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삼성전자, 게임스컴서 '풀스택 게이밍' 승부수…모니터 넘어 모바일·SSD까지 [경제일보] 삼성전자가 세계 최대 게임 전시회 ‘게임스컴 2026’에서 모니터와 TV, 스마트폰, SSD, 오디오를 아우르는 통합 게이밍 생태계를 선보인다. 게임을 직접 개발하는 대신 게이머가 실제 게임을 즐기는 모든 접점을 자사 제품으로 연결해 하드웨어 경쟁력을 키우겠다는 전략이다. 특히 PC와 콘솔 중심의 대형 게임 시장과 모바일 게이밍을 하나의 경험으로 묶으면서 ‘게임용 기기’에서 ‘게이밍 플랫폼’으로 사업 영역을 넓히는 데 초점을 맞췄다. 삼성전자는 26~30일(현지시간) 독일 쾰른메세에서 열리는 게임스컴 2026에 1090㎡ 규모 전시관을 마련하고 ‘#PlaySamsung’을 주제로 게이밍 제품과 서비스를 선보인다. 게임스컴은 지난해 약 36만명이 방문했고 올해 약 1500개 소프트웨어·하드웨어·게임 콘텐츠 기업이 참가하는 글로벌 게임 산업 행사다. 핵심은 게이밍 모니터다. 삼성전자는 세계 최초 6K 게이밍 모니터인 ‘오디세이 G8’을 비롯해 4K OLED 모델과 무안경 3D 모니터 등 주요 제품을 한꺼번에 공개한다. 오디세이 G8은 6K·165Hz와 3K·330Hz를 전환하는 듀얼 모드를 적용해 고해상도가 중요한 게임과 고주사율이 중요한 경쟁 게임에 맞춰 활용할 수 있다. 특히 삼성전자는 펄어비스의 ‘붉은사막’, ‘콜 오브 듀티: 모던 워페어 4’ 등을 전시장에서 직접 구동해 제품 성능을 체감할 수 있도록 했다. 단순히 모니터의 사양을 보여주는 방식에서 벗어나 실제 게임 콘텐츠와 하드웨어를 묶어 제품의 가치를 전달하는 방식이다. 6K 모드와 HDR10+ 게이밍을 결합해 고사양 게임의 그래픽을 보여주는 것도 같은 전략이다. ◆ 스마트폰·SSD·오디오까지 ‘풀스택’ 삼성전자가 이번 행사에서 강조하는 또 다른 축은 모바일이다. ‘갤럭시 Z 폴드8 울트라’와 ‘갤럭시 S26 울트라’를 통해 고사양 모바일 게임을 체험할 수 있도록 하고, 갤럭시 버즈4 프로와 차세대 포터블 SSD도 연결한다. PC·콘솔 게임용 모니터뿐 아니라 모바일 게임을 즐기는 이용자까지 삼성 게이밍 생태계 안으로 끌어들이겠다는 구상이다. 저장장치와 오디오도 게임 경험의 일부로 묶었다. 고성능 SSD ‘9100 PRO’와 JBL 퀀텀 시리즈 헤드셋을 함께 전시해 화면·저장·사운드를 하나의 패키지로 구성한다. 삼성전자도 공식 게이밍 페이지에서 ‘화면·스토리지·사운드·모바일’을 하나의 풀 게이밍 스택으로 연결하는 전략을 명확히 제시하고 있다. TV와 클라우드 게임을 연결하는 ‘삼성 게이밍 허브’도 전시한다. 별도 게임 콘솔을 연결하거나 게임을 직접 내려받지 않고 지원 TV나 모니터에서 클라우드 기반 게임을 즐기는 방식으로, 삼성전자가 디스플레이 판매뿐 아니라 게임 이용 환경 자체로 사업 영역을 확장하려는 배경으로 볼 수 있다. ◆ T1·e스포츠 결합…‘제품 판매’ 넘어 게이머 접점 확대 e스포츠도 삼성전자가 공략하는 핵심 접점이다. 삼성전자는 세계적인 e스포츠팀 T1의 실제 게임 환경을 체험할 수 있는 공간을 마련하고, 27~28일에는 ‘플레이갤럭시 컵’ 월드 파이널을 진행한다. 배틀그라운드 모바일을 종목으로 북미·중남미·유럽·동남아·서남아시아 등 5개 권역 예선을 통과한 10개 팀이 우승을 다툰다. 여기에 한국 PC방 콘셉트의 부스와 K-컬처 체험을 결합했다. 단순 제품 전시장이 아니라 게임·e스포츠·한국 문화까지 묶어 글로벌 관람객이 삼성 브랜드를 경험하도록 설계한 것이다. 지난해 게임스컴에서 모바일 게이밍과 게임 개발사 협력을 강조했던 데서 올해는 제품군을 모니터·TV·SSD·오디오까지 넓힌 점도 차이다. 지난해 삼성전자는 ‘원신’의 Vulkan 최적화 등을 통해 게임사·플랫폼과의 협업을 강조했다. 이번 전시에서 삼성전자가 노리는 시장은 결국 게임 자체가 아니라 게임을 둘러싼 하드웨어 생태계다. 디스플레이에서는 고해상도·고주사율 경쟁력을 앞세우고, 모바일에서는 고성능 스마트폰과 AI 기능, 저장장치에서는 빠른 데이터 처리, 오디오에서는 몰입감을 결합한다. 여기에 클라우드 게임과 e스포츠까지 연결해 이용자가 게임을 접하는 다양한 순간에 삼성 제품을 노출시키는 구조다. 최승은 삼성전자 글로벌마케팅센터장은 “모바일·모니터·TV·SSD·헤드셋까지 게이밍에 필요한 다양한 기기와 서비스를 아우르는 풀스택을 갖췄다”며 “언제 어디서나 맞춤형 게이밍 경험을 누릴 수 있도록 고품질 기기와 서비스를 선보여 나갈 것”이라고 말했다.2026-08-25 11:42:47
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KT, '모두의 AI' 출사표…서비스·모델·인프라 국산 AI 연합 구축 [경제일보] KT가 국내 AI 서비스·모델·인프라 기업을 한데 묶어 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 맞닿은 서비스부터 AI 모델과 국산 반도체까지 연결해 국내 AI 기술의 실제 서비스 적용을 확대한다는 전략이다. 19일 KT는 국내 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 AI 기술을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 국민 서비스에 적용할 수 있는 기업과 인프라 기업까지 참여한 것이 특징이다. KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 기술을 연결하고 안정적인 AI 서비스 기반을 구축한다는 계획이다. AI 서비스 분야에는 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여한다. 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융 등 국민이 일상에서 사용하는 서비스에 AI를 접목해 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. AI 모델·플랫폼 분야에서는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여한다. 각 기업이 보유한 AI 모델과 플랫폼 기술을 활용해 생활 서비스에 적용할 수 있는 AI 기능을 개발하고 확산하는 역할을 맡는다. AI 인프라 분야에는 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 합류한다. AI 서비스가 실제 대규모 이용 환경에서 안정적으로 작동하려면 모델뿐 아니라 연산 인프라와 운영 기술이 필요하다는 판단에 따른 것으로 풀이된다. 