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전차만큼 AI가 중요해진 전장…IT·게임 기업, 국방 기술 경쟁 뛰어든다
[경제일보] 국내 IT·게임 기업들이 인공지능(AI)을 앞세워 방산 시장에 잇따라 진출하고 있다. 과거 무기체계와 장비 중심이었던 방위산업이 AI·데이터·소프트웨어 중심으로 재편되면서 자체 AI 역량을 보유한 기업들이 새로운 성장 기회를 모색하는 것으로 분석된다. 2일 업계에 따르면 네이버는 최근 국방 AI 전담 조직 신설을 추진하며 국방 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 알려졌다. 해당 조직은 국방 특화 AI 모델 개발과 사업화를 담당할 예정으로, 네이버가 보유한 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 역량을 국방 분야에 적용하는 역할을 맡을 것으로 전망된다. 하나증권의 '인터넷, 게임 기업의 국방 AI 진출' 보고서에 따르면 국내 IT 기업의 방산 시장 진출은 최근 들어 더욱 활발해지고 있다. 크래프톤은 지난 3월 한화에어로스페이스와 전략적 협력 관계를 구축하고 피지컬 AI와 국방 분야 공동 사업 기회를 모색하고 있다. 양사는 향후 합작법인(JV) 설립을 통해 국방 AI와 무인체계, 시뮬레이션 분야 사업화 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 추진하는 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템 연구개발(R&D) 사업에 참여했다. NC AI는 해당 사업에서 피지컬 AI의 핵심 요소인 월드모델 개발을 담당해 디지털 트윈을 구축한다. IT 기업들의 해당 움직임은 단순한 신사업 확대 차원을 넘어 방산 산업 구조 변화와 맞물려 있는 것으로 풀이된다. 기존 방산 산업이 전차와 전투기, 미사일 등 하드웨어 중심이었다면 최근에는 AI 기반 정보 분석과 의사결정 지원, 자율 무기체계, 전장 시뮬레이션 등 소프트웨어 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 실제로 우크라이나 전쟁과 중동 지역 분쟁 등을 계기로 AI 활용 사례가 빠르게 늘고 있다. 방대한 전장 데이터를 실시간 분석하거나 무인체계 운영을 지원하고, 군사 정보 분석과 의사결정을 보조하는 AI 기술의 중요성이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 특히 올해 초 미국이 군사 작전 과정에서 생성형 AI를 활용한 사실이 알려지면서 국방 분야에서 AI의 전략적 가치가 다시 한 번 주목받았다. 단순한 정보 검색을 넘어 군사 정보 분석과 상황 판단, 계획 수립 등 다양한 영역에서 AI 활용 가능성이 검증되고 있는 것이다. 다만 국방 AI 시장은 일반 기업용 AI 시장과는 성격이 다르다. 군사 정보와 작전 데이터는 국가 안보와 직결되는 만큼 해외 AI 모델 활용에 제약이 많다. 폐쇄망 환경에서 운영할 수 있는 자체 AI 모델과 인프라 확보가 필수적이라는 점에서 '소버린 국방 AI' 필요성이 커지고 있다. 국내에서도 군 전용 생성형 AI와 국방 특화 AI 플랫폼 구축 논의가 본격화되고 있다. 국방부와 방산업계는 군 내부 데이터를 활용한 독자 AI 체계 구축을 검토하고 있으며, 이를 위해 국내 기업들의 기술 참여도 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 국내 국방 AI 시장이 글로벌 경쟁국 대비 아직 초기 단계인 만큼 기업 간 경쟁보다는 협력 중심 구조로 발전할 가능성이 높다고 보고 있다. AI 모델과 클라우드, 시뮬레이션, 무인체계 등 각 기업이 보유한 강점을 결합하는 방식이 현실적이라는 분석이다. 이준호 하나증권 연구원은 보고서를 통해 "크래프톤-한화에어로스페이스, NC AI-현대로템에 이어 NAVER가 국방 AX 전담 조직을 신설하는 것으로 알려졌다"며 "소버린 국방 AI 모델 개발은 선택이 아닌 필수로 국내에서도 개발이 추진되는 과정에서 자체 LLM 모델 개발 역량을 보유한 NAVER, 게임 엔진을 비롯한 AI 역량을 내재화하던 크래프톤, NC가 사업에 참여하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다.
2026-06-02 17:03:50
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D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다
[경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.
