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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다
[경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.
2026-08-30 13:32:19
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KT, AI·AX 협력사 12곳과 동남아 공략…현지 기업·VC까지 연결
[경제일보] KT가 협력 중소벤처 12개사와 함께 동남아시아 시장 공략에 나선다. 단순히 해외 전시회 참가 기회를 제공하는 데 그치지 않고 현지 기업과의 사업 미팅과 글로벌 투자자 상담까지 연계해 협력사의 실제 해외 진출을 지원한다. 자체 인공지능(AI)·AX 사업을 확대하는 동시에 협력사 기술을 묶어 하나의 생태계로 해외 시장에 선보이겠다는 전략으로 풀이된다. 27일 KT는 지난 26일부터 28일까지 태국 방콕 퀸 시리킷 국립 컨벤션 센터에서 열리는 '테크소스 글로벌 서밋 2026'에 협력 중소벤처 12개사와 함께 참가했다고 밝혔다. 테크소스 글로벌 서밋은 AX 전환, 핀테크, 푸드테크 등을 주제로 열리는 동남아시아 대표 기술 행사로 올해 약 300개 기업이 전시 및 행사에 참여한다. 이번에 KT와 함께 태국을 찾은 기업은 마르시스, 더핑크퐁컴퍼니, 모꼬지, 비프로컴퍼니, 다임테크놀로지, 올거나이즈코리아, 딥핑소스, 엑스엘에이트에이아이, 트래쉬버스터즈, 피치에이아이, 페보, 그레이랩 등이다. 참여 기업의 기술 분야도 AI와 AX를 중심으로 다양하다. 다임테크놀로지는 피지컬 AI 기반 자율제조 솔루션을, 올거나이즈코리아는 대규모언어모델(LLM) 기반 솔루션을 선보인다. 딥핑소스는 AI 기반 공간 운영 최적화 기술을, 그레이랩은 AI 보안 에이전트 기술을 보유하고 있다. 엑스엘에이트에이아이는 AI 자동 통번역 솔루션을 앞세워 동남아 시장 진출을 추진하고 있으며, 페보는 보이스 AX 솔루션을 개발한다. 더핑크퐁컴퍼니와 모꼬지 등 콘텐츠 기업과 비프로컴퍼니의 축구 영상 분석 기술 등도 이번 행사에 함께 소개된다. KT는 이번 참가를 단순한 공동 전시 형태로 운영하지 않고, 현지 기업과의 사업 기회를 발굴하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. KT는 행사에 참가하는 300여개 기업을 사전에 검토하고, 각 협력사의 기술과 사업 분야에 맞춰 협업 가능성이 높은 기업을 선별해 맞춤형 밋업을 주선한다. 해외 시장에 처음 진출하거나 현지 네트워크가 부족한 중소벤처 입장에서는 대기업이 보유한 현지 네트워크를 활용할 수 있다는 점은 매력적인 요인으로 다가올 것으로 분석된다. 기술을 전시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 잠재 고객과 직접 만나 사업 협력을 논의할 수 있는 기회를 마련하는 방식이다. 글로벌 투자 유치도 지원한다. KT는 현지 글로벌 벤처캐피털(VC)을 초청해 참가 기업과 1대 1 상담회를 마련했다. 협력사들은 현지 기업과의 사업 협력뿐 아니라 투자 유치 가능성도 타진할 수 있다. 실제 일부 기업은 이번 행사를 동남아 시장 진출의 교두보로 활용하고 있다. 올거나이즈코리아는 KT와 글로벌 시장 공동 진출을 위한 협력을 검토하고 있으며, 엑스엘에이트에이아이도 자체 AI 번역 기술을 기반으로 동남아 시장 진출을 추진하고 있다. 행사 기간 현지 기업과 구체적인 사업 협력 방안을 논의할 예정이다. KT가 협력사의 해외 진출 지원에 나서는 것은 국내 시장만으로는 성장에 한계가 있는 중소벤처의 새로운 판로를 확보하는 동시에 자사의 AX 사업 생태계도 확대할 수 있기 때문이다. 특히 동남아시아는 기업의 디지털 전환과 AI 도입이 확대되면서 국내 AI·AX 기업들이 새로운 시장으로 주목하는 지역으로, KT에는 자체적으로 확보한 AI·AX 기술뿐 아니라 협력사들의 산업별 솔루션을 함께 묶어 현지 기업에 제안할 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업은 KT가 추진하는 협력사 동반성장 프로그램 'BLOOM, Together'의 일환으로 진행된다. KT는 그동안 협력사의 경영 안정성을 높이기 위한 상생펀드와 현금 결제 등을 지원하는 한편, 민관 공동 기술사업화와 AX 사업화, 공동 기술개발 등도 추진해왔다. KT는 이번 행사를 시작으로 협력 중소벤처의 해외 시장 진출을 지속적으로 지원한다는 계획이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "협력 중소벤처가 동남아 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 전시 참가와 IR 피칭을 지원하고 있다"며 "앞으로도 유망 중소벤처 기업의 해외 시장 진출과 성장을 적극 지원해 지속 가능한 상생성장 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.
