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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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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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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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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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AI 보안 위협 커진다…카카오엔터프라이즈, 그룹 차원 보안 체계 구축
[경제일보] 카카오가 금융·콘텐츠·플랫폼 등 서비스 영역을 빠르게 확대하면서 그룹 차원의 보안 강화 필요성이 커지고 있다. 특히 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사가 다양한 이용자 데이터를 다루는 만큼 보안 체계 고도화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 10일 카카오엔터프라이즈는 경기 성남시 판교 인근에서 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 카카오 계열사 보안 담당자를 대상으로 최신 보안 트렌드 및 최적화 방안에 대해 논의하는 클라우드 보안 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 AI 기술이 빠르게 확산되면서 사이버 공격 방식도 고도화되는 것을 대비해 진행됐다. 최신 보안 위협 대응 방안과 클라우드 환경에서의 보안 최적화 전략을 공유한 것으로 알려졌다. AI 기반 피싱 공격, 자동화된 해킹 시도, 데이터 탈취 공격 등이 증가하면서 기업 보안 환경이 빠르게 변화하고 있다. 특히 클라우드 환경에서는 서비스가 분산돼 운영되는 만큼 단일 보안 체계로는 대응이 어려워지고 있으며 다양한 보안 솔루션을 통합 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있다. 카카오엔터프라이즈는 세미나에서 카카오클라우드 기반 보안 서비스인 'SECaaS(서비스형 보안)' 전략을 소개했다. SECaaS는 클라우드 환경에서 보안 기능을 서비스 형태로 제공하는 방식으로, 각 계열사가 동일한 보안 기준을 유지하면서도 서비스 특성에 맞게 유연하게 적용할 수 있는 구조다. 카카오엔터프라이즈는 이를 통해 그룹 차원의 보안 거버넌스를 유지하면서도 계열사별 운영 환경에 맞춘 보안 체계를 구축할 수 있다고 설명했다. 이번 행사에는 글로벌 보안 기업들도 참여해 최신 보안 기술을 공유했다. 팔로알토네트웍스코리아는 모든 접근을 검증하는 제로 트러스트 보안 전략을 소개했으며 F5코리아는 AI 환경에서 애플리케이션 보안을 강화하는 플랫폼 전략을 발표했다. 이어 센티넬원은 대화형 AI 기반 위협 대응 기술을, 아카마이코리아는 네트워크 내부 확산을 차단하는 마이크로 세그멘테이션 전략을 공유했다. 카카오 계열사별 서비스 특성에 따른 보안 요구도 다양해지고 있다. 금융 서비스를 제공하는 카카오뱅크와 카카오페이는 금융 보안과 개인정보 보호가 핵심 과제로 꼽히며 콘텐츠 중심의 카카오엔터테인먼트는 대규모 이용자 데이터와 콘텐츠 보호가 중요한 요소로 부각되고 있다. 이처럼 서비스 특성이 다른 계열사들이 동일한 보안 체계를 유지하면서도 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요해지고 있다는 분석이다. 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드를 중심으로 그룹 차원의 보안 역량을 강화하며 클라우드 경쟁력 확대도 추진하고 있다. 클라우드 사업에서 보안 역량은 핵심 경쟁 요소로 꼽히는 만큼, 그룹 내부 보안 경험을 바탕으로 외부 고객 확보에도 나설 수 있다는 전망이 나온다. 특히 AI 서비스 확대와 함께 보안 요구가 높아지는 상황에서 클라우드 보안 서비스 강화는 사업 확장 전략과도 맞물려 있다. 클라우드 시장에서는 네이버클라우드, KT클라우드 등 국내 기업뿐 아니라 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저 등 글로벌 기업과의 경쟁이 이어지고 있다. 이 가운데 카카오엔터프라이즈가 그룹 차원의 보안 역량을 기반으로 클라우드 사업 경쟁력을 강화하고 있다. AI와 클라우드 중심의 디지털 전환이 가속화되면서 기업 보안 전략도 새로운 국면에 접어들고 있다. 카카오엔터프라이즈가 계열사 협력을 기반으로 통합 보안 체계를 구축하고 이를 클라우드 사업 경쟁력으로 확대할 경우 향후 시장 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이용민 카카오엔터프라이즈 클라우드부문장은 "AI 기술이 비즈니스의 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데, 클라우드 환경에서의 보안 강화와 거버넌스 확보는 기업 및 기관의 필수 과제가 됐다"며 "카카오엔터프라이즈는 주요 카카오 계열사가 유연하면서도 일관된 보안 거버넌스를 확보할 수 있는 보안 체계를 발판으로 안전하게 도약할 수 있도록 그룹 차원에서 보안 기술 및 전문성을 결집하는 구심점 역할을 수행할 것"이라고 말했다.
