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KT, 국산AI 한데 묶어 1인 1에이전트로...'모두의AI' 이음 공개

KT가 여러 국산 AI 모델과 국내 서비스 기업을 연결해 국민 누구나 일상에서 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트 개발에 나선다. 검색이나 단순 질의응답에 머무르지 않고 공공, 교육, 금융, 쇼핑 등 서로 다른 서비스를 하나의 AI 경험으로 연결해 '1인 1에이전트' 시대를 앞당긴다는 구상이다. KT는 4일 과학기술정보통신부가 주관한 '모두의 AI' 사업 설명회에서 KT 컨소시엄의 프로젝트 '이음'을 공개하고 서비스 개발 계획과 추진 전략을 발표했다. 프로젝트의 핵심은 '이음 인사이드(Inside)'다. 국민이 자주 이용하는 각종 서비스에 AI를 심고 이를 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 생태계를 구축하는 전략이다. 특정 앱이나 서비스에 종속되지 않고 앱과 웹, IPTV 등 이용 채널이 달라지더라도 일관된 AI 경험을 제공하는 것이 목표다. KT는 이를 위해 업스테이지와 솔트룩스, 다음, 무신사, 직방, EBS, 매스프레소, BC카드 등 AI 기술기업과 생활밀착형 서비스 사업자들을 컨소시엄에 모았다. 각사가 보유한 전문 서비스와 AI 기술을 하나의 생태계에서 연결하고, 향후 새로운 AI 모델이나 서비스를 가진 기업도 추가로 참여할 수 있도록 문을 열어둘 계획이다. 범용 AI 영역에서는 검색을 통한 최신 정보와 복수의 국산 AI 모델을 함께 활용한다. 하나의 모델에 의존하기보다 질문과 서비스 특성에 따라 적합한 모델을 활용해 답변의 정확성과 신뢰도를 높이겠다는 구상이다. 공공서비스에도 AI 에이전트가 적용된다. 이용자가 질문하면 답을 내놓는 기존 챗봇 방식에서 한발 더 나아가 개인의 상황을 고려해 필요한 정보를 먼저 알리거나 받을 수 있는 혜택을 추천하는 기능을 구현할 예정이다. 향후 영농과 창업 등으로 적용 분야를 넓혀 AI가 실제 생활 속 문제 해결을 돕도록 서비스를 고도화한다. 국산 AI 골라 쓰는 '토큰팩토리'가 두뇌 서로 다른 AI 모델과 서비스를 연결하는 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 '토큰팩토리'가 자리한다. 업스테이지의 Solar를 비롯해 모티프테크놀로지스의 Motif, 솔트룩스의 LUXIA, NC AI의 VARCO, KT의 믿음 등 여러 국산 AI 모델을 한 플랫폼에서 운영한다. AI 연산과 인프라 운영에도 국내 기업의 기술을 활용한다. 리벨리온의 NPU를 비롯해 래블업과 베슬AI의 AI 인프라 운영 최적화 기술을 토큰팩토리와 결합한다. 서비스 종류와 이용 상황에 따라 적합한 AI 모델을 자동으로 연결하면서 서비스 운영의 안정성도 확보한다는 계획이다. 결국 이용자 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택할지 일일이 고민하지 않아도 된다. 여러 모델과 인프라를 뒤에서 통합 운영하고 서비스에 적합한 AI를 연결하는 구조를 통해 하나의 에이전트가 다양한 서비스를 처리하도록 만드는 방식이다. 공공부터 생활서비스까지…'AI 라스트마일' 노린다 KT 컨소시엄은 참여 기업들과 구체적인 서비스 기능을 확정한 뒤 공동 개발과 기술 검증에 들어간다. 서비스 준비와 베타서비스를 거쳐 상용화하는 과정에서 주요 기능과 차별화 요소를 단계적으로 공개할 방침이다. 기술과 보안 체계, 이용자 경험 등도 개발 단계에 맞춰 순차적으로 선보인다. 특히 초기 참여 기업에 국한하지 않고 외부 AI 모델과 서비스 사업자가 계속 들어올 수 있는 구조를 구축한다. AI 기술 자체의 경쟁을 넘어 다양한 국내 서비스가 AI 에이전트와 연결되는 생태계를 만드는 데 초점을 맞췄다. 박윤영 KT 대표는 “모두의 AI는 1인 1에이전트 시대로 가는 징검다리이자 국민 모두가 AI를 쉽고 편리하게 체감할 수 있는 'AI 기본사회' 실현의 첫걸음”이라고 말했다. 이어 “프로젝트 '이음'을 통해 국민 실생활의 문제를 해결하는 AI와 디지털 소외계층까지 포용하는 AI 라스트마일을 구현하겠다”며 “국내 최고 수준의 멀티모델과 KT 역량을 담은 토큰팩토리를 기반으로 빠르고 정확하며 안정적인 AI 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.

