2026.07.30 목요일
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IBM, AI가 공격도 방어도 바꿨다…악성 침해사고 4건 중 1건 AI 활용 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 늘면서 기업의 침해사고 피해 비용도 사상 최고 수준으로 높아졌다. AI가 공격에 필요한 시간과 비용을 낮추는 동시에 보안 현장에서는 탐지와 대응을 돕는 방어 수단으로 활용되는 양면성이 뚜렷해지고 있다. IBM이 30일 발표한 ‘2026 데이터 유출 비용 보고서’에 따르면 전 세계 악의적 침해사고 4건 중 1건에는 AI가 활용된 것으로 조사됐다. AI 기반 공격은 전년보다 56% 증가했으며 딥페이크를 이용한 사칭과 AI 기반 악성코드가 증가세를 주도했다. AI가 활용된 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러로 집계됐다. 전체 데이터 유출 사고의 평균 비용인 499만달러보다 약 100만달러 많다. 전체 평균 피해 비용도 전년보다 12% 증가해 역대 최고치를 기록했다. 공격자가 AI를 활용해 취약점 탐색과 악성코드 제작, 사칭 콘텐츠 생성을 자동화하면서 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준까지 낮아졌다. 반면 피해 기업은 시스템 복구와 사고 조사, 영업 중단, 고객 이탈 및 규제 대응 등에 수백만달러를 지출하고 있다. AI가 사이버 공격의 진입 장벽을 낮추면서 공격자와 피해 기업 사이의 비용 격차가 커진 셈이다. AI는 방어 비용을 낮추는 수단으로도 작용했다. 보안 운영에 AI와 자동화를 폭넓게 적용한 기업은 이를 도입하지 않은 기업보다 침해사고 비용을 평균 193만달러 절감했다. 그럼에도 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 보안 운영에 AI와 자동화를 적용하지 않은 것으로 나타났다. 활용 분야도 탐지와 대응에 편중됐다. 기업 절반 이상이 위협을 탐지하고 확산을 차단하는 데 AI 에이전트를 사용했지만, 이미 발견된 취약점을 관리하고 보완하는 데 활용한 비율은 18%에 그쳤다. 공격자는 AI로 취약점 악용 시간을 단축하고 있지만 기업의 패치와 개선 작업은 기존 속도에 머물러 있다는 의미다. 포네몬연구소가 진행한 후속 조사에서는 차세대 AI 모델의 공격 역량을 인지한 기업 가운데 85%가 보안 투자를 늘릴 계획이라고 답했다. 실제 침해사고를 경험한 뒤 투자를 확대하겠다는 기업 비율인 64%보다 높았다. 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영에서 AI 에이전트를 활용하는 방식을 재검토하고 있었다. 공격은 금융과 에너지 등 핵심 인프라에 집중됐다. AI 기반 공격의 62%가 핵심 인프라 산업을 겨냥했다. 금융 서비스 분야의 평균 침해사고 비용은 630만달러, 에너지 산업은 520만달러였다. 이들 산업에서 발생한 사고는 개별 기업을 넘어 결제망과 공급망, 필수 서비스의 연쇄 장애로 번질 수 있다. AI 모델 자체보다 이를 둘러싼 시스템도 취약 지점으로 지목됐다. 조사 기업의 20% 이상이 AI 모델이나 애플리케이션을 겨냥한 침해사고를 경험했다. 주요 원인은 API·애플리케이션·플러그인 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로 각각 27%를 차지했다. 랜섬웨어 사고 비중은 전년 34%에서 39%로 높아졌다. 공격자들은 운영 중단뿐 아니라 기업 평판을 훼손하겠다고 위협하는 방식을 가장 많이 활용했다. 주요 압박 대상은 브랜드 평판 41%, 직원 정보 35%, 지식재산권 31% 순이었다. 양자컴퓨팅 시대를 앞두고 암호화 기반도 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다. 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 암호화한 기업은 37%였으며, 조직 내부의 암호 자산을 파악하고 있는 기업은 34%에 불과했다. 수자 비스웨산 IBM 시큐리티 소프트웨어 부문 부사장은 “AI는 공격을 빠르고 저렴하게 만드는 반면 침해사고 대응 비용은 계속 증가시키고 있다”며 “개발 과정에 복구 역량을 내재화하고 실행 환경의 신원을 보호하며 공격자와 같은 속도로 위험을 해결해야 한다”고 말했다. 이번 보고서는 IBM 후원으로 포네몬연구소가 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직에서 발생한 실제 침해사고를 분석해 작성했다. 후속 조사는 올해 5월 원조사 참여 기업 가운데 456곳을 대상으로 진행됐다.2026-07-30 10:40:12
