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배경훈, 中 로봇 현장 투입에 투자 독려…피지컬 AI '실증·사업화' 속도전
[경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 중국의 휴머노이드 로봇 현장 투입과 데이터 축적을 언급하며 국내 피지컬 인공지능(AI) 투자·연구개발 목표의 재점검을 주문했다. 기술을 개발하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 작동하는 사례를 확보해 투자와 사업화로 연결하겠다는 방침이다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 ‘피지컬 AI 테크 위크’의 피지컬 AI 얼라이언스 간담회에서 “우리가 생각하는 피지컬 AI 세계 1강을 달성할 수 있을 정도의 목표를 세우고 실행하는지 확인하고 싶었다”고 밝혔다. 그는 중국이 사람을 닮은 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입해 데이터를 쌓고 있다며 국내 계획의 충분성을 고민해왔다고 설명했다. 이어 “3년 뒤, 5년 뒤, 내년에 ‘이 정도 더 투자했으면 좋았을 텐데’라고 후회하지 않을 정도의 목표를 설정했으면 좋겠다”고 말했다. 정부와 기업이 각자 할 수 있는 최대치의 목표를 세워야 한다는 주문이다. 피지컬 AI는 주변 환경을 인식하고 판단한 결과를 로봇·장비의 움직임으로 옮기는 기술이다. 제조 현장에서는 공정 상태를 예측해 장비를 정밀 제어하거나, 서로 다른 로봇과 물류 설비를 연결해 공장 전체를 운영하는 데 활용할 수 있다. 실제 작업 데이터를 확보하고 현장에서 성능을 검증하는 과정이 기술개발과 맞물려야 한다. 정부는 이를 반도체·AI데이터센터와 함께 3대 메가프로젝트로 추진하고 있다. 배 부총리는 국내 AI·정보통신기술 역량과 제조 기반을 결집하면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다며, 초기 성공사례를 조기에 만들어야 한다고 강조했다. 국내 실증사업도 가동 단계에 들어섰다. 과기정통부가 지난 7월 발표한 경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업은 2026~2030년 5년간 총 1조4131억원 규모로 추진된다. 경남에 6763억원, 전북에 7368억원을 투자하는 계획이다. 경남은 제조 공정의 정밀 제어와 인간·AI 협업에, 전북은 공장과 물류 시스템을 연결하는 자율 지능 공장 플랫폼에 초점을 맞춘다. 과기정통부는 지난달 착수보고회에서 데이터·AI 모델·디지털트윈·로봇·공장 운영을 연계하는 5개년 로드맵을 제시했다. 개별 장비의 제어 기술과 공장 전체의 운영 기술을 함께 확보하는 구조다. 민간 협력의 중심은 피지컬 AI 얼라이언스다. 운영사무국에 따르면 참여기업은 지난해 출범 당시 120곳에서 올해 10월 437곳으로 늘었다. 지난 6월 출범한 2기는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 통해 기술 확보와 수요기업 연결, 표준화·국제 협력을 추진하고 있다. 이날 기술 풀스택 분과는 국내 AI 모델·반도체·소프트웨어·로봇을 연결하는 기술 확보 방안을 발표했다. 산업 브릿지 분과는 산업별 수요·공급기업을 묶은 실증·사업화 과제를, 거버넌스 분과는 표준화와 글로벌 협력 방안을 제시했다. 현장에서는 실증 기회 확대와 데이터 확보·공동 활용, 전문인력 확보, 투자 연계가 주요 요구로 나왔다. 정부가 지난 7월 발표한 핵심 경쟁력 확보 전략에도 로봇 행동데이터를 모으고 유효성 검증과 상호운용성 표준을 마련하는 내용이 담겼다. 기업별로 확보한 데이터를 기술개발에 활용할 수 있도록 수집·관리 체계를 갖추겠다는 구상이다. 정부와 얼라이언스는 기업이 직접 실행과제를 발굴·기획하고 이를 관계부처 연구개발·실증사업과 투자 프로그램에 연결하는 협력체계를 강화하기로 했다. 배 부총리는 정책금융도 적극 연계해 현장의 어려움을 해결하겠다고 밝혔다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장은 AI 기반 모델부터 로봇, 온디바이스, 보안까지 공급망이 다양한 만큼 기업 간 연대가 중요하다고 강조했다. 배 부총리는 간담회에 앞서 AI반도체·데이터·디지털트윈·로봇 전시를 살펴봤다. 행사는 14일 ‘피지컬 AI 테크 데이’로 이어져 국내외 전문가의 기조강연과 기술발표, 토크 콘서트 등이 진행된다.
