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LG유플러스, 와이파이8에 엣지 AI 접목…네트워크 최적화 기술 검증 [경제일보] LG유플러스가 와이파이7 상용화 성과를 바탕으로 차세대 무선 네트워크 기술 개발에 속도를 내고 있다. 와이파이8 기반 엣지 인공지능(AI) 기술을 검증하는 동시에 AI가 네트워크 품질 데이터를 분석해 장애 징후를 사전에 파악하는 기술도 선보였다. 무선 속도를 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 과정에 AI를 적용해 고객이 체감하는 품질을 개선하려는 전략으로 풀이된다. 16일 LG유플러스는 지난 12일부터 15일까지 오스트리아 빈 국제전시장 메세 빈에서 열린 글로벌 통신·네트워크 전시회 '네트워크 X 2026'에 참가해 차세대 와이파이와 AI 기반 네트워크 운영 기술을 소개했다고 밝혔다. 네트워크 X는 글로벌 통신사업자와 네트워크 장비 제조사, 정보통신기술(ICT) 기업 등이 유·무선 네트워크와 브로드밴드, AI 기반 네트워크 기술 등을 공유하는 행사다. LG유플러스는 이번 전시에서 지난해 국내 통신사 최초로 선보인 6㎓ 대역 지원 와이파이7의 상용화 성과와 와이파이8 기반 엣지 AI 기술 검증(PoC) 결과를 공개했다. 와이파이7은 2.4㎓·5㎓·6㎓ 대역을 활용해 무선 연결 성능을 높이는 차세대 무선랜 기술이다. LG유플러스는 6㎓ 대역을 지원하는 공유기를 통해 무선 네트워크의 속도와 안정성을 개선하는 데 주력해 왔다. 다만 실제 이용 환경에서 체감하는 품질은 공유기 성능뿐 아니라 주변 전파 환경과 접속 기기, 네트워크 혼잡도 등에도 영향을 받는 것으로 꼽힌다. 차세대 와이파이 경쟁이 단순한 전송 속도 향상을 넘어 네트워크를 얼마나 효율적으로 관리하느냐로 확대되는 배경이다. LG유플러스가 이번에 소개한 AI 기반 품질 관리 기술은 네트워크 운영 과정에서 발생하는 변화를 분석해 고객 불편을 사전에 파악하는 데 초점을 맞췄다. 공유기(AP)에서 수집한 네트워크 품질 데이터를 AI가 분석해 품질 저하 원인을 찾아내고, 문제가 발생할 가능성이 있을 때 고객에게 미리 안내하는 방식이다. 기존에 품질 저하가 발생한 뒤 원인을 확인하고 대응하는 방식에서 벗어나 선제적인 관리 체계를 구축하려는 시도로 분석된다. LG유플러스는 와이파이8 기반 엣지 AI 기술도 검증했다고 설명했다. 엣지 AI는 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 공유기에서 AI가 네트워크 상태를 직접 분석하고 최적화하는 기술이다. 분석 과정에서 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 연산을 수행할 수 있어 네트워크 상태 변화에 신속하게 대응하는 방향으로 활용할 수 있다. 이번 기술 개발은 통신사의 경쟁 기준이 네트워크 인프라 확충에서 운영 효율과 품질 관리 역량으로 넓어지는 흐름과도 이어진다. 무선 네트워크 이용이 늘고 가정 내 연결 기기가 다양해질수록 일률적으로 속도를 높이는 것만으로는 고객이 겪는 품질 문제를 모두 해결하기 어렵다. AI를 활용해 품질 저하 징후를 조기에 발견하고 네트워크를 자동으로 최적화할 수 있다면 장애 대응 시간을 줄이고 서비스 안정성을 높이는 데 도움이 될 전망이다. LG유플러스는 이번 전시 기간 글로벌 통신사업자와 장비 제조사, 기술 파트너를 대상으로 AI 기반 네트워크 운영 기술과 차세대 와이파이 전략을 소개했다. 와이파이8 상용화 전망과 AI 기반 자율 네트워크 기술의 발전 방향에 대해서도 의견을 나눴다. 향후 AI 기반 품질 분석 기술을 고도화하고 엣지 AI 네트워크 연구를 확대해 고객이 체감할 수 있는 품질 개선을 추진한다는 계획이다. 이진혁 LG유플러스 컨슈머서비스개발랩장 상무는 "이번 전시를 통해 AI 기반 네트워크 운영 기술과 차세대 와이파이 기술을 글로벌 업계에 소개했다"며 "앞으로도 고객이 체감할 수 있는 안정적인 네트워크 서비스를 제공하기 위해 관련 기술 개발을 이어가겠다"고 말했다.2026-10-16 09:00:00
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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로 [경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.2026-10-15 16:56:38
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현대차 팰리세이드 하이브리드, 성능·효율 앞세워 美 10대 엔진 선정 [경제일보] 현대자동차 팰리세이드 하이브리드가 뛰어난 주행 성능과 연료 효율성을 바탕으로 미국 자동차 전문 매체의 호평을 받았다. 차세대 하이브리드 시스템을 처음 적용한 모델로, 출력과 연비를 동시에 개선한 점이 높은 평가를 받았다. 15일 현대차에 따르면 팰리세이드 하이브리드에 적용된 2.5 터보 하이브리드 파워트레인이 미국 자동차 전문 매체 워즈오토가 발표한 '2026 워즈오토 최고 10대 엔진 및 동력 시스템'에 선정됐다. 올해는 미국 시장에서 판매되는 신차에 탑재된 26개 파워트레인이 평가 대상에 올랐다. 심사위원단은 출력과 토크, 소음·진동·불쾌감(NVH), 연료 효율, 기술 완성도 등을 종합적으로 살펴 최종 10개 시스템을 선정했다. 팰리세이드 하이브리드는 현대차그룹이 새롭게 개발한 하이브리드 시스템을 처음 적용한 모델이다. 해당 시스템은 두 개의 전기모터를 내장한 신규 변속기를 기반으로 다양한 엔진과 조합할 수 있도록 설계됐다. 차량 크기와 주행 특성에 따라 출력과 연비를 최적화할 수 있는 것이 특징이다. 팰리세이드 하이브리드는 시스템 최고 출력 334마력을 발휘하면서도 복합 연비 14.1km/ℓ를 확보했다. 연비 수치는 2륜구동(2WD), 18인치 휠 장착 모델 기준으로 대형 스포츠유틸리티차량(SUV)의 주행 성능과 경제성을 함께 고려한 설계가 반영됐다. 주행 안정성과 승차감을 높이기 위한 전동화 기술도 적용됐다. 구동 모터를 활용해 차체 움직임을 제어하는 E-라이드와 조향 성능을 보조하는 E-핸들링을 비롯해 긴급 회피 조향을 지원하는 E-EHA, 구동력을 조절해 선회 성능을 높이는 e-DTVC 등이 탑재됐다. 전기차에서 활용하던 편의 기능도 일부 도입했다. 1.65kWh 용량의 300V급 고전압 리튬이온 배터리를 장착하고 실내 V2L과 스테이 모드를 지원한다. 이를 통해 외부 전력 공급 없이 차량 내부에서 전자기기를 사용하거나 정차 중 편의 기능을 활용할 수 있도록 했다. 현대차 관계자는 "차세대 하이브리드 시스템의 우수한 주행 성능과 탁월한 효율성을 바탕으로 고객에게 한층 향상된 이동 경험을 제공할 것"이라고 했다.2026-10-15 10:43:46
