뇌를 가진 로봇의 등장: ‘피지컬 AI’의 본격 상용화 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 12월 29일 24시간 운영되는 아마존 물류센터. 예상치 못한 장애물이 나타나도, 상품 위치가 바뀌어도 로봇들은 당황하지 않습니다. 스스로 상황을 파악하고 판단해 움직이거든요. 공장에서는 휴머노이드 로봇이 사람처럼 복잡한 조립 작업을 해내고, 병원에서는 로봇이 알아서 최적의 경로를 찾아 물건을 배송합니다. 명령을 기다리는 게 아니라, 보고 이해하고 스스로 결정하는 로봇. AI가 단순 명령 실행을 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 시대가 열렸습니다.이러한 변화를 가능하게 한 것은 시각·언어·행동을 통합 제어하는 VLA(Vision-Language-Action) 기술입니다. 로봇이 스스로 판단하고 행동하는 시대가 열리면서 시장도 급성장하고 있는데요. 글로벌 AI 로봇 시장은 2030년까지 4배 이상 성장할 전망이며, 휴머노이드 로봇 시장은 연평균 130% 이상의 폭발적 성장이 예상됩니다. 오늘은 피지컬 AI를 선도하는 글로벌 기업들의 움직임과 주요 산업별 활용 전망을 살펴보겠습니다. 글로벌 기업들의 피지컬 AI '3파전' 엔비디아는 2025년 8월 로봇용 AI 컴퓨팅 플랫폼인 ‘젯슨 AGX 토르(Jetson AGX Thor)’를 출시시했습니다. 엔비디아의 고성능 GPU인 블랙웰을 탑재해 휴머노이드, AMR(자율 이동 로봇), 산업 로봇 모두를 지원하는데요. 대규모 멀티모달 모델을 로봇 온디바이스에서 직접 실행할 수 있습니다. 이를 통해 엔비디아는 로봇용 AI 컴퓨팅 플랫폼 시장을 주도하고 있으며, 피지컬 AI 상용화를 이끄는 핵심 역할을 하고 있습니다.로봇 플랫폼이 준비됐다면, 이제 필요한 건 진짜 사람처럼 움직이는 로봇입니다. 피겨 AI(Figure AI)는 2025년 10월 차세대 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03(Figure 03)’을 공식 발표했습니다. 가정용이나 일상 환경에서의 사용을 염두에 두고 설계됐으며, 새로운 센서 시스템과 손 구조를 갖추고 있는데요. 부드러운 외피, 충전 방식, 안전성 기능 등이 강화된 것이 특징입니다. 피겨 AI는 로봇용 VLA 모델인 ‘헬릭스(Helix)’를 핵심 기술로 내세우고 있습니다. 헬릭스는 시각, 언어, 행동을 통합적으로 제어합니다. 로봇이 단순 명령 실행을 넘어 상황을 이해하고 스스로 판단하는 것이죠.테슬라는 차세대 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’의 고도화 버전을 준비 중이며, 향후 공개를 목표로 하고 있습니다. 경량 탄소복합소재 기반에 자율주행 카메라 기술을 적용한 시각 인지 시스템과 자체 AI 칩을 탑재하는데요. 자사 공장에 파일럿이 투입되면서 대규모 제조 공정에 휴머노이드 로봇이 실제로 사용되는 사례가 될 것으로 기대됩니다.그런가 하면 아마존은 주요 물류센터에서 자동화 라인을 운영하며 글로벌 물류 자동화를 선도하고 있습니다. 완전 자율주행 로봇 ‘프로테우스(Proteus)’가 창고 내 선반을 이동시키고, 피킹 로봇 ‘스패로우(Sparrow)’가 상품을 분류하며, ‘카디날(Cardinal)’이 AI 기반으로 패키지를 정렬하는 등 역할별로 세분화된 로봇 시스템을 운영 중입니다. 아마존은 이들을 통합 관리할 수 있는 운영 지능화 플랫폼을 개발하며 전체 물류 시스템을 최적화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 일상 속으로 들어온 피지컬 AI 활용 사례 앞서 살펴본 테슬라와 아마존의 사례처럼, 제조와 물류는 피지컬 AI가 가장 먼저 자리 잡은 분야입니다. 테슬라의 휴머노이드 로봇 공장 투입 계획은 복잡하고 유연한 작업까지 로봇이 수행할 수 있는 가능성을 보여주고 있죠. 물류에서는 AMR(자율 이동 로봇) 기반 창고 자동화가 빠르게 확산되고 있으며, 미국 DHL을 비롯한 글로벌 3PL 업체들이 로커스 로보틱스(Locus Robotics)의 창고 피킹 로봇인 ‘로커스봇(LocusBot)’을 이미 상용 운영하고 있습니다.고령화가 가속화되면서 돌봄과 보조 로봇 수요도 빠르게 늘고 있습니다. 이동 지원, 생활 보조 등 안전 기반 작업을 중심으로 활용될 가능성이 높은데요. 미국 로봇 회사 딜리전트 로보틱스(Diligent Robotics)의 병원용 보조 로봇 ‘목시(Moxi)’는 의료진을 대신해 물품을 배송하고 간단한 업무를 처리하며 의료 현장의 효율성을 높이고 있습니다.인간 접근이 어려운 환경에서 로봇이 투입될 가능성이 증가하고 있습니다. 보안 순찰, 위험 지역 점검 등 비정형 환경 작업으로 확장될 것으로 예상되는데요. 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)의 점검 로봇 ‘스팟(Spot)’은 건설 현장, 산업 시설, 위험 지역 등을 순찰하며 점검 작업을 수행하고 있습니다. 피지컬 AI는 이제 실험실을 벗어났습니다. 공장 라인과 물류센터 한복판에서 로봇들이 사람과 함께 일하고 있죠. 매장에서 재고 세는 로봇, 병원 복도를 쌩쌩 달리는 배달 로봇, 위험한 곳을 대신 순찰하는 로봇까지. 앞으로 1~2년이면 우리 일상 곳곳에서 로봇과 마주치게 될 것입니다. 앞으로 피지컬 AI가 바꿔 나갈 산업 현장의 미래, 기대되지 않나요? 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 피지컬 AI와 기존 산업 로봇의 차이는 무엇인가요? 기존 산업 로봇은 사전에 프로그래밍된 작업만 반복 수행합니다. 반면 피지컬 AI는 상황을 이해하고 스스로 판단해 행동합니다. 부품 위치가 바뀌어도 인식하고 적응하는 자율적 의사결정이 가능한 것이죠. Q2) 피지컬 AI의 핵심 기술은 무엇인가요? 시각·언어·행동을 통합 제어하는 VLA(Vision-Language-Action) 기술이 핵심입니다. 로봇이 눈으로 보고, 명령을 이해하고, 행동으로 옮기는 전 과정을 하나로 연결하죠. 엔비디아의 Jetson AGX Thor 같은 고성능 플랫폼이 이런 복잡한 AI 를 로봇 안에서 바로 실행할 수 있게 만듭니다. Q3) 글로벌 기업들은 왜 지금 피지컬 AI에 투자하나요? 기술 성숙도가 상용화 단계에 접어들었기 때문입니다. 엔비디아는 로봇 플랫폼 표준을 만들고, 테슬라와 Figure AI는 실제 작동하는 휴머노이드를 선보였으며, 아마존은 이미 대규모로 검증하고 있습니다. Q4) 피지컬 AI 도입이 가장 빠른 산업은 어디인가요? 제조와 물류가 가장 성숙한 분야입니다. 테슬라의 공장 투입 계획과 아마존의 대규모 물류센터 운영처럼, 반복 작업이 많고 자동화 효과가 큰 산업부터 시작되고 있습니다. Q5) 엣지 컴퓨팅은 피지컬 AI에서 왜 중요해졌나요? 피지컬 AI의 핵심은 엣지에서의 실시간 판단입니다. 로봇은 네트워크 지연 없이 스스로 상황을 인식하고 행동해야 하기 때문에, 추론은 로봇 내부에서 수행됩니다. 반면 클라우드는 대규모 데이터 학습, 시뮬레이션, 모델 업데이트를 담당하며 로봇들이 지속적으로 진화하도록 지원합니다. 즉, 판단은 엣지에서, 성장은 클라우드에서 이뤄지는 구조입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 범용 AI를 넘어, 버티컬 AI의 시작: 기업 경쟁력을 바꾸는 게임체인저제미나이3, 글로벌 AI 판도를 흔들다AI 기반 음성 주문 자동화 솔루션 2025년 12월 29일