2026-10-13 18:00:52
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최태원 "가만히 놔두면 다 추격"…중국 메모리 공세에 증설 속도전
[경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 중국 메모리 반도체 업체들의 추격에 대응하기 위해 생산능력 확대에 속도를 내야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 확산으로 반도체 수요가 늘어나는 가운데 중국 기업들이 빠르게 생산시설을 늘리면서 국내 기업의 시장점유율을 지키기 위한 투자 확대가 중요해졌다는 판단으로 풀이된다. 11일(현지시간) 최태원 회장은 중국 상하이에서 열린 '제38회 상하이시 시장 국제기업가 자문회의' 행사장에서 SK의 반도체 전략과 투자 방향을 공개했다. 최 회장은 호남 반도체 클러스터 사업과 관련해 연합뉴스와 만나 "중국이나 미국 마이크론이 더 빠른 속도로 증설해버리면 우리나라의 시장점유율은 줄어들어 익스팬션(확장)을 빨리빨리 해야 한다"며 "수요는 엄청나게 있는데 공장을 못 늘리면 그게 문제이며 우리도 최대한 빠른 속도로 뭔가를 해야 한다"고 말했다. 광주뿐 아니라 다른 지역에서도 생산시설을 계속 늘려야 한다는 취지로 풀이된다. 이 같은 발언은 AI 산업 성장으로 메모리 수요가 확대되는 가운데 중국 업체들의 생산능력 확대가 국내 기업에 부담으로 작용할 수 있다는 인식에서 나온 것으로 풀이된다. 최근 중국 창신메모리(CXMT)는 D램, 양쯔메모리(YMTC)는 낸드플래시를 중심으로 사업을 확대하고 있다. 중국 정부의 지원과 내수 시장을 바탕으로 생산능력을 키우면서 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 기업이 주도해온 메모리 시장에서 경쟁이 심화되고 있다. 최 회장도 중국 업체들의 추격을 경계했다. 그는 "빠른 속도로 쫓아오고 있고, 가만히 놔두면 다 추격된다"며 "경쟁을 세게 붙어야 하는데 중국 시장에서 우리는 익스팬션이 안 되고 있으니까 중국 시장을 놓고는 별로 경쟁이 잘 안 된다"고 평가했다. 반도체 생산시설 확대는 시장 수요에 대응하는 동시에 경쟁 업체의 공급 증가에 대비하는 전략적 과제로 떠오르고 있다. 다만 생산능력 확대가 곧바로 시장점유율 방어로 이어지는 것은 아니다. 메모리 제품별 기술 경쟁력과 수율, 고객사 확보, 투자비 회수 가능성 등을 함께 고려해야 하기 때문이다. 특히 AI용 고대역폭 메모리(HBM)와 범용 D램·낸드플래시는 수요 구조와 경쟁 구도가 다른 만큼 제품군별 대응 전략이 중요한 것으로 꼽힌다. 국내 투자와 함께 해외 생산거점 확대 가능성도 열어뒀다. 최 회장은 일본 등 해외 공장 증설 가능성에 대해 "스터디 중"이라고 답했다. 다만 구체적인 투자 지역이나 규모, 일정 등은 밝히지 않았다. 앞서 최 회장은 지난 9일 호남 반도체 클러스터 부지인 광주 군공항을 방문해 "지을 수 있는 상황이 된다고 생각하면 가장 빠른 속도로 최대한 짓겠다"고 말했다. 당시에도 반도체 수요가 빠르게 증가할 것으로 전망하면서 용인 반도체 클러스터와 병행해 추가 팹 조성이 필요해질 수 있다고 언급했다. 호남 클러스터를 비롯한 추가 생산시설이 실제 투자로 이어지려면 부지 확보뿐 아니라 전력·용수 공급, 인력 확보, 인허가 등 기반 여건도 갖춰져야 한다. 기존 생산시설과 신규 시설의 역할을 어떻게 나눌지, 투자 시점을 얼마나 앞당길 수 있을지도 향후 증설 계획의 관건이 될 전망이다. 미국의 대중국 반도체 규제 움직임에 대해서는 회의적인 입장을 나타냈다. 최근 미 하원 미중전략경쟁특별위원회 존 물레나르 위원장이 마코 루비오 국무장관에게 보낸 서한에서 삼성전자와 SK하이닉스의 중국 공장을 거론한 것과 관련해 최 회장은 "별로 현명해 보이지 않는다"고 말했다. 이어 "그렇게 막는다고 해서 중국의 반도체를 막을 수 있다고 생각하는 건 별로 현명해 보이지 않는다"며 "CXMT와 YMTC가 무서운 속도로 계속 오고 있다"고 지적했다. 중국 반도체 산업의 성장을 규제하는 것만으로 경쟁을 제한하기보다는 국내 기업도 생산능력과 기술 경쟁력을 강화해야 한다는 취지로 풀이된다. 반도체 증설과 별도로 SK는 중국 내 AI 사업 협력도 추진하고 있다. 최 회장은 이날 회의 발표에서 SK가 반도체·배터리·석유화학 등을 중심으로 중국에 약 600억 달러(약 80조5600억원)를 투자했다고 설명했다. 지난 35년간 중국에서 주요 외국인 투자 기업으로 성장했다는 점도 강조했다. SK 측은 최 회장 명의로 발표한 자료에서 상하이에 AI 연구개발센터 설립을 추진 중이라고 설명했다. 센터는 AI 데이터센터와 피지컬 AI, 바이오의약 등 첨단 분야를 중심으로 연구를 진행할 계획이다. SK는 AI 풀스택 역량과 글로벌 협력망을 바탕으로 중국의 AI·첨단산업 생태계와 협력을 강화하고 현지 산업의 기술 변화와 사업 기회를 파악한다는 구상이다. 최 회장은 상하이가 AI 시대의 혁신 거점으로 성장하기 위해서는 정부가 기민한 규제자 역할을 해야 한다고도 강조했다. 낡고 과도한 규제뿐 아니라 불명확한 규제가 기업 활동에 부담을 줄 수 있다며, 장기적인 협력과 투자를 위해 정책 및 심사 과정의 투명성과 예측 가능성을 높이는 데 상하이 정부가 역할을 해야 한다고 말했다.
