검색결과 총 19건
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삼성, 갤럭시 탭 S12에 포토샵…창작·업무 기능 키운다
[경제일보] 삼성전자가 프리미엄 태블릿 ‘갤럭시 탭 S12 시리즈’에 포토샵과 대화면 AI 기능을 결합해 창작·업무용 수요 공략에 나선다. S펜으로 이미지를 편집하고, 강의 영상과 필기·AI를 한 화면에서 사용하는 작업 환경을 앞세웠다. 삼성전자는 1일 ‘갤럭시 탭 S12 울트라’와 ‘갤럭시 탭 S12+’를 공개했다. 국내 출시일은 7일이다. 울트라는 14.6형 화면과 5.1㎜ 두께를 유지했고, 플러스는 전작 S10+의 12.4형보다 커진 12.6형 화면을 적용했다. 이번 제품의 변화는 창작용 앱 확대에 있다. 삼성전자는 안드로이드 태블릿 최초로 어도비 포토샵을 기본 탑재한다고 설명했다. 대화면과 S펜에 맞춘 인터페이스로 드로잉과 이미지 편집을 지원하며, 포토샵 모바일 프리미엄을 4개월간 무료로 체험할 수 있다. 필기 앱 노타빌리티는 6개월 무료 이용과 첫 구독 20% 할인 혜택을 제공한다. 굿노트, 영상 편집 앱 루마퓨전, 프로젝트 관리 앱 노션, 클립 스튜디오 페인트 등도 활용할 수 있다. S펜은 두 모델 모두 기본 제공한다. AI 기능은 여러 작업을 동시에 진행하는 데 초점을 맞췄다. 안드로이드 17 기반 사용자 환경 ‘원 UI 9’를 탑재하고, 화면을 최대 세 영역으로 나누는 멀티 윈도우를 지원한다. 강의 영상을 보면서 삼성 노트에 필기하고 AI에 질문하는 식이다. 노트 어시스트는 기록한 내용을 요약하고, 삼성 브라우저는 여러 탭의 내용을 정리하거나 앞서 본 웹페이지를 찾도록 돕는다. 삼성 덱스는 앱 창의 크기와 배치를 조절하는 PC 형태의 작업 환경을 제공한다. 별도 판매하는 프로 키보드에는 AI 호출 키를 넣었다. 구글 AI 프로 6개월 무료 구독 혜택도 제공한다. 두 제품은 미디어텍 디멘시티 9500 프로세서를 탑재한다. 회사 측은 울트라의 신경망처리장치(NPU) 성능이 전작 S11 울트라보다 약 61%, 중앙처리장치(CPU)는 19%, 그래픽처리장치(GPU)는 17% 향상됐다고 밝혔다. 새로 설계한 3D 베이퍼 챔버는 고사양 작업에서 발생하는 열을 분산한다. 배터리 용량은 울트라 1만1600mAh, 플러스 1만600mAh다. 삼성전자 측정 기준 동영상 재생시간은 각각 최대 23시간과 21시간이다. 두 모델 모두 최대 45W 충전을 지원한다. 가격은 울트라가 189만9700~301만8400원, 플러스가 154만9900~206만9100원이다. 울트라의 시작가는 전작 S11 울트라 출시 당시 159만8300원보다 30만1400원 높다. 화면 크기와 두께가 같은 울트라에서 주요 변화는 처리 성능과 소프트웨어 활용 범위다. 김정현 삼성전자 MX사업부 부사장은 “강력한 하드웨어에 최신 갤럭시 AI를 결합해 사용자가 최상의 생산성을 경험할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 한편 제품은 그레이·실버 색상의 5G·와이파이 모델로 출시한다. 1~6일 삼성닷컴에서 출시 사전알림을 신청할 수 있으며, 최대 7회의 운영체제 업그레이드를 지원한다.