베스핀글로벌, ‘AWS 생성형 AI 컴피턴시’ 획득 by Sangmi Park 2025년 12월 22일 뉴시스 / 2025-12-22 / 오동현 기자 / [기사 전문 보기] – 베스핀글로벌, 생성형 AI 컴피턴시 획득으로 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼과 아마존 베드록을 활용해 국내 엔터프라이즈 AI 전환 가속 – AWS 생성형 AI 파트너 인증 통해 공공·금융·제조·유통 등 산업별 AI 프레임워크 강화 <이미지: 베스핀글로벌, ‘AWS 생성형 AI 컴피턴시’ 획득> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)이 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)로부터 ‘AWS 생성형 AI 컴피턴시(AWS Generative AI Competency)’를 공식 획득했다고 22일 밝혔다. AWS생성형 AI 컴피턴시는 AWS의 완전 관리형 생성형 AI 서비스인 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 완전관리형 기계학습(ML) 서비스 아마존 세이지메이커 AI(Amazon SageMaker AI), AI 훈련 및 추론용 칩인 AWS 트레이니움(AWS Trainium), 딥 러닝 및 생성형 AI 추론용 칩인 AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia) 등 AWS의 핵심 생성형 AI 기술을 기반으로 고객 맞춤형 솔루션을 성공적으로 구축한 파트너를 대상으로 엄격한 기술 심사와 고객 사례 평가를 통해 선정된다. 베스핀글로벌은 AWS의 생성형 AI 파트너로서 아마존 베드록을 기반으로 자체 플랫폼인 ‘헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼(HelpNow Agentic AI Platform)’와 결합해 고객센터 응대 자동화, 운영 문서 요약, IT 운영 자동화, 음성 기반 어시스턴트 등 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 생성형 AI 서비스들을 상용화하며 고객의 디지털 전환을 지원하고 있다. 실제 적용 사례로 A사의 경우 전국 1,000개 대리점에서 각 지역의 사투리, 은어 등으로 인한 주문 오류가 잦았던 유선 부품 주문을 아마존 베드록 기반의 AI 음성 주문 자동화 솔루션을 적용한 결과, 부품 주문이 자동으로 분류·접수되며 기존 대비 연간 운영 비용이 24배 절감되는 효과를 얻는 등 다양한 생성형 AI 프로젝트를 수행한바 있다. 베스핀글로벌 강종호 CTO 겸 부사장은 “이번 AWS 생성형 AI 컴피턴시 획득은 베스핀글로벌이 AI·ML 역량을 넘어 생성형 AI 시대에 요구되는 기술적 완성도와 고객 가치 창출 능력을 글로벌 스탠더드 기준에서 공식 인정받은 것”이라며 “앞으로도 산업별 맞춤형 생성형 AI 도입 모델을 고도화하고, 고객에게 보다 안전하고 실질적인 비즈니스 성과를 제공하겠다”고 말했다. 베스핀글로벌은 이번 인증을 계기로 공공, 금융, 제조, 유통 등 주요 산업군에 특화된 생성형 AI 도입 프레임워크를 강화하고 AWS와 협력해 국내 기업의 엔터프라이즈 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 문의하기 2025년 12월 22일
프롬프트보다 중요한 컨텍스트? 이제 AI의 맥락을 설계하라! BESPICK by Sangmi Park 2025년 12월 22일 ChatGPT 등장 이후 AI 활용 능력은 기업과 개인 모두에게 필수 역량이 되었습니다. 특히 요청 방식에 따라 AI 결과물과 생산성이 크게 달라지기 때문에 AI에게 요청을 잘 하기 위한 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 많은 주목을 받았었죠. ‘AI에게 역할을 부여하라’, ‘단계별로 지시하라’와 같은 팁들이 대표적입니다.그런데 최근 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이라는 개념이 새롭게 떠오르고 있습니다. OpenAI의 창립 멤버 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 컨텍스트 엔지니어링을 ‘정교한 예술이자 과학’이라고 표현하기도 했는데요. 오늘 베스픽에서는 AI 시대의 새로운 경쟁력, 컨텍스트 엔지니어링에 대해 자세히 알아보겠습니다. 컨텍스트 엔지니어링이란? 먼저 컨텍스트(Context)란 AI 모델이 작업을 수행할 때 참고하는 지식, 이전 대화, 가이드라인, 환경 설정 등 모든 정보가 담긴 공간을 의미합니다. AI는 기존에 학습된 정보에 컨텍스트 내 정보를 더해 결과물을 생성하는데요. 그래서 이 안에 어떤 내용이 담겨 있느냐에 따라 같은 모델 혹은 같은 질문이라도 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다.하지만 문제는 이 공간의 크기는 제한적이어서 무한정 데이터를 넣을 수가 없습니다. 또한 최대한으로 채워 넣는다 하더라도 오히려 AI가 필요한 정보를 정확히 찾는 데 방해가 되기도 하고요. 수많은 정보를 처리하느라 정작 추론에 필요한 집중력이 떨어질 수도 있습니다. 따라서 한정된 공간에 어떤 정보를 남기고 버릴지를 결정하는 것이 중요한데요. 이것이 바로 컨텍스트 엔지니어링입니다.프롬프트 엔지니어링이 더 이상 필요하지 않은 것은 아닙니다. 이 둘은 반대되는 개념이 아니라 서로 다른 역할을 담당하고 있는데요. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 질문을 잘 하는 법’에 집중한다면, 컨텍스트 엔지니어링은 ‘AI가 답을 잘할 수 있도록 최적의 환경을 구성하는 법’에 중점을 두는 것입니다. 컨텍스트 엔지니어링이 뜨는 이유? 과거 AI는 질문에 답하는 일회성 작업이 주를 이뤘습니다. 그래서 프롬프트만 잘 짜도 충분히 좋은 결과물을 얻을 수 있었죠. 하지만 AI가 자율성을 지닌 에이전트로 진화하면서 상황이 달라졌는데요. AI 에이전트는 스스로 계획을 세우고 실시간으로 추론하며 다음 행동을 결정하기 때문에 기업 고유 정보나 최신 데이터, 이전 단계 기록과 같은 컨텍스트가 필수가 되었습니다.부족한 정보를 외부에서 찾아오는 RAG도 AI 에이전트의 등장으로 몇 가지 한계를 드러냈는데요. 사용자의 질문이나 AI가 수행하고자 하는 작업과 관련된 정보를 가져오는 데에는 유용하지만, 문서 전체의 흐름이나 컨텍스트까지는 전달하지 못하기 때문입니다. 이로 인해 파편화된 정보를 제공하거나, 의미상으로는 관련이 있지만 전체적인 흐름에서는 불필요한 정보를 가져올 수도 있는 것이죠.이러한 배경에서 정보를 선별하고 정리해 AI가 바로 활용할 수 있도록 최적의 상태를 제공하는 컨텍스트 엔지니어링이 많은 주목을 받게 되었는데요. 가트너(Gartner)는 컨텍스트 엔지니어링을 기반으로 AI가 보다 강력한 지식 기반의 시스템으로 변화하고 있으며, 기업이 AI를 통해 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 컨텍스트 관리가 핵심이라고 말합니다. 생산성 200% 증가? 글로벌 기업들의 활용 사례 이미 많은 기업들은 컨텍스트 엔지니어링을 도입해 가시적인 성과를 내고 있습니다. 법률 AI 기업 Harvey AI는 단순 문서 검색 대신 판례 구조와 법률 개념, 사건 간의 관계까지 파악하는 자체 컨텍스트 시스템을 운영하는데요. AI가 법률 개념을 제대로 이해하고 있어 상황에 따라 적절한 판례를 추천해 준다고 하죠. 이를 통해 법률 연구 시간은 75%, 문서 분석 시간은 80% 단축되었습니다.AI 보험 솔루션을 제공하는 Five Sigma는 보험 청구 내역, 관련 규정 등을 처리하는 AI 시스템을 구축했는데요. 이 과정에서 컨텍스트 엔지니어링을 활용해 청구 오류를 80% 이상 줄였습니다. AI가 판단하는 데 필요한 정보만을 정확히 제공해 보험 심사 정확도를 크게 높였기 때문이죠. 또한 손해 배정사의 생산성은 25% 향상되었다고 하네요.Cursor, Windsurf, Claude Code 등 컨텍스트 기반의 코딩 에이전트 도구들도 빠르게 확산되고 있습니다. 단순히 코드를 자동 완성하는데 그치지 않고 프로젝트 전체의 코드, 파일 간의 의존성, 최근 작업 등을 컨텍스트로 삼아 스스로 분석하고 수정, 실행하는 것이죠. 이로 인해 개발자들의 생산성은 200% 이상 향상되었으며 디버깅 시간은 85% 이상 단축되었습니다. 컨텍스트 엔지니어링 도입을 위한 5가지 팁 그렇다면 실제 업무에 컨텍스트 엔지니어링을 어떻게 적용할 수 있을까요? 컨텍스트 엔지니어링 실무에 활용할 때 기억해야 할 팁을 정리해 보았습니다.양보다 질이 중요: 무조건 많은 정보를 넣기보다 관련성이 높은 최신 자료를 선별하는 것이 중요합니다. 앞서 이야기한 것처럼 과도한 정보는 오히려 노이즈를 생성하거나 효율성을 떨어뜨릴 수 있기 때문이죠. AI 에이전트가 오해하지 않도록 불필요한 정보와 오래된 자료는 줄이고, 업무와 밀접한 내용만 담아두는 것이 좋습니다.줄글보다 구조화된 언어: 정보의 형태를 구조적으로 정리하는 것도 중요합니다. 줄글보다는 항목화하거나 간단한 표로 정보를 제공할 때 AI가 내용을 더 효율적으로 이해할 수 있는데요. 또는 같은 내용이라도 마크다운(Markdown)이나 XML, JSON과 같이 구조화된 서식으로 제공하는 것도 좋은 방법입니다.지속적인 업데이트: 컨텍스트는 변화에 따라 지속적으로 업데이트해야 합니다. 예를 들어, 회사의 주요 프로젝트가 바뀌거나 조직 개편이 일어나면 AI도 이를 참고해야 하는 것이죠. 또한 어떤 정보는 시간이 지나면 더 이상 유효하지 않은 경우도 있는데요. 오래된 내용이 AI의 판단에 영향을 주지 않도록 수시로 점검하는 것이 필요합니다.