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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행 [경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.2026-08-28 14:08:16
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SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.2026-08-24 15:47:18
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네이버 디지털트윈, 사우디 '국가 표준' 됐다…3년 만에 전국 확산 기반 [경제일보] 팀네이버의 클라우드 기반 디지털트윈 플랫폼이 사우디아라비아 정부의 지자체용 공식 플랫폼으로 승인되면서 사실상 국가 표준 플랫폼으로 자리 잡았다. 단일 도시의 스마트시티 사업 수주에 그치지 않고 정부가 각 지방자치단체에 우선 도입을 권고하는 단계까지 올라섰다는 점에서 국내 IT 기업의 중동 공공 디지털 전환 사업 확장에도 중요한 이정표가 될 전망이다. 팀네이버는 20일 사우디 디지털정부청(DGA)이 자사 디지털트윈 플랫폼을 지자체용 플랫폼으로 공식 승인했다고 밝혔다. 이에 따라 사우디 자치행정주택부는 각 지자체에 스마트시티 사업 추진 시 팀네이버 플랫폼을 우선 검토하도록 권고하는 공문을 발송했다. 정부 차원에서 기술과 방법론을 통일하고 지자체별 중복 투자를 줄이기 위한 조치다. 이번 성과의 기반은 2023년 10월 수주한 디지털트윈 구축 사업이다. 팀네이버는 지난해 메카·메디나·제다 3개 도시의 1단계 구축을 완료했다. 세 도시를 합친 대상 면적은 약 6800㎢로 서울의 11배가 넘으며 92만동 이상의 건물을 3차원으로 구현했다. 단순히 도시를 3D 지도로 옮기는 데 그치지 않은 것도 이번 승인에 영향을 준 것으로 풀이된다. 플랫폼에는 지형·경사 분석과 일조량·조망 분석, 건축물 규정 검증뿐 아니라 홍수 위험 분석과 재난 시뮬레이션 등 도시 행정에 활용할 수 있는 기능이 적용됐다. 사우디가 디지털트윈을 국가 차원의 도시 운영 인프라로 확대하는 배경에는 ‘비전 2030’이 있다. 사우디 정부는 도시 경쟁력과 주거·인프라 서비스를 고도화하기 위해 스마트시티와 디지털 정부 전환을 추진하고 있다. 디지털정부청 역시 정부기관의 디지털 전환을 위한 표준과 절차를 마련하고 각 기관의 도입을 관리하는 역할을 맡고 있다. 네이버가 현지 사업을 단발성 프로젝트가 아닌 장기 사업으로 전환하고 있다는 점도 주목된다. 네이버클라우드는 지난해 사우디 국영 주택공사(NHC) 산하 NHC 이노베이션과 합작법인 ‘네이버 이노베이션’을 설립했다. 디지털트윈뿐 아니라 지도 기반 슈퍼앱 등 스마트시티 관련 사업으로 협력 범위를 넓히기 위한 현지 거점을 확보한 것이다. 사우디 정부도 이미 2단계 사업 논의에 들어갔다. 올해 6월 마제드 알 호가일 자치행정주택부 장관은 서울에서 네이버 경영진과 만나 발라디 디지털트윈 프로젝트 2단계 개발과 사우디 도시 전반의 스마트 기술 확대 방안을 논의했다. 사업 확장 가능성은 디지털트윈 자체에만 머물지 않는다. 네이버는 현지에서 디지털트윈을 기반으로 AI와 클라우드, 로봇, 공간정보 등으로 사업 영역을 넓히는 전략을 추진하고 있다. 최근에는 사우디 신도시 개발사 뉴 무라바와 로보틱스·자율주행·공간지능·스마트시티 플랫폼 협력을 추진하는 등 디지털트윈을 다른 기술의 기반 인프라로 활용하고 있다. 한편 이번 승인의 의미는 ‘디지털 지도를 수출했다’는 데 있지 않다. 정부가 표준 플랫폼으로 채택하면서 향후 사우디 각 도시의 도시계획·인프라·재난관리 데이터가 팀네이버 플랫폼을 중심으로 축적될 가능성이 커졌다는 데 있다. 이를 실제 전국 단위 수주와 반복 매출로 연결하고, 현지 데이터와 AI 서비스를 결합할 수 있느냐가 네이버의 중동 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-20 17:48:06
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야놀자클라우드솔루션, 호텔 데이터 잡고 AI 운영으로…글로벌 고객 성과 확대 [경제일보] 야놀자클라우드솔루션(Yanolja Cloud Solution, 이하 YCS, 대표 Aeijaz Sodawala)이 호텔의 흩어진 운영 데이터를 하나로 연결하고 인공지능(AI)을 활용해 운영까지 자동화하는 글로벌 트래블 테크 사업을 확대하고 있다. 단순히 호텔관리시스템(PMS)을 공급하는 데서 벗어나 예약·객실·판매·수익 데이터를 통합해 고객사의 실제 매출과 운영 효율을 높이는 엔터프라이즈 솔루션 기업으로 사업 모델을 고도화하는 모습이다. YCS는 야놀자그룹의 글로벌 엔터프라이즈 솔루션 멤버사로 PMS를 비롯해 채널 매니저(CM), 예약 엔진(BE), 레스토랑 POS, 수익관리 등 호텔 운영에 필요한 솔루션을 제공하고 있다. 현재 170개국 이상에서 3만3000개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 50개 이상의 언어와 24시간 지원 체계를 운영하고 있다. 핵심 경쟁력은 개별 시스템을 묶는 ‘풀스택’ 구조다. 호텔은 PMS와 예약 엔진, 온라인여행사(OTA) 채널 관리 등이 서로 다른 시스템으로 운영되는 경우가 많다. 이 과정에서 예약·재고·객실·매출 데이터가 분산되면 실시간 수요 대응이나 가격 최적화가 어려워진다. YCS는 각 시스템을 연결해 예약부터 객실 관리와 판매까지 데이터를 통합하는 방식으로 이 문제를 해결하고 있다. 실제 YCS의 채널 매니저는 다수의 OTA와 호텔 PMS를 연결해 실시간 재고와 예약 정보를 동기화한다. 