검색결과 총 409건
-
-
-
IBM, AI 경쟁 무게중심 '모델'서 '운영'으로…전사 확산 해법 제시
[경제일보] IBM이 기업의 인공지능(AI) 활용이 개별 업무 자동화를 넘어 전사적 운영 체계로 확장돼야 한다고 강조했다. AI 모델 자체의 성능보다 기존 업무·시스템과 AI를 연결하고 데이터와 권한을 통제하면서 실제 비즈니스 성과로 이어지게 하는 'AI 운영' 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다. 1일 IBM은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 'IBM AI 서밋'을 열고 IBM의 전략과 미래 비전을 발표했다. 이날 이수정 한국IBM 대표이사 사장은 기조연설에서 "작년 이 자리에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 이야기했다"며 "그런데 오늘 우리가 던질 질문은 달라져, AI가 무엇을 할 수 있냐를 넘어 AI를 어떻게 기업의 실제 운영 제도로 하고 전사적으로 확장할 것인가가 오늘의 질문이다"고 말했다. IBM 조사에 따르면 국내 기업의 94%가 오는 2030년까지 AI를 전사적으로 적용할 계획을 갖고 있다. 다만 IBM은 AI를 일부 업무에 적용하는 것과 전사적 규모로 확장하는 것은 다른 문제라고 진단했다. 기존 ERP, CRM, 생산 시스템 등 기업의 업무 시스템과 AI를 어떻게 연결하고, AI 에이전트가 접근할 데이터와 권한을 어떻게 관리할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있는 것이다. 특히 IBM은 AI의 가치가 단순한 업무 자동화에 그치지 않는다고 강조했다. AI를 기업의 업무 프로세스와 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식에 접목해 기업이 일하는 방식 자체를 재설계해야 한다는 것이다. IBM 역시 AI와 하이브리드 클라우드를 전사적으로 활용해 45억 달러(약 6조2000억원) 규모의 생산성 향상 효과를 창출했다고 소개했다. IBM이 제시한 전사적 AI 운영 전략은 크게 AI 퍼스트 엔터프라이즈, 하이브리드 클라우드 기반 플랫폼, 양자 컴퓨팅 등 세 축으로 구성된다. AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 놓고, 데이터와 시스템을 안전하게 연결할 수 있는 기반을 구축한 뒤 미래 컴퓨팅 환경까지 준비한다는 구상이다. 이 사장은 "AI가 실제 업무와 시스템에 연결되면서 비즈니스 운영 방식 자체를 재정의하는 플랫폼으로 발전하고 있다"며 "AI가 오늘 기업 운영 방식을 재정의하고 있다면 양자 컴퓨팅은 미래의 문제 해결 가능성을 더 열어 줄 것"이라고 설명했다. 이어 발표에 나선 닐 순다레산 IBM 오토메이션&AI 총괄 사장은 AI 확산에 따라 소프트웨어 개발과 운영 방식 자체가 바뀌고 있다고 설명했다. 특히 AI가 코드를 생성하는 것 자체보다 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포와 운영까지 전체 생명주기를 연결하고 자동화하는 것이 중요하다고 강조했다. AI 에이전트가 기업 업무에 본격적으로 투입되면 관리해야 할 대상도 급격히 늘어날 전망이다. IBM은 향후 수억 개의 애플리케이션과 AI 에이전트가 등장할 가능성을 언급하며, 개별 AI를 만드는 것뿐 아니라 이들을 반복 가능하고 통제 가능한 방식으로 운영할 수 있는 체계가 필요하다고 강조했다. 순다레산 사장은 "AI는 더 이상 생산성을 높이는 보조 도구가 아니라 기업 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 새로운 운영 모델이 되고 있다"며 "앞으로 성공적인 기업은 AI를 얼마나 도입했는지가 아니라 AI를 얼마나 신뢰할 수 있고 확장 가능한 방식으로 운영하느냐에 의해 경쟁력이 결정될 것"이라고 진단했다. 이수정 사장은 "AI 시대를 선도하는 기업은 더 뛰어난 모델을 가진 기업이 아닌, AI를 데이터와 시스템 그리고 실적을 운영에 연결하고 확장할 수 있는 기업이 될 것"이라며 "대한민국의 기업들은 언제나 기술 혁신의 최전선에 서 있었고, 이제 다음 과제는 AI를 실험 단계에서 벗어나 신뢰할 수 있고 전 산업용으로 확장 가능한 운영 역량으로 전환하는 것"이라고 말했다.
