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검색결과 총 32건

한컴 '에이전틱 OS' 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다 [경제일보] 한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS’를 기업 현장에 적용하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. 생성형 AI를 문서 작성이나 검색 등에 활용하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 시스템, 여러 AI 에이전트를 연결해 실제 업무를 수행하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. 한컴은 지난 25일 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고 기업 현장 개념검증(PoC)에 착수했다고 밝혔다. 양사는 남양유업의 실제 업무 데이터와 워크플로우를 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 반복·정형 업무의 처리시간 단축과 생산성 개선 효과를 검증한다. 한컴이 에이전틱 OS를 차세대 성장축으로 삼은 배경에는 기업의 AI 활용 방식이 빠르게 바뀌고 있다는 판단이 있다. 기존에는 사람이 업무를 수행하면서 AI가 일부 작업을 보조했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 검색한 뒤 여러 시스템을 거쳐 실제 작업까지 수행하는 방식으로 진화하고 있다. 이 과정에서는 AI 모델의 성능만으로는 한계가 있다. 기업 내부 데이터와 기존 업무시스템, 보안정책, 업무 절차를 AI가 이해하고 실행할 수 있도록 연결하는 운영체계가 필요하다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 여러 AI 에이전트와 기업 데이터·업무 시스템을 통합 관리하고 업무 자동화를 지원한다는 구상이다. ◆ 기존 AX 레퍼런스에 에이전틱 OS 결합 한컴은 그동안 ‘한컴어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등을 통해 공공기관과 기업의 AI 전환 사업을 확대해왔다. 국회와 한국서부발전, 한국수력원자력 등에 AI 솔루션을 공급했으며 BGF그룹을 대상으로도 기업 데이터와 지식자산을 AI와 연결하는 사업을 진행했다. 이번 에이전틱 OS는 기존 사업보다 적용 범위가 넓다. 개별 AI 솔루션이 특정 업무를 지원하는 데 집중했다면 에이전틱 OS는 여러 AI 에이전트가 업무 시스템과 연결돼 업무 과정 자체를 실행하도록 하는 것이 목표다. 남양유업 실증은 이 구조를 실제 기업 환경에서 검증한다는 점에서 향후 산업별 사업 확대를 위한 첫 레퍼런스가 될 전망이다. 해외시장도 준비하고 있다. 한컴은 폴란드 AI 기업 알고마인 등과 현지 공공부문 AI 사업 및 연구개발 협력을 추진하며 에이전틱 OS의 해외 적용 가능성을 타진하고 있다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 및 상용 버전을 선보일 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “정식 출시에 앞서 실제 기업의 업무 환경과 데이터를 바탕으로 적용 가능성을 검증하고 산업별 활용 모델을 구체화하는 과정이 매우 중요하다”며 “제조·유통 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 모델을 정교화하고 국내외 대기업 및 중견기업을 대상으로 신규 사업 기회를 적극 확대하겠다”고 말했다. 이번 한컴의 행보는 에이전틱 OS를 얼마나 많은 기업에 공급하느냐보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 생산성을 높였는지를 숫자로 증명하는 것이다. 남양유업을 시작으로 제조·유통 분야에서 실증과 상용화가 이어진다면 한컴이 개별 AI 솔루션 기업에서 기업용 AI 운영 플랫폼 기업으로 진화하는 계기가 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-27 09:23:11
알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-18 12:35:33
KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개 [경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.
2026-08-18 10:28:00
AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.
2026-07-30 17:44:29
AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.
2026-07-27 14:27:30
"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.
2026-07-27 10:00:00
GPU 최적화부터 모델 개발까지…메가존클라우드·아크릴, AI 인프라 협력 본격화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 과거 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 활용하고 최적화할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 모델의 규모가 커지고 기업들의 AI 전환(AX)이 본격화되면서 메가존클라우드는 아크릴과 손을 잡고 GPU 인프라 구축부터 운영과 최적화, 모델 개발까지 아우르는 통합 AI 인프라 수요에 대응한다는 구상이다. 24일 메가존클라우드는 AX 인프라 전문기업 아크릴과 'AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 경기 과천 메가존산학연센터에서 최근 협약식을 열고 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 양사의 기술력과 사업 역량을 결합한 AX 환경을 제공하기로 했다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객별 수요에 맞는 공동 사업 모델을 발굴한다는 계획이다. 