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삼성SDS, 삼성 7만명이 먼저 쓴 '클로드'…국내 기업시장 본격 공략
[경제일보] 삼성SDS가 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 국내 기업에 공급하고 구축·운영까지 맡는 공인 파트너가 됐다. 삼성 관계사 20곳, 임직원 약 7만명의 실제 사용 경험을 바탕으로 기업용 생성형 AI와 에이전트 시장 공략을 강화한다. 삼성SDS는 앤트로픽의 ‘클로드 파트너 네트워크(CPN)’에서 셀렉트 티어 파트너 자격을 국내 기업 최초로 획득했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 앤트로픽과 체결한 전략적 파트너십을 사업화하는 후속 조치다. CPN은 앤트로픽이 기업의 클로드 도입을 확대하기 위해 올해 3월 출범한 글로벌 파트너 제도다. 앤트로픽은 파트너 교육과 기술 지원, 공동 영업·마케팅 등에 1억달러를 투입하기로 했다. 삼성SDS는 셀렉트 티어 획득으로 고객의 업무 진단과 클로드 도입 컨설팅부터 라이선스·모델 공급, 서비스 구축, 운영과 기술 지원까지 단일 창구에서 제공한다. 고객이 AI 모델 공급사와 클라우드 사업자, 시스템통합(SI) 기업을 각각 접촉하지 않아도 되는 원스톱 구조다. 클로드 모델은 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록’을 통해 공급한다. 기업은 베드록에서 클로드를 호출해 자체 데이터와 연결하고 문서 작성, 코드 개발, 지식 검색, 고객 상담 등에 활용할 수 있다. 삼성SDS는 공공·금융·제조·물류 분야에서 축적한 시스템 구축 경험을 결합해 산업별 AI 에이전트 개발로 사업 범위를 넓힐 계획이다. 클로드를 직접 사용하는 구독형 서비스인 ‘클로드 엔터프라이즈’와 AWS 베드록에서 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 이용하는 클로드 모델은 구분된다. 전자는 임직원의 협업·문서·코딩 업무에 활용하고 후자는 기업 시스템에 AI 기능을 내장하는 방식이다. 삼성SDS는 고객 목적과 보안·규제 환경에 맞춰 두 방식을 설계할 것으로 보인다. 삼성SDS는 새 기술을 내부에 먼저 적용하고 검증한 뒤 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략을 가동 중이다. 현재 삼성 관계사 20곳의 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 대규모 사용자 환경에서 축적한 도입률과 업무시간 절감, 보안 통제 경험은 외부 고객을 설득할 핵심 자료가 될 수 있다. 현장 구축을 담당할 응용형 AI 엔지니어도 체계적으로 양성한다. 모델 자체 개발보다 고객의 데이터와 업무 프로세스를 연결하고 정확도·비용·보안을 조율할 수 있는 인력을 확보하려는 움직임이다. 이번 협력은 삼성SDS가 추진하는 멀티모델 전략의 한 축이기도 하다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 첫 ‘데이브레이크’ 보안 프로그램 협력을 추진하는 한편 앤트로픽과는 기업용 클로드 공급·구축 체계를 마련했다. 고객이 업무별로 적합한 글로벌 AI 모델을 선택하도록 지원하고 이를 삼성 클라우드 플랫폼과 브리티웍스, 기업 시스템 구축 사업에 연결한다는 구상이다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 시장진출전략(GTM) 총괄은 “한국 기업들이 클로드를 통해 생산성을 극대화하고 혁신할 수 있도록 양사의 전략적 협업을 확대하겠다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표는 “클로드를 비롯한 글로벌 AI 기술을 삼성SDS의 다차원 AI 풀스택과 결합해 고객의 성공적인 AI 전환을 지원하겠다”고 밝혔다.
2026-09-15 09:03:02
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삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야
[경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.
