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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.
2026-08-31 17:35:29
한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 글과 그림, 영상과 프로그램을 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입하고 있다. 로봇이 공장을 운영하고 무인 농기계가 작물을 관리하며 자율주행 장비가 물류를 담당하는 시대다. AI 경쟁의 무대가 컴퓨터 화면에서 제조·농업·물류·국방·돌봄 현장으로 확장되고 있는 것이다. 정부도 피지컬 AI를 국가 전략기술로 정하고 관련 정책을 본격화하고 있다. 과학기술정보통신부는 데이터와 기술, 산업 확산, 생태계 조성을 아우르는 피지컬 AI 전략을 내놓았다. 독자적인 월드모델과 로봇 파운데이션 모델, 온디바이스 컴퓨팅 기술을 확보하고 제조·농업·국방·돌봄 등으로 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 정부는 월드모델 핵심기술 국산화를 위해 올해부터 2년간 340억원을 투입하고 국내 산학연 컨소시엄을 가동했다. 방향은 옳다. 생성형 AI 분야에서 미국과 중국의 대형 플랫폼을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 그러나 한국은 세계적인 제조업과 반도체, 통신망, 로봇 기술, 높은 현장 자동화 수준을 갖추고 있다. 디지털 두뇌를 실제 기계와 산업현장에 연결하는 피지컬 AI에서는 충분히 승부를 걸 수 있다. 그 중심지로 새만금을 주목할 필요가 있다. 새만금은 넓은 산업용지와 재생에너지 기반, 항만과 공항을 연계할 수 있는 입지 조건을 갖추고 있다. 정부도 새만금을 재생에너지와 그린수소, AI 데이터센터와 로봇산업을 결합한 혁신 거점으로 육성하는 방향을 제시해 왔다. 새만금개발청은 정부 출범 1년 성과로 새만금 피지컬 AI 산업 육성을 내세웠다. 이제는 새만금을 국가 AI 특구로 명확히 지정하고 권한과 재원을 집중해야 한다. 여러 부처가 개별 사업을 나눠 추진하는 방식으로는 글로벌 경쟁의 속도를 따라가기 어렵다. 규제 특례와 연구개발, 데이터 구축, 실증, 사업화를 하나의 체계로 묶고 성과에 책임지는 전담 추진체계를 만들어야 한다. 새만금은 단순히 AI 데이터센터를 유치하는 데 그쳐서는 안 된다. 데이터센터만 들어서고 핵심 기술과 기업, 일자리가 수도권이나 해외에 남는다면 지역경제에 돌아오는 효과는 제한적이다. 농업 AI와 재생에너지 AI, 물류로봇과 자율주행 장비, 스마트 제조를 실제 현장에서 시험하고 사업화하는 ‘피지컬 AI 수도’로 만들어야 한다. 농업은 새만금의 강점을 가장 잘 살릴 수 있는 분야다. 드론과 무인 농기계, 작황 예측, 병충해 탐지, 수자원 관리 기술을 대규모 농업 현장에 적용하면 농촌의 인력 부족과 생산성 문제를 동시에 풀 수 있다. 농업 AI 실증 과정에서 축적된 데이터와 장비, 운영 경험은 해외 스마트농업 시장으로 수출할 수도 있다. 재생에너지 AI도 중요한 축이다. 태양광과 풍력은 기상 여건에 따라 발전량이 달라진다. AI로 발전량과 전력 수요를 예측하고 에너지저장장치와 송전망을 통합 관리하면 재생에너지의 불안정성을 줄일 수 있다. 새만금의 에너지 인프라를 AI 데이터센터와 연계한다면 친환경 전력을 사용하는 미래형 산업단지 모델을 만들 수 있다. 하지만 데이터센터와 로봇 공장은 발표만으로 세워지지 않는다. 막대한 전력과 용수, 초고속 통신망이 필요하다. 정부는 대형 AI 데이터센터의 입지에 맞춰 재생에너지와 원전 등 다양한 전원을 조화롭게 활용하고 전력망을 확충하겠다는 계획을 밝혔다. 관건은 계획의 속도와 주민 수용성이다. 송전망 건설과 용수 확보가 늦어지면 기업의 투자 일정도 미뤄질 수밖에 없다. 