2026-10-01 11:52:09
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퀄컴, 2나노 모바일 AP '투톱'…스마트폰 AI 등급 나눈다
[경제일보] 퀄컴이 2나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정을 적용한 플래그십 스마트폰용 애플리케이션 프로세서(AP) 2종을 공개했다. 하나의 최상위 칩으로 대응하던 방식에서 벗어나 성능과 가격대가 다른 두 제품을 공급해 프리미엄 스마트폰 시장을 세분화하려는 전략이다. 퀄컴 테크날러지스는 22일(현지시간) 미국 하와이에서 개막한 ‘스냅드래곤 서밋 2026’에서 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’와 ‘스냅드래곤 8 엘리트 6세대’를 발표했다. 최상위 제품인 익스트림 모델은 퀄컴 자체 설계 오라이온 중앙처리장치(CPU)의 최고 동작 속도가 모바일 CPU 최초로 5㎓에 도달했다. 퀄컴은 전작보다 CPU 성능은 13%, 아드레노 그래픽처리장치(GPU) 성능은 44% 향상됐으며 GPU 전력 효율도 40% 개선됐다고 설명했다. AI 연산을 담당하는 헥사곤 신경망처리장치(NPU)는 성능이 35%, 전력당 성능은 최대 33% 높아졌다. 저전력 센싱 허브 성능도 최대 85% 개선해 사용자의 맥락과 이용 습관을 기기 안에서 학습하는 기능을 강화했다. 핵심 방향은 이용자의 명령에 답하는 수준을 넘어 상황을 파악하고 필요한 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’다. 데이터 일부를 기기 안에서 처리해 응답 속도와 개인정보 보호 수준을 높일 수 있다. 다만 해당 기능은 일부 안드로이드 버전에서 지원되며 실제 구현 범위는 스마트폰 제조사의 운영체제와 AI 모델, 애플리케이션 연동 수준에 따라 달라진다. 게임에는 AI 전용 GPU 코어인 아드레노 매트릭스 코어와 ‘아드레노 뉴럴 퓨전’을 적용했다. 초고해상도 변환과 프레임 생성, 이미지 복원 작업을 AI가 분담해 화질과 전력 효율을 높이는 방식이다. 카메라는 APV(고급 전문 비디오)와 인텔리전트 픽셀 컨트롤을 지원한다. 익스트림 모델은 8K·초당 60프레임과 4K·초당 240프레임 촬영, 6400만화소 카메라 3대 동시 처리를 지원한다. 일반형인 스냅드래곤 8 엘리트 6세대도 5㎓ 오라이온 CPU를 탑재한다. 퀄컴 기준 전작 대비 CPU 성능은 10%, GPU 성능은 35%, NPU 성능은 14% 향상됐다. CPU 전력 효율은 37%, GPU 효율은 40% 개선됐다고 회사는 밝혔다. 두 칩을 탑재한 스마트폰은 아너·아이쿠·모토로라·원플러스·오포·레드미·레드매직·비보·샤오미 등을 통해 수주 안에 출시될 예정이다. 퀄컴이 제시한 성능 개선치는 자체 기준인 만큼 지속 성능과 발열, 배터리 사용시간은 실제 완제품에서 확인해야 한다.
2026-09-23 09:01:16
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW
[경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.