2026-10-11 17:48:42
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현대차·기아, 유럽서 xEV 전략 공개…AI·수소로 미래차 경쟁력 강화
[경제일보] 현대자동차·기아가 유럽에서 전동화와 인공지능(AI), 수소를 아우르는 미래 모빌리티 전략을 공개했다. 다양한 전동화 기술과 AI 기반 개발 체계를 앞세워 미래차 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 7일 현대차·기아에 따르면 지난 5일부터 이날까지 독일 아헨에서 열린 ‘아헨 콜로키움 2026’에 참가해 미래 모빌리티 전략과 주요 기술을 소개했다. 아헨 콜로키움은 글로벌 완성차 업체와 연구기관, 부품사, 대학 등이 미래 자동차 기술과 산업 발전 방향을 논의하는 유럽의 대표 자동차 기술 콘퍼런스다. 만프레드 하러 현대차·기아 R&D본부장 사장은 ‘경계를 넘어, 지속 가능한 미래를 확장하다’를 주제로 전기차(EV)와 하이브리드(HEV), 주행거리연장형 전기차(EREV), 수소전기차(FCEV)를 포괄하는 ‘xEV’ 전략을 제시했다. 시장 환경과 고객 요구가 지역별로 다른 만큼 각 전동화 기술의 강점을 활용해 대응한다는 방향이다. AI를 활용한 차량 개발 방식의 변화도 강조했다. 현대차·기아는 기존 엔지니어링 기술에 AI 기반 디지털 역량을 결합하고, 디지털 트윈과 가상 검증을 활용하는 연구개발 체계를 확대하고 있다. AI는 엔지니어를 대체하는 수단이 아니라 개발 역량과 창의성을 높이는 도구로 활용한다는 설명이다. 차량 데이터 활용 범위도 넓힌다. 운전자의 주행 패턴과 선호도를 학습해 맞춤형 기능을 제공하고, 출고 이후에도 데이터와 소프트웨어 업데이트를 통해 차량의 기능과 서비스를 개선하는 방식이다. 이를 위해 차량 데이터와 고객 경험을 다시 제품·서비스 개발에 반영하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축하고 있다. 차량에서 확보한 데이터를 새로운 기술과 서비스 개발에 활용하고 그 결과를 다시 고객 경험으로 연결하는 순환 구조다. 하러 사장은 “미래 모빌리티는 하나의 기술이나 해법만으로 구현될 수 없다”며 “다양한 기술의 강점을 연결하는 것이 미래 모빌리티 경쟁력의 핵심이 될 것”이라고 말했다. 현대차·기아는 콘퍼런스 현장에서 수소와 전동화 분야의 주요 기술도 선보였다. 수소 분야에서는 고분자 전해질막(PEM) 수전해 스택과 수소저장탱크, 디 올 뉴 넥쏘의 연료전지 시스템을 전시했다. 전동화 분야에서는 배터리 팩·셀과 2-스테이지 모터 시스템, 차세대 하이브리드 시스템 변속기(TMED-II), 파워모듈 등을 공개했다. 참가자들이 실제 차량을 통해 기술을 경험할 수 있도록 디 올 뉴 넥쏘와 GV60 마그마 시승 프로그램도 마련했다. 행사장 인근 11~12㎞ 구간에서 수소 모빌리티와 고성능 전동화 차량을 직접 체험할 수 있도록 했다. 현대차·기아는 행사 마지막 날인 7일 수소와 전동화, 배터리를 주제로 한 기술 세션에도 참여한다. 수소연료전지 기술의 발전 방향과 xEV 전략 확대, 차세대 배터리를 기반으로 한 미래 모빌리티 기술을 글로벌 자동차 업계 관계자들과 공유할 예정이다.
