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[IT뉴스][현장] AI 엑스포 2026이 보여준 ‘현장형 AI’… “답하는 것을 넘어 실행하는 AI로 진화했다”

온카뱅크관리자

2026-05-08 08:17:29

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KuNRE7Lxv0">
          <div contents-hash="b81164f6ccc5263b49f2f6b657a970dfcb8de8aa7662870c4494ce772f58a87a" dmcf-pid="97jeDzoMh3" dmcf-ptype="general">
           <h5>코엑스 A홀 채운 피지컬 AI·AI 에이전트·GPU 인프라…산업 적용 경쟁 본격화</h5>
           <h5>마음AI·인텔리빅스·KB금융, 로봇과 현실 데이터를 결합한 실행형 AI 제시</h5>
           <h5>한국딥러닝·플랜아이·베슬AI, 문서 자동화·대화형 서비스·AI 인프라 해법 공개</h5>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="303ebe7b6c78dd6cf14185f19b23edb0433ddcf134605d738212a010c1bb111c" dmcf-pid="2zAdwqgRTF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="페르소나AI의 AI 엑스포 2026 현장 부스. 페르소나AI는 이번 행사에서 음성 명령을 기반으로 주변 상황을 인식하고 동작하는 에이전틱 로봇 기술과 자체 로봇 OS 관련 기술을 소개했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080731457nutq.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="XNE8aFRfl6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080731457nutq.jpg" width="658"></p>
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            페르소나AI의 AI 엑스포 2026 현장 부스. 페르소나AI는 이번 행사에서 음성 명령을 기반으로 주변 상황을 인식하고 동작하는 에이전틱 로봇 기술과 자체 로봇 OS 관련 기술을 소개했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="VqcJrBaevt" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="716f9bb650dd447b97b1ab459e950feddb086b7ef2cabeffe86c91a3f5a0f085" dmcf-pid="fBkimbNdW1" dmcf-ptype="general">제9회 국제인공지능대전, AI EXPO KOREA 2026(이하 AI 엑스포 2026)의 현장은 과거 생성형 AI 기술의 가능성을 보여주던 전시에서 한 걸음 더 나아가 있었다. 서울 삼성동 코엑스 A홀을 채운 기업들이 내세운 서비스와 제품은 올해 인공지능 산업의 무게중심이 ‘모델 성능’에서 ‘현장 실행’으로 이동하고 있음을 보여줬다. </p>
          <div contents-hash="1c37f2fef9e05fd89c0a4844b71c19202f12b6dcfba175db1aeb0ee8263cbffc" dmcf-pid="4bEnsKjJy5" dmcf-ptype="general">
           6일부터 8일까지 사흘간 이어지는 이번 행사는 약 350개사, 600부스 규모로 구성됐다. AI 솔루션, AI 인프라 및 플랫폼, AI+X 융합이 주요 축으로 제시된 가운데, 현장을 관통한 키워드는 단연 피지컬 AI였다. 대형언어모델(LLM)과 생성형 AI가 기업 업무의 기반 기술로 자리 잡는 사이, 이를 로봇·센서·산업 설비·고객 접점과 결합하려는 시도가 전시장 곳곳에서 확인됐다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="94e628bbe80f2ebc9c641e68182d0b45fb7ee91537b54a5e1b008c4069284069" dmcf-pid="8YQbdG4qhZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="글로벌 AI 번역 기업 딥엘(DeepL)과 국내 공식 파트너사인 솔트룩스는 공동 부스를 통해 AI 엑스포 2026에 참여, AI 통번역 솔루션 '딥엘 보이스(DeepL Voice)'의 전 제품군을 선보였다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080732988yfwu.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="ZanMkunQy8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080732988yfwu.jpg" width="658"></p>
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            글로벌 AI 번역 기업 딥엘(DeepL)과 국내 공식 파트너사인 솔트룩스는 공동 부스를 통해 AI 엑스포 2026에 참여, AI 통번역 솔루션 '딥엘 보이스(DeepL Voice)'의 전 제품군을 선보였다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="5ffcdf164b88515bbc6d851460f3028138764b1502d55d447359ac14264788a7" dmcf-pid="6GxKJH8BvX" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="163c77c80fbefaa33b35e819c04c93a453df7724a7db842b75106ebc04a51425" dmcf-pid="PHM9iX6bhH" dmcf-ptype="general">AI는 더 이상 화면 속 답변 도구에 머물지 않았다. 현장을 보고, 상황을 판단하고, 업무를 처리하며, 다시 데이터를 축적하는 방향으로 확장되고 있었다. 전시장에는 AI 에이전트, 온디바이스 AI, 자율주행 순찰 로봇, 시니어 돌봄 로봇, 문서 자동화 서비스, GPU 클라우드 플랫폼이 나란히 등장했다. 여기에 AI 캐릭터와 실시간 음성 대화를 결합한 체험형 서비스까지 등장하며, AI가 업무 도구를 넘어 사람과 관계 맺는 인터페이스로 확장되는 흐름도 확인됐다. </p>
          <div contents-hash="1db6e02d1420bebd71231d975dea26fcd96eac68f47d35aec9ec3b9f50a9ae53" dmcf-pid="QXR2nZPKSG" dmcf-ptype="general">
           이에 테크42는 개막 첫날 현장에서 확인한 마음AI, 인텔리빅스, KB금융그룹, 한국딥러닝, 플랜아이, 베슬AI, 에이전트 스테이션의 전시 내용을 중심으로 국내 AI 산업의 적용 방향을 살펴봤다. 
