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![[현장] IBM, AI 경쟁 무게중심 모델서 운영으로…전사 확산 해법 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901154131687965.jpg)
IBM, AI 경쟁 무게중심 '모델'서 '운영'으로…전사 확산 해법 제시 [경제일보] IBM이 기업의 인공지능(AI) 활용이 개별 업무 자동화를 넘어 전사적 운영 체계로 확장돼야 한다고 강조했다. AI 모델 자체의 성능보다 기존 업무·시스템과 AI를 연결하고 데이터와 권한을 통제하면서 실제 비즈니스 성과로 이어지게 하는 'AI 운영' 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다. 1일 IBM은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 'IBM AI 서밋'을 열고 IBM의 전략과 미래 비전을 발표했다. 이날 이수정 한국IBM 대표이사 사장은 기조연설에서 "작년 이 자리에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 이야기했다"며 "그런데 오늘 우리가 던질 질문은 달라져, AI가 무엇을 할 수 있냐를 넘어 AI를 어떻게 기업의 실제 운영 제도로 하고 전사적으로 확장할 것인가가 오늘의 질문이다"고 말했다. IBM 조사에 따르면 국내 기업의 94%가 오는 2030년까지 AI를 전사적으로 적용할 계획을 갖고 있다. 다만 IBM은 AI를 일부 업무에 적용하는 것과 전사적 규모로 확장하는 것은 다른 문제라고 진단했다. 기존 ERP, CRM, 생산 시스템 등 기업의 업무 시스템과 AI를 어떻게 연결하고, AI 에이전트가 접근할 데이터와 권한을 어떻게 관리할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있는 것이다. 특히 IBM은 AI의 가치가 단순한 업무 자동화에 그치지 않는다고 강조했다. AI를 기업의 업무 프로세스와 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식에 접목해 기업이 일하는 방식 자체를 재설계해야 한다는 것이다. IBM 역시 AI와 하이브리드 클라우드를 전사적으로 활용해 45억 달러(약 6조2000억원) 규모의 생산성 향상 효과를 창출했다고 소개했다. IBM이 제시한 전사적 AI 운영 전략은 크게 AI 퍼스트 엔터프라이즈, 하이브리드 클라우드 기반 플랫폼, 양자 컴퓨팅 등 세 축으로 구성된다. AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 놓고, 데이터와 시스템을 안전하게 연결할 수 있는 기반을 구축한 뒤 미래 컴퓨팅 환경까지 준비한다는 구상이다. 이 사장은 "AI가 실제 업무와 시스템에 연결되면서 비즈니스 운영 방식 자체를 재정의하는 플랫폼으로 발전하고 있다"며 "AI가 오늘 기업 운영 방식을 재정의하고 있다면 양자 컴퓨팅은 미래의 문제 해결 가능성을 더 열어 줄 것"이라고 설명했다. 이어 발표에 나선 닐 순다레산 IBM 오토메이션&AI 총괄 사장은 AI 확산에 따라 소프트웨어 개발과 운영 방식 자체가 바뀌고 있다고 설명했다. 특히 AI가 코드를 생성하는 것 자체보다 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포와 운영까지 전체 생명주기를 연결하고 자동화하는 것이 중요하다고 강조했다. AI 에이전트가 기업 업무에 본격적으로 투입되면 관리해야 할 대상도 급격히 늘어날 전망이다. IBM은 향후 수억 개의 애플리케이션과 AI 에이전트가 등장할 가능성을 언급하며, 개별 AI를 만드는 것뿐 아니라 이들을 반복 가능하고 통제 가능한 방식으로 운영할 수 있는 체계가 필요하다고 강조했다. 순다레산 사장은 "AI는 더 이상 생산성을 높이는 보조 도구가 아니라 기업 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 새로운 운영 모델이 되고 있다"며 "앞으로 성공적인 기업은 AI를 얼마나 도입했는지가 아니라 AI를 얼마나 신뢰할 수 있고 확장 가능한 방식으로 운영하느냐에 의해 경쟁력이 결정될 것"이라고 진단했다. 이수정 사장은 "AI 시대를 선도하는 기업은 더 뛰어난 모델을 가진 기업이 아닌, AI를 데이터와 시스템 그리고 실적을 운영에 연결하고 확장할 수 있는 기업이 될 것"이라며 "대한민국의 기업들은 언제나 기술 혁신의 최전선에 서 있었고, 이제 다음 과제는 AI를 실험 단계에서 벗어나 신뢰할 수 있고 전 산업용으로 확장 가능한 운영 역량으로 전환하는 것"이라고 말했다.2026-09-01 15:46:37
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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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신진서, 최강 AI 카타고에 2승1패…'AI 시대 인간 바둑' 가능성 보였다 [경제일보] 바둑 세계랭킹 1위 신진서 9단이 현존 최고 수준의 인공지능(AI) 바둑 프로그램 카타고와의 3번기에서 1패 뒤 2연승을 거두며 역전승했다. 인간이 AI보다 강해졌다는 의미는 아니지만, 압도적인 계산력을 가진 AI를 상대로 인간이 승리 전략을 설계하고 실행할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 ‘쎈수학·한경 기신전’ 최종 3국에서 카타고를 상대로 221수 만에 흑 11집 반승을 거뒀다. 지난 17일 1국에서 패한 신진서는 19일 2국에서 290수 만에 4집 반승을 거뒀다. 최종국까지 잡으면서 종합 전적 2승1패로 대회를 마쳤다. 이번 대국은 신진서가 흑돌 2개를 먼저 놓는 2점 접바둑으로 진행됐다. 