컨텍스트 압축: 모든 정보는 원문 그대로 넣기보다는 핵심만 간결하게 전달하는 것이 더 효과적입니다. 정보가 지나치게 방대하면 처리 속도가 느려지고 판단력도 떨어질 수 있기 때문인데요. 따라서 장문의 문서가 있다면 주요 내용을 정리한 요약본 형태나 임베딩(Embedding) 형태로 압축해 전달하면 안정성과 효율성을 모두 잡을 수 있습니다.AI가 아닌 비즈니스 전략: 마지막으로 컨텍스트 엔지니어링을 단지 AI 효율화가 아닌 기업의 핵심 인프라 문제로 접근해야 합니다. 컨텍스트 엔지니어링을 제대로 구현하기 위해서는 데이터 아키텍처나 지식 관리 시스템, 운영 서비스 등의 전반적인 통합이 필수인데요. 따라서 비즈니스 프로세스와 규칙, 전략을 우선적으로 파악하고 그 위에 컨텍스트 엔지니어링 체계를 구축해야 합니다. 지금까지 컨텍스트 엔지니어링에 대해 살펴보았는데요. 컨텍스트 엔지니어링의 부상은 기업에서의 AI 도입이 실험적 단계를 넘어 운영 역량으로 성숙해지고 있음을 보여줍니다. 컨텍스트 엔지니어링이 필요하다는 것은 비즈니스를 이해하는 AI 에이전트 기반의 시스템을 구축하고 있음을 의미하기 때문이죠. 앞으로 컨텍스트 엔지니어링을 잘 하는 기업이 비즈니스를 제대로 이해하는 AI를 보유하게 될 것입니다.오늘 베스픽은 이것으로 마치겠습니다. 이제 2025년도 몇 주 남지 않았는데요, 남은 연말 따뜻하게 보내시길 바랍니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI PlatformHelpNow Auto MSP FAQ Q1. 컨텍스트 엔지니어링이 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다른가요?프롬프트 엔지니어링은 AI에게 “무엇을 어떻게 질문할지”에 집중하는 반면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 판단을 내리기 전에 참고하는 정보·규칙·환경 자체를 설계하는 접근 방식입니다. 즉, 질문의 표현보다 AI가 사고하는 기반을 만드는 것에 초점이 맞춰져 있습니다.Q2. 컨텍스트 엔지니어링이 왜 AI 에이전트에서 중요해졌나요?AI 에이전트는 단순 응답을 넘어 계획·추론·실행을 반복합니다. 이 과정에서 이전 기록, 조직 규칙, 최신 데이터 등 지속적인 맥락 정보가 없으면 판단의 일관성과 정확도를 유지하기 어렵기 때문에 컨텍스트 엔지니어링이 필수 요소로 떠오르고 있습니다.Q3. 기존 RAG 방식만으로는 부족한가요?RAG는 관련 문서를 검색해 제공하는 데 효과적이지만, 문서 간 관계나 전체 흐름까지 이해시키는 데에는 한계가 있습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 필요한 정보를 선별·구조화해 AI가 바로 활용 가능한 상태로 제공함으로써 이러한 한계를 보완합니다.Q4. 컨텍스트는 많이 넣을수록 좋은가요?아닙니다. 과도한 컨텍스트는 오히려 노이즈가 되어 AI의 판단을 흐릴 수 있습니다. 업무와 직접적으로 연관된 최신 정보만 선별하고, 구조화·요약된 형태로 제공하는 것이 더 효과적입니다.Q5. 컨텍스트 엔지니어링은 기술 영역인가요, 전략 영역인가요?컨텍스트 엔지니어링은 단순한 기술 최적화가 아니라 비즈니스 전략과 운영 구조를 반영하는 영역입니다. 기업의 데이터 구조, 업무 프로세스, 의사결정 기준을 어떻게 AI에 전달할지에 대한 설계가 핵심이기 때문입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 12월 22일
AWS가 제시한 새로운 AI 시대의 기준: ‘re:Invent 2025’ 핵심 정리 BESPICK by Sangmi Park 2025년 12월 15일 지난주 미국 라스베이거스에서는 AWS re:Invent 2025가 진행되었습니다. AWS가 주최하는 글로벌 대표 기술 컨퍼런스인데요. 클라우드와 AI의 기술 트렌드와 전략, 로드맵이 공개되기 때문에 전 세계 많은 기업들과 전문가들이 주목하는 행사이죠. 구독자 여러분들께서도 관심 있게 지켜보시고, 또 직접 현장을 다녀오신 분들도 계실 것 같습니다.오늘 베스픽에서는 주요 연사들의 발표 내용을 중심으로 AWS의 AI 기술 전략을 살펴볼 예정인데요. 생성형 AI가 도입 단계를 넘어 실무 운영에 본격화되고 있는 시점에서, 우리가 반드시 알아두어야 할 핵심 인사이트까지 함께 정리했습니다. 비즈니스의 게임 체인저, AI 에이전트 올해 AWS 리인벤트의 핵심 주제는 바로 AI 에이전트였습니다. 맷 가먼(Matt Garman) CEO는 수십억 명의 에이전트가 우리의 일과 삶의 방식을 변화시키는 시대라고 말했는데요. AI 에이전트의 등장이 AI 발전에 있어 중요한 변곡점이라고 강조하며 과거 인터넷과 클라우드와 같이 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것이라고 내다보았습니다.그렇다면 구체적으로 AI 에이전트는 어떤 변화를 가져왔을까요? 스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 에이전틱 AI 담당 부사장은 AI 에이전트를 ‘게임 체인저’라고 말하며 다음과 같이 설명했는데요. 자연어만으로 원하는 기능을 만들어내는 등 아이디어를 빠르게 실험하고 구현할 수 있는 환경이 열리면서, 개발 진입 장벽은 물론 시간 제약까지 한 번에 낮아진 것입니다. “첫째, ‘누가 만들 수 있는지’가 급격히 변하고 있습니다. 더 이상 프로그래밍 언어 문법을 익혀야 하거나 수많은 API 호출과 매개변수 등을 외워야 하는 제약에 묶이지 않아도 됩니다. 둘째, ‘얼마나 빨리 만들 수 있는지’도 변하고 있습니다. 예전에는 몇 년이 걸리던 일이 이제는 몇 달이면 충분하고, 몇 달이 걸리던 일은 이제 몇 주, 심지어 며칠 만에 완성할 수 있습니다.”– 스와미 시바수브라마니안 AWS 에이전틱 AI 담당 부사장 Amazon Bedrock AgentCore: 에이전트를 안전하게 만들고 운영할 수 있는 통합 플랫폼입니다. 에이전트가 외부 도구를 쉽게 연결하고 과거 상호작용을 기억해 스스로 학습하도록 지원합니다. 또한 다양한 모델과 프레임워크에 호환되는 높은 유연성을 제공하며, 완벽한 세션 격리로 데이터 보안을 보장합니다.Strands Agent SDK: 개발자가 최소한의 코드로 에이전트를 빠르게 만들도록 돕는 오픈 소스 도구입니다. 일일이 명령하지 않아도 AI가 상황에 맞춰 스스로 계획하고 실행하는 자율성을 갖추고 있다는 것이 특징인데요. 이번 업데이트로 TypeScript와 엣지 디바이스 지원이 추가되어 자율 주행, 로봇 공학 등의 영역까지 활용 범위가 확장되었습니다.Amazon Nova Act: 실제 사람처럼 웹 브라우저를 조작해 복잡한 업무 워크플로우를 자동화하는 서비스입니다. 가상 환경에서 수십만 번의 반복 학습을 바탕으로 90% 이상의 높은 신뢰성을 확보했다고 하는데요. 이를 통해 기존의 단순 자동화 도구의 한계를 넘어 안정적인 업무 처리를 지원합니다. AI 인프라의 새로운 표준: 기본 + 풀 스택 생성형 AI와 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서 AI 인프라 역시 많은 혁신을 거듭하고 있는데요. AWS는 AI 에이전트의 가치를 제대로 구현하기 위해서는 확장성, 보안성, 고성능 등을 갖춘 AI 인프라가 필수라고 말했습니다. 특히 피터 드산티스(Peter DeSantis) 유틸리티 컴퓨팅 총괄 부사장은 클라우드의 기본 요소들에 대해 구체적으로 언급하며 AI 시대에도 계속 중요해질 것이라고 강조했습니다. “차세대 AI 애플리케이션이 인프라 분야에서 엄청난 혁신을 이끌어낼 것이고, 이는 매우 흥미로운 일입니다. 하지만 저는 변하지 않을 것들에 대해 먼저 이야기하고 싶습니다. (…) 결국 AI 세상에서 중요한 것은 우리가 지난 20년 동안 집중해 온 것들입니다. (…) 그 어느 때보다 기본이 중요합니다. 보안, 가용성, 탄력성, 민첩성, 비용은 이전 시대의 유물이 아니라, 미래의 애플리케이션이 구축될 토대입니다.”– 피터 드산티스 유틸리티 컴퓨팅 총괄 부사장 또한 소프트웨어와 하드웨어의 경계를 허물고 인프라 전반을 최적화하는 풀 스택(Full Stack) 전략을 통해 AI 인프라의 새로운 표준을 제시했습니다. 칩부터 데이터센터, 소프트웨어, 플랫폼까지 모든 계층이 함께 설계되어야 성능과 비용 효율성을 모두 잡을 수 있다는 것인데요. 과거에는 인프라가 개별 제품을 모아 놓은 개념이었다면 이제는 AI 인프라를 하나의 시스템으로 보고 있다는 분석입니다.이러한 전략이 담긴 다양한 인프라 제품과 솔루션도 공개되었습니다. AWS Trainium3: AI 워크로드를 위해 맞춤 설계된 최신 AI 칩입니다. AI 훈련과 추론에서 업계 최고 수준의 가격 대비 성능을 제공한다고 하는데요. Trainium2보다 컴퓨팅 성능은 4.4배, 전력 효율성은 40% 향상되었습니다. 