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'오픈AI 게임 빌더스 서울'이 주목한 하이브 액실…AI로 게임 만들고 서버도 말로 붙인다 [경제일보] 인공지능(AI)이 게임 코드를 만드는 데 이어 로그인과 결제, 이용자 분석 등 서비스에 필요한 백엔드 구축까지 맡는 시대가 열리고 있다. 컴투스홀딩스가 이달 출시를 준비 중인 '하이브 액실(Hive Axyl)'을 앞세워 AI 게임 개발 이후 남아 있던 운영 인프라 장벽 낮추기에 나선다. 컴투스홀딩스는 지난달 31일 열린 '오픈AI 게임 빌더스 서울'에서 공개한 하이브 액실의 주요 기능과 개발 비전을 담은 영상을 공식 유튜브 채널에 공개했다고 11일 밝혔다. 행사는 오픈AI가 주최하고 컴투스가 주관한 게임 개발 해커톤이다. 온라인 예선을 통과한 40개 팀이 참여했으며 현장에서는 코딩 에이전트 '코덱스(Codex)'를 활용해 주어진 주제로 5시간 안에 실제 플레이 가능한 게임을 만드는 방식으로 진행됐다. 오픈AI 행사 페이지에도 'Build with Codex, Play with Hive'를 슬로건으로 내걸고 코덱스로 제작한 게임에 하이브를 연결해 실제 서비스 단계까지 경험하도록 설계했다고 명시돼 있다. 하이브 액실의 핵심은 게임을 만든 뒤 필요한 백엔드 기능을 자연어로 연결하는 것이다. 개발자가 코덱스에 필요한 기능을 요청하면 로그인과 결제, 보안, 이용자 분석 등에 필요한 소프트웨어개발키트(SDK) 코드를 구현하고 운영자는 통합 콘솔에서 설정과 변경 이력을 관리하는 방식이다. 기존 '하이브 플랫폼'과의 차이도 여기에 있다. 하이브는 이미 인증과 빌링, 애널리틱스, 웹상점, 보안 등의 기능을 하나의 SDK와 관리 페이지에서 제공해왔다. 회사 측에 따르면 지금까지 250개 이상 게임에 적용됐으며 해당 게임의 누적 이용자는 9억명에 달한다. 하이브 액실은 이 기존 인프라에 AI를 통한 자연어 연동 방식을 더해 개발 과정 자체를 간소화하는 데 초점을 맞췄다. 송병준 컴투스 의장은 행사에서 "코덱스가 게임을 만드는 자유를 넓히는 만큼 하이브는 그 게임을 세상에 내놓는 자유를 넓혀야 한다"고 말했다. 최석원 컴투스플랫폼 대표도 현장 시연을 통해 AI로 게임을 만든 뒤 실제 출시와 라이브 서비스까지 연결하는 하이브 액실의 역할을 소개했다. 회사는 9월 중 정식 출시할 계획이지만 구체적인 출시일과 가격 정책은 아직 공개하지 않았다. 한편 시장 경쟁은 만만치 않다. 구글 파이어베이스는 로그인과 데이터 저장·분석 등 게임 백엔드 기능을 제공하고 있고 마이크로소프트 플레이팹도 인증과 이용자 데이터 분석 기능을 갖췄다. 아마존웹서비스(AWS)의 게임리프트는 글로벌 게임 서버 배포와 자동 확장에 강점을 두고 있다. 하이브 액실의 승부처는 자연어만으로 얼마나 안정적으로 기존 게임 서비스 기능을 연결할 수 있느냐다. AI가 게임 프로토타입을 만드는 시간을 줄여도 결제와 개인정보, 보안, 서버 운영에서 오류가 발생하면 실제 서비스로 이어지기 어렵다. 1인 개발자와 소규모 스튜디오가 별도의 전문 백엔드 인력 없이 어느 수준까지 게임을 운영할 수 있는지가 출시 이후 확인해야 할 지점이다.2026-09-11 16:09:55
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LG유플러스, 석·박사 인재 직접 만난다…기술 공유 행사 '유플텍플' 성료 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI)을 비롯해 소프트웨어(SW), 네트워크, 보안 등 핵심 기술 분야의 연구개발(R&D) 인재 확보에 속도를 내고 있다. 대학 석·박사 과정 인재와 교수진을 회사의 기술 현장으로 직접 초청해 실제 연구개발 과제와 기술 사례를 공유하는 등 대학 연구실과의 교류도 확대하고 있다. 9일 LG유플러스는 지난 7일 서울 강서구 마곡 사옥에서 '2026 U+ TECH PLUS(유플텍플)'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 지난 2023년 시작해 올해로 4회째를 맞았으며, LG유플러스 임직원과 석·박사 과정 인재, 교수 등 500여명이 참석했다. 이번 행사는 일반적인 채용 설명회와 달리 기업이 실제 업무에서 어떤 기술적 문제를 해결하고 있는지를 외부 인재에게 공개한 것이 특징이다. AI·SW·네트워크·보안·품질을 주제로 총 23개 세션이 진행됐으며, 각 분야 연구위원과 전문위원들이 연구개발 현황과 기술 혁신 사례를 소개했다. 