2026-09-10 09:21:17
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10조 실탄 든 삼성SDS, AI 넘어 '로봇 공장'까지 노린다
[경제일보] 삼성SDS가 2031년까지 10조원을 투입해 인공지능 전환(AX)에서 로봇 전환(RX)과 물류까지 사업 영토를 넓힌다. 삼성 관계사의 제조 현장을 로봇 사업의 시험대로 활용하고 공공·금융에 특화한 AI 에이전트를 앞세워 외부 시장으로 확장한다는 전략이다. 이준희 삼성SDS 대표는 지난 8일 서울 코엑스에서 열린 ‘리얼 서밋 2026’ 기자간담회에서 “AX와 RX, 물류 분야에서 전략적 투자를 검토하고 있다”며 “빠른 시일 안에 결과물을 소개할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 삼성SDS의 10조원 투자계획은 AI 인프라 5조원, AX 서비스·플랫폼 1조원, 인수합병(M&A)과 신사업 4조원으로 구성된다. 재원은 보유 현금성 자산 6조6000억원과 글로벌 사모펀드 운용사 KKR로부터 조달한 1조2200억원, 향후 영업현금흐름으로 마련한다. KKR 자금은 단순 출자가 아니라 2032년 만기, 연 2.5% 금리의 전환사채(CB)다. 주식으로 전환되면 기존 주주의 지분이 희석될 수 있는 만큼 투자 규모보다 수익성과 회수 속도가 중요하다. 삼성SDS가 M&A 대상과 투자 시점을 보수적으로 선별해야 하는 이유다. 신규 성장축은 RX다. 삼성SDS는 2027년 생산설비와 서로 다른 로봇을 통합 제어하는 ‘로봇 오케스트레이션 플랫폼’을 출시한다. 로봇 하드웨어를 직접 만드는 대신 공정 데이터와 제조실행시스템(MES), 로봇을 연결해 생산라인 전체를 운영하는 역할을 맡는다. 초기 시장은 삼성 관계사의 1000여개 생산라인이다. 수작업 비중이 높은 공정을 범용 로봇으로 전환해 성능과 경제성을 먼저 검증한다. 이후 삼성SDS가 MES와 자동화 시스템을 구축한 외부 제조 고객사 430여곳과 미국 리쇼어링 시장으로 사업을 확장할 계획이다. 레인보우로보틱스와 월든로보틱스 등 10개 기업으로 구성한 ‘팀 REX’도 가동한다. 로봇 본체와 손 역할을 하는 엔드이펙터, 시뮬레이션 기술을 묶어 제조 현장별로 최적화하겠다는 구상이다. 삼성SDS의 경쟁력은 개별 로봇보다 여러 기종을 기존 생산시스템과 안정적으로 연결하는 통합 역량에서 갈릴 전망이다. 기업용 AI 시장에서는 오는 10월 출시하는 ‘브리티웍스 코워크’를 전면에 세운다. 이용자의 메일과 일정, 문서 등 업무 맥락을 이해해 자료 조사와 문서 작성, 이메일 발송까지 수행하는 AI 에이전트다. 글로벌 범용 서비스와 정면 대결하기보다 외부 클라우드 사용이 제한되는 공공·국방·금융 폐쇄망 시장을 먼저 공략한다. 이는 삼성SDS가 가진 기업 내부 시스템 구축 경험을 AI 에이전트와 결합하는 전략이다. 모델 성능만으로는 오픈AI·마이크로소프트·구글과 차별화하기 어렵지만, 고객사의 데이터와 업무 절차를 연결하고 구축 이후 운영까지 책임지는 능력은 기존 IT서비스 사업자의 강점이다. 오픈AI와의 보안 협력도 확대한다. 삼성SDS는 국내 기업 최초로 오픈AI의 ‘데이브레이크 파트너 프로그램’ 파일럿 파트너로 참여해 취약점 탐지부터 위험도 판단, 보안패치 생성·검증까지 자동화하는 기술을 적용한다. 다만 현재는 초기 검증 단계인 만큼 실제 고객 확보와 매출 규모는 지켜봐야 한다. 이번 삼성SDS의 전략은 데이터센터와 AI 에이전트, 제조 로봇을 하나의 사업 사슬로 묶는 데 초점이 맞춰져 있다. 관건은 삼성 관계사에서 확보한 실적을 외부 고객과 해외시장으로 얼마나 빠르게 확장하느냐다. 10조원이라는 투자 규모가 성장의 보증수표는 아니다. 외부 매출과 반복 가능한 서비스 수익으로 연결될 때 AX·RX 전환의 성과가 비로소 숫자로 입증될 전망이다. [아주경제 2026년 09월 10일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-10 07:52:33
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기업용 챗GPT 1년 새 28배…오픈AI, 한국서 '일하는 AI' 승부수
[경제일보] 오픈AI가 한국 오피스를 연 지 1년 만에 국내 기업·기관의 챗GPT 엔터프라이즈 이용자를 28배로 늘렸다. 인공지능(AI) 활용 영역도 단순 질의응답과 문서 요약을 넘어 조사·분석, 코딩, 법무 등 실제 업무를 수행하는 단계로 옮겨가고 있다. 오픈AI는 국내 추론 인프라와 사이버보안, 광고 사업까지 영역을 넓혀 한국 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 오픈AI 코리아는 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 한국 오피스 출범 1주년 기자간담회를 열고 국내 사업 성과와 향후 전략을 발표했다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄대표는 “지난 1년은 한국 기업들이 AI에 무엇을 기대하는지가 훨씬 분명해진 시간이었다”며 “높은 수준의 지능이 실제 업무를 끝까지 수행하고 기존 시스템과 연결되며, 기업이 요구하는 보안과 통제 안에서 작동할 때 도입 속도와 깊이가 함께 커졌다”고 말했다. 