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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
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"회사를 흔들려는 게 아니다"…신세계아이앤씨, 창사 후 첫 노조 출범 [경제일보] 신세계그룹의 디지털 전환을 책임지는 IT서비스 계열사에 처음으로 노동조합이 들어섰다. 1997년 설립 이후 이어진 신세계아이앤씨의 무노조 체제가 막을 내리면서 조직개편과 고용안정, 보상체계를 둘러싼 노사관계가 새 국면을 맞았다. 신세계아이앤씨 노동조합은 지난 8일 강남구청에서 설립 신고증을 교부받고 공식 활동을 시작했다고 10일 밝혔다. 신세계아이앤씨는 신세계그룹의 IT시스템 구축과 운영, 클라우드, AI, 리테일테크 사업 등을 담당하고 있다. 노조는 IT업계의 전문인력 확보 경쟁이 심화하는 상황에서 지속적인 인력 유출과 고용불안이 구성원뿐 아니라 회사의 기술 경쟁력에도 영향을 줄 수 있다고 설립 배경을 설명했다. 노조는 “구성원이 안정적으로 역량을 발휘할 수 있는 근무환경을 조성하고 장기적으로 회사의 기술 경쟁력을 높이는 것이 노조의 역할”이라며 “노조는 회사를 흔들기 위한 조직이 아니라 회사를 바로 세우기 위한 조직”이라고 밝혔다. 최근 일부 조직개편 과정도 노조 출범의 계기가 됐다. 노조는 구성원의 충분한 의견 수렴과 검토 없이 의사결정이 진행됐다고 주장했다. 회사의 핵심 사업과 구성원의 일터가 특정인의 이해관계가 아닌 지속 가능한 성장과 고용안정을 중심으로 운영돼야 한다는 입장이다. 출범과 함께 △구성원 고용안정 보장 △성과에 기반한 공정하고 합리적인 보상체계 마련 △투명한 의사결정과 건강한 노사문화 구축 △지속 가능한 회사 경쟁력 강화 등을 핵심 과제로 제시했다. 신세계아이앤씨에 노조가 등장한 것은 단순한 복지 요구를 넘어 회사의 인사·조직 운영 과정에 구성원이 참여할 공식 통로가 생겼다는 의미가 있다. IT서비스 기업은 숙련 개발자와 프로젝트 경험이 경쟁력의 핵심인 만큼 인력 이탈과 잦은 조직변경은 고객 대응과 기술 축적에도 영향을 줄 수 있다. 회사 입장에서는 AI와 데이터센터 등 신사업을 확대하는 과정에서 조직 유연성을 확보해야 하지만 노조는 그 과정의 절차적 투명성과 고용안정을 요구할 가능성이 크다. 향후 단체교섭에서는 조직개편 기준과 평가·보상체계, 인력 재배치 등이 주요 의제로 떠오를 전망이다. 신세계아이앤씨 관계자는 “노동관계 법령과 관련 절차를 존중하며 구성원의 다양한 의견을 경청하고 있다”며 “향후 공식 절차에 따라 성실히 소통해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 노조의 실질적인 영향력은 조합원 규모와 교섭대표 지위 확보 여부에 따라 달라진다. 첫 노조가 회사와 대립하는 창구에 머물지 않고 기술인력의 장기근속과 조직 신뢰를 높이는 협상 구조를 만들 수 있을지가 향후 노사관계를 가를 것으로 보인다.2026-07-10 17:01:38
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LG CNS, 英 피직스엑스와 손잡았다…산업 AI '월드모델' 만든다 [경제일보] 생성형 AI가 문서와 대화를 바꾸고 있다면, 다음 전장은 공장과 설비, 로봇이 움직이는 산업 현장이다. LG CNS가 영국 산업용 AI 기업 피직스엑스와 손잡고 물리 법칙을 이해하는 차세대 산업 AI 개발에 나선다. 9일 업계 따르면 LG CNS와 피직스엑스는 에너지, 제조, 로보틱스 등 산업 현장의 복잡한 공학 문제를 해결하기 위한 협력에 착수했다. 피직스엑스는 양사가 차세대 산업 AI를 위한 ‘프런티어 월드모델’을 개발할 계획이라고 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 피직스엑스의 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 플랫폼과 LG CNS의 기업 시스템 통합, 디지털트윈 서비스 역량을 결합하는 데 있다. 디지털트윈이 실제 공장과 설비, 공정 데이터를 가상 공간에 재현하는 기술이라면 물리 AI는 이 데이터 위에서 열·압력·재료·유체 흐름 등 현실의 물리적 제약을 이해하고 예측하는 기술이다. 기존 생성형 AI가 문서 작성과 검색, 고객 응대에 강점을 보였다면 산업 AI는 설계와 생산, 유지보수 과정의 의사결정 정확도를 높이는 데 초점이 맞춰진다. 예를 들어 설비 배치나 공정 조건을 바꿨을 때 생산성과 품질, 에너지 효율이 어떻게 달라지는지를 실제 현장 적용 전 가상 환경에서 검증할 수 있다. LG CNS에는 제조·에너지 기업의 시스템 구축과 운영 경험, 디지털트윈 기반이 있다. 피직스엑스는 항공우주·방산, 자동차, 반도체, 소재, 에너지 분야를 대상으로 공학 시뮬레이션에 AI를 접목해 온 영국 기업이다. 두 회사의 결합은 피직스엑스가 물리 기반 모델을 제공하고 LG CNS가 이를 국내 산업 현장 시스템과 데이터에 연결해 상용화하는 구도로 읽힌다. 피직스엑스는 최근 독일 도이치텔레콤의 산업 AI 클라우드에서 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼을 가동하는 등 유럽 산업계와 협력을 넓히고 있다. LG CNS와의 협력은 한국 제조 현장으로 적용 범위를 확대하는 계기가 될 수 있다. 다만 구체적인 적용 산업, 공동 개발 모델의 범위, 고객사, 상용화 일정은 아직 공개되지 않았다. 산업 AI는 모델 성능만으로 성과를 내기 어렵고 현장 데이터의 품질과 보안, 기존 설비·생산관리시스템과의 연동이 함께 갖춰져야 한다. 한편 ‘물리 AI’가 현장의 생산성·품질·비용 개선으로 얼마나 증명되느냐다. LG CNS가 피직스엑스와의 협력을 통해 디지털트윈을 시각화 도구에서 실제 공학 의사결정을 지원하는 산업 AI 플랫폼으로 발전시킬 수 있을지 주목된다.2026-07-10 08:00:11
