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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다 [경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.2026-08-30 13:32:19
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KT, AI·AX 협력사 12곳과 동남아 공략…현지 기업·VC까지 연결 [경제일보] KT가 협력 중소벤처 12개사와 함께 동남아시아 시장 공략에 나선다. 단순히 해외 전시회 참가 기회를 제공하는 데 그치지 않고 현지 기업과의 사업 미팅과 글로벌 투자자 상담까지 연계해 협력사의 실제 해외 진출을 지원한다. 자체 인공지능(AI)·AX 사업을 확대하는 동시에 협력사 기술을 묶어 하나의 생태계로 해외 시장에 선보이겠다는 전략으로 풀이된다. 27일 KT는 지난 26일부터 28일까지 태국 방콕 퀸 시리킷 국립 컨벤션 센터에서 열리는 '테크소스 글로벌 서밋 2026'에 협력 중소벤처 12개사와 함께 참가했다고 밝혔다. 테크소스 글로벌 서밋은 AX 전환, 핀테크, 푸드테크 등을 주제로 열리는 동남아시아 대표 기술 행사로 올해 약 300개 기업이 전시 및 행사에 참여한다. 이번에 KT와 함께 태국을 찾은 기업은 마르시스, 더핑크퐁컴퍼니, 모꼬지, 비프로컴퍼니, 다임테크놀로지, 올거나이즈코리아, 딥핑소스, 엑스엘에이트에이아이, 트래쉬버스터즈, 피치에이아이, 페보, 그레이랩 등이다. 참여 기업의 기술 분야도 AI와 AX를 중심으로 다양하다. 다임테크놀로지는 피지컬 AI 기반 자율제조 솔루션을, 올거나이즈코리아는 대규모언어모델(LLM) 기반 솔루션을 선보인다. 딥핑소스는 AI 기반 공간 운영 최적화 기술을, 그레이랩은 AI 보안 에이전트 기술을 보유하고 있다. 엑스엘에이트에이아이는 AI 자동 통번역 솔루션을 앞세워 동남아 시장 진출을 추진하고 있으며, 페보는 보이스 AX 솔루션을 개발한다. 더핑크퐁컴퍼니와 모꼬지 등 콘텐츠 기업과 비프로컴퍼니의 축구 영상 분석 기술 등도 이번 행사에 함께 소개된다. KT는 이번 참가를 단순한 공동 전시 형태로 운영하지 않고, 현지 기업과의 사업 기회를 발굴하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. KT는 행사에 참가하는 300여개 기업을 사전에 검토하고, 각 협력사의 기술과 사업 분야에 맞춰 협업 가능성이 높은 기업을 선별해 맞춤형 밋업을 주선한다. 해외 시장에 처음 진출하거나 현지 네트워크가 부족한 중소벤처 입장에서는 대기업이 보유한 현지 네트워크를 활용할 수 있다는 점은 매력적인 요인으로 다가올 것으로 분석된다. 기술을 전시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 잠재 고객과 직접 만나 사업 협력을 논의할 수 있는 기회를 마련하는 방식이다. 글로벌 투자 유치도 지원한다. KT는 현지 글로벌 벤처캐피털(VC)을 초청해 참가 기업과 1대 1 상담회를 마련했다. 협력사들은 현지 기업과의 사업 협력뿐 아니라 투자 유치 가능성도 타진할 수 있다. 실제 일부 기업은 이번 행사를 동남아 시장 진출의 교두보로 활용하고 있다. 올거나이즈코리아는 KT와 글로벌 시장 공동 진출을 위한 협력을 검토하고 있으며, 엑스엘에이트에이아이도 자체 AI 번역 기술을 기반으로 동남아 시장 진출을 추진하고 있다. 행사 기간 현지 기업과 구체적인 사업 협력 방안을 논의할 예정이다. KT가 협력사의 해외 진출 지원에 나서는 것은 국내 시장만으로는 성장에 한계가 있는 중소벤처의 새로운 판로를 확보하는 동시에 자사의 AX 사업 생태계도 확대할 수 있기 때문이다. 특히 동남아시아는 기업의 디지털 전환과 AI 도입이 확대되면서 국내 AI·AX 기업들이 새로운 시장으로 주목하는 지역으로, KT에는 자체적으로 확보한 AI·AX 기술뿐 아니라 협력사들의 산업별 솔루션을 함께 묶어 현지 기업에 제안할 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업은 KT가 추진하는 협력사 동반성장 프로그램 'BLOOM, Together'의 일환으로 진행된다. KT는 그동안 협력사의 경영 안정성을 높이기 위한 상생펀드와 현금 결제 등을 지원하는 한편, 민관 공동 기술사업화와 AX 사업화, 공동 기술개발 등도 추진해왔다. KT는 이번 행사를 시작으로 협력 중소벤처의 해외 시장 진출을 지속적으로 지원한다는 계획이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "협력 중소벤처가 동남아 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 전시 참가와 IR 피칭을 지원하고 있다"며 "앞으로도 유망 중소벤처 기업의 해외 시장 진출과 성장을 적극 지원해 지속 가능한 상생성장 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-08-27 10:29:32
