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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.2026-09-01 11:32:37
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LG유플러스, AI 운영관리 시장 출사표…어라이즈 AI와 'AI 에이전트 감시' 협력 [경제일보] 인공지능(AI)이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 다른 시스템과 연동하는 단계로 발전하면서 잘못된 판단이나 행동을 사전에 탐지하고 통제하는 기술인 'AI 운영관리'의 중요성이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업과 손잡고 관련 기술 확보에 나서면서 국내에서도 AI를 '도입하는 것'에서 '안정적으로 운영하는 것'으로 경쟁 범위를 확대하고 있다. 1일 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업 어라이즈 AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 에이전트의 성능과 품질을 관리하고 안전성을 높이기 위한 기술 협력에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 기업의 AI 활용이 확대되면서 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고 운영 과정에서 발생하는 오류와 위험 요소를 관리할 필요성이 커진 데 따른 것으로 풀이된다. 양사는 한국어·음성 기반 AI 평가 기술 개발, AI가 부정확하거나 부적절한 답변을 생성하지 않도록 하는 안전장치 기술 개발, 국내 B2B 시장 공동 사업 기회 발굴 등을 추진할 계획이다. LG유플러스가 이번 협력을 통해 주목하는 영역은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 환경에서 제대로 작동하는지를 관리하는 기술이다. 생성형 AI가 문서 작성이나 검색 등 보조 업무를 넘어 AI 에이전트 형태로 업무를 직접 수행하기 시작하면서 단순한 답변 오류도 기업의 업무 효율성과 비용, 보안 등에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 정보를 검색하거나 외부 시스템과 연결해 업무를 수행하는 방식으로 활용 범위가 확대되고 있다. 이에 AI가 어떤 답변을 내놓았는지뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지, 잘못된 정보를 기반으로 업무를 수행하지 않았는지 등을 지속적으로 확인할 필요성이 커지고 있다. AI 도입이 확대될수록 기업에게는 관리 부담이 커지고 있는 것으로 나타나고 있다. 하나의 AI 모델을 사용하는 단계에서는 결과물을 사람이 검토하는 방식으로 대응할 수 있지만 여러 AI 에이전트가 업무별로 배치되고 실제 의사결정이나 업무 처리 과정에 참여하게 되면 모든 결과를 사람이 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 오류를 분석하거나 위험한 응답을 사전에 탐지하는 AI 운영관리 기술이 새로운 시장으로 부상하고 있다. AI를 얼마나 정확하게 만드는지를 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 어라이즈 AI는 생성형 AI와 AI 에이전트의 성능을 측정하고 오류를 분석하는 AI 운영관리 기업이다. 통신과 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 서비스 품질 관리 솔루션을 제공하고 있다. 패트릭 켈리 어라이즈 AI 아시아태평양 지역 총괄 책임자는 "LG유플러스와의 협력을 통해 한국 시장에서 AI 운영 혁신 사례를 함께 만들어 갈 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "양사가 보유한 기술과 경험을 바탕으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경 구축을 지원하겠다"고 말했다. LG유플러스는 어라이즈 AI와의 협력을 통해 국내 기업 환경에 맞는 AI 평가 및 관리 기술을 확보한다는 계획이다. 