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AI 에이전트부터 로봇까지…KT, 업무 혁신 넘어 산업 AX 공략 [경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 고객 의견 분석과 소프트웨어 개발 등 사내 업무의 생산성을 높이는 동시에, 현장에서 검증한 기술을 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 연결하는 데 속도를 낸다. 개별 부서에서 축적한 AI 활용 경험을 전사와 그룹사로 확산해 업무 혁신을 정착시키고, 이를 새로운 사업 가치로 이어간다는 전략이다. 15일 KT는 지난 14일부터 이틀간 경기 성남시 KT 판교빌딩에서 '2026 AID-X Day'를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에서는 사업·기술·업무 전반에 적용한 AX(AI 전환) 사례와 연구개발(R&D) 성과를 공유했다. 기존 'AID-X 데모 데이'와 'AX 테크 커넥트'를 통합해 고객 서비스부터 산업 현장, 내부 업무에 이르는 AI 활용 사례를 한데 모았다. 이번 행사에서 KT는 마이케이티와 KT멤버십 앱 리뷰, 고객센터 고객의 소리(VOC)를 AI로 분석해 반복적으로 제기되는 개선 요구를 파악하는 기술을 소개했다. 기존에 약 8시간 걸리던 분석 업무를 10분 이내로 단축했다는 설명이다. 여러 채널에 흩어진 고객 의견을 빠르게 분석해 서비스 개선에 반영할 수 있도록 한 것이다. 개발 업무에도 AI를 접목했다. KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술을 실제 4개 프로젝트에 적용했다. 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 줄였다. 다만 해당 성과는 특정 프로젝트에서 확인된 것으로, 전사적인 개발 기간 단축 효과와는 구분할 필요가 있다. 자연어 기반 데이터 분석과 영업 지원도 AX 적용 분야에 포함됐다. KT의 데이터 분석 플랫폼 'MAGMA BI/DW'는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존처럼 여러 시스템에서 데이터를 찾아 내려받고 별도로 가공하는 과정을 줄이는 방식이다. AI 에이전트가 고객 정보와 상품·서비스, 상담 이력 등을 분석해 고객별 상품 추천과 영업 활동 기록, 후속 영업 기회 발굴을 지원하는 B2B 영업 사례도 공개했다. 재무 업무에서는 복잡한 재무 자료의 의미와 계층을 유지하면서 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 재구성한 'CFO 에이전트'를 소개했다. 이를 활용하면 회사와 사업, 기간별 재무 정보를 비교하고 추세와 원인을 자연어로 분석할 수 있다. 반복적인 데이터 가공과 분석에 드는 시간을 줄이고, 임직원이 결과를 해석하거나 의사 결정에 활용하는 데 집중하도록 지원하는 것이 목표다. KT는 개별 업무에서 확인한 AX 성과를 조직 전체의 역량으로 축적하는 데도 초점을 맞췄다. 전사 AI 에이전트 관리 플랫폼 'AX 웍스'는 구성원이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증과 권한 관리, 데이터 보안, 품질 모니터링을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험이 조직 차원의 업무 자산으로 이어지도록 설계했다. KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI 네이티브 개발 체계 'kode'도 같은 방향의 사례다. 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정에 AI를 적용하되, AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하고 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하며 최종 품질을 확인하는 방식이다. 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적하고 재사용하는 체계를 지향한다. 이번 행사에서는 임직원이 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 'AID-X 해커톤'도 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 업무에 적용할 수 있는 AI 에이전트와 업무 흐름(워크플로우), 서비스를 구현했으며, 예선을 거쳐 총 32개 팀이 본선에 진출했다. KT는 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고 다른 조직으로 확산할 계획이다. KT가 사내 업무 혁신을 넘어 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 기술 적용 범위를 넓히려는 점도 이번 행사의 주요 축으로 다뤄졌다. 고객 접점에서는 마이케이티 앱의 '마이 AI' 에이전트와 '지니TV AI 에이전트'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업 분야에서는 휴머노이드 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하는 '로봇 스킬 플라이휠' 기술을 소개하고, 이를 로봇 서비스 플랫폼 'KT RaaS(로봇-as-a-서비스) 스위트'와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진한다고 설명했다. 차량 정비 분야에서는 AI 에이전트가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 '정비·보증 AX 에이전트 팩'을 공개했다. 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 돕는 도심항공교통(UAM) 교통관리 AX 플랫폼도 소개했다. 특허 작성 에이전트와 온톨로지 기반 AI 수주전략 에이전트, 공공 AI 키오스크 등 업무·산업별 특화 기술도 전시했다. KT는 이번 AID-X Day에서 공유한 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용해 개별 조직의 혁신을 그룹 전체의 역량으로 발전시킨다는 방침이다. 내부에서 검증한 기술을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 'AX 플랫폼 컴퍼니'로의 전환도 가속화할 계획이다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 "AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다"며 "현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다"고 말했다.2026-10-15 09:05:22
