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CPHI 밀라노에 집결한 K바이오…CDMO부터 신약·원료까지 글로벌 공략
[경제일보] 세계 제약·바이오 산업의 공급망이 모이는 이탈리아 밀라노에 국내 제약·바이오 기업들이 집결했다. 오는 8일까지 열리는 ‘CPHI Milan 2026’에서 삼성바이오로직스, 셀트리온, 롯데바이오로직스, 유한양행, 삼천당제약, 동국제약, 펩트론, 코오롱생명과학 등 국내 기업들이 글로벌 제약사와의 파트너링 확대에 나섰다. 이번 행사의 특징은 국내 기업들의 경쟁 무대가 단순한 의약품 생산을 넘어섰다는 점이다. 대규모 바이오의약품 위탁개발생산(CDMO)에서부터 원료의약품(API), 장기지속형 약물전달 기술, RNA 치료제용 원료, 비만·대사질환 신약 파이프라인까지 각사가 서로 다른 경쟁력을 내세웠다. CPHI는 API와 완제의약품은 물론 바이오의약품, CDMO, 제약 설비·기술 등 의약품 산업 전반을 아우르는 글로벌 전시회다. 올해 행사에는 160여 개국에서 약 2900개 기업이 참가하고 약 6만2000명의 업계 관계자가 방문할 것으로 예상된다. 국내 기업 가운데 가장 치열한 경쟁이 예상되는 분야는 CDMO다. 삼성바이오로직스는 이번 CPHI에서 단독 부스를 운영하며 글로벌 빅파마를 비롯한 잠재 고객사를 대상으로 엔드투엔드 CDMO 역량을 알린다. 세계적 수준의 바이오의약품 생산능력과 글로벌 생산 거점, 차세대 멀티모달리티 기술을 함께 제시하는 전략이다. 특히 초기 개발 단계부터 상업 생산까지 연결되는 서비스를 강조한다. 단순히 생산시설을 빌려주는 사업자를 넘어 개발 과정에서부터 고객사와 협력하는 파트너로 자리 잡겠다는 의미다. 삼성바이오로직스는 CPHI 현장에서 잠재 고객사들과 비즈니스 미팅을 진행하며 신규 수주 기회를 모색하고 있다. 롯데바이오로직스도 글로벌 고객 확보에 집중한다. 송도 바이오 캠퍼스와 미국 시러큐스 캠퍼스를 연결하는 ‘듀얼 사이트’ 전략을 앞세워 유럽 고객사를 공략한다. 특히 송도 1공장의 가동을 앞두고 있는 만큼 이번 CPHI는 향후 생산 물량을 확보하기 위한 영업 무대라는 의미가 크다. CDMO 시장에서 국내 기업들의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 과거에는 ‘얼마나 많이 생산할 수 있느냐’가 핵심이었다면 이제는 고객사의 개발 단계부터 상업화, 공급망 관리까지 얼마나 안정적으로 지원할 수 있느냐가 경쟁력으로 떠오르고 있다. 셀트리온은 이번 CPHI에서 사업 영역 확대를 본격화한다. 올해로 5년 연속 단독 부스를 마련한 셀트리온은 바이오시밀러 중심의 사업 구조에서 벗어나 CDMO와 신약 개발 분야까지 글로벌 파트너링 영역을 넓힌다는 전략이다. 항암·대사질환 등 차세대 신약 파이프라인을 소개하는 동시에 원가 경쟁력과 공급망 다변화를 위한 협력사를 찾는다. 글로벌 제약사들과의 공동개발, 제조·공급 협력 가능성도 논의한다. 셀트리온의 움직임은 K바이오 산업의 사업 모델이 변하고 있다는 점을 보여준다. 자체 신약을 개발해 판매하는 방식과 바이오시밀러 사업, 외부 기업의 제품을 생산하는 CDMO 사업을 동시에 추진하면서 사업 포트폴리오를 다변화하고 있는 것이다. 유한양행은 신약뿐 아니라 API와 CDMO를 새로운 해외 성장동력으로 내세웠다. 이번 CPHI에서 단독 부스를 운영하며 자회사 유한화학의 API 생산 인프라와 CDMO 역량을 소개한다. 글로벌 사업, R&D, 해외영업 인력이 현장에서 글로벌 제약·바이오 기업들과 1대1 비즈니스 미팅도 진행한다. 유한양행은 다국적 제약사로부터의 API 위탁생산 물량을 확대하는 동시에 신규 고객사를 확보한다는 계획이다. 신약 파이프라인과 생산 인프라를 함께 제시함으로써 단순한 원료 공급업체가 아니라 글로벌 제약사와 다양한 형태의 협력이 가능한 기업이라는 점을 강조하고 있다. 삼천당제약은 올해 처음으로 CPHI 단독 부스를 마련했다. 그동안 한국관 공동부스로 참가해온 삼천당제약은 이번 행사에서 해외 시장에 판매 중인 황반변성 치료제 아일리아 바이오시밀러 ‘SCD411’과 유럽·미국에 수출 중인 점안제를 선보인다. 관심을 끄는 것은 후속 파이프라인이다. 삼천당제약은 경구용 인슐린과 경구용 GLP-1, 장기지속형 주사제, 면역항암제 바이오시밀러 등을 공개하고 글로벌 제약사와 기술이전 및 공동개발을 위한 상담을 진행한다. 특히 비만 치료제 시장에서 GLP-1 계열 의약품의 성장세가 이어지고 있는 만큼 주사제 중심의 시장에서 경구 제형으로 확장할 수 있는 기술에 글로벌 업계의 관심이 집중될 가능성이 있다. 장기지속형 약물전달 기술을 앞세운 기업들의 움직임도 눈에 띈다. 