특히 한국어와 음성 기반 AI 평가 기술을 공동으로 개발한다는 점에서 국내 기업용 AI 시장을 겨냥한 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. AI 에이전트가 기업의 고객센터와 영업, 마케팅, 내부 업무 등 다양한 영역으로 확산될 경우 기업마다 AI의 성능과 안정성을 관리할 필요성도 커질 수 있다. AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하는 것뿐 아니라 권한 밖의 업무를 수행하거나 부적절한 결과를 내놓는 상황까지 고려해야 하기 때문이다. 안전장치 기술 역시 AI 에이전트 확산 과정에서 중요한 요소가 될 전망이다. 기업이 AI를 업무 시스템과 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 데이터와 권한의 범위가 넓어질 수 있어 단순한 모델 성능 평가만으로는 충분하지 않은 것으로 나타나고 있으며, AI의 답변이 적절한지 확인하는 동시에 위험한 응답이나 행동을 탐지하고 필요할 경우 이를 제한할 수 있는 관리 체계가 요구된다. 특히 AI 에이전트 시장이 초기 단계인 만큼 기업들이 어떤 수준의 AI 관리 기술을 필요로 하는지 시장의 요구를 빠르게 파악하는 것도 중요하다. AI 모델의 성능이 빠르게 개선되는 상황에서 운영관리 기술 역시 모델 변화에 맞춰 지속적으로 고도화돼야 하기 때문이다. 이에 AI 시대의 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부를 넘어 이를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다. 이상엽 LG유플러스 CTO 전무는 "AI가 기업의 핵심 업무 환경으로 자리 잡으면서 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "어라이즈 AI와의 협력을 통해 AI 운영 관리 역량을 강화하고 고객이 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.2026-09-01 09:51:37
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![[경제일보] 한컴 에이전틱 OS 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826084910412330.jpg)
한컴 '에이전틱 OS' 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다 [경제일보] 한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS’를 기업 현장에 적용하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. 생성형 AI를 문서 작성이나 검색 등에 활용하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 시스템, 여러 AI 에이전트를 연결해 실제 업무를 수행하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. 한컴은 지난 25일 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고 기업 현장 개념검증(PoC)에 착수했다고 밝혔다. 양사는 남양유업의 실제 업무 데이터와 워크플로우를 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 반복·정형 업무의 처리시간 단축과 생산성 개선 효과를 검증한다. 한컴이 에이전틱 OS를 차세대 성장축으로 삼은 배경에는 기업의 AI 활용 방식이 빠르게 바뀌고 있다는 판단이 있다. 기존에는 사람이 업무를 수행하면서 AI가 일부 작업을 보조했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 검색한 뒤 여러 시스템을 거쳐 실제 작업까지 수행하는 방식으로 진화하고 있다. 이 과정에서는 AI 모델의 성능만으로는 한계가 있다. 기업 내부 데이터와 기존 업무시스템, 보안정책, 업무 절차를 AI가 이해하고 실행할 수 있도록 연결하는 운영체계가 필요하다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 여러 AI 에이전트와 기업 데이터·업무 시스템을 통합 관리하고 업무 자동화를 지원한다는 구상이다. ◆ 기존 AX 레퍼런스에 에이전틱 OS 결합 한컴은 그동안 ‘한컴어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등을 통해 공공기관과 기업의 AI 전환 사업을 확대해왔다. 국회와 한국서부발전, 한국수력원자력 등에 AI 솔루션을 공급했으며 BGF그룹을 대상으로도 기업 데이터와 지식자산을 AI와 연결하는 사업을 진행했다. 이번 에이전틱 OS는 기존 사업보다 적용 범위가 넓다. 