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파두, 파일 처리까지 맡는 SSD 공개…AI 서버 데이터 병목 줄인다 [경제일보] 파두가 서버의 중앙처리장치(CPU)가 맡던 파일 처리 기능을 저장장치 안으로 옮기는 기술을 공개했다. 인공지능(AI) 가속기가 데이터를 읽고 쓰는 과정에서 CPU와 운영체제에 의존하는 단계를 줄여 지연과 전력 부담을 낮추겠다는 구상이다. 파두는 미국 캘리포니아주 산호세에서 현지시간 12∼15일 열리는 ‘2026 OCP 글로벌 서밋’에서 ‘파일 시맨틱 SSD(FS-SSD)’를 공개했다고 15일 밝혔다. 회사는 이 기술을 세계 최초라고 소개했다. 일반적인 SSD는 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고 주소를 기준으로 읽고 쓴다. 파일이 어느 블록에 저장돼 있는지 찾고 접근 권한을 확인하는 일은 주로 서버의 CPU와 운영체제가 담당한다. FS-SSD는 파두의 6세대 SSD 컨트롤러에 파일 처리 펌웨어를 탑재했다. 파일 검색과 접근 권한 확인, 파일과 저장 주소 간 변환을 SSD 내부에서 처리한다. 저장장치가 파일 단위의 요청을 직접 다루도록 설계한 것이 핵심이다. 회사 설명에 따르면 표준 NVMe 명령 안에 파일 요청을 담아 전달해 GPU와 데이터처리장치(DPU) 등 가속기가 호스트 CPU의 파일 처리 경로를 거치지 않고 SSD에서 파일을 읽고 쓸 수 있다. 네트워크로 연결된 서버의 접근도 지원하는 구조다. AI 인프라에서는 연산 성능뿐 아니라 데이터를 가속기에 전달하는 과정의 효율도 중요하다. 학습 데이터를 반복해서 읽거나 학습 중간 상태인 체크포인트를 저장할 때 파일 처리 지연이 커지면 전체 작업 흐름에 영향을 줄 수 있다. 이미 엔비디아의 ‘GPUDirect Storage’는 CPU 메모리를 경유하는 복사를 줄여 저장장치와 GPU 메모리 사이에서 데이터를 직접 전송한다. 다만 이 전송을 설정·관리하는 제어 경로에는 CPU에서 실행되는 드라이버가 관여한다. 파두는 파일 처리 자체를 SSD로 옮기는 방식을 제시했다. 파두는 이를 통해 파일 서비스를 위한 서버 CPU·메모리·소프트웨어 계층을 줄이고 전력과 운영 비용을 낮추는 것을 목표로 한다. 향후 DPU 기반의 호스트 없는 스토리지 서버와 확장형 파일 스토리지로 발전시키고, 주문자상표부착생산(OEM)·제조자개발생산(ODM) 파트너에게 참조 설계도 제공할 계획이다. 별도 전시에서는 Gen6 컨트롤러 ‘FC6161’을 적용한 16TB SSD를 실시간 시연했다. 회사는 기존 Gen5 대비 최대 2.5배의 성능을 보였다고 밝혔다. 소비전력도 SSD 전체와 컨트롤러 수치를 나눠 제시했다. 완제품 SSD는 순차 쓰기 동작 시 28W 미만, 대기 시 5W 미만이다. 컨트롤러는 읽기 시 6W 미만, 쓰기 시 약 7W라고 설명했다. 남이현 파두 대표는 “오늘날 AI 데이터센터에는 전력 효율, 안정적인 지연시간, 전력 관리, 냉각 등 다양한 요소가 요구된다”며 “글로벌 시장에서 인정받은 컨트롤러 기술력을 주축으로 FS-SSD와 함께 AI 스토리지 솔루션 선도 기업으로 도약할 것”이라고 말했다.2026-10-15 10:55:24
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KT, AI 전용회선 대역폭 8배 확대…데이터센터 간 초고속 연결 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원 확보를 넘어 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 네트워크로 확대되고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 데이터가 늘면서 데이터센터를 연결하는 통신망의 대역폭과 지연시간이 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상한 데 따른 것으로 풀이된다. KT는 최대 800Gbps를 지원하는 AI 전용회선을 출시하고 광 중심 네트워크 기술을 앞세워 기업용 인프라 시장 공략에 나선다. 14일 KT는 기존 최대 100Gbps 수준이던 전용회선 대역폭을 최대 400Gbps와 800Gbps로 확대한 'AI 전용회선'을 출시했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산과 AI 인프라 투자 확대에 따라 늘어나는 데이터 전송 수요에 대응하기 위한 서비스다. AI 인프라가 대형화하고 여러 데이터센터에 분산되면 개별 시설의 연산 성능뿐 아니라 각 시설을 연결하는 네트워크의 역할도 중요해지고 있다. AI 학습·추론 과정에서 대규모 데이터가 오가는 만큼 전송 용량이 부족하거나 지연시간이 길어지면 인프라를 효율적으로 활용하는 데 제약이 생길 수 있기 때문이다. 이에 데이터센터 간 연결망에서도 높은 대역폭과 안정적인 전송 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. KT의 AI 전용회선은 이 같은 수요에 맞춰 기존 서비스보다 지원 대역폭을 높인 것이 특징이다. 최대 800Gbps는 초당 최대 800기가비트의 데이터를 전송할 수 있는 대역폭을 뜻한다. KT는 광 중심 네트워크 구조인 APN(올 포토닉 네트워크)을 적용했다. APN은 데이터 전송 과정에서 광통신과 전기 신호 간 변환을 최소화해 지연 시간을 줄이는 기술이다. KT는 고객 환경에 맞춰 데이터 전송 경로와 장비를 설계해 대용량 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 데이터센터 간 네트워크에서는 단순히 전송 속도를 높이는 것 외에도 데이터가 이동하는 경로와 회선 안정성을 확보하는 일이 중요한 것으로 평가된다. 이에 KT는 전국 약 84만㎞에 이르는 광케이블 인프라와 다원화된 경로를 활용해 복수의 데이터센터나 거점 사이에 최적의 경로를 설계했다. 최단 경로를 통해 지연 시간을 줄이는 동시에 이원 경로를 구성해 안정성을 확보한다는 전략이다. KT는 AI 데이터센터 사업자와 대규모 AI 인프라를 구축하는 기업을 대상으로 서비스 적용을 확대할 계획이다. 기업 고객의 네트워크 환경에 맞춘 초고속·초저지연 서비스를 강화해 AI 인프라 구축과 확장을 지원한다는 방침이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "AI 데이터센터와 GPU 인프라가 확대될수록 초고속·초저지연 네트워크의 중요성은 더욱 커질 것"이라며 "KT는 AI 전용회선을 통해 고객이 대규모 AX 인프라를 신속하고 유연하게 구축·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-10-14 10:54:43
