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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-08-28 17:06:10
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'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-26 21:59:25
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"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 10:00:00
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네이버 디지털트윈, 사우디 '국가 표준' 됐다…3년 만에 전국 확산 기반 [경제일보] 팀네이버의 클라우드 기반 디지털트윈 플랫폼이 사우디아라비아 정부의 지자체용 공식 플랫폼으로 승인되면서 사실상 국가 표준 플랫폼으로 자리 잡았다. 단일 도시의 스마트시티 사업 수주에 그치지 않고 정부가 각 지방자치단체에 우선 도입을 권고하는 단계까지 올라섰다는 점에서 국내 IT 기업의 중동 공공 디지털 전환 사업 확장에도 중요한 이정표가 될 전망이다. 팀네이버는 20일 사우디 디지털정부청(DGA)이 자사 디지털트윈 플랫폼을 지자체용 플랫폼으로 공식 승인했다고 밝혔다. 이에 따라 사우디 자치행정주택부는 각 지자체에 스마트시티 사업 추진 시 팀네이버 플랫폼을 우선 검토하도록 권고하는 공문을 발송했다. 정부 차원에서 기술과 방법론을 통일하고 지자체별 중복 투자를 줄이기 위한 조치다. 이번 성과의 기반은 2023년 10월 수주한 디지털트윈 구축 사업이다. 팀네이버는 지난해 메카·메디나·제다 3개 도시의 1단계 구축을 완료했다. 세 도시를 합친 대상 면적은 약 6800㎢로 서울의 11배가 넘으며 92만동 이상의 건물을 3차원으로 구현했다. 단순히 도시를 3D 지도로 옮기는 데 그치지 않은 것도 이번 승인에 영향을 준 것으로 풀이된다. 플랫폼에는 지형·경사 분석과 일조량·조망 분석, 건축물 규정 검증뿐 아니라 홍수 위험 분석과 재난 시뮬레이션 등 도시 행정에 활용할 수 있는 기능이 적용됐다. 사우디가 디지털트윈을 국가 차원의 도시 운영 인프라로 확대하는 배경에는 ‘비전 2030’이 있다. 사우디 정부는 도시 경쟁력과 주거·인프라 서비스를 고도화하기 위해 스마트시티와 디지털 정부 전환을 추진하고 있다. 디지털정부청 역시 정부기관의 디지털 전환을 위한 표준과 절차를 마련하고 각 기관의 도입을 관리하는 역할을 맡고 있다. 네이버가 현지 사업을 단발성 프로젝트가 아닌 장기 사업으로 전환하고 있다는 점도 주목된다. 네이버클라우드는 지난해 사우디 국영 주택공사(NHC) 산하 NHC 이노베이션과 합작법인 ‘네이버 이노베이션’을 설립했다. 디지털트윈뿐 아니라 지도 기반 슈퍼앱 등 스마트시티 관련 사업으로 협력 범위를 넓히기 위한 현지 거점을 확보한 것이다. 사우디 정부도 이미 2단계 사업 논의에 들어갔다. 올해 6월 마제드 알 호가일 자치행정주택부 장관은 서울에서 네이버 경영진과 만나 발라디 디지털트윈 프로젝트 2단계 개발과 사우디 도시 전반의 스마트 기술 확대 방안을 논의했다. 사업 확장 가능성은 디지털트윈 자체에만 머물지 않는다. 네이버는 현지에서 디지털트윈을 기반으로 AI와 클라우드, 로봇, 공간정보 등으로 사업 영역을 넓히는 전략을 추진하고 있다. 최근에는 사우디 신도시 개발사 뉴 무라바와 로보틱스·자율주행·공간지능·스마트시티 플랫폼 협력을 추진하는 등 디지털트윈을 다른 기술의 기반 인프라로 활용하고 있다. 한편 이번 승인의 의미는 ‘디지털 지도를 수출했다’는 데 있지 않다. 정부가 표준 플랫폼으로 채택하면서 향후 사우디 각 도시의 도시계획·인프라·재난관리 데이터가 팀네이버 플랫폼을 중심으로 축적될 가능성이 커졌다는 데 있다. 이를 실제 전국 단위 수주와 반복 매출로 연결하고, 현지 데이터와 AI 서비스를 결합할 수 있느냐가 네이버의 중동 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-20 17:48:06
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'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
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독파모 2차 관문 앞…3팀 압축 임박…LG '몸집 키우기' VS '효율형 AI 효율·에이전트' [경제일보] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 평가 결과 발표가 임박했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 독파모는 새 정부의 'AI 3대 강국 도약' 전략 핵심 과제로 지난해 8월 시작됐다. 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 기술·경제·안보 리스크를 줄이겠다는 목적으로, 총사업비 1576억원을 들여 팀당 데이터 구축비 30억~50억원과 연간 20억원가량의 연구비, 컴퓨팅 자원을 지원한다. 6개월 단위 평가로 매번 팀을 떨어뜨려 2027년 상반기까지 최종 1~2개 팀만 남기는 구조다. 