2026-06-02 16:57:19
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게임 넘어 산업 AI로…엔씨·엔비디아 협력 범위 커진다
[경제일보] 엔씨소프트가 신작 ‘신더시티’를 앞세워 글로벌 게임 시장 공략에 속도를 내고 있다. 엔비디아와 그래픽 기술 협력을 강화하는 동시에 인공지능(AI), 클라우드 게임, 피지컬 AI 영역까지 협력 범위가 확대될지 업계의 관심이 쏠린다. 2일 게임업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 김택진 엔씨소프트 대표의 회동 가능성이 거론되고 있다. 다만 양사는 구체적인 일정과 장소, 의제 등에 대해서는 공식 확인하지 않고 있다. 양사의 협력은 2000년대 초반으로 거슬러 올라간다. 엔씨는 ‘리니지2’, ‘아이온’, ‘블레이드 & 소울’ 등 주요 PC 온라인게임 개발 과정에서 엔비디아 GPU와 그래픽 기술을 적극 활용해 왔다. 고품질 그래픽과 대규모 온라인 환경 구현 과정에서 이어진 협력 관계가 최근 차세대 게임 기술 영역으로 확장되는 모습이다. 최근 협력의 중심에는 엔씨 자회사 빅파이어 게임즈가 개발 중인 오픈월드 시네마틱 3인칭 슈터(TPS) ‘신더시티’가 있다. 신더시티는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 이 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 기술을 적용하고 있으며 엔비디아 클라우드 게임 서비스인 지포스 나우 출시도 예고한 상태다. 엔비디아와 엔씨의 협력은 국내 행사에서도 이어졌다. 지난해 10월 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 지포스 게이머 페스티벌에서 엔씨는 단독 게임 시연사로 참여해 ‘아이온2’와 ‘신더시티’를 선보였다. 이어 지스타 2025에서는 엔씨 부스의 모든 시연 PC에 엔비디아 지포스 RTX 5080이 탑재되며 양사의 기술 협력 관계를 보여줬다. 업계에서는 이번 만남이 성사될 경우 논의 범위가 단순 그래픽 기술 협력을 넘어설 가능성에 주목하고 있다. 최근 GPU는 게임 렌더링 장비를 넘어 AI 기반 콘텐츠 생성과 물리 시뮬레이션, 캐릭터 행동 예측, 개발 자동화, 클라우드 게임 인프라를 뒷받침하는 핵심 플랫폼으로 진화하고 있기 때문이다. 특히 NC AI의 피지컬 AI 사업은 새로운 접점으로 거론된다. NC AI는 지난 3월 로봇이 물리 세계를 이해하고 예측할 수 있도록 지원하는 월드 파운데이션 모델(WFM)을 공개했다. 이후 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발을 추진하고 있으며 현대로템과는 국방 분야 피지컬 AI 국책과제에 참여하는 등 사업 영역을 제조·물류·국방 분야로 확대하고 있다. 엔비디아 역시 최근 로보틱스와 디지털 트윈, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 육성하고 있다. 게임 산업에서 축적된 3D 시뮬레이션과 물리엔진, AI 기술이 현실 산업으로 확장되고 있다는 점에서 양사의 전략적 방향성이 맞닿아 있다는 평가가 나온다. 다만 실질적인 성과는 구체적인 협력 프로젝트가 도출되느냐에 달려 있다. 신더시티의 RTX 기술 적용과 지포스 나우 연동은 이미 가시화됐지만 피지컬 AI 분야는 연구개발과 실증, 상용화 검증이 필요한 초기 단계다. 업계에서는 엔씨가 게임 개발 과정에서 축적한 AI와 시뮬레이션 기술을 산업용 AI로 확장하고, 엔비디아가 보유한 글로벌 AI 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 협력의 핵심 변수로 보고 있다. 엔씨 관계자는 젠슨 황 CEO와 김택진 대표의 회동 가능성에 대해 “관련 내용을 확인 중”이라고 말했다.
