2026.04.13 월요일
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美·中에 밀린 日 'AI 연합'으로 승부수…소뱅·소니·혼다 등 결집 [경제일보] 일본 주요 기업들이 연합 형태로 인공지능(AI) 개발사 설립에 나섰다. 미국과 중국 중심으로 형성된 AI 경쟁 구도 속에서 대형 모델 개발과 산업 적용을 동시에 추진하며 기술 자립 기반을 구축하려는 움직임으로 해석된다. 12일 요미우리신문에 따르면 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 등 4개 기업은 공동으로 일본 AI 기반모델 개발사를 설립했다. 일본 주요 기업이 컨소시엄 형태로 AI 모델 개발에 나선 것은 이례적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 조 단위(트릴리언급) 파라미터 규모의 대형 AI 모델 개발을 추진한다. 단순 생성형 AI를 넘어 로봇을 제어할 수 있는 차세대 AI 개발을 목표로 한다. 제조와 로보틱스 분야에서 축적된 기술을 AI와 결합해 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 역할 분담도 구체화됐다. 소프트뱅크와 NEC는 AI 기반 모델 개발을 맡고, 소니와 혼다는 이를 자동차, 로봇, 게임, 반도체 등 자사 사업 영역에 적용하는 구조다. 개발과 활용을 분리해 상용화 속도를 높이겠다는 접근으로 풀이된다. 지분 구조는 산업 전반이 참여하는 형태로 설계됐다. 일본제철, 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 기업과 금융기관이 소액 주주로 참여해 투자 기반을 넓혔다. 해당 개발사는 일본 경제산업성이 추진하는 AI 지원 사업에 참여할 계획이다. 이 사업은 2026회계연도부터 5년간 총 1조엔(약 9조3000억원) 규모로 진행되며, 국산 AI 개발 기업 등을 대상으로 지원이 이뤄진다. 경영은 소프트뱅크에서 AI 개발을 담당하던 인사가 맡는다. 기존 대형 IT 기업에서 축적된 개발 경험을 바탕으로 단기간 내 모델 구축에 속도를 낼 것으로 예상된다. 이번 연합은 글로벌 AI 경쟁 구도 변화에 대응하기 위한 전략으로 해석된다. 현재 대형 AI 모델 개발은 미국과 중국 기업이 주도하고 있으며, 일본 기업은 상대적으로 후발 주자에 속한다. 특히 일본은 로봇과 제조 분야에서 강점을 보유하고 있어 AI 적용 영역에서 차별화를 시도하고 있다. 요미우리신문은 “AI 모델 개발에서는 미국과 중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI 분야에서는 일본이 경쟁력을 보유한 것으로 평가된다”며 “대형 국산 AI와 활용 체계를 구축해 추격에 나설 것”이라고 전했다.2026-04-12 16:07:02
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의료 AI 인허가 3년 새 2.5배…판독 넘어 '소견서 생성'으로 확장 [경제일보] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 인허가 확대와 기술 고도화를 동시에 거치며 빠르게 성장하고 있다. 영상 판독 보조 중심이던 기능이 텍스트 기반 소견서 생성 단계까지 확장되면서 적용 범위가 진단 전 과정으로 넓어지는 흐름이다. 기업 간 개발 경쟁과 제도 변화가 맞물리며 의료 AI의 임상 활용도가 본격적으로 시험대에 오를 가능성이 제기된다. 12일 식품의약품안전처에 따르면 AI 기반 소프트웨어 의료기기 허가·인증·신고 건수는 2023년 62건에서 2024년 108건으로 늘었고, 2025년에는 157건으로 확대됐다. 2026년 1분기에도 55건이 집계되며 증가 흐름이 이어지고 있다. 시장 확대는 기술 진화와 맞물려 나타난 흐름이다. 기존 의료 AI가 흉부 X선 등 영상에서 병변 위치나 질환 유무를 표시하는 보조 기능에 집중했다면, 최근에는 생성형 AI를 활용해 판독 결과를 문장 형태로 제시하는 단계로 발전하고 있다. 숨빗AI의 ‘AIRead-CXR’은 생성형 AI 기반 디지털의료기기로 식약처 허가를 받은 사례다. 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석한 뒤 이상 소견을 텍스트 형태의 예비 판독문으로 제공한다. 시각적 정보 제공을 넘어 판독 문서 작성 과정까지 지원하는 구조로 기능이 확장된 것이다. 딥노이드의 ‘M4CXR’도 유사한 흐름을 보인다. 이 제품은 흉부 X선 영상 분석을 통해 다수 질환과 영상 소견을 도출하고 판독 소견서 초안을 생성하는 기능을 갖췄다. 생성형 AI 기반 의료기기 가운데 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 이후 현재 인허가 절차가 진행 중이다. 영상 진단 분야에서는 정밀도 고도화가 이어지고 있다. 루닛은 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션을 허가받으며 기존 2차원 영상 대비 진단 정확도를 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 해당 제품은 입체 영상을 기반으로 병변 탐지 효율을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이 같은 기술 확장은 실적에도 반영되고 있다. 루닛은 2025년 연결 기준 매출 831억원을 기록해 전년 대비 증가했다. 뷰노도 심전도 데이터를 활용해 콩팥 기능 저하를 선별하는 ‘뷰노메드 딥ECG 키드니’를 허가받으며 2025년 매출 348억원을 기록, 전년 대비 성장세를 유지했다. 