한국 클라우드 업계, 이제 인공지능 전환을 제품과 인프라로 팔기 시작했다

• 한국 기업용 인공지능 시장이 ‘도입해볼까?’ 단계를 지나 ‘어디에 붙이고 어떻게 운영하지?’ 단계로 넘어가는 분위기임

  • 삼성에스디에스는 인공지능 네이티브 기업 전환 전략과 기술 로드맵을 공개했고, 행사에는 320여 개사 600여 명이 참석함
  • 오픈에이아이는 한국 첫 기업 리더십 행사를 열고 국내 주요 기업 비즈니스·기술 경영진 130여 명과 엔터프라이즈 인공지능을 논의함
  • 티맥스, 오케스트로, 네이버클라우드 쪽 소식까지 보면 키워드는 업무 자동화, 추론 운영, 금융권 규제 대응으로 모임

• 오픈에이아이 쪽 숫자는 한국 시장에서 개발자 말고도 업무용 사용이 빠르게 커지고 있다는 신호로 읽힘

  • 한국의 챗지피티 코덱스 주간 활성 사용자 수는 연초 대비 10배 증가했다고 함
  • 한국 내 코덱스 요청의 절반 이상은 문서 작성, 분석, 리서치, 운영 같은 비개발 업무에서 나옴
  • 크래프톤은 2월 전사 설문 기준 챗지피티 등 생성형 인공지능 도구 사용률이 97.2퍼센트라고 소개함

• 삼성에스디에스는 인공지능 전환을 플랫폼 묶음으로 가져가는 전략을 밀고 있음

  • 인공지능 에이전트 플랫폼 패브릭스, 업무 자동화 솔루션 브리티 오토메이션, 데이터 분석 플랫폼 브라이틱스 인공지능 고객사가 행사에 모임
  • 키노트에서는 인공지능 네이티브를 완성하는 6가지 전환 축과 통합 인공지능 전환 플랫폼 기술 로드맵이 소개됨
  • 현장에서는 기업별 맞춤형 상담과 패브릭스 신규 기능 핸즈온도 진행됐는데, 이제 슬라이드보다 실제 적용 상담이 더 중요해진 느낌임

• 티맥스가이아의 가이아 큐브는 ‘바이브 코딩’보다 더 위쪽을 노리는 노코드 앱 개발 플랫폼으로 소개됨

  • 사용자가 의도만 입력하면 프론트엔드뿐 아니라 데이터 처리와 서버 로직을 맡는 백엔드까지 실시간 생성한다는 설명임
  • 핵심 주장은 코드보다 데이터 의미를 중심으로 앱을 만든다는 점임
  • 금융·공공 분야에서 쌓은 보안 인프라 안에서 돌도록 설계됐다는 점도 국내 영업 포인트로 보임

• 오케스트로의 콘체르토 인공지능은 모델 자체보다 추론 운영 효율을 파는 제품임

  • 대규모 추론 요청을 분산 처리하고 그래픽처리장치·신경처리장치 같은 가속기 자원을 작업 특성에 맞춰 배분함
  • 질문 분석 작업과 답변 생성 작업을 나누고, 키-값 캐시 최적화와 메모리 재사용으로 초기 응답 시간과 토큰 처리 속도를 개선한다고 설명함
  • 자체 온프레미스 환경 벤치마크에서 고부하 기준 토큰 출력 속도가 기존 단일 처리 방식보다 2.2배 향상됐다고 밝힘

• 국산 가속기 지원은 그냥 애국 마케팅만은 아님

  • 콘체르토 인공지능은 리벨리온, 퓨리오사에이아이 같은 국산 신경처리장치 환경까지 포괄한다고 소개됨
  • 소버린 인공지능 인프라에서는 특정 하드웨어 벤더 의존도를 줄이는 게 실제 구매 논리로 이어질 수 있음
  • 특히 공공·금융·제조처럼 규제와 보안 요구가 센 곳에서는 ‘어디서 돌릴 수 있나’가 모델 성능만큼 중요함

• 제조 쪽에서는 인공지능 전환이 생산 현장과 운영기술 보안까지 내려오고 있음

  • 삼성에스디에스 인더스트리 데이에는 충청·전라권 제조기업 정보기술 관계자 100여 명이 참석함
  • 데이터 플랫폼, 전사자원관리 구축, 제품수명주기관리 혁신, 랜섬웨어 대응을 위한 제조 운영기술 보안, 5세대 이동통신 특화망 사례가 다뤄짐
  • 무인운반차와 자율이동로봇에 인공지능을 결합한 피지컬 인공지능 사례도 관심을 받음

• 금융권 인공지능은 여전히 망분리와 규제가 제일 큰 변수임

  • 클리브와 네이버클라우드는 금융기관용 인공지능·클라우드 기반 데이터 플랫폼 사업을 공동 추진하기로 함
  • 클리브는 금융 도메인 특화 인공지능 솔루션 설계·구축을 맡고, 네이버클라우드는 금융보안원 안전성 평가를 통과한 클라우드 기반 그래픽처리장치 인프라를 제공함
  • 최신 오픈소스 거대 언어 모델을 망분리 환경 안에서 배포·운영하고, 전사 데이터를 실시간 통합·분석해 인공지능 에이전트와 연결하는 그림임

• 한국딥러닝 사례는 국내 문서 인공지능 스타트업이 벤치마크와 고객 숫자를 같이 내세운 케이스임

  • 김지현 대표는 포브스아시아 30세 미만 30인 소비자 및 엔터프라이즈 기술 부문에 선정됨
  • 자체 비전언어모델 케이디엘 프론티어는 오시아르벤치 버전2 영어 부문에서 68.1점을 기록해 구글 제미나이 3 프로 프리뷰 63.4점보다 높았다고 소개됨
  • 공공·금융·제조·물류 전반 80개 이상 고객사에 공급 중이고, 도입 기업의 월간 문서 처리 시간을 최대 96퍼센트 줄였다고 함

---

기술 맥락

• 이 기사에서 제일 현실적인 기술 선택은 ‘모델을 고르는 일’보다 ‘기업 안에서 돌릴 수 있는 운영 구조를 만드는 일’이에요. 코덱스, 에이전트, 노코드, 추론 플랫폼이 전부 따로 노는 것처럼 보여도 결국 업무 시스템과 데이터에 붙어야 돈이 되거든요.

• 오케스트로 사례가 중요한 이유는 추론이 실제 서비스 비용의 중심이기 때문이에요. 모델 학습은 한 번 크게 쓰는 비용이라면, 추론은 사용자가 누를 때마다 계속 나가는 비용이라 분산 서빙, 캐시 재사용, 가속기 배분 같은 운영 기술이 바로 손익에 연결돼요.

• 금융권 협력은 규제 때문에 더 까다로워요. 최신 오픈소스 거대 언어 모델을 쓰고 싶어도 데이터를 외부로 쉽게 못 보내기 때문에, 금융보안원 평가를 통과한 클라우드 인프라와 망분리 환경 안에서 운영하는 설계가 필요해요.

• 제조 쪽에서는 인공지능이 사무실 챗봇에서 끝나지 않아요. 제품수명주기관리, 운영기술 보안, 무인운반차, 자율이동로봇까지 연결되면 정보기술 시스템과 공장 설비 사이의 경계가 흐려지기 때문에 보안과 데이터 플랫폼이 같이 따라와야 해요.