동국제약은 올해로 5년 연속 단독 부스를 운영한다. 자체 장기지속형 약물전달 플랫폼 ‘DK-LADs’를 앞세워 장기지속형 주사제 기술과 제품 개발 역량을 글로벌 시장에 알린다. 장기지속형 주사제는 약효가 일정 기간 지속되도록 약물을 서서히 방출하는 기술이다. 환자의 투약 횟수를 줄일 수 있다는 점에서 복약 편의성을 높일 수 있는 분야로 꼽힌다. 펩트론 역시 자체 약효지속성 플랫폼 ‘스마트데포’를 기반으로 글로벌 파트너링에 나선다. 장기지속형 치료제 개발 역량을 바탕으로 해외 제약·바이오 기업과 공동개발 및 기술사업화 가능성을 모색한다. 이들 기업은 대규모 생산시설 대신 특정 기술의 차별성을 앞세워 글로벌 시장을 공략한다는 점에서 삼성바이오로직스 등 대형 CDMO 기업과 전략이 다르다. 코오롱생명과학은 RNA 치료제 시장을 겨냥한 원료 사업을 선보인다. 기존 API 사업에 더해 포스포아미다이트 등 RNA 치료제 관련 핵심 원료와 변형 원료, 고객 맞춤형 개발 서비스를 소개하고 공정개발부터 상업 생산, 글로벌 인허가 대응까지 이어지는 CMC 역량을 강조한다. RNA 치료제 시장이 확대되면서 관련 원료와 생산공정에 대한 수요 역시 커지고 있는 만큼 글로벌 제약·바이오 기업과의 협력 가능성을 넓히겠다는 전략이다.
2026-10-07 15:54:12
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포티투닷, 구글·엔비디아 출신 등 핵심 인재 3명 영입…SDV 기술 강화
[경제일보] 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어센터 포티투닷(42dot)이 글로벌 IT 기업 출신 핵심 인재 3명을 영입했다. 분산 컴퓨팅과 음성 인공지능(AI), 자율주행 분야의 기술력을 끌어올려 현대차그룹의 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환에 속도를 낸다. 2일 포티투닷에 따르면 안젤로 코르사로가 지난달 초 미국 실리콘밸리 오피스 수석 연구위원으로 합류했다. 같은 달 차오 팡이 SV VLA 팀 리드를 맡았으며, 김재영 글레오(Gleo) AI Model 그룹 리드가 새롭게 합류했다. 코르사로는 분산 컴퓨팅과 실시간 시스템, 로보틱스 미들웨어 분야 전문가다. 소형 장치부터 데이터센터와 클라우드까지 연결하는 오픈소스 통신 프로토콜 ‘제노’를 개발했으며, 이클립스 재단의 ‘이클립스 제노’ 프로젝트를 이끌어왔다. 제타스케일 테크놀로지를 공동 창업해 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)를 지낸 경험도 있다. 포티투닷에서는 SDV와 클라우드, 지능형 모빌리티 플랫폼을 연결하는 데이터 구조의 확장성을 높이는 역할을 맡는다. 제노는 마이크로컨트롤러와 같은 소형 기기부터 데이터센터와 클라우드까지 서로 다른 환경에서 데이터를 주고받을 수 있도록 설계된 통신 프로토콜이다. 차량과 로봇, 클라우드 사이에서 대규모 데이터가 오가는 환경에 활용할 수 있어 SDV의 데이터 연결 기술과도 연계된다. 차량 내 AI 분야는 김재영 그룹 리드가 맡는다. 김 그룹 리드는 구글 딥마인드와 아마존, 삼성전자, 인텔 등에서 15년간 음성 대화형 AI와 신호처리 기술을 연구했다. 미국 스탠퍼드대학교에서 전기공학 박사 학위를 받았으며, 텍스트 변환 과정 없이 음성을 직접 이해하고 생성하는 ‘오디오 네이티브 AI’ 선행 연구를 이끌었다. 포티투닷에서는 차량 환경에 특화된 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS) 기술 개발을 담당한다. 주행 중 발생하는 소음이나 여러 사람이 동시에 대화하는 환경에서도 음성을 처리할 수 있도록 관련 기술을 고도화하고, 반응 속도를 줄이기 위한 저지연 오디오 처리 아키텍처도 구축할 예정이다. 자율주행 AI 연구에는 엔비디아 출신 차오 팡 팀 리드가 투입됐다. 팡 팀 리드는 엔비디아 자율주행 부문 수석 엔지니어로 근무하며 자율주행 파운데이션 모델 개발과 엔드투엔드 인지 기술의 양산 적용에 참여했다. 엔비디아 합류 전에는 토요타 리서치 인스티튜트와 아르고 AI에서 실시간 컴퓨터 비전과 예측, 경로 계획 관련 기술을 개발했다. 포티투닷에서는 시각 정보와 언어 기반 추론, 행동 생성을 하나의 모델로 처리하는 VLA(Vision-Language-Action) 연구를 이끈다. 연구 단계의 AI 기술을 실제 차량에 적용할 수 있는 자율주행 기술로 발전시키는 작업도 담당한다. 포티투닷 관계자는 “이번 영입을 통해 SDV의 기반이 되는 데이터 연결 기술부터 차량 내 음성 AI, 자율주행 AI까지 주요 소프트웨어 기술의 연구·개발 역량을 확대할 것”이라고 했다.
