[AI 소프트웨어 · 10.07 오후판] AI 투자 어디로 번지나?

무슨 일이 있었나

LG CNS는 2026년 들어 AI 인프라와 자체 플랫폼 중심으로 사업 영역을 넓혔다.

회사는 고객 정보시스템을 구축·운영하는 시스템통합 사업에서 출발한 기업이다.

올해 GPU 매입과 기업용 SW 공동투자 추진, 블록체인 플랫폼 출시를 이어 갔다.

자체 인프라와 플랫폼을 여러 고객에게 반복 제공하는 사업 구조가 변화의 핵심이다.

AI 인프라를 직접 보유한다

LG CNS 이사회는 9월 11일 GPU와 인프라 설비를 3814억원에 취득하기로 했다.

베라 루빈은 엔비디아가 개발한 차세대 AI 가속기이다.

회사는 9월 29일 싱가포르 데이터센터 월드 아시아 2026에서 PMDC를 공개했다.

PMDC는 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에서 조립하는 데이터센터다.

베라 루빈 모듈은 IT로드 전력 4MW급이고 GB300 모듈은 1.2MW급이다.

LG전자는 냉각, LG에너지솔루션은 배터리, LG CNS는 설계·구축·운영을 맡는다.

LG CNS는 GPUaaS와 학습·추론, 전력·냉각 기술을 풀스택 서비스로 묶는다.

소프트웨어도 투자 자산으로 만든다

LG CNS는 9월 24일 제너럴 애틀랜틱과 기업용 SW·AI 공동투자 협약을 맺었다.

제너럴 애틀랜틱의 운용자산은 1300억달러로 약 175조원 규모이다.

양사는 제조·금융·물류·에너지의 핵심 업무를 지원하는 기술 기업을 발굴한다.

LG CNS는 SW 지식재산권과 고객 기반을 확보해 라이선스·구독 매출을 늘릴 계획이다.

블록체인 플랫폼까지 넓혔다

LG CNS는 10월 6일 디지털자산 인프라 플랫폼 기틀을 출시했다.

기틀은 금융사의 스테이블코인·토큰증권·실물연계자산 사업에 인프라를 제공한다.

전자지갑, 거래 처리, 수수료 대납, 거래 내역 수집 등 4개 기능을 담았다.

기틀의 전자지갑 기술은 7개 은행·약 8만명이 참여한 결제 환경에서 검증됐다.

서클·시큐리타이즈·캔톤·체이널리시스·체인링크 등 5개 기업도 협력한다.

투자자가 볼 변수

GPU와 인프라 설비의 취득 예정일은 2027년 6월 30일이다.

3814억원은 2025년 말 연결 자산총액 5조2853억원의 7.2%에 해당한다.

KB증권은 기존 연간 유형자산 취득액과 비교하면 약 8.6배라고 계산했다.

KB증권은 3~5년 정액상각 시 연간 감가상각비를 760억~1270억원으로 추산했다.

그룹 수요로 초기 가동률을 채우고 외부 구독 고객을 늘리는 속도가 관건이다.

금융위가 손보는 제도

금융위원회는 전자금융기반시설의 취약점 분석·평가 대상을 넓히는 방안을 추진한다.

금융당국은 금융사 7곳의 정보유출 사고 이후 제도 보완에 나섰다.

현행 취약점 분석·평가 규정은 AI가 보편화되기 전인 2015년에 도입됐다.

금융당국은 최소 연 1회인 분석·평가 횟수를 최소 연 2회로 늘리는 방안을 검토한다.

금융당국은 정보유출 사고를 계기로 관련 규제를 신속히 보완할 계획이다.

점검 대상은 어떻게 바뀌나

자산 2조원 이상이고 상시 종업원 300인 이상인 금융사와 전자금융업자가 대상이다.

대상 회사는 자체 인력이나 외부 업체로 취약점을 점검해 금융위에 보고한다.

금융거래가 있는 홈페이지는 연 2회 점검 대상이다.

결제·이체가 없는 홈페이지는 현행 점검 대상에서 제외된다.

금융위는 대출 모집인·직원용 영업지원 홈페이지까지 범위를 넓히려 한다.

금융사 한 곳이 운영하는 홈페이지는 수십 개에서 100개를 넘기도 한다.

점검 범위 기준이 불명확해 금융사마다 대상이 달랐다.

금융사 7곳의 피해

금융당국은 9월 30일부터 10월 3일까지 금융사 7곳이 정보유출 피해를 봤다고 파악했다.

피해 회사는 은행 4곳과 저축은행 2곳, 캐피탈사 1곳이다.

신한은행은 약 2만5000명, KB국민은행은 119명의 정보가 유출됐다.

하나은행은 89명, BNK부산은행은 외주 개발 직원 11명의 정보가 노출됐다.

현대캐피탈에서는 주택대출 모집인 146명의 일부 개인정보가 유출됐다.

