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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-27 10:00:00
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SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동 [경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.2026-07-15 22:36:53
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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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원화 스테이블코인 판 커지나…은행권, 제도화 앞두고 인프라 경쟁 [경제일보] 은행권이 원화 기반 스테이블코인 경쟁력 확보를 위해 해외 프로젝트 연계·거래소 지분 인수 등 선점 경쟁에 속도를 내고 있다. 현재 원화 스테이블코인 제도화·입법이 지연되면서 금융사의 사업 진행도 기술 검증 단계에 멈춰있는 가운데 제도화 이후 빠른 성장을 위해 해외 연계, 인프라 구축 등 기반 마련을 지속하고 있다. 1일 업계에 따르면 신한·우리·전북은행, 케이뱅크 등 국내 은행들이 유럽 은행권과 스테이블코인 연계 검증을 위한 '판게아 프로젝트'를 추진하고 있다. 판게아 프로젝트는 한국의 원화 기반 스테이블코인과 유럽의 유로 스테이블코인을 직접 연계하는 방안을 연구하는 것이 목적이다. 스테이블코인은 기존 통화와 가치를 연동한 디지털 자산으로 기존에는 달러를 기반으로 한 스테이블코인 논의에 집중됐다. 그러나 금융권의 디지털 전환이 본격화되고 각국이 통화 주권과 지급결제 경쟁력 확보를 위해 자국 통화 기반 스테이블코인 도입을 추진하면서 원화 스테이블코인에 대한 관심도 빠르게 커지고 있다. 이에 국내 은행권에서도 해외송금과 지급결제, 외환 거래 등 실증 사업에 참여하며 관련 생태계 구축에 나선 것으로 풀이된다. 참여 기관들은 자국 통화 기반 스테이블코인의 △글로벌 활용 가능성 △은행권 공동 대응 체계 △글로벌 정산 인프라 연계 방안 등을 함께 모색할 방침이다. 은행권 협력 외에도 각 금융사별로 블록체인 관련 기업과 기술검증·인프라 구축 등 기반 마련에 나섰다. 지난 5월 KB금융그룹은 전자결제 전문 기업 KG이니시스, 블록체인 플랫폼 카이아, 디지털자산 솔루션 기업 오픈에셋과 원화 스테이블코인 결제·정산·입금 전 과정을 통합한 기술검증(PoC)을 마쳤다. 검증은 원화 스테이블코인 발행부터 오프라인 결제, 가맹점 정산, 해외 송금까지 금융서비스 전 과정을 연계하는 방식으로 진행됐다. 소비자가 별도 디지털 지갑을 설치하지 않고 QR로 결제하면 정산 단계에서 블록체인 스마트 컨트랙트가 자동으로 실행되는 구조다. 해외송금 검증에서는 원화 스테이블코인을 달러 스테이블코인으로 전환한 뒤 베트남 현지 파트너를 거쳐 실제 은행 계좌까지 수취하는 과정을 연구했다. 하나금융은 가상자산 거래소 두나무 지분 인수를 통해 인프라 역량 확보에 방점을 찍었다. 하나은행은 카카오인베스트먼트가 보유한 두나무 지분 228만4000주를 약 1조33억원에 인수하기로 했다. 하나금융은 두나무 지분투자와 함께 미래혁신모델 구축을 위한 업무협약을 맺었다. 두나무의 '기와체인'을 디지털 금융 핵심 인프라로 발전시키고 원화 스테이블코인 발행, 유통, 사용, 환류로 이어지는 인프라 구축 분야에서 협력한다. 인터넷전문은행도 스테이블 코인 경쟁력 확보에 나선다. 토스뱅크는 솔라나 재단과 '블록체인 기반 차세대 금융 인프라 협력'을 위한 전략적 업무협약을 체결했다. 국내 인터넷전문은행이 솔라나 재단과 직접 협력하는 첫 사례다. 토스뱅크는 솔라나 네트워크 기반 글로벌 송금·정산 인프라 PoC를 단계적으로 추진하고 블록체인 기반 결제·정산 모델, 스테이블코인·디지털자산 활용 차세대 금융 서비스 가능성을 검토할 계획이다. 이처럼 각 은행별로 스테이블코인 제도화 이후 빠른 안착을 위해 경쟁력을 높이고 있으나 국내 입법은 속도를 내지 못하는 상황이다. 국내 디지털자산 제도 논의는 지난해 가상자산 이용자 보호법 시행 이후 발행·유통·공시 체계를 다루는 2단계 입법으로 넘어갔다. 은행권은 스테이블코인을 단순한 디지털자산 상품을 넘어 전통 금융 인프라를 블록체인 기반으로 구현하는 수단으로 보고 있다. 토큰화된 금융상품 유통과 지급결제·해외송금·정산 등으로 활용 범위가 넓어질 수 있는 만큼 법제화 이전 단계에서 기술 검증과 협력망 확보가 필요하다는 판단이다. 다만 스테이블코인 사업은 아직 상용화보다 사전 검증 성격이 강하다. 법제화가 마무리되지 않은 만큼 발행 구조나 활용 범위, 수익 모델을 구체화하기에는 한계가 있어서다. 