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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
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AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 16:25:54
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NHN, AI 게임 인재 키운다…채용 연계 해커톤 'NAN 2026' 개최 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 게임 개발 전반으로 확산되면서 게임업계의 AI 인재 확보 경쟁도 치열해지고 있다. AI를 활용한 콘텐츠 제작부터 게임 운영, NPC(논플레이어 캐릭터), 개발 생산성 향상까지 활용 범위가 넓어지는 가운데 NHN이 채용 연계형 해커톤을 통해 미래 게임 AI 인재 확보에 나선다. 13일 NHN은 게임 및 AI 인재 발굴을 위한 채용 연계형 해커톤 행사 '넥스트 AI 네트워크 2026(NAN 2026)' 참가자 모집을 시작했다고 밝혔다. 이번 행사는 NHN이 추진 중인 AI 기반 업무 혁신 전략의 일환으로, 게임 산업에서 AI를 활용한 새로운 개발 경험과 아이디어를 발굴하기 위해 마련됐다. NAN은 AI로 확장되는 NHN의 새로운 도전을 의미하는 행사로, 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원이 후원한다. 참가 대상은 만 19세 이상으로 개인 또는 3인 이하 팀 단위로 지원할 수 있으며, 참가자는 오는 8월 10일까지 신청서와 사전 과제를 제출해야 한다. 본선은 오는 9월 4일부터 6일까지 경기 성남시 판교 NHN 사옥 '플레이뮤지엄'에서 열린다. 본선 진출팀은 주제 공개 이후 48시간 동안 게임 프로토타입과 AI 에이전트 설계서, 디렉팅 명세서 등을 개발해 제출하게 된다. 최종 심사를 거쳐 대상 5000만원, 최우수상 2000만원, 우수상 1000만원 등 총 8000만원 규모의 상금이 수여된다. 특히 수상자 전원에게는 NHN 채용 절차에서 최종 면접 기회가 제공된다. 채용이 확정될 경우 근속 기간에 따라 별도 보너스도 지급하는 등 우수 AI 인재를 실제 채용으로 연계한다는 계획이다. 최근 게임업계는 AI를 활용한 게임 개발 경쟁이 본격화되고 있다. 생성형 AI를 활용한 그래픽과 콘텐츠 제작은 물론 NPC의 행동과 대화, 게임 운영 자동화, 이용자 맞춤형 콘텐츠 제공 등 AI 활용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 이에 게임 개발 역량과 AI 기술을 동시에 갖춘 인재 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. NHN도 AI 역량 강화에 속도를 내고 있다. 지난 3월에는 그룹사 임직원의 AI 활용 능력 향상을 위한 'NHN AI 스프린톤'을 진행했으며, 이달에는 NHN클라우드와 NHN두레이 등 그룹사와 함께 '2026 에이전틱 데이'를 개최해 AI 에이전트 기술 적용 사례를 공유했다. 이번 해커톤 역시 AI 기반 게임 개발 역량을 강화하고 실무형 인재를 확보하기 위한 전략의 연장선이라는 설명이다. NHN은 앞으로도 해커톤을 비롯한 다양한 AI 프로그램을 통해 게임 분야 AI 인재를 지속 발굴하고, AI 기술을 활용한 게임 개발과 서비스 혁신을 확대해 나갈 계획이다. 김상호 NHN 게임사업부문 대표는 "'NAN 2026'은 게임에서 AI를 활용해 새로운 경험을 제안하고 이를 실제 결과물로 구현해볼 수 있는 게임 특화 해커톤 행사"라며 "NHN은 오랜 기간 축적해온 데이터와 서비스 운영 역량을 기반으로 AI를 활용한 게임 혁신을 지속해 나갈 것이며, 단순히 AI 도입에 그치지 않고 실질적인 성과를 만들어 나가기 위해 노력할 계획"이라고 말했다.2026-07-13 14:30:11