최근 AI 시장은 초거대언어모델(LLM)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 등으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 AI 서비스를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 인프라 경쟁도 치열해지고 있으며, 특히 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 운영 비용과 자원 활용 효율성을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. GPU는 AI 모델 학습과 추론을 위한 핵심 자원이지만 높은 비용과 전력 소비, 운영 복잡성 등으로 인해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 필요한 GPU 자원 역시 증가하는 만큼 GPU 활용률을 높이고 고객 환경에 맞는 인프라를 구축하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 적합한 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 제공하는 것으로 알려졌다. AI와 클라우드 인프라 구축 노하우를 바탕으로 기업들의 AX 환경 구축을 지원해 왔으며, 이번 협력을 통해 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 방침이다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPUBASE'를 기반으로 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 지원한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포와 서비스 적용에 이르는 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 풀스택 플랫폼이다. GPUBASE는 GPU와 서버, 스토리지, 네트워크 자원을 통합 관리해 대규모 컴퓨팅 환경의 성능과 효율성을 높이는 솔루션이다. GPU 자원 할당과 가상화, 작업 스케줄링, 데이터 통신 최적화, 인프라 모니터링 등을 통해 자원 활용도를 개선하고 안정적인 시스템 운영을 지원한다. 양사는 우선 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관을 대상으로 AX 환경 공급 등 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 계획이다. 향후에는 헬스케어와 공공, 보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 각사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 글로벌 시장 진출 기회도 함께 모색한다는 구상이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다. AI 인프라 시장 역시 단순한 GPU 공급을 넘어 모델 개발과 운영, 자원 최적화까지 아우르는 통합 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 인프라 구축과 비용 효율성, GPU 활용률 등을 종합적으로 고려해야 하는 만큼 산업별 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 메가존클라우드와 아크릴은 이번 협력을 계기로 AI 인프라 구축부터 GPU 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 운영까지 연결되는 통합 AX 환경을 제공하고, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 공동 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고, 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-24 16:09:26
파수AI, 리안헤어 500개 매장 데이터로 'AI 헤어 추천' 만든다 [경제일보] 파수AI가 미용 프랜차이즈 리안헤어와 인공지능(AI) 기반 맞춤형 뷰티 플랫폼을 구축한다. 얼굴과 취향을 분석해 헤어스타일을 가상으로 보여주고 적합한 디자이너까지 연결하는 서비스다. 공공·연구기관을 중심으로 AI 사업을 전개해 온 파수AI는 이번 사업을 계기로 소비자 대상 뷰티테크 시장으로 영역을 넓힌다. 파수AI는 ‘2026년 AX 원스톱 바우처 지원사업’ 주관기업으로 선정된 미창조 리안헤어의 AI 개발을 담당한다고 21일 밝혔다. 파수AI는 사업의 공급기업으로 참여하며 네이버클라우드는 클라우드 인프라, 랩큐는 데이터 구매·가공을 맡는다. AX 원스톱 바우처는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 기업의 AI 전환 비용을 지원하는 사업이다. AI 개발과 클라우드, 데이터 등을 묶어 제공하며 전체 사업 규모는 260억원이다. 이는 바우처 사업 전체 예산으로, 리안헤어에 지원되는 개별 금액은 공개되지 않았다. 리안헤어는 이번 사업을 통해 ‘AI 초개인화 뷰티경험 플랫폼’을 구축한다. 이용자가 얼굴 사진과 선호 정보를 입력하면 AI가 헤어스타일 적용 모습을 가상으로 보여주고 어울리는 스타일과 디자이너를 추천하는 방식이다. 고객용 애플리케이션과 매장 직원이 사용하는 웹앱도 함께 개발한다. 핵심 자산은 리안헤어가 25년 동안 전국 약 500개 매장을 운영하며 축적한 데이터다. 고객의 선호와 시술 이력, 디자이너별 전문 분야 등을 표준화하면 단순 이미지 생성 서비스를 넘어 상담과 예약, 디자이너 배정까지 연결할 수 있다. 본사 입장에서는 매장마다 달랐던 상담 품질을 일정 수준으로 맞추고, 가맹점은 고객 취향에 맞춘 제안으로 재방문율을 높일 수 있다. 파수AI는 에이전틱 AX 플랫폼 ‘엘름(Ellm)’을 기반으로 시스템을 개발한다. 엘름은 업무와 사용자 권한에 맞춰 여러 AI 모델과 검색증강생성(RAG), 외부 도구를 연결하는 플랫폼이다. 이번 과제에는 온프레미스에서 구동할 수 있는 국내 파운데이션 모델과 해외 모델을 함께 적용한다. 관건은 데이터 품질과 개인정보 보호다. 매장별로 기록 방식이 다른 상담·시술 데이터를 통합하지 못하면 추천 정확도가 떨어질 수 있다. 얼굴 이미지와 고객 취향, 시술 이력은 민감한 개인 정보로 이어질 수 있어 수집 동의와 보관 기간, AI 학습 활용 범위를 명확하게 정해야 한다. 가상 시뮬레이션 결과가 실제 시술과 다를 경우를 고려한 고지와 상담 절차도 필요하다. 윤경구 파수AI 최고기술책임자(CTO)는 “엘름을 기반으로 차별화된 K-뷰티 플랫폼을 구축하겠다”며 “공공과 연구기관에 이어 미용산업까지 AI 활용 사례를 확대할 것”이라고 말했다.
