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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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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.
2026-07-16 17:42:48
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
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"하이 엘지, 라면 물 줘"…LG전자, AI 냉동얼음정수기 출시
[경제일보] LG전자가 인공지능(AI)을 접목한 냉동얼음정수기를 출시하며 AI홈 가전 라인업 확대에 나섰다. 음성 명령만으로 물과 얼음을 출수하는 것은 물론 가전 제어와 생활 정보 제공까지 가능한 AI홈 허브 기능을 앞세워 스마트홈 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 AI 기능을 강화한 'LG 퓨리케어 AI 냉동얼음정수기'를 출시했다고 16일 밝혔다. 신제품은 음성 인식을 기반으로 물과 얼음을 간편하게 사용할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 사용자는 "하이 엘지"를 호출한 뒤 "차가운 물 200밀리리터 줘", "얼음 한 컵 줘" 등 자연어 명령만으로 원하는 양과 종류의 물을 받을 수 있다. 출수 중 "스톱"이라고 말하면 즉시 작동을 멈춰 물이 넘치는 상황도 방지할 수 있다. 제품은 사용자의 생활 습관을 학습하는 AI 기능도 적용했다. 'AI 맞춤 출수' 기능은 약 4주간의 사용 데이터를 분석해 자주 사용하는 물 온도와 출수량을 학습한 뒤 개인별 맞춤 출수 옵션을 최대 3가지까지 추천한다. '레시피' 기능도 새롭게 탑재됐다. 커피믹스와 원두커피, 녹차, 홍차, 캐모마일, 루이보스, 페퍼민트, 보리차, 라면, 분유 등 10가지 메뉴에 맞춰 적정 온도와 용량의 물을 자동으로 제공한다. 사용자가 "라면 2개 끓일 물 받아줘" 또는 "녹차 한 잔 준비해줘"와 같이 말하면 별도 설정 없이 최적의 출수 조건을 적용한다. 이번 신제품은 AI홈 허브 역할도 수행한다. 음성 명령을 통해 LG 씽큐(ThinQ)에 연결된 세탁기와 건조기, 에어컨, 공기청정기, 냉장고, 식기세척기 등 다양한 가전을 제어할 수 있으며 "세탁기 몇 분 남았어", "에어컨 켜줘" 등 생활 밀착형 기능을 지원한다. 거대언어모델(LLM)을 기반으로 주요 뉴스와 날씨 등 생활 정보도 제공한다. LG전자는 향후 소프트웨어 업데이트를 통해 연동 가능한 가전제품을 지속 확대할 계획이다. 위생 관리 기능도 강화했다. '올 퓨리(All Puri)' 필터 시스템은 중금속 9종과 노로바이러스를 제거하며, 직수관은 주 1회 자동 고온 살균 기능을 지원한다. 출수구와 얼음 토출구에는 UV nano 자동 살균 기능을 적용해 위생성을 높였다. 사용 편의성도 개선했다. 컵 인지 센서를 적용해 컵이 없는 상태에서는 음성 명령을 내려도 물이나 얼음이 나오지 않도록 했으며, 전면 디스플레이는 기존 4.3인치에서 6.8인치로 확대해 주요 기능과 날씨, 에너지 사용 정보 등을 한눈에 확인할 수 있도록 했다. LG전자는 구독 서비스도 함께 운영한다. 6년 계약 기준으로 케어 매니저가 6개월마다 방문하는 구독 상품의 월 이용료는 5만3900원이다. 구독 고객에게는 필터 교체와 직수관·출수구 살균, 얼음 보관실 관리, 무상 A/S 등 정기 관리 서비스를 제공한다. 업계에서는 AI 기술이 냉장고와 세탁기 중심에서 정수기 등 생활가전 전반으로 확대되면서 음성 인식과 개인 맞춤형 기능을 앞세운 AI 가전 경쟁도 한층 치열해지고 있다고 보고 있다. 