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카톡·전화·포털이 AI 비서로…'모두의 AI' SKT·카카오·KT 3파전 본격화 [경제일보] 국민이 일상에서 사용하는 통신·메신저·포털이 인공지능(AI) 비서로 바뀌는 경쟁이 본격화한다. 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 SK텔레콤과 카카오, KT가 최종 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU를 활용해 전 국민이 무료로 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 개발하고 연내 정식 서비스를 시작할 계획이다. 과학기술정보통신부는 28일 ‘모두의 AI’ 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 밝혔다. 이스트소프트·엠케이디·제논은 최종 선정에서 제외됐다. 당초 2~3개 사업자를 선정할 계획이었으며, 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. ◆ SKT는 ‘질문→실행’…카카오는 카톡 안에서 SKT 컨소시엄의 핵심은 답변을 넘어 실제 업무를 대신하는 ‘실행형 AI’다. 이용자의 요청을 이해해 계획을 세우고 검색과 도구 호출을 거쳐 실제 업무를 처리하는 구조다. 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층까지 이용 범위를 넓힌다. 공공서비스 신청과 증명서 발급, 매장·관공서 전화 대행부터 건강·금융·교통 등 생활 서비스까지 확장하는 것이 목표다. A.X K2를 비롯해 업스테이지 ‘솔라’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등 여러 국산 모델을 활용해 서비스별 최적화를 추진한다. 카카오는 가장 강력한 국민 접점을 무기로 삼는다. 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 한 번에 처리하는 서비스를 구현한다. LG유플러스·LG CNS·LG AI연구원·루닛·신한은행 등과 협력해 전화 AI와 금융·의료·시니어 케어·세무 등 생애주기별 서비스를 붙인다. 특히 카카오톡이라는 기존 플랫폼 안에 AI를 심는 만큼 별도 앱 설치나 새로운 이용 습관을 요구하지 않는다는 것이 강점이다. AI를 ‘새로운 서비스’가 아니라 기존 디지털 생활 속 기능으로 만드는 전략이다. ◆ KT는 ‘채널 경계 없는 AI’…다음·지니TV까지 KT는 전용 AI 서비스에 이용자를 가두지 않는 전략을 제시했다. 포털 다음과 IPTV ‘지니TV’를 비롯해 쇼핑·부동산 등 기존 서비스 곳곳에 AI 진입점을 배치한다. 이용자가 검색을 시작하면 AI가 정보를 찾고 비교·판단한 뒤 필요한 서비스를 실제로 실행하도록 연결하는 방식이다. 교육·부동산·금융 등 생활 분야의 전문 서비스를 결합하는 것도 특징이다. 다음을 통한 검색과 뉴스, KT의 통신·미디어 고객 기반을 동시에 활용할 수 있다는 점에서 ‘플랫폼 연결형 AI’를 지향한다. 세 회사의 경쟁은 단순한 AI 모델 성능 대결과는 다르다. 이번 사업 평가에서도 AI 모델 자체의 경쟁력뿐 아니라 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 품질·안전성, AI 생태계 기여 등이 주요 평가 대상이었다. 정부가 ‘가장 좋은 모델’을 뽑는 것보다 국민이 실제로 자주 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 무게를 둔 셈이다. ◆ 네이버 빠진 ‘국민 AI’…서비스 경쟁이 승부처 이번 선정에서 네이버의 불참도 눈길을 끈다. 네이버는 독자 AI 모델과 검색·쇼핑·지도 등 강력한 국민 접점을 보유하고 있지만 이번 공모에는 참여하지 않았다. 네이버클라우드는 앞서 “다른 진행 중인 사업에 더 집중하기 위해 참여하지 않기로 했다”고 밝혔다. 정부는 올해 확보한 B200 GPU 최대 512장을 세 사업자에 배분하고 9월 협약을 거쳐 베타서비스를 진행한 뒤 연내 정식 출시할 계획이다. 내년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용도 지원한다. 당초 업계에서 운영비 부담을 주요 우려로 제기했던 만큼 장기적으로는 정부 지원에만 의존하지 않고 서비스의 지속가능성을 확보하는 것도 과제다. 궁극적인 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐’보다 누가 국민의 실제 행동을 가장 많이 바꾸느냐가 될 전망이다. 주민센터 업무를 대신 신청하고, 병원 예약과 결제를 처리하고, 쇼핑과 금융까지 연결하는 AI가 일상에 얼마나 자연스럽게 녹아들지가 관건이다. 특히 행정·금융·의료처럼 오류 비용이 큰 영역에서는 편리함보다 정확성·보안·개인정보 보호가 우선돼야 한다. 세 사업자가 연내 서비스를 내놓는 만큼 이후 경쟁은 모델 성능보다 실제 이용률, 처리 성공률, 재사용률과 같은 ‘AI가 얼마나 많은 일을 끝냈는가’로 옮겨갈 가능성이 크다. ‘모두의 AI’는 정부가 국민에게 AI를 보급하는 사업이지만 동시에 국내 플랫폼과 통신업계가 AI를 국민의 일상에 내재화할 수 있는지를 겨루는 최대 실증 무대가 될 전망이다.
