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공공 AI 보안 시장 공략…KT, CSAP 메일보안 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)을 악용한 피싱 메일과 랜섬웨어 등 사이버 공격이 갈수록 정교해지면서 공공기관의 이메일 보안 중요성이 커지고 있다. 기존 규칙 기반 탐지를 넘어 AI를 활용한 위협 분석 기술 도입이 확산되는 가운데 KT가 공공기관을 겨냥한 AI 기반 메일 보안 서비스로 시장 공략에 나선다. 13일 KT는 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)을 획득한 '공공형 AI 메일보안' 서비스를 출시하고 공공기관과 교육기관을 대상으로 이메일 보안 사업을 확대한다고 밝혔다. 공공형 AI 메일 보안은 랜섬웨어와 피싱 메일 등 이메일을 통한 사이버 위협을 AI 기술로 탐지·차단하는 클라우드 기반 보안 서비스다. 스팸 차단과 AI 분석, APT(지능형 지속 공격) 대응 등 3단계 필터링 체계를 통해 악성 메일을 탐지하고 정상 메일만 고객의 메일 서버로 전달하도록 설계됐다. 특히 공기업과 공공기관, 국립대학교 등 국가 교육기관을 주요 대상으로 구성됐다. KT는 별도의 보안 인프라를 구축하지 않고도 클라우드 기반 서비스를 활용할 수 있어 초기 구축 비용 부담을 줄이는 동시에 보안 수준을 높일 수 있을 것으로 전망하고 있다. 해당 서비스에는 최대 3종의 APT 분석 엔진을 선택적으로 적용할 수 있으며, 지속적인 AI 학습을 통해 97% 이상의 악성 메일 탐지 정확도를 유지하고 있다. 대부분의 분석을 1분 이내에 완료해 메일 수신 지연을 최소화하면서도 보안성을 확보한 것이 특징이다. KT는 이번 서비스가 AI와 APT 기술을 결합한 이메일 보안 서비스 가운데 국내 최초로 CSAP 인증을 획득한 사례라고 설명했다. CSAP는 국가·공공기관에 클라우드 서비스를 제공하기 위해 필요한 대표적인 보안 인증으로, 공공시장 진출을 위한 핵심 요건으로 꼽힌다. 최근에는 생성형 AI를 활용해 실제 업무 메일과 유사한 내용을 작성하거나 특정 기관을 사칭하는 피싱 공격이 증가하면서 이메일 보안 위협도 한층 고도화되고 있다. 이에 보안업계에서는 AI를 활용한 공격에 AI 기반 탐지 기술로 대응하는 방식이 새로운 보안 체계로 자리 잡고 있는 것으로 평가하고 있다. KT는 이 같은 변화에 대응하기 위해 보안 담당자의 업무 효율성을 높이는 '원뷰' 기능도 함께 제공한다. AI 분석과 각종 위협 탐지 결과, 위험도, 공격 이력 등을 하나의 화면에서 통합 제공해 보안 담당자가 위협을 보다 빠르게 파악하고 대응할 수 있도록 지원한다. KT는 이번 CSAP 인증을 계기로 공공기관과 교육기관을 중심으로 AI 기반 이메일 보안 서비스를 확대하고, 공공 분야 디지털 전환에 맞춘 클라우드 보안 사업도 지속 강화할 계획이다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장 상무는 "최근 이메일을 통한 사이버 공격이 더욱 정교해지고 있는 만큼 공공기관의 중요 정보를 보호하기 위한 선제적 대응이 중요하다"며 "KT는 국내 최초 CSAP 인증을 획득한 AI 기반 이메일 보안 서비스를 통해 공공·교육기관에 최적화된 보안 환경을 제공하고 안전한 디지털 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 09:28:04
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
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카카오, 카톡 기반 'AI 국민비서' 선보인다…공공서비스도 대화형 AI로 [경제일보] 카카오가 카카오톡 기반 ‘AI 국민비서’를 앞세워 공공 AI 서비스 확장에 나선다. 국민이 자주 쓰는 메신저 안에서 공공시설 예약과 전자증명서 발급 등을 처리할 수 있도록 해 행정서비스 접근성을 높이겠다는 구상이다. 카카오는 23일부터 24일까지 경기도 일산 킨텍스에서 열리는 ‘2026 공공 AI 산업 박람회’에 참가한다고 밝혔다. 이번 행사는 행정안전부가 주최하는 공공 분야 AI 기술·서비스 전시 행사다. 카카오는 통합 AI 브랜드 ‘카나나’를 중심으로 ‘A Day with Kanana’라는 주제의 체험형 부스를 운영한다. 부스는 카나나 인 카카오톡, 카나나 대화·통화 요약, 카카오툴즈, AI 국민비서, 카나나 세이프가드 등 다섯 가지 체험 구역으로 구성된다. 카카오톡 대화 맥락을 기반으로 한 브리핑 기능, 먼저 정보나 콘텐츠를 제안하는 선톡 기능, 채팅·통화 내용을 정리하는 요약 기능 등을 영상과 체험 형태로 소개한다. 가장 주목되는 서비스는 행정안전부와 협력해 시범 운영하는 ‘AI 국민비서’다. 이용자는 카카오톡 안에서 공공시설 예약과 전자증명서 발급을 간편하게 처리할 수 있다. 체험존에서는 공공서비스 예약부터 증명서 발급, 기관 제출, 전자지갑에 보관된 증명서 확인까지 전 과정을 직접 경험할 수 있다. 최근에는 음성 이용 기능도 추가됐다. 카카오톡 기반이라는 점은 서비스 확산의 핵심이다. 공공서비스는 이용 절차가 복잡하고 별도 앱 설치나 로그인 과정이 불편하다는 인식이 강했다. 