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리사 수 AMD 회장, 삼성·SK 반도체 수장 만난다…AI 협력 확대 [경제일보] 리사 수 AMD 회장 겸 최고경영자(CEO)가 삼성전자와 SK하이닉스 수장을 잇달아 만나 인공지능(AI) 반도체 협력 확대에 나선다. 고대역폭메모리(HBM)를 중심으로 국내 반도체 기업과의 협력 범위를 넓힐지 관심이 모인다. 7일 업계에 따르면 수 회장은 이날 오후 서울 강남구 삼성전자 서초사옥에서 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS)부문장 부회장을 비롯한 주요 경영진과 회동한다. 앞서 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장과도 회동한 것으로 알려졌다. 삼성전자와는 이미 HBM을 중심으로 협력 관계를 구축하고 있다. 삼성전자는 AMD의 최신 AI 가속기에 HBM3E(5세대)와 HBM4(6세대)를 공급하고 있으며 AMD는 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트 MI455X’에 탑재할 HBM4의 우선 공급업체로 삼성전자를 지정했다. 약 7개월 만에 다시 성사되는 삼성전자와의 회동에서는 기존 HBM 공급을 비롯한 AI 반도체 협력 확대 방안이 논의될 전망이다. AMD가 AI 가속기 물량 확대 필요성을 여러 차례 언급한 만큼 삼성전자의 최선단 공정을 활용한 파운드리(반도체 위탁생산) 협력 가능성도 제기된다. 삼성전자 파운드리가 AMD를 고객사로 확보할 경우 대형 고객 기반을 넓히고 실적 개선에도 힘을 받을 수 있다. 수 회장은 지난 3월 첫 방한 당시에도 삼성전자 경영진과 협력 방안을 논의했다. 전 부회장과 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 사장 등과 평택캠퍼스 생산라인을 둘러본 뒤 서울 한남동 승지원에서 이재용 삼성전자 회장과 만찬을 가졌다. SK하이닉스와는 새로운 협력 가능성이 거론된다. 수 회장과 곽 사장이 한국에서 만난 것은 이번이 처음인 것으로 전해졌다. AI 가속기 수요가 증가하는 가운데 HBM4를 포함한 고성능 메모리 분야에서 양사가 협력 관계를 구축할지 주목된다.2026-10-07 17:12:36
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리사 수 AMD CEO 7개월 만에 방한…삼성·NPU 협력 확대 주목 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있는 AMD의 리사 수 회장 겸 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 다시 한국을 찾는다. 지난 3월 삼성전자와 네이버, 국내 AI 스타트업 등으로 협력 대상을 넓힌 데 이어 이번에는 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들과 직접 만나면서 국내 AI 반도체 생태계와의 연계를 강화한다. 7일 관련 업계에 따르면 수 CEO는 이날 오전 국내 NPU 기업 관계자들과 간담회를 갖는다. 오후에는 서울 용산구 드래곤시티에서 열리는 ‘AMD 게이머 데이’에 참석할 예정이다. 게이머 데이에는 수 CEO와 함께 잭 후인 AMD 수석부사장도 참석한다. 행사 종료 후에는 수 CEO가 취재진의 질문에 답하는 도어스테핑도 예정돼 한국 기업들과의 추가 협력 계획에 대한 발언이 나올지 관심이 쏠린다. AMD는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 모두 설계·공급하는 종합 반도체 기업이다. AI 가속기 시장에서는 엔비디아의 대항마로 꼽히며 자체 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’을 앞세워 AI 생태계 확대에 나서고 있다. 한국 기업들과의 협력은 지난 3월 수 CEO의 첫 방한을 계기로 빠르게 확대됐다. 당시 수 CEO는 이재용 삼성전자 회장과 승지원에서 회동한 데 이어 전영현 삼성전자 대표이사와도 별도로 만나 반도체 협력 방안을 논의했다. 삼성전자는 AMD의 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트’ 시리즈에 들어가는 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정되면서 양사의 AI 반도체 협력 범위도 구체화됐다. AI 가속기 성능 경쟁이 고도화될수록 HBM의 중요성이 커지는 만큼 AMD와 삼성전자의 협력이 향후 차세대 제품까지 이어질지가 관심사다. 