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현대차, 2030년 555만대 판매·영업이익률 9% 이상…전동화·원가혁신 승부 [경제일보] 현대자동차가 오는 2030년 글로벌 판매 목표 555만대를 유지하면서 수익성 목표는 영업이익률 9% 이상으로 높였다. 하이브리드·주행거리 연장형 전기차(EREV) 등 전동화 라인업을 확대하고 원가 절감에 속도를 내 판매 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 26일 현대차에 따르면 회사는 이날 서울 여의도동 콘래드서울호텔에서 투자자와 애널리스트, 신용평가사 담당자 등을 대상으로 '2026 CEO 인베스터 데이'를 개최하고 중장기 사업 전략과 재무 계획을 공개했다. 현대차는 올해 상반기 하이브리드차(HEV) 판매가 36만3000대로 전년 동기 대비 18% 증가했고, 같은 기간 매출은 95조2000억원으로 역대 최대를 기록했다고 밝혔다. 지정학적 불확실성과 중국 완성차 업체들의 경쟁 심화, 미국 관세 부담에도 HEV를 비롯한 전동화 차량 판매 확대를 통해 사업 기반을 유지하고 있다는 설명이다. 현대차는 2030년까지 완전 변경·부분 변경·파생 모델을 포함해 100개 이상의 신규 차종을 선보일 예정이다. 이 가운데 18개 이상은 기존에 판매 차종이 없었던 새로운 세그먼트에 투입되는 완전 신차가 될 전망이다. 범용 플랫폼을 활용해 글로벌 모델을 확대하고 지역별 수요에 맞춘 파생·특화 모델도 선보인다. 신차 확대에 맞춰 글로벌 생산능력도 2030년까지 127만대 늘린다. 지역별 증설 규모는 북미 50만대, 인도 32만대, 국내 20만대, 반조립(CKD) 생산 25만대다. 전동화 전략에서는 시장별 수요에 맞춰 HEV와 EREV, 전기차를 병행한다. 북미에서는 제네시스 GV80 하이브리드를 시작으로 2030년까지 HEV 신차 10종을 출시하고 HEV 판매 비중 50%를 달성한다. 내년 상반기에는 싼타페 EREV를 미국 시장에 투입한다. 유럽에서는 2030년 EV 판매를 42만대까지 확대한다. 지난해 유럽 EV 판매량 11만6000대의 약 4배 수준이다. 유럽 전용 전기차 아이오닉 3는 다음 달 출시하며 차세대 인포테인먼트 시스템 '플레오스 커넥트'를 적용한다. 1회 충전 주행거리는 500㎞ 수준이다. 인도에서는 2030년까지 SUV 판매 비중을 80%로 높이고 현지 전략형 SUV를 추가한다. 같은 기간 부품 현지화율을 90% 이상으로 끌어올리고 수출 비중도 최대 30%까지 확대한다. 국내에서는 울산 EV 신공장을 제조혁신 거점으로 구축한다. AI 기반 품질 관리와 검사를 적용하고 첨단 생산기술 108개를 도입해 소프트웨어중심공장(SDF)으로 운영한다. 현대차의 첫 고유모델 포니를 양산했던 울산 1공장과 첫 모델 코티나를 반조립 생산했던 울산 4공장은 내년부터 재건축에 들어간다. 중국에서는 현지화 전략을 통해 판매 회복에 나선다. 올해 상반기 공개한 아이오닉 V에 이어 내년 소형 SUV EV와 준중형 EV·EREV 겸용 모델 등 2개 신차를 출시한다. 중국 법인은 중국 이외 지역을 포함한 판매량을 2030년까지 50만대 수준으로 확대할 계획이다. 유럽 시장도 확대한다. 올해 4분기 스페인에 진출하고 내년에는 오스트리아·덴마크·폴란드·포르투갈 등 4개국을 추가한다. 이후 인도와 아세안 시장으로 진출 범위를 넓혀 2030년까지 전 세계 40여개국에서 35만대 판매를 목표로 한다. 미래 사업에서는 자율주행과 로보틱스 사업화를 추진한다. 현대차는 올해 4분기 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에서 생산한 아이오닉 5 기반 로보택시를 자율주행 기업 웨이모에 공급한다. 자율주행 합작법인 모셔널은 올해 말 아이오닉 5 로보택시 상용화를 추진하며 유럽과 아시아·태평양 지역으로 사업을 확대한다. 보스턴 다이내믹스와 진행하는 제조 AI 로보틱스 사업도 생산 현장 적용을 앞두고 있다. 현대차는 올해 6월 미국에 로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)를 열고 연말까지 부지를 현재의 10배 수준으로 확대한다. 이곳에서 제조용 AI 로봇을 실제 사업장과 유사한 환경에서 훈련하고 데이터를 수집해 기술을 검증한다. 2028년부터는 HMGMA에 산업용 휴머노이드 로봇 '아틀라스'를 배치할 계획이다. 자율주행 데이터 확보를 위한 사업도 진행한다. 올해 말 전남·광주특별시에 자율주행 AI '아트리아 AI'를 투입해 돌발 상황 데이터를 수집한다. 2028년에는 엔비디아와의 협업을 기반으로 첫 SDV 양산 모델에 레벨2 플러스 자율주행 기술을 적용한다. 이후 아트리아 AI를 양산차로 확대하고 레벨2 플러스부터 레벨4까지 자율주행 라인업을 구축한다. 2029년부터는 새만금 AI 데이터센터를 가동할 계획이다. 100㎿급 규모로 5만장 이상의 GPU를 수용할 수 있다. 현대차그룹은 양산차에서 축적한 주행 데이터와 자체 AI 기술, 데이터센터 인프라를 결합해 자율주행 기술 개발 속도를 높인다는 계획이다. 수익성 목표는 기존보다 상향했다. 