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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화 [경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.2026-08-31 09:01:07
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엔비디아가 눈여겨본 국산 NPU…'K-NPU' 생태계 커질까 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 그래픽처리장치(GPU)와 함께 신경망처리장치(NPU) 등 AI 가속기 시장의 경쟁도 본격화하고 있다. 국내에서도 리벨리온을 비롯해 퓨리오사AI, 딥엑스 등 NPU 기업들이 제품 개발과 양산, 고객 확보에 속도를 내고 있어 국산 AI 반도체 생태계가 새로운 전환점을 맞을 전망이다. 24일 업계에 따르면 엔비디아가 국내 NPU 기업 리벨리온과 인수 가능성을 포함한 협력 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 구체적인 협력 형태와 조건 등은 확정되지 않았지만, 글로벌 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아가 국내 NPU 기술 기업에 관심을 보였다는 점에서 업계의 관심이 커지고 있다. 엔비디아는 AI 학습 시장에서 사실상 독보적인 GPU 경쟁력을 확보한 데 이어 추론 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. AI 모델의 규모가 커지면서 학습뿐 아니라 실제 서비스에서 AI가 생성한 결과를 처리하는 추론 연산 수요가 급증하고 있기 때문이다. 추론 단계에서는 학습과 다른 방식의 연산 최적화가 중요해지면서 GPU뿐 아니라 NPU와 주문형반도체(ASIC) 등 특정 AI 연산에 최적화된 가속기의 활용 가능성도 커지고 있다. 전력 효율과 비용을 낮추면서 특정 모델이나 서비스에 맞는 연산 성능을 확보하는 것이 중요해지면서 AI 반도체 시장의 경쟁 구도도 다변화되는 것으로 분석된다. 이에 엔비디아를 비롯한 글로벌 반도체 기업들은 GPU 중심의 기존 AI 생태계를 유지하면서도 추론 시장에서 활용될 수 있는 다양한 가속기 기술에 관심을 확대하고 있다. 엔비디아 입장에서는 자체 GPU 생태계와 연계할 수 있는 새로운 AI 반도체 기술을 확보하는 동시에 급성장하는 추론 시장에 대응할 필요성이 커지고 있는 것이다. 국내에서는 리벨리온이 대표적인 NPU 기업으로 꼽힌다. 리벨리온은 데이터센터와 엣지 환경에서 AI 추론 연산을 처리하는 NPU를 개발해왔으며 국내외 시장을 대상으로 사업 확대를 추진하고 있다. 특히 국내 AI 반도체 산업에서 설계 역량을 확보하고 제품 상용화에 나선 기업이라는 점에서 글로벌 시장 진출 가능성이 주목받고 있다. 퓨리오사AI와 딥엑스 등 다른 국내 NPU 기업들도 추론 시장을 겨냥한 제품 개발에 속도를 내고 있다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 가속기를 중심으로 글로벌 시장 진출을 추진하고 있으며, 딥엑스는 엣지 AI를 중심으로 온디바이스와 산업용 AI 반도체 시장을 공략하고 있다. 국산 NPU 기업들이 주목받는 배경에는 생성형 AI의 확산과 함께 추론 수요가 빠르게 늘고 있다는 점이 자리 잡고 있다. 챗봇과 검색, 영상·음성 생성, 자율주행, 로봇 등 AI가 실제 서비스에 적용되는 영역이 확대될수록 대규모 추론 연산을 안정적으로 처리할 수 있는 반도체 수요도 함께 증가할 수밖에 없기 때문이다. 정부도 국산 AI 반도체 생태계 확대를 위해 초기 시장을 만드는 데 힘을 싣고 있다. AI 데이터센터와 공공 인프라 등을 활용해 국산 NPU의 실증과 구매를 지원하고 실제 서비스 환경에서 성능을 검증할 수 있는 기회를 확대하는 방식이다. 국내 NPU 기업 입장에서는 정부와 공공 부문을 통해 초기 레퍼런스를 확보한 뒤 이를 민간 데이터센터와 글로벌 시장으로 확대하는 전략이 중요하다. AI 반도체 시장에서 이미 엔비디아가 강력한 생태계를 구축한 만큼 후발주자가 단기간에 하드웨어 성능만으로 시장을 뒤집기는 쉽지 않기 때문이다. 결국 엔비디아의 국내 NPU 기업에 대한 관심이 실제 투자나 인수, 기술 협력 등으로 이어질지와 별개로 국산 AI 반도체 기술의 글로벌 경쟁력을 보여주는 계기가 될 수 있다는 평가다. 특히 리벨리온을 시작으로 국내 NPU 기업들이 각자의 영역에서 고객과 레퍼런스를 확보할 경우 개별 기업의 성장을 넘어 'K-NPU' 생태계 전반으로 시장이 확대될 전망이다. 김녹원 딥엑스 대표는 초저전력 NPU 기반 온디바이스 'AI 엣지 Box 공동 개발'을 발표하며 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 평가했다.2026-08-24 17:31:32