2026-10-02 09:09:52
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포
[경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.
2026-10-01 16:48:26
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카카오모빌리티, 자율주행 '차' 넘어 플랫폼·관제로…레벨4 상용화 정조준
[경제일보] 카카오모빌리티가 자율주행차의 주행 기술 고도화를 넘어 데이터·플랫폼·통합관제를 아우르는 전방위 경쟁력 확보에 나서며 레벨4 무인 자율주행 상용화 기반을 다지고 있다. 강남 심야 서비스로 실도로 데이터를 축적하는 동시에 E2E 기술과 관제 체계를 고도화하고 있지만, 안전성 검증과 경제성 확보라는 과제를 넘어 실제 대규모 상용화로 이어갈 수 있을지가 관건이다. 9일 카카오모빌리티는 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회에서 미디어 스터디를 열고 현재 카카오모빌리티의 자율주행차 기술 현황과 앞으로의 전망 등을 공유했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술을 기존 규칙 기반 방식에서 인공지능(AI) 중심의 엔드투엔드(E2E) 방식으로 고도화하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울자율차 서비스를 시작한 이후 AI 플래너와 규칙 기반 플래너를 함께 적용하며 E2E 모델을 고도화해왔다고 강조했다. 올해 말까지 E2E 비중을 높이고 규칙 기반의 안전 평가기가 최종 검증하는 하이브리드 구조를 구축한다는 계획이다. E2E 방식은 센서 정보를 하나의 AI 모델이 종합해 주행 경로와 제어 결과를 도출하는 방식이다. 기존 규칙 기반 방식보다 복잡한 도로 상황에 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있지만 AI의 판단이 항상 안전하다고 보장할 수 없는 만큼 카카오모빌리티는 규칙 기반 안전 평가기로 결과를 한 번 더 검증해 안전성을 보강한다는 계획이다. 카카오모빌리티는 해당 E2E 전환을 뒷받침하기 위해 지난 9년간 센서부터 차량 제어까지 자율주행 기술을 풀스택으로 내재화해왔으며, 모빌리티 플랫폼과 기술 협력 생태계도 함께 구축하고 있다고 설명했다. E2E 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소로는 데이터의 '질'을 꼽았다. 단순히 주행 데이터를 많이 확보하는 것보다 불법 유턴이나 신호 위반, 갑작스러운 공사 등 예측하기 어려운 '엣지케이스'를 얼마나 빠르게 찾아내 학습시키느냐가 중요하다는 것이다. 카카오모빌리티는 주행 데이터를 수집한 뒤 정제, 오토라벨링, 데이터 마이닝, 모델 재학습으로 이어지는 데이터 파이프라인을 구축해 이 과정을 자동화하고 있다. 특히 가장 복잡한 도심 환경 중 하나인 강남에서 서울자율차를 운행하며 데이터를 축적하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6개월간 심야 서비스를 운영하며 강남 전역의 주행 데이터를 확보했으며, 지난 6월부터는 통행량과 보행자가 많은 주간 시간대에도 학습을 위한 데이터 수집을 이어가고 있다. 카카오모빌리티는 희소한 엣지케이스를 포함한 고품질 데이터를 빠르게 확보하고 학습에 반영하는 데이터 파이프라인이 향후 자율주행 성능 향상의 핵심이라고 강조했다. 임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 "강남은 한국에서 가장 복잡한 도심 환경으로 지난 2018년부터 판교에서 많은 테스트를 해 온 카카오모빌리티에게도 강남의 심야는 항상 새로운 숙제를 던져 주는 곳"이라며 "쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 1달 달리는 것이 AI 모델에게는 훨씬 더 좋다고 생각한다"고 말했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술 개발을 넘어 실제 승객의 이동을 책임지는 서비스와 플랫폼 구축에도 속도를 내고 있다. 카카오모빌리티는 자체 자율주행 기술을 활용한 사업자이면서 동시에 여러 기술기업의 자율주행 서비스를 연결하는 플랫폼 사업자 역할을 수행하고 있다. 현재 강남에서는 자체 기술이 적용된 차량으로 자율주행 여객운송 서비스를 운영하고 있으며, 지난 3월 2대로 시작한 서비스를 지난달 20일 기준 6대로 확대했다. 