현재 개발 중인 Trainium4의 로드맵도 함께 공개되었습니다.AWS Graviton5: 클라우드 워크로드를 위한 차세대 서버 프로세서입니다. 이전보다 5배 이상 커진 캐시와 많아진 코어를 통해 최대 25% 향상된 성능을 보이는 것이 특징입니다. Trainium 칩과 함께 배치되어 데이터 처리 속도를 높이는 등 전체 시스템 효율성을 높이는 역할을 합니다.AI Factory: 하드웨어 위에 AI 소프트웨어를 결합해 고객의 데이터센터에 직접 구축하는 통합 배포 모델입니다. 고객은 프라이빗 AWS 리전을 사용하는 것처럼 AI 인프라에 접근할 수 있는데요. 칩부터 소프트웨어까지 모든 계층을 AWS가 직접 설계하고 관리하는 풀 스택 전략이 반영된 솔루션이라 할 수 있습니다. 예측 불가능한 AI, 보안이 바뀌어야 한다! 한편 AI 에이전트의 등장은 보안 측면에서는 위협으로 다가오기도 하는데요. AWS는 보안이 최우선 순위임을 강조하며 설계 단계부터 내재화되어야 한다고 이야기했습니다. AI 에이전트의 장점인 자율성이 기존의 보안 방식으로는 오히려 방어하기 어려운 새로운 위험을 초래할 수 있기 때문인데요. 루바 보르노(Ruba Borno) 스페셜리스트 및 파트너 부문 부사장은 아래와 같이 설명했습니다. “AI 에이전트의 흥미로운 특징 중 하나는 그들이 비결정적*인 방식으로 작동한다는 점인데요. 이는 예측하기 어려운 AI 에이전트의 본질에 맞춰 새롭게 설계된 보안 기초가 필수적임을 의미합니다.”– 루바 보르노 스페셜리스트 및 파트너 부문 부사장* 비결정적(non-deterministic): 일반적으로 컴퓨터는 동일한 입력에 대해 같은 결과를 내놓는 것과 달리 AI 에이전트는 같은 질문을 하더라도 상황이나 학습된 맥락에 따라 매번 다른 답변이나 행동을 할 수 있음. 이처럼 AI 에이전트의 특성을 고려한 보안 솔루션도 소개되었습니다.AWS Security Agent: 개발 단계부터 보안을 자동으로 검증하는 보안 에이전트입니다. 설계 문서를 코드를 스스로 점검해 취약점을 찾아내고 올바른 수정 방향까지 제시합니다. 필요시에는 침투 테스트를 수행해 보안 검증을 빠르게 반복할 수 있도록 합니다.AgentCore Policy: 스스로 코드를 만들어 실행하는 AI 에이전트 행동을 실시간으로 통제하는 안전장치입니다. 자연어로 된 보안 정책이 코드 외부에서 독립적으로 작동해 예측 불가능한 행동을 사전에 차단할 수 있습니다.AgentCore Observability: 에이전트의 추론 과정부터 도구 사용까지 모든 행동을 추적합니다. 응답 속도나 오류 발생률과 같은 핵심 지표를 실시간으로 모니터링해 운영 가시성을 확보해 줍니다. 기존의 모니터링 도구와도 연동해 사용할 수 있습니다. 기업이 알아야 할 3가지 인사이트 지금까지 AWS 리인벤트에서 발표된 핵심 내용들을 살펴보았는데요. 이 안에서 기업의 입장에서 알아두면 좋을 3가지 인사이트를 발견할 수 있었습니다.1. 비즈니스 가치를 제공하는 AI과거 AI가 단순히 신기한 기술이었다면 지금의 AI 에이전트는 실질적으로 비즈니스 가치를 제공하는 존재로 자리 잡고 있습니다. AWS 역시 이러한 관점에서 기업의 AI 에이전트 및 시스템 구축을 위한 다양한 방법과 제품들을 소개했는데요. 이제 AI가 기업의 모든 비즈니스 과정에 깊숙히 통합되는 단계에 이르렀습니다. 앞으로는 AI 기술 자체보다 이를 얼마나 효율적으로 활용해 비즈니스 성과로 연결하느냐가 기업의 경쟁력이 될 것입니다.2. 단일 AI에서 AI 시스템으로개별 AI 솔루션을 도입해 사용하던 시기를 지나 이제는 인프라부터 소프트웨어까지 모든 계층에서 AI를 통합적으로 구축하고 활용하는 시대가 되었습니다. AWS가 강조한 풀 스택 전략도 이러한 맥락인데요. 모든 계층에 최적화된 AI 시스템을 통해 비로소 최고의 성능과 효율을 낼 수 있기 때문입니다. 보안 측면에서도 초기 단계부터 보안을 내재화하는 시스템적 보안에 대한 논의가 이루어졌죠. 이처럼 앞으로는 전체 워크로드와 시스템을 통합적으로 바라보는 관점이 더욱 중요해질 것입니다.3. AI 시대의 인재상비즈니스가 AI를 중심으로 전환되면서 AI 시대의 인재상도 새롭게 정의되고 있습니다. 버너 보겔스(Werner Vogels) CTO는 개발자가 시스템을 설계하는 ‘건축가(Architect)’의 역할을 해야 한다고 설명했는데요. AI에게 정확한 요구사항을 제시하고, 시스템 전체의 연결성을 이해하며, 결과물에 대한 최종 책임을 지는 전문가가 되어야 한다는 것이죠. 이제 AI 시대의 역량은 기술 숙련도는 물론 비즈니스에 대한 깊은 이해와 시스템적 사고를 갖춘 방향으로 변화하고 있습니다.오늘 소개 드린 것 외에도 AWS 리인벤트에서는 더 많은 발표들과 제품 업데이트 소식들이 있었는데요. 자세한 내용이 궁금하신 분들은 베스핀글로벌 홈페이지를 통해 테크 세션 핵심 요약본을 순차적으로 제공 중이니 링크를 통해 확인하시기 바랍니다. FAQ Q1) AWS re:Invent 2025에서 가장 중요한 변화는 무엇인가요?생성형 AI를 넘어 AI 에이전트가 본격적인 비즈니스 실행 주체로 자리 잡았다는 점입니다. AWS는 AI 에이전트를 차세대 애플리케이션의 핵심으로 제시하며, 개발·운영·보안 전반에서 이를 뒷받침하는 플랫폼 전략을 공개했습니다.Q2) AWS가 말하는 ‘AI 에이전트’는 기존 AI와 무엇이 다른가요?기존 AI가 질문에 답하거나 결과를 생성하는 데 그쳤다면, AI 에이전트는 스스로 계획하고 도구를 활용해 실제 업무를 수행합니다. 자연어 기반 개발, 자율 실행, 반복 학습이 가능해 실무 자동화와 생산성 향상에 직접적인 영향을 줍니다.Q3) 왜 AWS는 ‘풀 스택 AI 인프라’를 강조했나요?AI 에이전트의 성능과 안정성은 모델뿐 아니라 칩, 서버, 데이터센터, 소프트웨어, 플랫폼까지 함께 최적화돼야 확보할 수 있기 때문입니다. AWS는 Trainium, Graviton, AI Factory 등을 통해 AI 인프라를 하나의 시스템으로 설계하는 방향을 제시했습니다.Q4) AI 에이전트 시대에 보안이 더 중요해진 이유는 무엇인가요?AI 에이전트는 비결정적 방식으로 행동하기 때문에 기존 보안 체계만으로는 예측과 통제가 어렵습니다. AWS는 설계 단계부터 보안을 내재화하고, 에이전트의 행동을 실시간으로 통제·관찰하는 새로운 보안 접근 방식을 강조했습니다.Q5) 기업은 이번 re:Invent 2025에서 어떤 시사점을 얻을 수 있나요?AI는 더 이상 실험 단계가 아니라 비즈니스 성과를 만드는 시스템으로 진화하고 있습니다. 기업은 개별 AI 도입을 넘어, 인프라·보안·운영을 포함한 통합적인 AI 시스템 전략과 이를 설계·관리할 인재 역량을 함께 고민해야 할 시점입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 2025 AWS re:Invent 미리보기: AI 시대의 새로운 기준 [AWS re:Invent 2025] 리인벤트 핵심 테크 세션을 한눈에! 2025년 12월 15일
AI 시대, 알림 폭증 속에서 ‘진짜 위협’을 식별하는 방법 BESPICK by Sangmi Park 2025년 12월 11일 여러분은 하루에 몇 개의 알림을 받으시나요? 필요 없는 알림이 끝없이 쌓이다 보면 정작 중요한 메시지를 놓치기 쉬운데요. 이런 문제가 최근 기업의 보안을 위협하는 요인으로 꼽히고 있습니다. 생성형 AI와 클라우드가 기업 업무 곳곳에 스며들면서, 시스템이 만들어내는 이벤트와 경고의 양도 함께 폭발적으로 증가했기 때문입니다. 알림, 이렇게까지 많아진 이유? SOC(보안 운영 센터)는 하루 수천에서 수만 건의 로그와 알림을 마주하게 되었습니다. Vectra AI는 SOC가 하루 평균 3,832건 이상의 경고를 받는다고 말했는데요. 문제는 이 중 62%가 결국 처리되지 못하고 방치되며, 보안 인력의 66%가 5년 전보다 더 큰 스트레스를 호소하고 있다고 합니다.더 큰 문제는 이 수치가 계속해서 증가하고 있다는 점인데요. 실제로 2025 Pulse of the AI SOC Report에서는 조직의 77%가 “알림이 지난해보다 더 늘어났다”고 답했으며, 46%는 증가 폭이 25% 이상이었다고 응답했습니다.같은 리포트는 SOC가 겪는 가장 큰 어려움으로 ‘과도한 알림 증가로 인한 Alert Fatigue(알림 피로)’를 지목했습니다. 실제로 Radiant Security 분석에 따르면 기업은 중요 ID 관련 알림 하나를 처리하는 데 평균 11시간을 사용하며, 경고의 절반 이상(51%)은 업무 시간 외에 발생합니다. 여기에 ID·권한 이슈를 추적하기 위해 평균 10개 이상의 도구를 사용하다 보니 보안팀은 “항상 뒤처지는 감각”을 일상적으로 겪고 있다고 답했습니다.