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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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KT, 사내 업무부터 로봇까지…'일하는 AI'로 기업 AX 공략
[경제일보] KT가 기업의 사내 업무와 로봇·설비 운영, 통신·미디어 서비스를 연결하는 AI 사업 구성을 선보인다. AI 에이전트를 만들고 업무 시스템에 연결하는 플랫폼부터 사내 설치형 AI 장치까지 함께 제시해 기업별 보안·운영 환경에 맞춘 AX(AI 전환) 수요를 공략한다. KT는 6~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 2026’에 참가해 ‘AI로 대한민국이 성장하는 이야기’를 주제로 전시한다고 6일 밝혔다. 전시 공간은 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 등 세 영역으로 구성했다. 기업용 플랫폼 ‘Agentic On(에이전틱 온)’은 이번 전시의 핵심이다. 에이전트 제작과 AI 모델 활용, 데이터 연계, 운영·관리 기능을 제공한다. 기업이 필요한 기능을 골라 도입한 뒤 활용 범위를 넓힐 수 있도록 모듈형 구조를 적용했다. 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무를 계획하고 도구와 시스템을 활용해 처리하는 AI다. KT는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 기업 업무에 AI를 적용하는 과정을 소개한다. 모델 성능에 더해 기존 데이터와 시스템을 연결하고, 업무 권한에 맞춰 운영하는 기능을 전면에 배치했다. 이는 KT가 올해 이어온 기업 AI 전략과 맞닿아 있다. 지난 3월 MWC 2026에서는 여러 에이전트의 협업과 보안·정책·비용 관리를 지원하는 ‘에이전틱 패브릭’을 공개했다. 당시 KT는 사내 시스템 연동과 데이터 보안, 예측하기 어려운 AI 판단을 기업 도입의 걸림돌로 꼽았다. 이번 전시는 고객이 필요한 기능부터 선택해 적용할 수 있는 플랫폼과 인프라를 함께 제시했다. 데이터를 사내에서 처리하려는 기업에는 ‘KT NPU LLM Station(스테이션)’을 소개한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 서버에 AI 모델과 운영 플랫폼을 결합한 완제품형 장치다. 지난 8월 출시 당시 리벨리온의 추론 특화 NPU ‘아톰 맥스’와 KT의 ‘믿음 K 2.5 프로’를 탑재했다. 이 장치는 사내 문서를 바탕으로 질문에 답하고 답변의 출처를 보여준다. 관리자는 AI 사용량과 모델 상태, 사용자별 문서 접근 권한을 확인할 수 있다. 외부로 데이터를 보내기 어려운 금융·공공·제조 고객이 내부 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하는 제품이다. 물리적 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI도 전시한다. 작업 데이터로 AI를 학습시키고 시뮬레이션과 디지털트윈에서 운영 방식을 확인한 뒤 로봇·설비에 적용하는 과정을 체험할 수 있다. 실제 운영에서 쌓인 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다. 인프라 전시에는 위성·해저케이블과 데이터센터를 연결하는 데이터 처리 흐름을 담았다. 전기가 통하지 않는 냉각유로 서버의 열을 직접 식히는 액침 냉각과, 데이터센터 내부를 이동하며 시설을 점검하는 자율관제 로봇도 선보인다. 고성능 AI 장비 운용에 필요한 냉각과 시설 관리 기술을 함께 소개한다. 생활 서비스는 AI가 정보를 찾은 뒤 다음 행동으로 이어지는 기능에 초점을 맞췄다. ‘모두의 AI’에서는 생활 정보의 검색·비교·추천과 함께 아이디어를 3D 콘텐츠로 만들고 출력하는 체험을 제공한다. ‘마이케이티 마이 AI’는 대화로 요금제·로밍·멤버십 등을 조회·처리하고, 가입 상품과 약정에 맞는 혜택을 안내한다. ‘지니TV AI 에이전트’는 시청 중인 콘텐츠를 바탕으로 배우와 출연작 정보를 찾아준다. 기기에서 일부 연산을 처리하는 온디바이스 AI를 활용한 화질·음성·자막 조절 기능도 소개한다. 소상공인용 ‘SOMA AI’는 매장 데이터를 분석해 마케팅 활동을 제안하고 홍보 이미지와 문구를 제작하며, 점주가 확인·승인한 뒤 활용하도록 구성했다. 보안 분야에서는 ‘안심365’를 통해 문자 스팸과 보이스피싱 탐지를 체험할 수 있다. 보이스피싱 탐지 서비스 3.0은 음성과 텍스트, 어조를 종합해 위험 여부와 판단 근거를 안내한다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 “답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 생활 속 서비스를 만드는 KT의 AI가 대한민국 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편 KT는 7일 코엑스 컨퍼런스룸 402호에서 기업 고객 100명을 초청하는 ‘AI Innovation Day 26’ 세미나를 연다. 인프라부터 피지컬 AI까지 적용 전략을 설명하고, 전시 체험과 기업별 AX 상담을 진행할 예정이다.
