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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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![[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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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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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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오픈AI, 말 끊어도 알아듣는 'GPT-Live' 공개 [경제일보] 음성 AI의 약점이던 ‘대화 끊김’이 줄어든다. 오픈AI가 사용자의 말이 끝나기를 기다린 뒤 답하는 방식에서 벗어나 듣고 말하는 과정을 동시에 처리하는 차세대 음성 모델을 챗GPT에 적용한다. 오픈AI는 8일(현지시간) 차세대 음성 모델 ‘GPT-Live’를 공개하고 챗GPT 보이스에 순차 적용한다고 밝혔다. 유료 이용자에게는 GPT-Live-1이, 무료 이용자에게는 GPT-Live-1 mini가 기본 음성 모델로 제공된다. 적용 대상은 챗GPT 웹과 iOS·안드로이드 앱이다. 핵심은 풀듀플렉스 구조다. 기존 음성 AI는 사용자의 말을 음성에서 텍스트로 바꾼 뒤 답변을 만들고 다시 음성으로 읽어주는 방식에 가까웠다. 이 과정에서 사용자가 잠시 멈추면 AI가 끼어들거나 질문을 바꾸면 흐름이 어색해지는 문제가 있었다. GPT-Live는 음성을 계속 들으면서 동시에 답변을 준비한다. 사용자가 말을 멈출지, 계속 생각 중인지, 질문을 바꿨는지, 중간에 끼어들었는지를 실시간으로 판단한다. 오픈AI는 이를 통해 실제 사람과 대화하듯 주고받는 흐름을 구현했다고 설명했다. 복잡한 요청은 별도 모델에 넘기는 구조도 적용됐다. GPT-Live가 자연스러운 음성 대화를 맡고 검색이나 깊은 추론이 필요한 작업은 GPT-5.5 같은 최신 모델에 위임하는 방식이다. 사용자는 대화를 이어가면서도 백그라운드에서 검색·추론 결과를 받을 수 있다. 오픈AI는 이 구조가 향후 더 긴 작업과 에이전트형 업무 수행으로 확장될 수 있다고 보고 있다. 실시간 통역도 주요 활용처로 꼽힌다. GPT-Live는 발화가 끝난 뒤 번역하는 방식이 아니라 대화 흐름을 따라가며 통역할 수 있도록 설계됐다. 회의, 여행, 교육, 고객 응대 등 서로 다른 언어를 사용하는 상황에서 음성 AI의 활용 폭이 넓어질 수 있다. 챗GPT 보이스는 시각 정보도 함께 제공한다. 음성으로 대화하는 중 날씨, 주식, 스포츠 등 일부 주제는 카드 형태로 화면에 표시할 수 있다. 주변 소음 속에서도 사용자의 목소리에 더 집중하도록 청취 성능도 개선됐다. 다만 모든 기능이 한꺼번에 열리는 것은 아니다. 공식 릴리스노트 기준 GPT-Live는 출시 시점에 챗GPT Business, Enterprise, Edu 워크스페이스에는 제공되지 않는다. 영상과 화면 공유도 아직 지원하지 않는다. 해당 기능이 필요한 이용자는 기존 Advanced Voice Mode를 계속 쓸 수 있다. 한편 오픈AI는 GPT-Live를 API에도 도입할 계획이다. 음성 AI가 단순 답변 도구를 넘어 상담, 교육, 통역, 업무 자동화 영역의 인터페이스로 확장되는 만큼, 음성에서의 자연스러움이 AI 에이전트 경쟁의 새 기준이 될 전망이다.2026-07-09 13:37:43
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KT, AI 신뢰 인프라 구축 나선다…UN·ITU와 글로벌 표준 협력 [경제일보] 사람을 대신해 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI(인공지능)' 시대가 다가오면서 AI의 신원과 권한, 책임을 검증하는 '디지털 신뢰' 구축이 글로벌 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 KT는 유엔(UN)과 국제전기통신연합(ITU)이 주관하는 국제 행사에 참여해 AI 신뢰 체계 구축과 글로벌 표준화 방향을 구상하고 있다. 9일 KT는 스위스 제네바에서 열린 'AI 포 굿 글로벌 서밋'과 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에 참석해 책임감 있는 AI와 글로벌 AI 표준 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. AI 포 굿 글로벌 서밋은 UN 산하 정보통신기술(ICT) 전문기구인 ITU가 주관하는 행사로, 정부와 산업계, 국제 표준기구 관계자들이 AI 기술의 발전 방향과 글로벌 협력 방안을 논의하는 자리다. 