글로벌 고객사의 성과도 나오고 있다. 인도네시아 ‘시나붕 힐스 다이아몬드’ 호텔은 YCS 솔루션 도입 이후 올해 2분기 매출이 전분기 대비 9.5% 증가했다. 객실점유율(OCC)은 70%로 15.5%포인트 상승했고 객실당 매출(RevPAR)도 10.4% 늘었다. 미국 ‘브렌트우드 인 & 스위츠’는 같은 기간 매출이 68.7% 증가했다. OCC는 7.1%포인트, RevPAR은 50.4% 상승했다. 단순 시스템 교체가 아니라 데이터를 기반으로 객실 판매와 운영 방식을 바꾼 결과라는 게 YCS의 설명이다. YCS가 다음 단계로 내세우는 것은 AI다. 올해 3월 인도 뉴델리에서 열린 ‘THRIVE 2026’에서 AI 에이전트를 활용한 고객 응대와 체크인 자동화, API 기반 데이터 통합 등의 기술 전략을 공개했다. 이달에는 인도 1000개 이상 호텔에서 검증한 AI 컨시어지의 글로벌 확대도 발표했다. 태국·미국·말레이시아·아프리카 등으로 서비스를 확대해 실시간 운영 데이터를 AI 에이전트와 연결하고 호텔 직원의 반복 업무를 줄이는 것이 목표다. 이는 YCS의 사업 방향이 ‘호텔 소프트웨어 판매’에서 ‘호텔 운영 플랫폼’으로 이동하고 있다는 의미다. 데이터가 충분히 쌓이면 객실 수요와 예약 흐름을 분석해 가격을 조정하고, 고객 문의와 체크인 등 반복 업무까지 AI가 처리하는 구조를 만들 수 있다. 호텔 입장에서는 인력 부족 문제와 운영비 부담을 동시에 낮출 수 있다는 장점이 있다. 다만 글로벌 시장에서 경쟁력을 지속하려면 고객사 수 확대보다 실제 운영 성과를 얼마나 반복적으로 만들어내느냐가 관건이다. 호텔마다 객실 규모와 지역별 OTA, 가격 정책, 규제 환경이 다른 만큼 각 시장에 맞춘 데이터 표준화와 현지화가 필요하다. YCS는 고객별 컨설팅과 교육, 기술 지원을 병행하면서 장기적인 파트너십을 확대할 계획이다. 야놀자그룹 관계자는 “호텔 산업의 디지털 전환은 단순히 시스템 도입을 넘어 데이터를 유기적으로 연결하고 실제 운영 성과를 만들어 내는 것이 중요하다”며 “글로벌 엔터프라이즈 솔루션과 AI 기술을 기반으로 전 세계 여행 사업자의 운영 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-08-20 08:33:08
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![[AI시대 대격변] AI의 무대가 바뀐다…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/19/20260819142630737782.jpg)
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.2026-08-19 14:30:55
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'롯데렌탈 새 주인' TPG…국내 1위 넘어 해외 모빌리티로 영토 넓히나 [경제일보] 롯데렌탈이 글로벌 투자회사 TPG를 새 주인으로 맞으면서 기존 해외 사업의 확대 가능성에 관심이 쏠린다. 롯데렌탈은 베트남·태국에서 렌터카 사업을, UAE에서는 중고차 수출 사업을 전개하고 있다. TPG의 글로벌 투자 네트워크와 모빌리티 투자 경험이 더해질 경우 해외 사업 확대와 신사업 발굴에 새로운 기회가 생길 수 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 롯데는 전날 TPG와 롯데렌탈 경영권 지분 매각계약을 체결했다. 매각 대상은 호텔롯데와 부산롯데호텔이 보유한 롯데렌탈 지분 61.2% 전량이다. 호텔롯데가 38.1%, 부산롯데호텔이 23.0%를 보유하고 있다. 매매대금은 주당 5만9000원, 총 1조3105억원이다. 이번 거래는 공정거래위원회의 기업결합 승인을 거쳐 최종 종결될 예정이다. TPG는 1992년 설립된 글로벌 대체자산운용사다. 사모펀드(PE)와 성장투자, 크레딧, 부동산 등 다양한 투자 플랫폼을 통해 글로벌 기업에 투자하고 있다. 투자 이후 사업 확장과 운영 효율화, 기술 고도화 등을 지원하며 기업가치를 높이는 방식으로 투자를 진행한다. TPG가 롯데렌탈과 연결되는 핵심 고리는 모빌리티 투자 경험이다. TPG는 글로벌 차량호출 플랫폼 우버에 투자한 이력이 있으며 2017년에는 카카오와 손잡고 카카오모빌리티에 5000억원을 투자했다. 최근에는 차량 자체를 넘어 모빌리티 플랫폼과 운송 서비스로 투자 영역을 넓히고 있다. 학생 통학 모빌리티 기업 Zūm에도 투자하며 차량과 운송 인력, 운행 경로 등을 연결하는 플랫폼 사업에 투자했다. 차량 데이터와 AI 분야로도 투자 범위를 확대하고 있다. TPG는 올해 알리안츠 등과 함께 미국 차량 텔레매틱스 기업 캠브리지 모바일 텔레매틱스(CMT)에 3억5000만달러를 투자했다. CMT는 차량 운행 데이터를 기반으로 운전 위험을 분석하고 사고를 감지하는 AI 기술을 개발한다. 롯데렌탈이 이미 해외 사업 기반을 갖추고 있다는 점도 TPG와의 시너지를 기대할 수 있는 부분이다. 롯데렌탈은 베트남과 태국에서 현지 법인을 운영하며 렌터카와 버스 운송 사업 등을 전개하고 있다. 베트남에서는 현지 B2C 렌터카 시장 확대를 추진하는 한편 한국인 관광객을 대상으로 기사 포함 렌터카 서비스를 운영하고 있다. 태국에서는 승용차 장·단기 렌터카와 버스 운송 사업을 진행하고 있다. 중고차 수출 사업을 위한 해외 거점도 마련했다. 롯데렌탈은 2024년 UAE 두바이에 롯데오토글로벌 법인을 설립하고 중고차 수출 사업을 강화하고 있다. UAE를 거점으로 중동·북아프리카(MENA)와 독립국가연합(CIS) 지역까지 중고차 판매 범위를 확대한다는 구상이다. 이미 해외 사업을 운영하고 있는 롯데렌탈에 TPG의 글로벌 투자 네트워크가 더해질 경우 현지 모빌리티 기업과의 협업이나 사업 확대를 모색할 여지가 있다. TPG는 호주·뉴질랜드 대중교통 사업자인 키네틱 등에 투자하는 등 렌터카와 차량호출 서비스뿐 아니라 대중교통·운송 인프라까지 투자 범위를 넓혀왔다. 