검색결과 총 13건
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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로
[경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.
2026-10-15 16:56:38
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SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법
[경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-13 08:12:30
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SKT, 2300만 고객 기반 'AI 관문' 노린다…통신·인프라 묶어 새 성장축 구축
[경제일보] SK텔레콤이 통신에서 확보한 2300만 고객 기반을 AI 서비스와 데이터센터 사업으로 연결하는 성장 전략을 내놨다. 기업과 개인의 AI 사용을 적합한 모델·인프라로 연결하는 ‘토큰 게이트웨이’를 추진한다. 통신 고객 접점에서 AI 수요를 모으고, 자체 플랫폼과 연산 인프라로 이를 처리하는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 정재헌 최고경영자(CEO)는 전날 서울 SKT타워에서 구성원 대상 타운홀을 열고 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표했다. 통신, AI 서비스, AI 인프라를 AI 기술과 인공지능 전환(AX)이라는 공통 동력으로 연결하는 것이 핵심이다. 정 CEO는 “AI 경쟁의 축이 모델과 인프라를 넘어 토큰을 안정적으로 생성·공급·활용하는 생태계로 확대되고 있다”며 “통신과 AI 역량을 응집해온 SKT에는 새로운 성장 기회”라고 말했다. 이번 전략의 배경에는 기존 사업의 수익 기반을 유지하면서 AI 사업을 키워야 하는 성장 과제가 있다. 올해 2분기 SKT의 연결 매출은 4조3591억원으로 전년 동기보다 0.5% 증가했다. 같은 기간 AI 데이터센터 매출은 가동 확대에 힘입어 92.5% 늘어난 1362억원을 기록했다. 회사 전체 매출이 완만하게 증가하는 가운데 AI 인프라 사업은 빠르게 성장하고 있다. 투자 규모도 커지고 있다. SKT는 지난 6월 엔비디아와 AI 클라우드 협력 계획을 발표했고, 7월에는 대규모 AI 데이터센터 개발을 전담하는 SK하이퍼를 설립했다. 8월에는 SK브로드밴드의 데이터센터·해저케이블 사업을 분할해 SK호라이즌을 신설하는 계획과 함께 3조800억원 규모의 지분 투자 계약을 발표했다. 이번 성장 기어 전략은 이렇게 확대하는 공급 기반을 고객의 AI 이용 수요와 연결하는 방향을 제시했다. 토큰은 AI가 문장 등을 처리하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스의 사용량과 비용을 계산하는 기준으로도 쓰인다. AI를 실제 업무에서 반복적으로 활용할수록 모델을 구동하는 연산 자원과 비용 관리가 중요해진다. 기업에는 업무에 적합한 모델을 고르고 사용 현황을 관리하는 기능이 필요하다. 글로벌 클라우드 기업들도 이 영역을 사업화하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록은 동일한 모델 계열 안에서 요청별 응답 품질과 비용을 고려해 모델을 선택하는 기능을 제공한다. AI를 제공하는 경쟁에 사용 효율을 관리하는 경쟁이 더해지는 흐름이다. SKT가 추진하는 토큰 게이트웨이는 기업과 고객의 AI 사용 패턴을 관리하고 최적의 모델·인프라로 연결하는 관제센터 역할을 한다. 회사는 2300만 고객과 결제 체계, 다양한 모델을 제공할 수 있는 플랫폼을 강점으로 제시했다. 이용자가 AI를 선택하고 사용하는 접점을 확보해 인프라 투자와 서비스 사업을 연결하려는 구상으로 풀이된다. 이 방향은 기존 AI 인프라 전략에서도 드러났다. 정석근 SKT AI CIC장은 지난 8월 회사 뉴스룸 인터뷰에서 앞으로 고객이 토큰을 요구하게 될 것이라며, 이를 만들어낼 인프라와 효율화 기술을 직접 확보하는 것이 통신 사업의 새로운 동력이 될 수 있다고 설명했다. 