2026-07-21 16:12:20
'믿:음 K'부터 하이퍼 AI 네트워크까지…KT, 'AX 풀스택' 전략 공개 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 데이터와 네트워크, AI 에이전트 등 전 영역으로 확대되면서 기업들의 AI 전환(AX) 전략도 고도화되고 있다. 이에 KT가 AI·데이터·네트워크를 아우르는 'AX 풀스택' 전략을 공개하며 미래 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 15일 KT는 서울 서초구 KT우면연구개발센터에서 AX미래기술원 주관으로 'AX 테크 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 KT의 AX 실행 전략과 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 자리로, AI와 데이터, 네트워크 기술을 실제 사업과 서비스로 연결하기 위한 미래 기술 방향성을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 시장은 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 데이터 활용과 AI 에이전트, 컴퓨팅 인프라를 포함한 종합적인 기술 경쟁으로 확장되고 있다. 이에 기업들은 AI를 단순한 기술 개발에 그치지 않고 실제 업무와 서비스에 적용하기 위한 AX 전략 마련에 속도를 내고 있다. KT 역시 AI와 데이터, 네트워크를 유기적으로 연결하는 AX 풀스택 체계를 기반으로 연구개발 성과의 사업화를 확대한다는 전략이다. 이번 행사에서는 KT의 주요 AI 기술과 AX 전략이 공개됐다. 주요 전시로는 '믿:음 K' 모델과 멀티모달 AI, 에이전틱 AI 기반 솔루션, 데이터 AX 코어 등이 소개됐다. 또한 AX 사업 특화 AI 에이전트와 초개인화 서비스, 차세대 검색 및 분석 기술을 활용한 AI의 실질적인 업무 적용 방안도 선보였다. KT는 자체 AI 모델을 기반으로 AI가 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술과 초개인화 서비스를 고도화해 기업의 AX를 지원할 계획이다. 특히 AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 업무 환경 전반을 지원하는 방향으로 기술 적용 범위를 확대해 나간다는 방침이다. 연구개발 성과를 실제 사업으로 연결하기 위한 전략도 공개했다. 데이터 AX 코어를 통해 기업이 보유한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 차세대 검색 및 분석 기술을 통해 AI의 활용 범위를 확대하는 등 AX 사업화를 본격화한다는 구상이다. 네트워크 분야에서는 AI 시대에 필요한 연결성과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 '하이퍼 AI 네트워크'를 비롯해 네트워크 운영 관리를 자율적으로 수행하는 '오토노머스 오퍼레이션', AI·6G·양자 시대를 대비한 'AI 네트워크 보안 기술' 등이 소개됐다. KT는 AI 서비스의 확산과 함께 컴퓨팅 자원과 네트워크를 효율적으로 연결하는 인프라의 중요성이 커지고 있는 만큼 하이퍼 AI 네트워크를 통해 AI 시대에 최적화된 연결성과 안정성을 제공한다는 계획이다. 또한 네트워크 운영 과정에 AI 기술을 적용해 자율 운영 체계를 구축하고, AI와 차세대 네트워크 환경에 대응할 수 있는 보안 기술 확보에도 나설 방침이다. 주제 발표에서는 피지컬 AI 연구개발 추진 방향과 전사 AX 확대를 위한 데이터 전략, 하이퍼 AI 네트워크 추진 방향 등이 공유됐다. KT는 AI 기술이 디지털 영역을 넘어 물리적 환경과 결합하는 피지컬 AI 시대에 대비해 관련 연구를 확대하는 한편, 데이터와 네트워크를 기반으로 한 AX 전략을 지속 강화해 나간다는 계획이다. 박재형 KT AX미래기술원 원장은 "'AX 테크 커넥트 2026'은 KT의 핵심 기술과 미래 AX 전략을 공유하는 자리"라며 "앞으로도 고객 서비스와 산업 현장에 적용될 수 있는 실행력 기반의 AX 혁신 방향을 지속적으로 제시해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-15 16:55:36
다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.
2026-07-15 14:01:14
LG유플러스, "로밍 추천부터 가입까지 AI가 끝낸다"…고객센터 자동화 승부수 [경제일보] 고객센터 AI가 질문에 답하는 단계를 넘어 상품 조회와 추천, 가입까지 직접 처리한다. LG유플러스가 상담 전 과정을 하나의 AI 체계로 연결한 차세대 인공지능 고객센터(AICC)를 앞세워 기업 AI 전환 시장 공략에 나선다. LG유플러스(대표이사 홍범식)는 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AXIS 2026’에 참가해 AICC 핵심 기술과 사업 비전을 공개한다고 14일 밝혔다. 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관하는 AXIS 2026은 기업의 AI 도입 전략과 고객경험 혁신 사례를 공유하는 행사다. 