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세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행
[경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.
2026-08-28 14:08:16
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"한 달 걸리던 클라우드 보안 점검, AI로 30분"…솔트웨어, 백패커에 SCR 공급
[경제일보] 클라우드 환경이 확대되면서 기업의 보안 점검과 정보보호 인증 대응에도 자동화 바람이 불고 있다. 기존에는 클라우드 인프라 설정을 확인하고 취약점을 분석하는 데 수주에서 한 달 이상이 걸리기도 했지만, 인공지능(AI)을 활용해 수십 분 만에 보안 상태를 진단하는 등 기업 보안이 변화하고 있다. 26일 솔트웨어는 수공예 핸드메이드 커머스 플랫폼 '아이디어스' 운영사 백패커에 AI 기반 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 보안 점검 서비스 'SCR(시큐리티 컴플라이언스 리뷰)'를 제공했다고 밝혔다. SCR은 AWS 인프라 설정 상태를 자동 점검하는 오픈소스 클라우드 보안 플랫폼(CSPM) Prowler를 기반으로 한국형 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 103개 핵심 항목에 맞춰 클라우드 보안 설정을 진단한다. 사용자 권한과 접근 통제, 데이터 암호화, 침해사고 대응, 재해복구 등 주요 보안 영역을 점검하도록 설계됐다. 특히 점검에 걸리는 시간을 줄인 것이 특징이다. 기존 유사 보안 점검 서비스는 사전 협의부터 결과 도출까지 통상 1개월 이상 걸렸지만, SCR은 AWS 계정 권한에 동의하면 별도의 복잡한 사전 절차 없이 약 30분 안팎에 진단 결과를 확인할 수 있다. 진단 결과는 HTML 기반 리포트로 제공되며 위험도가 높은 '크리티컬' 항목에는 AWS 서비스를 활용한 표준 운영 지침도 함께 제시한다. 보안 담당자가 취약점을 일일이 찾아내는 반복 업무를 줄이고 위험도가 높은 문제부터 개선할 수 있도록 지원하는 방식이다. 백패커는 아이디어스 서비스 성장에 따라 AWS 클라우드 환경이 확대되면서 보안 현황과 ISMS 대응을 위한 점검·증적 관리 체계를 고도화할 필요가 있던 것으로 평가된다. 이에 SCR을 통해 AWS 환경을 자동 진단하고 분산돼 있던 보안 상태를 일관된 기준으로 확인할 수 있는 체계를 마련했다. 최근 AI가 사이버 공격을 탐지하는 것을 넘어 보안 담당자의 반복적인 관리 업무를 자동화하는 방향으로 활용 범위를 넓히고 있다. 클라우드 인프라가 수시로 변경되는 만큼 한 번의 점검보다 지속적인 보안 관리가 중요해지고 있기 때문이다. 솔트웨어는 SCR을 일회성 진단 서비스에서 상시 보안 관리 플랫폼으로 확대할 계획이다. 보안 점수 기반 대시보드와 주기적인 자동 스캔 기능을 추가해 신규 취약점을 지속적으로 탐지하고, 이전 점검과 비교해 개선 완료율과 잔존 리스크까지 확인할 수 있도록 한다는 구상이다. ISMS-P 인증 대응도 자동화한다. 향후 인증 심사에 활용할 수 있는 증적 자료 자동 수집 기능을 추가해 기업의 컴플라이언스 대응 부담을 낮출 방침이다. 이에 따라 보안 진단부터 개선, 반복 점검, 증적 관리까지 보안 운영 전반을 자동화하는 것을 목표로 서비스를 확장하고 있다. 이정근 솔트웨어 대표는 "클라우드 환경에서는 보안 점검을 한 번 수행하는 것보다 지속적으로 관리하고 개선하는 체계를 갖추는 것이 더욱 중요하다"며 "SCR을 통해 기업이 보다 쉽고 빠르게 클라우드 보안 수준을 진단하고, 앞으로는 상시 모니터링 기반의 플랫폼으로 발전시켜 고객의 보안 운영 부담을 지속적으로 줄여나가겠다"고 말했다.
2026-08-26 17:45:28
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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.