2026-10-07 10:04:03
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LG CNS, 데이터센터도 '사전제작'…전력·냉각 묶어 AI 팩토리 공급
[경제일보] LG CNS가 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에 설치하는 모듈형 데이터센터로 AI 인프라 사업을 확대한다. 데이터센터를 짓고 장비를 들이는 현장 공정을 줄이는 한편, 고객의 연산 수요에 맞춰 설비를 단계적으로 늘리는 방식이다. 시설 구축에 GPU 공급과 AI 서비스 운영까지 묶어 제공한다. LG CNS는 29일 싱가포르에서 개막한 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 사전제작 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다. 전시회는 30일까지 마리나베이샌즈에서 열린다. AI 팩토리는 GPU 기반 데이터센터에 AI 모델 학습·추론과 서비스 운영 기능을 결합한 인프라다. ◆ 서버·전력·냉각을 모듈로 묶어 현장 설치 PMDC는 GPU와 서버, 전력·냉각 설비를 규격화된 모듈로 구성해 사전에 제작한 뒤 현장에서 연결한다. LG CNS는 이번 전시에서 이를 축소한 모델을 선보였다. 회사는 현장 공사를 줄이고 필요한 모듈을 추가하는 방식으로 구축 기간과 증설 부담을 낮추겠다는 계획이다. 그룹 계열사도 참여한다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자가 모듈형 냉각 인프라, LG에너지솔루션이 배터리 솔루션을 제공한다. 서버 운영에 필요한 전력 공급과 열 관리를 함께 설계하는 ‘원 LG’ 방식이다. LG전자는 같은 전시회에서 사전제작 방식의 모듈형 냉각 인프라와 액체냉각 제품을 공개했다. 고성능 GPU가 밀집한 AI 데이터센터에서는 서버를 연결하는 것뿐 아니라 발생한 열을 빠르게 빼내는 설비도 필요하다. LG CNS는 컨테이너 형태의 소형 데이터센터를 조합하는 ‘모듈형 AI 팩토리’도 추진한다. 처음부터 대규모 건물을 짓는 대신 필요한 연산 규모와 기능에 맞춰 컨테이너를 추가하는 방식이다. 서버 등 IT 장비에 공급하는 전력 기준으로 엔비디아 베라 루빈 기반 4MW, GB300 기반 1.2MW 모듈을 출시했다. ◆ GPU 임대부터 AI 서비스 운영까지 통합 베라 루빈 기반 풀스택 서비스는 데이터센터 설비와 GPU 연산 자원, AI 서비스를 함께 제공한다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드로 이용하는 서비스형 GPU(GPUaaS), 로봇 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI의 학습·추론을 지원하는 서비스, 전력·냉각 운영 기술을 결합했다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 루빈 GPU와 베라 CPU, 고속 연결·네트워크 장치를 액체냉각 구조로 구성한다. 연산 장비가 고밀도로 집적되면서 데이터센터의 전력 공급과 냉각 설계도 이에 맞춰 바뀌고 있다. LG CNS는 국내 데이터센터에서도 액체냉각 적용을 추진하고 있다. 지난 8월에는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 인프라를 구축한다고 발표했다. 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 회사에 따르면 이 인프라는 랙당 200kW 이상의 고밀도 전력 환경에 대응하도록 설계된다. 양사는 내년까지 구축과 실증을 마칠 계획이다. 기존 데이터센터를 고성능 GPU 운영 환경으로 바꾸는 사업과 신규 모듈형 데이터센터 공급을 병행하는 셈이다. LG CNS는 이번 전시를 계기로 동남아시아와 북미·유럽 시장을 확대할 방침이다. 회사가 발표한 올해 상반기 AI·클라우드 매출은 1조6714억원으로 전년 동기보다 5.1% 증가했으며, 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 “AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스”라며 “고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고, 고객이 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것”이라고 말했다. 이어 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 사업 경쟁력을 강화하겠다고 밝혔다.
2026-09-30 10:01:00
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW
[경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.
2026-09-22 14:58:44
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네이버클라우드, 국방 AI '소버린' 전략 공개…공간지능·월드모델로 전장 AI 정조준