예가람저축은행은 약 4만명, 웰컴저축은행은 법인 관련 정보 약 2200건이 유출됐다.

공격은 외곽을 노렸다

당국은 대출조회·직원 업무지원 등 부가 시스템이 집중 공격받았다고 봤다.

신한은행은 대출모집인용 모바일 홈페이지가 공격받았다.

KB국민은행은 직원용 모바일 업무지원시스템이 공격 대상이 됐다.

하나은행은 영업지원시스템을 통해 고객 정보가 유출됐다.

현대캐피탈은 주택대출 모집인 조회 페이지가 공격받았다.

보안업계는 AI가 크리덴셜 스터핑을 자동화했을 가능성을 제기했다.

실제 AI 사용 여부와 구체적인 공격 경로는 추가 조사 대상이다.

제재와 투자 부담

현재 점검 의무를 이행하지 않아도 금융당국의 제재는 구두 경고에 그친다.

2025년 말 발의된 개정안은 미이행과 안전성 의무 위반에 이행강제금을 도입한다.

이행강제금은 위반 건당 5000만원 이하이며 반복되면 부담이 누적될 수 있다.

금융권 관계자는 점검 확대가 보안 비용과 인력 투입을 늘릴 것으로 봤다.

금융위는 점검 횟수와 홈페이지 적용 범위를 함께 강화할 방침이다.

제도 개선은 검토 단계여서 구체적인 의무 범위와 적용 시점은 확정 전이다.

무슨 일이 있었나

동아일보 취재진은 10월 6일 외부망과 차단한 환경에서 모의 해킹을 진행했다.

표적은 기자 소유 노트북 안에 만든 보안 실습용 가상 서버 1대였다.

취재진은 깃허브에서 아르텍스를 내려받고 오라클 버추얼박스로 실험실을 꾸렸다.

아르텍스에 중국 AI 모델 딥시크를 연결해 스스로 행동하는 공격 에이전트로 만들었다.

AI는 어떻게 침투했나

가상 서버의 IP주소를 넣자 AI는 열린 서비스와 설치 프로그램의 버전을 수초 만에 훑었다.

정찰 시작 후 30초도 되기 전에 원격 조종이 가능한 치명적 취약점 2건을 골라냈다.

두 취약점은 새로 발견된 결함이 아니라 10여 년 전부터 보안 교육에 쓰인 허점이었다.

AI는 웹사이트 설정을 낮춘 뒤 입력창에 서버 명령을 끼워 넣는 명령 주입을 실행했다.

이어 파일 전송 프로그램의 백도어로 들어가 43초 만에 최고 관리자 권한을 탈취했다.

숫자가 보여준 확산

AI는 공격이 막히자 설정을 바꿔 재시도하고 약 4분 만에 증거 보고서까지 작성했다.

모델 사용료는 약 20원이었으며 사람은 처음 표적을 지정한 뒤 개입하지 않았다.

아르텍스는 국내 금융사 연쇄 해킹 현장에서 사용 흔적이 발견된 중국어권 도구다.

아르텍스는 9월 바이두의 AI 해킹 대회에서 150여 개 팀 중 1위를 차지했다.

해드리언은 공개 AI 모의 해킹 도구가 2026년 3월 70개에 이르렀다고 집계했다.

이미 현실로 번진 공격

아마존은 2월 비숙련 공격자가 상용 AI로 5주 만에 55개국의 장비를 침해했다고 밝혔다.

이 공격자는 55개국에서 방화벽 장비 600여 대를 침해했다.

금융보안원은 딥시크 기반 AI가 국내외 금융사 300여 곳을 동시에 노린 사례를 공개했다.

다만 이번 실험은 널리 알려진 취약점을 의도적으로 심어 둔 서버를 대상으로 했다.

결과는 AI가 제로데이 취약점을 새로 발견했다는 뜻이 아니라 공격 문턱을 낮췄다는 뜻이다.

방어에서 볼 것

김승주 고려대 교수는 기업이 먼저 보유 서버와 취약점을 파악해야 한다고 강조했다.

자산 식별은 조직이 가진 서버와 장비, 소프트웨어를 목록화하는 보안의 출발점이다.

과학기술정보통신부가 10월 4일 내놓은 대책은 인력 보강과 점검 권고 메일이 중심이었다.

박춘식 전 국가보안기술연구소장은 방어 측도 AI로 취약점을 먼저 찾아야 한다고 말했다.

무슨 일이 있었나

코어트러스트링크는 10월 6일 사내 구축형 AI 에이전트 개발을 발표했다.

코어트러스트링크는 AI 기반 기업 내부통제 솔루션 전문기업이다.

FOTY Keep은 고객사 내부 환경에서 AI 모델을 구축하고 운영한다.

원천·학습데이터와 주요 AI 기능은 외부 서비스로 보내지 않고 내부에서 처리한다.