2026-08-20 13:50:44
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LG유플러스, AWS 앞세워 공공 클라우드 정조준…AI·보안까지 확장
[경제일보] 공공기관의 클라우드 전환이 확대되면서 통신사들이 네트워크를 넘어 클라우드와 인공지능(AI)을 결합한 사업으로 영역을 넓히고 있다. LG유플러스도 AWS의 글로벌 클라우드 인프라에 자사의 네트워크·보안·AI 역량을 결합해 공공 클라우드 시장 공략에 나선다. 클라우드 인프라 공급을 시작으로 구축과 운영, AI 전환(AX)까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 12일 LG유플러스는 AWS 클라우드 서비스형 인프라(IaaS) 중개서비스인 '엘지유플러스 중개서비스 for AWS'를 디지털서비스 이용지원시스템에 공식 등록했다고 밝혔다. 디지털서비스 이용지원시스템은 정부와 지방자치단체, 공공기관 등이 클라우드 IaaS와 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 지원 서비스 등 디지털 서비스를 검색하고 계약할 수 있도록 마련된 공공부문 전용 플랫폼이다. 신규 서비스가 등록되기 위해서는 과학기술정보통신부 디지털서비스 심사위원회의 심사를 거쳐야 한다. 이번 등록으로 공공기관은 디지털서비스 이용지원시스템을 통해 LG유플러스가 제공하는 AWS 클라우드 인프라 중개서비스를 이용할 수 있게 됐다. 공공기관 입장에서는 기존 조달 체계 안에서 AWS 클라우드 인프라를 도입할 수 있는 선택지가 확대된 것이다. LG유플러스는 이번 서비스를 단순히 AWS 클라우드 인프라를 중개하는 사업에 그치지 않고 공공기관의 클라우드 전환 과정 전반으로 확대한다는 계획이다. 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 맞춰 클라우드 인프라 구성을 제안하고 구축 이후 운영과 효율화까지 지원하는 방식이다. 통신사가 공공 클라우드 사업에 주목하는 배경에는 기존에 확보한 네트워크와 보안 인프라가 있다. 공공기관의 클라우드 전환은 서버를 클라우드로 옮기는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 업무 시스템과 클라우드 간 네트워크를 연결하고 데이터를 이전하며 보안 체계를 구축하고, 전환 이후에도 안정적으로 서비스를 운영해야 한다. LG유플러스는 통신망 운영 과정에서 축적한 네트워크 관리 경험과 기업 대상 보안 사업 역량을 AWS 클라우드와 결합한다는 구상이다. 클라우드 인프라와 네트워크, 보안을 별개의 서비스로 제공하기보다 하나의 전환 과정으로 묶어 공공기관의 관리 부담을 줄이는 방식이다. 클라우드가 공공기관의 AI 활용을 위한 기반으로 자리 잡고 있다는 점도 LG유플러스가 사업 확대에 나서는 이유 중 하나다. 생성형 AI 기반 민원 상담이나 업무 지원 챗봇, AI 정보 검색, 행정·통계 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 등 AI 서비스를 도입하기 위해서는 안정적인 클라우드 인프라와 데이터 관리 환경이 필요해지고 있다. LG유플러스는 AWS 인프라를 기반으로 공공기관의 AI 서비스 도입까지 지원할 수 있는 사업 구조를 마련한다는 계획이다. 자체적으로 보유한 데이터와 AI 전환 역량, AICC 등 AI 서비스 개발·운영 경험을 클라우드 사업과 연결해 단순 인프라 공급을 넘어 공공기관의 디지털 업무 전환을 지원하는 역할을 확대한다는 것이다. 특히 공공부문에서는 보안과 안정적인 운영이 클라우드 도입의 주요 고려 요소로 꼽힌다. 민원과 행정, 공공서비스 등에 활용되는 데이터의 특성상 일반 기업보다 높은 수준의 보안과 운영 체계가 요구되기 때문이다. 통신망과 보안 인프라를 함께 운영해온 LG유플러스 입장에서는 이러한 공공 클라우드의 특성을 사업 경쟁력으로 활용할 수 있다. LG유플러스는 향후 공공기관의 클라우드 도입 초기 단계부터 최적의 인프라 구성 방안을 제안하고, 클라우드 전환 이후에도 서비스 운영과 비용 효율화 등을 지원할 예정이다. 이를 통해 AWS 클라우드 인프라 중개를 공공기관과의 장기적인 접점으로 활용한다는 전략이다. 정영훈 LG유플러스 기업AI사업담당 상무는 "LG유플러스는 공공기관이 AWS 클라우드 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하며, 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 최적화된 운영 체계를 제공할 것"이라며 "LG유플러스가 AX사업 역량과 AICC 등 AI 서비스 개발 및 운영 노하우를 결집해 공공기관의 클라우드 네이티브를 지원하는 핵심 AX파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.