2026-08-27 10:29:32
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티오리, 'SOC 2 Type II' 취득…AI 보안 SaaS 앞세워 글로벌 B2B 정조준
[경제일보] 오펜시브 사이버보안 전문기업 티오리가 글로벌 기업 시장을 겨냥한 보안 컴플라이언스 체계를 한층 강화했다. 정보보안 관리체계를 평가하는 ISO 인증에 이어 글로벌 B2B 고객이 클라우드 서비스 도입 과정에서 중요하게 보는 SOC 2 Type II까지 확보하면서 해외 시장 공략을 본격화하는 모습이다. 티오리는 19일 글로벌 보안 감사 표준인 SOC 2(System and Organization Controls) Type II 보고서를 취득했다고 밝혔다. 미국공인회계사협회(AICPA)가 마련한 SOC 2는 클라우드 기반 서비스를 제공하는 기업의 정보보호 통제 수준을 독립적인 제3자가 검증하는 제도다. 특히 Type II는 단순히 보안 체계를 갖췄는지를 보는 데 그치지 않는다. 일정 기간 실제 운영 과정에서 보안 통제가 설계된 정책대로 작동했는지를 검증한다는 점에서 Type I보다 한 단계 높은 수준의 검증으로 평가된다. 티오리는 글로벌 회계·컨설팅 법인 센시바(Sensiba)를 통해 감사를 진행했다. SOC 2의 신뢰 서비스 기준 가운데 보안성(Security)을 비롯해 가용성(Availability), 기밀성(Confidentiality) 등 3개 영역에서 통제 체계의 유효성을 검증받았다는 설명이다. 이번 인증의 의미는 티오리의 사업 구조 변화에서 찾을 수 있다. 티오리는 그동안 세계적인 화이트햇 해커를 기반으로 기업의 취약점을 찾아내는 오펜시브 보안 컨설팅에 강점을 보여왔다. 하지만 최근에는 공격자가 기업 시스템을 직접 공격하기 전에 AI를 활용해 취약점을 자동으로 찾아내거나, 기업이 사용하는 생성형 AI 자체를 보호하는 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 대표적인 제품이 AI 기반 애플리케이션 보안 테스트 플랫폼 Xint와 대규모언어모델(LLM) 보안 솔루션 αprism이다. 티오리의 공식 자료에 따르면 Xint는 애플리케이션과 코드의 취약점을 AI를 활용해 탐지하는 제품이며, αprism은 기업의 LLM 사용 과정에서 프롬프트 인젝션과 탈옥(jailbreak), 민감정보 유출 등을 탐지·차단하고 사용 현황을 모니터링하는 방식으로 작동한다. 문제는 이런 AI 보안 제품일수록 고객 데이터에 대한 신뢰가 제품 경쟁력과 직결된다는 점이다. 기업이 AI 보안 SaaS를 도입하면 내부 소스코드와 취약점 정보는 물론 프롬프트, 모델 응답, 개인정보와 같은 민감한 정보가 서비스 환경을 통과할 수 있다. 보안기업이 오히려 고객의 가장 민감한 데이터를 처리하게 되는 구조다. 티오리가 올해 ISO/IEC 27001과 ISO/IEC 27017을 확보한 데 이어 SOC 2 Type II까지 확보한 것도 이 같은 글로벌 영업 환경을 고려한 행보로 풀이된다. ISO 27001은 기업 전반의 정보보안 관리체계를, ISO 27017은 클라우드 서비스 환경의 보안 통제를 다루는 만큼 서로 다른 글로벌 고객 요구에 대응할 수 있는 기반을 마련한 셈이다. 티오리는 지난 6월 두 인증을 동시에 획득했다. 티오리의 개인정보보호 관련 공개자료에서도 접근통제, 다중인증(MFA), 로그 관리, 취약점 관리, 네트워크 보안, 물리적 보안 등 다양한 내부 통제 체계를 운영하고 있는 것으로 나타난다. 또한 Xint와 αprism의 클라우드 인프라에는 서울 리전의 AWS를 비롯해 글로벌 인프라가 활용되고 있어 해외 고객을 대상으로 한 데이터 처리와 보안 관리가 중요한 사업 요소가 되고 있다. 티오리가 CMMC(Cybersecurity Maturity Model Certification)까지 준비하는 것도 같은 맥락이다. CMMC는 미국 국방 분야 공급망에 참여하는 기업이 연방계약정보(FCI)나 통제비공개정보(CUI)를 보호할 수 있는 보안 체계를 갖췄는지를 평가하는 제도다. 미국 국방부는 관련 보안 요건을 실제 계약에 반영하고 있다. 다만 CMMC를 둘러싼 미국 정책 환경에는 최근 변수가 생겼다. 미국 국방부는 지난 7월 당초 11월부터 확대할 예정이었던 CMMC 2단계 요건을 일시 중단하고 제도 전반을 재검토하기로 했다. 기존 1단계 자기평가 요건은 유지된다. 따라서 티오리의 CMMC 추진은 단순히 인증 하나를 추가하는 차원을 넘어 미국 방산·보안 공급망까지 대응할 수 있는 글로벌 컴플라이언스 체계를 구축하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 티오리는 글로벌 빅테크를 대상으로 보안 역량을 인정받아온 가운데 세계적인 해킹대회에서 축적한 오펜시브 보안 역량을 AI 제품으로 전환하고 있다. 