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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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엔비디아, 분기 매출 133조원…AI '쩐의 전쟁' 아직 끝나지 않았다 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아가 또 한 번 시장의 예상을 뛰어넘는 실적을 내놓으면서 AI 인프라 투자 열기가 여전히 진행형임을 입증했다. 데이터센터 매출이 1년 만에 2배 이상 늘어난 데 이어 다음 분기에는 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것으로 전망했다. AI 열풍이 일시적인 투자 붐을 넘어 실제 서비스와 매출을 만들어내는 단계로 진입하고 있다는 분석에 힘이 실린다. 엔비디아는 26일(현지시간) 회계연도 2027년 2분기(4월 27일~7월 26일) 매출이 962억2100만달러(약 133조원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 발표했다. 시장 예상치 922억달러 수준도 웃돌았다. 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증하며 전체 매출의 92%를 차지했다. 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 예상치도 상회했다. ◆ AI 투자, ‘빅테크만의 잔치’에서 기업 전체로 이번 실적에서 주목할 부분은 데이터센터 매출의 성장 폭뿐 아니라 고객층이 넓어지고 있다는 점이다. 하이퍼스케일러 대상 매출은 487억달러로 1년 전보다 약 2배 증가했다. 이를 제외한 AI 클라우드·기업·산업 고객 매출은 403억달러로 138% 늘었다. AI 인프라 투자가 구글·마이크로소프트·아마존 등 대형 클라우드 기업에서 AI 스타트업과 일반 기업, 각국의 주권형 AI 인프라로 확산되고 있다는 의미다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “토큰은 생산적이고 수익성이 있으며 이제 연산 자체가 매출이 됐다”고 말했다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 돈을 쓰는 단계에서 벗어나 AI가 실제 업무와 서비스에 투입되면서 더 많은 연산 수요가 발생하고 있다는 주장이다. 엔비디아는 차세대 ‘베라 루빈’ 플랫폼이 이미 본격적인 생산에 들어갔다고 밝혔다. 엔비디아는 회계연도 3분기 매출을 1080억달러±2%로 제시했다. 시장 전망치 약 1049억달러를 웃도는 수준이다. 이는 엔비디아가 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것이라는 의미로, AI 인프라 산업이 전례 없는 규모로 확대되고 있음을 보여준다. AI 에이전트 확산도 수요를 끌어올리는 요인이다. 사람이 한 번 질문하고 답을 받는 생성형 AI와 달리 에이전틱 AI는 검색·추론·도구 호출·실행을 여러 차례 반복한다. 이에 따라 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 증가한다. 엔비디아 역시 데이터센터를 넘어 네트워크와 CPU, 소프트웨어까지 AI 공장(AI Factory) 생태계를 확장하며 이 같은 수요에 대응하고 있다. ◆ 중국은 변수…현금창출력은 여전히 막강 한편 중국 시장은 엔비디아의 가장 큰 불확실성으로 남았다. 엔비디아는 2분기 중국에 공급한 호퍼 계열 데이터센터 제품 매출이 전체 데이터센터 매출의 1%에도 못 미쳤다고 밝혔다. 3분기 전망에는 중국의 데이터센터 컴퓨팅 매출을 아예 반영하지 않았다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 규제가 계속되는 만큼 중국 시장 회복 여부는 향후 실적의 변수다. 현금흐름과 투자 부담도 함께 봐야 한다. 엔비디아의 2분기 잉여현금흐름은 213억달러로 여전히 막대한 수준이지만 전분기보다는 크게 감소했다. 매출채권도 약 631억달러까지 증가해 매출 증가 속도만큼 현금 회수가 따라오는지를 지켜볼 필요가 있다. 동시에 엔비디아는 AI 인프라 공급망 확보를 위해 메모리 등 핵심 부품 조달 약정을 크게 늘리고 있다. 시장 반응도 실적 발표 직후에는 엇갈렸다. 정규장에서 1.59% 하락했던 엔비디아 주가는 실적 발표 직후 한때 약세를 보였지만, 3분기 가이던스와 젠슨 황 CEO의 낙관적인 발언이 이어지면서 시간외 거래에서 약 4% 상승하는 등 반등했다. 엔비디아 실적이 던지는 메시지는 분명하다. AI 투자 사이클은 아직 꺾이지 않았다. 다만 앞으로는 단순히 GPU를 얼마나 많이 설치하느냐보다 그 연산 능력으로 실제 매출과 생산성을 얼마나 만들어내느냐가 중요해진다. 엔비디아가 1000억달러 분기 매출 시대를 눈앞에 둔 지금, AI 거품 논쟁의 다음 시험대는 ‘투자 규모’가 아니라 ‘투자의 수익성’으로 넘어가고 있다.2026-08-27 08:04:47