누적 운행거리는 1만3000km, 운행 완료 건수는 2000건을 넘어섰다. 카카오모빌리티는 자율주행이 레벨4 무인 대규모 상용화 단계로 넘어가기 위해서는 단순한 호출 기능을 넘어 자율주행에 특화된 플랫폼이 필요하다고 강조했다. 승객에게는 별도 앱을 설치하지 않고 기존 카카오T에서 자율주행 서비스를 이용할 수 있도록 하고, 자율주행차가 운행할 수 있는 구역과 승하차 지점을 관리해 이용 경험의 단절을 줄이는 방식이다. 기술 개발사에는 차량의 운행 가능 구역을 관리하고 각 기술 수준에 맞는 경로를 제공하는 기능 등을 지원해 주행 기술 개발에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 구상이다. 무인 자율주행 시대에는 차량 한 대의 AI만으로 대응하기 어려운 상황도 발생하는 만큼 통합 관제의 중요성도 커지고 있다. 정전이나 신호 마비, 도로 침수·공사·사고·집회 같은 외부 변수뿐 아니라 승객의 이상 상황에도 대응해야 하기 때문이다. 이에 카카오모빌리티는 24시간 관제 체계를 기반으로 차량과 서비스, 도로 환경을 통합 모니터링하고 있으며, 이상 로그가 발생하면 영상을 확인하고 현장 인력을 출동시키는 체계를 운영하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 이상 상황에 대한 즉각적인 대처를 위해 자율주행 통합 관제시스템(AICS)을 구축하고 있다. 차량의 카메라와 센서 정보, 주행 중 발생하는 이상 로그 등을 실시간으로 확인하고 향후에는 원격 지원 기능까지 연계한다는 계획이다. 직접 차량을 조종하는 방식이 아니라 관제센터가 주행 경로 등을 제안하고 차량의 자율 판단을 거쳐 수행하도록 하는 방식이다. 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 "카카오모빌리티는 자체 고유의 주행 기술인 코어 테크, 그리고 플랫폼, 관제가 맞물리는 '진화 루프' 체계를 만들려고 한다"며 "이러한 진화 루프를 통해 카카오모빌리티는 계속 자율주행 상용화 및 내일의 여정을 일상의 여정이 되도록 만드는 데 노력하고 있다"고 말했다. 카카오모빌리티는 서울자율차의 운행 지역과 시간, 차량 대수 확대를 추진하고 있지만 구체적인 일정은 안전성 검증 이후로 미뤘다. 카카오모빌리티에 따르면 지난 3월 서비스 시작 이후 현재까지 자체 차량의 귀책으로 발생한 대인·대물 사고는 없으며, 다른 차량의 추돌 등 외부 요인으로 발생한 사고에 대해서도 24시간 내 국토교통부 사고조사위원회에 보고하는 체계를 마련했다고 설명했다. 레벨4 무인 운행으로의 전환 시점 역시 구체적인 날짜를 제시하지 않았다. 카카오모빌리티는 국토부가 마련한 무인 자율주행차 안전 운행 가이드라인을 바탕으로 전환 계획을 수립하고 있으며, 정부와 관계 기관이 마련 중인 무인 레벨4 기술 로드맵에 맞춰 사업을 추진한다는 방침이다. E2E 모델은 연내 도입·테스트를 목표로 하고 있다. 다만 자율주행 기술 고도화와 함께 경제성 확보도 과제로 꼽힌다. 카카오모빌리티는 대규모 상용화를 위해 차량 한 대가 창출하는 수익이 운영 비용을 넘어서는 구조를 확보해야 한다고 보고, 고품질 주행 모델 확보 이후 경량화와 대량생산 등을 통해 비용을 낮추는 방안을 검토하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 글로벌 자율주행 기업과의 기술 격차를 특정 연수로 평가하기는 어렵다면서도 서울과 강남에서 축적한 데이터를 활용해 한국의 도로 환경에 특화된 성능을 높이는 데 집중하고 있다고 설명했다. 특히 사고가 발생하지 않은 데이터에만 의존하는 한계를 보완하기 위해 시뮬레이터에서 충돌과 위험 상황을 의도적으로 재현해 대응 능력을 검증하고 있다고 강조했다. 사업 영역에서는 당장 물류용 자율주행 기술 개발로 확장하기보다는 여객 서비스에 집중한다는 입장을 분명히 했다. 카카오모빌리티는 현재 자체 자율주행 기술을 여객 운송에 적용하는 데 주력하고 있으며, 물류용 주행 기술 개발은 현재 고려하지 않고 있다. 다만 플랫폼 사업자로서 향후 자율주행 화물·물류 서비스나 로봇 등 다양한 영역으로 플랫폼을 확장하는 가능성은 열어뒀다. 해외 자율주행 기업의 국내 진출에 대해서도 자체 주행 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 점을 차별점으로 제시하면서, 향후에는 자체 기술뿐 아니라 다양한 기술 개발사와 연계해 일반적인 승객 이동을 자율주행으로 전환하는 플랫폼 역할을 강화할 계획이라고 전했다.