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AI 트래픽은 느는데 통신사 수익은 제자리…망 투자비 분담 다시 쟁점 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 온라인동영상서비스(OTT) 확산으로 데이터 사용량이 늘면서 통신망 투자비를 누가 부담할지를 둘러싼 논쟁이 다시 불붙고 있다. 통신업계와 일부 전문가들은 대형 콘텐츠·플랫폼 사업자(CP)의 비용 분담 기준을 마련해야 한다고 주장하지만 강제적인 망 이용대가가 인터넷 생태계와 이용자 부담에 미칠 영향도 함께 따져야 한다는 지적이 나온다. 이정헌 더불어민주당 의원은 22일 국회의원회관에서 ‘지속 가능한 디지털 생태계를 위한 글로벌 포럼’을 열고 AI 시대의 통신망 투자와 네트워크 이용대가 문제를 논의했다. 김명수 강원대 교수는 AI 서비스가 확산할수록 전송 속도와 지연시간 등 네트워크 품질의 중요성이 커지지만 트래픽 증가가 통신사의 매출 증가로 곧바로 연결되지는 않는다고 진단했다. 통신사가 설비 증설 부담을 떠안는 반면 이용자가 정액요금제를 사용하는 구조에서는 투자비를 회수하기 어렵다는 설명이다. 김 교수는 대형 CP와 통신사의 개별 협상이나 소송만으로는 일관된 기준을 만들기 어렵다며 국내외 사업자에 동일하게 적용할 협상 원칙이 필요하다고 주장했다. 확보된 재원을 네트워크 고도화와 AI 서비스 품질 개선에 다시 투입하는 구조도 제안했다. 토론자들은 망중립성과 이용대가를 구분해야 한다고 강조했다. 김태오 창원대 교수는 망중립성이 특정 콘텐츠를 부당하게 차단하거나 차별하지 못하도록 하는 원칙이지 모든 데이터를 무료로 전송해야 한다는 의미는 아니라고 설명했다. 조대근 서강대 겸임교수도 망중립성은 이용자의 선택권과 트래픽 차별 문제이고 이용대가는 연결 비용의 분담 문제라고 말했다. 현행 전기통신사업법 시행령은 하루 평균 국내 이용자 100만명 이상이면서 국내 트래픽의 1% 이상을 차지하는 부가통신사업자에게 서버 다중화와 트래픽 경로 최적화 등 서비스 안정성 확보 의무를 부과한다. 다만 이는 품질 유지 의무로 망 이용대가 지급을 강제하는 규정은 아니다. 해외에서도 결론은 엇갈린다. 유럽 통신업계는 매출 정체 속에서 대형 플랫폼의 비용 기여를 요구해 왔다. 반면 유럽전자통신규제기구(BEREC)는 플랫폼과 이용자가 이미 각각 인터넷 연결 비용을 부담하고 있으며 강제 분담이 통신사의 독점적 협상력을 키우고 경쟁과 혁신을 해칠 수 있다고 지적했다. 유럽연합 집행위원회가 올해 제안한 디지털네트워크법(DNA)도 통신망 투자 촉진과 규제 간소화에 무게를 뒀을 뿐 대형 CP의 직접적인 의무 부담금은 담지 않았다. 이정헌 의원은 “네트워크 인프라는 AI 산업의 토대이자 국가 경쟁력의 문제”라며 전문가 제안을 입법과 정책 논의로 이어가겠다고 밝혔다. 한편 정책 설계의 핵심은 트래픽 증가분 가운데 실제로 추가 투자를 유발하는 비용을 객관적으로 산정하는 데 있다. 분담 기준과 재투자 의무가 불명확하면 통신사와 플랫폼의 비용 다툼에 그칠 수 있다. 비용이 콘텐츠 가격이나 통신요금으로 전가되지 않도록 이용자 영향과 중소 CP의 부담까지 함께 검증해야 한다.2026-09-22 17:05:08
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삼성전자, AI 메모리 승부수…'zHBM'으로 응답속도 10배 [경제일보] 삼성전자가 AI 에이전트 시대를 겨냥해 AI 시스템의 응답속도를 현재보다 10배 높이는 차세대 메모리 전략을 제시했다. AI 가속기 위에 HBM을 직접 쌓는 'zHBM'을 통해 데이터 처리 속도를 끌어올리고, HBM5 대비 최대 8배 성능을 구현한다는 구상이다. 16일(현지시간) 업계에 따르면 김인동 삼성전자 미주총괄법인(DSA) 메모리 상품기획 담당 상무는 미국 캘리포니아주 샌타클라라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋'에서 차세대 AI 메모리 기술과 로드맵을 소개했다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 여러 작업을 스스로 수행하는 에이전트형으로 발전하면서 빠른 응답을 구현하기 위한 메모리 성능의 중요성도 커지고 있다. 삼성전자는 현재 이용자당 초당 100토큰 수준인 대화형 AI의 응답속도를 초당 1000토큰까지 높이는 목표를 제시했다. 삼성전자가 주목한 기술은 수직 적층형 zHBM이다. 기존 2.5D 구조에서는 AI 가속기와 HBM을 옆으로 배치하지만, zHBM은 HBM을 가속기 상단에 직접 올린다. 연산장치와 메모리 사이의 거리를 줄여 데이터 이동 과정에서 발생하는 지연시간을 낮추는 구조다. 김 상무는 이 방식을 "호텔 객실 내에 1층 로비로 직행하는 전용 엘리베이터를 두는 것"이라고 비유했다. 가속기와 메모리 사이의 데이터 이동 경로를 짧게 만들어 처리 효율을 높일 수 있다는 설명이다. 삼성전자는 zHBM이 HBM5와 비교해 최대 8배의 성능과 3배 이상의 전력 효율을 구현할 수 있을 것으로 보고 있다. AI 모델이 대형화하면서 처리해야 할 데이터가 늘어나는 상황에서 메모리 대역폭뿐 아니라 가속기와 메모리 사이의 데이터 처리 효율까지 높이겠다는 전략이다. 수직으로 메모리를 쌓을 경우 발열 관리가 새로운 과제로 부상할 수 있다. AI 가속기에서 발생한 열이 바로 위에 배치된 HBM으로 전달될 가능성이 있기 때문이다. 삼성전자는 AI 가속기 고객사와 제품 초기 설계 단계부터 협력하는 공동 설계 방식을 통해 열 문제를 해결한다는 계획이다. 삼성전자는 AI 워크스테이션 등 온디바이스 AI 시장을 겨냥한 낸드플래시 기반 3차원 저장장치 솔루션 'z낸드-O'도 공개했다. 대규모 서버에 의존하지 않고도 고용량 AI 모델을 구동할 수 있는 환경을 구축하는 것이 목표다. 김 상무는 "2030년이 되면 대규모 서버가 아닌 AI 워크스테이션 등의 환경에서도 매개변수(파라미터) 1조 개 수준의 거대 AI를 자체 구동하는 사례가 보편화할 것"이라며 "D램만으로 매개변수 1조 개에 맞는 메모리를 구성하려면 상당히 큰 비용이 들지만, z낸드-O를 적용하면 6분의 1 비용으로 구현할 수 있다"고 말했다. 삼성전자는 2028년 z낸드-O 샘플 공급을 시작할 예정이다. 대형 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 확대되는 가운데 낸드플래시를 활용해 시스템 구축 비용을 낮추겠다는 구상이다. 김 상무는 "AI 반도체 경쟁의 핵심인 '시장 출시 속도'에서 고객사들에 독보적 가치를 제공할 것"이라고 덧붙였다.2026-09-17 09:01:26