2026.09.04 14:36박수형 기자

AI스페라, 중동 시장 공략 확대…UAE 중심 파트너 3곳과 협력

사이버 위협 인텔리전스 기업 AI스페라(대표 강병탁)가 현지 파트너 네트워크 확대와 금융권 고객 확보를 바탕으로 중동 보안시장 공략을 강화한다. AI스페라는 테크파크스(TechParks), 클라우드스페라(CloudSphera), 리콘(Reconn) 등 3개사와 파트너십을 구축, UAE와 이집트를 중심으로 사업 기반을 확대하고 있다. 2024년 5월 테크파크스를 시작으로 2025년 11월 클라우드스페라, 2026년 5월 리콘과 순차적으로 협력 관계를 맺으며 현지 파트너 네트워크를 확충했다. 현지 파트너십은 실제 고객 확보로도 이어졌다. AI스페라는 올해 1월 테크파크스와의 협력을 통해 중동 지역의 주요 대형 은행을 고객으로 확보했다. 현지 파트너를 통한 사업 전개가 금융권 도입 성과로 연결된 사례로, 향후 지역 내 고객 확대를 위한 레퍼런스를 마련했다는 의미가 있다. 리콘과의 협력은 중동 시장 공략을 강화하는 동시에 아프리카까지 공급 기반을 넓히는 역할을 한다. 두바이 기반 사이버보안 유통기업 리콘은 AI스페라의 '크리미널 IP(Criminal IP)' 중동·아프리카 지역 공식 유통 파트너다. 중동과 북아프리카, 사하라 이남 아프리카 지역의 보안관제 서비스 기업(MSSP), 보안운영센터(SOC), 위협 분석팀 등을 대상으로 솔루션 공급을 추진한다. 리콘은 개념검증(PoC)부터 기존 보안 시스템과 연동, 위협 인텔리전스 교육, 도입 이후 기술 지원까지 제공한다. 현지 고객이 운영 중인 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 보안 오케스트레이션·자동화 및 대응(SOAR), 확장 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼에 크리미널 IP를 연계해 위협 정보를 실제 보안 운영에 활용할 수 있게 지원한다. 크리미널 IP는 세계 약 43억 개의 IP 주소를 지속적으로 스캐닝한다. 실시간 IP 인텔리전스, 도메인 스캐닝, 공개출처정보(OSINT), 다크웹 모니터링 등을 통해 기업의 외부 위협 식별과 대응을 돕는다. 외부에 노출된 자산을 지속적으로 탐색하고 취약점과 악성 IP·도메인 연관성, 공격 명령제어(C2) 서버 등 위협 정보를 분석해 보안팀이 대응 우선순위를 판단할 수 있게 지원한다. 강병탁 AI스페라 대표는 “중동·아프리카는 기업과 기관이 외부 위협과 확대되는 공격표면을 보다 명확히 파악하려는 수요가 커지고 있는 전략적으로 중요한 시장”이라며 “크리미널 IP의 글로벌 위협 인텔리전스 및 ASM 역량과 현지 파트너의 전문성 및 고객 네트워크를 결합, 지역 보안팀이 노출된 자산과 위협을 식별하고 실제 사고로 이어지기 전에 대응할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 한편 크리미널 IP는 현재 150개 이상 국가에 서비스하고 있다. 팔로알토 네트웍스·포티넷·OpenCTI·Wazuh 등 40개 이상의 보안 플랫폼과 연동된다. AI스페라는 위협 인텔리전스 플랫폼 크리미널 IP와 AI 기반 위협 노출 관리 솔루션 'AITEM'을 바탕으로 국내외 사업 영역을 확대하고 있다.

