[더테크 이승수 기자] IBM이 에이전틱 AI 기반 자율형 스토리지 시대를 겨냥한 차세대 플래시시스템 포트폴리오를 공개했다고 13일 밝혔다. 새롭게 발표된 IBM 플래시시스템은 스토리지 운영 전반을 지능화하고 자동화해 기업의 데이터 보호와 관리 효율을 대폭 높이는 것이 핵심이다. 이번에 공개된 신제품은 IBM 플래시시스템 5600·7600·9600 등 3종이다. 신제품은 이전 세대 대비 최대 40% 향상된 데이터 효율성과 확장된 성능을 제공하며, 스토리지 관리에 투입되는 수작업을 최대 90%까지 줄일 수 있도록 설계됐다. 핵심 기술은 AI 에이전트 기반 공동 관리자 기능 ‘플래시시스템.ai’다. 이 기술은 스토리지 전 단계의 상태를 실시간으로 분석하고, 애플리케이션과 인프라 변화에 맞춰 운영 작업을 자동화한다. 반복 업무를 줄이는 동시에 성능 저하나 장애로 이어질 수 있는 이상 징후를 조기에 탐지하고 대응 방안을 제시해 스토리지 운영의 자율성을 강화한다. 보안과 데이터 보호 기능도 크게 강화됐다. 5세대 플래시코어 모듈(FCM)은 하드웨어 기반 실시간 분석 기능을 통해 랜섬웨어 위협을 1분 이내 탐지하고 복구 대응을 지원한다. 모든 I/O 처리 과정에서 텔레
[더테크 이승수 기자] 대법원 법원행정처가 법관과 법원 실무 직원의 업무를 지원하는 생성형 인공지능(AI) 기반 ‘재판지원 AI 시스템’을 시범 개통했다고 13일 밝혔다. 사법부가 자체 개발한 생성형 AI 플랫폼을 실제 재판 업무에 적용한 첫 사례로, 판례와 법률 문헌 검색을 중심으로 재판 지원 체계를 고도화한다는 의미가 크다. 이번 시스템은 법관이 사건을 검토하는 과정에서 “이 사건 쟁점에 맞는 판례를 찾아줘”와 같은 질의를 입력하면 관련 판례와 법령, 문헌을 맥락에 맞게 탐색해 핵심 내용을 정리해 제시하는 방식으로 작동한다. 답변에는 참고 가능한 판례·법령 자료도 함께 제공돼 사용자가 직접 근거를 확인할 수 있도록 설계됐다. 대법원은 생성형 AI 도입을 위해 총 161억 원 규모의 사업 예산을 확보했으며, 이번 1단계 구축에만 7개월간 46억 원을 투입했다. 특히 사건 정보와 사법 데이터의 보안이 핵심인 만큼 외부 거대언어모델(LLM)이나 공개형 AI 서비스에 의존하지 않고, 법원 내부 인프라 기반으로 자체 플랫폼을 구축했다는 점이 특징이다. 재판지원 AI에는 대법원 판례와 판결문, 법령과 대법원 규칙, 결정례와 유권해석, 실무제요와 주석서 등 재판 실무
[더테크 이지영 기자] 교육부와 한국산업기술진흥원은 13일 ‘2026년 첨단산업 특성화대학 재정지원사업’ 선정 결과를 발표하고, 바이오·로봇 분야 특성화대학을 신규 지정했다고 밝혔다. 이번 사업은 반도체, 이차전지, 바이오, 로봇 등 국가 전략 첨단산업 인재 양성을 목표로 추진되는 재정지원 프로그램으로, 2023년 반도체 8개 사업단을 시작으로 2024년 이차전지, 2025년 바이오 분야까지 확대되며 현재 총 28개 사업단을 지원하고 있다. 첨단산업 특성화대학 사업은 2023년 반도체 분야 8개 사업단으로 시작해 2024년 이차전지, 2025년 바이오로 확대됐으며, 지난해까지 총 28개 사업단이 지원을 받아왔다. 2026년에는 피지컬 AI 시대 도래에 따른 로봇 인재 수요 증가를 반영해 로봇 분야가 새롭게 추가됐다. 이번 공모에는 바이오 25개, 로봇 25개 등 총 50개 대학이 지원해 높은 경쟁률을 기록했다. 서면 검토와 산·학·연 전문가 대면 평가를 거쳐 사업 추진 목표, 교육 기반, 협력 체계 등 인재 양성 역량이 종합 평가됐다. 그 결과 바이오 분야에는 성균관대학교와 아주대학교가 선정됐고, 로봇 분야에는 국립창원대학교, 광운대학교, 인하대학교가 이름을
