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SK하이닉스, 미국에서 HBM4E 만든다…40억 달러 인디애나 팹 착공 [경제일보] SK하이닉스가 40억달러 이상을 투입해 미국 인디애나주에 첫 고대역폭메모리(HBM) 생산거점을 구축한다. 한국에서 생산한 최첨단 웨이퍼를 미국에서 패키징해 현지 인공지능(AI) 고객에 공급하는 한미 HBM 생산체계가 오는 2029년 본격 가동될 전망이다. 28일 업계에 따르면 SK하이닉스는 27일(현지시간) 미국 인디애나주 웨스트라피엣 퍼듀대학교에서 AI 메모리용 어드밴스드 패키징 생산기지 기공식을 개최했다. 행사에는 마이크 브런 인디애나 주지사와 토드 영 연방 상원의원, 강경화 주미대사, 곽노정 SK하이닉스 최고경영자(CEO) 등이 참석했다. 인디애나 팹에는 총 40억달러 이상이 투입된다. SK하이닉스는 2028년 10월 클린룸을 완공하고 2029년 3·4분기부터 차세대 HBM인 HBM4E 양산에 돌입할 계획이다. 생산이 본격화되면 약 1000명의 인력이 근무하는 미국 내 핵심 HBM 거점으로 운영된다. 인디애나 팹의 핵심은 한국과 미국을 연결하는 HBM 생산체계다. 한국에서 생산된 웨이퍼를 인디애나로 보내 어드밴스드 패키징과 테스트를 거친 뒤 'Made in USA' HBM으로 미국 고객에 공급한다. 어드밴스드 패키징은 여러 반도체 칩을 결합하거나 수직으로 쌓아 성능을 높이는 첨단 후공정 기술이다. 국내 HBM 생산시설을 미국으로 이전하기보다 한국의 웨이퍼 생산 경쟁력에 미국 현지 패키징 역량을 더하는 구조다. 주요 AI 반도체 고객이 미국에 집중된 만큼 현지 생산거점을 통해 고객 대응력을 높이고 공급망을 안정화하는 효과도 기대된다. 이번 착공으로 지난 2024년 발표한 인디애나 투자 계획도 실행 단계에 들어섰다. SK하이닉스는 당시 웨스트라피엣에 약 38억7000만달러를 투자해 AI용 메모리 패키징 생산시설과 연구개발(R&D) 거점을 구축하겠다고 발표했다. 미국 정부도 반도체지원법(CHIPS Act)에 따라 최대 4억5800만달러의 직접 보조금과 최대 5억달러 규모의 대출을 지원하기로 했다. 현지 반도체 생태계 구축에도 속도가 붙을 전망이다. 현재 100곳이 넘는 소재·부품·장비 협력사가 웨스트라피엣 진출을 논의하고 있다. SK하이닉스는 팹 건설과 운영 과정에서 약 7000개의 직·간접 일자리가 창출될 것으로 보고 있다. 토드 영 상원의원은 "이 프로젝트는 양질의 일자리를 창출하고 국가 및 경제 안보를 강화하며 미래 기술이 미국에서 개발되고 생산되도록 할 것"이라고 했다. 차세대 HBM 기술 개발을 위한 R&D 거점도 함께 구축된다. SK하이닉스는 인디애나 팹에 어드밴스드 패키징 R&D 테스트베드를 마련하고 퍼듀대학교와 HBM 및 차세대 패키징 기술을 공동 연구할 계획이다. 향후 미국 중서부 지역 대학과 연구기관으로 협력 범위도 확대한다. 곽노정 SK하이닉스 CEO는 "미국은 최고의 고객과 연구역량, 생태계가 함께하는 AI 혁신의 중심지"라며 "인디애나 팹은 최초로 'Made in USA' HBM을 제공하는 거점이 될 것"이라고 했다.2026-08-28 10:08:21
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애플, 첫 폴더블 아이폰 출격…삼성 7년 아성에 도전장 [경제일보] 애플이 마침내 폴더블 아이폰을 공개한다. 애플은 26일(현지시간) 오는 9월 9일 오전 10시 미국 캘리포니아 쿠퍼티노 애플파크에서 특별 행사를 개최한다고 공식 발표했다. 한국시간으로는 9월 10일 오전 2시다. 행사명은 ‘Surprise and shine’으로, 애플이 새로운 아이폰 폼팩터를 선보일 것이라는 관측이 나오면서 삼성전자가 주도해온 폴더블폰 시장의 경쟁구도에도 변화가 예상된다. 이번 행사는 단순한 신제품 발표 이상의 의미가 있다. 9월 1일 취임하는 존 터너스 신임 최고경영자(CEO)의 첫 대형 제품 공개 무대이기 때문이다. 애플은 지난 4월 터너스를 차기 CEO로 공식 지명했으며 팀 쿡 CEO는 이사회 의장으로 이동한다. 하드웨어 엔지니어 출신인 터너스가 새로운 폼팩터인 폴더블 아이폰을 전면에 내세우면서 애플의 제품 전략에도 변화가 나타날지 관심이 쏠린다. 애플은 이날 아이폰18 프로와 아이폰18 프로 맥스, 첫 폴더블 아이폰을 공개할 것으로 예상된다. 반면 일반형 아이폰18은 이번 가을 발표에서 제외하고 2027년 봄 출시하는 방안이 유력하다. 애플이 프리미엄 모델을 가을에 먼저 내놓고 일반형 제품을 봄으로 나누는 출시 전략을 택할 경우 기존 아이폰 출시 공식에도 변화가 생긴다. 아이폰18 프로 모델에는 차세대 A20 프로 칩과 더욱 작아진 다이내믹 아일랜드, 차세대 C2 모뎀 등이 탑재될 것으로 예상된다. 카메라에서는 애플이 처음으로 가변 조리개를 적용할 가능성이 거론된다. 가장 큰 관심은 폴더블 아이폰이다. 현재까지 나온 전망에 따르면 삼성 갤럭시 Z 폴드와 같은 책 형태로 펼치는 방식이 유력하다. 외부 화면은 약 5.5인치, 내부 화면은 7.8인치 수준으로 거론되며 펼쳤을 때 아이패드 미니와 비슷한 화면 경험을 제공할 것으로 예상된다. 제품명은 ‘아이폰 울트라’ 또는 ‘아이폰 폴드’ 등이 거론되지만 확정되지 않았다. ◆ 삼성 7년 아성에 애플 참전…폴더블 시장 커질까 애플의 참전은 폴더블폰 시장 자체를 키우는 변수가 될 전망이다. 삼성전자가 2019년 첫 갤럭시 폴드를 출시한 이후 폴더블폰은 꾸준히 제품 완성도를 높여왔지만 전체 스마트폰 시장에서는 아직 틈새 제품에 머물러 있다. 애플이 아이폰이라는 강력한 브랜드와 생태계를 앞세워 시장에 들어오면 폴더블폰에 대한 소비자 인식과 교체 수요가 동시에 확대될 가능성이 있다. 시장조사업체 IDC는 26일 발표한 전망에서 2026년 글로벌 스마트폰 출하량은 메모리 공급 부족 등의 영향으로 16.7% 감소하지만 폴더블폰 출하량은 오히려 12.6% 증가한 2290만대로 예상했다. 