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초거대 AI도 '가볍게'…노타, 국가대표 AI 최적화 속도 [경제일보] 국가대표 인공지능(AI) 모델 경쟁이 단순한 성능 경쟁에서 실제 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있느냐를 따지는 방향으로 확대되고 있다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 모델 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성과 산업 확장성 등이 평가 요소로 떠오른 가운데 국내 기업들의 관련 기술 확보에도 속도가 붙고 있다. 20일 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 자사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 국가대표 AI 모델의 활용 경쟁력 강화에 나선다고 밝혔다. 최근 정부가 발표한 독파모 프로젝트 2차 평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 컨소시엄이 3차수 진출팀으로 선정됐다. 정부는 단계 평가에서 모델의 정량적 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성, 사용성과 실용성, 다양한 산업·서비스 환경으로의 확장 가능성 등을 종합적으로 평가했다고 설명했다. 해당 평가 기준은 국내 AI 경쟁의 기준이 모델 자체의 성능을 넘어 실제 활용 가능성으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 초거대 AI는 모델 규모가 커질수록 GPU와 메모리 등 인프라에 대한 부담도 커지는 만큼 기업과 기관이 실제 서비스를 구축하려면 연산 자원과 운영 비용을 낮추는 기술이 필수적인 것이다. 업스테이지 컨소시엄에서 AI 모델 경량화와 최적화를 맡고 있는 노타는 정부의 평가와 기조에 맞춰 '솔라' 계열 모델의 국내 인프라 활용성을 높이는 데 집중하고 있다. 모델의 성능을 최대한 유지하면서 연산 자원과 메모리 사용량을 줄여 다양한 하드웨어와 서비스 환경에서 구동할 수 있도록 지원하는 방식이다. 앞서 노타는 독파모 2차 평가 결과 발표에 앞서 업스테이지의 '솔라 오픈 2' 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 기존 모델을 구동하는 데 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 환경을 2장으로 줄일 수 있도록 최적화한 해당 모델은 글로벌 누적 다운로드 8만건을 기록했다. 솔라 오픈 2는 2500억개의 매개변수를 갖춘 대규모 AI 모델이다. 노타는 모델 가중치를 INT4와 NVFP4 기반 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리하는 방식으로 모델을 경량화했다고 설명했다. 그 결과 가중치 저장에 필요한 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 76.5% 줄인 것으로 나타났다. 메모리 용량을 기준으로 H100 GPU 8장이 필요했던 모델을 2장으로 구동할 수 있게 된 것이다. 초거대 AI 모델의 활용 과정에서 발생하는 GPU 확보와 전력, 운영 비용 부담을 낮추고 실제 서비스 적용 가능성을 높인 것으로 평가된다. 특히 업스테이지 컨소시엄은 AI 모델뿐 아니라 국산 AI 반도체와의 결합도 추진하고 있다. 