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![[젠슨 황의 네 가지 선물②] GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607131206996106.jpg)
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.2026-06-07 16:33:41
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LG유플러스, 파주 AI데이터센터 승부수…2030년 수주 5조 목표 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 미래 성장축으로 키운다. AI 사용량 급증으로 전력과 냉각, 구축 속도가 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오른 가운데, 파주 AI데이터센터를 앞세워 2030년 누적 수주 5조원 달성에 도전한다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI데이터센터 건설 현장에서 차세대 AI 인프라 전략을 공개하고, AI 인프라 전반을 통합 관리하는 사업자로 도약하겠다고 밝혔다. 회사는 AI데이터센터 사업 매출을 연평균 15~20% 성장시키고 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성한다는 목표를 제시했다. 핵심 거점은 파주 AI데이터센터다. 파주 AIDC는 연면적 약 15만㎡ 규모로 조성되며 200MW 전력 공급이 확정됐다. 수도권 내 최대 규모의 추론형 AI데이터센터로 기능할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 모두 완료돼 준공 전 ‘완판’ 상태다. LG유플러스가 내세운 전략은 ‘The ACE on Trust’다. Agility는 빠른 구축, Capacity는 전력과 규모, Efficiency는 냉각 효율을 뜻한다. 이 세 가지 경쟁력을 안정적인 운영 신뢰 위에 구현하겠다는 의미다. AI 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 전력, 냉각, 운영 안정성이 함께 맞물려야 하는 국가 핵심 인프라로 바뀌고 있다. 최근 AI 시장은 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI 서비스를 호출할 때마다 대규모 연산이 발생하고, AI 토큰 사용량도 빠르게 늘고 있다. GPU는 수개월 안에 확보할 수 있지만, 이를 수용할 데이터센터는 구축에 3~4년이 걸린다. 이 간극이 기업의 AI 사업 추진 리스크로 떠오르고 있다. LG유플러스는 구축 속도를 높이기 위해 주요 설비를 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 모듈형 공법을 적용하고 있다. 파주 AI데이터센터에도 해당 방식을 도입해 급증하는 AI 인프라 수요에 적기 대응한다는 계획이다. 냉각 기술도 차별화 요소다. 파주 AIDC는 공기냉각과 액체냉각을 병행하는 구조로 설계됐다. LG전자와 공동 개발한 액체냉각 기술은 자체 실증에서 기존 공기냉각 방식 대비 약 24%의 에너지 효율 개선 효과를 확인했다. LG유플러스는 올해 하반기 실제 서버를 활용한 상용 실증에 나서고, 2027년 파주 AIDC 1동 개통 시점에는 직접액체냉각과 액침냉각을 결합한 서비스를 제공할 계획이다. ‘One LG’ 시너지도 전면에 내세웠다. LG유플러스는 데이터센터 설계와 운영을 맡고, LG전자는 냉각 설비, LG에너지솔루션은 배터리 분야 역량을 제공한다. LS일렉트릭과는 고전력 환경에 대응하는 전력 시스템을 공동 개발 중이다. 그룹 계열사와 협력사를 묶어 국산 AI 인프라 표준을 만들겠다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장은 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이 되고 있다”며 “최초의 IDC 사업자로서 확보한 역량을 기반으로 대한민국 AI 산업의 기반을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-07 11:21:34
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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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SKT, 국방부와 손잡고 국방 AX 본격화…'소버린 AI' 첫 실전 적용 [경제일보] SK텔레콤이 국방부와 손잡고 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다. 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 실제 국방 분야에 적용되는 첫 사례로 국산 AI 기반 '소버린 AI' 전략이 국방 영역에서 본격화되고 있다. 14일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 국방부와 '과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 연계해 국방 분야 AI 활용을 확대하기 위한 후속 조치로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증을 진행하고 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 인프라 지원 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 통해 군 행정 업무 효율화와 국방 데이터 기반 AI 활용 체계 구축에 나선다는 방침이다. SK텔레콤은 이번 사업이 정부 독자 AI 모델 프로젝트가 실제 산업·공공 현장에 적용되는 첫 사례라고 설명했다. 