"2026년 개발 경쟁력은 도구의 수가 아니라, 조직이 얼마나 일관된 AI 기반 프로세스를 운영할 수 있는가로 결정됩니다. 이 변화를 가장 먼저 실현하는 기술 파트너로서, 기업이 AI 기반 개발 문화를 안전하고 일관되게 확장할 수 있도록 함께하겠습니다." 엔터프라이즈 R&D 현장에서 보안과 규제, 네트워크 제약이 맞물리며 생성형 AI 도입이 지연되는 가운데, AI 솔루션 기업 슬렉슨(SLEXN)이 온프레미스(내부 구축) 기반 AI-네이티브 R&D 플랫폼을 제안했다. Puteron AI(LLM·AI 인프라), CodeCenter(AI 코딩·개발), Trace.Space(AI 기반 ALM)를 유기적으로 연결해 데이터 주권을 유지한 상태에서 생성형 AI 생산성을 극대화하는 통합 개발·운영 환경을 지향한다는 구상이다. 슬렉슨은 3월 4일부터 6일까지 서울 코엑스에서 열리는 AW 2026(2026 스마트공장·자동화산업전)에 참가해 Puteron AI 어플라이언스 기반 시연을 예고했다. 아래는 슬렉슨과의 인터뷰. Q. 귀사를 소개해달라. A. 슬렉슨(SLEXN)은 기업 R&D 환경에 맞는 AI 기반 개발·운영 소프트웨어를 제공하는 솔루션 기업으로,
임팩티브AI가 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 AI 기반 수요예측 솔루션 ‘딥플로우(Deepflow)’를 전면에 내세운다. AW 2026은 2026년 3월 4일부터 6일까지 사흘간 서울 코엑스 전관(A·B·C·D홀)에서 열린다. 임팩티브AI는 제조·유통 등 공급망(SCM) 현장에서 반복되는 재고 과잉·재고 부족 문제를 ‘예측 AI’로 해결하겠다는 목표로 2021년 설립된 AI 기반 수요예측 전문 기업이다. 회사는 딥플로우가 내부 데이터에 외부 변수를 결합해 제품 수요, 원자재 가격, 신제품 판매 성과 등을 정밀하게 예측하고, 예측 결과의 원인 설명과 실행 가능한 액션 플랜까지 제시해 현업 의사결정을 지원하는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 다음은 임팩티브AI와의 인터뷰 일문일답. Q. 귀사에 대한 소개를 부탁한다. A. 임팩티브AI는 AI 기반 수요예측 전문 기업으로, 생산관리·재고관리·원자재 구매 등 기업 운영의 핵심 의사결정을 예측 기반으로 고도화한다. 원자재 가격 변동, 급변하는 소비자 수요, 짧아지는 제품 생애주기 속에서도 많은 기업이 여전히 ‘감’과 과거 평균
대규모 언어모델(LLM) 서비스는 현재 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있으며, 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. KAIST 연구진이 이러한 구조적 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다. KAIST는 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다. 이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2000만 원의 상금과 함께 최대 3500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다. 애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수 대표를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과
클라우데라는 기업 리스크 감소를 위한 도구로 합성 데이터를 제시하며, 이를 체계적으로 관리·운영할 경우 데이터 노출을 줄이면서도 AI 개발을 지속할 수 있다고 강조했다. AI가 기업 운영 전반에 깊숙이 통합되면서 대규모언어모델(LLM)은 고객 지원, 데이터 분석, 개발자 생산성, 지식 관리 등 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 여기에 AI 에이전트까지 부상하면서, AI는 단순히 정보를 검색하고 추론하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다. 