검색결과 총 32건
-
NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화
[경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.
2026-08-31 09:01:07
-
-
SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점
[경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.
2026-08-24 15:47:18
-
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.
2026-08-19 14:30:55
-
-
한컴, 소방 로봇에 에이전틱 OS 얹는다…5월 MOU 3개월 만에 본계약
[경제일보] 한컴이 자체 개발한 에이전틱 운영체제(OS)를 소방 로봇에 얹는다. 사무 환경을 인공지능(AI) 중심으로 바꾸는 데 쓰이던 소프트웨어가 산업용 로봇을 통제하는 자리로 옮겨가는 구조다. 한컴은 자회사 한컴라이프케어가 프랑스 로봇 기업 샤크로보틱스와 5년간 소방 로봇 국내 독점 판매 및 기술 개발 협력 계약을 맺었다고 지난 12일 밝혔다. 지난 5월 국내 공급 업무협약을 체결한 지 3개월 만에 본계약으로 넘어갔다. 두 회사는 6월 프랑스에서 열린 지상방위 전시회 유로사토리 2026에서 방산·폭발물 처리(EOD) 로봇으로 협력 범위를 넓힌 바 있다. 독점 대상은 대형 소방·구조 로봇 '콜로서스'와 방화문 차단 로봇 '라이노 프로텍트'다. 콜로서스는 2019년 파리 노트르담 대성당 화재 당시 투입돼 고온 구간에서 진화 작업을 수행하며 알려진 장비다. 계약 기간 샤크로보틱스는 국내에서 다른 유통사를 통해 두 제품을 팔 수 없다. 한컴라이프케어는 나머지 로봇 제품군의 국내 판매권도 함께 확보했고, 판매와 함께 현장 교육과 정비, 사후관리를 맡는다. 양사 협의에 따라 한컴 단독 브랜드로 공급하는 것도 가능하다. 두 로봇에는 한컴 에이전틱 OS가 연동된다. 여러 AI 에이전트를 개별로 쓰는 대신 한 체계 안에서 생성·실행하고 관리하는 플랫폼이다. 목표 시점은 12월 31일로, 현재는 탑재를 마친 상태가 아니라 양사가 기술을 공동 개발하는 단계다. 연동이 끝나면 로봇이 수집한 현장 정보를 실시간으로 해석해 위험 구역과 진입 경로를 지휘 계통에 전달하는 방식으로 쓰인다. 구체적인 적용 기능은 개발 과정에서 정해진다. 계약에서 눈여겨볼 대목은 결과물 귀속 조항이다. 한컴이 단독으로 개발한 소프트웨어와 인터페이스, 통합 모듈은 한컴에 남는다. 샤크로보틱스는 로봇의 기술 문서와 사양, 인터페이스 정보와 기술 지원을 제공한다. 로봇용 AI 인터페이스를 만든 경험과 상용 레퍼런스가 한컴 자산이 되는 셈이다. 물류와 건설, 방산, 제조는 로봇 제조사가 제각각이지만 그 위에 올리는 OS는 하나면 된다. 한컴이 특정 제조사 규격에 묶이지 않고 다른 산업 로봇으로 옮겨갈 수 있다고 보는 근거다. 한컴라이프케어에는 신사업 축이 하나 더 생겼다. 이 회사는 2분기 매출 551억원, 영업이익 76억원으로 전년 동기 대비 각각 103%, 168% 늘었다. 상반기 누적 매출은 610억원으로 81% 증가했고 영업이익 38억원으로 흑자 전환했다. 지상레이저표적지시기(GLTD) 납품이 6월 마무리되며 2분기에 반영됐고, 소방 신제품 판매가 더해진 결과다. 개인보호장비를 공급하던 회사의 취급 품목이 로봇까지 넓어졌다. 한컴은 지난 5월 미래 전략발표회 '한컴 : 더 시프트'에서 소버린 에이전틱 OS 기업으로의 전환을 선언했다. 올해 폴란드 국가공인 R&D 기업 7불스, IT 기업 알고마인과 파트너십을 맺으며 유럽 진출도 준비하고 있다. 에이전틱 OS는 베타 버전과 상용 버전을 하반기 중 차례로 내놓는다. 김연수 한컴 대표는 "한컴은 에이전틱 OS 기업으로의 전환을 선언하고 국내외 기업들의 AX 파트너로 도약하고 있다"며 "한컴 에이전틱 OS는 업무 환경의 혁신을 넘어, 로봇을 비롯한 지능형 하드웨어의 운영 및 관리를 책임지는 AI 플랫폼으로서 역할도 할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
2026-08-13 20:42:52
-
네이버, 바다 위 데이터센터에 베팅…파력 발전 스타트업 판탈라사 투자