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팀네이버, AI 취약점 찾는 기술로 ICML 상위 2.2%…'서울 월드모델'도 공개 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 모델을 공격자의 시각에서 검증하는 레드티밍 기술로 세계 3대 AI 학회에서 상위권 평가를 받았다. 여러 AI의 협업 순서를 자동 설계하는 기술부터 서울을 가상공간에 재현한 월드모델까지 공개하며 검색을 넘어 피지컬 AI로 연구 범위를 넓혔다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 ‘ICML 2026’에 참가해 논문 6편과 실서비스 적용 사례를 발표했다고 13일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 처음 한국에서 개최됐다. ◆ AI가 위험한 답을 하도록 공격…배포 전 취약점 찾는다 가장 높은 평가를 받은 연구는 ‘스테이블 지플로우넷’이다. 대형언어모델(LLM)이 유해하거나 위험한 답변을 내놓도록 유도하는 공격 문장을 자동으로 생성해 취약점을 찾는 레드티밍 기술이다. 네이버에 따르면 해당 논문은 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 ‘스포트라이트’에 선정됐다. 기존 생성흐름네트워크(GFlowNet) 기반 레드티밍은 학습이 불안정하거나 비슷한 공격 패턴만 반복하는 ‘모드 붕괴’ 문제가 있었다. 연구팀은 공격 문장끼리의 비교 학습과 불안정한 평가값을 걸러내는 방식을 적용해 공격 성공률과 다양성을 함께 높였다. 이 기술은 AI 서비스 출시 전 정상적인 성능만 시험하는 대신 악의적인 이용자가 안전장치를 우회하는 상황까지 점검하는 데 활용할 수 있다. 다만 실험에서 높은 공격 성능을 보였다는 사실이 모든 실제 서비스의 취약점을 찾아낼 수 있다는 의미는 아니다. 모델과 운영 환경에 따른 추가 검증이 필요하다. AI 모델의 개발·운영 비용을 줄이기 위한 연구도 발표됐다. ‘시머지’는 서로 다른 업무에 특화된 모델을 하나로 합칠 때 전체 구조를 다시 학습하지 않고 단일 레이어만 조정하는 병합 기술이다. 연구진은 비전과 자연어처리 벤치마크에서 기존 모델 병합 방식보다 경쟁력 있는 성능을 확인했다고 설명했다. ‘플로우봇’은 여러 AI 에이전트가 문제를 해결할 때 필요한 작업 순서를 자동으로 탐색한다. 사람이 도구 호출 순서와 업무 흐름을 일일이 설계하는 부담을 줄여 에이전트 개발 속도와 운영 효율을 높이는 기술이다. 수백∼수천개 데이터셋을 특성별로 나눠 학습한 뒤 한 차례 병합하는 연구도 공개됐다. 성격이 다른 데이터를 한꺼번에 학습할 때 발생하는 성능 충돌을 줄이면서 LLM 후공정 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. ◆ 서울을 로봇 훈련장으로…피지컬 AI 연결 현실 공간을 이해하는 연구도 주요 축이었다. 네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상에서 물체의 이동 궤적과 형태를 분리해 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 발표했다. 자율주행과 로봇이 동적인 환경을 파악하는 데 활용할 수 있다. 네이버·네이버랩스와 KAIST, 서울대가 공동 개발한 ‘서울 월드모델’도 소개했다. 서울 전역의 공간 데이터를 가상 환경으로 구현해 로봇이 실제 도시에 투입되기 전 이동 경로와 행동을 반복 학습하도록 하는 플랫폼이다. 팀네이버가 이번 학회에서 강조한 것은 개별 논문 수보다 연구의 연결 구조다. AI 모델을 개발한 뒤 안전성을 검증하고 여러 모델과 에이전트를 효율적으로 운영한 다음 로봇이 움직이는 현실 공간까지 적용하겠다는 것이다. 향후 연구 성과가 검색과 지도, 쇼핑, 로봇 등 실제 서비스의 성능과 비용 개선으로 이어지는지가 ‘AI 풀스택’ 전략을 평가할 기준이 될 전망이다.2026-07-13 11:51:59
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![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.2026-07-12 08:00:00
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![[데일리 뱅킹 브리프] KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710172359531600.jpg)
KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 外 [경제일보] KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 KB국민은행이 인공지능(AI) 기반 금융 서비스 아이디어를 발굴하기 위한 제8회 'Future Finance AI Challenge'를 개최한다고 10일 밝혔다. 'Future Finance AI Challenge'는 금융 AI 분야 인재를 육성하기 위해 지난 2019년부터 열리고 있는 경진대회다. 올해는 생성형 AI와 AI 에이전트 기술 확산에 맞춰 'AI 기술을 활용한 금융 관련 서비스 구현'을 주제로 진행된다. 금융감독원과 이화여자대학교가 후원하는 이번 대회에서는 대상(금융감독원장상) 1팀을 비롯해 최우수상 2팀, 우수상 2팀 등 총 5개 팀을 선정한다. 