그동안 국내 AI 업계에서는 미국 빅테크 중심 생성형 AI 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위한 '소버린 AI' 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 국방 분야는 높은 수준의 보안과 폐쇄형 데이터 운영 환경이 요구되는 대표적 영역으로 꼽힌다. 외산 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 활용하기 어려운 만큼 국내 기술 기반 AI 모델 수요가 커질 가능성이 높은 분야로 평가된다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한 걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SK텔레콤 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 설명했다. SK텔레콤은 자체 초거대 AI 모델 'A.X K1'과 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS) 역량을 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 추진할 예정이다. 앞서 SK텔레콤은 지난 1월 국내 최초로 5000억개 이상 매개변수를 적용한 519B급 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개하며 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 바 있다. SK텔레콤은 이번 사업에서 대규모 AI 모델 경량화 기술을 적용해 국방 환경에 적합한 형태로 모델을 최적화할 계획이다. 국방 데이터를 추가 학습시켜 군 특화 AI 모델을 구축하고 처리 속도와 운영 효율성을 높인 경량 모델도 제공할 예정이다. 국방부는 올해 2분기 중 국가 AI 프로젝트를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 지원할 계획이다. SK텔레콤은 이를 활용해 국방 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 국가 연구개발(R&D) 인프라 기반 협력 체계도 강화한다는 방침이다. SK텔레콤 역시 AI 데이터센터(AIDC)와 GPUaaS, 초거대 AI 모델을 결합한 AI 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 국방 AI 협력을 계기로 통신 사업을 넘어 국가 단위 AI 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 김명국 SK텔레콤 산업용 AI 본부장은 "SK텔레콤의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-05-14 17:08:46
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이억원 금융위원장, 퓨리오사AI 방문…"AI 주권은 산업 안보 핵심" [경제일보] 이억원 금융위원장이 국내 인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI를 찾아 AI 산업에 대한 금융지원 확대 필요성을 강조했다. 독자적인 연산 인프라와 국산 AI 모델 확보가 AI 주권이자 산업 안보의 핵심이라는 판단이다. 금융위원회는 이 위원장이 12일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사를 방문해 생산 및 연구시설을 둘러보고 국내 AI 반도체·모델 기업 관계자들과 간담회를 열었다고 밝혔다. 간담회에는 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장, 최우혁 산업통상부 첨단산업정책관, 박상진 산업은행 회장, 신혜숙 국민성장펀드 부문장 등이 참석했다. 기업 측에서는 퓨리오사AI, 업스테이지, LG AI연구원, 뤼튼AI, 로앤컴퍼니 경영진이 자리했다. 이번 방문은 국내 NPU 산업 현장을 직접 확인하고 AI 파운데이션 모델 등 반도체와 서비스 분야에 대한 이해를 바탕으로 국민성장펀드의 지원 효율성을 높이기 위해 마련됐다. 이 위원장은 “지금 세계는 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가의 미래를 결정짓는 거대한 AI 전환의 시대를 지나고 있다”며 “AI는 전기나 인터넷처럼 새로운 국가 인프라이자 성장의 기반이며 산업 전반의 생산성과 경쟁력을 재편하고 있다”고 말했다. 그는 특히 외국 기업의 GPU와 빅테크 모델에 대한 과도한 의존을 경계했다. 이 위원장은 “독자적인 연산 인프라와 데이터, 모델 역량을 확보하는 것은 곧 AI 주권이자 산업 안보의 문제”라며 “저전력·고효율 NPU 등 하드웨어를 육성하는 동시에 우수한 국산 AI 모델을 만들어내는 것은 국가 경제 차원의 핵심 전략 과제”라고 강조했다. 금융위는 국민성장펀드를 통해 AI 분야 투자를 확대하고 있다. 이 위원장은 국민성장펀드 1차 메가 프로젝트에 ‘K-엔비디아’ 사업을 포함했고 2차 프로젝트를 통해 ‘소버린 AI’ 가치사슬 전반을 아우르는 투자 계획을 마련했다고 설명했다. 