이번 컨소시엄은 국내 AI 기업의 기술을 실제 이용자가 사용하는 서비스로 연결하는 것에 중점을 두고 진행된다. 기존 국내 AI 산업이 모델 개발과 기술 경쟁에 집중했다면, 이번 사업을 통해 검색·교육·금융·쇼핑 등 구체적인 서비스에 AI를 적용해 활용성을 검증하겠다는 것이다. 특히 생성형 AI 확산으로 AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 서비스 접점의 중요성도 커지고 있다. 아무리 성능이 높은 AI 모델을 확보하더라도 이용자가 접근할 수 있는 서비스와 충분한 연산 인프라가 뒷받침되지 않으면 실제 시장 확산으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT는 통신과 클라우드 사업을 통해 확보한 인프라와 AI 플랫폼 역량을 컨소시엄의 연결고리로 활용한다. 다양한 기업이 개발한 AI 기술을 하나의 서비스 환경에서 구현하고 대규모 이용자를 대상으로 안정성과 활용성을 검증하는 역할을 맡는 것으로 분석된다. 이번 컨소시엄을 통해 KT는 기존 AI·클라우드 사업과 연결할 수 있을 것으로 전망된다. AI 서비스가 확대될수록 추론 연산과 데이터 처리 수요도 증가하는 만큼 통신망과 클라우드, AI 인프라를 함께 확보한 KT가 서비스 운영 기반을 제공할 수 있다. KT는 이번 사업을 통해 국민의 AI 접근성을 높이는 동시에 국내 AI 기업의 기술 활용 기회를 확대하고 AI 생태계 활성화에 나선다는 방침이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "KT는 국내 대표 AI 기업들과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기여할 계획"이라며 "국내 대표 AI 기업들의 역량과 KT의 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 대한민국 AI 서비스를 준비해 나가겠다"고 말했다.2026-08-19 17:13:15
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KT, 통신 넘어 'AX 플랫폼 컴퍼니'로…2028년 영업이익률 9% 목표 [경제일보] KT가 통신 중심의 사업구조를 인공지능(AI) 중심으로 전환하면서 AX를 새로운 성장축으로 키우고 기업가치 제고에도 속도를 낸다. AI 데이터센터(AI DC)와 AI Edge, 해저케이블·위성 등 AI 인프라에 대한 투자를 확대하는 동시에 플랫폼과 AI 모델 역량을 결합해 기업·산업 현장의 AX 수요를 확보한다는 전략이다. 동시에 오는 2028년 AX 매출 2배 이상 성장과 자기자본이익률(ROE) 9~10% 달성, 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각 등 구체적인 목표를 제시하며 AI 전환의 성과를 수익성과 주주가치로 증명하겠다는 방침이다. 12일 KT는 서울 여의도 콘래드호텔에서 국내외 기관투자자와 애널리스트 등 50여명이 참석한 가운데 '2026 KT 코퍼레이트 데이'를 개최했다고 밝혔다. 박윤영 대표를 비롯한 주요 경영진이 직접 발표와 질의응답에 참여해 중장기 성장전략과 기업가치 제고 계획을 설명했다. 이번 행사는 KT가 추진하는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전환과 밸류업 프로그램의 구체적인 방향을 자본시장에 공유한 것이 특징이다. 단순히 AI 관련 신사업을 확대하겠다는 수준을 넘어 AI를 새로운 매출원으로 육성하고, 이를 통해 수익성과 자본효율까지 개선하겠다는 청사진을 제시한 것이다. KT는 AI 시대의 핵심 경쟁력을 확보하기 위해 AI DC, AI 엣지, 해저케이블, 위성 등 AX 인프라를 강화한다. 데이터센터를 중심으로 한 연산 인프라뿐 아니라 데이터를 주고받는 네트워크와 연결 인프라까지 확보해 AI 서비스에 필요한 기반을 직접 구축한다는 구상이다. 또한 플랫폼과 AI 모델 역량을 결합해 기업과 산업 현장의 AX 수요를 공략한다는 계획이다. 기업의 업무 시스템에 AI를 적용하거나 산업별 업무를 자동화하는 등 기업 간 거래(B2B) 영역을 중심으로 AI 사업을 확대해 통신사업에 이어 새로운 성장동력을 확보한다는 전략이다. KT는 이날 AX 사업을 단순한 미래 사업이 아니라 구체적인 재무 목표와 연결했다. 오는 2028년까지 AX 매출을 현재보다 2배 이상 성장시키고 연결 영업이익률을 9%까지 끌어올린다는 목표다. AI 관련 투자를 확대하면서도 외형 성장에 그치지 않고 실제 이익으로 연결시키겠다는 의미로 풀이된다. 자본 효율 개선 목표도 제시했다. KT는 2028년 ROE 9~10% 달성을 목표로 비핵심·저효율 자산을 유동화하고, 누적 1조원 규모의 자사주를 매입·소각할 계획이다. 성장 투자와 함께 자본 효율성을 높이고 주주 환원을 강화해 기업 가치를 끌어올리겠다는 구상이다. 특히 KT가 AI 인프라에 집중하는 것은 기존 통신사업에서 축적한 자산과 역량을 AI 시대에 맞게 재활용할 수 있다는 판단이 깔린 것으로 보인다. 통신망 운영 경험과 데이터센터, 네트워크 인프라를 AI 연산과 데이터 처리 환경으로 확장하면 순수 AI 기업과 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다는 계산이다. AI 인프라를 확보한 뒤에는 플랫폼과 서비스 영역으로 수익원을 확대한다. KT가 'AX 플랫폼 컴퍼니'를 강조하는 것도 AI 인프라를 구축하는 데 그치지 않고 이를 기업과 산업 현장의 업무에 연결해 지속적인 서비스 매출을 만들어내겠다는 의미다. 신사업 영역도 확대한다. KT는 토큰팩토리와 스테이블코인 등을 새로운 사업 기회로 제시했다. AI를 중심으로 사업 구조를 재편하는 동시에 디지털 자산과 금융 영역 등 새로운 시장에서도 성장 가능성을 찾겠다는 전략이다. 박윤영 KT 대표는 "이번 코퍼레이트 데이는 AX 플랫폼 컴퍼니 전략과 기업가치 제고 계획을 자본시장과 직접 공유하는 의미 있는 자리였다"며 "KT는 AX 기반의 새로운 성장 동력을 확보하는 동시에 기업가치 제고 계획을 충실히 이행함으로써 주주와 투자자들에게 지속적인 성과로 보답하겠다"고 말했다.2026-08-12 16:59:18