2026-10-06 10:23:08
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홍범식, 링크드인서 '사람 중심 AI' 강조…LG유플러스 글로벌 소통 넓힌다
[경제일보] 홍범식 LG유플러스 대표가 개인 링크드인 계정을 열고 글로벌 통신·기술 업계와 소통에 나섰다. 첫 글에서는 사람의 목소리가 지닌 가치를 강조하며 AI가 일상의 소통을 더 편리하게 도와야 한다는 방향을 제시했다. 국내에서 개발한 AI 서비스를 해외 통신사에 공급하는 사업을 추진하는 가운데, 최고경영자가 전략과 실행 과정을 직접 설명할 공개 채널을 마련했다. 홍 대표는 지난 1일 공식 개인 계정을 개설했다. 첫 게시글은 영어로 작성했으며, LG유플러스 공식 링크드인 계정도 이를 공유했다. 홍 대표는 앞으로 회사의 전략적 선택에 담긴 생각과 이를 실제 사업에 적용하는 과정을 소개하겠다고 밝혔다. 첫 글의 출발점은 ‘목소리’였다. 소통 수단이 다양해졌어도 중요한 이야기를 전할 때는 메시지보다 전화를 선택하는 경우가 많다는 것이다. 목소리에 담긴 의도와 감정, 미묘한 뉘앙스가 상대를 이해하는 데 중요한 역할을 한다는 설명이다. 홍 대표는 “목소리는 여전히 사람과 사람을 가장 직접적이고 인간적으로 연결하는 방식 중 하나”라고 말했다. 이어 사람들이 더 명확하게 소통하고 서로를 깊이 이해하도록 돕는 것이 LG유플러스의 목표라고 설명했다. AI의 역할도 이러한 통신의 가치에서 찾았다. 일상에서 소통을 간단하고 유용하게 만들면서 사람을 중심에 두겠다는 것이다. 홍 대표는 이를 ‘사람 중심 AI(Humanizing Every Connection)’라는 방향으로 제시하며, AI가 생활에 자연스럽게 스며들어 이용자가 중요한 일에 집중하도록 도와야 한다고 강조했다. 이번 메시지는 지난 3월 스페인 바르셀로나에서 열린 모바일월드콩그레스(MWC) 2026 기조연설과 연결된다. 당시 홍 대표는 해외에 거주하는 아들에게 손주가 태어났다는 소식을 전화로 들은 경험을 소개하며 음성 소통의 가치를 설명했다. 스마트 안경과 AI 에이전트 등 새로운 기기가 확산될수록 음성이 주요 접점이 될 것이라는 전망도 내놨다. 이러한 방향을 서비스로 구현하는 수단이 AI 통화 에이전트 ‘익시오(ixi-O)’다. 홍 대표는 MWC에서 스팸 의심 신호 감지, 대화 맥락을 활용한 보이스피싱 탐지, 통화 중 AI 검색 등의 기능을 소개했다. 통화 과정에서 이용자가 겪는 불편을 줄이는 데 AI를 적용하겠다는 접근이다. LG유플러스는 음성 AI를 활용해 익시오의 개인 맞춤 기능도 확대할 계획이다. 지난 3월 제시한 ‘익시오 프로’ 구상에는 화자를 식별하고 음성의 톤과 대화 흐름, 감정 상태를 분석해 이용자 상황에 맞는 정보를 먼저 제안하는 기능이 포함됐다. 통화 내용을 이해하는 기술을 일상 업무를 지원하는 에이전트로 발전시키겠다는 방향이다. 사업적으로는 ‘글로벌 AI 소프트웨어 기업’ 전환 비전과 맞닿아 있다. 홍 대표는 MWC 기간 기자간담회에서 통신과 AI 전환 기술을 솔루션으로 만들어 해외에 진출하겠다고 밝혔다. 개인 고객용 익시오와 기업용 AI 사업을 양축으로 삼고, 음성 AI와 보안 등 통신사가 경험을 축적한 분야에 역량을 집중한다는 전략이다. 