닛산이 AWS 리인벤트 2025에서 신규 클라우드 플랫폼 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼을 공개했다. 이를 통해 전 세계 5,000명 이상의 개발자를 연결하고 차량 소프트웨어 테스트 시간을 75퍼센트 단축하며 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발 혁신에 나선다. 아마존웹서비스(AWS)는 AWS 리인벤트 2025에서 닛산이 AWS 기반으로 구축한 신규 클라우드 플랫폼인 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼을 공개하며 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발을 본격적으로 가속화한다고 발표했다. 이번 플랫폼은 차량 개발의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어로 전환되는 시장 흐름에 대응하기 위한 닛산의 핵심 전략이다.   이미지 출처 : 제미나이 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼의 핵심 성과 닛산 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼은 아이디어를 신속하게 기능으로 구현하는 개발 주기 단축, 고도화된 테스트를 통한 품질 보증 강화, 글로벌 개발 조직 간의 긴밀한 협업을 목표로 한다. 이는 닛산이 2023년부터 AWS와 협력하여 추진해 온 글로벌 엔지니어링 환경 현대화 및 디지털 전환의 대표적인 성과물로 평가받고 있다. 닛산은 이 플랫폼을 도입함으로써 기존에 수동으로 진행하던 테스트 공정을 자동화했다. 그 결과 차량 소프트웨어 테스트 실행 시간을 75퍼센트 가량 단축하는 괄목할 만한 성과를 거두었다. 또한 전 세계 5,000명 이상의 개발자를 하나의 환경으로 연결하는 통합 개발 생태계를 구축하여, 각 지역의 개발팀이 위치와 관계없이 표준화된 도구와 리소스에 즉시 접근할 수 있는 환경을 마련했다. AI 기반 차세대 모빌리티 구현 및 미래 전략 닛산은 SDV 개발 과정에서 인공지능(AI) 활용 범위를 지속적으로 확대해 왔다. 지난 9월에는 복잡한 도심 도로 환경에서도 안정적인 운전자 보조 기능을 제공하는 차세대 프로파일럿(ProPILOT) 시스템의 주행 성능을 공개한 바 있으며, 2027년까지 이를 일본 내 양산 차량에 적용할 계획이다. 연간 100여 개 국가에서 300만 대 이상의 차량을 판매하는 닛산은 이번 확장형 오픈 소프트웨어 플랫폼이 급변하는 자동차 시장 환경에서 강력한 경쟁 우위를 점하는 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 닛산 소프트웨어개발부 카즈마 스기모토 총괄매니저는 "닛산은 SDV 개발을 통해 혁신적인 가치를 신속하게 고객에게 제공하며 자동차 산업의 변화를 이끌 전략을 추진하고 있다"며, "AI 기반 차세대 모빌리티 실현을 위해 이번 플랫폼을 핵심 기술로 제시했다"고 밝혔다. 또한 "AWS의 클라우드 기술과 전문성을 활용해 글로벌 개발 체계의 효율성을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 강조했다.      

SAP코리아가 11월 11일 설립 30주년 기념 기자간담회를 진행했다. 이 자리에서 SAP코리아는 지난 30년간 한국 기업의 디지털 전환을 이끌어온 성과를 공유하며 AI 시대를 향한 새로운 성장 전략을 발표했다. SAP코리아는 1995년 11월 1일 설립 이후 ▲2005년 11월 SAP 랩스 코리아(SAP Labs Korea) 설립 ▲2013년 5월 S/4HANA 출시 ▲2018년 3월 SAP S/4HANA 클라우드 국내 출시 ▲2020년 6월 한국 SAP 사용자 그룹(KSUG) 출범 ▲2024년 9월 금융보안원 CSP 보안 평가 완료 등을 거치며 한국 시장에서 입지를 다져왔다. SAP코리아의 신은영 대표는 개회사를 통해 “SAP코리아는 1995년 설립 이후 30년간 한국 기업들과 함께 성장하며 디지털 전환과 비즈니스 혁신의 동반자 역할을 해왔다”면서, “앞으로도 국내 기업의 디지털 혁신 가속화를 위해 AI 및 클라우드 설루션의 빠른 도입을 적극 지원할 것”이라고 밝혔다. 이어 “지난 4월 한국어 지원을 시작한 AI 에이전트 쥴(Joule)과 7월 국내 시장에 출시된 비즈니스 데이터 클라우드(BDC) 등 SAP의 혁신적인 AI 및 클라우드 설루션을 통해 국내 기업의 디지털 전환을 본격 지원하겠다”고 강조했다.     이어진 패널 토론에서는 SAP의 사이먼 데이비스 아태지역(APAC) 총괄회장이 한국 시장이 아시아태평양 지역에서 가장 중요한 전략적 시장이라고 강조했다. 그는 “30년간 구축한 강력한 고객 기반과 혁신적인 기술 역량을 바탕으로, SAP코리아가 AI 시대에 더욱 성장할 수 있도록 아시아태평양 지역의 대표로서 적극적인 지원과 투자를 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. SAP코리아는 파트너, 고객, AI 정책을 세 축으로 하는 성장 전략을 발표했다. SAP는 한국이 정부 정책 방향과 기술 구현 전략이 동시에 정렬된 독특한 환경을이라면서, 우리 정부의 'AI+X 산업 전략'이 SAP의 기술 방향과 완벽하게 일치해 최적의 시장 조건을 갖추고 있다고 평가했다. 