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지상 넘어 우주로 향하는 AI 인프라…우주항공청, 우주데이터센터 구축 시동 [경제일보] 우주항공청이 인공지능(AI) 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 우주에서 활용하는 '우주데이터센터' 구축을 위한 국내 산업계 참여 확대에 나선다. AI 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 부담이 커지는 가운데 우주공간을 새로운 데이터 처리 거점으로 활용하려는 글로벌 경쟁도 본격화하면서 국내에서도 관련 기술과 공급망 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 10일 우주항공청은 경기도 성남시 리벨리온 사옥에서 우주데이터센터 기술 관련 산업계 관계자들과 '제9차 우주항공 SOS 간담회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 AI 팹리스 6개사를 비롯해 태양전지·배터리 등 전력 분야 4개사, 냉각 기술 분야 2개사, 위성 체계 개발 기업 5개사 등 총 17개 기업이 참여했다. AI 반도체 기업 리벨리온과 SK하이닉스, 딥엑스, 모빌린트, 퓨리오사AI, LG전자, LG에너지솔루션, 한화솔루션 큐셀, 한화시스템, 한국항공우주산업(KAI), 쎄트렉아이 등이 참석했다. 우주항공청은 이번 간담회를 통해 AI·정보통신기술(ICT) 등 기존 우주산업에 속하지 않았던 기업의 기술 역량을 확인하고 우주데이터센터 구축에 필요한 산업계의 요구사항을 청취했다. 우주항공청과 국가과학기술연구회 K-문샷 추진단은 K-문샷 우주 미션 현황을 공유하고 기업들과 민관 협력 방안을 논의했다. 우주데이터센터는 지구 궤도에 데이터 처리와 저장을 위한 인프라를 구축하는 개념이다. AI 서비스 확산으로 데이터센터에서 처리해야 하는 데이터가 급증하고 전력과 냉각 비용 부담이 커지는 상황에서 지상에 집중된 데이터센터 인프라를 우주로 확장하는 방안으로 주목받고 있다. 특히 우주에서는 태양광을 활용해 전력을 생산할 수 있고, 지상과 달리 대규모 시설을 구축하는 데 필요한 토지 제약이 상대적으로 적다는 장점이 있다. 데이터 처리 과정에서 발생하는 열을 우주공간에서 효율적으로 방출할 수 있는 냉각 기술을 확보할 경우 지상 데이터센터가 안고 있는 전력·냉각 문제를 보완할 가능성도 제안되고 있다. 다만 우주데이터센터를 실제로 구축하기 위해서는 지상 데이터센터와 다른 기술적 과제를 해결해야 한다. 우주에서는 강한 방사선에 노출되기 때문에 일반적인 상용 반도체를 그대로 사용하기 어렵고, 태양전지와 배터리 등 전력 시스템 역시 극한의 온도와 방사선 환경을 견뎌야 한다. 발사 비용과 유지보수의 어려움도 상용화 과정에서 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 글로벌 시장에서는 우주데이터센터를 새로운 데이터 인프라로 활용하려는 움직임이 나타나고 있다. 일론 머스크가 이끄는 스페이스X 역시 위성 네트워크와 AI 인프라를 결합하는 방안을 추진하면서 우주공간을 데이터 처리 영역으로 활용하는 구상을 내놓고 있다. 지상 데이터센터에 필요한 막대한 전력과 냉각 인프라를 우주공간에서 확보하고, 위성 네트워크를 통해 데이터를 처리·전송하는 방식이 거론된다. 최근 우주데이터센터가 단순한 미래형 우주기술을 넘어 AI 산업의 인프라 경쟁과 연결되고 있다. 특히 AI 모델의 규모가 커질수록 연산을 위한 데이터센터와 전력 인프라 확보가 중요해지고 있는 만큼, 우주를 새로운 컴퓨팅 공간으로 활용하려는 시도가 글로벌 기업을 중심으로 이어질 가능성이 커지고 있다. 국내에서는 우주항공청이 K-문샷의 우주미션 가운데 하나로 '우주데이터센터 구축'을 추진하고 있다. 핵심은 우주에서 활용할 수 있는 AI 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 확보하고 실제 우주 환경에서 실증하는 것이다. 이번 간담회에서도 우주 데이터센터에 적용할 핵심 기술을 둘러싼 논의가 이뤄졌다. 참석 기업들은 우주 방사선에 견딜 수 있는 반도체 기술과 우주용 태양전지·배터리, 냉각 기술의 우주 실증 가능성을 비롯해 기업의 참여 방식과 민관 협력 체계 구축 방안 등에 대한 의견을 제시했다. 특히 AI 반도체 기업들이 우주 산업에 진입하기 위해서는 기존 산업과 다른 검증 절차를 마련해야 한다는 의견도 나왔다. 상용 부품(COTS)을 우주에서 사용할 수 있도록 성능과 신뢰성을 검증하고, 극한 환경에서의 우주 환경 시험과 실제 위성을 활용한 실증 기회를 제공해야 한다는 것이다. 우주 산업에 진입하려는 AI·ICT 기업 입장에서는 우주용 제품을 처음부터 별도로 개발하는 데 상당한 비용과 시간이 필요한 만큼 기존 상용 기술을 우주 환경에 맞게 검증하고 실제 우주에서 시험할 수 있는 기반이 중요하다. 우주항공청 역시 이 같은 기술 검증과 실증 기회를 확대해 비(非) 우주 기업의 참여를 유도한다는 방침이다. 우주 데이터센터가 구축되면 반도체 기업뿐 아니라 전력, 배터리, 냉각, 위성 제조 등 다양한 산업이 우주 산업 공급망에 참여할 수 있다는 점도 주목된다. 기존 우주 산업이 위성체와 발사체 중심으로 형성됐다면 우주 데이터센터는 AI 반도체와 데이터센터 인프라 기술을 우주 산업으로 끌어들이는 새로운 접점이 될 수 있기 때문이다. 우주항공청은 이번 간담회에서 나온 기업들의 의견을 향후 우주 데이터센터 추진 방향과 세부 전략에 반영할 계획이다. 또한 AI·ICT 기업을 비롯한 비우주 기업의 참여를 확대해 우주데이터센터에 필요한 핵심 기술과 공급망을 국내에서 확보한다는 방침이다. 오태석 우주항공청장은 "우주데이터센터는 우주공간 신산업 창출을 위한 핵심 성장동력으로서, 비(非) 우주 기업인 AI·ICT 기업의 참여 의지를 확인하고 새로운 위성개발·제조 생태계로 조성하는 것이 중요하다"며 "이번 간담회에서 논의된 의견을 면밀히 검토하여 우주데이터센터의 추진 방향과 세부 전략에 반영하고, 인공지능이 우주산업 생태계 전반으로 확장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-10 16:09:29
