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앤트로픽, 소네트 5.5 출시…작업 비용 낮추고 기업용 공략 [경제일보] 앤트로픽이 기업 실무에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 소네트 5.5’를 공개했다. 토큰당 이용료는 이전 모델과 같지만 같은 작업을 처리하는 데 필요한 토큰 수를 줄여 비용을 낮췄고, 출력 속도도 30% 이상 높였다고 회사는 밝혔다. 복잡한 판단을 맡는 상위 모델 ‘오퍼스 5.5’에 이어 일상 업무에 많이 쓰이는 중간급 모델을 개선해 기업 고객의 선택지를 넓히려는 움직임이다. 앤트로픽은 28일(현지시간) 소네트 5.5를 출시했다. 코드 작성과 오류 수정, 문서·슬라이드·스프레드시트 제작 등 범위가 명확한 업무를 주요 용도로 제시했다. 오퍼스 5.5는 복잡한 연구와 판단이 필요한 작업에, 소네트 5.5는 반복적이고 실행 중심인 업무에 적합하다는 설명이다. 하위 모델인 ‘하이쿠 5.5’도 수주 안에 추가할 계획이다. 앤트로픽이 공개한 성능 지표 가운데 눈에 띄는 것은 에이전트형 코딩 평가인 ‘터미널 벤치 4.0’이다. 소네트 5.5는 70.6%를 기록해 전작 소네트 5의 10.3%를 웃돌았다. 오퍼스 5.5는 66.4%였지만, 해당 점수는 오퍼스에 가장 높은 추론 설정을 적용한 결과다. 이 수치만으로 소네트가 전반적인 업무에서 상위 모델보다 낫다고 볼 수는 없다. 앤트로픽도 복잡하고 개방적인 작업에서는 오퍼스가 여전히 강하다고 설명했다. 비용 절감은 요금표 인하가 아니라 작업 효율 개선에 따른 것이다. 소네트 5.5의 API 요금은 입력 토큰 100만개당 2달러, 출력 토큰 100만개당 10달러로 전작과 같다. 다만 같은 작업을 끝내는 데 토큰을 덜 쓰고 도구 호출도 줄여, 작업당 비용이 최대 30% 낮아질 수 있다고 회사는 밝혔다. 실제 절감 폭은 업무 종류와 모델 설정에 따라 달라진다. 안전장치도 강화했다. 사이버 보안 성능이 높아진 만큼 소네트 계열에서 처음으로 오퍼스 5.5와 유사한 사이버 보안 보호·대체 응답 체계를 적용했다. 고위험 보안 요청은 이전 모델로 전환되며, 일반적인 소프트웨어 개발은 계속 이용할 수 있다. 모델의 추론 과정을 대량으로 추출해 다른 모델을 학습시키는 ‘증류 공격’을 막기 위한 안전 분류기도 탑재했다. 이번 출시는 앤트로픽이 AI 모델 개발 속도 조절을 주장한 지 약 2주 만에 이뤄졌다. 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 지난 12일 모델 성능 향상 속도를 늦추고 안전 검증과 업계 공조를 강화해야 한다고 제안했다. 개발 중단이 아니라 안전장치를 역량 발전과 함께 마련하자는 취지였지만, 회사는 오퍼스와 소네트를 잇달아 내놓으며 제품 경쟁도 이어가고 있다. 앤트로픽은 소네트 5.5를 자체 플랫폼과 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서 제공한다. 기업 업무에 투입되는 중간급 모델의 속도와 비용을 낮추면 실제 도입 범위를 넓힐 수 있다. 반면 작업당 절감률은 회사가 제시한 시험 결과인 만큼, 고객 업무 환경에서도 비슷한 효율이 나오는지가 관건이다.2026-09-29 09:51:28
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기업마다 늘어나는 AI 에이전트…데이터이쿠, 통합 관리 솔루션 출시 [경제일보] 기업들이 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하면서 사내에서 어떤 에이전트가 운영되고 있는지 파악하고 관리하는 일이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 부서별로 서로 다른 AI·클라우드 플랫폼에서 에이전트를 구축하면서 기존 플랫폼별 관리도구만으로는 기업 전체의 AI 에이전트를 한눈에 파악하기 어려워지고 있다. 28일 AI 플랫폼 기업 데이터이쿠는 기업에서 운영 중인 AI 에이전트를 추적하고 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'를 내달 출시한다고 밝혔다. AI 시스템 전반의 관리 체계가 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 조사 결과도 있다. IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만으로 나타났다. AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 보유한 AI 시스템의 전체 현황부터 제대로 파악하기 어려운 셈이다. AI 에이전트는 기존 소프트웨어보다 관리가 복잡해질 가능성이 있다. 일반적인 소프트웨어는 도입 단계부터 담당자와 비용, 계약 갱신 시점, 사용 현황 등을 관리하는 체계가 마련되는 경우가 많다. 반면 AI 에이전트는 각 부서가 업무 목적에 맞춰 직접 구축할 수 있어 중앙 조직이 전체 현황을 파악하기 어려울 수 있다. 문제는 에이전트의 숫자만이 아니다. 어떤 업무에 활용되는지, 누가 관리하는지, 어떤 모델과 데이터를 사용하는지, 외부 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지까지 함께 살펴야 한다. 특히 기업이 여러 AI·클라우드 플랫폼을 동시에 사용하면 플랫폼별 관리도구만으로는 전체 에이전트를 관리하기 어렵다. 데이터이쿠는 이 같은 멀티플랫폼 환경을 겨냥해 에이전트 매니지먼트를 내놨다. 데이터이쿠 자체 플랫폼뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 데이터브릭스 에이전트, 구글 버텍스, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 및 애저 파운드리, 세일즈포스 에이전트포스, 스노우플레이크 코텍스 등을 연결한다. 커스텀 환경에서는 오픈텔레메트리(오픈소스 옵저버빌리티 프레임워크)도 지원한다. 각 플랫폼에 흩어진 에이전트를 하나의 목록으로 모은 뒤 개별 에이전트의 구조와 작동 방식까지 들여다보는 방식이다. 에이전트가 어떤 모델을 사용하고 어떤 도구를 호출하는지도 확인할 수 있다. 특정 플랫폼의 관리 범위를 넘어 기업 전체의 AI 에이전트를 살펴보는 상위 관리 계층을 지향하는 이유로 풀이된다. 관리 대상은 성능에만 머물지 않는다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하면서 고객 정보나 민감한 데이터를 다루고 외부 시스템과 연결되는 사례가 늘어날수록 보안과 규제 대응도 함께 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 데이터이쿠는 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 등 위험도가 높은 에이전트에 대해서는 인증 상태와 식별된 위험 요소, 정기 테스트 결과를 지속적으로 기록할 수 있도록 구현했다. 특정 에이전트가 어떤 위험을 안고 있는지와 그동안 어떤 검증을 거쳤는지를 추적하는 데 초점을 맞췄다. 