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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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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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Arm, 직접 칩 생산 선언…르네 하스 Arm 대표 "세상을 바꿀 기회" [경제일보] Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU)를 공개하며 반도체 사업 전략의 대대적인 전환에 나섰다. 설계 자산(IP) 중심 사업 모델에서 벗어나 양산형 실리콘 제품을 직접 공급하는 방식으로 확장하면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 24일(현지시간) Arm은 AI 데이터센터용 CPU인 'Arm AGI CPU'를 발표하고 창사 이래 처음으로 자체 설계한 양산형 실리콘 제품을 제공한다고 밝혔다. 이번 제품은 AI 에이전트 기반 워크로드 확대에 대응하기 위해 개발된 것으로 차세대 AI 인프라 구축을 위한 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 제시됐다. 이를 통해 Arm은 기존 IP 라이선스뿐 아니라 컴퓨팅 서브시스템(CSS), 그리고 완성형 실리콘 제품까지 제공하며 고객 선택지를 확대한다는 구상이다. 그동안 Arm은 반도체 설계 자산을 제공하고 로열티를 받는 사업 모델을 유지해 왔다. 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들이 Arm 설계를 기반으로 자체 칩을 개발하는 방식이었다. 다만 AI 확산으로 데이터센터 인프라 경쟁이 격화되면서 Arm이 직접 실리콘 제품을 공급하는 방향으로 전략을 전환한 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 "AI 가속기가 CPU를 대체하는 것이 아니라 오히려 CPU는 더 필수적인 파트너가 됐다"며 "AI 데이터센터 시장은 현재 약 30억 달러 규모지만 향후 1000억 달러 시장으로 확대될 것으로 본다"고 설명했다. 특히 AI 기술이 학습 중심에서 추론 및 실행 중심의 '에이전틱 AI'로 발전하면서 CPU 역할이 다시 중요해지고 있다. AI 에이전트는 모델 학습뿐 아니라 추론, 계획, 실행까지 지속적으로 수행하며 시스템 간 데이터를 조율해야 하기 때문에 대규모 CPU 자원이 필요하다. 이에 따라 데이터센터 내 CPU 수요 역시 크게 증가할 것으로 예상된다. Arm은 에이전틱 AI 환경에서 데이터센터의 CPU 요구량이 기존 대비 4배 이상 증가할 것으로 전망했다. 또한 AI 모델 간 상호작용과 실시간 의사결정이 늘어나면서 가속기를 조율하고 데이터 이동을 관리하는 CPU 역할이 핵심 인프라로 부상하고 있는 것으로 분석했다. 르네 하스 대표는 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 강조했다. Arm AGI CPU는 이러한 AI 인프라 변화에 맞춰 설계됐다. 해당 CPU는 최대 136개의 Arm Neoverse V3 코어를 탑재하고 코어당 6GB/s 메모리 대역폭과 100ns 미만 지연 시간을 지원한다. Arm은 이번 신제품이 300W 전력 범위에서 동작하며 지속적인 고부하 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다고 설명했다. 확장성 측면에서도 대규모 데이터센터 환경을 고려해 설계됐다. 