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SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다
[경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.
2026-08-28 17:39:34
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부
[경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.
2026-08-27 16:43:57
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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다
[경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.
2026-08-27 09:46:37
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李대통령·재계 총수 연쇄회동…'3대 메가' 이제는 실행력 시험대
[경제일보] 이재명 대통령이 주요 그룹 총수들과 잇따라 만나면서 정부가 추진하는 ‘3대 메가 프로젝트’의 실행 속도가 다시 주목받고 있다. 지난 20일 최태원 SK그룹 회장과 비공개 만찬을 가진 데 이어 이번 주 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장과도 회동을 조율 중이다. 비공개 회동인 만큼 구체적인 논의 내용은 확인되지 않았지만, 기업 현장의 투자 애로와 정부 지원책을 직접 점검하는 자리가 될 가능성이 크다. 이번 회동의 배경에는 지난 6월 발표한 3대 메가 프로젝트가 있다. 정부는 호남권 반도체 클러스터, 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 국가 성장축으로 제시했다. 당시 삼성전자와 SK그룹이 밝힌 국내 중장기 투자계획은 각각 2655조원, 2100조원으로 합계 4755조원에 달한다. 다만 이 숫자는 기존 투자와 수도권을 포함한 계열사 투자까지 포함한 기업별 중장기 계획으로, 정부가 3대 프로젝트에 직접 집계한 1461조원과는 산정 범위가 다르다. ◆ 호남 반도체 800조·용인 가속화…‘돈’보다 인프라가 관건 반도체 분야에서 핵심은 호남권과 용인이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 호남권에 각각 2기씩 총 4기의 메모리 팹을 구축하는 계획을 내놨고, 투자 규모는 약 800조원이다. 용인에서는 SK하이닉스가 클러스터 투자 일정을 앞당기기로 했고, 정부는 부지·전력·용수 등 핵심 인프라 지원을 과제로 제시했다. 청와대 역시 7월과 8월 민관합동 점검회의에서 호남 클러스터와 용인 투자 가속화를 집중 논의했다. 이 때문에 이번 회동에서는 단순한 투자 규모보다 실제 착공과 생산라인 가동을 앞당길 조건이 중요하다. 반도체 팹은 막대한 전력과 용수를 필요로 하는 만큼 인허가를 포함한 기반시설 확보가 일정의 핵심 변수다. 정부가 ‘슈퍼 패스트’ 수준의 행정 지원을 강조하는 이유도 여기에 있다. 정의선 회장과의 회동에서는 현대차그룹의 새만금 프로젝트가 주요 의제로 거론될 가능성이 높다. 현대차그룹은 올해부터 2029년까지 새만금에 9조원을 투자해 AI 데이터센터, 로봇 제조·부품 클러스터, 수전해 플랜트, 태양광 발전 등을 구축한다는 계획을 발표했다. 특히 AI 데이터센터에 5조8000억원을 투입하고 로봇·에너지 사업을 함께 묶는 구조다. 정부도 최근 새만금 개발계획을 수정하면서 현대차그룹 투자 지원을 본격화하고 있다. 새만금개발청은 2026년 8월 현대차그룹 투자를 지원하기 위해 추가 종합보세구역을 지정했고, 2027년 3월 AI 데이터센터 착공을 지원한다는 계획을 밝혔다. ◆ 美 투자 압박 속 ‘국내 vs 미국’ 균형도 시험대 대미 통상도 빼놓기 어렵다. 하워드 러트닉 미국 상무장관은 지난 7월 마이크론 행사에서 삼성전자와 SK하이닉스의 미국 내 메모리 생산 확대를 공개적으로 촉구했다. 반면 한국 정부는 대미 전략투자 후보 사업을 놓고 미국과 협상을 진행 중이지만, 반도체 투자가 대미 투자 1호 사업으로 결정됐다는 일부 관측에는 선을 긋고 있다. 이번 연쇄 회동은 정부가 기업에 투자를 요청하는 자리에 그쳐서는 실효성을 거두기 어렵다. 기업 입장에서는 국내 대규모 투자와 미국 현지 투자라는 두 과제를 동시에 안고 있기 때문이다. 정부가 기업의 투자 확대를 이끌어내려면 전력·용수·부지·인허가 등 국내 투자 장애물을 얼마나 신속하게 해소하고, 대미 투자 과정에서 기업 부담과 통상 불확실성을 얼마나 줄여주느냐가 중요하다. 이 대통령이 지난 20일 최 회장과의 만남을 시작으로 주요 그룹 총수들과 비공개 소통을 이어가는 것도 결국 발표된 투자계획을 실제 착공·고용·생산으로 전환하기 위한 실행 단계로 해석된다. 3대 메가 프로젝트가 숫자 경쟁을 넘어 국가 성장동력으로 자리 잡을 수 있을지는 앞으로 정부가 기업의 애로를 얼마나 빠르게 해결하느냐에 달릴 전망이다.