참석자들은 현직 기술 전문가들을 통해 담당 업무와 직무에 필요한 역량, 경력 개발 과정 등을 직접 듣고 기업 연구개발 환경을 경험했다. 최근 생성형 AI 확산으로 AI 모델과 서비스 개발 역량이 중요해진 데 이어 이를 뒷받침할 소프트웨어와 데이터, 네트워크, 보안 기술까지 함께 요구되면서 기업들이 확보해야 할 기술 인재의 범위도 넓어지고 있다. 통신사 역시 네트워크 사업자에서 AI와 SW를 포함한 종합 기술 기업으로 역할을 확대하면서 관련 R&D 역량 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 특히 AI 분야에서는 새로운 서비스와 기술을 개발할 수 있는 고급 연구 인력 확보가 중요해지고 있다. 기업이 자체 AI 서비스를 고도화하는 과정에서 모델 개발과 데이터 처리, 알고리즘 최적화, 서비스 적용 등 다양한 전문 역량이 필요하기 때문이다. 대학에서 관련 연구를 수행하는 석·박사 인재와 기업 현장의 기술 전문가가 직접 만나는 자리를 마련한 것은 이 같은 인력 수요에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 산학협력 확대 역시 LG유플러스가 기술 인재 확보를 위해 추진하는 축이다. 대학 연구실에서 개발된 기술과 기업이 실제 서비스 현장에서 필요로 하는 기술 사이의 간극을 줄이고, 연구 단계부터 기업의 현업 과제를 접할 수 있도록 하면서 장기적인 공동연구 기반을 마련할 수 있기 때문이다. LG유플러스는 이번 행사를 계기로 주요 기술 분야 연구인재와 교류를 확대하고 대학 연구실과의 협력도 이어간다는 계획이다. 이번 행사에서는 조직문화와 네트워킹 프로그램도 함께 진행됐다. 참석자들은 LG유플러스 구성원에게 담당 업무와 직무 역량, 경력 개발 과정 등을 묻고 기업 연구개발 현장의 업무 방식과 조직문화를 확인했다. 기술 자체뿐 아니라 연구인력이 실제 어떤 환경에서 일하는지 보여주는 방식으로 기술인재와의 접점을 넓힌 것이다. 행사에 참여한 한 석·박사 과정생은 "현직자들이 실제 업무에서 다루는 기술 과제와 문제 해결 과정을 확인할 수 있었다"고 말했다. 또 다른 참석자는 "기업의 연구개발 환경과 기술 직무를 이해하는 계기가 됐다"고 평가했다.2026-09-09 09:00:00
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"AI가 개발 방식까지 바꾼다"…카카오, '이프카카오'서 기술 청사진 공개 [경제일보] 카카오가 인공지능(AI)을 기술 전략의 중심에 놓고 서비스와 개발 방식 전반을 바꾼다. 자체 AI 모델 '카나나'를 기반으로 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 고도화에 나서는 동시에 AI 주도 개발 수명 주기(AI-DLC)를 도입해 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신한다. AI 기술을 단순히 기존 서비스에 추가하는 것을 넘어 모델·서비스·개발환경까지 전반적인 전환에 나서는 것으로 분석된다. 7일 카카오는 내달 13일부터 14일까지 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오(if(kakao)26)' 컨퍼런스를 개최한다고 밝혔다. 올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 진행되며, 카카오가 기존에 축적한 연결의 경험에 AI를 접목해 이용자의 가능성을 확장하는 기술 비전과 함께 AI 시대에 필요한 책임과 안전성도 공유할 예정이다. 첫날 기조연설에는 정신아 카카오 대표가 나서 카카오의 AI 방향성과 이를 서비스에 적용하는 방안을 소개한다. 이어 디자인 총괄과 유니파이드 파운데이션 모델 성과 리더 등이 AI 서비스 경험 설계와 카나나 모델의 현재 및 향후 계획을 발표한다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 안전하고 책임 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 기술적 요건을 다룰 예정이다. 카나나의 고도화는 카카오 AI 전략의 핵심 축 가운데 하나로 평가된다. 카카오는 자체 AI 모델을 기반으로 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 맥락을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 서비스를 확대한다는 구상이다. 