2026-08-28 10:22:05
SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.
2026-08-24 15:47:18
'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌 [경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.
2026-08-19 17:47:40
삼성SDS '브리티웍스', 중앙부처 9곳 도입…정부 업무도 AI로 바뀐다 [경제일보] 정부가 생성형 인공지능(AI)을 행정 업무에 본격적으로 접목하면서 공무원들의 업무 환경도 AI 기반으로 바뀌고 있다. 행정 자료 검색부터 문서 작성, 회의록 정리, 모바일 보고·결재까지 AI가 일상적인 업무 과정에 들어오는 가운데 삼성SDS의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'도 중앙 부처 9곳에 도입된다. 정부의 공공 인공지능 전환(AX)이 별도의 AI 서비스를 넘어 공무원 업무 인프라 자체를 바꾸는 단계로 확대되는 모습이다. 13일 삼성SDS는 지난 4월 재정경제부와 기획예산처를 시작으로 국가보훈부, 산업통상부, 고용노동부, 금융위원회, 재외동포청 등 총 9개 중앙 부처가 브리티웍스 도입을 확정했다고 밝혔다. 해당 부처들은 이번달까지 순차적으로 서비스를 시작할 예정이다. 이번 도입은 행정안전부가 추진하는 생성형 AI 기반 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI' 확대 정책과 맞물려 진행됐다. 행안부는 올해 하반기까지 온AI를 40개 이상 중앙 행정 기관으로 확대한다는 계획을 세우고 있으며, 삼성SDS는 브리티웍스를 온AI의 공식 협업 도구로 제공한다. 정부의 AI 행정 혁신이 단순히 민원 서비스에 AI를 적용하는 것을 넘어 공무원이 내부적으로 사용하는 업무 환경까지 확대되고 있다. 공무원들이 매일 사용하는 검색, 문서 작성, 회의, 보고와 결재 등의 과정에 AI를 접목해 반복 업무를 줄이고 행정 처리 속도를 높이는 방식이다. 브리티웍스는 AI 검색과 지식 관리, 문서 작성 지원 기능에 메신저, 화상 회의, 자료 공유 등 기존 협업 기능을 결합한 솔루션이다. 공무원은 방대한 행정자료에서 필요한 정보를 AI 검색으로 찾고, 문서 작성 과정에서 AI의 지원을 받을 수 있다. 회의 업무에도 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 화상회의를 진행한 뒤 AI가 회의 내용을 요약해 회의록 작성과 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원해 행정 업무 과정에서 반복적으로 발생하는 자료 검색과 회의 내용 정리 등의 시간을 줄이는 것이 특징이다. 모바일 기반 협업 기능도 제공한다. 공무원은 출장이나 외근 중에도 모바일을 통해 보고와 결재를 진행하고 화상회의에 참여할 수 있다. 사무실에 복귀하지 않아도 업무를 이어갈 수 있어 업무 연속성을 높일 수 있도록 구성됐다. 특히 중앙 부처 업무는 부처 내부뿐 아니라 다른 부처와의 자료 공유와 협업이 빈번하다는 점에서 AI 기반 협업 환경의 활용도가 커질 전망이다. 각 부처가 보유한 행정자료를 효율적으로 검색하고 회의와 보고 과정을 디지털화하면 부처 간 협업 과정에서 발생하는 업무 부담도 줄일 수 있기 때문이다. 다만 공공 부문의 AI 활용은 민간 기업보다 보안 문제가 중요 요소로 꼽힌다. 중앙 부처가 국민 개인정보와 국가 주요 행정정보 등을 다루는 만큼 생성형 AI에 데이터를 입력하고 활용하는 과정에서 정보 유출이나 외부 접근을 막을 수 있는 보안 환경이 필수적이다. 이에 삼성SDS는 브리티웍스를 국가정보원의 최고 보안 수준인 '상' 등급을 획득한 민관협력형(PPP) 클라우드 환경을 기반으로 제공한다. 여기에 삼성SDS가 보유한 보안 기술을 결합해 공공기관이 생성형 AI를 활용할 수 있는 업무 환경을 구축한다는 전략이다. 정부의 AI 행정혁신이 본격화하면서 공공 AI 시장도 개별 AI 서비스 도입을 넘어 업무 시스템과 협업 환경을 AI 중심으로 재편하는 방향으로 이동할 전망이다. 특히 행정자료의 검색과 관리부터 보고·결재, 회의와 부처 간 협업까지 업무 전반을 하나의 환경에서 연결하는 방식이 확산될 경우 공공 AX 시장을 둘러싼 IT 기업들의 경쟁도 한층 치열해질 것으로 보인다. 삼성SDS는 향후 정부의 AI 업무 환경 확대에 맞춰 브리티웍스를 지속적으로 고도화하고 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화한다는 계획이다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 "지금까지 총 9곳의 중앙부처가 브리티웍스를 공식 협업 도구로 선정하면서 공공 분야에서 활용이 본격화되고 있다"며 "앞으로 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화해 공무원들이 언제 어디서나 편리하고 안전하게 일할 수 있는 업무 환경을 구현하고, 공공 분야 AX를 적극 지원해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-08-13 09:09:09