올해 1~4월 국민성장펀드는 총8조4000억원 규모 11건의 투자 계획을 승인했다. 이 가운데 AI 분야에는 전체의 약24%인 2조원 규모 4건의 자금이 집중 지원됐다. 금융위는 리벨리온과 업스테이지 등 국내 대표 기업에 수천억원 규모의 직접 투자를 집행했고 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축도 민관 협업으로 추진하고 있다고 밝혔다. 이 위원장은 AI 산업의 특성상 장기 자금 공급이 중요하다고 봤다. 그는 “AI 산업은 단기간에 성과가 나는 단거리 경주가 아닌 만큼 금융이 모험자본이자 인내자본으로서 역할을 다해야 한다”고 말했다. 이어 “이제는 금융과 산업 정책이 따로 갈 수 없는 시대”라며 “앞으로 금융은 재무제표와 담보 중심에서 벗어나 기술과 인재 생태계의 가능성을 읽어내는 산업을 이해하는 금융으로 진화할 것”이라고 밝혔다. 현장에서는 기업들의 기술 시연과 사업 계획도 공유됐다. 퓨리오사AI는 차세대 추론 특화 반도체 ‘레니게이드’의 성능을 시연하고 유치 자금을 양산과 3세대 반도체 개발에 활용하겠다고 설명했다. 업스테이지는 기업용 AI 모델 고도화와 일반 국민용 LLM ‘솔라 오픈’ 개발 현황을 공유했다. 이번 간담회는 AI 반도체와 AI 모델을 하나의 가치사슬로 묶어 지원하려는 정부 기조를 보여준다. AI 경쟁력은 반도체만으로 완성되지 않는다. 연산 인프라와 모델 데이터 서비스 생태계가 함께 맞물려야 한다. 금융지원도 특정 기업의 설비투자에 그치지 않고 반도체 모델 응용서비스가 연결되는 구조로 설계돼야 효과가 커질 수 있다. 다만 국민성장펀드의 역할이 실질 성과로 이어지려면 투자 집행 이후의 관리도 중요하다. AI 반도체 기업은 양산과 고객 확보가 관건이고 AI 모델 기업은 성능 고도화와 수익모델 확보가 필요하다. 정부와 정책금융이 초기 자금을 공급하는 것을 넘어 민간 수요 창출과 글로벌 판로 확대까지 연계해야 산업 생태계가 안정적으로 성장할 수 있다. 이억원 금융위원장은 “앞으로도 현장과 더 자주 소통하는 찾아가는 간담회를 이어가겠다”며 “우리의 일상과 산업 현장을 근본적으로 변화시킬 피지컬 AI 분야까지 안목을 넓혀 폭넓게 지원해 나가겠다”고 말했다.2026-05-12 15:49:56
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정부, 국산 온디바이스 AI 반도체 현장 점검…산업 확산 모색 [경제일보] 정부가 국산 온디바이스 인공지능 반도체의 산업 현장 활용 사례를 점검하고 시장 확산 방안 모색에 나섰다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI 확산으로 저전력·저지연 반도체 수요가 커지는 만큼 국내 기업의 실증과 상용화 속도를 높이겠다는 취지다. 과학기술정보통신부는 12일 포스코DX 판교사무소와 AI 반도체 기업 딥엑스를 방문해 온디바이스 AI 반도체 활용 현장을 점검하고 공급·수요기업 간담회를 열었다고 밝혔다. 온디바이스 AI 반도체는 데이터센터 등 서버에 탑재되는 AI 반도체와 달리 개별 기기 안에서 AI 연산을 수행하는 반도체다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있어 응답 지연을 줄이고 전력 소모를 낮출 수 있다. 외부 전송 데이터가 줄어 보안성이 높다는 점도 장점이다. 이번 현장 방문은 지난달30일 SK텔레콤과 LG AI연구원 방문에 이은 두 번째 사례다. 정부 연구개발과 실증 지원 사업의 성과를 점검하고 실제 산업 현장에서 국산 AI 반도체가 어떻게 활용되는지 확인하기 위해 마련됐다. 과기정통부는 먼저 포스코DX의 산업용 제어시스템 ‘포스마스터’에 모빌린트의 AI 반도체가 적용된 사례를 살펴봤다. 해당 기술은 로봇 물류 산업 안전 등 포스코그룹의 주요 사업 영역에서 기술 실증이 진행되고 있다. 모빌린트는 포스코DX와 포스코기술투자가 공동 조성한 기업형 벤처캐피탈을 통해 약30억원 규모의 투자를 유치한 바 있다. 산업 현장의 수요기업과 AI 반도체 공급기업이 투자와 실증으로 연결되는 사례라는 점에서 의미가 있다. 이어 방문한 딥엑스는 지난해8월 온디바이스 AI 반도체 ‘DX-M1’ 양산을 시작한 기업이다. 현재 한국을 포함한 8개국에서 총900만달러 규모의 계약을 체결했다. 초저전력 AI 반도체 기술을 앞세워 CES 2026에서 혁신상을 받은 바 있다. 과기정통부는 현장 점검 이후 공급·수요기업 간담회를 열고 기업별 AI 반도체 활용 현황과 향후 계획을 공유했다. 국산 온디바이스 AI 반도체 확산을 위한 정책 지원 방안과 업계 건의 사항도 청취했다. 온디바이스 AI 반도체는 향후 로봇 자율주행 스마트팩토리 보안카메라 가전 의료기기 등 다양한 산업으로 확산될 가능성이 크다. 특히 피지컬 AI는 실제 기기와 로봇이 주변 환경을 인식하고 판단해야 하기 때문에 낮은 지연시간과 낮은 전력 소모가 중요하다. 클라우드에 의존하지 않고 현장에서 즉시 연산하는 반도체의 필요성이 커지는 이유다. 에이전틱 AI 확산도 온디바이스 반도체 수요를 키울 수 있다. AI 에이전트가 기기 안에서 사용자의 의도를 파악하고 작업을 수행하려면 연산 성능과 보안성이 동시에 필요하다. 개인정보와 산업 데이터가 외부로 이동하지 않는 구조는 기업 현장에서 중요한 경쟁 요소가 될 수 있다. 다만 국산 온디바이스 AI 반도체가 시장에 안착하려면 성능 검증과 생태계 확보가 함께 이뤄져야 한다. 