2026-06-02 15:22:31
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국가데이터처, AI '통계 환각' 막는다…온톨로지 구축 추진
[경제일보] 국가데이터처가 인공지능(AI)이 공식 통계를 정확하게 읽고 활용할 수 있도록 통계 메타데이터와 온톨로지 구축에 나선다. 범정부 데이터 거버넌스 확립을 위한 국가데이터기본법 제정도 추진하면서 국가 데이터를 정책과 AI 활용의 핵심 인프라로 키우겠다는 구상이다. 국가데이터처는 2일 국민주권정부 출범 1주년 성과 브리핑에서 국가 데이터의 체계적 관리와 활용 기반 조성을 위해 국가데이터기본법 제정안을 마련했으며 지난달 27일 의원 발의로 국회에 제출됐다고 밝혔다. 데이터처는 연내 법안 통과를 목표로 하고 있다. 국가데이터기본법안에는 국가 데이터 총괄·조정 체계, 국가 차원에서 중요도가 높은 데이터의 지정·관리, 데이터 연계·활용, 품질관리, 국가 데이터 이용센터 지정 등의 내용이 담겼다. 부처별로 흩어져 있는 공공 데이터를 국가 차원에서 체계적으로 관리하고 정책 수립과 민간 활용도를 높이기 위한 기반 법안이다. 이번 성과 발표에서 주목되는 부분은 AI 친화형 통계 메타데이터와 온톨로지 구축이다. 온톨로지는 특정 분야의 개념과 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화한 지식체계다. 통계 분야에 적용하면 AI가 단순 수치만 읽는 것이 아니라 해당 통계가 어떤 기준으로 만들어졌고 어떤 개념과 연결되는지 함께 해석할 수 있다. 이는 생성형 AI의 ‘환각’ 문제와도 맞닿아 있다. AI가 공식 통계 데이터베이스를 활용하더라도 통계 정의와 산식, 조사 기준을 잘못 이해하면 부정확한 답변을 내놓을 수 있다. 데이터처는 AI가 공식 통계 DB를 기반으로 정확하게 답변할 수 있도록 통계 메타데이터를 정비하고 AI가 읽기 쉬운 구조로 바꾸는 작업을 추진하고 있다. 융합데이터 개발도 확대된다. 데이터처는 공공과 민간에 분산된 데이터를 연계해 올해 3건의 신규 융합데이터를 개발할 계획이다. 고령자의 주택, 취업 활동, 연금·복지 데이터를 결합해 고령자 정책에 활용하고 사망자의 사망 원인과 가구 구성, 양육, 일자리 정보를 결합해 자살자와 고독사 문제를 파악하는 방식이다. 주택 소유자의 소유 현황, 공시가격, 부채 정보를 결합해 주거·금융 정책 활용성도 높인다. 국정과제 지원을 위한 국가통계 개발도 이어진다. 데이터처는 지역공급사용표를 개발·공표했고, 생활인구 작성 지역을 기존 89개에서 107개로 확대했다. 올해 하반기에는 인구주택총조사, 농림어업총조사, 경제총조사 결과도 공표할 예정이다. 소비자물가지수 개편도 진행 중이다. 데이터처는 소비 변화 반영을 위해 5년 주기로 품목과 가중치를 조정하고 있으며 올해 말 새 지수를 발표할 계획이다. 최근 소비 흐름을 반영해 스마트워치 등 새로운 품목이 포함될 가능성도 거론된다. 이번 성과 발표는 데이터처가 단순 통계 작성 기관을 넘어 국가 데이터 총괄 기관으로 역할을 넓히고 있음을 보여준다. 다만 성과는 법 제정 이후 실제 데이터 연계와 품질관리 체계가 얼마나 작동하느냐에 달려 있다. 개인정보 보호와 부처 간 데이터 칸막이 해소, AI 활용 과정의 신뢰성 확보도 함께 풀어야 할 과제다. 안형준 국가데이터처장은 “작년 10월 데이터처로 승격하고 우리가 해야 할 데이터 업무가 무엇일까에 관해 고민하며 데이터 총괄 기관으로 자리 잡기 위해 노력하는 시간이었다”며 “데이터 혁신을 더욱 속도감 있게 추진하고 다양한 데이터의 연계·활용으로 국가 현안 해결을 적극 지원하겠다”고 말했다.