올해 행사에는 241개 기업과 48개 전시 기업이 참여한다. ◆ 질문에 답하던 AI, 상품 가입까지 직접 실행 LG유플러스가 선보이는 AICC의 핵심은 상담 에이전트 생성과 검증, 실시간 상담, 사후 품질관리와 서비스 개선을 하나의 흐름으로 연결한 것이다. 중심에는 ‘AI 오케스트레이션 엔진(AOE)’이 있다. 고객의 발화와 상담 맥락을 분석해 문의 해결에 적합한 AI 에이전트와 사내 지식, 업무 기능을 연결하고 각 기능이 작동하는 순서를 조율한다. 예컨대 고객이 “8월1일부터 10일까지 일본에 간다”고 말하면 AI는 여행 일정과 로밍 이용 의도를 파악한다. 이어 적합한 상품을 찾아 추천하고 고객 동의를 받아 가입 절차를 진행한 뒤 처리 결과까지 안내한다. 정해진 답변을 제공하는 기존 상담봇에서 조회·판단·실행을 맡는 에이전틱 AI로 역할을 확대한 것이다. 새로운 상담 서비스를 만드는 과정도 AI로 줄인다. 운영자가 필요한 상담 업무와 조건을 자연어로 입력하면 ‘텍스트 투 에이전트’가 상담 절차와 시나리오를 설계하고 필요한 API를 연결한다. 완성된 에이전트는 실제 투입에 앞서 ‘에이전트 이밸류에이터’의 모의상담을 거치며 정책 준수 여부와 답변 품질을 점검받는다. ◆ 상담사는 복잡한 판단 집중…종료 후 서비스 개선 AI가 모든 상담사를 대체하는 구조보다는 반복 업무를 맡고 인간 상담사가 복잡한 판단과 고객 응대에 집중하도록 돕는 데 무게를 뒀다. ‘AI 상담 어드바이저’는 고객과 상담사의 대화를 실시간으로 분석해 필요한 업무 지식을 제시한다. 상담이 끝나면 대화 요약과 상담 코드 분류, 후속 업무를 자동으로 처리해 상담사의 업무 부담을 낮춘다. 상담 이후 축적된 데이터도 다시 고객경험 개선에 활용한다. ‘오토 QA’가 상담 품질과 개선 지점을 분석해 상담사 교육과 코칭을 지원하고, ‘VOC 인사이트’는 반복적으로 발생하는 고객 불편과 원인을 찾아 상품·서비스 개선 방향을 제시한다. LG유플러스가 AICC 전 과정을 강조하는 배경에는 기업용 AI 시장 확대가 있다. 고객센터는 상담 기록과 업무 절차가 데이터로 축적돼 있어 생성형 AI를 실제 비용 절감과 서비스 개선으로 연결하기 쉬운 분야다. 통신 고객센터에서 쌓은 운영 경험을 기업용 솔루션으로 확장해 AX 사업의 수익 기반을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 서남희 LG유플러스 AICC프로덕트트라이브 상무는 행사 둘째 날인 15일 ‘AICC, Designed for Humans’를 주제로 기조연설에 나선다. 서 상무는 “AI와 인간 상담사가 함께 더 나은 고객 경험을 만들 수 있도록 AICC를 발전시키겠다”고 말했다.
2026-07-14 14:32:46
동양생명, AI 업무혁신 포럼…"성장 방식 재설계" [경제일보] 동양생명이 인공지능(AI)을 활용한 전사 업무혁신 방안을 논의했다. 영업과 자산운용, 경영관리 등 주요 부문별 실행과제를 구체화해 중장기 성장 기반을 강화한다는 계획이다. 동양생명은 지난 10일 동양생명 인재개발원에서 임원과 팀장, 파트장 등 부서장급 리더들이 참석한 가운데 '2026년 하반기 리더스 변화혁신 포럼'을 열었다고 13일 밝혔다. 이번 포럼은 'AI 시대, 성장의 방식을 다시 설계하다'를 주제로 진행됐다. 급변하는 금융·보험산업 환경에 대응해 회사의 중장기 성장체계 전환 방향을 공유하고 AI 기반 업무혁신 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 포럼은 경영혁신본부장의 개최 취지와 중장기 성장전략 설명으로 시작됐다. 이후 글로벌 컨설팅사의 AI 특강과 부문별 업무혁신 토론 등 2부로 진행됐다. 1부에서는 글로벌 경영컨설팅사 커니(Kearney)가 'AI 기술 발전과 산업 변화, 기업의 AI 전환(AX) 전략'을 주제로 강연했다. 참석자들은 AI가 보험산업의 상품 개발·영업·자산운용·업무 프로세스 전반에 미칠 영향을 점검했다. 2부에서는 영업·자산운용·경영관리 등 주요 성장과제를 중심으로 AI 활용 방법론과 실행방안을 논의했다. 영업·상품 부문은 AI와 데이터를 활용한 고객 분석과 영업 생산성 제고 방안을 다뤘다. 이를 통해 대형 영업채널 구축과 상품 경쟁력 강화를 추진한다는 구상이다. 투자·재무·리스크 부문은 자산운용 의사결정과 리스크 관리에 AI를 접목하는 방안을 논의했다. 대형 자산 규모에 맞는 운용 경쟁력과 안정적인 수익 기반을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 이 외 정보기술(IT)·오퍼레이션·소비자보호 등 경영관리 부문에서는 업무 프로세스 자동화와 함께 소비자보호, 내부통제 등 금융회사에 요구되는 안정성을 AI 기반으로 강화하는 방안이 논의됐다. 성대규 동양생명 대표는 "지금의 AI 경쟁은 결국 속도의 경쟁이며 변화의 속도를 따라가지 못하면 경쟁력도 빠르게 뒤처질 수밖에 없다"며 "AI를 특정 부서의 과제로 바라볼 것이 아니라 전 임직원이 자신의 업무에 적용하고 필요한 기능과 서비스를 스스로 제안하는 전사적 실행과제로 인식해야 한다"고 말했다. 이어 "우리 업무에 맞는 해법을 내부에서 빠르게 만들어내는 역량이 중요하다"며 "전 직원이 AI를 학습하고 활용하는 문화를 정착시켜 우리 스스로 변화하고 성장할 수 있는 실행력을 갖춰 나가자"고 덧붙였다.
