"2026년 개발 경쟁력은 도구의 수가 아니라, 조직이 얼마나 일관된 AI 기반 프로세스를 운영할 수 있는가로 결정됩니다. 이 변화를 가장 먼저 실현하는 기술 파트너로서, 기업이 AI 기반 개발 문화를 안전하고 일관되게 확장할 수 있도록 함께하겠습니다."

 

엔터프라이즈 R&D 현장에서 보안과 규제, 네트워크 제약이 맞물리며 생성형 AI 도입이 지연되는 가운데, AI 솔루션 기업 슬렉슨(SLEXN)이 온프레미스(내부 구축) 기반 AI-네이티브 R&D 플랫폼을 제안했다. Puteron AI(LLM·AI 인프라), CodeCenter(AI 코딩·개발), Trace.Space(AI 기반 ALM)를 유기적으로 연결해 데이터 주권을 유지한 상태에서 생성형 AI 생산성을 극대화하는 통합 개발·운영 환경을 지향한다는 구상이다. 슬렉슨은 3월 4일부터 6일까지 서울 코엑스에서 열리는 AW 2026(2026 스마트공장·자동화산업전)에 참가해 Puteron AI 어플라이언스 기반 시연을 예고했다.

 

아래는 슬렉슨과의 인터뷰.

 

Q. 귀사를 소개해달라.

 

A. 슬렉슨(SLEXN)은 기업 R&D 환경에 맞는 AI 기반 개발·운영 소프트웨어를 제공하는 솔루션 기업으로, 실제 현장에서 바로 적용할 수 있는 에이전틱 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)와 AI 인프라를 지원한다. 산업별 현장 경험과 전문 인력을 기반으로 AI 코딩, 오토모티브 테스팅(Automotive Testing), 온프레미스 LLM 인프라 등을 폭넓게 지원하며, AI 도입 전략 수립부터 실제 업무 적용, 안정적인 운영 정착에 이르기까지 지속 가능한 엔드 투 엔드(End-to-End) AI 전략을 제공한다.

Q. AW 2026에서 가장 중점적으로 선보이고자 하는 솔루션은 무엇인가?

 

A. 슬렉슨은 이번 AW 2026에서 Puteron AI, CodeCenter, Trace.Space가 유기적으로 연결된 AI-네이티브 R&D 플랫폼을 핵심으로 선보일 예정이다. 단순 개별 AI 도구의 결합 형태가 아니라, 데이터 주권을 유지한 상태에서 생성형 AI의 실질적인 생산성을 극대화하도록 설계된 통합 개발·운영 환경이다.

클라우드 기반 AI의 편의성 이면에 존재하는 핵심 지식 유출 위험, 규제·컴플라이언스 부담, 네트워크 종속성 문제로 인해 AI 도입을 망설이던 금융·제조·국방 등 고보안 산업 현장의 요구에서 출발했으며, “보안과 생산성 중 하나를 포기하지 않아도 되는 선택지”를 목표로 기획됐다.

슬렉슨 솔루션을 통해 고객은 모든 AI 처리를 내부 환경에서 완결해 데이터 주권을 확보하고, 요구사항 정의부터 코딩·테스트까지 AI 에이전트 기반 자동화·오케스트레이션으로 개발 생산성을 3~5배 수준으로 향상시키며, 동시에 AI가 생성한 모든 결과물에 대해 변경 이력·책임 주체·검증 결과를 완전하게 추적할 수 있어 감사·규제 대응이 가능한 신뢰성 있는 AI R&D 체계를 구축할 수 있다.

 

Q. 기존 솔루션들과의 차별점은?

 

A. 슬렉슨 솔루션의 차별점은 통합 아키텍처와 온프레미스(On-Premises) 퍼스트 전략이라는 두 가지 축에 있다.

 

시장의 많은 솔루션이 코딩 보조, 테스트 자동화 등 단일 기능 단위의 최적화에 머물러 있고, 요구사항·개발·테스트·변경 관리 간 연결이 단절된 경우가 많다. 반면 슬렉슨은 Puteron AI(LLM·AI 인프라) → CodeCenter(AI 코딩·개발) → Trace.Space(AI 기반 ALM)로 이어지는 구조를 통해 SDLC(소프트웨어 개발 생명주기) 전 주기를 하나의 생태계로 통합한다. 특히 Trace.Space의 AI 에이전트 오케스트레이션은 요구사항 변경 시 관련 코드, 테스트 케이스, 추적 링크를 자동으로 식별·갱신하는 ‘지능형 추적성(Intelligent Traceability)’을 제공해, 단순 자동화를 넘어 엔터프라이즈 R&D 프로세스에 필요한 연속성과 일관성을 확보한다.

