승인 주무관 — 법령·문서 변환 오픈소스 18종 개발 류승인 광진구청 주무관은 법령 검색과 문서 편집의 불편을 오픈소스 도구로 해결했다. 경영학 전공자인 그는 생성형 AI를 활용해 법률·판례·행정규칙·자치법규 데이터를 AI 어시스턴트가 직접 검색하고 인용할 수 있도록 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 '한국법 MCP(korean-law-mcp)'를 개발했다. 두 번째 결과물인 '코닥(kordoc)'은 한글(HWP·HWPX)과 PDF 문서를 AI가 읽을 수 있는 마크다운으로 자동 변환하는 도구다. 한컴오피스 없이도 윈도·맥·리눅스 환경에서 사용할 수 있도록 공개했다. 한국법 MCP는 깃허브 스타 2천500개와 포크 510건, kordoc은 스타 1천780개와 포크 320건을 기록했다. 류 주무관이 공개한 오픈소스 18종을 합치면 스타 5천400개, 포크 1천건을 넘는다. 그는 사용자 피드백을 반영해 AI가 인용한 법조문이 실제로 존재하는지 확인해 환각을 줄이는 기능과 개정 전후 조문 자동 비교 기능도 추가했다. 이후 문서 검색 도구 '애니띵'과 공공데이터를 활용한 실시간 인파 밀집도 확인 서비스 '인파레이더'도 선보였다. 외교부 김유진 행정관 — 영수증·지출결의서 AI 자동대조 프로그램 외교부 김유진 행정관은 행정망 내 AI 실험실을 활용해 해외에서 제출한 영수증과 지출결의서의 금액을 자동 대조하는 AI 프로그램을 준비하고 있다. 해외에서 제출된 영수증 금액과 시스템 지출결의서에 담당자가 수기로 입력한 금액을 비교해, 불일치 여부를 빠르게 확인하도록 지원하는 방식이다. 김 행정관은 AI 챔피언 블랙 과정을 거치며 생성형 AI를 활용하는 관점 자체가 바뀌었다고 설명했다. 그는 "교육 전에는 제미나이나 챗GPT에 궁금한 내용을 묻는 수준이었지만, 현재는 업무 과정에서 불편을 찾으면 AI로 개선할 수 있는지부터 확인한다"며 "아이디어에 그치지 않고 작은 기능이라도 PoC로 만들어 검증할 수 있다는 자신감을 얻었다"고 말했다. 통일부 채유진 주무관 — '북한정보포털' AI 기반 고도화 통일부 전산직 채유진 주무관은 AI·빅데이터 기반 대국민 서비스인 '북한정보포털'의 운영과 유지관리, 기능 개선을 맡고 있다. 북한정보포털은 통일부와 유관기관이 수집·연구한 북한 관련 자료를 국민에게 제공하는 서비스다. 채 주무관은 이용자가 방대한 북한 관련 자료를 보다 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 데이터 품질을 개선하고, 이용자 맞춤형 검색 기능을 고도화하는 업무를 수행하고 있다. 단순한 자료 제공을 넘어, 이용자가 필요한 북한 정보를 더 정확하고 효율적으로 찾을 수 있도록 AI 적용 가능성을 검토하는 것도 주요 과제다. 그는 실무와 함께 인공지능융합학과 석사과정을 병행하며 AI 기술과 정책을 학습하고 있다. 2026년 AI 챔피언 블랙 과정에도 참여해 공공 데이터와 대국민 서비스에 AI를 적용하는 역량을 더 강화할 계획이다. 한국석유관리원 권용환 과장 — 예산·조달·유가관리 업무 자동화 권용환 한국석유관리원 과장은 부서별 예산 취합 자동화, 폐쇄망 업무포털 게시판 자동 수집, 조달 비교견적 및 유사사례 자동 선별, 유가가격관리시스템 구축 등 업무 현장의 반복 작업을 줄이는 AI·자동화 도구를 개발했다. 예산 취합과 조달 유사사례 검토처럼 여러 자료를 수집하고 대조해야 하는 업무, 폐쇄망 게시판에서 정보를 반복적으로 확인해야 하는 업무 등에 자동화 방식을 적용한 것이다. 단순히 개별 업무를 처리하는 수준을 넘어 기관의 AI 프로젝트 발주와 개발 PM 역할까지 맡으며 AI 도입 과정을 경험하고 있다. 권 과장은 "자녀가 살아갈 AI 시대에 대한 고민을 계기로 AI 학습을 시작했다"며 "유튜브 강의와 데이터버스 교육 등을 통해 독학했고, 실무 역량을 점검하고 고도화하기 위해 AI 챔피언 블랙 과정에 도전하며 과 현업 적용 과정에서 마주하는 기술적·제도적 고민을 나누며 학습을 이어가고 있다"고 밝혔다.. 이들 사례는 공공부문 AI 전환이 대규모 시스템 구축이나 전문 개발 인력에만 의존하지 않는다는 점을 보여준다. 현장 업무를 잘 아는 실무자가 일상 속 불편을 정의하고 AI를 활용해 도구를 만들고 검증하는 방식이 행정 혁신으로 이어지고 있다. 한 업계 관계자는 "AI 챔피언은 자발적인 현장 실험을 검증하고 연결하는 통로가 되고 있다"며 "공무원 개인이 만든 도구와 노하우가 조직 안팎으로 확산될수록 공공 행정의 업무 속도와 서비스 품질을 높일 수 있는 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.09.04 11:11남혁우 기자

AI가 '암산'하기 시작했다…오픈AI 새 추론법에 안전 우려

오픈AI가 인공지능(AI)이 생각하는 과정 일부를 밖으로 드러내지 않는 새로운 추론 기술을 적용한 것으로 알려졌다. AI 판단 과정을 사람이 감시하기 어려워질 수 있어 안전성을 둘러싼 우려가 나오고 있다. 오픈AI는 3일(현지시간) 새로운 AI 모델 'GPT-6 아스트라'를 정식으로 공개했다. 아스트라에는 새로운 추론 기법인 '순환 깊이(recurrent depth)'가 일부 적용된 것으로 알려졌다. 관련 내용은 미국 매체 디인포메이션이 익명 취재원을 인용해 처음 보도했다. 순환 깊이는 같은 연산을 모델 내부에서 여러 차례 반복하는 추론 방식이다. AI가 답을 내놓기 전에 일부 계산을 글로 드러내지 않고 내부에서 이어갈 수 있다. 기존 추론 AI는 어려운 문제를 풀 때 중간 판단을 글로 하나씩 만들어가며 답을 찾는다. 이를 '사고사슬(CoT·Chain of Thought)'이라고 한다. 수학 문제를 풀면서 풀이 과정을 노트에 적는 것과 비슷하다. 순환 깊이는 풀이 과정 일부를 글로 남기지 않고 내부에서 계산한다는 점에서 차이가 있다. 학생이 풀이를 모두 적지 않고 일부는 암산으로 푼다고 볼 수 있다. 이 추론 방식은 같은 연산 구조를 반복해서 사용할 수 있어 모델 크기를 늘리지 않고도 계산 단계를 추가할 수 있다. 기존에는 복잡한 문제를 처리하기 위해 모델 자체를 키우거나 CoT을 길게 생성했다면 또 다른 추론 방법이 생긴 셈이다. 순환 깊이는 AI 안전 측면에서는 새로운 문제를 낳을 수 있다. 학생이 암산하는 부분이 많아질수록 다른 사람이 풀이 과정을 확인하기 어려운 것처럼 AI에서도 사람이 들여다볼 수 있는 영역이 줄어들 수 있어서다. AI가 어떤 과정을 거쳐 답을 내놓는지 알기 어렵다는 '블랙박스' 문제는 오랫동안 AI의 한계로 꼽혀왔다. 모델 내부의 수많은 계산을 사람이 직접 읽기 어렵기 때문이다. 추론 AI의 CoT은 블랙박스를 없애지는 못하지만 중간 판단 일부를 사람이 읽을 수 있게 보여주는 통로 역할을 해왔다. 모델이 해킹이나 속임수 같은 위험한 행동을 계획할 경우 그 흔적이 CoT에 나타나면 이를 찾아낼 수도 있다. 실제 지난 7월 오픈AI의 내부 사이버 보안 평가 과정에서 여러 AI 에이전트가 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템을 침해한 사고에서도 이들이 남긴 기록이 조사에 활용됐다. 순환 깊이의 활용이 늘어나면 사람이 볼 수 있는 이런 통로가 좁아질 수 있다. CoT을 통해 밖으로 드러나던 계산 일부를 모델 내부에서 처리할 수 있어서다. 사람이 확인하기 어려운 '블랙박스' 영역이 다시 넓어질 수 있다는 게 AI 안전 연구자들의 우려다. 오픈AI도 아스트라의 추론 과정을 감시하기가 이전보다 어려워졌다는 점을 인정했다. 회사는 아스트라 공개와 함께 내놓은 안전성 보고서에서 아스트라의 CoT이 이전 모델인 GPT-5.6 솔보다 감시하기 어려워졌다고 밝혔다. 다만 CoT을 이용한 안전 감시는 계속 적용한다는 방침이다. 앤트로픽과 구글 딥마인드도 내부적으로 이 추론 방식의 도입을 논의하는 것으로 알려졌다. 디인포메이션은 두 회사가 관련 기술을 검토하고 있지만 실제 적용 여부나 모델 개발 계획은 확인되지 않았다고 보도했다. 벅 슐레저리스 레드우드 리서치 최고경영자(CEO)는 자신의 X 계정에 "아스트라가 불투명 순환을 쓴다는 보도에 극도로 우려하고 있다"며 "오픈AI가 이 기법을 더 밀어붙이면 순환 횟수를 대폭 늘려 CoT 감시 가능성을 완전히 파괴할 선택지를 갖게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.04 10:57김동원 기자