[더테크 이승수 기자] 실리콘밸리에서 AI 에이전트가 본격적인 업무 도구로 자리 잡고 있다. AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 환경을 인식하고 추론하며 외부 도구를 활용해 작업을 수행하는 지능형 소프트웨어다. 단순 질문 응답이나 콘텐츠 생성에 머물렀던 기존 생성형 AI와 달리, 업무를 단계별로 계획하고 실행까지 이어간다는 점에서 차별화된다. KOTRA 실리콘밸리무역관에 따르면 기업들은 일정 관리, 내부 지원, 자료 조사 등 반복적이지만 일정 수준의 판단이 필요한 업무를 중심으로 AI 에이전트 도입을 확대하고 있다. 최근 미국에서 등장한 ‘몰트북(Moltbook)’은 AI 에이전트만 참여하는 소셜미디어 플랫폼으로 주목받았다. 인간 개입 없이 AI끼리 대화와 토론을 이어간 사례가 공개되며 에이전트 자율성 논쟁이 확산됐다. 하지만 실리콘밸리 기업들의 실제 전략은 다르다. 기업들은 AI가 스스로 상호작용하는 능력에는 주목하면서도 의사결정 권한까지 넘기지는 않는다. 한 IT 전략 전문가는 “기업 환경에서는 자율성보다 어떤 업무 범위 안에서 활용할 수 있는지가 더 중요하다”고 설명한다. 맥킨지는 AI 에이전트를 목표를 받아 계획·실행까지 수행하는 소프트웨어 구성 요
[더테크 이승수 기자] 미국 AI 반도체 연결성 전문기업 아스테라랩스가 이스라엘에 연구개발(R&D) 허브를 설립하며 글로벌 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 코트라 텔아비브무역관이 전달한 자료에 따르면, 아스테라랩스는 텔아비브와 하이파에 연구 거점을 구축하고 현지 고급 엔지니어 인재 확보에 본격적으로 나설 계획이다. 이번 투자는 AI 데이터센터의 핵심 병목으로 지적되는 ‘칩 간 연결성’ 기술 확보를 위한 전략적 행보다. 회사는 2027년 말까지 수백 명 규모의 연구 인력을 채용해 조직을 확대할 예정이다. 이스라엘은 반도체 설계와 보안, 네트워크 분야에서 세계적인 기술 인재가 밀집한 지역으로, 글로벌 반도체 기업들의 주요 R&D 거점으로 주목받고 있다. 이번 허브는 차세대 AI 인프라 핵심 기술 개발을 담당한다. 연구 범위는 칩 아키텍처, 시스템 설계, 소프트웨어 개발 등 전 영역을 아우르며, 고성능 컴퓨팅과 AI 데이터센터를 위한 고대역폭 연결 기술이 핵심 과제로 제시됐다. 특히 대규모 AI 모델 확산으로 데이터 이동량이 급증하면서 서버·GPU·가속기 간 초고속 인터커넥트 기술의 중요성이 빠르게 커지고 있다. 아스테라랩스는 대학과 스타트업 생
[더테크 서명수 기자] 전 세계 기업에서 사람과 AI 에이전트가 협업하는 ‘사람-에이전트 팀’이 빠르게 확산되고 있다. 포춘 500대 기업의 80% 이상이 로우코드·노코드 도구를 활용해 활성 에이전트를 구축·운영 중인 것으로 조사되며, AI 자동화는 이미 대기업 업무 환경 전반으로 확산된 모습이다. 그러나 에이전트 확산 속도에 비해 통제 체계가 뒤따르지 못하면서 새로운 비즈니스 리스크가 떠오르고 있다. 11일 마이크로소프트가 발표한 AI 보안 보고서 ‘사이버 펄스’에 따르면 AI 에이전트 확산이 ‘가시성 격차’라는 새로운 위험을 만들고 있다고 지적했다. 향후 경쟁에서 앞서 나갈 조직은 비즈니스·IT·보안팀이 협력해 에이전트 활동을 관측하고 거버넌스를 적용하는 체계를 갖춘 기업이 될 것으로 전망했다. 또한, 마이크로소프트는 2026년을 ‘AI 에이전트의 해’로 전망했다. 로우코드·노코드 도구 확산으로 지식 근로자가 직접 에이전트를 개발하는 환경이 마련되며 자동화 도입이 전 산업으로 확대되고 있다는 분석이다. 실제 활성 에이전트 비중은 유럽·중동·아프리카 42%, 미국 29%, 아시아 19%, 아메리카 10% 순으로 나타났으며, 산업별로는 소프트웨어·기술(16%
