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![[경제일보] SKT, 통신요금 다음은 AI요금…토큰 게이트웨이의 진짜 계산법](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/12/20261012092647448493.jpg)
SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-13 08:12:30
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우리은행, 생성형 AI로 금융사기 탐지…11월 모니터링 시스템 가동 [경제일보] 우리은행이 다음달 생성형 인공지능(AI)을 활용한 금융사기 모니터링 시스템을 가동한다. 금융사기 수법이 피그부처링과 리커버리 스캠 등으로 고도화되자 전담조직과 전문인력, 이상금융거래탐지시스템(FDS)을 결합해 사전 차단 체계를 강화한다는 방침이다. 우리은행은 12일 서울 중구 우리은행 본점에서 '금융사기예방 기자간담회'를 열고 최근 금융사기 수법과 피해예방 성과, 향후 대응 계획을 공유했다. 이날 발표는 우리은행 금융사기예방부 전재홍 총괄수석이 맡았다. 전 수석은 경찰에서 24년간 근무한 뒤 총경으로 퇴직한 금융사기 수사 전문가다. 보이스피싱 1세대 '김미영 팀장' 조직 총책 등 운영진 검거와 해외 보이스피싱 조직 수사 등을 이끈 이력이 있다. 우리은행은 은행권 처음으로 경찰 출신 금융사기 전문가를 영입하고 금융사기예방 전담부서를 신설했다. 개별 직원의 경험이나 판단에 의존하던 대응을 조직 차원의 상시 예방체계로 바꾸기 위한 조치다. 국내 금융사기 피해는 빠르게 늘고 있다. 경찰청 조사 통계에 따르면 국내 금융사기 피해액은 지난 2022년 7911억원에서 지난해 2조3755억원으로 3년 만에 약 3배 증가했다. 범죄 방식도 바뀌고 있다. 과거에는 한 조직이 전화 중심으로 범행을 저질렀지만 최근에는 기술개발, 유인·실행, 자금이동·세탁 등이 분업화되고 있다. 스마트폰과 사회관계망서비스(SNS), 메신저 등 디지털 기술도 금융사기에 활용되는 중이다. 우리은행은 최근 주의해야 할 수법으로 피그부처링과 리커버리 스캠을 꼽았다. 피그부처링은 SNS나 메신저로 접근해 장기간 신뢰를 쌓은 뒤 투자를 권유하는 사기다. 소액 투자와 수익 경험으로 신뢰를 높인 뒤 투자금을 키우고 최종적으로 출금을 막는 방식이다. 리커버리 스캠은 이미 금융사기 피해를 입은 사람에게 피해금을 되찾아 주겠다고 접근해 추가 금전을 요구하는 2차 사기다. 수사기관이나 환불 전문가를 사칭해 수수료, 세금, 보증금 등을 요구하는 방식으로 이뤄진다. 우리은행은 금융사기 대응체계의 중심에 FDS를 두고 있다. FDS는 계좌이체, 출금, 입금, 카드결제, 해외송금 등 고객 금융거래를 실시간으로 분석해 이상징후를 포착한다. 필요할 경우 고객에게 직접 연락해 본인 여부와 거래 목적을 확인하고 위험도가 높으면 거래를 지연하거나 차단한다. 자금세탁방지(AML) 부서와의 협업도 강화했다. 우리은행은 지난 4월부터 8월까지 FDS에서 자금세탁 등이 의심되는 정보 639건을 AML 부서에 전달했다. 이 가운데 83건은 추가 분석을 거쳐 의심거래보고(STR)로 이어졌다. 같은 기간 AML 분석 과정에서 확인한 타행 의심계좌 664건은 보이스피싱 정보공유 분석 AI 플랫폼(ASAP)을 통해 전 금융권에 공유했다. 타행 의심계좌 정보를 해당 금융회사와 공유해 거래 모니터링과 피해예방조치에 활용하도록 한 것이다. 우리은행은 금융사기 예방체계를 3단계로 고도화한다. 우선 AI 기반 탐지역량과 전문 대응조직, 외부기관 협력·교육체계를 정비하고 이후 탐지·분석 업무 표준화와 전문인력·교육 확대, 정보공유·신고 연계를 강화한다. 차세대 FDS 구축도 추진한다. 기존 금융거래 정보 중심 탐지체계에서 벗어나 △전자금융 FDS △로그인 정보 △상품 이용 정보 △ASAP 위험계좌 정보 등을 폭넓게 연계하는 방식이다. 생성형 AI는 새로운 금융사기 유형과 이상징후를 분석하고 신규 탐지 시나리오와 정책 수립을 지원한다. 우리은행은 다음달 신규 AI 모니터링 시스템을 가동한 뒤 연말까지 안정화할 계획이다. 정진완 우리은행장은 "금융사기 예방은 고객의 자산뿐 아니라 금융에 대한 신뢰를 지키는 일인 만큼 최우선 경영과제로 추진하고 있다"며 "피해가 발생한 뒤 구제하는 데 그치지 않고 위험징후를 한발 앞서 포착해 고객의 자금이 사기범에게 넘어가기 전에 차단하는 예방체계를 더욱 강화하겠다"고 말했다.2026-10-12 12:56:50
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앱 누르던 스마트홈, 이제 말로 제어한다…롯데이노베이트 '주거 AX' 확장 [경제일보] 스마트홈의 조작 방식이 버튼과 메뉴를 찾아 누르는 방식에서 일상적인 말을 건네는 방식으로 바뀌고 있다. 생성형 인공지능(AI)이 음성 명령을 이해하고 집 안 기기를 제어하면서 스마트홈의 경쟁력도 연결된 기기의 숫자에서 얼마나 자연스럽게 AI를 활용할 수 있는지로 옮겨가고 있다. 7일 롯데이노베이트는 롯데건설과 함께 자체 인공지능(AI) 기술을 적용한 음성 기반 홈네트워크 서비스를 선보이며 주거 공간으로 AI 전환(AX) 영역을 확대한다고 밝혔다. 건설 현장과 농업 분야에 이어 실제 생활 공간까지 AI 적용 범위를 넓히면서 산업별 현장의 문제를 AI로 해결하는 엔터프라이즈 AI 사업을 강화하는 전략으로 풀이된다. 이번 서비스는 지난 2024년 업그레이드된 홈네트워크 시스템 '롯데 스마트홈 2.0'에 탑재됐으며 향후 준공되는 롯데캐슬과 르엘 단지부터 순차적으로 적용될 예정이다. 별도의 AI 스피커나 추가 장비 없이 스마트홈 애플리케이션에서 음성으로 집 안 주요 설비를 제어할 수 있는 것이 특징이다. 입주민은 앱에서 '거실 조명 켜줘', '에어컨 25도로 맞춰줘'와 같이 평소 사용하는 말로 명령하면 조명이나 냉난방 등 집 안 설비를 제어할 수 있다. 기존 스마트홈에서는 이용자가 앱에서 기기를 찾고 원하는 기능을 선택해야 했다면 자연어 음성인식을 적용하면서 복잡한 조작 과정을 줄인 것이다. 특히 이번 서비스에는 롯데이노베이트의 생성형 AI 플랫폼 '아이멤버'에 적용된 자체 대규모 언어 모델(LLM)이 활용됐다. 단순 음성인식 기능을 추가하는 데 그치지 않고 사용자의 자연어 명령을 AI가 이해하고 이를 실제 홈네트워크 기기 제어로 연결하는 구조다. 자체 AI 기술을 활용했다는 점은 향후 서비스 확장에도 긍정적으로 작용할 전망이다. 외부 AI 모델을 단순히 연결하는 방식보다 주거 환경과 고객 요구에 맞춰 인식 가능한 명령어와 기능을 확대하기가 수월하기 때문이다. 롯데이노베이트는 향후 음성 명령 범위를 넓히는 등 서비스를 고도화할 계획이다. 스마트홈에서 음성 AI의 활용 범위가 넓어지면 이용 방식 자체도 달라질 것으로 분석된다. 