2026.10.16 금요일
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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메가존클라우드, AWS 보안 컴피턴시 추가…AI·클라우드 보안 사업 확대 [경제일보] 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS) 보안 전문 역량을 공식 검증받으며 클라우드 보안 사업을 강화하고, 마이그레이션·데이터·생성형 AI·DevOps 등으로 넓혀온 AWS 사업 포트폴리오를 보안까지 확장하고 있다. 인공지능(AI)과 클라우드 활용이 확대되면서 데이터와 애플리케이션, AI 워크로드까지 아우르는 보안 역량이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 보안과 거버넌스를 함께 구축해야 하는 고객 수요를 겨냥한 움직임으로 풀이된다. 9일 메가존클라우드는 AWS로부터 'AWS 보안 컴피턴시'를 획득했다고 밝혔다. AWS 보안 컴피턴시는 복잡한 클라우드 보안 프로젝트를 설계하고 구축·운영할 수 있는 전문 기술력과 컨설팅 역량을 갖춘 파트너를 대상으로 부여되는 인증이다. 이번 심사에는 지난 2월 개정된 최신 'AWS 보안 컴피턴시 컨설팅 파트너 검증 체크리스트'가 적용됐다. 계정 및 접근 관리(IAM), 위협 탐지와 대응, 인프라 보호, 데이터 보호, 컴플라이언스와 개인정보 보호, 애플리케이션 보안 등 주요 영역에 대한 기술력과 컨설팅 역량을 종합적으로 평가해 인증을 부여한다. 메가존클라우드는 이번 인증을 통해 클라우드 환경을 보호하는 기술뿐 아니라 실제 고객 프로젝트를 수행할 수 있는 조직과 운영체계까지 검증받았다고 설명했다. 심사 과정에서 통합 보안 브랜드 'HALO'와 24시간 365일 운영되는 보안운영센터(SOC), 국내외 정보보호 인증, 엔지니어 조직의 기술 자격 등을 제시하고 실제 고객 프로젝트 수행 사례와 문서화된 보안 프로세스도 평가받았다. HALO는 하이퍼스케일 클라우드, AI 보안, 라이프사이클 보안, 제로 트러스트 등 4개 프레임워크를 기반으로 보안 컨설팅과 솔루션 구축부터 매니지드 보안 서비스, 관리형 탐지 및 대응(MDR)까지 지원한다. 자체 보안 브랜드를 통해 보안 사업 역량을 확대한 것이다. 최근 시대의 흐름인 AI의 확산은 보안 사업 확대의 배경으로 작용하고 있다. 기업들이 생성형 AI를 업무에 적용하면서 기존 클라우드 데이터뿐 아니라 AI 모델과 학습·추론 과정에서 활용되는 데이터, 관련 애플리케이션과 인프라에 대한 보호 필요성도 커지고 있다. AI 서비스가 기존 IT 환경과 연결되는 만큼 접근 권한 관리와 데이터 보호, 취약점 대응, 개인정보 보호 등을 별도로 관리하기보다 전체 클라우드 환경과 함께 설계해야 하는 요구도 높아지고 있다. 메가존클라우드는 AI 거버넌스 분야에서도 역량을 강화하고 있다. AI 관리체계 국제표준인 ISO/IEC 42001을 바탕으로 AI 모델의 안전한 배포와 운영, AI 워크로드 보호, 모니터링, 데이터 프라이버시 관리 등에 대응하고 있다. 기존 클라우드 보안에 AI 관련 통제와 거버넌스를 결합해 AI 도입 기업의 복합적인 보안 수요를 공략하고 있다. 이번 인증으로 메가존클라우드가 보유한 AWS 컴피턴시는 총 11개로 증가한 것으로 알려졌다. 메가존클라우드는 마이그레이션 및 현대화, 데이터 및 분석, 생성형 AI 서비스, DevOps, 금융 서비스 등을 포함해 아시아태평양 지역 AWS 파트너 가운데 가장 많은 수준이라고 설명했다. 컴피턴시 확대를 통해 메가존클라우드는 자사의 사업 영역을 클라우드 인프라 구축을 넘어 고객의 디지털 전환 전반으로 넓히고 있다. 클라우드 이전과 현대화에서 시작해 데이터 분석, 생성형 AI, DevOps, 금융 분야에 이어 보안까지 전문성을 확대하면서 고객이 필요로 하는 기술을 하나의 사업 구조 안에서 제공할 수 있는 범위를 확장한 것이다. 메가존클라우드는 1000명 이상의 엔지니어 조직이 약 1800개의 AWS 자격증을 보유하고 있으며 AWS 공식 인증 교육센터도 운영하고 있다. 여기에 ISMS-P, ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001 등 정보보호와 개인정보, AI 관리체계 관련 인증을 확보해 기술 인력과 관리체계를 함께 강화하고 있다고 설명했다. 김종찬 클라우드 스트레티지 유닛 리더는 "이번 보안 컴피턴시 획득으로 클라우드 마이그레이션과 현대화부터 데이터 분석, 생성형 AI 도입, 데브옵스, 금융 서비스, 보안까지 고객의 디지털 전환 전 영역을 아우르는 메가존클라우드의 엔드투엔드 수행 역량이 다시 한번 입증됐다"며 "AWS 프로페셔널 서비스와의 협력을 바탕으로 고객에게 글로벌 기준의 보안 아키텍처와 컨설팅을 제공하고 AI 환경에서도 안정적인 보안 체계를 구현할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-09-09 14:32:34
