2026.07.06 월요일
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AWS, AI 기반 개발·마이그레이션 기능 공개…스타트업 생태계 공략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 스타트업의 개발 속도가 빨라지는 가운데 아마존웹서비스(AWS)가 AI 기반 개발 지원과 클라우드 전환 기능을 잇달아 공개하며 스타트업 생태계 공략을 강화한다. 기술 구현부터 인프라 이전까지 AI가 지원하는 환경을 구축해 창업 초기 기업의 개발 생산성을 높이고 AWS 생태계 유입을 확대하려는 전략으로 풀이된다. 6일 AWS는 스타트업을 위한 AI 기반 신규 기능인 'AWS 스타트업 어드바이저'와 AI 기반 마이그레이션 기능을 출시했다고 밝혔다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천명의 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)가 축적한 노하우와 AWS에서 운영되는 35만개 이상의 스타트업 지원 경험을 기반으로 개발된 AI 빌더 어시스턴트로 알려졌다. AWS는 해당 기능이 사용자의 기술 스택과 기업 성장 단계에 맞춰 비용 관리와 보안 설정, AWS 서비스 선택, 인프라 구성 등을 추천하며 개발 과정 전반을 지원한다고 설명했다. 특히 AWS 액티베이트 프로그램에 참여한 스타트업은 크레딧 잔액과 사용 현황까지 함께 관리할 수 있어 초기 클라우드 비용 부담을 줄일 수 있도록 설계됐다. AWS는 기술 창업자뿐 아니라 개발 경험이 부족한 비기술 창업자도 보다 쉽게 서비스를 구축할 수 있도록 지원 범위를 확대했다고 강조했다. 함께 공개한 AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 클라우드와 온프레미스 환경의 인프라와 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 이전하는 과정을 자동화한다. 기업의 기술 환경을 분석해 서비스 매핑과 비용 산정, 아키텍처 설계, 크레딧 지원 여부, 이전 일정 등을 포함한 맞춤형 이전 계획을 제시하며 기존 수주에서 수개월이 걸리던 이전 작업을 며칠 수준으로 단축하는 것이 목표다. AI 에이전트가 인프라 프로비저닝과 데이터 이전, 환경 설정, 테스트까지 지원하는 것도 특징이다. 필요에 따라 AWS 전문가나 파트너사와 협업해 이전 프로젝트를 진행할 수 있도록 지원 체계도 마련했다. 특히 AWS는 이번 기능을 통해 경쟁 클라우드에서 AWS로 이전하는 수요도 적극 공략할 계획이다. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 기반 쿠버네티스 워크로드는 '아마존 EKS'와 'ECS', 'AWS 파게이트'로 이전할 수 있으며, 'PostgreSQL'과 'MySQL' 데이터베이스는 '아마존 RDS'와 '아마존 오로라', 구글 클라우드 스토리지는 '아마존 S3'로 이전을 지원한다. AI 서비스 이전도 지원 범위를 넓혔다. 앤트로픽, 제미나이, 오픈AI 기반 대규모 언어 모델(LLM) 추론 환경을 '아마존 베드록'으로 이전할 수 있도록 지원해 기업들이 AI 개발 환경을 보다 쉽게 AWS 생태계로 옮길 수 있도록 돕는다. AWS는 이번 기능 출시를 계기로 스타트업의 아이디어 구상부터 제품 개발, 서비스 운영, 클라우드 확장까지 전 과정을 지원하는 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 계획이다. AI를 활용해 개발과 인프라 구축의 진입 장벽을 낮추는 동시에 스타트업이 초기 단계부터 AWS 서비스를 활용하도록 유도해 장기 고객 기반을 확대하겠다는 전략이다. AWS 관계자는 "AWS는 스타트업이 아이디어 구상부터 제품 개발, 시장 출시 및 수익 창출에 이르는 전 과정을 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"며 "AWS는 컴퓨팅, AI, 데이터베이스 및 보안 분야에 걸쳐 240개 이상의 서비스를 제공하며, 'AWS 마켓플레이스'를 통해 스타트업이 보다 빠르게 고객을 확보하고 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.2026-07-06 14:51:44
