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GS건설, AI 데이터센터 냉각 기술개발 나서 外 [경제일보] GS건설은 LG전자, GRC와 ‘데이터센터 액침냉각 및 통합 냉각솔루션 기술개발과 설비기술 협력’을 위한 업무협약을 체결했으며 AI데이터센터에 적용할 수 있는 냉각기술 개발에 나선다고 14일 밝혔다. 앞서 GS건설은 지난 8월 LS일렉트릭과 업무협약을 맺고 AI데이터센터 사업에 필요한 전력기기의 안정적인 공급을 위한 협력체계를 구축했다. 이어 지난달에는 LG유플러스, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM 등 5개사와 함께 국내 환경에 최적화된 사전 제작형 모듈러 데이터센터(PMDC) 표준모델 개발에 착수했다. 이번 협약을 통해서는 AI데이터센터의 핵심 기술 가운데 하나인 냉각 분야의 기술 경쟁력 확보에 나선다. 공동개발하는 ‘액침냉각’은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 냉각유에 직접 담가 열을 식히는 기술이다. 공기를 이용해 서버를 냉각하는 기존 방식과 달리 서버에서 발생하는 열을 냉각유가 직접 흡수해 제거하는 것이 특징이다. 액침냉각 방식을 실제 데이터센터에 적용하기 위해서는 냉각장비뿐 아니라 건물 구조와 배관, 전력 인프라, 유지보수 공간 등이 함께 고려돼야 한다. 향후 3사는 데이터센터 건축·설비와 액침냉각 시스템을 하나로 연결하는 통합솔루션 개발에 나설 계획이다. GS건설은 이번 연구에서, AI데이터센터 건축 표준설계안 및 사전검증(PoC) 테스트베드 운영을 통해 액침냉각 장비의 배치와 구조 하중, 배관·전력연결, 운영 및 유지보수 동선 등의 실증을 담당한다. GS건설 관계자는 “AI 데이터센터 사업 경쟁력을 확보하기 위해 전력, 설계·시공, 운영뿐 아니라 냉각 분야까지 전문기업들과 협력체계를 확대하고 있다”며 “이번 협력을 통해 고성능 AI 데이터센터에 필요한 액침냉각 기술의 실제 적용성을 검증하고 향후 고객 요구에 대응할 수 있는 데이터센터 설계·시공 역량을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 말했다. 태영건설, ‘고창 데시앙’ 내달 분양 예정 태영건설은 다음달 공공·민간분양 아파트 ‘고창 데시앙’ 분양에 나선다고 14일 밝혔다. 고창 데시앙은 고창 덕산지구 B2·B3블록에 들어서는 총 888세대 규모의 공공·민간분양 아파트다. 전용면적별로는 84㎡ 711세대, 104㎡ 101세대, 125㎡ 76세대로 구성된다. B2블록에는 357세대, B3블록에는 531세대가 들어선다. 단지는 태영건설 컨소시엄이 시공을 맡아 주거 브랜드 ‘데시앙’이 적용되며 공공·민간분양으로 분양가상한제 대상이다. 견본주택은 전북 고창군 고창읍 읍내리 일원에 마련될 예정이다. 덕산지구는 고창읍 덕산리 일원 약 15만㎡ 부지에 조성되는 도시개발사업이다. 전체 지구에는 공동주택과 단독주택을 합쳐 총 1211호가 계획돼 있으며 주거시설과 함께 도로와 주차장, 공원·녹지, 준주거·업무시설 등이 조성될 예정이다. 산업 기반이 확대되고 있다는 점도 주목된다. 덕산지구는 산업단지 기업 입주에 대응해 직주근접 환경을 조성하고 종사자들의 정착공간을 마련하는 것을 주요 사업 목적으로 추진돼 왔다. 인근 고창신활력산업단지에서는 삼성전자가 총 3500억원을 투자해 약 18만㎡ 규모의 스마트허브단지를 건설하고 있다. 단지 주변으로는 고창문화터미널, 하나로마트, 고창전통시장, 고창병원 등이 자리하고 있다. 이와 함께 도보로 통학할 수 있는 위치에 고창남초등학교와 고창중학교, 강호항공고등학교 등 각급 학교가 자리하고 있다. 분양 관계자는 “고창 데시앙은 새롭게 조성되는 덕산지구에 들어서는 888세대 규모의 브랜드 아파트로 기존 고창읍의 생활 인프라와 계획적으로 조성되는 신생활권의 장점을 함께 누릴 수 있는 것이 특징이다”라며 “산업 기반 확대와 새로운 주거 공급이 맞물리면서 고창에서 새집을 찾는 실수요자들의 관심이 기대된다”고 말했다. LH, 공동주택 하자 예방부터 처리까지 품질관리 전면 강화 한국토지주택공사(LH)는 공동주택 하자 발생을 최소화하고입주민불편을 신속히 해소하기 위해, 준공 전 점검부터 입주 후 보수까지전 단계에 걸친 품질관리를 대폭 강화한다고 14일 밝혔다. LH의 주택 품질 개선 노력 결과 2022년 534건에 달했던 중대하자는 2025년 71건으로 대폭 감소했으며 올해 상반기 기준 40건을 기록 중이다. 반면 주거 품질에 대한 사회적 기대 수준이 높아지고 입주 전세대점검 과정이 세밀해짐에 따라 전체 하자 건수는 호당 2022년 5.1건에서 2025년 11.5건으로 증가 흐름을 보였다. 다만 이러한 흐름은 올해 6월 말 기준 호당 8.0건으로 다시 감소세로 전환됐다. 6월 말 기준 주요 하자 접수 공종은 도배(20%), 창호(18%), 바닥(11%), 가구(11%), 타일(9%) 순으로 나타났다. 이에 벽지 오염 방지를 위해 골판지 보양 범위 확대를 추진하고 있으며 일부 벽체에는 긁힘·오염 방지용 시트패널 옵션을 도입했다. 또한 창틀 처짐과 떨림을 줄이기 위해 단열재 성능 개선으로 창틀폭을 축소했고 고정력 강화를 위한 하부 고정철물 확대도 검토 중이다. 아울러 욕실 타일은 습식에서 건식 마감 공법으로의 단계적 전환을 추진하고 있다. 발생한 하자에 대해서는 신속히 보수하는 한편 준공 이전 단계에서의 예방 관리와 시공사·감리사의 책임 시공을 이끌어내기 위해 하자 보수율과 처리 기간을 평가에 반영하는 등 제도적 장치도 강화했다. LH 관계자는 “안전과 직결된 중대하자가 크게 감소한 성과에도 불구하고 전체 하자 건수가 증가했던 상황을 무겁게 받아들이고 있다”며 “입주민이 체감할 수 있도록 고객 눈높이에 맞춘 철저한 하자 예방과 신속한 처리에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
2026-10-14 11:37:03
KT, AI 전용회선 대역폭 8배 확대…데이터센터 간 초고속 연결 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원 확보를 넘어 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 네트워크로 확대되고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 데이터가 늘면서 데이터센터를 연결하는 통신망의 대역폭과 지연시간이 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상한 데 따른 것으로 풀이된다. KT는 최대 800Gbps를 지원하는 AI 전용회선을 출시하고 광 중심 네트워크 기술을 앞세워 기업용 인프라 시장 공략에 나선다. 14일 KT는 기존 최대 100Gbps 수준이던 전용회선 대역폭을 최대 400Gbps와 800Gbps로 확대한 'AI 전용회선'을 출시했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산과 AI 인프라 투자 확대에 따라 늘어나는 데이터 전송 수요에 대응하기 위한 서비스다. AI 인프라가 대형화하고 여러 데이터센터에 분산되면 개별 시설의 연산 성능뿐 아니라 각 시설을 연결하는 네트워크의 역할도 중요해지고 있다. AI 학습·추론 과정에서 대규모 데이터가 오가는 만큼 전송 용량이 부족하거나 지연시간이 길어지면 인프라를 효율적으로 활용하는 데 제약이 생길 수 있기 때문이다. 이에 데이터센터 간 연결망에서도 높은 대역폭과 안정적인 전송 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. KT의 AI 전용회선은 이 같은 수요에 맞춰 기존 서비스보다 지원 대역폭을 높인 것이 특징이다. 최대 800Gbps는 초당 최대 800기가비트의 데이터를 전송할 수 있는 대역폭을 뜻한다. KT는 광 중심 네트워크 구조인 APN(올 포토닉 네트워크)을 적용했다. APN은 데이터 전송 과정에서 광통신과 전기 신호 간 변환을 최소화해 지연 시간을 줄이는 기술이다. KT는 고객 환경에 맞춰 데이터 전송 경로와 장비를 설계해 대용량 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 데이터센터 간 네트워크에서는 단순히 전송 속도를 높이는 것 외에도 데이터가 이동하는 경로와 회선 안정성을 확보하는 일이 중요한 것으로 평가된다. 이에 KT는 전국 약 84만㎞에 이르는 광케이블 인프라와 다원화된 경로를 활용해 복수의 데이터센터나 거점 사이에 최적의 경로를 설계했다. 최단 경로를 통해 지연 시간을 줄이는 동시에 이원 경로를 구성해 안정성을 확보한다는 전략이다. KT는 AI 데이터센터 사업자와 대규모 AI 인프라를 구축하는 기업을 대상으로 서비스 적용을 확대할 계획이다. 기업 고객의 네트워크 환경에 맞춘 초고속·초저지연 서비스를 강화해 AI 인프라 구축과 확장을 지원한다는 방침이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "AI 데이터센터와 GPU 인프라가 확대될수록 초고속·초저지연 네트워크의 중요성은 더욱 커질 것"이라며 "KT는 AI 전용회선을 통해 고객이 대규모 AX 인프라를 신속하고 유연하게 구축·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.