[경제일보] 네이버가 해상 인공지능(AI) 데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 판탈라사에 투자했다고 13일 밝혔다. 지난달 엔비디아·브룩필드와 100억달러 규모 AI 팩토리 계약을 맺은 지 3주 만이다. 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 공익법인 형태로 설립됐다. 파력 발전으로 돌아가는 부유식 AI 데이터센터를 만들고 있으며 직원은 120명이다. 바다에 뜬 노드 플랫폼 하나에 전력 생산과 AI 연산, 냉각을 모두 담았다. 파도가 오르내릴 때 내부 관으로 밀려 올라간 물이 터빈을 돌려 전기를 만든다. 이 방식은 전기를 육지로 보내지 않는다. 해상 풍력이나 조력 발전은 만든 전기를 해저 케이블로 끌어와야 해 송전 비용과 인허가가 걸림돌이 된다. 판탈라사는 전기를 만든 자리에서 GPU를 돌리고 연산 결과만 스타링크 등 저궤도 위성망으로 지상에 보낸다. 해저 케이블도, 바닥에 고정하는 계류 장치도 없는 자체 추진형 플랫폼이다. 서버 냉각에는 바닷물을 쓴다. 지상 데이터센터에서 전력을 많이 먹는 냉각 설비와 부지 비용을 함께 덜어낸다. 이 회사는 지난 5월 피터 틸이 주도한 1억4000만달러 규모 시리즈B로 기업가치 10억달러에 근접했다. 마크 베니오프의 타임벤처스와 존 도어, 맥스 레브친의 사이파이벤처스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 한화자산운용이 참여했다. 이달 초에는 8090인더스트리스와 한화자산운용을 공동 주간사로 2억2500만달러를 추가 조달해 기업가치를 20억달러 수준으로 올리는 협의가 진행 중이라고 알려졌다. 실증은 아직 진행 중이다. 판탈라사는 오션-1과 오션-2, 웨이브호퍼 시제품을 2021년과 2024년 해상에서 시험했고, 연내 오션-3 파일럿 배포를 준비하고 있다. 상용 시스템은 2027년을 목표로 잡았다. 오션-3는 높이 85m 규모로 포틀랜드 인근 조립 시설에서 만들어져 북태평양에 배치될 예정이다. 허리케인과 염분, 끊임없는 요동을 견디며 장기간 운용할 수 있느냐가 이 방식의 최대 변수로 지적돼왔다. 네이버는 세종 각 데이터센터를 2028년까지 200MW로 키우고 장기적으로 1GW까지 늘린다는 계획을 세워뒀다. 여기에는 전력 인입과 부지 확보라는 실행 변수가 걸려 있다. 판탈라사의 방식은 그 두 가지를 애초에 필요로 하지 않는다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 데이터센터로 사업 영역을 확대하며, 글로벌 파트너십 등을 통해 차별화된 데이터센터 인프라를 빠르게 확보하고 있다"며 "파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서의 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다"고 밝혔다.
2026-08-13 20:37:56
-
네이버 "200MW서 기가와트급까지"…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 인프라 사업을 차세대 성장동력으로 육성하기 위해 2027년부터 AI 팩토리 사업을 본격화한다. 초기 자본 부담을 줄이는 '에셋 라이트' 구조를 기반으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에 진출하고, 장기적으로 두 자릿수 이상의 영업이익률을 확보하겠다는 구상이다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI 팩토리 사업 추진 계획과 수익 모델, 리스크 대응 전략을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 "당사는 지난 6월 발표한 바와 같이 엔비디아와 함께 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축·운영하는 사업을 추진하고 있다"며 "2027년 상반기 55MW 규모의 서비스 개시를 시작으로 매출이 발생할 것으로 예상하고 있으며, 2027년 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확장하고 최종적으로는 기가와트급 인프라 구축을 목표로 하고 있다"고 말했다. 이어 "이는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자"라며 "생성형 AI 확산과 AI 에이전트 확대에 따라 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것으로 보고 있다"고 설명했다. 네이버는 AI 팩토리 사업을 기존 데이터센터와는 다른 '에셋 라이트' 모델로 추진한다. AI 인프라 시장이 막대한 초기 투자비가 필요한 사업인 만큼 직접 설비를 보유하기보다 글로벌 파트너와 역할을 분담해 자본 부담을 줄이고 운영에 집중하는 방식이다. 