시장 참여 기업도 빠르게 늘고 있다. 쓰리빌리언은 유전체 분석 기반 희귀질환 진단 영역을 공략하고 있으며, 노을은 혈액 및 암 진단 자동화 분야에서 사업을 확대하고 있다. 의료 AI 적용 영역이 영상 중심에서 다양한 진단 데이터로 확장되는 구조다. 다만 임상시험계획 승인 건수는 감소했다. 2023년 59건에서 2024년 56건으로 줄었고, 2025년에는 38건으로 감소했다. 2026년 1분기 승인 건수는 7건이다. 이는 데이터 기반 임상시험 일부가 제도 변화로 승인 대상에서 제외된 영향으로 해석된다. 실제 임상 활동 자체가 축소됐다고 단정하기는 어렵다는 설명이다. 의료 AI 시장은 인허가 확대와 함께 기술 적용 범위가 진단 전 과정으로 확장되는 국면에 들어섰다. 병변 탐지 중심의 보조 도구에서 판독 초안과 소견서 생성까지 기능이 확장되면서 의료진의 업무 효율 개선 가능성도 함께 거론된다. 동시에 생성형 AI 결과의 정확성, 책임 범위, 임상 적용 방식에 대한 검증 필요성도 병행되고 있다.2026-04-12 13:51:15
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![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
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![[視線] 평균으로 수렴하는 세계](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/11/20260411194554802735.jpg)
평균으로 수렴하는 세계 우리는 정보의 과잉 시대를 산다. 손안의 스마트폰만 열면 뉴스와 영상, 음악과 지식이 끝없이 쏟아진다. 유튜브와 틱톡은 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 실시간으로 추천하고, 생성형 인공지능은 질문 하나에 그럴듯한 답변을 즉시 내놓는다. 겉으로 보면 인류는 과거 어느 때보다 풍요로운 정보 환경을 손에 넣은 듯하다. 그러나 이 편리함의 이면에는 되짚어야 할 문제가 있다. 우리는 정말 더 넓은 세계를 만나고 있는가. 추천 알고리즘은 본래 사용자 편의를 높이기 위해 설계됐다. 이용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제시하고, 불필요한 탐색의 시간을 줄여주는 것이 목적이다. 하지만 실제 작동 방식은 다르다. 알고리즘은 사용자가 오래 본 영상, 멈춘 장면, 반복 시청한 주제를 바탕으로 취향을 추정하고, 그 취향을 다시 강화하는 방향으로 작동한다. 여기서 문제는 아직 접하지 못한 관심사, 아직 좋아해본 적 없는 분야, 아직 열어보지 않은 가능성이 점점 배제된다는 점이다. 낯선 것과의 우연한 조우는 줄어들고, 익숙한 것의 반복만 남는다. "우연한 발견과 낯선 충격은 비효율로 취급되고, 대신 익숙함과 반복이 화면을 채운다." 생성형 인공지능도 이 구조와 무관하지 않다. AI는 방대한 언어 데이터를 학습해 가장 개연성 높은 문장을 만들어낸다. 그 결과 답변은 대체로 매끄럽고 안정적이며 평균적이다. 물론 이것은 장점이기도 하다. 일정 수준 이상의 품질을 빠르게 확보할 수 있고, 누구나 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 동시에 평균 바깥의 문장, 비정형의 통찰, 낯설지만 강한 사유는 밀려난다. 원래 새로운 생각은 다수가 이미 동의한 자리에서 나오지 않는다. 시대를 흔드는 관점은 대개 평균의 바깥, 익숙함의 바깥에서 출현한다. 결국 오늘의 기술은 두 방향에서 같은 경향을 강화하고 있다. 플랫폼 알고리즘은 인간의 취향을 평균으로 묶고, 생성형 AI는 인간의 언어를 평균으로 다듬는다. 취향은 예측 가능한 패턴이 되고, 문장은 무난한 결론으로 수렴한다. 안전하고 효율적이라는 점에서 기업과 플랫폼에는 이상적일지 모른다. 그러나 인간의 성장과 창조성까지 그 논리로 설명할 수는 없다. 인간은 원래 효율만으로 성장하지 않는다. 우연히 집어 든 책 한 권, 무심코 넘기다 멈춘 기사 한 줄, 전혀 관심 없던 분야에서 느닷없이 마주한 충격이 한 사람의 세계를 바꾸기도 한다. 발견은 언제나 비효율의 영역에서 시작됐다. 그런데 오늘의 플랫폼은 그 비효율을 제거하는 데 능숙하다. 사용자가 헤매지 않도록 돕는 대신, 사용자가 스스로의 바깥으로 나갈 기회까지 줄여버린다. 문제는 단지 비슷한 콘텐츠만 보게 된다는 데 있지 않다. 더 본질적인 문제는 인간이 점점 과거의 데이터로 규정되는 존재가 되어간다는 점이다. 플랫폼은 “당신은 이런 것을 좋아할 사람”이라고 말하고, AI는 “사람들은 대체로 이렇게 말한다”고 답한다. 그 결과 우리는 더 빠르게 만족하지만, 덜 놀라고 덜 방황하며 덜 발견하게 된다. 세상을 좁게 보는 것만이 아니라, 자기 자신을 새롭게 갱신할 가능성마저 줄어드는 것이다. 기술은 인간을 확장할 때 진보가 된다. 그러나 편의를 높이는 과정에서 가능성까지 축소한다면, 그것은 진보라기보다 정교한 관리에 가깝다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 정확한 추천만이 아니다. 평균 밖의 문장, 예측 밖의 만남, 그리고 나를 내가 아는 범위 밖으로 이끄는 우연의 복원이다. 인간은 원래 규정된 존재가 아니라, 아직 열려 있는 존재이기 때문이다.2026-04-11 19:54:46