총상금은 약 2800만원 규모이며, 수상팀에는 KB국민은행 ICT 부문 채용 시 서류전형과 필기전형 면제 혜택도 제공된다. 참가 대상은 지난 1997년 이후 출생한 대학·대학원 재학생과 휴학생으로 개인 또는 최대 3인으로 팀을 구성해 참가할 수 있다. 참가 신청은 다음 달 3일까지 'KB AI Challenge' 홈페이지에서 받는다. 본선은 오는 9월 2일 이화여자대학교 이삼봉홀에서 열리는 'Future Climate Finance in the era of green transition' 국제 컨퍼런스 제2부 행사에서 진행될 예정이다. 국민은행 관계자는 "이번 대회를 통해 미래 금융을 이끌 참신한 아이디어와 우수 인재를 발굴하고자 한다"며 "금융 혁신에 관심 있는 참가자들의 많은 관심과 참여를 바란다"고 말했다. 카카오뱅크, 정보보호 유공 금융위원장 표창 수상 카카오뱅크가 금융보안원이 주최한 '정보보호의 날' 기념행사에서 금융 분야 정보보호 유공을 인정받아 금융위원장 표창을 수상했다고 10일 밝혔다. 이번 포상은 금융권 정보보호 수준 향상과 안전한 디지털 금융 환경 조성에 기여한 기관과 개인을 대상으로 진행됐다. 카카오뱅크는 금융 서비스에 인공지능(AI) 기술을 안전하게 적용하기 위한 금융 특화 AI 정보보호 관리체계를 구축하고 생성형 AI 기반 금융서비스의 안정적인 운영 기반을 마련한 점을 인정받았다. 주요 성과는 △금융 특화 AI 정보보호 관리체계 구축 △생성형 AI 서비스 운영 △금융권 최초 AI 거버넌스 도입 등이다. 카카오뱅크 관계자는 "AI 기술이 금융서비스 전반으로 확대되는 만큼 안전성과 신뢰 확보가 중요하다"며 "앞으로도 고객이 안심하고 이용할 수 있는 AI 금융서비스를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 17:25:23
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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
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오픈AI, '대답하는 챗GPT' 끝낸다…업무 대신하는 '챗GPT 워크' 출격 [경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 질문에 답하는 챗봇에서 실제 업무를 끝내는 AI 직원으로 바꾼다. 기업의 앱과 파일을 오가며 자료 수집부터 분석, 문서 제작, 반복 업무까지 수행하는 ‘챗GPT 워크’를 내놓으며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI는 10일 다중 애플리케이션과 파일에서 정보를 수집하고 복잡한 업무를 단계별로 처리하는 챗GPT 워크를 출시했다고 밝혔다. 최신 모델 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 문서·스프레드시트·프레젠테이션·웹 앱 등을 완성된 결과물로 제작한다. 챗GPT 워크의 핵심은 장시간 업무 수행 능력이다. 목표를 여러 단계로 나눈 뒤 필요한 앱과 자료를 찾아 작업을 이어간다. 이용자는 진행 상황을 확인하고 방향을 수정하거나 외부 전송 등 중요한 행동을 승인할 수 있다. 예약 작업을 활용하면 사용자가 자리를 비운 동안에도 업무를 계속한다. 매일 고객 피드백을 수집해 제품 아이디어로 정리하거나 새 메일이 도착하면 프레젠테이션을 업데이트하는 식이다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈, 구글 드라이브, 이메일, CRM 등은 플러그인으로 연결된다. 업무·아이디어를 대시보드나 프로젝트 관리 도구 형태의 웹 앱으로 제작하는 ‘사이트(Sites)’도 공개 베타로 선보였다. 데스크톱 앱에는 내장 브라우저와 화면 클릭, 타이핑, 파일 이동 등을 수행하는 ‘컴퓨터 사용’ 기능이 들어간다. 제품 구조도 재편된다. 독립형 코덱스 앱은 새로운 챗GPT 데스크톱 앱으로 통합된다. 기존 코덱스 프로젝트는 유지되며 이용자는 코덱스를 기본 화면으로 설정할 수 있다. 기존 챗GPT 데스크톱 앱은 ‘챗GPT 클래식’으로 이름이 바뀐다. 오픈AI는 크롬 확장 프로그램을 개편하고 독립형 아틀라스 브라우저는 단계적으로 종료할 예정이다. 챗GPT 워크를 움직이는 GPT-5.6 솔은 코딩과 지식 업무, 컴퓨터 사용, 사이버보안에 특화됐다. 오픈AI 공식 평가에서 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수 80점, OS월드 2.0 62.6%, 익스플로잇벤치 73.5%를 기록했다. 회사는 높은 성능뿐 아니라 토큰과 작업 시간을 줄인 비용 효율을 강조하고 있다. 