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AI 인프라도 '튜닝' 경쟁…노타, AWS AI칩 최적화 시장 진출 [경제일보] 엔비디아 GPU를 대체할 인공지능(AI) 인프라에 대한 관심이 높아지는 가운데 AI 모델을 클라우드 환경에 맞게 최적화하는 시장도 함께 성장하고 있다. AI 서비스 확산으로 인프라 비용 부담이 커지면서 AWS의 자체 AI 칩인 '트레이니움'과 '인퍼런시아'를 도입하려는 기업이 늘고 있지만, 기존 AI 모델을 새로운 칩 환경에서 효율적으로 구동하기 위해서는 별도의 최적화 작업이 필요하기 때문이다. 7일 노타는 AWS AI 칩 환경에서 기업 고객이 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 출시했다고 밝혔다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움과 인퍼런시아 환경에 맞춘 모델 최적화 서비스를 제공한다. 최근 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 AI 모델 개발뿐 아니라 운영 비용 절감으로도 옮겨가고 있다. 이에 노타는 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하는 기업들이 GPU 확보 비용과 전력 소비 부담이 커지면서 AWS를 비롯한 글로벌 클라우드 사업자들이 자체 개발한 AI 칩 도입을 검토하는 사례가 증가한 것으로 분석한다. AWS의 트레이니움은 AI 모델 학습을, 인퍼런시아는 AI 추론을 위해 설계된 전용 칩이다. AWS는 자체 AI 칩을 통해 가격 대비 성능과 에너지 효율을 높이는 전략을 추진하고 있으며, 글로벌 AI 기업들도 이를 활용해 인프라 비용 절감에 나서고 있다. 다만 기존 AI 모델을 새로운 AI 칩 환경으로 이전하는 과정은 쉽지 않은 것으로 알려졌다. 모델 구조와 연산 방식이 하드웨어마다 달라 별도의 포팅과 최적화가 필요하며, 이를 수행할 전문 인력도 부족한 상황이다. 이로 인해 AI 모델을 다양한 칩 환경에 맞게 경량화하고 성능을 조정하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 노타는 해당 수요를 겨냥해 자사 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 기술검증(PoC)과 모델 포팅, 경량화, 성능 튜닝까지 전 과정을 지원한다. AI 모델 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있도록 지원하고, AWS AI 칩 환경에 맞춘 최적 배포를 제공하는 것이 특징이다. 특히 노타는 AWS 트레이니움과 인퍼런시아 환경에서 대규모 언어 모델을 최적화한 경험도 확보했다고 설명했다. 320억개 파라미터 규모 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실은 1% 미만으로 유지한 사례를 확보했으며, 다양한 AI 모델 아키텍처에 대한 포팅과 튜닝 경험도 축적했다고 강조했다. 앞서 노타는 모바일 기기뿐 아니라 데이터센터와 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 제공해온 바 있다. 그동안 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI, 모빌린트 등과 협력하며 하드웨어별 AI 모델 경량화 기술을 검증했으며, 이번 서비스를 계기로 클라우드 AI 인프라 영역까지 사업을 확대한다는 전략이다. 채명수 노타 대표는 "AWS AI 칩은 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하며, 노타는 이러한 AWS 칩의 성능을 고객이 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 말했다.2026-07-07 08:23:06
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AWS, 생성형 AI로 항생제 내성 대응…글로벌 연구 플랫폼 구축 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계 공공보건의 최대 과제 중 하나로 꼽히는 항생제 내성(AMR) 대응에 나선다. 전 세계에 흩어진 연구 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고 AI를 활용해 새로운 내성 패턴을 분석함으로써 신약 개발과 공공보건 대응 속도를 높이겠다는 전략이다. 3일 AWS는 임페리얼 칼리지 런던과 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트가 공동으로 추진하는 '플레밍 이니셔티브'의 글로벌 AMR 인텔리전스 플랫폼 구축을 지원한다고 밝혔다. AWS는 최대 수백만 파운드 규모의 클라우드와 AI 기술, 기술 지원을 제공할 예정이라고 설명했다. AMR은 세균과 바이러스, 진균, 기생충 등이 변이를 일으켜 기존 항생제나 항균제가 더 이상 효과를 내지 못하는 현상이다. 전 세계적으로 약물 내성 감염이 증가하면서 의료 시스템은 새로운 내성 패턴을 신속하게 파악하고 적절한 치료법을 제시하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌다. 연구기관들은 의료와 실험실, 지역사회 등에 분산된 데이터를 통합하기 어려워 연구와 대응에도 상당한 시간이 소요되는 상황이다. 이에 플레밍 이니셔티브는 AWS의 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 전 세계에 분산된 AMR 관련 데이터를 하나의 클라우드 기반 플랫폼으로 통합할 계획이다. 화합물 라이브러리와 감시 신호, 연구 데이터를 연결해 기존에는 확인하기 어려웠던 내성 패턴과 연구 인사이트를 도출하고 새로운 위협을 보다 빠르게 식별하는 것이 목표다. 앨리슨 홈스 플레밍 이니셔티브 디렉터는 "항생제 내성은 단일 기관이나 국가, 데이터셋만으로는 해결할 수 없는 전 세계적 과제"라며 "더 긴밀하게 연결되고 접근성 높은 데이터 생태계를 지원함으로써 연구자와 공공보건 리더가 효과적으로 협력하고, 신속하게 대응하며, AMR 위기에 걸맞은 속도와 규모로 새로운 인사이트를 도출할 수 있을 것"이라고 말했다. AWS는 생성형 AI 서비스인 '아마존 베드록'을 통해 연구 환경도 지원한다. 연구진은 아마존과 앤트로픽, 메타, 코히어 등 다양한 기업의 파운데이션 모델을 활용해 데이터를 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션 기반 연구인 인실리코 연구를 수행할 수 있다. 이를 통해 수년이 걸리던 연구 과정의 일부를 단축하고 신약 후보 물질 발굴과 내성 예측 속도를 높일 전망이다. 이번 플랫폼은 연구기관과 의료기관, 산업계, 공공기관이 국가와 기관의 경계를 넘어 데이터를 공유하고 협력할 수 있는 기반 역할도 수행한다. 플랫폼에 참여하는 기관이 늘어날수록 데이터 규모와 분석 정확도가 함께 향상돼 글로벌 AMR 대응 체계를 구축한다는 구상이다. 이번 협력은 생성형 AI의 활용 범위가 업무 자동화를 넘어 의료와 생명과학 분야로 빠르게 확대되고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 생성형 AI를 활용한 신약 개발과 질병 예측, 의료 데이터 분석 등 헬스케어 분야 투자를 확대하고 있으며, AWS 역시 클라우드와 AI를 기반으로 의료·생명과학 시장 공략을 강화하고 있다. 롤랜드 일링 AWS CMO 겸 글로벌 헬스케어·생명과학 부문 디렉터는 "클라우드와 AI 기술의 힘을 활용해 갈수록 커지는 항생제 내성이라는 전 세계적 과제 해결에 나서는 플레밍 이니셔티브를 지원하게 되어 기쁘다"며 "그동안 분리돼 있던 데이터셋을 클라우드를 통해 안전하고 대규모로 연결하고, 생성형 AI를 활용해 새로운 연구 인사이트를 도출함으로써 연구자와 공공보건 리더가 더욱 긴밀하게 협력하고, 연구 성과 창출을 앞당기며, 갈수록 커지는 이 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.2026-07-03 13:54:26