이를 통해 대규모 설비 투자 부담을 최소화하면서도 AI 컴퓨팅 시장 확대에 맞춰 사업 규모를 유연하게 키운다는 전략이다. 구체적으로 GPU 등 핵심 컴퓨팅 자산은 글로벌 자산운용사 브룩필드가 특수목적법인(SPV)을 통해 조달하고, 네이버는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 서비스를 운영한다. 브룩필드가 인프라 투자와 자산 조달을 담당하고 네이버는 데이터센터 운영과 고객 확보, AI 플랫폼 서비스를 맡는 구조다. 네이버는 이러한 구조를 통해 AI 인프라 투자에 따른 재무 부담을 낮추는 동시에 사업 확장 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 "초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가 10~20% 이상의 마진율을 기대하고 있다"고 말했다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 지속 가능성에 대해서도 자신감을 나타냈다. 시장에서는 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 확보, 자금 조달, 기술 변화 등이 주요 변수로 꼽히지만, 회사는 자체 AI 서비스와 외부 고객 수요를 동시에 확보하고 있는 점을 차별화 요소로 제시했다. 또한 엔비디아와의 전략적 협력과 장기 공급 체계를 기반으로 사업 리스크를 최소화하겠다는 구상이다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 핵심 리스크로 고객 확보, GPU 공급, 금융 조달, 기술 변화 등 네 가지를 제시했다. 특히 외부 고객뿐 아니라 네이버 자체 AI 서비스도 대규모 GPU를 사용하는 만큼 내부 수요를 바탕으로 안정적인 가동률을 확보할 수 있다고 설명했다. GPU 공급 측면에서도 엔비디아의 전략적 투자와 협력을 기반으로 안정적인 물량 확보가 가능하다는 입장이다. 김 CFO는 "네이버 본체도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사용자"라며 "외부 고객과 네이버 자체 수요를 적절히 섞어 수급 안정성을 가져갈 수 있는 차별적인 강점으로 지속 가능할 것으로 기대하고 있다"고 평가했다. 최근 제기되는 GPU 가격 하락과 비(非)엔비디아 칩 확산 가능성에 대해서도 영향은 제한적일 것으로 내다봤다. GPU 가격이 하락하면 조달 비용도 함께 낮아지는 만큼 수익성 훼손 가능성은 크지 않고, TPU 등 다른 AI 칩이 확대되더라도 엔비디아 중심 생태계가 단기간에 흔들리지는 않을 것이라는 판단이다. 네이버는 GPU를 고정 가격으로 일괄 매입하는 구조가 아니라 시장 상황에 맞춰 조달하는 방식인 만큼 칩 가격 변동이 사업성에 미치는 영향은 제한적이라고 설명했다. 또한 추론 시장에서는 다양한 AI 칩이 활용될 수 있지만 학습 시장에서는 여전히 엔비디아 GPU 경쟁력이 유지될 것으로 전망했다. 김 CFO는 "일정 기간 모든 수요 공급 간의 피드타임 간격은 존재하겠지만 지속적인 추가 발주 시 칩 가격이 하락하면 실제 구입 단가도 함께 낮아질 것으로 예상된다"며 "칩 가격 변화가 AIDC 수익성에 미칠 부정적인 영향은 굉장히 제한적일 것으로 생각한다"고 강조했다. AI 팩토리 사업은 향후 해외 시장 확대 전략과도 맞물린다. 네이버는 2028년까지 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 국내를 넘어 중동과 남미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 주권을 중시하는 '소버린 AI' 수요가 늘어나는 국가를 중심으로 AI 인프라 사업 기회를 적극 발굴한다는 방침이다. 네이버는 200MW 규모까지는 국내 수요를 기반으로 사업을 추진할 수 있을 것으로 보고 있으며, 이후 기가와트(GW)급 인프라 확장 단계에서는 글로벌 파트너십을 적극 활용할 계획이다. 현재 중동에서는 데이터센터 구축과 클라우드 협력을 구체적으로 논의 중이며, 남미에서도 초기 협의를 진행하고 있다고 설명했다. 최수연 대표는 "200MW까지 국내 수요를 예측하고 있고, AI 팩토리 사업의 출발점이자 레퍼런스"라며 "(목표는) 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 전체, 특히 데이터 주권을 지키면서 AI 인프라를 확보하려는 소버린 수요의 글로벌 시장"이라고 말했다.
