<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/10/16/2GZ775BIDA_1.jpg" /></figure>통합 인공지능(AI) 플랫폼 데이터이쿠는 모든 임직원이 AI 에이전트를 검색하고 생성할 수 있는 중앙 집중형 작업 공간인 ‘에이전트 허브’를 출시했다고 16일 발표했다.이 플랫폼을 통해 정보기술(IT) 부서는 모델, 데이터 및 에이전트 수명 주기에 대한 접근 권한을 완전히 통제할 수 있다. 에이전트 허브는 고립되고 관리되지 않은 에이전트 실험으로 인해 발생하는 분산 문제를 해소해 기업이 AI 에이전트의 비즈니스 가치를 실현하도록 지원한다.전 세계 기업들이 AI 에이전트 도입을 서두르고 있으나 다수의 기업들이 비슷한 문제에 직면한다. 에이전트 실험이 서로 다른 툴에 분산돼 있고 IT 부서의 관리가 제한적이어서 컴플라이언스 준수가 더욱 어려워지고 있다.데이터이쿠는 이러한 과제를 해결하기 위해 에이전트 허브를 출시했다. 에이전트 허브는 통합 AI 플랫폼 내부에 구축된 중앙 집중형 협업 작업 공간으로 모든 임직원은 승인된 AI 에이전트를 검색하고 사용하며 구축할 수 있다. IT 부서는 접근 권한, 거버넌스, 수명 주기 관리에 대한 완전한 통제력을 유지할 수 있다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 “에이전트 허브를 통해 기존 AI 에이전트를 자유롭게 활용하거나 임직원이 직접 AI 에이전트를 구축할 수 있다"고 말했다.</div>

<div><div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/3avQ0-k0nEQ?si=8YVVPyf0u6qeBaij&amp;controls=0" allowfullscreen="" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20251042/art_17604266962402_43a88c.jpg?iqs=0.6346206808819719" />클라우드플레어(Cloudflare)가 오라클(Oracle)과 손잡고 전 세계 고객의 애플리케이션 및 AI 워크로드 가속화를 지원한다. 클라우드플레어는 자사의 커넥티비티 클라우드 플랫폼을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, 이하 OCI)에 네이티브 형태로 통합해 고객이 OCI 콘솔과 API를 통해 클라우드플레어의 보안·성능·복원성 기능을 직접 활용할 수 있도록 한다.이번 협력을 통해 양사는 하이브리드·멀티클라우드 및 OCI 환경 전반에서 애플리케이션의 속도와 안정성을 강화하고, AI 워크로드의 성능을 극대화하는 데 주력한다. 최근 포레스터 리서치(Forrester Research)에 따르면, 글로벌 IT 의사결정권자의 73%가 멀티클라우드 네트워킹을 도입하고 있으며 복수의 클라우드를 결합해 활용하는 유연성이 높아지는 반면 관리 복잡성과 보안 리스크도 함께 증가하고 있다. 특히 AI 애플리케이션 확산으로 클라우드 인프라 전반의 가시성과 제어, 데이터 보호의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다.톰 에반스(Tom Evans) 클라우드플레어 CPO는 “AI가 업무 혁신을 이끄는 동시에 위협 지형도 확장되고 있다”며 “클라우드플레어와 오라클의 시너지는 대규모 보안을 기반으로 그 격차를 메운다. 이번 통합으로 기업은 어떤 클라우드 환경에서도 보안과 속도를 모두 확보한 통합 플랫폼에서 워크로드를 운영할 수 있다”고 말했다.양사의 통합은 단순한 클라우드 연동을 넘어 기업의 전사적 워크로드 전반에 ‘속도·보안·가시성’을 통합적으로 제공하는 것이 핵심이다. 클라우드플레어의 글로벌 네트워크와 오라클의 OCI 인프라가 결합되면서 기업은 전 세계 분산 환경에서 지연 시간을 단축하고 대외 서비스 애플리케이션과 AI 추론 성능을 대폭 향상시킬 수 있다. 또한 DDoS 공격, 봇 트래픽, 데이터 유출 등 복합적인 보안 위협에 대응할 수 있는 다층 방어 체계를 구축할 수 있으며 API 보호 및 트래픽 제어를 통해 파트너·벤더 생태계 전반의 안전한 연결을 보장한다.데이비드 힉스(David Hicks) 오라클 북미 ISV 에코시스템 그룹 부사장은 “오라클은 핵심 워크로드를 안전하고 확장 가능하게 운영하도록 지원하는 데 집중하고 있다”며 “이번 파트너십을 통해 조직은 하이브리드·멀티클라우드 전반에서 복원성과 성능을 강화하고 클라우드 및 AI 워크로드를 보호할 수 있다. 기업은 데이터와 애플리케이션이 전 과정에서 보호된다는 확신 아래 혁신과 성장을 이어갈 수 있을 것”이라고 말했다.이번 협력으로 고객은 복잡한 하이브리드 환경에서도 중앙화된 관리 체계로 클라우드 트래픽을 제어하고 엔터프라이즈 보안 기준을 충족하는 통합 운영 환경을 구축할 수 있다. 클라우드플레어는 글로벌 보안 플랫폼을 기반으로 각 지역의 규제 요건과 컴플라이언스 요구 사항에 대응하며 AI 시대의 멀티클라우드 운영을 위한 신뢰성 있는 기반을 제공한다.헬로티 구서경 기자 |</div>