2026-06-02 12:22:52
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GPU 고객 넘어 전략 파트너로… 네이버클라우드, 엔비디아 AI 생태계 합류
[경제일보] 엔비디아가 네이버클라우드를 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너로 공식 지목하며 양사 협력이 새로운 국면에 접어들고 있다. 단순 GPU 공급 관계를 넘어 초거대 인공지능(AI) 모델과 클라우드, 피지컬 AI, 소버린 AI까지 협력 범위를 확대하면서 네이버클라우드가 엔비디아의 차세대 'AI 팩토리' 전략을 구현할 아시아 핵심 거점으로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 2일 네이버클라우드는 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 서밋(NCP 서밋)에 참가해 엔비디아와의 AI 팩토리 구축 협력 방향을 공개했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 엔비디아의 AI 팩토리 전략을 함께 추진하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 하루 전 열린 엔비디아 GTC 타이베이 2026 기조연설과 맞물리며 더욱 주목받고 있다. 당시 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 글로벌 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 과정에서 네이버클라우드를 직접 언급했다. 특히 발표 맥락상 네이버클라우드는 단순 엔비디아 GPU 구매 고객이 아닌 AI 인프라 운영 사업자 그룹으로 분류됐다. 이날 화면에는 미국의 코어위브, 네비우스, 영국의 엔스케일 등 최근 AI 인프라 시장 성장의 대표 수혜 기업들이 함께 소개됐다. 이들 기업은 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. AI 팩토리는 대규모 GPU 인프라와 데이터센터, 초거대 AI 모델, 애플리케이션 서비스를 통합 운영하는 차세대 AI 생산 체계다. 엔비디아는 최근 GPU 제조사를 넘어 AI 인프라 플랫폼 기업으로의 전환을 선언하며 글로벌 클라우드 사업자들과 협력을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 국내에서 AI 모델과 클라우드, 데이터센터를 모두 보유한 사업자 중 하나로 꼽힌다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 개발하고 있으며 네이버클라우드를 통해 기업용 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한 데이터센터 '각 세종'을 기반으로 AI 인프라 경쟁력도 강화하고 있다. 이번 협력은 인프라 영역을 넘어 AI 모델 개발 분야로도 확대된다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모 언어 모델(LLM) '네모트론 3 울트라'를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 양사는 초거대 언어 모델 최적화와 원천 기술 공동 연구도 추진한다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 활용해 서울의 실제 환경을 디지털 공간에 구현한 '서울 월드 모델'을 공개한 바 있다. 서울 전역에서 수집한 120만장의 파노라마 이미지와 국내 지도 데이터를 학습시켜 실제 도로 환경과 공간 구조를 구현한 모델로 피지컬 AI 분야 협력도 진행하고 있다. 이번 협력은 향후 소버린 AI 시장 확대와도 연결될 것으로 전망된다. 네이버는 일본과 중동, 동남아시아 등 해외 시장을 대상으로 소버린 AI 사업을 추진하고 있으며 엔비디아 역시 각국 정부와 기업이 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 전략을 강화하고 있다. 특히 젠슨 황 CEO가 오는 8일 경기 성남시 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 양사 협력은 더욱 구체화될 전망이다. 