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전차만큼 AI가 중요해진 전장…IT·게임 기업, 국방 기술 경쟁 뛰어든다 [경제일보] 국내 IT·게임 기업들이 인공지능(AI)을 앞세워 방산 시장에 잇따라 진출하고 있다. 과거 무기체계와 장비 중심이었던 방위산업이 AI·데이터·소프트웨어 중심으로 재편되면서 자체 AI 역량을 보유한 기업들이 새로운 성장 기회를 모색하는 것으로 분석된다. 2일 업계에 따르면 네이버는 최근 국방 AI 전담 조직 신설을 추진하며 국방 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 알려졌다. 해당 조직은 국방 특화 AI 모델 개발과 사업화를 담당할 예정으로, 네이버가 보유한 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 역량을 국방 분야에 적용하는 역할을 맡을 것으로 전망된다. 하나증권의 '인터넷, 게임 기업의 국방 AI 진출' 보고서에 따르면 국내 IT 기업의 방산 시장 진출은 최근 들어 더욱 활발해지고 있다. 크래프톤은 지난 3월 한화에어로스페이스와 전략적 협력 관계를 구축하고 피지컬 AI와 국방 분야 공동 사업 기회를 모색하고 있다. 양사는 향후 합작법인(JV) 설립을 통해 국방 AI와 무인체계, 시뮬레이션 분야 사업화 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 추진하는 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템 연구개발(R&D) 사업에 참여했다. NC AI는 해당 사업에서 피지컬 AI의 핵심 요소인 월드모델 개발을 담당해 디지털 트윈을 구축한다. IT 기업들의 해당 움직임은 단순한 신사업 확대 차원을 넘어 방산 산업 구조 변화와 맞물려 있는 것으로 풀이된다. 기존 방산 산업이 전차와 전투기, 미사일 등 하드웨어 중심이었다면 최근에는 AI 기반 정보 분석과 의사결정 지원, 자율 무기체계, 전장 시뮬레이션 등 소프트웨어 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 실제로 우크라이나 전쟁과 중동 지역 분쟁 등을 계기로 AI 활용 사례가 빠르게 늘고 있다. 방대한 전장 데이터를 실시간 분석하거나 무인체계 운영을 지원하고, 군사 정보 분석과 의사결정을 보조하는 AI 기술의 중요성이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 특히 올해 초 미국이 군사 작전 과정에서 생성형 AI를 활용한 사실이 알려지면서 국방 분야에서 AI의 전략적 가치가 다시 한 번 주목받았다. 단순한 정보 검색을 넘어 군사 정보 분석과 상황 판단, 계획 수립 등 다양한 영역에서 AI 활용 가능성이 검증되고 있는 것이다. 다만 국방 AI 시장은 일반 기업용 AI 시장과는 성격이 다르다. 군사 정보와 작전 데이터는 국가 안보와 직결되는 만큼 해외 AI 모델 활용에 제약이 많다. 폐쇄망 환경에서 운영할 수 있는 자체 AI 모델과 인프라 확보가 필수적이라는 점에서 '소버린 국방 AI' 필요성이 커지고 있다. 국내에서도 군 전용 생성형 AI와 국방 특화 AI 플랫폼 구축 논의가 본격화되고 있다. 국방부와 방산업계는 군 내부 데이터를 활용한 독자 AI 체계 구축을 검토하고 있으며, 이를 위해 국내 기업들의 기술 참여도 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 국내 국방 AI 시장이 글로벌 경쟁국 대비 아직 초기 단계인 만큼 기업 간 경쟁보다는 협력 중심 구조로 발전할 가능성이 높다고 보고 있다. AI 모델과 클라우드, 시뮬레이션, 무인체계 등 각 기업이 보유한 강점을 결합하는 방식이 현실적이라는 분석이다. 이준호 하나증권 연구원은 보고서를 통해 "크래프톤-한화에어로스페이스, NC AI-현대로템에 이어 NAVER가 국방 AX 전담 조직을 신설하는 것으로 알려졌다"며 "소버린 국방 AI 모델 개발은 선택이 아닌 필수로 국내에서도 개발이 추진되는 과정에서 자체 LLM 모델 개발 역량을 보유한 NAVER, 게임 엔진을 비롯한 AI 역량을 내재화하던 크래프톤, NC가 사업에 참여하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다.2026-06-02 17:03:50
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![[프론티어 격돌] D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/02/20260602153441620856.jpg)
D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다 [경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.2026-06-02 16:57:19
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GPU 고객 넘어 전략 파트너로… 네이버클라우드, 엔비디아 AI 생태계 합류 [경제일보] 엔비디아가 네이버클라우드를 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너로 공식 지목하며 양사 협력이 새로운 국면에 접어들고 있다. 단순 GPU 공급 관계를 넘어 초거대 인공지능(AI) 모델과 클라우드, 피지컬 AI, 소버린 AI까지 협력 범위를 확대하면서 네이버클라우드가 엔비디아의 차세대 'AI 팩토리' 전략을 구현할 아시아 핵심 거점으로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 2일 네이버클라우드는 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 서밋(NCP 서밋)에 참가해 엔비디아와의 AI 팩토리 구축 협력 방향을 공개했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 엔비디아의 AI 팩토리 전략을 함께 추진하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 하루 전 열린 엔비디아 GTC 타이베이 2026 기조연설과 맞물리며 더욱 주목받고 있다. 당시 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 글로벌 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 과정에서 네이버클라우드를 직접 언급했다. 특히 발표 맥락상 네이버클라우드는 단순 엔비디아 GPU 구매 고객이 아닌 AI 인프라 운영 사업자 그룹으로 분류됐다. 이날 화면에는 미국의 코어위브, 네비우스, 영국의 엔스케일 등 최근 AI 인프라 시장 성장의 대표 수혜 기업들이 함께 소개됐다. 이들 기업은 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. AI 팩토리는 대규모 GPU 인프라와 데이터센터, 초거대 AI 모델, 애플리케이션 서비스를 통합 운영하는 차세대 AI 생산 체계다. 엔비디아는 최근 GPU 제조사를 넘어 AI 인프라 플랫폼 기업으로의 전환을 선언하며 글로벌 클라우드 사업자들과 협력을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 국내에서 AI 모델과 클라우드, 데이터센터를 모두 보유한 사업자 중 하나로 꼽힌다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 개발하고 있으며 네이버클라우드를 통해 기업용 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한 데이터센터 '각 세종'을 기반으로 AI 인프라 경쟁력도 강화하고 있다. 