회사 연혁을 보면 2024년 미국 DARPA의 AI 사이버 챌린지(AIxCC)에서 준결승 1위를 기록했고, 이후 Xint와 αprism을 잇달아 상용화하며 AI 보안 분야로 사업을 확장했다. 특히 생성형 AI가 기업 업무에 빠르게 침투하면서 AI 모델 자체의 보안뿐 아니라 기업 내부에서 AI를 어떻게 사용하고 어떤 데이터가 오가는지를 통제하는 시장도 커지고 있다. 티오리 역시 공격자 관점의 기술력을 AI 보안 제품과 결합해 글로벌 엔터프라이즈 시장을 노리고 있다. 박관순 티오리 CISO는 “공격자의 시선에서 위협을 선제적으로 무력화하는 기술력만큼이나 고객의 데이터를 안전하게 다루는 내부 운영 체계 역시 기업 보안의 핵심”이라며 “글로벌 규준에 부합하는 철저한 보안 통제력을 바탕으로 국내외 엔터프라이즈 고객들이 안심하고 도입할 수 있는 AI 사이버보안 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다. 한편 이번 SOC 2 Type II 확보가 실제 글로벌 계약 확대와 매출 성장으로 이어질 수 있을지가 티오리의 다음 관전 포인트다. 기술력을 증명하는 단계에서 벗어나 글로벌 기업의 조달·보안 심사를 통과할 수 있는 체계를 구축한 만큼, 향후 Xint와 αprism의 해외 고객 확보와 대형 B2B 계약 성과가 기업가치의 핵심 변수가 될 전망이다.
2026-08-19 17:30:17
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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대
[경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.
2026-08-18 16:10:20
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LG CNS, 2분기 영업이익 9.2% 줄었다.
[경제일보] LG CNS의 2026년 2분기 영업이익이 1279억원으로 전년 동기 대비 9.2% 줄었다. 매출은 1조5208억원으로 4.2% 늘었다. 매출이 느는데 이익이 줄면서 영업이익률은 9.7%에서 8.4%로 1.2%포인트 낮아졌다. LG CNS는 7월 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI와 금융 인공지능 전환(AX), AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. 상반기 누적으로는 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원으로 각각 6.1%, 1.1% 늘었다. 상반기 이익이 소폭이나마 늘어난 것은 1분기 덕이다. 반기 수치에서 2분기를 빼면 1분기 영업이익은 942억원으로 전년보다 20%가량 증가했다. 이익 방향이 꺾인 시점은 2분기다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 "영업이익 감소는 사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제적 투자와 일시적인 프로젝트 일정의 영향"이라며 "이연된 프로젝트가 하반기 본격 진행되면 실적 개선에 기여할 것"이라고 말했다. 신규 AI 플랫폼과 피지컬 AI 연구개발, 인재 확보 투자가 늘었고 일부 계열사 프로젝트 계약이 하반기로 밀렸다는 설명이다. ◆ LG전자 로봇 데이터 팩토리…피지컬 AI 첫 레퍼런스 피지컬 AI 사업의 출발점은 LG전자다. LG CNS는 LG전자와 지능형 로봇 학습 인프라인 로봇 데이터 팩토리를 구축하고 자체 플랫폼 '피지컬웍스'와 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 공급한다. 로봇 데이터 팩토리는 로봇이 작업을 익히는 데 필요한 영상과 동작 데이터를 모아 가공하고 이를 바탕으로 AI 모델을 학습시키는 설비다. 물류 현장 검증은 컬리에서 이뤄졌다. LG CNS는 컬리 물류센터 1차 개념검증(PoC)을 마쳤고 연말까지 기능을 보완해 적용 범위를 넓히는 후속 사업을 추진한다. 좁은 통로를 다니는 자율이동로봇(AMR) 사업과 연구소 물류 자동화도 수행 중이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장(상무)은 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하려면 GPU를 비롯한 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자 로봇 데이터 팩토리를 대표 사례로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대하겠다"고 말했다. 