캐나다 기업용 인공지능 기업 코히어가 8월 5일 서울에서 한국을 아시아·태평양 사업의 핵심 거점으로 제시하고 소버린 AI 확대 전략을 공개했다. 프랭크 오다우드 최고매출·사업책임자는 기업과 공공기관이 모델과 데이터, 인프라에 대한 통제권을 유지하는 배포 방식을 강조했다. 코히어는 서울에 아태 AI 허브를 운영하고 있으며 2026년 4분기 한국 법인 설립도 추진한다고 밝혔다.

전략의 중심은 기존 정보기술 자산을 없애기보다 AI를 내부 데이터와 업무 도구에 연결하는 데 있다. 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 검색과 문서 작성, 반복 업무, 다단계 워크플로를 처리하도록 설계됐다. 코히어는 LG CNS와 기업용 에이전트 서비스와 한국어 맞춤 모델을 공동 개발하며 금융에서 제조·유통으로 적용 범위를 넓히는 방향을 제시해왔다.
| 검토 항목 | 제시된 선택지 | 도입 전 확인 |
|---|---|---|
| 배포 환경 | 클라우드·자체 데이터센터·폐쇄망 | 데이터 반출·망 분리 기준 |
| 모델 선택 | 코히어·오픈소스·고객 모델 | 정확도·지연시간·운영비 |
| 업무 연결 | 내부 자료와 기존 도구 연동 | 권한·감사 기록·결과 검증 |
| 계약 조건 | 기업별 맞춤 구축 | 가격·구축 기간·장애 대응 |
회사 설명에 따르면 AWS와 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드 인프라스트럭처뿐 아니라 고객사 데이터센터와 인터넷에서 분리된 환경에서도 플랫폼을 운영할 수 있다. 자사 모델 외에 오픈소스 모델이나 고객 자체 모델을 활용할 수 있다는 점도 내세운다. 금융·제조·통신·헬스케어·공공처럼 데이터 반출과 규제 준수가 중요한 조직에는 배포 위치를 고를 수 있다는 점이 분명한 장점이다.
그러나 서버가 국내나 폐쇄망에 있다는 사실만으로 데이터 주권이 완성되지는 않는다. 에이전트가 열람할 문서와 실행할 도구의 권한을 최소화하고, 민감정보 마스킹과 감사 기록, 사람의 승인 구간을 설계해야 한다. 업무별 정확도와 지연시간, 장애 복구 목표를 실제 데이터로 시험하고 모델 교체와 업데이트 때 성능이 유지되는지도 확인해야 한다.
한국 시장에서의 성과는 선택형 배포가 규제 산업의 보안 요구를 충족하면서 업무 시간과 비용을 얼마나 줄이는지에 달려 있다. 구체적인 가격과 구축 기간, 한국 고객의 성능 지표는 발표에서 공개되지 않았다. 법인 설립 완료와 함께 실제 적용 조직의 처리 시간, 오류율, 총소유비용이 제시돼야 전략의 효과를 평가할 수 있다.
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