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SKT·업스테이지, 보안 AI로 의기투합…'국산 AI' 실전 투입 나선다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 사이버 보안 분야에서 AI 상용화에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가에서 경쟁했던 SK텔레콤과 업스테이지가 보안 AI 개발을 위해 손잡고, 국내 주요 보안 기업 9곳까지 합류한 '보안 AI 올스타팀'을 꾸렸다. 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 보안 현장에 적용해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 것을 목표로 이번 협업을 진행한다. 27일 SK텔레콤은 업스테이지와 국내 주요 보안 기업, 대학, 한국정보보호산업협회(KISIA) 등과 컨소시엄을 구성하고 과학기술정보통신부가 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업에 참여 신청서를 제출했다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가에서 살아남은 3개 팀 가운데 SK텔레콤과 업스테이지가 한 팀으로 뭉친 것이 특징이다. 두 회사는 각각 독자 AI 모델인 'A.X K'와 'Solar Open' 계열을 개발해 온 경험을 바탕으로 보안에 특화된 AI 모델 개발을 맡는다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 국내 자체 AI 모델의 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞혔으며, 이번 사업을 통해 확보한 AI 기술을 특정 산업 현장에 적용한다는 구상이다. 특히 사이버 보안은 실시간으로 대량의 데이터를 분석하고 위협에 대응해야 하는 만큼 AI 활용 가능성이 큰 분야로 꼽힌다. 최근 보안 관제 센터(SOC)에는 하루에도 수많은 보안 경보가 발생하는 것으로 알려졌다. 이에 사람이 모든 경보를 일일이 분석하기에는 한계가 있는 만큼 AI를 활용해 위협 여부를 판단하고 대응 과정까지 자동화하려는 움직임이 커지고 있다. 이번 컨소시엄은 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 보안 현장에서 모델을 검증하는 구조를 갖췄다. SK텔레콤과 업스테이지가 모델 개발을 맡고, 보안 기업들이 실제 운영 과정에서 축적한 데이터를 학습에 활용한다. 이후 개발된 모델을 각 기업의 상용 제품과 보안관제 환경에 적용해 성능을 검증하고 개선하는 방식이다. SK텔레콤은 AI 모델과 'AI 에이전트'를 결합해 위협 탐지부터 분석, 대응까지 자동화한다는 구상이다. 단순히 '공격이 발생했다'고 알려주는 수준을 넘어 AI가 공격 유형과 위험도를 판단하고 적절한 대응 조치까지 수행하도록 하는 것을 목표로 구현하고 있다. 이를 위해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 9개 보안 기업이 컨소시엄에 참여한다. 보안관제와 위협 분석부터 네트워크, 단말, 인증, 취약점 점검, AI 모델 안전성 평가 등 각 분야의 전문성을 결합한다. SK텔레콤 역시 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 보안 운영 경험을 활용한다. CEO 직속 정보보호최고책임자(CISO) 조직 아래 통합보안센터를 운영하고 있으며 129명의 전담 인력이 24시간 탐지·대응 업무를 수행하고 있다. 개인정보보호책임자(CPO) 조직까지 포함하면 관련 인력은 149명 규모다. 보안 AI의 경쟁력은 결국 얼마나 양질의 보안 데이터를 확보하고 실제 현장에서 검증하느냐에 달려 있다. 이번 컨소시엄에는 보안 기업뿐 아니라 고려대학교와 숭실대학교 산학협력단, KISIA도 참여해 모델 성능과 안전성 검증, 전문인력 양성 및 산업계 확산을 맡는다. 특히 국내 보안 환경에 맞는 AI 모델을 확보한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 해외에서 개발된 AI 모델을 그대로 활용하기보다 국내에서 발생하는 사이버 위협과 한국어 보안 데이터, 국내 규제 환경 등을 반영한 모델을 개발해 국내 보안 산업의 AI 전환을 지원한다는 것이다. 