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생성형 AI 경쟁력은 인재…카카오엔터프라이즈, 산학협력 확대 [경제일보] 카카오엔터프라이즈가 대학과의 산학협력을 확대하며 AI 시대를 이끌 클라우드 전문 인재 육성에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 커지는 가운데 실무 중심 교육을 통해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 인재를 조기에 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 3일 카카오엔터프라이즈는 가천대학교 클라우드공학과 재학생을 대상으로 진행한 4개월간의 현장 실습 프로그램을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 지난 3월부터 한 학기 동안 진행됐다. 학생들은 약 1개월간 클라우드 기초 교육을 받은 뒤 클라우드 인프라와 서비스 개발, 보안 등 다양한 현업 부서에 배치돼 약 3개월 동안 실무 프로젝트를 수행했다. 참여 학생들은 클라우드 서비스 품질관리(QA)와 벤치마크 테스트 자동화, 오픈소스 프로젝트 기여, 카카오클라우드 교육 프로그램 기획 등 실제 업무와 연계된 과제를 수행했다. 카카오엔터프라이즈는 이번 프로젝트가 현직 실무자의 멘토링 아래 진행됐으며, 학생들은 개발 환경과 협업 과정 등을 직접 경험하며 실무 역량을 키웠다고 설명했다. 이번 현장 실습은 단순한 직무 체험을 넘어 AI 시대 핵심 기반 기술인 클라우드 역량을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영하는 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 높아지고 있는 만큼 실무형 인재 양성이 기업 경쟁력 확보의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 카카오엔터프라이즈는 현직 엔지니어들이 학생들과 긴밀하게 소통하며 프로젝트 수행 전 과정을 지원하는 멘토링 체계를 운영했다. 학생들도 프로젝트 수행 과정에서 서로 기술을 공유하고 적극적으로 의견을 교환하며 협업 경험을 쌓았다. 이번 프로그램을 시작으로 카카오엔터프라이즈는 대학과의 산학협력을 지속 확대하고 AI·클라우드 분야 실무 인재 양성 체계를 강화할 방침이다. 단기 교육에 그치지 않고 산업 현장에서 요구하는 기술 역량을 갖춘 전문 인력을 꾸준히 육성해 국내 AI 생태계 경쟁력을 높인다는 구상이다. 앞서 카카오엔터프라이즈는 고용노동부와 직업능력심사평가원이 추진하는 'K-디지털 트레이닝 첨단산업·디지털 선도기업 아카데미'와 교육부·한국산업기술진흥원의 '첨단산업 인재양성 부트캠프' 사업에 참여해 왔다. 이 밖에도 한양대 ERICA 캠퍼스 산학협력 인턴십과 전주대학교 '전북 카카오클라우드 디지털혁신센터' 운영 등 다양한 산학협력 프로그램을 통해 클라우드와 AI 인재 양성을 지원하고 있다. 카카오엔터프라이즈 관계자는 "이번 현장 실습이 학생들이 미래 클라우드 시장을 이끌어갈 엔지니어로 성장하는 데 도움이 됐기를 바란다"며 "앞으로도 유수의 교육기관과 협력해 클라우드 및 AI 시대를 선도할 핵심 기술 인재를 양성하기 위해 노력할 것"이라고 말했다.2026-07-03 10:35:47
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AI 투자도 '원팀'으로…SK, 美 법인 중심 계열사 AI 역량 결집 [경제일보] SK그룹이 미국 법인을 중심으로 계열사별로 분산돼 있던 인공지능(AI) 투자 역량을 하나로 모으며 그룹 차원의 AI 투자 체계 구축에 속도를 내고 있다. 반도체와 통신, 투자 기능을 하나의 플랫폼으로 연결해 AI 산업 전반에서 시너지를 극대화하려는 전략으로 풀이된다. 29일 업계에 따르면 SK텔레콤은 최근 미국 법인 'SK hynix NAND Product Solutions Corp.'의 신주 1198주를 약 7383억8400만원(약 4억8000만 달러)에 취득하는 약정을 체결했다. 취득 예정 기간은 지난 25일부터 오는 2030년 6월 25일까지다. 자금은 일시에 납입하는 방식이 아니라 필요 시 약정 한도 내에서 투자금을 집행하는 '캐피털 콜(Capital Call)' 방식으로 투입된다. 해당 법인은 SK하이닉스와 솔리다임이 약 100억 달러를 공동 출자해 미국에 설립한 법인이다. 공시상 주요 사업은 반도체 판매 및 연구개발(R&D)이며 최근에는 AI 인프라 분야를 중심으로 글로벌 투자와 사업 기회를 발굴하는 거점 역할을 맡을 것으로 알려졌다. 법인 대표자는 송현종 SK하이닉스 사장이 맡고 있다. 이번 출자는 단순한 재무투자 이상의 의미를 갖는다는 평가다. 앞서 SK㈜와 SK이노베이션도 각각 2억5000만달러와 3억8000만달러를 출자한 데 이어 SK텔레콤까지 참여하면서 그룹 차원의 공동 AI 투자 플랫폼 구축이 본격화하는 모습이기 때문이다. 그동안 SK그룹은 계열사별로 AI 사업과 투자를 추진해왔다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)와 기업용 SSD 등 AI 메모리 경쟁력을 강화해왔고 SK텔레콤은 AI 데이터센터(AIDC), AI 에이전트 '에이닷(A.)', GPU 기반 AI 인프라 사업을 확대해왔다. SK㈜는 그룹 차원의 미래 투자와 전략 기능을 담당해왔다. 업계에서는 AI 산업이 반도체와 데이터센터, 클라우드, AI 서비스가 유기적으로 연결되는 생태계 경쟁으로 재편되면서 계열사 간 투자 역량을 하나로 묶어 의사결정 속도를 높이려는 전략으로 보고 있다. AI 투자 대상을 그룹 차원에서 발굴하고 사업 협력까지 연계할 수 있는 구조를 구축하려는 의도라는 분석이다. 특히 미국을 중심으로 AI 기술 기업과 인프라 기업에 대한 투자가 빠르게 확대되는 상황에서 그룹 내 투자 기능을 통합하면 투자 검토부터 사업 협력까지 보다 효율적으로 추진할 수 있다는 평가다. AI 반도체를 공급하는 SK하이닉스와 AI 서비스 및 데이터센터를 운영하는 SK텔레콤 간 협력도 한층 강화될 것으로 전망된다. 재계에서는 이번 미국 법인이 향후 SK그룹 AI 투자의 핵심 거점으로 자리 잡을 가능성에도 주목하고 있다. AI 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 소프트웨어, 차세대 컴퓨팅 등 AI 인프라 전반으로 투자 범위가 확대될 경우 계열사 간 기술 협력과 사업 연계도 더욱 강화될 것으로 예상된다. 다만 이번 출자가 전략적 투자(SI) 성격인지 단순 재무적 투자(FI) 성격인지 향후 다른 계열사의 추가 참여 여부와 구체적인 투자 대상 등은 아직 공개되지 않았다. SK하이닉스 관계자는 "AI Company는 미국 현지에서 AI 핵심 역량을 보유한 기업을 발굴하고 투자와 사업화를 추진하는 전담 조직 역할을 수행하게 될 것"이라며 "메모리 공급자를 넘어 AI 산업 전반의 전략적 파트너로 도약하고 여기서 확보한 역량을 SK그룹 차원의 시너지로 연계하는 방안도 구상하고 있다"고 말했다.2026-06-29 16:33:26