감사나 규제 대응 과정에서 필요한 자료를 확보하는 것도 가능하다. 관리자와 감사 담당자, 규제기관이 특정 에이전트의 운영 현황이나 위험 관리 내역을 요구할 경우 관련 기록을 확인할 수 있다. AI 에이전트가 늘어날수록 '누가 만들었는가'만큼 '현재 어떻게 관리되고 있는가'가 중요해지는 배경이다. 비용과 성과를 따져보는 기능도 포함됐다. 기업은 개별 에이전트에 투입된 비용과 실제 비즈니스 성과를 함께 살펴볼 수 있다. 활용되지 않는 에이전트가 무엇인지, 모니터링에서 빠진 에이전트는 없는지, 위험이 특정 영역에 집중돼 있는지도 파악할 수 있다. 관리 방식도 기존 대시보드 중심에서 벗어났다. 관리자가 일상적인 언어로 질문하면 기업 전체에 구축된 에이전트 현황을 바탕으로 필요한 정보를 조회할 수 있다. 여러 플랫폼에 접속해 각각의 정보를 대조해야 했던 과정을 줄이는 방식이다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 "은행에 현재 운영 중인 서버가 몇 대인지 물으면 소수점 단위까지 정확히 답할 수 있지만, 운영 중인 AI 에이전트가 몇 개인지 물으면 추측으로 답하거나 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "기업들이 처음부터 이렇게 복잡한 상황을 의도한 것은 아니지만 각 팀이 빠르게 에이전트를 구축하면서 전체 현황을 파악하기 어려워지고 있어, 에이전트 매니지먼트는 기업 내에서 실제로 운영되고 있는 에이전트의 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있도록 한다"고 말했다.2026-09-28 17:00:23
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엔씨, '아이온2' 해외 출시 20일 앞으로…MS 애저로 글로벌 흥행 협력 강화 [경제일보] 한국과 대만에서 서비스 중인 엔씨의 ‘아이온2’가 다음 달 해외 시장으로 무대를 넓힌다. 엔씨는 여러 지역에서 이용자가 동시에 몰릴 수 있는 출시 초기에 대비해 한국마이크로소프트와 클라우드 운영 협력을 강화한다. 엔씨는 15일 백승욱 최고사업책임자(CBO)와 조원우 한국마이크로소프트 대표 등 양사 경영진이 전날 경기 성남시 엔씨 R&D센터에서 만나 ‘아이온2’ 글로벌 서비스 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. ‘아이온2’는 10월 5일 PC 플랫폼인 스팀과 엔씨의 퍼플을 통해 북미·남미·유럽·아시아 지역에 출시될 예정이다. 엔씨는 지난달 게임스컴에서 이 일정을 공개했다. 한국·대만에서 먼저 확보한 운영 경험을 해외 서비스로 확장하는 단계다. 이번 협력의 중심은 마이크로소프트의 클라우드 플랫폼 애저(Azure)다. 글로벌 동시 출시에서는 지역마다 접속이 집중되는 시간이 다르고, 서비스 시작 직후 예상보다 많은 이용자가 몰릴 수 있다. 엔씨는 애저 인프라를 활용해 이런 트래픽 변화에 대응할 계획이다. 마이크로소프트는 글로벌 기술 조직과 한국 전담팀을 통해 출시 전 성능 검증과 서비스 이후 장애 대응을 지원한다. 글로벌 게이밍 조직과 공동 마케팅도 추진하기로 했다. 양사의 협력은 사내 업무 환경으로도 이어지고 있다. 엔씨는 전사에 마이크로소프트 365 E5를 도입했으며, 업무용 인공지능 도구인 ‘마이크로소프트 365 코파일럿’ 활용은 검토 중이다. 백승욱 CBO는 “마이크로소프트와 하나의 팀으로 아이온2의 글로벌 출시를 함께 준비하게 돼 든든하다”며 “엔씨의 글로벌 게임 경쟁력을 한 단계 더 높여 나가겠다”고 말했다. 조원우 대표는 “클라우드 역량과 엔지니어링 전문성을 바탕으로 엔씨의 서비스 운영을 지원하고 전 세계 플레이어에게 안정적인 게임 경험을 제공하겠다”고 밝혔다.2026-09-15 15:28:18
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KT, 농협몰을 AX 전진기지로…상품 추천부터 주문·배송까지 자동화 [경제일보] KT가 농협경제지주의 온라인몰을 기반으로 유통 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 온프레미스 기반 시스템을 퍼블릭 클라우드로 전환한 데 이어 고객 맞춤형 상품 추천과 마케팅, 인공지능(AI) 상담·주문·배송 업무 자동화까지 추진한다. 통신과 클라우드 사업을 넘어 AI를 실제 산업 현장에 적용하는 AX 사업의 범위를 유통으로 넓히는 것으로 풀이된다. 18일 KT는 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 업무협약을 체결하고 AI·클라우드 기반 유통 AX 혁신을 위해 협력한다고 밝혔다. 이번 협력은 농산물 전문 온라인몰 'NH싱씽몰(농협몰)'의 클라우드 전환을 시작으로 출발한다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 운영되던 NH싱씽몰의 시스템과 인프라, 네트워크, 보안 환경 등을 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드 서비스 '애저' 기반으로 전환했다. 새롭게 개편된 NH싱씽몰은 지난달 대고객 서비스를 시작했으며 현재 안정적으로 운영되고 있다. KT와 농협경제지주, 한국마이크로소프트는 여기서 한 발 더 나아가 NH싱씽몰을 AI 기반 유통 서비스로 고도화한다는 계획이다. 단순히 시스템 인프라를 클라우드로 옮기는 데 그치지 않고 클라우드에서 축적되는 고객·상품·주문 데이터를 활용해 실제 고객 경험과 운영 효율을 개선한다는 구상이다. KT는 고객과 상품 데이터를 기반으로 개인별 맞춤형 상품 추천과 마케팅 체계를 구축한다. 고객의 구매 이력이나 관심 상품 등을 분석해 적합한 농산물을 추천하고 마케팅 효율을 높이는 방식이다. AI를 활용한 고객 상담도 확대한다. 상담 문의와 주문 확인, 배송 안내 등 반복적으로 발생하는 업무를 AI가 이해하고 처리하는 에이전틱 AI 서비스를 도입할 예정이다. 기존 e커머스의 AI 활용이 상품 추천이나 단순 상담 챗봇 등에 집중됐다면 에이전틱 AI는 고객의 요청을 파악하고 필요한 정보를 확인한 뒤 실제 업무를 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 예를 들어 고객이 주문 상품의 배송 상황을 문의하면 AI가 관련 주문 정보를 확인하고 배송 상태를 안내하는 식이다. 이번 협력에서 KT는 AX 과제를 발굴하고 설계하는 한편 AICC 구축과 운영 등 전체 사업을 총괄한다. 농협경제지주는 실제 유통 사업 현황과 현업 데이터를 바탕으로 서비스 실증 환경을 제공한다. 한국마이크로소프트는 애저를 비롯한 AI·클라우드 기술과 서비스 구현을 지원한다. KT는 농협몰을 시작으로 유통 분야 AX 사업을 확대하고 있다. 최근 기업들은 생성형 AI를 단순 문서 작성이나 검색에 활용하는 것을 넘어 고객 상담과 마케팅, 업무 자동화 등 실제 사업 과정에 적용하고 있다. 특히 e커머스는 상품·고객·주문·배송 등 데이터가 축적되는 만큼 AI를 활용해 구매 경험과 운영 효율을 동시에 개선할 수 있는 분야로 꼽힌다. 