2026-09-01 15:46:37
-
'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.
2026-09-01 14:05:01
-
IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.
2026-09-01 11:32:37
-
-
LG유플러스, AI 운영관리 시장 출사표…어라이즈 AI와 'AI 에이전트 감시' 협력
[경제일보] 인공지능(AI)이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 다른 시스템과 연동하는 단계로 발전하면서 잘못된 판단이나 행동을 사전에 탐지하고 통제하는 기술인 'AI 운영관리'의 중요성이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업과 손잡고 관련 기술 확보에 나서면서 국내에서도 AI를 '도입하는 것'에서 '안정적으로 운영하는 것'으로 경쟁 범위를 확대하고 있다. 1일 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업 어라이즈 AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 에이전트의 성능과 품질을 관리하고 안전성을 높이기 위한 기술 협력에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 기업의 AI 활용이 확대되면서 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고 운영 과정에서 발생하는 오류와 위험 요소를 관리할 필요성이 커진 데 따른 것으로 풀이된다. 양사는 한국어·음성 기반 AI 평가 기술 개발, AI가 부정확하거나 부적절한 답변을 생성하지 않도록 하는 안전장치 기술 개발, 국내 B2B 시장 공동 사업 기회 발굴 등을 추진할 계획이다. LG유플러스가 이번 협력을 통해 주목하는 영역은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 환경에서 제대로 작동하는지를 관리하는 기술이다. 생성형 AI가 문서 작성이나 검색 등 보조 업무를 넘어 AI 에이전트 형태로 업무를 직접 수행하기 시작하면서 단순한 답변 오류도 기업의 업무 효율성과 비용, 보안 등에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 정보를 검색하거나 외부 시스템과 연결해 업무를 수행하는 방식으로 활용 범위가 확대되고 있다. 이에 AI가 어떤 답변을 내놓았는지뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지, 잘못된 정보를 기반으로 업무를 수행하지 않았는지 등을 지속적으로 확인할 필요성이 커지고 있다. AI 도입이 확대될수록 기업에게는 관리 부담이 커지고 있는 것으로 나타나고 있다. 하나의 AI 모델을 사용하는 단계에서는 결과물을 사람이 검토하는 방식으로 대응할 수 있지만 여러 AI 에이전트가 업무별로 배치되고 실제 의사결정이나 업무 처리 과정에 참여하게 되면 모든 결과를 사람이 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 오류를 분석하거나 위험한 응답을 사전에 탐지하는 AI 운영관리 기술이 새로운 시장으로 부상하고 있다. AI를 얼마나 정확하게 만드는지를 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 어라이즈 AI는 생성형 AI와 AI 에이전트의 성능을 측정하고 오류를 분석하는 AI 운영관리 기업이다. 통신과 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 서비스 품질 관리 솔루션을 제공하고 있다. 패트릭 켈리 어라이즈 AI 아시아태평양 지역 총괄 책임자는 "LG유플러스와의 협력을 통해 한국 시장에서 AI 운영 혁신 사례를 함께 만들어 갈 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "양사가 보유한 기술과 경험을 바탕으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경 구축을 지원하겠다"고 말했다. LG유플러스는 어라이즈 AI와의 협력을 통해 국내 기업 환경에 맞는 AI 평가 및 관리 기술을 확보한다는 계획이다. 특히 한국어와 음성 기반 AI 평가 기술을 공동으로 개발한다는 점에서 국내 기업용 AI 시장을 겨냥한 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. AI 에이전트가 기업의 고객센터와 영업, 마케팅, 내부 업무 등 다양한 영역으로 확산될 경우 기업마다 AI의 성능과 안정성을 관리할 필요성도 커질 수 있다. AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하는 것뿐 아니라 권한 밖의 업무를 수행하거나 부적절한 결과를 내놓는 상황까지 고려해야 하기 때문이다. 안전장치 기술 역시 AI 에이전트 확산 과정에서 중요한 요소가 될 전망이다. 기업이 AI를 업무 시스템과 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 데이터와 권한의 범위가 넓어질 수 있어 단순한 모델 성능 평가만으로는 충분하지 않은 것으로 나타나고 있으며, AI의 답변이 적절한지 확인하는 동시에 위험한 응답이나 행동을 탐지하고 필요할 경우 이를 제한할 수 있는 관리 체계가 요구된다. 특히 AI 에이전트 시장이 초기 단계인 만큼 기업들이 어떤 수준의 AI 관리 기술을 필요로 하는지 시장의 요구를 빠르게 파악하는 것도 중요하다. AI 모델의 성능이 빠르게 개선되는 상황에서 운영관리 기술 역시 모델 변화에 맞춰 지속적으로 고도화돼야 하기 때문이다. 이에 AI 시대의 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부를 넘어 이를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다. 이상엽 LG유플러스 CTO 전무는 "AI가 기업의 핵심 업무 환경으로 자리 잡으면서 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "어라이즈 AI와의 협력을 통해 AI 운영 관리 역량을 강화하고 고객이 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.
