검색결과 총 64건
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앤트로픽, 소네트 5.5 출시…작업 비용 낮추고 기업용 공략
[경제일보] 앤트로픽이 기업 실무에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 소네트 5.5’를 공개했다. 토큰당 이용료는 이전 모델과 같지만 같은 작업을 처리하는 데 필요한 토큰 수를 줄여 비용을 낮췄고, 출력 속도도 30% 이상 높였다고 회사는 밝혔다. 복잡한 판단을 맡는 상위 모델 ‘오퍼스 5.5’에 이어 일상 업무에 많이 쓰이는 중간급 모델을 개선해 기업 고객의 선택지를 넓히려는 움직임이다. 앤트로픽은 28일(현지시간) 소네트 5.5를 출시했다. 코드 작성과 오류 수정, 문서·슬라이드·스프레드시트 제작 등 범위가 명확한 업무를 주요 용도로 제시했다. 오퍼스 5.5는 복잡한 연구와 판단이 필요한 작업에, 소네트 5.5는 반복적이고 실행 중심인 업무에 적합하다는 설명이다. 하위 모델인 ‘하이쿠 5.5’도 수주 안에 추가할 계획이다. 앤트로픽이 공개한 성능 지표 가운데 눈에 띄는 것은 에이전트형 코딩 평가인 ‘터미널 벤치 4.0’이다. 소네트 5.5는 70.6%를 기록해 전작 소네트 5의 10.3%를 웃돌았다. 오퍼스 5.5는 66.4%였지만, 해당 점수는 오퍼스에 가장 높은 추론 설정을 적용한 결과다. 이 수치만으로 소네트가 전반적인 업무에서 상위 모델보다 낫다고 볼 수는 없다. 앤트로픽도 복잡하고 개방적인 작업에서는 오퍼스가 여전히 강하다고 설명했다. 비용 절감은 요금표 인하가 아니라 작업 효율 개선에 따른 것이다. 소네트 5.5의 API 요금은 입력 토큰 100만개당 2달러, 출력 토큰 100만개당 10달러로 전작과 같다. 다만 같은 작업을 끝내는 데 토큰을 덜 쓰고 도구 호출도 줄여, 작업당 비용이 최대 30% 낮아질 수 있다고 회사는 밝혔다. 실제 절감 폭은 업무 종류와 모델 설정에 따라 달라진다. 안전장치도 강화했다. 사이버 보안 성능이 높아진 만큼 소네트 계열에서 처음으로 오퍼스 5.5와 유사한 사이버 보안 보호·대체 응답 체계를 적용했다. 고위험 보안 요청은 이전 모델로 전환되며, 일반적인 소프트웨어 개발은 계속 이용할 수 있다. 모델의 추론 과정을 대량으로 추출해 다른 모델을 학습시키는 ‘증류 공격’을 막기 위한 안전 분류기도 탑재했다. 이번 출시는 앤트로픽이 AI 모델 개발 속도 조절을 주장한 지 약 2주 만에 이뤄졌다. 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 지난 12일 모델 성능 향상 속도를 늦추고 안전 검증과 업계 공조를 강화해야 한다고 제안했다. 개발 중단이 아니라 안전장치를 역량 발전과 함께 마련하자는 취지였지만, 회사는 오퍼스와 소네트를 잇달아 내놓으며 제품 경쟁도 이어가고 있다. 앤트로픽은 소네트 5.5를 자체 플랫폼과 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서 제공한다. 기업 업무에 투입되는 중간급 모델의 속도와 비용을 낮추면 실제 도입 범위를 넓힐 수 있다. 반면 작업당 절감률은 회사가 제시한 시험 결과인 만큼, 고객 업무 환경에서도 비슷한 효율이 나오는지가 관건이다.