특히 애플의 폴더블 시장 진입이 성장의 핵심 동력이 될 것으로 봤다. IDC는 2027년 애플이 폴더블 아이폰을 1700만대 이상 출하해 글로벌 폴더블 시장의 약 40%를 차지할 수 있다고 전망했다. 다만 애플이 시장을 단숨에 장악할지는 미지수다. 폴더블 디스플레이와 힌지 기술은 일반 스마트폰보다 제조 난도가 높고 가격도 비싸다. 실제 공급망에서는 초기 물량 부족 가능성이 꾸준히 제기됐으며, 외신에서는 2000달러를 훌쩍 넘는 가격 전망도 나온다. 따라서 첫 제품의 핵심은 판매량보다 애플이 폴더블 특유의 두께와 주름, 내구성, 배터리 문제를 어느 수준까지 해결했느냐가 될 전망이다. 한편 오는 9월 9일 애플 행사는 이 같은 경쟁의 출발점이 된다. 터너스 CEO 체제에서 애플이 2017년 아이폰X 이후 가장 큰 폼팩터 변화를 선택한 만큼, 첫 폴더블 아이폰이 단순한 프리미엄 제품 하나를 넘어 정체된 스마트폰 시장에 새로운 성장축을 만들 수 있을지가 최대 관전 포인트다.2026-08-27 08:40:30
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 10:00:00
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SK하이닉스, CPO로 AI 인프라 전환 제시…프로세서·메모리 광통신 구축 [경제일보] SK하이닉스가 글로벌 연구진과 차세대 AI 인프라에 적용할 CPO 기술을 연구했다. 연구진은 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 '옵틱스 중심 아키텍처'를 차세대 AI 시스템의 발전 방향으로 제안했다. 20일 SK하이닉스에 따르면 회사는 글로벌 연구진과 함께 CPO(Co-Packaged Optics)의 발전 방향을 담은 연구 논문을 세계적 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재했다. 이번 연구에는 SK하이닉스 홍승훈 AI 인프라 팀장과 이규상 미국 버지니아대 전기컴퓨터공학과 교수를 비롯해 미국 일리노이대 어바나-샴페인, 매사추세츠공대(MIT), 난양공대(NTU), 연세대 연구진 등이 참여했다. CPO는 반도체 칩과 칩 사이의 데이터를 기존 전기 신호 대신 빛으로 전달하는 기술이다. 광통신을 활용해 데이터 전송 속도를 높이고 전력 소모를 낮출 수 있어 대규모 데이터를 처리하는 AI 인프라의 주요 기술로 거론된다. 생성형 AI 확산으로 수천 개의 GPU를 연결하는 대규모 AI 데이터센터가 구축되면서 칩과 시스템 사이에서 처리해야 하는 데이터도 급증하고 있다. 연산 성능이 높아질수록 프로세서와 메모리 사이에서 데이터를 빠르게 주고받는 기술도 중요해지고 있다. 연구진은 이번 논문에서 프로세서와 메모리를 광통신으로 연결하는 옵틱스 중심 아키텍처를 차세대 AI 인프라의 발전 방향으로 제시했다. 전기 신호를 기반으로 한 기존 데이터 연결 방식을 광통신으로 전환해 프로세서와 메모리 사이의 데이터 이동 효율을 높이는 구조다. 이를 구현하기 위해서는 광소자의 저전력·고집적화뿐 아니라 메모리와 컨트롤러, 광소자, 패키지 기술을 하나의 시스템으로 설계하는 접근이 필요하다는 게 연구진의 설명이다. 이규상 교수는 "저전력 광소자 집적부터 일관성 프로토콜, 신뢰성 기술까지 풀어야 할 과제가 많지만, 결국 핵심은 메모리 소자와 컨트롤러, 광소자, 패키지를 하나의 시스템으로 공동설계하는 것"이라며 "이 지점에서 SK하이닉스와의 협력이 큰 의미가 있다"고 했다.2026-08-20 09:56:49
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삼성전자, 27일 갤럭시 이벤트 'S26 FE' 공개…플래그십 AI 대중화 승부수 [경제일보] 삼성전자가 오는 27일 갤럭시 S26 시리즈의 새로운 모델을 공개한다. 제품명은 밝히지 않았지만 업계에서는 플래그십 핵심 기능을 유지하면서 가격을 낮춘 ‘갤럭시 S26 FE’가 될 것으로 보고 있다. 삼성전자가 갤럭시 AI 경험을 준프리미엄 제품까지 확대하면서 스마트폰 시장에서 AI 대중화를 본격화할지 주목된다. 삼성전자는 27일 오후 9시 ‘삼성 갤럭시 이벤트 (Samsung Galaxy Event)’를 열고 새로운 갤럭시 S26 시리즈 모델을 공개한다고 20일 밝혔다. 행사는 삼성닷컴과 삼성전자 유튜브 채널에서 온라인 생중계된다. 지난 2월 갤럭시 S26·S26+·S26 울트라를 공개한 이후 약 6개월 만의 라인업 확대다. FE는 플래그십 S 시리즈의 주요 기능을 유지하면서 일부 하드웨어 사양을 조정해 가격 경쟁력을 높인 제품군이다. 전작 갤럭시 S25 FE는 지난해 9월 출시됐으며 국내 출고가는 256GB 기준 94만6000원이었다. S26 FE에는 삼성전자 시스템LSI사업부의 엑시노스 2500이 탑재될 가능성이 높다. 전작 S25 FE에 적용된 엑시노스 2400보다 한 세대 최신 칩으로, 갤럭시 Z 플립7에도 사용됐다. 디스플레이는 6.7인치 풀HD+ 120㎐가 유력하며 배터리 용량은 전작과 같은 4900mAh 수준이 거론된다. 배터리 용량 자체는 그대로지만 전력 효율 개선을 통해 사용시간은 늘어날 전망이다. 유럽연합(EU) 에너지 라벨 정보에서는 S26 FE의 1회 충전 사용시간이 최대 50시간으로 표시됐다. 전작보다 약 7시간30분 늘어난 수치다. 유선 충전은 최대 45W 수준이 유지될 것으로 예상된다. 카메라는 5000만 화소 광각, 1200만 화소 초광각, 800만 화소 3배 망원으로 구성된 트리플 카메라가 유력하다. 전면 카메라는 1200만 화소가 예상된다. 메모리는 8GB, 저장용량은 최대 512GB가 거론된다. 하드웨어만 보면 전작과 큰 변화가 없는 만큼 실제 체감 성능은 AP 성능과 이미지 처리, AI 기능이 좌우할 가능성이 크다. 이번 제품에서 삼성전자가 강조할 핵심도 하드웨어보다 갤럭시 AI가 될 전망이다. S26 시리즈에서 선보인 이용자의 의도와 상황을 파악해 먼저 도움을 주는 AI 기능을 FE까지 확대할 경우 프리미엄 스마트폰에서만 가능했던 AI 경험을 보다 넓은 가격대로 확산할 수 있다. 갤럭시 FE는 단순한 보급형 제품 이상의 의미를 갖는다. 글로벌 스마트폰 시장에서 고가 플래그십은 가격 부담으로 성장에 한계가 있는 반면, 중가 제품은 판매량을 확대할 수 있는 핵심 시장이다. AI 기능을 차별화 요소로 활용하면서 가격을 낮춘 FE를 통해 플래그십의 브랜드 가치와 대중성을 동시에 확보하려는 삼성전자의 전략으로 풀이된다. 한편 삼성전자는 행사에서 제품명과 세부 사양, 가격, 출시 일정 등을 공개할 예정이다. S26 FE의 성패는 ‘플래그십 AI 경험을 얼마나 낮은 가격에 제공하느냐’에 달렸다는 분석이다.2026-08-20 09:09:22
