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SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동 [경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.2026-07-15 22:36:53
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.2026-07-15 14:01:14
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![[데일리 뱅킹 브리프] 케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709093600958008.jpg)
케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 外 [경제일보] 케이뱅크, 개인사업자 대출 누적 공급 5조원 돌파 케이뱅크가 지난달 말 기준 개인사업자 대출 누적 공급액이 5조1900억원을 기록했다고 9일 밝혔다. 케이뱅크는 지난 2022년 개인사업자 대출 상품을 출시한 이후 누적 공급액 5조원을 넘어섰다. 올해 상반기에만 1조5200억원이 공급됐다. 이는 지난해 연간 공급액의 약 82% 수준이다. 부동산담보대출과 보증서대출 취급이 늘면서 개인사업자 여신 잔액 기준 보증·담보대출 비중은 지난달 말 45%까지 확대됐다. 케이뱅크의 전체 원화대출금 잔액 중 기업대출 비중도 지난해 말 7%에서 지난달 말 17%로 늘었다. 케이뱅크는 오는 14일부터 보증서대출 건당 한도를 기존 1억원에서 최대 2억원으로 상향한다. 3분기 중에는 부동산담보대출 담보 대상을 아파트에서 △연립·다세대주택 △오피스텔 △상가까지 확대하고 대출 용도도 운전자금에서 시설자금까지 넓힐 계획이다. 케이뱅크 관계자는 "보증서대출 한도 상향과 담보대출 지원 범위 확대를 통해 개인사업자의 다양한 자금 수요에 대응하고 중소법인 여신까지 사업 영역을 넓히겠다"고 말했다. 우리은행, 홈플러스 협력사 경영안정 특별지원 우리은행이 홈플러스 회생절차 폐지 결정으로 경영 애로를 겪는 중소기업과 소상공인을 위해 '경영안정 특별지원'을 실시했다고 9일 밝혔다. 이번 지원은 홈플러스 사태로 피해가 확인된 협력업체의 경영 안정을 돕기 위해 마련됐다. 우리은행은 피해 기업에 업체당 최대 5억원 한도의 신규 대출을 지원하고 기존 대출은 원금 상환 없이 만기를 연장한다. 피해 규모와 자금 사정을 고려해 대출금리와 수수료 우대 혜택도 제공한다. 수출기업에는 수출환어음 부도처리 유예기간을 기존 60일에서 최대 90일까지 확대 적용한다. 우리은행 관계자는 "어려움을 겪는 협력 중소기업과 소상공인에게 실질적인 도움이 되고자 특별지원을 마련했다"며 "피해 기업의 경영 정상화를 위해 금융지원을 이어가겠다"고 말했다. 카카오뱅크, UN 'AI for Good'서 금융 AI 사례 발표 카카오뱅크가 UN 국제전기통신연합이 주관하는 'AI for Good Global Summit 2026'에 초청받아 금융 인공지능(AI) 연구 사례를 발표했다고 9일 밝혔다. 행사는 지난 7일부터 10일까지 스위스 제네바에서 열렸으며 지속가능한 AI와 책임 있는 AI 활용 방안이 논의됐다. 카카오뱅크는 'Innovate for Impact' 세션에서 우수 사례로 선정돼 금융 AI 운영 효율성과 지속가능성을 높이는 연구 성과를 소개했다. 발표에서는 여러 개의 대형 AI 모델을 각각 운영하는 대신 하나의 금융 특화 AI 모델로 △정보 검색 △문서 분석 △이상 콘텐츠 탐지 등을 통합 수행하는 방법론을 제시했다. 이를 통해 그래픽 처리 장치(GPU) 메모리 사용량과 전력 소비, 인프라 운영 부담을 줄이면서 금융 문서 이해와 분석 성능을 높였다고 설명했다. 카카오뱅크의 'AI 스미싱 문자 확인' 서비스와 LLM 프롬프트 공격 방어 기술도 행사 공식 결과 리포트에 등재됐다. 카카오뱅크 관계자는 "글로벌 무대에서 금융 AI 연구 성과를 우수 사례로 소개하게 돼 뜻깊다"며 "금융 환경에 최적화된 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-09 09:37:16
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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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데이터센터·GPU 이어 물류센터까지…네이버, AI 인프라 기업으로 체질 전환 [경제일보] 네이버가 창사 이후 처음으로 자체 물류센터 구축과 직배송 체계 마련을 검토하며 커머스 경쟁력 강화에 나선다. 검색과 플랫폼 중심이던 사업 구조에서 벗어나 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 물류 인프라까지 직접 확보하며 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라 기업으로 체질 전환에 속도를 내는 모습이다. 7일 업계에 따르면 네이버는 자체 물류센터를 구축하고 직배송 체계를 마련하는 방안을 검토하고 있다. 그동안 CJ대한통운 등 물류 파트너와 협력하는 방식으로 배송 경쟁력을 강화해 왔지만, 커머스 사업 규모가 빠르게 커지면서 물류 인프라를 직접 확보하는 방향으로 전략을 확대하는 것으로 풀이된다. 이번 검토는 단순히 물류 시설을 늘리는 차원을 넘어 AI와 커머스를 연결하는 핵심 인프라를 구축하려는 전략으로 분석된다. 검색과 쇼핑, AI 서비스에서 발생하는 데이터를 물류 운영과 연결해 주문부터 배송까지 통합 관리하는 체계를 마련하려는 것이다. 실제 네이버 커머스 사업은 빠르게 성장하고 있다. 네이버의 올해 1분기 연결 기준 매출은 3조2411억원으로 집계됐다. 이 가운데 커머스 부문 매출은 4349억원으로 전년 동기 대비 35.6% 증가하며 전체 매출의 13.4%를 차지했다. 커머스 비중이 확대될수록 배송 품질과 물류 운영 경쟁력이 사업 성장을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 것이다. 자체 물류센터를 확보하면 출고 마감 시간과 재고 배치, 배송 품질, 물류비 등을 직접 관리할 수 있다. 판매자 대상 풀필먼트 서비스를 고도화하는 것은 물론 주문 처리 속도와 배송 효율을 높여 이용자 만족도를 개선할 수 있는 기반도 마련된다. AI 기술과의 연계 효과도 기대된다. 네이버는 AI를 활용해 상품 추천과 검색, 수요 예측 기능을 고도화하고 있다. 여기에 물류센터가 구축되면 AI가 예측한 수요를 기반으로 재고를 최적화하고 출고와 배송까지 연결하는 통합 운영 체계를 구현할 수 있게 된다. 향후 물류센터 자동화와 로봇, AI 기반 재고 관리 기술 적용도 확대될 가능성이 제기된다. 이번 행보는 네이버가 추진해온 대규모 인프라 투자 전략의 연장선으로도 분석된다. 네이버는 AI 경쟁력 확보를 위해 데이터센터를 지속 확충하고 GPU 인프라에도 대규모 투자를 이어가고 있다. AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 인프라에 이어 물류까지 직접 확보하면서 AI 서비스와 커머스를 하나의 생태계로 연결하려는 전략이다. IT 업계에서는 네이버가 검색 플랫폼 기업을 넘어 AI 인프라 기업으로 사업 구조를 재편하고 있다는 것으로 분석한다. 데이터센터가 AI 연산을 담당하고 GPU가 모델 경쟁력을 뒷받침하며 물류센터가 커머스 실행력을 담당하는 구조를 구축해 플랫폼 전반의 경쟁력을 높이려는 전략이라는 것이다. 네이버는 향후 AI와 커머스, 물류를 유기적으로 연결하는 인프라 투자를 지속 확대할 전망이다. 자체 물류센터 구축이 현실화될 경우 검색과 쇼핑, AI, 배송을 하나의 데이터 기반 생태계로 연결하는 구조가 한층 강화될 것으로 분석된다. 최수연 네이버 대표는 지난 4월 열린 '스시테크 도쿄 2026'에서 "AI는 단순한 기술을 넘어 일상을 지탱하는 사회 인프라로 진화했다"며 "네이버는 기술의 확장성만큼이나 사회적 책임의 무게를 깊이 인식하고, AI를 통해 사회와 사람 그리고 기술을 더욱 가치 있게 연결하는 최적의 균형점을 찾아갈 것"이라고 말했다.2026-07-07 17:54:59
