검색결과 총 45건
-
-
-
SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다
[경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.
2026-08-18 14:08:11
-
'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
-
통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다
[경제일보] 이동통신 3사의 실적을 읽는 공식이 달라지고 있다. 과거 가입자 수와 5G 보급률, 가입자당평균매출(ARPU)이 핵심 지표였다면 이제는 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 AI 전환(AX) 사업이 새로운 성장 지표로 등장했다. 통신 본업의 성장성이 둔화하는 가운데 AI 연산 인프라를 새로운 먹거리로 키우는 모습이다. 18일 통신업계에 따르면 SK텔레콤의 2분기 AI 데이터센터 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. KT와 KT클라우드의 AX 매출은 3678억원으로 22.3% 늘었고, KT클라우드 매출도 2654억원으로 19.8% 성장했다. LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 28.9% 증가했다. 반면 기존 통신사업의 성장 속도는 상대적으로 더뎠다. 같은 기간 KT 무선서비스 매출은 1.8% 감소했고 LG유플러스 모바일 수익은 0.9% 증가하는 데 그쳤다. AI 사업이 아직 통신 본업을 대체할 수준은 아니지만, 성장률만 보면 통신사가 어디에 다음 승부를 걸고 있는지는 분명해진다. ◆ 데이터 저장소에서 AI 연산 인프라로 AIDC 시장이 커지는 배경에는 생성형 AI 확산이 있다. AI는 모델을 학습할 때뿐 아니라 이용자가 질문하고 답변을 받는 추론 과정에서도 막대한 연산 자원을 필요로 한다. AI 서비스가 일상화될수록 GPU 연산과 전력 수요도 함께 증가할 수밖에 없다. 기존 데이터센터보다 AIDC의 설비 부담이 큰 이유다. 고성능 GPU를 밀집해 운용하려면 더 많은 전력과 고도화된 냉각설비가 필요하다. 대신 통신사 입장에서는 기존 데이터센터 운영 경험에 통신망, 클라우드, 보안, 기업 고객을 결합해 단순 상면 임대 이상의 사업으로 확장할 수 있다. 통신 3사의 투자 방식은 서로 다르다. SK텔레콤은 대규모 용량 선점에 나섰다. 2029년부터 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 확보하고 2035년까지 15GW로 확대한다는 목표다. AIDC 사업개발을 전담할 SK하이퍼도 출범시켜 2030년까지 최대 7500억원을 출자할 계획이다. 다만 대규모 프로젝트마다 고객을 먼저 확보하고 전략적·재무적 투자자와 프로젝트파이낸싱(PF)을 활용해 자본 부담을 낮춘다는 전략이다. KT는 AIDC를 플랫폼으로 확장한다. 향후 5년간 5조원을 투입해 1GW 규모의 AIDC 용량을 확보하고 기존 데이터센터와 지역 거점, 전국 국사를 AI 인프라로 연결한다. 특히 ‘토큰 팩토리’를 통해 AI 연산량을 측정하고 과금하는 구조를 구축해 데이터센터에서 발생하는 연산을 직접 매출로 연결한다는 구상이다. LG유플러스는 파주를 중심으로 자체 투자와 자산경량화를 병행한다. 200MW급 하이퍼스케일 AIDC를 구축하는 가운데 최근 1조3489억원을 추가 투자해 2·3단계 시설 확대에 나섰다. 