2026-10-14 10:54:43
짓고 운영까지 맡는다…KT 클라우드, 청라 50MW로 AIDC 사업 확대 [경제일보] KT 클라우드가 인천 청라에 50MW급 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 구축하며 수도권 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 특히 청라 데이터센터를 직접 설계하고 구축·운영하는 DBO 사업자로 참여하고 AI 연산용 인프라와 범용 클라우드를 한 시설에 함께 수용하면서 수도권 AI 데이터센터 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 7일 KT 클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AI 데이터센터 사업에 DBO(설계·건설·운영) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 청라 AI 데이터센터는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축되며 올해 4분기 착공해 오는 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. 이번 사업은 KT 클라우드가 지난달 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 제시한 수도권 AIDC 확대 전략의 구체적인 사업 사례라는 점에서 주목된다. 당시 KT 클라우드는 수도권에 고객 맞춤형 AIDC를 구축하고 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 거점을 연결해 오는 2031년까지 20여개 사이트에서 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보하겠다는 계획을 공개했다. 청라 데이터센터가 구축되면 수도권 서부 지역에서 대규모 AI 연산 수요를 수용하는 새로운 거점 역할을 맡게 된다. KT 클라우드는 청라 데이터센터가 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있고 김포공항과 인천국제공항에도 인접해 국내외 IT 기업을 대상으로 한 접근성을 확보할 수 있다고 설명했다. 특히 청라 데이터센터는 KT 클라우드가 가산·목동 등 기존 데이터센터와 연결해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 거점 간 네트워크 연속성을 강화한다는 구상의 핵심이다. 단일 데이터센터의 수용 용량을 늘리는 것보다 수도권 곳곳에 AIDC를 분산하고 이를 네트워크로 연결해 고객이 필요한 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하겠다는 기존 전략을 구체화하는 방식이다. 청라 데이터센터의 사업 방식도 주목된다. KT 클라우드는 단순히 데이터센터 운영을 맡는 것을 넘어 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사, 안정성 검증과 운영까지 담당하는 DBO 파트너로 참여한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 맡는다. AI 데이터센터의 경우 일반 데이터센터보다 전력과 냉각, 설비 안정성에 대한 요구 수준이 높은 만큼 설계 단계부터 운영까지 통합하는 역량이 중요하다. KT 클라우드가 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 DBO 사업자로 참여하는 것도 AI 인프라 확대 과정에서 구축과 운영 역량을 함께 확보하기 위한 것으로 풀이된다. 사업 구조는 AI와 기존 클라우드 수요를 동시에 수용하는 하이브리드 형태로 설계된다. 데이터센터 내부를 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'으로 나눠 서로 다른 고객 수요에 대응한다. AI 존에는 D2C(다이렉트 투 칩) 방식의 액체냉각 기술이 적용된다. AI 학습과 추론을 위해 고밀도 GPU 서버를 대규모로 운영할 경우 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 데이터센터의 성능과 운영비용에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. KT 클라우드가 액체냉각을 적용하는 것도 고밀도 AI 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 기술적 기반을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 클라우드 존에서는 범용 클라우드 서비스를 수용한다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 모든 고객이 고밀도 GPU 인프라를 필요로 하는 것은 아닌 만큼, AI 전용 인프라와 기존 클라우드 수요를 하나의 시설에서 동시에 확보해 고객 포트폴리오를 넓히는 구조다. 데이터센터 운영에는 KT 클라우드가 자체 개발한 통합 관리 솔루션 'DIMS(데이터센터 인프라스트럭처 매니지먼트 시스템)'도 적용한다. 데이터센터의 주요 인프라를 통합적으로 관리해 운영 안정성을 높이는 동시에 향후 여러 거점의 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 기반으로 활용할 수 있다. 특히 KT 클라우드는 자체 데이터센터를 늘리는 데 그치지 않고 DBO 방식으로 외부 AIDC 구축 사업에도 참여하면서 설계·구축·운영 역량을 사업화하고 있다. 청라 사업에서 축적되는 경험을 향후 다른 AIDC 사업 수주로 확대할 전망이다. KT 클라우드는 청라 외에도 비수도권에서는 군산 등을 중심으로 대규모 AIDC 구축을 추진하고 있다. 수도권에서는 고객과 가까운 위치에서 고밀도 AI 연산과 B2B 수요를 확보하고, 비수도권에서는 전력과 부지 확장성을 활용해 대규모 AI 인프라를 수용하는 방식으로 지역별 역할을 나누는 전략이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 수도권과 비수도권을 합쳐 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표를 유지하고 있다. 청라 사업을 시작으로 향후 다른 수도권 거점의 구축이 얼마나 빠르게 구체화되는지, 액체 냉각 등 차세대 기술을 적용한 AIDC를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 이 목표 달성의 주요 관전 포인트가 될 것으로 전망된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "청라 AI 데이터센터는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다"며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 말했다.
