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메가존클라우드·핑거, 금융 AX 동맹…AI·금융 IT 결합해 시장 선점 [경제일보] 메가존클라우드와 핀테크 기업 핑거가 금융산업의 인공지능 전환(AX)을 겨냥한 전략적 파트너십을 체결했다. 금융권의 AI 도입이 단순한 생성형 AI 서비스 적용을 넘어 기존 애플리케이션과 데이터, 클라우드 인프라까지 바꾸는 단계로 확대되면서 금융 업무를 이해하는 핀테크와 AI·클라우드 전문기업의 결합이 필요하다는 판단에서다. 메가존클라우드는 핑거와 지난 21일 서울 여의도 핑거 본사에서 ‘금융산업 AX 사업 협력을 위한 전략적 파트너십’을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 금융기관 AX 및 시스템통합(SI) 사업 공동 추진, 금융 업무 특화 AI 솔루션 공동 개발·상품화, 인프라와 애플리케이션 운영을 결합한 구독형 서비스 등을 추진한다. ◆ 금융 AI, 모델보다 ‘업무 시스템’ 전환이 관건 금융권의 AI 전환은 일반 기업보다 진입장벽이 높다. 금융사는 고객정보와 거래 데이터 등 민감정보를 다루는 만큼 보안과 규제 요건을 충족해야 하고, 기존 모바일뱅킹과 계정계·정보계 시스템 등과 AI를 연결하는 작업도 필요하다. 메가존클라우드는 클라우드 전환과 애플리케이션 현대화, AI 에이전트 시스템 개발, 보안 및 운영체계 구축 역량을 제공한다. 핑거는 2010년 국내 최초 스마트뱅킹 구축을 시작으로 은행권 모바일뱅킹과 오픈뱅킹, 비대면 채널 등 금융 IT 애플리케이션을 구축해왔다. 두 회사가 각각 가진 ‘인프라’와 ‘금융 업무’ 전문성을 결합하는 구조다. 특히 양사는 금융기관의 AI 전환 과정에서 발생하는 애플리케이션 현대화와 데이터 전환 수요를 공동으로 공략한다는 방침이다. 생성형 AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 기존 시스템을 AI 활용에 적합한 환경으로 바꾸고, 실제 업무에 AI 에이전트를 연결하는 사업으로 범위를 넓히겠다는 의미다. 양사는 금융 업무에 특화된 AI 솔루션을 공동 개발해 상품화하고, 구축 이후 운영까지 이어지는 사업모델을 추진한다. 인프라 운영과 애플리케이션 운영을 통합해 제공하는 구독형 서비스도 사업화 대상이다. 이는 금융 AX 시장이 일회성 SI 프로젝트에서 장기적인 운영·관리 사업으로 확대될 가능성을 겨냥한 것으로 풀이된다. AI 시스템은 구축 이후에도 모델 관리와 데이터 업데이트, 보안, 성능 개선 등이 지속적으로 필요하기 때문이다. 메가존클라우드는 최근 코리안리재보험과도 생성형 AI·빅데이터·클라우드를 활용한 재보험 AX 협력을 추진하며 금융 분야 사업 영역을 넓히고 있다. 이번 협력에서 양사가 각각 300억원 규모의 증권 투자를 추진하는 것도 주목된다. 핑거가 300억원 규모 CB를 발행하고 메가존클라우드가 이를 인수하는 한편, 핑거는 메가존클라우드 지분 약 300억원어치를 취득하는 구조다. 양사의 전략적 이해관계를 자본으로 연결했다는 데 의미가 있다. ◆ 국내 금융 레퍼런스 확보해 해외로 양사는 국내 금융권에서 쌓은 경험을 해외시장으로 확대할 계획이다. 메가존클라우드가 구축한 10개국 글로벌 거점에 핑거의 금융 애플리케이션 구축 역량을 결합해 국내 금융기관의 해외 진출을 지원하는 동시에 현지 금융기관 대상 사업도 추진한다. 특히 해외 금융시장은 국내와 규제 환경이 다른 만큼 퍼블릭 클라우드 기반의 금융 시스템 구축과 AI 적용을 보다 유연하게 추진할 수 있다는 판단이다. 다만 현지 금융 규제와 데이터 주권, 보안 인증 등 국가별 장벽을 넘어 실제 수주로 연결할 수 있을지는 별도의 과제다. 한편 이번 파트너십의 성패는 협약 자체보다 첫 금융 고객과 실제 매출을 얼마나 빨리 만들어내느냐에 달려 있다. 금융 AX 시장에는 삼성SDS와 LG CNS 등 대형 IT서비스 기업들도 적극적으로 뛰어들고 있다. 메가존클라우드와 핑거가 금융 업무 전문성과 AI·클라우드를 결합해 차별화된 상품을 만들고 이를 국내 레퍼런스에서 해외사업으로 확장할 수 있을지가 향후 경쟁력을 가를 전망이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “핑거의 핀테크 전문성과 결합하면 금융 업무에 특화된 AX 모델을 만들 수 있을 것”이라며 “국내 금융시장의 선진화에 기여하고 해외 금융시장으로도 성과를 확대하겠다”고 말했다. 핑거 안인주 대표 역시 “메가존클라우드의 AI·클라우드 역량과 만나 금융 AI 분야와 해외 시장에서 새로운 성장 기회를 만들겠다”고 밝혔다.2026-08-24 11:57:51
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서울대 캠퍼스가 'AI 인프라'로 바뀐다…삼성SDS, 네트워크 전면 개편 [경제일보] 서울대학교가 캠퍼스 전체 네트워크를 기존 200Gbps급에서 800Gbps 수준으로 끌어올리며 인공지능(AI) 연구·교육에 최적화된 네트워크 인프라 구축에 나선다. 총 243개 건물의 네트워크 대역폭을 일괄적으로 높이고 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 망분리, 운영 자동화까지 적용해 단순한 통신망 증설을 넘어 ‘AI 네이티브 캠퍼스’로 전환한다는 구상이다. 삼성SDS는 서울대의 ‘지능형 캠퍼스 구현을 위한 차세대 네트워크 플랫폼 전환’ 사업을 수주했다고 24일 밝혔다. 사업은 2029년 상반기까지 진행될 예정이며, 서울대는 약 5만명이 사용하는 243개 건물의 유·무선 네트워크를 단계적으로 개편할 계획이다. 이번 사업에서 가장 눈에 띄는 변화는 네트워크 대역폭이다. 서울대는 현재 건물별 200Gbps 수준인 네트워크를 모든 건물에서 800Gbps 수준까지 높인다. 단순 계산으로 보면 캠퍼스 네트워크의 기본 대역폭을 기존보다 4배 확대하는 셈이다. AI 연구가 본격화하면서 네트워크의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 연구 데이터를 공동 활용하려면 GPU와 스토리지 사이에서 방대한 데이터가 지속적으로 이동해야 한다. 연산 성능이 아무리 높아도 데이터를 제때 전달하지 못하면 전체 시스템의 효율이 떨어질 수밖에 없다. 서울대가 캠퍼스 전역의 대역폭을 높이는 것도 이 때문이다. 