2026-09-29 09:51:28
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메타 '뮤즈' 무료 공세…AI 경쟁, 성능 넘어 '서비스 연결망'으로
[경제일보] 메타의 개인 인공지능(AI) 에이전트 ‘뮤즈(Muse)’가 출시 2주 만에 미국 양대 앱마켓 무료 앱 1위에 오르며 돌풍을 일으키고 있다. AI 경쟁의 무게중심도 모델 성능에서 예약·구매·결제까지 처리할 수 있는 ‘서비스 연결망’으로 옮겨가는 모습이다. 지난 8일 미국에서 출시된 뮤즈는 이용자가 목표를 제시하면 웹사이트를 찾아다니며 정보를 조사하고 이메일 작성, 양식 입력, 상품 구매, 예약 등을 대신 수행한다. 메타는 민감한 작업을 처리할 때 이용자의 승인을 받도록 하고, 전용 클라우드 가상환경에서 에이전트와 이용자 정보를 관리한다고 설명했다. 시장 관심을 끈 것은 무료 이용량이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자는 일반 이용자에게 매주 최대 1억 토큰을 제공하겠다는 구상을 밝혔다. 토큰은 AI가 문장을 읽고 생성할 때 사용하는 기본 단위로, 1억 토큰은 영어 약 7500만 단어에 해당한다. 이를 경쟁사의 API 가격에 대입하면 규모가 더 분명해진다. 입력 90%, 출력 10%로 가정할 경우 1억 토큰을 처리하는 비용은 앤트로픽 ‘클로드 소네트5’가 약 280달러, 오픈AI ‘GPT-5.3 코덱스’가 약 297.5달러다. 환율에 따라 차이가 있지만 매주 약 40만원어치의 처리량인 셈이다. 다만 실제 사용량과 비용은 입력·출력 비율, 캐시 적용 여부, 작업 종류에 따라 크게 달라질 수 있다. 개인 구독 상품은 토큰 한도를 공개하지 않아 API 요금을 기준으로 비교했다. 뮤즈가 완전히 무료인 것은 아니다. 메타는 사용량이 많은 이용자를 겨냥해 월 20달러와 100달러짜리 유료 상품도 운영한다. 기본 사용자를 무료로 끌어들인 뒤 외부 서비스와의 거래 연결 및 유료 기능으로 수익을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 메타는 외부 사업자가 뮤즈와 서비스를 연결할 수 있도록 ‘커넥터’ 생태계를 확대하고 있다. 쇼피파이와 스트라이프는 상품 검색과 결제를 지원하지만 아마존은 고객 인증정보와 개인정보 보호 문제를 들어 뮤즈의 쇼핑몰 접근과 대리 구매를 차단했다. AI에 연결하면 신규 거래를 확보할 수 있지만 고객 데이터와 추천·광고 접점을 메타에 내줄 수 있다는 우려도 나온다. PC 지원 여부는 제품을 구분해 볼 필요가 있다. 개인용 뮤즈는 iOS·안드로이드 앱뿐 아니라 웹사이트에서도 제공돼 윈도우 PC에서 브라우저로 바로 이용할 수 있다. 별도 윈도우 앱 출시 일정은 공개되지 않았다. macOS 중심으로 알려졌던 제품은 개발자용 코딩 에이전트 ‘뮤즈 코드’로, 메타는 지난 16일 WSL 없이 작동하는 윈도우 네이티브 버전을 출시했다. 한편 뮤즈의 확산 여부는 연결되는 서비스의 수뿐 아니라 개인정보 보호와 실행 오류에 대한 신뢰 확보에 달렸다. AI가 이용자를 대신해 돈을 쓰고 계약하는 단계로 진입하면서 플랫폼 간 주도권 경쟁도 한층 거세질 전망이다.
