2026.08.31 월요일
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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.2026-08-31 18:08:08
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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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SKT, AI 인프라 '운영·개발' 분리…SK호라이즌·SK하이퍼 투트랙 [경제일보] SK텔레콤이 자회사 SK브로드밴드를 AI 데이터센터(DC) 인프라 사업과 유선·미디어·엔터프라이즈 사업으로 나눈다. AI DC 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 투자금을 유치하고, 데이터센터와 해저케이블 등 AI 인프라에 대한 투자를 확대해 통신사업자가 AI 서비스뿐 아니라 AI를 구동하는 물리적 인프라를 별도 성장축으로 키우는 전략으로 풀이된다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사인 SK브로드밴드와 신설회사인 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 분할과 함께 글로벌 투자사 KKR과 IMM인베스트먼트-스톤브릿지 컨소시엄으로부터 SK호라이즌에 총 3조800억원 규모의 투자를 유치한다. 이번 개편은 AI DC 사업을 별도 법인으로 분리해 전문성과 투자 유연성을 높이는 것이 핵심으로 분석된다. 기존 SK브로드밴드가 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중하는 동안 SK호라이즌은 AI DC 인프라 확장에 주력한다. SK호라이즌은 현재 운영 중인 서초·일산 2곳·분당·가산·센텀·양주·판교 등 8개 데이터센터와 울산·구로 등 건설 중인 AI DC를 포함해 총 318㎿ 규모의 인프라를 맡는다. 향후 AI DC 추가 구축과 함께 글로벌 AI 사업에 필요한 해저케이블 인프라도 단계적으로 확대할 계획이다. SK텔레콤이 AI DC 사업을 별도 회사로 분리하는 것은 AI 시장의 성장에 따라 데이터센터가 단순한 통신 인프라를 넘어 새로운 투자 자산으로 부상하고 있기 때문이다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 고성능 GPU를 대규모로 수용할 수 있는 데이터센터 수요가 늘어나면서 전력과 부지, 네트워크를 확보하는 것이 AI 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 특히 AI DC는 일반 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 시스템, 네트워크 역량 등이 요구된다. 막대한 초기 투자비가 필요한 만큼 자체 자금만으로 사업을 확대하기보다 재무적 투자자(FI)를 유치해 인프라를 확장하는 방식이 업계에서 확대되고 있다. SK텔레콤도 이번 분할과 동시에 대규모 외부 자금을 확보하면서 AI DC 사업 확장을 위한 투자 여력을 마련했다. KKR과 IMM컨소시엄은 단계적인 투자가 완료되면 SK호라이즌 지분을 각각 29%, 20% 보유하게 된다. SK텔레콤은 51% 지분을 유지해 최대주주 지위를 확보한다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 기존 AI DC 운영뿐 아니라 향후 인프라 사업 확대를 위한 전문 플랫폼으로 육성할 계획이다. SK텔레콤은 이번 별도 법인 분리가 AI DC 사업에 필요한 의사결정을 빠르게 내리고 사업별 투자와 외부 자금 조달도 보다 유연하게 진행할 수 있을 것으로 전망한다고 설명했다. SK텔레콤은 이번 개편을 통해 AI DC 사업을 담당하는 계열사 체계도 구체화했다. SK텔레콤이 그룹 차원의 AI DC 사업 전략과 글로벌 빅테크 협업 등을 총괄하고, SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영과 해저케이블 등 인프라 확장을 담당한다. 지난 7월 설립한 전문회사 'SK하이퍼'는 신규 AI DC 사업 개발을 맡는다. SK하이퍼는 대규모 신규 AI DC 개발을 담당한다. 오는 2029년 5GW 규모를 단계적으로 오픈하고 오는 2035년까지 15GW 규모로 확대하는 것을 목표로 구축되고 있다. 기존 데이터센터를 운영하는 SK호라이즌과 신규 대형 AI DC 개발을 담당하는 SK하이퍼를 분리해 AI 인프라 사업의 개발과 운영 역량을 동시에 확보하는 구조다. 해저케이블도 AI 인프라 경쟁의 한 축으로 포함됐다. AI 데이터센터가 늘어나면서 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르게 연결할 수 있는 네트워크 인프라의 중요성이 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 해저케이블 구축도 단계적으로 확대할 예정이다. 존속회사인 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중한다. AX 기반 상품·서비스 혁신을 통해 기존 사업 경쟁력을 강화하는 한편 새로운 비즈니스 모델을 발굴한다는 계획이다. SK텔레콤은 내년 1분기 최종 분할과 회사 설립을 목표로 정부 인허가와 임시주주총회 등 관련 절차를 진행할 예정이다. 신설회사 SK호라이즌 대표는 현재 SK브로드밴드 CEO를 맡고 있는 김성수 CEO가 겸임할 예정이다. 분할 절차가 완료된 뒤 신설법인 이사회를 통해 최종 확정된다. 김성수 SK브로드밴드 CEO는 "이번 거버넌스 재편은 AI DC 사업의 전문성, 빠른 사업 실행력을 확보하기 위한 선제적 조치"라며 "AI DC 인프라 컴퍼니로서 SK호라이즌을 지속적으로 스케일업해 국내 최고 DC 사업자로 성장시키겠다"고 말했다.2026-08-27 17:49:57