특히 농산물은 일반적인 공산품과 달리 산지와 품질, 신선도, 배송 시간 등 다양한 변수가 구매에 영향을 미친다. 고객 데이터를 활용한 AI 추천이 실제 농산물 구매 확대와 산지 농가의 판로 확대로 연결되기 위해서는 상품 데이터의 품질과 서비스 활용도가 함께 뒷받침돼야 하는 것으로 꼽힌다. KT는 향후 NH싱씽몰에서 검증한 AX 모델을 농협경제지주의 다른 유통·식품 사업으로 확대할 계획이다. 이번 협력을 기반으로 한국마이크로소프트와 손을 잡고 유통·e커머스 분야에서 새로운 AX 사업 기회를 공동 발굴한다는 전망이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 "NH싱씽몰의 성공적인 퍼블릭 클라우드 전환은 AI 기반 유통 혁신의 출발점"이라며 "KT는 AX 설계와 구축, 운영에서 축적한 경험과 에이전틱 AI 역량을 활용해 농협경제지주, 한국마이크로소프트와 함께 유통 분야의 새로운 AX 사업 모델을 발굴하겠다"고 말했다.2026-08-18 09:11:14
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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/04/20260804110318876276.jpg)
삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外 [경제일보] 삼성자산운용은 미국 중앙처리장치(CPU) 기업에 투자하는 'KODEX 미국CPU반도체TOP10' 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 최근 인공지능(AI) 생태계 중심이 자율 수행 에이전트로 이동하고 있다. 이에 연산 핵심 부품인 CPU 수요를 겨냥한 상품이다. 해당 ETF는 세계 CPU 시장을 주도하는 3대 핵심 기업에 자산을 집중적으로 배분한다. 포트폴리오 주요 편입 종목은 △ARM △AMD △인텔 등이다. 각각 전체 자산의 25% 이상을 담아 이들 3개 종목 비중이 총 75%를 넘어선다. 과거 AI 시장은 엔비디아 주도의 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 성장했다. 하지만 AI 에이전트 단계에서는 GPU의 연산 작업을 효율적으로 분배하는 오케스트레이션 기능이 필수적이다. 향후 시스템 전반을 통제하는 CPU 수요가 급증하며 글로벌 거대 기술기업 간 고성능 부품 확보 경쟁이 한층 격화할 것으로 보인다. 실제 시장 선두 주자들은 자체 CPU 역량 강화에 속도를 내고 있다. 엔비디아는 지난 3월 열린 GTC 2026 행사에서 차세대 CPU 베라(Vera) 개발 계획을 공개했다. 구글 역시 자체 설계한 데이터센터용 CPU 액시온(Axion)을 순차적으로 도입하는 중이다. 마이크로소프트는 에이전트 AI 환경에 특화한 클라우드 전용 애저 코발트 200을 선보였다. ARM도 메타와 협력해 창립 이후 처음으로 데이터센터 전용 ARM AGI CPU를 출시하며 선점 경쟁에 가세했다. 신규 ETF는 특히 CPU 공급난 장기화 가능성을 고려해 설계됐다. 선두 기업과 가치사슬 내 주요 기업을 모두 편입한다. 추종 기초지수는 'Indxx US CPU Semiconductor TOP10'이다. 미국 증시에 상장된 보통주나 주식예탁증서(ADR)가 편입 대상이다. 이중 시가총액 100억 달러 이상이면서 3개월 평균 일일 거래대금 1000만 달러 이상인 우량 종목 10개를 선별한다. 핵심 3사 외에 밸류체인에 속한 △퀄컴 △마벨테크놀로지 △나비스타반도체 △케이던스디자인시스템즈 등이 펀드에 포함된다. 삼성자산운용 관계자는 "AI 에이전트 시대에는 전체 시스템을 조율하고 데이터와 작업 흐름을 통제하는 CPU의 비중이 한층 커질 것"이라며 "이를 선점하기 위한 수요는 앞으로도 계속 늘어날 전망"이라고 말했다. ◆한화자산운용, 반도체·채권 혼합형 ETF 신규 상장…퇴직연금 100% 투자 가능 한화자산운용이 메모리 반도체 대표 기업과 국고채에 동시에 투자하는 'PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50' ETF를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF의 주요 편입 자산 비중은 △SK하이닉스 25% △미국 샌디스크 25% △국고채 50% 등이다. 메모리 반도체 산업의 성장 잠재력과 국가 발행 채권의 안정성을 모두 취하는 구조다. 퇴직연금 감독 규정에 따라 안전자산으로 분류돼 확정기여형(DC) 퇴직연금과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌에서 투자 한도 제한 없이 100%까지 담을 수 있다. 포트폴리오에 담긴 두 회사는 전체 매출의 절대다수를 메모리 반도체 부문에서 창출하는 순수 사업자(퓨어 플레이어) 기업이다. 비메모리 분야의 부진한 실적이 메모리 분야의 이익을 희석하지 않는 특징이 있다. 향후 메모리 반도체 업황이 개선될 경우 해당 실적이 주가에 온전히 반영될 것으로 풀이된다. 실제 올해 상반기 두 기업은 각각 한국과 미국 증시에 상장된 반도체 종목 가운데 최고 수준의 주가 흐름을 기록했다. 이번 신규 상품 기획에는 AI 산업의 병목 현상이 이동하고 있다는 분석이 반영됐다. 초기 AI 학습 과정에서는 GPU 공급 부족이 핵심 병목으로 작용했다. 반면 최근 추론 영역의 수요가 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 D램의 중요도가 크게 높아졌다. 향후 AI 에이전트 서비스가 대중화될 경우 방대한 데이터를 보관하고 다시 불러오는 낸드플래시와 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 기반 저장 인프라의 역할 역시 커질 것으로 분석된다. SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장 점유율 1위와 D램 시장 점유율 2위를 차지하고 있는 한국 대표 반도체 제조사다. 샌디스크는 낸드플래시 사업에만 100% 집중하는 데이터 저장 메모리 선도 기업으로 기업용 eSSD 공급에 강점을 지녔다. 펀드의 나머지 50% 비중에는 총 9종의 국고채가 들어간다. 국고채 편입을 통해 위험자산인 주식의 가격 변동성을 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 전망된다. 해당 상품은 해외 자산을 포함하고 있어 연금 계좌를 통해 투자하면 과세 이연 효과를 얻을 수 있다. 추후 연금을 수령하는 시점에 저율 과세 혜택도 적용받는다. 