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안현 SK하이닉스 사장 "AI 추론 병목 해소"…3D 적층 D램·HBF 개발 추진 [경제일보] 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 인공지능(AI) 추론 시장의 급성장에 대응하기 위한 차세대 메모리 기술 로드맵을 제시했다. 고대역폭메모리(HBM)의 성능을 높이는 동시에 3차원(3D) 적층 D램과 고대역폭플래시(HBF) 개발을 추진해 데이터 처리 병목을 줄이고 AI 인프라의 전력 효율을 개선한다는 구상이다. 14일 SK하이닉스에 따르면 안 사장은 국내 반도체 전시회 ‘SEDEX 2026’ 기조연설에서 ‘AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향’을 주제로 차세대 기술 로드맵을 발표했다. 안 사장은 AI 추론 수요가 빠르게 증가하면서 개별 메모리의 성능뿐 아니라 서로 다른 메모리 계층 간 데이터 이동 효율이 중요해지고 있다고 진단했다. 안 사장은 AI 시장 확대를 이끄는 요인으로 작업 복잡도 증가와 컨텍스트 길이 확대, 추론 요청량 급증을 꼽았다. 세 요인이 복합적으로 작용하면서 AI 인프라에 필요한 연산 및 데이터 처리 규모가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. 특히 오는 2030년 AI 인프라의 성능 규모가 2026년 대비 약 20배까지 확대될 것으로 전망했다. 빅테크 기업들의 지속적인 투자와 AI 기술의 효율화가 새로운 서비스 수요를 창출하면서 인프라 확충을 촉진할 것으로 내다봤다. AI 추론이 복잡해질수록 연산에 필요한 데이터 저장량도 증가한다. 대표적으로 AI 모델이 이전에 처리한 정보를 보관하는 ‘KV 캐시(Key-Value Cache)’는 처리하는 문맥이 길어질수록 더 많은 메모리 공간을 차지한다. 대규모 데이터를 처리하려면 HBM과 일반 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 여러 저장장치에 정보를 나눠 보관해야 한다. 그러나 데이터가 각 계층을 오가는 과정에서 전송 지연과 추가적인 전력 소모가 발생한다. 기존에는 연산장치와 메모리 사이의 속도 차이가 주요 성능 제약으로 꼽혔다. 반면 AI 추론 환경에서는 메모리 계층마다 다른 처리 속도와 용량, 데이터 이동에 필요한 시간이 시스템 전체의 효율을 떨어뜨리는 요인으로 확대되고 있다. 이에 SK하이닉스는 메모리 제품별 성능 개선과 함께 데이터 특성에 따라 적합한 저장 공간을 배치하는 계층 최적화에 집중할 방침이다. 우선 HBM은 차세대 제품인 HBM4E까지 용량과 대역폭, 전력 효율을 높이는 방향으로 개발을 이어간다. 고객사의 AI 반도체 구조에 맞춰 기능을 설계하는 커스텀 HBM도 핵심 기술로 제시했다. 커스텀 HBM은 메모리 하단의 베이스 다이에 컨트롤러와 고객 맞춤형 회로를 적용하는 방식이다. 고객별 연산 구조에 적합한 기능을 구현해 데이터 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다. 새로운 메모리 기술로는 3D 적층 D램을 소개했다. 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 등 연산 반도체 위에 D램을 수직으로 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이는 구조다. 연산장치와 메모리를 물리적으로 가깝게 배치하면 데이터를 주고받는 시간이 단축되고 전력 사용량도 줄일 수 있다. SK하이닉스는 이를 통해 고성능 연산장치와 HBM 사이에서 발생하는 성능 격차를 줄인다는 구상이다. 대용량 데이터 처리에 대응할 기술로는 HBF를 제시했다. HBF는 HBM 개발 과정에서 확보한 실리콘관통전극(TSV) 적층 기술과 고속 입출력 기술을 낸드플래시에 적용하는 차세대 메모리다. SK하이닉스는 HBF를 HBM과 일반 D램 사이에 배치해 고대역폭과 대용량을 동시에 확보할 계획이다. 개발 목표는 동세대 HBM 대비 약 10배의 용량과 절반 수준의 대역폭이다. AI 추론 과정에서는 저장된 데이터를 반복적으로 읽는 작업이 많고 쓰기 작업은 상대적으로 적다. 낸드플래시를 기반으로 하는 HBF는 이러한 데이터 처리 특성에 대응하면서 고용량 메모리 수요를 충족할 수 있는 기술로 제시됐다. 특히 연산에 필요한 대규모 데이터를 가까운 메모리 계층에 보관하면 일반 D램이나 SSD에 접근하는 횟수를 줄일 수 있다. 이를 통해 데이터 전송에 따른 지연과 전력 부담을 완화할 수 있을 것으로 기대된다. SK하이닉스는 HBF의 국제표준화도 선제적으로 추진한다. 글로벌 기술 기업들과 협력해 제품 개발과 시스템 적용에 필요한 기술 기반을 마련하고, 향후 상용화를 위한 생태계를 구축할 계획이다. 이와 함께 컴퓨트익스프레스링크(CXL)와 차세대 스토리지 기술인 스토리지 넥스트 등을 활용해 메모리 구조를 다변화한다. AI 작업 특성에 따라 성능과 용량이 다른 메모리를 효율적으로 활용하는 시스템을 구현한다는 목표다.2026-10-14 14:36:04
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![[데일리 건설 브리프] GS건설, AI 데이터센터 냉각 기술개발 나서 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/14/20261014113325482409.png)