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엔비디아, 오픈AI 데이터센터에 150조원 보증…'순환금융' 논란 커진다 [경제일보] 엔비디아가 오픈AI의 초대형 데이터센터 구축에 최대 1050억달러(약 149조원) 규모의 보증을 제공한다. 단순한 장비 공급을 넘어 고객의 데이터센터 건설에 필요한 금융 위험까지 떠안는 방식이다. 엔비디아는 이를 ‘순환금융’이 아니라고 선을 그었지만, 고객의 장기 수요를 담보로 자금조달을 지원하고 그 대가로 자사 인공지능(AI) 가속기 공급을 사실상 확보한다는 점에서 시장의 시선은 엇갈리고 있다. 엔비디아는 17일(현지시간) 미국 오하이오주 파이크카운티에서 소프트뱅크 계열사인 SB에너지가 개발하는 ‘포츠파이크’ 데이터센터 캠퍼스와 관련해 최대 1050억달러 규모의 잔존가치 보증계약을 체결했다고 밝혔다. 오픈AI는 이 시설을 20년간 임차한다. 1단계는 4.25기가와트(GW) 규모로 2028년부터 2030년까지 단계적으로 가동될 예정이다. 전체 캠퍼스는 최대 8GW 규모로 확대될 수 있다. 구조를 뜯어보면 엔비디아의 역할이 상당히 크다. SB에너지는 데이터센터를 건설하고, 오픈AI는 장기간 임대료를 낸다. 엔비디아는 임대차 계약과 관련한 잔존가치를 보증하고 여기에 15억달러를 SB에너지에 직접 투자한다. 대신 엔비디아는 해당 데이터센터에 AI 가속기를 독점 공급한다. 데이터센터가 실제 가동되고 오픈AI가 임대료를 낼수록 엔비디아가 부담해야 할 잔여 위험도 줄어드는 구조다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 논란이 불거지자 직접 반박했다. 그는 “이것은 순환금융이 아니다”라며 오픈AI가 임대료를 지급하고 데이터센터 용량이 가동되면 엔비디아의 잔여 위험이 감소한다고 설명했다. 엔비디아 입장에서는 단순히 고객에게 돈을 빌려주는 것이 아니라 장기간 확실한 GPU 수요가 예상되는 곳에 공급망과 생산능력을 선제적으로 배치하는 것이라는 논리다. 하지만 시장이 주목하는 것은 자금의 방향보다 위험의 연결고리 다. 오픈AI가 데이터센터를 임차하고, 데이터센터 사업자는 금융기관에서 자금을 조달하며, 엔비디아는 오픈AI의 임대차 계약을 보증한다. 그리고 오픈AI가 필요로 하는 컴퓨팅 자원은 다시 엔비디아의 GPU로 채워진다. 전통적인 의미에서 돈이 한 바퀴 돌아 공급자에게 되돌아가는 순환금융은 아니더라도, 고객의 미래 수요가 공급자의 금융지원과 매출을 동시에 뒷받침하는 구조 라는 점에서 기존 반도체 사업과는 성격이 다르다. 특히 오픈AI처럼 비상장이고 전통적인 신용평가를 받는 방식이 제한적인 기업에게 엔비디아의 신용도가 금융 조달의 중요한 보강 수단이 될 수 있다는 점이 핵심이다. 엔비디아가 사실상 자신의 대차대조표를 활용해 오픈AI의 대규모 인프라 확장을 가능하게 만드는 셈이다. 반대로 엔비디아가 얻는 경제적 효과는 상당하다. 엔비디아는 오픈AI가 2030년까지 약 12GW 규모의 자사 컴퓨팅 자원을 도입하기로 했으며, 오하이오 프로젝트의 2단계까지 확대될 경우 약 16GW로 늘어날 수 있다고 설명했다. 이를 금액으로 환산하면 2030년까지 약 6000억달러(약 850조원) 규모의 엔비디아 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있다는 것이 회사 측 계산이다. 여기서 이번 거래의 본질이 드러난다. 엔비디아는 더 이상 GPU만 파는 기업이 아니다. GPU가 들어갈 데이터센터의 건설과 전력 확보, 자금조달까지 영향력을 확대하면서 AI 인프라 생태계 전체를 장악하려는 움직임을 보이고 있다. 실제 엔비디아는 최근 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 지원하기 위해 금융회사들과 5000억달러 이상의 신규 파트너십을 추진하는 등 자본 부담을 외부 투자자와 나누는 방식도 확대하고 있다. 전력도 변수다. 포츠파이크에는 데이터센터에 전력을 공급하기 위해 SB에너지가 최대 10GW 규모의 발전설비를 구축할 계획이며, 이 가운데 9.2GW는 천연가스 발전으로 추진된다. 미국 에너지부도 올해 3월 소프트뱅크와 SB에너지, 현지 전력회사와 함께 오하이오 지역에 10GW 규모의 신규 발전설비와 데이터센터를 구축하는 계획을 공개했다. 데이터센터를 짓는 것보다 전력과 송전망을 확보하는 것이 더 어려워진 AI 시대의 현실을 보여준다. 이 프로젝트가 주목받는 또 다른 이유는 텍사스 애빌린과 대비되기 때문이다. 오픈AI와 오라클은 올해 3월 애빌린 스타게이트 데이터센터의 추가 증설 계획을 철회했다. 자금조달 협상이 길어진 데다 오픈AI의 수요 전망이 바뀐 것이 영향을 미쳤다. 이후 미확보 용량을 메타가 임차하는 방안이 거론됐고, 엔비디아가 이 논의에 관여한 것으로 알려졌다. 애빌린 사례가 AI 데이터센터의 수요 예측과 자금조달이 얼마나 어려운지를 보여줬다면, 오하이오는 그 문제를 엔비디아의 신용보강으로 풀어보려는 실험 에 가깝다. 막대한 초기 투자비를 데이터센터 사업자 혼자 감당하는 대신 GPU 공급자가 위험을 일부 나누고, 장기 임차인이 수요를 보장하는 구조다. 다만 이 방식이 AI 인프라 시장의 표준이 될지는 아직 미지수다. 가장 큰 위험은 오픈AI의 장기적인 현금흐름과 AI 컴퓨팅 수요다. 20년 임대계약이 체결됐다고 하더라도 AI 모델의 효율성이 크게 높아지거나 새로운 컴퓨팅 구조가 등장하면 현재 예상한 GPU 수요가 달라질 수 있다. 