2026-09-22 14:58:44
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티빙, 접속키 하나로 개발망·운영망 연쇄 침투…3954만 계정 유출
[경제일보] 온라인동영상서비스(OTT) 티빙에서 중복을 포함한 이용자 계정 3954만개와 소스코드 등 개발 프로젝트 361건이 유출됐다. 접속키를 소스코드에 그대로 넣어두고 개발자에게 과도한 접근 권한을 부여한 보안 관리 부실이 피해를 키운 것으로 조사됐다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA) 등으로 구성된 민관합동조사단은 3일 정부서울청사에서 티빙 침해사고 조사 결과를 발표했다. 조사단은 개발자 단말기 9대와 보안장비, 데이터베이스(DB), 시스템 로그를 분석해 공격 경로와 피해 규모를 확인했다. ◆ 활성·휴면·탈퇴 계정까지 유출…피해자 수는 미확정 조사단이 확인한 유출 계정은 3954만697개다. 로그인 가능한 계정 2206만3021개뿐 아니라 휴면 계정 850만2679개, 탈퇴 계정 886만8174개, 테스트 계정 10만6823개까지 포함됐다. 티빙 시스템에 남아 있던 계정이 사실상 모두 유출된 것이다. 실제 피해자는 계정 수보다 적을 것으로 보인다. 한 사람이 여러 경로로 가입한 경우가 많았고, 최대 13개 계정을 가진 이용자도 확인됐다. 연계정보(CI)가 있는 1904만개 계정의 중복을 확인한 결과 약 580만개가 동일인 계정이었다. 이를 제외하면 CI로 구분되는 이용자는 약 1324만명이다. 문제는 CI가 없는 나머지 2040만개 계정이다. 이들 계정은 동일인 여부를 가려내기 어려워 현재로서는 전체 피해자 수를 확정할 수 없다. 휴면·탈퇴 회원 정보를 계속 보유한 것이 적절했는지를 포함해 정확한 피해 규모는 개인정보보호위원회가 추가 조사할 예정이다. 가입 경로별로는 네이버·카카오·애플 등 SNS 간편가입 계정이 2247만개로 가장 많았다. CJ ONE 통합회원은 863만개, 티빙 자체 가입은 726만개였다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 SNS 간편가입과 관련해 외부 SNS 계정까지 해킹된 것은 아니라고 설명했다. 간편가입 과정에서 티빙에 전달된 정보와 티빙이 별도로 수집한 휴대전화 번호, CI, 생년월일 등이 유출됐다는 것이다. 유출 정보는 아이디와 성명, 생년월일, 휴대전화 번호, 이메일 주소, CI 등 20개 항목·세부 유형 약 70종이다. CI 보유 계정에서는 평균 11.1개 항목, CI가 없는 계정에서는 평균 4.6개 항목이 유출됐다. 비밀번호는 일방향 암호화돼 복호화가 불가능한 상태였다. 반면 휴대전화 번호와 이메일 주소는 암호화키까지 함께 빠져나가 복호화할 수 있는 것으로 확인됐다. 조사단은 이를 사실상 평문으로 유출된 것과 같은 수준으로 판단했다. ◆ 개발키 탈취한 공격자, 운영 접속키 43개까지 확보 공격자는 5월 29일부터 31일 사이 티빙 개발자의 개발환경 접속키를 이용해 내부 시스템에 침투했다. 이 키로 전체 개발 프로젝트에 접근해 추천·검색 알고리즘과 이용자 관리·인증, 결제, 유료서비스 운영체계 등이 포함된 프로젝트 361건, 30.35GB를 빼냈다. 개발 소스코드 안에는 운영환경 접속키 43개가 숨김 처리 없이 입력돼 있었다. 이른바 ‘하드코딩’ 방식이다. 프로그램 설정값과 DB 아이디·비밀번호도 별도 암호화 없이 저장돼 공격자는 개발환경에서 운영환경까지 접근 범위를 넓힐 수 있었다. 공격자는 5월 30일 DB에 공격 도구를 삽입해 1차 유출을 시도했다. 이 과정에서 DB 서버 중앙처리장치(CPU) 사용률이 100%까지 치솟자 티빙이 해당 작업을 차단했다. 