회사는 데이터 반출·보안 규제, AI 인력 부족, 모델 관리 부담 개선에 초점을 맞췄다.

자동화하는 범위

제품은 데이터 탐색과 전처리, 모델 학습, 배포, 감시, 재학습을 연계한다.

업무 목적 이해, 데이터·ETL, 모델 학습, 운영, 재학습의 5단계가 반복된다.

ETL은 데이터를 추출하고 변환해 적재하는 작업이다.

단일 에이전트가 이 순환 구조에서 반복 업무를 수행한다.

실제 작동 방식

현업 담당자가 자연어로 목적을 입력하면 에이전트가 분석 과제로 구체화한다.

에이전트는 필요한 사내 데이터를 찾아 정제하고 결합한다.

여러 알고리즘을 학습·조정해 목적과 평가 기준에 맞는 모델을 추천한다.

2주 안에 고장 날 설비를 찾는 요청은 예측 대상과 기간, 평가 지표로 구체화된다.

운영과 통제

모델 추천에는 정확도와 재현율 등 업무별 중요 지표가 사용된다.

시스템은 예측에 큰 영향을 준 요인도 담당자에게 제시한다.

운영 단계에서는 모델의 예측 성능과 입력 데이터 변화를 감시한다.

성능 저하나 데이터 변화가 감지되면 최신 데이터로 재학습해 기존 모델과 비교한다.

새 모델은 설정 조건을 충족해야 반영되며 중요 모델에는 담당자 승인을 붙일 수 있다.

적용 시장과 활용

회사는 제조·금융보험·공공국방·의료 분야를 적용 대상으로 제시했다.

제조에서는 불량 예측, 설비 예지보전, 공정 이상 탐지에 활용할 수 있다.

금융·보험에서는 이상거래 탐지, 자금세탁 방지, 고객 이탈 예측을 겨냥한다.

공공·국방과 의료에는 이상징후·수요·환자 위험도·재입원 예측을 제시했다.

무슨 일이 있었나

AMD는 2026년 10월 7일 한국 AI 센터 오브 엑셀런스 설립 계획을 밝혔다.

회사는 2026년 말 설립을 목표로 AI 연구원 수백 명을 채용할 계획이다.

리사 수 회장은 서울 포시즌스호텔에서 류제명 과기정통부 2차관과 만났다.

이번 면담은 7월 과기정통부와 AMD가 맺은 양해각서의 후속 조치였다.

행사가 8일에서 7일로 당겨져 배경훈 부총리 대신 류 차관이 참석했다.

연구센터는 무엇인가

CoE는 특정 분야의 연구·검증·인재 양성 기능을 모은 거점 조직이다.

한국 CoE가 문을 열면 AMD의 아시아태평양 첫 CoE가 될 전망이다.

정부가 센터 입지를 정하고 AMD가 하드웨어를 포함한 투자를 맡는다.

양측은 2026년 11월 운영 회의에서 구체적인 운영 방식을 마련한다.

한국 CoE는 대형 설비 투자나 특정 수주가 먼저 확정되지 않은 첫 사례다.

개방형 컴퓨팅 전략

AMD는 개방형 연산 소프트웨어 플랫폼 ROCm을 협력의 연결고리로 제시했다.

ROCm은 드라이버·컴파일러·라이브러리·개발 도구로 구성된 오픈소스 환경이다.

CUDA는 엔비디아 GPU용 개발 환경이고 ROCm은 AMD 칩에서 같은 역할을 한다.

리사 수 회장은 사용자가 원하는 가속기를 쉽게 고르게 하는 것이 AMD 철학이라고 말했다.

협력 대상에는 퓨리오사AI·하이퍼엑셀·모빌린트가 만드는 국산 NPU도 들어간다.

참석자들은 AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 한 시스템에 묶는 방안을 논의했다.

연산 인프라와 산학협력

양측은 이기종 인프라를 국내에서 실증한 뒤 글로벌 레퍼런스로 발전시키기로 했다.

AMD는 국내 스타트업과 이용자가 쓸 수 있는 AI 연산 용량을 늘리고 있다.

AMD와 망고부스트는 AI 추론을 위한 첫 클라우드 인프라를 구축했다.

서울대 AI연구원과 AMD는 9월 28일 AI·가속컴퓨팅 협력 양해각서를 맺었다.

AMD는 서울대에 원격 GPU 5만 시간과 MI350P GPU 서버를 지원한다.

시장에서 볼 지점

과기정통부는 라운드테이블에 국내 AI 인프라 기업 13개사가 참석했다고 밝혔다.

참여사들은 AMD와의 기술 협력과 해외 시장 진출 방안을 논의했다.

AI 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하며 비용과 전력 효율이 중요해졌다.

서로 다른 반도체와 소프트웨어를 연결하는 능력도 경쟁 요소로 떠올랐다.

11월 운영 회의가 센터 운영안과 협력 과제를 구체화할 예정이다.