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생성형 AI 확산에 채용 시장 변화…AI 인재 수요 급증 [경제일보] AI 인재 확보 경쟁이 본격화되면서 채용 시장 전반에서 인공지능(AI) 관련 인재 수요가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI 도입이 기업 전반으로 확산되면서 연구개발 조직뿐 아니라 서비스 기획, 데이터 분석, 운영 등 다양한 직무에서 AI 인재 확보 경쟁이 본격화되는 모습이다. 10일 잡코리아를 운영하는 웍스피어가 올해 1분기 AI 산업 채용 공고를 분석한 결과 'AI' 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 증가한 것으로 나타났다. 기업들의 AI 도입이 확대되면서 인재 확보 경쟁이 채용 시장 전반으로 확산되고 있는 것으로 풀이된다. 특히 신입 채용 확대가 두드러졌다. 올해 1분기 AI 관련 신입 채용 공고는 5년 전 대비 162% 증가했다. 과거에는 AI 인재 채용이 경력 중심으로 이뤄졌다면 최근에는 기업들이 장기적인 인재 확보를 위해 신입 채용까지 확대하는 흐름이 나타나는 것으로 분석된다. AI 기술 내재화를 위해 자체 인력 육성 전략을 강화하는 기업이 늘어난 영향으로 풀이된다. 지역별로도 AI 채용 수요는 전국으로 확산되고 있는 것으로 나타났다. 비수도권 지역의 AI 채용 공고 증가율은 232%로 수도권 증가율 110%를 크게 웃돌았다. AI 기술 도입이 대기업뿐 아니라 지역 기반 기업과 제조업, 공공기관 등으로 확대되면서 채용 수요 역시 지역 전반으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 직무별로 보면 AI 서비스 개발자가 18.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝 엔지니어 17.9%, 데이터 사이언티스트 17.4%, AI 기획자 13.8%, 데이터 분석가 10.4%, 데이터 엔지니어 10.4% 등의 순으로 나타났다. 단순 개발 직무를 넘어 서비스 기획과 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 인재 수요가 확대되고 있는 것이다. AI 채용 증가와 동시에 구직자들의 관심도 빠르게 높아지고 있는 것으로 나타났다. 잡코리아에 등록된 AI 분야 공고 지원 수는 올해 3월 기준 전월 대비 36% 증가한 것으로 집계됐다. 공채 시즌과 맞물려 AI 직무에 대한 관심이 확대되면서 구직 활동도 활발해지고 있는 것으로 분석된다. 이에 잡코리아는 AI 채용 시장 확대에 맞춰 관련 서비스 강화에도 나서고 있다. AI 분야 채용 공고를 모은 'AI 잡스' 서비스를 통해 AI 직무 공고와 산업 트렌드 정보를 제공하고 있다. 현재 현대차그룹, 뤼튼테크놀로지스, 에스원 등 1000여개 기업의 AI 채용 공고가 등록된 상태로 알려졌다. 또한 채용 전 과정을 통합 관리할 수 있는 '하이어링 센터'를 도입하고 AI 기반 추천 시스템 '추천 3.0'을 고도화하는 등 플랫폼 경쟁력 강화에도 나서고 있다. 상반기에는 AI 기반 '커리어 에이전트' 서비스도 출시해 개인 이력과 관심사, 커리어 흐름을 분석해 맞춤형 채용 공고를 추천하는 기능을 제공할 예정이다. AI 기술 도입이 산업 전반으로 확대되면서 AI 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 채용 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 "AI는 이제 특정 산업이 아닌 전 산업의 기본 역량으로 자리 잡고 채용 시장에도 그 변화가 데이터를 통해 명확하게 나타나고 있다"며 "잡코리아는 AI 기반 추천, 에이전트 등 통합 AI 생태계를 구축해 더 빠르고 정확한 일자리 연결을 만들기 위해 노력하고 AI 중심으로 채용 패러다임을 바꾸는 업계 내 선두주자 역할을 할 것"이라고 말했다.2026-04-10 17:26:46
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SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화 [경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 09:34:12
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상 [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.2026-04-09 15:49:03
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IBM, 마스터스와 손잡고 스포츠 AI 확대…데이터 분석 시장 겨냥 [경제일보] 스포츠 산업 전반에 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 데이터 기반 경기 분석과 팬 경험 혁신 경쟁이 본격화되고 있다. 단순 중계와 하이라이트 제공을 넘어 생성형 AI와 에이전트형 AI를 활용해 경기 흐름을 분석하고 맞춤형 정보를 제공하는 '스포츠 AI'가 새로운 산업 영역으로 부상하는 것으로 분석된다. 8일 IBM은 골프 메이저 대회인 마스터스 토너먼트와 협력해 AI 기반 디지털 팬 경험 기능을 확대한다고 밝혔다. IBM은 마스터스 디지털 플랫폼에 생성형 AI 기반 분석 기능을 적용해 전 세계 골프 팬들에게 데이터 기반 경기 분석과 맞춤형 콘텐츠를 제공할 계획이다. IBM은 이번 협력의 핵심으로 AI 기반 영상 분석 기능인 '마스터스 볼트 서치'를 꼽았다. 