국민이 이미 익숙하게 쓰는 카카오톡 안에서 AI가 절차를 안내하고 실행까지 돕는다면 공공서비스 이용 문턱을 낮출 수 있다. 카카오가 강조하는 방향은 에이전틱 AI다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 예약, 발급, 제출, 보관처럼 실제 행동까지 이어지는 AI 경험을 제공하겠다는 것이다. ‘카카오툴즈’ 구역에서는 카카오 내외부 서비스가 연결되는 실생활 밀착형 AI 기능도 소개한다. 안전장치도 함께 전시한다. 카카오는 AI 국민비서에 적용된 자체 AI 가드레일 모델 ‘카나나 세이프가드’를 소개한다. 이 모델은 유해 콘텐츠와 위험 요청을 탐지하도록 설계됐으며 한국어 환경에 특화된 것이 특징이다. 공공서비스에 AI가 적용되는 만큼 오답, 부적절한 응답, 개인정보 처리 위험을 줄이는 장치가 중요하다. 이 밖에 이미지 생성 모델 ‘카나나 콜라주’를 활용한 포토부스 이벤트도 운영한다. 관람객은 카카오프렌즈 캐릭터 ‘쬬르디’를 생성하고 ‘나만의 쬬르디 등록증’을 인화할 수 있다. 기술 전시를 이용자 경험 중심으로 풀어낸 구성이다. 카카오 관계자는 “이번 박람회는 카카오의 에이전틱 AI 기술이 공공 분야에서 국민의 일상을 어떻게 편리하게 바꿀 수 있는지를 직접 보여주는 자리”라며 “AI 국민비서를 비롯해 공공서비스와의 협업을 더욱 확대해 나가기 위해 노력할 것”이라고 말했다.2026-06-23 14:59:29
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젠슨 황 "한국에 4개 사업 선물"…서울 AI센터 설립도 시동 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 차세대 인공지능(AI) 사업을 본격적으로 가져오겠다고 밝혔다. 서울에 AI 연구센터를 세우는 방안도 구체화하면서 한국이 엔비디아의 AI 반도체·피지컬 AI 생태계에서 핵심 거점으로 부상할지 주목된다. 황 CEO는 5일 서울 마포구 홍대입구 인근 삼겹살집 ‘형님저요’ 앞에서 취재진과 만나 “한국에 큰 선물로 엔비디아의 4개 새로운 사업을 가져왔다”고 말했다. 그는 4개 사업으로 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’, 베라 중앙처리장치(CPU), AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 피지컬 AI용 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 언급했다. 황 CEO는 “단일 제품에 집중했던 올해와 달리 내년에는 4개의 신제품이 쏟아져 매우 바빠질 것”이라며 “한국은 정말 바빠질 것”이라고 말했다. 이는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 확대가 한국 반도체와 제조·로봇 생태계에 직접적인 수요로 이어질 수 있다는 의미로 해석된다. 가장 큰 관심은 메모리 반도체다. 베라 루빈 등 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심 부품으로 들어간다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 공급망에서 엔비디아와의 협력 확대를 노리고 있다. 황 CEO가 한국 기업들의 사업이 “폭발적으로 잘되고 있다”고 평가한 것도 이 같은 공급망 협력 기대와 맞닿아 있다. AI 연구센터 설립도 속도를 내고 있다. 엔비디아는 최근 서울 근무 조건으로 AI 기술센터 소속 피지컬 AI 담당 솔루션 아키텍트 채용 공고를 냈다. 디지털 트윈과 로보틱스 분야 인력이 대상이다. 황 CEO도 “한국 내 AI 연구 엔지니어와 로봇공학 연구를 위한 뛰어난 연구센터를 구축하고 있다”며 “AI 연구원이나 엔지니어를 안다면 일하러 오라고 전해 달라”고 직접 러브콜을 보냈다. 센터 위치에 대해서는 “확실하진 않지만 서울인 것 같다”고 말했다. 최종 부지와 규모는 아직 확정되지 않았지만, 채용이 시작됐다는 점에서 한국 AI기술센터 설립은 실행 단계에 들어간 것으로 볼 수 있다. 이번 행보는 엔비디아와 한국의 협력이 단순 GPU 구매나 부품 공급을 넘어 R&D와 산업 적용으로 확장되고 있음을 보여준다. 지난해 한국 정부와 주요 기업은 엔비디아 GPU 26만장 이상을 확보해 공공 AI 인프라와 삼성·SK·현대차·네이버 등의 민간 AI 프로젝트에 활용하기로 했다. 여기에 AI 연구센터까지 더해지면 한국은 AI 인프라, HBM, 제조 AI, 로봇 실증을 연결하는 거점이 될 수 있다. 기대가 실제 성과로 이어지려면 구체적인 투자와 인재 확보, 산학연 협력 체계가 뒤따라야 한다. 엔비디아의 4개 신사업이 한국 기업의 매출과 기술 협력으로 이어질지, 서울 AI센터가 단순 지원 조직을 넘어 글로벌 R&D 거점으로 자리 잡을지가 앞으로의 핵심 변수다.2026-06-05 22:19:52
