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통합검색 " 애저 오픈AI"에 대한 통합 검색 내용이 100개 있습니다
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월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
월드랩과 오토데스크의 협업, 그리고 공간 AI 모델 패러다임 전환
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   최근 인공지능 분야의 주요 화두는 단연 ‘공간 지능(spatial intelligence)’의 구현이다. 단순 2D 이미지나 단일 3D 객체(object) 생성에 머물렀던 기존의 기술적 한계를 넘어, 물리적 환경의 기하학적 구조와 상호작용을 포괄적으로 이해하는 거대 월드 모델(LWM : Large World Models)이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 특히, 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수가 이끄는 월드랩스(World Labs)의 ‘마블(Marble)’ 출시는 이러한 패러다임 전환을 알리는 핵심 마일스톤이다. 이번 호에서는 최근 오토데스크와 월드랩스의 대규모 전략적 파트너십을 중심으로, 마블의 기술적 아키텍처와 통합 파이프라인, 그리고 이에 대응하는 오픈소스 3D 생성 모델의 발전 동향을 기술적 관점에서 분석하고자 한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   그림 2. 월드랩스가 개발한 오토데스크의 마블 서비스   오토데스크 마블의 기술적 배경 마블은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 ‘AI의 대모’라 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 AI 스타트업 월드랩스가 개발한 핵심 생성형 3D 월드 모델이다. 오토데스크는 2026년 2월 월드랩스에 대규모 전략적 투자를 단행하며, 자사 소프트웨어와의 통합 파트너십을 발표했다.   그림 3. 페이페이 리 교수의 월드랩 연구실 멤버들(출처 : techfundingnews)   마블의 구체적인 첫 코드 작성일이 공식적으로 공개되지는 않았으나, 회사의 설립과 주요 제품 마일스톤을 통해 개발 타임라인을 추론할 수 있다. 초기 R&D 및 시작(2024년 1월) : 페이페이 리 교수를 비롯한 최고 수준의 AI 연구진이 3D 환경 생성과 실시간 시뮬레이션을 목표로 2024년 1월에 월드랩스를 공동 창립했다. 마블의 근간이 되는 ‘공간 지능’ 연구와 코어 모델 개발은 이때 본격적으로 시작되었을 것으로 분석된다.을 거쳐, 마블의 첫 번째 제한적 베타 버전이 공개되었다. 프로토타입 및 베타(2025년 9월) : 약 1년 8개월의 딥테크 연구 기간 정식 출시(2025년 11월 12일) : 텍스트, 이미지, 비디오 등을 입력받아 상호작용 가능한 3D 환경을 즉석에서 구축하는 마블 프론티어 모델이 일반 대중에게 정식 론칭되었다.   마블의 핵심 기술 스택 마블은 단순히 2D 이미지를 이어 붙이는 비디오 생성 AI가 아니라, 물리적 공간의 3차원 구조를 완벽히 이해하는 거대 월드 모델(LWM) 아키텍처를 채택하고 있다. 3D 표현 포맷(3D Gaussian Splatting) : 시점이 변하면 형태가 무너지는 기존 생성 모델의 한계를 극복하고, 변형 없이 영구적으로 보존되는 3D 환경을 생성한다. 결과물은 3D 가우시안 스플랫이나 메시(mesh) 형태로 다운로드하여 언리얼, 유니티 등 다른 게임 엔진으로 내보낼 수 있다. 실시간 프레임 모델(RTFM : Real-Time Frame Model) : 2025년 10월에 도입된 핵심 렌더링 기술이다. 단일 GPU 환경에서도 실시간으로 월드를 생성하고 상호작용할 수 있도록, 기존 프레임들을 일종의    ‘공간 메모리’로 활용해 높은 디테일을 유지한다. 웹 렌더링 엔진(SparkJS.dev) : 별도의 무거운 클라이언트 없이 웹 브라우저 환경에서 매끄러운 3D 렌더링을 구현하기 위해 Three.js를 기반으로 한 독자 렌더러 ‘SparkJS.dev’를 사용한다. 이는 가우시안 스플랫과 전통적인 WebGL 애셋(glTF 모델 등)을 자연스럽게 혼합한다. 공간 편집 도구(Chisel) : 사용자가 직접 상자나 평면 같은 단순한 원시 도형(primitive)으로 3D 뼈대를 잡으면, AI가 맥락을 파악해 시각적 디테일과 텍스처를 입히는 하이브리드 3D 편집을 지원한다.   오토데스크 생태계와의 결합 전략 기존 스테이블 디퓨전 기반 3D 생성이 단일 객체를 깎아내는 데 집중했다면, 마블은 단일 이미지나 텍스트에서 거대한 3D 가상 세계 전체를 생성한다. 이를 오토데스크의 생태계와 결합하는 것이 이번 협업의 핵심이다. 백본 모델(backbone models) : 단순 2D 픽셀 패턴 모방을 넘어 3D 공간의 기하학(geometry), 재질, 빛의 반사, 물리 법칙을 추론하는 거대 세계 모델(LWM)을 백본으로 사용한다. 월드랩스의 핵심 개발진(NeRF 창시자 등)의 배경을 고려할 때, NeRF 및 차세대 뉴럴 렌더링 기술이 결합되어 시점 변화에 완벽히 대응하는 일관된 3D 신(scene)을 연산한다. 학습 데이터 종류(training data) : 일반적인 2D 이미지 쌍을 넘어 3D 레이아웃, 공간 깊이(depth) 데이터, 카메라 트래킹(pose)이 포함된 다중 시점 영상, 그리고 오토데스크가 강점을 가진 기하학적/물리적 CAD 시뮬레이션 데이터 등 복합적인 고차원 데이터로 학습된다. 오토데스크와의 통합 파이프라인(integration workflow) 편집 가능한 3D 신 : 비디오 영상(예 : 오픈AI 소라)이 아닌, 구조화되고 상호작용 가능한 3D 환경 자체를 출력한다. 라스트 마일 편집(last-mile editing) 생태계 : 마블이 프롬프트로 전체 공간의 초안을 생성하면, 이를 오토데스크의 마야, 3ds 맥스, 레빗 같은 전통적인 소프트웨어로 넘긴다. 이후 아티스트나 엔지니어가 직접 폴리곤 토폴로지, 리깅, 정밀한 재질 수정을 거쳐 최종 결과물을 완성한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-04-02