2026-10-07 17:24:21
데이터센터도 '찍어낸다'…LG유플러스가 PMDC에 꽂힌 이유 [경제일보] 건물을 지을 때마다 처음부터 설계하고 전력과 냉각설비를 맞추던 데이터센터 건설 방식이 달라지고 있다. LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)의 주요 구조물과 설비를 미리 만들어 현장에서 조립하는 PMDC(사전제작형 모듈러 데이터센터)에 공을 들이고 있다. AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 데이터센터의 경쟁력을 ‘얼마나 크게 짓느냐’에서 ‘얼마나 빨리 반복해서 지을 수 있느냐’로 바꾸겠다는 전략이다. LG유플러스는 이달 GS건설, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM과 ‘PMDC 얼라이언스’를 출범시켰다. 통신회사와 건설·설비·설계·사업관리 업체가 한 팀을 꾸려 국내 환경에 맞는 데이터센터 표준모델을 만드는 협력체다. PMDC는 건축 구조물과 전력·냉각설비 등을 공장에서 사전에 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터는 부지와 고객 요구에 맞춰 설계부터 설비 배치까지 개별적으로 진행하는 경우가 많았다. PMDC는 반복적으로 사용할 수 있는 구조와 설비를 표준화해 공사 기간을 줄이고 프로젝트마다 품질이 달라지는 문제를 낮추는 데 목적이 있다. AI 시대에는 이 ‘시간’이 중요하다. LG유플러스에 따르면 GPU는 수개월 내 확보할 수 있지만 대규모 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸린다. AI 칩 세대와 고객 요구는 빠르게 바뀌는데 이를 담을 건물이 뒤늦게 완성되면 투자 시기를 놓칠 수 있다. 회사가 파주 AIDC에도 일부 사전 제작 구조물을 적용해 공기를 앞당기는 이유다. LG유플러스가 구상하는 PMDC 규모도 작지 않다. 얼라이언스는 100MW급 하이퍼스케일 신규 데이터센터를 염두에 둔 표준모델을 개발하고 있다. 필요에 따라 작은 규모에서 시작해 모듈을 추가하는 방식으로 확장할 수 있도록 만드는 것이 목표다. 기존 건물을 AIDC로 전환하는 레트로핏 모델도 함께 추진한다. AI 데이터센터는 전력과 냉각 요구량이 커 기존 IDC를 그대로 활용하기 어렵다. 반면 새 건물을 지을 경우 부지와 전력 확보, 인허가에 시간이 걸린다. 기존 건물의 구조를 살리면서 전력·냉각설비를 AI 환경에 맞게 바꿀 수 있다면 공급 속도를 높일 수 있다. 역할도 구체적으로 나눴다. LG유플러스는 전국 데이터센터와 파주 AIDC 운영 경험을 토대로 운영 기준과 기술 요건을 정의하고 사업 방향과 모델 검증을 맡는다. 건물이 완성된 뒤 실제로 운영하기 편한지를 설계 단계부터 반영하는 역할이다. GS건설은 대규모 데이터센터 시공 경험을 활용해 신규 PMDC의 공정 최적화와 EPC를 담당한다. 자이C&A는 기계·전기·배관(MEP) 구축 경험을 기반으로 레트로핏 모델과 전력·냉각 최적화를 맡는다. 간삼건축은 데이터센터 표준 설계를, D&O CM은 전체 프로젝트와 공정 관리 역할을 수행한다. 설계부터 시공, 운영까지 한 협력체 안에 묶은 셈이다. 이 구조가 자리 잡으면 LG유플러스의 AIDC 사업도 달라질 수 있다. 지금까지는 직접 데이터센터를 건설해 공간과 전력을 제공하는 사업 비중이 컸지만 앞으로는 다른 사업자의 데이터센터를 설계하고 지어준 뒤 운영까지 맡는 DBO 사업을 확대할 수 있다. 데이터센터 자체를 하나의 ‘상품’처럼 만들어 판매하는 구조다. 파주 AIDC는 이 모델을 검증하는 첫 대형 레퍼런스 역할을 한다. 200MW 전력 공급을 확보했고 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 끝났다. LG유플러스는 파주를 통해 냉각과 배전, 배터리, 운영시스템을 검증한 뒤 이를 PMDC 표준모델에 반영할 수 있다. 사업 목표도 이 방향과 연결된다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원과 연평균 매출 15~20% 성장을 제시했다. 파주와 평촌 등 자체 데이터센터만 늘려서는 공급 속도와 투자비에 한계가 있다. 외부 자산운용사와 고객의 부지까지 활용해 표준화된 데이터센터를 빠르게 구축하고 운영까지 맡는 방식이 필요한 이유다. PMDC가 해결해야 할 부분도 있다. 데이터센터는 지역마다 전력 조건과 부지, 건축 규제, 고객 장비 구성이 다르다. 자동차처럼 완전히 같은 제품을 찍어낼 수는 없다. 결국 표준화할 부분과 고객별 맞춤 설계가 필요한 부분을 어디까지 나눌지가 사업성의 핵심이 된다. 그럼에도 데이터센터를 매번 새로 설계하는 방식에서 벗어난다는 의미는 작지 않다. AI 경쟁에서는 최신 GPU를 확보하는 것만큼 그 GPU가 들어갈 공간을 제때 공급하는 일이 중요하다. 데이터센터 건설 기간을 줄이는 것 자체가 새로운 경쟁력이 되는 셈이다. LG유플러스가 PMDC에 주목하는 이유도 여기에 있다. 파주라는 대형 AIDC 한 곳을 성공시키는 데서 끝나는 것이 아니라 파주에서 축적한 설계와 운영 방식을 반복 가능한 모델로 만드는 것이 목표다. 데이터센터를 잘 운영하는 통신사를 넘어 데이터센터를 빠르게 만들고 복제하는 사업자로 올라설 수 있다면 5조원 수주 목표를 뒷받침할 또 하나의 성장축이 될 수 있다. [아주경제 2026년 10월 01일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-01 09:12:59
냉각부터 배터리까지 '원LG'…AI 데이터센터 조립법 [경제일보] AI 데이터센터(AIDC)의 경쟁 기준이 건물 크기에서 전력과 냉각 효율로 이동하고 있다. 고성능 GPU가 촘촘하게 들어갈수록 전력 소비와 발열이 함께 커지면서 단순히 서버를 많이 넣는 것보다 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 빼내느냐가 중요해졌기 때문이다. LG유플러스는 이 문제를 LG그룹 계열사의 기술을 묶는 ‘One LG’ 방식으로 풀고 있다. 중심은 내년 가동을 목표로 건설 중인 파주 AIDC다. 200MW 전력 공급을 확보한 하이퍼스케일급 시설로, 건축 단계부터 공기냉각과 액체냉각을 함께 사용할 수 있도록 설계했다. 기존 데이터센터에 냉각장치를 추가하는 방식이 아니라 건물 하중과 배관, 방수 구조부터 고밀도 GPU 환경을 전제로 설계한 것이 특징이다. 가장 눈에 띄는 부분은 냉각이다. LG유플러스는 LG전자와 GPU 칩에 금속판을 부착해 냉각수가 직접 열을 빼내는 D2C(Direct to Chip) 액체냉각 기술을 적용한다. 자체 실증에서는 기존 공랭 방식보다 약 24% 높은 에너지 효율을 확인했다. 냉각수를 만드는 장치도 LG전자가 맡는다. 외부의 찬 공기를 활용하는 프리쿨링 칠러를 통해 냉각 과정에서 소비되는 전력을 줄이는 방식이다. AI 서버의 전력 소비가 커질수록 서버 자체뿐 아니라 열을 식히는 데 들어가는 전력까지 데이터센터 수익성을 좌우한다는 점에서 냉각 효율은 곧 운영 비용과 직결된다. 정전과 전압 변동에 대비한 전력 안정성은 LG에너지솔루션이 받친다. 파주에는 고성능 UPS 배터리를 적용해 전력 공급이 흔들릴 경우 즉시 보완하도록 설계한다. 셀부터 팩까지 안전 구조를 적용해 데이터센터가 가장 민감하게 보는 화재와 열폭주 위험을 낮추는 역할도 맡는다. 전기를 서버까지 전달하는 방식도 바뀐다. LG유플러스는 LS일렉트릭과 DC 800V 배전 시스템을 공동 개발하고 있다. AI 서버의 전력밀도가 높아지면서 기존 배전 구조에서 발생하는 전력 손실을 줄이고 고전력 장비를 효율적으로 운영하기 위한 시도다. 비상 전원 분야에서는 지엔씨에너지와 발전설비 협력도 확대하고 있다. 이를 하나로 묶는 것은 LG유플러스의 운영 기술이다. 회사는 전력 사용량과 온도, 습도, 냉각 상태, 설비 이상 여부를 통합 관리하는 AI 기반 DCIM(데이터센터 인프라 운영 시스템)을 자체 개발 중이다. 냉각·배터리·배전 장치를 단순히 모아놓는 것이 아니라 하나의 시스템처럼 관리해 전력 부족이나 과열 징후를 사전에 파악하는 구조다. LG유플러스가 ‘AI 팩토리 오퍼레이터’를 내세우는 배경도 여기에 있다. 과거 데이터센터 사업은 공간과 전력을 빌려주는 코로케이션 성격이 강했다. AI 시대에는 고객이 원하는 GPU 환경을 설계하고 전력과 냉각을 최적화해 24시간 안정적으로 가동하는 운영 능력이 사업 경쟁력이 된다. 실적에서도 변화가 나타나고 있다. 올해 2분기 LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 전년 동기 대비 28.9% 증가했다. 회사 전체 기업인프라 매출 증가를 이끈 주요 사업 가운데 하나다. 파주 AIDC 1동도 내년 6월 준공을 앞두고 계약이 완료됐다. 회사는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원, 연평균 매출 15~20% 성장을 목표로 잡았다. ‘One LG’ 전략의 의미는 단순히 계열사 제품을 한곳에 넣는 데 있지 않다. LG전자가 냉각을 맡고 LG에너지솔루션이 배터리를 공급하는 데 그친다면 일반적인 계열사 협업과 다르지 않다. 파주에서 중요한 것은 각각의 장비가 LG유플러스의 데이터센터 운영 경험과 결합해 하나의 표준 인프라로 작동하느냐다. 특히 AI 인프라 시장은 GPU와 냉각, 전력장비 상당 부분에서 해외 기술 의존도가 높다. 파주에서 국내 장비와 운영 기술의 성능을 실제 대규모 고객 환경에서 검증한다면 LG유플러스에는 자체 데이터센터 경쟁력을 넘어 DBO(설계·구축·운영) 사업에 활용할 레퍼런스가 생긴다. AI 데이터센터는 더 이상 서버를 넣어두는 창고가 아니다. 대규모 전기를 받아 열을 제어하고 수천 개의 연산장치를 멈추지 않고 움직이는 하나의 공장에 가깝다. LG유플러스가 파주를 ‘AI 팩토리’라고 부르는 이유다. 파주에서 냉각과 배터리, 전력, 운영을 하나의 시스템으로 묶는 데 성공한다면 ‘One LG’의 다음 무대는 파주 한 곳에 머물지 않을 가능성이 크다.