교수와 연구진은 대규모 AI 학습 데이터와 연구 결과물을 보다 빠르게 전송할 수 있고, 학생과 교직원 역시 강의실·연구실·도서관 등에서 보다 안정적인 네트워크 서비스를 이용할 수 있게 된다. 다만 800Gbps가 모든 사용자의 개별 인터넷 속도가 4배 빨라진다는 의미는 아니다. 캠퍼스 네트워크의 주요 인프라와 전송 용량을 높여 데이터가 집중되는 환경에서도 전체적인 서비스 품질과 처리 능력을 높이는 개념이다. ◆ SDN·망분리·자동화…네트워크를 ‘플랫폼’으로 삼성SDS는 속도만 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 방식 자체를 바꾼다. SDN을 적용해 개별 장비를 각각 관리하는 기존 방식에서 벗어나 소프트웨어를 통해 캠퍼스 네트워크 전체를 통합 제어한다. 연구·교육·행정 등 용도가 다른 네트워크는 논리적으로 분리한다. 이를 통해 특정 영역에서 발생한 보안 위협이 다른 영역으로 확산되는 것을 줄이고, 사용자와 업무 특성에 따라 네트워크 정책도 유연하게 적용할 수 있다. 반복적인 운영 업무도 자동화한다. 사용자가 포털을 통해 IP 발급과 단말 등록, 연구 목적의 신규 네트워크 신청 등을 직접 요청하면 사전에 설정된 정책에 따라 네트워크 설정까지 자동으로 반영하는 방식이다. IT 담당자는 반복 업무 부담을 줄이고 장애나 이상 징후 등 핵심 관리 업무에 집중할 수 있다. 이번 사업은 삼성SDS에도 의미가 있다. AI 데이터센터가 늘어나면서 GPU와 스토리지뿐 아니라 이를 연결하는 고속 네트워크의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성SDS는 글로벌 13개 거점에서 약 8만명이 사용하는 SDN을 설계·구축·운영한 경험을 바탕으로 교육 분야까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 특히 서울대라는 대규모 연구·교육기관을 대상으로 네트워크 전환을 완료하면 대학뿐 아니라 공공기관과 의료기관 등 데이터 집약적인 조직을 대상으로 한 레퍼런스로 활용할 수 있다. AI 연구가 확대될수록 네트워크와 보안, 클라우드, 데이터센터를 하나의 체계로 묶는 수요도 커질 가능성이 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장은 “교육·연구·행정 전반의 디지털 및 AI 혁신을 가속화할 예정”이라고 밝혔다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “안정적이고 편리한 지능형 캠퍼스 환경을 구현해 전 세계 대학이 참고하는 표준 모델로 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 사업의 성패는 단순히 네트워크 속도를 얼마나 높였느냐가 아니라 AI 연구 환경의 생산성을 얼마나 끌어올리고 운영 비용과 장애 대응 시간을 얼마나 줄이느냐에 달릴 전망이다. 2029년 상반기까지 구축이 완료되면 서울대의 캠퍼스 네트워크는 단순 연결망에서 AI 연구와 교육을 뒷받침하는 핵심 디지털 인프라로 역할이 확대될 것으로 보인다.2026-08-24 10:31:38
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삼성SDS '브리티웍스', 중앙부처 9곳 도입…정부 업무도 AI로 바뀐다 [경제일보] 정부가 생성형 인공지능(AI)을 행정 업무에 본격적으로 접목하면서 공무원들의 업무 환경도 AI 기반으로 바뀌고 있다. 행정 자료 검색부터 문서 작성, 회의록 정리, 모바일 보고·결재까지 AI가 일상적인 업무 과정에 들어오는 가운데 삼성SDS의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'도 중앙 부처 9곳에 도입된다. 정부의 공공 인공지능 전환(AX)이 별도의 AI 서비스를 넘어 공무원 업무 인프라 자체를 바꾸는 단계로 확대되는 모습이다. 13일 삼성SDS는 지난 4월 재정경제부와 기획예산처를 시작으로 국가보훈부, 산업통상부, 고용노동부, 금융위원회, 재외동포청 등 총 9개 중앙 부처가 브리티웍스 도입을 확정했다고 밝혔다. 해당 부처들은 이번달까지 순차적으로 서비스를 시작할 예정이다. 이번 도입은 행정안전부가 추진하는 생성형 AI 기반 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI' 확대 정책과 맞물려 진행됐다. 행안부는 올해 하반기까지 온AI를 40개 이상 중앙 행정 기관으로 확대한다는 계획을 세우고 있으며, 삼성SDS는 브리티웍스를 온AI의 공식 협업 도구로 제공한다. 정부의 AI 행정 혁신이 단순히 민원 서비스에 AI를 적용하는 것을 넘어 공무원이 내부적으로 사용하는 업무 환경까지 확대되고 있다. 공무원들이 매일 사용하는 검색, 문서 작성, 회의, 보고와 결재 등의 과정에 AI를 접목해 반복 업무를 줄이고 행정 처리 속도를 높이는 방식이다. 브리티웍스는 AI 검색과 지식 관리, 문서 작성 지원 기능에 메신저, 화상 회의, 자료 공유 등 기존 협업 기능을 결합한 솔루션이다. 공무원은 방대한 행정자료에서 필요한 정보를 AI 검색으로 찾고, 문서 작성 과정에서 AI의 지원을 받을 수 있다. 회의 업무에도 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 화상회의를 진행한 뒤 AI가 회의 내용을 요약해 회의록 작성과 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원해 행정 업무 과정에서 반복적으로 발생하는 자료 검색과 회의 내용 정리 등의 시간을 줄이는 것이 특징이다. 모바일 기반 협업 기능도 제공한다. 공무원은 출장이나 외근 중에도 모바일을 통해 보고와 결재를 진행하고 화상회의에 참여할 수 있다. 사무실에 복귀하지 않아도 업무를 이어갈 수 있어 업무 연속성을 높일 수 있도록 구성됐다. 특히 중앙 부처 업무는 부처 내부뿐 아니라 다른 부처와의 자료 공유와 협업이 빈번하다는 점에서 AI 기반 협업 환경의 활용도가 커질 전망이다. 각 부처가 보유한 행정자료를 효율적으로 검색하고 회의와 보고 과정을 디지털화하면 부처 간 협업 과정에서 발생하는 업무 부담도 줄일 수 있기 때문이다. 다만 공공 부문의 AI 활용은 민간 기업보다 보안 문제가 중요 요소로 꼽힌다. 중앙 부처가 국민 개인정보와 국가 주요 행정정보 등을 다루는 만큼 생성형 AI에 데이터를 입력하고 활용하는 과정에서 정보 유출이나 외부 접근을 막을 수 있는 보안 환경이 필수적이다. 