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SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-13 08:12:30
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
네이버클라우드, 국방 AI '소버린' 전략 공개…공간지능·월드모델로 전장 AI 정조준 [경제일보] 네이버클라우드가 군이 인공지능(AI) 모델과 데이터를 직접 통제하면서 민간 AI 기술을 실제 전력으로 전환할 수 있도록 지원하는 '국방 소버린 AI' 전략을 내놨다. AI 인프라부터 모델·애플리케이션까지 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 폐쇄망 환경에서 군 데이터를 안전하게 활용하고, 현장에 인력을 투입해 AI 성능을 지속적으로 고도화한다는 구상이다. 18일 네이버클라우드는 서울 신라호텔에서 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 등 550명이 참석한 가운데 '국방 AI 전략 세미나'를 열고 국방 AI 사업 전략을 공개했다. 이번 세미나에서 네이버클라우드는 군의 데이터와 AI 모델에 대한 통제권을 확보하는 것을 중점으로 다뤘다. 네이버클라우드는 민간 AI 기술을 단순히 군에 공급하는 방식에서 벗어나 군이 필요한 영역을 직접 선택하고 데이터를 AI 모델과 연결해 실제 임무에 적용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 유경범 네이버클라우드 국방 사업 총괄 전무는 국방 소버린 AI를 위해 민간 기술을 '결집·연결·실증·진화'하는 구조가 필요하다고 강조했다. 네이버클라우드는 AI 인프라와 모델, 애플리케이션 등 민간의 기술 역량을 결집하고 군의 폐쇄망 환경에서 데이터를 AI 모델과 연결한다. 이를 통해 군이 데이터와 모델을 통제할 수 있도록 지원하고, 효과를 측정할 수 있는 임무부터 단계적으로 실증한다는 방침이다. 현장 적용 과정에서는 FDE를 활용한다. FDE가 군 현장의 요구사항을 실시간으로 반영하면서 시스템을 운영하고 성능을 지속적으로 개선하는 방식이다. 일회성 기술 공급이나 실증에 그치지 않고 실제 운용 과정에서 AI를 고도화하는 것을 목표로 사업을 전개하고 있다. 네이버클라우드는 이를 위해 AI 인프라와 모델, 애플리케이션을 모두 아우르는 풀스택 역량을 앞세운다. 기존 클라우드 사업에서 확보한 인프라 기술에 AI 모델과 서비스를 결합해 국방 분야의 AI 도입 초기 단계부터 실제 임무 적용까지 지원하겠다는 것이다. 국방 AI가 실제 전장 환경에서 활용되기 위해서는 서로 다른 센서와 무기체계에서 수집되는 정보를 하나의 상황으로 이해하는 기술도 필요하다. 네이버클라우드는 이를 위한 핵심 기술로 공간지능과 월드모델을 제시했다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 자율 무기체계가 제대로 작동하기 위해서는 센서와 플랫폼이 달라도 동일한 상황을 이해할 수 있는 '공동 의미 체계'가 필요하다고 설명했다. 공간지능은 드론 영상과 각종 센서 정보를 3차원 공간으로 구조화해 AI가 주변 환경을 이해하도록 하는 기술이다. 월드모델은 지형·기상·레이더 등 전장 변수를 가상환경에 반영해 특정 행동에 따른 결과를 시뮬레이션하고 예측하는 데 활용된다. 네이버클라우드는 향후 상황 이해부터 판단·행동·학습까지 AI의 지능화 과정을 연결한다는 계획이다. 특정 AI 모델에 종속되는 방식이 아니라 군이 필요로 하는 지능을 직접 통제하고 구현할 수 있도록 지원한다고 설명했다. 민간 기술을 국방 분야로 빠르게 가져오기 위한 생태계 구축도 추진한다. 네이버클라우드는 군과 방산기업, 스타트업, 연구기관의 역량을 연결해 각 영역의 AI 기술을 국방 현장에 적용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김선호 전 국방부 차관은 이날 세미나에서 민간의 혁신 기술을 군이 얼마나 빠르게 전력으로 전환하느냐가 국방 AX의 핵심이라고 강조했다. 민간이 기술 혁신을 주도하고 군이 이를 신속하게 통합하는 '민간기술 우선' 원칙을 바탕으로 민군융합 생태계를 구축해야 한다는 취지로 풀이된다. 네이버클라우드는 향후 민간 AI 기술을 국방 현장에 적용하면서 실제 임무 수행에 필요한 데이터와 모델을 축적하고, FDE를 통한 지속적인 성능 개선을 이어갈 계획이다. 단순한 AI 인프라 공급을 넘어 모델과 애플리케이션, 현장 운영까지 사업 영역을 넓히면서 국방 AI 시장에서 풀스택 사업자로 입지를 확대하려는 전략이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 AI는 기술 도입에서 끝나는 것이 아니라, 군이 필요로 하는 문제를 정의하고 이를 현장에서 검증해 전력화하는 과정까지 이어져야 한다"며 "기업의 역할은 전면에 나서기보다 군이 필요로 하는 영역에서 가장 빠르고 정확하게 기술을 지원하는 것"이라고 말했다.
