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550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라"
[경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
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롯데이노베이트, 10종 AI 에이전트 공개…"그룹 전반 AX 확산"
[경제일보] 롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 앞세워 롯데그룹의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 생성형 AI를 넘어 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI' 시대에 맞춰 식품과 유통, 화학, 인프라 등 그룹 전반의 업무 혁신을 추진하는 모습이다. 16일 롯데이노베이트는 자사의 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 통해 롯데그룹의 AI 전환을 가속화하고 있다고 밝혔다. 롯데그룹은 AI를 미래 경쟁력 확보의 핵심 축으로 삼고 일하는 방식과 의사결정 체계, 고객 경험, 사업 운영 전반을 AI 중심으로 혁신하고 있다. 롯데이노베이트는 그룹의 AI 플랫폼 구축부터 현업 맞춤형 AI 에이전트 개발까지 담당하며 그룹 AX를 주도하고 있다. 특히 최근 글로벌 AI 시장이 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심으로 재편되면서 기업들의 도입 경쟁도 본격화되고 있다. 단순한 정보 검색이나 답변 제공을 넘어 데이터 분석과 의사결정 지원, 업무 자동화까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 생산성 도구로 주목받고 있는 것이다. 롯데이노베이트는 이 같은 흐름에 맞춰 계열사별 업무 특성을 반영한 AI 에이전트를 개발하며 그룹 전반의 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 실제 현장 적용 사례도 나오고 있다. 롯데이노베이트의 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 개발한 AI 음성번역 서비스는 소음이 많은 건설 현장에서도 작업자의 음성을 정확하게 인식하고 실시간 다국어 번역을 제공한다. 건설 전문 용어까지 반영할 수 있도록 개발돼 지난해 롯데건설에 도입된 데 이어 지난 5월에는 대우건설에도 적용됐다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM'에 앞서 마련된 AI 전시에서 현업 적용을 목적으로 개발한 AI 에이전트 10여 종을 공개했다. 주요 경영진에게 AI 에이전트 활용 사례와 그룹 AX 추진 현황을 소개하며 AI 중심의 업무 혁신 방향을 제시했다. 이번에 선보인 AI 에이전트는 식품과 유통, 화학, 인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 과제를 해결하기 위해 개발됐다. 식품·유통 부문에서는 가격 모니터링과 원물가 및 상품 수요 예측, 소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능을 제공한다. 이를 통해 시장 변화에 대한 대응력을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있다. 화학 부문에서는 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망을 분석하고, 인프라 부문에서는 신규 사업 후보지를 발굴하거나 콘텐츠 흥행성을 예측하는 기능을 선보였다. 음성과 모션 인식 기술을 적용한 AI 비서도 함께 공개하며 AI 활용 범위를 한층 넓힌 것으로 평가된다. 이번 서비스에는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하는 것은 물론 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트를 그룹웨어와 전사적 자원관리(ERP) 시스템과 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도화할 계획이다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 업무를 수행하고 의사결정을 지원하는 형태로 발전시키겠다는 전략이다. 