박용규 KISA 디지털위협대응본부장은 “1차 시도 때 발생한 것은 보안 알람이라기보다 시스템 이상 알람이었다”며 “티빙이 원인을 조사하는 사이 2차 시도가 발생했다”고 설명했다. 공격자는 다음 날 별도 운영환경 접속키로 가상서버를 만들었다. CPU 사용률을 10% 이하로 유지해 과부하 경보를 피하면서 이용자 정보 24GB를 저장한 뒤 외부 서버로 전송했다. 이후 흔적을 줄이기 위해 가상서버를 삭제했다. 조사단은 개발환경 침투 이후의 이동 경로는 복원했지만 최초 개발자 접속키가 어떻게 탈취됐는지는 확인하지 못했다. 임 정책관은 “개발자 단말기 포렌식과 여러 공격 시나리오를 분석했지만 최초 탈취 경로를 확인하는 것은 불가능했다”며 “공격자와 최초 침투 경로는 경찰 수사를 통해 밝혀질 것으로 기대한다”고 말했다. ◆ 2년 전 접속키 노출 경고받고도 개선 안 해 티빙은 2024년 모의해킹에서 접속키 노출 취약점을 지적받았지만 개선하지 않았다. 접속키를 평문으로 저장하거나 사내 메신저로 공유했고, 키 발급·변경·폐기 절차도 제대로 마련하지 않은 것으로 나타났다. 개발자별 업무 범위를 구분하지 않고 모든 개발자에게 전체 프로젝트 접근 권한을 준 점도 피해를 키웠다. 업무에 필요한 만큼만 권한을 부여하는 ‘최소권한 원칙’이 적용되지 않아 접속키 하나가 전체 개발 프로젝트 유출로 이어졌다. 접근제어와 관제에도 허점이 있었다. 인가된 인터넷주소(IP)만 접속하도록 제한하거나 다중인증(MFA)을 적용하는 통제가 미흡했다. 티빙은 CPU 부하 등 시스템 상태를 주로 감시했지만 대량 정보 조회와 비정상적인 데이터 이동을 실시간으로 탐지·차단할 체계는 갖추지 못했다. 시스템 로그도 선별적으로 저장했다. 새로 도입한 가상사설망(VPN) 장비에는 기존 로그 관리정책을 적용하지 않아 접속기록이 약 6일치만 남아 있었다. 업무용 PC의 백신 설치 여부와 최신 버전 관리 등 정기적인 보안점검도 미흡했던 것으로 조사됐다. 전체 임직원 265명 가운데 개발자는 149명이었지만 외주인력을 제외한 정보보호 전담인력은 4명 안팎에 그쳤다. 조사단은 이 인력으로 상시 보안관제와 취약점 점검, 이상행위 탐지를 수행하는 데 한계가 있었을 것으로 판단했다. ◆ CISO 보고까지 14시간…법정 신고기한도 넘겨 초동 대응도 늦었다. 5월 30일 오후 DB 서버 과부하가 발생한 뒤 정보보호 최고책임자(CISO)에게 상황이 공유되기까지 약 14시간이 걸렸다. 정보보안팀에 사고가 전달된 시점은 5월 31일 오전 10시 10분이었지만 KISA 신고는 6월 1일 오후 3시 8분에 이뤄졌다. 침해사고 인지 후 24시간 이내 신고하도록 한 정보통신망법을 위반한 것이다. 개인정보 유출 신고는 별도 절차로 진행됐다. 개인정보위는 티빙이 6월 2일 개인정보 유출 정황을 인지하고 3일 오전 2시께 신고했다고 밝혔다. 개인정보위는 안전조치와 정보 보유·파기, 이용자 통지 의무 위반 여부를 조사하고 있다. 과기정통부는 신고 지연에 대해 3000만원 이하의 과태료를 부과할 예정이다. 티빙에는 접속키 관리체계 개편과 접근권한 축소, 이상행위 탐지 강화, 보안인력·예산 확충, 로그 보관정책 개선을 요구했다. 티빙은 9월 중 재발방지 이행계획을 제출해야 한다. 정부는 2027년 1월 이행 여부를 점검하고 보완이 필요한 경우 시정조치를 명령할 방침이다. ◆ “추가 공격·다크웹 유통 아직 없어”…후속 점검 필요 소스코드 유출에 따른 위험은 남아 있다. 공격자가 인증과 결제 구조, 외부 응용프로그램 인터페이스(API), 내부 업무 로직을 분석해 새로운 취약점을 찾을 수 있기 때문이다. 접속키 폐기·재발급에 그치지 않고 유출된 코드의 취약점 점검과 주요 인증체계 교체까지 필요하다는 지적이 나온다. 