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AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목
[경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-02 08:01:28
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KT, 서울대와 AI 정보보안 인재 키운다…융합보안 협력 확대
[경제일보] 생성형 AI 확산과 클라우드 전환이 가속화되면서 보안 인재 수요가 빠르게 확대되는 가운데 KT가 서울대학교와 손잡고 AI 정보보안 인재 양성에 나섰다. 기존 시스템·네트워크 중심 보안을 넘어 AI와 클라우드, 데이터, 정책·거버넌스를 함께 이해하는 융합형 보안 인재 확보에 집중하고 있다. 20일 KT는 서울대학교와 AI 정보보안 분야 인재 양성과 산학 연구협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 확산에 따른 보안 환경 변화에 대응하고 교육·연구·기술교류를 연계한 융합보안 인재 양성 체계를 구축하기 위해 추진됐다. 양 기관은 융합보안 분야 인재 양성과 산학연계 교육과정 운영, 공동 연구 및 기술교류, 네트워크 구축 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 특히 KT와 서울대는 AI 융합보안 핵심 인재 양성을 위한 산학연계 교육과정 개설 방향을 논의한다. 해당 과정은 단순 보안 기술 교육을 넘어 AI와 클라우드, 제로트러스트, 통신·네트워크 보안 등 차세대 보안 환경에 필요한 역량을 중심으로 구성될 예정이다. 또한 정책·규제와 개인정보보호, 보안 거버넌스 등 보안 리더에게 요구되는 영역도 함께 반영해 기술과 정책을 아우르는 융합형 보안 인재 육성 체계를 마련한다는 계획이다. 양 기관은 향후 실무형 교육과 공동 연구 프로젝트 등을 단계적으로 확대하며 산업 현장 중심의 인재 양성 체계를 구체화할 것으로 전망된다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 확대되면서 기업 보안 환경도 급변하고 있다. 생성형 AI 활용 과정에서 민감정보 유출과 딥페이크, AI 기반 사이버 공격 우려가 커지고 있으며 클라우드·AI 에이전트 환경 확산으로 보안 범위 역시 데이터와 거버넌스 영역까지 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 기반 업무 자동화와 클라우드 전환에 속도를 내면서 보안 체계 역시 기존 경계형 보안에서 제로트러스트 기반 구조로 변화하고 있다. 이에 AI 모델 보안과 데이터 보호, 개인정보 관리, 보안 정책 수립까지 통합적으로 이해할 수 있는 전문 인력 필요성이 커지고 있는 것으로 분석된다. 보안 업계에서는 기존 시스템 중심 보안 인력만으로는 AI 시대 보안 위협에 대응하기 어렵다는 목소리가 나오고 있으며 이에 따라 AI·데이터·통신·정책을 함께 이해하는 융합형 보안 인재 확보 경쟁도 치열해지고 있다. 글로벌 빅테크와 통신·클라우드 기업들도 산학협력과 전문 교육 과정을 확대하며 AI 보안 인재 확보에 나서고 있다. KT는 최근 AICT 기업 전환 전략에 맞춰 AI와 클라우드, 기업 AX 사업 확대에 속도를 내고 있다. AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드, 기업용 AI 서비스 사업이 확대되는 가운데 보안 역량 강화와 전문 인재 확보 역시 핵심 과제로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 업계에서는 KT가 통신 인프라와 클라우드, AI 사업을 동시에 확대하는 만큼 향후 AI 보안과 데이터 보호 역량 확보에도 적극 나설 것으로 보고 있다. 특히 공공·금융·기업 시장에서 AI 도입이 확대되면서 보안 신뢰성과 전문 인력 확보가 사업 경쟁력을 좌우할 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 전망된다. 박윤영 KT 대표는 "AI 시대의 보안 경쟁력은 기술과 데이터, 네트워크, 정책을 함께 이해하는 융합형 인재에서 나온다"며 "KT는 서울대학교와 함께 KT 및 KT 그룹의 AI 정보보안 인재를 체계적으로 양성하고 대한민국 융합보안 역량 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-05-20 09:02:24