이번 협력은 인프라 영역을 넘어 AI 모델 개발 분야로도 확대된다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모 언어 모델(LLM) '네모트론 3 울트라'를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 양사는 초거대 언어 모델 최적화와 원천 기술 공동 연구도 추진한다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 활용해 서울의 실제 환경을 디지털 공간에 구현한 '서울 월드 모델'을 공개한 바 있다. 서울 전역에서 수집한 120만장의 파노라마 이미지와 국내 지도 데이터를 학습시켜 실제 도로 환경과 공간 구조를 구현한 모델로 피지컬 AI 분야 협력도 진행하고 있다. 이번 협력은 향후 소버린 AI 시장 확대와도 연결될 것으로 전망된다. 네이버는 일본과 중동, 동남아시아 등 해외 시장을 대상으로 소버린 AI 사업을 추진하고 있으며 엔비디아 역시 각국 정부와 기업이 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 전략을 강화하고 있다. 특히 젠슨 황 CEO가 오는 8일 경기 성남시 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 양사 협력은 더욱 구체화될 전망이다. 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 황 CEO의 회동도 예정된 것으로 알려졌다. 양사는 해당 만남을 통해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업과 소버린 AI 사업 확대 방안, 아시아 지역 AI 인프라 협력 전략 등을 논의할 것으로 예상된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 산업의 패러다임이 모델 중심에서 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 단순한 GPU 공급자와 고객의 관계를 넘어 함께 AI 기술을 개발하고 글로벌 AI 생태계를 확장하는 전략적 결정이며, 향후 아시아 시장의 폭발적인 AI 수요를 뒷받침하는 핵심 공급자이자 독보적인 'AI 인프라 허브'로 자리매김할 것"이라고 말했다.2026-06-02 10:50:07
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네이버클라우드 콕 집은 젠슨 황 CEO…AI 팩토리 핵심 파트너로 부상 [경제일보] 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황이 최근 GTC 타이베이 2026 기조연설에서 네이버클라우드를 직접 언급하며 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너 사례로 소개했다. 단순 고객사 소개를 넘어 엔비디아가 구상하는 차세대 'AI 팩토리' 전략에서 네이버클라우드가 한국 대표 사업자로 자리 잡은 것으로 평가된다. 1일 황 CEO는 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 발표 자리에서 네이버클라우드를 핵심 파트너로 소개했다. 이번 발언이 주목받는 이유는 발표 맥락 때문이다. 당시 황 CEO가 소개한 기업들은 단순 엔비디아 GPU 구매 기업이 아니라 AI 인프라를 구축하고 운영하는 클라우드 사업자들이었다. 이날 발표에는 미국의 코어위브(CoreWeave), 네비우스(Nebius), 영국의 엔스케일(Nscale) 등 최근 AI 시대 수혜주로 떠오른 글로벌 AI 클라우드 기업들이 함께 등장했다. 이들 기업은 엔비디아의 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축해 기업 고객에게 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. 이번 언급이 단순한 고객사 소개 이상의 의미를 가진 것으로 분석된다. 엔비디아가 AI 산업을 기존 GPU 판매 중심에서 'AI 팩토리' 생태계 중심으로 전환하고 있는 가운데 네이버클라우드가 한국 시장에서 해당 전략을 구현할 핵심 파트너로 평가된다. 특히 황 CEO는 오는 8일 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 엔비디아의 사업 구상에 네이버가 한 축으로 기능할 것으로 전망된다. 황 CEO는 오는 4일 방한해 국내 기업인들을 만날 예정인 것으로 알려졌다. 황 CEO는 이날 발표에서 AI 모델 개발과 추론 서비스가 폭발적으로 증가하면서 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 통합 운영하는 AI 인프라 사업자의 중요성이 커지고 있다고 설명했다. 이 같은 전략은 최근 네이버가 추진하는 사업 방향과도 맞닿아 있는 것으로 풀이된다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델인 하이퍼클로바X를 중심으로 소버린 AI 전략을 추진하고 있다. 단순 AI 모델 개발을 넘어 데이터센터와 클라우드, AI 서비스까지 아우르는 통합 생태계 구축이 목표다. 또한 네이버클라우드는 공공·금융·제조업 분야를 중심으로 생성형 AI 사업을 확대하고 있다. 최근에는 한국은행을 비롯한 금융권과 제조업 대기업을 대상으로 AI 전환(AX) 사업을 추진하고 있으며 국방과 공공 분야 생성형 AI 시장 진출도 본격화하고 있다. 엔비디아가 네이버클라우드를 높게 평가하는 배경으로 'AI 모델-클라우드-데이터센터'를 모두 보유한 국내에서 손꼽히는 수준의 사업 구조를 가진 것으로 분석된다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 인프라 제공에 집중하거나 AI 서비스 기업들이 모델 개발에 집중하는 것과 달리 네이버는 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 데이터센터 인프라를 동시에 확보하고 있다. 엔비디아가 강조하는 AI 팩토리 전략과 가장 유사한 구조를 국내에서 구현하고 있는 것이다. 최근 정부와 공공기관을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되고 있다는 점도 긍정적으로 작용하고 있다. 해외 빅테크 대신 국내 기술 기반 AI 인프라 구축 요구가 커지는 가운데 네이버클라우드는 엔비디아 GPU와 자체 AI 모델을 결합한 형태의 사업 확대에 나서고 있다. 젠슨 황 CEO는 "네이버클라우드, 한국은행, 현대 등 한국에는 정말 훌륭한 회사들이 많다"며 "이들 기업은 각 지역과 글로벌 고객을 모두 지원하고 있으며, 앞으로 모든 기업은 AI에 의해 구동될 것"이라고 강조했다.2026-06-01 15:44:36