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KT, 18조원 투자 'AX 플랫폼 컴퍼니' 선언…AI 인프라·토큰 신사업 승부수 [경제일보] "KT의 업의 본질은 연결을 하는 곳이며, 최근까지 사람과 사람, 사람과 데이터를 연결했다면 AI 시대에는 사람과 AI, AI와 AI를 연결하는 것이 새로운 연결의 역할" 6일 박윤영 KT 대표는 서울 광진구 풀만 앰배서더 서울 이스트폴 호텔에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전과 중장기 성장 전략을 발표하며 이같이 말했다. 박 대표는 통신 본업 경쟁력 강화와 AI 기반 신성장 사업을 양축으로 하는 사업 구조를 구축해 대한민국 AI 전환을 선도하겠다는 청사진을 제시했다. KT가 향후 3년간 정보보안·네트워크에 약 12조원을 투자하고, 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AI 전환(AX) 인프라 구축에 6조원을 투입한다. 통신업의 본질 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 인프라와 토큰 기반 신사업을 앞세워 'AX 플랫폼 컴퍼니'로 전환하겠다는 전략이다. 박 대표는 취임 이후 약 100일 동안 전국 사업 현장을 직접 점검하며 정보보안과 네트워크, 고객 접점, 연구개발(R&D), 해저케이블 등 핵심 사업을 살펴본 결과를 토대로 이번 전략을 마련했다고 설명했다. 그는 "가장 먼저 보안과 KT의 현재를 들여다봤다"며 "KT의 AX 플랫폼 컴퍼니로 가기 위한 준비가 어떠한지를 (확인하는) 과정이 있었다"고 말했다. 우선 KT는 정보보안과 IT, 네트워크 등 통신 본질 경쟁력 강화를 위해 향후 3년간 약 12조원을 투자한다. 이 가운데 약 4조원은 정보보안과 IT 혁신에, 약 8조원은 네트워크 경쟁력 강화에 투입한다. 정보보안 분야에서는 제로 트러스트 기반 보안 체계를 전면 도입한다. IT와 네트워크에 분산된 보안 운영 체계를 통합하고, 클라우드 네이티브 전환과 위기 대응 체계를 구축한다. 정보보호최고책임자(CISO)와 개인정보보호책임자(CPO)를 분리하고 보안 인력을 두 배로 확대하는 등 조직 개편도 추진한다. 박 대표는 "지금까지 네트워크와 IT가 각각 해왔던 것을 회사 전체의 가장 상위 차원의 보안이라는 관점에서 통합했다"며 "보안을 막는 것이 아닌 제로 트러스트 기반으로 패러다임 자체를 바꾸겠다"고 강조했다. 네트워크 분야에서는 6세대 이동통신(6G)과 위성통신, 데이터센터 상호연결(DCI) 등 미래 네트워크 기술 확보에 집중한다. 특히 국내에서 유일하게 운영 중인 정지궤도(GEO) 위성 관제 역량을 저궤도(LEO) 위성까지 확대해 재난과 안보 상황에서도 안정적인 통신망을 제공한다는 계획이다. AI 인프라 투자도 대폭 확대한다. KT는 약 5조원을 투자해 총 1GW 규모의 AI 데이터센터(AIDC)를 실수요 기반으로 구축한다. 중앙 AI 데이터센터와 산업 현장 인근 AI 에지를 연계해 피지컬 AI와 자율주행 시대에 필요한 초저지연 AI 추론 환경을 전국에 구축한다는 구상이다. 이와 함께 약 1조원을 투자해 글로벌 해저케이블 용량을 90Tbps 이상 추가 확보한다. 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응하는 동시에 해외 빅테크의 국내 AI 데이터센터 투자를 유치해 한국을 '아시아 AX 연결 허브'로 육성한다는 전략이다. 박 대표는 "AI 데이터센터가 늘어나면 데이터 용량(해저케이블 트래픽 전망)이 8배 급증할 것으로 생각한다"며 "수요가 폭발하기 전에 해저케이블의 용량도 준비를 해야 한다고 생각한다"고 말했다. AI 서비스 사업도 확대한다. 기업 간 거래(B2B) 분야에서는 금융과 공공, 제조, 의료 산업을 중심으로 AI 전환 서비스를 확대한다. 금융 분야에서는 AI 콘택트센터(AICC)와 AI 세일즈 에이전트를 고도화하고, 공공 분야에서는 소버린 AI 기반 서비스를 확대할 예정이다. 제조와 의료 분야에서는 정부 실증사업을 기반으로 피지컬 AI 사업을 확대한다. 기업·소비자 간 거래(B2C)에서는 초개인화 서비스를 강화한다. 고객이 직접 요금제와 혜택을 설계하고 AI가 이용 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 추천하는 등 가입부터 고객서비스(CS)까지 전 과정을 AI 중심으로 재편한다는 계획이다. 박 대표는 "고객이 주도해서 요금을 설계할 수 있게끔 요금 설계의 주체가 통신사에서 고객으로 바뀌게 준비를 하고 있다"며 "모바일 펑션을 쓰실 때 불편했던 것을 해결하고 모든 과정을 디지털화하겠다"고 말했다. 신성장 사업도 구체화했다. KT는 AI 시대 핵심 자산으로 부상하는 토큰을 효율적으로 생성·관리·과금하는 '토큰 팩토리' 사업을 새로운 성장 축으로 육성한다. 전국 AI 데이터센터와 자체 토큰 최적화 엔진을 결합해 AI 서비스 운영 비용을 낮추고 다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하는 플랫폼을 구축할 계획이다. 박 대표는 "AI 시대의 새로운 경제 단위는 토큰"이라며 "고객의 입장에서 효율적으로 토큰을 활용하고 가장 좋은 답을 얻어가도록 총체적으로 마련해서 진행하겠다"고 강조했다. 스테이블코인 사업 진출도 공식화했다. 케이뱅크와 BC카드, KT의 네트워크와 보안 역량을 결합해 발행과 보관, 결제, 정산까지 아우르는 디지털 금융 플랫폼을 구축하고 제도화에 맞춰 사업을 추진할 방침이다. 