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딥엑스, 피지컬 AI 시장 공략 본격화…'피지컬 AI 엑스포'서 日 기업 협력 확대 [경제일보] 초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 일본 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 일본 최대 피지컬 AI 전문 전시회에서 현지 기업들과 대규모 상용화 상담을 진행한 데 이어 일본 기술 유통기업과 전략적 파트너십까지 체결하며 일본 제조·로봇 시장을 겨냥한 공급망 구축에 나선 것으로 풀이된다. 6일 딥엑스는 최근 일본 도쿄 빅사이트에서 열린 '제1회 피지컬 AI 엑스포'에 참가해 일본 주요 제조·정보기술(IT)·산업 인프라 기업들과 자사 신경망처리장치(NPU)의 제품 적용 가능성과 후속 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 올해 일본에서 처음 열린 피지컬 AI 엑스포는 현실 세계에서 작동하는 AI와 로봇, 센서 기술 등을 선보이는 전문 전시회다. 행사 기간 하루 평균 3만명 이상의 관람객이 방문했으며, 일본 제조업과 산업 자동화 기업들을 중심으로 피지컬 AI 기술에 대한 관심이 집중된 것으로 평가된다. 딥엑스는 이번 전시회에서 초저전력 NPU와 엣지 AI 개발 환경, 산업용 레퍼런스 플랫폼을 비롯해 글로벌 고객사의 실제 양산 사례를 공개했다. 행사 기간 동안 약 1300건의 상담과 고객 문의가 이어졌으며, 일본 주요 IT·인쇄 기업과 글로벌 종합전기 기업, 통신·장비 및 첨단 소재 기업 관계자들이 제품 도입과 상용화 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 특히 일부 기업은 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 연산 구조를 저전력 NPU 기반으로 전환하는 방안에 관심을 보이며 후속 협의를 요청했다. 전시 기간 진행된 타운홀 세션에서는 천승희 딥엑스 미국법인장 겸 상무가 연사로 나서 딥엑스 NPU 기술과 글로벌 고객사의 제품 적용 사례를 소개했다. 딥엑스는 전시회에서 확인한 현지 수요를 실제 사업으로 연결하기 위해 일본 기술 유통기업 고시다테크와 전략적 파트너십도 체결했다. 양사는 일본 시장에서 엣지 AI 활용 확대를 위해 딥엑스 NPU 제품군의 현지 공급과 사업 확대를 공동 추진하기로 했다. 이번 협약에 따라 고시다테크는 일본 내 고객 네트워크를 기반으로 프로젝트 발굴과 제품 제안, 고객 대응, 공급 확대를 담당한다. 딥엑스는 NPU 제품군과 소프트웨어 개발 환경(SDK), 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 제공해 현지 고객사의 제품 개발과 양산을 지원할 계획이다. 딥엑스는 이번 협력으로 일본 시장 공급망도 한층 강화하게 됐다. 현재 에브넷, 더블유피지, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여개 글로벌 유통사와 협력하고 있으며, 고시다테크와의 파트너십을 통해 일본 시장 내 엣지 AI 상용화를 더욱 확대한다는 전략이다. 일본은 제조와 로봇, 자동차, 산업 자동화, 사회 인프라 분야 경쟁력이 높은 데다 고령화와 인력 부족으로 무인화와 지능화 수요가 빠르게 늘고 있는 시장이다. IT 업계에서는 공장과 물류 센터, 보안 카메라, 스마트시티 등 데이터를 클라우드가 아닌 현장에서 처리해야 하는 환경이 많아 엣지 AI 반도체 수요가 높은 시장으로 평가한다. 이에 일본 정부 역시 오는 2040년까지 글로벌 피지컬 AI 시장 점유율 30% 달성을 목표로 약 1조엔 규모의 투자를 추진하고 있다. 딥엑스의 주력 제품인 'DX-M1'은 5나노미터(㎚) 공정 기반 초저전력 AI 반도체다. 최대 25TOPS(초당 25조회 연산)의 AI 연산 성능을 제공하는 동시에 3~5W 수준의 저전력 구동을 지원하도록 설계됐다. 보안카메라와 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비, 엣지 서버 등 다양한 산업용 기기에 적용할 수 있는 것으로 알려졌다. 딥엑스는 이번 전시회와 현지 파트너십을 계기로 일본 제조·로봇·산업 인프라 시장에서 상용화 사례를 확대하는 동시에 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 공략도 강화해 나갈 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 전시회를 통해 피지컬 AI와 초저전력 NPU에 대한 일본 산업계의 실질적인 수요를 확인했다"며 "현장에서 논의된 프로젝트를 바탕으로 제조·로봇·보안 등 일본 산업 현장에 딥엑스 기술을 적용하고 상용화 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 16:01:17
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AI 에이전트의 숨은 청구서…KAIST 연구팀, 질문 한 번에 전력 136배 더 쓴다 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 확산되면서 데이터센터 전력 소비가 AI 산업의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 질문에 답하는 수준을 넘어 검색, 계산, 코드 실행 등 외부 도구를 활용하는 AI가 늘수록 전력과 인프라 비용도 함께 커진다는 분석이다. 5일 KAIST 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 실제 서비스 환경에서 AI 에이전트가 사용하는 계산 자원과 전력량을 분석한 연구 결과를 발표했다. KAIST는 이번 연구가 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 세계 최초로 체계적으로 분석한 사례라고 밝혔다. AI 에이전트는 거대언어모델(LLM)을 기반으로 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 AI다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 활용 범위는 넓어지고 있지만 실제 운영에 필요한 전력과 비용은 제대로 수치화되지 않았다. 연구팀은 AI 에이전트를 단순 프로그램이 아니라 데이터센터 서버와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 워크로드로 정의했다. 분석 결과 AI 에이전트는 기존 단계별 추론 방식과 달리 하나의 답변을 만들기 위해 LLM 호출을 반복하는 구조를 보였다. 이 과정에서 응답 시간은 최대 153.7배 길어졌다. 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 계산 없이 대기하는 것으로 나타났다. AI가 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU가 충분히 활용되지 못하는 비효율이 발생한다는 의미다. 전력 소비도 크게 늘었다. 연구팀 분석에 따르면 700억개 매개변수를 가진 LLM 기반 AI 에이전트는 질문 1건을 처리하는 데 평균 348.41Wh의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 최대 136.5배 높은 수준이다. 데이터센터 단위로 보면 부담은 더 커진다. 연구팀은 하루 137억건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 환경을 가정할 경우 데이터센터 전력 수요가 약 198.9GW에 이를 것으로 추정했다. 이는 현재 세계 각국이 추진하는 수GW급 AI 데이터센터 규모를 크게 웃도는 수준이며 연구팀은 미국 전체 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다고 설명했다. 유민수 KAIST 전기및전자공학부 석좌교수는 “정확도에 치중해 온 그간의 AI 에이전트 연구의 벽을 허물어 실제 서비스 환경에서 요구되는 계산 비용과 인프라 부담을 함께 고려할 수 있는 새로운 기준을 제시했다”고 말했다. 그는 “AI 에이전트 사용이 보편화된 미래 사회에는 AI 데이터센터 인프라와 AI 에이전트 모델, 전력 인프라를 아우르는 공동설계 방식으로 최적화를 꾀하는 접근법이 중요해질 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회 'IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)'에서 발표됐으며 연구팀은 AI 에이전트 구현 기술과 성능평가 체계를 공개해 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.2026-07-05 15:47:43