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가덕도신공항 또 공사비 갈등…지역 건설사 이탈 가능성까지 [경제일보] 가덕도신공항 부지조성공사가 시공사 재편을 마치고도 계약 전 공사비 상승이라는 새로운 변수에 부딪혔다. 재입찰 이후 중동 정세 악화로 유류비와 자재비가 뛰었지만 현행 계약 제도로는 본계약 이전의 물가 변동분을 반영하기 어렵기 때문이다. 지역 건설사들이 사업 이탈 가능성까지 거론하면서 공사비 조정 여부가 연내 착공과 컨소시엄 유지의 쟁점으로 떠올랐다. 30일 건설업계에 따르면 대우건설 컨소시엄에 참여한 부산·경남 지역 건설사 13곳은 최근 국토교통부와 부산시, 경남도, 가덕도신공항건설공단 등에 공사비 현실화를 요구하는 공동 탄원서를 제출했다. 이들 업체의 지분은 부산 9.3%, 경남 3.7% 등 전체 컨소시엄의 13%를 차지하고 있다. 지역 건설사들은 적정 공사비가 반영되지 않으면 컨소시엄 탈퇴도 검토할 수 있다는 입장이다. 해상 매립과 연약지반 처리에 대규모 장비와 자재가 투입되는 사업 특성상 유류비와 철강재, 아스팔트 가격 상승을 기존 공사비만으로 감당하기 어렵다는 것이다. 가덕도신공항 부지조성공사는 약 10조7000억원 규모의 대형 해상 토목사업이다. 방파제와 호안, 활주로 기반을 조성하는 과정에서 기상과 파랑, 해저 지반 등 육상 공사보다 많은 변수를 관리해야 한다. 공사기간이 길고 장비 투입 비중이 높아 작은 단가 변화도 전체 사업비에 미치는 영향이 크다. 사업은 이미 한 차례 큰 굴곡을 겪었다. 당초 현대건설이 주도한 컨소시엄이 우선협상대상자로 선정됐지만 공사기간을 둘러싼 이견 끝에 현대건설이 지난해 5월 사업에서 빠졌다. 포스코이앤씨도 신규 인프라 수주 중단 방침과 맞물려 컨소시엄을 이탈했다. 정부는 사업을 다시 추진하기 위해 공사기간을 기존 84개월에서 106개월로 늘리고 공사비도 10조5000억원대에서 10조7000억원대로 조정했다. 이후 대우건설을 중심으로 컨소시엄 재편이 추진됐지만 롯데건설과 한화 건설부문, 금호건설, 코오롱글로벌 등 참여가 거론됐던 건설사들이 이탈하거나 최종 참여하지 않으면서 구성 과정에서도 진통이 이어졌다. 현재 컨소시엄에는 대우건설을 비롯해 HJ중공업과 중흥토건, 동부건설, BS한양, 두산건설, 지역 건설사 등 모두 19개사가 참여한다. 지분은 대우건설 55%, HJ중공업과 중흥토건 각 9%, 동부건설과 BS한양 각 5%, 두산건설 4%, 지역 업체 13%로 구성됐다. 대우건설 컨소시엄은 지난해 12월 재공고 입찰에 단독으로 참여했고 두 차례 유찰을 거쳐 올해 2월 우선협상대상자로 선정됐다. 현재 기본설계가 진행 중이며 오는 11월 우선시공분 예비계약을 거쳐 연내 착공하는 일정이 추진되고 있다. 공사비 갈등은 입찰과 계약 사이의 시차에서 발생했다. 국가계약법은 계약 체결 이후 일정 수준 이상 물가가 변동하면 계약금액을 조정할 수 있도록 규정한다. 그러나 입찰가격을 제출한 뒤 본계약을 맺기 전에 오른 비용은 계약금액에 반영하기 어렵다. 가덕도신공항도 지난해 12월 입찰공고부터 오는 11월 예비계약까지 1년 가까운 공백이 생긴다. 그 사이 발생한 미국·이란 전쟁이나 공급망 충격을 사업비에 반영할 것인지가 이번 갈등의 핵심이다. 실제 공사비 상승 폭도 작지 않다. 특히 토목 공사비 부담은 이미 높은 수준이다. 한국건설기술연구원이 집계한 토목건설공사비지수는 지난 2월 137.88에서 5월 143.30으로 석 달 만에 3.9% 상승해 역대 최고 수준을 기록했다. 전체 건설공사비지수도 같은 달 137.67로 전년 동월 대비 5.1% 올랐다. 업계에서는 중동 정세 악화 이후 늘어난 공사비가 4000억~5000억원에 이를 것으로 평가했다. 하지만 미국·이란의 재충돌과 공급망 불안에 따른 자재비, 운송비, 장비비 상승이 장기화될 경우 지역 중견·중소 건설사들의 재무 부담은 더 커질 수 있다. 입찰 당시가 아닌 본계약 체결 시점의 원가 여건을 일부 반영할 수 있도록 특례가 필요하다는 요구가 나오는 이유다. 가덕도신공항은 부산·울산·경남권의 핵심 인프라 사업이다. 그러나 주관사 교체와 재입찰, 컨소시엄 이탈을 거친 데 이어 공사비 재산정 논의까지 불거지면서 사업 관리 부담이 다시 커졌다. 정부가 공공공사 원칙을 유지하면서도 입찰 이후 달라진 원가 환경에 대한 객관적인 조정 기준을 마련하지 못하면 공사비를 아끼려던 구조가 사업 전체를 반복해서 늦추는 요인으로 바뀔 수 있다.2026-07-30 08:52:33
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STX엔진·디노티시아, 창원 방산 AI 데이터센터 구축 협력 [경제일보] STX엔진과 인공지능(AI) 기업 디노티시아가 창원 지역의 방산 제조 생태계와 AI 인프라를 연결하는 방산 특화 데이터센터 구축에 나선다. 29일 STX엔진은 디노티시아와 ‘창원 방산 AI 데이터센터 구축사업’의 성공적인 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 방위산업 분야의 AI 활용을 확대하고 대규모 데이터 처리와 AI 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅 인프라를 확보하기 위해 마련됐다. 양사는 데이터센터 사업 투자와 전력 인프라 구축, 방산 AI 기술 개발 등을 중심으로 협력할 계획이다. 디노티시아는 AI 데이터센터의 사업 기획과 개발, 운영체계 구축을 맡는다. STX엔진은 사업에 전략적 투자자로 참여하는 방안을 검토하고 발전기 등 데이터센터 운영에 필요한 전력 인프라 설비 공급을 지원한다. 양사는 이번 협약을 바탕으로 방산 AI 데이터센터 투자와 발전설비 공급, 방산 분야 AI 기술·솔루션 개발, 지역 산업 생태계 활성화 등을 공동으로 추진한다. STX엔진은 그동안 축적한 엔진과 발전설비 기술을 활용해 데이터센터의 안정적인 전력 공급 체계를 마련한다는 구상이다. 데이터센터는 정전이나 전력 공급 불안이 발생하면 운영 차질로 이어질 수 있어 비상발전기를 비롯한 안정적인 전력 설비가 필수적이다. 디노티시아는 AI 데이터와 스토리지 기술, 데이터센터 개발·운영 역량을 바탕으로 국방기관과 방산기업이 AI를 개발하고 활용할 수 있는 방산 특화 인프라 구축을 추진한다. 양사는 향후 실무협의체를 구성해 투자 규모와 사업 방식, 데이터센터 구축 일정 등 단계별 추진 방안을 구체화할 예정이다. 