현대차는 올해 영업이익률 가이던스 6.3~7.3%를 유지하는 한편 2030년 연결 기준 영업이익률 목표를 기존 8~9%에서 9% 이상으로 올렸다. 영업이익 총액도 기존 목표보다 11% 증가할 것으로 전망했다. 원가 경쟁력 확보를 위해 2030년까지 매출원가율을 기존 계획보다 3%포인트 낮춘다. 차량 전 주기 원가혁신으로 1.5%포인트, 재료비 절감으로 1%포인트, 부품 현지화로 0.5%포인트를 각각 줄이는 방식이다. 주주환원 정책도 제시했다. 총주주환원율은 35% 이상으로 유지하고 최소배당금은 1만원 이상으로 설정한다. 기존에 보유한 자사주는 임직원 보상 목적 물량을 제외하고 전량 소각한다. 호세 무뇨스 사장은 "현대차의 펀더멘탈(기초체력)은 그 어느 때보다 튼튼하다"며 "더 많은 모델을 출시하고, 더 많은 파워트레인 선택지를 고객에게 제공하며 신규 차급과 신규 시장에 공격적으로 진출하겠다"고 밝혔다. 이어 "전략적 파트너십을 기반으로 미래 신기술을 발전시키고, 새로운 기회를 창출하며 로봇과 로보택시를 생산·배치하는 피지컬 인공지능(AI) 기업으로 거듭나겠다"고 했다.2026-08-26 15:01:38
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산업부, 제조 AI 성적표 공개…생산성 30% 높이고 불량률 15% 낮췄다 [경제일보] 정부가 제조 현장에 인공지능(AI)을 심는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’을 중소·중견기업과 산업단지 전반으로 확산한다. 반도체·자동차·조선 현장에서 생산성과 품질 개선 효과가 확인된 만큼, 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축해 제조업의 인력 부족과 성장 둔화에 대응하겠다는 구상이다. 4일 산업통상부에 따르면 정부가 AI 팩토리 선도 프로젝트로 지원한 170여개 사업장 가운데 성과가 가시화된 42곳의 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 15.5% 낮아졌다. 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등이 참여하는 M.AX 얼라이언스도 출범 8개월 만에 1000여곳에서 1500여곳으로 늘었다. 현장에서는 업종별 성과가 나타났다. 반도체 장비업체 서플러스글로벌은 장비 해체와 부품 선별·회수 공정에 AI를 적용해 생산성을 66.7% 높였다. 아산성우하이텍은 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입해 품질검사 시간을 90% 줄였다. HD현대삼호는 선박 러더트렁크 용접·검사 공정에 AI 기반 자율용접 솔루션을 적용해 생산성을 50% 끌어올렸다. 산업부는 생산성 30.1%가 단일 지표를 일률적으로 적용한 수치는 아니라고 설명했다. 산업부 관계자는 “시간당 생산량 증가와 최종 검사시간 단축 등 사업장별 핵심 지표의 개선 정도를 종합해 평균을 산출했다”고 했다. 불량률 감소 폭도 기업별로 AI 도입 전후 불량품 발생 비율을 비교한 뒤 저감률의 평균을 낸 결과다. 전체 사업장의 약 4분의 1만 분석한 것은 과제 착수 시점이 달라서다. AI 팩토리 과제는 통상 3∼4년간 진행되기 때문에 사업 1∼2년 차에는 측정 가능한 성과가 충분히 나오지 않는 경우가 많다. 산업부 관계자는 “상대적으로 일찍 시작해 가시적인 성과가 확인된 과제만 추리다 보니 분석 대상이 42개가 됐다”고 했다. 정부는 중소·중견기업의 비용과 전문인력 부족에는 재정 지원과 기업 간 연결로 대응한다. AI 팩토리 선도 프로젝트를 통해 도입 비용 일부를 지원하고, M.AX 얼라이언스에 참여한 제조기업과 AI 솔루션 기업을 연결해 자체 개발 역량이 부족한 기업도 검증된 기술을 활용하도록 돕는 방식이다. 산업부는 지방 중소기업의 구인난이 심화하는 상황에서 적은 인력으로도 기존 생산량을 유지하거나 생산성을 높이는 것이 정책의 핵심 목표라고 설명했다. 명장과 숙련공의 경험도 데이터셋으로 전환해 세대교체 과정에서 사라질 수 있는 제조 암묵지를 AI가 학습하도록 한다. 정부가 구상하는 최종 단계는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 기존 스마트공장이 사람이 입력한 좌표와 작업 순서에 따라 설비가 움직이는 자동화 공장이라면, 풀스택 AI 팩토리는 AI가 시장 수요와 재고 상황을 분석해 생산계획과 공정을 스스로 조정하는 자율제조 공장이다. 국가 제조데이터 라이브러리는 현장에서 확보한 데이터를 안전하게 저장·관리하고 AI 모델 개발에 활용하는 제조 지식 저장소로 구축한다. 산업부는 2030년까지 AX 실증산단을 25곳으로 늘리고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드도 개발할 계획이다. 다만 초기 42개 사업장에서 확인된 성과가 다른 업종과 중소기업 현장에서도 반복될 수 있는지, 정부 지원이 끝난 뒤 기업이 시스템을 자체 운영할 수 있는지는 앞으로 입증해야 할 과제다. AI 팩토리 500개라는 구축 숫자를 넘어 기업의 투자 대비 효과와 국산 솔루션의 확장성을 보여주는 것이 제조업 AI 전환의 성패를 가를 전망이다. 김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 했다.2026-08-04 15:19:02