임 정책관은 “소스코드 유출에 따른 취약점을 악용한 추가 공격 정황은 현재까지 확인되지 않았다”며 “이용자 피해 사례와 다크웹을 통한 불법거래·유통 정황도 탐지되지 않았다”고 밝혔다. 티빙은 홈페이지를 통해 개인정보 유출 내역 조회 페이지를 열고 사과했다. 티빙은 “회원에게 심려를 끼쳐드린 점을 깊이 사과드린다”며 이용자가 유출 여부와 항목을 개별적으로 확인할 수 있도록 했다. 한편 이용자는 티빙과 동일한 비밀번호를 다른 서비스에서도 사용했다면 함께 변경하는 것이 안전하다. 티빙이나 CJ ONE을 사칭해 본인확인·환불·보상을 내세우는 문자와 이메일의 링크도 주의할 필요가 있다. 정부 브리핑 시점까지 구체적인 피해구제와 보상 방안은 공개되지 않았다. 정확한 피해자 수와 탈퇴 회원 정보의 보유 근거, 유출된 소스코드의 교체 범위도 추가 확인이 필요한 사안으로 남았다.
2026-09-03 16:42:22
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"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전
[경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.
2026-07-28 16:07:34
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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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IBM, '1나노 벽' 넘었다…반도체 경쟁 옹스트롬 시대로
[경제일보] IBM이 반도체 미세공정의 한계로 여겨져 온 1나노미터 벽을 넘어서는 기술을 공개했다. 0.7나노, 즉 7옹스트롬급 칩 기술이다. 인공지능(AI) 반도체와 데이터센터 전력 효율 경쟁이 격화되는 가운데 반도체 공정 경쟁이 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다는 평가가 나온다. IBM은 25일 세계 최초의 서브 1나노 칩 기술인 0.7나노 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 나노스택은 기존처럼 트랜지스터를 평면 위에 더 촘촘히 배열하는 방식에서 벗어나 소자를 수직 방향으로 엇갈려 쌓는 3차원 적층 구조다. IBM은 이를 통해 손톱 크기 칩에 약 1000억개의 트랜지스터를 집적할 수 있다고 설명했다. 옹스트롬은 나노미터보다 더 작은 길이 단위다. 1옹스트롬은 0.1나노미터이고, 1나노미터는 10옹스트롬이다. IBM이 공개한 0.7나노 공정은 이를 옹스트롬 단위로 바꾸면 7옹스트롬에 해당한다. 그동안 반도체 업계가 7나노, 5나노, 3나노, 2나노 공정을 놓고 경쟁했다면, 이제는 1나노 아래의 초미세 공정 경쟁으로 이동하고 있는 셈이다. 다만 반도체에서 말하는 공정명은 실제 트랜지스터의 모든 물리적 길이가 정확히 그 숫자라는 뜻은 아니다. 최근의 2나노, 1나노, 7옹스트롬이라는 표현은 실제 선폭보다 집적도, 성능, 전력 효율, 세대 구분을 나타내는 상징적 명칭에 가깝다. 따라서 ‘옹스트롬 시대’는 단순히 숫자를 더 작게 부르는 변화가 아니라 트랜지스터 구조와 적층 방식까지 바꾸는 차세대 공정 경쟁의 시작을 뜻한다. ◆ 나노스택, 평면 미세화 한계 넘는 3차원 해법 IBM은 나노스택 기술이 2021년 공개한 2나노 칩과 비교해 트랜지스터 밀도를 약 두 배 높일 수 있다고 밝혔다. 같은 전력에서 연산 성능을 최대 50% 끌어올리거나 같은 성능에서 전력 효율을 최대 70% 개선할 수 있다는 설명이다. 