첫 단추부터 순탄치 않았다. 애초 선정된 5개 팀(네이버클라우드·NC AI·LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지) 가운데 지난 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동반 탈락했다. 네이버클라우드는 오픈소스 모델을 차용했다는 의혹이 불거지며 독자성 기준에 부합하지 못한다는 판정을 받았고, NC AI는 종합 점수 경쟁에서 밀렸다. 당초 계획보다 1개 팀이 더 빠지자 정부는 패자부활전을 열었지만 네이버클라우드와 NC AI, 그리고 최초 선정에서 탈락했던 카카오까지 국내 IT 양강이 모두 재도전을 거부했다. 결국 2월 20일 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 새 정예팀으로 뽑히며 4개 팀 체제가 만들어졌다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가를 마무리하고 조만간 결과를 발표할 예정이다. 대상은 △LG AI연구원 'K-엑사원 2.0' △SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' △업스테이지 '솔라 오픈 2' △모티프테크놀로지스 '모티프3'다. 평가는 벤치마크 40점(글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스 25점, NIA 자체 벤치마크 15점), 전문가 평가 35점, 국민 평가단 200명이 참여하는 사용자 평가 25점으로 구성된다. 외부에 공개된 벤치마크 지표만으로 결과를 예단하기 어려운 것도 이 때문이다. 네 팀의 전략은 두 갈래로 갈린다. 규모로 밀어붙인 쪽은 LG와 SKT다. LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 파라미터 7500억 개(750B)로 1차 모델(236B)보다 3배 이상 커졌고, 코딩·에이전틱 코딩 지표를 이전 대비 약 30% 개선했다고 밝혔다. 장문 이해 평가 OpenAI-MRCR 94.4점, 한국어 장문 이해 Ko-LongBench 89.6점을 기록했고 지원 언어도 10개로 늘렸다. SKT의 에이닷엑스 케이투(688B)는 수학·한국어 추론에 집중해 2026년 국제수학올림피아드(IMO) 평가에서 42점 만점에 29점으로 금메달 기준선을 넘겼고, 고난도 수학 추론 평가 MathArena AIME 2026에서는 97.1% 정확도로 싱킹 머신스랩의 오픈웨이트 모델 '잉클링'과 공동 최고점을 기록했다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 작은 몸집으로 효율을 택했다. 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B)는 실제 연산에는 150억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조로, 양자화 시 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다. 모티프3(314B)는 은행 업무 처리와 IT 장애 진단 등 실무형 평가에서 강점을 보였다. 공개된 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 지표에서는 이 구도가 뒤집힌다. 모티프3가 47점으로 1위, 업스테이지 솔라 오픈 2가 37점으로 뒤를 이었고 SKT 35점, LG 31점 순이었다. 모델 규모는 LG와 SKT가 앞서지만 공개 지표에서는 상대적으로 작은 모티프와 업스테이지가 높은 점수를 받은 셈이다. 다만 AAII는 전체 평가의 25%에 불과해 이 순위가 곧 정부 최종 순위로 이어지지는 않는다. 2차 평가를 통과한 3개 팀은 추가 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축된다. 정부는 이 과정에서 확보한 고성능 GPU 배분과 국가기록원·대법원 판결문 등 공공데이터 제공을 병행해 2027년까지 글로벌 톱10 수준의 모델을 만들겠다는 목표를 세웠다.2026-08-18 09:40:27
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SK쉴더스 EQST, 데프콘 AI CTF 5위…AI 에이전트가 대신 뚫는 대회서 톱5 [경제일보] SK쉴더스는 화이트해커 그룹 EQST가 미국 라스베이거스에서 열린 데프콘 34의 AI 빌리지 CTF에서 200여개 팀 가운데 5위에 올랐다고 10일 밝혔다. 국내 참가팀 중 톱5에 든 것은 EQST가 유일하다. 이 대회는 참가자가 직접 취약점을 찾아 공격하는 기존 CTF와 방식이 다르다. 주어진 AI 모델을 바탕으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 만들고, 그 에이전트가 스스로 문제를 분석해 공격 방법을 고른 뒤 플래그 획득을 시도한다. 사람이 겨루는 것은 에이전트의 구조와 프롬프트, 문제 해결 전략의 설계 능력이다. EQST는 문제 유형별로 AI 모델을 최적화하고 에이전트의 행동 방식을 조정했다. 배점과 난이도를 분석해 어떤 문제를 먼저 공략할지 순서를 정하는 방식도 함께 적용했다. 이런 대회가 별도로 열린 것은 올해 데프콘의 성격 변화와 맞물린다. 