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아크프라 AECP 6.3, 1100만 IOPS 장벽 돌파… 엔터프라이즈 클라우드를 위한 티어-1 올플래시 성능과 RPO=0 복원력 제공

싱가포르, 2026년 3월 20일 /PRNewswire/ -- 고성능 클라우드 및 AI 인프라 분야의 선구자 아크프라(Arcfra)가 3월 20일, 아크프라 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼(Arcfra Enterprise Cloud Platform, AECP) 6.3의 출시를 발표했다. 최신 아크프라 클라우드 운영 체제(Arcfra Cloud Operating System, ACOS 6.3)로 구동되는 이번 업데이트는 4.6배의 획기적인 성능 향상을 제공하고 네이티브 RPO=0 동기식 복제를 도입해, 레거시 VMware 기반 아키텍처에 대한 고성능의 비용 효율적인 대안을 제시한다. 기업들이 급등하는 라이선스 비용과 대규모 AI 데이터 볼륨 처리의 필요성에 직면하는 가운데, AECP 6.3은 심층적인 아키텍처 최적화를 통해 고가의 독점 스토리지에 대한 요구를 없앤다. 아크프라 얼라이언스 및 제품 마케팅 부문의 로버트 리(Robert Li) 디렉터는 "2026년에는 가상화의 기준이 '실행 가능한가'에서 '효율적이고 지속 가능하게 실행 가능한가'로 이동했다"고 말했다. 이어 "AECP 6.3은 하이퍼컨버지드 인프라가 네이티브 AI 가속의 시대로 진입하는 것을 의미하며, 레거시 시스템에서 마이그레이션할 때 기업들이 가장 두려워하는 복잡성 문제를 해결한다"고 덧붙였다. 성능 병목 현상 타파 AECP 6.3은 소프트웨어 전용 최적화를 통해 '하드웨어 한계' 속도를 달성하며 고급 올플래시 어레이(All-Flash Array)에 필적한다. 표준 3노드 클러스터에서 검증된 이 플랫폼은 이전 버전 대비 최대 향상치를 달성했다. 4K 랜덤 읽기에서 1100만+ IOPS(4.6배 향상) 순차 읽기에서 130+ GiB/s(3.6배 향상) 4K 랜덤 읽기에서 100μs 미만 지연 시간 이러한 혁신은 인텔®(Intel®) 데이터 스트리밍 가속기(Data Streaming Accelerator, DSA) 통합, 현대화된 IO_uring 스택, 수동 튜닝 없이 스토리지 병렬성을 극대화하는 8-스트라이프 가상 볼륨에 의해 이루어졌다. 미션 크리티컬을 위한 무위험 비즈니스 연속성 미션 크리티컬 워크로드를 보호하기 위해, AECP 6.3은 실시간 동기식 VM 수준 복제를 도입해 복구 목표 시점(RPO)을 0으로 달성한다. 이는 금융 거래 및 AI/VDI에 대한 절대적인 데이터 무결성을 보장한다. 또한 아크프라는 액티브-액티브 스트레치 클러스터의 최소 요구 노드 수를 6개에서 4개로 줄여 중견 기업들이 고가용성을 달성하는 데 드는 장벽을 낮췄다. 네이티브 보안 아키텍처 이번 릴리스는 내장 키 관리 서비스(Key Management Service, KMS)로 구동되는 암호화된 실시간 마이그레이션과 네이티브 미사용 데이터 암호화를 특징으로 하는 '보안 설계(Security by Design)'를 제공해 운영 오버헤드 없이 컴플라이언스를 간소화한다. 대규모 운영 간소화 AECP 6.3은 배치 VMTools 업그레이드, 원활한 전환을 보장하기 위한 마이그레이션 중 가상 NIC PCI 주소 유지, 서비스 중단 시간을 최소화하기 위해 유효한 데이터만 전송하는 최적화된 핫 마이그레이션을 통해 반복적인 작업을 자동화하고 숨겨진 비용을 절감함으로써 대규모 운영 간소화를 달성한다.

2026.03.21 00:10글로벌뉴스

세일포인트, 기업 AI 활용 실시간 가시성 지원한다

엔터프라이즈 아이덴티티 보안 기업 세일포인트테크놀로지홀딩스(세일포인트)가 승인되지 않은 인공지능(AI), 이른바 '섀도우 AI'를 탐지·통제할 수 있는 솔루션은 출시했다. 세일포인트는 20일 실시간 AI 거버넌스 및 보안 프레임워크를 구축하기 위한 차세대 핵심 구성 요소인 '세일포인트 섀도우 AI 리미디에이션'을 출시했다고 밝혔다. 이 솔루션은 조직에서 승인하지 않은 AI 도구의 사용을 탐지·모니터링·보안 통제할 수 있도록 지원한다. AI의 폭발적 확산에 따른 중대한 보안 및 규제 리스트도 완화하도록 돕는다. 최근 많은 기업들이 업무 효율을 위해 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 다양한 AI 플랫폼을 활용하고 있다. 그러나 상당수가 IT 보안관리 체계 밖에서 사용되고 있는 것으로 나타났다. 이처럼 리스크가 있는 '섀도우 AI'에서는 기업의 보안 책임자가 직원들의 AI 플랫폼 사용 목적이나 입력하는 내용조차 확인할 수 없기 때문에 가시성과 통제력을 상실하는 심각한 사각지대로 자리잡고 있다. 실제 세일포인트가 발표한 보고서에 따르면 조직의 80%가 AI 에이전트가 부적절한 데이터 접근 또는 공유 등 사용자가 의도하지 않은 행동을 보인 적이 있다고 응답한 바 있다. '섀도우 AI 리미디에이션'은 문서 업로드 현황과 사용 빈도 등을 포함해 직원들의 AI 도구 사용 현황을 실시간으로 가시화함으로써 이 리스크를 완화한다. 구체적으로 ▲섀도우 AI 사용에 대한 실시간 가시성 확보 ▲선제적 대응 및 중앙집중식 통제 지원 ▲사용자 경험을 고려한 간소화된 배포 등의 기능이 탑재됏다. 찬드라 나나삼반담(Chandra Gnanasambandam) 세일포인트 제품 부문 수석부사장(EVP) 겸 최고기술책임자(CTO)는 "많은 벤더들이 브라우저나 엔드포인트 단위의 개별 도구로 섀도우 AI 문제를 해결하려 하고 있으나, 이는 본질을 놓친 접근"이라며 "세일포인트는 AI 사용을 효과적으로 통제하기 위해서는 아이덴티티, 데이터, 보안 인텔리전스를 실시간으로 통합하는 플랫폼 중심 접근 방식이 필요하다"고 강조했다.

2026.03.20 18:17김기찬 기자

[AI 고속도로] '베라루빈' 도입·연내 구축 가능할까…정부 GPU 확충 쟁점은

정부가 '인공지능(AI) 고속도로' 구현을 위한 2조원 규모 최신 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업에 착수한다. 엔비디아가 공개한 차세대 GPU '베라루빈' 도입 가능성까지 포함되면서 사업 방향과 세부 기준에 대한 업계 관심이 높아지고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 서울 포스코타워 역삼에서 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모 사업설명회를 개최했다. 이날 현장에선 사업 구조와 평가 기준, 데이터센터 요건 등을 설명하고 현장 질의응답을 진행했다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "단기간 성패가 좌우되는 AI 시장에서 국가 차원의 첨단 GPU를 수요가 높은 곳에 조기 확보해 서비스로 지원할 계획"이라며 "민관 협력을 통해 AI 컴퓨팅 인프라를 즉각 확충하고 생태계 활력과 글로벌 경쟁 기반을 동시에 확보하겠다"고 밝혔다. 이날 설명회에는 지난해 사업에 선정된 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오엔터프라이즈를 비롯해 KT클라우드 등 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 엘리스그룹이 자리했다. 또 삼성SDS·LG CNS 등 SI 기업과 메가존클라우드·디딤365, 레드햇·클러쉬, 델·HPE·IBM·넷앱·슈퍼마이크로 등 인프라 기업, 엔비디아·AMD·인텔, MS·구글 클라우드, SK텔레콤·쿠팡 등 60여개 기업 200여 명이 참석했다. 현장 질의응답에선 차세대 GPU 도입 기준을 비롯해 데이터센터 구축 방식, 글로벌 공급망 위협과 환율 변동에 따른 비용 부담, 연내 구축 일정 등 주요 쟁점을 중심으로 사업 참여를 검토하는 기업들의 질의가 이어졌다. 특히 베라루빈 도입 여부와 구축 일정 간 균형, 국내 인프라 중심 운영 원칙 등이 핵심 관심사로 부각됐다. 최신 GPU 중심 평가…베라루빈 도입 기준·일정 변수는 -사업 요건의 비용 대비 높은 GPU 성능은 어떤 기준으로 평가되나. "경제성 항목은 단순히 장비 수량을 많이 확보하는 개념이 아니라, 최신 GPU 기준으로 성능 대비 얼마나 효율적으로 제안하느냐를 보는 것이다. 동일한 예산 안에서 최신 아키텍처 GPU를 얼마나 확보할 수 있는지가 핵심이다. 구형 GPU를 대량으로 제안하는 방식보다는 최신 GPU 중심으로 실제 AI 학습과 추론에 적합한 성능을 확보했는지가 평가 포인트가 된다. 성능 대비 비용, 그 성능이 실제 AI 활용에 얼마나 적합한지를 종합적으로 볼 것이다." -베라루빈 제안 시 클러스터 구축 기준은 어떻게 적용되나. "베라루빈은 아직 구체적인 구성 방식이나 클러스터 단위가 완전히 정형화되지 않은 차세대 GPU다. 기존 블랙웰 계열과 동일한 기준을 그대로 적용하기는 어려울 수 있다. 이 부분은 칩 제조사와 공급망을 통해 확인해야 하는 영역이다. 제안 단계에선 가능한 범위에서 구성 계획을 제시하되, 세부 기준은 제조사 스펙과 실제 공급 조건을 반영해 판단하게 된다. 중요한 것은 차세대 GPU 도입 의지와 실현 가능성이다." -특정 제조사의 GPU만을 고려해 평가가 이뤄지는지. "이번 사업은 특정 칩 제조사를 배제하거나 제한하려는 것이 아니라, 국가 차원에서 AI 인프라를 가장 빠르게 확보하는 것이 목적이다. 현재 시장에서 대규모 AI 모델 학습과 서비스에 가장 널리 활용되는 최신 GPU를 중심으로 판단하게 된다. 다양한 선택지가 있을 수 있지만 실제 활용성과 안정성, 공급 가능성을 종합적으로 고려할 수밖에 없다." -베라 루빈 출시 일정과 연내 구축 목표가 충돌할 경우 기준은. "기본적으로 이번 사업은 연내 구축과 서비스 개시가 중요한 목표다. 다만 차세대 GPU 도입은 평가에서 우대 요소로 반영된다. 베라 루빈의 경우 일반적인 글로벌 공급 일정과 달리 국내 도입 시점이 앞당겨질 가능성도 있다. 관계 부처와 제조사 간 협의를 통해 국내 물량 확보를 추진해 왔다. 결국 일정과 최신성 두 요소를 함께 고려하되, 현실적인 공급 상황을 반영해 판단할 것이다." -GPU 납기 지연 등 변수 발생 시 일정 조정이 가능한가. "사업자가 최종 선정된 이후 협약 단계에서 시장 상황을 반영해 일부 조정은 가능하다. 기본 원칙은 유지하되, 실제 납기나 공급 이슈가 불가피하게 발생하는 경우까지 일률적으로 적용하기는 어렵다. 협약 과정에서 합리적으로 논의할 수 있는 여지는 있다." "국내 데이터센터 집적이 원칙"…냉각 인프라도 예산에 포함 -복수 데이터센터를 활용한 구축·운용이 가능한가. "데이터센터를 여러 개 제안하는 것은 가능하다. 다만 사업에서 요구하는 최소 클러스터 단위는 반드시 동일 공간 또는 동일 층에 물리적으로 집적돼야 한다. 대규모 AI 연산을 위해서는 GPU 간 통신 지연을 최소화하는 구조가 필요하기 때문이다. 따라서 분산 배치는 가능하지만, 핵심 클러스터는 집적형으로 구성해야 한다." -동일 제조사 내 서로 다른 GPU 모델을 혼합해 제안할 수 있나. "가능은 하지만 단순 혼합이 아니라, 각각의 GPU 구성에 대한 명확한 목적과 타당성을 제시해야 한다. 어떤 워크로드에 어떤 GPU를 쓰는지, 클러스터 단위 기준을 어떻게 충족하는지를 설명해야 한다. 단순히 여러 모델을 섞는 방식은 설득력이 떨어질 수 있다." -해외 데이터 연동이나 네트워크 활용은 원천 불가능한가. "사업의 기본 원칙은 국내 데이터센터에서 GPU를 직접 운영·통제하는 것이다. 국가 AI 인프라라는 특성상 데이터 주권과 보안이 중요하다. 다만 실제 운영 과정에서 필요한 세부 사항은 추가 논의를 통해 정리할 수 있다." -수냉 배관 등 데이터센터 공사 비용도 사업 지원비에 포함되나. "GPU 서버가 최고 성능을 낼 수 있도록 필요한 환경이라면 통합 구축 범위에 포함해 제안할 수 있다. 단순히 장비만 도입하는 것이 아니라 실제 운영 가능한 인프라를 구축하는 것이 목적이다. 전력·냉각·네트워크까지 포함한 전체 시스템 관점에서 제안하는 것이 중요하다." -콜드플레이트 등 냉각 구성 요소는 어떻게 반영해야 하나. "세부적인 하드웨어 구성은 서버 벤더와 칩 제조사 기준을 따르는 것이 바람직하다. GPU 성능을 충분히 발휘할 수 있는 구성이라면 관련 부대장비까지 포함해 제안하면 된다. 단순 장비 나열이 아니라 완성된 인프라로서 제안해야 한다." 환율 변수에도 제안가 기준…"사업 종료 후 관리는 정부가" -환율 변동에 따른 가격 차이는 추후 어떻게 반영되나. "기본적으로는 제안 시점에서 확보한 가격을 기준으로 본다. 공모 사업 특성상 사후 정산 구조이기 때문에 가격 변동이 발생하더라도 그 기준을 중심으로 관리하게 된다." -환율 급등 등 외부 변수 발생 시 대응은. "원칙은 제안 가격 기준이다. 다만 전쟁이나 글로벌 공급망 충격과 같은 불가피한 상황이 발생할 경우에는 협약 단계에서 논의가 필요할 수 있다. 모든 변수를 사전에 규정하기는 어렵지만 현실적인 범위에서 대응할 예정이다." -정부 활용분과 기업 자체 활용분은 어떤 기준으로 산정되나. "정부 활용분에 대해 요구되는 최소 클러스터 규모를 먼저 충족해야 하고 그 이후 남는 자원을 자체 활용분으로 설정하는 구조다. GPU 종류나 성능이 서로 다른 경우에는 단순 장수 기준만으로 판단하지 않고 도입 비용과 활용 목적까지 함께 고려해 전체 구성의 타당성을 평가한다. 단순 비율이 아니라 정부 활용 목적에 부합하는지와 자원 배분의 합리성을 종합적으로 볼 것이다." -정부 활용분 GPU에 대한 수요는 보장되나. "수요 모집과 배분은 정부가 담당한다. 사업자는 인프라를 제공하고 운영을 지원하는 역할을 수행하게 된다. 수요 확보 부담을 사업자에게 전가하는 구조는 아니다." -사업 종료 후 GPU 자산은 어떻게 되나. "GPU와 부대장비는 NIPA 자산으로 관리된다. 이후 처리 방식은 관련 규정과 절차에 따라 결정된다. 매각이나 이전 등 다양한 방안을 검토할 예정이다."