이처럼 문제는 알림이 많아졌다는 것이 아니라, 인력과 프로세스가 그 증가 속도를 감당하지 못한다는 데 있습니다. 알림 증가가 단순한 불편을 넘어 보안 운영의 핵심 리스크가 되고 있다는 것이죠. 알림에도 급이 있다: 이벤트·얼럿·인시던트 우리가 흔히 ‘알림’이라고 부르는 것에는 서로 다른 성격의 신호들이 섞여 있는데요. 크게 3가지로 볼 수 있습니다.이벤트(Event): 시스템에서 발생하는 모든 기술적 기록을 의미합니다. 로그인 시도, 파일 접근, 네트워크 연결 등 일상적으로 일어나는 모든 활동이 이벤트에 해당합니다. 이 단계에서는 좋고 나쁨의 판단 없이 발생한 현상만 기록됩니다.얼럿(Alert): 보안 시스템이 이벤트를 분석해 이상 징후라고 판단한 경우 생성하는 경고 신호입니다. 사전에 정의된 규칙을 기반으로 자동 생성되며 비정상 로그인 탐지, 대량 트래픽 유입 감지, 악성 코드 의심 파일 발견 등이 이에 해당합니다.인시던트(Incident): 사건·사고를 뜻하는 인시던트는 기업에 실제 피해를 줄 수 있다고 판단하는 보안 사건을 말합니다. 계정 탈취 시도, 악성코드 감염, 데이터 유출 징후처럼 즉각적인 대응 조치가 필요한 경우입니다.미국 NIST(국립표준기술연구소)가 발행한 NIST SP 800-61은 전 세계 보안 사고 대응의 표준 지침으로, 인시던트를 “기밀성·무결성·가용성을 실제 또는 잠재적으로 위협하는 사건”으로 정의합니다. 단순 알림을 넘어 ‘업무에 영향을 줄 수 있는 사건 단위’로 해석하는 것이 중요하다는 의미죠.문제는 이 세 신호가 한데 섞여 들어오면서, SOC는 ‘어디서부터 대응해야 하는지’ 판단 자체가 어려워진다는 점입니다. 예를 들어 특정 서버에서 CPU 급증, 비정상 트래픽 증가, 데이터베이스 접근 이상이 동시에 발생했다면 이건 3개의 얼럿이 아니라 ‘하나의 인시던트’로 봐야 합니다. 서로 연관된 징후임에도 이를 각각의 신호로 인식하고 처리한다면, 기업이 사건의 본질을 파악하지 못하고 중요한 징후를 놓칠 위험이 커집니다. 이제는 속도 싸움: 인지부터 대응까지 인시던트를 식별하는 것 이후에는, 인시던트를 중심으로 위험도를 판단하고 이에 최적화된 대응이 얼마나 신속하게 이루어지는지가 중요한데요. 보안 업계에서는 위험 대응 능력을 수치로 확인할 수 있는 여러 지표를 사용합니다.MTTD(Mean Time To Detect, 평균 탐지 시간): 위협이나 이상 징후가 발생한 시점부터 이를 탐지하기까지 걸리는 평균 시간MTTR(Mean Time To Respond/Resolve, 평균 대응·해결 시간): 사고를 인지한 이후부터 완전히 대응하고 해결할 때까지 걸리는 평균 시간Dwell Time(체류 시간): 공격자가 네트워크 내부에 머무르는 시간FPR(False Positive Rate, 오탐 비율): 경보 중 실제 위협이 아닌 것의 비율Detection Coverage: 얼마나 다양한 위협과 영역을 탐지할 수 있는지를 의미하는 지표MTTA(Mean Time to Acknowledge, 평균 인지 시간): 생성된 경보를 보안팀이 인지하고 대응에 착수하기까지 걸리는 평균 시간위의 주요 보안 지표들은 하나의 공통된 메시지를 전달합니다. ‘얼마나 빨리 이상 징후를 알아차리고, 얼마나 빨리 대응으로 전환할 수 있는가’가 보안의 성패를 좌우한다는 것입니다. 실제로 IBM은 침해 사고를 더 빠르게 식별하고 격리한 조직일수록 평균 피해 비용이 현저히 감소했다고 분석합니다. AI 시대의 알림이 단순한 사실 전달이 아니라 즉각적인 행동을 유도하는 ‘트리거’여야 하는 이유가 여기에 있습니다.알림의 양과 속도가 사람의 대응 능력을 넘어서는 환경에서는 보다 효율적인 대응 체계가 필요합니다. 중복된 알림을 자동으로 정리하고 흩어진 신호를 하나의 인시던트로 묶어서 장애 원인까지 파악할 수 있다면 작업 효율은 물론 보안 수준까지 높아집니다. 이에 최근 보안 업계에서는 ‘알림 기반 대응’에서 ‘인시던트 중심 AI 분석’으로 전환하는 흐름이 빠르게 확산되고 있는데요.AI 기반 멀티 클라우드 관리 전문 기업 옵스나우는 최근 ‘얼럿나우(AlertNow)‘를 고도화한 2.0 버전을 공개했습니다. 얼럿나우는 AI 분석으로 중복 알람을 신속히 제거하고 여러 신호를 하나의 인시던트로 묶어 장애 원인까지 제시하는 서비스입니다. 현재 국내에서 SaaS 형태로 제공되는 통합 관제 플랫폼은 얼럿나우가 유일합니다.얼럿나우 2.0은 MTTA, MTTR 등 주요 지표를 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 히트맵과 다이어그램 기반의 데이터 탐색 기능을 제공합니다. 화면을 이동하지 않고 세부 정보를 확인할 수 있는 인플레이스 드릴다운(in-place drill-down) 기능도 탑재됐습니다. 실무 편의성을 높이면서 위험 신호를 더욱 신속하게 인지하고 대응할 수 있게 된 것인데요. 알림으로 인한 기업의 보안 리스크가 커지고 있는 AI 시대 속에서 기업 운영의 중요한 해결책이 될 것으로 보입니다.다음 주에도 흥미로운 소식으로 찾아뵐게요. 관련 상품AlertNow FAQ Q1. 알림 피로(Alert Fatigue)란 무엇인가요?보안 시스템에서 발생하는 경고·알림이 과도하게 증가해 중요 신호를 구별하기 어려워지는 현상을 말합니다. 알림이 많아질수록 대응 속도는 늦어지고 실제 인시던트의 위험이 커집니다.Q2. 왜 AI 시대에 알림이 더 폭증하고 있나요?AI·클라우드 기반 서비스가 확대되면서 시스템이 자동 생성하는 이벤트와 경고의 규모가 기하급수적으로 늘었습니다. 인프라, 계정, 애플리케이션 등 감시해야 할 영역이 많아졌기 때문입니다.Q3. 알림 중심 운영과 인시던트 중심 운영은 무엇이 다른가요?알림 중심은 개별 경고를 각각 처리하는 방식입니다. 반면 인시던트 중심은 여러 신호를 하나의 보안 사건 단위로 통합 분석해 근본 원인을 파악합니다. 대응 속도와 정확성이 크게 향상됩니다.Q4. 인시던트 중심 AI 분석의 장점은 무엇인가요?중복 알림 제거, 오탐 감소, 우선순위 자동 판단, MTTA·MTTR 단축 등 전체 보안 운영 효율을 높입니다. 보안팀이 핵심 인시던트에 집중할 수 있어 운영 부담도 줄어듭니다.Q5. 얼럿나우(AlertNow)는 무엇을 제공하나요?옵스나우 ‘얼럿나우 2.0’은 AI 기반으로 중복 알림을 자동 정리하고, 연관된 신호를 하나의 인시던트로 묶어 원인까지 제시하는 통합 관제 서비스입니다. MTTA·MTTR, 탐지 범위 등 핵심 지표도 한눈에 확인할 수 있습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 12월 11일
제미나이3, 글로벌 AI 판도를 흔들다 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 12월 09일 “3년 동안 매일 챗GPT를 써왔다. 방금 제미나이3를 2시간 써보니 챗GPT로 돌아갈 수 없겠다. 도약의 폭이 말도 안 된다 – 추론, 속도, 이미지, 비디오… 모든 게 더 정확하고 더 빠르다. 또 한 번 세상이 바뀐 느낌이다.”– 마크 베니오프(Marc Benioff) 위 인용은 지난 달 제미나이3가 공개된 직후, 세일즈포스의 마크 베니오프(Marc Benioff) 대표가 자신의 X(구 Twitter) 계정에 올린 게시글입니다. 이처럼 제미나이3는 발표와 동시에 성능 평가와 기술적 진전 측면에서 큰 관심을 받았습니다. 같은 시기 발표된 xAI의 ‘그록-4.1’, 오픈AI의 ‘GPT-5.1 Codex Max’, 엔트로픽의 ‘Claude Opus 4.5’보다 시장의 화제성은 제미나이3에 더 쏠렸는데요. 구글의 순다르 피차이(Sundar Pichai) 대표도 자신의 X 계정에 ‘iykyk(If you know, you know)’라는 문구와 함께 ‘클래식 치즈버거 제조법’ 이미지를 올렸습니다. 이는 8년 전 안드로이드 치즈버거 이모지에서 치즈가 빵 위에 배치돼 논란이 됐던 사건을 연상시키는 동시에, 새롭게 공개된 나노바나나 프로의 정교한 이미지 생성 능력을 보여주는 사례이기도 합니다. 단순히 그림을 만드는 수준을 넘어 치즈버거의 구조를 이해해 뜨거운 패티 위에 치즈를 정확히 배치하는 방식까지 구현해낸 것이죠. 제미나이3 등장으로 다시 재편되는 AI 경쟁 구도 3년 전 챗GPT의 등장은 산업 전반에 강력한 파급력을 가져왔습니다. 그러나 지난해 말부터는 ‘스케일링 법칙’의 한계와 데이터 부족 논의가 제기되며, AI 발전의 새로운 기준이 ‘추론 능력’에 놓일 것이라는 전망이 확산되기도 했습니다. 하지만 이번에 공개된 제미나이3는 구글의 방대한 웹 검색 정보를 기반으로 한 사전 훈련을 통해 성능을 크게 끌어올린 것으로 알려지며 이러한 분위기를 바꿔놓았습니다. 