• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'ai 网上学习,ai画质增强网站,ai在线写作网站,ai 中文网,最好的ai绘画网站等欢迎访问豌豆Ai站群搜索引擎系统官方网站:www.wd.chat'통합검색 결과 입니다. (32817건)

  • 영역
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

애플이 만든 AI 서버…"이렇게 생겼다"

애플이 자체 개발한 것으로 추정되는 인공지능(AI) 서버 사진이 유출됐다고 맥루머스, 애플인사이더 등 외신이 최근 보도했다. 애플은 텍사스주 휴스턴 시설에서 서버를 출하하고 있지만 하드웨어 관련 정보는 거의 공개하지 않았다. 이에 따라 애플표 서버의 세부 스펙은 여전히 베일에 싸여 있다. 하지만 이번에 관련 사진이 유출되면서 내부 구조를 한층 구체적으로 파악할 수 있게 됐다고 외신들이 전했다. 해당 이미지는 과거 애플 하드웨어 및 시제품 유출 이력이 있는 엑스(X) 사용자 '@hsuchingpo'가 '애플 M5 서버'라는 설명과 함께 공유했다. 그는 해당 하드웨어가 애플의 '프라이빗 클라우드 컴퓨팅(Private Cloud Compute·PCC)' 시스템일 가능성이 높다고 덧붙였다. 애플 PCC는 애플 인텔리전스의 고성능 연산 요청을 기기에서 클라우드로 분산 처리하면서도 사용자 데이터 저장을 방지해 보안을 유지하는 시스템이다. 공개된 사진에는 여러 개의 M5 모듈이 하나의 서버 내부에 밀집 배치된 모습이 담겼다. 모듈 사이에는 대형 방열판이 설치돼 있으며, 덮개 안쪽에는 번호가 매겨진 기판 위치와 애플 부품 번호가 적힌 서비스 다이어그램이 붙어 있다. 서버는 총 4개 열로 구성되며, 각 열은 8개의 소형 컴퓨터 부품으로 이뤄져 있다. 각 보드는 열의 가장 바깥쪽에, 방열판은 중앙에 위치한다. 기판 중앙에는 메인 프로세싱 칩이 자리 잡고 있으며, 양옆에는 기판을 빠르게 탈부착할 수 있는 브래킷이 고정돼 있다. 서버 섀시 1대당 최대 32개의 보드를 장착할 수 있는 구조다. 중앙의 방열판과 양 끝의 팬 배치를 통해 효율적인 열 관리를 고려해 설계된 것으로 분석된다. 해당 계정은 이 서버가 단독으로 작업 부하를 관리할 수 없어, 맥 스튜디오와 같은 별도 기기의 하드웨어 제어가 필요하다고 설명했다. 아울러 물리적 제어 기기와 전용 제어 계정이 모두 필요해 애플 외에는 외부에서 활성화할 수 없는 구조라고 덧붙였다. 한편 애플은 6000억 달러 규모 미국 투자 계획의 일환으로 텍사스주 휴스턴 시설에서 AI 서버를 자체 생산하고 있다.

2026.08.28 16:52이정현 미디어연구소

[기고] AI 시대 기업 경쟁력, AI에 어디까지 맡길 것인가

국내 기업 사이에서 인공지능(AI) 도입을 위한 기술검증(POC)을 넘어 실제 비즈니스 적용을 모색하는 움직임이 빨라지고 있다. 기업 관심도 더 뛰어난 모델과 컴퓨팅 성능을 확보하는 데서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용하고 어디까지 권한을 부여할 것인지로 옮겨가고 있다. AI가 정보를 생성하고 추천하는 단계를 넘어, 판단을 지원하고 일부 업무 실행을 자동화하는 사례가 늘어나면서 기업이 던져야 할 질문도 달라져야 한다. 이제 중요한 것은 "AI가 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "기업은 AI에게 무엇을 하도록 허용할 것인가"다. AI의 기술적 '역량'과 기업이 부여하는 '권한'은 다르다. 데이터를 분석해 다음 행동을 추천하는 것과 실제 시스템에서 이를 실행하는 것은 전혀 다른 문제라는 것이다. 기술적으로 가능하다는 이유만으로 모든 판단과 행동을 맡길 수는 없다. 반대로 모든 과정마다 사람의 승인을 요구한다면 AI가 가져올 속도와 생산성을 충분히 활용하기 어렵다. 이러한 맥락에서 '제한된 자율성(bounded autonomy)'이라는 개념을 생각해 봐야 한다. 이는 AI가 명확하게 정의된 범위 안에서는 스스로 판단하고 행동하되, 일정한 기준을 벗어나면 사람에게 판단을 넘기는 방식이다. 어떤 데이터를 사용할 수 있는지, 어떤 행동이 허용되는지, 그리고 언제 사람의 개입이 필요한지를 기업이 사전에 정해 둘 수 있다는 뜻이다. AI 도입을 확대하는 기업이라면 '도입 속도'와 함께 각 업무에 적용할 위임의 기준을 점검할 필요가 있다. 기술검증에서는 제한된 데이터와 사용자, 그리고 명확한 목적 아래 AI의 성능을 검증할 수 있지만 실제 업무로 확대되면 상황이 달라진다. 여러 조직과 시스템, 데이터가 연결되고 AI의 판단이 실제 업무에 영향을 미치면서 권한과 책임의 문제도 함께 커지기 때문이다. 바로 이 지점에서 기업별 AI 활용 방식과 성과에 차이가 나타날 수 있다. AI 도입의 중요한 병목 중 하나는 기술의 준비도뿐 아니라 이를 뒷받침하는 기업의 운영 준비도일 수 있다. 의사결정 권한과 업무 흐름, 데이터 사용 기준과 책임 주체가 명확하지 않다면 아무리 뛰어난 AI도 실제 업무에 충분한 권한을 부여하기 어렵다. 반대로 업무별 권한과 책임의 경계가 명확한 기업은 검증된 영역에서 AI 활용을 시작하고, 결과를 확인하며 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있다. 자율성에 경계를 두고 AI를 덜 활용하자는 얘기가 아니다. 명확한 경계와 통제를 통해 AI 활용에 대한 신뢰를 높이고 궁극적으로 그 안에서 더 많은 일을 맡길 수 있게 하는 데 있다. AI가 어떤 승인된 데이터를 활용하고 어떤 규칙과 접근 정책에 따라 작동하며, 어디까지 업무를 수행하도록 설정됐는지 파악할 수 있어야 한다. 결과를 추적하고 필요할 때 사람이 개입할 수도 있어야 한다. AI에 대한 신뢰는 기술에 대한 막연한 낙관이 아니라 이러한 명확성에서 만들어진다. 이러한 변화는 기업의 AI 기반을 바라보는 관점도 바꾼다. AI가 실제 판단과 실행에 관여할수록 모델 자체의 성능만큼 어떤 데이터와 비즈니스 맥락에 기반해 작동하는지, 그 과정에 기업의 보안과 접근 정책을 어떻게 일관되게 적용할 것인지가 중요해진다. 결국 중요한 것은 AI가 기업이 정한 경계 안에서 일관되게 활용될 수 있는 기반을 갖추는 것이다. 이제 국내 기업 경영진도 질문을 바꿔야 한다. 어떤 AI 모델을 선택할 것인가에 앞서 우리 조직은 어떤 판단과 행동을 AI에 맡길 준비가 되어 있는가, 그리고 그 위임의 경계를 충분히 정의했는가를 물어야 한다. AI 기술은 이미 빠르게 앞으로 나아가고 있다. 이제 기업 간 AI 활용의 격차에 영향을 줄 수 있는 것은 기술의 발전 속도만이 아니라 이를 받아들이는 기업의 준비 속도다. 무엇을 AI에 맡기고, 어디에서 사람이 개입하며 그 경계를 어떻게 관리할 것인지 먼저 답한 기업은 AI의 가능성을 실제 비즈니스 성과로 연결할 기반을 마련할 수 있다.

2026.08.28 16:51위장영 컬럼니스트

앤트로픽, 韓 B2B 공략 속도…리셀러·SI 채널 키운다

앤트로픽이 한국 기업 간 거래(B2B) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 리셀러·시스템통합(SI) 기업을 통한 판매 채널을 현지에서 직접 구축하고, 최신 인공지능(AI) 모델의 국내 인프라 공급까지 추진하며 한국 기업 시장에 대한 사업 확장을 본격화하는 모습이다. 28일 업계에 따르면 앤트로픽은 최근 서울 근무지의 '채널 파트너 매니저' 채용 공고를 냈다. 채용 대상자는 한국 내 전략적 리셀러와 SI를 대상으로 파트너십을 구축·관리하고 앤트로픽의 리셀러 및 서비스 사업을 확대하는 역할을 맡는다. 신규 고객 확보와 기존 고객 업셀링을 통해 분기별 파트너 매출 및 파트너 연계 목표를 달성하는 것이 핵심 업무다. 공고에 따르면 담당자는 파트너 계약과 상업조건 협상, 딜 등록 및 검증, 온보딩, 인증·교육, 청구와 계약 관련 문의 대응 등을 맡는다. 현지 영업팀과 파트너가 발굴한 영업 기회를 공동으로 판매하고 직접 영업과 파트너 영업 간 충돌도 관리한다. 파트너별 공동 사업계획과 분기별 사업 검토(QBR), 공동 마케팅까지 업무에 포함됐다. 업계에 따르면 앤트로픽은 지난해 말 국내 리셀러 파트너로 LG CNS, 삼성SDS, 엔디에스, 솔트웨어 등 6곳을 선정한 것으로 알려졌다. 이번 채용은 기존에 확보한 한국 기업 파트너 기반을 바탕으로 국내 채널 사업을 보다 체계적인 영업·매출 구조로 확대하려는 후속 조치로 풀이된다. 앤트로픽은 채용 공고에서 "한국에서 채널을 운영하는 데 필요한 상당수 프로세스가 아직 존재하지 않는다"며 "첫해에 이를 구축하는 것이 해당 직무의 큰 부분을 차지한다"고 명시했다. AI 인프라 측면에서도 한국 시장을 위한 현지화가 진행되고 있다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 지난 27일 '아마존웹서비스(AWS) 파이낸셜 서비스 포럼 서울 2026' 기자간담회에서 최신 모델인 '클로드 오퍼스 5'와 '소네트 5'를 AWS 서울 리전에 제공할 계획이라고 밝혔다. 현재 AWS 서울 리전에서는 '클로드 소네트 3.5'만 제공되고 있다. 클로드 오퍼스 5와 소네트 5가 추가되면 국내 기업은 데이터를 해외로 보내지 않고도 AI 추론을 처리할 수 있어 금융 등 규제산업의 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 예상된다. 한편 앤트로픽은 최근 서울 근무지에서 엔터프라이즈 영업을 이끌 세일즈 디렉터와 리테일·소비재(CPG) 기업을 담당할 어카운트 이그제큐티브도 채용하고 있다. 앤트로픽은 "한국의 첫 파트너들과 구축하는 운영 방식이 향후 다른 국가에서 프로그램을 운영하는 방식에도 영향을 미칠 것"이라고 말했다.