2026-09-30 09:22:00
통신 다음은 AIDC…LG유플러스, 파주 200MW에 미래 건다 [경제일보] LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)를 통신 이후의 핵심 성장축으로 키우고 있다. 이동통신 시장이 성숙기에 접어든 가운데 27년간의 데이터센터 운영 경험을 AI 시대의 인프라 사업으로 확장하는 전략이다. 중심에는 200MW 전력 공급을 확보한 파주 AIDC가 있다. 숫자부터 달라지고 있다. LG유플러스의 AIDC 매출은 2025년 4220억원으로 전년보다 18.4% 증가했다. 올해 1분기에는 1144억원으로 31.0% 늘었다. 기존 데이터센터의 가동률 상승에 코로케이션을 넘어 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업이 더해지면서 외형이 빠르게 커지고 있다. 통신 본업 밖에서 이미 매출을 만드는 사업이라는 점이 AIDC에 힘을 싣는 배경이다. LG유플러스의 데이터센터 사업은 갑자기 시작된 것은 아니다. 1999년 IDC 사업에 뛰어든 뒤 평촌메가센터와 평촌2센터 등 대형 시설을 운영하며 기업 고객과 운영 경험을 축적했다. 회사는 그동안 쌓은 무중단 운영 노하우를 AI 환경에 맞게 다시 설계하고 있다. 일반 서버보다 전력과 발열이 큰 GPU를 안정적으로 돌리는 능력이 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 바뀌었기 때문이다. 파주 AIDC는 이 전략의 집약체다. 연면적 약 15만㎡ 규모로 200MW의 전력 공급이 확정됐다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 관련 계약을 모두 마쳤다. 데이터센터는 건설 규모보다 고객을 얼마나 빨리 확보하느냐가 사업성을 좌우한다는 점에서 준공 전 계약 완료는 초기 수요가 확인됐다는 의미가 있다. 목표도 공격적이다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 사업에서 누적 5조원을 수주하고 연평균 매출을 15~20% 성장시키겠다는 계획이다. 단순히 공간과 전력을 빌려주는 사업에서 벗어나 AI에 최적화된 데이터센터를 설계하고 구축·운영하는 ‘AI 팩토리 오퍼레이터’로 올라서겠다는 구상이다. 강점은 LG그룹 안에서도 찾을 수 있다. 파주 AIDC에는 LG전자의 냉각 기술과 LG에너지솔루션의 UPS 배터리, LG유플러스의 운영 기술이 결합된다. 고집적 GPU가 늘어날수록 데이터센터는 전력 확보뿐 아니라 냉각 효율과 전력 안정성이 중요해진다. LG유플러스는 이를 ‘One LG’ 방식으로 묶어 외산 장비 의존도가 높은 AI 인프라 시장에서 자체 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 사업의 범위도 넓어지고 있다. LG유플러스는 최근 GS건설·자이C&A·간삼건축·D&O CM과 PMDC 얼라이언스를 출범시켰다. 데이터센터 주요 구조물과 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식으로 건설 기간을 줄이고 품질을 표준화하는 것이 목적이다. 신규 센터뿐 아니라 기존 건물을 AIDC로 바꾸는 레트로핏 모델까지 검토하고 있다. 이는 AIDC 전략이 파주 한 곳에 머물지 않는다는 의미다. 파주에서 확보한 설계·냉각·전력·운영 경험을 표준화하면 다른 데이터센터에도 같은 방식을 적용할 수 있다. 데이터센터를 직접 운영해 매출을 만드는 동시에 구축·운영 노하우 자체를 사업화할 수 있는 구조다. AI 시대 데이터센터의 가치는 건물 면적보다 GPU를 얼마나 안정적이고 효율적으로 돌릴 수 있느냐에 따라 결정된다. 전력과 냉각, 네트워크, 운영 기술이 동시에 필요한 이유다. LG유플러스는 통신망을 운영하며 축적한 인프라 역량을 AI 컴퓨팅 인프라로 옮기고 있다. 한편 통신사는 오랫동안 가입자와 요금제로 성장해왔다. 이제는 AI를 쓰려는 기업에 전력과 공간, 네트워크와 운영 기술을 함께 제공하는 사업자가 새로운 성장 기회를 얻고 있다. 파주 AIDC는 LG유플러스가 통신회사에서 AI 인프라 사업자로 외연을 넓힐 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다. 이미 매출 성장과 고객 수요는 확인되고 있다. 남은 것은 파주에서 만든 경쟁력을 얼마나 빠르게 다른 지역과 고객으로 복제하느냐다. [아주경제 2026년 09월 29일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-29 07:42:36
카카오, 데이터센터 냉방비 23% 절감…"설비 대신 운영 바꿨다" [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 비용이 커지는 가운데 카카오가 데이터센터를 새로 짓거나 냉각설비를 교체하는 대신 기존 시설의 운영 방식을 바꿔 에너지 효율을 높이고 있다. 자체 데이터센터에서 축적한 열관리 경험을 임차 데이터센터까지 확대하고, 일부 전산실에는 AI를 활용한 냉방설비 자율운전을 적용하는 등 신규 시설 구축에서 기존 시설의 운영 효율을 높이는 방향으로도 데이터센터 경쟁이 확대되는 것으로 분석된다. 22일 카카오는 경기도 하남시 소재 임차 데이터센터에서 냉방설비 운영 방식을 개선해 전년 동기 대비 냉방 전력비를 약 23% 줄였다고 밝혔다. 카카오 데이터센터 안산에서 축적한 에너지 관리 경험을 다른 데이터센터에 적용한 사례다. 카카오는 데이터센터의 냉방설비를 새로 교체하거나 증설하지 않고 실제 운영 데이터와 현장 상황을 분석해 전산실 냉방 온도와 냉동기의 냉수 온도를 최적화했다. 이에 서버 사용량과 외기 조건을 함께 고려해 비교한 결과 지난해 같은 기간보다 냉방 전력비를 약 23% 절감했다고 설명했다. 이번 사례를 통해 카카오는 자체 보유 데이터센터뿐 아니라 임차 데이터센터에도 운영 효율화 방식을 확대한 것으로 평가된다. 데이터센터를 직접 건설해 설비를 처음부터 최적화하는 방식과 달리 이미 구축된 시설의 냉각설비와 운영 조건을 조정해 효율을 개선한 것이다. AI 데이터센터 확대와 함께 기존 데이터센터의 에너지 효율을 높이는 작업도 중요해지고 있다. AI 연산을 위해 고성능 서버가 늘어나면 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 에너지 수요도 함께 커지기 때문이다. 데이터센터 사업자 입장에서는 신규 시설과 전력 인프라를 확보하는 것뿐 아니라 현재 운영 중인 시설에서 얼마나 적은 에너지로 안정적인 서비스를 유지할 수 있는지도 비용 경쟁력과 연결될 수 있다. 카카오는 앞서 데이터센터 안산에서 냉각설비 최적화와 공조 운영 개선, 전력설비 효율화, 태양광 자가소비 등 다양한 에너지 절감 기술을 적용해왔다. 지난해에는 해당 방식들을 통해 총 4753tCO₂eq(이산화탄소 상당량 톤)의 온실가스 감축 효과를 거뒀다고 강조했다. 하남 데이터센터에서는 이 같은 경험을 설비 자체를 바꾸는 방식보다 운영 데이터에 기반한 최적화에 적용했다. 기록적인 폭염과 서버 사용량 변화에도 서비스 안정성을 유지하면서 냉방 에너지를 줄이는 것을 목표로 진행됐다. AI를 활용한 자동화도 일부 전산실에서 적용됐다. LG CNS가 개발한 AI 에이전트는 전산실 환경과 냉방설비 운영 데이터를 실시간으로 분석하고 냉방설비를 자율적으로 제어한다. 기존 운영 데이터를 기반으로 냉방 조건을 조정해 서버 운영 안정성을 유지하면서 에너지 사용량을 줄이는 방식이다. 