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엔비디아, 분기 매출 133조원…AI '쩐의 전쟁' 아직 끝나지 않았다 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아가 또 한 번 시장의 예상을 뛰어넘는 실적을 내놓으면서 AI 인프라 투자 열기가 여전히 진행형임을 입증했다. 데이터센터 매출이 1년 만에 2배 이상 늘어난 데 이어 다음 분기에는 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것으로 전망했다. AI 열풍이 일시적인 투자 붐을 넘어 실제 서비스와 매출을 만들어내는 단계로 진입하고 있다는 분석에 힘이 실린다. 엔비디아는 26일(현지시간) 회계연도 2027년 2분기(4월 27일~7월 26일) 매출이 962억2100만달러(약 133조원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 발표했다. 시장 예상치 922억달러 수준도 웃돌았다. 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증하며 전체 매출의 92%를 차지했다. 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 예상치도 상회했다. ◆ AI 투자, ‘빅테크만의 잔치’에서 기업 전체로 이번 실적에서 주목할 부분은 데이터센터 매출의 성장 폭뿐 아니라 고객층이 넓어지고 있다는 점이다. 하이퍼스케일러 대상 매출은 487억달러로 1년 전보다 약 2배 증가했다. 이를 제외한 AI 클라우드·기업·산업 고객 매출은 403억달러로 138% 늘었다. AI 인프라 투자가 구글·마이크로소프트·아마존 등 대형 클라우드 기업에서 AI 스타트업과 일반 기업, 각국의 주권형 AI 인프라로 확산되고 있다는 의미다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “토큰은 생산적이고 수익성이 있으며 이제 연산 자체가 매출이 됐다”고 말했다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 돈을 쓰는 단계에서 벗어나 AI가 실제 업무와 서비스에 투입되면서 더 많은 연산 수요가 발생하고 있다는 주장이다. 엔비디아는 차세대 ‘베라 루빈’ 플랫폼이 이미 본격적인 생산에 들어갔다고 밝혔다. 엔비디아는 회계연도 3분기 매출을 1080억달러±2%로 제시했다. 시장 전망치 약 1049억달러를 웃도는 수준이다. 이는 엔비디아가 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것이라는 의미로, AI 인프라 산업이 전례 없는 규모로 확대되고 있음을 보여준다. AI 에이전트 확산도 수요를 끌어올리는 요인이다. 사람이 한 번 질문하고 답을 받는 생성형 AI와 달리 에이전틱 AI는 검색·추론·도구 호출·실행을 여러 차례 반복한다. 이에 따라 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 증가한다. 엔비디아 역시 데이터센터를 넘어 네트워크와 CPU, 소프트웨어까지 AI 공장(AI Factory) 생태계를 확장하며 이 같은 수요에 대응하고 있다. ◆ 중국은 변수…현금창출력은 여전히 막강 한편 중국 시장은 엔비디아의 가장 큰 불확실성으로 남았다. 엔비디아는 2분기 중국에 공급한 호퍼 계열 데이터센터 제품 매출이 전체 데이터센터 매출의 1%에도 못 미쳤다고 밝혔다. 3분기 전망에는 중국의 데이터센터 컴퓨팅 매출을 아예 반영하지 않았다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 규제가 계속되는 만큼 중국 시장 회복 여부는 향후 실적의 변수다. 현금흐름과 투자 부담도 함께 봐야 한다. 엔비디아의 2분기 잉여현금흐름은 213억달러로 여전히 막대한 수준이지만 전분기보다는 크게 감소했다. 매출채권도 약 631억달러까지 증가해 매출 증가 속도만큼 현금 회수가 따라오는지를 지켜볼 필요가 있다. 동시에 엔비디아는 AI 인프라 공급망 확보를 위해 메모리 등 핵심 부품 조달 약정을 크게 늘리고 있다. 시장 반응도 실적 발표 직후에는 엇갈렸다. 정규장에서 1.59% 하락했던 엔비디아 주가는 실적 발표 직후 한때 약세를 보였지만, 3분기 가이던스와 젠슨 황 CEO의 낙관적인 발언이 이어지면서 시간외 거래에서 약 4% 상승하는 등 반등했다. 엔비디아 실적이 던지는 메시지는 분명하다. AI 투자 사이클은 아직 꺾이지 않았다. 다만 앞으로는 단순히 GPU를 얼마나 많이 설치하느냐보다 그 연산 능력으로 실제 매출과 생산성을 얼마나 만들어내느냐가 중요해진다. 엔비디아가 1000억달러 분기 매출 시대를 눈앞에 둔 지금, AI 거품 논쟁의 다음 시험대는 ‘투자 규모’가 아니라 ‘투자의 수익성’으로 넘어가고 있다.2026-08-27 08:04:47