박 대표는 "KT그룹은 스테이블코인 발행, 정산, 실제 사용 생태계 등 모든 것에 걸쳐 필요한 역량 요소를 다 갖추고 있다"며 "법제화가 된다면 바로 사업에 참여할 수 있도록 준비했다"고 말했다. 이와 함께 마이크로소프트(MS)뿐 아니라 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과 업스테이지, 리벨리온, 솔트룩스 등 국내 AI 기업과의 협력 범위를 확대해 AI 생태계를 강화할 계획이다. 또한 동남아시아를 비롯한 글로벌 사우스를 중심으로 AI 데이터센터와 토큰 팩토리, 피지컬 AI 등 AX 사업 모델의 해외 진출도 추진한다. 박 대표는 "KT 혼자 AX와 AIDC에 관련한 비즈니스 모델들을 할 수 없다"며 "글로벌 기업과 국내 AI 기업, 다양한 파트너와 함께 생태계를 구축해 고객과 KT, 나아가 대한민국 AI 경쟁력까지 함께 성장시키겠다"고 강조했다.2026-07-06 11:29:28
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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AI 에이전트의 숨은 청구서…KAIST 연구팀, 질문 한 번에 전력 136배 더 쓴다 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 확산되면서 데이터센터 전력 소비가 AI 산업의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 질문에 답하는 수준을 넘어 검색, 계산, 코드 실행 등 외부 도구를 활용하는 AI가 늘수록 전력과 인프라 비용도 함께 커진다는 분석이다. 5일 KAIST 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 실제 서비스 환경에서 AI 에이전트가 사용하는 계산 자원과 전력량을 분석한 연구 결과를 발표했다. KAIST는 이번 연구가 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 세계 최초로 체계적으로 분석한 사례라고 밝혔다. AI 에이전트는 거대언어모델(LLM)을 기반으로 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 AI다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 활용 범위는 넓어지고 있지만 실제 운영에 필요한 전력과 비용은 제대로 수치화되지 않았다. 연구팀은 AI 에이전트를 단순 프로그램이 아니라 데이터센터 서버와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 워크로드로 정의했다. 분석 결과 AI 에이전트는 기존 단계별 추론 방식과 달리 하나의 답변을 만들기 위해 LLM 호출을 반복하는 구조를 보였다. 이 과정에서 응답 시간은 최대 153.7배 길어졌다. 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 계산 없이 대기하는 것으로 나타났다. AI가 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU가 충분히 활용되지 못하는 비효율이 발생한다는 의미다. 전력 소비도 크게 늘었다. 연구팀 분석에 따르면 700억개 매개변수를 가진 LLM 기반 AI 에이전트는 질문 1건을 처리하는 데 평균 348.41Wh의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 최대 136.5배 높은 수준이다. 데이터센터 단위로 보면 부담은 더 커진다. 연구팀은 하루 137억건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 환경을 가정할 경우 데이터센터 전력 수요가 약 198.9GW에 이를 것으로 추정했다. 이는 현재 세계 각국이 추진하는 수GW급 AI 데이터센터 규모를 크게 웃도는 수준이며 연구팀은 미국 전체 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다고 설명했다. 유민수 KAIST 전기및전자공학부 석좌교수는 “정확도에 치중해 온 그간의 AI 에이전트 연구의 벽을 허물어 실제 서비스 환경에서 요구되는 계산 비용과 인프라 부담을 함께 고려할 수 있는 새로운 기준을 제시했다”고 말했다. 그는 “AI 에이전트 사용이 보편화된 미래 사회에는 AI 데이터센터 인프라와 AI 에이전트 모델, 전력 인프라를 아우르는 공동설계 방식으로 최적화를 꾀하는 접근법이 중요해질 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회 'IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)'에서 발표됐으며 연구팀은 AI 에이전트 구현 기술과 성능평가 체계를 공개해 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.2026-07-05 15:47:43