독파모 2차 평가 과정에서 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 국산 AI 소프트웨어와 하드웨어 생태계를 연계한다는 계획이다. AI 모델과 반도체를 함께 최적화하는 구조가 자리 잡으면 특정 해외 GPU에 대한 의존도를 낮추면서 국내 인프라 환경에 맞는 AI 서비스 구축도 가능해질 전망이다. AI 모델의 경량화는 독파모뿐 아니라 향후 AI 산업 전반에서도 중요성이 커지고 있다. 기업이 자체 서버에 AI를 구축하는 온프레미스 환경부터 엣지·온디바이스 AI까지 활용 영역이 확대될수록 제한된 연산 자원에서 모델을 구동할 수 있는 기술이 필요하기 때문이다. 향후 독파모 3차수 경쟁에서도 모델의 절대적인 성능과 함께 얼마나 적은 자원으로 안정적인 서비스를 구현할 수 있는지가 주요 경쟁 요소가 될 것으로 전망된다. 국산 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국산 반도체, 경량화 기술, 서비스 플랫폼을 연결해 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 국가 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "국가대표 AI 모델이 다양한 산업 현장에서 비용 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화 기술을 지속적으로 고도화할 것"이라며 "업스테이지와 함께 독파모 3차수 평가에서도 좋은 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-20 08:18:35
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'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌 [경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.2026-08-19 17:47:40
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카카오, LG와 '모두의 AI' 동맹…카톡서 금융·의료·공공까지 연결 [경제일보] 카카오가 카카오톡을 중심으로 인공지능(AI) 서비스를 일상 속으로 확산하기 위해 LG유플러스 등 LG 계열사와 손잡았다. AI 모델 개발에 그치지 않고 통신·디바이스·공공 시스템·AI 인프라를 연결해 국민 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점에 다양한 생활 서비스를 결합해 AI 플랫폼으로서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 19일 카카오는 LG유플러스, LG AI연구원, LG전자, LG CNS 등 14개 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다고 밝혔다. 카카오가 주관사를 맡고 LG유플러스가 핵심 참여사로 합류한다. 이번 컨소시엄은 AI 모델부터 플랫폼, 통신, 디바이스, 공공 시스템, AI 인프라까지 AI 서비스 구현에 필요한 기술을 하나의 협력 체계로 묶은 것이 특징이다. 개별 기업의 AI 모델 성능을 경쟁하는 데서 나아가 실제 국민이 사용할 수 있는 서비스로 연결하는 데 초점을 맞춰 구성됐다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 한 대규모 이용자 접점을 AI 서비스 확산의 기반으로 활용한다는 계획이다. 별도의 AI 서비스를 찾아 가입하거나 새로운 애플리케이션을 설치하는 방식이 아니라 국민에게 익숙한 플랫폼 안에서 AI 기능을 제공해 이용자의 접근 장벽을 낮추겠다는 구상이다. 카카오가 자체 개발한 AI 모델 '카나나'도 활용한다. 앞서 카카오는 카카오톡을 비롯한 주요 서비스에 AI를 접목하는 한편 행정안전부와 함께 'AI 국민비서'를 선보이며 생활 영역에서 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련해온 바 있다. 