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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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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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-08-11 08:27:46
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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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![[데스크 칼럼] 칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727141812206237.jpg)
칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래 [경제일보] 10년 뒤 샌프란시스코 AI 서밋은 무엇으로 평가받을까. 젠슨 황과 샘 알트만, 다리오 아모데이, 혹 탄이 한국 기업인들과 한자리에 섰던 장면만으로는 부족하다. 그날 발표된 투자액도 시간이 지나면 낡은 숫자가 된다. 한국에서 태어난 AI 기업과 제품, 일자리와 수출이 남아야 비로소 역사적 전환점으로 기록될 것이다. 이번 행사의 의미는 참석자의 면면보다 산업 질서의 변화에서 찾아야 한다. 엔비디아와 오픈AI, 앤트로픽, 브로드컴은 서로 다른 시장에서 경쟁하지만 모두 같은 제약에 맞닥뜨렸다. AI의 성장 속도를 반도체와 데이터센터, 전력 공급이 따라가지 못하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황 엔비디아 CEO를 만날 때마다 더 많은 칩을 달라는 요구를 받는다고 전한 것은 이 변화를 상징한다. 과거에는 반도체 기업이 수요처를 찾아다녔다. 지금은 AI 기업이 생산되지도 않은 칩과 아직 지어지지 않은 데이터센터의 연산 자원까지 먼저 확보하려 한다. AI 산업은 소프트웨어의 얼굴로 출발했지만 규모가 커질수록 중공업의 속성을 띤다. 모델을 고도화하려면 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 필요하다. 서비스를 확장하려면 발전설비와 변전소, 냉각장치, 통신망이 따라붙는다. 최첨단 알고리즘도 전기와 반도체 없이는 움직이지 않는다. AI 기술 패권이 제조 역량과 자본조달 능력의 경쟁으로 넓어진 것이다. 이 변화는 한국에 드문 기회다. 한국은 HBM과 메모리, 첨단 반도체 생산능력을 갖고 있다. 자동차·조선·배터리·로봇·바이오 등 AI가 적용될 산업 현장도 폭넓다. 통신망과 클라우드, 대규모 데이터센터를 구축할 기업까지 보유했다. 반도체 생산과 산업 실증을 한 국가 안에서 연결할 수 있는 조건이다. 샌프란시스코 AI 선언은 이 자산을 하나의 국가 전략으로 묶겠다는 약속에 가깝다. 한국이 반도체를 납품하는 공급국에서 벗어나 컴퓨팅 인프라를 운영하고, 산업용 AI를 개발하며, 세계 시장에 서비스를 제공하는 풀스택 AI 국가로 진화하겠다는 것이다. 이 구상을 가장 구체적인 사업으로 옮긴 기업 중 하나가 네이버다. 엔비디아는 10억달러를 투자해 네이버 지분 약 4.5%를 확보하기로 했다. 네이버는 글로벌 투자사 브룩필드와도 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라를 조달하기 위한 협상을 진행하고 있다. 100억달러가 모두 네이버 계좌로 들어오는 것은 아니다. 엔비디아의 10억달러는 지분 투자이고, 브룩필드의 최대 90억달러는 프로젝트금융 등을 활용한 인프라 조달 성격이 강하다. 그럼에도 세계 최대 AI 반도체 기업이 네이버의 주주가 되고, 글로벌 대체투자사가 데이터센터 금융에 참여한다는 사실은 의미가 작지 않다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 팩토리를 가동하고 2028년 200MW, 장기적으로 1GW급까지 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 블랙웰과 베라 루빈 등 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입될 전망이다. 