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SK, 영남권에 140조 투자…반도체·에너지 앞세워 '아시아 AI 허브' 시동 [경제일보] SK가 영남권에 140조원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터를 중심으로 한 아시아 최대 AI 인프라 허브 구축에 나선다. 울산을 시작으로 기가와트(GW)급 AI 데이터센터를 단계적으로 확대해 제조업과 AI를 결합한 산업 생태계를 조성한다는 구상이다. 3일 업계에 따르면 SK텔레콤은 이날 경남 진주에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 내용을 담은 영남권 AI 인프라 투자 계획을 발표했다. 이번 계획은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'의 일환으로 전국에 AI 데이터센터를 구축해 글로벌 AI 인프라 경쟁력을 확보하기 위한 전략이다. SK는 우선 울산을 첫 번째 GW급 AI 데이터센터 거점으로 선정했다. 현재 내년 4분기 가동을 목표로 100MW(메가와트) 규모의 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 이후 900MW를 추가 증설해 총 1GW 규모로 확대할 계획이다. 이와 함께 울산 외 영남권에도 1GW 이상 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 추가 조성할 예정이다. 이를 위해 외국 자본 유치를 포함해 약 140조원을 투자할 계획이며 추가 사업 부지는 정부와 협의를 거쳐 확정할 방침이다. SK는 오는 2029년부터 전국에 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 장기적으로는 15GW 규모까지 확대한다는 청사진도 제시했다. 회사는 1단계인 5GW 규모 AI 데이터센터 구축만으로도 부지 약 75만평과 그래픽처리장치(GPU) 300만장, 고대역폭메모리(HBM) 2400만장, 약 350조원의 투자가 필요한 초대형 프로젝트라고 설명했다. SK는 반도체와 에너지, 데이터센터 구축·운영 역량을 모두 보유한 그룹 차원의 경쟁력을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 데이터센터 구축뿐 아니라 AI 반도체와 전력, 냉각 시스템 등을 아우르는 종합 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 정재헌 SK텔레콤 사장은 "AI 데이터센터의 핵심 경쟁력은 반도체와 에너지 솔루션, 데이터센터 구축·운영 역량에 있다"며 "SK는 이 모든 역량을 갖춘 데다 이미 AI 데이터센터를 구축·운영한 경험도 보유하고 있다"고 말했다. 이어 "대규모 AI 데이터센터를 기반으로 영남권의 제조 경쟁력이 AI와 결합하면 생산성 혁신은 물론 제조 AI를 실증하고 확산하는 핵심 거점으로 성장할 수 있을 것"이라고 강조했다.2026-07-03 16:20:47
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BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 자체 개발…"성능 세계 1위 달성" [경제일보] BC카드는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 검색 정확도를 높여주는 금융 특화 임베딩(Embedding) 모델을 자체 개발해 선보였다고 2일 밝혔다. 최근 금융업계는 생성형 AI를 접목한 상담을 비롯해 사내 업무 지원이나 문서 탐색 기능을 적극적으로 도입하는 추세다. 생성형 AI는 모든 정보를 외우는 것이 아니라 질문에 부합하는 정보를 찾아 답변을 엮어내는 방식으로 작동한다. 이 때문에 연관 문서를 얼마나 정확하게 찾아내는지가 서비스 품질을 결정짓는다. 이를 뒷받침하는 핵심 기술이 바로 임베딩 모델이다. 질문과 문서의 의미를 AI가 인식할 수 있는 좌표값인 숫자로 바꾼 뒤 유사한 정보들을 가깝게 배열해 가장 적합한 내용을 사용자에게 전달한다. 가령 해외결제 수수료를 묻는 질문에 관련 약관이나 서류를 탐색할 때 정확한 단어가 없어도 의미가 동일한 다른 표현의 문서를 찾아 AI에 제공하는 역할이다. 기존 범용 모델들은 가맹점이나 결제 같은 국내 금융 전문 용어의 문맥을 제대로 파악하지 못하는 단점이 존재했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BC카드는 앞서 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만건 규모의 데이터셋을 바탕으로 새로운 금융 특화 임베딩 모델을 완성했다. 새 모델은 활용 목적에 맞춰 경량형과 고품질형 두 가지로 나뉜다. 경량형 모델은 6억개 파라미터 규모로 일반 중앙처리장치(CPU) 환경에서 구동할 수 있다. 이 모델은 지난달 27일 기준 글로벌 벤치마크 평가(SOTA)에서 다른 모델과 비교해 검색 성능이 최대 15% 향상되며 세계 1위를 달성했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 쓰이는 고품질형 모델은 40억개 파라미터 규모를 갖췄다. 경량형보다 성능이 10%가량 우수해 정밀한 검색이 요구되는 업무에 알맞다. 응답 속도가 중요할 때는 경량형을 쓰고 높은 정확도가 필요할 때는 고품질형을 선택적으로 도입할 수 있다. BC카드는 이번 개발 과정에서 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 양질의 금융 데이터를 학습시키는 작업이 성능 개선에 더 필수적인 요인임을 확인했다. 이로써 금융 AI 서비스의 핵심 검색 기술을 자체적으로 확보했다. 향후 외부 시스템에 민감한 금융 데이터를 넘기지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반이 마련된 것으로 풀이된다. 이는 보안과 규제 리스크를 최소화하는 결과로 이어질 것으로 보인다. 해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. BC카드는 앞으로 적용 대상을 넓혀 △KT 그룹사 △정부 △금융기관 등을 상대로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 지속해서 확장해 나갈 계획이다. 오성수 BC카드 상무는 "이번 개발은 금융 특화 AI 서비스의 핵심 기술을 자체 확보하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련해 정부의 소버린 AI 기조, 금융위원회가 추진 중인 금융권 AX 가속화 정책과도 부합한다는 점에서 의미가 크다"면서 "자체 개발한 금융 특화 모델과 데이터셋을 개방과 공유해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:34:28
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![[800조 전쟁] 정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702094648171848.jpg)