단순히 '불을 켜줘'처럼 하나의 기기를 제어하는 것을 넘어 여러 기기를 동시에 제어하거나 이용자의 상황과 의도를 파악하는 AI 에이전트 형태로 발전할 수 있는 것이다. 롯데이노베이트가 향후 복합적인 음성 명령이나 상황 기반 자동화 기능까지 확대할지는 향후 서비스 고도화의 관전 포인트다. 롯데이노베이트가 주거 공간에 AI를 적용한 것은 이번이 처음인 것은 아니다. 회사는 그동안 건설과 농업 등 실제 산업 현장에 AI를 접목하며 AX 사업의 적용 영역을 확대해왔다. 건설 분야에서는 외국인 근로자와의 의사소통을 지원하기 위해 AI 음성 번역 서비스를 개발했다. 일반적인 번역 기능과 달리 '가새', '띠장' 등 건설 현장에서 사용하는 전문 용어까지 인식하도록 개발해 현장 업무에 활용할 수 있도록 했다. 롯데건설 현장에 이어 대우건설 현장까지 적용 범위를 확대했다. 농업 분야에서는 LLM 기반 AI 에이전트와 비전 AI를 활용해 스마트팜 고도화를 추진하고 있다. AI 에이전트가 작물별 재배 방법과 농산물 시세 정보를 제공하고 비전 AI가 작물의 생육 상태와 수확량, 병해충 발생 가능성 등을 분석하는 방식이다. 건설과 농업, 주거는 서로 다른 산업이지만 AI가 현장에서 발생하는 복잡한 업무나 판단을 지원한다는 공통점이 있다. 건설 현장에서는 언어 장벽을 낮추고 농업에서는 작물의 상태와 재배 정보를 분석하며 주거에서는 사람이 직접 기기를 조작해야 하는 과정을 줄이는 방식이다. 롯데이노베이트는 이번 주거 서비스를 시작으로 건설·농업 등 다양한 산업과 생활 영역에서 AI 적용을 확대할 계획이다. AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 각 현장에서 발생하는 문제를 찾아내고 이를 실제 서비스로 구현하는 방식으로 엔터프라이즈 AI 사업을 키운다는 전략이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI의 가치는 기술 자체보다 실제 현장에서 어떤 변화를 만들어내느냐에 있다"며 "건설 현장부터 농업, 주거 공간까지 축적해 온 AI 적용 경험을 바탕으로 고객과 산업의 특성에 맞는 AX를 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-10-07 09:30:44
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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LG CNS, 美 제너럴 애틀랜틱과 공동투자…글로벌 SW 확보 나선다 [경제일보] LG CNS가 글로벌 투자회사 제너럴 애틀랜틱과 손잡고 엔터프라이즈 소프트웨어(SW) 기업에 대한 공동투자에 나선다. 기존 IT 서비스와 AI 전환(AX) 사업에서 한 발 더 나아가 기업용 SW의 기술·지식재산권(IP)과 고객 기반을 직접 확보하고, 이를 기존 사업과 결합해 글로벌 시장에서 반복 매출을 낼 수 있는 사업 구조를 만들겠다는 전략이다. 특히 북미를 중심으로 AX 사업을 확대하고 있는 LG CNS가 현지 기술 기업 투자까지 병행하면서 해외 사업 확장 방식을 넓히는 것으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 미국 뉴욕에 위치한 제너럴 애틀랜틱 본사에서 공동투자 파트너십을 체결하고 글로벌 엔터프라이즈 기술 기업에 대한 투자 기회를 공동으로 발굴한다고 밝혔다. 양사는 소프트웨어와 AI 분야 기업을 대상으로 투자 가능성을 검토하며, 구체적인 투자 규모와 조건은 대상 기업이 확정될 때 건별로 공개할 예정이다. LG CNS가 투자 대상으로 삼는 엔터프라이즈 기술은 제조·금융·물류·에너지 등 산업 전반에서 핵심 업무를 지원하는 기업용 SW와 AI로 알려졌다. 단순히 외부 기술을 활용하는 수준을 넘어 관련 기업의 지분을 확보해 기술과 IP, 고객 기반을 함께 확보하는 것이 이번 협력의 핵심이다. 최근 LG CNS는 AI와 클라우드를 주요 성장축으로 키우면서 산업별 AX 사업을 확대해왔다. 지난해 AI·클라우드 매출은 3조5872억원으로 전체 매출의 약 58%를 차지했고, 올해 상반기에도 AI·클라우드 매출이 1조6714억원으로 전체 매출의 약 59%를 기록했다. 금융·제조·공공을 비롯해 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 AX 적용 산업도 넓히고 있다. 이번 공동투자는 여기서 한 단계 더 나아가 '서비스 제공'과 'SW 자산 확보'를 결합하려는 움직임으로 분석된다. IT 서비스와 AX 사업은 고객별 프로젝트를 수주해 구축하는 구조가 중심인 반면, 자체 IP를 보유한 엔터프라이즈 SW는 라이선스나 구독 방식으로 반복적인 매출을 만들 수 있다. LG CNS는 투자 대상 기업의 SW와 고객 기반을 기존 AX 역량과 결합해 사업을 확대한다는 계획이다. AI 에이전트 확산도 엔터프라이즈 SW 확보의 배경으로 꼽힌다. AI가 기업의 업무를 이해하고 직접 판단·실행하려면 ERP, 제조 관리, 물류, 데이터 관리 등 핵심 업무 시스템과 연결돼야 하기 때문이다. LG CNS 역시 금융·공공 분야에서 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업을 확대하고 있으며, 글로벌 AI 기업들과 협력을 통해 기업용 AI 역량을 강화하고 있다. 미국 팔란티어와는 기업용 AI 플랫폼 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했고, 앤트로픽의 '클로드 엔터프라이즈'도 LG 그룹 차원의 업무 적용을 추진하고 있다. LG CNS는 해외 AX 사업에서도 프로젝트 수행 역량을 강화하고 있다. 올해 인도네시아에서 약 1000억원 규모의 AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 국내 기업 가운데 처음으로 해외 AI 데이터센터 사업에 진출했고, 하반기에는 북미 제조 시장에서 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대할 계획이다. 이번 공동투자를 통해 기존의 해외 구축 사업에 기술기업 투자까지 더하면 '수주→구축' 중심의 해외 사업 방식에서 '투자→기술 확보→현지 고객 확대'로 사업 방식을 넓힐 수 있다. 제너럴 애틀랜틱과의 협력은 LG CNS가 자체적으로 해외 기술기업을 탐색하는 것과 비교해 투자 후보군을 넓히는 역할을 할 수 있다. 제너럴 애틀랜틱은 엔터프라이즈 소프트웨어와 기술기업을 주요 투자 영역으로 두고 있으며, 엔터프라이즈 기술 분야를 담당하는 별도 조직도 운영하고 있다. 현재 엔터프라이즈 기술 부문은 기업용·산업 특화 소프트웨어와 관련 기술 투자를 담당하고 있다. LG CNS는 이번 협력으로 엔터프라이즈 SW와 AI 분야의 글로벌 기술기업을 공동 발굴하고 투자와 사업 간 시너지를 확대한다는 계획이다. 기존 AX 역량에 기술 자산과 글로벌 투자 네트워크를 결합해 북미를 비롯한 해외 시장에서 새로운 사업 기회를 확보한다는 전략이다. 현신균 LG CNS CEO는 "AI가 기업의 일하는 방식의 혁신을 가속화하는 가운데, 기업의 핵심 업무와 데이터를 다루는 엔터프라이즈 SW의 선제적 확보는 미래 성장 기반을 다지는 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "제너럴 애틀랜틱과 함께 미래 성장을 좌우할 핵심 사업 기반을 확보하고, 이를 LG CNS의 AX 역량과 결합해 새로운 고객 가치를 창출해 나가겠다"고 말했다.2026-10-01 10:27:09