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KT, 한미 400G 국가 연구망 구축…AI 시대 국제 데이터망 고도화 [경제일보] 인공지능(AI)과 초대형 과학 연구가 확대되면서 국가 연구망에서도 대용량 데이터를 안정적으로 주고받을 수 있는 국제 네트워크 인프라의 중요성이 커지고 있다. KT가 한국과 미국을 잇는 400Gbps급 국제 전용회선을 구축하며 국가 연구망의 국제 데이터 전송 역량을 기존 100Gbps급에서 4배로 끌어올렸다. 해저케이블과 국제 네트워크를 기반으로 AI 시대 글로벌 데이터 인프라 경쟁력도 강화한다는 전략이다. 16일 KT는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 함께 국내 최초로 한국과 미국을 연결하는 400Gbps급 단일 국제 전용회선을 개통했다고 밝혔다. 이번 회선은 KISTI 국가과학기술연구망(KREONET)의 국제 백본망으로, 대전 KISTI 본원과 북미·유럽 연구망이 집중된 미국 시카고를 연결한다. 기존 100Gbps급 국제회선을 400Gbps급으로 확대해 대규모 연구 데이터를 보다 안정적으로 전송할 수 있도록 했다. AI를 비롯해 천문·우주, 초대형 과학 연구 등 데이터 집약적인 연구가 확대되면서 연구기관 간 국제 데이터 교류량도 늘어나고 있다. 특히 AI 학습·추론에 필요한 대규모 데이터와 과학 분야에서 생성되는 관측·시뮬레이션 데이터는 기존 연구망의 전송 용량과 지연시간에 부담으로 작용할 수 있는 것으로 꼽힌다. 400Gbps 회선은 이런 대용량 데이터를 한미 간에 전송하는 연구 인프라 역할을 맡을 전망이다. KT는 국내 연구기관이 해외 연구기관과 데이터를 주고받거나 공동 연구를 수행할 때 국제 구간의 병목을 줄이고, AI·대형 과학·융합 연구 분야에서 대규모 데이터 활용을 지원할 수 있다고 설명했다. 이번 구축 과정은 한국과 미국을 잇는 장거리 구간에서 400Gbps급 회선의 안정성을 확보하는 것이 핵심이다. KT는 한미 구간 해저케이블을 활용해 400Gbps급 전송망을 구축하고 안정성을 검증한 뒤 시카고까지 연결을 완료했다. 특히 KT는 한국과 미국을 직접 연결하는 NCP 해저케이블을 활용했다. 중간 국가를 거치지 않고 한미 구간을 직접 연결해 국가과학기술연구망 회선의 경로를 구성한 것이 특징이다. 국제 데이터 통신에서 해저케이블의 역할도 커지고 있다. KT는 아시아태평양게이트웨이(APG), 아시아태평양케이블2(APCN-2), 뉴크로스퍼시픽(NCP), 트랜스-퍼시픽 익스프레스(TPE), 한일케이블(KJCN) 등 5개의 해저케이블 시스템을 운영하고 있다. 이 가운데 NCP를 통해 한국과 미국을 직접 연결하고, 부산과 거제에 이중으로 국제 해저케이블 육양국을 운영해 한쪽 구간에 장애가 발생할 경우 우회할 수 있는 구조도 갖췄다. KT는 향후 해저케이블 용량을 추가로 확대하고 국제 육양국을 다변화해 AI 시대 글로벌 데이터 교류에 대응한다는 계획이다. 대규모 AI 연산과 데이터 활용이 확대될수록 데이터센터와 연구기관을 연결하는 국제 네트워크의 용량과 안정성이 중요해지는 만큼, 해저케이블 확보와 국제망 고도화가 통신사업자들의 새로운 경쟁 요소로 자리 잡을 것으로 전망된다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "대한민국 최초의 한-미 400G 국가과학기술연구망 구축은 국내 R&D 인프라 경쟁력을 한 단계 높이는 중요한 이정표"라며 "KT는 국제 해저케이블과 글로벌 백본 운용 역량을 바탕으로 KISTI와 협력해 국가 연구망의 글로벌 경쟁력 강화와 디지털 혁신을 지속 지원하겠다"고 말했다.2026-09-16 09:02:41
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"클라우드 넘어 세상의 모든 것 엮는다"…KT클라우드, AX 인프라 승부 [경제일보] KT 클라우드가 클라우드와 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 기반으로 고객의 AI 전환(AX)을 지원하는 인프라 사업자로 역할 확대에 나선다. 자체 클라우드 플랫폼을 중심으로 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 통합하고, 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델과 애플리케이션을 연결하는 '복합 AI'로 플랫폼을 확장한다. 동시에 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하고 지역별 데이터센터를 네트워크로 연결해 AX 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 15일 KT 클라우드는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 열고 클라우드와 AIDC를 중심으로 한 AX 인프라 사업 전략을 공개했다. 이날 행사에는 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1500여명이 참석했다. 이번 서밋에서 KT 클라우드는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전 아래 KT 클라우드가 클라우드와 AIDC 등 AX 구현에 필요한 핵심 인프라를 담당하겠다는 방향을 제시했다. 클라우드와 데이터센터를 각각 제공하는 데 그치지 않고 고객의 AX 실행 과정 전반을 지원하는 'AX 인프라 파트너'로 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 김봉균 대표는 이날 환영사에서 "KT는 여러분의 일상의 변화에 파트너이자 동반자가 되고자 지난 4월에 AX 플랫폼 컴퍼니라는 회사 비전을 선포했다"며 "KT 클라우드는 AX 인프라 중에서 가장 핵심인 클라우드와 AIDC에서 중요한 역할을 맡고 있다"고 말했다. KT 클라우드는 클라우드 분야에서는 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 고객의 수요와 업무 환경에 맞는 클라우드 전환을 지원하고, 공공 분야에서 축적한 기술력과 운영 경험을 민간으로 확대한다는 계획을 공개했다. AIDC 분야에서는 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 지원하고 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등의 수요도 유치한다는 전략을 제시했다. 