오픈AI에 따르면 지난달 말 기준 국내 챗GPT 엔터프라이즈 이용자는 전년 동기 대비 약 28배 증가했다. 국내 챗GPT 주간 활성 이용자도 1년 전보다 35% 늘었다. 다만 실제 이용자 수와 계약 기업 수, 한국 사업 매출은 공개하지 않았다. 업무 수행형 AI의 성장세는 더 가팔랐다. 국내 챗GPT 워크와 코덱스의 주간 활성 이용자는 지난 3월부터 6개월 동안 14배 증가했다. 워크는 앱과 파일을 이용해 자료를 조사·분석하고 결과물을 만드는 AI 에이전트이며, 코덱스는 코드 작성과 수정·검토 등을 수행한다. 김 대표는 “2023년에는 이메일을 작성하거나 번역하는 데 AI를 주로 썼고, 2024년 추론 모델이 나오면서 더 깊이 있는 작업이 가능해졌다”며 “지금은 에이전트가 다른 에이전트를 호출하고 서로 협력하면서 하나의 팀이 되는 변화를 보고 있다”고 설명했다. AI 에이전트 활용은 개발 부서를 넘어 전사 업무로 번지고 있다. 김 대표는 “최근 코덱스 이용 추이를 보면 엔지니어도 빠르게 늘지만 사용자가 가장 많이 증가한 분야는 법무였다”며 “재무와 인사, 회계, 마케팅, 영업에서도 실제 업무에 에이전트를 활용하는 비중이 커지고 있다”고 말했다. 지난 8월 오픈AI 제품이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 워크와 코덱스가 차지한 비중은 64%에 달했다. 일반 채팅 이용자가 훨씬 많지만 AI가 생산한 결과물의 분량은 업무 수행형 서비스에서 더 많았다는 설명이다. 다만 이는 이용자 비율이나 생산성 개선 효과를 나타내는 수치는 아니다. 대표적인 대규모 도입 사례로 삼성전자와 서울대학교가 소개됐다. 삼성전자는 전 세계 임직원을 대상으로 챗GPT를 도입해 연구개발과 마케팅, 해외 영업, 생산 관리 등에 활용하고 있다. 서울대에서는 5만명에 가까운 학생과 교직원이 챗GPT와 코덱스를 연구·행정 업무 등에 사용하고 있다. 삼성과의 협력은 AI 이용을 넘어 반도체와 데이터센터 분야로 확대되고 있다. 김 대표는 “가장 많이 진전되고 알려진 부분은 오픈AI가 만들고 있는 차세대 칩의 생산과 연구를 삼성과 함께 논의하는 것”이라며 “자체적으로 연산할 수 있는 칩을 개발하고 생산해야 해 이 영역에서 긴 호흡으로 깊이 있는 논의를 하고 있다”고 밝혔다. 삼성은 지난해 10월 삼성전자·삼성SDS·삼성물산·삼성중공업이 오픈AI와 의향서를 체결하고 메모리와 데이터센터, 클라우드, 해양 기술 분야에서 협력한다고 발표했다. 삼성·SK그룹과 추진 중인 스타게이트 인프라 협력은 당초 예상보다 조율에 시간이 걸리고 있다. 김 대표는 “오픈AI 기술이 빠르게 발전하면서 지난해 10월 생각했던 데이터센터의 모습과 지금 필요한 모습이 달라졌다”며 “예상보다 시간이 걸리지만 논의를 계속하고 있다”고 말했다. 기술 발전 속도에 맞춰 GPU 구성과 전력·냉각 설계 등을 다시 맞춰야 한다는 의미로 풀이된다. 기업 고객의 데이터 주권 요구에 대응하기 위한 국내 추론 인프라도 추진한다. 현재 챗GPT 엔터프라이즈와 챗GPT 에듀, 응용프로그램인터페이스(API) 고객은 데이터를 한국에 저장하는 ‘데이터 레지던시’를 이용할 수 있다. 그러나 AI가 답변을 만드는 GPU 연산까지 국내에서 처리하는 ‘추론 레지던시’는 아직 제공되지 않는다. 김 대표는 “국내에서 인프라를 제공할 수 있는 파트너 몇 곳과 논의하고 있다”며 “파트너 가운데 한 곳에 새로운 GPU가 들어오면 일부를 오픈AI 추론용으로 배정할 것으로 예상한다”고 밝혔다. 구체적인 제공 시점은 GPU 확보 이후 공개할 예정이다. 국내 추론은 비용이 변수다. 김 대표는 “제한된 GPU를 사용하는 만큼 기업 입장에서는 로컬 추론이 정말 필요한지 비용과 함께 고민하게 될 것”이라고 말했다. 규제 산업이나 민감정보를 다루는 기업에는 국내 처리가 중요하지만 추가 비용을 감수해야 할 수 있다는 설명이다. 사이버보안 분야에서는 삼성SDS를 시작으로 협력 범위를 넓힌다. 삼성SDS는 오픈AI의 보안 프로그램 ‘데이브레이크’에 국내 기업 최초의 파일럿 파트너로 참여했다. 초기에는 삼성SDS와 삼성 관계사를 중심으로 취약점 탐지와 영향 검증, 패치 생성·시험 등에 AI를 활용한다. 챗GPT 광고는 국내에서 아직 시험 단계다. 오픈AI는 지난 6월 일부 무료·고(Go) 요금제 이용자에게 광고를 노출하기 시작했고 8월 한국 광고 전담팀을 구성했다. 김 대표는 “내부에서도 광고에 조심스러운 의견을 가진 직원이 많다”며 “광고가 들어갈 순간과 그렇지 않은 순간의 균형을 찾고 있다”고 말했다. 국내 광고주 수와 매출은 한두 달 뒤 초기 성과와 함께 공개할 계획이다. 한편 기업용 이용자 28배 성장은 한국 시장의 빠른 수용성을 보여준다. 그러나 증가율의 기준이 되는 실제 이용자 수와 계약 기업 수가 공개되지 않았다는 점은 한계다. 향후 국내 추론 인프라의 제공 시점과 가격, 기업 고객의 생산성 개선 수치가 공개돼야 오픈AI 한국 사업의 실질적인 성과를 판단할 수 있을 전망이다.