[경제일보] 네이버클라우드가 군이 인공지능(AI) 모델과 데이터를 직접 통제하면서 민간 AI 기술을 실제 전력으로 전환할 수 있도록 지원하는 '국방 소버린 AI' 전략을 내놨다. AI 인프라부터 모델·애플리케이션까지 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 폐쇄망 환경에서 군 데이터를 안전하게 활용하고, 현장에 인력을 투입해 AI 성능을 지속적으로 고도화한다는 구상이다. 18일 네이버클라우드는 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 '국방 AI 전략 세미나'를 열고 국방 AI 사업 전략을 공개했다. 이번 세미나에서 네이버클라우드는 군의 데이터와 AI 모델에 대한 통제권을 확보하는 것을 중점으로 다뤘다. 네이버클라우드는 민간 AI 기술을 단순히 군에 공급하는 방식에서 벗어나 군이 필요한 영역을 직접 선택하고 데이터를 AI 모델과 연결해 실제 임무에 적용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 유경범 네이버클라우드 국방 사업 총괄 전무는 국방 소버린 AI를 위해 민간 기술을 '결집·연결·실증·진화'하는 구조가 필요하다고 강조했다. 네이버클라우드는 AI 인프라와 모델, 애플리케이션 등 민간의 기술 역량을 결집하고 군의 폐쇄망 환경에서 데이터를 AI 모델과 연결한다. 이를 통해 군이 데이터와 모델을 통제할 수 있도록 지원하고, 효과를 측정할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증한다는 방침이다. 현장 적용 과정에서는 FDE를 활용한다. FDE가 군 현장의 요구사항을 실시간으로 반영하면서 시스템을 운영하고 성능을 지속적으로 개선하는 방식이다. 일회성 기술 공급이나 실증에 그치지 않고 실제 운용 과정에서 AI를 고도화하는 것을 목표로 사업을 전개하고 있다. 네이버클라우드는 이를 위해 AI 인프라와 모델, 애플리케이션을 모두 아우르는 풀스택 역량을 앞세운다. 기존 클라우드 사업에서 확보한 인프라 기술에 AI 모델과 서비스를 결합해 국방 분야의 AI 도입 초기 단계부터 실제 임무 적용까지 지원하겠다는 것이다. 국방 AI가 실제 전장 환경에서 활용되기 위해서는 서로 다른 센서와 무기체계에서 수집되는 정보를 하나의 상황으로 이해하는 기술도 필요하다. 네이버클라우드는 이를 위한 핵심 기술로 공간지능과 월드모델을 제시했다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 자율 무기체계가 제대로 작동하기 위해서는 센서와 플랫폼이 달라도 동일한 상황을 이해할 수 있는 '공동 의미 체계'가 필요하다고 설명했다. 공간지능은 드론 영상과 각종 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화해 AI가 주변 환경을 이해하도록 하는 기술이다. 월드모델은 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상환경에 반영해 특정 행동에 따른 결과를 시뮬레이션하고 예측하는 데 활용된다. 네이버클라우드는 향후 상황 이해부터 판단·행동·학습까지 AI의 지능화 과정을 연결한다는 계획이다. 특정 AI 모델에 종속되는 방식이 아니라 군이 필요로 하는 지능을 직접 통제하고 구현할 수 있도록 지원한다고 설명했다. 민간 기술을 국방 분야로 빠르게 가져오기 위한 생태계 구축도 추진한다. 네이버클라우드는 군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결해 각 영역의 AI 기술을 국방 현장에 적용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김선호 전 국방부 차관은 이날 세미나에서 민간의 혁신 기술을 군이 얼마나 빠르게 전력으로 전환하느냐가 국방 AX의 핵심이라고 강조했다. 민간이 기술 혁신을 주도하고 군이 이를 신속하게 통합하는 '민간기술 우선' 원칙을 바탕으로 민군융합 생태계를 구축해야 한다는 취지로 풀이된다. 네이버클라우드는 향후 민간 AI 기술을 국방 현장에 적용하면서 실제 임무 수행에 필요한 데이터와 모델을 축적하고, FDE를 통한 지속적인 성능 개선을 이어갈 계획이다. 단순한 AI 인프라 공급을 넘어 모델과 애플리케이션, 현장 운영까지 사업 영역을 넓히면서 국방 AI 시장에서 풀스택 사업자로 입지를 확대하려는 전략이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라, 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 이를 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다"며 "기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것"이라고 말했다.
2026-09-18 14:10:01
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삼성SDS, 삼성 7만명이 먼저 쓴 '클로드'…국내 기업시장 본격 공략
[경제일보] 삼성SDS가 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 국내 기업에 공급하고 구축·운영까지 맡는 공인 파트너가 됐다. 삼성 관계사 20곳, 임직원 약 7만명의 실제 사용 경험을 바탕으로 기업용 생성형 AI와 에이전트 시장 공략을 강화한다. 삼성SDS는 앤트로픽의 ‘클로드 파트너 네트워크(CPN)’에서 셀렉트 티어 파트너 자격을 국내 기업 최초로 획득했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 앤트로픽과 체결한 전략적 파트너십을 사업화하는 후속 조치다. CPN은 앤트로픽이 기업의 클로드 도입을 확대하기 위해 올해 3월 출범한 글로벌 파트너 제도다. 앤트로픽은 파트너 교육과 기술 지원, 공동 영업·마케팅 등에 1억달러를 투입하기로 했다. 삼성SDS는 셀렉트 티어 획득으로 고객의 업무 진단과 클로드 도입 컨설팅부터 라이선스·모델 공급, 서비스 구축, 운영과 기술 지원까지 단일 창구에서 제공한다. 고객이 AI 모델 공급사와 클라우드 사업자, 시스템통합(SI) 기업을 각각 접촉하지 않아도 되는 원스톱 구조다. 