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SK AX·SAP, 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹…ERP부터 기업 운영 바꾼다 [경제일보] SK AX가 글로벌 기업용 소프트웨어 기업 SAP와 손잡고 전사적자원관리(ERP)를 넘어 기업 운영 전반을 에이전틱 AI 기반으로 전환한다. 단순히 기존 업무에 AI를 추가하는 것이 아니라 재무·구매·인사·공급망 등 핵심 프로세스 자체를 AI가 판단하고 실행할 수 있도록 재설계하는 것이 목표다. SK AX는 26일 독일 발도르프 SAP 본사에서 ‘SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 MOU’를 체결했다고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와 협력 방안을 논의하고 AI 에이전트 개발부터 고객 적용, 사업화까지 공동 추진하기로 했다. SAP는 기업의 데이터를 업무 맥락에 연결하고 AI 에이전트가 실제 비즈니스 프로세스를 수행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 전략을 강화하고 있다. SAP 오토노머스 스위트와 비즈니스 AI를 통해 재무·공급망·구매·인사 등 업무 전반의 자동화를 추진하는 방식이다. SK AX는 산업별 ERP 구축과 운영 경험을 접목한다. 핵심 솔루션인 ‘AXgenticWire ERP Suite’는 ERP 전략 수립부터 구축·전환·운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스다. 재무 업무 자동화와 이상 징후 탐지를 지원하는 ‘my Finance’, ERP 운영을 돕는 ‘EAR Ops’, AI를 활용해 ERP 설계·개발·테스트를 지원하는 ‘EAR Studio’ 등을 제공한다. 여기에 현장 배치 엔지니어와 AI 기반 ERP 전환 컨설팅을 결합해 기업별 업무 환경에 맞춘 AX를 지원한다. 금융·제조·에너지 등 산업별 업무 특성을 반영해 AI 에이전트가 실제 기업 프로세스에 들어갈 수 있도록 하겠다는 구상이다. SK AX는 AXgenticWire ERP Suite를 SAP의 ‘AI Agent Hub’에 등록해 글로벌 시장 공급도 추진한다. AI Agent Hub는 기업이 다양한 AI 에이전트와 대규모언어모델(LLM), MCP 서버 등을 관리하고 거버넌스할 수 있도록 지원하는 SAP의 AI 플랫폼이다. 양사의 협력은 국내 ERP·AX 사업자가 글로벌 ERP 생태계에 직접 진입하는 통로가 될 수 있다는 점에서도 의미가 있다. SAP의 글로벌 고객 기반과 SK AX의 산업별 AX 경험이 결합되면 국내에서 검증한 서비스의 해외 확장 가능성도 커진다. 다만 관건은 실제 성과다. ERP는 기업의 핵심 업무 시스템인 만큼 AI가 회계·구매·재고 등 업무를 직접 수행하려면 정확성뿐 아니라 보안과 책임성까지 검증돼야 한다. 결국 SK AX가 실제 고객 환경에서 생산성 개선과 비용 절감 효과를 입증하고 이를 SAP의 글로벌 고객으로 확산할 수 있는지가 사업 성패를 가를 전망이다. 김완종 SK AX 사장은 “SAP와의 전략적 협력을 기반으로 SK AX와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 국내 및 글로벌 시장으로 확산시켜 나갈 것”이라고 말했다.2026-08-26 10:06:43
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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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'카카오AI' 독립시키는 카카오…복합기업 할인·의사결정 비효율 정면돌파 [경제일보] 카카오가 AI 사업과 투자·자회사 관리 기능을 분리하는 인적분할을 단행한다. 카카오톡을 중심으로 AI 사업에 집중하는 '카카오AI'와 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 관리하고 미래 성장동력에 투자하는 '카카오X'로 회사를 나눠 사업별 전문성과 의사결정 속도를 높이고 기업가치를 재평가받겠다는 전략이다. 21일 카카오는 '카카오 인적분할 설명회'를 온라인으로 진행해 인적분할의 세부 내용을 공개했다. 이번 설명회에 따르면 카카오는 오는 11월 23일을 주주확정일로 정한 뒤 12월 17일 임시주주총회에서 분할 승인을 받는다. 오는 12월 31일을 신주 배정 기준일로 하고 내년 1월 1일 분할을 완료하며 이후 내년 1월 27일 카카오X와 카카오AI의 변경상장 및 재상장이 이뤄질 예정이다. 카카오는 이번 분할의 핵심 배경으로 카카오가 그동안 받아온 '복합기업 할인' 해소를 꼽았다. 카카오가 공개한 자료에 따르면 국내외 증권사들이 평가한 카카오의 주요 자산 합산 가치는 약 34조2000억원이지만 최근 3개월 기준 카카오 시가총액은 약 16조8000억원에 그쳤다. 