GS건설, AI 데이터센터 냉각 기술개발 나서 外 [경제일보] GS건설은 LG전자, GRC와 ‘데이터센터 액침냉각 및 통합 냉각솔루션 기술개발과 설비기술 협력’을 위한 업무협약을 체결했으며 AI데이터센터에 적용할 수 있는 냉각기술 개발에 나선다고 14일 밝혔다. 앞서 GS건설은 지난 8월 LS일렉트릭과 업무협약을 맺고 AI데이터센터 사업에 필요한 전력기기의 안정적인 공급을 위한 협력체계를 구축했다. 이어 지난달에는 LG유플러스, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM 등 5개사와 함께 국내 환경에 최적화된 사전 제작형 모듈러 데이터센터(PMDC) 표준모델 개발에 착수했다. 이번 협약을 통해서는 AI데이터센터의 핵심 기술 가운데 하나인 냉각 분야의 기술 경쟁력 확보에 나선다. 공동개발하는 ‘액침냉각’은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 냉각유에 직접 담가 열을 식히는 기술이다. 공기를 이용해 서버를 냉각하는 기존 방식과 달리 서버에서 발생하는 열을 냉각유가 직접 흡수해 제거하는 것이 특징이다. 액침냉각 방식을 실제 데이터센터에 적용하기 위해서는 냉각장비뿐 아니라 건물 구조와 배관, 전력 인프라, 유지보수 공간 등이 함께 고려돼야 한다. 향후 3사는 데이터센터 건축·설비와 액침냉각 시스템을 하나로 연결하는 통합솔루션 개발에 나설 계획이다. GS건설은 이번 연구에서, AI데이터센터 건축 표준설계안 및 사전검증(PoC) 테스트베드 운영을 통해 액침냉각 장비의 배치와 구조 하중, 배관·전력연결, 운영 및 유지보수 동선 등의 실증을 담당한다. GS건설 관계자는 “AI 데이터센터 사업 경쟁력을 확보하기 위해 전력, 설계·시공, 운영뿐 아니라 냉각 분야까지 전문기업들과 협력체계를 확대하고 있다”며 “이번 협력을 통해 고성능 AI 데이터센터에 필요한 액침냉각 기술의 실제 적용성을 검증하고 향후 고객 요구에 대응할 수 있는 데이터센터 설계·시공 역량을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 말했다. 태영건설, ‘고창 데시앙’ 내달 분양 예정 태영건설은 다음달 공공·민간분양 아파트 ‘고창 데시앙’ 분양에 나선다고 14일 밝혔다. 고창 데시앙은 고창 덕산지구 B2·B3블록에 들어서는 총 888세대 규모의 공공·민간분양 아파트다. 전용면적별로는 84㎡ 711세대, 104㎡ 101세대, 125㎡ 76세대로 구성된다. B2블록에는 357세대, B3블록에는 531세대가 들어선다. 단지는 태영건설 컨소시엄이 시공을 맡아 주거 브랜드 ‘데시앙’이 적용되며 공공·민간분양으로 분양가상한제 대상이다. 견본주택은 전북 고창군 고창읍 읍내리 일원에 마련될 예정이다. 덕산지구는 고창읍 덕산리 일원 약 15만㎡ 부지에 조성되는 도시개발사업이다. 전체 지구에는 공동주택과 단독주택을 합쳐 총 1211호가 계획돼 있으며 주거시설과 함께 도로와 주차장, 공원·녹지, 준주거·업무시설 등이 조성될 예정이다. 산업 기반이 확대되고 있다는 점도 주목된다. 덕산지구는 산업단지 기업 입주에 대응해 직주근접 환경을 조성하고 종사자들의 정착공간을 마련하는 것을 주요 사업 목적으로 추진돼 왔다. 인근 고창신활력산업단지에서는 삼성전자가 총 3500억원을 투자해 약 18만㎡ 규모의 스마트허브단지를 건설하고 있다. 단지 주변으로는 고창문화터미널, 하나로마트, 고창전통시장, 고창병원 등이 자리하고 있다. 이와 함께 도보로 통학할 수 있는 위치에 고창남초등학교와 고창중학교, 강호항공고등학교 등 각급 학교가 자리하고 있다. 분양 관계자는 “고창 데시앙은 새롭게 조성되는 덕산지구에 들어서는 888세대 규모의 브랜드 아파트로 기존 고창읍의 생활 인프라와 계획적으로 조성되는 신생활권의 장점을 함께 누릴 수 있는 것이 특징이다”라며 “산업 기반 확대와 새로운 주거 공급이 맞물리면서 고창에서 새집을 찾는 실수요자들의 관심이 기대된다”고 말했다. LH, 공동주택 하자 예방부터 처리까지 품질관리 전면 강화 한국토지주택공사(LH)는 공동주택 하자 발생을 최소화하고입주민불편을 신속히 해소하기 위해, 준공 전 점검부터 입주 후 보수까지전 단계에 걸친 품질관리를 대폭 강화한다고 14일 밝혔다. LH의 주택 품질 개선 노력 결과 2022년 534건에 달했던 중대하자는 2025년 71건으로 대폭 감소했으며 올해 상반기 기준 40건을 기록 중이다. 반면 주거 품질에 대한 사회적 기대 수준이 높아지고 입주 전세대점검 과정이 세밀해짐에 따라 전체 하자 건수는 호당 2022년 5.1건에서 2025년 11.5건으로 증가 흐름을 보였다. 다만 이러한 흐름은 올해 6월 말 기준 호당 8.0건으로 다시 감소세로 전환됐다. 6월 말 기준 주요 하자 접수 공종은 도배(20%), 창호(18%), 바닥(11%), 가구(11%), 타일(9%) 순으로 나타났다. 이에 벽지 오염 방지를 위해 골판지 보양 범위 확대를 추진하고 있으며 일부 벽체에는 긁힘·오염 방지용 시트패널 옵션을 도입했다. 또한 창틀 처짐과 떨림을 줄이기 위해 단열재 성능 개선으로 창틀폭을 축소했고 고정력 강화를 위한 하부 고정철물 확대도 검토 중이다. 아울러 욕실 타일은 습식에서 건식 마감 공법으로의 단계적 전환을 추진하고 있다. 발생한 하자에 대해서는 신속히 보수하는 한편 준공 이전 단계에서의 예방 관리와 시공사·감리사의 책임 시공을 이끌어내기 위해 하자 보수율과 처리 기간을 평가에 반영하는 등 제도적 장치도 강화했다. LH 관계자는 “안전과 직결된 중대하자가 크게 감소한 성과에도 불구하고 전체 하자 건수가 증가했던 상황을 무겁게 받아들이고 있다”며 “입주민이 체감할 수 있도록 고객 눈높이에 맞춘 철저한 하자 예방과 신속한 처리에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.2026-10-14 11:37:03
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구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로 [경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.2026-10-14 10:03:53
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프로야구 1300만 관중 시대…LG유플러스, AI로 야구장 트래픽 대응 [경제일보] 프로야구 관중이 1300만명에 육박하면서 대규모 인파가 몰리는 경기장의 통신 품질 관리가 중요해지고 있다. 경기 중 실시간 영상과 사진을 주고받는 이용자가 늘어나는 만큼 통신사들도 기지국과 안테나를 점검하고 인공지능(AI)을 활용해 네트워크 운영을 최적화하는 등 대응에 나섰다. LG유플러스는 올해를 끝으로 리모델링에 들어가는 잠실야구장의 마지막 포스트시즌을 앞두고 통신망 특별점검을 진행했다. 14일 LG유플러스는 지난 13일 잠실야구장에서 열릴 프로야구 포스트시즌에 대비해 경기장 내·외부 안테나 최적화와 현장 품질 측정을 실시했다고 밝혔다. AI 에이전트를 활용한 트래픽 제어와 통신 파라미터 최적화도 진행해 관중이 한꺼번에 몰리는 상황에서도 안정적인 무선 통신 서비스를 제공할 수 있도록 준비했다. 잠실야구장은 지난 1982년 7월 개장해 44년간 운영된 국내 대표 야구장이다. 올해 일정을 마친 뒤 리모델링 공사에 들어갈 예정으로, 이번 포스트시즌은 현재 시설에서 열리는 마지막 가을야구가 된다. 