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카카오, AI·투자 두 축으로 분할…계열사 CEO 앞세워 성장전략 공개
[경제일보] 카카오가 인적분할 이후 카카오톡 중심의 AI 사업과 금융·콘텐츠·모빌리티 투자를 각각 키우는 전략을 자본시장에 설명했다. 주요 계열사 최고경영자(CEO)들이 직접 성장계획을 발표하며 두 회사로 나뉜 뒤에도 사업 간 협력을 이어가겠다는 구상을 제시했다. 카카오는 지난 13일 경기 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 첫 그룹 공동 애널리스트 간담회를 열었다고 14일 밝혔다. 정신아 카카오 대표와 카카오페이·카카오뱅크·카카오엔터테인먼트·SM엔터테인먼트·카카오픽코마 등 주요 계열사 CEO들이 참석했다. 분할의 핵심은 카카오톡 플랫폼 사업과 계열사 성장·투자 기능의 분리다. 지난 8월 이사회가 결의한 계획에 따라 카카오AI는 신설법인으로, 카카오X는 존속법인으로 운영된다. 기존 주주는 순자산 장부가액 기준 약 0.36 대 0.64의 분할비율에 따라 두 회사 주식을 모두 배정받는다. 카카오는 사업별로 다른 성장 단계와 투자 수요에 맞춰 의사결정과 자본배분 체계를 나누겠다는 입장이다. 카카오AI는 카카오톡을 중심으로 AI·광고·커머스를 연결하고, 카카오X는 주요 계열사를 육성하면서 신규 성장사업을 발굴한다. 카카오AI 대표로 내정된 정신아 대표는 카카오톡을 이용자의 요청과 맥락을 이해하고 필요한 일을 수행하는 ‘통합 에이전틱 AI 인터페이스’로 발전시키겠다고 밝혔다. 메신저의 이용자 접점에 AI를 결합해 탐색·추천부터 서비스 실행까지 연결하는 방향이다. 이 전략은 같은 날 개발자 행사 ‘if(kakao)26’에서 공개한 ‘카나나 스페이스’와 맞닿아 있다. 카카오톡에서 불러 메시지 전송·일정 관리 등을 요청하는 AI 어시스턴트로, 회사는 12월부터 일부 사전 신청자를 대상으로 비공개 베타 테스트를 진행한다. 주문·예약·송금 등으로 기능을 확대하는 계획도 제시했다. 김도영 대표 내정자가 이끌 카카오X는 테크핀·콘텐츠·모빌리티를 3대 사업군으로 삼는다. 기존 플랫폼과 기술, 고객 접점을 연결하고 미래사업에 투자하는 ‘미래가치 투자회사’를 표방한다. 테크핀 부문에서 신원근 카카오페이 대표는 AI 에이전트 기반 개인화 금융과 스테이블코인 등 디지털자산 생태계 구축 전략을 설명했다. 윤호영 카카오뱅크 대표는 자체 대규모언어모델(LLM)을 통한 AI 경쟁력 확보와 글로벌 사업 확대를 제시했다. 금융 업무 전반에 AI를 적용하는 은행으로 전환한다는 구상이다. 콘텐츠 부문은 IP와 팬덤의 글로벌 확장에 초점을 맞췄다. 고정희 카카오엔터테인먼트 공동대표는 파트너십을 통한 IP 성장과 팬 플랫폼 개선, 글로벌 공연사업 확대를 제시했다. 장철혁 SM엔터테인먼트 공동대표는 신규 IP 확보와 공연사업 성장을, 김재용 카카오픽코마 대표는 AI 영상·굿즈를 통한 멀티미디어 플랫폼 확장을 강조했다. 모빌리티에서는 자율주행과 피지컬 AI를 미래 성장축으로 제시했다. 김도영 내정자는 “테크핀, 콘텐츠, 모빌리티 등 주력 사업군의 강력한 플랫폼과 기반 기술, 고객 접점 간의 연결을 통해 새로운 성장 기회를 창출하고 그 성과를 카카오X의 장기적인 기업가치 제고로 이어가겠다”고 말했다. 한편 카카오는 오는 20일 서울 여의도 금융투자센터에서 2차 소액주주 간담회를 연다. 분할계획은 12월 17일 임시주주총회 승인을 거쳐 내년 1월 1일 분할, 1월 27일 카카오AI 재상장과 카카오X 변경상장을 추진하는 일정이다. 세부 일정은 관계기관 협의와 관련 절차에 따라 달라질 수 있다.