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젠슨 황, 네이버 1784 찾나…AI 인프라·피지컬 AI 협력 주목 [경제일보] 이번주 방한하는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 네이버 제2사옥 1784를 방문할 가능성이 제기되면서 양사 간 협력 확대 여부에 관심이 쏠리고 있다. 네이버가 소버린 AI와 피지컬 AI, 클라우드 인프라를 핵심 성장축으로 삼고 있는 만큼 엔비디아와의 추가 협력 논의가 이뤄질 수 있다는 관측이 나온다. 1일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 방한 일정 중 경기 성남시 분당구 네이버 1784 사옥을 찾는 방안을 네이버 측과 조율 중인 것으로 알려졌다. 방문일은 오는 8일이 유력하게 거론된다. 이에 앞서 5일에는 이해진 네이버 이사회 의장과 회동할 가능성도 제기된다. 다만 네이버와 엔비디아 측은 황 CEO의 구체적인 방한 일정과 회동 의제에 대해 “현재로서는 확인해 줄 내용이 없다”는 입장이다. 이에 따라 실제 회동 성사 여부와 협력안 발표 가능성은 공식 확인 전까지 유동적이다. ◆ 1784, 네이버 피지컬 AI 실험장 황 CEO의 방문 후보지로 거론되는 1784는 네이버의 로봇·클라우드·디지털트윈 기술이 집약된 공간이다. 네이버는 1784를 세계 최초의 로봇 친화형 빌딩으로 소개하고 있다. 로봇 전용 엘리베이터, 5G 특화망, 디지털트윈 기반 클라우드 로봇 시스템 등이 적용됐고 관련 특허도 다수 확보했다. 1784가 주목받는 이유는 단순한 사옥이 아니라 실제 서비스 환경에서 로봇과 AI, 클라우드가 함께 작동하는 테스트베드이기 때문이다. 건물 내부에서는 로봇이 이동하고, 클라우드 기반 로봇 제어 시스템이 이를 통합 관리한다. 현실 공간에서 AI가 움직이고 판단하는 피지컬 AI의 실증 공간인 셈이다. 네이버는 이미 글로벌 AI 반도체 기업과의 협력 무대로 1784를 활용해 왔다. 지난 3월 리사 수 AMD CEO는 1784를 방문해 최수연 네이버 대표와 AI 생태계 확장 및 차세대 인프라 협력을 위한 양해각서를 체결했다. 당시 양사는 차세대 GPU 기반 하이퍼클로바X 고도화와 학계 연구 지원 등 전방위 협력 방안을 논의했다. ◆ 엔비디아 협력, GPU 넘어 산업 AI로 확장 네이버와 엔비디아의 협력은 이미 AI 인프라 영역에서 진행되고 있다. 엔비디아는 지난해 한국 정부 및 주요 기업과의 AI 인프라 협력 계획을 발표하면서 네이버클라우드가 6만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 소버린 AI와 피지컬 AI 워크로드에 활용할 계획이라고 밝힌 바 있다. 네이버클라우드는 이를 기반으로 조선, 보안, 국민 대상 AI 서비스 등 산업 특화 AI 모델 개발을 추진하고 있다. 이번 회동이 성사될 경우 논의 범위는 단순 GPU 공급을 넘어설 가능성이 있다. 소버린 AI 인프라, 산업 특화 AI 모델, 클라우드 기반 AI 서비스, 로봇과 디지털트윈을 결합한 피지컬 AI 협력 등이 주요 의제가 될 수 있다. 네이버는 자체 초거대 AI 하이퍼클로바X와 클라우드, 로보틱스 기술을 보유하고 있고 엔비디아는 AI 반도체와 소프트웨어 플랫폼, 로봇 개발 생태계를 장악하고 있다. 특히 네이버는 최근 드론 자율비행 플랫폼 기업 유비파이에 투자하는 등 피지컬 AI 영역을 넓히고 있다. 검색과 포털, 클라우드를 넘어 현실 공간의 데이터를 수집하고 AI로 분석·제어하는 방향으로 기술 포트폴리오를 확장하는 흐름이다. 엔비디아와의 협력이 구체화될 경우 네이버의 피지컬 AI 전략에도 속도가 붙을 수 있다. 다만 실제 성과는 회동 이후 발표될 협력 범위에 달려 있다. AI 인프라 협력은 투자 규모와 GPU 확보, 데이터센터 운영, 산업별 고객 확보가 맞물려야 실적 기여로 이어진다. 피지컬 AI 역시 로봇·드론·디지털트윈 기술을 실제 공공·산업 현장에서 검증해야 한다. 업계에서는 황 CEO의 1784 방문이 성사될 경우 글로벌 AI 반도체 기업과 국내 플랫폼 기업 간 협력이 한층 구체화하는 계기가 될 수 있다고 본다. 관건은 상징적 만남을 넘어 소버린 AI와 피지컬 AI 분야에서 구체적인 공동 프로젝트가 나오는지 여부다.2026-06-01 11:36:53
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한컴, LG '챗엑사원'에 AI 에이전트 공급…공공 AX 시장 정조준 [경제일보] 한글과컴퓨터가 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’에 공급한다. 한컴의 문서 AI 기술과 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’ 기반 플랫폼을 결합해 공공·민간 AI 시장을 함께 공략하겠다는 전략이다. 한컴은 LG AI연구원과 AI 기술, 서비스 플랫폼, 공공 및 민간 시장 전반을 아우르는 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약의 핵심은 한컴의 AI 에이전트 기술을 챗엑사원 서비스 플랫폼에 접목하는 것이다. 한컴 AI 에이전트가 외부 대화형 AI 플랫폼에 정식 탑재되는 사례라는 점에서도 의미가 있다. 양사는 챗엑사원 환경에서 한컴의 문서 작성 에이전트를 구동하는 사용자 경험을 구현할 계획이다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 초안을 만든다. 생성된 결과물은 웹 기반 한글 뷰어에서 바로 확인하거나 저장할 수 있다. 이번 협약은 지난해 12월 체결한 업무협약을 사업 협력 단계로 확대한 것이다. 양측은 그동안 한컴의 문서 AI 서비스 경쟁력과 LG AI연구원의 엑사원 모델을 결합하는 방향으로 협력해왔다. 한컴은 한컴어시스턴트와 한컴피디아 등 AI 서비스를 제공하고, LG AI연구원은 엑사원을 핵심 AI 엔진으로 공급하는 상호 보완 구조를 구축해왔다. 한컴이 강조하는 강점은 문서 업무다. 공공기관과 기업 업무에서 한글 문서, 보고서, 기획서, 공문, 회의록은 여전히 핵심 생산물이다. 범용 생성형 AI가 답변 생성에 강점을 갖는다면, 한컴 에이전트는 문서 구조화와 양식 적용, 편집, 저장, 뷰어 연동 등 실제 문서 업무 흐름과 연결된다는 점에서 차별화된다. LG AI연구원 입장에서는 챗엑사원의 업무 활용 범위를 넓힐 수 있다. 엑사원 기반 생성형 AI 플랫폼에 한컴의 문서 작성 에이전트가 붙으면, 단순 질의응답을 넘어 공공·기업 현장에서 바로 쓸 수 있는 문서 생산 도구로 확장된다. 국내 업무 환경에 특화된 한글 문서 처리 역량은 공공 AX 시장에서 중요한 경쟁 요소다. 양사는 공공 AI 시장 공략에도 속도를 낸다. 한컴 에이전트와 챗엑사원 결합을 바탕으로 공공기관, 정부부처, 공기업을 대상으로 사업 발굴부터 수주, 납품까지 전 과정을 공동 대응할 계획이다. 공공부문은 보안, 데이터 주권, 문서 표준, 내부망 환경 등 요구 조건이 까다롭기 때문에 국내 기업 간 기술 결합과 현장 맞춤형 구축 역량이 중요하다. 한컴은 최근 ‘에이전틱 OS’ 기업으로의 전환도 내세우고 있다. 한컴은 자사 소개에서 기업 AX가 문서 이해를 넘어 업무 맥락을 파악하고 실제 실행까지 연결될 때 완성된다고 설명한다. 이번 협력은 한컴이 문서 소프트웨어 기업에서 업무 실행형 AI 에이전트 기업으로 확장하려는 흐름과 맞물려 있다. 양사는 온디바이스 AI, AI 기반 문서 자동화, B2B AI 솔루션, 글로벌 시장 진출 등 추가 협력도 검토한다. 단순 모델 공급이나 서비스 연동을 넘어, 문서 생성·편집·보안·저장·업무시스템 연계까지 포함한 통합 AI 솔루션을 만들겠다는 구상이다. 이 협력의 성패는 공공 현장에서 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고, 보안·품질 기준을 얼마나 충족하느냐에서 갈릴 가능성이 크다. 공공 AI 도입은 기술 시연만으로 확산되기 어렵다. 내부 문서 양식, 결재 절차, 보안 등급, 망분리 환경, 기록물 관리 기준을 충족해야 한다. 챗엑사원과 한컴 에이전트의 결합이 이러한 복잡한 행정 문서 흐름에 자연스럽게 들어가야 시장 확산이 가능하다. 임우형 LG AI연구원 원장은 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 기술력을 입증한 K-엑사원과 한컴의 독보적인 문서 AI 기술이 결합하는 만큼 양사의 협력 시너지가 클 것으로 기대한다”며 “대정부 및 공공 AX 사업을 주도하는 한편 대한민국 AI 주권 확보에도 기여하겠다”고 말했다. 김연수 한컴 대표는 “최근 에이전틱 OS 기업으로의 진화를 선언한 한컴에게 이번 협약은 그 비전을 실현하는 강력한 모멘텀”이라며 “한컴의 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 초거대 AI 기술을 융합해 시장 주도권을 확고히 하겠다”고 밝혔다.2026-05-22 15:04:37