2026-09-09 15:38:35
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메가존클라우드, AWS 보안 컴피턴시 추가…AI·클라우드 보안 사업 확대
[경제일보] 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS) 보안 전문 역량을 공식 검증받으며 클라우드 보안 사업을 강화하고, 마이그레이션·데이터·생성형 AI·DevOps 등으로 넓혀온 AWS 사업 포트폴리오를 보안까지 확장하고 있다. 인공지능(AI)과 클라우드 활용이 확대되면서 데이터와 애플리케이션, AI 워크로드까지 아우르는 보안 역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 보안과 거버넌스를 함께 구축해야 하는 고객 수요를 겨냥한 움직임으로 풀이된다. 9일 메가존클라우드는 AWS로부터 'AWS 보안 컴피턴시'를 획득했다고 밝혔다. AWS 보안 컴피턴시는 복잡한 클라우드 보안 프로젝트를 설계하고 구축·운영할 수 있는 전문 기술력과 컨설팅 역량을 갖춘 파트너를 대상으로 부여되는 인증이다. 이번 심사에는 지난 2월 개정된 최신 'AWS 보안 컴피턴시 컨설팅 파트너 검증 체크리스트'가 적용됐다. 계정 및 접근 관리(IAM), 위협 탐지와 대응, 인프라 보호, 데이터 보호, 컴플라이언스와 개인정보 보호, 애플리케이션 보안 등 주요 영역에 대한 기술력과 컨설팅 역량을 종합적으로 평가해 인증을 부여한다. 메가존클라우드는 이번 인증을 통해 클라우드 환경을 보호하는 기술뿐 아니라 실제 고객 프로젝트를 수행할 수 있는 조직과 운영체계까지 검증받았다고 설명했다. 심사 과정에서 통합 보안 브랜드 'HALO'와 24시간 365일 운영되는 보안운영센터(SOC), 국내외 정보보호 인증, 엔지니어 조직의 기술 자격 등을 제시하고 실제 고객 프로젝트 수행 사례와 문서화된 보안 프로세스도 평가받았다. HALO는 하이퍼스케일 클라우드, AI 보안, 라이프사이클 보안, 제로 트러스트 등 4개 프레임워크를 기반으로 보안 컨설팅과 솔루션 구축부터 매니지드 보안 서비스, 관리형 탐지 및 대응(MDR)까지 지원한다. 자체 보안 브랜드를 통해 보안 사업 역량을 확대한 것이다. 최근 시대의 흐름인 AI의 확산은 보안 사업 확대의 배경으로 작용하고 있다. 기업들이 생성형 AI를 업무에 적용하면서 기존 클라우드 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습·추론 과정에서 활용되는 데이터, 관련 애플리케이션과 인프라에 대한 보호 필요성도 커지고 있다. AI 서비스가 기존 IT 환경과 연결되는 만큼 접근 권한 관리와 데이터 보호, 취약점 대응, 개인정보 보호 등을 별도로 관리하기보다 전체 클라우드 환경과 함께 설계해야 하는 요구도 높아지고 있다. 메가존클라우드는 AI 거버넌스 분야에서도 역량을 강화하고 있다. AI 관리체계 국제표준인 ISO/IEC 42001을 바탕으로 AI 모델의 안전한 배포와 운영, AI 워크로드 보호, 모니터링, 데이터 프라이버시 관리 등에 대응하고 있다. 기존 클라우드 보안에 AI 관련 통제와 거버넌스를 결합해 AI 도입 기업의 복합적인 보안 수요를 공략하고 있다. 이번 인증으로 메가존클라우드가 보유한 AWS 컴피턴시는 총 11개로 증가한 것으로 알려졌다. 메가존클라우드는 마이그레이션 및 현대화, 데이터 및 분석, 생성형 AI 서비스, DevOps, 금융 서비스 등을 포함해 아시아태평양 지역 AWS 파트너 가운데 가장 많은 수준이라고 설명했다. 컴피턴시 확대를 통해 메가존클라우드는 자사의 사업 영역을 클라우드 인프라 구축을 넘어 고객의 디지털 전환 전반으로 넓히고 있다. 클라우드 이전과 현대화에서 시작해 데이터 분석, 생성형 AI, DevOps, 금융 분야에 이어 보안까지 전문성을 확대하면서 고객이 필요로 하는 기술을 하나의 사업 구조 안에서 제공할 수 있는 범위를 확장한 것이다. 메가존클라우드는 1000명 이상의 엔지니어 조직이 약 1800개의 AWS 자격증을 보유하고 있으며 AWS 공식 인증 교육센터도 운영하고 있다. 여기에 ISMS-P, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001 등 정보보호와 개인정보, AI 관리체계 관련 인증을 확보해 기술 인력과 관리체계를 함께 강화하고 있다고 설명했다. 김종찬 클라우드 스트레티지 유닛 리더는 "이번 보안 컴피턴시 획득으로 클라우드 마이그레이션과 현대화부터 데이터 분석, 생성형 AI 도입, 데브옵스, 금융 서비스, 보안까지 고객의 디지털 전환 전 영역을 아우르는 메가존클라우드의 엔드투엔드 수행 역량이 다시 한번 입증됐다"며 "AWS 프로페셔널 서비스와의 협력을 바탕으로 고객에게 글로벌 기준의 보안 아키텍처와 컨설팅을 제공하고 AI 환경에서도 안정적인 보안 체계를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.