스테이블코인 상용화 이후 예금이 코인으로 이동할 수 있다는 우려도 나오지만 은행권에서는 단기간에 급격한 자금 이동이 나타날 가능성은 제한적이라고 보고 있다. 관건은 후속 제도 정비다. 현재 논의되는 디지털자산기본법이 스테이블코인의 기본 정의와 규율 체계를 마련하는 성격이라면 실제 해외송금·정산 등 사업 모델을 추진하기 위해서는 외국환거래법 등 유관 법령 정비가 함께 필요하다는 의견도 나온다. 업계 관계자는 "스테이블코인은 결제·정산·송금 등 기존 금융 인프라를 블록체인 기반으로 구현할 수 있는 수단이라는 점에서 중요하다"며 "향후 토큰화 금융상품이나 인공지능 기반 거래 서비스로 활용 범위가 넓어질 수 있어 법제화 이전부터 기술 검증을 진행하고 있다"고 말했다.2026-07-01 16:48:57
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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전 [경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.2026-06-02 16:22:27
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업비트·빗썸, 비용 전략 엇갈렸다… 거래 침체에 과세·규제 부담까지 겹쳐 [경제일보] 국내 양대 가상자산 거래소 업비트와 빗썸의 1분기 비용 전략이 엇갈렸다. 업비트 운영사 두나무는 광고와 전산 운영, 매출 연동 비용을 늘리며 시장 점유율 방어에 나섰고 빗썸은 판매촉진비와 광고비를 줄이며 비용 통제에 집중했다. 그러나 양사 모두 거래대금 감소라는 본질적 부담에서는 자유롭지 못했다. 22일 금융감독원 전자공시시스템 등에 따르면 두나무의 올해 1분기 영업비용은 1466억원으로 전년 동기 대비 22% 증가했다. 반면 빗썸의 1분기 영업비용은 796억원으로 지난해 같은 기간보다 37% 줄었다. 빗썸은 판매촉진비를 670억원에서 181억원으로 줄였고 광고선전비도 96억원에서 45억원 수준으로 낮췄다. 비용 흐름은 실적 부진 속에서 더욱 뚜렷하게 갈렸다. 두나무의 1분기 연결 기준 영업수익은 2346억원으로 전년 동기 대비 55% 감소했고 영업이익은 880억원으로 78% 줄었다. 빗썸도 1분기 매출이 825억원으로 전년 동기 대비 57.6% 감소했고 영업이익은 29억원으로 95.8% 급감했다. 당기순손실은 869억원으로 적자 전환했다. 두나무 비용 증가의 가장 큰 요인은 매출연동수수료다. 1분기 매출연동수수료는 312억원으로 전년 동기 대비 137% 늘었다. 원화마켓 입출금 수수료와 디지털자산 이동 수수료 등 매출과 연동되는 비용이다. 특히 디지털자산 이동 수수료는 이용자 대신 거래소가 부담하는 가스비 성격이 있어 가상자산 시세와 네트워크 상황에 영향을 받는다. 일반 마케팅비와 달리 거래대금과 반드시 같은 흐름으로 움직이는 구조는 아니다. 전산 운영비도 양사 모두 증가했다. 두나무의 1분기 전산운영비는 약 218억원으로 전년 동기 대비 36% 늘었다. 회사 측은 아마존웹서비스(AWS) 운영 비용 증가 영향을 설명했다. 빗썸도 클라우드 서비스 비용과 전산 관련 라이선스 비용 등이 포함된 지급수수료가 전년 동기 대비 약 5% 증가한 247억원으로 집계됐다. 가상자산 거래소 사업에서 전산비 증가는 피하기 어려운 구조적 비용이다. 거래소는 24시간 거래와 실시간 시세 처리, 대량 주문 대응, 지갑 관리, 보안 관제, 이상거래 탐지, 트래블룰 대응 등을 유지해야 한다. 거래대금이 줄어도 기본 인프라 비용은 쉽게 낮추기 어렵다. 시장 침체기에는 고정비 부담이 수익성을 더 빠르게 압박한다. 광고비 전략은 정반대였다. 두나무의 1분기 광고선전비는 약 175억원으로 전년 동기 대비 118% 증가했다. 시장이 위축된 국면에서도 이용자 유입과 거래 활성화를 위해 공격적인 비용 집행을 이어간 셈이다. 반면 빗썸은 광고선전비를 53% 줄였고 거래대금 규모에 따라 포인트를 지급하는 멤버십 리워드 중심의 판매촉진비도 73% 축소했다. 문제는 거래소 비용 전략만으로 해결하기 어려운 외부 환경이다. 국내 가상자산 시장은 거래대금과 보유금액이 동시에 줄고 있다. 가상자산 데이터 플랫폼 더블록 집계 기준 국내 5대 거래소의 올해 1분기 누적 거래대금은 2228억달러로 지난해 1분기보다 56.8% 감소했다. 4월 거래대금은 550억9000만달러로 2023년 9월 이후 최저 수준으로 내려갔다. 한국은행 통계에서도 올해 2월 말 국내 가상자산 보유금액은 60조6000억원으로 지난해 1월 정점 대비 절반 수준으로 줄었다. 이 같은 자금 이동의 배경에는 주식시장 호황도 있다. 올해 들어 국내 증시는 반도체와 AI 기대감, 대형주 실적 개선 등을 바탕으로 강한 흐름을 보였다. 반면 비트코인을 비롯한 주요 가상자산은 정책 기대감이 가격에 선반영된 이후 조정을 받으면서 투자 매력이 약화됐다. 