2026.09.04 14:34방은주 기자

AI시대 보안 리스크는?...프라이빗AI, '테크서밋' 개최

프라이빗에이아이(PRIBIT AI, 대표 김영랑)가 4일 반얀트리 서울에서 'AI 테크 서밋(AI Tech Summit)'을 개최했다. AI 시대 기업이 직면할 새로운 위험과 이를 관리하기 위한 전략을 제시했다. 프라이빗에이아이는 지난 7월 사명 변경을 계기로 기존 보안 기업에서 AI 거버넌스·위험통제 기업으로 사업 정체성을 새로 정립했다. AI활용이 기업 전반으로 확산하면서 데이터 접근과 권한, 실행 과정에서 발생하는 위험까지 통합적으로 관리하는 체계가 중요해졌다는 판단에서다. 이날 행사는 프라이빗에이아이의 새로운 사업 방향을 공유하는 동시에, AI 에이전트부터 금융권 AI·SaaS 도입, 국가 AI 보안 체계, 공급망 보안까지 AI 전환 과정에서 부상하는 주요 과제를 산업·기술·정책 관점에서 논의했다. 행사는 임문영 더불어민주당 의원 축사에 이어 손기욱 사이버안보학회 회장(서울과학기술대학교 교수)의 기조연설로 시작했다. 손 교수는 'AI 에이전트 시대, 사이버보안'을 주제로 AI가 사용자의 명령을 수행하는 단계를 넘어 데이터와 시스템에 직접 접근하고 업무를 실행하는 환경에서 나타날 수 있는 보안 위협과 새로운 대응 방향을 짚었다. 이어 김영랑 프라이빗에이아이 대표는 '사람과 AI가 공존하는 시대, 우리는 어떠한 리스크(Risk)를 대비해야 하나?'를 주제로 회사의 새로운 비전을 발표했다. 김 대표는 AI 시대 기업이 관리해야 할 위험의 범위가 어떻게 달라지고 있는지 설명하고, 이에 대응하기 위한 프라이빗에이아이의 사업 방향과 기술 전략을 소개했다. 프라이빗에이아이가 주목하는 것은 AI 자체의 성능보다 AI가 기업 안에서 실제 업무를 수행하는 과정에서 발생하는 위험이다. AI 에이전트가 내부 데이터와 API, 업무 시스템을 활용하기 시작하면 과도한 데이터 접근, 허가되지 않은 도구 호출, 중요 정보 반출, 잘못된 자동 실행처럼 기존 사이버 공격과는 다른 형태의 위험이 발생할 수 있다. 프라이빗에이아이는 AI 도입에 따른 과제를 개별 보안 위협보다 기업 운영 전반의 위험 관리 관점에서 바라봤다. 기업이 AI 활용 원칙과 허용 범위를 정하고, 데이터 접근과 권한, 실행 과정이 정해진 기준을 따르는지 지속적으로 확인할 수 있는 체계가 필요하다는 것이다. 오후 세션에서도 이러한 논의를 산업별로 구체화했다. 강형우 금융보안연구회 위원장(고려대학교 교수)은 'AI/SaaS 활용을 위한 금융권 제로트러스트 도입 전략'을 통해 규제가 엄격한 금융 환경에서 AI와 SaaS 활용을 확대하기 위해 필요한 신뢰 체계와 접근 통제 전략을 설명했다. 이어 프라이빗에이아이는 온디바이스 AI 관련 위협 탐지와 대응 기술, 공공기관 국가 망 보안체계 N2SF 단계적 도입 전략 등을 소개하며 실제 AI·클라우드 운영 환경에서 적용할 수 있는 통제 기술을 공개했다. 이와 함께 프라이빗에이아이와 협력 관계를 이어가고 있는 KT 박성식 법인사업담당 상무가 특별 연사로 나서 AI 활용 확대에 따라 정보 중요도와 맥락을 반영한 N2SF 기반 제로트러스트와 통신 네트워크 통제의 중요성을 소개했다. 국가 차원의 AI 보안 체계와 공급망 위험 관리도 주요 의제로 다뤄졌다. 김창훈 N2SF연구회 위원장(대구대학교 교수)은 '국가 AI CSF 설계 방향과 핵심 기술'을 주제로 AI 활용 확산에 대응하기 위한 국가 차원의 사이버보안 프레임워크를 제시했고, 이만희 공급망보안연구회 위원장(한남대학교 교수)은 'AI 전환 시의 공급망 보안'을 주제로 AI 활용 확대에 따라 중요성이 커지고 있는 소프트웨어와 데이터 공급망의 위험 관리 방안을 소개했다. 김영랑 프라이빗에이아이 대표는 "AI를 도입하는 것 자체보다 중요한 것은 기업이 어디까지 허용하고, 어떤 조건에서 실행할지 직접 정할 수 있는 체계를 갖추는 것"이라며 "소버린 AI 역시 외부 AI를 쓰지 않는다는 의미가 아니라, 외부 기술을 활용하더라도 데이터와 모델, 실행에 대한 최종 통제권은 기업이 가져야 한다는 개념"이라고 설명했다. 이어 "프라이빗에이아이는 AI를 막는 것이 아니라, 위험은 통제하면서 활용은 더 넓힐 수 있는 실행 환경을 만드는 데 집중하겠다"며 "이를 통해 보안 기술 기업을 넘어 기업의 AI 거버넌스와 위험 관리를 지원하는 회사로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.09.04 13:59방은주 기자

