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메가존클라우드, 국산 AI 반도체 실증 인프라 맡는다…NPU 상용화 시험대 [경제일보] 메가존클라우드(대표 염동훈)가 국산 AI 반도체 기반 클라우드 인프라 실증 사업에 참여한다. 정부가 추진하는 AI 컴퓨팅 인프라 고도화 사업에서 NPU 기반 클라우드 환경의 통합 운영을 맡아 국산 AI 반도체의 실제 서비스 가능성을 검증한다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화’ 사업에 인프라 통합 운영자 자격으로 참여한다고 25일 밝혔다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 LLM 기반 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 과제다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어 개발, 멀티클라우드 기반 NPU 자원할당 및 모니터링 소프트웨어 연계, AI 컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제와 사용자 환경 구축이 주요 역할이다. 이번 사업은 2025년부터 2027년까지 3년간 추진되는 ‘AI 반도체 조기 상용화 및 AI전환 실증지원’ 사업의 일환이다. 올해는 2차년도에 해당한다. 목표는 60페타플롭스 이상 AI 컴퓨팅 인프라 구축, AI 반도체 컴파일러 및 클라우드 소프트웨어 고도화, 의료·LLM 분야 AI 응용서비스 실증이다. 컨소시엄에는 메가존클라우드 외에도 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 참여한다. AI 반도체 설계 기업과 클라우드 사업자가 함께 실증 인프라를 구성해 국산 NPU가 실제 클라우드 환경에서 안정적으로 작동하는지 검증하는 구조다. 이번 과제의 배경에는 AI 인프라 주권 문제가 있다. 생성형 AI 확산 이후 글로벌 AI 컴퓨팅 자원은 일부 해외 GPU와 클라우드 사업자에 집중됐다. 국내에서도 자체 AI 반도체와 클라우드 소프트웨어를 결합해 비용 부담과 공급망 의존도를 낮춰야 한다는 요구가 커졌다. NPU 상용화는 칩 성능만으로 결정되지 않는다. 여러 사용자가 클라우드에서 안정적으로 자원을 배분받고 모델을 실행할 수 있어야 한다. 컴파일러와 런타임, 모니터링, 장애 대응 체계도 함께 갖춰져야 한다. 메가존클라우드가 통합 운영을 맡는 이유다. 사업 성과는 클라우드 AI 인프라 고도화와 AI 모델 최적화, 산업별 AI 서비스 확장에 활용될 예정이다. 제조와 금융, 헬스케어, 교육, 공공 등 다양한 산업군에서 국산 AI 반도체 기반 서비스를 적용할 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자는 “국산 AI 반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 뒷받침돼야 한다”며 “국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 경험을 축적해 국산 AI 반도체 생태계 성숙에 기여하겠다”고 말했다.2026-06-25 15:46:02
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![[사설] AI 데이터센터는 누구의 전기를 먹고 자라는가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/21/20260621125410108176.png)
AI 데이터센터는 누구의 전기를 먹고 자라는가 [경제일보] 인공지능은 더 이상 화면 속 기술이 아니다. 질문에 답하고 문서를 요약하는 도구에 머물지 않는다. 공장을 움직이고 병원을 보조하고 조선소와 물류창고, 자율주행차와 국방 시스템으로 들어가고 있다. AI가 현실 세계를 움직이기 시작한 순간, 산업정책의 언어도 달라졌다. 이제 AI 경쟁은 모델 성능의 문제가 아니다. 전력과 부지, 데이터센터와 지역 수용성의 문제가 됐다. 정부가 AI 데이터센터 산업 진흥과 피지컬 AI 확산에 속도를 내는 것은 당연하다. 늦으면 따라잡기 어렵다. 인허가를 빠르게 하고 비수도권 데이터센터 구축을 지원하고 제조 현장에 AI를 심겠다는 방향도 틀리지 않다. 반도체와 통신망, 로봇과 제조업을 가진 우리가 AI를 산업 현장과 결합하지 못한다면 미래 경쟁에서 설 자리는 좁아질 수밖에 없다. 그러나 속도만으로 산업이 만들어지지는 않는다. 미래 산업이라는 말은 많은 것을 가린다. AI 데이터센터는 미래의 심장이라고 불린다. 맞는 말이다. 그러나 심장은 피를 먹고 뛴다. AI 데이터센터가 먹는 것은 전기와 물, 토지와 송전망이다. 그 위에 지역 주민의 수용성, 환경 부담, 전력요금, 세제 혜택, 고용 효과가 얹힌다. 우리가 먼저 물어야 할 것은 이것이다. 그 계산서는 누가 받는가. 데이터센터 하나가 들어서면 건설 기간에는 지역이 분주해진다. 장비가 들어오고 공사가 진행되고 숙박과 식당도 잠시 움직인다. 그러나 완공 뒤의 모습은 다르다. 고도로 자동화된 시설은 생각만큼 많은 상시 일자리를 만들지 않는다. 보안과 시설 관리, 전력·냉각 설비, 운영 인력이 필요하지만 제조공장처럼 대규모 고용을 기대하기는 어렵다. 반면 전력망 부담과 부지 갈등, 냉각수 문제와 환경 우려는 지역에 남는다. 우리는 이미 비슷한 장면을 여러 차례 봤다. 산업단지는 성장의 상징이었지만 어느 순간 환경과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이 됐다. 