전력 공급 원칙도 현실적으로 세워야 한다. 재생에너지 확대는 필요하지만 날씨에 좌우되는 전원만으로 대규모 데이터센터와 첨단 제조시설을 안정적으로 가동하기 어렵다. 원전과 재생에너지, 저장장치와 수요관리 기술을 결합해 비용과 안정성, 탄소 감축을 동시에 달성해야 한다. 에너지 정책을 둘러싼 이념 논쟁이 AI 산업의 발목을 잡아서는 안 된다. AI 인재 전략도 숫자 경쟁에서 벗어나야 한다. ‘AI 인재 100만 시대’는 연구자 100만명을 양성한다는 뜻일 수 없다. 세계적 수준의 모델을 개발하는 고급 연구자와 산업 현장에서 AI를 적용하는 엔지니어, AI 도구를 활용하는 일반 노동자를 구분해 교육해야 한다. 정부도 피지컬 AI를 활용할 실무인재부터 핵심 모델을 개발할 고급인재까지 전방위 양성체계를 구축하겠다고 밝혔다. 대학 정원 몇 명을 늘리고 단기 교육과정을 개설하는 것만으로는 부족하다. 새만금과 전북 지역의 대학, 연구기관, 기업이 공동으로 교육과 실증을 수행하도록 해야 한다. 학생이 지역에서 배우고 현장 프로젝트에 참여한 뒤 지역 기업에 취업하거나 창업하는 경로를 만들어야 한다. 수도권 인재를 잠시 내려보내는 방식이 아니라 지역에 지속 가능한 연구·산업 생태계를 구축해야 한다. 국가 AI 예산도 대폭 확대하되 나눠주기식 지원은 피해야 한다. 정부는 국가 AI 프로젝트와 GPU 인프라 확보, 데이터 플랫폼, 피지컬 AI 기술개발을 추진하고 있다. 정부 GPU 확보·운용 사업만도 2조원대 규모로 제시됐다. 예산 규모보다 중요한 것은 선택과 집중이다. 중앙부처와 지방자치단체가 비슷한 AI 센터와 교육사업을 경쟁적으로 만드는 방식은 효과가 낮다. 핵심 모델과 컴퓨팅 인프라, 현장 데이터, 실증단지를 중심으로 국가 자원을 집중해야 한다. 민간기업이 정부 지원이 끝난 뒤에도 투자와 사업을 이어갈 수 있는지 사업 초기부터 검증해야 한다. 성과 평가도 달라져야 한다. 데이터센터 유치 건수나 교육 수료자 수, 양해각서 체결 숫자를 성과로 내세워서는 안 된다. 국산 기술의 현장 적용률과 생산성 향상, 민간 투자액, 새로 생긴 양질의 일자리, 해외 수출 실적을 기준으로 평가해야 한다. 목표를 달성하지 못한 사업은 과감히 중단하고 가능성이 확인된 분야에 예산을 다시 집중해야 한다. 피지컬 AI는 사람과 기계가 같은 공간에서 움직이는 기술이다. 기술 경쟁력 못지않게 안전과 책임 기준이 중요하다. 로봇이나 자율 장비의 판단으로 사고가 발생했을 때 개발사와 제조사, 운영자 가운데 누가 책임지는지 분명히 해야 한다. 정부도 실데이터와 합성데이터의 품질 관리, 통신·보안과 안전·신뢰 기술을 함께 개발하겠다고 밝혔다. AI 강국은 정부가 선언한다고 만들어지지 않는다. 기업이 투자하고 인재가 모이며 기술이 현장에서 성과를 낼 때 비로소 완성된다. 새만금을 특구로 지정하는 것만으로도 부족하다. 규제와 인프라, 데이터와 인재, 연구개발과 사업화를 한곳에서 연결해야 한다. <한비자>에는 “세상의 일이 달라지면 대비책도 달라져야 한다”는 뜻의 ‘세이즉사이(世異則事異)’가 나온다. 생성형 AI 시대의 전략을 피지컬 AI 시대에도 그대로 적용할 수는 없다. 이제 국가는 기술을 지원하는 보조자를 넘어 산업과 에너지, 지역과 인재 정책을 함께 설계하는 운영자가 돼야 한다. 이재명 정부는 출범 1년 동안 AI를 국가 성장전략의 중심에 놓았다. 이제 필요한 것은 또 하나의 비전이나 구호가 아니다. 새만금 국가 AI 특구 지정과 전력·용수 인프라 구축, 데이터센터와 로봇기업 유치, 농업·에너지 AI 실증, 인재 양성, 예산 집중을 구체적인 일정표로 제시해야 한다. AI 경쟁은 기다려주지 않는다. 선언이 길어질수록 기술과 기업, 인재는 다른 나라로 이동한다. 새만금을 피지컬 AI 수도로 만들고 그 성과를 전국의 제조업과 농업, 물류와 돌봄으로 확산해야 한다. 한국 AI 국가전략의 성패는 계획의 크기가 아니라 실행의 속도와 결과로 판가름 날 것이다.