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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![[정보운의 강철부대] AI 시대 전기 먹는 괴물 데이터센터…진짜 수혜주는 냉각·펌프였다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/15/20260515165501390417.jpg)
AI 시대 '전기 먹는 괴물' 데이터센터…진짜 수혜주는 냉각·펌프였다 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 생성형 AI(인공지능) 시대가 도래하며 산업계는 GPU(그래픽처리장치) 확보 경쟁에 몰두해왔다. 하지만 정작 데이터센터 현장에서는 다른 문제가 더 빠르게 커지고 있다. 서버 확보 경쟁이 치열해질수록 냉각 효율과 전력 관리 역량이 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 고성능 GPU 서버 확대와 초거대 AI 모델 경쟁이 본격화되면서 데이터센터 전력 소비 규모도 급격히 커지고 있다. AI 서버는 기존 서버보다 훨씬 많은 열을 발생시키는 데다 전력 사용량 역시 높은 수준이어서 냉각과 전력 관리 부담이 빠르게 확대되는 분위기다. 이 같은 변화는 최근 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '대한민국 기계설비전시회(HVAC KOREA 2026)' 현장에서도 뚜렷하게 감지됐다. 전시장 곳곳에서는 △데이터센터 냉각 △에너지 절감 △고효율 같은 단어가 반복적으로 등장했다. 과거 냉난방·배관 중심으로 인식되던 기계설비 산업이 이제는 AI 시대 핵심 인프라 산업으로 재편되는 분위기였다. 특히 효성그룹의 펌프 전문 계열사 효성굿스프링스 부스는 이런 흐름을 상징적으로 보여줬다. 회사는 이번 전시에서 데이터센터와 건축물 에너지 효율 시장을 겨냥한 IE5급 초고효율 부스터 펌프와 데이터센터용 센서리스 인라인 펌프 등을 전면에 내세웠다. IE5는 국제전기기술위원회(IEC)가 인증하는 최고 수준의 초고효율 모터 등급이다. 기존 유도전동기 대신 영구자석 모터를 적용해 같은 조건에서도 소비전력을 줄일 수 있는 것이 특징이다. 겉으로 보면 단순한 펌프 기술처럼 보이지만 업계에서는 이런 작은 효율 차이가 데이터센터 운영비를 좌우한다고 설명한다. 데이터센터는 24시간 멈추지 않고 돌아가는 대표적인 전력 소비 시설이다. 냉각 설비 역시 상시 가동된다. 결국 모터 효율 1~2% 개선도 장기적으로는 막대한 전기요금 절감 효과로 이어질 수밖에 없다. AI 시대에 들어서며 기계설비 산업에서 '고효율'이 가장 중요한 경쟁력으로 부상하는 이유다. 실제 데이터센터 냉각 시장도 빠르게 진화하고 있다. 과거에는 냉난방·환기 중심의 공조 설비 중심이었다면 최근에는 액침냉각, 리퀴드쿨링, 고효율 열관리 시스템 등으로 기술 경쟁이 확대되는 분위기다. AI 서버 발열량이 급증하면서 단순 냉각 성능만으로는 한계가 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 앞으로 데이터센터 경쟁이 결국 '전력 효율 경쟁'으로 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 같은 연산 성능에서도 전력 소비를 최소화하면서 안정성을 확보하는 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 실제 글로벌 빅테크 기업들도 데이터센터 운영 과정에서 전력 비용 부담이 커지면서 냉각 효율 개선 투자에 속도를 내고 있다. 마이크로소프트(Microsoft)는 최근 AI 데이터센터에 물 사용을 최소화한 차세대 액체 냉각 구조 도입 계획을 공개했으며 신규 데이터센터 설계를 통해 냉각용 물 사용량 절감에 나서고 있다. 구글(Google) 역시 딥마인드 AI 기반 냉각 최적화 기술을 활용해 데이터센터 냉각 에너지 사용량을 줄인 사례를 공개한 바 있다. 데이터센터 운영 방식 자체도 빠르게 바뀌고 있다. 최근에는 냉각·공조·전력·보안 설비를 통합 관리하는 BMS(빌딩관리시스템) 기반 자동화 운영이 확대되면서 사람이 현장에 상주하지 않아도 설비 상태와 에너지 사용량, 이상 징후 등을 실시간으로 점검·제어하는 환경으로 전환되는 분위기다. 냉각과 공조, 전력 설비 역시 개별 장비를 넘어 AI 기반 운영 시스템과 연결돼 전력 효율과 장애 대응 속도를 높이는 방향으로 진화하고 있다는 의미다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업 경쟁 역시 이제 단순 반도체 확보 전쟁만으로 설명되기 어려운 국면에 진입하고 있다. 서버 성능 경쟁이 치열해질수록 냉각·전력·열관리 같은 인프라 산업 중요성도 함께 커지는 구조다. 화려한 GPU 경쟁 뒤에서 냉각과 펌프 같은 전통 기계설비 산업이 다시 주목받는 이유도 여기에 있다. AI 시대 데이터센터 경쟁의 핵심 역시 결국 막대한 열과 전력을 안정적으로 제어하고 에너지 효율을 높이는 역량으로 이동하는 분위기다.2026-05-17 07:00:00
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SKT, 국방부와 손잡고 국방 AX 본격화…'소버린 AI' 첫 실전 적용 [경제일보] SK텔레콤이 국방부와 손잡고 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다. 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 실제 국방 분야에 적용되는 첫 사례로 국산 AI 기반 '소버린 AI' 전략이 국방 영역에서 본격화되고 있다. 14일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 국방부와 '과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 연계해 국방 분야 AI 활용을 확대하기 위한 후속 조치로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증을 진행하고 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 인프라 지원 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 통해 군 행정 업무 효율화와 국방 데이터 기반 AI 활용 체계 구축에 나선다는 방침이다. SK텔레콤은 이번 사업이 정부 독자 AI 모델 프로젝트가 실제 산업·공공 현장에 적용되는 첫 사례라고 설명했다. 그동안 국내 AI 업계에서는 미국 빅테크 중심 생성형 AI 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위한 '소버린 AI' 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 국방 분야는 높은 수준의 보안과 폐쇄형 데이터 운영 환경이 요구되는 대표적 영역으로 꼽힌다. 