흑이 약 18집 앞선 상태에서 출발하는 조건이다. 그럼에도 신진서가 사전 연습에서 거둔 승률은 약 10%에 그친 것으로 알려졌다. 인간 최고 기사에게 두 점을 양보하고도 카타고가 우세하다고 평가받을 만큼 인간과 AI의 기력 차이가 벌어졌다는 의미다. 승부를 가른 것은 계산력이 아니라 전략이었다. 신진서는 최종국에서 돌이 복잡하게 얽히는 전투를 피하고 귀와 변의 실리를 먼저 확보했다. 전투가 많아지면 수읽기와 경우의 수 계산에서 AI가 절대적으로 유리하다고 보고, 초반에 확보한 우세를 집으로 전환하는 데 집중했다. 1국에서 카타고의 변칙적인 첫 수에 흔들렸던 신진서는 2국부터 접근법을 바꿨다. AI가 추천하는 수를 따라 두는 대신 자신에게 익숙한 흐름으로 판을 설계하고 불필요한 충돌을 줄였다. 최종국에서는 초반 우세를 한 차례도 내주지 않고 11집 반 차이로 승부를 끝냈다. 신진서는 “AI 수법을 따라 하다 전투가 많이 일어나 쉽게 진 기억이 많았다”며 “AI를 모방하는 것보다 제 스타일대로 판을 짜는 것이 중요하다는 것을 느꼈다”고 말했다. 이어 “인간이 AI를 상대로 버틸 수 있다는 것을 보여줬다는 점에서 의미가 있다”고 평가했다. 카타고는 미국 컴퓨터과학자 데이비드 우가 개발한 오픈소스 바둑 AI다. 프로기사들이 포석 연구와 복기, 형세 판단에 활용하면서 현대 바둑의 사실상 ‘교과서’ 역할을 하고 있다. 신진서 역시 AI 연구를 통해 성장한 대표적인 세대로, 이번 대결은 AI로 훈련한 인간이 AI의 약점을 어떻게 공략하는지를 보여준 경기이기도 하다. 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대결은 인간과 AI의 경쟁 구도를 상징했다. 이후 AI는 인간의 경쟁자를 넘어 훈련 도구로 자리 잡았고, 프로기사들의 포석과 수읽기 방식까지 바꿨다. 10년 뒤 열린 이번 대국은 인간이 AI를 이길 수 있느냐보다 AI 시대에 인간의 판단과 창의성이 어떤 역할을 할 수 있는지를 묻는 무대에 가까웠다. 다만 이세돌과 알파고의 호선 대국과 이번 결과를 직접 비교해서는 안 된다. 신진서에게 두 점의 이점이 주어진 만큼 인간의 기력이 AI를 다시 넘어섰다고 보기는 어렵다. 의미는 AI의 수를 그대로 모방하지 않고 조건에 맞는 전략을 선택한 인간의 적응력에 있다. 한편 신진서는 대국료 1억5000만원과 2승에 따른 승리 수당 1억원을 받는다. 부상으로 제네시스 G90도 확보했다.2026-07-21 16:27:24
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한컴이 키우는 AI 화이트해커...코드게이트, 인간·AI 해킹 대결 펼친다 [경제일보] 이세돌과 알파고의 세기의 대국 이후 10년, 인간과 AI의 경쟁 무대가 바둑판을 넘어 사이버보안 최전선으로 옮겨왔다. AI가 공격과 방어 모두에 활용되는 시대가 열리면서 보안 역량이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 한컴그룹과 코드게이트보안포럼이 국제 해킹방어대회 '코드게이트 2026'을 통해 인간 화이트해커와 AI 해커의 첫 맞대결을 선보인다. 21일 코드게이트보안포럼은 국제 해킹방어대회이자 글로벌 컨퍼런스인 '코드게이트 2026'을 오는 23일부터 24일까지 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최한다고 밝혔다. 올해로 18회째를 맞는 이번 코드게이트는 'AI 세계 3대 강국으로 가는 길: 시큐리티'라는 주제로 진행된다. 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 사이버 공격 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI를 활용해 악성코드를 제작하거나 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 사례가 늘어나면서 기존의 보안 체계만으로는 대응하기 어렵다는 지적이 나오고 있다. 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 지난해부터 AI를 활용한 사이버보안 기술 경쟁인 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'를 개최하는 것도 이 같은 변화와 무관하지 않다. 특히 올해 코드게이트의 최대 관심사는 인간과 AI의 맞대결이다. 코드게이트보안포럼은 KAIST와 공동 개발한 'AI 해커'를 해킹방어대회 본선에 실제 선수로 참가시킨다. 국내에서 AI가 화이트해커와 같은 문제를 놓고 실력을 겨루는 것은 이번이 처음이다. AI 해커는 문제를 분석하고 보안 취약점을 탐색하는 과정을 수행하며 인간 참가자들과 동일한 조건에서 경쟁하게 된다. AI가 스스로 취약점을 발견하는 수준이 어디까지 발전했는지, 또 인간 화이트해커와 비교해 어떤 강점과 한계를 보일지 확인할 수 있을 것으로 전망된다. 올해 대회 본선에는 최근 3년 사이 가장 많은 규모인 88개국 3333명이 참여했다. 본선은 24시간 동안 진행되는 일반부와 12시간 동안 진행되는 주니어부로 나뉘어 개최되며, 참가자들은 문제를 해결해 '깃발(플래그)'을 획득하는 문제풀이형 방식으로 경쟁한다. 총상금은 7100만원 규모로 일반부 우승팀에게는 5000만원과 함께 이듬해 본선 자동 진출권이 주어진다. AI가 보안 영역에서 수행할 수 있는 역할도 빠르게 확대되고 있다. AI는 방대한 코드와 시스템을 분석해 사람이 발견하기 어려운 취약점을 찾아내고, 공격 가능성을 예측하거나 자동으로 보안 패치를 제안하는 수준까지 발전하고 있다. 향후에는 AI가 보안 운영 과정 전반에 활용되면서 인간 전문가와 협력하는 형태가 일반화될 것으로 전망된다. 오는 24일 열리는 글로벌 컨퍼런스에서는 AI 보안 기술의 현재와 미래를 조망하는 논의도 이어진다. 