웹·모바일에서는 프로·엔터프라이즈·에듀 이용자에게 우선 제공하고 수일 내 플러스와 비즈니스 요금제로 확대한다. 맥·윈도우용 데스크톱 앱에서는 무료 요금제를 포함한 모든 이용자가 챗과 워크, 코덱스를 사용할 수 있다. 이번 출시는 오픈AI가 모델 공급자를 넘어 기업 업무의 실행 플랫폼으로 올라서려는 전략으로 읽힌다. 사내 데이터와 협업 도구를 연결하고 결과물 제작과 후속 행동까지 맡아야 AI 사용량과 기업 고객의 지출을 함께 늘릴 수 있기 때문이다. 반대로 위험도 커진다. AI가 접근할 수 있는 정보와 실행 권한이 넓어질수록 오작동과 정보 유출, 잘못된 외부 전송의 책임 문제가 따라온다. 오픈AI는 기업 관리자가 플러그인과 데이터 접근, 실행 권한을 통제하고 주요 행동을 사전 검토할 수 있도록 했다고 설명했다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄대표는 “챗GPT 워크는 사용자의 맥락을 이해하고 실제 업무를 함께 완수하는 파트너로 진화하고 있음을 보여준다”며 “한국의 기업과 개인이 반복 업무에서 벗어나 중요한 문제에 집중하고 좋은 아이디어를 결과로 구현하는 첫걸음이 될 것”이라고 말했다.2026-07-10 15:34:36
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오픈AI, 'GPT-5.6' 전면 개방…AI 전쟁, 성능 넘어 '토큰 효율'로 [경제일보] 프런티어 AI 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 비용 대비 성능으로 옮겨가고 있다. 오픈AI가 코딩·추론·보안 능력을 높이면서 토큰 사용량을 줄인 GPT-5.6을 정식 출시했다. 오픈AI(CEO 샘 올트먼)는 9일(현지시간) 제한적 사전 공개를 마치고 GPT-5.6 제품군을 일반에 제공한다고 밝혔다. 최상위 모델 ‘솔(Sol)’, 성능과 비용의 균형을 맞춘 ‘테라(Terra)’, 속도와 가격 경쟁력을 강조한 ‘루나(Luna)’로 구성됐다. GPT-5.6은 챗GPT와 코덱스, API를 통해 전 세계에 순차 적용된다. 챗GPT 유료 이용자는 추론 강도 ‘중간’ 이상에서 솔을 사용할 수 있다. 코덱스와 챗GPT 워크에서는 요금제에 따라 3개 모델을 선택할 수 있으며 API에서는 솔·테라·루나가 모두 제공된다. 오픈AI가 이번에 전면에 내세운 것은 ‘달러당 성능’이다. 더 많은 토큰을 투입해 점수를 높이는 기존 방식에서 벗어나 같은 비용으로 더 많은 작업을 끝내거나 동일한 결과를 더 싸게 제공하겠다는 전략이다. 올트먼 CEO는 CNBC 인터뷰에서 “GPT-5.6 솔의 에이전틱 코딩 작업 토큰 효율이 54% 향상됐다”며 기업 고객이 AI 비용 대비 가치를 중시하고 있다고 강조했다. 성능은 분야별로 엇갈렸다. 오픈AI가 공개한 터미널-벤치 2.1에서 솔은 88.8%로 앤트로픽의 미토스5(88%)를 근소하게 앞섰다. 사이버짐에서도 84.5%를 기록해 미토스5(83.8%)보다 높았다. 장기 전문 업무 수행 능력을 평가하는 ‘에이전트의 마지막 시험’에서는 52.7%로 페이블5(40.5%)와 오퍼스4.8(45.2%)을 웃돌았다. 모든 코딩 지표에서 우위에 선 것은 아니다. SWE-벤치 프로에서는 솔이 64.6%를 기록해 미토스5(80.3%)와 오퍼스4.8(69.2%)에 뒤졌다. 익스플로잇벤치에서도 73.5%로 미토스5(78%)보다 낮았다. 특정 벤치마크 승리를 모델의 전반적 우위로 해석하기 어려운 이유다. 아티피셜 애널리시스 지능지수에서도 솔은 58.9점으로 페이블5(59.9점)에 이어 2위를 기록했다. 다만 오픈AI는 솔이 페이블5와 한 점 이내 성능을 내면서 작업 시간은 61% 줄이고 추정 비용은 절반 수준으로 낮췄다고 설명했다. 사이버보안 능력이 높아진 만큼 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 일반 공개 전 약 70만 A100 환산 GPU 시간을 자동 레드티밍에 투입했으며 실시간 검사와 계정 단위 모니터링을 함께 적용했다. 다만 자체 평가에서 GPT-5.6은 생물학과 사이버보안 분야 모두 ‘치명적 위험’ 기준을 넘지 않았다고 밝혔다. API 가격은 100만 토큰당 입력·출력 기준 솔 5달러·30달러, 테라 2.5달러·15달러, 루나 1달러·6달러다. GPT-5.6의 승부수는 최고 점수 하나가 아니라 성능과 속도, 비용을 함께 낮추는 데 있다. 기업용 AI 시장에서 모델의 경제성이 새로운 선택 기준으로 굳어질지 주목된다.2026-07-10 14:47:05