2026.08.28 16:33이나연 기자

EDB, PB급 데이터웨어하우스 재해복구 기능 출시…복구 시간 최대 180배 단축

EDB가 포스트그레SQL 기반 대규모 병렬처리(MPP) 데이터웨어하우스 '웨어하우스PG'에 재해복구(DR) 기능을 추가했다. 금융권과 공공기관 등 대규모 분석 데이터를 운영하는 기업이 재해 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축하고 데이터 주권을 유지할 수 있도록 지원하기 위함이다. EDB는 '웨어하우스PG 재해복구(Disaster Recovery for WarehousePG)'를 공개하고 페타바이트(PB)급 데이터 환경에서도 안정적인 복구 체계를 구축할 수 있도록 지원한다고 28일 밝혔다. 이번 기능은 EDB의 포스트그레SQL 기반 데이터·AI 플랫폼인 'EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI)'의 분석 환경에 복원력(Resilience)을 강화한 것이 특징이다. 기업은 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 클라우드 등 다양한 환경에 복구 클러스터를 구축하고 필요 시 직접 운영 환경으로 전환할 수 있다. 최근 기업들이 AI 에이전트, 데이터 분석, 실시간 의사결정 시스템을 확대하면서 데이터웨어하우스는 단순 보고용 시스템을 넘어 핵심 비즈니스 인프라로 자리 잡고 있다. 그러나 PB급 환경에서는 기존 논리적 백업과 복구 방식이 수일 이상 소요되는 경우가 많아 장애 발생 시 사업 연속성 확보에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 웨어하우스PG 재해복구 기능은 별도 대기 클러스터를 유지하면서 특정 시점 기준으로 전체 분산 클러스터를 일관된 상태로 복구할 수 있도록 설계됐다. 기업은 복구 지점 생성 주기와 운영 전환 시점을 직접 제어할 수 있으며, 복구 환경의 위치와 관할권도 선택할 수 있다. EDB에 따르면 실제 한 금융기관은 수백 테라바이트 규모 데이터를 운영하는 과정에서 기존 논리적 백업 체계의 한계를 경험했다. 전체 백업과 복구에 각각 약 2일이 소요됐지만, 웨어하우스PG 재해복구 기능 도입 후 복구 지점 재생 시간은 평균 16분으로 단축됐다. 이에 따라 복구 속도는 기존 대비 약 180배 향상됐으며, 전체 백업 시간은 44시간에서 11시간으로 줄었다. 물리적 백업 방식을 적용해 쿼리 잠금 시간도 약 99% 감소한 것으로 나타났다. 이번 기능은 오픈소스 백업 솔루션 '바맨(Barman)'과 포스트그레SQL의 WAL(write-Ahead Log)을 활용해 구현됐다. 코디네이터와 모든 세그먼트를 동일 시점으로 복구함으로써 전체 데이터웨어하우스를 일관된 상태로 복원할 수 있다는 설명이다. EDB는 재해복구 기능 외에도 이를 활용해 클라우드 마이그레이션, 특정 시점 복구, 대규모 분석 테스트 환경 구축 등 다양한 활용이 가능하다고 강조했다. 웨어하우스PG는 포스트그레SQL 기반 MPP 데이터웨어하우스로 PB급 분석과 대규모 동시 처리 환경을 지원한다. EDB 포스트그레스 AI는 여기에 실시간 데이터 수집, 벡터 검색, 데이터베이스 내 AI·머신러닝, 레이크하우스 연동, 고가용성 기능 등을 제공해 기업의 AI 및 데이터 분석 환경 구축을 지원하고 있다. 맥스 로마넨코 EDB 최고엔지니어링책임자(CEO)는 "페타바이트 규모 환경에서 복구에 며칠이 걸린다면 이는 복구 전략이 아니라 비즈니스 리스크"라며 "웨어하우스PG는 운영 성능 저하 없이 전체 분산 클러스터를 특정 시점 상태로 복구할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.08.28 16:32남혁우 기자

AI 사용량 1위 오른 익명 AI 'Ox 알파'…정체는 지푸의 신형 AI

익명으로 공개돼 인공지능(AI) 플랫폼 사용량 1위를 기록한 'Ox 알파(Ox Alpha)'의 정체가 중국 지푸(Z.ai)의 신형 모델 'GLM-5.3-플래시'로 확인됐다. 이 모델은 정식 발표 전 약 일주일간 하루 100조 토큰 규모의 무료 처리 용량을 제공하며 오픈라우터와 오픈코드에서 주간 인기 모델로 떠올랐다. 지푸는 지난 26일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GLM-5 시리즈 최초의 네이티브 멀티모달 모델인 'GLM-5.3-플래시'를 공개했다. 지푸 측은 GLM-5.3-플래시를 정식 발표하기 전 약 일주일 동안 오픈라우터와 오픈코드에 Ox 알파라는 이름으로 익명 배포했다고 밝혔다. 당시 이용자들은 모델 개발사를 알 수 없는 상태에서 서비스를 이용했다. 플랫폼 집계 화면에 따르면 Ox 알파는 오픈라우터에서 출시 후 6일간 23조2000억 토큰을 처리해 사용량 1위를 기록했다. 2위인 딥시크-V4-플래시의 9조9000억 토큰보다 약 2.3배 많은 수준이다. GLM-5.3-플래시는 텍스트와 코드뿐 아니라 이미지, 문서, 웹 화면 등 다양한 형태의 정보를 함께 처리하는 네이티브 멀티모달 모델이다. 지푸는 이 모델이 복잡한 추론, 코딩, 에이전트 기반 작업과 시각 정보를 활용하는 업무에서 성능을 강화했다고 설명했다. 지푸가 공개한 비교 자료에 따르면 GLM-5.3-플래시는 터미널벤치 2.1에서 84.3점, 딥SWE v1.1에서 63.4점을 기록했다. 전작인 GLM-5.2의 점수는 각각 81.0점과 46.2점이었다. 에이전트 성능 평가에서도 개선 폭이 컸다. 자동화 작업 능력을 측정하는 오토메이션벤치에서 GLM-5.3-플래시는 48.8점으로 GLM-5.2의 26.2점을 웃돌았다. 툴라톤 베리파이드에서는 78.4점, GDP밸-AA v2에서는 1773점을 받아 지푸가 제시한 비교군 가운데 가장 높은 성적을 기록했다. 특히 지푸는 GLM-5.3-플래시의 가격이 전작 GLM-5.2의 약 10분의 1 수준이면서도 주요 코딩·에이전트 평가에서 성능을 크게 개선했다고 강조했다. 딥SWE v1.1에서는 63.4점으로 비교 대상인 클로드 오퍼스 4.8의 58.0점을 앞섰다. 오토메이션벤치에서도 48.8점으로 클로드 오퍼스 4.8의 41.0점을 웃돌았다. 회사 측은 총 3200억개 파라미터 가운데 실제 추론 과정에서는 180억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 점이 비용 효율의 기반이라고 설명했다. 모든 파라미터를 동시에 가동하는 대신 작업에 필요한 일부만 선택적으로 활용해 연산 비용을 낮추는 방식이다. 모든 평가에서 경쟁 모델을 앞선 것은 아니다. 코딩 평가인 터미널벤치 2.1과 딥SWE v1.1에서는 GPT-5.6 테라가 각각 87.4점과 69.6점으로 더 높은 점수를 받았다. NL2Repo에서는 클로드 오퍼스 4.8이 69.7점으로 GLM-5.3-플래시의 56.3점을 앞섰다. 에이전트 평가인 오토메이션벤치에서는 제미나이 3.7 플래시가 52.3점으로 가장 높았다. 이미지·문서 이해 등 비전 분야에서는 일부 항목에서 경쟁력을 보였다. GLM-5.3-플래시는 오피스QA 프로에서 62.4점, 차토그래피 위드 툴스에서 78.0점으로 비교군 중 최고점을 기록했다. 반면 베이비비전, MV벤치, MMVU 등에서는 제미나이 3.7 플래시가 더 높은 점수를 받았다. 베이스 모델 비교에서는 GLM-5.3-플래시가 활성 파라미터 180억개로 GLM-5 베이스의 400억개보다 적었지만, 라이브코드벤치-베이스에서는 37.6점으로 GLM-5 베이스의 34.4점을 웃돌았다. 범용 지식 평가인 MMLU에서는 88.1점을 기록해 GLM-5 베이스의 88.3점, 딥시크-V4-플래시 베이스의 88.5점과 비슷한 수준을 보였다. 긴 문맥 처리 효율도 강화했다고 지푸는 밝혔다. 선형 어텐션과 희소 어텐션을 결합한 하이브리드 구조를 적용해, 100만 토큰 문맥 길이 기준 GLM-5.3 대비 레이어당 KV 캐시 사용량을 최대 4.44분의 1, 어텐션 연산량을 최대 3.01분의 1 수준으로 낮췄다는 설명이다. KV 캐시는 대화나 문서의 앞선 맥락을 기억하기 위해 사용하는 메모리로 사용량을 줄이면 장문 문서 처리 비용을 낮출 수 있다. 가격 대비 성능을 비교한 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 '파레토 프론티어' 자료에서는 GLM-5.3-플래시가 할인 기준 작업당 비용 0.045달러, 지능지수 57점으로 표시됐다. 이는 아티피셜 애널리시스의 자체 평가 방법론에 따른 수치다. 지푸는 이를 근거로 고가의 대형 모델과 비슷한 성능대에 도달하면서도 비용은 크게 낮췄다고 강조했다. 지푸 측은 "GLM-5.3-플래시를 통해 최상위급 AI 성능이 반드시 최상위급 비용을 수반할 필요는 없다는 점을 증명했다"며 "이번 성능 향상은 적은 연산량으로도 역량을 끌어내는 모델 아키텍처, 강화된 멀티모달 사전학습 데이터, 추론 하드웨어와 함께 설계한 인프라가 결합한 결과"라고 밝혔다. 이어 "현재 GLM-5.3-플래시에서 얻은 기술적 경험을 더 큰 모델에 적용하고 있다"며 "이를 기반으로 차세대 프론티어 모델 개발을 이어갈 것"이라고 강조했다.