클라우드플레어(Cloudflare)가 오라클(Oracle)과 손잡고 전 세계 고객의 애플리케이션 및 AI 워크로드 가속화를 지원한다. 클라우드플레어는 자사의 커넥티비티 클라우드 플랫폼을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, 이하 OCI)에 네이티브 형태로 통합해 고객이 OCI 콘솔과 API를 통해 클라우드플레어의 보안·성능·복원성 기능을 직접 활용할 수 있도록 한다.

클라우드플레어-오라클, 클라우드 통합으로 AI 워크로드 가속화

<div>글로벌 결제 기술 기업 비자(Visa)가 AI 에이전트와 가맹점이 거래의 모든 단계에서 소통할 수 있도록 지원하는 ‘트러스티드 에이전트 프로토콜(Trusted Agent Protocol)’을 공개했다.<figure><img src="https://www.fintechtimes.co.kr/data/photos/20251042/art_17604904022622_a3d280.jpg" /></figure>비자가 클라우드플레어(Cloudflare)와 협력해 개발한 ‘트러스티드 에이전트 프로토콜’은 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색, 비교, 결제하는 AI 커머스 시대에 AI 에이전트가 직면한 과제를 해결하고 가맹점과의 신뢰를 보장할 수 있도록 설계됐다. AI 기반 결제 생태계 전반에서 보다 안전하고 매끄러운 상호작용을 지원하며, 현재 비자 개발자 센터(Visa Developer Center)와 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.AI 기반 상거래가 빠르게 확산되면서 전 세계 유통 시장에서도 변화가 가속화되고 있다. 지난 1년 간 미국 리테일 웹사이트의 AI 트래픽은 4700% 이상 급증했으며, AI를 활용해 쇼핑한 소비자의 85%가 “구매 경험이 향상됐다”고 응답했다. 하지만 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하고 구매하는 사례가 늘어나면서 가맹점들은 새로운 과제에 직면하고 있다. 합법적인 에이전트 거래도 실수로 차단할 수 있는 봇 탐지 시스템, 에이전트 기반 비회원 및 로그인 결제 지원의 어려움, 그리고 에이전트 뒤의 실제 소비자에 대한 가시성 확보 등이 주요 이슈로 떠오르고 있다.비자의 ‘트러스티드 에이전트 프로토콜’은 이러한 과제를 해결하기 위해 승인된 에이전트가 가맹점에게 중요한 정보를 안전하게 전달할 수 있도록 지원한다. 이 프로토콜은 상거래 의도가 명확한 신뢰할 수 있는 에이전트를 식별하고, 악성 자동화나 비인가 봇을 구분할 수 있는 새로운 기준을 제시한다. 비자는 이번 프로토콜 개발 과정에서 애디언(Adyen), 앤트인터내셔널(Ant International), 체크아웃닷컴(Checkout.com), 코인베이스(Coinbase), 사이버소스(CyberSource), 엘라본(Elavon), 피서브(Fiserv), 마이크로소프트(Microsoft), 누베이(Nuvei), 쇼피파이(Shopify), 스트라이프(Stripe), 월드페이(Worldpay) 등 주요 글로벌 파트너사와 협력해 기술의 산업적 효과와 상용화 가능성을 검증했다.