정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다 [경제일보] 정유와 발전을 중심으로 성장해 온 GS가 인공지능(AI) 시대의 전력 인프라 사업자로 체질 전환에 나섰다. AI 데이터센터를 단순한 정보기술(IT) 시설이 아닌 전력 조달과 냉각, 부지, 전력망이 결합된 에너지 산업으로 보고 사업에 뛰어들면서다. AI 시대에는 반도체만큼이나 안정적인 전력 공급이 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 점에서 GS의 행보가 주목된다. 앞서 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 반도체, 피지컬 AI와 함께 핵심 축으로 제시하고 SK, GS, 네이버 등과 협력해 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 계획을 발표했다. 이 가운데 GS는 강원 동해에서 2.4GW 규모 사업을 추진한다. 향후 확장 계획까지 포함하면 전체 사업 규모는 18GW를 넘어설 것으로 전망된다. 2일 업계에 따르면, GS가 추진하는 2.4GW급 AI 데이터센터는 단일 기준 아시아 최대 규모로 거론된다. 투자 규모도 수십조원에 이를 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버가 대규모로 들어서는 만큼 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 서버를 식히기 위한 냉각 설비 역시 막대한 전기를 사용한다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 서버 숫자가 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있느냐에서 갈린다. GS가 이번 사업의 주체로 거론되는 이유도 여기에 있다. 발전소를 운영하며 축적한 전력 공급 역량과 산업 인프라를 AI 데이터센터 사업으로 연결할 수 있기 때문이다. 발전사업 경험을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계를 구축하고, 이를 AI 산업 인프라로 확장할 수 있다는 점이 GS의 가장 큰 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 GS는 발전 자산을 이미 확보하고 있다. 충남 당진에는 GS EPS의 LNG복합화력 발전소가, 강원 동해에는 GS동해전력의 발전 자산이 자리하고 있다. 발전소 인근에 데이터센터를 구축하면 장거리 송전에 따른 부담을 줄이고 안정적인 전력 공급이 가능하다. AI 시대에는 발전소가 단순히 전기를 생산하는 시설을 넘어 첨단산업을 끌어들이는 핵심 거점으로 바뀌고 있다는 의미다. 사업 대상지가 동해로 결정된 것도 같은 맥락이다. 동해는 GS동해전력의 발전 기반을 갖춘 지역으로 대규모 전력 공급이 가능하다. 항만과 산업단지 등 기존 산업 인프라도 갖추고 있어 초대형 데이터센터를 구축하기에 상대적으로 유리한 입지로 평가된다. AI 데이터센터 시대에는 전력을 어디서 생산하느냐보다 어디에서 안정적으로 공급할 수 있느냐가 입지 경쟁력을 좌우하는 셈이다. GS의 또 다른 강점은 냉각 기술이다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침냉각유 사업에 진출했다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 담가 열을 식히는 방식으로, AI 서버처럼 발열이 큰 환경에서 기존 공랭식보다 높은 효율을 낼 수 있다. GS칼텍스는 이미 국내 데이터센터에서 실증을 진행하며 상용화를 준비하고 있다. GS는 AI 데이터센터 사업을 기존 사업의 연장선으로 보고 있다. GS 관계자는 "정부 메가프로젝트에서 GS는 동해 2.4GW 계획으로 발표됐다"며 "기존 역량을 활용해 진출할 수 있는 사업이라고 판단해 AI 데이터센터 사업을 추진하는 것"이라고 했다. 다만 사업 구조는 아직 초기 단계다. GS 관계자는 "그룹 내 계열사가 가진 역량들이 있지만 아직 구체적인 단계가 아니기 때문에 역할이 나눠진 것은 아니다"라며 "전력 조달 방식도 정해진 바 없고 정부와 논의 중인 것으로 알고 있다"고 설명했다. GS칼텍스의 액침냉각유 사업과의 연계 여부에 대해서도 "구체 사업 계획은 향후 단계적으로 정해질 예정"이라고 덧붙였다. 이는 GS가 단순히 데이터센터를 짓는 것이 아니라 그룹이 보유한 발전과 에너지 역량을 AI 산업으로 확장하는 과정이라는 점을 보여준다. 향후 정부와의 협의가 진행되면서 전력 공급 방식과 계열사별 역할도 구체화될 것으로 전망된다. 물론 넘어야 할 과제도 적지 않다. 발전소 인근에 데이터센터를 짓더라도 송전망과 변전설비, 계통 안정성 확보는 별개의 문제다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력망 확충이 필요하다. 인허가와 지역 수용성도 중요한 변수다. 데이터센터는 전력과 용수 사용량이 큰 반면 고용 효과는 제조업보다 제한적이라는 평가를 받는다. 지역사회와의 협의, 환경 영향 최소화, 지역 경제 기여 방안이 함께 마련돼야 한다. 탄소배출 부담도 해결 과제다. LNG복합발전은 석탄보다 친환경적이지만 무탄소 전원은 아니다. 글로벌 빅테크 기업들이 재생에너지 사용을 확대하고 있는 만큼 재생에너지 조달과 에너지저장장치(ESS), 전력구매계약(PPA) 등을 활용한 전력 공급 전략도 요구된다. AI 데이터센터의 수익성을 좌우할 글로벌 클라우드 기업과 AI 기업 확보 역시 향후 사업의 성패를 가를 변수다. 결국 GS의 AI 데이터센터 사업은 에너지 기업의 진화를 보여주는 사례다. 과거에는 정유와 발전이 핵심 사업이었다면 앞으로는 전력 생산을 넘어 전력과 냉각, 부지, 인프라를 통합 제공하는 AI 전력사업자로 역할이 확대될 가능성이 커지고 있다. AI 시대의 경쟁은 반도체 공장만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있는지가 새로운 산업 경쟁력이 되고 있다. GS가 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 것도 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 정유와 발전으로 성장한 GS가 AI 시대에는 전력 인프라 기업으로 사업의 무게중심을 옮기고 있다는 평가가 나오는 이유다.2026-07-02 09:51:18
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![[데일리 자산운용 브리프] 한투운용 ACE K반도체TOP2+ ETF, 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630132150972749.jpg)
한투운용 'ACE K반도체TOP2+ ETF', 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 外 [경제일보] 한투운용 'ACE K반도체TOP2+ ETF', 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 한국투자신탁운용은 최근 증시에 입성한 'ACE K반도체TOP2+ 상장지수펀드(ETF)'에 개인투자자 자금 2000억원 이상이 몰렸다고 30일 밝혔다. 30일 한국거래소에 따르면 29일 기준 해당 상품의 개인 순매수 금액은 2102억원으로 나타났다. 지난 23일 상장 첫날에만 1157억원의 자금이 유입된 이후 5거래일 만에 이뤄낸 성과다. 해당 펀드는 글로벌 AI 반도체 산업을 이끄는 국내 핵심 기업들에 자금을 집중하는 상품이다. 포트폴리오는 메모리 반도체 시장 대표 주자인 삼성전자와 SK하이닉스를 최대 50% 비중으로 담고 있다. 여기에 SK스퀘어를 더해 주력 종목에 대한 노출도를 한층 끌어올렸다. 세 기업이 펀드에서 차지하는 합산 편입 비중은 70% 수준에 이른다. 기판 제조사들을 대거 편입한 점도 눈에 띄는 특징이다. 펀드 자산의 30%를 기판 관련주로 채웠다. AI 기술 고도화로 서버 내 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 결합의 중요성이 커진 점을 고려한 조치로 풀이된다. 펀드 평가 기관인 ETF체크에 따르면 해당 펀드는 기판 대표주자로 꼽히는 삼성전기 편입 비중이 17.93%로 가장 높다. 이외에도 △기가비스 △심텍 △코리아써키트 △태성 △해성디에스 △티엘비 등 다양한 기판 관련 기업들이 펀드에 이름을 올렸다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "AI가 발전을 거듭하면서 메모리는 AI의 성능과 비용을 좌우하는 전략 자산이 됐고 높은 전력을 안정적으로 공급하는 동시에 GPU와 HBM 등을 유기적으로 연결하는 기술 또한 중요성이 높아지고 있다"며 "ACE K반도체TOP2+ ETF는 AI 발전 과정에서 중요해지는 핵심 병목에 집중 투자하는 상품"이라고 말했다. 신한자산운용 TDF 시리즈, 올해 설정액 순증 1위 달성 신한자산운용이 운용하는 타깃데이트펀드(TDF) 시리즈가 올해 초부터 국내 자산운용사 가운데 가장 높은 설정액 증가세를 보인 것으로 나타났다. 30일 펀드평가사 제로인에 따르면 지난 26일 기준 신한자산운용의 '신한마음편한적격TDF'와 '신한빠른대응적격TDF' 설정액은 올해 들어 5102억원 증가했다. 