롯데렌탈의 차량 운영·관리 역량과 TPG의 글로벌 투자 경험을 결합하면 단순한 해외 렌터카 사업을 넘어 현지 모빌리티 사업과의 제휴나 신규 사업 발굴도 가능하다. 차량 데이터와 AI를 활용한 사업 고도화도 시너지 후보로 꼽힌다. 롯데렌탈은 장기렌터카 등을 통해 차량을 장기간 운영하는 만큼 차량 관리와 운행 과정에서 데이터를 축적할 수 있는 구조를 갖고 있다. TPG가 투자한 텔레매틱스 기업 등의 기술을 접목하면 운전습관 분석, 사고 예방, 차량 유지관리 효율화 등으로 사업 영역을 넓힐 여지가 있다. 롯데렌탈은 최근 본업 수익성도 개선되고 있다. 지난해 매출은 2조9188억원으로 전년 대비 4.5% 증가했고 영업이익은 3125억원으로 9.7% 늘었다. 영업이익률도 10.2%에서 10.7%로 0.5%포인트 상승했다. 올해 상반기에는 매출 1조4967억원, 영업이익 1682억원으로 전년 동기 대비 각각 4.3%, 16.7% 증가했으며 영업이익률도 10.1%에서 11.2%로 1.1%포인트 개선됐다. 본업 수익성이 개선되는 가운데 TPG가 기존 해외 사업과 모빌리티 역량을 활용해 새로운 성장 기회를 발굴할지가 관건이다. 베트남·태국의 렌터카 사업과 UAE를 거점으로 한 중고차 수출 사업을 확대하거나 현지 모빌리티 기업과의 협업을 추진할 경우 롯데렌탈의 해외 사업 영역이 넓어질 가능성이 있다. 업계 관계자는 “롯데렌탈은 국내 렌터카 시장에서 이미 규모와 운영 역량을 확보한 만큼 앞으로는 해외 시장과 모빌리티 신사업에서 성장 기회를 찾는 것이 중요하다”며 “TPG의 글로벌 네트워크와 모빌리티·데이터 분야 투자 경험을 롯데렌탈의 사업 역량과 어떻게 연결하느냐가 인수 이후 기업가치 제고의 핵심이 될 것”이라고 했다.2026-08-12 16:07:51
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LG유플러스, AWS 앞세워 공공 클라우드 정조준…AI·보안까지 확장 [경제일보] 공공기관의 클라우드 전환이 확대되면서 통신사들이 네트워크를 넘어 클라우드와 인공지능(AI)을 결합한 사업으로 영역을 넓히고 있다. LG유플러스도 AWS의 글로벌 클라우드 인프라에 자사의 네트워크·보안·AI 역량을 결합해 공공 클라우드 시장 공략에 나선다. 클라우드 인프라 공급을 시작으로 구축과 운영, AI 전환(AX)까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 12일 LG유플러스는 AWS 클라우드 서비스형 인프라(IaaS) 중개서비스인 '엘지유플러스 중개서비스 for AWS'를 디지털서비스 이용지원시스템에 공식 등록했다고 밝혔다. 디지털서비스 이용지원시스템은 정부와 지방자치단체, 공공기관 등이 클라우드 IaaS와 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 지원 서비스 등 디지털 서비스를 검색하고 계약할 수 있도록 마련된 공공부문 전용 플랫폼이다. 신규 서비스가 등록되기 위해서는 과학기술정보통신부 디지털서비스 심사위원회의 심사를 거쳐야 한다. 이번 등록으로 공공기관은 디지털서비스 이용지원시스템을 통해 LG유플러스가 제공하는 AWS 클라우드 인프라 중개서비스를 이용할 수 있게 됐다. 공공기관 입장에서는 기존 조달 체계 안에서 AWS 클라우드 인프라를 도입할 수 있는 선택지가 확대된 것이다. LG유플러스는 이번 서비스를 단순히 AWS 클라우드 인프라를 중개하는 사업에 그치지 않고 공공기관의 클라우드 전환 과정 전반으로 확대한다는 계획이다. 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 맞춰 클라우드 인프라 구성을 제안하고 구축 이후 운영과 효율화까지 지원하는 방식이다. 통신사가 공공 클라우드 사업에 주목하는 배경에는 기존에 확보한 네트워크와 보안 인프라가 있다. 공공기관의 클라우드 전환은 서버를 클라우드로 옮기는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 업무 시스템과 클라우드 간 네트워크를 연결하고 데이터를 이전하며 보안 체계를 구축하고, 전환 이후에도 안정적으로 서비스를 운영해야 한다. LG유플러스는 통신망 운영 과정에서 축적한 네트워크 관리 경험과 기업 대상 보안 사업 역량을 AWS 클라우드와 결합한다는 구상이다. 클라우드 인프라와 네트워크, 보안을 별개의 서비스로 제공하기보다 하나의 전환 과정으로 묶어 공공기관의 관리 부담을 줄이는 방식이다. 클라우드가 공공기관의 AI 활용을 위한 기반으로 자리 잡고 있다는 점도 LG유플러스가 사업 확대에 나서는 이유 중 하나다. 생성형 AI 기반 민원 상담이나 업무 지원 챗봇, AI 정보 검색, 행정·통계 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 등 AI 서비스를 도입하기 위해서는 안정적인 클라우드 인프라와 데이터 관리 환경이 필요해지고 있다. LG유플러스는 AWS 인프라를 기반으로 공공기관의 AI 서비스 도입까지 지원할 수 있는 사업 구조를 마련한다는 계획이다. 자체적으로 보유한 데이터와 AI 전환 역량, AICC 등 AI 서비스 개발·운영 경험을 클라우드 사업과 연결해 단순 인프라 공급을 넘어 공공기관의 디지털 업무 전환을 지원하는 역할을 확대한다는 것이다. 특히 공공부문에서는 보안과 안정적인 운영이 클라우드 도입의 주요 고려 요소로 꼽힌다. 민원과 행정, 공공서비스 등에 활용되는 데이터의 특성상 일반 기업보다 높은 수준의 보안과 운영 체계가 요구되기 때문이다. 