슈퍼컴 6호기+아이온큐 양자컴퓨터, 내년 상반기 서비스

한국과학기술정보연구원(KISTI)이 슈퍼컴퓨터와 아이온큐 양자컴퓨터를 활용하는 하이브리드형 서비스 시기를 내년 상반기로 잡았다. 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)·출연연구기관이 주최, 주관한 성과 홍보 프로그램이 3일 한국과학기술회관에서 진행된 가운데, 김강회 한국과학기술정보연구원(KISTI) 부원장이 기관 소개 두 번째 연사로 나서 이같이 언급했다. KISTI는 현재 슈퍼컴퓨터 6호기 한강과 아이온큐 이온트랩 양자컴퓨터 '템포'를 직접 연결하는 '양자-HPC 하이브리드 인프라' 구축 사업을 진행 중이다. 100물리적 큐비트 짜리다. 이날 행사에는 과기정통부 연구기관혁신정책과와 NST 미래전략소통실, 출연연 부원장 및 홍보실 등에서 참석했다. 첫 기관 소개 마이크는 장준연 한국과학기술연구원(KIST) 부원장이 잡았다. KIST는 최근 국가과학기술연구회(NST)와 출연연구기관이 개편 중인 임무 중심형 미션 설정과 전략연구사업을 2년 전인 지난 2024년 3월, 오상록 원장이 취임하자마자 바로 준비했다. 장 부원장은 "임무발굴을 위해 타운홀미팅과 PM회의 등 연구소별로 30회 이상 논의를 거쳐 임무를 발굴했다"며 "치열하게 고민했다"고 덧붙였다. KIST는 오상록 원장 체제가 들어선 이후 그해 7월 임무중심 연구소 2개를 출범시켰다. PM제도를 신설하고 외부 우수 인력 유치와 겸직 등 개방형 연구팀을 구성했다. 연구자와 조직 간 벽허물기 등을 선제적으로 시도했다. 현재 ▲차세대 반도체 ▲청정수소융합 ▲AI·로봇 ▲기후·환경 ▲뇌과학 ▲천연물연구소(강릉) ▲복합소재기술연구소(전북) 등 7개 임무 중심 연구소를 가동 중이다. 또 이를 뒷받침할 연구본부 3개를 만들어 미래기술을 탐색하고, 신규 임무가 도출되면 임무중심연구소를 통해 연구 사업화하는 선순환 체제를 갖췄다. 최근엔 보스턴에 미주 출연연 협력 거점도 만들었다. 장 부원장은 "KIST가 올해 60주년을 맞았다. 케치 프레이즈는 '리턴 투유'(다시, 국민과 미래를 향해)"라며 "글로벌 과학기술 패권 지형이 재편되고 있다. KIST도 멈춤없이 기술 주권 확보를 위해 최선을 다할 것"이라고 소개했다. 장 부원장은 또 최근 정부가 추진중인 기관 지방이전 이슈와 관련 "여러 이야기가 있지만, 불확실한 상태에서 이를 얘기하는 것은 적절하지 않은 것 같다"고 말을 아꼈다. 이어 김강회 KISTI 부원장이 나섰다. 김강회 부원장은 아이온큐 양자컴 도입에 대해 "현재 랙 등 기본 구조물은 이미 들어와 있는 상태다. 아이온큐 소속 전문가들도 KISTI서 작업 중이다. 세부 부품이 계속 들어오는 중"이라고 말했다. 김 부원장은 이에 앞서 지난해 KISTI 3대 성과로 ▲양자암호통신 기술 ▲과학기술 특화 생성형 AI핵심 역량 확보 ▲AI기반 기술사업화 분석 플랫폼 확산 등을 꼽았다. 오는 2030년까지 진행할 전략연구사업으로는 ▲보안특화 AI개발(피해 비용 감소효과 3조원) ▲신종 질병대응 솔루션 개발(10년 내 4,550억원 규모 시장 형성 예측) ▲차세대 게이트웨이 개발(수입대체 3,700억원)을 수행한다고 소개했다. 김 부원장은 슈퍼컴 6호기 '한강'에 대해 이달 내 연구현장 안내 및 공고를 거쳐 4분기 베타 및 공식 서비스를 개시할 예정이라고 설명했다. '한강'은 세계 10위 수준의 초고성능 컴퓨팅 인프라 확보 및 운영을 통해 국내 과학 난제 해결과 AI 기반 산업 경쟁력 강화 지원을 위해 구축 직업이 진행 중이다. 리소스는 국가 전략 분야 30%, 산학연 R&D 혁신 프로그램 55%, 산업혁신 15% 비율로 자원을 배분할 예정이다. 김 부원장은 또 "국가 공동활용형 과학기술 AI·컴퓨팅 허브 구축 사업과 관련 오는 2031년까지 3,546억원을 들여 40MW급 연면적 1만9,000㎠ 규모 AI·컴퓨팅 허브가 구축된다"고 말했다. 이 허브 구축 사업은 현재 과기정통부 구축형 R&D 사업 심의가 진행 중이다. 내년 3월까지 마무리되면, 4월 기획예산처 예산심의를 거쳐 2028년 사업이 출발한다. 50큐비트급 양자컴퓨팅 시스템 올해 연말 시연 한국표준과학연구원(KRISS)은 양자컴퓨터 연구개발 아이템이 주목 받았다. KRISS는 올해 연말께 50큐비트급 양자컴퓨팅 시스템 시연에 들어간다. 개발 기간은 내년 3월까지이지만, 현재 어느정도 마무리 개발 단계에 들어선 상태다. 박연규 한국표준과학연구원 부원장은 기관 역할과 중요성을 강조하며, 얘기를 풀어갔다. 헌법 제127조 제2항 '국가는 국가표준제도를 확립한다'는 내용이 담긴 기관 정문 표석 사진을 소개한 박 부원장은 "한국표준과학연구원은 국가표준기본법에 국가측정표준 대표기관으로 명시돼 있다. 표준이야말로 한 나라의 경쟁력을 나타내는 국가적,산업적 근간"이라며 그동안 진행해온 연구사업과 방향, 역할 등에 대해 자세히 소개했다. 중점 연구 추진 분야로 박 부원장은 ▲양자 ▲첨단 바이오 ▲반도체·디스플레이 ▲우주·항공을 꼽았다. 또 대형연구사업으로 10꼭지를 거론했다. 전략연구사업으로 ▲양자소재 성능평가 플랫폼 ▲첨단반도체 초정밀 측정분석 ▲첨단바이오의약품 품질관리 플랫폼 구축 ▲플래시 방사선 1초 암치료기 등 4꼭지와 양자플래그십으로 컴퓨팅과 센싱· 통신 등 2꼭지를 제시했다. 또 글로벌 톱 사업으로 ▲초연결 확장형 슈퍼양자컴퓨팅 ▲극한환경 적응형 2차전지 ▲초거대 계산 반도체 ▲유전자 세포치료 등 4개 전략 연구단을 소개했다. 박 부원장은 우리나라 양자컴퓨터 수준을 묻는 질문에 "IBM 오류정정 등의 신뢰도가 99%대라고 보면, 2~3년 차이가 나는 97% 정도로 따라 잡은 것 같다"며 "오는 2029년 100큐비트 급, 2032년 300큐비트 급 오류정정 초전도 양자컴퓨팅 시스템 개발이 목표"라고 말했다. 이날 행사에는 강노원 성과정책본부장도 함께 참석했다. 한편 한국표준과학연구원은 오는 9일 국회박물관 국회체험관에서 '양자-AI융합 패러다임에 따른 디지털 주권과 국가기술 전략'을 주제로 '2026 양자 국가전략기술 국회포럼'을 개최한다.