경기장을 찾는 관중이 늘어날 경우 통신 수요도 집중될 수 있어 안정적인 네트워크 운영이 중요한 것으로 꼽힌다. 한국야구위원회(KBO)에 따르면 지난해 잠실야구장 포스트시즌에는 전 좌석이 매진되며 2만3750명이 입장했다. 정규시즌 경기당 평균 관중인 2만645명보다 3105명, 약 15% 많은 규모다. 올해 KBO 정규시즌 전체 관중은 약 1277만명으로 지난해 약 1231만명보다 45만명 이상 증가했다. 프로야구 관중 증가세가 이어지면서 포스트시즌에도 경기장 통신 수요가 집중될 가능성이 높은 것이다. LG유플러스는 경기장 내 통신 인프라도 지속적으로 확충해 왔다. 5G 장비 설치 규모는 상용화 초기보다 약 1.5배 늘렸으며, LTE 신호가 경기장 내부에 고르게 전달되도록 안테나를 주기적으로 교체했다. 노후 Wi-Fi 설비도 점검·교체하고, 한국시리즈와 플레이오프 등 관중이 집중되는 주요 일정에는 이동기지국을 추가 배치해 일시적으로 늘어나는 통신 수요에 대응해 왔다. 이동기지국은 특정 지역에 이용자가 집중될 때 통신 용량을 보완하기 위한 수단이다. 상시 설치된 기지국과 안테나를 점검하는 동시에 필요에 따라 이동기지국을 투입하면 대규모 행사에서 발생하는 일시적인 수요에 대응할 수 있다. 이번 점검에서 눈에 띄는 부분은 AI 에이전트를 활용한 네트워크 최적화다. LG유플러스는 AI 기반 트래픽 제어와 통신 파라미터 최적화를 통해 이용자가 집중되는 환경에 대비했다고 설명했다. 대규모 경기장과 공연장에서는 이용자가 동시에 통신 서비스를 이용하는 만큼 안정적인 네트워크 운영을 위해 사전 점검과 현장 대응이 중요하다. 통신사에게는 장비를 증설하는 것뿐 아니라 기존 인프라를 효율적으로 운용하고 트래픽이 집중되는 상황에서 품질 저하를 최소화하는 역량이 경쟁력으로 작용한다. AI 기반 네트워크 관리가 실제 품질 개선으로 이어지는지 판단하려면 적용 전후의 트래픽 처리량과 통신 품질 지표 등을 확인할 필요가 있다. 곽준영 LG유플러스 수도권인프라담당은 "잠실야구장의 정규시즌 평균 관중 대비 포스트시즌에는 약 15% 관중이 더 늘어남에 따라 데이터 사용량도 비슷한 규모로 증가할 것으로 예상된다"며 "많은 인파가 한꺼번에 몰려도 끊김 없이 최고의 통화 품질을 제공할 수 있도록 만전을 기하겠다"고 말했다.2026-10-14 09:51:45
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카카오, '이프 카카오26'서 AI 전략 공개…카카오톡, 주문·예약까지 맡는다 [경제일보] 카카오가 카카오톡을 기반으로 인공지능(AI)이 이용자의 요청을 이해하고 실제 작업까지 수행하는 플랫폼으로의 전환을 추진한다. 메시지와 콘텐츠를 연결해온 기존 플랫폼에 개인화된 AI를 더해 주문·예약 등 일상 업무를 처리하는 서비스로 확장하고, 자체 AI 모델을 통해 서비스 운영 효율과 기술 경쟁력을 함께 확보한다는 전략이다. 13일 카카오는 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프 카카오26'에서 AI 비전과 기술 개발 방향을 공개했다고 밝혔다. 이날 카카오는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 내걸고, 이용자 개인의 선호와 상황에 맞춰 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI를 중심으로 서비스 구조를 확장한다는 전략을 공개했다. 이번 카카오의 발표는 카카오톡을 AI 서비스의 주요 접점으로 활용한다는 내용을 중심으로 다뤘다. 카카오는 카카오톡 어디서나 호출할 수 있는 AI 어시스턴트 '카나나 스페이스'를 선보였다. 이용자는 카카오톡 화면에서 AI를 불러 음성이나 텍스트로 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 설정 변경 등을 요청할 수 있다. 별도의 AI 서비스에 접속하거나 새로운 사용법을 익히지 않고도 기존 메신저 안에서 AI를 활용하도록 설계한 것이다. 카카오는 카나나 스페이스를 단순한 대화형 비서에서 실제 작업을 수행하는 서비스로 발전시킬 계획이다. 향후 이용자가 대화 중 생수 주문을 요청하면 과거 구매 이력을 바탕으로 상품을 선택하고 사용 가능한 쿠폰을 적용하는 등 주문부터 결제까지 이어지는 기능을 구현한다는 구상이다. 선물·예약·송금 등으로 지원 범위를 넓히는 방안도 제시했다. 카카오는 오는 12월 사전 신청자 가운데 일부를 선정해 카나나 스페이스 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행한다. 오는 13일부터 서비스 웹사이트에서 사전 신청을 받는다. PC에서 이용자가 직접 AI 에이전트를 만들고 실행하는 '칸바스'도 공개했다. 이용자가 필요한 에이전트를 설명하면 이에 맞는 도구와 기능을 구성하고, 허용된 범위에서 작업을 수행하는 방식이다. 카카오는 이르면 연내 소규모 이용자를 대상으로 테스트를 진행할 예정이다. 카카오는 내년 상반기 카카오톡에 이용자별 에이전트 팀을 연결하는 공간을 마련할 계획이다. 칸바스에서 만든 에이전트뿐 아니라 다른 프레임워크로 제작한 에이전트도 익숙한 인터페이스에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 카카오톡을 단순히 AI 기능을 제공하는 앱으로 만드는 데 그치지 않고, 다양한 에이전트를 호출하고 연결하는 통합 플랫폼으로 발전시키려는 방향으로 풀이된다. 이 같은 전략은 카카오가 기존에 확보한 이용자 접점과 서비스 연결 구조를 AI 시대에도 경쟁력으로 활용하려는 시도로 분석된다. 새로운 AI 서비스를 이용자에게 별도로 알리고 사용법을 익히게 하는 대신, 이미 익숙한 카카오톡 안에서 AI를 호출하고 작업을 맡길 수 있도록 해 이용 진입장벽을 낮추겠다는 것이다. 향후 주문·예약·결제 등의 기능이 실제 서비스로 구현되면 카카오톡이 대화와 정보 전달을 넘어 이용자의 일상 업무를 처리하는 창구로 역할을 넓힐 전망이다. 이를 뒷받침할 자체 AI 모델과 운영 기술도 공개했다. 카카오 파운데이션 모델 개발을 총괄하는 노병석 성과리더는 경량화와 연산·서빙 최적화, 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 멀티모달, 요청받은 일을 실제로 완료하는 에이전틱 AI를 핵심 기술 방향으로 제시했다. 카카오는 스마트폰에서 처리할 수 있는 요청은 온디바이스 모델로 수행하고, 복잡한 작업은 대형 모델과 연결하는 방식으로 성능과 속도, 확장성을 확보할 계획이다. 이용자의 요청을 분석해 적합한 모델과 도구, 실행 순서를 선택하는 AI 컨덕터를 통해 작업을 조율하고 추론 비용을 줄인다는 구상도 공개했다. 