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"AI가 피부를 읽고 로봇이 움직였다"…코엑스 뒤덮은 '생활형 AI' 경쟁 [경제일보] 카메라 앞에 서자 피부 상태 분석 결과가 화면에 실시간으로 나타났다. 몇 걸음 떨어진 공간에서는 로봇 팔이 유리병과 플라스틱, 알루미늄 캔을 자동으로 분류했고 다른 부스에서는 의류 사진 한 장만으로 쇼핑몰 상세페이지 초안이 완성됐다. 20일 서울 삼성동 코엑스에서 개막한 ‘아마존웹서비스(AWS) 서밋 서울 2026’ 현장은 인공지능(AI)이 더 이상 개념이나 시연 수준에 머물지 않고 실제 산업과 소비 현장 안으로 빠르게 들어오고 있음을 보여주는 자리였다. 21일까지 이틀간 열리는 이번 행사는 AWS가 국내 기업 및 파트너사들과 구축한 생성형 AI 적용 사례를 중심으로 구성됐다. 뷰티와 유통, 제조, 금융, 물류, 로봇 등 산업 전반에 걸쳐 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지를 직접 체험할 수 있도록 꾸며졌다. 올해 행사에서 AWS가 가장 강조한 키워드는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’다. 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하고 여러 시스템을 연결해 판단과 실행까지 이어가는 형태의 AI를 의미한다. 업계에서는 생성형 AI 경쟁이 이제 모델 성능 자체보다 실제 산업 현장에서 얼마나 활용 가능한가로 빠르게 이동하고 있다는 평가가 나온다. 현장에서도 이런 변화가 뚜렷하게 드러났다. 가장 많은 관람객이 몰린 곳 가운데 하나는 아모레퍼시픽 부스였다. 관람객이 태블릿 카메라 앞에 서서 얼굴을 촬영하고 피부 상태 관련 문항에 응답하면 AI가 유·수분과 색소, 탄력, 민감도 등을 분석해 피부 유형을 도출하는 방식이다. 분석 결과는 레이더 차트 형태로 시각화됐고 피부 나이와 향후 피부 변화 가능성까지 함께 제시됐다. 이후 개인 상태에 맞는 화장품 추천도 이어졌다. 과거 화장품 매장에서 직원 경험과 상담 중심으로 이뤄졌던 피부 진단이 데이터와 AI 기반 개인 맞춤형 서비스 형태로 바뀌고 있는 셈이다. AWS 측은 이 서비스가 아모레퍼시픽의 피부 연구 데이터와 AWS 생성형 AI 기술을 결합해 개발됐다고 설명했다. AWS의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’과 머신러닝 플랫폼 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’ 등이 활용됐다. 유통과 커머스 분야에서도 AI 자동화 경쟁이 눈에 띄었다. 엔씨소프트(NCSOFT) AI 부스에서는 의류 사진 한 장만으로 쇼핑몰 상세페이지 초안을 자동 생성하는 ‘에이전틱 AI 커머스’ 기술이 공개됐다. 사용자가 AI와 음성 대화를 통해 브랜드 콘셉트와 소비자층 등을 설정하면 AI가 모델 이미지와 제품 소개 영상, 상세 설명 등을 자동으로 제작하는 방식이다. 촬영과 편집, 카피 작성 등에 투입되던 시간을 크게 줄일 수 있다는 설명이다. 업계에서는 생성형 AI가 콘텐츠 제작 보조 수준을 넘어 실제 판매와 운영 효율을 높이는 단계로 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 피지컬 AI 분야에서는 실제 움직이는 로봇들이 관람객들의 시선을 끌었다. 스타트업 컨피그 부스에서는 협업 로봇 팔 두 대가 유리병과 플라스틱, 캔 등을 재질별로 분류하는 시연이 이어졌다. 사람이 가까이 접근하면 로봇이 즉시 멈추거나 경로를 변경하는 동작도 자연스럽게 구현됐다. 산업 안전 분야에서는 위험 구역 접근 시 즉시 경고를 보내는 AI 기반 안전 관리 시스템도 소개됐다. 센서와 웨어러블 기기를 연동해 작업자의 움직임을 실시간으로 감지하는 방식이다. 건설과 물류 현장 등 실제 산업 현장 적용 사례도 함께 공개됐다. 자율주행 로봇도 행사장 내부를 실제로 움직였다. 뉴빌리티 부스에서는 배달 로봇 ‘뉴비 플로우’가 코엑스 내부를 주행하며 굿즈를 배송했다. 로봇 이동 경로와 위치, 주행 상태는 대형 화면을 통해 실시간으로 표시됐다. AWS는 이번 행사에서 단순 생성형 AI뿐 아니라 피지컬 AI와 산업형 AI 확대 흐름도 함께 강조했다. 제조와 리테일, 금융, 공공, 헬스케어 등 산업별 세션도 별도로 운영됐다. 최근 글로벌 IT 업계에서는 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다. 고객 응대와 검색 중심이었던 초기 생성형 AI와 달리 최근에는 제조 공정 최적화와 물류 자동화, 개인 맞춤형 소비 추천, 산업 안전 관리 등 실제 산업 운영 영역까지 확산되는 흐름이다. 특히 AI 기술 경쟁이 단순 소프트웨어를 넘어 로봇과 자율주행, 스마트 기기와 결합하는 방향으로 확대되면서 클라우드와 데이터 인프라 중요성도 함께 커지고 있다. 전시장을 찾은 한 업계 관계자는 “예전 AI 전시가 미래 기술을 보여주는 성격이 강했다면 이제는 실제 현장에서 어떻게 비용을 줄이고 생산성을 높일 수 있는지가 중심이 되고 있다”며 “AI가 산업 전반의 운영 방식 자체를 바꾸기 시작한 단계로 보인다”고 말했다.2026-05-20 11:04:36
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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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오픈AI, '미토스' 대항마 GPT-5.5 사이버 보안 접근 확대 [경제일보] 오픈AI가 GPT-5.5의 사이버 보안 활용 범위를 검증된 방어자 중심으로 확대한다. 취약점 분석과 탐지 패치 검증 등 방어 목적의 보안 업무는 더 원활하게 지원하되 무단 침투와 실제 피해를 유발할 수 있는 요청은 계속 제한하는 방식이다. 오픈AI는 7일 ‘사이버 보안을 위한 신뢰 기반 접근(Trusted Access for Cyber·TAC)’을 GPT-5.5 기반으로 확대하고 선별된 파트너를 대상으로 GPT-5.5-Cyber 프리뷰를 시작한다고 밝혔다. 오픈AI는 TAC를 신원과 신뢰 기반 프레임워크로 설명하며 검증된 방어자가 정당한 보안 업무에서 고급 사이버 역량을 활용할 수 있도록 설계했다고 밝혔다. GPT-5.5는 오픈AI가 개발자와 보안팀의 실무 활용을 겨냥해 내놓은 범용 모델이다. 오픈AI는 GPT-5.5를 출시하며 고급 사이버 보안과 생물학 영역을 포함한 안전성 평가와 레드팀 테스트를 거쳤고 약200개 초기 접근 파트너의 실제 사용 사례 피드백도 수집했다고 설명했다. TAC가 적용된 GPT-5.5는 보안팀과 개발자가 자신이 관리하거나 점검 권한을 가진 시스템에서 방어 업무를 수행할 때 활용된다. 