네이버, 남미 AI 인프라 시장 문 두드린다 [경제일보] 네이버가 이재명 대통령의 남미 순방 기간 현지 인공지능(AI)·데이터센터 기업과 잇따라 만나 남미 AI 인프라 시장 진출 가능성을 타진했다. 최수연 대표와 구동현 전략기획부문장, 김유원 네이버클라우드 대표 등 경영진이 이 대통령의 남미 3개국 순방 경제사절단에 동행해 현지 AI 기업과 정부 관계자를 만났다고 네이버는 4일 밝혔다. ◆ 브라질서 스칼라·텍토와 회동…GPU 직접 운영 모델 논의 팀네이버 경영진은 첫 방문지 브라질에서 스칼라 데이터센터즈(SDC), 텍토 데이터센터즈(TDC) 경영진과 각각 만났다. SDC는 브라질 남부 엘도라두두술에 최종 4.75기가와트(GW) 규모 초대형 AI 데이터센터(AIDC) 단지를 조성하는 '스칼라 AI 시티' 프로젝트를, TDC는 상파울루 광역권 산타나지파르나이바에 최대 200메가와트(㎿) 규모 고밀도 AI 데이터센터를 짓는 'TGRU1' 프로젝트를 추진 중이다. 양측은 이들 AIDC에서 팀네이버가 그래픽처리장치(GPU)와 AI 클라우드를 직접 운영하고 브라질과 인근 국가 기업·AI 스타트업에 컴퓨팅 자원을 판매하는 협력 모델을 논의했다. 춘천·세종 데이터센터의 무중단 운영 경험과 고효율 액체냉각 기술, GW급 AIDC 추진 경험을 바탕으로 한 기술 교류와 운영 협력 방안도 다뤘다. SDC와 TDC 경영진은 네이버의 풀스택 AI 역량을 평가하고 후속 실무 협의를 이어가겠다는 뜻을 밝혔다는 것이 네이버의 설명이다. 브라질은 최근 글로벌 빅테크의 데이터센터 각축장으로 떠오르고 있다. 전력 생산의 약 90%를 재생에너지로 충당하는 데다 인구 기반이 커 라틴아메리카 AI 인프라의 요충지로 꼽힌다. 현재 180개 이상의 데이터센터가 운영 중이며 남미 지역 AI·데이터센터 투자 약정의 75%가 브라질에 몰려 있다. 틱톡 모기업 바이트댄스도 2000억 헤알을 들여 최종 1GW 규모 데이터센터를 짓겠다는 계획을 내놨다. ◆ 칠레선 엔텔·정부와 접촉…공공 AI 전환 겨냥 칠레에서는 현지 최대 통신사 엔텔 경영진과 만나 서비스형 소프트웨어(SaaS) 유통, 스마트시티 사업, GPU 클러스터 구축 등 협력 방안을 논의했다. 엔텔은 칠레 모바일 시장 1위, 페루 2위 사업자로 기업용 보안·클라우드와 사물인터넷(IoT) 사업도 한다. 정부 접촉도 이어졌다. 카롤리나 로시 과학기술혁신부 차관과 로드리고 두란 국립인공지능센터 사무총장, 에두아르도 문트 재무부 차관 비서실장 등을 만나 칠레 정부·공공기관의 AI 전환과 국가 데이터센터 구축 사업에서 협력 가능성을 타진했다. 이 자리에서 팀네이버는 범정부 지능형 업무관리 플랫폼 '네이버웍스'와 AI 안부 전화 서비스 '클로바 케어콜' 등 네이버클라우드가 공공 현장에서 운영하는 솔루션을 소개했다. 칠레 측은 '디지털정부전략 2030'에 따라 공공 AI 전환 사업을 추진 중이라며 관심을 보였다고 네이버는 전했다. 이번 남미 접촉은 네이버가 이어온 소버린 AI 수출 전략의 연장선에 있다. 네이버는 앞서 사우디아라비아 자치행정주택부로부터 1억달러 규모 디지털트윈 플랫폼 구축 사업을 수주했고 태국에서는 시암AI클라우드와 태국어 특화 대규모언어모델(LLM) 개발 협약을 맺었다. 필리핀과도 소버린 AI 관련 업무협약을 체결한 바 있다. 최수연 대표는 "남미는 풍부한 에너지 자원과 빠르게 성장하는 디지털 수요를 바탕으로 글로벌 AI 인프라의 새 거점으로 부상하고 있다"며 "후속 실무 논의로 남미 지역의 AI 인프라 구축 등 관련 산업 발전에 실질적으로 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-04 17:10:34