데프콘 34는 AI와 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지를 운영했고, 메인 CTF도 새 운영진인 베네볼런트 뷰로 오브 버즈(BBB)가 맡으면서 본선에서 AI 사용 제한을 두지 않았다. AI가 도구를 넘어 공격 주체로 시험대에 오른 셈이다. EQST는 메인 CTF 본선에도 진출했다. 네이버클라우드와 루비야랩, 핀란드 H-T8, 일본 츠쿠바대 프로그래밍 서클 TPC와 함께 꾸린 다국적 연합팀 '더 서울 사우나 쇼구네이트' 소속이다. 이 팀은 지난달 21일 경기 성남 네이버 사옥에서 출정식을 열었고, 예선 7위로 본선에 올라 최종 11위를 기록했다. 올해 예선에는 686개 팀이 참가해 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 본선은 공격·방어(A&D)와 킹 오브 더 힐(KOTH)을 결합한 방식으로 치러졌다. 상대 시스템의 취약점을 찾아 공격하는 동시에 자기 시스템을 방어하고 서비스를 정상 상태로 유지해야 한다. 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치와 방어 전략 수립을 동시에 굴려야 점수가 쌓이는 구조다. 최종 우승은 다국적 연합팀 블루워터가 차지했고, 한국인만으로 구성된 0x4b52가 2위, 슈퍼다이스코드러버스가 3위, 콜드퓨전이 4위에 올랐다. EQST는 약 200명 규모로 취약점 연구와 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구를 맡고 있다. 최근에는 △AI 레드팀 해킹대회 '저지먼트 데이' 우승 △드림핵 해킹방어대회 2026 우승 △R3CTF 2026 2위 △미드나이트 선 CTF 2026 3위 등의 성적을 냈다. 이번 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 AI 서비스·모델의 취약점 연구와 AI 레드팀 기술 고도화에 활용할 계획이다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 "전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과"라며 "앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-08-10 17:52:47
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데프콘 CTF 34서 한국팀 2·3위…AI 무제한 허용 첫 본선서 상위권 [경제일보] 국내 화이트해커들이 세계 최대 해킹대회 데프콘 CTF 34에서 2위와 3위를 차지했다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 차세대 보안리더 양성 프로그램(BoB) 멘토와 수료생이 참여한 국내 6개 팀이 이달 6~9일 미국 라스베이거스 본선에 올라 이 같은 성적을 냈다고 10일 밝혔다. 이종호 BoB 멘토와 윤인수 KAIST 교수가 이끈 '0x4b52'가 2위에 올랐다. 이 팀에는 토스와 헥사랩스, 엔키화이트햇 연구진이 함께했다. 김지섭 멘토가 이끈 '슈퍼다이스코드러버스'는 3위를 기록했다. 0x4b52의 성적은 한국인만으로 구성된 팀 기준으로 2022년 3위 이후 가장 높다. 본선에는 콜드퓨전, 진따비스, 더서울사우나쇼구네이트, 독도를 포함해 국내 팀 6개가 진출했다. 지난 5월 23~25일 온라인으로 치러진 예선에는 686개 팀이 참가했고 상위 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 예선에서는 슈퍼다이스코드러버스가 1위, 0x4b52가 5위였는데 본선에서 순위가 뒤집혔다. 참여 기업·기관도 엔키화이트햇과 라온시큐어, SK쉴더스 EQST, 네이버클라우드, 삼성리서치, 빗썸, 고려대 등으로 넓어졌다. 올해 대회는 판이 바뀐 무대였다. 2022년부터 지난해까지 4년 연속 우승한 메이플 맬러드 매지스트레이트(MMM)는 한국인 해커들이 주축이었지만, 팀을 이끌던 박세준 티오리 대표가 지난 5월 예선 종료 직후 CTF 은퇴를 선언했다. MMM 구성원 일부는 올해 출제 연구진으로 돌아섰고, 일부는 'ABCD'라는 이름으로 소규모 출전했다. 4년간 정상을 지킨 팀이 빠진 자리를 두고 나머지 팀들이 붙은 대회였던 셈이다. 생성형 AI를 둘러싼 규칙도 처음 적용됐다. 예선에서는 AI만으로 문제를 푸는 방식을 인정하지 않고 평가상 불이익을 줬지만, 본선에서는 AI 사용을 제한하지 않았다. 박 대표는 은퇴 이유로 프론티어 모델이 어려운 문제까지 풀어내면서 문제 해결의 성취감이 예전 같지 않다는 점을 들었다. 올해 데프콘에서는 사람 없이 AI 에이전트끼리 겨루는 별도 대회도 처음 열렸다. 콘퍼런스 발표에도 국내 인재들이 이름을 올렸다. 권현준 화이트햇스쿨(WHS) 멘토와 이지예·이종윤 WHS 3기 수료생은 실제 침해사고를 토대로 한 오픈소스 아마존웹서비스(AWS) 공격 시나리오 연구를 공개했다. BoB 10기 수료생 김희찬씨는 윈도 운영체제의 권한 상승 취약점 연구 결과를 발표했다. 데프콘은 1993년 해커 제프 모스가 만든 보안 콘퍼런스로, 부속 대회인 CTF는 예선을 거친 12개 팀이 서로의 시스템을 공격하고 자기 시스템을 방어하며 겨루는 방식이다. BoB는 과기정통부와 KISA가 9개월 과정으로 운영하는 화이트해커 양성 프로그램이다. 최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장은 "대한민국 정보보호 인재들이 세계 최고 권위 국제해킹대회에서 다시 한번 뛰어난 실력과 경쟁력을 입증했다"며 "AI 시대에 고도화되는 사이버위협에 선제적으로 대응할 수 있는 최고 수준의 정보보호 인재를 지속적으로 양성하겠다"고 말했다. 이상중 KISA 원장은 "0x4b52의 성과는 국내 보안 인재들이 세계 정상급 실력을 갖추고 있음을 증명한 사례"라며 "BoB를 통해 앞으로도 세계 무대에서 통할 인재들을 키워나가겠다"고 밝혔다.2026-08-10 13:11:29