반도체 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 개발도구 모델 최적화 레퍼런스 기기 양산 공급망이 맞물려야 한다. 수요기업이 쉽게 도입할 수 있도록 실증 사업과 초기 구매 지원도 필요하다. 정부의 역할은 단순 R&D 지원을 넘어 수요와 공급을 연결하는 데 있다. 산업 현장에 적용 가능한 실증 사례가 늘어날수록 국산 AI 반도체의 신뢰도도 높아질 수 있다. 포스코DX와 딥엑스 사례처럼 제조·로봇·물류 분야에서 검증된 레퍼런스가 쌓이면 해외 시장 진출에도 도움이 될 전망이다. 과기정통부 관계자는 “피지컬 AI와 에이전틱 AI 시장이 빠르게 성장하면서 저지연·저전력 특성을 갖춘 온디바이스 AI 반도체 수요가 확대될 것으로 예상된다”며 “국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 공급기업과 수요기업 간 협력을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.2026-05-12 15:32:14
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정부 'AI 고속도로' 시동…삼성SDS 컨소시엄, 국가AI센터 구축 착수 [경제일보] 정부와 삼성SDS 컨소시엄이 총 4000억원 규모의 초기 자본을 투입해 국가 인공지능(AI) 핵심 인프라인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에 본격 착수한다. 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략의 핵심 인프라 구축이 본궤도에 오른 것으로 평가된다. 11일 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 민간 참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정하고 실시협약과 주주간 계약 체결을 완료했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자와 민간 자본을 결합한 민관 합작 방식으로 추진되며 향후 총 2조5000억원 규모의 대규모 AI 인프라 투자로 확대될 예정이다. 삼성SDS가 주도하는 컨소시엄에는 네이버클라우드와 KT, 카카오, 삼성전자, 삼성물산, 클러쉬, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등 국내 주요 IT·건설 기업과 지방자치단체가 참여한다. 정부와 민간이 공동 출자해 특수목적법인(SPC)을 설립하고 이를 중심으로 AI 컴퓨팅센터를 구축·운영하는 구조다. 이번 사업은 과기정통부가 추진하는 국가 AI 인프라 구축 프로젝트의 핵심 사업으로 꼽힌다. 정부는 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확대되자 기업·대학·연구기관이 공동 활용할 수 있는 국가 차원의 AI 연산 인프라 구축 필요성이 커졌다고 판단한 것으로 알려졌다. 최근 초거대 AI 모델 개발 경쟁이 심화되면서 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만장 규모 GPU를 확보한 AI 데이터센터 구축에 속도를 내고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 GPU 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 데이터와 알고리즘뿐 아니라 AI 컴퓨팅 인프라 자체가 국가 경쟁력의 핵심 요소라고 보고 대규모 공공 투자에 나선 것으로 풀이된다. 이번 사업은 지난해 9월 공모 시작 당시 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰하면서 주목받았다. 이후 기술·정책 평가와 금융 심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐으며 최근 국민성장펀드 기금운용심의회에서 SPC 출자가 승인되면서 사업 추진이 최종 확정됐다. 이번 출자를 통해 공공 부문 1160억원과 민간 부문 2840억원 등 총 4000억원 규모 초기 자본금이 확보된 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 1200억원을 출자해 SPC 지분 30%를 확보했으며 정부 등 공공 부문은 29% 지분으로 2대 주주에 올랐다. 과기정통부와 삼성SDS 컨소시엄은 올해 2분기 내 SPC 설립을 완료하고 3분기 중 센터 착공에 돌입할 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 정책금융과 민간 자금 등을 추가 조달해 총 2조5000억원 규모 투자로 사업을 확대한다는 방침이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 솔라시도 데이터센터 파크에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만5000장 규모의 연산 인프라 확보를 목표로 한다. 완공 이후에는 국내 기업과 스타트업, 대학, 연구기관 등이 세계적 수준의 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 핵심 인프라 역할을 수행하게 된다. 특히 정부는 중소기업과 스타트업, 학계·연구계 등에 AI 연산 자원을 보다 저렴한 비용으로 제공하고 기술 컨설팅과 사업화, 글로벌 진출 지원까지 연계한다는 계획이다. AI 인프라 접근성이 낮았던 국내 중소 AI 기업과 연구기관들의 연구개발 환경 개선에도 도움이 될 것으로 전망된다. 