2026.03.20 17:58한정호 기자

KT, 1200억 규모 재난안전통신망 첫 우선협상대상자 선정

1200억원 규모 재난안전통신망 사업 첫 사업자로 KT가 선정될 전망이다. 20일 조달청 나라장터에 따르면 '2026년도 재난안전통신망 A사업구역 운영 및 유지관리' 사업 개찰 결과, KT가 낙찰예상자로 선정됐다. KT는 1241억442만원을 투찰하며 우선협상대상자 지위를 확보했다. 행정안전부와 KT는 조만간 기술 및 가격 협상을 거쳐 본계약을 체결할 예정이다. 이번 사업은 경찰, 소방, 해경, 지자체 등 재난 관련 기관이 공동 사용하는 전국 단일 무선통신망(PS-LTE)의 안정적 운영을 목적으로 한다. 재난 대응 체계의 효율성과 관리 집중도를 높이기 위해 사업은 A, B, C 3개 권역으로 나뉘어 추진된다. 각 권역 사업 규모는 약 1200억원에서 1100억원 수준으로 편성됐다. 핵심 과업은 재난망의 안정성과 운영 효율을 동시에 확보하는 데 있다. 주요 내용은 ▲24시간 365일 무중단 헬프데스크 운영 ▲PDCA 기반 운영 안정성 및 보안 강화 ▲다차원 관제 체계 전환을 통한 운영 효율화 ▲재난 취약지역 기지국 사전 점검 및 관리 ▲통신 품질과 커버리지 유지 ▲음성녹취 자동화(STT), 챗봇 등 지능형 기술 기반 사용자 지원 등이다. KT는 최종 계약 체결 시 2028년 12월 31일까지 3년간 A사업구역 운영을 맡게 된다. 해당 구역은 수도권, 강원, 충청권을 포함하며 MME 서버와 DU 등 핵심 장비 387종, 1만4천329식과 상용 소프트웨어 운영을 담당하는 핵심 권역이다. 특히 기지국 공유 기술(RAN-Sharing)을 활용한 해상망, 철도망 연계와 상용망 기반 백업망 구축 등을 통해 국가 재난 대응 인프라를 안정적으로 유지해야 하는 역할을 수행하게 된다. 앞서 해당 사업은 두 차례 유찰된 바 있다. 지난 2월 25일과 3월 10일 진행된 1, 2차 입찰 모두 단독 응찰로 경쟁이 성립되지 않았다. 이후 3월 18일 진행된 3차 입찰에서도 KT가 단일 응찰하면서 우선협상대상자 선정으로 이어졌다. B구역과 C구역 역시 현재 단독 응찰로 두 차례 유찰된 상태다. 이에 따라 해당 권역도 조만간 우선협상대상자 선정 절차가 진행될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "재난안전통신망은 국가 안전과 직결된 핵심 인프라인 만큼 구축과 운영 경험이 중요한 사업"이라며 "KT가 우선협상대상자로 선정되면서 향후 3년간 안정적인 운영이 이어질 것으로 보인다"고 말했다.

2026.03.20 17:05남혁우 기자

[AI 고속도로] 고성능 GPU 확보 나선 정부, 2조 규모 인프라 사업에 기업 관심 ↑

정부가 약 2조800억원 규모의 '인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축 사업'을 추진하며 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 경쟁이 짧은 기간 내 판가름 날 수 있다는 판단에 따라 최신 GPU를 조기에 대규모로 확보해 'AI 고속도로'를 구축하겠다는 구상이지만, 사업 구조와 요구 조건 측면에서 기업들의 부담이 적지 않을 것이란 관측도 나오고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 오후 2시 서울 강남구 포스코타워에서 '2026년 AI 컴퓨팅 자원 활용기반 강화사업' 설명회를 갖고 올해 최신 GPU 약 1만5000장 수준을 확보할 것이란 계획을 밝혔다. 이번 사업은 약 2조805억원 규모로, GPU 서버를 비롯해 랙·냉각장치·스토리지·네트워크 등 부대장비 구매에 예산이 집중 투입된다. GPU 인프라는 올해 선 구축과 함께 서비스를 시작하고 2027년 내 구축을 완료하는 일정이다. 이후 사업 협약 종료 시점인 2031년 12월 31일까지 산업계·학계·연구계 및 국가 프로젝트를 대상으로 자원 배분과 운영이 이어진다. 사업은 민간 클라우드 사업자(CSP)를 선정해 국내 데이터센터에 GPU 클러스터를 구축·운영하도록 하는 방식으로 추진된다. 정부는 GPU 서버와 스토리지, 네트워크, 냉각장치 등 장비 구매 비용만 지원하고, 운영 비용은 사업자가 부담하도록 했다. 대신 일부 GPU 자원은 자체 활용을 허용해 수익을 확보할 수 있도록 했다. 이번 사업의 핵심은 '최신성'과 '대규모 클러스터'다. 정부는 최소 256노드, 2048장 이상의 GPU를 단일 클러스터로 구성하는 방안을 기본으로 제시하며 블랙웰급 이상 최신 GPU 도입을 사실상 전제로 삼았다. 차세대 GPU인 베라루빈 계열도 제안 가능 대상으로 열어두면서 최신 기술 도입을 적극 유도하는 모습이다. 특히 베라루빈 도입을 둘러싼 논의는 이번 사업의 방향성을 보여주는 대목으로 꼽힌다. 당초 사업 요건에 베라루빈을 명시적으로 포함하는 방안까지 검토됐던 것으로 전해졌으나, 최종 공모에선 강제 조건으로 포함시키지 않았다. 업계에선 정부가 엔비디아와의 협의를 통해 국내 물량 확보 가능성을 타진하면서도, 아직 레퍼런스가 부족한 점을 감안해 기업 자율 제안으로 방향을 조정한 것으로 보고 있다. 그러나 실제 도입 규모는 제한적일 것이라는 전망이 우세하다. 차세대 GPU 특성상 공급 물량이 충분하지 않고, 성능 검증 사례도 부족해 기업들이 대규모로 제안하기에는 부담이 크다는 이유에서다. 업계에선 일부 상징적 물량 수준에서 제안이 이뤄질 가능성에 무게를 두고 있다. 평가 기준을 보면 정부가 무엇을 우선순위로 두고 있는지도 드러난다. 총 100점 가운데 50점이 사업 준비도 및 경쟁력에 배정됐으며, 이 중 인프라 준비도 18점, 구축계획 우수성 32점이 핵심이다. 데이터센터 상면 확보를 비롯해 전력·냉각 설비, 네트워크 구성, 보안·안정성 체계 등이 주요 평가 항목에 포함됐다. 이는 대규모 GPU를 실제로 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량을 가장 중요한 기준으로 삼겠다는 의미다. GPU 물량보다 성능을 중시하는 평가 방식도 특징이다. 동일 예산 기준에서 구형 GPU를 대량 확보하는 방식보다 최신 GPU 기반 고성능 클러스터를 구축하는 제안이 더 유리한 구조다. 서비스 개시 시점이 빠를수록 가점을 부여하는 항목도 포함돼 조기 구축과 실제 활용 가능성 역시 핵심 평가 요소로 설정됐다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "AI 기술은 개발에서 서비스까지 걸리는 시간이 크게 단축된 상황"이라며 "최신 GPU를 신속하게 확보해 국내에 공급하는 것이 경쟁력 확보의 핵심"이라고 강조했다. 업계에선 이번 사업을 두고 참여 문턱이 높은 것 같다는 평가를 내놨다. 대규모 GPU 클러스터를 구축하려면 충분한 데이터센터 상면과 전력, 고성능 냉각 인프라가 필수적인데 이를 단기간 내 확보할 수 있는 기업이 제한적이기 때문이다. 수도권 중심 데이터센터 전력 수급 문제도 부담 요인으로 지목된다. 운영비 부담도 주요 변수다. 정부 지원은 장비 구매에 한정되고 실제 운영비는 사업자가 부담해야 하기 때문이다. 자체 활용 GPU로 수익을 확보할 수는 있지만, 정부 활용 자원 비중이 높을수록 평가에서 유리한 구조여서 사업성과 점수 간 균형을 맞추기 쉽지 않다는 지적이 나온다. 가격과 환율 리스크도 기업들이 부담으로 꼽는 대목이다. GPU 조달 비용은 대부분 달러 기반으로 형성되는데, 사업 구조상 비용 절감분은 정산 대상인 반면 가격 상승에 따른 리스크는 일정 부분 사업자가 떠안아야 한다. 차세대 GPU의 경우 납기와 가격 변동성이 커 불확실성이 더 크다.여기에 올해부터 서비스 수준 협약(SLA) 요건이 새롭게 포함되면서 운영 부담은 더 커질 전망이다. 장애 대응, 성능 유지, 기술 지원 체계를 구체적으로 제시해야 하는 만큼, 단일 CSP가 이를 모두 감당하기는 쉽지 않다는 평가다. 이에 따라 CSP가 운영·관리 전문기업(MSP)과 협력하는 컨소시엄 형태가 늘어날 것이라는 관측이 나온다.업계 관계자는 "단순히 GPU를 구축하는 수준이 아니라 24시간 대응 체계와 서비스 품질까지 함께 요구되면서 사업 난도가 크게 올라갔다"며 "운영과 기술지원 역량을 동시에 갖춘 구조를 만들어야 하는 부담이 커진 상황"이라고 말했다.이번 사업으로 구축되는 GPU와 부대장비는 NIPA 소유로 귀속되며 사업자는 운영과 유지보수를 맡는다. 보안성과 안정성 확보를 위해 정보보호관리체계(ISMS), 클라우드 보안인증(CSAP) 등 인증 보유 여부와 확보 계획, 데이터의 국내 운영·통제 체계, 자원 관리 시스템, 기술지원 인력 구성 등도 주요 평가 항목에 포함됐다. 특히 AI 워크로드를 이해하는 전문 인력과 24시간 대응이 가능한 기술지원 체계를 반드시 제시해야 한다는 점도 이번에 강조됐다. 단순 인프라 운영을 넘어 AI 모델 개발과 서비스까지 지원할 수 있는 수준의 역량이 요구된다는 점에서 기업 부담이 추가로 커졌다는 평가가 나온다.설계 부담도 적지 않을 것으로 보인다. 특히 차세대 GPU인 베라루빈을 적용할 경우 클러스터 구성 단위와 성능 기준이 명확히 정해져 있지 않아 기업이 직접 제조사와 협의를 통해 구성 방안을 검토해야 하는 상황이다. GPU 종류별로 클러스터 구조와 성능 산정 방식이 달라질 수 있는 만큼, 제안 단계에서부터 기술적 검증과 설계 부담이 기업에 상당 부분 전가됐다는 평가가 나온다. 이번 설명회에는 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈, SK텔레콤, 삼성SDS 등 주요 클라우드 사업자를 비롯해 메가존클라우드, LG CNS 등 클라우드 서비스 운영 관리 기업(MSP)과 델, 시스코, HPE, 엔비디아 등 글로벌 장비·반도체 기업까지 대거 참석했다. 이 같은 구조를 감안하면 실제 경쟁은 일부 대형 사업자 중심으로 형성될 가능성이 크다. 업계에선 네이버클라우드와 KT클라우드를 유력 후보로 거론하는 가운데 삼성SDS와 SK텔레콤 등도 경쟁군으로 함께 언급했다. NHN클라우드 등은 컨소시엄 형태로 참여할 가능성이 제기된다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 해외 CSP 역시 참여는 가능하지만 국내 데이터센터 기반과 직접 운영·통제 요구 등을 고려할 때 진입 장벽은 여전히 높다는 평가다. 업계 관계자는 "베라루빈 같은 차세대 GPU는 상징적으로 일부 들어갈 수는 있겠지만, 실제 사업은 전력과 냉각, 운영 역량 확보가 더 큰 변수"라며 "SLA까지 포함되면서 기업 부담이 상당히 커진 구조"라고 말했다. NIPA 관계자는 "시장 상황과 공급 여건이 쉽지 않다는 점을 충분히 인지하고 있다"며 "선정 이후 협상 과정에서 일정과 세부 조건은 현실적으로 조정해 나가고, 민간과 협력해 AI 인프라를 빠르게 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.03.20 17:02장유미 기자