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KT클라우드, 리벨리온 NPU 적용한 공공 AI 인프라 구축 [경제일보] 공공 클라우드 시장에서 인공지능(AI) 인프라 패러다임이 GPU 중심에서 신경망처리장치(NPU) 기반으로 이동하고 있다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 정책과 맞물리면서 KT 클라우드는 NPU 서비스를 확대하고 있다. 4일 KT 클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시하고 공공 AI 인프라 시장 확대에 나선다고 밝혔다. 이번 서비스는 공공 전용 데이터센터 환경에서 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 또한 국내 NPUaaS(서비스형 NPU) 중 최초로 클라우드 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공기관 도입 요건을 충족한 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 시장은 보안 규제와 함께 국산 기술 활용 비중 확대가 중요한 평가 요소로 자리 잡고 있다. 이에 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 보안성과 비용 효율성을 동시에 충족할 수 있는 인프라 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT 클라우드의 NPU 서버는 리벨리온의 데이터센터용 AI 반도체 'ATOM 플러스'를 기반으로 구축됐다. 최근 AI 워크로드가 모델 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서, 추론에 특화된 NPU는 GPU 대비 비용 효율성과 전력 효율성을 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이를 통해 공공기관 및 공공 AX 사업 참여 기업들은 보안 규제를 준수하면서도 AI 서비스 구축에 필요한 연산 인프라를 활용할 수 있게 될 전망이다. 특히 민원 상담, 행정 업무 지원, 문서 검색 및 분석 등 공공 서비스 영역에서 AI 에이전트 적용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 클라우드 업계에서는 향후 공공 AI 인프라 시장에서 GPU 중심 구조가 점차 변화할 가능성에 주목하고 있다. 그동안 AI 인프라는 엔비디아 GPU 중심으로 구축돼 왔으나, 국산 AI 반도체 생태계 확대 정책과 맞물리면서 NPU 기반 인프라 도입이 본격화되는 흐름이라는 분석이다. 앞서 KT 클라우드는 지난 4월 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시하며 AI 인프라 사업을 확장한 바 있다. AI 넥서스는 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI SERV'를 통합한 서비스로, AI 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 특히 모델 서빙(Model Serving) 기능을 통해 복잡한 배포 과정 없이 AI 모델을 실행 환경에 적용할 수 있도록 설계했고, 모델 스토어 기능을 통해 오픈소스 모델 기반 AI 서비스 구축도 지원한다. 또한 'A100', 'H100', 'H200' 등 다양한 GPU 라인업을 제공하고 있으며, 향후 차세대 GPU인 '엔비디아 B300' 기반 서비스로 확장할 계획이다. KT 클라우드는 공공 보안 요건을 충족하는 AI 인프라 제공을 기반으로 공공기관과 지자체의 디지털 전환(AX) 수요에 대응하고, 국내 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "KT 클라우드는 최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업의 AX 혁신을 지원하고, 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.2026-06-04 09:59:00
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한컴, LG '챗엑사원'에 AI 에이전트 공급…공공 AX 시장 정조준 [경제일보] 한글과컴퓨터가 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’에 공급한다. 한컴의 문서 AI 기술과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’ 기반 플랫폼을 결합해 공공·민간 AI 시장을 함께 공략하겠다는 전략이다. 한컴은 LG AI연구원과 AI 기술, 서비스 플랫폼, 공공 및 민간 시장 전반을 아우르는 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약의 핵심은 한컴의 AI 에이전트 기술을 챗엑사원 서비스 플랫폼에 접목하는 것이다. 한컴 AI 에이전트가 외부 대화형 AI 플랫폼에 정식 탑재되는 사례라는 점에서도 의미가 있다. 양사는 챗엑사원 환경에서 한컴의 문서 작성 에이전트를 구동하는 사용자 경험을 구현할 계획이다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 초안을 만든다. 생성된 결과물은 웹 기반 한글 뷰어에서 바로 확인하거나 저장할 수 있다. 이번 협약은 지난해 12월 체결한 업무협약을 사업 협력 단계로 확대한 것이다. 