[AI는 지금] 영화 속 AI 비서 '자비스' 현실로…오픈AI, '아스트라'로 AGI 시대 여나

오픈AI가 차세대 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라'를 공개하며 범용인공지능(AGI) 경쟁이 새로운 국면을 맞게 됐다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 사람을 대신해 복잡한 업무를 수행하고 새로운 과학적 성과까지 만들어내는 단계로 진화하면서 빅테크 간 경쟁도 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 빠르게 확산될 전망이다. 4일 오픈AI에 따르면 GPT-6 아스트라는 컴퓨터 사용과 웹 브라우징, 소프트웨어 개발, 과학, 사이버보안, 전문 업무 전반에서 기존 모델보다 성능을 높였다. 오픈AI는 아스트라를 자사 모델 중 가장 높은 지능과 정렬 성능을 갖췄다고 설명했다. 특히 이용자가 작업 과정을 하나씩 지시하지 않아도 목표를 이해하고 필요한 도구를 사용해 여러 단계의 업무를 이어가는 능력이 크게 강화됐다. 영화 '아이언맨'에서 토니 스타크의 지시를 받아 각종 시스템을 넘나들며 일을 처리하는 AI 비서 '자비스'에 가까운 모습이 현실로 다가온 셈이다. 챗봇 넘어 '실행형 AI'로…컴퓨터·전문SW 직접 조작 아스트라는 온라인 양식을 작성하고 고객관계관리(CRM) 정보를 갱신하거나 일정을 정리할 수 있다. 웹에서 자료를 조사한 뒤 이메일이나 문서를 작성하고 소프트웨어를 설치·시험하거나 화면을 확인하면서 오류를 해결하는 작업도 수행한다. 아스트라는 전문가용 프로그램까지 직접 다룬다. 오픈AI가 공개한 시연에서는 전자설계 프로그램 '키캐드'로 회로도를 실제 제작 가능한 인쇄회로기판(PCB) 설계로 바꿨다. 블렌더에서 주택을 모델링한 뒤 이를 언리얼 엔진5로 옮겨 이용자가 내부를 이동할 수 있는 3차원 환경도 만들었다. 실제 소프트웨어에서 금융 모델링과 엔지니어링, 미디어 제작 등을 수행하는 '에이전츠 라스트 이그잼'에서는 59.3%를 기록했다. GPT-5.6 솔은 53.6%, 클로드 오푸스 5는 55.5%였다. 운영체제에서 여러 단계의 작업을 수행하는 OS월드 2.0에서도 아스트라는 72.6%로 GPT-5.6 솔의 65.7%를 앞섰으며 작업 시간은 약 75분에서 40분으로 줄었다. 처음 접하는 환경에 적응하는 능력에서도 큰 폭의 변화가 나타났다. 아스트라는 낯선 환경을 탐색해 규칙을 찾아내고 목표를 달성하는 'ARC-AGI-3'에서 오픈AI 평가 기준 99.9%를 기록했다. 'GPT-5.6 솔'은 7.8%였다. 다만 99.9%라는 수치만으로 AGI에 도달했다고 판단하기는 어렵다. 오픈AI는 자사 리스폰스 API 하네스를 사용해 실제 모델 사용 방식에 가까운 조건에서 평가했으며 일부 설정도 조정했다고 밝혔다. 모델의 추론 능력뿐 아니라 이를 실행하는 에이전트 환경의 영향도 반영된 결과다. 오픈AI도 아스트라를 설명하면서 단일 벤치마크 점수보다 실제 업무 수행 능력을 앞세웠다. 사용자가 목표를 제시하면 작업에 필요한 도구를 스스로 활용해 여러 단계의 업무를 수행할 수 있다는 점을 강조한 것이다. 이에 따라 기존 생성형 AI가 질문에 답하거나 업무를 보조하는 역할에 머물렀다면, 아스트라는 복잡한 업무를 직접 맡아 처리하는 범용 에이전트에 한층 가까워졌다는 평가다. 그레그 브록먼 오픈AI 사장은 "AGI의 정의는 사람마다 다르고 경계가 흐릿하다"면서도 "훗날 돌이켜보면 사람들은 지금 이 시점과 이 모델을 AGI의 초기 단계로 여길 수 있다"고 말했다. 과학 난제 풀고 사이버 공격까지…AGI 시대, 통제 부담 커져 과학 분야에서는 AI가 기존 지식을 설명하는 수준에서 연구에 직접 참여하는 단계로 영역을 넓혔다. 아스트라는 고난도 수학 평가인 프런티어매스 티어4에서 97.6%, 대학원 수준 과학 추론 평가인 GPQA 다이아몬드에서 96.0%를 기록했다. 코드와 터미널을 활용해 데이터 분석과 시뮬레이션, 모델 피팅을 수행하는 터미널벤치 사이언스에서는 64.6%로 GPT-5.6 솔의 22.4%를 크게 웃돌았다. 새로운 수학 성과에도 기여했다. 오픈AI에 따르면 아스트라는 10년 넘게 246에 머물렀던 무한히 많은 소수쌍 사이 간격의 상한을 186으로 낮추는 연구에 참여했다. 80년 넘게 개선되지 않았던 큰 소수 간격 관련 경계값의 한 항도 개선했다. 능력이 커지면서 위험 관리 필요성도 높아졌다. 아스트라는 오픈AI의 자체 안전 평가 체계인 '프리페어드니스 프레임워크'에서 사이버보안 분야 처음으로 최고 위험 수준인 '크리티컬(심각)' 기준을 충족했다. 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람의 단계별 지시 없이 알려지지 않은 취약점을 찾아 공격 방법을 개발할 수 있는 수준인 것이다. 평가 과정에서는 기존에 알려지지 않았던 제로데이 취약점 2개도 발견했다. 이에 오픈AI는 고급 사이버 공격 기능을 일반 이용자에게 그대로 공개하지 않고 방어 목적의 보안 작업을 중심으로 이용 범위를 확대할 계획이다. 오픈AI가 아스트라를 AGI와 연결해 언급했지만 현재 성능만으로 인간 수준의 범용성을 갖췄다고 평가하기에는 이르다. 전문 업무 평가인 '에이전츠 라스트 이그잼' 성공률은 59.3%, 터미널 기반 복합 작업을 평가하는 터미널벤치 4.0은 57.9%, 과학 연구 작업은 64.6%에 머물렀다. 일부 종합 지능과 코딩 평가에서도 클로드 계열 모델보다 낮은 성능을 기록해 복잡한 업무를 안정적으로 맡기기에는 아직 한계가 남아 있다. 다만 아스트라의 등장으로 글로벌 AI 경쟁의 기준도 달라질 가능성이 커졌다. 얼마나 많은 질문에 정확히 답하는지를 넘어, 사람이 목표를 주면 여러 소프트웨어와 서비스를 오가며 얼마나 많은 일을 빠르고 안정적으로 끝낼 수 있는지가 새로운 경쟁 기준으로 떠오르고 있는 것이다. 이에 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등의 경쟁도 '더 똑똑한 챗봇'에서 실제 일을 대신할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발로 빠르게 옮겨갈 것으로 보인다. 브록먼 사장은 "아직 개선해야 할 부분이 많지만 사람들이 AI에 위임할 수 있는 업무의 종류와 AI가 사람들에게 제공할 수 있는 역량에서 진정한 변화가 일어나고 있다"고 말했다.

2026.09.04 10:06장유미 기자

정부, SK텔레콤·카카오·KT와 '모두의 AI' 출시 협력 논의

정부가 모두의 인공지능(AI) 프로젝트에 선정된 컨소시엄과 서비스 출시 협력 방안을 논의했다. 과학기술정보통신부는 5일 오전 서울 중구 한국프레스센터에서 '모두의 AI' 프로젝트 사업자 간담회를 열었다. 프로젝트에 선정된 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄은 서비스 시제품 영상을 시연하고 개발 계획과 출시 협력 방안을 공개했다. 과기정통부는 간담회에 앞서 '모두의 AI 서비스 출시 준비계획'을 발표했다. 공공 AI 에이전트 연계와 개인정보보호·보안 대책을 마련하고 이용자 확보를 위한 민관 협력을 추진해 연내 대국민 서비스 출시를 지원한다고 밝혔다. 카카오 컨소시엄은 카카오톡과 전화 등 국민에게 익숙한 채널을 중심으로 범용 챗봇과 공공·특화 AI 에이전트를 제공한다. 카카오 '카나나'와 LG '엑사원' 등 국산 AI 모델을 활용해 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 한 번의 대화로 처리할 수 있는 플랫폼을 구축할 계획이다. 카카오는 개인별 AI 에이전트와 개방형 에이전트 장터도 단계적으로 확대한다. 이를 통해 AI 접근성을 높이고 국산 AI 모델 고도화와 국내 AI 기업의 사업 기회 확대를 추진한다. KT 컨소시엄은 실시간 검색 기반 범용 AI 에이전트와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 특화 서비스를 연결한 '이음'을 선보인다. 국산 AI 모델과 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하는 AI 플랫폼 '토큰팩토리'도 활용한다. 토큰팩토리는 서비스에 적합한 AI 모델을 자동으로 연결하는 역할을 맡는다. KT는 이를 토대로 국내 AI 기업의 기술 역량을 결집하는 개방형 플랫폼을 구축할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 단순한 질의응답을 넘어 인증부터 신청과 결제까지 이용자를 대신해 처리하는 실행형 AI 서비스를 제공한다. 전화와 문자 기반 에이전트 기능도 도입해 모바일 애플리케이션이나 웹 이용이 어려운 사용자까지 서비스 접근성을 높일 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "'모두의 AI' 프로젝트의 궁극적인 목표는 새로운 국산 AI 서비스가 국민 일상 속에 자연스럽게 자리 잡도록 하는 것"이라며 "국민이 서비스를 얼마나 쉽게 접하고 자주 찾는지 그리고 그 과정에서 실제 삶에 얼마나 도움이 되는지가 무엇보다 중요하다"고 밝혔다.

2026.09.04 10:00김미정 기자

개보위 내년 신규 사업 3선..."사전예방 체계 구축"

개인정보보호위원회(개인정보위)가 내년 예산을 996억 원(일반회계 838억 원, 기금 158억 원)으로 책정했다. 올해(729억 원)보다 37%(269억 원) 늘었다. 증가한 수치다. 아래는 개보위가 내년에 처음으로 시행하는 사업 3선. 개인정보 사전예방체계 구축(42억5200만원, 신규 사업) ▲예방 점검 및 활동 지원: 고위험군 개인정보 관리실태 점검 및 개인정보 기초 위험지도 구축을 통해 위험 기반의 개인정보 관리체계 정립 ▲예방활동 기반 조성: 개인정보 보호 중심 설계(PbD, Privacy by Design and by Default) 원칙 확산을 위한 안내서 및 자가진단도구 개발·보급 및 정보보호공시 연계 방안 마련 등 예방 제도 개선을 통한 기업의 예방적 보호 투자 유도 ▲개인정보 예방점검 사업 수행 경비: 개인정보 사전예방체계 구축 업무의 원활한 추진을 위한 실태점검 출장·회의·설명회 등 소요 경비 AX 프라이버시 리스크 관리체계 구축(7억9500만원, 신규사업) ▲ AI 개발·활용 과정에서 발생하는 개인정보 보호 관련 법적·기술적 불확실성을 해소하고, 기업·기관이 개인정보 보호법을 준수하면서 안전하게 AI를 개발·활용할 수 있도록 상담·사전검토 및 전문 컨설팅 등 현장 지원체계 구축·운영 ▲AI 개발·활용에 필요한 개인정보를 기존의 가명처리만으로 활용하기 어려운 경우 원본정보 활용을 허용하는 AI특례 제도의 안정적 시행을 위해 전문검토·심의 및 이행점검 등 제도 운영체계 마련 ▲AI 기술·서비스 급속한 발전에 따라 새로 발생하는 개인정보 침해 위험에 선제적으로 대응하기 위해 신유형 AI 프라이버시 리스크 조사·분석 및 가이드라인 마련 등 정책기반 구축 공익신고 장려기금(157억3700만원, 신규사업) ▲신고포상금: 개인정보 유출·침해 행위를 은폐·축소할 목적으로 관련 자료를 은닉·폐기한 행위를 신고하고 증거자료를 제출, 처분이 도움이 된 사람에게 과징금의 일정 비율을 신고포상금으로 지급 개인정보 피해회복 지원: 개인정보 피해 시 신속한 피해회복·2차 피해 방지를 위한 원스톱 피해구제 지원 ▲ 중소·영세기업 개인정보 관리체계 지원: 중소·영세기업 대상 보안전문가가 개인정보 관리체계 전반에 대한 종합 컨설팅을 수행하며, IT 관련 전공 졸업(예정) 청년층을 집중교육 및 컨설팅 연계 등을 통해 개인정보 컴플라이언스 인력으로 양성 ▲ 중소·영세기업 개인정보 유출사고 회복 지원: 개인정보 유출 사고 발생 시, 인력·기술력이 부족한 영세·중소기업 대상 사고 원인 분석·긴급 조치·유출 통지 지원 등 신속한 피해 복구를 위한 기술적 조치 및 법적 의무사항 이행 지원 ▲개인정보 노출 및 불법유통 대응: 다크웹 상 불법 유통되고 있는 개인정보 탐지 시 개인정보처리자에게 신속 안내 및 개인정보 유·노출로 인한 정보주체의 2차 피해 확산 방지