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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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메가존소프트, 농심 전 계열사 GWS 통합…국내외 21개 법인 'AI 업무환경' 구축 [경제일보] 메가존소프트가 농심그룹의 국내외 21개 법인을 대상으로 구글워크스페이스(GWS) 기반 인공지능 전환(AX) 구축을 완료했다. 2600만개에 달하는 기존 문서를 클라우드로 이전하고 생성형 AI를 전사 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하면서 대기업 그룹을 대상으로 한 AX 사업 확대에 나선다. 21일 메가존클라우드 관계사 메가존소프트는 농심그룹의 국내 14개 계열사와 7개 해외 법인을 대상으로 GWS 시스템 구축을 완료해 전날 농심 본사에서 GWS 운영 시작을 기념하는 'GWS 선포식'도 개최했다고 밝혔다. 이번 사업은 단순한 협업 솔루션 구축을 넘어 기존 업무 데이터와 시스템을 클라우드 기반으로 전환하고 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 업무 환경을 재설계하는 데 초점을 맞춰 진행됐다. 메가존소프트는 기존 중앙화 서버에 저장된 약 2600만개 문서를 구글 드라이브로 이전하고 레거시 시스템과 외부 솔루션을 GWS와 연동했다고 설명했다. 특히 구글의 생성형 AI 서비스 제미나이를 마케팅, 영업, 공급망, 운영, 인사, 연구개발(R&D) 등 전사 업무에 활용할 수 있도록 기반을 마련했다. 기업 내부에 축적된 문서와 데이터를 클라우드 환경으로 옮긴 뒤 AI가 업무 과정에서 활용할 수 있도록 연결한 것이다. 최근 기업의 AI 전환이 개별 AI 서비스를 도입하는 수준을 넘어 기존 데이터와 업무 시스템을 AI 활용에 맞게 재편하는 단계로 확대되고 있다. AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 생성형 AI 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터의 관리와 접근 권한, 보안, 업무 시스템 연동 등이 함께 구축돼야 하기 때문이다. 이에 메가존소프트는 여러 계열사가 하나의 업무 환경에서 협업하면서도 법인별 데이터와 보안 정책은 독립적으로 운영할 수 있도록 '단일 테넌트·멀티 도메인' 구조를 구현했다. 하나의 GWS 테넌트 안에서 그룹사들이 동일한 업무 환경을 사용하면서도 각 법인은 별도 도메인을 통해 데이터 접근과 보안 등을 관리할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 특히 신규 법인 설립이나 인수합병(M&A) 과정에서 업무 환경을 빠르게 확장할 수 있도록 구현됐다. 별도의 업무 인프라를 새로 구축하지 않고 기존 그룹과 동일한 환경을 적용할 수 있어 글로벌 기업의 조직 확대에 대응할 수 있도록 구성한 것이다. 메가존소프트는 시스템 구축과 함께 임직원의 실제 AI 활용을 높이기 위한 변화 관리도 돕는다. 직급과 직무, 언어 등을 고려한 맞춤형 교육 프로그램을 마련하고 전 임직원을 대상으로 실습 중심 교육을 진행했다. 진건 메가존소프트 대표이사는 "메가존클라우드와 메가존소프트는 농심그룹이 국내 및 해외를 아울러 GWS를 도입하는 과정에 있어서, 기술적 기반 구축부터 AI 중심의 업무를 돕는 변화 관리에 이르기까지 전 과정을 책임진 파트너라는 사실에 큰 자부심을 느낀다"며 "농심그룹이 AI 네이티브 기업으로서 성공적으로 도약하는것 뿐만 아니라, 끊임없이 새로운 AI기술을 경험하면서 효율성 및 생산성을 극대화해나갈수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.2026-08-21 13:27:28
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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계 [경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.2026-08-08 11:31:42