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데이터브릭스, '로우 제로' 인수…스프레드시트까지 업무 플랫폼으로 [경제일보] 데이터브릭스가 인공지능(AI) 코워커 '지니'에 스프레드시트를 결합하며 기업용 AI의 활용 범위를 넓힌다. 단순히 데이터를 질문하고 답을 받는 데서 나아가 재무·영업·운영팀이 익숙한 스프레드시트 환경에서 데이터를 직접 분석하고 모델링하도록 지원한다는 구상이다. 30일 데이터브릭스는 스프레드시트 플랫폼 '로우 제로'를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 데이터브릭스의 AI 코워커 지니에 스프레드시트 기능을 통합하고, '지니 온톨로지', '유니티 카탈로그', '유니티 게이트웨이'를 기반으로 데이터에 대한 보안과 거버넌스를 함께 관리할 계획이다. 지니는 기업의 데이터에 자연어로 질문하고 분석 결과를 얻는 AI 경험을 제공하는 제품이다. 데이터브릭스는 지니를 통해 마진 변화 원인을 분석하거나 영업 파이프라인의 잠재 기회를 정리하는 등 비즈니스 업무를 지원해왔다. 데이터브릭스는 로우 제로를 결합해 이용자에게 대화형 환경에서 데이터 탐색을 시작한 뒤 스프레드시트로 이동해 피벗, 모델링, 시각화 등 더 구체적인 작업을 이어갈 수 있도록 구현할 계획이다. 이번 인수에서 데이터브릭스가 주목한 것은 스프레드시트의 높은 활용도와 동시에 존재하는 관리 문제다. 스프레드시트는 오랜 기간 기업의 대표적인 분석 도구로 활용돼 왔지만, 데이터가 파일 형태로 복사·이동되면서 어느 데이터가 최신인지, 누가 접근할 수 있는지, 어떤 경로로 만들어졌는지 등을 중앙에서 관리하기 어려운 경우가 생기는 것으로 꼽힌다. 데이터브릭스는 관리되지 않은 스프레드시트 파일을 '스프레드마트'라고 표현하며, 기업에서 데이터가 플랫폼 밖으로 빠져나갈 때 새로운 비관리 데이터 파이프라인이 만들어질 수 있다고 지적했다. AI 에이전트 활용이 늘어나면서 이 문제는 더욱 중요해질 것으로 평가된다. 에이전트가 기업 데이터를 직접 분석하고 모델링하거나 업무를 수행하려면 데이터의 출처와 품질뿐 아니라 어떤 사용자가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 에이전트가 어떤 작업을 수행했는지를 확인할 수 있어야 하기 때문이다. 데이터브릭스는 로우 제로를 통해 사용자 권한에 따라 쿼리를 실행하고, 신뢰할 수 있는 실시간 데이터 소스를 자동으로 갱신하는 한편 데이터 내보내기를 제한하고 상호작용을 추적·감사할 수 있도록 한다는 방침이다. 에이전트가 수행한 작업을 사람이 다시 확인할 수 있도록 한 점도 특징이다. 로우 제로의 에이전트 도구를 이용하면 스프레드시트에서 AI가 수행한 작업을 직접 확인할 수 있으며, 작업 과정과 결과를 스프레드시트의 수식과 처리 방식에 기반해 해석하고 감사할 수 있다. AI가 내놓은 결과를 단순히 받아들이는 것이 아니라 기존 업무 방식 안에서 검증할 수 있도록 한 것이다. 앞서 데이터브릭스는 기존 스프레드시트와의 연결을 강화해온 바 있다. 데이터브릭스는 지난 10일 마이크로소프트 엑셀 애드인을 정식 출시해 엑셀에서 자사 데이터에 접근하고 SQL 쿼리와 피벗테이블을 수행하거나 데이터를 다시 유니티 카탈로그에 기록할 수 있도록 구축했다. 지난달부터는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 '지니 원'을 활용해 자연어로 데이터를 조회하는 기능도 제공하고 있다. 이런 기존 기능과 별도로 로우 제로를 인수한 것은 데이터브릭스가 단순히 기존 스프레드시트에 데이터를 연결하는 수준을 넘어 스프레드시트 자체를 데이터·AI 플랫폼 안의 업무 환경으로 가져가려는 구상으로 풀이된다. 로우 제로는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 익숙하게 사용하던 수식과 피벗, 키보드 단축키 등을 지원하면서도 주요 데이터 소스에 직접 연결할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 이를 통해 기존 업무 방식의 편의성과 자사 데이터 플랫폼의 거버넌스를 함께 제공한다는 구상이다. 특히 데이터브릭스는 지니를 데이터에 대해 답하는 AI에서 재무·운영·영업·마케팅 담당자가 실제 업무를 수행하는 AI 코워커로 확장하고 있다. 웹뿐 아니라 데스크톱과 모바일 환경에서도 로우 제로를 활용하도록 해 데이터 탐색부터 분석, 모델링, 협업까지 하나의 흐름으로 연결한다는 계획이다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊숙이 들어갈수록 데이터 접근 권한과 작업 이력을 관리하는 문제도 기업용 AI 경쟁의 핵심 요소로 떠오를 전망이다. 데이터브릭스는 지니 온톨로지를 통해 기업 내부의 데이터와 업무 맥락을 연결하고, 유니티 카탈로그와 유니티 게이트웨이를 통해 데이터 접근과 AI 사용 환경에 거버넌스를 적용하는 구조를 구축해왔다. 이번 인수는 여기에 사람이 실제 업무에서 사용하는 스프레드시트 환경을 추가하는 것으로, AI와 데이터 플랫폼 사이의 접점을 넓히는 움직임으로 분석된다. 패트릭 웬델 데이터브릭스 공동 창업자 겸 엔지니어링 부문 부사장은 "지니는 모든 지식 근로자가 더 생산적으로 일하고 더 큰 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다"며 "재무, 운영, 시장 진출 분야의 더 많은 팀이 지니를 도입하고 있는 만큼, 스프레드시트까지 원활하게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다. 브렉 프레센 로우 제로 창업자 겸 CEO는 "우리는 스프레드시트를 좋아하지만, 기업 규모의 데이터와 원활하게 연결되고 보안과 거버넌스를 갖춘 스프레드시트가 필요하다고 생각해 로우 제로를 설립했다"며 "데이터브릭스에 합류하면서 비즈니스 사용자에게 안전하고 연결성이 뛰어나며 확장 가능하고 AI 에이전트와 긴밀하게 통합된 스프레드시트를 제공한다는 우리의 비전을 더욱 빠르게 실현할 수 있게 됐다"고 말했다.2026-09-30 17:45:09