클로드 모델은 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록’을 통해 공급한다. 기업은 베드록에서 클로드를 호출해 자체 데이터와 연결하고 문서 작성, 코드 개발, 지식 검색, 고객 상담 등에 활용할 수 있다. 삼성SDS는 공공·금융·제조·물류 분야에서 축적한 시스템 구축 경험을 결합해 산업별 AI 에이전트 개발로 사업 범위를 넓힐 계획이다. 클로드를 직접 사용하는 구독형 서비스인 ‘클로드 엔터프라이즈’와 AWS 베드록에서 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 이용하는 클로드 모델은 구분된다. 전자는 임직원의 협업·문서·코딩 업무에 활용하고 후자는 기업 시스템에 AI 기능을 내장하는 방식이다. 삼성SDS는 고객 목적과 보안·규제 환경에 맞춰 두 방식을 설계할 것으로 보인다. 삼성SDS는 새 기술을 내부에 먼저 적용하고 검증한 뒤 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략을 가동 중이다. 현재 삼성 관계사 20곳의 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 대규모 사용자 환경에서 축적한 도입률과 업무시간 절감, 보안 통제 경험은 외부 고객을 설득할 핵심 자료가 될 수 있다. 현장 구축을 담당할 응용형 AI 엔지니어도 체계적으로 양성한다. 모델 자체 개발보다 고객의 데이터와 업무 프로세스를 연결하고 정확도·비용·보안을 조율할 수 있는 인력을 확보하려는 움직임이다. 이번 협력은 삼성SDS가 추진하는 멀티모델 전략의 한 축이기도 하다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 첫 ‘데이브레이크’ 보안 프로그램 협력을 추진하는 한편 앤트로픽과는 기업용 클로드 공급·구축 체계를 마련했다. 고객이 업무별로 적합한 글로벌 AI 모델을 선택하도록 지원하고 이를 삼성 클라우드 플랫폼과 브리티웍스, 기업 시스템 구축 사업에 연결한다는 구상이다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 시장진출전략(GTM) 총괄은 “한국 기업들이 클로드를 통해 생산성을 극대화하고 혁신할 수 있도록 양사의 전략적 협업을 확대하겠다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표는 “클로드를 비롯한 글로벌 AI 기술을 삼성SDS의 다차원 AI 풀스택과 결합해 고객의 성공적인 AI 전환을 지원하겠다”고 밝혔다.
2026-09-15 09:03:02
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카카오모빌리티, 자율주행 '차' 넘어 플랫폼·관제로…레벨4 상용화 정조준
[경제일보] 카카오모빌리티가 자율주행차의 주행 기술 고도화를 넘어 데이터·플랫폼·통합관제를 아우르는 전방위 경쟁력 확보에 나서며 레벨4 무인 자율주행 상용화 기반을 다지고 있다. 강남 심야 서비스로 실도로 데이터를 축적하는 동시에 E2E 기술과 관제 체계를 고도화하고 있지만, 안전성 검증과 경제성 확보라는 과제를 넘어 실제 대규모 상용화로 이어갈 수 있을지가 관건이다. 9일 카카오모빌리티는 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회에서 미디어 스터디를 열고 현재 카카오모빌리티의 자율주행차 기술 현황과 앞으로의 전망 등을 공유했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술을 기존 규칙 기반 방식에서 인공지능(AI) 중심의 엔드투엔드(E2E) 방식으로 고도화하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울자율차 서비스를 시작한 이후 AI 플래너와 규칙 기반 플래너를 함께 적용하며 E2E 모델을 고도화해왔다고 강조했다. 올해 말까지 E2E 비중을 높이고 규칙 기반의 안전 평가기가 최종 검증하는 하이브리드 구조를 구축한다는 계획이다. E2E 방식은 센서 정보를 하나의 AI 모델이 종합해 주행 경로와 제어 결과를 도출하는 방식이다. 기존 규칙 기반 방식보다 복잡한 도로 상황에 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있지만 AI의 판단이 항상 안전하다고 보장할 수 없는 만큼 카카오모빌리티는 규칙 기반 안전 평가기로 결과를 한 번 더 검증해 안전성을 보강한다는 계획이다. 카카오모빌리티는 해당 E2E 전환을 뒷받침하기 위해 지난 9년간 센서부터 차량 제어까지 자율주행 기술을 풀스택으로 내재화해왔으며, 모빌리티 플랫폼과 기술 협력 생태계도 함께 구축하고 있다고 설명했다. E2E 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소로는 데이터의 '질'을 꼽았다. 단순히 주행 데이터를 많이 확보하는 것보다 불법 유턴이나 신호 위반, 갑작스러운 공사 등 예측하기 어려운 '엣지케이스'를 얼마나 빠르게 찾아내 학습시키느냐가 중요하다는 것이다. 카카오모빌리티는 주행 데이터를 수집한 뒤 정제, 오토라벨링, 데이터 마이닝, 모델 재학습으로 이어지는 데이터 파이프라인을 구축해 이 과정을 자동화하고 있다. 특히 가장 복잡한 도심 환경 중 하나인 강남에서 서울자율차를 운행하며 데이터를 축적하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6개월간 심야 서비스를 운영하며 강남 전역의 주행 데이터를 확보했으며, 지난 6월부터는 통행량과 보행자가 많은 주간 시간대에도 학습을 위한 데이터 수집을 이어가고 있다. 