           <h4>마음AI, “AI가 답하는 시대에서 일하는 시대로”</h4>
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           <p class="link_figure"><img alt="마음AI의 부스 현장. 올해 AI 엑스포에서 마음AI는 AI가 보고 판단하고 행동하는 피지컬 AI 시대의 도래를 강조했다. AI를 단순히 질문에 답하는 모델로 보는 것이 아니라, 로봇과 산업 데이터, 현장 시스템을 연결해 실제 행동을 수행하는 실행 구조로 보자는 것이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080734532iwnf.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="5rNimbNdh4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080734532iwnf.jpg" width="658"></p>
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            마음AI의 부스 현장. 올해 AI 엑스포에서 마음AI는 AI가 보고 판단하고 행동하는 피지컬 AI 시대의 도래를 강조했다. AI를 단순히 질문에 답하는 모델로 보는 것이 아니라, 로봇과 산업 데이터, 현장 시스템을 연결해 실제 행동을 수행하는 실행 구조로 보자는 것이다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="b581c661cc47e3537bb00137e9dd13f4945b93fbc443a0e9175236f796b41ba2" dmcf-pid="yiGI1nTsSW" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="4221839206b3cabd1a299de4776efa753cfa7f5275a3e5b5b5c3a44903f9fd09" dmcf-pid="WnHCtLyOSy" dmcf-ptype="general">올해 AI 엑스포에서 마음AI는 AI가 보고 판단하고 행동하는 피지컬 AI 시대의 도래를 강조했다. AI를 단순히 질문에 답하는 모델로 보는 것이 아니라, 로봇과 산업 데이터, 현장 시스템을 연결해 실제 행동을 수행하는 실행 구조로 보자는 것이다. </p>
          <p contents-hash="cc4696952a6a080f50329df732604d361ffefc080075b37a48c2d13504976ef5" dmcf-pid="YLXhFoWIyT" dmcf-ptype="general">마음AI가 제시한 핵심 개념은 ‘로봇의 두뇌’다. AI 모델이 센서와 로봇을 통해 들어온 정보를 해석하고, 상황을 판단한 뒤 실제 행동으로 연결되는 구조다. 기존 생성형 AI가 문서 작성, 요약, 검색 보조에 강점을 보였다면, 피지컬 AI는 제조, 물류, 국방 등 실제 산업 환경에서 움직이는 시스템과 결합한다는 점에서 차이가 있다. </p>
          <p contents-hash="8358a8e4b2b0d55615b7cb562c131d2a5fa8b9866bf82a5c6f00c2b09c0ff3f2" dmcf-pid="GT8zMy2uTv" dmcf-ptype="general">특히 마음AI는 인지, 판단, 행동, 피드백으로 이어지는 순환 구조를 강조했다. AI가 한 번의 명령을 처리하는 데서 끝나는 것이 아니라, 현장에서 발생한 행동 데이터를 다시 축적하고 학습해 성능을 높이는 방식이다. 이 과정에서 온디바이스 AI, 로봇 행동 데이터, 데이터 팩토리 기반 지속 학습 체계가 중요한 역할을 맡는다. </p>
          <div contents-hash="8257c66dc3ca56ebf5223a210f8ac3b6301bd2c00fd09fa8f59e65a9a32095c5" dmcf-pid="Hy6qRWV7SS" dmcf-ptype="general">
           이번 전시에서 마음AI는 한국피지컬AI협회 정회원사들과 공동 부스를 운영하며 피지컬 AI 생태계 확장 의지도 드러냈다. 전시 마지막 날인 8일에는 손병희 마음AI 연구소장이 AI 서밋 연사로 나서 피지컬 AI가 산업 구조에 미칠 변화를 발표할 예정이다. 
           <h4>인텔리빅스, 위험을 먼저 보는 AI와 순찰 로봇</h4> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de519c3c6029dd2270ea053bc86beadf0b3a8ca0ce874577707f90c367274a10" dmcf-pid="XWPBeYfzhl" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080736100sgcn.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="1BYl3gYCWf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080736100sgcn.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="7bef223afbdca976240181888e29a642d9e29e17e8a5494fac615c3c7f95b70d" dmcf-pid="ZYQbdG4qWh" dmcf-ptype="general">인텔리빅스는 이번 전시에서 안전 AI와 피지컬 AI의 접점을 보여줬다. 이들이 주목한 것은 공공안전, 건설, 제조, 교통, 국방 현장에서 사람이 모든 위험 신호를 실시간으로 확인하기 어렵다는 점이다. 인텔리빅스는 이 문제를 영상분석 AI, 관제 플랫폼, 자율주행 순찰 로봇을 결합한 방식으로 풀어내려 했다. 핵심 솔루션은 자율주행 순찰 로봇 ‘아르고스’와 관제 플랫폼 ‘Gen AMS’다. </p>
          <div contents-hash="bd08191e90128461335b92eacbfe8bc355694c72a22c59604a6f0029eb555818" dmcf-pid="5GxKJH8BhC" dmcf-ptype="general">
           아르고스는 4족 보행 로봇 형태의 순찰 장비다. 비전-언어-행동(VLA) 기술을 기반으로 현장을 이동하며 위험 요소를 탐지하고, 상황을 텍스트 리포트로 정리한다. 영상분석 AI 에이전트 VIXA는 사고 징후를 포착하고 대응 지시를 내리는 역할을 맡는다. 여기에 Gen AMS가 연결되면서 현장 상황을 통합적으로 파악하고 보고하는 관제 체계가 구성된다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="82e097f45f5aea8fc68ef964043b36694113c32c41b76b4dfb1c746891bc6659" dmcf-pid="1HM9iX6bTI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아르고스(왼쪽)과 함께 현장에서 만난 이명식 인텔리빅스 차장. 이 차장은 기존 CCTV 기반 영상 분석과의 차이를 통합 관제와 자동 보고에서 찾았다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080737617bnsa.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="tJouQvKpTV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080737617bnsa.jpg" width="658"></p>