반대로 AI 수요가 예상보다 빠르게 증가한다면 엔비디아가 선점한 대규모 인프라가 막대한 매출 기반으로 돌아올 수 있다. 결국 이번 거래는 엔비디아가 AI 시대의 가장 중요한 병목인 컴퓨팅·전력·자본 을 동시에 확보하려는 전략으로 볼 수 있다. 과거 반도체 기업의 경쟁이 더 빠르고 비싼 칩을 만드는 데 있었다면, 이제는 그 칩이 들어갈 데이터센터와 전력, 그리고 이를 건설할 자금까지 누가 확보하느냐가 경쟁력이 되고 있다. 엔비디아가 이번 보증으로 실제 부담해야 할 금액은 최대 1050억달러 전체가 아니라 계약상 특정 조건이 발생했을 때의 잔존가치와 임대·전력 관련 위험에 한정된다. 그럼에도 단일 고객의 인프라에 이 정도 규모의 신용을 제공했다는 사실 자체가 AI 산업의 자본 구조가 얼마나 커졌는지를 보여준다. ‘순환금융인가 아닌가’보다 더 중요한 질문은 따로 있다. 오픈AI의 미래 수요를 믿고 엔비디아가 자신의 신용과 자본을 얼마나 더 투입할 것인가다. 이번 오하이오 프로젝트의 성패는 엔비디아가 단순한 GPU 공급자를 넘어 AI 인프라 금융의 핵심 플레이어로 자리 잡을 수 있을지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다.2026-08-18 14:45:09
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KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개 [경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.2026-08-18 10:28:00
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항암제 넣기 전에 먼저 알았다…KAIST, 뇌종양 '환자 맞춤 칩' 개발 [경제일보] 환자에게 항암제를 직접 투여하기 전, 종양과 뇌혈관 환경을 재현한 작은 칩으로 약물 반응부터 살펴보는 기술이 나왔다. KAIST는 기계공학과 안송이 교수 연구팀이 성균관대 안중호 교수팀, 분당차병원 임재준 교수, 차의과학대 강윤정 교수팀과 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 대상 질환은 악성 뇌종양인 교모세포종이다. 정상 뇌조직으로 빠르게 파고들고 환자별 특성도 제각각이어서, 수술로 종양을 제거해도 경계 부위에 남은 암세포가 재발의 원인이 된다. 전체 생존기간 중앙값이 약 15개월, 5년 생존율은 7% 안팎에 그치는 대표적인 난치암이다. 현재 표준치료는 수술 후 방사선치료와 테모졸로마이드 항암화학요법을 함께 쓰는 병용요법이지만, 같은 유전적 특징을 가진 환자라도 실제 반응은 제각각이다. 종양 경계 부위는 중심부와 달리 혈액-뇌 장벽이 비교적 온전하게 남아 있어 약물이 충분히 전달되지 않을 수 있다. MGMT 프로모터 메틸화 여부 같은 기존 유전자 검사만으로는 이런 혈관 환경과 실제 약물 반응까지 함께 판단하기 어려웠다. 연구팀은 환자의 교모세포종 세포와 사람 뇌혈관 내피세포, 정상 별아교세포를 미세유체 칩 안에서 함께 배양했다. 칩 위쪽에는 혈관 채널을, 아래쪽에는 뇌조직 환경을 만들고 두 공간 사이에 미세다공성 막을 뒀다. 여기에 혈관주위세포와 면역 기능을 담당하는 미세아교세포까지 더해 모두 5종의 세포가 함께 작용하도록 설계했다. 암세포만 따로 배양하던 기존 방식에서 벗어나, 종양과 정상 조직이 맞닿는 경계와 혈관장벽, 면역 반응까지 한 공간에 옮겨놓은 셈이다. 연구에는 교모세포종 환자 3명의 종양세포가 쓰였다. 세 환자는 MGMT 프로모터 메틸화라는 공통된 유전적 특징을 지녔지만 칩에서 측정한 혈관 투과도와 전기저항, 면역 신호는 서로 달랐다. 항암제 반응도 한 방향으로 나타나지 않았다. 연구팀이 암세포를 공격하는 테모졸로마이드와 종양의 혈관 생성을 억제하는 베바시주맙을 각각 적용한 결과, 혈관장벽이 많이 손상돼 약물이 쉽게 통과한다고 해서 반드시 치료 효과가 높아지지는 않았다. 장벽 상태뿐 아니라 암세포 자체가 약물에 얼마나 민감한지도 결과를 갈랐다. 칩에서 나타난 환자별 장벽 특성과 약물 반응은 실제 환자의 무진행생존기간, 질병 진행 이후 생존 경과와도 비슷한 흐름을 보였다. 속도도 차이가 난다. 연구팀에 따르면 종양 조직에서 세포를 확보하면 칩 제작과 약물 실험을 2주 안에 마칠 수 있다. 결과를 얻는 데 수개월이 걸리는 환자 유래 동물모델보다 훨씬 빠르고, 표준치료가 통상 수술 후 4~6주 안에 시작되는 점을 고려하면 치료 전 검토가 가능한 시간대다. 다만 이번 연구는 환자 3명을 대상으로 한 개념 입증 단계다. 검사로 정착하려면 다기관·다수 환자 대상의 전향적 임상연구와 기관별 재현성 확보, 표준작업지침 마련이 뒤따라야 한다. 평가 약물도 테모졸로마이드와 베바시주맙에 한정돼 있어 방사선 병용요법과 재발 치료제, 신약 후보물질로 넓혀야 한다. 뇌 국소 독성은 살펴볼 수 있지만 골수 억제나 간·신장 독성 등 전신 부작용을 판단하려면 간 칩, 신장 칩 등을 연결한 다중 장기칩 연구가 별도로 필요하다. 연구팀은 같은 원리를 폐암이나 유방암에서 시작된 뇌전이 암에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 종양마다 배양 조건과 미세환경이 달라 별도의 최적화와 임상 검증을 거쳐야 한다. 안송이 교수는 "환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현해 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다"며 "더 많은 환자를 대상으로 검증해 맞춤형 치료 전략과 신약 개발을 위한 평가 플랫폼으로 발전시키겠다"고 말했다. KAIST 류민수 박사과정과 성균관대 이가은 박사과정이 제1저자로 참여한 연구 결과는 국제학술지 '스몰(Small)'에 지난 6월 27일 게재됐으며 학술지 표지 논문으로도 선정됐다.2026-08-18 09:21:35