"AI로 결제하는 세상"…엔비디아-오픈AI, '에이전틱 쇼핑' 표준 제시

엔비디아가 오픈AI 손잡고 인공지능(AI) 에이전트 기반 유통 생태계 강화에 나섰다. 엔비디아는 19일(현지시간)까지 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 오픈AI가 개발에 참여한 '리테일 에이전틱 커머스 블루프린트'를 공개했다고 밝혔다. 이 블루프린트는 생성형 AI 플랫폼과 리테일 시스템 간 연동을 지원하는 오픈소스 기반 참조 아키텍처다. 이번 구조는 고객이 상품 탐색부터 결제 후 경험까지 전 과정을 AI 에이전트에 맡길 수 있도록 설계된 점이 핵심이다. 챗GPT와 구글 제미나이 같은 플랫폼에서 쇼핑을 시작하고 구매까지 완료할 수 있는 환경을 제공한다. 엔비디아 블루프린트는 리테일 기업이 AI 플랫폼과 직접 연결돼 에이전트 간 통신을 수행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 판매자는 통제된 환경에서 결제 보안과 개인화 추천 기능을 유지하면서 새 커머스 생태계에 참여할 수 있다. 기술적으로는 오픈AI의 에이전틱 커머스 프로토콜과 구글의 유니버설 커머스 프로토콜을 동시에 지원한다. 코드베이스 하나로 두 표준을 모두 구현해 단일 환경에서 다양한 에이전트 생태계를 연결할 수 있는 구조다. 오픈AI는 자체 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 챗GPT 내부에 쇼핑 경험을 직접 통합할 수 있도록 지원했다. 이번 블루프린트 개발 과정에도 참여해 실제 서비스 환경에서 작동 가능한 구조 구현을 돕는다. 블루프린트는 엔비디아 네모 에이전트 툴킷과 네모트론 모델 기반으로 작동한다. 프로모션 가격 책정부터 추천, 생성, 시맨틱 검색, 다국어 메시징 등 네 가지 핵심 기능을 에이전트 형태로 제공한다. 모든 기능은 위임 결제 시스템과 연계돼 거래 전 과정에서 보안을 유지하도록 설계됐다. 판매자가 거래 흐름 전반을 통제할 수 있도록 한 점도 특징이다. 엔비디아는 "해당 생태계에서 다양한 참여 주체가 동일한 프로토콜 위에서 협력할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.03.20 17:02김미정 기자

[AI 고속도로] 정부, 2조원 규모 GPU 확보 첫발…'베라루빈'까지 품는다

정부가 '인공지능(AI) 고속도로' 구축을 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보에 속도를 내며 차세대 엔비디아 아키텍처 '베라루빈'까지 포함한 대규모 컴퓨팅 인프라 확충에 나섰다. 약 2조원 규모 예산을 투입해 첨단 GPU를 민관 협력 방식으로 조기 확보하고 국내 AI 산업 경쟁력을 끌어올린다는 목표다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 서울 포스코타워 역삼에서 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모 사업설명회를 진행했다. 이날 현장에는 지난해 1차년도 사업에 참여했던 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오엔터프라이즈를 비롯해 KT클라우드 등 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)를 비롯해 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업을 하는 엘리스그룹이 참석했다. 이 외에도 ▲시스템 통합(SI) 기업 삼성SDS·LG CNS·아이티센씨티에스·에스넷시스템 ▲매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드·디딤365 ▲AI 플랫폼 기업 레드햇·클러쉬 ▲서버·스토리지 기업 델 테크놀로지스·HS효성인포메이션시스템·시스코·넷앱·슈퍼마이크로·HPE·IBM ▲칩 벤더인 엔비디아·AMD·인텔이 자리했다. 여기에 마이크로소프트(MS)·구글 클라우드 등 글로벌 CSP와 SK텔레콤, 쿠팡까지 가세하면서 총 60여개 기업, 200여 명이 이번 설명회를 찾았다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "단기간 성패가 좌우되는 AI 시장에서 국가 차원의 첨단 GPU를 수요가 높은 곳에 조기 확보해 서비스로 지원할 계획"이라며 "민관 협력을 통해 AI 컴퓨팅 인프라를 즉각 확충하고 생태계 활력과 글로벌 경쟁 기반을 동시에 확보하겠다"고 말했다. 이번 사업은 약 2조 805억원 규모 예산이 GPU 서버와 랙·냉각장치·스토리지·네트워크 등 부대장비 구매 비용에 집중 투입된다. 올해 첨단 GPU 구축을 완료하고 연내 서비스 개시를 목표로 한다. 이후 2031년까지 약 68개월간 운영·지원이 이어진다. 사업 추진 방향은 단순한 물량 확대가 아닌 ▲비용 대비 높은 성능 ▲대규모 클러스터링 ▲직접 클러스터링을 통한 기술력 확보 ▲최신 GPU 우선 도입 ▲연내 서비스 개시 등이 핵심이다. 특히 올해 공모에선 차세대 GPU 도입 여부가 주요한 평가 요소로 떠올랐다. 블랙웰급 이상의 최신 GPU를 기본으로 제안하되, 최근 공개된 차세대 하이엔드 GPU인 베라루빈을 제안할 경우 평가에서 우대한다는 설명이다. 이 사업을 통해 확보되는 GPU는 동일 데이터센터, 동일 공간 또는 동일 층에 물리적으로 집적해 클러스터를 구성해야 하는 것이 요건이다. 참여 기업의 전력·냉각·항온항습·초저지연 네트워크 등 인프라 설계 역량도 평가에 반영된다. 최소 256노드(GPU 2048개) 규모 이상의 클러스터 구성이 기본 기준으로 제시됐다. 이번 사업은 국내 기업 중심의 AI 인프라 역량 강화에도 초점이 맞춰졌다. 이 팀장은 "국내 CSP들이 직접 클러스터링과 운영을 수행하면서 기술력을 축적할 수 있도록 하는 것이 중요한 목적"이라며 "우리 기업들의 인프라 구축·운영 역량을 키우는 방향으로 설계됐다"고 강조했다. 사업 참여는 단독뿐 아니라 컨소시엄 형태도 가능하다. 다만 모든 참여 기업이 GPUaaS 운영 실적 등 신청 요건을 충족해야 하며 사전검토와 발표평가, 데이터센터 현장실사를 거쳐 최종 사업자가 선정된다. 복수 사업자 선정도 가능해 CSP·MSP·SI·통신 기업 간 치열한 연합 경쟁이 예상된다. 평가 기준도 구체적으로 제시됐다. 총 100점 만점 기준에서 사업 준비도 및 경쟁력이 50점으로 가장 큰 비중을 차지하며 이 가운데 구축계획 우수성이 32점, 인프라 준비도가 18점으로 구성된다. 여기에 AI 생태계 발전 노력 26점, 사업 이해도 및 추진역량 12점, 운영 역량 및 사업관리 12점이 반영된다. 이 팀장은 "정부 활용 GPU 비중이 높고 산학연 지원 계획이 구체적일수록 높은 평가를 받을 것"이라며 "국내 데이터센터에서 GPU 자원을 직접 운영·통제하는 구조 역시 중요한 평가 요소"라고 밝혔다. 특히 GPU 자원 중 일부는 사업자가 자체 활용할 수 있도록 허용되지만, 해당 비중과 활용 계획 역시 평가에 반영된다. 정부는 국가 AI 프로젝트와 산학연, 스타트업 지원을 우선 고려한다는 방침이다. 이번 사업으로 구축되는 GPU와 부대장비는 NIPA 소유로 귀속되며 사업자는 운영과 유지보수를 담당하게 된다. 동시에 보안성과 안정성 확보를 위해 정보보호관리체계(ISMS), 클라우드 보안인증(CSAP) 등 인증 보유 현황과 확보 계획, 데이터 국내 운영·통제 체계, 자원 관리 시스템, 기술지원 인력 구성 등이 주요 평가 대상에 포함된다. 특히 AI 워크로드를 이해하는 전문 인력과 안정적인 기술지원 체계를 반드시 제시해야 한다는 점도 강조됐다. 단순 인프라 운영을 넘어 실질적인 AI 모델 개발과 서비스까지 지원할 수 있는 수준이 요구된다. 정부는 이번 사업을 통해 확보한 GPU를 국가 AI 프로젝트와 연구개발, 산업 현장에 폭넓게 공급하며 국내 AI 생태계 전반의 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 원상호 NIPA AI인프라본부장은 "민간과 협력해 국내 AI 산업 생태계가 체감할 수 있는 첨단 활용 기반을 마련하는 것이 중요하다"며 "글로벌 AI 경쟁 기반을 넓히고 우리 산업의 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.20 16:55한정호 기자