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삼성전자-NTT도코모, AI로 통신 품질 스스로 최적화…"저하 빈도 절반" [경제일보] 삼성전자가 일본 이동통신사 NTT도코모와 인공지능(AI)을 활용해 이용자별 통신 품질을 스스로 최적화하는 기술을 검증했다. 기존 무선망이 기지국에 연결된 이용자에게 동일한 네트워크 설정을 적용했다면 AI-RAN은 이용자의 서비스 이용 패턴과 무선 환경을 분석해 상황에 맞는 설정을 자동으로 선택하는 방식이다. 삼성전자는 NTT도코모와 공동 개발한 AI 무선망(AI-RAN) 기반 ‘사용자 맞춤형 통신 품질 최적화 기술’ 검증에 성공했다고 10일 밝혔다. AI-RAN은 무선 접속망(RAN)에 AI를 적용해 네트워크 상태를 분석하고 스스로 최적화하는 차세대 통신 기술이다. 5G를 넘어 6G로 통신망이 진화하면서 기지국과 주파수 등 한정된 네트워크 자원을 AI가 실시간으로 배분하는 기술로 주목받고 있다. 이번 기술은 AI가 사용자의 이동 경로와 서비스 이용 패턴, 실시간 무선 환경을 종합적으로 분석해 통신 품질 저하 가능성을 미리 예측한다. 이후 이용자별로 최적의 주파수 대역 등 네트워크 설정을 자동 적용한다. 예를 들어 동영상 스트리밍 이용자가 이동하면서 전파가 약해져 버퍼링이 발생할 가능성이 높아지면 AI가 이를 사전에 감지하고 네트워크 설정을 조정하는 방식이다. 이용자 입장에서는 별도의 조작 없이 보다 안정적인 통신 서비스를 이용할 수 있다. 실제 성능 검증에서도 효과가 확인됐다. 삼성전자와 NTT도코모가 지난 1월 NTT도코모 상용망과 일본 현지 5G 시험망에서 확보한 데이터를 활용해 시뮬레이션한 결과 서비스 전송속도 저하 발생 빈도가 13.1%에서 7.2%로 감소했다. 품질 저하 발생 빈도가 절반 수준으로 줄어든 셈이다. 양사는 단순한 AI 모델 개발을 넘어 실제 통신망에서 AI가 활용될 수 있도록 데이터 처리 방식도 함께 개선했다. 기존에는 무선 환경 정보를 일괄적으로 수집·처리했지만, 새 프로세스에서는 이용자가 겪는 문제 상황에 필요한 정보만 선별해 처리하도록 했다. AI 적용에 따른 네트워크 부담을 줄이기 위한 조치다. AI-RAN은 삼성전자와 NTT도코모만 추진하는 기술은 아니다. 글로벌 통신업계에서는 AI를 기지국 운영과 네트워크 최적화에 적용하려는 움직임이 확대되고 있다. 국내에서도 SK텔레콤·KT·LG유플러스가 AI를 통신망 운영에 접목하는 기술 개발을 확대하고 있어 AI-RAN은 향후 국내 통신망의 진화 방향과도 맞닿아 있다. 특히 국내 통신사들은 AI를 활용해 네트워크 장애를 예측하고 트래픽을 자동 제어하거나 기지국 운용 효율을 높이는 기술을 개발하고 있다. AI-RAN이 상용화 단계로 진입하면 통신사가 네트워크를 사후적으로 관리하는 방식에서 벗어나 AI가 이용자별 품질을 실시간으로 판단하고 자원을 배분하는 구조로 전환될 가능성이 있다. 삼성전자와 NTT도코모는 AI-RAN 기술 개발과 함께 표준화 협력도 진행하고 있다. 양사는 네트워크 데이터 처리 절차를 지난 2월 세계 이동통신 표준화 기구인 3GPP에 공동 기고했다. AI 기반 무선망 기술을 실제 통신망에 적용하기 위한 표준화 작업까지 협력을 확대하고 있는 것이다. 정진국 삼성전자 삼성리서치 차세대통신연구센터장 부사장은 “AI가 개별 사용자의 서비스 경험을 실질적으로 개선할 수 있음을 입증한 성과”라며 “NTT도코모와 AI-RAN 기술 고도화 및 표준화 협력을 지속하겠다”고 말했다.2026-08-10 10:01:00
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SK하이닉스·샌디스크, 차세대 스토리지 HBF 첫 표준 공개 [경제일보] SK하이닉스와 미국 샌디스크가 인공지능(AI) 시대의 데이터 처리 수요에 대응하기 위한 차세대 스토리지 기술 '고대역폭 플래시(HBF)'의 첫 표준 규격을 공개했다. 완성된 제품을 내놓은 것이 아니라 여러 반도체·시스템 기업이 HBF를 개발하고 활용할 때 따를 수 있는 공통 설계 기준을 처음 제시한 것이다. 4일 SK하이닉스는 샌디스크와 함께 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열린 'FMS 2026'에서 HBF 표준 규격을 공개했다고 밝혔다. 지난해 8월 양사가 표준화 협력에 나선 데 이어 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만이다. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 들어가는 새로운 메모리 계층이다. HBM은 데이터를 빠르게 처리할 수 있지만 용량을 늘리는 데 한계가 있고 가격도 비싸다. SSD는 많은 데이터를 저장할 수 있지만 HBM보다 데이터 전송 속도가 느리다. HBF는 낸드플래시를 기반으로 용량을 확보하면서 데이터 전송 속도를 높여 두 제품 사이를 보완하는 것을 목표로 한다. AI 모델이 커지고 실제 서비스에 활용되는 추론 작업이 늘면서 HBM만으로 처리하기 어려운 대규모 데이터를 보다 효율적으로 공급하려는 시도다. 이번 규격은 낸드 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 구성을 기준으로 최대 512기가바이트(GB)의 용량을 정의했다. 데이터 대역폭은 성능에 따라 세 등급으로 나눠 초당 약 0.4테라바이트(TB)에서 3.0TB까지 제시했다. HBF와 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 방식에는 개방형 인터페이스인 'UCIe'를 채택했다. 서로 다른 업체가 만든 반도체 칩을 하나의 시스템 안에서 연결할 수 있도록 해 HBF의 활용 범위를 넓히기 위한 선택이다. 규격은 글로벌 데이터센터 기술 협력체인 오픈컴퓨트프로젝트(OCP)를 통해 공개됐다. 특정 회사만 사용하는 독자 기술이 아니라 여러 기업이 참여할 수 있는 개방형 표준으로 생태계를 구축하겠다는 것이다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글과 AI 반도체 기업 텐스토렌트가 참여하고 있다. 다만 두 회사가 HBF 반도체를 직접 개발하는 것은 아니다. AI 서비스를 운영하거나 AI 반도체를 사용하는 고객의 관점에서 필요한 기술과 시스템 구조에 대해 의견을 나누는 형태로 협력하고 있다. SK하이닉스 관계자는 "이번 표준 공개를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 채택을 확대하고 생태계 조성에도 속도를 낼 수 있을 것으로 보고 있다"며 "구글과 텐스토렌트는 HBF 개발에 직접 참여하는 것이 아니라 고객 관점에서 개방형 협력을 진행하는 것"이라고 했다. 이어 "아직 개발 단계이기 때문에 구체적인 성능 지표나 향후 목표를 제시하기는 어렵다"며 "낸드플래시 분야에서도 HBF와 같은 새로운 메모리 개념이 논의되기 시작한 단계로 이해하면 된다"고 했다. 이번 표준 공개로 HBF의 기본 설계 방향은 마련됐지만 실제 제품 개발과 고객사 검증, 양산까지는 추가 절차가 남아 있다. 향후 HBF가 HBM과 SSD 사이의 새로운 시장으로 자리 잡기 위해서는 낸드 기반 제품의 속도와 전력 효율, 신뢰성을 실제 AI 시스템에서 입증하는 것이 관건이 될 전망이다. 김천성 부문장은 "AI 활용이 빠르게 확산되면서 데이터 처리 구조 전반의 재설계가 요구되는 시점"이며 "HBF를 통해 메모리와 스토리지 간 경계를 확장하고, 시스템 전반의 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구현에 기여하겠다"고 했다.2026-08-04 13:55:54