해외 사업 논의도 진행됐다. LG유플러스는 지난 5월 말레이시아 통신사 맥시스와 익시오의 현지 상용 출시를 추진하기로 합의했다. 해외 통신사 환경에 맞춰 소프트웨어를 제공하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 방식이다. 당시 회사는 현지 언어와 통화 환경을 반영해 연내 출시를 추진하고, 스마트홈과 기업용 솔루션으로 협력을 넓히는 방안도 검토한다고 설명했다. 링크드인 채널은 이러한 사업 방향을 해외에 설명하는 접점으로 활용될 예정이다. LG유플러스는 홍 대표의 개인 채널을 통해 글로벌 통신·기술 업계와 교류를 넓히고 해외 기술 인재들과도 소통한다는 구상이다. 사내 타운홀 미팅과 직원 게시글 댓글로 이어온 소통의 범위를 외부로 확대하는 행보다. 홍 대표는 첫 글에서 “이 페이지를 통해 우리의 전략적 선택에 담긴 생각과 이를 어떻게 실행에 옮기고 있는지 공유하겠다”며 지속적인 소통을 예고했다.
2026-10-05 12:24:07
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AWS, 애플리케이션·AI 에이전트 한눈에…'클라우드워치 옴니' 공개
[경제일보] 기업의 클라우드 환경이 복잡해지면서 장애가 발생했을 때 원인을 찾아내는 과정에도 인공지능(AI)이 투입되고 있다. 이에 AWS는 애플리케이션과 AI 에이전트의 상태를 함께 관찰하고 장애 원인을 분석하는 옵저버빌리티 서비스를 내놓으면서 클라우드 운영 영역을 확대하고 있다. 2일 아마존웹서비스(AWS)는 아마존 클라우드워치에 AI 기반 옵저버빌리티 서비스 '아마존 클라우드워치 옴니'를 출시했다고 밝혔다. 클라우드워치 옴니는 애플리케이션 옵저버빌리티와 에이전트 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공하는 것이 특징이다. 기존 옵저버빌리티 환경에서는 엔지니어가 대시보드와 알람을 관리하고 장애가 발생하면 로그·메트릭·트레이스 등 여러 데이터를 각각 확인하며 원인을 추적해야 했다. 여러 서비스가 연결된 복잡한 시스템에서는 장애가 발생한 지점을 찾기 위해 여러 도구를 오가야 하고, 담당 팀이 달라질 경우 조사 과정에서 확보한 정보가 슬랙 스레드나 문서 등에 흩어지는 문제도 있었다. AWS는 클라우드워치 옴니를 통해 이러한 장애 조사 과정을 애플리케이션 단위로 통합했다. 개별 인프라 자원을 따로 확인하는 대신 애플리케이션을 하나의 연결된 시스템으로 보고 서비스 간 종속 관계와 토폴로지를 파악할 수 있도록 구성했다. 기존 클라우드워치에서 관리하던 로그와 메트릭, 트레이스, 알람도 별도 데이터 이전 없이 활용할 수 있다. 이번 신규 기능은 AI 에이전트를 장애 조사 과정에 참여시킨다는 것이 특징이다. 클라우드워치 옴니에는 '아마존 데브옵스 에이전트'가 연동돼 엔지니어가 확인하는 텔레메트리 데이터를 바탕으로 장애 상황을 분석한다. 여러 서비스에서 발생한 이벤트의 연관성을 파악하고 서비스 간 종속 관계를 따라가면서 근본 원인이 발생한 경로를 추적한다. 예를 들어 주문 결제 서비스의 오류율이 갑자기 높아지면 클라우드워치 옴니는 장애가 발생한 서비스뿐 아니라 관련된 애플리케이션 토폴로지를 함께 보여준다. 또한 직전에 이뤄진 배포나 다운스트림 결제 API의 지연 시간 증가 등 연관 가능성이 있는 신호를 묶어 제시하고 데브옵스 에이전트의 초기 분석 결과도 제공한다. 