2026.08.28 16:23남혁우 기자

[모두의 AI] 이스트소프트, 선정 불발…"설치형 AI 에이전트 개발 지속"

이스트소프트가 정부 프로젝트 '모두의 인공지능(AI)' 수행기관 선정에서 고배를 마셨지만 기존부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트 '알비서' 사업을 계획대로 추진한다. 정부 사업 참여를 위해 구체화한 서비스 구조와 협력 생태계를 활용해 AI 에이전트 경쟁력을 높일 방침이다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 수행기관으로 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 최종 선정했다고 28일 밝혔다. 공모에는 총 6개 사업자가 참여했으며 이스트소프트 컨소시엄은 최종 명단에 포함되지 않았다. 이스트소프트는 선정 결과와 관계없이 알비서를 예정대로 선보일 계획이다. 알비서는 이스트소프트가 올해 상반기부터 준비해 온 설치형 개인 AI 에이전트다. 웹과 모바일, PC 환경을 넘어 이용자 생활과 업무를 연결하고 실제 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다. 이스트소프트는 이번 공모에서 알비서 중심으로 대국민 AI 서비스 구상을 제시했다. 메가존과 슈어소프트테크, 비드래프트, 이스트에이드, 와이즈넛, 폴라리스오피스 등이 컨소시엄에 참여해 인프라 구축과 AI 안전성 검증, 모델 최적화, 검색, 공공·문서 기반 에이전트 등을 맡는 구조였다. 또 알툴즈와 알약, 포털 줌 등 기존 서비스 접점을 알비서 확산에 활용할 계획이었다. 다양한 AI 에이전트와 국내 AI 기업 서비스를 연결해 알비서를 개방형 AI 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 이스트소프트는 생활 밀착형 서비스를 확대하기 위한 협력 생태계도 구축한 바 있다. 마이리얼트립과 AICX, 포잉, 이큐포올, 포텐셜랩스, 컴투스홀딩스, 라온시큐어, AI산업융합사업단과 지역 대학 등이 참여해 각자 보유한 서비스와 기술을 알비서와 연계하는 구조다. 정부는 이번에 선정한 3개 컨소시엄에 올해 총 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. 2027년부터는 정부 예산을 통해 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용도 지원할 예정이다. 정상원 이스트소프트 대표는 앞서 알비서 사업과 관련해 "우리는 AI 기술력·국민 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 영역별 전문성이 시너지를 낼 수 있게 컨소시엄을 운영할 것"이라며 "국민 누구나 혜택을 누릴 수 있는 AI 서비스를 선보이겠다"고 말했다.

2026.08.28 16:22김미정 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

비자, 코드 취약점 찾아 스스로 수정하는 AI 도구 출시

비자가 소프트웨어 취약점을 찾는 데 그치지 않고 수정 패치까지 스스로 작성·검증하는 오픈소스 보안 도구를 출시했다. 27일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 비자는 오픈소스 보안 프레임워크 '비자 취약점 에이전틱 하네스(VVAH)'의 차기 버전을 공개했다. AI가 직접 수정 패치를 만들고 자신이 만든 패치가 실제로 취약점을 제거했는지 스스로 검증하는 도구다. 제대로 작동하지 않으면 이를 다시 고치는 기능까지 탑재됐다. 취약점을 발견·검증·보고하는 데 머물렀던 기존 버전과 비교하면 AI가 스스로 문제를 해결하는 자율 기능이 새로 더해졌다. 비자는 이번 기능으로 취약점을 발견해 조치하기까지 걸리는 시간을 크게 줄였다고 밝혔다. 기존에는 몇 주가 걸리던 작업이 짧게는 몇 시간 만에 끝난다고 설명했다. 라자트 타네자 비자 기술 총괄은 "AI가 취약점 발견과 악용 사이 시간을 줄이고 있다"며 "방어자에게는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 대응 경로가 필요하다"고 말했다. VVAH는 총 11단계로 작동한다. AI 에이전트가 취약점을 탐지하고 수정 패치를 작성한 뒤 이를 검증한다. 마지막 검증 단계에서는 자신이 만든 패치를 직접 공격해 취약점이 실제로 사라졌는지 스스로 판정한다. 이 도구는 앤트로픽과의 협업에서 출발했다. VVAH는 비자가 앤트로픽 AI 사이버보안 이니셔티브 '프로젝트 글래스윙'에 참여하면서 만들어졌다. 초기에는 앤트로픽의 '클로드 미토스' 모델만 사용했다. 비자는 자사 네트워크를 상대로 미토스를 돌려보며 이 모델을 검증했다. 사소한 약점들을 엮어 실제 공격으로 연결해내는 능력을 확인하고 도구화에 나섰다. 이번 버전에서는 단계별로 최적 모델을 배분하는 기술을 추가했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비롯한 다른 AI 모델도 코드 수정 없이 설정만으로 바꿔 쓸 수 있다. 수정과 검증 단계 기본값은 여전히 앤트로픽 모델이다. 비자는 이번 발표에서 VVAH를 엔비디아 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 모델 비종속 프레임워크로 제공한다고 밝혔다. IBM과 레드햇이 주도하는 오픈소스 보안 강화 사업 '프로젝트 라이트웰'에도 참여한다. 카를 러트스타인 비자 컨설팅&애널리틱스 글로벌 총괄은 "취약점을 찾는 것은 더 이상 가장 어려운 일이 아니다"라며 "이제는 수정 속도가 새로운 전쟁터"라고 말했다.

2026.08.28 16:06김동원 기자

HBM만으론 부족해?...AI 메모리 신기술 뜬다

인공지능(AI) 반도체 시장에서 메모리 기술 경쟁의 축이 고대역폭메모리(HBM)의 대역폭 확대에서 새로운 저장구조와 시스템으로 이동하고 있다. AI 모델이 커지면서 연산 성능뿐 아니라 메모리 용량과 데이터 이동에 따른 전력 소모, 발열 등이 새로운 병목으로 떠오르면서다. 28일 반도체 업계에 따르면 미국 스탠퍼드대에서 지난 23~26일 열린 '핫칩스(Hot Chips) 2026'에서도 이 같은 흐름이 부각됐다. 삼성전자와 SK하이닉스의 차세대 HBM 기술을 비롯해 3D D램, HBF(고대역폭플래시), PIM(프로세싱 인 메모리), CXL(컴퓨트익스프레스링크) 등 기존 HBM의 한계를 보완하기 위한 차세대 신기술이 잇따라 공개됐다. 현재 AI 가속기의 핵심 메모리로 자리 잡은 HBM은 GPU와 가까운 위치에서 초고속으로 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 적층 수가 늘어날수록 패키징 난도가 높아지고 발열과 두께, 수율 등의 문제가 커진다. HBM만으로 AI가 요구하는 대역폭과 용량을 모두 충족하기 어려워질 수 있다. HBM도 진화…베이스 다이·패키징에 힘 주는 삼성·SK 삼성전자는 HBM의 핵심 구성요소인 베이스 다이를 고도화하는 방향을 제시했다. 베이스 다이에 더 많은 로직 기능을 집적해 단순히 데이터를 전달하는 역할을 넘어 AI 가속기의 연산과 시스템 특성에 맞는 기능을 수행하도록 만드는 방식이다. HBM을 범용 메모리에서 고객 맞춤형 메모리로 확장하려는 전략으로 해석된다. SK하이닉스는 HBM의 물리적 한계를 해결하기 위한 첨단 패키징에 초점을 맞췄다. 메모리 적층이 증가할수록 칩 사이 연결과 열 관리가 중요해지는 만큼 하이브리드 본딩 등 차세대 기술을 통해 더 많은 메모리를 안정적으로 쌓는 기술 경쟁에 나서고 있다. 업계에서는 HBM의 발전 방향이 단순히 '더 많이 쌓고 더 빠르게 만드는 것'에서 벗어나고 있다는 분석이 나온다. 한 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체에서는 연산 성능만 높이는 방식으로 전체 시스템 성능을 끌어올리는 데 한계가 있다"며 "결국 향후 메모리에서 데이터를 얼마나 효율적으로 처리하고 이동시키느냐가 중요한 경쟁 요소가 될 것"이라고 말했다. HBM 넘어 PIM·CXL·3D D램으로…메모리 역할 확대 실제로 이번 '핫칩스' 행사에서는 HBM을 대체하거나 보완할 새로운 메모리 기술도 등장했다. D-매트릭스(Matrix)와 메타는 3D D램 기반 생성형 AI 추론 가속기를 소개했고, HBF를 활용한 AI 컴퓨팅 기술도 발표됐다. 메모리를 단순한 저장 공간으로 활용하는 데서 벗어나 연산과 데이터 처리에 보다 적극적으로 활용하려는 움직임이다. 삼성전자가 공개한 LPDDR5X-PIM도 같은 연장선상에 있다. PIM은 메모리 내부에서 일부 연산을 수행해 CPU나 AI 가속기로 데이터를 옮기는 횟수를 줄이는 기술이다. 삼성전자는 이번 행사에서 LPDDR5X-PIM의 AI 추론 성능을 공개했으며, 메타의 라마3.1을 활용한 테스트에서 기존 LPDDR5X 대비 약 3배의 토큰 처리 성능을 제시했다. CXL을 활용한 메모리 컴퓨팅도 주목받았다. 삼성전자와 엑시나(XCENA)는 CXL 기반 컴퓨테이셔널 메모리 기술을 선보이며 용량 확장뿐 아니라 메모리 가까이에서 연산을 수행하는 구조를 제시했다. AI 서버가 필요로 하는 대규모 메모리를 여러 시스템이 공유하면서 동시에 데이터 이동을 줄이는 방향이다. 이 같은 변화는 차세대 AI 메모리 시장이 하나의 제품에 모든 기능을 집중하는 구조에서 벗어날 가능성을 보여준다. HBM은 높은 대역폭을 담당하고, CXL 기반 메모리는 대용량 메모리 확장과 풀링을 지원하며, PIM이나 컴퓨테이셔널 메모리는 데이터 이동을 줄이는 역할을 맡는 방식이다. 업계 관계자는 "앞으로는 HBM의 성능 자체뿐 아니라 HBM과 다른 메모리 계층을 어떻게 조합해 AI 시스템 전체의 효율을 높이느냐가 중요해질 것"이라며 "메모리 업체들도 단순히 D램을 공급하는 데서 벗어나 연산과 패키징, 인터페이스까지 함께 설계하는 방향으로 사업 영역을 넓힐 필요가 있다"고 말했다.