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AI 성능 넘어 '안전' 경쟁...KT 클라우드·카카오 AI 세이프티 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 경쟁도 본격화되고 있다. 유해 콘텐츠 생성과 개인정보 유출, 프롬프트 공격 등 새로운 보안 위협이 부상하면서 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 'AI 세이프티'가 핵심 경쟁력으로 떠오른 것으로 분석된다. 26일 KT 클라우드와 카카오는 안전한 생성형 AI 서비스 구현을 위한 AI 세이프티 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 양사는 KT 클라우드의 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 세이프티 기술을 결합해 공공과 민간 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 구축한다는 계획이다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 늘면서 AI 서비스의 안전성 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI가 허위 정보를 생성하는 '환각' 현상은 물론 '프롬프트 인젝션'을 통한 악성 명령 실행, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 생성 등의 위험성이 실제 서비스 운영 과정에서 잇따라 제기되고 있기 때문이다. 특히 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 AI 도입이 확대되면서 모델 성능만큼 보안성과 신뢰성, 규제 대응 능력을 함께 검증하려는 움직임도 강화되고 있다. AI를 업무 시스템과 연계하는 기업이 늘어날수록 안전성을 확보할 수 있는 운영 체계가 필수 요소로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 양사는 AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정에서 활용할 수 있는 AI 세이프티 기술 고도화에 나선다. 협력의 첫 단계로 KT 클라우드는 지난 4월 공개한 공공기관 대상 생성형 AI 플랫폼 'RAG Suite 2.0'에 카카오의 AI 가드레일 모델인 '카나나 세이프가드'를 적용할 예정이다. 카나나 세이프가드는 한국어와 국내 문화·법률 환경을 반영해 개발된 AI 세이프티 모델이다. 생성형 AI가 부적절하거나 유해한 답변을 생성하는 것을 방지하고 프롬프트 공격이나 정책 위반 가능성을 탐지하는 역할을 수행한다. 현재 카카오의 주요 AI 서비스에도 적용되고 있다. 양사는 가드레일 기술 적용을 시작으로 AI 모델 안전성 평가 시스템과 다양한 공격 시나리오를 기반으로 취약점을 점검하는 '레드티밍' 시스템도 단계적으로 제공할 계획이다. AI 모델이 실제 서비스 환경에서 예상하지 못한 공격이나 악용 시도에 얼마나 안정적으로 대응하는지를 검증하는 체계까지 함께 구축한다는 구상이다. 향후에는 AI 세이프티 도구를 통합 관리하는 운영 플랫폼 구축으로 협력을 확대한다. KT 클라우드 환경에서 축적되는 운영 데이터와 고객 피드백을 기반으로 AI 안전성 관리 기능을 고도화하고, 생성형 AI 서비스의 개발과 배포, 운영, 모니터링까지 아우르는 통합 운영 체계를 마련할 계획이다. IT 업계에서는 AI 시장 경쟁이 모델 성능 중심에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 전망한다. 생성형 AI 기술이 기업 핵심 업무에 적용될수록 모델의 정확도뿐 아니라 보안과 컴플라이언스, 운영 안정성 확보 여부가 AI 도입을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 이에 AI 가드레일과 레드티밍, 모델 평가 체계 등 AI 세이프티 기술도 AI 인프라의 필수 요소로 부상하고 있는 것으로 평가된다. KT 클라우드와 카카오는 이번 협력을 계기로 공공기관과 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스 구축을 지원하는 한편, 국내 AI 생태계 전반의 안전성 확보에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 성능뿐 아니라 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하는 것이 중요한 과제가 되고 있다"며 "카카오와의 협력을 통해 AI 인프라와 안전성 기술을 결합하고, 공공과 민간 고객이 보다 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "카카오의 AI 세이프티 기술과 KT 클라우드의 인프라 역량이 만나는 이번 협력이 국내 AI 생태계의 안전성을 한 단계 높이는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로도 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 환경을 만들기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-06-26 10:15:27
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SKT, SK하이닉스 美 AI컴퍼니에 7384억 출자 [경제일보] SK텔레콤이 SK하이닉스의 미국 AI 투자·솔루션 법인에 7384억원을 출자한다. SK그룹이 반도체를 중심으로 구축 중인 글로벌 AI 생태계에 통신·서비스 계열사인 SKT도 직접 참여하면서 그룹 차원의 AI 협력 구도가 한층 선명해지는 모습이다. 25일 SK텔레콤 공시에 따르면 미국 소재 계열회사인 SK hynix NAND Product Solutions Corp.의 신규 주식 취득을 위한 현금 출자 약정 체결을 결정했다고 공시했다. 취득 예정 주식은 1198주이며 취득금액은 7383억8400만원이다. 이는 SK텔레콤 자기자본 12조9552억9239만원의 5.70%에 해당한다. 출자는 한 번에 이뤄지는 방식이 아니라 발행회사의 납입 요청에 따라 약정 한도 안에서 순차 집행된다. 취득 예정일은 2030년 6월25일이다. 출자가 마무리되면 SK텔레콤은 해당 법인의 지분 0.9%를 보유하게 된다. 