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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증 [경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.2026-10-08 08:55:43
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짓고 운영까지 맡는다…KT 클라우드, 청라 50MW로 AIDC 사업 확대 [경제일보] KT 클라우드가 인천 청라에 50MW급 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 구축하며 수도권 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 특히 청라 데이터센터를 직접 설계하고 구축·운영하는 DBO 사업자로 참여하고 AI 연산용 인프라와 범용 클라우드를 한 시설에 함께 수용하면서 수도권 AI 데이터센터 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 7일 KT 클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AI 데이터센터 사업에 DBO(설계·건설·운영) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 청라 AI 데이터센터는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축되며 올해 4분기 착공해 오는 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. 이번 사업은 KT 클라우드가 지난달 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 제시한 수도권 AIDC 확대 전략의 구체적인 사업 사례라는 점에서 주목된다. 당시 KT 클라우드는 수도권에 고객 맞춤형 AIDC를 구축하고 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 거점을 연결해 오는 2031년까지 20여개 사이트에서 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보하겠다는 계획을 공개했다. 청라 데이터센터가 구축되면 수도권 서부 지역에서 대규모 AI 연산 수요를 수용하는 새로운 거점 역할을 맡게 된다. KT 클라우드는 청라 데이터센터가 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있고 김포공항과 인천국제공항에도 인접해 국내외 IT 기업을 대상으로 한 접근성을 확보할 수 있다고 설명했다. 특히 청라 데이터센터는 KT 클라우드가 가산·목동 등 기존 데이터센터와 연결해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 거점 간 네트워크 연속성을 강화한다는 구상의 핵심이다. 단일 데이터센터의 수용 용량을 늘리는 것보다 수도권 곳곳에 AIDC를 분산하고 이를 네트워크로 연결해 고객이 필요한 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하겠다는 기존 전략을 구체화하는 방식이다. 청라 데이터센터의 사업 방식도 주목된다. KT 클라우드는 단순히 데이터센터 운영을 맡는 것을 넘어 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사, 안정성 검증과 운영까지 담당하는 DBO 파트너로 참여한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 맡는다. AI 데이터센터의 경우 일반 데이터센터보다 전력과 냉각, 설비 안정성에 대한 요구 수준이 높은 만큼 설계 단계부터 운영까지 통합하는 역량이 중요하다. KT 클라우드가 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 DBO 사업자로 참여하는 것도 AI 인프라 확대 과정에서 구축과 운영 역량을 함께 확보하기 위한 것으로 풀이된다. 사업 구조는 AI와 기존 클라우드 수요를 동시에 수용하는 하이브리드 형태로 설계된다. 데이터센터 내부를 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'으로 나눠 서로 다른 고객 수요에 대응한다. AI 존에는 D2C(다이렉트 투 칩) 방식의 액체냉각 기술이 적용된다. AI 학습과 추론을 위해 고밀도 GPU 서버를 대규모로 운영할 경우 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 데이터센터의 성능과 운영비용에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. KT 클라우드가 액체냉각을 적용하는 것도 고밀도 AI 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 기술적 기반을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 클라우드 존에서는 범용 클라우드 서비스를 수용한다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 모든 고객이 고밀도 GPU 인프라를 필요로 하는 것은 아닌 만큼, AI 전용 인프라와 기존 클라우드 수요를 하나의 시설에서 동시에 확보해 고객 포트폴리오를 넓히는 구조다. 데이터센터 운영에는 KT 클라우드가 자체 개발한 통합 관리 솔루션 'DIMS(데이터센터 인프라스트럭처 매니지먼트 시스템)'도 적용한다. 데이터센터의 주요 인프라를 통합적으로 관리해 운영 안정성을 높이는 동시에 향후 여러 거점의 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 기반으로 활용할 수 있다. 특히 KT 클라우드는 자체 데이터센터를 늘리는 데 그치지 않고 DBO 방식으로 외부 AIDC 구축 사업에도 참여하면서 설계·구축·운영 역량을 사업화하고 있다. 청라 사업에서 축적되는 경험을 향후 다른 AIDC 사업 수주로 확대할 전망이다. KT 클라우드는 청라 외에도 비수도권에서는 군산 등을 중심으로 대규모 AIDC 구축을 추진하고 있다. 