다만 보안 AI가 실제 현장에 안착하기 위해서는 데이터 확보와 개인정보·기업 기밀 보호, AI의 오탐과 오판을 줄이는 문제 등이 과제로 꼽힌다. AI가 보안 판단을 잘못 내릴 경우 정상적인 서비스를 공격으로 판단하거나 실제 위협을 놓칠 가능성도 있기 때문이다. 이에 모델 성능뿐 아니라 안전성을 독립적으로 검증하는 체계가 중요해질 전망이다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "국내 보안 현장의 데이터와 노하우를 국산 AI 모델에 담아 실전형 보안 AI 체계를 만들겠다"며 "국내 산학연이 함께 만든 역량으로 글로벌 시장에서도 경쟁할 수 있도록 보안 AI 생태계를 넓혀가겠다"고 말했다.2026-08-27 09:31:13
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뤼튼, '서비스로 버는 AI' 증명했다…1조 유니콘 등극 [경제일보] 인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스가 기업가치 1조원 이상의 평가를 받으며 유니콘 기업에 올라섰다. 거대언어모델(LLM)이나 AI 반도체가 아닌 실제 소비자가 사용하는 AI 서비스와 수익화 성과를 기반으로 1조원 기업가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능뿐 아니라 이용자 확보와 서비스 수익화로 이동하고 있다는 신호로도 풀이된다. 뤼튼은 26일 1000억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다고 밝혔다. 누적 투자액은 약 2300억원으로 늘었다. 신규 투자자로 미국 벤처캐피털 코어라인벤처스와 유진자산운용이 참여했으며 기존 투자자인 굿워터캐피탈, 앤틀러 글로벌, 산업은행, 우리벤처파트너스, 캡스톤파트너스 등도 후속 투자에 나섰다. 뤼튼의 기업가치는 지난해 시리즈B 당시 3000억원대 중반으로 평가된 것으로 알려졌다. 1년5개월여 만에 기업가치가 1조원 이상으로 뛰면서 성장 속도를 입증했다. 핵심 동력은 해외 사업이다. 지난 5월 북미에서 출시한 AI 엔터테인먼트 콘텐츠 플랫폼 ‘OOC’는 출시 3개월 만에 월매출 100억원을 넘어섰고 해외 매출이 국내 매출을 추월했다. 뤼튼은 이를 바탕으로 올해 매출이 지난해 471억원의 4배를 웃도는 2000억원을 넘어설 것으로 전망했다. 뤼튼은 범용 AI 서비스 ‘뤼튼’과 AI 캐릭터 챗 플랫폼 ‘크랙’을 운영하며 일본과 북미로 서비스를 확장했다. 특히 AI와 대화하고 콘텐츠를 소비하는 AI 엔터테인먼트 분야를 집중 공략하면서 새로운 수익 모델을 만들어냈다는 평가다. ◆ 글로벌 확장과 ‘안전한 AI’가 다음 과제 1조원 기업가치를 인정받은 만큼 앞으로는 성장세를 지속적으로 증명해야 한다. 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 컨슈머 AI 시장에서 이용자 규모뿐 아니라 유료 전환과 재방문, 해외 매출의 지속성이 중요해졌다. 이용자 보호도 강화한다. 뤼튼은 지난 7월 AI 윤리·철학, 인지·심리, 법학 전문가로 구성된 사용자위원회를 출범시켰고 한국인터넷자율정책기구(KISO)의 AI 캐릭터 챗봇 자율규제 가이드라인 마련에도 참여하고 있다. 청소년 이용자가 약 10%인 크랙에는 이용시간 제한과 부모 동의 절차 강화, 결제한도 하향 등을 검토하고 있다. 이세영 뤼튼 대표는 “창업 후 지난 5년간 대한민국 대표 AI 서비스 기업으로 자리매김하고 글로벌 경쟁력까지 증명한 결과 이번 투자를 성공적으로 마무리할 수 있었다”며 “글로벌 확장과 서비스 고도화에 주력해 시장 기대에 부응하는 것은 물론, 안전하고 믿을 수 있는 AI 서비스 기업으로서 더 빠르게 성장하겠다”고 말했다. 한편 뤼튼의 유니콘 등극은 국내에서도 소비자가 실제 비용을 지불하는 AI 서비스 모델이 만들어질 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. 향후 관건은 OOC와 크랙 등 해외 서비스의 성장을 일회성 매출이 아닌 지속 가능한 글로벌 플랫폼으로 전환하는 것이다.2026-08-26 10:32:50