양측은 그동안 한컴의 문서 AI 서비스 경쟁력과 LG AI연구원의 엑사원 모델을 결합하는 방향으로 협력해왔다. 한컴은 한컴어시스턴트와 한컴피디아 등 AI 서비스를 제공하고, LG AI연구원은 엑사원을 핵심 AI 엔진으로 공급하는 상호 보완 구조를 구축해왔다. 한컴이 강조하는 강점은 문서 업무다. 공공기관과 기업 업무에서 한글 문서, 보고서, 기획서, 공문, 회의록은 여전히 핵심 생산물이다. 범용 생성형 AI가 답변 생성에 강점을 갖는다면, 한컴 에이전트는 문서 구조화와 양식 적용, 편집, 저장, 뷰어 연동 등 실제 문서 업무 흐름과 연결된다는 점에서 차별화된다. LG AI연구원 입장에서는 챗엑사원의 업무 활용 범위를 넓힐 수 있다. 엑사원 기반 생성형 AI 플랫폼에 한컴의 문서 작성 에이전트가 붙으면, 단순 질의응답을 넘어 공공·기업 현장에서 바로 쓸 수 있는 문서 생산 도구로 확장된다. 국내 업무 환경에 특화된 한글 문서 처리 역량은 공공 AX 시장에서 중요한 경쟁 요소다. 양사는 공공 AI 시장 공략에도 속도를 낸다. 한컴 에이전트와 챗엑사원 결합을 바탕으로 공공기관, 정부부처, 공기업을 대상으로 사업 발굴부터 수주, 납품까지 전 과정을 공동 대응할 계획이다. 공공부문은 보안, 데이터 주권, 문서 표준, 내부망 환경 등 요구 조건이 까다롭기 때문에 국내 기업 간 기술 결합과 현장 맞춤형 구축 역량이 중요하다. 한컴은 최근 ‘에이전틱 OS’ 기업으로의 전환도 내세우고 있다. 한컴은 자사 소개에서 기업 AX가 문서 이해를 넘어 업무 맥락을 파악하고 실제 실행까지 연결될 때 완성된다고 설명한다. 이번 협력은 한컴이 문서 소프트웨어 기업에서 업무 실행형 AI 에이전트 기업으로 확장하려는 흐름과 맞물려 있다. 양사는 온디바이스 AI, AI 기반 문서 자동화, B2B AI 솔루션, 글로벌 시장 진출 등 추가 협력도 검토한다. 단순 모델 공급이나 서비스 연동을 넘어, 문서 생성·편집·보안·저장·업무시스템 연계까지 포함한 통합 AI 솔루션을 만들겠다는 구상이다. 이 협력의 성패는 공공 현장에서 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고, 보안·품질 기준을 얼마나 충족하느냐에서 갈릴 가능성이 크다. 공공 AI 도입은 기술 시연만으로 확산되기 어렵다. 내부 문서 양식, 결재 절차, 보안 등급, 망분리 환경, 기록물 관리 기준을 충족해야 한다. 챗엑사원과 한컴 에이전트의 결합이 이러한 복잡한 행정 문서 흐름에 자연스럽게 들어가야 시장 확산이 가능하다. 임우형 LG AI연구원 원장은 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 기술력을 입증한 K-엑사원과 한컴의 독보적인 문서 AI 기술이 결합하는 만큼 양사의 협력 시너지가 클 것으로 기대한다”며 “대정부 및 공공 AX 사업을 주도하는 한편 대한민국 AI 주권 확보에도 기여하겠다”고 말했다. 김연수 한컴 대표는 “최근 에이전틱 OS 기업으로의 진화를 선언한 한컴에게 이번 협약은 그 비전을 실현하는 강력한 모멘텀”이라며 “한컴의 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 초거대 AI 기술을 융합해 시장 주도권을 확고히 하겠다”고 밝혔다.2026-05-22 15:04:37
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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![[현장] 유아이패스, 에이전틱 AI 자동화 플랫폼 한국 리전 출시…금융·공공 AI 자동화 시장 공략](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/19/20260519122920975519.jpg)
유아이패스, 에이전틱 AI 자동화 플랫폼 한국 리전 출시…금융·공공 AI 자동화 시장 공략 [경제일보] 글로벌 자동화 기업 유아이패스가 마이크로소프트와 협력해 한국 시장에서 에이전틱 AI 자동화 사업을 본격 확대한다. 유아이패스는 19일 서울 포시즌스 호텔에서 열린 ‘유아이패스 퓨전 서울’ 기자간담회에서 마이크로소프트 애저 기반의 ‘유아이패스 오토메이션 클라우드’ 한국 리전 출시 계획과 ‘오토메이션 스위트’ 기능 확장 전략을 공개했다. 이번 한국 리전 출시는 국내 기업들이 클라우드 기반 자동화 서비스를 도입하면서도 데이터 저장 위치와 규제 요건을 충족할 수 있도록 한 것이 핵심이다. 서비스가 국내 데이터센터를 기반으로 운영되면 고객 데이터가 한국 내에 저장되고, 물리적 거리가 줄어 지연 시간도 단축된다. 유아이패스는 이를 통해 기존 온프레미스 환경에서 수개월이 걸리던 배포 기간을 수 주 수준으로 줄일 수 있다고 설명했다. ‘오토메이션 클라우드’는 기업 내 자동화 워크플로우, AI 에이전트, 로봇, 프로세스 오케스트레이션, 데이터 통합을 중앙에서 관리하는 클라우드 기반 기업용 SaaS 플랫폼이다. 특히 마에스트로, 에이전트 허브, 서버리스, 시맨틱 서비스 등 에이전틱 자동화에 필요한 주요 스택을 포함하며, AI 및 에이전트 워크로드는 마이크로소프트 파운드리와 연계된다. 유아이패스는 금융, 공공, 헬스케어처럼 보안과 규제가 중요한 산업군을 주요 공략 대상으로 삼고 있다. 