2026-10-14 10:15:24
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AI가 예금까지 옮긴다…美은행 5000억달러 흔들 '에이전트 뱅크런' 경계
[경제일보] 인공지능(AI)이 고객을 대신해 금융상품을 비교하고 더 높은 수익을 주는 곳으로 자금 이동까지 지원하는 시대가 다가오면서 은행의 전통적인 예금 사업 모델이 시험대에 올랐다. 고객이 낮은 금리에도 돈을 그대로 두는 ‘예금 관성’이 AI 에이전트에 의해 약해질 경우 은행들은 고객을 붙잡기 위해 더 높은 금리를 지급해야 하고, 이는 조달비용 상승과 순이자마진 축소로 이어질 수 있기 때문이다. 파이낸셜타임스(FT)는 최근 자율적으로 복수의 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 금융시장에 확산하면 미국 은행권이 그동안 누려온 저원가 핵심예금의 경제적 가치 약 5000억달러가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 미국 상장 은행 전체 시가총액의 약 10%에 해당하는 규모다. 다만 5000억달러는 AI로 인해 은행에서 당장 빠져나가는 현금도, 실제 발생이 확정된 손실액도 아니다. AI가 예금자의 금리 민감도를 높여 저원가 예금이 고금리 예금이나 머니마켓펀드(MMF) 등으로 이동하면 은행은 예금금리를 높여야 한다. 그 결과 조달비용이 증가하고 미래 수익성이 떨어지면서 저원가 예금이 제공해온 경제적 가치가 훼손될 수 있다는 의미다. ◆AI가 깨우는 ‘잠자는 예금’…은행 조달구조 바뀌나 은행의 저원가 조달 기반 가운데 하나는 고객이 낮은 금리에도 예금을 장기간 유지하는 데서 형성돼 왔다. 수시입출금식 예금이나 무이자성 예금이 많이 쌓일수록 은행은 낮은 비용으로 자금을 조달해 대출과 채권 등 수익자산에 운용할 수 있다. AI가 바꿀 수 있는 것도 바로 이 부분이다. 기존에는 고객이 여러 은행의 금리와 상품 조건을 직접 찾아 비교하고 계좌까지 옮겨야 했다. 금리 차이가 크지 않으면 번거로움 때문에 기존 계좌에 돈을 그대로 두는 경우도 많았다. 그러나 AI 에이전트가 이용자의 동의와 권한 범위 안에서 금융상품을 상시 비교하고 일정 조건이 충족되면 자금 이동까지 지원한다면 상황이 달라진다. 금리가 조금이라도 높은 상품을 찾는 비용과 계좌 이동에 필요한 시간이 크게 낮아진다. 고객에게는 유리하지만 은행에는 부담이다. 고객 자금을 유지하기 위해 지금보다 높은 예금금리를 제시해야 하기 때문이다. 결과적으로 저원가 예금 감소→예금금리 상승→조달비용 증가→순이자마진(NIM) 축소→미래 이익 감소→기업가치 하락이라는 경로가 형성될 수 있다. 이를 두고 시장 일각에서는 ‘에이전틱 뱅크런(agentic bank run)’이라는 표현까지 나온다. 전통적인 뱅크런이 금융회사에 대한 불안으로 예금자들이 한꺼번에 돈을 인출하는 현상이라면, 에이전틱 뱅크런은 AI가 금리와 조건을 계속 비교해 자금을 더 유리한 곳으로 이동시키면서 은행의 예금 경쟁을 급격하게 높이는 상황에 가깝다. ◆美 3대 은행 무이자예금 1.6조달러…3%면 비용 470억달러 미국 대형은행이 보유한 저원가 예금 규모를 보면 AI가 가져올 변화의 파급력을 가늠할 수 있다. FT에 따르면 JP모건체이스와 뱅크오브아메리카, 웰스파고가 보유한 무이자 예금은 약 1조6000억달러에 달한다. 세 은행 전체 부채의 약 16% 수준이다. FT는 이들 예금에 평균 연 3%의 금리를 지급해야 하는 상황을 가정했다. 이 경우 추가로 부담해야 할 이자비용은 연간 약 470억달러로 계산된다. 현재 거의 비용을 들이지 않고 조달하는 자금에 금리를 붙여야 한다는 의미다. 은행 입장에서 예금금리 1~2%포인트 변화가 수십억달러의 비용 차이로 이어질 수 있는 이유다. AI가 금융상품 비교와 계좌 이동의 장벽을 낮추면 금리 차이가 몇십bp(1bp=0.01%포인트)에 불과하더라도 자금 이동이 지금보다 민감해질 가능성이 있다. 은행들은 예금금리를 높이거나 수수료를 낮추고 부가서비스를 강화하는 방식으로 고객을 붙잡아야 할 수 있다. ◆5000억달러는 저원가 예금의 ‘경제적 가치’ FT가 제시한 5000억달러도 이 같은 저원가 조달 효과를 계량화한 것이다. 계산에는 은행 인수합병(M&A) 과정에서 활용되는 ‘핵심예금 무형자산(CDI·Core Deposit Intangible)’ 개념이 사용됐다. CDI는 은행이 안정적인 핵심예금을 통해 시장에서 직접 자금을 조달하는 것보다 얼마나 낮은 비용으로 자금을 확보할 수 있는지를 경제적 가치로 환산한 것이다. 낮은 금리의 예금이 많이 유지될수록 은행 입장에서는 조달 경쟁력이 높아진다. 금융자문회사 Mercer Capital에 따르면 올해 미국 은행 M&A에서 평가된 CDI는 핵심예금의 평균 2%대 중반 수준이었다. 