2026-09-22 16:52:49
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배경훈, AI 감속론에…"우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다"
[경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 업계가 개발 속도와 안전을 놓고 갈라진 가운데 정부는 독자 모델 고도화와 프론티어 AI 개발을 계속 추진하겠다는 입장을 밝혔다. 선도국을 따라잡아야 하는 한국에는 개발 속도를 낮추는 것보다 연산 인프라와 안전장치를 함께 갖추는 일이 우선이라는 판단이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 16일 사회관계망서비스(SNS)를 통해 “우리는 지금 AI의 속도를 늦출 여유가 없다”고 밝혔다. 최근 미국에서는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 고도화된 AI의 통제 위험을 이유로 개발 속도를 낮추자고 주장하면서 논쟁이 커졌다. 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크 xAI CEO가 이에 호응한 반면 젠슨 황 엔비디아 CEO와 마크 저커버그 메타 CEO는 산업 전체가 속도를 늦추는 방식에 반대했다. 배 부총리는 “이미 앞서 있는 나라가 속도를 조절하는 것과, 추격하면서 시장을 새로 만들어야 하는 나라가 속도를 낮추는 것은 완전히 다른 문제”라고 강조했다. 한국은 독자 거대언어모델(LLM)을 고도화하는 동시에 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동모델(VLA) 등 산업 현장에서 활용할 기술로 영역을 넓혀야 한다는 설명이다. 프론티어 AI 확보도 국가 경쟁력과 연결했다. 그는 “프론티어 AI 역량을 확보한 국가와 그렇지 못한 국가 사이의 격차는 단순한 기술 격차에 그치지 않을 것”이라며 산업과 경제, 안보, 국가의 미래 경쟁력에 영향을 줄 수 있다고 말했다. 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 지난 8월 2단계 평가를 거쳐 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀으로 압축됐다. 정부는 3차 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 대규모 연산 자원 확보는 풀어야 할 과제다. 배 부총리는 지난 7월 업무보고에서 프론티어급 모델 개발에는 약 1만장의 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다고 밝혔다. 당시 독파모 참여 기업에 대한 지원 규모는 엔비디아 B200 기준 팀당 735장 수준이었다. 개발 속도를 높이는 과정에서 안전 체계도 함께 마련한다. 정부는 올해 1월 시행된 AI기본법을 토대로 딥페이크와 사이버보안, 개인정보 보호, 고영향 AI 등에 대응할 제도적 기반을 정비하고 있다. 독파모를 활용한 ‘모두의 AI’와 보안 특화 모델 사업도 추진한다. 배 부총리는 “AI가 빨라질수록 안전과 신뢰를 준비하는 우리의 속도도 더 빨라져야 한다”며 “AI 연구개발과 산업 활용에는 과감하게 가속페달을 밟되, 위험에는 제대로 작동하는 브레이크를 갖춰야 한다”고 말했다. 그는 “속도는 경쟁력이고 안전은 지속가능성”이라며 독파모의 다음 단계와 프론티어 AI 모델 개발 방향을 조만간 공개하겠다고 예고했다. 정부 구상이 성과로 이어지려면 GPU와 데이터 확보 규모, 독자 모델의 실제 활용처, 안전성 평가 기준을 구체적으로 제시해야 한다.