이에 삼성SDS는 브리티웍스를 국가정보원의 최고 보안 수준인 '상' 등급을 획득한 민관협력형(PPP) 클라우드 환경을 기반으로 제공한다. 여기에 삼성SDS가 보유한 보안 기술을 결합해 공공기관이 생성형 AI를 활용할 수 있는 업무 환경을 구축한다는 전략이다. 정부의 AI 행정혁신이 본격화하면서 공공 AI 시장도 개별 AI 서비스 도입을 넘어 업무 시스템과 협업 환경을 AI 중심으로 재편하는 방향으로 이동할 전망이다. 특히 행정자료의 검색과 관리부터 보고·결재, 회의와 부처 간 협업까지 업무 전반을 하나의 환경에서 연결하는 방식이 확산될 경우 공공 AX 시장을 둘러싼 IT 기업들의 경쟁도 한층 치열해질 것으로 보인다. 삼성SDS는 향후 정부의 AI 업무 환경 확대에 맞춰 브리티웍스를 지속적으로 고도화하고 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화한다는 계획이다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 "지금까지 총 9곳의 중앙부처가 브리티웍스를 공식 협업 도구로 선정하면서 공공 분야에서 활용이 본격화되고 있다"며 "앞으로 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화해 공무원들이 언제 어디서나 편리하고 안전하게 일할 수 있는 업무 환경을 구현하고, 공공 분야 AX를 적극 지원해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-13 09:09:09
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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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삼성만 웃었다…10대 그룹 회사채 잔액, 고금리에 일제히 감소 [경제일보] 올해 들어 국내 10대 대기업 그룹의 회사채 발행 잔액이 삼성그룹을 제외한 전 계열에서 감소한 것으로 나타났다. 채권시장 조달금리가 큰 폭으로 뛰면서 기업들이 은행 대출 등 다른 자금 조달 수단으로 눈을 돌린 영향이 큰 것으로 풀이된다. 6일 코스콤 CHECK에 따르면 10대 그룹의 회사채 발행 잔액은 지난해 말 201조558억원에서 전날 194조7821억원으로 6조2737억원(3.1%) 줄었다. 지난해 같은 기간 5조5985억원(2.9%) 늘었던 것과는 정반대 흐름이다. 10대 그룹 가운데 순발행 기조를 이어간 곳은 삼성이 유일했다. 삼성의 회사채 잔액은 19조2577억원에서 23조1264억원으로 20.1% 불어났는데, 이는 지난해 증가 폭(1조8800억원)의 두 배가 넘는 속도다. 계열사별로는 삼성카드 잔액이 1년 새 2조3786억원 늘어 증가 폭이 가장 컸고, 지난해 발행이 없던 삼성SDS도 1조2200억원 규모로 새로 잔액이 생겼다. 삼성증권(4400억원)과 삼성중공업(2250억원)도 증가 대열에 합류했다. 반대로 SK그룹은 잔액이 43조1414억원에서 39조916억원으로 4조498억원 줄어 감소 폭이 10대 그룹 중 가장 컸다. 지난해 같은 기간 1조3401억원 늘었던 것과 비교하면 발행 기조가 완전히 뒤바뀐 셈이다. 특히 SK하이닉스는 반도체 업황 호조로 현금창출력이 커지면서 만기 물량을 자체 자금으로 상환, 잔액이 4조4600억원에서 올해 3조4600억원으로 1조원 줄었다. SK엔무브는 9000억원이던 잔액이 아예 사라졌고, SK텔레콤(-8200억원), SK에너지(-4700억원), SK지오센트릭(-3700억원), 지주사 SK(-3650억원)도 감소했다. 이 밖에 LG(-1조3711억원), HD현대(-1조1280억원), GS(-9550억원), 롯데(-9136억원), 현대차(-8349억원), 포스코(-4800억원), 신세계(-3350억원) 순으로 잔액이 줄어든 것으로 집계됐다. 회사채 발행이 위축된 배경에는 시장금리 급등이 자리한다. 미국·이란 전쟁으로 국제유가가 오르고 인플레이션 우려가 재점화하면서 지난 3월 AA-급 3년 만기 회사채 금리는 하루 만에 13.2bp 뛰는 등 변동성이 커졌다. 금융투자협회에 따르면 3년 만기 국고채 금리는 지난해 말 2.953%에서 지난달 말 3.959%로, AA- 3년물 회사채 금리는 같은 기간 3.476%에서 4.653%로 각각 뛰었다. 실제로 금융감독원 집계 결과 상반기 일반회사채 발행액은 25조9052억원으로 1년 전(37조8320억원)보다 31.5% 줄어, 고강도 금리 인상이 본격화했던 2022년 상반기(21조8천25억원) 수준까지 내려앉았다. 공장 신·증축이나 설비 구입에 쓰이는 시설자금 목적 발행액은 9200억원으로, 2021년 이후 이어진 감소세 속에 사상 처음 1조원 아래로 떨어졌다. 시설투자 위축은 단기적으로 재무 부담을 낮출 수 있지만, 장기적으로는 생산성 향상과 신사업 발굴이 지연돼 성장 기반이 약해질 수 있다는 우려를 낳는다. 회사채 발행이 10조원 넘게 줄어드는 사이 은행 대출은 오히려 늘었다. 한국은행에 따르면 은행의 대기업 대출은 올해 1분기 12조원, 2분기 13조5천억원 등 상반기에만 25조5천억원 증가해 지난해 연간 증가액(20조4000억원)을 이미 넘어섰다. 대한상공회의소가 지난달 비금융업 204개사를 대상으로 실시한 조사에서도 최근 1년간 가장 많이 활용한 조달 수단으로 시중은행 차입(43.6%)이 회사채 발행(19.6%)을 크게 앞섰다. 문제는 하반기부터 은행 대출 여건도 녹록지 않을 것이라는 점이다. 4대 시중은행을 포함한 상당수 은행이 상반기 우량 대기업 위주로 대출을 빠르게 늘리면서 연간 기업 대출 한도를 이미 상당 부분 소진한 것으로 전해졌다. 일부 은행은 신규 대기업 대출을 사실상 마감하거나 심사를 강화하고 있고, 은행채 금리 상승으로 대출 금리까지 오르면서 기업들의 자금 조달 부담이 한층 커질 수 있다는 관측이 나온다.2026-08-06 09:06:49