최근 거래에서는 대체로 핵심예금의 2~3% 범위에서 평가됐다. FT는 이런 비율을 미국 은행권의 핵심예금에 적용해 저원가 조달이 제공하는 경제적 가치를 약 5000억달러로 추산했다. 따라서 5000억달러를 ‘AI가 은행에서 빼내는 돈’으로 이해해서는 안 된다. AI 확산으로 은행들이 시장금리에 가까운 수준까지 예금금리를 높여야 할 경우 저원가 핵심예금이 제공해온 조달비용 우위가 약해지고 미래 수익과 기업가치가 그만큼 영향을 받을 수 있다는 의미다. 반대로 보면 그동안 은행에 귀속됐던 저원가 예금의 경제적 가치 일부가 더 높은 예금금리와 낮은 수수료 형태로 고객에게 이전될 가능성이 있다는 얘기다. ◆‘AI 뱅크런’ 현실화까진 신뢰·규제 장벽 AI가 당장 대규모 예금 이동을 촉발할 것이라고 단정하기는 어렵다. 금융거래는 일반 온라인 쇼핑과 달리 본인 인증과 고객 동의, 거래 한도, 금융사별 내부통제와 소비자보호 규제를 거친다. AI가 임의로 고객의 돈을 자유롭게 이동할 수 있는 구조도 아니다. 고객이 자신의 금융자산에 대한 통제권을 어디까지 AI에 넘길지도 변수다. AI가 잘못된 판단으로 자금을 옮기거나 부적절한 상품을 선택했을 경우 책임을 누가 질 것인지도 해결해야 한다. 개인정보와 계좌정보 보호, 금융사기 방지, AI의 투자 판단에 대한 설명 책임도 풀어야 할 과제다. 따라서 AI가 예금 경쟁을 강화할 가능성은 있지만 금융불안에 따른 전통적인 뱅크런과 같은 현상이 단기간에 현실화될 것으로 보는 것은 과도하다는 분석도 나온다. ◆은행도 AI 활용…비용 절감으로 맞대응 은행이 AI 확산의 일방적인 피해자가 되는 것도 아니다. 미국 은행들은 이미 AI를 고객 상담과 신용평가, 자금세탁방지, 이상거래 탐지, 내부 업무 자동화 등에 활용하고 있다. 대출심사를 정교하게 하고 인적 오류를 줄이면 상당한 비용을 절감할 수 있다. 은행이 AI를 활용해 생산성을 높이면 높아진 예금 조달비용을 일부 상쇄할 여지도 생긴다. 고객별 신용위험을 세분화해 대출금리를 정교하게 설정하거나, 반복 업무와 사후관리 비용을 줄이는 것도 가능하다. 결국 AI는 한쪽에서는 은행의 저원가 예금 기반을 흔들면서 다른 한쪽에서는 비용구조를 낮춰주는 양면적인 기술인 셈이다. 당장 시장이 더 민감하게 보는 변수 역시 AI만은 아니다. 미국 금리와 경기 방향, 대출 부실 가능성, 기업의 신용위험 등이 여전히 은행 실적과 주가에 더 직접적인 영향을 미친다. AI는 기존 위험요인을 대신하기보다 은행의 예금 경쟁 구조를 중장기적으로 바꿀 새로운 변수에 가깝다. ◆한국 은행도 예외 아니다…‘저원가성 예금 경쟁’ 달라질 수도 이 같은 변화는 미국 은행만의 문제로 보기 어렵다. 국내 은행 역시 요구불예금과 저축예금 등 저원가성 예금 규모가 순이자마진과 수익성을 좌우하는 주요 요인이다. 은행들은 저원가성 예금을 확대하기 위해 급여이체와 카드, 각종 생활금융 서비스를 묶어 고객을 주거래은행에 붙잡아 왔다. 하지만 AI가 은행별 예금금리와 수수료, 우대조건을 실시간으로 비교하고 자금 이동까지 지원하는 단계로 발전하면 기존의 ‘주거래은행’ 개념도 달라질 수 있다. 고객이 한 은행에 자금을 장기간 묶어두기보다 AI가 가장 유리한 조건에 따라 여러 금융회사로 자금을 나눠 이동시키는 환경에서는 은행도 브랜드나 고객 충성도만으로 저원가성 예금을 유지하기 어려워질 수 있다. 한 금융권 관계자는 “AI가 ‘잠자는 예금’을 깨우기 시작하면 은행이 오랫동안 누려온 저비용 자금 조달의 이점 일부가 예금자에게 돌아갈 수 있다”며 “AI 시대 은행의 경쟁은 대출을 얼마나 많이 늘리느냐뿐 아니라 예금을 어떤 가격과 서비스로 확보하느냐에서도 한층 치열해질 것으로 보인다”고 말했다.
2026-10-13 08:12:36
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AI가 금융권 보안 사각지대 파고들었다…핵심 시스템 밖에서 뚫린 방어망
[경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 국내 금융권을 잇달아 겨냥하면서 금융회사들의 보안 관리 체계가 시험대에 올랐다. AI 기반 도구가 취약점 탐색과 공격 작업을 효율화하면서 공격자의 숙련도가 높지 않더라도 여러 기관을 상대로 침투를 시도할 수 있는 것으로 분석된다. 특히 최근 사고가 금융 거래의 핵심 시스템보다는 대출모집인 서비스와 직원용 업무지원 시스템 등 주변 업무 환경에서 발생하면서, 보안 투자가 집중된 핵심 시스템 밖의 사각지대를 점검해야 한다는 지적도 제기되고 있다. 11일 금융권과 보안업계에 따르면 지난달 말부터 이달 초까지 신한은행·KB국민은행·하나은행·BNK부산은행과 예가람저축은행·웰컴저축은행·현대캐피탈 등 금융회사 7곳에서 해킹에 따른 정보 유출이 확인됐다. 