국내 플랫폼·AI 기업과도 접점을 넓혔다. 수 CEO는 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 최수연 네이버 대표와 만나 ‘생태계 확장 및 차세대 인프라 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김성훈 업스테이지 대표와는 AMD의 최신 GPU 공급과 대규모 도입 방안을 논의하며 협력 대상을 국내 AI 스타트업까지 확대했다. 정부와는 국산 AI 반도체를 포함한 이기종 컴퓨팅 환경 구축을 추진하고 있다. 수 CEO는 지난 방한 당시 대통령실과 국가인공지능전략위원회 관계자들을 만나 한국의 ‘AI 3강’ 전략과 글로벌 개방형 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 만나 AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 결합하는 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증에도 뜻을 모았다. 특정 반도체에 연산을 집중하기보다 AI 서비스에 따라 서로 다른 연산 장치를 조합할 수 있는 환경을 구축하고 국내 기업이 참여할 수 있는 생태계를 마련한다는 구상이다. 양측은 관련 기술과 기업 간 협력을 뒷받침할 국내 ‘AI 우수 연구센터’ 설립에도 합의했다. AMD가 자체 GPU 판매에 집중하기보다 국산 NPU와 함께 활용할 수 있는 구조를 추진한다는 점에서 국내 AI 반도체 업체들과의 협력 가능성도 커지고 있다.2026-10-07 09:12:23
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KT 클라우드, 군산 60MW AIDC 착공…300MW까지 키운다 [경제일보] KT 클라우드는 전북 군산에 60MW 규모 AI 데이터센터(AIDC)를 구축하고 향후 300MW까지 사업을 확대하며 비수도권 AI 인프라 확보에 나선다. 차세대 AI 가속기의 고집적·고발열 특성에 대응하기 위해 액체냉각 기반 설계를 적용하고, 오는 2031년까지 총 1GW 규모의 AIDC 공급 기반을 확보한다는 구상이다. 28일 KT 클라우드는 종합 에너지기업 SGC에너지가 추진하는 전북 군산 AIDC 사업에 설계·시공·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 이번 사업은 전북 군산시 11만5702㎡ 부지에 대규모 AI 데이터센터를 조성하는 프로젝트다. 올해 말 60MW 규모의 1단계 모듈형 데이터센터 착공을 시작해 오는 2028년 1분기 본격적인 운영에 들어가는 것이 목표로, SGC에너지는 향후 시장 수요에 따라 데이터센터 규모를 총 300MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 높은 전력과 냉각 성능이 요구된다. AI 학습과 추론에 사용되는 가속기가 고집적화되면서 서버에서 발생하는 열을 효과적으로 처리하고 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 인프라 확보가 중요해지고 있기 때문이다. 이에 데이터센터 사업자들도 GPU 등 연산 장비뿐 아니라 전력·냉각 설비를 얼마나 빠르게 구축할 수 있는지를 경쟁력으로 내세우고 있다. KT 클라우드는 군산 AIDC에 모듈러·스키드 솔루션을 적용해 구축 기간을 단축시킨다는 전략이다. 전력과 냉각 설비를 공장에서 모듈 형태로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립·설치하는 프리팹 방식이다. 현장 작업을 줄여 품질을 일정하게 유지하고 데이터센터 구축 기간을 50% 이상 단축하는 것을 목표로 한다. 특히 군산 AIDC 전 층에는 액체냉각 기반의 'AI 레디' 특화 설계를 적용한다. KT 클라우드는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '베라루빈'과 같은 고발열·고집적 AI 가속기에 대응할 수 있도록 전력과 냉각 인프라를 선제적으로 설계하고, 향후 고객이 도입하는 AI 시스템에 맞춰 인프라를 구성할 수 있도록 구축한다고 설명했다. KT 클라우드는 이번 사업에서 단순 시공에 그치지 않고 데이터센터 설계부터 운영까지 전 과정에 참여한다. 