기존 카카오톡을 비롯한 플랫폼에 AI를 접목하는 데서 나아가 이용자가 원하는 일을 AI가 실제로 처리하도록 만드는 것을 목표로 구현되고 있다. AI 에이전트가 본격화되면 개발 방식 역시 달라지고 있다. AI가 특정 기능의 코드를 작성하는 수준을 넘어 서비스 기획과 개발, 테스트, 배포 등 전 과정에 관여하게 되면서 개발자는 직접 코드를 생산하는 역할에서 AI가 적절한 결과를 내도록 목표와 작업을 설계하고 결과를 검증하는 역할로 이동하고 있는 것이다. 카카오는 이 같은 변화를 'AI-DLC'를 통해 개발 현장에 적용한다고 설명했다. 둘째 날에는 AI 중심으로 개발 전 과정을 혁신하는 AI-DLC를 비롯해 거버넌스, 안정성과 인프라 등을 주제로 기술 세션을 진행할 예정이다. AI 활용을 일부 개발 도구에 한정하지 않고 소프트웨어 개발 수명 주기 전반으로 확대하겠다는 것으로 풀이된다. 카카오와 계열사 개발자들이 참여하는 기술 세션도 양일간 50여개가 마련된다. AI 방향성과 모델·에이전트뿐 아니라 상생과 성장, 안정성과 인프라 등을 주제로 실제 서비스와 개발 현장에서 쌓은 경험을 공유한다. 단순히 AI 모델 성능을 소개하기보다 이를 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 필요한 기술과 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다. AI 기술 확산과 함께 책임과 안전성도 주요 의제로 제시됐다. 카카오는 AI가 서비스와 이용자의 일상에 미치는 영향이 커질수록 오류와 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 기술적 통제가 중요하다고 보고 관련 거버넌스와 운영 체계를 함께 논의할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 새로운 기능 하나로 추가하는 것이 아니라 서비스 운영 방식과 기술 조직의 일하는 방식까지 변화시키려는 전략으로 풀이된다. AI 모델을 개발하는 것과 별개로 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 지속적으로 개선하기 위한 개발 인프라와 검증 체계가 필요하기 때문이다. 특히 카나나와 AI 에이전트가 서비스 차원의 변화라면 AI-DLC는 내부 개발 조직의 변화에 해당한다. 이용자에게 제공하는 AI 경험과 이를 만드는 개발 과정에 동시에 AI를 적용함으로써 기술 개발과 서비스 출시 속도를 높이고, AI 활용 역량을 조직 전체로 확산시킨다는 구조다. 이번 이프카카오는 카카오가 AI를 어떤 기술로 바라보고 있는지를 보여주는 무대가 될 전망이다. 카나나와 AI 에이전트를 통해 이용자에게 제공하는 서비스 경험을 바꾸고, AI-DLC를 통해 개발자와 조직의 일하는 방식까지 전환하면서 AI를 카카오의 기술 전략 전반에 적용하고 있는 것으로 평가된다. 이프카카오는 누구나 참가할 수 있으며, 오는 28일 낮 12시까지 이프카카오 공식 홈페이지를 통해 무료로 신청 가능하며, 신청자 중 추첨을 통해 최종 참가자를 선정하고, 선정 결과는 내달 1일 이후 이프카카오 공식 카카오톡 채널로 개별 안내한다. 기조연설을 포함한 주요 세션은 공식 홈페이지에서 온라인으로 생중계하며, 행사 종료 후에는 전체 세션 영상을 VOD로 공개할 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 '이프카카오'는 카카오가 쌓아온 연결의 경험에 AI 기술을 더해 만들어갈 새로운 가치를 제시하고, 그 기술이 어떤 기준과 책임 위에서 작동해야 하는지 함께 공유하는 자리"라며 "앞으로도 신뢰할 수 있는 기술과 AI 운영 경험을 바탕으로 카카오의 본질인 연결을 더욱 안전하고 가치 있게 확장해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 14:23:02