신한은행에서는 대출 신청 관련 고객 정보 약 2만5000명분이 유출됐고, 예가람저축은행에서도 고객 약 4만명의 정보가 빠져나간 것으로 파악됐다. KB국민은행과 하나은행에서도 각각 고객 119명과 89명의 정보가 유출됐다. 이번 사고는 공격에 활용된 도구와 침입 경로가 기존과는 다른 특성을 지닌 것이 특징이다. 국내 보안업체 지니언스 시큐리티센터와 미국 사이버보안 기업 크라우드스트라이크는 공격자가 오픈소스 에이전틱 침투테스트 도구 '아르텍스'와 여러 AI 모델을 활용한 정황을 제시했다. 크라우드스트라이크는 공격자가 AI 도구와 기존 공격 기법을 결합해 여러 금융기관을 상대로 침투 활동을 벌인 것으로 분석했다. 보안 업계에 따르면 이번 공격 과정에서 다수의 흔적을 남기는 등 운영 보안이 허술했다는 점도 근거로 들며 비숙련자의 공격 가능성을 높게 보고 있다. AI가 공격자의 기술적 한계를 보완해 공격 속도와 범위를 확대했을 가능성이 있다는 설명이다. ◆ AI가 바꾼 공격 방식…숙련도보다 자동화 역량이 변수 에이전틱 AI 도구는 사용자의 지시에 따라 여러 작업을 연속적으로 수행하도록 설계된다. 보안 분야에서는 취약점 점검과 공격 경로 탐색 등에도 활용될 수 있다. 공격자가 이를 악용하면 개별 작업을 일일이 수행하는 부담을 줄이고, 여러 대상에 대한 공격 시도를 빠르게 반복할 수 있다. 이번 금융권 사고에서도 공격자가 아르텍스와 복수의 AI 모델을 연계하고, 서버와 접속 경로를 바꿔가며 국내 금융기관을 겨냥한 정황이 확인됐다. 크라우드스트라이크는 AI 도구가 공격자의 활동 속도를 높이는 데 기여한 것으로 분석했다. 보안업계에서는 AI가 공격의 진입장벽을 낮출수록 기존에 보안 점검 우선순위에서 밀렸던 시스템이 공격 대상이 될 가능성에 주목한다. 공격자가 반드시 최고 수준의 기술을 갖춰야 하는 것이 아니라, 관리가 허술한 시스템을 찾아내고 반복적으로 접근을 시도하는 것만으로도 침해 가능성을 높일 수 있기 때문이다. ◆ 핵심 거래망만 지켜선 한계…주변 시스템이 침입 경로로 금융회사별 침입 경로를 보면 보안 관리의 범위를 핵심 거래 시스템에 한정하기 어렵다는 점이 드러난다. 신한은행에서는 대출모집인 전용 서비스가, KB국민은행에서는 직원용 모바일 업무 지원 시스템이 공격받았다. 하나은행에서도 영업 지원 시스템을 둘러싼 침해 사고가 발생한 것으로 알려졌다. 이들 시스템은 금융 거래의 핵심 전산망과는 구분되지만 고객 정보나 업무 관련 데이터에 접근할 수 있어 보안상 중요한 것으로 꼽힌다. 핵심 거래 시스템을 보호하는 방어 체계를 갖추더라도 주변 업무 시스템의 접근 권한이 과도하거나 인증 절차가 허술하면 개인정보 유출로 이어질 수 있다. 보안 관리에서 중요한 것은 시스템의 명칭이나 업무상 중요도만으로 위험을 판단하지 않는 것이다. 고객정보를 조회할 수 있는 시스템이라면 해당 정보가 실제 업무에 필요한 범위에서만 제공되는지, 계정별 권한이 적절하게 제한돼 있는지, 비정상적인 대량 조회나 외부 접속이 발생했을 때 이를 탐지할 수 있는지 확인해야 한다. 외부 협력업체와 위탁 시스템도 점검 대상이다. 금융회사는 개발·유지보수·고객관리 등 여러 업무를 외부 업체와 수행하는 만큼 협력업체 계정과 원격 접속 경로가 보안 사각지대가 되지 않도록 관리해야 한다. 계약 당시 보안 요건을 확인하는 데 그치지 않고 계약 기간 중 접근 권한과 접속 기록을 점검하고, 업무 종료 후 계정을 회수하는 절차도 중요하다. 특히 개인정보가 여러 시스템과 업체에 분산돼 있다면 사고가 발생했을 때 유출 범위를 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있다. 시스템 교체나 계약 종료 이후에도 과거 데이터가 남아 있는지, 불필요한 정보가 적시에 파기되는지 확인할 필요가 있다. 한 시스템의 침해가 다른 시스템으로 확산되지 않도록 권한과 네트워크를 분리하는 조치도 요구된다. 금융권의 연쇄 해킹과 외부 위탁 시스템을 둘러싼 사고는 보안의 경계가 더 이상 금융회사가 직접 운영하는 핵심 전산망에 머물지 않는다는 점을 보여준다. AI가 공격자의 작업을 효율화하는 환경에서는 시스템과 계정, 외부 업체까지 포함한 전체 업무 환경을 관리하고 침해 징후를 빠르게 차단하는 역량이 금융 보안의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 과학기술정보통신부(KISA)는 "금융위원회 등 관계기관과 지속적으로 정보를 공유하고 있으며, 금융위원회·금융감독원 등에서 KISA 등 전문인력 지원을 요청할 경우, 즉시 현장에 투입할 수 있도록 인력과 대응체계를 사전에 준비하고 있으며, 사고 조사 과정에서도 관계기관과 긴밀하게 협력해 나갈 예정"이라며 "앞으로도 금융권을 포함한 민간 정보통신서비스에 대한 사이버위협 동향을 면밀하게 모니터링하고, 사이버 위협 정보의 신속한 공유와 관계기관 간 협력을 통해 유사 사고의 발생과 피해 확산을 방지하는 데 총력을 다할 계획"이라고 전했다.