마이크로소프트, 한국 기업의 인공지능 전환 돕는 ‘프론티어’ 전략 공개
마이크로소프트가 ‘AI 투어 서울’을 개최하고 대한민국의 인공지능(AI) 프론티어 구축을 위한 성공 프레임워크와 지원 방안을 발표했다. 이번 행사에서 마이크로소프트는 한국 기업들이 단순한 실험 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 ‘프론티어 전환’을 가속화할 수 있도록 전방위적으로 돕겠다고 밝혔다. 마이크로소프트에 따르면 현재 전 세계 코파일럿 도입 현황은 가파른 성장세를 보이고 있다. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 코파일럿을 채택했으며 유료 이용자 수는 지난해보다 160% 이상, 일일 활성 사용자 수는 10배 늘어났다. 3만 5000명 이상의 대규모 인원이 도입한 기업 수도 3배 증가했다. 마이크로소프트는 지능형 에이전트 기능이 강화된 ‘마이크로소프트 365 웨이브 3(Wave 3 of Microsoft 365 Copilot)’를 통해 개인화된 업무 경험을 제공하고, 여러 단계의 업무를 계획하고 실행하는 ‘코파일럿 코워크(Copilot Cowork)’ 기능을 프론티어 프로그램 사용자에게 우선 공급하고 있다. 오는 5월 1일부터는 새로운 통합 엔터프라이즈 플랜인 ‘마이크로소프트 365 E7(프론티어 스위트)’을 출시한다. 이 플랜은 기존 E5 플랜에 코파일럿과 에이전트 365를 결합한 제품으로 엔트라, 디펜더, 인튠, 퍼뷰 등 마이크로소프트의 주요 보안 설루션이 포함되어 더 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있게 한다.     이번 행사의 기조연설에서 공개된 ‘프론티어 성공 프레임워크’는 임직원 경험 강화, 고객 참여 혁신, 비즈니스 프로세스 재설계, 혁신 가속화라는 4대 핵심 성과를 동시에 도출하는 것을 목적으로 한다. 마이크로소프트의 스콧 거스리 클라우드 및 AI 수석 부사장은 “프론티어 전환은 초기 도입 단계를 넘어 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 동력이 될 것”이라면서, 한국 기업들이 AI 혁신을 주도하는 신뢰받는 기업으로 성장할 수 있도록 지원하겠다고 강조했다. 마이크로소프트는 국내 여러 기업이 자사의 AI 설루션을 통해 성과를 내고 있다고 소개했다. KT는 마이크로소프트 365 코파일럿을 도입해 직원들이 업무에 맞는 맞춤형 AI 에이전트를 직접 설계할 수 있는 생태계를 구축했다. 현대백화점그룹은 애저 오픈AI 기반의 쇼핑 큐레이션 서비스인 ‘헤이디’를 통해 고객 만족도 4.51점을 기록했으며 사용 건수도 출시 초기보다 9배 늘어난 월 8만 건을 돌파했다. 연세대학교의료원은 의료진이 직접 80여 개의 특화 앱을 개발하는 환경을 만들었다. 오는 4월 도입하는 ‘라운딩 코파일럿’을 쓰면 의사 1인당 하루 최대 1.8시간의 진료 시간을 추가로 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 로봇 기술 기업 리얼월드는 애저의 데이터 저장 및 관리 인프라를 활용해 피지컬 AI 기술을 고도화하고 있으며, 현대오토에버는 깃허브 코파일럿을 도입해 개발 속도를 높였다. 한국마이크로소프트 조원우 대표는 “AI 전환은 이제 도입 여부의 문제가 아니라 실질적인 비즈니스 성과로 어떻게 연결하느냐가 중요하다”면서, “이번 행사가 새로운 가치를 발굴하고 운영 효율을 높이는 실행 중심의 로드맵이 되길 바란다”고 전했다.
작성일 : 2026-03-26
어도비, 포토샵 AI 어시스턴트 및 파이어플라이 신규 편집 기능 공개
어도비가 포토샵 웹 및 모바일용 ‘AI 어시스턴트’의 공개 베타 버전과 어도비 파이어플라이 이미지 에디터를 발표했다. 이번 발표는 학생부터 크리에이터까지 다양한 사용자가 대화형 AI를 통해 복잡한 편집을 효율적으로 수행하고 세밀한 요소까지 정교하게 처리하도록 지원하는 데 목적을 둔다. 어도비는 이를 통해 작업 시작부터 결과물 완성까지의 과정을 단축하고 편집 과정 전반의 제어를 강화할 수 있다고 밝혔다. 포토샵 AI 어시스턴트는 웹과 모바일 환경에서 제공하며 채팅 기반 인터페이스를 통해 사용자의 의도를 이해한다. 이 기능은 배경 제거 및 변경, 색상 또는 조명 보정 등의 편집 작업을 자동으로 적용하거나 단계별로 안내한다. 포토샵 앱 내에서는 음성으로도 편집 요청을 할 수 있어 이동 중에도 작업이 가능하다. 포토샵 웹 버전에서는 AI 어시스턴트 기반의 ‘AI 마크업’ 기능이 공개 베타로 제공된다. 사용자는 이미지 위에 직접 표시를 남긴 뒤 프롬프트를 입력해 변화가 일어날 위치를 정밀하게 제어한다. 이미지의 특정 영역을 지정하고 프롬프트를 입력하면 짧은 시간 내에 결과를 생성할 수 있다.     어도비 파이어플라이는 프롬프트 기반으로 이미지를 편집하는 기능을 새롭게 추가했다. 이번 업데이트로 파이어플라이 이미지 에디터는 주요 생성형 편집 도구를 단일 워크스페이스로 통합했다. 사용자는 AI로 생성한 이미지나 직접 업로드한 이미지의 구도, 스타일, 디테일을 신속하게 조정한다. 파이어플라이 이미지 에디터는 맥락을 반영해 요소를 추가하거나 교체하는 생성형 채우기와 원치 않는 오브젝트를 제거하는 생성형 제거 기능을 제공한다. 또한 크기와 화면비를 늘리는 생성형 확장, 해상도를 높이고 디테일을 개선하는 생성형 업스케일, 클릭 한 번으로 피사체를 분리하는 배경 제거 기능을 포함한다. 파이어플라이는 어도비의 파이어플라이 모델 외에도 구글 나노 바나나 2, 오픈AI 이미지 생성, 런웨이 젠-4.5, 블랙 포레스트 랩스 플럭스 2 프로 등 25개 이상의 주요 AI 모델을 선택해 창작에 활용하도록 지원한다. 사용자는 생성 이후에도 크리에이티브 작업 흐름을 유지하며 편집 단계로 이동할 수 있다.