기조강연은 DARPA가 개최한 AIxCC 최종 라운드에서 우승한 '팀 애틀랜타'를 이끈 김태수 마이크로소프트(MS) 보안 연구 부사장이 맡는다. 김 부사장은 거대언어모델(LLM)과 프로그램 분석 기법을 결합해 대규모 오픈소스 소프트웨어의 취약점을 자동으로 탐지하고 패치한 기술을 소개할 예정이다. 이와 함께 글로벌 블록체인 분석 기업 체이널리시스 공동 창업자인 마이클 그로내거 그라이AI 대표와 루이스 로우 화웨이 사이버보안 및 개인정보보호 부문 글로벌 커뮤니케이션 총괄 등이 발표자로 나선다. 김용대 KAIST 교수가 좌장을 맡는 오픈토크 세션에서는 'AI 시대의 사이버보안'을 주제로 국내외 전문가들이 다양한 의견을 나눌 예정이다. 실전 중심의 보안 교육 프로그램도 마련된다. 미국 데프콘과 블랙햇에서 진행되는 최상위 수준의 보안 트레이닝 프로그램이 21일부터 오는 23일까지 운영되며, 코드게이트보안포럼과 기술보증기금이 공동 주최하고 한컴그룹이 후원하는 'AI 스타트업 해커톤'도 올해 처음 개최된다. 총상금 2500만원 규모로 AI 기술 기반 서비스의 사업화 가능성과 보안성을 함께 평가할 계획이다. 관람객이 직접 참여할 수 있는 해킹 체험 프로그램도 운영된다. 선린인터넷고와 디지털미디어고 학생들이 공동 기획자로 참여해 체험 프로그램을 직접 기획하고 운영한다. 코드게이트는 올해를 기점으로 AI 시대 보안 인재 육성에도 속도를 낼 방침이다. 미래 인재를 선발해 체계적인 교육 기회를 제공하고 현직 화이트해커가 멘토로 참여하는 실전 중심 커리큘럼을 운영한다. 특히 한컴그룹은 차세대 AI 화이트해커 육성을 위한 글로벌 펠로우십 도입을 지원하며, 선발된 인재에게 장학금과 실무 교육, 해외 보안 커뮤니티와의 네트워킹 기회를 제공할 예정이다. AI가 공격과 방어 모두의 핵심 기술로 자리 잡으면서 국가 간 경쟁 역시 AI 기술력뿐 아니라 이를 안전하게 활용할 수 있는 보안 역량으로 확대되고 있다. 인간과 AI가 함께 보안을 지키는 시대가 본격화되는 가운데, 코드게이트는 AI 보안의 현재를 확인하고 미래 인재를 육성하는 무대로 역할을 넓혀가고 있다. 조현숙 코드게이트보안포럼 이사장은 "취약점을 찾고 방어벽을 세우는 경계에 AI가 가세하면서 보안의 패러다임이 완전히 뒤바뀌고 있다"며 "고도화된 공격형 AI를 막아낼 국가적 방어체계 없이는 AI 강국으로의 도약도 불가능한 만큼, 이번 대회가 AI 보안의 현주소를 진단하고 대한민국이 나아갈 명확한 이정표를 제시하는 자리가 될 것"이라고 말했다.2026-07-21 11:06:41
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550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라" [경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.2026-07-16 17:44:09
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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![[기자수첩] 3대 메가프로젝트, 800조보다 중요한 것은 반도체와 AI 연결](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630160303796707.jpg)
3대 메가프로젝트, 800조보다 중요한 것은 반도체와 AI 연결 [경제일보] 800조원, 550조원, 1000조원. 이재명 대통령이 공개한 '3대 메가프로젝트'는 숫자만으로도 압도적이었다. 삼성전자와 SK그룹의 대규모 투자 계획까지 더해지면서 발표 직후 관심은 자연스럽게 투자 규모와 지역별 배치에 쏠렸다. 정치권에서는 호남 투자 비중을 둘러싼 공방도 이어졌다. 그러나 이번 발표를 조금만 다른 시각에서 들여다보면 숫자보다 먼저 읽혀야 할 메시지가 있다. 정부가 발표한 것은 '3대 메가프로젝트'였지만 산업계가 받아들여야 할 키워드는 따로 있다. 바로 'AI 공급망'이다. 이번 프로젝트는 반도체 팹 확충, AI데이터센터(AIDC) 구축, 피지컬AI 육성이라는 세 개의 사업으로 구성됐다. 그러나 이를 각각의 투자 계획으로만 바라보면 이번 발표의 의미를 절반밖에 읽지 못한다. 이번 프로젝트의 핵심은 개별 산업을 육성하는 데 있는 것이 아니라 반도체 생산부터 AI 서비스 구현, 제조업 적용까지 하나의 생태계로 연결하는 데 있다. 정부가 제시한 '3대 메가프로젝트'는 세 개의 사업이 아니라 대한민국 AI 경쟁력을 떠받칠 산업 구조를 새롭게 설계하는 청사진에 가깝다. 반도체는 AI의 연산 능력을 결정하는 핵심 부품이다. 이렇게 생산된 반도체는 AI데이터센터에서 막대한 데이터를 처리하는 데 활용되고 데이터센터에서 학습한 AI는 다시 로봇과 스마트팩토리, 자율 제조 등 피지컬AI 산업으로 확장된다. 다시 말해 반도체와 데이터센터, 피지컬AI는 각각의 산업이 아니라 하나의 가치사슬 안에서 유기적으로 맞물리는 구조다. 어느 한 축이 흔들리면 나머지 산업도 경쟁력을 유지하기 어려운 이유다. 이 점은 글로벌 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 미국이 생성형 AI 플랫폼과 거대언어모델(LLM) 경쟁을 주도하고 있다면 한국은 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 기반으로 AI 공급망을 구축하는 전략을 선택한 셈이다. 반도체 생산 역량과 제조업 기반을 AI 시대의 경쟁력으로 연결하려는 시도라는 점에서 이번 프로젝트의 의미는 단순한 투자 계획 그 이상의 의미를 갖는다. 그동안 국내에서는 대규모 산업 프로젝트가 발표될 때마다 투자 금액에만 관심이 쏠리는 경향이 있었다. 하지만 이번 발표의 의미는 투자 규모에만 있지 않다. 반도체와 AI데이터센터, 피지컬AI를 하나의 산업 전략으로 묶어냈다는 데 더 큰 의미가 있다. 물론 AI 공급망은 반도체 공장과 데이터센터를 짓는 것만으로 완성되지 않는다. 