이번 발표는 고객의 AI 사용을 관리·연결하는 사업을 구체적으로 제시했다는 점에서 그 연장선에 있다. 통신 사업에는 AI 기반 초개인화와 AI 친화형 자율 네트워크를 적용한다. 고객별 이용 특성에 맞춰 서비스를 개선하고 AI 확산에 필요한 네트워크 경쟁력을 확보할 계획이다. 정 CEO는 AI가 통신의 초개인화·보안·차세대 네트워크 과제를 해결하고, 통신은 AI를 고객과 산업 전반으로 확산하는 기반이 될 수 있다고 강조했다. AI 서비스 사업은 기업과 개인 고객을 아우르며 서비스 구현부터 운영까지 지원하는 방향으로 추진한다. 네트워크와 모델·서비스 역량을 활용해 국방·공공 AI, 산업 특화 AI, ‘모두의 AI’ 등으로 사업 영역을 확대한다. 인프라 사업은 SK호라이즌과 SK하이퍼가 역할을 나누는 구조다. 내년 1분기 분할·신설을 목표로 추진 중인 SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영·확장과 해저케이블 사업을, SK하이퍼는 대규모 신규 데이터센터 개발을 담당한다. SKT는 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄의 투자를 통해 인프라 확장 재원을 확보할 계획이다. 엔비디아와 협력하는 AI 팩토리는 내년 상용 서비스 개시를 목표로 단계적으로 확장한다. 양사는 칩과 시스템, 운영 소프트웨어를 함께 설계·최적화해 토큰 생성 비용과 전력당 처리 성능을 개선할 방침이다. 토큰 게이트웨이가 AI 이용을 적합한 모델과 인프라로 연결한다면, AI 팩토리는 이를 처리할 연산 기반을 제공하는 구조다. 조직 운영도 바꾼다. 정 CEO는 반복 업무 자동화와 업무 속도 개선에 이어 업무 방식과 조직 구조를 AX 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. SKT는 조만간 사내 공모를 통해 다양한 경험과 역량을 갖춘 구성원을 핵심 성장 사업에 배치할 계획이다. 정 CEO는 “통신과 AI는 함께 맞물려 SKT의 미래를 만들어가는 하나의 성장 엔진”이라며 “AX를 기반으로 조직 생산성과 시너지를 극대화하고 성장의 속도를 높이는 원팀 문화를 이어가자”고 당부했다.
2026-10-09 10:33:05
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데이터브릭스, '로우 제로' 인수…스프레드시트까지 업무 플랫폼으로
[경제일보] 데이터브릭스가 인공지능(AI) 코워커 '지니'에 스프레드시트를 결합하며 기업용 AI의 활용 범위를 넓힌다. 단순히 데이터를 질문하고 답을 받는 데서 나아가 재무·영업·운영팀이 익숙한 스프레드시트 환경에서 데이터를 직접 분석하고 모델링하도록 지원한다는 구상이다. 30일 데이터브릭스는 스프레드시트 플랫폼 '로우 제로'를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 데이터브릭스의 AI 코워커 지니에 스프레드시트 기능을 통합하고, '지니 온톨로지', '유니티 카탈로그', '유니티 게이트웨이'를 기반으로 데이터에 대한 보안과 거버넌스를 함께 관리할 계획이다. 지니는 기업의 데이터에 자연어로 질문하고 분석 결과를 얻는 AI 경험을 제공하는 제품이다. 데이터브릭스는 지니를 통해 마진 변화 원인을 분석하거나 영업 파이프라인의 잠재 기회를 정리하는 등 비즈니스 업무를 지원해왔다. 데이터브릭스는 로우 제로를 결합해 이용자에게 대화형 환경에서 데이터 탐색을 시작한 뒤 스프레드시트로 이동해 피벗, 모델링, 시각화 등 더 구체적인 작업을 이어갈 수 있도록 구현할 계획이다. 이번 인수에서 데이터브릭스가 주목한 것은 스프레드시트의 높은 활용도와 동시에 존재하는 관리 문제다. 스프레드시트는 오랜 기간 기업의 대표적인 분석 도구로 활용돼 왔지만, 데이터가 파일 형태로 복사·이동되면서 어느 데이터가 최신인지, 누가 접근할 수 있는지, 어떤 경로로 만들어졌는지 등을 중앙에서 관리하기 어려운 경우가 생기는 것으로 꼽힌다. 데이터브릭스는 관리되지 않은 스프레드시트 파일을 '스프레드마트'라고 표현하며, 기업에서 데이터가 플랫폼 밖으로 빠져나갈 때 새로운 비관리 데이터 파이프라인이 만들어질 수 있다고 지적했다. AI 에이전트 활용이 늘어나면서 이 문제는 더욱 중요해질 것으로 평가된다. 