작성일 : 2026-03-11
[포커스] 오라클, “DB를 넘어 데이터 중심의 AI 플랫폼 기업으로”
한국오라클이 2월 3일 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 열고, 데이터와 AI의 결합을 통한 기업의 생존 및 성장 전략을 제시했다. 오라클은 AI 벡터 검색 기능이 통합된 데이터베이스 새 버전을 선보이면서, 복잡한 데이터를 의미론적으로 분석하고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 효율적으로 구현하는 방안을 설명했다. 또한 스스로 계획하고 행동하는 에이전틱 AI(agentic AI)와 데이터베이스 관리를 돕는 AI 어시스턴트의 도입을 강조했다. 오라클은 자사의 융합형 아키텍처를 앞세워 기업의 현대적인 AI 기반 비즈니스 환경을 지원할 예정이다. ■ 정수진 편집장     AI의 핵심은 데이터, 데이터와 AI의 통합은 필연 오라클은 기업이 AI를 활용해 성과를 얻기 위해 가장 핵심이면서 중요한 요소로 ‘데이터’를 내세운다. AI가 기업 데이터 관리의 패러다임을 재편하는 필수 요소가 되면서, 오라클은 ‘AI와 데이터가 초기 설계 단계부터 함께 구축’되어야 한다고 강조했다. 오라클은 기업이 특정 부서의 업무를 향상시키는 데에는 AI를 잘 활용하고 있지만, 이를 전사 업무 프로세스의 향상으로 확장하는 데에는 어려움을 겪고 있는 것으로 보고 있다. 오라클의 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 그 핵심 원인에 대해 조직 내 데이터가 분산(silo)되어 있기 때문이라고 짚으면서, “융합형 데이터 플랫폼을 통해 데이터 접근성을 통합해야 실질적인 AI 비즈니스 성과를 낼 수 있다”고 전했다. AI를 활용해 기업 비즈니스와 관련된 질문에 대해 답을 얻으려면, 질문과 관련해서 적절한 기업 내부의 데이터를 AI에 제공해야 한다. AI는 제공받은 비즈니스 데이터와 자체 지식, 그리고 공개된 외부 데이터를 결합하여 보다 정확한 결과를 생성할 수 있다. 오라클이 데이터의 중요성을 강조하는 이유가 여기에 있다. 한편으로, 복잡성을 줄이고 AI 기능의 신뢰도를 높이는 것도 중요하다. 분산된 기술이나 개별 제품을 단순히 이어 붙이는 방식은 복잡성과 비용을 키울 수밖에 없다. 오라클은 데이터가 위치한 곳에 AI를 직접 내재화하여 통합 설계하면, 시스템 운영이 단순해지고 기업이 신뢰할 수 있는 빠르고 일관된 AI 혁신이 가능해진다고 보고 있다.   AI를 위한 통합 아키텍처로 차세대 혁신 지원 AI를 위한 오라클의 데이터 전략은 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’로 요약할 수 있다. 이 전략은 단순히 AI 기술을 덧붙이는 것이 아니라, AI를 데이터 플랫폼의 가장 핵심적인 부분에 내재화해서, 기업이 AI 리더로 도약하고 새로운 환경에서 번영할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춘다. 오라클 데이터 전략의 주된 방향은 ▲AI, 데이터, 애플리케이션 개발, 그리고 개방형 표준의 통합 구축 ▲개방형 표준에 기반한 융합형 아키텍처로 모든 데이터 유형과 워크로드를 일관된 플랫폼에서 결합하고 탐색할 수 있도록 지원 ▲데이터 사일로 현상을 해결하기 위해, 데이터, AI 모델, 실행 과정을 하나로 아우르는 단일 프레임워크 제공 ▲자체 LLM뿐 아니라 xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등의 AI 모델을 오라클 인프라 내에 자동으로 임베디드하고 유연하게 수용 ▲기업의 내부 프라이빗 데이터가 보호받을 수 있도록 거버넌스, 프라이버시, 보안을 최우선으로 고려하는 것이다. 오라클은 이런 전략이 집약된 차세대 AI 네이티브 데이터베이스인 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’를 통해, 기업들이 경쟁사보다 한발 앞서 비즈니스 인사이트를 얻고 생산성 혁신을 달성할 수 있도록 돕는다는 계획이다.   AI 네이티브를 강조한 오라클 데이터베이스 26ai 오라클 AI 데이터베이스 26ai의 핵심 기능은 다음과 같다. 통합 AI 벡터 검색 : 문서, 이미지, 동영상, 관계형 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 의미와 맥락을 나타내는 ‘AI 벡터(vector)’로 변환해서 처리한다. 이를 통해 일치하는 값을 찾는 것을 넘어, 의미적 유사성을 기반으로 밀리초(ms) 단위의 고속 검색을 제공한다. 단일 SQL문을 통한 RAG 파이프라인 통합 : AI 벡터 검색으로 찾은 기업 내부 데이터를 LLM과 결합하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 도출하는 RAG(검색 증강 생성) 기능을 지원한다. 또한, 복잡한 RAG 전체 파이프라인을 단일 SQL 구문이나 데이터베이스 API를 통해 간편하게 실행할 수 있다. 데이터베이스 내 에이전틱 AI(agentic AI) 직접 통합 : AI 에이전트를 데이터베이스 내부에 직접 통합 및 설계해서 기업이 쉽고 안전하게 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다. 기업의 내부 프라이빗 데이터는 물론 웹 검색 등 외부 공개 데이터까지 결합해서 수준 높은 답변을 제공할 수 있다. AI를 위한 데이터 주석 기능 : AI가 데이터의 의미를 잘못 유추하지 않도록, 사용자가 테이블이나 컬럼의 의미와 용도를 LLM에게 명시적으로 설명해 줄 수 있는 주석(annotations) 기능을 제공한다. 이는 LLM이 더 우수한 결과물을 생성하도록 돕는다. 모든 데이터 유형의 통합 검색 : AI 벡터 검색 기능은 전통적인 관계형 데이터뿐만 아니라 텍스트, 공간, JSON, XML 데이터 등 모든 종류의 데이터 검색과 매끄럽게 결합되어 통합적인 데이터 탐색 환경을 제공한다.   데이터 중심 AI로 엔터프라이즈 혁신 돕는다 오라클은 개방형 생태계를 기반으로 하는 ‘기업용 맞춤형 AI’를 제공하면서, 기업 내부 데이터의 거버넌스, 프라이버시, 보안을 요구하는 엔터프라이즈 환경에 최적화된 AI 접근 방식을 내세운다. 한국오라클의 김성하 사장은 “오라클은 ‘데이터베이스 기업’이라는 기존의 인식에서 벗어나 ‘데이터 중심의 AI 플랫폼 기업’으로서 입지를 굳히고, 엔터프라이즈 클라우드 시장 점유율을 높이고자 한다”면서, 국내 시장 전략을 소개했다. 한국오라클은 OCI(오라클 클라우드 인프라스트럭처)의 성능과 안정성, 비용 효율에 대한 고객의 신뢰를 바탕으로, 기업의 핵심적인 기간계 업무를 클라우드로 전환하는 데 집중하고 있다. 오라클에 따르면, POC를 넘어 실질적인 클라우드 소비가 전년 대비 2025년 두 배 이상 증가했으며, 비 오라클 데이터베이스 워크로드의 클라우드 전환도 확대하고 있다. 