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SK AX·SAP, 'AI 네이티브 엔터프라이즈' 동맹…ERP부터 기업 운영 바꾼다 [경제일보] SK AX가 글로벌 기업용 소프트웨어 기업 SAP와 손잡고 전사적자원관리(ERP)를 넘어 기업 운영 전반을 에이전틱 AI 기반으로 전환한다. 단순히 기존 업무에 AI를 추가하는 것이 아니라 재무·구매·인사·공급망 등 핵심 프로세스 자체를 AI가 판단하고 실행할 수 있도록 재설계하는 것이 목표다. SK AX는 26일 독일 발도르프 SAP 본사에서 ‘SAP 오토노머스 스위트 및 비즈니스 AI 협력을 위한 MOU’를 체결했다고 밝혔다. 김완종 SK AX 사장은 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)와 협력 방안을 논의하고 AI 에이전트 개발부터 고객 적용, 사업화까지 공동 추진하기로 했다. SAP는 기업의 데이터를 업무 맥락에 연결하고 AI 에이전트가 실제 비즈니스 프로세스를 수행하는 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’ 전략을 강화하고 있다. SAP 오토노머스 스위트와 비즈니스 AI를 통해 재무·공급망·구매·인사 등 업무 전반의 자동화를 추진하는 방식이다. SK AX는 산업별 ERP 구축과 운영 경험을 접목한다. 핵심 솔루션인 ‘AXgenticWire ERP Suite’는 ERP 전략 수립부터 구축·전환·운영 혁신까지 지원하는 통합 서비스다. 재무 업무 자동화와 이상 징후 탐지를 지원하는 ‘my Finance’, ERP 운영을 돕는 ‘EAR Ops’, AI를 활용해 ERP 설계·개발·테스트를 지원하는 ‘EAR Studio’ 등을 제공한다. 여기에 현장 배치 엔지니어와 AI 기반 ERP 전환 컨설팅을 결합해 기업별 업무 환경에 맞춘 AX를 지원한다. 금융·제조·에너지 등 산업별 업무 특성을 반영해 AI 에이전트가 실제 기업 프로세스에 들어갈 수 있도록 하겠다는 구상이다. SK AX는 AXgenticWire ERP Suite를 SAP의 ‘AI Agent Hub’에 등록해 글로벌 시장 공급도 추진한다. AI Agent Hub는 기업이 다양한 AI 에이전트와 대규모언어모델(LLM), MCP 서버 등을 관리하고 거버넌스할 수 있도록 지원하는 SAP의 AI 플랫폼이다. 양사의 협력은 국내 ERP·AX 사업자가 글로벌 ERP 생태계에 직접 진입하는 통로가 될 수 있다는 점에서도 의미가 있다. SAP의 글로벌 고객 기반과 SK AX의 산업별 AX 경험이 결합되면 국내에서 검증한 서비스의 해외 확장 가능성도 커진다. 다만 관건은 실제 성과다. ERP는 기업의 핵심 업무 시스템인 만큼 AI가 회계·구매·재고 등 업무를 직접 수행하려면 정확성뿐 아니라 보안과 책임성까지 검증돼야 한다. 결국 SK AX가 실제 고객 환경에서 생산성 개선과 비용 절감 효과를 입증하고 이를 SAP의 글로벌 고객으로 확산할 수 있는지가 사업 성패를 가를 전망이다. 김완종 SK AX 사장은 “SAP와의 전략적 협력을 기반으로 SK AX와 SK그룹이 먼저 선도적인 AI 네이티브 엔터프라이즈 성공 사례를 창출하고 국내 및 글로벌 시장으로 확산시켜 나갈 것”이라고 말했다.2026-08-26 10:06:43
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티오리, 'SOC 2 Type II' 취득…AI 보안 SaaS 앞세워 글로벌 B2B 정조준 [경제일보] 오펜시브 사이버보안 전문기업 티오리가 글로벌 기업 시장을 겨냥한 보안 컴플라이언스 체계를 한층 강화했다. 정보보안 관리체계를 평가하는 ISO 인증에 이어 글로벌 B2B 고객이 클라우드 서비스 도입 과정에서 중요하게 보는 SOC 2 Type II까지 확보하면서 해외 시장 공략을 본격화하는 모습이다. 티오리는 19일 글로벌 보안 감사 표준인 SOC 2(System and Organization Controls) Type II 보고서를 취득했다고 밝혔다. 미국공인회계사협회(AICPA)가 마련한 SOC 2는 클라우드 기반 서비스를 제공하는 기업의 정보보호 통제 수준을 독립적인 제3자가 검증하는 제도다. 특히 Type II는 단순히 보안 체계를 갖췄는지를 보는 데 그치지 않는다. 일정 기간 실제 운영 과정에서 보안 통제가 설계된 정책대로 작동했는지를 검증한다는 점에서 Type I보다 한 단계 높은 수준의 검증으로 평가된다. 티오리는 글로벌 회계·컨설팅 법인 센시바(Sensiba)를 통해 감사를 진행했다. SOC 2의 신뢰 서비스 기준 가운데 보안성(Security)을 비롯해 가용성(Availability), 기밀성(Confidentiality) 등 3개 영역에서 통제 체계의 유효성을 검증받았다는 설명이다. 이번 인증의 의미는 티오리의 사업 구조 변화에서 찾을 수 있다. 티오리는 그동안 세계적인 화이트햇 해커를 기반으로 기업의 취약점을 찾아내는 오펜시브 보안 컨설팅에 강점을 보여왔다. 