김도영 카카오X 대표 내정자는 이날 인적분할 설명회를 통해 "현저한 복합기업 할인을 해소하고자 한다"며 "국내외 증권사가 평가하는 카카오 개별 사업 부문들의 모든 합산은 34조2000억원으로 평가되고 있지만, 최근까지의 카카오 3개월 신규 시총은 16조8000억원으로 비교해 보면 50% 이상 절하되어 있다"고 강조했다. 카카오가 제시한 또 다른 이유는 AI 사업의 독립적인 가치 평가다. 현재 카카오가 B2C IT 서비스 기업으로 평가받고 있지만 AI 사업을 별도 법인으로 떼어내 명확한 성장 전략과 수익 모델을 제시하면 AI 기업에 적용되는 밸류에이션을 받을 수 있다는 판단이다. 의사결정 구조의 비효율도 분할 배경으로 제시했다. 카카오는 최근 5년간 이사회 의사결정 가운데 약 85%인 23건이 카카오 본체의 기업가치 제고보다 자회사 지원이나 경영 현안과 관련된 안건이었다고 밝혔다. 최근 1년간 내부 투자심의기구에서 다룬 32건의 안건 중에서도 약 84%가 자회사 관련 안건이었던 것으로 나타났다. 김 대표 내정자는 "최근 2~3년간 카카오 경영자원의 상당 부분이 자회사가 가지고 있는 많은 문제들을 해결하고 관리하느라 쓰였다"며 "이번 분할을 통해 복합기업 할인을 명시적으로 해소하고, 카카오가 자랑하던 성장 속도를 복원하고, 사업별 전문화된 의사결정으로 자원을 배분해 기업 가치와 주주 가치를 극대화하겠다"고 말했다. ◆ 카카오AI, 카카오톡 기반 'B2C AI'에 집중 카카오AI는 카카오톡과 AI 기술을 중심으로 사업을 재편한다. 카카오가 보유한 5000만 이용자의 일상과 관계·맥락 데이터를 기반으로 에이전틱 AI 서비스를 구축하고 광고·커머스와 결합해 새로운 수익원을 만들겠다는 구상이다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "카카오AI의 가장 큰 경쟁력은 5000만 이용자에게 안정적이고 비용 효율적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 설계한 풀스택 AI 역량"이라며 "인프라부터 모델, 플랫폼, 서비스까지 AI 전 레이어를 최적화하면서 카카오톡 내 새로운 에이전틱 AI 경험을 만들어 나가는 동시에 광고와 커머스에서 이미 AI가 단단하게 구축되어 있는 다양한 도구로 전반적으로 적용되기 시작했다"고 설명했다. 핵심은 '온디바이스 우선' 전략으로 풀이된다. 카카오는 이용자 요청의 절반가량을 자체 경량 AI 모델을 통해 기기에서 처리하고 복잡한 요청은 서버 AI 모델과 전문 에이전트를 활용하는 구조를 구축하고 있다. AI 컨덕터를 통해 요청의 복잡도와 난이도를 판단하고 최적의 AI 모델을 선택하는 방식이다. 카카오는 이를 통해 서버 추론 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 함께 증가하는 구조를 피하고 5000만 이용자를 대상으로 AI 서비스를 확장할 수 있는 비용 구조를 만들겠다는 것이다. 특히 카카오AI는 AI 에이전트가 이용자의 의도를 파악하고 광고·검색·상품 구매·외부 서비스 이용까지 연결하는 구조를 목표로 기업 전략을 설계하고 있다. 광고에서는 이용자의 의도를 분석해 상품과 서비스를 추천하고 구매까지 연결하는 '에이전틱 광고'를 선보인다. 검색 광고 시장에서는 오는 2030년까지 5% 이상의 점유율을 확보한다는 목표도 제시했다. 카카오AI는 오는 2030년까지 AI 매출 1조원 이상, 전체 매출 6조원 이상, 연평균 매출 성장률은 약 20%, 상각전영업이익(EBITDA)은 2조원 이상, 영업이익률은 30% 이상, 자기자본이익률(ROE)은 25% 이상을 목표로 제시했다. 오는 2030년에는 하루 2000만명 이상의 이용자가 AI를 사용하는 환경을 만들겠다는 계획이다. 정 대표 내정자는 "현재 카카오톡에서 능동적 이용자 3000만명에서 80%를 잡더라도 2000만명"이라며 "AI가 실질적으로 적용될 경우 DAU 2000만명은 가능한 숫자"라고 설명했다. ◆ 카카오X, 금융·콘텐츠·모빌리티 중심 투자회사로 카카오X는 금융·콘텐츠·모빌리티 등 주요 자회사를 기반으로 미래 성장 동력을 발굴하고 투자하는 역할을 맡는다. 카카오X 산하 주요 사업은 카카오뱅크·카카오페이·카카오페이증권 등 테크핀, 카카오엔터테인먼트·SM엔터테인먼트·픽코마 등 콘텐츠, 카카오모빌리티를 중심으로 한 모빌리티 등 3대 축으로 구성된다. 테크핀에서는 가상자산과 스테이블코인 생태계 구축, 콘텐츠에서는 팬덤과 IP를 기반으로 한 글로벌 사업 확대, 모빌리티에서는 로보택시와 로봇 물류 등 피지컬 AI 영역을 새로운 성장 동력으로 제시했다. 카카오X 산하 사업의 매출도 오는 2030년까지 연평균 약 13% 성장해 지난해 5조6000억원 대비 2배 가까이 확대될 것으로 전망했다. 카카오는 인적분할 이후 두 법인은 독립적인 경영 체계를 갖추지만 카카오톡과 자회사 간 사업 협력까지 끊어지는 것은 아니라고 강조했다. 김 대표 내정자는 "양사의 사업 목적이 다른 만큼 기본적으로는 독립적인 경영이 이뤄질 것"이라면서도 "카카오 플랫폼과 자회사 간 유기적 협업은 과거와 동일하게 진행되며 그룹 안에서 달라질 것은 없다는 점은 명확히 말씀드린다"고 강조했다. 