이는 국내 TDF 운용사 중 순증 규모 1위에 해당하는 기록으로 전체 수탁고는 1조8700억원 규모로 불어났다. 이 상품들은 은퇴 시점에 맞춰 자산을 배분하는 전략을 취하고 있다. 주요 분산 투자 대상은 △미국 상장 주식형 ETF △국내 상장 주식형 ETF △글로벌 채권 △기타 자산군 등이다. 안정적인 운용 성과와 폭넓은 상품군을 제공한 점이 투자자들의 자금을 끌어모은 요인으로 풀이된다. 특히 신한빠른대응적격TDF는 시장 변화에 맞춰 상대적으로 능동적인 자산비중 조정 전략을 가동하고 있다. 일반적인 TDF 상품들과 비교해 환매 소요 기간을 4영업일로 줄여 유동성을 높인 점이 눈에 띈다. 오는 2030년부터 2060년까지 폭넓은 빈티지(은퇴 목표 연도) 라인업을 제공해 선택의 폭을 넓혔다. 투자자 성향에 따라 환헤지(환율 변동으로 인한 손실 위험을 피하고자 환율을 현재 시점의 가격으로 고정해두는 투자 기법) 실행 여부도 직접 선택할 수 있다. 펀드 운용 성과도 양호한 흐름을 이어가고 있다. 지난 26일 제로인 종펀드 기준 신한빠른대응적격TDF2030(H)의 최근 1년 수익률은 34.44%를 기록해 동일 빈티지 평균치인 23.2%를 크게 뛰어넘었다. 신한빠른대응적격TDF2035(H)와 신한빠른대응적격TDF2040(H) 역시 최근 1년간 각각 32.47%와 34.50%의 수익률을 달성해 동일 빈티지 평균인 26.59%와 30.22%를 모두 상회했다. 김경일 신한자산운용 WM연금채널본부장은 "변동성이 큰 시장 환경에서 은퇴자금 운용을 위해서는 자산배분 전략을 기반으로 한 TDF를 적극적으로 활용할 필요가 있다"고 말했다. "신한빠른대응적격TDF는 주식형 상품 대비 변동성을 낮추면서도 유연한 자산비중 조정을 통해 다양한 시장 환경에 대응할 수 있어 퇴직연금뿐 아니라 일반 투자자에게도 활용 가능한 투자 대안이 될 수 있다"고 말했다. 우리자산운용, '우리 피지컬AI BIG2플러스 펀드' 출시 우리자산운용은 피지컬AI 시대를 주도하는 테슬라와 현대차 생태계에 투자하는 '우리 피지컬AI BIG2플러스 증권투자신탁(채권혼합)'을 선보인다고 30일 밝혔다. 피지컬AI는 로봇 자율주행차 스마트설비 등 물리적 장치와 결합해 실제 산업 현장에서 쓰이는 기술이다. 생성형 AI가 디지털 혁신을 주도했다면 피지컬AI는 현실 노동 환경을 근본적으로 바꾸는 차세대 기술로 주목받는다. 이 펀드는 피지컬AI 시장 선도업체인 테슬라와 현대차를 전체 자산의 25% 안팎으로 편입한다. 두 기업의 투자 비중은 각각 12.5% 수준이다. 테슬라는 막대한 자율주행 데이터를 확보해 피지컬AI의 두뇌 역할을 맡는다. 현대자동차는 휴머노이드 로봇 기업 보스턴다이내믹스를 보유해 피지컬AI의 몸통으로 평가된다. 피지컬AI 핵심 밸류체인에도 약 25% 비중을 배분한다. 주요 투자 대상은 △로보틱스 △부품 △AI 지능 관련 반도체와 부품 △에너지 인프라 등 4개 분야 국내외 기업들이다. 향후 시장 상황과 가치 유동성을 감안해 편입 종목과 비중을 탄력적으로 조절할 계획이다. 훗날 보스턴 다이내믹스가 상장하면 펀드 편입을 검토하는 등 관련 시장 변화에 선제적으로 대응할 구조를 갖춘 것으로 분석된다. 전체 자산의 나머지 절반은 우량 채권으로 채운다. 최근 글로벌 금리 인상 움직임에 따른 시장 변동성을 방어하기 위한 조치다. 만기가 6개월 내외인 우량 채권에 투자해 위험을 완화하는 전략을 구사한다. 이 펀드는 연금 투자자에게도 유용한 자산배분 수단이 될 것으로 전망된다. 현행 퇴직연금 규정상 확정기여형(DC)과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌의 위험자산 투자 한도는 최대 70%로 제한된다. 반면 이 상품은 채권 혼합형 구조를 띠고 있어 연금 계좌 안에서 100% 비중으로 전액 편입할 수 있다. 해당 펀드는 30일부터 우리은행 창구를 통해 가입할 수 있다. 추후 다른 판매사도 점차 늘려갈 것으로 보인다. 유정규 우리자산운용 주식운용1팀 매니저는 "생성형 AI가 디지털 세계의 생산성을 바꿨다면 피지컬 AI는 자동차·로봇·제조 현장 등 현실 세계의 노동과 이동 방식을 바꾸는 거대한 구조적 대전환이 될 것"이라며 "우리 피지컬AI BIG2 플러스 펀드는 매크로 변동성은 단기채로 방어하면서 장기트렌드인 피지컬 AI의 수혜를 안전하고 확실하게 선점할 수 있는 자산배분 솔루션이 될 것"이라고 말했다.2026-06-30 14:17:25
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IBM, '1나노 벽' 넘었다…반도체 경쟁 옹스트롬 시대로 [경제일보] IBM이 반도체 미세공정의 한계로 여겨져 온 1나노미터 벽을 넘어서는 기술을 공개했다. 0.7나노, 즉 7옹스트롬급 칩 기술이다. 인공지능(AI) 반도체와 데이터센터 전력 효율 경쟁이 격화되는 가운데 반도체 공정 경쟁이 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다는 평가가 나온다. IBM은 25일 세계 최초의 서브 1나노 칩 기술인 0.7나노 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 나노스택은 기존처럼 트랜지스터를 평면 위에 더 촘촘히 배열하는 방식에서 벗어나 소자를 수직 방향으로 엇갈려 쌓는 3차원 적층 구조다. IBM은 이를 통해 손톱 크기 칩에 약 1000억개의 트랜지스터를 집적할 수 있다고 설명했다. 옹스트롬은 나노미터보다 더 작은 길이 단위다. 1옹스트롬은 0.1나노미터이고, 1나노미터는 10옹스트롬이다. IBM이 공개한 0.7나노 공정은 이를 옹스트롬 단위로 바꾸면 7옹스트롬에 해당한다. 그동안 반도체 업계가 7나노, 5나노, 3나노, 2나노 공정을 놓고 경쟁했다면, 이제는 1나노 아래의 초미세 공정 경쟁으로 이동하고 있는 셈이다. 다만 반도체에서 말하는 공정명은 실제 트랜지스터의 모든 물리적 길이가 정확히 그 숫자라는 뜻은 아니다. 최근의 2나노, 1나노, 7옹스트롬이라는 표현은 실제 선폭보다 집적도, 성능, 전력 효율, 세대 구분을 나타내는 상징적 명칭에 가깝다. 따라서 ‘옹스트롬 시대’는 단순히 숫자를 더 작게 부르는 변화가 아니라 트랜지스터 구조와 적층 방식까지 바꾸는 차세대 공정 경쟁의 시작을 뜻한다. ◆ 나노스택, 평면 미세화 한계 넘는 3차원 해법 IBM은 나노스택 기술이 2021년 공개한 2나노 칩과 비교해 트랜지스터 밀도를 약 두 배 높일 수 있다고 밝혔다. 같은 전력에서 연산 성능을 최대 50% 끌어올리거나 같은 성능에서 전력 효율을 최대 70% 개선할 수 있다는 설명이다. 칩 내부 SRAM 공간 효율도 40% 향상돼 고성능 AI 반도체 설계에 유리하다고 강조했다. 핵심은 미세화 방식의 전환이다. 반도체 업계는 핀펫을 넘어 게이트올어라운드(GAA), 나노시트 구조로 이동하고 있다. 평면 위에 회로를 더 작게 그리는 방식만으로는 전력 누설과 발열, 배선 복잡도를 해결하기 어려워졌기 때문이다. 나노스택은 이 흐름을 한 단계 더 밀고 나가 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 접근이다. IBM은 나노스택이 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 모바일 칩 등 다양한 반도체에 적용될 수 있는 범용 기술이라고 설명했다. AI 데이터센터 전력 사용량이 급증하는 상황에서 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 공정 기술은 산업적 파급력이 크다. AI 모델이 커질수록 병목은 연산 성능뿐 아니라 전력, 냉각, 칩 면적, 메모리 효율로 확산되고 있다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발 총괄 부사장은 “나노스택은 단발성 혁신이 아니다”라며 “향후 10년간 여러 세대에 걸쳐 7옹스트롬, 5옹스트롬, 3옹스트롬을 거쳐 1옹스트롬에 이르는 제품이 이 아키텍처를 기반으로 나올 것”이라고 강조했다. ◆ 라피더스 협력 주목…양산까지는 시간 필요 파운드리 경쟁 구도에도 파장이 예상된다. 