이들 산업은 AI 도입 수요가 높지만 데이터 주권, 컴플라이언스, 내부 보안 정책 등의 이유로 클라우드 기반 AI 활용에 제약이 컸다. 유아이패스는 국내 리전과 자체 호스팅 옵션을 함께 제공해 이러한 장벽을 낮추겠다는 전략이다. 형원준 유아이패스 코리아 지사장은 마이크로소프트와의 협력이 고규제 산업의 국내 기업에 중요한 전환점이 될것이라고 강조했다. 그는 국내 인프라 확보를 통해 AI 에이전트를 대규모로 신속하게 배포할 수 있는 기반을 마련했다고 설명했다. 유아이패스가 의뢰해 IDC가 발표한 조사에 따르면 한국 기업의 약 24%는 이미 에이전틱 AI를 도입했으며, 약 67%는 향후 12개월 안에 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났다. 유아이패스는 이 같은 수요를 바탕으로 국내 기업들이 단순한 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스에 AI 에이전트를 적용하는 단계로 이동할 것으로 보고 있다. 야니스 브루스타스 유아이패스 제품 마케팅 담당 부사장은 기업 자동화가 단순 업무 처리 중심에서 지능형 프로세스 오케스트레이션으로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 개별 업무 자동화를 넘어 에이전틱 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 내는 것이 중요하다고 밝혔다. 이번 발표는 국내 AI 자동화 시장이 단순 RPA를 넘어 AI 에이전트 기반의 업무 실행·관리 체계로 이동하고 있음을 보여준다. 유아이패스는 한국 리전 출시와 오토메이션 스위트 확장을 통해 금융·공공 등 보수적인 산업에서도 대규모 AI 자동화 도입을 촉진하겠다는 계획이다.2026-05-19 12:31:03
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NHN, 1Q 영업익 263억원 전년 比 5%↓…AI GPU 투자에 수익성 둔화 [경제일보] NHN이 게임과 결제, 클라우드 사업 성장에 힘입어 올해 1분기 두 자릿수 매출 성장을 기록했다. 다만 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확대를 위한 선제 투자 비용이 반영되면서 수익성은 다소 둔화됐다. NHN은 AI 클라우드와 차세대 결제, 국방 인공지능 전환(AX) 사업을 중심으로 성장세를 이어간다는 계획이다. 12일 NHN은 공시를 통해 연결 기준 올해 1분기 매출이 전년 동기 6001억원 대비 11.9% 증가한 6714억원을 기록했고 영업이익은 전년 동기 276억원 대비 5.0% 감소한 263억원으로 집계됐다고 밝혔다. 결제 부문 매출은 전년 동기 2903억원 대비 22.1% 증가한 3546억원을 기록해 전체 사업 가운데 가장 큰 비중을 차지하며 NHN의 실적 성장을 견인했다. NHN은 NHN KCP 거래대금이 전년 동기 대비 21% 증가했고 페이코 역시 기업복지솔루션 사업 성장세가 이어지며 거래액이 전년 동기 대비 33% 증가한 것으로 나타났다. 게임 사업도 성장세를 이어갔다. 1분기 게임 부문 매출은 전년 동기 1196억원 대비 6.8% 증가한 1278억원을 기록했다. 지난 2월 적용된 웹보드게임 규제 환경 변화 이후 이용자 1인당 평균 매출이 상승해 웹보드게임 매출은 전년 동기 대비 11% 성장한 것으로 나타났다. 일본 모바일 게임 사업도 실적 개선에 기여한 것으로 평가된다. NHN에 따르면 '라인 디즈니 츠무츠무'는 12주년 이벤트와 '명탐정 코난' 협업 효과로 매출이 전년 동기 대비 47% 증가했고 '#콤파스' 역시 인기 애니메이션 '체인소맨'과 협업을 통해 일본 애플 앱스토어 매출 1위를 기록했다. 기술 부문 매출은 전년 동기 1056억원 대비 19.0% 증가한 1257억원으로 집계됐다. 기술 부문을 이끄는 NHN클라우드의 매출은 전년 동기 대비 20.2% 늘었고 일본 기술법인 NHN테코러스도 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업 성장으로 매출이 18.4% 증가하는 등 공공 AI 인프라 사업 확대를 기반으로 성장세를 이어가고 있다. 특히 NHN은 AI GPU 인프라 사업을 미래 핵심 성장 동력으로 육성하고 있다. NHN클라우드는 정부 GPU 확보·구축·운용 지원 사업의 일환으로 서울 양평 리전에 수냉식 기반 GPU B200 인프라를 구축해 지난 3월 말부터 본격 가동에 돌입했다. 또한 광주 국가 AI 데이터센터에는 초고사양 GPU B300 구축 사업에도 참여하고 있다. 최근 AI 인프라 전문기업 베슬AI와 GPU 공급 계약도 체결했다. NHN은 해당 계약을 통해 200억원 이상의 매출을 기대하고 있으며 폭증하는 GPU 수요에 대응해 국내 대표 AI 클라우드 서비스 제공업체(CSP)로 시장 지배력을 확대하겠다고 설명했다. 국방 AX 시장 공략도 본격화하고 있다. NHN두레이는 국방부 협업 플랫폼 '국방이음' 서비스를 올해 하반기 전군 30만명 규모로 확대할 계획이며 NHN클라우드는 방위사업청의 연합지휘통제체계 성능개량 사업에도 참여하고 있다. 정우진 NHN 대표는 "1분기에도 주요 핵심사업이 고른 성장세를 보이며 외형 확장을 이어갈 수 있었다"며 "AI GPU 사업 본격화를 위한 선제적 인프라 투자 비용이 일부 반영되며 1분기 전사 수익성에 일시적인 부담 요인으로 작용했지만 기술 우위를 바탕으로 대규모 GPU 사업 수주가 잇따르고 있는 만큼 올해 기술사업에서 의미 있는 실적 개선이 가능할 것으로 기대된다"고 말했다. 한편 NHN은 이날부터 총 167억원 규모 자기주식 매입에도 나선다. 이는 올해 계획한 자사주 매입 재원 전액 규모로 취득 완료 이후 전량 소각할 예정이다.2026-05-12 08:25:59