특히 카카오X를 지주회사로 전환할 가능성에 대해서는 선을 그었다. 김 대표 내정자는 "분할 이후 카카오X를 지주사로 전환할 계획은 전혀 없다"며 "기존 CA협의체와 같은 공동 조직도 더 이상 필요하지 않다"고 선언했다. 카카오 창업자의 역할과 지분율도 기존과 동일하게 유지된다. 인적분할 특성상 분할 전후 주주의 지분율은 동일하게 유지되며 창업자와 K큐브홀딩스가 보유한 지분 역시 같은 비율로 배분된다. 카카오 본사 임직원은 대부분 카카오AI로 이동한다. 사업 단위별 인력 재배치가 이뤄지더라도 근로조건은 포괄 승계되며, 기존 스톡옵션도 분할 비율에 따라 나뉜다. 카카오는 분할에 따른 주주가치 훼손 우려를 낮추기 위해 주주환원 정책도 함께 제시했다. 카카오X는 자회사 배당수익의 30%를 우선 주주에게 배당하고, 특별한 투자수익이 발생할 경우 해당 수익의 30%를 특별배당하는 정책을 추진한다. 나머지 70%는 재투자해 추가적인 성장과 주주환원으로 연결한다는 계획이다. 특히 카카오인베스트먼트가 보유한 두나무 지분 매각과 관련해 발생하는 세후 수익 가운데 30%에 해당하는 약 3000억원을 분할과 연계해 자사주 매입·소각에 활용할 계획이라고 밝혔다. 카카오AI 역시 기존 주주환원 정책을 유지한다. 잉여현금흐름의 20~35%를 주주환원에 배정하고 현금배당과 자사주 매입·소각을 병행한다. 오는 2027년부터는 잉여현금흐름이 전년 대비 50% 이상 성장할 경우 주주환원 규모를 30%에서 최대 40%까지 확대하는 방안도 추진한다. 추가적인 지배구조 개편이나 계열사 합병·상장 계획에 대해서는 "현재 특별히 고려하고 있는 안은 없다"고 단언했다. 다만 향후 신규 투자나 사업 재편 과정에서는 자본시장 규제와 중복상장 관련 가이드라인을 준수해 주주가치 훼손을 최소화하겠다고 밝혔다. 양사 간 거래와 비용 정산도 독립경영 원칙에 따라 시장가격에 부합하는 조건으로 진행한다. 브랜드와 데이터, 인프라 등을 공유할 경우 구체적인 계약 조건은 분할 이후 양 법인 간 협의를 통해 결정할 예정이다. 카카오는 이번 인적분할을 통해 AI 사업의 성장 속도를 높이는 동시에 금융·콘텐츠·모빌리티 등 기존 핵심 자산의 가치도 시장에서 제대로 평가받겠다는 구상이다. 다만 분할 자체가 기업가치 상승을 보장하는 것은 아닌 만큼, 카카오AI가 제시한 AI 이용자와 매출 목표를 실제 성과로 연결하고 카카오X가 자회사 가치와 투자 성과를 얼마나 끌어올리느냐가 분할 이후 기업가치를 결정할 핵심 변수가 될 전망이다. 김 대표 내정자는 "이번 분할은 카카오의 미래 성장 전략과 AI 시대에 적합한 사업 구조를 검토한 결과"라며 "카카오X는 미래 가치를 키우는 투자 전문 회사로, 카카오가 그동안 가지고 있었던 '가보지 않는 길'을 가는 도전, 즉 각 사업에 있어서 '0 to 1'을 해냈던 경험들을 사업에 반영할 계획"이라고 말했다. 정 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-21 16:07:49
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데이터 분석 넘어 업무 실행까지…세일즈포스가 주목한 '에이전틱 분석' [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 데이터를 분석해 답을 제시하는 것을 넘어 실제 의사결정과 업무 실행까지 지원하는 단계로 진화하면서 기업들의 데이터 관리 전략도 달라지고 있다. AI 에이전트가 기업 내부 데이터를 직접 활용해 판단하는 환경이 확산되면서 어떤 AI를 도입하느냐 못지않게 AI가 믿고 활용할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 20일 세일즈포스의 데이터 분석 플랫폼 태블로는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '데이터팸 서울 2026'을 열고 AI 시대 데이터 분석 전략과 국내 기업들의 활용 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사에서 핵심 화두로 다뤄진 주제는 '에이전틱 분석'이다. 기존 데이터 분석이 대시보드나 시각화를 통해 과거의 실적과 현황을 보여주는 데 집중했다면, 에이전틱 분석은 AI가 데이터를 해석해 필요한 인사이트를 찾고 다음 행동까지 연결하는 것을 목표로 진행된다. 기업 입장에서는 데이터 분석의 역할 자체가 달라지는 것으로 평가된다. 단순히 '매출이 얼마나 늘었는가'를 보여주는 것을 넘어 '왜 늘었는지', '어떤 조치를 취해야 하는지'를 AI가 분석하고 후속 업무까지 지원하는 구조로 전환될 수 있기 때문으로 알려졌다. 이 과정에서 데이터 품질과 거버넌스의 중요성도 커지고 있다. AI 모델의 성능이 아무리 뛰어나더라도 기업 내부 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있거나 같은 지표를 부서마다 다르게 정의하고 있다면 AI가 내놓는 결과 역시 신뢰하기 어려운 것으로 꼽힌다. 