퇴직연금 계좌 내 의무 안전자산 30% 포트폴리오 안에서 메모리 반도체 투자 비중을 최대한 높이려는 투자자에게 적합할 것으로 보인다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50 ETF는 메모리 반도체에 순수하게 집중한 두 기업을 통해 AI 메모리 사이클을 직접적으로 담아내면서 국고채 50%로 변동성 부담을 함께 고려한 상품"이라며 "퇴직연금에서 위험자산 한도 때문에 반도체 투자 비중을 늘리기 어려웠던 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다. DB자산운용, AI 데이터센터 밸류체인 ETF 신규 상장 DB자산운용은 AI와 클라우드 산업 성장의 핵심 기반인 데이터센터 분야 전반에 투자하는 'DB 마이티 AI데이터센터 밸류체인 증권상장지수투자신탁[주식]'을 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF는 국내 데이터센터 산업 생태계를 구성하는 대표 기업들에 분산 투자하는 방식으로 운용된다. 주요 투자 대상은 △설계·건축 △반도체·서버 △네트워크 △에너지 △전력 인프라 △냉각 시스템 △운영 등이다. 기초 지수로는 'KAP AI 데이터센터 밸류체인 지수'를 추종한다. 최근 국내 주식시장은 글로벌 대형 기술기업들의 AI 투자 속도 조절 우려와 대형 반도체주 약세가 겹치며 단기적인 조정을 겪었다. 특히 지난달 미국 빅테크 기업들이 유휴 AI 컴퓨팅 자원을 활용하겠다고 발표한 것이 AI 투자 고점론으로 해석되면서 관련 종목들의 주가 변동성이 커졌다. 다만 운용사 측은 최근의 단기적인 주가 하락이 AI 데이터센터 산업의 근본적인 성장 동력을 훼손하지는 않는 것으로 보고 있다. 데이터센터는 전력과 에너지 건설 등 전통적인 인프라 산업에 클라우드와 AI 등 정보통신기술(IT) 산업이 결합된 융합 산업으로 꼽힌다. 생성형 AI 보급 확대에 따른 연산 수요 증가와 재생에너지 전력망 투자 확대가 장기적인 성장을 이끌 요인으로 풀이된다. 국제에너지기구(IEA)를 비롯한 주요 기관들도 오는 2035년까지 글로벌 데이터센터 관련 전력 수요가 꾸준히 증가할 것으로 내다보고 있다. 글로벌 기업들의 재생에너지 사용 확대(RE100) 움직임 역시 관련 산업의 성장을 뒷받침하는 배경으로 분석된다. DB자산운용 관계자는 "단기적인 지수 변동성 확대는 AI 관련주 전반에 대한 투자심리 위축에서 비롯된 것으로 데이터센터 인프라 자체의 수요 구조가 훼손된 것은 아니라고 판단한다"며 "오히려 밸류에이션 부담이 낮아진 현 시점을 전력·반도체·냉각·운영 등 밸류체인 전 구간에 분산 투자하는 ETF를 통해 중장기 관점에서 접근할 수 있는 기회로 볼 수 있다"고 말했다.2026-08-04 13:56:57
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코스피, 17.91%·1000포인트↑ "역대 최대 상승률"…'삼전닉스' 동반 상한가 [경제일보] 코스피가 전 거래일보다 1001.89포인트(17.91%) 폭등한 6595.45로 장을 마쳤다. 종가 기준 역대 최대 상승률이자 상승폭이다. 종전 상승률 1위는 지난 2008년 10월 30일 기록한 11.95%였다. 31일 한국거래소에 따르면 코스피는 전 거래일보다 64.23포인트(1.15%) 오른 5657.79로 출발해 단숨에 6000선을 회복했다. 장중 한때는 6630.77(18.54%)까지 올랐다. 코스피는 지난 28일부터 30일까지 사흘간 1162.19포인트 내렸는데 이날 하루 만에 해당 손실의 86%를 회복했다. 코스피는 장중 기준으로도 역대 최고 상승률을 나타냈다. 종전 장중 최대 상승률은 지난 2008년 10월 30일 기록한 13.00%였는데 이날 처음으로 13%를 넘어섰다. 코스피의 장중 고점과 저점 차이는 1001.01포인트로 하루 변동폭이 사상 처음 1000포인트를 넘어서며 역대 최대 기록을 갈아치웠다. 종전 최대 변동폭은 지난달 23일 기록한 971.61포인트였다. 이날 장 초반 지수가 급등하면서 유가증권시장에는 프로그램 매수호가 일시효력정지(사이드카)가 발동됐다. 매수 사이드카는 코스피200 선물지수가 전일 종가 대비 5% 이상 상승한 상태가 1분간 이어질 때 발동돼 5분간 프로그램 매매 매수호가 효력을 정지시키는 조치다. 이날 유가증권시장에서 외국인은 7조2414억원 순매수했다. 기관도 1조1397억원 매수 우위를 나타냈다. 반면 개인은 8조2739억원을 순매도하며 사흘째 '팔자' 행진을 이어갔다. '삼전닉스' 동반 상한가…반도체 투톱이 코스피 지수 견인 특히 반도체 대장주가 코스피 지수 상승을 주도했다. 이날 삼성전자는 전 거래일보다 26.81% 오른 26만2500원에 거래를 마쳤다. 이는 지난 2001년 12월 5일 기록한 종전 최고 상승률이자 당시 상하한가 제한폭이던 15.00%를 갈아치운 기록이다. SK하이닉스는 상한가(29.95%)를 기록하며 171만8000원에 마감했다. 역시 지난 2009년 이후 약 17년 만의 상한가다. 삼성전자와 SK하이닉스의 시가총액은 전 거래일 대비 각각 327조원, 288조원 불었다. 삼성전자 시가총액은 1530조원을 넘어서며 시가총액 1조달러 클럽에 다시 이름을 올려 전 세계 12위로 올라섰다. SK하이닉스(1255조원)도 18위를 기록했다. 두 종목이 코스피 시가총액에서 차지하는 비중은 전날 46%에서 51%로 커졌다. 코스피 전체 시가총액도 하루 만에 18% 늘며 다시 5000조원대를 회복했다. 코스피 시가총액 상위 10개 종목의 변동 현황은 △삼성전자우(26.49%) △SK스퀘어(29.91%) △삼성전기(29.92%) △현대차(10.54%) △LG에너지솔루션(2.50%) △삼성바이오로직스(-2.75%) △삼성생명(17.99%) △KB금융(0.66%)으로 집계됐다. '사상 초유'의 폭등, 美 반도체주 급반등·삼전 컨퍼런스콜·崔회장 하이닉스 매수가 주요 요인 국내 증시의 역대급 폭등은 간밤 미국 반도체주 급반등의 여파로 풀이된다. 30일(현지시간) 미국 상장 30개 주요 반도체 종목으로 구성된 필라델피아반도체지수는 8.19% 급등했다. △마이크론(18.36%) △샌디스크(25.99%) △AMD(13.00%) △인텔(11.30%) 등 반도체 종목이 두 자릿수 상승률을 보였다. 마이크로소프트는 애저 클라우드 성장과 자본지출 확대를 발표한 뒤 주가가 15.51% 급등하며 하루 만에 시가총액이 약 4500억 달러 폭증했다. 아마존도 클라우드 사업부 AWS 매출이 지난해 같은 기간보다 37% 늘어난 422억 달러를 기록해 기존 시장 예상치(31% 증가)를 웃돌며 지난 2021년 이후 최고 성장률을 나타냈다. 국내 증시에서는 삼성전자의 실적발표 컨퍼런스콜이 반도체 업황 우려를 낮추는 계기가 됐다. 삼성전자는 전날 컨퍼런스콜에서 하이퍼스케일러들의 인프라 투자가 이어지면서 하반기 메모리 수요가 늘고 내년에는 수요 대비 공급 격차가 올해보다 더 커질 수 있다고 밝혔다. 메모리 품귀 현상이 오는 2028년까지 이어질 수 있다는 전망이 오히려 호재로 작용했다는 평가다. 잉여현금흐름의 50%를 배당과 자사주 소각 등 주주환원 재원으로 쓰겠다는 기존 방침을 재확인한 점도 투자 심리에 긍정적으로 작용한 것으로 보인다. 아울러 최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 주식 3620주(약 48억원어치)를 장내 매수했다는 소식과 간밤 뉴욕 증시에서 SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR)가 17.52% 급등해 공모가와 같은 149 달러로 반등한 점도 주가에 힘을 보탠 것으로 풀이된다. 