동시에 임차와 DBO 방식을 활용해 자본 부담을 관리한다. ◆ 결국 승부는 ‘전력’과 ‘고객’ AIDC 경쟁의 핵심은 단순한 규모가 아니다. 부지와 전력, GPU, 냉각설비를 확보하는 동시에 데이터센터를 채울 장기 고객을 확보해야 한다. 특히 AI 데이터센터는 전력 소모가 큰 만큼 전력망 확보가 사업의 병목으로 떠오르고 있다. 통신 3사가 최근 정부에 AIDC 투자세액공제 확대와 전력·인허가 제도 개선 등을 요구한 것도 같은 이유다. 한편 앞으로의 경쟁은 ‘누가 가장 큰 데이터센터를 짓느냐’보다 ‘누가 AI 연산을 안정적인 수익으로 바꾸느냐’에 달렸다. 막대한 투자비를 투입한 AIDC가 실제 고객과 매출, 이익으로 이어질 수 있을지가 통신 3사의 AI 베팅 성패를 가를 전망이다. [아주경제 2026년 08월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-18 09:42:20
-
-
대우건설, 모잠비크 '로부마 LNG 사업' 원청 참여…연내 EPC 본계약 목표
대우건설이 모잠비크 초대형 액화천연가스(LNG) 개발 사업에서 원청사 지위를 확보하며 글로벌 LNG 플랜트 시장 입지를 넓히고 있다. 나이지리아 LNG Train 7에 이어 로부마 LNG 1단계 프로젝트에도 글로벌 EPC 연합체의 일원으로 참여하면서 고부가가치 LNG 액화 분야에서 국내 건설사의 참여 범위를 넓혔다는 평가가 나온다. 대우건설은 모잠비크 ‘로부마 LNG 1단계’ 사업주의 대표사인 엑손모빌 모잠비크로부터 LNG 액화플랜트 건설을 위한 EPC 업체로 선정되고 낙찰의향서(LOI)를 공식 접수했다고 7일 밝혔다. LOI는 최종투자결정(FID) 이후 본격 착공에 앞서 사전 설계와 구매, 시공성 검토를 수행하기 위한 절차다. 엑손모빌 모잠비크는 이를 바탕으로 연말까지 FID를 마무리하고 EPC 본계약 체결과 본공사 착수 절차에 들어갈 계획이다. 대우건설은 이번 사업에서 이탈리아 사이펨, 미국 맥더못, 중국 CPECC와 함께 글로벌 설계·구매·시공 ‘SMDC JV’를 구성했다. 대우건설은 이 연합체에 원청사업자로 참여해 왔다. 이번 프로젝트의 발주처는 모잠비크 로부마 벤처 S.p.A이며 엑손모빌과 이탈리아 ENI, 중국 CNPC가 투자한 MRV를 중심으로 모잠비크 국영석유기업 ENH, 한국가스공사, 아부다비 국영석유기업 XRG가 참여하고 있다. 로부마 LNG 1단계는 모잠비크 북부 해상 Area4 블록의 천연가스를 개발하는 사업이다. 연간 1860만t 규모의 LNG를 생산할 수 있는 액화설비와 전력 공급용 대형 가스복합화력발전소, 부대시설을 함께 짓는다. 가스터빈 대신 전기모터로 설비를 구동하는 전기추진(e-driven) LNG 액화 플랜트 사업으로 추진될 예정이다. 상업 가동과 첫 시운전은 오는 2031년으로 계획돼 있다. LNG 액화플랜트는 해외 플랜트 시장에서도 진입 장벽이 높은 분야로 꼽힌다. 영하 162도 이하 극저온 공정 제어와 고난도 시공 역량이 필요해 미국 벡텔·맥더못, 일본 JGC·치요다, 이탈리아 사이펨 등 소수 글로벌 EPC 업체가 시장을 주도해 왔다. 국내 건설사들은 그동안 주로 하도급 형태로 시공 일부에 참여하는 경우가 많았다. 반면 대우건설은 지난 2020년 나이지리아 LNG Train 7 프로젝트에서 국내 건설사 최초로 원청사 지위를 확보한 바 있다. 이번 로부마 LNG 프로젝트에서도 글로벌 EPC 업체들과 같은 원청 지위로 참여하게 되면서 LNG 액화플랜트 분야에서 기술력과 수행 경험을 다시 인정받았다는 게 회사 측 설명이다. 