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            아르고스(왼쪽)과 함께 현장에서 만난 이명식 인텔리빅스 차장. 이 차장은 기존 CCTV 기반 영상 분석과의 차이를 통합 관제와 자동 보고에서 찾았다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="46dfd873590d75ce6450fed63d6bd4de7e4e988251fdc7b7c2c2a730096adacd" dmcf-pid="tXR2nZPKCO" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="25f4c50b8a57a5cb8cc831e8d729fca200544b909b294f5d7332b638945b49e4" dmcf-pid="FZeVL5Q9ys" dmcf-ptype="general">현장에서 만난 이명식 인텔리빅스 차장은 기존 CCTV 기반 영상 분석과의 차이를 통합 관제와 자동 보고에서 찾았다. </p>
          <div contents-hash="96df36990c7597568f919f7a869b834ba6c9dd3a7617023cc2f2168269d64766" dmcf-pid="35dfo1x2vm" dmcf-ptype="general">
           “기존에는 CCTV를 기반으로 지능형 영상 분석을 하는 방식이 일반적이었습니다. 저희가 내세우는 차별점은 AMS 플랫폼 안에서 현장 상황을 통합적으로 분석하고 표현한다는 점입니다. 여기에 VLM 시스템을 적용해 AI가 영상 분석 결과를 바탕으로 현장을 묘사하고, 그것이 실제 탐지인지 오탐인지까지 판별할 수 있습니다. 또한 아르고스는 직접 현장을 돌면서 상황을 인지하고, 판단한 내용을 다시 AMS에 브리핑할 수 있습니다. 음성 명령도 자연어 기반으로 알아들을 수 있기 때문에 글로벌 시장에서도 관심을 받고 있는 제품이라고 볼 수 있습니다.” 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3fff5b916abf12c7a7a460fe7d17650d2f44dee00a599af370409e2d1c9e1db1" dmcf-pid="0lVUPSb0vr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인텔리빅스의 '아르고스'. 인텔리빅스가 로봇을 자체 설계한 이유는 AI 최적화에 있다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080739191hntg.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="Fq2vpNHlv2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080739191hntg.jpg" width="658"></p>
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            인텔리빅스의 '아르고스'. 인텔리빅스가 로봇을 자체 설계한 이유는 AI 최적화에 있다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="e38e937588836108f4d4af0c4d45644b1aa8124e3ea8c90379763f575000ea8b" dmcf-pid="pSfuQvKphw" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="8475bb06ecda1a00c11888c7d54443336937c4865a97ac056f1094be730e81aa" dmcf-pid="Uv47xT9USD" dmcf-ptype="general">인텔리빅스가 로봇을 자체 설계한 이유도 AI 최적화에 있다. 이 차장은 상용 4족 보행 로봇을 그대로 활용하지 않은 배경에 대해 카메라 위치, 화각, 화소 수 등을 영상 분석 관점에서 맞춰야 했기 때문이라고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="b27a0f2ac1585246dc7701b92872d37b4611e173e28c4cd355b06cd2503c25dd" dmcf-pid="uT8zMy2uSE" dmcf-ptype="general">“저희는 AI 영상 분석을 센서와 카메라를 통해 해야 하기 때문에, 어떤 카메라가 어떤 움직임에서 최적화되는지를 가장 잘 알고 있습니다. 그래서 카메라의 위치, 화각, 화소 수까지 저희 기준으로 정해 설계했습니다. 소프트웨어를 잘 아는 쪽이 그 소프트웨어에 최적화된 디바이스를 설계해야 좋은 제품이 나온다고 봅니다.” </p>
          <div contents-hash="d6611a19c111a2d8cd00d70e8ba11ac8d349fa28fbcb7a282554f1783a73f3b1" dmcf-pid="7y6qRWV7hk" dmcf-ptype="general">
           실제 해외 시장 진출도 시작됐다. 이 차장은 “아르고스는 올해 3월부터 판매를 시작했고, 현재 호주 시장에 납품을 시작했다”며 “국내에서는 경찰이나 군 쪽 문의가 이어지고 있다”고 덧붙였다. 
           <h4>KB금융, 금융사가 꺼낸 휴머노이드 돌봄 로봇</h4>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c21bdd8d26898fb754fc513435e1cfb4647f8557ef7228150133e77efd49ba53" dmcf-pid="zWPBeYfzyc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KB금융그룹의 전시는 피지컬 AI가 산업 현장뿐 아니라 돌봄 영역으로도 확장되고 있음을 보여주는 장면이었다. 금융사가 휴머노이드 로봇 기반 시니어 케어 서비스를 선보인 점은 이례적으로 보일 수 있지만, 고령화 사회에서 금융과 비금융 서비스의 경계가 넓어지고 있다는 점을 고려하면 의미가 작지 않다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080740816ewrx.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="34KzMy2uC9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080740816ewrx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KB금융그룹의 전시는 피지컬 AI가 산업 현장뿐 아니라 돌봄 영역으로도 확장되고 있음을 보여주는 장면이었다. 금융사가 휴머노이드 로봇 기반 시니어 케어 서비스를 선보인 점은 이례적으로 보일 수 있지만, 고령화 사회에서 금융과 비금융 서비스의 경계가 넓어지고 있다는 점을 고려하면 의미가 작지 않다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="d9ad7ec72bb363a0570e27aa5e3deb2a4cb903ba84e247e5c17a3ee0a871a4d8" dmcf-pid="qYQbdG4qhA" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="ba25c312dc722e3b2cb72c9a983319da2fbf34bcdd23d0035ac5d035bb0f9a42" dmcf-pid="BGxKJH8BTj" dmcf-ptype="general">KB금융그룹의 전시는 피지컬 AI가 산업 현장뿐 아니라 돌봄 영역으로도 확장되고 있음을 보여주는 장면이었다. 금융사가 휴머노이드 로봇 기반 시니어 케어 서비스를 선보인 점은 이례적으로 보일 수 있지만, 고령화 사회에서 금융과 비금융 서비스의 경계가 넓어지고 있다는 점을 고려하면 의미가 작지 않다. </p>
          <div contents-hash="0237847d7babfce08d628b728cc583936af3e601e6ce2480397e186cf05853a7" dmcf-pid="bHM9iX6byN" dmcf-ptype="general">