2026-07-14 08:37:47
상장 앞둔 메가존클라우드의 승부수…AI 인프라에 미래 건다 [경제일보] 메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 AI 인프라 기업으로의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 클라우드 관리서비스(MSP) 기업에서 출발했지만 최근에는 AI 인프라와 보안, 멀티클라우드 운영 역량을 결합한 기업 인프라 파트너로 사업 영역을 넓히고 있다. 클라우드 전환 1세대 기업이 AI 전환 시대의 핵심 운영자로 변신을 시도하는 모습이다. 메가존클라우드는 2025년 연결 기준 매출 1조7496억원을 기록하며 전년 대비 27.9% 성장했다. 당기순이익은 82억원으로 흑자 전환했고 조정 EBITDA는 208억원을 기록했다. 외형 성장뿐 아니라 수익성 개선까지 이뤄냈다는 평가다. 특히 AI·보안 사업 매출이 4400억원 수준으로 확대되며 기존 클라우드 재판매와 운영 대행 중심의 사업 구조에서 고부가가치 서비스 중심으로 무게를 옮기고 있다. AI 인프라는 단순 클라우드 운영보다 컨설팅과 보안, 데이터 관리, 비용 최적화가 결합돼 수익성이 상대적으로 높은 사업으로 평가된다. 기업들도 단순히 서버를 클라우드로 이전하는 단계를 넘어 생성형 AI와 데이터 분석 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 설계와 데이터 거버넌스, 멀티클라우드 운영 역량을 요구하고 있다. 이에 따라 MSP의 역할 역시 단순 운영자를 넘어 기업의 AI 전환을 지원하는 전략 파트너로 변화하고 있다. 시장 경쟁도 치열해지고 있다. 삼성SDS와 LG CNS, SK C&C 등 주요 IT서비스 기업들이 AI 인프라와 기업 AI 전환(AX) 시장 선점에 나선 가운데 메가존클라우드는 다양한 글로벌 클라우드 사업자와의 협업 경험과 MSP 기반 운영 역량을 차별화 포인트로 내세운다. AI 인프라 시장은 기술력뿐 아니라 실제 운영 경험과 장애 대응, 비용 관리 능력이 함께 검증되는 영역이라는 점에서다. 국가 AI 인프라 사업 참여도 주목된다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 사업 2차년도 프로젝트에 인프라 통합 운영자로 참여하고 있다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 대형언어모델(LLM) 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 프로젝트다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영과 자원 할당, 모니터링, 멀티클라우드 연계, 통합 관제 등을 맡는다. 업계에서는 이를 단순한 프로젝트 수주 이상의 의미로 해석한다. 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 활용되기 위해서는 안정적인 클라우드 운영과 보안, 개발 환경이 함께 뒷받침돼야 하기 때문이다. 상장 준비도 본격화되고 있다. 메가존은 최근 글랜우드크레딧으로부터 8000억원 규모 투자를 유치해 메가존클라우드 재무적투자자(FI) 지분 일부를 매입하는 구조를 추진 중인 것으로 알려졌다. 상장 전 FI 물량을 정리하면 향후 오버행 우려를 줄이고 주주 구조를 단순화할 수 있다는 점에서 긍정적인 신호로 평가된다. 시장의 관심은 메가존클라우드를 단순 MSP가 아닌 AI 인프라 플랫폼 기업으로 평가할 수 있느냐에 쏠린다. 매출 규모는 이미 국내 클라우드 업계 최고 수준이다. 남은 과제는 AI·보안·멀티클라우드 사업이 반복 매출과 이익률 개선으로 이어질 수 있음을 증명하는 일이다. 결국 메가존클라우드의 IPO는 한 기업의 상장을 넘어 국내 클라우드 산업이 AI 인프라 산업으로 진화할 수 있는지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 박윤영 KT 대표 [사진=유대길 기자] [경제일보] 박윤영 대표 체제로 출범한 KT가 취임 100일을 앞두고 있다. 새 경영진은 AICT(AI+ICT) 전환이라는 성장 과제를 이어받았지만 시장의 관심은 AI 사업 확대보다 구조조정 이후 조직을 어떻게 안정시키고 통신 본업 경쟁력을 회복할 것인지에 쏠린다. 전임 경영진의 대규모 인력 재편 이후 흔들린 조직을 재정비하는 일이 AICT 전략의 선결 과제로 떠올랐기 때문이다. 최근 공개된 KT ESG 보고서에 따르면 전체 임직원은 2023년 1만9737명에서 지난해 1만4701명으로 2년 만에 5036명 감소했다. 전체 인력의 약 25%가 줄어든 셈이다. 반면 신규 채용은 늘었다. 지난해 신규 채용은 561명으로 2023년의 두 배를 넘었고 여성 채용과 인턴 채용도 증가했다. 자발적 퇴직자는 2023년 128명에서 지난해 61명으로 줄었고 자발적 이직률도 0.65%에서 0.41%로 낮아졌다. 