한국 기업들은 AI와 디지털 기술을 활용하고자 하는 의지가 강하지만 ▲레거시 시스템과 데이터 사일로 ▲비용 및 ROI 우려 ▲인재 부족 및 변화 관리 ▲규제 환경 등 여러 핵심 과제에 직면해 있다. SAP코리아는 이러한 과제를 해결하기 위해 파트너 생태계와 협력하여 레거시 시스템 현대화부터 AI 도입까지 국내 기업의 실질적인 디지털 전환을 지원하고 있다고 전했다. SAP코리아의 하경남 고객 자문부문 부문장은 ‘The Next Era of Enterprise : 비즈니스 스위트(Business Suite)와 AI로 여는 미래’라는 주제로 발표를 진행했다. 하경남 부문장은 “기업을 위한 AI는 비즈니스 프로세스에 초점을 맞추어야 한다”면서, 인공지능–데이터–앱이 연결되어 서로를 향상시키는 선순환 구조를 통해 국내 기업의 비즈니스 혁신을 지원하고자 한다고 설명했다. 한편, 기자간담회에서는 주요 고객사의 혁신 사례도 소개됐다. CJ제일제당의 권일 Next ERP TF 리더는 SAP코리아와의 협업 성과 및 앞으로의 비전에 대해 공유했다. 권 리더는 “SAP와의 협업을 기반으로 급변하는 경영 환경에 시장 중심으로 유연하게 대응할 수 있는 구조를 갖추게 됐다”며, “AI 기반 비즈니스 혁신과 데이터 중심 경영 전환을 위해 라이즈 위드 SAP(RISE with SAP)를 기반으로 S/4HANA 클라우드 ERP와 비즈니스 데이터 클라우드를 도입하고, SAP 시그나비오(SAP Signavio)를 활용한 디지털 트윈 기반 상시 프로세스 혁신 체계를 구축하며, SAP 아리바(SAP Ariba)와 AI Unit 도입을 통해 글로벌 경쟁력 강화와 지속 가능한 성장을 가속화해 나갈 것”이라고 밝혔다.  신은영 대표는 “한국 시장은 정부의 강력한 AI 정책 의지와 기업들의 높은 기술 수용도가 결합된 독특한 환경”이라면서, “한국 정부가 제조업, 관광, 물류, 에너지, 의료 등 50개 산업에 AI를 통합하기 위해 약 1조 9000억 원을 투자하는 것은 쥴 기반 AI 기술을 가장 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 제공할 것”이라고 전망했다. 이어 “레거시 시스템 현대화, 데이터 통합, AI 도입이라는 한국 기업의 과제를 해결하기 위해 SAP의 전문성과 비즈니스 AI 설루션을 결합해 고객들이 더 빠르고 스마트한 의사결정을 내리고 실제 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

아마존웹서비스(AWS)는 10월 14일~16일 진행한 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’를 통해 AI가 단순 자동화를 넘어 자율적인 추론 및 행동이 가능한 에이전트로 진화하고 있으며, 모든 산업의 패러다임을 전환시키고 있다고 짚었다. AWS는 이번 행사에서 한국의 주요 기업들이 AI를 활용해 생산성 향상 및 비즈니스 혁신을 이루고 있는 사례를 소개하는 한편, 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 비롯해 다양한 모델 선택권과 상호 운용성을 제공하는 자사의 AI 포트폴리오를 선보였다. ■ 정수진 편집장   자동화를 넘어 자율적 ‘에이전트’로 진화 이번 ‘AWS AI×인더스트리 위크 2025’는 게임, 제조 및 하이테크, 리테일 및 소비재, 소프트웨어 및 인터넷, 금융 및 핀테크등 총 5개 산업의 60개 이상 사례를 소개했다. 이 가운데 이틀째인 10월 15일에는 빠르게 AI 기술을 도입해 비즈니스를 바꾸고 있는 리테일 및 소비재 기업과 주요 제조 공정부터 마케팅까지 다양하게 AI를 도입하고 있는 제조 기업의 사례가 소개됐다. 10월 15일 기조연설에서는 AWS의 벤 카바나스(Ben Cabanas) 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역 글로벌 세일즈 기술 디렉터가 자사의 최신 에이전틱 AI(agentic AI) 기술과 서비스, 새로운 AI 기술 전략에 대해 소개했다. 카바나스 디렉터는 “AI 기술의 발전 속도가 빨라지면서 모든 산업의 변화를 주도하고 있다”면서, “지식이 AI 모델에 직접 임베딩되면서 AI가 전문가 수준의 추론 능력을 가질 수 있게 되고, 이 덕분에 애플리케이션이 다양한 분야서 자율적으로 행동할 수 있게 됐다. 또한 AI가 물리적인 현실 세계로 진출할 수 있게 되고, 현실 세계에 임베드된 AI는 더욱 똑똑한 AI를 만드는 것도 가능해졌다”고 짚었다.  AI는 단순한 챗봇이나 비서의 수준을 넘어서고 있다. 최근 주목을 받고 있는 ‘AI 에이전트’는 사람이 정의한 목표를 위해 스스로 추론하고, 계획하며, 적응하는 자율적 소프트웨어 시스템이자 ‘디지털 팀원’으로 진화하고 있다는 것이 카바나스 디렉터의 설명이다. 전 세계 AI 에이전트 시장은 빠르게 성장할 것으로 보인다. 여러 시장 조사 기관에서 40% 이상의 연평균 성장률을 예측하고 있으며, 그 중 한 곳은 10년 후 2000억 달러 이상의 규모가 될 것으로 전망하기도 했다.   ▲ AWS 벤 카바나스 APJ 지역 기술 디렉터   AI 에이전트의 구축부터 배포까지 지원하는 기술 선보여 카바나스 디렉터는 “실용적인 AI 애플리케이션 구현을 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 스토리지, 네트워크와 같은 기반 기술의 발전도 함께 이뤄져야 한다”고 짚으면서, AI 에이전트의 상용화 및 고객의 가치 실현을 위한 AWS의 서비스를 소개했다. 아마존 베드록 에이전트 코어(Amazon Bedrock Agent Core)는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼으로, 고객이 PoC(개념 증명) 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 구축·배포·운영할 수 있도록 지원한다. 런타임(Runtime), 메모리(Memory), 아이덴티티(Identity), 게이트웨이(Gateway), 브라우저 툴(Browser Tool), 코드 인터프리터(Code Interpreter), 옵저버빌리티(Observability) 등 7가지 구성 요소로 이루어진 에이전트 코어는 서버리스 런타임, 메모리 시스템 관리, 보안 통제, 샌드박스 코드 작성, 웹 사이트 상호작용, 대규모 구축/배포/연결 지원 등 다양한 기능을 제공한다. 아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)는 연구·분석·워크로드 자동화를 통합한 AI 기반의 작업 공간 서비스이다. 자연어를 기반으로 데이터 분석, 문서 생성, 워크플로 자동화 등이 가능하며, 다양한 앱과 연결할 수 있도록 50개 이상의 커넥터를 내장하고 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 통합도 제공한다. AWS는 AI 에이전트 생태계 확장을 위해 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)에 ‘AI 에이전트 및 툴’ 카테고리를 신설했다. 이를 통해 앤트로픽, 딜로이트, 세일즈포스 등의 파트너가 제공하는 사전 구축된 에이전트와 도구를 중앙 집중식 카탈로그에서 안전하게 발견하고 배포할 수 있다는 것이 AWS의 설명이다. 이외에도 카바나스 디렉터는 ▲개발자들이 웹 브라우저 기반으로 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 ‘아마존 노바 액트 (Amazon Nova Act)’ ▲AI 기능을 핵심으로 소프트웨어 개발을 재구상하는 ‘AI 주도 개발 생애주기(AIDDLC)’ 방법론 ▲닷넷(.NET), VM웨어(VMware), 메인프레임 애플리케이션의  현대화를 자동화 및 간소화하는 에이전트 프레임워크 ‘AWS 트랜스폼(AWS Transform)’ ▲AI 모델의 추론 능력을 활용하여 에이전트를 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프레임워크 ‘스트랜드 에이전트 SDK (Strands agent SDK)’ 등을 소개했다.   ▲ 아마존 베드록 에이전트코어   모델 선택권·상호운영성 등 AI 전략과 국내 사례도 소개 카바나스 디렉터는 AWS AI 전략의 세 가지 핵심 원칙을 소개했다. “하나의 AI 모델이 모든 유스케이스를 충족할 수 없기 때문에, 고객에게 다양한 모델 선택권을 제공해야 한다. 모델 간의 호환성, 상호 운영성 및 개방형 표준이 중요하며, 확장성 있는 서비스를 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 기반 기술을 제공해야 한다”는 것이 그의 설명이다. 또한, 에이전트 간 및 에이전트와 도구 간의 상호 운용성을 위한 산업 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-2-Agent Protocol)의 중요성을 강조했다. 카바나스 디렉터는 AWS가 이들 표준 제정에 적극 참여하고 있다고 밝혔다. AWS의 핵심 전략은 많은 기업이 AI를 프로덕션 환경으로 전환하는 데 겪는 어려움을 해결할 수 있도록 돕는 것이다. 카바나스 디렉터는 한국 시장에서도 AI 관련 고객 사례를 꾸준히 만들어가고 있다고 소개했다. 일례로 현대인프라코어는 아마존 세이지메이커(SageMaker) 기반의 AI/MLOps 환경을 구축하고, 아마존 베드록과 에이전트 프레임워크를 활용하여 건설 장비 등의 비정상 탐지와 같은 지능형 건설 기계 서비스를 출시했다. 그리고 LG전자는 아마존 베드록 기반의 에이전틱 AI 시스템을 구축했는데, AI 에이전트들의 자율 협업으로 마케팅 데이터 분석 시간을 단축하는 효과를 얻었다. 그는 또한 한국 내 클라우드 인프라를 늘리기 위한 투자도 진행 중이라면서 “지난 2018년부터 2022년까지 한국에서 인프라 확장을 위해 2조 7300억 원을 투자했으며, 2023년 10월에는 2027년까지 클라우드 인프라 확충을 위해 추가로 7조 8500억 원을 투자할 계획을 발표했다”고 전했다. 2024년 6월에는 AWS와 SK 그룹이 파트너십을 통해 울산에 AWS AI 존을 조성한다는 계획을 발표하기도 했다.    ▲ HD현대인프라코어가 개발한 건설기계 통합 디지털 플랫폼     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