자체 개발한 토크나이저를 활용해 처리 효율을 높이는 한편, 텍스트·이미지·음성을 이해하고 음성으로 답하는 옴니 언어모델 'Kanana-o'도 개발하고 있다. 카카오는 Kanana-o를 구성하는 인코더와 디코더를 자체 개발했으며, 국내외 AI 생태계에서 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개할 예정이다. 개인화된 AI 경험을 구현하기 위한 데이터 활용과 안전성 확보도 주요 과제로 제시했다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 이용자의 기억과 경험을 의미 있는 맥락으로 연결하는 '프로젝트 모자이크'를 소개했다. 이용자의 요청과 목표에 맞춰 각 에이전트에 필요한 정보만 허용된 범위에서 전달하고, 서로 다른 역할을 맡은 에이전트들이 공통의 맥락을 바탕으로 협업하도록 하는 것이 핵심이다. 카카오는 에이전트의 행동 계획과 실행 과정이 이용자가 동의한 범위 안에서 이뤄지도록 데이터 거버넌스와 안전 검증 체계를 강화할 방침이다. 개인의 선호와 이용 이력을 활용할수록 맞춤형 서비스의 정확도를 높일 수 있지만, 정보가 어떤 기준으로 저장·활용되는지와 에이전트의 실행 권한을 어떻게 통제하는지가 서비스 신뢰도를 좌우할 전망이다. 특히 주문·결제·송금처럼 실제 거래가 수반되는 기능을 확대하려면 이용자 확인 절차와 오류 대응 체계도 구체화해야 한다. 카카오는 이번 컨퍼런스에서 AI 방향성과 모델·에이전트, 신뢰·안전, 인프라 등을 주제로 총 55개 세션을 진행한다. 카카오와 계열사 구성원들이 발표자로 참여해 기술 개발 방향과 서비스 적용 사례를 공유할 예정이다. 정신아 카카오 대표는 "'모두를 위한 연결'은 카카오가 지켜온 약속이자 AI 시대에도 이어갈 변함없는 기준"이라며 "모두를 위한 '연결' 위에 한 사람 한 사람을 이해하고 각자의 필요에 맞춰 일하는 '지능'을 더함으로써 누구나 익숙한 일상에서 AI를 경험할 수 있도록 하겠다"고 말했다.2026-10-13 11:38:44
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![[경제일보] SKT, 통신요금 다음은 AI요금…토큰 게이트웨이의 진짜 계산법](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/12/20261012092647448493.jpg)
SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-13 08:12:30
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SKT, 2300만 고객 기반 'AI 관문' 노린다…통신·인프라 묶어 새 성장축 구축 [경제일보] SK텔레콤이 통신에서 확보한 2300만 고객 기반을 AI 서비스와 데이터센터 사업으로 연결하는 성장 전략을 내놨다. 기업과 개인의 AI 사용을 적합한 모델·인프라로 연결하는 ‘토큰 게이트웨이’를 추진한다. 통신 고객 접점에서 AI 수요를 모으고, 자체 플랫폼과 연산 인프라로 이를 처리하는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 정재헌 최고경영자(CEO)는 전날 서울 SKT타워에서 구성원 대상 타운홀을 열고 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표했다. 통신, AI 서비스, AI 인프라를 AI 기술과 인공지능 전환(AX)이라는 공통 동력으로 연결하는 것이 핵심이다. 정 CEO는 “AI 경쟁의 축이 모델과 인프라를 넘어 토큰을 안정적으로 생성·공급·활용하는 생태계로 확대되고 있다”며 “통신과 AI 역량을 응집해온 SKT에는 새로운 성장 기회”라고 말했다. 이번 전략의 배경에는 기존 사업의 수익 기반을 유지하면서 AI 사업을 키워야 하는 성장 과제가 있다. 올해 2분기 SKT의 연결 매출은 4조3591억원으로 전년 동기보다 0.5% 증가했다. 같은 기간 AI 데이터센터 매출은 가동 확대에 힘입어 92.5% 늘어난 1362억원을 기록했다. 회사 전체 매출이 완만하게 증가하는 가운데 AI 인프라 사업은 빠르게 성장하고 있다. 투자 규모도 커지고 있다. SKT는 지난 6월 엔비디아와 AI 클라우드 협력 계획을 발표했고, 7월에는 대규모 AI 데이터센터 개발을 전담하는 SK하이퍼를 설립했다. 8월에는 SK브로드밴드의 데이터센터·해저케이블 사업을 분할해 SK호라이즌을 신설하는 계획과 함께 3조800억원 규모의 지분 투자 계약을 발표했다. 이번 성장 기어 전략은 이렇게 확대하는 공급 기반을 고객의 AI 이용 수요와 연결하는 방향을 제시했다. 토큰은 AI가 문장 등을 처리하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스의 사용량과 비용을 계산하는 기준으로도 쓰인다. AI를 실제 업무에서 반복적으로 활용할수록 모델을 구동하는 연산 자원과 비용 관리가 중요해진다. 기업에는 업무에 적합한 모델을 고르고 사용 현황을 관리하는 기능이 필요하다. 글로벌 클라우드 기업들도 이 영역을 사업화하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록은 동일한 모델 계열 안에서 요청별 응답 품질과 비용을 고려해 모델을 선택하는 기능을 제공한다. AI를 제공하는 경쟁에 사용 효율을 관리하는 경쟁이 더해지는 흐름이다. SKT가 추진하는 토큰 게이트웨이는 기업과 고객의 AI 사용 패턴을 관리하고 최적의 모델·인프라로 연결하는 관제센터 역할을 한다. 회사는 2300만 고객과 결제 체계, 다양한 모델을 제공할 수 있는 플랫폼을 강점으로 제시했다. 이용자가 AI를 선택하고 사용하는 접점을 확보해 인프라 투자와 서비스 사업을 연결하려는 구상으로 풀이된다. 이 방향은 기존 AI 인프라 전략에서도 드러났다. 정석근 SKT AI CIC장은 지난 8월 회사 뉴스룸 인터뷰에서 앞으로 고객이 토큰을 요구하게 될 것이라며, 이를 만들어낼 인프라와 효율화 기술을 직접 확보하는 것이 통신 사업의 새로운 동력이 될 수 있다고 설명했다. 이번 발표는 고객의 AI 사용을 관리·연결하는 사업을 구체적으로 제시했다는 점에서 그 연장선에 있다. 통신 사업에는 AI 기반 초개인화와 AI 친화형 자율 네트워크를 적용한다. 고객별 이용 특성에 맞춰 서비스를 개선하고 AI 확산에 필요한 네트워크 경쟁력을 확보할 계획이다. 정 CEO는 AI가 통신의 초개인화·보안·차세대 네트워크 과제를 해결하고, 통신은 AI를 고객과 산업 전반으로 확산하는 기반이 될 수 있다고 강조했다. AI 서비스 사업은 기업과 개인 고객을 아우르며 서비스 구현부터 운영까지 지원하는 방향으로 추진한다. 