당직 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)는 이를 바탕으로 배포 시점과 장애 발생 시점의 상관관계를 확인하고 트레이스를 통해 문제가 발생한 엔드포인트를 좁혀갈 수 있다. 이후 장애가 다른 팀의 결제 시스템과 연관된 것으로 확인되면 해당 담당자가 같은 조사 세션에 참여해 앞선 조사 내용을 그대로 확인할 수 있다. 별도의 화면이나 자료를 다시 전달하지 않아도 지금까지 파악된 장애 상황과 AI의 분석 결과를 공유할 수 있는 구조다. 최근 AI 에이전트가 기업 시스템에 본격적으로 투입되면서 애플리케이션뿐 아니라 AI 에이전트 자체를 관찰하고 관리해야 할 필요성도 커지고 있다. AI 에이전트가 여러 애플리케이션과 API를 호출해 업무를 수행하는 환경에서는 특정 서비스의 장애가 에이전트의 작업 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. AWS는 클라우드워치 옴니에서 애플리케이션 옵저버빌리티와 에이전트 옵저버빌리티를 함께 제공하면서 이 같은 환경을 겨냥했다. AI 에이전트가 어떤 서비스와 연결돼 있는지, 각 서비스에서 발생하는 텔레메트리와 이벤트가 어떻게 연관되는지 한 환경에서 파악할 수 있도록 한 것이다. AWS가 옵저버빌리티 영역에서 AI 활용을 확대하는 배경에는 기업 시스템의 복잡성이 높아지고 있는 것으로 분석된다. 기존 애플리케이션 중심 환경에서도 마이크로서비스와 클라우드 인프라가 확대되면서 서비스 간 연결 관계가 복잡해졌는데, 여기에 AI 에이전트까지 업무 과정에 참여하면 시스템 간 호출과 데이터 흐름을 추적해야 하는 범위가 더욱 넓어진다. 클라우드워치 옴니는 이런 환경에서 사람이 일일이 모니터링 체계를 관리하는 부담도 줄이는 데 초점을 맞췄다. 서비스 탐색과 종속 관계 매핑, 알람 조정 등을 자동화하고 새로운 서비스가 배포되면 애플리케이션 토폴로지도 자동으로 업데이트한다. 엔지니어가 모든 서비스에 대해 별도의 대시보드를 구축하고 임계값을 지속적으로 조정하는 방식에서 벗어나겠다는 것이다. 이를 위해 클라우드워치 옴니는 오픈텔레메트리를 기반으로 한다. 기존 클라우드워치로 전송하던 텔레메트리는 별도 재설정 없이 활용할 수 있으며 오픈텔레메트리로 계측한 다른 워크로드도 OTLP 엔드포인트를 통해 연결할 수 있다. AWS는 엔터프라이즈 환경에서 여러 직군이 동일한 장애 조사 환경을 이용할 수 있도록 별도의 접근 방식도 적용했다. 사용자는 조직 전용 URL을 통해 기존에 관리하던 ID로 로그인할 수 있으며 AWS 관리 콘솔 접근 권한이 없어도 클라우드워치 옴니를 이용할 수 있다. IAM 아이덴티티 센터를 통한 SSO를 지원하며 옥타(Okta), 엔트라 ID(Entra ID) 등 기업용 인증 환경과 연동할 수 있다. AWS 관계자는 "애플리케이션과 AI 에이전트 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공하고, 서비스와 종속 관계를 자동으로 탐색·매핑하고 애플리케이션 변화에 맞춰 알람을 자동 조정한다"며 "아마존 클라우드워치 옴니는 현재 이용 가능하며, 기존 클라우드워치 고객은 클라우드워치 콘솔에서 바로 체험할 수 있다"고 말했다.
