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SK AX 손잡은 오픈AI…국내 기업용 생성형 AI 경쟁 본격화
[경제일보] 오픈AI가 국내 대형 SI(시스템통합) 기업들과 협력 범위를 확대하며 한국 기업용 생성형 인공지능(AI) 시장 공략에 속도를 내고 있다. LG CNS와 삼성SDS에 이어 SK AX까지 협력 체계를 구축하면서 국내 엔터프라이즈 AI 시장 경쟁도 본격화되는 분위기다. 14일 SK AX는 오픈AI와 '엔터프라이즈 AI 사업 협력을 위한 서비스 파트너 계약'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 SK AX는 오픈AI의 '챗GPT 엔터프라이즈'를 기반으로 기업별 업무 환경과 보안 요건에 맞춘 AI 활용 환경 구축 사업에 나설 계획이다. SK AX는 이번 협력을 통해 컨설팅과 시스템 연동, 멀티 에이전트 구축, 보안·거버넌스 체계 수립, 임직원 변화관리 등 AX(AI 전환) 전 영역을 아우르는 통합 서비스를 제공할 계획이다. AI 아키텍트와 데이터 전문가, 산업별 도메인 전문가들이 함께 참여해 기업 업무 환경에 최적화된 생성형 AI 구축을 지원한다는 방침이다. 특히 SK AX는 단순 챗봇 도입이 아닌 기업 내부 업무 프로세스와 운영 체계 전반을 AI 중심으로 재설계하는 데 초점을 맞추고 있다. 생성형 AI를 기존 업무 환경과 유기적으로 연결해 생산성과 운영 효율을 높이고 데이터 보안 우려까지 함께 해결하겠다는 전략이다. 앤서니 러셀 오픈AI 아시아태평양 지역 파트너십 부문 총괄은 "'챗GPT 엔터프라이즈'의 가치가 발휘되기 위해서는 보안과 데이터 통제를 전제로, 각 기업의 업무 시스템과 흐름에 맞게 운영되는 것이 중요하다"며 "SK AX는 산업별 시스템과 데이터 구조에 대한 오랜 이해와 경험을 바탕으로 AI를 실제 업무에 적용할 수 있는 파트너"라고 강조했다. 최근 생성형 AI가 기업 업무 환경 전반으로 빠르게 확산되고 있지만 실제 기업 현장에서는 업무 시스템 연동과 데이터 보안, 거버넌스 체계 구축 등에서 어려움을 겪는 사례가 늘고 있는 것으로 알려졌다. 특히 임직원들이 별도 통제 없이 외부 생성형 AI 서비스를 사용하는 '쉐도우 AI' 문제가 새로운 보안 리스크로 떠오르면서 기업 차원의 통합 관리 수요도 빠르게 증가하고 있다. 이에 기업들은 단순 생성형 AI 도입을 넘어 내부 시스템과 데이터를 연계한 안전한 업무형 AI 환경 구축에 집중하고 있다. 생성형 AI 활용 범위 역시 문서 작성과 요약 수준을 넘어 데이터 분석과 의사결정 지원, 업무 자동화 등으로 확대되면서 기업 맞춤형 구축·운영 역량 중요성도 커지는 것이다. 오픈AI 역시 최근 개별 소비자 중심 서비스 모델에서 기업용 B2B 플랫폼 전략으로 무게 중심을 옮기고 있는 것으로 분석된다. 생성형 AI 모델 운영에 필요한 데이터센터와 연산 인프라 비용이 급증하는 상황에서 반복 매출 기반 엔터프라이즈 사업 확대를 통해 수익 안정성을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 오픈AI는 지난해 말 삼성SDS와 리셀러 파트너 계약을 체결한 데 이어 올해 초 LG CNS와도 리셀러 및 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 맺으며 국내 기업 시장 공략을 확대해왔다. 이번 SK AX 협력까지 더해지면서 국내 주요 SI 기업 중심의 오픈AI 생태계 구축이 본격화되는 것으로 분석된다. 오픈AI가 현지 SI 기업과 협력하는 이유로 국내 기업 환경 특수성과 보안 규제 대응 필요성이 꼽힌다. 국내 대기업과 금융·공공기관은 높은 수준의 보안과 데이터 통제 체계를 요구하는 만큼 현지 기업 환경과 업무 프로세스 이해도가 높은 SI 기업 역할 중요성이 커지고 있다. 또한 오픈AI 입장에서도 직접 영업 조직을 대규모로 구축하는 대신 기존 고객 네트워크와 구축 경험을 갖춘 SI 기업을 활용해 시장 확산 속도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 실제 국내 엔터프라이즈 생성형 AI 시장은 단순 AI 모델 도입보다 업무 시스템 통합과 운영 체계 구축 중심으로 빠르게 재편되고 있는 것으로 알려졌다. SK AX 관계자는 "이번 협력은 생성형 AI를 실제 비즈니스에 적용하고 조직 전반의 AX 전환을 가속화하는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "SK AX가 축적해 온 AI 기술 역량과 사업 경험을 바탕으로 기업 고객들의 AX 실행 역량을 한 단계 끌어 올릴 것"이라고 말했다. 챗GPT 엔터프라이즈는 기업용 환경에 특화된 보안과 개인정보 보호 기능을 제공하는 것이 특징이다. 대규모 문서 분석과 고급 데이터 분석, 다양한 커스터마이징 기능 등을 지원하며 기업 내부 시스템과 연동해 활용 범위를 확대할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업용 생성형 AI 시장에서는 단순 AI 모델 경쟁보다 실제 업무 적용과 운영 안정성, 보안 통제 역량이 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 이에 글로벌 AI 기업과 국내 SI 기업 간 협력도 더욱 확대될 것으로 전망된다. 김완종 SK AX 사장은 "AI의 단순 도입이 아닌 AI 접목을 통해 기업 내부의 구조, 업무 프로세스와 일하는 방식, 거버넌스 등을 재설계하는 진정한 AI 전환을 돕겠다"며 "오픈AI와의 협력을 통해 사람과 기업이 하던 일을 더 가치 있는 것으로 만드는 'AI 증강'을 구현해 낼 것"이라고 말했다.