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"코드 71% 늘고 개발시간 절반↓"…놀유니버스, AI로 일하는 방식 바꾼다 [경제일보] AI 활용이 기업의 업무 방식을 바꾸면서 여행·여가 플랫폼 업계에서도 인공지능(AI)을 조직 전반에 내재화하려는 움직임이 본격화하고 있다. 놀유니버스는 개발 생산성 개선 등 실제 업무 성과를 기반으로 AI 활용 범위를 기획·디자인·QA·운영 등으로 확대하고, 구성원 개개인의 AI 활용 경험을 전사 자산으로 축적하는 방식으로 AI 전환(AX)에 속도를 내고 있으며, 사내 업무에서 축적한 AI 활용 경험을 고객용 서비스까지 연결하고 있다. 3일 놀유니버스에 따르면 회사가 최근 3개월간 개발 조직의 업무 지표를 전년 동기와 비교한 결과, AI 활용 이후 개발 생산성이 크게 향상된 것으로 나타났다. 개발자 1인당 작성한 코드량은 71% 증가했으며 코드 작성부터 실제 서비스에 반영되기까지 걸리는 시간은 절반 이상 줄었다. 동료 검토 이후 최초 승인을 받기까지 걸리는 시간도 41% 단축됐고, 수정 작업으로 코드를 다시 작성하는 비율은 12% 감소했다. 놀유니버스는 해당 성과를 특정 개발자나 조직의 AI 활용 사례로 남겨두지 않고 전사적인 업무 방식으로 확산하고 있다고 설명했다. AI를 잘 활용하는 일부 직원의 개인 역량에 의존하는 것이 아니라 업무 과정에서 만들어진 AI 활용법과 노하우를 조직 차원에서 공유하고 재사용할 수 있도록 시스템화하는 전략이다. 이번 AX 성과를 전사적으로 확대하기 위해 놀유니버스는 지난 7월 사내 AI 전환 통합 포털 'NOL AX 허브'를 구축했다. 기존에는 조직별로 개별적으로 활용하던 AI 업무 사례를 한곳에서 확인하고 다른 업무에 재활용할 수 있도록 연결했다. AI 도구 활용 가이드와 교육 정보도 함께 제공해 구성원들이 업무 특성에 맞는 AI 활용법을 찾을 수 있도록 설계했다. NOL AX 허브를 중심으로 AI 활용 영역도 개발 조직 밖으로 넓어지고 있다. 기획·개발·디자인·QA·운영·비즈니스 서포트 등 다양한 직군에서 각 업무에 맞는 AI 활용 사례가 축적되고 있으며, 회사는 구성원들이 직접 우수 사례를 발굴하고 공유하는 구조를 만들어 AX 확산 속도를 높인다는 계획이다. 실제 업무에도 AI가 직접 투입되고 있다. 놀유니버스는 AI 투입의 대표적인 사례로 항공 소스코드와 데이터베이스(DB), API를 실시간으로 조회·분석하는 AI 어시스턴트를 꼽았다. 기존에는 관련 정보를 확인하기 위해 개발자의 도움을 받아야 했던 업무를 담당자가 AI를 활용해 직접 확인할 수 있도록 업무 방식을 바꿨다. 보안 업무에도 AI를 적용했다. 임직원을 대상으로 하는 악성 메일 모의 훈련에 필요한 템플릿을 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 자동 생성하고 훈련 과정까지 자동화하는 시스템을 구축했다. AI를 단순한 문서 작성이나 검색 도구로 활용하는 데 그치지 않고 반복적인 업무 프로세스 자체를 자동화하는 방향으로 활용 범위를 넓힌 것이다. 특히 개발자 1인당 코드량이 늘어나는 동시에 서비스 반영까지 걸리는 시간과 최초 코드 승인 시간이 줄어든 것으로 나타났다. AI가 코드 작성뿐 아니라 개발 과정 전반의 효율화에 활용되고 있으며, 개발 조직의 생산성 개선도 이 같은 AX 전환이 단순한 실험 단계에 머물지 않고 실제 업무 성과로 이어지고 있는 것으로 평가된다. 향후 놀유니버스는 구성원이 직접 우수 AI 활용 사례를 선정하고 시상하는 '엔지니어링 AX 어워즈'도 운영할 계획이다. 실제 업무에서 생산성을 높이거나 반복 업무를 줄인 사례를 발굴해 전사로 확산하면서 AI 활용을 일회성 캠페인이 아닌 지속적인 업무 개선 과정으로 정착시키겠다는 취지다. 놀유니버스는 지난해 12월 선보인 대화형 상품 추천 서비스 'AI 노리'를 통해 이용자와 대화하면서 여행 상품을 추천하는 방식으로 기존 검색 중심의 상품 탐색 경험에 AI를 접목했고, 이어 지난 7월에는 AI 큐레이션 서비스 '발견'을 출시하며 AI 활용 영역을 콘텐츠 추천으로 AX 전략을 확대하고 있다. 사내에서 축적한 AI 활용 역량을 여행·여가 서비스를 고도화하는 데 활용하며 고객 경험으로 연결하고 있다. 특히 여행·여가 플랫폼은 검색과 예약, 이용 후기 등 이용자 행동 데이터가 풍부한 만큼 AI를 활용한 개인화 추천과 콘텐츠 자동화가 서비스 경쟁력을 좌우할 것으로 분석된다. 상품의 종류와 정보가 방대한 만큼 이용자가 원하는 상품을 얼마나 빠르게 찾아주느냐가 중요한 요소로 꼽히며, AI가 검색과 추천, 콘텐츠 제작 과정에 개입하면서 플랫폼의 서비스 운영 방식 자체가 달라질 수 있다. 놀유니버스는 향후 구성원의 AI 활용 경험을 지속적으로 축적하면서 업무 생산성과 고객 경험을 동시에 개선한다는 계획이다. AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고 구성원이 직접 활용법을 만들고 이를 조직 전체가 공유하는 체계를 구축해 AX를 기업의 일하는 방식으로 정착시키겠다는 전략이다. 