2026-08-12 09:55:29
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데프콘 CTF 34서 한국팀 2·3위…AI 무제한 허용 첫 본선서 상위권
[경제일보] 국내 화이트해커들이 세계 최대 해킹대회 데프콘 CTF 34에서 2위와 3위를 차지했다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 차세대 보안리더 양성 프로그램(BoB) 멘토와 수료생이 참여한 국내 6개 팀이 이달 6~9일 미국 라스베이거스 본선에 올라 이 같은 성적을 냈다고 10일 밝혔다. 이종호 BoB 멘토와 윤인수 KAIST 교수가 이끈 '0x4b52'가 2위에 올랐다. 이 팀에는 토스와 헥사랩스, 엔키화이트햇 연구진이 함께했다. 김지섭 멘토가 이끈 '슈퍼다이스코드러버스'는 3위를 기록했다. 0x4b52의 성적은 한국인만으로 구성된 팀 기준으로 2022년 3위 이후 가장 높다. 본선에는 콜드퓨전, 진따비스, 더서울사우나쇼구네이트, 독도를 포함해 국내 팀 6개가 진출했다. 지난 5월 23~25일 온라인으로 치러진 예선에는 686개 팀이 참가했고 상위 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 예선에서는 슈퍼다이스코드러버스가 1위, 0x4b52가 5위였는데 본선에서 순위가 뒤집혔다. 참여 기업·기관도 엔키화이트햇과 라온시큐어, SK쉴더스 EQST, 네이버클라우드, 삼성리서치, 빗썸, 고려대 등으로 넓어졌다. 올해 대회는 판이 바뀐 무대였다. 2022년부터 지난해까지 4년 연속 우승한 메이플 맬러드 매지스트레이트(MMM)는 한국인 해커들이 주축이었지만, 팀을 이끌던 박세준 티오리 대표가 지난 5월 예선 종료 직후 CTF 은퇴를 선언했다. MMM 구성원 일부는 올해 출제 연구진으로 돌아섰고, 일부는 'ABCD'라는 이름으로 소규모 출전했다. 4년간 정상을 지킨 팀이 빠진 자리를 두고 나머지 팀들이 붙은 대회였던 셈이다. 생성형 AI를 둘러싼 규칙도 처음 적용됐다. 예선에서는 AI만으로 문제를 푸는 방식을 인정하지 않고 평가상 불이익을 줬지만, 본선에서는 AI 사용을 제한하지 않았다. 박 대표는 은퇴 이유로 프론티어 모델이 어려운 문제까지 풀어내면서 문제 해결의 성취감이 예전 같지 않다는 점을 들었다. 올해 데프콘에서는 사람 없이 AI 에이전트끼리 겨루는 별도 대회도 처음 열렸다. 콘퍼런스 발표에도 국내 인재들이 이름을 올렸다. 권현준 화이트햇스쿨(WHS) 멘토와 이지예·이종윤 WHS 3기 수료생은 실제 침해사고를 토대로 한 오픈소스 아마존웹서비스(AWS) 공격 시나리오 연구를 공개했다. BoB 10기 수료생 김희찬씨는 윈도 운영체제의 권한 상승 취약점 연구 결과를 발표했다. 데프콘은 1993년 해커 제프 모스가 만든 보안 콘퍼런스로, 부속 대회인 CTF는 예선을 거친 12개 팀이 서로의 시스템을 공격하고 자기 시스템을 방어하며 겨루는 방식이다. BoB는 과기정통부와 KISA가 9개월 과정으로 운영하는 화이트해커 양성 프로그램이다. 최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장은 "대한민국 정보보호 인재들이 세계 최고 권위 국제해킹대회에서 다시 한번 뛰어난 실력과 경쟁력을 입증했다"며 "AI 시대에 고도화되는 사이버위협에 선제적으로 대응할 수 있는 최고 수준의 정보보호 인재를 지속적으로 양성하겠다"고 말했다. 이상중 KISA 원장은 "0x4b52의 성과는 국내 보안 인재들이 세계 정상급 실력을 갖추고 있음을 증명한 사례"라며 "BoB를 통해 앞으로도 세계 무대에서 통할 인재들을 키워나가겠다"고 밝혔다.