국산 AI 반도체 생태계 육성도 주요 목표 중 하나다. 센터 내에서는 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체의 설계와 검증, 상용 서비스 적용 등을 지원하는 전주기 테스트 환경도 구축될 예정이다. 정부는 이를 통해 해외 GPU 중심 구조에서 벗어나 국내 AI 반도체 산업 경쟁력도 함께 강화하겠다는 구상이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략과 AI 고속도로 구축 정책의 핵심 시설로 평가된다. 대규모 연산 자원을 기반으로 AI 연구개발과 산업 생태계를 지원하고 국내 AI 기업들의 글로벌 경쟁력을 끌어올리는 역할을 맡게 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다.2026-05-11 17:44:05
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GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.2026-04-15 17:10:16
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美·中에 밀린 日 'AI 연합'으로 승부수…소뱅·소니·혼다 등 결집 [경제일보] 일본 주요 기업들이 연합 형태로 인공지능(AI) 개발사 설립에 나섰다. 미국과 중국 중심으로 형성된 AI 경쟁 구도 속에서 대형 모델 개발과 산업 적용을 동시에 추진하며 기술 자립 기반을 구축하려는 움직임으로 해석된다. 12일 요미우리신문에 따르면 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 등 4개 기업은 공동으로 일본 AI 기반모델 개발사를 설립했다. 일본 주요 기업이 컨소시엄 형태로 AI 모델 개발에 나선 것은 이례적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 조 단위(트릴리언급) 파라미터 규모의 대형 AI 모델 개발을 추진한다. 단순 생성형 AI를 넘어 로봇을 제어할 수 있는 차세대 AI 개발을 목표로 한다. 제조와 로보틱스 분야에서 축적된 기술을 AI와 결합해 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 역할 분담도 구체화됐다. 소프트뱅크와 NEC는 AI 기반 모델 개발을 맡고, 소니와 혼다는 이를 자동차, 로봇, 게임, 반도체 등 자사 사업 영역에 적용하는 구조다. 개발과 활용을 분리해 상용화 속도를 높이겠다는 접근으로 풀이된다. 지분 구조는 산업 전반이 참여하는 형태로 설계됐다. 일본제철, 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 기업과 금융기관이 소액 주주로 참여해 투자 기반을 넓혔다. 해당 개발사는 일본 경제산업성이 추진하는 AI 지원 사업에 참여할 계획이다. 이 사업은 2026회계연도부터 5년간 총 1조엔(약 9조3000억원) 규모로 진행되며, 국산 AI 개발 기업 등을 대상으로 지원이 이뤄진다. 경영은 소프트뱅크에서 AI 개발을 담당하던 인사가 맡는다. 기존 대형 IT 기업에서 축적된 개발 경험을 바탕으로 단기간 내 모델 구축에 속도를 낼 것으로 예상된다. 이번 연합은 글로벌 AI 경쟁 구도 변화에 대응하기 위한 전략으로 해석된다. 현재 대형 AI 모델 개발은 미국과 중국 기업이 주도하고 있으며, 일본 기업은 상대적으로 후발 주자에 속한다. 특히 일본은 로봇과 제조 분야에서 강점을 보유하고 있어 AI 적용 영역에서 차별화를 시도하고 있다. 요미우리신문은 “AI 모델 개발에서는 미국과 중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI 분야에서는 일본이 경쟁력을 보유한 것으로 평가된다”며 “대형 국산 AI와 활용 체계를 구축해 추격에 나설 것”이라고 전했다.2026-04-12 16:07:02
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SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
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포스코DX·롯데이노베이트, 'GPU 의존 탈피'…국산 NPU 도입 속도 [경제일보] 포스코DX와 롯데이노베이트가 국산 신경망처리장치(NPU)를 도입하며 그래픽처리장치(GPU) 중심의 AI(인공지능) 인프라 구조 재편에 나섰다. 포스코DX는 2일 경기도 판교 사옥에서 AI 반도체 스타트업 모빌린트와 NPU 기반 'AI 전환(AX)' 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 앞서 포스코DX는 지난 2월 모빌린트에 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로 GPU 대비 전력 효율이 높고 인프라 비용 절감에 유리한 것이 특징이다. 특히 설비 현장에서 데이터를 즉시 처리하는 '엣지 AI(현장 즉시 처리)' 구현에 적합해 데이터 외부 반출 없이 실시간 분석과 제어가 가능하다. 포스코DX는 자사 산업용 제어 시스템 '포스마스터'에 모빌린트 NPU를 탑재해 설비 제어 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 스마트공장 구축에 나선다. 향후 적용 범위는 철강·이차전지·물류 등으로 확대할 계획이다. 롯데이노베이트 역시 이날 AI 반도체 기업 딥엑스와 NPU 적용 및 실증 협력을 위한 업무협약을 체결했다. GPU 대체를 목표로 국산 AI 반도체를 활용한 기술 협력과 현장 실증을 추진하고 올해 하반기 양산화를 목표로 개발을 진행한다는 방침이다. 양사는 지능형 CCTV 등 실시간 추론이 필요한 분야에서 전용 NPU 적용 기술을 고도화하는 한편 공공사업 진출 기회 확대에도 나선다는 전략이다. 업계에서는 이번 협력이 정부의 'K-반도체' 정책과 맞물려 국산 AI 반도체 생태계 확대와 함께 GPU 의존도를 낮추는 계기가 될 수 있다는 평가가 나온다.2026-04-02 14:00:19