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BC카드, 법률 AI로 준법업무 혁신 나선다…A2D2와 플랫폼 구축 협약 [경제일보] BC카드가 리걸테크(Legal Tech) 스타트업 에이투디투(A2D2)와 손잡고 인공지능(AI) 기반 준법업무 혁신에 나선다. BC카드는 29일 오후 서울 중구 을지로 본사에서 A2D2와 'Legal AI 플랫폼 구축 업무협약(MOU)'을 맺었다고 30일 밝혔다. 협약식에는 오성수 BC카드 상무(AI데이터본부장)와 장일준 A2D2 공동대표 등 양사 주요 관계자가 참석했다. A2D2는 생성형 AI를 기반으로 대규모 법률 문서를 디지털화하고 분석하는 기술을 갖추고 있다. 해당 기술로 △법률 문서 검토 △민·형사 사건 증거 분석 △서면 작성 지원 등 다양한 법률 서비스를 제공한다. 양사는 이번 협약으로 금융사 준법업무에 특화된 법률 AI 플랫폼을 구축한다. 이후 플랫폼의 실효성을 함께 검증할 계획이다. BC카드는 먼저 실제 업무를 토대로 계약서 검토와 광고물 심의 지원 등 AI 적용이 가능한 준법업무를 선정한다. 업무 요건과 내부 기준을 반영한 테스트 환경도 만든다. AI 적용 결과의 정확성과 활용성을 객관적으로 검증할 수 있도록 △평가기준 △업무 프로세스 △통제체계 등도 함께 설계할 예정이다. A2D2는 법률 AI 엔진을 제공한다. 전문 인력 교류를 통해 BC카드의 내부 기준과 업무 특성이 AI 솔루션에 반영되도록 지원한다. 양사는 단순한 기술 검증에 그치지 않고 실제 금융사 업무환경에서 AI가 준법업무를 어느 수준까지 지원할 수 있는지 확인하는 데 초점을 맞출 방침이다. 이번 검증 결과 △업무 효율성 △정확성 △안정성 등이 확인되면 정식 솔루션 도입을 검토한다. 이어 BC카드 회원사와 관계사 등으로 적용 범위를 넓히는 방안도 협의할 예정이다. 오성수 BC카드 상무는 "금융사에서 생성형 AI를 활용하기 위해서는 단순한 업무 편의성을 넘어 정확성과 보안, 내부통제 기준까지 함께 충족하는 것이 중요하다"며 "이번 협력을 통해 계약 검토와 광고 심의 등 실제 준법업무에서 AI의 활용 가능성을 검증하고 금융업무에 특화된 AI 적용 영역을 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. 장일준 A2D2 공동대표는 "이번 협약은 금융사의 준법업무에 법률 AI 적용 시 어디까지 신뢰할 수 있는지를 함께 입증하는 첫걸음"이라며 "BC카드와의 협력을 통해 금융권에 특화된 법률 AI 솔루션의 기준을 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-30 13:12:30
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롯데이노베이트, AI 회의록 전문용어 오류 잡는다…EMNLP서 논문 채택 [경제일보] 롯데이노베이트가 기업 회의에서 음성인식 오류로 잘못 기록된 전문용어를 인공지능(AI) 요약 단계에서 복원하는 기술 연구를 공개했다. 음성인식 모델을 다시 학습하는 대신 회의 맥락에 맞는 용어집을 활용해 오류를 보완하는 방식으로, 기업별 업무 용어와 고유명사가 정확하게 기록돼야 하는 AI 회의록 서비스의 품질을 높이는 데 활용할 수 있을지 주목된다. 29일 롯데이노베이트는 자사의 AI 기술팀이 수행한 관련 연구 논문이 자연어처리 분야 국제학술대회인 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 채택됐다고 밝혔다. 해당 논문 제목은 '회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질 평가 연구'로 김기환 담당자를 비롯해 임형준, 정윤서, 박희용, 정창현, 마승희, 박주혜, 김정환 등 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자들이 참여했다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 주요 국제학술대회로 꼽히며, EMNLP의 인더스트리 트랙은 산업 현장에서 활용되는 자연어처리·음성 기술의 개발과 적용 과정에서 발생하는 문제, 해결 방안 등을 평가한다. 이번 논문은 기업 회의에서 발생하는 음성인식 오류를 실제 업무 맥락에 맞춰 보완하는 방법을 연구했다는 점에서 산업 현장 적용 가능성을 다뤘다. 기업 회의에는 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명, 제품명, 조직명, 시스템명 등 고유명사가 자주 등장하는 것으로 꼽힌다. 음성인식(STT) 과정에서 이들 용어가 잘못 기록되면 회의록과 요약문에서 핵심 정보가 왜곡되거나 누락될 수 있다. 특히 회의 결과를 바탕으로 업무를 배분하거나 후속 조치를 진행하는 기업 환경에서는 용어 오류가 정보 전달의 정확도에 영향을 줄 수 있는 것이다. 롯데이노베이트 연구진은 해당 문제를 해결하기 위해 STT 모델을 별도로 재학습하는 대신, 회의와 업무 맥락에 맞춘 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방법을 연구했다. 음성인식 결과에 오류가 있더라도 요약 단계에서 관련 용어 정보를 참고해 전문용어를 복원하도록 유도하는 방식이다. 롯데이노베이트에 따르면 연구진이 회의별 전문용어 주석을 활용해 실험한 결과, 회의 맥락에 맞춘 용어집이 광범위한 도메인·통합 용어집보다 전문용어 복원에 효과적인 것으로 나타났다. 관련성이 낮은 용어를 많이 포함할수록 성능이 떨어지는 경향도 확인했다. 용어 정보를 무조건 많이 제공하기보다 해당 회의에서 실제로 사용될 가능성이 높은 용어를 선별하는 것이 중요하다는 의미로 풀이된다. 이번 연구에서 주목할 부분은 전문용어 복원과 요약 결과의 전반적인 품질을 구분해 평가했다는 점이다. 잘못 인식된 단어를 정확한 표기로 바꾸는 것과 회의의 핵심 내용을 유용하게 요약하는 것은 서로 다른 문제이기 때문이다. 전문용어가 복원되더라도 요약문 전체의 정확성이나 활용도가 반드시 함께 높아지는 것은 아닌 만큼, 두 요소를 나눠 평가하는 접근이 필요한 것으로 알려졌다. 롯데이노베이트는 이번 연구 결과가 롯데이노베이트의 AI 플랫폼 '아이멤버 워크'의 AI 회의록 기능을 개선하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 회의 범위로 좁힌 용어집을 이용해 음성인식 과정에서 훼손된 전문용어를 요약문의 키워드 항목 등에 정확한 표기로 반영하면 기업 업무에 필요한 정보의 정확도를 높일 수 있을 전망이다. 롯데이노베이트는 이번 연구를 통해 기업 환경에서 발생하는 구체적인 AI 품질 문제를 분석하고, 기존 음성인식 모델을 유지하면서 요약 단계에서 오류를 보완하는 방안을 제시했다. 향후 연구 결과가 실제 서비스에 적용돼 전문용어 오류를 얼마나 줄이고 요약 품질을 개선할 수 있을지가 기술의 실효성을 가늠할 기준이 될 전망이다. 논문 제1저자인 김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 "기업 회의에서는 전문용어와 고유명사가 의사결정 및 업무 실행의 핵심 정보로 작용하는 만큼, 이를 정확히 기록하는 것이 중요하다"며 "이번 연구는 회의별 맥락을 반영한 용어 정보가 음성인식 오류로 인한 전문용어 훼손을 보완하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본 것"이라고 말했다.2026-09-29 17:29:06