[ZD SW 투데이] 엑스엘에이트, 아시아 최대 MICE 행사서 AI 실시간 통번역 공급 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] ◆엑스엘에이트, 아시아 최대 MICE 행사서 AI 실시간 통번역 공급 엑스엘에이트가 지난 18일 홍콩 아시아 월드 엑스포에서 열린 '커넥트 마켓플레이스 홍콩(CMHK) 2026'에 AI 실시간 통번역 자막 솔루션 '이벤트캣'을 공급했다. 이 행사는 300곳 이상의 호텔·컨벤션·관광 기업과 바이어 600여 명이 참석한 아시아 최대 MICE 기업 간 거래(B2B) 행사다. 엑스엘에이트의 이벤트캣은 동시기계번역(SiMT)·자동 청킹·용어집 기능으로 현장 맞춤형 번역 품질을 확보했다. 자체 개발 AI 엔진 기반으로 경쟁사 대비 정확도를 최대 40% 높이고, 기존 동시통역 대비 비용·시간을 최대 90% 절감했다고 회사 측은 밝혔다. ◆몬드리안AI, 신한다이아몬드공업 CMP 공정에 AI 플랫폼 초도 구축 몬드리안AI가 산업통상부 주관 반도체 소자용 화학·기계적 연마(CMP) 부품 AI 자율제조 사업에 참여했다. 신한다이아몬드공업의 CMP 디스크 생산 공정을 대상으로 데이터 라이브러리 및 AI 플랫폼 초도 구축을 한 것이 골자다. 수기 기록과 사내 인트라넷에 분산돼 있던 공정 데이터를 통합하고 엣지 디바이스 기반 AI 불량 탐지 시스템과 중앙 관리 시스템을 현장에 적용했다. 구축된 시스템은 생산 현장에서 엣지 디바이스로 실시간 불량을 탐지하고 각 디바이스의 추론 결과를 중앙 대시보드에서 통합 모니터링하는 구조다. 몬드리안AI는 축적 데이터를 기반으로 AI 모델 정확도를 고도화하고 CMP 공정 전반으로 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆아비바, 엔비디아와 AI 팩토리용 디지털 트윈 아키텍처 공개 아비바가 엔비디아와 협력해 자사 엔지니어링·운영 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합하고, 기가와트급 AI 팩토리를 위한 라이프사이클 디지털 트윈 아키텍처를 선보였다. 슈나이더 일렉트릭·이탭과의 협력과 연계해 AI 팩토리의 설계·시뮬레이션·구축·운영 전 과정을 공동 고도화했다. 아비바는 통합 산업 인텔리전스 플랫폼 '커넥트'를 비롯해 프로세스 시뮬레이션·자산 정보 관리·PI 시스템 등 포트폴리오 전반을 옴니버스 DSX 블루프린트에 연동한다. 이를 통해 그래픽처리장치(GPU) 활용 효율 극대화와 AI 토큰 생성 시간 단축, 냉각 시스템 최적화 등 AI 팩토리 구축의 속도와 확장성을 높인다는 구상이다. ◆레드브릭, 영국서 국제 표준 인증 획득 레드브릭이 영국 왕립표준협회(BSI)로부터 정보보호 관리 체계 국제 표준 'ISO/IEC 27001' 인증을 획득했다. AI 솔루션 운영 전반의 데이터 보호·접근 통제·내부 보안 정책 등을 인정받은 결과다. 레드브릭은 내부망과 클라우드 환경을 모두 지원하는 엔터프라이즈 AI 솔루션을 제공하며, 종단 간 암호화 기반 AI 추론 구조를 적용했다. 회사는 이번 인증을 계기로 내부 데이터 활용이 중요한 기관·기업을 중심으로 엔터프라이즈 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆지멘스, 에이전틱 AI 기반 반도체 설계 검증 솔루션 발표 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 반도체 설계 검증에 에이전틱 AI 워크플로우를 적용한 '퀘스타 원 에이전틱 툴킷'을 발표했다. 3차원(3D) IC·칩렛 기반 아키텍처 확산으로 설계 복잡성이 증가하는 가운데, 검증 생성부터 디버깅·최종승인(사인오프)까지 전 과정을 가속하는 것이 목표다. 툴킷은 기존 개별 툴 중심 방식을 에이전틱 AI 기반 다단계 워크플로우로 전환하며 의사결정 지점마다 엔지니어의 판단을 유지하는 구조로 설계됐다. 회사 AI 프레임워크 '퓨즈 EDA AI 시스템'과 연동되며 기존 설계 환경과의 유연한 통합을 지원한다.

2026.03.20 16:37이나연 기자

국세청, 상반기 내 가상자산 커스터디 사업자 선정 추진

국세청이 이르면 상반기 내 압류 가상자산을 맡길 민간 커스터디 사업자 선정을 추진한다. 지난달 발생한 가상자산 탈취 사건의 재발을 막기 위한 대응책의 일환이다. 20일 국세청과 가상자산 업계에 따르면, 국세청은 압류한 가상자산을 민간 커스터디 사업자에 맡기는 방안을 검토하고 있으며, 사업자 선정을 위한 세부 기준을 마련 중이다. 지난달 26일 체납자 현장 수색 성과 발표 자료에 니모닉 코드가 노출되면서, 국세청은 압류 가상자산을 두차례 탈취당한 바 있다. 이에 압류 가상자산을 자체 보관에서 전문 커스터디 사업자에 위탁하는 방향으로 방침을 선회했다. 국세청은 커스터디 사업자 선정 시 ▲보안요건 ▲기업규모 ▲가상자산이용자보호법에 따른 보험 가입 여부 등을 주요 기준으로 검토할 계획이다. 현재 구체적인 심사 기준을 마련 중이다. 이 사안에 정통한 가상자산 업계 관계자는 “커스터디 사업자라고 해서 모두 맡길 수 있는 것은 아니”라며 “보안 수준 등 위탁 시 고려해야 할 요소에 대한 정보를 국세청이 수집 중인 것으로 알고 있다”고 말했다. 국세청은 심사 기준이 완성되는 대로 민간 커스터디 사업자 선정 절차에 착수할 예정이다. 가상자산 관리 개선을 긴급 현안으로 보고 있는 만큼, 상반기 내 커스터디 서비스 활용 여부를 결정하고 사업자 선정까지 진행하는 것을 목표로 하고 있다. 국세청 가상자산 커스터디 사업자 선정은 지난 11일 출범한 '가상자산 관리체계 고도화 태스크포스(TF)'가 맡는다. 고영일 국세청 가상자산 관리체계 고도화 TF 단장은 이에 대해 “선진국에서 주로 활용하고 있는는 방식”이라며 “전문가 의견을 수렴해 결정되는 대로 상반기 중 실행할 계획”이라고 밝혔다. 이와 함께 TF는 ▲압류·보관·매각 전 과정 업무 매뉴얼 보완 ▲외부 전문기관 실태 진단 ▲전문 교육 확대 등을 주요 과제로 추진 중이다. TF는 가상자산 업무를 전담할 '디지털자산총괄과' 신설도 준비 중이다. 조직 역할과 출범 시기 등 세부 계획은 행정안전부와 협의를 거쳐 확정할 예정이다. 국세청 관계자는 “가상자산은 새로운 영역인 만큼 현재 기능별로 주관 부서가 나뉘어 있다”며 “이를 통합적으로 관리할 전담 조직이 필요하다고 보고 준비 중”이라고 설명했다.

2026.03.20 16:18홍하나 기자

필리핀 핀테크 지캐시, 금융 이해력 강화 위해 전자지갑 내 국내 최초 AI 금융 코치 출시

마이크로소프트와 공동 개발한 '페라 코치', 영어 및 다양한 국가 언어로 대화해 모든 필리핀 국민이 금융 서비스를 더 쉽게 이해할 수 있도록 지원 마닐라, 필리핀 2026년 3월 20일 /PRNewswire/ -- 전국적인 금융 이해력 증진 및 금융 포용 역할을 강화하기 위해, 금융 슈퍼앱 지캐시(GCash)가 전자지갑에 탑재되는 필리핀 최초의 AI 기반 금융 코치를 선보인다. Pera Coach brings tailored, on-demand financial education to millions of Filipinos directly within the GCash app. 마이크로소프트(Microsoft)의 지원으로 개발되고 엔터프라이즈급 AI로 구동되는 페라 코치(Pera Coach, 필리핀어로 '머니 코치')는 영어와 기타 현지 국가 언어로 대화해 금융 서비스를 더 쉽게 이해할 수 있도록 한다. 금융 목표, 예산 고려 사항, 위험 성향 등 사용자 프롬프트에 맥락적으로 응답하며 각 사용자의 금융 여정에 맞게 개인화된 안내를 제공한다. 금융 이해력의 지속적인 격차는 보험 및 투자와 같은 금융 서비스의 낮은 채택률에 기여하며, 많은 필리핀 국민들이 명확하고 신뢰할 수 있는 안내에 접근하지 못하고 있다. 중앙은행의 2021년 설문 조사에 따르면, 필리핀 성인의 단 2%만이 기본적인 금융 이해력 질문 6개에 정확히 답할 수 있었다. 페라 코치는 수백만 명의 필리핀 국민이 이미 매일 사용하는 플랫폼 내에서 명확하고 맞춤화된 금융 교육에 상시 접근할 수 있도록 제공함으로써 이러한 과제를 해결하는 것을 목표로 한다. 지캐시의 모회사인 민트(Mynt) 신사업 그룹의 윈슬리 방깃(Winsley Bangit) 책임자는 "금융 이해력이 위협적이거나 손에 닿지 않는 것처럼 느껴져서는 안 된다"고 말했다. 이어 "페라 코치가 지캐시 생태계에 직접 통합됨으로써 필리핀 국민들은 실용적이고 맥락적이며 이해하기 쉬운 실시간 안내를 받아 더 자신 있는 금융 결정을 내릴 수 있게 된다"고 덧붙였다. 포용을 위한 AI 활용 이번 출시를 넘어, 이는 실제 금융 과제 해결을 위해 신기술을 활용하는 지캐시의 더 광범위한 전략을 시사한다. 마이크로소프트는 실제 일상적인 활용 사례에 적용될 때 생성형 AI의 변혁적 잠재력에 공감한다. 마이크로소프트 필리핀 지사장 조나단 퀘(Jonathan Que)는 "수백만 명의 필리핀 국민이 이미 주머니 속에 금융 플랫폼을 갖고 있지만, 금융 이해력을 갖춘 사람은 4명 중 1명에 불과하다"고 말했다. 이어 "금융 접근성에서는 실질적인 진전을 이뤘지만, 이해 없는 접근은 포용이 아니라 역량 강화의 격차"라고 말했다. 이어 "그 격차를 해소하는 것이 바로 국가 건설"이라고 덧붙였다. 페라 코치를 이용하려면 지캐시 앱을 열고 '저축' 또는 '투자'로 이동한 후 페라 코치 배너를 탭하면 된다. 고객 센터를 방문하여 자세한 정보를 확인할 수 있다. 지캐시 소개 지캐시는 필리핀 1위 금융 슈퍼앱이자 최대 캐시리스 생태계다. 지캐시 앱을 통해 사용자는 선불 통화 시간 구매, 전국 제휴 청구 업체를 통한 청구서 납부, 가맹점 및 소셜 셀러로의 송금 및 수취, 저축, 신용, 대출, 보험 접근, 투자 등을 스마트폰의 편의성으로 이용할 수 있다. 지캐시의 모바일 지갑 운영은 필리핀 최초이자 유일한 50억 달러 기업 민트의 완전 자회사인 G-익스체인지(G-Xchange, Inc., GXI)가 담당한다. 지캐시는 유엔 지속 가능한 개발 목표(SDGs), 특히 안전 및 보안, 금융 포용, 다양성과 형평성 및 포용, 기후 변화 대응에 관한 유엔 SDG 5, 8, 10, 13을 적극 지지한다.