개별 AI 솔루션이 특정 업무를 지원하는 데 집중했다면 에이전틱 OS는 여러 AI 에이전트가 업무 시스템과 연결돼 업무 과정 자체를 실행하도록 하는 것이 목표다. 남양유업 실증은 이 구조를 실제 기업 환경에서 검증한다는 점에서 향후 산업별 사업 확대를 위한 첫 레퍼런스가 될 전망이다. 해외시장도 준비하고 있다. 한컴은 폴란드 AI 기업 알고마인 등과 현지 공공부문 AI 사업 및 연구개발 협력을 추진하며 에이전틱 OS의 해외 적용 가능성을 타진하고 있다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 및 상용 버전을 선보일 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “정식 출시에 앞서 실제 기업의 업무 환경과 데이터를 바탕으로 적용 가능성을 검증하고 산업별 활용 모델을 구체화하는 과정이 매우 중요하다”며 “제조·유통 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 모델을 정교화하고 국내외 대기업 및 중견기업을 대상으로 신규 사업 기회를 적극 확대하겠다”고 말했다. 이번 한컴의 행보는 에이전틱 OS를 얼마나 많은 기업에 공급하느냐보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 생산성을 높였는지를 숫자로 증명하는 것이다. 남양유업을 시작으로 제조·유통 분야에서 실증과 상용화가 이어진다면 한컴이 개별 AI 솔루션 기업에서 기업용 AI 운영 플랫폼 기업으로 진화하는 계기가 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-27 09:23:11
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KT, '넥스트 IT' 시동…전사 시스템 AI 기반으로 바꾼다 [경제일보] KT가 인공지능(AI)과 클라우드 중심으로 사업 구조를 전환하면서 내부 IT 시스템과 업무 방식까지 AI 시대에 맞게 바꾸는 전사 IT 현대화에 속도를 낸다. 보안과 서비스 안정성을 강화하는 동시에 내부에서 축적한 IT·AI 운영 역량을 기업 고객의 AX 전환 사업으로 연결한다는 전략이다. 24일 KT는 기존에 추진해 온 핵심 IT 시스템 현대화 범위를 플랫폼·인프라·업무 환경 전반으로 확대하는 '넥스트 IT' 전략을 추진한다고 밝혔다. 넥스트 IT는 '넥스트 IT 플랫폼', '넥스트 IT 인프라', '넥스트 IT 웍스'를 3대 축으로 삼아 IT 체계를 단계적으로 전환하는 전략이다. KT가 전사 IT 현대화에 나서는 것은 AI와 클라우드 확산으로 통신사의 IT 환경이 복잡해지고 있는 데 따른 대응으로 풀이된다. 과거 통신사의 IT가 통신망과 고객 서비스를 안정적으로 운영하는 역할에 집중했다면 최근에는 AI, 클라우드, 데이터, 디지털 서비스 등을 뒷받침하는 핵심 인프라로 역할이 확대되고 있다. 특히 노후화된 IT 시스템은 보안과 서비스 안정성을 떨어뜨릴 수 있는 요인으로 꼽힌다. KT는 기술 지원이 종료됐거나 종료가 임박한 하드웨어와 소프트웨어를 선제적으로 점검하고 전환해 정보 보호 위험을 줄이고 시스템 안정성을 높일 계획이다. 넥스트 IT 플랫폼에서는 전사 핵심 업무 시스템의 현대화를 추진한다. ERP(전사적 자원 관리), BSS(비즈니스 지원 시스템), OSS(운영 지원 시스템) 등 주요 시스템을 단계적으로 현대화하고 업무 프로세스도 함께 개선한다. 인증·결제 등 고객 서비스와 데이터 활용 체계에도 AI를 적용해 온라인 채널의 고객 맞춤형 서비스를 강화한다. 인프라 역시 차세대 환경으로 전환한다. KT는 차세대 사내 클라우드인 '넥스트 IPC(사내 프라이빗 클라우드)'를 기반으로 IT 인프라의 안정성과 보안성을 높이고 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 서비스 특성에 따라 IT 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 인프라 구조를 재편한다는 구상이다. 서비스 장애에 대비한 백업과 재해복구(DR) 체계도 강화한다. 주요 시스템에 대한 백업과 복구 체계를 고도화해 장애나 재해가 발생하더라도 핵심 서비스가 중단되는 상황을 최소화한다는 계획이다. AI와 클라우드 기반 서비스가 늘어날수록 IT 인프라의 안정성이 곧 고객 서비스 품질로 연결되는 만큼 내부 시스템의 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞춘 것이다. AI를 활용한 업무 방식 전환도 병행한다. KT는 기존 AI 기반 개발 체계인 AIDD(AI-주도 개발)를 기획·설계부터 개발, 테스트, 운영까지 확대한 'AID-X(AI-주도 모든 것)'를 적용하고 있다. AI를 단순한 개발 보조 도구가 아니라 IT 업무 전 과정에서 활용하는 방식으로 확장하는 것이다. 