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SKT, 15GW AI 데이터센터 구축…'아시아 AI 허브' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다. 울산을 시작으로 전국에 AI 데이터센터를 단계적으로 확대하고, 글로벌 빅테크의 AI 컴퓨팅 수요를 국내로 유치해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 전략이다. 5일 SK텔레콤은 경남 진주 경상대에서 진행된 '영남권 첨단산업 육성전략 국민보고회'에서 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 지난 3일 밝혔다. 우선 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 AI 클러스터를 조성하고, 서남권에도 1GW 규모의 데이터센터를 추가 구축해 오는 2029년부터 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 운영할 계획이다. 이후 AI 수요와 투자 여건을 고려해 2035년까지 15GW 규모로 확대한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 생성형 AI 확산으로 AI 모델 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하는 가운데 AI 인프라를 미래 핵심 성장동력으로 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. AI 서비스 경쟁이 결국 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 이어지면서 대규모 데이터센터 구축이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 실제 글로벌 AI 인프라 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다. 글로벌 경영 및 전략 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니는 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급은 이를 따라가지 못해 오는 2030년 미국에서만 약 15GW 규모의 데이터센터 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 아마존 역시 올해 약 2000억 달러(약 300억원) 규모의 설비투자(CAPEX)를 예고하는 등 글로벌 빅테크들은 AI 컴퓨팅 자원 확보를 위한 투자 확대에 나서고 있다. SK텔레콤은 한국이 AI 데이터센터 구축에 유리한 환경을 갖추고 있다고 판단하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 반도체 경쟁력을 비롯해 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 체계, 대규모 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 인프라 구축 경험 등이 글로벌 AI 기업들의 투자 수요를 끌어들일 수 있는 경쟁력이라는 설명이다. 특히 울산 AI 데이터센터는 향후 국내 AI 인프라 전략의 핵심 거점 역할을 맡는다. 현재 SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 오는 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설하고 있다. 이 시설에는 AI 데이터센터 전용 냉각 시스템과 대규모 전력 운영 기술이 적용될 예정이며, 향후 글로벌 AI 기업들의 컴퓨팅 수요를 수용하는 거점으로 활용할 계획이다. SK텔레콤은 최근 엔비디아와 차세대 AI 데이터센터 형태인 'AI 팩토리' 구축 계획도 발표하는 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대하고 있다. 오는 2027년 AI 팩토리 운영을 시작한 뒤 단계적으로 규모를 확대해 AI 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이번 프로젝트에는 SK그룹의 AI 인프라 역량도 집결된다. AI 데이터센터 구축에 필요한 반도체와 에너지, 데이터센터 설계·운영 역량 등을 그룹 계열사와 연계하고, SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 총괄하는 'AI 인프라 설계자' 역할을 수행한다. 