2026.08.28 15:58전화평 기자

레인보우로보틱스 美법인, '세미 휴머노이드' 앞세워 흑자전환

레인보우로보틱스의 미국 법인이 세미 휴머노이드 로봇 판매 호조로 큰 폭의 외형 성장과 함께 흑자 전환했다. 28일 레인보우로보틱스 반기보고서에 따르면 미국법인 '레인보우로보틱스 USA' 상반기 매출은 56억원으로 전년 동기 대비 28배 급증했다. 같은 기간 당기순손익은 5억원 적자에서 11억원 흑자로 돌아섰다. 동기간 회사 전체 매출은 214억원으로 2배 이상 성장했다. 당기순손익은 마이너스(-) 13억원에서 -10억원으로 감소했다. 실적 반등 주 요인은 세미 휴머노이드 로봇 플랫폼 'RB-Y1'의 북미 시장 흥행이다. RB-Y1은 바퀴 기반 주행 플랫폼 위에 인간 형태 양팔과 상반신 구조를 결합한 모델이다. 사용자가 가상현실(VR) 기반 텔레오퍼레이션(원격 제어) 기술을 통해 인간 상반신 동작을 로봇으로 구현하도록 지원한다. 이를 통해 인공지능(AI) 학습에 필수인 실제 물리 작업 데이터를 정밀하게 수집할 수 있어, 최근 피지컬 AI를 연구하는 북미 연구기관과 기업에 도입되고 있다. 레인보우로보틱스 관계자는 "북미 사업장 흑자 전환은 세미 휴머노이드 RB-Y1 판매가 늘어난 덕분"이라며 "미국 사업을 확장할 계획"이라고 말했다. 회사는 세미 휴머노이드 판매를 늘리기 위해 제품 단가를 낮추고 유통망을 확대하는 노력을 병행하고 있다. 레인보우로보틱스는 올해 상반기 고출력 준직구동(QDD) 액추에이터의 주요 부품인 모터와 감속기 시제품을 제작했다. 모터, 감속기, 제어기로 구성되는 액추에이터는 로봇 관절 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. QDD 액추에이터는 빠른 반응 속도와, 외부 충격에 대해 뛰어난 유연성을 갖춰 휴머노이드 로봇에 주로 사용된다. 회사는 자체 설계를 통해 고토크 밀도 모터 6종과 제어기 4종의 시제품을 개발했다. 핵심 구동계 부품을 내재화해 향후 로봇 양산 단계에서 생산 단가를 절감하고 공급망 안정성을 높일 계획이다. 북미 현지 유통 및 서비스 경쟁력을 강화하기 위해 로봇 시스템통합(SI) 기업 빅웨이브로보틱스와 전략적 업무협약(MOU)을 최근 체결했다. 레인보우로보틱스의 로봇 하드웨어 기술과 빅웨이브로보틱스의 관제·제어 및 데이터 관리 소프트웨어 역량을 결합한다. 레인보우로보틱스는 이동형 양팔 로봇을 비롯해 협동로봇, 자율이동로봇(AMR), 사족보행 로봇 등 자체 개발한 로봇 라인업을 제공하며, 빅웨이브로보틱스는 전체 자동화 시스템의 최적화와 관제·현장 운영을 책임진다.

2026.08.28 15:41진운용 기자

방미심위, 디지털성범죄·마약·도박 '전자심의' 전담 조직 만든다

방송미디어통신심의위원회가 디지털성범죄와 마약, 도박 등 온라인 불법정보를 신속하게 삭제·차단하기 위한 전자심의 전담 조직을 꾸린다. 방미심위는 주요 불법정보에 대한 전자심의 확대와 심의 시스템 고도화, 분쟁조정 기능 강화를 중심으로 출범 후 첫 사무처 조직개편을 단행한다고 28일 밝혔다. 개편된 조직은 오는 31일부터 3실 4국 2센터 25팀 5지역사무소 체제로 운영된다. 가장 큰 변화는 기존 디지털성범죄심의국을 주요 불법정보의 전자심의를 담당하는 조직으로 확대하는 것이다. 불법정보 유형별로 업무를 세분화해 신속한 심의와 삭제·차단 조치가 이뤄지도록 한다는 취지다. 디지털성범죄전담팀은 관련 신고 접수부터 긴급 대응까지 맡는다. 기존에 나뉘어 있던 업무를 한 조직으로 모아 불법 촬영물 등의 유통에 따른 피해 확산을 빠르게 막고 피해자 구제 속도를 높일 계획이다. 도박과 불법금융, 저작권 침해 정보는 디지털경제범죄전담팀이 맡는다. 마약과 자살유발 정보 등 사회적 위해가 큰 불법정보는 디지털사회범죄전담팀이 담당한다. 이들 불법정보는 전자심의를 활용해 삭제와 접속차단 등의 조치를 신속하게 진행한다. 반면 명예훼손이나 유해정보처럼 충분한 논의와 판단이 필요한 일반 통신심의 안건은 통신심의국에서 대면 심의를 진행한다. 신속한 처리가 필요한 불법정보와 숙의가 필요한 안건을 구분해 심의 방식과 담당 조직을 달리하는 구조다. 해외에서 유통되는 불법정보에 대응하기 위한 기능도 정비한다. 해외 기관이나 글로벌 사업자와의 협력 업무를 국제협력센터로 모아 국제 공조 창구를 일원화한다. 심의를 지원하는 기술 조직도 강화한다. 기획조정실 아래 디지털혁신팀을 새로 설치하고 부서별로 흩어져 있던 전산 인력을 통합 배치한다. 디지털혁신팀은 심의 지원 시스템을 통합 관리하고 관련 시스템 고도화를 담당한다. AI 기술과 업무 자동화도 도입해 불법·유해정보 심의 업무의 효율성을 높일 방침이다. 이용자 분쟁조정 업무를 담당하는 조직도 손본다. 기존 권익보호국을 이용자보호국으로 바꾸고 정보통신망법 개정으로 확대된 분쟁조정 업무에 대응한다. 이용자보호국에는 이용자보호기획팀과 분쟁조정팀을 둔다. 이용자보호기획팀은 분쟁조정 제도 기획과 관련 회의체 운영을 총괄하고, 분쟁조정팀은 실제 조정 업무를 담당한다. 향후 분쟁조정 신청 증가에 대비해 업무를 전문화하려는 조치다. 방미심위는 “전자심의 확대와 분쟁조정 기능 강화, AI 기술 도입 등 현안 대응과 미래 심의 기반 마련을 위해 사무처 조직과 기능을 효율적으로 재정비했다”며 “주요 과제를 선제적으로 추진하면서 향후 조직과 인력을 더욱 확충해 국민이 체감할 수 있는 안전한 미디어 환경을 만들어 가겠다”고 말했다.