올해는 사례 확보에 집중하고 내년부터 제조·물류 고객을 상대로 로봇 전환(RX) 사업을 넓힌다는 구상이다. 스마트엔지니어링 부문 2분기 매출은 2746억원으로 13% 늘어 세 부문 가운데 성장률이 가장 높았다. LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 뽑혔다. ◆ 금융 차세대, 하반기부터 매출 인식 디지털 비즈니스 서비스 상반기 매출은 6621억원으로 8.8% 늘어 세 부문 중 증가폭이 가장 컸다. KB국민은행 차세대 사업과 한국은행 2기 정보기술아웃소싱(ITO) 사업을 따냈다. 조성우 LG CNS 금융AX1사업담당(상무)은 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 것"이라고 말했다. 지난해 수주한 미래에셋생명과 신한투자증권 차세대는 올해 본격 개발 단계에 들어갔다. 정보기술(IT) 시스템 구축과 운영 전 과정을 에이전틱 AI로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'도 2분기에 내놨다. ◆ AI 인프라, 구독형으로 판다 AI·클라우드 부문 2분기 매출은 9060억원으로 3.9% 늘었다. AI 플랫폼과 데이터 구축, 클라우드 관리서비스(MSP), GPU 인프라 구축·유지보수가 성장을 이끌었다. LG CNS는 AI 연산 자원을 구독 방식으로 파는 '엑스퓨웍스(XPUWorks)'를 출시했다. 고객이 대규모 초기 투자 없이 필요한 만큼 GPU를 쓰게 하는 구조다. 1분기에 내놓은 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'는 챗GPT와 클로드, 제미나이의 사용량과 비용을 조직·사용자별로 보여주는 대시보드를 제공한다. 업무 특성과 보안 요건에 맞춰 모델을 골라 연결하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다. 중국산 대규모언어모델(LLM)의 약진에 대해서는 대체보다 조합으로 봤다. 진요한 LG CNS AI센터장(상무)은 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라며 "업무 특성에 따라 미국 프런티어 모델과 중국 경량 모델, 국산 온프레미스 모델을 최적으로 배치하는 방식이 일반화될 것"이라고 말했다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)에서는 시장 성장률을 웃도는 확장을 목표로 내걸었다. LG CNS는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내는 15~20% 성장할 것으로 봤다. 한편 회사 설명이 맞는지는 하반기에 갈린다. 이연됐다는 계열사 프로젝트가 실제로 3분기에 잡히는지, 6개월 뒤부터 매출이 인식된다는 금융 차세대가 그 시점에 숫자로 나타나는지가 확인 지점이다. 피지컬 AI는 아직 LG전자라는 계열 물량 한 건과 컬리 PoC가 전부다. 선제 투자라는 설명이 성립하려면 그룹 밖에서 매출이 나와야 한다.
2026-07-31 14:45:47
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NC AI, 정부 에이전틱 AI 4개 과제 중 '업무 혁신' 맡는다
[경제일보] NC AI가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발' 사업에서 기업 업무 혁신 분야 주관연구개발기관으로 선정됐다고 7월 31일 밝혔다. 목표를 이해하고 계획과 실행, 검증까지 스스로 수행하는 인공지능(AI)을 기업 업무 시스템에 적용하는 과제다. 이 사업은 4개 분야로 나뉜다. 의료 초음파는 메디컬파크, 기업 업무 혁신은 NC AI, 국민 일상 동행은 심심이, 물리해석 시뮬레이션은 브이이엔지가 각각 주관기관을 맡았다. 대학과 기업을 합쳐 26개 산학연 기관이 참여한다. 과기정통부와 IITP는 7월 30일 서울 AI·소프트웨어 마에스트로센터에서 착수보고회를 열었다. 사업 규모는 설명하는 주체에 따라 기준이 다르다. NC AI는 이 사업이 2026년부터 2029년까지 4년간 총 493억7500만원, 국비 395억원 규모라고 밝혔다. 4개 과제를 합친 전체 금액이다. NC AI 측 관계자에 따르면 회사가 참여하는 과제는 이 가운데 한 개이며 규모는 100억원 정도다. 이 관계자는 컨소시엄에 배정된 금액은 공개하기 어렵다고 말했다. 과기정통부가 제시한 예산은 대상 기간이 다르다. 올해부터 1년 6개월 동안 180억원을 투입해 2027년 말까지 제품과 서비스를 개발한다는 계획으로 과제당 45억원 수준이다. 2029년까지 지원이 이어지려면 2027년 말 단계평가에서 4개 과제 가운데 최우수 1개로 뽑혀야 한다. 