2026-05-14 09:55:01
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IT 기업, 제약·바이오 전면 확장…AI로 신약개발 판 바꾼다
[이코노믹데일리] AI와 클라우드 기술을 앞세운 IT 기업들이 제약·바이오 산업 전반으로 사업 영역을 빠르게 확장하고 있다. 신약 개발, 임상 설계, 품질 관리, 연구 지원 등 바이오 밸류 체인 전반에 AI를 접목하며 산업 구조 혁신에 나서는 모습이다. 단순 전산 시스템 지원을 넘어 연구 핵심 영역까지 진입하는 양상이다. 23일 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 일본과 미국 등 해외 시장을 겨냥해 바이오 버티컬 AI 에이전트 '바이오이오스(BioEOS)'를 공동 확장할 계획이다. 메가존클라우드는 글로벌 네트워크와 클라우드·AI 인프라를 제공하고 셀키에이아이는 해당 인프라 환경에서 바이오이오스를 운영·고도화한다. 바이오이오스는 제약·바이오 기업과 병원을 대상으로 도입 컨설팅부터 기술 검증(PoC), 운영 지원까지 아우르는 바이오 특화 AI 에이전트다. 클라우드 기반 인프라에서 연구 데이터 분석과 의사 결정 지원 기능을 수행하며, 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 한다. ◆ LG CNS, 국가 신약 개발 프로젝트 참여 LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼' 구축을 주도한다. 4년 3개월간 약 371억원이 투입되는 대형 국가 R&D 사업이다. LG CNS는 에이전틱 AI 기반 통합 관리 체계를 구현해 기관별로 개발되는 다양한 신약 개발 AI 모델을 연계한다. 특히 '연합 학습'을 적용해 의료기관 간 데이터를 외부로 이전하지 않으면서도 공동 학습이 가능하도록 설계했다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. LG CNS는 AI 기반 분석·설계 역량을 결합해 성공률 제고와 개발 기간 단축을 동시에 추진한다는 전략이다. ◆ AWS, AI 항체 어시스턴트로 연구 지원 글로벌 클라우드 기업 AWS는 항체 및 생명과학 기업 프로틴테크와 협력해 AI 기반 연구 지원 시스템을 구축했다. 프로틴테크는 AWS를 우선 클라우드 사업자로 선정하고 6개월에 걸쳐 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 개발했다. 에이블은 제품 데이터, 실험 데이터, 과학 지식을 통합해 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 대화형 AI 도구다. 프로틴테크는 전체 워크로드의 85%를 AWS로 이전했으며 클라우드 기반의 탄력적 확장 구조를 통해 출시 주기를 50% 단축한 것으로 알려졌다. '아마존 EC2', 'ECS', 'RDS', 'Redshift' 등 주요 서비스를 활용해 고가용성과 데이터 분석 역량을 구성했다. ◆ IT-바이오 융합 가속…AI 인프라 경쟁 본격화 IT 기업의 기술이 과거 전산 지원에 머물렀다면 이제는 신약 설계·임상 분석·품질관리·연구 지원까지 AI가 직접 개입하는 구조로 진화하고 있다. AI를 활용해 클라우드 기반 대규모 데이터 처리 인프라, 에이전틱 AI를 활용한 자율 협업 구조, 보안·규제 환경을 고려한 데이터 통제 기술 등을 구현하고 있다. 제약·바이오 산업은 막대한 비용과 긴 개발 기간, 높은 실패율이라는 구조적 한계를 안고 있다. AI는 이 같은 구조를 재편할 핵심 변수로 부상하고 있다. 이에 AI를 통해 신약 후보물질 탐색 속도를 높이고 임상시험 설계 효율을 개선하며 품질관리 자동화를 통해 운영 비용을 절감하고 있다. IT 기업들은 클라우드·데이터·AI 역량을 결합해 바이오 연구 인프라 사업자로 자리매김하려는 전략을 강화하고 있다. 향후 경쟁은 단순 솔루션 공급을 넘어 누가 더 많은 연구 데이터를 확보하고 정밀한 AI 모델을 구축하느냐로 옮겨갈 가능성이 커질 전망이다. AI를 중심으로 한 IT-바이오 융합이 신약 개발과 연구 생태계 전반의 지형을 바꾸고 있다.
2026-02-23 16:11:36
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