2026-08-26 07:22:28
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KT, 18조원 투자보다 중요한 것…'AI로 얼마나 벌 것인가'
[경제일보] KT가 향후 5년간 18조원을 투입해 통신 중심 사업구조를 인공지능(AI) 중심으로 바꾼다. 정보보안·IT·네트워크 등에 12조원, AI 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AX 인프라에 6조원을 투자한다. AIDC 용량도 2031년까지 1GW를 추가 확보한다. 이제 시장이 주목하는 것은 투자액이 아니다. 이 돈을 투입해 얼마나 많은 고객을 확보하고 얼마의 이익을 만들어낼지가 핵심이다. KT는 최근 2028년 AX 매출을 2025년 대비 2배 이상으로 확대하고 연결 영업이익률 9%, 자기자본이익률(ROE) 9~10%를 달성하겠다는 목표를 제시했다. 비핵심·저효율 자산을 유동화하고 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각도 추진한다. 성장 투자와 수익성 개선, 주주환원을 동시에 달성하겠다는 전략이다. ◆ AX, 일단 ‘말’에서 ‘수주’로 넘어갔다 2분기 실적만 보면 KT의 전환 전략을 평가하기는 쉽지 않다. 연결 매출은 6조6799억원, 영업이익은 6483억원으로 전년 동기 대비 각각 10.1%, 36.1% 감소했다. 지난해 대규모 분양이익에 따른 높은 기저와 고객 보답 프로그램, 개인정보 침해사고 관련 비용 등이 영향을 미쳤다. 다만 1분기와 비교하면 영업이익은 34.3% 증가했다. 눈여겨볼 대목은 AX다. 2분기 AX 매출은 금융권의 AI 도입 확대와 KT클라우드 성장에 힘입어 22.3% 증가했다. 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했고, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AI 챗봇·상담봇 구축·운영에도 참여하고 있다. AI 기반 개발·운영체계(AIDLC)까지 사업 영역을 넓히면서 기업 고객의 실제 지출을 끌어내고 있다는 의미다. 다만 매출 증가율만으로는 부족하다. AX 사업이 기존 시스템통합(SI) 사업에 AI를 덧붙이는 수준에 머문다면 높은 성장률이 지속되기 어렵다. 금융권에서 확보한 레퍼런스를 공공·제조 등으로 확대하고 AI 모델, 클라우드, 보안, 데이터센터를 묶어 공급하는 구조를 만들어야 한다. 그래야 일회성 구축 매출을 반복적인 운영·서비스 매출로 전환할 수 있다. ◆ 1GW보다 중요한 건 ‘가동률’이다 AIDC는 KT 전략의 또 다른 승부처다. KT는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보할 계획이다. 데이터센터를 AI 인프라의 핵심 축으로 삼고 클라우드와 네트워크를 결합해 기업 고객을 끌어들이겠다는 구상이다. 문제는 데이터센터가 대표적인 선투자 사업이라는 점이다. 전력과 냉각설비, GPU, 네트워크 등에 막대한 자본이 들어가지만 고객이 실제 용량을 사용하지 않으면 투자 회수는 늦어진다. 따라서 시장이 앞으로 확인해야 할 숫자는 ‘1GW’라는 총량보다 가동률과 장기 계약 고객, 매출 대비 이익률이다. 특히 KT는 통신망이라는 기존 인프라를 보유하고 있다는 점에서 경쟁사와 차별화할 여지가 있다. AIDC와 클라우드, 네트워크, 보안을 하나의 기업용 패키지로 제공하면 데이터센터 단독 사업보다 고객당 매출을 키울 수 있다. 