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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다 [경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.2026-07-31 10:24:19
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STX엔진·디노티시아, 창원 방산 AI 데이터센터 구축 협력 [경제일보] STX엔진과 인공지능(AI) 기업 디노티시아가 창원 지역의 방산 제조 생태계와 AI 인프라를 연결하는 방산 특화 데이터센터 구축에 나선다. 29일 STX엔진은 디노티시아와 ‘창원 방산 AI 데이터센터 구축사업’의 성공적인 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 방위산업 분야의 AI 활용을 확대하고 대규모 데이터 처리와 AI 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅 인프라를 확보하기 위해 마련됐다. 양사는 데이터센터 사업 투자와 전력 인프라 구축, 방산 AI 기술 개발 등을 중심으로 협력할 계획이다. 디노티시아는 AI 데이터센터의 사업 기획과 개발, 운영체계 구축을 맡는다. STX엔진은 사업에 전략적 투자자로 참여하는 방안을 검토하고 발전기 등 데이터센터 운영에 필요한 전력 인프라 설비 공급을 지원한다. 양사는 이번 협약을 바탕으로 방산 AI 데이터센터 투자와 발전설비 공급, 방산 분야 AI 기술·솔루션 개발, 지역 산업 생태계 활성화 등을 공동으로 추진한다. STX엔진은 그동안 축적한 엔진과 발전설비 기술을 활용해 데이터센터의 안정적인 전력 공급 체계를 마련한다는 구상이다. 데이터센터는 정전이나 전력 공급 불안이 발생하면 운영 차질로 이어질 수 있어 비상발전기를 비롯한 안정적인 전력 설비가 필수적이다. 디노티시아는 AI 데이터와 스토리지 기술, 데이터센터 개발·운영 역량을 바탕으로 국방기관과 방산기업이 AI를 개발하고 활용할 수 있는 방산 특화 인프라 구축을 추진한다. 양사는 향후 실무협의체를 구성해 투자 규모와 사업 방식, 데이터센터 구축 일정 등 단계별 추진 방안을 구체화할 예정이다. 이번 사업을 통해 창원을 중심으로 한 방산 제조 기반과 AI 데이터센터를 연계하고 국내 방위산업의 디지털 전환을 지원한다는 방침이다. STX엔진 이상수 대표는 “이번 협약은 방산 AI 데이터센터 구축을 위한 핵심 인프라 확보의 출발점”이며 “민·방산 분야에서 축적한 기술력과 사업 역량을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계 구축과 AI 활용 기반 확대를 통해 AI 데이터센터, 국방 디지털 전환, 첨단 방산 생태계 구축에 적극 참여해 국가 방위산업 경쟁력 강화와 미래 성장동력 확보에 기여하겠다”고 했다. 디노티시아 정무경 대표는 “STX엔진의 엔진 기술은 데이터센터 전력 인프라로, 디노티시아의 AI 데이터·스토리지 기술은 제조 AI 인프라로 확장될 수 있다”며 “엔진과 AI라는 서로 다른 분야의 기업이 데이터센터를 접점으로 각자의 기술과 사업 영역을 넓히는 협력이 될 것”이라고 했다.2026-07-29 13:52:08
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![[경제일보] 타이어코드 섬유 기술로 세계 1위…HS효성,미래소재로 확장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/23/20260723093526814454.png)
타이어코드 섬유 기술로 세계 1위…HS효성,미래소재로 확장 [경제일보] 자동차에는 수많은 기업의 기술이 집약돼 있다. 차체와 엔진, 배터리처럼 눈에 보이는 부품이 주목받지만, 자동차의 안전성과 내구성을 떠받치는 핵심 소재는 대부분 외부에 드러나지 않는다. 타이어의 형태를 유지하는 타이어코드와 시트벨트용 원사, 에어백 원단 등이 대표적이다. HS효성은 이처럼 완제품 뒤에 가려진 소재를 세계 1위 사업으로 키워왔다. PET 타이어코드와 시트벨트용 원사, 에어백 원단을 기반으로 자동차 내장재와 탄소섬유, 아라미드 등으로 사업 영역을 꾸준히 넓혔다. 완제품 제조사가 쉽게 교체하기 어려운 핵심 소재 공급자로 자리 잡는 것이 HS효성이 계승한 효성의 성장 방식이다. HS효성은 2024년 7월 효성그룹의 인적분할을 통해 출범했다. 조현상 HS효성 부회장은 창립 2주년을 맞아 그룹의 핵심 경영 키워드로 ‘헤리티지 DNA’를 제시했다. 효성이 60년간 축적한 기술력과 품질 경쟁력, 고객 신뢰를 계승해 미래 시장에서도 초격차를 만들겠다는 구상이다. 보이지 않는 소재, 세계 1위 장벽 HS효성의 산업적 뿌리는 타이어코드다. 타이어코드는 고무 내부에서 골격 역할을 하며 타이어의 형태를 유지하고, 주행 과정에서 발생하는 충격과 하중을 견디게 하는 핵심 보강재다. 자동차 안전과 직결되는 소재인 만큼 신규 업체가 개발한 제품이 곧바로 공급되기는 어렵다. 