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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다 [경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-07 08:35:19
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포스코DX, AI 네이티브 기업 전환 선언…철강 현장부터 사무 업무까지 AI화 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 생성형 AI 서비스 성능을 넘어 산업 현장을 얼마나 효율적으로 변화시키느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 제조업에서는 고령화와 숙련 인력 부족, 고위험 작업 환경 등이 새로운 과제로 떠오르면서 AI와 로봇을 결합한 '피지컬 AI'와 업무를 스스로 수행하는 '에이전틱 AI'가 핵심 해법으로 주목받고 있다. 포스코DX가 AI가 공장과 사무실을 동시에 움직이는 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환을 선언하고 산업 현장 AX(인공지능 전환)에 속도를 낸다. 29일 포스코DX는 서울 중구 롯데호텔 서울에서 언론 간담회를 열고 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 양대 축으로 한 AI 사업 전략과 산업 현장 적용 사례를 공개했다. 포스코DX는 사람과 AI, 현장 설비·로봇이 협업하는 인텔리전트 팩토리 구현을 통해 제조 현장의 지능화를 추진하는 한편, 사무·경영 영역에서는 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하는 'AI 워크포스' 구축에 나선다는 계획이다. 엄기용 포스코DX 경영지원실장은 이날 환영사에서 "어렵고 힘들고 뜨거운 온도 속에서 작업이 이뤄지고 있다"며 "AI의 목적이 사무공간에서 편리함을 제공하는 것도 좋지만 결국은 산업 현장에서 AI를 접목하고, 피지컬 AI를 접목해서 보다 안전하고 사고 없이 효율적으로 작업이 이뤄지는 것을 목표로 포스코DX는 전진하고 있다"고 말했다. 포스코DX가 추진하는 피지컬 AI는 철강 생산 현장의 대형 설비와 로봇을 AI 기반으로 제어하는 것이 핵심이다. 철강재를 운반하는 대형 크레인과 원료 이송 설비인 리클레이머, 선박 원료 하역기 등 고위험 설비에 AI 기술을 적용해 작업자의 안전을 확보하고 생산성을 높이는 방식이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "많은 회사들이 당면한 과제가 비슷하지만 특히 제조업에 대해서는 고숙련자들이 대거 은퇴를 하고 있고 노동 시장이 변해 어렵고 힘든 고강도의 일을 할 젊은이들을 찾기가 상당히 쉽지 않다"며 "이런 문제점들을 해결하기 위한 AX의 핵심 기술로서 멘토링 AI와 인더스트리얼 로봇을 주요 기술로 보고 있다"고 설명했다. 포스코DX는 고숙련 작업자가 보유한 경험과 노하우를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 전환하고, 이를 기반으로 현장 운전자가 AI와 협업해 설비와 로봇을 운영하는 체계를 구축하고 있다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "포스코 그룹은 인텔리전트 팩토리가 제조 전 프로세스에서 데이터 기반의 최적화를 수행하는데, 사람과 로봇과 AI가 협업을 하는 지능형 자율 제조라고 정의한다"고 말했다. 이어 "100% 무인화해서 팩토리에 사람을 없애야겠다는 개념보다는 사람이 잘하는 것은 사람이, 로봇이 잘하는 것은 로봇이, AI가 잘하는 것은 AI가 하는 것이 인텔리전트 팩토리"라고 강조했다. 이날 포스코DX는 산업 현장 적용 사례도 공개했다. 제철소 아연도금 공정 용융로에서 발생하는 불순물 제거 작업 로봇과 냉연 공정 밴드 커터 로봇, 65톤급 철강 제품을 자동 운송하는 AGV(무인운반차) 등이 대표 사례다. 이와 함께 친환경 소재와 차량 부품 생산 공장을 대상으로 한 원료 샘플링, 물류 자동화 로봇 적용 사례도 소개했다. 포스코DX는 물리 영역뿐 아니라 사무·경영 환경에서도 AI 전환을 추진한다. 자체 개발한 AI 에이전트 플랫폼 '에이전티(Agentee)'를 통해 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하고 업무별 AI 직원을 구축한다는 전략이다. 기존 AI 에이전트가 특정 업무 자동화에 초점을 맞췄다면, 포스코DX는 AI 에이전트의 생성부터 배치, 관리, 평가까지 전 생애주기를 관리하는 플랫폼을 구현한다는 방침이다. 