공랭식 서버 기준 랙당 최대 8160개 코어를 지원하며 수랭식 환경에서는 4만5000개 이상의 코어 구성이 가능하고 이를 통해 기존 x86 CPU 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한 Arm은 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 강조했다. 1GW 규모 AI 데이터센터 기준 최대 100억 달러 수준의 설비 투자 비용 절감이 가능하다는 분석도 제시했다. 이는 전력 효율성과 고밀도 설계를 통한 인프라 비용 절감 효과를 반영한 것이다. 초기 파트너로는 메타가 참여했다. 메타는 Arm AGI CPU 공동 개발 파트너로 참여했으며 자체 AI 가속기인 MTIA와 결합해 AI 인프라 효율을 높일 계획이다. Arm은 향후 여러 세대에 걸쳐 메타와 협력을 이어갈 방침이다. 또한 OpenAI, 클라우드플레어, SAP, SK텔레콤 등 주요 기업들도 초기 파트너로 참여했다. 해당 기업들은 가속기 관리, API 처리, AI 애플리케이션 호스팅 등 다양한 AI 워크로드에 Arm AGI CPU를 활용할 예정으로 알려졌다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자는 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장하고 있다"며 "자사의 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 평가했다. 하드웨어 제조 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 레노버, 슈퍼마이크로, 콴타 컴퓨터, 애즈락랙 등이 시스템 구축 파트너로 참여하고 있으며 상용 시스템은 올해 하반기부터 본격 확대될 예정이다. AWS, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 50개 이상의 기업이 Arm 컴퓨팅 플랫폼 확장을 지원하는 것으로 알려졌다. 그동안 데이터센터 CPU 시장은 인텔과 AMD가 주도해 왔다. Arm 기반 아키텍처가 전력 효율성을 앞세워 클라우드 시장에서 점유율을 확대하고 있는 상황에서 Arm이 직접 CPU 공급에 나서면서 기존 경쟁 구도가 변화할 가능성이 높을 것으로 분석된다. 최근 엔비디아 역시 자체 CPU '베라'를 공개하며 CPU 시장 진입을 선언하는 등 AI 인프라 경쟁이 확대되고 있다. AI 인프라 시장이 빠르게 성장하면서 칩 설계 기업들이 직접 하드웨어 시장으로 진출하는 흐름이 본격화될 전망이다. Arm은 이번 Arm AGI CPU를 시작으로 데이터센터용 실리콘 제품군을 확대할 계획이다. 향후 제품들은 성능, 확장성, 전력 효율성을 중심으로 발전하며 AI 네이티브 데이터센터 아키텍처 구축을 목표로 구성될 예정이다. AI 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데 Arm이 설계 기업에서 플랫폼 사업자로 변신을 시도하면서 글로벌 반도체 생태계에도 변화가 가속화될 전망이다.2026-03-25 10:55:20
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'AI의 심장'은 핵융합… 샘 올트먼, '헬리온' 의장직 내려놓고 50GW 전력 확보 총력전 [경제일보] 오픈AI(OpenAI)의 최고경영자(CEO) 샘 올트먼이 자신의 투자 기업인 핵융합 스타트업 ‘헬리온 에너지(Helion Energy)’와의 전력 구매 협상을 앞두고 이사회 의장직을 전격 사임했다. 오픈AI와 헬리온 간의 대규모 전력 공급 협상이 구체화함에 따라 발생할 수 있는 ‘이해 상돌’ 논란을 정면 돌파하겠다는 의지다. 업계에선 이번 협상이 단순한 전력 수급을 넘어 거대언어모델(LLM) 구동을 위한 ‘무한 에너지’ 확보라는 AI 산업의 미래 패러다임을 바꿀 중대한 이정표가 될 것으로 보고 있다. 