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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대 [경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.2026-08-14 14:52:32
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구광모·젠슨 황 'AI 동맹' 가속…내년 1분기 '휴머노이드 로봇' 공개 [경제일보] LG가 엔비디아와 손잡고 차세대 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 낸다. 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 이족보행 휴머노이드 로봇을 내년 1분기 공개하고, 로봇을 비롯해 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 넓힌다. 14일 업계에 따르면 LG와 엔비디아는 전날 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업협력을 위한 MOU’를 체결했다. 협약식에는 구 회장과 젠슨 황 CEO를 비롯해 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력의 핵심 축 가운데 하나는 휴머노이드 로봇이다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반 이족보행 로봇을 개발하고 있다. 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르’를 탑재하고 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트’와 로보틱스 안전 시스템 ‘헤일로스 포 로보틱스’를 기반으로 개발한다. LG 계열사의 기술도 하나의 로봇에 집약한다. LG전자는 액추에이터를, LG이노텍은 센서를, LG에너지솔루션은 배터리를 제공한다. 그룹 내 주요 계열사의 부품·기술을 결합해 로봇의 하드웨어와 구동 역량을 확보한다는 구상이다. 실제 생산 현장에서의 검증도 병행한다. LG는 연내 휠 베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실증(PoC)을 진행한다. 제조 환경에서 로봇 데이터를 확보하고 성능을 개선한 뒤 글로벌 생산시설을 비롯해 가정과 상업 공간 등으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 로봇 데이터를 축적하고 활용하는 기반도 마련한다. LG CNS의 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 활용해 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력을 추진한다. 제조 현장에서 얻은 데이터와 실증 경험은 LG가 자체 개발하고 있는 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용한다. LG는 엔비디아의 ‘아이작 그루트’ 생태계를 적극 활용하면서 자체 AI 모델 개발도 이어갈 방침이다. 외부 플랫폼을 활용하는 동시에 자체 AI 역량을 확보해 로봇 분야에서 기술 경쟁력을 높이겠다는 전략이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 ‘DSX’ 플랫폼을 활용한다. LG전자 냉각 기술과 LG에너지솔루션 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등 AI 인프라와 관련된 그룹 계열사의 기술을 결집해 글로벌 시장을 겨냥한 AI 팩토리 레퍼런스를 구축한다. 내년 상반기에는 엔비디아 ‘베라루빈’을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하는 레퍼런스 사이트를 마련한다. 이후 오는 2028년 상반기 충남 천안에 80MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 예정이다. 천안 AI 팩토리에는 프리팹(Prefab) 모듈형 설계를 적용해 건축 기간을 20% 이상 단축한다. 해당 시설은 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델을 고도화하는 데 활용할 예정이다. LG는 향후 검증한 AI 팩토리 솔루션을 빅테크 고객사에 제안해 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대한다는 구상이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합한다. 이를 통해 차세대 인공지능 중심 차량(AIDV)에 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다. 구광모 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 할 과제가 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 했다.2026-08-14 14:49:36