2026-09-16 15:14:10
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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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오픈AI, 월가 '엑셀·피치북'까지 파고든다…금융판 챗GPT 출격
[경제일보] 오픈AI가 투자은행의 리서치부터 엑셀 재무모델과 피치북 작성까지 지원하는 금융권 전용 챗GPT를 내놨다. 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 자체를 AI로 재설계하려는 전략으로, 월가의 반복적인 분석·문서작성 업무를 둘러싼 AI 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 오픈AI는 10일(현지시간) 금융기관용 AI 서비스 '챗GPT 포 파이낸셜 서비스(ChatGPT for Financial Services)'를 공개했다. 최신 모델 GPT-6 아스트라를 기반으로 모건스탠리와 에버코어가 설계 파트너로 참여했다. 우선 투자은행(IB)과 주식 리서치 업무에 초점을 맞췄다. 기존 챗GPT와 가장 큰 차이는 금융 데이터가 업무 과정에 직접 들어온다는 점이다. 달루파와 피치북, LSEG 뉴스, 크런치베이스 등의 데이터를 기본으로 제공해 실적 발표와 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 정보를 검색하고 분석할 수 있다. 분석에 사용된 수치가 어느 표나 문단에서 나왔는지도 확인할 수 있도록 출처 추적 기능을 넣었다. 금융회사가 이미 돈을 내고 쓰는 데이터도 연결한다. 오픈AI는 S&P 캐피털 IQ와 LSEG, MSCI, 다우존스 팩티바, 무디스 등과 계정·접근권한 연동을 추진하고 있다. 데이터사이트와 박스, 프리퀸, 팩트셋, 인탭트 등 50개 이상의 커넥터도 지원한다. 결국 별도 데이터 단말을 단순 대체하기보다는 여러 금융 데이터와 사내 자료를 챗GPT 안에서 묶어 분석부터 결과물 작성까지 이어가는 구조다. 실제 업무 범위도 투자은행 실무에 맞췄다. 기업가치 평가와 차입매수(LBO) 모델링, 인수 후보 기업 선별, 실적 분석을 수행하고 결과를 엑셀·워드·파워포인트로 만들 수 있다. 각 금융회사가 사용하는 재무모델이나 피치북 양식을 관리자 페이지에 등록하면 같은 형식으로 결과물을 생성할 수도 있다. 오픈AI는 아스트라의 금융문서 처리 성능도 강조했다. 미국 재무부 보고서의 복잡한 표와 차트, 주석에서 필요한 정보를 찾아 분석하는 'OfficeQA Pro'에서 69.9%를 기록했다. 이전 GPT-5.6 솔은 60.2%였다. 다만 이는 오픈AI가 제시한 벤치마크 결과로 실제 투자은행 업무에서 동일한 정확도를 보장하는 것은 아니다. 특히 금융권에서는 작은 숫자 오류도 투자 판단이나 고객 자료의 신뢰도 문제로 이어질 수 있다. 오픈AI 역시 금융서비스 약관에서 데이터와 AI 결과물이 부정확하거나 불완전할 수 있고 최신 정보가 아닐 수 있다고 명시했다. 달루파 데이터는 최대 24시간 지연될 수 있으며 일부 미국 주식 시세도 최소 15분 지연된다. 투자 조언이나 매매 추천 서비스가 아니라는 점도 분명히 했다. 보안 장벽도 높였다. 사내 데이터는 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않으며 저장·전송 과정에서 암호화한다. 역할별 접근 통제와 SAML 기반 통합 로그인(SSO), SCIM 계정 관리, 데이터 보존기간 설정을 지원한다. 준법감시 조직은 업무 로그를 추출해 감사나 조사에 사용할 수 있다. 금융 AI 시장 경쟁은 이미 달아오르고 있다. 앤트로픽은 올해 금융분석과 주식 리서치, 사모펀드 등을 겨냥한 금융 AI 도구와 에이전트를 잇달아 내놨다. 금융 특화 AI 업체 로고(Rogo)도 300개 이상의 금융기관에서 4만명 이상의 금융 전문가가 이용한다고 밝히고 있다. 한편 오픈AI는 현재 이 서비스를 자격을 갖춘 금융기관에 판매하고 있으며 가격은 공개하지 않았다. 향후 금융 데이터 범위를 넓히고 투자은행과 주식 리서치를 넘어 다른 금융 분야로 확대할 계획이다. 금융회사 입장에서는 AI가 보고서를 얼마나 잘 쓰느냐보다 숫자의 출처를 검증하면서 실제 업무시간을 얼마나 줄일 수 있느냐가 시장 안착을 가를 관건이 될 전망이다.