잭 포레스텔(Jack Forestell) 비자 글로벌 상품 및 전략 총괄 대표는 “결제 생태계는 가맹점이 AI 에이전트를 기존 네트워크나 고객만큼 신뢰할 수 있도록 신뢰 기반을 구축할 책임이 있다”며, “비자는 지난 1년 간 가맹점, 발급사, 파트너들과 긴밀히 협력해 에이전트가 주도하는 거래가 보다 안전하고 매끄럽게 이뤄질 수 있도록 지원해왔다”고 밝혔다. 그는 이어 “새로운 에이전트 프로토콜은 가맹점이 구매 의사를 가진 에이전트를 손쉽게 식별할 수 있도록 돕는 ‘노코드(no-code)’ 기능을 제공해, 가맹점은 고객에게 보다 개인화된 결제 경험을 제공할 수 있다”고 덧붙였다.스테파니 코헨(Stephanie Cohen) 클라우드플레어 최고전략책임자(CSO)는 “AI 에이전트가 소비자를 대신해 행동하기 시작한 지금, 커머스의 미래를 지키기 위해서는 업계 전체가 함께 힘써야 한다”며 “비자와 함께 개발한 트러스티드 에이전트 프로토콜은 새로운 환경에 대응하는 필수적인 안전장치”라고 말했다.■AI 기반 쇼핑 시대의 가맹점 지원AI가 주도하는 커머스 환경에서 가맹점들은 신뢰할 수 있는 에이전트를 식별하고 자격을 검증하며, 기존 시스템을 전면 개편하지 않고도 고객과의 관계를 유지할 수 있는 방안을 필요로 하고 있다. 트러스티드 에이전트 프로토콜은 이러한 과제를 해결하기 위해 에이전트별 암호화 서명을 제공하는 새로운 기술 사양을 도입했다. 프로토콜의 주요 구성 요소는 에이전트 의도(Agent Intent), 소비자 식별(Consumer Recognition), 결제 정보(Payment Information)의 세 가지다.먼저 ‘에이전트 의도’는 해당 에이전트가 비자의 신뢰할 수 있는 에이전트로서, 가맹점의 특정 상품이나 서비스에 대한 추가 정보를 조회하거나 구매하려는 명확한 의도를 가지고 있음을 나타내는 데이터다. ‘소비자 식별’은 가맹점이 소비자의 기존 계정 존재 여부나 과거 상호작용 이력을 파악할 수 있도록 하는 데이터다. 마지막으로 ‘결제 정보’는 에이전트가 가맹점의 결제 방식에 맞춰 결제 데이터를 전달하거나, API 및 프로토콜을 통해 결제를 수행할 수 있도록 지원하는 데이터다.■커머스 상호운용성을 위한 설계이번 초기 사양은 비자 네트워크를 중심으로 적용되지만, AI 에이전트가 소비자를 대신해 안전하고 신뢰성 있게 거래를 수행하기 위해서는 산업 전반의 개방적이고 통합된 접근이 필요하다. 비자는 국제인터넷표준기구(IETF), 오픈ID재단(OpenID Foundation), EMVCo 등 글로벌 표준 기관과 긴밀히 협력하며 상호운용성 확보를 위한 업계 공조를 강화하고 있다. 또한 코인베이스(Coinbase)와 협력해 x402 프로토콜과의 연동을 검토하고 있으며, 오픈AI(OpenAI)의 에이전틱 커머스 프로토콜 등 다른 최신 표준과의 호환성도 추진 중이다.비자 트러스티드 에이전트 프로토콜은 HTTP 메시지 서명 표준(RFC 9421)과 웹 인증(WebAuthn) 표준을 기반으로 개발됐다. 이를 통해 가맹점과 에이전트는 기존 웹 인프라를 활용해 신뢰를 구축할 수 있으며, 가맹점 웹사이트나 결제 페이지의 사용자 경험(UX)을 변경할 필요 없이 적용 가능하다. 또한 웹 환경 외의 다양한 메시지 프로토콜로도 손쉽게 확장할 수 있다.</div>

글로벌 결제 기술 기업 비자(Visa)가 AI 에이전트와 가맹점이 거래의 모든 단계에서 소통할 수 있도록 지원하는 ‘트러스티드 에이전트 프로토콜(Trusted Agent Protocol)’을 공개했다.