사내 AI 에이전트 활용도 확대한다. KT는 임직원이 업무에 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 AX 통합 플랫폼을 구축하고, 실제 업무에서 검증된 AI 활용 사례를 전사적으로 공유할 계획이다. 성공 사례뿐 아니라 시행착오까지 공유해 효과가 확인된 AI 활용 방식을 조직의 표준 업무 방식으로 정착시킨다는 방침이다. KT는 넥스트 IT를 통해 안정적인 IT 시스템 운영을 넘어 AI와 자동화를 개발·운영 전반에 적용하고, 이를 고객 서비스와 기업 고객의 AX 전환을 지원하는 사업 역량으로 확대한다는 계획이다. 옥경화 KT IT부문장 CIO 부사장은 "'넥스트 IT'는 KT가 지속 추진해 온 IT 현대화를 AI 시대에 맞게 한 단계 더 발전시키는 전략"이라며 "내부 IT 혁신 과정에서 축적한 기술과 운영 역량을 고객 서비스 혁신과 신규 AX 사업으로 확장해 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략의 실행력을 높이겠다"고 말했다.2026-08-24 10:06:13
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KT, '모두의 AI' 출사표…서비스·모델·인프라 국산 AI 연합 구축 [경제일보] KT가 국내 AI 서비스·모델·인프라 기업을 한데 묶어 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 맞닿은 서비스부터 AI 모델과 국산 반도체까지 연결해 국내 AI 기술의 실제 서비스 적용을 확대한다는 전략이다. 19일 KT는 국내 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 AI 기술을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 국민 서비스에 적용할 수 있는 기업과 인프라 기업까지 참여한 것이 특징이다. KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 기술을 연결하고 안정적인 AI 서비스 기반을 구축한다는 계획이다. AI 서비스 분야에는 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여한다. 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융 등 국민이 일상에서 사용하는 서비스에 AI를 접목해 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. AI 모델·플랫폼 분야에서는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여한다. 각 기업이 보유한 AI 모델과 플랫폼 기술을 활용해 생활 서비스에 적용할 수 있는 AI 기능을 개발하고 확산하는 역할을 맡는다. AI 인프라 분야에는 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 합류한다. AI 서비스가 실제 대규모 이용 환경에서 안정적으로 작동하려면 모델뿐 아니라 연산 인프라와 운영 기술이 필요하다는 판단에 따른 것으로 풀이된다. 이번 컨소시엄은 국내 AI 기업의 기술을 실제 이용자가 사용하는 서비스로 연결하는 것에 중점을 두고 진행된다. 기존 국내 AI 산업이 모델 개발과 기술 경쟁에 집중했다면, 이번 사업을 통해 검색·교육·금융·쇼핑 등 구체적인 서비스에 AI를 적용해 활용성을 검증하겠다는 것이다. 특히 생성형 AI 확산으로 AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 서비스 접점의 중요성도 커지고 있다. 아무리 성능이 높은 AI 모델을 확보하더라도 이용자가 접근할 수 있는 서비스와 충분한 연산 인프라가 뒷받침되지 않으면 실제 시장 확산으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT는 통신과 클라우드 사업을 통해 확보한 인프라와 AI 플랫폼 역량을 컨소시엄의 연결고리로 활용한다. 다양한 기업이 개발한 AI 기술을 하나의 서비스 환경에서 구현하고 대규모 이용자를 대상으로 안정성과 활용성을 검증하는 역할을 맡는 것으로 분석된다. 