일부 시장 분석에서는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형 반도체주로 자금이 쏠리면서 가상자산 시장에 머물던 개인투자자 자금이 주식시장으로 이동한 것으로 봤다. 과세 불확실성도 시장 심리를 짓누르고 있다. 현행 소득세법상 가상자산 양도·대여 소득 과세는 2024년 말 법 개정으로 2년 유예돼 2027년 1월1일 이후 발생분부터 적용된다. 연간 250만원을 초과하는 가상자산 소득에는 기타소득세 20%와 지방소득세 2%를 합쳐 총 22% 세율이 적용될 예정이다. 주식 과세와의 형평성 논란도 다시 불붙고 있다. 금융투자소득세 도입이 무산된 상황에서 가상자산에만 22% 과세를 적용하는 것이 적절하냐는 지적이 나온다. 국민의힘은 지난 3월 개인투자자 디지털자산 양도차익 과세 폐지를 추진하겠다고 밝혔고 일부에서는 과세 인프라가 완비되지 않은 상태에서 소득세 과세를 밀어붙일 경우 투자자 이탈이 커질 수 있다고 우려했다. 거래세 논의 역시 시장에는 부담으로 받아들여진다. 현재 확정된 제도는 거래세가 아니라 기타소득 과세지만 과거 세원 파악의 어려움 때문에 거래세를 먼저 도입한 뒤 소득세로 전환하자는 주장도 제기된 바 있다. 가상자산 시장은 매매 회전율이 높기 때문에 거래세가 도입될 경우 단기 매매와 시장 유동성에 직접적인 타격을 줄 수 있다. 과세 방식이 소득세든, 거래세든 제도 설계가 불명확한 상태가 길어질수록 투자심리는 위축될 수밖에 없다. 규제 압박도 계속되고 있다. 금융당국은 가상자산 거래소의 내부통제와 전산 안정성, 고객확인 절차, 이상거래 대응 체계를 강화하는 방향으로 감독 수위를 높이고 있다. 금융위는 가상자산 거래소에 5분 주기 잔고 검증 의무화 등 이용자 자산 보호 장치를 강화하는 방안을 추진하고 있으며, 금감원은 빗썸 현장검사 결과를 바탕으로 내부통제와 전산 시스템 문제를 점검해 제재 절차를 검토하고 있다. 이 같은 규제는 투자자 보호를 위해 필요하다. 빗썸의 비트코인 오지급 사고처럼 거래소 내부통제와 전산 운영 문제가 드러난 사례도 있었기 때문이다. 다만 규제가 산업 육성보다 제재 중심으로 기울 경우 거래소와 투자자 모두 위축될 수 있다. 거래소는 보안과 컴플라이언스 비용 부담이 커지고, 이용자는 과세·규제 불확실성 속에서 주식 등 다른 투자처로 이동할 가능성이 높아진다. 두나무와 빗썸의 비용 전략 차이는 이런 환경 속에서 나온 선택이다. 두나무는 침체기에도 광고와 인프라 투자를 늘리며 시장 점유율 방어와 이용자 접점 확대를 택했다. 반면 빗썸은 판매촉진비와 광고비를 줄이며 손실 확대를 막는 방어적 전략을 선택했다. 하지만 거래대금 감소와 코인 과세 논란, 규제 강화, 주식시장 호황이라는 외부 변수가 동시에 작용하는 상황에서 어느 한쪽의 비용 전략만으로 실적 반등을 만들기는 쉽지 않다. 이 대목에서 다시 짚어야 할 부분은 정부의 가상자산 정책 방향이다. 투자자 보호와 시장 질서 확립은 반드시 필요하다. 그러나 가상자산을 투기 억제 대상으로만 보고 과세와 제재를 앞세울 경우 국내 거래소의 경쟁력과 시장 유동성은 더 약해질 수 있다. 주식시장에는 활성화 정책과 세제 논의가 병행되는 반면, 가상자산 시장에는 과세 시행과 제재 강화 신호가 먼저 전달되고 있다는 불만도 적지 않다. 디지털자산 시장은 이미 글로벌 금융 인프라 경쟁 단계로 이동하고 있다. 미국과 홍콩, 싱가포르 등은 규제 틀을 강화하면서도 기관투자자 참여와 법인 거래, 스테이블코인, 토큰화 자산 시장을 제도권으로 끌어들이는 방향을 함께 고민하고 있다. 한국 역시 단순히 거래소를 규제 대상으로만 볼 것이 아니라 투자자 보호와 산업 경쟁력 사이의 균형을 다시 설계해야 한다. 가상자산 거래소의 1분기 실적 부진은 단순히 광고비를 많이 썼느냐, 리워드를 줄였느냐의 문제가 아니다. 거래대금 감소와 투자자 자금의 주식시장 이동, 과세·규제 불확실성이 겹치면서 시장 전체 활력이 약해진 결과다. 정부가 내년 과세 시행을 앞두고 시장과 충분히 소통하지 않는다면 거래소의 비용 효율화만으로는 침체 국면을 벗어나기 어려울 것으로 보인다.2026-05-22 17:36:34
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![[AI EXPO 2026] AI 서버 얼마죠?…코엑스 달군 GPU·인프라 확보전](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/08/20260508155325307917.jpg)