2026-08-05 10:43:54
SKT, 2Q 영업익 5660억원 전년 比 67.3↑…AI 데이터센터가 만든 새 성장축 [경제일보] SK텔레콤이 올해 2분기 수익성 개선에 성공하며 인공지능(AI) 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. 통신 사업은 고객 가치 중심 전략으로 안정화 흐름을 이어가는 가운데, AI 데이터센터(AI DC)가 높은 성장세를 보이며 새로운 실적 성장축으로 자리 잡는 모습이다. AI 모델 경쟁이 고성능 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되면서 데이터센터 사업 확대가 중장기 성장 동력으로 부상하고 있다. 5일 SK텔레콤은 잠정 실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출 4조3591억원, 영업이익 5660억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 4조3388억원 대비 0.5% 증가했으며, 영업이익은 전년 동기 3383억원 대비 67.3% 늘었다. 영업이익 개선은 지난해 일시적 비용 증가에 따른 기저 효과와 함께 비용 효율화, 신사업 성장 등이 영향을 미친 것으로 분석된다. 같은 기간 영업비용은 4조5억원에서 3조7930억원으로 5.2% 감소했다. 세부적으로 보면 종업원 급여는 5942억원에서 6203억원으로 증가했지만, 지급수수료 및 판매수수료는 1조3976억원에서 1조3908억원으로 소폭 줄었다. 광고선전비 역시 345억 원에서 287억 원으로 감소했다. 감가상각비는 8944억원에서 8763억원으로 줄었으며, 망접속정산비용과 전용회선료·전파사용료 등 주요 비용 항목도 감소했다. 특히 기타영업비용은 지난해 5802억원에서 올해 4017억원으로 크게 줄며 전체 비용 구조 개선에 영향을 줬다. 지난해 발생한 일회성 비용 부담이 사라진 가운데 선택과 집중 전략을 통한 사업 효율화가 수익성 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 이번 실적에서 가장 두드러진 성장 분야는 AI 데이터센터 사업이다. SK텔레콤의 올해 2분기 AI DC 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. 전체 사업에서 차지하는 규모는 아직 통신 사업 대비 크지 않지만, 성장 속도 측면에서는 가장 빠른 사업으로 자리 잡았다. 생성형 AI 확산으로 기업들의 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급증하면서 GPU 서버를 운영할 수 있는 데이터센터 경쟁력이 중요해지고 있다. 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어 안정적인 전력 공급과 데이터센터 운영 역량을 확보하는 것이 AI 산업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC 사업 확대를 위해 지난달 관련 사업 개발을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립했다. SK하이퍼를 중심으로 데이터센터 부지와 전력 등 핵심 인프라를 선제적으로 확보하고 글로벌 고객 유치에 나선다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 오는 2029년까지 5GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 목표로 제시했다. 국내외 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요를 확보해 통신 중심 사업 구조에서 AI 인프라 사업자로 체질 전환을 가속한다는 전략이다. AI 데이터센터 경쟁은 국내 통신사와 클라우드 기업 간 경쟁으로 확대될 전망이다. 네이버클라우드, KT, 삼성SDS 등도 AI 인프라와 데이터센터 사업 확대에 나서고 있는 가운데, 전력 확보와 GPU 운영 역량, 글로벌 고객 확보 능력이 향후 경쟁력을 좌우하고 있다. 통신 사업은 안정적인 수익 기반 역할을 이어갔다. SK텔레콤은 고객 생애가치 중심의 마케팅 전략과 서비스 개선을 통해 휴대전화 가입자 순증을 달성했다고 설명했다. 지난해 보안 사고 이후 고객 신뢰 회복에 집중해 온 SK텔레콤은 요금제 개편과 고객 혜택 확대 등을 통해 통신 사업 경쟁력 회복에 나섰다. 지난 7월에는 5G와 LTE를 통합한 요금제를 출시하며 고객 선택권 확대와 이용 경험 개선에도 나섰다. 다만 AI 데이터센터 사업이 향후 실적 성장을 견인하기 위해서는 투자 부담을 넘어 실제 수익성을 확보하는 것이 과제로 꼽힌다. 