오픈AI가 헬리온과 논의 중인 전력 규모는 2030년 5GW에서 2035년 50GW로 확대하는 방안이다. 1GW가 원전 1기 발전량에 해당한다는 점을 감안하면 50GW는 원전 50기급의 상상을 초월하는 전력량이다. 이는 오픈AI의 차세대 모델인 ‘GPT-6’와 그 이후를 대비하기 위한 필수적인 포석이다. 현재 AI 연산에 필요한 데이터센터는 전력 소비의 블랙홀이다. 생성형 AI가 고도화될수록 GPU 연산에 필요한 전력 밀도는 기하급수적으로 높아지고 있다. 기존의 화석 연료나 재생 에너지로는 이 같은 폭발적 수요를 감당하기 어렵다는 판단하에 올트먼 CEO를 비롯한 빅테크 수장들이 일제히 ‘핵융합’이라는 난공불락의 영역에 막대한 자본을 쏟아붓고 있는 것이다. 샘 올트먼이 헬리온 이사회에서 물러난 배경에는 ‘이해상돌’이라는 투명성 이슈가 있다. 2021년 헬리온에 5억 달러(약 7400억원) 투자를 주도했던 그가 오픈AI의 결정권자로서 헬리온과의 계약을 단독 진행할 경우 시장의 비판을 피하기 어렵다. 올트먼 CEO는 엑스(X)를 통해 “오픈AI와 헬리온이 대규모 협력을 모색함에 따라 이사회 구성원으로서 양측에 소속되기 어려워졌다”며 “협상 과정에서 완전히 기권할 것”이라고 명시했다. 이는 오픈AI의 의사결정 과정에서 투명성을 확보해 향후 대규모 계약의 법적 정당성을 공고히 하려는 전략이다. 글로벌 빅테크 기업들의 핵융합 전력 확보 전쟁은 이미 뜨겁게 달아올랐다. 마이크로소프트(MS)는 이미 2023년 헬리온과 2028년부터 전력을 공급받는 계약을 체결한 바 있다. 구글 역시 헬리온의 경쟁사인 ‘커먼웰스 퓨전 시스템즈’와 계약을 맺으며 맞불을 놓았다. 이러한 움직임은 인공지능 인프라의 주도권이 결국 ‘에너지 주권’에 달려 있음을 방증한다. 데이터센터의 위치를 자유롭게 결정하고 365일 24시간 안정적인 전력을 얻기 위해 핵융합 발전은 ‘성배(Holy Grail)’로 통한다. 비록 실험실 수준에서 아직 상용화 직전 단계에 머물러 있지만 헬리온을 비롯한 스타트업들이 과학적 손익분기점에 근접했다는 소식은 시장의 기대감을 최고조로 끌어올리고 있다. 향후 5년 내외가 글로벌 AI 산업과 에너지 산업의 결합을 결정지을 중요한 분기점이 될 것이다. 만약 헬리온이 2028년 실제 전력 공급에 성공한다면 에너지 부족으로 정체기를 맞을 뻔한 AI 시장은 다시 한번 폭발적인 도약의 계기를 마련하게 된다. 반면 기술적 한계로 상용화가 지연될 경우 빅테크 기업들의 ‘에너지 도박’은 막대한 비용 지출로 돌아와 재무 리스크를 키울 수 있다. 그럼에도 올트먼과 오픈AI의 이번 행보는 AI 개발 비용의 상당 부분이 에너지 조달 비용으로 이동하고 있음을 극명하게 보여준다. 인프라 강자인 마이크로소프트, 구글과 소프트웨어 강자인 오픈AI의 에너지 전쟁은 향후 대한민국을 포함한 글로벌 전력망 시스템과 데이터센터 입지 선정에도 큰 영향을 미칠 것이다. 지금 샘 올트먼이 그리는 ‘핵융합 전력망’은 단순한 전력 수급 계획이 아니다. 인공지능이 스스로를 운영하고 확장하는 에너지를 스스로 확보하는 ‘자급자족형 인공지능 생태계’를 구축하겠다는 거대 서사의 일부다. 이 도박이 성공한다면 오픈AI는 인공지능 시대의 소프트웨어 기업을 넘어 에너지 생태계까지 지배하는 거대한 플랫폼으로 거듭날 전망이다.2026-03-24 07:55:11