2026-10-11 13:51:46
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LG CNS, 美 제너럴 애틀랜틱과 공동투자…글로벌 SW 확보 나선다
[경제일보] LG CNS가 글로벌 투자회사 제너럴 애틀랜틱과 손잡고 엔터프라이즈 소프트웨어(SW) 기업에 대한 공동투자에 나선다. 기존 IT 서비스와 AI 전환(AX) 사업에서 한 발 더 나아가 기업용 SW의 기술·지식재산권(IP)과 고객 기반을 직접 확보하고, 이를 기존 사업과 결합해 글로벌 시장에서 반복 매출을 낼 수 있는 사업 구조를 만들겠다는 전략이다. 특히 북미를 중심으로 AX 사업을 확대하고 있는 LG CNS가 현지 기술 기업 투자까지 병행하면서 해외 사업 확장 방식을 넓히는 것으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 미국 뉴욕에 위치한 제너럴 애틀랜틱 본사에서 공동투자 파트너십을 체결하고 글로벌 엔터프라이즈 기술 기업에 대한 투자 기회를 공동으로 발굴한다고 밝혔다. 양사는 소프트웨어와 AI 분야 기업을 대상으로 투자 가능성을 검토하며, 구체적인 투자 규모와 조건은 대상 기업이 확정될 때 건별로 공개할 예정이다. LG CNS가 투자 대상으로 삼는 엔터프라이즈 기술은 제조·금융·물류·에너지 등 산업 전반에서 핵심 업무를 지원하는 기업용 SW와 AI로 알려졌다. 단순히 외부 기술을 활용하는 수준을 넘어 관련 기업의 지분을 확보해 기술과 IP, 고객 기반을 함께 확보하는 것이 이번 협력의 핵심이다. 최근 LG CNS는 AI와 클라우드를 주요 성장축으로 키우면서 산업별 AX 사업을 확대해왔다. 지난해 AI·클라우드 매출은 3조5872억원으로 전체 매출의 약 58%를 차지했고, 올해 상반기에도 AI·클라우드 매출이 1조6714억원으로 전체 매출의 약 59%를 기록했다. 금융·제조·공공을 비롯해 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 AX 적용 산업도 넓히고 있다. 이번 공동투자는 여기서 한 단계 더 나아가 '서비스 제공'과 'SW 자산 확보'를 결합하려는 움직임으로 분석된다. IT 서비스와 AX 사업은 고객별 프로젝트를 수주해 구축하는 구조가 중심인 반면, 자체 IP를 보유한 엔터프라이즈 SW는 라이선스나 구독 방식으로 반복적인 매출을 만들 수 있다. LG CNS는 투자 대상 기업의 SW와 고객 기반을 기존 AX 역량과 결합해 사업을 확대한다는 계획이다. AI 에이전트 확산도 엔터프라이즈 SW 확보의 배경으로 꼽힌다. AI가 기업의 업무를 이해하고 직접 판단·실행하려면 ERP, 제조 관리, 물류, 데이터 관리 등 핵심 업무 시스템과 연결돼야 하기 때문이다. LG CNS 역시 금융·공공 분야에서 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업을 확대하고 있으며, 글로벌 AI 기업들과 협력을 통해 기업용 AI 역량을 강화하고 있다. 미국 팔란티어와는 기업용 AI 플랫폼 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했고, 앤트로픽의 '클로드 엔터프라이즈'도 LG 그룹 차원의 업무 적용을 추진하고 있다. LG CNS는 해외 AX 사업에서도 프로젝트 수행 역량을 강화하고 있다. 올해 인도네시아에서 약 1000억원 규모의 AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 국내 기업 가운데 처음으로 해외 AI 데이터센터 사업에 진출했고, 하반기에는 북미 제조 시장에서 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대할 계획이다. 이번 공동투자를 통해 기존의 해외 구축 사업에 기술기업 투자까지 더하면 '수주→구축' 중심의 해외 사업 방식에서 '투자→기술 확보→현지 고객 확대'로 사업 방식을 넓힐 수 있다. 제너럴 애틀랜틱과의 협력은 LG CNS가 자체적으로 해외 기술기업을 탐색하는 것과 비교해 투자 후보군을 넓히는 역할을 할 수 있다. 제너럴 애틀랜틱은 엔터프라이즈 소프트웨어와 기술기업을 주요 투자 영역으로 두고 있으며, 엔터프라이즈 기술 분야를 담당하는 별도 조직도 운영하고 있다. 현재 엔터프라이즈 기술 부문은 기업용·산업 특화 소프트웨어와 관련 기술 투자를 담당하고 있다. LG CNS는 이번 협력으로 엔터프라이즈 SW와 AI 분야의 글로벌 기술기업을 공동 발굴하고 투자와 사업 간 시너지를 확대한다는 계획이다. 기존 AX 역량에 기술 자산과 글로벌 투자 네트워크를 결합해 북미를 비롯한 해외 시장에서 새로운 사업 기회를 확보한다는 전략이다. 현신균 LG CNS CEO는 "AI가 기업의 일하는 방식의 혁신을 가속화하는 가운데, 기업의 핵심 업무와 데이터를 다루는 엔터프라이즈 SW의 선제적 확보는 미래 성장 기반을 다지는 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "제너럴 애틀랜틱과 함께 미래 성장을 좌우할 핵심 사업 기반을 확보하고, 이를 LG CNS의 AX 역량과 결합해 새로운 고객 가치를 창출해 나가겠다"고 말했다.