2026.03.20 16:10글로벌뉴스

[AI는 지금] "앤트로픽 제쳐야"…오픈AI·커서, AI 코딩 시장 쟁탈전 격화

인공지능(AI) 기업이 코딩 생태계 주도권 확보 경쟁에 속도를 내고 있다. AI 코딩 시장에서 우위를 점한 앤트로픽을 추격하기 위해 회사 인수, 모델 출시 등 전략을 적극 추진하고 있다. 19일(현지시간) CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 오픈소스 개발자 도구 기업 아스트랄을 인수해 코딩 어시스턴트 '코덱스' 경쟁력 강화에 나섰다. 같은 날 커서도 프로그래밍 특화 AI 모델 '컴포저 2'를 공개하며 성능과 비용 경쟁력을 앞세웠다. 앤트로픽은 '클로드' 시리즈로 콘텍스트 처리 능력과 높은 코드 정확도를 확보했다는 평가를 받고 있다. 대규모 코드베이스를 한 번에 이해하고 수정할 수 있어 복잡한 개발 작업에서 강점을 보이고 있다. 클로드는 SWE-벤치 등 주요 코딩 평가에서 77% 수준 성과를 기록해 다른 회사 모델을 앞섰다. 코드 생성뿐 아니라 리팩토링·마이그레이션 등 실제 개발 업무에서도 높은 효율성을 보이는 것으로 나타났다. 오픈AI는 아스트랄 인수를 통해 코덱스 경쟁력을 강화할 방침이다. 아스트랄 팀을 코덱스 개발 조직에 통합할 예정인 것으로 알려졌다. 인수 금액은 공개하지 않았다. 오픈AI는 코덱스가 빠른 성장세를 보인다고 밝혔다. 최근 코덱스 주간 활성 사용자 수가 200만 명을 넘어섰으며, 올해 초 이후 사용자 증가 속도가 3배 오른 것으로 집계됐다. 오픈AI는 지난해부터 인수 행보를 이어가며 기술 포트폴리오 확대에 속도를 내고 있다. 지난해 5월 조니 아이브의 AI 디바이스 스타트업 아이오를 64억 달러(약 9조 5900억원)에 사들였으며, 올해 1월 헬스케어 기술 스타트업 토치를 인수했다. 이달 초 사이버보안 스타트업 프롬프트푸 인수 계획도 발표했다. 찰리 마시 아스트랄 최고경영자(CEO)는 "우리 목표는 프로그래밍을 더 생산적으로 만드는 것"이라며 "소프트웨어(SW)를 만드는 경험 자체를 근본적으로 바꾸는 도구를 만들겠다"고 밝혔다. 커서, '컴포터 2'로 효율·비용 잡아 같은 날 커서는 프로그래밍용 AI 모델 '컴포저 2'를 공개하며 코드 시장에서 경쟁력을 강화했다. 컴포저 2는 최대 20만 토큰 프롬프트를 지원한다. 코드 생성부터 버그 수정, 명령줄 인터페이스 상호작용 기능을 제공한다. 브라우저, 이미지 생성기 등 외부 도구 연동을 통해 기능 확장이 가능하다. 이 모델은 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.6'을 포함한 일부 경쟁 모델 대비 높은 성능을 기록한 것으로 평가받고 있다. 성능 측면에서는 자체 벤치마크 '커서벤치'에서 60% 넘는 점수를 기록하며 오픈AI GPT-5.4 하이·미디엄 시리즈에 이어 3위에 올랐다. GPT-5.4 로우 구성과 클로드 오퍼스 4.6은 이를 밑도는 성과를 보였다. 터미널 환경 작업 수행 능력을 평가하는 '터미널-벤치 2.0'에서도 앤트로픽 모델보다 우수한 결과를 기록했다. 개발자는 모델 내 '셀프 서머리제이션' 기법을 활용할 수 있다. 이는 컨텍스트 윈도를 초과하는 데이터를 요약해 학습 효율을 높이는 방식이다. 커서는 모델 비용 경쟁력을 강화했다고 밝혔다. 표준 모델은 입력 토큰 100만 개당 0.50달러, 출력 토큰 100만 개당 2.50달러로 책정됐다. 더 빠른 응답 속도를 제공하는 고가 모델도 별도 제공된다. 커서는 현재 약 500억 달러 기업가치 목표로 신규 투자 라운드를 추진 중이다. 이번 모델 출시로 투자 유치에 속도를 낼 전망이다. 커서는 "우리는 코딩 분야에서 최전선 수준 성능과 비용 효율을 동시에 구현했다"고 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.03.20 15:45김미정 기자

에어컴, 자율형 네트워크용 에이전틱 AI 플랫폼 raNora 공개

에어컴이 실제 무선 네트워크 워크플로에 에이전틱 실행을 도입해 수동 운영과 네트워크 자율성 간 격차를 해소해 주는 통신사 특화 멀티 에이전트 AI 플랫폼을 선보였다. 페어팩스, 버지니아, 2026년 3월 20일 /PRNewswire/ -- 에어컴(Aircom)이 일상적인 무선 계획 및 엔지니어링 워크플로를 지원해 주는 독립형 에이전틱 AI 플랫폼 raNora를 출시했다고 3월 18일 발표했다. 에어컴의 자율형 네트워크(Autonomous Networks) 비전의 일환으로 개발된 raNora는 통신사에 특화돼 학습된 거버넌스 기반 멀티 에이전트 아키텍처를 도입, 구조화된 추론과 실행을 운영 환경에 접목한 제품이다. 무선 네트워크의 복잡성이 증가하는 가운데서도 운영 모델은 여전히 수작업 의존도가 높다. 사업자들은 비용 압박 증가, 분절된 툴, 티켓 중심 프로세스로 인해 효율성이 제한되는 문제에 직면해 있다. raNora는 AI를 엔지니어링 런북에 직접 내장해 이 문제에 대응하는 방식을 택했다. 이를 통해 특화된 에이전트가 반복 가능한 작업을 실행하는 동안 사람은 정책과 예외 사례를 감독할 수 있다. raNora는 일반적인 AI 어시스턴트와 달리 RAN 운영에 초점을 맞춰 구축됐다. 이 플랫폼의 아키텍처는 네트워크 토폴로지, 구성, 성능 및 계획 데이터를 융합하는 LLM 기반 추론 엔진을 결합하고 있다. 에어컴이 학습시킨 통신 특화 AI 에이전트는 엔지니어링 가드레일에 기반하고 있으며, 멀티 스테이지 오케스트레이터는 반복 가능성과 추적 가능성을 보장한다. 이번 raNora 출시에는 영향력이 큰 에이전트 두 가지가 포함됐다.• 데이터베이스 에이전트(Database Agent) – 네트워크 데이터 질의, 컴플라이언스 감사, 불일치 분석 및 시정 조치 제안 지원.• 커버리지 에이전트(Coverage Agent) – 커버리지 분석, 통계 보고, 인터랙티브 지도 및 자동 사이트 배치 추천 지원. 쿠람 차우드리(Khurram Chaudhry) 에어컴 제품 엔지니어링 담당 부사장은 "자율형 네트워크로의 전환에는 단순히 인사이트를 생성하는 데 그치지 않고, 거버넌스가 적용된 워크플로 내에서 운영될 수 있는 AI가 필요하다"며 "raNora는 에이전틱 AI를 일상적인 무선 계획에 도입하는 중요한 진전으로, 사업자들이 수작업을 줄이고 엔지니어링 생산성을 높이며 AI 지원 실행에 대한 신뢰를 구축하도록 도울 것"이라고 말했다. raNora는 하이브리드 및 로컬 배포 모델을 모두 지원해 사업자들이 보안 및 규제 준수 요건에 맞춰 AI 도입 전략을 수립할 수 있도록 한다. 추가 raNora AI 에이전트는 2026년 하반기에 순차적으로 출시될 예정이다. raNora는 현재 현장 시험용으로 제공되고 있다. raNora@teoco.com으로 문의하거나 가까운 지역의 에어컴 담당자에게 연락하면 된다. 에어컴 소개 에어컴은 100여개 국가에서 125곳이 넘는 고객에게 첨단 RAN 계획, 최적화 및 자동화 솔루션을 제공하고 있는 기업이다. TEOCO의 100% 자회사인 에어컴은 수십 년간 축적한 통신 분야 전문성과 지능형 분석, AI 기반 자동화를 결합해 자율형 네트워크로의 진화를 지원하고 있다. 에어컴의 솔루션은 사업자들이 서비스 품질을 개선하고 운영 복잡성을 줄여 주며 더 스마트하게 네트워크 라이프사이클을 관리하도록 돕고 있다. 자세한 사항은 teocoair.com에서 확인할 수 있다. 로고: https://mma.prnasia.com/media2/2936826/Aircom_Logo.jpg?p=medium600