대우건설의 강점은 LNG 공급망 전반에 걸친 수행 경험이다. 회사는 가스전에서 불순물을 제거하는 중앙가스처리시설(CPF)부터 LNG 액화플랜트, LNG 인수·저장 설비, 가스복합화력발전소까지 여러 단계의 프로젝트 경험을 보유하고 있다. 국내에서는 울산 북항 LNG 터미널 1·2·3단계 건설공사를 마쳤고 현재까지 국내 LNG 저장탱크 25기를 시공했다. 해외에서도 파푸아뉴기니와 사할린, 나이지리아 등에서 LNG 관련 프로젝트를 수행해 왔다. 이번 모잠비크 사업 참여는 이 같은 국내외 실적과 LNG 플랜트 경험을 바탕으로 한 성과로 풀이된다. 글로벌 에너지 시장에서 LNG 수요가 커지는 점도 대우건설에는 기회 요인이다. AI 확산과 데이터센터 투자 확대에 따라 안정적인 전력 공급 수요가 늘면서 LNG는 재생에너지 전환 과정의 가교 에너지로 주목받고 있다. 대우건설은 모잠비크를 비롯해 파푸아뉴기니, 중동, 동남아시아, 북미 등 에너지 인프라 시장에서 추가 수주를 추진한다는 계획이다. 대우건설 관계자는 “올해 말 예정된 발주처의 최종투자결정이 차질 없이 이뤄질 수 있도록 초기 설계와 구매 단계부터 지원하겠다”며 “EPC 본계약으로 전환되면 대규모 해외 수주 실적을 확보하게 되는 만큼 철저한 리스크 관리와 기술력을 바탕으로 중장기 성장 동력을 강화하겠다”고 말했다.
2026-08-07 10:46:42
-
플랫폼에 고객 묶어라…유통업계 '락인(Lock-in)' 경쟁 치열
[경제일보] 유통업계가 상품을 판매하는 것을 넘어 고객을 자사 플랫폼에 오래 머물게 하기 위한 '락인(Lock-in)' 전략을 강화하고 있다. 할인과 결제 혜택은 물론 유료 멤버십, 공연 콘텐츠까지 앞세워 고객의 재방문을 유도하고 이용 빈도를 높이는 경쟁이 한층 치열해지는 모습이다. 3일 업계에 따르면 아성다이소와 호텔신라, 놀유니버스는 결제 서비스와 멤버십, 대형 콘텐츠를 활용해 충성고객 확보에 나서고 있다. 가격 할인에만 의존하기보다 플랫폼 안에서 지속적으로 소비와 경험이 이뤄질 수 있는 생태계를 구축하는 데 초점을 맞추는 전략이다. 아성다이소는 이달 말까지 카카오페이와 함께 온·오프라인 통합 이벤트를 진행한다. 다이소몰에서는 카카오페이머니로 3만원 이상 결제하면 즉시 할인 혜택을 제공하고, 전국 다이소 매장에서는 카카오페이머니 첫 결제 고객에게 결제 금액의 최대 50%를 카카오페이포인트로 적립해준다. 온라인몰과 오프라인 매장에서 각각 혜택을 받을 수 있도록 설계해 고객의 온·오프라인 이용을 동시에 유도하는 것이 특징이다. 다이소몰은 무료배송과 매장픽업, 오늘배송 등 다양한 서비스를 운영하고 있으며, 회사는 앞으로도 다양한 결제 플랫폼과의 협업을 확대해 고객 편의성을 높인다는 계획이다. 아성다이소 관계자는 "이번 이벤트는 다이소몰과 오프라인 매장을 이용하는 고객 모두가 혜택을 받을 수 있도록 기획했다"며 "온라인과 오프라인 각각의 쇼핑 편의성과 재미를 높여 고객들의 이용 경험을 확대하고 재방문에도 긍정적인 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다. 이어 "앞으로도 고객들이 더욱 편리하고 실용적인 쇼핑을 할 수 있도록 다양한 결제 서비스와 협업하고 차별화된 이벤트를 지속 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 호텔업계는 유료 멤버십을 세분화하며 충성고객 확보에 나섰다. 