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"GPU 넘어 NPU로"…금융위·과기정통부, 'K-엔비디아' 키운다 [경제일보] 정부가 'K-엔비디아' 육성을 목표로 인공지능(AI) 반도체 산업에 대한 대규모 투자와 정책 지원에 나선다. 금융위원회는 과학기술정보통신부와 손잡고 민관 협력 기반의 투자 전략을 본격화해 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 국산 AI 반도체 경쟁력 확보에 속도를 낼 전망이다. 17일 금융위원회와 과기정통부는 서울 프레스센터에서 한국산업은행 및 국내 AI 반도체 기업들과 함께 'K-엔비디아 육성 프로젝트' 간담회를 열고 국민성장펀드를 활용한 투자 전략과 협력 방안을 논의했다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 반도체 시장이 특정 기업 중심의 GPU(그래픽처리장치)에 과도하게 의존하고 있는 구조에서 벗어나, 저전력·고효율 기반의 NPU(신경망처리장치) 중심 산업 생태계를 구축하기 위한 전략적 사업이다. 과기정통부는 이미 지난해 'AI 반도체 산업 도약 전략'을 발표하고 국산 AI 반도체 설계·생산 지원을 핵심 과제로 제시한 바 있다. 특히 GPU의 높은 전력 소모와 비용 부담이 AI 서비스 확산의 한계로 지적되면서, 글로벌 빅테크 기업들도 추론 특화 NPU 기술 확보 경쟁에 나서고 있는 상황이다. 배경훈 과기정통부 장관은 "AI 기술 변곡점에서 우리 기업들이 글로벌 강자로 도약할 수 있도록 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 금융당국도 대규모 자금 지원을 통해 산업 성장 기반을 뒷받침한다. 금융위는 국민성장펀드를 활용해 향후 5년간 총 50조원 규모의 자금을 AI·반도체 분야에 공급하고, 올해에만 10조원을 집중 투자할 계획이다. 이억원 금융위원장은 "AI 산업은 초기 인프라 구축뿐 아니라 지속적인 하드웨어 업그레이드와 시장 확산을 위한 장기 투자가 필수적인 분야"라며 "민간 자금과 연계한 장기 인내자본을 통해 AI 기업의 성장을 적극 지원하겠다"고 강조했다. 특히 이번 투자 전략은 단순한 자금 공급을 넘어 산업 단계별 맞춤 지원에 초점을 맞춘다. 초기 인프라 구축, 운영, 유지·확장 단계까지 전 주기를 고려한 투자 구조를 설계해 민간 투자 유입을 유도하고 산업 생태계 전반의 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 이날 간담회에는 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스, 하이퍼엑셀, 모빌린트 등 국내 주요 AI 반도체 기업들이 참여해 차세대 NPU 개발 로드맵을 공유했다. 기업들은 대규모 투자 재원이 적기에 확보될 경우 양산 시점을 앞당겨 글로벌 시장 진출 ‘골든타임’을 확보할 수 있다고 강조했다. 정책금융기관 역할도 확대된다. 한국산업은행은 AI 반도체를 국가 전략 산업으로 규정하고, 팹리스부터 파운드리, 패키징까지 밸류체인 전반에 대한 투자를 강화할 방침이다. 이는 단일 기업 지원을 넘어 산업 생태계 구축을 목표로 한 접근이다. 정부는 이번 'K-엔비디아' 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, 피지컬 AI 생태계 조성, 산업 전반의 AI 전환(AX) 가속화 등 후속 메가 프로젝트도 지속적으로 발굴할 계획이다. 전문가들은 이번 정책이 단기적인 산업 지원을 넘어 국가 경쟁력 확보 차원에서 의미가 크다고 평가한다. AI 반도체는 데이터센터, 자율주행, 로봇, 국방 등 다양한 산업의 핵심 인프라로 자리 잡고 있어, 기술 주도권 확보 여부가 향후 국가 경제 구조를 좌우할 수 있기 때문이다. 정부는 정책과 금융의 유기적 결합을 통해 'AI 3대 강국' 도약을 목표로 내세웠다. 배 장관은 "정책과 금융이 톱니바퀴처럼 맞물릴 때 AI 산업의 거대한 엔진이 제대로 작동할 것"이라며 "민관이 원팀이 되어 글로벌 시장 선점을 지원하겠다"고 말했다. 대규모 자금과 정책 지원이 결합된 이번 프로젝트가 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 경쟁력을 끌어올리고, '제2의 엔비디아' 탄생으로 이어질 수 있을지 주목된다.2026-03-17 16:44:43