공개 직후 제미나이3는 전문 지식, 논리 추론, 수학, 이미지 인식 등 주요 12개 벤치마크에서 GPT-5.1을 상회하는 성능을 보였다는 평가를 받았습니다. 일각에서는 이를 계기로 오픈AI가 내부적으로 ‘코드 레드’를 가동했다는 보도도 이어졌습니다. 구글은 제미나이3의 강점을 ▲고도화된 추론 및 멀티모달 역량 ▲에이전트 코딩·프런트엔드 생성 능력 ▲도구 사용 및 계획 기능 등으로 설명하며, 비즈니스 혁신을 위한 ‘가장 지능적인 모델’이라고 강조하고 있습니다. 단순 생성 단계를 넘어 상황 판단과 연속적 추론 능력이 성장했다는 평가도 나오고 있으며, 발표와 동시에 검색 엔진에 바로 적용한 점 역시 많은 관심을 끌었습니다. 특히 제미나이3가 엔비디아 GPU가 아닌 TPU 기반으로 구동된다는 점은 업계의 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 그동안 엔비디아에 집중되어 있던 모델 학습·추론 인프라에 현실적인 대안이 등장했다는 의미로도 해석됩니다. 물론 다른 기업들 역시 대응에 나서고 있습니다. 오픈AI는 ‘쇼핑 리서치’ 기능을 추가했고, 엔트로픽은 ‘오퍼스 4.5’를 선보이며 코딩 성능을 강화했습니다. 다만 초기 시장의 관심과 화제성 측면에서는 제미나이3가 상대적으로 더 두드러졌다는 평가가 많습니다. 텍스트를 ‘그림’으로 이해하는 모델, 나노바나나 프로 구글은 제미나이3 공개 이틀 뒤, 이미지 생성 AI ‘나노바나나 프로’도 함께 선보였습니다. 제미나이3가 가진 지식과 문맥 이해 능력을 그대로 물려받아, 텍스트에 담긴 의미를 시각적으로 풀어내는 능력이 한층 정교해진 모델입니다. 인포그래픽이나 다이어그램처럼 구조를 정확히 파악해야 하는 작업에서 특히 강점을 보였고, 여러 언어를 자연스럽게 처리해 국내에서는 한국어 기반 이미지 생성 테스트도 활발히 이뤄졌습니다. 일관성과 블렌딩 성능도 크게 개선돼 다양한 요소를 조합해도 안정적으로 고품질 이미지를 만들어낼 수 있다는 점이 각광받고 있습니다. 현재 이미지 생성 시장은 나노바나나를 비롯해 미드저니, 스테이블 디퓨전, GPT 이미지, 어도비, 캔바 등 다양한 기업의 경쟁이 치열합니다. 지난달 LA에서 열린 ‘어도비 맥스 2025’에서 어도비는 자체 모델 ‘파이어플라이’를 보유하고 있음에도, 타사 AI 모델을 자사 제품군에서 직접 활용할 수 있도록 개방형 전략을 발표하며 ‘워크플로우 선점’에 방점을 찍었습니다. 어떤 전략이 시장의 흐름을 주도하게 될지는 앞으로 더 지켜봐야 할 부분입니다. 제미나이3와 나노바나나 프로의 등장은 시장에서 제기되던 ‘AI 버블론’을 약화시키는 동시에, 엔비디아 중심의 AI 인프라 구도에도 균열을 만든 것으로 평가됩니다. 오픈AI가 내년 자체 AI 칩 생산 계획을 밝힌 만큼 반도체 생태계의 변화도 더욱 가속화될 전망입니다. 연내 공개될 메타의 ‘라마 4.5’와 내년 오픈AI의 차세대 모델이 어떤 변화를 가져올지, 그리고 제미나이3가 연 경쟁 구도를 다시 뒤흔들 수 있을지 업계의 관심이 집중되고 있습니다. 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1. 제미나이3가 왜 이렇게 주목받는 건가요?출시 직후 전문 지식, 추론, 수학, 이미지 인식 등 주요 벤치마크에서 GPT-5.1을 앞서는 결과가 나오며 기술적 우위에 대한 평가가 이어졌기 때문입니다. 또한 TPU 기반으로 구동돼 엔비디아 GPU 의존도를 낮출 수 있다는 점도 시장의 높은 관심을 이끌었습니다.Q2. 구글이 올린 ‘치즈버거’ 이미지는 무슨 의미인가요?8년 전 안드로이드 치즈버거 이모지의 배치 오류 사례를 떠올리게 하면서, 새로 공개된 나노바나나 프로가 구조적 맥락을 정확히 이해해 이미지를 생성할 수 있음을 보여준 사례입니다.Q3. 나노바나나 프로는 기존 이미지 생성 모델과 뭐가 다른가요?단순 생성이 아니라 텍스트의 의미와 구조를 깊이 이해해 인포그래픽·다이어그램 등 논리적 시각 구성이 필요한 작업을 정확하게 구현할 수 있다는 점이 차별점입니다. 블렌딩과 일관성 품질도 크게 개선되었습니다.Q4. 경쟁 모델들은 어떤 대응을 하고 있나요?오픈AI는 GPT 쇼핑리서치를 도입했고, 엔트로픽은 코딩 성능을 강화한 ‘오퍼스 4.5’를 공개했습니다. 다만 초기 화제성과 관심도 면에서는 제미나이3가 상대적으로 더 높은 주목을 받았습니다.Q5. AI 시장에서 엔비디아와 TPU 이야기가 왜 중요한가요?지금까지 대부분의 AI 모델이 엔비디아 GPU에 의존해왔기 때문입니다. 구글이 TPU 기반 모델로도 높은 성능을 확인시키면서 GPU 외에도 실질적인 대안이 존재한다는 점을 보여주었고, 이는 업계에서 적지 않은 파장을 일으켰습니다.Q6. 앞으로 AI 경쟁의 핵심 관전 포인트는 무엇인가요?올해 공개될 메타의 라마 4.5와 내년 오픈AI의 차세대 모델이 제미나이3의 성능을 넘어설 수 있을지가 주요 관심사입니다. AI 인프라와 모델 전략이 어떻게 변화할지에 대해 업계는 예의주시하고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 구글 새 인공지능 제미니 3, 챗GPT 성능 압도아직도 ChatGPT만 쓰고 있다면? 일잘러로 만들어주는 무료 AI 모음 1탄AI의 다음 단계로: 오픈AI, ‘GPT-5’ 모델 공개와 그 의미 2025년 12월 09일
이한주 베스핀글로벌 창업자, 사우디아라비아 CEO 20인 대상 “모두의 광장” 소개하며 K-AI 전파 by Sangmi Park 2025년 12월 05일 전자신문 / 2025-12-05 / 류태웅 기자 / [기사 전문 보기] – 사우디 스타트업 20개사 대상 소버린 AI·K-AI 전략 공유… 한국형 공공·산업 적용 사례 조명 – 모두의 광장·한수원 소버린 AI 사례 발표… 중동 AI 협력 확대 기대 이한주 베스핀글로벌 창업자, 사우디아라비아 CEO 20인 대상 “모두의 광장” 소개하며 K-AI 전파 <사진 : 베스핀글로벌 이한주 창업자가 사우디아라비아 스타트업 대표 20인에게 이재명 정부의 AI 국민 소통 플랫폼 “모두의 광장” 성공사례에 대해 설명하고 있다.> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)의 창업자 이한주 대표는 사우디아라비아 통신정보기술부(MICT)가 추진하고 글로벌 엑셀러레이터 스파크랩이 운영한 ‘CODE 테크 파운더스 프로그램(CODE Tech Founders program)’에서 6주간 한국을 방문한 사우디아라비아 유망 스타트업 20개사 대표단과 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’와 ‘K-AI(Korea AI)’를 주제로 지난 11월 24일 단독 간담회를 진행했다고 5일 밝혔다. 이번 프로그램은 사우디 스타트업들이 한국의 기술·창업 생태계를 직접 경험하고 협력 기회를 모색하기 위해 마련된 자리로, 11월 4일 부터 6주간 한국 스타트업 생태계와 첨단 기술 인프라를 경험하고, 국내 주요 기업과 연구기관, 투자사 관계자들과 실질적인 교류 기회를 갖기 위해 마련됐다. 이한주 대표는 간담회에서 소버린 AI가 “국가·기관이 외부 기술에 과도하게 의존하지 않고 자체 데이터, 모델, 인프라를 기반으로 인공지능 주권을 확보하는 체계”라고 정의하며, 글로벌 AI 시장에서 주권 경쟁이 본격화되고 있다고 강조했다. 이어 한국이 소버린 AI를 공공 및 제조, 서비스 등 각 산업 영역에서 선제적으로 적용하며 의미 있는 성과를 내고 있다고 설명했다. 특히 한국이 언어·문화 데이터와 AI 기술력을 결합해 글로벌 차별성을 강화하고자 하는 K-AI 전략이 새로운 경쟁 구도로 부상하고 있다고 진단했다. 실제 사례도 공유됐다. 이 대표는 국민 참여형 공공 소통 플랫폼 ‘모두의 광장’을 통해 시민 의견이 정책 과정에 반영되는 구조를 구현한 점을 소개하며 공공 플랫폼 분야에서의 한국형 AI 적용 사례를 설명했다. 또한 한국수력원자력의 소버린 AI 구축 사례를 언급하며 “AI가 국가 기반 산업의 안정성과 효율성을 높이는 동시에 데이터 주권을 유지한 대표적 성공 모델”이라고 평가했다. 이날 사우디 스타트업들과의 질의응답에서 이 대표는 현지 AI 전략에 대한 실질적인 조언도 아끼지 않았다. 그는 “사우디가 AI 전환을 국가 전략으로 추진하는 만큼 해외 AI 모델을 그대로 도입하기보다 자국 언어·법규·문화·데이터 환경이 반영된 자체 AI 생태계 구축이 경쟁력의 핵심”이라고 강조했다. 이어 “AI 개발과 도입의 출발점은 기술 그 자체가 아니라 데이터 주권 확보이며, 현지화 전략의 완성도에 따라 성장 속도가 달라질 것”이라고 덧붙였다. 아울러 그는 한국의 AI 생태계가 빠르게 성장한 배경으로 스타트업, 대기업, 연구기관, 정부와 투자사가 긴밀히 협력하는 구조를 꼽으며, “사우디 스타트업이 글로벌 단계로 도약하기 위해서는 기술 개발뿐 아니라 협업·파트너십 기반 생태계 조성이 중요하다”고 조언했다. 이번 교류 프로그램을 통해 사우디 스타트업들은 한국의 AI·클라우드 기반 산업 구조와 기술 도입 경험을 심도 있게 공유한 것으로 알려졌다. 업계는 이번 만남을 계기로 양국 간 AI 혁신·투자·기술 협력 논의가 더욱 확산될 것으로 기대하고 있다. 이한주 대표는 감담회에서 “AI 기술의 발전 속도는 국가별로 격차를 만들 수 있지만, 데이터 주권을 확보한 국가는 오히려 기회를 갖게 된다”라며 “AI를 외산 모델로 단순 도입하는 시대는 끝났으며, 앞으로는 자국 데이터 기반 생태계를 구축하느냐가 국가 경쟁력의 분기점이 될 것”이라고 강조했다. 문의하기 2025년 12월 05일