이번 컨소시엄을 통해 KT는 기존 AI·클라우드 사업과 연결할 수 있을 것으로 전망된다. AI 서비스가 확대될수록 추론 연산과 데이터 처리 수요도 증가하는 만큼 통신망과 클라우드, AI 인프라를 함께 확보한 KT가 서비스 운영 기반을 제공할 수 있다. KT는 이번 사업을 통해 국민의 AI 접근성을 높이는 동시에 국내 AI 기업의 기술 활용 기회를 확대하고 AI 생태계 활성화에 나선다는 방침이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "KT는 국내 대표 AI 기업들과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기여할 계획"이라며 "국내 대표 AI 기업들의 역량과 KT의 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 대한민국 AI 서비스를 준비해 나가겠다"고 말했다.2026-08-19 17:13:15
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 11:05:01
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NC AI, 정부 에이전틱 AI 4개 과제 중 '업무 혁신' 맡는다 [경제일보] NC AI가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발' 사업에서 기업 업무 혁신 분야 주관연구개발기관으로 선정됐다고 7월 31일 밝혔다. 목표를 이해하고 계획과 실행, 검증까지 스스로 수행하는 인공지능(AI)을 기업 업무 시스템에 적용하는 과제다. 이 사업은 4개 분야로 나뉜다. 의료 초음파는 메디컬파크, 기업 업무 혁신은 NC AI, 국민 일상 동행은 심심이, 물리해석 시뮬레이션은 브이이엔지가 각각 주관기관을 맡았다. 대학과 기업을 합쳐 26개 산학연 기관이 참여한다. 과기정통부와 IITP는 7월 30일 서울 AI·소프트웨어 마에스트로센터에서 착수보고회를 열었다. 사업 규모는 설명하는 주체에 따라 기준이 다르다. NC AI는 이 사업이 2026년부터 2029년까지 4년간 총 493억7500만원, 국비 395억원 규모라고 밝혔다. 4개 과제를 합친 전체 금액이다. NC AI 측 관계자에 따르면 회사가 참여하는 과제는 이 가운데 한 개이며 규모는 100억원 정도다. 이 관계자는 컨소시엄에 배정된 금액은 공개하기 어렵다고 말했다. 과기정통부가 제시한 예산은 대상 기간이 다르다. 올해부터 1년 6개월 동안 180억원을 투입해 2027년 말까지 제품과 서비스를 개발한다는 계획으로 과제당 45억원 수준이다. 2029년까지 지원이 이어지려면 2027년 말 단계평가에서 4개 과제 가운데 최우수 1개로 뽑혀야 한다. 정부는 우수 과제 1개에만 1년을 추가 지원하기 때문에 실제 집행액은 평가 결과에 따라 갈린다. NC AI는 가비아, 고려대학교, 연세대학교와 컨소시엄을 꾸려 '목표 지향 장기 맥락 추론 기반의 전사 업무 혁신 에이전틱 AI 기술개발' 과제를 수행한다. 전사적자원관리(ERP)와 메일, 캘린더처럼 흩어진 업무 시스템을 AI가 스스로 이해하고 연결해 처리하는 구조다. 기업의 업무 규정과 사용자별 업무 패턴을 학습시켜 상황에 맞는 의사결정까지 맡긴다는 것이 회사 설명이다. NC AI는 아키텍처 설계와 에이전트 학습·튜닝, 실행 엔진 구축 등 연구개발 전반을 총괄한다. 회사는 AI 운영 과정에서 쌓인 지식이 조직의 업무 규정과 권한 체계를 고치고 바뀐 업무 환경이 다시 AI의 판단에 반영되는 '거버넌스 공진화' 체계를 구현하겠다고 밝혔다. 성과 검증은 가비아의 그룹웨어에서 이뤄진다. 연구개발 단계부터 업무 시나리오를 돌려 성능과 안정성을 확인하고 현장 피드백을 반영한다는 계획이다. NC AI는 가비아를 국내 1위 그룹웨어 플랫폼으로 소개했으나 근거가 되는 점유율 자료는 제시하지 않았다. 검증 결과를 토대로 사업화도 추진할 방침이지만 서비스 출시 시점은 정해지지 않았다. NC AI는 2025년 2월 엔씨소프트에서 분사한 AI 전문기업이다. 자체 대규모언어모델(LLM) '바르코(VARCO)'를 개발했고 이연수 대표가 이끌고 있다. 이 대표는 엔씨소프트에서 14년간 AI 연구를 총괄했다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 과제는 AI가 단순히 답을 제시하는 수준을 넘어 기업의 업무를 함께 수행하는 새로운 패러다임을 제시하는 연구"라며 "디지털 업무 혁신은 물론 향후 피지컬 AI까지 이어지는 차세대 AI 기술 기반을 마련하겠다"고 말했다.2026-07-31 09:59:39