해당 기능은 50년 이상 축적된 마스터스 경기 영상 아카이브를 기반으로 팬들이 자연어로 검색하면 원하는 장면을 즉시 찾아 제공하는 방식으로 설계됐다. 영상 분석에는 광학 문자 인식(OCR), 음성 텍스트 변환, 장면 감지 기술 등이 활용되며 지난 1968년까지의 경기 데이터와 지난 2015년 이후 개별 샷 데이터 등 방대한 메타데이터를 통해 AI가 분석한다. '홀 인사이트' 기능도 강화됐다. AI는 선수의 샷 위치를 실시간으로 분석하고 과거 데이터와 비교해 버디, 파, 보기 등 스코어 확률을 산출한다. 이를 통해 팬들은 단순 결과뿐만 아니라 선수들의 전략적 판단 과정까지 경기 상황에 대한 데이터 기반 분석이 가능해질 전망이다. 이번 기능에는 IBM의 기업용 AI 플랫폼인 '왓슨x'와 소형 언어 모델 그래니티가 적용됐다. AI 에이전트 기반 자동 분석 기능을 지원하는 '왓슨x 오케스트레이트'가 함께 활용되며 데이터 분석 자동화가 강화된 것으로 알려졌다. 스포츠 산업에서 AI 기반 분석 기술은 새로운 경쟁 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 네이버 등 클라우드 기업들은 경기 데이터 분석, 팬 경험 개인화, 영상 자동 생성 등 다양한 영역에서 AI 기술을 적용하고 있다. 스포츠 산업은 실시간 데이터와 글로벌 팬 기반을 동시에 확보할 수 있어 AI 기술 실증과 확산에 유리한 분야로 평가된다. 특히 스포츠 데이터 분석 기술은 기업용 데이터 분석 시장으로 확장 가능성이 높다는 점에서 주목받고 있다. 경기 데이터 분석에 활용된 AI 기술은 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업의 데이터 분석에도 적용할 수 있다. IBM 역시 스포츠 플랫폼을 AI 기술 검증 환경으로 활용해 기업 고객 대상 AI 솔루션 확대에 나서는 전략으로 풀이된다. IBM은 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력을 지속적으로 확대하고 있다. '스쿠데리아 페라리 HP', '윔블던', 'US 오픈', 'ESPN 판타지 풋볼', '그래미 어워즈', 'UFC' 등 다양한 글로벌 콘텐츠 플랫폼과 협력하며 AI 기반 디지털 경험 구축을 추진하고 있는 것으로 알려졌다. IBM의 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력은 단순 이벤트 지원을 넘어 AI 하이브리드 클라우드와 데이터 분석 플랫폼 확산 전략의 일환으로 풀이된다. 스포츠와 엔터테인먼트 산업을 통해 AI 기술 활용 사례를 확보하고 이를 기업 시장으로 확장하는 구조다. 스포츠 AI 시장이 빠르게 성장하면서 향후 AI 에이전트 기반 데이터 분석 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. IBM도 스포츠 산업을 중심으로 AI 플랫폼 활용 범위를 넓히며 새로운 데이터 기반 산업 경쟁에 대응할 것으로 분석된다. 조나단 아다셰크 IBM 마케팅 및 커뮤니케이션 담당 수석 부사장은 "마스터스 볼트 서치와 홀 인사이트의 이번 업데이트는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 방대한 데이터를 어떻게 의미 있는 인사이트로 전환할 수 있는지를 보여준다"며 "이는 실시간으로 단 한 번의 샷이 갖는 의미를 이해하고자 하는 골프 팬뿐 아니라 수백만 건의 거래 데이터를 분석해 패턴을 도출하고 의사결정을 내리는 금융 기관에도 동일하게 적용될 수 있다"고 말했다.2026-04-08 14:49:33
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![[현장] 생성형 AI가 바꾸는 보안 생태계…닷핵 2026, 자동화 보안 경쟁 진단](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/08/20260408111710427396.jpg)
생성형 AI가 바꾸는 보안 생태계…닷핵 2026, 자동화 보안 경쟁 진단 [경제일보] "완전 자동화된 보안이라는 꿈이 그 어느 때보다 실현 가능해 보이지만 그 꿈을 현실로 만드는 데는 아직 많은 노력이 필요하다" 8일 서울시 강남구 코엑스에서 진행된 '닷핵 컨퍼런스 2026'에서 타일러 나이스완더 티오리 연구원은 최근 AI의 발전과 AI 기반의 보안 프로그램에 대해 이렇게 말했다. 사단법인 프로젝트 플라즈마가 주최한 이번 행사는 '변화하는 위협 환경 속 미래 보안을 위한 새로운 규칙'을 주제로 지난 7일부터 8일까지 진행됐다. 컨퍼런스에는 국내외 보안 연구자와 화이트햇 해커, 기업 보안 담당자들이 참석해 AI·클라우드·통신 보안 등 최신 기술 흐름을 공유했다. 이날 티오리의 발표에 따르면 최근 생성형 AI가 빠르게 확산되면서 취약점 탐지와 보안 자동화 영역에서도 AI 활용이 본격화되고 있는 것으로 나타났다. LLM(거대 언어 모델) 기반 취약점 탐지 기술의 진화를 통해 기존 수동 분석 중심 보안 연구 방식에서 벗어나 AI 기반 자동화 기술이 보안 연구의 새로운 표준으로 자리 잡고 있는 것이다. 대형 코드베이스 분석, 취약점 탐지 자동화, 보안 테스트 효율화 등에서 LLM 활용이 빠르게 확산되고 있으며 보안 연구 방식 자체가 변화하고 있다는 분석이다. 타일러 나이스완더 연구원은 "최근 모델을 통해서는 최신 스마트폰의 커널 취약점이나 미인증 상태에서의 원격 코드 실행까지 찾아내고 있다"며 "이제는 LLM이 모든 컴퓨터 보안 문제를 해결할 수 있고 취약점 탐지에도 워낙 뛰어나다 보니 사실상 'CTF의 시대는 끝났다'고 말하는 사람들까지 생겨날 정도"라고 설명했다. 