비자, AI결제 환경의 새로운 신뢰 표준 ‘트러스티드 에이전트 프로토콜’ 공개

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/10/16/2GZ77BW4BM_1.png" /></figure>글로벌 오픈소스 솔루션기업 레드햇은 엔터프라이즈 인공지능(AI) 플랫폼을 한층 향상했다.레드햇은 최근 ‘레드햇 AI 3’를 출시했다며 이같이 밝혔다.이번 플랫폼은 레드햇 AI 인퍼런스 서버와 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI), 레드햇 오픈시프트 AI의 최신 혁신 기술을 통합해 제공한다. 대규모 고성능 AI 추론의 복잡성을 단순화했다. 기업이 기술 개념검증(PoC) 과정에서 워크로드를 보다 쉽게 전환하고 AI 기반 애플리케이션(앱) 협업을 원활히 하도록 지원한다.아울러 개방형 표준을 기반으로 구축됐다.조 페르난데스 레드햇 AI 사업부 부사장은 “어떤 인프라에서도 자신만의 방식으로 차세대 AI를 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다”라고 말했다.</div>

글로벌 오픈소스 솔루션기업 레드햇은 엔터프라이즈 인공지능(AI) 플랫폼을 한층 향상했다. 레드햇은 최근 ‘레드햇 AI 3’를 출시했다며 이같이 밝혔다.

레드햇 AI 3 출시…분산형 추론 AI 탑재

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/10/10/news-p.v1.20251010.83ab48cca9e048fcb5c31628893a1bb1_P3.png" />21세기 초반, 인류는 인공지능(AI)이라는 거대한 전환점을 맞이하고 있다. 기업의 핵심 역량이라 여겨졌던 재무 분석, 인사 관리, 전략 기획, 시장 조사 등 경영의 수많은 영역이 이제 알고리즘과 데이터 모델에 의해 더 빠르고 정밀하게 수행된다.전통적으로 경영자의 권한과 권위를 지탱하던 요소들이 점차 AI로 대체되면서, 경영자의 역할은 과거보다 현저히 축소되고 있다. 과거에는 전사자원관리(ERP) 같은 복잡한 시스템을 기반으로 경영을 위해 많은 전문 인력이 필요했지만, 이제는 AI 기반 인터페이스와 자동화 도구 덕분에 누구나 직관적으로 경영할 수 있는 시대가 됐다.반면, 사업가에게는 전례 없는 기회의 문이 열리고 있다. 창의적인 아이디어 발굴과 새로운 시장 개척, 문화적 감각과 직관 같은 영역은 여전히 인간만이 가진 고유한 힘이다. 여기에 AI는 시행착오를 줄이고, 실행 속도를 높이며, 진입 장벽을 낮춰준다. 과거에는 막대한 자본과 인력이 필요했던 창업이 이제는 개인 혹은 소수 팀의 역량으로도 가능 해졌다.국내 한 스타트업은 이를 실증적으로 보여주고 있다. 이 기업은 초 개인화된 맞춤형 럭셔리 여행 서비스를 제공하며, 다양한 AI 도구를 활용해 운영 플랫폼과 정산 자동화 시스템을 자체 구축했다. 또 소수의 인력으로도 월 100여건의 럭셔리 맞춤형 여행을 24시간 365일 제공하고 있다.현재는 한 단계 더 나아가, 언어 모델과 메일 서비스를 연결한 AI 에이전트를 개발해 다국어로 고객 문의를 처리하는 커뮤니케이션 센터를 구현했다. n8n 기반의 자동화 시스템을 통해 10개 언어로 복잡한 여행 요청을 처리하며, 각국의 문화적 특성과 식단까지 반영한 자연스러운 응대가 가능하다.이렇듯 스타트업의 창업 과정 속에서도 AI 활용 사례는 빠르게 확산되고 있다.예를 들어, Lyzr는 라마인덱스(LlamaIndex) 기반의 정보 검색 에이전트를 통해 불과 60일 만에 연간 반복 매출(ARR)을 10배 이상 성장시켰다. 부동산 관리 분야의 마블(Marble)은 AI와 스마트락 시스템을 결합해 빈집 투어와 관리 업무의 80%를 자동화했다.이들 스타트업의 공통점은 과거에는 상상할 수 없는 소규모 인원으로 규모의 비즈니스를 실현시키고 있다는 것이다. 즉 관리와 생산은 AI가 상상과 추진은 사람이 협업하는 구조에서의 폭발적인 성장을 만들어 낸 결과로 볼 수 있다.이처럼 AI를 적극적으로 활용해 시장을 탐색하고, 이후 자사 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하거나 구매하는 방식은 앞으로 점점 더 일반화될 것이다. 이제 기업의 경쟁력은 자본이나 인력 규모가 아니라, 얼마나 빠르고 유연하게 AI를 비즈니스에 녹여내는가에 달려 있다.AI는 경영의 많은 부분을 대체하고 있지만, 동시에 사업가에게는 새로운 무대를 열어주고 있다. 과거 기업이 재무, 법무, 인사, KPI로 평가받았다면, AI 시대의 기업은 창의성, 속도, 적응력이 곧 경쟁력이 된다.이제 질문은 단순하다.“AI 시대, 당신은 경영자인가, 사업가인가?”AI를 쓸지 말지를 논의하던 시기는 이미 지났다. 세상은 이미 AI로 혁신됐고, 그 혁신이 곧 경쟁력의 출발점이 됐다.우리는 전통적인 농경과 장인이 주를 이루는 경험의 시대를 지나, 많은 지식이 중심이 되었던 지식의 시대를 넘어 창의력의 시대로 진입하고 있다. AI는 인간의 지식을 대신하지만, 사람의 마음을 보고, 관찰하고, 미충족(Unmet) 시장을 찾는 인간의 상상력과 도전 정신은 여전히 유효할 수 있다. 앞으로의 시대는 경영자가 아닌 창의적으로 AI를 다루는 사업가의 시대가 될 것으로 보인다.임현욱 레드빅 주식회사 대표 lapaz@travut.com </div>