투자 대상인 SK hynix NAND Product Solutions Corp.는 SK하이닉스가 미국에서 운영하는 반도체 판매·연구개발 법인이다. SK하이닉스는 올해 1월 이 법인을 AI 솔루션 회사, 이른바 ‘AI Co.’로 개편해 AI 데이터센터 생태계의 핵심 파트너로 키우겠다는 계획을 발표했다. 기존 솔리다임 기반의 낸드·스토리지 역량을 바탕으로 미국 내 AI 혁신기업 투자와 협업을 확대하겠다는 구상이다. SK하이닉스의 전략은 단순 메모리 공급사를 넘어 AI 데이터센터 전반의 솔루션 파트너로 확장하는 데 맞춰져 있다. HBM 등 AI 메모리 경쟁력을 기반으로 AI 시스템 최적화, 데이터센터 아키텍처, 소프트웨어 역량, 스토리지 솔루션까지 협력 범위를 넓히려는 흐름이다. 미국 법인은 이 과정에서 글로벌 AI 기업과 기술·투자 네트워크를 연결하는 전진기지 역할을 맡는다. SK텔레콤의 참여는 이 구상에 통신과 AI 서비스 역량을 더하는 의미가 있다. SKT는 AI 데이터센터, AI 클라우드, AI 에이전트, B2B AI 서비스 등으로 사업 전환을 추진해 왔다. SK하이닉스가 메모리와 스토리지, AI 인프라 하드웨어 축을 담당한다면 SKT는 네트워크와 클라우드, 서비스 운영 경험을 통해 AI 생태계의 활용 측면을 보완할 수 있다. 지분율 0.9%만 놓고 보면 단순 소수 지분 투자처럼 보일 수 있다. 그러나 취득금액이 7000억원을 넘는다는 점에서 의미는 작지 않다. 지배 목적의 투자가 아니라 SK그룹 AI 밸류체인 안에서 사업 기회를 함께 발굴하겠다는 전략적 참여에 가깝다. SK하이닉스의 AI 인프라 투자와 SKT의 AI 서비스 확장을 연결하는 신호로 읽힌다. SK텔레콤 관계자는 “당사 AI 사업과의 시너지 확보 측면에서 SK하이닉스가 설립한 AI Co.에 출자를 결정했다”며 “급변하는 AI 생태계에서 다양한 기회를 발굴할 계획”이라고 말했다. 이번 출자는 SK그룹의 AI 전략이 계열사별 개별 투자 단계를 넘어 공동 생태계 구축으로 이동하고 있음을 보여준다. AI 경쟁은 더 이상 모델이나 반도체 하나로 끝나지 않는다. 메모리, 스토리지, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 서비스가 함께 맞물려야 한다. SK하이닉스의 반도체 경쟁력과 SKT의 통신·AI 서비스 역량이 실제 사업으로 연결될 수 있다면 그룹 차원의 AI 포트폴리오는 더 두꺼워질 수 있다.2026-06-25 21:27:31
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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
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김창한 크래프톤 대표, 왜 AWS CEO를 만났나…AI 전환의 마지막은 '클라우드' [경제일보] 김창한 크래프톤 대표가 아마존웹서비스(AWS) 최고경영자(CEO)를 만난 것은 단순한 파트너십 확대 이상의 의미를 갖는다. 크래프톤이 게임사를 넘어 AI 기업으로 체질 전환을 추진하는 가운데 AI를 대규모 서비스로 확장하기 위한 인프라 협력을 강화하는 행보로 해석된다. 크래프톤은 24일 링크드인 게시물을 통해 김 대표가 미국 시애틀 AWS 본사를 방문해 맷 가먼 AWS CEO와 회동했다고 밝혔다. 양사는 크래프톤의 AI 비전과 이를 지원할 클라우드·AI 인프라 활용 방안을 논의했다. 크래프톤은 그동안 ‘PUBG: 배틀그라운드’ 등 글로벌 게임 서비스를 AWS 클라우드 기반으로 운영해 왔지만 양사 CEO가 직접 만난 것은 이번이 처음이다. 이번 회동의 배경에는 AI 서비스 상용화 비용 문제가 있다. 크래프톤은 지난해 ‘AI 퍼스트’ 전략을 발표한 뒤 1000억원 이상을 투입해 GPU 클러스터를 구축하고 생성형 AI와 에이전틱 AI를 게임 개발·운영·콘텐츠에 적용하겠다는 계획을 제시했다. 그러나 자체 GPU 인프라만으로 연구개발과 실제 서비스 트래픽을 모두 감당하기는 쉽지 않다. 대규모 이용자가 동시에 접속하는 게임 서비스에서는 학습 비용보다 추론 비용과 지연시간, 운영 안정성이 더욱 중요하다. 게임 안의 AI NPC, 이용자 맞춤형 콘텐츠, 실시간 상호작용 기능이 확대될수록 AI 모델을 빠르고 안정적으로 구동하는 인프라가 필요하다. AWS와의 협력은 이 과제를 해결하기 위한 전략적 선택으로 풀이된다. 크래프톤이 특정 AI 모델 기업 한 곳에 기대기보다 클라우드 플랫폼과 접점을 넓히려는 움직임도 주목된다. AWS는 공식 자료를 통해 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 생성형 AI 애플리케이션과 에이전트 구축 플랫폼으로 소개하고 있다. 베드록은 다양한 파운데이션 모델 선택과 데이터 기반 맞춤화, 보안·개인정보 보호, 비용 최적화 기능을 제공한다. 크래프톤이 자체 AI 모델인 ‘라온’ 계열과 외부 모델, 게임 데이터, 이용자 경험을 결합하려면 멀티모델·멀티인프라 전략이 필요하다. 피지컬 AI 확장도 이번 만남을 설명하는 중요한 축이다. 크래프톤은 게임 속 가상 세계를 만드는 기업이지만 최근에는 로보틱스와 시뮬레이션 분야로 영역을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율 시스템이 현실 환경을 인식·판단·행동하는 기술이다. 이를 구현하려면 가상 환경 학습, 대규모 시뮬레이션, 실시간 데이터 처리, 모델 배포 인프라가 필요하다. AWS의 클라우드·AI 인프라는 연구개발과 실제 서비스 운영을 연결하는 기반 역할을 할 수 있다. 이번 만남은 크래프톤의 빅테크 협력 확대 흐름과도 맞닿아 있다. 김 대표는 앞서 샘 올트먼 오픈AI CEO와 만났고 장병규 의장과 이강욱 CAIO는 젠슨 황 엔비디아 CEO와 게임 및 피지컬 AI 협력 가능성을 논의한 것으로 알려졌다. 오픈AI가 AI 모델을, 엔비디아가 AI 컴퓨팅 인프라를, AWS가 클라우드와 AI 플랫폼을 각각 상징한다면 크래프톤은 AI 기업 전환에 필요한 핵심 기반을 차례로 점검하고 있는 셈이다. 앞으로의 전망은 실행력에 달려 있다. AI NPC, 이용자 맞춤형 콘텐츠, 개발 자동화, 운영 효율화는 이미 게임업계 전반이 검토하는 영역이다. 차별화는 선언이 아니라 실제 서비스에서 나온다. 이용자가 체감할 만큼 자연스러운 AI 동료, 비용을 감당할 수 있는 추론 구조, 개인정보 및 저작권 리스크를 관리할 수 있는 운영 체계가 갖춰져야 한다. 크래프톤에 AWS는 단순한 서버 사업자가 아니다. ‘배틀그라운드’로 축적한 글로벌 운영 경험 위에 AI 서비스를 구현하려면 클라우드는 비용 경쟁력과 서비스 속도, 운영 안정성을 좌우하는 핵심 인프라다. 김창한 대표가 AWS CEO를 만난 이유도 여기에 있다. 크래프톤이 진정한 AI 기업으로 자리매김하기 위해서는 빅테크와의 접점을 실제 게임 경험과 생산성 개선, 피지컬 AI 사업 확장으로 연결해야 한다. 선언은 이미 나왔다. 남은 것은 AI가 게임 안에서 재미를 만들고 개발 현장에서 시간을 줄이며 현실 세계의 기술로 확장될 수 있음을 성과로 입증하는 일이다.2026-06-24 16:28:19