통신망과 보안 인프라를 함께 운영해온 LG유플러스 입장에서는 이러한 공공 클라우드의 특성을 사업 경쟁력으로 활용할 수 있다. LG유플러스는 향후 공공기관의 클라우드 도입 초기 단계부터 최적의 인프라 구성 방안을 제안하고, 클라우드 전환 이후에도 서비스 운영과 비용 효율화 등을 지원할 예정이다. 이를 통해 AWS 클라우드 인프라 중개를 공공기관과의 장기적인 접점으로 활용한다는 전략이다. 정영훈 LG유플러스 기업AI사업담당 상무는 "LG유플러스는 공공기관이 AWS 클라우드 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하며, 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 최적화된 운영 체계를 제공할 것"이라며 "LG유플러스가 AX사업 역량과 AICC 등 AI 서비스 개발 및 운영 노하우를 결집해 공공기관의 클라우드 네이티브를 지원하는 핵심 AX파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-08-12 09:55:29
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KT, 병원 데이터를 AI 자산으로 바꾼다 [경제일보] KT가 연세의료원과 의료 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 고도화하는 협력에 나선다. 두 기관은 4일 서울 서대문구 연세의료원에서 업무협약을 맺었다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장(부사장)과 금기창 연세의료원장 등이 참석했다. 병원이 보유한 진료 기록과 검사 결과, 의료 영상, 연구 데이터는 AI 시대의 핵심 자산으로 꼽힌다. 하지만 형태와 구조가 제각각이라 AI가 곧바로 학습하기 어렵다. 데이터를 표준화하고 구조화해 AI가 쓸 수 있는 형태로 바꾸는 작업이 의료기관 경쟁력을 가르는 지점이 된 이유다. 두 기관은 의료 데이터 표준화 기반 확대, 데이터 활용 인프라 고도화, AI 기반 의료 서비스 적용 방안 연구, 중장기 협력 체계 구축 등을 함께 수행한다. KT는 AX 플랫폼 역량으로 의료 데이터를 AI가 분석할 수 있는 디지털 자산으로 전환하고 안전한 활용 기반을 구축한다. 연세의료원은 현장 경험을 바탕으로 데이터 활용 요구사항을 제시하고 의료진 중심 활용 방안을 검토하는 역할을 맡는다. ◆ 정부, 올해 의료AI 실증과제 20개 신설 이번 협력은 정부 정책 흐름과 맞물려 있다. 보건복지부는 지난해 12월 의료데이터 활용 확대 방안을 내놓고 올해 의료 AI 솔루션의 성능과 효과를 검증하는 실증 과제 20개를 신설하기로 했다. 전국 43개 의료기관의 데이터 공급과 수요 매칭 비용도 정부가 지원한다. 의료데이터 중심병원을 통한 AI 모델 실증 사업도 새로 생겼다. 인프라 확충도 진행 중이다. 공공기관 행정데이터 중심이던 보건의료빅데이터플랫폼에 국립대병원 임상데이터가 연계되고 2028년까지 77만명 규모 국가통합바이오빅데이터가 구축된다. 올해 하반기부터 단계적으로 개방된다. 정부는 GPU를 확보해 대용량 데이터 원격분석이 가능한 분석시스템도 제공할 계획이다. 병원이 보유한 데이터를 AI가 쓸 수 있게 다듬어 두지 않으면 이런 사업에 참여할 수 없는 구조다. KT의 이번 행보는 지난달 6일 박윤영 대표가 발표한 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략의 연장선에 있다. KT는 3년간 18조원을 투입해 보안과 네트워크에 12조원, AI 데이터센터와 해저케이블 등 인프라에 6조원을 쓰겠다고 밝혔다. 기존 마이크로소프트 협력을 유지하면서 구글과 팔란티어, 국내 AI 기업으로 파트너십을 넓힌다는 계획도 함께 내놨다. 의료는 데이터 규모가 크고 규제 요건이 까다로워 클라우드와 보안 역량을 함께 요구하는 분야다. 통신사가 강점을 주장할 수 있는 영역이기도 하다. 경쟁도 만만치 않다. 네이버클라우드는 가톨릭중앙의료원에 협업 도구 '네이버웍스'를 공급했고 클라우드 전자의무기록(EMR) 기업 세나클소프트 지분을 확보하는 등 인프라 강화 전략을 펴고 있다. 병동 관리를 돕는 '클로바 널싱 에이전트'도 내놨다. SK텔레콤은 5G MEC 기반 저지연 네트워크와 의료 환경별 클라우드 인프라를 제공하며 GE헬스케어와 의료 데이터 디지털 전환 시장에 함께 뛰어들었다. 금기창 연세의료원장은 "의료의 미래 경쟁력은 데이터와 AI 활용 역량에 달려 있다"며 "진료·연구·교육 전 영역의 디지털 혁신을 가속화하겠다"고 말했다. 김봉균 부사장은 "AI의 경쟁력은 결국 데이터에서 시작된다"며 "의료 데이터를 AI 활용에 최적화된 형태로 고도화하는 노하우와 AX 플랫폼 기술을 바탕으로 의료 AI 생태계 발전을 이끌겠다"고 밝혔다. 한편 KT와 연세의료원은 업무 협력을 넘어 의료 서비스 혁신을 위한 연구 과제도 지속 발굴하고 다른 기관과의 협력도 확대한다는 방침이다. 다만 이번 협약은 구체적인 사업 규모나 투자액, 첫 결과물이 나올 시점이 공개되지 않았다.2026-08-04 17:28:26
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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