데이터센터 ‘각 세종’, 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 검색과 지도·커머스 서비스를 연결해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 구상이다. 네이버의 도전은 한국 AI 산업이 가야 할 방향을 압축해 보여준다. 반도체를 구매해 데이터센터에 설치하는 데서 끝나는 사업이 아니다. GPU 임대와 모델 학습, 추론, AI 에이전트 개발, 산업별 서비스까지 하나의 체계로 제공해야 한다. 포털 기업이 AI 시대의 컴퓨팅·서비스 사업자로 체질을 바꾸는 실험이다. 소버린 AI의 의미도 여기서 분명해진다. 모든 장비와 기술을 국산화하는 것이 주권은 아니다. 엔비디아 GPU와 글로벌 자본을 활용하더라도 데이터와 모델, 운영 권한을 국내 기업과 고객이 통제하고 그 위에서 독자적인 서비스를 만든다면 산업 주도권을 확보할 수 있다. 외국 기술을 쓰지 않는 나라보다 외국 기술을 자국의 가치로 전환하는 나라가 강하다. 네이버의 AI 팩토리가 성공하려면 시설 규모만큼 고객 구성이 중요하다. 해외 빅테크의 연산 수요만 채우는 데이터센터가 아니라 국내 스타트업과 제조기업, 대학과 공공기관이 활용할 수 있는 컴퓨팅 기반이 돼야 한다. 그곳에서 한국의 산업 데이터로 학습한 모델과 에이전트가 나오고, 다시 세계 시장으로 수출돼야 투자 의미가 완성된다. 이 지점에서 최태원 회장이 제시한 세 가지 방향과 네이버의 투자가 만난다. 최 회장은 국민 1인당 하나 이상의 AI 에이전트를 사용하는 ‘AI 네이티브 국가’, 메모리 생산과 데이터센터 확충을 통한 토큰 비용 절감, 일자리와 환경을 포괄하는 AI 거버넌스를 제안했다. SK가 HBM과 데이터센터로 공급 기반을 만들고 네이버가 클라우드와 모델, 서비스로 활용 경로를 넓힌다면 한국형 풀스택 AI의 윤곽도 선명해질 수 있다. 정부의 ‘모두의 AI’는 이 구상을 대규모 수요로 연결할 수 있는 정책이다. 5000만 국민이 일상과 업무에서 AI를 활용하면 한국은 세계적으로 보기 드문 AI 테스트베드가 된다. 국내 모델과 스타트업에는 초기 시장이 생기고 공공·교육·의료·제조 현장에서는 다양한 사용 사례가 축적될 수 있다. 정책의 목표는 무료 이용자 수가 아니다. 국민이 자신에게 필요한 에이전트와 서비스를 만들고, 기업이 생산공정과 업무 방식을 재설계하도록 해야 한다. 스타트업은 그 결과를 제품으로 만들어 해외에 팔아야 한다. 사용 경험이 창업과 수출로 이어질 때 모두의 AI는 보급 정책을 넘어 성장 정책이 된다. 이를 뒷받침할 자원이 데이터다. 한국은 제조와 의료, 금융, 교육, 행정 분야에 높은 품질의 데이터를 보유하고 있지만 상당 부분이 기관과 기업 내부에 흩어져 있다. 개인정보와 산업기밀을 보호하면서도 AI 학습과 검증에 활용할 수 있는 규칙과 기술 기반을 갖춰야 한다. 데이터 개방을 무조건 확대하자는 뜻은 아니다. 누가 어떤 목적으로 데이터를 사용했고 어떤 결과를 만들었는지 추적할 수 있어야 한다. 보안형 데이터 공간과 비식별 처리, 접근권한 관리, 사용 이력 기록을 결합하면 보호와 활용을 함께 추구할 수 있다. 데이터에 대한 신뢰가 쌓여야 산업 현장의 경험도 수출 가능한 AI 제품으로 전환된다. 샌프란시스코에서 확인된 것은 한국의 가능성이다. 세계 AI 기업들은 한국을 반도체 공급처로만 보지 않기 시작했다. 제조 역량과 인프라, 산업 수요를 갖춘 전략적 파트너로 평가하고 있다. 네이버의 AI 팩토리는 그 가능성을 실제 사업과 매출로 증명해야 하는 첫 시험대 가운데 하나다. AI 시대의 선진국은 칩을 많이 생산하는 나라만을 뜻하지 않는다. 그 칩 위에서 새로운 지능을 만들고 산업을 바꾸며, 완성된 제품과 서비스를 세계에 판매하는 나라다. 샌프란시스코 AI 선언은 한국이 그 길로 들어섰음을 알린 신호다. 다음 10년의 목표는 분명하다. 세계에 반도체를 공급해 온 나라에서 세계가 사용하는 지능과 서비스를 수출하는 나라로 나아가는 것이다.2026-07-27 14:19:27