수도권에서는 고객과 가까운 위치에서 고밀도 AI 연산과 B2B 수요를 확보하고, 비수도권에서는 전력과 부지 확장성을 활용해 대규모 AI 인프라를 수용하는 방식으로 지역별 역할을 나누는 전략이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 수도권과 비수도권을 합쳐 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표를 유지하고 있다. 청라 사업을 시작으로 향후 다른 수도권 거점의 구축이 얼마나 빠르게 구체화되는지, 액체 냉각 등 차세대 기술을 적용한 AIDC를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 이 목표 달성의 주요 관전 포인트가 될 것으로 전망된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "청라 AI 데이터센터는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다"며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-07 17:24:21
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한컴이노스트림, 가상훈련부터 로봇 제어까지…'AX 랩' 출범 [경제일보] 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 쌓은 교육 경험을 로봇과 인공지능(AI)으로 넓힌다. 가상환경에서 로봇을 제어하고 실제 장비에 적용하는 실습에 AI 서비스 개발 교육을 결합한다. 기업·기관의 AI 전환(AX)을 지원할 인력을 키우면서 교육을 통해 기술 도입 수요도 발굴하는 전략이다. 한컴이노스트림은 AI·AX 전문 교육 브랜드 ‘한컴 AX 랩(HANCOM AX LAB)’을 선보였다고 7일 밝혔다. 기술 이해부터 구현과 현장 적용까지 이어지는 실무교육을 제공한다. 회사는 기존에 대학·공공기관·기업을 대상으로 AI 교육과 디지털 전환 컨설팅, 산학협력 프로젝트를 운영해왔다. 핵심은 로봇이 주변 환경을 인식하고 실제 동작을 수행하도록 하는 피지컬 AI 교육이다. 서울 코엑스에서 8일까지 열리는 ‘스마트라이프위크(SLW) 2026’에 쇼룸을 마련해 산업용 로봇 동작과 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심’을 활용한 콘텐츠를 공개했다. 관람객이 화면 속 로봇을 직접 움직이며 제어 원리를 살펴볼 수 있다. 시뮬레이션은 실제 장비에 적용하기 전 로봇의 움직임과 제어 소프트웨어를 시험하는 수단이다. 엔비디아에 따르면 아이작 심은 물리적 특성을 반영한 가상환경에서 로봇을 시험·검증하고 AI 학습용 합성데이터를 만드는 기능을 제공한다. 한컴이노스트림은 이러한 가상훈련을 실제 로봇 실습과 연결해 현장 적용 경험을 쌓도록 한다. 오는 12일 개강하는 ‘엔비디아 AI 캠퍼스’는 이 교육 방향을 구체화한 과정이다. 고용노동부 K-디지털 트레이닝 사업으로 AI 에이전트와 로보틱스 2개 과정을 운영한다. 각각 960시간의 오프라인 교육으로, 내년 4월2일까지 약 6개월간 진행한다. 한컴이노스트림은 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터의 강사와 교육과정을 연계한다. 판교에서 진행하는 에이전트 과정은 대규모언어모델과 검색증강생성 등을 활용해 AI 서비스를 직접 설계·구현한다. 서울 성수동의 로보틱스 과정은 가상환경에서 익힌 제어 기술을 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼’에 집중한다. 카메라와 물체를 집는 정밀 그리퍼를 갖춘 로봇 실습 장비도 제공한다. 교육과정의 30% 이상을 기업 현업 과제 기반 프로젝트로 구성하고 취업 연계를 지원한다. 국산 AI 반도체 교육으로도 확장한다. 한컴은 지난달 한컴이노스트림·퓨리오사AI와 업무협약을 맺고 AI 에이전트 운영체제(OS)와 퓨리오사AI의 추론 가속기 ‘RNGD’를 결합한 기업·공공기관용 제품 개발을 추진하기로 했다. 한컴이노스트림은 신경망처리장치(NPU) 전문인력 양성과 교육을 통한 시장 수요 발굴을 맡는다. 이 협력에서는 교육과 사업 개발이 맞물린다. 한컴이노스트림은 NPU 공인 교육기관 사업과 상설 교육센터 구축을 추진하고, 교육에서 파악한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유할 계획이다. AI를 배우는 고객과 실제로 도입하는 고객을 연결해 그룹의 AX 사업 접점을 넓히는 방식이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 “로봇과 AI를 산업 현장에서 활용하려면 기술을 이해하고 직접 구현해 보는 경험이 중요하다”며 “한컴 AX 랩을 통해 로봇 제어와 시뮬레이션부터 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 연결하는 실무교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-10-07 14:21:04
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'TOP500 국내 1위' NHN클라우드, GPU부터 에이전트까지 기업 AI 공략 [경제일보] NHN클라우드가 대규모 GPU 인프라와 기업용 AI 에이전트 개발·운영 서비스를 묶어 기업과 공공기관의 AI 도입 수요를 공략한다. 세계 슈퍼컴퓨터 순위 20위에 오른 연산 인프라에 자원 관리와 업무 적용 도구를 결합해, 고객의 AI 구축부터 운영까지 지원한다는 전략이다. NHN클라우드는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI FESTA 2026’에서 AI 통합 브랜드 ‘NHN FactoryX’를 선보인다고 6일 밝혔다. 부스에서는 필요한 만큼 GPU를 빌려 쓰는 ‘GPUaaS’, GPU 운영 플랫폼 ‘GPU라이브’, AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 ‘에이전트 스튜디오’를 소개한다. 