           KB금융은 생성형 AI 전문기업 제논과 함께 피지컬 AI 기반 시니어 케어 서비스 모델을 개발하고 있다. 이번 전시에서는 시니어와의 대화와 감정 교류를 통한 정서 케어, 복약·일정 안내 등 일상 돌봄 관리, 건강 체크와 모니터링을 포함한 건강 관리 시나리오를 공개했다. 휴머노이드 로봇의 정밀 매니퓰레이터를 활용한 복용약 전달, 재활 보조 등 물리적 상호작용도 시연 내용에 포함됐다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f3604d0928c202b72cd45b4cfaad22599f807add2f40d0af6806a2a622dc70ed" dmcf-pid="K7jeDzoMWa" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KB금융은 생성형 AI 전문기업 제논과 함께 피지컬 AI 기반 시니어 케어 서비스 모델을 개발하고 있다. 이번 전시에서는 중국 유니트리가 개발한 '유니트리 G1' 모델에 적용된 솔루션을 시연하고 있다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080742337soss.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="0pEjS8waSK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080742337soss.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KB금융은 생성형 AI 전문기업 제논과 함께 피지컬 AI 기반 시니어 케어 서비스 모델을 개발하고 있다. 이번 전시에서는 중국 유니트리가 개발한 '유니트리 G1' 모델에 적용된 솔루션을 시연하고 있다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="9f5fdaa1025546c6a30594d2e24217a38eca81365ce722000e81df038399a62f" dmcf-pid="9zAdwqgRhg" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="f1f8def9b428e0ff87b80efbd6970f273a7911a1cdf77557e0d4250822c1524a" dmcf-pid="2qcJrBaeCo" dmcf-ptype="general">이 서비스의 핵심은 로봇이 사람과 대화한다는 데 있지 않다. 고령층의 돌봄 수요가 커지는 상황에서 정서 케어, 생활 관리, 건강 관리, 재무·주거 지원이 하나의 서비스 흐름으로 연결될 수 있는지를 실험한다는 점에 있다. KB금융은 2012년 시니어 특화 브랜드 ‘KB골든라이프’를 선보인 이후 시니어 고객 대상 서비스 역량을 쌓아왔다. 올해 1월에는 서울 역삼동 KB라이프타워에 ‘에이지테크랩’을 마련하고, 고령층을 위한 기술 실증과 혁신 기업 협업을 확대하고 있다. </p>
          <div contents-hash="0ccf0f36fc0482bba10e07701fba3457ddbd35995d71c57b7904a056c619e2e8" dmcf-pid="VBkimbNdyL" dmcf-ptype="general">
           다만 피지컬 AI 돌봄 서비스가 실제 요양 현장이나 가정에 들어가기 위해서는 안전성, 비용 구조, 현장 인력과의 역할 분담, 고령자 수용성 검증이 뒤따라야 한다. 특히 복약이나 재활 보조처럼 물리적 행위가 포함되는 영역에서는 기술 완성도뿐 아니라 운영 기준과 책임 구조도 중요하다. 그럼에도 KB금융의 이번 전시는 피지컬 AI의 적용 범위가 공장과 물류, 순찰에만 머물지 않는다는 점을 보여줬다. AI가 돌봄과 생활 관리 영역으로 들어오는 흐름은 앞으로 금융사의 시니어 전략에도 영향을 미칠 가능성이 크다. 
           <h4>한국딥러닝, 문서 이해에서 업무 실행까지 자동화</h4>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="72f362041bff88d7a6a3546c06cc49628b2291156f229c910317495fb96edda5" dmcf-pid="fbEnsKjJyn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한국딥러닝이 이번 AI 엑스포에서 선보인 핵심 제품은 ‘DEEP Agent’다. 기존 광학문자인식(OCR)이 문자를 읽는 기술에 가까웠다면, DEEP Agent는 문서를 분류하고 핵심 정보를 추출하며, 검증과 업무 시스템 연계까지 하나의 흐름으로 처리하는 AI 에이전트 플랫폼을 지향한다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080743893zhiz.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="p4fKJH8BTb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080743893zhiz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한국딥러닝이 이번 AI 엑스포에서 선보인 핵심 제품은 ‘DEEP Agent’다. 기존 광학문자인식(OCR)이 문자를 읽는 기술에 가까웠다면, DEEP Agent는 문서를 분류하고 핵심 정보를 추출하며, 검증과 업무 시스템 연계까지 하나의 흐름으로 처리하는 AI 에이전트 플랫폼을 지향한다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="02f88a1a86d043a8bc96fa83ce8300d9e718e2659f212117b34c0e64f6e1529e" dmcf-pid="4KDLO9Aili" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="7228161eefcee6de9a53ad971585608e5b083db29bc3a47eeac02bc7c08bc283" dmcf-pid="89woI2cnCJ" dmcf-ptype="general">한국딥러닝 부스에서는 현장감 있는 서비스 소개가 이어졌다. 김지현 한국딥러닝 대표가 직접 마이크를 잡고 참관객들에게 자사 문서 AI 에이전트 플랫폼을 설명하는 모습도 확인됐다. 부스 주변에는 발표를 듣는 관람객과 상담을 기다리는 참관객이 오가며, 문서 AI가 실제 기업 업무에 어떻게 적용되는지를 묻는 분위기가 이어졌다. </p>
          <div contents-hash="79daa0fdd22539791c24fb146b4538c29163d75e86907959bafac7dcad394492" dmcf-pid="62rgCVkLCd" dmcf-ptype="general">