이번 사업을 통해 창원을 중심으로 한 방산 제조 기반과 AI 데이터센터를 연계하고 국내 방위산업의 디지털 전환을 지원한다는 방침이다. STX엔진 이상수 대표는 “이번 협약은 방산 AI 데이터센터 구축을 위한 핵심 인프라 확보의 출발점”이며 “민·방산 분야에서 축적한 기술력과 사업 역량을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계 구축과 AI 활용 기반 확대를 통해 AI 데이터센터, 국방 디지털 전환, 첨단 방산 생태계 구축에 적극 참여해 국가 방위산업 경쟁력 강화와 미래 성장동력 확보에 기여하겠다”고 했다. 디노티시아 정무경 대표는 “STX엔진의 엔진 기술은 데이터센터 전력 인프라로, 디노티시아의 AI 데이터·스토리지 기술은 제조 AI 인프라로 확장될 수 있다”며 “엔진과 AI라는 서로 다른 분야의 기업이 데이터센터를 접점으로 각자의 기술과 사업 영역을 넓히는 협력이 될 것”이라고 했다.2026-07-29 13:52:08
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한컴, 유럽형 '소버린 에이전틱 OS' 3분기 공개…14조원 시장 공략한다 [경제일보] 한컴(대표이사 변성준·김연수)이 기존 공공·금융 시스템을 교체하지 않고 인공지능(AI) 에이전트를 연결하는 방식으로 유럽 소버린 AI 시장 공략에 나선다. 올해 3분기 유럽형 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’ 베타 버전을 공개하고 검증을 거쳐 하반기 중 상용 버전을 선보일 계획이다. 한컴은 폴란드 국가공인 연구개발(R&D)센터 7불스(7Bulls), 현지 AI·IT 기업 알고마인(Algomine)과 유럽형 소버린 에이전틱 OS 개발을 위한 세부 협력 어젠다에 합의했다고 15일 밝혔다. 이번 합의는 앞서 체결한 업무협약(MOU)을 구체적인 개발 과제로 옮기는 단계다. 협력 분야는 △제품 현지화 △기존 시스템 연동 △거버넌스와 유럽연합(EU) 규제 대응 △공동 영업과 사업화 등 4개 축이다. 현재는 공동개발과 개념검증(PoC)을 준비하는 과정으로 구체적인 현지 고객이나 공급 계약 규모는 공개되지 않았다. 다만 3분기 베타 공개와 하반기 상용화 일정이 제시되면서 유럽 진출 계획이 제품 개발과 매출화 단계로 넘어가는 분기점을 맞았다는 평가가 나온다. ◆ 기존 시스템 유지한 채 AI 에이전트 연결 한컴이 말하는 에이전틱 OS는 윈도나 리눅스처럼 컴퓨터를 구동하는 전통적인 운영체제와는 다르다. 조직이 보유한 데이터와 업무 시스템, 권한 체계, 여러 AI 모델과 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 통제하는 통합 운영 플랫폼에 가깝다. 핵심은 유럽 공공기관이 장기간 사용해 온 기간계 시스템을 걷어내지 않는다는 점이다. 기존 시스템에 연결 모듈인 커넥터를 붙여 AI 에이전트가 필요한 데이터를 읽고 업무를 수행하도록 설계한다. 전면 교체에 따른 비용과 서비스 중단 위험을 줄이면서 단계적으로 AI를 도입하려는 공공·금융기관을 겨냥한 방식이다. 현지화는 언어에서 시작한다. 한컴은 폴란드어 특화 거대언어모델(LLM) ‘비엘리크(Bielik)’를 에이전틱 OS에 연동하는 방안을 검토하고 있다. 폴란드어 에이전트의 성능을 측정할 평가체계도 공동으로 구축한다. 날짜와 통화, 문자 표기 등 현지 업무환경에 필요한 요소도 제품에 반영할 예정이다. 배포 방식은 폐쇄망과 온프레미스를 중심으로 설계한다. 민감한 문서와 업무 데이터의 외부 이동을 최소화하고 고객이 직접 AI 모델과 데이터 접근권한을 관리하도록 하기 위해서다. 7불스는 현지화와 기술개발을, 알고마인은 고객 채널을 활용한 공공·금융 분야 PoC와 사업 발굴을 맡는다. 한컴은 3분기 공개할 베타 버전을 통해 폴란드어 처리 성능과 현지 기간계 시스템 연동, AI 에이전트의 권한 통제 등을 우선 검증할 것으로 보인다. 이후 하반기 상용 버전을 출시하고 PoC를 실제 공급 계약으로 전환한다는 구상이다. ◆ EU 규제는 부담이자 시장 진입 기회 한컴이 유럽을 첫 해외 거점으로 선택한 배경에는 EU의 규제 시계가 있다. EU AI법에 따른 투명성 의무는 오는 8월 2일부터 적용된다. 이용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알리고 일정한 AI 생성·조작 콘텐츠에는 식별 가능한 표시를 적용해야 한다. 생체인식과 핵심 인프라, 교육, 고용 등에 사용되는 일부 고위험 AI 규정은 2027년 12월 2일부터 적용된다. 로봇과 산업기계 등 규제 대상 제품에 내장되는 시스템에는 2028년 8월 2일부터 관련 규정이 적용될 예정이다. 유럽 공공기관과 기업이 AI 도입과 함께 로그 기록, 접근 통제, 모델 검증과 사람의 감독 체계를 준비해야 하는 이유다. 한컴의 전략은 오픈AI나 구글처럼 기반모델을 직접 개발해 경쟁하는 데 있지 않다. 고객이 필요에 따라 현지 모델이나 외부 LLM을 선택하되 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고 기존 업무 시스템과 연결하며 실행 과정과 권한을 관리하는 역할을 맡는다. 자체 모델 경쟁에 막대한 자금을 투입하기보다 모델에 종속되지 않는 구조를 앞세워 공공·금융 분야의 규제와 레거시 연동 수요를 공략하는 셈이다. 