21세기 초반, 인류는 인공지능(AI)이라는 거대한 전환점을 맞이하고 있다. 기업의 핵심 역량이라 여겨졌던 재무 분석, 인사 관리, 전략 기획, 시장 조사 등 경영의 수많은 영역이 이제 알고리즘과 데이터 모델에 의해 더 빠르고 정밀하게 수행된다.

[미래포럼] AI 시대 사업가와 경영자

<div>4개 분야 분석 및 공개생산성 최대 35% 증가[서울=뉴스핌] 이석훈 기자 = 뤼튼AX는 업무용 AI(인공지능) 에이전트 도입 후 뤼튼테크놀로지스(뤼튼)의 실제 성과를 정리한 'AX 리포트 2025'를 공개했다고 15일 밝혔다.뤼튼AX는 일상 사내 업무에 AI 에이전트를 개발, 활용함으로써 서비스를 실검증하고 AX 문화를 정착시켰다. 예를 들어 내부 업무 메신저에서 AI 에이전트 '뤼트리버'에게 주차 시간 등록을 부탁하면, 에이전트가 이에 맞는 업무 흐름을 자동으로 설계하고 업무를 수행해낸다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/10/15/2510151415407910.jpg" /></figure>이번 리포트에서는 뤼튼이 사내 업무에 활용 중인 ▲고객 상담(고객 문의 응답, 환불, 재배송 자동 처리) ▲재무(회계와 급여 등 재무 전반 자동화) ▲코드 작성을 자동화해주는 프론트엔드 개발 ▲백엔드 개발 등 4개 분야 AI 에이전트가 창출한 AI 전환 효과를 분석했다. 뤼튼AX는 AI 에이전트 도입 효과를 객관적으로 측정하기 위해 '뤼튼 AI 생산성 지수'라는 독자 지표도 개발했다.리포트에 따르면 고객 상담 에이전트를 활용함으로써 뤼튼 내 해당 업무의 총 노동 시간은 73% 단축됐으며, 생산성은 35% 증가했다. 고객 상담 에이전트는 FAQ 및 사내 정책 등을 학습해 양식에 맞게 자동으로 답변을 제공한다. 고객 내부 데이터를 지속적으로 추가 학습하며 자가발전하고, RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation) 연계 작업을 통해 자유도 높은 모든 고객 문의에 자동으로 대응한다.또한 단순 응답을 넘어, 실제 처리가 필요한 업무(환불, 재배송, 예약 등)를 시스템과 연동해 자동 실행한다.재무 에이전트의 경우 제품의 수령 확인부터 송장 검토와 지급 및 재무제표 작성까지 자동 수행함으로써 업무 생산성을 21% 증가시켰고, 노동 시간을 40% 감소시켰다. 그리고 프론트엔드 개발 에이전트와 백엔드 개발 에이전트의 경우 각각 업무 생산성을 각각 15%, 28% 향상시켰고, 근로시간은 28%와 55% 감축시키는 것으로 드러났다.박민준 뤼튼AX 대표는 "AI 전환을 고민하는 기업·기관들에게 실제 생산성 효과를 알리기 위해 이번 AX 리포트를 발간하게 됐다"며 "AX 시대에 파트너들의 비즈니스 성공을 돕는 동반자로서 역할을 강화해 나가겠다"고 말했다.stpoemseok@newspim.com</div>

[서울=뉴스핌] 이석훈 기자 = 뤼튼AX는 업무용 AI(인공지능) 에이전트 도입 후 뤼튼테크놀로지스(뤼튼)의 실제 성과를 정리한 'AX 리포트 2025'를 공개했다고 15일 밝혔다.