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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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국내 피지컬 AI 생태계 구축 시동…NC AI·씨메스 '맞손' [경제일보] 글로벌 빅테크들이 차세대 성장동력으로 피지컬 AI(인공지능)와 로보틱스 시장 선점에 나선 가운데 국내에서도 AI와 로봇 기술을 결합한 산업 현장 중심의 생태계 구축이 본격화되고 있다. 이에 피지컬 AI 전문기업 NC AI와 AI 기반 로보틱스 전문기업 씨메스로보틱스가 손잡고 제조·물류 산업을 겨냥한 차세대 지능형 로보틱스 솔루션 개발에 나선다. 30일 NC AI는 씨메스로보틱스와 피지컬 AI 기반 공동 연구개발 및 상호 기술 공유를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조·물류 산업 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 기반 로보틱스 솔루션을 공동 개발하고, 핵심 기술과 연구 성과를 공유하는 등 협력 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 현실 세계의 물리 법칙과 환경 변화를 이해하고 미래 상태를 예측하는 월드모델과 로봇의 범용 지능 구현을 위한 RFM 기술을 담당할 예정이다. 씨메스로보틱스는 제조·물류 현장에서 축적한 VFM과 정밀 로봇 제어 기술을 바탕으로 산업 현장 실증과 로봇 운영을 맡는다. 최근 피지컬 AI는 생성형 AI 이후 차세대 산업 혁신 기술로 주목받고 있다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 기술이라면 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서를 통해 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 기술이다. 제조업에서는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 로보틱스 기술에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 특히 제조업은 고령화와 숙련 인력 부족, 고위험 작업 환경 등의 문제를 동시에 해결해야 하는 상황으로 몰리고 있다. 이에 따라 산업 현장에서는 AI가 사람을 보조하거나 위험 작업을 대신 수행하는 형태의 지능형 자동화가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 글로벌 빅테크 역시 피지컬 AI를 미래 먹거리로 점찍고 관련 기술 투자 확대에 나서고 있어 국내 산업계에서도 대응 필요성이 커지고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 피지컬 AI 상용화 과정에서 가장 큰 과제로 꼽히는 학습 데이터 확보와 '심투리얼' 문제 해결에도 나선다. 심투리얼은 시뮬레이션 환경에서 학습한 AI 모델이 실제 산업 현장에서 동일한 성능을 구현하지 못하는 문제를 의미한다. 제조 현장의 다양한 변수와 환경 변화가 반영되지 않을 경우 AI 모델의 성능이 저하될 수 있어 산업 현장 데이터 확보가 무엇보다 중요하다. 이를 위해 양사는 제조·물류 산업 현장에서 확보한 데이터를 AI 학습과 시뮬레이션 환경 구축에 활용하고, 학습된 AI 모델을 다시 로봇 시스템에 적용하는 선순환 개발 체계를 구축할 계획이다. AI가 산업 현장을 학습하고 로봇이 이를 수행한 뒤 다시 현장 데이터를 AI 학습에 반영하는 구조를 마련해 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 피지컬 AI 기술 개발을 가속화한다는 방침이다. 이성호 씨메스로보틱스 대표이사는 "이번 NC AI와의 협약을 통해 국내 피지컬 AI 핵심 파트너와 협력 생태계를 구성하게 됐다"며 "씨메스로보틱스의 피지컬 AI가 NC AI의 강력한 AI 소프트웨어와 결합될 때, 실제 산업 현장에서 곧바로 활용 가능한 지능형 자동화 솔루션이 완성된다"고 말했다. NC AI는 올해 초 자체 월드모델 연구 성과를 발표하며 글로벌 최고 수준에 준하는 성능을 4분의 1 수준의 컴퓨팅 자원으로 구현했다고 밝히는 등 피지컬 AI 핵심 기술 경쟁력을 확보해 왔다. 현재 월드모델과 RFM을 중심으로 피지컬 AI 기술 고도화를 추진하고 있으며, 해외 빅테크가 주도하고 있는 피지컬 AI 분야에서 국내 자체 기술력을 확보하고 있는 것으로 알려졌다. 씨메스로보틱스는 제조·물류 현장의 비정형 작업을 자동화하는 지능형 로봇 솔루션을 공급하며 3차원 비전 기술과 정밀 로봇 제어 기술을 축적해 왔다. 실제 산업 현장에서 확보한 3D 비전 학습 데이터와 이를 시뮬레이션 환경으로 연결하는 데이터 파이프라인은 피지컬 AI 상용화의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. AI 기업과 로봇 기업이 각각의 강점을 결합해 산업 현장 중심의 피지컬 AI 솔루션을 공동 개발하는 사례가 늘어나면서 제조·물류를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위가 확대되고 있다. 단순한 기술 제휴를 넘어 국내 피지컬 AI 생태계가 구축되고 있는 것으로 평가된다. 이연수 NC AI 대표는 "씨메스로보틱스와의 협력은 양사의 핵심 기술 역량을 바탕으로 피지컬 AI의 실제 산업 적용을 확대하고 제조·물류 환경의 지능형 자동화를 앞당기는 중요한 계기가 될 것"이라며 "산업 현장의 복잡한 과제를 해결하고 새로운 혁신을 이끌 차세대 피지컬 AI 솔루션을 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.2026-07-30 08:33:45