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SKT, 2Q 영업익 5660억원 전년 比 67.3↑…AI 데이터센터가 만든 새 성장축 [경제일보] SK텔레콤이 올해 2분기 수익성 개선에 성공하며 인공지능(AI) 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. 통신 사업은 고객 가치 중심 전략으로 안정화 흐름을 이어가는 가운데, AI 데이터센터(AI DC)가 높은 성장세를 보이며 새로운 실적 성장축으로 자리 잡는 모습이다. AI 모델 경쟁이 고성능 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되면서 데이터센터 사업 확대가 중장기 성장 동력으로 부상하고 있다. 5일 SK텔레콤은 잠정 실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출 4조3591억원, 영업이익 5660억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 4조3388억원 대비 0.5% 증가했으며, 영업이익은 전년 동기 3383억원 대비 67.3% 늘었다. 영업이익 개선은 지난해 일시적 비용 증가에 따른 기저 효과와 함께 비용 효율화, 신사업 성장 등이 영향을 미친 것으로 분석된다. 같은 기간 영업비용은 4조5억원에서 3조7930억원으로 5.2% 감소했다. 세부적으로 보면 종업원 급여는 5942억원에서 6203억원으로 증가했지만, 지급수수료 및 판매수수료는 1조3976억원에서 1조3908억원으로 소폭 줄었다. 광고선전비 역시 345억 원에서 287억 원으로 감소했다. 감가상각비는 8944억원에서 8763억원으로 줄었으며, 망접속정산비용과 전용회선료·전파사용료 등 주요 비용 항목도 감소했다. 특히 기타영업비용은 지난해 5802억원에서 올해 4017억원으로 크게 줄며 전체 비용 구조 개선에 영향을 줬다. 지난해 발생한 일회성 비용 부담이 사라진 가운데 선택과 집중 전략을 통한 사업 효율화가 수익성 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 이번 실적에서 가장 두드러진 성장 분야는 AI 데이터센터 사업이다. SK텔레콤의 올해 2분기 AI DC 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. 전체 사업에서 차지하는 규모는 아직 통신 사업 대비 크지 않지만, 성장 속도 측면에서는 가장 빠른 사업으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산으로 기업들의 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 GPU 서버를 운영할 수 있는 데이터센터 경쟁력이 중요해지고 있다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어 안정적인 전력 공급과 데이터센터 운영 역량을 확보하는 것이 AI 산업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC 사업 확대를 위해 지난달 관련 사업 개발을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립했다. SK하이퍼를 중심으로 데이터센터 부지와 전력 등 핵심 인프라를 선제적으로 확보하고 글로벌 고객 유치에 나선다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 오는 2029년까지 5GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 목표로 제시했다. 국내외 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요를 확보해 통신 중심 사업 구조에서 AI 인프라 사업자로 체질 전환을 가속한다는 전략이다. AI 데이터센터 경쟁은 국내 통신사와 클라우드 기업 간 경쟁으로 확대될 전망이다. 네이버클라우드, KT, 삼성SDS 등도 AI 인프라와 데이터센터 사업 확대에 나서고 있는 가운데, 전력 확보와 GPU 운영 역량, 글로벌 고객 확보 능력이 향후 경쟁력을 좌우하고 있다. 통신 사업은 안정적인 수익 기반 역할을 이어갔다. SK텔레콤은 고객 생애가치 중심의 마케팅 전략과 서비스 개선을 통해 휴대전화 가입자 순증을 달성했다고 설명했다. 지난해 보안 사고 이후 고객 신뢰 회복에 집중해 온 SK텔레콤은 요금제 개편과 고객 혜택 확대 등을 통해 통신 사업 경쟁력 회복에 나섰다. 지난 7월에는 5G와 LTE를 통합한 요금제를 출시하며 고객 선택권 확대와 이용 경험 개선에도 나섰다. 다만 AI 데이터센터 사업이 향후 실적 성장을 견인하기 위해서는 투자 부담을 넘어 실제 수익성을 확보하는 것이 과제로 꼽힌다. 