반대로 데이터센터 증설 속도가 고객 확보보다 앞서면 감가상각과 운영비 부담이 커져 18조원 투자가 오히려 수익성을 압박할 가능성도 있다. ◆ 결국 18조원의 성패는 ‘현금’이다 주주환원 역시 AI 사업의 수익성과 떼어놓고 볼 수 없다. KT는 2028년 영업이익률 9%와 ROE 9~10%를 목표로 하면서 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각을 추진한다. 결국 대규모 투자와 주주환원을 동시에 지속하려면 본업과 AX에서 안정적인 현금창출력을 확보해야 한다. 하반기부터 KT를 평가하는 기준도 달라질 가능성이 높다. 지금까지는 통신 가입자와 배당을 중심으로 기업가치를 바라봤다면 앞으로는 AX 수주가 실제 매출로 얼마나 전환되는지, AIDC 고객이 얼마나 확보되는지, 그리고 AI 사업이 영업이익을 얼마나 끌어올리는지를 함께 봐야 한다. 18조원은 KT의 변화를 설명하는 숫자일 뿐이다. 1GW의 데이터센터를 짓는 것보다 중요한 것은 그 시설을 채울 고객이고, AX 매출을 두 배로 만드는 것보다 중요한 것은 그 매출이 실제 이익과 현금으로 남는 구조를 만드는 것이다. KT의 하반기는 AI에 얼마나 투자했는지를 설명하는 시간이 아니라, AI로 얼마나 벌 수 있는지를 증명하는 시간이 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-25 09:55:19
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파두, AI 데이터센터로 SSD 컨트롤러 판 바꾼다…'파두 2.0' 시동
[경제일보] 데이터센터용 반도체 기업 파두가 인공지능(AI) 데이터센터를 겨냥한 SSD 컨트롤러 사업 확대에 속도를 낸다. 단순히 저장장치의 성능을 높이는 데 그치지 않고 AI가 요구하는 초저지연·고용량·보안 기능을 반영한 스토리지 솔루션으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. AI 학습에서 추론 중심으로 데이터센터의 무게중심이 이동하면서 SSD가 단순 저장장치를 넘어 AI 인프라의 핵심 부품으로 부상하고 있다는 판단이 깔려 있다. 파두는 지난 21일 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 OCP 코리아 테크 데이’에서 AI 데이터센터에 특화한 기술과 제품 포트폴리오를 공개했다. 올해 행사는 OCP 재단과 OCP 코리아 커뮤니티가 주최했으며 1500여명이 참석했고, 서버·스토리지·네트워킹·전력·냉각 등 AI 데이터센터 전반의 기술을 다뤘다. ◆ AI가 바꾼 SSD…‘저장’에서 ‘연산을 돕는 인프라’로 김승민 파두 부사장은 기조연설에서 ‘AI 데이터센터 안의 플래시 메모리: SSD와 컨트롤러의 새로운 역할’을 주제로 AI 워크로드가 SSD에 요구하는 조건이 달라지고 있다고 설명했다. OCP 공식 프로그램에서도 해당 세션은 AI 데이터센터에서 SSD와 컨트롤러가 맡게 될 새로운 역할을 다루는 핵심 기조강연으로 배치됐다. AI 데이터센터에서는 대규모 데이터 처리와 모델 추론이 반복되면서 저장장치에도 더 빠른 입출력과 낮은 지연시간, 안정적인 성능이 요구된다. 특히 AI 에이전트 확산으로 엔터프라이즈 SSD 수요가 급증하고 있다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2026년 1분기 글로벌 엔터프라이즈 SSD 시장 매출은 전 분기보다 86.1% 증가한 184억6000만달러를 기록했다. 같은 기간 공급 부족으로 계약가격도 약 80% 상승했다. 