"AI 서버 얼마죠?"…코엑스 달군 GPU·인프라 확보전 [경제일보] 생성형 AI(인공지능) 경쟁이 서비스 개발 단계를 넘어 실제 GPU(그래픽처리장치)·AI 서버 확보전으로 이동하고 있다. 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '국제인공지능대전 (AI EXPO KOREA 2026)' 현장에서는 기술 시연보다 서버 가격과 재고를 묻는 관람객들의 질문이 더 자주 오갔다. AI 산업이 개념 검증 단계를 지나 실제 인프라 구축 경쟁 국면에 진입했다는 분위기다. 이날 전시장 내 ASUS(에이수스) 부스는 엔비디아(NVIDIA) 기반 AI 서버와 산업용 AI 솔루션을 둘러보려는 관람객들로 붐볐다. 부스 중앙에는 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버가 전면 배치됐고 관람객들은 제품 사양보다 실제 도입 가능성과 가격, 공급 시점 등을 먼저 문의하는 모습이었다. 현장에서 만난 ASUS 관계자는 "이번 전시에서는 AI 관련 문의가 압도적으로 많다"며 "특히 AI 서버 장비 가격이나 재고 관련 질문이 가장 많이 들어온다"고 말했다. 이어 "대부분 개발자나 공공기관 관계자, 산업 분야 실무자들이 방문하고 있으며 국방부 관계자도 부스를 찾아 AI 서버 구축 관련 문의를 했다"고 설명했다. 실제 현장 분위기는 단순 체험형 전시와는 거리가 있었다. 관람객 상당수는 제품을 둘러본 뒤 바로 서버 사양과 구축 방식, 납기 일정 등을 구체적으로 확인했다. AI 기술 자체에 대한 호기심보다 실제 업무 환경에 적용 가능한지 여부를 검토하는 분위기가 강했다. ASUS는 이번 전시에서 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버 'XA-NB3I-E12'를 비롯해 MGX 아키텍처 기반 GPU 서버 'ESC8000A-E13P', 산업용 엣지 컴퓨터와 팬리스 산업용 PC 등을 공개했다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 확산으로 데이터센터와 산업 현장에서 고성능 병렬 연산 수요가 급증하자 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 특히 부스 한편에 전시된 AI 서버 장비는 수억원에서 최대 10억원대 가격대로 알려지며 관람객들의 관심을 끌었다. ASUS 관계자는 "최근에는 로컬 서버 구축 문의가 크게 늘고 있다"며 "기업들이 외부 클라우드 의존도를 줄이고 자체 AI 인프라를 구축하려는 움직임이 확대되는 분위기"라고 말했다. AI 산업 경쟁 구도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다. 과거에는 생성형 AI 서비스 구현 자체가 경쟁력으로 평가됐다면 최근에는 AI 모델 구동에 필요한 GPU와 서버 인프라 확보 역량이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 엔비디아 GPU 공급 부족 현상이 이어지는 가운데 ASUS·슈퍼마이크로 등 엔비디아 주요 OEM(주문자상표부착생산) 파트너 기업들의 존재감도 커지고 있다. ASUS는 엔비디아의 주요 OEM 파트너사 중 하나로 GPU 기반 AI 서버와 산업용 시스템을 공급하고 있다. 업계에서는 이번 AI EXPO 현장이 국내 AI 산업 흐름 변화를 보여주는 상징적 장면이라는 평가도 나온다. AI 경쟁이 더 이상 서비스 시연 단계에 머무르지 않고 실제 서버·전력·발열·데이터센터 구축 역량까지 포함한 'AI 인프라 경쟁'으로 확장되고 있다는 분석이다. 강우석 ASUS KOREA 상무는 "ASUS는 마더보드와 PC를 넘어 서버·스토리지·산업용 솔루션까지 아우르는 종합 IT 기업"이라며 "AI 시대에는 단순 디바이스보다 실제 연산 인프라 구축 역량이 중요해지고 있다"고 했다.2026-05-08 16:23:04
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보난자랩, 오라클 클라우드 인프라스트럭처 도입…디지털자산 데이터 서비스 운영 고도화 [경제일보] 디지털자산 데이터 기업 보난자랩이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 서비스 운영 체계를 고도화했다. 대용량 데이터 처리 성능과 비용 효율성을 동시에 확보해 기업 고객 확대 기반을 마련하겠다는 전략이다. 보난자랩은 4일 자사 디지털자산 데이터 솔루션 운영 환경을 OCI로 이전했다고 밝혔다. 이를 통해 클라우드 비용을 기존 대비 약50% 절감하는 동시에 서비스 안정성과 확장성을 강화했다고 설명했다. 보난자랩은 디지털자산거래소와 온체인 데이터를 수집·분석해 실시간 가격 거래 데이터 시장 인사이트 위험 지표 등을 제공하는 기업이다. 금융 언론 핀테크 등 다양한 산업군을 고객으로 확보하고 있다. 최근 디지털자산 시장에서는 실시간 데이터 처리 중요성이 빠르게 커지고 있다. 거래 속도와 변동성이 높은 만큼 데이터 수집과 분석 지연이 서비스 경쟁력에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 이에 따라 보난자랩은 안정적 데이터 처리와 고성능 인프라 확보 필요성이 커졌다고 설명했다. 회사는 OCI를 선택한 배경으로 일관된 성능과 빠른 데이터 처리 속도 보안성을 꼽았다. 