전시의 기반은 AI 데이터센터 ‘NHN FactoryX 서울’에 구축한 엔비디아 B200 GPU 4080장 규모의 단일 클러스터다. 여러 서버의 GPU를 연결해 하나의 대규모 연산 자원으로 활용하는 구조다. TOP500의 2026년 6월 공식 목록에 따르면 해당 시스템은 ‘NIPA(NHN Cloud)-CL-1’이라는 이름으로 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. 연산 시험인 린팩의 실측 성능은 137.4페타플롭스(PF)다. TOP500은 이 실측 성능을 기준으로 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. NHN클라우드가 인프라와 운영 도구를 함께 내세우는 배경에는 GPU 확보 이후에도 이어지는 고객의 비용 부담이 있다. 대규모 AI를 운영하려면 서버 간 데이터를 빠르게 주고받는 네트워크와 전력·냉각 설비를 갖추고, 작업에 맞춰 GPU를 배분해야 한다. 비싼 GPU가 대기 상태로 남는 시간을 줄이는 것도 운영 비용에 영향을 준다. GPU라이브는 이러한 운영 문제를 다루는 도구다. 회사 측에 따르면 AI 모델을 학습시키는 작업과 답변을 생성하는 추론 작업을 구분하고, 작업 상황에 따라 자원을 배분해 유휴 GPU를 줄이도록 설계됐다. 이번 행사에서는 전문가가 GPU 활용 현황을 확인하는 기능과 주요 활용 방안을 설명한다. 에이전트 스튜디오는 확보한 연산 자원을 실제 AI 서비스 개발·운영으로 연결하는 역할을 맡는다. GPU 공급과 자원 관리, 에이전트 활용을 함께 제공하는 것은 고객의 AI 사업이 실험 단계에서 지속적인 운영으로 이어지도록 지원하려는 구성이다. NHN클라우드는 2020년 AI 제조 플랫폼 구축 사업 참여 이후 GPU 인프라를 구축·운영하며 전력과 냉각, 네트워크 설계 경험을 축적했다. 지난 5월 FactoryX를 공개할 때는 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성하고 전체 매출에서 차지하는 비중을 50% 이상으로 높이겠다는 목표도 제시했다. 공공 분야에서는 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호·개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P)을 기반으로 축적한 보안·운영 역량을 소개한다. 정부·공공기관의 요구에 맞춘 AI 인프라 설계와 구축을 지원한다는 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 AI 페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN FactoryX의 기술과 서비스를 선보인다”고 말했다.2026-10-06 10:53:12
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KT, 사내 업무부터 로봇까지…'일하는 AI'로 기업 AX 공략 [경제일보] KT가 기업의 사내 업무와 로봇·설비 운영, 통신·미디어 서비스를 연결하는 AI 사업 구성을 선보인다. AI 에이전트를 만들고 업무 시스템에 연결하는 플랫폼부터 사내 설치형 AI 장치까지 함께 제시해 기업별 보안·운영 환경에 맞춘 AX(AI 전환) 수요를 공략한다. KT는 6~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 2026’에 참가해 ‘AI로 대한민국이 성장하는 이야기’를 주제로 전시한다고 6일 밝혔다. 전시 공간은 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 등 세 영역으로 구성했다. 기업용 플랫폼 ‘Agentic On(에이전틱 온)’은 이번 전시의 핵심이다. 에이전트 제작과 AI 모델 활용, 데이터 연계, 운영·관리 기능을 제공한다. 기업이 필요한 기능을 골라 도입한 뒤 활용 범위를 넓힐 수 있도록 모듈형 구조를 적용했다. 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무를 계획하고 도구와 시스템을 활용해 처리하는 AI다. KT는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 기업 업무에 AI를 적용하는 과정을 소개한다. 모델 성능에 더해 기존 데이터와 시스템을 연결하고, 업무 권한에 맞춰 운영하는 기능을 전면에 배치했다. 이는 KT가 올해 이어온 기업 AI 전략과 맞닿아 있다. 지난 3월 MWC 2026에서는 여러 에이전트의 협업과 보안·정책·비용 관리를 지원하는 ‘에이전틱 패브릭’을 공개했다. 당시 KT는 사내 시스템 연동과 데이터 보안, 예측하기 어려운 AI 판단을 기업 도입의 걸림돌로 꼽았다. 이번 전시는 고객이 필요한 기능부터 선택해 적용할 수 있는 플랫폼과 인프라를 함께 제시했다. 데이터를 사내에서 처리하려는 기업에는 ‘KT NPU LLM Station(스테이션)’을 소개한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 서버에 AI 모델과 운영 플랫폼을 결합한 완제품형 장치다. 지난 8월 출시 당시 리벨리온의 추론 특화 NPU ‘아톰 맥스’와 KT의 ‘믿음 K 2.5 프로’를 탑재했다. 이 장치는 사내 문서를 바탕으로 질문에 답하고 답변의 출처를 보여준다. 관리자는 AI 사용량과 모델 상태, 사용자별 문서 접근 권한을 확인할 수 있다. 외부로 데이터를 보내기 어려운 금융·공공·제조 고객이 내부 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하는 제품이다. 물리적 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI도 전시한다. 작업 데이터로 AI를 학습시키고 시뮬레이션과 디지털트윈에서 운영 방식을 확인한 뒤 로봇·설비에 적용하는 과정을 체험할 수 있다. 실제 운영에서 쌓인 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다. 인프라 전시에는 위성·해저케이블과 데이터센터를 연결하는 데이터 처리 흐름을 담았다. 