2026-10-01 10:27:09
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엔비디아, 서울서 로봇·자율 에이전트 개발법 공유…11월 'AI 데이' 연다
[경제일보] 엔비디아가 로봇과 자율 AI 에이전트의 개발·운영 기술을 국내 개발자와 기업에 소개한다. 오는 11월 서울에서 열리는 ‘AI 데이’에서 산업 적용 사례를 공유하고, 개발자가 AI 모델과 도구를 직접 활용하는 실습 교육도 진행한다. 물리적 환경에서 움직이는 AI와 지속적으로 업무를 수행하는 에이전트, 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라를 함께 다룬다. 엔비디아는 11월 9일부터 10일까지 서울 코엑스에서 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026’을 개최한다고 30일 밝혔다. 개발자와 스타트업, 기업, 연구자 등을 대상으로 하며 약 2000명이 참석할 것으로 예상했다. 첫날은 기술과 산업 사례를 소개하는 콘퍼런스, 둘째 날은 개발자 중심의 실습 교육으로 구성했다. 첫날 프로그램은 피지컬 AI, 에이전틱 AI와 클로, AI 인프라 등 3개 분야를 중심으로 진행한다. 주요 세션 3개와 함께 분야별 트랙에서 각각 5개씩 총 15개 세션을 마련한다. 피지컬 AI는 실제 물리적 환경을 이해하고 상호작용하는 기술이다. 관련 세션에서는 로봇과 공장, 자율주행 등 산업 현장에서 AI를 활용하는 방안을 살핀다. 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리, 시뮬레이션 도구를 개발 과정에 적용하는 방법도 소개한다. 에이전틱 AI 분야에서는 스스로 추론하고 계획을 세워 작업을 실행하는 에이전트 기술을 다룬다. ‘클로(Claws)’는 백그라운드에서 장시간 작동하며 목표를 향해 작업을 이어가는 자율 에이전트를 가리킨다. 엔비디아는 관련 기술을 통해 기업 업무에 필요한 에이전트를 구축하는 방법을 소개할 예정이다. AI 인프라 트랙은 이러한 모델과 서비스를 대규모로 개발·배포하는 데 필요한 컴퓨팅 기술을 다룬다. 모델을 만드는 과정뿐 아니라 실제 서비스에서 효율적으로 운영하는 데 필요한 인프라까지 프로그램에 포함했다. 둘째 날에는 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(DLI)의 유료 실습 워크숍이 열린다. 공식 행사 페이지에 안내된 과정은 ‘대규모 AI 추론 배포와 최적화’, ‘엔비디아 아이작 기반 로보틱스 워크플로우’, ‘대규모언어모델(LLM) 기반 안전한 에이전트 개발’ 등 3개다. 전문가가 진행하는 종일 교육으로, 참가자가 직접 도구를 활용해 개발·운영 과정을 익히도록 구성했다. 워크숍은 11월 10일 오전 9시 30분부터 오후 6시까지 진행한다. 참가비는 10월 19일까지 조기 등록 시 199달러, 정가는 500달러다. 참가자는 1인당 한 개 과정을 구매할 수 있으며, 워크숍 등록자에게는 AI 데이 콘퍼런스 참석 자격도 제공한다. 자율 에이전트를 직접 만드는 ‘빌드 어 클로(Build-a-Claw)’ 프로그램도 마련한다. 참가자는 오픈클로(OpenClaw)와 엔비디아 니모클로(NemoClaw)를 활용해 에이전트를 구축할 수 있다. 현장에서는 엔비디아 기술 전문가에게 질문하는 프로그램과 기술 인증 시험도 운영한다. 국내외 파트너 20개사도 참여한다. 삼성전자와 SK하이닉스, LG전자, SK텔레콤, 네이버클라우드, 쿠팡 인텔리전트 클라우드, 메가존클라우드, 한컴, 현대건설을 비롯해 델 테크놀로지스, 딜로이트, 바스트 데이터, 웨카 등이 각사의 솔루션과 활용 사례를 소개할 예정이다. 행사 등록은 9월 16일 시작됐다. 세부 프로그램과 등록 안내는 공식 사이트에서 확인할 수 있다. 이번 행사는 산업 사례를 듣는 콘퍼런스와 개발자가 직접 구현하는 교육을 연계해, 로봇·에이전트 개발부터 AI 서비스 운영까지 필요한 기술을 살펴볼 수 있도록 구성됐다.
2026-09-30 09:55:51
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퀄컴, 2나노 모바일 AP '투톱'…스마트폰 AI 등급 나눈다
[경제일보] 퀄컴이 2나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정을 적용한 플래그십 스마트폰용 애플리케이션 프로세서(AP) 2종을 공개했다. 하나의 최상위 칩으로 대응하던 방식에서 벗어나 성능과 가격대가 다른 두 제품을 공급해 프리미엄 스마트폰 시장을 세분화하려는 전략이다. 퀄컴 테크날러지스는 22일(현지시간) 미국 하와이에서 개막한 ‘스냅드래곤 서밋 2026’에서 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’와 ‘스냅드래곤 8 엘리트 6세대’를 발표했다. 최상위 제품인 익스트림 모델은 퀄컴 자체 설계 오라이온 중앙처리장치(CPU)의 최고 동작 속도가 모바일 CPU 최초로 5㎓에 도달했다. 퀄컴은 전작보다 CPU 성능은 13%, 아드레노 그래픽처리장치(GPU) 성능은 44% 향상됐으며 GPU 전력 효율도 40% 개선됐다고 설명했다. AI 연산을 담당하는 헥사곤 신경망처리장치(NPU)는 성능이 35%, 전력당 성능은 최대 33% 높아졌다. 저전력 센싱 허브 성능도 최대 85% 개선해 사용자의 맥락과 이용 습관을 기기 안에서 학습하는 기능을 강화했다. 핵심 방향은 이용자의 명령에 답하는 수준을 넘어 상황을 파악하고 필요한 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’다. 데이터 일부를 기기 안에서 처리해 응답 속도와 개인정보 보호 수준을 높일 수 있다. 다만 해당 기능은 일부 안드로이드 버전에서 지원되며 실제 구현 범위는 스마트폰 제조사의 운영체제와 AI 모델, 애플리케이션 연동 수준에 따라 달라진다. 게임에는 AI 전용 GPU 코어인 아드레노 매트릭스 코어와 ‘아드레노 뉴럴 퓨전’을 적용했다. 초고해상도 변환과 프레임 생성, 이미지 복원 작업을 AI가 분담해 화질과 전력 효율을 높이는 방식이다. 카메라는 APV(고급 전문 비디오)와 인텔리전트 픽셀 컨트롤을 지원한다. 익스트림 모델은 8K·초당 60프레임과 4K·초당 240프레임 촬영, 6400만화소 카메라 3대 동시 처리를 지원한다. 일반형인 스냅드래곤 8 엘리트 6세대도 5㎓ 오라이온 CPU를 탑재한다. 퀄컴 기준 전작 대비 CPU 성능은 10%, GPU 성능은 35%, NPU 성능은 14% 향상됐다. CPU 전력 효율은 37%, GPU 효율은 40% 개선됐다고 회사는 밝혔다. 두 칩을 탑재한 스마트폰은 아너·아이쿠·모토로라·원플러스·오포·레드미·레드매직·비보·샤오미 등을 통해 수주 안에 출시될 예정이다. 퀄컴이 제시한 성능 개선치는 자체 기준인 만큼 지속 성능과 발열, 배터리 사용시간은 실제 완제품에서 확인해야 한다.