2026-04-10 15:22:10
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오라클·AWS, 국내 AI 데이터 시장 공략…클라우드 협력 확대
[경제일보] 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 기업들의 데이터 인프라 경쟁이 클라우드 기반으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 기존 온프레미스 데이터베이스를 클라우드로 이전하면서 AI 서비스를 결합하려는 수요가 늘어나며 글로벌 클라우드 기업 간 협력과 경쟁이 동시에 확대되는 모습이다. 이러한 흐름 속에서 오라클과 AWS가 국내 시장에서 협력 범위를 확대하며 AI 데이터 플랫폼 경쟁이 한층 가속화될 전망이다. 7일 오라클과 AWS는 '오라클 AI 데이터베이스@AWS'를 국내에 제공한다고 밝혔다. 이번 출시를 통해 국내 기업들은 AWS 내 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 전용 인프라에서 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 AI 데이터베이스, 오라클 자율운영 AI 레이크하우스 등 주요 서비스를 활용할 수 있게 될 예정이다. '오라클 AI 데이터베이스@AWS'는 온프레미스와 동일한 기능과 아키텍처 호환성을 제공해 기업들이 기존 시스템을 유지하면서도 클라우드 전환과 AI 도입을 동시에 추진할 수 있는 것이 특징이다. 기존 온프레미스 환경에서 운영 중인 오라클 데이터베이스와 엑사데이터 워크로드를 최소한의 변경으로 AWS 환경으로 이전할 수 있도록 설계됐다. 특히 오라클과 AWS 전반의 데이터를 통합하는 제로 ETL 기능을 통해 데이터 이동 없이 분석 및 AI 서비스를 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업들은 아마존 베드록 등 생성형 AI와 분석 서비스를 결합해 신규 AI 기반 애플리케이션을 구축하거나 기존 시스템을 고도화할 수 있다. 이번 협력은 온프레미스 환경을 유지하던 대형 기업들의 클라우드 전환 수요를 겨냥한 전략으로 분석된다. 금융, 유통, 제조 등 대규모 데이터베이스를 운영하는 기업들은 안정성과 성능 문제로 클라우드 이전에 신중한 입장을 유지해 왔다. 오라클 AI 데이터베이스@AWS는 기존 오라클 환경을 유지하면서 클라우드 전환이 가능하도록 지원해 기업들의 전환 장벽을 낮추는 역할을 할 것으로 분석된다. 박원호 CJ올리브영 플랫폼엔지니어링팀 팀장은 "오라클 AI 데이터베이스@AWS의 국내 출시는 핵심 오라클 워크로드를 클라우드로 이전할 수 있는 손쉬운 경로를 제공한다"며 "아마존 베드록과 같은 AWS의 고급 AI 및 분석 서비스와의 원활한 통합으로 AI 혁신을 가속화하고 인사이트 도출 시간을 단축하며 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 기대한다"고 평가했다. 오라클과 AWS 간 협력 확대는 글로벌 클라우드 시장에서도 주목되는 흐름이다. 기존 클라우드 시장에서 데이터베이스와 인프라 영역은 경쟁 관계였지만 AI 시대가 도래하면서 기업들이 다양한 클라우드 서비스를 동시에 활용하는 멀티클라우드 전략이 확산되고 있다. 특히 데이터베이스와 클라우드 인프라를 결합한 서비스는 AI 활용에 핵심 요소로 평가된다. 기업들은 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고 분석할 수 있는 데이터베이스와 생성형 AI, 머신러닝 서비스 등을 동시에 활용해야 하는 수요가 높아졌다. 