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LS일렉트릭, 전력 낭비 줄인다... GS건설과 AI 데이터센터 공략 [경제일보] LS일렉트릭이 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 시장 공략에 나선다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 데이터센터의 전력 사용량이 급증하면서 기존 교류(AC) 방식보다 전력 변환 손실을 줄일 수 있는 직류(DC) 배전 기술을 앞세운다는 전략이다. 10일 LS일렉트릭은 서울 LS용산타워에서 GS건설과 ‘AIDC(AI데이터센터) 사업환경 변화에 따른 공동 대응을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 구자균 LS일렉트릭 회장과 허윤홍 GS건설 대표, 채대석 LS일렉트릭 대표 등 양사 주요 경영진이 참석해 DC 배전 기술 협력과 향후 사업 대응 방안을 논의했다. 양사가 DC 배전에 주목한 배경에는 AI 데이터센터의 급격한 전력 수요 증가가 있다. 기존 데이터센터보다 많은 전력을 사용하는 고성능 GPU가 대규모로 탑재되면서 전기를 안정적으로 공급하는 것뿐 아니라 공급 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 기술도 중요해지고 있다. DC 배전은 전력망에서 공급받은 전기를 GPU와 서버가 사용하는 직류 형태로 전달하는 과정에서 전력 변환 단계를 줄이는 방식이다. 기존 AC 중심 데이터센터에서는 전력이 서버에 도달할 때까지 AC와 DC 사이의 여러 변환 과정을 거치는데, 이를 줄여 전력 손실과 발열을 낮추는 것이 핵심이다. 글로벌 AI 반도체 업계도 고전압 DC 배전 도입에 속도를 내고 있다. 고성능 AI 칩의 전력 소비량이 늘면서 기존 전력 공급 체계만으로 고밀도 랙에 필요한 전력을 효율적으로 공급하는 데 한계가 커지고 있기 때문이다. 이에 데이터센터 내부의 전력 변환 단계를 줄이고 고전압 직류를 활용하려는 움직임이 확산하고 있다. LS일렉트릭은 이에 대비해 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 DC 배전에 필요한 제품군을 확대해왔다. 천안사업장에는 전력 공급을 100% DC 기반으로 구성한 ‘DC 팩토리’를 구축해 관련 기술을 실증하고 있다. 이번 협약에 따라 양사는 고전력·고밀도 AI 데이터센터에 적용할 DC 배전 기술 개발을 공동 추진하고 기술교류회도 정례화한다. GS건설이 추진하는 AI 데이터센터 프로젝트에는 LS일렉트릭의 배전반과 가스절연개폐장치(GIS), 초고압 변압기 등 주요 전력기기를 공급하는 방안도 추진한다. 다만 이번 협력이 구체적인 데이터센터 프로젝트로 이어지는 시점은 아직 정해지지 않았다. DC 배전 역시 AI 데이터센터의 차세대 전력 공급 방식으로 주목받고 있지만 대규모 상용화를 위해서는 기술과 제품의 표준을 정립하는 작업이 남아 있다. LS일렉트릭 관계자는 “GS건설은 데이터센터 시장에서 협력을 추진하고 있는 여러 파트너 가운데 하나”라며 “구체적인 사업이 나오면 심도 있게 논의하게 될 것이지만 현재로서는 실제 사업 시점을 단정하기 어렵다”고 했다. 이어 “AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용하는 만큼 전력 효율이 더욱 중요해지고 있다”며 “DC 배전은 AC 방식보다 전력 사용 효율을 높일 수 있어 고연산·고전력 반도체에 필요한 전력을 공급하는 데 중요성이 커지고 있다”고 했다. 회사 측은 전력 공급 구조 등에 따라 차이가 있지만 DC 배전이 AC 방식과 비교해 10% 이상의 효율 차이를 낼 수 있다고 보고 있다. DC 배전 확산의 과제로는 표준화가 꼽힌다. DC 배전은 아직 대규모로 확산해 사용한 경험이 많지 않아 최적 효율을 위한 기술이나 제품 표준이 확립되지 않은 상태다. 실제 상용화와 시장 확산을 위해 기술 개발과 표준 정립을 업계들이 함께 추진하는 과정이 주요 과제다.2026-08-10 15:55:47
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코스피, 중동 악재·외인 순매도에 하락…"하이닉스 또 급락" [경제일보] 중동 지정학적 리스크 부각과 미국 기술주 약세에 따른 외국인의 매도세가 출회되며 코스피와 코스닥 지수가 모두 하락 마감했다. 특히 엔비디아의 차세대 칩 메모리 탑재량 축소 검토 소식에 SK하이닉스가 급락하며 전반적인 지수 하락을 주도한 것으로 풀이된다. 7일 한국거래소에 따르면 코스피 지수는 전 거래일보다 37.61포인트(-0.60%) 내린 6258.77에 거래를 마쳤다. 지수는 전장 대비 68.69포인트(1.09%) 오른 6365.07로 출발한 뒤 장 초반 6415.60까지 상승했으나 하락 전환해 장중 6158.73까지 밀린 끝에 낙폭을 다소 줄이며 장을 마감했다. 이날 외국인은 8630억원 순매도하며 지수 하락을 주도했다. 반면 개인은 2674억원 기관은 5791억원 순매수하며 지수 하락을 방어했다. 장 초반 매수세를 보이던 외국인은 장중 매도 우위로 돌아섰다. 반도체 대형주 간 희비는 엇갈렸다. 삼성전자는 전 거래일 대비 500원(0.22%) 오른 23만1000원에 거래를 마쳤다. 삼성전자는 1.95% 상승한 23만5000원에 개장해 장중 23만9500원(3.90%)까지 오르기도 했으나 상승분을 대부분 반납했다. 반면 SK하이닉스는 전장보다 7만3000원(-4.88%) 내린 142만2000원에 마감했다. 장 초반 3.14% 오른 154만2000원까지 상승했던 SK하이닉스는 하락세로 돌아서 장중 140만9000원(-5.75%)까지 떨어지는 등 전날 10.37% 폭락에 이어 이틀 연속 급락세를 이어갔다. 그 외 코스피 시가총액 상위 10개 종목의 변동 현황은 △삼성전자우(-1.16%) △SK스퀘어(-3.20%) △삼성전기(3.99%) △LG에너지솔루션(4.35%) △현대차(-1.13%) △삼성바이오로직스(2.77%) △KB금융(2.51%) △한화에어로스페이스(4.08%)로 집계됐다. 국내 증시 약세는 지정학적 리스크 확대와 미국 기술주 약세가 복합적으로 작용한 결과로 풀이된다. 이란 의회가 미국과 이스라엘 선박의 호르무즈 해협 통항 금지 법안을 검토한다는 소식이 전해지면서 지난 6일 뉴욕증시에서 3대 지수가 일제히 내렸다. 이 영향으로 브렌트유 선물 가격이 3.8% 올라 배럴당 82.49 달러에 마감하며 인플레이션 우려를 자극했다. 또한 미국 메모리 업체인 샌디스크(-6.81%)와 웨스턴디지털(-13.03%)이 실적 발표 후 급락하며 국내 투자심리를 위축시켰다. 여기에 엔비디아가 차세대 그래픽처리장치 '루빈 울트라'에 탑재할 메모리 용량을 줄이는 방안을 검토한다는 소식이 전해지면서 고대역폭메모리(HBM) 매출 비중이 큰 SK하이닉스의 낙폭을 키운 것으로 분석된다. 