데이터센터 구축에는 대규모 자본 투자가 필요한 만큼 안정적인 가동률과 장기 고객 확보가 중요하기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC를 중심으로 AI 인프라 사업 확대를 이어가는 동시에 통신, 클라우드, 데이터센터를 결합한 AI 사업 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 기존 통신망 운영 경험과 데이터센터 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 박종석 SK텔레콤 CFO는 "상반기에는 통신사업의 안정적 수익을 기반으로 내실을 다지는 한편, AI 데이터센터 사업이 빠르게 확장할 수 있는 기틀을 마련했다"며 "앞으로 대한민국이 아시아의 AI 인프라 허브로 도약하는 데 있어 SK텔레콤이 주도적 역할을 하도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-05 09:20:43
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KT, 병원 데이터를 AI 자산으로 바꾼다 [경제일보] KT가 연세의료원과 의료 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 고도화하는 협력에 나선다. 두 기관은 4일 서울 서대문구 연세의료원에서 업무협약을 맺었다. 협약식에는 김봉균 KT Enterprise부문장(부사장)과 금기창 연세의료원장 등이 참석했다. 병원이 보유한 진료 기록과 검사 결과, 의료 영상, 연구 데이터는 AI 시대의 핵심 자산으로 꼽힌다. 하지만 형태와 구조가 제각각이라 AI가 곧바로 학습하기 어렵다. 데이터를 표준화하고 구조화해 AI가 쓸 수 있는 형태로 바꾸는 작업이 의료기관 경쟁력을 가르는 지점이 된 이유다. 두 기관은 의료 데이터 표준화 기반 확대, 데이터 활용 인프라 고도화, AI 기반 의료 서비스 적용 방안 연구, 중장기 협력 체계 구축 등을 함께 수행한다. KT는 AX 플랫폼 역량으로 의료 데이터를 AI가 분석할 수 있는 디지털 자산으로 전환하고 안전한 활용 기반을 구축한다. 연세의료원은 현장 경험을 바탕으로 데이터 활용 요구사항을 제시하고 의료진 중심 활용 방안을 검토하는 역할을 맡는다. ◆ 정부, 올해 의료AI 실증과제 20개 신설 이번 협력은 정부 정책 흐름과 맞물려 있다. 보건복지부는 지난해 12월 의료데이터 활용 확대 방안을 내놓고 올해 의료 AI 솔루션의 성능과 효과를 검증하는 실증 과제 20개를 신설하기로 했다. 전국 43개 의료기관의 데이터 공급과 수요 매칭 비용도 정부가 지원한다. 의료데이터 중심병원을 통한 AI 모델 실증 사업도 새로 생겼다. 인프라 확충도 진행 중이다. 공공기관 행정데이터 중심이던 보건의료빅데이터플랫폼에 국립대병원 임상데이터가 연계되고 2028년까지 77만명 규모 국가통합바이오빅데이터가 구축된다. 올해 하반기부터 단계적으로 개방된다. 정부는 GPU를 확보해 대용량 데이터 원격분석이 가능한 분석시스템도 제공할 계획이다. 병원이 보유한 데이터를 AI가 쓸 수 있게 다듬어 두지 않으면 이런 사업에 참여할 수 없는 구조다. KT의 이번 행보는 지난달 6일 박윤영 대표가 발표한 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략의 연장선에 있다. KT는 3년간 18조원을 투입해 보안과 네트워크에 12조원, AI 데이터센터와 해저케이블 등 인프라에 6조원을 쓰겠다고 밝혔다. 기존 마이크로소프트 협력을 유지하면서 구글과 팔란티어, 국내 AI 기업으로 파트너십을 넓힌다는 계획도 함께 내놨다. 의료는 데이터 규모가 크고 규제 요건이 까다로워 클라우드와 보안 역량을 함께 요구하는 분야다. 통신사가 강점을 주장할 수 있는 영역이기도 하다. 경쟁도 만만치 않다. 네이버클라우드는 가톨릭중앙의료원에 협업 도구 '네이버웍스'를 공급했고 클라우드 전자의무기록(EMR) 기업 세나클소프트 지분을 확보하는 등 인프라 강화 전략을 펴고 있다. 병동 관리를 돕는 '클로바 널싱 에이전트'도 내놨다. SK텔레콤은 5G MEC 기반 저지연 네트워크와 의료 환경별 클라우드 인프라를 제공하며 GE헬스케어와 의료 데이터 디지털 전환 시장에 함께 뛰어들었다. 금기창 연세의료원장은 "의료의 미래 경쟁력은 데이터와 AI 활용 역량에 달려 있다"며 "진료·연구·교육 전 영역의 디지털 혁신을 가속화하겠다"고 말했다. 김봉균 부사장은 "AI의 경쟁력은 결국 데이터에서 시작된다"며 "의료 데이터를 AI 활용에 최적화된 형태로 고도화하는 노하우와 AX 플랫폼 기술을 바탕으로 의료 AI 생태계 발전을 이끌겠다"고 밝혔다. 한편 KT와 연세의료원은 업무 협력을 넘어 의료 서비스 혁신을 위한 연구 과제도 지속 발굴하고 다른 기관과의 협력도 확대한다는 방침이다. 다만 이번 협약은 구체적인 사업 규모나 투자액, 첫 결과물이 나올 시점이 공개되지 않았다.2026-08-04 17:28:26
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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
