본문으로 건너뛰기
피드

구글 클라우드, 삼성전자 DX부문에 제미나이 엔터프라이즈 대규모 도입

ai-ml 약 5분
vote
0
댓글
북마크

구글 클라우드가 삼성전자 DX부문 전 세계 임직원에게 제미나이 엔터프라이즈를 제공한다. 단순 챗봇 도입이 아니라 사내 지식, 업무 시스템, 보안 거버넌스를 묶어 에이전틱 AI 업무 환경으로 확장하려는 움직임이다.

  • 1

    삼성전자 DX부문 전용 구글 클라우드 환경에 제미나이 엔터프라이즈가 배포됨

  • 2

    임직원이 사내 데이터와 업무 지식을 검색·분석·활용하는 협업 플랫폼으로 쓰는 구상

  • 3

    개발자뿐 아니라 현업 부서도 로우코드·노코드 방식으로 AI 에이전트를 만들 수 있게 하는 게 장기 목표

  • 4

    전용 테넌트 기반으로 데이터 주권, 보안, 거버넌스를 강조함

  • 구글 클라우드가 삼성전자 DX부문 전 세계 임직원에게 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)를 제공함

    • 구글 클라우드는 이번 사례를 국내 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 중 역대 최대 규모라고 설명함
    • 대상은 한국을 포함한 글로벌 삼성전자 디바이스경험(DX)부문 임직원
  • 포인트는 ‘AI 챗봇 하나 도입’이 아니라, 사내 업무 시스템과 지식 자산을 AI 업무 플랫폼으로 묶는 쪽임

    • 제미나이 엔터프라이즈 앱은 사내에 흩어진 데이터, 문서, 업무 시스템을 연결하는 지능형 협업 플랫폼 역할을 맡음
    • 임직원은 필요한 정보를 실시간으로 검색·분석하고, 반복적인 자료 탐색 대신 AI가 정리한 인사이트를 바탕으로 의사결정을 지원받는 구조를 기대할 수 있음
  • 삼성전자는 이걸 차세대 AI 업무 환경의 기반으로 보고 있음

    • 단순 생성형 AI 활용을 넘어서, 복잡한 업무를 계획하고 수행하는 맞춤형 멀티스텝 AI 에이전트 도입까지 염두에 둔 흐름임
    • 장기적으로는 AI가 기업 내부의 여러 워크플로를 자율적으로 관리하고 지원하는 ‘에이전틱 워크포스(Agentic Workforce)’ 쪽으로 가겠다는 그림

중요

> 이 뉴스에서 중요한 건 제품명이 아니라 배포 방식임. 삼성전자급 조직이 AI를 쓰려면 모델 성능보다 데이터 주권, 보안 경계, 거버넌스가 먼저 깔려야 한다는 얘기임.

  • 개발자만 AI 에이전트를 만드는 구조도 아님

    • 구글 클라우드는 삼성전자 임직원이 전문 개발 지식 없이도 업무에 맞는 AI 에이전트를 만들 수 있도록 로우코드(Low-Code)·노코드(No-Code) 기반 프레임워크를 지원할 예정
    • 적용 예시는 규정 준수 검토, 신규 직원 온보딩, 문서 검증, 업무 지원처럼 반복적이지만 맥락 이해가 필요한 영역
  • 개발자와 엔지니어 입장에서는 ‘사내 AI 플랫폼 운영’ 문제가 더 커짐

    • 다양한 생성형 AI 모델과 맞춤형 AI 에이전트를 기업 환경에 맞게 구축·운영하고, 성능을 계속 최적화해야 하기 때문
    • 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트를 만들고, 이를 대규모 조직에서 안정적으로 확장하는 프레임워크가 핵심 인프라가 됨
  • 보안 구조도 꽤 세게 강조됨

    • 제미나이 엔터프라이즈는 삼성전자 DX부문 전용 구글 클라우드 테넌트(Tenant)에 직접 배포됨
    • 민감 데이터가 외부로 빠져나가지 않고 통제된 경계 안에서 관리되도록 데이터 주권과 엔터프라이즈 거버넌스를 보장한다는 설명
    • 결국 회사가 만든 업무 인텔리전스와 자동화 워크플로를 핵심 자산으로 보고 보호하겠다는 접근임

기술 맥락

  • 이번 선택의 핵심은 범용 챗봇을 직원들에게 열어주는 게 아니라, 기업 내부 데이터와 업무 시스템에 붙는 전용 AI 레이어를 만드는 거예요. 삼성전자처럼 조직과 데이터가 큰 회사에서는 답변 품질보다 어떤 데이터에 접근할 수 있고, 누가 그 결과를 쓸 수 있는지가 더 큰 문제가 되거든요.