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엔비디아, 네이버 주주로 올라선다…14조원 AI 팩토리 승부수 [경제일보] 네이버가 엔비디아를 전략적 주주로 맞아들이고 글로벌 투자사 브룩필드와 손잡으며 초대형 인공지능(AI) 팩토리 사업을 실행 단계로 옮긴다. 검색·광고·커머스 중심의 사업 구조를 GPU와 데이터센터, AI 플랫폼을 공급하는 글로벌 AI 인프라 영역으로 확장하는 승부수다. 네이버는 엔비디아를 대상으로 10억달러, 약 1조4809억원 규모의 제3자 배정 유상증자를 실시한다고 27일 밝혔다. 엔비디아는 신주 724만1564주를 받아 네이버 지분 약 4.5%를 확보한다. 납입 예정일은 10월30일이며 신주는 1년간 보호예수된다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이다. 이번 투자는 단순한 자금 조달보다 엔비디아를 AI 팩토리 사업의 공동 이해관계자로 끌어들였다는 데 의미가 있다. 엔비디아는 GPU 공급사를 넘어 네이버의 전략적 주주가 된다. 네이버클라우드는 기술과 수요, 자본을 결합한 ‘AI 컴퓨트 파트너십’ 체결도 엔비디아와 논의하고 있다. 브룩필드와는 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라 확보를 위한 협상을 진행한다. 다만 90억달러가 네이버에 직접 투입되는 현금은 아니다. 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정해 프로젝트파이낸싱(PF) 등의 방식으로 인프라를 조달하는 구조가 유력하다. 앞서 공개된 합의도 최대 90억달러를 대상으로 한 비구속적 조건합의다. 엔비디아의 투자금 납입 역시 네이버가 AI 팩토리 확장에 필요한 90억달러 이상의 자금조달 약정을 증명한 뒤 진행되는 조건부 구조로 알려졌다. 이번 사업의 전체 규모는 100억달러에 달하지만, 엔비디아의 10억달러 지분 투자와 브룩필드가 주선할 최대 90억달러의 인프라 금융은 구분해서 볼 필요가 있다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모의 글로벌 AI 팩토리 가동을 시작하고 2028년까지 200MW로 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 엔비디아 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼을 포함해 약 10만개의 GPU가 투입될 전망이다. 장기적으로는 이를 1GW급 소버린 AI 인프라로 확장한다는 구상이다. 경쟁력의 바탕은 데이터센터 ‘각 세종’과 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 기업용 AI 서비스를 연결한 풀스택 운영 경험이다. GPU 임대에 그치지 않고 모델 개발과 학습, 추론, AI 에이전트 구축까지 통합 제공해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 전략이다. 주주가치 제고책도 병행한다. 네이버는 약 1조원 규모의 자사주 490만1094주를 8월3일 소각한다. 전체 발행주식 수를 줄여 엔비디아 대상 신주 발행에 따른 부담을 완화하려는 조치다. 다만 자사주는 기존에도 의결권과 배당권이 없었던 만큼 신규 주식 발행에 따른 경제적 희석을 완전히 상쇄하는 것은 아니다. AI 데이터센터는 전력과 냉각, 변전소, GPU 교체에 대규모 자금이 필요하다. 네이버가 제시한 2027년 매출 창출 목표도 장기 고객계약과 전력망 확보, 인허가, 브룩필드와의 최종 계약이 예정대로 진행돼야 현실화할 수 있다. 엔비디아 의존도와 빠른 GPU 세대교체에 따른 투자 부담도 관리해야 한다. 최수연 네이버 대표는 “엔비디아와 브룩필드의 투자는 네이버 미래 성장에 중요한 전기가 될 것”이라며 “AI 팩토리 고객사 유치도 속도감 있게 마무리해 네이버가 글로벌 AI 인프라 분야의 주요 기업으로 도약하는 분기점으로 삼겠다”고 밝혔다. 이해진 네이버 이사회 의장도 “그간 축적해 온 데이터센터 운영 기술과 노하우를 글로벌 무대로 확장할 도약의 기회를 맞았다”며 “국가와 집단의 다양성이 존중받는 AI 생태계를 구현하기 위해 전 세계 기업들과 적극적으로 협력하겠다”고 말했다. 네이버는 글로벌 자본과 엔비디아의 컴퓨팅 생태계에 자체 데이터센터·클라우드·AI 모델을 결합해 2027년부터 AI 팩토리 매출을 만들겠다는 목표다. 고객 확보와 인프라 구축이 계획대로 이어진다면 이번 협력은 네이버가 국내 포털을 넘어 글로벌 소버린 AI 인프라 사업자로 전환하는 분기점이 될 전망이다.2026-07-27 10:58:43
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엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.2026-07-07 07:44:18