코스닥도 11.63%↑ 마감…역대 2위 상승률 코스닥 지수도 74.98포인트(11.63%) 오른 719.76으로 거래를 마감했다. 이는 역대 2위 상승률이다. 코스닥 상승률 1위는 지난 3월 5일 기록한 14.1%다. 코스닥 지수도 장 초반 상승폭을 키웠다. 지수가 급등하면서 개장 직후인 오전 9시 6분 코스닥 시장에 매수 사이드카가 발동됐다. 유가증권시장과 거의 동시에 나온 조치였다. 코스닥 시장 매수 사이드카는 코스닥150 선물가격이 6% 이상 오르고 현물지수가 3% 이상 상승한 상태가 1분 넘게 이어질 때 내려지는 조치다. 이날 코스닥 시장에서 외국인은 1696억원, 기관은 2984억원 순매수했다. 반면 개인은 홀로 4712억원을 순매도했다. 코스닥 시가총액 상위 10개 종목 변동 현황은 △알테오젠(10.38%) △에코프로(12.04%) △에코프로비엠(7.25%) △레인보우로보틱스(16.09%) △주성엔지니어링(26.65%) △리노공업(16.12%) △원익IPS(27.92%) △HLB(2.17%) △피에스케이(27.81%) △에이비엘바이오(9.87%)로 집계됐다. 레버리지 예탁금 3000만원 상향 전격 시행…원·달러 환율은 1424원 한편 이날 단일종목 레버리지·인버스 상품에 대한 금융당국의 보완 대책도 시행됐다. 그동안 기본예탁금 1000만원으로 거래할 수 있었던 단일종목 레버리지·인버스 상품은 이날부터 예탁금이 3000만원으로 올랐다. 예탁금을 산정할 때 시가의 70%까지 인정하던 △주식 △상장지수펀드(ETF) △채권 등 대용증권도 산정 대상에서 빠졌다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일보다 13.4원 내린 1424원으로 주간 거래를 마감했다.2026-07-31 17:50:18
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GPU 72개를 한 랙에…엔비디아 '베라 루빈' 공급, AI 주도권 굳힌다 [경제일보] 엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 ‘베라 루빈’ 공급을 본격화했다. 개별 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 중앙처리장치(CPU)와 네트워크, 전력·냉각 시스템까지 하나의 랙으로 묶어 AI 데이터센터 시장의 주도권을 굳히려는 전략이다. 엔비디아는 21일(현지시간) 베라 루빈 기반 제품이 본격 양산 단계에 들어가 주요 AI·클라우드 사업자에 공급되고 있다고 밝혔다. 베라 루빈은 ‘루빈’ GPU와 ‘베라’ CPU, 네트워크·데이터처리 장치 등 7종의 칩으로 구성된 차세대 AI 플랫폼이다. 핵심 시스템인 ‘베라 루빈 NVL72’는 루빈 GPU 72개와 베라 CPU 36개를 단일 랙에 통합한다. 고속 연결 기술인 NV링크6를 통해 여러 칩이 하나의 가속기처럼 작동하도록 설계했다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·메모리·네트워크 병목을 랙 단위에서 줄이는 것이 목표다. 엔비디아가 전면에 내세운 지표는 전력당 토큰 처리량이다. 회사는 코어위브에서 딥시크-R1 모델을 구동한 자체 벤치마크를 근거로 베라 루빈 NVL72가 전작인 GB200 NVL72보다 메가와트당 최대 10배 많은 토큰을 처리하고 토큰 100만개당 비용은 10분의 1로 낮췄다고 주장했다. 다만 이는 엔비디아와 협력사가 특정 환경에서 측정한 결과다. 실제 효율은 사용하는 AI 모델과 정밀도, 소프트웨어 최적화, 데이터센터 가동률에 따라 달라질 수 있어 독립적인 검증이 필요하다. 전력과 냉각도 핵심 경쟁 요소다. 베라 루빈은 섭씨 45도의 냉각수를 사용하는 폐쇄형 액체냉각 구조를 적용했다. 외부 기온 등 조건이 맞으면 냉각기를 사용하지 않고 드라이 쿨러로 열을 식힐 수 있다. 엔비디아는 신규 AI 데이터센터에서 기존 냉각탑 방식보다 1MW당 연간 수백만 갤런의 물을 절감할 수 있다고 설명했다. AI 데이터센터의 전력 확보가 제한되면서 고객의 관심도 단순 연산 성능에서 ‘같은 전력으로 얼마나 많은 토큰을 생산하느냐’로 이동하고 있다. 엔비디아가 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 냉각·전력 설계까지 통합하는 이유다. 전체 시스템을 자사 생태계로 묶으면 고객 이탈을 막고 GPU 외 네트워크·소프트웨어 매출도 확대할 수 있다. 공급망도 랙 단위로 확대했다. 엔비디아에 따르면 베라 루빈 생산에는 30개국 350곳 이상의 제조시설이 참여한다. AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 코어위브 등이 도입을 준비하거나 시스템 구축에 나선 상태다. 블룸버그통신은 엔비디아가 공급 일정과 성능을 적극적으로 공개하는 배경에 경쟁 심화가 있다고 분석했다. AMD와 브로드컴이 AI 반도체 시장을 공략하고 있고 아마존과 구글 등 주요 고객도 자체 가속기 개발을 확대하고 있기 때문이다. 특히 AMD는 GPU와 CPU, 네트워크를 결합한 랙 스케일 시스템 ‘헬리오스’를 올해 하반기부터 공급한다. 마이크로소프트는 애저에 헬리오스를 도입해 프런티어 AI 모델 추론과 AI 서비스에 활용하기로 했다. 헬리오스에는 MI455X GPU와 차세대 ‘베니스’ CPU가 탑재된다. 엔비디아는 베라 CPU가 파이썬 작업에서 AMD의 기존 ‘투린’ CPU보다 최대 1.8배 빠르다는 자체 비교 결과도 제시했다. 그러나 AMD가 후속 제품인 베니스를 투입하는 만큼 현재 비교만으로 차세대 CPU 경쟁의 우위를 단정하기는 어렵다. 관건은 양산 속도와 실제 운영 비용이다. 7종의 칩과 액체냉각, 고속 네트워크를 결합한 복잡한 시스템을 계획대로 공급하고 고객 데이터센터에 안정적으로 설치해야 한다. 베라 루빈이 약속한 전력당 성능을 실제 서비스에서 입증한다면 엔비디아는 GPU 기업을 넘어 AI 데이터센터 전체를 설계하는 플랫폼 사업자로 지배력을 강화할 전망이다.2026-07-22 16:12:58
