2026.07.11 토요일
검색
'엔터프라이즈AI' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
코빌드 앞세운 데이터이쿠..."AI 에이전트 시대 기업 운영방식 바꾼다" [경제일보] "한국 CEO 95%가 AI 적용을 어떻게 하느냐가 회사의 미래를 위태롭게 할 수 있다(고 생각한다)" 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 김종덕 데이터이쿠 코리아 지사장은 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김종덕 지사장, 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석 부사장, 장기욤 아페르 제품관리 부문 이사, 우재하 커스터머 솔루션 부문 한국 총괄 등이 참석해 AI 빌딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드'를 비롯한 차세대 혁신 제품과 고객 사례를 공개했다. 데이터이쿠는 전 세계 750개 이상의 엔터프라이즈 고객이 활용하고 있는 AI 운영 플랫폼으로, 이날 행사에서는 글로벌 시장에서 축적한 경험과 노하우를 소개했다. 또한 국내 기업 전반에 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 환경을 구축해 한국 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 'AI 성공 파트너'로 자리매김하겠다는 비전을 제시했다. 앤드류 보이드 부사장은 데이터이쿠의 'AI 성공을 위한 플랫폼' 비전을 소개하며 AI 성공의 핵심 요소로 전문가 역량 확대, 성과를 만들어내는 에이전트, 비즈니스 파트너로서의 IT 등을 제시했다. 그는 현재 기업들이 데이터 플랫폼과 엔터프라이즈 애플리케이션, 다양한 AI 서비스와 도구를 갖추고 있음에도 실제 비즈니스 성과로 연결되는 사례는 제한적이라고 진단했다. 특히 AI를 활용하는 기업은 늘고 있지만 운영 환경으로 확장되지 못한 채 파일럿 단계에 머물거나 투자 대비 성과를 얻지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 특히 'AI 성공 격차'라고 규정하며 기업이 AI를 조직 전반에 내재화하는 '전사적 확산'이 중요하다고 강조했다. 이를 위해 '사람', '오케스트레이션', '거버넌스'가 통합된 운영 체계가 필요하다고 설명했다. 앤드류 보이드 부사장은 "AI 성공에는 세 가지의 실질적인 고정 요소가 있다"며 "첫 번째는 제도적으로 비즈니스 전문가들이 AI를 통해 확산될 수 있어야 하며, 두 번째는 크로스 플랫폼 오케스트레이션"이라고 진단했다. 이어 "세 번째는 모든 비즈니스에 대해 AI 활용에 대한 통제력과 가시성을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 장기욤 아페르 이사는 데이터이쿠의 핵심 기술과 AI 빌딩 에이전트 '코빌드'를 소개했다. 그는 데이터이쿠 플랫폼이 특정 인프라나 데이터 플랫폼, 대형 언어 모델(LLM)에 종속되지 않는 구조를 바탕으로 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합 운영할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 그는 AI 에이전트가 단순 챗봇을 넘어 복잡한 업무 프로세스를 수행하는 단계로 발전하고 있다며, 여러 에이전트와 LLM을 조합해 업무별 최적의 워크플로를 구성하고 사람이 최종 검토와 승인을 담당하는 체계가 중요하다고 강조했다. 이를 지원하기 위한 기술로 E2A(엑스퍼트 to 에이전트)를 소개했다. 또한 산업별 핵심 업무 프로세스에 에이전트를 적용해 의사 결정을 지원하는 '리즌닝 시스템'과 다양한 플랫폼에 분산된 AI 에이전트의 현황과 성과를 통합 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'도 공개했다. 그는 에이전트 매니지먼트가 데이터이쿠뿐 아니라 외부 플랫폼에서 구축된 에이전트까지 통합 모니터링할 수 있는 기능이라고 설명했다. 