2026-09-09 16:08:14
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"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시
[경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.
2026-09-08 11:28:33
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한컴 에이전트에 퓨리오사 NPU 단다…공공 AX 시장 정조준
[경제일보] 한컴이 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 인공지능 전환(AX) 전용장비 개발에 나선다. 공공기관과 기업 내부에 서버를 직접 설치하는 온프레미스 시장을 겨냥해 소프트웨어와 AI 반도체, 교육·영업을 하나로 묶는 전략이다. 한컴은 계열사 한컴이노스트림, 퓨리오사AI와 NPU 기반 AX 사업을 위한 3자 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 세 회사는 한컴의 ‘에이전틱 OS’와 퓨리오사AI의 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 결합한 AX 어플라이언스를 공동 개발한다. 어플라이언스는 서버와 AI 가속기, 운영 소프트웨어를 미리 최적화해 제공하는 일체형 장비다. 고객이 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구축하는 부담을 줄일 수 있다. 한컴의 에이전틱 OS는 조직 내부 문서와 데이터, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템, 외부 AI 모델을 연결해 여러 AI 에이전트가 업무를 나눠 수행하도록 관리하는 플랫폼이다. 보안과 권한 통제 기능을 앞세워 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·국방 시장을 주요 대상으로 삼고 있다. 다만 에이전틱 OS는 아직 전면 상용화 이전 단계다. 한컴은 지난 4월 상반기 출시와 연내 상용화 계획을 발표했지만 공식 홈페이지에서는 지난 1일부터 업종별 데모 신청을 받고 있다. 이번 협약에서도 완제품이 아닌 개념검증(PoC) 장비를 먼저 개발하기로 했다. RNGD는 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 추론에 특화된 데이터센터용 가속기다. 퓨리오사AI가 독자 설계한 TCP(Tensor Contraction Processor·텐서축약처리장치) 구조와 48GB HBM3 메모리를 탑재했다. 공식 제품 자료 기준 FP8 연산성능은 512TFLOPS, 메모리 대역폭은 초당 1.5TB, 설계전력은 180W다. 범용 GPU가 장악한 AI 추론 시장에서 전력 효율과 국산 공급망을 차별점으로 내세우고 있다. 퓨리오사AI는 올해 RNGD의 상용 적용 범위를 넓히고 있다. 삼성SDS와 RNGD 기반 생성형 AI·AI 에이전트용 클라우드 서비스를 선보였고, 다음의 AI 검색 요약 서비스에도 업스테이지의 언어모델과 함께 RNGD를 적용했다고 밝혔다. 이번에는 클라우드가 아닌 고객사 내부 설치형 장비로 공급 경로를 넓히는 셈이다. 역할도 나눴다. 한컴은 에이전틱 OS의 NPU 최적화와 장비 제품화를 주도한다. 퓨리오사AI는 RNGD 하드웨어와 소프트웨어 스택, 성능 최적화 기술을 제공한다. 한컴이노스트림은 퓨리오사AI의 공인 교육기관으로서 교육센터와 수준별 교육과정을 운영한다. 눈에 띄는 대목은 교육을 영업망으로 활용한다는 점이다. 한컴이노스트림이 정부·대학·기업 교육에서 발굴한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유하고, 한컴이 이를 에이전틱 OS 구축사업으로 연결한다. 인력 양성부터 기술 검증, 장비 판매와 유지보수까지 이어지는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. 관건은 GPU 기반 환경을 얼마나 원활히 대체하거나 병행할 수 있느냐다. 지원 AI 모델과 처리속도, 전력소비, 구축비용을 동일 조건에서 비교한 결과가 아직 공개되지 않았다. 출시 시점과 가격, 초도 고객도 정해지지 않았다. 업무협약이 실제 조달과 매출로 이어지려면 공공기관의 보안 인증과 장기간 운영 안정성까지 입증해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “AI 전문인력 양성과 기술 검증, 제품화로 이어지는 협력을 바탕으로 기업과 공공기관의 AX 전환을 지원하겠다”고 말했다.