이를 통해 계열사별 업무 특성에 맞는 AI 활용 모델을 지속 확대하고 그룹 전반에 AI 중심의 일하는 방식을 정착시킨다는 방침이다. 롯데이노베이트는 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 결합해 AI 서비스의 개발부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) AI 서비스를 제공하고 있다. 그룹 내부 AX를 넘어 다양한 산업 분야의 기업 고객을 대상으로 한 엔터프라이즈 AI 사업도 확대해 나갈 계획이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번에 선보인 AI 에이전트는 다양한 현업에서 즉시 활용할 수 있도록 설계한 기업형 AI 서비스"라며 "축적된 현장 적용 경험을 바탕으로 그룹의 AX를 고도화하고, 다양한 산업 분야의 AI 전환을 이끄는 엔터프라이즈 AI 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-16 08:34:35
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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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SK이노베이션, AI로 에너지·사회문제 푼다…청년 창업팀 10곳 육성
[경제일보] SK이노베이션이 인공지능(AI) 기술을 활용해 에너지와 사회문제를 해결할 청년 창업팀 10곳을 선정하고 사업화 지원에 나선다. 15일 SK이노베이션은 전날 ‘AI 임팩트 솔루션’ 사업에 최종 선발된 10개 팀을 대상으로 서울 종로구 SK서린빌딩에서 킥오프 및 부트캠프를 개최했다고 밝혔다. AI 임팩트 솔루션은 AI 기술을 기반으로 에너지·사회문제를 해결할 창업팀을 발굴하고 육성하는 프로그램이다. SK이노베이션이 주최·후원하고 재단법인 큐네스티가 주관하며 사회복지공동모금회가 지원한다. 지난 5월 11일부터 6월 12일까지 참가팀을 모집한 뒤 에너지, AI·기술, 사업화·투자, 사회적 가치 분야 전문가 심사를 거쳐 최종 10개 팀을 선정했다. 선정된 팀들은 AI 데이터센터의 에너지 효율 개선과 탄소 감축을 비롯해 돌봄, 안전, 환경, 이동권, 교육 등 다양한 분야의 사회문제 해결을 위한 AI 솔루션을 제안했다. 폐배터리 재활용 공정의 비효율 개선, 데이터센터 발열·소음 저감, 희귀암 초기 진단 데이터 분석, 실시간 디지털 수어 생성 기술 등이 포함됐다. 14일 진행된 부트캠프에서는 앞으로 4개월간 진행할 개념검증(PoC) 실행 계획을 수립하고 사업화 방향을 구체화했다. 참가팀들은 AI·기술과 비즈니스 분야 특강을 듣고 팀별 솔루션 피칭을 통해 문제 정의와 개발 단계, PoC 계획 등을 점검했다. SK이노베이션은 오는 10월까지 AI·기술, 비즈니스, 임팩트 분야 전문가들이 참여하는 1대1 멘토링을 통해 각 팀의 솔루션 고도화를 지원한다. AI·기술 분야에서는 물리 인지 AI와 멀티모달 AI 등 다양한 분야의 전문가와 SK이노베이션 AX단 구성원들이 멘토로 참여한다. 참여팀들은 오는 11월 열리는 성과공유회 ‘데모데이’에서 실증 성과를 발표한다. SK이노베이션은 이 가운데 우수 3개 팀을 선정해 사업 고도화와 임팩트 투자 연계 등 후속 지원을 이어갈 계획이다. 강충식 SK이노베이션 부사장은 “AI는 이제 에너지 효율성, 탄소 저감, 돌봄, 안전, 교육 및 이동권 등 복잡한 사회문제를 해결하는 핵심 도구”라며 “SK이노베이션은 참여팀들의 기술이 실제 현장에서 검증되고 사회적 가치로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 했다. 이순열 큐네스티 대표는 “선정된 10개 팀이 AI 기술을 바탕으로 에너지와 다양한 사회문제에 대한 실질적인 해결 가능성을 보여주길 기대한다”며 “실증 설계부터 사업화, 임팩트 측정까지 전 과정을 밀착 지원해 기술과 아이디어가 실제 사회적 변화로 이어질 수 있도록 돕겠다”고 설명했다.
2026-07-15 14:43:58
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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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KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도
[경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.