장기욤 아페르 이사는 "비기술 전문가라도 그들이 가지고 있는 비즈니스와 관련된 분야 전문 지식을 활용해 자율적으로 AI와 관련된 여러 자산들을 개발하고 검토하고 승인할 수 있는 영향을 갖추게 된다"며 "만약 내년에 새로운 기능들이 나와도 동일한 자산과 에이전트 모델 애널리틱스에 대해 동일한 플랫폼에서 각 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"고 말했다. 우재하 총괄은 데이터이쿠 플랫폼에서 AI 에이전트가 실제로 구축되고 운영되는 과정을 중심으로 라이브 데모를 진행했다. 이를 통해 데이터 준비부터 에이전트 개발, 배포, 거버넌스 관리까지 전 과정을 시연하며 기업 환경에서의 AI 운영 방안을 소개했다. 이날 데이터이쿠는 생성형 AI와 에이전트 기반 AI의 실제 활용 사례를 소개하고, 기업이 AI를 전사적으로 확산하기 위한 플랫폼 전략과 운영 방안을 공유했다. 기업들의 AI 활용이 개별 서비스 도입을 넘어 전사적 운영 체계 구축 단계로 확대되면서 데이터이쿠는 국내 시장 공략이 한층 탄력을 받을 것으로 전망하고 있다. 김종덕 지사장은 "데이터이쿠는 (AI 적용에 대한) 해결책을 갖고 있다"며 "데이터이쿠는 사람과 오케스트레이션, 거버넌스로 구성된 운영 모델을 통해 기업이 AI를 안정적으로 확산할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 12:21:07
-
KT, AI 스타트업 발굴 확대…'K-PATH 2026'으로 AX 생태계 키운다 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 스타트업 발굴 프로그램을 확대 개편하며 기업 고객 대상 AX(인공지능 전환) 사업 생태계 강화에 나선다. 자체 AI 역량만으로는 빠르게 변화하는 시장 수요를 모두 대응하기 어려운 만큼 유망 스타트업과 협력을 확대해 AX 사업 경쟁력을 높이려는 전략으로 풀이된다. 22일 KT는 AI 스타트업 오픈 이노베이션 프로그램 'K-PATH 2026' 참가 기업 모집을 시작했다고 밝혔다. 'K-PATH'는 AI 기술력을 보유한 스타트업을 발굴해 KT의 AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트와 사업화를 지원하는 프로그램이다. 단순 투자나 육성에 그치지 않고 실제 고객 프로젝트 수행과 사업 협력을 통해 상용화 기회를 확대하는 것이 특징이다. 이번 프로그램은 지난 2024년 시작한 'KPAS(코리아 유망 AI 스타트업)'를 개편한 것이다. KT는 유망 AI 기업과 함께 성장 경로를 만들어간다는 의미를 담아 프로그램 명칭을 K-PATH로 변경하고 지원 범위도 확대했다. 최근 기업 시장에서는 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 기술 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 금융과 제조, 교육, 공공 등 산업 전반에서 업무 자동화와 생산성 향상을 위한 AX 프로젝트가 확대되면서 관련 기술을 보유한 스타트업에 대한 관심도 높아지고 있는 것으로 알려졌다. 다만 개별 스타트업이 대기업이나 공공기관 고객을 확보하고 실제 사업으로 연결하기에는 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 기술력은 갖추고 있어도 레퍼런스 확보와 영업 네트워크, 사업화 역량 부족으로 성장에 어려움을 겪는 경우가 적지 않기 때문이다. 이에 KT는 스타트업과 고객을 연결하는 개방형 협력 체계를 확대하고 있다. 앞서 KT는 KPAS 프로그램을 통해 올거나이즈와 인핸스, 랭코드, 셀렉트스타 등 AI 기업들을 발굴하며 협력 관계를 구축해 온 바 있다. 이번 K-PATH 2026에서는 AI 에이전트 플랫폼·엔터프라이즈 AI, 데이터·데이터 for AI, 피지컬 AI·로보틱스, AI 인프라·파운데이션 모델 등 핵심 기술 분야 기업을 모집한다. 또한 금융과 제조, 교육, 공공 분야에서 AI 혁신을 추진하는 기업도 선발 대상에 포함된다. 선정 기업은 KT의 AX 사업 파트너 플랫폼에 참여해 다양한 사업 조직과 협업하며 공동 사업 기회를 모색할 전망이다. 