"무료 AI, 누가 비용 대나"…'모두의 AI' 512장으로 전 국민 서비스 시험대 [경제일보] 정부가 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 이용할 수 있는 국산 인공지능(AI) 서비스 구축에 나선다. 올해 9월 베타 서비스를 시작해 12월 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 출시할 계획이다. 다만 정부가 제공하는 그래픽처리장치(GPU) 512장으로 전 국민 이용량을 감당하고 무료 서비스를 지속할 수 있느냐가 관건이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포구 프론트원에서 ‘모두의 AI’ 사업 설명회를 열었다. 네이버·카카오와 통신 3사, AI·소프트웨어 및 국산 신경망처리장치(NPU) 기업 등 100여개 기업 관계자가 참석했다. 모두의 AI는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트, 기업별 특화 서비스로 구성된다. 공공 AI 에이전트는 이용자에게 필요한 정부 지원사업을 찾아 자격을 확인하고 신청까지 돕는다. 정부는 2027년 이후 자산관리와 학습 코칭, 노후 설계 등을 수행하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’로 고도화할 계획이다. 기본 챗봇과 공공서비스 필수 기능은 무료다. 이용량이 정부의 GPU 지원 범위를 넘더라도 사업자가 자체 비용과 수익모델을 활용해 무료 제공을 유지해야 한다. 고성능 모델이나 개인 맞춤형 기능 등은 유료로 운영할 수 있지만 구체적인 무료·유료 구분은 사업자 선정 이후 정한다. 선정 기업은 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 서비스 이용량의 50% 이상 사용해야 한다. 자사 이외 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 나머지 20%를 외산 모델에 배정할 수 있다는 뜻은 아니다. 공진호 과기정통부 AI정책기획과장은 “외산 모델은 고난도 추론이나 멀티모달처럼 국산으로 대체하기 어려운 기능에 한해 필요 최소한으로 허용한다”고 말했다. 정부는 올해 엔비디아 B200 512장을 2∼3개 사업자에게 배분한다. 2개사를 선정하면 각각 256장, 3개사일 경우 1위 사업자에게 256장, 나머지 사업자에게 각각 128장을 제공한다. GPU 수량만으로 처리 능력을 단정하기는 어렵다. 모델 규모와 질문 길이, 동시접속자 수에 따라 필요한 연산량이 달라지기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 검색과 문서 분석, 외부 시스템 호출 과정에서 모델을 여러 차례 사용해 일반 챗봇보다 많은 연산 자원이 필요하다. 공공시스템 연계도 과제다. 지원사업 안내를 넘어 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 본인인증 시스템을 연결해야 한다. 연계가 늦어지면 공공 AI 에이전트가 기존 안내 챗봇 수준에 머물 수 있다. 민감정보 처리와 대리 신청 책임을 둘러싼 제도 정비도 필요하다. 모두의 AI는 AI 이용 격차를 줄이는 복지정책인 동시에 국산 모델에 대규모 실사용 기회를 제공하는 산업정책이다. 성패는 가입자 수보다 무료 기능의 품질과 지속성, 공공업무 처리 성공률, 이용자당 연산비용에서 갈릴 전망이다. 사업 참여 신청은 다음달 11일 오후 5시까지 받는다.
2026-07-21 15:08:47
카카오, '모두의 AI' 출사표…'무료 AI'에 뛰어든 진짜 이유 [경제일보] 카카오(대표이사 정신아)가 국민 누구나 무료로 이용하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 도전한다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 정예팀에 들지 못했던 카카오가 이번에는 자체 모델 ‘카나나’와 카카오톡의 5000만명 이용자 기반을 결합한 생활 밀착형 서비스로 승부처를 옮겼다. 15일 정보기술(IT) 업계에 따르면 카카오는 과학기술정보통신부가 공모 중인 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업’에 참여하기로 했다. 카카오는 “5000만명의 일상을 연결해 온 카카오톡의 서비스 기획·운영 노하우를 바탕으로 국민 누구나 장벽 없이 누릴 수 있는 생활 밀착형 AI 서비스를 구현하겠다”고 밝혔다. ◆ 모델 경쟁서 서비스 경쟁으로…카카오에 열린 재도전 모두의 AI는 국산 AI 모델을 활용한 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 전 국민에게 비용과 이용량 제한 없이 제공하는 사업이다. 정부는 8월 11일까지 공모를 진행한 뒤 민간 사업자 2∼3곳을 선정해 9월 베타서비스, 연내 정식 출시를 추진한다. 올해는 엔비디아 B200 GPU 512장을 지원한다. 