김영진 놀유니버스 최고기술책임자는 "AI를 일부 조직이나 직무의 도구가 아닌 구성원 누구나 일상적으로 활용하는 업무 방식으로 정착시키는 데 집중하고 있다"며 "구성원들의 다양한 AI 활용 경험과 노하우를 전사 자산으로 축적하고 이를 실제 업무 생산성 향상은 물론 고객이 체감할 수 있는 서비스 혁신으로 연결해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-09-03 08:26:59
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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.2026-09-01 11:32:37
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"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
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AWS, AI 기반 개발·마이그레이션 기능 공개…스타트업 생태계 공략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 스타트업의 개발 속도가 빨라지는 가운데 아마존웹서비스(AWS)가 AI 기반 개발 지원과 클라우드 전환 기능을 잇달아 공개하며 스타트업 생태계 공략을 강화한다. 기술 구현부터 인프라 이전까지 AI가 지원하는 환경을 구축해 창업 초기 기업의 개발 생산성을 높이고 AWS 생태계 유입을 확대하려는 전략으로 풀이된다. 6일 AWS는 스타트업을 위한 AI 기반 신규 기능인 'AWS 스타트업 어드바이저'와 AI 기반 마이그레이션 기능을 출시했다고 밝혔다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천명의 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)가 축적한 노하우와 AWS에서 운영되는 35만개 이상의 스타트업 지원 경험을 기반으로 개발된 AI 빌더 어시스턴트로 알려졌다. AWS는 해당 기능이 사용자의 기술 스택과 기업 성장 단계에 맞춰 비용 관리와 보안 설정, AWS 서비스 선택, 인프라 구성 등을 추천하며 개발 과정 전반을 지원한다고 설명했다. 특히 AWS 액티베이트 프로그램에 참여한 스타트업은 크레딧 잔액과 사용 현황까지 함께 관리할 수 있어 초기 클라우드 비용 부담을 줄일 수 있도록 설계됐다. AWS는 기술 창업자뿐 아니라 개발 경험이 부족한 비기술 창업자도 보다 쉽게 서비스를 구축할 수 있도록 지원 범위를 확대했다고 강조했다. 함께 공개한 AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 클라우드와 온프레미스 환경의 인프라와 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 이전하는 과정을 자동화한다. 기업의 기술 환경을 분석해 서비스 매핑과 비용 산정, 아키텍처 설계, 크레딧 지원 여부, 이전 일정 등을 포함한 맞춤형 이전 계획을 제시하며 기존 수주에서 수개월이 걸리던 이전 작업을 며칠 수준으로 단축하는 것이 목표다. AI 에이전트가 인프라 프로비저닝과 데이터 이전, 환경 설정, 테스트까지 지원하는 것도 특징이다. 필요에 따라 AWS 전문가나 파트너사와 협업해 이전 프로젝트를 진행할 수 있도록 지원 체계도 마련했다. 특히 AWS는 이번 기능을 통해 경쟁 클라우드에서 AWS로 이전하는 수요도 적극 공략할 계획이다. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 기반 쿠버네티스 워크로드는 '아마존 EKS'와 'ECS', 'AWS 파게이트'로 이전할 수 있으며, 'PostgreSQL'과 'MySQL' 데이터베이스는 '아마존 RDS'와 '아마존 오로라', 구글 클라우드 스토리지는 '아마존 S3'로 이전을 지원한다. AI 서비스 이전도 지원 범위를 넓혔다. 