외산 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 활용하기 어려운 만큼 국내 기술 기반 AI 모델 수요가 커질 가능성이 높은 분야로 평가된다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한 걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SK텔레콤 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 설명했다. SK텔레콤은 자체 초거대 AI 모델 'A.X K1'과 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS) 역량을 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 추진할 예정이다. 앞서 SK텔레콤은 지난 1월 국내 최초로 5000억개 이상 매개변수를 적용한 519B급 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개하며 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 바 있다. SK텔레콤은 이번 사업에서 대규모 AI 모델 경량화 기술을 적용해 국방 환경에 적합한 형태로 모델을 최적화할 계획이다. 국방 데이터를 추가 학습시켜 군 특화 AI 모델을 구축하고 처리 속도와 운영 효율성을 높인 경량 모델도 제공할 예정이다. 국방부는 올해 2분기 중 국가 AI 프로젝트를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 지원할 계획이다. SK텔레콤은 이를 활용해 국방 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 국가 연구개발(R&D) 인프라 기반 협력 체계도 강화한다는 방침이다. SK텔레콤 역시 AI 데이터센터(AIDC)와 GPUaaS, 초거대 AI 모델을 결합한 AI 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 국방 AI 협력을 계기로 통신 사업을 넘어 국가 단위 AI 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 김명국 SK텔레콤 산업용 AI 본부장은 "SK텔레콤의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-05-14 17:08:46
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![[재계 DNA 분석-LS] AI 시대 뒤편의 전력 제국…LS는 왜 조용한 승자가 됐나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/13/20260513100743620725.jpg)
AI 시대 뒤편의 전력 제국…LS는 왜 '조용한 승자'가 됐나 [경제일보] AI(인공지능) 시대의 승부는 더 이상 반도체 성능 경쟁에만 머물지 않는다. AI 데이터센터와 반도체 공장이 빠르게 늘어나면서 산업계의 핵심 과제는 '전력 확보'로 이동하고 있다. LS그룹은 지금 이 거대한 전력 인프라 전환의 중심에서 조용하지만 강한 존재감을 키우고 있다. 그동안 AI 산업의 주인공은 엔비디아 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 초거대 데이터센터였다. 하지만 AI 연산량이 급증할수록 이를 안정적으로 가동할 전력망과 송배전 인프라의 중요성도 함께 커지고 있다. 실제로 글로벌 빅테크 기업들은 데이터센터 확대 과정에서 안정적인 전력 확보를 핵심 과제로 보고 있다. 단순 발전을 넘어 전력을 장거리로 송전하고 안정적으로 제어하는 전력 인프라 경쟁도 본격화하는 양상이다. LS그룹의 존재감도 이 같은 전력 인프라 전환 흐름 속에서 빠르게 커지고 있다. 전기를 보내는 전선과 해저케이블의 LS전선, 전력을 제어하는 변압기·배전·자동화 솔루션의 LS일렉트릭, 해외 전력 인프라와 소재 사업을 확대 중인 LS에코에너지까지 그룹 전체 사업 구조가 AI 시대 핵심 인프라인 '전력망'과 맞물리고 있기 때문이다. 특히 LS전선은 글로벌 해저케이블 시장 확대 흐름의 대표 수혜 기업으로 꼽힌다. 각국이 해상풍력과 초고압직류송전(HVDC) 확대에 나서면서 장거리 대용량 송전 수요가 급증하고 있어서다. 해저케이블은 기술 장벽과 대규모 생산 능력이 동시에 요구되는 대표적인 고부가 인프라 산업이다. LS전선은 동해 해저케이블 공장을 중심으로 생산 능력을 확대하며 유럽·북미 시장 공략에 속도를 내고 있다. LS일렉트릭 역시 북미 전력 인프라 교체 사이클과 함께 존재감이 커지고 있다. 미국은 AI 데이터센터와 첨단 제조시설 확대에 따라 노후 전력망 교체 수요가 빠르게 증가하고 있는 시장이다. 이에 따라 변압기와 배전반, 전력 자동화 시스템 등 전력기기 시장 역시 구조적인 성장 국면에 진입하는 모습이다. LS일렉트릭은 북미 사업 확대와 함께 생산 거점 및 공급망 대응 역량 강화에 집중하고 있다. AI 시대가 열리며 산업계에서는 반도체보다 먼저 필요한 것은 결국 전력이라는 말까지 나온다. 데이터센터 한 곳이 도시 하나에 맞먹는 전력을 소비하는 시대가 되면서 안정적인 송배전 인프라 확보가 국가 경쟁력과 직결되고 있어서다. 실제로 글로벌 전력기기 시장에서는 변압기 공급 부족 현상이 이어지고 있으며 초고압 케이블과 전력 설비 발주도 빠르게 늘어나는 분위기다. LS그룹은 일찍부터 전선과 전력기기, 자동화 솔루션 등 '전기의 흐름' 전반에 걸친 사업 구조를 구축해 왔다. 발전소에서 생산된 전기를 장거리로 송전하고 산업 현장과 데이터센터, 공장 등에 안정적으로 배분·제어하는 밸류체인 곳곳에 그룹 계열사들이 포진해 있는 구조다. 과거에는 전선과 전력기기 중심의 전통 제조기업 이미지가 강했지만 탄소중립과 전기차, 재생에너지, AI 데이터센터 확산이 동시에 진행되면서 오히려 그룹의 사업 포트폴리오가 시대 변화와 맞물리기 시작했다. 산업 전반이 전기화(Electrification) 중심으로 재편되는 흐름 속에서 LS가 구축해온 전력 인프라 밸류체인이 재조명받는 분위기다. 구자은 LS그룹 회장도 올해 신년사에서 이 같은 변화를 직접 언급했다. 구 회장은 "2026년을 LS의 미래가치를 진일보시키는 한 해로 만들자"면서, 재무적 탄력성 확보와 신사업 안정화, AI 기반 혁신 체계 구축을 주요 경영 과제로 제시했다. 무엇보다 향후 5년간 해저케이블·전력기기·소재 분야에 국내 7조원, 해외 5조원 등 총 12조원 규모의 투자를 예고하며 AI 시대 전력 인프라 시장 선점 의지를 드러냈다. 단순한 전선 기업을 넘어 글로벌 전력 인프라 그룹으로 체질을 바꾸겠다는 의미로 해석된다. LS 내부에서는 AI를 단순 기술 트렌드가 아니라 제조업 혁신 도구로 받아들이는 분위기도 감지된다. 실제로 올해 신년사는 AI가 직접 신년사를 작성하는 과정을 임직원들에게 공유하는 방식으로 진행됐다. 구 회장은 "부가가치가 낮은 업무는 AI를 활용해 신속히 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중하자"고 강조했다. AI를 산업 현장 운영 효율화와 생산성 혁신으로 연결하려는 시도다. 다만 과제도 적지 않다. 해저케이블과 전력기기 산업은 대규모 선제 투자가 필요한 대표적인 장치 산업이다. 북미와 유럽 시장 확대 과정에서 생산능력(CAPA) 확보 경쟁도 치열해지고 있다. 실제로 LS는 공격적인 투자 확대에 나서고 있지만 동시에 재무 부담 관리라는 숙제도 안고 있다. 배터리 소재와 전기차 부품, 희토류 등 신사업 역시 아직 안정화 단계라고 보긴 어렵다. 전기차 캐즘과 글로벌 경기 둔화 변수도 여전히 부담 요인이다. 구 회장이 올해 신년사에서 "재무적 탄력성 확보"를 반복적으로 강조한 것도 이 같은 위기의식을 반영한 것으로 풀이된다. 그럼에도 시장에서는 LS를 바라보는 시선이 달라지고 있다. 과거 전통 전선 기업 이미지에 머물렀다면 이제는 AI와 전기화(Electrification) 시대 핵심 인프라 기업으로 재평가받는 분위기다. 화려한 소비재 브랜드 대신 산업 현장 뒤편에서 묵묵히 전기를 연결해온 LS의 B2B DNA가 오히려 AI 시대 가장 강력한 경쟁력이 되고 있다는 분석이다. AI 혁명의 무대 전면에는 반도체 기업들이 서 있지만 그 뒤편에서는 막대한 전력망과 송배전 인프라가 산업 전체를 떠받치고 있다. LS는 지금 그 보이지 않는 '전기의 혈관'을 구축하며 AI 시대의 조용한 승자로 부상하고 있다.2026-05-12 15:32:13