데이터센터도 다르지 않다. 이름만 미래 산업일 뿐 결국 땅 위에 짓는 시설이고 전력망에 기대는 산업이며 지역과 함께 살아야 하는 인프라다. 사회적 계산서를 쓰지 않은 산업정책은 언제나 뒤늦은 갈등 비용을 치른다. 그렇다고 AI 데이터센터를 늦추자는 말이 아니다. 오히려 우리는 더 빨리 움직여야 한다. 미국과 중국, 일본과 유럽은 AI 인프라를 국가 경쟁력의 핵심으로 보고 있다. AI 모델을 돌릴 컴퓨팅 자원, 이를 감당할 전력망, 산업 현장에 적용할 데이터와 로봇 체계가 없으면 AI 주권은 구호에 그친다. 남의 클라우드에 기대고, 남의 칩을 빌려 쓰고 남의 모델을 가져다 쓰는 나라는 편리할 수는 있어도 주도권을 갖기 어렵다. 그래서 핵심은 속도를 늦추는 것이 아니라 제대로 설계하는 일이다. 어디에 데이터센터를 지을 것인가. 어떤 전력을 쓸 것인가. 지역에는 무엇이 돌아갈 것인가. 주변 산업과 어떻게 연결할 것인가. 중소기업과 대학, 직업교육기관은 어떤 방식으로 참여할 것인가. 전력·냉각·보안·운영 인력은 지역에서 길러낼 것인가. 이 질문에 답하지 못한 채 인허가만 앞당기면 산업은 커져도 신뢰는 작아진다. 피지컬 AI도 같은 문제를 안고 있다. 정부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 묶는 한국형 풀스택을 말한다. 방향은 맞다. 그러나 풀스택은 발표문으로 만들어지지 않는다. 반도체 기업과 로봇 기업, 통신사와 클라우드 기업, 제조 대기업과 협력사, 대학과 연구기관이 실제 프로젝트 안에서 함께 움직여야 한다. 공장 데이터를 쓸 수 있어야 하고 보안 책임을 정해야 하며 실패를 허용하는 실증 공간도 있어야 한다. AI 전환이 몇몇 대기업의 생산성 향상에 머물러서도 안 된다. 대기업 생산라인은 AI로 고도화되는데 협력사는 여전히 인력난과 비용 부담에 갇혀 있다면 산업 전체의 경쟁력은 올라가지 않는다. 피지컬 AI가 진짜 산업정책이 되려면 중소기업과 지역 제조 현장까지 내려가야 한다. AI가 대기업의 효율화 도구에 그치지 않고 제조 생태계 전체의 체질을 바꾸는 장치가 돼야 한다. 정부의 역할은 선언이 아니라 조율이다. 특례를 만들고 협의체를 띄우고 지원 계획을 발표하는 것만으로는 부족하다. 전력망 투자와 산업 입지, 데이터 활용과 보안, 인재 양성과 지역 보상 체계를 함께 묶어야 한다. AI 데이터센터는 과기정통부만의 일이 아니고 피지컬 AI는 산업부만의 일이 아니다. 지역 수용성은 지자체만의 몫도 아니다. 이것은 국가 운영체계를 다시 짜는 일이다. 우리는 이제 불편한 질문을 피하지 말아야 한다. AI가 우리의 일자리를 바꾼다면 어떤 일자리가 새로 생기는가. 데이터센터가 지역에 들어온다면 주민에게 무엇이 돌아오는가. 기업이 전력과 세제 혜택을 받는다면 사회에는 어떤 책임을 지는가. 정부가 미래라는 이름으로 속도를 요구한다면 안전과 환경, 지역의 권리는 어디까지 보장되는가. 이런 질문을 통과하지 못한 산업은 오래가지 못한다. AI 시대에 가장 위험한 것은 AI를 모르는 것이 아니다. AI를 너무 좁게 보는 것이다. 챗봇 성능만 보고 데이터센터를 건물로만 보고 피지컬 AI를 로봇 시연으로만 보는 일이다. AI는 이미 전력망과 공장, 지역사회와 노동시장으로 들어왔다. 그만큼 산업정책도 넓어져야 한다. 기술의 속도만 볼 것이 아니라 사회가 감당해야 할 비용까지 함께 봐야 한다. AI 데이터센터는 필요하다. 피지컬 AI도 필요하다. 우리 제조업이 다시 도약하려면 이 길을 피할 수 없다. 그러나 미래 산업이라는 말이 모든 절차와 책임을 대신할 수는 없다. 속도는 중요하다. 설계 없는 속도는 사고를 부른다. 정부와 기업은 답해야 한다. AI 인프라가 우리 경제에 무엇을 남길 것인가. 지역과 중소기업, 노동시장과 청년에게 어떤 기회를 줄 것인가. 전기와 물, 땅과 세금의 계산서를 누가 어떻게 나눌 것인가. AI 시대의 경쟁은 빨리 짓는 나라와 늦게 짓는 나라의 싸움만이 아니다. 제대로 짓는 나라와 대충 짓는 나라의 싸움이다. 우리가 가야 할 길은 분명하다. AI 데이터센터를 짓되 지역과 함께 짓고 피지컬 AI를 키우되 제조 생태계 전체와 함께 키워야 한다. 미래는 속도로만 오지 않는다. 미래는 설계된 만큼만 온다.2026-06-21 12:54:51
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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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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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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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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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![[사설] 휴머노이드 전쟁, 대한민국의 미래를 결정할 골든타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/06/26/20260626103810596850_518_323.jpg)