2026.09.04 10:00방은주 기자

개보위, 내년 예산 37% 증가 996억...신고 포상금 93억 첫 배정

정부가 개인정보보호위원회(개인정보위)의 2027년 예산을 996억 원(일반회계 838억 원, 기금 158억 원)으로 책정했다. 올해(729억 원)보다 37%(269억 원) 늘었다. 이번 예산안은 국회 심의를 거쳐 12월에 확정된다. 개보위는 내년에 여러 신규사업을 시작한다. 대표적인 것이 42억을 투입하는 개인정보 사전 예방체계 조성이다. AI 프라이버시 리스크 관리체계도 약 8억 원을 들여 새로 만든다. 내년에 새로운 연구개발(R&D)도 추진, 개인정보 전주기 안심 예방 기술개발에 20억 원을 투입한다. 이외에 내년 신규 사업으로 ▲개인정보 유출 신고 포상금(94억 원) ▲개인정보 피해 회복 지원 시범운영 사업(13억 원) ▲개인정보 피해확산 방지 및 지원 체계 운영(51억 원)을 추진한다. 개보위는 내년 예산을 크게 ▲예방체계 확산 ▲AX 혁신 안전 활용 ▲국민체감 권익 증진 ▲개인정보 침해·유출 사고 대응 ▲지방주도 성장 과제 등 다섯 가지 역점 사업에 쓴다. 이 중 예방체계 확산 예산 규모는 73억 원이다. 올해(31억 원) 대비 137% 증가했다. 구체적으로 개인정보보호 자율환경 조성 31억 원, 개인정보 사전 예방 체계 구축에 43억 원을 신규 편성했고, 개인정보보호체계 구축, 사전 예방점검 등으로 개인정보 리스크를 해소할 계획이다. AX혁신 안전 활용 예산 규모는 22억 원이다. 올해(14억 원) 대비 51% 증가했다. 개인정보보호 협력체계 구축에 14억 원, AX 프라이버시 리스크 관리체계 구축에 8억 원을 사용한다. 또 국가간 안전한 데이터 이전을 촉진하고 AI 원본활용 특례 도입으로 AI 기술 개발시 맞춤형 안전조치를 전제로 개인정보 활용을 허용할 방침이다. 개인정보 침해·유출 사고 대응 및 보안 강화 사업도 추진, 개인정보침해방지에 80억 원, 위원회 송무지원에 16억 원, 개인정보 사고조사 지원에 6억 원을 각각 반영했다. 특히 송무지원 예산은 올해 8억 원에서 2배 증가했다. 또한, 디지털 포렌식 센터 및 기술 분석센터 운영 등 조사‧점검 전문 역량 강화에 필요한 예산도 포함됐다. 안전한 데이터 활용지원에도 53억 원을 쓴다. 또 신뢰기반 AI 개인정보 보호‧활용 기술개발에 20억 원, 개인정보 안전활용 선도기술 개발에 82억 원, 글로벌 개인정보보호 표준개발에 20억 원, 개인정보 보호 활용 전문인력 양성에 40억 원, 개인정보 전주기 안심 예방 기술 개발 20억 원 등을 통해 지방주도 성장 과제 지원 및 AI 시대 혁신기술 개발을 위한 개인정보 보호·활용 연구개발 사업에 집중 투자한다. 이밖에 개인정보 전송요구권 보장에 97억 원을 편성해 안전한 마이데이터 생태계 구축을 지원한다. 이를 통해 국민의 개인정보 통제권을 강화하고 혁신 서비스 출시를 지원해 복지·돌봄·고용 등 사회문제 해결에도 나설 계획이다. 특히 데이터 주권 시대를 맞아 국민이 직접 참여하는 '마이데이터 국민포럼'을 구성하고, 국민이 제안한 정책이 실증사업으로 이어지게 할 예정이다. 한편 기획예산처에서 추진하는 통합기금(가칭 '공익신고장려기금')에 국민체감 권익 증진을 위한 재원이 158억 원 반영됐다. 구체적으로는 개인정보 유출 신고포상금 94억 원, 개인정보 피해확산 방지 및 예방체계 운영 51억 원, 개인정보 피해 회복 지원 시범 운영 사업 13억 원 규모로, 국민의 피해 회복과 권리 구제에 쓰일 전망이다. 송경희 개인정보위 위원장은 “2027년 예산안은 사전실태 점검 등을 통해 예방 중심의 개인정보 보호체계를 공고히 하고 개인정보 유출 피해를 입은 국민에 대한 권익 증진에 중점을 뒀다"면서 “국민의 소중한 개인정보를 안전하게 지키고 사용할 수 있는 환경을 지속적으로 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 10:00방은주 기자

[시론] 보안 특화 AI, 우리가 만들려는 것은 '모델'인가 '역량'인가

정부가 '사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 프로젝트 사업자로 네이버클라우드 컨소시엄을 3일 선정했다. 네이버클라우드 컨소시엄은 9월부터 10개월 동안 그래픽처리장치(GPU) B200 총 256장을 지원받는다. 정부는 우선 5개월간 GPU를 지원하고, 중간평가 결과에 따라 나머지 5개월을 추가 지원할 예정이다. 정부가 보안에 특화한 AI 파운데이션 모델을 직접 확보하려는 시도 자체는 매우 의미 있는 일이다. 국가가 스스로를 방어하기 위한 최소한의 무기체계를 갖춰야 한다는 '자주국방'의 원칙에 비견할 만하다. 최근 강력한 성능의 AI가 속속 등장하면서 과거에는 상당한 전문지식과 시간이 필요했던 취약점 분석과 공격 방법 개발의 상당 부분이 자동화되고 있다. 미국을 중심으로 선진국들이 국가안보 차원에서 강력한 해킹 능력을 가진 AI 모델 개발에 뛰어드는 이유다. 미토스(Mythos)와 글래스윙(Glasswing) 프로젝트가 대표적이다. 문제는 국가안보와 연관한 이러한 최고 수준 AI를 언제까지 우리가 자유롭게 이용할 수 있다는 보장이 없다는 것이다. 첨단 반도체와 AI 기술이 이미 국가안보와 수출통제 대상이 되고 있는 만큼, 사이버방어를 외국 AI에 전적으로 의존했다가 정작 필요한 순간에 사용할 수 없게 된다면 큰 문제가 아닐 수 없다. 그런 의미에서 우리 스스로 통제할 수 있는 독자적인 AI 파운데이션 모델을 확보해야 한다는 정부의 문제의식에는 충분히 공감한다. 다만 여기서 한 가지 질문을 던져볼 필요가 있다. 우리가 원하는 것은 '국산 사이버보안 AI 모델'을 갖는 것인가, 아니면 'AI를 이용한 공격에 맞설 수 있는 세계 최고 수준의 사이버방어 역량'을 갖는 것인가? 전자가 목표라면 지금의 정부 정책은 자연스럽다. 우리가 개발한 범용 AI 파운데이션 모델에 사이버보안 데이터를 추가로 학습시켜 보안에 특화한 독자 모델을 만들면 된다. 다만 단순히 국산 사이버보안 AI를 보유했다는 데 의미를 둬서는 안 된다. 막대한 GPU와 예산을 투입하는 만큼 실제 사이버보안 업무에서도 세계 최고 수준의 모델들과 경쟁할 수 있는 성능을 갖춰야 한다. 그래야 독자 모델을 확보하는 전략적 의미도 생긴다. 그러나 국가 사이버안보 관점에서는 여기서 한 걸음 더 나아가야 한다. 공격자가 어떤 AI를 사용하든 이에 대응할 수 있는 세계 최고 수준의 사이버방어 역량을 확보하는 것이 목표라면, 반드시 하나의 AI 모델이 모든 보안 업무에서 최고일 필요는 없다. 국내외에서 우리가 이용할 수 있는 여러 상용 AI(오픈소스 포함)와 기존 보안 도구들을 어떻게 결합해 취약점을 찾고 분석하고 검증할 것인지, 그리고 이 전체 과정을 얼마나 효과적으로 운영할 것인지가 더 중요하다. 프로축구단에 비유하면 이해하기 쉽다. 특정 포지션에서 세계 최고 수준의 기량을 갖춘 국내 선수 한 명을 키울 것인가, 아니면 일정 수준 이상의 국내외 선수들에게 각자의 역할을 맡기고 이들을 잘 조합해 세계 최고의 팀을 만들 것인가의 차이다. 전자가 특정 선수의 능력을 극대화하는 전략이라면, 후자는 역할 분담과 조합을 통해 팀 전체의 경기력을 극대화하는 전략이다. 미국 마이크로소프트(MS)가 후자의 대표 사례다. 마이크로소프트가 개발한 MDASH는 가장 뛰어난 AI 모델 하나에 모든 보안 업무를 맡기는 방식이 아니다. 여러 AI 모델과 전문 에이전트를 조합해 취약점을 찾고 분석하고 검증하는 전체 과정을 하나의 시스템으로 구성한다. 특히 특정 AI 모델에 종속되지 않도록 설계했다는 점이 중요하다. 마이크로소프트는 이를 'Model Agnostic', 즉 '특정 모델에 구애받지 않는 구조'라고 부른다. 더 좋은 AI가 등장하면 이를 추가하거나 교체할 수 있고, 빠르고 저렴한 모델로 충분한 작업에는 굳이 크고 값비싼 모델을 사용할 필요도 없다. 자체 개발한 사이버보안 특화 AI인 MAI-Cyber-1-Flash 역시 MDASH 시스템을 구성하는 여러 모델 가운데 하나다. 이러한 접근이 중요한 이유는 AI 기술이 매우 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 오늘 최고 수준인 모델이 6개월 뒤에도 최고라는 보장은 없다. 특정 모델 하나에 전체 방어체계를 지나치게 결합시키면 그 모델의 경쟁력이 떨어지는 순간 방어체계의 경쟁력도 함께 떨어질 수 있다. 반대로 특정 모델에 종속되지 않는 구조라면 GPT든 클로드(Claude)든 제미나이(Gemini)든 다른 국산 AI든 필요에 따라 선택하고 조합할 수 있다. 더 좋은 AI가 등장해도 전체 시스템을 다시 만들 필요 없이 추가하거나 교체하면 된다. 결국 중요한 것은 특정 모델 하나의 성능뿐 아니라 새로운 AI를 얼마나 빠르고 효과적으로 우리의 사이버방어 역량으로 전환할 수 있느냐다. 물론 우리가 직접 통제할 수 있는 독자 AI 모델도 반드시 필요하다. 해외 AI를 사용할 수 없는 상황에서도 사이버방어 능력을 유지해야 하고, 외부로 유출되어서는 안 되는 국가안보 관련 기밀을 다루는 경우에는 그 필요성이 더욱 커진다. 따라서 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 자체를 반대할 이유는 없다. 다만 세계 최고 수준의 사이버방어 능력을 갖추는 것이 목표라면, 한정된 GPU와 막대한 예산을 특정 AI 파운데이션 모델 개발에만 집중하는 것이 최선인지는 생각해볼 필요가 있다. 세계 최고 수준의 독자 AI를 개발하는 것과 함께, 앞으로 등장할 더 뛰어난 AI를 신속하게 받아들여 사이버방어에 활용할 수 있는 체계를 만드는 데도 투자해야 한다. 국가 사이버보안 목표는 국산AI를 보유하는 것 자체가 아니다. 가장 강력한 공격자가 가장 강력한 AI를 들고 왔을 때도 국가의 핵심 시스템을 지켜낼 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 그래서 정부가 먼저 답해야 할 질문은 단순하다. 우리가 만들고 싶은 것은 세계 최고 수준의 '국산 사이버보안 AI 모델'인가, 아니면 어떤 AI가 등장하더라도 이를 활용해 세계 최고 수준의 성능을 낼 수 있는 '사이버방어 역량'인가? 물론 가장 좋은 것은 둘 다 갖는 것이다. 문제는 한정된 예산과 GPU를 어디에, 얼마나 배분할 것인가다. 목표가 명확해야 투자할 대상과 우선순위도 명확해진다.