데이터센터 구축에는 대규모 자본 투자가 필요한 만큼 안정적인 가동률과 장기 고객 확보가 중요하기 때문이다. SK텔레콤은 AI DC를 중심으로 AI 인프라 사업 확대를 이어가는 동시에 통신, 클라우드, 데이터센터를 결합한 AI 사업 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 기존 통신망 운영 경험과 데이터센터 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 박종석 SK텔레콤 CFO는 "상반기에는 통신사업의 안정적 수익을 기반으로 내실을 다지는 한편, AI 데이터센터 사업이 빠르게 확장할 수 있는 기틀을 마련했다"며 "앞으로 대한민국이 아시아의 AI 인프라 허브로 도약하는 데 있어 SK텔레콤이 주도적 역할을 하도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
2026-08-05 09:20:43
메가존클라우드, 삼성SDS SCP '플래티넘 파트너' 승격 [경제일보] 메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 ‘플래티넘 파트너’로 승격됐다. 공공 클라우드 구축 경험과 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 사업 역량을 인정받은 결과다. 메가존클라우드는 SCP 파트너 가운데 플래티넘 등급을 획득한 기업은 자사가 유일하다고 28일 밝혔다. 회사는 지난해 8월 SCP ‘어드밴스드 파트너’ 등급을 획득한 뒤 약 1년 만에 최상위 등급으로 올라섰다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 최근 1년간의 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 전문 자격 취득 현황 등을 종합적으로 평가해 부여한다. 메가존클라우드는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 등 다수의 SCP 기반 공공사업을 수행했다. 공공기관이 요구하는 보안과 안정성 기준을 충족하면서 시스템을 구축·운영한 역량이 높은 평가를 받은 것으로 풀이된다. AI와 HPC 분야에서 축적한 성과도 등급 승격을 뒷받침했다. 메가존클라우드는 대규모 AI 모델 학습과 연구개발에 필요한 GPU 인프라를 클라우드로 제공하는 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업을 확대하고 있다. 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원사업 등을 수행하며 대규모 연산 자원의 구축·운영 능력도 입증했다. 생성형 AI와 산업별 AI 서비스가 확산하면서 공공기관과 기업의 GPU 수요는 빠르게 늘고 있다. 메가존클라우드는 SCP를 기반으로 고객이 필요한 기간과 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 제공하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 지원할 계획이다. 이번 승격을 계기로 삼성SDS와의 협력을 강화하고 공공·금융·기업용 클라우드 시장에서 공동 사업을 확대할 것으로 전망된다. 국내 인프라를 활용하려는 소버린 AI와 데이터 주권 수요에도 적극 대응한다는 방침이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 “소버린 AI 시대에 공공기관과 기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.
2026-07-28 15:10:40
"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.
2026-07-27 10:00:00
"GPU 다음은 전력·돈"…이해진·최수연, 캐나다 브룩필드행에 쏠린 눈 [경제일보] 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 최수연 대표, 김희철 최고재무책임자(CFO)가 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드 본사를 찾는다. 엔비디아와 인공지능(AI) 팩토리의 기술 설계를 마친 네이버가 이번에는 데이터센터와 전력, 부지 확보에 필요한 자본 파트너를 찾는 것 아니냐는 관측이 나온다. 20일 정보기술(IT)·투자업계에 따르면 이 의장과 최 대표, 김 CFO를 비롯한 네이버와 계열사 경영진은 이번 주 초 캐나다 토론토에 있는 브룩필드 본사를 방문할 예정이다. 