단순한 제품 기능을 넘어 AI 플랫폼과 연계한 스마트홈 생태계 구축이 프리미엄 가전 시장의 핵심 경쟁력으로 부상하는 모습이다. LG전자는 AI홈 플랫폼 씽큐를 중심으로 생활가전 간 연결성을 확대하고 고객 맞춤형 AI 서비스를 지속 강화해 AI 가전 생태계 경쟁력을 높여 나간다는 방침이다. 김재일 LG전자 HS사업본부 키친솔루션사업부장은 "주거 공간과 고객 라이프스타일에 최적화된 정수기 라인업을 확대하고 AI를 기반으로 더욱 편리한 고객 경험을 제공해 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "AI 맞춤 출수 기능은 제품 전체의 사용 패턴을 학습해 자주 사용하는 물의 온도와 출수량을 추천하는 방식으로 동작한다"며 "다만 가족 구성원별로 '아빠 물', '엄마 물'처럼 자주 사용하는 출수 설정을 별도로 등록할 수 있어 음성으로 호출하면 각자 설정한 조건에 맞춰 물을 받을 수 있다"고 설명했다. 이어 "레시피 기능은 특정 문구를 외워 말해야 하는 방식이 아니라 거대언어모델(LLM) 기반 자연어 인식을 적용해 '라면 2개 끓일 물 받아줘'처럼 다양한 표현도 이해할 수 있도록 구현했다"며 "또 컵 인지 센서는 컵이나 그릇이 출수 위치에 놓여 있는지를 감지하는 방식이어서 재질이나 크기와 관계없이 인식할 수 있도록 설계해 음성 출수 과정에서 발생할 수 있는 오작동과 물 넘침을 최소화했다"고 말했다.
2026-07-16 13:47:36
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감"
[경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.
2026-07-15 14:01:14
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한컴, 유럽형 '소버린 에이전틱 OS' 3분기 공개…14조원 시장 공략한다
[경제일보] 한컴(대표이사 변성준·김연수)이 기존 공공·금융 시스템을 교체하지 않고 인공지능(AI) 에이전트를 연결하는 방식으로 유럽 소버린 AI 시장 공략에 나선다. 올해 3분기 유럽형 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’ 베타 버전을 공개하고 검증을 거쳐 하반기 중 상용 버전을 선보일 계획이다. 한컴은 폴란드 국가공인 연구개발(R&D)센터 7불스(7Bulls), 현지 AI·IT 기업 알고마인(Algomine)과 유럽형 소버린 에이전틱 OS 개발을 위한 세부 협력 어젠다에 합의했다고 15일 밝혔다. 이번 합의는 앞서 체결한 업무협약(MOU)을 구체적인 개발 과제로 옮기는 단계다. 협력 분야는 △제품 현지화 △기존 시스템 연동 △거버넌스와 유럽연합(EU) 규제 대응 △공동 영업과 사업화 등 4개 축이다. 현재는 공동개발과 개념검증(PoC)을 준비하는 과정으로 구체적인 현지 고객이나 공급 계약 규모는 공개되지 않았다. 다만 3분기 베타 공개와 하반기 상용화 일정이 제시되면서 유럽 진출 계획이 제품 개발과 매출화 단계로 넘어가는 분기점을 맞았다는 평가가 나온다. ◆ 기존 시스템 유지한 채 AI 에이전트 연결 한컴이 말하는 에이전틱 OS는 윈도나 리눅스처럼 컴퓨터를 구동하는 전통적인 운영체제와는 다르다. 조직이 보유한 데이터와 업무 시스템, 권한 체계, 여러 AI 모델과 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 통제하는 통합 운영 플랫폼에 가깝다. 핵심은 유럽 공공기관이 장기간 사용해 온 기간계 시스템을 걷어내지 않는다는 점이다. 기존 시스템에 연결 모듈인 커넥터를 붙여 AI 에이전트가 필요한 데이터를 읽고 업무를 수행하도록 설계한다. 전면 교체에 따른 비용과 서비스 중단 위험을 줄이면서 단계적으로 AI를 도입하려는 공공·금융기관을 겨냥한 방식이다. 현지화는 언어에서 시작한다. 