기조강연 이후 이어진 전문 세션에서도 AI 기반 보안 기술이 주요 주제로 다뤄졌다. LLM을 활용한 취약점 분석 자동화, AI 기반 레드팀 운영 전략, 클라우드 보안 대응 사례 등 실제 현장에서 활용 가능한 기술 발표가 이어졌다. 특히 이동통신 보안, 리눅스 커널 취약점 분석, 최신 암호학 연구 등 인프라부터 애플리케이션까지 다양한 영역의 발표가 진행됐다. 이번 닷핵 컨퍼런스는 기술 발표뿐 아니라 커뮤니티 중심 행사로도 확대됐다. 국내 주요 보안 커뮤니티들이 직접 참여해 해킹 체험 이벤트와 네트워킹 프로그램을 운영했으며 보안 솔루션 전시존과 커뮤니티 부스가 함께 구성돼 전문가들뿐만 아니라 여러 대학교에서 온 참가자들 간 교류도 진행됐다. AI 확산과 함께 보안 위협이 빠르게 진화하는 가운데, 이번 닷핵 컨퍼런스는 AI 시대 보안 전략을 논의하는 자리로 자리 잡은 것으로 분석된다. 특히 LLM 기반 자동화 보안 기술이 주요 화두로 떠오르면서 향후 보안 산업 전반에서도 AI 활용 경쟁이 더욱 확대될 것으로 전망된다. 닷핵 컨퍼런스 관계자는 "이번 닷핵 2026은 단순한 기술 전달을 넘어 빠르게 변하고 있는 AI 환경에 맞춰 보안 전문가들이 서로의 경험을 공유하고 연대하는 중요한 자리였다"며 "참가자들이 얻은 새로운 인사이트들이 각자의 현장에서 더욱 안전한 사이버 세상을 만드는 밑거름이 되길 바란다"고 말했다.2026-04-08 11:24:20
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![[데일리 제약·바이오 브리프] 90년 장수 브랜드의 힘…안티푸라민, 3년 누적 매출 1000억 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/08/20260408101334193908.jpg)
90년 장수 브랜드의 힘…안티푸라민, 3년 누적 매출 1000억 돌파 外 [경제일보] 유한양행이 대표 외용소염진통제 ‘안티푸라민’이 최근 3년간 누적 매출 1000억원을 돌파하며 안정적인 성장세를 이어가고 있다고 8일 밝혔다. 안티푸라민은 2023년 332억원, 2024년 360억원, 2025년 356억원의 매출을 기록하며 3년 연속 300억원대를 유지했다. 이에 따라 최근 3년 누적 매출은 1048억원에 달했다. 1933년 출시된 안티푸라민은 유한양행의 대표 장수의약품으로, 창립 초기부터 함께해온 상징적인 브랜드다. 지속적인 연구개발을 통해 효능과 사용 편의성을 개선하며 국내 외용제 시장에서 입지를 다져왔다. 현재는 로션, 크림, 롤온 등 다양한 제형과 ‘쿨’·‘핫’ 라인업을 갖추며 소비자 선택 폭을 넓혔다. 이를 통해 근육통, 관절통, 스포츠 전후 관리 등 다양한 통증 상황에 대응하고 있다. 유한양행 관계자는 “안티푸라민은 90년이 넘는 기간 동안 국민과 함께 성장해온 유한양행의 대표 브랜드로 책임 있는 품질과 꾸준한 기술혁신을 바탕으로 시장에서의 신뢰를 쌓아왔다”며 “앞으로도 소비자들에게 더 나은 제품 경험을 제공하기 위해 제품력 강화와 새로운 제형 개발을 지속해 나갈 것”이라고 말했다. ◆“AI가 경쟁력”…삼성바이오에피스, 1천명 대상 교육 돌입 삼성바이오에피스가 인공지능(AI) 시대 글로벌 경쟁력 강화를 위해 전 임직원을 대상으로 AI 교육에 나선다고 8일 밝혔다. 이번 교육은 AI를 단순 보조 도구가 아닌 핵심 업무 역량으로 내재화하기 위한 것으로 전사 차원의 AI 교육은 이번이 처음이다. 회사는 인천 송도 사옥에 AI 전용 교육장 ‘AI 아카데미’를 구축하고 임직원들이 상시 학습할 수 있는 환경을 마련했다. 약 1천여 명의 임직원은 4월부터 7월까지 최소 7시간의 이론·실습 교육을 이수하며 생성형 AI 활용, 직무별 모델 설계, 업무 자동화 등을 학습한다. 또한 AI 전담 조직을 중심으로 태스크포스(TF)를 운영해 부서별 맞춤형 ‘AI 에이전트’ 개발도 추진할 계획이다. 이와 함께 디지털 트윈 기반 개발 기간 단축, 자체 AI 인프라 구축, 외부 협력을 통한 AI 신약 후보 발굴 등 기술 혁신도 병행하고 있다. 강대성 삼성바이오에피스 피플팀장 상무는 “바이오 산업에서 AI가 글로벌 경쟁력을 결정짓는 핵심 동력이 되고 있는 가운데 관련 기술을 통한 임직원들의 역량 향상이 회사의 근원적 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 지속 노력하겠다”고 말했다. ◆에이비엘바이오 이중항체 ‘토베시미그’, FDA 희귀의약품 지정 에이비엘바이오는 글로벌 파트너사 컴퍼스 테라퓨틱스가 개발 중인 담도암 치료제 ‘토베시미그(CTX-009/ABL001)’가 미국 식품의약국으로부터 희귀의약품(ODD) 지정을 받았다고 8일 밝혔다. 희귀의약품 지정은 환자 수 20만명 미만 질환 치료제 개발을 장려하기 위한 제도로 지정 시 최대 7년 시장독점권과 세제 혜택, 임상 지원 등을 받을 수 있다. 토베시미그는 DLL4와 VEGF-A 경로를 동시에 차단하는 이중항체로 종양 혈관 형성을 억제해 항암 효과를 나타낸다. 해당 후보물질은 에이비엘바이오가 개발해 컴퍼스 테라퓨틱스에 기술이전했다. 현재 컴퍼스 테라퓨틱스는 담도암 2차 치료 환자를 대상으로 파클리탁셀 병용 임상 2/3상(COMPANION-002)을 진행 중이며 이달 중 전체 생존율(OS)과 무진행 생존기간(PFS) 등 주요 데이터 발표를 앞두고 있다. 이상훈 에이비엘바이오 대표는 “컴퍼스 테라퓨틱스는 지난 2024년 4월 이미 FDA로부터 토베시미그에 대한 패스트 트랙 지정(Fast Track Designation)을 받아 해당 제도의 혜택을 임상 개발에 활용해 왔다”며 “컴퍼스 테라퓨틱스는 COMPANION-002의 임상 데이터를 기반으로 향후 개발 단계에 대해 FDA와 논의할 계획”이라고 말했다. 이어 “패스트 트랙 지정에 이은 이번 희귀의약품 지정이 토베시미그의 승인 과정에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다”고 덧붙였다.2026-04-08 10:40:27