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오픈AI, 과학 연구 현장 정조준…챗GPT-5.6 기반 무료 AI 지원 확대 [경제일보] 오픈AI가 과학·수학·공학 분야 학술 연구자를 대상으로 최신 인공지능(AI) 모델과 연구 도구를 무료 제공하는 프로그램을 시작하며 대학 연구 현장 공략에 나선다. 단순한 AI 활용 지원을 넘어 연구 과정 전반에 AI를 활용하는 생태계를 구축하고, 미래 AI 연구 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 30일 오픈AI는 최근 '학술 연구자를 위한 챗GPT' 프로그램을 출시하고 신청 접수를 시작했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 선정된 학술기관 소속 연구자들에게 오픈AI의 최신 AI 모델과 연구 특화 도구를 1년간 무료로 제공하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이번 프로그램을 통해 올여름 연구자 1만명을 대상으로 지원을 시작하고, 내년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 확대한다는 계획이다. 아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐으며, 이 가운데 한국 소재 기관은 17곳으로 국가별 가장 많은 비중을 차지했다. 다만 대상 기관으로 선정됐다고 해서 대학 내 모든 구성원이 자동으로 이용할 수 있는 것은 아니다. 대상 기관 소속 연구자가 직접 신청해야 하며, 기관 인증과 함께 현재 수행 중인 연구 분야와 AI 활용 계획 등을 제출해야 한다. 이번 프로그램은 AI가 연구 현장에서 단순 보조 도구를 넘어 연구 과정 전반을 지원하는 단계로 진화하고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 논문 검색이나 문서 작성 등 제한적인 활용에 머물렀다면, 최근에는 데이터 분석과 코드 작성, 실험 설계, 연구 결과 검증 등 고도의 연구 업무까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 오픈AI는 참가자들에게 챗GPT와 챗GPT 워크, 코덱스 등 연구 활용 도구를 제공한다. GPT-5.6 모델군을 비롯해 고난도 과학·수학 문제 해결을 위한 GPT-5.6 Sol Pro도 이용할 수 있으며, 확대된 딥 리서치 기능과 높은 사용 한도, 대규모 컨텍스트 창도 지원한다. 특히 코덱스는 연구 과정에서 필요한 코드 작성과 디버깅, 데이터 세트 분석, 재현 가능한 연구 환경 구축 등을 지원한다. 챗GPT Work는 연구비 지원 기회 검색과 신청서 작성, 문헌 검토, 논문 초안 작성 등 장기 연구 프로젝트 관리에 활용할 수 있도록 설계됐다. 생명과학 분야 연구 지원 기능도 강화했다. 연구자들은 유전학과 유전체학, 시퀀싱, 단일 세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등과 관련한 75개 이상의 연구 스킬을 활용할 수 있다. 과학 문헌과 공개 유전체·임상 데이터베이스, 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼 등 다양한 연구 자원과 연결할 수 있는 기능도 제공된다. 오픈AI는 이번 학술 연구자 지원에 나선 배경에 AI가 과학 연구 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구로 자리 잡고 있는 것에 있다고 설명했다. AI 모델이 논문 분석과 데이터 처리, 시뮬레이션 등 연구 생산성을 높이는 수단으로 활용되면서, 어떤 연구자가 어떤 방식으로 AI를 활용하는지가 연구 경쟁력과 연결되는 상황이다. 오픈AI 역시 연구자들이 자사 AI 모델과 도구를 활용해 연구 성과를 축적하도록 지원함으로써 장기적인 사용자 기반을 확보하려는 것으로 분석된다. 연구 현장에서 형성된 AI 활용 경험이 향후 산업 현장과 기업 서비스 확산으로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 국내 대학들도 AI 활용 확대에 속도를 내고 있는 만큼 이번 프로그램 참여가 연구 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 기대가 나온다. 특히 AI 기반 신약 개발과 반도체 설계, 로봇·우주 기술 등 고도의 데이터 분석이 필요한 분야에서 AI 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이번 프로그램 전용 워크스페이스에 비즈니스 수준의 개인정보 보호 및 보안 기능을 적용했으며, 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 모델 학습에 활용하지 않는 것으로 알려졌다. 오픈AI 관계자는 "이번 프로그램은 선정된 학술기관에 소속된 연구자들이 첨단 AI를 활용해 복잡한 연구 과제를 해결하고 과학적 발견을 가속할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다"며 "아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐고, 해당 기관 소속 연구자 가운데 자격 요건을 충족한 연구자는 소속 인증과 신청 절차를 거쳐 프로그램에 참여할 수 있다"고 말했다.2026-07-30 17:07:36