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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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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.2026-07-16 17:42:48
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![[경제일보] SK AX, AI 데이터센터 운영 실행축 부상…GPU를 수익으로 바꾼다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708095359284838.jpg)
SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:36:29
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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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센드버드, 차세대 AI 에이전트 '에이전트 스튜어드' 공개…CX 혁신 나선다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순히 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 진화하면서 기업 고객경험(CX) 시장도 새로운 전환점을 맞고 있다. 여러 시스템과 담당자를 연결해 고객 문제를 직접 해결하는 AI가 차세대 고객 서비스의 핵심 기술로 떠오르고 있다. 9일 센드버드는 서울 롯데호텔 월드에서 열린 '스파크 코리아 2026'에서 차세대 AI 에이전트 솔루션 '에이전트 스튜어드'를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 'AI 퍼스트 컨시어지의 미래'를 주제로 AI 기반 고객경험 혁신과 기업의 AI 운영 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 센드버드는 AI 에이전트가 단순 상담을 넘어 복잡한 고객 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 기존 AI 챗봇이 질문에 답하거나 단순 업무를 처리하는 데 집중했다면, 앞으로는 여러 시스템과 조직을 연결해 고객 요청을 끝까지 해결하는 역할이 중요해진다고 설명했다. 새롭게 공개한 에이전트 스튜어드는 고객 요청을 분석한 뒤 필요한 업무를 각 전문 서브 에이전트에 분배하고, 문제 해결이 완료될 때까지 전체 과정을 하나의 업무로 관리하는 AI 에이전트다. 여러 서브 에이전트가 API와 이메일, 음성 등 다양한 채널을 넘나들며 병렬로 업무를 수행하고, 고객 요청이 최종 해결 단계에 도달할 때까지 진행 상황을 추적·관리하는 것이 특징이다. 센드버드는 이를 통해 기업은 단순 문의 응대를 넘어 여러 부서와 외부 시스템이 연계된 복잡한 고객 업무도 보다 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 특히 환불 승인이나 예외 처리처럼 사람의 판단이 필요한 업무에는 승인 게이트와 감사 로그, 단계적 자율화 구조를 적용해 기업이 AI의 권한을 점진적으로 확대할 수 있도록 설계됐다. AI가 모든 업무를 독립적으로 수행하기보다 사람의 검토와 승인을 거치는 방식으로 안정성과 신뢰성을 확보한 것이다. 또한 여행·항공 산업에서는 항공편 취소와 재예약, 환불, 호텔 일정 변경 등을 하나의 프로세스로 처리할 수 있으며, 유통 분야에서는 온라인 구매 상품의 오프라인 반품과 같은 채널 간 고객 업무를 효율적으로 관리할 수 있다. 이날 행사에서는 에이전트 스튜어드의 실제 운영 환경도 시연됐다. AI가 여러 서브 에이전트와 협업해 고객 요청을 분석하고 의사결정부터 실행, 문제 해결까지 자율적으로 수행하는 과정을 선보였다. 이와 함께 AI 전환 전략과 산업별 활용 사례를 공유하는 세션도 이어졌다. 보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지앤드컴퍼니, 딜로이트컨설팅, GS네오텍, 한샘, 믹스패널 등 기업 관계자들이 참여해 AI 기반 고객경험 혁신과 조직 운영 전략을 소개했다. 최근 생성형 AI 이후 AI 에이전트가 기업 업무 자동화의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 단순 응답 중심의 챗봇에서 벗어나 실제 업무를 수행하고 다양한 시스템을 연결하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되면서 고객경험 시장 역시 새로운 전환기를 맞을 것으로 전망된다. 김동신 센드버드 대표이사는 "AI 컨시어지 시대의 고객 경험은 단순한 응답이 아니라 문제 해결에서 완성되며, 고객은 이제 빠른 답변을 넘어 자신의 문제가 실제로 해결되는 경험을 기대하고 있다"며 "센드버드는 고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속적으로 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-07-09 13:51:25