에이전트가 기업 데이터를 직접 분석하고 모델링하거나 업무를 수행하려면 데이터의 출처와 품질뿐 아니라 어떤 사용자가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 에이전트가 어떤 작업을 수행했는지를 확인할 수 있어야 하기 때문이다. 데이터브릭스는 로우 제로를 통해 사용자 권한에 따라 쿼리를 실행하고, 신뢰할 수 있는 실시간 데이터 소스를 자동으로 갱신하는 한편 데이터 내보내기를 제한하고 상호작용을 추적·감사할 수 있도록 한다는 방침이다. 에이전트가 수행한 작업을 사람이 다시 확인할 수 있도록 한 점도 특징이다. 로우 제로의 에이전트 도구를 이용하면 스프레드시트에서 AI가 수행한 작업을 직접 확인할 수 있으며, 작업 과정과 결과를 스프레드시트의 수식과 처리 방식에 기반해 해석하고 감사할 수 있다. AI가 내놓은 결과를 단순히 받아들이는 것이 아니라 기존 업무 방식 안에서 검증할 수 있도록 한 것이다. 앞서 데이터브릭스는 기존 스프레드시트와의 연결을 강화해온 바 있다. 데이터브릭스는 지난 10일 마이크로소프트 엑셀 애드인을 정식 출시해 엑셀에서 자사 데이터에 접근하고 SQL 쿼리와 피벗테이블을 수행하거나 데이터를 다시 유니티 카탈로그에 기록할 수 있도록 구축했다. 지난달부터는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 '지니 원'을 활용해 자연어로 데이터를 조회하는 기능도 제공하고 있다. 이런 기존 기능과 별도로 로우 제로를 인수한 것은 데이터브릭스가 단순히 기존 스프레드시트에 데이터를 연결하는 수준을 넘어 스프레드시트 자체를 데이터·AI 플랫폼 안의 업무 환경으로 가져가려는 구상으로 풀이된다. 로우 제로는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 익숙하게 사용하던 수식과 피벗, 키보드 단축키 등을 지원하면서도 주요 데이터 소스에 직접 연결할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 이를 통해 기존 업무 방식의 편의성과 자사 데이터 플랫폼의 거버넌스를 함께 제공한다는 구상이다. 특히 데이터브릭스는 지니를 데이터에 대해 답하는 AI에서 재무·운영·영업·마케팅 담당자가 실제 업무를 수행하는 AI 코워커로 확장하고 있다. 웹뿐 아니라 데스크톱과 모바일 환경에서도 로우 제로를 활용하도록 해 데이터 탐색부터 분석, 모델링, 협업까지 하나의 흐름으로 연결한다는 계획이다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊숙이 들어갈수록 데이터 접근 권한과 작업 이력을 관리하는 문제도 기업용 AI 경쟁의 핵심 요소로 떠오를 전망이다. 데이터브릭스는 지니 온톨로지를 통해 기업 내부의 데이터와 업무 맥락을 연결하고, 유니티 카탈로그와 유니티 게이트웨이를 통해 데이터 접근과 AI 사용 환경에 거버넌스를 적용하는 구조를 구축해왔다. 이번 인수는 여기에 사람이 실제 업무에서 사용하는 스프레드시트 환경을 추가하는 것으로, AI와 데이터 플랫폼 사이의 접점을 넓히는 움직임으로 분석된다. 패트릭 웬델 데이터브릭스 공동 창업자 겸 엔지니어링 부문 부사장은 "지니는 모든 지식 근로자가 더 생산적으로 일하고 더 큰 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다"며 "재무, 운영, 시장 진출 분야의 더 많은 팀이 지니를 도입하고 있는 만큼, 스프레드시트까지 원활하게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다. 브렉 프레센 로우 제로 창업자 겸 CEO는 "우리는 스프레드시트를 좋아하지만, 기업 규모의 데이터와 원활하게 연결되고 보안과 거버넌스를 갖춘 스프레드시트가 필요하다고 생각해 로우 제로를 설립했다"며 "데이터브릭스에 합류하면서 비즈니스 사용자에게 안전하고 연결성이 뛰어나며 확장 가능하고 AI 에이전트와 긴밀하게 통합된 스프레드시트를 제공한다는 우리의 비전을 더욱 빠르게 실현할 수 있게 됐다"고 말했다.