2026-09-08 09:43:35
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"재난통신망 넘어 AI 안전으로"…KT, 무인로봇·보이스피싱 잡는 '안전 AX'
[경제일보] KT가 재난안전통신망 구축·운영 경험에 인공지능(AI)과 무인이동체, 보안 기술을 결합한 '안전 AX' 사업 확대에 나선다. 재난 현장의 원격 대응부터 보이스피싱과 가정용 와이파이 보안까지 안전 서비스 영역을 넓혀 공공·산업 시장을 공략한다는 전략이다. 2일 KT는 이날부터 4일까지 부산 벡스코(BEXCO) 제1전시장에서 열리는 '2026 대한민국 안전산업박람회'에 참가해 AI와 AX 인프라를 활용한 안전 솔루션을 선보인다고 밝혔다. KT는 이번 박람회에서 안전 AX 솔루션과 지능형 재난현장 대응 체계, AI 기반 보이스피싱 예방, 네트워크 보안 등 다양한 기술을 공개한다. 통신망을 제공하는 데 그치지 않고 AI와 클라우드, 정밀관제 기술을 결합해 안전관리 자체를 디지털화하는 것을 선보인다는 계획이다. 대표적으로 '세이프메이트'는 112·119 연계 체계를 기반으로 범죄와 화재 등 긴급상황을 실시간 원격 관제하는 서비스다. LTE 네트워크를 활용해 현장의 상황을 확인하고 대응을 지원하는 방식으로, 통신 인프라와 관제 서비스를 결합했다. 사람이 직접 접근하기 어려운 재난현장에는 무인이동체를 활용한다. KT는 'KT 세이프티 무인이동체 통합관제 플랫폼'을 드론과 무인지상차량(UGV), 무인수상정(USV) 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관제할 수 있도록 설계했다고 설명했다. 붕괴나 화재 등 위험지역을 무인이동체가 탐색하고 구조 대상자의 위치를 파악하는 등 현장 대응을 지원한다. AI와 무인이동체가 현장 정보를 수집하고 원격에서 상황을 파악할 수 있어 구조대원의 위험을 줄이면서 초기 대응 속도를 높인다는 구상이다. KT는 통신망과 관제 기술을 결합해 재난 대응의 원격화·자동화를 추진할 예정이다. 일상에서 발생하는 보안 위협에도 AI를 적용한다. 'AI 보이스피싱 탐지서비스 2.0'은 통화 내용을 분석해 보이스피싱 위험을 탐지하는 서비스로, 기존 시나리오 분석에 피싱범 화자 인식과 딥보이스 탐지 기능을 추가했다. 시나리오·음성·딥보이스를 함께 분석하는 방식으로 AI 기반 보이스피싱 예방 체계를 강화했다. KT는 향후 음성과 텍스트뿐 아니라 말투와 억양, 말하는 속도 등 비언어적 요소까지 분석하는 멀티모달 기반 '3.0' 서비스로 기술을 고도화할 계획이다. 생성형 AI와 딥보이스 기술이 보이스피싱 등 범죄에 악용되는 상황에서 AI를 활용해 위협을 탐지하는 대응 체계를 강화한다. 가정용 네트워크 보안도 전시한다. 'KT 와이파이 가드'는 와이파이 공유기에 보안 에이전트를 적용해 승인된 단말만 접속할 수 있도록 하고, 제로 트러스트 기반으로 비인가 접속과 해킹 시도를 차단하는 서비스다. KT는 'KT 기가 와이파이 홈 AP'에 해당 기술을 적용해 고객의 와이파이 이용 환경을 보호하고 있다. KT는 이번 박람회에서 그룹사와 협력사의 기술도 함께 소개한다. KT SAT의 위성통신, 삼성SDS의 AI 기반 재난지령 등 재난안전 분야 기술을 한 공간에서 선보이며 안전 분야 사업 생태계를 확대한다. KT는 향후 안전 솔루션의 적용 범위를 다양한 산업 현장으로 확대할 방침이다. 재난안전 분야에서 축적한 통신·관제·AI 기술을 제조와 물류, 모빌리티 등 다른 산업의 안전관리 영역에도 적용해 AX 사업 경쟁력을 높인다는 계획이다. 이진권 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈제안/이행본부장 상무는 "KT는 재난안전통신망 구축·운영 경험과 AX 플랫폼 구축 역량을 바탕으로 국민과 산업현장의 안전을 강화하는 기술을 지속 고도화하고 있다"며 "이번 박람회를 통해 KT의 다양한 안전 AX 솔루션과 재난안전 분야 기술력을 직접 체험하는 기회가 되길 기대한다"고 말했다.