주요 활용 분야는 취약점 식별과 분류 악성코드 분석 바이너리 리버스 엔지니어링 탐지 엔지니어링 패치 검증 등이다. 오픈AI는 검증된 방어자에게는 일부 정상 보안 업무에서 불필요한 거절을 줄이되 자격증명 탈취 은닉 지속성 확보 악성코드 배포 제3자 시스템 공격 등 악성 행위는 계속 차단한다고 밝혔다. GPT-5.5-Cyber는 일반 공개 모델이 아니다. 오픈AI는 이 모델을 핵심 인프라 보안 등 고위험 방어 업무를 맡은 선별 파트너에게 제한적으로 제공하는 프리뷰로 운영한다. 목적은 GPT-5.5보다 모든 사이버 성능을 넓게 높이는 것이 아니라 레드팀 침투 테스트 통제된 취약점 검증처럼 위험도가 높은 방어 워크플로우에서 접근 방식과 사용자 검증 계정 단위 통제 오용 모니터링을 검증하는 데 있다. 이번 발표는 AI 보안 활용의 균형점을 찾으려는 시도다. 사이버 보안에서 AI는 취약점 발견과 대응 속도를 높일 수 있지만 같은 역량이 공격 자동화에 쓰일 위험도 있다. 오픈AI가 기본 모델 TAC 적용 모델 GPT-5.5-Cyber를 단계별로 나누는 이유도 활용 범위와 위험 수준에 따라 접근 권한을 다르게 두기 위한 것이다. 오픈AI는 보안 생태계 파트너와의 협력도 확대한다. 취약점 연구 소프트웨어 공급망 보안 탐지와 모니터링 네트워크 보안 분야 파트너들과 협력해 취약점 발견부터 패치 탐지 대응 네트워크 수준 완화까지 이어지는 방어 흐름을 지원한다는 계획이다. 앞서 오픈AI는 TAC 파일럿을 소개하며 사이버 보안 보조금 프로그램에 1000만달러 규모 API 크레딧을 투입하겠다고 밝힌 바 있다. 오픈소스 보안 지원도 병행된다. 오픈AI는 Codex for Open Source 프로그램을 통해 핵심 오픈소스 프로젝트의 선정된 유지관리자에게 Codex Security 접근 권한 등을 제공해 취약점 식별 검증 수정 과정을 지원한다는 방침이다. 오픈소스는 한 번 취약점이 발생하면 생태계 전반으로 빠르게 확산될 수 있어 초기 탐지와 패치 속도가 중요하다. 이번 접근은 기업 보안팀에는 실무 부담을 줄이는 기회가 될 수 있다. 반복적인 취약점 분류와 로그 분석 패치 검증을 AI가 보조하면 보안 인력이 고위험 사고 대응과 정책 설계에 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 다만 AI가 생성한 분석 결과를 그대로 신뢰하기보다 사람의 검증과 감사 기록 접근권한 통제가 함께 따라야 한다. 고도화된 사이버 AI를 누구에게 어디까지 열어줄 것인지는 앞으로도 중요한 쟁점이 될 전망이다. 방어 목적을 앞세운 접근 확대가 실제 보안 수준을 높이려면 사용자 검증 오용 감시 책임 소재가 명확해야 한다. 오픈AI의 TAC와 GPT-5.5-Cyber 프리뷰는 강력한 모델을 넓게 공개하기보다 신뢰 신호를 기반으로 단계적으로 개방하는 실험으로 볼 수 있다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 “오픈AI는 검증된 방어자들이 보다 효과적으로 위협을 탐지·분석·대응할 수 있도록 지원하는 동시에 신뢰 기반 접근과 단계적 검증을 통해 책임 있는 활용 체계를 구축해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-08 17:25:17
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![[현장] AWS 2026년은 AI 에이전트의 해…파트너 중심 전략 강화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/22/20260422152515528114.jpg)
AWS "2026년은 AI 에이전트의 해"…파트너 중심 전략 강화 [경제일보] "2026년은 (AI) 에이전트의 해" 22일 라훌 파탁 AWS 데이터 및 AI GTM 부문 부사장은 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 'AWS 데이터 및 AI 전략 기자간담회'를 열고 글로벌 AI 전략과 함께 AWS 코리아 파트너 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 행사에는 라훌 파탁 부사장과 방희란 AWS 코리아 파트너 부문 총괄 등 AWS 임직원이 참석해 AI 시장 변화와 파트너 중심 성장 전략을 설명했다. 최근 기업들이 생성형 AI 도입을 본격화하면서 데이터 활용 역량이 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 단순 모델 도입보다 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI 구축의 필요성이 커지는 것으로 분석된다. 이에 라훌 파탁 부사장은 기업들이 AI를 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합해야 한다고 강조했다. 그는 "글로벌 많은 고객들이 깨닫고 있는 부분은 AI에 있어서 무엇보다도 데이터가 가장 차별화 요소라는 것"이라며 "고객과 비즈니스 프로세스에서 나오는 고유 데이터를 AI 시스템에 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. 특히 기업들이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 자동화 단계로 AI 활용 범위를 확대하고 있다는 점도 강조됐다. 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다는 설명이다. 또한 그는 기업들이 생성형 AI에서 실제 성과를 내기 위해서는 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 중요하다고 설명했다. 라훌 파탁 부사장은 "오늘날 성공적인 기업들은 항상 작동하고 추론하며 문제를 해결하는 시스템을 구축하고 있다"며 "AI 에이전트가 업무를 자동으로 수행하고 지속적으로 개선하는 구조가 확산되고 있다"고 말했다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 AI 인프라와 플랫폼을 확대하고 글로벌 기업과 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 다양한 모델과 솔루션을 제공해 기업들이 AI 도입 속도를 높일 수 있도록 지원한다는 전략인 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "엔트로픽, 오픈AI, 엔비디아, 세레브라스 등 주요 AI 기업과 협력을 강화하고 있다"며 "AWS 마켓플레이스에서는 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며 출시 이후 10억 달러 규모 거래가 발생했다"고 설명했다. AWS는 향후 AI 시장에서는 단일 모델 중심에서 다수 에이전트가 협업하는 구조가 확대될 것으로 전망했다. 