정부는 우수 과제 1개에만 1년을 추가 지원하기 때문에 실제 집행액은 평가 결과에 따라 갈린다. NC AI는 가비아, 고려대학교, 연세대학교와 컨소시엄을 꾸려 '목표 지향 장기 맥락 추론 기반의 전사 업무 혁신 에이전틱 AI 기술개발' 과제를 수행한다. 전사적자원관리(ERP)와 메일, 캘린더처럼 흩어진 업무 시스템을 AI가 스스로 이해하고 연결해 처리하는 구조다. 기업의 업무 규정과 사용자별 업무 패턴을 학습시켜 상황에 맞는 의사결정까지 맡긴다는 것이 회사 설명이다. NC AI는 아키텍처 설계와 에이전트 학습·튜닝, 실행 엔진 구축 등 연구개발 전반을 총괄한다. 회사는 AI 운영 과정에서 쌓인 지식이 조직의 업무 규정과 권한 체계를 고치고 바뀐 업무 환경이 다시 AI의 판단에 반영되는 '거버넌스 공진화' 체계를 구현하겠다고 밝혔다. 성과 검증은 가비아의 그룹웨어에서 이뤄진다. 연구개발 단계부터 업무 시나리오를 돌려 성능과 안정성을 확인하고 현장 피드백을 반영한다는 계획이다. NC AI는 가비아를 국내 1위 그룹웨어 플랫폼으로 소개했으나 근거가 되는 점유율 자료는 제시하지 않았다. 검증 결과를 토대로 사업화도 추진할 방침이지만 서비스 출시 시점은 정해지지 않았다. NC AI는 2025년 2월 엔씨소프트에서 분사한 AI 전문기업이다. 자체 대규모언어모델(LLM) '바르코(VARCO)'를 개발했고 이연수 대표가 이끌고 있다. 이 대표는 엔씨소프트에서 14년간 AI 연구를 총괄했다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 과제는 AI가 단순히 답을 제시하는 수준을 넘어 기업의 업무를 함께 수행하는 새로운 패러다임을 제시하는 연구"라며 "디지털 업무 혁신은 물론 향후 피지컬 AI까지 이어지는 차세대 AI 기술 기반을 마련하겠다"고 말했다.
2026-07-31 09:59:39
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"AI도 해킹 표적 된다"…S2W, AI 취약점 진단 시장 공략
[경제일보] 기업들의 생성형 인공지능(AI) 도입이 본격화되며 AI가 직접 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대가 열리면서 AI 자체를 겨냥한 새로운 보안 위협이 빠르게 증가하고 있다. 프롬프트 인젝션과 데이터 탈취, 권한 오남용 등 기존 보안 체계만으로 대응하기 어려운 공격 기법이 등장하는 가운데, AI 서비스를 공격자의 관점에서 점검하는 'AI 레드티밍'과 취약점 진단 시장도 확대되고 있다. 30일 빅데이터 분석 AI 기업 S2W는 기업의 안전한 AI 도입과 활용을 지원하기 위해 AI 서비스 취약점 진단 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. S2W는 이번 사업이 대규모 언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 활용한 서비스가 빠르게 확산되는 상황에서 기업들이 AI 서비스에 대한 보안성을 사전에 검증하고 잠재적 위험을 최소화할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다고 설명했다. 최근 금융과 제조, 공공 분야를 중심으로 생성형 AI 도입이 확대되면서 AI가 기업의 핵심 업무 시스템과 연계되는 사례가 늘어나고 있지만, AI 특성을 고려한 보안 점검 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있다는 것이다. 특히 AI 서비스는 기존 정보기술(IT) 시스템과 달리 프롬프트 조작을 통한 정보 유출과 권한 탈취, 악성 데이터 입력을 통한 오작동 유발 등 새로운 유형의 보안 위협에 노출돼 있다. AI 에이전트가 외부 서비스와 연동해 자율적으로 업무를 수행하는 사례가 늘어나면서 AI 보안의 중요성 역시 더욱 커지고 있다. 실제로 최근 정부도 AI 보안 체계 마련에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 'AI 보안 레드티밍 가이드'를 발간하고 공격자 관점에서 AI 서비스의 보안성을 점검하기 위한 절차와 방법론을 제시했다. AI 도입이 기업 경쟁력과 직결되는 시대가 도래하면서 사전 보안 검증의 필요성이 커지고 있다는 분석이다. S2W는 해당 흐름에 맞춰 공격자의 시각에서 AI 서비스의 잠재적 취약점을 진단하는 AI 서비스 취약점 진단 사업을 확대한다. 다크웹과 텔레그램, 해킹 포럼 등에서 수집한 실제 LLM 공격 기법을 점검 과정에 즉시 적용할 수 있는 오펜시브 보안 역량을 기반으로 AI 서비스 전반의 보안성을 검증한다는 계획이다. 