카카오모빌리티는 희소한 엣지케이스를 포함한 고품질 데이터를 빠르게 확보하고 학습에 반영하는 데이터 파이프라인이 향후 자율주행 성능 향상의 핵심이라고 강조했다. 임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 "강남은 한국에서 가장 복잡한 도심 환경으로 지난 2018년부터 판교에서 많은 테스트를 해 온 카카오모빌리티에게도 강남의 심야는 항상 새로운 숙제를 던져 주는 곳"이라며 "쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 1달 달리는 것이 AI 모델에게는 훨씬 더 좋다고 생각한다"고 말했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술 개발을 넘어 실제 승객의 이동을 책임지는 서비스와 플랫폼 구축에도 속도를 내고 있다. 카카오모빌리티는 자체 자율주행 기술을 활용한 사업자이면서 동시에 여러 기술기업의 자율주행 서비스를 연결하는 플랫폼 사업자 역할을 수행하고 있다. 현재 강남에서는 자체 기술이 적용된 차량으로 자율주행 여객운송 서비스를 운영하고 있으며, 지난 3월 2대로 시작한 서비스를 지난달 20일 기준 6대로 확대했다. 누적 운행거리는 1만3000km, 운행 완료 건수는 2000건을 넘어섰다. 카카오모빌리티는 자율주행이 레벨4 무인 대규모 상용화 단계로 넘어가기 위해서는 단순한 호출 기능을 넘어 자율주행에 특화된 플랫폼이 필요하다고 강조했다. 승객에게는 별도 앱을 설치하지 않고 기존 카카오T에서 자율주행 서비스를 이용할 수 있도록 하고, 자율주행차가 운행할 수 있는 구역과 승하차 지점을 관리해 이용 경험의 단절을 줄이는 방식이다. 기술 개발사에는 차량의 운행 가능 구역을 관리하고 각 기술 수준에 맞는 경로를 제공하는 기능 등을 지원해 주행 기술 개발에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 구상이다. 무인 자율주행 시대에는 차량 한 대의 AI만으로 대응하기 어려운 상황도 발생하는 만큼 통합 관제의 중요성도 커지고 있다. 정전이나 신호 마비, 도로 침수·공사·사고·집회 같은 외부 변수뿐 아니라 승객의 이상 상황에도 대응해야 하기 때문이다. 이에 카카오모빌리티는 24시간 관제 체계를 기반으로 차량과 서비스, 도로 환경을 통합 모니터링하고 있으며, 이상 로그가 발생하면 영상을 확인하고 현장 인력을 출동시키는 체계를 운영하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 이상 상황에 대한 즉각적인 대처를 위해 자율주행 통합 관제시스템(AICS)을 구축하고 있다. 차량의 카메라와 센서 정보, 주행 중 발생하는 이상 로그 등을 실시간으로 확인하고 향후에는 원격 지원 기능까지 연계한다는 계획이다. 직접 차량을 조종하는 방식이 아니라 관제센터가 주행 경로 등을 제안하고 차량의 자율 판단을 거쳐 수행하도록 하는 방식이다. 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 "카카오모빌리티는 자체 고유의 주행 기술인 코어 테크, 그리고 플랫폼, 관제가 맞물리는 '진화 루프' 체계를 만들려고 한다"며 "이러한 진화 루프를 통해 카카오모빌리티는 계속 자율주행 상용화 및 내일의 여정을 일상의 여정이 되도록 만드는 데 노력하고 있다"고 말했다. 카카오모빌리티는 서울자율차의 운행 지역과 시간, 차량 대수 확대를 추진하고 있지만 구체적인 일정은 안전성 검증 이후로 미뤘다. 카카오모빌리티에 따르면 지난 3월 서비스 시작 이후 현재까지 자체 차량의 귀책으로 발생한 대인·대물 사고는 없으며, 다른 차량의 추돌 등 외부 요인으로 발생한 사고에 대해서도 24시간 내 국토교통부 사고조사위원회에 보고하는 체계를 마련했다고 설명했다. 레벨4 무인 운행으로의 전환 시점 역시 구체적인 날짜를 제시하지 않았다. 카카오모빌리티는 국토부가 마련한 무인 자율주행차 안전 운행 가이드라인을 바탕으로 전환 계획을 수립하고 있으며, 정부와 관계 기관이 마련 중인 무인 레벨4 기술 로드맵에 맞춰 사업을 추진한다는 방침이다. E2E 모델은 연내 도입·테스트를 목표로 하고 있다. 다만 자율주행 기술 고도화와 함께 경제성 확보도 과제로 꼽힌다. 카카오모빌리티는 대규모 상용화를 위해 차량 한 대가 창출하는 수익이 운영 비용을 넘어서는 구조를 확보해야 한다고 보고, 고품질 주행 모델 확보 이후 경량화와 대량생산 등을 통해 비용을 낮추는 방안을 검토하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 글로벌 자율주행 기업과의 기술 격차를 특정 연수로 평가하기는 어렵다면서도 서울과 강남에서 축적한 데이터를 활용해 한국의 도로 환경에 특화된 성능을 높이는 데 집중하고 있다고 설명했다. 특히 사고가 발생하지 않은 데이터에만 의존하는 한계를 보완하기 위해 시뮬레이터에서 충돌과 위험 상황을 의도적으로 재현해 대응 능력을 검증하고 있다고 강조했다. 사업 영역에서는 당장 물류용 자율주행 기술 개발로 확장하기보다는 여객 서비스에 집중한다는 입장을 분명히 했다. 카카오모빌리티는 현재 자체 자율주행 기술을 여객 운송에 적용하는 데 주력하고 있으며, 물류용 주행 기술 개발은 현재 고려하지 않고 있다. 다만 플랫폼 사업자로서 향후 자율주행 화물·물류 서비스나 로봇 등 다양한 영역으로 플랫폼을 확장하는 가능성은 열어뒀다. 해외 자율주행 기업의 국내 진출에 대해서도 자체 주행 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 점을 차별점으로 제시하면서, 향후에는 자체 기술뿐 아니라 다양한 기술 개발사와 연계해 일반적인 승객 이동을 자율주행으로 전환하는 플랫폼 역할을 강화할 계획이라고 전했다.