이날 클라우드 사업의 구체적인 플랫폼 전략도 공개했다. KT 클라우드는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 고객의 보안·성능·비용·데이터 요구에 따라 자원을 선택하고 조합하는 '복합 클라우드'에서 나아가 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 하나의 실행 체계로 연결하는 '복합 AI'로 확장한다는 구상이다. KT 클라우드는 클라우드 인프라 자체를 제공하는 데서 벗어나 기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정까지 플랫폼의 역할을 확대하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. 여러 클라우드 환경에 흩어진 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하고 AI 모델과 애플리케이션까지 연결할 수 있는 통합 환경을 구축해 고객의 AX 실행을 지원한다는 것이다. 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장은 "KT 클라우드는 기존에 있던 자사의 클라우드 외에 세상의 모든 것들을 한 번 엮어 보려고 한다"며 "KT 클라우드는 AX 플랫폼 컴퍼니로 진화하려는 노력을 계속하겠다"고 말했다. 클라우드와 함께 AIDC 공급 확대도 KT 클라우드의 AX 인프라 전략의 한 축이다. KT 클라우드는 수도권의 고객 맞춤형 AIDC와 비수도권의 글로벌 연계형 AIDC를 중심으로 권역별 클러스터를 확대해 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 인프라를 공급한다는 로드맵을 공개했다. 수도권에서는 고객과의 거리를 줄이고 초저지연·고밀도 AI 연산 수요에 대응하는 방식으로 클러스터를 구축한다. 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 특성에 맞춰 금융 특화, B2B 서비스, 빅테크 및 AI GPU 전용 시설 등으로 역할을 나누는 방식이다. 비수도권에서는 전력과 부지 확장성, 글로벌 네트워크 등을 활용해 대규모 AI 수요를 유치하는 거점으로 AIDC를 확대할 계획이다. 기존 데이터센터 인프라의 운영 방식도 바뀐다. KT 클라우드는 액체냉각과 초고밀도 전력, AI 기반 지능형 운용 기술을 적용하고 디지털 트윈과 로봇, OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 개방형 표준 등을 활용해 AIDC의 구축 및 운영 효율을 높인다는 구상이다. 최옥진 KT 클라우드 DC본부장은 "KT 그룹의 AX 플랫폼 컴퍼니 비전 내에서 AIDC는 KT AX의 핵심 인프라로서 고객과 자사의 학습 추론 토큰 비즈니스를 위한 AI 팩토리 인프라의 역할을 담당하고 있다"며 "KT 클라우드는 기술 이니셔티브를 강점으로 적기에 적확한 AI 기술을 공급하고 파트너와의 생태계를 확장해 대한민국이 AI의 아시아 허브로 도약하는 데 앞장서겠다"고 강조했다. AIDC를 지역별로 분산 구축하는 만큼 이를 하나의 인프라처럼 연결하는 네트워크 전략도 제시됐다. KT 클라우드는 초저지연 백본망을 활용해 지역별로 분산된 AIDC를 연결하고 AI 연산 자원을 하나의 인프라처럼 활용할 수 있도록 하는 초연결 AX 인프라 구축 전략을 소개했다. 해당 전략은 AIDC를 개별 데이터센터 단위로 구축하는 데서 그치지 않고 네트워크를 통해 서로 연결해 고객이 필요한 AI 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하려는 것으로 분석된다. 특히 AI 추론 수요가 늘어나면서 데이터와 연산 자원의 위치, 네트워크 지연시간 등이 서비스 성능에 직접 영향을 미치는 만큼 AIDC와 네트워크를 함께 설계하는 방식으로 경쟁력을 높이겠다는 구상으로 풀이된다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장은 "KT 그룹은 AX 플랫폼 컴퍼니를 비전으로 선포하고 고객이 AI를 활용해 성장할 수 있도록 돕는 이네이블러(Enabler) 역할을 천명했다"며 "KT 그룹은 AI의 핵심이 되는 연결 인프라를 빠르게 확충하려고 노력하고 있다"고 말했다. KT 클라우드의 향후 과제는 이 같은 인프라 확대를 실제 고객 확보와 사업 성과로 연결하는 것으로 전망된다. 오는 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급을 현실화하기 위해서는 지역별 부지와 전력 확보뿐 아니라 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등 실제 수요처를 확보해야 한다. 동시에 복합 AI 전략이 기업의 AI 도입 과정에서 어떤 구체적인 비용 절감이나 업무 효율 개선으로 이어지는지를 입증하는 것도 중요해질 것으로 분석된다. 김봉균 대표는 "인공지능 기술이 발전할수록 AI가 우리 생활의 모든 것을 바꾸는 놀라운 경험을 하고 있다"며 "그 속도 또한 천지개벽이라는 단어가 어울릴 정도로 급속도로 진행되고 있는 변화의 시대에 살고 있다"고 말했다.2026-09-15 12:39:41
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아스트라 수요 폭주…오픈AI, 월 29.9만원 '프로 20X' 신규가입 중단 [경제일보] 오픈AI가 최신 인공지능(AI) 모델 'GPT-6 아스트라' 출시 일주일 만에 최고가 챗GPT 요금제의 신규 가입을 막았다. 예상보다 빠르게 이용량이 늘면서 기존 이용자에게 제공할 연산 자원까지 빠듯해졌기 때문이다. 고성능 AI 경쟁이 모델 성능뿐 아니라 실제 수요를 감당할 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보 싸움으로 옮겨가고 있다는 분석이 나온다. 오픈AI는 10일(현지시간) 월 200달러짜리 '챗GPT 프로 20X'의 신규 가입과 업그레이드를 일시 중단했다. 국내 애플 앱스토어 기준 가격은 월 29만9000원이다. 다만 프로 요금제 전체가 중단된 것은 아니다. 월 100달러짜리 '프로 5X'는 계속 신규 가입할 수 있다. 두 요금제는 제공 기능은 같지만 프로 5X는 플러스 대비 5배, 프로 20X는 20배의 사용량을 제공한다. 기존 프로 20X 가입자는 영향을 받지 않고 구독도 정상 갱신된다. 다만 이용자가 현재 구독을 취소하거나 프로 5X로 하향한 뒤 변경이 실제 적용되면 이번 제한이 풀릴 때까지 다시 프로 20X에 가입할 수 없다. 신규 가입 재개 시점은 공개되지 않았다. 