2026.08.28 15:33박수형 기자

KT, 에이블스쿨 9기 잡페어 개최…17개 기업 채용 연계

KT가 '에이블스쿨' 교육생과 기업을 연결하는 채용 행사를 열고 청년들의 취업 지원에 나섰다. KT는 지난 27일 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 에이블스쿨 9기 교육생 약 350명을 대상으로 잡페어를 개최했다고 밝혔다. 행사에는 KT와 주요 KT그룹사를 비롯해 ICT 분야 기업 등 총 17개사가 참여했다. 각 기업은 교육생들에게 채용 절차와 직무별 요구 역량 등을 소개하고 개별 상담을 진행했다. 서울고용노동청 서울고용복지플러스센터도 행사에 참여해 교육생들이 활용할 수 있는 청년 취업 지원 제도와 프로그램을 안내했다. KT는 6개월간 진행되는 에이블스쿨의 AX 교육과정이 끝나는 시기에 맞춰 교육생 전용 잡페어를 운영하고 있다. 교육과 실무 역량 습득에서 끝나지 않고 실제 채용으로 이어질 수 있도록 기업과 교육생의 접점을 마련한다는 취지다. 교육생들은 이날 관심 기업의 상담 부스를 방문해 채용 과정과 직무별 필요 역량, 입사 준비 방법 등에 대한 정보를 얻었다. 기업 채용 담당자뿐 아니라 현업 종사자들과 직접 소통하며 실제 업무와 조직에 대한 이해를 높이는 기회도 가졌다. 에이블스쿨을 먼저 수료한 뒤 취업에 성공한 선배들과 만나는 프로그램도 마련됐다. 선배 수료생들은 취업을 준비했던 과정과 현재 담당하고 있는 업무, 현장에서 필요한 역량 등을 후배 교육생들과 공유했다. 에이블스쿨 9기 교육생 김남훈씨는 “기업 채용 담당자들과 직접 상담하면서 지난 6개월 동안 쌓은 AX와 클라우드 기반 실무 역량이 실제 채용 과정에서 어떻게 활용될 수 있는지 확인할 수 있었다”고 말했다. 기업들은 프로젝트 중심의 실무 경험을 주요 경쟁력으로 꼽았다. 손혜진 BC카드 과장은 “기업에서는 단순한 코딩 능력을 넘어 AI와 빅데이터 등을 활용해 문제를 발견하고 실현 가능한 해결 방안을 제시할 수 있는 인재가 중요하다”며 “실제 프로젝트를 지속적으로 수행하는 에이블스쿨과 같은 교육 경험이 취업 경쟁력을 높이는 데 도움이 될 수 있다”고 말했다. KT 에이블스쿨은 AX 관련 이론뿐 아니라 기업과 함께하는 프로젝트와 현직자 멘토링 등을 교육과정에 포함하고 있다. 여기에 잡페어 등 채용 프로그램을 연계해 교육생들이 산업 현장에서 요구하는 경험을 쌓고 취업 기회까지 확보할 수 있도록 지원하고 있다. 이선주 KT 인재실장은 “AX 인재에 대한 산업계 수요가 확대되는 가운데 에이블스쿨은 기업과 준비된 청년 인재를 연결하는 실질적인 채용 연계 프로그램으로 자리 잡고 있다”며 “앞으로도 산업 현장과 교육을 유기적으로 연결해 청년들이 디지털 분야의 실무 역량을 갖추고 사회에 진출할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.08.28 15:27박수형 기자

오케스트로, 전사 업무에 AI 심었다…장애 분석 시간 88%↓

오케스트로 그룹이 인공지능(AI)을 개발·운영부터 영업·법무·재무까지 전사 업무에 적용하며 자체 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 현업에서 검증한 AI 활용 역량을 제품·서비스 고도화로 연결한다는 전략이다. 오케스트로 그룹은 지난 27일 서울 여의도 파크원 본사에서 전사 AI 경진대회 '2026 오케스트로 AI 시프트'를 개최했다고 28일 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 대회에선 임직원이 현업에 AI를 직접 적용해 거둔 업무 혁신과 생산성 향상 성과를 공유했다. 오케스트로 그룹은 고객 AX를 지원하는 기업으로서 내부 업무와 제품 개발 방식에도 AI 적용을 확대하고 있다. 개발·운영을 비롯해 영업·법무·재무·사업 수행 등 전 영역에서 AI 활용을 늘리는 중이다. 제품 개발 과정에선 AI 기반 개발 방법론을 적용했다. 회사 측에 따르면 이를 통해 기존 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 방식과 비교해 약 10.6배 높은 생산성을 확인했다. 올해 경진대회에는 각 본부에서 총 27건의 AI 혁신 과제가 접수됐다. 과제는 ▲의사결정·분석 혁신 ▲협업·조직문화 혁신 ▲개발 생산성 향상 ▲고객·서비스 경험 혁신 ▲업무 자동화 등 5개 분야로 구성됐다. 오케스트로 그룹은 업무 방식 변화와 개선 효과, 조직 내 확산 가능성 등을 평가해 12건을 본선 진출 과제로 선정했다. 본선에는 고객·시장·영업 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 영업관리 체계를 비롯해 고객 장애 원인 분석, 법인카드 결산, 사내 지식 검색, 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영 자동화 등의 과제가 올랐다. 실제 업무에 AI를 적용한 효과도 수치로 나타났다. 고객 장애 원인 분석 자동화 과제는 초기 원인 규명 시간을 기존 4시간에서 30분으로 줄였다. 기존 대비 약 88% 단축된 수준이다. 법인카드 결산 업무에도 AI를 적용했다. 월평균 지출품의 752건과 영수증 2만2천여 건을 검토하는 데 걸리는 시간을 기존 89.5시간에서 27시간으로 줄여 약 70% 단축했다. 사내 지식 검색과 쿠버네티스(K8s)·인프라 운영을 지원하는 AI 에이전트도 활용 중이다. 해당 에이전트는 기술·문서 질의와 운영 작업 총 4천822건을 자체 처리했으며 평균 응답 시간은 17.55초를 기록했다. 현재 임직원 5명 중 1명꼴로 해당 AI 에이전트를 활용하고 있으며 20개 이상의 K8s 클러스터에도 적용됐다. 오케스트로 그룹은 이번 대회에서 발굴한 우수 과제를 전사 업무로 확대하고 현업에서 검증한 AI 활용 노하우를 제품·서비스 고도화에도 반영할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 "AI는 단순한 업무 효율화 도구가 아니라 기업의 생산성과 경쟁력, 나아가 생존을 좌우하는 핵심 기반"이라며 "AI를 일부 조직이나 업무에 선택적으로 활용하는 수준을 넘어 모든 구성원이 일하는 방식에 AI를 내재화하고 생산성을 획기적으로 높여야 한다"고 강조했다. 이어 "현업에서 축적한 AI 역량을 제품과 서비스 혁신으로 연결해 고객 AX를 가속하고 AI 인프라 소프트웨어 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.08.28 15:05한정호 기자

[송호철 칼럼] AI는 도구에서 동료로 진화한다

생성형 AI가 등장한 이후 우리는 AI를 매우 빠르게 업무에 받아들였다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 자료를 조사하고, 보고서의 초안을 만들고, 코드를 작성한다. 하지만 지금까지의 AI 활용에는 한 가지 공통점이 있다. 대부분의 일은 여전히 사람이 시작한다. 사람이 질문해야 AI가 답하고, 사람이 자료를 줘야 분석하며, 사람이 '이 일을 해줘'라고 요청해야 일을 시작한다. 아무리 뛰어난 AI라도 기본적으로는 사람이 필요할 때 불러서 사용하는 도구에 가까웠다. 그런데 최근 AI가 이 경계를 넘기 시작했다. AI가 주변의 상황과 업무 맥락을 지속적으로 이해하고, 여러 정보를 연결하고, 해야 할 일을 스스로 발견하며, 사람에게 먼저 제안하는 방향으로 발전하고 있다. 이 변화는 AI가 단순히 조금 더 똑똑해졌다는 의미가 아니다. AI가 도구에서 동료로 진화하기 시작했다는 의미다. AI를 잘 사용하는 것과 AI와 함께 일하는 것은 다르다 좋은 동료는 자신이 맡은 역할을 알고, 이전에 함께했던 일을 기억하고, 회사의 규정과 업무방식을 이해하며 필요한 도구를 사용할 줄 안다. 메일을 확인하고, 메신저로 협의하고, ERP와 CRM에서 정보를 찾고, 문서를 작성하고, 문제가 생기면 먼저 보고한다. AI가 동료가 된다는 것도 이런 의미다. AI에게 역할(Role), 기억(Memory), 지식(Knowledge), 지침(Instruction), 기술(Skill), 도구(Tool), 권한이 있어야 한다. 그리고 실제 업무의 흐름 속에서 지속적으로 존재해야 한다. 실제 업무는 하나의 애플리케이션 안에서 끝나지 않는다 현재 많은 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 업무영역을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 이는 해당 시스템이 보유한 데이터와 업무 맥락을 깊이 활용할 수 있다는 점에서 강력한 접근이다. 다만 실제 사람의 업무는 하나의 시스템 안에서만 끝나지 않는다. 메일, 메신저, CRM, ERP, 문서, 결재시스템을 넘나들며 하나의 일을 완성한다. 따라서 AI가 동료로 발전하려면 특정 애플리케이션에서 잘 동작하는 것을 넘어 자신의 역할과 기억, 지식과 권한을 유지한 채 여러 시스템과 서비스를 연결하며 업무를 이어갈 수 있어야 한다. 이것이 AI가 코파일럿(Copilot)에서 코워커(Coworker)로 진화하면서 나타날 중요한 변화 중 하나다. AI 동료가 등장하면 업무환경도 달라져야 한다 지금까지의 기업용 소프트웨어는 사람이 로그인하고 화면을 보고 메뉴를 선택하고 데이터를 입력하는 것을 전제로 설계돼 있다. 그러나 AI가 실제 조직의 구성원으로 들어오기 시작하면 사람과 AI가 같은 조직 안에 존재하고, 같은 업무의 맥락을 공유하며, 서로 일을 요청하고 협업하고 보고하고 승인받는 환경이 필요해진다. AI가 수십 명, 수백 명으로 늘어나면 역할, 데이터 접근, 시스템 사용, 자율판단 범위, 업무기록과 판단 근거를 관리해야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하면서 중요한 순간에는 사람이 판단하고 승인하는 새로운 Human-in-the-Loop도 필요하다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 시작 기업의 질문은 '직원들이 AI를 어떻게 잘 사용하게 할 것인가?'에서 '사람과 AI가 함께 일하는 회사를 어떻게 설계할 것인가?'로 이동할 수 있다. 필자는 이것이 AI 네이티브 엔터프라이즈로 가는 출발점이라고 생각한다. 미래 기업의 경쟁력을 결정하는 요소는 얼마나 좋은 AI를 사용하는가만이 아니라 얼마나 뛰어난 AI 동료를 만들고, 가르치고, 사람과 함께 성장시킬 수 있는가가 될 수 있다. AI를 잘 사용하는 회사와 AI와 함께 일하도록 설계된 회사는 전혀 다른 회사일지도 모른다. 우리는 지금 그 변화의 시작점에 서 있다.