타이어 제조사의 품질 검사를 거쳐 실제 납품에 이르기까지 통상 2~3년의 테스트가 필요하다. HS효성첨단소재가 PET 타이어코드 시장에서 20년 넘게 세계 1위를 유지해온 배경에도 이 같은 높은 진입장벽이 있다. 회사는 폴리에스터와 나일론 타이어코드의 원재료부터 최종 제품까지 전 공정 기술을 보유하고 있다. 강도와 수축률, 내열성 등 고객사가 요구하는 물성을 구현하려면 원사 생산부터 연사와 제직, 열처리에 이르는 전체 공정을 정밀하게 조정해야 한다. HS효성첨단소재는 축적된 공정 기술을 바탕으로 고객사별 요구에 맞춘 제품을 공급하고 있다. 효성은 1968년 울산공장에서 타이어코드지 생산을 시작했고, 1978년 국내 최초로 폴리에스터 타이어코드지 공업화에 성공했다. 이후 글로벌 타이어 업체와 장기 공급 관계를 확대하는 한편 베트남과 중국, 미국 등에 생산기지와 현지 창고를 구축했다. 고객사 인근에서 제품을 공급해 납기 대응력과 공급 안정성을 높이기 위한 전략이다. 고객사와 공동 연구개발을 진행하며 차세대 타이어의 규격과 성능에 맞춘 소재를 함께 개발하는 점도 강력한 진입장벽으로 작용한다. 장기간의 품질 인증과 전 공정 기술, 글로벌 생산망, 공동개발 체계가 결합하면서 고객사가 단기간에 공급처를 교체하기 어려운 구조가 형성됐다. HS효성첨단소재는 올해 4월 추진하던 타이어 스틸코드 사업 매각도 철회했다. 국제 정세 불안으로 공급망 안정성의 중요성이 커진 데다 전기차용 고성능 타이어 시장의 성장 가능성이 높아졌다는 판단에서다. 스틸코드는 타이어 내부에서 하중을 지지하는 강선 소재다. 전기차는 배터리 무게로 인해 내연기관차보다 차량 중량이 무거워 고강도 타이어 보강재의 중요성이 더욱 크다. HS효성은 국제 정세 불안과 유가 상승, 전기차 수요 확대 등을 고려할 때 스틸코드 수요가 꾸준히 증가할 것으로 판단했다. 에어백과 자동차 인테리어, 탄소섬유·아라미드 사업에서 나타난 매출 확대와 수익성 개선 흐름도 매각 철회의 배경으로 제시했다. 이번 결정은 단기적인 투자재원 확보보다 타이어코드와 스틸코드, 비드와이어를 함께 공급하는 종합 타이어보강재 체제를 유지하는 데 무게를 둔 선택으로 풀이된다. 기존 고객 관계와 글로벌 공급망 경쟁력을 지키는 것이 장기적으로 더 큰 가치가 있다고 판단한 것이다. 헤리티지 DNA, 미래소재로 확장 HS효성은 타이어코드에서 축적한 산업용 섬유 기술을 탄소섬유와 아라미드로 확장하고 있다. 탄소섬유 브랜드 ‘탄섬’과 아라미드 브랜드 ‘알켁스’를 앞세워 수소에너지와 전력, 우주항공, 방산 시장을 공략한다. 탄소섬유는 무게가 가볍고 강도가 높아 수소 고압용기와 항공·우주 분야 등에 활용된다. 아라미드는 내열성과 인장강도가 뛰어나 방탄 장비와 광케이블, 산업용 호스, 고성능 타이어 보강재 등에 사용된다. HS효성 관계자는 “탄소섬유와 아라미드는 항공기 동체와 우주발사체, 방산 소재 등에 폭넓게 사용되고 있다”고 했다. 탄소섬유는 항공기와 무기체계의 경량화에, 아라미드는 방탄 장비와 전기차용 타이어코드 등에 적용되고 있다. 다만 미래소재 사업은 생산능력 확대만으로 성과를 담보하기 어렵다. 중국 업체들의 공급 확대와 가격 경쟁이 심화하는 상황에서 설비 가동률과 판매가격을 동시에 지켜야 하기 때문이다. HS효성은 수소 고압용기와 전력망, 드론, 항공우주, 방산 등 성능과 인증이 중시되는 시장을 중심으로 신규 판매처 확보에 나서고 있다. 고객사의 제품 개발 단계부터 참여해 장기 공급자로 자리 잡은 타이어코드 사업의 성공 방식을 미래소재 분야에도 적용하겠다는 전략이다. 항공우주와 방산 분야의 긴 인증 기간은 변수다. 소재의 기술적 적용 가능성을 실제 양산 공급과 안정적인 수익으로 연결하기까지 상당한 시간이 필요할 수 있다. 기존 사업을 유지하면서 미래소재 투자도 병행해야 하는 만큼 재무 부담을 관리하고 신사업의 수익화 시점을 앞당기는 것이 과제로 남는다. HS효성은 AI·데이터 인프라 기업인 HS효성인포메이션시스템도 보유하고 있다. 이 회사는 스토리지와 서버, 클라우드, 빅데이터, AI 플랫폼 등을 공급한다. 소재 제조와 AI 기술을 결합할 경우 생산공정 최적화와 품질 관리, 예측정비, 공급망 관리 등에서 협업 여지가 크다. 다만 현재까지 HS효성인포메이션시스템과 HS효성첨단소재가 협업을 통해 직접적인 사업 성과를 창출한 사례는 뚜렷하지 않다. AI 사업은 아직 소재 경쟁력을 높이는 실질적인 수단이라기보다 앞으로 연결고리를 만들어야 할 영역에 가깝다. 계열사 간 협업이 생산성 향상과 비용 절감, 신규 고객 확보로 이어져야 그룹 포트폴리오의 시너지 역시 구체적으로 확인될 수 있다. 업계 관계자는 “HS효성은 출범 3년 차의 신생 그룹이지만 산업적 뿌리는 효성이 60년간 축적한 소재 기술과 고객 신뢰에 닿아 있다”며 “‘헤리티지 DNA’는 과거의 유산을 미래 사업의 성과로 연결하겠다는 선언”이라고 했다. 이어 “타이어 속 실 한 가닥을 세계 1위 사업으로 키운 경험은 HS효성의 분명한 자산”이라며 “타이어코드에서 구축한 초격차를 미래 시장에서 재현할 수 있을지가 출범 3년 차 HS효성의 다음 성장을 가를 분기점”이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-23 09:39:57