태블로는 해당 문제를 해결하기 위한 핵심 요소로 '지식엔진', '의사결정 엔진', '시맨틱 레이어'를 제시했다. 기업 데이터와 비즈니스 맥락을 AI가 이해할 수 있도록 연결해 단순한 데이터 검색을 넘어 기업의 업무 환경에 맞는 분석과 판단을 지원한다는 구상이다. 특히 AI 에이전트가 기업 데이터를 직접 활용하는 단계로 넘어갈수록 데이터 거버넌스는 단순한 관리 체계를 넘어 AI의 의사결정 품질을 좌우하는 기반으로 자리 잡을 전망이다. 잘못된 데이터나 명확하지 않은 지표 정의가 AI의 잘못된 판단과 업무 실행으로 이어질 수 있기 때문이다. 실제 국내 기업들도 AI 도입과 함께 데이터 활용 체계를 재정비하고 있다. 올리브영은 셀프서비스 분석 환경을 구축한 데 이어 태블로의 MCP 기반 AI 데이터 에이전트로 활용 범위를 확대했다. 임직원이 슬랙 등 업무 환경에서 자연어로 매출 비교나 실적 분석을 요청하고 검증된 데이터를 기반으로 결과를 확인할 수 있도록 하는 방식이다. LG CNS는 구매 데이터와 전사적 자원 관리(ERP), 사내·외부 데이터를 통합해 데이터 기반 의사결정을 지원하는 분석 환경을 구축했다. 토스뱅크는 5700여개의 대시보드와 362개 프로젝트를 운영하면서 데이터 리니지와 권한 관리 등 데이터 관리 체계를 고도화하고 있다. 게임업계에서도 데이터 거버넌스가 중요 과제로 떠올랐다. 크래프톤은 비즈니스 지표와 데이터의 맥락을 일관되게 관리하는 체계를 강조했다. 제약 플랫폼 기업 바로팜 역시 데이터 전처리 과정을 개선해 복잡한 제약 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있는 환경을 구축한 사례를 소개했다. 기업들의 데이터 활용 방식이 고도화되면서 데이터 분석 플랫폼의 경쟁 구도도 달라지고 있다. 과거에는 얼마나 다양한 데이터를 시각적으로 보여줄 수 있는지가 주요 경쟁력이었다면 이제는 자연어를 통해 데이터를 분석하고 결과를 업무 실행으로 연결할 수 있는지가 새로운 평가 기준이 되고 있다. AI 시대 기업의 데이터 경쟁력은 단순히 얼마나 많은 데이터를 확보했느냐에서 결정되지 않을 전망이다. AI가 이해할 수 있도록 데이터를 정리하고 데이터의 의미와 출처를 관리하며 이를 실제 업무와 연결할 수 있는 체계를 갖추는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·유통·게임·제약 등 산업별로 데이터의 성격과 규제 환경이 다른 만큼 기업들은 AI 활용 확대와 동시에 데이터 품질과 권한 관리, 데이터 리니지 등 거버넌스 체계를 함께 강화하고 있다. 김영균 세일즈포스 코리아 태블로 사업총괄은 "AI가 누구나 빠르게 데이터를 분석하고 답을 얻을 수 있게 만들수록 기업의 경쟁력은 단순히 더 많은 데이터를 보유하거나 더 정교한 분석을 수행하는 데서 나오지 않는다"며 "신뢰할 수 있는 데이터와 명확한 비즈니스 맥락을 바탕으로 인사이트를 얼마나 빠르고 정확하게 실행으로 연결하느냐가 데이터 역량의 새로운 기준이 될 것"이라고 말했다.2026-08-20 17:21:38
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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KT, 농협몰을 AX 전진기지로…상품 추천부터 주문·배송까지 자동화 [경제일보] KT가 농협경제지주의 온라인몰을 기반으로 유통 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 온프레미스 기반 시스템을 퍼블릭 클라우드로 전환한 데 이어 고객 맞춤형 상품 추천과 마케팅, 인공지능(AI) 상담·주문·배송 업무 자동화까지 추진한다. 통신과 클라우드 사업을 넘어 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 AX 사업의 범위를 유통으로 넓히는 것으로 풀이된다. 18일 KT는 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 업무협약을 체결하고 AI·클라우드 기반 유통 AX 혁신을 위해 협력한다고 밝혔다. 이번 협력은 농산물 전문 온라인몰 'NH싱씽몰(농협몰)'의 클라우드 전환을 시작으로 출발한다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 NH싱씽몰의 시스템과 인프라, 네트워크, 보안 환경 등을 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 서비스 '애저' 기반으로 전환했다. 새롭게 개편된 NH싱씽몰은 지난달 대고객 서비스를 시작했으며 현재 안정적으로 운영되고 있다. KT와 농협경제지주, 한국마이크로소프트는 여기서 한 발 더 나아가 NH싱씽몰을 AI 기반 유통 서비스로 고도화한다는 계획이다. 단순히 시스템 인프라를 클라우드로 옮기는 데 그치지 않고 클라우드에서 축적되는 고객·상품·주문 데이터를 활용해 실제 고객 경험과 운영 효율을 개선한다는 구상이다. KT는 고객과 상품 데이터를 기반으로 개인별 맞춤형 상품 추천과 마케팅 체계를 구축한다. 