IBM은 자사의 메인프레임 시스템 IBM z17 및 IBM 리눅스원 5(IBM LinuxONE 5)에 적용 가능한 인공지능(AI) 가속기 ‘스파이어 엑셀러레이터(Spyre Accelerator)’를 정식 출시한다고 밝혔다. 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 및 에이전트 기반 AI 업무를 지원하는 빠른 추론 기능을 제공하며, 핵심 업무의 보안과 복원력을 최우선으로 고려해 설계되었다. 12월 초부터는 파워11(Power11) 서버용 제품도 제공될 예정이다. 오늘날 IT 환경은 기존의 논리 기반 업무 흐름에서 에이전트 기반 AI 추론 중심으로 전환되고 있으며, AI 에이전트는 저지연(low-latency) 추론과 실시간 시스템 반응성을 요구한다. 기업은 처리량의 저하없이 가장 까다로운 엔터프라이즈 업무와 AI 모델을 동시에 처리할 수 있는 메인프레임과 서버 인프라를 필요로 한다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해서 생성형 및 에이전트 기반 AI를 지원하면서도 핵심 데이터, 거래, 애플리케이션의 보안과 복원력을 유지할 수 있는 AI 추론 전용 하드웨어가 필수적이라고 판단했다. 스파이어 엑셀러레이터는 기업이 중요한 데이터를 사내 시스템(온프레미스, on-premise) 내에서 안전하게 관리할 수 있도록 설계되었으며, 운영 효율성과 에너지 절감 효과도 함께 제공한다.     스파이어 엑셀러레이터는 IBM 리서치 AI 하드웨어 센터의 혁신 기술과 IBM 인프라 사업부의 개발 역량이 결합된 결과물이다. 시제품으로 개발된 이후 IBM 요크타운 하이츠 연구소의 클러스터 구축과 올버니대학교 산하 ‘신흥 인공지능 시스템 센터(Center for Emerging Artificial Intelligence Systems)’와의 협업을 통해 빠른 반복 개발 과정을 거쳐 완성도를 높였다. 이렇게 기술적 완성도를 높여 온 시제품 칩은 현재는 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템에 적용 가능한 기업용 제품으로 진화했다. 현재 스파이어 엑셀러레이터는 32개의 개별 가속 코어와 256억 개의 트랜지스터를 탑재한 상용 시스템온칩(SoC, system-on-a-chip) 형태로 완성되었다. 5나노미터 공정 기술을 기반으로 제작된 각 제품은 75와트(Watt) PCIe 카드에 장착되며, IBM Z 및 리눅스원 시스템에는 최대 48개, IBM 파워 시스템에는 최대 16개까지 클러스터 구성이 가능하다. IBM 고객들은 스파이어 엑셀러레이터를 통해 빠르고 안전한 처리 성능과 사내 시스템 기반의 AI 가속 기능을 활용할 수 있다. 이는 기업이 IBM Z, 리눅스원, 파워 시스템 상에서 데이터를 안전하게 유지하면서도 AI를 대규모로 적용할 수 있게 되었음을 의미한다. 특히, IBM Z 및 리눅스원 시스템에서는 텔럼 II(Telum II) 프로세서와 함께 사용되어 보안성, 저지연성, 높은 거래 처리 성능을 제공한다. 이를 통해 고도화된 사기 탐지, 유통 자동화 등 예측 기반 업무에 다중 AI 모델을 적용할 수 있다. IBM 파워 기반 서버에서는 AI 서비스 카탈로그를 통해 기업 업무 흐름에 맞춘 종합적인 AI 활용이 가능하다. 고객은 해당 서비스를 한 번의 클릭으로 설치할 수 있으며, 온칩 가속기(MMA)와 결합된 파워용 스파이어 엑셀러레이터는 생성형 AI를 위한 데이터 변환을 가속화해 심층적인 프로세스 통합을 위한 높은 처리량을 제공한다. 또한 128개 토큰 길이의 프롬프트 입력을 지원하며, 이를 통해 시간당 800만 건 이상의 대규모 문서를 지식 베이스에 통합할 수 있다. 이러한 성능은 IBM의 소프트웨어 스택, 보안성, 확장성, 에너지 효율성과 결합되어, 기업이 생성형 AI 프레임워크를 기존 업무에 통합해 나가는 여정을 효과적으로 지원한다. IBM 인프라 사업부 최고운영책임자(COO)이자 시스템즈 사업부 총괄 배리 베이커(Barry Baker) 사장은 “스파이어 엑셀러레이터를 통해 IBM 시스템은 생성형 및 에이전트 기반 AI를 포함한 다중 모델 AI를 지원할 수 있는 역량을 갖추게 됐다. 이 기술 혁신은 고객이 AI 기반 핵심 업무를 보안성과 복원력, 효율성을 저해하지 않고 확장할 수 있도록 돕는 동시에, 기업 데이터의 가치를 효과적으로 끌어낼 수 있도록 지원한다”고 말했다. IBM 반도체 및 하이브리드 클라우드 부문 무케시 카레(Mukesh Khare) 부사장은 “IBM은 2019년 AI 리서치 하드웨어 센터를 설립해, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 본격적으로 확산되기 이전부터 AI의 연산 수요 증가에 대응해 왔다. 최근 고도화된 AI 역량에 대한 수요가 높아지는 가운데, 해당 센터에서 개발된 첫 번째 칩이 상용화 단계에 진입해 자랑스럽다”면서, “이번 스파이어 칩의 정식 출시로 IBM 메인프레임 및 서버 고객에게 향상된 성능과 생산성을 제공할 수 있게 되었다”고 설명했다.