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통신3사·네이버·카카오 'AIDC 원팀'…18.4GW 구축·수출 추진 [경제일보] 정부와 통신 3사, 네이버·카카오를 비롯한 국내 인공지능(AI) 관련 기업들이 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하기 위한 협력체를 가동한다. 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 구축계획을 국내 서버·전력·냉각·클라우드 산업의 성장과 해외 수출로 연결하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 29일 서울 중구 롯데호텔에서 산업통상부·금융위원회·국토교통부와 산·학·연 관계자 약 400명이 참석한 가운데 ‘AI DC 얼라이언스’ 출범식을 개최했다. 얼라이언스는 정부가 지난 6월 발표한 ‘AI 데이터센터 국가 전략 산업화’ 계획을 실행하기 위한 민관 협의체다. 정부는 3대 메가프로젝트의 하나로 2035년까지 총 18.4GW 규모의 AIDC를 구축하고, 데이터센터 전후방 산업의 수출산업화와 권역별 클러스터·대규모 테스트베드 조성을 추진하고 있다. 정부 계획에 따르면 SK·GS·네이버 등은 1단계로 8.4GW 규모의 AIDC를 구축한다. 관련 민간 투자 계획은 약 550조원이다. 이후 SK가 10GW를 추가해 전체 규모를 18.4GW까지 확대하는 구상이다. 다만 이는 장기 구축 목표와 투자계획을 합산한 수치로, 실제 집행은 부지와 전력망, 인허가, 고객 확보와 프로젝트 금융 조달에 따라 달라질 수 있다. 얼라이언스는 과기정통부와 민간 공동의장 체제로 운영된다. 초대 민간 공동의장은 정재헌 SK텔레콤 대표 겸 한국정보통신진흥협회장이 맡았다. 의장단에는 네이버클라우드, 삼성SDS, SK텔레콤, NHN클라우드, LS일렉트릭, LG유플러스, LG전자, GS, 카카오, KT, 케이티엔에프, 퓨리오사AI 등 12개 기업이 참여한다. 정보통신기획평가원이 간사를 맡는다. 실무 조직은 수요·공급·기반 등 3개 분과와 수출산업화 태스크포스(TF)로 구성된다. 네이버클라우드가 이끄는 수요 분과는 AIDC 구축·운영 경험을 토대로 국산 솔루션과 클라우드 기술을 실증한다. 대규모 테스트베드에서 성능을 검증하고 국내 기업이 해외사업에 제시할 수 있는 레퍼런스를 확보하는 역할도 맡는다. LG전자가 분과장을 맡은 공급 분과는 서버와 전력, 냉각, 네트워크, AI 반도체 등 핵심 기술의 국산화와 고도화를 추진한다. 서로 다른 장비와 솔루션을 함께 사용할 수 있도록 상호운용성과 표준화 방안도 마련한다. 카카오가 이끄는 기반 분과는 AIDC 관련 협·단체와 대학, 법무법인 등이 참여해 법·제도 개선과 전문인력 양성을 논의한다. 대규모 전력 사용에 따른 계통 연결과 입지 규제, 데이터·보안 기준 등 현장 애로사항도 다룰 예정이다. 수출산업화 TF는 데이터센터의 설계와 시공, 서버·전력·냉각 설비, 클라우드 운영을 하나의 패키지로 묶어 해외에 공급하는 전략을 수립한다. 글로벌 빅테크 중심의 AI 학습시장과 개방형 모델 중심의 추론시장을 구분해 접근하고 UAE 등 AIDC 수요가 큰 국가를 우선 공략할 계획이다. 정재헌 공동의장은 “AI DC 얼라이언스는 AI 시대 글로벌 시장을 선도하는 연대의 시작”이라며 “대한민국이 대체 불가능한 AI 데이터센터 산업 강국으로 도약하는 초석이 될 것”이라고 말했다. 금융위원회는 GW급 데이터센터 구축에 필요한 대규모 자금을 국민성장펀드 등을 통해 지원할 방침이다. 산업부는 소재·부품·장비 기업의 기술개발과 실증, 시장 진출을 연계한 공급망 지원체계를 구축한다. 18.4GW 계획이 산업 경쟁력으로 이어지려면 데이터센터 건설량뿐 아니라 실제 가동률과 고객 수요를 확보해야 한다. 국산 NPU와 서버, 냉각·전력 솔루션이 테스트베드에서 성능과 경제성을 입증하고 상용 데이터센터에 채택되는 과정도 필요하다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대규모 투자가 건물을 세우고 서버를 채우는 데 그치지 않고 설계·구축·운영과 클라우드 기술 전반의 경쟁력 강화로 이어지도록 지원하겠다”고 밝혔다.2026-07-29 15:15:31
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![[프론티어 격돌] AI 부동산을 선점하라…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/28/20260728160121312770.png)
"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전 [경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.2026-07-28 16:07:34
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![[경제일보] 메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727101720595581.jpg)
