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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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금융권 AX 시장 커진다…삼성SDS·LG유플러스 AI 사업 전면 확대
[경제일보] LG유플러스와 삼성SDS가 금융권 인공지능(AI) 전환 사업을 잇달아 수주하며 IT 기업 중심의 금융 AX(AI 전환) 경쟁이 본격화되고 있다. 은행권이 생성형 AI와 AI 에이전트 도입에 속도를 내면서 통신사·SI 등 IT 기업들이 핵심 파트너로 부상하는 것으로 분석된다. 7일 LG유플러스는 IBK시스템과 금융 특화 AI 서비스 개발을 위한 업무협약(MOU)을 지난 6일 체결하고 금융권 AI 에이전트 사업 확대에 나섰다고 밝혔다. 양사는 LG유플러스의 B2B AX 플랫폼과 IBK시스템의 금융 업무 전문성을 결합해 금융 특화 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 여신 심사, 소상공인 금융 지원, 업무 자동화 등 실제 금융 업무에 적용 가능한 AI 서비스를 공동 개발한다는 방침이다. LG유플러스의 B2B AX 플랫폼에는 LG AI연구원의 생성형 AI 모델 '엑사원'이 적용된다. 또한 에이전트 코어, 지식관리시스템(KMS), LLMOps 등 AI 에이전트 구축에 필요한 기능을 통합 제공해 금융사 맞춤형 AI 환경을 구축하는 것이다. 양사는 향후 금융 서비스 공동 기획, 신규 비즈니스 모델 발굴, 금융권 AI 상품화 등 협력 범위를 확대할 계획이다. 이를 통해 금융권 AI 에이전트 시장에서 레퍼런스를 확보하고 사업 확대에 나선다는 전략이다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장 부사장은 "LG유플러스의 AI 기술력에 IBK시스템이 오랜 기간 축적해온 금융 비즈니스 전문성과 데이터 활용 역량이 결합된다면, 단순 기술 협력을 넘어 금융 산업 전반의 혁신을 이끄는 의미 있는 시너지를 만들어 낼 수 있을 것"이라며 "오늘 협약이 대한민국 금융 AI 시장의 새로운 기준을 만들어가는 출발점이 되기를 기대한다"고 말했다. 삼성SDS도 최근 우리은행의 'AX를 위한 AI 에이전트 구축' 사업의 우선협상대상자로 선정되며 금융권 AI 전환 사업 확대에 나섰다. 해당 사업은 우리은행 업무 전반에 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 대규모 AI 에이전트 도입 프로젝트로 평가된다. AI 에이전트 뱅킹은 대형언어모델(LLM)을 기반으로 고객 응대, 내부 업무, 자산관리, 여신 심사 등 다양한 금융 업무를 AI가 자동으로 수행하는 방식이다. 우리은행은 고객관계관리·기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역 29개 핵심 업무에 AI 에이전트를 적용해 업무 처리 속도를 약 30% 개선하는 것을 목표로 개발하고 있다. 삼성SDS는 자체 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스'를 기반으로 우리은행 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다. 패브릭스는 다양한 대형언어모델을 연결하고 업무별 AI 에이전트를 생성·관리할 수 있는 플랫폼으로, 기업 맞춤형 AI 업무 환경을 구축할 수 있는 것이 특징이다. 삼성SDS는 은행 기존 시스템과 AI를 연동하고 데이터 관리 체계를 구축해 AI 기반 금융 업무 환경을 구현할 계획이다. 삼성SDS는 우리은행의 '중장기 IT 인프라 최적화' 사업도 연이어 수주하며 금융 AX 기반 구축까지 동시에 추진하고 있다. 해당 사업은 기존 유닉스 기반 시스템을 리눅스 환경으로 전환하고 클라우드 운영 환경을 개선하는 프로젝트로, AI 도입을 위한 인프라 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 은행권이 생성형 AI 도입에 속도를 내면서 IT 기업 중심의 금융 AX 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 분석된다. 기존 SI 기업뿐 아니라 통신사, 클라우드 기업 등 다양한 IT 기업들이 금융권 AI 전환 사업에 적극적으로 참여하고 있다. 특히 금융권은 보안성과 안정성이 중요한 산업 특성상 자체 AI 구축보다 IT 기업과 협력하는 방식이 선호되고 있다. 이에 LG유플러스, 삼성SDS 등 IT 기업들이 금융권 AI 에이전트 구축과 인프라 전환 사업을 잇달아 확보하며 시장 영향력을 확대하고 있는 것으로 분석된다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장 부사장은 "금융 산업에서 AI는 단순한 업무 지원을 넘어 업무 방식 자체를 바꾸는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "삼성SDS는 금융 분야 핵심 프로젝트 경험과 AI·클라우드 기술력을 바탕으로 금융권 AX 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-04-07 09:00:20