실제 고객 프로젝트 수행을 비롯해 기술 검증(PoC), 연구개발(R&D) 연계, 시장 진출(GTM) 지원, 투자 연계, 네트워킹 프로그램, 국내외 전시회 및 컨퍼런스 참가 지원 등도 제공받는다. KT는 최대 20개 기업을 선발할 예정이다. 접수는 다음 달 12일까지 진행되며 서류 심사와 발표 평가를 거쳐 오는 8월 초 최종 선정 기업을 발표한다. 생성형 AI와 AI 에이전트 시장이 빠르게 성장하면서 기술 개발 속도와 사업화 역량을 동시에 확보하기 위한 개방형 혁신 전략이 확산되고 있고, 이에 KT는 AICT 기업 전환 전략 아래 AI와 클라우드, 데이터 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 프로그램을 통해 KT는 외부 혁신 기업과의 협력을 통해 AX 사업 포트폴리오를 확대하고 산업별 AI 시장 공략을 강화할 것으로 분석된다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "K-PATH는 단순히 스타트업 지원 프로그램을 넘어 KT의 미래 AX 사업을 함께 만들어갈 핵심 파트너를 발굴하는 플랫폼"이라며 "혁신적인 AI 스타트업과의 견고한 협력을 통해 고객의 AX 혁신을 가속화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 16:52:23
-
LG유플러스, 파주 AI데이터센터 승부수…2030년 수주 5조 목표 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 미래 성장축으로 키운다. AI 사용량 급증으로 전력과 냉각, 구축 속도가 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 파주 AI데이터센터를 앞세워 2030년 누적 수주 5조원 달성에 도전한다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI데이터센터 건설 현장에서 차세대 AI 인프라 전략을 공개하고, AI 인프라 전반을 통합 관리하는 사업자로 도약하겠다고 밝혔다. 회사는 AI데이터센터 사업 매출을 연평균 15~20% 성장시키고 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성한다는 목표를 제시했다. 핵심 거점은 파주 AI데이터센터다. 파주 AIDC는 연면적 약 15만㎡ 규모로 조성되며 200MW 전력 공급이 확정됐다. 수도권 내 최대 규모의 추론형 AI데이터센터로 기능할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료돼 준공 전 ‘완판’ 상태다. LG유플러스가 내세운 전략은 ‘The ACE on Trust’다. Agility는 빠른 구축, Capacity는 전력과 규모, Efficiency는 냉각 효율을 뜻한다. 이 세 가지 경쟁력을 안정적인 운영 신뢰 위에 구현하겠다는 의미다. AI 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 전력, 냉각, 운영 안정성이 함께 맞물려야 하는 국가 핵심 인프라로 바뀌고 있다. 최근 AI 시장은 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI 서비스를 호출할 때마다 대규모 연산이 발생하고, AI 토큰 사용량도 빠르게 늘고 있다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만, 이를 수용할 데이터센터는 구축에 3~4년이 걸린다. 이 간극이 기업의 AI 사업 추진 리스크로 떠오르고 있다. LG유플러스는 구축 속도를 높이기 위해 주요 설비를 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 모듈형 공법을 적용하고 있다. 파주 AI데이터센터에도 해당 방식을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 적기 대응한다는 계획이다. 