2026-09-09 14:32:34
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설
[경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-18 12:35:33
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GPU 최적화부터 모델 개발까지…메가존클라우드·아크릴, AI 인프라 협력 본격화
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 과거 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 활용하고 최적화할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 모델의 규모가 커지고 기업들의 AI 전환(AX)이 본격화되면서 메가존클라우드는 아크릴과 손을 잡고 GPU 인프라 구축부터 운영과 최적화, 모델 개발까지 아우르는 통합 AI 인프라 수요에 대응한다는 구상이다. 24일 메가존클라우드는 AX 인프라 전문기업 아크릴과 'AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 경기 과천 메가존산학연센터에서 최근 협약식을 열고 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 양사의 기술력과 사업 역량을 결합한 AX 환경을 제공하기로 했다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객별 수요에 맞는 공동 사업 모델을 발굴한다는 계획이다. 최근 AI 시장은 초거대언어모델(LLM)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 등으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 AI 서비스를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 인프라 경쟁도 치열해지고 있으며, 특히 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 운영 비용과 자원 활용 효율성을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. GPU는 AI 모델 학습과 추론을 위한 핵심 자원이지만 높은 비용과 전력 소비, 운영 복잡성 등으로 인해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 필요한 GPU 자원 역시 증가하는 만큼 GPU 활용률을 높이고 고객 환경에 맞는 인프라를 구축하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 적합한 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 제공하는 것으로 알려졌다. AI와 클라우드 인프라 구축 노하우를 바탕으로 기업들의 AX 환경 구축을 지원해 왔으며, 이번 협력을 통해 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 방침이다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPUBASE'를 기반으로 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 지원한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포와 서비스 적용에 이르는 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 풀스택 플랫폼이다. GPUBASE는 GPU와 서버, 스토리지, 네트워크 자원을 통합 관리해 대규모 컴퓨팅 환경의 성능과 효율성을 높이는 솔루션이다. GPU 자원 할당과 가상화, 작업 스케줄링, 데이터 통신 최적화, 인프라 모니터링 등을 통해 자원 활용도를 개선하고 안정적인 시스템 운영을 지원한다. 양사는 우선 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관을 대상으로 AX 환경 공급 등 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 계획이다. 향후에는 헬스케어와 공공, 보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 각사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 글로벌 시장 진출 기회도 함께 모색한다는 구상이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다. AI 인프라 시장 역시 단순한 GPU 공급을 넘어 모델 개발과 운영, 자원 최적화까지 아우르는 통합 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 인프라 구축과 비용 효율성, GPU 활용률 등을 종합적으로 고려해야 하는 만큼 산업별 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 메가존클라우드와 아크릴은 이번 협력을 계기로 AI 인프라 구축부터 GPU 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 운영까지 연결되는 통합 AX 환경을 제공하고, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 공동 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고, 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-24 16:09:26
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리벨리온, 스퀴즈비츠 인수...'AI 반도체' 넘어 풀스택 AI 승부수
[경제일보] 정부가 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 육성하는 '3대 AI 메가프로젝트'를 추진하는 가운데 리벨리온이 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수하며 풀스택 AI 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. AI 반도체 성능 경쟁을 넘어 소프트웨어와 추론 서빙까지 아우르는 통합 AI 플랫폼 경쟁에 뛰어든 것으로 분석된다. 30일 리벨리온은 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수한다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 기존 NPU(신경망처리장치) 하드웨어 중심 사업에서 소프트웨어 최적화와 추론 서빙까지 하나의 플랫폼으로 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 이번 인수는 정부의 AI 산업 육성 기조와도 맞닿아 있는 것으로 풀이된다. 정부는 지난 29일 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 AI 메가프로젝트를 발표하며 국내 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 리벨리온 역시 지난 3월 국민성장펀드 1호 직접투자 기업으로 선정되며 이른바 'K-엔비디아' 육성 전략의 핵심 기업으로 꼽힌 바 있다. IT 업계에서는 이번 인수의 핵심을 단순한 기업 결합보다 AI 추론 역량 확보에서 찾고 있다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 추론을 수행하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. AI 추론은 이용자의 요청을 처리해 결과를 생성하는 과정으로, 서비스 속도와 운영 비용, 안정성을 좌우하는 요소로 꼽힌다. 리벨리온이 인수한 스퀴즈비츠는 AI 모델 최적화와 경량화 기술을 보유한 딥테크 스타트업으로 평가된다. 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델의 처리 속도를 높이고 운영 비용을 낮추는 기술력을 갖췄으며, 인텔과 엔비디아 등 글로벌 AI 기업들과 협업 레퍼런스를 확보했다. 또한 네이버와 카카오로부터 투자도 유치하며 기술력을 인정받았다. 양사는 이미 2년 이상 기술 협력을 이어온 검증된 파트너로 알려졌다. 지난 2024년 리벨리온 NPU 기반 생성형 AI 모델 경량화 기술을 공동 개발한 데 이어, 국내 개발자 커뮤니티를 대상으로 오픈소스 추론 프레임워크 'vLLM' 관련 밋업과 워크숍을 공동 개최하는 등 NPU 기반 AI 생태계 확산에도 협력해 왔다. 이번 인수를 계기로 리벨리온은 AI 반도체와 소프트웨어, 모델 최적화, 추론 서빙을 하나의 플랫폼으로 제공하는 엔드투엔드 AI 인프라 역량을 확보하게 된다. 특히 복잡한 AI 서비스 구축 과정을 단순화하고, 보다 효율적인 AI 서비스 운영 환경을 제공받을 수 있을 것으로 전망된다. 앞서 리벨리온은 지난 2024년 사피온코리아와의 합병을 통해 국내 AI 반도체 업계 통합을 이끌었으며, 이번에는 소프트웨어 역량까지 내재화하며 사업 영역을 한층 넓히게 됐다. 박성현 리벨리온 대표는 "기술적 역량과 훌륭한 인재들이 개별 기업의 경계를 넘어 결집할 때 한국의 AI 인프라 생태계가 새로운 가능성을 만들어낸다고 믿는다"며 "리벨리온은 스퀴즈비츠와 힘을 합쳐 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 시스템 수준의 대규모 AI 인프라를 아우르는 기업으로 거듭나 글로벌 시장에서 그 믿음을 증명할 것"이라고 말했다. 김형준 스퀴즈비츠 대표는 "스퀴즈비츠의 AI 추론 최적화 기술이 리벨리온 NPU 생태계를 더욱 폭넓게 확장시킬 것"이라며, "리벨리온과의 시너지를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어가 함께 최적화되는 풀스택 AI 인프라를 구현하고, 고객들이 리벨리온 NPU 기반에서 AI 서비스를 더욱 쉽고 경제적으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.