창업자와 대표, 재무 책임자가 동시에 해외 투자회사 본사를 찾는 것은 이례적이다. 특히 자금 조달과 투자 구조를 담당하는 CFO가 동행한다는 점에서 단순한 사업 교류보다 AI 인프라 투자 협의에 무게가 실린다. 다만 방문 목적과 면담 상대, 투자 규모와 방식은 공식적으로 확인되지 않았다. 업계에서는 최소 조 단위 투자가 거론되지만 네이버와 브룩필드가 계약이나 협상을 공개한 단계는 아니다. ‘투자 유치 임박’으로 단정하기보다 대규모 인프라 파이낸싱 가능성을 타진하는 과정으로 보는 것이 타당하다. ◆ 1GW AI 팩토리, 네이버 자금만으로 짓기 어렵다 네이버는 지난달 엔비디아와 기가와트(GW)급 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축하기로 합의했다. 2027년 상반기 55MW를 가동한 뒤 같은 해 100MW, 2028년 200MW로 확대하고 장기적으로 1GW 규모에 도달한다는 구상이다. AI 팩토리는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 자본을 요구한다. 대규모 GPU 서버뿐 아니라 이를 수용할 부지와 건물, 전력망, 변전시설, 냉각장치가 함께 필요하다. 서버를 확보해도 안정적인 전력과 냉각시설이 없으면 가동할 수 없다. 네이버가 1GW까지 사업을 키우려면 자체 현금만 투입하기보다 외부 자본을 끌어들여 위험을 나누는 방식이 현실적이다. 투자업계에서 네이버 본사에 대한 단순 지분투자보다 AI 팩토리 사업별 특수목적법인(SPC)을 세워 공동 출자하거나 미래 이용료 수입을 바탕으로 프로젝트 파이낸싱을 일으킬 가능성을 거론하는 이유다. 이 같은 구조가 만들어지면 네이버는 재무 부담을 분산하면서 AI 팩토리 구축 속도를 높일 수 있다. 브룩필드도 장기 계약에서 발생하는 데이터센터 이용료와 전력 판매 수입을 투자 수익으로 확보할 수 있다. 다만 이용 수요가 충분히 확보되지 않으면 대규모 고정비가 부담으로 돌아올 수 있다. 글로벌 빅테크나 정부, 기업 고객과의 장기 사용 계약이 투자 성사의 핵심 조건이 될 전망이다. ◆ 엔비디아가 연결한 네이버·브룩필드 브룩필드가 유력한 자본 파트너로 거론되는 데는 이유가 있다. 브룩필드는 운용자산이 1조달러를 넘는 글로벌 대체자산 운용사로 데이터센터뿐 아니라 발전과 송전, 재생에너지, 부동산에 투자한다. AI 팩토리에 필요한 시설을 개별적으로 조달하는 대신 전력부터 데이터센터까지 하나로 묶어 투자할 수 있는 사업자다. 브룩필드는 지난해 엔비디아, 쿠웨이트투자청과 최대 1000억달러 규모의 글로벌 AI 인프라 투자 프로그램을 출범시켰다. 이 가운데 100억달러 규모를 목표로 하는 AI 인프라 펀드는 출범 당시 50억달러의 투자 약정을 확보했다. 투자 대상도 AI 팩토리와 전용 발전시설, 컴퓨팅 인프라, 데이터센터 등으로 네이버의 사업 구상과 맞닿아 있다. 브룩필드와 네이버가 모두 엔비디아의 AI 팩토리 설계 체계인 ‘DSX’를 활용한다는 점도 협력 가능성을 높이는 배경이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 브룩필드와의 협력 당시 “AI 인프라에는 부지와 전력, 전용 슈퍼컴퓨터가 필요하다”고 강조했다. 엔비디아가 GPU와 AI 팩토리 설계를 맡고, 브룩필드가 부지·전력·자본을 공급하며, 네이버가 클라우드와 AI 모델·서비스를 운영하는 삼각 구도가 만들어질 수 있다는 분석이다. ◆ 관건은 지분이 아니라 고객과 전력 투자 논의가 현실화하면 네이버의 사업 정체성도 달라진다. 검색과 커머스 중심의 플랫폼 기업에서 GPU 인프라를 기업과 정부에 제공하는 글로벌 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히게 된다. 그러나 브룩필드가 자금을 투입한다고 사업성이 자동으로 확보되는 것은 아니다. 전력과 부지를 제때 확보하고 55MW에서 1GW로 확장하는 동안 시설을 채울 고객을 유치해야 한다. GPU 세대교체가 빠른 만큼 장비의 감가상각과 교체 비용도 수익성을 좌우한다. 네이버 관계자는 경영진의 브룩필드 방문과 관련해 “확인해 줄 수 있는 내용이 없다”고 밝혔다. 브룩필드 한국사무소도 “본사 방문이나 투자에 관해 들은 바가 없다”고 말했다. 한편 이번 방문에서 확인해야 할 것은 ‘조 단위’라는 숫자보다 자금의 성격이다. 단순한 네이버 지분투자인지, 특정 지역 AI 팩토리에 대한 공동 출자인지, 전력과 데이터센터까지 묶은 프로젝트 금융인지에 따라 사업의 속도와 네이버가 부담할 위험이 달라진다. 기술 동맹을 넘어 자본과 전력을 확보해야 네이버의 1GW 구상도 계획표에서 실제 사업으로 넘어갈 수 있다.