그러나 AI 활용이 확대될수록 프라이버시 리스크에 대한 우려도 커지고 있다. AI 모델의 성능 향상에 필요한 데이터에는 지원 대화 기록, 거래 내역, 운영 로그 등 개인식별정보(PII)와 규제 대상 정보, 기업 고유의 비즈니스 맥락이 포함되는 경우가 많기 때문이다. 합성 데이터는 실제 데이터셋의 핵심 패턴을 반영하면서도 실제 기록을 그대로 재현하지 않도록 알고리즘으로 생성된 데이터다. 이를 활용하면 기업은 민감한 정보 노출 위험을 줄이면서도 AI 모델의 개발과 테스트를 진행할 수 있다. 합성 데이터는 단순한 테이블 데이터 생성 단계를 넘어 진화하고 있다. 기업은 원본 데이터를 직접 사용하지 않고도 실제
리걸 AI 솔루션 기업 BHSN이 법무법인 율촌과 함께 지능형 리걸 AI 서비스 ‘아이율(AI:Yul)’을 구축하고 전사 도입을 완료했다. 국내 대형 로펌이 폐쇄형 환경에서 AI와 RAG(검색 증강 생성) 방식을 본격 적용한 첫 사례로, 법률 업무 환경의 디지털 전환이 한 단계 진화했다는 평가다. 아이율은 BHSN의 법률 특화 멀티 LLM 플랫폼 ‘앨리비 아스트로(Allibee Astro)’를 기반으로 율촌의 고난도 법률 실무 환경에 맞춰 설계됐다. 단순 문서 검색을 넘어 방대한 내부 지식 자산을 AI가 맥락적으로 이해하고 분석해 제시하는 지능형 지식 탐색 도구로, 변호사의 실무 효율과 판단 정확도를 동시에 높이는 데 초점을 맞췄다. 특히 이번 프로젝트는 대형 로펌이 요구하는 최고 수준의 보안과 데이터 거버넌스를 핵심 기준으로 삼았다. 아이율은 외부 데이터 전송이 없는 ‘폐쇄형 RAG 아키텍처’를 채택해, 모든 질의와 대화가 독립된 내부 환경에서만 처리된다. AI 분석 과정에서 생성된 데이터는 학습에 활용되지 않으며, 고객 정보 보호와 기밀 유지가 구조적으로 보장된다. 율촌의 기존 권한 체계와 연동된 점도 특징이다. 사용자 권한에 따라 접근 가능한 자료 범위
인공지능(AI) 소프트웨어 기업 코난테크놀로지가 자사 거대언어모델(LLM)이 한국표준협회(KSA)의 'AI+' 인증을 국내 모델 처음으로 받았다고 9일 밝혔다. 한국표준협회와 와이즈스톤이 국제 표준 기반으로 개발한 AI+ 인증은 AI 성능 중심의 기존 평가에서 벗어나 실제 운영 환경에서의 위험 관리와 윤리적 책임성 확보 여부를 중점적으로 심사한다. 코난테크놀로지는 추론 통합모델인 코난 LLM 'ENT-11'로 '스탠다드 등급' 인증을 받았다. 최정주 코난테크놀로지 인공지능연구소장 겸 최고기술책임자(CTO)는 "이번 인증은 AI 기본법 등 향후 강화될 법적 규제와 가이드라인에 선제적으로 대비했다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 코난 LLM은 대법원, 경기도청, 한국남부발전, 한국서부발전, 한국동서발전 등 공공기관에 도입, 구축을 완료했거나 가동을 준비 중이며 AI 에이전트 기능을 강화한 신규 LLM 신규 모델이 출시될 예정이다. 헬로티 이동재 기자 |
블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반 젯슨 T4000(Jetson T4000) 출시해 “에지 AI(Edge AI) 추론 성능 400% 향상” 시각·언어(VL) 모델 ‘코스모스 리즌 2(Cosmos Reason 2)’ 공개도...물리 세계 인식 및 행동 계획 알고리즘 구현 기대 엔비디아가 로보틱스 시장의 게임 체인저로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 풀스택(Full-stack)을 공개했다. 사측은 이달 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막한 '국제전자제품박람회(CES 2026)' 현장에서 이 같은 로드맵을 밝혔다. CES는 미국소비자가전협회(CTA)가 주관해 매년 1월 미국 라스베이거스에서 개최되는 행사다. 글로벌 빅테크 기업들이 한해의 혁신 기술 트렌드를 정의하는 자리로 알려져 있다. 올해 전시회는 나흘간 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 슬로건으로 열린다. 이번 엔비디아 발표의 기술적 콘셉트는 로봇의 인지 능력을 근본적으로 고도화하는 ‘코스모스 파운데이션 모델(Cosmos Foundation Model)’이다. 새롭게 배포된 시각·언어(VL) 모델