2026.09.04 12:22박희범 기자

[최홍석 칼럼] AI 에이전트가 달리려면 어떤 도로가 필요한가

"AI 추론은 '빠른 망'이 아니라 '예측 가능한 망'을 원한다. 지연이 작은 것보다 지연이 일정한 것이 AI 에이전트 서비스의 품질을 결정한다." 이 시리즈는 지금까지 망을 어떻게 만드는가, 즉 인프라의 언어로 이야기해 왔습니다. 4월 OpenROADM, 5월 SRv6·RON, 6월 소버린 AI, 7월 자율화 거점, 8월 6G 설계 철학, 이 모든 논의가 궁극적으로 수렴하는 질문이 바로 이것입니다. 그 망 위에서 무엇이 달리는가. 2026년, AI 에이전트 서비스가 본격화되면서 네트워크에 완전히 새로운 요구사항이 생겼습니다. 챗봇이 아닙니다. 스스로 계획하고, 도구를 호출하고, 결과를 판단해 다음 행동을 결정하는 에이전틱 AI가 실시간으로 서비스되기 시작했습니다. 이 에이전트들이 달리려면 지금까지와는 다른 종류의 도로가 필요합니다. 그 도로를 누가 깔 것인가, 통신사의 가장 현실적인 기회이자 도전이 여기 있습니다. AI 추론 트래픽은 기존 데이터와 무엇이 다른가 AI 에이전트 서비스가 네트워크에 요구하는 것은 단순한 대역폭 확대가 아닙니다. 트래픽의 성격 자체가 다릅니다. 세 가지 핵심 차이가 있습니다. 첫째, 예측 가능한 지연과 지터입니다. 음성 AI 에이전트처럼 대화형 서비스는 응답이 약 500ms를 넘으면 지연감을 줄 수 있어, 클라이언트 기준 time-to-first-token(TTFT)을 중요한 SLO로 둡니다. 원격 제어·협력 제어와 같은 안전 중요 서비스는 지연과 지터가 안전성에 영향을 줄 수 있으므로, 안전 기능을 원격망 품질에만 의존하지 않고 로컬 폐루프·이중화와 함께 설계해야 합니다. 일반 인터넷 트래픽은 평균 지연만으로도 충분한 경우가 많지만, 실시간 AI 서비스는 워크로드별로 P99 등 꼬리 지연 목표를 관리해야 합니다. 둘째, 버스트성(Burstiness)입니다. AI 에이전트 서비스는 동시 요청이 순간적으로 폭증하는 특성을 가집니다. 중앙 집중식 추론 클러스터는 이 버스트 구간에서 처리 용량이 포화되고, 지연이 급격히 증가합니다. 컴캐스트와 엔비디아의 GTC 2026 벤치마크는 이를 명확히 보여줍니다. 버스트 트래픽 조건(P99)에서 단일 중앙 집중식 클러스터는 오히려 처리량이 감소한 반면, 4개 엣지 사이트에 분산된 AI 그리드는 42,362 토큰/초 처리량을 유지했습니다. 셋째, 멀티-티어 분산 처리입니다. 일부 에이전틱 AI 서비스는 단일 모델만으로 처리되지 않으며, 디바이스·엣지·코어의 서로 다른 모델과 도구가 협력할 수 있습니다. 디바이스에서 경량 추론, 엣지에서 도메인 특화 모델, 코어에서 대형 모델을 선택적으로 활용하는 구조입니다. 다만 일반적인 에이전트 서비스가 계층 간 마이크로초 단위 동기화를 요구하는 것은 아니며, 엄격한 시간 동기는 TSN 기반 산업 제어 등 특정 워크로드의 요구사항입니다. NPU 서버와 AI Grid — 추론 인프라의 새 지형 NPU 서버란 무엇인가 GPU가 병렬 연산에 폭넓게 활용되는 반면, NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산에 특화된 가속기입니다. 일부 추론 워크로드에서는 NPU가 GPU보다 전력 효율이나 비용 측면에서 이점을 낼 수 있지만, 실제 성능은 모델 구조·정밀도·메모리 구성·배치 크기·소프트웨어 생태계에 따라 달라집니다. CPU가 시스템 운용·데이터 처리를 맡고 NPU 또는 GPU가 AI 연산을 가속하는 이종 컴퓨팅 구조가 일반적입니다. AI Grid — 분산 추론 인프라 엔비디아는 GTC 2026에서 AI 그리드 레퍼런스 아키텍처를 발표했습니다. 핵심은 지역 PoP, 중앙국, 메트로 허브와 엣지 거점에 가속 컴퓨팅을 배치해 지리적으로 분산된 AI 추론 플랫폼을 구성하는 것입니다. 약 10만 개라는 수치는 개별 텔코의 자산이 아니라 전 세계 통신사와 분산 클라우드 사업자가 운영하는 분산 네트워크 데이터센터의 합산 추정치입니다. 기지국은 모든 곳에 추론 서버를 두기보다, 전력·냉각·경제성을 검토해 선택적으로 활용할 수 있는 미래 배치점으로 보는 편이 정확합니다. 