2026-10-02 16:41:36
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AI 가속 서버서 x86 앞선 Arm…에이전트 실행·보안까지 확장
[경제일보] AI 인프라에서 Arm의 영역이 에이전트 실행과 보안 통제로 넓어지고 있다. GPU 등 가속기를 탑재한 서버 시장에서 Arm 기반 플랫폼에 대한 투자가 x86을 앞선 가운데, AI의 작업을 수행하는 CPU와 행동을 감시하는 DPU 양쪽에 Arm 기술이 활용되고 있다. 시장조사업체 IDC가 집계한 올해 1분기 Arm 기반 가속 서버 지출액은 530억달러로, x86 기반 서버의 346억달러를 웃돌았다. 지난해 4분기 시작된 역전 흐름이 이어졌다. 대형 고객들이 엔비디아 GB200 등 랙 단위 시스템을 도입하면서 서버 플랫폼의 무게중심이 이동했다. Arm이 지난달 28일 공개한 기술 자료는 이러한 인프라 변화가 에이전틱 AI에서 갖는 의미를 짚었다. 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 기업 데이터를 읽고 외부 도구를 호출하며 작업을 완수한다. 여러 에이전트가 오래, 동시에 작동할수록 이를 실행할 컴퓨팅과 접근 권한을 통제할 컴퓨팅이 함께 필요해진다. CPU는 에이전트의 실행 환경, 작업 순서 조율, 도구와 애플리케이션 실행을 맡는다. GPU가 모델 연산을 가속하는 동안 CPU가 실제 업무 수행을 뒷받침하는 구조다. DPU는 네트워크·보안 기능을 호스트 CPU에서 분리해 독립적인 감시와 격리, 보안 정책 집행을 담당한다. Arm 기반 CPU는 AWS의 그라비톤, 구글의 액시온, 마이크로소프트의 코발트, 엔비디아의 베라로 확산돼 있다. 각각 설계는 다르지만 Arm 소프트웨어 생태계와 호환된다. Arm도 올해 3월 자체 설계한 데이터센터용 ‘AGI CPU’를 공개하며 설계 기술 라이선스와 CPU 제품을 함께 제공하는 방향으로 사업을 넓혔다. 엔비디아가 지난달 28일 발표한 ‘오픈 에이전트 세이프티 플랫폼’은 실행과 보호를 분리한 구조를 구현하는 사례다. 에이전트 실행 환경인 ‘오픈셸’과 감시 기능을 맡는 ‘센트리’, DPU인 ‘블루필드4’를 결합한 참조 설계다. 오픈셸은 에이전트 주변에 격리된 실행 환경을 만들고 접근 가능한 파일과 네트워크, 도구, 인증정보를 관리한다. 에이전트 프로세스 바깥에서 정책을 집행해 모델이 어떤 답변을 생성하든 정해진 접근 경계를 유지하도록 설계했다. 센트리는 블루필드4에서 에이전트의 요청과 응답, 데이터·도구 접근을 감시한다. 신원과 권한을 확인하고 허용 범위를 벗어나려는 에이전트를 격리한다. 엔비디아는 밀리초 단위로 격리·중단할 수 있다고 설명했다. 블루필드4에는 Arm 네오버스 V2 기반 CPU 코어 64개가 탑재된다. 작업을 실행하는 서버와 별도의 처리 자원으로 보안을 관리해 호스트가 침해돼도 통제 기능을 유지하도록 하는 방식이다. 이 구조는 기업이 AI에 더 많은 권한을 맡기면서 필요한 보안 기능을 인프라에 결합한다. Arm 기술의 활용 범위도 작업 실행에서 이를 보호하는 인프라 프로세서로 확대되는 셈이다. 기업 서비스 연동도 진행 중이다. 세일즈포스와 엔비디아는 오픈셸을 슬랙에 통합해 담당자가 에이전트 활동과 감사 기록을 확인하고 추가 권한 요청을 승인하거나 거절할 수 있도록 했다. SAP는 기업용 AI 플랫폼의 줄 스튜디오 실행 환경에 오픈셸을 결합하고 있다.
