국내 클라우드 업계, 기업용 인공지능 전환 경쟁 본격화

기업용 인공지능, 이제 행사장이 아니라 운영 현장으로 들어가는 중

• 29일 국내 클라우드 업계 소식은 한 줄로 요약하면 ‘기업용 인공지능 전환 전쟁’임

  • 삼성SDS는 인공지능 네이티브 전환 전략을 공개했고, 오픈AI는 한국에서 첫 기업 리더십 행사를 열었음
  • 티맥스는 인공지능 기반 노코드 앱 개발 플랫폼을 출시했고, 오케스트로는 추론 운영 플랫폼을 공개함
  • 네이버클라우드와 클리브는 금융권 인공지능·클라우드 데이터 플랫폼 사업을 함께 추진하기로 했음

• 삼성SDS는 ‘AX 서밋’에서 기업 인공지능 전환 로드맵을 밀었음

  • 행사에는 패브릭스, 브리티 오토메이션, 브라이틱스 AI 고객사와 도입 검토 기업·기관 관계자 320여 개사 600여 명이 참석함
  • 키노트에서는 ‘인공지능 네이티브를 완성하는 6가지 전환 축’과 통합 AX 플랫폼 기술 로드맵이 소개됨
  • 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발·오케스트레이션, 전사 공유·관리 체계가 핵심 축으로 언급됨

• 오픈AI는 한국에서 처음으로 ‘이그젝 서밋’을 열고 국내 경영진 130여 명을 만남

  • 주제는 ‘업무 현장에서의 인텔리전스’였고, 기업의 실제 업무 흐름에 인공지능을 어떻게 넣을지가 중심이었음
  • 한국의 챗GPT 코덱스 주간 활성 사용자 수는 연초 대비 10배 증가했다고 함
  • 한국 내 코덱스 요청의 절반 이상은 문서 작성, 분석, 리서치, 운영 같은 비개발 업무에서 발생한다고 밝힘
  • 크래프톤은 2월 전사 설문 기준 챗GPT 등 생성형 인공지능 도구 사용률이 97.2%라고 소개함

• 티맥스가이아는 ‘가이아 큐브’로 노코드 앱 개발 시장을 노림

  • 사용자가 의도만 입력하면 프론트엔드, 데이터 처리, 서버 로직을 실시간으로 자동 생성한다고 설명함
  • 기존 바이브 코딩처럼 코드를 직접 뽑는 방식보다, 데이터에 의미를 부여해 앱 구조를 이해하는 쪽을 강조함
  • 금융·공공 분야에서 요구되는 보안 인프라 안에서 동작하도록 설계됐다는 점도 전면에 내세움

• 오케스트로의 ‘콘체르토 AI’는 인공지능 추론 운영을 정면으로 다룸

  • 대규모 추론 요청을 분산 처리하고, 그래픽처리장치와 신경처리장치 자원을 작업 특성에 맞춰 배분함
  • 질문 분석 작업과 답변 생성 작업을 나눠 처리하고, 키-값 캐시 최적화와 메모리 재사용으로 응답성과 토큰 처리 속도를 개선한다고 함
  • 자체 온프레미스 환경 벤치마크에서 고부하 기준 토큰 출력 속도가 기존 단일 처리 방식보다 2.2배 향상됐다고 밝힘
  • 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국산 신경처리장치까지 포괄하는 이기종 가속기 지원 구조도 강조함

• 제조 현장 쪽에서는 삼성SDS가 충청·전라권 제조기업 대상 행사를 열었음

  • 참석자는 제조기업 IT 관계자 100여 명 규모였음
  • 제조 AX를 위한 데이터 플랫폼, 전사자원관리 구축 사례, 제품수명주기관리 혁신, 랜섬웨어 대응을 위한 운영기술 보안, 5G 특화망 적용 사례가 소개됨
  • 무인운반차와 자율이동로봇에 인공지능을 결합한 피지컬 인공지능 사례도 관심을 받았다고 함

• 한국딥러닝은 문서 인공지능 쪽에서 눈에 띄는 숫자를 제시함

  • 김지현 대표가 포브스아시아 30세 미만 30인 소비자 및 엔터프라이즈 기술 부문에 선정됨
  • 자체 비전언어모델 ‘KDL 프론티어’는 OCRBench v2 영어 부문에서 68.1점을 기록했다고 함
  • 기사에 따르면 이 점수는 구글 제미나이 3 프로 프리뷰 63.4점, 오픈AI GPT-5, 엔비디아 최신 모델을 앞선 결과임
  • 현재 공공·금융·제조·물류 전반 80개 이상 고객사에 솔루션을 공급하고, 도입 기업의 월간 문서 처리 시간을 최대 96%까지 줄였다고 밝힘

• 클리브와 네이버클라우드의 협력은 한국 금융권에서 꽤 현실적인 이슈를 건드림

  • 금융기관은 망분리 규제 때문에 최신 글로벌 인공지능 기술 도입에 제약이 큼
  • 양사는 규제를 지키면서 최신 오픈소스 거대언어모델을 금융 현장에 적용할 수 있는 인프라를 공동 추진함
  • 클리브는 금융 도메인 특화 인공지능 솔루션 설계·구축을 맡고, 네이버클라우드는 금융보안원 안전성 평가를 통과한 클라우드 기반 그래픽처리장치 인프라를 제공함

• 전체 흐름을 보면, 국내 기업 인공지능 시장의 관심사가 ‘모델 써보기’에서 ‘업무 시스템에 붙이기’로 이동 중임

  • 에이전트 플랫폼, 추론 최적화, 문서 자동화, 금융권 망분리 대응, 제조 현장 보안까지 주제가 꽤 구체적임
  • 개발자 입장에서는 모델 호출 코드보다 데이터 연결, 권한 관리, 비용 최적화, 운영 모니터링 쪽 일이 더 커질 가능성이 높음

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기술 맥락

• 기업용 인공지능에서 중요한 선택은 “어떤 모델을 쓰느냐”보다 “어디에 붙여서 운영하느냐”예요. 기사에 나온 삼성SDS, 오케스트로, 네이버클라우드 사례가 전부 데이터 연계, 추론 인프라, 규제 대응을 강조하는 이유가 여기에 있어요.

• 오케스트로가 추론 운영 플랫폼을 내세운 건 그래픽처리장치 비용 때문이에요. 모델이 좋아져도 추론 요청이 몰리면 응답 지연과 비용이 바로 터지거든요. 질문 분석과 답변 생성을 나누고 캐시를 재사용하는 건, 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하려는 운영 최적화에 가까워요.

• 금융권 사례는 한국 시장에서 특히 중요해요. 망분리 규제 때문에 외부 인공지능 서비스를 그대로 붙이기 어렵고, 그렇다고 내부에 모든 인프라를 직접 깔기엔 비용과 운영 부담이 커요. 그래서 검증된 클라우드 그래픽처리장치 인프라와 도메인 특화 솔루션을 묶는 방식이 나오는 거예요.

• 개발팀 관점에서는 앞으로 에이전트 자체보다 에이전트가 접근할 수 있는 데이터, 권한, 로그, 승인 흐름을 설계하는 일이 더 중요해질 수 있어요. 기업 업무 자동화는 모델 성능만으로 끝나는 게 아니라, 기존 업무 시스템과 얼마나 안전하게 연결되느냐가 성패를 가르거든요.