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농업도 AI 비서 시대...롯데이노베이트, 스마트팜 플랫폼 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 사무 업무를 넘어 농업 현장으로 빠르게 확산하고 있다. 단순히 작물의 생육 상태를 분석하는 수준을 넘어 재배 방법을 안내하고 농장 운영 전략까지 제안하는 롯데이노베이트의 AI 에이전트 등이 등장하면서 스마트농업의 인공지능 전환(AX)도 본격화되고 있다. 10일 롯데이노베이트는 스마트팜 플랫폼 '도시의 푸른농장'에 거대언어모델(LLM) 기반 AI 기술을 적용한 '스마트팜 에이전트'를 개발했다고 밝혔다. AI를 활용해 농장 운영을 지원하는 개인 맞춤형 서비스를 제공하고, 스마트농업 시장 공략에도 속도를 낸다는 전략이다. 스마트팜 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 농장주의 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 최신 스마트팜 기술 동향과 작물 재배 노하우를 이해하기 쉬운 형태로 제공해 경험이 부족한 농장주도 전문 지식을 쉽게 활용할 수 있도록 설계됐다. 농장 운영 과정에서 발생하는 다양한 궁금증을 실시간으로 해결하고 데이터 기반의 의사결정을 지원해 시행착오를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 또한 작물 생육 정보와 농작물 시세 등을 종합적으로 분석해 재배 전략 수립도 지원한다. 롯데이노베이트는 이를 통해 생산성을 높이는 동시에 운영 비용을 절감하고, 시장 상황에 맞춘 효율적인 농장 운영이 가능할 것으로 전망하고 있다. 앞서 롯데이노베이트는 비전 AI를 활용해 작물 생육 예측과 병해충 예찰 AI 모델을 개발하는 등 스마트팜 기술을 고도화해 온 바 있다. 이번에는 생성형 AI를 접목한 에이전트 기술을 추가하면서 농장 관리 전반을 지원하는 AI 플랫폼으로 서비스를 확대했다. IT 업계에서는 스마트팜이 자동화 중심에서 AI 기반 의사결정 지원 체계로 진화하고 있는 것으로 평가한다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트 기능을 지속적으로 고도화해 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 사업을 확대할 계획이다. 스마트팜 운영 경험이나 농업 전문 지식이 없는 이용자도 AI의 도움을 받아 농장을 운영할 수 있도록 서비스를 발전시킨다는 구상이다. 농업 분야에서도 AI 도입이 빠르게 확산하면서 관련 시장 경쟁도 치열해지고 있다. 정부가 스마트농업 보급 확대와 디지털 농업 육성 정책을 추진하는 가운데 기업들은 생성형 AI와 데이터 분석 기술을 접목해 생산성과 운영 효율을 높이는 솔루션 개발에 집중하고 있다. AI 에이전트가 농업 현장의 새로운 생산성 도구로 자리 잡을 수 있을지 관심이 모인다. IT 업계에서는 AI 에이전트가 제조와 금융, 공공에 이어 농업 분야까지 확산하면서 산업별 특화 AI 시장이 한층 빠르게 성장할 것으로 전망하고 있다. 특히 축적된 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 에이전트가 스마트농업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 분석하고 있다. 롯데이노베이트 관계자는 "지속적인 데이터 축적을 통해 서비스를 고도화하여 서비스 정확도 및 고객 편의성을 높여 나갈 것"이라며 "AI 기술을 통해 스마트팜 관리의 혁신을 주도하고 미래 농업 경쟁력을 확보하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 말했다.2026-07-10 13:39:24
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'AI 기업 전환' 힘 싣는다...한컴위드, 한컴 지분 206억원 추가 매입 [경제일보] 한글과컴퓨터의 최대주주인 한컴위드가 당초 계획보다 많은 규모의 한컴 지분을 매입하며 책임경영 강화에 나섰다. 시장 변동성이 이어지는 상황에서도 추가 매수에 나선 것은 한컴의 인공지능(AI) 사업 성장성과 글로벌 확장 전략에 대한 자신감을 보여주는 신호로 분석된다. 10일 한컴위드는 지난 6월 4일부터 지난 3일까지 한컴 보통주 108만1666주를 장내에서 매수했다고 밝혔다. 총 취득 규모는 약 206억원으로 한컴 발행주식의 4.47%에 해당한다. 이에 한컴위드의 한컴 지분율은 기존 26.73%에서 31.20%로 확대됐으며, 특수관계인을 포함한 최대주주 측 지분율은 40.15%로 높아졌다. 이번 매입 규모는 당초 공시했던 계획을 웃돌았다. 한컴위드는 지난 4월 79만2000주, 약 165억원 규모의 주식 취득 계획을 공시했지만 실제로는 주식 수 기준 약 37%, 금액 기준 약 25% 많은 물량을 사들였다. 