현재 최첨단 파운드리 시장은 TSMC, 삼성전자, 인텔이 2나노급 공정과 후속 로드맵을 놓고 경쟁하는 구조다. IBM은 대량 생산 파운드리 사업자는 아니지만 반도체 원천 기술과 연구개발에서 영향력이 크다. 2021년 2나노 기술을 먼저 공개한 데 이어 이번에는 1나노 아래 공정 가능성을 제시했다. 특히 일본 라피더스와의 협력 관계가 주목된다. IBM과 라피더스는 2022년 2나노 노드 공동 개발 파트너십을 맺었고 라피더스는 일본 정부 지원을 바탕으로 첨단 로직 파운드리 진입을 추진하고 있다. IBM이 나노스택 기술을 어느 기업과 상용화할지는 공개하지 않았지만 기존 협력 관계를 고려하면 라피더스가 차세대 공정 경쟁에서 복병으로 부상할 가능성도 있다. 기대와 현실은 구분해야 한다. IBM은 나노스택 기술의 실제 생산 적용 시점을 이르면 5년 뒤로 보고 있다. 연구 단계의 기술을 대량 생산 가능한 공정으로 전환하려면 수율, 장비, 소재, 설계도구, 고객 생태계가 모두 맞물려야 한다. 0.7나노라는 숫자가 곧바로 스마트폰이나 AI 가속기 양산 칩에 적용된다는 뜻은 아니다. IBM이 최근 양자 반도체 파운드리 기업 ‘앤더론’ 설립 계획을 밝힌 점도 눈에 띈다. 앤더론은 양자컴퓨팅용 웨이퍼 생산 기반을 구축하는 별도 프로젝트다. 전통 로직 반도체와 양자 반도체는 기술 성격이 다르지만 IBM이 차세대 컴퓨팅 하드웨어의 제조 기반을 다시 강화하려 한다는 점에서는 같은 흐름으로 읽힌다. 이번 발표는 반도체 미세화 경쟁이 아직 끝나지 않았다는 신호다. 파운드리 패권은 여전히 양산 능력과 수율, 고객 확보에서 결정된다. 그러나 차세대 공정의 방향을 누가 먼저 제시하느냐도 중요하다. IBM이 1나노 아래의 길을 열면서 TSMC, 삼성전자, 인텔, 라피더스의 경쟁은 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다. 다음 승부는 더 작은 숫자가 아니라 그 숫자를 안정적인 양산과 전력 효율로 증명하는 데서 갈릴 것이다.2026-06-25 22:35:16
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![[재계 DNA 분석-HD현대일렉트릭] 조선소 전기사업에서 AI 인프라 기업으로…전력 DNA, 조연에서 주연되다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623160351806788.jpg)
조선소 전기사업에서 AI 인프라 기업으로…전력 DNA, 조연에서 주연되다 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 데이터센터 확산과 전력망 투자 확대가 이어지면서 HD현대일렉트릭이 전력 인프라 시장의 대표 수혜 기업으로 부상하고 있다. 한때 조선업 경기 침체와 함께 그룹 내 비주력 사업으로 평가 받던 중전기 사업이 AI 시대 핵심 산업으로 재조명되면서 HD현대일렉트릭의 경영 DNA 역시 새로운 전환점을 맞고 있는 것이다. HD현대일렉트릭의 뿌리는 1977년 현대중공업 중전기 사업까지 거슬러 올라간다. 당시 고 정주영 현대그룹 명예회장은 조선·건설·중공업을 중심으로 한 국가 산업화 과정에서 발전 설비와 송배전 인프라 중요성에 주목했다. 산업화를 위해 공장, 항만, 발전소 뿐만 아니라 이를 연결하는 전력 망 구축이 필수적이라는 판단에서다. 이 같은 배경 속에서 현대중공업은 발전기와 변압기, 차단기 등 중전기 사업을 육성하기 시작했다. HD현대일렉트릭의 출발점 역시 단순 제조업이 아닌 국가 산업 기반을 구축하는 전력 인프라 사업에 있었다. 당시 국내 산업계는 중화학 공업 육성 정책과 맞물려 전력 설비 수요가 빠르게 증가했다. 현대중공업은 조선과 플랜트 사업 확대 과정에서 축적한 기술력을 바탕으로 발전·송배전 설비 사업 경쟁력을 키워나갔다. 조선업 침체 속 존재감 약화…그룹 내 '조연' 머물러 하지만 전력 사업이 항상 주목 받았던 것은 아니다. 2000년대 이후 현대중공업의 핵심 사업은 조선과 해양 플랜트였다. 중전기 사업은 안정적인 수익을 창출했지만 그룹 성장을 이끄는 주력 사업으로 평가 받지는 못했다. 특히 2014년 이후 국제 유가 하락과 조선업 침체가 이어지면서 전력 사업 역시 어려움을 겪었다. 플랜트 투자 감소와 글로벌 경기 둔화 영향으로 중전기 시장 성장세도 둔화됐다. HD현대일렉트릭은 2017년 현대중공업 전기전자시스템사업본부에서 인적 분할 돼 독립 법인으로 출범했지만 초기에는 시장 기대가 크지 않았다. 조선업 사이클 영향에서 완전히 자유롭지 못했고 중전기 산업 역시 전통 제조업으로 분류됐기 때문이다. 당시 전력 기기 업체들은 시장에서 '안정적이지만 성장성은 제한적인 산업'으로 평가 받았다. 국가 기간 망 유지에 필수적인 사업이라는 점에서 꾸준한 수요는 확보할 수 있었지만 새로운 산업 패러다임을 이끄는 주도 업종으로 분류되지는 않았다. 시대가 바꾼 전력 산업 위상 반전 계기는 AI였다. 생성형 AI 확산과 함께 마이크로소프트(MS), 아마존(AWS), 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 초대형 데이터 센터 구축 경쟁에 나서면서 전력 수요가 급증하기 시작했다. AI 서버는 일반 데이터 센터 보다 훨씬 많은 전력을 소비하는 데다 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 막대한 전력 공급 능력이 필수적이다. 실제 미국을 중심으로 AI 데이터 센터 건설이 잇따르면서 전력 부족 문제가 새로운 산업 과제로 떠올랐다. 데이터 센터를 짓더라도 전력 망 연결이 지연돼 가동 시점을 늦추는 사례까지 등장했다. 업계에서는 AI 산업 성장의 병목이 반도체 부족에서 전력 부족으로 이동하고 있다는 분석도 나온다. 이에 따라 발전소에서 생산된 전기를 데이터 센터와 산업 현장까지 안정적으로 공급하는 송배전 설비 중요성도 함께 커지고 있다. AI 산업이 성장할수록 반도체 뿐만 아니라 변압기와 차단기, 전력망 등 전력 인프라 수요 역시 동시에 확대될 수밖에 없는 구조가 형성된 것이다. AI가 바꾼 운명…HD현대일렉트릭 실적 급반등 HD현대일렉트릭은 이러한 변화의 직접적인 수혜를 받았다. 회사의 핵심 사업은 초고압 변압기와 고압 차단기 등 전력 기기 부문이다. 특히 초고압 변압기는 발전소에서 생산된 전기를 장거리 송전이 가능하도록 고전압으로 변환하는 핵심 설비로 AI 데이터 센터 확대와 전력 망 증설 과정에서 반드시 필요한 장치로 꼽힌다. 최근 미국을 중심으로 AI 데이터 센터 건설이 급증하면서 초고압 변압기 수요 역시 폭발적으로 늘어나고 있다. 데이터 센터를 짓기 위해서는 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 송배전 인프라가 선행돼야 하기 때문이다. 실적도 가파르게 개선됐다. HD현대일렉트릭은 올해 1분기 매출 1조365억원, 영업이익 2583억원을 기록했다. 영업이익률은 24.9%로 고수익성을 이어갔다. 1분기에만 17억9700만 달러 규모 신규 수주를 확보해 연간 수주 목표의 42.6%를 채웠고 전체 수주 잔고는 78억8800만 달러로 지난해 말보다 17.2% 늘었다. 북미 전력 망 교체와 AI 데이터 센터 확산에 힘입어 향후 실적 가시성도 높아졌다는 평가가 나온다. 미국에서 유럽까지…변압기 슈퍼사이클 올라타다 HD현대일렉트릭은 호황기에 안주하지 않고 생산 능력 확대에도 속도를 내고 있다. 회사는 울산 공장과 미국 앨라배마 법인을 중심으로 변압기 생산 능력 확대를 추진하고 있다. 특히 미국 앨라배마주 몽고메리 북미 생산 법인에서는 약 2억 달러를 투자해 제2공장을 건설 중이다. 유럽 시장 공략도 본격화하고 있다. HD현대일렉트릭은 최근 독일 법인을 설립하고 데이터 센터와 친환경 전력 기기 시장 확대에 대응하고 있다. 특히 유럽연합(EU)의 탄소 중립 정책과 재생 에너지 확대에 맞춰 친환경 전력 기기 수요가 늘어나는 점에 주목하고 있다. 기존 차단기에 사용되던 육불화황(SF6)은 대표적인 온실가스로 꼽히는 만큼 유럽에서는 자체 개발한 친환경 고압 차단기(SF6-Free)를 앞세워 시장 선점에 나서고 있다. 에너지저장장치(ESS) 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 미국 텍사스에 ESS 법인을 설립하고 배전·전력관리 시장 진출 기반을 마련하는 등 사업 포트폴리오 다변화에 나서는 모습이다. 업계에서는 HD현대일렉트릭이 초고압 변압기 중심의 성장에 더해 배전 기기와 ESS, 친환경 전력 기기까지 사업 영역을 확대하며 글로벌 전력 인프라 기업으로 진화를 시도하고 있다는 평가가 나온다. 정주영의 전력 DNA, AI 시대 성장동력으로 진화 업계에서는 HD현대일렉트릭의 현재 호황이 단순 경기 사이클보다 구조적 변화에 가깝다고 평가한다. AI 데이터 센터 확산과 전력망 현대화, 신재생 에너지 확대가 동시에 진행되면서 전력 인프라 수요가 장기간 이어질 가능성이 높다는 이유에서다. 다만 과제도 남아 있다. 미국 관세 정책 변화와 구리 등 원자재 가격 변동성, AI 투자 사이클 둔화 가능성 등은 향후 실적을 좌우할 변수로 꼽힌다. 특히 현재 HD현대일렉트릭 실적 상당 부분이 북미 시장에 집중돼 있는 만큼 미국 전력 투자 정책 변화와 데이터 센터 투자 속도에 대한 모니터링이 지속적으로 필요하다는 지적도 나온다. 시장에서는 HD현대일렉트릭이 기존 사업을 근본적으로 바꾼 것이 아니라 오랜 기간 축적해온 전력 인프라 경쟁력을 바탕으로 시대 변화에 올라탄 대표 사례로 평가하고 있다. HD현대일렉트릭 관계자는 "전력 인프라 수요가 확대되는 가운데 기술력과 생산 능력, 납기 경쟁력을 균형 있게 확보하는 것이 중요하다"며 "회사는 생산 능력 확대를 통해 글로벌 고객 수요에 선제적으로 대응해 나갈 계획"이라고 했다.2026-06-23 17:08:54