카카오와 LG CNS의 역할도 나뉘었다. 카카오는 안산 데이터센터에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 바탕으로 에너지 절감 방안을 제시했고, LG CNS는 데이터센터 운영 경험과 현장 설비 운전 노하우를 활용해 항온항습기(FWU)와 냉동기 등 주요 냉방설비의 운전 방식을 조정했다. 각 단계에서 운영 안정성을 검증하면서 최적의 운전 조건을 찾은 것으로 분석된다. 이번 사례는 데이터센터 에너지 효율화가 반드시 대규모 설비 투자로만 이뤄지는 것은 아니라는 점에서도 주목된다. 기존 데이터센터의 냉각설비를 그대로 활용하면서 서버 부하와 외기 조건, 설비 데이터를 분석해 운전 조건을 바꾸는 방식은 이미 구축된 시설의 효율을 높이는 방법이 될 수 있다. 특히 AI 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 기존 데이터센터를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지는 사업자들의 과제로 꼽힌다. 신규 데이터센터를 구축할 경우 부지와 전력, 냉각 인프라를 확보하는 데 상당한 시간과 비용이 필요한 만큼 기존 시설의 전력·냉각 효율을 높이는 방식이 함께 요구될 수 있기 때문이다. 카카오는 향후에도 자체 데이터센터에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 에너지 효율 개선을 이어간다는 방침이다. 임차 데이터센터에서 확인한 운영 최적화 경험을 다른 시설에도 적용할 수 있을지와 AI 기반 자율운전 기술을 어느 범위까지 확대할지가 향후 과제가 될 전망이다. LG CNS 관계자는 "이번 프로젝트는 카카오와 LG CNS가 데이터센터 운영 안정성을 최우선으로 하면서 기존 설비의 운영 효율화와 AI 기반 냉방 자율운전 기술을 함께 적용한 사례"라며 "앞으로도 데이터센터 운영 전문성과 AI 기술을 기반으로 고객의 에너지 효율 향상을 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 카카오 관계자는 "카카오 데이터센터 안산에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 임차 데이터센터 환경에도 적용해 냉방 전력비를 약 23% 줄인 것은 의미 있는 성과"라며 "설비 교체가 제한적인 환경에서도 운영 데이터를 기반으로 에너지 효율을 높일 수 있음을 확인한 만큼, 앞으로도 카카오의 기술 역량과 현장 협업을 바탕으로 친환경 데이터센터 운영을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-22 14:18:01
KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.
2026-09-17 09:57:32
네이버, 진도 216MW 태양광에 지분 투자…AI 데이터센터 전력 확보 [경제일보] 인공지능(AI)과 클라우드 서비스 확대로 데이터센터의 전력 수요가 커지면서 IT 기업들의 전력 확보 전략도 달라지고 있다. 네이버가 국내 태양광 발전 프로젝트에 지분 투자와 장기 전력구매계약(PPA)을 동시에 추진하며 데이터센터에 필요한 재생에너지 확보에 나서고 있으며 안정적인 전력 공급 기반을 확보하고 있다. 16일 네이버는 아시아 재생에너지 개발사 거린에너지와 데이터센터용 재생에너지 확보를 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 양사는 거린에너지가 개발 중인 전라남도 진도 소재 '진도그린태양광' 프로젝트를 대상으로 네이버의 일부 지분 투자와 장기 PPA 체결을 추진한다. 올해 말 본계약 체결을 목표로 세부 조건을 협의할 예정이다. 진도그린태양광은 올해 초 총 216MW 규모의 전기사업허가를 확보한 태양광 발전 프로젝트다. 거린에너지가 프로젝트 개발과 운영 관리를 주도하고 네이버는 여기서 생산되는 재생에너지를 장기간 구매해 데이터센터 '각 세종'과 '각 춘천' 등 AI·클라우드 인프라 운영에 활용할 계획이다. 이번 협력에서 네이버는 재생에너지 구매뿐 아니라 발전사업 지분 투자까지 함께 추진한다. PPA가 발전사업자로부터 일정 기간 전력을 구매하는 방식이라면 지분 투자는 발전 프로젝트에 직접 자본을 투입해 재생에너지 공급 기반에 참여하는 방식이다. 네이버는 데이터센터 운영에 필요한 전력을 안정적으로 확보하면서 재생에너지 조달원을 다변화한다는 구상이다. 거린에너지에게도 대규모 전력을 장기간 구매할 수요처를 확보할 수 있어 발전 프로젝트의 안정적인 추진 기반을 마련할 수 있을 것으로 분석된다. 아사드 라주크 거린에너지 대표이사는 "한국에서 가장 신뢰받고 영향력 있는 기업 중 하나인 네이버가 진도그린태양광 프로젝트의 성공적인 추진을 위해 거린에너지에 신뢰를 보내준 것을 매우 뜻깊게 생각한다"며 "앞으로 네이버의 재생에너지 확대를 지원하는 동시에 한국의 에너지 전환과 탄소중립 목표 달성에도 기여해 나가겠다"고 말했다. AI 데이터센터가 늘어날수록 전력 수요도 함께 증가한다. AI 학습과 추론에 필요한 GPU 서버는 일반적인 IT 서비스보다 높은 수준의 연산 자원을 요구하며, 이를 뒷받침하는 데이터센터의 전력·냉각 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 데이터센터 사업자에게 안정적인 전력 공급원을 확보하는 것이 인프라 투자와 함께 중요한 과제가 되고 있다. 네이버는 이번 프로젝트를 포함해 데이터센터 전력의 재생에너지 전환을 위한 조달 방식을 확대하고 있다. 앞서 올해 4월에는 GS 풍력발전 발전소에 지분을 투자하고 PPA 계약을 진행했다. 이번에는 풍력에 이어 태양광 발전사업까지 직접 투자와 장기 구매를 결합하면서 재생에너지 조달 포트폴리오를 넓히는 것이다. 네이버는 지난 2020년 '2040 탄소 네거티브'를 선언한 이후 데이터센터 에너지 효율화와 재생에너지 전환을 추진해왔다. 태양광·소수력·풍력 등 다양한 방식으로 재생에너지를 조달하고 있으며, 올해 풍력발전 발전법인에 직접 투자한 데 이어 태양광 발전 프로젝트로 직접 투자 범위를 확대하고 있다. 네이버는 AI와 클라우드 확산에 따른 데이터센터 전력 수요 증가에 대응하면서 재생에너지 확보 방식을 다변화한다는 계획이다. 향후 AI 인프라 투자가 이어질수록 데이터센터의 연산 능력뿐 아니라 이를 뒷받침할 전력 공급망을 어떻게 확보하느냐가 IT 기업의 인프라 전략에서 중요한 요소가 될 전망이다. 채선주 네이버 전략사업대표는 "AI와 클라우드 확산으로 데이터센터 전력 수요가 증가하는 만큼, 재생에너지의 안정적 확보는 지속 가능한 인프라 운영을 위한 필수 과제"라며 "네이버는 장기 PPA와 전략적 투자를 통해 데이터센터의 재생에너지 전환 기반을 강화하고, '2040 탄소 네거티브' 목표 달성을 위한 노력을 지속해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-16 10:22:32