첨단 반도체 생산에는 대규모 전력과 초순수 등 안정적인 용수 공급이 필수고 AI데이터센터 역시 막대한 전력을 안정적으로 공급할 송전망과 전력 인프라가 갖춰져야 비로소 제 기능을 할 수 있다. 여기에 AI와 반도체 전문 인력 양성, 지역 정주 여건 개선, 인허가 절차의 신속한 추진까지 유기적으로 맞물려야 비로소 정부가 그리는 청사진도 현실이 된다. 결국 이번 프로젝트는 개별 기업의 투자만으로 완성될 수 있는 사업이 아니다. 정부 정책, 지방자치단체의 인프라 조성, 기업의 투자 및 인재 확보가 동시에 맞물릴 때 완성형 AI 산업 생태계가 작동할 수 있다. 결국 이번 3대 메가프로젝트의 성패를 가를 것은 투자 규모가 아니다. AI 공급망을 적기에 구축하고 산업 전반을 유기적으로 연결하는 역량이 성패를 좌우한다. 이번 발표가 대한민국 AI 산업의 새로운 출발점으로 기록될지, 또 하나의 대형 투자 계획에 머물지는 결국 추진 속도와 완성도에 달려 있다.2026-06-30 16:22:01
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삼성·SK·LG 'AI 멤버' 시대 개막…"AI, 도구 넘어 구성원으로" [경제일보] 국내 주요 그룹들이 인공지능(AI)을 단순한 신사업이나 기술 개발 영역을 넘어 조직 운영 전반에 적용하는 'AI 전환(AI Transformation)'에 속도를 내고 있다. AI 기술 자체보다 이를 조직 전반에 확산하고 사업 성과로 연결하는 실행력이 미래 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단에서다. 11일 재계에 따르면 삼성·SK·LG는 최근 잇달아 AX를 핵심 경영 과제로 제시하며 조직 혁신에 나서고 있다. 과거 AI 경쟁이 자체 모델 개발과 기술 확보에 집중됐다면 최근에는 AI를 조직 운영과 업무 전반에 확산하는 방안이 핵심 과제로 부상하고 있다. 가장 적극적인 움직임을 보이는 곳은 삼성이다. 삼성은 이달부터 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 전 관계사에 공식 도입하고 사장단과 임원을 대상으로 한 AI 집중 교육에 나섰다. 삼성은 이를 시작으로 전 직원을 대상으로 한 AI 교육도 확대할 계획이다. 특히 일반 직원보다 사장단과 임원 교육을 먼저 실시한다는 점이 눈길을 끈다. AI를 단순한 업무 효율화 도구가 아닌 조직 운영과 의사결정 방식 자체를 바꾸는 수단으로 보고 있다는 의미로 해석된다. SK도 AI를 그룹 차원의 핵심 과제로 다루고 있다. SK그룹은 11일부터 13일까지 경기도 이천 SKMS연구소에서 '2026 뉴 이천포럼'을 개최한다. 올해 처음 열리는 뉴 이천포럼은 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 행사로 최태원 회장을 비롯한 주요 경영진과 구성원들이 AX 방안을 집중 논의하는 자리다. SK는 AI 변화 속도가 지나치게 빨라 기존 논의 체계로는 대응하기 어렵다고 판단하고 경영진과 구성원이 함께 실행 방안을 논의하는 구조를 마련했다. 단순히 AI 기술 동향을 공유하는 수준을 넘어 사업과 조직 운영 전반의 AX 실행 방안을 모색하겠다는 취지다. LG 역시 AX를 미래 경쟁력 확보의 핵심 수단으로 보고 있다. 구광모 LG그룹 회장은 지난 3월 사장단 회의에서 "AX에서 가장 중요한 것은 속도"라며 "완벽한 계획보다 빠른 실행이 필요하다"고 강조했다. 이어 "AX는 특정 조직만의 과제가 아닌 최고경영자(CEO)와 사업책임자가 직접 방향을 잡고 이끌어야 할 과제"라고 밝히며 경영진의 역할을 주문했다. 실제 당시 회의에서는 LG의 자체 AI 모델인 엑사원을 활용해 회의 내용을 실시간 분석하고 요약하는 등 AX를 직접 구현하기도 했다. 재계에서는 이 같은 움직임을 AI 경쟁 패러다임 변화의 신호로 보고 있다. AI 경쟁의 초점이 모델 개발과 기술 확보에서 AI 활용을 통한 조직 혁신과 실행력 확보로 이동하고 있다는 것이다. 삼성의 AI 교육, SK의 AX 토론, LG의 실행 중심 전략은 방식은 다르지만 공통된 방향을 가리킨다. AI를 새로운 기술이 아닌 기업 운영의 기본 언어로 받아들이기 시작했다는 점이다. 재계의 AI 경쟁도 기술 확보를 넘어 조직 혁신과 실행력 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다는 분석이 나온다. 전문가들은 최근 대기업들의 AX 추진 움직임이 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 과정이라고 분석한다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 "과거 AI가 업무를 보조하는 도구 역할에 머물렀다면 이제는 특정 업무를 수행하는 하나의 구성원(멤버) 역할로 진화하고 있다"며 "기업들은 AI를 활용해 업무 혁신과 미래 경쟁력을 확보하려는 것"이라고 설명했다. 이어 "AX의 핵심은 단순한 AI 도입이 아니라 프로세스 혁신"이라며 "AI가 초안 작성이나 분석 등 다양한 역할을 수행할 수는 있지만 방향 설정과 의사결정, 가치 판단, 데이터 통합 등은 여전히 사람의 역할로 남아 있다"고 말했다. 그러면서 "결국 AI와 사람이 어떻게 협업할 것인지가 AX 성패를 가르는 핵심 요소가 될 것"이라며 "현재는 시작 단계인 만큼 기업들도 다양한 시행착오를 거치며 최적의 운영 방식을 찾아가게 될 것"이라고 덧붙였다.2026-06-11 15:54:06
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![[현장] 세일즈포스 AI 경쟁 다음 단계는 에이전틱 엔터프라이즈](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/10/20260610120026136425.jpg)