파트너 생태계 확대도 주요 전략으로 추진된다. 고객은 AWS 마켓플레이스를 통해 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 직접 구매할 수 있으며 공인 채널 파트너를 통해서도 도입이 가능하다. 해당 채널 전략은 국내 MSP(관리형 서비스 제공업체) 및 클라우드 서비스 기업들과의 협력 확대로도 풀이된다. 기업 고객이 클라우드 전환 과정에서 컨설팅과 운영 지원을 필요로 하는 만큼 파트너 생태계를 통해 시장 확대를 추진하는 구조다. 특히 AI 도입이 복잡해지면서 파트너 기반 서비스 수요도 함께 증가할 것으로 전망된다. 서울 리전 추가는 국내 기업들의 데이터 주권 요구와 AI 서비스 수요 증가를 반영한 것으로 분석된다. 특히 금융, 공공, 대기업 중심으로 데이터 지역 내 저장 요구가 강화되면서 국내 리전 확보의 중요성이 높아지고 있다. AI 서비스 역시 데이터 접근 속도가 중요한 만큼 로컬 리전 확대는 경쟁력 확보 요소로 평가된다. AI 확산과 함께 클라우드 데이터 플랫폼 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 기업들이 생성형 AI와 데이터 플랫폼 결합 전략을 강화하고 있는 가운데 오라클 역시 데이터베이스 경쟁력을 기반으로 시장 확대에 나서고 있다. 특히 AI 서비스 성능이 데이터 품질과 인프라에 크게 좌우되면서 데이터베이스 기업의 영향력도 확대되는 추세로 분석된다. 이에 오라클과 AWS의 협력 확대는 해당 시장 변화 속에서 AI 데이터 플랫폼 경쟁을 가속화하는 계기가 될 것으로 전망된다. 김성하 한국오라클 사장은 "AWS 아시아 태평양(서울) 리전에서 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 제공하게 된 것은 미션 크리티컬 워크로드를 현대화하는 동시에 AI 혁신을 가속화하려는 국내 기업들의 증가하는 수요에 대응하기 위한 것"이라며 "기업들은 이제 오라클 AI 데이터베이스@AWS를 활용하여 간편하게 온프레미스 오라클 엑사데이터 환경을 AWS 내 배포된 오라클 AI 데이터베이스 서비스로 이전하고 AWS의 분석 및 머신러닝 서비스와 통합시켜 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 혁신을 가속화할 수 있다"고 말했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "오라클 AI 데이터베이스@AWS를 통해 국내 기업들은 애플리케이션을 재설계할 필요 없이 오라클 AI 데이터베이스 워크로드를 클라우드로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "고객은 AWS의 견고한 글로벌 인프라를 기반으로 한 향상된 보안성, 복원력 및 확장성을 활용하는 동시에 고급 분석 및 AI 서비스를 이용할 수 있다"고 말했다.
2026-04-07 17:33:23
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MS, '오픈AI 의존' 벗고 자체 AI 모델 공개… '초지능' 향한 독자 노선 선언
[경제일보] 마이크로소프트(MS)가 ‘오픈AI 의존’이라는 오랜 꼬리표를 떼어내고 인공지능(AI) 기술의 완전 자립을 향한 첫걸음을 뗐다. 사티아 나델라 CEO는 2일(현지시간) 링크트인을 통해 음성 전사 모델 ‘MAI-트랜스크라이브-1’, 음성 생성 모델 ‘MAI-보이스-1’, 이미지 생성 모델 ‘MAI-이미지-2’ 등 3종을 전격 공개했다. 