하지만 최근에는 공격자가 기업 시스템을 직접 공격하기 전에 AI를 활용해 취약점을 자동으로 찾아내거나, 기업이 사용하는 생성형 AI 자체를 보호하는 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 대표적인 제품이 AI 기반 애플리케이션 보안 테스트 플랫폼 Xint와 대규모언어모델(LLM) 보안 솔루션 αprism이다. 티오리의 공식 자료에 따르면 Xint는 애플리케이션과 코드의 취약점을 AI를 활용해 탐지하는 제품이며, αprism은 기업의 LLM 사용 과정에서 프롬프트 인젝션과 탈옥(jailbreak), 민감정보 유출 등을 탐지·차단하고 사용 현황을 모니터링하는 방식으로 작동한다. 문제는 이런 AI 보안 제품일수록 고객 데이터에 대한 신뢰가 제품 경쟁력과 직결된다는 점이다. 기업이 AI 보안 SaaS를 도입하면 내부 소스코드와 취약점 정보는 물론 프롬프트, 모델 응답, 개인정보와 같은 민감한 정보가 서비스 환경을 통과할 수 있다. 보안기업이 오히려 고객의 가장 민감한 데이터를 처리하게 되는 구조다. 티오리가 올해 ISO/IEC 27001과 ISO/IEC 27017을 확보한 데 이어 SOC 2 Type II까지 확보한 것도 이 같은 글로벌 영업 환경을 고려한 행보로 풀이된다. ISO 27001은 기업 전반의 정보보안 관리체계를, ISO 27017은 클라우드 서비스 환경의 보안 통제를 다루는 만큼 서로 다른 글로벌 고객 요구에 대응할 수 있는 기반을 마련한 셈이다. 티오리는 지난 6월 두 인증을 동시에 획득했다. 티오리의 개인정보보호 관련 공개자료에서도 접근통제, 다중인증(MFA), 로그 관리, 취약점 관리, 네트워크 보안, 물리적 보안 등 다양한 내부 통제 체계를 운영하고 있는 것으로 나타난다. 또한 Xint와 αprism의 클라우드 인프라에는 서울 리전의 AWS를 비롯해 글로벌 인프라가 활용되고 있어 해외 고객을 대상으로 한 데이터 처리와 보안 관리가 중요한 사업 요소가 되고 있다. 티오리가 CMMC(Cybersecurity Maturity Model Certification)까지 준비하는 것도 같은 맥락이다. CMMC는 미국 국방 분야 공급망에 참여하는 기업이 연방계약정보(FCI)나 통제비공개정보(CUI)를 보호할 수 있는 보안 체계를 갖췄는지를 평가하는 제도다. 미국 국방부는 관련 보안 요건을 실제 계약에 반영하고 있다. 다만 CMMC를 둘러싼 미국 정책 환경에는 최근 변수가 생겼다. 미국 국방부는 지난 7월 당초 11월부터 확대할 예정이었던 CMMC 2단계 요건을 일시 중단하고 제도 전반을 재검토하기로 했다. 기존 1단계 자기평가 요건은 유지된다. 따라서 티오리의 CMMC 추진은 단순히 인증 하나를 추가하는 차원을 넘어 미국 방산·보안 공급망까지 대응할 수 있는 글로벌 컴플라이언스 체계를 구축하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 티오리는 글로벌 빅테크를 대상으로 보안 역량을 인정받아온 가운데 세계적인 해킹대회에서 축적한 오펜시브 보안 역량을 AI 제품으로 전환하고 있다. 회사 연혁을 보면 2024년 미국 DARPA의 AI 사이버 챌린지(AIxCC)에서 준결승 1위를 기록했고, 이후 Xint와 αprism을 잇달아 상용화하며 AI 보안 분야로 사업을 확장했다. 특히 생성형 AI가 기업 업무에 빠르게 침투하면서 AI 모델 자체의 보안뿐 아니라 기업 내부에서 AI를 어떻게 사용하고 어떤 데이터가 오가는지를 통제하는 시장도 커지고 있다. 티오리 역시 공격자 관점의 기술력을 AI 보안 제품과 결합해 글로벌 엔터프라이즈 시장을 노리고 있다. 박관순 티오리 CISO는 “공격자의 시선에서 위협을 선제적으로 무력화하는 기술력만큼이나 고객의 데이터를 안전하게 다루는 내부 운영 체계 역시 기업 보안의 핵심”이라며 “글로벌 규준에 부합하는 철저한 보안 통제력을 바탕으로 국내외 엔터프라이즈 고객들이 안심하고 도입할 수 있는 AI 사이버보안 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다. 한편 이번 SOC 2 Type II 확보가 실제 글로벌 계약 확대와 매출 성장으로 이어질 수 있을지가 티오리의 다음 관전 포인트다. 기술력을 증명하는 단계에서 벗어나 글로벌 기업의 조달·보안 심사를 통과할 수 있는 체계를 구축한 만큼, 향후 Xint와 αprism의 해외 고객 확보와 대형 B2B 계약 성과가 기업가치의 핵심 변수가 될 전망이다.2026-08-19 17:30:17
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![[AI시대 대격변] AI의 무대가 바뀐다…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/19/20260819142630737782.jpg)