오라클은 국내 2곳의 퍼블릭 클라우드 리전(데이터센터)을 안정적으로 운영하면서 지속적인 성장 발판을 마련했다고 보고 있다. 또한 고객이 자체 데이터센터 내에서 오라클 클라우드를 사용할 수 있도록 지원하는 전용 리전(Dedicated Region Cloud@ Customer)를 국내 세 곳의 고객사에 구축·운영하는 등 고객 맞춤형 인프라 전략을 전개 중이다. 김성하 사장은 “올 상반기 국내 AWS 데이터센터에 오라클의 고성능 데이터베이스 머신인 엑사데이터(Exadata)를 배치할 예정이다. 이는 핵심 데이터베이스를 안전하게 운용하고자 하는 금융권 및 대형 엔터프라이즈 고객의 멀티 클라우드 도입 수요를 흡수하기 위한 전략”이라고 소개했다. 이와 함께, 오라클은 국내 AI 시장을 선도할 유망 스타트업이 OCI를 기반으로 성장할 수 있도록 협력 및 지원을 이어갈 예정이다. 이런 노력을 통해 국내 AI 혁신 고객 사례를 늘려가겠다는 것이 오라클의 계획이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-03-05
한국오라클, ‘오라클 AI 서밋 2026 서울’ 개최
한국오라클이 연례 콘퍼런스인 ‘오라클 AI 서밋(Oracle AI Summit) 2026’을 2월 3일 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스에서 개최됐다. 오라클 AI 서밋은 엔터프라이즈 AI 시대를 맞아 AI와 데이터를 중심으로 확장된 오라클의 기술 전략과 국내외 기업들의 성공 사례를 공유하는 대표 행사로, 올해 4회를 맞이했다. ‘모든 것을 변화시키는 AI(AI Changes Everything)’라는 주제로 진행된 이번 행사에는 1000명 이상의 기업 IT 경영자와 관리자, 개발자, 협력사 관계자들이 참석했다. 행사는 한국오라클 김성하 사장의 환영사로 시작됐으며, 오라클의 한 청(Han Chung) 아태지역 시스템 부문 수석 부사장이 ‘오라클 AI : 비즈니스 속도로 구현하는 AI’를 주제로 첫 번째 기조연설을 진행했다. 이어 오라클 티르탄카르 라히리(Tirthankar Lahiri) 미션 크리티컬 데이터 및 AI 엔진 부문 수석 부사장은 ‘데이터를 위한 AI 혁명’을 주제로 두 번째 기조연설을 진행하며 오라클의 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 한 엔터프라이즈 AI의 새로운 가능성을 제시했다. 기조연설 이후에는 ‘AI 전략부터 성과까지, 오라클 AI의 가치를 선택한 고객 성공 스토리’ 세션이 이어졌으며, 국내 최대 해운사 HMM이 오라클 클라우드를 통해 창출한 비즈니스 성과와 향후 경쟁력 강화 전략을 대담 형식으로 공유했다. 오후에는 총 3개 트랙, 18개의 상세 세션이 운영되며, 오라클 OCI AI 인프라를 중심으로 AI 시대에 기업이 사업 연속성을 확보하는 방안이 심도 있게 다뤄졌다. 특히 벡터 검색(Vector Search), 셀렉트 AI(Select AI), AI 레이크하우스(AI Lakehouse) 등 오라클 AI 데이터베이스 26ai(Oracle AI Database 26ai)의 주요 기능이 기업의 실제 비즈니스 과제를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지가 구체적으로 제시됐다. 오후 트랙에는 엔비디아, 사이오닉 AI를 비롯하여 유클릭, 에티버스, 솔트웨어, 굿어스데이터 등 다양한 후원사 및 파트너사가 함께했다.     한편, 오전에 진행된 언론 대상 간담회에서는 한국오라클 김성하 사장이 한국오라클의 사업 성과와 오라클의 최신 AI 전략을 소개하고, 티르탄카르 라히리 수석 부사장이 데이터를 중심으로 한 AI시대 기업의 생존과 경쟁전략을 발표했다. 한국오라클은 2026 회계연도 상반기 기준으로 리전 개소 이후 6년 이상 두 자릿수 성장을 지속하며 클라우드 매출 성장세를 기록했다. OCI의 성능, 안정성, 비용 효율에 대한 고객들의 신뢰를 바탕으로 클라우드 소비는 전년 대비 두 배 이상 증가했으며, 크립토랩, 멋쟁이사자처럼, 투디지트 등 OCI를 활용한 국내 AI 혁신 고객 사례도 빠르게 확대되고 있다. 오라클은 ‘기업을 위한 AI’ 전략에 집중하며, xAI, 구글, 메타, 코히어, 오픈AI 등 글로벌 선도 AI모델 기업들과의 협업을 통해 강력한 AI 모델과 오라클의 특화된 AI 에이전트 전략을 결합해 기업의 성공을 지원하고 있다. 특히 거버넌스, 프라이버시, 보안을 핵심으로 고려한 오라클의 AI 접근 방식은 엔터프라이즈 환경에 최적화된 서비스를 제공한다. 또한 오라클 클라우드는 AI 생태계 전반에 걸친 폭넓은 선택지를 제공하여 기업들이 필요에 따른 AI를 유연하게 도입하고, 실질적인 가치 창출까지의 시간을 단축할 수 있도록 지원한다. 라히리 수석 부사장은 “AI는 기업 데이터 관리의 패러다임을 빠르게 재편하며, 선택이 아닌 전략적 필수 요소로 자리잡고 있다”면서, “기업이 AI 시대를 선도하기 위해서는 데이터 활용 전반의 혁신, AI를 통한 인사이트 도출, 혁신 가속, 생산성 향상이 실현되어야 한다”고 짚었다. 오라클의 ‘데이터 혁신을 위한 AI(AI for Data)’ 전략은 이러한 요구에 대응해 AI를 데이터 플랫폼의 핵심에 내재화하는 데 초점을 맞춘다. 오라클의 융합형 아키텍처(converged architecture)와 오픈 스탠다드(open standards) 전략은 분산된 기술을 연계 활용할 때 발생하는 복잡성과 비용을 제거한다. 기업은 데이터가 있는 곳에 AI를 통합함으로써 운영을 단순화하고, AI 기능의 신뢰도를 높이며, 트랜잭션과 분석을 아우르는 모든 데이터 유형과 워크로드 전반에서 일관된 AI 인사이트를 확보할 수 있다. 이런 전략의 중심으로 오라클이 내세운 것은 ‘오라클 AI 데이터베이스 26ai’ 버전이다. 오라클 데이터베이스의 최신 릴리스인 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 LLM과 AI 벡터를 핵심 기능으로 통합한 AI 네이티브 데이터베이스다. 오라클 AI 데이터베이스 26ai는 문서, 이미지, 동영상, 구조화 데이터 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 AI 벡터를 기반으로, 주요 데이터 유형에 대한 밀리초 단위의 통합 AI 벡터 검색을 제공해 기업의 효율적인 데이터 탐색을 지원한다. 또한 오라클 AI 데이터베이스는 검색증강생성(RAG)을 지원해, AI 벡터 검색을 통한 기업의 내부 데이터 검색 결과를 LLM과 결합함으로써 보다 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있도록 한다. RAG 파이프라인은 데이터베이스 API는 물론 단일 SQL문으로도 실행할 수 있으며, 나아가 AI 에이전트를 데이터베이스에 직접 통합 설계해 기업이 쉽고 안전하게 AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원한다.