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카카오엔터프라이즈, 전남 AI 전환 사업 GPU 확보…지역 산업 AI 도입 본격화 [경제일보] 제조·에너지·바이오 등 지역 주력 산업의 경쟁력을 높이기 위해 맞춤형 AI 도입이 필요하다는 인식이 확산되면서 공공 중심의 AI 전환 사업도 속도를 내고 있다. 특히 AI 반도체 확보가 핵심 변수로 떠오르면서 GPU 확보 역량이 지역 AI 사업 성패를 좌우하는 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 14일 카카오엔터프라이즈는 전라남도를 중심으로 추진되는 중소벤처기업부의 '지역 주도형 AI 대전환 사업'에 참여해 사업을 진행하고 있으며 이에 필요한 GPU 물량을 확보했다고 밝혔다. 이번 카카오엔터프라이즈의 사업은 AI 활용률이 낮은 지역 중소기업을 대상으로 산업 특성과 여건에 맞는 맞춤형 AI 활용·확산 프로그램을 2년간 지원하는 프로젝트다. 전라남도는 화학·철강·세라믹 등 소재·부품·장비 산업과 제약·식품 등 바이오 산업, 신재생에너지 산업 등 지역 주력 산업을 중심으로 AI 도입 수준을 진단하고 맞춤형 AI 설비와 솔루션 도입을 지원할 계획이다. 이를 통해 지역 기업들의 생산성 향상과 공정 자동화, 데이터 기반 의사결정 체계를 구축한다는 전략이다. 이번 사업에서 핵심 요소로 꼽히는 AI 인프라도 확보됐다. 카카오엔터프라이즈는 글로벌 파트너십과 구매 조달 역량을 통해 엔비디아의 최신 GPU인 '엔비디아 B200' 40장을 확보하고 계획된 일정에 맞춰 전량 입고를 완료했다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증하면서 공급 부족 현상이 이어지고 있다. 특히 최신 AI GPU는 대형 클라우드 기업과 빅테크 중심으로 물량이 확보되면서 공공 및 지역 사업에서 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이러한 환경에서 GPU 확보가 지역 AI 사업 추진 속도를 좌우하는 핵심 변수로 작용하고 있다. 카카오엔터프라이즈는 GPU 확보를 기반으로 전라남도 지역 산업에 AI 적용을 본격화할 계획이다. 구체적으로 고성능 AI 인프라 운영과 AI 오픈 플랫폼 설계 및 구축을 추진하고 마이크로그리드 AI 솔루션 도입 및 실증, AI 활용 인프라 관제 구축 등을 단계적으로 진행할 예정이다. 이를 통해 지역 기업들이 자체 AI 환경을 구축하지 않아도 AI를 활용할 수 있는 기반을 제공한다는 방침이다. 이번 사업은 단순 인프라 구축을 넘어 지역 산업 전반의 AI 전환을 목표로 진행된다. 제조 공정 자동화, 품질 관리, 에너지 효율화, 수요 예측 등 다양한 산업 영역에 AI를 적용해 지역 기업 경쟁력을 강화하는 것이 특징이다. 특히 신재생에너지와 제조 산업이 결합된 전라남도 산업 구조 특성을 반영한 AI 적용 사례가 확대될 것으로 전망된다. 카카오엔터프라이즈의 이번 사업은 공공 AI 시장 확대 전략의 일환으로 풀이된다. 공공·지자체 중심 AI 인프라 구축 사업이 늘어나는 가운데 GPU 확보 역량과 AI 플랫폼 구축 경험을 기반으로 공공 시장 영향력을 확대하려는 움직임으로 분석된다. 이재한 카카오엔터프라이즈 사업부문장은 "GPU 대란 속에서도 계획된 물량을 적기에 조달한 것은 카카오엔터프라이즈의 구매 조달 경쟁력을 증명하는 사례"라며 "확보된 첨단 GPU를 기반으로 전라남도 내 중소기업이 글로벌 수준의 AI 경쟁력을 갖출 수 있도록 사업 수행에 만전을 기할 것"이라고 말했다.2026-04-14 15:48:05
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카카오, 'AI 국민연금' 시동… 공공 서비스 '디지털 대전환' 가속 [경제일보] 카카오(대표 정신아)가 국민연금공단과 손잡고 인공지능(AI) 기반의 공공 서비스 혁신에 나선다. 카카오는 31일 전북 전주시 국민연금공단 본부에서 ‘AI 기반 공공서비스 혁신 및 업무 전환을 위한 양해각서(MOU)’를 체결했다고 밝혔다. 카카오의 방대한 플랫폼 인프라와 AI 기술력을 국민 연금 행정 전반에 이식하여 국민들이 체감할 수 있는 ‘지능형 공공 서비스’를 구현하겠다는 의지다. 그동안 국민연금 서비스는 복잡한 행정 절차와 전문 용어로 인해 고령층은 물론 청년층에게도 ‘문턱이 높은’ 영역이었다. 국민연금공단이 축적한 방대한 행정 데이터와 카카오의 실시간 데이터 처리·AI 기술이 결합하면 국민들은 별도의 공단 앱이나 복잡한 학습 과정 없이도 카카오톡을 통해 연금 수령액 조회, 납부 이력 확인, 예상 연금액 상담 등을 즉시 해결할 수 있게 된다. 