카카오가 앞서 탈락한 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 모델의 독자성과 기술 성능을 중심으로 평가했다면 모두의 AI는 실제 국민이 사용할 서비스를 안정적으로 운영할 능력이 중요하다. 카카오에는 경쟁의 무게중심을 모델 자체에서 이용자 접점과 서비스 실행력으로 옮길 기회인 셈이다. 카카오는 카나나를 카카오톡 대화와 일정, 장소 추천, 쇼핑, 예약 등 생활 서비스에 연결해 왔다. 행정안전부와 함께 운영하는 ‘AI 국민비서’에서는 카카오톡 대화창에서 민원서류를 발급하거나 공공시설을 탐색·예약하는 경험도 쌓았다. 음성 명령으로 관련 공공서비스를 실행하는 기능까지 적용됐다. 카카오톡 채팅방에서 사용할 수 있는 ‘챗GPT 챗봇’과 카카오 내부·외부 서비스를 연결하는 ‘카카오툴즈’도 강점이다. 카카오가 AI 답변을 제공하는 데 그치지 않고 이용자의 요청을 예약과 구매, 행정 처리로 이어주는 생활형 에이전트를 구현할 기반을 갖췄다는 평가가 나오는 이유다. ◆ 카나나만으로는 부족…멀티모델·운영비가 시험대 넘어야 할 문턱도 있다. 선정 사업자는 독파모 기준을 충족한 국산 모델을 50% 이상 사용하고 자사 외 다른 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 카카오가 단독 모델 경쟁력을 내세우는 것만으로는 부족하며 다른 국산 모델 사업자와의 컨소시엄 구성과 멀티모델 운용 능력을 입증해야 한다. 전 국민에게 사용량 제한 없는 서비스를 제공하면서 품질과 비용을 동시에 관리하는 것도 과제다. 정부 지원 이후에도 서비스를 지속하려면 이용자 신뢰를 훼손하지 않는 범위에서 수익모델을 마련해야 한다. 카카오톡 대화와 공공서비스를 연결하는 만큼 개인정보 보호와 AI 답변의 정확성도 평가를 좌우할 전망이다. 정신아 대표는 지난해 2분기 실적발표에서 “소버린 AI와 카카오의 전략은 AI를 서비스로 확장하고 누구나 쉽게 접근하도록 한다는 목표로 수렴한다”며 모델 개발에 그치지 않고 이용자 친화적 서비스 구현에 집중하겠다고 밝힌 바 있다. 한편 이번 사업은 카카오가 ‘국민 메신저’를 ‘국민 AI 플랫폼’으로 확장할 수 있는지를 가리는 시험대다. 카나나의 기술력뿐 아니라 카카오톡 안에서 국민이 실제로 쓰고 다시 찾는 서비스를 만들어내느냐가 선정과 이후 성과를 결정할 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 16일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-16 08:19:38
국가 전산망 693개 어디로 옮기나…KT, '국가정보자원관리원 ISP' 사업 우선협상대상자 선정 [경제일보] 정부가 693개 핵심 정보시스템의 재배치 설계를 KT에 맡긴 배경에는 ‘망’이 있다. 공공 데이터센터와 민간 클라우드로 시스템을 분산해도 국가정보통신망으로 끊김 없이 연결하고, 재난 때 서비스를 복구할 수 있어야 한다. 통신망부터 데이터센터, 클라우드, 재해복구(DR)까지 경험한 KT가 유력한 선택지로 떠오른 이유다. KT(대표이사 박윤영)는 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 ‘국가정보자원관리원 혁신 정보화전략계획(ISP) 수립 사업’의 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 사업비는 약 15억원이며 협상을 거쳐 계약이 체결되면 2027년 3월까지 수행한다. ◆ 화재로 드러난 중앙집중 위험…분산 운영이 핵심 이번 사업은 지난해 발생한 국정자원 대전센터 화재의 후속 조치다. 정부는 노후화된 대전센터를 2030년 폐쇄하고 입주 중인 693개 시스템을 단계적으로 이전하기로 했다. KT는 국가망보안체계(N2SF)에 따라 기밀 데이터는 공공 데이터센터에 남기고, 민감·공개 데이터는 민간 클라우드를 활용하는 방향을 검토한다. 공공 데이터센터 신축과 민간 시설 임대 등 대전센터 대체 방안도 비용과 일정, 안정성, DR 연계 측면에서 비교한다. 중요한 것은 시스템을 어디로 옮기느냐보다 옮긴 뒤 어떻게 하나처럼 운영하느냐다. 여러 데이터센터와 클라우드에 분산된 시스템을 국가정보통신망으로 연결하고 장애가 발생하면 다른 시설로 전환하는 구조까지 설계해야 한다. ◆ KT가 선택된 이유…통신망에서 DR까지 이어지는 경험 KT는 공공 AX의 기반인 국가정보통신망 백본 1망 사업을 수행하고 있다. 국가기관의 데이터가 이동하는 핵심 통신망을 실제로 운영해 시스템 재배치 이후 필요한 회선 용량과 이중화, 보안 구조를 함께 설계할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 행정안전부 DR 정보화전략계획 등 국가 인프라 사업 경험도 평가 배경으로 풀이된다. KT그룹은 KT클라우드를 통해 데이터센터와 공공 클라우드, 원격지 DR 역량을 보유하고 있어 통신망과 컴퓨팅 자원을 하나의 운영 구조로 검토할 수 있다. 