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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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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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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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엔비디아, 분기 매출 133조원…AI '쩐의 전쟁' 아직 끝나지 않았다 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아가 또 한 번 시장의 예상을 뛰어넘는 실적을 내놓으면서 AI 인프라 투자 열기가 여전히 진행형임을 입증했다. 데이터센터 매출이 1년 만에 2배 이상 늘어난 데 이어 다음 분기에는 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것으로 전망했다. AI 열풍이 일시적인 투자 붐을 넘어 실제 서비스와 매출을 만들어내는 단계로 진입하고 있다는 분석에 힘이 실린다. 엔비디아는 26일(현지시간) 회계연도 2027년 2분기(4월 27일~7월 26일) 매출이 962억2100만달러(약 133조원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 발표했다. 시장 예상치 922억달러 수준도 웃돌았다. 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증하며 전체 매출의 92%를 차지했다. 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 예상치도 상회했다. ◆ AI 투자, ‘빅테크만의 잔치’에서 기업 전체로 이번 실적에서 주목할 부분은 데이터센터 매출의 성장 폭뿐 아니라 고객층이 넓어지고 있다는 점이다. 하이퍼스케일러 대상 매출은 487억달러로 1년 전보다 약 2배 증가했다. 이를 제외한 AI 클라우드·기업·산업 고객 매출은 403억달러로 138% 늘었다. AI 인프라 투자가 구글·마이크로소프트·아마존 등 대형 클라우드 기업에서 AI 스타트업과 일반 기업, 각국의 주권형 AI 인프라로 확산되고 있다는 의미다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “토큰은 생산적이고 수익성이 있으며 이제 연산 자체가 매출이 됐다”고 말했다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 돈을 쓰는 단계에서 벗어나 AI가 실제 업무와 서비스에 투입되면서 더 많은 연산 수요가 발생하고 있다는 주장이다. 엔비디아는 차세대 ‘베라 루빈’ 플랫폼이 이미 본격적인 생산에 들어갔다고 밝혔다. 엔비디아는 회계연도 3분기 매출을 1080억달러±2%로 제시했다. 시장 전망치 약 1049억달러를 웃도는 수준이다. 이는 엔비디아가 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것이라는 의미로, AI 인프라 산업이 전례 없는 규모로 확대되고 있음을 보여준다. AI 에이전트 확산도 수요를 끌어올리는 요인이다. 사람이 한 번 질문하고 답을 받는 생성형 AI와 달리 에이전틱 AI는 검색·추론·도구 호출·실행을 여러 차례 반복한다. 이에 따라 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 증가한다. 엔비디아 역시 데이터센터를 넘어 네트워크와 CPU, 소프트웨어까지 AI 공장(AI Factory) 생태계를 확장하며 이 같은 수요에 대응하고 있다. ◆ 중국은 변수…현금창출력은 여전히 막강 한편 중국 시장은 엔비디아의 가장 큰 불확실성으로 남았다. 엔비디아는 2분기 중국에 공급한 호퍼 계열 데이터센터 제품 매출이 전체 데이터센터 매출의 1%에도 못 미쳤다고 밝혔다. 3분기 전망에는 중국의 데이터센터 컴퓨팅 매출을 아예 반영하지 않았다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 규제가 계속되는 만큼 중국 시장 회복 여부는 향후 실적의 변수다. 현금흐름과 투자 부담도 함께 봐야 한다. 엔비디아의 2분기 잉여현금흐름은 213억달러로 여전히 막대한 수준이지만 전분기보다는 크게 감소했다. 