업무 자동화와 생산성 향상이 동시에 이뤄지는 멀티 에이전트 환경의 확산을 예상한 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "하나의 모델이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 구조가 확산되고 있다"며 "보고서 생성부터 코드 작성, 운영까지 자동화되는 워크플로우가 등장하고 있다"고 설명했다. 이날 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 국내 파트너 전략과 시장 방향성을 설명했다. 방 총괄은 "AWS 파트너는 AWS 지출 1달러당 7.13달러 수익을 창출할 수 있다"며 "AWS 마켓플레이스를 활용하면 솔루션 탐색 시간이 70% 단축된다"고 설명했다. 클라우드 중심 파트너 구조에서 AI 중심 파트너 구조로 전환 필요성도 제기됐다. 산업별 특화 역량을 갖춘 파트너 확보가 향후 성장 핵심이라는 분석이다. 방 총괄은 "클라우드 인프라만으로는 더 이상 차별화가 어려워 AI와 산업 전문성이 결합된 파트너가 경쟁력을 갖게 될 것"이라며 "2026년 전략은 대규모 클라우드 전환, 생성형 AI, 에이전틱 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하는 것"이라고 말했다. 산업별 AI 도입 사례도 증가하는 흐름이다. 기업들이 실제 업무 효율 개선과 매출 확대 성과를 확인하면서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 방 총괄은 "제조 분야에서는 AI 기반 도면 작성 시간이 90% 단축됐고 금융 분야에서는 보고서 작성 시간이 80% 줄었다"며 "AI 수요 예측을 적용한 매장에서 매출이 5.7% 증가하고 고객 수가 2.2% 증가했다"고 설명했다. 특히 AI 중심 파트너 생태계 구축이 핵심 전략으로 제시됐다. 기술 역량과 산업 전문성을 동시에 확보하는 파트너 확대에 집중한다는 계획이다. 방 총괄은 "AI 퍼스트 파트너, 산업 도메인 전문성, 코셀 전략이 핵심"이라며 "AI 역량과 산업 전문성이 결합될 때 가장 강력한 경쟁력이 만들어진다"고 강조했다. 기업 AI 도입이 확대되는 가운데 파트너 생태계 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 이에 AWS는 파트너와 협력을 통해 국내 AI 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 방 총괄은 "AWS와 파트너, 고객 성장이 하나로 연결되는 구조를 만들 것"이라며 "파트너와 함께 AI 시장 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-04-22 15:31:13
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세일즈포스 '슬랙봇' 국내 첫 공개…'에이전틱 엔터프라이즈'로 AX 판도 바꾼다 [경제일보] 글로벌 1위 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스가 맞춤형 AI 비서 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 국내에 전격 공개하며 한국 기업들의 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 시동을 걸었다. 8일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 기자간담회에서 박세진 세일즈포스 코리아 대표는 “이제 기업은 단순 AI 도입을 넘어 사람과 AI 에이전트가 공존하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로 전환해야 한다”며 슬랙봇이 그 핵심 도구가 될 것이라고 선언했다. 챗GPT 이후 수많은 AI 솔루션이 쏟아졌지만 기업 현장의 업무 효율은 기대만큼 높아지지 않았다. 마케팅, 영업, 고객 서비스 등 각 부서가 서로 다른 AI 툴을 사용하며 데이터가 파편화되고 직원들은 여러 앱을 오가며 ‘콘텍스트 스위칭(업무 전환)’ 비용을 지불해야 했다. 슬랙봇은 이러한 문제의 근본적인 해답을 제시한다. 업무용 협업 툴 ‘슬랙’ 내에서 가동되는 슬랙봇은 채널에 축적된 모든 대화와 의사결정 히스토리를 학습해 사용자의 업무 맥락을 완벽하게 이해한다. 별도의 데이터 이전 없이도 세일즈포스 CRM 정보와 연동되며 나아가 제3자 에이전트(클로드, 제미나이 등)까지 슬랙 화면 하나에서 불러와 제어하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 수행한다. 김고중 슬랙코리아 사업총괄은 슬랙봇이 실무 현장의 생산성을 어떻게 혁신하는지를 구체적으로 설명했다. 김 총괄은 “기업 실무에서는 여러 AI 기능이 파편화되어 있어 직원들이 수많은 애플리케이션을 번갈아 사용하는 과정에서 생산성이 저하되는 ‘컨텍스트 스위칭’ 비용이 발생한다”고 지적했다. 이어 “슬랙봇을 잘 활용하는 직원은 매주 최대 20시간을 절약한다”며 그 효과를 자신했다. 이날 간담회에 참석한 당근과 우아한형제들(배달의민족)의 현업 엔지니어들은 슬랙이 단순한 메신저를 넘어 ‘조직의 살아있는 기억’이자 ‘민첩한 실행의 기반’이 되었음을 증언했다. 이예찬 당근 소프트웨어 엔지니어는 “2015년 창업자들의 대화 기록까지 슬랙에서 확인할 수 있다”며 “모든 의사결정 히스토리가 자산화되어 있어 새로운 담당자도 맥락을 빠르게 파악할 수 있다”고 밝혔다. 이청규 우아한형제들 담당 역시 “내부를 넘어 수천 개의 파트너사까지 슬랙으로 연결되어 사람과 데이터를 잇는 거대한 플랫폼 역할을 하고 있다”고 평가했다. 특히 이들이 주목한 것은 슬랙봇과 같은 AI 에이전트가 가져올 미래다. 당근은 사내 AI 에이전트 ‘카비’를 통해 과거의 의사결정 배경을 찾아내고 배달의민족은 비개발 부서에서도 ‘워크플로우 빌더’를 활용해 반복 업무를 자동화하고 있다. 양사 모두 “AI 혁신은 결국 살아있는 ‘콘텍스트(맥락)’ 싸움”이라며 “모든 데이터가 만나는 광장인 슬랙이야말로 AI 에이전트가 작동하기 위한 최적의 운영체제”라고 입을 모았다. 세일즈포스는 슬랙봇을 통해 ‘에이전틱 엔터프라이즈’라는 비전을 실현하겠다는 구상이다. 이미 2024년 출시한 에이전트 생성 도구 ‘에이전트포스’는 지난해 4분기 기준 약 7억7100만 건의 업무를 처리하며 그 가능성을 입증했다. 연간 반복 매출(ARR) 역시 약 1조2000억원으로 전년 대비 169% 성장했다. 세일즈포스는 AI 에이전트의 가치를 측정하는 새로운 지표로 ‘AWU(Agent Work Unit)’를 제시했다. 단순 검색이나 요약이 아닌 영업 이메일 작성이나 CRM 레코드 업데이트처럼 실질적인 업무 액션만을 카운트하여 AI의 실효성을 평가하겠다는 것이다. 이는 토큰 소모량만으로는 AI의 가치를 판단할 수 없다는 시장의 요구를 반영한 새로운 표준이다. 한편 세일즈포스가 던지는 메시지는 명확하다. 성공적인 AI 전환(AX)은 신뢰할 수 있는 데이터 통합 위에서만 가능하다는 것이다. 세일즈포스가 지난해 글로벌 데이터 관리 기업 ‘인포매티카’를 인수한 것 역시 이러한 ‘데이터 파운데이션’ 전략의 일환이다. 박세진 대표는 “CFO가 생각하는 재고와 담당자가 생각하는 재고의 의미는 다르다”며 “이런 맥락을 이해하는 마스터데이터 관리가 에이전트의 실질적인 가치를 좌우한다”고 강조했다.2026-04-08 16:05:45