작성일 : 2026-02-03
마드라스체크 AI 협업툴 플로우, AI 융합과 글로벌 확장으로 흑자 전환 및 고성장 달성
마드라스체크가 개발하고 운영하는 인공지능(AI) 협업툴 플로우(flow)가 국내 스타트업 시장의 투자 위축과 수익성 압박 속에서도 흑자 전환(BEP)과 고성장을 동시에 달성하며 업계의 이목을 집중시키고 있다. 다수의 스타트업이 외형 확대 과정에서 적자 폭이 심화되는 구조적 한계에 부딪히는 것과 달리, 플로우는 성장성과 수익성을 모두 증명하며 이례적인 성공 사례로 평가받고 있다. 마드라스체크는 2025년 한 해 동안 수주 및 계약 기준 매출 210억 원을 기록하며 흑자 전환에 성공했다고 밝혔다. 이번 성과는 단순한 비용 절감이나 일시적인 반등이 아니라, AI 중심의 제품 경쟁력 강화와 SaaS, 프라이빗 클라우드(Private Cloud), 내부망 구축형(엔터프라이즈)을 아우르는 하이브리드 매출 구조를 기반으로 한 구조적 흑자라는 점에서 의미가 크다. 회사는 이러한 글로벌 확장 성과를 바탕으로 기업공개(IPO) 준비를 본격화하고 성장 전략에 속도를 낼 방침이다.     3년 연속 고성장 기록하며 스타트업 시장의 질적 성장 입증 플로우는 최근 수년간 안정적인 성장 흐름을 지속해 왔다. 최근 5년간 회계 매출 기준 연평균 성장률(CAGR) 약 40% 이상을 기록했으며, 2025년 흑자 전환을 기점으로 내실 중심의 질적 성장 국면에 진입했다. 특히 수주 및 계약 매출은 2024년 140억 원에서 2025년 210억 원으로 50% 이상 급증하며 실제 수익으로 연결되는 선순환 구조를 확립했다. 이러한 성과의 배경에는 AI 중심의 제품 고도화와 더불어 제조, 금융, IT 산업에 특화된 차별화된 경쟁력이 자리 잡고 있다. 마드라스체크 측은 치열한 협업툴 시장에서 구축형과 SaaS를 병행하는 안정적인 비즈니스 모델이 시장의 신뢰를 얻은 결과라고 분석했다. 기능 중심 협업툴 넘어 AI 에이전트 협업 OS로 진화 플로우의 AI 전략은 기존의 단순한 질문 답변형 도구와 궤를 달리한다. 플로우는 기업용 멀티 AX 환경을 제공하여 오픈AI, 제미나이, 클로드 등 외부 AI 모델을 기업 특화 보안 기능이 강화된 형태로 안전하게 활용할 수 있도록 지원한다. 나아가 플로우는 AI를 내부 업무 흐름과 파일, 대화의 맥락을 이해하고 다음에 해야 할 일을 제안하는 AI 에이전트(AI Agent)로 정의하고 있다. 프로젝트 생성, 업무 정리, 회의 기록 요약 등 반복적인 프로세스를 자동화하고 우선순위를 제시함으로써 조직 단위의 실행력을 높이는 AI 협업 OS로 진화하고 있다. 이를 통해 사용자는 초기 설정의 부담을 줄이고 실질적인 업무 완결성을 확보할 수 있다. 제조, 금융, 공공 시장 석권하며 구축 실적 국내 1위 굳혀 플로우는 대기업과 금융기관, 공공기관을 대상으로 한 온프레미스 구축 실적에서 독보적인 위치를 점하고 있다. 삼성전기, 현대모비스, BGF리테일 등 대기업은 물론 삼성생명, 삼성화재, 한국투자증권 등 금융권과 한국가스공사, 국회예산처, 금융감독원 등 공공기관을 포함해 70건 이상의 내부망 공급을 완료했다. SaaS와 내부망 구축형 환경을 모두 지원하는 국내 유일의 협업 플랫폼으로서 플로우는 조직의 규모나 보안 요구 수준에 관계없이 동일한 협업 경험을 제공한다. 이학준 마드라스체크 대표는 플로우의 수익을 고객 중심의 AI 기술 내재화와 제품 고도화를 위한 R&D에 집중 재투자하여 AI 협업 OS로서의 경쟁력을 더욱 강화하겠다고 강조했다. 2026년 매출 300억 목표 및 글로벌 시장 진출 가속화 플로우는 2026년 수주 및 계약 기준 매출 300억 원 달성을 목표로 글로벌 시장 확장에 박차를 가한다. 일본, 미국, 영국 등 주요 글로벌 시장을 중심으로 AI 협업 플랫폼에 대한 검증과 확장을 동시에 추진할 계획이다. 이학준 대표는 2025년 연간 흑자 전환은 구조적 성장의 출발점이라며, 외형 성장과 수익성 확보라는 어려운 과제를 해결한 만큼 2026년에는 글로벌 AI 협업 플랫폼으로 도약하며 IPO 준비를 본격화하겠다고 포부를 밝혔다. B2B 소프트웨어 분야에서 드문 성공 사례를 써 내려가고 있는 플로우의 행보에 산업계의 관심이 쏠리고 있다.  