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.2026-08-19 14:30:55
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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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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대 [경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.2026-08-18 16:10:20
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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'AI로 일상 문제 푼다'…KT그룹, 공모전 수상작 실제 서비스로 고도화 [경제일보] KT그룹이 인공지능(AI) 아이디어를 발굴하는 데 그치지 않고 실제 서비스로 고도화하는 방식으로 AI 사회공헌의 범위를 넓히고 있다. 올해 처음 솔루션 부문을 신설한 데 이어 KT클라우드·케이뱅크·KT스카이라이프·KT지니뮤직 등 주요 계열사가 직접 수상작 발굴에 참여했다. 각 계열사의 클라우드·핀테크·미디어·콘텐츠 역량을 활용해 수상 솔루션을 고도화하면서 KT가 추진하는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략을 사회공헌 영역까지 확장하는 것으로 풀이된다. 14일 KT그룹 희망나눔재단은 서울 종로구 KT광화문빌딩 웨스트에서 '2026 K-AI 콘텐츠 공모전' 시상식을 개최했다고 밝혔다. 이번 공모전은 '모두를 위한 AI, 함께 만드는 더 나은 내일'을 주제로 AI 윤리 의식을 높이고 일상 속 문제를 해결할 수 있는 AI 기술과 콘텐츠를 발굴하기 위해 마련됐다. 올해는 과학기술정보통신부가 주관하는 '전국민 AI 경진대회'와 연계해 AI의 올바른 활용과 사회적 가치에 대한 관심을 높이는 데 초점을 맞춰 진행됐다. 올해 공모전은 AI 콘텐츠를 넘어 실제 문제 해결을 위한 솔루션을 발굴하는 부문이 신설된 것이 특징이다. 총 43개 수상작이 선정됐으며 상금으로 총 5400만원이 지급됐다. 통합 대상인 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상은 초보 자영업자와 소상공인의 경영을 지원하는 AI 마진 분석 솔루션 '오늘 몇 그릇'이 받았다. 판매량과 원가 등 경영 데이터를 바탕으로 수익성을 분석해 소상공인의 의사결정을 돕는 아이디어다. KT그룹 희망나눔재단은 솔루션 부문을 별도로 운영하면서 KT그룹 계열사의 전문 역량도 적극 활용했다. KT클라우드, 케이뱅크, KT스카이라이프, KT지니뮤직 등 주요 계열사가 각각 AX 플랫폼, 핀테크, 미디어, 음악·콘텐츠 분야의 전문성을 바탕으로 수상작을 선정했다. 솔루션 부문에서는 AX 플랫폼상, AX 핀테크상, AX 미디어상, AX 뮤즈상, AX 디지털 포용상 등이 마련됐다. 각각 KT클라우드 대표이사상, 케이뱅크 은행장상, KT스카이라이프 사장상, KT지니뮤직 사장상, KT그룹 희망나눔재단 이사장상으로 시상했다. KT그룹 희망나눔재단은 올해 신설된 솔루션 부문 수상작들이 다양한 AI 기술로 일상과 사회의 불편을 해결하는 아이디어를 제시해 높은 실용성을 인정받았다고 설명했다. 이번 솔루션 부문 수상작들은 KT그룹 계열사의 전문 역량과 인프라가 활용돼 고도화를 지원받을 계획이다. 외부에서 발굴한 AI 아이디어를 그룹의 기술과 사업 인프라에 연결해 실제 사회적 가치로 발전시키겠다는 구상이다. 최근 KT는 통신을 기반으로 AI와 클라우드, 데이터 등 기술을 결합하는 한편 금융·미디어 등 그룹 계열사와의 사업 연계를 강화하고 있다. 이번 공모전에서도 각 계열사가 자신들의 사업 영역과 연결되는 AI 솔루션을 직접 발굴하면서 그룹 차원의 AI 생태계를 외부로 확대하는 형태가 나타났다. 특히 AI 기술 경쟁이 거대 언어 모델(LLM)이나 인프라 확보에 집중되는 가운데 기업들이 실제 산업과 일상에서 AI를 활용할 수 있는 서비스 발굴에 나서고 있다. AI가 얼마나 뛰어난 기술인지보다 이를 통해 어떤 문제를 해결하고 실제 이용자에게 어떤 가치를 제공할 수 있는지가 중요해지고 있기 때문이다. KT그룹 희망나눔재단은 이번 공모전을 계기로 AI를 활용한 사회문제 해결과 디지털 포용 분야의 지원을 확대할 계획이다. 특히 수상작의 후속 개발을 통해 일회성 아이디어 공모전이 아닌 지속적인 AI 사회공헌 모델로 발전시킨다는 방침이다. 올해 시상식에서는 AI 아나운서 '아이린'이 2년 연속 공동 사회자로 참여했다. 시상식 이후에는 수상자들을 대상으로 KT광화문빌딩 웨스트 2층 'KT 온마루'에서 대한민국 통신 역사 체험 프로그램도 진행됐다. 임종택 KT그룹 희망나눔재단 이사장은 "이번 공모전을 통해 AI가 사회적 약자를 따뜻하게 보살피고 더 나은 일상을 만드는 도구가 될 수 있음을 확인했다"며 "공모전에서 발굴한 혁신적인 솔루션들이 일상 속에서 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 그룹 차원의 지원과 고도화를 지속할 것"이라고 말했다.2026-08-14 16:22:55