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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앤트로픽·엔비디아·MS, 클로드를 애저에 심었다…오픈AI 일변도 깬다 [경제일보] 앤트로픽과 엔비디아, 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 삼각동맹이 상용화 단계로 들어섰다. 앤트로픽의 AI 모델 ‘클로드’ 제품군이 엔비디아 블랙웰 울트라 시스템을 기반으로 한 MS 애저 클라우드에 정식 배포되면서 기업용 AI 시장의 경쟁 구도도 달라지게 됐다. 3사는 29일 현지시간 클로드를 애저 클라우드 내에서 직접 구동할 수 있도록 했다고 밝혔다. 기존에도 애저 환경에서 클로드를 활용하는 방식은 있었지만 외부 모델을 호출하는 성격이 강했다. 이번 배포는 클로드가 애저 인프라 안에서 직접 운영되는 구조라는 점에서 의미가 크다. 기업 고객에게 가장 중요한 변화는 데이터 위치와 운영 통제다. 금융, 공공, 의료, 제조 분야 기업은 데이터 역외 이전과 보안 규제에 민감하다. 클로드가 애저 내에서 구동되면 기존 애저 고객은 별도 클라우드 이전 없이 앤트로픽 모델을 활용할 수 있다. 지역별 데이터 거버넌스와 내부 보안 기준을 맞추는 데도 유리하다. 앤트로픽은 애저에서 상위 모델인 클로드 오퍼스 4.8과 경량 모델 하이쿠 4.5를 제공하고 확장 추론 기능도 지원한다. 오퍼스는 고난도 분석과 코딩, 에이전트 업무에 초점을 맞춘 모델이고 하이쿠는 비용과 속도가 중요한 업무에 적합한 경량 모델이다. 기업 입장에서는 업무 난도와 비용 구조에 따라 모델을 선택할 수 있는 폭이 넓어진다. 이번 협력은 지난해 11월 발표된 3사 전략적 파트너십의 첫 가시적 결과로 볼 수 있다. 당시 엔비디아와 MS는 앤트로픽에 각각 최대 100억 달러와 50억 달러 투자를 약속했고 앤트로픽은 엔비디아 AI 시스템을 기반으로 한 MS 애저 컴퓨팅 자원 300억 달러어치를 구매하기로 했다. 투자와 칩, 클라우드 사용 계약이 맞물린 구조다. 엔비디아에는 추론 시장을 넓히는 계기다. AI 반도체 경쟁은 그동안 대규모 학습 중심으로 설명됐지만 실제 기업 서비스가 늘어날수록 추론 수요가 더 빠르게 커진다. 클로드가 블랙웰 울트라 기반 애저에서 돌아가면 엔비디아는 학습용 GPU뿐 아니라 기업용 AI 서비스의 실행 인프라에서도 입지를 강화할 수 있다. MS의 이해관계도 분명하다. MS는 오픈AI와의 협력으로 생성형 AI 시장을 선점했지만 기업 고객은 특정 모델에 종속되기를 원하지 않는다. 클로드를 애저 안으로 들여오면 MS는 오픈AI 모델과 앤트로픽 모델을 모두 제공하는 멀티모델 클라우드 사업자로 자리 잡을 수 있다. 애저 고객을 AWS나 구글 클라우드로 빼앗기지 않기 위한 방어 전략이기도 하다. 앤트로픽 역시 고객 접점이 넓어진다. 클로드는 아마존웹서비스(AWS) 베드록과 구글 클라우드 버텍스 AI를 통해 제공돼 왔다. 여기에 애저가 본격적으로 더해지면 글로벌 3대 클라우드 전반에서 기업 고객을 확보하는 구조가 된다. 기업용 AI에서 강점을 보여온 앤트로픽으로서는 유통 채널이 한층 넓어진 셈이다. 한편 이번 배포는 AI 시장의 경쟁축이 모델 성능에서 인프라 통합 능력으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 기업은 가장 똑똑한 모델 하나만 찾지 않는다. 어느 클라우드에서 돌아가는지 데이터가 어디에 머무는지 비용을 예측할 수 있는지 보안 통제가 가능한지를 함께 본다. 클로드의 애저 배포는 앤트로픽의 고객 확장이자 엔비디아의 추론 시장 확대이며 MS의 멀티모델 방어선이다. AI 동맹의 승부는 이제 발표장이 아니라 고객사의 클라우드 청구서와 운영 안정성에서 갈릴 전망이다.2026-06-30 08:01:34