전기가 통하지 않는 냉각유로 서버의 열을 직접 식히는 액침 냉각과, 데이터센터 내부를 이동하며 시설을 점검하는 자율관제 로봇도 선보인다. 고성능 AI 장비 운용에 필요한 냉각과 시설 관리 기술을 함께 소개한다. 생활 서비스는 AI가 정보를 찾은 뒤 다음 행동으로 이어지는 기능에 초점을 맞췄다. ‘모두의 AI’에서는 생활 정보의 검색·비교·추천과 함께 아이디어를 3D 콘텐츠로 만들고 출력하는 체험을 제공한다. ‘마이케이티 마이 AI’는 대화로 요금제·로밍·멤버십 등을 조회·처리하고, 가입 상품과 약정에 맞는 혜택을 안내한다. ‘지니TV AI 에이전트’는 시청 중인 콘텐츠를 바탕으로 배우와 출연작 정보를 찾아준다. 기기에서 일부 연산을 처리하는 온디바이스 AI를 활용한 화질·음성·자막 조절 기능도 소개한다. 소상공인용 ‘SOMA AI’는 매장 데이터를 분석해 마케팅 활동을 제안하고 홍보 이미지와 문구를 제작하며, 점주가 확인·승인한 뒤 활용하도록 구성했다. 보안 분야에서는 ‘안심365’를 통해 문자 스팸과 보이스피싱 탐지를 체험할 수 있다. 보이스피싱 탐지 서비스 3.0은 음성과 텍스트, 어조를 종합해 위험 여부와 판단 근거를 안내한다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 “답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 생활 속 서비스를 만드는 KT의 AI가 대한민국 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편 KT는 7일 코엑스 컨퍼런스룸 402호에서 기업 고객 100명을 초청하는 ‘AI Innovation Day 26’ 세미나를 연다. 인프라부터 피지컬 AI까지 적용 전략을 설명하고, 전시 체험과 기업별 AX 상담을 진행할 예정이다.2026-10-06 10:23:08
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포티투닷, 구글·엔비디아 출신 등 핵심 인재 3명 영입…SDV 기술 강화 [경제일보] 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어센터 포티투닷(42dot)이 글로벌 IT 기업 출신 핵심 인재 3명을 영입했다. 분산 컴퓨팅과 음성 인공지능(AI), 자율주행 분야의 기술력을 끌어올려 현대차그룹의 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환에 속도를 낸다. 2일 포티투닷에 따르면 안젤로 코르사로가 지난달 초 미국 실리콘밸리 오피스 수석 연구위원으로 합류했다. 같은 달 차오 팡이 SV VLA 팀 리드를 맡았으며, 김재영 글레오(Gleo) AI Model 그룹 리드가 새롭게 합류했다. 코르사로는 분산 컴퓨팅과 실시간 시스템, 로보틱스 미들웨어 분야 전문가다. 소형 장치부터 데이터센터와 클라우드까지 연결하는 오픈소스 통신 프로토콜 ‘제노’를 개발했으며, 이클립스 재단의 ‘이클립스 제노’ 프로젝트를 이끌어왔다. 제타스케일 테크놀로지를 공동 창업해 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)를 지낸 경험도 있다. 포티투닷에서는 SDV와 클라우드, 지능형 모빌리티 플랫폼을 연결하는 데이터 구조의 확장성을 높이는 역할을 맡는다. 제노는 마이크로컨트롤러와 같은 소형 기기부터 데이터센터와 클라우드까지 서로 다른 환경에서 데이터를 주고받을 수 있도록 설계된 통신 프로토콜이다. 차량과 로봇, 클라우드 사이에서 대규모 데이터가 오가는 환경에 활용할 수 있어 SDV의 데이터 연결 기술과도 연계된다. 차량 내 AI 분야는 김재영 그룹 리드가 맡는다. 김 그룹 리드는 구글 딥마인드와 아마존, 삼성전자, 인텔 등에서 15년간 음성 대화형 AI와 신호처리 기술을 연구했다. 미국 스탠퍼드대학교에서 전기공학 박사 학위를 받았으며, 텍스트 변환 과정 없이 음성을 직접 이해하고 생성하는 ‘오디오 네이티브 AI’ 선행 연구를 이끌었다. 포티투닷에서는 차량 환경에 특화된 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS) 기술 개발을 담당한다. 주행 중 발생하는 소음이나 여러 사람이 동시에 대화하는 환경에서도 음성을 처리할 수 있도록 관련 기술을 고도화하고, 반응 속도를 줄이기 위한 저지연 오디오 처리 아키텍처도 구축할 예정이다. 자율주행 AI 연구에는 엔비디아 출신 차오 팡 팀 리드가 투입됐다. 팡 팀 리드는 엔비디아 자율주행 부문 수석 엔지니어로 근무하며 자율주행 파운데이션 모델 개발과 엔드투엔드 인지 기술의 양산 적용에 참여했다. 엔비디아 합류 전에는 토요타 리서치 인스티튜트와 아르고 AI에서 실시간 컴퓨터 비전과 예측, 경로 계획 관련 기술을 개발했다. 포티투닷에서는 시각 정보와 언어 기반 추론, 행동 생성을 하나의 모델로 처리하는 VLA(Vision-Language-Action) 연구를 이끈다. 연구 단계의 AI 기술을 실제 차량에 적용할 수 있는 자율주행 기술로 발전시키는 작업도 담당한다. 포티투닷 관계자는 “이번 영입을 통해 SDV의 기반이 되는 데이터 연결 기술부터 차량 내 음성 AI, 자율주행 AI까지 주요 소프트웨어 기술의 연구·개발 역량을 확대할 것”이라고 했다.2026-10-02 09:09:52
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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포 [경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.2026-10-01 16:48:26