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"출시 3일만 1000억 토큰 썼다"…업스테이지 '솔라 프로 4', 글로벌 실사용 시험대 [경제일보] 업스테이지가 '솔라 프로 4'를 앞세워 글로벌 AI 모델 시장에서 실사용 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올린 데 이어 출시 직후 실제 사용량도 빠르게 늘면서, 단순 벤치마크 성능 경쟁을 넘어 AI 에이전트와 기업 업무 영역을 중심으로 상용화 확대에 나서고 있다. 14일 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'를 공개했다고 밝혔다. 솔라 프로 4는 전작 '솔라 프로 3'보다 추론 능력과 에이전트 역량을 강화한 차세대 상용 AI 모델로, 단순 질의에 답하는 것을 넘어 문서 이해와 정보 추출, 긴 맥락 추론, 여러 단계의 의사결정 등 실제 업무 수행에 초점을 맞춰 설계됐다. 특히 솔라 프로 4는 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 API 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다. 업스테이지는 한국 모델 최초로 등재된 것으로 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 엔비디아 등 글로벌 빅테크와 딥시크, 문샷, 미니맥스 등 중국 AI 기업들이 이름을 올린 플랫폼에 국내 기업 모델이 정식 프로바이더로 참여하면서 글로벌 개발자 시장에서 실사용 기회를 확보했다고 설명했다. 실제 사용량도 빠르게 늘고 있다. 업스테이지에 따르면 솔라 프로 4는 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량 800억 토큰을 넘어섰고, 이날 오전 8시 오픈라우터 기준 누적 토큰 소비량 1000억 토큰을 넘겼다. 단순히 모델을 공개하는 데 그치지 않고 글로벌 개발자들이 API를 통해 실제 모델을 사용하는 단계로 진입한 것으로 평가된다. 에이전트 성능에서도 전작 대비 개선 폭을 키웠다. 여러 단계의 작업을 터미널 환경에서 끝까지 수행하는 능력을 평가하는 '터미널벤치(Terminal-Bench v2.1)'에서 57점을 기록해 전작보다 4.8배 높아졌다. 대화를 이어가면서 도구를 사용하는 능력을 평가하는 '타우3-뱅킹(τ³-Banking)'에서는 23점을 기록해 전작 대비 2.6배 개선됐다. 긴 문서를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 능력도 강화했다. 대량의 장문 문서에서 정보를 찾아내고 이를 근거로 답변하는 능력을 평가하는 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점을 기록해 전작보다 2.3배 이상 높은 성능을 보였다. 업스테이지는 문서 중간의 맥락을 놓치는 실패를 줄이면서 정확도를 높이는 동시에 토큰 소모량도 줄여 운영 비용 측면에서도 경쟁력을 확보했다고 설명했다. 글로벌 평가에서도 성능 개선을 내세웠다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 기준 솔라 프로 4의 종합 성능은 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 업스테이지는 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점), 구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 일부 글로벌 모델보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 국내 기업과 공공기관을 겨냥한 문서 처리 기능도 강화했다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재돼 한글 문서를 비롯한 다양한 형식의 문서에서 정보를 추출하고 요약, 분석, 번역 등의 작업을 수행할 수 있다. 