2026.03.20 15:10글로벌뉴스

크리니티, '제2회 AI 비즈니스 커뮤니케이션 전략 세미나' 성료...AI 협업·보안 전략 제시

SaaS 메일보안·메일협업 전문기업 크리니티(대표 유병선)는 20일 '제2회 크리니티 AI 비즈니스 커뮤니케이션 전략 세미나'를 개최했다. 다양한 산업군의 기관 및 기업 관계자들이 한자리에 모여 AI 현황과 기술 발전에 따른 변화, 그리고 이에 따른 보안 전략까지 폭넓은 주제를 중심으로 실질적인 인사이트를 공유하고 교류하는 자리로 마련됐다. AI 기술이 산업과 조직의 업무 방식을 어떻게 재편하고 있는지를 조망하는 기조 강연을 시작으로, 공공·금융 환경의 메일 보안 전략, AI 기반 메일 협업 기술, 실제 기업의 AI 도입 사례, AI 성과를 좌우하는 데이터 전략까지 전반적으로 다뤄졌다. 단순한 기술 소개를 넘어, AI가 실제 업무 환경에서 어떻게 적용되고 있는지와 조직이 이에 어떻게 대응해야 하는지를 중심으로 구성됐다. AI가 바꾸는 업무 방식…“도입 넘어 조직 재설계 필요” 기조 강연은 블루닷에이아이 강정수 연구센터장이 'AI 경제 진화 방향과 비즈니스 기회'를 주제로 발표했다. 강 센터장은 AI가 단순히 기술 혁신을 넘어 산업 구조와 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다고 강조했다. 특히 AI 인프라의 발전과 함께 기업의 의사결정 방식, 조직 커뮤니케이션 구조, 업무 수행 방식이 구조적으로 변화하고 있으며, AI 확산이 새로운 행동 패턴과 협업 방식을 만들어내고 있다고 짚었다. 또 AI 서비스는 기존의 보조 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있으며, 이에 따라 기업은 단순한 기술 도입을 넘어 조직 전반의 업무 구조를 재설계하는 전략적 접근이 필요하다고 진단했다. 나아가 AI 도입 여부가 아닌 '어떻게 도입하고 운영할 것인가'가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다는 점도 함께 제시했다. 공공·금융 보안 대응 전략…N2SF 기반 메일 보안 강화 이어진 크리니티 세션에서는 윤석주 부문대표가 '데이터 중심의 N2SF 정책을 고려한 공공·금융 보안메일 구축 전략'을 주제로 발표했다. 공공기관을 중심으로 강화되고 있는 N2SF 보안 정책 환경 속에서 메일 시스템이 나아가야 할 방향을 설명했다. 특히 데이터 등급 기반 보안 정책과 승인메일, DLP(데이터 유출 방지) 체계를 결합한 메일 보안 아키텍처를 통해 보안성과 업무 효율을 동시에 확보하는 전략을 소개했다. 단순히 보안 강화가 아닌, 업무 흐름을 저해하지 않으면서도 정책 준수를 가능하게 하는 균형 잡힌 접근 방식을 강조했다. 에이전틱AI 기반 협업 환경…AI 메일 기반 협업 모델 제시 단순한 메일 시스템을 넘어, 메일·문서·업무 데이터를 기반으로 조직 내 지식을 재구성하고 필요한 정보를 제공하는 AI 메일 Agent 개념도 함께 제시, 'Agentic AI' 기반 메일 환경을 소개했다. 해당 기술은 단순히 사용자의 요청을 보조하는 수준을 넘어, 스스로 업무를 이해하고 실행하는 'Agentic AI' 개념으로, 조직 내부의 데이터와 맥락을 기반으로 복합 업무를 자동으로 처리하는 구조로 설계된 것이 특징이다. 발표에서는 하나의 마스터 에이전트가 사용자의 자연어 명령을 이해하고, 메일·일정·업무·위키 등 각 도메인 에이전트를 조율해 업무를 병렬적으로 수행하는 구조로 설명됐다. 이를 통해 사용자는 단일 인터페이스에서 복합 업무를 요청할 수 있으며, AI가 메일 검색, 일정 등록, 업무 생성, 문서 작성 등 다양한 업무를 자동으로 수행할 수 있다. 특히 해당 기술은 외부 학습 없이 조직 내부 데이터만을 활용하는 독립 구조로 설계돼 외부로의 데이터 유출 없이 안전하게 운영되며, RAG 기반 구조를 통해 할루시네이션을 최소화하고 높은 정합성과 신뢰도를 확보하는 것이 특징이다. 또한 조직의 커뮤니케이션과 업무 히스토리로 맥락을 이해해 단순 정보 제공을 넘어 실제 의사결정을 지원하는 수준까지 확장, 단순하고 반복적인 업무를 자동화해 사용자가 핵심 업무에 집중할 수 있게 돕는 새로운 협업 모델로 제시됐다. 이는 향후 기업의 업무 환경이 AI 중심으로 재편되는 흐름 속에서 중요한 전환점이 될 수 있는 기술로, 이와 같은 기술력을 바탕으로 크리니티의 Agentic AI인 'InSSa AI'는 지난해 '대한민국 인공지능 혁신대상'에서 AI 협업솔루션 부문 대상을 수상한 바 있다. AI 기반 차세대 메일 보안…지능형 위협 대응 고도화 이어 크리니티 임창완 이사는 'AI 기반 차세대 메일 보안'을 주제로 발표를 진행하며, 기존 보안 체계의 한계를 넘어서는 새로운 보안 패러다임을 제시했다. 해당 발표에서는 기존의 규칙 기반 보안에서 벗어나 패턴 기반의 AI 탐지 방식으로 전환해야 한다는 점을 강조했으며, 사후 대응 중심의 보안에서 사전 예방 중심으로, 기능 중심의 보안에서 조직 문화 중심의 보안으로 변화 필요성을 제시했다. 특히 AI 기반 메일 탐지 기술을 통해 악성메일 탐지 정확도를 크게 향상시키고, OCR 및 NLP 기반 개인정보 탐지, 이메일 승인 정책 고도화 등을 통해 지능형 위협에 대응하는 방안을 설명했다. 또한 메일 보안 이벤트를 통합 분석하는 C-SIEM, 사용자 이상행위를 탐지하는 C-iUBA 등 AI 기반 통합 보안 체계를 통해 메일보안의 새로운 방향성을 제시했다. 이는 메일보안이 단일 솔루션 중심에서 통합적이고 지능적인 구조로 전환되고 있음을 보여줬다. 기업 AI 적용 사례부터 데이터 전략까지…실행 중심 인사이트 공유 외부 사례 세션에서는 KT DS 연정환 차장이 'AI 에이전트 구축 및 활용 사례'를 주제로 발표했다. 연 차장은 기업의 AI 도입이 빠르게 확산하고 있음에도 실제 업무 혁신으로 이어진 사례는 제한적이라는 점을 짚으며, AI 도입 성공을 위해서는 기술 도입을 넘어 조직의 업무 방식 변화와 실행 전략이 병행돼야 한다고 강조했다. 특히 KT 그룹 내부에서 추진 중인 'Works AI' 사례를 중심으로, 이메일과 협업 데이터를 기반으로 한 AI 서비스가 단순 정보 제공을 넘어 업무를 직접 수행하는 'AI 에이전트' 형태로 발전하고 있음을 소개했다. 이를 통해 기업이 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 구체적인 방향성과 함께, 실제 적용 과정에서의 현실적인 과제와 해결 전략도 함께 제시했다. 마지막 전문가 세션에서는 크라우드웍스 양수열 CTO가 'AI 성과를 결정하는 데이터 전략: AI-Ready 데이터 구축'을 주제로 발표했다. 양 CTO는 AI 도입 성패가 모델이 아닌 데이터에 의해 결정된다고 강조하며, 기업 내 데이터가 분산되고 비정형 상태로 존재하는 것이 AI 활용의 가장 큰 장애 요인이라고 설명했다. 또 AI 도입 핵심 요소로 데이터 품질과 준비도를 강조하며, 데이터 정제와 구조화, 라벨링, 거버넌스를 포함한 'AI-Ready 데이터' 구축이 필수적이라고 밝혔다. 동일한 AI 기술이라도 데이터 준비 수준에 따라 성과 차이가 크게 발생한다면서, 데이터 중심의 접근 전략이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소라고 짚었다. 크리니티 유병선 대표는 “AI는 이제 단순히 기술이 아니라 조직의 업무 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 요소”라며 “앞으로도 공공기관과 기업이 AI 기반 협업 환경을 안정적으로 도입하고 활용할 수 있게 기술과 서비스를 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 밝혔다. 이어 유 대표는 “AI 기술이 고도화할수록 이에 따른 보안의 중요성 또한 더욱 커지고 있는 만큼, 안전한 데이터 활용과 신뢰 기반의 AI 협업 환경을 구축하는 데에도 지속적으로 집중하겠다"고 말했다.

2026.03.20 14:10방은주 기자

WISET, '연구지원직' 신규 도입…올해 3개 유형 304명 지원

한국여성과학기술인육성재단(WISET, 이사장 문애리)은 오는 4월 20일까지 R&D 경력복귀 지원사업' 참여기관과 인력을 모집한다. 이 프로그램은 출산·육아 등으로 연구 현장을 떠난 여성과학기술인 복귀를 돕기 위헤 마련됐다. 올해는 3개 유형으로 연간 304명을 지원한다. 특히, 이공계 경력보유 여성 복귀 경로를 다각화하기 위한 방안으로 '연구지원직(Staff Scientist)' 유형을 신설했다. 연구지원직은 이공계 석사 이상·연구경력 3년 이상 보유자로, 연구기획·관리, 연구보안·데이터관리, 고가장비 운용, 기술사업화 등 연구책임자의 연구 활동 전반을 지원하게 된다. 지원규모는 10명이다. 연 2,300만원을 지원한다. 기존 △경력복귀 과제지원 △경력보유여성 재도약 유형도 계속 운영된다. 학·석사 최대 연 2,100만원, 박사 최대 연 2,300만원 지원한다. 지원 규모는 계속지원과 신규를 포함해 294명이다.

2026.03.20 14:10박희범 기자

스콥정보통신, 'SECON & eGISEC 2026' 통합 부스 운영

스콥정보통신(대표 김찬우)은 일산 킨텍스에서 18일부터 20일까지 개최된 아시아 최대 규모의 통합 보안 전시회 'SECON & eGISEC 2026' 에 참가해 차세대 네트워크 보안 솔루션을 성공적으로 선보였다고 20일 밝혔다. 스콥정보통신은 이번 전시회에서 민간 물리보안 시장을 다루는 SECON 구역과 공공·전자정부 정보보안을 다루는 eGISEC 구역의 중심부에 전략적 통합 부스를 마련했다. 물리보안과 정보보안 두 영역을 방문하는 참관객 모두를 자연스럽게 유입시키는 입지 전략이다. 스콥정보통신은 SECON에서 아파트 단지 홈네트워크의 세대 간 망을 분리하는 전용 솔루션 'IPScan HomeGuard'을 선보였다. 과거 전국 아파트 단지 월패드 해킹 사건을 계기로 정부가 아파트 홈네트워크의 세대 간 망분리를 의무화했으나, 시장에는 아파트 환경에 특화된 전용 솔루션이 부재한 상황이었다. 불가피하게 기업용 장비를 도입하더라도, 별도의 전문 관리 인력 고용과 이에 따른 높은 유지 비용이라는 현실적 한계가 존재해 왔다. 'IPScan HomeGuard'는 이같은 시장의 공백을 정면으로 해소하는 아파트 전용 망분리 솔루션이다. 가장 큰 차별점은 공용 통신실(MDF실)에 장비를 추가하는 것만으로 구축이 완료된다는 점이다. 기존 배선 구조를 변경하지 않아도 되기 때문에 신축 아파트는 물론 기축 아파트에도 신속하고 경제적으로 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. 아울러 전문 관리 인력 없이도 솔루션의 안정적인 운영이 가능하기 때문에 비용 부담도 낮추고, 전 국민이 안전한 사생활 보호를 실현하는 최적의 대안으로 평가된다. eGISEC 구역을 찾은 공공 및 기업의 보안 담당자들은 'IPScan NAC'에 주목했다. 'IPScan NAC'는 날로 복잡해지는 IT 인프라 환경에서 인가되지 않은 단말기의 네트워크 접속을 원천 차단하고, 각 기관의 보안 정책에 따른 세밀하고 유연한 접근 제어 기능을 제공한다. 스콥정보통신 관계자는 "공공 및 기업 보안 환경에 최적화된 커스터마이징 기능이 특히 호평을 받으며 현장에서 심층 상담이 이어졌다"고 설명했다. 김권기 스콥정보통신 보안사업부장은 "이번 전시 참가는 스콥정보통신의 네트워크 제어 기술이 공공기업 등 산업 전반을 넘어 전 국민의 일상적인 주거 공간까지 안전하게 지켜낼 수 있음을 직접 증명하는 자리였다"며 "앞으로도 시장의 본질적인 니즈를 제품에 정확히 담아내는 기술 개발과 철저한 품질 관리를 바탕으로, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 가장 먼저 믿고 찾는 네트워크 보안의 표준 기업으로 성장해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.20 13:57김기찬 기자