2026-08-10 13:11:29
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LG CNS, 상반기 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원
[경제일보] LG CNS가 2026년 상반기 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원을 기록했다고 7월 31일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 6.1% 늘었지만 영업이익 증가율은 1.1%에 그쳤다. 외형은 커졌는데 수익성은 뒤로 물러섰다. 발표 수치로 계산한 상반기 영업이익률은 7.8%다. 지난해 상반기 8.2%에서 0.4%포인트 낮아졌다. 증권가는 데이터센터 프로젝트의 매출 인식이 늦어진 점과 인공지능 전환(AX), 로봇 전환(RX) 플랫폼 투자가 늘어난 점을 수익성 하락 배경으로 꼽아 왔다. 주력인 AI·클라우드 사업의 상반기 매출은 1조6714억원으로 전년 동기 대비 5.1% 증가했다. 전체 매출의 58.9%다. 전사 성장률 6.1%보다 낮아 비중은 소폭 줄었다. 클라우드에서는 데이터센터가 실적을 받쳤다. LG CNS는 삼송과 죽전의 하이퍼스케일급 AI데이터센터 프로젝트에서 매출을 냈고 상반기에만 1조원 이상의 설계·구축·운영(DBO) 사업을 수주했다. 다만 수주는 계약 잔고이지 매출이 아니다. 실제 인식 시점에 따라 분기 실적은 출렁인다. 최근에는 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 같은 AI 인프라를 구독하는 플랫폼 'XPUWorks'를 내놨다. AI 부문에서는 두산과 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스를 고객으로 제조·물류 AX 사업을 늘렸다. 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선으로 대상 산업도 넓혔다. 금융과 공공에서는 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 앞세우고 있다. 오픈AI와 팔란티어, 앤트로픽과의 협력도 신규 고객 확보 통로로 제시했다. 나머지 두 부문은 성장률이 더 높았다. 스마트엔지니어링 매출은 5024억원으로 6.2% 늘었다. 방산과 조선, 반도체, 제약에서 따낸 대외 프로젝트가 매출로 바뀌고 있다. 디지털 비즈니스 서비스 매출은 6621억원으로 8.8% 증가해 세 부문 가운데 가장 가팔랐다. 은행과 손해보험, 생명보험이 고르게 늘었다. 하반기 승부처로는 피지컬 AI를 꼽았다. LG CNS는 지난 7일 LG전자와 1897억원 규모의 피지컬 AI 인프라 계약을 맺었다. 계약 기간은 8월 1일부터 2029년 7월 31일까지 3년이다. LG전자가 CES 2026에서 공개한 휴머노이드 '클로이드'의 학습에 쓸 GPU와 스토리지, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화 인프라를 공급한다. 주목할 대목은 이 계약의 성격이다. 회사가 강조한 것은 대외 사업 확대인데 피지컬 AI 최대 계약은 계열사인 LG전자에서 나왔다. 그룹 안에서 검증한 뒤 밖으로 파는 구조여서 초기 물량이 계열에 쏠리는 것은 자연스럽지만, 대외 매출로 잡히는 시점은 아직 오지 않았다. RX 생태계는 확장 단계다. LG CNS는 스킬드AI와 컨피그, 덱스메이트, 제네시스AI 등 로봇 기업과 협력해 범용 RFM부터 로봇 손 RFM까지 현장에 맞추겠다는 계획이다. 엔비디아와 구글 딥마인드, 아마존웹서비스(AWS)와는 협력을 논의하는 중이라고 밝혔다. 계약이 아닌 논의 단계다. 해외 사업도 넓힌다. LG CNS가 국내 기업 가운데 처음 수주했다고 밝힌 해외 AI데이터센터는 인도네시아에 짓고 있으며 올 하반기 완공된다. 미국 시카고에서 열리는 국제제조기술전시회 'IMTS 2026'에 참가해 북미 제조 AX 시장을 공략하고 아시아태평양·일본(APJ) 지역에서는 금융 디지털 전환 사업을 확대할 계획이다. 한편 검증대에는 수익성이 올라 있다. 매출은 늘었지만 이익이 따라오지 못했고 AX와 RX 플랫폼 투자는 당분간 비용으로 잡힌다. 1조원대 DBO 수주와 LG전자 계약이 언제 이익으로 바뀌는지가 하반기 실적의 갈림길이다.