세일즈포스 "AI 경쟁 다음 단계는 에이전틱 엔터프라이즈" [경제일보] "지금 우리는 또 하나의 중요한 전환점을 맞이하고 있다" 10일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 세일즈포스의 '에이전트포스 월드투어 코리아 2026'에서 박세진 세일즈포스코리아 대표는 생성형 AI 도입 경쟁이 새로운 전환점을 맞고 있다며 이렇게 말했다. 이날 세일즈포스는 'AI의 영감이 현실이 되는 곳'을 주제로 AI 에이전트가 기업 현장에 본격 투입되는 '에이전틱 엔터프라이즈' 비전을 제시했다. 단순 업무 지원 도구를 넘어 사람과 AI 에이전트가 하나의 팀처럼 협업하는 새로운 업무 환경이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 전망이다. 행사에는 약 6000명의 기업 관계자와 IT 담당자가 참석해 AI 에이전트 기반 업무 혁신 전략과 실제 도입 사례를 공유했다. 박 대표는 AI 에이전트가 단순한 업무 효율화 수단을 넘어 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 글로벌 컨설팅 기업들의 전망을 인용하며 금융, 제약, 유통 등 다양한 산업에서 AI 에이전트가 수익성 향상과 생산성 혁신을 이끌 것으로 예상된다고 설명했다. 특히 세일즈포스 역시 이미 AI 에이전트를 적극 활용하고 있다고 소개했다. 현재 300개 이상의 AI 에이전트를 운영 중이며 연간 220만건 이상의 고객 서비스를 AI 에이전트가 처리하고 있다고 설명했다. 영업 분야에서도 AI 에이전트가 연간 1억3000만달러 규모의 파이프라인 창출을 지원하고 있으며 임직원들은 슬랙을 통해 AI 에이전트를 업무에 활용하고 있다고 밝혔다. 박 대표는 "많은 기업들이 다양한 AI 툴을 도입하고 있지만, 데이터와 시스템, 업무 흐름이 분절된 환경에서는 아무리 뛰어난 AI 기술일지라도 실질적인 비즈니스 성과 도출로 연결 짓기는 어렵다"며 "기업용 AI 에이전트가 진정한 경쟁력이 되기 위해서는 고객 데이터와 업무 맥락, 실행 환경이 하나의 신뢰할 수 있는 플랫폼 위에서 유기적으로 연결되어야 한다"고 강조했다. 이어 발표에 나선 김근명 세일즈포스 수석 전략 솔루션 엔지니어는 AI 에이전트가 단순 자동화 도구를 넘어 기업 조직의 새로운 구성원으로 자리 잡고 있다고 설명했다. 기업들이 AI 모델이나 에이전트 구축 자체에 집중하기보다 사람과 AI가 함께 협업하는 업무 체계를 만드는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 세일즈포스가 CRM과 데이터 플랫폼, 협업 솔루션을 기반으로 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 환경을 구축하고 있다고 소개했다. 특히 기업 내에 분산된 데이터와 업무 프로세스를 연결해 AI 에이전트가 실제 업무 맥락을 이해하고 실행할 수 있도록 지원하는 것이 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이라고 설명했다. 김 엔지니어는 "에이전트 기업은 여러분과 함께 에이전트가 여러분의 진정한 디지털 동료가 돼서 조직적 측정 연산 비즈니스 가치를 만들어가는 것"이라며 "엔트로픽 같은 기업도 에이전트포스를 통해 10배 이상의 영업 운영 생산성과 60% 더 빠른 영업 사이클을 기록하며 전 세계적으로 저변을 확대하고 있다"고 말했다. 이날 세일즈포스는 기업 AI 도입 과정에서 데이터 단절 문제가 가장 큰 장애물이라고 지적했다. CRM과 ERP, 협업 플랫폼, 각종 레거시 시스템에 흩어진 데이터를 연결하지 못하면 AI 역시 충분한 성과를 낼 수 없다는 것이다. 세일즈포스는 이를 해결하기 위한 방안으로 '데이터 파운데이션' 전략을 제시했다. 기업 내 다양한 데이터와 시스템을 연결해 AI 에이전트가 업무 맥락을 이해할 수 있도록 하고, 이를 기반으로 실제 업무 자동화와 의사결정 지원을 구현하겠다는 구상이다. 또한 세일즈포스는 자사 플랫폼을 특정 서비스에 국한하지 않고 개방형 구조로 확장하고 있다고 설명했다. 슬랙과 태블로를 비롯해 외부 AI 서비스 및 에이전트와도 연동할 수 있도록 지원해 기업들이 기존 업무 환경 안에서 AI를 활용할 수 있도록 돕는다는 전략이다. 이날 행사에서는 포스코와 무신사 등 국내 대표 기업들의 AI 전환 사례도 공개됐다. 포스코는 고객 접점부터 생산 현황까지 연결하는 프론트오피스 혁신 전략을 소개했다. 노성래 포스코 마케팅전략 실장은 "AI 에이전트가 단순 반복 업무를 대신하는 수준을 넘어 영업 현장의 의사결정과 고객 대응을 지원하는 단계로 발전하고 있다"며 "철강 산업 전반의 가치사슬을 연결하는 AI 기반 업무 혁신을 추진하고 있다"고 말했다. 무신사는 글로벌 패션 플랫폼 도약을 위한 AI 활용 전략을 공유했다. 길기용 무신사 코어 AI & CS 엔지니어링 디렉터는 "AI는 단순한 비용 절감 수단이 아니라 고객 경험과 조직 생산성을 높이는 핵심 도구"라며 "데이터와 AI를 기반으로 글로벌 서비스 경쟁력을 강화해 나가고 있다"고 설명했다. 이번 행사에는 메리앤 파텔 세일즈포스 에이전트포스 세일즈 최고제품책임자(CPO)가 무대에 올라 AI 에이전트 시대의 핵심을 공유하는 시간도 있었다. 그는 "AI의 진정한 가치는 인간을 대체하는 것이 아니라 사람과 AI 에이전트가 함께 일하면서 기업의 성장 가능성을 확장하는 데 있다"고 설명하며, 기업이 생성형 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결해야 한다고 강조했다. 또한 슬랙을 중심으로 한 업무 환경의 중요성을 언급하며 "오픈AI, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등 AI 기업들 역시 슬랙을 업무 시스템으로 활용하고 있다"며 AI 시대 협업 플랫폼의 중요성을 설명했다. 이어 세일즈포스가 제공하는 개방형 AI 플랫폼 전략을 소개하며, 다양한 AI 모델과 서비스를 기업 환경에 연결할 수 있는 기반을 제공하고 있다고 밝혔다. 메리앤 파텔 CPO는 "우리는 지난 27년 동안 구축해온 세일즈, 서비스, 마케팅 플랫폼에 AI 에이전트와 데이터, 워크플로를 결합하고 있다"며 "기업들은 세일즈포스 안팎의 다양한 AI 모델과 서비스를 자유롭게 연결해 활용할 수 있으며 이것이 에이전틱 엔터프라이즈의 기반이 될 것"이라고 말했다.2026-06-10 12:17:01