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SKT, 2Q 영업익 5660억원 전년 比 67.3↑…AI 데이터센터가 만든 새 성장축 [경제일보] SK텔레콤이 올해 2분기 수익성 개선에 성공하며 인공지능(AI) 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. 통신 사업은 고객 가치 중심 전략으로 안정화 흐름을 이어가는 가운데, AI 데이터센터(AI DC)가 높은 성장세를 보이며 새로운 실적 성장축으로 자리 잡는 모습이다. AI 모델 경쟁이 고성능 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되면서 데이터센터 사업 확대가 중장기 성장 동력으로 부상하고 있다. 5일 SK텔레콤은 잠정 실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출 4조3591억원, 영업이익 5660억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 4조3388억원 대비 0.5% 증가했으며, 영업이익은 전년 동기 3383억원 대비 67.3% 늘었다. 영업이익 개선은 지난해 일시적 비용 증가에 따른 기저 효과와 함께 비용 효율화, 신사업 성장 등이 영향을 미친 것으로 분석된다. 같은 기간 영업비용은 4조5억원에서 3조7930억원으로 5.2% 감소했다. 세부적으로 보면 종업원 급여는 5942억원에서 6203억원으로 증가했지만, 지급수수료 및 판매수수료는 1조3976억원에서 1조3908억원으로 소폭 줄었다. 광고선전비 역시 345억 원에서 287억 원으로 감소했다. 감가상각비는 8944억원에서 8763억원으로 줄었으며, 망접속정산비용과 전용회선료·전파사용료 등 주요 비용 항목도 감소했다. 특히 기타영업비용은 지난해 5802억원에서 올해 4017억원으로 크게 줄며 전체 비용 구조 개선에 영향을 줬다. 지난해 발생한 일회성 비용 부담이 사라진 가운데 선택과 집중 전략을 통한 사업 효율화가 수익성 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 이번 실적에서 가장 두드러진 성장 분야는 AI 데이터센터 사업이다. SK텔레콤의 올해 2분기 AI DC 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. 전체 사업에서 차지하는 규모는 아직 통신 사업 대비 크지 않지만, 성장 속도 측면에서는 가장 빠른 사업으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산으로 기업들의 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 GPU 서버를 운영할 수 있는 데이터센터 경쟁력이 중요해지고 있다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어 안정적인 전력 공급과 데이터센터 운영 역량을 확보하는 것이 AI 산업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC 사업 확대를 위해 지난달 관련 사업 개발을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립했다. SK하이퍼를 중심으로 데이터센터 부지와 전력 등 핵심 인프라를 선제적으로 확보하고 글로벌 고객 유치에 나선다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 오는 2029년까지 5GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 목표로 제시했다. 국내외 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요를 확보해 통신 중심 사업 구조에서 AI 인프라 사업자로 체질 전환을 가속한다는 전략이다. AI 데이터센터 경쟁은 국내 통신사와 클라우드 기업 간 경쟁으로 확대될 전망이다. 네이버클라우드, KT, 삼성SDS 등도 AI 인프라와 데이터센터 사업 확대에 나서고 있는 가운데, 전력 확보와 GPU 운영 역량, 글로벌 고객 확보 능력이 향후 경쟁력을 좌우하고 있다. 통신 사업은 안정적인 수익 기반 역할을 이어갔다. SK텔레콤은 고객 생애가치 중심의 마케팅 전략과 서비스 개선을 통해 휴대전화 가입자 순증을 달성했다고 설명했다. 지난해 보안 사고 이후 고객 신뢰 회복에 집중해 온 SK텔레콤은 요금제 개편과 고객 혜택 확대 등을 통해 통신 사업 경쟁력 회복에 나섰다. 지난 7월에는 5G와 LTE를 통합한 요금제를 출시하며 고객 선택권 확대와 이용 경험 개선에도 나섰다. 다만 AI 데이터센터 사업이 향후 실적 성장을 견인하기 위해서는 투자 부담을 넘어 실제 수익성을 확보하는 것이 과제로 꼽힌다. 데이터센터 구축에는 대규모 자본 투자가 필요한 만큼 안정적인 가동률과 장기 고객 확보가 중요하기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC를 중심으로 AI 인프라 사업 확대를 이어가는 동시에 통신, 클라우드, 데이터센터를 결합한 AI 사업 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 기존 통신망 운영 경험과 데이터센터 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 박종석 SK텔레콤 CFO는 "상반기에는 통신사업의 안정적 수익을 기반으로 내실을 다지는 한편, AI 데이터센터 사업이 빠르게 확장할 수 있는 기틀을 마련했다"며 "앞으로 대한민국이 아시아의 AI 인프라 허브로 도약하는 데 있어 SK텔레콤이 주도적 역할을 하도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-05 09:20:43
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삼성SDS, 두나무와 '스테이블코인 인프라' 판 짠다 [경제일보] 삼성SDS가 두나무 지분 투자를 디지털자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자로 공식화했다. 스테이블코인 인프라와 가상자산 기반 금융 시스템통합(SI), 인공지능(AI) 기반 결제를 협력 축으로 제시했다. 거래소 사업에 직접 뛰어드는 대신 금융권과 가상자산업계를 잇는 인프라를 공급하겠다는 구상이다. 이준희 삼성SDS 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "두나무 지분 투자는 단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업에 진출하기 위한 전략적 투자"라며 "두나무의 블록체인 운영 노하우와 IT서비스, AI, 클라우드, 보안 역량을 결합하는 것이 목적"이라고 밝혔다. 이날 발표된 2분기 실적은 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원으로 전년 동기 대비 각각 5.9%, 0.7% 늘었다. 