작성일 : 2026-02-01
어도비, 영상 제작을 위한 새로운 AI 혁신 기능 발표
어도비는 전체 상영작의 85%가 어도비 제품으로 제작된 선댄스 영화제를 앞두고, 영상 후반 작업을 더욱 원활하게 만들어 줄 새로운 혁신을 공개했다. 이번 업그레이드에는 프리미어(Premiere)의 AI 기반 마스킹 기능과, 애프터 이펙트(After Effects)의 새로운 타이포그래피, 재질, 3D 기능 등 모션 디자인과 시각적 스토리텔링을 의미 있게 확장하는 다양한 신규 기능이 포함된다. 또한 프리미어는 어도비의 AI 기반 아이디어 구상 공간인 파이어플라이 보드(Firefly Boards)와 연동돼, 영상 제작팀이 어도비, 구글, 오픈AI, 런웨이 등의 최신 AI 모델을 활용해 브레인스토밍하고 콘셉트를 탐색할 수 있도록 지원한다. 어도비 파이어플라이와 프리미어의 새로운 통합은 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)의 다양한 비디오 AI 기능을 기반으로 한다. 어도비 파이어플라이는 업계 주요 AI 모델과 함께 디자인, 이미지, 영상, 오디오 및 모션 제작을 위한 고성능 크리에이티브 툴을 제공하는 올인원 크리에이티브 AI 스튜디오다. 최근에 어도비가 공개한 혁신에는 프롬프트 기반 편집과 카메라 모션 정교화와 같은 새로운 정밀 제어 기능과 생성형 클립, 푸티지, 그래픽, 오디오를 결합해 브라우저에서 바로 완성도 높은 스토리를 제작할 수 있는 경량 크리에이티브 조립 공간인 파이어플라이 비디오 에디터(Firefly video editor)의 공개 베타, 그리고 어도비 워크플로 전반에 차세대 AI 영상 모델을 제공하기 위한 런웨이와의 다년간 파트너십이 포함된다. 이러한 최신 혁신은 영상 전문가들이 아이디어 구상부터 편집까지의 과정을 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원하며, 온전한 크리에이티브 제어와 업계 최고 수준의 모델 접근성을 제공함으로써 선택권과 유연성을 제공한다.     어도비 프리미어와 애프터 이펙트의 새로운 혁신은 시간 제약으로 어려웠던 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 지원한다. 오브젝트 선택 및 마스크(Object Selection and Mask) 기능은 복잡한 피사체의 추적을 더욱 빠르고 간편하며 직관적으로 수행할 수 있도록 돕는다. 새롭게 디자인된 타원, 사각형 및 펜 등 모양 마스크(Shape Masks)는 얼굴 블러 처리, 프레임 일부 조명 조정(relighting) 등 다양한 효과 작업에서 보다 정교하고 폭넓은 크리에이티브 제어 기능을 제공한다. AI 중심 협업 워크스페이스인 파이어플라이 보드와 영상 편집 툴을 연결하면 사전 및 후반 제작까지 실시간 아이디어 구상과 시각적 기획이 가능하다. 또한 생성된 에셋을 프리미어로 바로 전송해 전문 편집으로 이어갈 수 있다. 프리미어에 새롭게 통합된 어도비 스톡을 활용하면 영상 편집자는 앱을 벗어나지 않고도 5200만 개 이상의 클립을 탐색, 미리보기, 라이선스 구매 및 가져오기를 한 번에 수행할 수 있다. 애프터 이펙트가 새롭게 선보이는 기능은 모션 디자이너와 비주얼 스토리텔러를 위한 새로운 크리에이티브 가능성을 열어준다.  네이티브 3D 파라메트릭 망(Native 3D Parametric Meshes)은 파라메트릭 망과 조합 가능한 모양을 사용해 3D 모양을 설계하고 맞춤화할 수 있는 새로운 기능으로, 스타일화된 그래픽과 사실적인 세트 요소를 강화하는 새로운 스폿(spot) 및 평행 그림자(parallel shadow)를 제공한다. 1300개 이상의 무료 서브스턴스 3D(Substance 3D) 재질 애셋과 애니메이션 속성을 활용해 불러오거나 내장된 망에 질감을 적용하고, 향상된 사실감과 크리에이티브 제어 기능으로 모션 그래픽을 제작할 수 있다. 가변 글꼴 애니메이션(Variable Font Animation)은 텍스트 애니메이터(Text Animator) 시스템에 추가된 기능으로, 키프레임, 표현식, 그리고 제목과 템플릿에 대한 유연한 제어 기능을 지원한다. 향상된 벡터 워크플로(Vector Workflows)는 일러스트레이터(Illustrator)에서 편집 가능한 그레이디언트와 투명도를 유지한 채 SVG 파일을 네이티브 모양 레이어로 가져오는 툴이다. 이번 업데이트는 선댄스 영화 제작자들의 작업에서 핵심 역할을 하고 있는 어도비 크리에이티브 툴 전반의 기능을 확장한다. 선댄스 연구소(Sundance Institute)의 연례 조사에 따르면, 2026년 출품작의 85%가 프리미어, 프레임닷아이오, 애프터 이펙트, 포토샵, 서브스턴스 3D 컬렉션을 포함한 어도비 크리에이티브 클라우드 애플리케이션을 사용해 스토리를 구현했다. 어도비의 디파 수브라마니암(Deepa Subramaniam) 크리에이티브 전문가 제품 마케팅 부사장은 “업계를 선도하는 어도비의 툴을 활용해 자신만의 이야기를 만들어가는 수많은 영화 제작자들을 보게 되어 매우 기쁘다”며, “크리에이티브 커뮤니티는 어도비가 하는 모든 활동에 영감을 준다. 어도비는 차세대 스토리텔러를 위해 새로운 혁신과 투자를 통해 AI 영상 툴을 고도화하는 데 최선을 다하고 있다”고 말했다.
