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뤼튼, '서비스로 버는 AI' 증명했다…1조 유니콘 등극
[경제일보] 인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스가 기업가치 1조원 이상의 평가를 받으며 유니콘 기업에 올라섰다. 거대언어모델(LLM)이나 AI 반도체가 아닌 실제 소비자가 사용하는 AI 서비스와 수익화 성과를 기반으로 1조원 기업가치를 인정받았다는 점에서 의미가 있다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능뿐 아니라 이용자 확보와 서비스 수익화로 이동하고 있다는 신호로도 풀이된다. 뤼튼은 26일 1000억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했다고 밝혔다. 누적 투자액은 약 2300억원으로 늘었다. 신규 투자자로 미국 벤처캐피털 코어라인벤처스와 유진자산운용이 참여했으며 기존 투자자인 굿워터캐피탈, 앤틀러 글로벌, 산업은행, 우리벤처파트너스, 캡스톤파트너스 등도 후속 투자에 나섰다. 뤼튼의 기업가치는 지난해 시리즈B 당시 3000억원대 중반으로 평가된 것으로 알려졌다. 1년5개월여 만에 기업가치가 1조원 이상으로 뛰면서 성장 속도를 입증했다. 핵심 동력은 해외 사업이다. 지난 5월 북미에서 출시한 AI 엔터테인먼트 콘텐츠 플랫폼 ‘OOC’는 출시 3개월 만에 월매출 100억원을 넘어섰고 해외 매출이 국내 매출을 추월했다. 뤼튼은 이를 바탕으로 올해 매출이 지난해 471억원의 4배를 웃도는 2000억원을 넘어설 것으로 전망했다. 뤼튼은 범용 AI 서비스 ‘뤼튼’과 AI 캐릭터 챗 플랫폼 ‘크랙’을 운영하며 일본과 북미로 서비스를 확장했다. 특히 AI와 대화하고 콘텐츠를 소비하는 AI 엔터테인먼트 분야를 집중 공략하면서 새로운 수익 모델을 만들어냈다는 평가다. ◆ 글로벌 확장과 ‘안전한 AI’가 다음 과제 1조원 기업가치를 인정받은 만큼 앞으로는 성장세를 지속적으로 증명해야 한다. 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 컨슈머 AI 시장에서 이용자 규모뿐 아니라 유료 전환과 재방문, 해외 매출의 지속성이 중요해졌다. 이용자 보호도 강화한다. 뤼튼은 지난 7월 AI 윤리·철학, 인지·심리, 법학 전문가로 구성된 사용자위원회를 출범시켰고 한국인터넷자율정책기구(KISO)의 AI 캐릭터 챗봇 자율규제 가이드라인 마련에도 참여하고 있다. 청소년 이용자가 약 10%인 크랙에는 이용시간 제한과 부모 동의 절차 강화, 결제한도 하향 등을 검토하고 있다. 이세영 뤼튼 대표는 “창업 후 지난 5년간 대한민국 대표 AI 서비스 기업으로 자리매김하고 글로벌 경쟁력까지 증명한 결과 이번 투자를 성공적으로 마무리할 수 있었다”며 “글로벌 확장과 서비스 고도화에 주력해 시장 기대에 부응하는 것은 물론, 안전하고 믿을 수 있는 AI 서비스 기업으로서 더 빠르게 성장하겠다”고 말했다. 한편 뤼튼의 유니콘 등극은 국내에서도 소비자가 실제 비용을 지불하는 AI 서비스 모델이 만들어질 수 있다는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. 향후 관건은 OOC와 크랙 등 해외 서비스의 성장을 일회성 매출이 아닌 지속 가능한 글로벌 플랫폼으로 전환하는 것이다.