이를 통해 업스테이지는 LLM 자체의 성능 경쟁뿐 아니라 기업이 실제 업무에 AI를 적용하는 영역까지 사업 범위를 확대한다는 전략이다. 특히 국내 기업과 공공기관에서 활용도가 높은 한글 문서 처리와 업무 자동화를 앞세워 글로벌 범용 모델과 차별화된 시장을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 글로벌 시장에서는 AI 모델 자체를 공급하는 방식과 함께 에이전트 생태계 확대가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 개발자가 특정 모델을 직접 선택해 사용하는 것을 넘어 AI가 문서를 읽고 필요한 정보를 찾아내며 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 형태로 활용 범위가 넓어지고 있기 때문이다. 업스테이지 역시 솔라 프로 4를 통해 이러한 시장 변화에 대응한다는 구상이다. 글로벌 개발자 플랫폼에 모델을 공급하면서 해외 개발자와의 접점을 확대하는 동시에 국내에서는 문서 처리 솔루션과 결합해 기업 고객 확보에 나서는 방식이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거로, 앞으로도 현장에서 검증된 기술력을 바탕으로 한층 더 활용성 높은 AI를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-08-14 08:55:12
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빗썸, AI 공급망 공격 예방 가이드 배포…올 상반기 지갑키 노린 사고 잇따라 [경제일보] 빗썸이 8월 정보보호 캠페인으로 'AI 공급망 공격' 예방 가이드를 공개했다. 공급망 공격은 완성된 프로그램을 직접 뚫는 대신 소프트웨어를 만드는 재료 단계에 악성코드를 미리 심어두는 수법이다. 이 방식이 까다로운 이유는 감염 시점을 이용자가 알아채기 어렵다는 데 있다. 오염된 재료가 들어간 프로그램은 설치 초기에는 정상 작동하다가 이후 업데이트를 통해 악성 기능이 붙는 식으로 움직인다. 감염되면 기기에 저장된 아이디와 비밀번호, 가상자산 지갑 정보가 빠져나가거나 원격 제어로 이어질 수 있다. 같은 계정 정보를 쓰는 다른 서비스까지 피해가 번지는 것도 이 공격의 특징이다. 빗썸이 이 주제를 택한 배경에는 올해 상반기에 실제로 벌어진 사고들이 있다. 지난 3월 파이썬 패키지 저장소 PyPI에 올라온 AI 프록시 라이브러리 라이트LLM의 두 개 버전에 악성코드가 삽입돼 배포됐다. 해킹 그룹 팀PCP의 소행으로, SSH 키와 클라우드 인증 정보에 더해 암호화폐 지갑까지 수집해 외부로 빼내는 유형이었다. 악성 버전이 올라가 있던 시간은 3시간 남짓이었지만, 하루 340만건이 넘는 다운로드 규모를 감안하면 그 사이 상당수 시스템이 감염된 것으로 추정된다. 같은 흐름의 사고는 이어졌다. 주간 다운로드 1억건에 이르는 자바스크립트 라이브러리 액시오스는 북한 연계 조직이 관리자 계정을 탈취해 악성 버전을 공식 저장소에 직접 올렸다. 5월에는 개발도구로 위장한 npm 패키지가 솔라나와 수이, 앱토스 지갑 키스토어를 직접 겨냥한 사례도 나왔다. 이 공격은 패키지를 지운 뒤에도 AI 어시스턴트에 백도어가 남는 구조였다. AI 코딩 도구 확산 자체가 공격면을 넓힌다는 지적도 있다. 대형언어모델이 존재하지 않는 패키지 이름을 지어내는 성질을 노려 그 이름을 미리 선점해두는 '슬롭스쿼팅'이 새 공격 경로로 거론된다. 빗썸이 제시한 3대 보안 체크포인트는 △프로그램과 앱은 신뢰할 수 있는 공식 경로로 설치하기 △악성 패키지를 가려내기 위해 제작사 공식 이름 확인하기 △운영체제와 백신을 최신 상태로 유지하고 이상징후 점검하기다. 이미 실행한 뒤의 행동 요령도 담았다. 와이파이와 데이터를 포함한 모든 네트워크 연결을 즉시 끊고, 안전한 다른 기기로 빗썸을 비롯해 같은 계정 정보를 쓰는 서비스의 계정 보호 조치를 해야 한다. 이상 거래나 해킹 피해가 의심되면 빗썸 투자자보호센터, 한국인터넷진흥원(118), 경찰청(112·182)에 신고하도록 안내했다. 빗썸 관계자는 "AI 기술 발전에 발맞추어 새로 등장하는 보안 위협에 선제적으로 대응하고자 이번 캠페인을 준비했다"며 "앞으로도 매월 정기적인 정보보호 활동을 통해 최신 해킹 수법과 대응책을 공유하며 건전하고 안전한 가상자산 투자 환경을 조성하겠다"고 말했다.2026-08-13 20:23:14
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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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