카운터포인트리서치도 2026년 2분기 서버용 엔터프라이즈 SSD가 전체 NAND 출하량의 48%를 차지했다고 분석했다. 1년 전 26%에서 거의 두 배로 늘어난 수치다. AI 워크로드가 학습에서 추론으로 확대되면서 고속·저지연 스토리지 수요가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. ◆ Gen6 이어 Gen7…‘파두 2.0’은 포트폴리오 확대 파두가 OCP 행사에서 내세운 것도 이 같은 시장 변화를 겨냥한 차세대 SSD 컨트롤러다. 회사는 Gen6 솔루션과 함께 차세대 Gen7 개발 계획을 공개하며 AI 데이터센터가 요구하는 성능과 효율, 보안에 대응하겠다는 전략을 밝혔다. 앞서 파두는 지난 4일 미국에서 열린 FMS 2026에서 ‘파두 2.0’ 비전을 공개했다. 당시 Gen6 SSD 컨트롤러의 성능을 Gen5 대비 두 배 수준으로 개선하고 올해 하반기 공급을 예고했으며, 2028년 샘플링을 목표로 Gen7 컨트롤러와 AI 추론용 디코드 엔진 개발도 추진한다고 밝혔다. ‘파두 2.0’의 핵심은 컨트롤러 하나를 판매하는 반도체 업체에서 AI 데이터센터 전반의 스토리지 수요에 대응하는 솔루션 기업으로 외연을 넓히는 것이다. 파두는 OCP 행사에서 Gen6 기술 데모와 AI 데이터센터 특화 제품을 함께 선보이며 단일 제품보다 폭넓은 포트폴리오를 강조했다. 특히 AI 추론이 확대될수록 데이터센터의 저장장치에는 단순 용량보다 지연시간과 전력 효율, 안정적인 성능, 보안이 중요해진다. 파두가 차세대 컨트롤러에서 작은 I/O 처리 성능과 일관된 지연시간, GPU 주도 I/O, 라인 레이트 보안 등을 주요 과제로 제시한 것도 이런 변화와 맞닿아 있다. ◆ 시장은 커지지만…‘기술→고객’ 전환이 관건 시장 환경만 보면 파두에는 우호적인 흐름이 이어지고 있다. AI 데이터센터 투자가 확대되면서 엔터프라이즈 SSD 수요가 늘고 공급업체들도 소비자용보다 데이터센터용 제품에 생산능력을 우선 배분하고 있다. 트렌드포스는 2026년에도 AI와 서버 수요가 엔터프라이즈 SSD 시장의 상승세를 이어갈 것으로 전망했다. 하지만 AI 인프라 시장의 성장 자체가 파두의 실적을 보장하는 것은 아니다. SSD 컨트롤러 시장은 삼성전자·SK하이닉스 계열 솔리다임·마이크론·키옥시아 등 글로벌 업체와의 경쟁이 치열하고, 데이터센터 고객은 성능뿐 아니라 품질 인증과 장기 공급 안정성을 함께 요구한다. 결국 Gen6·Gen7 기술이 실제 고객사 검증과 대량 공급으로 이어지는지가 ‘파두 2.0’의 성패를 가를 전망이다. 남이현 파두 대표는 “OCP 코리아 테크 데이는 전 세계 유수의 빅테크 및 반도체 기업들이 함께하는 주요 행사”라며 “AI 데이터센터에 최적화된 SSD 및 스토리지 시장에서 리더십을 강화하겠다”고 말했다. 한편 AI 데이터센터의 경쟁이 GPU와 전력·냉각에서 저장장치로까지 확대되는 가운데 파두가 컨트롤러 기술을 기반으로 어느 수준까지 사업 영역을 넓힐 수 있을지 주목된다. 시장의 관심 역시 이제 ‘AI 데이터센터가 얼마나 커지는가’에서 ‘그 안에서 어떤 부품이 얼마나 더 많은 가치를 가져가느냐’로 옮겨가고 있다.
2026-08-24 09:28:45
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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다
[경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.
2026-08-23 16:30:00
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"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.