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삼성SDS 컨소시엄, 국가 AI 컴퓨팅센터 우선협상자 선정…2조원 투입 국가 인프라 만든다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 인공지능 인프라 구축 사업의 윤곽이 본격적으로 드러나고 있다. 정부가 추진하는 대규모 AI(인공지능) 컴퓨팅 인프라 구축 사업의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄이 선정되면서 국내 AI 인프라 경쟁이 새로운 국면에 접어든 것으로 평가된다. 10일 과학기술정보통신부는 '국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업'의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄을 선정했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자에 민간 자본을 결합하는 민관 합작 방식으로 추진된다. 이를 위해 특수목적법인(SPC)을 설립해 사업을 수행하며 국내 AI 연구와 산업을 위한 대규모 연산 인프라를 구축하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 기업·대학·연구기관이 활용할 수 있는 고성능 AI 연산 자원을 제공하고 민간 투자를 촉진하는 선순환 구조를 만들겠다는 방침이다. 이번 공모는 지난해 9월부터 10월까지 진행됐으며 삼성SDS를 주관사로 한 컨소시엄이 단독 입찰했다. 해당 컨소시엄에는 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, KT, 클러쉬 등이 참여했으며 전라남도와 서남해안기업도시개발도 함께 참여했다. 정부는 기술·정책 평가와 정책금융기관의 금융 심사를 진행했으며 해당 컨소시엄은 모든 절차를 통과해 우선협상대상자로 선정됐다. 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산되면서 국가 차원의 인프라 구축 필요성이 빠르게 커지고 있다. 초거대 인공지능 모델은 학습 과정에서 막대한 연산 능력을 필요로 한다. 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만 장 규모의 GPU를 확보한 데이터센터를 중심으로 AI 연구개발 경쟁력을 확대하고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 연산 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 AI 산업 경쟁력의 핵심을 데이터와 알고리즘뿐 아니라 컴퓨팅 인프라로 보고 국가 차원의 대규모 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이된다. 민간 기업이 단독으로 감당하기 어려운 수준의 투자 규모를 고려해 공공 투자로 기반을 마련하고 민간 참여를 유도하는 구조다. 국가 AI 컴퓨팅센터가 구축될 경우 연구기관과 스타트업, 기업들이 안정적으로 연산 자원을 활용할 수 있는 환경이 마련되면서 국내 AI 생태계 전반의 경쟁력이 강화될 것으로 전망된다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 '솔라시도 데이터센터 파크'에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체인 GPU 1만5000장 이상을 확보해 완공할 예정이다. 센터는 올해 3분기 착공에 들어갈 계획이다. 센터가 완공되면 국내 기업과 대학, 연구기관이 AI 모델 개발과 연구를 수행할 수 있는 핵심 인프라로 활용될 전망이다. 정부는 장기적으로 GPU 규모를 지속적으로 확대해 국내 AI 연구와 산업 생태계의 기반을 강화한다는 계획이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략의 핵심 인프라로 평가된다. 대규모 GPU 자원을 기반으로 AI 연구개발을 지원하며 국산 AI 반도체 활용 확대와 글로벌 기업과의 협력을 촉진하는 역할을 맡게 된다. 또한 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 구축 계획의 핵심 시설로도 꼽힌다. AI 연산 인프라를 선제적으로 확충해 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 전략이다. 이번 국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업에는 민관 출자와 정책금융 대출 등을 포함해 총 2조원 이상의 사업비가 투입될 전망이다. 향후 KDB산업은행과 IBK기업은행의 최종 출자 승인 절차를 거쳐 실시협약이 체결되면 특수목적법인이 설립되고 사업이 본격 추진된다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다. 삼성SDS 컨소시엄 관계자는 "국가 AI 컴퓨팅센터가 우리나라 인공지능 연구·산업 생태계의 글로벌 도약을 이끄는 토대가 될 수 있도록 컨소시엄 참여사들의 역량을 결집해 사업을 성공적으로 추진하겠다"고 말했다.2026-03-10 17:47:48
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![[현장] 국산 AI 반도체, 데이터센터 넘어…온디바이스로 제조 현장 노린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/13/20260113152450392207.jpg)