메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다 [경제일보] 한국 기업과 글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 반도체부터 데이터센터, 모델·서비스를 잇는 초대형 협력에 나섰다. 네이버는 AI 컴퓨팅 자원을 제공하는 '소버린 AI 팩토리 운영자'를, SK그룹은 고대역폭메모리(HBM) 생산과 데이터센터 구축을 함께 맡는 'AI 인프라 공급자'를 지향한다. 정부는 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 기업과 글로벌 빅테크가 총 9500억달러 규모의 반도체 공급·생산 협력과 약 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 삼성전자와 SK, 현대자동차그룹, 네이버를 비롯해 엔비디아, 브로드컴, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽 등이 참여했다. 한국을 메모리 반도체 수출국에서 AI 연산과 서비스를 생산하는 글로벌 거점으로 확장하겠다는 '샌프란시스코 AI 선언'의 실행 구상이다. ◆ 네이버, '각 세종' AI 연산 수출기지로 네이버는 엔비디아, 글로벌 대체자산운용사 브룩필드와 100억달러 규모의 AI 팩토리 확대를 추진한다. 세종시 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용하고 초기 구축 규모를 55MW에서 200MW로 확대한다. 네이버는 이를 엔비디아 GPU 약 10만개 규모라고 설명했다. 브룩필드가 독점 자본 파트너로 최대 90억달러를 조달하고 엔비디아가 10억달러를 투자하는 구조다. 실제 브룩필드 조달 규모가 계획에 미치지 못하면 네이버가 부족분을 부담한다. 시설에는 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼이 적용될 예정이다. 네이버는 데이터센터뿐 아니라 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 검색·쇼핑·지도 서비스, 데이터센터 운영 경험을 함께 보유하고 있다. 도시 거리뷰와 공간 데이터를 활용한 '서울 월드 모델', 네모트론 기반 오픈모델, AI 에이전트 플랫폼 개발도 추진 중이다. 이를 기반으로 GPU 임대를 넘어 모델 개발과 학습, 기업용 AI 서비스 운영까지 제공하는 구조를 구축하고 국내 기업과 공공기관은 물론 자체 AI 역량 확보를 추진하는 해외 국가와 기업까지 고객으로 확보한다는 전략이다. 소버린 AI가 국산 기술만으로 구축된다는 의미는 아니다. 핵심 GPU와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아 기술에 의존한다. 네이버가 강조하는 주권은 데이터와 AI 모델의 통제권, 국내 운영 환경을 확보하는 데 있다. 향후 국산 NPU와 소프트웨어를 얼마나 수용하고 국내 AI 스타트업과 기업에 컴퓨팅 자원을 개방하느냐가 생태계 경쟁력을 좌우할 전망이다. ◆ SK, HBM부터 데이터센터까지 수직계열화 SK그룹은 메모리와 AI 데이터센터를 동시에 묶는 전략을 내세웠다. 정부는 SK와 글로벌 빅테크의 협력 규모를 7500억달러로 집계했다. 이 가운데 SK가 공식 발표한 엔비디아 협력은 5000억달러 이상 규모의 LOI로 AI 메모리 공급과 최대 2GW AI 팩토리 구축을 포함한다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX를 기반으로 2027년부터 AI 팩토리를 단계적으로 가동하고 SK하이닉스 HBM4가 탑재된 베라 루빈 시스템을 도입할 계획이다. 소버린 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, 기업용 서비스를 위한 컴퓨팅 자원을 공급한다는 구상이다. SK하이닉스는 엔비디아와 차세대 HBM 공동 최적화를 추진하고 MS 데이터센터에 서버용 AI 메모리를 장기 공급한다. SK텔레콤은 앤트로픽과 국내 GW급 데이터센터 협력 MOU를 체결했고 AWS와는 울산 AI 데이터센터를 기반으로 협력을 확대하고 있다. SK의 경쟁력은 수직계열화다. SK하이닉스가 HBM을 공급하고 SK텔레콤과 SK하이퍼가 부지와 전력 확보, 데이터센터 개발을 맡으며 SK브로드밴드가 네트워크와 기존 데이터센터 운영을 담당하는 구조다. 메모리 판매를 넘어 AI 연산 자원을 서비스하는 반복 수익 모델을 구축하려는 전략이다. 관건은 전력 인프라다. 정부 계획대로 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW까지 AI 데이터센터를 확대하려면 대형 발전소 여러 기에 맞먹는 전력이 상시 필요하다. 송전망과 변전소, 용수·냉각 설비, 인허가가 지연되면 GPU를 확보해도 시설을 제때 가동하기 어렵다. SK하이퍼의 자체 투자만으로는 한계가 있는 만큼 글로벌 고객의 장기 사용 계약과 프로젝트 파이낸싱(PF), 외부 투자 유치도 병행돼야 한다. 이번 협력은 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 전력과 메모리, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 미국 빅테크는 안정적인 HBM 공급과 아시아 컴퓨팅 거점을 확보하고 한국 기업은 GPU와 글로벌 자본, 고객을 확보해야 하는 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 이번 발표에는 확정 투자뿐 아니라 장기 공급계약과 양해각서(MOU), 투자의향서(LOI)도 포함돼 있어 실제 투자 규모와 일정은 계약 이행 과정에서 구체화될 전망이다. 이번 발표의 성패는 데이터센터 가동률과 고객 확보에 달려 있다. 네이버와 SK가 구축하는 AI 팩토리에 제조·금융·로봇·공공 분야의 수요와 해외 고객이 꾸준히 유입되고 전력망 확충과 국산 AI 반도체 참여, 중소기업의 컴퓨팅 접근성 확보까지 이어질 경우 한국은 메모리 반도체 강국을 넘어 아시아 AI 컴퓨팅 허브로 도약할 가능성이 커질 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 07:50:02