티보 소티오 오픈AI 제품 총괄은 엑스(X)를 통해 "기존 이용자들이 뛰어난 경험과 아스트라에 대한 지속적인 접근권을 유지하도록 200달러 프로 요금제 신규 구독을 중단한다"고 밝혔다. 그는 해당 요금제 이용자들이 시스템에 가장 큰 부담을 주고 있다며 "가장 폭넓은 접근권을 유지하기 위해 영향 범위가 가장 작은 조치를 택했다"고 설명했다. 하루 전에는 이미 가입 중단 가능성을 예고했다. 소티오 총괄은 "아스트라 수요는 정말 전례 없는 수준"이라며 "과거에도 매우 가파른 성장세를 겪었지만 지금과 같은 상황은 본 적이 없다"고 밝혔다. 실제로 오픈AI는 예고 하루 만에 신규 가입 제한에 들어갔다. 수요가 몰린 배경에는 지난 3일 공개된 아스트라의 성능 향상이 자리 잡고 있다. 아스트라는 소프트웨어 개발과 컴퓨터·웹 브라우저 조작, 과학·수학 등 복잡한 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 강화한 모델이다. 오픈AI 자체 평가에서 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 'DeepSWE v1.1'은 74.1%, 여러 도구를 활용해 업무를 처리하는 'AutomationBench'는 41.4%를 기록했다. AutomationBench에서 이전 GPT-5.6 솔은 18.1%였다. 컴퓨터 사용에서도 연산 부담이 커질 만한 변화가 나타났다. 오픈AI가 실제 작업 지연시간을 반영해 시험한 결과 아스트라는 작업당 약 40분에 72.6%의 성공률을 기록했다. GPT-5.6 솔은 약 75분에 65.7%였다. 작업 소요시간을 약 47% 줄이면서 성공률도 높였다는 게 회사 측 설명이다. 다만 이들 수치는 오픈AI의 연구환경이나 API에서 측정된 것으로 실제 챗GPT 이용환경에서는 차이가 날 수 있다. 문제는 이런 에이전트형 AI가 기존 챗봇보다 많은 연산을 필요로 한다는 점이다. 단순한 질문에 한 차례 답하는 데 그치지 않고 웹 검색과 코딩, 프로그램 실행 등을 여러 단계에 걸쳐 반복하기 때문이다. 이용자가 늘수록 모델을 구동하는 GPU와 데이터센터 용량이 빠르게 소진될 수 있다. 오픈AI도 컴퓨팅 공급 확대를 병행하고 있다. 로이터에 따르면 오픈AI는 최근 엔비디아가 투자한 호주 업체 퍼머스(Firmus)와 말레이시아 데이터센터 두 곳의 연산 용량을 공급받는 다년 계약을 체결했다. 아스트라 출시 직후 최고가 개인 요금제 판매까지 제한했다는 점에서 컴퓨팅 자원 확보 속도가 서비스 수요 증가를 따라가는지가 향후 사업 확장의 중요한 변수가 될 전망이다.2026-09-11 10:11:32
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AI 데이터 쌓이는데 SSD는 비싸졌다…카카오엔터프, '스토리지 효율화' 승부 [경제일보] AI 확산으로 기업의 데이터 처리·저장량이 급증하면서 클라우드 인프라 경쟁의 무게중심이 저장장치 효율화로도 확대되고 있다. 최근 낸드플래시와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 가격 상승까지 겹치면서 클라우드 사업자들은 스토리지 성능을 유지하면서도 기존 자원을 최대한 활용해야 하는 과제를 안고 있다. 카카오엔터프라이즈는 오픈소스 기술을 활용해 디스크 사용률을 높이면서도 데이터 파편화에 따른 성능 저하를 줄이는 방식으로 대응하고 있다. 2일 카카오엔터프라이즈는 서울 용산구 인근에서 열린 'KCD x Ceph x OpenInfra Day Korea 2026'에서 카카오클라우드의 스토리지 최적화 사례를 공개했다고 밝혔다. 카카오엔터프라이즈는 오픈소스 분산 스토리지 플랫폼 '세프(Ceph)'와 스토리지 엔진 '블루스토어'를 기반으로 블록 스토리지의 자원 활용도를 높이는 기술을 소개했다. 클라우드 스토리지에서는 저장공간을 많이 활용할수록 인프라 효율이 높아지지만 디스크 파편화로 인해 데이터 처리 속도가 떨어질 수 있는 것으로 나타나고 있다. 데이터가 연속된 공간에 저장되지 못하고 여러 영역으로 나뉘면서 읽기·쓰기 과정에서 지연시간이 증가하기 때문이다. 특히 블록 스토리지에서는 사용자가 저장하거나 수정하는 원본 데이터뿐 아니라 데이터 위치 정보를 관리하는 메타데이터 영역에서도 기록과 수정이 빈번하게 발생한다. 데이터와 메타데이터가 한정된 저장공간에서 뒤섞일수록 디스크 파편화가 심해질 가능성이 커지는 구조다. 카카오엔터프라이즈는 해당 문제를 해결하기 위해 기존 하드디스크에서 활용되던 데이터·메타데이터 분리 방식을 하나의 SSD 내부에도 적용했다. 단일 SSD를 영역별로 나누고 각각에 공간 할당자를 설정해 원본 데이터와 메타데이터가 서로 영향을 덜 받도록 구성하는 방식이다. 이를 통해 디스크 사용률을 높은 수준으로 유지하면서도 파편화로 인한 병목 현상을 완화하고 저지연 성능을 확보하는 것을 목표로 설계됐다. 단순히 저장장치를 추가해 용량을 확보하는 것이 아니라 기존 인프라의 활용도를 높여 비용과 성능을 동시에 관리하는 전략이다. 이 같은 스토리지 최적화의 중요성은 AI 시장 확대와 맞물려 더욱 커질 전망이다. 생성형 AI와 기업용 AI 서비스가 확산하면서 학습·추론 과정에서 발생하는 데이터와 서비스 운영 데이터가 늘어나고 있기 때문이다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보뿐 아니라 데이터를 안정적으로 저장하고 빠르게 공급하는 스토리지 인프라의 효율성도 AI 서비스 경쟁력의 한 요소로 떠오르고 있다. 특히 최근 낸드플래시와 SSD 가격 상승으로 인프라 투자 부담까지 커지면서 클라우드 사업자 입장에서는 동일한 저장장치로 더 많은 데이터를 처리하는 것이 중요한 과제가 됐다. 스토리지 사용률을 높이면서도 서비스 지연 시간을 관리할 수 있는 기술이 비용 효율성과 사용자 경험을 좌우할 수 있다는 의미다. 카카오엔터프라이즈가 오픈소스 기술을 직접 최적화해 클라우드 서비스에 적용하고 이를 외부 개발자·엔지니어들에게 공유하는 것도 기술 경쟁력 확보의 일환으로 풀이된다. 이날 행사에는 쿠버네티스, 세프, 오픈인프라 등 주요 오픈소스 커뮤니티와 국내외 클라우드 전문가들이 참여해 클라우드 인프라 운영 경험과 기술 사례를 공유했다. 박찬영 카카오엔터프라이즈 IAM/스토리지개발팀 매니저는 "최근 낸드 플래시 메모리와 이를 기반으로 한 디스크(SSD)의 가격이 크게 상승하면서 기업들이 메모리와 디스크 자원을 더욱 효율적으로 활용하려는 시도가 이어지고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드 사용자가 스토리지 서비스를 원활하게 사용할 수 있도록 오픈소스를 활용해 디스크 파편화로 인한 병목 현상을 완화하고 저지연 시간을 확보하는 등 선제적인 조치를 취하고 있다"고 말했다.2026-09-02 14:44:08