2026-09-01 09:51:37
-
야놀자, 글로벌 여행 AI 기술력 인정…IBA '혁신 기술기업' 금상
[경제일보] 글로벌 트래블 테크 기업 야놀자(총괄대표 이수진)가 인공지능(AI)과 여행 데이터를 결합한 기술력을 앞세워 글로벌 기술기업으로서 존재감을 높이고 있다. 단순 여행 플랫폼을 넘어 전 세계 여행사업자의 운영을 지원하는 데이터·소프트웨어 기업으로 사업 영역을 확장한 성과가 국제 무대에서 인정받았다. 야놀자는 ‘2026 국제비즈니스대상(International Business Awards·IBA)’에서 ‘올해의 가장 혁신적인 기술 기업(Most Innovative Tech Company of the Year)-2500명 초과 기업’ 부문 금상을 수상했다고 밝혔다. IBA는 올해 82개 국가·지역에서 3400여건의 후보가 출품됐으며, 300명 이상의 전문가가 약 두 달간 심사해 수상작을 선정했다. 야놀자는 해당 부문에서 최고 등급인 골드 스티비를 받았다. 이번 수상에서 주목되는 부분은 야놀자의 평가 기준이다. IBA는 야놀자를 단순 예약 플랫폼이 아니라 AI 기반 여행 데이터·운영 인프라를 제공하는 글로벌 트래블 테크 기업으로 평가했다. 야놀자는 여행사업자의 객실·예약·가격·운영 정보를 연결하는 엔터프라이즈 솔루션을 기반으로 여행산업의 비효율을 데이터와 AI로 줄이는 사업을 확대하고 있다. 실제 사업 규모도 커지고 있다. 야놀자는 2025년 연결 기준 매출 1조292억원을 기록하며 처음으로 연매출 1조원을 넘어섰다. 엔터프라이즈 솔루션 매출은 3526억원으로 전년보다 20.5% 증가했고, 글로벌 연간 통합거래액은 39조2000억원으로 44.9% 늘어 사상 최대를 기록했다. 유럽·중동·아프리카와 미주 등 해외 시장 비중도 확대됐다. 특히 AI와 데이터는 야놀자클라우드 사업의 핵심 성장축으로 자리 잡았다. 2025년 상반기 야놀자클라우드의 글로벌 통합거래액은 13조8000억원을 넘어 2023년 상반기 대비 10배 증가했고, 해외 거래 비중은 91%까지 올라갔다. AI 기반 데이터와 호스피탈리티 솔루션 사업 매출 비중도 27%까지 확대됐다. ◆ 여행 데이터를 AI로…‘버티컬 AI’ 승부 야놀자가 주목하는 것은 여행산업에 특화된 ‘버티컬 AI’다. 여행사업자에게는 수요 예측과 가격 최적화, 운영 자동화 등을 제공하고 여행자에게는 개인별 선호도에 맞춘 여행 정보를 제공하는 방식이다. 외부 AI 기술과의 결합도 확대하고 있다. 지난해 구글클라우드와 데이터 기반 AI 파트너십을 맺고 생성형 AI 그라운딩 기술을 여행 데이터에 적용하는 협력을 진행했다. 정보의 출처를 연결해 보다 정확한 여행 정보를 제공하고, 구글의 생성형 AI와 야놀자의 여행 특화 데이터를 결합해 버티컬 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. AI 에이전트 분야에서도 사업을 넓히고 있다. 야놀자는 오픈AI의 웹 기반 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’의 한국 출시 과정에 참여해 여행 분야의 실제 활용 가능성을 검증했다. 사용자의 취향에 맞는 여행 계획을 자동으로 만들고 객실 가격과 예약 가능 여부, 날씨 등 데이터를 결합해 실제 여행 일정으로 연결하는 방식이다. 당시 야놀자는 206개국 133만개 호텔·여행사업자와 2만개 이상의 판매 채널을 연결하는 글로벌 데이터 인프라를 보유하고 있다고 밝혔다. 이번 야놀자의 경쟁력은 예약 플랫폼 자체보다 여행산업에서 발생하는 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 AI 서비스로 전환하느냐에 달려 있다. 