앤트로픽, 제미나이, 오픈AI 기반 대규모 언어 모델(LLM) 추론 환경을 '아마존 베드록'으로 이전할 수 있도록 지원해 기업들이 AI 개발 환경을 보다 쉽게 AWS 생태계로 옮길 수 있도록 돕는다. AWS는 이번 기능 출시를 계기로 스타트업의 아이디어 구상부터 제품 개발, 서비스 운영, 클라우드 확장까지 전 과정을 지원하는 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 계획이다. AI를 활용해 개발과 인프라 구축의 진입 장벽을 낮추는 동시에 스타트업이 초기 단계부터 AWS 서비스를 활용하도록 유도해 장기 고객 기반을 확대하겠다는 전략이다. AWS 관계자는 "AWS는 스타트업이 아이디어 구상부터 제품 개발, 시장 출시 및 수익 창출에 이르는 전 과정을 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"며 "AWS는 컴퓨팅, AI, 데이터베이스 및 보안 분야에 걸쳐 240개 이상의 서비스를 제공하며, 'AWS 마켓플레이스'를 통해 스타트업이 보다 빠르게 고객을 확보하고 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.2026-07-06 14:51:44
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SK AX, 한국전력기술과 맞손…발전소 설계부터 AI 전환 나선다 [경제일보] SK AX가 한국전력기술과 손잡고 발전·에너지 산업 전반의 인공지능 전환(AX)에 나선다. 발전소 설계부터 프로젝트 관리, 운영, 유지보수까지 AI를 적용해 업무 효율성과 운영 안정성을 높이는 한편, 해상풍력 등 미래 에너지 분야에서도 AI 기반 사업 모델을 확대한다는 전략이다. 2일 SK AX는 경기 성남시 SK U타워에서 한국전력기술과 '발전·에너지 산업 분야 AX 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약식에는 김완종 SK AX 사장과 김태균 한국전력기술 사장을 비롯한 양사 주요 경영진이 참석해 협력 방안을 논의했다. 한국전력기술은 국내 유일의 발전소 종합설계기관으로 원자력발전소를 비롯해 화력과 신재생에너지 발전소 설계 기술을 보유하고 있다. 최근에는 소형모듈원전(SMR)과 재생에너지 분야 확대에 맞춰 AI를 활용한 업무 혁신을 추진하고 있으며, SK AX는 AI 플랫폼과 구축 역량을 바탕으로 이를 지원할 예정이다. 양사는 이번 협력을 통해 경영관리 등 백오피스 업무뿐 아니라 발전소 설계와 운영, 유지보수 등 핵심 사업 영역까지 단계적으로 AI를 적용할 계획이다. 단순 업무 자동화를 넘어 발전 산업 전 과정에서 AI가 의사결정을 지원하고 업무 생산성을 높이는 체계를 구축하는 것이 목표다. 우선 SK AX의 AI 기반 프로젝트 관리 플랫폼인 'AXgenticWire AiPMO'를 도입해 발전 프로젝트의 제안과 착수, 일정 및 비용 관리, 리스크 점검, 성과 관리 등을 지원한다. AI가 프로젝트 진행 상황과 주요 산출물을 분석해 일정 지연 가능성과 위험 요소를 사전에 파악함으로써 프로젝트 운영 효율을 높일 전망이다. 노코드 기반 AI 에이전트 개발 플랫폼인 'AXgenticWire NPO Agent Builder'도 도입한다. 이를 통해 현업 직원들이 별도의 개발 과정 없이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들어 기술 문서 검색과 요약, 설계 자료 검토, 프로젝트 이슈 분석 등 반복 업무에 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 양사는 발전·에너지 산업에 특화된 AI 활용 과제도 공동 발굴한다. 발전량 예측과 예지정비, 자산관리 기능을 통합한 해상풍력 운영·유지보수(O&M) 플랫폼을 공동 개발하고, AI 스마트 관제 시스템과 해상풍력 최적 설계 기술도 함께 추진할 계획이다. 향후 국내 해상풍력 사업뿐 아니라 글로벌 프로젝트까지 사업화를 확대한다는 방침이다. IT 업계에서는 발전·에너지 산업이 방대한 설계 데이터와 복잡한 운영 체계를 기반으로 하는 만큼 AI 활용 효과가 큰 분야로 평가하고 있다. 최근에는 생성형 AI와 AI 에이전트를 활용해 설계 검토 시간을 단축하고 설비 이상을 사전에 예측하는 등 운영 효율을 높이려는 시도가 국내외에서 확대되고 있다. SK AX 역시 이번 협력을 계기로 산업 AX 사업을 에너지 분야까지 확대하며 AI 기반 산업 혁신 사업을 강화할 계획이다. 발전 산업에서 축적한 AI 적용 경험을 바탕으로 다양한 산업군으로 AX 사업을 확장하고 국내 에너지 산업의 디지털 경쟁력 강화에도 기여한다는 전략이다. SK AX 관계자는 "이번 협약은 양사의 전문성을 바탕으로 발전·에너지 산업 전반의 AX 혁신 모델을 만들어 가는 출발점으로, AX 사업 협력 범위를 지속 확대해 에너지 분야 국가경쟁력 강화에도 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 17:39:47