2026.09.04 09:46김승주 컬럼니스트

에이수스, AI 인프라 키워드로 '토큰 경제학' 제시

에이수스가 지난 해 두바이에 이어 올해 서울에서 AI 인프라 전략을 제시했다. AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 구동하는 데이터센터와 서버, 전력·냉각 인프라의 효율을 높여야 한다는 것이 핵심이다. 에이수스는 3일 오후 서울 여의도 콘래드호텔에서 아태지역 IT 업계 관계자와 의사 결정권자 300여 명이 참여한 가운데 '에이수스 AI테크 서밋 서울'을 개최했다. 이날 폴 주 에이수스 인프라 솔루션 비즈니스 그룹(ISG) 총괄 수석부사장은 "AI가 더 이상 연구실이나 실험실에 머무는 기술이 아니라 이미 우리 삶의 일부가 됐다"고 강조했다. 이어 "특히 AI가 생성하는 결과물인 '토큰'을 얼마나 효율적으로 생산하느냐에 따라 인프라 경쟁력이 좌우될 수 있다"며 '토큰 경제학'을 주요 화두로 제시했다. 엔비디아 "데이터센터, 토큰 생산하는 AI 팩토리로 진화" AI 인프라를 둘러싼 에이수스와 엔비디아의 협력도 확대되고 있다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 "양사는 PC와 컨슈머 사업을 중심으로 협력했지만 코로나19 이후 데이터센터 사업으로 영역을 넓혔으며, AI 발전과 함께 협력 범위가 더욱 커지고 있다"고 설명했다. 정소영 대표는 이날 데이터센터의 역할 자체가 바뀌고 있다고 진단했다. 과거 데이터센터가 서버를 수용하고 운영하는 공간이었다면, 이제는 AI 연산을 통해 끊임없이 토큰을 만들어내는 'AI 팩토리'로 전환되고 있다는 설명이다. 토큰은 생성형 AI가 텍스트 등을 처리하고 결과를 만들어내는 과정에서 사용하는 기본 단위다. AI 활용이 확대될수록 필요한 토큰의 양도 증가하기 때문에, 동일한 전력과 컴퓨팅 자원으로 얼마나 많은 토큰을 처리·생성할 수 있는지가 데이터센터의 효율성과 비용을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이민형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트는 에이전틱 AI의 확산이 이러한 데이터센터 수요를 더욱 키울 것으로 전망했다. 에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 사용자가 부여한 목표를 달성하기 위해 여러 작업을 반복하고 필요한 도구를 호출하며 결과를 검증하는 방식으로 작동한다. AI가 수행하는 작업이 복잡해질수록 필요한 연산량과 토큰 사용량도 늘어날 수 있다는 의미다. 엔비디아는 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터 설계 개념으로 'AI 팩토리'와 DSX 플랫폼을 제시했다. 데이터센터 규모가 수십~수백MW에서 GW급으로 확대되는 상황에서 전력·냉각·네트워크·스토리지 등 인프라 전체를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 접근이다. 고전력 GPU 시대, 전력·냉각이 AI 인프라 경쟁력 에이수스 역시 AI 서버의 연산 성능만으로는 인프라 경쟁력을 설명하기 어렵다고 봤다. AI 연산에 필요한 전력과 냉각 비용이 함께 증가하는 만큼, 결국 핵심은 토큰 하나를 생성하는 데 필요한 비용과 에너지 효율이라는 설명이다. 에이수스는 고전력 GPU를 안정적으로 구동하기 위한 전력 전달 기술과 HVDC 기술을 연구하고 있다. GPU의 전력 소비가 증가할수록 전력 공급과 변환 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 것이 데이터센터 운영 효율을 높이는 중요한 요소다. 냉각 분야에서는 GPU에 가까운 위치에서 열을 제거하는 마이크로채널 콜드 플레이트를 비롯해 100% 수랭식 서버와 메가와트급 냉각을 지원하는 CDU 등을 개발하고 있다. 고밀도 GPU 서버에서 발생하는 열을 효율적으로 제거해 전력 소비와 냉각 부담을 낮추겠다는 전략이다. 앨버트 우 에이수스 솔루션 사업 총괄은 "AI 인프라의 경쟁력은 AI 서버와 스토리지, 네트워크를 통합하는 하드웨어에 소프트웨어 스택과 전문 서비스를 결합하는 '골든 트라이앵글' 전략으로 AI 인프라 구축부터 운영과 최적화까지 지원하겠다"고 밝혔다. 에이수스, 제조·자동차·로봇까지 엣지 AI 확대 에이수스는 대규모 데이터센터뿐 아니라 실제 데이터가 생성되는 현장에서 AI를 처리하는 엣지 컴퓨팅 전략도 공개했다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터량을 줄일 수 있고, 처리 지연시간을 낮춰 실시간 대응이 필요한 산업 현장에 적합하다. 외부로 전송되는 데이터를 줄여 보안성과 운영 효율을 높일 수 있다는 점도 장점이다. 에이수스는 이날 제조 현장의 머신비전이나 자동차의 영상·센서 데이터를 현장에서 즉시 처리할 수 있는 엣지 컴퓨팅 솔루션도 함께 공개했다. 에이수스 관계자는 "에이수스의 최종 목표는 기업이 단순히 AI에 투자하는 것을 넘어 비즈니스 전반의 운영 과정에 지능을 내재화할 수 있도록 돕는 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 글로벌 기술 생태계와의 협력을 강화하고, 확장 가능한 성장을 위한 AI 팩토리 구축 및 운영 역량을 지속적으로 고도화해 나갈 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 09:30권봉석 기자

방산 현장에도 AI 전환…한화에어로, 협력사 교육 확대

한화에어로스페이스가 방산·항공 분야 협력사의 인공지능(AI) 활용을 지원하기 위해 생성형 AI 실무교육을 진행했다. 업무 효율화뿐 아니라 보안이 중요한 방산업계의 특성을 고려한 활용 방법도 공유했다. 한화에어로스페이스는 지난 3일 경남 창원사업장에서 협력사 실무자 150여명을 대상으로 '동반성장 커넥트 온(CONNECT: ON)' 세미나를 개최했다고 4일 밝혔다. 행사에 직접 참석하기 어려운 협력사를 위해 온라인 시청도 병행했다. AI 기반 업무 효율화를 주제로 열린 특강에서는 생성형 AI 서비스별 특징과 활용법을 다뤘다. 기밀정보와 기술자료 보호가 중요한 방산업계에서 AI 서비스를 업무에 적용할 때 고려해야 할 보안 사항도 안내했다. 한화에어로스페이스는 올해 하반기 추진할 금융·연구개발(R&D)·교육 분야의 협력사 지원사업과 최근 개정된 관련 법률도 소개했다. 방위산업공제조합과 한국전력 등이 참여하는 지원 프로그램을 안내하고 협력사 관계자들의 의견도 청취했다. 협력사의 예비 대표와 임원을 위한 '차세대 CEO 세미나'도 연 4회 운영한다. 지난달 27일 열린 첫 행사에는 20여명이 참석해 방위산업 동향과 경영 정보를 공유했다.

2026.09.04 08:46류은주 기자

보안 특화모델 참여 보안기업들 "개발 계획 곧 공유"

'사이버보안 특화' 인공지능(AI) 모델 개발 사업에 네이버 클라우드 컨소시엄이 최종 사업자로 선정됐다. 아직 세부적인 개발 계획은 명확하게 나오지 않은 상황이지만, 중간평가가 예정된 5개월간 역할 분배 및 개발 계획 수립을 마치고 본격적인 개발에 착수할 것으로 보인다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 3일 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 공모에서 최종 사업자로 네이버 클라우드 컨소시엄을 선정, 발표했다. 이번 사업 평가에서는 기술력 및 개발 경험, 개발전략·기술, 개발 목표 등의 우수성·실현 가능성, 시장성 및 파급효과 등을 종합적으로 평가했다. 네이버클라우드는 대규모 산학연 컨소시엄 구성과 복수의 에이전트·하네스 구성 등에서 긍정적인 평가를 받았다. 네이버클라우드 컨소시엄은 네이버클라우드를 주관기관으로 32개 기업 및 기관이 참여한다. 구체적으로 ▲LG CNS ▲LG경영개발원 AI연구원 ▲LG유플러스 ▲하이퍼엑셀 ▲비드래프트 ▲트릴리온랩스 등 AI 기업과 더불어 ▲로그프레소 ▲마크애니 ▲샌즈랩 ▲스패로우 ▲티오리한국 ▲에스투더블유(S2W) ▲AI스페라 ▲윈스테크넷 ▲이스트시큐리티 ▲지란지교시큐리티 ▲테이텀시큐리티 ▲피앤피시큐어 ▲휴네시온 ▲금융보안원 등 국내 주요 보안 기업 및 기관 14곳이 참여한다. 또한 ▲한국항공우주산업(KAI) ▲한국수력원자력 ▲한전KDN 등 실제 수요기관도 함께한다. 아울러 ▲한국과학기술정보연구원(KISTI) ▲고려대 산학협력단(디지털포렌식연구실, 인공지능연구실) ▲대구대, 서울대, 중앙대, 포항공과대 산학협력단 ▲한국과학기술원(KAIST) ▲한국에너지공과대 등 주요 대학 및 연구기관도 참여한다. 대규모 AI 기업과 보안 기업, 수요기관 및 연구기관까지 아우르는 협력 체계를 갖춘 것이다. 이들 컨소시엄은 이달부터 10개월간 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 256장(32노드)을 지원받는다. 5개월간 먼저 지원하고, 그 이후부터는 중간평가를 거친다. 결과에 따라 잔여 5개월간의 지원 여부가 결정된다. 보안 기업들 "보안 데이터 제공 역할 예상…세부 계획은 아직" 컨소시엄에 참여하는 국내 주요 보안 기업들은 컨소시엄 주관사가 아니기 때문에 공식 입장을 표명하기 꺼려 하면서도 자사의 역할을 인지하고 있는 분위기다. 티오리는 "네이버클라우드가 주관사이기 때문에 향후 개발 계획이나 진행 계획을 세부적으로 알지는 못하고 있는 상황이지만, 내주부터는 대외적으로 공개할 수 있는 내용에 한해 개발 계획이나 공유할 수 있는 내용을 안내할 계획"이라고 말했다. 사이버보안 전문 기업 티오리는 AI로 자산의 취약점을 선제적으로 식별하는 'AI 해커' 솔루션 '진트(Xint)'를 제공하고 있는 만큼 컨소시엄 내에서 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대된다. 아울러 S2W, 샌즈랩, AI스페라 등 공격 표면 관리(ASM), 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 전문 기업이 포함된 만큼 이들 기업은 보안 특화 AI 모델에 탑재될 핵심 데이터를 공급하는 역할을 수행할 것으로 예상된다. 샌즈랩 관계자는 "샌즈랩은 기본적으로 보안 데이터 제공하는 역할을 맡을 것으로 예상한다. 향후 개발 계획 수립 과정에서 데이터 제공 범위나 종류에 대한 조율을 하지 않을까 예상하고 있다. 주관사인 네이버클라우드의 청사진을 기다리고 있는 상황"이라고 밝혔다. S2W는 "S2W는 위협 인텔리전스 영역을 담당할 예정이다. 국내 사이버 위협 환경을 반영한 데이터와 보안 도메인 AI 구축 경험을 바탕으로, 모델 학습용 데이터와 검증 과정에 참여할 예정"이라며 "자체 수집·운영 중인 위협 인텔리전스 데이터가 중심이 될 것이다. 이는 공개 데이터로 확보하기 어렵기 때문에 보안 특화 AI 모델 개발에 기여할 부분이 있다고 판단한다"고 밝혔다. 이들 기업 외 보안 기업들도 데이터 제공에 초점을 맞춰 주어진 역할을 수행할 예정이다. 지란지교시큐리티 관계자는 "지란지교시큐리티는 이번 컨소시엄에서 국가 사이버 보안 특화 AI 모델 학습을 위한 데이터를 제공하는 역할을 담당할 예정"이라며 "향후 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델을 지란지교시큐리티의 기존 제품 AX(AI 전환)에 활용하고 이를 상용화하는 방향으로 추진할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "개발 목표는 클로드 미토스, GPT-5.6-CyberAI와 GPT-5.5-Cyber 수준의 'K-미토스'를 만드는 것"이라며 "다만 구체적인 적용 제품이나 세부 일정 등은 내부적으로 계획을 수립하고 있는 단계라 현시점에서 공개가 어렵다"고 말했다. 윈스테크넷은 "방화벽, 침입 방지 시스템(IPS) 등 네트워크 보안 장비에서 발생하는 이벤트를 수집·가공해 AI 모델 학습 데이터로 제공하는 역할을 수행한다"며 "특히 동일 공격에 대한 장비별 이벤트의 상관관계와 연관 정보를 비롯해 공격 발생 시 실시간 수집한 비식별 처리를 거친 데이터를 활용한다"고 설명했다. 이어 "Raw 패킷에서 공격의 행위적 특징을 추출·가공해 AI가 네트워크 공격의 패턴과 특성을 학습할 수 있는 고품질 데이터를 제공할 예정"이라고 말했다. 한편 구글, 앤트로픽, 오픈AI 등 빅테크 기업들이 연이어 사이버보안 특화 AI 모델을 출시하고 있는 가운데, 한국이 10개월가량 모델 개발에만 시간을 투입하고 있는 부분이 시기를 놓친 것이 아니냐는 회의적인 시선도 제기됐다. 이용준 극동대 해킹보안학과 교수는 "네이버클라우드 컨소시엄이 한국 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업자로 선정된 것은 한국 안보 측면에서 독자적으로 AI 모델을 마련할 수 있는 계기가 될 것으로 보인다"면서도 "다만 글로벌 안보 관점에서 네이버클라우드 컨소시엄은 9월 개발에 착수하기 때문에 구글, 앤트로픽, 오픈AI 등 빅테크 기업이 제시한 사이버보안 AI 모델 대비 개발 시점이 늦은 점은 아쉽다. 또한 글로벌 빅테크 기업의 기존 모델이 학습을 가속화하며 이전 버전을 갱신, 격차를 높이고 있는 점도 우려스럽다"고 말했다. 이 교수는 "하지만 한국은 북한, 중국, 러시아 등 국가 배후 해킹 그룹 집중화에 따른 특성 반영이 가능하다. 산업적 특성으로도 반도체, 에너지, 방산 등 선도 산업에 대한 사이버 공격과 내부 기밀 유출에 대한 차별화된 AI 대응 기술 개발이 가능하다는 점은 고무적"이라며 "이처럼 한국 IT 인프라의 특성을 반영한 AI 모델이 개발된다면 차별화 기술로 발전할 가능성이 있다. 이는 한국 사이버 안보와 주권을 고려해 국가적 R&D 투자, 네이버클라우드 컨소시엄 AI 전문성 향상, 신진 AI 보안 인력 양성으로 사이버 AI 모델 생태계를 견고하게 할 계기가 될 전망이다"라고 평가했다.