이번 사업에는 네이버클라우드도 컨소시엄으로 참여한 것으로 확인됐다. KT의 네트워크·공공사업 경험에 국내 주요 클라우드 사업자의 기술을 더해 민간 클라우드 전환 방안의 현실성을 높이려는 구성이다. 향후 과제는 기술 중립성이다. KT 컨소시엄이 민간 클라우드 활용 기준과 후속 인프라 구조를 설계하는 만큼 특정 사업자에 유리하지 않은 기준과 후속 사업의 공정한 발주 절차가 필요하다. ISP 수행이 향후 구축·운영 사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 국가 AI 인프라의 설계 단계부터 참여한다는 점에서 KT는 공공 AX 시장의 유력한 고지를 확보했다. 김원태 KT Enterprise부문 공공금융사업본부장 전무는 “국가 공공 AI 인프라의 새로운 운영 체계와 방향을 설계하는 사업”이라며 “AI 정부 실현을 위한 기반 구축에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-14 14:47:33
공공 AI 보안 시장 공략…KT, CSAP 메일보안 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)을 악용한 피싱 메일과 랜섬웨어 등 사이버 공격이 갈수록 정교해지면서 공공기관의 이메일 보안 중요성이 커지고 있다. 기존 규칙 기반 탐지를 넘어 AI를 활용한 위협 분석 기술 도입이 확산되는 가운데 KT가 공공기관을 겨냥한 AI 기반 메일 보안 서비스로 시장 공략에 나선다. 13일 KT는 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)을 획득한 '공공형 AI 메일보안' 서비스를 출시하고 공공기관과 교육기관을 대상으로 이메일 보안 사업을 확대한다고 밝혔다. 공공형 AI 메일 보안은 랜섬웨어와 피싱 메일 등 이메일을 통한 사이버 위협을 AI 기술로 탐지·차단하는 클라우드 기반 보안 서비스다. 스팸 차단과 AI 분석, APT(지능형 지속 공격) 대응 등 3단계 필터링 체계를 통해 악성 메일을 탐지하고 정상 메일만 고객의 메일 서버로 전달하도록 설계됐다. 특히 공기업과 공공기관, 국립대학교 등 국가 교육기관을 주요 대상으로 구성됐다. KT는 별도의 보안 인프라를 구축하지 않고도 클라우드 기반 서비스를 활용할 수 있어 초기 구축 비용 부담을 줄이는 동시에 보안 수준을 높일 수 있을 것으로 전망하고 있다. 해당 서비스에는 최대 3종의 APT 분석 엔진을 선택적으로 적용할 수 있으며, 지속적인 AI 학습을 통해 97% 이상의 악성 메일 탐지 정확도를 유지하고 있다. 대부분의 분석을 1분 이내에 완료해 메일 수신 지연을 최소화하면서도 보안성을 확보한 것이 특징이다. KT는 이번 서비스가 AI와 APT 기술을 결합한 이메일 보안 서비스 가운데 국내 최초로 CSAP 인증을 획득한 사례라고 설명했다. CSAP는 국가·공공기관에 클라우드 서비스를 제공하기 위해 필요한 대표적인 보안 인증으로, 공공시장 진출을 위한 핵심 요건으로 꼽힌다. 최근에는 생성형 AI를 활용해 실제 업무 메일과 유사한 내용을 작성하거나 특정 기관을 사칭하는 피싱 공격이 증가하면서 이메일 보안 위협도 한층 고도화되고 있다. 이에 보안업계에서는 AI를 활용한 공격에 AI 기반 탐지 기술로 대응하는 방식이 새로운 보안 체계로 자리 잡고 있는 것으로 평가하고 있다. KT는 이 같은 변화에 대응하기 위해 보안 담당자의 업무 효율성을 높이는 '원뷰' 기능도 함께 제공한다. AI 분석과 각종 위협 탐지 결과, 위험도, 공격 이력 등을 하나의 화면에서 통합 제공해 보안 담당자가 위협을 보다 빠르게 파악하고 대응할 수 있도록 지원한다. KT는 이번 CSAP 인증을 계기로 공공기관과 교육기관을 중심으로 AI 기반 이메일 보안 서비스를 확대하고, 공공 분야 디지털 전환에 맞춘 클라우드 보안 사업도 지속 강화할 계획이다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장 상무는 "최근 이메일을 통한 사이버 공격이 더욱 정교해지고 있는 만큼 공공기관의 중요 정보를 보호하기 위한 선제적 대응이 중요하다"며 "KT는 국내 최초 CSAP 인증을 획득한 AI 기반 이메일 보안 서비스를 통해 공공·교육기관에 최적화된 보안 환경을 제공하고 안전한 디지털 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-07-13 09:28:04
SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.