이날 저녁 발표되는 미국 고용보고서에 대한 경계감도 지수 상단을 제한했다. 다만 미국 정부의 중국산 폴리실리콘 15% 관세 부과 소식에 한화솔루션(11.51%)과 OCI홀딩스(11.68%) 등 태양광 관련주가 급등했고 포스코퓨처엠(5.63%)도 대규모 공급 계약 합의 소식에 오름세를 나타냈다. 코스닥 지수도 6거래일 만에 하락했다. 이날 코스닥은 전 거래일보다 2.86포인트(-0.36%) 내린 798.81에 장을 마쳤다. 지수는 전장보다 5.95포인트(0.74%) 오른 807.62로 시작해 814.80까지 올랐으나 약세로 돌아서 장중 776.60까지 밀린 뒤 마감했다. 최근 5거래일 연속 상승에 따른 차익 실현 매물이 나온 것으로 풀이된다. 이날 코스닥 시장에서는 외국인이 2539억원, 기관이 1029억원 순매도했다. 개인은 3404억원 순매수했다. 외국인은 코스닥 시장에서 5거래일 연속 순매도를 이어갔다. 코스닥 시가총액 상위 10개 종목의 변동 현황은 △알테오젠(3.92%) △에코프로(2.87%) △에코프로비엠(4.39%) △레인보우로보틱스(-5.01%) △주성엔지니어링(-4.20%) △리노공업(-1.79%) △HLB(5.97%) △에이비엘바이오(3.96%) △원익IPS(-4.64%) △펩트론(2.13%)으로 집계됐다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일 대비 7.7원 내린 1416.1원으로 주간 거래를 마감했다.2026-08-07 17:11:54
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![[컨콜] 네이버 200MW서 기가와트급까지…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807110154484446.jpg)
네이버 "200MW서 기가와트급까지"…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 인프라 사업을 차세대 성장동력으로 육성하기 위해 2027년부터 AI 팩토리 사업을 본격화한다. 초기 자본 부담을 줄이는 '에셋 라이트' 구조를 기반으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에 진출하고, 장기적으로 두 자릿수 이상의 영업이익률을 확보하겠다는 구상이다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI 팩토리 사업 추진 계획과 수익 모델, 리스크 대응 전략을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 "당사는 지난 6월 발표한 바와 같이 엔비디아와 함께 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축·운영하는 사업을 추진하고 있다"며 "2027년 상반기 55MW 규모의 서비스 개시를 시작으로 매출이 발생할 것으로 예상하고 있으며, 2027년 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확장하고 최종적으로는 기가와트급 인프라 구축을 목표로 하고 있다"고 말했다. 이어 "이는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자"라며 "생성형 AI 확산과 AI 에이전트 확대에 따라 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것으로 보고 있다"고 설명했다. 네이버는 AI 팩토리 사업을 기존 데이터센터와는 다른 '에셋 라이트' 모델로 추진한다. AI 인프라 시장이 막대한 초기 투자비가 필요한 사업인 만큼 직접 설비를 보유하기보다 글로벌 파트너와 역할을 분담해 자본 부담을 줄이고 운영에 집중하는 방식이다. 이를 통해 대규모 설비 투자 부담을 최소화하면서도 AI 컴퓨팅 시장 확대에 맞춰 사업 규모를 유연하게 키운다는 전략이다. 구체적으로 GPU 등 핵심 컴퓨팅 자산은 글로벌 자산운용사 브룩필드가 특수목적법인(SPV)을 통해 조달하고, 네이버는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 서비스를 운영한다. 브룩필드가 인프라 투자와 자산 조달을 담당하고 네이버는 데이터센터 운영과 고객 확보, AI 플랫폼 서비스를 맡는 구조다. 네이버는 이러한 구조를 통해 AI 인프라 투자에 따른 재무 부담을 낮추는 동시에 사업 확장 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 "초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가 10~20% 이상의 마진율을 기대하고 있다"고 말했다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 지속 가능성에 대해서도 자신감을 나타냈다. 시장에서는 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 확보, 자금 조달, 기술 변화 등이 주요 변수로 꼽히지만, 회사는 자체 AI 서비스와 외부 고객 수요를 동시에 확보하고 있는 점을 차별화 요소로 제시했다. 또한 엔비디아와의 전략적 협력과 장기 공급 체계를 기반으로 사업 리스크를 최소화하겠다는 구상이다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 핵심 리스크로 고객 확보, GPU 공급, 금융 조달, 기술 변화 등 네 가지를 제시했다. 특히 외부 고객뿐 아니라 네이버 자체 AI 서비스도 대규모 GPU를 사용하는 만큼 내부 수요를 바탕으로 안정적인 가동률을 확보할 수 있다고 설명했다. GPU 공급 측면에서도 엔비디아의 전략적 투자와 협력을 기반으로 안정적인 물량 확보가 가능하다는 입장이다. 김 CFO는 "네이버 본체도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사용자"라며 "외부 고객과 네이버 자체 수요를 적절히 섞어 수급 안정성을 가져갈 수 있는 차별적인 강점으로 지속 가능할 것으로 기대하고 있다"고 평가했다. 