그룹 차원의 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 수준의 AI 인프라를 구축한다는 전략이다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아닌 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 보고 있다. AI 산업 성장에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 것은 물론 반도체와 클라우드, 통신, 전력 산업을 연결하는 기반 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 이에 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 혁신 인프라로 육성하고, 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 성장시키겠다는 목표다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "이번 AI 데이터센터 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것"이라며 "정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-07-05 09:00:00
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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한화, 2040년까지 우주·AI에 55조 투자…'통합 우주 인프라' 구축 [경제일보] 한화가 오는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 분야에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라 구축에 나선다. 민간 우주산업 역량을 기반으로 우주 수송부터 데이터 활용, 국방 AI까지 연결하는 미래 성장 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 3일 업계에 따르면 김동관 한화그룹 부회장은 이날 경남 진주 경상국립대에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 내용을 담은 'AI 우주강국' 중장기 투자 계획을 발표했다. 핵심은 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 우주에서 수집한 데이터를 AI가 분석하고 이를 국방과 산업 전반에 활용하는 통합 우주 인프라 구축이다. 우선 한화에어로스페이스는 약 23조원을 투자해 발사체 단조립장과 시험시설을 구축하고 독자 발사체 개발과 상업 발사 역량 확보에 나선다. 이를 통해 국가 차원의 우주 수송 능력을 확보한다는 계획이다. 한화시스템은 약 20조원을 투입해 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI 데이터센터, 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공의 우주 AI 데이터센터, 900㎞ 저궤도 위성통신망으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고 저궤도 통신망은 위성 192기를 우선 배치한 뒤 추가 발사를 통해 서비스 범위를 확대할 계획이다. 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자한다. 경남 창원에는 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 확보한 데이터를 통합 분석하고 이를 기반으로 전장 데이터를 학습·추론하는 국방 특화 AI 모델 '디펜스 OS(Defense OS)'를 개발할 예정이다. 디펜스 OS 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 한화는 이번 투자를 통해 영남권을 우주항공 산업의 핵심 거점으로 육성하고 우주와 AI, 방산을 연계한 미래 산업 생태계 구축에도 속도를 낸다는 방침이다. 김동관 한화그룹 부회장은 "우주 주권 확보를 위한 첫걸음은 독자 발사체 개발"이라며 "언제든 우리 기술로 우주에 접근할 수 있는 역량을 확보하고 이를 기반으로 대한민국 우주산업 경쟁력을 높여 나가겠다"고 말했다.2026-07-03 15:55:45
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
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![[800조 전쟁] SK, 반도체 다음 승부수는 전기 먹는 AI 공장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701163436688242.jpg)
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.2026-07-01 16:48:58
