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"작년 8개사에 127억 투자"...사이버보안 펀드 운용사 모집

지난해 8개 사에 127억원을 누적투자한 사이버보안 펀드가 2026년 2차 정시 출자에 나선다. 올해는 민관 합동 총 160억원 규모(정부 출자 80억 포함)의 자펀드 1개를 추가로 조성한다. 제안서는 다음달 27일 오전 10시부터 오는 5월 6일 오후 2시까지 온라인으로 접수하면 된다. 23일 과학기술정보통신부는 국내 사이버보안 산업 경쟁력 강화를 위해 2026년도 자펀드를 운용할 투자 운용사를 5월 6일까지 공개 모집한다고 밝혔다. 이번 자펀드는 AI·제로트러스트 기업 등 보안 혁신기술 보유 기업과 인수합병(M&A) 및 해외진출 기업에 50% 이상 투자할 예정이다. 과기정통부는 지난 2024년 국내 최초로 사이버보안 펀드를 조성한 이후 현재까지 300억 원 정부 예산 출자를 통해 3개 자펀드를 운영하고 있다. 3개 자펀드는 2024년 선정 된 엘에프인베스트먼트와 린벤처스 두 곳, 2025년 선정한 에이온인베스트먼트 등이다. 올해는 민관 합동 총 160억원 규모(정부 출자 80억 포함)의 자펀드 1개를 추가로 조성, 혁신 보안 기술을 보유한 국내 유망기업의 성장을 적극 지원할 계획이다. 이번 사이버보안 펀드는 모태펀드 기반으로 조성한다. 자펀드 운용사는 아래와 같은 투자 기준 및 조건을 준수해야 하며, 민간투자자 참여 유도와 우수 운용사를 모집하기 위한 다양한 인센티브도 제공한다. ■ 주목적 투자 대상:자펀드 약정 금액 50% 이상 의무 투자 사이버보안 분야 유망 스타트업과 중소기업을 육성하기 위해 주목적 투자 대상을 ①AI, 제로트러스트 등 사이버 보안 기술을 보유한 혁신 기업과 ②사이버 보안 기업의 인수합병(M&A)으로 하도록 했고 ③국내기업 해외진출 지원을 위해 해외에 현지법인 또는 합작법인을 설립한 사이버보안 기업에 50% 이상 투자해야 하는 것으로 정했다. ■ 민간 출자자 투자 촉진 및 참여 유도 아울러, 자펀드에 민간출자자 출자 촉진 및 참여를 유도하기 위해 ①기준수익률 이상의 초과수익에 대해 모태펀드가 수령할 액수에서 최대 30%를 민간출자자에 지급하고 ②자펀드 손실 발생 시 모태펀드가 민간출자자에게 직접 손실충당(모태펀드 납입출자금의 15% 이내의 범위)을 하며 ③특히 올해는 민간출자자가 모태펀드 출자 비중의 30%을 매입할 수 있는 권리(콜옵션 제도)를 새로 도입했다. 단, 민간출자자 유도 인센티브는 운용사가 1가지로 선택 제안이 가능하다. ■ 운용사 인센티브 제공 및 선정시 가점 부여 펀드 운용사도 투자 실적(초기창업기업의 투자실적이 40% 이상이거나, 펀드 결성일로부터 2년 내 주목적 투자비율 초과달성 시)에 따른 성과보수를 지급받으며, 모태펀드가 수령할 초과수익의 최대 20%까지 추가 성과보수를 받을 수 있도록 기준을 마련, 운용사에 인센티브를 제공한다. 특히 펀드 결성 이후 신속한 투자 집행을 독려하기 위해 펀드 최소결성금액의 20% 이상을 조합결성 후 6개월 내에 투자하기로 제안하는 운용사에 대해서는 선정 시 가점을 부여할 계획이다. 한편 사이버보안 펀드는 지난해 총 8개 사에 127억원을 누적투자('25년 투자액 127억원 중 95억을 사이버보안 기업에 투자)해 약정 총액 612억원 대비 약 21%의 빠른 투자 소진을 보이고 있다. 8년의 존속기간 동안 중소·벤처기업에 투자와 회수를 완료하고, 재투자를 통해 안정적으로 자금을 공급할 계획이다. 이번 공모와 관련한 상세한 사항은 '한국모태펀드 2026년 2차 정시 출자사업 공고(https://www.kvic.or.kr/notice)'에서 확인할 수 있다. 공고에 대한 제안서는 다음달 27일 오전 10시부터 5월 6일 오후 2시까지 온라인으로 접수하면 된다. 임정규 과학기술정보통신부 정보보호네트워크정책관은 "AI기술 확산과 함께 사이버 위협이 더욱 지능화되면서 글로벌 보안 기업들은 AI 기반 보안 기술 도입과 인수합병(M&A)을 통해 기업 규모를 확대하는 등 산업 전반에서 대형화·통합화가 빠르게 진행되고 있다”면서 “국내 사이버보안 기업이 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 혁신적인 보안 기술을 바탕으로 차별성을 확보하고, 신속한 시장 진입과 적극적인 M&A를 통해 기업 규모를 확대하는 것이 중요하다”고 밝혔다. 이어 “국내 보안 산업은 중소기업 중심 구조로 성장 자금 확보에 어려움이 있는 만큼, 사이버보안 펀드를 통해 유망 보안기업에 대한 투자 기반을 확대하고 국내 보안 기업의 경쟁력을 강화해 나가겠다”며 “이번 공모에 투자 운용사들의 많은 관심과 참여를 기대한다”고 말했다.

2026.03.23 12:00방은주 기자

삼성SDS, 국내 최초 B300 GPU 서비스 출시…기업 AI 추론 시장 공략

삼성SDS가 국내 최초로 엔비디아 B300 GPU 기반 클라우드 서비스를 선보이며 기업 AI 추론 시장 공략에 나섰다. 삼성SDS는 클라우드 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'을 통해 엔비디아 최신 GPU 'B300' 기반 GPU 구독형 서비스(GPUaaS)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 AI 도입이 개발 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 확대되는 흐름에 맞춰 고성능 연산 수요를 대응하기 위해 마련됐다. B300 GPU는 고대역폭메모리(HBM3E)를 12단으로 구성해 GPU당 288GB 메모리와 초당 8TB 대역폭을 제공한다. 이는 기존 H100 대비 메모리 용량은 약 3배 이상, 대역폭은 2배 이상 향상된 수준이다. 특히 대규모 언어 모델 실행 과정에서 발생하는 데이터 전송 지연 문제를 줄이며, 연산 대비 메모리 속 이로 인해 AI 에이전트, 이미지 생성, 영상 처리, 코드 생성 등 고성능 연산이 필요한 서비스에서 응답 속도를 낮출 수 있다. 기업은 더 큰 규모의 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있고, 실시간 처리 요구가 높은 업무에도 적용 범위를 확대할 수 있다. 서비스는 구독형 구조로 제공된다. 기업은 필요한 만큼 GPU를 사용하고 비용을 지불하는 방식이다. 초기 인프라 투자 부담을 줄이고 자원 활용 효율을 높일 수 있다. GPU 수급이 어려운 상황에서도 최신 아키텍처를 즉시 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 여기에 삼성SDS의 보안 기술이 결합돼 민감한 데이터도 안정적으로 처리할 수 있다. 삼성SDS는 GPUaaS 생태계를 지속적으로 확장해 왔다. 2021년 A100, 2023년 H100에 이어 이번 B300까지 선제적으로 도입하며 클라우드 기반 AI 인프라 경쟁력을 강화해 왔다. 이를 통해 기업 고객이 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 고성능 환경을 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 향후 서비스도 확대한다. 삼성SDS는 별도 인프라 비용 없이 사용량 기반으로 과금하는 '서버리스 추론 서비스'와 자동 분산 학습 기능을 제공하는 'AI 학습 서비스'를 2026년 3분기 내 출시할 계획이다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "자원 최적화와 에너지 절감 기술을 기반으로 GPU 활용 효율을 높여 왔다"며 "국내 최초 B300 GPU 서비스를 통해 기업의 AI 전환을 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 한편 삼성SDS는 공공 클라우드 사업에서도 입지를 확대하고 있다. 대구 데이터센터에 H100 기반 GPU 서비스를 구축했으며, 범정부 초거대 AI 인프라와 지능형 업무 시스템 구축 사업에도 참여하고 있다. 과학기술정보통신부 고성능 컴퓨팅 지원 사업을 통해 중소기업, 스타트업, 연구기관, 대학 등 약 60여 곳에 GPU 자원을 제공하며 AI 생태계 확산에도 기여하고 있다.

2026.03.23 11:53남혁우 기자

한화비전, 암바렐라와 AI 영상보안 기술 개발 협력

한화비전은 글로벌 인공지능(AI) 반도체 기업 암바렐라(Ambarella)와 차세대 영상보안 신기술을 함께 개발한다고 23일 밝혔다. 양사는 이번 전략 파트너십 체결을 시작으로 지속적인 협업으로 AI 기술 경쟁력을 강화할 계획이다. 한화비전과 암바렐라는 지난 20일 서울 중구 더 플라자에서 '기술 협력을 위한 전략 파트너십'을 체결했다. 행사에는 김동선 한화비전 미래비전총괄 부사장과 페르미 왕 암바렐라 대표 등 주요 경영진이 참석했다. 협약에 따라 양사는 차세대 시스템온칩(SoC)을 비롯해 AI 영상보안 기술 개발을 위해 협력한다. 한화비전의 영상처리 기술과 암바렐라의 AI 역량이 결합되면 지금보다 한 단계 높은 AI 영상보안 솔루션을 선보일 수 있다. 지난 2004년 설립된 암바렐라는 보안 카메라와 자율주행차, 로봇, 드론 등에 쓰이는 AI 처리 프로세서를 개발하는 미국 반도체 기업이다. 핵심 아키텍처(설계구조)인 'CV플로'(CVflow)는 AI 영상 분석에서 높은 평가를 받는다. 한화비전은 전략 파트너십을 통해 AI 기술 적용 범위를 영상보안 이외 분야까지 확장해 글로벌 시장에서 입지를 공고히 할 계획이다. 파트너십 체결을 주도한 김동선 부사장은 "AI 반도체 시장에서 성과를 내고 있는 암바렐라와 파트너십을 맺어 기쁘다"며 "지속적 기술 혁신으로 글로벌 시장을 함께 선도하겠다"고 말했다. 왕 대표는 "시스템과 알고리즘에 대한 높은 이해와 전문성을 바탕으로 시장을 이끄는 한화와 협업해 영광"이라며 "파트너십 체결은 향후 암바렐라 성장에 큰 영향을 미칠 것"이라고 밝혔다. 양사 협업은 최근 신설 지주 설립과 인적 분할을 추진 중인 한화그룹 테크 솔루션과 라이프 솔루션 부문 간 시너지 창출에도 영향을 끼칠 수 있다. 한화비전을 비롯한 테크 부문은 라이프 부문 현장에 ▲위생·안전 관리 ▲고객 패턴 분석 등에 AI 영상 분석 기술을 활용하는 방안을 추진 중이다. 부문 간 시너지를 통해 발굴한 신기술은 라이프 부문에 우선 적용하고, 새 비즈니스 모델로 발전시켜 시장에 선보일 계획이다. 한화비전은 "암바렐라와 지속적 협업으로 비전 기술 역량이 고도화 될 것으로 기대되는 만큼, 향후 테크와 라이프 솔루션 간 시너지 창출과 신사업 개발 속도도 보다 빨라질 것"이라고 예상했다. 한화비전은 "양사 협업은 AI를 비롯한 각종 기술 혁신으로 이어질 것"이라며 "앞으로도 다양한 글로벌 기업과 협업해 시장 경쟁력을 높이겠다"고 말했다.

2026.03.23 11:39장경윤 기자

[단독] 정부, 잇단 가상자산 유출 사고에 '공공보관 매뉴얼' 마련 착수

최근 국세청·검찰·경찰 등에서 가상자산 유출 사건이 잇따라 발생해 재정경제부와 금융위원회가 '공공 가상자산 보관 매뉴얼'을 마련해 배포할 방침이다. 23일 금융위 등 관계부처에 따르면 재정경제부와 금융위 산하 금융정보분석원(FIU)은 공공 가상자산 보관·관리 매뉴얼을 제작 중이다. 해당 매뉴얼에는 정부 부처 등이 가상자산을 안전하게 보관하기 위한 방안이 담긴다. 압류 등을 통해 취득한 가상자산을 인터넷과 분리된 환경에 보관하고, 접근 권한을 명확히 하는 내용이 포함될 것으로 보인다. 또 민간 커스터디 서비스 활용 방안도 검토 중이다. 다만 부처별로 가상자산 취득, 관리 방식이 다른 점을 고려해 재경부와 금융위는 보관등의 기본적인 가이드라인만 제시하고 세부 관리 방안은 각 부처에 맡길 계획이다. 현재 경찰청과 국세청 등은 자체 가상자산 관리 지침을 마련하고 있다. FIU가 실무 작업을 맡아 여러 부처 의견을 수렴·정리하고 있으며 현재 매뉴얼 초안은 완성된 상태다. 이르면 상반기 중 배포할 전망이다. 이번 공공 가상자산 보관·관리 매뉴얼 마련은 최근 국세청 등에서 발생한 가상자산 탈취 사건을 계기로 추진됐다. 재정경제부가 관련 작업을 주도하고 있다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 지난 1일 소셜미디어 X를 통해 “국세청 디지털자산 정보 유출 사건과 관련해 정부는 금융위, 금융감독원 등과 함께 공공 부문 디지털자산 보유 현황과 관리 실태를 점검할 것”이라며 “보안 관리 강화 등 재발 방지 대책을 신속히 마련하겠다”고 밝혔다. 재정경제부 관계자는 “공공부문 전반의 가상자산 관리 체계 정비를 논의 중”이라고 말했다.