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업스테이지, '솔라 미니 4'로 기업 자동화 공략…업무 따라 모델 나눈다 [경제일보] 업스테이지가 반복 업무를 처리하는 소형 언어모델 ‘솔라 미니 4’를 선보이며 기업용 AI 제품군을 넓힌다. 복잡한 판단과 여러 단계의 작업에는 ‘프로’를, 처리량이 많은 업무에는 ‘미니’를 배치해 기업이 업무별로 모델과 비용을 선택하도록 한다. 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델(LLM) 솔라 미니 4를 공개했다고 1일 밝혔다. 전체 파라미터(매개변수)는 350억개지만, 답변을 생성할 때는 30억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용했다. 입력에 필요한 전문가 부분을 골라 계산해 연산 부담을 줄이는 설계다. 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스에서 24점을 기록했다. 같은 평가기관이 공개한 알리바바 ‘큐원 3.6-35B-A3B’ 추론형 모델은 18점, 엔비디아 ‘네모트론 3.5 라이트닝’은 13점이다. 이 지수는 코딩과 추론, 지식, 에이전트 업무 수행 등을 종합 평가한다. 솔라 미니 4는 비교 대상 두 모델보다 높은 점수를 받았으며, 업스테이지는 이를 바탕으로 소형 모델의 성능과 운영 효율을 함께 내세우고 있다. 기업이 활용할 수 있는 범위도 넓혔다. 글로벌 AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터의 모델 안내에는 한 번에 처리할 수 있는 문맥 길이가 52만4288토큰으로 제시돼 있다. 토큰은 AI가 글을 처리하는 단위다. 긴 문서와 대화 이력을 입력해 작업하는 데 활용할 수 있으며, 외부 도구 호출과 정해진 형식의 응답 생성도 지원한다. 회사 측은 양자화를 적용하면 그래픽처리장치(GPU) 한 장으로도 구동할 수 있다고 설명했다. 양자화는 모델의 수치 표현 정밀도를 낮춰 메모리 사용량을 줄이는 기술이다. 기업 내부 서버에 설치하는 온프레미스 방식으로 운영할 수 있어 내부 데이터를 자체 환경에서 처리하려는 기업과 기관을 겨냥한다. 제품군은 업무 난이도와 처리량에 따라 나눴다. 솔라 프로는 복잡한 판단이 이어지는 고난도 에이전트 작업에, 솔라 미니는 단계별 업무 자동화와 대량 반복 작업에 초점을 맞춘다. 에이전트는 외부 도구를 사용하며 여러 단계의 업무를 수행하는 AI를 뜻한다. 기업은 작업에 맞춰 두 모델을 조합할 수 있다. 솔라 미니 4는 오픈라우터에서 API(프로그램 간 연결 인터페이스)로 이용할 수 있다. 업스테이지 공식 가격표의 할인 전 정상가는 100만토큰당 입력 0.10달러, 출력 0.40달러다. 같은 가격표에 제시된 솔라 프로 4의 입력 0.30달러, 출력 1.20달러와 비교하면 각각 3분의 1 수준이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “복잡한 에이전트 업무는 ‘프로’, 대규모 업무 자동화는 ‘미니’로 체계화한 솔라 LLM을 통해 기업이 업무에 가장 알맞은 AI를 선택할 수 있도록 하겠다”고 말했다.2026-10-01 11:30:48
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아서 헤이즈, AI 인프라 과잉투자 경고…비트코인 강세론 재확인 [경제일보] “미국 주도의 AI 인프라 확충은 19세기 철도 개발 이후 가장 심각한 자본의 비효율적 분배다.” 가상자산 투자사 메일스트롬의 아서 헤이즈 최고투자책임자(CIO)가 AI 인프라 투자 열풍에 경고를 보냈다. 데이터센터와 컴퓨팅 자원에 막대한 자본이 투입되고 있지만 기대하는 수익을 거두기 어렵다는 주장이다. 그는 이런 투자의 부작용을 우려하면서도 비트코인에 대해서는 장기 강세 전망을 유지했다. 헤이즈 CIO는 30일 서울 광진구에서 열린 ‘코리아 블록체인 위크(KBW)’에 참석한 뒤 기자들과 만나 “AI 데이터센터를 구축해 나오는 컴퓨팅 인프라는 기대만큼의 수익을 내지 못한다”고 말했다. AI 기술의 발전보다 이를 뒷받침하기 위해 쏟아붓는 자본과 투자 수익의 불균형에 비판의 초점을 맞췄다. 그는 “이렇게 가다가 2008년 금융위기에 버금가는 경제 공황이 올 수 있으며 궁극적으로 비트코인 가격이 오를 것”이라고 주장했다. AI 인프라 투자에 대한 비관과 비트코인에 대한 낙관을 함께 제시한 것이다. 헤이즈 CIO는 비트코인이 장기적으로 100만달러에 도달할 수 있다는 기존 전망도 이어갔다. 다만 이날 발언에서는 구체적인 달성 시점이나 가격 산정 근거보다 전망 자체에 의미를 부여했다. 그는 “100만달러는 목표로 삼고 싶은 영감을 주는 숫자”라고 말했다. 아서 헤이즈는 가상자산 거래소 비트멕스의 공동창립자로, 현재 메일스트롬 CIO와 블록체인 프로젝트 플롭랩스 최고경영자(CEO)를 맡고 있다. 이날 인터뷰에서도 비트코인 가격 전망과 함께 자신이 이끄는 프로젝트의 사업 방향을 설명했다. AI 인프라 투자에 대해서는 비판적이었지만, AI와 가상자산이 결합하는 시장에는 성장 기대를 드러냈다. 특히 AI 에이전트가 스스로 업무를 수행하고 필요한 서비스의 대금을 지급하는 경제가 형성되면 탈중앙화 결제 네트워크의 역할이 커질 것으로 봤다. 그는 달러 기반 스테이블코인이 미국 정부의 영향을 받을 수 있다는 점을 지적했다. “달러 기반 스테이블코인은 의사결정을 할 때 미국 정부의 영향을 받을 수 있다”면서 “사람이나 정부 영향을 받지 않는 플롭과 같은 가상자산 네트워크가 주목받을 것”이라고 말했다. 스테이블코인은 달러 등 특정 자산에 가치를 연동하도록 설계한 가상자산이다. 헤이즈는 AI 에이전트의 결제 수단을 논하면서 가격 안정성보다 정부와 중앙화된 운영 주체로부터의 독립성을 강조했다. 플롭은 AI 에이전트가 연산 자원을 구매하는 데 사용할 화폐와 네트워크를 개발하는 프로젝트다. 공식 소개자료는 에이전트가 플롭을 지급하면 연산 제공자가 AI 추론 작업을 수행하고, 검증자가 작업 결과를 확인해 정산하는 구조를 제시하고 있다. AI 추론은 학습된 모델을 이용해 답변이나 예측 결과를 생성하는 과정이다. 헤이즈의 구상은 AI 에이전트가 결제하는 화폐를 실제 작업에 필요한 컴퓨팅 자원과 연결하는 데 있다. 그는 향후 가상자산 생태계의 유망 분야로 AI와 가상자산의 결합을 꼽으며, 플롭과 같은 탈중앙화 화폐가 에이전트 간 거래에서 큰 역할을 할 것이라고 주장했다.2026-09-30 17:20:45