2026-06-30 14:06:56
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"수개월 걸리던 로봇 투입 1~2개월로"…LG CNS, 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스' 공개
[경제일보] "로봇이 실제 현장에서 생산과 운영의 한숨을 담당하는 시대가 빠르게 다가오고 있으며, 로봇이 산업 경쟁력이 되는 시대 LG CNS가 그 길을 앞서 열겠다" 7일 현신균 LG CNS 사장은 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'RX 미디어데이'를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 LG CNS의 행사에는 현신균 사장, 홍진헌 LG CNS 전략담당 상무, 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 전무, 박상엽 LG CNS CTO 상무 등이 참석해 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스'를 공개했고 로봇 학습·검증 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 로봇 운영·관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'을 처음 선보였다. '피지컬웍스'는 로봇 데이터 수집부터 학습, 검증, 현장 적용, 운영·관제까지 전 과정을 하나의 체계로 통합한 플랫폼이다. LG CNS는 국내 기업이 로봇 학습과 운영을 아우르는 엔드투엔드 플랫폼 브랜드를 자체 구축한 것은 이번이 처음이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크와 제조 기업들이 휴머노이드와 산업용 AI 로봇 시장 선점 경쟁에 나선 가운데 LG CNS는 단순 로봇 공급이 아닌 '로봇 운영 체계' 자체를 플랫폼화하는 방식으로 차별화에 나선 것으로 분석된다. 특히 제조·물류 현장에서 실제 업무 수행이 가능한 수준까지 로봇 학습과 운영을 고도화하는 것을 목표로 개발됐다. 이준호 전무는 "LG CNS의 차별화 경쟁력은 크게 세 가지로, 첫째가 현장 산업의 도메인 전문성을 바탕으로 양질의 현장 데이터를 수집·학습하는 것이고, 둘째는 산업 특화 RFM(최근성, 구매 빈도, 구매 금액)을 확보해 로봇이 현장에 빠르게 적용되도록 하는 것이며, 마지막은 이 로봇들이 자율 운영 태도로 엔드투엔드 서비스로 'A to Z(시작부터 끝)'까지의 서비스를 제공하는 것이다"고 말했다. LG CNS는 로봇 도입 과정에서 가장 큰 문제로 꼽히는 학습과 현장 적용 기간을 줄이는 데 집중했다고 설명했다. 피지컬웍스 포지는 실제 공장과 물류 환경을 3D 가상 공간으로 구현해 로봇 학습 데이터를 생성하고 AI가 학습에 필요한 데이터만 자동 선별·정리·가공하는 방식으로 학습 효율을 높인다. 기존처럼 사람이 반복 작업을 직접 시연하는 방식에서 벗어나 시뮬레이션 기반 데이터 학습을 강화한 것이다. 이를 통해 수개월이 걸리던 산업용 로봇 현장 투입 기간을 1~2개월 수준까지 단축 가능한 것으로 나타났다. 학습을 마친 로봇은 실제 투입 전 가상 환경에서 안정성과 작업 가능성을 검증받는다. 운영 단계에서는 '피지컬웍스 바통'이 중심 역할을 맡는다. 해당 플랫폼은 제조사가 서로 다른 로봇을 하나의 시스템에서 통합 관제할 수 있도록 설계됐다. 로봇 상태와 작업 정보를 표준화해 관리 복잡도를 낮추고 AI가 작업 배분과 이동 동선을 실시간으로 최적화한다. 특히 에이전틱 AI 기반 운영 구조를 통해 돌발 상황에도 자동 대응이 가능하도록 구현했다. 컨베이어벨트가 멈추면 물류 동선을 자동 재설계하고 특정 로봇 장애 발생 시 다른 로봇에 작업을 재할당하는 등 유연하게 AI가 반응하도록 설계됐다. LG CNS는 자율주행로봇(AMR)과 무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 로봇 운영 환경에 피지컬웍스 바통을 적용할 경우 생산성이 기존 대비 약 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 전망했다. 피지컬웍스 포지는 현재 20개 이상 고객사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 피지컬웍스 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·청소·짐 운반·바리스타 로봇 등을 통합 관제하는 데 활용되고 있다. 최근 생성형 AI 확산 이후 피지컬 AI와 휴머노이드 시장이 차세대 AI 산업 핵심 분야로 떠오르고 있다. 기존 소프트웨어 중심 AI 경쟁이 실제 물리 환경에서 스스로 움직이고 판단하는 로봇 영역으로 확장되는 흐름이다. 이에 LG CNS는 제조·물류를 넘어 스마트시티, 리테일, 서비스 산업까지 RX 플랫폼 적용 범위를 확대하며 로봇 기반 자율 운영 체계 시장 선점에 나설 계획이다. 현 사장은 "지금 산업 현장에서는 로봇을 실제 업무에 적용하는 시도가 본격적으로 이뤄지고 있다"며 "로봇은 단순한 자동화 설비를 넘어 생산과 운영을 실제로 수행하는 주체로 거듭나고 있으며, 변화 속에서 기업의 경쟁력은 로봇을 얼마나 빠르게 현장에 적용하고 안정적으로 운영해 성과를 연결하느냐에 달려 있다"고 말했다.