2026.09.03 19:05김기찬 기자

넥써쓰 원체인 밸리데이터에 글로벌 보안 기업 '서틱' 합류

글로벌 블록체인 보안 감사 기업 서틱이 블록 생성과 네트워크 보안을 담당하는 원체인 밸리데이터로 합류했다. 넥써쓰(대표 장현국)는 원체인 밸리데이터에 서틱이 합류했다고 3일 밝혔다. 양사는 지난해 12월 보안·감사·인프라 전반의 협력을 위한 업무협약(MOU)을 맺은 데 이어, 지난 5월 밸리데이터 참여 협약을 체결하며 협력 범위를 운영 영역까지 넓혔다. 서틱은 자체 노드 인프라를 구축·운영하며 원체인 메인넷 2.0의 블록 생성과 거래 검증, 네트워크 보안 및 유지에 참여한다. 스마트컨트랙트 감사와 온체인 보안 검증을 제공해 온 서틱은 이번 참여를 통해 외부 점검 역할을 넘어 네트워크 운영 주체로 활동하게 된다. 원체인 메인넷 2.0 '브레이크포인트'는 지분증명권한(PoSA) 방식으로 운영된다. 밸리데이터는 일정 수준의 자체 스테이킹 요건을 충족하고 노드를 상시 가동해 네트워크 신뢰성을 유지하는 역할을 맡는다. 검증 주체가 다변화될수록 특정 주체에 대한 의존도를 낮추고 안정성을 높일 수 있다. 장현국 넥써쓰 대표는 "서틱의 밸리데이터 참여는 단순한 보안 감사 계약을 넘어, 원체인이 글로벌 기관들이 신뢰하고 직접 참여하는 네트워크로 성장하고 있다는 방증"이라며 "검증된 글로벌 파트너들을 밸리데이터로 지속 확대해 나가겠다"고 전했다. 현재 원체인 밸리데이터에는 서틱과 넥써쓰를 비롯해 원스토어, 에이치랩, 온체인랩스, 레이드랩스 등이 참여 중이며, 장현국 대표도 개인 자격으로 검증에 참여하고 있다.

2026.09.03 18:25진성우 기자

플리토, 육군에 AI 민원상담 구축…장병·국민 문의 24시간 대응

육군이 인공지능(AI)을 활용해 장병과 국민의 민원을 24시간 처리하는 상담체계를 구축한다. 보안이 중요한 군 폐쇄망에서도 작동하는 AI를 실제 행정 업무에 적용해 국방 분야의 AI 전환(AX)을 확대한다는 구상이다. 플리토는 지난 2일 육군본부 감찰실에서 육군과 'AI 기반 민원상담체계 개발'을 위한 업무협약을 체결했다고 3일 밝혔다. 플리토는 이스트소프트, 와이즈넛과 컨소시엄을 구성해 이번 사업을 수행한다. 컨소시엄은 육군 민원상담센터에 AI 통합 민원상담 플랫폼을 구축할 계획이다. AI 상담 플랫폼은 단순·반복 민원을 24시간 처리해 주말과 야간의 상담 공백을 줄인다. 플리토는 상담원의 업무 부담을 덜어 권익구제나 제도 개선 등 전문 업무에 집중할 수 있을 것으로 기대했다. 군에서 AI 서비스를 실제 업무에 적용하려면 민간과 다른 운영 환경을 고려해야 한다. 이번 민원상담체계는 외부 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 운영되는 만큼 보안성을 갖추면서도 민원인의 음성을 정확하게 인식하는 것이 중요하다. 플리토는 음성인식(STT)과 음성합성(TTS), 화자 분리, 소음 제어 등 AI 기술을 적용한다고 설명했다. 주변 소음이 있는 환경에서도 민원인의 음성을 정확하게 텍스트로 변환하고 대화 맥락에 맞춰 인식 결과를 보정하는 기술이다. 상담 과정에서 축적된 데이터는 정책과 제도 개선에도 쓰인다. 반복적으로 접수되는 민원과 주요 요구사항 등을 분석해 개선이 필요한 분야를 파악하는 데 활용할 예정이다. 이번 사업은 AI 기술을 장병과 국민이 이용하는 군 행정 서비스에 적용한다는 점에서도 의미가 있다. 육군본부 민원상담센터를 시작으로 향후 다른 군 조직에서도 활용할 수 있도록 시스템을 확장할 계획이다. 이정수 플리토 대표는 "이번 사업이 단순 상담 자동화를 넘어 상담원의 감정노동 부담을 줄이고 국민과 장병이 체감하는 상담 품질을 한 차원 높이는 국방 AX 혁신 모범 사례가 되길 바란다"며 "그동안 국내외 다양한 환경에서 쌓아온 AI 기술력과 노하우를 바탕으로 공공·국방 분야의 디지털 행정 혁신에 기여하겠다"고 밝혔다. 플리토 컨소시엄은 이번 육군본부 민원상담센터 구축을 시작으로 축적된 데이터와 음성 AI 기술을 접목해 서비스를 고도화할 방침이다. 향후 전군을 아우르는 지능형 국방 AI 서비스 플랫폼으로 발전시키는 것이 목표다.

2026.09.03 17:36김동원 기자

[ZD SW 투데이] 교보DTS, AI 고객상담 서비스 '커넥트원' 론칭 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆교보DTS, AI 고객상담 서비스 '커넥트원' 론칭 교보DTS가 상담 솔루션 전문기업 스펙트라와 협력해 AI 기반 통합 고객상담 서비스 '커넥트원'을 공식 론칭한다. 커넥트원은 고객 상담의 시작부터 상담사 지원, 후속 업무 처리, 운영 분석까지 전 과정을 하나의 AI 에이전트로 연결해 고객 경험 혁신과 상담 운영 효율화를 지원하는 서비스다. 특히 중소기업과 소상공인의 고객상담 인력 부족 문제를 해결하는 데 최적화된 플랫폼으로, 자체 쇼핑몰을 운영하거나 네이버스마트스토어·쿠팡 등 온라인 쇼핑몰 플랫폼을 활용하는 중소기업을 위한 맞춤형 서비스를 제공한다. AI 챗봇·콜봇, AI 업무 자동화, 상담 관리 기능 등을 지원한다. ◆NDS, AWS AI 컴피턴시 2개 부문 획득 NDS가 아마존웹서비스(AWS)의 AI 컴피턴시 중 '생성형 AI 컨설팅 서비스'와 '에이전틱 AI 컨설팅 서비스' 부문을 획득했다. 이 컴피턴시는 AWS 기술을 활용해 산업 및 활용 사례별 고객의 복잡한 과제를 해결할 수 있는 전문 기술 역량과 고객 성공 경험, 전문 인력과 서비스 제공 체계 등을 갖춘 AWS 파트너를 검증하는 전문 인증 프로그램이다. 회사는 이번 2개 부문 획득을 기반으로 AI 도입 컨설팅과 데이터 연계부터 서비스 설계·구축, 운영 및 고도화까지 AI 전환(AX) 전 과정을 통합 지원할 계획이다. 기업 내부 지식 검색과 데이터 분석, 업무 자동화 등 범용 업무부터 제조·물류 분야 설비 데이터 모니터링 및 이상 감지, 헬스케어·연구 분야 보안 데이터 분석까지 산업별 업무 환경에 특화된 AI 활용 사례를 지속 확대할 방침이다. ◆바이브컴퍼니, 롯데멤버스·제로투원파트너스와 'AI 트윈 컨슈머' 공개 바이브컴퍼니가 지난 2일 롯데호텔 월드 사파이어볼룸에서 열린 '2026 롯데 마케팅 컨퍼런스'에서 롯데멤버스, 제로투원파트너스와 공동 개발 중인 차세대 AI 소비자 인텔리전스 플랫폼 'AI 트윈 컨슈머'를 선보였다. 이 플랫폼은 실제 구매자 데이터와 소비 맥락을 결합했다. 롯데멤버스의 가명 처리된 구매 데이터가 누가 무엇을 샀는지를 보여주면, 바이브컴퍼니는 소비자들의 구매 후기와 소셜 데이터를 분석해 선택 이유와 소비 맥락을 더하는 구조다. 여기에 제로투원파트너스의 AI 모델링 기술을 결합해 대표 유형이 아닌 실제 개인 단위 소비자를 정밀하게 재현해 내는 방식이다. 데이터는 개인 식별 정보를 제거한 가명 데이터를 활용해 프라이버시 우려도 최소화했다. ◆이파피루스 파이뮤PDF, 글로벌 누적 다운로드 10억 건 돌파 출시 10주년을 맞은 이파피루스의 '파이뮤PDF(PyMuPDF)'가 글로벌 누적 다운로드 수 10억 건을 돌파했다. 이 솔루션은 파이썬 환경에서 PDF 문서를 고속으로 렌더링하고 텍스트와 이미지를 추출·변환·편집할 수 있도록 지원하는 초고속 PDF 처리 라이브러리다. 최근 거대언어모델(LLM)과 AI 기반 문서 데이터 전처리 수요가 급증하면서 다운로드 수도 늘어났다. 이같은 수요에 발맞춰 회사는 기존 PDF 영역을 넘어 확장된 문서 전처리 라이브러리인 '파이뮤PDF 프로'를 선보였다. 이는 기존 PDF뿐만 아니라 아래한글, MS 오피스 등 기업 및 공공기관에서 쓰이는 다양한 문서 포맷을 손실 없이 초고속으로 파싱·전처리할 수 있는 엔진이다.