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기업마다 늘어나는 AI 에이전트…데이터이쿠, 통합 관리 솔루션 출시 [경제일보] 기업들이 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하면서 사내에서 어떤 에이전트가 운영되고 있는지 파악하고 관리하는 일이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 부서별로 서로 다른 AI·클라우드 플랫폼에서 에이전트를 구축하면서 기존 플랫폼별 관리도구만으로는 기업 전체의 AI 에이전트를 한눈에 파악하기 어려워지고 있다. 28일 AI 플랫폼 기업 데이터이쿠는 기업에서 운영 중인 AI 에이전트를 추적하고 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'를 내달 출시한다고 밝혔다. AI 시스템 전반의 관리 체계가 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 조사 결과도 있다. IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만으로 나타났다. AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 보유한 AI 시스템의 전체 현황부터 제대로 파악하기 어려운 셈이다. AI 에이전트는 기존 소프트웨어보다 관리가 복잡해질 가능성이 있다. 일반적인 소프트웨어는 도입 단계부터 담당자와 비용, 계약 갱신 시점, 사용 현황 등을 관리하는 체계가 마련되는 경우가 많다. 반면 AI 에이전트는 각 부서가 업무 목적에 맞춰 직접 구축할 수 있어 중앙 조직이 전체 현황을 파악하기 어려울 수 있다. 문제는 에이전트의 숫자만이 아니다. 어떤 업무에 활용되는지, 누가 관리하는지, 어떤 모델과 데이터를 사용하는지, 외부 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지까지 함께 살펴야 한다. 특히 기업이 여러 AI·클라우드 플랫폼을 동시에 사용하면 플랫폼별 관리도구만으로는 전체 에이전트를 관리하기 어렵다. 데이터이쿠는 이 같은 멀티플랫폼 환경을 겨냥해 에이전트 매니지먼트를 내놨다. 데이터이쿠 자체 플랫폼뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 데이터브릭스 에이전트, 구글 버텍스, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 및 애저 파운드리, 세일즈포스 에이전트포스, 스노우플레이크 코텍스 등을 연결한다. 커스텀 환경에서는 오픈텔레메트리(오픈소스 옵저버빌리티 프레임워크)도 지원한다. 각 플랫폼에 흩어진 에이전트를 하나의 목록으로 모은 뒤 개별 에이전트의 구조와 작동 방식까지 들여다보는 방식이다. 에이전트가 어떤 모델을 사용하고 어떤 도구를 호출하는지도 확인할 수 있다. 특정 플랫폼의 관리 범위를 넘어 기업 전체의 AI 에이전트를 살펴보는 상위 관리 계층을 지향하는 이유로 풀이된다. 관리 대상은 성능에만 머물지 않는다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하면서 고객 정보나 민감한 데이터를 다루고 외부 시스템과 연결되는 사례가 늘어날수록 보안과 규제 대응도 함께 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 데이터이쿠는 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 등 위험도가 높은 에이전트에 대해서는 인증 상태와 식별된 위험 요소, 정기 테스트 결과를 지속적으로 기록할 수 있도록 구현했다. 특정 에이전트가 어떤 위험을 안고 있는지와 그동안 어떤 검증을 거쳤는지를 추적하는 데 초점을 맞췄다. 감사나 규제 대응 과정에서 필요한 자료를 확보하는 것도 가능하다. 관리자와 감사 담당자, 규제기관이 특정 에이전트의 운영 현황이나 위험 관리 내역을 요구할 경우 관련 기록을 확인할 수 있다. AI 에이전트가 늘어날수록 '누가 만들었는가'만큼 '현재 어떻게 관리되고 있는가'가 중요해지는 배경이다. 비용과 성과를 따져보는 기능도 포함됐다. 기업은 개별 에이전트에 투입된 비용과 실제 비즈니스 성과를 함께 살펴볼 수 있다. 활용되지 않는 에이전트가 무엇인지, 모니터링에서 빠진 에이전트는 없는지, 위험이 특정 영역에 집중돼 있는지도 파악할 수 있다. 관리 방식도 기존 대시보드 중심에서 벗어났다. 관리자가 일상적인 언어로 질문하면 기업 전체에 구축된 에이전트 현황을 바탕으로 필요한 정보를 조회할 수 있다. 여러 플랫폼에 접속해 각각의 정보를 대조해야 했던 과정을 줄이는 방식이다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 "은행에 현재 운영 중인 서버가 몇 대인지 물으면 소수점 단위까지 정확히 답할 수 있지만, 운영 중인 AI 에이전트가 몇 개인지 물으면 추측으로 답하거나 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "기업들이 처음부터 이렇게 복잡한 상황을 의도한 것은 아니지만 각 팀이 빠르게 에이전트를 구축하면서 전체 현황을 파악하기 어려워지고 있어, 에이전트 매니지먼트는 기업 내에서 실제로 운영되고 있는 에이전트의 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있도록 한다"고 말했다.2026-09-28 17:00:23
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![[경제일보] NH농협은행, AI·기업금융으로 성장전략 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/22/20260922082703753061.png)