설계 컨설팅과 주요 기계·전기·배관(MEP) 설비 공사, 안정성과 운영을 검증하는 커미셔닝, 실제 데이터센터 운영까지 맡는다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 수행하고 일부 전력 및 냉각설비를 담당한다. 대규모 AIDC의 안정적인 운영을 위한 커미셔닝도 KT 클라우드가 맡는다. 설계와 시공 단계부터 전력·냉각·제어 설비의 성능과 연동성을 검증하고 실제 운영 환경을 고려한 통합 시험을 진행해 고집적 데이터센터의 품질을 관리한다는 계획이다. 이번 군산 사업은 KT 클라우드가 추진하는 AIDC 공급 확대 전략에서도 한 축을 담당한다. KT 클라우드는 군산 AIDC를 향후 300MW 규모까지 확대하는 과정에서 SGC에너지와 협력을 이어가고, 비수도권을 포함한 지역별 특성과 고객 수요를 고려해 데이터센터 공급을 확대한다는 방침이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 총 1GW 규모의 AIDC 공급을 단계적으로 확대한다는 목표를 세우고 있다. 군산에서만 최대 300MW 규모의 데이터센터를 확보할 경우 전체 목표 용량의 상당 부분을 단일 지역에서 확보하게 되는 만큼, 향후 증설 속도와 실제 AI 인프라 수요가 사업 확대의 주요 변수가 될 전망이다. KT 클라우드는 군산을 비롯한 비수도권 지역에서 대규모 AIDC 공급 기반을 확보하는 동시에 데이터센터 구축·운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 계획이다. 수도권에 집중된 데이터센터 인프라를 지역으로 분산하는 과정에서 전력과 부지 확보가 상대적으로 유리한 비수도권이 새로운 AIDC 입지로 부상할 것으로 분석된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "군산 AI 데이터센터는 급증하는 AI 인프라 수요에 맞춰 고객이 요구하는 시기에 최적의 인프라를 공급하기 위한 핵심 프로젝트"라며 "데이터센터 구축·운영 전반에서 축적한 역량을 기반으로 대규모 AIDC의 품질과 안정성을 확보하고, 비수도권을 포함한 AIDC 공급 기반을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-09-28 15:06:24
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이재용·최태원·젠슨 황, 뉴욕서 다시 만난다…AI·HBM 협력 논의 주목 [경제일보] 이재용 삼성전자 회장과 최태원 SK그룹 회장, 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 미국 뉴욕에서 다시 만난다. 엔비디아와 삼성전자·SK그룹의 AI 반도체 협력이 확대되는 가운데 차세대 고대역폭메모리(HBM)와 AI 인프라를 둘러싼 논의가 이어질지 관심이 쏠린다. 27일 재계에 따르면 이 회장과 최 회장은 오는 28일(현지시간) 뉴욕에서 열리는 코리아소사이어티 연례 갈라에 참석한다. 황 CEO도 이날 행사에 참석해 한미 관계 발전에 기여한 인사에게 수여하는 '밴 플리트상'을 받는다. 코리아소사이어티는 황 CEO가 AI와 반도체 산업을 이끌면서 삼성전자와 SK그룹 등 한국 기업과 협력을 확대해온 점을 수상 배경으로 꼽았다. 세 사람이 함께 만나는 것은 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 서밋 이후 약 두 달 만이다. 당시 세 사람은 AI 인프라와 반도체 협력 방안을 논의했다. 이후 삼성전자와 SK그룹은 엔비디아와 협력을 확대했다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '베라 루빈'에 탑재되는 HBM4 공급을 확대하고 있다. SK하이닉스도 HBM을 비롯한 차세대 AI 메모리 분야에서 엔비디아와 협력을 이어가고 있다. SK텔레콤 역시 엔비디아 플랫폼을 활용한 대규모 AI 클라우드 구축을 추진하는 등 SK그룹 차원의 AI 인프라 협력을 확대하고 있다. 최 회장은 멕시코 일정을 마친 뒤 뉴욕으로 이동한다. 지난 25일(현지시간) 멕시코시티에서 열린 한·멕시코 비즈니스포럼에 참석해 첨단산업과 에너지 등 미래산업 협력 방안을 논의했다. 멕시코에서 공급망과 현지 사업을 챙긴 뒤 뉴욕에서는 AI와 반도체 분야 글로벌 네트워크를 이어가는 일정이다. 이 회장은 뉴욕 일정을 마친 뒤 영국 런던으로 이동할 예정이다. 이 회장은 오는 30일(현지시간) 영국박물관에서 열리는 고(故) 이건희 선대회장 기증품 국외 순회전 갈라 디너에 참석할 것으로 알려졌다.2026-09-27 15:07:35