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![[데스크칼럼] 농업은 AI 시대의 마지막 현장인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623095019617570.png)
농업은 AI 시대의 마지막 현장인가 [경제일보] 농촌은 오래전부터 늙고 있었다. 도시가 그것을 외면했을 뿐이다. 농번기마다 일손이 없다고 했다. 외국인 계절근로자가 부족하다고 했다. 인건비가 올랐다고 했다. 비가 오면 사람이 없고 해가 뜨면 사람이 더 없다고 했다. 우리는 그것을 해마다 반복되는 농촌의 어려움쯤으로 여겼다. 그러나 이제는 그런 말로 넘길 수 없는 지점에 와 있다. 농촌 고령화는 농촌만의 문제가 아니다. 식량의 문제이고 지역의 문제이며 국가 산업의 문제다. 농민이 사라지면 농업도 사라진다. 농업이 흔들리면 식탁과 물가, 지역경제와 식량 안보가 함께 흔들린다. 쌀과 과일, 채소와 축산물이 식탁에 오르기까지 누군가는 땅을 갈고 씨를 뿌리고 병충해를 막고 수확해야 한다. 그 일을 할 사람이 빠르게 줄고 있다. 정부와 민간이 농업용 로봇·드론 협의체를 출범시킨 것은 그런 점에서 늦었지만 필요한 일이다. 자율주행 농기계, 농업용 로봇, 농작업 드론, 지능형 의사결정 기술을 함께 개발하겠다는 방향은 농업의 현실을 정면으로 보는 출발점이다. 이제 농업은 사람의 허리와 손끝에만 기대서는 버틸 수 없다. 사람을 기다릴 시간이 농촌에는 많지 않다. 하지만 이 문제를 단순히 로봇 몇 대, 드론 몇 대를 보급하는 일로 봐서는 안 된다. 농촌의 진짜 질문은 더 크다. 농업에 인공지능과 피지컬 AI를 결합해 차세대 농업 시대를 열 수 있는가. 농업을 고령화에 밀려나는 사양 산업이 아니라 데이터와 로봇, 센서와 자동화가 결합된 미래 산업으로 다시 세울 수 있는가. 핵심은 여기에 있다. AI는 지금까지 주로 화면 속에서 이야기됐다. 질문에 답하고 문서를 쓰고 이미지를 만들고 코드를 짜는 기술로 받아들여졌다. 그러나 농업이 요구하는 AI는 다르다. 흙을 읽어야 하고 날씨를 견뎌야 하며 작물의 상태를 판단해야 한다. 물과 비료, 방제 시점까지 결정해야 한다. 드론은 하늘에서 농지를 살피고 로봇은 땅 위에서 움직이며 AI는 그 데이터를 분석해 다음 작업을 지시해야 한다. 이것이 피지컬 AI다. 화면 안의 지능이 현실의 땅과 기계, 작물 속으로 들어오는 것이다. 농업은 피지컬 AI가 가장 절실한 현장이다. 공장 자동화는 이미 오래전부터 진행됐다. 물류센터에도 로봇이 들어갔다. 항만과 창고도 자동화되고 있다. 그러나 논밭은 여전히 사람의 노동에 크게 기대고 있다. 잡초를 뽑고 농약을 치고 과일을 따고 박스를 나르는 일은 여전히 고된 노동이다. 고령 농민에게 하루하루는 체력과의 싸움이다. 이런 현실을 그대로 두고 농업의 미래를 말하는 것은 공허하다. 드론은 방제와 파종, 생육 관찰을 바꿀 수 있다. 자율주행 농기계는 반복 작업의 부담을 줄일 수 있다. 수확 로봇과 운반 로봇은 고령 농민의 가장 무거운 노동을 덜어줄 수 있다. AI는 토양과 기상, 병해충 데이터를 분석해 언제 물을 주고 언제 약을 치고 언제 수확할지를 판단할 수 있다. 농업이 경험과 감에만 의존하던 시대에서 데이터와 알고리즘이 함께 판단하는 시대로 넘어갈 수 있다는 뜻이다. 이 변화가 성공하면 농업의 성격도 달라진다. 농업은 더 이상 노동집약 산업에만 머물지 않는다. 데이터 산업이 되고 로봇 산업이 되며 정밀기계 산업이 된다. 지역 기반 AI 서비스 산업으로도 확장될 수 있다. 농민은 단순 노동자가 아니라 데이터와 장비를 다루는 현장 운영자가 된다. 청년 세대에게도 농업은 전혀 다른 모습으로 다가올 수 있다. 물론 현실의 벽도 높다. 농업 현장은 실험실과 다르다. 논은 평평하지 않고 밭은 제각각이며 날씨는 통제되지 않는다. 도시의 시연장에서 잘 움직인 로봇이 농촌의 진흙과 경사, 습도와 먼지 속에서도 제대로 작동해야 한다. 농업용 AI는 발표장에서 똑똑한 것보다 현장에서 고장 나지 않는 것이 먼저다. 가격 역시 넘어야 할 과제다. 농가의 상당수는 규모가 작다. 고가의 로봇과 자율주행 농기계를 농민 개인이 모두 구입하기는 어렵다. 기술이 좋아도 감당할 수 없으면 혁신이 아니라 전시품에 불과하다. 정부와 지자체는 장비 보조금만 고민할 것이 아니라 공동 이용센터와 임대형 로봇 서비스, 지역 정비 인력 양성까지 함께 설계해야 한다. AI 농업은 장비 판매 사업이 아니라 현장 운영 인프라 사업에 가깝다. 데이터의 주인도 분명해야 한다. 농업 AI가 작동하려면 토양과 기상, 병해충, 생육, 수확량, 농기계 운행 데이터가 축적돼야 한다. 그 데이터는 누가 모으고 누가 활용하며 누가 이익을 얻는가. 농민의 작업 기록과 생산 정보가 기업 서버에만 쌓이고 농민에게 돌아오지 않는다면 또 다른 종속이 생길 수 있다. AI 농업은 농민을 단순한 데이터 제공자로 만들어서는 안 된다. 더 나은 판단과 더 높은 소득으로 이어져야 한다. 농업의 AI 전환은 농촌만의 문제가 아니다. 산업적 기회라는 측면에서도 의미가 크다. 농업용 로봇과 드론은 단순한 농기계 시장이 아니다. 센서와 배터리, 통신과 자율주행, 정밀제어와 클라우드, AI 모델과 정비 서비스가 결합된 종합 산업이다. 한국이 제조업과 정보통신기술을 농업 현장과 제대로 연결한다면 새로운 수출 산업으로 키울 수 있다. 고령화와 농업 인력난은 한국만의 문제가 아니다. 일본과 유럽, 중국과 동남아 역시 같은 고민을 안고 있다. 한국 농촌에서 검증된 AI 농업 모델은 해외 시장에서도 경쟁력이 있을 수 있다. 다만 농촌을 기술의 실험장으로만 바라봐서는 안 된다. 농민은 신기술을 싫어해서가 아니라 실패 비용을 감당하기 어렵기 때문에 조심한다. 한 해 농사를 망치면 다시 기회를 얻기 어렵다. 로봇이 멈추고 드론이 사고를 내고 AI 판단이 빗나가면 피해는 농민이 떠안게 된다. 그래서 AI 농업에는 성능 검증과 보험, 사고 책임, 사후관리, 교육 체계가 함께 갖춰져야 한다. 기술이 농민을 설득하려면 먼저 농민의 위험을 줄여줘야 한다. 정부의 역할도 중요하다. 협의체를 만들고 연구개발비를 지원하는 데 그쳐서는 안 된다. 현장에서 활용할 수 있는 표준을 만들고 중소기업이 참여할 수 있는 시장을 열어야 한다. 작은 농가도 쉽게 이용할 수 있는 보급 모델을 마련해야 한다. 대학과 연구기관은 논문보다 현장 성과로 평가받아야 하고, 기업은 시연 영상보다 농민의 노동을 얼마나 줄였는지로 평가받아야 한다. AI 농업의 성패는 행사장의 박수가 아니라 논밭의 변화로 판단해야 한다. 농촌 고령화는 더 이상 농촌만의 문제가 아니다. 식량 안보와 지역경제, 국가 산업 경쟁력과 직결된 문제다. 그런 점에서 농업용 로봇·드론 협의체 출범은 단순한 기술 개발 사업 이상의 의미를 갖는다. 중요한 것은 협의체의 이름이 아니다. 실제 농민의 노동을 얼마나 덜어줄 수 있는지, 소규모 농가도 부담 없이 활용할 수 있는지, 고장이 나면 즉시 지원받을 수 있는 체계를 갖출 수 있는지가 더 중요하다. 기술은 결국 현장에서 증명돼야 한다. AI와 로봇은 농민을 대체하기 위한 수단이 아니다. 더 오래, 더 안전하게, 더 생산적으로 일할 수 있도록 돕는 도구다. 농업의 미래 역시 사람을 지우는 데 있는 것이 아니라 사람의 한계를 보완하는 데 있다. 농촌은 피지컬 AI가 가장 먼저 가치를 입증해야 할 현장이다. 흙 위에서 검증되지 못한 기술은 산업이 될 수 없다. 농업의 미래는 흙을 떠나는 데 있는 것이 아니라, 흙 위에 지능을 더하는 데 있다.2026-06-23 13:32:34