2026-10-02 12:33:20
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KT, 지역 기업 AX 수요 공략…"현장 찾아 실행 과제 발굴"
[경제일보] KT가 수도권 중심의 인공지능 전환(AX) 사업에서 벗어나 지역 기업을 직접 찾아가는 현장형 영업을 강화하고 있다. 단순히 AI 기술과 서비스를 소개하는 데 그치지 않고 기업별 데이터와 업무 환경을 살펴 맞춤형 컨설팅을 제공하면서 실제 AX 구축 사업으로 연결하는 전략으로 풀이된다. 2일 KT는 지난달 30일 대전 충남대학교에서 충남대학교, 스마트제조혁신협회와 함께 ‘KT AX 투어 2026 in 충청’을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 충남대학교를 비롯해 한국교통연구원, 쎄트렉아이 등 대전·세종·충남·충북 지역 기업과 기관 관계자 약 150명이 참석했다. 이번 행사는 제조·방산 등 충청권 산업 현장을 겨냥해 기업들의 AX 실행을 지원하는 것을 목표로 진행된다. KT를 비롯해 한국마이크로소프트, AWS코리아, 데이터브릭스코리아, KT 클라우드 등이 참여해 AI와 AI 에이전트, 클라우드, 데이터, 산업별 AX 사례 등을 주제로 총 7개 세션을 진행했다. KT는 제조업에서 AX가 필요한 배경과 함께 자체 AX 솔루션, 클라우드플렉스 적용 사례 등을 소개했다. 한국마이크로소프트는 제조 현장의 생산성 향상을 위한 AI 활용 방안을, 데이터브릭스는 데이터와 지식의 연결을 통한 AX 구현 방안을 각각 제시했다. AWS는 방산 분야의 클라우드 혁신 사례를 공유했다. KT가 이번 행사에서 특히 강조한 부분은 기업별 환경을 고려한 1대 1 컨설팅이다. 기업마다 보유한 데이터와 기존 시스템, 업무 프로세스가 다른 만큼 범용적인 AI 기술을 소개하는 것만으로는 실제 도입까지 이어지기 어렵다는 판단으로 풀이된다. KT는 향후 기업들이 단순히 ‘AI를 도입할지’를 검토하는 단계를 넘어 ‘어떤 업무에 어떤 방식으로 적용할지’를 구체화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 특히 현장에서 기업의 데이터와 시스템 환경을 파악하고 필요한 기술을 제안하는 방식으로 AX 프로젝트 발굴 가능성도 높인다는 전략이다. KT의 해당 구상은 기업용 AI 시장의 경쟁 방식이 기술 소개 중심에서 실제 업무 적용과 운영으로 이동하고 있다는 점과도 연결된다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 확산하고 있지만 기업 입장에서는 어떤 업무부터 적용할지, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 데이터를 어떻게 활용할지 등을 구체적으로 결정해야 하기 때문이다. 이에 KT는 글로벌 기술 기업과의 협업도 확대하고 있다. 이번 행사에는 마이크로소프트와 AWS, 데이터브릭스 등 글로벌 기업이 함께 참여해 AI·데이터·클라우드 기술을 아우르는 AX 사례를 제시했다. KT는 그동안 경기와 부산 등에서 AX 투어를 진행한 데 이어 이번에는 충청권으로 프로그램을 확대했다. 앞으로도 지역별 산업 특성에 맞춰 AX 프로그램을 이어가며 현지 기업과 기관의 AI 전환 수요를 발굴할 예정이다. 박상원 KT AX사업본부장은 "기업마다 보유한 데이터와 시스템, 해결해야 할 현장 과제가 다른 만큼 각 기업의 환경에 맞는 AX 실행 방안이 중요하다"며 "KT는 다양한 파트너와 함께 고객 현장을 직접 찾아 실질적인 AX 과제를 발굴하고, 실행까지 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-10-02 10:40:54
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포
[경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.
