삼성SDS 토큰증권부터 위버스 AI 상담까지, 국내 클라우드 업계 업데이트 모음

토큰증권은 테스트베드에서 실거래 운영 시스템으로 넘어가는 중

• 삼성SDS가 한국예탁결제원의 토큰증권 플랫폼 운영 구축 사업을 수주함

  • 삼성SDS는 2024년 토큰증권 기능분석 컨설팅, 2025년 테스트베드 플랫폼 구축을 이미 수행했음
  • 이번 사업은 기술 검증용 테스트베드를 실제 거래 처리와 안정적 운영이 가능한 정식 시스템으로 바꾸는 단계임

• 핵심은 토큰증권의 발행량과 유통 규모를 실시간으로 관리하는 총량관리시스템임

  • 게이트웨이 시스템 구축도 포함됨
  • 블록체인 노드 운영과 관리 체계도 같이 마련함
  • 분산원장 시스템 구성까지 포함돼서 단순 SI라기보다 운영 인프라 전반을 잡는 프로젝트에 가까움

• 한국예탁결제원은 기존 전자증권 계좌 체계와 블록체인 기반 분산원장 데이터를 연결하려고 함

  • 발행과 권리 관리 기능을 강화하는 게 목표임
  • 시장 확대에 대비하는 성격도 큼
  • 구축 완료 목표 시점은 2027년 2월임

보난자랩은 OCI로 비용 50% 절감

• 보난자랩은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 도입 후 클라우드 비용을 기존 대비 약 50% 줄였다고 밝힘

  • 디지털자산 데이터 수요가 늘면서 대용량 데이터 처리와 안정적인 실시간 전송 환경이 필요했다고 설명함
  • 비용 절감과 함께 실시간 데이터 수집, 처리, 서비스 운영 체계도 단순화했다고 함

• 보난자랩 서비스는 여러 거래소와 온체인 데이터를 모아 API와 웹뷰로 제공하는 구조임

  • 실시간 가격, 거래 데이터, 시장 인사이트, 위험 지표를 제공함
  • 신규 데이터 상품 출시나 서비스 확장 때 인프라 제약을 줄이는 것도 이번 전환의 포인트임

위버스는 팬 문의 대응에 대화형 AI를 붙임

• 구글 클라우드가 위버스컴퍼니의 차세대 팬 지원 시스템 구축에 대화형 AI 기술을 제공함

  • 위버스는 구글 클라우드의 AI 자동화 기술을 통합한 CX 에이전트 스튜디오 기반으로 실시간 지원 체계를 만들었음
  • 지난 3월 도입 이후 245개 국가 및 지역에서 들어온 전체 고객 문의를 처리했다고 밝힘

• 처리 대상은 팬덤 플랫폼에서 실제로 많이 터지는 운영 문의들임

  • 티켓 예매, 굿즈 구매, 플랫폼 기능 관련 문의에 24시간 응대하는 구조임
  • 구글 클라우드의 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP) 역량을 활용함
  • 위버스는 연내 AI 자동화를 통한 처리 효율을 두 배로 높일 계획임

• 위버스는 이미 데이터 분석 플랫폼도 구글 클라우드 BigQuery로 이전한 적이 있음

  • 대형 아티스트 이벤트 때 발생하는 트래픽 폭증에 대응하기 위한 조치였음
  • 이번 AI 상담 시스템은 그 데이터, 클라우드 기반 위에 고객지원 자동화를 얹은 흐름으로 읽힘

AI 오디오는 제작 기간을 거의 다른 단위로 바꿈

• 일레븐랩스와 스푼랩스는 AI 기반 오디오 콘텐츠 제작에서 협력 중임

  • 스푼랩스는 일레븐랩스 AI 음성 기술을 도입해 오디오 소설 서비스 팟노블을 출시함
  • 기존 성우 녹음 방식은 콘텐츠 한 편 제작에 4~7개월이 걸렸다고 함
  • AI 기반 제작 방식으로 바꾼 뒤 제작 기간이 수시간으로 줄었음

• 다국어 확장도 같이 붙음

  • 한국, 일본, 대만 3개국 동시 다국어 콘텐츠 제작이 가능해졌다고 설명함
  • 지난 1월 한국 30종, 일본 26종, 대만 19종 콘텐츠를 론칭함
  • 스푼랩스는 여러 TTS 솔루션을 테스트했고, 문장 부호에 따른 억양 변화와 문맥 기반 감정 표현력을 핵심 기준으로 봤음

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기술 맥락

• 이 기사에 나온 네 가지 사례는 전부 “클라우드를 어디에 쓰느냐”가 조금씩 달라요. 삼성SDS는 금융 인프라 운영, 보난자랩은 데이터 플랫폼 비용 구조, 위버스는 글로벌 고객지원 자동화, 스푼랩스는 콘텐츠 생산성 쪽이에요.

• 토큰증권 플랫폼은 기존 전자증권 계좌와 블록체인 분산원장을 연결해야 해서 운영 리스크가 커요. 그래서 테스트베드에서 끝나는 게 아니라 발행량, 유통 규모, 권리 관리를 실시간으로 다루는 정식 시스템이 필요해지는 거예요.

• 위버스 사례는 BigQuery 같은 데이터 분석 기반 위에 대화형 AI를 올리는 흐름이에요. 대형 이벤트가 열릴 때 트래픽과 문의가 동시에 튀니까, 사람이 24시간 다국어로 처리하는 방식만으로는 확장성이 안 나오거든요.

• 스푼랩스의 AI 음성 도입은 비용보다 리드타임 변화가 더 크게 보여요. 4~7개월 걸리던 제작이 수시간 단위로 줄면, 콘텐츠 실험 횟수와 다국어 출시 전략 자체가 바뀔 수 있어요.