2026-07-06 09:11:32
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
카카오, 카톡 기반 'AI 국민비서' 선보인다…공공서비스도 대화형 AI로 [경제일보] 카카오가 카카오톡 기반 ‘AI 국민비서’를 앞세워 공공 AI 서비스 확장에 나선다. 국민이 자주 쓰는 메신저 안에서 공공시설 예약과 전자증명서 발급 등을 처리할 수 있도록 해 행정서비스 접근성을 높이겠다는 구상이다. 카카오는 23일부터 24일까지 경기도 일산 킨텍스에서 열리는 ‘2026 공공 AI 산업 박람회’에 참가한다고 밝혔다. 이번 행사는 행정안전부가 주최하는 공공 분야 AI 기술·서비스 전시 행사다. 카카오는 통합 AI 브랜드 ‘카나나’를 중심으로 ‘A Day with Kanana’라는 주제의 체험형 부스를 운영한다. 부스는 카나나 인 카카오톡, 카나나 대화·통화 요약, 카카오툴즈, AI 국민비서, 카나나 세이프가드 등 다섯 가지 체험 구역으로 구성된다. 카카오톡 대화 맥락을 기반으로 한 브리핑 기능, 먼저 정보나 콘텐츠를 제안하는 선톡 기능, 채팅·통화 내용을 정리하는 요약 기능 등을 영상과 체험 형태로 소개한다. 가장 주목되는 서비스는 행정안전부와 협력해 시범 운영하는 ‘AI 국민비서’다. 이용자는 카카오톡 안에서 공공시설 예약과 전자증명서 발급을 간편하게 처리할 수 있다. 체험존에서는 공공서비스 예약부터 증명서 발급, 기관 제출, 전자지갑에 보관된 증명서 확인까지 전 과정을 직접 경험할 수 있다. 최근에는 음성 이용 기능도 추가됐다. 카카오톡 기반이라는 점은 서비스 확산의 핵심이다. 공공서비스는 이용 절차가 복잡하고 별도 앱 설치나 로그인 과정이 불편하다는 인식이 강했다. 국민이 이미 익숙하게 쓰는 카카오톡 안에서 AI가 절차를 안내하고 실행까지 돕는다면 공공서비스 이용 문턱을 낮출 수 있다. 카카오가 강조하는 방향은 에이전틱 AI다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 예약, 발급, 제출, 보관처럼 실제 행동까지 이어지는 AI 경험을 제공하겠다는 것이다. ‘카카오툴즈’ 구역에서는 카카오 내외부 서비스가 연결되는 실생활 밀착형 AI 기능도 소개한다. 안전장치도 함께 전시한다. 카카오는 AI 국민비서에 적용된 자체 AI 가드레일 모델 ‘카나나 세이프가드’를 소개한다. 이 모델은 유해 콘텐츠와 위험 요청을 탐지하도록 설계됐으며 한국어 환경에 특화된 것이 특징이다. 공공서비스에 AI가 적용되는 만큼 오답, 부적절한 응답, 개인정보 처리 위험을 줄이는 장치가 중요하다. 이 밖에 이미지 생성 모델 ‘카나나 콜라주’를 활용한 포토부스 이벤트도 운영한다. 관람객은 카카오프렌즈 캐릭터 ‘쬬르디’를 생성하고 ‘나만의 쬬르디 등록증’을 인화할 수 있다. 기술 전시를 이용자 경험 중심으로 풀어낸 구성이다. 카카오 관계자는 “이번 박람회는 카카오의 에이전틱 AI 기술이 공공 분야에서 국민의 일상을 어떻게 편리하게 바꿀 수 있는지를 직접 보여주는 자리”라며 “AI 국민비서를 비롯해 공공서비스와의 협업을 더욱 확대해 나가기 위해 노력할 것”이라고 말했다.