           한국딥러닝이 이번 AI 엑스포에서 선보인 핵심 제품은 ‘DEEP Agent’다. 기존 광학문자인식(OCR)이 문자를 읽는 기술에 가까웠다면, DEEP Agent는 문서를 분류하고 핵심 정보를 추출하며, 검증과 업무 시스템 연계까지 하나의 흐름으로 처리하는 AI 에이전트 플랫폼을 지향한다. 회사는 텍스트뿐 아니라 문서의 레이아웃과 구조를 함께 이해하는 비전언어모델(VLM)을 기반으로 금융, 제조, 공공 업무 환경에 적용할 수 있다는 점을 강조했다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="45177d5162a4c91915c1e401be013ca7e3dbe02ddeada48d6bab6b54dabc7fe2" dmcf-pid="PBkimbNdSe" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한국딥러닝 부스에서는 김지현 한국딥러닝 대표가 직접 마이크를 잡고 참관객들에게 자사 문서 AI 에이전트 플랫폼을 설명하는 현장감 있는 서비스 소개가 이어졌다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080745562hrth.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="UnDRE7LxyB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080745562hrth.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한국딥러닝 부스에서는 김지현 한국딥러닝 대표가 직접 마이크를 잡고 참관객들에게 자사 문서 AI 에이전트 플랫폼을 설명하는 현장감 있는 서비스 소개가 이어졌다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="b3c31595f3722927cac73f81e849486b5b41cc15782a435955ad5950ba0fe675" dmcf-pid="QbEnsKjJCR" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="3d869ab55a34f8f6b778dbefd0b5130728116eff642462932327d3df39fa317e" dmcf-pid="xKDLO9AilM" dmcf-ptype="general">현장 데모도 산업별로 구성됐다. 금융 영역에서는 계좌, 계약서, 신청서 등 비정형 문서의 주요 값을 추출하고 검증한 뒤 업무 시스템과 연결하는 흐름이 소개됐다. 제조 영역에서는 생산, 품질, 검사 문서를 구조화해 데이터 기반 의사결정을 돕는 방식이 제시됐다. 공공 영역에서는 민원과 행정 문서를 자동 분류하고 대량 문서 처리 부담을 줄이는 활용 사례가 부각됐다. </p>
          <div contents-hash="9ffa722d28963656d3f94048bff5e6043d4023aa77634d9d3dc667cc432273c5" dmcf-pid="ymq12sUZSx" dmcf-ptype="general">
           한국딥러닝은 자사 VLM 기술이 글로벌 멀티모달 벤치마크에서 성과를 냈다고 설명했다. 다만 최종 시장 검증은 실제 고객 환경에서의 정확도, 보안성, 처리 속도, 시스템 연계 안정성에 달려 있다. 특히 금융·공공기관은 문서 자동화 도입 시 오답 가능성과 책임 소재를 민감하게 볼 수밖에 없다. 한국딥러닝이 강조한 ‘문서를 읽는 AI’에서 ‘업무를 끝내는 AI’로의 전환이 실제 도입 현장에서 어느 수준까지 구현될지가 향후 관전 포인트다. 
           <h4>플랜아이, 홈페이지와 함께 최신화되는 AI 대화 서비스</h4>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="58e595ba3720ac07debda3e6ec5538643ecd25dd4d1933b44ea3996477ae0aa1" dmcf-pid="WsBtVOu5SQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="플랜아이는 SaaS형 지식 기반 AI 대화서비스 ‘플래니’를 들고 나왔다. 현장에서 만난 신상훈 플랜아이 책임은 플래니의 장점을 비용과 운영 부담 절감에서 찾았다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080747072snvp.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="uPILO9AiWq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080747072snvp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            플랜아이는 SaaS형 지식 기반 AI 대화서비스 ‘플래니’를 들고 나왔다. 현장에서 만난 신상훈 플랜아이 책임은 플래니의 장점을 비용과 운영 부담 절감에서 찾았다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="93facb2ccf87aaf71c62ed876346b15d522525e94c3573beeea152578b9213bd" dmcf-pid="YObFfI71hP" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="0a296439af01936bd5ef99f026cb9c27114c7fc1402c77aa209de5f2990ec6bd" dmcf-pid="GIK34CztC6" dmcf-ptype="general">플랜아이는 SaaS형 지식 기반 AI 대화서비스 ‘플래니’를 들고 나왔다. 플래니가 겨냥하는 문제는 명확하다. 기업과 공공기관은 홈페이지에 많은 정보를 올려두지만, 사용자는 원하는 내용을 찾기 어렵다. 기존 챗봇은 정보가 바뀔 때마다 답변과 시나리오를 다시 수정해야 하는 부담도 있다. 플랜아이는 이 과정을 홈페이지와 AI 대화 서비스를 함께 운영하는 방식으로 줄이겠다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="0c0e57e066e91eb0549a05ec98cef8357a4d7e64bf57f958fd501ec77691d4f6" dmcf-pid="HC908hqFT8" dmcf-ptype="general">현장에서 만난 신상훈 플랜아이 책임은 플래니의 장점을 비용과 운영 부담 절감에서 찾았다. </p>
          <div contents-hash="b457d04552eda71048053919778a062b678ad6f6d95f09fe915991ba739f3142" dmcf-pid="Xh2p6lB3v4" dmcf-ptype="general">
           “보통 챗봇 서비스를 도입한다고 하면 기업이 원하는 내용을 기반으로 챗봇을 만들어야 합니다. 그런데 한 번 만들어주는 것으로 끝나지 않습니다. 회사 소개서나 제품 소개서, 금액 정보도 계속 바뀌고, 그때마다 챗봇을 다시 설명하고 수정해야 합니다. 저희는 홈페이지와 챗봇을 같이 보기 때문에 홈페이지가 변경되면 AI가 그 변경된 내용을 수집해 최신화된 정보로 답변할 수 있도록 자동화한 서비스입니다.” 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c8b68e0996065c2dd37eea50dbbf8c3745d13ee67575db6e45fe419e4fb6187d" dmcf-pid="ZBkimbNdWf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="플래니는 Website AI, CS Agent, Enterprise 등 세 가지 라인업으로 구성된다. 웹사이트 안내, 고객 문의 1차 응대, 내부 시스템 연동과 온프레미스 환경 지원까지 활용 범위를 나눈 구조다. 현재 공공기관, 교육기관, 기업, 병원 등 다양한 영역에 도입돼 운영 중이다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080748658lqgk.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="7EdQApJ6Wz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080748658lqgk.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            플래니는 Website AI, CS Agent, Enterprise 등 세 가지 라인업으로 구성된다. 웹사이트 안내, 고객 문의 1차 응대, 내부 시스템 연동과 온프레미스 환경 지원까지 활용 범위를 나눈 구조다. 현재 공공기관, 교육기관, 기업, 병원 등 다양한 영역에 도입돼 운영 중이다.