냉각 기술도 차별화 요소다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 병행하는 구조로 설계됐다. LG전자와 공동 개발한 액체냉각 기술은 자체 실증에서 기존 공기냉각 방식 대비 약 24%의 에너지 효율 개선 효과를 확인했다. LG유플러스는 올해 하반기 실제 서버를 활용한 상용 실증에 나서고, 2027년 파주 AIDC 1동 개통 시점에는 직접액체냉각과 액침냉각을 결합한 서비스를 제공할 계획이다. ‘One LG’ 시너지도 전면에 내세웠다. LG유플러스는 데이터센터 설계와 운영을 맡고, LG전자는 냉각 설비, LG에너지솔루션은 배터리 분야 역량을 제공한다. LS일렉트릭과는 고전력 환경에 대응하는 전력 시스템을 공동 개발 중이다. 그룹 계열사와 협력사를 묶어 국산 AI 인프라 표준을 만들겠다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “최초의 IDC 사업자로서 확보한 역량을 기반으로 대한민국 AI 산업의 기반을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-07 11:21:34
-
![[현장] AI 코딩 넘어 개발 전 과정 관리…IBM, IBM 밥 국내 출시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/04/20260604130521776727.jpg)
"AI 코딩 넘어 개발 전 과정 관리"…IBM, 'IBM 밥' 국내 출시 [경제일보] "'IBM 밥'이 제공하는 가치는 팀 전체의 개발 흐름에서 마찰을 줄이고, 더 빠르고 안정적으로 소프트웨어를 제공할 수 있도록 만드는 것" 4일 여의도 IFC 사무실에서 열린 한국IBM 기자간담회에서 마이클 쿽 IBM 밥 솔루션 부사장 및 캐나다 연구소장은 자사의 신규 솔루션 'IBM 밥'을 소개하며 이렇게 말했다. 'IBM 밥'은 기존 AI 코딩만 다루는 것을 넘어 기획·개발·테스트·배포·운영·보안까지 소프트웨어 개발 전 과정(SDLC)을 하나의 흐름으로 통합 지원하는 엔터프라이즈 전용 AI 개발 파트너다. 기존 단순 코드 생성 도구를 넘어 대규모 애플리케이션 구조와 시스템 환경을 이해하고 개발 전 과정을 조율하는 방식으로 설계됐다. 한국IBM은 이날 간담회를 통해 IBM 밥이 단순한 개발 보조 도구를 넘어 기업의 소프트웨어 개발 방식 자체를 바꾸는 플랫폼이라는 점을 강조했다. 특히 복잡한 레거시 시스템과 규제 환경, 보안 요구사항이 높은 엔터프라이즈 환경에서 AI 활용이 제한적이었던 기존 한계를 해결하는 데 초점을 맞춘 것이다. 마이클 쿽 부사장은 "많은 사람들은 AI 도구를 쓰면 20~30% 정도 빨라질 것이라고 기대하지만 실제 대규모 엔터프라이즈 코드베이스에서는 오히려 AI를 사용하는 것이 더 느려지는 경우도 있다"며 "AI는 단순히 코드가 명확한 환경에서는 매우 효과적이지만 엔터프라이즈 개발처럼 맥락이 복잡하고 불명확한 환경에서는 제대로 성과를 내기 어렵다"고 말했다. IBM은 기존 AI 코딩 도구들이 개발자 개인 생산성 향상에는 기여했지만, 시스템 전체 복잡성이나 운영·보안 요소가 결합된 기업 환경에서는 실제 성과로 이어지기 어려웠다고 설명했다. 이에 IBM은 이러한 문제를 해결하기 위해 애플리케이션 구조와 코드 자산 전반을 이해하고 여러 단계의 개발 작업을 자동으로 수행하는 구조로 IBM 밥을 설계했다고 강조했다. 이를 통해 IBM은 개발자가 단순 구현 작업에서 벗어나 시스템 설계와 의사결정 중심 역할로 전환할 수 있을 것으로 전망했다. IBM이 공개한 내부 데이터에 따르면 IBM 밥의 내부 업무 도입 이후 개발 생산성은 평균 45% 향상됐으며 애플리케이션 현대화 속도는 최대 93% 개선된 것으로 나타났다. 문서화 작업은 기존 대비 10배 이상 빨라졌고 반복 작업 역시 크게 감소했다. 제이 탈레카 IBM 밥 수석 기술 연구원은 "시스템은 단순한 개발 도구가 아니라 소프트웨어 개발 생애주기 전체를 조율하는 AI 파트너"라며 "'IBM 밥'은 코드 이해를 돕고, 문서와 아키텍처 다이어그램을 자동으로 생성하며, 나아가 새로운 기능 개발까지 지원한다"고 말했다. 특히 IBM 밥은 레거시 시스템 현대화 영역에서 강점을 가진 것이 특징이다. 기존에는 수주 이상 걸리던 메인프레임 및 자바 기반 시스템 전환 작업을 수일 수준으로 단축하고, 복잡한 의존 관계를 자동 분석해 안정적인 전환을 지원하는 것으로 알려졌다. 보안 측면에서도 개발 초기 단계부터 정책과 규제 요건을 자동으로 반영하는 구조를 적용해 개발 완료 이후 별도로 진행되던 보안 점검 과정을 개발 전 과정에 내재화했다. 