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[IT뉴스]AI 에이전트 수천개, 누가 관리하나…상포가 노리는 기업 ‘운영’ 시장

온카뱅크관리자

2026-09-09 07:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [상포 파트너 서밋] 패스트GPT 기반 개발도구에 HCI·스토리지·보안 연결 
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 [선전(중국)=디지털데일리 이안나기자] 기업에서 각 부서가 업무에 필요한 인공지능(AI) 에이전트를 직접 만들기 시작하면 새로운 문제가 생긴다. 누가 어떤 AI를 사용하는지, 어떤 사내 데이터에 접근할 수 있는지, 비용은 얼마나 발생하는지를 관리해야 한다. 직원마다 여러 AI 비서를 쓰게 되면 관리 대상은 수천개까지 늘어날 수 있다.
 보안과 기업용 클라우드 사업을 해온 상포테크놀로지가 이 수요를 새로운 AI 사업으로 삼았다. 사내 문서를 활용해 에이전트를 만드는 개발도구부터 이를 실행할 서버와 데이터 저장장치, 운영·보안 기능까지 함께 제공한다는 구상이다.
 상포는 지난 8일 중국 선전 인터컨티넨탈호텔에서 열린 ‘상포 파트너 서밋 2026’에서 이 같은 전략을 공개했다. ‘AI 네이티브, 파트너 중심’을 주제로 열린 이번 행사는 발표와 부스 운영 등 모든 일정이 영어로 진행됐다.
 윌슨 슝 상포 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 “AI는 또 하나의 기술 유행이 아니라 산업을 재편하고 고객에게 새로운 가능성을 만들어낼 근본적인 변화”라며 “기존 제품에 AI를 적용하는 동시에 AI 네이티브 제품과 새로운 사업 기회를 적극적으로 모색하겠다”고 밝혔다.
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 상포는 2000년 네트워크 보안 기업으로 출발했다. 이후 여러 서버와 저장장치, 네트워크를 하나로 묶어 관리하는 하이퍼컨버지드인프라(HCI)와 가상화, 클라우드 등으로 사업을 확대했다. 이번 서밋에서는 기존 기업용 IT 인프라를 AI 에이전트 개발과 운영 기반으로 확장하는 데 초점을 맞췄다.
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 ◆AI 만드는 문턱 낮아지자 관리가 새 문제
 루키 리 상포 글로벌 세일즈 디렉터는 “지난 2년이 생성형 AI 열풍의 시기였다면 2026년에는 실제 기업 환경에 AI 에이전트가 대규모로 배치될 것”이라고 전망했다.
 AI 에이전트는 질문에 답하는 챗봇보다 한 단계 더 나아간다. 기업 시스템과 연결해 자료를 찾고 여러 도구를 호출하며 정해진 업무를 실행한 뒤 결과를 만들어낸다. 개발도구가 쉬워지면서 개발자뿐 아니라 기획과 마케팅, 인사 등 현업 직원도 업무에 필요한 에이전트를 만들 수 있다는 게 상포의 판단이다.
 상포는 모든 기업과 업무에 통하는 하나의 에이전트가 등장하기는 어렵다고 봤다. 직원 사용 습관과 업무 지식, 요구하는 정확도가 다르기 때문이다. 이에 따라 기업이 각자 필요한 AI 애플리케이션을 만드는 사례가 늘 것으로 예상했다.
 문제는 그다음이다. 부서마다 에이전트를 만들면 기업 IT 부서는 각각의 접근 권한과 데이터 사용, 배포 상태를 관리해야 한다. 외부 AI 모델 이용료와 회사 내부 컴퓨팅 자원이 어디에 얼마나 사용되는지도 파악해야 한다.
 리 디렉터는 “직원 한 명이 여러 AI 비서를 사용하게 될 수 있다”며 “기업 IT 책임자에게는 새롭게 등장하는 수천개 AI 애플리케이션을 어떻게 통제하고 배포하며 보호할 것인지가 과제가 된다”고 설명했다.