네트워크와 모델·서비스 역량을 활용해 국방·공공 AI, 산업 특화 AI, ‘모두의 AI’ 등으로 사업 영역을 확대한다. 인프라 사업은 SK호라이즌과 SK하이퍼가 역할을 나누는 구조다. 내년 1분기 분할·신설을 목표로 추진 중인 SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영·확장과 해저케이블 사업을, SK하이퍼는 대규모 신규 데이터센터 개발을 담당한다. SKT는 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄의 투자를 통해 인프라 확장 재원을 확보할 계획이다. 엔비디아와 협력하는 AI 팩토리는 내년 상용 서비스 개시를 목표로 단계적으로 확장한다. 양사는 칩과 시스템, 운영 소프트웨어를 함께 설계·최적화해 토큰 생성 비용과 전력당 처리 성능을 개선할 방침이다. 토큰 게이트웨이가 AI 이용을 적합한 모델과 인프라로 연결한다면, AI 팩토리는 이를 처리할 연산 기반을 제공하는 구조다. 조직 운영도 바꾼다. 정 CEO는 반복 업무 자동화와 업무 속도 개선에 이어 업무 방식과 조직 구조를 AX 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. SKT는 조만간 사내 공모를 통해 다양한 경험과 역량을 갖춘 구성원을 핵심 성장 사업에 배치할 계획이다. 정 CEO는 “통신과 AI는 함께 맞물려 SKT의 미래를 만들어가는 하나의 성장 엔진”이라며 “AX를 기반으로 조직 생산성과 시너지를 극대화하고 성장의 속도를 높이는 원팀 문화를 이어가자”고 당부했다.2026-10-09 10:33:05
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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![[재계 DNA 분석] 삼성중공업, 해양플랜트에 웃고 울었다…기술 집중 DNA의 명암](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/07/20261007164907499743.png)
삼성중공업, 해양플랜트에 웃고 울었다…'기술 집중 DNA'의 명암 [경제일보] 삼성중공업은 해양플랜트에서 성장과 위기를 함께 경험했다. 세계 최대 규모의 부유식 액화천연가스 생산설비(FLNG)를 건조한 기술력은 회사를 차별화했지만, 공사 지연과 원가 증가는 실적을 짓눌렀다. 고난도 제품에 집중한 전략은 경쟁력을 키우는 동시에 사업 관리의 한계도 드러냈다. 삼성중공업에 따르면 현재까지 전 세계 신조 FLNG 11기 가운데 7기를 수주했다. 회사가 집계한 누적 계약금액은 155억 달러다. 과거 손실을 겪고도 해양사업을 이어온 회사는 건조 경험을 후속 프로젝트에 적용하고 있다. 기술력을 지속적인 이익으로 바꾸려면 설계·원가·공정 관리가 뒷받침돼야 한다. 고난도 기술의 명암 삼성중공업은 1974년 중화학공업 육성정책에 맞춰 출범했지만, 1차 오일쇼크에 따른 경기 침체로 조선소 건설을 미루고 산업기계에 집중했다. 이후 1977년 우진조선을 인수해 삼성조선을 설립하며 조선업에 진입했다. 거제조선소의 첫 도크는 1979년 12월 완공됐다. 이듬해에는 호주 선주가 발주한 2100톤급 석유시추보급선 두 척을 처음 진수했다. 이후 어떤 제품을 주력으로 삼느냐가 회사의 경쟁력을 결정했다. 오늘날 LNG운반선과 FLNG 중심의 사업 구조도 제품 선택과 기술 축적의 결과다. 삼성중공업 관계자는 “글로벌 조선 시황에 따라 부가가치가 높은 고수익 선박을 위주로 영업 전략을 확립했다”고 했다. LNG운반선은 이 전략의 대표 선종이다. 경제협력개발기구(OECD)도 2026년 한국 조선업 검토 보고서에서 삼성중공업의 강점을 해양플랫폼과 고사양 LNG운반선으로 설명했다. 높은 단가와 복잡한 엔지니어링에 집중한 사업 모델이라는 평가다. 상징적인 프로젝트가 프렐류드 FLNG다. 삼성중공업은 프랑스 테크닙과 컨소시엄을 구성해 2011년 쉘로부터 수주했다. 길이 488m, 폭 74m의 설비는 2017년 6월 거제조선소를 떠났다. 천연가스를 해상에서 액화·저장해 출하하는 시설을 거대한 부유식 구조물에 담아냈다. 그러나 기술적 성취가 안정적인 이익을 보장하지는 않았다. 삼성중공업은 2015년 잠정 실적 발표에서 연간 영업손실 1조5019억원을 기록했다. 회사는 수주잔고의 원가를 재점검하고 예상 공사비 증가분을 반영했다고 설명했다. 해양설비 건설 지연에 따른 비용 증가도 손실의 배경이었다. 대형 프로젝트는 설계와 자재 조달, 제작 일정이 맞물린다. 설계 변경은 자재 투입과 제작 순서를 바꾸고, 공정 지연은 인력과 설비 사용 기간을 늘린다. 추가 비용을 계약에 따라 회수할 수 있는지도 이익을 좌우한다. 높은 계약금액만큼 수행 과정의 위험 관리가 중요하다. 삼성중공업은 2015~2022년 연간 영업적자를 기록한 뒤 2023년 흑자로 돌아섰다. 당시 발표한 영업이익은 2333억원이었다. 한겨레는 선박 가격이 회복된 시기에 수주한 물량이 실적에 기여했다고 보도했다. 회복에는 기술 축적과 함께 시장 여건과 수주 시점도 작용했다. 경험을 수익으로 과거 경험을 후속 사업에 활용하는 방식이 ‘레슨런드(Lessons Learned) 시스템’이다. 이전 공사에서 축적한 데이터를 분석해 설계와 공정을 최적화하는 체계다. 삼성중공업은 최근 FLNG 계약에서도 이를 적용해 표준화 수준을 높였다고 설명했다. 삼성중공업 관계자는 “FLNG 건조 경험을 바탕으로 차기 프로젝트에 발생이 가능한 리스크를 최소화하는 ‘레슨런드 시스템’을 운영해 효율적으로 공정을 관리하고 있다”고 했다. 회사는 대형 FLNG의 설계부터 시운전까지 통합 수행하는 EPC(설계·조달·시공) 역량도 갖췄다고 설명했다. 핵심은 개별 프로젝트의 경험을 반복해서 활용하는 데 있다. 앞선 공사에서 확인한 문제를 다음 설계와 제작 일정에 반영하면 같은 위험에 다시 노출될 가능성을 낮출 수 있다. 다만 표준화 효과를 확인할 공개 수치는 부족하다. 회사는 공정 효율과 원가 개선에 영향을 줄 수 있다고 설명했지만, 건조기간과 비용 감소분은 계약·영업 기밀을 이유로 밝히지 않았다. 실제 성과는 설계 변경과 공정 지연, 예상 원가와 실제 원가의 차이가 얼마나 줄었는지로 판단해야 한다. 올해 2분기 연결 기준 매출은 3조2307억원, 영업이익은 3250억원이었다. 전년 동기보다 각각 약 20%, 59% 증가했고 영업이익률은 10.1%를 기록했다. 회사는 조업일수 증가와 글로벌 오퍼레이션 생산 본격화 등을 주요 요인으로 제시했다. 다만 상선과 FLNG의 기여도는 구분해 밝히지 않아 표준화와 실적 개선의 관계를 단정하기는 어렵다. 생산 기반 강화에는 디지털·인공지능(AI)·로보틱스 전환을 묶은 ‘3X’를 활용하고 있다. 회사는 각 프로젝트를 단계적으로 순차 진행한다고 설명했다. 수행 단계에 맞춰 설계·제작·시운전 역량을 배치하는 일도 수익성을 지키는 과제다. 외부 위험도 남아 있다. 로이터는 지난해 6월 러시아 즈베즈다 조선소와의 쇄빙선 관련 계약 두 건이 해지됐다고 보도했다. 계약 규모는 총 4조8500억원으로, 같은 금액의 손실을 뜻하지는 않는다. 회사는 싱가포르 국제중재가 진행 중이라며 구체적인 상황은 공개하지 않았다. 삼성중공업의 기술 집중 전략은 차별화된 제품과 긴 적자의 역사를 함께 남겼다. 앞으로의 성장은 수주 규모와 수행 능력에 달려 있다. 축적한 경험을 설계와 공정에 반영해 계약 당시 예상한 원가와 납기를 지켜내는 것이 지속적인 이익 창출의 관건이다.2026-10-07 17:22:45