채용 확대와 자발적 이직 감소에도 직원 수가 급감했다는 점은 자연 감소만으로 설명하기 어렵다. 업계에서는 희망퇴직과 자회사 전출 등 구조적 인력 재편이 상당한 영향을 미친 것으로 보고 있다. 김영섭 전 대표는 취임 이후 AICT 기업 전환과 수익성 개선을 내세워 네트워크 운용 조직의 자회사 전출과 희망퇴직을 중심으로 조직 슬림화를 추진했다. 중위관리자 감소도 눈에 띈다. ESG 보고서 기준 남성 중위관리자는 2023년 1만1167명에서 지난해 7258명으로 줄었다. 과장·차장급 중위관리자는 조직 운영의 허리다. 이들의 감소는 기술 전수와 현장 의사결정, 후배 인력 양성 체계에도 영향을 미칠 수 있다는 지적이 나온다. KT는 자연 퇴직 요인도 적지 않다는 입장이다. 회사 관계자는 "자연 또는 정년 퇴직자 비중도 작지 않다"며 "전체 인력 변화를 볼 때 자연 퇴직 요인도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. 인력 감소는 통신업계 전반의 흐름이다. 디지털 전환과 비용 효율화가 맞물리면서 주요 통신사 모두 인력을 줄이고 있다. 다만 LG유플러스와 SK텔레콤의 감소 폭이 수백 명 수준인 것과 비교하면 KT의 인력 재편 속도는 이례적이라는 평가가 나온다. 문제는 통신업의 특성이다. 전국 단위 기간통신망은 24시간 운영돼야 한다. 장애 대응과 네트워크 복구, 보안 운영은 매뉴얼만으로 대체하기 어렵고 숙련 인력의 경험과 현장 암묵지가 경쟁력의 상당 부분을 차지한다. 중견 실무 인력 감소가 단순한 인건비 절감 문제가 아니라 운영 리스크로 해석되는 이유다. 지난해 발생한 KT 침해사고도 조직 운영 체계 재점검 필요성을 키웠다. 과학기술정보통신부는 조사 결과 펨토셀 인증서 관리와 외주 제작사 보안 관리, 비정상 IP 접속 통제 등에서 미흡한 점을 확인했다. 사고 이후 네트워크와 보안 조직의 전문성, 현장 대응 역량의 중요성은 더욱 부각됐다. 박 대표의 과제는 AICT 전략과 통신 본업을 별개로 보지 않는 데 있다. AI와 클라우드, 데이터센터, 기업 서비스를 키우려면 안정적인 통신망과 보안 체계가 먼저 뒷받침돼야 한다. 실제 KT의 올해 1분기 기업서비스 매출은 전년 동기 대비 2.2% 감소했다. AICT를 핵심 성장 전략으로 내세운 만큼 기업서비스 성장 회복 역시 새 경영진의 숙제다. 업계에서는 박윤영 체제의 초기 과제가 추가 구조조정보다는 조직 안정화와 핵심 인력 재배치에 있을 것으로 본다. 결국 박윤영 체제의 첫 100일은 새 사업 발표보다 조직 신뢰 회복의 시간에 가깝다. KT가 'AI 기업'과 '통신회사'라는 두 정체성을 함께 가져가려면 출발점은 거창한 구호가 아니라 흔들린 현장의 복원이어야 한다. [아주경제 2026년 07월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-02 08:24:37
AI는 왜 다시 수도권으로만 가는가 대한민국의 산업은 늘 수도권으로 흘렀다. 돈도 사람도 정보도 그랬다. 기업 본사는 서울에 있고 연구소는 판교에 있고 인재는 강남과 여의도와 마포로 모였다. 지방은 공장을 내주고 전기를 보내고 청년을 떠나보냈다. 우리는 그것을 효율이라고 불렀다. 국가는 그것을 성장이라고 불렀다. 그 질서가 AI 시대에도 반복되고 있다. 정부는 AI 고속도로를 말한다. 데이터센터 지방 분산을 말한다. 지역 AI 경쟁력을 말한다. 말은 맞다. 그러나 국민이 묻는 것은 다르다. AI는 정말 지방으로 가고 있는가. 아니면 데이터센터 건물만 지방으로 보내고 돈과 인재와 의사결정은 여전히 수도권에 남겨두려는 것인가. AI는 더 이상 화면 속 기술이 아니다. 챗봇이 답을 쓰고 이미지를 만들고 문서를 요약하는 단계에서 끝나지 않는다. AI는 공장으로 들어가고 있다. 병원과 물류망, 농업과 조선소, 전력망과 국방 시스템으로 들어가고 있다. AI가 현실의 기계와 설비를 움직이기 시작하면 산업의 지리도 바뀌어야 한다. 그런데 우리는 아직도 서울의 머리로 지방의 몸을 움직이는 낡은 방식을 반복하고 있다. 데이터센터는 AI 시대의 심장이라고 한다. 맞는 말이다. 그러나 심장은 피를 먹고 뛴다. AI 데이터센터가 먹는 것은 전기다. 물이다. 땅이다. 송전망이다. 지역의 수용성이다. 수도권은 이미 꽉 찼다. 부지도 부족하고 전력망도 버겁다. 주민 반발도 커진다. 그래서 데이터센터를 지방으로 보내야 한다고 한다. 이 말도 맞다. 하지만 여기서 멈추면 안 된다. 지방은 또 무엇을 내주는가. 전기를 내주고 땅을 내주고 세제 혜택을 내주고 인허가 속도까지 내준다. 그 대가로 무엇을 받는가. 몇몇 운영 인력인가. 건설 기간의 일시적 경기인가. 기업 홍보자료에 등장하는 지역 상생 문구인가. 이것이 전부라면 AI 데이터센터는 지역의 미래가 아니라 또 하나의 부담 시설이다. 우리는 이미 같은 장면을 봤다. 산업단지는 지역 성장의 상징으로 출발했다. 시간이 지나자 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었다. 