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LG CNS, 데이터센터도 '사전제작'…전력·냉각 묶어 AI 팩토리 공급 [경제일보] LG CNS가 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에 설치하는 모듈형 데이터센터로 AI 인프라 사업을 확대한다. 데이터센터를 짓고 장비를 들이는 현장 공정을 줄이는 한편, 고객의 연산 수요에 맞춰 설비를 단계적으로 늘리는 방식이다. 시설 구축에 GPU 공급과 AI 서비스 운영까지 묶어 제공한다. LG CNS는 29일 싱가포르에서 개막한 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 사전제작 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다. 전시회는 30일까지 마리나베이샌즈에서 열린다. AI 팩토리는 GPU 기반 데이터센터에 AI 모델 학습·추론과 서비스 운영 기능을 결합한 인프라다. ◆ 서버·전력·냉각을 모듈로 묶어 현장 설치 PMDC는 GPU와 서버, 전력·냉각 설비를 규격화된 모듈로 구성해 사전에 제작한 뒤 현장에서 연결한다. LG CNS는 이번 전시에서 이를 축소한 모델을 선보였다. 회사는 현장 공사를 줄이고 필요한 모듈을 추가하는 방식으로 구축 기간과 증설 부담을 낮추겠다는 계획이다. 그룹 계열사도 참여한다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자가 모듈형 냉각 인프라, LG에너지솔루션이 배터리 솔루션을 제공한다. 서버 운영에 필요한 전력 공급과 열 관리를 함께 설계하는 ‘원 LG’ 방식이다. LG전자는 같은 전시회에서 사전제작 방식의 모듈형 냉각 인프라와 액체냉각 제품을 공개했다. 고성능 GPU가 밀집한 AI 데이터센터에서는 서버를 연결하는 것뿐 아니라 발생한 열을 빠르게 빼내는 설비도 필요하다. LG CNS는 컨테이너 형태의 소형 데이터센터를 조합하는 ‘모듈형 AI 팩토리’도 추진한다. 처음부터 대규모 건물을 짓는 대신 필요한 연산 규모와 기능에 맞춰 컨테이너를 추가하는 방식이다. 서버 등 IT 장비에 공급하는 전력 기준으로 엔비디아 베라 루빈 기반 4MW, GB300 기반 1.2MW 모듈을 출시했다. ◆ GPU 임대부터 AI 서비스 운영까지 통합 베라 루빈 기반 풀스택 서비스는 데이터센터 설비와 GPU 연산 자원, AI 서비스를 함께 제공한다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드로 이용하는 서비스형 GPU(GPUaaS), 로봇 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI의 학습·추론을 지원하는 서비스, 전력·냉각 운영 기술을 결합했다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 루빈 GPU와 베라 CPU, 고속 연결·네트워크 장치를 액체냉각 구조로 구성한다. 연산 장비가 고밀도로 집적되면서 데이터센터의 전력 공급과 냉각 설계도 이에 맞춰 바뀌고 있다. LG CNS는 국내 데이터센터에서도 액체냉각 적용을 추진하고 있다. 지난 8월에는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 인프라를 구축한다고 발표했다. 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 회사에 따르면 이 인프라는 랙당 200kW 이상의 고밀도 전력 환경에 대응하도록 설계된다. 양사는 내년까지 구축과 실증을 마칠 계획이다. 기존 데이터센터를 고성능 GPU 운영 환경으로 바꾸는 사업과 신규 모듈형 데이터센터 공급을 병행하는 셈이다. LG CNS는 이번 전시를 계기로 동남아시아와 북미·유럽 시장을 확대할 방침이다. 회사가 발표한 올해 상반기 AI·클라우드 매출은 1조6714억원으로 전년 동기보다 5.1% 증가했으며, 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 “AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스”라며 “고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고, 고객이 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것”이라고 말했다. 이어 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 사업 경쟁력을 강화하겠다고 밝혔다.2026-09-30 10:01:00
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엔비디아, 서울서 로봇·자율 에이전트 개발법 공유…11월 'AI 데이' 연다 [경제일보] 엔비디아가 로봇과 자율 AI 에이전트의 개발·운영 기술을 국내 개발자와 기업에 소개한다. 오는 11월 서울에서 열리는 ‘AI 데이’에서 산업 적용 사례를 공유하고, 개발자가 AI 모델과 도구를 직접 활용하는 실습 교육도 진행한다. 물리적 환경에서 움직이는 AI와 지속적으로 업무를 수행하는 에이전트, 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라를 함께 다룬다. 엔비디아는 11월 9일부터 10일까지 서울 코엑스에서 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026’을 개최한다고 30일 밝혔다. 개발자와 스타트업, 기업, 연구자 등을 대상으로 하며 약 2000명이 참석할 것으로 예상했다. 첫날은 기술과 산업 사례를 소개하는 콘퍼런스, 둘째 날은 개발자 중심의 실습 교육으로 구성했다. 첫날 프로그램은 피지컬 AI, 에이전틱 AI와 클로, AI 인프라 등 3개 분야를 중심으로 진행한다. 주요 세션 3개와 함께 분야별 트랙에서 각각 5개씩 총 15개 세션을 마련한다. 피지컬 AI는 실제 물리적 환경을 이해하고 상호작용하는 기술이다. 관련 세션에서는 로봇과 공장, 자율주행 등 산업 현장에서 AI를 활용하는 방안을 살핀다. 엔비디아의 오픈 모델과 라이브러리, 시뮬레이션 도구를 개발 과정에 적용하는 방법도 소개한다. 에이전틱 AI 분야에서는 스스로 추론하고 계획을 세워 작업을 실행하는 에이전트 기술을 다룬다. ‘클로(Claws)’는 백그라운드에서 장시간 작동하며 목표를 향해 작업을 이어가는 자율 에이전트를 가리킨다. 