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"쓴 만큼만 낸다"…네이버클라우드, 서버리스 DB 출시 [경제일보] 네이버클라우드가 서버리스(Serverless) 기반 데이터베이스(DB) 서비스를 출시하며 AI 시대 클라우드 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 데이터 처리량과 인프라 비용 부담이 빠르게 증가하는 가운데 사용량에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 조절하는 차세대 클라우드 운영 수요를 겨냥한 것으로 풀이된다. 12일 네이버클라우드는 데이터베이스 사용량에 따라 서버 자원을 자동으로 확장·축소하는 서버리스 기반 데이터베이스 서비스 '클라우드 DB 서버리스'를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 기존 가상머신(VM) 기반 관리형 데이터베이스(DBMS) 구조의 한계를 개선하는 것을 목표로 설계됐다. 기존 클라우드 데이터베이스 환경에서는 기업들이 트래픽 급증 상황에 대비해 서버 자원을 미리 확보해야 했고, 실제 사용량과 관계없이 고정 비용이 발생하는 문제가 지속적으로 제기된 것으로 알려졌다. 특히 생성형 AI 서비스와 AI 에이전트, 실시간 추천 서비스 등이 최근 빠르게 확산되면서 데이터 처리량 변동성이 커지고 서버리스 수요가 확대됐다. AI 서비스 특성상 특정 시간대에 트래픽이 급증하거나 대규모 연산이 집중되는 경우가 늘어나면서 기존 고정형 인프라 구조만으로는 비용 효율 확보의 난이도가 높았다. 이에 글로벌 클라우드 시장에서는 서버리스 기반 데이터베이스 경쟁이 빠르게 확대되고 있다. AWS의 '오로라 서버리스', 구글클라우드의 '클라우드 SQL', 마이크로소프트의 '애저 코스모스DB' 등 주요 글로벌 CSP들도 자동 확장 기반 데이터베이스 서비스를 핵심 전략 상품으로 육성하고 있다. '클라우드 DB 서버리스'는 컨테이너 기반 서버리스 아키텍처를 기반으로 CPU와 메모리, 스토리지 자원을 트래픽 상황에 맞춰 자동으로 조절하는 오토스케일링 기능을 제공한다. 사용량 기반 과금 체계를 적용해 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 설계됐다. 이번 서비스는 국내 데이터 규제와 클라우드 보안 요구사항을 충족할 수 있도록 설계됐고, 이에 네이버클라우드는 이번 서비스를 시작으로 공공·금융 시장 공략을 강화할 것으로 전망된다. 향후 공공 리전까지 서비스를 확대하고 다양한 오픈소스 데이터베이스 지원도 강화할 계획이다. 최근 네이버클라우드는 초거대 AI '하이퍼클로바X'와 GPU 기반 AI 데이터센터, 기업용 AI 서비스 확대 등 AI 인프라 사업 전반에 투자를 확대하고 있다. 서버리스 데이터베이스 역시 AI 서비스 운영 효율성을 높이기 위한 핵심 인프라 전략 중 하나로 평가된다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터 저장과 실시간 처리 수요가 급증하면서 향후 클라우드 시장 경쟁도 단순 서버 제공을 넘어 자동화·AI 최적화·비용 효율 경쟁 중심으로 재편될 것으로 전망된다. 네이버클라우드는 이번 출시 과정에서 실시간 사용량 기반 데이터베이스 백업 최적화와 자동 자원 배분 기술 등 독자 특허 2건도 적용했다고 설명했다. 향후 공공·기업 시장을 중심으로 서버리스 기반 데이터베이스 수요 확대에 적극 대응한다는 계획이다. 정승용 네이버클라우드 클라우드 DB 플랫폼 리더는 "'클라우드 DB 서버리스'는 그동안 많은 기업이 겪어온 자원 관리의 번거로움과 비용 낭비를 동시에 해결할 수 있는 최적의 상품"이라며 "사용자가 인프라 운영 부담에서 벗어나 비즈니스에만 온전히 집중할 수 있는 환경을 제공하는 데 집중할 것"이라고 말했다.2026-05-12 14:24:07
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정부 'AI 고속도로' 시동…삼성SDS 컨소시엄, 국가AI센터 구축 착수 [경제일보] 정부와 삼성SDS 컨소시엄이 총 4000억원 규모의 초기 자본을 투입해 국가 인공지능(AI) 핵심 인프라인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에 본격 착수한다. 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략의 핵심 인프라 구축이 본궤도에 오른 것으로 평가된다. 11일 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 민간 참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정하고 실시협약과 주주간 계약 체결을 완료했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자와 민간 자본을 결합한 민관 합작 방식으로 추진되며 향후 총 2조5000억원 규모의 대규모 AI 인프라 투자로 확대될 예정이다. 삼성SDS가 주도하는 컨소시엄에는 네이버클라우드와 KT, 카카오, 삼성전자, 삼성물산, 클러쉬, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등 국내 주요 IT·건설 기업과 지방자치단체가 참여한다. 정부와 민간이 공동 출자해 특수목적법인(SPC)을 설립하고 이를 중심으로 AI 컴퓨팅센터를 구축·운영하는 구조다. 이번 사업은 과기정통부가 추진하는 국가 AI 인프라 구축 프로젝트의 핵심 사업으로 꼽힌다. 정부는 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확대되자 기업·대학·연구기관이 공동 활용할 수 있는 국가 차원의 AI 연산 인프라 구축 필요성이 커졌다고 판단한 것으로 알려졌다. 최근 초거대 AI 모델 개발 경쟁이 심화되면서 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만장 규모 GPU를 확보한 AI 데이터센터 구축에 속도를 내고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 GPU 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 데이터와 알고리즘뿐 아니라 AI 컴퓨팅 인프라 자체가 국가 경쟁력의 핵심 요소라고 보고 대규모 공공 투자에 나선 것으로 풀이된다. 이번 사업은 지난해 9월 공모 시작 당시 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰하면서 주목받았다. 이후 기술·정책 평가와 금융 심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐으며 최근 국민성장펀드 기금운용심의회에서 SPC 출자가 승인되면서 사업 추진이 최종 확정됐다. 