2026-09-02 11:20:06
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메가존클라우드·핑거, 금융 AX 동맹…AI·금융 IT 결합해 시장 선점
[경제일보] 메가존클라우드와 핀테크 기업 핑거가 금융산업의 인공지능 전환(AX)을 겨냥한 전략적 파트너십을 체결했다. 금융권의 AI 도입이 단순한 생성형 AI 서비스 적용을 넘어 기존 애플리케이션과 데이터, 클라우드 인프라까지 바꾸는 단계로 확대되면서 금융 업무를 이해하는 핀테크와 AI·클라우드 전문기업의 결합이 필요하다는 판단에서다. 메가존클라우드는 핑거와 지난 21일 서울 여의도 핑거 본사에서 ‘금융산업 AX 사업 협력을 위한 전략적 파트너십’을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 금융기관 AX 및 시스템통합(SI) 사업 공동 추진, 금융 업무 특화 AI 솔루션 공동 개발·상품화, 인프라와 애플리케이션 운영을 결합한 구독형 서비스 등을 추진한다. ◆ 금융 AI, 모델보다 ‘업무 시스템’ 전환이 관건 금융권의 AI 전환은 일반 기업보다 진입장벽이 높다. 금융사는 고객정보와 거래 데이터 등 민감정보를 다루는 만큼 보안과 규제 요건을 충족해야 하고, 기존 모바일뱅킹과 계정계·정보계 시스템 등과 AI를 연결하는 작업도 필요하다. 메가존클라우드는 클라우드 전환과 애플리케이션 현대화, AI 에이전트 시스템 개발, 보안 및 운영체계 구축 역량을 제공한다. 핑거는 2010년 국내 최초 스마트뱅킹 구축을 시작으로 은행권 모바일뱅킹과 오픈뱅킹, 비대면 채널 등 금융 IT 애플리케이션을 구축해왔다. 두 회사가 각각 가진 ‘인프라’와 ‘금융 업무’ 전문성을 결합하는 구조다. 특히 양사는 금융기관의 AI 전환 과정에서 발생하는 애플리케이션 현대화와 데이터 전환 수요를 공동으로 공략한다는 방침이다. 생성형 AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 기존 시스템을 AI 활용에 적합한 환경으로 바꾸고, 실제 업무에 AI 에이전트를 연결하는 사업으로 범위를 넓히겠다는 의미다. 양사는 금융 업무에 특화된 AI 솔루션을 공동 개발해 상품화하고, 구축 이후 운영까지 이어지는 사업모델을 추진한다. 인프라 운영과 애플리케이션 운영을 통합해 제공하는 구독형 서비스도 사업화 대상이다. 이는 금융 AX 시장이 일회성 SI 프로젝트에서 장기적인 운영·관리 사업으로 확대될 가능성을 겨냥한 것으로 풀이된다. AI 시스템은 구축 이후에도 모델 관리와 데이터 업데이트, 보안, 성능 개선 등이 지속적으로 필요하기 때문이다. 메가존클라우드는 최근 코리안리재보험과도 생성형 AI·빅데이터·클라우드를 활용한 재보험 AX 협력을 추진하며 금융 분야 사업 영역을 넓히고 있다. 이번 협력에서 양사가 각각 300억원 규모의 증권 투자를 추진하는 것도 주목된다. 핑거가 300억원 규모 CB를 발행하고 메가존클라우드가 이를 인수하는 한편, 핑거는 메가존클라우드 지분 약 300억원어치를 취득하는 구조다. 양사의 전략적 이해관계를 자본으로 연결했다는 데 의미가 있다. ◆ 국내 금융 레퍼런스 확보해 해외로 양사는 국내 금융권에서 쌓은 경험을 해외시장으로 확대할 계획이다. 메가존클라우드가 구축한 10개국 글로벌 거점에 핑거의 금융 애플리케이션 구축 역량을 결합해 국내 금융기관의 해외 진출을 지원하는 동시에 현지 금융기관 대상 사업도 추진한다. 특히 해외 금융시장은 국내와 규제 환경이 다른 만큼 퍼블릭 클라우드 기반의 금융 시스템 구축과 AI 적용을 보다 유연하게 추진할 수 있다는 판단이다. 다만 현지 금융 규제와 데이터 주권, 보안 인증 등 국가별 장벽을 넘어 실제 수주로 연결할 수 있을지는 별도의 과제다. 한편 이번 파트너십의 성패는 협약 자체보다 첫 금융 고객과 실제 매출을 얼마나 빨리 만들어내느냐에 달려 있다. 금융 AX 시장에는 삼성SDS와 LG CNS 등 대형 IT서비스 기업들도 적극적으로 뛰어들고 있다. 메가존클라우드와 핑거가 금융 업무 전문성과 AI·클라우드를 결합해 차별화된 상품을 만들고 이를 국내 레퍼런스에서 해외사업으로 확장할 수 있을지가 향후 경쟁력을 가를 전망이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “핑거의 핀테크 전문성과 결합하면 금융 업무에 특화된 AX 모델을 만들 수 있을 것”이라며 “국내 금융시장의 선진화에 기여하고 해외 금융시장으로도 성과를 확대하겠다”고 말했다. 핑거 안인주 대표 역시 “메가존클라우드의 AI·클라우드 역량과 만나 금융 AI 분야와 해외 시장에서 새로운 성장 기회를 만들겠다”고 밝혔다.