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LG CNS, 에이전틱 AI부터 로봇까지…휴머노이드 로봇 전문가 찾는 진짜 이유 [경제일보] LG CNS(대표 현신균)가 2026년 상반기 세자릿수 규모의 대규모 경력 사원 채용을 단행한다. 상장 이후 주가 흐름을 견인할 확실한 성장 동력으로 가상공간의 '에이전틱 AI'와 현실세계의 '피지컬 AI'를 동시 낙점하고 이를 수행할 실전형 인재 확보에 총력을 기울이는 모양새다. 2일 업계에 따르면 LG CNS는 △AI △로보틱스 △글로벌 금융 △컨설팅 △데이터센터 △ERP △스마트팩토리 등 핵심 분야에서 경력직을 모집한다. 이는 단순한 인력 충원을 넘어 기존 시스템통합(SI) 사업의 한계를 벗어나 고부가가치 기술 기업으로의 밸류에이션(기업가치) 재평가를 노린 전략적 행보다. 이번 채용에서 가장 눈에 띄는 변화는 로보틱스와 연계된 '피지컬 AI(Physical AI)' 분야의 강화다. LG CNS는 단순히 공장 자동화 시스템을 구축하는 것을 넘어 AI를 탑재한 로봇이 비정형 환경에서 스스로 판단하고 작업을 수행하는 'RX(로봇 전환)' 기술 확보에 사활을 걸고 있다. 이를 위해 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 위치한 'AI·로보틱스 R&D센터'와 국내 '퓨처 로보틱스 랩'을 양대 축으로 삼아 선행 기술을 연구 중이다. 현재 10여개 고객사와 산업용 휴머노이드 로봇 기술검증(PoC)을 진행하고 있으며 이번 채용을 통해 로봇 학습·제어·관제 플랫폼을 고도화할 전문 엔지니어를 대거 수혈할 계획이다. 이는 소프트웨어 기업이 하드웨어 제어 영역까지 장악하겠다는 '영토 확장' 선언이다. ◆ '시키는 대로'는 옛말…'에이전틱 AI'로 산업 특화 공략 AI 직무 채용의 핵심 키워드는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'다. 사용자의 명령을 기다리지 않고 AI가 능동적으로 업무를 수행하는 기술이다. LG CNS는 금융, 제조, 공공, 바이오 등 각 산업 도메인 지식에 에이전틱 AI를 결합해 '돈 버는 AI'를 만드는 데 주력하고 있다. 실제로 LG CNS는 한국은행과 세계 최초로 'AI 기반 디지털화폐(CBDC) 자동결제 시스템'을 실증 중이며 NH농협은행, 미래에셋생명, 종근당 등과 대규모 DX(디지털전환) 프로젝트를 수행하고 있다. 이러한 고난도 프로젝트를 수행하기 위해서는 범용 AI 모델을 다루는 것을 넘어 고객사의 레거시 시스템과 최신 AI를 결합할 수 있는 '실전형 아키텍트'가 필수적이다. 이러한 기술 역량 강화의 배경에는 최근 체결된 글로벌 빅테크와의 동맹이 자리 잡고 있다. LG CNS는 최근 삼성SDS에 이어 국내 IT서비스 기업 중 두 번째로 '오픈AI(OpenAI)'의 공식 리셀러 및 서비스 파트너 자격을 획득했다. 이는 LG CNS가 단순히 라이선스를 유통하는 것이 아니라 오픈AI의 최신 모델을 기업 고객의 입맛에 맞게 최적화해주는 '기술 파트너'로서의 입지를 다졌음을 의미한다. LG CNS는 이번에 채용된 인재들을 신설된 '오픈AI 론치 센터' 등에 투입해 급증하는 기업용 생성형 AI 구축 수요에 대응할 방침이다. 자본시장은 이번 대규모 채용을 긍정적으로 평가하고 있다. 상장 1년 차를 맞은 LG CNS가 전통적인 SI 기업의 낮은 주가수익비율(PER)을 극복하기 위해서는 AI와 로봇 등 고성장 분야에서의 매출 비중 확대가 절실하기 때문이다. 현신균 대표는 취임 이후 줄곧 'DX 전문기업'으로의 체질 개선을 강조해왔다. 업계 관계자는 "상장으로 실탄을 확보한 LG CNS가 인재 영입을 통해 기술적 해자(Moat)를 구축하려는 시도"라며 "피지컬 AI와 에이전틱 AI 분야에서의 성과가 향후 주가 레벨업의 트리거가 될 것"이라고 전망했다. LG CNS 관계자는 “글로벌 수준의 AX·RX 리더십을 확보하고 핵심 기술 경쟁력을 지속적으로 강화하기 위해 인재 채용과 육성에 주력하고 있다”며 “AI·로보틱스 등 신기술을 실제 산업 현장에 적용해 고객의 차별화된 경쟁력을 만들어가고자 하는 인재들에게 최적의 교육과 업무 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다.2026-03-02 12:29:43