2026-10-01 16:48:26
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업스테이지, '솔라 미니 4'로 기업 자동화 공략…업무 따라 모델 나눈다
[경제일보] 업스테이지가 반복 업무를 처리하는 소형 언어모델 ‘솔라 미니 4’를 선보이며 기업용 AI 제품군을 넓힌다. 복잡한 판단과 여러 단계의 작업에는 ‘프로’를, 처리량이 많은 업무에는 ‘미니’를 배치해 기업이 업무별로 모델과 비용을 선택하도록 한다. 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) 솔라 미니 4를 공개했다고 1일 밝혔다. 전체 파라미터(매개변수)는 350억개지만, 답변을 생성할 때는 30억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용했다. 입력에 필요한 전문가 부분을 골라 계산해 연산 부담을 줄이는 설계다. 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스에서 24점을 기록했다. 같은 평가기관이 공개한 알리바바 ‘큐원 3.6-35B-A3B’ 추론형 모델은 18점, 엔비디아 ‘네모트론 3.5 라이트닝’은 13점이다. 이 지수는 코딩과 추론, 지식, 에이전트 업무 수행 등을 종합 평가한다. 솔라 미니 4는 비교 대상 두 모델보다 높은 점수를 받았으며, 업스테이지는 이를 바탕으로 소형 모델의 성능과 운영 효율을 함께 내세우고 있다. 기업이 활용할 수 있는 범위도 넓혔다. 글로벌 AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터의 모델 안내에는 한 번에 처리할 수 있는 문맥 길이가 52만4288토큰으로 제시돼 있다. 토큰은 AI가 글을 처리하는 단위다. 긴 문서와 대화 이력을 입력해 작업하는 데 활용할 수 있으며, 외부 도구 호출과 정해진 형식의 응답 생성도 지원한다. 회사 측은 양자화를 적용하면 그래픽처리장치(GPU) 한 장으로도 구동할 수 있다고 설명했다. 양자화는 모델의 수치 표현 정밀도를 낮춰 메모리 사용량을 줄이는 기술이다. 기업 내부 서버에 설치하는 온프레미스 방식으로 운영할 수 있어 내부 데이터를 자체 환경에서 처리하려는 기업과 기관을 겨냥한다. 제품군은 업무 난이도와 처리량에 따라 나눴다. 솔라 프로는 복잡한 판단이 이어지는 고난도 에이전트 작업에, 솔라 미니는 단계별 업무 자동화와 대량 반복 작업에 초점을 맞춘다. 에이전트는 외부 도구를 사용하며 여러 단계의 업무를 수행하는 AI를 뜻한다. 기업은 작업에 맞춰 두 모델을 조합할 수 있다. 솔라 미니 4는 오픈라우터에서 API(프로그램 간 연결 인터페이스)로 이용할 수 있다. 업스테이지 공식 가격표의 할인 전 정상가는 100만토큰당 입력 0.10달러, 출력 0.40달러다. 같은 가격표에 제시된 솔라 프로 4의 입력 0.30달러, 출력 1.20달러와 비교하면 각각 3분의 1 수준이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “복잡한 에이전트 업무는 ‘프로’, 대규모 업무 자동화는 ‘미니’로 체계화한 솔라 LLM을 통해 기업이 업무에 가장 알맞은 AI를 선택할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
2026-10-01 11:30:48
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LG CNS, 美 제너럴 애틀랜틱과 공동투자…글로벌 SW 확보 나선다
[경제일보] LG CNS가 글로벌 투자회사 제너럴 애틀랜틱과 손잡고 엔터프라이즈 소프트웨어(SW) 기업에 대한 공동투자에 나선다. 기존 IT 서비스와 AI 전환(AX) 사업에서 한 발 더 나아가 기업용 SW의 기술·지식재산권(IP)과 고객 기반을 직접 확보하고, 이를 기존 사업과 결합해 글로벌 시장에서 반복 매출을 낼 수 있는 사업 구조를 만들겠다는 전략이다. 특히 북미를 중심으로 AX 사업을 확대하고 있는 LG CNS가 현지 기술 기업 투자까지 병행하면서 해외 사업 확장 방식을 넓히는 것으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 미국 뉴욕에 위치한 제너럴 애틀랜틱 본사에서 공동투자 파트너십을 체결하고 글로벌 엔터프라이즈 기술 기업에 대한 투자 기회를 공동으로 발굴한다고 밝혔다. 