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[IT뉴스]AI 에이전트 시대 … 정제 데이터가 경쟁력
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-06-28 17:27:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'AI 레디 데이터' 각광<br>제조·의료 등 AI 학습에<br>가공없이 바로 활용 가능<br>IBM·SAP 등 글로벌 빅테크<br>M&A로 데이터 기업 선점<br>7년후 AI데이터 시장 25조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="p1A2k6LxWt"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1f302f1afdc118e6859750d0aed5557ffe2f8f0b89c73fc6176f75a34865c44" dmcf-pid="UtcVEPoMC1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/mk/20260628172109112dvvp.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="0gdpiqPKhF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/mk/20260628172109112dvvp.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2f2974c65c5b07f2e432d865f5f6c8e3862f34e3810e1a0f19955f2d84dd715e" dmcf-pid="uFkfDQgRC5" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 에이전트 시대가 본격화하면서 AI 산업의 경쟁 축이 대형언어모델(LLM) 개발에서 'AI 레디(Ready) 데이터' 확보로 빠르게 이동하고 있다. AI가 별도의 추가 작업 없이 이해하고 추론할 수 있도록 구조화한 데이터를 얼마나 오래 축적했는지가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다.</p> <p contents-hash="0e3a933ae69da73d0817cefc6f84d527fc07041a1db23d5ce88850a03198b647" dmcf-pid="73E4wxaehZ" dmcf-ptype="general">지난 25일 서울 양재동 엘타워에서 열린 '매경·KAIST CAIO AI리더스포럼 2026'에서도 AI 에이전트 시대에는 AI 레디 데이터가 먼저 준비돼야 실제 업무 성과를 낼 수 있다는 의견이 잇따랐다.</p> <p contents-hash="cab9d502d1712ff16a7afb622fcef0a95e43eb0101df20261702233d37a0b29b" dmcf-pid="z0D8rMNdvX" dmcf-ptype="general">시장조사기관 가트너도 비슷한 진단을 내놨다. 지난해 8월 가트너가 발표한 '2025 AI 하이프 사이클' 보고서에서 AI 에이전트와 함께 가장 주목해야 할 핵심 기술로 AI 레디 데이터를 선정했다. AI 레디 데이터는 AI 에이전트와 생성형 AI가 별도 가공 없이 바로 활용할 수 있도록 구조화·정제화된 데이터다. 메타데이터와 버전 관리, 품질 검증까지 갖춰 AI가 즉시 활용할 수 있는 상태를 의미한다.</p> <p contents-hash="01d61934e027f540ce4339852b143d04b20cdc70d975b485fa016b9abf4253f7" dmcf-pid="qpw6mRjJCH" dmcf-ptype="general">최근 글로벌 빅테크는 AI 레디 데이터를 확보하기 위해 대형 인수·합병(M&A)에도 적극 나서고 있다. IBM은 지난해 말 약 16조원을 들여 실시간 데이터 스트리밍 기업 컨플루언트를 인수했다. AI 에이전트가 실시간으로 활용할 수 있는 데이터 파이프라인을 확보하기 위해서다. SAP는 지난 3월 마스터데이터관리(MDM) 기업 렐티오를 인수해 기업 내 데이터를 AI가 바로 활용할 수 있도록 통합·정제하고 있다.</p> <p contents-hash="f02ea54bfbf68060b1cb4d9b3265546adabd887e0a59b66c15795a91d6d7df2a" dmcf-pid="BUrPseAiWG" dmcf-ptype="general">시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 AI 학습 데이터셋 시장은 2025년 32억달러(약 5조원)에서 2033년 163억달러(약 25조원)로 성장할 전망이다.</p> <p contents-hash="4cc1119fe2a1c8ab73cb1fc73eccab3aa33571407045d7cc26c56926cf3b9c00" dmcf-pid="bumQOdcnCY" dmcf-ptype="general">국내에서도 산업 현장에서 장기간 축적한 데이터를 AI 레디 데이터로 만든 기업들이 주목받고 있다. 산업용 음향 AI 기업 디플리는 8년 동안 제조 현장에 직접 센서와 녹음 장치를 설치해 공장 소리와 메타데이터를 축적해왔다. 현재 1000만건 이상의 제조 공정 이벤트 데이터와 210만시간 이상의 공장 소음 데이터를 확보했다.</p> <p contents-hash="31c8491863dd2120ec120f6c162dda68bc87ffdaa5a02d3022a76e6da478325f" dmcf-pid="K7sxIJkLyW" dmcf-ptype="general">이 같은 데이터 경쟁력을 바탕으로 최근 미국과 싱가포르 등 해외 제조 기업을 대상으로 AI 솔루션 공급도 확대하고 있다. 이수지 디플리 대표는 "실제 현장 데이터를 얼마나 많이 확보했는지가 AI 성능을 좌우하는 핵심 경쟁력"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="e991f400abd8f28f01737def77eb8dd8f734043001c57aa89d85f10adfdeb20c" dmcf-pid="90D8rMNdly" dmcf-ptype="general">특허 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 특허를 기반으로 특허 문장 2500억개와 도면 16억장을 AI 레디 형태로 구조화했다. 공개 데이터를 수집하거나 국가별로 라이선스를 구매해 특허 데이터를 확보하는 방식이다. 지난해부터는 LG AI연구원과 특허 특화 AI 모델 개발 협력을 진행하고 있다. 윤정호 워트인텔리전스 대표는 "AI 경쟁력은 대체 불가능한 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 만드는 데 달려 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="db3d9f41d00e24f5b1230e721ef66c62bb504dbd62ad6b5df7f1495835fc6324" dmcf-pid="2pw6mRjJTT" dmcf-ptype="general">의료 AI 기업 루닛도 2023년 뉴질랜드 볼파라를 인수해 1억장의 유방 촬영 영상을 확보했다. 기존 데이터보다 10배 이상 늘어난 규모다. AI 레디 데이터의 중요성은 민간을 넘어 정부로도 확산하는 모양새다. </p> <p contents-hash="791e10bc8a3368e4182070b0449028d30096a97f6ebdf4929cc9f58a8e1827a8" dmcf-pid="VUrPseAiSv" dmcf-ptype="general">AI 레디 데이터</p> <p contents-hash="427748012e979aabb197a852c5975afa4a0a2d22ad292ca21d5570881a4e5003" dmcf-pid="fumQOdcnWS" dmcf-ptype="general">AI 에이전트와 생성형 AI가 별도 가공 없이 바로 활용할 수 있도록 구조화·정제화된 데이터.</p> <p contents-hash="1ea4d5e80fb690a951a967fcb221428a6c6e3ec1845068028d89a61da85d2fa9" dmcf-pid="47sxIJkLvl" dmcf-ptype="general">[박성배 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>
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