⏱️10월 15일 20시 50분 뉴스에요

AI와 사이버 보안, 연관되어 있던 그대 속의 Salesforce

요즘 AI와 데이터 보안 문제를 빼놓고 이야기하기는 어려운 것 같아요. 특히 최근에 Salesforce가 사이버 범죄자들에게 약 10억 개의 레코드가 해킹당했다는 뉴스가 나왔죠. 그런데 이런 큰 사건이 벌어졌음에도 불구하고, Salesforce는 자사의 시스템에 대한 침해는 없다고 밝혔습니다. 대단하죠?

사이버 범죄의 최신 기술: ‘비싱’

최근 Scattered LAPSUS$ Hunters라는 범죄 집단이 ‘비싱’이라는 방법을 통해 Salesforce 고객의 IT 헬프 데스크를 공격했던 것으로 전해졌습니다. ‘비싱’이란 일반적으로 전화를 통해 정보를 훔치는 기법인데요, 기업들이 클라우드 서비스를 사용할수록 이런 사이버 공격의 표적이 되고 있는 현실은 우리가 더욱 조심해야 할 문제입니다.

Salesforce, AI 시대를 선도하다

하지만 이런 사이버 공격에도 불구하고, Salesforce는 AI가 결합된 고객 관계 관리(CRM) 기술에서 여전히 시장의 선두주자입니다. 최근 Perficient와의 전략적 파트너십을 통해 ‘에이전틱 기업’을 개발하는 데 집중하고 있는데요, 이는 데이터 기반 의사 결정을 한층 더 발전시키는 방향으로 나아가는 것입니다. AI가 당신의 비즈니스에 결합된다면, 그 가능성은 무궁무진하겠죠?

AI와 CRM, 글로벌 트렌드의 중심

실제로 Salesforce는 Data Cloud, Slack, Agentforce 등 다양한 제품을 통해 글로벌 시장에서 고객 관계 관리와 AI 기반 비즈니스 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 혁신적인 도전이 나날이 진행되면서, Salesforce는 더 높은 성장 가능성을 유지하고 있는 상황입니다.

투자와 진화: 앞으로의 전망은?

일각에서는 Salesforce와 같은 CRM 주식이 투자 포트폴리오에서 큰 잠재력을 보여준다고 이야기하지만, 또 다른 전문가들은 특정 AI 주식이 더 큰 성장 가능성을 가지고 있다고 주장합니다. 현재의 사이버 보안 상황과 AI 기술의 발전이 이들 기업의 미래에 어떤 영향을 미칠지는 지켜봐야 할 부분입니다.

과연 이 흐름이 계속될 것이며, 새로운 기술 트렌드가 시장에 미칠 영향은 무엇일까요? 사이버 보안과 AI 기술의 연결고리에 대한 고민이 필요해 보입니다.

⏱️9월 24일 02시 02분 뉴스에요

AI: 거품일까 불씨일까 — GPU, 데이터센터, 그리고 기업들의 ‘AI 쇼핑리스트’

AI 붐의 시작과 현재 풍경

요즘 AI 이야기 안 들으면 섭섭하죠? 사실 ChatGPT가 등장한 2022년 11월 이후로 모든 기술 회사들이 제품 설명에 ‘AI’ 한 마디는 꼭 넣습니다. 그 결과 생긴 건 과열된 기대감과 실물 인프라 확장입니다. Nvidia는 AI 연관 수요에 힘입어 시가총액이 한때 $1.3trn까지 치솟았고, 이젠 ‘AI 반도체’라는 말 자체가 산업의 중심어가 되었죠.

기업들의 협업과 인프라 투자: GPU→데이터센터→네트워크

여기서 스토리를 잇자면 단순합니다. 소프트웨어 회사들이 AI 기능을 붙이면, 이를 돌리는 연산 자원이 필요하고, 그 수요가 곧 AI용 GPU와 AI 전용 데이터센터 투자로 연결됩니다. 그래서 마이크로소프트·구글·아마존 같은 하이퍼스케일러는 물론, 소위 ‘네오클라우드’라고 불리는 신생 사업자들도 GPU 기반 데이터센터에 대규모 자금을 쏟고 있습니다. 연구에서 2025년에만 네트워크 연결을 위한 수십억 달러 투자가 계획돼 있다는 얘기가 나오는데, 숫자만 보면 ‘인프라 건설 러시’가 따로 없습니다.