한 가지 구현 방식은 코어 AI 팩토리, 지역 엣지 노드, 그리고 선택적 AI-RAN 거점으로 역할을 나누는 것입니다. 코어에서는 대형 모델 학습·파인튜닝과 광역 서비스가, 지역 엣지에서는 지연·데이터 주권·대역폭 요구가 높은 추론이 수행될 수 있습니다. AI-RAN은 RAN과 AI 워크로드의 컴퓨팅 자원 공유를 검증하는 단계이며, 모든 기지국이 사용자 추론을 처리한다는 뜻은 아닙니다. 사용자와 데이터에 가까운 곳에서 처리하면 왕복 구간을 줄일 수 있지만, 종단간 지연은 무선·전송·큐잉·모델 처리 시간을 함께 고려해야 합니다. 통신사가 설계해야 할 네 가지 네트워크 요건 AI 그리드가 제 성능을 발휘하려면 그것을 연결하는 네트워크가 AI 추론 트래픽의 특성을 수용할 수 있어야 합니다. 4개의 구체적 요건이 있습니다. ① SRv6 기반 결정론적 경로 제어 일반 IP 망에서는 혼잡이나 장애에 따라 경로와 지연이 변동할 수 있습니다. SRv6의 SR Policy는 소스에서 명시 경로를 지정하는 기반이 되어, 지연 민감 트래픽의 경로 변동을 줄이는 데 활용할 수 있습니다. 다만 SRv6만으로 결정론적 레이턴시가 보장되지는 않습니다. 보장형 지연을 위해서는 용량 설계, 자원 예약, 입장 제어, 큐잉·스케줄링과 필요 시 DetNet·TSN 같은 메커니즘을 함께 적용해야 합니다. 따라서 SRv6 단일 패브릭은 AI Grid 연결의 유용한 기반이지만, 그 자체가 충분조건은 아닙니다. ② 5G 네트워크 슬라이싱...AI 추론 전용 슬라이스 AI 추론·일반 데이터·IoT 센서 데이터는 서로 다른 QoS 요건을 가질 수 있습니다. 5G 네트워크 슬라이싱은 하나의 물리 인프라 위에서 용도별 논리 네트워크와 정책을 구성하는 기능이며, 실제 보장 범위는 RAN·전송·코어·애플리케이션을 포함한 종단간 설계와 SLA에 좌우됩니다. 노키아와 AWS는 MWC 2026에서 AI가 네트워크 KPI와 상황 정보를 바탕으로 슬라이싱 정책을 조정하고, SMO를 통해 RAN 정책을 적용하는 인텐트 기반 사례를 발표했습니다. 이는 기업 AI가 표준 API로 슬라이스를 직접 협상한 상용 구조라기보다, 자동화된 정책 운영을 향한 실증 사례로 보는 것이 적절합니다. ③ 엣지 UPF 분산 배치 5G 코어의 UPF(User Plane Function)를 엣지 가까이 분산 배치하면 사용자 트래픽을 중앙 코어까지 보내지 않고 인접한 서비스 거점으로 분기할 수 있습니다. 다만 UPF가 AI 추론을 직접 수행하는 것은 아닙니다. UPF는 로컬 브레이크아웃을 제공하고, 인접한 MEC 또는 AI 서버가 추론을 수행하는 구조가 일반적입니다. 지연 개선 효과는 배치 위치·무선 구간·전송망·모델 처리 시간에 따라 달라지며, sub-15ms와 같은 목표는 특정 서비스와 측정 범위를 명시해 검증해야 합니다. ④ gNMI 기반 실시간 레이턴시 가시성 AI 그리드에서는 네트워크 지연·손실·혼잡뿐 아니라 추론 지연, 처리량, 큐 깊이, 가속기 사용률 같은 애플리케이션·플랫폼 지표를 함께 관측하고, 오케스트레이터가 이를 바탕으로 요청을 적절한 노드에 배치하는 구조가 필요합니다. gNMI 스트리밍 텔레메트리는 네트워크 장비 상태를 수집하는 유용한 인터페이스이지만, 추론 성능 관측이나 동적 라우팅 전체를 대신하지는 않습니다. 애플리케이션 관측성, 용량 관리, 정책·트래픽 제어와 결합해야 합니다. 아카마이는 요청을 적절한 컴퓨팅 계층에 매칭해 비용과 레이턴시를 함께 최적화하는 접근을 제시했습니다. 글로벌 Telco의 실제 구현 사례 컴캐스트 × 엔비디아...AI 그리드 레퍼런스 검증 (2026.03) 컴캐스트는 엔비디아와 함께 깊은 분산 네트워크 아키텍처를 AI 그리드로 활용하는 협업을 발표했습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크에서 퍼스널l AI의 음성 소형 언어 모델을 RTX PRO 6000 GPU 기반의 4개 사이트 AI Grid에 분산 배치했을 때, 상관된 버스트 트래픽에서도 음성 상호작용의 종단간 지연을 500ms 목표 안에서 유지했습니다. 같은 시험 조건에서 중앙집중형 구성과 비교한 토큰당 비용 절감은 버스트 시 76.1%였습니다. 