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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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오라클·AWS, 국내 AI 데이터 시장 공략…클라우드 협력 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 기업들의 데이터 인프라 경쟁이 클라우드 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 기존 온프레미스 데이터베이스를 클라우드로 이전하면서 AI 서비스를 결합하려는 수요가 늘어나며 글로벌 클라우드 기업 간 협력과 경쟁이 동시에 확대되는 모습이다. 이러한 흐름 속에서 오라클과 AWS가 국내 시장에서 협력 범위를 확대하며 AI 데이터 플랫폼 경쟁이 한층 가속화될 전망이다. 7일 오라클과 AWS는 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'를 국내에 제공한다고 밝혔다. 이번 출시를 통해 국내 기업들은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 AI 데이터베이스, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스 등 주요 서비스를 활용할 수 있게 될 예정이다. '오라클 AI 데이터베이스@AWS'는 온프레미스와 동일한 기능과 아키텍처 호환성을 제공해 기업들이 기존 시스템을 유지하면서도 클라우드 전환과 AI 도입을 동시에 추진할 수 있는 것이 특징이다. 기존 온프레미스 환경에서 운영 중인 오라클 데이터베이스와 엑사데이터 워크로드를 최소한의 변경으로 AWS 환경으로 이전할 수 있도록 설계됐다. 특히 오라클과 AWS 전반의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 데이터 이동 없이 분석 및 AI 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업들은 아마존 베드록 등 생성형 AI와 분석 서비스를 결합해 신규 AI 기반 애플리케이션을 구축하거나 기존 시스템을 고도화할 수 있다. 이번 협력은 온프레미스 환경을 유지하던 대형 기업들의 클라우드 전환 수요를 겨냥한 전략으로 분석된다. 금융, 유통, 제조 등 대규모 데이터베이스를 운영하는 기업들은 안정성과 성능 문제로 클라우드 이전에 신중한 입장을 유지해 왔다. 오라클 AI 데이터베이스@AWS는 기존 오라클 환경을 유지하면서 클라우드 전환이 가능하도록 지원해 기업들의 전환 장벽을 낮추는 역할을 할 것으로 분석된다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS의 국내 출시는 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 이전할 수 있는 손쉬운 경로를 제공한다"며 "아마존 베드록과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 기대한다"고 평가했다. 오라클과 AWS 간 협력 확대는 글로벌 클라우드 시장에서도 주목되는 흐름이다. 기존 클라우드 시장에서 데이터베이스와 인프라 영역은 경쟁 관계였지만 AI 시대가 도래하면서 기업들이 다양한 클라우드 서비스를 동시에 활용하는 멀티클라우드 전략이 확산되고 있다. 특히 데이터베이스와 클라우드 인프라를 결합한 서비스는 AI 활용에 핵심 요소로 평가된다. 기업들은 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고 분석할 수 있는 데이터베이스와 생성형 AI, 머신러닝 서비스 등을 동시에 활용해야 하는 수요가 높아졌다. 파트너 생태계 확대도 주요 전략으로 추진된다. 고객은 AWS 마켓플레이스를 통해 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 직접 구매할 수 있으며 공인 채널 파트너를 통해서도 도입이 가능하다. 해당 채널 전략은 국내 MSP(관리형 서비스 제공업체) 및 클라우드 서비스 기업들과의 협력 확대로도 풀이된다. 기업 고객이 클라우드 전환 과정에서 컨설팅과 운영 지원을 필요로 하는 만큼 파트너 생태계를 통해 시장 확대를 추진하는 구조다. 특히 AI 도입이 복잡해지면서 파트너 기반 서비스 수요도 함께 증가할 것으로 전망된다. 서울 리전 추가는 국내 기업들의 데이터 주권 요구와 AI 서비스 수요 증가를 반영한 것으로 분석된다. 특히 금융, 공공, 대기업 중심으로 데이터 지역 내 저장 요구가 강화되면서 국내 리전 확보의 중요성이 높아지고 있다. AI 서비스 역시 데이터 접근 속도가 중요한 만큼 로컬 리전 확대는 경쟁력 확보 요소로 평가된다. AI 확산과 함께 클라우드 데이터 플랫폼 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 기업들이 생성형 AI와 데이터 플랫폼 결합 전략을 강화하고 있는 가운데 오라클 역시 데이터베이스 경쟁력을 기반으로 시장 확대에 나서고 있다. 