호텔과 여행사업자의 운영 데이터가 축적될수록 AI의 수요 예측과 가격 최적화 정밀도가 높아지고, 이는 다시 더 많은 사업자를 플랫폼으로 끌어들이는 선순환 구조를 만들 수 있다. 다만 AI 투자가 실제 수익성으로 이어지는지는 앞으로 확인해야 할 과제다. 야놀자는 AI 경쟁력 강화를 위한 연구개발과 글로벌 사업 확대에 투자를 지속하고 있으며, 2025년 영업이익은 156억원으로 전년보다 68.2% 감소했다. 기술과 글로벌 인프라에 대한 선투자가 장기적인 매출·수익성 개선으로 연결되는지가 다음 단계의 관건이다. 야놀자 관계자는 “이번 수상은 글로벌 여행산업의 다양한 비효율을 데이터와 기술로 해결해 온 노력과 혁신성을 국제 무대에서 인정받은 결과”라며 “글로벌 여행 데이터 인프라와 AI 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 여행 사업자의 운영 효율성을 높이고 누구나 더욱 쉽고 편리하게 여행할 수 있는 환경을 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 수상은 야놀자가 국내 여행 플랫폼을 넘어 글로벌 여행산업의 데이터와 AI를 연결하는 인프라 기업으로 진화하고 있다는 점을 보여주는 사례로 평가된다. 향후 관전 포인트는 기술 도입을 넘어 AI가 실제 여행사업자의 비용 절감과 매출 증대, 여행자의 편의 향상으로 얼마나 구체적인 성과를 만들어내느냐다.
2026-09-01 08:28:15
-
-
메가존, 한미그룹 전사 AX 정조준…제약·헬스케어 업무에 AI 심는다
[경제일보] 메가존이 한미그룹의 전사 인공지능(AI) 전환(AX) 사업에 본격 합류한다. 한미그룹이 임직원 주도의 AI 활용 과제를 발굴해 업무 혁신을 추진하는 가운데 메가존의 AI·클라우드 역량을 결합해 실제 현장에 적용할 수 있는 산업 특화형 AX 모델을 만들겠다는 구상이다. 메가존은 31일 한미사이언스와 ‘AX 기반 디지털 업무혁신을 위한 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 양사는 서울 송파구 한미그룹 본사에서 협약을 맺고 AX 기반 업무혁신 과제 발굴, 디지털 전환 역량 강화, AI·디지털 혁신 과제 공동 추진 등에 협력하기로 했다. 이번 협력에서 주목되는 부분은 한미그룹이 이미 전사적인 AI 활용 기반을 마련하고 있다는 점이다. 한미그룹은 이달 초 한미사이언스와 한미약품을 비롯한 전 계열사를 대상으로 ‘Hanmi AI Boost Program’을 시작했다. 임직원이 현장에서 직접 AI 활용 아이디어를 발굴하고 구현한 뒤 실제 업무에 적용하도록 하는 바텀업 방식이다. 우수 사례는 AI와 임원 평가를 거쳐 매월 5건을 선정하고, 장기적으로 효과가 확인된 사례를 그룹 내 다른 조직으로 확산한다. 메가존은 이 같은 내부 실험을 실제 AX 사업으로 연결하는 역할을 맡는다. 범용 AI를 단순 도입하는 방식에서 벗어나 제약·헬스케어 산업의 업무 특성과 규제 환경, 데이터 구조를 반영해 현업에서 사용할 수 있는 AI 서비스를 공동 기획할 계획이다. 양사는 우선 실무 협의체를 구성해 구체적인 과제를 발굴한다. 이후 검증된 업무부터 적용 범위를 넓혀 한미약품 등 주요 계열사로 확대하는 방안을 검토한다. 제약산업 특성상 연구개발뿐 아니라 영업·마케팅, 품질관리, 인허가, 경영지원 등 방대한 업무 데이터가 축적돼 있어 AI를 적용할 수 있는 영역도 넓다. 메가존 입장에서는 제조·유통에 이어 제약·헬스케어라는 고부가 산업으로 AX 사업 레퍼런스를 확대할 수 있다. 