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AWS, 'AI 공동 구축' 시대 연다…FDE 조직에 10억 달러 투자 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 고객사에 전문 인공지능(AI) 엔지니어를 직접 투입해 에이전트형 AI 시스템을 함께 개발하는 전담 조직을 신설하며 AI 구축 시장 공략을 강화한다. 기업들의 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스 전반으로 확대되는 가운데 클라우드 서비스 제공을 넘어 AI 구축 파트너 역할까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 2일 AWS는 고객사에 전문 AI 엔지니어를 배치해 에이전트형 AI 솔루션을 공동 개발하고 신속하게 상용화하는 전담 조직 'AWS 전방배치 엔지니어링'을 출범한다고 밝혔다. AWS는 해당 조직 운영과 기술 개발을 위해 총 10억 달러(약 1조5000억원)를 투자할 계획이다. AWS FDE는 고객사 내부에 AWS 엔지니어가 직접 투입돼 비즈니스와 엔지니어링, 보안 조직과 함께 AI 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 고객의 데이터와 업무 프로세스, 거버넌스를 기반으로 실제 운영 가능한 에이전트형 AI를 설계하고 구축하는 방식으로 설계됐다. 특히 AWS는 에이전트형 AI를 중심으로 개발 과정을 재구성해 구축 기간을 기존 수 개월에서 수일 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다. AI가 소프트웨어 개발 과정 전반을 지원하고 엔지니어가 이를 검증하는 AI 기반 개발 체계를 적용해 개발 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 기존 컨설팅 사업이 프로젝트 종료와 함께 지원이 끝나는 방식이었다면 AWS FDE는 고객이 자체적으로 AI 시스템을 운영할 수 있는 역량을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 프로젝트 종료 이후에도 고객이 독립적으로 AI 서비스를 고도화할 수 있도록 운영 체계와 엔지니어링 노하우, 관련 문서를 함께 이전하는 것이 특징이다. 이를 위해 AWS는 기업 내부 데이터를 연결하고 관리하는 시맨틱 레이어와 지식 그래프를 구축해 조직의 업무 지식이 특정 인력에 의존하지 않고 AI 시스템 안에 축적되도록 지원한다. 또한 하드웨어 기반 격리 기술과 종단 간 암호화를 적용해 고객 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보안 체계도 강화했다. AWS는 AI 사업 전략을 클라우드 인프라 제공에서 AI 구축과 운영 지원으로 확대하고 있다. 최근 기업들이 개별 AI 활용 사례를 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 전환을 추진하면서 기술 지원뿐 아니라 조직과 운영 방식까지 함께 변화시키는 수요가 증가하고 있다는 판단으로 풀이된다. 앞서 AWS는 미국 프로 풋볼 리그(NFL)를 비롯해 미국 프로 농구(NBA), 사우스웨스트 항공, 콕스 오토모티브, 리코 등과 협력해 AI 서비스를 구축해온 바 있다. NFL과는 팬 대상 생성형 AI 서비스인 'NFL 판타지 AI'와 'NFL IQ'를 수주 내 상용화했으며, BMW와는 커넥티드 차량 서비스 장애를 줄이는 AI 시스템을 구축했다. 제조 기업 제이빌과 차량 공유 플랫폼 리프트 등에서도 AI 기반 업무 혁신 프로젝트를 진행했다. AWS는 앞으로 금융과 공공, 정부, 규제 산업 등 보안과 거버넌스 요구가 높은 분야를 중심으로 FDE 조직을 확대 운영할 계획이다. AWS는 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템에 적용하는 사례가 늘어나는 만큼 AI 구축과 운영 전반을 지원하는 서비스 수요도 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 게리 브랜틀리 NFL 최고정보책임자는 "팬을 위한 새로운 디지털 경험을 만들기 위해 AWS FDE와 협력해 엔지니어들이 우리 팀과 함께 작업했고, 불과 몇 주 만에 상용 서비스를 출시할 수 있었다"며 "이러한 협력으로 팬이 그 어느 때보다 NFL 데이터와 상호작용할 수 있는 'NFL 판타지 AI', 'NFL IQ' 등 새로운 팬 대상 서비스를 선보였으며, 팬과 방송사의 반응은 첫날부터 확인할 수 있었다"고 말했다.2026-07-02 16:59:57