그러나 지역 주민에게는 희생의 상징이 됐다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 이름은 미래 산업이지만 결국 땅 위에 짓는 시설이다. 전력망에 기대는 산업이다. 주민과 함께 살아야 하는 인프라다. AI 고속도로라는 말은 듣기 좋다. 그러나 고속도로가 어느 방향으로 뚫리는지가 더 중요하다. 지방에서 수도권으로 더 빠르게 올라가는 길인가. 수도권 기업이 지방의 전기와 부지를 더 쉽게 쓰는 길인가. 아니면 지역 산업이 스스로 AI를 쓰고 지역 대학이 인재를 길러내고 지역 중소기업이 생산성을 높이는 길인가. 길은 이름으로 평가되지 않는다. 어디로 이어지는지가 본질이다. 피지컬 AI도 마찬가지다. 정부는 제조 현장과 AI를 결합하겠다고 한다. 그 방향은 맞다. 한국이 가진 진짜 힘은 챗봇 하나가 아니다. 반도체 공장, 자동차 생산라인, 조선소, 기계 산업, 통신망, 물류 현장이다. AI가 이 현장에 들어갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 기회를 잡을 수 있다. 미국 빅테크가 장악한 모델 경쟁과는 다른 길이다. 그러나 피지컬 AI가 대기업 공장 안에서만 작동한다면 그것은 국가 전략이 아니다. 대기업 생산라인은 AI로 고도화되는데 협력사는 여전히 사람 구하기 어렵고 장비 바꾸기 어렵고 데이터 쓸 여력이 없다면 산업 전체의 경쟁력은 올라가지 않는다. 대기업의 생산성은 높아지고 중소기업의 격차는 더 벌어지는 AI라면 그것은 혁신이 아니라 양극화의 새 이름이다. 지방 AI도 마찬가지다. 데이터센터가 지방에 들어와도 핵심 인력은 서울에 있고 운영 판단은 본사에서 하고 수익은 수도권 기업으로 흘러가면 지방은 껍데기만 갖는다. 지역 대학은 여전히 학생을 잃고 지역 청년은 일자리를 찾아 떠나고 지역 기업은 AI 전환 비용 앞에서 멈춰 선다면 무엇이 달라지는가. 건물만 내려간다고 산업이 내려가는 것은 아니다. 정부가 해야 할 일은 유치전의 심판이 아니다. 설계자여야 한다. 어느 지역에 어떤 데이터센터를 둘 것인가. 그 전력은 어떻게 조달할 것인가. 지역 대학과 어떤 인재 과정을 만들 것인가. 지역 중소기업은 그 인프라를 어떻게 쓸 것인가. 주민에게는 무엇이 돌아갈 것인가. 전기와 물, 땅과 세금의 계산서는 누가 어떻게 나눌 것인가. 이 질문에 답하지 못하면 AI 균형발전은 또 다른 구호가 된다. 기업도 답해야 한다. 지방의 전기와 부지를 쓰면서 지역에는 무엇을 남길 것인가. 지역 대학과 인재를 키울 것인가. 협력사에 AI 도구와 데이터를 나눌 것인가. 지역 스타트업이 인프라를 활용할 길을 열 것인가. 아니면 세제 혜택과 낮은 비용만 취하고 떠날 것인가. AI 시대 기업의 책임은 기부금 몇 줄로 끝나지 않는다. 지역의 자원을 쓰는 만큼 지역의 역량을 키우는 책임도 져야 한다. AI 시대의 가장 큰 착각은 기술이 스스로 균형을 만든다는 믿음이다. 기술은 중립적이지 않다. 어디에 놓이느냐에 따라 격차를 줄이기도 하고 키우기도 한다. AI 데이터센터가 수도권 기업의 비용 절감 도구가 되면 지방은 또 뒤처진다. 피지컬 AI가 대기업 공장의 효율화 장치에 그치면 중소기업은 또 밀려난다. AI 고속도로가 지역 산업으로 이어지지 않으면 그것은 미래의 길이 아니라 낡은 집중의 새 포장도로일 뿐이다. 우리는 이제 물어야 한다. AI는 수도권만의 산업인가. 지방은 또다시 전기와 땅과 청년을 내주는 역할만 해야 하는가. 데이터센터는 지역의 미래인가 아니면 지역이 감당해야 할 새 비용인가. 피지컬 AI는 제조업 전체를 바꿀 것인가 아니면 몇몇 대기업의 공장 안에서만 작동할 것인가. AI를 모르는 것도 위험하다. 그러나 AI를 너무 좁게 보는 것은 더 위험하다. 챗봇 성능만 보는 나라, 데이터센터를 건물로만 보는 나라, 지방 분산을 입지 문제로만 보는 나라는 AI 시대의 본질을 놓친다. AI는 이미 국토의 문제다. 전력의 문제이고 지역 산업의 문제이며 교육과 일자리의 문제다. 우리가 가야 할 길은 분명하다. AI 인프라는 지역으로 가야 한다. 그러나 건물만 가서는 안 된다. 인재도 가야 한다. 데이터도 가야 한다. 교육도 가야 한다. 산업 효과도 가야 한다. 데이터센터를 짓되 지역과 함께 짓고 피지컬 AI를 키우되 지역 제조 생태계와 함께 키워야 한다. 미래는 기술만으로 오지 않는다. 기술을 어디에 놓고 누구와 나누며 어떤 질서로 운영할 것인지 정할 때 온다. AI 시대의 경쟁은 더 큰 모델을 가진 나라와 작은 모델을 가진 나라의 싸움만이 아니다. 기술의 과실을 어디에 남길 것인지 설계하는 나라와 끝내 설계하지 못한 나라의 싸움이다. AI가 다시 수도권으로만 간다면 우리는 또 한 번 같은 실패를 반복하게 된다. 산업은 바뀌었는데 국토의 문법은 그대로인 나라. 기술은 미래를 말하는데 운영 방식은 과거에 갇힌 나라. 그런 나라가 AI 강국이 될 수는 없다.