[더테크 이승수 기자] AI 경량화·최적화 기술 기업 노타가 핵심 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso®)’와 생성형 AI 영상 관제 솔루션 ‘NVA(Nota Vision Agent)’의 성장을 바탕으로 사상 최대 실적을 기록했다. 노타는 지난해 연간 매출 131억 원을 달성하며 전년 대비 55.3% 성장했다고 11일 밝혔다. 이는 2015년 설립 이후 최고 실적으로, 연구 중심 단계에서 글로벌 상용화 단계로 본격 진입했음을 보여주는 성과다. 노타의 성장세는 최근 3년간 더욱 가팔라졌다. 2022년 약 15억 원 수준이던 매출은 2023년 36억 원, 2024년 84억 원을 거쳐 지난해 131억 원으로 확대되며 연평균 105% 이상의 고성장을 이어가고 있다. 사업 부문별로는 플랫폼과 솔루션이 상호 시너지를 내며 성장했다. 특히 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소’ 매출은 2024년 28억 원에서 지난해 53억 원으로 88% 급증하며 핵심 성장 축으로 자리 잡았다. VLM 기반 영상 관제 솔루션 ‘NVA’ 역시 지난해 7월 코오롱베니트와의 상용 계약을 시작으로 건설·조선·교통·보안·미디어·의료 등 다양한 산업으로 확산됐다. 중동, 미국, 케냐 등 글로벌 시
[더테크 이지영 기자] 마음AI가 피지컬 AI 전문 인재 양성과 실제 환경 기반 데이터 생산을 결합한 새로운 교육 모델 구축에 나섰다. 단순 교육을 넘어 실습과 데이터 생산까지 이어지는 ‘교육–실습–데이터 생산’ 연계 체계를 통해 피지컬 AI 인재 생태계 확장을 추진한다는 전략이다. 마음AI는 대학 및 연구기관과 협력해 피지컬 AI 인재양성 프로그램을 단계적으로 확대하고, 교육 과정에서 생성되는 데이터를 연구·실증·재학습으로 연결하는 데이터 순환 구조를 구축하고 있다고 밝혔다. 캠퍼스와 실습 환경을 데이터 생산과 검증의 거점으로 활용해 실제 산업 적용이 가능한 인재를 양성하겠다는 목표다. 특히 한국피지컬AI협회를 중심으로 대학과 기업 간 협력 체계를 강화하고 있다. 기업의 기술 역량과 대학의 교육·연구 인프라를 결합해 피지컬 AI 데이터 생태계를 조성하는 것이 핵심이다. 최근에는 동국대학교 바이오메디캠퍼스와 협력해 실증 환경 기반 데이터 수집과 교육을 연결하는 모델도 구체화되고 있다. 교육 과정에는 엔비디아 ‘아이작 심(Isaac Sim)’ 기반 시뮬레이션 실습이 포함됐다. 가상 환경에서 로봇 행동 학습과 데이터 생성 과정을 체계적으로 이해하도록 구성된 것이
[더테크 서명수 기자] 휴머노이드 로봇의 공장 투입이 더 이상 미래 시나리오가 아닌 현실 단계에 접어들고 있다. 현대차그룹의 로봇 계열사 보스턴다이내믹스가 공개한 최신 영상은 산업현장 투입을 앞둔 로봇 기술의 변화를 보여주는 상징적 장면으로 평가된다. 보스턴다이내믹스는 최근 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’가 옆돌기와 백 텀블링을 연속 수행하고 빙판 위를 안정적으로 걷는 영상을 공개했다. CES 2026 이후 처음 공개된 이번 영상은 단순한 퍼포먼스가 아닌 실제 산업 적용을 위한 기술 성숙도를 보여주는 사례다. 아틀라스는 두 손을 짚고 옆으로 구른 뒤 공중에서 뒤로 한 바퀴를 도는 고난도 동작을 자연스럽게 이어 수행했다. 특히 착지 이후 균형을 회복하는 모습과 빙판길에서도 넘어지지 않고 보행하는 장면은 전신 제어 능력의 안정화를 입증했다. 과거 개별 동작 시연은 있었지만, 연속 동작을 매끄럽게 수행한 것은 이번이 처음이다. 보스턴다이내믹스는 성공 장면뿐 아니라 넘어지고 실패하는 영상도 함께 공개했다. 이는 강화학습 기반 로봇 성능 개선 과정을 투명하게 공개한 사례로, 연구 단계에서 실제 산업 단계로 넘어가는 전환점으로 해석된다. 회사 측은 연구용 버전