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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스 ETF 신규 상장 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623095708750944.jpg)
삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 外 [경제일보] 삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 삼성자산운용은 전고체배터리와 에너지저장장치(ESS)에 집중적으로 투자하는 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' 상장지수펀드(ETF)를 새롭게 상장했다고 23일 밝혔다. 차세대 배터리 산업의 핵심 동력으로 꼽히는 두 분야의 성장성을 겨냥해 만들어진 상품이다. 최근 2차전지 시장은 전기차 수요 둔화로 조정을 겪고 있다. 하지만 인공지능(AI) 산업 확대로 배터리 활용처는 빠르게 늘어나는 추세다. 특히 AI 데이터센터 증가로 전력 수요가 뛰면서 전기를 효율적으로 관리하는 ESS가 필수 인프라로 자리 잡는 모습이다. 글로벌 전력망 투자 확대로 관련 시장의 실제 수주와 실적 성장도 본격화될 것으로 풀이된다. 이른바 '3세대 2차전지'로 불리는 전고체배터리 역시 주목받고 있다. 기존 액체 전해질을 고체로 바꿔 화재 위험은 줄이고 에너지 밀도는 높인 것이 특징이다. 이 배터리는 뛰어난 안전성을 바탕으로 △휴머노이드 로봇 △우주항공 △도심항공교통(UAM) △ESS 등 다양한 첨단 산업으로 적용 범위가 넓어질 것으로 보인다. 신규 상장하는 ETF는 가시적인 실적을 내는 ESS와 전고체배터리의 잠재력을 한곳에 모은 포트폴리오를 구성했다. 국내 대표 배터리 기업인 삼성SDI와 LG에너지솔루션에 전체 비중의 절반을 집중적으로 투자한다. 두 회사는 ESS용 배터리 경쟁력을 갖추고 전고체배터리 개발을 이끌고 있다. 이에 향후 실적 개선과 상용화에 대한 기대감을 동시에 반영할 수 있을 것으로 예상된다. 핵심 두 종목 외에 밸류체인 전반의 경쟁력 있는 기업들도 편입한다. 전고체배터리 부문에서는 핵심 소재 기업을 담는다. ESS 부문은 △전력변환장치 △대형 전력기기 △시스템 패키징 △배터리 제조장비 관련 기업에 분산 투자한다. 주요 편입 종목은 △이수스페셜티케미컬 △대주전자재료 △롯데에너지머티리얼즈 △엘앤에프 △LS ELECTRIC △효성중공업 △서진시스템 △씨아이에스 등이다. 신현진 삼성자산운용 매니저는 "전고체배터리 소재 기업과 ESS 핵심 밸류체인 기업에 투자함으로써 배터리 산업의 다음 성장 사이클에 집중할 수 있도록 해당 상품을 설계했다"며 "전기차를 넘어 AI 인프라, 로봇, 미래 모빌리티 등으로 확대되는 배터리 산업의 구조적 성장에 투자하고자 하는 투자자들에게 효과적인 투자 수단이 될 것"이라고 말했다. 미래에셋자산운용 'TIGER 200' ETF 코스피200 추종 상품 중 수익률 1위 달성 미래에셋자산운용의 코스피200 지수 추종 ETF인 TIGER 200 ETF가 올해 코스피200 기반 ETF 가운데 가장 높은 수익률을 기록했다고 23일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 펀드의 연초 이후 수익률은 145.5%다. 이는 국내 주식시장에 상장된 코스피200 기반 ETF 15종 가운데 1위에 해당한다. 순자산 규모는 12조8660억원 수준으로 집계됐다. 최근 전 세계 주요 지수 가운데 코스피200의 오름세는 가장 두드러지는 양상을 보이고 있다. 이에 국내 증시 상승에 베팅하려는 투자자들의 자금이 대거 몰린 것으로 풀이된다. 개인투자자 매수세가 더해지며 이 펀드의 순자산은 지난달 10조원을 넘어섰다. 이후 약 한 달 만에 12조원 규모로 덩치를 불렸다. 해당 상품은 코스피 시장을 대표하는 우량 기업 200곳을 담고 있다. 특히 국내 증시 상승을 이끄는 반도체 대장주를 높은 비중으로 편입 중이다. 자산 내 비중이 큰 5개 종목은 △삼성전자(33.2%) △SK하이닉스(32.6%) △SK스퀘어(3.7%) △삼성전기(2.5%) △현대차(1.6%) 등이다. 박현주 미래에셋그룹 글로벌전략가(GSO) 회장은 그동안 개별 주식 투자가 지닌 불확실성을 상쇄할 대안으로 ETF를 활용한 분산 투자를 거듭 강조해 왔다. 시장 변동성을 방어하면서도 자본시장의 장기적 성장을 공유하려면 지수 상승에 올라타는 전략이 필수적이라는 입장이다. 해당 상품은 개별 주식의 변동성 위험을 줄이면서도 국가 경제 핵심 자산에 투자할 수 있는 효과적인 적립식 장기 투자 수단으로 자리 잡을 것으로 보인다. 정의현 미래에셋자산운용 ETF운용본부 본부장은 "한국 대표지수에 투자하는 가장 효율적인 방법은 TIGER 200 ETF"라며 "낮은 보수와 높은 유동성, 우수한 추종성과를 두루 갖춰 국내 증시에 투자하려는 투자자에게 최적의 선택지가 될 것"이라고 말했다. 한투운용, 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산 500억원 돌파 한국투자신탁운용은 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산액이 500억원을 넘어섰다고 23일 발표했다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 ETF의 순자산액은 504억원이다. 올해 초와 비교해 406.52% 급증한 규모다. 지난 3개월 기준 수익률은 122.31%를 기록했다. 국내 증시에 상장한 해외형 반도체 ETF 23개 종목 가운데 레버리지를 제외하면 두 번째로 높다. 지난 6개월과 1년 수익률은 각각 132.20%와 174.65% 수준이다. 해당 펀드는 맞춤형 반도체(ASIC) 관련 대표 산업을 골라 소수 핵심 기업에 자금을 집중적으로 투입한다. 이번 성과는 반도체 설계 자산(IP)과 맞춤형 설계 시장을 이끄는 미국 증시 내 핵심 종목인 ARM 홀딩스(이하 ARM)와 마벨 테크놀로지 그룹(이하 마벨) 주가가 큰 폭으로 오른 영향으로 풀이된다. 편입 비중 29.88%로 1위인 ARM은 최근 3개월 동안 주가가 208.06% 뛰었다. AI 에이전트 확산으로 연산 수요가 학습에서 추론 단계로 넘어가면서 비용 절감이 가능한 중앙처리장치(CPU) 수요가 확대된 결과로 보인다. ARM은 전력 효율성 부문에서 압도적인 IP 경쟁력을 갖추고 있다. 최근 글로벌 대형 정보기술(IT) 기업에 자체 CPU 칩 공급 물량을 늘리면서 사업 구조를 기존 IP 라이선스 제공에서 칩 공급까지 넓혀 기업 가치가 재평가된 것으로 분석된다. 편입 비중 23.14%를 차지한 마벨도 같은 기간 주가가 249.92% 폭등해 펀드 수익률을 견인했다. 마벨은 세계 커스텀 ASIC 디자인 서비스 시장 점유율 20~25%를 확보한 상태다. 