 상포가 에이전트 개발 기반으로 선택한 제품은 오픈소스 ‘패스트GPT(FastGPT)’다. 패스트GPT 개발사와 협력해 기업용 상용 버전인 ‘상포 에이전트 빌더’를 공급한다. 사용자는 회사 내부 문서와 업무시스템을 연결하고 작업 순서를 설정해 에이전트를 만들 수 있다.
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 상포에 따르면 사용자는 10분 안에 시연용 AI 애플리케이션을 만들 수 있다. 상포가 겨냥한 영역은 시연 단계 이후다. 만든 에이전트를 실제 업무에 적용하고 여러 직원에게 배포한 뒤 지속적으로 관리하는 환경까지 제공한다. 상포의 해외 고객지원 시스템과 내부 업무용 AI 도구도 이 플랫폼을 기반으로 구축했다.
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 ◆GPU만 사선 AI 못 돌려…기존 시스템·데이터 연결
 상포는 기업의 AI 도입이 GPU 구매만으로 끝나지 않는다고 진단했다. AI 모델은 GPU에서 실행되지만 에이전트가 사용하는 업무 프로그램과 데이터베이스, 사내 시스템은 기존 서버에서 작동하기 때문이다.
 리 디렉터는 “AI 도입을 단순히 GPU를 구매하는 것으로 보는 것은 오해”라며 “모델을 조정하는 에이전트와 각종 도구, 기업 내부 데이터를 처리하는 업무 로직에는 여전히 CPU 기반 인프라가 중요하다”고 말했다.
 상포는 기존 업무시스템과 AI 에이전트를 함께 관리할 수 있는 ‘AI HCI’를 제시했다. 기업이 사용하던 전사적자원관리(ERP)나 그룹웨어 환경을 유지하면서 AI 개발 초기에는 필요한 만큼 GPU를 추가하고 실제 서비스 규모가 커지면 전용 GPU 시스템으로 확장하는 방식이다.
 데이터 저장 방식도 AI에 맞게 바꾼다. AI 에이전트는 문서와 이미지, 영상, 업무 기록 등 여러 시스템에 흩어진 정보를 함께 사용한다. 데이터를 저장장치 사이에서 계속 복사하면 처리시간과 비용이 늘어날 수 있다. 상포는 하나의 저장 시스템에서 여러 형태의 데이터를 활용할 수 있는 통합 스토리지를 공급할 계획이다.
 보안도 에이전트 운영에 포함했다. AI 에이전트는 기업 데이터에 접근하고 외부 도구를 호출해 실제 업무를 처리한다. 권한이 잘못 설정되거나 공격자에게 탈취되면 답변 오류를 넘어 업무시스템에 영향을 줄 수 있다. 상포는 기존 보안 제품이 수집한 정보를 한곳에서 분석하고 AI가 대응을 지원하도록 관련 제품을 확장한다.
 상포의 AI 전략은 한국에서 주력해온 가상화·HCI 사업과도 이어진다. 기업이 기존 전산 인프라를 상포 제품으로 교체하면 이후 에이전트 개발도구와 AI용 스토리지, 운영·보안 기능을 추가할 수 있다. 소비자용 AI 서비스를 새로 내놓기보다 기존 기업 고객의 시스템을 AI에 맞게 바꾸는 데 사업의 무게를 둔 셈이다.
 상포는 파트너가 고객 업무를 분석해 에이전트를 만들고 시스템과 데이터를 연결한 뒤 운영까지 맡도록 할 계획이다. 제품 재판매에 머물지 않고 구축과 구독, 갱신, 관리형 서비스로 수익원을 확대하는 방식이다.
 윌슨 슝 COO는 “AI 시대의 고객은 기술만을 필요로 하지 않는다”며 “고객 사업을 이해하고 AI를 실제 가치로 바꿔줄 신뢰할 수 있는 파트너가 더욱 중요해질 것”이라고 말했다.
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