이번 출자를 통해 공공 부문 1160억원과 민간 부문 2840억원 등 총 4000억원 규모 초기 자본금이 확보된 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 1200억원을 출자해 SPC 지분 30%를 확보했으며 정부 등 공공 부문은 29% 지분으로 2대 주주에 올랐다. 과기정통부와 삼성SDS 컨소시엄은 올해 2분기 내 SPC 설립을 완료하고 3분기 중 센터 착공에 돌입할 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 정책금융과 민간 자금 등을 추가 조달해 총 2조5000억원 규모 투자로 사업을 확대한다는 방침이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 솔라시도 데이터센터 파크에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만5000장 규모의 연산 인프라 확보를 목표로 한다. 완공 이후에는 국내 기업과 스타트업, 대학, 연구기관 등이 세계적 수준의 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 핵심 인프라 역할을 수행하게 된다. 특히 정부는 중소기업과 스타트업, 학계·연구계 등에 AI 연산 자원을 보다 저렴한 비용으로 제공하고 기술 컨설팅과 사업화, 글로벌 진출 지원까지 연계한다는 계획이다. AI 인프라 접근성이 낮았던 국내 중소 AI 기업과 연구기관들의 연구개발 환경 개선에도 도움이 될 것으로 전망된다. 국산 AI 반도체 생태계 육성도 주요 목표 중 하나다. 센터 내에서는 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체의 설계와 검증, 상용 서비스 적용 등을 지원하는 전주기 테스트 환경도 구축될 예정이다. 정부는 이를 통해 해외 GPU 중심 구조에서 벗어나 국내 AI 반도체 산업 경쟁력도 함께 강화하겠다는 구상이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략과 AI 고속도로 구축 정책의 핵심 시설로 평가된다. 대규모 연산 자원을 기반으로 AI 연구개발과 산업 생태계를 지원하고 국내 AI 기업들의 글로벌 경쟁력을 끌어올리는 역할을 맡게 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다.2026-05-11 17:44:05
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![[재계 DNA 분석-LG] 조용한 혁신의 시간…구광모식 AI 전환, 제조 DNA를 재설계하다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/11/20260511154605418317.jpg)
조용한 혁신의 시간…구광모식 AI 전환, 제조 DNA를 재설계하다 [경제일보] 화려한 AI(인공지능) 경쟁의 중심에는 엔비디아와 반도체가 서 있지만 산업 현장의 판을 바꾸는 진짜 승부는 결국 제조업에서 갈린다. 전통 제조기업 LG는 지금 AI를 단순한 서비스나 기능이 아니라 공장과 공급망, 고객 경험 전반을 재설계하는 도구로 활용하며 '제조 DNA' 자체를 바꾸는 거대한 전환에 나서고 있다. 구광모 LG그룹 회장이 올해 첫 사장단 회의에서 "완벽한 계획보다 빠른 실행이 중요하다"며 AX(AI 전환) 속도전을 직접 주문한 것도 이런 변화의 연장선에 있다. 안정과 신중함의 상징처럼 여겨졌던 LG가 AI 시대를 맞아 누구보다 빠르게 조직과 사업 구조를 바꾸기 시작했다는 평가가 나온다. LG는 오랫동안 '전통 제조업의 강자'로 불려왔다. LG전자와 LG화학, LG에너지솔루션, LG이노텍, LG디스플레이 등 그룹 핵심 계열사 대부분이 실물 제조 경쟁력을 기반으로 성장해왔다. 하지만 AI 시대에는 단순히 제품을 잘 만드는 것만으로는 생존하기 어려워졌다. 제품 설계부터 생산과 품질관리, 물류와 마케팅, 고객 데이터 분석까지 전 과정이 AI와 데이터 중심으로 연결되는 구조로 산업 질서가 재편되고 있기 때문이다. LG는 이를 단순한 디지털 전환 수준이 아니라 제조업의 운영 체계 자체를 바꾸는 문제로 보고 있다. 실제로 최근 LG 내부에서는 AX가 특정 IT 조직만의 과제가 아니라 생산과 연구개발(R&D), 공급망, 고객관리 전반을 아우르는 그룹 차원의 핵심 전략으로 자리 잡는 분위기다. 구 회장은 지난 3월 서울 중구 남산리더십센터에서 열린 사장단 회의에서 AI에 의한 산업 구조 변화를 전기와 인터넷의 등장에 비유하며 "새로운 시대를 준비하기 위한 근본적인 변화를 요구하고 있다"고 했다. 특히 그는 "사업 임팩트가 있는 영역에서 작은 것이라도 빠르게 실행해 성과를 축적하고 확산해야 한다"며 AX의 핵심을 속도와 실행력으로 규정했다. 기존 제조업 강자의 성공 공식이었던 신중한 검토와 안정적 운영만으로는 AI 시대의 속도를 따라가기 어렵다는 위기의식이 반영된 메시지로 해석된다. 변화의 최전선에는 LG전자가 있다. LG전자는 더 이상 단순 가전회사를 지향하지 않는다. 냉난방공조(HVAC)와 스마트팩토리, 전장, 플랫폼 사업을 중심으로 기업 체질을 빠르게 바꾸고 있다. 특히 공장 자동화와 산업용 솔루션 영역에서는 AI 기반 생산 최적화와 에너지 효율화 기술 확보에 속도를 내고 있다. AI는 LG전자에게 새로운 제품 기능이 아니라 제조 경쟁력 자체를 끌어올리는 핵심 도구다. 생산라인 운영 효율을 높이고 불량률을 줄이며 에너지 사용량을 최적화하는 과정 전반에 AI 기술이 적용되고 있다. AI 데이터센터 확대와 함께 급성장 중인 HVAC 사업 역시 단순 냉방기기가 아니라 'AI 인프라 시대의 핵심 산업'으로 부상하는 모습이다. 배터리 사업 역시 마찬가지다. 전기차 시장의 일시적 수요 둔화인 캐즘 현상이 장기화되면서 LG에너지솔루션을 비롯한 글로벌 배터리 기업들은 수익성 확보라는 현실적인 과제와 마주하고 있다. 과거처럼 공격적인 증설 경쟁만으로는 생존을 장담하기 어려워진 것이다. 결국 핵심은 공장 운영 효율과 수율 개선, 원가 경쟁력 확보에 있다. 이 과정에서 AI 기반 공정 최적화와 품질 예측 기술의 중요성도 빠르게 커지는 분위기다. LG에너지솔루션 역시 생산 효율과 운영 최적화를 중심으로 AX 적용 범위를 확대하고 있다. AI를 활용한 공정 데이터 분석과 불량 예측 시스템 고도화는 단순 비용 절감을 넘어 배터리 산업의 생존 경쟁력으로 자리 잡는 분위기다. 이와 같은 그룹 차원의 AX 전략 중심에는 LG AI연구원이 있다. LG AI연구원은 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 중심으로 그룹 내부 AI 역량을 집결시키고 있다. 시장에서는 생성형 AI 경쟁이 소비자 서비스 중심으로 흘러가고 있지만 LG는 상대적으로 산업 현장과 제조 영역에 AI를 접목하는 실전형 전략에 집중하는 모습이다. 실제로 올해 사장단 회의에서도 엑사원을 활용해 실시간 논의 분석과 키워드 추출, 회의 요약 등을 진행하며 회의 자체를 AX 실행 사례로 구현했다. AI를 보여주기 위한 기술이 아니라 실제 업무와 경영 의사결정 과정에 녹여내겠다는 의지가 반영된 장면이었다. LG CNS 역시 그룹 AX 전략의 또 다른 축이다. LG CNS는 그룹 내부 디지털 전환뿐 아니라 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 제조와 물류, 금융, 공공 영역 전반에서 AI·클라우드 기반 디지털 전환 수요가 확대되면서 LG의 AX 역량이 새로운 B2B 사업 기회로 연결되는 구조다. LG의 움직임은 삼성이나 SK와는 결이 다르다. 