2026-08-24 11:57:51
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삼성SDS '브리티웍스', 중앙부처 9곳 도입…정부 업무도 AI로 바뀐다
[경제일보] 정부가 생성형 인공지능(AI)을 행정 업무에 본격적으로 접목하면서 공무원들의 업무 환경도 AI 기반으로 바뀌고 있다. 행정 자료 검색부터 문서 작성, 회의록 정리, 모바일 보고·결재까지 AI가 일상적인 업무 과정에 들어오는 가운데 삼성SDS의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'도 중앙 부처 9곳에 도입된다. 정부의 공공 인공지능 전환(AX)이 별도의 AI 서비스를 넘어 공무원 업무 인프라 자체를 바꾸는 단계로 확대되는 모습이다. 13일 삼성SDS는 지난 4월 재정경제부와 기획예산처를 시작으로 국가보훈부, 산업통상부, 고용노동부, 금융위원회, 재외동포청 등 총 9개 중앙 부처가 브리티웍스 도입을 확정했다고 밝혔다. 해당 부처들은 이번달까지 순차적으로 서비스를 시작할 예정이다. 이번 도입은 행정안전부가 추진하는 생성형 AI 기반 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI' 확대 정책과 맞물려 진행됐다. 행안부는 올해 하반기까지 온AI를 40개 이상 중앙 행정 기관으로 확대한다는 계획을 세우고 있으며, 삼성SDS는 브리티웍스를 온AI의 공식 협업 도구로 제공한다. 정부의 AI 행정 혁신이 단순히 민원 서비스에 AI를 적용하는 것을 넘어 공무원이 내부적으로 사용하는 업무 환경까지 확대되고 있다. 공무원들이 매일 사용하는 검색, 문서 작성, 회의, 보고와 결재 등의 과정에 AI를 접목해 반복 업무를 줄이고 행정 처리 속도를 높이는 방식이다. 브리티웍스는 AI 검색과 지식 관리, 문서 작성 지원 기능에 메신저, 화상 회의, 자료 공유 등 기존 협업 기능을 결합한 솔루션이다. 공무원은 방대한 행정자료에서 필요한 정보를 AI 검색으로 찾고, 문서 작성 과정에서 AI의 지원을 받을 수 있다. 회의 업무에도 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 화상회의를 진행한 뒤 AI가 회의 내용을 요약해 회의록 작성과 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원해 행정 업무 과정에서 반복적으로 발생하는 자료 검색과 회의 내용 정리 등의 시간을 줄이는 것이 특징이다. 모바일 기반 협업 기능도 제공한다. 공무원은 출장이나 외근 중에도 모바일을 통해 보고와 결재를 진행하고 화상회의에 참여할 수 있다. 사무실에 복귀하지 않아도 업무를 이어갈 수 있어 업무 연속성을 높일 수 있도록 구성됐다. 특히 중앙 부처 업무는 부처 내부뿐 아니라 다른 부처와의 자료 공유와 협업이 빈번하다는 점에서 AI 기반 협업 환경의 활용도가 커질 전망이다. 각 부처가 보유한 행정자료를 효율적으로 검색하고 회의와 보고 과정을 디지털화하면 부처 간 협업 과정에서 발생하는 업무 부담도 줄일 수 있기 때문이다. 다만 공공 부문의 AI 활용은 민간 기업보다 보안 문제가 중요 요소로 꼽힌다. 중앙 부처가 국민 개인정보와 국가 주요 행정정보 등을 다루는 만큼 생성형 AI에 데이터를 입력하고 활용하는 과정에서 정보 유출이나 외부 접근을 막을 수 있는 보안 환경이 필수적이다. 이에 삼성SDS는 브리티웍스를 국가정보원의 최고 보안 수준인 '상' 등급을 획득한 민관협력형(PPP) 클라우드 환경을 기반으로 제공한다. 여기에 삼성SDS가 보유한 보안 기술을 결합해 공공기관이 생성형 AI를 활용할 수 있는 업무 환경을 구축한다는 전략이다. 정부의 AI 행정혁신이 본격화하면서 공공 AI 시장도 개별 AI 서비스 도입을 넘어 업무 시스템과 협업 환경을 AI 중심으로 재편하는 방향으로 이동할 전망이다. 특히 행정자료의 검색과 관리부터 보고·결재, 회의와 부처 간 협업까지 업무 전반을 하나의 환경에서 연결하는 방식이 확산될 경우 공공 AX 시장을 둘러싼 IT 기업들의 경쟁도 한층 치열해질 것으로 보인다. 삼성SDS는 향후 정부의 AI 업무 환경 확대에 맞춰 브리티웍스를 지속적으로 고도화하고 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화한다는 계획이다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 "지금까지 총 9곳의 중앙부처가 브리티웍스를 공식 협업 도구로 선정하면서 공공 분야에서 활용이 본격화되고 있다"며 "앞으로 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화해 공무원들이 언제 어디서나 편리하고 안전하게 일할 수 있는 업무 환경을 구현하고, 공공 분야 AX를 적극 지원해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-08-13 09:09:09