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.2026-08-27 16:43:57
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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파두, AI 데이터센터로 SSD 컨트롤러 판 바꾼다…'파두 2.0' 시동 [경제일보] 데이터센터용 반도체 기업 파두가 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 SSD 컨트롤러 사업 확대에 속도를 낸다. 단순히 저장장치의 성능을 높이는 데 그치지 않고 AI가 요구하는 초저지연·고용량·보안 기능을 반영한 스토리지 솔루션으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. AI 학습에서 추론 중심으로 데이터센터의 무게중심이 이동하면서 SSD가 단순 저장장치를 넘어 AI 인프라의 핵심 부품으로 부상하고 있다는 판단이 깔려 있다. 파두는 지난 21일 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 OCP 코리아 테크 데이’에서 AI 데이터센터에 특화한 기술과 제품 포트폴리오를 공개했다. 올해 행사는 OCP 재단과 OCP 코리아 커뮤니티가 주최했으며 1500여명이 참석했고, 서버·스토리지·네트워킹·전력·냉각 등 AI 데이터센터 전반의 기술을 다뤘다. ◆ AI가 바꾼 SSD…‘저장’에서 ‘연산을 돕는 인프라’로 김승민 파두 부사장은 기조연설에서 ‘AI 데이터센터 안의 플래시 메모리: SSD와 컨트롤러의 새로운 역할’을 주제로 AI 워크로드가 SSD에 요구하는 조건이 달라지고 있다고 설명했다. OCP 공식 프로그램에서도 해당 세션은 AI 데이터센터에서 SSD와 컨트롤러가 맡게 될 새로운 역할을 다루는 핵심 기조강연으로 배치됐다. AI 데이터센터에서는 대규모 데이터 처리와 모델 추론이 반복되면서 저장장치에도 더 빠른 입출력과 낮은 지연시간, 안정적인 성능이 요구된다. 특히 AI 에이전트 확산으로 엔터프라이즈 SSD 수요가 급증하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2026년 1분기 글로벌 엔터프라이즈 SSD 시장 매출은 전 분기보다 86.1% 증가한 184억6000만달러를 기록했다. 같은 기간 공급 부족으로 계약가격도 약 80% 상승했다. 카운터포인트리서치도 2026년 2분기 서버용 엔터프라이즈 SSD가 전체 NAND 출하량의 48%를 차지했다고 분석했다. 1년 전 26%에서 거의 두 배로 늘어난 수치다. AI 워크로드가 학습에서 추론으로 확대되면서 고속·저지연 스토리지 수요가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. ◆ Gen6 이어 Gen7…‘파두 2.0’은 포트폴리오 확대 파두가 OCP 행사에서 내세운 것도 이 같은 시장 변화를 겨냥한 차세대 SSD 컨트롤러다. 회사는 Gen6 솔루션과 함께 차세대 Gen7 개발 계획을 공개하며 AI 데이터센터가 요구하는 성능과 효율, 보안에 대응하겠다는 전략을 밝혔다. 앞서 파두는 지난 4일 미국에서 열린 FMS 2026에서 ‘파두 2.0’ 비전을 공개했다. 당시 Gen6 SSD 컨트롤러의 성능을 Gen5 대비 두 배 수준으로 개선하고 올해 하반기 공급을 예고했으며, 2028년 샘플링을 목표로 Gen7 컨트롤러와 AI 추론용 디코드 엔진 개발도 추진한다고 밝혔다. ‘파두 2.0’의 핵심은 컨트롤러 하나를 판매하는 반도체 업체에서 AI 데이터센터 전반의 스토리지 수요에 대응하는 솔루션 기업으로 외연을 넓히는 것이다. 파두는 OCP 행사에서 Gen6 기술 데모와 AI 데이터센터 특화 제품을 함께 선보이며 단일 제품보다 폭넓은 포트폴리오를 강조했다. 특히 AI 추론이 확대될수록 데이터센터의 저장장치에는 단순 용량보다 지연시간과 전력 효율, 안정적인 성능, 보안이 중요해진다. 파두가 차세대 컨트롤러에서 작은 I/O 처리 성능과 일관된 지연시간, GPU 주도 I/O, 라인 레이트 보안 등을 주요 과제로 제시한 것도 이런 변화와 맞닿아 있다. ◆ 시장은 커지지만…‘기술→고객’ 전환이 관건 시장 환경만 보면 파두에는 우호적인 흐름이 이어지고 있다. AI 데이터센터 투자가 확대되면서 엔터프라이즈 SSD 수요가 늘고 공급업체들도 소비자용보다 데이터센터용 제품에 생산능력을 우선 배분하고 있다. 트렌드포스는 2026년에도 AI와 서버 수요가 엔터프라이즈 SSD 시장의 상승세를 이어갈 것으로 전망했다. 하지만 AI 인프라 시장의 성장 자체가 파두의 실적을 보장하는 것은 아니다. SSD 컨트롤러 시장은 삼성전자·SK하이닉스 계열 솔리다임·마이크론·키옥시아 등 글로벌 업체와의 경쟁이 치열하고, 데이터센터 고객은 성능뿐 아니라 품질 인증과 장기 공급 안정성을 함께 요구한다. 결국 Gen6·Gen7 기술이 실제 고객사 검증과 대량 공급으로 이어지는지가 ‘파두 2.0’의 성패를 가를 전망이다. 남이현 파두 대표는 “OCP 코리아 테크 데이는 전 세계 유수의 빅테크 및 반도체 기업들이 함께하는 주요 행사”라며 “AI 데이터센터에 최적화된 SSD 및 스토리지 시장에서 리더십을 강화하겠다”고 말했다. 한편 AI 데이터센터의 경쟁이 GPU와 전력·냉각에서 저장장치로까지 확대되는 가운데 파두가 컨트롤러 기술을 기반으로 어느 수준까지 사업 영역을 넓힐 수 있을지 주목된다. 시장의 관심 역시 이제 ‘AI 데이터센터가 얼마나 커지는가’에서 ‘그 안에서 어떤 부품이 얼마나 더 많은 가치를 가져가느냐’로 옮겨가고 있다.2026-08-24 09:28:45