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AI-RAN 선도망 구축 나선 SKT…로봇·자율물류 AI 시대 연다 [경제일보] AI 고속도로 구축이 국가 AI 경쟁력의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 차세대 네트워크 기술인 'AI-RAN' 실증에 나선다. AI 데이터센터(AI-DC)와 네트워크, 피지컬 AI를 연결하는 인프라를 구축해 로봇과 자율물류 등 산업 현장에서 AI 활용을 본격화한다는 전략이다. 14일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반조성' 실증사업 수행기관으로 선정됐다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 사업을 통해 AI-RAN 선도망을 구축하고 피지컬 AI 기반 서비스 개발과 실증을 추진한다. 이번 사업은 정부가 추진하는 'AI고속도로' 구축 정책의 핵심 인프라를 검증하기 위한 프로젝트다. 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율주행 설비 등 피지컬 AI 활용이 확대되면서 대용량 데이터를 초저지연으로 처리하고 AI 연산을 실시간 수행할 수 있는 네트워크 중요성이 커지고 있다. AI-RAN은 기존 이동통신 기지국이 통신 기능뿐 아니라 AI 연산 기능까지 함께 수행하는 차세대 네트워크 구조다. 로봇이나 피지컬 AI 단말이 자체적으로 처리하기 어려운 AI 연산을 기지국이 대신 수행해 단말의 연산 부담과 전력 소모를 줄이고 성능을 높일 수 있는 것이 특징이다. SK텔레콤은 2개년에 걸쳐 AI-RAN과 5G 단독 모드(SA), 네트워크 슬라이싱, 통합 관리 시스템(SMO), AI 기반 네트워크 자율화 기술 등을 선도망에 적용해 성능을 검증할 계획이다. 특히 삼성전자와 HFR, 에릭슨, 노키아 등 4개 제조사의 AI-RAN 장비를 하나의 실증사업에서 동시에 구축·운영하며 다양한 장비 환경에서 성능을 비교 검증한다. AI 연산 인프라 구성 방식도 함께 검증한다. CPU와 GPU 등 서로 다른 연산 자원을 적용하고 AI 서버와 사용자 데이터 처리 장치(UPF)의 배치 구조를 다양하게 구성해 서비스별 최적의 AI-RAN 구축 방식을 도출한다는 계획이다. 실증 대상은 피지컬 AI 서비스 3종이다. 사족보행 순찰로봇은 공장 내 위험지역을 순찰하며 촬영한 영상을 AI-RAN을 통해 실시간 분석해 위험 상황을 탐지하고 통합 관제까지 수행한다. 무인 자율이송 서비스는 공장 내 라이다 데이터를 AI-RAN으로 수집해 디지털 트윈 기반 자율주행 물류 서비스를 구현한다. 휴머노이드 저전력 모드는 복잡한 AI 연산을 기지국으로 분산 처리해 로봇의 배터리 사용 시간을 늘리고 하드웨어 부담을 줄이는 기술이다. 이번 사업은 대기업과 중소기업이 함께 참여하는 컨소시엄 형태로 추진된다. SK텔레콤을 중심으로 에릭슨코리아와 HFR이 네트워크 장비를 담당하고, 인텔리빅스와 서울로보틱스, 클레비가 피지컬 AI 서비스를 개발한다. 삼성전자와 노키아는 AI-RAN 장비 공급과 기술 협력에 참여하며, SK인천석유화학과 KG모빌리티는 실제 산업 현장에서 실증 결과를 검증하는 수요기관 역할을 맡는다. 1차년도에는 인천과 판교에 AI-RAN 선도망을 구축한다. SK인천석유화학에서는 산업안전 관제를 위한 사족보행 순찰로봇과 이동형 CCTV 서비스를 실증하고, 판교에서는 무인 자율이송 서비스를 검증하는 피지컬 AI 리빙랩을 운영한다. 2차년도에는 실증 범위를 실제 산업 현장으로 확대해 KG모빌리티 평택공장 등에 적용하고 휴머노이드 기반 서비스까지 추가 검증할 계획이다. SK텔레콤은 이번 사업을 통해 확보한 기술을 글로벌 표준화에도 활용한다는 방침이다. 회사는 국내 통신사 가운데 유일하게 AI-RAN 얼라이언스 이사회 회원사로 참여하고 있으며, O-RAN과 3GPP 등 국제 표준화 기구와 연계해 AI-RAN 기술 표준 논의를 주도하고 있다. 다양한 제조사 장비와 서비스 환경에서 확보한 실증 데이터를 기반으로 글로벌 AI-RAN 생태계 확산에도 기여한다는 계획이다. SK텔레콤은 장기적으로 AI-RAN을 AI 데이터센터(AI-DC)와 연계해 'AI고속도로' 핵심 인프라로 발전시킬 방침이다. AI-DC와 AI-RAN, 피지컬 AI를 초저지연·고신뢰 네트워크로 연결해 제조와 물류, 산업안전 등 다양한 분야에서 AI 서비스 상용화를 확대해 나간다는 전략이다. 류탁기 SK텔레콤 네트워크기술 담당은 "국내 유일 AI-RAN 얼라이언스 이사회 회원사로서 축적한 역량을 바탕으로 다양한 AI-RAN 선도망과 피지컬 AI 서비스를 실증할 것"이라며 "'AI고속도로'의 핵심인 AI-RAN 기술을 고도화하는 한편, 대중소 상생을 통해 국내 생태계의 자립도와 글로벌 경쟁력을 함께 높이겠다"고 말했다.2026-07-14 15:00:00