매출채권도 약 631억달러까지 증가해 매출 증가 속도만큼 현금 회수가 따라오는지를 지켜볼 필요가 있다. 동시에 엔비디아는 AI 인프라 공급망 확보를 위해 메모리 등 핵심 부품 조달 약정을 크게 늘리고 있다. 시장 반응도 실적 발표 직후에는 엇갈렸다. 정규장에서 1.59% 하락했던 엔비디아 주가는 실적 발표 직후 한때 약세를 보였지만, 3분기 가이던스와 젠슨 황 CEO의 낙관적인 발언이 이어지면서 시간외 거래에서 약 4% 상승하는 등 반등했다. 엔비디아 실적이 던지는 메시지는 분명하다. AI 투자 사이클은 아직 꺾이지 않았다. 다만 앞으로는 단순히 GPU를 얼마나 많이 설치하느냐보다 그 연산 능력으로 실제 매출과 생산성을 얼마나 만들어내느냐가 중요해진다. 엔비디아가 1000억달러 분기 매출 시대를 눈앞에 둔 지금, AI 거품 논쟁의 다음 시험대는 ‘투자 규모’가 아니라 ‘투자의 수익성’으로 넘어가고 있다.2026-08-27 08:04:47
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 10:00:00
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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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델 "韓 기업 72% AI 인프라 부족"…에이전트 시대 'AI 운영력'이 승부처 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 업무에 본격적으로 들어오면서 국내 기업의 고민도 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 것인가’로 이동하고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 기존 데이터센터와 업무 시스템만으로는 늘어나는 AI 워크로드를 감당하기 어렵다는 지적이 나온다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’을 열고 AI 전환을 위한 인프라 현대화와 데이터·보안·거버넌스 전략을 제시했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 한국 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터 환경이 대규모 AI 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 반면 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있는 것으로 나타났다. 현장에서 가장 강조된 변화는 AI 에이전트다. 맷 던피 델 테크놀로지스 본사 수석부사장은 AI가 기존 업무에 단순히 추가되는 도구가 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 직원들이 본래 채용된 목적에 맞는 업무를 수행하도록 역량을 강화할 것”이라며 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단과 창의성이 필요한 업무에 집중하는 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 특히 앞으로 한 명의 직원이 수십개에서 수백, 나아가 수천개의 AI 에이전트를 관리하는 환경이 올 수 있다고 봤다. 이를 위해서는 모델 도입뿐 아니라 데이터 정비와 기존 시스템 통합, 온톨로지 구축, 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 보안체계까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 문제는 비용이다. AI 모델의 토큰당 가격이 떨어지고 있지만 실제 사용량이 더 빠르게 늘면서 기업 전체의 AI 비용은 오히려 증가할 수 있다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “AI 모델 비용은 크게 낮아졌지만 사용량은 폭발적으로 증가하면서 ‘토큰 이코노미’라는 단어가 일상화됐다”고 말했다. AI 사용량 증가는 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워크, 전력·냉각 수요까지 끌어올린다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장은 “더 큰 고민은 어떻게 하면 AI 투자 비용과 전력을 낮추면서 업무에 더 효과적으로 쓸 수 있느냐는 것”이라며 AI 투자 효율성을 강조했다. 델은 이날 AI 시대 스토리지 신제품 ‘파워스토어 엘리트’도 소개했다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 성능과 집적도를 최대 3배 높였으며, 하나의 3U 시스템에서 최대 5.8PB의 유효 용량을 제공한다. AI 기반 자동화를 통해 수작업을 최대 95% 줄일 수 있다는 설명이다. ([Dell][1]) 보안 역시 AI 도입 초기부터 설계해야 할 영역으로 제시됐다. 