이를 통해 규제 산업에서도 개발 속도와 안정성을 동시에 확보한 것이다. 또한 개발 과정에서 발생하는 자원 사용량과 비용을 실시간으로 분석하고 최적화하는 기능도 제공한다. IBM은 이를 통해 기업이 AI 활용을 확대하면서도 비용 통제와 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. IBM은 IBM 밥을 현재 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공하고 있으며, 향후 온프레미스 환경 지원과 특정 산업 및 개발 환경에 최적화된 패키지를 순차적으로 확대할 계획이다.2026-06-04 13:12:54
-
클라우드 철옹성 허문다, 오라클·구글...엔터프라이즈 AI 시장 혁신 가속 [경제일보] 과거 클라우드 시장의 숙적이었던 오라클과 구글 클라우드가 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장 패권을 잡기 위해 전략적 동맹을 한층 강화했다. 양사는 구글의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 제미나이 엔터프라이즈를 활용해 기업의 핵심 자산인 오라클 데이터베이스(DB)를 자연어로 실시간 분석하는 '오라클 AI 데이터베이스 에이전트'를 출시했다. 오라클과 구글 클라우드의 협력 확대는 기업이 가장 신뢰하는 데이터 저장소인 오라클 DB와 가장 강력한 AI 모델 중 하나인 구글 제미나이를 직접 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 구글 클라우드 마켓플레이스에서 제공되는 새로운 AI 에이전트는 사용자의 자연어 질문을 즉시 해석해 오라클 DB에서 직접 데이터를 쿼리하고 분석 결과를 도출한다. 핵심은 데이터를 외부로 이동하거나 복제하는 과정이 전혀 없다는 점이다. 민감한 기업 데이터가 기존의 엄격한 보안 및 거버넌스 정책 아래 그대로 머물기 때문에 AI 도입에 따르는 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단한다. 이는 기업의 AI 도입 과정에서 가장 큰 걸림돌이었던 데이터 사일로 문제를 정면으로 돌파하는 해결책이다. 지금까지 기업들은 AI를 활용하기 위해 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM) 시스템에 저장된 데이터를 별도의 데이터웨어하우스나 레이크하우스로 옮겨 복잡한 전처리 과정을 거쳐야 했다. 하지만 이제 "지역별 제품군 매출 추세를 분석해줘" 또는 "영업 활동의 우선순위를 정하는 데 필요한 데이터를 보여줘" 같은 일상적인 질문만으로 SQL 전문가의 도움 없이 즉각적인 데이터 기반 통찰력을 얻을 수 있게 됐다. 양사의 동맹은 멀티 클라우드가 대세가 된 시장 환경 변화에 대한 가장 현실적인 대응이기도 하다. 특정 클라우드에 종속되길 원치 않는 기업 고객의 요구에 부응해 오라클은 자사의 핵심 DB와 인프라를 경쟁사인 구글 클라우드 데이터센터 내에서 직접 운영하는 파격적인 모델을 선보였다. 이번 AI 에이전트 출시는 이러한 물리적 결합을 화학적 융합으로 한 단계 끌어올린 결과물이다. 마이크로소프트 애저와 오픈AI의 연합군에 맞서 오라클의 막강한 엔터프라이즈 DB 고객 기반과 구글의 첨단 AI 기술력을 결합해 강력한 대항마를 구축한 셈이다. 글로벌 기업들의 도입 사례는 이러한 협력의 실질적인 가치를 증명한다. 일본의 AI 시프트는 자사의 에이전트 개발 플랫폼에 오라클 자율운영 AI 데이터베이스를 활용하며 개발 속도 향상과 정확한 의사결정 효과를 보고 있다. 유럽 최대 결제 서비스 기업 월드라인 역시 초저지연과 높은 처리량이 필수적인 결제 처리 플랫폼을 오라클 AI 데이터베이스앳구글 클라우드를 통해 현대화하고 있다. 아르니 스미트 월드라인 디렉터는 "오라클 엑사데이터의 성능을 구글 클라우드 내에서 제공받아 글로벌 규모의 실시간 트랜잭션 처리에 필요한 확장성과 보안을 확보했다"고 밝혔다. 오라클은 이번 발표에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 골든게이트를 통한 실시간 DB 마이그레이션 지원과 오라클 자율운영 AI 레이크하우스와 구글 빅쿼리 통합 강화 방안도 함께 공개했다. 