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LG전자·LG에너지솔루션, 엔비디아 'DSX 레디' 규격 통과 [경제일보] LG전자와 LG에너지솔루션이 엔비디아의 차세대 AI 팩토리 구축 프로그램에 나란히 이름을 올렸다. 냉각과 전력저장 제품을 앞세워 AI 데이터센터 시장 공략을 확대한다. 22일 LG전자와 LG에너지솔루션에 따르면 양사의 대용량 냉각수 분배장치(CDU)와 배터리 에너지저장장치(BESS)가 엔비디아의 ‘DSX 레디’ 제품에 포함됐다. 엔비디아는 차세대 AI 팩토리의 설계부터 구축·운영까지 전 과정을 통합하고 최적화하기 위해 ‘DSX AI 팩토리 플랫폼’을 구축하고 있다. DSX 레디는 해당 플랫폼에 적용되는 제품과 솔루션 가운데 엔비디아가 정한 기술 요건을 충족한 제품을 대상으로 하는 자격 프로그램이다. LG전자가 이번에 규격 승인을 받은 제품은 2.5㎿(메가와트)급 CDU다. 여러 랙을 행 단위 그룹으로 묶어 대용량 CDU로 한 번에 냉각하는 ‘인로우(In-row)’ 방식을 구현해 AI 데이터센터에서 발생하는 열을 안정적으로 관리할 수 있도록 했다. LG전자는 앞서 7월 600㎾(킬로와트)급, 9월 1㎿급 CDU도 엔비디아 규격 승인을 받았다. 이번 2.5㎿급 제품까지 추가 요건을 충족하면서 대용량 액체냉각 제품군을 확대했다. LG에너지솔루션은 국내 배터리 기업 가운데 유일하게 엔비디아의 DSX 레디 BESS 파트너 기업으로 선정됐다. 승인 제품은 고용량 리튬인산철(LFP) 기반 ‘JF2 AC 링크’로 높은 에너지 효율과 긴 수명이 특징이다. 모듈형 설계를 적용해 구축 기간을 줄이고 데이터센터 규모 확대에 맞춰 설비를 빠르게 늘릴 수 있도록 했다. AI 서버의 전력 사용량 변화에 맞춰 충·방전하며 전력 부하를 완화하는 ‘AI 부하 평준화’ 기능도 갖췄다. 전력망의 전압이 급격하게 떨어지거나 상승하는 상황에서도 안정적으로 전력을 공급할 수 있도록 ‘전압 유지’ 기능도 강화했다. AI 데이터센터의 전력 수요 증가에 대응하면서 전력 품질과 공급 안정성을 확보하는 데 초점을 맞췄다. LG에너지솔루션은 북미 ESS 생산 기반도 확대하고 있다. 현재 미시간 랜싱·홀랜드, 캐나다 온타리오 넥스트스타 에너지, GM 합작공장 얼티엄셀즈 테네시, 혼다 합작공장 L-H 배터리컴퍼니 오하이오 공장 등 5곳의 ESS 생산거점을 운영하고 있다. 연말까지 북미 지역에서 50GWh 이상의 ESS 생산능력을 확보할 계획이다. AI 데이터센터 투자가 이어지는 북미 시장을 중심으로 ESS 수요에 대응할 수 있는 생산 기반을 확대한다는 방침이다.2026-09-22 10:13:33
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![[경제일보] NH농협은행, AI·기업금융으로 성장전략 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/22/20260922082703753061.png)
NH농협은행, AI·기업금융으로 성장전략 확대 [경제일보] 강태영 행장이 이끄는 NH농협은행이 인공지능(AI)과 기업금융을 중심으로 성장전략을 넓히고 있다. 올해 상반기 순이익은 1조1629억원으로 전년 동기보다 2.1% 감소했지만 기업여신은 183조8112억원으로 6.7% 증가했고 순이자마진(NIM)은 1.74%로 0.04%포인트(p) 상승했다. 강 행장은 올원뱅크사업부장과 디지털전략부장, DT부문장 등을 거친 디지털 전문가다. 취임 이후 AI 전환을 조직과 영업 현장으로 확대하는 한편 향후 5년간 65조3000억원 규모의 생산적 금융을 공급해 첨단산업과 지역특화산업을 중심으로 기업금융 기반을 넓힐 계획이다. ◆‘디지털 전문가’ 강태영…AI 은행 전환 속도 강 행장은 올해 AI 전환을 주요 경영전략으로 추진한다. 조직개편을 통해 기존에 분산돼 있던 AI전략과 데이터 분석, 로봇프로세스자동화(RPA) 기능을 묶은 AI데이터부문도 신설했다. 지난 6월에는 ‘NH AGENTIC AI BANK’ 비전을 선포했다. 직원이 업무에 활용할 수 있는 AI 플랫폼 ‘NHAIS’를 구축하고 금융업무 전반에 AI를 적용하는 한편 외부 AI기업과 투자·사업협력을 확대하는 것이 주요 목표다. 