2026-09-23 09:01:16
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW
[경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.
2026-09-22 14:58:44
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표
[경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.
2026-09-16 15:19:34
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SKT, AI 데이터센터·GPU 넘어 보안까지…F5 손잡고 기업용 클라우드 사업 확장
[경제일보] 인공지능(AI) 클라우드 경쟁이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 보안과 운영 영역으로 확대되고 있다. 이에 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등 기존 인프라에 글로벌 보안기업 F5의 솔루션을 결합하고, 단순 재판매를 넘어 구축·관리까지 제공하는 관리형 서비스 사업에 나서고 있다. 16일 SK텔레콤은 F5와 AI 클라우드 보안 사업 협력 강화를 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력에 따라 SK텔레콤은 F5 솔루션의 부가가치 재판매 사업자(VAR)와 관리형 서비스 사업자(MSP) 역할을 함께 수행한다. VAR이 F5 제품에 자체 기술이나 서비스를 더해 판매하는 방식이라면 MSP는 고객 환경에 솔루션을 구축하고 관리·운영하는 역할까지 맡는다. 특히 SK텔레콤은 국내 최초로 F5 분산 클라우드 솔루션의 MSP 파트너로 선정된 것으로 알려졌다. F5는 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션과 API를 보호하는 보안 플랫폼을 제공하고 있으며, SK텔레콤은 이를 기존 AI 클라우드 인프라 사업과 결합할 수 있게 됐다. 최근 기업들의 AI 활용이 확대되면서 보안 영역의 중요도가 커지고 있다. AI 서비스가 기업 내부 시스템뿐 아니라 외부 애플리케이션과 API 등 여러 서비스와 연결되면서 AI 인프라를 구축하는 과정에서 보안과 운영에 대한 요구도 함께 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 F5 분산 클라우드를 기반으로 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안, 디도스(DDoS) 공격 방어, 봇(Bot) 공격 방어 등의 서비스를 제공할 계획이다. 멀티·하이브리드 클라우드 환경에 흩어진 애플리케이션과 API를 일관된 방식으로 보호하고 관리하는 데 초점을 맞춘다. 앞서 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등을 기반으로 기업용 AI 인프라 사업을 확대해왔다. 여기에 F5의 보안 솔루션과 MSP 역량을 결합해 구축부터 운영·보안까지 아우르는 통합 관리형 서비스로 사업 영역을 넓힐 계획이다. F5 역시 한국 시장에서 SK텔레콤의 기업 고객 기반과 AI 클라우드 사업 역량을 활용할 수 있게 됐다. F5는 미국 시애틀에 본사를 둔 멀티 클라우드 애플리케이션·API 보안 기업으로, 한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전 설치를 추진하고 있다. AI 인프라 시장에서 GPU와 데이터센터 확보 경쟁이 이어지는 가운데 기업의 AI 활용이 본격화하면 이를 안정적으로 운영하기 위한 보안·관리 서비스 수요도 함께 커질 수 있다. SK텔레콤은 F5와의 협력을 통해 AI 인프라를 제공하는 데서 나아가 보안과 운영까지 맡는 기업용 AI 클라우드 사업자로 영역을 확대한다는 방침이다. 이형욱 F5 코리아 지사장은 "한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전이 설치되는 시점에 SK텔레콤과 전략적인 파트너십을 체결하게 돼 기쁘다"며 "에이전틱 AI 시대의 변화에 맞춰 강화된 F5의 보안 솔루션이 SK텔레콤의 고객 서비스 기반과 결합돼 더 큰 시너지를 발휘할 것"이라고 말했다. 허민회 SK텔레콤 AI 클라우드 담당은 "SK텔레콤은 AI 클라우드 사업 역량과 AI 데이터센터, GPUaaS, 회선 등 인프라 자산을 기반으로 엔터프라이즈 AI 인프라 사업을 확대해 나가고 있다"며 "여기에 F5 기술과 역량을 결합해 대형 엔터프라이즈 고객 대상으로 한층 강화된 솔루션을 제안할 수 있을 것"이라고 말했다.