이번 컨소시엄은 단순한 대화형 AI를 넘어 금융·의료·교육·고용·돌봄 등 실제 생활 영역과 AI를 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 필요한 정보를 검색하고 답변을 받는 수준을 넘어 관련 서비스를 실제 이용할 수 있도록 AI의 활용 범위를 넓힌다는 것이다. LG 계열사들은 카카오의 AI 서비스가 실제 대규모 이용 환경에서 작동할 수 있도록 각자의 기술을 제공한다. LG유플러스는 통신망과 고객 접점을 활용한 서비스 실증과 품질 검증을 맡고, LG AI연구원은 'K-엑사원'을 기반으로 AI 모델 고도화와 안전성 검증을 담당한다. LG전자는 가전 등 생활 디바이스와의 연계를, LG CNS는 공공 시스템·데이터 연계와 시스템 통합을 지원한다. 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라와 플랫폼을 맡는다. 의료·금융·교육·고용·돌봄 등 생활 분야 전문기업과 기관도 참여한다. 서울대학교병원과 루닛은 건강 특화 AI의 품질을 검증하고, 원더풀플랫폼은 고령층 대상 AI 서비스의 접근성과 안전성을 점검한다. 신한은행과 자비스앤빌런즈 등은 금융·세무 분야 서비스를, 데이원컴퍼니와 크라우드웍스는 AI 교육과 데이터 품질 분야를 지원한다. 퓨리오사AI는 국산 AI 반도체를 활용한 인프라 분야에서 협력한다. 참여 기업을 분야별로 구성한 것은 AI 서비스를 실제 생활 영역으로 확대하기 위해서는 AI 모델만으로는 한계가 있기 때문이다. 금융·의료·공공 등 전문 분야에서는 각 산업의 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해야 하며, 서비스 이용 과정에서 발생하는 개인정보와 민감정보를 안전하게 관리하는 기술도 필요하다. 카카오는 이번 사업을 통해 카카오톡의 AI 활용도를 높일 수 있을 것으로 분석된다. 카카오톡은 이미 국민 다수가 사용하는 플랫폼인 만큼 AI 서비스를 별도의 새로운 플랫폼으로 확산시키는 것보다 기존 이용자 접점을 활용하는 방식이 초기 이용자 확보에 유리할 전망이다. AI가 일상적인 대화뿐 아니라 금융·의료·공공 서비스 등으로 영역을 확대하면서 플랫폼의 역할도 달라지고 있다. 이용자가 AI에게 필요한 정보를 묻는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청, 각종 서비스 이용까지 연결할 경우 AI가 기존 플랫폼의 새로운 서비스 접점으로 자리 잡을 수 있기 때문이다. 다만 전 국민을 대상으로 AI 서비스를 제공하기 위해서는 접근성과 함께 신뢰성 확보가 과제로 꼽힌다. 특히 의료·금융·공공 분야에서는 AI가 잘못된 정보를 제공하거나 이용자의 의도와 다른 행동을 수행할 경우 실제 피해로 이어질 수 있어 서비스 정확도와 안전성, 개인정보 보호 체계를 함께 확보해야 한다. 고령층이나 디지털 기기 활용에 익숙하지 않은 이용자들도 쉽게 사용할 수 있도록 서비스 구조를 단순화하는 것도 과제다. 카카오는 다양한 분야의 전문 기업과 협력해 AI 활용 문턱을 낮추고 실제 생활에서 사용할 수 있는 서비스를 구축한다는 계획이다. 이번 컨소시엄은 AI 산업의 경쟁이 개별 모델의 성능을 넘어 서비스 생태계 구축 경쟁으로 확대되고 있다는 점에서도 의미가 있다. AI 모델을 확보하는 것뿐 아니라 이용자가 실제로 접근할 수 있는 플랫폼과 통신망, 디바이스, 공공 시스템, 산업별 서비스를 얼마나 촘촘하게 연결하느냐가 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 카카오는 이번 사업을 통해 참여 기업과 기관의 기술을 연결하고 국민 누구나 일상에서 쉽게 사용할 수 있는 AI 서비스를 구현한다는 방침이다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "이번 컨소시엄은 전 국민이 일상 속 환경에서 AI 서비스를 쉽게 발견하고 이용할 수 있도록 하겠다는 뜻과 역량을 한데 모은 협력 체계"라며 "각자의 전문성을 갖춘 다양한 분야의 참여사와 함께 국민 누구나 신뢰하며 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 책임을 다할 계획"이라고 말했다.2026-08-19 15:23:56
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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-08-11 08:27:46