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![[정보운의 강철부대] AI는 왜 가족이 되려 할까…삼성이 만드는 생활 비서의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/05/20260605164314661567.jpg)
AI는 왜 가족이 되려 할까…삼성이 만드는 '생활 비서'의 미래 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 화려한 생성형 인공지능(AI) 경쟁 뒤에서 또 다른 전쟁이 시작되고 있다. 질문에 답하는 챗봇을 넘어 사용자의 하루를 관리하는 '생활 비서형 AI' 경쟁이다. 7일 업계에 따르면, 삼성전자는 최근 건강·가족·반려동물을 주제로 한 글로벌 AI 캠페인을 공개하며 AI가 일상 속 동반자로 자리 잡는 미래상을 제시했다. AI 경쟁의 무대가 이제 모델 성능에서 생활 전반으로 확장되고 있다는 분석이 나온다. 삼성전자가 공개한 이번 캠페인의 핵심 키워드는 'AI 컴패니언(AI Companion)'이다. AI가 단순한 도구가 아니라 사용자의 생활을 이해하고 필요한 도움을 먼저 제공하는 동반자가 된다는 개념이다. 영상 속 AI는 건강 상태를 분석해 식습관 개선을 제안하고 냉장고 속 식재료를 관리해 맞춤형 레시피를 추천한다. 원치 않는 전화를 걸러내 가족을 보호하고 반려동물의 산책 시간과 활동량까지 챙긴다. 개별 기능만 놓고 보면 새로운 기술은 아니다. 그러나 삼성은 이를 스마트폰과 가전, 웨어러블, 스마트홈 플랫폼으로 연결하며 하나의 생활 경험으로 묶어내고 있다. AI 산업의 경쟁 구도 역시 변화하고 있다. 초기 생성형 AI 시장이 대규모 언어모델(LLM)의 성능 경쟁 중심이었다면 최근에는 AI를 실제 생활과 서비스에 접목하는 방향으로 무게중심이 이동하고 있다. 오픈AI의 챗GPT와 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등이 대표적이다. 하지만 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 일상에 녹여내는 방향으로 전략을 확장하고 있다. 애플은 개인화 AI 기능인 애플 인텔리전스를 앞세워 아이폰 생태계 강화에 나서고 있다. 아마존은 음성비서 알렉사에 생성형 AI를 접목하고 있으며 구글 역시 안드로이드와 스마트홈 플랫폼을 중심으로 AI 경험 확대에 공을 들이고 있다. 삼성 역시 같은 흐름 속에 있다. 다만 강점은 스마트폰뿐 아니라 TV와 냉장고, 세탁기, 에어컨 등 다양한 하드웨어를 보유한 제조 기업이라는 점이다. 실제로 삼성의 AI 전략은 특정 제품이 아니라 생태계 전체를 향하고 있다. 갤럭시 워치가 수집한 건강 데이터는 삼성 헬스로 연결되고 사용자의 생활 패턴 정보는 스마트싱스 플랫폼을 통해 가전과 연동된다. 냉장고와 TV, 스마트폰이 하나의 네트워크 안에서 움직이는 구조다. 업계에서는 AI 시대 경쟁력이 AI 모델 성능보다 사용자 생활 전반에 걸친 접점 확보와 서비스 연계 역량에서 결정될 것으로 보고 있다. 사용자가 하루 동안 가장 많은 시간을 보내는 공간은 결국 집이고 생활 데이터 역시 가전과 스마트폰, 웨어러블을 통해 축적되기 때문이다. 이 때문에 AI 경쟁의 무대도 점차 '생활 플랫폼'으로 이동하고 있다. △사용자의 건강과 식습관 △소비 패턴 △가족 일정 △반려동물 활동 정보까지 연결할 수 있는 기업이 더 강력한 서비스 경쟁력을 확보할 가능성이 높다는 의미다. 물론 과제도 남아 있다. 생활형 AI가 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 기준에 대한 사회적 요구도 커질 수밖에 없다. 건강 정보와 생활 패턴 데이터는 민감도가 높은 만큼 보안과 신뢰 확보가 AI 서비스 확산의 전제가 될 전망이다. 그럼에도 산업계가 생활형 AI에 주목하는 이유는 분명하다. AI가 더 이상 스마트폰 속 앱이나 챗봇에 머무르지 않기 때문이다. 사용자의 생활을 이해하고 먼저 행동하는 AI가 차세대 플랫폼으로 떠오르면서 기업들의 경쟁도 제품 판매에서 생활 경험 설계 경쟁으로 이동하고 있다. AI는 이제 질문에 답하는 존재를 넘어 가족의 건강을 챙기고 반려동물의 산책 시간을 알려주는 생활 비서가 되려 하고 있다. 삼성이 이번 캠페인을 통해 보여준 미래 역시 결국 '더 똑똑한 AI'가 아니라 '더 가까운 AI'에 있다.2026-06-07 08:00:00
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손 피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.2026-05-31 13:01:00
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![[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 팩토리X 공개…국가대표 AI 인프라 기업 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/26/20260526110321658138.png)
NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 공개…"국가대표 AI 인프라 기업 도약" [경제일보] "NHN클라우드는 '팩토리X'라는 새로운 이름으로 다시 도전을 시작하려고 한다" 26일 김동훈 NHN클라우드 대표는 NHN클라우드가 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 진행하는 기자간담회에서 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'와 중장기 AI 사업 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김동훈 NHN클라우드 대표와 강민수 CIO, 김태형 CTO, 안성민 NHN엔터프라이즈 대표 등이 참석해 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전략을 직접 소개했다. NHN클라우드는 이날 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 기반으로 차세대 AI 풀스택 전략을 통해 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표를 공개했다. 단순 클라우드 사업자를 넘어 AI 인프라 구축부터 운영, 서비스 실행까지 전 과정을 제공하는 '국가대표 AI 인프라 기업'으로 도약하겠다는 것이다. NHN클라우드는 이번 신규 브랜드 공개를 시작으로 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성한다는 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 향후 전체 매출에서 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김동훈 대표는 이날 발표에서 AI 산업 경쟁 구도가 변화하고 있다고 강조했다. 그는 "AI 경쟁 핵심은 거대 모델 자체보다 이를 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "'팩토리X'는 NHN클라우드가 지난 수년간 GPU 인프라 시장에서 축적한 운영 경험과 엔지니어링 역량을 집약한 결과물"이라고 강조했다. '팩토리X'는 GPU 인프라와 AI 플랫폼, AI 서비스까지 통합 제공하는 구조로 설계됐다. NHN클라우드는 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 기업들의 AI 프로젝트를 실제 서비스와 업무 환경으로 연결하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 이날 NHN클라우드는 대규모 GPU 인프라 운영 현황도 공개했다. NHN클라우드에 따르면 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 NPU를 함께 운영 중이며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서는 정부 GPU 사업을 기반으로 총 27.4EF(엑사플롭스) 규모 AI 클러스터를 구축했다. 특히 NHN클라우드는 최신 GPU인 B200 7656장을 기반으로 국내 최대 수준인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용 운영하고 있다고 설명했다. 현장에서는 랙당 75kW급 고밀도 GPU 환경을 제어하기 위한 100% 수랭식 냉각 시스템 운영 사례도 함께 소개됐다. NHN클라우드는 이를 통해 기존 공랭식 대비 GPU 장애율을 크게 낮추고 운영 안정성을 확보했다고 강조했다. 강민수 CIO는 "AI 서비스 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보뿐 아니라 냉각과 전력, 네트워크 설계까지 인프라 운영 역량 중요성이 커지고 있다"며 "AI 서버의 수냉을 적용한 비율은 지난해 23%에 그쳤지만 올해에는 57%로 1년 만에 약 2.5배 급등할 것으로 예상"이라고 설명했다. NHN클라우드는 GPU 자원 운영 효율화를 위한 자체 플랫폼 전략도 공개했다. 자체 개발한 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU Live'는 AI 학습과 추론 워크로드를 자동 분리하고 GPU 자원을 동적으로 배분하는 기능을 제공한다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 유휴 자원을 최소화한다는 것이다. AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'도 소개됐다. NHN클라우드는 컨테이너 기반 개발 환경을 통해 모델 학습부터 배포와 운영까지 전 과정을 지원하며 기업들의 AI 개발 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망했다. 김태형 NHN클라우드 CTO는 "GPU를 보유한 것과 GPU를 잘 쓰는 것은 완전히 다른 문제"라며 "NHN클라우드의 인프라와 플랫폼 위에서 고객은 AI 시대가 요구하는 빠르고 폭발적인 시도를 반복할 수 있다"고 설명했다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 이날 기업 업무 환경에 적용 가능한 AI 에이전트 서비스 '프로젝트 X'도 공개했다. 해당 서비스는 올해 하반기 출시 예정으로 비개발자도 자연어 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 구성된 것이 특징이다. 안 대표는 "에이전틱 AI 서비스는 폭발적으로 성장하고 있지만, 역설적이게도 이러한 에이전틱 AI 서비스의 폭발은 기업 간 격차를 폭발적으로 벌리고 있는 양상"이라며 "프로젝트 X가 준비한 표준 환경 위에서 최신 상용 모델과 때로는 오픈 모델을 함께 활용할 수 있어 안전성과 유연성 그리고 기동성까지 동시에 만족시킨다"고 말했다. NHN클라우드는 최근 공공과 민간 AI 인프라 사업을 동시에 확대하고 있다. 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에서 최대 구축 사업자로 선정된 데 이어 올해 초에는 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주했다. NHN클라우드는 현재 엔씨 AI, 티맥스티베로 등과 협력해 AI·클라우드 생태계 구축에도 나서고 있고, 특히 데이터 주권 기반 AI 인프라 구축과 국산 기술 중심 생태계 확대를 한다는 계획이다. 김 대표는 "100개 기업 중에 7개 기업만이 GPU를 제대로 활용하고 있다"며 "인프라를 얼마나 단단하고 효율적으로 운영하냐가 AI 성적을 좌우한다"고 강조했다.2026-05-26 11:17:24