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![[현장] 개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/07/20260407132127154804.jpg)
개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시 [경제일보] "개발의 복잡도가 기하급수적으로 늘고 타임투마켓(시장 출시 시간)의 압박, 글로벌 기업들 간의 경쟁이 치열해지고 정치적 불확실성이 늘어나면서 기업들은 그 어느 때보다 빠른 시간 안에 복잡한 제품을 높은 완성도로 시장에 출시해야 하는 압박을 받고 있다" 7일 서울시 강남구 코엑스에서 매스웍스가 진행한 '매트랩 엑스포 2026 코리아 기자간담회'에서 박주일 매스웍스코리아 사장은 현재 IT 기업들이 놓인 상황을 이렇게 진단했다. 매스웍스는 지난 1984년 미국에서 설립된 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 전문 개발 기업으로 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 현재 전 세계 180개국 이상에서 10만여 개 기업·대학·정부기관과 500만여 명의 엔지니어·과학자들이 매스웍스의 제품을 사용하는 것으로 집계된다. 특히 자동차, 반도체, 항공우주 등 복잡한 시스템 설계가 요구되는 산업에서 모델 기반 설계와 시뮬레이션 기반 개발 환경을 제공하며 엔지니어링 소프트웨어 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 이번 기자간담회에서 매스웍스는 자사의 엔지니어링 플랫폼을 기반으로 AI 엔지니어링의 실제 산업 적용 사례를 소개하고 생성형 AI와 모델 기반 설계가 제품 개발 과정 전반을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 특히 복잡해지는 제품 구조와 개발 환경 변화 속에서 기업들이 직면하고 있는 개발 효율성 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 엔지니어링 접근법을 강조했다. 매스웍스에 따르면 최근 기업들은 디지털 트윈 구현을 목표로 다양한 시도를 진행하고 있지만 실제 현장에서는 기술적 간극과 개발 복잡성 증가로 인해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한 타임투마켓 단축 압박과 글로벌 경쟁 심화, 디지털 전환 비용 증가 등이 맞물리며 개발 비용이 전반적으로 상승하는 것으로 분석된다. 특히 소프트웨어 중심 제품 구조로 변화하면서 하드웨어·소프트웨어·AI 모델이 동시에 개발되는 복합적인 엔지니어링 환경이 확대되고 있다. 자동차, 로봇, 통신 장비 등 다양한 산업에서 기능이 고도화되면서 개발 단계에서 고려해야 할 요소가 증가하고 있고, 이에 설계·검증·테스트 과정의 복잡성도 함께 높아지고 있다. 매스웍스는 이러한 환경 변화 속에서 생성형 AI와 모델 기반 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있다고 설명했다. 생성형 AI를 활용해 코드 생성, 모델 설계, 테스트 자동화 등을 수행하고, 모델 기반 설계를 통해 설계 단계부터 시뮬레이션과 검증을 동시에 진행하는 방식이 확산되고 있다는 것이다. 특히 이러한 기능을 통합적으로 지원하는 엔지니어링 워크플로우에 대한 수요도 증가하고 있는 것으로 나타났다. AI가 엔지니어링 설계 전 영역에 걸쳐 실질적인 변화를 만들어내고 있다는 점도 강조됐다. 기존에는 반복적인 수작업 중심으로 진행되던 모델 설계와 검증 작업이 AI를 통해 자동화되면서 개발 생산성이 크게 향상되고 있다는 것이다. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 "엔지니어 입장에서는 예전에는 16일이 걸리던 일이었는데 이제 5분이 걸린다는 것이 생산성이 얼마나 증가된 것인지 아실 것"이라며 "가장 유능한 엔지니어는 생성형 AI를 활용하는 방법을 이해하면서 더 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 사람들일 것"이라고 강조했다. 매스웍스는 이날 기자 간담회 이후 AI 기반 엔지니어링 기술을 직접 확인할 수 있는 데모 투어도 진행했다. 데모 투어에서는 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 다양한 기술이 소개됐으며 실제 산업 환경에서 활용 가능한 사례 중심으로 설명이 이뤄졌다. 이번 데모 투어에서는 매트랩 MCP, 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포, 시뮬링크 코파일럿, 폴리스페이스, ROM(리듀스드 오더 모델), 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저 통합 사이버보안 대응 등 6가지 기술이 소개됐다. 매트랩 MCP는 생성형 AI를 활용해 코드 작성과 모델 설계를 자동화하는 기능으로 소개됐다. 엔지니어가 자연어로 요구사항을 입력하면 자동으로 모델과 코드를 생성하고 설계 과정에서 필요한 수정 작업도 AI가 지원해 개발 초기 단계에서 설계 시간을 단축하고 반복 작업을 줄일 수 있는 것이다. 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포 기술도 공개됐다. 해당 기술은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 임베디드 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 최적화하는 것이 특징이다. 