특히 AI 서비스 성능이 데이터 품질과 인프라에 크게 좌우되면서 데이터베이스 기업의 영향력도 확대되는 추세로 분석된다. 이에 오라클과 AWS의 협력 확대는 해당 시장 변화 속에서 AI 데이터 플랫폼 경쟁을 가속화하는 계기가 될 것으로 전망된다. 김성하 한국오라클 사장은 "AWS 아시아 태평양(서울) 리전에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 제공하게 된 것은 미션 크리티컬 워크로드를 현대화하는 동시에 AI 혁신을 가속화하려는 국내 기업들의 증가하는 수요에 대응하기 위한 것"이라며 "기업들은 이제 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용하여 간편하게 온프레미스 오라클 엑사데이터 환경을 AWS 내 배포된 오라클 AI 데이터베이스 서비스로 이전하고 AWS의 분석 및 머신러닝 서비스와 통합시켜 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 혁신을 가속화할 수 있다"고 말했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "오라클 AI 데이터베이스@AWS를 통해 국내 기업들은 애플리케이션을 재설계할 필요 없이 오라클 AI 데이터베이스 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "고객은 AWS의 견고한 글로벌 인프라를 기반으로 한 향상된 보안성, 복원력 및 확장성을 활용하는 동시에 고급 분석 및 AI 서비스를 이용할 수 있다"고 말했다.2026-04-07 17:33:23
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네이버 '연관검색어' 20년 만의 퇴장… '키워드 시대' 저물고 '대화형 AI' 뜬다 [경제일보] 네이버가 2000년대 중반 도입 이후 약 20년간 자사 검색 서비스의 상징으로 자리 잡았던 ‘연관검색어’ 기능을 이달 30일부로 공식 종료한다고 7일 밝혔다. 이는 네이버 검색 엔진이 단순한 ‘키워드 매칭’ 방식에서 사용자의 의도와 맥락을 이해하는 ‘지능형 AI 플랫폼’으로 완전히 체질을 개선했음을 의미하는 상징적 조치다. 정보 탐색의 패러다임이 ‘단어 나열’에서 ‘맥락적 대화’로 이동함에 따라 과거의 유산은 과감히 버리고 AI 기반의 차세대 검색 생태계로 진입하겠다는 전략이다. 연관검색어는 그간 이용자가 ‘캠핑’을 검색하면 ‘캠핑장 추천’, ‘캠핑 요리’ 등을 나열해 추가 탐색을 돕는 이정표 역할을 해왔다. 하지만 생성형 AI의 비약적 발전은 이러한 길잡이의 필요성을 무력화했다. 이제 이용자들은 수많은 링크를 클릭해 정보를 조각조각 맞추는 대신 AI가 방대한 데이터를 학습해 정제된 답변을 한 번에 내놓는 방식을 선호한다. 이미 네이버는 지난해 도입한 ‘AI 브리핑’을 통해 통합 검색 질의의 20%를 처리하며 이러한 변화를 입증했다. AI가 사용자의 질문 의도를 파악해 요약된 답변과 신뢰할 수 있는 출처를 함께 제시하자, 이용자들은 굳이 연관검색어를 눌러 추가 탐색을 할 필요성을 느끼지 못하게 된 것이다. 즉 연관검색어는 AI가 사용자의 궁금증을 선제적으로 해결하는 ‘지능형 제안 서비스’에 의해 자연스럽게 대체되고 있다. ◆ ‘AI 탭’으로 여는 대화형 검색의 시대 네이버는 상반기 중 검색 결과 페이지에 ‘AI 탭’을 신설할 계획이다. 이는 단순한 단답형 검색을 넘어 AI와 주고받는 ‘멀티턴(Multi-turn) 대화’가 핵심이다. 사용자가 “제주도 3박 4일 여행 코스 추천해 줘”라고 검색한 뒤 이어 “아이와 함께 갈 만한 곳으로 수정해 줘”, “맛집은 현지인 위주로 알려줘”와 같이 대화를 이어가며 정교한 의도를 AI가 실시간으로 반영하는 방식이다. 이는 구글의 ‘SGE(Search Generative Experience)’나 오픈AI의 ‘서치GPT(SearchGPT)’와 같은 글로벌 빅테크들의 행보와 정면으로 맞닿아 있다. 검색 엔진이 단순히 정보를 찾아주는 ‘도구’가 아니라 사용자의 의도를 분석하고 계획을 세워주는 ‘개인 비서’로 진화하고 있는 것이다. 네이버는 한국어 데이터와 국내 문화적 맥락에 가장 최적화된 하이퍼클로바X를 앞세워 글로벌 검색 강자들과의 진검승부를 준비하고 있다. 네이버의 이번 개편은 단순한 기능 삭제가 아니라 국내 검색 시장의 ‘데이터 주권’과도 직결된다. 글로벌 빅테크들의 AI 검색은 정보 요약 기능을 강화하면서 결과적으로 사이트 방문을 줄이는 ‘제로 클릭(Zero-click)’ 검색 현상을 가속화하고 있다. 이는 콘텐츠 제작자들의 생태계를 위협할 수 있다는 우려를 낳기도 한다. 이에 대해 네이버는 AI가 단순히 요약만 하는 것이 아니라 이용자가 더 깊은 정보를 탐색하도록 이끄는 ‘가교(Bridge)’ 역할을 강화할 것으로 보인다. 네이버 관계자가 언급한 ‘관련 질문’ 서비스의 고도화는 AI가 답변을 제공한 뒤 사용자가 클릭할 만한 심층적인 콘텐츠 링크를 연결해 트래픽 생태계를 유지하려는 의도다. 연관검색어 종료는 네이버가 스스로 자신의 상징을 버리는 ‘자기 파괴적 혁신’의 단면이다. 2007년 도입 이후 검색창의 내비게이션 역할을 했던 이 기능이 사라지는 것에 대해 일각에서는 ‘정보 접근성의 후퇴’를 우려하기도 한다. 하지만 모바일 중심의 환경에서 사용자는 더 이상 키워드 나열을 원하지 않는다. 향후 네이버는 검색 시장의 주도권을 놓치지 않기 위해 ‘개인화된 탐색’ 경험을 강화할 것이다. 사용자의 검색 이력과 맥락을 학습한 AI가 개인별로 다른 답변과 제안을 내놓는 구조가 될 것이다. 물론 과제도 남았다. AI가 제공하는 답변의 정확성과 할루시네이션(환각)을 어떻게 효과적으로 제어할지 그리고 대화형 검색으로의 전환 과정에서 발생하는 광고 수익 모델의 변화를 어떻게 안착시킬지가 관건이다. ‘연관검색어’라는 20년 된 이정표를 떼어낸 네이버의 자리에 ‘대화형 AI’라는 지능형 비서가 앉았다. 이 변화가 한국 검색 시장의 경쟁력을 한 단계 높일지 아니면 플랫폼의 파편화를 초래할지 네이버의 ‘AI 검색 전환’은 올 상반기 한국 인터넷 산업의 가장 뜨거운 화두가 될 전망이다.2026-04-07 17:20:56