2026.03.23 11:34홍하나 기자

정부, 국산 SaaS 기업 해외 진출 확대…"전략 시장은 日"

정부가 국내 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업의 해외 진출 강화를 위해 지원을 확대한다. 23일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 '2026년 글로벌 SaaS 마켓플레이스 지원 사업' 수행기관을 공개 모집하는 것으로 전해졌다. 이번 사업은 국내 SaaS 기업의 글로벌 마켓플레이스 진입과 수출 확대를 동시 추진하기 위한 전략이다. 접수 기간은 이달 24일 오후 2시까지며, NIPA 사업관리시스템을 통해 신청할 수 있다. 이번 사업은 국내 SaaS 기업이 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저, 구글클라우드 등 글로벌 클라우드 마켓플레이스에 진입하도록 지원하기 위한 목적이다. 현지 홍보·마케팅까지 연계해 해외 판로 개척과 수출 활성화를 목표로 한다. 총 사업 규모는 12억원이다. 협약 체결 이후 올해 12월까지 진행된다. 지원은 기업 역량에 따라 마켓플레이스 등록·최적화, 제품 고도화, 해외 진출·마케팅 등 3단계로 구분해 맞춤형으로 이뤄진다. 특히 일본을 전략 시장으로 설정해 현지 수요 분석, 개념실증(PoC), 투자 연계까지 이어지는 진출 모델을 구축할 계획이다. 지원 대상은 글로벌 진출을 희망하는 국내 중소·중견 소프트웨어(SW) 기업 32개사다. 수행기관은 기업 발굴·선정과 사업 운영, 성과 관리 등을 맡는다. 글로벌 마켓플레이스 등록, 현지 실증, 투자 연계 등 성과 창출이 주요 평가 지표로 설정된다. NIPA는 "글로벌 SaaS 수요 확대와 각국 인증·보안 규제 강화에 대응해 국가·산업별 맞춤 진출 전략이 필요하다"며 "국내 SW 기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.03.23 11:34김미정 기자

[AI 리더스] 핑거 "금융 IT 넘어 '임팩트 테크'로…STO·스테이블코인 승부수"

"기술은 결국 사람과 사회를 바꾸는 방향으로 가야 합니다. 단순한 금융 IT 기업을 넘어 기술로 사회 전반을 바꾸는 '임팩트 테크' 기업으로 전환하겠습니다." 안인주 핑거 대표는 23일 서울 여의도 본사에서 지디넷코리아와 만나 향후 사업 전략과 디지털 자산 중심의 금융 혁신 방향에 대해 이같이 밝혔다. 핑거는 2000년 설립된 금융 IT 기업으로, 국내 주요 금융사의 스마트뱅킹과 전자금융 플랫폼 구축을 기반으로 성장해왔다. 현재는 은행·카드·공공기관 등 다양한 고객사를 확보하며 금융 인프라 구축 역량을 축적해왔다. 최근에는 블록체인·토큰증권(STO)·스테이블코인·인공지능(AI) 등 신사업을 중심으로 사업 포트폴리오를 재편하며 임팩트 테크 기업으로의 전환을 추진하고 있다. 기존 금융 플랫폼·솔루션 중심 구조에서 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 디지털 자산 기반 사업 비중을 확대해 수익 구조를 다변화한다는 전략이다. 안 대표는 "임팩트 테크는 AI·블록체인·데이터 기술을 결합해 금융·환경·사회 구조를 동시에 바꾸는 기술"이라며 "디지털 자산과 금융 데이터를 연결해 기존 금융 시스템의 비효율을 줄이고 새로운 사회적 가치와 구조적인 변화를 만들겠다"고 강조했다. STO·스테이블코인으로 금융 구조 재편 노린다 핑거는 차세대 금융 인프라인 STO와 스테이블코인을 핵심 성장 축으로 삼고 있다. 기존 금융상품을 디지털 자산 형태로 전환하는 STO는 자산 유동성과 접근성을 동시에 높일 수 있는 기술로 평가된다. 회사는 자체 STO 플랫폼 'F-STO'를 통해 발행·유통·계좌관리·장외거래(OTC)까지 전 과정을 통합 제공하는 풀필먼트 서비스를 구축했다. 이를 통해 금융기관이나 기업이 별도 시스템 구축 없이 토큰증권을 발행할 수 있는 환경을 마련했다. 실제 사업 레퍼런스도 확보하고 있다. NH농협은행의 STO 플랫폼 구축을 비롯해 광동제약의 식음료 기반 투자계약증권 발행, 현대요트의 실물자산 STO 전환 등 금융권과 실물자산 영역 모두에서 프로젝트를 수행했다. 안 대표는 "현재 STO 시장은 초기 단계지만 금융기관과 기업들의 관심이 빠르게 높아지고 있다"며 "제도화가 이뤄지는 시점에 가장 먼저 상용화할 수 있는 준비를 마쳤다"고 설명했다. 또 자체 블록체인 인프라 'F-체인'과 구독형 서비스 'F-BaaS'를 기반으로 STO 사업을 SaaS 형태로 확장 중이다. 기존 시스템 통합(SI) 중심 사업 구조에서 반복 수익 기반으로 전환하기 위한 전략이다. 스테이블코인 분야에서도 기술 기반을 강화하고 있다. 영지식증명(ZKP) 기반 지급준비금 증명 기술과 개인키를 분산 관리하는 MPC 기반 디지털 금고를 통해 보안성과 신뢰성을 높였다. 특히 외국인 관광객을 대상으로 한 스테이블코인 결제 모델도 준비 중이다. 숙박·음식·교통·관광 서비스 전반을 스테이블코인으로 결제할 수 있도록 하는 구조로, 환전과 결제 과정의 불편을 줄이는 것이 목표다. 안 대표는 "외국인 관광객 입장에서는 환전 없이 바로 결제가 가능하고 사업자 입장에서는 결제 수수료 절감 효과가 있다"며 "이 모델이 자리 잡으면 글로벌 결제 인프라로 확장할 수 있다"고 말했다. 이어 "STO 발행부터 유통·결제·보안까지 하나의 구조로 연결된 디지털 자산 생태계를 구축하고 있다"고 덧붙였다. SaaS·AI로 사업 체질 전환…수익 구조 다각화 핑거는 기존 금융 IT 프로젝트 중심 사업에서 SaaS 기반 플랫폼 기업으로의 전환을 본격화하고 있다. AI를 결합한 대표 전사적자원관리(ERP) SaaS 서비스 '파로스'를 앞세워 회계·급여·자금관리 등 금융기관과 중소기업의 디지털 전환 수요를 겨냥하고 있다. 상용 ERP를 넘어 금융 데이터와 연결된 서비스로 확장하는 것이 특징이다. 안 대표는 "파로스는 단순한 ERP가 아니라 금융과 데이터가 연결된 비즈니스 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "중소기업이 별도의 시스템 구축 없이도 금융과 경영을 통합 관리할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 회사는 향후 매출 구조를 플랫폼·IT아웃소싱(ITO) 중심에서 SaaS 및 임팩트 사업 중심으로 재편할 계획이다. 현재 약 5% 수준인 SaaS·임팩트 사업 비중을 30%까지 확대하는 것이 목표다. AI 분야에서도 금융·공공 특화 전략을 추진하고 있다. 검색증강생성(RAG) 기반 AI와 에이전틱 AI 기술을 갖춘 '아르고스' 솔루션 활용해 국회도서관과 금융기관 등에 솔루션을 공급하며 레퍼런스를 확보하고 있다. 특히 금융 도메인에 대한 이해를 기반으로 한 AI 서비스는 빅테크와 차별화되는 경쟁력으로 꼽힌다. 안 대표는 "금융 AI는 규제와 데이터 구조를 이해해야 하는 영역"이라며 "핀테크 기업이 AI 기업보다 오히려 더 빠르게 적용할 수 있는 분야"라고 말했다. 기후테크 분야로도 사업 영역을 확장 중이다. 블록체인과 AI 기술을 기반으로 탄소배출권 거래 및 ESG 데이터 관리 플랫폼 구축을 추진해 이와 연계되는 디지털 금융 인프라를 강화하는 것이 목표다. 특히 ESG 데이터의 투명성과 추적성을 확보하는 데 블록체인 기술을 적용해 신뢰 기반 시장을 조성한다는 전략이다. 안 대표는 "기후테크는 친환경 사업에서 나아가 금융과 데이터가 결합된 새로운 시장"이라며 "우리가 지닌 디지털 자산 기술을 ESG 영역까지 확장해 의미 있는 사회적 영향력을 만들어가겠다"고 말했다. 신사업 투자 지속 확대…"올해 성과 가시화" 핑거는 최근 몇 년간 STO, 스테이블코인, AI 등 신사업에 대한 투자를 확대해왔다. 이에 단기적으로는 수익성 변동이 있었지만, 회사는 이를 미래 성장 기반 확보를 위한 전략적 투자로 보고 있다. 실제 회사는 매출 성장세를 유지하면서도 기술 내재화와 신사업 준비를 병행해왔다. 특히 2018년부터 2025년까지 연평균 13% 이상의 성장률을 기록하며 안정적인 외형 성장을 이어왔다는 설명이다. 안 대표는 "신사업은 초기 투자 구간에서는 비용이 먼저 발생할 수밖에 없다"며 "현재는 기술과 레퍼런스를 확보하는 단계이고 올해부터는 점진적으로 수익으로 이어질 것"이라고 말했다. 중장기적으로는 STO·스테이블코인·SaaS 사업이 본격화되는 시점부터 성장 속도가 가속화될 것으로 전망하고 있다. 특히 국내 STO 법제화와 스테이블코인 제도 정비가 진행될 경우 시장 확대에 따른 수혜가 예상된다. 안 대표는 "지난해가 가능성을 검증한 시기였다면 올해는 실제 사업 성과가 나타나는 전환점이 될 것"이라며 "이미 금융기관과 STO·스테이블코인 관련 다양한 프로젝트를 준비하고 있다"고 밝혔다. 이어 "금융 IT 기업을 넘어 디지털 자산과 AI 기반 금융 인프라 기업으로 도약하고 있다"며 "향후 글로벌 금융 인프라의 구조를 재편하는 기업으로 자리 잡겠다"고 강조했다.