이는 특정 모델·하드웨어·트래픽 조건의 결과이며 일반적 비용 절감률로 해석해서는 안 됩니다. SKT × Arm × 리벨리온...국산 NPU 기반 AI 추론 인프라 (2026.04) SKT는 Arm·리벨리온과 3자 협약을 통해 Arm AGI CPU와 리벨리온 RebelCard NPU를 결합한 AI 추론 서버를 공동 개발하고, 자사 AI 데이터센터에서 성능·안정성을 실증하기로 했습니다. A.X K1 모델의 운영도 검토 대상이며, 현 시점에서는 상용 도입 완료가 아니라 개발·검증 단계로 표현하는 것이 정확합니다. SKT는 별도의 GPU 기반 AI 인프라 협력도 추진하고 있어, 향후 NPU와 GPU를 워크로드별로 병행 활용할 가능성이 있습니다. AT&T × 시스코 × 엔비디아...제로-트러스트 AI 추론 아키텍처 (2026.03) AT&T와 시스코는 달라스 디스커버리 디스트릭트에서 엔비디아 GPU와 시스코의 파일럿 플랫폼을 활용한 공개안전 사용사례를 시연했습니다. 이 협력은 전용 IoT 코어, 로컬 트래픽 분기, 엣지 컴퓨팅과 제로-트러스트 보안을 결합해 실시간 AI를 네트워크 가까이 제공하려는 접근입니다. 다만 이는 상용 전면 배치라기보다 시연·파일럿과 산업 적용 확대 단계로 보는 것이 정확합니다. 인도삿 × 노키아 × 엔비디아...소버린 AI 그리드 (2026.06) Indosat Ooredoo Hutchison는 2026년 3월 MWC에서 노키아·엔비디아와 함께 동남아시아 최초의 AI-RAN 기반 레이어3 5G 통화를 실증했습니다. 노키아 에어스케일 무선 장비와 RAN 소프트웨어가 엔비디아 GPU 가속 인프라 위에서 동작하며, AI와 RAN 워크로드를 동일한 컴퓨팅 자원에서 동시에 처리할 수 있음을 기능적으로 검증한 사례입니다. 이후 인도네시아 현장 시험과 망 현대화는 추진 단계이므로, AI 그리드와 AI-RAN의 전국 상용 구현 완료로 단정하지 않는 것이 적절합니다. 한국 통신사의 실행 과제...지금 무엇을 결정해야 하는가 영국 리서치 컨설팅 회사인 Analysys Mason에 따르면 통신사의 GPUaaS 수익은 2024년 1억 달러 미만에서 2030년 96억 달러로 성장할 전망이며, 전 세계 약 30개 사업자가 이미 GPUaaS를 출시했습니다. 다만 맥킨지의 잠재 시장 규모와 Analysys Mason의 Telco 수익 전망은 대상 범위와 산정 방법이 달라 이를 단순 점유율로 비교하기에는 한계가 있습니다. 핵심 메시지는 기회가 존재하되, 통신사가 하이퍼스케일러·네오클라우드와 직접 규모 경쟁하기보다 데이터 주권, 연결성, 지역 엣지, 산업별 통합 서비스처럼 차별화 가능한 영역을 선택해야 한다는 점입니다. 국내 통신사의 현실적 준비 순서는 다음과 같습니다. 결론 : 망이 추론 인프라가 되는 시대, 도로를 먼저 깔아야 한다 AI 에이전트 서비스에는 단순히 빠른 망보다 워크로드별로 예측 가능한 종단간 성능, 관측성, 보안과 비용 효율이 중요합니다. 이 시리즈가 다룬 SRv6 단일 패브릭, OpenROADM 개방 광전송, TM Forum L4 자율화 거점은 이러한 AI 추론 인프라의 기반이 될 수 있습니다. 다만 각각은 충분조건이 아니라, 컴퓨팅·오케스트레이션·보안·운영 설계와 결합돼야 합니다. 엔비디아의 AI 그리드 레퍼런스 설계, SKT의 NPU 기반 추론 서버 개발, 인도삿의 소버린 AI와 AI-RAN 추진은 통신사가 분산 추론 인프라의 유력한 제공자가 될 수 있음을 보여 줍니다. 그러나 CDN·분산 클라우드·엔터프라이즈 엣지 사업자도 경쟁과 협력의 대상입니다. 통신사의 강점은 광범위한 접속망과 지역 거점, QoS·보안·운영 역량을 결합해 특정 산업과 지역에 차별화된 서비스를 제공하는 데 있습니다. "AI 에이전트 시대에 통신사의 역할은 단순한 전송 제공을 넘어, 연결성과 분산 컴퓨팅을 결합한 서비스 운영자로 확장될 수 있습니다. 다만 이 역할은 단독 소유권이 아니라 클라우드·CDN·장비·애플리케이션 사업자와의 생태계 경쟁 및 협력 속에서 형성될 것입니다." 도로가 없으면 어떤 차도 달릴 수 없습니다. AI 에이전트 서비스의 시대에 그 도로를 먼저 깔기 시작하는 통신사가, 다음 10년의 AI 인프라 패권을 가져갑니다.