2026.09.03 17:03한정호 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽·구글·메타, 9월 신모델 러시…AI 경쟁, '성능·효율'로 확전

오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 잇따라 최신 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 하반기 모델 경쟁에 불을 붙였다. 앤트로픽과 오픈AI가 코딩·사이버 보안 등 프런티어 모델의 성능 한계를 끌어올린 가운데 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 에이전트·코딩 성능과 비용 효율을 높이는 데 속도를 내는 분위기다. 3일 업계에 따르면 구글과 메타는 지난 2일(현지시간) 각각 '제미나이 3.8 플래시'와 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개했다. 이달 1일에는 앤트로픽이 '클로드 페이블 5.1'을 내놨으며 오픈AI도 차세대 모델 '아스트라'의 출시를 예고해 눈길을 끌었다. 각 업체들이 비슷한 시기에 신모델을 내놨지만 전략은 갈렸다. 앤트로픽과 오픈AI가 최고 성능 모델의 코딩·사이버 능력을 끌어올리는 데 힘을 준 반면, 구글과 메타는 상대적으로 저렴한 경량 모델의 성능과 활용도를 높이는 데 집중했다. 특히 구글은 이번에도 최고 성능 모델인 '프로' 대신 '플래시'를 또 다시 앞세워 눈길을 끌었다. '프로' 계열은 지난 2월 '제미나이 3.1 프로' 이후 반년 넘게 후속 모델이 나오지 않은 상태다. 앞서 구글은 지난 5월 연례 개발자 행사 '구글 I/O 2026'에서 '제미나이 3.5 프로'를 6월 중 출시하겠다고 예고했지만, 일정은 계속 미뤄지고 있다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 개발 과정에서 일부 '제미나이 3.5 프로' 후보 모델은 플래시 계열보다 충분한 성능 우위를 확보하지 못해 폐기된 것으로 전해졌다. 이에 구글은 최근 플래시 모델로 방향을 튼 모습이다. 지난 7월 3.6 플래시, 지난달 3.7 플래시에 이어 이번 3.8 플래시까지 6주 사이 세 번째 모델을 잇따라 내놓은 것이다. 이번에 선보인 제미나이 3.8 플래시는 소프트웨어 엔지니어링과 장시간 에이전트 작업, 복잡한 추론 능력을 강화했다. 구글은 이를 가장 지능적인 '워크호스' 모델로 소개하면서 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러로 기존 3.7 플래시와 같은 가격을 유지했다. 코딩 성능도 크게 끌어올렸다. 구글에 따르면 장기 소프트웨어 엔지니어링 평가인 '딥SWE v1.1'에서 제미나이 3.8 플래시는 상당수 대형 프런티어 모델을 앞섰다. 복잡한 작업에서는 추가 추론과 반복적인 도구 호출을 통해 결과를 개선하도록 설계했다. 구글은 사이버 보안 특화 모델인 '제미나이 3.8 플래시 사이버'도 이번에 함께 내놨다. 취약점 탐지와 자동 패치에 초점을 맞춘 모델로, 정부 기관과 주요 인프라 운영자, 소프트웨어 유지관리자 등 검증된 사용자에게 우선 제공된다. 같은 날 경량 모델인 '뮤즈 스파크 1.3'을 공개한 메타도 구글과 비슷한 전략을 내세우는 모습이다. 메타는 지난 4월부터 '뮤즈 스파크'보다 더 크고 강력한 모델을 개발 중이라고 밝혀왔지만, 아직 프론티어급 모델은 공개하지 않고 있다.대신 메타는 스파크 계열을 잇따라 고도화하며 코딩과 에이전트 등 실사용 영역에서 경쟁력을 높이고 있다. 이번에 공개한 '뮤즈 스파크 1.3'은 하나의 긴 대화 안에서 여러 업무를 처리하고 외부 도구를 사용해 정보를 수집하며 작업 계획을 보완하는 장기 에이전트 능력을 강화한 것이 특징이다. 비용 효율도 높였다. 메타는 이전 버전인 스파크 1.2와 비교해 도구 호출을 약 20%, 토큰 사용량을 약 25% 줄였다고 밝혔다. 이처럼 구글과 메타가 경량 모델의 실사용 성능과 비용 효율을 높이는 사이 앤트로픽과 오픈AI는 프런티어 모델의 성능 상한을 끌어올리는 데 집중하고 있다. 실제 앤트로픽이 이달 공개한 '클로드 페이블 5.1'은 기존 페이블 5보다 장시간 코딩과 과학 업무 수행 능력을 강화한 것이 특징이다. 특히 코딩과 컴퓨터 작업 능력을 평가하는 '터미널 벤치 4.0'에서는 55.8%를 기록해 기존 페이블 5의 42.0%를 웃돌았다. 과학 업무 평가 점수도 24.7%에서 52.6%로 높아졌다. 또 앤트로픽은 기본 토큰 가격은 유지하면서 캐시 읽기 비용은 75% 낮췄다. 장시간 에이전트 업무에서 이전 작업 내용을 반복적으로 불러올 때 발생하는 비용 부담을 줄이기 위한 조치다. 이에 맞서 오픈AI는 차세대 모델 '아스트라'를 앞세워 사이버 보안 성능을 끌어올리고 있다. 또 아스트라는 자체 준비성 프레임워크에서 사이버 보안 능력의 '크리티컬' 기준에 도달했다. 이는 적절한 도구와 시스템 접근 권한이 주어질 경우 사람이 각 단계를 지시하지 않아도 알려지지 않은 소프트웨어 취약점을 찾아내고 이를 악용할 방법까지 개발할 수 있는 수준이라는 의미다. 이에 오픈AI는 '아스트라'의 높은 위험성을 고려해 사용 범위를 제한키로 했다. 고급 사이버 기능은 초기 일부 테스터에게 먼저 제공한 뒤 방어 목적의 프로그램을 통해 승인된 사용자로 확대할 예정이다. 또 허가받지 않은 행동을 감시하고 의심스러운 활동을 자동으로 중단하는 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 "모델이 더 중요한 업무를 수행할 수 있게 되면서 정렬과 통제 실패가 미치는 영향도 더 심각해질 수 있다"며 "보호 조치가 충분하지 않을 경우 개발 속도를 늦출 의지도 필요하다"고 밝혔다. 업계에선 이번 신모델 경쟁이 기업들의 AI 도입 방식에도 영향을 줄 것으로 보고 있다. 최고 성능이 필요한 코딩·과학·사이버 보안 업무에는 프런티어 모델을 쓰고, 반복 호출이 많은 에이전트 업무에는 상대적으로 저렴한 경량 모델을 적용하는 식으로 활용 방식이 세분화될 가능성이 커졌기 때문이다. 모델 선택 기준도 단순 벤치마크 점수에서 벗어나고 있다. 실제 업무를 끝내는 데 필요한 토큰 사용량과 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 따져야 전체 운영 비용을 비교할 수 있어서다. 업계 관계자는 "경량 모델이 빠르게 고도화되면서 기업들이 프런티어 모델에만 의존할 필요가 줄어들고 있다"며 "앞으로 AI 업체들은 최고 성능을 끌어올리는 것과 동시에 실제 서비스에서 얼마나 낮은 비용으로 안정적인 성능을 제공할 수 있는지를 놓고 경쟁하게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.03 16:28장유미 기자

티빙 "침해사고에 따른 피해 시 1인당 300만원 보상"

티빙이 사이버 침해사고에 따른 고객 신뢰 회복을 위해 최대 300만원을 보상하는 안심보험을 비롯한 고객 보상 패키지를 내놨다. 정보보호 투자도 2030년까지 직전 5년 대비 약 4배로 확대하고, 보안 전문인력을 향후 5년 간 현재의 3배 수준으로 늘린다. 티빙은 3일 개인정보 유출에 따른 민관합동조사단 발표 직후 서울 광화문 코리아나호텔에서 설명회를 열어 고객 보상 계획과 중장기 정보보호 혁신 방안을 발표했다. 최주희 티빙 대표는 “민관합동조사단의 조사 결과를 겸허히 수용한다. 이번 침해사고로 고객 여러분께 심려와 불안을 끼쳐드린 점 진심으로 사과드린다”며 “고객의 신뢰를 회복할 수 있도록 재발방지 대책을 책임 있게 이행하겠다”고 약속했다. 티빙이 마련한 고객 보상 패키지는 ▲해킹 피싱 안심보험 ▲프리미엄급 시청환경 업그레이드 ▲티빙 포인트 ▲엔터테인먼트 쿠폰 등으로 구성됐다. 안심보험은 1년간 제공한다. 해킹과 피싱으로 발생한 사이버 금융사기는 물론 인터넷 쇼핑몰 사기와 개인 간 직거래 사기까지 1인당 최대 300만원을 보상한다. 시청 환경은 별도 신청 없이 프리미엄급으로 자동 업그레이드한다. 최신 영화 등을 개별 구매할 때 사용할 수 있는 티빙 포인트 5000원도 지급한다. '웨이브 AVOD 1개월 이용권'과 'CGV 콤보 3종 5000원 할인 쿠폰' 가운데 하나를 선택할 수 있는 엔터테인먼트 쿠폰도 제공한다. 보상 패키지는 7일부터 30일까지 신청을 받아 10월6일부터 적용한다. 구체적인 내용과 신청 방법은 티빙 공식 앱과 홈페이지에서 안내한다. 보상과 함께 정보보호 체계도 대대적으로 손본다. 티빙은 ▲정보보호 투자 보안 인력 확대 ▲제로 트러스트 기반 보안 체계 재구축 ▲조직 거버넌스 및 보안 문화 재정립 ▲외부 협력을 통한 전문성 강화 등 4대 전략을 추진한다. 우선 2030년까지 정보보호 투자를 직전 5년 대비 약 4배로 확대한다. 보안 조직은 프로덕트 보안과 클라우드 보안, 전사 IT 보안, 컴플라이언스 보안체계로 세분화한다. 전문인력도 향후 5년간 현재의 3배 수준으로 확충한다. 보안의 기본 원칙은 제로 트러스트로 전환한다. 인증과 접근 통제 과정에서 단계별로 검증하는 전사 보안 표준을 마련하고 직무와 목적에 따라 필요한 범위에서만 권한을 부여하는 최소 권한 원칙을 적용한다. 내부 침해를 전제로 시스템과 네트워크 영역을 분리하고 개인정보 등 중요 데이터 보호도 강화한다. AI 기반 지능형 탐지와 실시간 자동 대응 체계를 고도화해 위험이 감지되면 즉시 차단·격리할 수 있도록 할 계획이다. 보안 거버넌스도 개편한다. CEO-CISO·CPO 체계 아래 실무 보안협의체를 신설하고 보안 이슈 발굴부터 의사결정, 실행, 점검까지 이어지는 체계를 구축한다. 직무 맞춤형 보안 교육과 실전형 모의훈련도 정례화한다. 외부 전문가의 검증도 상시화한다. CEO 직속 '정보보호혁신 자문위원회'를 통해 보안 정책과 시스템 전반을 점검하고 개선 방안을 마련할 계획이다. 최 대표는 “이번 사고를 뼈아프게 반성하고 보안체계 전반을 근본부터 다시 세우겠다”며 “정보보호를 플랫폼의 가장 중요한 책임이자 경쟁력으로 삼고 고객 신뢰 회복에 최선을 다하겠다”고 강조했다.

2026.09.03 16:23박수형 기자

'한국형 브로드컴' 노리는 LG전자, SK하이닉스와 협력 무산

SK하이닉스와 LG전자가 추진해 온 반도체 개발 협력이 무산됐다. 양사는 지난 7월부터 차세대 기업용 SSD(eSSD) 백엔드(후공정) 디자인 일부 영역 외주를 놓고 논의를 이어왔다. 그러나 SK하이닉스가 자체 개발(인하우스)로 방향을 틀면서, 수개월간 논의는 백지화됐다. 주문형 반도체(ASIC) 디자인 서비스를 신사업으로 낙점하고 레퍼런스 확보를 기대했던 LG전자는 이번 개발 협력이 무산되면서 초기 외연 확장이 늦어졌다. 3일 반도체 업계에 따르면 SK하이닉스는 최근 LG전자에 차세대 eSSD 컨트롤러 후공정 협력을 진행하기 어렵다고 최종 통보한 것으로 파악됐다. 이번 논의는 인공지능(AI) 데이터센터발 고용량 eSSD 수요 폭증에 맞춰 SK하이닉스가 컨트롤러 개발 공급망 다변화를 노리고, LG전자가 최고기술책임자(CTO) 산하 SoC(시스템온칩)센터를 통해 '종합 ASIC 디자인 서비스' 시장에 본격 진출하면서 급물살을 탔다. 하지만 양사 이해관계와 구조적 한계가 맞물리며 합의점을 찾지 못했다. 사안에 정통한 한 반도체 업계 관계자는 "(양사가) 7~8월 eSSD 컨트롤러 백엔드 물량을 놓고 수차례 미팅했지만 최종 결렬됐다"며 "SK하이닉스가 (LG전자에 외주로 맡기려던 일부 디자인을) 자체 개발하기로 가닥을 잡으며 협력이 무산됐다"고 설명했다. 가장 큰 배경은 SK하이닉스 내부 전략 셈법이 꼽힌다. 솔리다임 인수를 통한 매출 안정화와 고대역폭메모리(HBM) 사업 호조 속에서, 굳이 높은 비용을 지불하면서 외부 플랫폼을 도입할 명분이 크지 않다고 판단한 것으로 보인다. 여기에 턴키(일괄 수주)가 아닌 일부 공정 위탁이라는 한계로 인해, LG전자 엔지니어가 SK하이닉스 보안 구역에 상주하며 작업해야 하는 등 실무·보안상 엇박자가 부담이었다는 풀이도 나온다. 당초 양사는 SK하이닉스 eSSD 컨트롤러의 백엔드(후공정) 디자인 일부를 LG전자에 맡기는 방향으로 논의해 왔다. SK하이닉스의 독자노선 회귀에 대해 내부 개발진 사이에서는 우려 목소리가 나오는 것으로 알려졌다. 반도체 업계 한 관계자는 "지난 버전 역시 자체 개발 과정에서 구동 이슈 등 난항을 겪었던 만큼 개발 실무진 사이에서는 대기업급 설계역량을 갖춘 외부 파트너에 디자인 일부를 맡기길 원했던 분위기가 있었다"고 밝혔다. 그는 "핵심 인력이 HBM 로직 다이 등 주력 분야로 배치되면서 솔루션 개발인력이 부족한 가운데, 자체 완결로 돌아선 결정이 향후 양산 일정에 부담이 될 수 있다"고 밝혔다.