2026-05-07 11:23:18
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LG CNS·삼성SDS, '챗GPT 에듀' 들고 교육시장 정면 승부
[경제일보] 국내 주요 IT 서비스 기업들이 교육 분야 생성형 인공지능(AI) 시장 공략에 나서고 있다. 기업용 AI 도입을 넘어 대학과 교육기관으로 적용 범위를 넓히며 시장 선점 경쟁이 시작되는 것으로 분석된다. 27일 LG CNS와 삼성SDS는 각각 오픈AI의 교육기관 전용 서비스 '챗GPT 에듀' 관련 사업 권한을 확보하고 교육 시장 확대에 나선다고 밝혔다. LG CNS는 기존 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 사업에 이어 '챗GPT 에듀'까지 확보하며 적용 영역을 교육 분야로 확장했다. 단순 서비스 공급을 넘어 대학 대상 투어 프로그램과 AI 교육 세미나를 운영하고 향후 커리큘럼 제작과 해커톤 등으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 교육기관이 AI를 실제 수업과 연구에 적용할 수 있도록 도입 이후 활용 단계까지 연결하는 구조다. 또한 LG CNS는 '오픈AI 론치 센터'를 중심으로 컨설팅과 기술 지원을 통합 제공한다. AI 엔지니어와 아키텍트, 컨설턴트가 참여하는 조직을 기반으로 교육기관의 도입과 운영 전반을 지원하는 방식이다. LG CNS는 앞서 도입한 기업용 챗GPT의 경험을 바탕으로 교육 시장에서도 적용 범위를 넓힌다는 설명이다. 삼성SDS는 챗GPT 에듀 판매 권한을 확보하고 학교, 출판사, 교육기관 등을 대상으로 서비스 공급 확대에 나선다. 특히 사용자 대화 데이터가 AI 학습에 활용되지 않도록 설계된 구조와 기업 수준의 보안 체계를 기반으로 사업을 확장한다. 또한 AI 컨설팅부터 개발·운영, 클라우드·보안을 아우르는 '엔드투엔드' 체계를 기반으로 교육기관의 도입을 지원한다. 현재 국립 한국방송통신대학교를 대상으로 개념증명(PoC)을 진행하는 등 실제 적용 사례 확보에도 나서고 있다. 기업 시장에서 축적한 AX 전환 경험을 교육 분야로 확장하는 전략이다. 생성형 AI 도입 흐름이 기업 중심에서 교육 영역으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 해외의 주요 대학들은 챗GPT 기반 서비스를 도입해 강의, 연구, 행정 업무 전반에 활용하고 있으며 일부 국가는 공교육 체계에도 적용을 시도하고 있는 것으로 알려졌다. 국내에서도 대학을 중심으로 AI 활용 수요가 늘어나면서 관련 인프라와 서비스 도입 움직임이 이어지고 있다. 교육기관 특성상 데이터 보안과 관리 요구 수준이 높은 만큼 안정적인 운영 환경과 지원 체계가 주요 변수로 작용하고 있다. 이에 IT 서비스 기업들은 단순 솔루션 공급을 넘어 도입, 운영, 활용까지 포함한 통합 모델 구축에 나서고 있다. 기업용 AI 시장에서 형성된 경쟁 구도가 교육 분야로 확장될 것으로 분석된다. 교육 시장은 학생과 교수, 연구 인력 등 대규모 사용자를 기반으로 장기적인 수요가 형성되는 영역으로 AI를 학습과 연구 전반에 적용하는 과정에서 서비스 사용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 기업 중심으로 시작된 생성형 AI 도입 경쟁이 교육 분야로 확장되면서 IT 서비스 기업 간 적용 모델과 사업 전략 경쟁도 함께 이어질 전망이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "챗GPT 엔터프라이즈 사업을 통해 고객 적용 사례를 빠르게 확대하며 성과를 쌓아온 가운데, 이번 챗GPT 에듀 리셀러 계약까지 체결하며 교육 AX 분야로 사업을 확장하게 됐다"며 "앞으로 더 많은 학생과 교육기관이 AI를 활용해 학습과 연구의 생산성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "챗GPT 에듀를 통해 교육 현장에서 보다 안전하게 생성형 AI를 활용할 수 있는 환경이 마련되고, 사용자 경험 또한 빠르게 확산될 것으로 기대한다"며 "삼성SDS는 OpenAI와의 지속적인 협력을 바탕으로 단순한 리셀러를 넘어 기업 AI 운영 체계를 설계하고 확산·지원하는 AX 파트너로서의 역할을 강화해 나가겠다"고 말했다.
2026-04-27 16:31:23