2026.09.04 11:18최홍석 컬럼니스트

랭플로우 취약점 공격 확산…오픈AI·AWS 키 노린 시도 하루 만에 360건

AI 애플리케이션 개발 도구 랭플로우의 치명적 취약점을 이용한 공격이 실제로 진행되고 있다. 현지 시각 9월 2일 블리핑컴퓨터의 보도다. CVE-2026-0768로 등록된 취약점은 랭플로우의 커스텀 컴포넌트 편집기에 있는 코드 검증기에 존재한다. 검증 요청으로 들어온 코드 문자열을 확인하지 않고 그대로 파이썬 코드로 실행한다. 그래서 인증을 거치지 않은 공격자도 서버에서 원격으로 코드를 실행할 수 있다. 취약점은 지난 1월 공개됐고 1.4.2 이하 버전이 영향을 받는다. 위협 정보 기업 벌른체크는 영국에 설치한 허니팟에서 주말 사이 최소 50건의 공격 시도를 확인했고, 보도 시점에는 360건까지 증가했다고 밝혔다. 허니팟은 공격자를 끌어들이려고 일부러 열어 둔 미끼 서버다. 공격 트래픽은 대부분 러시아에서 왔다. 공격자가 노린 것은 서버 자체가 아니라 그 안에 들어 있는 자격증명이다. 환경 변수를 조회해 랭플로우 인스턴스의 관리자 계정과 최상위 권한 인증키, AWS 비밀키, 오픈AI API 키를 수집하려 했다. `/root/.cache/langflow/secret_key` 파일도 표적이 됐다. 이 파일에는 랭플로우가 내부에서 쓰는 암호 재료가 들어 있다. 공격자는 SSH 접근이 가능한지, 명령 기록 파일의 크기가 얼마인지도 함께 확인했다. 랭플로우 같은 도구는 모델과 데이터베이스, API, 클라우드 인프라 사이에 자리를 잡는다. 그래서 침해되면 애플리케이션 자체보다 값어치가 큰 것, 곧 다른 서비스를 여는 자격증명이 넘어간다. AI 에이전트 실험이 늘면서 개발자들이 여러 서비스를 빠르게 연결해 두는 경우가 많았고, 운영 환경에 맞는 보안 절차가 뒤따르지 않은 설치본이 그대로 인터넷에 노출돼 있다. 자세한 내용은 블리핑컴퓨터에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.09.04 11:13AI 에디터

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

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