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"AI 기기 이동해도 연결은 계속"…LG유플러스, AI-RAN 기술 상용화 '시동' [경제일보] 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 실제 공간에서 움직이며 작업하는 시대가 다가오면서 이를 안정적으로 연결하는 통신망 기술의 중요성도 커지고 있다. 고정된 장소에서 서비스를 제공하는 기존 AI와 달리 피지컬 AI는 이동 과정에서 여러 네트워크를 오가야 하기 때문이다. 이에 LG유플러스는 AI-RAN 시험망과 상용 5G망을 연결해 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지하는 기술을 검증하며 차세대 통신망 경쟁에 나선다. 19일 LG유플러스는 연세대학교와 함께 AI-RAN 환경에서 단말이 서로 다른 네트워크를 이동하더라도 연결을 안정적으로 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 밝혔다. 이번 검증에는 산업용 모바일 기기 전문 기업 포인트모바일의 PM95 단말이 활용됐다. AI-RAN은 인공지능(AI)을 무선 접속망에 적용해 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 네트워크 자원을 최적화하는 기술이다. AI가 통신 품질 저하 가능성을 사전에 파악하고 상황에 맞게 자원을 배분하는 방식으로 통신 품질과 네트워크 운영 효율을 높이는 기술로 각광받고 있다. AI-RAN은 피지컬 AI 확산과 함께 떠오르고 있다. 로봇과 드론, 자율주행차 등은 실제 공간을 이동하면서 주변 환경을 인식하고 데이터를 주고받아야 한다. 공장이나 물류센터처럼 넓은 공간을 이동하거나 서로 다른 네트워크가 구축된 구역을 오갈 경우 네트워크가 바뀌는 과정에서 연결이 불안정해질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 특히 피지컬 AI는 원격 제어를 받는 로봇이나 실시간으로 영상을 분석하는 드론의 경우 통신이 끊기면 AI의 판단과 작업 수행에도 영향을 줄 수 있어 네트워크 지연이나 연결 단절이 단순한 통신 품질 저하에 그치지 않을 수 있다. 이에 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 기기가 이동하는 동안 안정적인 연결을 유지하는 네트워크 기술도 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 검증은 LG유플러스의 상용 5G망과 연세대학교가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동하는 방식으로 진행됐다. 단말이 AI-RAN 시험망에서 LG유플러스 5G망으로 이동하거나 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 이동하는 상황을 구현했다. LG유플러스는 검증 결과 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 네트워크가 변경되는 과정에서도 연결을 유지할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 특정 AI-RAN 환경에서만 통신하는 것이 아니라 기존 상용 이동통신망과 AI-RAN이 공존하는 상황을 전제로 기술을 검증했다는 점이 특징이다. 이번 검증은 향후 AI-RAN이 실제 통신망에 적용될 경우 기존 5G 인프라와 어떻게 연동할 것인지에 대한 기술적 가능성을 확인했다는 의미가 있다는 평가다. AI-RAN이 새로운 망으로 단번에 전환되는 것이 아니라 기존 이동통신망과 단계적으로 결합될 가능성이 높은 만큼 네트워크 간 안정적인 연결과 장비 호환성 확보가 상용화 과정에서 중요한 과제로 꼽힌다. AI-RAN은 장기적으로 6G 시대의 네트워크 구조 변화와도 연결된다. 5G까지의 이동통신망이 주로 더 빠른 속도와 낮은 지연시간, 대규모 연결 등을 구현하는 데 초점을 맞췄다면 차세대 네트워크에서는 AI가 망 운영 자체에 개입하는 구조가 확대될 것으로 전망된다. 통신망이 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 주변 환경과 트래픽, 서비스 특성을 분석하고 필요한 자원을 스스로 조정하는 방향으로 발전하는 것이다. 피지컬 AI처럼 통신 품질에 민감한 서비스가 늘어날수록 이러한 지능형 네트워크의 필요성도 커질 수 있다. 김성륜 연세대학교 전기전자공학부 교수는 "6G 이동통신은 AI 기반으로 설계되고 AI 응용 서비스를 지원하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이번 검증은 피지컬 AI 서비스가 AI-RAN 기반 시험망을 벗어나 상용 이동통신망으로 이동하는 과정에서도 연결성을 유지할 수 있음을 확인한 의미 있는 산학 협력 사례"라고 말했다. 이번 실증은 국내 AI-RAN 생태계 확대를 위한 테스트베드 구축으로도 이어질 예정이다. LG유플러스와 연세대는 향후 국내 중소기업들이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 해외 시장 진출을 준비하는 기업들이 기술을 검증할 수 있는 테스트베드로 활용하는 방안도 추진한다. AI-RAN 시장이 확대되기 위해서는 통신사와 대학뿐 아니라 네트워크 장비, AI 반도체, 단말, 소프트웨어 등 다양한 기업의 참여가 필요하다. 특히 국내 기업들이 AI-RAN 기술을 개발하더라도 실제 통신망 환경에서 성능을 검증하기 어려운 만큼 상용망과 연계된 테스트 환경을 확보하는 것이 생태계 확대의 과제로 꼽힌다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 네트워크 경쟁의 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행차와 물류로봇, 산업용 로봇, 드론 등이 하나의 공간에 머무르지 않고 이동하면서 작업하는 구조가 일반화되면 단순히 네트워크 속도를 높이는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증과 함께 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다"며 "LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속적으로 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-19 09:04:25