AI코딩 시대, AX 전환의 병목은 사람

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 현재, 우리는 코딩의 시대가 저물고 '위임의 시대'가 열리는 현장을 목도하고 있습니다. 이제 개발자는 밤새워 코드를 한 줄씩 입력하는 사람이 아닙니다. 클로드 코드나 코덱스 같은 강력한 AI 도구들에게 시스템 전체를 맡기고, 자신은 지휘관의 역할을 수행하죠. 하지만 역설적이게도 AI가 빨라질수록 소프트웨어 배포 속도는 기대만큼 오르지 않고 있습니다. 왜 그럴까요? 바로 '인간'이라는 병목 현상 때문입니다. 코드를 쓰는 사람에서 AI를 부리는 사람으로 불과 몇 년 전만 해도 개발자의 미덕은 빠르고 정확한 타자 실력이었습니다. 하지만 2026년의 풍경은 완전히 다릅니다. 이제는 AI가 수천 줄의 코드를 몇 초 만에 쏟아냅니다. 여기서 인간의 역할은 '생성'이 아니라 '검증'과 '통합'으로 급격히 이동했죠. 하지만 문제는 여기서 발생합니다. AI의 생성 속도는 빛의 속도인데, 이를 검토하고 시스템에 안전하게 녹여내는 인간의 뇌는 여전히 아날로그 방식에 머물러 있기 때문입니다. 가트너의 최근 분석에 따르면, 2027년에는 채용 평가의 무려 75%가 AI 활용 역량에 집중될 것이라고 합니다. 이는 단순히 AI를 쓸 줄 아느냐의 문제가 아닙니다. AI가 만든 결과물 속에서 보이지 않는 오류를 찾아내고, 전체 시스템의 아키텍처와 어울리는지 판단하는 고차원적인 사고력이 핵심 가치가 되었다는 뜻이죠. 이제 개발 현장에서는 코딩 실력보다 'AI가 뱉어낸 코드를 어떻게 비판적으로 바라볼 것인가'가 연봉을 결정짓는 잣대가 되고 있습니다. AI 전문가들의 심층 토론: 무엇이 혁신을 가로막는가 이 사안을 두고 AI 전문가들은 날 선 논리 대결을 펼쳤습니다. 그들이 진단한 병목의 실체와 합의점을 정리해 드립니다. 가장 먼저 제기된 논점은 병목의 본질이 '검증의 대역폭'에 있다는 것이었습니다. AI가 코드를 무한정 생성해도, 그것이 보안 가이드라인을 지켰는지, 원래 목적에 부합하는지를 확인하는 인간의 시간은 한정되어 있다는 논리죠. 특히 군사용 AI처럼 단 하나의 오류가 치명적인 분야일수록 인간의 검증 부담은 기하급수적으로 늘어납니다. 여기서 전문가들은 기계적인 검증 파이프라인을 구축해 인간의 부담을 덜어줘야 한다는 점에 적극적으로 동의했습니다. 하지만 논의가 진행될수록 논점은 '기술'에서 '사람'과 '조직'으로 이동했습니다. 아무리 좋은 자동 검증 도구가 있어도, 개발자가 AI의 제안을 맹목적으로 믿거나 스스로 생각하는 힘을 잃어버린다면 결국 전체 시스템은 붕괴될 수밖에 없다는 우려가 나왔죠. AI에게 사고의 과정을 외주 주는 순간, 개발자의 역량은 퇴보하고 이는 곧 프로젝트의 질적 하락으로 이어진다는 지적입니다. 이에 따라 전문가들 사이에서는 단순한 코딩 교육이 아닌 'AI 코드 리팩토링 및 아키텍처 통합' 전문 교육이 필수적이라는 합의가 이루어졌습니다. 가장 뜨거운 감자는 '블랙박스 윤리'였습니다. 기술적인 오류는 테스트 도구로 잡아낼 수 있지만, AI가 학습 데이터에서 배운 사회적 편향성이나 차별적인 로직은 기계가 걸러내기 어렵기 때문입니다. 이를 '윤리적 부채'라고 부르는데, 전문가들은 이 책임 소재를 규명하는 문제가 향후 서비스 출시의 가장 큰 걸림돌이 될 것이라고 내다봤습니다. 기술적으로는 완벽해 보여도 윤리적으로 정당한지 판단하는 영역만큼은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남아있으며, 이 지점에서 비합의와 논쟁이 계속되고 있습니다. 물리적 인프라와 조직 문화의 충돌 또 다른 병목은 의외의 곳에서도 발견됩니다. 바로 인프라의 한계입니다. AI 코딩 도구를 제대로 돌리기 위해서는 엄청난 양의 GPU와 메모리 반도체(HBM)가 필요한데, 이를 구축할 숙련된 기술자가 부족해 전 세계적인 성장 정체가 일어날 수 있다는 분석입니다. 결국 사람의 손이 닿지 않는 곳이 없다는 사실을 다시금 일깨워줍니다. 결국 기업들이 마주한 진짜 숙제는 단순히 AI 도구를 도입하는 것이 아니라, 조직의 보상 체계와 문화를 통째로 바꾸는 일입니다. AI 역량을 채용과 승진의 핵심 지표로 삼고, 기존 인력을 어떻게 새로운 시대의 '검증자'로 재배치할 것인가에 대한 전략이 없으면 아무리 비싼 AI를 도입해도 ROI(투자 대비 효율)는 떨어질 수밖에 없습니다. AI가 코드를 짜주는 세상에서 인간은 병목이기도 하지만, 동시에 최후의 보루이기도 합니다. 기술이 인간의 영역을 침범하는 것처럼 보이지만, 사실은 '무엇이 옳은 코드인가'를 결정하는 인간의 판단 가치가 그 어느 때보다 비싸진 셈이죠. 결국 AI 코딩 시대의 성공 방정식은 '얼마나 많은 AI를 쓰느냐'가 아니라, '얼마나 현명하게 AI를 통제하느냐'에 달려 있습니다. 오늘의 리포트가 전하는 울림은 명확합니다. AI가 모든 답을 내놓는 것처럼 보여도, 그 답을 세상에 내놓을지 말지 결정하는 '마지막 클릭'의 무게는 여전히 인간의 손가락 끝에 남아 있다는 사실입니다. 그 무게를 견디는 능력이야말로 우리가 준비해야 할 진짜 실력이 아닐까 싶습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/8c09181d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.20 13:42AMEET

AI 기반 의사결정, 독이 든 성배일까

이제 인공지능(AI)은 특정 영역을 벗어나 일상의 영역까지 스며들고 있다. 업무 분야도 마찬가지다. 보고서 초안 작성, 정보수집, 고객 응대, 코드 개발처럼 반복과 속도가 중요한 영역에서는 AI 활용이 자연스러운 선택이 됐다. 여러 산업 현장에서는 AI가 생산성을 높이고 숙련 격차를 줄이는데 기여할 수 있음을 보여주고 있다. 이렇듯 AI를 활용하는 조직과 그렇지 않은 조직 사이의 생산성 차이는 점차 벌어질 가능성이 있다. 물론 모든 산업에서 효용성이 완전히 입증됐다고 단정하기는 이르다. 현재는 모든 것을 대체하기보다도 업무 프로세스 변화와 보조 기능 강화로 보는 것이 현실적이다. 그럼에도 분명한 건 AI를 배제한 채 기존 방식만을 고수하기에는, 이미 많은 부분들이 달라지고 있다는 것이다. AI를 업무에 활용하는 조직은 분명한 장점을 체감한다. 대량의 데이터 속에서 유의미한 정보를 빠르게 발견하고, 반복된 업무 소요를 줄인다. 추론을 보조하고 일정 수준의 결과물을 제시한다는 점에서도 조직에게 매력적이다. 이런 점만 본다면 AI는 인간의 많은 부분을 대체할 수 있는 성배처럼 보인다. 그러나 검증 없이 의존성만 높아진다면 언제든 조직을 갉아 먹는 독이 될 수 있다. AI를 의심하지 않고 반복적으로 수용만 한다면 왜 그렇게 판단했는지 설명하기 어려워지고, 문제에 대한 책임 경계도 모호해진다. 핵심은 AI를 어디까지 활용할 것이며 어떻게 통제할 것인지 먼저 정하는 데 있다. 그 동안 사람이 직접 따져보던 과정이 AI가 내놓은 답을 확인하는 절차로 바뀌고 있다. 겉으로는 처리하는 일이 훨씬 빨라진다. 그러나 그 과정에 포함된 사람이 직접 문제를 정의하거나, 다른 의견과 교류하며 판단을 다듬는 시간들이 줄어든다. 시간은 절약되지만, 그만큼 스스로 따져보는 과정도 줄어들게 된다. 결국 AI에 의존하는 조직일수록, 사람이 스스로 수행하는 역량은 약해질 수 있다. 더 큰 문제는 AI의 답이 틀려도 그럴듯해 보인다는 점이다. AI는 늘 그럴듯한 답을 내놓지만, 그 안을 들여다보면 불명확하거나 존재하지 않는 내용까지 섞여 있는 경우가 있다. 이른바 환각(hallucination) 현상 때문이다. 문제가 생긴 뒤에는 왜 그런 결론이 나왔는지 설명하는 것부터 어려워진다. AI는 답을 줄 수 있어도 그 답이 왜 타당한지는 자동으로 검증해 주지 않는다. 결과적으로 결정은 빨라졌지만, 왜 그런 결론이 나왔는지는 설명하기 더 어려워졌다. 사람의 실수는 보통 개별 업무 단위에서 끝나는 경우가 많다. 반면 AI의 실수는 같은 기준에서 같은 오류를 반복하고, 더 빠르게 많은 결과물로 퍼뜨릴 위험이 있다. 한번 편향된 데이터나 검증되지 않은 모델이 운영 단계에 들어오면, 같은 오류가 연속해서 반영될 수 있다. 특히 인사, 보안, 금융, 법률 자문과 같이 판단 결과가 권리와 불이익으로 직결되는 분야에서는 작은 왜곡이라도 큰 피해로 이어질 수 있다. 예를 들어 인사평가에서는 지원자 분류 기준이 불투명해질 수 있고, 보안관제는 위협의 우선순위 판단이나 이상행위 탐지에 있어 오탐·미탐에 대한 책임소재가 복잡해질 수 있다. 법률 분야는 더 심각하다. 그럴듯한 문장과 판례가 실제 근거로 대신하는 순간, 정당성 자체가 흔들릴 수 있다. AI가 틀릴 수 있다는 사실은 공공연함에도, 그 틀린 결과가 충분한 검토 없이 승인되고 활용될 수 있다는 것이 문제다. 문제는 이론에 그치지 않고 비슷한 유형의 논란들이 반복된다는 점이다. 2025년 10월 국정감사 과정에서 경찰 문서 작성에 AI를 활용해 존재하지 않는 판례를 인용한 사실이 드러났다. 단순 오기가 아닌, 공권력의 판단 문서에 AI 환각이 스며든 사례라는 점에서 무겁게 볼 필요가 있다. 법률 영역 역시 예외는 아니었다. 2025년 9월 국내 형사재판에서도 변호인이 제출한 의견서에 존재하지 않는 판례가 인용된 사례가 보도됐다. 재판부 확인 과정에서 AI 활용 정황이 드러났고, 출처 확인 없이 허위 판례가 문서에 포함된 것이었다. 이는 AI 환각 현상이 법률 문서마저 물들일 수 있음을 보여줬다. 이런 문제들은 최근 공공 영역에서도 다시 확인됐다. 2026년 3월 공무원 국외훈련보고서에 확인되지 않은 허위 참고문헌이 포함됐다는 보도가 나왔다. 보도에 따르면 저자로 언급된 교수들조차 AI가 짜깁기한 가짜 연구물이라고 지적했다. 이 사례는 AI 환각이 단순한 문장 오류를 넘어, 공문서의 참고문헌과 근거 체계 자체를 흔들 수 있음을 보여준다. 최근까지도 AI 과의존에 따른 사건과 논란이 이어지고 있다는 점은 일시적 시행착오가 아닌 AI 통제가 시급한 문제임을 시사한다. 쟁점은 AI를 쓸지 말지가 아니다. 중요한 것은 어떻게 통제하고, 체계적으로 활용할 것인가이다. 기술적으로는 AI가 생성한 결과가 통제되도록 시스템 수준에서 제어해야 한다. 우선 입력 단계에서는 민감정보가 무분별하게 모델로 전달되지 않도록 데이터 분류, 개인정보 표시제한(Masking), AI 기반 데이터 손실 방지(AI-DLP, AI-Data Loss Prevention) 연계, 권한 기반 프롬프트 접근 통제들이 작동해야 한다. 추론 단계에서는 확인되지 않은 정보를 생성하지 않도록, 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기반 참조 구조와 검증된 DB, AI 가드레일(Guardrail) 장치가 필요하다. 출력 단계도 중요하다. AI 결과가 의사결정에 바로 반영하지 않도록 신뢰도 점검, 인용 검증, 고위험 키워드 탐지와 같은 후처리 절차를 반영해야 한다. 마지막으로 운영 단계에서는 시스템 로그와 승인 여부를 기록하고, 모델 성능 모니터링 체계와 변화감지(Policy Drift)를 갖추어야 한다. 기술적으로 통제되지 않는 AI는 오류를 자동화하는 시스템이 될 수 있다. 기술을 구현하기 전 관리 측면에서 먼저 정해야 할 것들도 있다. AI에게 어떤 업무를 맡길지, 그리고 어떤 절차로 누가 검토할 것인지 정립해야 한다. 업무 중요도에 따라 AI에 입력 가능한 데이터, 참조 가능한 데이터 영역들을 구분해야 한다. AI가 관여된 문서라면 검토자와 승인자를 분리하는 것이 바람직하다. 누가 어떤 근거로 검토했는지, 왜 승인했는지 책임 체계를 갖추어야 한다. 특히 고위험 의사결정에서는 인간 참여형(HITL, Human-in-the-loop)의 형식만 갖춰서는 의미가 없다. 사람이 마지막 버튼만 누르는 구조가 아니라 실제 결론을 바꾸거나 보류할 수 있어야 한다. 실무자의 판단 역량도 따로 관리되어야 한다. AI가 없더라도 핵심 판단을 수행할 수 있도록 정기적인 검토 훈련과 사례 중심의 역량 제고 교육을 병행해야 한다. AI는 조직의 생산성을 높일 수 있으나 그 과정에서 사람의 판단 기능이 약해진다면, 효율과 비례해 취약성도 함께 커질 수 있다. 현시점에서 AI를 외면하자는 것은 현실과 거리가 멀다. 그러나 AI를 활용하자는 것과 AI에게 의존하는 것은 전혀 다른 문제다. 최근 사례들은 AI 과의존에 따른 문제가 단순한 이론이 아님을 보여준다. 검증 없는 신뢰와 책임 없는 활용이 합쳐지는 순간 AI는 독이 든 성배가 된다. AI가 초안 작성을 도울 수는 있어도 그 책임까지 가져가 주지 않는다. 앞으로의 경쟁력은 단순히 AI를 빨리 도입하는 것에 그치지 않을 것이다. 인간의 판단 역량과 조직의 검증 체계를 함께 유지하는 조직이 더 안정적으로 AI를 활용할 가능성이 크다. AI라는 혁신 속에서도 최종 결정과 책임은 끝끝내 사람의 몫이다.