국산 AI 반도체, 데이터센터 넘어…'온디바이스'로 제조 현장 노린다 [이코노믹데일리] AI(인공지능) 경쟁 해법으로 대규모 데이터센터 확장보다 '온디바이스 AI'를 제조 현장과 제품에 적용하는 전략이 한국의 현실적 강점으로 제시됐다. 13일 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '국회 인공지능 포럼'에서는 AI 확산의 무게 중심이 변화하고 있다는 데 공감대가 형성됐다. 초거대 모델이나 서버 인프라 경쟁을 넘어 제조업 전반에 AI를 적용해 제품 가치와 생산성을 동시에 끌어올리는 방향으로 전략 전환이 필요하다는 인식이다. 김용석 가천대학교 반도체교육원장은 "아날로그에서 디지털로 전환하던 시기 한국은 제조 현장에 기술을 빠르게 적용하며 경쟁력을 확보했다"며 "지금의 AI 전환 역시 제조업에 어떻게 적용하느냐가 승부처"라고 말했다. 김 원장은 AI 적용 방식으로 두 가지 축을 제시했다. 그는 "첫째는 제품 자체에 AI 칩을 탑재해 차별화 가치를 높이는 것이고 둘째는 제조 공정에 AI를 적용해 생산성을 끌어올리는 것"이라며 "이 두 가지를 동시에 잡을 수 있는 핵심 기술이 온디바이스 AI"라고 강조했다. 이어 "온디바이스 AI는 네트워크를 거치지 않고 기기 내부에서 연산을 수행하기 때문에 저전력·보안·지연 시간 측면에서 제조 현장과 물리적 환경에 적합하다"고 설명했다. 온디바이스 AI는 최근 로봇·자율주행차 등 이른바 '피지컬 AI' 확산과도 맞물린다는 평가다. 김 원장은 "행동하는 AI 시대에는 로봇이나 자동차에서 연산을 담당하는 머리가 중요해진다"며 "그 역할을 하는 것이 바로 온디바이스 AI 반도체"라고 말했다. 그는 "제조업 강국인 한국은 이를 실제 제품과 공정에 적용해 반복적으로 검증할 수 있는 환경을 갖고 있다는 점이 강점"이라고 덧붙였다. 다만 국산 AI 반도체가 기술 개발에만 머물 경우 시제품 단계에서 정체될 수 있다는 우려도 제기됐다. 김 원장은 "칩을 만들어도 써주지 않으면 프로토타입으로 끝난다"며 "세트 기업과 제조 기업이 국산 칩을 일정 부분이라도 꾸준히 채택해야 다음 세대 기술로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기술 경쟁력 이전에 '적용 경험'이 축적돼야 산업으로 성장할 수 있다는 취지다. 업계에서는 이번 포럼을 계기로 한국 AI 전략의 무게 중심이 데이터센터 투자 경쟁에서 제조업 기반 온디바이스 AI 확산으로 이동할 수 있을지 주목하고 있다. 온디바이스 AI를 단순한 반도체 기술이 아닌 제조 경쟁력 강화 수단으로 연결할 수 있을지가 향후 AI·반도체 정책의 관건이 될 것이란 평가다.2026-01-13 15:43:49
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네이버 추론형 AI 글로벌 무대 데뷔... 국내 2위 기록하며 '청신호' [이코노믹데일리] 네이버클라우드가 야심 차게 선보인 고성능 추론형 인공지능(AI) 모델이 글로벌 주요 평가 지표에 처음으로 이름을 올리며 기술력을 입증했다. 30일 글로벌 AI 성능 평가 기관 '아티피셜 애널리시스(AA)'에 따르면 네이버클라우드의 신규 추론 모델은 AA가 집계하는 '지능 지수(Intelligence Index)'에서 44점을 획득해 국내 개발 모델 중 2위를 차지했다. 이번 평가는 2025년 현재 치열하게 전개되고 있는 국산 AI 모델 간의 기술 경쟁 현주소를 보여준다는 점에서 의미가 크다. 네이버클라우드 모델은 첫 등재와 동시에 44점을 기록하며 43점을 받은 LG AI연구원의 '엑사원 4.0'을 1점 차로 제쳤다. 국내 1위는 45점을 기록한 모티프테크놀로지스의 '모티프 12.7B'가 차지했다. 업스테이지의 '솔라 프로2'는 38점으로 그 뒤를 이었다. 1점 단위로 순위가 뒤바뀌는 초접전 양상은 국내 AI 기술 생태계가 상향 평준화되고 있음을 시사한다. 글로벌 빅테크와의 격차는 여전히 존재하지만 추격의 발판을 마련했다는 평가다. 이번 평가에서 최상위권은 각각 73점을 기록한 구글의 '제미나이3 프로'와 오픈AI의 '챗GPT 5.0'이 차지했다. 네이버를 비롯한 국내 기업들이 이들과의 점수 차를 좁히기 위해서는 단순한 연산 능력 향상을 넘어 복합적인 추론 능력 고도화가 필수적인 상황이다. 네이버클라우드는 '에이전트(Agent)' 활용 능력에서 두각을 나타냈다. 통신사 고객 지원 시나리오를 가정해 AI의 도구 사용 능력을 검증하는 평가 항목에서 네이버 모델은 87%의 높은 점수를 기록했다. 이는 국내 AI 모델 중 가장 높은 수치다. 복잡한 고객의 요구사항을 이해하고 적절한 도구를 찾아 문제를 해결하는 실무 적용 능력이 뛰어나다는 것을 의미한다. 업계에서는 이번 성과를 두고 네이버의 AI 전략이 '멀티모달'을 넘어 '옴니모달(Omni-modal)'로 성공적으로 진화하고 있다고 분석한다. 옴니모달은 텍스트와 이미지 및 음성 등 서로 다른 형태의 데이터를 개별적으로 처리하는 것이 아니라 인간처럼 동시에 받아들이고 실시간으로 이해하는 차세대 기술이다. 네이버클라우드는 전날 이러한 기술이 적용된 추론 모델과 기존 '하이퍼클로바X'를 확장한 '네이티브 옴니 모델' 2종을 전격 공개하며 기술 주도권 잡기에 나섰다. 특히 87%라는 높은 에이전트 점수는 해당 모델이 단순한 챗봇을 넘어 기업용 비즈니스 솔루션으로 즉시 투입될 수 있는 잠재력을 가졌음을 보여준다. 네이버클라우드는 이번 평가 결과를 발판 삼아 금융과 공공 및 의료 등 고도의 정확성과 보안이 요구되는 B2B(기업 간 거래) 시장 공략에 속도를 낼 전망이다. 전문가들은 2026년을 기점으로 옴니모달 AI가 글로벌 표준으로 자리 잡을 것으로 내다보고 있다. 한 IT 업계 관계자는 "네이버가 글로벌 평가 지표에 등재됐다는 것은 세계 시장에서 비교 가능한 '선수'로 인정받았다는 뜻"이라며 "구글이나 오픈AI와 같은 절대 강자들이 선점한 시장에서 특화된 도구 사용 능력과 한국어 처리 강점을 앞세워 독자적인 생태계를 구축하는 것이 관건이 될 것"이라고 전망했다.2025-12-30 07:41:22
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