델의 조사에서 전체 응답 기업의 65%는 보안과 컴플라이언스가 AI 도입을 지연시키거나 중단시키는 요인이라고 답했다. AI가 기업 데이터와 업무 시스템에 직접 접근하는 만큼 개인정보와 사이버 위협, 규제 대응을 사후적으로 추가하는 방식으로는 한계가 있다는 것이다. 한편 이날 포럼에서 델이 던진 메시지는 AI 모델 경쟁을 넘어 ‘AI를 실제 기업의 일로 만드는 인프라 경쟁’으로 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 유 사장은 “전력과 냉각은 더 이상 IT 이슈가 아니라 회사 경영과 국가 차원의 전략적 과제가 되고 있다”고 지적했다. AI 에이전트가 기업 곳곳으로 확산될수록 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터 저장·처리, 네트워크, 보안, 전력까지 함께 최적화해야 한다. 국내 기업의 AI 전환도 모델 도입 규모보다 업무 생산성으로 이어지는지, 그 과정에서 발생하는 비용을 얼마나 통제할 수 있는지가 다음 경쟁의 기준이 될 전망이다.2026-08-25 13:20:29
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SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.2026-08-24 15:47:18
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서울대 캠퍼스가 'AI 인프라'로 바뀐다…삼성SDS, 네트워크 전면 개편 [경제일보] 서울대학교가 캠퍼스 전체 네트워크를 기존 200Gbps급에서 800Gbps 수준으로 끌어올리며 인공지능(AI) 연구·교육에 최적화된 네트워크 인프라 구축에 나선다. 총 243개 건물의 네트워크 대역폭을 일괄적으로 높이고 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 망분리, 운영 자동화까지 적용해 단순한 통신망 증설을 넘어 ‘AI 네이티브 캠퍼스’로 전환한다는 구상이다. 삼성SDS는 서울대의 ‘지능형 캠퍼스 구현을 위한 차세대 네트워크 플랫폼 전환’ 사업을 수주했다고 24일 밝혔다. 사업은 2029년 상반기까지 진행될 예정이며, 서울대는 약 5만명이 사용하는 243개 건물의 유·무선 네트워크를 단계적으로 개편할 계획이다. 이번 사업에서 가장 눈에 띄는 변화는 네트워크 대역폭이다. 서울대는 현재 건물별 200Gbps 수준인 네트워크를 모든 건물에서 800Gbps 수준까지 높인다. 단순 계산으로 보면 캠퍼스 네트워크의 기본 대역폭을 기존보다 4배 확대하는 셈이다. AI 연구가 본격화하면서 네트워크의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 연구 데이터를 공동 활용하려면 GPU와 스토리지 사이에서 방대한 데이터가 지속적으로 이동해야 한다. 연산 성능이 아무리 높아도 데이터를 제때 전달하지 못하면 전체 시스템의 효율이 떨어질 수밖에 없다. 서울대가 캠퍼스 전역의 대역폭을 높이는 것도 이 때문이다. 교수와 연구진은 대규모 AI 학습 데이터와 연구 결과물을 보다 빠르게 전송할 수 있고, 학생과 교직원 역시 강의실·연구실·도서관 등에서 보다 안정적인 네트워크 서비스를 이용할 수 있게 된다. 다만 800Gbps가 모든 사용자의 개별 인터넷 속도가 4배 빨라진다는 의미는 아니다. 캠퍼스 네트워크의 주요 인프라와 전송 용량을 높여 데이터가 집중되는 환경에서도 전체적인 서비스 품질과 처리 능력을 높이는 개념이다. ◆ SDN·망분리·자동화…네트워크를 ‘플랫폼’으로 삼성SDS는 속도만 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 방식 자체를 바꾼다. SDN을 적용해 개별 장비를 각각 관리하는 기존 방식에서 벗어나 소프트웨어를 통해 캠퍼스 네트워크 전체를 통합 제어한다. 연구·교육·행정 등 용도가 다른 네트워크는 논리적으로 분리한다. 이를 통해 특정 영역에서 발생한 보안 위협이 다른 영역으로 확산되는 것을 줄이고, 사용자와 업무 특성에 따라 네트워크 정책도 유연하게 적용할 수 있다. 반복적인 운영 업무도 자동화한다. 사용자가 포털을 통해 IP 발급과 단말 등록, 연구 목적의 신규 네트워크 신청 등을 직접 요청하면 사전에 설정된 정책에 따라 네트워크 설정까지 자동으로 반영하는 방식이다. IT 담당자는 반복 업무 부담을 줄이고 장애나 이상 징후 등 핵심 관리 업무에 집중할 수 있다. 이번 사업은 삼성SDS에도 의미가 있다. AI 데이터센터가 늘어나면서 GPU와 스토리지뿐 아니라 이를 연결하는 고속 네트워크의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성SDS는 글로벌 13개 거점에서 약 8만명이 사용하는 SDN을 설계·구축·운영한 경험을 바탕으로 교육 분야까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 특히 서울대라는 대규모 연구·교육기관을 대상으로 네트워크 전환을 완료하면 대학뿐 아니라 공공기관과 의료기관 등 데이터 집약적인 조직을 대상으로 한 레퍼런스로 활용할 수 있다. AI 연구가 확대될수록 네트워크와 보안, 클라우드, 데이터센터를 하나의 체계로 묶는 수요도 커질 가능성이 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장은 “교육·연구·행정 전반의 디지털 및 AI 혁신을 가속화할 예정”이라고 밝혔다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “안정적이고 편리한 지능형 캠퍼스 환경을 구현해 전 세계 대학이 참고하는 표준 모델로 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 사업의 성패는 단순히 네트워크 속도를 얼마나 높였느냐가 아니라 AI 연구 환경의 생산성을 얼마나 끌어올리고 운영 비용과 장애 대응 시간을 얼마나 줄이느냐에 달릴 전망이다. 2029년 상반기까지 구축이 완료되면 서울대의 캠퍼스 네트워크는 단순 연결망에서 AI 연구와 교육을 뒷받침하는 핵심 디지털 인프라로 역할이 확대될 것으로 보인다.2026-08-24 10:31:38
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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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SKT, 서울대서 '풀스택 AI 인재' 키운다…산학협력 10년 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 경쟁이 모델 성능을 넘어 서비스와 인프라를 아우르는 풀스택 경쟁으로 확대되면서 AI 인재 확보를 위한 기업과 대학의 협력도 강화되고 있다. SK텔레콤이 서울대학교와 10년째 AI 공동 강좌를 이어가며 산업 현장에서 필요한 AI 인재 육성에 나선다. 24일 SK텔레콤은 올해 2학기 서울대 전기·정보공학부 대학원생을 대상으로 'SKT-서울대 AI 공동과정'을 개설한다고 밝혔다. 이번 과정은 15주 동안 AI 앱·서비스, AI 모델링, AI 인프라 등 3개 영역을 중심으로 운영된다. 이번 강좌에는 SK텔레콤의 AI 사업을 담당하는 현직 임원과 개발 인력이 직접 강사로 참여한다. 정재헌 SK텔레콤 CEO가 내달 1일 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강에 나서며 이후 유경상 AI CIC장, 김태윤 파운데이션 모델 담당자를 비롯해 AI 개발 조직 임원과 팀장, 박사급 구성원들이 강단에 오를 예정이다. 단순히 AI 기술의 원리를 교육하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 활용되는 기술과 상용화 사례를 전달하는 것이 이번 과정의 특징이다. AI 서비스를 구현하는 애플리케이션부터 모델 개발, 이를 구동하는 인프라까지 AI 서비스 전반을 하나의 과정에서 다룰 계획이다. AI 산업이 모델 중심의 경쟁에서 실제 서비스를 얼마나 안정적으로 구현하고 운영하느냐의 경쟁으로 확대되면서 이 같은 복합적인 역량을 갖춘 인재의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 서비스에 적용하고 추론 비용을 관리하며 이를 뒷받침할 데이터센터와 컴퓨팅 인프라까지 구축할 수 있어야 하기 때문이다. SK텔레콤 역시 자체 AI 모델 개발과 서비스 확대뿐 아니라 AI 데이터센터와 인프라 사업 등 AI 밸류체인 전반으로 사업 영역을 넓히고 있다. 이에 기업 현장에서 필요한 기술 역량을 대학 교육과 연계하는 산학협력의 중요성도 커지는 상황이다. 기업이 대학 교육에 직접 참여하는 것은 빠르게 변화하는 AI 기술을 교육 현장에 반영하기 위한 목적도 있다. AI 기술은 새로운 모델과 서비스가 빠르게 등장하는 만큼 대학의 이론 중심 교육만으로는 산업 현장의 변화 속도를 따라가기 어려운 측면이 있다. 기업 입장에서도 대학에서 확보한 우수 인재와 연구 역량을 향후 연구개발과 채용으로 연결할 수 있다는 점에서 산학협력의 전략적 가치가 높아지고 있는 것이다. SK텔레콤과 서울대의 AI 강좌는 올해로 10년째를 맞았다. SK텔레콤은 지난 10년간 서울대를 비롯한 국내 대학들과 AI 강의와 대학·대학원생 대상 실전형 AI 연구 프로그램 등을 운영하며 산학협력을 이어왔다. AI 인재 확보 경쟁이 심화되면서 기업과 대학의 협력 방식도 단순한 연구비 지원이나 일회성 특강에서 실제 교육과정에 기업의 기술과 인력을 직접 연결하는 형태로 확대되는 모습이다. 기업이 원하는 기술과 대학이 제공하는 교육 사이의 간극을 줄이는 동시에 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재를 육성하는 것을 목표로 진행되고 있다. 이번 과정에서는 서울대 대학원생과 학부생 등 약 300명이 정재헌 CEO의 특강에 참여할 예정이다. SK텔레콤은 현업 전문가들의 경험을 공유하고 대학과의 협력을 지속하면서 AI 산업을 이끌 차세대 인재 육성을 이어간다는 계획이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "서울대학교와 오랜 시간 쌓아온 산학협력이 이번 강좌로 다시 한 번 이어지게 되어 의미가 깊다"며 "오늘의 학생들이 내일의 AI 산업을 이끌어갈 수 있도록 학계와의 협력을 지속해 가겠다"고 말했다.2026-08-24 09:21:35
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