클라우드 기반 구조를 통해 데이터 수집 처리 전송 과정을 단순화하고 운영 효율성도 높였다는 설명이다. 신규 데이터 상품 출시와 서비스 확장 과정에서 발생할 수 있는 인프라 제약도 줄일 수 있게 됐다. 업계에서는 디지털자산 데이터 시장 경쟁이 인프라 경쟁 단계로 진입하고 있다는 분석이 나온다. 거래소와 온체인 데이터를 동시에 처리해야 하는 구조 특성상 안정성과 확장성이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 것이다. 특히 비용 효율성과 실시간 처리 성능을 동시에 확보하는 기업이 시장 우위를 점할 가능성이 크다는 평가다. 향후 관건은 기업 고객 확대와 데이터 상품 다변화다. 디지털자산 시장이 제도권 금융과 연결될수록 고품질 데이터 수요는 더욱 증가할 전망이다. 이에 따라 데이터 분석 정확도와 보안 신뢰도를 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 핵심 변수로 작용할 가능성이 크다. 박혜연 보난자랩 공동대표는 “디지털자산 데이터 서비스는 시장 변화에 실시간 대응해야 하는 만큼 안정성과 확장성 운영 효율성이 중요하다”며 “OCI 기반 환경을 통해 고객이 신뢰할 수 있는 데이터 서비스를 더욱 안정적으로 제공하겠다”고 밝혔다. 김용대 한국오라클 ISV클라우드 사업부 전무는 “핀테크와 디지털자산 시장에서는 성능과 보안 비용 효율성이 핵심 요소”라며 “OCI는 데이터 플랫폼 고도화와 서비스 확장을 지원하는 안정적 기술 기반이 될 것”이라고 말했다.2026-05-06 17:51:38
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채비, 현대자동차와 '전기차 구독 상품' 도입…요금·접근성 결합 [경제일보] 전기차 충전 기업 채비가 현대자동차와 협력해 전용 충전 구독 서비스를 출시한다. 전기차 보급이 100만대를 넘어선 가운데 충전 비용과 접근성을 동시에 낮추는 요금제를 도입해 이용 구조 선점에 나선다. 29일 채비에 따르면 회사는 다음 달 현대자동차 신차 고객을 대상으로 전용 충전 구독 상품을 선보인다. 대상은 2026년 출고 고객으로, 출고 시점과 관계없이 동일한 혜택을 받을 수 있도록 설계했다. 요금제는 월 1만9900원과 9900원 두 가지로 구성된다. 가입 고객은 2026년 잔여 기간 동안 채비의 초급속·급속 충전 네트워크를 할인 요금으로 이용할 수 있다. 채비는 전국 단위 충전망과 로밍 제휴를 기반으로 이용 범위를 넓히고, 실사용 구간에서 비용 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 세부적으로 채비 및 로밍 충전소 이용 시 kWh당 299원의 할인 요금이 적용된다. 충전 크레딧 구매 시 10% 할인(1만원 이상 구매 기준)도 제공된다. 여기에 프리미엄 손세차 서비스 할인 쿠폰이 포함되며 충전 외 차량 관리 영역까지 혜택이 확장됐다. 오프라인 거점과의 연계도 포함됐다. 채비가 운영하는 복합 충전 공간 ‘채비스테이’는 강남서초, 성수, 홍대, 둔촌, 신월, 마포성산, 안양평촌 등 수도권 주요 지역에 있다. 구독 가입자는 해당 공간에서 충전과 세차, 크레딧 할인 등을 함께 이용할 수 있다. 양사의 이번 협력은 전기차 보급 확대에 따른 행보다. 산업통상자원부에 따르면 3월 신규 등록 차량 16만4813대 가운데 전기차는 4만1232대로 집계됐다. 전년 동월 1만8431대 대비 약 2.2배 증가한 수치다. 같은 기간 전기차 비중은 25%까지 상승했다. 누적 등록 대수도 102만대를 넘어서며 100만 대를 돌파했다. 판매 흐름도 기존과 달라졌다. 통상 비수기로 분류되는 1분기 판매량이 8만7665대로 집계되며 분기 기준 최대치를 기록했다. 계절적 수요 변동보다 구조적 성장 흐름이 강화되는 모습이다. 연간 판매는 약 40만 대 수준이 예상되며, 현재 추세를 감안하면 목표 달성 가능성은 높은 편이다. 전기차 보급 확대와 함께 충전 인프라 경쟁 방식도 변화하고 있다. 기존에는 충전기 설치 규모와 입지가 핵심 변수였다면, 최근에는 요금 구조와 서비스 결합이 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. 최영훈 채비 대표는 “현대자동차라는 최고의 파트너와 함께 전기차 고객이 충전에서 일상까지 더 풍요로운 경험을 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.2026-04-29 08:47:30
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GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.2026-04-15 17:10:16