2026-08-26 10:32:50
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서울시, '모아통합기획' 도입…2030년까지 후보지 100곳 추가
[경제일보] 서울시가 모아주택·모아타운의 실제 착공 시점을 앞당기기 위해 사업 절차를 동시에 진행하는 ‘모아통합기획’을 도입한다. 이미 추진 중인 사업장은 공정관리를 강화해 2031년까지 4만가구 착공을 추진하고 2030년까지 신규 후보지 100곳을 추가로 선정해 12만가구 규모의 공급 기반을 확보한다는 계획이다. 서울시는 이 같은 내용을 담은 ‘모아타운 쾌속통합 추진계획’을 본격 추진한다고 24일 밝혔다. 서울시에 따르면 지난 2022년 제도 도입 이후 현재 모아타운 137곳이 추진되고 있으며 관리계획 수립을 통해 약 13만가구 규모의 공급 기반이 마련됐다. 모아주택은 156곳, 약 4만3000가구가 조합설립 이후 사업을 진행 중이고 이 가운데 34곳, 5000가구는 사업시행계획인가를 받아 착공을 앞두고 있다. 우선 이미 사업이 진행되는 구역은 착공 시점 관리에 들어간다. 시는 2028년까지 1만4000가구, 2031년까지 누적 4만가구 착공을 목표로 잡았다. 중랑구 1만가구, 금천구 5700가구, 마포구 3800가구, 강서구 3600가구 등이 주요 물량이다. 착공이 가능한 146개 구역은 사업 진행 정도에 따라 집중관리와 일반관리로 나눈다. 서울시와 자치구가 참여하는 ‘신속착공 공정회의’를 매달 열어 사업별 진행 상황과 지연 요인을 점검하고 모아주택과장과 자치구 국장을 공정촉진책임관으로 지정한다. 주민 이견이나 공사비·이주 갈등 등으로 일정이 늦어지는 사업장에는 건축·법률·회계·감정평가 등 전문가가 참여하는 ‘찾아가는 신속해결지원단’을 투입한다. 신규 사업에는 ‘모아통합기획’을 적용한다. 관리계획을 세운 뒤 조합을 설립하는 기존 순차 방식에서 벗어나 공공과 전문가, 주민이 초기부터 함께 계획을 짜고 관리계획 수립과 조합설립을 병행하는 방식이다. 서울시는 관리계획을 1년 안에 마련하고 조합설립 이후에도 설계자와 공공이 건축계획과 관리계획 변경을 함께 진행해 후보지 선정부터 착공까지 걸리는 기간을 기존 약 6년에서 4.5년으로 줄인다는 목표다. 시는 다음달 초 모아통합기획 후보지 공모에 들어가 2030년까지 100곳을 선정한다. 이를 통해 추가로 12만가구 규모의 주택 공급 기반을 마련한다. 공모에는 토지등소유자 60%와 토지면적 2분의 1 이상 동의 요건을 적용하고 선정지역에는 관리계획 수립비와 사업성 분석, 조합설립 등을 지원한다. 사업 단계별 공공 개입도 확대한다. 모아주택 특성에 맞는 표준정관과 시공자 표준공사계약서를 마련하고 조합과 시공사 사이 공사비 갈등을 줄이기 위해 서울시 조례에 검증 근거를 마련한 뒤 서울주택도시개발공사(SH)가 공사비 검증을 맡도록 할 계획이다. 철거 세입자의 재개발임대주택 입주 선택권을 넓히고 임대료와 손실보상 기준도 마련한다. 사업 속도를 실제로 줄인 현장은 별도로 관리한다. 서울시는 광진구 건국대 모아타운과 금천구 석수역세권, 관악구 난곡동을 첫 ‘모범 모아타운’으로 선정했다. 건국대 일대는 관리계획과 조합설립을 함께 진행해 사업기간을 최대 1년8개월 줄였고 난곡동은 후보지 선정 후 4년6개월 만인 2028년 12월 착공을 목표로 하고 있다. 명노준 서울시 주택실장은 “모아주택·모아타운은 노후 저층주거지를 정비하고 새로운 주택공급 기반을 만드는 서울의 대표적인 정비사업으로 자리잡았다”며 “이제는 계획 수립에 그치지 않고 실제 착공까지 빠르게 이어질 수 있도록 공정관리부터 갈등 해결까지 서울시가 적극 지원하겠다”고 말했다.
2026-08-24 08:11:16
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설
[경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-18 12:35:33
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"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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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축
[경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.
2026-07-17 11:50:23
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