2026-07-14 15:01:38
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AI-RAN 선도망 구축 나선 SKT…로봇·자율물류 AI 시대 연다
[경제일보] AI 고속도로 구축이 국가 AI 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 차세대 네트워크 기술인 'AI-RAN' 실증에 나선다. AI 데이터센터(AI-DC)와 네트워크, 피지컬 AI를 연결하는 인프라를 구축해 로봇과 자율물류 등 산업 현장에서 AI 활용을 본격화한다는 전략이다. 14일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반조성' 실증사업 수행기관으로 선정됐다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 사업을 통해 AI-RAN 선도망을 구축하고 피지컬 AI 기반 서비스 개발과 실증을 추진한다. 이번 사업은 정부가 추진하는 'AI고속도로' 구축 정책의 핵심 인프라를 검증하기 위한 프로젝트다. 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율주행 설비 등 피지컬 AI 활용이 확대되면서 대용량 데이터를 초저지연으로 처리하고 AI 연산을 실시간 수행할 수 있는 네트워크 중요성이 커지고 있다. AI-RAN은 기존 이동통신 기지국이 통신 기능뿐 아니라 AI 연산 기능까지 함께 수행하는 차세대 네트워크 구조다. 로봇이나 피지컬 AI 단말이 자체적으로 처리하기 어려운 AI 연산을 기지국이 대신 수행해 단말의 연산 부담과 전력 소모를 줄이고 성능을 높일 수 있는 것이 특징이다. SK텔레콤은 2개년에 걸쳐 AI-RAN과 5G 단독 모드(SA), 네트워크 슬라이싱, 통합 관리 시스템(SMO), AI 기반 네트워크 자율화 기술 등을 선도망에 적용해 성능을 검증할 계획이다. 특히 삼성전자와 HFR, 에릭슨, 노키아 등 4개 제조사의 AI-RAN 장비를 하나의 실증사업에서 동시에 구축·운영하며 다양한 장비 환경에서 성능을 비교 검증한다. AI 연산 인프라 구성 방식도 함께 검증한다. CPU와 GPU 등 서로 다른 연산 자원을 적용하고 AI 서버와 사용자 데이터 처리 장치(UPF)의 배치 구조를 다양하게 구성해 서비스별 최적의 AI-RAN 구축 방식을 도출한다는 계획이다. 실증 대상은 피지컬 AI 서비스 3종이다. 사족보행 순찰로봇은 공장 내 위험지역을 순찰하며 촬영한 영상을 AI-RAN을 통해 실시간 분석해 위험 상황을 탐지하고 통합 관제까지 수행한다. 무인 자율이송 서비스는 공장 내 라이다 데이터를 AI-RAN으로 수집해 디지털 트윈 기반 자율주행 물류 서비스를 구현한다. 휴머노이드 저전력 모드는 복잡한 AI 연산을 기지국으로 분산 처리해 로봇의 배터리 사용 시간을 늘리고 하드웨어 부담을 줄이는 기술이다. 이번 사업은 대기업과 중소기업이 함께 참여하는 컨소시엄 형태로 추진된다. SK텔레콤을 중심으로 에릭슨코리아와 HFR이 네트워크 장비를 담당하고, 인텔리빅스와 서울로보틱스, 클레비가 피지컬 AI 서비스를 개발한다. 삼성전자와 노키아는 AI-RAN 장비 공급과 기술 협력에 참여하며, SK인천석유화학과 KG모빌리티는 실제 산업 현장에서 실증 결과를 검증하는 수요기관 역할을 맡는다. 1차년도에는 인천과 판교에 AI-RAN 선도망을 구축한다. SK인천석유화학에서는 산업안전 관제를 위한 사족보행 순찰로봇과 이동형 CCTV 서비스를 실증하고, 판교에서는 무인 자율이송 서비스를 검증하는 피지컬 AI 리빙랩을 운영한다. 2차년도에는 실증 범위를 실제 산업 현장으로 확대해 KG모빌리티 평택공장 등에 적용하고 휴머노이드 기반 서비스까지 추가 검증할 계획이다. SK텔레콤은 이번 사업을 통해 확보한 기술을 글로벌 표준화에도 활용한다는 방침이다. 회사는 국내 통신사 가운데 유일하게 AI-RAN 얼라이언스 이사회 회원사로 참여하고 있으며, O-RAN과 3GPP 등 국제 표준화 기구와 연계해 AI-RAN 기술 표준 논의를 주도하고 있다. 다양한 제조사 장비와 서비스 환경에서 확보한 실증 데이터를 기반으로 글로벌 AI-RAN 생태계 확산에도 기여한다는 계획이다. SK텔레콤은 장기적으로 AI-RAN을 AI 데이터센터(AI-DC)와 연계해 'AI고속도로' 핵심 인프라로 발전시킬 방침이다. AI-DC와 AI-RAN, 피지컬 AI를 초저지연·고신뢰 네트워크로 연결해 제조와 물류, 산업안전 등 다양한 분야에서 AI 서비스 상용화를 확대해 나간다는 전략이다. 류탁기 SK텔레콤 네트워크기술 담당은 "국내 유일 AI-RAN 얼라이언스 이사회 회원사로서 축적한 역량을 바탕으로 다양한 AI-RAN 선도망과 피지컬 AI 서비스를 실증할 것"이라며 "'AI고속도로'의 핵심인 AI-RAN 기술을 고도화하는 한편, 대중소 상생을 통해 국내 생태계의 자립도와 글로벌 경쟁력을 함께 높이겠다"고 말했다.