올해는 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 시대를 맞아 디지털 신뢰와 AI 인프라 구축이 핵심 의제로 다뤄졌다. KT는 'AI 파운데이션: 모두를 위한 디지털 신뢰와 AI 인프라' 라운드테이블 세션에서 에이전틱 AI 시대에 필요한 '신뢰 기본 요소' 구축 방안을 제안했다고 설명했다. 신뢰 기본 요소는 AI가 누구를 대신해 행동하는지 확인하는 '신원', 어떤 권한을 위임받았는지에 대한 '동의', 수행한 행위를 객관적으로 증명할 수 있는 '검증 가능성' 등을 의미한다. 특히 KT는 향후 AI 서비스의 중심이 사람과 시스템 간 상호작용에서 AI 에이전트 중심으로 이동할 것으로 전망했다. 이에 따라 AI가 안전하게 의사결정을 수행하기 위해서는 특정 기업이나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 상호운용 표준과 중립적인 신뢰 인프라가 필요하다고 강조했다. 같은 날 열린 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에도 참석해 AI 거버넌스 구축 방안과 국제 협력 방향을 논의했다. 지난해 출범한 글로벌 AI 거버넌스 대화는 각국 정부와 산업계, 학계가 안전하고 포용적인 AI 생태계 조성을 위한 협력 방안을 논의하는 국제 협의체다. 이번 행사에는 안토니오 구테흐스 UN 사무총장을 비롯해 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오 교수, 브래드 스미스 마이크로소프트 사장 등 글로벌 AI 정책과 기술 분야 주요 인사들이 참석했다. KT는 '인권 존중·보호·증진: 투명성, 책임성 및 인간 개입' 세션에서 AI 기술이 발전하더라도 UN이 제시한 인권 원칙이 지속적으로 보장돼야 한다는 점을 강조했다. 또한 AI 안전성 확보를 위한 자체 정책과 거버넌스 체계를 구축해 운영하고 있으며, 이를 지니TV AI 에이전트 등 자사 AI 서비스에 적용하고 있다고 소개했다. 향후 UN과 협력해 AI 안전성과 관련한 예방·보호·감시 체계 마련에도 참여할 계획이다. 최근 글로벌 AI 산업에서는 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환이 본격화되면서 AI의 안전성과 투명성, 책임성을 확보하기 위한 국제 표준 논의도 활발해지고 있다. AI가 금융과 의료, 공공서비스 등 다양한 영역에서 사람을 대신해 의사결정을 수행하는 사례가 늘어나면서 디지털 신뢰 체계 구축이 AI 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 부상할 것으로 분석된다. 박완진 KT AX미래기술원 테크전략담당 상무는 "에이전트가 사람을 대신하는 시대에는 기술 혁신의 속도와 함께, 인간의 권리를 보장하고 상호 운용 가능한 디지털 신뢰를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "KT는 AI 모델을 직접 개발하면서도 중립적인 신뢰 인프라를 함께 제공할 수 있는 사업자로서 글로벌 표준 논의에 책임 있게 기여하겠다"고 말했다.2026-07-09 10:05:26
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'AI 반도체' 삼성 vs '고수익 사업' LG…같은 최대 실적, 다른 성장 공식 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 올해 2분기 나란히 역대 최대 실적을 기록했지만 성장 공식은 뚜렷하게 달랐다. 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 슈퍼사이클에 올라타며 메모리 사업을 중심으로 폭발적인 실적 성장을 이뤘다면 LG전자는 가전을 넘어 플랫폼과 서비스, 기업간거래(B2B) 중심으로 사업 체질을 바꾸며 수익성을 끌어올렸다. 8일 업계에 따르면 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 171조원, 영업이익 89조4000억원의 잠정실적을 기록했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 1810.3% 증가하며 지난해 연간 영업이익(43조6000억원)의 두 배를 웃돌았다. LG전자도 같은 기간 매출 23조8297억원, 영업이익 1조5788억원으로 역대 2분기 기준 최대 실적을 달성했다. 두 회사 모두 최대 실적을 새로 썼지만 실적을 견인한 동력은 확연히 다르다. 삼성전자는 사실상 AI 반도체가 실적을 이끌었다. 글로벌 빅테크들의 AI 인프라 투자가 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 D램과 낸드플래시 등 범용 메모리까지 수요가 확대됐고 메모리 가격 상승세가 이어졌다. 여기에 세계 최대 메모리 생산능력(CAPA)을 갖춘 삼성전자가 공급 확대의 직접적인 수혜를 입으면서 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 실적을 견인한 것으로 분석된다. 최근 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI와 AI 에이전트, AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화하면서 메모리 수요 역시 특정 제품을 넘어 전반으로 확산되는 점도 실적 개선의 배경으로 꼽힌다. 