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 황 CEO의 회동도 예정된 것으로 알려졌다. 양사는 해당 만남을 통해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업과 소버린 AI 사업 확대 방안, 아시아 지역 AI 인프라 협력 전략 등을 논의할 것으로 예상된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 산업의 패러다임이 모델 중심에서 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 단순한 GPU 공급자와 고객의 관계를 넘어 함께 AI 기술을 개발하고 글로벌 AI 생태계를 확장하는 전략적 결정이며, 향후 아시아 시장의 폭발적인 AI 수요를 뒷받침하는 핵심 공급자이자 독보적인 'AI 인프라 허브'로 자리매김할 것"이라고 말했다.
2026-06-02 10:50:07
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'9천피' 눈앞의 코스피, 거품 경계하고 기초체력 다질 때다
[경제일보] 코스피가 마침내 9000포인트 시대를 눈앞에 두게 됐다. 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO) 방한 소식과 뉴욕증시 강세에 힘입어 코스피는 하루 만에 3.68% 급등하며 사상 최고치를 갈아치웠다. 삼성전자 시가총액은 2000조 원을 넘어섰고, 코스피 전체 시가총액도 7000조 원을 돌파했다. 한국 자본시장의 역사에 기록될 만한 의미 있는 성과다. 오랫동안 ‘코리아 디스카운트’라는 오명을 안고 있던 우리 증시가 글로벌 투자자들의 주목을 받으며 새로운 도약의 가능성을 보여주고 있다는 점은 분명 반가운 일이다. 그러나 환호만으로는 충분하지 않다. 시장이 최고치를 경신할수록 냉정한 점검도 병행돼야 한다. 역사는 과도한 낙관론이 언제나 거품의 씨앗이 되었음을 보여준다. 지금의 상승세가 한국 경제의 전반적인 체질 개선을 반영한 결과인지, 아니면 일부 초대형 기술주에 대한 기대감이 만들어낸 착시효과인지를 면밀히 따져볼 필요가 있다. 현재 증시 상승을 이끄는 핵심 동력은 반도체와 인공지능(AI) 산업이다. 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 반도체 기업들의 실적 개선 기대감이 시장 전체를 견인하고 있다. 하지만 이는 동시에 우리 증시의 구조적 취약성을 보여주는 대목이기도 하다. 특정 산업과 소수 대형 종목에 대한 의존도가 지나치게 높다는 것은 해당 산업의 경기 변동이나 글로벌 공급망 충격에 시장 전체가 흔들릴 수 있음을 의미한다. 실제로 과거에도 반도체 업황 악화가 한국 경제와 증시에 큰 충격을 준 사례는 적지 않았다. 더욱 우려스러운 점은 외국인 투자자들의 움직임이다. 지수가 연일 최고치를 경신하는 상황에서도 외국인은 매도세를 이어가고 있다. 개인과 기관이 시장을 떠받치고 있지만, 국제 자본의 시각은 여전히 신중하다는 의미로 해석할 수 있다. 외국인 자금은 국내 투자자보다 훨씬 냉정하게 국가 경제의 성장성, 기업의 수익성, 정책의 일관성을 평가한다. 외국인의 지속적인 매도는 현재의 상승세가 탄탄한 기초체력 위에서 이뤄지고 있는지에 대한 의문을 던진다. 진정한 증시 선진화는 단순히 지수 숫자를 높이는 데 있지 않다. 기업의 경쟁력과 투자 매력을 높여 지속 가능한 성장을 만드는 데 있다. 이를 위해서는 무엇보다 과감한 규제 혁신이 필요하다. 신산업에 대한 불필요한 규제를 줄이고 기업의 연구개발 투자와 혁신을 촉진할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 또한 자본시장의 신뢰를 높이기 위한 기업 지배구조 개선도 더 이상 미룰 수 없는 과제다. 소액주주 권익 보호, 투명한 의사결정 구조 확립, 주주가치 제고 정책 확대는 글로벌 투자자들이 요구하는 기본 조건이다. 정부 역시 단기적인 증시 부양책에만 의존해서는 안 된다. 시장의 활황이 실물경제 성장과 양질의 일자리 창출로 이어질 수 있도록 산업 경쟁력 강화와 생산성 향상에 정책 역량을 집중해야 한다. 특히 반도체와 AI에 편중된 성장 구조를 넘어 바이오, 에너지, 첨단 제조업, 문화 콘텐츠 등 미래 성장 산업을 육성하는 균형 잡힌 전략이 요구된다. 9000포인트 돌파는 분명 축하할 일이다. 하지만 숫자가 높아질수록 시장은 더욱 냉정해져야 한다. 지금 필요한 것은 들뜬 기대가 아니라 지속 가능한 성장 기반을 다지는 일이다. 거품은 순간의 환호를 남기지만, 체질 개선은 오랜 번영을 만든다. 한국 증시가 진정한 선진 시장으로 도약하기 위해서는 기록 경신의 기쁨에 취하기보다 시장의 기초체력을 키우는 데 국가적 역량을 모아야 할 때다.