몽고DB는 기업이 레거시 애플리케이션을 현대적이고 확장 가능한 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 돕는 AI 기반 애플리케이션 현대화 플랫폼인 ‘몽고DB AMP(MongoDB AMP)’를 출시했다고 밝혔다. 몽고DB AMP는 도구, 기술, 인재가 결합된 설루션으로, AI 기반 소프트웨어 플랫폼과 입증된 딜리버리 프레임워크, 그리고 구현 과정을 관리하고 이끄는 경험 많은 AMP 전문 엔지니어와 함께 고객의 현대화를 지원한다. 몽고DB AMP는 몽고DB의 유연한 도큐먼트 모델과 지속적인 변화를 염두에 두고 설계된 아키텍처를 기반으로 한다. 몽고DB는 “반복 가능한 프레임워크와 AMP 도구를 결합함으로써, 코드 변환과 같은 작업은 최대 10배 이상, 전체 현대화 프로젝트의 속도는 2~3배까지 향상시킬 수 있다”고 밝혔다.     산업 전반의 기업들은 핵심 운영에 중요한 역할을 하면서도, 유지 비용이 크고 생성형 AI와 같은 최신 활용 사례에 유연하게 대응하기 어려운 레거시 애플리케이션으로 인해 상당한 부담을 겪고 있다. 이러한 복잡한 레거시 애플리케이션은 경직된 데이터 기반과 노후화된 기술 스택 위에 구축되어 있어, 혁신을 저해할 뿐만 아니라 보안 및 컴플라이언스 측면에서도 리스크를 초래할 수 있다. 정보 및 소프트웨어 품질 컨소시엄은 미국 내 기술 부채로 인한 경제적 비용이 ‘낮은 소프트웨어 품질’, 소프트웨어 장애, 개발자 생산성 손실, 시스템 유지관리 등의 요소를 기준으로 볼 때 총 4조 달러에 육박하는 것으로 추산하고 있다. 기존의 애플리케이션 현대화 방식은 수작업이 많고 리소스 소모가 크고 수년간 진행되는 고비용 컨설팅 프로젝트에 의존하는 경우가 많다. 실제 성과를 내기 전에 중단되는 경우도 있어 시장 출시 속도에 차질을 빚기도 한다. 더 나아가 일부 현대화 시도는 유연하고 현대적인 데이터베이스 설루션으로 전환하기보다는, 레거시 애플리케이션을 단순히 다른 관계형 데이터베이스로 옮기는, 이른바 ‘리프트 앤 시프트(lift and shift)’ 방식에 그치는 경우도 있다. 몽고DB AMP는 몽고DB가 주요 고객들과 함께 2년 넘게 협업하며 완성한 접근 방식을 제품화했다. 특히 규제가 까다롭고 복잡한 요구사항이 많은 산업 분야에서도 AMP를 통해 현대화 성과를 만들어냈다고 소개했다. 호주의 벤디고 은행은 핵심 뱅킹 애플리케이션을 기존 레거시 관계형 데이터베이스에서 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)로 이전하는 데 걸리던 개발 시간을 90%까지 줄였고, AI 도구를 활용해 애플리케이션 테스트 케이스를 작성하고 실행하는 시간을 기존 80시간 이상에서 단 5분으로 획기적으로 단축했다. 롬바디 오디에는 핵심 애플리케이션을 SQL 데이터베이스에서 몽고DB로 성공적으로 이전했다. 이 과정에서 코드 마이그레이션 속도는 최대 60배 빨라졌으며 회귀 테스트 시간도 3일에서 3시간으로 단축돼 개발자들이 혁신에 더 집중할 수 있게 됐다. 엔터프라이즈 핀테크 기업인 인텔렉트AI 또한 최근 몽고DB와 협력해 자사의 웰스 매니지먼트(Wealth Management) 플랫폼 핵심 요소를 현대화했다. 이번 프로젝트를 통해 인텔렉트AI는 성능을 개선하고 개발 주기를 단축할 수 있었으며, 그 결과 신규 고객 온보딩이 더욱 원활해지고, 고객 인사이트를 보다 심층적으로 제공할 수 있게 됐으며, 기업 전반에서 생성형 AI 활용 사례를 실현할 수 있는 기반을 마련했다. 몽고DB의 비노드 바갈(Vinod Bagal) 현대화 및 전환 부문 수석 부사장(SVP)은 “연구에 따르면 많은 조직들이 단지 시스템 유지를 위해 가치 대비 노력과 비용이 큰 작업에 과도한 시간과 예산을 투입하고 있으며, 이로 인해 경쟁사에 뒤처지게 되는 경우가 많다”고 말했다. 이어 그는 “몽고DB AMP는 기업들에게 더 나은 현대화 접근 방식을 제공한다”면서, “기존의 방식에서 벗어나 빠르고 높은 품질로 전환을 이뤄낼 수 있도록 지원하고, 혁신과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있도록 한다”고 설명했다.