2026-09-11 15:11:39
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가입자 넘어 글로벌 AI 고객으로…SKT, AIDC로 성장판 넓힌다
[경제일보] SK텔레콤이 AI 데이터센터(AIDC)를 통해 성장의 무대를 넓히고 있다. 국내 가입자에게 통신서비스를 제공하던 사업에서 글로벌 빅테크와 AI 기업에 연산 인프라를 공급하는 사업으로 확장하겠다는 구상이다. 국내에 구축한 데이터센터로 세계 AI 수요를 끌어들이는 것이 출발점이다. SKT는 2029년부터 5GW(기가와트) 규모를 단계적으로 가동하고, 시장 수요와 전력·부지 확보 여건에 맞춰 2035년 최대 15GW까지 확대하는 장기 계획을 제시했다. 한꺼번에 대규모 시설을 짓는 것이 아니라 울산을 시작으로 수요가 확인되는 지역에 전력과 부지를 확보하고 거점을 순차적으로 확대하도록 짜인 로드맵이다. 글로벌 기업과의 협력은 이 계획을 사업으로 옮기는 기반이다. 아마존웹서비스(AWS)는 SK그룹과 15년 전략협력을 바탕으로 울산에 AI 존(AI 연산용 클라우드 인프라)을 구축한다. 2027년 첫 가동이 목표다. SK가 건설을 주도하고 AWS가 AI 존을 독립 운영한다. 엔비디아와는 국내에 최대 2GW 규모 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 GPU(그래픽처리장치) 도입과 투자 협력을 추진한다. 앤트로픽과는 국내 GW급 AIDC 구축 협력, 오픈AI와는 서남권 전용 데이터센터 공동 구축을 논의하고 있다. 대규모 시설을 장기간 이용할 고객을 확보하면 향후 현금흐름을 바탕으로 투자자를 모집하고 자금을 조달하기가 수월해진다. SKT도 자체 투자와 전략적 파트너 투자, 고객 장기계약, 프로젝트금융을 함께 활용할 계획이다. 프로젝트금융은 사업의 미래 수입을 토대로 자금을 조달하는 방식이다. 실행 조직은 기존 시설 운영과 신규 개발로 나눴다. SK브로드밴드에서 분할할 SK호라이즌은 내년 1분기 설립이 목표다. 운영 중인 데이터센터 8개와 울산·구로 등 건설 중 시설을 포함한 318MW(메가와트) 규모 인프라 확장을 맡는다. SKT는 SK호라이즌에 대해 KKR·IMM인베스트먼트-스톤브릿지 컨소시엄과 3조800억원 규모 투자 본계약을 체결했다. 단계적 투자 완료 후에도 51% 지분으로 경영권을 갖는다. 별도 사업개발회사 SK하이퍼에는 2030년까지 7500억원을 출자해 부지·변전소 확보와 고객 유치, 사업화를 맡긴다. 이렇게 확보한 시설을 글로벌 고객의 장기 수요로 채울 수 있다면 SKT의 성장 기반도 달라진다. 통신 매출은 국내 가입자 수와 요금제의 영향을 크게 받지만, AIDC는 세계 AI 기업의 연산 수요를 국내 사업으로 가져올 수 있다. 고객이 AI 모델을 학습시키고 서비스를 확대할 때 필요한 컴퓨팅 용량을 공급하면서 반복 매출을 쌓는 방식이다. 그룹 안에서는 SK하이닉스의 HBM(고대역폭메모리)이 비교 대상이다. 하이닉스가 AI 반도체 공급망에서 성장했듯 SKT는 전력과 데이터센터, GPU·통신망을 묶은 인프라로 글로벌 사업 기반을 넓히려 한다. 반도체에 연산 인프라가 더해지면 SK그룹이 세계 AI 시장에서 얻는 수익원도 다양해질 수 있다. 앞으로 확인할 성과는 해외 고객과 계약한 용량, 실제 가동률, 투자금을 회수하며 남기는 이익이다. 울산에서 시작한 협력이 다른 거점의 장기계약으로 이어질수록 AIDC의 사업성도 선명해진다. 국내 통신 1위의 운영 경험을 글로벌 AI 기업의 반복 수요로 연결하는 것, SKT가 데이터센터를 통해 만들려는 다음세대의 성장의 모습이다. [아주경제 2026년 09월 10일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-10 07:52:10
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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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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