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롯데바이오로직스, 알보텍과 바이오시밀러 생산 계약…美 시러큐스서 제조 [경제일보] 롯데바이오로직스가 글로벌 바이오기업 알보텍과 손잡고 미국에서 항체 바이오시밀러 생산에 나선다. 롯데바이오로직스는 알보텍과 생산 수주 계약을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 계약에 따라 롯데바이오로직스는 미국 뉴욕주 시러큐스 생산시설에서 알보텍의 여러 항체 바이오시밀러 원료의약품을 제조한다. 생산 제품은 글로벌 시장에 공급될 예정이다. 이번 계약은 이탈리아 밀라노에서 열린 글로벌 제약·바이오 전시회 ‘CPHI 밀라노 2026’에서 체결됐다. 롯데바이오로직스 시러큐스 생산시설은 4만L 규모의 바이오리액터와 공정개발·품질관리 역량을 갖추고 있다. 상업용 바이오의약품 제조 경험도 보유하고 있다. 특히 최근 미국 식품의약국(FDA)의 불시 실사를 ‘지적 사항 없음(Zero Observations)’으로 통과하며 품질과 규제 대응 역량을 입증했다. 알보텍은 이번 계약을 통해 미국 내 생산능력을 추가로 확보하게 됐다. 자체 생산 역량과 기존 파트너사 생산시설에 롯데바이오로직스의 생산능력을 더해 글로벌 공급망을 확대한다는 전략이다. 알보텍은 자체 개발한 바이오시밀러 제품군을 확대하고 있어 안정적인 생산능력 확보가 중요한 상황이다. 롯데바이오로직스와의 협력을 통해 향후 제품 출시와 글로벌 시장 수요에 대응할 수 있는 생산 기반을 강화할 것으로 기대된다. 박제임스 롯데바이오로직스 대표는 “알보텍의 바이오시밀러 개발 역량과 롯데바이오로직스의 글로벌 상업 제조 역량이 시너지를 낼 것”이라며 “고품질 바이오의약품을 안정적으로 공급하는 데 기여하겠다”고 설명했다. 이어 “뉴욕 시러큐스와 송도 바이오 캠퍼스를 연계해 글로벌 공급망에 최적화된 ‘듀얼 사이트(Dual-site)’ 생산 체제를 구축하는 데 집중하겠다”고 강조했다. 리사 그레이버 알보텍 CEO는 “롯데바이오로직스와의 협력을 통해 미국 내 추가 제조 역량을 확보하게 됐다”며 “확대되는 제품 포트폴리오와 향후 신제품 출시를 뒷받침하는 생산 기반이 될 것”이라고 말했다. 실제 상업 생산은 기술 이전과 제조 적격성 평가, 관련 규제기관의 승인 절차를 거쳐 진행될 예정이다.2026-10-07 09:05:44
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HD현대사이트솔루션, 18톤 전동지게차 출시…조선소·항만 공략 [경제일보] HD현대사이트솔루션이 국내 최대인 18톤급 전동지게차를 출시하며 대형 작업장 공략에 나섰다. 디젤 지게차가 주로 쓰이던 조선소·항만·철강 현장으로 전동화 영역을 넓힌다는 구상이다. 회사는 고전압 배터리와 급속 충전 기술을 적용해 내연기관 제품에 준하는 작업 성능을 확보했다고 설명했다. 6일 HD현대사이트솔루션은 최근 충북 음성 공장에서 차세대 전동지게차 신모델 시승 행사를 열고 양산에 들어간 대형 제품군을 공개했다. 지난해 중형 모델을 선보인 데 이어 올해 10~18톤급으로 제품군을 확대했다. 국내에서 10톤급 이상 대형 전동지게차를 제조하는 국산 브랜드는 HD현대사이트솔루션이 유일하다. 대형 지게차는 무거운 화물을 반복해서 옮겨야 하는 만큼 높은 출력과 장시간 운용 능력이 요구된다. 이 때문에 조선소와 항만 등에서는 디젤 제품을 주로 사용해 왔다. 환경 규제 강화와 탄소배출 감축 요구가 커지면서 기존 작업량을 유지하면서도 배출가스를 줄일 수 있는 장비 수요가 늘고 있다는 분석이다. 신제품에는 고전압 배터리 시스템을 적용했다. 작업에 필요한 전력을 안정적으로 공급하고 전동모터의 성능을 높여 내연기관 제품과 동급의 작업 속도와 등판 성능을 구현했다. 무거운 화물을 다루거나 경사면을 이동하는 작업에서도 기존 디젤 장비에 준하는 성능을 내도록 설계됐다. 가장 큰 18톤급 모델은 한 번 충전하면 최대 9시간 작업할 수 있다. 선택 사양인 120kW 급속 충전기를 사용하면 배터리를 1시간 30분 만에 80%까지 충전할 수 있으며 가동 시간은 장비에 따라 차이가 있으며, 4.5톤급 모델은 1회 충전으로 최대 14시간 운용이 가능하다. 실외 작업을 고려한 안전 설계도 적용했다. 고전압 회로와 배터리 상태를 실시간으로 확인하고 제어하는 시스템을 갖췄으며, 미국의 배터리 시스템 안전 표준인 ‘UL 2580’ 인증을 확보했다. 또 IP67 등급 이상의 방수·방진 설계를 적용해 비바람과 먼지에 노출되는 작업 환경에 대응하도록 했다. 경제성 측면에서는 초기 구매비용보다 장기간 사용에 드는 전체 비용을 강조했다. 회사가 중강도 작업을 기준으로 총소유비용(TCO)을 분석한 결과, 디젤 제품보다 높은 초기 가격은 약 2~3년이면 상쇄할 수 있는 것으로 나타났다. 다만 이는 회사가 설정한 작업 조건에 따른 분석으로, 실제 비용 회수 기간은 장비 운용 여건에 따라 달라질 수 있다. 시장조사기관 모도르인텔리전스에 따르면 글로벌 전동지게차 시장은 올해 525억5000만달러에서 2031년 674억4000만달러로 연평균 5.12% 성장할 전망이다. 같은 기간 5~15톤급 중·대형 시장의 예상 성장률은 연평균 8.21%로 전체 시장보다 높다. HD현대사이트솔루션은 이번 대형 제품군 확대를 통해 고중량 작업 현장의 전동화 수요에 대응할 계획이다. HD현대사이트솔루션 관계자는 “대형 차세대 전동지게차는 내연기관 지게차에 준하는 성능을 바탕으로 생산성 저하 없이 환경 규제에 대응할 수 있는 제품”이라며 “다양한 작업 환경에 최적화된 전동화 솔루션을 제공하고, 글로벌 시장 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 했다.2026-10-06 11:21:23
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