이번 발표는 단순한 신제품 출시를 넘어 MS가 독자적인 파운데이션 모델(기반 모델) 구축을 통해 범용 AI 시장의 ‘게임 체인저’가 되겠다는 강력한 의지를 표명한 것으로 풀이된다. MS가 그동안 범용 기반 모델 개발에 소극적이었던 이유는 오픈AI와의 밀착된 초기 계약 때문이었다. MS는 오픈AI에 천문학적인 자금을 투자하는 대신, 오픈AI의 모델을 자사 서비스에 우선 적용하는 ‘안전지대’를 확보했다. 그러나 지난해 오픈AI의 구조 개편과 계약 갱신 과정에서 이러한 제약이 사라지며 MS는 비로소 ‘자체 AI 모델’ 개발이라는 독자 노선을 걷게 됐다. 이번 MAI(Microsoft AI) 모델 제품군 출시는 MS가 이제 자체적인 기술 엔진을 확보했음을 의미한다. 딥마인드 공동창업자 출신인 무스타파 술레이만 MAI 부문 CEO가 진두지휘하는 조직은 이미 엔비디아의 차세대 칩과 막대한 컴퓨팅 자원을 투입해 인간을 뛰어넘는 ‘초지능(Superintelligence)’ 개발에 몰두하고 있다. 이는 MS가 더 이상 오픈AI의 챗GPT에만 목매지 않고 자체 생태계 안에서 모든 AI 기능을 완결하겠다는 전략적 변곡점을 의미한다. 새롭게 공개된 모델들의 면면을 보면 실용성과 경제성에 초점이 맞춰져 있다. ‘MAI-트랜스크라이브-1’은 영어와 한국어를 포함한 25개 언어를 지원하며, 업계 표준 벤치마크인 ‘플뢰르’에서 오류율을 최소화해 오픈AI와 구글의 모델을 제치는 성과를 보였다. 특히 소음이 많은 환경에서도 정교하게 음성을 인식한다는 점은 엔터프라이즈(기업용) 시장에서 강력한 무기가 될 것이다. ‘MAI-이미지-2’ 역시 성능 대비 비용 효율을 극대화했다. 클라우드 기반의 AI 서비스를 운영하는 기업 입장에서 모델의 추론 비용은 핵심 수익성 지표다. MS는 고성능 이미지 생성 모델을 저렴하게 공급함으로써, 자사 클라우드인 ‘애저(Azure)’를 사용하는 기업 고객들을 더 강력하게 록인(Lock-in)시키겠다는 전략이다. 무스타파 술레이만 CEO는 “확실히 2027년까지는 최고 수준의 최첨단 기술에 도달하는 것이 목표”라고 공언했다. 12~18개월 내에 연산 성능을 비약적으로 발전시키겠다는 이 로드맵은 MS의 막대한 자본력과 인프라가 뒷받침하고 있다. 업계는 이번 모델 공개를 시작으로 MS가 ‘MS-GPT’와 같은 범용 모델을 내놓을 가능성이 높다고 본다. 기존에는 오픈AI의 모델을 사용하던 기업들이, 점차 비용 효율이 높고 MS 클라우드와 완벽하게 통합된 MS 자체 모델로 교체할 가능성이 커졌다는 뜻이다. 이는 곧 오픈AI와 MS 사이에 ‘협력’과 ‘건전한 경쟁’이라는 미묘한 긴장 관계가 형성될 것임을 예고한다. MS의 이번 행보는 AI 시장 전체의 판도를 뒤흔들 변수다. 첫째, AI 모델의 ‘파편화’가 가속화될 것이다. 엔비디아, 구글, 오픈AI에 이어 MS까지 자체 기반 모델을 구축함에 따라 시장은 ‘소수의 절대 강자’에서 ‘거대 기술 기업들의 각축장’으로 바뀔 것이다. 둘째, 기업용 AI 시장의 가격 파괴가 시작될 것이다. MS가 클라우드 점유율을 무기로 자체 모델을 저렴하게 배포하기 시작하면 다른 AI 스타트업들의 입지는 더욱 좁아질 수밖에 없다. 결국 승부처는 ‘범용성’을 넘어선 ‘도메인 특화’다. MS는 이미 사무용 소프트웨어인 ‘M365(Office)’와 ‘윈도우’라는 압도적인 운영체제 플랫폼을 보유하고 있다. 여기에 독자적인 AI 모델까지 결합하면 기업은 다른 서비스로 이탈할 수 없는 ‘기술적 종속’을 경험하게 된다. 나델라 CEO의 ‘3~5년 내 AI 자립’ 선언은 이제 막 현실이 되기 시작했다. 거대 기술 기업들이 주도하는 AI 인프라 전쟁 속에서 ‘기술 주권’을 확보한 MS가 과연 구글과 오픈AI를 상대로 얼마나 큰 시장 점유율을 탈환할지 전 세계 테크 업계가 긴장 속에 지켜보고 있다.
2026-04-03 07:46:55