특히 S2W는 국제 비영리 보안 단체인 OWASP가 제정한 'OWASP Top 10 for LLM'을 기본 기준으로 활용하고, 산업별 특수성을 고려한 추가 점검 항목을 적용해 도메인 적합성을 높였다고 설명했다. 이를 통해 모델과 프롬프트, 데이터, AI 에이전트 등 AI 서비스를 구성하는 다양한 요소에 내재된 취약점을 정밀 진단하고 공격자의 악용 가능성을 다면적으로 검증할 예정이다. 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템과 연계하는 사례가 늘어나면서 AI 서비스에 대한 보안 요구 수준도 높아지고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 업무 자동화와 의사결정 지원 역할까지 수행하게 되면서 서비스 도입 이전 단계부터 취약점을 점검하려는 수요 역시 증가하는 추세다. AI 보안 시장이 기존 정보보안의 하위 영역이 아닌 독립적인 시장으로 성장하고 있다는 평가가 나오는 이유다. S2W는 AI 서비스 취약점 진단 사업 개시와 동시에 최근 국내 대형 금융사의 AI 서비스 취약점 진단 사업도 수주했다. 금융권의 엄격한 보안 기준과 규제 환경을 고려한 취약점 진단을 수행 중이며, 향후 제조와 공공 등 다양한 산업 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 각 산업별 AI 활용 방식과 서비스 구조, 보안 요구사항 등을 종합적으로 반영한 맞춤형 취약점 진단 서비스를 제공하고, 자체 개발한 AI 기반 점검 도구와 오펜시브 보안 전문가들의 노하우를 결합해 AI 서비스의 안전한 도입을 지원한다는 방침이다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "AI 서비스의 잠재적 위험을 사전에 찾아내기 위해서는 AI를 활용한 정교한 점검과 공격자 관점의 전문적인 검증이 함께 이뤄져야 한다"며 "S2W는 자체 개발한 AI 기반 도구에 오펜시브 보안 전문가의 노하우를 결합해 기업이 AI 서비스를 보다 안전하게 도입하고 운영할 수 있도록 실효성 높은 진단 서비스를 제공하고 있다"고 말했다.
2026-07-30 14:51:19
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KAIST, MS 'AI 레드팀' 합류…국내 대학 중 유일
[경제일보] 한국과학기술원(KAIST)이 국내 대학 가운데 유일하게 마이크로소프트(MS)의 글로벌 인공지능(AI) 안전성 연구 네트워크에 합류했다. 생성형 AI와 AI 에이전트의 활용이 확산하는 가운데 글로벌 기업과 대학이 협력해 실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 선제적으로 검증한다. KAIST는 전산학부 손수엘 교수 연구팀이 MS AI 레드팀이 운영하는 글로벌 AI 안전성 연구 프로그램 ‘엑스트라(EXTRA·External Red Team Alliance)’ 연구팀으로 선정됐다고 28일 밝혔다. 엑스트라는 MS가 올해 시작한 외부 AI 레드팀 연구 지원 프로그램이다. 기업 내부 조직에 머물던 AI 안전성 평가를 세계 대학과 연구기관으로 확대해 다양한 관점에서 생성형 AI의 취약점과 위험성을 검증하는 것이 목적이다. 프로그램에는 6개 대륙의 10여개 대학과 연구기관이 참여한다. 국내 대학 가운데 선정된 곳은 KAIST가 유일하다. 손 교수 연구팀은 2만5000달러, 약 3700만원의 연구비를 지원받아 글로벌 연구진과 함께 AI 보안과 신뢰성 연구를 수행한다. 손 교수 연구팀은 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)을 대상으로 해킹을 통한 모델 탈취와 개인정보 유출, 악성 명령을 주입해 의도하지 않은 행동을 유도하는 프롬프트 주입 공격 등을 분석하고 있다. 연구 범위는 단순한 챗봇을 넘어 외부 시스템과 연결돼 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트까지 확대된다. AI 에이전트는 문서 작성과 정보 검색뿐 아니라 외부 도구 호출, 데이터 처리, 시스템 제어 등을 연속적으로 수행한다. 권한과 접근 범위를 적절히 통제하지 못하면 개인정보나 기업 내부 정보가 노출될 수 있어 서비스 구축 단계부터 공격 가능성을 점검해야 한다. 연구팀은 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 공격 경로를 찾아내고, AI가 악성 명령이나 조작된 정보를 구분하도록 하는 방어 기술을 개발할 계획이다. 공격자의 관점에서 취약점을 검증하는 레드팀 연구와 이를 차단하는 보안 기술을 함께 고도화한다. 최근 글로벌 AI 기업들은 모델 성능 경쟁과 함께 안전성 검증을 핵심 과제로 삼고 있다. AI가 금융과 의료, 공공, 제조 등 민감한 데이터를 다루는 산업으로 확산하면서 모델 자체뿐 아니라 데이터와 외부 도구, 네트워크를 연결하는 전체 서비스 구조의 보안이 중요해졌기 때문이다. 