2026-09-09 15:38:35
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"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시
[경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.
2026-09-08 11:28:33
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한컴 에이전트에 퓨리오사 NPU 단다…공공 AX 시장 정조준
[경제일보] 한컴이 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 인공지능 전환(AX) 전용장비 개발에 나선다. 공공기관과 기업 내부에 서버를 직접 설치하는 온프레미스 시장을 겨냥해 소프트웨어와 AI 반도체, 교육·영업을 하나로 묶는 전략이다. 한컴은 계열사 한컴이노스트림, 퓨리오사AI와 NPU 기반 AX 사업을 위한 3자 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 세 회사는 한컴의 ‘에이전틱 OS’와 퓨리오사AI의 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 결합한 AX 어플라이언스를 공동 개발한다. 어플라이언스는 서버와 AI 가속기, 운영 소프트웨어를 미리 최적화해 제공하는 일체형 장비다. 고객이 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구축하는 부담을 줄일 수 있다. 한컴의 에이전틱 OS는 조직 내부 문서와 데이터, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템, 외부 AI 모델을 연결해 여러 AI 에이전트가 업무를 나눠 수행하도록 관리하는 플랫폼이다. 보안과 권한 통제 기능을 앞세워 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·국방 시장을 주요 대상으로 삼고 있다. 다만 에이전틱 OS는 아직 전면 상용화 이전 단계다. 한컴은 지난 4월 상반기 출시와 연내 상용화 계획을 발표했지만 공식 홈페이지에서는 지난 1일부터 업종별 데모 신청을 받고 있다. 이번 협약에서도 완제품이 아닌 개념검증(PoC) 장비를 먼저 개발하기로 했다. RNGD는 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 추론에 특화된 데이터센터용 가속기다. 퓨리오사AI가 독자 설계한 TCP(Tensor Contraction Processor·텐서축약처리장치) 구조와 48GB HBM3 메모리를 탑재했다. 공식 제품 자료 기준 FP8 연산성능은 512TFLOPS, 메모리 대역폭은 초당 1.5TB, 설계전력은 180W다. 범용 GPU가 장악한 AI 추론 시장에서 전력 효율과 국산 공급망을 차별점으로 내세우고 있다. 퓨리오사AI는 올해 RNGD의 상용 적용 범위를 넓히고 있다. 삼성SDS와 RNGD 기반 생성형 AI·AI 에이전트용 클라우드 서비스를 선보였고, 다음의 AI 검색 요약 서비스에도 업스테이지의 언어모델과 함께 RNGD를 적용했다고 밝혔다. 이번에는 클라우드가 아닌 고객사 내부 설치형 장비로 공급 경로를 넓히는 셈이다. 역할도 나눴다. 한컴은 에이전틱 OS의 NPU 최적화와 장비 제품화를 주도한다. 퓨리오사AI는 RNGD 하드웨어와 소프트웨어 스택, 성능 최적화 기술을 제공한다. 한컴이노스트림은 퓨리오사AI의 공인 교육기관으로서 교육센터와 수준별 교육과정을 운영한다. 눈에 띄는 대목은 교육을 영업망으로 활용한다는 점이다. 한컴이노스트림이 정부·대학·기업 교육에서 발굴한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유하고, 한컴이 이를 에이전틱 OS 구축사업으로 연결한다. 인력 양성부터 기술 검증, 장비 판매와 유지보수까지 이어지는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. 관건은 GPU 기반 환경을 얼마나 원활히 대체하거나 병행할 수 있느냐다. 지원 AI 모델과 처리속도, 전력소비, 구축비용을 동일 조건에서 비교한 결과가 아직 공개되지 않았다. 출시 시점과 가격, 초도 고객도 정해지지 않았다. 업무협약이 실제 조달과 매출로 이어지려면 공공기관의 보안 인증과 장기간 운영 안정성까지 입증해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “AI 전문인력 양성과 기술 검증, 제품화로 이어지는 협력을 바탕으로 기업과 공공기관의 AX 전환을 지원하겠다”고 말했다.
2026-09-08 09:43:35
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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
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