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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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AI폰 시대에도 가성비 승부…SKT, 갤럭시 와이드9 선봬 [경제일보] SK텔레콤이 40만원대 5G 스마트폰 '갤럭시 와이드9'를 단독 출시하며 중저가 스마트폰 시장 공략에 나선다. 프리미엄 AI 스마트폰 중심으로 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 가격 경쟁력과 실용성을 앞세운 전용 단말을 통해 소비자 선택지를 넓히고 보급형 시장 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 3일 SK텔레콤은 '갤럭시 와이드9'를 공식 온라인몰 T다이렉트샵과 전국 T월드 매장에서 단독 출시한다고 밝혔다. 갤럭시 와이드9의 출고가는 46만9700원이다. 5000mAh 대용량 배터리와 최대 25W 고속 충전 기능을 지원하며, 6.7인치 슈퍼 아몰레드 디스플레이를 탑재했다. 또한 5000만 화소 후면 카메라와 손떨림 방지(OIS) 기능을 적용했으며, 무게는 192g, 두께는 7.5mm로 전작보다 가볍고 얇아졌다. 이번 제품은 50만원 이하의 가격임에도 일상에서 자주 사용하는 기능을 강화한 것이 특징이다. 대화면 디스플레이와 대용량 배터리, 고화질 카메라 등을 갖춰 실속형 스마트폰을 찾는 소비자들의 수요를 겨냥했다. 특히 자녀의 스마트폰 사용을 관리할 수 있는 '잼(ZEM)' 애플리케이션이 기본 탑재돼 첫 스마트폰을 사용하는 청소년이나 학생은 물론 부모 세대까지 폭넓은 이용자를 고려한 것으로 분석된다. 보호자는 자녀의 스마트폰 사용 시간과 앱 이용 현황 등을 관리할 수 있어 가족용 단말 수요도 노렸다. SK텔레콤은 T다이렉트샵 구매 고객을 대상으로 다이소 3만원 상품권과 루메나 탁상용 무선 선풍기 등 다양한 사은품도 제공한다. 이번 출시는 프리미엄 AI 스마트폰 중심으로 재편되는 시장에서 중저가 스마트폰 수요를 공략하기 위한 전략으로 풀이된다. 최근 스마트폰 제조사들이 AI 기능을 앞세운 프리미엄 제품을 잇달아 선보이고 있지만, 가격 부담이 상대적으로 낮은 보급형 제품에 대한 수요도 꾸준히 이어지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 전용 단말을 통해 가격 경쟁력을 확보하는 동시에 고객 선택권을 확대한다는 방침이다. 갤럭시 와이드 시리즈는 지난 2016년 첫 출시 이후 SK텔레콤 전용 스마트폰 브랜드로 활용되고 있다. 합리적인 가격과 실용적인 성능을 앞세워 중저가 시장에서 꾸준한 판매를 이어왔으며, SK텔레콤은 이를 기반으로 전용 단말 라인업을 지속 확대하고 있다. 윤명원 SK텔레콤 채널&디바이스 담당은 "갤럭시 와이드 시리즈는 지난 10년간 고객들에게 꾸준한 호응 속에 검증받은 대표적인 가성비 라인업"이라며 "앞으로도 합리적인 가격에 알찬 스펙을 갖춘 다양한 단말 출시를 통해 고객들의 선택권을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-03 14:21:21
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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젠슨 황 "지금은 한국의 시간"…정부·AI 생태계와 피지컬 AI 도약 논의 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 일정에서 한국 인공지능(AI) 생태계 전반과 협력 확대 의지를 재확인했다. 정부와는 GPU 26만장 도입, 베라 루빈 기반 AI 팩토리, 엔비디아 R&D센터 설립을 논의했고 국내 대기업·스타트업과는 피지컬 AI와 글로벌 진출 방안을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 앞서 황 CEO와 별도 면담을 가졌다. 양측은 지난해 APEC 정상회의를 계기로 형성된 한국과 엔비디아의 AI 인프라 협력을 실제 성과로 이어가야 한다는 데 뜻을 모았다. 배 부총리는 이 자리에서 엔비디아 GPU 26만장의 차질 없는 도입을 요청했다. 또 엔비디아의 차세대 AI 컴퓨팅 인프라인 베라 루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 도입을 연내 추진할 수 있도록 협력을 당부했다. AI 팩토리는 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 결합해 데이터 수집과 학습, 추론까지 AI 전 과정을 수행하는 차세대 지능형 데이터센터다. 정부의 관심은 단순 GPU 확보에 그치지 않는다. 배 부총리는 한국이 거대언어모델(LLM) 경쟁에서는 미국 빅테크에 뒤처졌지만, 제조와 로봇, 반도체 기반을 결합한 피지컬 AI에서는 앞서갈 수 있다는 점을 강조했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇, 공장, 자동차, 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 엔비디아 R&D센터 국내 설립도 주요 의제였다. 배 부총리는 엔비디아 연구개발 거점이 조속히 국내에 마련돼 국내 산·학·연과 피지컬 AI 공동연구를 수행하는 실질적 협력 허브가 되길 기대한다고 밝혔다. 