특히 메가존은 클라우드 전환, 데이터 구축, AI 모델 및 에이전트 개발·운영까지 지원하는 사업 구조를 갖추고 있어 기존 시스템과 데이터를 AI가 실제 활용할 수 있는 환경으로 바꾸는 데 초점을 맞출 것으로 보인다. 한미그룹 역시 단순한 AI 도구 사용에서 실제 생산성 향상으로 단계가 넘어가게 된다. 직원이 직접 만들어낸 AI 활용 사례를 메가존의 기술력으로 고도화하고, 검증된 결과물을 다른 계열사로 확산하는 구조가 구축되면 일회성 캠페인을 넘어 그룹 차원의 AX 체계로 발전할 수 있다. 장지황 메가존 대표는 “AI로 실질적인 사업 성과를 만들기 위해서는 기술뿐 아니라 해당 산업과 업무에 대한 깊은 이해가 함께 결합돼야 한다”며 “한미사이언스의 제약·헬스케어 전문성에 메가존의 클라우드·AI 기반 업무혁신 경험을 더해 새로운 가치를 창출할 수 있는 사업 모델을 만들어 나가겠다”고 말했다. 김재교 한미사이언스 대표는 “AI는 단순한 업무 효율화 도구를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다”며 “이번 협약을 통해 한미그룹의 AX 기반 업무 혁신을 확대하고 임직원들이 보다 효율적으로 일할 수 있는 디지털 업무 환경을 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 이번 협력의 성패는 MOU 자체가 아니라 현장에서 나온 AI 아이디어를 얼마나 빠르게 실제 업무 시스템으로 전환하고, 이를 그룹 전체의 생산성 향상으로 연결하느냐에 달렸다. 한미그룹의 ‘AI 부스트’와 메가존의 AX 역량이 결합하면 제약·헬스케어 산업의 AI 전환을 보여주는 대표 사례가 나올지 주목된다.
2026-08-31 11:00:40
-
-
KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다
[경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.
2026-08-30 13:32:19
-
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
-
카톡·전화·포털이 AI 비서로…'모두의 AI' SKT·카카오·KT 3파전 본격화
[경제일보] 국민이 일상에서 사용하는 통신·메신저·포털이 인공지능(AI) 비서로 바뀌는 경쟁이 본격화한다. 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 SK텔레콤과 카카오, KT가 최종 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU를 활용해 전 국민이 무료로 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 개발하고 연내 정식 서비스를 시작할 계획이다. 과학기술정보통신부는 28일 ‘모두의 AI’ 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 밝혔다. 이스트소프트·엠케이디·제논은 최종 선정에서 제외됐다. 당초 2~3개 사업자를 선정할 계획이었으며, 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. ◆ SKT는 ‘질문→실행’…카카오는 카톡 안에서 SKT 컨소시엄의 핵심은 답변을 넘어 실제 업무를 대신하는 ‘실행형 AI’다. 이용자의 요청을 이해해 계획을 세우고 검색과 도구 호출을 거쳐 실제 업무를 처리하는 구조다. 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층까지 이용 범위를 넓힌다. 