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"공격도 AI, 방어도 AI"...AWS·LG CNS가 공개한 차세대 보안 전략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 발전으로 사이버 공격 속도가 급격히 빨라지면서 기업 보안 전략도 AI를 활용한 자동화와 실시간 대응 중심으로 전환되고 있다. 공격자가 AI를 활용해 취약점을 빠르게 찾아내는 만큼 방어 역시 사람 중심 대응을 넘어 AI 기반 자율 보안 체계를 구축해야 한다는 것이 업계의 공통된 인식이다. 1일 아마존웹서비스(AWS)는 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 'AWS Security 101' 기자간담회를 열고 고성능 AI 시대 변화하는 보안 환경과 이에 대응하기 위한 AI 기반 보안 전략을 소개했다. 이날 행사에는 신은수 AWS코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트(PSA)와 이진욱 LG CNS RED팀 팀장이 발표자로 나서 AI 기반 보안 기술과 실제 기업 적용 사례를 공유했다. 이날 신은수 AWS 코리아 수석 보안전문 솔루션즈 아키텍트는 고성능 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 접근성을 모두 바꾸고 있다고 진단했다. 과거에는 고위험 취약점 발견과 익스플로잇 제작이 일부 전문가 집단의 영역이었다면, 이제는 생성형 AI를 활용해 누구나 훨씬 빠르게 취약점을 찾고 공격 코드를 제작할 수 있는 환경이 됐다는 설명이다. 그는 AI 시대 보안 위협의 변화로 공격 규모 확대, 공격 속도 가속, 공격 도구 접근성 향상을 꼽았다. AI를 활용하면서 취약점 발견과 익스플로잇 제작 시간이 크게 단축됐고, 이에 따라 기업은 이전보다 훨씬 많은 취약점에 대응해야 하는 상황에 놓였다고 설명했다. 신 아키텍트는 "과거에는 어떤 취약점을 찾는 것조차도 어려웠고, 취약점을 찾아냈다고 하더라도 실제 타겟팅되어 있는 시스템에 써먹을 수 있는 익스플로잇(보안 취약점 혹은 보안 취약점을 이용한 공격)을 만드는 것이 어려웠다"며 "지금은 익스플로잇이 아주 손쉽게 이루어진다"라고 말했다. 이에 AWS는 해당 환경 변화에 대응하기 위해 AI 기반 다층 보안 체계를 운영하고 있다고 설명했다. 수학적으로 보안 정책의 안전성을 검증하는 자동 추론 기술을 주요 보안 서비스에 적용하고 있으며, 하루 수백조 건 규모의 네트워크 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하고 있다. 또한 취약점 발견부터 우선순위 분석, 수정 방안 검증, 실제 조치까지 보안 전 과정을 자동화하는 'AWS 컨티뉴엄'도 소개했다. 이를 통해 침투 테스트와 코드 분석, 위협 모델링 등을 AI가 지원하고, 검증된 결과를 기반으로 기업이 보다 빠르게 대응할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 이어 발표에 나선 이진욱 LG CNS RED팀 팀장은 AWS 시큐리티 에이전트를 실제 보안 점검에 적용한 사례를 소개했다. 이 팀장은 최근 대형 보안사고 증가와 AI 전환(AX) 프로젝트 확대, AI 모델 성능 향상으로 침투 테스트 수요가 빠르게 증가하고 있다고 설명했다. 반면 보안 전문 인력은 한정돼 있어 AI 기반 자동화가 필요한 상황이라고 진단했다. LG CNS는 개발 분야에서 AI 활용 경험을 바탕으로 보안 영역에서도 AI 적용 가능성을 검토해 왔으며, 지난해부터 다양한 AI 기반 보안 솔루션을 평가한 끝에 AWS 시큐리티 에이전트를 도입했다고 설명했다. 기존에는 DAST(동적 애플리케이션 보안 테스트)나 전문가가 직접 수행하는 수동 침투 테스트를 활용했지만, DAST는 오탐이 많고 전문가 중심 테스트는 비용과 시간이 많이 소요되는 한계가 있던 것으로 평가된다. 반면 AI 기반 침투 테스트는 추론 과정과 근거를 함께 제공해 결과 검증이 쉽고, 반복적인 점검을 자동화할 수 있다는 점에서 실무 적용 가능성을 확인했다고 강조했다. 이 팀장은 "대시보드도 제공하고 어떻게 침투 테스트를 수행했는지, 어떤 방식으로 했는지에 대한 백데이터들도 상세하게 제공한다"며 "지금 나온 취약점에 대해서 어떤 취약점인지 과정을 재현할 수 있도록 상세한 프로세스를 제공"이라고 말했다. LG CNS는 실제 적용 결과도 공개했다. 동일한 시스템을 대상으로 수행한 테스트에서 AI 에이전트는 약 5시간 만에 점검을 완료했으며, 내부적으로는 약 20시간 동안 복수의 에이전트가 동시에 침투 테스트를 수행했다. 기존 전문가 중심 점검이 평균 4~5일 걸렸던 것과 비교하면 점검 속도가 크게 향상된 것이다. 또한 계정 권한 정보 등 서비스 맥락을 추가로 제공할 경우 탐지 정확도가 약 60%에서 90% 수준까지 향상됐으며, 전문가 검증을 병행할 경우 평균 점검 기간은 5일에서 3일로 줄고 비용은 약 30% 절감됐다. AI 에이전트만 활용하는 반복 점검의 경우에는 점검 기간을 1일 수준으로 단축하고 비용도 최대 80%까지 줄일 수 있을 것으로 평가했다. 특히 고성능 AI 시대에는 개발 초기부터 보안을 적용하는 '시프트 레프트' 전략과 지속적인 보안 검증, AI 에이전트 보안 강화, 조직 전체의 보안 문화 정착이 중요하다고 강조했다. 그는 앞으로는 보안 조직만이 아니라 개발 조직을 포함한 모든 구성원이 AI 기반 보안 도구를 활용하는 문화가 필요하다고 말했다. 이 팀장은 "AI가 발달하면서 해킹 공격에 대한 기술 진입장벽이 굉장히 낮아졌고, 또한 AX 활동들을 많이 하면서 외부 공개 표현도 역시 굉장히 증가하고 있는 상황"이라며 "이런 상황에서 AWS의 시큐리티 에이전트가 해결책이 될 수 있다고 판단했다"고 강조했다.2026-07-01 14:06:25