삼성이 막대한 투자를 기반으로 반도체 초격차 전략에 집중하고 SK가 배터리·바이오 중심의 대규모 리밸런싱을 추진하는 가운데 LG는 기존 주력 사업의 경쟁력을 강화하는 방향으로 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 무리하게 새로운 판을 벌이기보다 제조와 품질, 고객 경험이라는 기존 강점에 AI를 결합해 경쟁력을 극대화하는 방식이다. 시장에서는 이를 두고 '가장 LG다운 AI 전략'이라는 평가도 나온다. 실제 LG는 과거에도 선택과 집중 전략을 통해 사업 구조를 재편해왔다. 스마트폰 사업을 과감히 철수했고 수익성이 떨어진 LCD 사업 비중도 줄였다. 대신 전장과 배터리, HVAC, 산업용 솔루션 등 미래 성장 가능성이 높은 영역에 역량을 집중하는 방향으로 그룹 포트폴리오를 조정해왔다. 지금의 AX 전략 역시 단순한 기술 도입을 넘어 그룹의 미래 체력을 재설계하는 과정이라는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "AI 시대 제조업 경쟁력은 더 이상 저렴한 인건비나 생산 규모 만으로 결정되지 않는다"며 "데이터를 축적·분석해 생산성과 품질, 고객 경험을 고도화하는 역량이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다"고 했다. LG가 지금 추진하는 AX 역시 결국 제조업의 본질 경쟁력을 강화하기 위한 작업이다. 화려한 AI 서비스 경쟁보다 산업 현장에 AI를 깊숙이 녹여내는 조용한 혁신이 LG의 미래를 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있다.2026-05-11 16:28:48
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LG전자, 엔비디아와 피지컬 AI 협력…로봇 경쟁력 '퀀텀점프' [경제일보] LG전자가 엔비디아와 협력해 홈 로봇 고도화와 차세대 인공지능(AI) 기술 개발에 나서며 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 낸다. 가전과 AI 반도체 강자의 결합을 통해 로봇·AI 통합 생태계 구축에 나선다는 구상이다. 28일 업계에 따르면 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 이날 서울 여의도 본사에서 매디슨 황 엔비디아 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사와 회동을 가진 것으로 알려졌다. 양사는 LG전자가 올해 초 'CES 2026'에서 공개한 홈 로봇 '클로이드(CLOiD)'를 엔비디아 로보틱스 플랫폼 '아이작(Isaac)'에 접목하는 방안을 집중 협의할 것으로 알려졌다. 아이작은 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 로봇을 학습시키는 플랫폼으로 실제 환경 적용 전 가상 공간에서 반복 학습이 가능해 개발 효율성을 높일 수 있다. LG전자는 클로이드를 가상 환경에서 학습시킨 뒤 실제 공간에 적용하는 방식으로 개발 속도와 완성도를 동시에 끌어올린다는 전략이다. 이를 통해 단순 보조 기기를 넘어 자율적 판단과 행동이 가능한 AI 홈 파트너로 진화시키겠다는 목표다. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU)와 AI 소프트웨어, 시뮬레이션 기술 등을 기반으로 로봇 학습과 성능 고도화를 전방위 지원할 계획이다. 특히 로봇이 현실에서 수집한 데이터를 AI 모델이 학습하고 그 결과가 다시 로봇 성능 개선으로 이어지는 선순환 구조 구축에 초점이 맞춰질 것으로 보인다. 업계에서는 이번 협력이 단순 기술 제휴를 넘어 'AI-로봇 통합 생태계' 구축으로 확장될 가능성에 주목하고 있다. 로봇과 AI 모델을 결합한 플랫폼 경쟁이 본격화되는 가운데 양사의 협업이 시장 주도권 확보의 분기점이 될 수 있다는 분석이다. 앞서 양사는 서울 마곡 LG AI연구원에서 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'과 엔비디아 '네모트론(Nemotron)' 생태계를 결합하는 협력 확대에도 합의한 바 있다. LG전자는 이를 기반으로 로봇·가전·모빌리티를 아우르는 피지컬 AI 사업 확장에 속도를 낼 계획이다.2026-04-28 18:06:59
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정의선·구광모, '알파고 아버지' 허사비스 만나…AI 동맹 지형도 다시 그린다 [경제일보] 10년 전 바둑판 위에서 인공지능(AI)의 충격을 던졌던 '알파고의 아버지' 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 한국을 찾았다. 그의 시선은 이제 가상 세계를 넘어 물리적 현실을 향한다. 28일 정의선 현대차그룹 회장과 구광모 LG그룹 회장과의 연쇄 회동은 단순한 기업 간 만남이 아니다. 이는 AI 기술의 패러다임이 소프트웨어에서 하드웨어로 즉 현실 세계의 로봇과 공장으로 이동하고 있음을 알리는 상징적 사건이다. 그들은 왜 만났을까. 답은 각 그룹이 수립한 미래 비전과 맞닿아 있다. 현대차그룹은 이미 단순 자동차 제조사가 아닌 '스마트 모빌리티 솔루션 기업'으로의 전환을 선언했다. 그 중심에는 로보틱스와 자율주행 기술이 있다. 보스턴 다이내믹스 인수 이후 현대차는 세계 최고 수준의 로봇 몸체를 가졌지만 그 몸에 완벽한 지능을 불어넣을 AI 두뇌가 필요했다. 허사비스와의 대화는 구글 딥마인드의 범용 AI 모델을 현대차의 로봇과 미래 공장에 이식하는 구체적 협력 방안이었을 것이다. 이는 기존 전략의 연장선을 넘어 실행 속도를 높이는 결정적 변곡점이 될 수 있다. 구광모 회장과의 만남 역시 같은 맥락이다. LG그룹은 구 회장 취임 이후 AI를 그룹의 미래 성장 동력으로 천명하고 LG AI연구원을 통해 초거대 AI '엑사원(EXAONE)'을 개발했다. 하지만 LG의 진정한 강점은 AI 소프트웨어가 아닌 하드웨어 제조 역량에 있다. 로봇의 눈이 될 센서(LG이노텍)와 두뇌가 될 AI칩(LG전자) 그리고 심장인 배터리(LG에너지솔루션)까지 AI 로봇의 핵심 부품 수직계열화를 이룬 거의 유일한 기업이다. 구글의 최첨단 AI 소프트웨어와 LG의 강력한 하드웨어 제조 생태계가 만날 때 생길 시너지를 논의했을 것이다. 이는 양사의 파트너십을 공고히 하는 동시에 글로벌 AI 생태계 확장을 위한 필연적 수순이다. 이 만남들은 앞으로 어떤 미래를 설계하는가. 바로 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대의 본격적인 개막이다. AI가 단순히 정보를 처리하고 언어를 생성하는 단계를 넘어 인간처럼 보고 듣고 움직이며 물리적 과업을 수행하는 시대를 의미한다. 허사비스는 한국이 가진 세계 최고 수준의 제조업 기반과 반도체 생태계가 AI를 현실 세계로 꺼내올 최적의 파트너라고 판단했을 것이다. 그가 방한 중 "한국의 우수한 기업들과 파트너십을 더욱 확대하고 깊게 만들 것"이라고 말한 것은 단순한 수사가 아니다. 앞으로의 전망은 명확하다. AI 기술의 주도권 경쟁은 이제 누가 더 뛰어난 언어 모델을 만드느냐를 넘어 누가 먼저 AI를 공장과 가정 그리고 도로 위로 가져오느냐의 싸움으로 전환될 것이다. 이번 회동은 그 거대한 전환의 시작을 알리는 신호탄이다.2026-04-28 15:50:08
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![[편집인 칼럼] 젠슨 황의 말 한마디에 춤추는 한국 경제의 빛과 그림자](https://image.ajunews.com/content/image/2026/06/02/20260602105044276558_518_323.png)