공공서비스 신청과 증명서 발급, 매장·관공서 전화 대행부터 건강·금융·교통 등 생활 서비스까지 확장하는 것이 목표다. A.X K2를 비롯해 업스테이지 ‘솔라’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등 여러 국산 모델을 활용해 서비스별 최적화를 추진한다. 카카오는 가장 강력한 국민 접점을 무기로 삼는다. 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 한 번에 처리하는 서비스를 구현한다. LG유플러스·LG CNS·LG AI연구원·루닛·신한은행 등과 협력해 전화 AI와 금융·의료·시니어 케어·세무 등 생애주기별 서비스를 붙인다. 특히 카카오톡이라는 기존 플랫폼 안에 AI를 심는 만큼 별도 앱 설치나 새로운 이용 습관을 요구하지 않는다는 것이 강점이다. AI를 ‘새로운 서비스’가 아니라 기존 디지털 생활 속 기능으로 만드는 전략이다. ◆ KT는 ‘채널 경계 없는 AI’…다음·지니TV까지 KT는 전용 AI 서비스에 이용자를 가두지 않는 전략을 제시했다. 포털 다음과 IPTV ‘지니TV’를 비롯해 쇼핑·부동산 등 기존 서비스 곳곳에 AI 진입점을 배치한다. 이용자가 검색을 시작하면 AI가 정보를 찾고 비교·판단한 뒤 필요한 서비스를 실제로 실행하도록 연결하는 방식이다. 교육·부동산·금융 등 생활 분야의 전문 서비스를 결합하는 것도 특징이다. 다음을 통한 검색과 뉴스, KT의 통신·미디어 고객 기반을 동시에 활용할 수 있다는 점에서 ‘플랫폼 연결형 AI’를 지향한다. 세 회사의 경쟁은 단순한 AI 모델 성능 대결과는 다르다. 이번 사업 평가에서도 AI 모델 자체의 경쟁력뿐 아니라 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 품질·안전성, AI 생태계 기여 등이 주요 평가 대상이었다. 정부가 ‘가장 좋은 모델’을 뽑는 것보다 국민이 실제로 자주 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 무게를 둔 셈이다. ◆ 네이버 빠진 ‘국민 AI’…서비스 경쟁이 승부처 이번 선정에서 네이버의 불참도 눈길을 끈다. 네이버는 독자 AI 모델과 검색·쇼핑·지도 등 강력한 국민 접점을 보유하고 있지만 이번 공모에는 참여하지 않았다. 네이버클라우드는 앞서 “다른 진행 중인 사업에 더 집중하기 위해 참여하지 않기로 했다”고 밝혔다. 정부는 올해 확보한 B200 GPU 최대 512장을 세 사업자에 배분하고 9월 협약을 거쳐 베타서비스를 진행한 뒤 연내 정식 출시할 계획이다. 내년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용도 지원한다. 당초 업계에서 운영비 부담을 주요 우려로 제기했던 만큼 장기적으로는 정부 지원에만 의존하지 않고 서비스의 지속가능성을 확보하는 것도 과제다. 궁극적인 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐’보다 누가 국민의 실제 행동을 가장 많이 바꾸느냐가 될 전망이다. 주민센터 업무를 대신 신청하고, 병원 예약과 결제를 처리하고, 쇼핑과 금융까지 연결하는 AI가 일상에 얼마나 자연스럽게 녹아들지가 관건이다. 특히 행정·금융·의료처럼 오류 비용이 큰 영역에서는 편리함보다 정확성·보안·개인정보 보호가 우선돼야 한다. 세 사업자가 연내 서비스를 내놓는 만큼 이후 경쟁은 모델 성능보다 실제 이용률, 처리 성공률, 재사용률과 같은 ‘AI가 얼마나 많은 일을 끝냈는가’로 옮겨갈 가능성이 크다. ‘모두의 AI’는 정부가 국민에게 AI를 보급하는 사업이지만 동시에 국내 플랫폼과 통신업계가 AI를 국민의 일상에 내재화할 수 있는지를 겨루는 최대 실증 무대가 될 전망이다.