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KT, 'K-뉴딜 아카데미' 출범…AX 인재 양성 확대 [경제일보] KT가 정부의 K-뉴딜 아카데미 사업에 참여하며 인공지능 전환(AX) 시대를 이끌 디지털 인재 육성 확대에 나선다. 생성형 AI 확산과 디지털 전환 가속화로 산업 전반에서 AI 인재 수요가 늘어나는 가운데 실무형 교육 프로그램을 통해 미래 인재 확보 기반을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 21일 KT는 청년들의 직무 역량 강화와 사회 진출 지원을 위해 'KT K-뉴딜 아카데미' 1기 교육생 모집을 시작한다고 밝혔다. 'K-뉴딜 아카데미'는 정부가 추진하는 K-디지털 트레이닝 사업의 일환으로 운영되는 실무형 교육 프로그램이다. KT가 국가 기간통신사업자로서 축적한 정보통신기술(ICT) 역량과 AI 전환 경험을 바탕으로 현장 중심 교육 과정을 제공하는 것이 특징이다. 최근 산업계에서는 AI와 데이터 기술을 활용할 수 있는 실무형 인재 확보 경쟁이 치열해지고 있다. 기업들이 생성형 AI와 데이터 분석, 클라우드 전환 등을 본격 도입하면서 이론보다 현장 적용 능력을 갖춘 인재 수요가 빠르게 늘어나고 있기 때문이다. 이에 KT는 AI를 미래 성장동력으로 육성하며 관련 인재 확보에 나서고 있다. 이번 아카데미는 단순 교육 프로그램을 넘어 KT가 구축하고 있는 AI 인재 생태계 확장의 일환으로 평가된다. 특히 KT는 지난 2021년부터 운영해 온 AI·디지털 인재 양성 프로그램 'KT 에이블스쿨'을 통해 축적한 교육 운영 경험과 커리큘럼 노하우를 이번 과정에도 반영했다. 프로젝트 기반 학습(PBL)을 중심으로 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 과제를 수행하며 문제 해결 역량과 협업 능력을 키울 수 있도록 구성했다. 교육 과정은 현업 실무 중심으로 운영된다. 전체 교육의 절반 이상을 KT 현직 전문가들이 담당하며 실제 사업 현장에서 활용되는 기술과 업무 경험을 공유할 예정이다. 교육생들은 KT 그룹사 탐방과 직무 체험 프로그램에도 참여하며 통신과 플랫폼, 클라우드, AI 등 다양한 분야의 업무를 경험할 수 있을 전망이다. 또한 KT는 교육 접근성도 확대하고 있다. 수도권에 집중된 디지털 교육 인프라 한계를 고려해 판교를 비롯해 대전, 대구, 광주, 부산 등 전국 5개 지역에 교육 거점을 마련해 비수도권 청년들도 지역에서 동일한 수준의 교육을 받을 수 있도록 지원할 계획이다. 직무 교육 외에 조직 적응력과 사회 진출을 돕기 위한 프로그램도 함께 운영된다. 비즈니스 커뮤니케이션 교육과 워크 스마트 교육 등을 통해 직장 생활에 필요한 기본 역량을 높이고, 청년들이 취업 이후 조직에 안정적으로 적응할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 교육 과정은 전액 무료로 운영된다. 출석 요건을 충족한 교육생에게는 매월 훈련 참여 수당도 지급된다. 모집 대상은 만 34세 이하 미취업 청년 가운데 전문대 이상 졸업자 또는 졸업 예정자이며 기존 K-디지털 트레이닝 수료자도 지원할 수 있다. AI 기술이 산업 전반의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서 기업 주도의 인재 양성 프로그램의 중요성이 더욱 커지고 있다. 기술 변화 속도가 빨라지는 만큼 대학 교육만으로는 현장 수요를 모두 충족하기 어려워 기업들이 직접 실무 교육에 나서는 사례가 늘고 있는 것으로 분석된다. 이선주 KT 인재실장 전무는 "KT는 AX 전환 시대에 청년들이 산업 현장에서 요구하는 실무 역량과 협업 역량을 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 지원하겠다"며 "앞으로도 KT가 보유한 ICT·AX 전문성과 교육 노하우를 바탕으로 청년들의 성장과 사회 진출을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-06-21 09:00:00
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업스테이지, 다음 품고 '모두를 위한 AI' 선언…AI 포털 전환 본격화 [경제일보] 업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델을 중심으로 기업, 개인, 포털을 연결하는 ‘업스테이지 컴퍼니’ 출범을 선언했다. 포털 다음 운영사 AXZ와 범용 AI 에이전트 플랫폼 타임리를 묶어 B2B와 B2C 양쪽에서 AI 확산을 추진하겠다는 전략이다. 업스테이지는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 ‘모두를 위한 AI’ 비전을 공개했다. 행사에는 김성훈 업스테이지 대표, 진윤정 CFO, 이건수 AXZ 대표, 김대환 타임리 대표 등이 참석했다. 김성훈 대표는 “전 세계 200개 이상 엔터프라이즈 고객이 업스테이지 AI를 사용하고 있다”며 “신규 계약 기준으로도 전년 대비 많이 늘고 있다”고 밝혔다. 업스테이지는 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자를 포함해 누적 투자 약 7300억원을 유치하며 국내 AI 소프트웨어 기업 유니콘 반열에 올랐다고 설명했다. 김 대표는 한국 AI 산업의 기회도 강조했다. 그는 미국과 중국의 AI 패권 경쟁을 “고래 싸움”에 비유하며 “새우가 병들지 않으려면 큰 새우가 되면 된다”고 말했다. 한국이 반도체, 데이터센터, 클라우드, AI 운영 역량을 모두 갖춘 만큼 소버린 AI 시장에서 기회를 잡을 수 있다는 뜻이다. 업스테이지는 독자 파운데이션 모델 경쟁력도 내세웠다. 개발 중인 오픈소스 모델 ‘솔라 오픈2’ 프리뷰 버전은 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능지수에서 44.4점을 기록했다. 김 대표는 이 모델이 에이전트 활용에 충분한 성능을 갖췄다며 6월 말 솔라 오픈2, 7월 말 상용 모델 출시 계획을 제시했다. AI 전략의 핵심은 단순 챗봇이 아니라 에이전트다. 