  티맥스소프트가 소버린 AI(Sovereign AI)를 위한 프레임워크를 개발하고, 이를 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 기업으로 도약하겠다고 밝혔다. 소버린 AI는 국가와 기업의 AI 및 데이터 주권을 실현하는 것을 목표로 한다. 국산 AI 프레임워크로 국내 AI 생태계 주도 티맥스소프트는 AI 패권 경쟁 시대에 맞춰 소버린 AI 풀스택 완성을 위한 프레임워크 개발에 착수했다. 현재 비즈니스 애플리케이션에 AI 기능을 접목할 수 있는 국산 상용 AI 개발 플랫폼이 부족한 상황에서, 티맥스소프트는 경쟁력 있는 AI 프레임워크를 선보여 국내 AI 생태계에 적극적으로 참여할 방침이다. 개발 중인 '소버린 AI 프레임워크'는 공공기관, 금융, 일반 기업이 비즈니스 애플리케이션에 다양한 AI 기능을 효율적으로 접목하도록 돕는 AI 비즈니스 개발 플랫폼 소프트웨어다. 기존 오픈소스 기반 프레임워크의 복잡성과 특정 인프라에 종속되는 록인(Lock-in) 문제를 해결하는 데 중점을 뒀다. 티맥스소프트는 20년 이상 금융, 통신, 제조, 공공 사업에서 검증된 개발 솔루션 기술력을 바탕으로 AI에 최적화된 개발 환경을 제공할 계획이다. 통합된 AI 개발 환경 제공과 글로벌 진출 확대 이 프레임워크는 통합된 AI 개발 환경을 제공하는 것이 가장 큰 특징이다. 단순한 AI 기능 제공을 넘어, 기업의 개발 방법론과 기술 스택을 표준화하여 상호 운용성과 재사용성을 높여준다. 이를 통해 기업은 복잡한 AI 기술 도입의 어려움을 해소할 수 있다. 또한, 지속적인 업그레이드와 기술 지원이 필요한 AI 개발 플랫폼을 선택할 수 있는 이점도 제공한다. 티맥스소프트는 향후 여러 파일럿 프로젝트를 통해 기능을 검증하고 품질을 향상시킬 예정이다. 이후 AI 전환(AX)이 필요한 공공, 금융 기업 시장을 공략하여 국내 상용 AI 프레임워크 분야를 선도하고, 동시에 글로벌 시장으로의 진출도 확대할 방침이다. 특히, 티맥스소프트는 정부의 'AI 3대 강국' 정책에 발맞춰 'AI 프레임워크 선도기업'으로서 소버린 AI 풀스택 완성과 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할을 한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 올해 연말까지 국내 유수의 하드웨어 및 IT 서비스 기업들과 협력 관계를 구축해 국내 AI 생태계 활성화에 본격적으로 참여할 계획이다. 기존 제품과의 시너지로 미래 경쟁력 강화 티맥스소프트는 핵심 제품인 애플리케이션 서버, 인터페이스 플랫폼, 비즈니스 프레임워크, 메인프레임 현대화 솔루션 등도 AI·클라우드 시대에 맞춰 진화시키고 있다. 자사 제품을 AI 기술과 서비스에 최적화하여 미래 경쟁력을 강화하고 있다. 일례로, 생성형 AI 기술을 활용한 AI옵스(AIOps) 기능을 탑재한 'TEM(Tmaxsoft Enterprise Manager)' 개발을 진행 중이다. 이 솔루션은 장애 대응, 모니터링 데이터 분석, 이상 징후 감지, 구성 자동화 등이 가능하다. 이형용 티맥스소프트 대표이사는 "국내 애플리케이션 서버 시장 1위 기업으로서 다양한 기업의 혁신을 촉진할 프레임워크를 제공하고 국내 AI 생태계 강화에 이바지하겠다"고 말했다.