2026-09-18 14:10:01
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
LG유플러스 클라우드 전문가, 국제기능올림픽 3회 한국 대표팀 이끈다 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 대규모 데이터를 처리하고 AI 서비스를 운영하기 위한 클라우드 인프라의 중요성이 커지면서 이를 설계·구축·운영할 수 있는 실무형 인재 확보도 중요해지고 있다. LG유플러스의 클라우드 전문가가 국제기능올림픽에서 세 차례 한국 대표팀 감독을 맡으며 국내 클라우드 인재 육성에 참여한다. 17일 LG유플러스는 자사의 UCube DAX팀 소속 배주혁 기술책임이 오는 22일부터 27일까지 중국 상하이 국가전시컨벤션센터에서 열리는 제48회 국제기능올림픽 클라우드컴퓨팅 종목 국제지도위원으로 참가한다고 밝혔다. 국제기능올림픽은 2년마다 열리는 기술인 경연대회다. 올해 대회에는 전 세계 70여개 국가·지역에서 선수와 국제지도위원 등 약 1400명이 참가해 정보통신기술(ICT), 기계, 건설 등 64개 종목에서 기술 역량을 겨룬다. 클라우드컴퓨팅 종목에서는 제한된 시간 안에 클라우드 환경에서 IT 인프라를 설계하고 구축·운영하는 능력을 평가한다. 클라우드 활용이 산업 전반으로 확대되면서 관련 전문인력의 중요성이 높아지자 지난 2019년 정식 종목으로 채택됐다. 이번 대회 클라우드컴퓨팅 종목에는 한국을 비롯해 중국, 일본, 캐나다, 브라질, 호주, 스위스, 남아프리카공화국 등 17개국이 참가한다. 선수들은 대회 기간 4일 동안 매일 다른 과제를 수행하며 결과를 바탕으로 최종 순위를 결정한다. 배 책임은 지난 2022년 대회부터 올해까지 세 차례 국제기능올림픽 클라우드컴퓨팅 국가대표팀 감독을 맡는다. 기업에서 클라우드 업무를 수행하는 실무 전문가가 국가대표 선수들의 기술 훈련과 대회 준비에 참여하는 것이다. 배 책임은 지난 2024년 프랑스 리옹에서 열린 국제기능올림픽에서 한국이 클라우드컴퓨팅 종목 사상 처음으로 은메달을 획득하는 데 기여했다. 지난해 열린 아시아 기능올림픽에서는 한국인 최초로 클라우드컴퓨팅 종목 심사장을 맡았다. 심사장은 해당 종목의 경기 진행 방식 설계와 경기 운영 전반을 책임지는 종목 내 최고 책임자다. 클라우드 기술이 AI 서비스의 기반 인프라로 활용되는 만큼 최근에는 단순히 특정 클라우드 서비스를 다룰 수 있는 능력뿐 아니라 인프라 전반을 이해하고 변화하는 기술 환경에 대응할 수 있는 역량이 중요해지고 있다. AI 모델과 서비스가 실제 환경에서 운영되기 위해서는 컴퓨팅 자원과 데이터, 네트워크 등 인프라를 안정적으로 구성하고 관리해야 하기 때문이다. 한국은 지난 1967년 처음 국제기능올림픽에 참가한 이후 19차례 종합우승을 차지했다. 지난 2024년 프랑스 리옹 대회에서는 중국에 이어 종합 2위를 기록했으며, 올해 상하이 대회에서는 20번째 종합우승에 도전한다. 배주혁 LG유플러스 기술책임은 "국제기능올림픽은 세계 각국의 젊은 기술 인재들이 실력을 겨루는 무대"라며 "대한민국 선수들이 최고의 역량을 발휘할 수 있도록 지원하고 우리나라 클라우드 기술 경쟁력을 세계에 알리는 데 힘을 보태겠다"고 말했다.