투자는 지난 5월 이뤄졌다. 삼성증권과 삼성SDS, 삼성카드는 카카오 계열사가 보유하던 두나무 지분 4%, 139만주를 6128억원에 사들였다. 삼성증권이 2%, 삼성SDS와 삼성카드가 각각 1%를 확보했다. 삼성SDS 몫은 1532억원이다. 두나무가 네이버파이낸셜과 포괄적 주식교환을 추진하면서 카카오가 투자금 회수에 나선 물량을 삼성이 받은 구조다. 삼성SDS는 이미 관련 사업 이력을 쌓아 왔다. 지난 5월 한국예탁결제원의 토큰증권 플랫폼 구축 사업을 수주해 발행량과 유통량을 대조하는 총량관리시스템을 만들고 있다. 2027년 2월 완료가 목표다. 국내 금융기관과는 스테이블코인 유통 실증도 진행했다. 권한 관리와 온·오프라인 결제, 발행 모형, 다른 스테이블코인과의 교환, 소각까지 생애주기 전 구간을 시나리오별로 검증했다. 사업 모델의 방향은 인프라 공급이다. 이지환 삼성SDS 금융컨설팅팀장(상무)은 지난 13일 전자신문 인터뷰에서 "증권사와 디지털자산사 사이의 연결은 분명히 존재해야 하고 거기에 기회가 있다고 본다"고 말했다. 증권사가 가상자산을 취급하려면 가상자산사업자와 연결해야 하고 반대 방향도 마찬가지라는 논리다. 통합 전자지갑과 암호키 관리, 부채증명(PoL), AI 에이전트 간 결제 규격인 x402가 삼성SDS가 꼽는 무기다. 삼성 3사는 협의체를 꾸려 두나무와 공동 사업을 논의하고 있다. 삼성증권은 토큰증권 발행과 유통, 삼성카드는 통합앱 모니모에서의 디지털자산 결제를 검토하는 구도다. 삼성SDS는 이 가운데 시스템을 짓고 운영하는 자리를 맡는다. 시너지의 무게는 양쪽이 다르다. 두나무는 지난해 국내 가상자산 현물 거래량의 3분의 2가량을 처리한 업비트를 운영하며 실거래 데이터와 지갑 운영 경험을 갖고 있다. 삼성SDS는 이를 제도권 금융 시스템에 접속시킬 SI와 보안, 클라우드를 댄다. 원화 스테이블코인이 인가제로 도입되면 발행과 준비자산 관리, 유통, 결제, 자금세탁방지를 묶은 컨소시엄이 필요해지는데 두 회사의 조합은 그 구도에서 한 자리를 노릴 수 있는 구성이다. 삼성SDS는 스테이블코인 수요가 초기에는 가상자산 거래와 개인 결제에서 나오지만, 규모가 큰 시장은 기업 간 결제와 무역·외환거래에서 열릴 것으로 보고 있다. 변수는 제도다. 정부와 여당은 원화 스테이블코인 제도화를 담은 디지털자산기본법의 연내 처리를 목표로 내걸었으나 법안은 아직 발의 단계에 머물러 있다. 9월까지 발의되지 않으면 연내 통과가 어렵다는 관측이 나온다. 협력의 속도도 제도 일정에 묶여 있다. 삼성SDS 관계자는 "아직 계약이나 합작법인 등 확정된 사항이 없다"며 "법제화도 연내 가능 여부가 불확실한 상황이라 아직은 검토와 논의 단계"라고 말했다. 두 회사가 함께 내놓을 상품이나 서비스도 정해지지 않았다.2026-07-30 17:36:33
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삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
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통신3사·네이버·카카오 'AIDC 원팀'…18.4GW 구축·수출 추진 [경제일보] 정부와 통신 3사, 네이버·카카오를 비롯한 국내 인공지능(AI) 관련 기업들이 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하기 위한 협력체를 가동한다. 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 구축계획을 국내 서버·전력·냉각·클라우드 산업의 성장과 해외 수출로 연결하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 29일 서울 중구 롯데호텔에서 산업통상부·금융위원회·국토교통부와 산·학·연 관계자 약 400명이 참석한 가운데 ‘AI DC 얼라이언스’ 출범식을 개최했다. 얼라이언스는 정부가 지난 6월 발표한 ‘AI 데이터센터 국가 전략 산업화’ 계획을 실행하기 위한 민관 협의체다. 정부는 3대 메가프로젝트의 하나로 2035년까지 총 18.4GW 규모의 AIDC를 구축하고, 데이터센터 전후방 산업의 수출산업화와 권역별 클러스터·대규모 테스트베드 조성을 추진하고 있다. 정부 계획에 따르면 SK·GS·네이버 등은 1단계로 8.4GW 규모의 AIDC를 구축한다. 관련 민간 투자 계획은 약 550조원이다. 이후 SK가 10GW를 추가해 전체 규모를 18.4GW까지 확대하는 구상이다. 다만 이는 장기 구축 목표와 투자계획을 합산한 수치로, 실제 집행은 부지와 전력망, 인허가, 고객 확보와 프로젝트 금융 조달에 따라 달라질 수 있다. 얼라이언스는 과기정통부와 민간 공동의장 체제로 운영된다. 초대 민간 공동의장은 정재헌 SK텔레콤 대표 겸 한국정보통신진흥협회장이 맡았다. 의장단에는 네이버클라우드, 삼성SDS, SK텔레콤, NHN클라우드, LS일렉트릭, LG유플러스, LG전자, GS, 카카오, KT, 케이티엔에프, 퓨리오사AI 등 12개 기업이 참여한다. 정보통신기획평가원이 간사를 맡는다. 실무 조직은 수요·공급·기반 등 3개 분과와 수출산업화 태스크포스(TF)로 구성된다. 네이버클라우드가 이끄는 수요 분과는 AIDC 구축·운영 경험을 토대로 국산 솔루션과 클라우드 기술을 실증한다. 대규모 테스트베드에서 성능을 검증하고 국내 기업이 해외사업에 제시할 수 있는 레퍼런스를 확보하는 역할도 맡는다. LG전자가 분과장을 맡은 공급 분과는 서버와 전력, 냉각, 네트워크, AI 반도체 등 핵심 기술의 국산화와 고도화를 추진한다. 서로 다른 장비와 솔루션을 함께 사용할 수 있도록 상호운용성과 표준화 방안도 마련한다. 카카오가 이끄는 기반 분과는 AIDC 관련 협·단체와 대학, 법무법인 등이 참여해 법·제도 개선과 전문인력 양성을 논의한다. 대규모 전력 사용에 따른 계통 연결과 입지 규제, 데이터·보안 기준 등 현장 애로사항도 다룰 예정이다. 수출산업화 TF는 데이터센터의 설계와 시공, 서버·전력·냉각 설비, 클라우드 운영을 하나의 패키지로 묶어 해외에 공급하는 전략을 수립한다. 글로벌 빅테크 중심의 AI 학습시장과 개방형 모델 중심의 추론시장을 구분해 접근하고 UAE 등 AIDC 수요가 큰 국가를 우선 공략할 계획이다. 정재헌 공동의장은 “AI DC 얼라이언스는 AI 시대 글로벌 시장을 선도하는 연대의 시작”이라며 “대한민국이 대체 불가능한 AI 데이터센터 산업 강국으로 도약하는 초석이 될 것”이라고 말했다. 금융위원회는 GW급 데이터센터 구축에 필요한 대규모 자금을 국민성장펀드 등을 통해 지원할 방침이다. 산업부는 소재·부품·장비 기업의 기술개발과 실증, 시장 진출을 연계한 공급망 지원체계를 구축한다. 18.4GW 계획이 산업 경쟁력으로 이어지려면 데이터센터 건설량뿐 아니라 실제 가동률과 고객 수요를 확보해야 한다. 국산 NPU와 서버, 냉각·전력 솔루션이 테스트베드에서 성능과 경제성을 입증하고 상용 데이터센터에 채택되는 과정도 필요하다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대규모 투자가 건물을 세우고 서버를 채우는 데 그치지 않고 설계·구축·운영과 클라우드 기술 전반의 경쟁력 강화로 이어지도록 지원하겠다”고 밝혔다.2026-07-29 15:15:31