이번 협약은 단순히 편의성 제고를 넘어 국가가 운영하는 공공 인프라와 민간의 초거대 AI 기술이 만나는 ‘디지털 대전환(AX)’의 상징적 모델이다. 앞서 3월 행정안전부와 출시한 ‘AI 국민비서 시범서비스’가 초기 성과를 거두면서 카카오는 공공 영역의 AI 적용 범위를 연금 등 핵심 사회보장제도로 확대하는 속도전을 펼치고 있다. 국내외적으로 AI 기술 도입이 가속화되면서 국가 핵심 데이터를 안전하게 다루는 ‘소버린 AI(Sovereign AI·주권적 AI)’의 필요성이 제기되고 있다. 해외 빅테크에 의존하지 않고 우리 국민의 데이터를 안전하게 보호하면서도 고도의 서비스를 제공하는 모델이다. 카카오가 국민연금의 민감한 행정 데이터를 AI에 접목하는 과정에서 보여줄 ‘데이터 보안’과 ‘할루시네이션(환각) 방지’ 기술은 향후 국내 공공 AI 시장의 표준이 될 가능성이 높다. 국가 행정 효율성 측면에서도 획기적인 변화가 예상된다. 단순 반복적인 민원 응대를 AI가 처리하게 됨으로써 공단 직원들은 보다 고차원적인 상담과 복지 사각지대 발굴 등 본연의 서비스에 집중할 수 있게 된다. 정신아 대표는 “카카오의 AI 기술이 국민의 미래를 준비하는 기반인 국민연금의 가치를 일상 속에서 경험하게 만들 것”이라며 기술을 통한 사회적 가치 창출을 강조했다. ◆ 전 세대를 아우르는 ‘초개인화’ 공공 플랫폼으로 향후 전망은 더욱 밝다. 이번 협력은 단순한 조회를 넘어 ‘생애 주기별 맞춤형 연금 설계’로 진화할 것으로 보인다. 개인의 소득, 연령, 생활 패턴을 AI가 분석해 최적의 납부 전략을 제안하거나 놓치고 있는 복지 혜택을 선제적으로 알려주는 ‘선제적 행정 서비스’가 가능해지기 때문이다. 이는 저출산·고령화라는 시대적 난제 속에서 연금 재정의 투명성을 높이고 국민의 신뢰를 확보하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 또한 카카오는 이번 모델을 발판 삼아 향후 건강보험, 세무 행정 등 다른 공공 영역으로도 AI 생태계를 확장할 방침이다. 이는 카카오가 단순한 메신저 기업을 넘어 국가의 인프라와 결합해 국민의 삶을 지원하는 ‘디지털 공공 인프라’ 기업으로 체질 개선을 완료했음을 시사한다. 다만 과제도 남아있다. 공공 서비스의 핵심은 ‘정확성’과 ‘신뢰성’이다. AI가 잘못된 정보를 제공하거나 연금 계산에 오류가 발생할 경우 그 파장은 걷잡을 수 없이 크다. 카카오와 공단은 향후 협력 과정에서 엄격한 ‘AI 거버넌스’를 수립하고 기술의 편의성과 행정의 엄밀함 사이에서 최적의 균형을 찾아야 한다. 김성주 국민연금공단 이사장이 밝힌 “더 효율적이고 투명한 행정”은 오늘날 기술이 지향해야 할 방향성을 잘 보여준다. 카카오의 혁신적인 AI 대전환이 성공적으로 안착한다면 대한민국은 전 세계에서 가장 빠르고 스마트한 ‘지능형 복지 국가’ 모델을 구축하는 선도 주자가 될 것이다. 민관이 함께 만드는 ‘국민의 일상’ 속 AI 전환이 앞으로 어떤 실질적인 가치를 우리에게 돌려줄지 귀추가 주목된다.2026-03-31 16:11:13
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카톡·네이버앱서 행정 처리한다…네이버·카카오 공공 AI 서비스 경쟁 시작 [경제일보] 행정안전부가 주관하는 'AI 국민비서 시범서비스'가 본격적인 가동에 들어갔다. 국내 대표 IT 기업인 네이버와 카카오가 각각 자사 생성형 AI 기술을 접목한 공공서비스 에이전트를 공개함에 따라 공공 영역에서의 AI 주도권을 확보하기 위한 빅테크 간의 경쟁이 본격화될 전망이다. 10일 네이버와 카카오가 행정안전부와 협력해 네이버의 '하이퍼클로바X'와 카카오의 '카나나' 기반 'AI 국민비서 시범서비스'를 출시한다고 밝혔다. 이번 서비스는 행정안전부가 추진해 온 'AI 에이전트 기반 공공서비스 혁신'의 일환으로 진행됐다. 정부는 기존의 복잡한 행정 절차를 축소하고 국민들이 일상적으로 사용하는 민간 플랫폼을 통해 공공서비스를 적시에 이용할 수 있는 환경을 구축하는 것을 목표로 공공서비스를 개선해 왔다. 정부는 지난해부터 민간 기업들과 업무 협약을 체결하고 기술적 연동을 준비했다. 공공서비스는 사용자의 신뢰도가 중요한 만큼 자사 AI 모델의 안정성과 정확성을 검증받을 수 있는 주요한 무대로 작동한다. 이번 무대에서 네이버는 향후 출시될 통합 에이전트 'AI 탭'과의 연계를, 카카오는 일상 밀착형 인터페이스의 강점을 전면에 내세웠다. 네이버는 자사의 초거대 AI 모델인 '하이퍼클로바X'를 기반으로 한 AI 국민비서 서비스를 네이버 앱 메인의 '마이' 탭과 연계해 지원한다. 이번 서비스는 이용자와의 대화를 통해 행정 업무를 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 네이버는 'AI 브리핑' 기술을 적용해 증명서 간의 차이점이나 발급 수수료 등 이용자가 궁금해하는 행정 정보를 신뢰도 높은 데이터 기반으로 제공한다고 설명했다. 또한 네이버 플레이스와의 연동을 통해 공공시설 예약 후 인근 식당 정보를 추천하는 서비스도 제공한다. 카카오는 자체 개발 AI 모델인 '카나나'를 적용한 AI 국민비서 서비스를 선보인다. 별도의 앱 설치 없이 기존 카카오톡 대화창 내에서 공공서비스를 이용할 수 있도록 설계했다. 