2026.03.23 11:33한정호 기자

AI에도 지문 있다…몰래 바뀐 모델 잡아내는 기술 등장

어제까지 잘 쓰던 AI가 오늘은 왠지 다르게 느껴진다면, 그건 착각이 아닐 수 있다. 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 AI 서비스들은 사용자에게 알리지 않고 내부 시스템을 조용히 바꾸는 경우가 많다. 프로젝트 베일(Project VAIL)과 일리노이 대학교 어바나-샴페인(University of Illinois Urbana-Champaign) 연구팀이 개발한 '스태빌리티 모니터(Stability Monitor)'는 바로 이런 변화를 자동으로 잡아내는 시스템이다. 연구팀은 같은 이름을 달고 서비스되는 AI라도 제공 업체에 따라, 심지어 같은 업체 안에서도 시간이 지나면 실제 행동이 크게 달라진다는 사실을 실험으로 증명했다. 서버가 멀쩡해도 AI는 이미 다른 존재가 되어 있다 일반적인 소프트웨어 서비스에서는 서버가 켜져 있고 반응 속도가 빠르면 아무 문제가 없다고 본다. 하지만 AI 서비스는 다르다. 기술적 점검을 모두 통과해도 AI가 실제로 내놓는 답변의 패턴은 소리 없이 변할 수 있다. 연구팀은 이 현상을 설명하기 위해 '안정성(stability)'이라는 새로운 운영 지표를 도입했다. 안정성이란 같은 질문에 대해 AI가 일관되게 비슷한 방식으로 답하는지를 나타내는 개념이다. 서비스 제공자가 모델 가중치(weight), 토크나이저(tokenizer), 추론 엔진(inference engine)을 교체하거나, 모델을 더 가볍게 압축하는 양자화(quantization) 기술을 적용하거나, 서버 하드웨어를 바꾸기만 해도 답변 패턴은 달라진다. 더 주목할 부분은 사용자 요청이 여러 서버에 분산 처리되는 구조 때문에 생기는 문제다. 사용자가 AI의 창의성 수준을 조절하는 '온도(temperature)' 설정을 0으로 고정해도, 서비스 제공자가 서로 다른 환경의 서버에 요청을 나눠 처리하면 같은 질문에 매번 다른 답이 나올 수 있다. 연구팀은 이처럼 겉으로 드러나지 않는 불확실성이 여러 단계를 거치는 AI 에이전트(agent) 자동화 작업에서 특히 심각한 문제를 일으킨다고 지적했다. 예를 들어 AI가 고객 문의를 분류하고, 정보를 검색하고, 답변을 생성하는 세 단계를 거치는 시스템이라면, 첫 번째 단계의 작은 차이 하나가 최종 답변의 품질을 완전히 뒤바꿀 수 있다. 질문 800번으로 AI의 '지문'을 채취하다 스태빌리티 모니터는 AI의 내부 구조나 가중치 데이터에 전혀 접근하지 않는다. 오직 질문을 던지고 답변을 받는 방식만으로 변화를 감지하는 '블랙박스(black-box)' 방식이다. 작동 원리는 이렇다. 미리 정해놓은 질문 묶음을 AI에게 반복해서 던지고, 각 답변을 수치 벡터(vector)로 변환해 저장한다. 연구팀의 구현 방식에서는 총 800번의 질문과 답변으로 하나의 '지문(fingerprint)'을 만들어낸다. 이렇게 만든 지문들을 비교할 때는 '에너지 거리(energy distance)'라는 통계 기법을 사용한다. 두 사람의 필체를 비교할 때 글자 하나하나가 아닌 전체적인 글씨 스타일을 보는 것과 비슷한 방식이다. 에너지 거리가 0이면 두 AI의 반응 패턴이 동일하다는 뜻이고, 값이 클수록 차이가 크다는 의미다. 신뢰도를 높이기 위해 연구팀은 순열 검정(permutation test)이라는 방법도 함께 적용했다. 데이터를 무작위로 섞어가며 관찰된 차이가 우연의 일치일 가능성을 계산하는 방법이다. 이 확률, 즉 p값(p-value)이 낮을수록 실제 변화가 있었다는 증거가 강해진다. 시스템은 주기적으로 새 지문을 만들어 기준 지문과 비교하고, 쌓인 증거가 일정 수준을 넘으면 '변화 이벤트(change event)'를 선언한다. 그러면 가장 최근 지문이 새 기준으로 설정되고, 이후 비교는 이 새 기준을 중심으로 계속된다. 실제 테스트 결과: 5가지 변화를 모두 잡아냈다 연구팀은 직접 통제한 실험 환경에서 스태빌리티 모니터의 성능을 검증했다. 로컬 서버에 모델을 올려놓고 스태빌리티 모니터가 모르는 상태에서 모델을 바꾼 뒤, 시스템이 이를 감지하는지 확인하는 방식이었다. 연구팀이 테스트한 변화 유형은 다섯 가지다. 모델 계열 교체(Qwen에서 Llama로), 버전 업그레이드(Qwen2.5-0.5B에서 Qwen3-0.6B로), 추론 스택 교체(vLLM에서 Transformers로), 양자화 적용(BF16에서 INT8로), 그리고 온도 파라미터 조정(0.7에서 0.6으로)이었다. 온도를 조금 바꾼 경우를 제외하면 나머지 네 가지 변화는 모두 다음 지문을 생성하는 즉시 변화 이벤트로 감지됐다. 온도 미세 조정은 변화 이후 18번째 지문에서 감지됐다. 중요한 점은 변화 이벤트가 정확히 한 번씩만 기록됐다는 것이다. 변화 전에도 안정적이었고, 감지 이후 새 기준으로 전환된 뒤에도 다시 안정적인 상태를 유지했다. 실제 서비스 환경에서도 충격적인 결과가 나왔다. 2025년 11월, 연구팀이 여러 업체가 동시에 서비스하는 키미-K2(Kimi-K2-0905-Instruct) 모델을 모니터링한 결과, 딥인프라(DeepInfra)는 지문을 생성할 때마다 거의 매번 변화 이벤트가 감지될 만큼 불안정했던 반면, 이 모델을 직접 만든 무샷(Moonshot)의 서비스는 100% 안정성을 유지했다. 같은 모델인데 어디서 서비스를 받느냐에 따라 결과가 완전히 달랐던 것이다. 2025년 12월에는 파라세일(Parasail)에서 변화 이벤트가 감지됐는데, 파라세일 팀은 물리적 서버 장애로 인한 하드웨어 교체가 있었음을 직접 확인해주었다. 의료 AI가 어제와 다른 판단을 내린다면 이 문제가 단순한 기술적 호기심으로 끝나지 않는 이유가 있다. 의료 상담 AI를 예로 들어보자. 환자가 똑같은 증상을 입력했는데 어제는 '즉시 병원 방문'을 권고하고, 오늘은 '며칠 더 지켜보세요'라고 답한다면 어떻게 될까. 금융 투자 AI가 모델 교체 이후 갑자기 위험을 대하는 방식이 달라진다면, 법률 문서를 검토하는 AI가 중요한 조항을 다르게 해석하기 시작한다면 피해는 고스란히 사용자에게 돌아간다. 핵심 문제는 이런 변화가 사용자에게 알려지지 않는다는 점이다. 서비스 제공자는 성능 개선이나 비용 절감을 위해 내부를 자주 바꾸지만, 사용자는 외부 인터페이스(API)만 보기 때문에 이를 알아차리기 어렵다. 연구팀이 인용한 선행 연구(Chen et al., 2024)에서도 GPT-3.5(지피티3.5)와 GPT-4의 답변 패턴이 수개월에 걸쳐 정확도, 형식, 안전성 측면에서 눈에 띄게 달라졌다는 사실이 확인된 바 있다. 기업 입장에서도 이는 법적 준수, 즉 컴플라이언스(compliance) 문제다. 연구팀은 모델이 조용히 바뀌면 이전에 수행했던 안전성 검증과 출력 필터링이 더 이상 유효하지 않을 수 있다고 지적했다. 스태빌리티 모니터는 변화 이벤트와 안정 기간의 기록을 자동으로 생성해 엔지니어링, 보안, 컴플라이언스 팀이 활용할 수 있도록 설계되었다. 기존 방식과 어떻게 다른가 기존의 모델 지문 인식 연구들은 주로 지적재산권 보호에 초점을 맞췄다. 배포된 모델이 원본 모델을 허가 없이 복사한 것인지 확인하는 것이 주된 목적이었고, 이를 위해 모델 내부에 접근하거나 특수하게 조작된 적대적 입력(adversarial input)을 사용해야 했다. 스태빌리티 모니터는 목적과 방식 모두 다르다. 모델 소유권 확인이 아니라 시간에 따른 행동 변화 감지가 목표이며, 특별한 접근 권한 없이 일반적인 자연어 질문만으로 작동한다. 최근 발표된 B3IT(Chauvin et al., 2026) 연구도 유사한 문제를 블랙박스 방식으로 다루지만 핵심적인 차이가 있다. B3IT는 초기 설정 단계에서 각 서비스마다 AI 모델의 판단이 거의 막상막하인 '경계 입력(border inputs)'을 찾아야 한다. 문제는 변화 이벤트가 발생하면 AI의 판단 경계 자체가 바뀌기 때문에 이 경계 입력을 다시 찾아야 한다는 번거로움이 있다. 반면 스태빌리티 모니터는 어떤 모델에도 동일하게 적용할 수 있는 고정 질문 세트를 계속 재사용할 수 있어, 변화 이벤트가 발생한 이후에도, 그리고 여러 서비스 제공자를 비교할 때도 일관되게 쓸 수 있다. 연구팀은 자신들의 방식이 특정 능력을 시간에 따라 깊이 평가하는 기존 프로젝트들과 상호보완 관계에 있다고 설명한다. 기존 방식들이 특정 능력에 대한 정밀한 신호를 제공하지만 실행 비용이 높아 다양한 모델과 제공자를 폭넓게 커버하기 어렵다면, 스태빌리티 모니터는 몇 시간마다 새 지문을 생성하는 가볍고 빠른 상시 감시에 특화되어 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 일반 사용자도 자신이 쓰는 AI 서비스가 바뀌었는지 알 수 있나요? A. 현재로서는 직접 확인하기 어렵습니다. 스태빌리티 모니터는 연구 목적의 도구로 기술적 진입장벽이 있습니다. 다만 연구팀이 운영하는 스태빌리티 아레나(arena.projectvail.com)에서 주요 AI 서비스들의 안정성 데이터를 누구나 확인할 수 있습니다. 향후 AI 서비스 비교 플랫폼에 이런 모니터링 기능이 통합될 가능성도 있습니다. Q. AI 서비스 제공자가 모델을 업데이트하는 것 자체가 문제인가요? A. 업데이트 자체는 문제가 아닙니다. 성능 개선과 오류 수정을 위해 필요한 과정입니다. 문제는 사용자에게 알리지 않고 변경하거나, 동일한 모델 이름을 유지하면서 실제 작동 방식이 달라지는 경우입니다. 특히 의료, 금융, 법률처럼 규제가 엄격한 분야에서는 AI의 행동 변화를 추적하고 기록할 수 있어야 합니다. Q. 온도(temperature)를 0으로 설정하면 AI 답변이 항상 똑같지 않나요? A. 그렇지 않습니다. 온도는 사용자가 조절할 수 있는 설정값일 뿐입니다. 서비스 제공자가 내부 추론 엔진, 캐싱 방식, 서버 하드웨어 등을 바꾸면 온도를 0으로 설정해도 답변이 달라질 수 있습니다. 또한 서버 부하 상황에 따라 배치 크기(batch size)가 바뀌면서 생기는 연산 차이도 비결정성을 만들어냅니다. 사용자 요청이 서로 다른 환경의 여러 서버에 분산 처리될 때도 같은 질문에 다른 답변이 나올 수 있습니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 논문명: behavioral Fingerprints for LLM Endpoint Stability and Identity 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.23 10:54AI 에디터

파수, 글로벌 진출 새 승부수..미국법인 '컨실릭스'와 합병

파수가 미국을 포함한 글로벌 시장 진출에 새 승부수를 던졌다. 미국 법인을 현지 AI 전문 스타트업과 합병, 글로벌 AI 시장 진출을 본격화한다. 23일 파수(대표 조규곤)는 자사의 미국 법인을 미국 AI 플랫폼 및 컨설팅 기업 컨실릭스(Konsilix)와 합병하고, 기업용 AI 전문기업 '심볼로직(Symbologic)'으로 새롭게 출범한다고 밝혔다. 파수 미국법인과 합병하는 Konsilix는 PwC, AWS, 구글 클라우드 등을 거친 기업용 AI 전문가 롭 마라노(Rob Marano)를 중심으로, Trellus Health CTO, 액센츄어의 산업X 출신 등이 공동 설립한 기업용 AI 플랫폼 및 컨설팅 전문기업이다. 설립자 뿐 아니라 임직원 모두 구글, 아마존, AT&T, EY, 비아콤(Viacom) 등에서 기업용 AI, 머신러닝, 소프트웨어 개발 등의 경력을 쌓은 최정예 전문인력으로 구성됐다고 파수는 밝혔다. 컨실릭스는 미드마켓 기업에 최적화된 경량·고효율 AI 아키텍처와 빠른 구축을 앞세워 중견 및 성장 기업의 AI 도입을 지원하고 있다. 본사는 미국 코네티컷주 다리엔이고 2024년 설립된 스타트업이다. 새 회사 심볼로직은 파수의 데이터 관리보안 역량과 AI 포트폴리오에 컨실릭스 전문 인력의 AI 컨설팅 및 서비스를 결합, 미국을 중심으로 글로벌 시장을 공략한다. 우선적으로는 AX 실현과 AI 보안 위협이라는 두 중요 과제를 해결해야 하는 고객을 위해 전문 컨설팅과 AI·데이터·거버넌스 솔루션을 제공한다. 특히 미국 현지에서 전문성과 인력, 경험 등의 부족으로 어려움을 겪고 있는 중견 기업 및 기관들에게 비즈니스에 바로 적용 가능한(Business-Ready) 에이전틱 AI 애플리케이션의 수요가 매우 높은 만큼, 해당 시장을 선제적으로 개척해 나갈 예정이다. 파수 미국 법인과 컨실릭스는 4월 말까지 최종 계약을 체결하고 합병을 완료할 계획이다. 심볼로직의 초대 CEO는 미국 엔터프라이즈 시장에서 풍부한 경험을 가진 롭 마라노 현 컨실릭스 CEO가 맡는다. 조규곤 파수 대표는 “글로벌 데이터 보안 및 관리 시장을 이끌어 온 파수는 최근 '고객의 AX를 지원하는 기업'으로 전환 중으로, 이번 미국 법인 합병도 그 일환으로 진행했다"면서 “AI와 데이터, 보안 분야에서 파수가 가진 강력한 경쟁력이 컨실릭스의 뛰어난 전문 인력 및 컨설팅 역량과 만나는 만큼, 심볼로직의 적극적인 AI 시장 공략을 기대해달라”고 전했다.

2026.03.23 10:46방은주 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

에피유즈랩스, ERP 데이터로 AI 성과 높인다…선택적 전환 전략 전면에

에피유즈랩스(EPI-USE Labs)가 비식별화된 데이터 기반 인공지능(AI) 전략을 앞세워 차세대 전사적자원관리(ERP) 전환 시장 공략에 나선다. 에피유즈랩스는 ERP 데이터 비식별화와 선택적 전환 기술을 기반으로 AI 활용도를 높이는 데이터 전략을 제시했다고 23일 밝혔다. 최근 많은 기업이 수요 예측, 비용 시뮬레이션, 재무 리스크 분석 등 다양한 영역에서 AI 도입을 확대하고 있지만 기대 수준의 성과를 내지 못하는 사례가 나타나고 있다. 에피유즈랩스는 이러한 한계의 원인이 알고리즘이 아닌 데이터 품질과 구조 문제라고 짚었다. 특히 ERP 데이터는 재무·공급망·인사 등 핵심 업무가 집약된 고가치 자산이지만 장기간 축적된 중복 데이터와 복잡한 구조, 민감 정보가 혼재돼 있어 AI 활용에 제약이 발생한다는 지적이다. 이에 단순 데이터 활용이 아닌 '비식별화된 실제 데이터(Scrambled Data)' 기반 전략이 중요해지고 있다. 에피유즈랩스는 'AI에 준비된 데이터' 확보를 핵심 경쟁력으로 제시하며 기업 데이터 전략 전환에 박차를 가한다. 회사가 제공하는 데이터 동기화 솔루션 '데이터 싱크 매니저(Data Sync Manager, DSM)'는 데이터 객체 추출 기능(Object Extractor)을 통해 ERP 내 특정 데이터만 추출하고 데이터 간 관계 구조를 유지한 채 비식별화 처리를 수행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 실제 업무 흐름을 반영한 데이터로 AI 모델을 학습시키면서도 개인정보 보호와 컴플라이언스 요구사항을 동시에 충족할 수 있다는 설명이다. 차세대 ERP 전환 전략도 함께 제시했다. 에피유즈랩스는 SAP S/4HANA 전환 과정에서 기존 데이터를 그대로 이관하는 방식이 비용 증가와 성능 저하, 보안 리스크로 이어질 수 있다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 데이터 전환 서비스 '프리즘(PRISM)'으로 필요한 데이터만 선별적으로 이전하는 '선택적 데이터 전환(Selective Data Transition)' 방식을 제안했다. 프리즘은 불필요한 데이터를 제거하고 핵심 데이터 중심으로 구조를 재정비하는 '클린 데이터(Clean Data)' 환경 구축을 지원한다. 클라우드 인프라 비용을 절감하고 시스템 효율성과 보안성을 동시에 확보하도록 돕는다. 테스트 데이터 전략 변화도 강조됐다. SAP S/4HANA 환경에서는 기존 테스트 데이터 관리 도구(TDMS)가 더 이상 지원되지 않는 만큼 기업은 새로운 데이터 관리 체계를 마련해야 한다는 설명이다. 에피유즈랩스는 DSM을 활용해 전체 시스템 복사 방식이 아닌 필요한 데이터만 선택적으로 구성·갱신할 수 있는 구조를 제공해 개발과 테스트 효율성을 높인다는 목표다. 또 데이터 이동 과정에서 자동 비식별화를 적용해 민감 정보 유출 위험을 최소화하면서도 AI 학습에 필요한 데이터 품질을 유지할 수 있도록 지원한다. 기업이 보다 현실적인 데이터 기반 AI 실험 환경을 구축할 수 있게 한다는 방침이다. 김경호 에피유즈랩스 한국·일본 지역총괄은 "차세대 ERP 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 데이터 중심 전략을 재정의할 수 있는 기회"라며 "에이전틱 AI가 확산되는 환경에서 기업의 경쟁력은 얼마나 정확하면서도 비식별화된 데이터를 확보하고 활용할 수 있는지에 달려 있다"고 말했다. 이어 "미래 경쟁력을 가르는 것은 시스템 버전이 아니라, AI에 준비된 데이터"라고 강조했다.