실행 조직도 별도로 꾸렸다. 농협은행은 77명 규모로 ‘AX프런티어’를 출범해 AI 기반 업무 전환 과제를 발굴하고 있다. AI 전문기업 애자일소다를 인수해 AI 기반 사업협력을 본격화했고 지난달에는 차세대 AI 컨택센터를 열었다. 고객 데이터와 AI를 활용한 초개인화 금융서비스 개발도 추진하고 있다. 강 행장은 지난 1991년 농협중앙회에 입사한 뒤 농협은행 종합기획부 전략기획단장과 올원뱅크사업부장, 디지털전략부장 등을 거쳤다. 이후 DT부문장과 농협금융 디지털금융부문을 맡았고 NH농협캐피탈 지원총괄 부사장을 거쳐 지난해 농협은행장에 올랐다. ◆생산적 금융 65조…기업금융 중심 성장축 확대 AI와 함께 강 행장이 힘을 싣는 분야는 생산적 금융이다. 농협은행은 지난 3월 은행장 직속 생산적 금융 추진위원회를 꾸리고 향후 5년간 65조3000억원을 공급하기로 했다. 지원 대상은 △반도체·AI 등 첨단전략산업 △농식품·애그테크 △지역특화산업 △창업·벤처기업 △기술금융 등이다. 포용금융 등을 포함한 전체 신규 금융공급 계획은 76조8000억원이다. 지원도 빠르게 집행됐다. 지난 5월 기준 생산적 금융 지원액은 8조5363억원으로 연간 목표의 67.6%에 도달했다. 이 가운데 첨단전략산업에 3조421억원, 창업·벤처기업에 2조1962억원이 공급됐다. 기업금융 거점도 넓혔다. 판교에서는 AI·데이터·IT·반도체, 송도에서는 제약·바이오 기업을 대상으로 금융지원을 강화했다. 기업과의 직접 협력도 이어졌다. 한국항공우주산업(KAI)과 3년간 1조원 규모의 금융협력을 체결했고 OCI와도 3년간 5000억원 규모의 금융지원에 나서기로 했다. ◆기업여신 184조…NIM 개선에도 ROE 9.01% 기업금융 확대는 자산 구성에서도 확인된다. 올해 상반기 말 농협은행 총여신은 342조2243억원으로 전년 동기보다 4.2% 증가했다. 이 중 기업여신은 172조2060억원에서 183조8112억원으로 6.7% 늘었다. 같은 기간 가계여신은 1.6% 증가한 148조8540억원을 기록했다. 수익 기반도 확대됐다. NIM은 1.70%에서 1.74%로 상승했고 원화예대금리차는 1.94%에서 1.98%로 높아졌다. 은행계정 기준 순이자손익은 3조9145억원으로 전년 동기보다 8.2%, 순수수료손익은 4531억원으로 16.6% 증가했다. 반면 수익성 지표는 하락했다. 올해 상반기 총자산이익률(ROA)은 0.55%에서 0.51%, 자기자본이익률(ROE)은 9.43%에서 9.01%로 낮아졌다. 같은 기간 신용손실충당금 전입액도 1882억원에서 2960억원으로 57% 넘게 늘었다. 은행계정 기준 영업이익은 1조8047억원으로 전년 동기보다 감소했다. 건전성 지표도 일부 후퇴했다. 고정이하여신(NPL)비율은 0.47%에서 0.52%로 상승했고 대손충당금적립률은 214.26%에서 172.07%로 낮아졌다. 다만 기업대출 연체율은 0.61%에서 0.59%로 하락했다. 자본비율은 높은 수준을 유지했다. 상반기 말 보통주자본(CET1)비율은 15.83%, 기본자본비율은 17.41%, 총자본비율은 18.79%를 기록했다. ◆농업·지역금융 정체성에 디지털 입힌다 기업금융과 AI를 확대하는 동시에 기존 농업·지역금융에도 디지털을 접목한다. 지난 4월에는 농업정책자금 가운데 처음으로 후계농육성자금의 영업점 무방문 대출을 도입했다. 고객이 올원뱅크에서 신청부터 실행까지 처리할 수 있도록 한 방식이다. 농식품 기업 대상 금융도 늘렸다. 농식품 관련 162개 업종을 대상으로 하는 ‘NH특화 기술금융’ 공급액은 올해 5000억원을 넘어섰다. 농식품·푸드테크·애그테크 분야에서는 8개 펀드 3441억원을 운용하며 향후 3년간 5000억원 이상으로 확대할 계획이다. 포용금융도 병행한다. 농협은행은 지난 6월 말까지 서민과 소상공인, 폐업자 등을 대상으로 1조9126억원을 지원했다. 지난달에는 전국 지역신용보증재단에 100억원을 특별출연해 마을기업 등 지역기반 기업에 1500억원 규모의 금융지원도 추진했다. 강 행장은 농업·지역금융이라는 농협은행의 기존 사업 기반에 AI와 첨단산업 기업금융을 새로운 성장축으로 더하고 있다. 기업여신 확대와 NIM 개선을 이어가는 동시에 자산 성장 과정에서 수익성과 건전성을 함께 높이는 것이 향후 과제로 남았다. [아주경제 2026년 09월 22일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-09-22 08:33:44