서울신라호텔과 제주신라호텔은 통합 유료 멤버십 '신라에스(Shilla S)'를 리뉴얼하고 고객 이용 패턴에 맞춰 기존 2단계에서 '셀렉트', '시그니처', '프레스티지' 등 3단계로 상품을 개편했다. 신규 등급인 '시그니처'는 숙박과 다이닝을 함께 즐기는 고객을 겨냥했으며, 최상위 등급 '프레스티지'는 객실과 레스토랑 이용 혜택을 대폭 강화했다. 신라리워즈 골드·다이아몬드 등급과 연계해 객실 업그레이드와 포인트 적립, 식음 할인 등 다양한 혜택을 제공하며 고객의 재방문을 유도한다. 리뉴얼을 기념해 8월 한 달간 가입 고객을 대상으로 스위트 객실 숙박권과 뷔페 이용권 등을 제공하는 이벤트도 진행한다. 호텔신라 관계자는 "기존 '신라에스' 운영 과정에서 합리적인 혜택을 선호하는 고객부터 숙박과 미식을 함께 즐기려는 고객, 프리미엄 서비스를 원하는 고객까지 이용 목적과 소비 성향이 다양해지는 것을 확인했다"며 "이에 고객의 라이프스타일과 이용 패턴에 맞춰 기존 2단계 체계를 '셀렉트', '시그니처', '프레스티지' 등 3단계로 세분화하고 숙박과 다이닝을 균형 있게 즐길 수 있는 '시그니처' 상품을 새롭게 선보였다"고 말했다. 이어 "호텔신라는 유료 멤버십을 단순한 할인 상품이 아니라 고객의 호텔 경험 전반을 풍성하게 하는 서비스로 발전시키는 데 중점을 두고 있다"며 "객실과 레스토랑 할인뿐 아니라 우선 예약과 신라리워즈 상위 등급 제공 등 고객 경험 중심의 혜택을 강화했으며 앞으로도 고객 니즈와 이용 패턴을 반영한 차별화된 서비스를 지속 확대해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 놀유니버스는 대규모 음악 축제를 활용해 플랫폼 이용 확대에 나섰다. 오는 10월 개최하는 'NOL FESTIVAL'의 마지막 무료 응모를 시작하고 3차 아티스트 라인업을 공개했다. 고객들은 출석체크와 데일리 퀴즈, 공유하기, OX 퀴즈 등 다양한 미션을 수행하거나 NOL 상품을 구매하면 응모권을 받을 수 있다. 추첨을 통해 약 1만명에게 공연 입장권을 제공하는 방식으로, 플랫폼 이용과 콘텐츠 참여를 자연스럽게 연결했다. 앞서 진행된 슈퍼 얼리버드와 얼리버드 응모에서는 스테이지별 최대 6.4대 1의 경쟁률을 기록했으며, 최다 응모 고객은 약 497장의 응모권을 확보하는 등 높은 참여율을 보였다. 오는 10월 경기 고양시 킨텍스에서 열리는 NOL FESTIVAL은 슈퍼 라이브와 K-팝, EDM 등 3개 스테이지로 구성되며, 국내외 인기 아티스트 공연과 무료 EDM 애프터파티 등을 통해 차별화된 축제 경험을 제공할 예정이다. 놀유니버스 관계자는 "슈퍼 얼리버드와 얼리버드 응모에 대한 높은 관심을 바탕으로 더 많은 고객이 NOL FESTIVAL을 경험할 수 있도록 마지막 무료 응모를 마련했다"며 "차별화된 공연 콘텐츠와 다양한 참여 요소를 통해 고객들이 NOL 플랫폼에서 새로운 경험을 지속적으로 즐길 수 있도록 콘텐츠 경쟁력을 강화해 나갈 계획"이라고 말했다. 업계에서는 고객 확보 경쟁이 단순 가격 할인에서 플랫폼 기반 서비스 경쟁으로 빠르게 옮겨가고 있다고 보고 있다. 결제와 멤버십, 공연·이벤트 등 다양한 접점을 통해 고객의 이용 빈도를 높이고 자사 플랫폼 안에서 지속적으로 소비와 경험이 이어지도록 만드는 것이 새로운 경쟁력으로 자리 잡고 있다는 분석이다.
2026-08-03 15:47:10
-
-
-
-
-
-
"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
-