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8615863834caba733693274897cda8d99889ce302368f71db852f99bba7447ed" dmcf-pid="5bEnsKjJvV" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="3f7a9cdefd5368caf377c85b97e35763c130c8b0f9fc9d1c8a227697e3492c71" dmcf-pid="1KDLO9AiC2" dmcf-ptype="general">플랜아이는 초기 도입 과정에서는 세팅과 가이드를 지원하지만, 이후에는 고객사가 직접 운영할 수 있도록 구성했다. 신 책임은 운영 방식과 데이터 접근 원칙에 대해서도 구체적으로 말했다. </p>
          <p contents-hash="3c55be824ef565b9f265a536b8f40e152be9c274362bb08ea5b1edb5f3583674" dmcf-pid="t9woI2cnT9" dmcf-ptype="general">“초기 세팅과 온보딩은 저희가 100% 지원합니다. 다만 한 번 설치하고 나면 이후에는 간단하게 설정 버튼만 누르는 방식으로 관리할 수 있도록 UX와 UI를 단순하게 만들었습니다. 홈페이지가 바뀌면 자동으로 정보를 가져와 업데이트되는 구조이기 때문에 별도의 관리를 크게 하지 않아도 됩니다. 고객 데이터는 기본적으로 저희가 접근하지 않고, 고객이 직접 연동하고 운영하는 방식입니다. 원하면 원격으로 지원할 수는 있지만, 기본 데이터는 고객이 관리합니다.” </p>
          <div contents-hash="1ebf31663bb7edde0dd14bb50b0c9eefe6add2c0bd8da892ceba0946a9cf3389" dmcf-pid="F2rgCVkLWK" dmcf-ptype="general">
           수익 모델은 SaaS가 기본이지만, 실제 사업은 엔터프라이즈 맞춤형 납품과도 연결된다. 플래니는 Website AI, CS Agent, Enterprise 등 세 가지 라인업으로 구성된다. 웹사이트 안내, 고객 문의 1차 응대, 내부 시스템 연동과 온프레미스 환경 지원까지 활용 범위를 나눈 구조다. 현재 공공기관, 교육기관, 기업, 병원 등 다양한 영역에 도입돼 운영 중이다. 
           <h4>에이전트 스테이션, 코엑스에 등장한 ‘AI 신당’</h4>
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          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9a15b2a9db86bf64a143d9c21079d04de893ac0afc2b6a7bb2032890410ae6d6" dmcf-pid="3VmahfEolb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="전시장 한쪽에서는 사뭇 다른 분위기의 AI 체험 공간도 관람객의 발길을 붙잡았다. 에이전트 스테이션이 마련한 ‘AI 신당’ 부스다. 피지컬 AI와 GPU 인프라, 기업용 문서 자동화 솔루션이 나란히 배치된 전시장 안에서 신당 콘셉트의 체험 공간은 눈에 띄는 장면이었다. (사진=에이전트 스테이션)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080750313yfhw.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="zmHTUjXSy7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080750313yfhw.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            전시장 한쪽에서는 사뭇 다른 분위기의 AI 체험 공간도 관람객의 발길을 붙잡았다. 에이전트 스테이션이 마련한 ‘AI 신당’ 부스다. 피지컬 AI와 GPU 인프라, 기업용 문서 자동화 솔루션이 나란히 배치된 전시장 안에서 신당 콘셉트의 체험 공간은 눈에 띄는 장면이었다. (사진=에이전트 스테이션)
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          <div contents-hash="d3b1c93c8ad6f4387d9108070ad4d1a832eb00f3503656a88b35ca44d7942082" dmcf-pid="0fsNl4DgvB" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="6cb90d2c2d22075dcaeb0b3dd87b14f62c12d466e31df050214cface786a733a" dmcf-pid="p4OjS8wavq" dmcf-ptype="general">전시장 한쪽에서는 사뭇 다른 분위기의 AI 체험 공간도 관람객의 발길을 붙잡았다. 에이전트 스테이션이 마련한 ‘AI 신당’ 부스다. 피지컬 AI와 GPU 인프라, 기업용 문서 자동화 솔루션이 나란히 배치된 전시장 안에서 신당 콘셉트의 체험 공간은 눈에 띄는 장면이었다. 기술 시연보다 ‘AI와 관계를 맺는 경험’을 전면에 내세웠다는 점에서도 다른 부스들과 결이 달랐다. </p>