작성일 : 2026-01-21
코딩 없는 LLM 기반 에이전트 개발 도구, 디파이
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   디파이(Dify)는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 에이전트 서비스를 전문적인 코딩 지식 없이 개발하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 LLMOps(대규모 언어 모델 운영) 플랫폼 및 도구이다. 이 도구는 LLM과 같은 개발에 필요한 도구를 팔래트에서 가져와 캔버스에 배치하고, 이들의 작업 흐름을 연결함으로써 손쉽게 AI 에이전트 서비스를 개발할 수 있다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. 디파이로 개발된 챗봇 에이전트 예시   디파이는 사용자가 아이디어를 실제 AI 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 설계된 통합 개발 환경을 제공한다. 가장 큰 특징은 복잡한 백엔드(backend) 인프라나 API 연동 과정을 추상화하여, 사용자가 시각적인 인터페이스를 통해 애플리케이션의 핵심 로직과 기능 구현에만 집중할 수 있도록 한 것이다.   기능 소개 디파이의 주요 기능은 다음과 같다. 시각적 프롬프트 오케스트레이션 : 사용자는 텍스트 입력, LLM 호출, 조건 분기, 외부 도구(API) 사용 등의 과정을 블록처럼 연결하여 정교한 워크플로를 설계할 수 있다. 이를 통해 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 추론과 작업 수행이 가능한 AI 에이전트를 구축하는 것이 가능하다. RAG(검색 증강 생성) 엔진 : 자체 데이터(PDF, TXT, 마크다운 등)를 업로드하여 AI 모델이 해당 정보를 기반으로 답변하도록 만드는 RAG 기술을 손쉽게 구현할 수 있다. 디파이는 문서 자동 전처리, 벡터화, 청킹(chunking) 등 복잡한 과정을 내부적으로 처리하여 사용자의 부담을 최소화한다. 모델 호환성 및 관리 : 오픈AI(OpenAI)의 GPT 시리즈, 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude), 구글의 제미나이(Gemini) 등 20개 이상의 상용 및 오픈소스 LLM을 지원한다. 사용자는 여러 모델을 프로젝트에 등록해두고 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택하거나, A/B 테스트를 통해 성능을 비교 분석할 수 있다. 배포 및 운영 : 개발이 완료된 애플리케이션은 즉시 사용 가능한 웹 API 엔드포인트(endpoint)나 독립적인 웹 사이트 형태(웹앱)로 배포된다. 또한 사용자 피드백 수집, 모델 성능 모니터링, 프롬프트 개선 등 지속적인 운영 및 관리를 위한 대시보드를 제공하여 서비스 품질을 유지하고 발전시키는 데 도움을 준다. 더 자세한 정보는 디파이 공식 웹사이트(https://dify.ai)에서 확인할 수 있다.   개발 배경 디파이는 2023년 5월에 설립된 랭지니어스(LangGenius, Inc.)에 의해 개발되었으며, 생성형 AI 기술의 급격한 발전 속에서 LLM을 실제 비즈니스에 적용하려는 수요와 기술적 장벽 사이의 간극을 메우기 위해 탄생했다. 초기 LLM 애플리케이션 개발은 파이썬(Python) 라이브러리인 랭체인(LangChain)이나 라마인덱스(LlamaIndex) 등을 활용하는 개발자 중심의 영역이었다. 하지만 이는 프롬프트 엔지니어링, 벡터 데이터베이스 관리, API 연동 등 상당한 전문 지식을 요구했다. 랭지니어스 팀은 이러한 기술적 복잡성이 AI 기술의 대중화와 비즈니스 혁신을 저해하는 주요 요인이라고 판단했다. 이에 따라 기획자, 디자이너, 마케터 등 비개발 직군도 직접 AI 서비스를 만들고 테스트할 수 있는 직관적인 플랫폼을 목표로 디파이를 개발했다. 특히, 모든 소스코드를 공개하는 오픈소스 전략을 채택하여 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하고, 데이터 보안에 민감한 기업이 자체 서버에 직접 설치(self-hosting)하여 사용할 수 있도록 유연성을 제공했다. 디파이의 소스코드는 깃허브 저장소(https://github.com/langgenius/dify)에서 확인할 수 있다.   유사 도구 디파이와 유사한 기능을 제공하는 AI 개발 플랫폼은 다수 존재하며, 각각의 도구는 고유한 특징과 목표 시장을 가지고 있다. 플로와이즈AI(FlowiseAI) : 디파이와 마찬가지로 노드를 연결하여 LLM 기반 워크플로를 구축하는 오픈소스 플랫폼이다. UI/UX 측면에서 더 개발자 친화적인 경향이 있으며, LangChain.js를 기반으로 하여 자바스크립트(JavaScript) 생태계와의 통합이 용이하다는 장점이 있다.(https://flowiseai.com) 보이스플로(Voiceflow) : 주로 대화형 AI, 특히 음성 기반 챗봇 및 어시스턴트 제작에 특화된 로코드 플랫폼이다. 시각적인 대화 흐름 설계 도구가 강력하며, 프로토타이핑부터 실제 배포까지 전 과정을 지원하여 고객 서비스 자동화 분야에서 많이 사용된다.(https://www. voiceflow.com) 버블(Bubble) : 웹 애플리케이션 개발을 위한 대표적인 노코드 플랫폼이다. AI 기능이 내장된 것은 아니지만, 높은 유연성과 확장성을 바탕으로 디파이나 오픈AI에서 제공하는 API를 연동하여 복잡한 웹 서비스 내에 AI 기능을 통합하는 방식으로 활용될 수 있다.(https://bubble. io) n8n : 워크플로 자동화에 중점을 둔 오픈소스 도구이다. AI 기능보다는 수백 개의 다양한 서드파티 애플리케이션(예 : 구글 시트, 슬랙, 노션)을 연결하여 데이터 동기화 및 업무 자동화를 구현하는 데 강점을 보인다.(https://n8n.io)     ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2026-01-07
[칼럼] 데이터가 산업이었다면 GPU는 문명이다