삼성전자가 세계 최초로 6세대 HBM(HBM4) 양산을 시작하는 등 고부가 제품 비중을 높이고 있는 점 역시 수익성 개선에 힘을 보탰다. 시장에서는 한때 메모리 업황 피크아웃 우려가 제기됐지만 최근에는 주요 고객사와 장기공급계약(LTA)을 확대하고 AI 투자도 이어지면서 호황이 내년까지 지속될 것이라는 전망에 무게가 실리고 있다. 반면 LG전자는 AI 반도체와 같은 특정 사업의 호황보다 사업 포트폴리오 고도화가 실적 개선을 이끌었다. 생활가전과 TV 등 기존 주력 사업에서 프리미엄 제품 판매가 확대된 가운데 웹OS(webOS), 구독, 온라인 사업 등 반복 매출 기반의 고수익 사업이 성장했고 전장(VS)과 냉난방공조(HVAC) 사업도 안정적인 성장세를 이어갔다. 하드웨어 판매 중심이던 사업 구조에서 플랫폼과 서비스, B2B 중심으로 수익원이 다변화되면서 실적 체질이 개선됐다는 의미다. 특히 웹OS 광고·콘텐츠 사업과 구독 서비스는 제품 판매 이후에도 지속적인 수익을 창출하는 대표 사업으로 자리 잡고 있다. 전장 사업 역시 차량용 인포테인먼트 중심의 수주 확대가 이어지며 안정적인 성장 기반을 확보했고 HVAC 사업은 AI 데이터센터와 상업용 냉방 수요 증가에 힘입어 새로운 성장축으로 부상하고 있다. 이번 실적에는 지난해 미국 수출 물량에 대한 관세 환급이 일부 반영됐지만 이를 제외하더라도 영업이익이 전년 대비 두 배 가까이 증가한 것으로 추정되면서 구조적인 수익성 개선이 나타나고 있다는 분석이 나온다. 업계에서는 이번 2분기 실적이 국내 대표 전자기업들의 성장 전략 변화도 보여준다고 평가한다. 과거에는 생산량 확대와 시장점유율 확보가 실적을 좌우했다면 이제는 AI 인프라 확대에 대응할 수 있는 반도체 경쟁력과 플랫폼·서비스 기반의 반복 매출 확보 여부가 기업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다는 것이다. 삼성전자 관계자는 "현재는 잠정실적 발표 단계인 만큼 사업부별 실적과 실적 개선 요인 등 세부 사항은 아직 공개하기 어렵다"며 "본실적 발표를 통해 보다 구체적인 내용을 설명할 예정"이라고 말했다. LG전자 관계자는 "webOS와 구독은 회사가 지속적으로 육성하고 있는 고수익 사업으로 이들 사업의 성장이 수익성 개선에 영향을 미쳤다"며 "기존 주력 사업의 안정적인 성과에 사업 포트폴리오 고도화가 더해지면서 이번 호실적으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "전장과 HVAC 등 B2B 사업은 외부 환경의 영향을 상대적으로 덜 받는 만큼 앞으로도 중요한 성장축으로 육성해 나갈 것"이라고 덧붙였다.2026-07-08 17:04:20
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네이버, AI 안전망 넓힌다…'모델' 넘어 이용자 경험까지 점검 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 관리 범위를 모델에서 서비스와 이용자 경험으로 넓힌다. AI가 검색과 쇼핑, 추천, 에이전트 기능으로 들어오는 상황에서 단순히 모델 성능만 보는 방식으로는 안전성을 담보하기 어렵다는 판단이다. 네이버(대표이사 최수연)는 8일 서울 강남구에서 열린 인공지능안전 서울 포럼에서 AI 안전성 관리 체계 ‘ASF(AI Safety Framework) 2.0’을 공개했다. ASF 2.0은 네이버가 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF를 고도화한 버전이다. 기존 ASF가 AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리했다면 ASF 2.0은 이용자가 실제로 접하는 AI 서비스까지 관리 범위를 확장했다. AI가 하나의 모델로 작동하던 단계에서 여러 모델과 기능이 결합된 서비스로 진화하면서 안전성 관리 방식도 바뀌어야 한다는 문제의식이 반영됐다. 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스, 정책·제도 환경이 변화하며 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”고 말했다. 이번 체계에는 네이버의 ‘On-service AI’ 전략도 반영됐다. 네이버는 AI탭과 쇼핑 AI 에이전트 등 기존 서비스 안에 AI 기능을 깊게 결합하고 있다. 또 글로벌 AI 생태계에서 멀티 모델 환경이 확산되고 국내에서도 AI기본법 제정 등 제도 변화가 이어지는 점을 고려했다. ASF 2.0의 핵심은 서비스 전 주기 관리다. AI 서비스의 출시 전 설계 단계부터 출시 이후 운영 과정까지 위험을 점검한다. 평가 기준도 단순 성능 중심에서 맥락, 활용 사례, 영향으로 세분화됐다. 같은 AI 기능이라도 어떤 서비스에 쓰이는지 어떤 이용자가 영향을 받는지에 따라 위험 수준이 달라질 수 있기 때문이다. 구체적으로 네이버는 AI 위험 분류 체계를 통해 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화한다. 이어 AI 영향 평가 매트릭스로 활용 영역과 범위에 따른 영향을 평가한다. 