2026.03.23 08:00한정호 기자

[ZD브리핑] 반도체·車·통신·미디어 등 주총 시즌 돌입...원유 수급난 장기화

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] SK하이닉스·현대차 등 대기업 주총 이어져...원유 수급난 장기화 이번 주도 주요 기업 정기 주주총회가 이어집니다. 23일 LG전자, LG이노텍, 네이버, 한화시스템, 에코프로머티 24일 포스코홀딩스, 고려아연, 한화에어로스페이스, SK이노베이션, 한화솔루션 등을 시작으로 25일 SK하이닉스, 영풍, 엘앤에프 26일 현대차, LG, SK, LS, 한화, 금호석유화학, SKC 등이 주총을 엽니다. 특히 SK하이닉스는 올해 주총에서 수요가 폭증하고 있는 D램의 가격 안정화를 위한 새로운 계획을 발표할 것으로 전망됩니다. 현대자동차는 사업목적에 '자동차 대여사업'을 추가하는 안건을 의결할 예정입니다. 이번 안건을 통해 현대차는 2019년부터 운영해온 자동차 구독 서비스 '현대 제네시스 셀렉션' 고도화를 추진할 것으로 전망됩니다. 해당 서비스는 현대차·제네시스 차량을 일 또는 월 단위로 이용할 수 있는 구독형 서비스로, 현대차가 플랫폼을 운영하고 제휴 렌터카 업체가 차량을 제공하는 방식입니다. LG디스플레이가 지난주 주주총회에서 지난해 대형 OLED 사업에서 처음으로 영업흑자를 올렸다고 밝혔습니다. 올해 2분기 말에서 3분기 초 사이에는 중국 광저우 OLED 공장 감가상각이 끝납니다. 삼성전자가 올해 LG디스플레이에서 조달하는 대형 OLED 물량을 늘릴 것이란 점도 기대 요인입니다. LG디스플레이는 시장 침투율 확대를 위해 보급형 SE OLED도 출시했는데, 이 제품 이익률을 낮은 편입니다. 중동발 원유 대란 여파로 발생한 기름값 폭등을 저지하기 위해 지난 13일 석유 최고가격제가 시행됐습니다. 2주째를 맞는 오는 27일에는 기준 가격이 갱신될 예정입니다. 앞서 정부는 유가 상황을 고려하면 기준가격이 인상될 수밖에 없다고 예고했습니다. 원유 수급난이 길어지면서 정부는 정유사에 대한 수급조정 명령 및 수출 제한 카드도 검토하고 있습니다. 통신사·미디어 기업들 주총 시즌 돌입 통신사들과 미디어 기업들의 정기 주주총회가 본격적으로 시작됩니다. 먼저 오는 24일에는 LG유플러스와 LG헬로비전이 같은 시간 주주총회를 진행할 예정입니다. 이어 26일에는 SK텔레콤, CJ ENM, KT스카이라이프 등이 주총을 진행합니다. 주총 주요 안건으로는 대부분의 회사들이 임기가 만료된 사외이사들에 대한 이사 선임 안건을 앞두고 있습니다. 특히 SK텔레콤과 KT스카이라이프는 신임 대표이사 선임에 대한 안건이 상정됩니다. SK텔레콤은 정재헌 CEO가 이사회에 공식 등재될 예정이며, KT스카이라이프 신임 대표에는 조일 경영기획총괄 부사장이 내정됐습니다. 마이크로소프트, AI 행사 연달아 실시...SW 기업 주주총회 러시 한국마이크로소프트는 오는 25일 서울 모스스튜디오에서 '마이크로소프트 스타트업 커넥션 2026-더 시크릿 에이전트'를 개최합니다. 마이크로소프트는 국내 주요 AI 스타트업과 에이전트 기반 AI 서비스 구현 방식과 운영 경험을 공유할 예정입니다. 이날 정우근 마이크로소프트 AI 액셀러레이션 총괄을 비롯한 스콧 한셀만 기술 부문 부사장 등 주요 마이크로소프트 관계자가 키노트를 진행합니다. 국내 AI 스타트업으로는 리얼월드와 솔라엑스, 모티프, 인핸스가 자리합니다. 아울러 26일 서울 코엑스 오디토리움에서 글로벌 AI 컨퍼런스 '마이크로소프트 AI 투어 서울'을 개최합니다. 이번 행사에서는 AI 기술로 조직 비즈니스 프로세스를 재구성한 사례가 공개될 예정입니다. 키노트 세션에서는 스콧 거스리 마이크로소프트 클라우드 및 AI 부문 수석 부사장이 나섭니다. 거스리 부사장은 기업이 AI 시대 프론티어로 도약할 수 있는 성공 프레임워크와 전략적 인사이트를 공유할 예정입니다.이어 조원규 한국마이크로소프트 지사장과 스콧 한셀먼 마이크로소프트 개발자 커뮤니티 부문 부사장, 믹 던 마이크로소프트 최고보안책임자가 이어서 키노드를 진행합니다. 서울대 AI신뢰성연구센터는 오는 24일 서울대 정보화본부에서 2026년 월례세미나 시리즈 '신뢰할 수 있는 AI 만들기' 첫 세미나를 개최합니다. 이번 세미나에서는 고학수 서울대 법학전문대학원 교수가 '글로벌 AI 거버넌스 논의 흐름: UN 고위급 AI 자문기구 경험을 중심으로' 주제로 발표합니다. 고학수 교수는 개인정보보호위원회 위원장, UN 고위급 AI 자문기구 위원을 역임한 바 있습니다. 레드햇은 오는 25일 서울 영등포구에서 '제로(ZERO) CVE'를 위한 레드햇의 대응 전략 미디어 간담회를 진행합니다. 이번 세션에선 최원영 전무가 '레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL)'를 중심으로 기업이 보다 안전한 정보기술(IT) 운영 환경을 구축할 수 있도록 지원하는 레드햇의 보안 전략과 대응 방안을 소개할 예정입니다. 빔 소프트웨어도 같은 날 조선 팰리스 서울 강남에서 'AI 확산 시대, 한국 기업의 데이터 생존 전략'을 주제로 미디어 간담회를 진행합니다. 이 자리에선 AI 도입이 가속화되는 환경에서 커지는 데이터 리스크를 점검하고 이에 대응하기 위한 빔 소프트웨어의 데이터 운영 전략과 인사이트를 공유할 예정입니다. 또 '데이터 복원력'과 관련한 국내 시장 현황과 주요 과제를 바탕으로 빔 소프트웨어의 솔루션과 한국 시장 진출 전략도 공개될 계획입니다. 국내 AI 상장사의 정기 주주총회도 이어집니다. 이스트소프트·뉴엔AI·와이즈넛은 오는 26일, 솔트룩스·플리토·셀바스AI·마음AI는 27일 각각 주주총회를 개최합니다. SAP코리아는 19일 서울 강남구 역삼동 조선팰리스 호텔에서 '제조 및 공급망 혁신을 위한 SAP 커넥트 데이'를 개최합니다. 산업 박람회 하노버 메세 2026 주요 내용을 사전에 공유하는 프리뷰 성격의 행사로 실제 제조 현장과 공급망 운영에 적용되는 AI 에이전트와 피지컬 AI 기술의 최신 동향과 중장기 전략을 소개할 예정입니다. 마이다스인은 24일과 25일 양일간 서울 강남구 SJ쿤스트할레에서 AX 데이를 개최합니다. 기업 HR 담당자를 대상으로 한 이번 행사에서는 각 조직에 최적화된 도입 전략을 확인하고 채용 에이전트를 직접 체험해 볼 수 있는 자리가 마련됩니다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 오는 25일 서울 강남 삼정호텔에서 '제36회 KOSA 런앤그로우 포럼'을 개최합니다. 이날 행사에선 휴머노이드 M.AX 얼라이언스 위원장을 맡고 있는 장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수가 '한국 피지컬 AI의 현황과 미래'를 주제로 강연을 진행합니다. 차세대 산업 패러다임으로 부상하고 있는 피지컬 AI에 대해 우리나라 기술 현황과 미래 전략 방향을 제시하고 협회 회원사 간 네트워킹도 이뤄질 예정입니다. 줌은 오는 25일 온라인으로 '아시아태평양(APAC) 중소기업(SMB) 서밋 2026'을 진행합니다. 줌은 중소기업이 AI와 디지털 협업 도구를 활용해 생산성과 협업, 고객 경험을 개선하고 비즈니스 성장을 이끌 수 있는 전략과 인사이트를 공유할 예정입니다. 이번 행사에는 김형식 줌 코리아 SMB 영업 총괄을 비롯한 싱가포르·북아시아 영업 총괄, 글로벌 제품 마케팅 매니저, 아태지역 고객 성공 총괄 등 본사 리더들이 참여해 시장 트렌드를 공유하고 제품 데모를 진행합니다. 국내 주요 소프트웨어(SW) 기업의 정기 주주총회도 이어집니다. 웹케시·LG CNS·신세계아이앤씨는 오는 24일, 에스넷·영림원소프트랩은 25일, 한글과컴퓨터·현대오토에버·이노룰스·더존비즈온은 26일 각각 주주총회를 개최합니다. 특히 더존비즈온은 이번 제49기 정기 주주총회에서 회사를 인수한 글로벌 사모펀드 EQT의 요나스 마르틴 고란 페르손 시니어 어드바이저를 기타비상무이사로 신규 선임하는 안건을 상정했습니다. 이 안건이 의결될시 경영 의사결정 자문과 감독 역할을 수행할 예정으로, 향후 더존비즈온의 이사회 구조 변화와 사업 전략이 주목됩니다. 게임업계 슈퍼주총...넥슨-넷마블-크래프톤 등 대표 재선임 주요 게임사가 이번주 주주총회를 개최하고 대표 재선임과 정관 개정 변경 등 안건을 처리합니다. 대표 재선임 안건에는 이정헌 넥슨 대표, 김창한 크래프톤 대표, 정우진 NHN 대표, 한상우 카카오게임즈 대표 등이 이름을 올렸습니다. 또 넷마블은 방준혁 이사회 의장 재선임을 주주총회 주요 안건으로 공시했습니다. 엔씨소프트는 정관 개정을 통해 29년 만에 사명을 엔씨(NC)로 변경할 예정입니다. 박병무 엔씨 공동대표는 지난 12일 경영 전략 간담회를 통해 2030년까지 매출 5조원을 달성하겠다는 계획도 밝혔습니다. 이와 함께 크래프톤은 오는 28일 고려대 화정체육관에서 배틀그라운드 출시 9주년을 기념해 '펍지 9주년 페스티벌'을 개최합니다. 이날 현장에서는 체험존뿐 아니라 배틀그라운드 개발진과 이용자, 파트너 인플루언서가 함께하는 다양한 프로그램이 진행될 예정입니다. 포티넷코리아, 네트워킹 행사 '보안잡담' 개최 네트워크 보안 글로벌 기업 포티넷코리아가 IT 커뮤니티 '전산실 사람들' 행사 및 보안 실무자 대상 네트워킹 행사 '보안잡담'을 올해 2번째로 개최합니다. 이번 행사는 변화하는 보안 환경 속에서 실무자들의 역할이 어떻게 변화하는지, 그리고 커리어의 방향에 대해 논의하는 자리가 될 것으로 보입니다. 또한 AI 기술 확산에 따른 보안 담당자의 역할 변화를 주제로 패널 토의도 예정돼 있습니다. 김영표 포티넷코리아 CISO부터 대기업 보안 담당 임원까지 실무 관점에서 의견을 공유할 예정입니다. 세미나 이후에는 참석자 간 정보 교류를 위한 식사 및 네트워킹 시간도 마련됐습니다. 정부 약가제도 개편, 제약사만 배불리는 '프리패스' 등재 의료민영화저지와무상의료실현을위한운동본부(이하 무상의료운동본부)는 오는 24일 오전 11시 청와대 사랑채 분수대에서 '효과도 검증 안 된 희귀약 신속등재, 제약사만 배불리는 '프리패스'등재 규탄한다'는 내용으로 기자회견을 진행합니다. 무상의료운동본부는 최근 발표된 이재명 정부의 약가제도 개편안이 '희귀질환 치료제 신속등재'라는 명목하에 임상적 유용성 평가와 비용효과성 평가를 모두 생략하며 그동안 지켜온 건강보험공단의 '선별등재 원칙'이 퇴행하는 것과 다름없다고 주장하고 있습니다. 또 개편안 대로 제약기업이 원하는 대로 가격을 책정하게 되면, 매년 수조 원에 달하는 막대한 재정이 필요할 것으로 예상되며, 일단 효과가 불분명한 약이 등재된 이후 이를 시장에서 퇴출시키거나 대폭 약가를 인하할 수 있는 사후 통제 방안도 부재하다고 지적합니다. 특히 희귀질환 신속등재 등 약가제도 개편이 사회적 논의가 필요한 내용임에도 정부는 지난해 11월 발표 이후 어떠한 공청회나 토론회 개최 없이 몰아붙이기식으로 논의를 진행하고 있으며, 오는 3월26일 건강보험정책심의위원회에서 최종 확정하려고 한다며, 이번 약가제도 개편안의 문제들을 알리고자 기자회견을 개최한다고 밝혔습니다. 네이버·카카오 주총 임박...유통업계도 릴레이 주총 네이버와 카카오가 이달 말 정기 주주총회를 열고 인공지능(AI) 전환 전략의 성과를 점검받는 자리에 섭니다. 네이버는 23일, 카카오는 26일 주총을 개최할 예정입니다. 양사는 AI 투자 이후 수익화 가능성에 대한 주주 요구가 커진 가운데 구체적인 실행 방안을 제시할 것으로 예상됩니다. 네이버는 김희철 CFO의 사내이사 선임을 통해 재무 중심 경영을 강화하고 AI 사업 수익성 확보에 방점을 찍을 전망입니다. 카카오는 정신아 대표 체제 재확인과 함께 CA협의체 개편 이후 조직 안정과 신뢰 회복 여부가 핵심 관전 포인트입니다. 특히 양사 모두 AI 서비스 고도화 전략과 이를 통한 매출 기여도를 어떻게 입증할지가 주요 과제로 꼽힙니다. 유통 업계 또한 정기 주주총회를 열고 지배구조 개선과 주주환원 안건을 집중 논의합니다. 24일 신세계를 시작으로 26일에는 이마트·현대백화점·현대홈쇼핑·BGF리테일·한화갤러리아 등이 주총을 개최할 예정입니다. 이번 주총은 3차 상법 개정안 시행 이후 처음 열리는 만큼 '코리아 디스카운트' 해소와 관련한 안건이 핵심 의제로 부상했습니다. 이마트는 자사주 소각 관련 안건을 상정하며 주주환원 강화에 나섰고, 신세계는 배당 기준일 변경을 통해 배당 예측 가능성을 높일 계획입니다. 주요 기업들은 집중투표제 배제 조항 삭제를 추진해 소액주주 권한 확대와 이사회 견제 기능 강화를 도모하고 있습니다. 현대홈쇼핑과 현대백화점 등은 전자주주총회 도입 근거도 마련하며 주주 참여 확대에 나서는 모습입니다.