김병석 포스코DX AI워크포스 태스크포스팀 팀장은 "우리에게 더 필요한 것은 더 많은 AI 에이전트가 아니라 우리 조직의 일원으로서 우리가 함께 일을 하는 AI 직원"이라며 "포스코DX의 에이전트는 AI를 조직의 일원으로 관리하는 방법에 더욱 집중하고 있다"고 강조했다. 실제 포스코DX는 재무와 인사, 노무, 사업관리 등 다양한 업무에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 매월 반복되는 사전 결산 리스크 점검 업무에서는 AI 에이전트가 전 계정과목을 자동 분석하고 이상 계정과 누락 전표를 찾아 리포트를 작성하는 방식으로 업무 시간을 기존 3시간에서 1분 내외로 줄였다고 설명했다. 현재 포스코DX를 비롯한 포스코그룹 계열사에는 약 200개의 AI 에이전트가 개발·운영되고 있다. 포스코DX는 그룹 내 검증된 AI 에이전트 모델을 표준화해 확산하고 향후 외부 시장에도 공급한다는 계획이다. 최태환 포스코DX 경영기획실장은 "포스코DX는 AI 네이티브 기업으로 진화하고 있다"며 "포스코DX는 공장 물리 영역과 경영 사무 영역 두 세계를 모두 아는 국내에 거의 유일한 회사"라고 말했다. 포스코그룹 역시 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 기반으로 사업(Process), 사무(Work), 가치(Value) 전 영역의 AI 전환을 추진하고 있다. 포스코DX는 철강 생산 현장에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 데이터를 기반으로 제조업 전반의 피지컬 AI 사업화에도 나설 방침이다.2026-07-29 14:10:18
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KT, 아모레퍼시픽 70년 연구 데이터 AI가 읽는다…'AI 레디 데이터' 구축 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업 연구개발(R&D)의 생산성을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르면서, AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 'AI 레디 데이터' 확보 경쟁도 본격화되고 있다. 단순히 생성형 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 수십 년간 축적한 기업의 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재설계하는 작업이 AI 전환(AX)의 핵심 과제로 부상하고 있는 것이다. 이에 KT는 아모레퍼시픽 기술연구소의 연구 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하고 AI 기반 연구개발 환경 구축에 나섰다. 28일 KT는 아모레퍼시픽 R&I센터(기술연구소)의 전체 데이터를 통합·재설계하는 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 완료하고 AI 특화 데이터 플랫폼을 구축했다고 밝혔다. KT는 지난해 12월 데이터 하이웨이 사업을 수주한 이후 아모레퍼시픽과 전략적 파트너십을 맺고 연구개발 혁신을 위한 AI 데이터 기반 구축 프로젝트를 공동 추진해왔다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스 활용 단계를 넘어 기업 내부 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재구성하는 단계로 진화하고 있다. AI의 성능이 단순히 모델 경쟁력이 아닌 데이터 품질과 활용도에 의해 좌우되는 만큼, AI가 활용 가능한 데이터 환경을 구축하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 연구개발 분야에서는 원료 정보와 실험 결과, 연구 보고서, 규제 정보 등이 서로 다른 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다. 연구원이 관련 자료를 직접 탐색하고 종합적으로 검토해야 하는 만큼 업무 효율성에도 한계가 있었다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 70여년간 축적된 수백만건의 연구개발 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 AI 레디 데이터 형태로 전환했다. 정형·비정형 데이터를 표준화하고 서로 다른 데이터가 하나의 맥락으로 연결될 수 있도록 구조를 재설계한 것이 특징이다. 이를 기반으로 연구원이 자연어로 필요한 정보를 검색하고 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있는 AI 연구개발 환경도 구현했다. 