2026-08-07 11:05:56
-
-
SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략
[경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-04 10:10:29
-
-
'AI 기업 전환' 힘 싣는다...한컴위드, 한컴 지분 206억원 추가 매입
[경제일보] 한글과컴퓨터의 최대주주인 한컴위드가 당초 계획보다 많은 규모의 한컴 지분을 매입하며 책임경영 강화에 나섰다. 시장 변동성이 이어지는 상황에서도 추가 매수에 나선 것은 한컴의 인공지능(AI) 사업 성장성과 글로벌 확장 전략에 대한 자신감을 보여주는 신호로 분석된다. 10일 한컴위드는 지난 6월 4일부터 지난 3일까지 한컴 보통주 108만1666주를 장내에서 매수했다고 밝혔다. 총 취득 규모는 약 206억원으로 한컴 발행주식의 4.47%에 해당한다. 이에 한컴위드의 한컴 지분율은 기존 26.73%에서 31.20%로 확대됐으며, 특수관계인을 포함한 최대주주 측 지분율은 40.15%로 높아졌다. 이번 매입 규모는 당초 공시했던 계획을 웃돌았다. 한컴위드는 지난 4월 79만2000주, 약 165억원 규모의 주식 취득 계획을 공시했지만 실제로는 주식 수 기준 약 37%, 금액 기준 약 25% 많은 물량을 사들였다. 시장 변동성이 큰 상황에서도 최대주주가 계획보다 적극적으로 지분을 확보한 것은 회사의 중장기 성장성에 대한 신뢰를 시장에 전달하려는 의도로 풀이된다. 배경에는 AI 사업의 성장세가 자리하고 있는 것으로 평가된다. 한컴은 최근 문서 소프트웨어 기업을 넘어 AI 기반 솔루션 기업으로 사업 구조를 전환하고 있다. 지난해 별도 기준 매출은 1753억원으로 역대 최대를 기록했으며, AI 패키지 매출은 약 89억원으로 전년 대비 증가한 전체 매출의 절반 이상을 차지했다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 확대되며 AI 사업이 실적 성장의 한 축으로 자리 잡고 있다. 특히 한컴은 최근 비정형 데이터를 구조화하는 기술을 기반으로 한컴어시스턴트와 한컴피디아 등 AI 서비스를 선보였으며, 이를 토대로 기업과 공공기관의 AI 전환(AX) 사업도 확대하고 있다. 또한 BGF 그룹과 한국서부발전, 국회 등의 AI 사업을 수행하며 민간과 공공 분야에서 레퍼런스를 쌓고 있다. 한컴은 올해를 기점으로 AI 사업을 한 단계 더 확장한다는 계획이다. 문서를 이해하고 분석하는 기술을 기반으로 여러 AI 에이전트를 생성하고 관리하는 '에이전틱 OS'를 개발 중이며, 올해 하반기 베타 버전을 공개한 뒤 내년 상용화를 추진할 예정이다. 데이터 주권을 중시하는 공공·국방·금융 분야를 주요 시장으로 삼아 국내는 물론 해외 시장 공략에도 속도를 낸다는 전략이다. 해외 시장 진출도 본격화하고 있다. 한컴은 최근 폴란드 국가공인 연구개발(R&D) 기관인 '7불스'와 에이전틱 OS 현지화를 위한 업무협약을 체결했으며, 현지 IT 기업과 제품 실증(PoC)을 진행하는 등 유럽 시장 진출 기반을 마련하고 있다. IT 업계에서는 소버린 AI 수요가 확대되는 유럽 시장에서 사업 기회를 확보하기 위한 행보로 보고 있다. 송상엽 한컴위드 대표는 "시장 상황과 무관하게, 최대주주로서 책임경영과 안정적 지배구조 구축을 위해 꾸준히 한컴 지분을 늘려왔다"며 "이번 지분 매입은 한컴의 강력한 기술적 해자와 글로벌 성장 경로에 대한 확신에서 나온 결정"이라고 말했다.