2026.03.22 12:32정진호 기자

삼성전자, 암참 행사서 '비스포크 AI 스팀' 전시

삼성전자가 20일 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 열린 주한미국상공회의소(AMCHAM) 연례행사에서 2026년형 '비스포크 AI 스팀' 로봇청소기를 전시했다고 22일 밝혔다. 암참의 2026년 신임 이사진을 처음 소개하는 '2026 암참 이사진 취임식'은 퀄컴이 후원한다. 제임스 김 암참 회장 겸 대표이사 등 회원사와 기업 관계자 800여 명이 참석했다. 행사에는 'AI, 당신에게 더 가까이'라는 주제로 퀄컴 '드래곤윙'을 탑재한 가전, 모바일, PC 등 제품이 전시됐다. 삼성전자 '비스포크 AI 스팀' 로봇청소기도 전시됐다. 삼성전자는 '비스포크 AI 스팀'을 분해 전시했다. 참석자는 '비스포크 AI 스팀'의 AI 기능과 보안 성능을 구현하는 퀄컴 프로세서와 보안칩을 눈으로 확인할 수 있다. 지난 2월 출시된 2026년형 '비스포크 AI 스팀'은 퀄컴의 차세대 산업용 프로세서 '드래곤윙' 칩과 함께 3D 듀얼 장애물 센서, 라이더 센서, 초음파 센서 등 5개 센서를 적용해 AI 인식·주행 성능을 제공한다. 장애물 센서는 사람 눈과 동일한 방식으로 카메라 두 대로 물체를 보며 거리를 계산해 작동한다. 각 센서에서 수집한 14가지 데이터를 기반으로 바닥 환경을 구분하고, 물걸레 사용 여부와 흡입력을 자동 조절한다. 이번 신제품은 제품 전면에 탑재한 RGB(빨강, 초록, 파랑) 카메라 센서와 적외선(IR) LED를 활용해 커피, 주스 등 유색 액체는 물론 물처럼 투명한 액체까지 회피하거나 집중 청소할 수 있다. 또 170만 개의 사물과 환경 이미지 데이터를 사용해 만든 AI 모델을 기반으로 집안 이미지를 분석하고 청소한다. 신제품에는 삼성전자의 보안 솔루션 '녹스 매트릭스'와 '녹스 볼트'를 새롭게 탑재했다. 녹스 매트릭스는 스마트폰, 가전 등 스마트싱스로 연결된 기기들이 서로 보안 상태를 점검하고 위협을 감지해 차단한다. 녹스 볼트는 비밀번호나 인증정보 등 민감한 개인정보를 보안칩에 별도 보관해 보호하는 솔루션이다. 삼성전자는 녹스 보안 솔루션을 바탕으로 로봇청소기 제품에 대해 국내외 5종의 보안 인증을 획득했다. 국내에서 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관하는 '사물인터넷(IoT) 보안인증'에서 최고 등급을 받았다. 또 개인정보보호위원회와 KISA 주관 '개인정보보호 중심 설계(PbD)' 인증도 로봇청소기 최초로 획득했다. 국내에서 이 두 개 보안 인증을 취득한 로봇청소기는 비스포크 AI 스팀이 유일하다. 글로벌 인증기관 UL 솔루션즈, 독일 TÜV Nord, 독일 연방정보기술보안청(BSI)의 인증도 취득했다. 삼성전자는 미국에서 신설되는 보안 인증도 대응해 제품 신뢰성을 높일 계획이다. 김상표 퀄컴코리아 사장은 "퀄컴의 드래곤윙 칩셋과 삼성전자의 AI 기술로 완성된 '비스포크 AI 스팀'은 '홈 컴패니언'으로서 역할을 확대하고 있다"며 "삼성전자와 로봇청소기 발전을 위한 협업을 지속할 것"이라고 밝혔다. 문종승 삼성전자 DA사업부 부사장은 "강력한 하드웨어 칩셋과 AI 기능으로 청소 성능은 물론 각종 편의성과 강력한 보안까지 지원하는 '비스포크 AI 스팀' 청소기를 향후 세계 각지에서 선보일 것"이라고 말했다.

2026.03.22 11:35전화평 기자

퍼블릭 클라우드 '흔들'…AI·데이터 주권에 '프라이빗 회귀' 가속

전 세계적으로 생성형 인공지능(AI) 확산과 데이터 주권 요구가 맞물리면서 기업들의 클라우드 전략이 빠르게 재편되고 있다. 기존 퍼블릭 클라우드 중심에서 벗어나 보안·규제·비용을 동시에 고려한 하이브리드 및 프라이빗 클라우드로 이동하는 흐름이 뚜렷해지며, 이른바 '인프라 회귀' 현상이 산업 전반에 확산되는 양상이다. 22일 엔터프라이즈 오픈 소스 기업 수세가 발표한 설문조사에 따르면 기업의 59%가 하이브리드 클라우드를, 16%는 프라이빗 클라우드를 우선 도입 전략으로 고려하는 것으로 나타났다. 이번 조사는 미국·영국·일본·인도·독일 등 주요 국가의 IT 의사결정권자 약 600명을 대상으로 진행됐다. 특히 AI 도입이 기업 인프라 전략 변화의 핵심 요인으로 작용하고 있는 것으로 분석됐다. 응답자의 61%는 AI 도입을 '중대한 과제'로 꼽았으며 AI 모델 학습 과정에서 데이터 주권 확보 중요성에 대해 80% 이상이 '매우 중요하다'고 답했다. AI 확산은 단순한 기술 도입을 넘어 인프라 복잡성과 리스크를 동시에 증가시키고 있다. 이에 기업들은 기존 퍼블릭 인프라 중심 구조에서 벗어나 통제 가능한 환경을 확보하기 위해 하이브리드 및 프라이빗 클라우드로 눈을 돌리는 분위기다. 이 과정에서 데이터 주권이 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 특히 유럽과 미국을 중심으로 데이터 지역화 규제와 보안 요구가 강화되면서, 기업 내부 또는 통제 가능한 환경에서 데이터를 관리하려는 움직임이 확대되고 있다. 클라우드 전략 변화는 비용 구조에서도 영향을 받고 있다. AI 워크로드는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원을 요구하는 만큼 퍼블릭 클라우드 기반 과금 모델에서 비용 부담이 급격히 증가하는 문제가 발생하고 있다. 장기적으로는 프라이빗과 하이브리드 인프라 환경이 비용 효율 측면에서도 유리하다는 인식이 확산되고 있다. 이같은 흐름은 단순 기술 선택의 문제를 넘어 기업 핵심 자산인 데이터를 어디까지 통제할 수 있는지에 대한 전략 경쟁으로 확장되고 있다. 특히 생성형 AI가 기업 내부 데이터를 학습에 활용하는 구조로 발전하면서, 퍼블릭 클라우드에 대한 의존도를 줄이고 자체 인프라를 강화하려는 움직임이 더욱 가속화되는 추세다. 실제 조사 결과 기업의 51%는 멀티·하이브리드 클라우드 환경 확장에 대한 투자를 늘릴 계획이며 46%는 오픈소스 엔터프라이즈 지원 확대에 나설 것으로 나타났다. 이는 특정 벤더 종속에서 벗어나 유연성을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 벤더 종속성 문제 역시 주요 변수로 지목된다. 미국 기업의 경우 39%가 벤더 락인(종속성)을 주요 우려로 꼽았으며 절반 이상이 이를 '중대한 과제'로 인식하고 있는 것으로 조사됐다. 이와 함께 IT 복원력과 보안 강화도 주요 투자 우선순위로 떠올랐다. 미국 응답자의 64%는 IT 복원력을 최우선 기술 과제로 꼽았으며 글로벌 평균 역시 높은 수준을 보였다. 이는 퍼블릭 클라우드 장애나 보안 사고 경험이 누적된 결과로 해석된다. 국내에서도 유사한 흐름이 감지된다. 금융·공공 분야를 중심으로 데이터 주권과 보안 요구가 강화되면서 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 도입이 확대되는 추세다. 특히 최근 VM웨어 가격 정책 변화와 벤더 종속 우려가 겹치며 오픈소스 기반 인프라로의 전환 움직임도 점차 가속화되고 있다. 업계에선 이러한 변화가 단기적인 트렌드가 아닌 구조적 전환이라는 분석이 나온다. AI 시대에 데이터가 핵심 자산으로 부상하면서 이를 얼마나 통제할 수 있는지가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 특히 오픈소스 기반 인프라는 이러한 흐름에서 중요한 역할을 하고 있다. 기업들은 특정 벤더에 종속되지 않으면서도 유연성과 확장성을 확보할 수 있는 오픈소스 환경을 통해 하이브리드·프라이빗 전략을 강화하고 있다. 마가렛 도슨 수세 최고마케팅책임자(CMO)는 "AI 도입이 기업 인프라 전략에 큰 변화를 가져오고 있다"며 "고객들은 보다 유연하고 확장 가능하며 통제된 환경으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다. 클라우드 업계 관계자는 "이제 클라우드는 단순한 IT 인프라가 아니라 데이터 주권과 직결된 전략 자산"이라며 "하이브리드와 프라이빗 중심 구조는 AI 시대의 필수 선택지가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.03.22 09:19한정호 기자

다시 돌아온 '데이빗 데이'...틸론, 다음달 8일 마곡서 개최

클라우드 및 가상화 전문기업 틸론이 AI 시대의 새로운 업무 환경과 기술 전략을 공유하는 연례 기술 컨퍼런스 '2026 DAVEIT DAY(데이빗 데이)'를 다음달 8일 서울 강서구 코엑스 마곡에서 개최한다. 이번 행사는 'Beyond DX to AI Native – The Intelligent Work Ecosystem by Tilon'을 주제로 열린다. 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 중심으로 재편되는 업무 환경과 이를 구현하기 위한 틸론의 기술 비전을 소개하는 자리로 마련했다. 'DAVEIT DAY'는 틸론이 매년 개최하는 이 회사 대표 기술 컨퍼런스다. 자사의 핵심 기술과 플랫폼 전략을 공유하고 기업 및 공공기관이 직면한 IT 환경 변화에 대응할 수 있는 방향을 제시하는 행사다. 특히 올해 행사는 외부 의존도를 낮추고 조직 내부 데이터를 기반으로 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 소버린 AI 전략과 AI 서비스 개발 및 운영을 위한 프레임워크 환경을 핵심으로 공개할 예정이다. 특히 이번 행사에는 오픈스택(OpenStack) 기반의 새로운 가상 데스크톱 인프라(VDI) 솔루션 'Dstation Xtack'을 핵심 기술로 소개한다. '엑스택(Xtack)'은 CPU·메모리·네트워크 뿐 아니라 GPU 자원까지 포함한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 분할해 활용할 수 있게 설계한 VDI 솔루션이다. 이를 통해 AI 개발과 서비스 운영에 필요한 자원을 유연하게 활용하면서도 보안이 요구되는 환경에서도 안정적인 AI 업무 환경을 구축할 수 있다. 현재 보안기능확인서 취득을 추진 중이며 올해 말부터 본격적으로 시장에 공급할 예정이다. 이러한 구조는 조직 내부 데이터를 기반으로 독립적인 AI 환경을 구축하고, 외부 의존도를 낮추면서도 조직별 요구에 맞는 AI를 직접 개발·운영할 수 있게 지원하는 것이 특징이다. 'Xtack'이 제공하는 인프라 기반 위에서 틸론의 AI 플랫폼과 서비스가 함께 운영된다. 즉 ▲ 내부 데이터를 기반으로 인터널 AI를 구축하고 운영할 수 있게 지원하는 iStation ▲GPU를 효율적으로 분할 및 용해 AI 연구와 개발 환경을 통합 제공하는 Tstation ▲개인이나 조직이 보유한 데이터와 전문 지식을 바탕으로 AI 서비스로 자산화하는 TheOtherTown 등 틸론의 기술과 플랫폼도 함께 공개한다. 최백준 틸론 대표는 "AI 시대의 경쟁력은 단순히 AI 툴을 도입하는 것이 아니라 AI를 중심으로 업무 환경 전체를 어떻게 재설계하느냐에 달려 있다"며 "이번 DAVEIT DAY는 틸론이 가상화를 기반으로 AI 인프라에서 서비스 확장까지 하나의 흐름으로 연결하는 기술 비전을 공유하고 AI Native 기반 업무 환경의 새로운 방향을 제시할 것"이라고 밝혔다. 이어 최대표는"소버린 AI와 AI 개발 프레임워크를 통해 누구나 쉽게 AI를 구축하고 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 한편 이번 행사에는 AI 인프라와 AI 서비스 관련 기술을 중심으로 다양한 기술발표와 시연을 진행하며, 기업 및 공공기관 관계자들에게 AI 기반 업무 환경 구축 전략에 대한 인사이트도 함께 제공한다.

2026.03.21 21:11방은주 기자

마크애니, 'eGISEC 2026' 참가 성료...차세대 화면 보안 'SDR' 첫 선

IRM(Information Rights Management) 전문기업 마크애니는 18일부터 20일까지 일산 킨텍스에서 열린 '제14회 전자정부 정보보호 솔루션 페어(eGISEC 2026)' 참가를 성공적으로 마쳤다고 21일 밝혔다. 마크애니는 이번 전시회에서 자사의 차세대 지능형 화면 보안 아키텍처 'SDR(Screen Detection and Response)'을 최초로 공개했다. SDR은 기존의 수동적인 화면 차단 방식을 혁신한 것으로, 파편화된 보안 기능들을 단일 체계로 통합한 지능형 보안 모델이다. 내부자의 고의적인 정보 유출 시도를 실시간으로 탐지(Detection)하고 즉각 대응(Response)함으로써 보안 사각지대를 해소한 것이 특징이다. 전시 첫날 마크애니 금동기 최고운영책임자는 '보안의 종착지, 화면 보안의 새로운 패러다임 SDR'을 주제로 강연을 했다. 이 자리에서 마크애니는 단순 방어를 넘어선 지능형 화면 보안의 미래 인사이트를 공유하며 차세대 보안 표준의 비전을 제시했다. 마크애니 부스에서는 AI 기반의 SDR 기술이 유출 시도를 어떻게 포착하고 방어하는지 직접 확인할 수 있는 실시간 시연도 진행했다. 보안 전문가들이 상주, 각 조직의 환경에 최적화한 맞춤형 보안 전략을 컨설팅, 실무자들의 호평을 받았다. 마크애니 최고 대표는 “이번 eGISEC 2026은 마크애니가 새롭게 정립한 SDR 체계를 대중에 처음 선보인 뜻깊은 자리였다”며 “앞으로도 독보적인 기술력을 바탕으로 기업의 정보 자산을 빈틈없이 보호하는 화면 보안의 표준을 만들어 나갈 것”이라고 강조했다.

2026.03.21 20:44방은주 기자

지니언스, RSAC 12년 연속 참가..."올해는 통합 보안 강조"

사이버보안 전문기업 지니언스(대표 이동범)는 오는 23일부터 26일(현지 시각)까지 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열리는 세계 최대 규모 사이버 보안 전시회 'RSA 컨퍼런스 2026(이하 RSAC 2026)'에 참가한다고 20일 밝혔다. '보안 업계의 CES'로 불리는 RSAC는 세계 보안 전문가들이 모여 최신 기술과 트렌드를 공유하는 글로벌 행사다. 지난해에는 4만 명 이상 참관객이 행사장을 찾았다. 지니언스는 12년 연속 참가, 글로벌 시장에서 보안 기술력을 꾸준히 알려왔다. 이번 행사에서 ▲NAC(네트워크 접근 제어) ▲ZTNA(제로 트러스트 네트워크 액세스) ▲Insights E(단말 보안) 등 핵심 보안 솔루션 3종을 선보인다. 특히 올해는 개별 제품 소개를 넘어 접속(NAC), 세션(ZTNA), 실행(Insights E) 구간을 하나의 흐름으로 연결하는 '통합 보안 인프라' 구조를 강조한다. 전시 부스에서는 방문객들이 접속 시점부터 세션 유지, 단말 실행 단계까지 보안 통제가 어떻게 이뤄지는지 직관적으로 확인할 수 있게 제품 시연과 다양한 고객 사례를 소개한다. 접속 통제가 필요한 환경에는 NAC, 원격 및 내부 접근 제어에는 ZTNA, 단말 실행 통제에는 Insights E를 적용하는 방식으로 각 보안 단계의 역할을 명확히 제시한다. 이를 통해 기업 환경에 맞춘 유연한 보안 확장 구조를 보여줄 예정이다. 지니언스는 이번 전시의 핵심 키워드로 '컴플라이언스 벨로시티(Compliance Velocity)'를 전면에 내세운다. 최근 글로벌 규제 요구사항과 감사 기준이 강화되고 있지만, 기존의 정책 및 문서 중심 보안 체계로는 현장에서 즉각적인 실행이 어렵다는 현장 목소리를 반영했다. 지니언스는 보안 정책이 실제 접속과 실행 시점에서 얼마나 빠르고 즉각적으로 작동하는가에 초점을 맞춰, 전시를 준비했다. 이를 통해 보안을 단순한 '비용'이나 '관리 체계'가 아닌, 글로벌 비즈니스를 지속 가능하게 만들고 기업의 매출을 보호하는 강력한 '실행 인프라'로 재정의, 글로벌 참관객들의 시선을 사로잡을 계획이다. 김계연 지니언스 CTO 겸 미국법인장은 “지니언스가 12년 연속 세계 최대 보안 행사인 RSAC에 참가하며 글로벌 공략을 할 수 있었던 것은 21년간 축적해 온 탄탄한 기술력과 다양한 레퍼런스 덕분”이라며 “접속부터 세션, 실행 구간까지 아우르는 지니언스의 통합 보안 인프라를 글로벌 고객에게 선보일 것”이라고 말했다.