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![[아시아권 뉴스] 중국, 콘텐츠·AI·미래차에 돈 몰린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630171546666505.jpg)
중국, 콘텐츠·AI·미래차에 돈 몰린다 [경제일보] 중국이 디지털 콘텐츠와 인공지능(AI), 스마트 모빌리티를 묶어 신성장 산업을 키우고 있다. 라이브 방송과 숏폼 콘텐츠 시장은 2200억위안을 넘어섰고, 지방정부는 AI 에이전트 산업에 대규모 자금을 투입하기 시작했다. 자동차 업계는 전동화와 첨단 운전자 보조 기능을 앞세워 소비자 취향 변화에 맞춘 신차를 내놓고 있다. 중국 경제가 부동산과 전통 제조업만으로 성장하기 어려워진 상황에서, 콘텐츠 소비와 AI 서비스, 전기차 산업이 새로운 투자처로 떠오르고 있다. ◆ 라이브·숏폼, AI 만나 산업으로 커졌다 중국인터넷공연(라이브·숏폼)산업발전보고서(2025~2026)에 따르면 지난해 중국 온라인 공연 산업 매출은 2213억6000만위안으로 전년보다 4.1% 증가했다. 라이브 방송과 숏폼을 중심으로 콘텐츠를 직접 만들고 소비하는 이용자가 늘면서 시장 규모도 커졌다. 이 시장의 변화는 단순히 방송을 보는 사람이 많아졌다는 데 있지 않다. 콘텐츠 제작부터 광고·판매, 팬 관리, 플랫폼 운영까지 하나의 산업으로 연결되고 있다는 점에 있다. 개인 진행자와 중소 제작사도 짧은 영상과 라이브 방송을 통해 소비자와 직접 만날 수 있다. 전통적인 방송·광고 시장에 비해 진입장벽이 낮고, 판매와 홍보를 동시에 할 수 있다는 점도 시장 확대의 배경이다. 생성형 AI는 이 과정에 더 깊숙이 들어오고 있다. 영상 기획안을 만들고, 자막과 번역을 붙이며, 짧은 영상을 편집하고, 이용자 반응을 분석하는 데 AI가 활용된다. 가상 진행자와 자동 응답, 개인별 콘텐츠 추천도 늘고 있다. 콘텐츠 제작 비용을 낮추는 동시에 플랫폼 입장에서는 이용자를 더 오래 붙잡을 수 있는 수단이 된다. 다만 AI가 콘텐츠 산업의 성장만 돕는 것은 아니다. 저작권 침해와 허위 광고, 가짜 영상, 플랫폼 의존 문제도 함께 커질 수 있다. 콘텐츠 공급이 늘어날수록 무엇이 사람이 만든 창작물이고, 무엇이 자동 생성된 영상인지 구분하는 기준도 중요해진다. ◆ 우한 광구, AI 에이전트에 3년간 10억위안 중국 지방정부도 AI 산업을 직접 키우는 데 나서고 있다. 우한 동호신기술개발구, 이른바 광구는 최근 ‘광구 AI 에이전트 유치 계획’을 발표했다. 앞으로 3년 동안 정책 지원과 컴퓨팅 자원, 펀드, 인재 육성에 10억위안 이상을 투입할 계획이다. 목표도 구체적이다. AI 에이전트 혁신기업 100개를 키우고, 관련 제품 1000개를 내놓으며, 개발자 1만명을 확보하겠다는 것이다. 올해 안에 가용 연산능력을 1만P 이상으로 늘리겠다는 계획도 포함됐다. P는 AI 학습과 추론에 쓰이는 연산능력 단위인 페타플롭스(PFLOPS)를 뜻한다. AI 에이전트는 질문에 답하는 챗봇보다 한 단계 더 나아간 개념이다. 사용자의 지시를 받아 정보를 찾고, 문서를 정리하고, 예약과 주문, 일정 관리 같은 작업을 스스로 처리하는 프로그램을 말한다. 기업 입장에서는 고객 상담과 사내 문서 관리, 공장 운영, 판매 분석에 붙일 수 있다. 광구는 광통신과 반도체, 대학·연구기관이 밀집한 지역이다. AI 산업을 이곳의 기존 제조업과 연결하려는 계산이 깔려 있다. 올해 1~5월 광구 AI 산업 규모는 400억위안을 넘어섰고, 지난해 같은 기간보다 45% 증가했다. 광구는 연내 AI 산업 규모가 1000억위안을 넘을 것으로 보고 있다. ◆ 자동차는 전동화 넘어 ‘생활형 고급차’ 경쟁 자동차 산업에서는 스마트 전동화 경쟁이 이어지고 있다. 중국 지리자동차 계열 브랜드 링크앤코(Lynk & Co)는 최근 스포츠 왜건 ‘07GT’를 세계 최초로 공개하고 사전 판매에 들어갔다. 링크앤코 07GT는 플러그인하이브리드 시스템을 적용한 모델이다. 28.3킬로와트시(kWh) 배터리를 탑재했고, 중국 CLTC 기준 총주행거리는 1422㎞다. 장거리 이동과 주말 레저 수요를 겨냥해 적재공간을 키우고, 전자제어 서스펜션과 고급 운전자 보조 기능을 넣었다. 중국 자동차 시장은 이제 전기차를 얼마나 싸게 만드느냐만으로 승부하기 어려워졌다. 전기차와 플러그인하이브리드차가 빠르게 늘면서 브랜드별 차별화가 필요해졌다. 링크앤코가 왜건을 앞세운 것도 세단과 스포츠유틸리티차량(SUV) 중심 시장에서 다른 소비층을 찾기 위한 선택으로 볼 수 있다. 