뤼튼AX, AI 전환 실제 성과 분석 리포트 발간

<div><figure><img src="https://img.newspim.com/etc/portfolio/pc_portfolio.jpg" /></figure>[서울=뉴스핌]박공식 기자 = 미국 반도체 기업 인텔(종목코드: INTC) 이 데이터센터용 새로운 인공지능(AI) 칩을 공개하면서 AI 칩 시장 공략에 나섰다.인텔은 14일(현지 시간) 미 산호세 컨벤션센터에서 열린 오픈 IT 생태계 개발자 회의인 오픈컴퓨트(OCP) 글로벌 서밋에서 추론 특화 데이터센터용 GPU '크레센트 아일랜드(Cresent Island)'를 공개했다사친 카티 인텔 최고기술책임자(CTO)는 새 칩이 에너지 효율에 최적화되고 AI 애플리케이션 구동 혹은 추론 등 광범위한 사용을 지원한다고 밝혔다. "AI 추론에 특화된 이번 칩은 (생성형 AI 시대에 걸맞는) 토큰 경제성과 성능·비용 측면의 효율을 지녀 최고의 가성비를 구현한다"고 말했다.크레센트 아일랜드는 고성능·고비용 그래픽처리장치(GPU)가 지배하는 AI 학습 대신 철저히 추론 시장을 겨냥했다.AMD와 엔비디아의 데이터센터 AI 칩이 사용하는 고대역폭메모리(HBM) 보다 속도가 느린 모바일 D램을 사용하지만 160기가바이트(GB) 고용량 탑재로 AI 추론 요구에 대응했다.새 칩은 인텔이 소비자용 GPU에 사용하는 설계를 토대로 했다.카티 CTO는 인텔이 "AMD, 엔비디아, 자체 칩을 생산하는 클라우드 컴퓨팅 기업들처럼 매년 새로운 데이터센터 AI 칩을 내놓을 것"이라고 말했다. 이어 "우리는 고객들이 다양한 판매자의 칩을 골라 사용하는 개방되고 정형화된 방법을 지향하고 있다"고 덧붙였다.그는 "엔비디아와 제휴는 판매되는 모든 AI 시스템에 인텔 CPU가 탑재되도록 하기 위한 노력의 일환"이라고 말했다.AI 칩 경쟁에서 밀리며 고통의 세월을 보낸 인텔의 경영진은 AI 칩과 시스템 시장 탈환에 안간힘을 쓰고 있다. 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 가우디 칩과 팔콘 쇼어스 프로세서 프로젝트를 연기시킨 후 AI 부문에서 노력을 배가할 것이라고 다짐한 바 있다.한편 엔비디아는 지난달 인텔에 50억 달러를 투자하고 지분 4%를 취득했다. 양사는 PC와 데이터센터용 칩을 공동개발하기로 했다.엔비디아의 투자로 인텔이 GPU를 포기할 수 있다는 관측이 제기도 했으나 인텔은 이번 '크레센트 아일랜드' 공개로 이를 불식시켰다. 업계에선 중저가 AI 칩 시장에서 독자 영역을 지켜나가겠다는 의도라는 평가가 나왔다. AI 붐에 편승해 내장 그래픽처리장치(GPU) 설계에 고용량 모바일용 메모리를 더해 저렴한 가격으로 추론 시장을 공략하겠다는 전략이다. <figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/10/15/2510151130509950_w.jpg" /></figure>kongsikpark@newspim.com</div>

[서울=뉴스핌]박공식 기자 = 미국 반도체 기업 인텔(종목코드: INTC) 이 데이터센터용 새로운 인공지능(AI) 칩을 공개하면서 AI 칩 시장 공략에 나섰다.