  • 전용 테넌트 배포가 중요한 이유도 여기에 있어요. 회사의 민감한 문서, 업무 지식, 자동화 흐름이 외부와 섞이지 않도록 경계를 만들고, 그 안에서 권한과 거버넌스를 통제하려는 선택이에요.

  • 로우코드·노코드 에이전트 전략은 개발팀 병목을 줄이려는 의도가 커요. 모든 업무 자동화를 개발자가 직접 만들면 속도가 안 나니까, 현업 부서가 규정 검토나 온보딩 같은 반복 업무를 직접 에이전트로 구성하게 하려는 거예요.

  • 다만 이런 구조에서는 플랫폼팀의 역할이 더 중요해져요. 개별 에이전트가 늘어날수록 권한, 감사 로그, 데이터 접근 범위, 모델 성능 관리가 같이 커지기 때문에, 기업용 AI는 결국 운영 체계 싸움이 되거든요.

대기업의 생성형 AI 도입이 ‘챗봇 몇 개 붙이기’에서 ‘업무 시스템 전체를 AI 에이전트가 다루게 하기’로 넘어가는 흐름이 보인다. 한국 개발자 입장에선 사내 AI 플랫폼을 만들 때 보안, 권한, 데이터 경계가 제품 기능만큼 중요해졌다는 신호로 볼 만하다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

메가존클라우드·서울 AI 허브, 서울 AI 스타트업 100개사에 GPU 인프라 지원

메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 100개사 지원에 나선다. 핵심은 GPU 인프라, 고성능컴퓨팅, 멀티클라우드 기반 기술 지원, 세미나와 네트워킹까지 묶은 실전형 지원 프로그램이다.

ai-ml

메가존클라우드·서울 AI 허브, 서울 AI 기업 100곳에 GPU 인프라 지원

메가존클라우드와 서울 AI 허브가 서울 소재 AI 기업의 연구개발과 사업화를 돕기 위해 GPU, 고성능컴퓨팅(HPC), 멀티클라우드 기반 AI 인프라 지원에 나섰다. 올해 목표는 총 100개 기업이고, 1차 선정 기업 약 70곳은 이미 오리엔테이션에 참여했다.

ai-ml

삼성전자 DX부문, 전용 구글 클라우드 테넌트로 제미나이 엔터프라이즈 도입

구글 클라우드가 삼성전자 DX부문 전 임직원을 대상으로 제미나이 엔터프라이즈를 제공하며 국내 최대 규모의 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 사례라고 밝혔다. 삼성전자는 전용 구글 클라우드 테넌트 환경에 배포해 데이터 주권과 거버넌스를 강화하고, 개발자와 비개발자 모두가 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경을 목표로 한다.

ai-ml

엔에이치엔 케이씨피, 에이전트형 인공지능 결제 표준화 재단 합류

엔에이치엔 케이씨피가 에이전트형 인공지능 생태계 표준화를 논의하는 국제 협력기구에 합류했다. 마이크로소프트, 구글, 아마존웹서비스, 스트라이프 등 200여 개 기업과 기관이 참여하는 조직에서 인공지능 에이전트 기반 결제 인프라와 상호운용성 표준 모델 논의에 참여할 계획이다.

ai-ml

노타, 단일 그래픽처리장치에서 거대언어모델 추론 6.978배 가속

노타가 국제 머신러닝 학회 챌린지에서 오픈소스 거대언어모델 추론 속도를 평균 6.978배 끌어올려 3위를 차지했다. 단일 엔비디아 A10G 그래픽처리장치에서 답변 품질을 유지하면서 속도를 높이는 과제였고, 양자화·추측적 디코딩·슬라이딩 윈도우 어텐션을 조합했다.