엔비디아는 관련 기술을 통해 기업 업무에 필요한 에이전트를 구축하는 방법을 소개할 예정이다. AI 인프라 트랙은 이러한 모델과 서비스를 대규모로 개발·배포하는 데 필요한 컴퓨팅 기술을 다룬다. 모델을 만드는 과정뿐 아니라 실제 서비스에서 효율적으로 운영하는 데 필요한 인프라까지 프로그램에 포함했다. 둘째 날에는 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(DLI)의 유료 실습 워크숍이 열린다. 공식 행사 페이지에 안내된 과정은 ‘대규모 AI 추론 배포와 최적화’, ‘엔비디아 아이작 기반 로보틱스 워크플로우’, ‘대규모언어모델(LLM) 기반 안전한 에이전트 개발’ 등 3개다. 전문가가 진행하는 종일 교육으로, 참가자가 직접 도구를 활용해 개발·운영 과정을 익히도록 구성했다. 워크숍은 11월 10일 오전 9시 30분부터 오후 6시까지 진행한다. 참가비는 10월 19일까지 조기 등록 시 199달러, 정가는 500달러다. 참가자는 1인당 한 개 과정을 구매할 수 있으며, 워크숍 등록자에게는 AI 데이 콘퍼런스 참석 자격도 제공한다. 자율 에이전트를 직접 만드는 ‘빌드 어 클로(Build-a-Claw)’ 프로그램도 마련한다. 참가자는 오픈클로(OpenClaw)와 엔비디아 니모클로(NemoClaw)를 활용해 에이전트를 구축할 수 있다. 현장에서는 엔비디아 기술 전문가에게 질문하는 프로그램과 기술 인증 시험도 운영한다. 국내외 파트너 20개사도 참여한다. 삼성전자와 SK하이닉스, LG전자, SK텔레콤, 네이버클라우드, 쿠팡 인텔리전트 클라우드, 메가존클라우드, 한컴, 현대건설을 비롯해 델 테크놀로지스, 딜로이트, 바스트 데이터, 웨카 등이 각사의 솔루션과 활용 사례를 소개할 예정이다. 행사 등록은 9월 16일 시작됐다. 세부 프로그램과 등록 안내는 공식 사이트에서 확인할 수 있다. 이번 행사는 산업 사례를 듣는 콘퍼런스와 개발자가 직접 구현하는 교육을 연계해, 로봇·에이전트 개발부터 AI 서비스 운영까지 필요한 기술을 살펴볼 수 있도록 구성됐다.2026-09-30 09:55:51
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새로 짓는 데이터센터도 75% 수도권…지방 확충, 전기료·수요가 관건 [경제일보] 국내 데이터센터의 수도권 집중을 완화하려면 시설 유형에 따라 전력비를 낮추거나 지역 내 수요를 먼저 창출하는 맞춤형 정책이 필요하다는 제언이 나왔다. 운영 중인 데이터센터뿐 아니라 운영 예정 시설도 수도권에 집중된 만큼, 입지 선택을 좌우하는 비용과 수요 여건을 함께 바꿔야 한다는 지적이다. 29일 서울 여의도 FKI타워에서 열린 ‘AI 시대, 데이터센터의 현재와 미래’ 세미나에서 이제훈 한국경제인협회 뉴K-산업팀 박사는 이 같은 확충 방안을 제시했다. 이 박사가 국내 데이터센터 97곳을 분석한 결과, 운영 중인 69곳의 78%가 수도권에 있었다. 운영 예정인 28곳도 75%가 수도권에 분포해 신규 시설이 들어서더라도 수도권 중심의 집적 구조가 이어질 것으로 전망됐다. 수도권 집중의 배경에는 고객과의 거리, 구축·운영 비용, 부동산 투자 논리가 복합적으로 작용한다. 시설을 고객에게 임대하는 코로케이션 데이터센터는 금융기관과 유통기업 등 주요 수요자가 수도권에 몰려 있다. 클라우드 사업자와 임대형 데이터센터 사업자가 협업하는 ‘하이퍼 코로케이션’은 부동산 자본의 참여 확대도 수도권 입지를 뒷받침하는 요인으로 제시됐다. 확충 해법은 데이터센터의 용도에 따라 달라진다. 이 박사는 클라우드와 AI 학습형을 ‘비용 최적화형’, 코로케이션과 AI 추론형을 ‘수요 지향형’으로 구분했다. AI 모델을 학습시키는 시설은 이용자와의 통신 지연에 상대적으로 덜 민감하지만, 실시간 서비스를 지원하는 추론형은 수요지와 가까운 입지가 중요하다는 설명이다. 비용 최적화형의 비수도권 확충을 위해서는 전력요금과 부지 비용을 실질적으로 낮추는 접근이 필요하다고 봤다. 지역별 전기요금 차등화 논의를 실제 비용 절감으로 연결하고, 기업도 산업단지나 발전원 인근 유휴부지를 활용해 구축·운영비를 줄여야 한다는 것이다. 기존 산업시설과의 연계도 대안으로 꼽혔다. 산업단지의 부지와 전력설비를 활용하고 데이터센터에서 발생하는 폐열을 생산공장에 공급하는 방식이다. 시설을 새로 조성하는 부담을 낮추면서 주변 산업과 협력할 여지를 넓힐 수 있다. 수요 지향형은 지방에 데이터센터를 유치하기에 앞서 데이터를 활용할 산업과 서비스를 조성하는 작업이 필요하다고 강조했다. 고객이 수도권에 집중된 상황에서는 지방 입지를 선택할 유인이 제한적이기 때문이다. 수도권에 남는 시설에 대해서는 전력망 병목에 대응할 수 있도록 자가발전 등 전력 조달 수단을 다변화할 필요가 있다고 제안했다. 주민 수용성을 높이는 방안도 주요 과제로 제시됐다. 데이터센터 건설 단계의 일자리 창출 효과가 운영 단계까지 같은 규모로 이어지기 어려운 만큼, 지역경제에 지속적으로 기여할 협력 구조를 마련해야 한다는 지적이다. 이 박사는 마이크로소프트와 미국 위스콘신주의 협력을 사례로 들었다. 데이터센터 구축과 함께 지역 제조업의 AI 전환, 인재 교육, 에너지·환경 대응을 연계했다는 설명이다. 국내에서도 인허가와 세제 지원을 기업·지역 간 협력으로 연결해 지역 산업의 AI 활용 수요를 키워야 한다고 강조했다. 정책 효과를 평가할 통계 체계 구축도 주문했다. 전력·용수 사용량과 폐열 재활용 등 운영 지표에 더해 고용·투자·세수 효과를 지속적으로 파악해야 한다는 것이다. 이 박사는 지역·규모·유형별 집계 자료와 정책 지표를 공개해 지원 정책의 근거를 마련하고 정책 예측 가능성을 높일 필요가 있다고 밝혔다.2026-09-29 18:28:54