2026-06-02 09:27:53
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AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목
[경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-02 08:01:28
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우리금융 127년… 민족은행→ 기업금융 명가→ 종합금융 재건중
우리금융그룹의 역사를 말할 때 2001년 한빛은행(상업은행+한일은행) 중심의 금융지주사1호 탄생은 현대만 들여다본 것이다. 우리금융의 뿌리는 한국 근대 금융의 출발점과 맞닿아 있다. 바로 1899년 설립된 대한천일은행이다. 고종황제의 내탕금과 대한제국 황실 자금, 조선 상인 자본이 더해져 세워졌다. 이 은행은 단순한 금융회사가 아니라 자주적 금융 기반을 지키려는 시대적 산물이었다. 이후 조선상업은행과 한국상업은행으로 이어졌고, 한일은행과 함께 한국 산업화와 기업금융의 한 축을 맡았다. 상업은행과 한일은행은 기업 거래와 무역금융, 산업자금 공급의 현장에서 한국 경제의 성장판을 떠받친 은행이었다. 우리금융의 DNA를 한마디로 압축하면 ‘기업금융 명가’다. ◆민족은행·기업금융 DNA…상업·한일 합병으로 한빛은행 출범 우리금융의 첫 번째 성장 동력은 기업금융이었다. 상업은행은 오랜 역사와 거래 기반을 바탕으로 기업 고객과 중소상공인의 금융 창구 역할을 했다. 한일은행 역시 산업화 시기 수출기업, 제조업, 중견기업 금융에서 존재감을 키웠다. 두 은행은 조직 문화는 달랐지만 한국 경제가 필요로 하는 자금을 실물 부문으로 흘려보냈다는 점에서 같은 역할을 했다. 결정적 변곡점은 외환위기였다. 1997년 외환위기 이후 금융권은 대대적인 구조조정을 피할 수 없었다. 1998년 정부는 상업은행과 한일은행에 예금보험공사를 통해 3조3000억원의 공적자금을 지원했고, 두 은행은 같은 해 12월 한빛은행으로 합병됐다. 부실채권 정리, 인력 구조조정, 영업망 재편이 동시에 진행된 고통스러운 통합이었다. 2001년 4월 우리금융지주가 출범했다. 한빛은행을 중심으로 카드, 종합금융, 자산운용 등 여러 금융 기능을 묶은 국내 1호 금융지주였다. 2002년 한빛은행은 ‘우리은행’으로 이름을 바꾸며 통합 브랜드를 완성했다. ‘우리’라는 이름에는 외환위기 이후 다시 국민과 기업의 은행으로 서겠다는 의지가 담겼다. ◆숫자로 본 성장사…95조 금융그룹서 600조 종합금융그룹으로 우리금융의 성장사는 숫자로도 뚜렷하다. 2001년 3월 말 기준 우리금융은 한빛은행·평화은행·광주은행·경남은행을 묶은 은행계열 합산 총자산 95조4000억원 규모로 출발했다. 당시 국민·주택은행 합산 162조6000억원에는 못 미쳤지만, 신한금융 계열 53조2000억원을 크게 웃도는 대형 금융그룹이었다. 수익성도 위기 국면을 지나 회복 단계에 들어섰다. 금융지주의 주포 한빛은행은 2001년 말 총자산 75조4205억원, 당기순이익 7130억원을 기록했다. 24년이 흐른 2025년 말 우리금융의 체급은 달라졌다. 연결 총자산은 601조4573억원으로 불어났다. 출범 초기 은행계열 합산 자산 95조4000억원과 단순 비교하면 약 6.3배 성장한 셈이다. 같은 기간 우리금융은 은행 중심 금융회사에서 카드·캐피탈·저축은행·자산운용·벤처투자·증권·보험을 거느린 종합금융그룹으로 바뀌었다. 이익 체력도 커졌다. 우리금융은 2025년 연결 당기순이익 3조1413억원을 기록했다. 2001년 주력 계열사였던 한빛은행 순이익 7130억원과 비교하면 약 4.4배 규모다. 