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지상 넘어 우주로 향하는 AI 인프라…우주항공청, 우주데이터센터 구축 시동 [경제일보] 우주항공청이 인공지능(AI) 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 우주에서 활용하는 '우주데이터센터' 구축을 위한 국내 산업계 참여 확대에 나선다. AI 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 부담이 커지는 가운데 우주공간을 새로운 데이터 처리 거점으로 활용하려는 글로벌 경쟁도 본격화하면서 국내에서도 관련 기술과 공급망 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 10일 우주항공청은 경기도 성남시 리벨리온 사옥에서 우주데이터센터 기술 관련 산업계 관계자들과 '제9차 우주항공 SOS 간담회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 AI 팹리스 6개사를 비롯해 태양전지·배터리 등 전력 분야 4개사, 냉각 기술 분야 2개사, 위성 체계 개발 기업 5개사 등 총 17개 기업이 참여했다. AI 반도체 기업 리벨리온과 SK하이닉스, 딥엑스, 모빌린트, 퓨리오사AI, LG전자, LG에너지솔루션, 한화솔루션 큐셀, 한화시스템, 한국항공우주산업(KAI), 쎄트렉아이 등이 참석했다. 우주항공청은 이번 간담회를 통해 AI·정보통신기술(ICT) 등 기존 우주산업에 속하지 않았던 기업의 기술 역량을 확인하고 우주데이터센터 구축에 필요한 산업계의 요구사항을 청취했다. 우주항공청과 국가과학기술연구회 K-문샷 추진단은 K-문샷 우주 미션 현황을 공유하고 기업들과 민관 협력 방안을 논의했다. 우주데이터센터는 지구 궤도에 데이터 처리와 저장을 위한 인프라를 구축하는 개념이다. AI 서비스 확산으로 데이터센터에서 처리해야 하는 데이터가 급증하고 전력과 냉각 비용 부담이 커지는 상황에서 지상에 집중된 데이터센터 인프라를 우주로 확장하는 방안으로 주목받고 있다. 특히 우주에서는 태양광을 활용해 전력을 생산할 수 있고, 지상과 달리 대규모 시설을 구축하는 데 필요한 토지 제약이 상대적으로 적다는 장점이 있다. 데이터 처리 과정에서 발생하는 열을 우주공간에서 효율적으로 방출할 수 있는 냉각 기술을 확보할 경우 지상 데이터센터가 안고 있는 전력·냉각 문제를 보완할 가능성도 제안되고 있다. 다만 우주데이터센터를 실제로 구축하기 위해서는 지상 데이터센터와 다른 기술적 과제를 해결해야 한다. 우주에서는 강한 방사선에 노출되기 때문에 일반적인 상용 반도체를 그대로 사용하기 어렵고, 태양전지와 배터리 등 전력 시스템 역시 극한의 온도와 방사선 환경을 견뎌야 한다. 발사 비용과 유지보수의 어려움도 상용화 과정에서 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 글로벌 시장에서는 우주데이터센터를 새로운 데이터 인프라로 활용하려는 움직임이 나타나고 있다. 일론 머스크가 이끄는 스페이스X 역시 위성 네트워크와 AI 인프라를 결합하는 방안을 추진하면서 우주공간을 데이터 처리 영역으로 활용하는 구상을 내놓고 있다. 지상 데이터센터에 필요한 막대한 전력과 냉각 인프라를 우주공간에서 확보하고, 위성 네트워크를 통해 데이터를 처리·전송하는 방식이 거론된다. 최근 우주데이터센터가 단순한 미래형 우주기술을 넘어 AI 산업의 인프라 경쟁과 연결되고 있다. 특히 AI 모델의 규모가 커질수록 연산을 위한 데이터센터와 전력 인프라 확보가 중요해지고 있는 만큼, 우주를 새로운 컴퓨팅 공간으로 활용하려는 시도가 글로벌 기업을 중심으로 이어질 가능성이 커지고 있다. 국내에서는 우주항공청이 K-문샷의 우주미션 가운데 하나로 '우주데이터센터 구축'을 추진하고 있다. 핵심은 우주에서 활용할 수 있는 AI 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 확보하고 실제 우주 환경에서 실증하는 것이다. 이번 간담회에서도 우주 데이터센터에 적용할 핵심 기술을 둘러싼 논의가 이뤄졌다. 참석 기업들은 우주 방사선에 견딜 수 있는 반도체 기술과 우주용 태양전지·배터리, 냉각 기술의 우주 실증 가능성을 비롯해 기업의 참여 방식과 민관 협력 체계 구축 방안 등에 대한 의견을 제시했다. 특히 AI 반도체 기업들이 우주 산업에 진입하기 위해서는 기존 산업과 다른 검증 절차를 마련해야 한다는 의견도 나왔다. 