최근 아마존웹서비스(AWS) 대상 맞춤형 ASIC 판매가 늘어난 상황에서 광통신 사업 부문에 엔비디아가 20억달러 규모 투자를 단행한다는 소식이 주가를 밀어 올린 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 지난 2일 대만 컴퓨텍스 2026 현장에서 마벨을 차기 1조달러 기업으로 거론해 시장 이목을 끌기도 했다. AI 인프라 확보 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 △네트워크 △광통신 △ASIC 등 데이터센터 전역으로 번지면서 마벨이 지닌 전략적 가치가 부각되고 있다는 해석이 지배적이다. 22일 ETF CHECK 집계에 따르면 해당 펀드의 ARM과 마벨 합산 편입 비중은 국내 상장 ETF 가운데 최고 수준이다. 국내 상장 글로벌 반도체 ETF 대부분이 엔비디아 비중을 높게 가져가는 것과 차이가 있다. 해당 상품은 △브로드컴 △케이던스 △시놉시스 등을 함께 담아 맞춤형 AI 반도체 업체 성장세에 대응하도록 자산을 배분했다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "ACE 글로벌AI맞춤형반도체 ETF는 CPU, ASIC 산업을 주도하는 종목을 높은 비중으로 편입하며 최근 높은 수익률 성과를 보였다"며 "기존 범용 반도체 시장을 이끄는 당사의 ACE 글로벌반도체TOP4 Plus ETF와 함께 투자할 때 AI 산업 성장 수혜를 골고루 누릴 수 있을 것"이라고 말했다. 한화자산운용, 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF 신규 상장 간밤 미국 증시 흐름의 영향으로 23일 코스피가 상승 출발한 가운데 한화자산운용은 이날 코스피200 투자에 액티브 옵션 매도 전략과 배당회피 전략을 더한 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF를 새로 상장한다고 밝혔다. 해당 상품은 코스피200 편입 종목에 투자하며 콜옵션 매도 전략을 통해 매월 현금 흐름 창출을 쫓는 월배당 커버드콜 펀드다. 분배금 지급 기준일은 매달 마지막 영업일이다. 가장 눈에 띄는 특징은 시장 상황에 맞춰 △옵션 매도 비중 △행사가 △만기 등을 동적으로 조절하는 액티브 커버드콜 전략이다. 기존 패시브 커버드콜은 콜옵션 매도 비중이나 타깃 프리미엄이 정해져 있어 시장 변동에 대처하기 어렵다. 반면 이 ETF는 상승장 예상 시 콜옵션 매도 비중을 줄여 코스피200 상승 참여율을 끌어올린다. 하락장 예상 시에는 매도 비중을 늘려 옵션 프리미엄 수취를 극대화해 충격을 덜어내는 구조다. 배당회피 전략을 활용해 월 분배 재원의 세후 효율성을 높인 점도 차별점으로 꼽힌다. 배당락 이전에 보유 주식을 팔아 배당금을 직접 받지 않고 배당락 이후 하락한 가격에 다시 사들여 매매차익을 얻는 방식이다. 이는 과세 부담이 따르는 주식 배당 비중을 낮추면서 옵션 프리미엄 매매차익 같은 비과세 성격의 분배 재원을 늘리기 위한 것으로 풀이된다. 아울러 액티브 전략을 바탕으로 향후 코스피200 데일리옵션 도입 시 즉각적인 활용이 가능할 것으로 보인다. 데일리옵션을 쓰면 짧은 만기 옵션으로 매도 빈도를 높여 한층 정교한 운용을 할 수 있다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS 200커버드콜액티브 ETF는 KOSPI200의 투자 매력을 기반으로 상승에 참여하되 배당회피 전략을 통해 세후 분배금 극대화를 함께 추구하도록 설계한 상품"이라며 "정해진 규칙에 따라 옵션을 매도하는 기존 커버드콜 방식에서 한 단계 더 나아가 시장 변화에 맞춰 전략을 능동적으로 조정할 수 있는 차세대 커버드콜 투자 솔루션으로 자리매김할 것"이라고 말했다.2026-06-23 11:20:54
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정부, AI 데이터센터 특별법 하위법령 착수…전력 특례 범위가 관건 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC) 특별법 시행을 위한 하위법령 마련에 착수했다. 법률 제정으로 AIDC 구축을 지원할 큰 틀은 마련됐지만 산업 현장에서는 인허가 간소화와 전력 특례가 어느 범위까지 적용될지가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 9일 공포된 ‘인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’의 하위법령 마련을 위한 연구반을 구성하고 18일 서울에서 킥오프 회의를 열었다고 밝혔다. 연구반은 AI 데이터센터와 법률 전문가 등으로 구성됐으며 시행령과 시행규칙 초안 마련을 맡는다. AIDC 특별법은 AI 3강 도약을 위한 핵심 인프라인 AI 데이터센터 구축을 제도적으로 지원하기 위해 마련된 법이다. 기존 데이터센터가 데이터 저장과 서비스 운영에 초점을 맞췄다면 AIDC는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 가속기 기반 연산을 통해 AI 모델 학습과 추론을 수행하는 연산 인프라 성격이 강하다. 이 때문에 일반 데이터센터보다 고밀도 전력 공급, 냉각, 전력망 접속, 부지 확보 요건이 훨씬 까다롭다. 특별법은 올해 1월 이해민 의원 등이 발의한 법안을 포함해 관련 법안을 병합·조정하는 방식으로 논의됐다. 이후 국회 과학기술정보방송통신위원회 법안심사소위와 전체회의, 법제사법위원회 심사를 거쳐 지난 5월 7일 국회 본회의를 통과했다. 6월 9일 공포됐으며 9개월 유예기간을 거쳐 내년 3월 10일부터 시행된다. 법의 핵심은 크게 세 가지다. 우선 과기정통부를 통합 창구로 삼아 AI 데이터센터 구축 관련 인허가를 일괄 처리할 수 있도록 했다. 관계기관이 정해진 기간 안에 인허가 여부를 통보하지 않으면 처리된 것으로 보는 ‘타임아웃제’도 도입된다. 복잡한 행정 절차가 투자 지연으로 이어지는 문제를 줄이겠다는 취지다. 전력 관련 특례도 포함됐다. 비수도권에 일정 규모 이하 AI 데이터센터를 신축·증축하거나 기존 데이터센터를 AI 데이터센터로 전환하는 경우 전력계통영향평가 면제 근거가 마련됐다. 수도권에 집중된 데이터센터 입지를 분산하고 전력망 부담이 상대적으로 낮은 지역으로 AI 인프라 투자를 유도하려는 장치다. 승강기, 주차장, 미술품 설치 등 일반 건물 기준을 그대로 적용받던 시설물 설치 의무를 완화하는 내용도 담겼다. 하위법령 단계에서는 세부 기준을 둘러싼 논의가 본격화할 전망이다. AIDC를 어느 수준의 설비와 규모를 갖춘 시설로 정의할지 전력계통영향평가 면제 대상이 되는 ‘일정 규모 이하’ 기준을 어떻게 정할지가 핵심이다. GPU 집적도, 전력 수전 용량, 냉각 방식, 연산 목적, AI 학습·추론 비중 등을 어디까지 법적 기준에 넣을지도 쟁점이 될 수 있다. 업계가 가장 주목하는 부분은 전력이다. 생성형 AI 확산으로 GPU 집적도가 높아지면서 데이터센터 한 곳이 필요로 하는 전력 규모는 수십~수백 메가와트 단위로 커지고 있다. 부지를 확보하더라도 변전소와 송전망 접속, 장기 전력 구매, 냉각 설비, 전력 품질 문제가 해결되지 않으면 실제 구축 일정은 지연될 수밖에 없다. 글로벌 시장에서도 AI 데이터센터 확장의 병목은 반도체 공급만이 아니라 전력과 냉각, 지역 수용성 문제로 옮겨가고 있다. 규제 완화가 곧바로 산업 경쟁력으로 이어지는 것도 아니다. 인허가 속도를 높이는 동시에 전력망 안정성, 지역 주민 수용성, 환경 부담, 수도권 집중 완화라는 과제를 함께 풀어야 한다. 특히 비수도권 특례가 실효성을 갖기 위해서는 전력망 여유 지역과 산업 수요, 통신망, 인력, 세제·입지 지원이 함께 설계돼야 한다. 과기정통부는 연구반 운영을 통해 하위법령 초안을 조속히 마련하고 AI 데이터센터 정의와 규제 특례 등 핵심 사항에 대해 민간 전문가와 이해관계자 의견을 수렴한다는 방침이다. 산업계가 요구하는 속도와 전력·환경·지역사회 쟁점을 함께 고려해 제도 설계에 나서겠다는 것이다. AIDC 특별법은 한국형 AI 인프라 정책의 출발점이다. 그러나 실제 성패는 법률 이름이 아니라 시행령 숫자에 달려 있다. 어떤 시설을 AIDC로 인정할지, 어느 규모까지 전력 특례를 줄지, 인허가 지연을 얼마나 줄일지가 기업 투자 판단을 좌우한다. AI 시대의 데이터센터는 건물이 아니라 국가 연산 주권의 기반이다. 하위법령 설계가 정교하지 않으면 특별법은 투자 속도를 높이기보다 또 다른 해석 싸움의 출발점이 될 수 있다.2026-06-18 16:28:50
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