2026-06-23 14:59:29
젠슨 황 "한국에 4개 사업 선물"…서울 AI센터 설립도 시동 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 차세대 인공지능(AI) 사업을 본격적으로 가져오겠다고 밝혔다. 서울에 AI 연구센터를 세우는 방안도 구체화하면서 한국이 엔비디아의 AI 반도체·피지컬 AI 생태계에서 핵심 거점으로 부상할지 주목된다. 황 CEO는 5일 서울 마포구 홍대입구 인근 삼겹살집 ‘형님저요’ 앞에서 취재진과 만나 “한국에 큰 선물로 엔비디아의 4개 새로운 사업을 가져왔다”고 말했다. 그는 4개 사업으로 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’, 베라 중앙처리장치(CPU), AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 피지컬 AI용 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 언급했다. 황 CEO는 “단일 제품에 집중했던 올해와 달리 내년에는 4개의 신제품이 쏟아져 매우 바빠질 것”이라며 “한국은 정말 바빠질 것”이라고 말했다. 이는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 확대가 한국 반도체와 제조·로봇 생태계에 직접적인 수요로 이어질 수 있다는 의미로 해석된다. 가장 큰 관심은 메모리 반도체다. 베라 루빈 등 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심 부품으로 들어간다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 공급망에서 엔비디아와의 협력 확대를 노리고 있다. 황 CEO가 한국 기업들의 사업이 “폭발적으로 잘되고 있다”고 평가한 것도 이 같은 공급망 협력 기대와 맞닿아 있다. AI 연구센터 설립도 속도를 내고 있다. 엔비디아는 최근 서울 근무 조건으로 AI 기술센터 소속 피지컬 AI 담당 솔루션 아키텍트 채용 공고를 냈다. 디지털 트윈과 로보틱스 분야 인력이 대상이다. 황 CEO도 “한국 내 AI 연구 엔지니어와 로봇공학 연구를 위한 뛰어난 연구센터를 구축하고 있다”며 “AI 연구원이나 엔지니어를 안다면 일하러 오라고 전해 달라”고 직접 러브콜을 보냈다. 센터 위치에 대해서는 “확실하진 않지만 서울인 것 같다”고 말했다. 최종 부지와 규모는 아직 확정되지 않았지만, 채용이 시작됐다는 점에서 한국 AI기술센터 설립은 실행 단계에 들어간 것으로 볼 수 있다. 이번 행보는 엔비디아와 한국의 협력이 단순 GPU 구매나 부품 공급을 넘어 R&D와 산업 적용으로 확장되고 있음을 보여준다. 지난해 한국 정부와 주요 기업은 엔비디아 GPU 26만장 이상을 확보해 공공 AI 인프라와 삼성·SK·현대차·네이버 등의 민간 AI 프로젝트에 활용하기로 했다. 여기에 AI 연구센터까지 더해지면 한국은 AI 인프라, HBM, 제조 AI, 로봇 실증을 연결하는 거점이 될 수 있다. 기대가 실제 성과로 이어지려면 구체적인 투자와 인재 확보, 산학연 협력 체계가 뒤따라야 한다. 엔비디아의 4개 신사업이 한국 기업의 매출과 기술 협력으로 이어질지, 서울 AI센터가 단순 지원 조직을 넘어 글로벌 R&D 거점으로 자리 잡을지가 앞으로의 핵심 변수다.
2026-06-05 22:19:52
KT클라우드, 리벨리온 NPU 적용한 공공 AI 인프라 구축 [경제일보] 공공 클라우드 시장에서 인공지능(AI) 인프라 패러다임이 GPU 중심에서 신경망처리장치(NPU) 기반으로 이동하고 있다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 정책과 맞물리면서 KT 클라우드는 NPU 서비스를 확대하고 있다. 4일 KT 클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시하고 공공 AI 인프라 시장 확대에 나선다고 밝혔다. 이번 서비스는 공공 전용 데이터센터 환경에서 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 또한 국내 NPUaaS(서비스형 NPU) 중 최초로 클라우드 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공기관 도입 요건을 충족한 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 시장은 보안 규제와 함께 국산 기술 활용 비중 확대가 중요한 평가 요소로 자리 잡고 있다. 이에 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 보안성과 비용 효율성을 동시에 충족할 수 있는 인프라 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT 클라우드의 NPU 서버는 리벨리온의 데이터센터용 AI 반도체 'ATOM 플러스'를 기반으로 구축됐다. 최근 AI 워크로드가 모델 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서, 추론에 특화된 NPU는 GPU 대비 비용 효율성과 전력 효율성을 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이를 통해 공공기관 및 공공 AX 사업 참여 기업들은 보안 규제를 준수하면서도 AI 서비스 구축에 필요한 연산 인프라를 활용할 수 있게 될 전망이다. 특히 민원 상담, 행정 업무 지원, 문서 검색 및 분석 등 공공 서비스 영역에서 AI 에이전트 적용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 클라우드 업계에서는 향후 공공 AI 인프라 시장에서 GPU 중심 구조가 점차 변화할 가능성에 주목하고 있다. 그동안 AI 인프라는 엔비디아 GPU 중심으로 구축돼 왔으나, 국산 AI 반도체 생태계 확대 정책과 맞물리면서 NPU 기반 인프라 도입이 본격화되는 흐름이라는 분석이다. 앞서 KT 클라우드는 지난 4월 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시하며 AI 인프라 사업을 확장한 바 있다. AI 넥서스는 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI SERV'를 통합한 서비스로, AI 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 특히 모델 서빙(Model Serving) 기능을 통해 복잡한 배포 과정 없이 AI 모델을 실행 환경에 적용할 수 있도록 설계했고, 모델 스토어 기능을 통해 오픈소스 모델 기반 AI 서비스 구축도 지원한다. 또한 'A100', 'H100', 'H200' 등 다양한 GPU 라인업을 제공하고 있으며, 향후 차세대 GPU인 '엔비디아 B300' 기반 서비스로 확장할 계획이다. KT 클라우드는 공공 보안 요건을 충족하는 AI 인프라 제공을 기반으로 공공기관과 지자체의 디지털 전환(AX) 수요에 대응하고, 국내 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "KT 클라우드는 최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업의 AX 혁신을 지원하고, 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-04 09:59:00

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