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"AI가 피부를 읽고 로봇이 움직였다"…코엑스 뒤덮은 '생활형 AI' 경쟁 [경제일보] 카메라 앞에 서자 피부 상태 분석 결과가 화면에 실시간으로 나타났다. 몇 걸음 떨어진 공간에서는 로봇 팔이 유리병과 플라스틱, 알루미늄 캔을 자동으로 분류했고 다른 부스에서는 의류 사진 한 장만으로 쇼핑몰 상세페이지 초안이 완성됐다. 20일 서울 삼성동 코엑스에서 개막한 ‘아마존웹서비스(AWS) 서밋 서울 2026’ 현장은 인공지능(AI)이 더 이상 개념이나 시연 수준에 머물지 않고 실제 산업과 소비 현장 안으로 빠르게 들어오고 있음을 보여주는 자리였다. 21일까지 이틀간 열리는 이번 행사는 AWS가 국내 기업 및 파트너사들과 구축한 생성형 AI 적용 사례를 중심으로 구성됐다. 뷰티와 유통, 제조, 금융, 물류, 로봇 등 산업 전반에 걸쳐 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지를 직접 체험할 수 있도록 꾸며졌다. 올해 행사에서 AWS가 가장 강조한 키워드는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’다. 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하고 여러 시스템을 연결해 판단과 실행까지 이어가는 형태의 AI를 의미한다. 업계에서는 생성형 AI 경쟁이 이제 모델 성능 자체보다 실제 산업 현장에서 얼마나 활용 가능한가로 빠르게 이동하고 있다는 평가가 나온다. 현장에서도 이런 변화가 뚜렷하게 드러났다. 가장 많은 관람객이 몰린 곳 가운데 하나는 아모레퍼시픽 부스였다. 관람객이 태블릿 카메라 앞에 서서 얼굴을 촬영하고 피부 상태 관련 문항에 응답하면 AI가 유·수분과 색소, 탄력, 민감도 등을 분석해 피부 유형을 도출하는 방식이다. 분석 결과는 레이더 차트 형태로 시각화됐고 피부 나이와 향후 피부 변화 가능성까지 함께 제시됐다. 이후 개인 상태에 맞는 화장품 추천도 이어졌다. 과거 화장품 매장에서 직원 경험과 상담 중심으로 이뤄졌던 피부 진단이 데이터와 AI 기반 개인 맞춤형 서비스 형태로 바뀌고 있는 셈이다. AWS 측은 이 서비스가 아모레퍼시픽의 피부 연구 데이터와 AWS 생성형 AI 기술을 결합해 개발됐다고 설명했다. AWS의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’과 머신러닝 플랫폼 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’ 등이 활용됐다. 유통과 커머스 분야에서도 AI 자동화 경쟁이 눈에 띄었다. 엔씨소프트(NCSOFT) AI 부스에서는 의류 사진 한 장만으로 쇼핑몰 상세페이지 초안을 자동 생성하는 ‘에이전틱 AI 커머스’ 기술이 공개됐다. 사용자가 AI와 음성 대화를 통해 브랜드 콘셉트와 소비자층 등을 설정하면 AI가 모델 이미지와 제품 소개 영상, 상세 설명 등을 자동으로 제작하는 방식이다. 촬영과 편집, 카피 작성 등에 투입되던 시간을 크게 줄일 수 있다는 설명이다. 업계에서는 생성형 AI가 콘텐츠 제작 보조 수준을 넘어 실제 판매와 운영 효율을 높이는 단계로 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 피지컬 AI 분야에서는 실제 움직이는 로봇들이 관람객들의 시선을 끌었다. 스타트업 컨피그 부스에서는 협업 로봇 팔 두 대가 유리병과 플라스틱, 캔 등을 재질별로 분류하는 시연이 이어졌다. 사람이 가까이 접근하면 로봇이 즉시 멈추거나 경로를 변경하는 동작도 자연스럽게 구현됐다. 산업 안전 분야에서는 위험 구역 접근 시 즉시 경고를 보내는 AI 기반 안전 관리 시스템도 소개됐다. 센서와 웨어러블 기기를 연동해 작업자의 움직임을 실시간으로 감지하는 방식이다. 건설과 물류 현장 등 실제 산업 현장 적용 사례도 함께 공개됐다. 자율주행 로봇도 행사장 내부를 실제로 움직였다. 뉴빌리티 부스에서는 배달 로봇 ‘뉴비 플로우’가 코엑스 내부를 주행하며 굿즈를 배송했다. 로봇 이동 경로와 위치, 주행 상태는 대형 화면을 통해 실시간으로 표시됐다. AWS는 이번 행사에서 단순 생성형 AI뿐 아니라 피지컬 AI와 산업형 AI 확대 흐름도 함께 강조했다. 제조와 리테일, 금융, 공공, 헬스케어 등 산업별 세션도 별도로 운영됐다. 최근 글로벌 IT 업계에서는 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다. 고객 응대와 검색 중심이었던 초기 생성형 AI와 달리 최근에는 제조 공정 최적화와 물류 자동화, 개인 맞춤형 소비 추천, 산업 안전 관리 등 실제 산업 운영 영역까지 확산되는 흐름이다. 특히 AI 기술 경쟁이 단순 소프트웨어를 넘어 로봇과 자율주행, 스마트 기기와 결합하는 방향으로 확대되면서 클라우드와 데이터 인프라 중요성도 함께 커지고 있다. 전시장을 찾은 한 업계 관계자는 “예전 AI 전시가 미래 기술을 보여주는 성격이 강했다면 이제는 실제 현장에서 어떻게 비용을 줄이고 생산성을 높일 수 있는지가 중심이 되고 있다”며 “AI가 산업 전반의 운영 방식 자체를 바꾸기 시작한 단계로 보인다”고 말했다.2026-05-20 11:04:36
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