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LG CNS, 오픈AI와 '리셀러 파트너' 계약…'기업용 챗GPT'로 B2B 공략 속도 [이코노믹데일리] LG CNS(대표 현신균)가 생성형 AI(인공지능)의 최강자 오픈AI(OpenAI)와 손잡고 국내 기업용 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 이는 지난해 9월 삼성SDS가 국내 첫 리셀러 파트너 계약을 체결한 데 이은 두 번째 대형 파트너십으로, 국내 IT 서비스 '빅2'가 '기업용 챗GPT' 시장을 두고 정면으로 맞붙게 됐음을 의미한다. 13일 LG CNS는 최근 오픈AI와 '리셀러 파트너(Reseller Partner)' 및 '엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너' 계약을 동시 체결했다고 밝혔다. 이로써 오픈AI는 한국 시장에서 마이크로소프트(MS) 애저(Azure)라는 단일 창구에 의존하지 않고, 국내 IT 서비스 양강을 모두 파트너로 삼는 '투트랙(Two-track)' 전략을 본격화했다. 이번 협력의 핵심은 '챗GPT 엔터프라이즈'다. 이 서비스는 기업 내부 정보가 AI 모델 학습에 활용되거나 외부로 유출되는 것을 원천 차단하는 것이 가장 큰 특징이다. 그동안 보안 문제로 챗GPT 도입을 망설였던 기업들의 '페인 포인트(Pain point)'를 해결한 셈이다. 또한 기업의 사내 시스템 및 데이터와 직접 연동해 대용량 문서를 빠르게 분석하고 복잡한 업무 자료를 요약하는 등 고난도 작업 수행이 가능하다. 오픈AI의 '기업용 AI 현황' 보고서에 따르면, 챗GPT 엔터프라이즈의 대화량은 전년 대비 8배, 복잡한 문제 해결에 쓰이는 '추론' 토큰 소비는 320배나 급증하며 기업 시장에서의 효용성을 입증하고 있다. LG CNS는 이번 계약을 위해 전담 조직인 '오픈AI 론치 센터'를 신설했다. 이 조직은 AI 전문 엔지니어와 컨설턴트 등 정예 인력으로 구성되며, 오픈AI 본사 엔지니어들과 직접 협력한다. 고객사는 LG CNS를 통해 도입 컨설팅부터 시스템 구축, 기술 지원, 실전형 워크숍까지 '풀스택(Full-stack)' 서비스를 원스톱으로 제공받을 수 있다. 이는 단순한 솔루션 판매를 넘어, 각 기업의 특성에 맞는 'AI 전환 로드맵'을 설계해 주는 AX 전문 파트너로서의 역할을 강화하겠다는 의지다. ◆ MS와 '경쟁 속 협력'…맞춤형 AI 에이전트 시장 선점 업계에서는 LG CNS와 오픈AI의 결합이 국내 AX 시장의 경쟁을 한층 심화시킬 것으로 본다. 기존에는 MS 애저 클라우드를 통해서만 오픈AI 모델을 사용할 수 있었지만, 이제는 LG CNS라는 또 다른 '공식 창구'가 열렸기 때문이다. LG CNS는 향후 오픈AI의 API(응용프로그램 인터페이스)를 활용해 고객 맞춤형 'AI 에이전트' 개발에도 나설 계획이다. 이는 특정 업무나 산업에 특화된 AI 비서를 만들어 제공하는 고부가가치 사업으로, LG CNS가 보유한 금융, 제조, 공공 분야의 도메인 지식과 결합해 시너지를 낼 것으로 기대된다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장(부사장)은 "국내에서 가장 많은 고객 AX 성공 사례를 창출한 경험을 바탕으로 오픈AI와의 협력을 통해 기업용 AX 시장 주도권을 더욱 강화할 것"이라고 강조했다. 이번 파트너십은 오픈AI에게도 한국이라는 전략적 시장에서 MS 의존도를 낮추고 영업망을 다각화하는 효과를 가져다줄 전망이다. 2026년, LG CNS와 MS 간의 '경쟁 속 협력' 구도가 국내 엔터프라이즈 AI 시장의 성장을 어떻게 견인할지 귀추가 주목된다.2026-02-18 11:54:50