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![[김아령의 오토세이프] 벤츠·애스턴마틴 리콜…휠 볼트·에어백·서스펜션 결함](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/22/20260522112036461310.jpg)
벤츠·애스턴마틴 리콜…휠 볼트·에어백·서스펜션 결함 자동차 안전 조치는 제때 확인하지 못해 시정 기회를 놓치는 경우가 많습니다. [김아령의 오토세이프]는 국내 리콜 및 무상점검 정보를 매주 정리해 소비자가 필요한 조치를 빠르게 확인할 수 있도록 돕겠습니다. <편집자 주> [경제일보] 메르세데스-벤츠코리아와 브리타니아오토가 휠 볼트, 에어백, 서스펜션 관련 결함으로 리콜에 들어갔다. 일부 차량은 충돌 시 에어백이 정상적으로 전개되지 않을 가능성이 제기됐고, 일부는 주행 중 조향 안정성에 영향을 줄 수 있는 결함이 확인됐다. 23일 국토교통부 자동차리콜센터에 따르면, 메르세데스-벤츠코리아는 전기 SUV 'G580' 226대에 대해 휠 볼트 관련 제작결함으로 시정조치를 실시한다. 대상 차량 생산기간은 2024년 6월 20일부터 2025년 8월 22일까지다. 벤츠는 개발 과정 편차로 인해 전기차 모델의 증가된 차량 중량과 높은 토크 부하에 적합한 휠 볼트가 적용되지 않았을 가능성이 확인됐다고 설명했다. 전기차 특유의 높은 하중과 구동 토크를 볼트가 견디지 못할 경우 주행 중 휠 볼트가 풀리며 바퀴 체결력이 약해질 수 있고, 주행 안정성이 떨어져 충돌 위험이 높아질 수 있다는 설명이다. 벤츠는 이와 함께 GLE 450 4MATIC, GLE 350 4MATIC, GLS 450 4MATIC 등 총 15대에 대해서도 조수석 에어백 결함으로 리콜을 실시한다. 차종별 대상 대수는 GLE 450 4MATIC 9대, GLE 350 4MATIC 4대, GLS 450 4MATIC 2대다. 생산기간은 2026년 2월 9일부터 2월 18일까지다. 벤츠는 공급업체 생산 공정 편차로 인해 특정 조수석 에어백에 요구사항을 충족하지 않는 쿠션 소재가 장착됐을 가능성이 있다고 설명했다. 이 경우 충돌 사고 발생 시 에어백이 의도한 방식대로 전개되지 않을 수 있으며, 자동차 및 자동차부품 안전 기준을 충족하지 못할 가능성이 있다고 밝혔다. 해당 차량은 조수석 에어백 교체 방식으로 시정조치를 진행한다. 브리타니아오토는 애스턴마틴 DBX, DBX707, DBX S 등 총 185대에 대해 후방 하부 서스펜션 암 및 후방 토크 리액션 링크 볼트 관련 결함으로 리콜을 실시한다. 차종별 대상은 DBX 120대, DBX707 64대, DBX S 1대다. 생산기간은 2020년 7월 16일부터 2025년 7월 30일까지다. 브리타니아오토는 설계 기준보다 직경이 작게 제작된 볼트가 적용되면서 토크 반력 링크의 핀이 후방 하부 서스펜션 암에서 이탈할 수 있다고 설명했다. 이 경우 조인트에 작용하는 토크 모멘트가 증가해 후방 하부 서스펜션 암 주조 부품에 균열 또는 파손이 발생할 수 있으며, 차량 조향에 영향을 주거나 후방 브레이크 및 다른 서스펜션 부품 손상으로 이어질 가능성도 있다고 밝혔다. 시정 방법은 후방 하부 서스펜션 암의 손상 여부를 점검하고, 후방 토크 리액션 링크 볼트를 교체한다. 필요 시 후방 하부 서스펜션 암 전체 교체도 실시할 예정이다. 소유주는 자동차 리콜센터에서 차량번호 또는 차대번호(VIN) 입력을 통해 리콜 대상 여부를 확인할 수 있으며, 제작사 안내문 수령 전이라도 조회 및 예약이 가능하다. 시정 조치는 무상으로 진행되며 서비스 센터별 예약 수요·부품 리드 타임에 따라 조치 기간이 달라질 수 있다. 리콜 대상 차량 보유자에게는 제작사 및 서비스 센터 안내를 통해 개별 조치가 진행된다.2026-05-23 08:00:00
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