국내 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 연구팀에 따르면 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다. 연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서
유베이스 그룹이 한국정보통신과 협력해 AI 라우팅봇 솔루션 구축에 나선다. 양사는 지난 22일 서울 중구 한국정보통신 본사에서 AI 라우팅봇 솔루션 구축을 위한 업무협약을 체결했다. 협약식에는 목진원 유베이스 대표와 임명수 한국정보통신 부회장 등이 참석했으며, 양사는 이번 협업을 통해 지향하는 방향과 비전을 공유하고 성공적인 AI 라우팅봇 구축을 위한 역할과 협력 방안을 논의했다. 양사는 앞서 2024년 한국정보통신의 디지털 전환을 위해 유베이스의 AICC(AI Contact Center) 솔루션을 전자지급결제대행업계 최초로 도입했다. 카드 단말기 ‘이지체크’, 스마트폰 카드결제 ‘이지페이’, 포스 솔루션 ‘이지포스’ 등 한국정보통신이 보유한 데이터와 AICC 솔루션을 연계해 운영해 왔다. 음성을 텍스트로 변환하는 STT 기술을 적용해 생성형 AI가 상담 내용을 자동 요약하는 등 안정적인 운영을 통해 상담사의 업무 편의성과 상담 품질을 동시에 개선했다. 이번 협업에서는 한국정보통신 대리점과 가맹점의 상담 운영 데이터를 수집·분석해 AI 라우팅봇 솔루션을 구축한다. 이를 통해 평일 야간과 주말, 공휴일에도 대형 프랜차이즈와 소상공인 가맹점에서 대리점으로 인입되
다종·이기종 로봇 통합 제어 및 실시간 3차원(3D) 관제 솔루션 로보뷰X(RoboViewX) 글로벌 론칭 북미·유럽 시장 타깃 현장 실증 데이터 기반 글로벌 판로 개척 및 파트너십 구축 예고 스페이스뱅크가 내년 1월 개막하는 국제전자제품박람회(CES 2026)에서 자사 차세대 로봇 통합 관제 플랫폼 ‘로보뷰X(RoboView)’를 글로벌 무대에 선보인다. CES는 미국소비자가전협회(CTA)가 주관해 매년 1월 미국 라스베이거스에서 개최되는 글로벌 정보통신기술(ICT) 융합 전시회다. 글로벌 빅테크 기업들이 한해의 혁신 기술 트렌드를 정의하는 자리로 알려져 있다. 내년 전시회는 오는 1월 6일(현지시간)부터 나흘간 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 슬로건으로 열린다. 스페이스뱅크가 이 자리에서 공개하는 로보뷰X는 지능형 로봇 관제 솔루션을 표방한 제품이다. 다종·이기종 로봇을 단일 플랫폼에서 통합 관리하는 차세대 기술 방법론으로 주목받고 있다. 이 가운데 영상·센서·행동 데이터를 기반으로 로봇의 움직임, 작업 이력, 잠재적 위험 요소 등에 대한 정보를 제공한다. 무
우리가 사용하는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 금형에 주입해 동일한 제품을 대량 생산하는 사출성형 공정을 통해 만들어진다. 그러나 공정 조건이 조금만 달라져도 불량이 발생하기 쉬워, 그동안 제조 현장에서는 숙련자의 경험과 감에 크게 의존해 왔다. 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식 단절이 우려되는 가운데, 국내 연구진이 인공지능으로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있도록 지원하는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고 그 성과를 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 연구는 기계공학과와 이노코어 PRISM-AI 센터가 공동으로 수행했다. 첫 번째 성과는 환경 변화나 요구 품질에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 목표 품질이 바뀔 때마다 숙련자가 반복적인 시행착오를 거쳐 공정 조건을 다시 설정해야 했다. 연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해 확산 모델(Diff