2026.09.03 16:20전화평 기자

롯데이노베이트, 데이터센터 성장동력으로 육성…40MW급 운영 따냈다

롯데이노베이트가 40메가와트(MW)급 대형 데이터센터 위탁운영을 맡으며 데이터센터 사업 확대에 나선다. 엣지 데이터센터부터 인공지능(AI)·하이퍼스케일 데이터센터까지 설계·구축·운영(DBO) 사업 포트폴리오를 넓혀 새로운 성장동력으로 육성한다는 목표다. 롯데이노베이트는 이지스자산운용의 안산 데이터센터 위탁운영 사업을 수주했다고 3일 밝혔다. 안산 데이터센터는 지하 2층~지상 9층, 수전용량 40MW급 규모로 조성된다. 롯데이노베이트와 이지스자산운용의 데이터센터 관련 계약은 이번이 두 번째다. 앞서 양사는 지난 2월 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번에는 40MW급 데이터센터 위탁운영 사업까지 협력을 확대하면서 엣지 인프라에서 대형 데이터센터까지 협력 범위를 넓히게 됐다. 롯데이노베이트는 약 20년간 데이터센터 구축·운영 경험을 쌓아왔다. 현재 서울·용인·대전 등에 총 4개 데이터센터를 직접 구축·운영 중이다. 글로벌 기업을 포함한 외부 고객을 대상으로 코로케이션 서비스도 제공해왔다. 고객의 서버 등 IT 장비를 안정적인 전력·냉각·보안 환경에서 운영하며 데이터센터 서비스 역량을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 자체 데이터센터는 AI 관련 기술 연구·실증에도 활용되고 있다. 아주대학교가 수행하는 산학협력단 컨소시엄의 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제를 지원하는 등 고밀도 AI 인프라에 필요한 기술과 서비스 역량을 고도화하고 있다. 외부 데이터센터 사업도 확대 중이다. 롯데이노베이트는 지난해 12월 캄스퀘어의 데이터센터 위탁운영 사업을 수주한 데 이어 올해 2월 이지스자산운용과 엣지 데이터센터 DBO 계약을 체결했다. 이번 안산 데이터센터까지 추가하며 대형 데이터센터로 사업 영역을 넓히는 모습이다. 롯데이노베이트는 데이터센터 관련 사업 범위도 확대한다. 외부 고객을 대상으로 DBO와 위탁운영 사업을 키우고 엣지 데이터센터부터 AI·하이퍼스케일 데이터센터까지 규모와 용도별 사업 수행 역량을 강화한다는 방침이다. 전산장비 조달부터 데이터센터 설계·구축, 운영 서비스까지 연결하는 엔드투엔드 사업 체계도 고도화한다. 고성능 AI 인프라 구축으로 랙당 전력밀도가 높아지는 시장 변화에 대응해 고효율 공조·냉각 솔루션 등 관련 기술 경쟁력도 강화한다는 목표다. 김근배 롯데이노베이트 클라우드부문 상무는 "이번 계약은 이지스자산운용과의 협력이 엣지 데이터센터 DBO에서 대형 데이터센터 위탁운영으로 확대됐다는 점에서 의미가 있다"며 "20년 이상 축적한 경험과 검증된 서비스 경쟁력을 바탕으로 외부 고객 대상 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. 이어 "대형 데이터센터 운영 레퍼런스를 향후 신규 사업 기회와 후속 수주로 연결해 데이터센터를 회사의 핵심 성장사업으로 육성하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.03 15:56한정호 기자

VDI야 AI야?...틸론, '디스테이션 X' GS인증 1등급 획득

틸론(대표 최백준)이 차세대 VDI 플랫폼 '디스테이션 X(Dstation X)'로 소프트웨어 품질인증 최고 등급인 GS(Good Software)인증 1등급을 받았다. 이 회사는 국내에서 처음으로 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 상용화했다. 특히 이번 GS인증 1등급 제품(솔루션)은 틸론이 독자개발한 '계층적 다중 AI 시스템' 인터페이스를 탑재했다. 또 커널 기반 보안·접근제어·워터마크·멀티테넌트 등 보안·운영 기능을 강화, OIGP 계층형 AI 워크스페이스로 확장한 점이 눈에 띈다. OIGO는 Organization AI, Internal AI, Group AI, Personal AI의 약어다. 2018년 v3.0·2021년 v9.0에 이어 세 번째...인증 모델명 'Dstation v10.0' 이번 GS이증 1등급 획득은 2018년 v3.0, 2021년 v9.0에 이어 세 번째다. 인증 모델명은 'Dstation v10.0'이다. 틸론은 3일 이 같은 내용을 밝히고, 이번 인증을 발판으로 공공·금융·기업 시장에서 차세대 VDI 공급을 늘려 가겠다고 강조했다. GS인증은 과학기술정보통신부 고시에 따라 실제 운영환경에 가까운 시험환경에서 국제표준을 기준으로 소프트웨어 품질을 평가하는 국가 인증이다. 1등급을 받으면 공공기관 우선구매 대상이 된다. 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록과 제3자 단가계약도 가능하다. 정보화 사업 벤치마크테스트(BMT)도 면제된다. 공공기관이 별도 입찰 없이 제품을 살 수 있는 길이 열리는 셈이다. 틸론은 "이번 인증은 조달 주력 제품의 세대 교체를 국가 공인 기준으로 검증받았다는 점에서 의미가 남다르다"면서 "2021년부터 2026년까지 나라장터 VDI 부문에서 평균 83.2%의 점유율로 6년 연속 1위를 지켜 왔고, 이 실적을 이끈 v9.0의 후속 제품이 디스테이션 X"라고 설명했다. '디스테이션 X'는 많은 사용자를 동시에 수용해야 하는 기업·공공·금융기관과 서비스형 VDI(DaaS) 사업자를 겨냥한 제품이다. 사용자는 PC와 노트북, 태블릿 등 어떤 단말에서든 중앙의 가상 PC에 접속할 수 있고, 관리자는 다수의 가상 PC와 정책을 한 화면에서 다룬다. 하이퍼V와 KVM 등 기관이 이미 쓰고 있는 인프라 위에 올릴 수 있어 전환 부담이 적다. 보안 분야 개선 가장 두드러져...RBAC와 ABAC 함께 도입 이번 버전에서 가장 달라진 대목은 보안이다. 역할 기반 접근제어(RBAC)와 속성 기반 접근제어(ABAC)를 함께 도입해 관리자와 사용자에게 직무와 접속 환경에 따라 꼭 필요한 권한만 주고, 가상머신 커널 단에서 프로세스와 네트워크 접근을 직접 통제한다. 응용프로그램 수준에서 동작하는 보안 도구보다 우회가 어렵다는 것이 틸론의 설명이다. 여기에 스크린·문서 워터마크와 화면 캡처 차단, 관리자 포털 접근제어, 내·외부 접속 구분 정책이 새로 들어갔다. 보안 이벤트는 모두 시간 정보와 함께 중앙 감사 로그에 쌓여 실시간 감시뿐 아니라 사고 뒤 원인 추적에도 쓸 수 있다. 운영 편의 기능도 개선했다. 사용자·관리자 포털이 영어와 일본어를 지원하고, 프로비저닝과 인증 모듈, 맥(Mac)·리눅스 원격접속을 개선했다. 개선한 원격접속 기능은 대형 디스플레이와 4K 영상 등 고해상도 환경에서 LG그룹사 서비스를 통해 검증받은 것으로 알려졌다. 조직이나 고객사별로 데이터와 정책을 분리하는 멀티테넌트 기능을 갖춰 DaaS 사업자도 쓸 수 있다. HTML5 웹 접속을 지원해 클라이언트나 플러그인을 깔지 않고 브라우저만으로 가상 데스크톱을 열 수 있고, 자체 개발한 디바이스 리다이렉션 프로토콜이 웹캠·프린터 등 주변기기 트래픽을 압축해 원격 환경의 네트워크 부담을 덜었다. 틸론은 '디스테이션 X'를 기관 내부 AI로 들어가는 관문으로 키운다는 구상이다. 이를 위해 AI를 기관(Organization)·조직(Internal)·그룹(Group)·개인(Personal) 네 계층으로 나누고 외부 상용 AI는 게이트웨이를 거쳐 쓰게 하는 '계층적 다중 AI 체계(OIGP)'를 제시했다. 상위 계층이 보안과 예산을 통제하고 하위 계층은 업무별 자율성을 갖는 구조로, 계층 사이에 데이터는 격리되고 정책은 상속된다. 각 계층의 AI에 VDI 전용 메신저 '스테이션(Station)'을 통해서만 접근하게 하면 복사·다운로드·화면 캡처·외부 저장장치 연결을 정책으로 막고 누가 무엇을 썼는지 기록이 남는다. 생성형 AI를 도입하려는 기관이 가장 부담스러워하는 데이터 보호와 감사 요건을 VDI로 풀겠다는 접근이다. "오픈 웨이트 AI 모델로 '내부 LLM' 구축 세계적 추세" 틸론은 기본형 디스테이션 X와 함께 엔지니어링(XE), 개발환경(XT), AI 플랫폼(XI), AI 컴퓨터 기반 시험(XABT) 등 용도별 라인업을 영구·연간 라이선스로 구성해 나라장터 종합쇼핑몰 등록을 추진하고 있다. 이를 바탕으로 공공·금융기관과 대학 등 교육기관 대상 공급을 확대할 계획이다. 최백준 틸론 대표는 "오픈 웨이트(Open Weights) AI 모델로 '내부 LLM'을 구축하는 것이 세계적인 추세인 만큼, 내부 정보 유출 방지와 원격 보안 업무환경 구축 제품을 여기에 결합해 조직 안에서 실제로 쓸 수 있는 AI 업무환경에 최적화된 솔루션을 공급할 준비를 마친 셈"이라고 밝혔다. 이어 "디스테이션 X는 보안과 사용자 편의성을 향상시키는데 그치지 않고, 내부 AI 통합 기능과 외부 상용 AI용 내장 게이트웨이, GPU 슬라이싱, OIGP 개념을 적용한 LLM 인터페이스까지 갖췄다"면서 "VDI가 가상 PC 접속 도구에서 AI와 온톨로지가 결합된 업무환경의 기반으로 바뀌는 흐름에 제품 차원에서 가장 먼저 대응한 셈"이라고 덧붙였다.