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메가존클라우드, 삼성SDS SCP '플래티넘 파트너' 승격 [경제일보] 메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 ‘플래티넘 파트너’로 승격됐다. 공공 클라우드 구축 경험과 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 사업 역량을 인정받은 결과다. 메가존클라우드는 SCP 파트너 가운데 플래티넘 등급을 획득한 기업은 자사가 유일하다고 28일 밝혔다. 회사는 지난해 8월 SCP ‘어드밴스드 파트너’ 등급을 획득한 뒤 약 1년 만에 최상위 등급으로 올라섰다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 최근 1년간의 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 전문 자격 취득 현황 등을 종합적으로 평가해 부여한다. 메가존클라우드는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 등 다수의 SCP 기반 공공사업을 수행했다. 공공기관이 요구하는 보안과 안정성 기준을 충족하면서 시스템을 구축·운영한 역량이 높은 평가를 받은 것으로 풀이된다. AI와 HPC 분야에서 축적한 성과도 등급 승격을 뒷받침했다. 메가존클라우드는 대규모 AI 모델 학습과 연구개발에 필요한 GPU 인프라를 클라우드로 제공하는 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업을 확대하고 있다. 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원사업 등을 수행하며 대규모 연산 자원의 구축·운영 능력도 입증했다. 생성형 AI와 산업별 AI 서비스가 확산하면서 공공기관과 기업의 GPU 수요는 빠르게 늘고 있다. 메가존클라우드는 SCP를 기반으로 고객이 필요한 기간과 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 제공하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 지원할 계획이다. 이번 승격을 계기로 삼성SDS와의 협력을 강화하고 공공·금융·기업용 클라우드 시장에서 공동 사업을 확대할 것으로 전망된다. 국내 인프라를 활용하려는 소버린 AI와 데이터 주권 수요에도 적극 대응한다는 방침이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 “소버린 AI 시대에 공공기관과 기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.2026-07-28 15:10:40
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.2026-07-25 16:11:46
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삼성SDS, 오픈AI·구글 이어 앤트로픽과 동맹…기업 AI 판 키운다 [경제일보] 삼성SDS가 글로벌 인공지능(AI) 기업과의 협력망을 앤트로픽까지 확대하며 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이에 이어 앤트로픽의 클로드까지 확보해 고객사의 업무와 데이터, 보안 환경에 맞는 생성형 AI를 공급하겠다는 전략이다. 삼성SDS는 글로벌 AI 안전 및 연구 기업 앤트로픽과 엔터프라이즈 AI 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 이번 협약에 따라 △한국 시장 내 신규 사업 기회 공동 발굴 △공동 마케팅 및 기술검증(PoC) 지원 △합작 사업 추진 △클로드 구축·운영 전문인력 양성 △삼성 관계사의 AI 네이티브 전환 지원 등에서 협력한다. 이번 파트너십은 특정 생성형 AI 제품의 판매 계약을 넘어 공동 시장 개발과 전문인력 확보까지 협력 범위를 넓혔다는 데 의미가 있다. 삼성SDS는 제조·금융·공공·유통 등에서 쌓은 정보기술(IT) 시스템 구축 경험을 활용하고 앤트로픽은 클로드의 모델과 기술 역량을 제공한다. ◆ 20개 관계사·7만명이 먼저 쓴 ‘클로드’ 사업 확대의 기반은 삼성 내부의 대규모 적용 경험이다. 삼성SDS는 새로운 기술을 사내에 먼저 적용해 검증한 뒤 외부 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략에 따라 클로드 엔터프라이즈를 도입했다. 현재 20개 삼성 관계사, 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰다. 사용자 가운데 절반가량은 소프트웨어 개발을 지원하는 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 활용한 것으로 나타났다. 삼성SDS는 이 과정에서 확보한 계정·권한 관리와 보안정책 수립, 기업 데이터 연결, 업무별 활용사례 발굴, 사용자 교육, 운영체계 구축 경험을 외부 고객 사업에 적용할 계획이다. 단순히 클로드 이용권을 공급하는 데 그치지 않고 도입 기획부터 구축, 운영, 기술 지원까지 전 과정을 맡는 구조다. 클로드 구축과 운영을 담당할 ‘응용형 AI 엔지니어(Applied AI Engineer)’ 양성 프로그램도 운영한다. 응용형 AI 엔지니어는 AI 모델을 기업 현장에 맞춰 설계하고 기존 업무 시스템과 연결해 실제 서비스로 운영하는 실전형 전문가다. 