자동차 업체들은 주행거리와 충전 속도뿐 아니라 운전자 보조 시스템, 차량용 소프트웨어, 승차감, 적재공간까지 경쟁 요소로 삼고 있다. 전동화가 자동차 시장의 기본 조건이 되자, 이제는 차량을 어떻게 쓰고 즐길 것인지가 상품성을 가르는 요소가 되고 있다. ◆ 소비형 콘텐츠에서 산업형 AI로 세 분야는 겉으로 보면 서로 거리가 있어 보인다. 라이브·숏폼은 소비시장이고, AI 에이전트는 기업용 기술이며, 스마트 모빌리티는 제조업에 가깝다. 그러나 중국의 최근 투자 흐름은 이들을 따로 두지 않는다. 콘텐츠 산업은 AI를 활용해 제작과 유통 비용을 낮추고, AI 에이전트는 제조업과 서비스업의 업무 방식을 바꾸려 한다. 자동차는 배터리와 반도체, 소프트웨어, 통신기술을 한데 묶은 이동형 디지털 기기가 되고 있다. 중국이 노리는 것은 새로운 산업을 각각 키우는 데 그치지 않는다. 거대한 소비시장과 제조업 기반, 지방정부의 투자 여력을 결합해 콘텐츠·AI·자동차가 서로 수요를 만들게 하는 방식이다. 물론 넘어야 할 과제도 있다. 콘텐츠 산업은 과잉 공급과 규제 문제를 풀어야 하고, AI 에이전트는 실제 기업 현장에서 돈을 벌 수 있는 서비스로 자리 잡아야 한다. 자동차 기업은 치열한 가격 경쟁 속에서 수익성을 확보해야 한다. 중국 경제가 어디에 투자하고 있는지는 분명히 드러난다. 소비자가 시간을 쓰는 콘텐츠 시장, 기업이 비용을 줄이려는 AI 서비스, 이동 방식이 바뀌는 자동차 산업에 자금과 정책이 몰리고 있다. 이 분야들이 실제 고용과 수익, 수출로 이어질 수 있느냐가 중국의 다음 성장 단계를 가를 전망이다.2026-06-30 17:16:14
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삼성, 호남에 425조원 투자…반도체·AI 데이터센터 새 성장축 구축 [경제일보] 삼성전자가 호남권을 차세대 반도체와 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 총 425조원을 투입한다. 광주에 신규 반도체 생산기지를 조성하고 해남에는 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 산업 생태계를 호남으로 확대한다는 구상이다. 삼성은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 투자 계획을 발표했다. 이번 투자는 △반도체 △AI 데이터센터 △미래 에너지 △첨단 제조·물류 인프라를 축으로 호남을 미래 산업 거점으로 육성하는 것이 핵심이다. 가장 큰 규모는 반도체 투자다. 삼성전자는 광주에 약 400조원을 투자해 최첨단 메모리 반도체 생산공장(Fab) 2기를 건설할 계획이다. 기흥·화성·평택과 용인 국가산업단지에 이어 새로운 반도체 클러스터를 조성하는 것으로 AI 확산에 따른 글로벌 메모리 수요 증가에 대응하기 위한 차세대 생산 거점 역할을 맡게 된다. 삼성은 전력과 용수 공급, 인력 확보, 정주 여건 등을 종합적으로 검토한 결과 광주를 신규 반도체 클러스터 후보지로 선정했다고 설명했다. 광주 반도체 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 국내 반도체 생산의 양대 축으로 성장할 것으로 회사는 기대했다. AI 인프라 투자도 본격화한다. 삼성SDS는 전남 해남 솔라시도에 210MW급 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 2026년 하반기 착공해 2028년부터 가동을 시작할 예정으로 정부와 공공부문의 AI 전환(AX)을 지원하는 거점이자 대학과 연구기관, 기업의 연구개발(R&D) 플랫폼으로 활용된다. 로봇과 피지컬 AI 모델 학습·추론을 지원하는 한편 공조와 보안, 네트워크 등 관련 산업이 집적되는 AI 생태계의 핵심 인프라 역할도 수행할 전망이다. 에너지 분야 투자도 병행한다. 삼성물산은 원전 및 신재생 에너지 등 무탄소 발전을 비롯해 영광 수전해 설비 등 원전 기반 수소 생산, 고온수전해(SOEC) 추진 등 그린수소 생산기술 실증에 사업을 확대할 계획이다. 영광에서는 원전 기반 수소 생산과 고온수전해(SOEC) 기술 실증 등을 추진하며 탄소중립 기반 에너지 생태계 구축에도 나선다. 삼성전자는 광주사업장에 디지털 트윈 기반 스마트 제조 혁신 공장을 구축하고 히트펌프와 공조기기 생산 역량을 확대한다. 전북 고창에는 글로벌 첨단 물류센터를 조성해 AI·반도체 산업과 연계한 공급망 경쟁력도 강화할 계획이다. 업계에서는 이번 투자가 반도체 생산시설 구축을 넘어 AI 데이터센터와 에너지, 제조 인프라를 연계한 대규모 산업 생태계 조성이라는 점에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 특히 정부의 서남권 첨단산업 육성 전략과 맞물려 호남이 국내 AI·반도체 산업의 새로운 성장축으로 부상할 것으로 전망된다.2026-06-30 16:54:07
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