이번 프로그램 참여는 KAIST가 MS의 AI 보안 연구진 및 세계 대학들과 연구 성과를 교류하고, 국제적인 AI 안전성 평가 체계 마련에 참여할 기회가 될 전망이다. 국내 연구진의 공격·방어 기술이 글로벌 AI 서비스의 보안 기준과 평가 방법에 반영될 가능성도 커졌다. 손수엘 교수는 “AI는 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성이 중요해지고 있다”며 “실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 분석하고 누구나 안심하고 사용할 수 있는 AI 기술 개발에 기여하겠다”고 말했다. MS AI 레드팀을 이끄는 램 샹카르 시바 쿠마르는 “AI 안전성 연구에서 대학은 핵심적인 역할을 하고 있다”며 “점점 강력해지는 AI 시스템을 평가하고 보호하며 책임감 있게 관리할 수 있도록 관련 연구를 지원하겠다”고 밝혔다.
2026-07-28 15:00:10
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넥슨, NYPC 파이널 라운드 진출자 확정...알고리즘 대회서 'AI 전략전'
[경제일보] 넥슨이 인공지능(AI) 활용 능력을 겨루는 프로그래밍 대회 ‘넥슨 영 프로그래머스 컵(NYPC)’ 온라인 예선을 마치고 파이널 라운드 진출자 약 140명을 확정했다. 정답을 빠르게 찾는 알고리즘 경시대회에서 AI와 함께 전략을 설계하는 대회로 전면 개편한 뒤 처음 열리는 본선이다. 넥슨은 지난 6월 29일부터 7월 8일까지 마스터 트랙 예선을, 7월 10일부터 19일까지 루키 트랙 예선을 진행했다고 24일 밝혔다. 경쟁을 거쳐 각 트랙에서 약 70명씩 본선 진출자가 선발됐다. 올해 NYPC에는 약 6000명이 참가를 신청했다. 넥슨이 2016년 청소년 대상 프로그래밍 대회를 시작한 이후 참가 연령과 문제 유형, 대회 운영 방식을 대폭 개편하면서 개발자와 대학생까지 참여 범위를 넓힌 결과다. 대회는 만 14∼18세 청소년이 참여하는 루키 트랙과 만 19세 이상 대학생 대상의 마스터 트랙으로 나뉜다. 참가자는 C·C++·파이썬·자바·자바스크립트 등 12개 프로그래밍 언어를 사용할 수 있으며, 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)을 문제 해결 도구로 활용하는 것도 허용된다. "루키 트랙에서는 하나의 정답을 찾는 대신 주어진 조건에서 경험과 전략을 활용해 점수를 최대한 높이는 휴리스틱(Heuristic) 스타일로 문제를 푼다. 참가자가 직접 전략을 세우고 코드를 개선하면서 결과값을 높이는 방식이어서, 문제 이해와 실험, 판단 능력이 중요하다." 마스터 트랙 본선은 AI 에이전트를 활용하는 팀전으로 진행된다. 참가자가 AI에 모든 작업을 맡기는 것이 아니라 목표와 전략을 설계하고, AI가 생성한 코드와 판단을 검증·수정해 최종 결과를 만들어야 한다. AI 도구 사용 자체보다 사람과 AI의 역할을 어떻게 나누는지가 성적을 좌우할 전망이다. NYPC가 AI 활용을 공식적으로 권장한 것은 개발 현장의 변화를 반영한 조치다. 실제 소프트웨어 개발에서는 생성형 AI가 코드 작성과 오류 탐지, 문서화, 테스트에 사용되고 있다. 넥슨은 참가자가 AI의 답을 그대로 받아들이기보다 결과를 검증하고 더 나은 해결책을 설계하는 능력을 평가한다는 방침이다. 글로벌 확장 가능성도 확인했다. 올해 처음 베트남 참가자를 받은 마스터 트랙에는 현지 대학생 등 약 1000명이 지원했다. 넥슨은 베트남 참가 규모와 대회 운영 결과를 토대로 향후 해외 참가 지역을 확대하는 방안을 검토할 것으로 보인다. 파이널 라운드는 오는 8월 29일 서울의 새로운 행사장에서 열린다. 그동안 본선을 진행했던 넥슨 판교 사옥을 벗어나 전체 오프라인 경기와 시상식을 한자리에서 개최한다. 구체적인 장소와 진행 일정은 NYPC 공식 홈페이지를 통해 추가로 공개될 예정이다. 총상금은 5000만원이다. 각 트랙 참가자는 위너·골드·실버·브론즈 등급으로 시상하며, 우승자에게는 문화체육관광부 장관상이 수여된다. 한국콘텐츠진흥원 원장상과 게임문화재단·넥슨재단 이사장상도 마련된다. 마스터 트랙 수상자는 넥슨 체험형 인턴십에 지원할 수 있는 혜택을 받는다. 대회를 일회성 사회공헌 행사에 머물게 하지 않고 게임 개발과 AI 기술에 필요한 인재를 발굴하는 채용 통로로 연결하려는 취지다. 김정욱 넥슨재단 이사장은 “AI 전략형 프로그래밍 대회로 새롭게 태어난 NYPC 예선에서 참가자들의 역량과 성장 가능성을 확인했다”며 “본선에서도 기량을 펼치고 한 단계 성장하는 경험을 쌓기를 바란다”고 말했다.