이후 지속적인 안전성 점검과 사용자 피드백을 반영해 AI 서비스가 안정적으로 운영되도록 관리한다. 전사 실행 체계도 마련했다. 네이버는 ASF 2.0이 실제 서비스 출시 과정에 일관되게 적용될 수 있도록 ‘CHEC 2.0’을 운영한다. CHEC 2.0은 인간 중심 AI 윤리와 안전성을 검토하는 내부 실행 체계다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’도 설계부터 출시 단계까지 CHEC 2.0을 통해 안전성 점검을 거쳤다. 네이버는 앞으로 AI탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 운영 중인 AI 기반 서비스의 안전성을 CHEC 2.0으로 지속 점검할 방침이다. 외부 전문가와 학계, 정책 기관과의 협업도 확대한다. 이번 업데이트는 AI 서비스 경쟁이 빨라질수록 안전성 관리가 기업의 신뢰 경쟁력으로 바뀌고 있음을 보여준다. 검색 결과, 쇼핑 추천, 에이전트 실행이 이용자의 판단과 소비에 직접 영향을 미치는 만큼 플랫폼 기업은 기술 성능뿐 아니라 잘못된 답변, 편향, 과도한 자동화, 개인정보 위험까지 함께 관리해야 한다. 한편 네이버의 ASF 2.0은 AI를 더 많이 붙이기 위한 안전장치이기도 하다. 이용자가 체감하는 서비스 안으로 AI가 들어갈수록 작은 오류도 큰 불신으로 번질 수 있다. AI 시대의 플랫폼 경쟁은 누가 더 빠르게 기능을 내놓느냐만으로 결정되지 않는다. 수천만 이용자가 쓰는 서비스에서 위험을 예측하고 설명하며 수정할 수 있는 체계를 갖췄는지가 다음 신뢰의 기준이 된다.2026-07-08 11:28:44
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LG AI연구원, 코스콤과 손잡았다…한국 증시 AI 예측 서비스 출시 [경제일보] LG AI연구원이 코스콤과 손잡고 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측·분석 서비스 시장 공략에 나선다. 국내 금융 데이터와 AI 예측 기술을 결합해 투자 판단을 지원하는 금융 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 시장까지 사업을 확대하겠다는 전략이다. LG AI연구원과 코스콤은 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 7일 밝혔다. 이날 협약식에는 윤창현 코스콤 사장과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장을 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원의 금융 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤이 보유한 국내 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축할 계획이다. 코스콤은 한국 자본시장의 IT 인프라를 담당하는 금융IT 전문기업으로 국내 증시 거래 데이터와 기업 공시, 거시경제 지표 등 다양한 금융 데이터를 제공한다. LG AI연구원은 이를 기반으로 엑사원 BI의 시계열 예측과 데이터 분석 기술을 국내 시장 환경에 맞게 최적화한다. 엑사원 BI는 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명 생성까지 수행하는 금융 특화 AI 플랫폼이다. LG AI연구원은 그동안 리튬 가격 예측과 수요예측, AI ETF 등 다양한 분야에서 AI 예측 기술을 상용화하며 관련 기술력을 축적해 왔다. 대표 서비스인 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 개별 종목의 향후 4주간 주가 흐름을 예측한 점수와 함께 AI가 해당 결과를 도출한 근거를 분석 코멘터리 형태로 제공한다. 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라 판단 근거까지 함께 설명하는 '설명 가능한 AI(Explainable AI)'를 구현한 것이 특징이다. LG AI연구원은 이미 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시에 상장된 기업을 대상으로 AI 기반 예측·분석 서비스를 제공하고 있다. 이번 협력을 통해서는 한국 증시 데이터를 추가 확보하며 국내는 물론 해외 기관투자자와 글로벌 고객을 대상으로 서비스 범위를 확대할 계획이다. 최근 국내 증시에 대한 해외 투자자들의 관심이 높아지고 AI를 활용한 투자 분석 수요도 빠르게 증가하면서 금융 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 업계에서는 단순 정보 제공을 넘어 투자 판단의 근거까지 제시하는 설명 가능한 AI가 차세대 금융 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 양사는 AI 분석 과정에서 발생할 수 있는 환각(Hallucination) 현상을 최소화하기 위해 예측 점수 산출 근거와 분석 코멘터리의 정확성, 정보 충실도를 지속적으로 검증하며 서비스 신뢰성을 높여 나갈 방침이다. 