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기보다 여러 모델과 업무 시스템 사이의 운영 계층을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 한컴은 글로벌 에이전틱 AI 시장 전망을 토대로 2030년 소버린 에이전틱 OS의 유효시장(SAM)을 70억∼100억달러, 약 10조∼14조원으로 자체 추산하고 있다. 전체 소버린 AI 시장이 아니라 한컴이 겨냥하는 소프트웨어·플랫폼 영역의 추정치다. 관건은 하반기 상용화 이후 실제 고객을 확보할 수 있느냐다. 국내에서 축적한 공공 문서 처리와 폐쇄망 구축 경험을 폴란드어와 EU 규제 환경에서도 재현해야 한다. 3분기 베타에서 커넥터의 호환성과 언어 정확도, 규제 대응 기능을 입증하고 이를 공급 계약으로 연결해야 유럽 진출이 첫 매출로 이어질 수 있다. 김연수 한컴 대표는 “유럽의 공공 시스템은 수십 년간 축적된 자산”이라며 “그것을 대체하는 것이 아니라 지능화하는 것이 우리의 접근”이라고 말했다. 이어 “AI 주권은 인프라를 갖추는 것으로 완성되지 않는다”며 “그 위에서 데이터가 실제로 일하게 만드는 계층이 필요하고 그 자리를 한컴이 채우려 한다”고 강조했다.2026-07-15 10:39:00
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한국 기업, 베트남 후에시서 친환경 항만·물류 투자 타진 한국의 에너지 컨설팅 기업 더에너지컨설팅(The Energy Consulting)이 베트남 중부 후에시를 방문해 찬머이-랑꼬(Chân Mây–Lăng Cô) 경제구역을 중심으로 친환경 항만과 물류 인프라 투자 가능성을 타진했다. 베트남 이코노미신문에 따르면 지난 8일 후에시 인민위원회에서 호앙하이민(Hoàng Hải Minh) 상임부위원장은 김준(Kim Joon) 더에너지컨설팅 대표와 만나 항만 인프라 및 물류 분야 투자 협력 방안을 논의했다. 더에너지컨설팅은 찬머이-랑꼬 경제구역의 투자 환경을 점검하고 자사의 핵심 사업인 친환경 항만과 지속가능한 물류 인프라 구축 프로젝트의 사업성을 검토하고 있다고 밝혔다. 김준 대표는 태양광 발전 시스템을 비롯해 선박 육상전원공급설비(AMP·Alternative Maritime Power), 항만 에너지 관리 시스템, 탄소배출 모니터링 시스템 등을 찬머이항에 도입하는 방안을 검토하고 있다고 설명했다. 이들 사업은 청정에너지 활용 확대와 온실가스 감축, 항만 운영 효율성 제고를 통해 친환경 항만 전환을 촉진하는 핵심 인프라 사업으로 평가받는다. 더에너지컨설팅은 사업 추진을 위해 항만 개발계획과 투자 유치 정책, 관련 제도 등에 대한 자료를 요청했으며 현장 조사를 거쳐 구체적인 협력 방안을 마련하기를 희망했다고 밝혔다. 호앙하이민 상임부위원장은 더에너지컨설팅이 후에를 투자 검토 지역으로 선택한 것을 환영하며 친환경 항만과 에너지 절감·탄소배출 저감 기술 중심의 투자 제안이 후에시의 녹색성장 전략과 지속가능한 해양경제 발전 방향에 부합한다고 평가했다. 그는 "후에시는 첨단기술을 활용한 친환경 투자와 물류 인프라의 부가가치를 높이는 사업을 적극 환영한다"며 "역량 있는 해외 투자기업에 필요한 행정적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다. 이어 후에시 경제·산업단지관리위원회와 관계 부서에 항만 개발계획과 투자 절차 관련 자료를 제공하고 현장 조사와 협력 방안 마련을 적극 지원할 것을 지시했다. 후에시는 해양경제를 미래 성장동력으로 육성하기 위해 항만·물류 인프라 확충과 친환경 항만 구축을 핵심 과제로 추진하고 있다. 이번 한국 기업의 투자 검토가 실질적인 협력으로 이어질 경우 양국 간 친환경 물류와 해양 인프라 분야 협력도 한층 확대될 것으로 기대된다.2026-07-14 08:50:14
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데이터센터·GPU 이어 물류센터까지…네이버, AI 인프라 기업으로 체질 전환 [경제일보] 네이버가 창사 이후 처음으로 자체 물류센터 구축과 직배송 체계 마련을 검토하며 커머스 경쟁력 강화에 나선다. 검색과 플랫폼 중심이던 사업 구조에서 벗어나 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 물류 인프라까지 직접 확보하며 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라 기업으로 체질 전환에 속도를 내는 모습이다. 7일 업계에 따르면 네이버는 자체 물류센터를 구축하고 직배송 체계를 마련하는 방안을 검토하고 있다. 그동안 CJ대한통운 등 물류 파트너와 협력하는 방식으로 배송 경쟁력을 강화해 왔지만, 커머스 사업 규모가 빠르게 커지면서 물류 인프라를 직접 확보하는 방향으로 전략을 확대하는 것으로 풀이된다. 이번 검토는 단순히 물류 시설을 늘리는 차원을 넘어 AI와 커머스를 연결하는 핵심 인프라를 구축하려는 전략으로 분석된다. 검색과 쇼핑, AI 서비스에서 발생하는 데이터를 물류 운영과 연결해 주문부터 배송까지 통합 관리하는 체계를 마련하려는 것이다. 실제 네이버 커머스 사업은 빠르게 성장하고 있다. 네이버의 올해 1분기 연결 기준 매출은 3조2411억원으로 집계됐다. 이 가운데 커머스 부문 매출은 4349억원으로 전년 동기 대비 35.6% 증가하며 전체 매출의 13.4%를 차지했다. 커머스 비중이 확대될수록 배송 품질과 물류 운영 경쟁력이 사업 성장을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 것이다. 자체 물류센터를 확보하면 출고 마감 시간과 재고 배치, 배송 품질, 물류비 등을 직접 관리할 수 있다. 