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오픈AI, 첫 자체 AI칩 '할라페뇨' 공개…엔비디아 의존 줄이기 시동 [경제일보] 오픈AI가 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 AI 반도체 ‘할라페뇨’를 공개했다. 챗GPT와 코덱스 등 대형 AI 서비스를 운영하며 커진 추론 비용을 낮추고 엔비디아 GPU 의존도를 줄이려는 전략이다. CNBC에 따르면 오픈AI와 브로드컴은 24일 현지시간 추론 특화 AI 칩 할라페뇨를 공개했다. 할라페뇨는 범용 GPU를 개량한 제품이 아니라 대형언어모델 추론을 위해 처음부터 설계한 맞춤형 반도체다. 오픈AI는 올해 말부터 이 칩을 데이터센터에 배치할 계획이다. AI 반도체 시장에서 추론은 새 격전지로 떠올랐다. 모델을 학습시키는 단계에는 막대한 연산 자원이 필요하지만 실제 서비스에서는 이용자 요청에 답하는 추론 비용이 계속 발생한다. 챗GPT처럼 글로벌 이용자가 많은 서비스는 추론 효율이 곧 운영비와 수익성에 직결된다. 오픈AI는 초기 테스트에서 할라페뇨의 전력 대비 성능이 기존 최상위 AI 칩보다 개선됐다고 밝혔다. 브로드컴의 호크 탄 최고경영자는 로이터통신과의 인터뷰에서 엔비디아 블랙웰과 구글 TPU에 견줄 성능을 언급했다. 다만 양사는 최종 성능 측정이 진행 중이라며 세부 수치는 공개하지 않았다. 실제 경쟁력은 데이터센터 배치 이후 전력 효율과 안정성, 단가가 확인돼야 판단할 수 있다. 이번 공개는 오픈AI의 풀스택 전략과 맞물린다. 오픈AI는 모델과 서비스뿐 아니라 칩과 메모리 시스템, 네트워크, 데이터센터 운영까지 직접 통제하려는 방향으로 움직이고 있다. AI 서비스 이용량이 커질수록 외부 GPU 공급에만 의존하기 어렵기 때문이다. 공급 부족과 높은 가격, 전력 부담은 AI 기업의 공통 과제다. 빅테크의 자체 칩 개발도 같은 흐름이다. 구글은 TPU를 통해 자사 AI 모델과 클라우드 서비스에 맞춘 연산 인프라를 구축했다. 아마존은 학습용 트레이니움과 추론용 인퍼런시아를 운영하고 있다. 마이크로소프트와 메타도 자체 AI 가속기 개발에 투자하고 있다. 오픈AI의 할라페뇨 공개는 이 대열에 본격 합류했다는 신호다. 엔비디아에 미칠 영향은 단기적으로 제한적이라는 시각이 많다. 자체 칩은 특정 서비스와 추론 환경에 최적화되는 경우가 많다. 대규모 학습과 범용 AI 인프라에서는 엔비디아 GPU의 생태계와 소프트웨어 경쟁력이 여전히 강하다. 다만 추론 영역에서 맞춤형 ASIC이 늘어나면 AI 반도체 시장의 성장 축은 더 넓어질 수 있다. 국내 반도체 업계에도 파급력이 있다. 빅테크가 자체 AI 칩을 늘리면 고대역폭메모리와 첨단 패키징 수요도 함께 커진다. 삼성전자와 SK하이닉스 같은 메모리 기업에는 새로운 고객군이 늘어나는 효과가 기대된다. 다만 할라페뇨에 어떤 HBM이 탑재됐는지는 공개자료 기준으로 확인되지 않아 특정 공급사를 단정하기는 어렵다. 오픈AI의 과제는 기술 공개 이후 수익성 입증이다. 자체 칩이 실제로 추론 비용을 낮추고 서비스 속도와 안정성을 높여야 한다. IPO 가능성이 시장에서 거론되는 만큼 인프라 비용을 통제할 수 있다는 점도 투자자에게 중요한 메시지가 될 수 있다. AI 경쟁은 모델 성능만으로 끝나지 않는다. 더 좋은 답을 더 싸고 빠르게 제공하는 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다. 할라페뇨는 오픈AI가 엔비디아 생태계에서 벗어나겠다는 선언이라기보다 비용과 성능을 직접 통제하려는 첫 시도에 가깝다. 이 칩이 데이터센터에서 검증되면 AI 반도체 시장은 GPU 중심에서 맞춤형 추론 칩 경쟁으로 한 단계 더 갈라질 전망이다.2026-06-25 16:53:13
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HBM 넘어 파운드리로…엔비디아 공급망 파고드는 삼성전자 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 반도체 공급망 다변화에 나서면서 삼성전자 파운드리 사업에도 반전 기대감이 커지고 있다. 세계 최대 AI 반도체 기업인 엔비디아가 일부 차세대 AI 칩 생산을 삼성전자에 맡기며 협력 범위를 넓히고 있는 가운데 향후 추가 수주 가능성에도 관심이 쏠린다. 9일 반도체 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문장 겸 부회장은 전날 서울 신라호텔에서 만나 차세대 HBM과 파운드리 협력 방안을 논의했다. 전 부회장은 회동 직후 "(삼성 파운드리가) 4나노·8나노 자율주행 칩과 엔비디아 가속기 그로크 칩 부문에서 협력하고 있다"며 "그다음 세대 협력도 논의 중"이라고 밝혔다. 업계는 이번 만남이 단순한 HBM 공급 논의를 넘어 파운드리 협력 확대 가능성을 확인하는 자리였다고 보고 있다. 삼성전자는 최근 HBM4와 HBM4E 등 차세대 AI 메모리 공급 확대를 추진하고 있지만 파운드리 사업에서도 엔비디아를 핵심 고객사로 확보하는 데 공을 들이고 있다. 엔비디아는 그동안 AI 가속기 생산 대부분을 TSMC에 맡겨왔다. 