자동차, 산업용 장비, IoT 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 기능을 적용할 수 있도록 지원한다. 시뮬링크 코파일럿은 모델 설계 과정에서 AI가 자동으로 설계 구조를 제안하고 오류를 검증하는 기능이며, 코드 오류와 잠재적인 결함을 사전에 분석하는 코드 검증 기술인 폴리스페이스도 시연했다. 복잡한 시뮬레이션 모델을 간소화해 빠르게 분석할 수 있도록 지원하는 ROM 기술, 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저를 통합한 사이버보안 대응 기술도 공개됐다. 매스웍스는 이번 데모를 통해 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 엔지니어링 환경이 실제 산업 현장에서 빠르게 확산되고 있다고 설명했다. 특히 자동차, 항공우주, 산업 자동화 등 고도화된 시스템 설계가 필요한 산업에서 AI 기반 엔지니어링 도입이 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이에 매스웍스는 앞으로도 생성형 AI와 모델 기반 설계를 중심으로 엔지니어링 워크플로우 혁신을 지속 확대해 나갈 전망이다. 특히 AI 기반 자동화 기술을 통해 개발 생산성을 높이고 복잡한 제품 설계 환경에 대응할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 박주일 사장은 "매스웍스가 발전했듯이 한국 제조업 경쟁력도 지난 수십 년 동안 크게 발전해 왔다"며 "매스웍스의 기술을 통해 한국 제조업 경쟁력의 향상에 이바지하는 것이 매스웍스코리아의 사명"이라고 말했다.2026-04-07 13:28:01
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구글, '젬마4' 출시로 오픈소스 AI 경쟁 참전…'제미나이' 투트랙 전략 [경제일보] 구글이 오픈형 인공지능(AI) 모델 '젬마 4'를 공개하며 개방형 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 고급 추론 능력과 온디바이스 실행을 강화한 모델을 앞세워 개발자 생태계를 확대하고 폐쇄형 모델인 제미나이와의 투트랙 전략으로 AI 경쟁력 강화에 나서는 것으로 분석된다. 2일(현지시간) 구글은 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로우를 지원하는 오픈형 모델 제품군 '젬마 4'를 출시했다고 밝혔다. 젬마 4는 아파치 2.0 라이선스로 제공되며 상업적 활용이 가능하다. 구글은 오픈형 모델을 통해 개발자와 기업이 다양한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 확대한다는 전략이다. 젬마 4는 'Effective 2B(E2B)', 'Effective 4B(E4B)', '26B Mixture of Experts(MoE)', '31B Dense' 등 총 4가지 모델로 구성됐다. 해당 모델들은 단순한 대화 기능을 넘어 복잡한 논리 처리와 에이전트 기반 자동화 작업을 지원하도록 설계됐다. 특히 고급 추론 기능과 코드 생성 능력, 이미지·오디오 처리 기능 등 멀티모달 지원을 강화했으며 최대 256K 컨텍스트를 지원해 긴 문서 처리도 가능하다. 또한 140개 이상의 언어를 지원해 글로벌 애플리케이션 개발 환경을 제공한다. 구글은 이번 젬마 4를 통해 온디바이스 AI 전략도 강화했다. E2B와 E4B 모델은 스마트폰과 노트북, IoT 기기 등 엣지 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 클라우드 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며 낮은 레이턴시와 개인정보 보호 측면에서도 장점을 제공한다. 특히 구글 픽셀을 비롯해 퀄컴, 미디어텍 등 주요 반도체 기업과 협력을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이, 엔비디아 젯슨 나노 등 다양한 기기에서 오프라인 실행을 지원한다. 온디바이스 AI 확산이 가속화되는 가운데 구글이 모바일 중심 AI 경쟁력 확보에 나선 것으로 풀이된다. 오픈형 AI 모델 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 메타의 'Llama' 시리즈를 비롯해 '미스트랄', 알리바바 'Qwen', 마이크로소프트 'Phi' 등 주요 기업들이 오픈형 모델을 잇따라 공개하며 개발자 생태계 확보 경쟁에 나서고 있다. 이에 구글 역시 젬마 4를 통해 오픈형 AI 시장에서 영향력을 확대하려는 전략으로 분석된다. 구글은 폐쇄형 모델인 제미나이를 중심으로 고성능 AI 서비스를 제공하는 동시에 젬마 시리즈를 통해 구글의 AI 전략 다변화를 진행하고 있다. 제미나이가 클라우드 기반 서비스와 기업 고객 중심이라면 젬마는 개발자와 스타트업을 대상으로 한 오픈형 생태계 구축에 초점이 맞춰져 있다. 두 모델을 병행 운영하며 AI 플랫폼 경쟁력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 또한 구글은 허깅페이스, vLLM, Ollama, NVIDIA NIM 등 주요 개발 도구에서 젬마 4를 출시 당일부터 지원해 개발자 생태계 확대에도 집중한다. 또한 구글 AI 스튜디오와 구글 콜랩, 버텍스 AI 등을 통해 모델 학습과 배포 환경을 확인할 수 있어 개발자는 로컬 환경뿐 아니라 구글 클라우드를 통해 확장 가능한 AI 서비스를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. 하드웨어 지원 범위도 확대됐다. 젬마 4는 소비자용 GPU부터 엔비디아 H100 GPU, 구글 TPU까지 다양한 환경에서 실행할 수 있도록 최적화됐다. AMD GPU와의 연동도 지원하며 엣지 기기부터 클라우드까지 폭넓은 환경에서 활용 가능하도록 설계됐다. 이번 젬마 4 출시 이후 온디바이스 AI와 개방형 생태계를 중심으로 AI 시장 주도권 경쟁이 확대될 것으로 분석된다. 구글이 젬마 4를 통해 개발자 생태계 확보에 나서면서 AI 플랫폼 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다.2026-04-03 11:32:17