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KT, AI를 '일하는 방식'으로 바꿨다…글로벌 디지털혁신상 수상 [경제일보] AI를 도입하는 것과 구성원이 실제 업무에 쓰게 만드는 것은 다른 문제다. KT가 임직원 누구나 자연어로 사내 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축한 성과로 디지털 혁신상을 받았다. KT(대표이사 박윤영)는 지난 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 글로벌 데이터·AI 분석 콘퍼런스 ‘스트래티지 월드 서울 2026’에서 스트래티지 디지털 혁신상을 단독 수상했다고 10일 밝혔다. 스트래티지 월드는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 기업 스트래티지가 고객사의 데이터 활용 사례를 공유하는 행사다. KT는 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용체계를 혁신한 점을 인정받았다. KT는 행사에서 ‘KT BI/DW 모더나이제이션-셀프 AI/BI 전환 여정’을 주제로 전사 데이터 분석 환경을 AI 중심으로 전환한 과정도 소개했다. 현재 KT는 전체 임직원 약 4분의 1이 사용하는 20만여개의 BI 리포트를 운영하고 있다. 대규모 데이터 분석 환경에서는 성능과 확장성뿐 아니라 일반 임직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 구조가 중요하다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 데이터 수집과 저장, 분석, AI 활용체계를 전면적으로 현대화했다. 중심에는 자체 통합 데이터 플랫폼 ‘MAGMA’가 있다. MAGMA는 마이크로소프트 애저 데이터브릭스를 기반으로 데이터 수집부터 저장·분석·AI 활용까지 지원한다. 동일한 데이터를 여러 분석 서비스가 공동 활용하도록 설계해 반복 복제를 줄이고 데이터 일관성과 운영 효율을 높였다. 업무 중심의 시맨틱 레이어도 구축했다. 기존 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 분석해 매출·가입자·상품 등 업무 용어와 데이터의 관계를 표준화했다. AI가 숫자뿐 아니라 업무 맥락까지 이해하도록 만든 것이다. 이에 따라 임직원은 “월별 매출 추이를 그래프로 보여주고 다음 달 매출을 예측해줘”와 같은 자연어 질문으로 데이터를 분석하고 대시보드를 생성할 수 있다. 데이터 전문가에게 별도로 분석을 요청하거나 복잡한 도구 사용법을 익혀야 했던 부담을 낮췄다. KT가 내부 AI 전환 사례를 공개한 배경에는 기업 고객 AX 시장이 있다. 기업에 AI 도입을 제안하려면 자사 업무에서 먼저 효율과 안정성을 증명해야 한다. MAGMA와 전사 AI 분석 환경은 향후 금융·공공·제조 고객의 데이터 플랫폼 현대화 사업에 활용할 수 있는 레퍼런스가 된다. 소버린 AI와 데이터 주권도 강조했다. 프롬프트에 개인정보나 기업 기밀이 포함될 수 있고 산업마다 데이터 관련 규제가 다른 만큼 국내에서 정보를 안전하게 저장·활용하는 AI 인프라가 필요하다는 설명이다. 글로벌 AI 모델의 국내 리전 확대도 AI 확산의 기반으로 꼽았다. 향후 평가 기준은 실제 업무 성과다. 자연어 분석이 널리 쓰여도 데이터 기준이 다르거나 접근권한 관리가 느슨하면 잘못된 분석과 정보 유출로 이어질 수 있다. 데이터 품질과 보안체계를 유지하면서 의사결정 시간과 비용을 얼마나 줄이느냐가 KT의 내부 혁신과 외부 AX 사업 경쟁력을 가를 전망이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당 상무는 “이번 수상은 KT의 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 의미 있는 성과”라며 “임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 AI 기반 데이터 중심 업무 문화를 확산하겠다”고 말했다.2026-07-10 16:10:38
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
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앤트로픽·엔비디아·MS, 클로드를 애저에 심었다…오픈AI 일변도 깬다 [경제일보] 앤트로픽과 엔비디아, 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 삼각동맹이 상용화 단계로 들어섰다. 앤트로픽의 AI 모델 ‘클로드’ 제품군이 엔비디아 블랙웰 울트라 시스템을 기반으로 한 MS 애저 클라우드에 정식 배포되면서 기업용 AI 시장의 경쟁 구도도 달라지게 됐다. 3사는 29일 현지시간 클로드를 애저 클라우드 내에서 직접 구동할 수 있도록 했다고 밝혔다. 기존에도 애저 환경에서 클로드를 활용하는 방식은 있었지만 외부 모델을 호출하는 성격이 강했다. 이번 배포는 클로드가 애저 인프라 안에서 직접 운영되는 구조라는 점에서 의미가 크다. 기업 고객에게 가장 중요한 변화는 데이터 위치와 운영 통제다. 금융, 공공, 의료, 제조 분야 기업은 데이터 역외 이전과 보안 규제에 민감하다. 클로드가 애저 내에서 구동되면 기존 애저 고객은 별도 클라우드 이전 없이 앤트로픽 모델을 활용할 수 있다. 지역별 데이터 거버넌스와 내부 보안 기준을 맞추는 데도 유리하다. 앤트로픽은 애저에서 상위 모델인 클로드 오퍼스 4.8과 경량 모델 하이쿠 4.5를 제공하고 확장 추론 기능도 지원한다. 오퍼스는 고난도 분석과 코딩, 에이전트 업무에 초점을 맞춘 모델이고 하이쿠는 비용과 속도가 중요한 업무에 적합한 경량 모델이다. 기업 입장에서는 업무 난도와 비용 구조에 따라 모델을 선택할 수 있는 폭이 넓어진다. 이번 협력은 지난해 11월 발표된 3사 전략적 파트너십의 첫 가시적 결과로 볼 수 있다. 당시 엔비디아와 MS는 앤트로픽에 각각 최대 100억 달러와 50억 달러 투자를 약속했고 앤트로픽은 엔비디아 AI 시스템을 기반으로 한 MS 애저 컴퓨팅 자원 300억 달러어치를 구매하기로 했다. 투자와 칩, 클라우드 사용 계약이 맞물린 구조다. 엔비디아에는 추론 시장을 넓히는 계기다. AI 반도체 경쟁은 그동안 대규모 학습 중심으로 설명됐지만 실제 기업 서비스가 늘어날수록 추론 수요가 더 빠르게 커진다. 클로드가 블랙웰 울트라 기반 애저에서 돌아가면 엔비디아는 학습용 GPU뿐 아니라 기업용 AI 서비스의 실행 인프라에서도 입지를 강화할 수 있다. MS의 이해관계도 분명하다. MS는 오픈AI와의 협력으로 생성형 AI 시장을 선점했지만 기업 고객은 특정 모델에 종속되기를 원하지 않는다. 클로드를 애저 안으로 들여오면 MS는 오픈AI 모델과 앤트로픽 모델을 모두 제공하는 멀티모델 클라우드 사업자로 자리 잡을 수 있다. 애저 고객을 AWS나 구글 클라우드로 빼앗기지 않기 위한 방어 전략이기도 하다. 앤트로픽 역시 고객 접점이 넓어진다. 클로드는 아마존웹서비스(AWS) 베드록과 구글 클라우드 버텍스 AI를 통해 제공돼 왔다. 여기에 애저가 본격적으로 더해지면 글로벌 3대 클라우드 전반에서 기업 고객을 확보하는 구조가 된다. 기업용 AI에서 강점을 보여온 앤트로픽으로서는 유통 채널이 한층 넓어진 셈이다. 한편 이번 배포는 AI 시장의 경쟁축이 모델 성능에서 인프라 통합 능력으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 기업은 가장 똑똑한 모델 하나만 찾지 않는다. 어느 클라우드에서 돌아가는지 데이터가 어디에 머무는지 비용을 예측할 수 있는지 보안 통제가 가능한지를 함께 본다. 클로드의 애저 배포는 앤트로픽의 고객 확장이자 엔비디아의 추론 시장 확대이며 MS의 멀티모델 방어선이다. AI 동맹의 승부는 이제 발표장이 아니라 고객사의 클라우드 청구서와 운영 안정성에서 갈릴 전망이다.2026-06-30 08:01:34