칩 내부 SRAM 공간 효율도 40% 향상돼 고성능 AI 반도체 설계에 유리하다고 강조했다. 핵심은 미세화 방식의 전환이다. 반도체 업계는 핀펫을 넘어 게이트올어라운드(GAA), 나노시트 구조로 이동하고 있다. 평면 위에 회로를 더 작게 그리는 방식만으로는 전력 누설과 발열, 배선 복잡도를 해결하기 어려워졌기 때문이다. 나노스택은 이 흐름을 한 단계 더 밀고 나가 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 접근이다. IBM은 나노스택이 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 모바일 칩 등 다양한 반도체에 적용될 수 있는 범용 기술이라고 설명했다. AI 데이터센터 전력 사용량이 급증하는 상황에서 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 공정 기술은 산업적 파급력이 크다. AI 모델이 커질수록 병목은 연산 성능뿐 아니라 전력, 냉각, 칩 면적, 메모리 효율로 확산되고 있다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발 총괄 부사장은 “나노스택은 단발성 혁신이 아니다”라며 “향후 10년간 여러 세대에 걸쳐 7옹스트롬, 5옹스트롬, 3옹스트롬을 거쳐 1옹스트롬에 이르는 제품이 이 아키텍처를 기반으로 나올 것”이라고 강조했다. ◆ 라피더스 협력 주목…양산까지는 시간 필요 파운드리 경쟁 구도에도 파장이 예상된다. 현재 최첨단 파운드리 시장은 TSMC, 삼성전자, 인텔이 2나노급 공정과 후속 로드맵을 놓고 경쟁하는 구조다. IBM은 대량 생산 파운드리 사업자는 아니지만 반도체 원천 기술과 연구개발에서 영향력이 크다. 2021년 2나노 기술을 먼저 공개한 데 이어 이번에는 1나노 아래 공정 가능성을 제시했다. 특히 일본 라피더스와의 협력 관계가 주목된다. IBM과 라피더스는 2022년 2나노 노드 공동 개발 파트너십을 맺었고 라피더스는 일본 정부 지원을 바탕으로 첨단 로직 파운드리 진입을 추진하고 있다. IBM이 나노스택 기술을 어느 기업과 상용화할지는 공개하지 않았지만 기존 협력 관계를 고려하면 라피더스가 차세대 공정 경쟁에서 복병으로 부상할 가능성도 있다. 기대와 현실은 구분해야 한다. IBM은 나노스택 기술의 실제 생산 적용 시점을 이르면 5년 뒤로 보고 있다. 연구 단계의 기술을 대량 생산 가능한 공정으로 전환하려면 수율, 장비, 소재, 설계도구, 고객 생태계가 모두 맞물려야 한다. 0.7나노라는 숫자가 곧바로 스마트폰이나 AI 가속기 양산 칩에 적용된다는 뜻은 아니다. IBM이 최근 양자 반도체 파운드리 기업 ‘앤더론’ 설립 계획을 밝힌 점도 눈에 띈다. 앤더론은 양자컴퓨팅용 웨이퍼 생산 기반을 구축하는 별도 프로젝트다. 전통 로직 반도체와 양자 반도체는 기술 성격이 다르지만 IBM이 차세대 컴퓨팅 하드웨어의 제조 기반을 다시 강화하려 한다는 점에서는 같은 흐름으로 읽힌다. 이번 발표는 반도체 미세화 경쟁이 아직 끝나지 않았다는 신호다. 파운드리 패권은 여전히 양산 능력과 수율, 고객 확보에서 결정된다. 그러나 차세대 공정의 방향을 누가 먼저 제시하느냐도 중요하다. IBM이 1나노 아래의 길을 열면서 TSMC, 삼성전자, 인텔, 라피더스의 경쟁은 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다. 다음 승부는 더 작은 숫자가 아니라 그 숫자를 안정적인 양산과 전력 효율로 증명하는 데서 갈릴 것이다.
2026-06-25 22:35:16
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