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파두, FMS 2026 기조연설…AI 데이터센터 스토리지 시장 정조준 [경제일보] 데이터센터 반도체 전문기업 파두가 글로벌 메모리·스토리지 업계의 주요 행사인 ‘FMS 2026’에서 기조연설을 맡고 차세대 인공지능(AI) 데이터센터 시장 공략을 강화한다. 파두는 오는 8월 4일부터 6일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 FMS 2026에 참가한다고 30일 밝혔다. 남이현 파두 대표와 이지효 사장은 행사 첫날 ‘AI 스토리지의 미래: 실리콘 혁신부터 하이퍼스케일 효율성까지’를 주제로 기조연설에 나선다. 공식 행사 일정에 따르면 기조연설은 8월 4일 오후 2시20분 진행된다. 로스 스텐포트 샌디스크 SSD 아키텍처 수석 엔지니어도 연사로 참여해 고용량 QLC 낸드와 스토리지 상태를 실시간으로 파악하는 관측 기술 등 플래시 시장의 변화를 소개한다. AI 데이터센터에서는 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 대규모 학습 데이터를 공급하고 모델 체크포인트와 추론 데이터를 처리하는 스토리지 성능이 중요하다. 저장장치의 처리 속도가 GPU 연산을 따라가지 못하면 고가의 가속기가 데이터를 기다리는 시간이 늘어나 전체 시스템 효율이 떨어질 수 있다. 파두는 이번 연설에서 처리량과 지연시간, 전력 효율을 함께 개선한 Gen6 SSD 컨트롤러 설계와 AI 워크로드에 최적화한 스토리지 시스템 개발 방향을 제시한다. PCIe Gen6는 이전 세대인 Gen5보다 데이터 전송 대역폭을 두 배로 확대한 규격이다. AI 학습과 추론 과정에서 커지는 데이터 이동량을 처리하면서 전력과 발열을 관리하는 것이 제품 경쟁력의 핵심으로 꼽힌다. 파두는 FMS 최고 후원 등급인 ‘이그제큐티브 프리미어’ 기업으로 참가해 대형 전시 부스도 운영한다. 차세대 Gen6 및 Gen5 SSD 컨트롤러와 AI 스토리지 서버, 전력 솔루션, 액체냉각 시스템 등을 선보인다. 지난 6월 컴퓨텍스에서 Gen6 컨트롤러 실물을 공개한 데 이어 이번 행사에서는 완성된 Gen6 SSD 실물을 처음 전시하고 성능 시연도 진행할 예정이다. 이번 참가의 성과는 기술 공개를 넘어 실제 고객 확보로 이어지는지에 달렸다. 데이터센터용 SSD는 고객사 인증과 서버 호환성 검증, 장기간의 신뢰성 시험을 거쳐야 해 제품 공개와 양산 매출 사이에 시차가 발생한다. Gen6 시장도 AI 서버와 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 단계적으로 형성될 가능성이 크다. 파두는 현지 하이퍼스케일러와 서버 업체, 낸드 제조사 및 SSD 브랜드를 대상으로 기술 협력과 신규 수주를 추진한다. Gen6 전환기에 제품 출시 시점을 앞당겨 고객사 설계에 조기 진입하고, 컨트롤러에서 SSD·전력·냉각을 아우르는 데이터센터 솔루션 기업으로 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 남이현 대표는 “FMS는 파두의 기술력을 알리고 기존 협력사와의 파트너십 강화, 신규 고객 확보를 함께 모색할 수 있는 중요한 무대”라며 “AI 데이터센터에 특화된 제품 포트폴리오를 기반으로 빅테크와 하이퍼스케일러의 요구에 대응하겠다”고 말했다.2026-07-30 08:17:14
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.2026-07-15 14:01:14
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초저지연 금융 인프라 키운다…KT클라우드, 여의도 DC 증설 착수 [경제일보] 국내 자본시장이 복수 거래시장 체제로 재편되면서 금융권의 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나고 있다. 증권사들이 여러 거래시장을 동시에 연결하고 실시간 대용량 데이터를 처리해야 하는 환경이 조성되고 있고, 이에 KT클라우드가 초저지연 네트워크와 금융 특화 데이터센터를 확보하고 있다. 10일 KT클라우드는 금융 특화 데이터센터인 여의도 데이터센터(DC) 증설 공사에 착수했다고 밝혔다. 금융시장 구조 변화와 글로벌 투자 확대에 따른 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 투자로, KT클라우드는 여의도 DC를 금융기관과 거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점으로 육성한다는 계획이다. 최근 국내 금융시장은 복수 거래시장 체제 확산과 디지털 거래 증가로 IT 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 증권사와 금융기관들은 다수의 거래시장을 동시에 연결하면서 대규모 시장 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 만큼 안정성과 초저지연 환경을 동시에 갖춘 데이터센터를 요구하고 있다. 해외 투자자의 국내 시장 참여 확대 역시 금융 인프라 고도화 수요를 키우는 요인으로 꼽힌다. 특히 금융권에서는 데이터센터의 입지가 서비스 경쟁력을 좌우하는 요소로 평가된다. 거래소와 가까울수록 네트워크 지연시간을 줄일 수 있어 초단타 매매(HFT)와 실시간 시세 전송, 리스크 관리 등 지연시간에 민감한 금융 서비스를 안정적으로 운영할 수 있기 때문이다. 이에 거래소와 인접한 금융 특화 데이터센터를 중심으로 금융사들의 입주 수요도 꾸준히 증가하고 있다. KT클라우드의 여의도 DC는 한국거래소(KRX)를 비롯한 주요 금융기관과 인접한 입지를 갖춘 금융 특화 데이터센터다. 현재 다수의 대형 증권사가 핵심 시스템을 구축해 운영하고 있으며, 이번 증설을 통해 오는 2027년 6월 준공을 목표로 2개 층 규모의 추가 수용 공간을 확보할 예정이다. 향후 여의도 권역 내 금융 인프라도 단계적으로 확대할 계획이다. 회사는 거래소 인접 입지를 활용한 근접 서버 호스팅 서비스를 고도화하는 동시에 '크로스커넥트', '원 DC 네트워크', 'HCX', DDoS 대응 서비스인 '클린존' 등을 통해 금융권이 요구하는 연결성과 보안성을 강화할 방침이다. 향후에는 'Time as a Service(TaaS)' 등 금융 특화 서비스도 확대해 금융 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 금융 데이터센터가 단순 서버 수용 시설을 넘어 AI와 클라우드 기반 금융 서비스의 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 것으로 분석된다. 생성형 AI를 활용한 투자 분석과 이상거래 탐지, 실시간 리스크 관리 등 데이터 처리 수요가 증가하면서 안정적인 저지연 네트워크와 대용량 컴퓨팅 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "금융시장의 구조 변화로 초저지연 거래 환경과 안정적인 연결성을 뒷받침하는 금융 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다"며 "여의도 DC를 국내 대표 금융 인프라 허브로 발전시켜 금융기관의 디지털 혁신과 글로벌 시장 연계를 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 09:26:48
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