또 코스콤의 국내 금융기관 네트워크와 LG AI연구원이 확보한 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 금융기관과 기관투자자, 개인투자자까지 고객층을 확대한다는 계획이다. 윤창현 코스콤 사장은 "AI 시대에는 신뢰할 수 있는 금융 데이터와 AI 기술의 결합이 무엇보다 중요하다"며 "코스콤의 금융 데이터 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 바탕으로 차별화된 금융정보 서비스를 제공하고 금융시장의 AI 전환을 선도해 나가겠다"고 말했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도뿐 아니라 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력도 중요하다"며 "국내외 투자자들이 신뢰할 수 있는 AI 기반 금융 서비스를 제공하며 금융 분야 AI 혁신을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. LG 관계자는 "AEFS의 4주 예측 기간은 주가가 다양한 변수의 영향을 받는 점을 고려해 연구개발 과정에서 가장 안정적으로 예측 성능을 확보할 수 있는 기간을 도출한 결과"라며 "서비스는 매일 새로운 데이터를 반영해 예측을 수행하기 때문에 특정 시점의 가격보다 향후 주가 흐름을 지속적으로 분석하는 데 의미가 있다"고 설명했다. 이어 "현재 코스콤과 LSEG를 통해 제공하는 서비스의 주 고객층은 기관투자자"라며 "개인투자자를 대상으로는 올해 4월 협력을 시작한 키움증권을 통해 하반기 서비스를 준비하고 있다"고 말했다. 또 "AI 예측 모델은 이번에 새롭게 개발된 것이 아니라 이미 글로벌 시장에서 수년간 검증을 거친 기술"이라며 "뉴욕증권거래소 상장 AI ETF인 'LQAI'를 운영하며 예측 성능을 지속적으로 검증해 왔고, 대표적인 시장지수 추종 ETF인 'SPY'와의 성과 비교에서도 경쟁력을 확인했다. 앞으로도 실제 시장 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 고도화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.2026-07-07 18:57:16
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오라클, ISG AI 플랫폼 평가 1위…통합 AI 전략 경쟁력 입증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 플랫폼 경쟁의 핵심이 개별 모델 성능보다 데이터와 거버넌스, AI 에이전트를 얼마나 유기적으로 통합하느냐로 옮겨가고 있다. 이에 오라클이 글로벌 시장조사업체의 AI 플랫폼 평가에서 종합 1위에 오르는 등 기업용 AI 플랫폼 경쟁력을 앞세워 AI 플랫폼 시장 공략을 강화하는 것으로 평가된다. 6일 오라클은 글로벌 기술 조사기관 ISG의 '2026 AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드'에서 AI 및 데이터 플랫폼 관련 전체 평가를 통틀어 '종합 리더'로 선정됐다고 밝혔다. 오라클은 AI 및 데이터 플랫폼을 비롯해 AI 에이전트, AI 거버넌스 및 운영, 에이전틱 AI 및 생성형 AI, 소버린 AI 및 데이터 등 총 9개 분야에서 최고 등급인 '모범' 평가를 받았다. ISG는 제품 경쟁력과 고객 경험, 시장 영향력 등을 종합적으로 평가해 기업의 현재와 미래 수요 대응 역량을 분석하는 기관이다. 오라클은 이번 평가를 계기로 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 전략을 더욱 강화할 방침이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트 활용이 확대되는 시장 변화에 맞춰 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트를 하나의 환경에서 운영할 수 있는 통합 플랫폼 경쟁력을 앞세워 기업 고객 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 오라클은 이러한 전략의 핵심으로 '오라클 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 기업이 데이터가 저장된 환경에서 직접 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 것은 물론 생성형 AI와 에이전틱 AI를 업무 환경에 맞게 적용할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 해당 플랫폼은 데이터와 비즈니스 맥락, 언어, 워크플로우, 거버넌스를 통합 관리해 기업이 AI 서비스를 구축하고 배포, 운영, 모니터링하는 전 과정을 지원한다. 여러 도구를 별도로 연결하지 않고 하나의 플랫폼에서 AI 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원해 시범사업(PoC)에 머물던 AI 활용을 실제 업무 환경으로 확대하는 데 초점을 맞췄다. 