서부발전이 사내 생성형 인공지능 플랫폼 ‘위피봇’에 국내 기업이 개발한 대규모언어모델을 연동해 발전산업 현장에서 활용 가능성을 검증한다.발전소 운영·정비 지침과 사내 규정 등을 활용해 응답 정확도와 처리 속도, 체계 안정성을 점검할 계획이다.서부발전은 지난 28일 AI 기술기업 모티프테크놀로지스와 국산 AI 모델의 산업현장 활용성을 검증하기 위한 기술 실증 업무협약을 체결했다고 밝혔다.이번 실증에서는 모티프테크놀로지스의 LLM과 서부발전이 보유한 고성능 그래픽처리장치를 연계한다.실증
세일즈포스의 최근 호실적은 인공지능 시장의 경쟁 구도가 거대언어모델 자체보다 기업이 보유한 데이터로 옮겨가고 있음을 보여줬다.29일 경제매체 CNBC는 AI 에이전트가 확산할수록 신뢰할 수 있는 독점 데이터를 보유한 소프트웨어 기업이 더 유리해질 수 있다고 분석했다.그동안 시장은 AI가 기존 소프트웨어 기능을 대체할 수 있는지에 주목해 왔다. 이른바 '사스포칼립스'라는 소프트웨어주 매도세 역시 이런 우려에서 비롯됐다. 그러나 더 중요한 기준은 AI 에이전트가 활용할 수 있는 핵심
생성형 AI 스타트업 포티투마루는 '대형 언어 모델 기반의 데이터 표현 생성 방법 및 시스템' 특허를 한국과 미국에 출원했다고 21일 밝혔다.해당 기술은 대형언어모델이 기업 내 비정형 문서의 정보를 분석해 이용자가 원하는 답변을 표나 차트 형태로 생성하는 방식이다.답변에 포함되는 수치를 실제 기업 데이터에 근거해 확인하고, 데이터 연산·추론 기능을 결합해 시각화된 결과를 제공하도록 설계됐다. 포티투마루는 이를 통해 기업용 경량언어모델의 환각 현상을 줄이고 업무 의사결정을 지원할 수 있
AI 전문기업 아이비즈소프트웨어가 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘데브엑스’를 공식 출시하고 국내 기업용 AI 에이전트 시장 공략에 나섰다고 15일 밝혔다.아이비즈소프트웨어는 현재 제조현장에 축적된 숙련 전문가의 경험과 판단을 데이터화하는 제조 암묵지 연구개발 사업을 수행하고 있다. 이 과정에서 확보한 데이터 구조화와 LLM, RAG, AI 모델 개발 및 업무 프로세스 연계 경험을 데브엑스에 적용했다.데브엑스는 기업 내부 문서와 업무시스템을 AI 에이전트에 연결해 복합적인 업무 수행을 지원하는 기업용
에이전틱 AI와 자동화된 공격 프레임워크를 사용한 지능형 공격이 늘어나고 있다. AI 코딩 어시스턴트와 오픈소스 소프트웨어 공급망을 겨냥하거나 기업의 독점 AI 모델과 소스코드, 클라우드 컴퓨팅 자원을 탈취하는 공격도 증가하고 있다.구글 위협인텔리전스그룹은 8일 ‘AI 위협 추적 보고서’를 통해 2026년 2분기 위협 행위자의 AI 악용 동향을 공개했다. 지난 5월 보고서를 발표한 이후에도 공격자들은 기존의 LLM 프롬프트 활용에서 벗어나 에이전틱 AI 워크플로와 AI 기반
마이크로소프트가 에이전트 강화학습 프레임워크 '에이전트 라이트닝 v1.0'을 깃허브에 공개했다.더뉴스택 최근 보도에 따르면 '에이전트 라이트닝 v1.0'은 학습 엔진이 아니라 프로덕션 하네스가 컨텍스트 구성, 도구 실행, 에이전트-환경 상호작용 루프를 담당하는 것이 핵심이다.학습 엔진은 하네스와 주고받는 LLM 질문·답변 기록만 관찰한다. 이에 따라 개발자들은 에이전트가 도구를 쓰고 환경과 상호작용하는 로직을 학습 시스템 안에 따로 만들 필요가 없다.마이크로소프트는 '적당한 컴퓨팅 자원'으로 학습
AI 에이전트가 기업 업무에 본격적으로 활용되면서 기존 보안 체계로는 통제하기 어려운 새로운 공격표면이 등장하고 있다. AI 에이전트는 사용자의 권한을 위임받아 기업 시스템과 데이터에 접근하고 자율적으로 업무를 수행하기 때문에 권한 탈취와 프롬프트 인젝션, 민감정보 유출뿐 아니라 에이전트 간 연쇄 공격 등 새로운 위협에 노출될 수 있다. 소프트캠프는 이러한 환경에 대응하기 위해 제로 트러스트 아이덴티티, AI 웹 액세스 보안, LLM·MCP·API 보안, 엔드포인트 AI 에이전트 보안을 중심으로 AI 에이전트 통제 전략
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI 비용 최적화도 설계 단계부터서비스가 운영된 뒤 청구서를 분석하는 것만으로 AI 비용을 최적화할 수 없다. AI 애플리케이션의 비용은 모델 가격뿐 아니라 데이터 연결 방식과
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI가 기업 업무에 광범위하게 사용되면서 비용 관리가 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI는 도입하는 데서 비용이 끝나는 것이 아니라 실제 업무에 활용하는 과정에서 모델 호출과 데
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