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업비트, ICEx와 손잡고 동남아 확장…디지털자산 인프라 경쟁 본격 [경제일보] 국내 디지털자산 거래소 두나무가 운영하는 업비트가 거래소 사업을 넘어 글로벌 디지털자산 인프라 사업 확대에 나섰다. 인도네시아 시장과 협력을 계기로 동남아시아 디지털자산 인프라 구축 경쟁이 본격화될 전망이다. 2일 두나무는 서울 장충동 서울 신라호텔에서 열린 '한-인도네시아 비즈니스 포럼'에서 인도네시아 디지털자산 거래소 'ICEx'와 기술 제휴 양해각서(MOU)를 지난 1일 체결했다고 밝혔다. 두나무는 이번 협력이 인도네시아 디지털자산 시장의 인프라 고도화와 제도권 시장 구축을 위한 기술 협력 차원에서 추진됐다고 설명했다. 이번 포럼은 프라보워 수비안토의 국빈 방한을 계기로 마련된 고위급 경제 행사로 양국 정부 관계자와 주요 기업들이 참석해 다양한 산업 분야 협력 방안을 논의했다. 특히 디지털자산 분야 협력은 양국 간 디지털 금융 협력 확대 흐름 속에서 주목을 받았다. 인도네시아는 동남아시아에서 빠르게 성장하는 디지털자산 시장 중 하나로 평가된다. 젊은 인구 비중이 높고 모바일 기반 금융 서비스 이용이 확대되면서 디지털자산 이용자도 빠르게 증가하고 있다. 또한 규제 체계 정비와 기관 참여 확대가 이어지면서 제도권 중심 시장으로 전환이 진행되고 있다. ICEx 그룹은 인도네시아 금융감독청으로부터 디지털자산 거래소, 청산, 수탁 기능을 포함한 포괄적 라이선스를 받아 운영되고 있다. 업비트 인도네시아를 포함한 현지 거래소 11곳이 창립 주주로 참여했으며, 인도네시아 주요 기업과 글로벌 거래소들도 전략적 투자자로 참여하고 있다. 두나무는 이번 협력을 통해 업비트의 거래 인프라와 보안 기술, 규제 대응 경험, 운영 노하우 등을 공유할 계획이다. 이를 통해 인도네시아 시장의 거래 안정성과 투명성을 높이고 글로벌 수준의 디지털자산 거래 환경 구축을 지원한다는 전략이다. 이번 협력은 업비트가 단순 거래소 사업을 넘어 디지털자산 인프라 사업자로 역할을 확대한다는 것으로 풀이된다. 거래 플랫폼 구축 경험과 규제 대응 역량을 기반으로 해외 시장에서 디지털자산 인프라 구축 사업을 확대하는 전략인 것이다. 팡 쉐 카이 ICEx 그룹 대표는 "업비트의 검증된 기술력과 규제 대응 능력은 인도네시아 시장의 신뢰도를 높이는 데 결정적인 요소가 될 것"이라며 "이번 협력이 인도네시아 디지털 금융 인프라의 새로운 기준이 될 것으로 확신한다"고 말했다. 글로벌 디지털자산 거래소들도 동남아 시장 진출을 확대하고 있다. 동남아시아는 디지털자산 수용도가 높고 금융 인프라가 빠르게 디지털화되고 있어 글로벌 거래소들의 주요 성장 시장으로 꼽힌다. 이에 거래소 간 시장 선점을 위한 경쟁도 점차 치열해지고 있다. 업비트 역시 동남아 시장을 중심으로 글로벌 확장 전략을 강화하고 있다. 앞서 지난해 8월에는 베트남 정부 및 금융권 고위 관계자 대표단이 업비트 본사를 방문해 디지털자산 거래 인프라를 시찰한 바 있다. 업비트의 기술력과 운영 경험을 해외 시장에 적용하려는 움직임이 이어지고 있는 것이다. 업계에서는 디지털자산 시장이 거래소 중심 경쟁에서 인프라 구축 경쟁으로 확대될 것으로 보고 있다. 특히 규제 기반 시장이 확대되면서 안정적인 거래 인프라와 보안 역량을 갖춘 사업자의 역할이 더욱 중요해질 것으로 전망된다. 업비트의 이번 인도네시아 협력은 동남아시아 디지털자산 시장에서 기술 기반 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략의 일환으로 평가된다. 향후 글로벌 디지털자산 인프라 시장을 둘러싼 경쟁도 한층 가속화될 것으로 전망된다. 오경석 두나무 대표는 "글로벌 톱티어 기술력과 규제 준수 역량을 갖춘 업비트의 운영 노하우가 인도네시아 디지털자산 시장 인프라를 강화하는 데 기여할 수 있기를 기대한다"며 "ICEx와 긴밀히 협력해 건전한 디지털자산 생태계 조성에 앞장서겠다"고 강조했다.2026-04-02 17:17:13
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기업가치 1280조 '괴물' 된 오픈AI… 개인 투자자 품고 IPO '카운트다운' [경제일보] 챗GPT 개발사 오픈AI가 지난달 진행한 투자 라운드를 통해 사상 최대 규모인 1220억 달러(약 180조원)의 자금을 수혈하는 데 성공했다. 이번 조달로 오픈AI의 기업가치는 무려 8520억 달러(약 1280조원)로 치솟으며 전 세계 테크 기업 중 전례 없는 위상을 확보했다. 특히 주목할 점은 기관 투자가 중심이었던 기존 방식에서 벗어나 사상 최초로 은행 채널을 통한 개인 투자자의 참여를 허용하고 아크인베스트의 ETF 편입을 확정했다는 것이다. 이는 올해 하반기 기업공개(IPO)를 앞두고 시장의 유동성을 최대한 흡수하려는 ‘상장 전 마지막 정지작업’으로 풀이된다. 오픈AI가 이토록 방대한 자금을 끌어모으는 배경에는 ‘AI 인프라 경쟁’이 있다. 