2026-09-30 17:45:09
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팩트블록 '파블로', RWA 정보 품는다…리워드 앱 넘어 웹3 포털로
[경제일보] 코리아블록체인위크(KBW) 주최사 팩트블록이 웹3 플랫폼 ‘파블로(FABLO)’에 실물연계자산(RWA)과 토큰증권 정보 기능을 추가한다. 게임과 퀘스트 중심의 리워드 앱에서 디지털자산 정보를 모아 제공하는 웹3 포털로 사업 영역을 넓히는 행보다. 팩트블록은 파블로에 RWA·토큰증권 정보 레이어를 구축해 관련 시장 정보와 발행 토큰의 발행사, 거래 가능 거래소, 가격 등을 한 화면에서 제공한다고 23일 밝혔다. 여러 프로젝트 홈페이지와 영문 자료에 흩어진 정보를 한곳에 모아 일반 이용자의 접근성을 높이겠다는 취지다. RWA는 채권·부동산·미술품 등 현실 자산이나 그 자산에서 발생하는 권리를 블록체인상 토큰으로 구현한 것을 말한다. 토큰증권은 이 가운데 자본시장법상 증권의 성격을 가진 권리를 분산원장 기술로 표시한 형태다. 명칭에 RWA가 붙었다고 모두 토큰증권이 되는 것은 아니며 기초자산과 권리·수익배분 구조에 따라 법적 성격이 달라질 수 있다. 파블로가 제공하는 것은 거래 중개가 아닌 정보 조회 기능이다. 이용자가 실제 투자를 결정하려면 발행사의 인허가 여부와 토큰 보유자가 갖는 법적 권리, 기초자산의 실재성과 가치평가 방식, 거래소별 규제 상태 등을 별도로 확인해야 한다. 가격 정보의 출처와 갱신 주기, 발행사 자료 검증 절차도 서비스 신뢰도를 좌우할 요소다. 팩트블록은 모바일 애플리케이션과 함께 웹 플랫폼도 제공한다. 앱 설치 없이 콘텐츠를 볼 수 있도록 해 웹3에 익숙하지 않은 이용자까지 유입시키겠다는 전략이다. 일본과 베트남, 북미 등 해외 진출도 추진한다. 파블로 앱은 이미 한국어와 영어, 일본어, 베트남어를 지원하고 있다. 확장 기반은 기존 이용자와 참여 데이터다. 팩트블록에 따르면 파블로 누적 회원은 70만명을 넘어섰고 제공한 퀘스트는 1500건, 누적 참여는 540만회를 기록했다. 파블로는 캐릭터 육성과 미니게임, 뉴스 요약, 시세 조회, 퀴즈와 퀘스트를 결합한 ‘플레이·런·언’ 구조로 운영된다. 적립한 포인트는 상품권 등으로 교환할 수 있다. KBW 공식 앱으로도 활용돼 행사 세션과 연사, 부대행사 정보를 제공하고 커뮤니티 ‘라운지’를 통해 프로젝트와 이용자를 연결한다. 박위익 팩트블록 대표는 “토큰화 자산 정보를 한곳에서 확인할 창구가 부족했다”며 “정보 레이어와 웹 플랫폼을 기반으로 웹3 게이트웨이로 확장하겠다”고 말했다. 파블로가 리워드로 모은 이용자를 정보 서비스의 지속 이용자로 전환하려면 데이터의 정확성과 이해상충 관리, 국가별 규제 차이에 대한 명확한 안내가 뒷받침돼야 한다.