SKT, AI 데이터센터·GPU 넘어 보안까지…F5 손잡고 기업용 클라우드 사업 확장 [경제일보] 인공지능(AI) 클라우드 경쟁이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 보안과 운영 영역으로 확대되고 있다. 이에 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등 기존 인프라에 글로벌 보안기업 F5의 솔루션을 결합하고, 단순 재판매를 넘어 구축·관리까지 제공하는 관리형 서비스 사업에 나서고 있다. 16일 SK텔레콤은 F5와 AI 클라우드 보안 사업 협력 강화를 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력에 따라 SK텔레콤은 F5 솔루션의 부가가치 재판매 사업자(VAR)와 관리형 서비스 사업자(MSP) 역할을 함께 수행한다. VAR이 F5 제품에 자체 기술이나 서비스를 더해 판매하는 방식이라면 MSP는 고객 환경에 솔루션을 구축하고 관리·운영하는 역할까지 맡는다. 특히 SK텔레콤은 국내 최초로 F5 분산 클라우드 솔루션의 MSP 파트너로 선정된 것으로 알려졌다. F5는 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션과 API를 보호하는 보안 플랫폼을 제공하고 있으며, SK텔레콤은 이를 기존 AI 클라우드 인프라 사업과 결합할 수 있게 됐다. 최근 기업들의 AI 활용이 확대되면서 보안 영역의 중요도가 커지고 있다. AI 서비스가 기업 내부 시스템뿐 아니라 외부 애플리케이션과 API 등 여러 서비스와 연결되면서 AI 인프라를 구축하는 과정에서 보안과 운영에 대한 요구도 함께 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 F5 분산 클라우드를 기반으로 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안, 디도스(DDoS) 공격 방어, 봇(Bot) 공격 방어 등의 서비스를 제공할 계획이다. 멀티·하이브리드 클라우드 환경에 흩어진 애플리케이션과 API를 일관된 방식으로 보호하고 관리하는 데 초점을 맞춘다. 앞서 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등을 기반으로 기업용 AI 인프라 사업을 확대해왔다. 여기에 F5의 보안 솔루션과 MSP 역량을 결합해 구축부터 운영·보안까지 아우르는 통합 관리형 서비스로 사업 영역을 넓힐 계획이다. F5 역시 한국 시장에서 SK텔레콤의 기업 고객 기반과 AI 클라우드 사업 역량을 활용할 수 있게 됐다. F5는 미국 시애틀에 본사를 둔 멀티 클라우드 애플리케이션·API 보안 기업으로, 한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전 설치를 추진하고 있다. AI 인프라 시장에서 GPU와 데이터센터 확보 경쟁이 이어지는 가운데 기업의 AI 활용이 본격화하면 이를 안정적으로 운영하기 위한 보안·관리 서비스 수요도 함께 커질 수 있다. SK텔레콤은 F5와의 협력을 통해 AI 인프라를 제공하는 데서 나아가 보안과 운영까지 맡는 기업용 AI 클라우드 사업자로 영역을 확대한다는 방침이다. 이형욱 F5 코리아 지사장은 "한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전이 설치되는 시점에 SK텔레콤과 전략적인 파트너십을 체결하게 돼 기쁘다"며 "에이전틱 AI 시대의 변화에 맞춰 강화된 F5의 보안 솔루션이 SK텔레콤의 고객 서비스 기반과 결합돼 더 큰 시너지를 발휘할 것"이라고 말했다. 허민회 SK텔레콤 AI 클라우드 담당은 "SK텔레콤은 AI 클라우드 사업 역량과 AI 데이터센터, GPUaaS, 회선 등 인프라 자산을 기반으로 엔터프라이즈 AI 인프라 사업을 확대해 나가고 있다"며 "여기에 F5 기술과 역량을 결합해 대형 엔터프라이즈 고객 대상으로 한층 강화된 솔루션을 제안할 수 있을 것"이라고 말했다.
2026-09-16 09:20:43
"클라우드 넘어 세상의 모든 것 엮는다"…KT클라우드, AX 인프라 승부 [경제일보] KT 클라우드가 클라우드와 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 기반으로 고객의 AI 전환(AX)을 지원하는 인프라 사업자로 역할 확대에 나선다. 자체 클라우드 플랫폼을 중심으로 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 통합하고, 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델과 애플리케이션을 연결하는 '복합 AI'로 플랫폼을 확장한다. 동시에 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하고 지역별 데이터센터를 네트워크로 연결해 AX 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 15일 KT 클라우드는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 열고 클라우드와 AIDC를 중심으로 한 AX 인프라 사업 전략을 공개했다. 이날 행사에는 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1500여명이 참석했다. 이번 서밋에서 KT 클라우드는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전 아래 KT 클라우드가 클라우드와 AIDC 등 AX 구현에 필요한 핵심 인프라를 담당하겠다는 방향을 제시했다. 클라우드와 데이터센터를 각각 제공하는 데 그치지 않고 고객의 AX 실행 과정 전반을 지원하는 'AX 인프라 파트너'로 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 김봉균 대표는 이날 환영사에서 "KT는 여러분의 일상의 변화에 파트너이자 동반자가 되고자 지난 4월에 AX 플랫폼 컴퍼니라는 회사 비전을 선포했다"며 "KT 클라우드는 AX 인프라 중에서 가장 핵심인 클라우드와 AIDC에서 중요한 역할을 맡고 있다"고 말했다. KT 클라우드는 클라우드 분야에서는 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 고객의 수요와 업무 환경에 맞는 클라우드 전환을 지원하고, 공공 분야에서 축적한 기술력과 운영 경험을 민간으로 확대한다는 계획을 공개했다. AIDC 분야에서는 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 지원하고 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등의 수요도 유치한다는 전략을 제시했다. 이날 클라우드 사업의 구체적인 플랫폼 전략도 공개했다. KT 클라우드는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 고객의 보안·성능·비용·데이터 요구에 따라 자원을 선택하고 조합하는 '복합 클라우드'에서 나아가 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 하나의 실행 체계로 연결하는 '복합 AI'로 확장한다는 구상이다. KT 클라우드는 클라우드 인프라 자체를 제공하는 데서 벗어나 기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정까지 플랫폼의 역할을 확대하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. 여러 클라우드 환경에 흩어진 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하고 AI 모델과 애플리케이션까지 연결할 수 있는 통합 환경을 구축해 고객의 AX 실행을 지원한다는 것이다. 