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롯데이노베이트, 2Q 영업익 124억원 전년 比 54%↑…AI·데이터센터로 체질 개선 속도 [경제일보] 롯데이노베이트가 선별 수주와 프로젝트 효율화를 바탕으로 수익성을 개선하며 올해 2분기 두 자릿수 영업이익 성장세를 이어갔다. 안정적인 IT 서비스 본업 경쟁력에 데이터센터와 인공지능 전환(AX) 사업 확대를 더하며 사업 체질 개선에 속도를 내는 가운데, 롯데그룹 전반의 AI 전환 수요를 기반으로 중장기 성장 동력 확보에 나선다는 계획이다. 30일 롯데이노베이트는 잠정 실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출 2745억원, 영업이익 124억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기와 유사한 수준을 유지했지만 영업이익은 전년 동기 80억원 대비 54% 증가했다. 이번 실적 개선은 외형 확대보다 수익성 중심의 사업 운영 전략이 영향을 미친 것으로 분석된다. 롯데이노베이트는 수주 단계부터 사업성과 수익성을 검토하는 선별 수주 전략을 이어가고, 프로젝트 수행 효율을 높이며 안정적인 이익 구조를 확보했다. 특히 주요 자회사들의 손익 개선도 연결 실적 성장에 힘을 보탰다. 롯데이노베이트는 본업의 안정적인 수익 기반에 자회사 실적 회복이 더해지면서 연결 기준 영업이익 증가 폭이 확대됐다고 설명했다. 롯데이노베이트는 실적 개선을 바탕으로 데이터센터와 AX 사업을 차세대 성장축으로 육성한다는 전략이다. 특히 AI 확산으로 데이터 처리와 인프라 수요가 증가하면서 데이터센터 설계·구축·운영을 아우르는 'DBO' 사업 확대에 집중하고 있다. 롯데이노베이트는 서울·대전·용인 등에서 약 20년간 데이터센터를 운영하며 축적한 경험을 기반으로 데이터센터 DBO 역량을 강화하고 있다. 지난해 11월 에이스공조와 데이터센터 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결한 데 이어, 12월에는 캄스퀘어 용인 데이터센터 DBO 사업을 수주했다. 지난 2월에는 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업까지 추가 확보하며 관련 사업 기반을 확대했다. 최근 데이터센터 사업은 인공지능(AI) 인프라 확대와 맞물려 성장 가능성이 높다는 평가를 받고 있다. 생성형 AI 확산으로 기업들의 데이터 처리 수요가 증가하고, 안정적인 데이터센터 운영 역량을 갖춘 사업자의 중요성이 커지면서 기존 IT 서비스 기업들도 인프라 사업으로 영역을 넓히고 있다. 롯데이노베이트는 그룹 내 AX 전환 수요를 기반으로 AI 사업 확대에도 나선다. 자체 개발한 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'와 외부 생성형 AI를 결합한 '하이브리드 AX 실행 체계'를 구축하고, 이를 클라우드·지능형 IT 아웃소싱(ITO)·통합 보안 등 기존 사업 역량과 연결한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 롯데그룹 계열사의 업무 혁신을 지원하는 동시에 외부 기업의 AX 수요까지 공략해 새로운 매출원을 확보한다는 구상이다. 유통·물류·제조 등 그룹 내 다양한 산업 영역에서 축적한 경험을 바탕으로 기업 고객 대상 AI 전환 사업 경쟁력을 높인다는 방침이다. 피지컬 AI와 로봇 분야 투자도 이어간다. 롯데이노베이트는 지난해 8월 피지컬 AI·로봇 사업 전담 조직을 신설한 이후 관련 사업 확대를 추진하고 있다. 지난 2월에는 코리아세븐과 협업해 휴머노이드를 도입한 미래형 편의점을 선보였으며, 4월에는 과학기술정보통신부 '생성형 AI 선도 인재 양성 사업'에 선정돼 KAIST·연세대와 피지컬 AI 모델 공동 개발을 진행하고 있다. 지난 7월에는 '2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트'에 참여하며 AI·디지털 분야 인재 확보와 산학협력도 강화했다. 롯데이노베이트는 롯데그룹의 디지털 전환 핵심 계열사 역할도 확대하고 있다. 그룹 내부 AX 수요를 기반으로 AI 플랫폼과 데이터센터, 보안, 클라우드 등 기존 IT 역량을 결합해 디지털 전환 전문 기업으로 입지를 강화한다는 계획이다. 자회사들도 성장 사업 확대와 수익성 개선에 나선다. 전기차 충전 자회사 이브이시스(EVSIS)는 북미와 동남아 시장을 중심으로 글로벌 사업 확대를 추진하고 있으며, 칼리버스는 이머시브 커머스 기술을 롯데온·롯데하이마트 등 그룹 유통 역량과 결합해 새로운 고객 경험 창출에 나서고 있다. 롯데이노베이트 관계자는 "2분기 실적은 본업 경쟁력을 바탕으로 선별 수주와 프로젝트 수행 효율 제고, 주요 자회사의 손익 회복이 함께 이뤄낸 결과"라며 "수익성 중심의 경영 기조를 이어가는 동시에 데이터센터 DBO와 AX 등 미래 성장사업의 사업화를 본격화해 지속 가능한 성장 기반을 공고히 하겠다"고 말했다.2026-07-30 11:35:50
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KAIST, MS 'AI 레드팀' 합류…국내 대학 중 유일 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST)이 국내 대학 가운데 유일하게 마이크로소프트(MS)의 글로벌 인공지능(AI) 안전성 연구 네트워크에 합류했다. 생성형 AI와 AI 에이전트의 활용이 확산하는 가운데 글로벌 기업과 대학이 협력해 실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 선제적으로 검증한다. KAIST는 전산학부 손수엘 교수 연구팀이 MS AI 레드팀이 운영하는 글로벌 AI 안전성 연구 프로그램 ‘엑스트라(EXTRA·External Red Team Alliance)’ 연구팀으로 선정됐다고 28일 밝혔다. 엑스트라는 MS가 올해 시작한 외부 AI 레드팀 연구 지원 프로그램이다. 기업 내부 조직에 머물던 AI 안전성 평가를 세계 대학과 연구기관으로 확대해 다양한 관점에서 생성형 AI의 취약점과 위험성을 검증하는 것이 목적이다. 프로그램에는 6개 대륙의 10여개 대학과 연구기관이 참여한다. 국내 대학 가운데 선정된 곳은 KAIST가 유일하다. 손 교수 연구팀은 2만5000달러, 약 3700만원의 연구비를 지원받아 글로벌 연구진과 함께 AI 보안과 신뢰성 연구를 수행한다. 손 교수 연구팀은 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)을 대상으로 해킹을 통한 모델 탈취와 개인정보 유출, 악성 명령을 주입해 의도하지 않은 행동을 유도하는 프롬프트 주입 공격 등을 분석하고 있다. 연구 범위는 단순한 챗봇을 넘어 외부 시스템과 연결돼 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트까지 확대된다. AI 에이전트는 문서 작성과 정보 검색뿐 아니라 외부 도구 호출, 데이터 처리, 시스템 제어 등을 연속적으로 수행한다. 권한과 접근 범위를 적절히 통제하지 못하면 개인정보나 기업 내부 정보가 노출될 수 있어 서비스 구축 단계부터 공격 가능성을 점검해야 한다. 연구팀은 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 공격 경로를 찾아내고, AI가 악성 명령이나 조작된 정보를 구분하도록 하는 방어 기술을 개발할 계획이다. 공격자의 관점에서 취약점을 검증하는 레드팀 연구와 이를 차단하는 보안 기술을 함께 고도화한다. 