구축된 데이터 플랫폼은 특정 AI 서비스에 국한되지 않고 향후 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 공통 데이터 저장소 역할을 수행하도록 설계됐다. 양사는 AI 레디 데이터를 기반으로 연구원을 지원하는 생성형 AI 어시스턴트 '레몬'도 함께 구현했다. 연구원이 자연어로 질문하면 원료 정보와 처방, 실험 결과, 연구 보고서 등 다양한 연구 데이터를 종합적으로 분석해 필요한 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 연구원이 "3321123 처방의 신원료 정보와 향료 구성, 관련 실험 결과를 알려줘"라고 질문하면 레몬이 관련 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 종합적인 분석 결과를 제공한다. KT는 이를 통해 기존 수일에서 수십 일이 걸리던 자료 탐색 업무를 단 몇 분 내에 수행할 수 있게 됐으며, 연구원들은 반복적인 정보 탐색 대신 신제품 개발과 창의적인 연구에 보다 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 실제 아모레퍼시픽 연구원들은 해외 시장 공략을 위한 화장품 개발 과정에서 필수 원료와 관련 처방 사례, 해외 규제 준수 여부 등을 확인하는 데 상당한 시간이 소요됐지만 AI 어시스턴트를 활용해 약 5분 만에 필요한 정보를 확인할 수 있게 된 것으로 알려졌다. AI 도입의 성패가 AI 모델 자체보다 데이터를 얼마나 효과적으로 구축하고 활용하느냐에 달려 있다는 점에서 AI 레디 데이터의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 제조와 유통, 서비스 산업 전반에서도 기업 내부 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 전환하려는 움직임이 확대되고 있는 상황이다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 시작으로 AI 레디 데이터를 지속적으로 확대하고 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 연구 환경을 고도화해 연구개발 혁신을 이어갈 계획이다. 노형래 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부장 상무는 "이번 프로젝트는 단순히 AI 서비스를 구축한 것이 아니라 기업이 수십년간 축적해 온 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 전환한 대표적인 AX 혁신 사례"라며 "KT는 이번 데이터 하이웨이 구축 경험을 바탕으로 제조, 유통, 서비스 등 다양한 산업에서 AI 레디 데이터 기반 AX를 확대하고 기업의 AX를 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-28 14:18:15
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KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 15:01:38
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KT, 챗GPT·클로드 구독료 최대 1만원 할인…AI 고객 잡기 나섰다 [경제일보] KT가 챗GPT와 클로드 등 생성형 인공지능(AI) 서비스 구독료 할인에 나섰다. AI 서비스를 직접 개발·판매하는 데 그치지 않고 여러 글로벌 AI를 이용하는 고객의 결제 창구를 선점하려는 전략이다. KT(대표이사 박윤영)는 휴대폰결제 프로모션 서비스 ‘KT 콘텐츠페이’를 통해 7월 한 달간 구글플레이 구독 상품 결제 고객에게 최대 50%의 청구할인을 제공한다고 13일 밝혔다. 이벤트 참여자는 구글플레이 결제 수단에 ‘KT 결제’를 등록하고 KT 콘텐츠페이 홈페이지에서 ‘모든 구독 50% 할인’ 행사에 응모해야 한다. 이후 구독 상품을 KT 휴대폰결제로 결제하면 결제액의 50%, 최대 5000원을 통신요금에서 할인받는다. 대상은 챗GPT와 구글 AI 프로, 그록, 젠스파크, 클로드, 퍼플렉시티 등 생성형 AI 서비스 6종이다. 유튜브 프리미엄과 구글원, 카카오톡 톡서랍플러스 등 일상 구독 상품도 포함된다. 생성형 AI 6종을 결제하면 기본 50% 할인에 5000원이 추가된다. 기본 할인 한도가 5000원인 만큼 AI 구독 고객은 최대 1만원을 할인받을 수 있다. 최근 3개월 동안 KT 휴대폰결제를 사용하지 않은 고객에게는 최대 3000원의 추가 할인도 제공한다. 