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장은 "KT 클라우드는 기존에 있던 자사의 클라우드 외에 세상의 모든 것들을 한 번 엮어 보려고 한다"며 "KT 클라우드는 AX 플랫폼 컴퍼니로 진화하려는 노력을 계속하겠다"고 말했다. 클라우드와 함께 AIDC 공급 확대도 KT 클라우드의 AX 인프라 전략의 한 축이다. KT 클라우드는 수도권의 고객 맞춤형 AIDC와 비수도권의 글로벌 연계형 AIDC를 중심으로 권역별 클러스터를 확대해 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 인프라를 공급한다는 로드맵을 공개했다. 수도권에서는 고객과의 거리를 줄이고 초저지연·고밀도 AI 연산 수요에 대응하는 방식으로 클러스터를 구축한다. 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 특성에 맞춰 금융 특화, B2B 서비스, 빅테크 및 AI GPU 전용 시설 등으로 역할을 나누는 방식이다. 비수도권에서는 전력과 부지 확장성, 글로벌 네트워크 등을 활용해 대규모 AI 수요를 유치하는 거점으로 AIDC를 확대할 계획이다. 기존 데이터센터 인프라의 운영 방식도 바뀐다. KT 클라우드는 액체냉각과 초고밀도 전력, AI 기반 지능형 운용 기술을 적용하고 디지털 트윈과 로봇, OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 개방형 표준 등을 활용해 AIDC의 구축 및 운영 효율을 높인다는 구상이다. 최옥진 KT 클라우드 DC본부장은 "KT 그룹의 AX 플랫폼 컴퍼니 비전 내에서 AIDC는 KT AX의 핵심 인프라로서 고객과 자사의 학습 추론 토큰 비즈니스를 위한 AI 팩토리 인프라의 역할을 담당하고 있다"며 "KT 클라우드는 기술 이니셔티브를 강점으로 적기에 적확한 AI 기술을 공급하고 파트너와의 생태계를 확장해 대한민국이 AI의 아시아 허브로 도약하는 데 앞장서겠다"고 강조했다. AIDC를 지역별로 분산 구축하는 만큼 이를 하나의 인프라처럼 연결하는 네트워크 전략도 제시됐다. KT 클라우드는 초저지연 백본망을 활용해 지역별로 분산된 AIDC를 연결하고 AI 연산 자원을 하나의 인프라처럼 활용할 수 있도록 하는 초연결 AX 인프라 구축 전략을 소개했다. 해당 전략은 AIDC를 개별 데이터센터 단위로 구축하는 데서 그치지 않고 네트워크를 통해 서로 연결해 고객이 필요한 AI 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하려는 것으로 분석된다. 특히 AI 추론 수요가 늘어나면서 데이터와 연산 자원의 위치, 네트워크 지연시간 등이 서비스 성능에 직접 영향을 미치는 만큼 AIDC와 네트워크를 함께 설계하는 방식으로 경쟁력을 높이겠다는 구상으로 풀이된다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장은 "KT 그룹은 AX 플랫폼 컴퍼니를 비전으로 선포하고 고객이 AI를 활용해 성장할 수 있도록 돕는 이네이블러(Enabler) 역할을 천명했다"며 "KT 그룹은 AI의 핵심이 되는 연결 인프라를 빠르게 확충하려고 노력하고 있다"고 말했다. KT 클라우드의 향후 과제는 이 같은 인프라 확대를 실제 고객 확보와 사업 성과로 연결하는 것으로 전망된다. 오는 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급을 현실화하기 위해서는 지역별 부지와 전력 확보뿐 아니라 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등 실제 수요처를 확보해야 한다. 동시에 복합 AI 전략이 기업의 AI 도입 과정에서 어떤 구체적인 비용 절감이나 업무 효율 개선으로 이어지는지를 입증하는 것도 중요해질 것으로 분석된다. 김봉균 대표는 "인공지능 기술이 발전할수록 AI가 우리 생활의 모든 것을 바꾸는 놀라운 경험을 하고 있다"며 "그 속도 또한 천지개벽이라는 단어가 어울릴 정도로 급속도로 진행되고 있는 변화의 시대에 살고 있다"고 말했다.
2026-09-15 12:39:41
KB금융, BS그룹과 생산적금융 협약 체결…AI 데이터센터·에너지 인프라 협력 나서 [경제일보] KB금융그룹이 BS그룹과 생산적금융 확대를 위한 협력체계를 구축한다. 신재생에너지와 에너지 인프라, 인공지능(AI) 데이터센터 등 미래성장 분야에서 금융지원과 사업기회 발굴을 함께 추진한다. KB금융은 BS그룹과 '생산적금융 확대 및 동반성장을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 9일 밝혔다. 이번 협약에는 △KB금융 △KB국민은행 △KB증권 △KB자산운용 △KB캐피탈과 BS그룹의 △BS보성 △BS한양 △BS산업이 참여했다. 양측은 금융과 산업 분야에서 쌓은 전문성을 바탕으로 미래성장 분야의 사업기회를 공동 발굴한다. KB금융은 기업금융과 투자금융, 자산운용 등 금융 역량을 제공하고 BS그룹은 신재생에너지와 에너지 인프라 개발 경험을 결합한다. 주요 협력 분야는 △신재생에너지 및 친환경 발전플랜트 △에너지허브 터미널·항만·유틸리티 등 에너지 인프라 △주거·산업단지 등 부동산 공급 △AI·에너지 신도시 및 AI 데이터센터(AIDC) △인수합병(M&A)·기업공개(IPO) 등 기업성장 금융서비스 △환경·사회·지배구조(ESG) 경영 등이다. KB금융은 생산적금융 확대를 위해 첨단전략산업과 핵심 인프라 분야에 대한 금융지원을 넓히고 있다. 국내 인프라금융 시장에서 축적한 금융자문·주선과 투자 경험을 바탕으로 대규모 산업 프로젝트에도 참여해왔다. KB금융은 국민성장펀드의 첫 투자처로 언급된 신안우이해상풍력발전사업의 금융주선을 수행했다. 국내 최대 반도체 단지인 용인반도체클러스터 집단에너지 사업의 금융주선권도 확보했다. BS그룹은 태양광 등 신재생에너지와 에너지 인프라 분야에서 프로젝트를 추진하고 있다. 재생에너지 허브 터미널 조성사업과 수상태양광발전사업, 액화천연가스(LNG) 허브 터미널 등 에너지 사업을 운영 중이다. 전남 해남 '솔라시도'를 중심으로 미래도시 개발도 추진하고 있다. 솔라시도 일대에는 대규모 데이터센터와 5.4기가와트(GW) 규모의 재생에너지 집적화단지가 조성될 예정이다. 양측은 향후 분야별 실무협의회를 운영한다. 협력사업을 구체화하고 신재생에너지와 미래산업 분야에서 금융지원 방안을 발굴할 예정이다. KB금융은 지난달부터 '첨단전략산업 스터디 포럼'도 운영하고 있다. 미래 성장 가능성이 높은 산업을 분석하고 실제 금융 기회로 연결하기 위한 내부 협의체다. 포럼에는 리서치·연구소, 투자·영업, 심사·리스크 등 그룹 내 관련 분야 실무자들이 참여한다. 첨단전략산업을 중심으로 산업별 밸류체인과 성장 가능성, 리스크 요인을 검토한다. KB금융은 포럼에서 축적한 산업 정보를 기업 발굴과 심사, 투자 업무에 접목한다. 기업과 프로젝트의 성장 단계에 맞는 금융 솔루션을 발굴해 생산적금융 실행 기반을 강화한다는 방침이다. KB금융 관계자는 "이번 협약은 KB금융이 추진하는 생산적금융의 외연을 첨단전략산업뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 핵심 인프라 분야로 확대한다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 KB금융은 기업금융·투자금융·자산운용 등 그룹의 역량을 결집해 생산적금융의 실행 기반을 탄탄하게 다져나갈 것"이라고 말했다.