[더테크 이지영 기자] 기업용 AI 도입이 본격화되는 가운데, 내부 문서 보안과 지식관리 체계를 동시에 확보하려는 수요가 빠르게 증가하고 있다. AI 통합 업무 플랫폼 기업 엠클라우드브리지는 자사의 ‘Ai 365 지식관리 에이전트’ 구축 문의와 실제 도입이 제조·서비스·전문직군을 중심으로 빠르게 늘고 있다고 밝혔다. 2026년은 기업의 AI 활용이 보편화되는 전환점으로 평가된다. 특히 생성형 AI 확산과 함께 사내 문서 보호, 권한 관리, 조직 지식 축적을 동시에 해결하려는 기업 요구가 커지고 있다. ‘Ai 365 지식관리 에이전트’는 Microsoft Azure OpenAI와 Microsoft 365 환경을 기반으로 사내 문서와 데이터를 연계한 지식 검색과 생성형 AI 답변을 단일 화면에서 제공하는 기업용 AI 오케스트레이션 플랫폼이다. ChatGPT, Gemini, Perplexity 등 멀티 AI 엔진을 동시에 활용할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 플랫폼은 자체 오케스트레이션 구조를 중심으로 지식관리뿐 아니라 업무·보안·데이터 에이전트를 단계적으로 확장할 수 있는 단일 업무 플랫폼 구조를 채택했다. 이를 통해 기업 IT 조직은 추가 솔루션 없이 권한
[더테크 이지영 기자] 엔비디아 GPU 대비 추론 속도를 두 배 이상 높이면서 전력 소비까지 낮춘 인공지능(AI) 반도체 기술이 국내에서 개발됐다. 대규모 데이터를 처리하는 지능형 서비스의 성능과 에너지 효율을 동시에 개선할 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다. KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 AI 추론을 가속하는 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 해당 연구는 최근 컴퓨터 아키텍처 분야 국제학술대회 HPCA 2026에서 발표됐다. 그래프 신경망은 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 보안 분석 등 사람과 객체 간 복잡한 관계를 분석하는 핵심 AI 기술이다. 그러나 실제 서비스에서는 AI 추론 이전 단계인 ‘그래프 전처리’가 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하며 병목 구간으로 지적돼 왔다. 기존 GPU는 불규칙한 연결 구조를 처리하는 데 한계를 보여 서비스 지연을 유발하는 문제가 있었다. 연구팀은 이 병목을 해결하기 위해 입력 데이터 구조에 맞춰 반도체 내부 회로를 실시간으로 재구성하는 ‘적응형 AI 가속기’ 구조를 설계했다. 데이터 연결 방식에 따라 칩이 스스로 최적
[더테크 이지영 기자] 자율주행 AI 비전 인식 기업 스트라드비젼이 급증하는 연구 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 IBM 테이프 기반 아카이브 인프라로 전환했다. 장기 보관과 빠른 데이터 접근성을 동시에 확보해 연구 생산성과 비용 효율을 높이기 위한 전략이다. 스트라드비젼은 IBM의 ‘IBM 스토리지 딥 아카이브(IBM Storage Deep Archive)’와 차세대 테이프 스토리지 ‘IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리’를 도입해 기존 클라우드 중심 아카이브 환경에서 발생하던 복구 지연과 비용 부담 문제를 해결했다. 자율주행 알고리즘 고도화를 위해 생성되는 대규모 영상·센서 데이터는 장기간 안정적으로 보관되면서도 필요 시 빠르게 복구돼 재학습과 검증에 활용될 수 있어야 한다. 기존 클라우드 환경에서는 데이터 저장 비용은 낮았지만 복구에 10시간 이상 소요되고 반복 접근 시 추가 비용이 발생해 연구 일정 지연과 운영비 증가가 발생했다. 이에 스트라드비젼은 장기 보관에 최적화된 테이프 기반 아카이브를 선택했다. 새롭게 구축된 아카이브 환경은 초기 10PB에서 시작해 테이프 추가만으로 최대 30PB까지 무중단 확장이 가능하다. 데이터 증가 속도에 맞춰 유연하
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