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삼성SDS, 국내외 보안 기업 협력 확대…AI 보안 경쟁력 강화 [경제일보] 삼성SDS가 미국 인공지능(AI) 보안 스타트업 '엑스보우'와 국내 클라우드 보안 기업 '테이텀 시큐리티'와 손잡고 AI 기반 클라우드 보안 사업 강화에 나선다. AI 도입 확산으로 기업 보안 위협이 고도화되는 가운데 취약점 탐지부터 통합 관제, 사고 대응까지 아우르는 보안 체계를 구축하겠다는 전략으로 풀이된다. 10일 삼성SDS는 엑스보우, 테이텀 시큐리티와 협력해 AI 기반 취약점 탐지, 클라우드 통합 보안 모니터링, 보안 사고 대응 역량을 강화한다고 밝혔다. 먼저 삼성SDS는 엑스보우와 협력해 기업 고객의 웹 기반 IT 자산에 대한 취약점 진단 역량을 확대한다. 엑스보우는 AI 에이전트를 활용한 자동 취약점 탐지 기술을 보유한 미국 보안 스타트업이다. 지난해 설립 1년 만에 세계 최대 버그바운티 플랫폼 해커원에서 우수한 취약점 탐지 성과를 기록하는 등 높은 보안 기술력을 가진 것으로 평가된다. 삼성SDS는 엑스보우의 AI 기술을 활용한 모의 해킹 서비스를 통해 고객사의 웹 서비스와 정보자산 취약점을 보다 신속하고 정밀하게 발견하고, 취약점 보완 및 후속 조치를 지원할 계획이다. 이를 통해 서비스 가용성을 높이고 잠재적 보안 사고 가능성을 줄인다는 전망이다. 테이텀 시큐리티와는 멀티 클라우드 환경에 최적화된 통합 보안 모니터링 체계 구축에 나선다. 테이텀 시큐리티는 AWS, 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 다양한 클라우드 환경의 보안 현황을 단일 콘솔에서 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 국내 클라우드 보안 전문기업이다. 최근 기업들이 여러 클라우드 서비스를 동시에 활용하는 멀티클라우드 전략을 확대하면서 보안 관리 복잡성도 높아지고 있다. 이에 삼성SDS는 테이텀 시큐리티의 기술을 활용해 고객사가 여러 클라우드 자산의 보안 상태를 한눈에 파악하고 이상 징후와 위험 요소를 조기에 식별할 수 있도록 지원할 예정이다. 향후에는 클라우드 접근 권한 관리와 보안 정책 자동화 등으로 협력 범위를 확대하는 방안도 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 관리형 보안 서비스(MSSP) 사업자로서 보안 사고 대응 역량 강화에도 나선다. 최근 랜섬웨어와 AI 기반 사이버 공격이 증가하면서 사고 발생 시 신속한 분석과 복구 체계 확보의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 이에 삼성SDS는 보안 사고 발생 시 탐지, 분석, 대응, 복구 전 과정을 지원하는 '인시던트 대응' 서비스를 제공할 계획이다. 사고 원인 분석과 재발 방지 대책 수립까지 지원해 고객사의 비즈니스 연속성과 사이버 복원력을 높인다는 방침이다. 장용민 삼성SDS 보안사업팀장 상무는 "국내외 선진 보안 스타트업과 균형 있는 협력을 통해 선제 예방, 상시 모니터링, 사후 복구로 이어지는 클라우드 보안 전 영역의 대응 체계를 완성도 높게 구축하게 됐다"며 "글로벌 선도 기술과 국내 맞춤형 솔루션, 그리고 삼성SDS의 운영 노하우를 결합해 기업 내 AI 도입 확산에 따라 급증하는 신종 위협에 선제적으로 대응해 나가겠다"고 말했다.2026-06-10 08:43:24
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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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![[현장] 유아이패스, 에이전틱 AI 자동화 플랫폼 한국 리전 출시…금융·공공 AI 자동화 시장 공략](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/19/20260519122920975519.jpg)
유아이패스, 에이전틱 AI 자동화 플랫폼 한국 리전 출시…금융·공공 AI 자동화 시장 공략 [경제일보] 글로벌 자동화 기업 유아이패스가 마이크로소프트와 협력해 한국 시장에서 에이전틱 AI 자동화 사업을 본격 확대한다. 유아이패스는 19일 서울 포시즌스 호텔에서 열린 ‘유아이패스 퓨전 서울’ 기자간담회에서 마이크로소프트 애저 기반의 ‘유아이패스 오토메이션 클라우드’ 한국 리전 출시 계획과 ‘오토메이션 스위트’ 기능 확장 전략을 공개했다. 이번 한국 리전 출시는 국내 기업들이 클라우드 기반 자동화 서비스를 도입하면서도 데이터 저장 위치와 규제 요건을 충족할 수 있도록 한 것이 핵심이다. 서비스가 국내 데이터센터를 기반으로 운영되면 고객 데이터가 한국 내에 저장되고, 물리적 거리가 줄어 지연 시간도 단축된다. 유아이패스는 이를 통해 기존 온프레미스 환경에서 수개월이 걸리던 배포 기간을 수 주 수준으로 줄일 수 있다고 설명했다. ‘오토메이션 클라우드’는 기업 내 자동화 워크플로우, AI 에이전트, 로봇, 프로세스 오케스트레이션, 데이터 통합을 중앙에서 관리하는 클라우드 기반 기업용 SaaS 플랫폼이다. 특히 마에스트로, 에이전트 허브, 서버리스, 시맨틱 서비스 등 에이전틱 자동화에 필요한 주요 스택을 포함하며, AI 및 에이전트 워크로드는 마이크로소프트 파운드리와 연계된다. 유아이패스는 금융, 공공, 헬스케어처럼 보안과 규제가 중요한 산업군을 주요 공략 대상으로 삼고 있다. 이들 산업은 AI 도입 수요가 높지만 데이터 주권, 컴플라이언스, 내부 보안 정책 등의 이유로 클라우드 기반 AI 활용에 제약이 컸다. 유아이패스는 국내 리전과 자체 호스팅 옵션을 함께 제공해 이러한 장벽을 낮추겠다는 전략이다. 형원준 유아이패스 코리아 지사장은 마이크로소프트와의 협력이 고규제 산업의 국내 기업에 중요한 전환점이 될것이라고 강조했다. 그는 국내 인프라 확보를 통해 AI 에이전트를 대규모로 신속하게 배포할 수 있는 기반을 마련했다고 설명했다. 유아이패스가 의뢰해 IDC가 발표한 조사에 따르면 한국 기업의 약 24%는 이미 에이전틱 AI를 도입했으며, 약 67%는 향후 12개월 안에 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났다. 유아이패스는 이 같은 수요를 바탕으로 국내 기업들이 단순한 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스에 AI 에이전트를 적용하는 단계로 이동할 것으로 보고 있다. 야니스 브루스타스 유아이패스 제품 마케팅 담당 부사장은 기업 자동화가 단순 업무 처리 중심에서 지능형 프로세스 오케스트레이션으로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 개별 업무 자동화를 넘어 에이전틱 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 내는 것이 중요하다고 밝혔다. 이번 발표는 국내 AI 자동화 시장이 단순 RPA를 넘어 AI 에이전트 기반의 업무 실행·관리 체계로 이동하고 있음을 보여준다. 유아이패스는 한국 리전 출시와 오토메이션 스위트 확장을 통해 금융·공공 등 보수적인 산업에서도 대규모 AI 자동화 도입을 촉진하겠다는 계획이다.2026-05-19 12:31:03