2026-07-20 17:09:10
550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라" [경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동 [경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.
2026-07-15 22:36:53
AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-07-13 16:25:54
NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증 [경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.
2026-06-26 14:12:46
메가존클라우드, 국산 AI 반도체 실증 인프라 맡는다…NPU 상용화 시험대 [경제일보] 메가존클라우드(대표 염동훈)가 국산 AI 반도체 기반 클라우드 인프라 실증 사업에 참여한다. 정부가 추진하는 AI 컴퓨팅 인프라 고도화 사업에서 NPU 기반 클라우드 환경의 통합 운영을 맡아 국산 AI 반도체의 실제 서비스 가능성을 검증한다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화’ 사업에 인프라 통합 운영자 자격으로 참여한다고 25일 밝혔다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 LLM 기반 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 과제다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어 개발, 멀티클라우드 기반 NPU 자원할당 및 모니터링 소프트웨어 연계, AI 컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제와 사용자 환경 구축이 주요 역할이다. 이번 사업은 2025년부터 2027년까지 3년간 추진되는 ‘AI 반도체 조기 상용화 및 AI전환 실증지원’ 사업의 일환이다. 올해는 2차년도에 해당한다. 목표는 60페타플롭스 이상 AI 컴퓨팅 인프라 구축, AI 반도체 컴파일러 및 클라우드 소프트웨어 고도화, 의료·LLM 분야 AI 응용서비스 실증이다. 컨소시엄에는 메가존클라우드 외에도 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 참여한다. AI 반도체 설계 기업과 클라우드 사업자가 함께 실증 인프라를 구성해 국산 NPU가 실제 클라우드 환경에서 안정적으로 작동하는지 검증하는 구조다. 이번 과제의 배경에는 AI 인프라 주권 문제가 있다. 생성형 AI 확산 이후 글로벌 AI 컴퓨팅 자원은 일부 해외 GPU와 클라우드 사업자에 집중됐다. 국내에서도 자체 AI 반도체와 클라우드 소프트웨어를 결합해 비용 부담과 공급망 의존도를 낮춰야 한다는 요구가 커졌다. NPU 상용화는 칩 성능만으로 결정되지 않는다. 여러 사용자가 클라우드에서 안정적으로 자원을 배분받고 모델을 실행할 수 있어야 한다. 컴파일러와 런타임, 모니터링, 장애 대응 체계도 함께 갖춰져야 한다. 메가존클라우드가 통합 운영을 맡는 이유다. 사업 성과는 클라우드 AI 인프라 고도화와 AI 모델 최적화, 산업별 AI 서비스 확장에 활용될 예정이다. 제조와 금융, 헬스케어, 교육, 공공 등 다양한 산업군에서 국산 AI 반도체 기반 서비스를 적용할 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자는 “국산 AI 반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 뒷받침돼야 한다”며 “국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 경험을 축적해 국산 AI 반도체 생태계 성숙에 기여하겠다”고 말했다.
2026-06-25 15:46:02
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-25 08:06:37
AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.
2026-06-24 11:19:31
배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.