NH농협은행, AI·기업금융으로 성장전략 확대 [경제일보] 강태영 행장이 이끄는 NH농협은행이 인공지능(AI)과 기업금융을 중심으로 성장전략을 넓히고 있다. 올해 상반기 순이익은 1조1629억원으로 전년 동기보다 2.1% 감소했지만 기업여신은 183조8112억원으로 6.7% 증가했고 순이자마진(NIM)은 1.74%로 0.04%포인트(p) 상승했다. 강 행장은 올원뱅크사업부장과 디지털전략부장, DT부문장 등을 거친 디지털 전문가다. 취임 이후 AI 전환을 조직과 영업 현장으로 확대하는 한편 향후 5년간 65조3000억원 규모의 생산적 금융을 공급해 첨단산업과 지역특화산업을 중심으로 기업금융 기반을 넓힐 계획이다. ◆‘디지털 전문가’ 강태영…AI 은행 전환 속도 강 행장은 올해 AI 전환을 주요 경영전략으로 추진한다. 조직개편을 통해 기존에 분산돼 있던 AI전략과 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 기능을 묶은 AI데이터부문도 신설했다. 지난 6월에는 ‘NH AGENTIC AI BANK’ 비전을 선포했다. 직원이 업무에 활용할 수 있는 AI 플랫폼 ‘NHAIS’를 구축하고 금융업무 전반에 AI를 적용하는 한편 외부 AI기업과 투자·사업협력을 확대하는 것이 주요 목표다. 실행 조직도 별도로 꾸렸다. 농협은행은 77명 규모로 ‘AX프런티어’를 출범해 AI 기반 업무 전환 과제를 발굴하고 있다. AI 전문기업 애자일소다를 인수해 AI 기반 사업협력을 본격화했고 지난달에는 차세대 AI 컨택센터를 열었다. 고객 데이터와 AI를 활용한 초개인화 금융서비스 개발도 추진하고 있다. 강 행장은 지난 1991년 농협중앙회에 입사한 뒤 농협은행 종합기획부 전략기획단장과 올원뱅크사업부장, 디지털전략부장 등을 거쳤다. 이후 DT부문장과 농협금융 디지털금융부문을 맡았고 NH농협캐피탈 지원총괄 부사장을 거쳐 지난해 농협은행장에 올랐다. ◆생산적 금융 65조…기업금융 중심 성장축 확대 AI와 함께 강 행장이 힘을 싣는 분야는 생산적 금융이다. 농협은행은 지난 3월 은행장 직속 생산적 금융 추진위원회를 꾸리고 향후 5년간 65조3000억원을 공급하기로 했다. 지원 대상은 △반도체·AI 등 첨단전략산업 △농식품·애그테크 △지역특화산업 △창업·벤처기업 △기술금융 등이다. 포용금융 등을 포함한 전체 신규 금융공급 계획은 76조8000억원이다. 지원도 빠르게 집행됐다. 지난 5월 기준 생산적 금융 지원액은 8조5363억원으로 연간 목표의 67.6%에 도달했다. 이 가운데 첨단전략산업에 3조421억원, 창업·벤처기업에 2조1962억원이 공급됐다. 기업금융 거점도 넓혔다. 판교에서는 AI·데이터·IT·반도체, 송도에서는 제약·바이오 기업을 대상으로 금융지원을 강화했다. 기업과의 직접 협력도 이어졌다. 한국항공우주산업(KAI)과 3년간 1조원 규모의 금융협력을 체결했고 OCI와도 3년간 5000억원 규모의 금융지원에 나서기로 했다. ◆기업여신 184조…NIM 개선에도 ROE 9.01% 기업금융 확대는 자산 구성에서도 확인된다. 올해 상반기 말 농협은행 총여신은 342조2243억원으로 전년 동기보다 4.2% 증가했다. 이 중 기업여신은 172조2060억원에서 183조8112억원으로 6.7% 늘었다. 같은 기간 가계여신은 1.6% 증가한 148조8540억원을 기록했다. 수익 기반도 확대됐다. NIM은 1.70%에서 1.74%로 상승했고 원화예대금리차는 1.94%에서 1.98%로 높아졌다. 은행계정 기준 순이자손익은 3조9145억원으로 전년 동기보다 8.2%, 순수수료손익은 4531억원으로 16.6% 증가했다. 반면 수익성 지표는 하락했다. 올해 상반기 총자산이익률(ROA)은 0.55%에서 0.51%, 자기자본이익률(ROE)은 9.43%에서 9.01%로 낮아졌다. 같은 기간 신용손실충당금 전입액도 1882억원에서 2960억원으로 57% 넘게 늘었다. 은행계정 기준 영업이익은 1조8047억원으로 전년 동기보다 감소했다. 건전성 지표도 일부 후퇴했다. 고정이하여신(NPL)비율은 0.47%에서 0.52%로 상승했고 대손충당금적립률은 214.26%에서 172.07%로 낮아졌다. 다만 기업대출 연체율은 0.61%에서 0.59%로 하락했다. 자본비율은 높은 수준을 유지했다. 상반기 말 보통주자본(CET1)비율은 15.83%, 기본자본비율은 17.41%, 총자본비율은 18.79%를 기록했다. ◆농업·지역금융 정체성에 디지털 입힌다 기업금융과 AI를 확대하는 동시에 기존 농업·지역금융에도 디지털을 접목한다. 지난 4월에는 농업정책자금 가운데 처음으로 후계농육성자금의 영업점 무방문 대출을 도입했다. 고객이 올원뱅크에서 신청부터 실행까지 처리할 수 있도록 한 방식이다. 농식품 기업 대상 금융도 늘렸다. 농식품 관련 162개 업종을 대상으로 하는 ‘NH특화 기술금융’ 공급액은 올해 5000억원을 넘어섰다. 농식품·푸드테크·애그테크 분야에서는 8개 펀드 3441억원을 운용하며 향후 3년간 5000억원 이상으로 확대할 계획이다. 포용금융도 병행한다. 농협은행은 지난 6월 말까지 서민과 소상공인, 폐업자 등을 대상으로 1조9126억원을 지원했다. 지난달에는 전국 지역신용보증재단에 100억원을 특별출연해 마을기업 등 지역기반 기업에 1500억원 규모의 금융지원도 추진했다. 강 행장은 농업·지역금융이라는 농협은행의 기존 사업 기반에 AI와 첨단산업 기업금융을 새로운 성장축으로 더하고 있다. 기업여신 확대와 NIM 개선을 이어가는 동시에 자산 성장 과정에서 수익성과 건전성을 함께 높이는 것이 향후 과제로 남았다. [아주경제 2026년 09월 22일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-09-22 08:33:44
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현대건설, 국내 첫 AI 전용 데이터센터 착수…2027년 운영 목표 [경제일보] 현대건설이 국내 첫 AI 전용 데이터센터 건설에 본격 착수했다. 생성형 AI와 초거대 모델 확산으로 고성능 데이터센터 수요가 커지는 만큼 기존 데이터센터 시공 경험을 바탕으로 AI 인프라 시장 공략에 나선다는 계획이다. 현대건설은 최근 에이아이팩토리포항피에프브이가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’ 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치 착수했다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전용량 40㎿, IT부하 32㎿ 규모로 조성된다. 일반적인 범용 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 GPU 기반 AI 연산에 특화된 시설이다. 지난 6월 착공했으며 공사기간은 총 16.5개월, 2027년 하반기 운영을 목표로 한다. 사업시행사인 네오에이아이클라우드는 향후 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라를 구축할 예정이다. 서비스형 GPU와 AI 플랫폼 서비스를 연계해 국내외 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영을 지원하는 기반으로 활용한다는 방침이다. 현대건설은 고성능 GPU 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 약 10배 높은 전력 밀도의 초고집적 환경을 적용했다. 