아마존웹서비스(AWS)는 최근 진행한 설문조사를 통해 국내 기업들의 AI 활용 현황과 과제를 짚었다. 또한, 신뢰할 수 있는 고성능의 인공지능 에이전트(AI agent)를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하면서 한국 시장에 지원을 강화하고 있다고 밝혔다. AWS는 AI의 도입과 활용 과정에서 기업이 겪는 기술적 어려움을 줄이고, 더 많은 기업이 쉽고 안전하게 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다. ■ 정수진 편집장    기업의 AI 도입률 높지만…고도화 위한 과제는?  AWS와 스트랜드 파트너스(Strand Partners)는 2025년 4월 한국 기업 1000곳과 일반인 1000명을 대상으로 AI에 대한 행동과 인식에 대한 설문조사를 진행하고, 그 결과를 바탕으로 한국 기업의 AI 활용 현황을 평가했다. 이 조사는 유럽에서는 3년째 진행되어 왔는데, 이번에 글로벌로 확장해 동일한 방법론을 적용했다. 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 설문조사 보고서의 내용을 소개하면서, 한국 기업의 AI 도입 현황과 주요 과제를 분석했다. 조사에서는 한국 기업의 48%가 AI를 도입 및 활용하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 전년 대비 40% 성장한 수치이다. 유럽 기업의 평균 AI 도입률인 42%보다 높았는데, 특히 지난해에만 약 49만 9000 개의 한국 기업이 AI를 처음 도입한 것으로 추정된다. 본스토우 디렉터는 “AI를 도입한 기업들은 실질적인 이점을 경험하고 있다. 56%가 생산성 및 효율성 향상으로 매출 증가를 경험했고, 79%는 업무 생산성 향상 효과를 확인했다. 그리고 AI 도입에 따라 주당 평균 13시간의 업무 시간을 절감했다”고 소개했다. AI 도입률은 높지만, 국내 기업의 70%는 여전히 챗봇이나 간단한 반복 업무 자동화와 같은 기초적인 수준의 AI 활용에 머무르고 있는 상황이다. AI를 다양한 업무 영역에 통합하는 중간 단계는 7%, 여러 AI 도구나 모델을 결합하여 복잡한 업무를 수행하거나 비즈니스 모델을 혁신하는 변혁적 단계는 11%에 불과했다. 본스토우 디렉터는 “기업들이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 더 높은 단계로 나아가야 할 필요가 있다”고 짚었다. 본스토우 디렉터는 국내 기업의 AI 도입이 양극화되고, AI 혁신의 편차를 키울 수 있다고 전했다. 한국 스타트업의 70%가 AI를 확대하고 있는데 이는 유럽의 58%보다 높은 수치로, 국내 스타트업 생태계는 AI 도입에서 뚜렷한 강점을 보였다. 스타트업의 33%는 AI를 비즈니스 전략 및 운영의 핵심 요소로 두고 있으며, 32%는 가장 고도화된 방식으로 AI를 활용하고 있다. 또한, 21%는 AI 기반의 새로운 제품 및 서비스를 개발 중이다. 반면, 국내 대기업의 69%는 여전히 AI를 효율 개선, 업무 간소화 등 기초적인 수준에서만 활용하고 있는 것으로 나타났다. 대기업의 10%만이 AI 기반 신제품 또는 서비스 개발 단계에 진입했는데, 이는 스타트업의 절반 수준이다. 이번 조사에서는 AI 도입의 주요 장애 요인으로 기술 및 디지털 인재의 부족, 자금 접근성, 규제 환경 등이 꼽혔다. 조사 응답 기업의 43%가 디지털 인재를 확보하지 못해 AI 도입 또는 확산에 어려움을 겪고 있다고 응답했고, 지난 1년간 디지털 역량 교육에 참여한 직원은 약 34%였다. 67%의 기업은 정부의 지원 정책이 AI 도입 결정에 중요하다고 응답했으며, 45%의 스타트업은 벤처 자본 56 · 접근성이 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 그리고 국내 기업들은 기술 예산 가운데 평균 23%를 규제 준수 비용에 투입하고 있으며, 34%는 AI 기본법 등 관련 입법으로 인해 이 비용이 증가할 것으로 예상했다. 본스토우 디렉터는 “한국이 AI 부문에서 세계를 선도할 수 있는 인프라와 스타트업 생태계 그리고 강한 열정을 가지고 있음을 확인했다. 하지만 AI 활용의 깊이를 더해주는 변혁적인 활용으로 나아가지 못하고 있는 점과 인재 부족, 규제 불확실성 등의 장애 요인을 해결해야 AI를 미래의 성장 동력과 경쟁력의 원천으로 삼을 수 있을 것”이라고 평가했다. 그리고, 이를 위해 한국 정부가 ▲기술 인재에 대한 투자 ▲혁신 친화적이고 명확한 규제 환경 조성 ▲공공 부문의 기술 현대화 및 디지털 전환 추진 등에 관심을 기울일 것을 제안했다.   ▲ AWS 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트   기업의 생성형 AI 활용 문턱 낮춘다 AWS의 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트는 국내 기업들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 돕는 AWS의 생성형 AI 기술 스택과 주요 서비스를 소개했다. 그는 “2023년이 생성형 AI 개념 검증(PoC)의 해였다면 2024년은 생산 적용, 2025년은 비즈니스 가치 실현의 해가 될 것”이라고 짚었다. 또한 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 AI에 대한 관심이 커지고 있다면서, 가트너(Gartner)의 전망을 인용해 “2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하거나 관련 기능이 탑재된 애플리케이션을 배포할 것”이라고 전망했다. AWS는 생성형 AI를 위한 기술 스택을 세 가지 계층으로 제공한다. 