보안과 신뢰성 확보를 위해 카카오는 유해 콘텐츠 필터링 모델인 '카나나 세이프가드'를 함께 적용했다. 카카오는 자체 구축한 'AI 에이전트 빌더'를 통해 구성된 공식 카카오톡 채널 '국민비서 구삐'를 통해 공공서비스를 이용할 수 있고 자연어 대화를 통한 원스톱 행정 처리를 지원한다고 설명했다. 양사의 서비스를 통해 주민등록표 등본, 건강보험 자격득실 확인서 등 100여 종의 전자증명서 조회, 발급, 제출 등 행정 업무 처리가 가능하다. 또한 행안부 '공유누리' 시스템과 연계해 전국 1200여개 공공 체육시설 및 회의실의 예약과 결제, 취소 등의 시설 예약 업무를 진행할 수 있다. 정부와 양사는 향후 서비스 범위를 더욱 확대할 방침이다. KTX와 SRT 승차권 예매 등 생활 밀착형 교통 서비스와의 연계를 추진하며, 고령층 등 디지털 취약계층을 고려한 음성 인터페이스 도입도 검토 중이다. 또한 사용자의 요구가 발생하기 전 필요한 서비스를 먼저 제안하는 지능형 공공 AI 서비스로의 고도화를 지속할 계획이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 디지털 서비스 개방을 선도해온 기업으로서 사용자가 일상 속에서 실질적으로 체감할 수 있는 혁신적인 AI 기반 공공 서비스를 제공하는 데 앞장서고 있다"며 "앞으로도 네이버의 AI 역량과 서비스 운영 노하우를 바탕으로 행정안전부와 긴밀히 협력해 공공 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있도록 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다. 정신아 카카오 대표이사는 "'AI 국민비서 시범서비스'는 카카오의 다양한 AI 기술을 공공 영역에 실질적으로 적용한 사례이며 국민이 직접 체감할 수 있는 공공 AI 서비스의 새로운 기준을 제시하는 뜻깊은 의미를 갖는다"며 "공공 정보의 안내를 넘어 행정 처리 경험을 AI 기술로 전환하는 시도를 통해 국민 생활에 실질적인 도움이 될 수 있는 서비스로 자리 잡을 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.2026-03-10 11:32:43
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공공부문 AI 전환 속도 낸다…과기정통부·행안부 AX 사업 지원 본격화 [경제일보] 과학기술정보통신부와 행정안전부가 정부 기관의 인공지능 전환(AX)을 지원하기 위한 본격적인 지원 체계를 가동한다. 양 부처는 인공지능 전환 기획부터 데이터 구축, 인프라 활용, 윤리 검증까지 전 과정을 지원하는 전주기 체계를 마련해 공공부문의 AI(인공지능) 활용을 확대한다는 계획이다. 8일 과학기술정보통신부와 행정안전부는 최근 정부 기관을 대상으로 '정부 인공지능 전환 사업 지원방안 설명회'를 개최하는 등 정부 기관의 AI 활용 지원을 본격적으로 진행한다고 밝혔다. 과기정통부는 정부 기관이 추진하는 신규 AX 과제의 기획 단계부터 인공지능 학습 데이터 구축, AI 모델 및 인프라 활용, 규제 자문, 안전성과 신뢰성 확보 등 사업 전 과정에 걸친 자문과 기술 지원을 제공할 계획이다. 행안부는 중앙부처와 지방자치단체, 공공기관을 대상으로 과제 발굴부터 기획·설계, 공공 AI 자원 활용, 윤리·책임성 확보, 성과 확산까지 단계별 맞춤형 전주기 통합 지원 체계를 운영할 예정이다. 특히 범정부 AI 공통 기반과 공공 데이터 등 공공 AI 자원을 활용해 기관별 인공지능 서비스 도입을 지원하는 것으로 알려졌다. 최근 행안부는 '인공지능 민주정부 30대 핵심 과제'와 올해 공공부문 인공지능 서비스 지원사업 대상 과제를 중심으로 기관 맞춤형 사업계획서와 제안요청서 작성 등에 대한 자문을 진행하고 있다. 과기정통부와 행안부는 현재 45개 정부 기관으로부터 AX 자문 수요를 접수하고 있으며 AI 전문기업과 분야별 전문가 등으로 구성된 자문단을 통해 이달부터 본격적인 인공지능 전환 컨설팅을 추진할 계획이다. 또한 성공적인 범정부 AX 추진을 위해 정기적인 정책 협의체를 운영하고 각 부처가 보유한 인공지능 정책 역량과 그래픽처리장치(GPU), 범정부 AI 공통 기반 등 AI 자원을 활용해 정부 기관의 AX를 지원해 나갈 방침이다. 이진수 과기정통부 인공지능정책기획관은 "올해 전 부처 인공지능 전환 사업 예산이 작년 대비 5배 이상 대폭 확대되며 각 정부 기관이 인공지능 전환을 본격적으로 추진하고 있는 상황"이라며 "전문기관, 민간 전문가와 함께 인공지능 전환 전담 지원체계를 본격적으로 가동하여 각 정부 기관이 인공지능 전환 성과를 조기에 창출할 수 있도록 적극 뒷받침하겠다"고 설명했다. 이세영 행정안전부 인공지능 정부정책국장은 "공공 인공지능 사업지원센터가 단순한 기술 지원을 넘어 국민이 체감할 수 있는 정부 혁신을 인공지능으로 구현하는 핵심 지원체계가 되겠다"며 "과제 발굴부터 성과 확산까지 전주기를 책임지고 지원하며 공공분야 인공지능 전환의 실질적 성과를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-03-08 15:45:25
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