최신 AI GPU인 블랙웰 역시 TSMC 공정을 기반으로 생산되고 있으며, 차세대 플랫폼인 베라 루빈도 TSMC 첨단 공정을 중심으로 개발·양산이 추진되는 것으로 알려졌다. 다만 생성형 AI 확산으로 AI 반도체 수요가 폭증하면서 엔비디아 역시 생산 거점을 다변화해야 한다는 필요성이 커지고 있다. 특정 기업에 대한 의존도를 낮추고 안정적인 공급망을 구축하기 위해 일부 물량을 다른 파운드리 업체와 협력하는 방안이 거론되는 이유다. 삼성전자가 엔비디아의 자율주행 칩과 그로크 기술 기반 AI 추론용 칩 생산에서 협력하고 있는 점도 같은 흐름으로 해석된다. 업계에서는 엔비디아가 고성능 AI 가속기 생산을 당장 삼성으로 옮길 가능성은 높지 않지만, 추론용 AI 칩이나 차량용 반도체 등 일부 영역에서 협력 범위를 넓힐 수 있다는 전망이 나온다. 삼성전자 입장에서 엔비디아와의 협력은 단순 수주 이상의 의미를 가진다. 삼성 파운드리는 그동안 TSMC와의 점유율 격차 확대와 대형 고객사 확보 부진으로 고전해왔다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 4분기 기준 TSMC의 글로벌 파운드리 시장 점유율은 70.4%로 압도적 1위를 유지한 반면 삼성 파운드리는 7.1%에 그쳤다. 특히 AI 반도체 시장에서는 엔비디아·애플·AMD 등 주요 빅테크 물량을 기반으로 TSMC의 영향력이 더욱 커지고 있다. 첨단 공정 수율과 패키징 역량, 안정적인 양산 경험이 고객사 확보의 핵심 경쟁력으로 부상하면서 삼성 파운드리의 추격 부담도 커진 상황이다. 이런 가운데 엔비디아와의 협력 확대는 삼성 파운드리에 중요한 레퍼런스가 될 수 있다. 세계 최대 AI 반도체 기업인 엔비디아의 일부 물량을 안정적으로 생산할 경우 첨단 공정 기술력과 양산 신뢰도를 동시에 입증하는 효과가 있기 때문이다. 이는 향후 글로벌 팹리스와 빅테크 기업을 상대로 신규 수주를 확보하는 데도 긍정적인 신호로 작용할 수 있다. 다만 엔비디아가 고성능 AI 가속기 생산의 중심축을 당장 삼성으로 옮길 가능성은 크지 않다는 게 업계의 대체적인 시각이다. TSMC가 여전히 첨단 공정과 패키징 분야에서 강한 경쟁력을 보유하고 있어서다. 업계에서는 삼성전자가 우선 자율주행 칩과 AI 추론용 칩 등 일부 영역에서 협력 경험을 쌓고, 이를 바탕으로 차세대 AI 칩 수주 범위를 넓혀갈 수 있을지가 관건이라고 보고 있다. 특히 삼성전자는 메모리와 파운드리를 모두 보유한 세계 유일의 종합 반도체 기업이라는 강점을 갖고 있다. HBM과 AI 칩 생산을 함께 제공할 수 있는 만큼 향후 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들의 공급망 전략 변화에 따라 새로운 기회를 확보할 수 있다는 분석도 나온다. 결국 이번 회동의 의미는 HBM 공급 여부보다 엔비디아 공급망 내 삼성전자의 역할 변화 가능성을 확인했다는 데 있다. 엔비디아가 AI 반도체 수요 확대에 대응해 공급망 다변화에 나설 경우 삼성전자가 HBM에 이어 파운드리에서도 존재감을 확대할 수 있을지 관심이 쏠린다.2026-06-09 16:00:16
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SKT·엔비디아, AI 팩토리 구축 맞손…아시아 AI 클라우드 허브 노린다 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 구축에 나선다. 단순 통신 사업자를 넘어 AI 전용 클라우드 사업자로 도약하기 위한 행보로, 향후 아시아 지역 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 전략으로 풀이된다. 8일 SK텔레콤은 엔비디아와 글로벌 AI 인프라 구축을 위한 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아 DSX 플랫폼을 기반으로 반도체부터 데이터센터 운영까지 아우르는 '풀스택 AI 클라우드' 사업을 공동 추진한다. 이번 협력은 지난 1일 대만에서 열린 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 간 회동을 계기로 구체화된 것으로 알려졌다. 양사는 당시 AI 인프라 로드맵을 검토하고 그룹 차원의 협력을 확대하기로 합의했다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 AI 전용 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축이다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 기반으로 AI 서비스의 핵심 자원인 토큰을 생산하는 차세대 인프라 시설이다. 