각 혜택의 최대 금액을 단순 합산하면 1만3000원이지만 고객별 중복 적용 여부와 최소 결제금액, 청구 시점 등 세부 조건은 KT 콘텐츠페이 이벤트 페이지에서 확인할 필요가 있다. ‘최대 50% 할인’이라는 표현도 전체 구독료의 절반이 무제한 적용된다는 의미는 아니다. 기본 할인액은 최대 5000원으로 제한된다. AI 추가 할인과 휴대폰결제 미이용 고객 혜택은 정액 지원 방식이다. 이번 프로모션은 생성형 AI 유료 구독이 늘어나는 상황에서 휴대폰결제 이용자를 확보하려는 마케팅으로 풀이된다. AI 서비스는 매월 이용료를 내는 구독형 상품이어서 결제 수단으로 한번 등록되면 반복적인 결제로 이어질 가능성이 크다. KT 입장에서는 구글플레이 결제 수단에 KT 결제를 등록한 고객을 늘려 콘텐츠 결제 접점을 확대할 수 있다. 글로벌 AI 서비스 구독을 지원하면서 소비자가 어떤 디지털 상품에 비용을 지출하는지도 파악해 향후 개인화된 구독 혜택을 설계할 기반을 마련할 수 있다. AI 플랫폼 회사로 전환을 추진하는 KT가 자사 AI만 강조하지 않고 챗GPT·클로드·그록 등 경쟁 서비스를 할인 대상에 포함한 점도 눈에 띈다. 특정 AI를 선택하도록 유도하기보다 고객이 다양한 서비스를 경험하도록 지원하면서 통신요금과 콘텐츠 결제를 묶는 역할을 강화하려는 것이다. 다만 할인은 7월 한시 행사인 만큼 프로모션 종료 후에는 정상 구독료가 청구될 수 있다. 이용자는 서비스별 자동결제 여부와 다음 결제일을 확인해야 한다. 강이환 KT Customer서비스본부장 상무는 “생성형 AI를 포함한 다양한 구독 서비스를 KT 휴대폰결제로 더욱 합리적으로 이용할 수 있게 됐다”며 “고객이 디지털 구독 서비스를 편리하고 부담 없이 누릴 수 있도록 다양한 혜택을 선보이겠다”고 말했다.2026-07-13 11:59:46
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![[데일리 뱅킹 브리프] KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710172359531600.jpg)
KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 外 [경제일보] KB국민은행, AI 금융 아이디어 경진대회 개최 KB국민은행이 인공지능(AI) 기반 금융 서비스 아이디어를 발굴하기 위한 제8회 'Future Finance AI Challenge'를 개최한다고 10일 밝혔다. 'Future Finance AI Challenge'는 금융 AI 분야 인재를 육성하기 위해 지난 2019년부터 열리고 있는 경진대회다. 올해는 생성형 AI와 AI 에이전트 기술 확산에 맞춰 'AI 기술을 활용한 금융 관련 서비스 구현'을 주제로 진행된다. 금융감독원과 이화여자대학교가 후원하는 이번 대회에서는 대상(금융감독원장상) 1팀을 비롯해 최우수상 2팀, 우수상 2팀 등 총 5개 팀을 선정한다. 총상금은 약 2800만원 규모이며, 수상팀에는 KB국민은행 ICT 부문 채용 시 서류전형과 필기전형 면제 혜택도 제공된다. 참가 대상은 지난 1997년 이후 출생한 대학·대학원 재학생과 휴학생으로 개인 또는 최대 3인으로 팀을 구성해 참가할 수 있다. 참가 신청은 다음 달 3일까지 'KB AI Challenge' 홈페이지에서 받는다. 본선은 오는 9월 2일 이화여자대학교 이삼봉홀에서 열리는 'Future Climate Finance in the era of green transition' 국제 컨퍼런스 제2부 행사에서 진행될 예정이다. 국민은행 관계자는 "이번 대회를 통해 미래 금융을 이끌 참신한 아이디어와 우수 인재를 발굴하고자 한다"며 "금융 혁신에 관심 있는 참가자들의 많은 관심과 참여를 바란다"고 말했다. 카카오뱅크, 정보보호 유공 금융위원장 표창 수상 카카오뱅크가 금융보안원이 주최한 '정보보호의 날' 기념행사에서 금융 분야 정보보호 유공을 인정받아 금융위원장 표창을 수상했다고 10일 밝혔다. 이번 포상은 금융권 정보보호 수준 향상과 안전한 디지털 금융 환경 조성에 기여한 기관과 개인을 대상으로 진행됐다. 카카오뱅크는 금융 서비스에 인공지능(AI) 기술을 안전하게 적용하기 위한 금융 특화 AI 정보보호 관리체계를 구축하고 생성형 AI 기반 금융서비스의 안정적인 운영 기반을 마련한 점을 인정받았다. 주요 성과는 △금융 특화 AI 정보보호 관리체계 구축 △생성형 AI 서비스 운영 △금융권 최초 AI 거버넌스 도입 등이다. 카카오뱅크 관계자는 "AI 기술이 금융서비스 전반으로 확대되는 만큼 안전성과 신뢰 확보가 중요하다"며 "앞으로도 고객이 안심하고 이용할 수 있는 AI 금융서비스를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 17:25:23