서비스 제공 리전 역시 전 세계 15곳으로 대폭 확대하고 향후 12개월 내 2개 리전을 추가하는 등 글로벌 수요에 적극 대응할 계획이다. 네이선 토머스 오라클 클라우드 인프라스트럭처 수석부사장은 "AI가 데이터베이스 계층에서 엔터프라이즈 데이터에 직접 적용돼 정확도를 높이고 통제력을 강화할 수 있게 됐다"며 "고객이 신뢰하는 비즈니스 데이터에 기반한 에이전틱 AI를 더 쉽게 사용하도록 도울 것"이라고 말했다. 이번 협력은 클라우드 시장의 경쟁 구도가 개별 서비스의 성능 대결을 넘어 이종 클라우드 간의 장벽을 허물고 고객에게 통합된 가치를 제공하는 생태계 대결로 진화하고 있음을 명확히 보여준다.2026-04-27 11:01:56
-
기업가치 1280조 '괴물' 된 오픈AI… 개인 투자자 품고 IPO '카운트다운' [경제일보] 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난달 진행한 투자 라운드를 통해 사상 최대 규모인 1220억 달러(약 180조원)의 자금을 수혈하는 데 성공했다. 이번 조달로 오픈AI의 기업가치는 무려 8520억 달러(약 1280조원)로 치솟으며 전 세계 테크 기업 중 전례 없는 위상을 확보했다. 특히 주목할 점은 기관 투자가 중심이었던 기존 방식에서 벗어나 사상 최초로 은행 채널을 통한 개인 투자자의 참여를 허용하고 아크인베스트의 ETF 편입을 확정했다는 것이다. 이는 올해 하반기 기업공개(IPO)를 앞두고 시장의 유동성을 최대한 흡수하려는 ‘상장 전 마지막 정지작업’으로 풀이된다. 오픈AI가 이토록 방대한 자금을 끌어모으는 배경에는 ‘AI 인프라 경쟁’이 있다. 오픈AI는 경쟁사 대비 4배 빠른 매출 성장 속도를 기록 중이며 챗GPT의 주간 활성 사용자(WAU)는 9억명, 유료 구독자는 5000만명을 돌파했다. 그러나 이 압도적인 지표 뒤에는 조 단위의 연산 비용이 숨어 있다. 오픈AI는 최근 비용 절감을 위해 영상 생성 AI ‘소라(Sora)’ 등 일부 프로젝트 개발을 철회하는 등 ‘선택과 집중’ 전략을 구사하고 있다. 이번 1220억 달러 유치는 이러한 체질 개선 과정에서 기업의 재무적 안정성을 높이고 하반기 IPO를 성공시키기 위한 강력한 실적 개선의 발판이다. 특히 기업 고객 매출 비중이 40%를 넘어선 것은 오픈AI가 ‘소비자용 챗봇 기업’에서 ‘엔터프라이즈 AI 플랫폼 기업’으로 성공적으로 전환했음을 방증한다. 오픈AI는 챗GPT, 코덱스, 웹브라우저 등을 하나로 통합한 ‘AI 슈퍼 앱’ 구축을 공식화했다. 이는 단순히 제품을 간소화하는 차원이 아니라 AI 모델의 성능 발전이 곧바로 사용자의 도입과 수익으로 이어지는 ‘배포 전략의 최적화’다. 실제로 시범 운영 중인 광고 모델은 출시 6주 만에 연환산 매출액(ARR) 1억 달러를 돌파하며 시장의 우려를 잠재웠다. 코딩 도구인 ‘코덱스’의 주간 사용자 수가 3개월 만에 5배 급증한 점 역시 오픈AI가 B2B 시장에서 확고한 지배력을 갖췄음을 보여준다. 오픈AI가 IPO를 앞두고 이러한 매출 지표를 강조하는 것은 상장 시장에서 ‘수익을 내는 AI 기업’이라는 프레임을 확고히 하려는 의도다. 천문학적인 투자금에도 불구하고 오픈AI는 여전히 영업손실을 기록 중이다. 하반기 IPO의 성패는 투자자들에게 ‘얼마나 많은 자본을 조달했는가’보다 ‘조달한 자본을 효율적으로 매출로 전환하고 있는가’를 증명하는 데 달려 있다. 시장 전문가들은 오픈AI의 상장이 뉴욕 증시에 역대급 규모의 유동성을 몰고 올 것으로 예상한다. 아크인베스트 등 주요 ETF에 편입된다는 소식은 개인 투자자들에게는 ‘꿈의 주식’을 매수할 기회가 열렸음을 의미한다. 그러나 한편에서는 “거품론”도 여전하다. AI 인프라 구축 비용이 매출 성장 속도를 추월할 경우 상장 이후 주가 변동성은 걷잡을 수 없이 커질 수 있다.2026-04-01 07:54:33
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 지표는 웃는데 장바구니는 운다… 체감물가부터 잡아야 민생이 산다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/10/20260710144946466142_518_323.jpg)