2026-07-24 15:02:43
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수
[경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.
2026-07-20 11:31:31
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AI 인프라도 '튜닝' 경쟁…노타, AWS AI칩 최적화 시장 진출
[경제일보] 엔비디아 GPU를 대체할 인공지능(AI) 인프라에 대한 관심이 높아지는 가운데 AI 모델을 클라우드 환경에 맞게 최적화하는 시장도 함께 성장하고 있다. AI 서비스 확산으로 인프라 비용 부담이 커지면서 AWS의 자체 AI 칩인 '트레이니움'과 '인퍼런시아'를 도입하려는 기업이 늘고 있지만, 기존 AI 모델을 새로운 칩 환경에서 효율적으로 구동하기 위해서는 별도의 최적화 작업이 필요하기 때문이다. 7일 노타는 AWS AI 칩 환경에서 기업 고객이 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 출시했다고 밝혔다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움과 인퍼런시아 환경에 맞춘 모델 최적화 서비스를 제공한다. 최근 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 AI 모델 개발뿐 아니라 운영 비용 절감으로도 옮겨가고 있다. 이에 노타는 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하는 기업들이 GPU 확보 비용과 전력 소비 부담이 커지면서 AWS를 비롯한 글로벌 클라우드 사업자들이 자체 개발한 AI 칩 도입을 검토하는 사례가 증가한 것으로 분석한다. AWS의 트레이니움은 AI 모델 학습을, 인퍼런시아는 AI 추론을 위해 설계된 전용 칩이다. AWS는 자체 AI 칩을 통해 가격 대비 성능과 에너지 효율을 높이는 전략을 추진하고 있으며, 글로벌 AI 기업들도 이를 활용해 인프라 비용 절감에 나서고 있다. 다만 기존 AI 모델을 새로운 AI 칩 환경으로 이전하는 과정은 쉽지 않은 것으로 알려졌다. 모델 구조와 연산 방식이 하드웨어마다 달라 별도의 포팅과 최적화가 필요하며, 이를 수행할 전문 인력도 부족한 상황이다. 이로 인해 AI 모델을 다양한 칩 환경에 맞게 경량화하고 성능을 조정하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 노타는 해당 수요를 겨냥해 자사 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 기술검증(PoC)과 모델 포팅, 경량화, 성능 튜닝까지 전 과정을 지원한다. AI 모델 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있도록 지원하고, AWS AI 칩 환경에 맞춘 최적 배포를 제공하는 것이 특징이다. 특히 노타는 AWS 트레이니움과 인퍼런시아 환경에서 대규모 언어 모델을 최적화한 경험도 확보했다고 설명했다. 320억개 파라미터 규모 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실은 1% 미만으로 유지한 사례를 확보했으며, 다양한 AI 모델 아키텍처에 대한 포팅과 튜닝 경험도 축적했다고 강조했다. 앞서 노타는 모바일 기기뿐 아니라 데이터센터와 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 제공해온 바 있다. 그동안 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI, 모빌린트 등과 협력하며 하드웨어별 AI 모델 경량화 기술을 검증했으며, 이번 서비스를 계기로 클라우드 AI 인프라 영역까지 사업을 확대한다는 전략이다. 채명수 노타 대표는 "AWS AI 칩은 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하며, 노타는 이러한 AWS 칩의 성능을 고객이 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 말했다.
2026-07-07 08:23:06