한컴은 폴란드어 특화 거대언어모델(LLM) ‘비엘리크(Bielik)’를 에이전틱 OS에 연동하는 방안을 검토하고 있다. 폴란드어 에이전트의 성능을 측정할 평가체계도 공동으로 구축한다. 날짜와 통화, 문자 표기 등 현지 업무환경에 필요한 요소도 제품에 반영할 예정이다. 배포 방식은 폐쇄망과 온프레미스를 중심으로 설계한다. 민감한 문서와 업무 데이터의 외부 이동을 최소화하고 고객이 직접 AI 모델과 데이터 접근권한을 관리하도록 하기 위해서다. 7불스는 현지화와 기술개발을, 알고마인은 고객 채널을 활용한 공공·금융 분야 PoC와 사업 발굴을 맡는다. 한컴은 3분기 공개할 베타 버전을 통해 폴란드어 처리 성능과 현지 기간계 시스템 연동, AI 에이전트의 권한 통제 등을 우선 검증할 것으로 보인다. 이후 하반기 상용 버전을 출시하고 PoC를 실제 공급 계약으로 전환한다는 구상이다. ◆ EU 규제는 부담이자 시장 진입 기회 한컴이 유럽을 첫 해외 거점으로 선택한 배경에는 EU의 규제 시계가 있다. EU AI법에 따른 투명성 의무는 오는 8월 2일부터 적용된다. 이용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알리고 일정한 AI 생성·조작 콘텐츠에는 식별 가능한 표시를 적용해야 한다. 생체인식과 핵심 인프라, 교육, 고용 등에 사용되는 일부 고위험 AI 규정은 2027년 12월 2일부터 적용된다. 로봇과 산업기계 등 규제 대상 제품에 내장되는 시스템에는 2028년 8월 2일부터 관련 규정이 적용될 예정이다. 유럽 공공기관과 기업이 AI 도입과 함께 로그 기록, 접근 통제, 모델 검증과 사람의 감독 체계를 준비해야 하는 이유다. 한컴의 전략은 오픈AI나 구글처럼 기반모델을 직접 개발해 경쟁하는 데 있지 않다. 고객이 필요에 따라 현지 모델이나 외부 LLM을 선택하되 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고 기존 업무 시스템과 연결하며 실행 과정과 권한을 관리하는 역할을 맡는다. 자체 모델 경쟁에 막대한 자금을 투입하기보다 모델에 종속되지 않는 구조를 앞세워 공공·금융 분야의 규제와 레거시 연동 수요를 공략하는 셈이다. 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기보다 여러 모델과 업무 시스템 사이의 운영 계층을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 한컴은 글로벌 에이전틱 AI 시장 전망을 토대로 2030년 소버린 에이전틱 OS의 유효시장(SAM)을 70억∼100억달러, 약 10조∼14조원으로 자체 추산하고 있다. 전체 소버린 AI 시장이 아니라 한컴이 겨냥하는 소프트웨어·플랫폼 영역의 추정치다. 관건은 하반기 상용화 이후 실제 고객을 확보할 수 있느냐다. 국내에서 축적한 공공 문서 처리와 폐쇄망 구축 경험을 폴란드어와 EU 규제 환경에서도 재현해야 한다. 3분기 베타에서 커넥터의 호환성과 언어 정확도, 규제 대응 기능을 입증하고 이를 공급 계약으로 연결해야 유럽 진출이 첫 매출로 이어질 수 있다. 김연수 한컴 대표는 “유럽의 공공 시스템은 수십 년간 축적된 자산”이라며 “그것을 대체하는 것이 아니라 지능화하는 것이 우리의 접근”이라고 말했다. 이어 “AI 주권은 인프라를 갖추는 것으로 완성되지 않는다”며 “그 위에서 데이터가 실제로 일하게 만드는 계층이 필요하고 그 자리를 한컴이 채우려 한다”고 강조했다.
2026-07-15 10:39:00
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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대
[경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-07-10 16:28:12