삼성SDS는 프로그램을 통해 클로드 도입 컨설팅과 시스템 구축, 모델·데이터 연계, 운영 고도화를 담당할 인력을 체계적으로 확보할 방침이다. 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 모델 확보에서 기업 현장에 안정적으로 적용하는 구축·운영 역량으로 이동하고 있다는 판단이 반영됐다. ◆ 오픈AI는 공급, 구글은 클라우드…앤트로픽은 현장 적용 삼성SDS의 글로벌 AI 협력 구도는 각 기업의 기술과 사업 영역을 결합하는 방식으로 확장되고 있다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 기업 최초로 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러 파트너 계약을 체결했다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급뿐 아니라 오픈AI 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용한 컨설팅과 구축, 운영, 보안 서비스를 제공하는 구조다. 이후 공공·금융·제조·유통·서비스 등에서 10개 이상의 고객사를 확보하며 외부 사업을 확대했다. 올해 4월에는 구글 클라우드와 AI·클라우드·보안 분야 전략적 파트너십을 발표했다. 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 공공·금융 등 규제가 강한 시장을 공략하고 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 제미나이 엔터프라이즈, 클라우드 보안 솔루션을 삼성SDS의 구축·운영 역량과 결합하는 내용이다. 앤트로픽과의 협력은 클로드 엔터프라이즈와 클로드 코드를 실제 기업 업무에 확산하고 이를 담당할 전문인력을 공동으로 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 오픈AI와 구글, 앤트로픽의 모델을 자사 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’와 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 기업 업무 시스템에 연결해 고객별로 최적화된 AI 환경을 제공한다는 구상이다. 특정 모델 하나를 주력으로 판매하기보다 고객의 업무 목적과 비용, 보안 수준, 데이터 위치, 기존 클라우드 환경에 따라 모델을 선택하고 조합하는 ‘멀티모델’ 전략이 한층 선명해진 셈이다. 기업 입장에서도 생성형 AI의 성능만큼 내부 데이터와의 연동, 정보 유출 방지, 사용 권한 통제, 비용 관리와 안정적인 운영이 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있다. 크리스 시아우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “삼성SDS는 엔터프라이즈 AI 구현에 있어 깊은 전문성을 갖춘 매우 역량 있는 파트너”라며 “한국 기업들의 클로드 도입을 가속하는 데 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있어 전략적 파트너십을 체결했다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 “이번 전략적 협력은 앤트로픽의 AI 기술력과 삼성SDS의 산업별 디지털 혁신 경험을 결합해 국내 AI 시장의 성장을 함께 주도하기 위한 출발점”이라며 “양사의 강점을 바탕으로 고객의 AI 혁신을 지원하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.2026-07-25 15:44:36
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삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 NPUaaS 출시…"AI 인프라 선택권 넓힌다" [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 재편되면서 엔비디아 GPU 일변도 시장에 변화의 조짐이 나타나고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 비용과 전력 효율성이 새로운 화두로 떠오르자 삼성SDS는 GPU의 대안으로 추론에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)를 주목하고 있다. 20일 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 밝혔다. 기존 GPUaaS에 이어 NPU 기반 AI 연산 자원까지 확보하면서 기업들의 AI 인프라 선택지를 넓힌 것으로 평가된다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하거나 문서를 분석하고 이미지를 판별하는 추론 과정에서 높은 전력 효율성과 비용 경쟁력을 갖춘 것이 특징이다. 최근 AI 시장의 관심은 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하고 있다. AI 모델 개발 초기에는 막대한 연산 능력을 갖춘 GPU가 필수적이었다면, AI 서비스가 본격화되면서 얼마나 효율적으로 추론을 수행할 수 있는지가 기업들의 새로운 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 서비스가 늘어날수록 추론 비용 역시 함께 증가하기 때문이다. IT 업계에서는 모든 AI 서비스를 고성능 GPU로 운영할 필요는 없다는 분석도 나온다. AI 모델을 학습하는 단계와 서비스를 제공하는 단계에 필요한 연산 자원이 다른 만큼 활용 목적에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 하이브리드 AI 인프라 수요가 확대될 것이라는 전망이다. 삼성SDS는 해당 수요에 맞춰 고객이 직접 NPU 서버를 구매하거나 자체 데이터센터를 구축하지 않고도 SCP를 통해 구독형 서비스로 활용할 수 있도록 구성했다. 삼성SDS는 기업들이 서비스 규모와 데이터 처리량에 따라 NPU를 1장부터 2장, 4장, 8장 등 필요한 만큼 선택해 사용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 유연하게 인프라를 구성할 수 있다고 설명했다. 