2026.08.28 15:02송호철 컬럼니스트

인텔, 256코어 '다이아몬드 래피즈'로 AI 데이터센터 정조준

인텔이 매년 8월 열리는 반도체 업계 연례 행사 '핫칩스 2026'을 통해 내년 출시할 차세대 데이터센터용 '다이아몬드 래피즈' 프로세서 세부 구조를 공개했다. 다이아몬드 래피즈는 최대 256개의 P(퍼포먼스) 코어와 1.28GB 최종레벨캐시(LLC), 12800MT/s 고대역폭 메모리를 지원하는 프로세서다. 인텔은 단순히 코어 수를 늘리는 데 그치지 않고 CPU 코어와 메모리·입출력(I/O)을 분리한 뒤 3D 적층과 칩렛 인터페이스로 연결하는 새로운 구조를 적용했다. 인텔이 처음 제품에 적용한 '팬아웃 패브릭' 구조를 기반으로 컴퓨트 빌딩 블록(CBB)을 필요한 만큼 확장하고 중앙의 패브릭 허브를 통해 메모리와 I/O를 통합하는 방식이다. 제온6부터 시작된 '칩렛 전환'…다이아몬드 래피즈로 확대 인텔은 5세대 제온 프로세서까지 모든 구성 요소를 한 다이(Die) 안에 넣는 모놀리식 설계를 꾸준히 유지했다. 그러나 2024년 출시한 제온6 프로세서부터는 생산 공정의 수율 등을 감안해 CPU 코어를 최대 3개 타일에 분할해 집적하는 방식으로 전환했다. 올해 정식 출시한 E(에피션트) 코어 기반 제온6+(클리어워터 포레스트) 부터는 CPU 코어를 구성하는 타일을 분리한 구조를 적용했다. 다이아몬드 래피즈 역시 제온6+와 비슷하게 설계됐다. CPU 코어를 최대 64개 모을 수 있는 '컴퓨트 빌딩 블록(CBB)' 4개, 그리고 입출력과 메모리를 관리하는 '패브릭 허브' 등으로 구성됐다. CPU 코어는 CBB, 메모리·I/O는 패브릭 허브에 배치 컴퓨트 빌딩 블록은 다시 CPU 코어만 모은 '코어 칩렛', 캐시 메모리와 패브릭 허브 연결을 담당하는 '베이스 타일' 등 두 개로 구성된다. 코어 칩렛에는 최대 16개 코어를 담을 수 있다. 64코어를 구성하려면 코어 칩렛 4개를 모아야 한다. 인텔은 "한 베이스 타일 당 코어 칩렛 수, 그리고 프로세서 당 컴퓨트 빌딩 블록 수는 요구 성능이나 전력 소모 등에 맞춰 조절 가능하다"고 설명했다. 패브릭 허브는 컴퓨트 빌딩 블록을 제어하고 PCI 익스프레스 6.0 128레인, 16채널 DDR5 메모리 입출력을 담당한다. 각종 연산을 가속하는 가속기, 메모리 컨트롤러도 함께 내장된다. 모든 구성 요소에 인텔 자체 공정 적용 다이아몬드 래피즈의 모든 생산 공정과 패키징은 인텔 파운드리 자체 역량을 활용한다. 컴퓨트 빌딩 블록의 기초가 되는 베이스 타일은 극자외선(EUV) 기반 인텔 3-T, CPU를 담은 코어 칩렛은 인텔 18A-P 공정에서 생산된다. 인텔 3-T는 2024년 공개된 3나노급 '인텔 3' 공정을 기반으로 반도체를 수직으로 쌓아올리는 것을 고려해 실리콘 관통전극(TSV)을 추가한 파생 공정이다. 이미 제온6+의 베이스 타일로도 활용됐다. 인텔 18A-P는 작년 말부터 양산에 들어간 1.8나노급 '인텔 18A'를 데이터센터용 CPU와 AI·고성능컴퓨팅(HPC) 생산에 맞도록 개선했다. 인텔 18A 대비 같은 전력 적용시 9% 더 높은 성능을 낸다. 또 성능이 같을 경우 전력 소비를 최대 18% 절감할 수 있다. 3D 적층에 UCIe-S까지... 칩렛 연결 방식도 바꿨다 베이스 타일과 코어 칩렛을 연결하는 데는 인텔 반도체 적층 기술 '포베로스 3D 다이렉트'가 적용됐다. 두 반도체 사이 구리 접점을 직접 맞닿게 해 저항을 줄이는 가장 최신 기술이다. 컴퓨트 빌딩 블록과 패브릭 허브 등 다이 간 연결에는 UCIe-S 16G를 이용한다. UCIe(유니버설 칩렛 인터커넥트 익스프레스)는 서로 다른 제조사와 공정에서 생산된 반도체를 연결할 수 있는 개방형 표준이다. 인텔은 이미 평면상의 반도체를 연결할 수 있는 EMIB 기술을 가지고 있다. 그러나 UCIe-S는 일반 반도체 기판의 배선만으로 각종 신호와 데이터를 연결해 생산 비용과 복잡도를 줄일 수 있다는 이점을 지녔다. UCIe-S를 이용해 인텔 이외 회사에서 생산된 AI 가속기 등을 연결하기 위한 가능성도 열어뒀다. 레지스터 32개로 늘리고 AI 명령어도 강화 다이아몬드 래피즈에는 인텔과 AMD 협업의 결과물 중 하나인 '고급성능확장(APX)'도 포함된다. CPU 안에서 일반적인 연산을 담당하는 '범용 레지스터(GPR)'를 현행 16개에서 최대 32개까지 늘려 더 많은 값을 저장하고 불필요한 데이터 입출력을 줄였다. APX는 기존 x86 서버용으로 설계된 소프트웨어와 호환성도 확보하고 있다. 인텔은 "다이아몬드 래피즈 등 새 프로세서에 맞게 소프트웨어를 다시 컴파일만 하면 늘어난 레지스터를 활용해 성능 향상을 기대할 수 있다"고 설명했다. AI 연산 등에 쓰이는 명령어인 AVX 10.2는 FP8(실수 8비트), FP16(실수 16비트), BF16 등 고성능 처리에 최적화됐다. CPU의 역할 변화에 대응한 '모듈화' 다이아몬드 래피즈의 핵심은 256코어라는 숫자보다 모듈화에 있다. 인텔은 모놀리식 다이에서 타일 구조로 이동한 뒤, 코어·캐시·I/O를 각각 최적의 공정에서 생산하고 패키지 단계에서 하나의 프로세서로 결합하는 방향으로 진화했다. 이는 AI 데이터센터에서 CPU의 역할이 단순한 범용 연산을 넘어 GPU·AI 가속기·메모리 확장 장치를 연결하고 제어하는 방향으로 확대되고 있음을 보여준다. 다이아몬드 래피즈는 내년 출시 예정이다. 경쟁사인 AMD는 한 발 앞서 2나노급 공정에서 생산한 차세대 에픽 프로세서 '베니스'를 3분기부터 시장에 공급 예정이다. 실제 성능과 전력 효율 등에서 두 제품간 점유율 경쟁이 벌어질 전망이다.

2026.08.28 15:01권봉석 기자

[ZD SW 투데이] 솔트웨어, 스타버스트와 전략적 파트너십 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] ◆솔트웨어, 스타버스트와 전략적 파트너십 체결 솔트웨어가 AI 데이터 플랫폼 전문기업 스타버스트와 전략적 파트너십을 체결하고, 온프레미스 환경을 중심으로 AI 데이터 플랫폼 사업 확대에 나선다. 인터넷망과 업무망을 분리 운영하는 공공기관과 국방, 국가전략산업, 금융 등 보안이 중요한 고객을 대상으로 '스타버스트 엔터프라이즈'를 공급할 계획이다. 스타버스트 엔터프라이즈는 엔터프라이즈 트리노 기반 데이터 플랫폼이다. 여러 시스템에 분산된 데이터를 이동 없이 연결해 검색·분석할 수 있도록 지원한다. 회사에 따르면 오픈소스 대비 검색·수집 성능을 30% 이상 높였다. ◆폴라리스오피스, 온디바이스 기반 '폴라노트' GS인증 1등급 폴라리스오피스가 모바일 디지털 노트 솔루션 '폴라노트 V1.0'으로 한국기계전기전자시험연구원(KTC)으로부터 소프트웨어 품질인증 최고 등급인 'GS(Good Software)인증 1등급'을 획득했다. 외부 서버 연결 없이 단말기 내부에서 문서 렌더링과 주요 기능을 처리하는 온디바이스 독립 실행형 구조가 특징이다. 폴라노트는 HWP 문서를 PDF 변환 없이 직접 열어 판서할 수 있으며 폴라리스AI핸디의 그룹웨어와 연동해 모바일 환경에서 결재본문 등에 필기 기능을 활용할 수 있다. 폴라리스오피스는 이번 인증을 바탕으로 조달시장 진입을 추진하고 공공기관 및 기업 대상 모바일 문서 솔루션 사업을 확대할 계획이다. ◆사이냅소프트, '제8회 AI정부 혁신 콘퍼런스' 참가 사이냅소프트가 '제8회 AI정부 혁신 콘퍼런스'에 참가해 공공 행정 업무 혁신을 위한 문서 AI 솔루션 5종을 선보였다. 공공부문의 행정 문서를 AI 학습용 데이터로 자산화하는 기술을 중심으로 전시하고 관련 세션 발표도 진행했다. 현장 부스에서는 '공공 디지털 문서에서 시작되는 AI 혁신'을 슬로건으로 아이넥스, 사이냅 어시스턴트, AI 데이터 파운드리, 사이냅 도큐애널라이저, 사이냅 광학문자인식(OCR) IX 등 5종의 문서 AI 솔루션을 시연했다. 실시간 검색증강생성(RAG) 구성 솔루션부터 문서 구조화 데이터 플랫폼 등도 선보였다. ◆퀀텀에어로, 자율임무 AI 핵심특허 3건 등록 퀀텀에어로가 자율임무 및 군집 운용 관련 핵심 특허 3건을 등록했다. 초고속심사 1건, 우선심사 2건으로 출원 3개월여 만에 등록이 완료됐으며 각각 임무 판단·경로 계획·군집 동기화 영역에 해당한다. 이번 특허는 회사의 자율비행 소프트웨어 플랫폼 'Q-SDK'에 반영된다. 이로써 등록 특허는 8건으로 늘었다. 퀀텀에어로는 앞서 나이스디앤비 기술능력 평가에서 무인항공기 운용 소프트웨어 개발 기술로 기술등급 T-3를 획득했다. ◆아이지에이웍스, 소비자 행동 AI 파운데이션 모델 '웍스FM' 공개 아이지에이웍스가 약 3400만 규모 소비자 행동 데이터를 기반으로 자체 AI 파운데이션 모델 '웍스FM'을 구축했다. 앱 사용, 결제, 오프라인 방문, 광고 반응, TV 시청 등 이종 영역의 소비자 행동 흐름과 패턴을 학습해 현재 상태와 향후 행동 가능성을 추론하는 '소비자 거대행동모델(LBM)' 영역을 개척한다는 목표다. 회사는 지난 27일 열린 '스노우플레이크 월드투어 서울 2026'에서 합성 소비자 인텔리전스(SCI)와 웍스FM의 기술 구조 및 적용 전략을 처음 공개했다. 결제·앱 사용·방문 이력·TV 시청 등 10여 개 영역 행동 데이터를 1만 4000여 개 행동 태그로 체계화해 금융·커머스·여행 등 12개 업종에서 소비자의 향후 7일 내 행동 가능성을 추론한다.