오픈AI는 경쟁사 대비 4배 빠른 매출 성장 속도를 기록 중이며 챗GPT의 주간 활성 사용자(WAU)는 9억명, 유료 구독자는 5000만명을 돌파했다. 그러나 이 압도적인 지표 뒤에는 조 단위의 연산 비용이 숨어 있다. 오픈AI는 최근 비용 절감을 위해 영상 생성 AI ‘소라(Sora)’ 등 일부 프로젝트 개발을 철회하는 등 ‘선택과 집중’ 전략을 구사하고 있다. 이번 1220억 달러 유치는 이러한 체질 개선 과정에서 기업의 재무적 안정성을 높이고 하반기 IPO를 성공시키기 위한 강력한 실적 개선의 발판이다. 특히 기업 고객 매출 비중이 40%를 넘어선 것은 오픈AI가 ‘소비자용 챗봇 기업’에서 ‘엔터프라이즈 AI 플랫폼 기업’으로 성공적으로 전환했음을 방증한다. 오픈AI는 챗GPT, 코덱스, 웹브라우저 등을 하나로 통합한 ‘AI 슈퍼 앱’ 구축을 공식화했다. 이는 단순히 제품을 간소화하는 차원이 아니라 AI 모델의 성능 발전이 곧바로 사용자의 도입과 수익으로 이어지는 ‘배포 전략의 최적화’다. 실제로 시범 운영 중인 광고 모델은 출시 6주 만에 연환산 매출액(ARR) 1억 달러를 돌파하며 시장의 우려를 잠재웠다. 코딩 도구인 ‘코덱스’의 주간 사용자 수가 3개월 만에 5배 급증한 점 역시 오픈AI가 B2B 시장에서 확고한 지배력을 갖췄음을 보여준다. 오픈AI가 IPO를 앞두고 이러한 매출 지표를 강조하는 것은 상장 시장에서 ‘수익을 내는 AI 기업’이라는 프레임을 확고히 하려는 의도다. 천문학적인 투자금에도 불구하고 오픈AI는 여전히 영업손실을 기록 중이다. 하반기 IPO의 성패는 투자자들에게 ‘얼마나 많은 자본을 조달했는가’보다 ‘조달한 자본을 효율적으로 매출로 전환하고 있는가’를 증명하는 데 달려 있다. 시장 전문가들은 오픈AI의 상장이 뉴욕 증시에 역대급 규모의 유동성을 몰고 올 것으로 예상한다. 아크인베스트 등 주요 ETF에 편입된다는 소식은 개인 투자자들에게는 ‘꿈의 주식’을 매수할 기회가 열렸음을 의미한다. 그러나 한편에서는 “거품론”도 여전하다. AI 인프라 구축 비용이 매출 성장 속도를 추월할 경우 상장 이후 주가 변동성은 걷잡을 수 없이 커질 수 있다.2026-04-01 07:54:33
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GPU 독주 끝나나…AI 에이전트 시대, CPU 중심 인프라 부상 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU 중심으로 형성됐던 AI 인프라 시장이 'AI 에이전트' 시대에 접어들며 CPU 중심으로 재편될 조짐을 보이고 있다. 단순 답변 생성에서 실제 작업을 수행하는 형태로 AI 활용 방식이 변화하면서 데이터센터 구조 자체가 달라지고 있다는 분석이다. 30일 유진투자증권의 보고서 '메모리 와치'에 따르면 초기 생성형 AI는 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 단순 응답형 구조였지만 단순한 추론을 넘어 실제 행동을 수행하는 구조로 진화하면서 CPU가 담당하는 작업 비중이 크게 늘어나는 것으로 나타났다. 기존 AI는 연산 병목이 대부분 GPU 중심의 행렬 연산과 메모리 대역폭 처리 구간에 집중되며 AI 인프라 경쟁 역시 GPU 확보가 핵심 요소로 작용했다. 다만 최근 등장한 AI 에이전트는 구조가 크게 다르다. AI 에이전트는 사용자의 요청을 해석한 뒤 데이터베이스 접근, 외부 툴 호출, 결과 재분석 등 다층적인 작업을 수행하는 방식으로 동작한다. CPU는 AI 연산 자체를 수행하지는 않지만 요청 해석과 작업 스케줄링, 데이터베이스 접근, 외부 툴 실행, 세션 관리 등 AI 에이전트 워크로드 전반을 제어하는 역할을 담당한다. 이에 AI 인프라의 성능 역시 GPU 단독이 아닌 CPU와 GPU의 조합에 의해 결정되는 구조로 변화하고 있는 것으로 분석된다. 이 같은 변화는 주요 AI 기업들의 전략에서도 나타나고 있다. 최근 엔비디아는 CPU 중심 인프라 확대에 나섰다. 메타는 올해 2월 엔비디아의 '그레이스 CPU'와 '베라 CPU'를 대량 구매하는 공급 계약을 체결했으며 엔비디아는 GTC 2026에서 CPU 개별 판매를 공식화했다. GPU 기업인 엔비디아가 CPU 단독 판매에 나선 것은 이례적인 행보로 평가된다. 이어 엔비디아는 AI 에이전트 환경에 최적화된 '베라 CPU 랙'과 함께 40개 랙으로 구성된 '베라 루빈 포드'도 공개했다. Arm 역시 AI 에이전트 시장 확대에 대응해 데이터센터용 'AGI CPU'를 공개했다. Arm이 직접 칩 판매에 나선 것은 지난 1990년 창립 이후 최초이다. AGI CPU는 메타와 공동 개발됐으며 TSMC 3나노 공정으로 제조된다. Arm은 AI 에이전트 시장 확대로 데이터센터 CPU 시장 규모가 오는 2030년까지 1000억 달러(약 150조원)에 달할 것으로 전망했다. 또한 향후 5년 내 AGI CPU 매출이 Arm의 지난해 연간 매출 46억7000만 달러(약 7조원)를 크게 웃도는 연간 150억 달러(약 23조원)에 이를 것으로 예상했다. 