인텔, AI 추론 칩 '크레센트 아일랜드' 공개…AI 레이스 복귀

<div><figure><img src="https://www.datanews.co.kr/data/photos/cdn/20251042/art_1760488690.png" /></figure>NHN두레이(대표 백창열)는 국방부 및 육·해·공군이 추진하는 스마트 협업 서비스로 ‘Dooray!(이하 두레이)’ 도입이 진행 중이라고 15일 밝혔다. NHN두레이는 국방부·합동참모본부·3군 등 전군 30만 명이 통합해 활용할 수 있는 ‘국방이음’ 스마트 협업체계를 단계적으로 구축할 계획이다.국방부는 인구 감소로 인한 병력 축소에 대응해 더 효율적인 스마트 협업 체계가 필요하다고 판단해 클라우드 기반의 대규모 협업 플랫폼 두레이를 도입했다. 각 군이 개별 운영하던 메일·메신저 등 업무 시스템을 하나로 통합해 신속하고 효율적인 국방 행정 환경을 마련하는 것이 목표다. 또 보다 더 선진화된 국방이음 스마트 협업체계로 진화할 수 있도록 두레이 AI 도입도 적극 고려 중이다.NHN두레이가 선정된 배경에는 강력한 보안성이 꼽힌다. 두레이는 데이터 암호화, 접근 제어, 이중 인증 등 다중 보안 체계를 적용해 민감한 군사 정보를 안전하게 보호한다.두레이는 메신저, 메일, 프로젝트(협업도구), 드라이브, 위키, 주소록, 캘린더, 화상회의 등을 통합 제공하고 있다. 분산된 업무를 단일 창구에서 처리할 수 있도록 지원한다.두레이는 지난해 11월 국방부 내 2만 명 인원을 대상으로 시범 서비스를 운영하며 안정성 검증을 마쳤다. 현재 국방부 전 조직과 3군 주요 지휘부가 사용 중이며, 2026년까지 30만 명이 사용할 수 있도록 범위를 확대할 계획이다. 전군 확산이 완료되면 두레이는 국내 협업 서비스 가운데 최대 규모의 사업 실적을 보유하게 된다. 공공부문 단일 기관 최대 사용자 레퍼런스인 서울대의 10배 규모다.백창열 NHN두레이 대표는 “NHN두레이는 보안과 정책 준수가 엄격한 기관에도 최적화된 엔터프라이즈 패키지를 제공하며, 효율적인 협업 환경이 조성되도록 서비스를 전개 중”이라며 “국방부의 국방이음 스마트 협업체계 구축에 참여하게 돼 뜻 깊으며 앞으로도 전군이 안전하고 스마트한 환경에서 협력해 국방력 강화에 기여할 수 있도록 전력을 다하겠다”고 말했다.강동식 기자 lavita@datanews.co.kr[ⓒ데이터저널리즘의 중심 데이터뉴스 - 무단전재 & 재배포 금지] </div>

NHN두레이(대표 백창열)는 국방부 및 육·해·공군이 추진하는 스마트 협업 서비스로 ‘Dooray!(이하 두레이)’ 도입이 진행 중이라고 15일 밝혔다. NHN두레이는 국방부·합동참모본부·3군 등 전군 30만 명이 통합해 활용할 수 있는 ‘국방이음’ 스마트 협업체계를 단계적으로 구축할 계획이다.

NHN두레이, 육·해·공군에 ‘Dooray!(국방이음)’ 협업 서비스 제공

<div>연합학습 성능 저하 문제 해결 위한 새로운 방법 개발합성 데이터 활용 전문성·범용성 동시 확보<figure><img src="https://www.jeonmae.co.kr/news/photo/202510/1192732_904898_244.png" /></figure>KAIST 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 완성된 공동 AI 모델을 각 기관이 현장에 맞춰 최적화(파인 튜닝)하는 과정에서 문제가 발생한다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되며, AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 지역 과적합(Local Overfitting) 문제가 생기기 때문이다.예를 들어 여러 은행이 함께 공동 대출 심사 AI를 구축한 뒤, 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면 해당 은행의 AI는 대기업 심사에는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 떨어지는 지역 과적합 문제가 생긴다.박 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 합성 데이터(Synthetic Data) 방식을 도입했다. 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상 데이터를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용한 것이다.이로써 각 기관의 AI는 개인정보 공유없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야(일반화 성능)를 잃기 않게 되었다.연구 결과, 해당 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적일 뿐 아니라, 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다.새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란스러워하지 않고 안정적으로 성능을 유지할 수 있음을 보여줬다.박찬영 산업및시스템공학과 교수는 “이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도, 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다”라며, “의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.이번 연구는 데이터사이언스대학원 김성원 학생이 제1 저자, 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다. 지난 4월 싱가포르에서 열린 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 국제표현학습학회 2025에서 상위 1.8%의 우수 논문에만 선정되는 구두 발표 대상으로 채택되어 그 우수성을 입증받았다.한편, 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 그래프 파운데이션 모델: 다양한 모달리티 및 도메인에 적용 가능한 그래프 기반 기계 학습 과제와 데이터사이언스융합인재양성 사업의 성과다.[전국매일신문] 정은모기자 J-em@jeonmae.co.kr저작권자 © 전국매일신문 - 전국의 생생한 뉴스를 ‘한눈에’ 무단전재 및 재배포 금지</div>

연합학습 성능 저하 문제 해결 위한 새로운 방법 개발. 합성 데이터 활용 전문성·범용성 동시 확보. KAIST 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 크게 향상시키는 새로운 학습 방법을 개발했다고 15일 밝혔다.