2026-07-10 10:03:31
-
네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축
[경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-08 11:17:24
-
소버린 AI, 국방으로 확장…팀네이버·KAI 방산 AI 동맹
[경제일보] 네이버가 추진해온 소버린 인공지능(AI) 전략이 공공과 기업을 넘어 방산 분야로 확대된다. 네이버클라우드가 국방부와 방산 기업들을 중심으로 AI 사업을 확대해온 데 이어 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 방산 특화 AI 파운데이션 모델과 미래 전투체계 개발에 나서면서 국방 AI 플랫폼 구축에 속도를 내는 모습이다. 7일 네이버와 네이버클라우드, KAI는 KAI 사천 본사에서 방산 특화 AI 모델과 피지컬 AI 기반 미래 전투체계 플랫폼 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 김종출 KAI 대표이사 사장 등 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력은 팀네이버의 AI 기술과 KAI의 항공우주·방산 시스템 통합 역량을 결합해 국내 독자 기술 기반의 방산 AI 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 양측은 방산 분야에 최적화된 파운데이션 모델을 공동 개발하고, 기술 개발부터 사업화까지 이어지는 협력 체계를 구축한다는 계획이다. 특히 팀네이버는 자사가 그동안 강조해온 소버린 AI 전략이 국방 분야까지 확대됐다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. AI 기술이 국가 안보와 직결되는 핵심 인프라로 떠오르면서 외산 AI 의존도를 낮추고 국내 환경에 최적화된 AI 기술을 확보하려는 움직임이 본격화되고 있기 때문이다. 네이버는 최근 국방 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 국방 데이터 혁신 네트워크에서 국방 분야 클라우드 활용 방안과 뉴로클라우드 적용 가능성을 제시한 데 이어, 한화시스템과 'AI 기반 지능형 결심지원 시스템' 개발을 위한 업무협약을 체결하며 국방 AI 기술 개발을 추진해왔다. 국방부 역시 올해 AI 활용 확대를 위한 사업을 본격화하고 있다. 지난 3월 국방데이터센터의 '국방통합 AI 데이터센터' 실증 서버 구축 사업을 추진했으며, 4월에는 AI 응용 제품 신속 상용화 지원 사업의 국방 분야 과제를 공고하는 등 군 AI 인프라 구축과 AI 서비스 도입을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 이달 열린 '소버린 AI 기반 국방 AI 전환(AX) 발전 전략 세미나'에서 텍스트와 음성, 영상, 지도 정보를 통합 이해하는 '하이퍼클로바X 옴니모달'을 공개하는 등 국방 특화 AI 기술도 고도화하고 있다. 또한 현장 엔지니어 조직(FDE)을 통해 국방 특화 버티컬 AI와 소버린 AI 기반 전력화 생태계 구축에도 나설 계획이다. 이번 협약을 통해 양측은 우선 방산 특화 AI 파운데이션 모델 공동 개발을 추진한다. 이를 기반으로 정부 주도의 국가 연구개발(R&D) 과제와 블록펀딩 사업에도 공동 참여해 차세대 방산 피지컬 AI 핵심 기술을 확보하고 후속 사업화까지 연계한다는 방침이다. 개발된 AI는 KAI가 추진 중인 차세대 공중전투체계(NACS)와 연계될 전망이다. 특히 네이버는 유·무인 전투기와 위성이 초연결되는 미래 전장 환경에서 무인기 플랫폼과 AI 파일럿, 피지컬 AI 기술 개발을 지원하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다. 또한 유·무인 복합체계(MUM-T) 등 미래 항공우주 플랫폼에도 AI를 내재화해 자율화 수준을 높이고, 방산·항공 분야 협력사들과의 AI 협력 체계도 확대해 국내 AI 생태계와 방산 경쟁력을 함께 강화한다는 전략이다. 김종출 KAI 대표이사 사장은 "글로벌 방산 AI 경쟁이 그 어느 때보다 치열해지고 있어 3사의 핵심역량을 결합하여 공동 대응이 필요하다"라며 "KAI의 항공·방산 전문성과 팀네이버의 AI·클라우드 기술력이 만나, 대한민국이 국방 AI 기술 주권을 확립하고, 피지컬 AI 기반 무인기 및 미래전투체계 분야에서 글로벌 경쟁력을 높여나갈 수 있을 것으로 확신한다"라고 말했다. 이번 협력은 네이버가 검색과 클라우드 중심 AI 기업을 넘어 국방 AI 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 행보로도 풀이된다. 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 분야 특화 AI 플랫폼을 구축하고, 향후 미래 전투체계와 무인 플랫폼까지 적용 범위를 넓혀 AI 기반 방산 시장 공략을 본격화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "국방 및 안보 분야에서의 기술 자립은 국가적 주권과 직결되는 만큼, 독자적인 소버린 AI 인프라를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "팀네이버의 고도화된 AI 역량과 KAI의 방산 인프라를 결합해 대한민국 국방 안보의 기술 주권을 공고히 하고, 미래 방산 산업의 새로운 글로벌 경쟁력을 창출할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.
2026-07-07 10:32:20
-
소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수
[경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.
2026-07-05 16:46:24