2026.09.03 15:14방은주 기자

[AI는 지금] MS, AI 맞춰 11년 만에 공시 체계 개편…애저 매출 별도 공개

마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 사업 변화를 실적에 반영하기 위해 11년 만에 공시 체계를 개편했다. AI 인프라 투자 부담이 빠르게 커지는 가운데 '애저' 분기 매출을 처음 공개하면서 향후 클라우드 사업의 성장 규모와 투자 성과에 대한 시장의 검증도 한층 구체화될 전망이다. 2일(현지시간) MS가 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 '2027회계연도 사업부문 및 투자자 지표' 자료에 따르면 MS는 기존 3개 보고 사업부문을 '에이전트 및 인프라'와 '디바이스 및 컨슈머' 등 2개로 재편한다. 새 체계는 2027회계연도 1분기(7~9월) 실적부터 적용된다. MS는 그 동안 사업 실적을 생산성 및 비즈니스 프로세스, 인텔리전트 클라우드, 퍼스널 컴퓨팅으로 구분해 발표했다. 하지만 AI가 업무용 소프트웨어와 개발 도구, 보안, 클라우드 인프라 전반에 적용되면서 기존 사업부문만으로 제품 간 연계와 수익 구조를 설명하기 어려워지자 체계를 바꿨다. 에이전트 및 인프라 부문에는 애저와 마이크로소프트365(M365) 클라우드, 생산성·서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 포함된다. 디바이스 및 컨슈머 부문은 검색·광고와 엑스박스, 윈도 주문자상표부착생산(OEM)·기기 사업으로 구성된다. 새 기준을 소급 적용한 2026회계연도 에이전트 및 인프라 부문 매출은 2681억 2700만 달러로 전년보다 22.6% 증가했다. 영업이익은 23.1% 늘어난 1363억 6500만 달러로 집계됐다. 마이크로소프트 전체 매출의 80.8%, 영업이익의 87.8%가 이 부문에서 발생했다. 반면 디바이스 및 컨슈머 부문 매출은 637억1200만 달러로 1.2% 증가하는 데 그쳤다. 영업이익은 6.5% 늘어난 188억7200만 달러였다. 매출과 영업이익 비중은 각각 19.2%, 12.2%로 에이전트 및 인프라 부문과 큰 격차를 보였다. 에이전트 및 인프라 부문의 영업이익률은 50.9%로, 디바이스 및 컨슈머 부문의 29.6%보다 21.3%포인트 높았다. 다만 애저와 M365, 서버 라이선스, 산업 솔루션, 컨설팅·지원 사업이 함께 포함돼 개별 AI 제품의 매출과 수익성은 확인하기 어렵다. MS는 이번에 클라우드 플랫폼 '애저' 매출도 별도 공개해 관심이 쏠린다. 그동안 분기 실적에서 성장률만 제시해 온 애저 매출 규모를 처음 확인할 수 있게 됐기 때문이다. 새 기준으로 계산한 2026회계연도 4분기 애저 매출은 294억1700만 달러로, 전년 동기보다 42% 증가했다. 연간 매출은 1019억3800만 달러로 집계돼 1000억 달러를 넘어섰다. 애저의 분기 매출이 공개되면서 글로벌 클라우드 3사의 외형을 비교할 수 있는 기준도 마련됐다. AWS와 구글클라우드는 매출액을 공개해 왔지만 MS는 애저 성장률만 제시해 직접적인 비교가 어려웠다. 다만 3사가 클라우드 매출에 포함하는 제품과 서비스 범위가 달라 수치만으로 경쟁력을 판단하는 데는 한계가 있을 것으로 보인다. MS는 애저 매출 집계 대상도 사용량 기반 클라우드·AI 인프라 중심으로 조정했다. 기존 애저 실적에 포함됐던 깃허브 클라우드와 기타 개발자 클라우드 서비스, 시큐리티 코파일럿 매출은 M365 상용 클라우드로 옮겼다. 헬스케어·생명과학 클라우드 매출은 산업 솔루션에 편입했다. 온프레미스 기반 깃허브와 기타 개발자 서비스 매출도 기존 서버 제품에서 M365 상용 제품으로 이동했다. 이에 따라 유료 깃허브 이용자는 M365 상용 좌석 증가율에 포함됐다. 깃허브 조직을 M365에 통합하는 것이 아니라 제품별 매출과 이용자 지표의 분류 기준을 바꾸는 조치다. 공시 기준 변경에 따라 2026회계연도 M365 클라우드 매출은 1002억9900만 달러로 다시 집계됐다. 깃허브 유료 좌석이 추가되면서 M365 상용 좌석 증가율은 기존 6%에서 7%로 높아졌다. 애저 연간 성장률은 일부 서비스가 제외되면서 41%에서 40%로 낮아졌다. 산업별 소프트웨어와 광고 사업의 집계 방식도 달라졌다. 다이내믹스365와 링크드인 인재·영업 솔루션, 헬스케어·생명과학 클라우드는 산업 솔루션으로 통합했다. 링크드인 마케팅 솔루션과 프리미엄 구독 매출은 검색·광고 실적에 포함시켰다. 기존에 따로 제시했던 링크드인과 다이내믹스365 성장률은 새 투자자 지표에서 빠졌다. MS는 2027회계연도 1분기 전체 매출 전망을 기존 898억5000만~909억5000만 달러로 유지했다. 에이전트 및 인프라 부문 매출은 751억5000만~757억5000만 달러, 디바이스 및 컨슈머 부문은 147억~152억 달러로 예상했다. 같은 기간 자본지출은 500억 달러를 웃돌 것으로 예상했다. 여기에 애저 매출은 고정환율 기준 44~45%, M365 상용 클라우드 매출은 약 17% 증가할 것으로 내다봤다. 이 수치는 지난 7월 29일 발표한 전망을 새 공시 기준에 맞춰 재분류한 것으로, 당초 제시된 전체 매출과 비용, 영업이익률 전망에는 변동이 없다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 "AI는 우리가 무엇을 만들고 어떻게 운영하는지를 바꾸고 있으며 제품 간 경계와 사업모델도 재편하고 있다"며 "이제 하나의 애플리케이션이나 서비스를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 수행하려는 업무의 전체 과정을 연결해야 한다"고 말했다.

2026.09.03 15:12장유미 기자

AI가 업무 이해·판단·실행까지…KT, '에이전틱 데이터 플로우' 개발

AI가 고객 데이터를 찾아 분석하고 회사의 업무 규정에 맞춰 판단한 뒤 실제 업무까지 처리한다. 업무 과정에서 문제가 생기면 어느 단계에서 오류가 발생했는지 찾아 다시 개선한다. KT는 AI 에이전트에 회사의 데이터와 업무 노하우를 연결해 실제 업무를 맡길 수 있는 전사 데이터 활용 체계를 구축했다고 3일 밝혔다. AI가 질문에 답하거나 정보를 찾아주는 수준을 넘어 기업의 업무 맥락을 이해하고 판단과 실행까지 맡도록 하는 것이 핵심이다. '에이전틱 데이터 플로우'로 불리는 솔루션으로, KT는 AI가 스스로 판단하고 작업하는 에이전틱 AI 시대에는 모델 자체의 성능만큼 기업 내부의 데이터와 업무 지식을 제대로 이해하는 능력이 중요하다고 판단했다. 여러 AI 에이전트가 함께 일할수록 이 문제는 더 복잡해진다. 기업 데이터는 고객과 상품, 영업, 마케팅 등 여러 시스템에 흩어져 있고 같은 정보를 두고도 시스템마다 명칭이나 기준이 다를 수 있다. 여기에 개인정보 여부와 접근 권한, 사내 정책과 업무 절차까지 따져야 실제 업무에 활용할 수 있다. KT는 이를 해결하기 위해 에이전틱 데이터 플로우를 ▲K 피처 맵 ▲K 메타 ▲KT 온톨로지 ▲K 이밸류에이션 등 4개 축으로 구성했다. 데이터 준비부터 의미 파악, 업무 수행, 결과 검증까지 AI가 일하는 전 과정을 하나로 연결하는 구조다. 1600여 종 데이터 정리…AI가 찾아서 바로 쓴다 AI가 일을 시작하는 데 필요한 데이터는 K 피처맵에 모았다. 가입과 이용, 상품, 마케팅 등 여러 시스템에 나뉘어 있던 정보를 같은 기준으로 정리해 AI가 바로 사용할 수 있도록 했다. 현재 고객 프로파일과 상품·요금제, 이용 패턴, 채널 행동 등 KT 사업 전반에 걸쳐 1600여 종의 표준 데이터 자산이 구축됐다. AI가 업무를 맡을 때마다 원천 데이터의 위치를 찾고 다시 가공하는 과정을 거치지 않아도 되는 셈이다. 데이터는 품질 검증과 버전 권한 관리가 이뤄지고 보안 검토와 접근 권한 설정도 사전에 거친다. AI가 필요한 정보를 빠르게 가져다 쓰면서도 허용되지 않은 데이터에 접근하는 일을 막기 위한 장치다. K 메타는 AI에 데이터의 의미를 알려준다. 데이터의 이름과 정의, 형식뿐 아니라 저장된 위치와 다른 정보와의 연결 관계를 관리한다. 개인정보나 기밀정보 여부, 보안 등급과 사용 권한도 함께 제공한다. 예컨대 AI가 고객 분석을 맡았다면 어떤 고객 데이터가 존재하는지를 찾는 데서 끝나지 않는다. 각각의 정보가 무엇을 의미하고 서로 어떻게 연결되는지, 현재 맡은 업무에 사용해도 되는 정보인지까지 판단할 수 있다. AI가 기업 데이터를 제대로 읽기 위한 일종의 지도와 사용설명서를 함께 제공하는 방식이다. 매뉴얼 운영 노하우까지 연결…AI가 판단하고 실행한다 데이터를 찾고 이해한 다음에는 회사가 실제로 일하는 방식을 알아야 한다. 같은 정보를 갖고 있어도 회사의 정책과 업무 절차를 모르면 AI가 실제 업무를 대신하기 어렵기 때문이다. KT 온톨로지가 이 역할을 맡는다. 사내에서 사용하는 용어와 정책, 업무 매뉴얼, 운영 과정에서 쌓인 노하우를 서로 연결된 의미 체계로 구조화해 AI가 상황에 맞는 판단을 내릴 수 있도록 한다. 사람이 읽고 따라 하던 업무 매뉴얼과 운영 절차도 AI가 직접 실행할 수 있는 워크플로우로 바꾼다. 직원 개인이나 조직에 축적됐던 업무 경험을 디지털 자산으로 만들어 AI가 판단하고 실제 업무를 처리하는 데 활용하는 것이다. AI가 일을 제대로 했는지는 K 이밸류에이션이 확인한다. 공개 벤치마크와 함께 한국어와 국내 산업 환경을 반영한 자체 평가 기준을 활용해 AI 모델과 에이전트의 품질을 점검한다. 최종 결과만 평가하지 않는다. AI가 업무를 시작하면서 어떤 계획을 세웠는지, 필요한 도구를 제대로 호출했는지, 각 단계에서 어떤 판단을 내렸는지까지 살펴본다. 잘못된 결과가 나오면 오류가 발생한 지점을 찾아 다시 개선할 수 있는 구조다. KT는 에이전틱 데이터 플로우를 마이K와 세일즈 에이전트, 소상공인 에이전트 등에 적용하고 있다. 출시 예정인 업무 자동화 가칭 에이전트 'K-Claw'에도 적용할 계획이다. 모두의AI와 연계해 적용 범위도 넓힌다. KT가 통신 사업을 운영하며 축적한 데이터와 업무 지식, 운영 경험을 AI가 활용할 수 있는 자산으로 바꾸고 이를 다양한 산업과 업무 영역으로 확장한다는 구상이다. 이상봉 AX미래기술원 AX데이터랩장은 "KT가 목표로 하는 것은 회사 데이터를 알고 있는 AI가 아니라 회사에서 어떻게 일하는지까지 아는 AI"라며 "필요한 데이터를 스스로 찾고 의미를 파악한 뒤 사내 규칙에 따라 판단하고 업무를 수행하며, 그 과정과 결과까지 검증하는 AI 에이전트를 실제 업무 현장에 투입할 계획이다"고 말했다.

2026.09.03 15:00박수형 기자

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