엔비디아의 차세대 AI 칩 ‘베라 루빈’ 기반 서버까지 대응할 수 있도록 설계했으며 고발열 AI 서버 냉각을 위해 수랭식 냉각시스템도 도입했다. 데이터센터 에너지효율 지표인 PUE는 1.25로 설계해 에너지 손실을 줄였다. 짧은 공사기간을 맞추기 위한 PC공법도 전면 적용했다. 기존 국내 상업용 데이터센터에서 보와 기둥 등 일부 구조물에 PC공법을 적용한 사례는 있었지만 이번 사업에서는 슬래브와 벽체, 계단을 포함한 콘크리트 구조체 전체를 사전 제작한다. 이를 통해 기존 현장 타설 방식으로 약 1년이 필요한 골조공사를 2개월 수준으로 줄인다는 계획이다. 공장에서 구조물을 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식인 만큼 공사기간 단축과 함께 현장 작업량 감소에 따른 안전·품질 관리 효과도 기대하고 있다. 또한 초기부터 시공사가 참여해 사업구조와 설계, 시공 방식을 검토하는 프리컨스트럭션 서비스와 설계·인허가·시공 준비를 동시에 추진하는 패스트트랙을 활용했다. 현대건설이 사업에 참여한 뒤 약 한 달 만에 착공에 들어갈 수 있었던 배경이다. 회사는 데이터센터를 AI 시대의 주요 인프라 사업 가운데 하나로 보고 관련 시공 경험을 확대하고 있다. 2004년 금융결제원 분당센터를 시작으로 KT목동 IDC, 용인 퍼시픽써니 데이터센터, 네이버 데이터센터 ‘각 세종’ 등 지금까지 19개의 데이터센터를 시공했다. 데이터센터와 에너지 사업의 연계도 확대한다. 지역별 에너지원 특성을 고려해 신재생에너지와 소형모듈원전(SMR)을 연계한 데이터센터 모델을 개발하는 등 AI 시대 핵심 인프라 구축과 에너지 혁신을 동시에 실현한다는 구상이다. 현대건설 관계자는 “생성형 AI와 초거대 AI 모델의 확산으로 데이터센터 시장의 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”라며 “포항 AI 데이터센터를 공기 내에 성공적으로 준공해 국내 최고의 시공 역량은 물론 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증하겠다”고 말했다.2026-09-21 16:07:14
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삼성SDS, 삼성 7만명이 먼저 쓴 '클로드'…국내 기업시장 본격 공략 [경제일보] 삼성SDS가 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 국내 기업에 공급하고 구축·운영까지 맡는 공인 파트너가 됐다. 삼성 관계사 20곳, 임직원 약 7만명의 실제 사용 경험을 바탕으로 기업용 생성형 AI와 에이전트 시장 공략을 강화한다. 삼성SDS는 앤트로픽의 ‘클로드 파트너 네트워크(CPN)’에서 셀렉트 티어 파트너 자격을 국내 기업 최초로 획득했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 앤트로픽과 체결한 전략적 파트너십을 사업화하는 후속 조치다. CPN은 앤트로픽이 기업의 클로드 도입을 확대하기 위해 올해 3월 출범한 글로벌 파트너 제도다. 앤트로픽은 파트너 교육과 기술 지원, 공동 영업·마케팅 등에 1억달러를 투입하기로 했다. 삼성SDS는 셀렉트 티어 획득으로 고객의 업무 진단과 클로드 도입 컨설팅부터 라이선스·모델 공급, 서비스 구축, 운영과 기술 지원까지 단일 창구에서 제공한다. 고객이 AI 모델 공급사와 클라우드 사업자, 시스템통합(SI) 기업을 각각 접촉하지 않아도 되는 원스톱 구조다. 클로드 모델은 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록’을 통해 공급한다. 기업은 베드록에서 클로드를 호출해 자체 데이터와 연결하고 문서 작성, 코드 개발, 지식 검색, 고객 상담 등에 활용할 수 있다. 삼성SDS는 공공·금융·제조·물류 분야에서 축적한 시스템 구축 경험을 결합해 산업별 AI 에이전트 개발로 사업 범위를 넓힐 계획이다. 클로드를 직접 사용하는 구독형 서비스인 ‘클로드 엔터프라이즈’와 AWS 베드록에서 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 이용하는 클로드 모델은 구분된다. 전자는 임직원의 협업·문서·코딩 업무에 활용하고 후자는 기업 시스템에 AI 기능을 내장하는 방식이다. 삼성SDS는 고객 목적과 보안·규제 환경에 맞춰 두 방식을 설계할 것으로 보인다. 삼성SDS는 새 기술을 내부에 먼저 적용하고 검증한 뒤 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략을 가동 중이다. 현재 삼성 관계사 20곳의 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 대규모 사용자 환경에서 축적한 도입률과 업무시간 절감, 보안 통제 경험은 외부 고객을 설득할 핵심 자료가 될 수 있다. 현장 구축을 담당할 응용형 AI 엔지니어도 체계적으로 양성한다. 모델 자체 개발보다 고객의 데이터와 업무 프로세스를 연결하고 정확도·비용·보안을 조율할 수 있는 인력을 확보하려는 움직임이다. 이번 협력은 삼성SDS가 추진하는 멀티모델 전략의 한 축이기도 하다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 첫 ‘데이브레이크’ 보안 프로그램 협력을 추진하는 한편 앤트로픽과는 기업용 클로드 공급·구축 체계를 마련했다. 고객이 업무별로 적합한 글로벌 AI 모델을 선택하도록 지원하고 이를 삼성 클라우드 플랫폼과 브리티웍스, 기업 시스템 구축 사업에 연결한다는 구상이다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 시장진출전략(GTM) 총괄은 “한국 기업들이 클로드를 통해 생산성을 극대화하고 혁신할 수 있도록 양사의 전략적 협업을 확대하겠다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표는 “클로드를 비롯한 글로벌 AI 기술을 삼성SDS의 다차원 AI 풀스택과 결합해 고객의 성공적인 AI 전환을 지원하겠다”고 밝혔다.2026-09-15 09:03:02