2026.03.21 20:30방은주 기자

박용규 KISA 본부장 "해커, 다크웹서 계정 구매 공격 활용"

"예스24가 랜섬웨어 공격을 두 차례 당한 이후 공격이 추가적으로 없었을 거라 생각하면 오산입니다. 3차, 4차 공격은 당한 티가 나지 않을 정도로 빠르게 복구했기 때문입니다. 이처럼 최근에는 공격을 당한 이후 빠르게 회복하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다" 박용규 한국인터넷진흥원(KISA) 디지털위협대응본부장은 한국침해사고대응팀협의회(CONCERT)가 20일 개최한 '2026 기업 정보보호 이슈 전망' 세미나에서 이같이 밝혔다. 그는 지난해 발생한 침해사고를 타임라인별로 요약하며 최근 공격자들이 기업을 어떤 방식으로 공격하는지 동향을 면밀히 분석해 발표했다. 이어 공격자의 공격에 대응, 빠르게 회복하기 위해 '드웰타임(Dwell Time, 공격자가 침투해 머무는 시간)'을 최소화하는 노력이 중요하다고 강조했다. 박 본부장은 최근 공격자들이 노리는 기업의 취약점으로 10가지를 제시했다. 구체적으로 ▲경계망 관리 취약점 ▲단말 관리 취약점 ▲공급망 관리 취약점 ▲계정관리 취약점 ▲데이터 관리 취약점 ▲백업데이터 관리 미흡 ▲로그 관리 취약점 ▲공격 전(全) 단계에 걸친 악성코드 활용 고도화 ▲인공지능(AI) 악용 ▲포털사이트 검색을 활용한 악성코드 유포 등이다. 박 본부장은 "최근 해커 등 공격자들은 다크웹 등에서 구매한 계정을 공격에 활용한다"고 전했다. 탈취한 계정으로 끊임없는 크리덴셜스터핑 공격을 하고 있다는 것이다. 크리덴셜스터핑 공격은 탈취한 계정정보를 여러 웹사이트에 무차별적으로 대입, 내부망이나 데이터에 접근을 시도하는 유형이다. 또 보안 인증 소프트웨어 취약점도 활발히 활용하는 것으로 나타났다. 취약한 소프트웨어가 설치된 단말의 사용자가 워터링홀 사이트 접속 시 감염되는 방식이다. 그는 여전히 이런 공격이 두드러지고 있다고 밝혔다. 중앙관리솔루션이나 비교적 보안이 취약한 협력사를 타깃으로 한 공격도 성행하는 것으로 조사됐다. 박 본부장은 중앙관리솔루션의 가장 핵심 구성요소 중 하나는 업데이트인데, 업데이트 과정에서 악성코드를 삽입하거나 피싱사이트로 리디렉션(웹 브라우저가 요청한 인터넷주소를 서버가 다른 URL로 변경해 요청을 재지정하는 것) 시킨다고 강조했다. 또 임직원의 허술한 보안 인식도 약점으로 작용한다. 바탕화면 등에 주요 시스템의 접속 계정 정보를 저장해두면 해커가 침투 시 이를 적극 악용한다는 것이다. 이에 인수인계 등을 위해 계정정보가 포함된 파일을 저장해두면 피해가 더욱 커질 수 있다고 우려했다. 박 본부장은 암호화 저장관리가 미흡한 점도 공격자가 노리는 기업의 약점이라고 진단했다. 그는 비밀번호만 암호화했다고 보안에 대한 책임을 다하고 있다고 생각하면 큰 오산이며, 보안 원칙은 전체 데이터베이스(DB)를 전부 암호화하는 것이 중요하다고 강조했다. 랜섬웨어(Ransomware) 공격자들이 시스템을 마비시키거나 데이터를 탈취하면 이를 복구하기 위한 백업 데이터 관리도 미흡한 것으로 나타났다. 백업에 소홀한 기업들이 랜섬웨어 공격을 당하면 서비스 중단, 유출된 데이터 공개로 이미지 실추, 신뢰도 하락 등 기업 가치에 큰 훼손을 입히기 때문에 백업의 필요성도 중요하다고 역설했다. 랜섬웨어 공격자들이 백업 데이터도 함께 공격하는 경향을 보이는 만큼 이중·삼중으로 데이터를 백업하는 것이 필요하다. 주요 시스템의 로그 삭제로 침해사고 분석을 어렵게 하는 점도 주요 공격 포인트로 지목됐다. 파일 시간 조작, 안티포렉신 실행 이력 흔적 등 로그나 프로세스 관련 정보를 유심히 살펴야 한다. AI를 활용한 공격 자동화 역시 주목할 공격 포인트라고 짚었다. 박 본부장은 "최근 공격자들이 클로드 기반의 자율공격 프레임워크 구축, 공격 모든 단계에서 스스로 판단·수행하는 AI 활용 등 실제 공격을 수행하는 AI의 자동화 엔진을 적극 활용하고 있다"고 경고했다. 정상 사이트인 것처럼 위장해 포털 사이트에 피싱 사이트가 노출되도록 유도하고, 개발자 등 회사 내부 직원이 피싱사이트에 접근하도록 덫을 놓는 공격도 부상했다. 그는 많은 개발자들이 '깃허브(Github)' 등 오픈소스 플랫폼에서 코드, 정보 등을 다운로드해서 사용하고 있는데, 사용자가 육한으로 식별하지 못할 정도로 유사하게 웹페이지를 위장하고, 포털을 통해 피싱 사이트에 접근하면 공격을 실행하는 대목도 주의해야 한다고 강조했다. 끝으로 그는 "공격자의 목적 달성 전에 어떻게 공격 행위를 찾아서 위협을 제거할 것인지 끊임없는 고민이 필요하다"며 "드웰타임을 최소화하고 최초 침투부터 정보 유출까지 모든 구간에 걸쳐 방어 체계를 확립해야 한다"고 밝혔다. 이어 "KISA는 침해사고 조사 및 원인분석 지원, '내서버 돌보미' 원격 점검 서비스 등 서비스를 열어두고 피해 기업을 적극 지원하고 있다"며 "이 외에도 KISA 해킹진단도구, 피싱 의심 서비스를 확인할 수 있는 '보호나라' 등의 도구도 언제든지 이용이 가능하다"고 강조했다.

2026.03.21 19:51김기찬 기자

[박준성의 SW] AI가 SaaS 대체?..."30여년 SW역사 보면 No"