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
생성형 AI·Physical AI·사업 전략을 하나로 묶은 통합 연구 조직 연구개발(R&D)부터 실증·상용화까지, AI 전환 전담 체계 구축 AI 솔루션 전문기업 지미션이 인공지능 전환(AX) 기술의 연구와 사업화를 전담하는 조직을 신설하며 본격적인 기술·시장 연계 전략에 나섰다. 지미션은 지난 15일 ‘AX융합연구소’를 공식 개소하고, 생성형 AI부터 물리 기반 AI까지 아우르는 통합 연구 체계를 구축했다고 밝혔다. 이번 연구소 출범은 AI 기술 고도화에 머무르지 않고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 전환 솔루션을 만들어내겠다는 전략의 연장선으로 해석된다. AX융합연구소는 △Gen.AI를 담당하는 Axiom팀 △Physical.AI 중심의 AXLab팀 △R&D 및 사업 전략을 총괄하는 AXR&D팀 등 3개 조직으로 구성된다. 기술 개발, 실증, 사업화까지 한 조직 안에서 연결하는 구조가 특징이다. 지미션은 이를 통해 연구 성과가 시장으로 이어지는 속도를 높이고, B2B 중심의 AI 전환 수요에 보다 민첩하게 대응한다는 구상이다. Axiom팀은 대규모 언어모델(LLM) 엔지니어링과 VLM 기반 OCR, RAG 프레임워크 개발, 비정형 문
아크릴이 16일 코스닥 시장에 상장하며 글로벌 AX 선도 기업으로의 도약을 공식화했다. 아크릴은 2011년 설립 이후 자체 개발한 통합 AX 플랫폼 조나단을 기반으로 공공, 의료, 보험 등 다양한 산업 분야에서 AI 전환을 지원해 왔다. 단순한 AI 모델 개발을 넘어 데이터 전처리부터 모델 학습, 배포, 운영에 이르는 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 기술력을 바탕으로 기술특례상장을 통해 코스닥 시장에 입성했다. 아크릴은 도메인 특화 AX 솔루션을 기반으로 실제 수익화가 가능한 사업 모델을 구축해 왔다. 삼성서울병원, 카톨릭 성모 병원, 연세의료원, 경북대 병원 등 국내 주요 대학 병원들과 협력해 식약처 품목 허가를 받은 의료 인공지능 기반 소프트웨어 의료 기기를 개발했으며, 이를 통해 조기 검진부터 예후 예측과 관리까지 이어지는 인공지능 병원 구현을 위한 특화형 AX 인프라 시장을 확대하고 있다. AI 인프라 비용 절감 기술 역시 아크릴의 주요 성장 축으로 제시됐다. 조나단에 적용된 GPU 운영 최적화 기술은 GPU 자원 활용률을 높여 기업의 AI 운영 비용 절감을 지원한다. 이 같은 기술은 AI 하드웨어 중심 시장 환경에서 AX 인프라 기술 경쟁력으로 평가받
한국딥러닝은 문서 AI 솔루션 딥 에이전트를 체험할 수 있는 데모 플랫폼 ‘딥 에이전트 랩’을 정식 출시했다고 16일 밝혔다. 딥 에이전트는 딥 OCR과 딥 파서로 구성된 문서 AI 솔루션으로, 각 기능을 독립적으로 실행할 수 있다. 딥 에이전트 랩에서는 문서 업로드만으로 두 기능의 처리 과정을 각각 체험할 수 있으며, 한국딥러닝 홈페이지를 통해 바로 이용할 수 있다. 딥 에이전트는 OCR과 파서를 별도의 AI 엔진으로 분리해 제공한다. 사용자는 업로드한 문서에 대해 딥 OCR만 실행해 표 감지, 텍스트 추출, 좌표 정보 등을 확인하거나, 딥 파서만 실행해 문서 구조 분해와 필드 추출 결과를 개별적으로 검증할 수 있다. 딥 OCR은 HTML, JSON, CSV, 엑셀, PDF 포맷으로, 딥 파서는 JSON, HTML, PDF 포맷으로 데이터를 출력한다. 이러한 독립 실행 방식은 기업이 실제 도입 환경에서 각 기술을 개별적으로 평가할 수 있도록 지원하며, LLM이나 RAG 시스템 적용 전 문서 처리 품질을 사전에 검증할 수 있도록 한다. 딥 에이전트 랩에서는 PDF, JPG, PNG 스캔본, 촬영 이미지, 일부 오피스 문서를 업로드할 수 있다. 플랫폼은 로그인
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