고객의 구매 이력이나 관심 상품 등을 분석해 적합한 농산물을 추천하고 마케팅 효율을 높이는 방식이다. AI를 활용한 고객 상담도 확대한다. 상담 문의와 주문 확인, 배송 안내 등 반복적으로 발생하는 업무를 AI가 이해하고 처리하는 에이전틱 AI 서비스를 도입할 예정이다. 기존 e커머스의 AI 활용이 상품 추천이나 단순 상담 챗봇 등에 집중됐다면 에이전틱 AI는 고객의 요청을 파악하고 필요한 정보를 확인한 뒤 실제 업무를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 예를 들어 고객이 주문 상품의 배송 상황을 문의하면 AI가 관련 주문 정보를 확인하고 배송 상태를 안내하는 식이다. 이번 협력에서 KT는 AX 과제를 발굴하고 설계하는 한편 AICC 구축과 운영 등 전체 사업을 총괄한다. 농협경제지주는 실제 유통 사업 현황과 현업 데이터를 바탕으로 서비스 실증 환경을 제공한다. 한국마이크로소프트는 애저를 비롯한 AI·클라우드 기술과 서비스 구현을 지원한다. KT는 농협몰을 시작으로 유통 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 최근 기업들은 생성형 AI를 단순 문서 작성이나 검색에 활용하는 것을 넘어 고객 상담과 마케팅, 업무 자동화 등 실제 사업 과정에 적용하고 있다. 특히 e커머스는 상품·고객·주문·배송 등 데이터가 축적되는 만큼 AI를 활용해 구매 경험과 운영 효율을 동시에 개선할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 농산물은 일반적인 공산품과 달리 산지와 품질, 신선도, 배송 시간 등 다양한 변수가 구매에 영향을 미친다. 고객 데이터를 활용한 AI 추천이 실제 농산물 구매 확대와 산지 농가의 판로 확대로 연결되기 위해서는 상품 데이터의 품질과 서비스 활용도가 함께 뒷받침돼야 하는 것으로 꼽힌다. KT는 향후 NH싱씽몰에서 검증한 AX 모델을 농협경제지주의 다른 유통·식품 사업으로 확대할 계획이다. 이번 협력을 기반으로 한국마이크로소프트와 손을 잡고 유통·e커머스 분야에서 새로운 AX 사업 기회를 공동 발굴한다는 전망이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "NH싱씽몰의 성공적인 퍼블릭 클라우드 전환은 AI 기반 유통 혁신의 출발점"이라며 "KT는 AX 설계와 구축, 운영에서 축적한 경험과 에이전틱 AI 역량을 활용해 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 함께 유통 분야의 새로운 AX 사업 모델을 발굴하겠다"고 말했다.2026-08-18 09:11:14
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SK쉴더스 EQST, 데프콘 AI CTF 5위…AI 에이전트가 대신 뚫는 대회서 톱5 [경제일보] SK쉴더스는 화이트해커 그룹 EQST가 미국 라스베이거스에서 열린 데프콘 34의 AI 빌리지 CTF에서 200여개 팀 가운데 5위에 올랐다고 10일 밝혔다. 국내 참가팀 중 톱5에 든 것은 EQST가 유일하다. 이 대회는 참가자가 직접 취약점을 찾아 공격하는 기존 CTF와 방식이 다르다. 주어진 AI 모델을 바탕으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 만들고, 그 에이전트가 스스로 문제를 분석해 공격 방법을 고른 뒤 플래그 획득을 시도한다. 사람이 겨루는 것은 에이전트의 구조와 프롬프트, 문제 해결 전략의 설계 능력이다. EQST는 문제 유형별로 AI 모델을 최적화하고 에이전트의 행동 방식을 조정했다. 배점과 난이도를 분석해 어떤 문제를 먼저 공략할지 순서를 정하는 방식도 함께 적용했다. 이런 대회가 별도로 열린 것은 올해 데프콘의 성격 변화와 맞물린다. 데프콘 34는 AI와 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지를 운영했고, 메인 CTF도 새 운영진인 베네볼런트 뷰로 오브 버즈(BBB)가 맡으면서 본선에서 AI 사용 제한을 두지 않았다. AI가 도구를 넘어 공격 주체로 시험대에 오른 셈이다. EQST는 메인 CTF 본선에도 진출했다. 네이버클라우드와 루비야랩, 핀란드 H-T8, 일본 츠쿠바대 프로그래밍 서클 TPC와 함께 꾸린 다국적 연합팀 '더 서울 사우나 쇼구네이트' 소속이다. 이 팀은 지난달 21일 경기 성남 네이버 사옥에서 출정식을 열었고, 예선 7위로 본선에 올라 최종 11위를 기록했다. 올해 예선에는 686개 팀이 참가해 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 본선은 공격·방어(A&D)와 킹 오브 더 힐(KOTH)을 결합한 방식으로 치러졌다. 상대 시스템의 취약점을 찾아 공격하는 동시에 자기 시스템을 방어하고 서비스를 정상 상태로 유지해야 한다. 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치와 방어 전략 수립을 동시에 굴려야 점수가 쌓이는 구조다. 