특히 삼성SDS가 퓨리오사AI와 협력한 배경에는 AI 추론 시장 확대에 따른 비용 효율성과 국산 AI 반도체 생태계 확보가 자리하고 있다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 스타트업으로 LG AI연구원과 LG유플러스, LG CNS를 비롯해 메가존클라우드 등 국내 IT 기업들과 협력하며 NPU 상용화를 확대하고 있다. 최근에는 에이전틱 AI와 소버린 AI 수요가 늘어나면서 전력 효율성이 높은 추론용 NPU가 주목받고 있는 만큼 삼성SDS 역시 기업용 AI 인프라 경쟁력 강화를 위해 퓨리오사AI를 선택한 것으로 풀이된다. 또한 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 필수적이지만, 서비스 운영 단계에서는 비용과 전력 소모를 줄일 수 있는 NPU의 역할이 커지고 있다. 퓨리오사AI의 레니게이드는 추론 성능과 전력 효율성을 앞세워 글로벌 빅테크와 국내 기업들로부터 기술력을 인정받고 있으며, 자체 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS는 GPUaaS에 이어 NPUaaS까지 확보하면서 향후 공공과 금융, 제조 등 기업 고객을 대상으로 다양한 AI 인프라 선택지를 제공할 수 있게 됐다. 고성능 스토리지와 컴퓨트, 고속 네트워크 등 SCP의 다양한 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있는 것도 특징이다. 삼성SDS는 이번 서비스를 소버린 클라우드 환경으로 제공해 엄격한 보안 규제를 적용받는 공공 분야에서도 활용성을 높인다는 계획이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 구축과 소버린 AI 전략을 추진하는 가운데 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침할 AI 반도체와 클라우드 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 삼성SDS는 GPU와 NPU를 모두 제공하는 AI 인프라 사업자로서 기업들의 다양한 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련하게 된 것으로 평가된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 NPUaaS 출시는 단순히 새로운 클라우드 상품을 선보이는 것을 넘어 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"며 "삼성SDS는 앞으로도 고객 니즈 해결을 위해 SCP 기반 상품을 다양화하고, 클라우드 AI 기술 생태계를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-20 08:32:37
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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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삼성SDS '주식 성과급' 좌초…하루 만에 과반노조 키웠다 [경제일보] 삼성SDS의 ‘자사주 성과급’ 승부수가 무산됐다. 현금 중심 성과급을 주식 보상으로 바꾸려던 개편안은 직원 과반 동의를 얻지 못했고 그 과정에서 창사 첫 과반 노동조합이 등장했다. 성과급 제도 개편 실패가 단순한 인사 실험의 좌절을 넘어 노사관계의 판을 바꾸는 계기가 됐다. 8일 정보기술 업계에 따르면 삼성SDS는 인사제도 개편 관련 임직원 투표 결과 전체 직원 기준 최종 동의율이 40%에 그쳤다고 사내에 공지했다. 투표율은 55.6%, 투표 참여자 중 동의율은 71.9%였다. 투표한 직원 다수는 찬성했지만 시행 요건인 전체 직원 과반 동의에는 미치지 못했다. 반대 직원들을 중심으로 미투표 움직임이 확산되며 투표 불참이 사실상 반대표 역할을 한 셈이다. 이번 개편안은 기존 현금 목표인센티브를 폐지하고 연봉의 20%를 기준선으로 연 1회 자사주를 지급하는 방식이었다. 전년 대비 세전이익 증가율, 삼성SDS 주가 수익률, IT서비스 업종 대비 주가 상승률 등을 반영해 지급 배수를 최대 2배까지 늘리는 구조도 포함됐다. 1년간 주식을 보유하면 해당 주식 수의 15%를 추가 지급하는 장기 보유 인센티브도 제시됐다. 회사 측은 기업가치와 보상을 연계하고 공개 지표로 투명성을 높이는 제도라고 설명했다. 그러나 직원들이 받아들인 위험은 달랐다. 고연차 직원은 기존 성과급 항목 변경이 퇴직금 산정에 미칠 영향을 우려했고 저연차 직원은 주가와 업종지수 같은 외부 변수에 보상이 흔들릴 수 있다는 점을 문제로 봤다. 지난 1월 대법원이 삼성전자 목표인센티브의 평균임금 산입을 인정한 판결도 영향을 줬다. 성과급 제도 변경이 퇴직급여와 연결될 수 있다는 인식이 커지면서 개편안은 단순 보상 확대가 아니라 임금 체계 변화로 받아들여졌다. 갈등은 노조 결집으로 이어졌다. 삼성그룹 초기업노동조합 삼성SDS지부는 지난 6일 출범했고 하루 만에 5800명을 넘어 과반노조 지위를 확보했다고 밝혔다. 이후 가입자는 6000명 안팎으로 늘어난 것으로 알려졌다. 삼성SDS 전체 임직원이 약 1만1000명 수준임을 고려하면 이례적인 속도다. 노조는 단체교섭 요구서를 이준희 삼성SDS 대표에게 제출했고 회사도 교섭요구사실 공고를 게시했다. 그동안 삼성SDS는 사원대표기구를 중심으로 인사·보상 제도를 논의해 왔지만 과반노조가 등장하면서 앞으로 취업규칙 변경과 보상체계 개편은 노조와의 공식 협의가 핵심 절차가 될 가능성이 커졌다. 이준희 대표는 개편안 부결 이후 임직원에게 사과 메시지를 냈다. 이 대표는 제도 개편 과정에서 임직원의 마음을 더 깊이 헤아리지 못했다며 혼란과 심려를 끼친 점에 대해 사과했다. 한편 이번 사태는 삼성SDS에 보상제도보다 더 큰 질문을 남겼다. 회사는 자사주 보상으로 기업가치와 임직원 보상을 묶으려 했지만 직원들은 예측 가능한 현금 보상과 퇴직급여 안정성을 더 중요하게 봤다. 제도 개편은 숫자 설계만으로 통과되지 않는다. 구성원이 신뢰할 절차와 보호장치가 먼저다. 삼성SDS의 다음 과제는 새 보상안을 다시 내는 일이 아니라 과반노조와 마주 앉아 신뢰의 출발선을 다시 긋는 일이다.2026-07-08 18:04:01
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