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현대건설, 국내 첫 AI 전용 데이터센터 착수…2027년 운영 목표 [경제일보] 현대건설이 국내 첫 AI 전용 데이터센터 건설에 본격 착수했다. 생성형 AI와 초거대 모델 확산으로 고성능 데이터센터 수요가 커지는 만큼 기존 데이터센터 시공 경험을 바탕으로 AI 인프라 시장 공략에 나선다는 계획이다. 현대건설은 최근 에이아이팩토리포항피에프브이가 발주한 ‘포항 AI 데이터센터 신축공사’ 본계약을 마치고 사전 제작 콘크리트(PC) 설치 착수했다고 21일 밝혔다. 포항 AI 데이터센터는 경북 포항시 남구 오천읍 광명일반산업단지에 수전용량 40㎿, IT부하 32㎿ 규모로 조성된다. 일반적인 범용 데이터센터와 달리 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 GPU 기반 AI 연산에 특화된 시설이다. 지난 6월 착공했으며 공사기간은 총 16.5개월, 2027년 하반기 운영을 목표로 한다. 사업시행사인 네오에이아이클라우드는 향후 차세대 GPU까지 안정적으로 수용할 수 있는 확장형 인프라를 구축할 예정이다. 서비스형 GPU와 AI 플랫폼 서비스를 연계해 국내외 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영을 지원하는 기반으로 활용한다는 방침이다. 현대건설은 고성능 GPU 서버에 대응하기 위해 일반 클라우드 데이터센터보다 약 10배 높은 전력 밀도의 초고집적 환경을 적용했다. 엔비디아의 차세대 AI 칩 ‘베라 루빈’ 기반 서버까지 대응할 수 있도록 설계했으며 고발열 AI 서버 냉각을 위해 수랭식 냉각시스템도 도입했다. 데이터센터 에너지효율 지표인 PUE는 1.25로 설계해 에너지 손실을 줄였다. 짧은 공사기간을 맞추기 위한 PC공법도 전면 적용했다. 기존 국내 상업용 데이터센터에서 보와 기둥 등 일부 구조물에 PC공법을 적용한 사례는 있었지만 이번 사업에서는 슬래브와 벽체, 계단을 포함한 콘크리트 구조체 전체를 사전 제작한다. 이를 통해 기존 현장 타설 방식으로 약 1년이 필요한 골조공사를 2개월 수준으로 줄인다는 계획이다. 공장에서 구조물을 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식인 만큼 공사기간 단축과 함께 현장 작업량 감소에 따른 안전·품질 관리 효과도 기대하고 있다. 또한 초기부터 시공사가 참여해 사업구조와 설계, 시공 방식을 검토하는 프리컨스트럭션 서비스와 설계·인허가·시공 준비를 동시에 추진하는 패스트트랙을 활용했다. 현대건설이 사업에 참여한 뒤 약 한 달 만에 착공에 들어갈 수 있었던 배경이다. 회사는 데이터센터를 AI 시대의 주요 인프라 사업 가운데 하나로 보고 관련 시공 경험을 확대하고 있다. 2004년 금융결제원 분당센터를 시작으로 KT목동 IDC, 용인 퍼시픽써니 데이터센터, 네이버 데이터센터 ‘각 세종’ 등 지금까지 19개의 데이터센터를 시공했다. 데이터센터와 에너지 사업의 연계도 확대한다. 지역별 에너지원 특성을 고려해 신재생에너지와 소형모듈원전(SMR)을 연계한 데이터센터 모델을 개발하는 등 AI 시대 핵심 인프라 구축과 에너지 혁신을 동시에 실현한다는 구상이다. 현대건설 관계자는 “생성형 AI와 초거대 AI 모델의 확산으로 데이터센터 시장의 경쟁력은 규모를 넘어 서비스 개시 속도전으로 옮겨가고 있다”라며 “포항 AI 데이터센터를 공기 내에 성공적으로 준공해 국내 최고의 시공 역량은 물론 사업성과 공기, 품질을 동시에 확보하는 차별화된 경쟁력을 입증하겠다”고 말했다.2026-09-21 16:07:14
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SK하이닉스, AI 메모리 판 바꾼다…'PIM'으로 연산 영역 확대 [경제일보] SK하이닉스가 메모리 반도체 안에서 AI 연산까지 수행하는 PIM 기술을 앞세워 GPU와 HBM 중심의 AI 인프라 한계 돌파에 나선다. 