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IT 기업, 제약·바이오 전면 확장…AI로 신약개발 판 바꾼다
[이코노믹데일리] AI와 클라우드 기술을 앞세운 IT 기업들이 제약·바이오 산업 전반으로 사업 영역을 빠르게 확장하고 있다. 신약 개발, 임상 설계, 품질 관리, 연구 지원 등 바이오 밸류 체인 전반에 AI를 접목하며 산업 구조 혁신에 나서는 모습이다. 단순 전산 시스템 지원을 넘어 연구 핵심 영역까지 진입하는 양상이다. 23일 메가존클라우드는 AI 기반 바이오테크 기업 셀키에이아이와 차세대 바이오 AI 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 양사는 일본과 미국 등 해외 시장을 겨냥해 바이오 버티컬 AI 에이전트 '바이오이오스(BioEOS)'를 공동 확장할 계획이다. 메가존클라우드는 글로벌 네트워크와 클라우드·AI 인프라를 제공하고 셀키에이아이는 해당 인프라 환경에서 바이오이오스를 운영·고도화한다. 바이오이오스는 제약·바이오 기업과 병원을 대상으로 도입 컨설팅부터 기술 검증(PoC), 운영 지원까지 아우르는 바이오 특화 AI 에이전트다. 클라우드 기반 인프라에서 연구 데이터 분석과 의사 결정 지원 기능을 수행하며, 연구 효율과 개발 속도 개선을 목표로 한다. ◆ LG CNS, 국가 신약 개발 프로젝트 참여 LG CNS는 최근 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업'에 용역 기관으로 참여해 'AI 기반 신약 개발 임상 시험 설계·지원 플랫폼' 구축을 주도한다. 4년 3개월간 약 371억원이 투입되는 대형 국가 R&D 사업이다. LG CNS는 에이전틱 AI 기반 통합 관리 체계를 구현해 기관별로 개발되는 다양한 신약 개발 AI 모델을 연계한다. 특히 '연합 학습'을 적용해 의료기관 간 데이터를 외부로 이전하지 않으면서도 공동 학습이 가능하도록 설계했다. 신약 개발은 평균 10~15년이 소요되고, 임상 단계 실패율이 90%에 달하는 고위험 산업이다. 전임상과 임상 간 단절 구조, 제한적 데이터 활용이 구조적 한계로 지적돼 왔다. LG CNS는 AI 기반 분석·설계 역량을 결합해 성공률 제고와 개발 기간 단축을 동시에 추진한다는 전략이다. ◆ AWS, AI 항체 어시스턴트로 연구 지원 글로벌 클라우드 기업 AWS는 항체 및 생명과학 기업 프로틴테크와 협력해 AI 기반 연구 지원 시스템을 구축했다. 프로틴테크는 AWS를 우선 클라우드 사업자로 선정하고 6개월에 걸쳐 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 개발했다. 에이블은 제품 데이터, 실험 데이터, 과학 지식을 통합해 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 대화형 AI 도구다. 프로틴테크는 전체 워크로드의 85%를 AWS로 이전했으며 클라우드 기반의 탄력적 확장 구조를 통해 출시 주기를 50% 단축한 것으로 알려졌다. '아마존 EC2', 'ECS', 'RDS', 'Redshift' 등 주요 서비스를 활용해 고가용성과 데이터 분석 역량을 구성했다. ◆ IT-바이오 융합 가속…AI 인프라 경쟁 본격화 IT 기업의 기술이 과거 전산 지원에 머물렀다면 이제는 신약 설계·임상 분석·품질관리·연구 지원까지 AI가 직접 개입하는 구조로 진화하고 있다. AI를 활용해 클라우드 기반 대규모 데이터 처리 인프라, 에이전틱 AI를 활용한 자율 협업 구조, 보안·규제 환경을 고려한 데이터 통제 기술 등을 구현하고 있다. 제약·바이오 산업은 막대한 비용과 긴 개발 기간, 높은 실패율이라는 구조적 한계를 안고 있다. AI는 이 같은 구조를 재편할 핵심 변수로 부상하고 있다. 이에 AI를 통해 신약 후보물질 탐색 속도를 높이고 임상시험 설계 효율을 개선하며 품질관리 자동화를 통해 운영 비용을 절감하고 있다. IT 기업들은 클라우드·데이터·AI 역량을 결합해 바이오 연구 인프라 사업자로 자리매김하려는 전략을 강화하고 있다. 향후 경쟁은 단순 솔루션 공급을 넘어 누가 더 많은 연구 데이터를 확보하고 정밀한 AI 모델을 구축하느냐로 옮겨갈 가능성이 커질 전망이다. AI를 중심으로 한 IT-바이오 융합이 신약 개발과 연구 생태계 전반의 지형을 바꾸고 있다.
2026-02-23 16:11:36
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