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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6G 시대 보안 승부수…SKT, 퀀텀코리아서 양자암호 기술·설루션 공개 [경제일보] SK텔레콤이 국내 최대 양자 기술 행사 '퀀텀코리아 2026'에서 차세대 양자암호 기술과 보안 솔루션을 공개하며 AI·6G 시대를 겨냥한 양자보안 시장 선점에 나선다. 양자컴퓨터 발전으로 기존 암호체계의 한계가 부각되는 가운데 양자암호 기술을 차세대 통신 인프라의 핵심 보안 기술로 육성하겠다는 전략이다. 2일 SK텔레콤은 서울 중구 동대문디자인플라자(DDP)에서 개막한 '퀀텀코리아 2026'에 참가해 'AI·6G 시대를 대비한 차세대 양자암호 보안'을 주제로 다양한 양자 기술과 보안 솔루션을 선보였다. 전시장에서는 광집적회로(PIC) 기반 양자키분배(QKD)와 양자난수생성기(QRNG), 무선·위성 양자키분배 기술 등을 공개했다. 광집적회로 기술을 활용해 양자암호 장비를 소형화하고 대량생산이 가능한 구조로 구현해 양자암호 보급 확대를 앞당긴다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 회사는 10Gbps급 성능의 양자난수생성기를 10×10㎜ 크기의 초소형 칩으로 구현했으며, 송신부와 수신부, 양자난수생성기를 하나의 칩에 집적한 양자키분배 기술도 개발하고 있다. 이를 통해 양자암호 장비의 가격 경쟁력과 상용성을 높일 수 있을 것으로 전망하고 있다. AI와 6G 시대를 겨냥한 무선 양자암호 기술 개발에도 속도를 내고 있다. SK텔레콤은 현재 30㎞ 장거리 무선 환경에서도 활용 가능한 양자키분배 기술을 개발 중이며, 향후 위성 통신까지 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 차세대 6G 네트워크에서는 지상과 공중, 위성을 연결하는 초공간 통신이 본격화될 것으로 예상되는 만큼 무선 구간에서도 안전한 양자암호 기술 확보가 중요하다는 판단이다. 양자보안 솔루션도 함께 공개했다. 'Q-HSM'은 양자난수생성기와 양자내성암호(PQC), 현대암호 기술, 물리적 복제 방지(PUF) 기술을 결합한 차세대 보안 칩으로 드론과 AI CCTV, 로봇 등 다양한 엣지 디바이스에 적용할 수 있도록 개발됐다. 'Q-SSE'는 양자난수생성기와 양자내성암호를 기반으로 제로트러스트 접근 제어와 생성형 AI 서비스 보안을 지원하는 솔루션이다. SK텔레콤은 이번 전시를 계기로 국방과 공공 분야를 중심으로 확대되는 양자보안 수요에 대응하고 신규 기술 개발에도 속도를 낼 계획이다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 방위사업청과 국방과학연구소 등과 추진해 온 연구개발 성과를 바탕으로 국내 양자 산업 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. 이날 개막식에서는 류탁기 SK텔레콤 네트워크기술담당이 양자과학기술 발전 유공자로 선정돼 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. 류 담당은 미래양자융합포럼 대표 의장을 맡아 양자 기술 확산에 기여하고 양자암호와 현대 보안기술을 융합한 기술 개발을 주도한 공로를 인정받았다. 류 담당은 "이번 퀀텀코리아 2026 참가를 통해 SKT의 차세대 양자암호 기술이 AI·6G 시대의 보안 요구를 충족시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줄 것"이라며 "앞으로도 양자 기술의 발전과 상용화를 선도하며 글로벌 양자 산업 생태계의 중심축 역할을 계속 수행해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-02 14:18:35
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AI 성능 넘어 '안전' 경쟁...KT 클라우드·카카오 AI 세이프티 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 경쟁도 본격화되고 있다. 