메모리에서 직접 연산을 처리해 가속기와 메모리 사이의 데이터 이동을 줄이고, AI 추론 속도와 시스템 효율을 높이겠다는 구상이다. 16일(현지시간) 업계에 따르면 임의철 SK하이닉스 설루션AT 담당 부사장은 미국 캘리포니아주 샌타클래라 컨벤션센터에서 열린 ‘AI 인프라 서밋’에서 PIM을 중심으로 한 차세대 AI 메모리 전략을 발표했다. AI 인프라는 그동안 GPU와 HBM을 결합해 대규모 연산을 처리하는 방식으로 발전해왔다. AI 모델이 커지고 초고속 추론 수요가 증가하면서 가속기와 메모리 사이에서 발생하는 데이터 이동량도 늘고 있다. SK하이닉스는 연산 기능을 메모리 안으로 가져오면 이러한 데이터 이동을 줄일 수 있다고 보고 있다. PIM은 메모리에 연산 기능을 탑재해 일부 계산을 저장장치 내부에서 처리하는 기술이다. 기존에는 메모리에 있는 데이터를 GPU 등 AI 가속기로 보내 연산한 뒤 결과를 다시 메모리에 저장해야 했지만, PIM을 활용하면 간단한 연산을 메모리에서 직접 수행할 수 있다. 특히 SK하이닉스는 초고속 추론에 활용되는 S램과 비교해 PIM이 대용량과 대역폭을 함께 확보할 수 있다는 점을 강조했다. S램은 빠른 데이터 처리가 가능하지만 메모리 용량과 비용 측면에서 부담이 있다는 설명이다. 임 부사장은 “S램 기반 체계는 높은 대역폭을 제공하지만 용량과 비용 측면에서는 명확한 한계가 있다”며 “PIM은 같은 면적에서 S램 대비 약 300배에 달하는 대용량을 제공하면서도 높은 내부 대역폭을 유지한다”고 말했다. 기술 구현 과정에서 제기돼온 집적도와 비용 문제에는 하이브리드 본딩을 활용한다. 메모리 다이와 연산 다이를 별도로 제작한 뒤 수직으로 연결하는 방식으로 연산 회로를 추가하면서 발생할 수 있는 메모리 용량 감소와 단가 상승 부담을 줄인다는 구상이다. PIM의 적용 범위도 개별 메모리 칩을 넘어 서버 랙 수준으로 확대한다. AI 서비스마다 요구되는 연산량과 데이터 처리 특성이 다른 만큼 메모리 계층별로 역할을 나누고 필요한 영역에서 연산 기능을 수행하는 구조를 구축한다는 개념이다. SK하이닉스는 AI 인프라가 GPU와 HBM 조합에만 의존하는 구조에서 벗어나야 한다고 보고 있다. PIM과 고대역폭 플래시(HBF) 등 다양한 메모리 기술을 활용하고 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하는 방식으로 시스템 효율을 높여야 한다는 판단이다. 임 부사장은 PIM과 HBF를 비롯한 메모리 계층 전반의 하드웨어 혁신과 소프트웨어 최적화, 통합 설계가 AI 인프라 발전에 필요하다고 강조했다.2026-09-17 10:16:29
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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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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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엔비디아, 10월 'RTX 스파크' 출격…PC를 '개인 AI 슈퍼컴퓨터'로 바꾼다 [경제일보] 엔비디아가 오는 10월 차세대 AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’를 정식 출시한다. 데이터센터에 의존하던 고성능 AI를 개인 PC에서 직접 구동하고, 여러 대의 PC에 흩어진 연산 자원까지 활용하는 전략이다. 엔비디아는 IFA 2026에서 RTX 스파크 기반 윈도 PC 출시 계획을 공개했다. 레노버와 에이서가 신제품을 선보였고 에이수스·델·HP·MSI 등도 관련 제품을 준비하고 있다. RTX 스파크는 블랙웰 RTX GPU와 미디어텍과 공동 설계한 20코어 그레이스 CPU를 하나의 칩에 결합했다. TSMC 3나노 공정으로 만들어졌으며 최대 128GB 통합 메모리와 FP4 기준 1페타플롭의 AI 연산 성능을 제공한다. 통합 메모리는 CPU와 GPU가 하나의 메모리 공간을 함께 활용하는 구조다. 기존 PC보다 대규모 메모리가 필요한 거대언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 실행하기 유리하다. 엔비디아는 최대 1200억개 매개변수 규모 모델과 3D 작업, AI 영상 생성 등을 PC에서 직접 처리할 수 있다고 설명했다. 핵심은 ‘로컬 AI’다. 문서나 사진 등 민감한 데이터를 외부 클라우드로 보내지 않고 PC 내부에서 처리할 수 있어 개인정보 보호와 비용 측면에서 장점이 있다. 