양사는 소프트웨어와 AI 분야 기업을 대상으로 투자 가능성을 검토하며, 구체적인 투자 규모와 조건은 대상 기업이 확정될 때 건별로 공개할 예정이다. LG CNS가 투자 대상으로 삼는 엔터프라이즈 기술은 제조·금융·물류·에너지 등 산업 전반에서 핵심 업무를 지원하는 기업용 SW와 AI로 알려졌다. 단순히 외부 기술을 활용하는 수준을 넘어 관련 기업의 지분을 확보해 기술과 IP, 고객 기반을 함께 확보하는 것이 이번 협력의 핵심이다. 최근 LG CNS는 AI와 클라우드를 주요 성장축으로 키우면서 산업별 AX 사업을 확대해왔다. 지난해 AI·클라우드 매출은 3조5872억원으로 전체 매출의 약 58%를 차지했고, 올해 상반기에도 AI·클라우드 매출이 1조6714억원으로 전체 매출의 약 59%를 기록했다. 금융·제조·공공을 비롯해 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 AX 적용 산업도 넓히고 있다. 이번 공동투자는 여기서 한 단계 더 나아가 '서비스 제공'과 'SW 자산 확보'를 결합하려는 움직임으로 분석된다. IT 서비스와 AX 사업은 고객별 프로젝트를 수주해 구축하는 구조가 중심인 반면, 자체 IP를 보유한 엔터프라이즈 SW는 라이선스나 구독 방식으로 반복적인 매출을 만들 수 있다. LG CNS는 투자 대상 기업의 SW와 고객 기반을 기존 AX 역량과 결합해 사업을 확대한다는 계획이다. AI 에이전트 확산도 엔터프라이즈 SW 확보의 배경으로 꼽힌다. AI가 기업의 업무를 이해하고 직접 판단·실행하려면 ERP, 제조 관리, 물류, 데이터 관리 등 핵심 업무 시스템과 연결돼야 하기 때문이다. LG CNS 역시 금융·공공 분야에서 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업을 확대하고 있으며, 글로벌 AI 기업들과 협력을 통해 기업용 AI 역량을 강화하고 있다. 미국 팔란티어와는 기업용 AI 플랫폼 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했고, 앤트로픽의 '클로드 엔터프라이즈'도 LG 그룹 차원의 업무 적용을 추진하고 있다. LG CNS는 해외 AX 사업에서도 프로젝트 수행 역량을 강화하고 있다. 올해 인도네시아에서 약 1000억원 규모의 AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 국내 기업 가운데 처음으로 해외 AI 데이터센터 사업에 진출했고, 하반기에는 북미 제조 시장에서 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대할 계획이다. 이번 공동투자를 통해 기존의 해외 구축 사업에 기술기업 투자까지 더하면 '수주→구축' 중심의 해외 사업 방식에서 '투자→기술 확보→현지 고객 확대'로 사업 방식을 넓힐 수 있다. 제너럴 애틀랜틱과의 협력은 LG CNS가 자체적으로 해외 기술기업을 탐색하는 것과 비교해 투자 후보군을 넓히는 역할을 할 수 있다. 제너럴 애틀랜틱은 엔터프라이즈 소프트웨어와 기술기업을 주요 투자 영역으로 두고 있으며, 엔터프라이즈 기술 분야를 담당하는 별도 조직도 운영하고 있다. 현재 엔터프라이즈 기술 부문은 기업용·산업 특화 소프트웨어와 관련 기술 투자를 담당하고 있다. LG CNS는 이번 협력으로 엔터프라이즈 SW와 AI 분야의 글로벌 기술기업을 공동 발굴하고 투자와 사업 간 시너지를 확대한다는 계획이다. 기존 AX 역량에 기술 자산과 글로벌 투자 네트워크를 결합해 북미를 비롯한 해외 시장에서 새로운 사업 기회를 확보한다는 전략이다. 현신균 LG CNS CEO는 "AI가 기업의 일하는 방식의 혁신을 가속화하는 가운데, 기업의 핵심 업무와 데이터를 다루는 엔터프라이즈 SW의 선제적 확보는 미래 성장 기반을 다지는 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "제너럴 애틀랜틱과 함께 미래 성장을 좌우할 핵심 사업 기반을 확보하고, 이를 LG CNS의 AX 역량과 결합해 새로운 고객 가치를 창출해 나가겠다"고 말했다.
2026-10-01 10:27:09