AI시대에 들어 사스포칼립스(SaaSpocalypse)라는 유행어가 나올 정도로 SaaS의 수요와 공급이 줄어들 것이라는 예측이 나돌고 있다. 과연 그럴까? 이에 대한 명확한 해답을 얻으려면 2022년 생성형AI 출현 이후 SW 시장과 SW 산업 전체의 변화 동향을 이해해야 한다. SW시장과 산업을 형성하는 SW는 어떤 종류가 있을까? 또 AI에는 어떤 종류가 있고, AI 종류별로 각 SW 종류에 대해 어떤 영향을 미칠 수 있을까? 이런 복잡한 생태계의 진화 속에서 SaaS의 운명도 정해질 것이다. ■ SW종류 딜리버리 모델따라 크게 6종 먼저 SW업종은 SW의 딜리버리 모델(Delivery Model)에 따라 크게 2가지, 다음과 같이 6개 업종으로 분류할 수 있다. (1) 맞춤형 SW(2종): 특정 사용자 그룹의 특수한 요구사항에 맞춰 제작된 SW로 사용자 조직이 소유권을 보유한다. ①자체 개발 SW(In-House SW): 기업 내부 IT 직원들이 개발한 맞춤형 SW ②SI 개발 주문형 SW(Custom/Bespoke SW): SI업체가 용역 계약을 통해 개발해 준 맞춤형 SW (2)기성 SW 제품(Commercial Off-the-Shelf SW, COTS, 4종): 시장에서 확보 가능한 기성 제품으로 가공 없이 바로 쓸 수 있는 범용 SW. 제품 벤더가 소유권을 보유하고 사용자 조직은 사용권만 보유 ①패키지 SW: 설치 파일 형태로 규격화해 판매하는 기성 SW 제품 ②오픈소스 SW: 시장에서 무료로 소스 코드까지 제공하는 기성 SW 반제품 내지 제품 ③ASP(application Service Provider)&호스티드 앱 (Hosted application): 서비스 제공업체(ASP) 또는 제품 벤더의 서버에 설치해두고, 고객이 인터넷을 통해 접속해서 쓰는 싱글 테넌트(Single-Tenant) 기성 SW 제품 ④SaaS(Software as a Service): 제품 벤더가 자사 서버에 설치해 두고, 고객이 인터넷을 통해 접속해서 쓰는 멀티테넌트(Multitenant) 기성 SW 제품 위의 6개 SW 업종이 모두 AI를 활용할 수 있다. 우선 6개 SW 업종 중에서 패키지 SW, 오픈 소스 SW, ASP&호스티드 앱 업종은 이번 분석에서 제외한다. 패키지 SW는 온프레미스(On-Premise, 자체 내부 구축) 설치와 운영에 소요되는 IT 인력 및 비용 면에서 신규 수요가 줄고 있다. 오픈소스 SW는 모든 SW 업종에서 제품 개발에 활용되고 있어 별도의 업종으로 구분하기 어렵다. ASP와 Hosted App은 패키지 SW가 SaaS로 진화하는 과정에서 나타난 싱글 테넌트(Single Tenant) 아키텍처로 저성장 저수익 때문에 멀티테넌트(Multitenant) 아키텍처 기반의 고성장 고수익 SaaS에 의해 밀려나고 있다. ■ 자체 개발 SW, SI 개발 주문형 SW, SaaS 등 3개 업종별 AI 활용은? 자체 개발 SW, SI 개발 주문형 SW, SaaS의 3개 업종별로 AI를 어떻게 활용하고 있는지 그 동향을 살펴보려 한다. SW의 AI 활용 양상, 즉 AI SW 형태(Type)는 AI 모델 Type, SW/AI 통합 모드와 SW 자율성(Autonomy)의 3차원에서 바라볼 수 있다. ▲AI 모델 Type: -분석형(Predictive/Analytical) AI 모델: Regression, Decision Tree, SVM, ARIMA, Clustering 등 분석형 AI 기반의 SW -인지형(Perceptive) AI 모델: 이미지, 비전, 스피치, IoT 센서 등의 인지 SW -생성형(Generative) AI 모델: 대형언어모델(LLM) 기반의 챗봇 및 에이전트 SW ▲SW/AI 통합 모드 -로컬 맞춤형 AI Model 기반 SW: 기업 내에 자체 AI 모델을 구축해 활용하는 시스템 -AI 기본모델(Foundation Model) 기반 SW: 제3의 AI 기본모델 벤더가 제공하는 기본모델 위에 SW를 Wrapper로 부가해 만든 시스템 ▲SW 자율성 -非에이전트 AI SW: 인풋(Input)을 받아 AI 모델을 이용해 아웃풋(Output)을 산출하는 SW -에이전트 AI SW: 주어진 목적을 달성하기 위해 스스로 인풋을 바꿔가면서 AI 모델과 외부 툴(Tool)도 바꿔가면서 아웃풋을 산출하고 산출 결과를 자체 평가해 인풋에 피드백하며 루프(Loop)을 돌리는 자율성이 높은 SW ■ AI SW 유형 4종은 무엇... 종래 분석형 및 인지형 AI를 활용하는 SW는 대부분 로컬 맞춤형 AI 모델 기반의 SW이다. 2022년 출현한 생성형 AI를 활용하는 SW는 AI 기본 모델(Foundation Model) 기반의 SW이다. 따라서 AI SW Type을 다음의 4종으로 압축할 수 있다. 1)맞춤형 분석/인지형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: 아마존의 Collaborative Filtering, 순환 신경망(Recursive Neural Network, RNN) 등 AI 모델 기반의 상품 추천 시스템이 이 유형의 대표적인 사례다. 연 300조 원의 매출을 창출하는 AI 역사상 가장 ROI가 높은 AI SW이다. 구글의 광고 시스템도 이 유형의 대표적 사례다. Regression, Decision Tree, Deep Neural Network(DNN), Bandit, Collaborative Filtering, Clustering 등 다양한 기계학습 모델을 기반으로 연 300조 원의 광고 수입을 창출한다. 이 유형이 AI 역사상 가장 큰 경영성과를 낸 AI 애플리케이션 유형이다. (https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 2)맞춤형 분석/인지형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: JP모건의 사기 검출(Fraud Detection) 시스템이 이 유형의 대표적 사례다. Graph Neural Networks (GNNs), Decision Trees, Logistic Regression 등의 기계학습 모델을 기반으로 한 자율적 의사결정 시스템으로, 연 2조 원의 비용 절감을 실현한다. 3)생성형 AI 기본모델 기반의 非에이전트 SW: 이 유형의 대표적 사례로 Adobe Firefly를 들 수 있다. 텍스트 프롬프트를 받아 Image, Video, Speech, Sound 등을 자동 생성한다. 연매출 3500억 원을 달성하고 있다. SAP도 Joule이라는 생성형 AI 플랫폼을 ERP의 핵심에 통합함으로써 비즈니스 기능의 80%에 생성형 AI를 적용하고 있다. 4)생성형 AI 기본모델 기반의 에이전트 SW: 1990년대 말 웹(Web) 시대의 최적 SW 제품 아키텍처인 SaaS를 발명했던 세일즈포스(Salesforce)사가 2020년대 중반 생성형 AI 시대를 맞아 새로 개발한 Agentforce는 CRM 에이전트로 이 유형의 대표적인 사례다. 예컨대, 고객이 Agentforce CRM에 제품 반환 및 환급 요청 프롬프트를 던지면, 오케스트레이션 엔진인 Atlas가 Agentic Loop를 실행해 고객에게 60초 내에 환급 및 Prepaid Return Label의 이메일 전송을 완전자동으로 처리한다. Agentforce의 연매출은 1년 반 만에 1조 원을 넘어서 기업용 SW 역사상 가장 빠른 매출 성장률을 기록했다. 매출 신장에 힘입어 종업원 수도 2022~2025년 중 7만3500명에서 7만6500명으로 증가했다. (박준성, “AI가 개발자 대체? ... 사실 아냐” 지디넷코리아, 2026.03.09 참조) 이어, 아래 3개 SW 업종에서 4개 AI SW 타입을 얼마나 많이 개발해 활용하거나 판매하고 있는지 살펴보자. 각 SW 업종에서 개발한 애플리케이션의 몇 %가 각 AI SW 타입이었는지를 가트너(Gartner), 맥킨지(McKinsey), 멘로 벤처스(Menlo Ventures), a16z, IDC 등의 2025~2026년 조사 연구 보고서를 종합해 알아봤다. ▲분석/인지형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: SaaS의 80%, 자체 개발 60%, SI 개발 50%가 이 AI SW 타입이다. 분석형 AI 기반의 非에이전트 SW의 활용은 1990년대 데이터 마이닝(Data Mining), 2000년대 Business Intelligence(BI), 2010년대 Big Data Analytics 등 유행어만 바뀌면서 꾸준히 누적돼 왔다. Google, Amazon, Netflix, Spotify, Walmart, UPS, GE, Siemens, 삼성전자, TSMC, FICO, Mastercard, Visa 등 글로벌 빅테크 기업을 중심으로 개발·활용해 왔다. 인지형 AI 기반의 非에이전트 SW는 분석형과는 달리 빅테크 기업에서 자체 개발·활용할 뿐 아니라, 많은 전문 중소기업들이 도메인별로 특화해 자체 개발 후 자체 활용하거나 SaaS 및 패키지 SW로 판매하고 있다. 최근에는 다수 중소기업들이 빅테크의 인지형 AI 기본모델의 API를 활용하는 Wrapper로 전환 중이다. ▲분석/인지형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: SaaS의 12%, 자체 개발 9%, SI 개발 5%가 이 AI SW 타입이다. 분석형 AI 기반의 에이전트 SW 개발 및 활용은 2000년대 이래 Amazon, Facebook, TikTok, Uber, Alibaba, JPMorgan Chase, PayPal, Stripe, GE, Siemens, Toyota, Intel, 삼성전자, Bosch 등 글로벌 빅테크 기업에 집중되어 왔다. 그러나 분석형 AI 기반의 에이전트 SW뿐 아니라 非에이전트 SW도 일반 기업으로의 확산은 아직도 여러 이유로 실현되지 못하고 있다. (박준성, “AI Agent의 허허 실실” KOSTA Online, 2026.03.04 참조: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 인지형 AI 기반의 에이전트 SW 개발은 非에이전트 SW보다 Tesla, Amazon, Apple, Waymo, Netflix 등 빅테크의 자체 개발에 더 집중돼 있다. 가트너에 따르면 2025년 분석/인지/생성형 등 모든 AI 모델 기반의 에이전트 SW를 다 합쳐도 이를 활용하고 있는 기업이 5%에도 못 미쳐 AI 에이전트 시장은 이제 막 형성되기 시작한 시장이라 할 수 있다. ▲생성형 AI 모델 기반의 非에이전트 SW: SaaS의 75%, 자체 개발 50%, SI 개발 40%가. 이 AI SW 타입이다. 생성형 AI 기반의 非에이전트 SW는 Microsoft, GitHub, Grammarly, Glean, Notion AI, Adobe Firefly, Canva AI 등 SaaS 업종이 선도해 나가고 있다. 가트너에 따르면, 2026년 말까지 기업의 80%가 이 유형의 SW를 활용할 전망이다. ▲생성형 AI 모델 기반의 에이전트 SW: SaaS 14%, 자체 개발 8%, SI 개발 6%가 이 AI SW 타입이다. 생성형 AI 기반의 에이전트 SW도 Salesforce, Microsoft, ServiceNow, Workday, HubSpot 등 SaaS 업종이 선도해 나가고 있다. 위의 Agentforce 사례에서 보았듯이, 일부 글로벌 선도 SaaS 업체들은 이미 생성형 AI 에이전트를 제품에 성공적으로 통합했다. 앞에서도 지적했듯이, AI 에이전트 SW는 전 종목을 합쳐도 기업 도입률이 5%도 안 되는 성장 초기 단계의 제품군이다. 위에서 보았듯이 최근 유행하는 생성형 AI 기반 신규 SW를 SaaS 업체들이 선도하고 있는데, 최근 주요 SaaS 벤더들의 주가가 하락한 이유는 무엇일까? 특정 업종의 주가 동향은 투자자 심리와 업종의 가치평가 역사에 영향을 받는다. SaaS 주가의 부정적 요소는 다음과 같다. 첫째, 투자자들의 넓게는 AI가 SW를, 좁게는 AI 에이전트가 SaaS를 대체할지 모른다는 막연한 불안감 둘째, AI 애플리케이션보다는 AI 인프라에 몰리는 투자 관심 셋째, SaaS 제품에 생성형 AI를 통합하면 현행 Per-Seat 가격 모델로는 매출 격감 예상 넷째, SaaS 업종 자체가 이제 성숙기로 접어들어 성장률 완화 다섯째, 2010년대 중 SaaS 업종 주가의 과평가에 대한 조정 여섯째, 2022~2024년 금리 급등으로 고성장 SaaS의 Valuation 배수 압축 등이다. 필자를 포함해 많은 IT 전문가들이 최근 주가 하락에도 불구하고 SaaS 업종이 AI 시대에 적응해 생존 및 발전할 것이라고 예측하는 이유 몇 가지가 있다. 첫째, SaaS가 산업 특화 제품으로 이미 많은 기업의 핵심 비즈니스 프로세스와 데이터를 장악하고 있고, 기업들은 핵심 애플리케이션을 쉽게 바꾸지 않는다. 특히 수십 년간 축적된 수억 건의 고객 데이터를 보유하고 있어, AI 모델을 자사 데이터로 Fine-Tuning할 수 있는 구조적 우위가 있다. 둘째, SaaS와 AI 에이전트는 서로 대체 관계가 아니고, 통합 시너지를 낼 수 있는 보완 관계이다. 주요 SaaS 벤더들은 이미 제품에 AI를 성공적으로 통합하고 있다. 셋째, SaaS와 AI 에이전트의 통합 아키텍처가 앞으로 어떻게 진화할 것인가에 따라 AI 모델 벤더와 SaaS 벤더 간의 시장 경쟁 구도가 다소 바뀔 수 있다. SaaS는 계층적 서비스 지향 아키텍처(Layered Service-Oriented Architecture, SOA)를 견지할 것이고, UI, Orchestration, API, SOA Business Services, Vertical Platform, Horizontal Platform, Enterprise Data 등 여러 레이어로 구성할 수 있다. 이 중 UI 레이어에는 종래의 GUI와 더불어 생성형 AI가 쓰일 것이다. Orchestration 레이어에는 종래의 BPM 기반 또는 Event Bus 기반의 워크플로우와 더불어 AI Agentic Loop(Ralph Loop)가 쓰일 것이다. 산업 특화된 버티컬 플랫폼(Vertical Platform)에는 SaaS 벤더가 개발한 특화된 AI 모델과 특화된 Agent FRAMEwork가 쓰일 수 있다. 산업 공통 허라이즌털 플랫폼(Horizontal Platform)에는 생성형 AI 기본모델이 자리하고, 범용 Agent FRAMEwork가 쓰일 수도 있다. 넷째, Per-Seat에서 Consumption/Outcome 기반으로 가격 모델 전환이 매출 성장 가속 요인이 될 수 있다. Agentforce의 경우 AI 에이전트가 완수한 실제 작업량을 측정하는 Agentic Work Unit(AWU) 기반으로 가격 모델을 이미 전환했다. 다섯째, AI 에이전트를 현업에서 안전하게 가치 있게 사용하도록 만드는 것은 매우 어려운 기술로, 일반 회사에서 자체 개발 역량을 갖추기 힘들다. 따라서 기업에서 AI 에이전트를 도입할 때 SaaS에 가입하거나 SI 개발 용역을 주문하는 경우가 많을 것이다. 여섯째, 액센츄어(Accenture), 인포시스(Infosys), 캡제미나이(Capgemini) 등 글로벌 SI 업체들도 'AI 주도 비즈니스 변혁'을 주력 사업으로 정하고 AI에이전트 구현 서비스를 적극 개발 및 판매하고 있다. 1950년대 중반 SI 사업을 발명했고, 현재 세계 최대의 SI 업체인 액센츄어의 경우 생성형 AI가 출현한 2022년부터 2025년까지 종업원 수를 72만 명에서 78만 명으로 늘리고 전 사원에게 생성형 AI 에이전트를 훈련시키고 있다. Accenture 매출 100조 원의 약 20%가 SaaS 구현 서비스 매출이다. 글로벌 시장에서 SI 업체와 SaaS 업체는 공생관계이어서 AI 에이전트 사업도 함께 성장시키고 있다. SW 역사를 돌아보면, 첫째, 1990년대 초 메인프레임(MainFRAME) 컴퓨팅에서 클라이언트/서버(Client/Server) 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, IBM이 도산할 정도로 주가가 폭락했지만 시대 변화에 적응해 지금도 건재하다. 둘째, 1990년대 말 Client/Server 컴퓨팅에서 Web 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, 오라클의 주가가 폭락했지만 시대 변화에 적응하여 지금도 건재하다. 셋째, 2010년대 초 Web 컴퓨팅에서 Cloud 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀔 때, 마이크로소프트 주가가 정체됐지만 시대 변화에 적응해 주가 상승세를 회복했다. 넷째, 2020년대 초 클라우드 컴퓨팅에서 AI 컴퓨팅으로 패러다임이 바뀌고 있는데 세일즈포스는 주가가 하락하면서 쇄락할 것인가? ■ 컴퓨팅 패러다임 바뀔때마다 기존 선도업체 주가 하락하거나 정체 컴퓨팅 패러다임이 바뀔 때마다 기존 선도업체 주가가 하락 내지 정체되고 새 패러다임을 리드하는 신흥업체 주가는 상승하는 현상은 늘 있어왔고, 기존 선도업체들이 새 패러다임을 소화해 부활하는 현상도 늘 있어 왔다. IBM, 오라클(Oracle), 마이크로소프트(Microsoft)가 부활한 공통 조건은 세 가지로 첫째, 핵심 고객 데이터&프로세스 장악력 유지 둘째, 새 패러다임 기술을 제품에 선제적 내재화 셋째. 가격 모델 전환 등이다. Salesforce는 현재 세 가지 부활 조건을 모두 갖췄다—CRM 데이터 장악, Agentforce 통합, AWU 소비 기반 과금 전환-. 이렇게 보면 SaaS 업체가 Salesforce처럼 시대 변화에 선제적으로 대응한다면 AI 시대에 사라질 것 같지는 않다. 가트너, 포레스터, IDC 등이 조사한 바에 의하면, 기업이 신규 애플리케이션을 확보하려 할 때 선택하는 SW Delivery Model 추세가 2025년에는 SaaS 가입 65%, 맞춤형 개발 20%, 패키지 SW 라이선스 15%였다. 2030년에는 SaaS 가입 80%, 맞춤형 개발 15%, 패키지 SW 라이선스 5%일 것으로 전망한다. 또 맞춤형 개발에 있어, 전통적 코딩, No/Low Code 개발 플랫폼 활용, AI 코딩 지원 툴/에이전트 활용의 비율은 2025년 65%, 25%, 10%였다. 2030년에는 30%, 25%, 45%일 것으로 전망한다. ■ "AI가 SaaS를 대체하는 게 아니라 역설적으로 수요 강화" SaaS 점유율이 65%에서 80%로 상승하는 이유는 AI 에이전트 개발 난이도 때문에 자체 개발을 회피하는 경향이 있기 때문이다. 즉, AI가 SaaS를 대체하는 것이 아니라 SaaS 수요를 강화하는 역설이 발생한다. 한편 AI 코딩 지원 툴/에이전트 기반의 맞춤형 개발이 기업의 SW 확보에 차지하는 비중은 2025년에 2%에서 2030년 7%로 상승할 전망이다. 이렇게, SaaS 수요 및 공급이 AI 때문에 잠식될 비율은 일반인들의 생각보다 훨씬 낮을 것으로 보인다. 하나 더 살펴봐야 할 것은 SaaS 업종 내에서 기존 대기업과 신흥 Micro-SaaS 업체와의 경쟁이다. AI 코딩 지원 툴 및 에이전트 발달로 개인이나 소기업이 Feature 단위의 엣지 케이스(Long-Tail 사용사례), 업종 심화 Niche 기능, 최첨단 기술 기반의 혁신적 신규 기능 등을 싼 값에 공급할 수 있다. 이러한 신흥 업체들과 경쟁이 기존의 대형 SaaS 업체에 미칠 영향은, 과거에 모바일 앱이나 클라우드 API 커넥터 앱이 등장했을 때와 마찬가지로, 매출 성장세 감소와 가격 압력 정도로 그칠 전망이다. 모바일 앱 시대의 교훈은 Long-Tail 앱의 대다수가 수익화에 실패했다는 것이다. AI 코딩 에이전트 덕분에 개발 장벽은 낮아졌지만 배포, 보안, 컴플라이언스, 고객 신뢰 확보의 장벽은 여전히 높다. 따라서 Micro-SaaS 난립보다는 소수의 성공적인 Niche 플레이어 등장이 더 현실적인 시나리오다. 기존 대형 SaaS 업체들은 자기 시장에서 생태계를 떠받치는 플랫폼으로 군림하면서, Micro-SaaS 업체 제품들을 자신의 App Marketplace에 초대하든가, M&A하든가, 혁신적 Feature를 복제하든가 등 다양한 전략을 취할 것이다. Salesforce AppExchange, HubSpot Marketplace, ServiceNow Store에는 이미 수천 개의 Micro-SaaS 앱이 입점해 있고, 이들이 대형 SaaS 플랫폼의 Stickiness(고착성)를 오히려 높이는 효과를 낸다. Micro-SaaS는 경쟁자인 동시에 생태계 강화자인 것이다. 그러나 기존의 SaaS 업체들도 AI 시대에 걸맞은 아래와 같은 내부 진화가 필요하다. 맥킨지 연구에 따르면(McKinsey, The AI-centric imperative: Navigating the next software frontier”, 2025.10.16 참조) 첫째, 세일즈포스의 에이전트포스(Agentforce)처럼 AI Agent의 통합을 위한 제품 개혁이 필요하고 둘째, 가격정책을 Per-Person 가입 모델에서 Usage-Based 또는 Output-Based 가격 모델로 전환해야 하며 셋째, 고객사의 최고경영층을 타깃으로 업종 특화된 Go-To-Market 전략을 펼쳐야 하고 넷째, 제품 개발 전체 생애주기에 생성형 AI, AI 코딩 지원 툴 및 AI 코딩 에이전트를 적용해 제품 개발 프로세스를 근본적으로 바꿔야 하며 다섯째, 생성형 AI와 AI 에이전트를 이용한 내부 운영 프로세스 자동화를 통해 20~40%의 원가 절감을 달성해야 하며 여섯째, AI 중심의 제품 및 서비스로 전환을 위한 데이터, 보안, 거버넌스, 개발 환경, 운영 환경 등의 AI 지원 인프라를 구축해야 하며 일곱째, SaaS 업체 내 직원 훈련을 통해 인간과 AI 에이전트가 협력할 수 있는 새로운 역할, 스킬과 역량을 배양해야 한다. 위의 7개 과제 중 기술적 난이도보다 조직 변화 관리(Change Management) 난이도가 더 높은 과제들이 있는데 첫째, 가격 모델 전환(기존 고객 저항) 둘째, GTM 전략 변화(영업조직 재편) 셋째, 직원 역할 및 스킬 재정의(조직문화 저항)등으로 이들은 기술이 아닌 인간과 조직의 저항으로, 상대적으로 어려운 과제들이다. 실제, 세일즈포스가 Per-Seat에서 AWU 소비 기반으로 전환하는 과정에서 기존 영업 조직 저항과 고객 혼란이 가장 큰 실행 리스크로 보고되기도 했다. 반면 AI 인프라 구축, 개발 프로세스 혁신, 운영 자동화는 투자 등 기술로 해결이 가능한 것은 상대적으로 쉬운 과제들이다. ◆필자 박준성은... 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.