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동아쏘시오그룹, AI 신약개발 플랫폼 출격…"디지털 R&D 시대 연다" [경제일보] 동아쏘시오그룹이 인공지능(AI)과 바이오데이터를 결합한 자체 신약개발 플랫폼을 구축하며 디지털 기반 연구 혁신에 속도를 낸다. 신약 후보물질 발굴부터 분석, 예측, 연구 데이터 관리까지 전 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있는 AI 기반 연구 환경을 마련해 글로벌 신약개발 경쟁력 강화에 나선 것이다. 29일 동아쏘시오그룹의 IT 전문 계열사 DAI(디에이아이)와 동아에스티는 AI와 바이오데이터를 융합한 지능형 신약개발 플랫폼 ‘AIDDP(AI Drug Discovery Platform)’를 구축하고 본격 운영에 들어간다고 밝혔다. AIDDP는 신약 연구 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 통합하고 AI 기술을 활용해 후보물질 탐색과 분석 효율을 높이기 위해 개발된 플랫폼이다. 기존에는 연구자가 여러 분석 도구와 데이터를 개별적으로 활용해야 했지만 이번 플랫폼 구축을 통해 주요 연구 과정을 하나의 환경에서 유기적으로 연결할 수 있게 됐다. 특히 AIDDP는 동아에스티 연구진이 축적해 온 신약 연구 경험과 컴퓨터 기반 분석 역량을 바탕으로 설계됐다. 기존 연구 워크플로우와 AI 기반 구조 설계 및 분석 모듈을 반영해 후보물질 탐색 단계부터 표적 단백질과의 결합 가능성, 구조 안정성 검토까지 신약개발 전 과정을 효율적으로 지원한다. 플랫폼에는 다양한 첨단 분석 기능이 적용됐다. 주요 기능으로는 싱글셀(Single-cell) 및 공간전사체학(Spatial Transcriptomics) 기반 바이오데이터 시각화, AI 기반 신규 화합물 생성 및 설계 지원, 후보물질과 표적 단백질 간 결합 친화도 예측, 도킹(Docking) 및 분자동역학(Molecular Dynamics) 시뮬레이션, 연구 과제와 분석 결과 및 계산 이력 통합 관리 등이 포함된다. 업계에서는 AI 신약개발 플랫폼 확보가 제약사의 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 신약 개발은 막대한 시간과 비용이 투입되는 분야인 만큼 AI를 활용해 후보물질 발굴 기간을 단축하고 성공 가능성을 높이는 것이 글로벌 제약·바이오 기업들의 주요 전략으로 자리 잡고 있다. 동아쏘시오그룹은 AIDDP를 통해 연구 과정에서 축적되는 데이터와 분석 결과를 그룹 차원의 핵심 디지털 자산으로 전환한다는 계획이다. 축적된 데이터는 AI 모델 고도화와 신규 후보물질 발굴에 활용되며 외부 솔루션 의존도를 낮추고 자체적인 AI 신약개발 역량과 지식재산권(IP) 확보 기반을 강화하는 데 활용될 예정이다. 또한 향후 AIDDP를 그룹 내 다양한 연구 분야와 계열사가 활용할 수 있는 공통 AI 연구개발(R&D) 플랫폼으로 확대할 방침이다. 이를 통해 특정 연구 조직에 한정된 기술이 아니라 그룹 전체의 연구 경쟁력을 높이는 핵심 인프라로 발전시킨다는 전략이다. 동아쏘시오그룹은 앞으로 대규모 화합물 가상 스크리닝 기반 후보물질 탐색 기능을 추가하고 AI 기반 논문·특허 및 내외부 연구정보 검색 기능도 단계적으로 도입할 예정이다. 나아가 연구자의 질문에 답하고 분석 방향을 제시하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 연구 지원 기능까지 적용해 연구자의 탐색, 분석, 해석, 의사결정 전 과정을 지원하는 고도화된 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 한혜진 DAI 사장은 “AIDDP는 동아에스티 연구진의 신약개발 역량과 DAI의 AI·IT 기술력을 결합해 구축한 그룹 최초의 자체 AI 신약개발 플랫폼”이라며 “AI를 단순한 연구 도구로 활용하는 것을 넘어 연구 워크플로우를 혁신하고 내부 데이터와 연구 역량을 그룹의 핵심 자산과 독자적인 IP로 전환하는 출발점”이라고 말했다. 정재훈 동아에스티 사장은 “AIDDP 구축을 통해 연구자들이 신약개발 초기 단계에서 후보물질 최적화에 소요되는 시간을 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있는 기반을 마련했다”며 “현장의 의견을 지속 반영해 플랫폼 기능과 활용도를 높이고 동아에스티의 신약개발 경쟁력을 강화하는 핵심 R&D 인프라로 발전시켜 나가겠다”고 강조다.2026-07-29 16:37:40
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MS, AI 해킹에 'AI 방패' 세웠다…보안 특화 모델·플랫폼 공개 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 고도화하는 가운데 마이크로소프트(MS)가 AI로 AI 공격을 방어하는 에이전트 기반 보안 플랫폼을 내놨다. 보안 특화 자체 모델과 다수의 전문 에이전트를 결합해 취약점 탐지부터 위험 판단, 수정까지 이어지는 방어 체계를 구축한다는 구상이다. 연합뉴스에 따르면 MS는 27일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 보안 행사를 열고 에이전트형 보안 플랫폼 ‘프로젝트 퍼셉션’을 공개했다. 기존 보안 체계가 침해사고 발생 이후 경고와 분석에 집중했다면 퍼셉션은 조직의 디지털 환경을 지속적으로 살피며 공격 가능성을 사전에 찾아 대응하는 데 초점을 맞췄다. 퍼셉션은 레드팀과 블루팀, 그린팀 등 세 종류의 전문 에이전트가 협력하는 구조다. 레드팀 에이전트는 공격자가 악용할 수 있는 침투 경로를 탐색하고, 블루팀은 조직의 시스템과 자산·계정 정보를 종합해 실제 위험도를 판단한다. 그린팀은 취약점을 수정하거나 보호조치를 적용해 방어 수준을 높인다. 각 에이전트가 취약점을 개별적으로 탐지하는 데 그치지 않고 발견과 분석, 대응 결과를 다시 공유하는 순환형 구조를 갖춘 것이 특징이다. 다만 시스템이 모든 보안 결정을 독자적으로 내리는 것은 아니다. MS는 주요 대응과 위험성이 큰 조치는 보안 담당자가 통제하도록 설계했다고 설명했다. 퍼셉션은 MS가 앞서 공개한 다중 모델 기반 취약점 분석 시스템 ‘엠대시(MDASH)’와 연계된다. 