최근 글로벌 AI 기업들은 모델 성능 경쟁과 함께 안전성 검증을 핵심 과제로 삼고 있다. AI가 금융과 의료, 공공, 제조 등 민감한 데이터를 다루는 산업으로 확산하면서 모델 자체뿐 아니라 데이터와 외부 도구, 네트워크를 연결하는 전체 서비스 구조의 보안이 중요해졌기 때문이다. 이번 프로그램 참여는 KAIST가 MS의 AI 보안 연구진 및 세계 대학들과 연구 성과를 교류하고, 국제적인 AI 안전성 평가 체계 마련에 참여할 기회가 될 전망이다. 국내 연구진의 공격·방어 기술이 글로벌 AI 서비스의 보안 기준과 평가 방법에 반영될 가능성도 커졌다. 손수엘 교수는 “AI는 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성이 중요해지고 있다”며 “실제 서비스에서 발생할 수 있는 보안 위협을 분석하고 누구나 안심하고 사용할 수 있는 AI 기술 개발에 기여하겠다”고 말했다. MS AI 레드팀을 이끄는 램 샹카르 시바 쿠마르는 “AI 안전성 연구에서 대학은 핵심적인 역할을 하고 있다”며 “점점 강력해지는 AI 시스템을 평가하고 보호하며 책임감 있게 관리할 수 있도록 관련 연구를 지원하겠다”고 밝혔다.2026-07-28 15:00:10
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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-27 10:00:00
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업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다 [경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-07-23 10:57:02
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"AI 모델 돌연 중단되면"…국내 플랫폼·오픈AI·앤트로픽 책임 기준 [경제일보] 카카오와 당근, 무신사 등 국내 플랫폼 기업들이 오픈AI·앤트로픽과 만나 인공지능(AI) 모델의 갑작스러운 변경이나 공급 중단, 서비스 사고 발생 시 책임 기준을 논의했다. 플랫폼의 AI 활용이 확대되면서 외부 AI 모델에 대한 의존도와 이용자 보호 문제를 함께 해결하려는 움직임이다. 과학기술정보통신부가 운영을 지원하는 ‘플랫폼 자율기구’는 22일 서울 페이토 호텔에서 플랫폼·AI 기업 간 간담회를 개최했다. 간담회에는 카카오와 놀유니버스, 당근, 로앤컴퍼니, 무신사, 직방, 한국신용데이터 등 국내 플랫폼과 오픈AI·앤트로픽 관계자, 자율기구 자문위원들이 참석했다. 핵심 의제는 AI 서비스의 예측 가능성이다. 플랫폼 기업은 외부 AI 모델을 자사 서비스에 연동한 뒤 모델 버전이 예고 없이 바뀌거나 공급이 중단되면 답변 품질과 기능, 안전성에 영향을 받을 수 있다. 플랫폼이 문제를 직접 통제하기 어려운데도 이용자에 대한 책임은 플랫폼이 우선 부담할 가능성이 크다. 플랫폼과 AI 기업은 모델 변경과 공급 중단에 관한 중장기 로드맵을 공유하고 주요 변화가 있을 때 사전에 알리는 고지 기준을 논의하기로 했다. 서비스 환경 변화에 대비할 시간을 확보하고 장애나 품질 저하에 따른 이용자 피해를 줄이려는 취지다. 특정 모델에 대한 종속을 낮추는 방안도 의제로 올랐다. 양측은 개방형 표준의 안정성을 높여 서로 다른 AI 모델을 교체하거나 함께 사용할 수 있도록 지원하는 방안을 논의했다. 국내 플랫폼 간 서비스 연동성을 높이는 문제에 대해서도 의견을 나눴다. 모델 전환이 쉬워지면 하나의 AI 기업이 공급을 중단하거나 가격·정책을 변경해도 다른 모델로 대체할 수 있다. 다만 모델마다 응답 형식과 성능, 안전 기준이 달라 단순한 기술 표준만으로 완전한 호환성을 확보하기는 어렵다. 데이터 구조와 인증, 권한 관리까지 함께 맞춰야 실제 전환이 가능하다. AI 사고의 책임 소재도 주요 쟁점이다. 플랫폼은 이용자 화면과 데이터, 서비스 운영 정책을 관리하지만 AI 기업은 기반모델의 성능과 버전, 안전장치를 통제한다. 잘못된 답변이나 차별적 결과, 개인정보 노출 등이 발생했을 때 어느 단계에서 문제가 생겼는지에 따라 책임이 달라질 수 있다. 양측은 플랫폼과 모델 공급자가 각각 통제할 수 있는 요소를 구분하고 어떤 절차로 사고 원인을 판단하고 대응할지 논의했다. 플랫폼 데이터의 처리 기준과 AI 답변에 활용된 정보의 출처 표시 문제도 함께 다뤘다. 다만 이날 간담회는 구체적인 책임 분담 원칙이나 의무 기준을 확정한 자리는 아니다. 이번 논의는 플랫폼 자율규제의 범위를 검색·추천 서비스에서 생성형 AI로 넓힌다는 의미가 있다. 플랫폼 자율기구 데이터·AI 분과는 2023년 검색·추천 기준의 주요 변수와 작동 원리를 공개하도록 하는 자율규제 원칙을 마련했다. 이후 참여 기업의 이행 상황을 점검해 왔다. 올해는 생성형 AI 확산에 맞춰 기존 원칙을 보완하고 플랫폼별 이행 사례집을 발간할 계획이다. 혁신공유·거버넌스 분과도 플랫폼 기업의 사회적 책임과 안전성, 상호운용성 등을 담은 거버넌스 원칙의 모범 사례를 정리한다. 한편 법적 강제력이 없는 권고 수준에 머무르면 글로벌 AI 기업의 모델 변경이나 공급 중단에 충분히 대응하기 어렵다. 변경 이력과 사전 통지 기간, 장애 대응 절차, 데이터 처리 범위 등을 구체적인 기준으로 만들어야 한다는 지적이 나온다. 플랫폼 자율기구는 이번 간담회를 시작으로 플랫폼과 AI 기업 간 협의를 이어갈 계획이다. 향후 논의가 모델 공급 계약과 서비스 운영 기준에 반영된다면 국내 플랫폼의 AI 의존 리스크를 낮추고 사고 발생 시 책임 공백을 줄이는 기반이 될 전망이다.2026-07-22 16:42:34