2026-09-09 17:29:24
AI 데이터센터 특별법 시행령 논의 본격화…전력 특례·인정 범위가 관건 [경제일보] 인공지능 데이터센터(AIDC) 산업을 지원하기 위한 특별법의 세부 기준 마련이 본격화됐다. 어떤 시설을 AI 데이터센터로 인정할지, 비수도권 전력계통영향평가 특례를 어느 규모까지 적용할지가 시행령 제정 과정의 핵심 쟁점으로 떠올랐다. 과학기술정보통신부는 9일 서울 마포구 누리꿈스퀘어에서 ‘인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’ 하위법령 마련을 위한 공개토론회를 열었다. 이번 토론회는 특별법 시행령 제정을 앞두고 산업계와 학계, 관계기관의 의견을 듣기 위해 마련됐다. 구체적인 시행령 조문이나 수치 기준을 공개하기보다 법률이 하위법령에 위임한 주요 사항을 설명하고 현장의 의견을 수렴하는 방식으로 진행됐다. 특별법은 지난 6월9일 공포됐으며 9개월의 유예기간을 거쳐 내년 3월10일부터 시행된다. AI 데이터센터 산업 진흥을 위한 기본계획과 지원체계를 마련하고 인허가 일괄처리, 비수도권 전력 특례, 시설 설치기준 완화, 특구 지정 등의 근거를 담고 있다. 시행령에서 우선 정해야 할 부분은 AI 데이터센터의 인정 범위다. 일반 데이터센터도 일부 서버에 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU)를 운용할 수 있어 AI 가속기를 보유했다는 사실만으로 지원 대상을 구분하기 어렵다. 이에 따라 AI 연산장비의 비중과 전력 사용량, 랙당 전력밀도, 전체 설비 가운데 AI 연산에 사용되는 비율 등을 종합적으로 반영해야 한다는 의견이 나온다. AI 데이터센터로 신고할 때 사업자가 제출해야 할 자료와 사실 확인 절차도 시행령에서 구체화할 필요가 있다. 자가용 데이터센터뿐 아니라 외부 기업과 연구기관에 컴퓨팅 자원을 제공하는 ‘개방형 AI 데이터센터’를 인정 범위에 포함할지도 관심사다. 개방형 시설은 자체 AI 인프라를 구축하기 어려운 스타트업과 중소기업에 GPU·NPU 자원을 제공한다는 점에서 지원 필요성이 제기돼 왔다. 다만 개방형 AI 데이터센터를 지원 대상으로 인정하려면 외부 제공 자원의 비율과 이용 실적, 계약 구조 등을 확인할 기준이 필요하다. 특별법 시행 이전부터 구축됐거나 일반 데이터센터에서 AI용으로 전환 중인 시설에 대한 경과규정을 어떻게 마련할지도 쟁점이다. 전력 관련 특례의 적용 기준도 시행령의 핵심이다. 특별법은 비수도권에서 AI 데이터센터를 신축·증축하거나 기존 시설을 AI 데이터센터로 전환하는 경우 대통령령으로 정하는 일정 규모 이하 시설에 대해 전력계통영향평가를 면제할 수 있도록 했다. 전력계통영향평가는 대규모 전력 소비시설이 지역 전력망에 미칠 영향을 사전에 검토하는 제도다. 업계에서는 평가 면제를 통해 데이터센터 구축 기간을 줄이고 비수도권 투자를 촉진해야 한다고 요구하고 있다. 반면 면제 범위가 지나치게 넓어지면 전력망 안정성과 지역 전력 수급에 부담을 줄 수 있다는 우려도 제기된다. 여러 부처와 지방자치단체에 걸친 인허가를 과기정통부가 한 번에 접수하는 일괄처리 절차도 하위법령에서 구체화한다. 관계기관이 정해진 기간 안에 의견을 내지 않을 경우 인허가가 처리된 것으로 보는 이른바 ‘타임아웃제’의 처리 기간과 예외 사유 등이 논의 대상이다. AI 데이터센터 특구의 지정 절차와 입주기업 지원 범위도 시행령에 담긴다. 정부는 지역의 전력 여건과 산업 기반, 데이터센터 집적 효과 등을 고려해 특구 지정과 지원 기준을 마련할 예정이다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 “AIDC 특별법은 우리나라 AI 인프라 확충의 속도를 좌우하는 법인 만큼 하위법령도 현장에서 실제로 효과적으로 작동하도록 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 한편 과기정통부는 토론회에서 나온 의견과 관계부처 협의 결과를 검토해 시행령안을 보완한 뒤 입법예고 절차를 진행한다. 지원 범위를 넓혀 투자를 촉진하면서도 명목상 AI 데이터센터가 특례를 받는 일을 막을 수 있는 객관적인 인정 기준을 마련하는 것이 향후 과제로 꼽힌다.
2026-09-09 16:57:02
"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시 [경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.
2026-09-08 11:28:33
통신망 돌리던 SKT, AI 연산을 판다…다음 성장축은 AIDC [경제일보] SK텔레콤이 통신 이후의 성장축으로 AI 데이터센터(AIDC)를 키우고 있다. 가입자와 요금제 중심의 성장에서 기업의 AI 연산 수요로 매출 기반을 넓히겠다는 구상이다. SK그룹의 AI 인프라 사업에서 SKT가 실행을 맡은 배경에도 통신망과 데이터센터를 장기간 운영해온 경험이 있다. 성장세는 실적에서 드러난다. SKT의 지난해 AI DC 관련 매출은 5199억원으로 전년보다 34.9% 늘었다. 가산·양주 데이터센터의 가동률 상승과 판교 데이터센터 인수 효과가 반영됐다. 올해 2분기 매출도 가동 확대에 힘입어 전년 동기 대비 92.5% 증가한 1362억원을 기록했다. 통신보다 작지만 성장세는 가파르다. 통신사는 대규모 설비를 밤낮없이 가동하고 장애에 대응하는 일을 수십년간 해왔다. SK브로드밴드도 25년 넘게 데이터센터 사업을 운영했다. AI 연산에 필요한 GPU(그래픽처리장치)를 들여놓는 데서 그치지 않고, 전력과 냉각·통신망을 안정적으로 운영해야 하는 사업에서 활용할 수 있는 자산이다. 국제에너지기구(IEA)는 올해 4월 보고서에서 세계 데이터센터 전력소비가 2024년 약 415TWh(테라와트시)에서 2030년 약 950TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 전망했다. AI 학습과 서비스에 필요한 연산이 늘면서 설비 수요도 커진다는 뜻이다. SKT로서는 통신망 운영 경험을 새로운 시장에 적용할 기회다. 사업 추진 방식은 고객 수요를 먼저 확보하고 외부 자본을 유치해 시설을 구축하는 데 무게를 뒀다. SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)는 15년 전략협력을 바탕으로 울산에서 2027년 첫 가동을 추진하고 있다. SK가 데이터센터 건설을 주도하고 AWS가 AI 존(AI 연산용 클라우드 인프라)을 구축·독립 운영한다. SK의 설비·운영 역량에 AWS의 서비스와 고객 기반을 결합하는 구조다. SK그룹은 엔비디아와 의향서(LOI)를 체결하고, SKT를 통해 국내에 최대 2GW(기가와트) 규모 AI 팩토리 구축을 추진한다. 차세대 GPU 도입과 투자 협력이 주요 내용이다. SKT는 앤트로픽과 국내 대규모 AIDC 구축을 위한 양해각서(MOU)를 맺었다. 다만 LOI와 MOU를 사용량과 매출이 보장된 장기계약으로 볼 수는 없다. SKT는 지난 7월 사업개발 전문회사 SK하이퍼를 설립하고 2030년까지 7500억원을 출자하기로 했다. 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치와 사업화가 이 회사의 역할이다. 고객 요구에 맞춰 입지와 전력을 확보하고 사업을 설계하는 기능을 모았다. 수익모델은 이미 시설 임대에서 연산 서비스로 넓어지고 있다. SKT는 GPU를 필요한 수량과 기간만큼 빌려 쓰는 GPUaaS를 출시했다. 기업은 고가의 장비를 직접 사지 않고 AI 개발과 서비스에 필요한 연산 자원을 이용할 수 있다. 전용 서버와 방화벽·전용회선을 함께 구성할 수도 있다. 공간과 전력을 제공하는 코로케이션(서버 입주 공간·설비 임대)에 GPU와 통신 서비스를 더해 고객당 매출을 늘릴 수 있는 구조다. 다만 시설 임대와 GPU 서비스의 수익성은 따로 살펴야 한다. 건물·전력 설비를 제공하는 사업과 직접 GPU를 확보해 빌려주는 사업은 투자 회수기간과 장비 교체 부담이 다르다. 사업별로 누가 장비를 소유하고 비용을 부담하는지에 따라 SKT가 거둘 이익과 투자 부담이 달라진다. SKT가 AIDC에서 얻으려는 것은 통신 다음의 반복 매출이다. 국내 가입자의 회선 이용료에 기업의 컴퓨팅 사용료를 더할 수 있다면 성장의 기반도 넓어진다. 이를 보여줄 숫자는 장기계약으로 확보한 용량과 실제 가동률, 투자 이후 남는 이익이다. 통신망 운영 경험을 기업의 장기 이용으로 연결할수록 SKT의 사업구조도 AI 인프라 쪽으로 무게를 더하게 된다. [아주경제 2026년 09월 08일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-08 08:37:18

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