시장 변동성이 큰 상황에서도 최대주주가 계획보다 적극적으로 지분을 확보한 것은 회사의 중장기 성장성에 대한 신뢰를 시장에 전달하려는 의도로 풀이된다. 배경에는 AI 사업의 성장세가 자리하고 있는 것으로 평가된다. 한컴은 최근 문서 소프트웨어 기업을 넘어 AI 기반 솔루션 기업으로 사업 구조를 전환하고 있다. 지난해 별도 기준 매출은 1753억원으로 역대 최대를 기록했으며, AI 패키지 매출은 약 89억원으로 전년 대비 증가한 전체 매출의 절반 이상을 차지했다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 확대되며 AI 사업이 실적 성장의 한 축으로 자리 잡고 있다. 특히 한컴은 최근 비정형 데이터를 구조화하는 기술을 기반으로 한컴어시스턴트와 한컴피디아 등 AI 서비스를 선보였으며, 이를 토대로 기업과 공공기관의 AI 전환(AX) 사업도 확대하고 있다. 또한 BGF 그룹과 한국서부발전, 국회 등의 AI 사업을 수행하며 민간과 공공 분야에서 레퍼런스를 쌓고 있다. 한컴은 올해를 기점으로 AI 사업을 한 단계 더 확장한다는 계획이다. 문서를 이해하고 분석하는 기술을 기반으로 여러 AI 에이전트를 생성하고 관리하는 '에이전틱 OS'를 개발 중이며, 올해 하반기 베타 버전을 공개한 뒤 내년 상용화를 추진할 예정이다. 데이터 주권을 중시하는 공공·국방·금융 분야를 주요 시장으로 삼아 국내는 물론 해외 시장 공략에도 속도를 낸다는 전략이다. 해외 시장 진출도 본격화하고 있다. 한컴은 최근 폴란드 국가공인 연구개발(R&D) 기관인 '7불스'와 에이전틱 OS 현지화를 위한 업무협약을 체결했으며, 현지 IT 기업과 제품 실증(PoC)을 진행하는 등 유럽 시장 진출 기반을 마련하고 있다. IT 업계에서는 소버린 AI 수요가 확대되는 유럽 시장에서 사업 기회를 확보하기 위한 행보로 보고 있다. 송상엽 한컴위드 대표는 "시장 상황과 무관하게, 최대주주로서 책임경영과 안정적 지배구조 구축을 위해 꾸준히 한컴 지분을 늘려왔다"며 "이번 지분 매입은 한컴의 강력한 기술적 해자와 글로벌 성장 경로에 대한 확신에서 나온 결정"이라고 말했다.2026-07-10 10:03:31
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AI가 여행 취향 읽는다...놀유니버스, '발견' 베타 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 여행 플랫폼의 서비스 방식까지 바꾸고 있다. 이용자가 목적지나 숙소를 직접 검색하는 기존 방식에서 벗어나 AI가 개인 취향과 최신 트렌드를 분석해 여행 콘텐츠를 먼저 추천하는 형태로 진화하면서 놀유니버스도 '검색'보다 '발견' 경험을 강화하고 있다. 10일 놀유니버스가 운영하는 NOL은 AI 기반 여행·여가 콘텐츠 추천 서비스 '발견' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 발견은 여행지와 숙소, 공연, 액티비티 등 다양한 콘텐츠를 피드 형태로 제공하는 큐레이션 서비스로, 이용자는 별도의 검색 없이도 관심사에 맞는 여행·여가 콘텐츠를 둘러보고 원하는 상품을 바로 예약할 수 있다. 기존 온라인 여행 플랫폼(OTA)은 이용자가 여행지나 숙소를 먼저 정한 뒤 검색을 통해 상품을 찾는 방식이었다. 반면 이번 서비스는 AI가 다양한 콘텐츠를 먼저 제안하는 방식으로 이용 경험을 바꾼 것이 특징이다. 여행 계획이 없는 상황에서도 앱을 둘러보며 새로운 여행 아이디어를 얻고 예약으로 이어질 수 있도록 설계됐다. 최근 이용자들이 사회관계망서비스(SNS)나 숏폼 영상을 통해 여행지를 접하고 여행을 결정하는 사례가 늘어나면서 플랫폼 역시 검색보다 추천 중심 서비스 강화에 집중하고 있다. 이용자의 앱 체류 시간을 늘리고 개인 맞춤형 추천을 통해 예약 전환율을 높이려는 전략으로 풀이된다. 발견 서비스는 놀유니버스의 AI 에이전트 기술을 기반으로 구현됐다. AI는 SNS에서 화제가 되는 여행·여가 트렌드와 NOL 플랫폼 내 검색량, 예약량, 이용자 후기 등을 종합적으로 분석해 관심도가 높은 콘텐츠를 선별한다. 이후 이미지 수집부터 상품 매칭, 콘텐츠 작성까지 전 과정을 자동화하고 이용자 행동 데이터를 결합해 개인별 맞춤 콘텐츠를 추천한다. 생성형 AI 확산으로 여행 플랫폼의 경쟁 방식도 변화하고 있는 것으로 분석된다. 과거에는 숙소 확보와 가격 경쟁력이 핵심이었다면 앞으로는 AI 기반 개인화 추천과 콘텐츠 품질, 이용자 체류 시간 확보가 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 것이다. 