특히 AI를 업무 프로세스와 직접 연계해 실무 부서가 AI를 활용한 의사결정을 수행하고 업무 자동화와 지속적인 성능 개선까지 추진할 수 있도록 지원한다. 오라클은 이를 통해 기업들이 AI를 단순 실험 수준이 아닌 전사적인 업무 혁신 도구로 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 오라클은 향후 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 경쟁력을 기반으로 기업들이 AI를 실제 업무 환경에 빠르게 적용하고 확장할 수 있도록 지원하는 한편 글로벌 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 확대해 나갈 계획이다. 아난드 오라클 총괄 부사장은 "엔터프라이즈 AI는 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트가 신뢰도와 거버넌스가 확보된 환경에서 긴밀하게 연결될 때 비로소 실질적인 가치를 창출할 수 있다"며 "이번 ISG의 종합 리더 선정은 고객의 AI 혁신과 확장을 지원하기 위한 오라클의 노력을 보여주는 의미 있는 성과"라고 말했다.2026-07-06 16:49:53
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AI 에이전트의 숨은 청구서…KAIST 연구팀, 질문 한 번에 전력 136배 더 쓴다 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 확산되면서 데이터센터 전력 소비가 AI 산업의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 질문에 답하는 수준을 넘어 검색, 계산, 코드 실행 등 외부 도구를 활용하는 AI가 늘수록 전력과 인프라 비용도 함께 커진다는 분석이다. 5일 KAIST 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 실제 서비스 환경에서 AI 에이전트가 사용하는 계산 자원과 전력량을 분석한 연구 결과를 발표했다. KAIST는 이번 연구가 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 세계 최초로 체계적으로 분석한 사례라고 밝혔다. AI 에이전트는 거대언어모델(LLM)을 기반으로 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 AI다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 활용 범위는 넓어지고 있지만 실제 운영에 필요한 전력과 비용은 제대로 수치화되지 않았다. 연구팀은 AI 에이전트를 단순 프로그램이 아니라 데이터센터 서버와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 워크로드로 정의했다. 분석 결과 AI 에이전트는 기존 단계별 추론 방식과 달리 하나의 답변을 만들기 위해 LLM 호출을 반복하는 구조를 보였다. 이 과정에서 응답 시간은 최대 153.7배 길어졌다. 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 계산 없이 대기하는 것으로 나타났다. AI가 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU가 충분히 활용되지 못하는 비효율이 발생한다는 의미다. 전력 소비도 크게 늘었다. 연구팀 분석에 따르면 700억개 매개변수를 가진 LLM 기반 AI 에이전트는 질문 1건을 처리하는 데 평균 348.41Wh의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 최대 136.5배 높은 수준이다. 데이터센터 단위로 보면 부담은 더 커진다. 연구팀은 하루 137억건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 환경을 가정할 경우 데이터센터 전력 수요가 약 198.9GW에 이를 것으로 추정했다. 이는 현재 세계 각국이 추진하는 수GW급 AI 데이터센터 규모를 크게 웃도는 수준이며 연구팀은 미국 전체 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다고 설명했다. 유민수 KAIST 전기및전자공학부 석좌교수는 “정확도에 치중해 온 그간의 AI 에이전트 연구의 벽을 허물어 실제 서비스 환경에서 요구되는 계산 비용과 인프라 부담을 함께 고려할 수 있는 새로운 기준을 제시했다”고 말했다. 그는 “AI 에이전트 사용이 보편화된 미래 사회에는 AI 데이터센터 인프라와 AI 에이전트 모델, 전력 인프라를 아우르는 공동설계 방식으로 최적화를 꾀하는 접근법이 중요해질 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회 'IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)'에서 발표됐으며 연구팀은 AI 에이전트 구현 기술과 성능평가 체계를 공개해 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.2026-07-05 15:47:43
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