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GPU 72개를 한 랙에…엔비디아 '베라 루빈' 공급, AI 주도권 굳힌다 [경제일보] 엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’ 공급을 본격화했다. 개별 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 중앙처리장치(CPU)와 네트워크, 전력·냉각 시스템까지 하나의 랙으로 묶어 AI 데이터센터 시장의 주도권을 굳히려는 전략이다. 엔비디아는 21일(현지시간) 베라 루빈 기반 제품이 본격 양산 단계에 들어가 주요 AI·클라우드 사업자에 공급되고 있다고 밝혔다. 베라 루빈은 ‘루빈’ GPU와 ‘베라’ CPU, 네트워크·데이터처리 장치 등 7종의 칩으로 구성된 차세대 AI 플랫폼이다. 핵심 시스템인 ‘베라 루빈 NVL72’는 루빈 GPU 72개와 베라 CPU 36개를 단일 랙에 통합한다. 고속 연결 기술인 NV링크6를 통해 여러 칩이 하나의 가속기처럼 작동하도록 설계했다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·메모리·네트워크 병목을 랙 단위에서 줄이는 것이 목표다. 엔비디아가 전면에 내세운 지표는 전력당 토큰 처리량이다. 회사는 코어위브에서 딥시크-R1 모델을 구동한 자체 벤치마크를 근거로 베라 루빈 NVL72가 전작인 GB200 NVL72보다 메가와트당 최대 10배 많은 토큰을 처리하고 토큰 100만개당 비용은 10분의 1로 낮췄다고 주장했다. 다만 이는 엔비디아와 협력사가 특정 환경에서 측정한 결과다. 실제 효율은 사용하는 AI 모델과 정밀도, 소프트웨어 최적화, 데이터센터 가동률에 따라 달라질 수 있어 독립적인 검증이 필요하다. 전력과 냉각도 핵심 경쟁 요소다. 베라 루빈은 섭씨 45도의 냉각수를 사용하는 폐쇄형 액체냉각 구조를 적용했다. 외부 기온 등 조건이 맞으면 냉각기를 사용하지 않고 드라이 쿨러로 열을 식힐 수 있다. 엔비디아는 신규 AI 데이터센터에서 기존 냉각탑 방식보다 1MW당 연간 수백만 갤런의 물을 절감할 수 있다고 설명했다. AI 데이터센터의 전력 확보가 제한되면서 고객의 관심도 단순 연산 성능에서 ‘같은 전력으로 얼마나 많은 토큰을 생산하느냐’로 이동하고 있다. 엔비디아가 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 냉각·전력 설계까지 통합하는 이유다. 전체 시스템을 자사 생태계로 묶으면 고객 이탈을 막고 GPU 외 네트워크·소프트웨어 매출도 확대할 수 있다. 공급망도 랙 단위로 확대했다. 엔비디아에 따르면 베라 루빈 생산에는 30개국 350곳 이상의 제조시설이 참여한다. AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 코어위브 등이 도입을 준비하거나 시스템 구축에 나선 상태다. 블룸버그통신은 엔비디아가 공급 일정과 성능을 적극적으로 공개하는 배경에 경쟁 심화가 있다고 분석했다. AMD와 브로드컴이 AI 반도체 시장을 공략하고 있고 아마존과 구글 등 주요 고객도 자체 가속기 개발을 확대하고 있기 때문이다. 특히 AMD는 GPU와 CPU, 네트워크를 결합한 랙 스케일 시스템 ‘헬리오스’를 올해 하반기부터 공급한다. 마이크로소프트는 애저에 헬리오스를 도입해 프런티어 AI 모델 추론과 AI 서비스에 활용하기로 했다. 헬리오스에는 MI455X GPU와 차세대 ‘베니스’ CPU가 탑재된다. 엔비디아는 베라 CPU가 파이썬 작업에서 AMD의 기존 ‘투린’ CPU보다 최대 1.8배 빠르다는 자체 비교 결과도 제시했다. 그러나 AMD가 후속 제품인 베니스를 투입하는 만큼 현재 비교만으로 차세대 CPU 경쟁의 우위를 단정하기는 어렵다. 관건은 양산 속도와 실제 운영 비용이다. 7종의 칩과 액체냉각, 고속 네트워크를 결합한 복잡한 시스템을 계획대로 공급하고 고객 데이터센터에 안정적으로 설치해야 한다. 베라 루빈이 약속한 전력당 성능을 실제 서비스에서 입증한다면 엔비디아는 GPU 기업을 넘어 AI 데이터센터 전체를 설계하는 플랫폼 사업자로 지배력을 강화할 전망이다.2026-07-22 16:12:58
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네이버클라우드, 합참 AX 거점 진입…2027년 KCCS 사업 '전초전' [경제일보] 네이버클라우드가 고려대학교와 손잡고 합동참모본부 인공지능 전환(AX) 거점 구축에 참여한다. 민간의 AI·클라우드 기술에 군 지휘통제와 전장 환경에 대한 전문성을 결합해 2027년 예정된 합동지휘통제체계(KCCS) 사업 참여 기반을 마련하려는 행보다. 네이버클라우드는 지난 20일 고려대 기술경영전문대학원 국방기술경영학과 C5ISRT융합연구센터와 국방 C5ISRT 분야 산학협력을 위한 업무협약을 체결했다고 21일 밝혔다. C5ISRT는 지휘·통제·통신·컴퓨터·사이버·정보·감시·정찰·표적처리를 통합한 지휘통제 및 전장인식 체계다. 전장에서 수집한 정보를 AI로 분석해 지휘관의 판단과 작전 수행을 지원하는 기반으로 꼽힌다. 양측은 △합참 군·산·학 협력센터 참여 △초거대 AI 기반 지휘통제 기술 개발 △2027년 KCCS 사업 핵심 기술 선행 연구 △국방 공용·표준 플랫폼 구축 △전문인력 양성을 공동 추진한다. 합참 군·산·학 협력센터는 국방데이터를 활용해 민간 AI 기술을 군 현장에서 검증하는 사업이다. 국방부는 올해 약 190억원을 투입해 서울 용산 합참과 판교·대전 육군, 서울 양재 공군, 부산 해군·해병대 등 5개 AX 거점을 구축한다. 네이버클라우드와 고려대는 용산 합참 거점에서 공동 연구체계를 마련하고 국방 특화 AI 기술을 발굴·실증할 계획이다. 이번 협력의 핵심은 서로 부족한 역량을 보완하는 데 있다. 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드, 데이터 처리 기술을 보유했지만 군 작전 절차와 보안 규정, 지휘통제체계에 대한 도메인 지식이 필요하다. 고려대 C5ISRT연구센터는 강석중 교수를 중심으로 약 40년간 국방획득과 지휘통제, 방산안보를 연구해 왔지만 실제 AI 서비스를 구현할 산업 파트너가 필요하다. 국방 AI는 일반 기업용 서비스와 달리 외부망과 분리된 환경에서 작전·감시정찰 데이터를 처리해야 한다. AI의 답변 오류가 작전 판단에 영향을 줄 수 있어 정확성과 보안뿐 아니라 판단 근거와 책임 체계까지 검증해야 한다. 기술 성능만큼 군 환경에서의 실증 경험이 향후 KCCS 사업 경쟁력을 좌우하는 이유다. 네이버클라우드는 양측이 공동 추진할 국방 AX 관련 사업 규모를 약 200억원으로 제시했다. 다만 현재는 업무협약과 사업 참여 계획을 구체화하는 단계로, 200억원이 확정된 수주액이나 계약금액을 의미하는 것은 아니다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “국방 분야는 기술력뿐 아니라 연구기관과 산업계, 군이 긴밀하게 연결된 협력 생태계가 중요하다”며 국방 핵심사업 참여 기반을 확대하겠다고 말했다. 강석중 고려대 교수는 “최근 전장은 AI와 데이터 기반의 지능형 C5ISRT 체계 중심으로 변화하고 있다”며 연구개발부터 실증과 사업화, 인력 양성까지 아우르는 협력 모델을 만들겠다고 밝혔다.2026-07-21 16:08:44
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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