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네이버, 1.5조 유증에도 주가 뛴 이유…엔비디아와 'AI 팩토리 지분동맹' [경제일보] 네이버가 엔비디아를 대상으로 1조4809억원 규모의 제3자배정 유상증자를 단행한다. 대규모 신주 발행에도 시장은 지분 희석보다 엔비디아와의 전략적 결합에 무게를 뒀다. 네이버가 포털과 커머스 중심의 인터넷 기업에서 글로벌 인공지능(AI) 인프라 사업자로 전환하는 데 필요한 자본과 기술 파트너를 동시에 확보했다는 평가다. 네이버는 엔비디아에 보통주 724만1564주를 주당 20만4500원에 발행한다. 납입일은 오는 10월30일이며 신주는 1년간 보호예수된다. 거래가 마무리되면 엔비디아는 네이버 지분 약 4.5%를 확보한다. 지난해 말 주주 구성을 기준으로 국민연금공단과 블랙록에 이은 3대 주주에 오를 전망이다. ◆ 할인 없는 유증…희석 부담 낮춘 거래 구조 통상 제3자배정 유상증자는 투자자에게 가격을 할인해 주는 경우가 많다. 네이버는 기준주가 20만4276원과 사실상 같은 20만4500원으로 발행가를 정해 공시상 할인율을 0%로 책정했다. 엔비디아에 경영 참여와 사업 협력 기회를 제공하면서도 주식을 싸게 넘기지 않은 셈이다. 약 1조원 규모의 자사주 490만1094주를 8월3일 소각하기로 한 결정도 시장의 부담을 낮췄다. 발행주식 총수만 놓고 보면 자사주 소각 후 신주 발행에 따른 순증 규모는 약 234만주로, 종전 발행주식의 1.5% 수준이다. 여기에 엔비디아가 취득한 신주를 1년간 매도할 수 없도록 해 단기 물량 부담도 제한했다. 다만 주주가치 희석이 완전히 사라지는 것은 아니다. 자사주는 애초 의결권이 없고 주당순이익 산정에서도 제외되기 때문에 소각만으로 신주 발행의 경제적 효과를 모두 상쇄할 수는 없다. 기존 주주의 지분율도 엔비디아의 지분 취득만큼 낮아진다. 이번 구조는 희석을 없앤 거래라기보다 할인 발행을 피하고 소각을 병행해 부담을 줄인 거래로 보는 편이 정확하다. 시장은 우선 긍정적으로 반응했다. 네이버 주가는 27일 전 거래일보다 8.43% 오른 22만5000원에 마감했다. 대규모 유증 자체보다 엔비디아가 장기 주주로 참여한다는 전략적 의미를 높게 평가한 결과로 풀이된다. ◆ GPU 공급사에서 주주로…AI 사업 신뢰도 높인다 이번 계약의 핵심은 엔비디아를 단순한 GPU 공급사가 아닌 사업 공동체로 끌어들였다는 데 있다. AI 데이터센터 시장에서는 GPU 확보가 사업 일정과 고객 유치를 좌우한다. 지분 관계가 GPU 공급을 자동으로 보장하는 것은 아니지만, 네이버의 조달 가시성과 협상력은 이전보다 높아질 가능성이 크다. 양사는 세종 데이터센터 ‘각 세종’에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용해 AI 팩토리 규모를 55MW에서 200MW로 확대할 계획이다. 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입되며 베라 루빈과 블랙웰 플랫폼도 적용된다. 네이버는 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 데이터센터 운영 기술을 결합해 국내외 기업에 GPU와 AI 소프트웨어를 함께 제공한다는 구상이다. 브룩필드가 마련하는 최대 90억달러는 네이버에 직접 들어오는 지분투자금이 아니라 AI 팩토리 구축을 위한 인프라 금융이다. 전체 100억달러 프로젝트 가운데 엔비디아가 10억달러를 투자하고 브룩필드가 최대 90억달러를 조달하며, 나머지는 네이버가 부담하는 구조다. 자금 조달 비용과 전력 확보, 데이터센터 인허가, GPU 교체 주기까지 함께 관리해야 한다. ◆ 200MW 가동 이후 실적 전환 시험대 네이버는 2027년 상반기 55MW 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 확장한 뒤 장기적으로 1GW급 인프라를 구축한다는 계획이다. AI 팩토리 매출도 2027년부터 발생할 것으로 예상하고 있다. 초기에는 설비투자와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있다. 대규모 GPU를 확보해도 장기 계약을 맺은 고객과 높은 가동률이 뒤따르지 않으면 데이터센터는 비용 부담으로 남는다. 반대로 국내 기업과 공공기관뿐 아니라 아시아·중동·유럽의 소버린 AI 수요를 흡수한다면 네이버의 기업가치는 광고·커머스 중심에서 클라우드·AI 인프라 중심으로 재평가될 수 있다. 최수연 네이버 대표는 AI 팩토리 고객 확보를 속도감 있게 마무리해 글로벌 AI 인프라 기업으로 도약하겠다고 밝혔다. 이해진 이사회 의장도 엔비디아와 브룩필드의 참여로 AI 팩토리 사업이 실행 단계에 진입했다고 강조했다. 이번 유증의 성패는 엔비디아라는 이름보다 2027년 이후 AI 팩토리가 만들어낼 고객과 매출, 현금흐름으로 판가름 날 전망이다.2026-07-27 18:10:27
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