베스핀글로벌, 옥타 상위 파트너 ‘어센드 티어’ 달성 by Sangmi Park 2025년 12월 03일 머니투데이 / 2025-12-03 / 황국상 기자 / [기사 전문 보기] – 옥타 기반 IAM 설계, 구축, 운영 전문성 및 보안 서비스 경쟁력 입증 – 국내 기업 중 유일한 파트너 등급으로 베스핀글로벌의 보안 기술 리더십 확인 베스핀글로벌, 옥타 상위 파트너 ‘어센드 티어’ 달성 <베스핀글로벌, 옥타 상위 파트너 ‘어센드 티어’ 달성> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)이 글로벌 아이덴티티 및 접근 관리(IAM) 선도 기업 옥타(Okta)의 파트너 프로그램에서 상위 두번째 등급인 ‘어센드 티어(Ascend Tier)’를 달성했다고 3일 밝혔다. 어센드 티어는 옥타 기술 역량, 풍부한 구축 경험, 고객 지원 능력까지 모두 갖춘 기업에게만 주어지는 상위 등급이다. 이번 선정은 베스핀글로벌의 IAM 전문성과 서비스 품질이 글로벌 요구 기준에 부합하며, 옥타 기반의 IAM 설계·구축·운영 분야에서 국내 최고 수준의 전문성을 보유하고 있음을 입증한다. 글로벌 IAM 시장을 선도하는 옥타의 파트너 프로그램은 기술 인증, 구축 경험, 고객 레퍼런스, 전문 인력 보유 등 다각적인 평가 기준을 통해 파트너 등급을 분류한다. 이 중 어센드 티어는 높은 기술 역량과 풍부한 프로젝트 경험을 갖춘 파트너 기업에게만 부여되며, 베스핀글로벌은 한국에서 해당 기준을 충족한 첫 번째 기업이다. 베스핀글로벌은 다양한 산업에서 쌓은 기술력과 멀티 클라우드 운영 경험을 바탕으로 기업들이 제로 트러스트 보안 체계를 갖추고 안전한 보안 전략을 수립할 수 있도록 돕고 있다. 기업 규모와 환경에 맞춘 IAM 전략을 기반으로 ▲옥타 활용 아이디 통합 관리 ▲접근 제어 ▲싱글 사인온(SSO) ▲다중 인증(MFA) 등 핵심 기능을 안정적으로 운영해 왔다. 또한 24시간 365일 운영 관리 체계와 확장 가능한 보안 서비스를 제공해, 빠르게 변하는 클라우드 환경에서도 기업이 안정적으로 보안을 유지할 수 있도록 지원하고 있다. 옥타(Okta)는 세계적인 디지털 아이덴티티 기업으로 아이덴티티를 안전하게 보호해 누구나 어떤 기술이든 안전하게 활용할 수 있도록 지원한다. 옥타의 솔루션은 인증(authentication), 권한 부여(authorization) 등 핵심 아이덴티티 서비스를 통해 전 세계 기업들의 신뢰를 받고 있으며 기업과 개발자가 아이덴티티 확인 기능을 활용해 보안, 운영 효율, 비즈니스 성과를 강화할 수 있도록 지원한다. 옥타 황규언 한국 지사장은 “베스핀글로벌의 옥타 어센드 티어 달성을 진심으로 축하하며, 이는 베스핀글로벌의 탁월한 기술 역량과 성공적인 프로젝트 수행 능력을 인정하는 결과이다”라며 “베스핀글로벌은 어센드 등급을 달성한 국내 최초의 파트너로서 제로트러스트 보안 아키텍처 도입을 가속화하고, 국내 기업들이 아이덴티티 및 액세스 관리(IAM) 분야에서 최고 수준의 서비스와 전략적 조언을 받을 수 있도록 지원하고 있다”고 덧붙였다. 베스핀글로벌 한대영 부사장은 “이번 어센드 티어 선정은 베스핀글로벌의 옥타 기술 전문성과 고객 성공 역량을 공식적으로 인정받은 중요한 성과다”며 “앞으로도 다양한 산업에서 제로트러스트 강화와 옥타 기반의 IAM 기술 도입을 가속화할 수 있도록 최상의 기술력과 전문 서비스를 제공하겠다”고 말했다. 문의하기 2025년 12월 03일
비전 AI 트렌드와 산업별 활용 사례 BESPICK by Sangmi Park 2025년 12월 01일 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란 기계가 이미지나 비디오를 이해하고 분석하는 기술입니다. 사람의 눈과 뇌가 시각 정보를 처리하는 것처럼 컴퓨터가 시각적 데이터 속의 객체를 인식하고 패턴 식별, 장면 분석 등의 작업을 수행하는 것입니다.이제 딥러닝을 비롯한 다양한 AI 기술의 결합으로, 컴퓨터 비전을 넘어선 비전 AI 시대가 열리고 있습니다. 조사에 따르면 컴퓨터 비전 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2034년까지 3,304억 달러 이상으로 성장할 전망(CAGR 30.58%)인데요. 산업 전반에 자동화 수요가 증가하고 하드웨어의 성능이 높아지면서 비전 AI 활용이 빠르게 늘어나고 있는 것이죠. 오늘은 비전 AI에서 주목해야 할 트렌드는 무엇인지, 산업별 활용 사례와 함께 살펴보겠습니다. 생성형 AI부터 3D 비전까지, 비전 AI 기술의 발전! 컴퓨터 비전과 AI의 기반을 이루는 핵심 기술들이 발전하면서 비전 AI의 정확도와 성능이 높아지고 있습니다. 실제 데이터가 없어도 효과적인 학습이 가능하고, 복잡한 장면이나 3D 공간도 정확하게 파악하고 분석합니다.생성형 AI: 실제 데이터를 확보하기 어려운 상황에서 생성형 AI로 고품질의 합성 데이터를 빠르게 만들 수 있습니다. GAN이나 확산 모델 같은 기술을 통해 현실적이고 정교한 데이터를 생성하고 비전 AI 모델 학습에 활용합니다.*GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망): 실제와 같은 가짜 데이터를 생성하는 딥러닝 기술 *확산 모델(Diffusion Model): 무작위 노이즈를 점진적으로 제거해 고품질 데이터 생성비전 트랜스포머(ViTs, Vision Transformers): 이미지를 부분적으로 나눠 각 조각 간의 관계를 파악해 분석하는 AI 모델입니다. 화면 전체의 흐름과 맥락을 더 잘 이해할 수 있어 복잡한 이미지나 상황에서도 정확한 판단이 가능합니다. 기존의 CNN보다 확장성이 높아 고정밀 비전 분야에서 비전 트랜스포머의 활용이 빠르게 늘고 있습니다.* CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망): 이미지를 작은 조각으로 나눠 부분적 특징을 찾아내고, 이를 합쳐 전체 이미지를 이해하는 방식제로샷, 퓨샷 학습(Zero-shot, Few-shot Learning): 제로샷 학습은 AI가 한 번도 본 적 없는 대상을 식별하는 기술, 퓨샷 학습은 단 몇 가지 예시만으로 AI를 훈련시키는 기술입니다. 이러한 접근 방식을 통해 최소한의 데이터만으로도 비전 AI를 효율적으로 훈련시킬 수 있고, 여러 산업 분야에 빠르게 적용할 수 있습니다.3D 비전: 사물을 입체적으로 이해하고 깊이, 거리, 형태를 정밀하게 파악하는 기술입니다. 실제 공간을 그대로 디지털로 옮길 수 있어 가상·증강 현실, 로봇, 드론 등에서 핵심 역할을 합니다. 차세대 디지털 환경을 만드는 필수 기술로 주목받고 있습니다. 더 가까이, 더 능동적으로… 비전 AI의 진화! 비전 AI는 단순히 이미지를 분석하는 것을 넘어 현장에서 데이터를 실시간으로 이해하고 판단하는 능동적인 시스템으로 진화하고 있습니다. 다양한 정보를 동시에 통합하고 처리하며 스스로 최적의 대응을 결정하는 것입니다.에이전틱 AI(Agentic AI): 자율적으로 판단하고 수행하는 에이전틱 AI는 비전 AI가 시각 데이터를 해석하고 그에 따라 선제적으로 필요한 조치를 수행하도록 합니다. 기존의 수동적인 시스템이 아닌 다른 AI나 인간과 협업까지도 가능한 목적 지향적인 시각 지능으로 전환되고 있는 것입니다.멀티모달 AI(Multimodal AI): 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 기술입니다. 이를 통해 시각 데이터 외에도 다양한 정보를 함께 분석해 상황을 더 정확히 이해하고 판단할 수 있게 되었습니다.엣지 AI(Edge AI): 데이터를 중앙 서버가 아닌 사용자 가까이 있는 장치에서 바로 처리하는 기술입니다. 이 덕분에 비전 AI 역시 지연 없는 실시간 분석과 즉각적인 판단이 가능해졌습니다. 또한 데이터가 장치 내에서 처리되기 때문에 보안과 개인정보 보호 측면에서도 강점을 갖습니다. 안전하고 공정한 비전 AI를 위해! 