2026.03.21 13:20박준성 컬럼니스트

[안광섭의 AI 진테제] 중국 '가재' 열풍이 뜻하는 것

지난 17일 미국 엔비디아(NVIDIA)가 개최한 'GTC(GPU Technology Conference) 2026' 무대에서 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 단언했다. "이것은 확실히 다음 챗GPT(This is definitely the next ChatGPT) 입니다." 그가 가리킨 것은 오스트리아 개발자 한 명이 만든 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크인 '오픈클로(OpenClaw)'였다. 황 CEO는 이것을 "인류 역사상 가장 성공적인 오픈소스 프로젝트"라 부르며, "모든 기업이 오픈클로 전략을 가져야 합니다"고까지 말했다. 빨간 바닷가재를 아이콘으로 쓰는 이 프로젝트를 설치하고 학습시키는 과정이 마치 가재를 키우는 것과 비슷하다해 중국에서는 '양하(养虾, 가재 키우기)'라는 별명이 붙었다. 그리고 지금, 이 가재 한 마리가 중국의 클라우드 시장과 메신저 생태계, AI 모델 경쟁을 동시에 재편하고 있다. ■ 천 명의 줄, 17개 도시 순회, 그리고 토큰 폭증 지난 3월 6일, 중국 선전 텐센트 본사 앞에 천 명 가까운 사람들이 줄을 섰다. 맥북을 안은 개발자부터 초등학생까지, 이들이 기다린 것은 오픈클로의 무료 설치 지원이었다. 텐센트는 여기서 멈추지 않았다. 3월 14일, 텐센트 클라우드는 베이징·상하이·선전·광저우 등 전국 17개 도시를 순회하는 40일간의 무료 설치 투어를 발표했다. 예약 없이 노트북만 들고 오면 설치부터 환경 설정, 사용 교육, 삭제까지 원스톱으로 지원했다. '오픈클로'가 기존 챗봇과 결정적으로 다른 점은 '대화'가 아니라 '실행'을 한다는 것이다. 사용자 컴퓨터에 직접 설치돼 파일을 읽고, 이메일을 보내고, 코드를 작성하고, 브라우저를 조작한다. 메신저로 지시하면 24시간 쉬지 않고 돌아가는 AI 직원처럼 작동한다. 이 차이가 만들어내는 경제적 파장이 핵심이다. 챗봇의 한 번 대화가 수백~수천 토큰(AI가 처리하는 텍스트 단위)을 소비하는 반면, 에이전트는 작업 한 건에 수만~수십만 토큰을 태운다. 간단한 자료 조사에 700만 토큰, 크롤러 테스트 한 번에 2900만 토큰이 소비된다는 보고도 있다. 한 달 본격적으로 쓰면 약 1억 토큰, 비용으로 약 130만 원 수준이다. 클라우드 업체들이 앞다퉈 오픈클로 전용 배포 서비스를 내놓는 이유가 여기에 있다. 토큰 소비의 구조적 폭증이자, 새로운 수익 모델의 출현이다. ■ 2개월 만에 바이두를 넘어선 미니맥스 이 토큰 폭증의 수혜를 가장 극적으로 보여주는 기업이 미니맥스(MiniMax)다. 미니맥스는 올해 1월 9일 홍콩 증시에 상장했다. 공모가 165홍콩달러, 상장 첫날 109% 급등. 그런데 진짜 드라마는 그 이후에 벌어졌다. 3월 10일, 미니맥스 시가총액이 3826억 홍콩달러(약 490억 달러)에 도달하며 바이두(3322억 홍콩달러)를 추월했다. 바이두의 연간 매출은 미니맥스의 239배에 달하는데도 말이다. 이카이(Yicai)에 따르면, 이 주가 급등의 직접적 촉매는 오픈클로 열풍이었다. 모건스탠리(Morgan Stanley) 분석이 배경을 보여준다. 미니맥스의 연간환산매출(ARR, Annual Recurring Revenue)은 2025년 12월에서 2026년 2월 사이 불과 2개월 만에 1억 달러에서 1.5억 달러로 급등했다. M2 시리즈 모델의 일일 토큰 소비량은 같은 기간 6배 이상 증가했고, 토큰당 추론 비용은 50% 이상 하락했다. 에이전트 수요가 직접적으로 매출로 전환되고 있는 것이다. 미니맥스는 2월 25일 오픈클로 프레임워크 기반의 클라우드 에이전트 맥스클로(MaxClaw)를 출시했다. 서버 설정 없이 원클릭으로 배포되며, 20만 토큰 이상의 장기 기억 기능을 내장했다. 에이전트를 '설치하는 것'에서 '구독하는 것'으로 바꾸려는 시도다. 텐센트 클라우드, 알리 클라우드, 바이두 스마트 클라우드, 화산엔진(火山引擎, 바이트댄스 계열)까지 경쟁적으로 유사한 서비스를 내놓고 있다. ■ 오픈소스가 뚫은 위챗의 벽 토큰 경제만큼 흥미로운 것이 메신저 생태계의 변화다. 2025년 12월, 바이트댄스가 더우바오(豆包) 폰 어시스턴트를 출시했을 때, 위챗은 48시간 만에 해당 에이전트 사용자를 강제 로그아웃시켰다. 같은 중국 기업의 에이전트도 차단한 것이다. 그런데 3개월 뒤 오픈클로가 등장하자 반응은 정반대였다. 텐센트는 오픈클로와 호환되는 업무용 에이전트 '워크버디(WorkBuddy)'를 선보이고, 개인용 '큐클로(QClaw)'를 테스트하며, AI 전용 보안 샌드박스까지 도입했다. 마화텅 텐센트 회장은 위챗 모멘트에 "자체 개발 랍스터, 클라우드 랍스터, 기업용 랍스터 등 다양한 제품이 곧 등장할 것입니다"라고 예고했다. 차이의 원인은 명확하다. 오픈클로는 특정 기업의 제품이 아니라 오픈소스 커뮤니티 프로젝트다. 어떤 기업도 '우리 것'이라고 주장할 수 없는 만큼, 어떤 기업도 배제할 명분이 없다. 결과적으로 위챗 중심의 단일 메시징 생태계에 QQ, 페이수(飞书), 딩톡(钉钉)이 '에이전트 인터페이스'라는 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있다. 플랫폼 경쟁의 기준이 '사용자 수'에서 '에이전트 호환성'으로 이동하는 중이다. 가격 구조의 변화도 주목해야 한다. 세계 최대 LLM API 집계 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter) 데이터에 따르면, 올 2월 기준 플랫폼 상위 10개 모델의 총 토큰 소비량 중 61%가 중국 모델이었다. 미니맥스 M2.5의 입력 토큰 비용은 100만 토큰당 0.3달러다. 미국 주요 모델의 5~15달러와 비교하면 16배 이상 차이가 난다. 코딩 벤치마크(SWE-Bench Verified) 기준 성능 차이는 1%포인트 미만이다. 이코노미스트(The Economist)에 따르면, 실리콘밸리 최대 벤처 캐피탈 a16z의 파트너 마틴 카사도(Martin Casado)는 "오픈소스 모델을 사용하는 스타트업 중 80% 확률로 중국 모델을 쓰고 있다"고 밝혔다. 에이전트가 자율적으로 수백 번 API를 호출하는 시대에, 1회 호출 비용이 아니라 누적 비용이 모델 선택을 결정한다. 미국의 대중(對中) GPU 수출 제한이 역설적으로 중국 기업들을 경량 아키텍처에 집중하게 만들었고, 그 결과가 에이전트 시대의 가격 경쟁력으로 돌아온 셈이다. ■ 한국에는 왜 '가재'가 없는가 필자가 이 현상에서 가장 주목하는 것은 기술 그 자체가 아니라 '대중 참여의 밀도'다. 중국에서 벌어지는 일의 본질은 기업의 AI 투자가 아니다. 텐센트 본사 앞에 줄을 선 천 명은 퇴직한 엔지니어, 주부, 학생, AI 애호가 등으로 각자 필요에 따라 자발적으로 참여한 개인들이었다. 올해 전인대에서 한 원사(院士, 최고 과학자)는 "지금 모든 사람이 매우 조급한 상태다. 가재를 키우지 못할까 봐 두려워하고 있다"고 까지 언급했다. 선전시 룽강구는 오픈클로 기업에 컴퓨팅 자원과 재정 지원을 제공하는 정책을 발표했고, 푸톈구는 이미 오픈클로를 민원 분석에 활용하고 있다. 물론 과열의 징후도 뚜렷하다. 중국 당국인 공업정보화부(MIIT)는 두 차례 보안 경고를 발령했고, 공개 인터넷에 노출된 오픈클로 인스턴스가 40만 개를 넘어섰다. 소셜 미디어에는 유료 설치 대행에 이어 '유료 삭제 대행'까지 등장했다. 필자 경험에서 보면, 기술 확산 속도는 기술 완성도가 아니라 대중 참여의 밀도가 결정한다. 한국은 기업의 AI 도입률 70%라는 수치를 자랑하지만, 그것은 조직 내부의 지표일 뿐이다. 카카오톡이 에이전트 인터페이스로서 어떤 위치를 차지할 것인지, 한국의 클라우드 인프라가 에이전트의 토큰 폭증을 감당할 준비가 되어 있는지, 한국 AI 모델의 에이전트 호환성과 가격 경쟁력은 어떤 수준인지 등의 질문이 제기된다. 이 세 가지 질문에 한국은 아직 답을 내놓지 못하고 있다. AI가 산업을 재편하는 속도는 기업의 도입률이 아니라, 대중이 얼마나 빨리 직접 써보고 새로운 용도를 발견하는가에 의해 결정된다. 중국의 가재 열풍은 이 사실을 매우 선명하게 증명하고 있다. ◆ 필자 안광섭은... 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 KBMA 기술경영전문대 석사과정을 졸업했다. 저술한 책으로 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'가 있다.

2026.03.21 11:13안광섭 컬럼니스트

"메일, N2SF 등급 데이터 매일 교환...정책 검증 최적 플랫폼"

"메일은 국가 망보안 체계(N2SF)의 등급 데이터가 일상적으로 교환되는 유일한 시스템이자 N2SF 정책 검증의 최적 플랫폼입니다." 윤석주 크리니티 BX사업부문 대표는 20일 서울 구로구 포포인츠바이쉐라온 서울 구로에서 개최된 '2026 AI 비즈니스 커뮤니케이션 전략 세미나'에서 "국가 망보안 체계(N2SF)를 도입하는 데 실무진이 직면하는 과제는 방대한 데이터를 어떻게 분류하고 식별할 수 있을지 등 한두가지가 아니다. 크리니티는 N2SF 전환 성공을 위한 핵심 액션 플랜을 보유하고 있다"며 이 같이 밝혔다. 이날 윤 부문 대표는 크리니티가 거둔 지난해 성과와 더불어 N2SF 추진 경과, 대응 과제 및 크리니티 대응 전략 등을 소개했다. 그는 "기존의 20년간 공공 보안의 근간이였던 망분리 정책이 원격 근무 필요성의 대두, 인공지능(AI) 및 클라우드 등 신기술의 발전 속도 등에 따라 정부에서 N2SF를 배포했다"며 "망분리에서 탈피해서 데이터 중요도에 따라 보안을 차등 적용하는 새로운 패러다임, 즉 N2SF가 자리잡을 전망"이라고 밝혔다. 윤 대표는 기업 보안 담당자들이 N2SF로 전환 시 직면하는 과제로 ▲데이터 분류 난이도 ▲예산 및 인프라 ▲인식 전환(심리적 불안함) ▲법적 책임 등을 꼽았다. 이 중에서도 N2SF가 C(기밀)·S(민감)·O(공개) 등급에 따라 데이터를 분류하고, 등급별로 요구되는 보안 대책을 도입해야 하기 때문에 이를 한꺼번에 도입할 수 있을지에 대한 막연함에 대해 공감했다. 이에 윤 대표는 "크리니티는 N2SF 전환 성공을 위한 핵심 액션 플랜을 보유하고 있다"며 "자산의 등급 확인, 격리 아키텍처 결정, 6대 코어 보안 요건 점검, 인적 오류 방어선 구축 등이다"라고 소개했다. 그는 이날 현장에서 외교부, 한국수력원자력, 포스코, 한국토지주택공사 등에 도입한 N2SF 성공 사례에 대해서도 소개했다. 또 에이전틱 AI 기반의 자사 메일 보안 솔루션 '인싸 AI(Inssa AI)'도 설명했다. '인싸 AI'는 공공 보안 메일 시스템 구축 시 AI 에이전트를 활용해 조직의 맥락을 이해하고 복합적인 업무를 자연스럽게 조율하는 솔루션이다. 조직 맞춤형으로 AI를 커스터마이징하는 것은 물론, 외부 LLM(거대 언어 모델)을 활용하지 않기 때문에 보안성도 우수하다. RAG(검색 증강 생성) 기반으로 작동해 탁월한 정합성도 자랑한다. 내부 인사이트를 기반으로 작동하는 에이전틱 AI이기 때문에 자연어로 메일 요약 등 복잡한 업무도 AI가 수행하기 때문에 업무 효율성을 크게 높였다.

2026.03.21 06:17김기찬 기자

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