앞서 엔비디아가 서울 근무 조건으로 피지컬 AI 관련 인력 채용에 나선 만큼 한국 R&D센터 설립 논의는 실행 단계로 접어든 것으로 보인다. 황 CEO는 이날 한국 AI 산업에 대한 강한 기대감을 드러냈다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 한국이 반도체와 제조, 에너지 인프라, 소프트웨어, 문화적 확산력을 함께 갖춘 드문 국가라고 평가했다. 중공업과 전자 산업에서 세계적 경쟁력을 쌓은 한국이 AI 시대에도 중요한 역할을 할 수 있다는 메시지다. 황 CEO는 한국에 “수천억달러 규모의 잠재적 사업”을 가져왔다고도 말했다. 특히 SK하이닉스와 SK텔레콤을 언급하며 메모리와 AI 클라우드 분야의 초대형 파트너십이 막대한 경제적 기회를 만들 수 있다고 강조했다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 필요한 HBM 핵심 공급사이고 SK텔레콤은 엔비디아 DSX 기반 GW급 AI 클라우드 구축에 나섰다. 이날 리셉션에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 국내 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 자리를 함께했다. 반도체, 클라우드, 게임, 로봇, 모빌리티, 생성형 AI 기업이 한자리에 모인 셈이다. 간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 스타트업 투자, 글로벌 시장 진출, 피지컬 AI 협력 방안이 폭넓게 논의된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 참석 투자사들을 향해 한국 AI 스타트업에 대한 투자를 독려한 것으로 전해졌다. 한국이 AI의 미래에 투자하기 좋은 시장이라는 메시지를 직접 던진 것이다. 이번 방한에서 엔비디아의 한국 전략은 뚜렷해졌다. SK하이닉스는 HBM과 차세대 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI와 AI 팩토리, LG는 데이터센터와 휴머노이드 로봇, 현대차는 모빌리티와 제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어에서 각각 협력 축을 맡는다. 정부의 역할도 중요해졌다. GPU 도입과 AI 팩토리 구축은 전력, 냉각, 데이터센터 입지, 인재, 규제, 보안 체계가 함께 움직여야 성과를 낼 수 있다. 엔비디아 R&D센터가 실제 산학연 공동연구와 산업 실증으로 이어지려면 정부 지원과 민간 투자가 맞물려야 한다. 검증대에는 실행력이 오른다. GPU 26만장 도입과 베라 루빈 AI 팩토리 구축이 일정대로 진행되는지, 엔비디아 R&D센터가 국내 연구개발 생태계에 어떤 역할을 하는지, 스타트업 투자와 글로벌 진출이 실제 성과로 이어지는지가 관건이다. 황 CEO의 방한은 한국을 단순한 메모리 공급국이나 GPU 구매국이 아니라 AI 인프라와 피지컬 AI를 함께 설계하는 전략 거점으로 끌어올리는 계기가 됐다. 이제 남은 과제는 선언을 산업 현장의 성과로 바꾸는 일이다. 한국이 반도체와 제조, 로봇, 클라우드, 소프트웨어를 묶어 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있을지가 이번 협력의 본질적 시험대가 될 전망이다.2026-06-08 22:57:11
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삼성, 젠슨 황과 HBM4E·HBM5 논의…엔비디아 '한국 AI 동맹' 마지막 퍼즐 맞추나 [경제일보] 삼성전자가 엔비디아와 차세대 고대역폭메모리(HBM)와 파운드리 협력 확대를 논의했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 기간 SK, LG, 현대차, 네이버, 두산, 게임업계까지 잇달아 만나며 한국 AI 생태계 전반과 협력망을 넓힌 가운데, 삼성도 HBM4E·HBM5와 파운드리 카드를 앞세워 엔비디아 동맹 재정비에 나선 모습이다. 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS) 부문장 부회장은 8일 서울 중구 신라호텔에서 황 CEO와 만난 뒤 “내년부터 HBM4E와 파운드리 비즈니스, HBM5 등 장기적인 협력을 많이 이야기했다”고 밝혔다. 그는 “단기적으로는 올해부터 HBM4나 SOCAMM을 충분히 공급해야 한다”며 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에 필요한 메모리 솔루션 공급 의지도 드러냈다. 파운드리 협력도 주요 의제였다. 전 부회장은 “4나노와 8나노에서 필요한 자율주행 칩과 엔비디아의 액셀러레이터 칩인 그록 칩에서 협력하고 있고, 그다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 말했다. 삼성전자가 메모리뿐 아니라 AI 칩 생산 파트너로도 엔비디아와 접점을 넓히려는 흐름이다. 