상용 부품(COTS)을 우주에서 사용할 수 있도록 성능과 신뢰성을 검증하고, 극한 환경에서의 우주 환경 시험과 실제 위성을 활용한 실증 기회를 제공해야 한다는 것이다. 우주 산업에 진입하려는 AI·ICT 기업 입장에서는 우주용 제품을 처음부터 별도로 개발하는 데 상당한 비용과 시간이 필요한 만큼 기존 상용 기술을 우주 환경에 맞게 검증하고 실제 우주에서 시험할 수 있는 기반이 중요하다. 우주항공청 역시 이 같은 기술 검증과 실증 기회를 확대해 비(非) 우주 기업의 참여를 유도한다는 방침이다. 우주 데이터센터가 구축되면 반도체 기업뿐 아니라 전력, 배터리, 냉각, 위성 제조 등 다양한 산업이 우주 산업 공급망에 참여할 수 있다는 점도 주목된다. 기존 우주 산업이 위성체와 발사체 중심으로 형성됐다면 우주 데이터센터는 AI 반도체와 데이터센터 인프라 기술을 우주 산업으로 끌어들이는 새로운 접점이 될 수 있기 때문이다. 우주항공청은 이번 간담회에서 나온 기업들의 의견을 향후 우주 데이터센터 추진 방향과 세부 전략에 반영할 계획이다. 또한 AI·ICT 기업을 비롯한 비우주 기업의 참여를 확대해 우주데이터센터에 필요한 핵심 기술과 공급망을 국내에서 확보한다는 방침이다. 오태석 우주항공청장은 "우주데이터센터는 우주공간 신산업 창출을 위한 핵심 성장동력으로서, 비(非) 우주 기업인 AI·ICT 기업의 참여 의지를 확인하고 새로운 위성개발·제조 생태계로 조성하는 것이 중요하다"며 "이번 간담회에서 논의된 의견을 면밀히 검토하여 우주데이터센터의 추진 방향과 세부 전략에 반영하고, 인공지능이 우주산업 생태계 전반으로 확장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-10 16:09:29
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삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
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통신3사·네이버·카카오 'AIDC 원팀'…18.4GW 구축·수출 추진 [경제일보] 정부와 통신 3사, 네이버·카카오를 비롯한 국내 인공지능(AI) 관련 기업들이 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 육성하기 위한 협력체를 가동한다. 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 구축계획을 국내 서버·전력·냉각·클라우드 산업의 성장과 해외 수출로 연결하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 29일 서울 중구 롯데호텔에서 산업통상부·금융위원회·국토교통부와 산·학·연 관계자 약 400명이 참석한 가운데 ‘AI DC 얼라이언스’ 출범식을 개최했다. 얼라이언스는 정부가 지난 6월 발표한 ‘AI 데이터센터 국가 전략 산업화’ 계획을 실행하기 위한 민관 협의체다. 정부는 3대 메가프로젝트의 하나로 2035년까지 총 18.4GW 규모의 AIDC를 구축하고, 데이터센터 전후방 산업의 수출산업화와 권역별 클러스터·대규모 테스트베드 조성을 추진하고 있다. 정부 계획에 따르면 SK·GS·네이버 등은 1단계로 8.4GW 규모의 AIDC를 구축한다. 관련 민간 투자 계획은 약 550조원이다. 이후 SK가 10GW를 추가해 전체 규모를 18.4GW까지 확대하는 구상이다. 다만 이는 장기 구축 목표와 투자계획을 합산한 수치로, 실제 집행은 부지와 전력망, 인허가, 고객 확보와 프로젝트 금융 조달에 따라 달라질 수 있다. 얼라이언스는 과기정통부와 민간 공동의장 체제로 운영된다. 초대 민간 공동의장은 정재헌 SK텔레콤 대표 겸 한국정보통신진흥협회장이 맡았다. 의장단에는 네이버클라우드, 삼성SDS, SK텔레콤, NHN클라우드, LS일렉트릭, LG유플러스, LG전자, GS, 카카오, KT, 케이티엔에프, 퓨리오사AI 등 12개 기업이 참여한다. 정보통신기획평가원이 간사를 맡는다. 실무 조직은 수요·공급·기반 등 3개 분과와 수출산업화 태스크포스(TF)로 구성된다. 네이버클라우드가 이끄는 수요 분과는 AIDC 구축·운영 경험을 토대로 국산 솔루션과 클라우드 기술을 실증한다. 