2026-09-16 09:20:43
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'행동하는 AI' 생태계 키우는 카카오…카카오툴즈 28개 서비스로 확대
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 요청에 따라 실제 서비스를 실행하는 '에이전틱 AI'로 진화하면서 AI 플랫폼의 경쟁축도 다양한 외부 서비스를 얼마나 연결하느냐로 옮겨가고 있다. 이에 카카오가 카카오톡을 기반으로 쇼핑·금융·여행·공간 등 생활 서비스를 AI와 연결하는 동시에 기업과 개발자가 만든 AI 도구까지 확보하며 에이전트 생태계를 확대하고 있다. 11일 카카오는 '챗GPT for 카카오' 내 '카카오툴즈'에 다이소몰, 룩스루, 스페이스클라우드, 신세계면세점, 신한카드, LF몰, 청연 등 7개 파트너사의 서비스를 추가했다고 밝혔다. 지난 3월 OP.GG, 직방, 하나투어 등 외부 파트너 서비스를 연동한 데 이어 두 번째 협업으로, 카카오툴즈에는 카카오 및 계열사 서비스와 파트너사 서비스를 포함해 총 28개 서비스가 연동됐다. 이번에는 쇼핑과 금융, 여행, 공간 등 일상에서 활용도가 높은 영역이 대거 추가됐다. 게임 분야에서는 OP.GG, 공간 분야에서는 스페이스클라우드와 직방, 금융에서는 신한카드, 여행에서는 하나투어가 연동돼 있으며 쇼핑 분야에는 다이소몰·룩스루·신세계면세점·LF몰 등이 포함됐다. 이용자는 챗GPT for 카카오의 대화창에서 각 서비스와 관련한 요청을 하고 연동된 기능을 활용할 수 있다. 카카오가 외부 서비스를 계속 끌어들이는 것은 AI를 단순한 검색이나 답변 도구가 아닌 실제 행동을 수행하는 창구로 만들기 위해서로 풀이된다. 기존 생성형 AI가 이용자의 질문에 상품이나 장소, 정보 등을 추천하는 데 초점을 맞췄다면 에이전틱 AI는 이용자의 의도를 파악한 뒤 필요한 외부 도구를 호출해 예약·검색·구매 등 목적 달성을 지원하는 것이 특징이다. 카카오는 카카오톡 안에서 별도의 서비스나 앱을 찾아 이동하는 과정을 줄이고 대화에서 서비스 이용까지 이어지는 '일상 AI' 경험을 구축하고 있다. 카카오의 전략은 기업 파트너 확보에만 머물지 않는다. 카카오는 지난 6월 개방형 플랫폼 '플레이MCP'를 활용해 카카오툴즈 개발 공모전 '에이전틱 플레이어 10'을 개최했다. 개인 개발자와 스타트업, 대학생 등이 직접 MCP 서버를 개발해 등록할 수 있도록 했으며, 본선에 진출한 20개 서비스는 카카오툴즈를 통해 카카오톡 이용자에게 공개된다. 카카오는 오는 16일부터 이들 서비스를 '툴챌린지' 메뉴를 통해 이용자에게 선보일 예정이다. 플레이MCP 자체도 외부 AI 도구를 확보하는 기반 역할을 하고 있다. 카카오는 MCP를 통해 AI 모델과 외부 서비스가 연결될 수 있도록 개방형 플랫폼을 운영하고 있으며, 지난 5월 기준 플레이MCP에는 카카오 서비스뿐 아니라 약 200개의 외부 MCP 서버가 등록됐다. 이후 카카오는 개발자와 기업이 참여하는 개방형 AI 생태계를 확대해 왔다. 카카오는 한 발 더 나아가 AI 에이전트의 등록부터 유통, 실행, 정산까지 연결하는 마켓플레이스 구축에도 나섰다. 지난달 과학기술정보통신부의 'AI 에이전트 마켓플레이스 개발 지원 사업' 수행 사업자로 선정된 카카오는 카카오엔터프라이즈와 함께 내년까지 개방형 AI 에이전트 생태계를 구축할 계획이다. 약 110억원 규모로 추진되는 이 사업에서는 에이전트 등록·검증부터 탐색·조합·실행·정산까지 한 플랫폼에서 제공하는 구조를 목표로 진행된다. 최근 카카오의 파트너사 서비스 추가는 카카오가 AI 서비스를 직접 만드는 것뿐 아니라 다른 기업과 개발자가 만든 AI 에이전트가 유통되는 플랫폼까지 확보하려는 움직임으로 분석된다. 카카오툴즈가 이용자에게 실제 서비스를 제공하는 접점이라면 플레이MCP는 개발자가 도구를 만들고 연결하는 기반이고, 향후 구축할 AI 에이전트 마켓플레이스는 이를 이용자와 연결하고 거래까지 이어주는 역할을 맡는 구조다. 카카오는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 개방형 구조를 목표로 하면서 자체 AI 모델 '카나나'와 국내외 다양한 AI 모델, 외부 API와 MCP 등을 연결할 계획이다. 카카오가 해결해야 할 과제도 있다. 연동 서비스 숫자가 늘어나는 것만으로 이용자의 실제 사용량이 증가한다고 보기는 어렵기 때문이다. AI가 추천하는 정보를 실제 예약이나 구매, 결제 등 행동으로 얼마나 연결할 수 있는지와 파트너사가 얻는 신규 이용자·거래 효과가 향후 생태계 확장의 핵심 지표가 될 전망이다. 특히 카카오 입장에서는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 활용해 외부 서비스의 AI 에이전트를 얼마나 자연스럽게 연결하고, 이를 반복적인 서비스 이용으로 전환하느냐가 중요할 것으로 분석된다. 유용하 카카오 AI 커넥트 성과리더는 "이번 두 번째 협업으로 게임 콘텐츠부터 공간, 생활, 금융, 여행, 쇼핑까지 카카오툴즈를 활용할 수 있는 영역이 넓어졌다"며 "앞으로도 다양한 파트너와 긴밀히 협력해 이용자의 필요와 관심사에 맞는 일상 AI 경험을 확장해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-11 16:10:11