2026-06-28 11:52:43
AI 고객센터 문턱 낮춘다...LG유플러스, 블룸AI 손잡고 중소기업 AICC 시장 공략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업 고객센터의 디지털 전환이 빨라지고 있는 가운데 LG유플러스가 중소·중견기업을 겨냥한 AI 컨택센터(AICC) 시장 공략에 나선다. 대기업 중심으로 도입되던 AI 고객센터 서비스를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 해 기업들의 AI 전환 수요를 흡수하겠다는 전략으로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 고객상담 및 고객관계관리(CRM) 전문기업 블룸AI와 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 최근 기업들은 고객 응대 효율을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 AI 고객센터 도입을 확대하고 있다. 단순 문의 응대를 넘어 상담 내용 분석, 고객 맞춤형 응대, 마케팅 자동화 등으로 활용 범위가 넓어지고 있지만 중소·중견기업의 경우 구축 비용과 운영 인력 확보 부담으로 도입에 어려움을 겪는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 양사는 이번 협력을 통해 이러한 진입 장벽을 낮추는 데 집중한다는 계획이다. LG유플러스의 통신 인프라와 AICC 기술에 블룸AI의 AI 상담 플랫폼과 CRM 솔루션을 결합해 상담 자동화와 고객 관리 기능을 통합 제공한다는 구상이다. 블룸AI는 '해피톡', '콜브릿지', '루나M 카카오 알림톡', '스마트메시지PLUS' 등을 운영하며 약 4만여개 중소·중견기업 고객사를 확보하고 있다. LG유플러스는 해당 서비스에 음성인식(STT), 대규모 언어모델(LLM), 음성합성(TTS) 등 AI 기술을 적용해 기업 고객들이 별도 시스템 구축 없이 AI 상담 서비스를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 블룸AI는 이를 통해 기업들이 고객 상담 자동화뿐 아니라 고객 관리와 마케팅 기능까지 통합적으로 운영할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 상담 이력 분석과 고객 응대 품질 향상, 반복 업무 자동화 등을 통해 운영 효율성을 높일 수 있다는 것이다. 박진영 블룸AI 대표는 "이번 협력을 통해 더 많은 중소·중견기업들이 쉽고 효율적으로 AI 고객센터 서비스를 이용할 수 있도록 노력하겠다"며 "현업에서 즉각적인 업무 효율화를 체감할 수 있도록 양사의 고도화된 기술 결합에 최선을 다하겠다"고 강조했다. 양사는 고객 커뮤니케이션 영역에서도 협력을 확대한다. 블룸AI의 '스마트메시지PLUS'에 LG유플러스의 차세대 메시징 서비스(RCS)를 연동해 문자 메시지와 알림톡, 채팅 기반 서비스를 통합 제공할 예정이다. 기업 고객이 다양한 채널을 활용해 고객과 보다 효과적으로 소통할 수 있도록 설계된다. LG유플러스는 이번 협력을 계기로 기업용 AI 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. LG유플러스는 자체 소버린 클라우드를 기반으로 안정적인 운영 환경을 제공하고 향후 LG AI연구원의 생성형 AI 모델 '엑사원'과 기업용 AI 플랫폼 '익시 엔터프라이즈'를 연계해 서비스를 고도화할 방침이다. 특히 익시 엔터프라이즈를 기반으로 고객 문의를 분석하고 업무를 자율적으로 수행하는 에이전트형 AI 서비스 도입도 단계적으로 추진한다. 단순 상담 자동화를 넘어 기업 업무 전반의 AI 전환을 지원하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장 부사장은 "기업 고객은 별도의 시스템 구축 없이도 AI 상담, 고객 관리, 마케팅 등 핵심 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야의 기업에 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-06-24 11:50:26

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