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LG CNS, 'RX 이노베이션 랩' 출범…기업 자동화 사업 확대 [경제일보] LG CNS가 기업의 로봇 도입 전략 수립부터 실행까지 지원하는 전담 조직을 신설하며 로봇 전환(RX) 사업 확대에 나섰다. 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)에 이어 물리적 자동화 영역까지 사업을 확장하며 기업용 로봇 시장 선점에 나서는 전략으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 고객 맞춤형 로봇 도입 컨설팅을 수행하는 'RX 이노베이션 랩'을 출범했다고 밝혔다. 해당 조직은 기업의 업무 환경과 도입 목적에 맞는 로봇 활용 방안을 도출하고 워크플로우 재설계와 개념검증(PoC)까지 수행하는 로봇 전환 전담 조직으로 알려졌다. IT 서비스 기업들이 AI 이후 새로운 성장동력으로 로봇 사업을 확대하는 흐름이 이어지고 있다. 통신·IT 서비스 기업들이 데이터센터와 AI 사업 경쟁을 벌이는 가운데 로봇 기반 자동화는 기업 고객 대상 신규 수익원으로 주목받고 있기 때문이다. 이에 최근 기업들의 자동화 전략이 소프트웨어 중심에서 물리적 자동화로 확장되면서 로봇 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 물류·제조·유통 등 산업 현장에서 인력 부족과 비용 증가 문제가 지속되면서 로봇 기반 자동화가 새로운 대안으로 부상하고 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 지난해 9월 보고서에 따르면 지난 2024년 전 세계 산업용 로봇 설치 대수는 약 54만2000대로 10년 전 대비 두 배 이상 증가했으며 운영 중인 로봇도 466만대를 넘어섰다. 또한 글로벌 물류 로봇 시장 역시 연평균 15% 이상 성장할 것으로 전망되면서 기업들의 로봇 기반 자동화 투자가 확대되는 추세인 것으로 나타났다. 이에 LG CNS는 RX 이노베이션 랩을 통해 3단계 로봇 전환 프로그램을 제공할 계획이다. 첫 번째 '인사이트' 단계에서 산업 특성과 업무 환경을 분석해 로봇 도입 영역을 발굴한다. 이후 '디자인' 단계에서 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 최적의 로봇 솔루션을 선정하고 사람과 로봇 간 역할 분담을 설계한다. 마지막으로 '프루프' 단계에서 실제 현장 데이터를 기반으로 개념검증(PoC)을 수행해 생산성과 운영 효율을 검증한다. 특히 LG CNS는 단순 공정 자동화가 아닌 업무 전반의 워크플로우 재설계 방식으로 로봇 전환을 추진한다는 점을 강조했다. 물류 기업의 경우 상품 입고부터 보관, 분류, 피킹, 포장, 출고까지 전 과정을 분석해 로봇 적용 효과가 높은 구간을 도출하고 이동 경로와 처리 시간 등을 데이터화해 최적의 작업 구조를 설계하는 방식이다. LG CNS는 최근 몇 년간 물류·유통·제조 현장에서 다수의 로봇 개념검증 프로젝트를 수행하며 관련 역량을 축적해 온 것으로 알려졌다. 수백 건의 물류센터 자동화 사업 경험을 바탕으로 창고 자동화 로봇, AI 피킹로봇, 자율이동로봇(AMR), 무인운송로봇(AGV) 등 다양한 로봇 운영 사례를 확보했고 이를 통해 물건 적재·분류, 선박 조립 상태 검사 등 산업 현장에서 로봇 활용 가능성을 검증해왔다. 이번 조직 신설 발표는 LG CNS가 DX·AX·RX를 아우르는 기업 혁신 체계 구축을 완료한 것으로 풀이된다. LG CNS는 디지털 전환을 지원하는 '이노베이션 스튜디오'와 생성형 AI 기반 업무 혁신을 위한 'Gen AI 스튜디오'를 운영하며 약 140건의 고객 혁신 프로그램을 진행해왔다. 여기에 로봇 전환 조직까지 추가되면서 기업의 디지털·AI·로봇 혁신을 통합 지원하는 구조를 갖추게 된 것으로 분석된다. LG CNS는 로봇 전환 핵심 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 미국 로봇 브레인 개발 기업인 '스킬드 AI', 휴머노이드 양팔 제어 특화 기업 '컨피그'와 협력을 확대했다. 또한 미국 휴머노이드 로봇 기업 '덱스메이트'에 전략적 투자를 진행하며 하드웨어 설계 역량까지 확보한 것으로 평가된다. 이를 통해 LG CNS는 로봇 파운데이션 모델(RFM), 로봇 통합 운영 플랫폼, 하드웨어 설계를 결합한 풀스택 RX 서비스를 제공한다는 계획으로 분석된다. AI 기반 자동화가 소프트웨어 영역 중심이었다면 RX는 실제 산업 현장의 물리적 자동화까지 확장하는 개념이다. 현신균 LG CNS 사장은 "로봇 전환의 핵심은 단순한 자동화를 넘어 전체 업무 프로세스 관점에서 생산성을 재설계하고 혁신하는 데 있다"며 "LG CNS는 피지컬 AI 역량을 바탕으로 산업 현장에 최적화된 RX 모델을 구축해 고객의 생산성 향상과 성장 가속화에 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-01 10:00:00
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구글 딥마인드, 서울서 '제미나이 3 해커톤' 개최…생태계 확장 전략 본격화 [이코노믹데일리] 글로벌 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어 개발자 생태계 확보 경쟁으로 확산되는 가운데 구글 딥마인드가 서울에서 해커톤을 개최하며 국내 개발자 생태계 확대에 나섰다. 최신 AI 모델을 활용한 실제 서비스 개발을 지원함으로써 제미나이 중심의 플랫폼 영향력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 24일 구글 딥마인드는 오는 28일 서울에서 국내 개발자를 대상으로 한 오프라인 대회 '제미나이 3 서울 해커톤'을 개최한다고 밝혔다. 이번 대회는 구글의 AI 투자 조직인 구글 AI 퓨처스 펀드, 어텐션X와 공동으로 진행되며 최신 AI 모델인 '제미나이 3' 기반 실제 서비스 구현을 목표로 하는 개발 대회다. 총 상금은 약 15만 달러(약 2억2100만원) 규모의 API 크레딧으로 수상팀에는 크레딧과 함께 구글 AI 퓨처스 펀드 관계자들과의 멘토링 기회도 제공된다. 이번 해커톤은 지난해 9월 미국을 시작으로 싱가포르, 인도, 일본에 이어 아시아 태평양 지역에서 네 번째로 개최된다. 특히 AI 모델 경쟁이 기술 공개에서 실제 활용 생태계 구축 단계로 이동하면서 개발자 기반 확보가 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상해 한국에서의 개최는 단순한 기술 행사 이상의 의미를 갖는다는 평가다. 대회의 핵심 테마는 단기간에 실제 작동하는 결과물을 구현하는 '프로덕션 스프린트'다. 참가자들은 행사 당일 구글 클라우드 플랫폼 'GCP' 환경에서 실제 구동 가능한 애플리케이션을 개발하고 배포해야 한다. 이를 위해 에이전틱 개발 플랫폼 '안티그래비티', 'AI 스튜디오', '버텍스 AI' 등 구글의 최신 개발 도구가 제공된다. 단순 아이디어 경쟁이 아니라 실제 서비스 출시까지 이어지는 개발 경험을 제공하는 것이 특징이다. 