유해 콘텐츠 생성과 개인정보 유출, 프롬프트 공격 등 새로운 보안 위협이 부상하면서 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 'AI 세이프티'가 핵심 경쟁력으로 떠오른 것으로 분석된다. 26일 KT 클라우드와 카카오는 안전한 생성형 AI 서비스 구현을 위한 AI 세이프티 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 양사는 KT 클라우드의 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 세이프티 기술을 결합해 공공과 민간 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 구축한다는 계획이다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 늘면서 AI 서비스의 안전성 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI가 허위 정보를 생성하는 '환각' 현상은 물론 '프롬프트 인젝션'을 통한 악성 명령 실행, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 생성 등의 위험성이 실제 서비스 운영 과정에서 잇따라 제기되고 있기 때문이다. 특히 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 AI 도입이 확대되면서 모델 성능만큼 보안성과 신뢰성, 규제 대응 능력을 함께 검증하려는 움직임도 강화되고 있다. AI를 업무 시스템과 연계하는 기업이 늘어날수록 안전성을 확보할 수 있는 운영 체계가 필수 요소로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 양사는 AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정에서 활용할 수 있는 AI 세이프티 기술 고도화에 나선다. 협력의 첫 단계로 KT 클라우드는 지난 4월 공개한 공공기관 대상 생성형 AI 플랫폼 'RAG Suite 2.0'에 카카오의 AI 가드레일 모델인 '카나나 세이프가드'를 적용할 예정이다. 카나나 세이프가드는 한국어와 국내 문화·법률 환경을 반영해 개발된 AI 세이프티 모델이다. 생성형 AI가 부적절하거나 유해한 답변을 생성하는 것을 방지하고 프롬프트 공격이나 정책 위반 가능성을 탐지하는 역할을 수행한다. 현재 카카오의 주요 AI 서비스에도 적용되고 있다. 양사는 가드레일 기술 적용을 시작으로 AI 모델 안전성 평가 시스템과 다양한 공격 시나리오를 기반으로 취약점을 점검하는 '레드티밍' 시스템도 단계적으로 제공할 계획이다. AI 모델이 실제 서비스 환경에서 예상하지 못한 공격이나 악용 시도에 얼마나 안정적으로 대응하는지를 검증하는 체계까지 함께 구축한다는 구상이다. 향후에는 AI 세이프티 도구를 통합 관리하는 운영 플랫폼 구축으로 협력을 확대한다. KT 클라우드 환경에서 축적되는 운영 데이터와 고객 피드백을 기반으로 AI 안전성 관리 기능을 고도화하고, 생성형 AI 서비스의 개발과 배포, 운영, 모니터링까지 아우르는 통합 운영 체계를 마련할 계획이다. IT 업계에서는 AI 시장 경쟁이 모델 성능 중심에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 전망한다. 생성형 AI 기술이 기업 핵심 업무에 적용될수록 모델의 정확도뿐 아니라 보안과 컴플라이언스, 운영 안정성 확보 여부가 AI 도입을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 이에 AI 가드레일과 레드티밍, 모델 평가 체계 등 AI 세이프티 기술도 AI 인프라의 필수 요소로 부상하고 있는 것으로 평가된다. KT 클라우드와 카카오는 이번 협력을 계기로 공공기관과 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스 구축을 지원하는 한편, 국내 AI 생태계 전반의 안전성 확보에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 성능뿐 아니라 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하는 것이 중요한 과제가 되고 있다"며 "카카오와의 협력을 통해 AI 인프라와 안전성 기술을 결합하고, 공공과 민간 고객이 보다 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "카카오의 AI 세이프티 기술과 KT 클라우드의 인프라 역량이 만나는 이번 협력이 국내 AI 생태계의 안전성을 한 단계 높이는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로도 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 환경을 만들기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-06-26 10:15:27
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