판매자 대상 풀필먼트 서비스를 고도화하는 것은 물론 주문 처리 속도와 배송 효율을 높여 이용자 만족도를 개선할 수 있는 기반도 마련된다. AI 기술과의 연계 효과도 기대된다. 네이버는 AI를 활용해 상품 추천과 검색, 수요 예측 기능을 고도화하고 있다. 여기에 물류센터가 구축되면 AI가 예측한 수요를 기반으로 재고를 최적화하고 출고와 배송까지 연결하는 통합 운영 체계를 구현할 수 있게 된다. 향후 물류센터 자동화와 로봇, AI 기반 재고 관리 기술 적용도 확대될 가능성이 제기된다. 이번 행보는 네이버가 추진해온 대규모 인프라 투자 전략의 연장선으로도 분석된다. 네이버는 AI 경쟁력 확보를 위해 데이터센터를 지속 확충하고 GPU 인프라에도 대규모 투자를 이어가고 있다. AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 인프라에 이어 물류까지 직접 확보하면서 AI 서비스와 커머스를 하나의 생태계로 연결하려는 전략이다. IT 업계에서는 네이버가 검색 플랫폼 기업을 넘어 AI 인프라 기업으로 사업 구조를 재편하고 있다는 것으로 분석한다. 데이터센터가 AI 연산을 담당하고 GPU가 모델 경쟁력을 뒷받침하며 물류센터가 커머스 실행력을 담당하는 구조를 구축해 플랫폼 전반의 경쟁력을 높이려는 전략이라는 것이다. 네이버는 향후 AI와 커머스, 물류를 유기적으로 연결하는 인프라 투자를 지속 확대할 전망이다. 자체 물류센터 구축이 현실화될 경우 검색과 쇼핑, AI, 배송을 하나의 데이터 기반 생태계로 연결하는 구조가 한층 강화될 것으로 분석된다. 최수연 네이버 대표는 지난 4월 열린 '스시테크 도쿄 2026'에서 "AI는 단순한 기술을 넘어 일상을 지탱하는 사회 인프라로 진화했다"며 "네이버는 기술의 확장성만큼이나 사회적 책임의 무게를 깊이 인식하고, AI를 통해 사회와 사람 그리고 기술을 더욱 가치 있게 연결하는 최적의 균형점을 찾아갈 것"이라고 말했다.2026-07-07 17:54:59
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
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삼성, 호남에 425조원 투자…반도체·AI 데이터센터 새 성장축 구축 [경제일보] 삼성전자가 호남권을 차세대 반도체와 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 총 425조원을 투입한다. 광주에 신규 반도체 생산기지를 조성하고 해남에는 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 산업 생태계를 호남으로 확대한다는 구상이다. 삼성은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 투자 계획을 발표했다. 이번 투자는 △반도체 △AI 데이터센터 △미래 에너지 △첨단 제조·물류 인프라를 축으로 호남을 미래 산업 거점으로 육성하는 것이 핵심이다. 가장 큰 규모는 반도체 투자다. 삼성전자는 광주에 약 400조원을 투자해 최첨단 메모리 반도체 생산공장(Fab) 2기를 건설할 계획이다. 기흥·화성·평택과 용인 국가산업단지에 이어 새로운 반도체 클러스터를 조성하는 것으로 AI 확산에 따른 글로벌 메모리 수요 증가에 대응하기 위한 차세대 생산 거점 역할을 맡게 된다. 삼성은 전력과 용수 공급, 인력 확보, 정주 여건 등을 종합적으로 검토한 결과 광주를 신규 반도체 클러스터 후보지로 선정했다고 설명했다. 광주 반도체 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 국내 반도체 생산의 양대 축으로 성장할 것으로 회사는 기대했다. AI 인프라 투자도 본격화한다. 삼성SDS는 전남 해남 솔라시도에 210MW급 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 2026년 하반기 착공해 2028년부터 가동을 시작할 예정으로 정부와 공공부문의 AI 전환(AX)을 지원하는 거점이자 대학과 연구기관, 기업의 연구개발(R&D) 플랫폼으로 활용된다. 로봇과 피지컬 AI 모델 학습·추론을 지원하는 한편 공조와 보안, 네트워크 등 관련 산업이 집적되는 AI 생태계의 핵심 인프라 역할도 수행할 전망이다. 에너지 분야 투자도 병행한다. 삼성물산은 원전 및 신재생 에너지 등 무탄소 발전을 비롯해 영광 수전해 설비 등 원전 기반 수소 생산, 고온수전해(SOEC) 추진 등 그린수소 생산기술 실증에 사업을 확대할 계획이다. 영광에서는 원전 기반 수소 생산과 고온수전해(SOEC) 기술 실증 등을 추진하며 탄소중립 기반 에너지 생태계 구축에도 나선다. 삼성전자는 광주사업장에 디지털 트윈 기반 스마트 제조 혁신 공장을 구축하고 히트펌프와 공조기기 생산 역량을 확대한다. 전북 고창에는 글로벌 첨단 물류센터를 조성해 AI·반도체 산업과 연계한 공급망 경쟁력도 강화할 계획이다. 업계에서는 이번 투자가 반도체 생산시설 구축을 넘어 AI 데이터센터와 에너지, 제조 인프라를 연계한 대규모 산업 생태계 조성이라는 점에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 특히 정부의 서남권 첨단산업 육성 전략과 맞물려 호남이 국내 AI·반도체 산업의 새로운 성장축으로 부상할 것으로 전망된다.2026-06-30 16:54:07