2026.08.28 14:52이나연 기자

메가존클라우드, 데이터·AI 영토 넓힌다…스노우플레이크와 동맹 강화

메가존클라우드가 글로벌 인공지능(AI) 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크와의 파트너십을 기반으로 금융·게임·제조·제약·바이오 등 산업별 데이터·AI 사업 확대에 박차를 가한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크로부터 '올해의 파트너상'을 2년 연속 수상했다고 28일 밝혔다. 시상은 지난 27일 서울 코엑스 컨퍼런스센터에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2026'에서 진행됐다. 올해의 파트너상은 스노우플레이크가 국가별로 하나의 파트너사만 선정해 수여한다. 고객 성공과 혁신, 비즈니스 성장, 스노우플레이크 비전과의 전략적 연계성 등에서 성과를 거둔 기업을 선정한다. 메가존클라우드는 스노우플레이크 기반 데이터 플랫폼 구축과 데이터·AI 전환을 지원하며 파트너 생태계 확대에 기여한 점을 높이 평가받았다. 회사는 게임·금융·제조·유통·소비재 등 여러 산업에서 스노우플레이크 데이터·AI 기술을 고객 업무에 적용해왔다. 향후에는 제약·바이오 분야로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 연간 제품 품질 검토(APQR) 전 과정과 의약품 개발·제조·유통 전반에 적용되는 규제·품질 관리 기준인 GxP 등 규제·품질 업무까지 데이터·AI 기술 적용을 단계적으로 확대한다는 목표다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 제약·바이오 기업을 대상으로 프라이빗 미니 세션도 진행했다. 의약품 연구·생산·경영 과정에 흩어진 데이터를 AI로 활용할 수 있는 통합 데이터 기반으로 전환하는 방안을 제시했다. 데이터 수집부터 분석과 문서 작성까지 연결하는 생성형 AI 기반 APQR 자동화 구축 사례도 소개했다. 규제·품질 기준을 준수하면서 데이터 추적성을 확보할 수 있는 AI 활용 전략을 공유하고 실제 운영 중인 APQR 자동화 시스템도 시연했다. 메가존클라우드는 스노우플레이크와의 파트너십을 지속 강화 중이다. 올해 상반기에는 아시아태평양·일본 지역 '올해의 리셀 파트너상'을 수상한 바 있다. 지난해에는 스노우플레이크 최고 등급인 '엘리트 파트너' 자격을 취득했으며 한국 올해의 파트너상과 아시아태평양·일본 올해의 성장 파트너상도 받았다. 양사는 향후 시장 기회 발굴부터 고객 성공 관리까지 전 과정에서 협업을 강화한다는 방침이다. 메가존클라우드는 산업별 전문성을 기반으로 스노우플레이크의 '코텍스 AI'를 비롯한 데이터·AI 솔루션 활용을 확대하고 국내에서 구축한 파트너십 모델을 아시아태평양 시장으로 넓힐 계획이다. 김경배 스노우플레이크코리아 파트너·얼라이언스 총괄 전무는 "메가존클라우드의 수상은 고객 성공과 혁신에 대한 양사 공동의 노력을 보여준다"며 "산업별 전문성을 갖춘 메가존클라우드와 함께 더 많은 기업이 AI를 실제 운영과 성과로 확장할 수 있도록 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자(CRO)는 "기업 경쟁력은 데이터에 대한 접근과 활용 등 데이터를 실제 성과로 전환하는 역량에서 나온다"며 "금융·게임 등 여러 산업의 고객이 스노우플레이크 코텍스 AI와 보안·거버넌스 기능을 통해 데이터를 실제 성과로 안전하게 연결할 수 있도록 지원하는 노력을 더욱 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:50한정호 기자

AI 경쟁 다음 승부처는 '플랫폼'…ANP 분과위원회, 생태계 확장 주도

인공지능(AI) 경쟁이 인프라와 모델 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 AI를 개발·배포·운영하는 단계로 확장되는 가운데, 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 중심 산업 협력체를 AI 네이티브 플랫폼 전반으로 확대 개편하고 생태계 조성에 앞장선다. KACI는 PaaS 지원분과위원회 제15회 정기회의를 열고 기존 'PaaS 지원분과위원회' 명칭을 'AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회'로 변경하는 안건을 공식 의결했다고 28일 밝혔다. 이번 개편은 생성형 AI와 AI 에이전트 등 관련 기술·서비스가 빠르게 고도화되는 시장 변화에 대응하기 위해 추진됐다. 기존 PaaS 산업의 기술·산업적 기반을 계승하면서 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발부터 배포·운영·확산을 지원하는 플랫폼 생태계 전반으로 역할을 확대하다는 목표다. 특히 단순 명칭 변경을 넘어 지난 3년간 PaaS 산업 활성화와 인식 확산, 전문기업 간 협력에 집중해온 분과위원회의 역할을 AI 시대에 맞는 정책·산업 대응 중심으로 고도화할 방침이다. 최근 AI 산업의 경쟁 영역은 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 등 컴퓨팅 인프라 확보와 AI 모델 개발에서 실제 산업·서비스에 AI를 구현하고 운영·확산하는 단계로 넓어지고 있다. 이에 따라 AI 애플리케이션 개발·배포·운영·확산을 연결하는 PaaS와 클라우드 네이티브 기술의 중요성도 커지고 있다는 게 협회 측 설명이다. AI 기술을 실제 비즈니스 서비스로 구현하고 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 경쟁력이 필요하다는 판단이다. ANP 분과위원회는 기존 PaaS 전문기업의 기술과 산업 기반을 중심으로 AI 플랫폼과 클라우드 네이티브 등 AI 개발·배포·운영을 지원하는 기술·서비스 기업까지 논의 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 정책 기능도 강화한다. AI 시대 플랫폼 산업의 역할과 발전 방향에 대한 업계 의견을 수렴하고 정부 정책과 제도 개선을 지원하는 민간 정책 협의체 역할을 맡는다. 주요 정책 과제로는 ▲AI 시대 PaaS·AI 네이티브 플랫폼 산업 범위 및 기술체계·표준화 방향 제시 ▲공공 AI 네이티브·클라우드 네이티브 도입·확산 지원 ▲특정 기술·서비스 종속성 완화와 상호운용성·이식성·기술중립성 강화 ▲국내 AI 네이티브 플랫폼 기술개발·실증·사업화를 위한 정부 지원사업 및 예산 확대 등을 다룰 예정이다. 정부·국회와의 정책 협력도 확대한다. 산업 현장의 정책 수요와 애로사항을 발굴해 정책간담회와 국회 토론회 등을 통해 업계 의견을 전달하고 관련 정부 정책과 사업에 현장 목소리가 반영될 수 있도록 지원할 방침이다. 제조·금융·공공·의료 등 AI 도입이 확대되는 산업을 중심으로 플랫폼 활용 수요와 기술 요구사항도 발굴한다. 수요·공급기업 간 협력과 우수 활용 사례 확산을 통해 민간 시장의 자체적인 수요 확대도 지원할 계획이다. 정철 ANP 분과위원장(나무AX 대표)은 "AI 시대 경쟁력은 단순히 컴퓨팅 인프라와 우수한 모델을 확보하는 것만으로 완성되지 않는다"며 "AI 기술을 기업·공공·국민이 실제로 사용할 수 있는 서비스로 빠르게 구현하고 안정적으로 운영·확산할 수 있는 플랫폼 경쟁력이 함께 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 이어 "이번 명칭 변경은 그동안 국내 PaaS 산업이 축적해온 기술과 경험을 기반으로 AI 네이티브 시대에 필요한 플랫폼 산업의 새로운 역할을 만들어 가겠다는 의미"라며 "ANP 분과위원회가 국내 전문기업의 목소리를 모으는 것을 넘어 정부·국회와 산업 현장을 연결하고 우리 기업이 기술력으로 공정하게 경쟁하고 성장할 수 있는 생태계를 만드는 정책 창구가 될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다. 김봉균 KACI 회장(KT클라우드 대표)은 "협회가 한국인공지능클라우드산업협회로 새롭게 출발한 데 이어, 산업 현장 협의체 역시 AI와 클라우드가 결합되는 시장 변화에 맞춰 역할을 재정립할 필요가 있다고 판단했다"며 "ANP 분과위원회를 중심으로 PaaS를 비롯한 국내 플랫폼 기술이 AI 산업 성장의 실질적인 기반으로 자리 잡을 수 있도록 정책·산업 활동을 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.28 14:32한정호 기자