2026-07-14 15:00:00
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국가 전산망 693개 어디로 옮기나…KT, '국가정보자원관리원 ISP' 사업 우선협상대상자 선정
[경제일보] 정부가 693개 핵심 정보시스템의 재배치 설계를 KT에 맡긴 배경에는 ‘망’이 있다. 공공 데이터센터와 민간 클라우드로 시스템을 분산해도 국가정보통신망으로 끊김 없이 연결하고, 재난 때 서비스를 복구할 수 있어야 한다. 통신망부터 데이터센터, 클라우드, 재해복구(DR)까지 경험한 KT가 유력한 선택지로 떠오른 이유다. KT(대표이사 박윤영)는 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 ‘국가정보자원관리원 혁신 정보화전략계획(ISP) 수립 사업’의 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 사업비는 약 15억원이며 협상을 거쳐 계약이 체결되면 2027년 3월까지 수행한다. ◆ 화재로 드러난 중앙집중 위험…분산 운영이 핵심 이번 사업은 지난해 발생한 국정자원 대전센터 화재의 후속 조치다. 정부는 노후화된 대전센터를 2030년 폐쇄하고 입주 중인 693개 시스템을 단계적으로 이전하기로 했다. KT는 국가망보안체계(N2SF)에 따라 기밀 데이터는 공공 데이터센터에 남기고, 민감·공개 데이터는 민간 클라우드를 활용하는 방향을 검토한다. 공공 데이터센터 신축과 민간 시설 임대 등 대전센터 대체 방안도 비용과 일정, 안정성, DR 연계 측면에서 비교한다. 중요한 것은 시스템을 어디로 옮기느냐보다 옮긴 뒤 어떻게 하나처럼 운영하느냐다. 여러 데이터센터와 클라우드에 분산된 시스템을 국가정보통신망으로 연결하고 장애가 발생하면 다른 시설로 전환하는 구조까지 설계해야 한다. ◆ KT가 선택된 이유…통신망에서 DR까지 이어지는 경험 KT는 공공 AX의 기반인 국가정보통신망 백본 1망 사업을 수행하고 있다. 국가기관의 데이터가 이동하는 핵심 통신망을 실제로 운영해 시스템 재배치 이후 필요한 회선 용량과 이중화, 보안 구조를 함께 설계할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 행정안전부 DR 정보화전략계획 등 국가 인프라 사업 경험도 평가 배경으로 풀이된다. KT그룹은 KT클라우드를 통해 데이터센터와 공공 클라우드, 원격지 DR 역량을 보유하고 있어 통신망과 컴퓨팅 자원을 하나의 운영 구조로 검토할 수 있다. 이번 사업에는 네이버클라우드도 컨소시엄으로 참여한 것으로 확인됐다. KT의 네트워크·공공사업 경험에 국내 주요 클라우드 사업자의 기술을 더해 민간 클라우드 전환 방안의 현실성을 높이려는 구성이다. 향후 과제는 기술 중립성이다. KT 컨소시엄이 민간 클라우드 활용 기준과 후속 인프라 구조를 설계하는 만큼 특정 사업자에 유리하지 않은 기준과 후속 사업의 공정한 발주 절차가 필요하다. ISP 수행이 향후 구축·운영 사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 국가 AI 인프라의 설계 단계부터 참여한다는 점에서 KT는 공공 AX 시장의 유력한 고지를 확보했다. 김원태 KT Enterprise부문 공공금융사업본부장 전무는 “국가 공공 AI 인프라의 새로운 운영 체계와 방향을 설계하는 사업”이라며 “AI 정부 실현을 위한 기반 구축에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-14 14:47:33