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LG유플러스, 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 강화 [경제일보] LG유플러스가 AI데이터센터(AIDC)의 안정적인 구축과 운영을 위해 발전설비 전문기업 지엔씨에너지와 협력한다. AI 인프라 수요 확대로 전력 설비 확보가 어려워지는 상황에서 비상용 발전기 등 핵심 인프라 공급망을 선제적으로 안정화하겠다는 취지다. LG유플러스는 서울 용산사옥에서 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 양사는 AIDC에 도입되는 비상용 발전기 등 전력 인프라 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 이번 협력은 AIDC 구축 과정에서 발생할 수 있는 전력 설비 수급 불확실성을 줄이는 데 초점이 맞춰졌다. 최근 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 비상 발전기 등 핵심 전력 설비의 공급 기간도 길어지고 있다. 과거에는 발주 후 수개월 안에 공급이 가능했지만 최근에는 2년 가까이 걸리는 사례도 늘고 있다는 게 회사 측 설명이다. AI데이터센터는 일반 데이터센터보다 안정적인 전력 공급이 더 중요하다. 고성능 GPU 서버가 대규모로 들어가고 전력 사용량과 발열이 커지기 때문이다. 전력 공급이 중단되면 AI 서비스 장애와 고객 피해로 이어질 수 있어 비상 발전기와 무정전 전원 체계는 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 양사는 경기 파주시에 건설 중인 LG유플러스 파주 AIDC에 공급되는 비상용 발전기를 포함해 향후 AIDC 전력 인프라 전반에서 협력하기로 했다. 핵심 설비 적기 대응 역량을 높이고 향후 증설과 확장을 고려한 표준화 작업도 함께 추진한다. LG유플러스는 이번 협력을 통해 27년간 유지해 온 99.999% 수준의 데이터센터 무중단 운영 역량을 AIDC 영역으로 고도화한다는 계획이다. 파주 AIDC를 중심으로 전력, 냉각, 운영 역량을 통합한 차세대 AI 인프라 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 정숙경 LG유플러스 AIDC사업담당 상무는 “AI데이터센터는 단 한 번의 전력 중단도 대규모 서비스 장애로 이어질 수 있는 만큼 전력 인프라의 안정성이 곧 경쟁력”이라며 “핵심 설비를 안정적으로 확보해 AI 인프라 공급 경쟁력을 강화하고 안정적인 데이터센터 운영 기반을 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 말했다. 안병철 지엔씨에너지 대표는 “AI데이터센터 전력 설비 수요가 빠르게 증가하고 있는 가운데 LG유플러스와의 협력을 통해 시장 불확실성에 대응할 수 있게 됐다”며 “데이터센터 전력 인프라 분야에서 쌓아온 역량을 바탕으로 LG유플러스와의 협력을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-28 11:40:01
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정부, 'K-팰컨9' 띄울 제2우주센터 찾는다…재사용 로켓 시대 준비 [경제일보] 정부가 재사용 발사체 시대에 대비해 제2우주센터 건립 후보지 공모에 나선다. 스페이스X의 팰컨9처럼 발사체를 다시 회수해 쓰는 우주수송 체계가 세계 발사 시장의 표준으로 자리 잡는 가운데 한국도 발사장과 착륙장을 함께 갖춘 새로운 우주 인프라 확보에 속도를 내는 모습이다. 우주항공청은 22일부터 8월 6일까지 전국 지방자치단체를 대상으로 제2우주센터 건립을 위한 부지 공모를 실시한다고 21일 밝혔다. 접수된 유치계획서는 선정위원회 심사를 거치며 최종 건립지는 10월 중 발표될 예정이다. 제2우주센터는 재사용발사체 운용과 다빈도 위성 발사 수요에 대응하기 위한 국가 우주 인프라다. 발사체 연구개발, 제작, 시험평가 역량을 한 곳에 모으고 재사용 발사체 발사장과 착륙장 등 운용에 필요한 시설을 갖추는 것이 핵심이다. 사업은 2028년부터 2034년까지 추진되며 전체 규모는 약 5.61㎢로 알려졌다. 정부가 제2우주센터를 추진하는 배경에는 나로우주센터 단일 체제의 한계가 있다. 현재 한국의 우주발사 인프라는 전남 고흥 나로우주센터에 사실상 집중돼 있다. 나로호와 누리호 발사가 모두 이곳에서 이뤄졌지만 향후 민간 소형 발사체와 고체 발사체, 재사용 차세대발사체 수요가 늘어나면 단일 발사장만으로는 일정과 궤도, 운용 유연성을 확보하기 어렵다. 미국은 케네디우주센터와 밴덴버그 우주군기지 등 복수 발사장을 활용하고 유럽도 기아나우주센터와 안도야 등 다양한 발사 거점을 운용하고 있다. 발사장의 수와 입지는 단순한 시설 문제가 아니라 우주산업 경쟁력과 직결된다. 다양한 궤도 투입 수요에 대응하고 발사 지연 리스크를 줄이기 위해서는 복수 발사 인프라가 필요하다. 제2우주센터는 향후 재사용 차세대발사체와 민간 발사체의 다빈도 발사를 지원하는 거점이 될 전망이다. 관측·통신·항법 위성 발사뿐 아니라 달·화성 탐사 등 국가우주개발 임무를 뒷받침하는 역할도 맡는다. 우주청은 2030년대 중후반 연간 10회 이상 재사용 발사체 발사를 고려해 이번 인프라 구축이 필요하다고 보고 있다. 지역 유치전도 본격화할 가능성이 크다. 제2우주센터는 발사장과 착륙장, 시험시설, 지원시설을 포함하는 대규모 기반시설인 만큼 지역 산업과 일자리, 연구개발 생태계에 미치는 파급효과가 작지 않다. 다만 발사 안전, 해상·공역 조건, 주민 수용성, 환경 영향, 접근 인프라 등 까다로운 조건을 충족해야 한다. 단순 유치 경쟁보다 장기 운용 가능성이 더 중요한 평가 기준이 될 수밖에 없다. 오태석 우주항공청장은 “제2우주센터는 대한민국 우주산업의 질적 도약을 위한 핵심 인프라”라며 “지역의 적극적인 참여와 협력을 바탕으로 우주산업이 성장할 수 있는 새로운 발사 거점을 조성하겠다”고 밝혔다. 한편 재사용 발사체 경쟁은 로켓을 한 번 쏘는 기술을 넘어 얼마나 자주, 싸게, 안정적으로 쏠 수 있느냐의 싸움이다. 제2우주센터는 그 경쟁에 들어가기 위한 최소한의 기반이다. 후보지를 정하는 일은 지역 개발사업을 고르는 절차가 아니다. 한국 우주수송의 다음 10년을 어디에서 시작할지 결정하는 선택이다.2026-06-21 12:57:25