[현장] AI 시대 맞춤형 개발자 지원…AWS, '스튜던트 리워드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 확산에 맞춰 교육·실습·개발자 커뮤니티로 이어지는 국내 개발자 지원 체계를 강화한다. AI가 코드를 작성하는 시대에 맞춰 개발자가 AI 서비스를 직접 설계하고 구축·운영할 수 있는 환경을 제공하는 한편, 커뮤니티를 통한 기술 교류와 프로젝트 경험도 지원한다는 방침이다. AWS는 28일 서울 강남구 센터필드에서 대학생 대상 신규 프로그램인 '스튜던트 리워드'를 공개했다. 스튜던트 리워드, 대학생 학습·실습·커뮤니티 지원 강화 윤석찬 AWS 수석 테크에반젤리스트가 소개한 스튜던트 리워드는 대학생이 AI·클라우드 역량을 직접 쌓도록 지원하는 프로그램이다. 재학 인증을 마친 만 18세 이상 대학생에게 12개월간 프리미엄 AWS 스킬 빌더 이용권을 제공하고 AWS 빌더 센터에서 학습·기술 아티클 작성·댓글 등 활동으로 배지를 쌓으면 AWS 크레딧과 AWS 공인 자격증 응시권을 추가로 제공한다. AWS는 무료 클라우드 환경, 교육 콘텐츠, 실습, 커뮤니티 교류, 프로젝트 경험을 연결하는 방식으로 개발자 지원 체계를 운영한다. 약 1000개의 디지털 교육 과정을 제공하는 AWS 스킬 빌더와 기술별·지역별 사용자 모임인 AWS KRUG를 통해 개발자가 AI 서비스를 직접 구축하고 다른 개발자의 경험을 공유받을 수 있도록 한다는 구상이다. 윤석찬 수석 테크에반젤리스트는 "AI 시대에 중요한 것은 새로운 도구를 단순히 접하는 것이 아니라 실제로 학습하고 활용할 기회를 얻는 것"이라고 말했다. 최용호 시니어 테크에반젤리스트도 "강의도 물론 필요하지만 가장 효과적인 것은 직접 해보는 것"이라며 커뮤니티 기반 실습과 경험 공유의 중요성을 강조했다. 코더에서 프로덕트 엔지니어로…AI 시대 달라지는 개발자 역할 AI 시대에 달라지는 개발자 역할에 대한 방향성도 제시됐다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 개발자가 '프로그램을 개발하는 사람'에서 '프로덕트를 개발하는 사람'으로 변화하고 있다고 진단했다. 코드를 구현하는 데 그치지 않고 제품 기획과 사용자 경험, 사업 방향, 서비스 운영 등 제품 개발 전 과정에 관여하는 '프로덕트 엔지니어'가 필요해지고 있다는 의미다. 박 아키텍트는 "AI 때문에 개발만 잘하는 것은 크게 메리트가 떨어진 시대가 됐다"며 "커뮤니케이션을 잘하고 지식을 공유하며 조직의 비전을 이해하고 개발 전 과정에 참여할 수 있는 사람의 수요가 늘어날 것"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더도 개발자가 단순히 코드를 잘 작성하는 사람을 넘어, 서비스 목적에 맞춰 전체 시스템을 설계하고 기술적 선택을 판단하는 역할을 맡게 됐다고 봤다. 이 리더는 해커톤 경험을 들어 "예전에는 디자인, 백엔드, 프런트엔드 역량을 가진 팀원을 구하는 일이 가장 큰 문제였다"며 "이제는 누구와 개발할지보다 어떤 목적의 서비스를 만들지 고민하는 시간이 더 많아졌다"고 말했다. AI 개발 도구가 구현의 진입장벽을 낮추면서, 개발자의 차별점도 코딩 속도 자체보다 문제를 정의하고 서비스 구조를 설계하며 제품의 방향을 구체화하는 역량으로 옮겨가고 있다는 설명이다. AI 결과 판단할 기본기 중요…성능·보안·운영 역량 관건 AI가 코드를 작성하는 시대일수록 기술적 판단력과 기초 지식의 중요성이 더 커진다는 제언도 나왔다. AI를 활용해 서비스의 초안을 만들 수는 있어도, 비용 효율적인 인프라 설계와 대규모 트래픽 대응, 성능·보안·안정성 확보는 여전히 개발자의 핵심 영역이라는 설명이다. 박상운 메가존클라우드 AI 아키텍트는 비개발 직군도 AI를 활용해 앱의 형태를 만들 수 있지만 이를 실제 서비스로 운영하려면 다른 수준의 전문성이 필요하다고 강조했다. 그는 "앱의 형태를 만드는 것과 많은 사용자가 접속해도 안정적으로 운영되는 서비스를 만드는 것은 다른 문제"라며 "비용과 성능, 안정성을 고려해 서비스를 운영하는 전문 지식은 여전히 개발자의 영역"이라고 말했다. 이은지 서울대 AWS 스튜던트 빌더 그룹 리더는 AI 활용법 자체에만 집중하기보다 알고리즘, 데이터베이스, 시스템 구조 등 기초 원리를 탄탄히 익혀야 한다고 조언했다. AI가 제시한 코드와 기술 선택지가 서비스 목적과 운영 환경에 적합한지 검토하고, 결과를 통제하려면 기본기가 필요하다는 것이다. 이 리더는 "AI 관련 기법은 배경지식이 적어도 누구나 사용할 수 있지만, 어떤 기술을 선택하고 어떤 방식으로 활용할지 판단하려면 기본 원리를 알아야 한다"며 "기본이 없으면 AI가 제안한 결과가 적절한지 판단할 수 없고, 결국 통제권을 AI에 넘기게 될 수 있다"고 말했다.

2026.08.28 14:30남혁우 기자

로빈후드는 왜 온체인 인프라를 직접 구축하나

로빈후드의 가상자산 서비스가 과거에는 단순 '비트코인·알트코인 매매·중개'에 머물렀다면 최근 로빈후드의 행보는 차원이 다릅니다. 로빈후드는 '모든 자산의 온체인화'를 목표로 삼고 있습니다. 기존 리테일 고객 기반과 막강한 자본력을 바탕으로 글로벌 가상자산 거래소 비트스탬프와 캐나다 가상자산 플랫폼 원더파이(WonderFi)를 잇달아 인수한데 이어, 아비트럼 기반 자체 레이어(L)2 메인넷인 '로빈후드 체인'을 공식 출시했습니다. 이 레이어는 로빈후드 블록체인 생태계의 3대 핵심 기둥입니다. 로빈후드 체인은 이더리움 L2인 아비트럼 오빗 기술 기반으로 구축했습니다. 100ms 수준 빠른 블록 생성 속도와 센트 미만의 저렴한 마이크로 가스비, 이더리움 L1급 보안 공유 등 특징이 있습니다. 레이어를 통해 주식 토큰화, 24/5~24/7 글로벌 정산, 대출 및 예치 등 금융 특화 온체인 인프라를 제공할 수 있습니다. 두번째는 실물연계자산(RWA)의 완성인 주식 토큰입니다. 엔비디아, 애플, 알파벳, 뱅가드 S&P 500 상장지수펀드(ETF) 등 미국 우량주, 상장지수펀드(ETF)와 연동된 2000여 개 이상 토큰화 자산을 발행하고 유통합니다. 주목할 점은 유럽연합(EU)의 금융상품시장지침인 '미피드(MiFID II)'를 기반으로 주말이나 장외 시간에도 온체인 매매, 1달러 단위 소수점 투자를 지원합니다. 세번째는 인공지능(AI) 에이전트와 온체인 금융이 결합된 에이전틱 금융입니다. 로빈후드 체인은 설계 단계부터 자율형 AI 에이전트 기계 간 거래(M2M)를 고려해 구축했습니다. AI 에이전트가 사용자 위임을 받아 온오프체인 자산 수익률을 실시간 스캐닝하고, 인텐트(목적) 서명만으로 자동 스왑, 대출, 리포트 생성을 즉시 실행하는 것이 특징입니다. 로빈후드의 온체인 전환은 결국 RWA 주식 토큰과 스테이블코인 결합으로 귀결됩니다. 토큰화된 주식을 24시간 거래하기 위해서는 결국 USDC, 오픈USD 등 달러 스테이블코인이 필요합니다. 로빈후드 체인은 스테이블코인 유동성이 주식 토큰으로 즉시 흘러드는 '페이파이(PayFi) 운영체제(OS)' 역할을 수행하는 셈입니다. 사용자가 원화나 유로화 기반 스테이블코인으로 미국 토큰화 주식을 사면 오프체인 유동성 공급자가 즉시 주식을 교환하고, 이후 인텐트 기반 정산 아키텍처가 백엔드에서 작동합니다. 그 결과 전통 브로커리지 기업은 제3자 블록체인 가스비와 청산망에 의존하지 않고, 자체 L2 네트워크를 통해 온체인 주식, ETF 정산과 유동성을 내재화할 수 있습니다. 이것이 바로 로빈후드가 온체인 인프라를 직접 구축하는 이유입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.08.28 14:29박재현 컬럼니스트

  Prev 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

앤트로픽 "알리바바·문샷AI, 클로드 핵심 능력 무단 추출"

"취향에서 자산으로"…명품시계 판 바꾸는 '바이버'

현장 만남이 추후 계약으로…K콘텐츠 판로 '광주 에이스페어' 가보니

아이폰 듀오, 직접 써보니…"갤Z폴드8과 뭐가 달랐나"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.