 

Q. 또 다른 하나의 축은?

 

A. 두 번째 축은 형식적인 하이브리드가 아닌 진정한 온프레미스 지원이다. 많은 경쟁사가 온프렘을 표방하지만, 실제로는 핵심 AI 엔진이나 학습·추론 과정이 클라우드에 의존하는 구조다. 반면 Puteron AI는 완전한 어플라이언스(Appliance) 형태로 제공돼 인터넷 연결 없이도 독립적으로 운용 가능하며, 고객사의 내부 보안 정책·망 분리 환경·데이터 거버넌스 요구를 그대로 충족한다. AI Act, 개인정보보호법, 산업별 규제 등 강화되는 글로벌·국내 컴플라이언스 환경에 선제적으로 대응할 수 있는 구조적 강점이다.

 

결과적으로 슬렉슨의 경쟁력은 “보안을 타협하지 않으면서도 AI 생산성을 실질적으로 끌어올리는 기술력”, 그리고 엄격한 문서 추적, 단계별 검수, 책임 기반 의사결정 등 한국형·엔터프라이즈 R&D 문화에 대한 깊은 이해를 반영한 제품 설계에서 나온다. 현실적인 조직에서 지속 가능하게 운영 가능한 AI-native R&D 체계를 제공한다는 점에서 기존 솔루션과 본질적으로 차별화된다.

 

Q. 실제 현장 적용 사례가 있나?

 

A. 국내 대표 자동차 회사와 국내 정보 기관 등 대규모 구축 사례 이후, 현재 다양한 산업군에서 파일럿 프로젝트를 진행 중이다.
특히 L사의 경우 신규 서비스 개발 시 Trace.Space로 요구사항 2000건을 3일 만에 구조화하고, 연동된 CodeCenter를 통해 핵심 기능 40%를 AI 에이전트가 자동 생성했다. 이 과정에서 모든 생성물은 Puteron AI 내부에서 처리되어 외부 유출 없이 진행됐으며, 산업 레귤레이션 감사 대비를 위해 모든 요구사항-코드-테스트 간 추적 매트릭스를 자동 생성해 감사 시간을 70% 단축했다.

K기관의 경우는 더 특수하다. 외부 인터넷 차단 환경(에어갭)에서 Puteron AI Appliance 단독 운용으로 민감 알고리즘 개발을 진행 중이며, 오프라인 상태에서도 500b 이상 급 LLM을 활용한 코드 생성 및 최적화가 가능해 개발 주기를 40% 앞당겼다. 클라우드 기반 도구로는 절대 구현 불가능한 사례다.

 

Q. 귀사 솔루션은 어떠한 산업 환경에서 특히 효과가 큰가?

 

A. 슬렉슨 솔루션은 보안·규제·운영 제약이 동시에 존재하는 엔터프라이즈 현장에서 특히 강점을 발휘한다.

 

첫째, 데이터 민감도가 높은 산업(금융, 의료, 국방, 제조 등)에서는 내부 문서·소스코드·설계 자산의 외부 유출이 곧 법적 리스크와 경쟁력 상실로 직결된다. 모든 AI 처리를 내부에서 완결하는 구조를 통해 핵심 지식 자산을 보호하면서도 생성형 AI를 실무에 적용할 수 있다.

둘째, 엄격한 규제 감사 환경에서는 “AI가 만들었다”는 설명만으로는 충분하지 않다. 요구사항부터 코드·테스트·변경 이력까지 AI 생성물 전 과정에 대한 추적성과 검증 근거를 자동으로 확보해, 컴플라이언스 대응과 감사 준비에 소요되는 관리·문서화 부담을 구조적으로 경감한다.

 

마지막으로 네트워크 제약 또는 에어갭(air-gapped) 환경에서도 Puteron AI 기반 온프렘 구조를 통해 독립적으로 AI를 운용할 수 있어, 장소·망 환경에 관계없이 일관된 AI 개발 생산성을 유지할 수 있다. 최근 디지털 주권과 기술 자립이 국가·공공·대기업 핵심 시스템 개발의 핵심 화두로 부상하면서, 클라우드 의존도를 전략적으로 낮추려는 움직임이 가속화되고 있다. 이러한 흐름 속에서 슬렉슨 솔루션은 글로벌 수준의 AI 생산성과 로컬 데이터 주권을 동시에 확보할 수 있는 실질적인 대안으로, 보안과 효율을 모두 요구하는 현장에서 가장 큰 가치를 제공한다.

 

Q. 최근 산업계를 둘러싼 AX, ESG, 국제 정세 등 이슈들 속에서 슬렉슨이 제공할 수 있는 가장 큰 가치는 무엇인가?

 

A. 슬렉슨은 규제 강화, 국제 정세 변화, ESG 요구라는 불확실성 속에서도 기업이 AI를 멈추지 않고 지속적으로 활용할 수 있는 ‘안정적인 선택지’를 제공한다. 앞으로 무엇이 바뀌더라도 버틸 수 있는 AI-native R&D의 기반을 만드는 것이 슬렉슨이 제공하는 가장 중요한 가치다.