마이크로소프트와는 윈도에서 AI 에이전트가 백그라운드로 작업을 수행할 수 있도록 관련 실행환경과 보안 체계를 공동 개발하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 앞서 RTX 스파크를 공개하며 “40년 만의 PC 재발명”이라고 표현했다. 앞으로는 이용자가 프로그램을 직접 하나씩 실행하는 대신 AI 에이전트가 목표를 이해하고 여러 작업을 스스로 수행하는 형태로 PC가 바뀔 것이라는 구상이다. 엔비디아는 여러 PC의 남는 연산능력을 연결하는 ‘PAIR(Personal AI Router)’도 공개했다. PAIR는 집이나 사무실 내 여러 PC 가운데 여유가 있는 기기에 AI 작업을 나눠주는 무료 오픈소스 소프트웨어다. 다만 여러 GPU의 메모리를 하나로 합치는 기술은 아니다. 각각의 PC가 독립적으로 AI 요청을 처리하고 PAIR가 이를 적절한 장치에 분배하는 방식이다. 지포스 RTX 20 시리즈 이후 GPU와 RTX 프로 워크스테이션, DGX 스파크, 애플 M4 이후 제품을 지원하며 윈도·맥OS·리눅스 간 연결도 가능하다. 엔비디아는 데이터센터에서 구축한 CUDA 기반 AI 생태계를 이제 개인 PC까지 확장하려 하고 있다. RTX 스파크가 AI를 실행하는 ‘개인 슈퍼컴퓨터’라면 PAIR는 여러 PC를 하나의 로컬 AI 작업환경으로 묶는 역할이다. 한편 관건은 성능보다 활용성이다. AI 에이전트를 클라우드 없이 PC에서 돌리는 경험이 실제 사용자에게 얼마나 필요한 기능으로 자리 잡느냐가 RTX 스파크의 성패를 가를 전망이다.2026-09-04 09:51:18
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-08-28 17:06:10
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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 10:00:00
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SK하이닉스, CPO로 AI 인프라 전환 제시…프로세서·메모리 광통신 구축 [경제일보] SK하이닉스가 글로벌 연구진과 차세대 AI 인프라에 적용할 CPO 기술을 연구했다. 연구진은 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 '옵틱스 중심 아키텍처'를 차세대 AI 시스템의 발전 방향으로 제안했다. 20일 SK하이닉스에 따르면 회사는 글로벌 연구진과 함께 CPO(Co-Packaged Optics)의 발전 방향을 담은 연구 논문을 세계적 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재했다. 이번 연구에는 SK하이닉스 홍승훈 AI 인프라 팀장과 이규상 미국 버지니아대 전기컴퓨터공학과 교수를 비롯해 미국 일리노이대 어바나-샴페인, 매사추세츠공대(MIT), 난양공대(NTU), 연세대 연구진 등이 참여했다. CPO는 반도체 칩과 칩 사이의 데이터를 기존 전기 신호 대신 빛으로 전달하는 기술이다. 광통신을 활용해 데이터 전송 속도를 높이고 전력 소모를 낮출 수 있어 대규모 데이터를 처리하는 AI 인프라의 주요 기술로 거론된다. 생성형 AI 확산으로 수천 개의 GPU를 연결하는 대규모 AI 데이터센터가 구축되면서 칩과 시스템 사이에서 처리해야 하는 데이터도 급증하고 있다. 연산 성능이 높아질수록 프로세서와 메모리 사이에서 데이터를 빠르게 주고받는 기술도 중요해지고 있다. 연구진은 이번 논문에서 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 옵틱스 중심 아키텍처를 차세대 AI 인프라의 발전 방향으로 제시했다. 전기 신호를 기반으로 한 기존 데이터 연결 방식을 광통신으로 전환해 프로세서와 메모리 사이의 데이터 이동 효율을 높이는 구조다. 이를 구현하기 위해서는 광소자의 저전력·고집적화뿐 아니라 메모리와 컨트롤러, 광소자, 패키지 기술을 하나의 시스템으로 설계하는 접근이 필요하다는 게 연구진의 설명이다. 이규상 교수는 "저전력 광소자 집적부터 일관성 프로토콜, 신뢰성 기술까지 풀어야 할 과제가 많지만, 결국 핵심은 메모리 소자와 컨트롤러, 광소자, 패키지를 하나의 시스템으로 공동설계하는 것"이라며 "이 지점에서 SK하이닉스와의 협력이 큰 의미가 있다"고 했다.2026-08-20 09:56:49
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