비전 AI가 널리 사용되고 일상에 밀접하게 들어오면서 AI의 신뢰도나 윤리적 측면에 대한 논의도 함께 활발해지고 있습니다.설명 가능한 AI(XAI): AI가 내린 판단 과정을 투명하게 보여주고 이해하도록 돕는 방법론입니다. 의료 진단, 얼굴 인식, 자율주행 등의 분야에서는 AI가 내린 판단이 얼마나 믿을 수 있는지 확인하는 것이 필수입니다. 따라서 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.윤리적 AI: AI 시스템이 공정하고 편향이 없으며 개인정보를 보호하도록 하는 기술과 정책입니다. 최근 강화되는 규제 속에서 윤리적 AI는 법적 요구 충족뿐 아니라 사용자와 사회의 신뢰를 확보하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 산업 현장의 운영 효율화, 비전 AI로 해결? 많은 기업들이 비전 AI를 통해 생산 라인, 물류 센터 등의 작업을 자동화하고 실시간으로 모니터링하고 있습니다. 이를 통해 공장 운영, 품질 검수, 재고 관리 등의 작업이 더욱 빠르고 정확하게 이루어지고 있죠.글로벌 유통 기업 Amazon의 물류 센터에서는 100만 대가 넘는 로봇이 배치되어 있는데요. 비전 AI 기술을 바탕으로 재고를 식별해 적절한 위치에 보관하고, 상품을 정확하게 인식해 빠르게 분류합니다. 넓은 물류 센터 내부 경로를 탐색하는 역할도 하는데요. 3D 카메라를 통해 공간 구조와 장애물을 입체적으로 인식해 안전하고 효율적인 이동을 지원하는 것입니다.최근 베스핀글로벌 미국 법인은 비전 AI와 에이전틱 AI를 결합한 제조 인텔리전스 솔루션 AccelVeo를 출시했습니다. 비전 AI가 제조 현장의 카메라 영상을 분석해 설비 이상이나 작업자의 위험 행동 등을 즉시 파악하고, 이후 에이전틱 AI가 우선순위를 정리하고 가장 좋은 대응 방안을 제시하는 것이죠. 단순 모니터링에 그치지 않고 즉각적인 조치로 연결하는 사례로 비전 AI 활용 수준이 진화하고 있음을 보여줍니다. 더 효과적인 데이터 분석, 비결은 비전 AI? 비전 AI는 시각 데이터를 분석해 판단이나 예측을 내리는 데에도 적극 사용됩니다. 가장 대표적으로 의료 분야에서는 대량의 의료 자료를 신속하고 정확하게 진단해야 하기 때문에 비전 AI가 빠르게 도입되고 있습니다.특히 비전 트랜스포머가 등장하면서 MRI, CT 등 복잡한 의료 영상을 빠르게 분석해 질병을 더 정밀하게 파악할 수 있게 되었는데요. 한 연구에서는 비전 트랜스포머로 뇌 전이 환자의 MRI 영상을 분석해 치료의 조기 반응을 예측한 결과, 약 97%의 정확도를 기록하며 기존보다 높은 성능을 보였다고 합니다.스포츠 역시 비전 AI가 많이 활용되는 분야입니다. 비전 AI를 통해 선수 위치 추적, 포즈 분석, 규칙 위반 감지 등을 자동화하는 것이죠. 하지만 경기가 바뀔 때마다 선수 정보를 다시 학습시켜야 하는 번거로움이 있는데요. 이제는 제로샷, 퓨샷 학습을 통해 추가 학습이 없어도 정확한 추적과 분석이 가능해졌습니다. 심지어 축구 영상으로 학습된 비전 AI에게 럭비 경기를 분석하게 해도 안정적인 인식과 추적이 가능하다고 하네요.바다 양식장에서 비전 AI를 활용하는 사례도 있습니다. 노르웨이의 한 연어 양식장에서는 수중 로봇 카메라로 촬영한 영상과 환경 센서 데이터를 함께 분석하는데요. 비전 AI를 기반으로 연어의 움직임이나 건강 상태 등을 파악하고, 환경 센서를 통해서는 수온과 산소 농도 등을 확인하는 것입니다. 이러한 멀티모달 AI를 통해 연어의 성장 속도, 생체량 등을 정확하게 파악하고 위험 요인을 일찍 발견해 피해를 줄일 수 있다고 합니다. 최근 애플, 엔비디아, 아마존 등 빅테크 기업들이 피지컬 AI에 주목하고 있는데요. 국내 전문가들 역시 피지컬 AI가 다음 성장 동력이 될 것이라며 적극 활용해야 한다고 강조하고 있습니다. AI 에이전트에 이어 다음 AI 시장의 격전지는 피지컬 AI가 될 것이라는 분석도 나옵니다.* 피지컬 AI(Physical AI): 로봇, 스마트 기기 등 실제 물리적 환경에서 스스로 판단하고 행동하는 AI이러한 피지컬 AI의 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술 중 하나가 바로 비전 AI입니다. 지금까지 살펴본 트렌드를 통해 비전 AI 역량은 지속적으로 발전해 나갈 것으로 예상할 수 있는데요. 앞으로 비전 AI가 산업을 어떻게 바꿔 나갈지 함께 지켜보면 좋겠습니다. 관련 상품AccelVeo FAQ Q1) 비전 AI와 기존 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 무엇이 다른가요?기존 컴퓨터 비전이 이미지·영상의 ‘인식’과 ‘분석’에 집중했다면, 비전 AI는 생성형 AI·멀티모달·에이전틱 AI 등과 결합해 상황 이해 → 판단 → 조치까지 수행하는 능동형 시각 지능으로 확장된 기술입니다.Q2) 비전 AI를 도입하려면 많은 데이터가 필요한가요?과거에는 대규모 정제 데이터가 필수였지만, 현재는 제로샷·퓨샷 학습, 합성 데이터(Generative AI) 활용 덕분에 기존보다 훨씬 적은 데이터로도 빠르게 모델을 구축하고 적용할 수 있습니다.Q3) 실제 산업에서는 비전 AI가 어떤 장점을 제공하나요?비전 AI는 품질 검수 자동화, 설비 이상 감지, 물류·재고 추적, 의료 영상 분석, 현장 안전 모니터링 등에서 정확도·속도·안전성을 크게 향상시키며, 운영 효율성과 비용 절감을 동시에 실현합니다.Q4) 비전 AI를 운영할 때 보안이나 개인정보 문제는 어떻게 해결하나요?엣지 AI, 데이터 암호화, 얼굴 비식별화 등 다양한 기술을 적용해 민감 정보를 외부로 보내지 않고 현장에서 처리할 수 있습니다. 또한 XAI(설명 가능한 AI)를 통해 모델의 판단 과정을 검증해 신뢰성과 규제 준수 측면에서도 안전하게 운영할 수 있습니다.Q5) 비전 AI는 어떤 환경에서 가장 효과적으로 활용될까요?카메라·센서 등이 설치된 제조 현장, 물류 센터, 스마트 시티, 의료 기관, 농·수산 양식장, 그리고 로봇·드론 등 피지컬 AI 기반 시스템에서 가장 높은 효과를 발휘합니다. 복잡한 영상 데이터를 실시간으로 판단해야 하는 영역일수록 ROI가 크게 나타납니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 12월 01일
베스핀글로벌, HPE 공동 개최 ‘하이브리드 클라우드 전환 전략 세미나’ 성료 by Sangmi Park 2025년 11월 28일 파이낸셜뉴스 / 2025-11-28 / 최혜림 기자 / [기사 전문 보기] – 11월 27일(목) 양재 엘타워에서 개최… 하이브리드 클라우드 성공 전략 및 최신 기술 공유 – AI 기반 클라우드 운영 자동화부터 비용 절감 혁신 사례까지 실제 비즈니스 인사이트 제공 베스핀글로벌, HPE 공동 개최 ‘하이브리드 클라우드 전환 전략 세미나’ 성료 <이미지 : 베스핀글로벌-HPE 공동 개최 ‘하이브리드 클라우드 전환 전략 세미나’에서 AIOps본부 구상원 이사가 발표를 하고 있다.> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)은 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)와 함께 지난 27일(목) 오후 1시 양재 엘타워에서 ‘하이브리드 클라우드 전환 전략 세미나’를 공동 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 세미나는 급변하는 디지털 환경 속에서 성공적인 클라우드 전환의 방향과 전략을 모색하는 기업들을 위해 마련됐다. 양사는 이번 행사를 통해 최신 하이브리드 클라우드 전략은 물론, 비즈니스 성공을 위한 실제 구축 사례와 깊이 있는 인사이트를 공유했다. 행사는 베스핀글로벌과 HPE의 클라우드 전문가들이 참여한 전문 세션을 중심으로 진행됐다. 주요 프로그램은 △멀티 & 하이브리드 클라우드 시대의 전략(베스핀글로벌) △HPE 하이브리드 클라우드 전략과 지능형 프라이빗 클라우드(HPE) △HPE 모피어스 엔터프라이즈 솔루션 소개(HPE) △AI 기반 클라우드 운영 관리 자동화 AutoMSP(베스핀글로벌) 등으로 구성됐다. 이를 통해 참석자들은 멀티·하이브리드 클라우드의 최신 동향부터 HPE의 엔터프라이즈 솔루션, AI 기반 운영 자동화 전략에 이르기까지 성공적인 클라우드 전환을 위한 핵심 정보를 얻을 수 있는 자리였다. 베스핀글로벌 김동규 사업전략실장은 “복잡한 하이브리드 클라우드 환경의 효율적인 구축과 운영을 고민하는 기업 담당자들에게 실질적인 해법을 제시하는 자리였다”며, “AI를 효과적으로 도입∙활용하기 위해서는 하이브리드 클라우드 운용이 필수적인데, 이번 세미나가 AX 전환을 준비하는데 도움이 되었길 바란다”고 전했다. 문의하기 2025년 11월 28일