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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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'사람 없는 공장' 5년간 실증…KT·KAIST·다임, 피지컬 AI 동맹 [경제일보] KT(대표이사 박윤영)가 한국과학기술원(이하 KAIST), 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 인공지능(AI)이 로봇과 설비를 제어하는 ‘다크팩토리(Dark Factory·무인공장)’ 개발에 나선다. 연구실 단계의 피지컬 AI를 실제 제조 현장에서 검증하고 상용 플랫폼으로 연결하는 5년짜리 프로젝트다. KT는 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 기술 개발과 실증, 사업화를 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 과학기술정보통신부 ‘피지컬 AI 얼라이언스’ 2기 활동에서 논의한 협력 방안을 구체화한 것이다. 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서로 현실 공간을 인식하고 로봇·자율주행차·산업 장비를 스스로 판단·제어하도록 하는 기술이다. 다크팩토리는 조명이나 상주 인력 없이도 생산·물류 공정이 운영되는 고도화된 무인공장을 뜻한다. 협력의 중심은 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘협업지능 피지컬 AI 기반 소프트웨어 플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업’이다. NIPA의 2026년도 정부지원 예산 자료에 따르면 전체 사업의 올해 예산은 766억6600만원이다. 다만 KT·KAIST·다임리서치 컨소시엄에 배정되는 금액은 공개되지 않았다. 세 기관은 앞으로 5년간 여러 종류의 로봇과 센서, 생산설비를 하나의 플랫폼에서 연결하고 제조 공정이 작업 상황에 맞춰 스스로 대응하는 기술을 개발한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드에서 성능을 검증한 뒤 반도체와 이차전지, 자동차 등 제조 현장으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기술 개발은 완전히 처음부터 시작하는 것은 아니다. KAIST와 다임리서치는 지난 3월 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 통합 관제하는 피지컬 AI 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’를 공개했다. 다임리서치는 2020년 KAIST 장영재 교수와 연구진이 창업한 기업으로, 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼 ‘xMS’를 개발해 왔다. 수십대에서 수천대에 이르는 물류·제조 로봇의 작업 경로와 배치를 최적화하는 것이 핵심이다. KT는 여기에 데이터 운영 플랫폼과 엣지 AI(현장 인접형 인공지능), 초고속·초저지연 네트워크를 결합한다. 로봇이 생성한 데이터를 멀리 떨어진 클라우드로 모두 전송하지 않고 공장 가까이에서 처리해 제어 지연을 줄이는 역할이다. AI 에이전트와 시뮬레이션 기술을 활용해 공정 운영과 성능 검증도 자동화할 방침이다. KT로서는 통신망 공급을 넘어 제조 AI 운영 플랫폼 사업으로 기업간거래(B2B) 영역을 넓힐 기회다. KAIST의 연구성과, 다임리서치의 로봇 관제 기술, KT의 데이터·통신 인프라를 묶어 국산 다크팩토리 모델을 만들고 해외 시장까지 공략한다는 구상이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 “AI 에이전트와 엣지 AI, 네트워크 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:33:16
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"카톡에서 AI가 일한다"…카카오 컨소시엄, 생활형 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 카카오가 LG그룹과 손잡고 카카오톡을 국민 누구나 쉽게 이용할 수 있는 인공지능(AI) 서비스의 핵심 접점으로 키운다. 자체 AI 모델 개발에 그치지 않고 카카오의 플랫폼과 LG의 AI 모델·통신·가전·공공 시스템 역량을 결합해 국민이 일상에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 만들겠다는 전략이다. 4일 카카오가 주관하는 컨소시엄은 과학기술정보통신부의 '모두의 AI' 사업 수행기관으로 선정돼 국민 누구나 일상에서 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 개발한다고 밝혔다. 컨소시엄에는 LG유플러스, LG AI연구원, LG전자, LG CNS, 카카오엔터프라이즈를 비롯해 금융·의료 등 분야별 전문 기업·기관이 참여한다. 카카오는 서비스 기획과 개발·운영을 총괄하고 카카오톡이라는 이용자 접점을 제공한다. 카카오엔터프라이즈는 AI 클라우드와 데이터센터 등 인프라를 맡는다. LG AI연구원은 'K-엑사원'을 제공하고 LG유플러스는 통신 기반 서비스 확산, LG전자는 가전 연계, LG CNS는 공공 데이터와 시스템 연계를 지원한다. 카카오의 자체 AI 모델 '카나나'도 서비스에 적용된다. 국산 AI 모델과 플랫폼, 통신, 가전, 공공 시스템을 결합해 단순한 AI 모델 경쟁을 넘어 실제 국민 서비스로 연결하는 것이 컨소시엄의 핵심이다. 서비스 접점은 카카오톡을 중심으로 마련한다. 별도 애플리케이션을 설치하지 않아도 대화하듯 AI를 이용할 수 있도록 해 진입장벽을 낮추고, 전화 AI 등 다른 채널도 함께 활용해 디지털 서비스에 익숙하지 않은 이용자까지 포괄한다. 특히 '모두의 AI'는 단순 질의응답을 넘어 AI가 필요한 정보를 찾고 관련 서비스의 신청과 실행까지 지원하는 형태로 구축된다. 초기에는 일자리·금융·건강·의료·라이프케어 등을 중심으로 특화 AI 서비스를 제공하고 정부24, AI국민비서 등 공공서비스도 연계할 예정이다. 카카오에게는 이번 사업이 카카오톡을 메신저에서 AI 플랫폼으로 확장할 기회가 될 것으로 전망된다. 카카오톡 안에서 AI가 이용자의 질문에 답하고 필요한 서비스를 연결하는 수준을 넘어 전문 서비스와 외부 사업자를 연결하는 플랫폼으로 발전할 경우 카카오 생태계의 활용 범위도 넓어질 수 있는 것이다. 향후에는 외부 기업과 개발자에게도 생태계를 개방할 계획이다. 카카오는 'PlayMCP' 등을 활용해 외부 기업과 개발자가 AI 서비스를 등록·제공할 수 있도록 하고, 초기 특화 서비스를 바탕으로 국민 생활과 밀접한 AI 서비스를 지속적으로 확대한다는 구상이다. 카카오 관계자는 "카카오 컨소시엄은 국민이 매일 사용하는 생활 접점과 국내 기업의 AI 역량을 결합해 AI의 편익을 국민 누구나 체감할 수 있도록 하고, 공공과 민간이 함께 참여하는 지속 가능한 국내 AI 생태계 확산에 기여할 계획"이라며 "컨소시엄은 2026년 플랫폼 기반 구축과 베타 검증을 시작으로, 이용자 개인의 필요에 맞춰 서비스를 구성하는 '1인 1 AI 에이전트'로 발전시킬 예정"이라고 말했다.2026-09-04 15:18:45
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