현실: POC(개념검증)의 높은 실패율과 낭비되는 비용

다만 문제가 있습니다. GlobalData의 조사에서 기업들의 AI POC 실패율이 90% 이상이라는 충격적 수치가 나왔습니다. 즉, 많은 기업이 ‘AI를 해보자’고 시도는 하지만 실제로 현업에 붙여 수익을 내는 비율은 매우 낮다는 뜻이죠. 이 말은 곧 막대한 R&D·인프라 비용이 ‘시험’을 위해 낭비될 가능성이 크다는 건데, 기업 입장에선 여러 플랫폼에 중복 과금되는 AI 기능 때문에 골치 아픈 상황이라고 합니다.

버블 경고 vs. 구조적 가치: 무엇이 맞을까?

샘 올트먼(OpenAI 의장)을 포함한 여러 목소리가 ‘AI 거품’ 가능성을 경고합니다. 하지만 제 생각엔 이건 단순히 ‘버블 아니냐/아니다’ 이분법으로 끝날 문제가 아닙니다. 닷컴 버블 때처럼 거품이 빠진다 해도 인터넷이 사라지지 않았던 것처럼, AI도 이미 챗봇·고객경험·산업 자동화·의료 진단 등에서 실질적 성과를 내고 있습니다. 문제는 ‘언제, 얼마나 효율적으로’ 가치가 현실로 전환되느냐입니다.

현장 사례와 실험의 가치

• 고객 서비스: 많은 기업이 챗봇을 도입했고, 만족도 조사에선 생각보다 긍정적 반응이 나옵니다. 완벽하진 않지만 ‘응대 자동화’라는 명확한 경제적 이익이 존재합니다.

• 산업 현장: 예지정비나 공정 최적화는 이미 비용 절감 효과를 증명한 분야입니다.

• 의료: 영상 판독 보조 등에서 가능성을 보여주나 규제·책임 문제 등 넘어야 할 산이 많습니다.

미·중 기술경쟁과 AI 반도체의 지정학적 의미

여기에 더해 미국-중국 기술 경쟁은 AI 반도체 시장을 단순한 비즈니스 경쟁이 아니라 전략적 희소성 문제로 만듭니다. 반도체 공급망, 수출 규제, 기술 이전 제한 등은 선진국들이 AI 인프라 확보에 더 많은 자원을 투입하게 만드는 요인입니다. 그래서 일부 투자는 ‘순수 경제성’을 넘어서 안보·전략적 판단에 따른 측면도 있습니다.

제 관찰과 향후 체크 포인트

제가 보는 핵심은 세 가지입니다. 첫째, 기술의 본질적 가치(예: 자동화·정보처리 능력)는 분명하지만 상업적 성공은 조직의 데이터 준비도와 도입 역량에 크게 좌우됩니다. 둘째, 현재의 과열 투자는 일부 과잉을 낳겠지만 인프라 확장은 장기적으로 잉여 가치를 만들어낼 가능성이 높습니다. 셋째, 규제·윤리·네트워크 한계 등이 해결돼야 ‘실제 사용’이 폭발적으로 늘어납니다.

참고 지표로는 Nvidia의 $1.3trn 피크, POC 실패율 90%+, 그리고 2025년 네트워크 투자 ‘수십억 달러’ 수준을 주목하세요. AI 반도체와 데이터센터, 그리고 미·중 기술경쟁은 앞으로도 시장 흐름을 좌우할 주요 변수입니다.

결론적 질문 — 거품인가, 변곡점인가?

결국 이 붐이 ‘거품인지 아닌지’는 시점의 문제일 뿐입니다. 문제는 거품이 꺼질 때 어떤 자산과 역량이 남느냐입니다. 인프라와 실무적 경험을 쌓은 기업은 거품 이후에도 생존·성장할 가능성이 큽니다. 과연 지금의 과열된 투자와 실험들이 어떤 형태로 정리되어 산업의 구조적 변화를 만들어낼지, 그리고 그 과정에서 어떤 기술(특히 AI 반도체)과 공급망이 핵심이 될지 주목할 필요가 있겠습니다.