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"쓴 만큼만 낸다"…네이버클라우드, 서버리스 DB 출시 [경제일보] 네이버클라우드가 서버리스(Serverless) 기반 데이터베이스(DB) 서비스를 출시하며 AI 시대 클라우드 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 데이터 처리량과 인프라 비용 부담이 빠르게 증가하는 가운데 사용량에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 조절하는 차세대 클라우드 운영 수요를 겨냥한 것으로 풀이된다. 12일 네이버클라우드는 데이터베이스 사용량에 따라 서버 자원을 자동으로 확장·축소하는 서버리스 기반 데이터베이스 서비스 '클라우드 DB 서버리스'를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 기존 가상머신(VM) 기반 관리형 데이터베이스(DBMS) 구조의 한계를 개선하는 것을 목표로 설계됐다. 기존 클라우드 데이터베이스 환경에서는 기업들이 트래픽 급증 상황에 대비해 서버 자원을 미리 확보해야 했고, 실제 사용량과 관계없이 고정 비용이 발생하는 문제가 지속적으로 제기된 것으로 알려졌다. 특히 생성형 AI 서비스와 AI 에이전트, 실시간 추천 서비스 등이 최근 빠르게 확산되면서 데이터 처리량 변동성이 커지고 서버리스 수요가 확대됐다. AI 서비스 특성상 특정 시간대에 트래픽이 급증하거나 대규모 연산이 집중되는 경우가 늘어나면서 기존 고정형 인프라 구조만으로는 비용 효율 확보의 난이도가 높았다. 이에 글로벌 클라우드 시장에서는 서버리스 기반 데이터베이스 경쟁이 빠르게 확대되고 있다. AWS의 '오로라 서버리스', 구글클라우드의 '클라우드 SQL', 마이크로소프트의 '애저 코스모스DB' 등 주요 글로벌 CSP들도 자동 확장 기반 데이터베이스 서비스를 핵심 전략 상품으로 육성하고 있다. '클라우드 DB 서버리스'는 컨테이너 기반 서버리스 아키텍처를 기반으로 CPU와 메모리, 스토리지 자원을 트래픽 상황에 맞춰 자동으로 조절하는 오토스케일링 기능을 제공한다. 사용량 기반 과금 체계를 적용해 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 설계됐다. 이번 서비스는 국내 데이터 규제와 클라우드 보안 요구사항을 충족할 수 있도록 설계됐고, 이에 네이버클라우드는 이번 서비스를 시작으로 공공·금융 시장 공략을 강화할 것으로 전망된다. 향후 공공 리전까지 서비스를 확대하고 다양한 오픈소스 데이터베이스 지원도 강화할 계획이다. 최근 네이버클라우드는 초거대 AI '하이퍼클로바X'와 GPU 기반 AI 데이터센터, 기업용 AI 서비스 확대 등 AI 인프라 사업 전반에 투자를 확대하고 있다. 서버리스 데이터베이스 역시 AI 서비스 운영 효율성을 높이기 위한 핵심 인프라 전략 중 하나로 평가된다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터 저장과 실시간 처리 수요가 급증하면서 향후 클라우드 시장 경쟁도 단순 서버 제공을 넘어 자동화·AI 최적화·비용 효율 경쟁 중심으로 재편될 것으로 전망된다. 네이버클라우드는 이번 출시 과정에서 실시간 사용량 기반 데이터베이스 백업 최적화와 자동 자원 배분 기술 등 독자 특허 2건도 적용했다고 설명했다. 향후 공공·기업 시장을 중심으로 서버리스 기반 데이터베이스 수요 확대에 적극 대응한다는 계획이다. 정승용 네이버클라우드 클라우드 DB 플랫폼 리더는 "'클라우드 DB 서버리스'는 그동안 많은 기업이 겪어온 자원 관리의 번거로움과 비용 낭비를 동시에 해결할 수 있는 최적의 상품"이라며 "사용자가 인프라 운영 부담에서 벗어나 비즈니스에만 온전히 집중할 수 있는 환경을 제공하는 데 집중할 것"이라고 말했다.2026-05-12 14:24:07
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"이제 AWS에서도 챗GPT 쓴다"…오픈AI와 MS의 '독점' 계약이 바뀐 이유 [경제일보] 인공지능(AI) 시대의 가장 강력한 동맹으로 꼽혔던 오픈AI와 마이크로소프트(MS)의 독점 파트너십에 균열이 생겼다. 양사는 계약 개정을 통해 MS 애저(Azure) 클라우드가 독점적으로 보유했던 오픈AI 모델 사용권을 비독점 라이선스로 전환했다. 이로써 오픈AI의 GPT 모델은 이제 아마존웹서비스(AWS)와 구글 클라우드에서도 공식적으로 사용 가능해지며 AI 시장의 경쟁 구도가 근본적으로 재편될 전망이다. 오픈AI와 MS는 27일(현지시간) 양사 간 계약을 개정해 이같이 합의했다고 밝혔다. 이번 결정으로 오픈AI는 기업공개(IPO)를 앞두고 애저 외에 다른 클라우드를 사용하는 거대한 잠재 고객층에 직접 접근할 수 있는 길을 열었다. MS는 오픈AI 모델 판매에 따른 수익을 직접 받는 대신 IP 라이선스를 2032년까지 유지하게 된다. 또한 업계에 논란이 됐던 '범용인공지능(AGI) 달성 시 수익 배분 중단' 조항도 삭제돼 계약의 불확실성을 제거했다. 이번 계약 변경은 오픈AI가 AWS 인프라를 통해 기업용 AI 서비스 '프런티어'를 제공하기로 하면서 불거진 양사 간의 갈등을 해소하는 차원이다. 당시 MS는 계약 위반이라며 법적 대응까지 검토했지만 결국 오픈AI의 멀티클라우드 전략을 수용하는 방향으로 선회했다. 오픈AI는 여전히 MS를 주요 파트너로 유지하고 신규 모델을 애저에 우선 출시하지만 더는 MS에만 얽매이지 않게 됐다. 이 발표가 나오자마자 앤디 재시 AWS 최고경영자(CEO)는 "매우 흥미로운 발표"라며 "몇 주 안에 AWS의 AI 모델 플랫폼 '베드록'에서 오픈AI 모델을 직접 사용할 수 있게 될 것"이라고 밝혔다. 사실상 이번 계약 개정의 최대 수혜자가 AWS임을 공식화한 셈이다. 이는 클라우드 시장 1위인 AWS가 생성형 AI 시장에서도 리더십을 되찾기 위한 강력한 무기를 확보했음을 의미한다. 표면적으로는 MS의 손해처럼 보이지만 전문가들은 MS 역시 실리가 크다고 분석한다. 오픈AI 모델 구동에 필요한 막대한 데이터센터 인프라 투자 부담을 덜고 자체 AI 서비스인 '코파일럿'에 자원을 더 집중할 수 있게 됐기 때문이다. 또한 양사의 독점적 관계는 미국과 유럽 규제 당국의 반독점 조사의 주요 타깃이었던 만큼 이번 비독점 전환은 규제 리스크를 해소하는 효과도 있다. 한편 이번 계약 개정은 오픈AI와 MS의 관계가 단순한 투자-피투자 관계를 넘어 각자의 생존과 성장을 위한 전략적 파트너십으로 진화하고 있음을 보여준다. AI 시장이 성숙기에 접어들면서 특정 클라우드에 종속되기보다 더 넓은 시장으로 나아가려는 오픈AI의 독립 의지와 다중 모델 전략으로 AI 시장 전체의 파이를 키우려는 MS의 실리가 맞아떨어진 결과다.2026-04-28 07:43:04
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