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![[데일리 뱅킹 브리프] 케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709093600958008.jpg)
케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 外 [경제일보] 케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 케이뱅크가 지난달 말 기준 개인사업자 대출 누적 공급액이 5조1900억원을 기록했다고 9일 밝혔다. 케이뱅크는 지난 2022년 개인사업자 대출 상품을 출시한 이후 누적 공급액 5조원을 넘어섰다. 올해 상반기에만 1조5200억원이 공급됐다. 이는 지난해 연간 공급액의 약 82% 수준이다. 부동산담보대출과 보증서대출 취급이 늘면서 개인사업자 여신 잔액 기준 보증·담보대출 비중은 지난달 말 45%까지 확대됐다. 케이뱅크의 전체 원화대출금 잔액 중 기업대출 비중도 지난해 말 7%에서 지난달 말 17%로 늘었다. 케이뱅크는 오는 14일부터 보증서대출 건당 한도를 기존 1억원에서 최대 2억원으로 상향한다. 3분기 중에는 부동산담보대출 담보 대상을 아파트에서 △연립·다세대주택 △오피스텔 △상가까지 확대하고 대출 용도도 운전자금에서 시설자금까지 넓힐 계획이다. 케이뱅크 관계자는 "보증서대출 한도 상향과 담보대출 지원 범위 확대를 통해 개인사업자의 다양한 자금 수요에 대응하고 중소법인 여신까지 사업 영역을 넓히겠다"고 말했다. 우리은행, 홈플러스 협력사 경영안정 특별지원 우리은행이 홈플러스 회생절차 폐지 결정으로 경영 애로를 겪는 중소기업과 소상공인을 위해 '경영안정 특별지원'을 실시했다고 9일 밝혔다. 이번 지원은 홈플러스 사태로 피해가 확인된 협력업체의 경영 안정을 돕기 위해 마련됐다. 우리은행은 피해 기업에 업체당 최대 5억원 한도의 신규 대출을 지원하고 기존 대출은 원금 상환 없이 만기를 연장한다. 피해 규모와 자금 사정을 고려해 대출금리와 수수료 우대 혜택도 제공한다. 수출기업에는 수출환어음 부도처리 유예기간을 기존 60일에서 최대 90일까지 확대 적용한다. 우리은행 관계자는 "어려움을 겪는 협력 중소기업과 소상공인에게 실질적인 도움이 되고자 특별지원을 마련했다"며 "피해 기업의 경영 정상화를 위해 금융지원을 이어가겠다"고 말했다. 카카오뱅크, UN 'AI for Good'서 금융 AI 사례 발표 카카오뱅크가 UN 국제전기통신연합이 주관하는 'AI for Good Global Summit 2026'에 초청받아 금융 인공지능(AI) 연구 사례를 발표했다고 9일 밝혔다. 행사는 지난 7일부터 10일까지 스위스 제네바에서 열렸으며 지속가능한 AI와 책임 있는 AI 활용 방안이 논의됐다. 카카오뱅크는 'Innovate for Impact' 세션에서 우수 사례로 선정돼 금융 AI 운영 효율성과 지속가능성을 높이는 연구 성과를 소개했다. 발표에서는 여러 개의 대형 AI 모델을 각각 운영하는 대신 하나의 금융 특화 AI 모델로 △정보 검색 △문서 분석 △이상 콘텐츠 탐지 등을 통합 수행하는 방법론을 제시했다. 이를 통해 그래픽 처리 장치(GPU) 메모리 사용량과 전력 소비, 인프라 운영 부담을 줄이면서 금융 문서 이해와 분석 성능을 높였다고 설명했다. 카카오뱅크의 'AI 스미싱 문자 확인' 서비스와 LLM 프롬프트 공격 방어 기술도 행사 공식 결과 리포트에 등재됐다. 카카오뱅크 관계자는 "글로벌 무대에서 금융 AI 연구 성과를 우수 사례로 소개하게 돼 뜻깊다"며 "금융 환경에 최적화된 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-09 09:37:16
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![[사설] 경제정책실장 사퇴, 인적 교체만으로 경제위기 넘을 수 없다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/01/20260901103152139925_518_323.jpg)