김 대표는 “챗GPT와 말만 하는 시대는 끝났고 이제는 에이전트를 통해 일을 시키는 시대”라고 말했다. 업스테이지가 공개한 ‘스튜디오’는 기업 업무 절차를 블록처럼 조합해 자동화하는 절차형 에이전트 플랫폼이다. 김 대표는 병원 사례를 들어 다른 병원에서 온 환자 기록을 의료진이 20분씩 뒤지던 일을 5분 안에 정리할 수 있다고 설명했다. 타임리는 B2B 확산의 축이다. 김대환 타임리 대표는 “모든 에이전트를 하나의 경험으로 제공하겠다”며 “개인이 만든 챗봇, 템플릿, 에이전트를 조직 전체의 AI 자산으로 전환하는 것이 핵심”이라고 말했다. 타임리는 12개사 70개 모델을 하나의 검색 환경에서 활용할 수 있도록 하고 PC를 끄더라도 클라우드 기반의 터미널을 활용, AI가 계속 일하는 구조를 지향한다. 현재 공공기관과 교육기관 등 600개 이상 고객사가 사용 중이다. 가장 큰 변화는 다음이다. 이건수 AXZ 대표는 “다음이 가진 가장 중요한 데이터는 전문가들이 만든 콘텐츠”라며 “다음 뉴스는 약 36년치 뉴스 데이터와 하루 3만~5만건의 기사를 보유하고 있다”고 말했다. 그는 다음이 주간 1000만명 이상 이용자를 갖고 있다며 이를 업스테이지 AI 모델과 결합해 ‘에이전트를 위한 포털’로 전환하겠다고 밝혔다. 다음의 첫 변화는 AI 검색이다. 기존 검색이 키워드를 입력하고 링크를 찾아보는 방식이었다면 다음은 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 이동한다. 여기에 솔라 기반 에이전트를 붙여 사용자의 맥락을 이해하고 답을 정리하는 구조다. 이 대표는 AI 오버뷰를 7월 확대 적용하고 연말까지 적용 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 차별화 지점은 버티컬 검색이다. 이 대표는 구글 AI 오버뷰나 네이버 AI 브리핑과 유사한 기능만으로는 차별화가 어렵다고 인정하면서 “사용자들의 생활 문제를 해결하는 버티컬 검색에 집중하겠다”고 말했다. 쇼핑, 맛집, 여행, 부동산, 신용카드처럼 실제 데이터베이스가 중요한 영역에서 파트너사의 실데이터와 다음 검색엔진, 업스테이지 모델을 결합하겠다는 구상이다. 예시는 구체적이었다. “150만원 미만으로 대학생이 쓰기 좋은 노트북 추천해줘”, “해외여행을 자주 가고 공항 라운지가 되는 연회비 3만원 이하 카드를 찾아줘”처럼 자연어로 검색하면 AI가 실제 존재하는 상품과 조건을 비교한다. 이 대표는 생성형 AI가 없는 맛집을 만들어내는 등 환각 문제가 있는 영역일수록 실제 데이터 기반 버티컬 검색이 필요하다고 설명했다. 뉴스와 콘텐츠도 에이전트화된다. 다음은 기사 페이지 안에서 AI가 미리 질문을 생성하고 이용자가 추가 질의를 이어갈 수 있는 ‘온 콘텍스트 AI’를 준비하고 있다. 뉴스 자체가 검색어이자 맥락이 되는 구조다. 삼성전자 주주가 관련 뉴스, 경쟁사 동향, IR 자료, 시장 리포트를 매일 아침 자동 브리핑받는 식의 개인화 서비스도 제시됐다. 수익화 질문에 김 대표는 ‘토크노믹스’를 꺼냈다. 그는 “AI로 돈을 번다는 것은 우리가 만든 모델이 얼마나 많은 토큰을 생산하고 소비하게 하느냐의 문제”라고 말했다. 다음을 통해 하루 1000만명이 검색하고 이들이 여러 쿼리를 AI 토큰으로 소비하면 업스테이지 단독 B2B 사업보다 훨씬 큰 사용량이 발생한다는 설명이다. 그는 하반기나 내년 초 토큰 판매량을 근거로 다시 설명할 수 있을 것이라고도 했다. 다음 인수에 대한 회의론도 Q&A에서 나왔다. 트래픽 부진, 이용자 습관 변화, 네이버와 글로벌 AI 서비스와의 경쟁을 어떻게 돌파할 것이냐는 질문에 이건수 대표는 “당장 판을 뒤집겠다는 것은 현실적으로 어렵다”고 답했다. 대신 “작은 승리를 여러 개 만들겠다”며 쇼핑, 부동산, 지역 정보 등 구체적 생활 검색에서 이용자 불편을 해결하는 방식으로 접근하겠다고 말했다. 뉴스제휴 정책 변화도 불가피해 보인다. 업스테이지와 AXZ는 언론사 뉴스 데이터를 모델 학습에 바로 쓰는 것은 아니라고 선을 그었다. 이 대표는 기사 기반 질문 생성은 현재 포털 검색 활용과 유사한 영역으로 보지만 언론사 데이터를 학습에 활용하려면 개별 협의가 필요하다고 밝혔다. 이에 따라 기존 카카오 체제의 뉴스제휴는 기사 송출과 배열 중심에서 AI 요약, 출처 표기, 질의응답, 데이터 활용 권리, 보상 구조까지 포함하는 새 협상 국면으로 이동할 가능성이 크다. 카카오와의 잔여 서비스 관계도 정리해야 할 과제다. AXZ는 카카오맵과 쇼핑하우가 분사·인수 대상에 포함되지 않았다고 설명했다. 기본적으로 카카오와 협업하되, 버티컬 검색 고도화를 위해 외부 파트너와도 폭넓게 협의하겠다는 입장이다. 이는 다음이 카카오 생태계에만 묶이지 않고 AI 검색 파트너 네트워크를 새로 짜겠다는 의미로 읽힌다. 댓글과 실시간 검색어도 AI 시대의 관리 과제로 떠올랐다. 이 대표는 실시간 트렌드가 검색 쿼리 유발 효과가 크고 전체 검색에서 두 자릿수 비중을 차지한다고 설명했다. 연예·스포츠 댓글 부활과 관련해서는 관련 협회와 협의해 우려가 큰 기사에는 언론사가 선제적으로 댓글을 막을 수 있는 선택권을 제공했다고 밝혔다. 김 대표는 AI 기술을 활용해 과거보다 적극적으로 관리하겠다고 덧붙였다. 투자금 활용 방향도 언급됐다. 업스테이지는 GPU 구매와 사업 운영에 자금을 쓰되, 절반 이상은 모델 학습에 투입할 계획이라고 밝혔다. 김 대표는 현재 우선순위가 대형 모델과 ‘셀프 임프루브먼트’가 가능한 모델 개발에 있다고 설명했다. IPO와 관련해서는 주관사 선정과 준비 사실은 인정했지만 구체적 일정이나 시장은 아직 정해지지 않았다고 했다. 한편 업스테이지 컴퍼니의 전략은 분명하다. 좋은 모델을 만드는 회사에서 사람들이 실제로 쓰게 만드는 회사로 이동하는 것이다. 솔라는 지능을 맡고 타임리는 기업 확산을 맡고 다음은 대중 접점을 맡는다. 성패는 모델 성능 발표가 아니라 이용자가 다음에서 AI 검색을 반복적으로 쓰는지, 언론사와 새로운 뉴스 데이터 질서를 만들 수 있는지, 기업 현장에 에이전트가 실제 업무 절차로 정착하는지에 달려 있다. 업스테이지의 다음 실험은 한국형 소버린 AI가 플랫폼과 만나 수익 모델로 진화할 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다.2026-06-16 14:05:16
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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.2026-06-11 17:24:12
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![[사설] 출국금지는 풀고, 책임은 남지 않았다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/17/20260717121609620090_518_323.jpg)