2026-09-23 08:53:45
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국경 넘어도 범죄 잡는 AI…S2W, 인터폴 공조 작전 참여
[경제일보] 인공지능(AI)이 다크웹과 사회관계망서비스(SNS), 암호화 메신저 등에 흩어진 범죄 단서를 분석하며 국제 범죄 수사의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 온라인 플랫폼을 기반으로 활동하는 초국가적 범죄가 늘어나면서 방대한 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 S2W의 AI 기반 데이터 인텔리전스 활용 범위도 확대되고 있는 것으로 분석된다. 1일 S2W는 인터폴과 유럽안보협력기구(OSCE)가 주도한 국제 공조 작전 '사이버프로텍트 III'를 지원했다고 밝혔다. 이번 작전은 수익 창출을 미끼로 성인물 중심의 구독형 플랫폼에 여성과 미성년자 등을 유인한 뒤 성 착취물 제작에 동원하는 조직적 범죄 네트워크를 적발하기 위해 마련됐다. 범죄 조직은 정상적인 모델 에이전시로 위장해 피해자를 모집한 뒤 계정 운영권을 장악하고 수익 대부분을 편취하는 것은 물론, 더 자극적인 콘텐츠 제작을 강요하는 방식으로 활동한 것으로 알려졌다. 이들은 유료 구독형 플랫폼의 폐쇄적인 구조와 암호화 메신저, 은어 중심의 소통 방식을 활용해 수사기관의 추적을 회피해 왔다. 국가별로 관할권이 나뉘어 있고 디지털 증거 확보가 쉽지 않다는 점도 국제 공조 수사의 어려움으로 꼽힌다. 이번 작전에는 네덜란드, 독일, 루마니아, 스웨덴, 스페인, 영국, 우크라이나 등 유럽 7개국 법 집행기관이 참여해 '해커톤' 방식으로 협업을 진행했다. 그 결과 의심 사례 34건과 용의자 프로필 18건, 잠재적 피해자 27명을 식별하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 이 과정에서 인터폴의 글로벌 민관 협력 프로그램 '게이트웨이 이니셔티브'의 국내 유일 파트너인 S2W는 공공·정부기관용 안보 AI 플랫폼 '자비스'를 활용해 다크웹과 텔레그램, 소셜미디어 등에 흩어진 범죄 단서를 수집·분석하고, 데이터 간 연관성을 교차 분석하며 수사를 지원했다. 데이비드 카운터 인터폴 조직·신흥범죄국장은 "이 같은 협업 방식으로 수사관들을 한데 모은 결과, 콘텐츠 구독 플랫폼이 취약한 이들을 착취하는 수단으로 어떻게 악용되고 있는지에 관한 핵심 인텔리전스를 도출할 수 있었다"며 "용의자와 피해자를 식별할 때마다 즉각적인 수사 단서가 확보되고, 이를 바탕으로 이들 범죄 네트워크를 해체하고 위험에 처한 사람들을 보호할 수 있는 우리의 역량이 강화된다"고 말했다. 특히 S2W는 AI 기반 데이터 분석 기술을 통해 방대한 온라인 정보 속에서 범죄 조직의 활동 패턴과 연계성을 파악하고 용의자 식별에 필요한 인텔리전스를 제공한 것이 이번 지원의 핵심 역할이었다고 설명했다. 앞서 S2W는 인터폴이 주도한 '사이버프로텍트 II'와 '시너지아 III' 등 국제 공조 작전에도 참여해 AI 기반 데이터 분석을 지원한 바 있다. 이번 작전에서는 온라인 성 착취 범죄의 새로운 양상도 확인됐다. 남미 출신 여성 모델을 내세운 모집 광고가 급증했고, 암호화 메시징 애플리케이션을 통해 연령 확인 없이 피해자를 모집하는 사례가 다수 포착됐다. 콘텐츠 제작자 계정을 조직적으로 거래하는 네트워크와 가상자산을 활용한 결제 방식도 확인됐으며, AI를 이용해 가짜 프로필을 생성하는 수법도 발견됐다. 서상덕 S2W 대표는 "이번 공조는 국제사회가 직면한 치안 현안에 대응하는 과정에서 S2W의 데이터 인텔리전스 기술력이 유의미한 역할을 할 수 있음을 다시 한 번 확인하는 계기가 됐다"며 "향후에도 인터폴을 비롯한 글로벌 공공부문과의 협력 체계를 고도화하며 초국가적 범죄 네트워크의 위협을 억제하기 위한 공동의 노력에 기여하겠다"고 말했다.
2026-07-01 09:16:40
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