          <p contents-hash="c7a1a1c74f6e8418da5efa8c83680664efd13025472462031ab6bba1db9e73d0" dmcf-pid="UWPBeYfzvz" dmcf-ptype="general">에이전트 스테이션은 이번 AI 엑스포에서 모바일 앱 ‘만신(Manshin)’을 통해 AI 무당 ‘연아’를 처음 공개했다. 관람객은 현장에서 앱을 실행한 뒤 실시간 음성으로 운세 상담을 체험할 수 있다. 먼저 AI 매니저 ‘은서’가 이용자를 안내하고, 이후 디지털 신내림을 받은 콘셉트의 AI 무당 ‘연아’가 대화를 이어가는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="8bd35477e2814429ab9f6c2b37279eeb17ba3632bdd9bd3366fcc6d5740dc2da" dmcf-pid="uYQbdG4qC7" dmcf-ptype="general">표면적으로는 운세 상담 서비스처럼 보이지만, 기술적으로는 캐릭터형 AI 에이전트의 가능성을 보여주는 사례에 가깝다. 단순히 텍스트로 질문을 주고받는 챗봇이 아니라, 음성으로 반응하고, 이전 대화 맥락을 기억하며, 특정 페르소나를 유지한 채 사용자와 상호작용하는 구조이기 때문이다. 에이전트 스테이션은 이를 사람과 AI가 관계를 맺는 새로운 인터페이스로 설명한다. </p>
          <div contents-hash="b0a90c3491f13f69b06656521716794d85b523c69f78ed6b395aa36dc3dee9df" dmcf-pid="7GxKJH8BSu" dmcf-ptype="general">
           이번 전시에서는 에이전트 스테이션의 플랫폼 구조도 함께 제시됐다. 해당 플랫폼은 실시간 음성 대화, 장기 기억, 3D 아바타, 자동 확장 인프라 등을 통합해 AI 에이전트의 개발·배포·운영 환경을 제공한다. 개발자가 서버나 인프라 구축보다 AI 에이전트의 성격, 말투, 서비스 경험 설계에 집중할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f2b755f6e2f1e41093d34ea2e2a2aa0b955e7044a376a5ea15b96ffa1b6d5eb6" dmcf-pid="zHM9iX6blU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="에이전트 스테이션은 이번 AI 엑스포에서 모바일 앱 ‘만신(Manshin)’을 통해 AI 무당 ‘연아’를 처음 공개했다. 관람객은 현장에서 앱을 실행한 뒤 실시간 음성으로 운세 상담을 체험할 수 있다. 먼저 AI 매니저 ‘은서’가 이용자를 안내하고, 이후 디지털 신내림을 받은 콘셉트의 AI 무당 ‘연아’가 대화를 이어가는 방식이다. (사진=에이전트 스테이션)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080751965yjzy.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="qUIAv6rNvu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080751965yjzy.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            에이전트 스테이션은 이번 AI 엑스포에서 모바일 앱 ‘만신(Manshin)’을 통해 AI 무당 ‘연아’를 처음 공개했다. 관람객은 현장에서 앱을 실행한 뒤 실시간 음성으로 운세 상담을 체험할 수 있다. 먼저 AI 매니저 ‘은서’가 이용자를 안내하고, 이후 디지털 신내림을 받은 콘셉트의 AI 무당 ‘연아’가 대화를 이어가는 방식이다. (사진=에이전트 스테이션)
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          <p contents-hash="6a8db4c46cf8caf09a1c9caf362ce5679bde43aa56c349c4e0c516c8d315bf01" dmcf-pid="qXR2nZPKlp" dmcf-ptype="general">현장에서는 엔비디아 DGX B200 기반 AI 인프라도 함께 소개됐다. 관람객은 컴퓨팅 인프라에서 에이전트 플랫폼, 실제 소비자 서비스인 만신까지 이어지는 AI 풀스택 구조를 한눈에 확인할 수 있었다. 에이전트 스테이션은 올해 엔비디아 스타트업 지원 프로그램 ‘인셉션(Inception)’ 멤버로도 선정됐다. </p>
          <p contents-hash="61f721d05ddb3d7be9d88af4dfabe744aa10a1ebf1062660c35bbb60df985064" dmcf-pid="BZeVL5Q9T0" dmcf-ptype="general">박상원 에이전트 스테이션 CPO는 “AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 하나의 캐릭터와 존재감으로 사람과 상호작용하는 시대가 열리고 있다”며 “연아와 은서는 AI 에이전트 시대를 보여주는 첫 번째 사례가 될 것”이라고 말했다. </p>
          <div contents-hash="5b8c0711ea9967f593b024697330d7e3d4685a4807e007408a03c7d8978ee2b5" dmcf-pid="b5dfo1x2S3" dmcf-ptype="general">
           AI 신당은 이번 전시의 주류였던 산업용 피지컬 AI와는 다른 방향의 질문을 던진다. AI가 공장과 관제센터, 금융 업무와 고객 응대에 들어가는 흐름이 한쪽에서 확산되고 있다면, 다른 한쪽에서는 AI가 캐릭터와 목소리, 기억을 갖춘 존재형 서비스로 사람 앞에 등장하고 있다. 에이전트 스테이션의 전시는 AI 에이전트가 업무 자동화 도구를 넘어, 엔터테인먼트와 상담, 개인화 서비스 영역으로 확장될 수 있음을 보여주는 장면이었다. 