과거에는 모델 성능 자체가 경쟁의 핵심이었다면, 현재는 얼마나 많은 개발자가 해당 모델을 기반으로 서비스를 구축하는지가 플랫폼 경쟁력을 결정하는 요소로 작용하고 있다. 개발자가 특정 플랫폼에 익숙해질수록 API, 클라우드, 데이터 인프라까지 해당 생태계에 종속되는 구조가 형성되기 때문이다. 실제로 글로벌 AI 기업들은 해커톤, 크레딧 제공, 개발자 지원 프로그램 등을 통해 생태계 확대에 집중하고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 역시 API 크레딧과 스타트업 지원 프로그램을 확대하며 개발자 확보에 나서고 있으며 클라우드와 AI 모델을 결합한 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 한국이 주요 AI 개발 거점으로 부상하고 있다는 점도 주목할 부분이다. 높은 개발자 밀도와 빠른 기술 수용성, 활발한 스타트업 생태계는 글로벌 AI 기업들이 한국 시장을 전략적으로 활용하는 배경으로 꼽힌다. 이번 해커톤 역시 단순한 이벤트를 넘어 국내 개발자들이 제미나이 기반 서비스를 구축하도록 유도하고 이를 통해 장기적으로 구글 AI 생태계에 편입시키는 역할을 할 것으로 전망된다. AI 경쟁이 모델 성능에서 플랫폼 영향력으로 확장되는 흐름 속에서 개발자 생태계 확보는 향후 AI 시장 주도권을 결정짓는 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이번 서울 해커톤은 글로벌 AI 기업들이 기술 공개를 넘어 개발자와 서비스 생태계까지 선점하려는 전략이 본격화되고 있음을 보여주는 행보로 평가된다. 구글 관계자는 "이번 해커톤은 국내 개발자들이 구글 딥마인드 팀과 함께 제미나이 3의 성능과 에이전틱 워크플로우를 직접 경험하고 구현해 볼 수 있는 자리"라며 "단순한 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 임팩트를 창출할 수 있는 결과물이 나오기를 기대한다"고 말했다.2026-02-24 16:19:01
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네이버 D2SF가 찍은 '반달AI·시냅스AI'… AI 생태계 새 표준 제시한다 [이코노믹데일리] 네이버의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 D2SF(대표 양상환)가 인공지능(AI) 생태계의 질서 재편을 이끌 유망 스타트업 두 곳에 신규 투자를 단행했다. AI 학습 데이터의 정당한 대가 지불과 멀티 모델 시대의 운영 효율화라는 글로벌 AI 산업의 핵심 과제를 해결할 팀들을 선제적으로 확보하며 네이버 AI 생태계의 외연을 확장하겠다는 포석이다. 네이버 D2SF는 AI 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 개발사 ‘반달 AI(Vandal AI)’와 멀티 AI 워크플로우 자동화 솔루션 기업 ‘시냅스AI(Cnaps.AI)’에 투자했다고 5일 밝혔다. 이번 투자는 AI 기술이 단순 구현을 넘어 수익 모델 정립과 운영 최적화 단계로 진입함에 따라 이를 뒷받침할 인프라 성격의 스타트업을 발굴하기 위해 진행됐다. 반달 AI(대표 조나단 멍크)는 AI 전용 프리미엄 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 ‘캐시미어(Cashmere)’를 운영한다. 최근 글로벌 시장에서 뉴욕타임스 등 주요 언론사와 출판사가 오픈AI 등 빅테크를 상대로 저작권 소송을 제기하는 등 ‘데이터 주권’ 문제가 화두로 떠오른 가운데 반달 AI는 이에 대한 기술적 해법을 제시했다. 캐시미어는 AI 환경에 최적화된 콘텐츠 포맷 ‘옴니펍(OmniPub)’을 통해 출판사의 지식재산권(IP)을 보호하는 동시에 AI 기업에는 고품질의 합법적인 데이터를 제공한다. 토큰 단위로 접근 권한을 설정하고 사용량을 추적해 수익을 정산하는 시스템은 AI 시대의 새로운 콘텐츠 유통 표준으로 평가받는다. 이미 하버드 비즈니스 퍼블리싱 등 글로벌 출판사 및 퍼플렉시티 등 AI 유니콘들과 협력하며 사업성을 입증하고 있다. 시냅스AI(대표 유인환)는 기업들이 쏟아지는 수많은 AI 모델 중 목적에 맞는 최적의 조합을 찾을 수 있도록 돕는 ‘시냅스 스튜디오(Cnaps Studio)’를 개발했다. 엔비디아와 구글 리서치 출신의 베테랑들이 설립한 이 팀은 텍스트, 이미지를 넘어 음성, 비디오 등 멀티 모달리티 환경에서 가장 효율적인 AI 워크플로우를 자동으로 구축해 준다. 기업 입장에서는 매주 쏟아지는 최신 모델들을 일일이 테스트할 필요 없이 시냅스AI의 인텔리전스 매핑을 통해 성능과 비용 사이의 최적점을 찾을 수 있다. 이는 AI 도입 비용 부담이 커진 이커머스나 콘텐츠 산업군에서 큰 호응을 얻고 있으며 글로벌 시장 진출 가능성도 높게 점쳐진다. ◆ 네이버 D2SF의 전략: ‘AI-Native’ 인프라 선점과 생태계 확장 업계에서는 네이버 D2SF의 이번 투자를 두고 단순한 자본 투입을 넘어 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’와 시너지를 낼 수 있는 ‘위성 생태계’ 구축 전략으로 분석한다. 양상환 네이버 D2SF 센터장은 “캐시미어는 콘텐츠를 AI 전용 데이터로 전환하고 시냅스AI는 AI와 AI를 최적으로 연결하고 있다”며 “달라진 AI 환경에서 새로운 표준을 제시하는 창업가들을 지속 발굴할 것”이라고 강조했다. 실제로 네이버는 최근 사우디아라비아 등 글로벌 시장에서 ‘소버린(Sovereign) AI’ 수출을 추진하며 현지 데이터와 인프라의 결합을 강조하고 있다. 반달 AI의 라이선싱 기술과 시냅스AI의 최적화 솔루션은 네이버가 글로벌 시장에 패키지 형태로 제안할 수 있는 강력한 무기가 될 수 있다. 전문가들은 2026년 AI 시장이 ‘거품론’을 뚫고 실질적인 부가가치를 창출하기 위해서는 데이터 저작권 해결과 운영 비용 효율화가 필수적이라고 지적한다. 네이버가 이번 투자를 통해 이 두 가지 핵심 병목 구간을 해결할 기술력을 확보함에 따라 향후 글로벌 AI 플랫폼 경쟁에서 한발 앞서 나갈 수 있는 발판을 마련했다는 평가다.2026-02-05 16:02:18