최종 우승은 다국적 연합팀 블루워터가 차지했고, 한국인만으로 구성된 0x4b52가 2위, 슈퍼다이스코드러버스가 3위, 콜드퓨전이 4위에 올랐다. EQST는 약 200명 규모로 취약점 연구와 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구를 맡고 있다. 최근에는 △AI 레드팀 해킹대회 '저지먼트 데이' 우승 △드림핵 해킹방어대회 2026 우승 △R3CTF 2026 2위 △미드나이트 선 CTF 2026 3위 등의 성적을 냈다. 이번 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 AI 서비스·모델의 취약점 연구와 AI 레드팀 기술 고도화에 활용할 계획이다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 "전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과"라며 "앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-08-10 17:52:47
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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계 [경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.2026-08-08 11:31:42
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![[컨콜] 카카오 AI 일상화가 경쟁력…인프라 대신 에이전틱 AI 집중](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806110123644441.jpg)
카카오 "AI 일상화가 경쟁력"…인프라 대신 에이전틱 AI 집중 [경제일보] 카카오가 2분기 역대 최대 실적을 발판으로 하반기부터 카카오톡 기반 '에이전틱 AI'를 본격화하며 AI 수익화에 나선다. 음식 배달을 시작으로 주문과 예약, 결제까지 카카오톡 안에서 처리하는 새로운 이용 경험을 구현하는 동시에 인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁에는 뛰어들지 않고 서비스 중심 전략으로 차별화를 꾀한다는 방침이다. 6일 카카오는 실적 발표 공시 이후 컨퍼런스콜을 통해 카카오의 AI 전략과 수익화 방향을 공개했다. 이날 진행된 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 정신아 카카오 대표는 "AI 활용 형태가 단순한 일회성이 아니라 내일의 일상 속에서 반복될 수 있는 새로운 이용자 습관으로 자리 잡는 것을 목표로 하고 있다"며 "카카오톡은 그동안 지켜온 안정성을 기반으로 인증과 권한부터 메모리, AI 도구, 결제와 에이전트 간 연결까지 가능하도록 끊임없는 변화를 이어나갈 예정"이라고 강조했다. 카카오는 하반기 카카오톡에서 새로운 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보일 계획이다. AI가 대화 맥락을 이해해 이용자의 의도를 파악하고 적절한 서비스를 추천하는 것은 물론, 주문과 결제까지 하나의 흐름으로 연결하는 것이 핵심이다. 첫 번째 적용 분야는 음식 배달이다. 카카오는 앞서 쿠팡이츠와 협력을 발표했으며, 카카오톡 안에서 AI가 이용자의 대화 내용과 선호도를 분석해 메뉴를 추천하고 주문과 결제까지 자연스럽게 이어지는 경험을 구현할 계획이다. 정 대표는 "단순히 (카카오)톡에서 음식을 주문하는 기능이 추가된 것처럼 보일 수 있지만, AI가 이용자의 의도를 실제 행동까지 연결하고 반복적으로 일어나는 일상 속 행동을 AI를 통해 해결하는 새로운 이용 습관을 만들어가는 첫 걸음"이라며 "카카오톡에서의 에이전틱 AI 경험이 거래까지 구현될 수 있도록 여러 방면에서 디테일한 논의를 하고 있으며 빠른 시일 내에 실제 서비스를 구현해 보일 계획"이라고 설명했다. 카카오는 음식 배달을 시작으로 다양한 생활 밀착형 서비스로 에이전트 활용 범위를 확대할 계획이다. 이용 빈도가 높은 서비스에서 AI가 실제 거래까지 연결되는 경험을 검증한 뒤 예약과 쇼핑, 로컬 서비스 등으로 적용 범위를 넓혀 AI 생태계를 확장한다는 전략이다. 특히 카카오는 이를 단순한 AI 기능이 아닌 새로운 수익 모델로 육성하겠다는 청사진도 제시했다. 카카오는 AI 에이전트가 주문과 결제 등 실제 거래를 수행하면서 발생하는 거래 수수료와 AI 구독 서비스를 주요 수익원으로 삼고, AI가 이용자의 관심사와 구매 의도를 보다 정교하게 파악하면서 새로운 형태의 AI 광고 사업도 추진할 계획이다. 정 대표는 "에이전틱 AI 시대에는 누가 더 뛰어난 모델을 만드는가보다 AI를 얼마나 자연스럽게 이용자의 일상에 녹여내고 실제 행동까지 연결할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "오는 2028년에는 톡비즈 내 AI 관련 매출 비중이 두 자릿수 수준까지 빠르게 확장되면서 AI는 톡비즈 성장 재점화의 핵심이자 주요 매출원으로 자리 잡을 것으로 전망"이라고 말했다. AI 광고 사업도 새로운 성장축으로 제시했다. 