기존 데이터센터가 범용 컴퓨팅과 데이터 저장 기능에 집중했다면 AI 팩토리는 대규모 AI 학습과 추론 작업에 최적화된 것이 특징이다. SK텔레콤은 오는 2027년 국내에서 첫 AI 팩토리를 가동할 계획이다. 이후 단계적으로 설비를 확장해 GW(기가와트)급 규모의 인프라를 구축하고 아시아 전역으로 사업을 확대한다는 구상이다. 이를 통해 글로벌 기업과 AI 서비스 기업을 대상으로 고성능 AI 클라우드 서비스를 제공하는 것이 목표다. 이번 협력은 SK텔레콤이 추진 중인 AI 데이터센터(AIDC) 사업의 확장판으로 분석된다. 생성형 AI 확산으로 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 수요가 급증하면서 AI 전용 클라우드 시장 역시 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 특히 SK텔레콤은 이번 협력을 계기로 엔비디아의 '엔비디아 클라우드 파트너' 프로그램에도 합류한다. 해당 프로그램은 엔비디아 GPU와 소프트웨어를 기반으로 기업 고객에게 AI 인프라를 제공하는 글로벌 파트너 생태계다. 양사는 AI 클라우드 경쟁력의 핵심 지표인 토큰 생산 비용 절감과 전력 효율 개선에도 집중할 계획이다. AI 서비스 확산에 따라 데이터센터 전력 사용량이 급증하고 있는 만큼 GPU 성능뿐 아니라 에너지 효율 확보가 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망된다. 이를 위해 SK텔레콤은 엔비디아의 최신 GPU와 AI 플랫폼을 적극 활용할 예정이다. 엔비디아 블랙웰 GPU를 기반으로 AI 학습 및 추론 서비스를 제공하고, 올해 하반기 출시 예정인 베라 루빈 플랫폼도 순차적으로 도입할 계획이다. 양사의 이번 협력이 엔비디아와 SK그룹의 관계를 반도체 공급망을 넘어 AI 인프라 전반으로 확대하는 계기가 될 것으로 전망된다. 그동안 양사 협력은 SK하이닉스의 HBM(고대역폭 메모리) 공급에 집중됐지만 앞으로는 데이터센터 구축과 운영, AI 클라우드 서비스까지 협력 범위가 넓어질 것으로 분석된다. 실제로 양사는 차세대 AI 팩토리 아키텍처 공동 개발을 위한 연구에도 착수한다. GPU와 메모리 성능을 동시에 높일 수 있는 차세대 컴퓨팅 구조를 공동 연구하고 관련 협의체도 구성할 계획이다. AI 인프라를 넘어 피지컬 AI 분야 협력도 확대된다. 최근 엔비디아가 미래 성장 동력으로 육성하고 있는 피지컬 AI는 로봇과 자율주행 등 실제 물리 환경에서 작동하는 AI를 의미한다. SK텔레콤은 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스'를 활용해 대규모 가상 공장 환경을 구축하고 있으며 이를 SK하이닉스 반도체 제조 공정에 적용하고 있다. 또한 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼 '코스모스'와 휴머노이드 AI 모델 '아이작 그루트'를 기반으로 로봇 시뮬레이션과 학습 기술도 고도화하고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 "엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다"며 "단순 서비스 제공을 넘어 양사가 GPU·메모리·에너지 문제까지 공동 대응함으로써 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "사람, 기업, 디바이스를 연결하는 통신망이 이제 AI 클라우드의 근간이 되고 있다"며 "SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고, 한국과 세계를 이끄는 기업 및 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것"이라고 말했다.2026-06-08 08:15:50
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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전 [경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.2026-06-02 16:22:27
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