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아이티센클로잇, '에이전트고 2026' 출시..."챗봇 시대 가고 '행동하는 AI' 온다" [이코노믹데일리] 단순한 질의응답을 넘어 기업의 복잡한 업무를 스스로 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대가 도래했다. AI·클라우드 전문기업 아이티센클로잇(대표 김우성)은 기업들이 보안 우려 없이 AI 에이전트를 실무에 도입하고 통합 관리할 수 있는 차세대 플랫폼 '에이전트고 2026(AgentGo 2026)'을 27일 공식 출시하고 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 선언했다. 아이티센클로잇이 이날 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 공개한 '에이전트고 2026'의 핵심은 '멀티 에이전트 관리(MAMP)' 역량이다. 현재 기업 현장에서는 다양한 AI 모델과 에이전트들이 도입되고 있지만 서로 연동되지 않고 파편화되어 있어 관리가 어렵고 보안 구멍이 생길 수 있다는 점이 문제로 지적돼 왔다. 이에 아이티센클로잇은 개별 에이전트들을 중앙에서 통제하고 조율하는 '멀티 에이전트 오케스트레이션' 엔진을 탑재했다. 이를 통해 기업은 사내에 산재한 AI 에이전트들의 연결 상태와 데이터 흐름을 실시간으로 모니터링하고 권한에 맞게 실행을 제어할 수 있다. 특히 핵심 모듈인 '플로우(Flow)'는 각기 다른 역할을 수행하는 에이전트들이 유기적으로 협업하는 워크플로우를 설계해 준다. 예컨대 직원이 출장 신청을 하면 '규정 확인 에이전트'가 사내 내규 준수 여부를 검증하고 곧바로 '예약 에이전트'가 외부 항공 시스템과 연동해 최적의 항공권을 예약하는 식이다. 이는 단순한 화면 제어 방식의 RPA(로봇프로세스자동화)를 넘어 표준 API 기반으로 실질적인 비즈니스 행위를 완결하는 진화된 형태다. ◆ 폐쇄망부터 엔비디아 서버까지... '보안'과 '개방성' 동시 조준 기업들이 가장 민감해하는 '데이터 주권'과 '보안' 문제 해결에도 방점을 뒀다. '가드(Guard)' 모듈은 기업의 보안 정책을 최우선으로 적용해 데이터 유출이나 AI의 거짓 답변(환각 현상)을 통제한다. 도입 방식 또한 유연하다. 사내 지식 검색 위주의 '챗봇' 에디션부터 시스템 연동형 '스탠더드', 그리고 보안이 극도로 중요한 조직을 위한 '엔터프라이즈' 에디션까지 라인업을 세분화했다. 특히 엔터프라이즈 에디션의 경우 엔비디아의 최신 'RTX PRO 6000 블랙웰' 서버를 탑재한 하이브리드 어플라이언스 형태로 제공되어 폐쇄망 환경에서도 강력한 성능과 보안을 동시에 보장한다. 특정 거대언어모델(LLM)이나 클라우드 벤더(CSP)에 종속되지 않는 개방형 아키텍처도 강점이다. 오픈소스 및 표준 프로토콜을 기반으로 설계되어 기업이 자사 환경에 맞춰 유연하게 기술을 선택할 수 있다. 글로벌 시장조사기관 IDC는 2027년까지 엔터프라이즈 애플리케이션의 40% 이상이 에이전트 자동화로 강화될 것으로 전망했다. 아이티센클로잇은 이러한 흐름에 맞춰 제약 분야 신약 개발이나 공공기관 업무 자동화 등 특화 사례를 확보하며 시장을 넓혀가고 있다. 장기적으로는 로봇 기술과 연계해 디지털과 물리 세계를 아우르는 '피지컬 AI' 플랫폼으로 진화하겠다는 청사진도 제시했다. 김우성 아이티센클로잇 대표는 "성공적인 AI 도입은 단순히 모델을 들여오는 것을 넘어 조직의 규정과 업무 프로세스에 안전하게 안착시키는 것이 관건"이라며 "에이전트고 2026은 국내 기업 환경에 최적화된 보안 요건을 반영해 안전하고 효율적인 엔터프라이즈 AI의 새로운 표준이 될 것"이라고 강조했다.2026-01-27 16:02:06
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카카오, 정부 GPU 확보 사업 본격 가동…연내 목표 4배 규모 [이코노믹데일리] 카카오(대표 정신아)는 정부 주도 '그래픽 처리 장치(GPU) 확보 사업'의 최종 사업자로 선정된 이후 최신 GPU 인프라 구축을 본격화하며 국내 AI 연구·개발 환경 지원에 나선다고 29일 밝혔다. 지난 8월 카카오는 정부가 AI 3대 강국 도약을 목표로 핵심 인프라인 GPU를 민간에 지원하는 이번 국책 사업에 최종 사업자로 선정됐다. 이에 카카오는 GPU 'B200' 2424장을 확보·구축해 향후 5년간 위탁 운영하며 국내 AI 연구와 개발 환경을 지원할 계획이다. 카카오는 경기도 안산시에 위치한 '카카오 데이터센터 안산'을 기반으로 대규모 GPU 인프라 구축을 진행하고 있다. 자체 데이터센터 운영 역량과 GPU 클러스터 구축·운영 경험을 바탕으로 구축 일정을 당초 계획보다 앞당겨 현재 전체 할당량의 약 84%에 해당하는 255노드, GPU 2040장의 구축을 완료했다. 이는 연내 구축 목표로 제시했던 64노드 대비 약 4배에 이르는 규모다. 이번 조기 구축은 데이터센터 안산의 고도화된 인프라 역량을 기반으로 이뤄졌다. 카카오는 GPU 확보부터 구축, 운영 준비 전반에 걸쳐 단계별 관리 체계를 적용했으며 공급사와의 협력을 통해 핵심 장비를 조기에 확보했다. 또 사전 기술 검증(PoC)을 통해 실제 가동 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 점검해 구축 일정을 단축했다. 데이터센터 안산에는 고집적 서버 운영에 필수적인 전력 공급과 냉각 시스템도 선제적으로 구축됐다. 고성능 GPU 서버에서 발생하는 열을 효과적으로 관리하기 위해 뜨거운 공기를 분리해 냉각 장치로 바로 순환시키는 '열복도 밀폐 시스템'을 적용해 냉각 효율을 높였다. 카카오는 인프라 제공과 함께 AI 모델 개발에 집중할 수 있는 소프트웨어 환경도 지원한다. 국가 AI 컴퓨팅 자원 지원 포털과 연동된 통합 플랫폼을 통해 이용자가 카카오엔터프라이즈가 운영하는 카카오클라우드로 손쉽게 접근할 수 있도록 했고 카카오클라우드의 AI 플랫폼인 '쿠브플로우'를 제공한다. 쿠브플로우는 클라우드 네이티브 환경에서 머신러닝 워크플로우를 구축·실행할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로 모델 개발부터 학습·배포·추론까지 전 과정을 쿠버네티스 환경에서 관리할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 연구자는 머신러닝 작업을 자동화하고 클라우드 자원을 효율적으로 운용할 수 있도록 설계됐다. 카카오는 현재 구축을 완료한 255노드를 대상으로 네트워크 및 성능 테스트를 진행하고 있으며 내달 2일부터 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 베타 서비스 공모를 통해 선정한 산·학·연 과제에 최신 컴퓨팅 자원을 제공할 예정이다. 김세웅 카카오 AI시너지 성과리더는 "대규모 GPU 인프라를 안정적으로 구축하고 운영하는 것은 AI 경쟁력의 핵심"이라며 "카카오의 데이터센터 및 클라우드 역량을 바탕으로 안정적이고 효율적인 AI 개발 환경을 제공해 국내 AI 생태계 발전에 기여해 나가겠다"고 말했다.2025-12-29 10:43:15
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