2026-08-28 10:22:05
-
두나무·비자 동맹…스테이블코인 이어 AI 결제까지 노린다
[경제일보] 업비트 운영사 두나무가 글로벌 결제기업 비자와 손잡고 스테이블코인의 결제·송금 등 실사용 영역 확대에 나선다. 디지털자산 거래를 중개하는 거래소 사업을 넘어 기존 금융·결제 인프라와 디지털자산을 연결하는 새로운 사업 기회를 모색하는 것이다. 아직 구체적인 서비스나 출시 일정은 확정되지 않았지만, 글로벌 결제망과 디지털자산 기술을 결합해 두나무의 사업 영역을 금융·결제 분야로 넓히려는 움직임으로 풀이된다. 28일 두나무는 비자와 스테이블코인 및 인공지능(AI) 기반 차세대 금융·결제 시장 혁신을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 지난 26일(현지시간) 미국 샌프란시스코 비자 글로벌 마켓 서포트 센터에서 협력 로드맵을 공개했다. 이번 협력은 두나무가 보유한 디지털자산 관련 기술과 비자의 글로벌 결제·자금 이동 네트워크를 연결하는 것을 중점으로 진행된다. 양사는 스테이블코인을 활용한 결제와 글로벌 송금, 결제·정산 등 다양한 금융서비스 가능성을 검토하고 주요 글로벌 시장에서 디지털자산과 기존 금융 인프라를 연결하는 방안을 모색할 계획이다. 다만 당장 특정 서비스가 출시되는 것은 아니다. 양사는 현재 다양한 사업 기회를 검토하는 단계로, 구체적인 서비스 형태와 대상 국가, 출시 일정 등은 정해지지 않았다고 설명했다. 향후 관련 법규와 규제 요건, 기술적·상업적 검토를 거쳐 단계적으로 사업을 구체화할 계획이다. 두나무가 비자와 함께 스테이블코인 활용에 나서는 것은 디지털자산의 실제 사용처를 확대하기 위한 움직임으로 분석된다. 현재 디지털자산 시장은 거래와 투자 목적의 이용 비중이 높은 가운데, 스테이블코인을 결제와 송금에 활용할 경우 기존 금융시장과 디지털자산 시장의 접점을 넓힐 수 있다. 스테이블코인은 법정화폐나 특정 자산 등에 가치를 연동하도록 설계된 디지털자산으로, 일반적인 가상자산보다 가격 변동성을 낮추는 것을 목표로 설계됐다. 이에 국경 간 송금이나 결제·정산 과정에서 활용할 수 있는 디지털 수단으로 주목받고 있다. 다만 스테이블코인 역시 발행 구조와 준비자산, 상환 체계 등에 따라 안정성이 달라질 수 있어 실제 금융서비스에 적용하기 위해서는 기술적 안정성과 함께 규제 체계가 중요하다. 두나무는 업비트 운영 과정에서 축적한 디지털자산 거래·보관·이전 노하우를 이번 협력의 기반으로 활용한다. 블록체인 인프라와 보안, 이상거래 탐지, 자금세탁방지(AML) 등 거래소 운영 과정에서 축적한 역량을 비자의 결제·송금 네트워크와 결합해 디지털자산이 실제 금융 영역에서 활용될 수 있는 방안을 찾겠다는 구상이다. 양사는 스테이블코인의 활용 범위를 결제와 송금에만 한정하지 않고 오픈 스탠다드인 OUSD를 기반으로 한 사업 모델도 검토한다. 이를 통해 디지털자산을 기존 금융 시스템과 연결하는 다양한 활용 가능성을 찾는다는 계획이다. AI와 스테이블코인을 결합한 차세대 결제 영역도 협력 대상이다. 양사는 AI가 이용자를 대신해 상품이나 서비스를 탐색하고 구매와 결제까지 수행하는 '에이전틱 커머스'를 비롯해 AI 결제에 필요한 기술과 인프라, 관련 생태계 발전 방향 등을 검토한다. AI 에이전트가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 실제 구매와 결제까지 수행하는 단계로 발전할 경우 결제 주체와 방식도 달라질 수 있다. 두나무와 비자는 이러한 변화에 대응해 AI 기반 금융·결제와 디지털자산의 결합 가능성을 선제적으로 찾겠다는 전략이다. 이번 협력은 디지털자산과 기존 금융망을 연결할 수 있는 사업 기반을 확보하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업비트라는 국내 대표 디지털자산 거래소를 운영하며 확보한 기술·운영 역량과 비자의 글로벌 결제 네트워크가 결합하면서 스테이블코인의 실사용 영역이 어디까지 확대될 수 있을지 주목된다. 오경석 두나무 대표는 "AI와 스테이블코인, 토큰화의 확산은 금융과 커머스의 작동 방식을 변화시킬 핵심적인 흐름"이라며 "글로벌 결제 분야를 선도해 온 비자와의 협력을 통해 디지털자산과 기존 금융을 연결하고, 이용자들이 체감할 수 있는 새로운 글로벌 금융 경험을 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-08-28 08:30:04