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메가존클라우드, 지난해 매출 1조7496억원…연간 흑자 전환 달성 [경제일보] 메가존클라우드가 지난해 실적 흑자 전환에 성공하며 성장 기반을 확보한 가운데 인공지능(AI)과 글로벌 시장 확대를 중심으로 사업 전략을 강화하고 있다. 특히 미국 시장 공략을 본격화하며 글로벌 AI·클라우드 기업으로 도약에 속도를 내는 것으로 분석된다. 7일 메가존클라우드는 공시한 2025년 감사보고서를 통해 연결 기준 매출이 전년 대비 27.9% 상승한 1조7496억원, 당기순이익 82억원을 기록하며 연간 흑자 전환에 성공했다고 밝혔다. 주식보상비용을 포함한 조정 EBITDA는 208억원으로 집계되며 수익 창출 능력도 개선된 것으로 나타났다. 메가존클라우드는 두 자릿수 매출 성장세를 유지하면서 사업 구조 고도화를 통해 수익성 개선 기반을 마련했다고 설명했다. 사업 부문별로는 클라우드와 AI 중심 성장이 이어졌다. AWS 관련 비즈니스가 안정적인 성장세를 유지한 가운데 구글 클라우드 및 구글 워크스페이스 매출이 빠르게 확대되며 연간 환산 기준 2000억원을 넘어섰다. 신규 성장 사업도 확대되고 있다. AI와 보안 관련 매출은 각각 3700억원, 700억원을 넘어섰다. 메가존클라우드는 엔비디아, 델과 총판 계약을 체결하며 AI 인프라 공급 역량을 강화했다. 또한 엔터프라이즈 AI 운영체제 '에어 스튜디오 V2'를 출시하며 AI 플랫폼 사업 확대에도 나섰다. 보안 사업도 강화됐다. 위즈, 지스케일러, 체크포인트 등 글로벌 보안 기업과의 파트너십을 확대하며 클라우드 보안 대응 역량을 고도화했다. 해외 사업 매출도 1500억원을 기록하며 글로벌 사업 기반을 확대했다. 이 같은 성장세를 바탕으로 메가존클라우드는 글로벌 시장 확대 전략을 본격화하고 있다. 특히 미국 시장을 핵심 성장 거점으로 설정하고 조직 확대와 파트너십 강화에 나서고 있다. 메가존클라우드에 따르면 미국 시장 공략은 생성형 AI 확산과 함께 클라우드 기반 AI 서비스 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이에 기업들의 디지털 전환 가속화로 인한 AI 및 클라우드 전환 수요 확대를 겨냥한 전략으로 풀이된다. 스콧 웨버 메가존클라우드 CTO는 지난해 말 미국 라스베가스에서 진행된 미디어 브리핑에서 "미국 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 시장은 앞으로 5년간 연평균 16.5% 성장을 지속해 2030년에 1조 달러 규모에 이를 것"이라며 "특히 생성형 AI와 자연어 처리 확산의 영향으로 클라우드 AI 시장은 같은 기간 연평균 31%의 고성장을 지속할 것"이라고 전망했다. 파트너십 전략도 확대한다. 메가존클라우드는 AWS를 핵심 파트너로 두고 데이터브릭스, 데이터독 등 글로벌 기술 기업과 협력 기반을 강화하고 있다. 이를 통해 미국 기업을 대상으로 AI 전략 수립과 클라우드 마이그레이션, 운영 서비스 등을 통합 제공한다는 방침이다. 국내 사업에서도 AI 중심 전략을 강화한다. 메가존클라우드는 에이전틱 AI 기반 시스템 구축과 AI 보안·거버넌스 역량 확보에 집중하고 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 포트폴리오를 확대할 계획이다. 또한 200여개 글로벌 파트너십을 활용해 산업별 특화 솔루션 제공을 강화할 예정이다. 메가존클라우드는 6000억원 규모 가용 자금을 기반으로 신규 사업 투자도 확대한다. 향후 기업공개(IPO)를 통해 확보할 자금까지 활용해 AI와 글로벌 사업 확대에 속도를 낼 계획이다. 메가존클라우드는 현재 2000여명의 AI·클라우드 기술 전문가를 보유하고 있으며 8000여 고객사의 디지털 전환을 지원하고 있다. 북미와 일본, 동남아, 중동 등 10개국에서 현지 법인을 운영하며 글로벌 사업 확대 기반도 마련한 상태다. 흑자 전환을 계기로 수익성과 성장성을 동시에 확보한 메가존클라우드는 AI와 글로벌 시장 확대를 중심으로 사업 구조를 고도화하며 클라우드 시장 경쟁력 강화에 나설 것으로 전망된다. 메가존클라우드 관계자는 "메가존클라우드는 에이전틱 AI 관련 시스템 구축 및 AI 보안 및 거버넌스 리더십 확보, 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 포트폴리오 확대를 통한 수익성 극대화, 200여개 글로벌 기업들과의 파트너십을 활용한 오퍼링 차별화 등으로 성장세를 강화해 오는 2030년까지 매출 3배 성장 및 영업이익률 15%를 달성할 계획"이라며 "6000억원 규모의 가용자금 및 향후 IPO 공모자금을 바탕으로 이런 사업을 적극 강화할 방침"이라고 말했다.2026-04-07 16:58:37
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