2026.03.20 13:40박기현 컬럼니스트

AI 혁명, 화이트칼라의 위기일까

지난 2월, 인공지능(AI) 확산이 가져올 경제적 충격을 가정한 한 시나리오가 월가에서 주목을 받았다. 바로 투자 리서치 기관 시트리니 리서치(Citrini Research)가 발행한 '2028 글로벌 인텔리전스 크라이시스'다. 2028년의 경제 상황을 가정한 이 시나리오는 온라인에서 빠르게 확산되며 논쟁을 불러일으켰다. 시나리오의 핵심은 단순하다. AI 확산으로 기업은 인건비를 절감해 기술에 재투자하고 생산성을 높이지만, 고용 감소, 특히 화이트칼라 일자리 축소는 소비 위축으로 이어지고 다시 기업 매출 감소와 추가 고용 축소로 이어지는 '음의 피드백 루프'를 형성한다. 이 같은 전망이 주목받는 이유는 현실과 완전히 동떨어져 있지 않기 때문이다. 글로벌 소프트웨어 산업은 AI 도입 기대와 함께 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)'로 불리는 재평가 압력을 받고 있다. 주요 SaaS 기업들의 시가총액은 정점 대비 약 2조 달러 감소했다. 이는 인간의 지능이 '희소 자원'이라는 전제 위에 설계된 기존의 경제 구조가 변화하고 있음을 시사한다. 실제로 코딩, 데이터 분석, 보고서 작성과 같은 정형화된 정보 처리 업무의 비용은 빠르게 낮아지고 있다. 지난 20년간 소프트웨어 산업을 지탱해 온 사용자 수 기반(Seat-based) 과금 모델이 흔들리는 이유도 여기에 있다. 화이트칼라 노동 수요의 감소 역시 이러한 변화와 맞닿아 있다. 그러나 여기서 중요한 전환이 발생한다. 실행 비용이 낮아질수록 의사결정과 책임의 무게는 오히려 커진다. 실제 한 스타트업은 AI 코딩 도구 도입 이후 개발 인력은 10명에서 3명으로 줄었지만, 남은 인력이 내리는 판단의 영향과 리스크는 이전보다 훨씬 커졌다. 조직이 슬림해질수록 개별 판단의 영향력은 확대된다. 실행이 자동화되더라도 그 결과는 여전히 인간과 조직이 감당해야 한다. 재무적 손실이나 평판 훼손과 같은 리스크는 실제 타격으로 이어지며, 이러한 부담을 떠안을 수 있는 주체에게만 책임이 귀속되기 때문이다. AI는 실행할 뿐 책임을 지는 존재가 아니다. 반면 조직은 책임을 분산하기 위한 구조를 발전시켜 왔다. 하지만 기술이 실행을 대체할수록 그 결과에 대한 책임은 역설적으로 소수의 의사결정자에게 집중된다. 결국 이러한 환경에서는 책임을 감당하고 관리할 수 있는 역량의 중요성이 더욱 커진다. 이런 관점에서 최근 소프트웨어 기업들의 전략도 다르게 해석할 수 있다. 세일즈포스는 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트포스(Agentforce)'를 통해 생산성과 매출 효율을 동시에 개선하고 있다. 핵심은 실행을 AI에 맡기면서도, 중요한 판단과 책임의 구조는 인간이 통제하도록 설계했다는 점이다. 차이는 기술이 아니라, 책임을 어떻게 배치하느냐에 있다. 이와 같은 흐름은 과거에도 반복돼 왔다. ERP(전사적 자원 관리) 도입으로 회계 업무는 자동화됐지만, 재무제표의 정확성을 책임지는 역할은 오히려 강화됐다. 보안 자동화가 위협 탐지를 기계에 맡겼을 때, 실제 대응과 판단을 담당하는 영역은 더욱 확대됐다. 자동화가 확산될수록 결과를 책임지는 역할의 중요성은 높아져 왔다. 결국 AI 확산은 소프트웨어 산업이나 화이트칼라의 종말을 의미하지 않는다. 다만 가치의 중심이 '누가 더 잘 실행하느냐'에서 '누가 결과를 책임지느냐'로 이동하고 있을 뿐이다. 이는 AI 확산이 인간의 역할을 축소하기보다, 오히려 그 가치와 중요성을 다시 드러내는 계기가 될 수 있음을 보여준다. 앞으로 경쟁력은 단순히 AI를 활용하는 능력에 있지 않다. AI가 만들어내는 결과를 신뢰할 수 있는 구조로 설계하고, 그 책임을 감당할 수 있는 조직 역량에 달려 있다.

2026.03.20 10:23이하늘 컬럼니스트

람다256, '디지털자산 금융 인프라 포럼 2026' 개최

두나무 계열사이자 블록체인 전문기업 람다256이 다음달 2일 여의도 IFC에서 '디지털자산 금융 인프라 포럼 2026(IDAI Summit 2026)'을 개최한다고 20일 밝혔다. 이번 행사는 람다256, 안랩블록체인컴퍼니(ABC), SK텔레콤, 크리스탈 인텔리전스, 서틱(CertiK)이 공동 주최하는 기관형 디지털 자산 인프라 전문 포럼이다. 금융기관의 디지털자산 서비스 구축과 인프라 운영에 관여하는 전략·기술·준법감시·보안 담당자, 기관 투자자가 주요 대상이다. 2025년 하반기 이후 원화 기반 스테이블코인 도입 논의가 본격화되면서, 국내 금융기관을 중심으로 디지털자산 서비스 전략 수립과 인프라 준비가 빠르게 진행되고 있다. 이 같은 흐름 속에서 블록체인 노드, 온체인 데이터, 자금세탁방지, 지갑, 보안 등 각 인프라 영역에 대한 체계적인 이해와 대응 기준 마련이 금융기관의 핵심 과제로 부상하고 있다. 디지털자산 금융 인프라 포럼 2026은 금융기관이 디지털자산 인프라를 안정적으로 설계하고 운영하는 데 필요한 실무 기준과 방향성을 제시하기 위해 기획됐다. 이번 포럼은 제도 환경과 운영 사례를 다루는 오프닝 세션을 시작으로, 4개 인프라 영역별 전문 세션이 이어진다. 아마존웹서비스(AWS)가 진화하는 보안 환경과 인공지능 활용 방안을 발표하고, 케이뱅크가 은행·준법감시·스테이블코인을 주제로 금융기관의 실제 운영 사례를 공유한다. 이어 람다256은 금융기관 디지털 자산 인프라 설계 기준을, 서틱은 인공지능 도입과 디지털 자산 사이버 보안을, 크리스탈 인텔리전스는 한국 온체인 현황과 자금세탁방지 리스크 노출 트렌드를 발표한다. 안랩블록체인컴퍼니는 차세대 지갑 전략을, SK텔레콤은 서비스형 지갑(WaaS) 딜리버리를 통한 디지털 자산 생태계 구축 전략을 소개한다. 조원호 람다256 사업본부장은 "디지털 자산은 더 이상 기술 실험의 단계를 넘어 금융기관이 실제로 구축하고 운영해야 할 차세대 금융 인프라가 됐다"며 "이번 포럼이 금융기관 실무자들이 인프라 설계 기준을 점검하고 각 분야 전문가들과 직접 논의하는 자리가 되길 바란다"고 말했다.

2026.03.20 10:20홍하나 기자

중기부, 138개 국가전략기술 100개 과제 직접 지원…과제당 1억 원

중소벤처기업부(중기부)는 19일 중소벤처기업의 기술사업화 촉진을 위해 '2026년 민관공동기술사업화 연구개발(R&D) 2차 시행계획'을 공고한다고 밝혔다. 민관공동기술사업화 연구개발은 기획부터 시장진출까지 민관 협력형 기술사업화 전주기를 지원해 공급-수요 간 기술성숙도 간극을 최소화하기 위해 신설된 기술사업화 전용 연구개발 사업이다. 이번에 공고되는 'TRL점프업(1단계)'은 전략기술분야의 실험실 단계 고난도 기술의 기술성숙도(TRL)를 향상해 사업화로 연결하기 위한 산·학·연 공동 연구개발을 지원하는 사업이다. 고난도 유망 공공기술을 사업화가 가능한 단계로 끌어올리기 위한 연구개발을 지원하는 데 초점을 맞췄다. 지원 대상은 중소기업 중 공공기술을 이전받아 후속 상용화 기술개발을 추진하려는 기업이다. 지정공모 방식으로 운영된다. 올해 상반기(2차)에는 총 100억 원, 100개 과제를 대상으로 과제당 1억원 규모로 지원한다. 실험실 단계에 머물러 있는 유망 공공기술이 기업의 사업화 과제로 구체화되고, 공공기술 이전 이후 필요한 초기 검증과 개발 방향 설정이 보다 체계적으로 이뤄질 수 있도록 뒷받침할 계획이다. 이번 공모는 국가전략기술분야의 고부가가치 공공기술을 중심으로 반도체, 디스플레이, 사이버보안, 인공지능 등 12개 국가전략기술분야에 해당하는 138개 지정과제(RFP)를 발굴했다. TRL점프업은 단계형 지원체계로 운영되며, 올해는 1단계(PoC·PoM)를 우선 지원하고, 향후 1단계 수행 완료 과제 중 우수과제를 선별해 2027년 2단계 사업화 연구개발(R&D)로 연계 지원할 예정이다. 황영호 중기부 기술혁신정책관은 “이번 TRL점프업 공고는 실험실 단계에 머물러 있는 유망 공공기술을 기업의 사업화 과제로 구체화하는 출발점”이라며 “산·학·연 협력을 통해 기술성숙도를 끌어올리고, 유망 공공기술의 사업화를 가속화하여 중소기업의 기술사업화 성과를 높여 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.20 00:02김기찬 기자

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