가장 아래쪽에는 GPU, AI 프로세서 등을 포함해 모델 훈련과 추론에 필요한 인프라 레이어가 있고, 중간에는 AI 모델에 연결하여 각 기업에 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕는 모델/도구 레이어, 가장 위쪽에는 복잡한 개발 없이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션 레이어가 있다. 이 기술 스택의 핵심으로 AWS가 내세운 것이 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이다. 베드록은 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스이다. 앤트로픽, 메타, 미스트랄 AI 등 12개가 넘는 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 선택해 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 아마존 베드록은 비용, 지연 시간, 정확도를 최적화할 뿐만 아니라 기업의 필요에 맞게 모델을 맞춤 설정하거나 유해 콘텐츠/프롬프트 공격 등을 필터링해 안전한 AI 활용 환경을 갖출 수 있도록 돕는다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “베드록은 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 미세조정(파인 튜닝) 등 다양한 방식으로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 RAG 구현을 위한 지식 베이스 및 벡터 검색 기능을 기본으로 제공해, 기업의 내부 데이터를 안전하게 연결하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있다”고 전했다. 최근 생성형 AI는 어시스턴트(assistant)를 넘어 워크플로를 자동화하는 에이전트(agent)로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 사람의 개입 없이 AI끼리 자율적으로 협업하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시스템으로 나아갈 것으로 보인다. AWS는 생성형 AI 에이전트 구축을 위해 ▲아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)와 같이 사전 구축된 에이전트 제품 ▲아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)와 같이 내장된 오케스트레이션을 제공하는 완전 관리형 설루션 ▲스트랜드 에이전트(Strands Agents)와 같은 경량 오픈소스 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 활용해 직접 에이전트를 구축할 수 있는 제품 등을 선보이고 있다.    ▲ AWS는 AI 에이전트의 구축과 배포를 위해 다양한 기술을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션은 기아 슬로바키아 법인의 차체 공장에 최신 서보(servo) 기술을 구현해 핵심 생산 설비인 리프터(lifter)의 안정성과 디지털 운영 역량을 강화할 것이라고 밝혔다. 이번 프로젝트는 차량 조립 공정에서 차체 부품을 들어 올리고 정밀하게 위치를 제어하는 리프터 시스템의 노후 장비를 로크웰 오토메이션의 Allen-Bradley Kinetix 5700 서보 드라이브와 MPL 서보 모터로 업그레이드하는 것이 핵심이다. 서보 시스템은 로크웰 오토메이션의 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 네트워크 아키텍처와 통합돼 설정 변경, 부품 교체, 소프트웨어 마이그레이션, 버전 관리 등 반복적이고 복잡한 유지보수 작업을 간소화한다. 이번에 업그레이드되는 차체 공장 리프터는 서보 모터와 드라이브를 기반으로 작동하며, 기아의 유럽 전략 모델인 씨드와 스포티지 생산 라인에 적용된다. 기아 슬로바키아 법인은 이를 통해 가동 시간의 탄력성은 물론 최신 통신 네트워크 기반의 디지털 하드웨어를 도입함으로써, 운영 효율과 안정성을 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.     기아 슬로바키아 법인의 차체 정비 담당 부관리자인 피터 홀루부치크(Peter Holubčík)는 “리프터는 생산 공정에서 매우 중요한 설비인 만큼, 공정 중단 없이 정밀성과 더불어 안정성이 높은 작업수행이 요구된다”면서, “설정 변경이나 정비를 위한 일시적인 가동 중단 시에도 빠른 작업 복귀가 가능해야 하는데, 로크웰 오토메이션의 새로운 서보 및 PLC 시스템은 이를 가능하게 해 유지보수 시간이 줄고, 프로그래밍 및 제어 안정성은 더욱 강화하게 해줄 것”이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션의 EMEA(유럽·중동·아프리카) 지역 전략 고객 및 영업 부문 부사장인 마크 보텀리(Mark Bottomley)는 “제조 환경에서 수명이 다한 설비나 구형 부품은 예기치 않은 고장과 생산 중단의 위험을 높이며, 자동차 산업처럼 린(lean) 생산, 적시생산(JIT : Just-In-Time) 환경의 기업에는 특히 심각한 리스크가 될 수 있다”며, “이번 현대화 프로젝트는 단순한 교체를 넘어, 디지털 기반 생산체계 전환이라는 더 큰 가치를 제공하게 될 것”이라고 강조했다.