엠대시는 100개 이상의 전문 에이전트를 활용해 소프트웨어 코드를 분석하고 취약점 발견과 검증, 중복 제거, 공격 가능성 입증, 패치 확인 등을 수행한다. MS는 이번에 자체 개발한 보안 특화 모델 ‘MAI-사이버-1 플래시’를 엠대시에 추가했다. 비교적 반복적이고 처리량이 많은 보안 작업은 자체 모델이 담당하고, 복잡한 추론이 필요한 일부 작업은 오픈AI의 GPT-5.4가 처리하는 다중 모델 구조다. 하나의 대형 모델에 모든 작업을 맡기지 않고 성능과 비용, 처리 속도에 따라 적합한 모델을 배치했다. 이 조합은 공개 보안 벤치마크인 ‘사이버짐’에서 95.95%의 성능을 기록했다. GPT-5.5 사이버의 85.6%, 앤트로픽 미토스5의 83.8%보다 10%포인트 이상 높은 수치다. 기존 엠대시 구성보다 운영비용도 약 50% 줄였다는 것이 MS의 설명이다. 다만 95.95%는 MAI-사이버-1 플래시 단일 모델의 점수가 아니라 GPT-5.4와 전문 에이전트를 결합한 엠대시 전체 시스템의 결과다. 벤치마크 성능이 실제 기업 환경의 모든 공격을 탐지하거나 차단한다는 의미도 아니다. 알려지지 않은 공격과 복잡한 조직별 환경에서 같은 성능을 유지하는지는 향후 검증이 필요하다. MS가 방어용 AI를 전면에 내세운 배경에는 자율형 AI 에이전트의 확산이 있다. AI가 취약점을 찾아 공격 코드를 만들고 여러 시스템을 이동하는 과정까지 자동화하면서 공격에 필요한 시간과 비용이 빠르게 낮아지고 있다. 사람 중심의 보안관제만으로 기계 속도의 공격을 따라가기 어려워진 만큼 방어 역시 상시 작동하는 AI 체계로 전환해야 한다는 판단이다. 프로젝트 퍼셉션은 오는 8월3일 공개 프리뷰로 제공된다. MS는 향후 소프트웨어 취약점 관리뿐 아니라 계정과 클라우드, 애플리케이션, 데이터, AI 에이전트 보호 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 실제 기업 환경에서 오탐을 얼마나 줄이고 인간 보안 담당자와 책임을 어떻게 나눌지가 상용화 성패를 결정할 전망이다.2026-07-28 07:55:43
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![[경제일보] 메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727101720595581.jpg)
메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다 [경제일보] 한국 기업과 글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 반도체부터 데이터센터, 모델·서비스를 잇는 초대형 협력에 나섰다. 네이버는 AI 컴퓨팅 자원을 제공하는 '소버린 AI 팩토리 운영자'를, SK그룹은 고대역폭메모리(HBM) 생산과 데이터센터 구축을 함께 맡는 'AI 인프라 공급자'를 지향한다. 정부는 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 기업과 글로벌 빅테크가 총 9500억달러 규모의 반도체 공급·생산 협력과 약 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 삼성전자와 SK, 현대자동차그룹, 네이버를 비롯해 엔비디아, 브로드컴, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽 등이 참여했다. 한국을 메모리 반도체 수출국에서 AI 연산과 서비스를 생산하는 글로벌 거점으로 확장하겠다는 '샌프란시스코 AI 선언'의 실행 구상이다. ◆ 네이버, '각 세종' AI 연산 수출기지로 네이버는 엔비디아, 글로벌 대체자산운용사 브룩필드와 100억달러 규모의 AI 팩토리 확대를 추진한다. 세종시 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용하고 초기 구축 규모를 55MW에서 200MW로 확대한다. 네이버는 이를 엔비디아 GPU 약 10만개 규모라고 설명했다. 브룩필드가 독점 자본 파트너로 최대 90억달러를 조달하고 엔비디아가 10억달러를 투자하는 구조다. 실제 브룩필드 조달 규모가 계획에 미치지 못하면 네이버가 부족분을 부담한다. 시설에는 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼이 적용될 예정이다. 네이버는 데이터센터뿐 아니라 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 검색·쇼핑·지도 서비스, 데이터센터 운영 경험을 함께 보유하고 있다. 도시 거리뷰와 공간 데이터를 활용한 '서울 월드 모델', 네모트론 기반 오픈모델, AI 에이전트 플랫폼 개발도 추진 중이다. 이를 기반으로 GPU 임대를 넘어 모델 개발과 학습, 기업용 AI 서비스 운영까지 제공하는 구조를 구축하고 국내 기업과 공공기관은 물론 자체 AI 역량 확보를 추진하는 해외 국가와 기업까지 고객으로 확보한다는 전략이다. 소버린 AI가 국산 기술만으로 구축된다는 의미는 아니다. 핵심 GPU와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아 기술에 의존한다. 네이버가 강조하는 주권은 데이터와 AI 모델의 통제권, 국내 운영 환경을 확보하는 데 있다. 향후 국산 NPU와 소프트웨어를 얼마나 수용하고 국내 AI 스타트업과 기업에 컴퓨팅 자원을 개방하느냐가 생태계 경쟁력을 좌우할 전망이다. ◆ SK, HBM부터 데이터센터까지 수직계열화 SK그룹은 메모리와 AI 데이터센터를 동시에 묶는 전략을 내세웠다. 정부는 SK와 글로벌 빅테크의 협력 규모를 7500억달러로 집계했다. 