트렌드에서 얻은 것 No. 26   “AI는 본질적으로 공백이다. 우리는 그 공백에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재다.” – 에두아르도 갈레아노   산업의 엔진에서 문명의 엔진으로 석유가 산업혁명의 연료였다면, 데이터는 디지털 경제의 자원이었다. 그리고 지금, GPU는 지능 문명의 엔진이 되었다. 한때 기업의 경쟁력은 데이터를 얼마나 모으느냐에 달려 있었다. 하지만 이제는 데이터를 얼마나 ‘생각하게 만들수 있느냐’로 옮겨가고 있다. 인공지능의 학습, 추론, 자율 판단은 결국 연산력의 문제이며, 그 중심에는 GPU가 있다. 엔비디아가 공급하는 26만 장의 GPU는 단순한 부품이 아니다. 그것은 지능을 생산하는 공장, 즉 ‘AI 팩토리’의 심장이다. 한 국가가 26만 장의 GPU를 보유한다는 것은, 26만 개의 인공 두뇌가 실시간으로 사고하며 미래를 시뮬레이션할 수 있다는 뜻이다. 더 이상 인간의 직관이나 경험이 아니라, 지능의 연산 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 도래한 것이다. 이제 국가의 부는 토지나 석유가 아니라, GPU와 알고리즘으로 측정된다. 산업혁명기의 증기기관이 인간의 근육을 대체했다면, GPU 혁명은 인간의 사고를 대체하고 있다. 그것은 단순한 기술 진보가 아니라, 문명의 구조 변화를 알리는 신호다. “컴퓨팅의 목적은 숫자가 아니라 통찰이다.” – 리처드 해밍   ▲ 시사 맵 : 데이터가 산업이었다면 GPU는 문명이다(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   GPU가 바꾸는 세 가지 지형 첫째, 경제의 지형으로 자본은 연산으로 이동한다. 과거 산업의 핵심 자본은 공장, 기계, 부동산이었다. 그러나 AI 시대의 공장은 ‘데이터센터’이며, 그 기계는 GPU다. 기업의 성패는 더 이상 인재의 수가 아니라, 초대규모 모델을 학습할 수 있는 연산 자본에 달려 있다. 예컨대 챗GPT(ChatGPT)를 운영하는 오픈AI(OpenAI)는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 수십만 장의 GPU를 사용한다. 이때 GPU 한 장은 고급 인재 1000명의 사고 속도에 해당한다. 즉, 자본은 인간 노동에서 연산력으로 이주하고 있는 것이다. 이 변화는 단순한 기술 경쟁이 아니라 ‘연산력 자본주의(compute capitalism)’의 출현이다. 누가 더 빠르게 생각하느냐가 아니라, 누가 더 깊고 넓게 연산하느냐가 기업의 가치를 결정한다. 둘째, 권력의 지형으로 데이터의 시대에서 연산의 시대로. 데이터가 21세기의 석유라면, GPU는 그 석유를 정제하는 정유공장이다. 데이터는 많지만, 그것을 이해하고 변환하며 새로운 지식을 창출하는 능력은 GPU를 통해서만 가능하다. 따라서 정보의 힘은 점차 데이터 소유자에서 연산력 보유자로 이동하고 있다. 국가 간 경쟁도 이 원리에 따라 재편된다. 미국과 중국의 AI 경쟁은 결국 GPU 확보 경쟁이며, 유럽연합이 AI 전략을 국가 안보 사안으로 다루는 이유도 여기에 있다. ‘지능 주권(intelligence sovereignty)’이라는 개념이 등장하고 있다. 이는 단순히 기술을 보유하느냐의 문제가 아니라, 국가의 사고 능력을 자립적으로 유지할 수 있느냐의 문제다. AI 시대의 외교는 더 이상 무기나 무역이 아니라, GPU를 둘러싼 ‘지능 공급망’의 문제로 변하고 있다. 셋째, 문명의 지형이다. 인간이 정보를 다루던 시대의 종말을 예감한다. 우리는 오랫동안 정보를 ‘가공하고 판단하는 존재’로서 인간을 정의해왔다. 하지만 이제 그 역할을 AI가 수행한다. GPU는 인간의 뇌파를 닮은 병렬 연산 구조를 통해, 사고의 모사를 넘어서 판단의 패턴을 학습하고 있다. 이 변화는 단순히 효율의 문제가 아니다. 인간 중심 문명에서 ‘지능 중심 문명’으로의 이행이다. 지금의 AI는 인간의 언어를 이해할 뿐 아니라, 인간 사회의 의도와 맥락까지 예측한다. 이 말은 곧, 인간이 사고하는 방식 자체가 GPU의 설계 철학에 맞춰 재구성되고 있다는 뜻이다. 결국 우리는 ‘GPU적 사고(GPU thinking)’의 세계로 들어가고 있다. 병렬적, 확률적, 예측적, 그리고 실시간으로 사고하는 문명. 이 문명에서 중요한 것은 느린 통찰이 아니라 연결된 판단의 속도다. “지능의 척도는 변화를 받아들이는 능력이다.” – 알베르트 아인슈타인   GPU 문명의 생태계 - 자율 의사결정의 사회 26만 장의 GPU가 연결된 AI 팩토리를 상상해보자. 국가의 산업, 행정, 국방, 의료, 교육이 모두 실시간으로 시뮬레이션되고 예측되는 사회가 펼쳐진다. 의료에서는 개인 유전체와 생체 데이터가 실시간으로 분석되어, 질병이 발생하기 전에 치료가 시작된다. 국방에서는 센서와 드론이 스스로 판단해 위협을 탐지하고, 지휘체계 없이 작전이 수행된다. 행정에서는 국민의 정책 반응이 AI 모델에 의해 시뮬레이션되어, 시행착오 없는 행정이 가능해진다. 과학 연구에서는 가설 수립과 검증의 전 과정이 GPU 기반의 자동 실험 네트워크로 대체된다. 이 모든 것은 GPU가 단순한 장치가 아니라 ‘사고의 기반 시설(cognitive infrastructure)’로 기능하기 때문이다. GPU는 전력망처럼 사회의 지능 에너지를 공급하며, 각 산업과 분야를 연결하는 문명의 전선(前線)이 된다. “우리는 도구를 만들고, 결국 그 도구가 우리를 다시 만든다.” – 마셜 매클루언   GPU 문명과 인간의 역할 그러나 문명이 진화할수록 인간의 존재 이유에 대한 질문은 더 깊어진다. AI가 판단하고 실행하는 시대에 인간은 무엇을 해야 하는가? GPU 문명은 우리에게 새로운 선택을 요구한다. 지능을 도구로 삼을 것인가, 아니면 지능의 일부로 흡수될 것인가. 기술은 인간의 노동을 대신할 수 있지만, 의미를 대신할 수는 없다. GPU가 사고를 가속화할수록 인간은 ‘왜’라는 질문에 집중해야 한다. 문명의 본질은 도구의 진보가 아니라, 의미의 진화다. GPU가 문명을 재구성할수록 인간은 다시 스스로를 재정의해야 한다. 그것이 ‘AI 시대의 인간성’이자 우리가 GPU 문명 속에서 지켜야 할 마지막 주권이다. “기계는 인간을 닮아가고, 인간은 기계를 닮아간다. 그러나 그 사이의 경계는 언제나 ‘의미’로 구분된다.” – 류용효   맺음말 - 새로운 문명으로의 초대 GPU 문명은 인류에게 또 한 번의 선택을 던지고 있다. 우리는 그것을 두려움의 기술로 볼 수도 있고, 새로운 창조의 플랫폼으로 삼을 수도 있다. 인류의 문명은 늘 도구를 만들고, 그 도구에 의해 다시 만들어졌다. 석유가 산업의 엔진이었다면, 데이터는 경제의 엔진이었고, 이제 GPU는 문명의 엔진이다. 이 거대한 연산의 흐름 속에서, 인간의 역할은 단 하나—의미를 설계하는 존재로 남는 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-12-02