이번 회동은 삼성에 중요한 시험대다. SK하이닉스는 이미 엔비디아의 핵심 HBM 공급사로 자리 잡았다. SK하이닉스와 엔비디아는 이번 방한 기간 AI 팩토리용 차세대 메모리 개발을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 협력 대상은 베라 루빈 AI 슈퍼컴퓨터, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼 등이다. HBM 중심 협력이 AI PC와 로봇, 엣지 AI용 메모리까지 확장되는 셈이다. SK텔레콤도 엔비디아와 AI 인프라 동맹을 맺었다. 양사는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 기가와트(GW)급 AI 클라우드를 한국에 구축하고, 첫 AI 팩토리를 2027년 가동한 뒤 아시아로 확장한다는 계획을 내놨다. 통신망과 데이터센터 운영 역량을 가진 SK텔레콤이 엔비디아 클라우드 파트너로 합류하면서, SK그룹은 HBM 공급망과 AI 클라우드 인프라를 동시에 거머쥐는 구조를 만들고 있다. 네이버와의 협력도 방한의 핵심 축이었다. 네이버는 엔비디아 DSX를 활용해 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대하는 구상이다. 네이버는 하이퍼클로바X와 클라우드 운영 경험을 바탕으로 소버린 AI와 글로벌 AI 인프라 사업을 함께 겨냥한다. LG그룹은 로봇과 데이터센터에서 엔비디아와 손을 맞잡았다. 황 CEO는 구광모 LG그룹 회장과 만난 뒤 휴머노이드 로봇과 차세대 데이터센터 아키텍처 협력을 언급했다. LG전자의 로봇·가전·스마트홈 역량, LG CNS의 스마트팩토리·클라우드 역량, LG유플러스의 AI 데이터센터 인프라가 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 수 있는 지점이다. 현대차그룹과의 협력은 피지컬 AI와 미래 모빌리티에 맞춰져 있다. 현대차는 자동차 제조와 자율주행, 로보틱스, 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 기술을 보유하고 있다. 엔비디아 입장에서는 실제 제조 현장과 모빌리티 데이터를 가진 파트너이고, 현대차 입장에서는 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 고도화를 위한 AI 인프라가 필요하다. 두산도 로보틱스 협력선으로 부상했다. 엔비디아는 두산그룹과 피지컬 AI와 AI 팩토리 인프라 분야 협력을 추진하고 있다. 두산로보틱스가 협동로봇과 산업용 로봇 시장에서 쌓아온 역량은 엔비디아의 로봇 시뮬레이션·AI 플랫폼과 연결될 수 있다. 황 CEO가 방한 기간 잠실야구장에서 박정원 두산그룹 회장과 함께 시구에 나선 것도 단순 이벤트 이상의 상징성을 남겼다. 게임업계와의 회동도 눈에 띄었다. 황 CEO는 크래프톤 장병규 의장, 엔씨소프트 김택진 대표와 각각 만나 게임 AI와 피지컬 AI 협력 가능성을 논의했다. 엔씨는 아이온2와 신더시티를 통해 엔비디아 RTX 기술을 활용하고 있고, AI 자회사 NC AI를 통해 로봇 두뇌와 월드모델 연구를 확대하고 있다. 크래프톤은 루도로보틱스를 통해 휴머노이드 로봇용 AI 기술 개발에 나섰다. 게임사가 보유한 3D 가상공간, 물리 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량이 로봇 학습과 디지털 트윈으로 확장될 수 있다는 점에서 엔비디아의 관심이 커지고 있다. 이처럼 황 CEO의 방한은 한국 기업별 협력 축을 분명히 드러냈다. SK하이닉스는 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI 인프라, LG는 로봇·데이터센터, 현대차는 모빌리티·제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어다. 삼성전자는 이 구도에서 HBM과 파운드리 양쪽을 모두 제공할 수 있는 종합 반도체 파트너라는 점을 다시 증명해야 한다. 업계의 시선은 삼성의 실제 공급 성과에 쏠린다. HBM4와 SOCAMM의 단기 공급, HBM4E 샘플 검증, HBM5 공동 개발, 차세대 파운드리 협력이 구체적인 계약과 양산 물량으로 이어지는지가 관건이다. 전 부회장은 SK하이닉스가 엔비디아의 최대 메모리 파트너로 언급된 데 대해 “저희는 저희 일을 열심히 할 것”이라며 “나중에 결과로 보여드리겠다”고 말했다. 황 CEO의 이번 방한은 한국 AI 산업의 지형을 새로 그렸다. 엔비디아는 한국을 단순한 메모리 공급국이 아니라 AI 팩토리, 데이터센터, 로봇, 모빌리티, 게임 AI를 함께 실증할 전략 거점으로 보고 있다. 삼성전자가 이 판에서 다시 중심축으로 올라서려면 차세대 HBM과 파운드리에서 결과를 보여줘야 한다. 승부는 방한 이벤트가 아니라 엔비디아의 다음 로드맵 안에 삼성의 기술이 얼마나 깊숙이 들어가느냐에서 갈릴 전망이다.2026-06-08 22:33:09
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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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