업계에서는 AI 인프라 병목이 GPU에서 메모리, 네트워크를 거쳐 CPU로 이동하고 있는 것으로 예상하고 있다. 초기 AI 사이클에서는 GPU 확보가 핵심이었지만, 추론 시장 확대 이후 KV 캐시 증가로 메모리 수요가 급증했고, 이후 고성능 네트워크 확장 수요가 커지는 것이다. 최근 AI 에이전트 확산으로 비GPU 연산 비중이 빠르게 증가하면서 CPU가 새로운 병목 요인으로 부상할 것으로 전망된다. 이에 GPU와 메모리, 네트워크에 이어 데이터센터 CPU 관련 밸류체인에 대한 투자 관심도 확대될 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 'AGI CPU'를 공개하며 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 말했다.2026-03-30 17:13:07
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가전 줄이고 로봇·HVAC 늘렸다…LG전자, 사업 축 'AI 인프라'로 이동 [경제일보] 글로벌 가전 기업 LG전자가 생활가전 투자를 줄이고 인공지능(AI)·로봇·냉난방공조(HVAC) 등 미래 사업에 자금을 집중 투입하며 'AI 인프라 기업'으로의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 17일 업계에 따르면 LG전자는 지난 16일 금융감독원에 제출한 사업보고서를 통해 올해 시설투자에 총 4조453억원을 투입한다고 밝혔다. 이는 지난해(3조1565억원) 대비 28.2% 증가한 규모다. 지난해 영업이익이 2조4784억원으로 전년 대비 27.5% 감소했음에도 불구하고 투자 확대를 선택한 것이다. 투자 포트폴리오의 변화는 뚜렷하다. LG전자는 올해 AI와 로봇 분야에만 1조5683억원을 투입한다. 이는 지난해(1조286억원) 대비 52% 늘어난 수준이다. 반면 생활가전(HS) 사업본부의 시설투자는 9303억원으로 전년(9653억원)보다 3.6% 감소했다. 기존 캐시카우를 유지하되 성장성이 높은 신사업에 자원을 집중하는 전략으로 풀이된다. 특히 AI 인프라와 직결된 사업에 대한 투자 확대가 눈에 띈다. LG전자는 AI 기반 제조 효율화와 로봇 설비 구축에 자금을 집중하는 한편 데이터센터용 초대형 냉각기(칠러) 수요 확대에 대응하기 위해 냉난방공조(HVAC) 사업 투자도 크게 늘렸다. HVAC 사업본부 투자액은 3946억원으로 전년(1636억원) 대비 141% 증가했다. 로봇 사업도 본격적인 궤도에 올리고 있다. LG전자는 올해 초 'CES 2026'에서 공개한 홈 로봇 'LG 클로이드'를 중심으로 사업화에 나서는 한편, 글로벌 사업장에서 시범 운영을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 지난 16일 소셜네트워크서비스(SNS) 링크드인을 통해 "구글 제미나이, 엔비디아 아이작 플랫폼을 활용해 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련하고 있다"고 밝히며 글로벌 협력도 강조했다. 전장(VS) 사업 역시 확대 기조다. LG전자는 소프트웨어 중심 차량(SDV) 시대에 대응하기 위해 전장 사업에 8619억원을 투입해 차세대 모빌리티 신모델 개발에 속도를 낼 계획이다. 연구개발(R&D) 투자도 지속 확대하고 있다. LG전자는 지난해 R&D에 5조2878억원을 집행하며 전년 대비 11% 늘렸고 매출 대비 비중도 5.9%로 확대했다. 단기 실적 방어보다 미래 기술 확보를 우선시한 결정으로 해석된다. 업계에서는 LG전자의 이번 투자 확대를 단순한 설비 투자 차원을 넘어 사업 구조 전환의 신호탄으로 보고 있다. 기존 생활가전 중심의 수익 구조에서 벗어나 AI 데이터센터, 로봇, 스마트공장 등 'AI 인프라' 영역으로 사업 축을 이동시키고 있다는 분석이다. 특히 냉각 설비(HVAC), 로봇, 전장 등은 AI 산업 성장과 맞물려 중장기 수요가 빠르게 확대되는 분야로 LG전자가 미래 성장동력 확보를 위해 선제적으로 투자 포트폴리오를 재편하고 있다는 평가다. 삼성전자와 HD현대 등 주요 제조기업들도 로봇과 AI 설비 투자에 속도를 내고 있는 만큼 향후 글로벌 제조기업 간 'AI 인프라 경쟁'이 본격화될 것이라는 전망도 나온다. LG전자 관계자는 "지속적인 투자 확대를 통해 기존 사업 경쟁력을 공고히 하는 동시에 AI·로봇·HVAC 등 미래 성장 영역을 적극적으로 확대해 나갈 계획"이라며 "향후에도 핵심 기술과 인프라 중심으로 투자 포트폴리오를 고도화하며 새로운 성장 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 예정"이라고 말했다.2026-03-17 15:32:23
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