특히 AI가 이용자 취향을 지속적으로 학습하면서 플랫폼 방문 빈도를 높이고 예약까지 연결하는 선순환 구조를 만드는 것이 주요 과제로 꼽힌다. 놀유니버스는 이번 베타 서비스를 시작으로 여행·여가 특화 AI 기술과 데이터 고도화를 통해 개인 맞춤형 추천 기능을 지속 확대한다는 계획이다. IT 업계에서는 AI를 활용한 추천 서비스가 여행 플랫폼의 새로운 경쟁력으로 자리 잡으면서 검색 중심이던 OTA 시장이 개인화 콘텐츠 중심으로 재편될지 주목하고 있다. 윤현모 놀유니버스 최고제품책임자는 "이번 서비스 오픈은 고객이 원하는 것을 찾는 플랫폼을 넘어, 몰랐던 즐거움까지 발견할 수 있는 플랫폼으로 진화하기 위한 중요한 첫걸음"이라며 "앞으로도 여행·여가 특화 AI 기술과 데이터를 기반으로 고객의 취향에 맞는 콘텐츠를 더욱 정교하게 연결해 매일 찾고 싶은 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획"이라고 말했다.2026-07-10 08:32:07
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길안내 넘어 숏폼까지…티맵, AI 기반 이동 플랫폼 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 숏폼 콘텐츠가 플랫폼 경쟁의 핵심으로 떠오르면서 내비게이션 서비스도 단순 길 안내를 넘어 장소 탐색과 콘텐츠 소비를 결합하는 방향으로 진화하고 있다. 티맵모빌리티는 이용자가 직접 제작한 숏폼 콘텐츠를 기반으로 AI 추천 기능을 고도화하며 '이동 라이프 플랫폼' 전환에 속도를 내는 것으로 분석된다. 9일 티맵모빌리티는 이용자가 방문한 장소를 짧은 영상으로 기록하고 공유할 수 있는 '티맵 숏폼' 서비스를 선보인다고 밝혔다. 티맵 숏폼은 이용자가 직접 방문한 장소를 영상으로 공유하고, 다른 이용자는 숏폼을 시청한 뒤 해당 장소의 후기와 영업 시간, 메뉴 등 상세 정보를 확인하거나 길 안내를 받을 수 있도록 설계됐다. 콘텐츠 소비부터 장소 탐색, 실제 방문까지 하나의 서비스 안에서 연결하는 것이 특징이다. 콘텐츠는 장소와 운전, 라이프 등 3개 분야로 구성된다. 맛집과 카페, 여행지 정보를 비롯해 초보 운전 팁과 차량 관리 노하우, 블랙박스 영상, 쇼핑 정보와 생활 콘텐츠 등 다양한 주제를 제공한다. 콘텐츠 확보를 위해 '티맵 인증 크리에이터'와 일반 이용자가 함께 참여하는 구조도 마련했다. 출시 초기에는 이용자의 선호도와 인기 콘텐츠를 중심으로 추천하고, 향후에는 이용자의 시청과 방문 데이터를 AI가 학습해 개인 맞춤형 콘텐츠와 장소를 추천할 계획이다. 티맵모빌리티는 숏폼을 단순 콘텐츠 서비스가 아닌 AI 기반 장소 추천을 위한 핵심 데이터 자산으로 활용한다는 전략이다. 이용자가 영상을 시청하고 장소를 저장하거나 방문하는 과정에서 축적되는 데이터를 AI가 분석해 추천 정확도를 높이고, 향후 대화형 AI 에이전트에도 활용한다는 구상이다. 특히 티맵모빌리티는 향후 대화형 AI 에이전트가 이용자의 리뷰와 사진, 숏폼 영상 등을 종합적으로 분석해 최적의 장소와 이동 경로를 추천할 수 있도록 서비스를 고도화할 예정이다. 숙소와 관광지, 액티비티를 연계한 여행 코스 추천과 차량 내 음성 AI 에이전트도 순차적으로 선보일 계획이다. 이번 숏폼 출시 역시 내비게이션 서비스를 이동 전 탐색부터 이동 후 기록과 공유까지 아우르는 '이동 라이프 플랫폼' 전략의 연장선이다. 티맵모빌리티는 그동안 장소 추천 서비스 '어디갈까'를 비롯해 AI가 리뷰를 분석하는 'AI 해시태그 리뷰', 특정 메뉴를 검색하는 '메뉴 검색', 음성 AI 에이전트, '이동 로그', '오픈 프로필' 등을 잇달아 선보이며 서비스 영역을 확대해 왔다. 최근 생성형 AI와 이용자 생성 콘텐츠(UGC)를 결합해 추천 서비스를 고도화하는 경쟁이 치열해지고 있다. 단순 검색보다 이용자의 취향과 이동 맥락을 반영한 개인화 추천이 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르면서 AI 학습에 활용할 수 있는 데이터 확보도 중요성이 커지고 있다. 이에 티맵모빌리티는 월간 모바일 이용자 약 1550만명을 기반으로 축적한 이동 데이터와 20여개 완성차 업체에 적용된 '티맵 오토' 데이터를 결합해 AI 기반 이동 서비스를 강화할 방침이다. 모바일과 차량을 아우르는 데이터를 활용해 자율주행 시대에도 개인 맞춤형 이동 경험을 제공하는 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. 전창근 티맵모빌리티 최고제품책임자(CPO)는 "티맵은 길 안내 서비스를 넘어 이동 전 탐색부터 이동 중 주행, 이동 후 기록과 공유까지 연결하는 이동 라이프 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "이동 데이터와 콘텐츠를 AI와 결합해 차별화된 이동 경험을 제공하고, AI 네이티브 서비스로 진화해 모바일과 인카인포테인먼트 시장 내 경쟁력을 강화하며 미래 모빌리티 시대를 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-07-09 15:49:50