이 가운데 SK가 공식 발표한 엔비디아 협력은 5000억달러 이상 규모의 LOI로 AI 메모리 공급과 최대 2GW AI 팩토리 구축을 포함한다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX를 기반으로 2027년부터 AI 팩토리를 단계적으로 가동하고 SK하이닉스 HBM4가 탑재된 베라 루빈 시스템을 도입할 계획이다. 소버린 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, 기업용 서비스를 위한 컴퓨팅 자원을 공급한다는 구상이다. SK하이닉스는 엔비디아와 차세대 HBM 공동 최적화를 추진하고 MS 데이터센터에 서버용 AI 메모리를 장기 공급한다. SK텔레콤은 앤트로픽과 국내 GW급 데이터센터 협력 MOU를 체결했고 AWS와는 울산 AI 데이터센터를 기반으로 협력을 확대하고 있다. SK의 경쟁력은 수직계열화다. SK하이닉스가 HBM을 공급하고 SK텔레콤과 SK하이퍼가 부지와 전력 확보, 데이터센터 개발을 맡으며 SK브로드밴드가 네트워크와 기존 데이터센터 운영을 담당하는 구조다. 메모리 판매를 넘어 AI 연산 자원을 서비스하는 반복 수익 모델을 구축하려는 전략이다. 관건은 전력 인프라다. 정부 계획대로 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW까지 AI 데이터센터를 확대하려면 대형 발전소 여러 기에 맞먹는 전력이 상시 필요하다. 송전망과 변전소, 용수·냉각 설비, 인허가가 지연되면 GPU를 확보해도 시설을 제때 가동하기 어렵다. SK하이퍼의 자체 투자만으로는 한계가 있는 만큼 글로벌 고객의 장기 사용 계약과 프로젝트 파이낸싱(PF), 외부 투자 유치도 병행돼야 한다. 이번 협력은 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 전력과 메모리, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 미국 빅테크는 안정적인 HBM 공급과 아시아 컴퓨팅 거점을 확보하고 한국 기업은 GPU와 글로벌 자본, 고객을 확보해야 하는 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 이번 발표에는 확정 투자뿐 아니라 장기 공급계약과 양해각서(MOU), 투자의향서(LOI)도 포함돼 있어 실제 투자 규모와 일정은 계약 이행 과정에서 구체화될 전망이다. 이번 발표의 성패는 데이터센터 가동률과 고객 확보에 달려 있다. 네이버와 SK가 구축하는 AI 팩토리에 제조·금융·로봇·공공 분야의 수요와 해외 고객이 꾸준히 유입되고 전력망 확충과 국산 AI 반도체 참여, 중소기업의 컴퓨팅 접근성 확보까지 이어질 경우 한국은 메모리 반도체 강국을 넘어 아시아 AI 컴퓨팅 허브로 도약할 가능성이 커질 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 07:50:02
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옥외·IPTV 광고 한 번에 산다…KT, '바로광고 2.0' 출시 [경제일보] KT가 옥외광고와 IPTV, 제휴 매체의 광고 상품을 한곳에서 비교하고 구매할 수 있는 통합 광고 플랫폼을 선보였다. 복잡한 계약·유통 구조를 단순화하고 통신 데이터와 인공지능(AI)을 활용해 광고주의 매체 선택을 지원한다. KT는 광고주가 광고 기획부터 구매, 집행 현황 확인까지 직접 처리할 수 있는 ‘바로광고 2.0’을 출시했다고 밝혔다. 기존에는 옥외광고와 IPTV 등 매체마다 별도 사업자와 계약하고 상품과 단가를 확인해야 했다. 바로광고 2.0에서는 KT와 제휴사가 보유한 광고 상품을 하나의 플랫폼에서 검색하고 집행할 수 있다. 매체별 상품과 가격, 일정, 집행 현황도 실시간으로 공개해 예산 관리의 편의성과 거래 투명성을 높였다. 데이터 기반 추천 기능도 강화했다. KT가 보유한 지역별 유동 인구와 상권, 교통량 데이터에 과거 광고 집행 정보를 결합해 광고 대상과 목적에 적합한 매체를 제안한다. 광고주가 업종과 지역, 예산, 캠페인 목적 등을 입력하면 AI가 여러 광고 매체의 조합을 추천한다. 광고 경험과 전문 인력이 부족한 중소기업이나 소상공인도 예산 범위에서 옥외광고와 IPTV 등을 함께 운영할 수 있도록 한 것이다. KT는 광고 노출 기회를 추정하는 OTS(Opportunity To See) 지표를 활용해 지역과 매체 특성에 맞춘 상품도 확대할 계획이다. 광고가 설치된 장소의 유동 인구와 노출 환경을 분석해 단순 설치 기간이나 위치가 아닌 예상 노출량을 기준으로 상품을 비교하도록 지원한다. 향후에는 광고 상품을 노출 1000회당 비용을 매기는 CPM 방식의 프로그래매틱 광고로 전환한다. 광고 구매와 판매, 예산 배분 절차를 자동화해 매체의 빈 광고 공간을 줄이고 광고주는 목표에 맞춰 효율적으로 예산을 집행하도록 한다는 구상이다. 바로광고 2.0은 온라인 광고에서 일반화된 데이터 기반 자동 구매 방식을 옥외·IPTV 광고로 확장하려는 시도다. 특히 여러 매체를 하나의 기준으로 비교할 수 있게 되면 대행사 중심이던 광고 구매 시장의 진입 장벽을 낮출 수 있다. 다만 OTS는 실제 시청이나 구매를 측정하는 지표가 아니라 광고를 볼 가능성을 추정한 수치다. 플랫폼 경쟁력을 높이려면 광고 노출이 매장 방문이나 상품 구매로 얼마나 이어졌는지 확인할 수 있는 성과 측정 체계를 정교화해야 한다. 데이터 활용 과정에서 개인정보를 보호하고 추천 기준의 투명성을 확보하는 것도 과제다. 김병진 KT 미디어사업본부장 상무는 “바로광고 2.0은 옥외·IPTV 광고와 제휴 매체를 하나의 플랫폼에서 운영하는 크로스미디어 플랫폼”이라며 “KT의 데이터와 AI 역량을 기반으로 광고주가 더 쉽고 효율적으로 광고를 집행하도록 지원하겠다”고 말했다.2026-07-22 09:52:20
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