2026-06-19 18:03:42
배경훈 "AI 시대 5년 계획도 다시 봐야" [경제일보] 과학기술정보통신부가 인공지능(AI)과 첨단기술 발전에 따른 사회 변화에 대응하기 위해 ‘과학기술·AI 미래전략회의’를 출범했다. 기존 장기 로드맵으로는 생성형 AI와 피지컬 AI처럼 빠르게 등장하는 기술 변화를 따라가기 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 13일 서울 광화문 국가과학기술자문회의에서 열린 과학기술·AI 미래전략회의 첫 회의에서 “기존에 잡은 5년, 10년 장기 계획이 의미가 있는 것인가 고민이 된다”며 “미래 전략에 대한 논의가 지금부터 이뤄지고 반영되지 않으면 큰 위기를 맞을 수 있다”고 말했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전이 가져올 미래 사회 변화를 예측하고 정책 의제를 정부에 제안하기 위한 전문가 자문위원회다. 과기정통부는 첨단기술이 산업을 넘어 경제 교육 의료 문화 법률 국방 등 사회 전 영역에 영향을 주고 있는 만큼 다양한 분야 전문가 17명을 위원으로 구성했다. 배 부총리는 기존 미래전략의 한계도 지적했다. 그는 “2020년에 과기정통부가 2045년 미래전략을 수립했는데 거기에는 생성형 AI 등장에 관한 미래 로드맵이 없었다”며 “피지컬 AI도 10년 로드맵을 잡고 있었는데 벌써 전반적 논의가 활발하게 이뤄지는 상황”이라고 말했다. 이어 “2030년까지 정부가 잡고 있는 과학기술·인공지능 로드맵이 적정한가에 대한 의구심이 든다”며 “각 분야별 초지능이 만들어지는 상황에서 현재 로드맵과 방향성이 글로벌 경쟁에 적절한지 논의할 필요가 있다”고 강조했다. 최근 앤트로픽의 차세대 AI 모델 ‘미토스’를 둘러싼 논의도 언급했다. 배 부총리는 “질문이 아쉬운 것이 항상 앤트로픽의 글래스윙 프로젝트에 한국이 참여하느냐고 한다”며 “한국도 미토스 같은 수준의 모델을 만들 수 있느냐는 질문이 나와야 한다”고 말했다. 이어 “세계 3위권 경쟁력에 도전하면서도 아직까지 우리의 인식과 준비도가 부족하다고 생각한다”고 덧붙였다. 이날 회의에서는 AI 시대 인간의 역할과 산업별 전환 방향에 대한 논의도 이뤄졌다. 김주호 KAIST 김재철AI대학원 교수는 ‘AI 시대 기술과 사람 사이의 과학, 보이지 않는 격차와 공존의 조건’을 주제로 발제했다. 김 교수는 “우리의 일을 어떻게 바라볼지, AI의 역할을 어떻게 정의하고 사람의 역할을 어떻게 의미 있게 남겨둘지 고민이 필요한 시점”이라며 “응용 시대로 넘어갔을 때도 우리가 톱3에 걸맞은 기술적 준비를 하고 있어야 한다”고 말했다. 국내 1호 AI 영화감독인 권한슬 스튜디오 프리윌루전 대표는 ‘영상 콘텐츠 업계의 AI 전환 현황 및 미래’를 주제로 발표했다. AI가 콘텐츠 제작 방식과 산업 구조를 어떻게 바꾸고 있는지에 대한 현장 사례가 공유됐다. 과기정통부는 이날 첫 회의를 시작으로 미래전략회의를 분기마다 정기 개최한다. 분야별 미래 이슈를 지속 발굴하고 자문위원도 추가로 늘려 각계 의견을 반영할 계획이다. 회의에서 발굴한 아젠다는 유관 연구기관과 협력해 심층 연구하고 결과를 ‘미래 아젠다 시리즈’ 형태로 순차 발표한다. 범부처 협력이 필요한 사안은 과학기술관계장관회의를 통해 논의해 정책 실행력을 확보한다. 이번 회의 출범은 AI 정책의 시간표를 다시 짜야 한다는 문제의식에서 출발했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI처럼 기술 변화 속도가 빨라지면서 과거 방식의 중장기 계획만으로는 산업과 안보, 교육, 노동 변화에 대응하기 어렵다는 인식이 커지고 있다. 향후 관건은 논의를 실제 정책과 예산으로 연결하는 일이다. 미래전략회의가 단순 자문기구에 머물지 않으려면 발굴된 의제가 국가 AI 전략, 연구개발 투자, 인재 양성, 규제 정비, 산업 전환 정책에 구체적으로 반영돼야 한다. 특히 AI 주권과 글로벌 톱3 경쟁력을 목표로 한다면 독자 모델 개발과 컴퓨팅 인프라, 데이터, 응용 산업 생태계를 함께 설계해야 한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 등 첨단 기술 발전이 가속화되고 기술혁신이 산업을 넘어 국가 시스템과 일상까지 근본적으로 바꾸는 대전환기에 직면해 있다”며 “미래전략회의를 통해 민과 관의 벽을 허물고 각 분야 대한민국 최고 전문가들의 지혜를 하나로 모아 우리 미래세대를 위한 희망찬 청사진을 함께 설계해 나가겠다”고 말했다.
2026-05-13 18:28:52

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