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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대
[경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-11 08:27:46
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삼성만 웃었다…10대 그룹 회사채 잔액, 고금리에 일제히 감소
[경제일보] 올해 들어 국내 10대 대기업 그룹의 회사채 발행 잔액이 삼성그룹을 제외한 전 계열에서 감소한 것으로 나타났다. 채권시장 조달금리가 큰 폭으로 뛰면서 기업들이 은행 대출 등 다른 자금 조달 수단으로 눈을 돌린 영향이 큰 것으로 풀이된다. 6일 코스콤 CHECK에 따르면 10대 그룹의 회사채 발행 잔액은 지난해 말 201조558억원에서 전날 194조7821억원으로 6조2737억원(3.1%) 줄었다. 지난해 같은 기간 5조5985억원(2.9%) 늘었던 것과는 정반대 흐름이다. 10대 그룹 가운데 순발행 기조를 이어간 곳은 삼성이 유일했다. 삼성의 회사채 잔액은 19조2577억원에서 23조1264억원으로 20.1% 불어났는데, 이는 지난해 증가 폭(1조8800억원)의 두 배가 넘는 속도다. 계열사별로는 삼성카드 잔액이 1년 새 2조3786억원 늘어 증가 폭이 가장 컸고, 지난해 발행이 없던 삼성SDS도 1조2200억원 규모로 새로 잔액이 생겼다. 삼성증권(4400억원)과 삼성중공업(2250억원)도 증가 대열에 합류했다. 반대로 SK그룹은 잔액이 43조1414억원에서 39조916억원으로 4조498억원 줄어 감소 폭이 10대 그룹 중 가장 컸다. 지난해 같은 기간 1조3401억원 늘었던 것과 비교하면 발행 기조가 완전히 뒤바뀐 셈이다. 특히 SK하이닉스는 반도체 업황 호조로 현금창출력이 커지면서 만기 물량을 자체 자금으로 상환, 잔액이 4조4600억원에서 올해 3조4600억원으로 1조원 줄었다. SK엔무브는 9000억원이던 잔액이 아예 사라졌고, SK텔레콤(-8200억원), SK에너지(-4700억원), SK지오센트릭(-3700억원), 지주사 SK(-3650억원)도 감소했다. 이 밖에 LG(-1조3711억원), HD현대(-1조1280억원), GS(-9550억원), 롯데(-9136억원), 현대차(-8349억원), 포스코(-4800억원), 신세계(-3350억원) 순으로 잔액이 줄어든 것으로 집계됐다. 회사채 발행이 위축된 배경에는 시장금리 급등이 자리한다. 미국·이란 전쟁으로 국제유가가 오르고 인플레이션 우려가 재점화하면서 지난 3월 AA-급 3년 만기 회사채 금리는 하루 만에 13.2bp 뛰는 등 변동성이 커졌다. 금융투자협회에 따르면 3년 만기 국고채 금리는 지난해 말 2.953%에서 지난달 말 3.959%로, AA- 3년물 회사채 금리는 같은 기간 3.476%에서 4.653%로 각각 뛰었다. 실제로 금융감독원 집계 결과 상반기 일반회사채 발행액은 25조9052억원으로 1년 전(37조8320억원)보다 31.5% 줄어, 고강도 금리 인상이 본격화했던 2022년 상반기(21조8천25억원) 수준까지 내려앉았다. 공장 신·증축이나 설비 구입에 쓰이는 시설자금 목적 발행액은 9200억원으로, 2021년 이후 이어진 감소세 속에 사상 처음 1조원 아래로 떨어졌다. 시설투자 위축은 단기적으로 재무 부담을 낮출 수 있지만, 장기적으로는 생산성 향상과 신사업 발굴이 지연돼 성장 기반이 약해질 수 있다는 우려를 낳는다. 회사채 발행이 10조원 넘게 줄어드는 사이 은행 대출은 오히려 늘었다. 한국은행에 따르면 은행의 대기업 대출은 올해 1분기 12조원, 2분기 13조5천억원 등 상반기에만 25조5천억원 증가해 지난해 연간 증가액(20조4000억원)을 이미 넘어섰다. 대한상공회의소가 지난달 비금융업 204개사를 대상으로 실시한 조사에서도 최근 1년간 가장 많이 활용한 조달 수단으로 시중은행 차입(43.6%)이 회사채 발행(19.6%)을 크게 앞섰다. 문제는 하반기부터 은행 대출 여건도 녹록지 않을 것이라는 점이다. 4대 시중은행을 포함한 상당수 은행이 상반기 우량 대기업 위주로 대출을 빠르게 늘리면서 연간 기업 대출 한도를 이미 상당 부분 소진한 것으로 전해졌다. 일부 은행은 신규 대기업 대출을 사실상 마감하거나 심사를 강화하고 있고, 은행채 금리 상승으로 대출 금리까지 오르면서 기업들의 자금 조달 부담이 한층 커질 수 있다는 관측이 나온다.
2026-08-06 09:06:49