대규모 테스트베드에서 성능을 검증하고 국내 기업이 해외사업에 제시할 수 있는 레퍼런스를 확보하는 역할도 맡는다. LG전자가 분과장을 맡은 공급 분과는 서버와 전력, 냉각, 네트워크, AI 반도체 등 핵심 기술의 국산화와 고도화를 추진한다. 서로 다른 장비와 솔루션을 함께 사용할 수 있도록 상호운용성과 표준화 방안도 마련한다. 카카오가 이끄는 기반 분과는 AIDC 관련 협·단체와 대학, 법무법인 등이 참여해 법·제도 개선과 전문인력 양성을 논의한다. 대규모 전력 사용에 따른 계통 연결과 입지 규제, 데이터·보안 기준 등 현장 애로사항도 다룰 예정이다. 수출산업화 TF는 데이터센터의 설계와 시공, 서버·전력·냉각 설비, 클라우드 운영을 하나의 패키지로 묶어 해외에 공급하는 전략을 수립한다. 글로벌 빅테크 중심의 AI 학습시장과 개방형 모델 중심의 추론시장을 구분해 접근하고 UAE 등 AIDC 수요가 큰 국가를 우선 공략할 계획이다. 정재헌 공동의장은 “AI DC 얼라이언스는 AI 시대 글로벌 시장을 선도하는 연대의 시작”이라며 “대한민국이 대체 불가능한 AI 데이터센터 산업 강국으로 도약하는 초석이 될 것”이라고 말했다. 금융위원회는 GW급 데이터센터 구축에 필요한 대규모 자금을 국민성장펀드 등을 통해 지원할 방침이다. 산업부는 소재·부품·장비 기업의 기술개발과 실증, 시장 진출을 연계한 공급망 지원체계를 구축한다. 18.4GW 계획이 산업 경쟁력으로 이어지려면 데이터센터 건설량뿐 아니라 실제 가동률과 고객 수요를 확보해야 한다. 국산 NPU와 서버, 냉각·전력 솔루션이 테스트베드에서 성능과 경제성을 입증하고 상용 데이터센터에 채택되는 과정도 필요하다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “대규모 투자가 건물을 세우고 서버를 채우는 데 그치지 않고 설계·구축·운영과 클라우드 기술 전반의 경쟁력 강화로 이어지도록 지원하겠다”고 밝혔다.2026-07-29 15:15:31
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업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다 [경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-07-23 10:57:02
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삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 NPUaaS 출시…"AI 인프라 선택권 넓힌다" [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 재편되면서 엔비디아 GPU 일변도 시장에 변화의 조짐이 나타나고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 비용과 전력 효율성이 새로운 화두로 떠오르자 삼성SDS는 GPU의 대안으로 추론에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)를 주목하고 있다. 20일 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 밝혔다. 기존 GPUaaS에 이어 NPU 기반 AI 연산 자원까지 확보하면서 기업들의 AI 인프라 선택지를 넓힌 것으로 평가된다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하거나 문서를 분석하고 이미지를 판별하는 추론 과정에서 높은 전력 효율성과 비용 경쟁력을 갖춘 것이 특징이다. 최근 AI 시장의 관심은 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하고 있다. AI 모델 개발 초기에는 막대한 연산 능력을 갖춘 GPU가 필수적이었다면, AI 서비스가 본격화되면서 얼마나 효율적으로 추론을 수행할 수 있는지가 기업들의 새로운 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 서비스가 늘어날수록 추론 비용 역시 함께 증가하기 때문이다. IT 업계에서는 모든 AI 서비스를 고성능 GPU로 운영할 필요는 없다는 분석도 나온다. AI 모델을 학습하는 단계와 서비스를 제공하는 단계에 필요한 연산 자원이 다른 만큼 활용 목적에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 하이브리드 AI 인프라 수요가 확대될 것이라는 전망이다. 