최근 제기되는 GPU 가격 하락과 비(非)엔비디아 칩 확산 가능성에 대해서도 영향은 제한적일 것으로 내다봤다. GPU 가격이 하락하면 조달 비용도 함께 낮아지는 만큼 수익성 훼손 가능성은 크지 않고, TPU 등 다른 AI 칩이 확대되더라도 엔비디아 중심 생태계가 단기간에 흔들리지는 않을 것이라는 판단이다. 네이버는 GPU를 고정 가격으로 일괄 매입하는 구조가 아니라 시장 상황에 맞춰 조달하는 방식인 만큼 칩 가격 변동이 사업성에 미치는 영향은 제한적이라고 설명했다. 또한 추론 시장에서는 다양한 AI 칩이 활용될 수 있지만 학습 시장에서는 여전히 엔비디아 GPU 경쟁력이 유지될 것으로 전망했다. 김 CFO는 "일정 기간 모든 수요 공급 간의 피드타임 간격은 존재하겠지만 지속적인 추가 발주 시 칩 가격이 하락하면 실제 구입 단가도 함께 낮아질 것으로 예상된다"며 "칩 가격 변화가 AIDC 수익성에 미칠 부정적인 영향은 굉장히 제한적일 것으로 생각한다"고 강조했다. AI 팩토리 사업은 향후 해외 시장 확대 전략과도 맞물린다. 네이버는 2028년까지 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 국내를 넘어 중동과 남미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 주권을 중시하는 '소버린 AI' 수요가 늘어나는 국가를 중심으로 AI 인프라 사업 기회를 적극 발굴한다는 방침이다. 네이버는 200MW 규모까지는 국내 수요를 기반으로 사업을 추진할 수 있을 것으로 보고 있으며, 이후 기가와트(GW)급 인프라 확장 단계에서는 글로벌 파트너십을 적극 활용할 계획이다. 현재 중동에서는 데이터센터 구축과 클라우드 협력을 구체적으로 논의 중이며, 남미에서도 초기 협의를 진행하고 있다고 설명했다. 최수연 대표는 "200MW까지 국내 수요를 예측하고 있고, AI 팩토리 사업의 출발점이자 레퍼런스"라며 "(목표는) 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 전체, 특히 데이터 주권을 지키면서 AI 인프라를 확보하려는 소버린 수요의 글로벌 시장"이라고 말했다.2026-08-07 11:05:56
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박윤영 KT 대표, AIDC 핵심 기술 점검...AI 인프라 확대 박차 [경제일보] 박윤영 KT 대표가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 현장을 찾아 그룹의 AI 인프라 운영 현황과 기술 경쟁력 점검에 나섰다. KT가 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전환의 핵심 축으로 AIDC 사업을 육성하고 있는 가운데, 대표가 직접 현장을 챙기며 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 6일 KT는 박 대표가 이날 서울 양천구 KT 클라우드 목동2 데이터센터를 방문해 AIDC 운영 현황과 차세대 기술 개발 상황을 점검했다고 밝혔다. 취임 이후 네트워크와 고객 접점, 그룹사 주요 사업 현장을 잇달아 방문하며 현장 중심의 소통 경영을 이어가는 행보로 분석된다. 이번 방문은 KT가 추진 중인 AI 인프라 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 앞서 KT는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전을 제시하며 AI를 미래 성장동력으로 육성하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 통신 네트워크 경쟁력을 기반으로 실수요 중심의 AIDC 사업을 확대한다는 전략이다. 박 대표는 데이터센터 운영 직원들을 격려한 뒤 통합관제센터와 주요 설비를 둘러보며 운영 체계를 점검했다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터센터 간 트래픽이 빠르게 증가하는 상황을 고려해 데이터센터 간 상호연결(DCI) 운영 현황도 집중적으로 살핀 것으로 알려졌다. DCI는 여러 데이터센터를 하나의 인프라처럼 연결해 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 기술이다. AI 서비스가 확산될수록 데이터센터 간 데이터 이동량이 크게 늘어나는 만큼 서비스 품질과 안정성을 좌우하는 핵심 요소로 평가된다. 박 대표는 이어 목동2 데이터센터 내 AI 이노베이션 센터를 찾아 차세대 AIDC 기술 개발 현황도 점검했다. 이곳에서는 AI 데이터센터의 전력 효율과 운영 안정성을 높이기 위한 다양한 기술을 검증하고 있다. 대표적으로 가산 AI 데이터센터에 국내 최초로 상용화한 D2C(다이렉트 투 칩) 액체냉각 기술을 비롯해 차세대 냉각 기술과 전력 효율 향상 솔루션 등을 실증하고 있다. 액체냉각은 AI 서버의 발열을 효율적으로 제어해 전력 소비를 줄이고 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 하는 핵심 기술로 꼽힌다. KT는 AI 수요 확대에 대응하기 위해 데이터센터 운영 역량과 네트워크 경쟁력을 결합한 AI 인프라 사업을 지속 확대한다는 계획이다. AI 데이터센터뿐 아니라 네트워크와 클라우드, AI 서비스를 아우르는 통합 인프라 경쟁력을 바탕으로 기업 고객 확보에도 속도를 낼 방침이다. 박윤영 KT 대표는 "AIDC는 KT가 AX 플랫폼 컴퍼니로 도약하기 위한 핵심 인프라"라며 "우리가 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 기술 노하우가 KT만의 강점인 만큼 이를 차별화된 경쟁력으로 키우고, KT그룹의 역량이 고객 가치로 이어질 수 있도록 그룹 전체가 함께 힘을 모으자"고 말했다.2026-08-06 14:04:03
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