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삼성SDS, "보안 걱정 없이 챗GPT 쓴다"...검증 끝난 생성형 AI, 기업 현장으로 [이코노믹데일리] 삼성SDS가 오픈AI(OpenAI)와의 파트너십을 앞세워 기업용 인공지능(AI) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 기업 최초로 맺은 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 계약을 발판 삼아 유통, 여행 등 다양한 산업군에서 실질적인 수주 성과를 내며 B2B(기업 간 거래) AI 생태계 주도권 확보에 나섰다. 삼성SDS(대표 이준희)는 28일 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 'Enterprise AI Connect 2026' 세미나를 개최하고 기업 맞춤형 AI 전략과 실제 도입 사례를 공개했다. 이날 행사에는 IT 및 보안 분야 실무진 500여명이 참석해 기업 현장에 즉시 적용 가능한 생성형 AI 솔루션에 대한 높은 관심을 입증했다. 이날 삼성SDS가 제시한 핵심 경쟁력은 'AI 풀스택' 전략이다. 단순히 챗GPT 라이선스를 판매하는 것을 넘어 컨설팅부터 인프라 구축, 데이터 보안, 운영 및 확산까지 AI 도입의 전 과정을 지원한다는 개념이다. 이호준 삼성SDS 부사장은 "글로벌 AI 기술을 삼성SDS의 보안 거버넌스 체계 안에서 안전하게 활용할 수 있다"며 "기업별 정책에 맞춰 유연한 도입 방식을 제공할 것"이라고 강조했다. 이는 기업들이 생성형 AI 도입 시 가장 우려하는 '데이터 보안' 문제를 정조준한 것이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 기업 데이터가 AI 모델 학습에 사용되지 않는 강력한 보안 기능을 제공하며 삼성SDS는 여기에 자체적인 클라우드 보안 노하우를 더해 안전성을 이중으로 강화했다. 실제 성과도 가시화되고 있다. SPC그룹의 IT·마케팅 계열사 섹타나인과 여행업계 1위 하나투어가 삼성SDS를 통해 챗GPT 엔터프라이즈를 도입하기로 했다. 섹타나인은 이번 도입을 통해 개발과 데이터 분석 등 전 직무의 업무 생산성을 높이고 'AI 네이티브' 기업으로 체질을 개선한다는 방침이다. 추연진 섹타나인 전무는 "삼성SDS의 기술 지원을 통해 혁신 속도를 높이겠다"고 밝혔다. 하나투어 역시 'AI 퍼스트 컴퍼니' 비전 아래 전사적 AI 확산을 추진한다. 김태권 하나투어 상무는 "기업 내부 데이터 보호가 가능한 강력한 보안 구조가 도입의 핵심 배경"이라고 설명했다. 업계는 삼성SDS의 이번 행보가 국내 기업용 AI 시장의 흐름을 '탐색(PoC)' 단계에서 '실질적 도입' 단계로 전환하는 기폭제가 될 것으로 보고 있다. 그동안 보안 우려와 비용 문제로 망설이던 기업들이 삼성SDS와 같은 대형 SI(시스템통합) 기업이 보증하는 보안 체계와 오픈AI의 검증된 성능을 결합한 모델에 지갑을 열기 시작했기 때문이다. 특히 금융, 제조, 공공 등 보수적인 산업군에서도 도입 문의가 급증하고 있어 시장 규모는 가파르게 성장할 전망이다. 경쟁사들 역시 글로벌 빅테크와 연합 전선을 구축하고 있어 향후 국내 B2B AI 시장은 삼성SDS의 '오픈AI 연합'과 LG CNS 등의 '멀티 LLM 전략' 간 치열한 대결 구도가 형성될 것으로 관측된다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "업종별 전문성과 오픈AI의 기술력을 결합해 더 많은 기업의 AX(인공지능 전환)를 가속화하겠다"고 밝혔다.2026-01-28 14:31:39
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