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쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.2026-06-17 15:46:23
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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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"더 많이 만들어 달라" 젠슨 황 요청에…최태원 "웨이퍼 생산 2배" 선언 [경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 향후 5년 내 웨이퍼 생산능력을 두 배로 확대하겠다고 처음 공개적으로 밝히면서 SK하이닉스의 중장기 투자 계획에 관심이 쏠리고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증으로 고대역폭메모리(HBM) 공급 부족 현상이 장기화될 것으로 예상되는 가운데 생산능력 확대를 통해 시장 주도권을 이어가겠다는 의지를 드러낸 것으로 풀이된다. 4일 업계에 따르면 최 회장은 지난 2일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2026' 현장에서 "메모리 병목현상은 2030년까지 계속될 전망"이라며 "향후 5년 동안 웨이퍼 생산능력을 두 배로 늘릴 계획"이라고 밝혔다. SK그룹이 생산능력 확대 목표를 구체적인 수치로 공개한 것은 이번이 처음이다. 업계에서는 단순한 투자 계획 발표를 넘어 AI 시대 핵심 인프라 기업으로 자리 잡겠다는 전략적 선언으로 해석하고 있다. 청주·용인·미국까지…SK하이닉스 생산능력 확대 속도 최 회장이 언급한 생산능력 확대는 SK하이닉스가 국내외에서 추진 중인 대규모 투자 계획과 맞물려 있다. SK하이닉스는 청주 M15X를 차세대 D램 생산기지로 구축하는 한편, 청주 테크노폴리스 산업단지에 약 19조원을 투입해 신규 후공정 생산시설인 P&T7을 짓고 있다. P&T7은 약 23만㎡ 규모로 조성되며 올해 4월 착공해 2027년 말 완공을 목표로 한다. 청주는 SK하이닉스의 AI 메모리 핵심 거점으로 부상하고 있다. 기존 M11·M12·M15 공장에 더해 HBM 생산을 담당할 M15X와 패키징·테스트 공정 중심의 P&T7이 연계되면 전공정과 후공정을 한 지역에서 묶는 생산 체계가 가능해진다. HBM은 D램을 수직으로 쌓고 이를 고성능 패키징 기술로 연결해야 하는 만큼 웨이퍼 생산뿐 아니라 후공정 역량 확보도 공급 확대의 핵심 변수로 꼽힌다. 용인 반도체 클러스터도 중장기 생산능력 확대의 핵심 축이다. SK하이닉스는 용인 클러스터를 차세대 메모리 생산 거점으로 키우고 있으며 첫 번째 팹 건설을 통해 향후 AI 메모리 수요 확대에 대응한다는 구상이다. 업계에서는 청주 M15X와 P&T7이 단기 HBM 수요 대응을 맡고, 용인 클러스터가 중장기 생산능력 확대를 뒷받침하는 구조가 될 것으로 보고 있다. 해외에서는 미국 인디애나주 웨스트라피엣에 약 38억7000만 달러를 투자해 AI 제품용 어드밴스드 패키징 생산시설과 연구개발(R&D) 시설을 구축하고 있다. 해당 시설은 차세대 HBM 생산라인을 포함할 예정으로 SK하이닉스가 엔비디아 등 주요 고객사에 대한 공급 대응력을 높이는 기반이 될 전망이다. "더 많이 만들어 달라"…HBM 공급 부족 장기화 업계가 주목하는 부분은 최 회장이 생산능력 확대 필요성을 공개적으로 강조한 배경이다. 2026년 6월 현재 AI 서버 시장에서는 엔비디아의 GPU뿐 아니라 이를 뒷받침하는 HBM 확보 경쟁이 동시에 격화되고 있다. 생성형 AI 고도화와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 데이터센터 투자가 이어지면서 GPU와 HBM을 묶어 안정적으로 확보하는 것이 빅테크와 서버 업체들의 핵심 과제로 떠올랐다. HBM은 일반 D램보다 생산 난도가 높고 웨이퍼 투입량도 많아 단기간에 공급을 늘리기 어렵다. 여기에 D램을 여러 층으로 쌓는 적층 기술과 고성능 패키징·테스트 공정까지 필요해 전공정뿐 아니라 후공정 생산능력도 함께 확보해야 한다. 신규 메모리 팹 건설에는 최소 수년이 걸리고 대규모 설비 투자가 필요한 만큼 공급 확대 속도가 폭발적인 AI 수요를 따라가지 못하고 있다는 평가가 나온다. 실제 젠슨 황 엔비디아 CEO도 지난 2일 대만 타이베이에서 열린 GTC 타이베이 2026 미디어 간담회에서 글로벌 공급망 파트너사들의 지원에도 엔비디아 칩 공급이 여전히 제약되고 있다고 밝혔다. 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’ 출시를 앞두고 막대한 물량을 확보했지만 시장 수요가 워낙 커 공급이 수요를 따라가지 못하고 있다는 설명이다. 