현재 디스플레이 광고 중심인 광고 사업을 AI 기반 검색·추천 광고까지 확대한다는 구상이다. AI가 이용자의 대화 맥락과 관심사, 구매 의도를 이해해 기존 키워드 검색을 넘어서는 광고를 제공할 수 있다는 설명이다. 카카오는 AI 사업 확대를 위해 AI 인프라 사업에는 직접 뛰어들지 않겠다는 점도 분명히 했다. 최근 국내 정보통신기술(ICT) 업계가 AI 데이터센터(AIDC)와 GPU 클라우드 구축 경쟁에 나서고 있지만, 카카오는 대규모 설비 투자보다 서비스 경쟁력 확보에 집중하겠다는 전략이다. 정 대표는 "카카오는 그동안 이용자의 일상에 깊이 쓰이는 서비스를 만들 수 있는 B2C 역량을 기반으로 성공 방정식을 만들어 왔다"며 "카카오가 AI 시대에 가장 높은 경쟁력을 만들 수 있는 역할은 인프라 레이어가 아니라고 판단했다"고 강조했다. 이어 "이용자가 매일 시장에서 지속적으로 사용하는 AI 서비스를 만들어내는 것이 카카오가 가장 잘할 수 있는 영역이기 때문에 여기에 모든 역량을 집중하는 것이 주주들의 기대에 부합할 본질적인 성장을 만들어낼 가능성이 가장 높다고 판단하고 있다"고 말했다. 카카오는 AI 서비스 이용자 확대에도 자신감을 나타냈다. 현재 카카오톡 내 AI 서비스는 약 1000만명의 월간 활성 이용자(MAU)를 확보한 것으로 추산되며, 연말에는 2000만명까지 확대하는 것을 목표로 하고 있다. 카카오는 카카오톡 기반 AI 서비스 '카나나 인 카카오톡'이 이용자 피드백을 반영해 평균 2주 단위로 기능을 개선하고 있으며, 대화 맥락을 기반으로 한 검색·쇼핑·로컬 서비스 추천 기능에서 높은 만족도를 얻고 있다고 설명했다. 오픈AI와 협력 중인 '챗GPT 포 카카오' 역시 누적 가입자 1300만명을 확보했으며, 이용자당 일평균 발신 메시지 수는 6건, 일평균 체류시간은 8분 수준까지 증가했다. 카카오는 AI 서비스 고도화와 생활형 서비스 연동을 통해 이용자의 반복 사용을 늘리고, 이를 기반으로 본격적인 AI 대중화와 수익화에 나설 계획이다.2026-08-06 11:06:17
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안랩, 아태 엔드포인트 보안 '경쟁전략 리더십'…국내 1위에서 지역으로 [경제일보] 안랩이 아시아·태평양 엔드포인트 보안 부문에서 경쟁전략 리더십 기업으로 처음 선정됐다. 국내 시장 평가에 머물던 무대가 지역 전체로 넓어졌다. 안랩은 시장조사기관 프로스트앤드설리번의 2026 베스트 프랙티스에서 아시아·태평양 엔드포인트 보안 부문 경쟁전략 리더십 기업에 이름을 올렸다고 5일 밝혔다. 2019년부터 지난해까지 7년 연속 올해의 한국 엔드포인트 보안기업으로 뽑힌 데 이은 결과다. 평가 근거로는 제품을 따로 파는 방식에서 벗어난 점이 먼저 꼽혔다. 엔드포인트를 포함한 여러 보안 기능을 하나의 플랫폼으로 묶어 운영하는 전략, 위협 인텔리전스를 제품과 서비스 전반에 연결해 새로운 공격 기법을 빠르게 반영하는 구조가 차별화 요소로 제시됐다. 비비엔 푸아 프로스트앤드설리번 산업 애널리스트는 안랩이 AI 중심 통합 보안 플랫폼 전략으로 고객의 보안 가시성과 운영 효율을 높이는 데 기여하고 있다고 평가했다. 평가 내용은 실적 흐름과 맞물린다. 안랩의 2분기 연결 매출은 713억원, 영업이익은 54억원으로 전년 동기보다 각각 14.5%, 55.6% 늘었다. 상반기 누계로는 매출 1304억원, 영업이익 73억원이다. 사우디아라비아 합작법인 라킨을 축으로 한 해외 매출이 두 자릿수 증가했고, 국가 망보안체계(N²SF)와 제로트러스트 관련 제품군은 세 자릿수 성장률을 기록했다. 이번 수상이 짚은 플랫폼 전략과 AI 적용이 실제로 팔리는 제품에서 나오고 있다는 뜻이다. 다만 2분기 순이익은 64억원으로 52% 줄었다. 지난해 같은 기간 금융자산 평가이익이 대규모로 반영되면서 비교 기준이 높아진 데 따른 것으로, 본업과는 무관하다. 강석균 안랩 대표는 "국내를 넘어 아시아·태평양 엔드포인트 보안시장 전체를 대상으로 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "에이전틱 AI 기반 플랫폼 전략을 중심으로 글로벌 고객이 신뢰하는 통합 보안기업으로 성장하겠다"고 말했다.2026-08-05 15:21:14
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"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.2026-08-05 10:58:48
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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![[데스크칼럼] 사상 최악의 기후재난, 네팔 대홍수가 묻는 것](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/31/20260831101315475035_518_323.jpg)