KAIST 박찬영 교수팀, 개인정보 공유 없이 병원·은행에서도 통하는 연합학습 AI 개발

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202510/14/9b9153cb-ddbe-4094-a6a3-4e54dc177d96.jpg" /></figure>오픈AI가 직접 인공지능(AI) 칩 설계에 나섰다. 폭발적으로 늘어나는 AI 모델 학습 수요를 감당하기 위해 칩까지 직접 만들며 ‘컴퓨팅 주권’ 확보에 나선 것이다.<h2>무슨일이야 </h2>오픈AI는 13일(현지시간) 미국 반도체 기업 브로드컴과 손잡고 10기가와트(GW) 규모 커스텀(맞춤형) AI 칩을 설계·개발한다고 밝혔다. 오픈AI가 칩 설계를 주도하고, 브로드컴은 개발과 제조를 맡아 내년 하반기부터 칩 배포를 시작할 계획이다. 로이터는 “10GW 규모 칩은 미국 가정 800만 가구의 전력 사용량에 해당한다”고 설명했다.오픈AI가 자체 칩 설계에 나서는 것은 이번이 처음이다. 그렉 브록먼 오픈AI 공동 창립자 겸 사장은 이날 블로그를 통해 “그동안 쌓은 모델 개발 역량을 하드웨어에 직접 반영해, 새로운 수준의 AI 효율과 지능을 실현할 수 있을 것”이라고 말했다.<h2>이게 왜 중요해 </h2>AI의 성능 경쟁이 모델에서 연산력 확보전으로 옮겨가자 오픈AI도 모델부터 하드웨어까지 아우르는 풀스택 기업으로 진화하고 있다. GPT-4 이후 모델 규모가 커질수록 필요한 GPU 수는 기하급수적으로 늘었지만, 엔비디아 칩 공급이 수요를 따라가지 못했다. 이에 따라 학습 주기와 개발 속도 모두 한계에 부딪혔다는 지적도 제기됐다. 이런 한계를 인지한 오픈AI가 수년 전부터 ”AI의 병목은 모델이 아니라 컴퓨팅 파워“라고 강조한 것도 이 때문이다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 블로그에서 “인프라가 부족하면 어떤 문제를 먼저 풀지 선택해야 한다”며 “하지만 아무도 그런 선택을 원하지 않기 때문에 우리는 더 많은 컴퓨팅 인프라를 확보해야한다”고 말했다.구글과 메타, 아마존 등 주요 빅테크들은 일찌감치 자체 AI 칩을 개발 중이다. 구글은 이미 자체적으로 TPU(Tensor Processing Unit)을 만들어 AI 학습용으로 쓰고 있고, 메타도 데이터센터에 자체 설계한 칩을 일부 활용하고 있다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202510/14/688c2dcb-6b32-499f-bd1b-ad608ca2427b.jpg" /></figure><h2>앞으로는 </h2>이날 브로드컴의 주가는 9.88% 오른 356.7달러로 거래를 마감했다. 다만 업계에서는 이런 움직임이 단기적으로 엔비디아의 시장 지배력에 위협이 되지는 않을것이라는 평가가 나온다. 로이터는 “AI 가속기 시장에서 칩 설계부터 제조, 대규모 배포까지 직접 수행하는 것은 매우 어려운 일”이라며 “이번 협력이 엔비디아가 장악한 AI 가속기 시장의 지배력을 위협하진 않을 것”이라고 말했다.</div>

오픈AI가 직접 인공지능(AI) 칩 설계에 나섰다. 폭발적으로 늘어나는 AI 모델 학습 수요를 감당하기 위해 칩까지 직접 만들며 ‘컴퓨팅 주권’ 확보에 나선 것이다.

[팩플] 풀스택 기업 진화하는 오픈AI… 브로드컴과 자체 AI 칩 만든다

통합 인공지능(AI) 플랫폼 데이터이쿠는 모든 임직원이 AI 에이전트를 검색하고 생성할 수 있는 중앙 집중형 작업 공간인 ‘에이전트 허브’를 출시했다고 16일 발표했다.

"나만의 AI 에이전트 만들어요" 데이터이쿠, ‘에이전트 허브’ 출시

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