2026-08-19 14:30:55
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SKT, '모두의AI' 출사표…A.X K2·AI 데이터센터·2250만 회선 총동원
[경제일보] SK텔레콤이 정부의 '모두의AI' 사업에 참여해 통신 가입자 기반의 대규모 AI(인공지능) 서비스 확산에 나선다. 자체 AI 모델과 데이터센터 등 인프라뿐 아니라 금융·의료·교육·모빌리티 등 생활 영역별 전문기업을 묶어 단순 챗봇을 넘어 공공서비스 신청과 결제까지 대신하는 AI 에이전트로 서비스를 확대한다는 전략이다. 19일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 모델·인프라·서비스를 모두 자체 보유한 역량을 기반으로 금융, 의료, 교육, 공공, 모빌리티 등 다양한 분야의 기업·기관과 컨소시엄을 구성했다. SK텔레콤은 이번 사업을 'AI를 누구나 쉽게 사용하는 서비스'를 목표로 진행한다. AI에 익숙하지 않은 이용자도 별도의 전문 지식 없이 일상적인 대화 방식으로 필요한 정보를 찾고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 서비스 범위를 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 우선 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 구축한 뒤 공공서비스 탐색·신청과 증명서 발급, 금융·의료·교통·교육 분야의 예약과 신청·결제 등을 수행하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 기존 AI 서비스가 질문에 대한 답변이나 정보 검색에 집중했다면, SK텔레콤은 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 AI에 특정 서비스를 찾으면 AI가 관련 정보를 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청 등 후속 절차까지 AI가 수행하는 방식이다. 이를 위해서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 외부 서비스와 연동할 수 있는 인프라와 이용자 인증·권한 관리, 개인정보 보호 등 운영 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤이 금융·의료·공공 등 각 분야 전문기업을 컨소시엄에 포함한 것도 이 같은 서비스 실행력을 확보하기 위한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 자체 AI 모델인 'A.X K2'도 이번 사업에 활용한다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 자체 AI 모델로, 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 개발됐다. SK텔레콤은 단순 질의에는 상대적으로 가벼운 모델을 활용하고 복잡한 작업에는 고성능 모델을 적용하는 방식으로 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 확보한다는 계획이다. AI 서비스 확산의 기반으로는 약 2250만개에 달하는 통신 회선과 기존 고객 접점이 활용된다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난 6월 기준 SK텔레콤의 이동통신 회선은 2249만8579개로, 사물인터넷(IoT)과 알뜰폰(MVNO)을 제외한 수치다. 기존 통신 서비스와 온·오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 확산할 수 있어, AI를 통신 서비스의 부가 기능으로 제공하는 수준을 넘어 대규모 고객 기반을 활용해 AI 서비스의 초기 이용자를 확보할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. AI 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립하고 오는 2029년까지 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. AI 모델부터 데이터센터, 서비스까지 직접 확보하는 구조를 구축하면서 AI 사업의 수직계열화를 강화하고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 추론 수요가 크게 늘어날 수 있는 만큼 서비스 이용자 확대와 함께 AI 연산 인프라를 확보하는 것이 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 '모두의AI' 컨소시엄에는 20여개 기업과 기관이 참여한다. 라이너와 페르소나AI 등은 특화 검색과 공공 데이터 연계 분야를 맡고, 신한카드와 하나카드는 금융·결제 서비스를 담당한다. 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠·미디어, 엘리스그룹은 교육 분야에서 협력한다. 의료·헬스케어 분야에서는 굿닥과 사운더블헬스가 참여하고 해빗팩토리는 보험 분야 서비스를 담당한다. 독거노인종합지원센터와 채널코퍼레이션, 알프레드, 한국세무사회전산법인 등도 공공·돌봄·중소사업자·세무 관련 AI 서비스 개발에 참여한다. AI 모델과 인프라 분야에서는 노타, 셀렉트스타, 에이투시스가 참여한다. 모델 최적화와 데이터 기반 학습, 모델 라우팅 등을 지원하며 에임인텔리전스는 인증·권한 관리와 AI 에이전트 실행 통제 등 보안 분야를 맡는다. 해시드벤처스는 AI 서비스와 기술 제휴 대상을 발굴하는 역할을 담당한다. AI 활용 격차를 줄이는 것도 이번 사업의 주요 목표다. AI 기술이 빠르게 확산하고 있지만 서비스별로 이용 방법을 익혀야 하거나 복잡한 프롬프트를 작성해야 하는 경우 일반 이용자의 접근성이 떨어질 수 있다. SK텔레콤은 기존 통신 서비스처럼 익숙한 이용 환경에서 AI를 제공해 이러한 진입장벽을 낮추겠다는 구상이다. SK텔레콤 역시 컨소시엄 참여 기업을 확대하고 사업 영역을 넓혀 AI 생태계를 구축한다는 계획이다. 통신 가입자 기반과 AI 모델, 데이터센터를 연결하고 외부 전문기업의 서비스를 결합해 국민이 일상에서 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스 확보를 목표로 진행된다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다"며 "SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다"고 말했다.
2026-08-19 09:54:35
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설
[경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-18 12:35:33
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KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개
[경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.
2026-08-18 10:28:00