황 CEO는 행사장 내 SK하이닉스 부스를 방문해 HBM4E 웨이퍼에 "더 많이 만들어주세요(Please Make More)"라는 문구를 직접 남기기도 했다. 업계에서는 이를 AI 메모리 수요 급증과 공급 부족 현실을 상징적으로 보여준 장면으로 평가한다. 이 때문에 SK하이닉스의 웨이퍼 생산능력 확대 발언은 단순한 증설 계획을 넘어 엔비디아를 비롯한 핵심 고객사의 중장기 물량 요구에 선제적으로 대응하겠다는 의미로 해석된다. 업계에서는 AI 반도체 경쟁의 무게중심이 기술 선점에서 안정적 공급능력 확보로 확장되고 있는 만큼, HBM 시장 주도권을 유지하려면 생산능력과 패키징 역량을 동시에 끌어올리는 것이 필수라는 분석이 나온다. 시장에서는 SK하이닉스의 이번 생산능력 확대 계획이 삼성전자, 마이크론 등 경쟁사와의 HBM 경쟁에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 그동안 HBM 시장 선두를 유지해 온 SK하이닉스가 AI 반도체 수요 확대 국면에서 공격적인 투자 기조를 이어가며 격차 벌리기에 나섰다는 분석이다. 반도체 업계 관계자는 "AI 산업이 빠르게 성장하면서 메모리 수요는 기하급수적으로 늘어나고 있지만 반도체 공장 건설에는 수년이 걸리는 만큼 공급 확대 속도가 수요를 따라가기 쉽지 않은 상황"이라며 "생산능력을 점진적으로 확대하는 것이 가장 이상적이지만 현재는 수요 증가 속도가 워낙 빨라 공급과 수요 간 균형을 맞추는 것이 중요한 과제가 되고 있다"고 말했다. 이어 "미국 패키징 공장은 공급 안정성을 높이는 동시에 현지 고객과의 협업을 강화하는 역할을 하게 될 것"이라며 "북미 고객 대응 역량을 높여 HBM 공급 확대에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다"고 덧붙였다.2026-06-04 15:06:22
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KISA, 앤트로픽 '미토스' 쓴다…AI로 사이버 취약점 찾는다 [경제일보] 한국인터넷진흥원(KISA)이 앤트로픽의 인공지능(AI) 사이버보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 참여한다. 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 AI 모델을 활용해 국내 사이버 위협 대응 역량을 높일 수 있을지 주목된다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 KISA는 앤트로픽의 프로젝트 글래스윙에 합류해 ‘클로드 미토스 프리뷰’ 접근 권한을 확보했다. KISA는 국내 사이버 침해사고 대응과 정보보호 정책 지원을 맡는 핵심 기관이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 고성능 사이버보안 AI 모델을 검증된 기관에 제한적으로 제공해 주요 소프트웨어와 시스템의 취약점을 선제적으로 찾아내도록 하는 협력 프로그램이다. 앤트로픽은 지난 4월 약 50개 기관을 대상으로 프로젝트를 시작했고, 이번에 15개국 이상 150개 신규 기관으로 대상을 확대했다. 전체 참여 규모는 약 200곳으로 늘어나는 구조다. 핵심 모델인 클로드 미토스 프리뷰는 대규모 코드베이스와 시스템에서 보안 취약점을 찾아내는 데 특화된 AI 모델이다. 코드 분석, 바이너리 테스트, 엔드포인트 보안 점검, 침투 테스트 등에 활용될 수 있다. 앤트로픽은 초기 파트너들이 미토스를 활용해 수 주 만에 ‘높음’ 또는 ‘치명적’ 등급의 보안 결함 1만건 이상을 발견했다고 밝혔다. 이번 확대에는 전력, 수도, 의료, 통신, 하드웨어 등 핵심 인프라 분야 기관과 기업도 포함됐다. 이들 분야는 공격을 받을 경우 특정 기업 피해를 넘어 국가 안보와 사회 기반 서비스에 영향을 줄 수 있다. AI가 보안 취약점을 더 빠르게 찾아내는 시대가 열리면서 방어 기술도 같은 속도로 고도화해야 한다는 판단이 반영된 것으로 풀이된다. 국내에서는 KISA 외에 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤 등 주요 기업의 참여 가능성도 거론된다. 다만 일부 기업은 아직 공식 확인이 어렵거나 확정된 바 없다는 입장을 밝힌 것으로 알려졌다. 이에 따라 실제 국내 참여 기업 명단은 앤트로픽의 개별 통보와 기업별 절차가 마무리된 뒤 더 분명해질 전망이다. 이번 KISA 참여는 AI 보안 대응이 국제 공조 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 있다. AI가 악성코드 작성이나 취약점 공격에 악용될 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 방어 진영도 고성능 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾고 패치하는 체계를 갖출 필요가 커지고 있다. 다만 미토스 같은 고성능 보안 AI는 방어에 유용한 만큼 오용 가능성도 함께 안고 있다. 발견된 취약점 정보를 어떻게 관리하고, 민간 기업과 어떤 방식으로 공유하며, 실제 패치까지 얼마나 빠르게 연결하느냐가 성과를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.2026-06-03 13:10:34
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![[데스크칼럼] 왜 하필 지금 공소기각인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/30/20260730100741555848_518_323.jpg)