삼성SDS는 해당 수요에 맞춰 고객이 직접 NPU 서버를 구매하거나 자체 데이터센터를 구축하지 않고도 SCP를 통해 구독형 서비스로 활용할 수 있도록 구성했다. 삼성SDS는 기업들이 서비스 규모와 데이터 처리량에 따라 NPU를 1장부터 2장, 4장, 8장 등 필요한 만큼 선택해 사용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 유연하게 인프라를 구성할 수 있다고 설명했다. 특히 삼성SDS가 퓨리오사AI와 협력한 배경에는 AI 추론 시장 확대에 따른 비용 효율성과 국산 AI 반도체 생태계 확보가 자리하고 있다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 스타트업으로 LG AI연구원과 LG유플러스, LG CNS를 비롯해 메가존클라우드 등 국내 IT 기업들과 협력하며 NPU 상용화를 확대하고 있다. 최근에는 에이전틱 AI와 소버린 AI 수요가 늘어나면서 전력 효율성이 높은 추론용 NPU가 주목받고 있는 만큼 삼성SDS 역시 기업용 AI 인프라 경쟁력 강화를 위해 퓨리오사AI를 선택한 것으로 풀이된다. 또한 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 필수적이지만, 서비스 운영 단계에서는 비용과 전력 소모를 줄일 수 있는 NPU의 역할이 커지고 있다. 퓨리오사AI의 레니게이드는 추론 성능과 전력 효율성을 앞세워 글로벌 빅테크와 국내 기업들로부터 기술력을 인정받고 있으며, 자체 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS는 GPUaaS에 이어 NPUaaS까지 확보하면서 향후 공공과 금융, 제조 등 기업 고객을 대상으로 다양한 AI 인프라 선택지를 제공할 수 있게 됐다. 고성능 스토리지와 컴퓨트, 고속 네트워크 등 SCP의 다양한 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있는 것도 특징이다. 삼성SDS는 이번 서비스를 소버린 클라우드 환경으로 제공해 엄격한 보안 규제를 적용받는 공공 분야에서도 활용성을 높인다는 계획이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 구축과 소버린 AI 전략을 추진하는 가운데 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침할 AI 반도체와 클라우드 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 삼성SDS는 GPU와 NPU를 모두 제공하는 AI 인프라 사업자로서 기업들의 다양한 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련하게 된 것으로 평가된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 NPUaaS 출시는 단순히 새로운 클라우드 상품을 선보이는 것을 넘어 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"며 "삼성SDS는 앞으로도 고객 니즈 해결을 위해 SCP 기반 상품을 다양화하고, 클라우드 AI 기술 생태계를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-20 08:32:37
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.2026-07-15 14:01:14
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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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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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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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