자산은 100조원 미만 금융그룹에서 600조원대 종합금융그룹으로, 순이익은 수천억원대에서 3조원대로 올라섰다. ◆공적자금과 민영화의 긴 터널…명가의 그림자 그러나 우리금융의 역사에는 성장의 장면만 있었던 것은 아니다. 명가의 그림자는 공적자금과 정부 소유 구조였다. 외환위기 이후 투입된 공적자금은 우리금융을 살렸지만, 동시에 오랜 기간 정부 영향력 아래 놓이게 했다. 민영화는 우리금융의 숙원이었다. 정부는 2002년부터 우리금융 지분 매각을 추진했다. 공모, 블록세일, 경영권 매각, 분리 매각이 이어졌지만 시장 여건과 인수 수요 부족으로 여러 차례 좌초했다. 2013년에는 우리금융을 은행계열, 증권계열, 지방은행계열로 나누는 분리 매각 방식이 추진됐고, 증권계열은 NH금융, 경남은행은 BNK금융, 광주은행은 JB금융으로 넘어갔다. 이 대목은 우리금융의 가장 큰 상처이자 현재 전략의 출발점이다. 우리투자증권, 우리아비바생명, 우리캐피탈, 경남은행, 광주은행 등이 매각되면서 우리금융은 한때 ‘증권 없는 금융지주’가 됐다. 은행 중심 수익 구조는 더 굳어졌고, KB·신한·하나금융이 증권·보험·카드·자산운용을 키우는 동안 종합금융 포트폴리오 경쟁에서 뒤처졌다. 민영화의 물꼬는 2016년 과점주주 매각으로 트였다. 정부와 예금보험공사는 우리은행 지분 29.7%를 과점주주 7곳에 매각하며 민영화에 성공했다고 발표했다. 이후 잔여 지분 정리와 지배구조 개편을 거치며 우리금융은 정부 그늘에서 벗어나 민간 금융그룹으로서 체질 전환을 본격화했다. ◆증권·보험 복원…비은행 재건은 아직 진행형 현재의 우리금융은 다시 종합금융그룹 복원을 향해 나아가고 있다. 2024년 우리투자증권 출범으로 10년 만에 증권업에 재진입했고, 2025년 동양생명과 ABL생명 편입으로 보험업까지 갖췄다. 과거 민영화 과정에서 잃었던 비은행 축을 다시 세우는 작업이다. 하지만 비은행 재건은 아직 완성형이 아니다. 2025년 우리금융의 연간 당기순이익은 3조1413억원으로 2년 연속 3조원대를 유지했다. 비이자이익은 전년 대비 약 25% 늘어난 1조9266억원, 순영업수익은 10조9574억원으로 사상 최고치를 기록했다. 다만 보험사 인수 과정의 일회성 효과와 높은 은행 의존도는 여전히 과제다. 2026년 1분기 실적도 명암을 동시에 보여준다. 그룹 당기순이익은 6038억원으로 전년 동기보다 2.1% 감소했다. 순영업수익과 비이자이익은 늘었지만, 대손비용 증가와 우리은행 이익 감소가 발목을 잡았다. 금융지주의 기초 체력은 은행에서 나오지만, 미래 기업가치는 은행 바깥에서 결정된다. 우리금융이 풀어야 할 숙제다. ◆생산적 금융·AX·시너지…기업금융 명가의 다음 성장판 우리금융의 미래 성장전략은 △생산적 금융 △전사적 AX(AI 전환) △그룹 시너지로 요약된다. 우리금융은 2030년까지 총 80조원을 생산적 금융과 포용금융에 투입하겠다는 ‘미래동반성장 프로젝트’를 내놨다. 이 중 생산적 금융은 73조원, 포용금융은 7조원이다. △반도체 △배터리 △바이오 △인공지능 △방산 △에너지 △지역 전략산업 등으로 자금이 흘러가야 금융도 성장하고 실물경제도 성장한다는 판단이다. 우리은행의 기업 고객에게 우리투자증권의 IB(투자금융)와 모험자본 기능을 연결하고, 동양생명·ABL생명의 보험 역량을 자산관리와 은퇴설계로 묶는 것이 관건이다. AX도 핵심 과제다. 금융 경쟁은 더 이상 점포 수와 예대마진만으로 결정되지 않는다. 심사, 상담, 리스크관리, 내부통제, 자산관리, 소비자보호에 AI를 얼마나 안전하고 효율적으로 적용하느냐가 새 경쟁력이다. 우리금융 관계자는 “역사를 보면 대한천일은행의 민족금융, 상업·한일은행의 기업금융, 한빛은행의 구조조정, 국내 1호 금융지주의 실험, 공적자금의 그늘, 민영화의 긴 터널을 거쳤다”며 “이제는 종합금융그룹 재건의 새로운 역사를 쓰고 있다”고 말했다. [아주경제 2026년 06월 02일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-02 07:40:56
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MSI 향한 최단 코스 잡았다…한화생명e스포츠, 정규시즌 1·2 라운드 1위 확정