 

Q. 구체적으로 설명한다면?

 

A. 급변하는 환경 속에서 슬렉슨이 제공하는 본질적 가치는 불확실성 속에서도 흔들리지 않는 안정성이다. 기술 트렌드에 대한 단기적 대응이 아니라, 규제·지정학·ESG라는 구조적 변화에 장기적으로 대응 가능한 AI 운영 기반을 제공한다는 의미다.

 

먼저 AI 규제 강화 시대에 대해, 슬렉슨은 규제를 ‘사후 대응 비용’이 아니라 아키텍처 설계 단계에서 흡수해야 할 요구사항으로 본다. 유럽 AI Act와 한국 AI 기본법이 공통적으로 강조하는 투명성, 책임 소재 명확화, 데이터 거버넌스는 Trace.Space 중심의 추적 가능한 AI 개발 환경에서 자연스럽게 충족된다. 모든 AI 의사결정과 산출물은 변경 이력·승인 주체·검증 결과가 기록되며, 설명 가능한 AI 체계를 운영할 수 있다.

둘째, 글로벌 클라우드 의존도가 높을수록 특정 국가 정책, 제재, 공급망 단절은 곧바로 기업 리스크로 전이된다. Puteron AI는 독립적으로 운용 가능한 AI 인프라를 제공함으로써, 국가·기업 차원의 기술 주권과 리스크 헤지 수단이 된다. 또한 국산·외산 GPU를 모두 지원해 특정 벤더 종속을 최소화하고, 변화하는 반도체·AI 인프라 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 선택권을 제공한다.

마지막으로 대규모 클라우드 데이터센터는 높은 전력 소비와 탄소 배출이라는 구조적 한계를 안고 있는 반면, 업무 규모와 목적에 맞게 자원을 통제할 수 있는 온프레미스 AI 환경은 과잉 자원 사용을 줄여 탄소 발자국을 실질적으로 절감할 수 있다. 실제로 중소·중견기업이 공유형 온프렘 AI 인프라를 구축한 사례에서는, 클라우드 대비 30% 이상 에너지 효율 개선 효과가 측정되기도 했다.

Q. 올해 슬렉슨의 목표는?

 

A. 2026년 슬렉슨의 목표는 AI-네이티브 R&D 통합 플랫폼의 완성도를 한 단계 끌어올리고, 산업별로 즉시 활용 가능한 수준까지 최적화하는 것이다.

 

Q. 로드맵이 있나?

A. 상반기에는 Puteron AI에 멀티모달 추론 엔진을 탑재해 텍스트뿐 아니라 이미지·음성 기반 요구사항 분석까지 지원 범위를 확장하고, Trace.Space와의 연동을 통해 화면 설계도를 입력하면 요구사항 구조화부터 코드 자동 생성까지 이어지는 시나리오를 구현할 예정이다.

 

하반기에는 금융·제조·의료 등 분야별 템플릿 패키지를 출시할 계획이다. 예를 들어 금융권을 대상으로는 금감원 감사 체크리스트와 추적 항목이 사전에 내장된 Trace.Space 템플릿을 제공해, 별도 커스터마이징 없이도 즉시 컴플라이언스 대응이 가능한 환경을 구축할 수 있도록 할 예정이다.

 

중장기적으로는 2027년까지 국내 주요 대기업 50곳 이상에 플랫폼 도입을 목표로 하고 있으며, 이를 기반으로 아세안·중동 시장으로 진출할 계획이다. 특히 데이터 로컬라이제이션과 보안 요구가 강한 중동 국영 에너지 기업을 주요 타겟으로, 데이터 주권을 중심에 둔 AI 개발 인프라라는 차별화된 포지션으로 글로벌 시장을 공략하고자 한다.

 

Q. 마지막으로 잠재 고객에게 전하고 싶은 말은?

 

A. 지금은 AI를 어떻게 “쓰느냐”가 아니라, 어떻게 “운영하느냐”를 결정해야 하는 시점이다. 보안을 이유로 혁신을 미루거나, 생산성을 위해 핵심 자산을 외부에 맡기는 선택은 더 이상 지속 가능하지 않다. 슬렉슨은 데이터 주권을 지키면서도 AI의 생산성을 온전히 활용할 수 있는 현실적인 해법을 제시한다.

 

이번 AW 2026 - THE PLATZ홀 AI 팩토리 파빌리온 슬렉슨 부스에서는 Puteron AI 어플라이언스를 통해 실제 요구사항과 코드를 기반으로 AI 에이전트가 생성·테스트·추적까지 수행하는 전 과정을 현장에서 직접 확인하실 수 있다. AI가 지금 바로 적용 가능한 실질적인 인프라라는 점을 슬렉슨 솔루션을 통해 직접 경험해 보시기 바란다.

 

헬로티 이동재 기자 |