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앤트로픽, 소네트 5.5 출시…작업 비용 낮추고 기업용 공략 [경제일보] 앤트로픽이 기업 실무에 초점을 맞춘 인공지능(AI) 모델 ‘클로드 소네트 5.5’를 공개했다. 토큰당 이용료는 이전 모델과 같지만 같은 작업을 처리하는 데 필요한 토큰 수를 줄여 비용을 낮췄고, 출력 속도도 30% 이상 높였다고 회사는 밝혔다. 복잡한 판단을 맡는 상위 모델 ‘오퍼스 5.5’에 이어 일상 업무에 많이 쓰이는 중간급 모델을 개선해 기업 고객의 선택지를 넓히려는 움직임이다. 앤트로픽은 28일(현지시간) 소네트 5.5를 출시했다. 코드 작성과 오류 수정, 문서·슬라이드·스프레드시트 제작 등 범위가 명확한 업무를 주요 용도로 제시했다. 오퍼스 5.5는 복잡한 연구와 판단이 필요한 작업에, 소네트 5.5는 반복적이고 실행 중심인 업무에 적합하다는 설명이다. 하위 모델인 ‘하이쿠 5.5’도 수주 안에 추가할 계획이다. 앤트로픽이 공개한 성능 지표 가운데 눈에 띄는 것은 에이전트형 코딩 평가인 ‘터미널 벤치 4.0’이다. 소네트 5.5는 70.6%를 기록해 전작 소네트 5의 10.3%를 웃돌았다. 오퍼스 5.5는 66.4%였지만, 해당 점수는 오퍼스에 가장 높은 추론 설정을 적용한 결과다. 이 수치만으로 소네트가 전반적인 업무에서 상위 모델보다 낫다고 볼 수는 없다. 앤트로픽도 복잡하고 개방적인 작업에서는 오퍼스가 여전히 강하다고 설명했다. 비용 절감은 요금표 인하가 아니라 작업 효율 개선에 따른 것이다. 소네트 5.5의 API 요금은 입력 토큰 100만개당 2달러, 출력 토큰 100만개당 10달러로 전작과 같다. 다만 같은 작업을 끝내는 데 토큰을 덜 쓰고 도구 호출도 줄여, 작업당 비용이 최대 30% 낮아질 수 있다고 회사는 밝혔다. 실제 절감 폭은 업무 종류와 모델 설정에 따라 달라진다. 안전장치도 강화했다. 사이버 보안 성능이 높아진 만큼 소네트 계열에서 처음으로 오퍼스 5.5와 유사한 사이버 보안 보호·대체 응답 체계를 적용했다. 고위험 보안 요청은 이전 모델로 전환되며, 일반적인 소프트웨어 개발은 계속 이용할 수 있다. 모델의 추론 과정을 대량으로 추출해 다른 모델을 학습시키는 ‘증류 공격’을 막기 위한 안전 분류기도 탑재했다. 이번 출시는 앤트로픽이 AI 모델 개발 속도 조절을 주장한 지 약 2주 만에 이뤄졌다. 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 지난 12일 모델 성능 향상 속도를 늦추고 안전 검증과 업계 공조를 강화해야 한다고 제안했다. 개발 중단이 아니라 안전장치를 역량 발전과 함께 마련하자는 취지였지만, 회사는 오퍼스와 소네트를 잇달아 내놓으며 제품 경쟁도 이어가고 있다. 앤트로픽은 소네트 5.5를 자체 플랫폼과 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서 제공한다. 기업 업무에 투입되는 중간급 모델의 속도와 비용을 낮추면 실제 도입 범위를 넓힐 수 있다. 반면 작업당 절감률은 회사가 제시한 시험 결과인 만큼, 고객 업무 환경에서도 비슷한 효율이 나오는지가 관건이다.2026-09-29 09:51:28
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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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오픈AI·앤트로픽, AI 가격전쟁…신형 모델 최대 반값 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 ‘성능 대비 비용’으로 옮겨가고 있다. 오픈AI와 앤트로픽이 기존 모델보다 최대 절반가량 저렴한 신형 모델을 같은 날 내놓으면서 기업용 AI 시장의 가격 경쟁이 거세질 전망이다. 오픈AI는 22일(현지시간) GPT-6 제품군에 ‘솔(Sol)’과 ‘루나(Luna)’를 추가했다. 최상위 모델인 GPT-6 아스트라보다 한 단계 낮은 솔은 코딩과 복잡한 업무에, 경량 모델인 루나는 정보 추출과 문서 요약 등 대량·반복 작업에 초점을 맞췄다. 가격 인하는 개발자와 기업이 사용하는 응용프로그램 인터페이스(API)에 적용된다. 솔의 100만 토큰당 가격은 입력 4달러에서 2달러, 출력 20달러에서 10달러로 각각 50% 낮아졌다. 루나는 입력이 0.2달러에서 0.1달러, 출력은 1.2달러에서 0.5달러로 내렸다. 출력 기준 인하 폭은 약 58%다. 앤트로픽도 이날 ‘클로드 오퍼스 5.5’를 공개했다. 회사는 대부분 업무에서 상위 모델인 ‘클로드 페이블 5.1’에 가까운 성능을 내면서 전작 오퍼스 5보다 일반적인 작업 비용을 약 40% 줄였다고 설명했다. 오퍼스 5.5의 API 가격은 100만 토큰당 입력 4달러, 출력 20달러다. 오퍼스 5보다 토큰 단가는 20% 낮지만 자주 반복되는 문맥을 재사용하는 캐시 읽기 가격은 0.5달러에서 0.2달러로 60% 떨어졌다. 모델이 같은 작업에 쓰는 토큰 수도 줄여 실제 일반 업무에서 전체 비용을 40%가량 낮췄다는 게 앤트로픽의 설명이다. 생성 속도도 전작보다 30% 이상 빨라졌다. 이번 가격 인하는 기업 고객이 AI 활용을 실험 단계에서 실제 업무로 넓히면서 추론 비용에 민감해진 결과다. 이용량이 늘수록 모델의 작은 단가 차이도 전체 운영비에 큰 영향을 미친다. 딥시크와 알리바바 등 중국 기업이 상대적으로 저렴한 오픈웨이트 모델을 내놓은 점도 미국 AI 기업의 가격 인하를 압박하고 있다. 안전성 논쟁도 함께 따라붙는다. 오퍼스 5.5는 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자가 최첨단 모델 개발 속도를 조절해야 한다고 주장한 뒤 처음 나온 모델이다. 앤트로픽은 외부 안전평가기관의 사전 검증을 거쳤으며 고위험 사이버·생명과학 요청에는 별도의 안전장치를 적용했다고 밝혔다. 가격표만으로 실제 경제성을 단정하기는 어렵다. 모델별 사고 강도와 출력 토큰 수, 캐시 사용률에 따라 한 가지 업무를 끝내는 총비용이 달라지기 때문이다. 기업 고객의 선택은 토큰 단가보다 같은 품질의 결과를 얻는 데 필요한 시간과 전체 연산비용에서 갈릴 가능성이 크다.2026-09-23 11:18:29
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![[기자수첩] 전기차 시장 커지는데…K배터리, 북미 의존 벗어나야](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/08/20261008143801133369_518_323.jpg)