[경제일보] 한화생명e스포츠가 2026 LCK 정규 시즌 1~2라운드 최종 1위를 차지하며 MSI(미드 시즌 인비테이셔널) 진출에 가장 유리한 위치를 선점했다. 정규 시즌 마지막 경기까지 이어진 선두 경쟁 끝에 한화생명e스포츠가 정상에 오르면서 MSI 대표 선발전 구도에도 관심이 쏠리고 있다. 1일 LCK는 한화생명e스포츠가 정규 시즌 마지막 주차에서 한진 브리온을 세트스코어 2대 0으로 제압하고 15승 3패를 기록하며 1위를 확정했다고 밝혔다. 시즌 중반부터 상위권 경쟁을 이어온 한화생명e스포츠는 마지막까지 추격한 T1과 젠지를 따돌리고 정규 시즌 1~2라운드 우승을 차지했다. 한화생명e스포츠는 시즌 초반부터 안정적인 경기력을 바탕으로 선두권을 유지한 것으로 평가된다. 특히 1라운드 전승 행진을 이어가던 KT 롤스터를 제압하며 흐름을 가져온 뒤 꾸준히 상위권을 지키며 최종 1위에 올랐다. 이번 성적으로 MSI 대표 선발전 3라운드 직행과 함께 유리한 대진을 확보하게 됐다. 정규 시즌 2위는 T1이 차지했다. T1은 최종 14승 4패를 기록하며 젠지와 같은 승패를 기록했지만 세트 득실에서 앞서며 한 계단 높은 순위에 자리했다. T1은 시즌 후반 들어 경기력을 끌어올리며 상위권 경쟁에 합류했고 결국 MSI 직행 가능성을 남겨두는 데 성공했다. 반면 젠지는 시즌 초반 강력한 모습을 보이며 선두권 경쟁을 주도했지만 마지막 고비를 넘지 못하며 3위로 정규 시즌을 마감했다. 승패에서는 T1과 동률을 기록했지만 세트 득실에서 밀리며 순위가 갈렸다. 이에 한화생명e스포츠와 T1은 오는 12일 열리는 LCK MSI 대표 선발전 3라운드에서 맞대결을 펼친다. 승리 팀은 LCK 1번 시드 자격으로 MSI 출전권을 확보한다. 패배 팀 역시 추가 기회를 얻는 만큼 두 팀 모두 MSI 진출 가능성이 높은 상황이다. 젠지는 대표 선발전 4라운드부터 일정을 시작한다. 젠지는 앞선 라운드를 통과한 팀과 맞붙어 MSI 진출권 확보에 도전한다. KT 롤스터는 선발전 2라운드부터 출전하며 디플러스 기아와 한진 브리온 역시 MSI 진출 경쟁에 합류한다. 이번 대표 선발전에서 가장 눈길을 끄는 팀 중 하나는 한진 브리온이다. 한진 브리온은 시즌 초반 6연패에 빠지며 최하위권으로 밀려났다. 당시만 해도 MSI 선발전 진출 가능성은 높지 않은 것으로 평가됐지만 한진 브리온은 중반 이후 분위기 반전에 성공했다. 강팀들을 상대로 예상 밖 승리를 거두며 순위를 끌어올렸고 결국 정규 시즌 6위로 선발전 막차 탑승에 성공했다. 특히 시즌 초반 돌풍을 일으킨 KT 롤스터를 꺾는 등 여러 차례 이변을 연출하며 존재감을 드러냈다. 6위 경쟁을 벌였던 BNK 피어엑스는 마지막 고비를 넘지 못했다. BNK 피어엑스는 정규 시즌 최종 주차에서 T1에 패하면서 순위 역전에 실패했고 MSI 대표 선발전 진출권 확보에도 실패했다. 정규 시즌 종료와 함께 하반기에 진행되는 3~4라운드 그룹 편성도 확정됐다. 올해 LCK는 상위 5개 팀이 레전드 그룹, 하위 5개 팀이 라이즈 그룹으로 나뉘어 경쟁하는 방식으로 운영된다. 레전드 그룹에는 한화생명e스포츠, T1, 젠지, KT 롤스터, 디플러스 기아가 포함됐다. 라이즈 그룹에는 한진 브리온, BNK 피어엑스, DRX, 농심 레드포스, DN 프릭스가 배정됐다. 각 팀은 기존 성적을 유지한 채 하반기 일정을 치르게 된다. 디플러스 기아의 레전드 그룹 진입도 주목할 만한 성과로 평가된다. 디플러스 기아는 지난해 그룹 분리 체제에서 레전드 그룹 진입에 실패하며 아쉬움을 남겼다. 당시 KT 롤스터와 치열한 경쟁 끝에 순위 결정전까지 치렀지만 상위 그룹 합류에 실패했다. 이번해에 디플러스 기아는 11승 7패를 기록하며 정규 시즌 5위로 레전드 그룹 진입에 성공했다. MSI 대표 선발전 출전권도 확보하면서 상위권 경쟁팀으로 다시 자리 잡은 것으로 평가된다. 개인 기록 부문에서는 T1 서포터인 '케리아' 류민석 선수가 새로운 이정표를 세웠다. 류민석은 정규 시즌 종료 시점 기준 LCK 통산 6191어시스트를 기록하며 기존 1위였던 '페이커' 이상혁을 넘어 역대 어시스트 부문 단독 1위에 올랐다. 류민석은 올 시즌에도 특유의 공격적인 플레이메이킹 능력을 앞세워 T1의 상위권 경쟁을 이끌었다. 서포터 포지션임에도 경기 흐름을 바꾸는 장면을 여러 차례 만들어내며 팀의 핵심 전력으로 활약한 것으로 평가된다.
2026-06-01 16:19:13