           <h4>베슬AI, AI 경쟁의 병목이 된 GPU 인프라 해법 제시</h4>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ae0e4d4fdf1413c72d6eba69c7ca6712a829d6a982d9b148f33e2332a5dba694" dmcf-pid="K1J4gtMVlF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="베슬AI가 내세운 키워드는 ‘네오클라우드’다. AI 워크로드에 특화된 GPU 전용 클라우드를 뜻하는 개념으로, 글로벌 시장에서는 기존 대형 클라우드 사업자의 대안으로 부상하고 있다. 베슬AI는 복수 리전에 GPU 인프라를 확보해 기업과 연구기관이 필요한 시점에 필요한 만큼 연산 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 전략을 제시했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080753515mgcn.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="BwrgCVkLCU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080753515mgcn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            베슬AI가 내세운 키워드는 ‘네오클라우드’다. AI 워크로드에 특화된 GPU 전용 클라우드를 뜻하는 개념으로, 글로벌 시장에서는 기존 대형 클라우드 사업자의 대안으로 부상하고 있다. 베슬AI는 복수 리전에 GPU 인프라를 확보해 기업과 연구기관이 필요한 시점에 필요한 만큼 연산 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 전략을 제시했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="f2f241c51c0cb636f4d99a4de888d80eeade067599422b43cb8f32ff84c7498c" dmcf-pid="9ti8aFRfCt" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="99b52aff112e7e7e89fe850628f8a0e5166fb32386ffb0a9da044b67c3111941" dmcf-pid="2kpGqEtWy1" dmcf-ptype="general">AI가 산업 현장으로 확산될수록 인프라 문제는 더 커진다. 생성형 AI, 멀티모달 AI, 피지컬 AI, LLM 추론은 모두 막대한 연산 자원을 필요로 한다. 모델을 개발하는 기업은 빠르게 실험을 반복해야 하고, 서비스를 운영하는 기업은 응답 속도와 비용을 동시에 관리해야 한다. 베슬AI는 이번 전시에서 GPU 클라우드 플랫폼 ‘베슬 클라우드’를 통해 이 문제를 겨냥했다. </p>
          <p contents-hash="4bdbf78dbc5efcdb016bb1233205527426fbc674c1399eb43591bb1e994d5099" dmcf-pid="VEUHBDFYW5" dmcf-ptype="general">베슬AI가 내세운 키워드는 ‘네오클라우드’다. AI 워크로드에 특화된 GPU 전용 클라우드를 뜻하는 개념으로, 글로벌 시장에서는 기존 대형 클라우드 사업자의 대안으로 부상하고 있다. 베슬AI는 복수 리전에 GPU 인프라를 확보해 기업과 연구기관이 필요한 시점에 필요한 만큼 연산 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 전략을 제시했다. </p>
          <div contents-hash="e41bf4e2922aa188670c0889e883741a37ddf7adb79120b3697bc011083b438c" dmcf-pid="fDuXbw3GTZ" dmcf-ptype="general">
           베슬 클라우드는 A100, H100 등 주요 GPU를 셀프서비스 방식으로 제공한다. GB200, B300 등 최신 GPU 라인업은 워크로드 특성에 맞춰 공급한다. 분 단위 과금, 작업 중단 후에도 데이터와 환경을 유지하는 기능 등은 개발·실험 과정에서 비용과 시간을 줄이기 위한 장치로 소개됐다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7f5efb5bf8008f232a4496f7326b3eebf5ef4060ff131bbac52e4e6302592652" dmcf-pid="4w7ZKr0HhX" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="베슬AI의 베슬 클라우드(VESSL Cloud) " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080755121jyls.png" data-org-width="715" dmcf-mid="bYgxcUiPSp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/08/552816-OGTrtXj/20260508080755121jyls.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            베슬AI의 베슬 클라우드(VESSL Cloud) 
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1d4fa0467a22cfbe146b2c5cfae285806ec9493d0c2187aa9d17c4838e043848" dmcf-pid="8rz59mpXWH" dmcf-ptype="general">
           <div> 
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          <p contents-hash="c831c7ea8d9faa24e30dc076deaac3637298aae303f5fe2fb45488a39452ce8e" dmcf-pid="6mq12sUZhG" dmcf-ptype="general">부스에서는 연구 환경을 빠르게 구성하는 워크스페이스, 파인튜닝과 평가를 반복 실행하는 CLI 도구, 여러 학습 작업을 실행하고 완료 후 자동 종료하는 배치 잡 기능이 시연됐다. 또 멀티모달 AI, 피지컬 AI, LLM 추론을 주제로 한 미니 세미나도 운영됐다. 베슬AI가 던진 메시지는 분명하다. AI 서비스 경쟁이 치열해질수록 모델만큼 중요한 것은 GPU를 얼마나 빠르고 유연하게 확보하느냐다. AI의 실행력을 뒷받침하는 기반 경쟁이 인프라 영역에서 본격화되고 있다. </p>
          <p contents-hash="22d18d790b0d2fee26dc973c2f0e500538ebead2d7972a1ebe3f86c1bb9f4218" dmcf-pid="PsBtVOu5vY" dmcf-ptype="general">이번 AI 엑스포 2026 현장에서 확인된 흐름은 하나로 모인다. AI는 이제 단순한 데모나 모델 성능 경쟁만으로 설명되지 않는다. 마음AI는 현실에서 작동하는 피지컬 AI 전환을 강조했고, 인텔리빅스는 안전 현장을 순찰하고 보고하는 로봇과 관제 플랫폼을 제시했다. KB금융은 시니어 돌봄 영역에서 피지컬 AI의 가능성을 실험했다. 한국딥러닝은 문서 이해를 업무 실행으로 연결하는 AI 에이전트를, 플랜아이는 웹사이트와 고객 응대 현장에 적용 가능한 대화형 AI를 선보였다. 에이전트 스테이션은 캐릭터와 음성, 기억을 결합한 AI 에이전트 경험을 전면에 내세웠고, 베슬AI는 이 모든 확산을 뒷받침할 GPU 클라우드 인프라를 제시했다. </p>
          <p contents-hash="1811ba8abda1bd761443589ab413d2dc945a87cd7013a122b285d1b4e3ddd63d" dmcf-pid="QObFfI71SW" dmcf-ptype="general">올해 AI 엑스포가 던진 질문은 ‘AI가 무엇을 만들 수 있는가’가 아니었다. AI가 어떤 업무를 대신 처리하고, 어떤 현장에서 판단하며, 어떤 방식으로 사람과 상호작용하고, 어떤 인프라 위에서 지속적으로 운영될 수 있는가가 핵심이었다. 결국 AI 경쟁의 다음 축은 모델 자체보다 현장 실행력에 가까워지고 있다. 생성형 AI 이후의 시장은 답변을 잘하는 AI보다, 실제 산업과 일상 속에서 움직이고 결과를 만드는 AI를 요구하고 있다. </p>
          <p contents-hash="4169f529701d0d632a8c8cb76ae67654462a238e82c81ed711e53c735bcc2fb7" dmcf-pid="xIK34CztSy" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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