2026-07-31 10:57:18
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"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전
[경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.
2026-07-28 16:07:34
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진
[경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.
2026-07-25 16:11:46
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SKT, 15GW AI 데이터센터 승부수…'SK하이퍼'에 7500억 투입
[경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축 계획을 실행할 전문회사 ‘SK하이퍼’를 설립한다. 통신사가 직접 모든 데이터센터를 짓는 방식이 아니라 부지와 전력망, 글로벌 고객을 먼저 확보해 여러 AIDC 사업을 개발하는 역할을 맡긴다. SK텔레콤은 23일 이사회를 열고 AIDC 사업개발 전문법인 SK하이퍼 설립과 7500억원의 출자 한도를 의결했다고 밝혔다. SK하이퍼는 SK텔레콤이 지분 100%를 보유하는 자회사로 출범한다. 7500억원을 한꺼번에 투입하는 것은 아니다. SK텔레콤은 사업 진행 상황에 맞춰 2030년까지 필요한 자금을 나눠 출자한다. 투자금은 AIDC 부지 인수와 변전소 구축·운영, 고객 유치 등 사업 기반을 마련하는 데 사용한다. SK하이퍼라는 이름에는 하이퍼스케일급 AIDC 사업을 빠르게 확장한다는 의미를 담았다. 신설 법인은 데이터센터를 운영하는 데 앞서 입지와 전력 공급 가능성을 검토하고, 토지를 확보한 뒤 인허가와 전력계통 연계, 입주 고객 계약을 추진한다. AIDC는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 가동하려면 변전소와 송전망, 냉각설비를 함께 설계해야 한다. 부지부터 전력 공급까지 준비하는 데 수년이 걸릴 수 있어 초기 사업개발을 전담할 조직이 필요하다는 게 SK텔레콤의 판단이다. SK텔레콤은 2029년부터 총 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 여는 것을 1차 목표로 제시했다. 이후 실제 AI 연산 수요와 글로벌 고객 유치 상황을 반영해 2035년까지 총 15GW 규모로 확대할 계획이다. 15GW는 하나의 데이터센터 용량이 아니라 여러 지역에 구축할 AIDC의 전체 설비용량을 합산한 장기 목표다. SK텔레콤은 울산을 시작으로 충청권과 서남권 등에 GW급 AIDC를 조성해 권역별 AI 인프라를 구축한다는 구상이다. 첫 사업은 울산에서 진행 중이다. SK그룹은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 울산에 GPU 약 6만장을 수용하는 하이퍼스케일급 AIDC를 건설하고 있다. 2027년 하반기 가동을 목표로 하며, SK텔레콤은 이를 향후 GW급 클러스터로 확장하기 위한 출발점으로 삼고 있다. SK텔레콤은 최근 최고경영자 직속으로 ‘AI DC 통합추진단’도 신설했다. SK하이퍼는 개별 사업의 부지·전력·고객 확보를 담당하고, 통합추진단은 SK그룹 계열사의 반도체와 에너지, 통신, 데이터센터 운영 역량을 조율한다. SK하이퍼 초대 대표에는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 선임됐다. 정 대표는 AI DC 통합추진단장을 겸임하며 그룹 내 AIDC 관련 조직과 사업을 연결한다. 정석근 대표는 “SK하이퍼는 SK그룹의 ‘아시아 AI 인프라 허브’ 청사진을 실제 사업으로 구체화하는 역할을 맡는다”며 “핵심 인프라와 고객을 신속하게 확보해 한국의 AI 3대 강국 도약에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-23 17:38:22