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센드버드, 차세대 AI 에이전트 '에이전트 스튜어드' 공개…CX 혁신 나선다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순히 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 진화하면서 기업 고객경험(CX) 시장도 새로운 전환점을 맞고 있다. 여러 시스템과 담당자를 연결해 고객 문제를 직접 해결하는 AI가 차세대 고객 서비스의 핵심 기술로 떠오르고 있다. 9일 센드버드는 서울 롯데호텔 월드에서 열린 '스파크 코리아 2026'에서 차세대 AI 에이전트 솔루션 '에이전트 스튜어드'를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 'AI 퍼스트 컨시어지의 미래'를 주제로 AI 기반 고객경험 혁신과 기업의 AI 운영 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 센드버드는 AI 에이전트가 단순 상담을 넘어 복잡한 고객 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 기존 AI 챗봇이 질문에 답하거나 단순 업무를 처리하는 데 집중했다면, 앞으로는 여러 시스템과 조직을 연결해 고객 요청을 끝까지 해결하는 역할이 중요해진다고 설명했다. 새롭게 공개한 에이전트 스튜어드는 고객 요청을 분석한 뒤 필요한 업무를 각 전문 서브 에이전트에 분배하고, 문제 해결이 완료될 때까지 전체 과정을 하나의 업무로 관리하는 AI 에이전트다. 여러 서브 에이전트가 API와 이메일, 음성 등 다양한 채널을 넘나들며 병렬로 업무를 수행하고, 고객 요청이 최종 해결 단계에 도달할 때까지 진행 상황을 추적·관리하는 것이 특징이다. 센드버드는 이를 통해 기업은 단순 문의 응대를 넘어 여러 부서와 외부 시스템이 연계된 복잡한 고객 업무도 보다 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 특히 환불 승인이나 예외 처리처럼 사람의 판단이 필요한 업무에는 승인 게이트와 감사 로그, 단계적 자율화 구조를 적용해 기업이 AI의 권한을 점진적으로 확대할 수 있도록 설계됐다. AI가 모든 업무를 독립적으로 수행하기보다 사람의 검토와 승인을 거치는 방식으로 안정성과 신뢰성을 확보한 것이다. 또한 여행·항공 산업에서는 항공편 취소와 재예약, 환불, 호텔 일정 변경 등을 하나의 프로세스로 처리할 수 있으며, 유통 분야에서는 온라인 구매 상품의 오프라인 반품과 같은 채널 간 고객 업무를 효율적으로 관리할 수 있다. 이날 행사에서는 에이전트 스튜어드의 실제 운영 환경도 시연됐다. AI가 여러 서브 에이전트와 협업해 고객 요청을 분석하고 의사결정부터 실행, 문제 해결까지 자율적으로 수행하는 과정을 선보였다. 이와 함께 AI 전환 전략과 산업별 활용 사례를 공유하는 세션도 이어졌다. 보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지앤드컴퍼니, 딜로이트컨설팅, GS네오텍, 한샘, 믹스패널 등 기업 관계자들이 참여해 AI 기반 고객경험 혁신과 조직 운영 전략을 소개했다. 최근 생성형 AI 이후 AI 에이전트가 기업 업무 자동화의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 단순 응답 중심의 챗봇에서 벗어나 실제 업무를 수행하고 다양한 시스템을 연결하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되면서 고객경험 시장 역시 새로운 전환기를 맞을 것으로 전망된다. 김동신 센드버드 대표이사는 "AI 컨시어지 시대의 고객 경험은 단순한 응답이 아니라 문제 해결에서 완성되며, 고객은 이제 빠른 답변을 넘어 자신의 문제가 실제로 해결되는 경험을 기대하고 있다"며 "센드버드는 고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속적으로 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-07-09 13:51:25
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