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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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"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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NH농협손보, 소비자권익보호위원회 개최 外
[경제일보] NH농협손보, 소비자권익보호위원회 개최 NH농협손해보험이 지난 13일 서울 서대문구 농협손보 본사에서 '2026년 제1차 소비자권익보호위원회'를 개최했다고 14일 밝혔다. 소비자권익보호위원회는 상품 개발과 마케팅 과정에서 발생할 수 있는 소비자 불편 요인을 점검하고 개선하기 위해 지난 2020년부터 운영되고 있다. 올해 위원회에는 농축협 조합장과 소비자단체장, 변호사, 대학 교수 등 외부 전문가를 포함한 7명이 참여했다. 이날 회의에서는 인공지능(AI) 기반 서비스의 공정성과 투명성, 설명 가능성을 확보해 소비자 권익을 보호하는 방안이 논의됐다. 또한 잠재적 소비자 피해를 예방하고 금융취약계층 보호와 피해 구제 체계를 고도화하기 위한 중장기 계획도 공유했다. 송춘수 농협손보 대표는 "급변하는 디지털 환경에서 소비자의 신뢰는 기업의 중요한 자산"이라며 "외부 전문가의 의견을 반영해 소비자 권익 보호와 소비자 중심 경영 실천에 최선을 다하겠다"고 말했다. 카카오페이손보, 전 임직원 대상 'Kiro Day' 개최…AI 업무 문화 확산 카카오페이손해보험이 전 임직원의 인공지능(AI) 업무 활용을 확대하기 위해 'Kiro Day'를 개최했다고 14일 밝혔다. 이번 행사는 AI 활용 경험과 실무 노하우를 공유하고 전사적인 AI 업무 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 행사에는 개발과 기획, 디자인, 마케팅, 경영지원 등 다양한 직군의 임직원 100여명이 참석했다. 참석자들은 ‘Kiro로 일하는 법’을 주제로 직군별 AI 활용 사례와 실무 경험을 공유했다. 행사는 생성형 AI 도구 Kiro의 공식 파트너사인 아마존웹서비스(AWS)와 함께 진행됐다. AWS는 Kiro의 최신 기능과 활용 사례를 소개했으며, 카카오페이손보 임직원들은 △개발 △문서 작성 △자료 조사 △프로젝트 관리 등에 AI를 적용한 경험을 발표했다. 카카오페이손보는 보험약관 검색 서비스와 AI 기반 보험금 청구 심사 지원 시스템 등 서비스와 내부 업무에 AI를 활용하고 있다. 김희준 카카오페이손보 최고기술책임자(CTO)는 "AI는 특정 직군만의 기술이 아니라 모든 구성원이 함께 활용해야 하는 기본 업무 도구가 되고 있다"며 "누구나 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 조성하고 AI 네이티브 업무 문화를 만들어가겠다"고 말했다. 신한라이프, 시니어 고객 대상 자산관리 세미나 개최 신한라이프가 지난 13일 서울 중구 푸르지오 아트홀에서 시니어 고객을 대상으로 '행복한 삶, 현명한 자산관리' 세미나를 개최했다고 14일 밝혔다. 이날 행사에는 신한라이프 FC와 고객 등 200여명이 참석했다. 세미나는 시니어 고객의 안정적인 노후 준비를 돕기 위해 자산관리와 상속·증여, 신한금융그룹 연계 신탁 서비스 등을 중심으로 진행됐다. 오프닝 강연에서는 이호선 교수가 '삶의 기쁨과 자기 돌봄 기술'을 주제로 자기 돌봄의 중요성과 일상에서 삶의 만족도를 높이는 방법을 소개했다. 이어 정재민 신한라이프 WM 자문변호사가 보험금청구권 신탁 서비스를 설명하고 실제 사례를 바탕으로 자산승계 과정에서 유의해야 할 사항을 안내했다. 신한라이프 관계자는 "이번 강연이 시니어 고객들이 행복한 삶과 안정적인 노후를 함께 고민하는 시간이 됐길 바란다"며 "앞으로도 고객의 다양한 수요를 반영한 콘텐츠와 서비스를 제공하겠다"고 말했다.
2026-07-14 15:56:12