2026-09-17 09:17:04
"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
네이버, 프랑스서 AI·콘텐츠 동맹 확대…유럽 사업 확장 교두보 마련 [경제일보] 네이버가 프랑스를 거점으로 유럽 인공지능(AI) 사업과 콘텐츠 사업의 외연 확대에 나선다. AI 인프라부터 산업 특화 AI, 콘텐츠 IP까지 협력 범위를 넓히며 현지 기업·기관과의 접점을 확대하고 있다. 앞서 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 협력을 추진 중이며 네이버랩스 유럽을 통해 선행 기술 연구를 진행하고 있는 만큼, 이번 협력을 계기로 유럽 AI 시장에서 사업 기회를 본격적으로 확보하려는 전략으로 풀이된다. 9일 네이버는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표가 이재명 대통령의 프랑스 순방 기간 프랑스 주요 기업·기관 관계자들과 만나 AI 인프라와 산업 특화 AI, 콘텐츠 분야의 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 지난 8일(현지시간) 현지에서 참석한 한-프랑스 비즈니스 라운드테이블에는 한국과 프랑스 양국 기업인 및 정부 관계자들이 참여했으며, 최 대표도 한국 측 기업인으로 참석했다. 네이버가 이번 프랑스 순방에서 제시한 협력 분야는 크게 AI 인프라와 산업 특화 AI, 콘텐츠 등 세 축이다. 특히 네이버는 프랑스의 안정적인 에너지 기반과 자사의 AI 인프라 역량을 결합해 유럽 기업과 스타트업이 활용할 수 있는 AI 인프라 구축 가능성을 제안했다. 최근 네이버는 국내에서 AI 인프라를 새로운 성장축으로 확대하고 있다. 네이버는 지난 6월 엔비디아와 기가와트(GW)급 글로벌 AI 팩토리를 구축하기 위한 파트너십을 발표했으며, 내년 55MW 규모의 가동을 시작으로 규모를 확대한다는 계획을 내놨다. 기존 데이터센터 운영과 GPU 클러스터 구축 경험을 바탕으로 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 역량을 글로벌 사업으로 확장한다는 구상이다. 프랑스는 네이버가 AI 인프라와 기술 사업을 유럽으로 확대하기 위한 기반으로 활용되고 있다. 네이버는 프랑스 그르노블에 네이버랩스 유럽을 두고 로보틱스 AI와 멀티모달 AI 등 선행 기술을 연구해왔다. 또한 프랑스 대표 AI 기업인 미스트랄AI와 제조 AI 시장을 겨냥한 파트너십을 체결하면서 현지 AI 생태계와의 협력 범위도 넓히고 있다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 지난 7월 제조 AI 혁신을 위한 전방위 파트너십을 체결하고 유럽과 아시아 시장을 함께 공략할 길을 찾고 있다. 산업 특화 AI 역시 네이버가 프랑스에서 사업 기회를 확대할 수 있는 분야다. 앞서 네이버는 금융 분야에서 한국은행과 함께 금융 특화 AI 'BOKI'를, 원전 분야에서는 한국수력원자력과 외부망과 분리된 원전 특화 AI 'Hy-NuRI'를 구축하며 특정 산업의 데이터와 전문지식을 AI에 결합한 경험을 쌓은 바 있다. 이를 바탕으로 프랑스 기업과 기관에도 데이터 주권과 보안을 고려한 산업 특화 AI 구축을 지원하겠다는 구상이다. 특히 유럽에서는 생성형 AI를 단순히 외부 클라우드 서비스로 사용하는 것을 넘어 자국과 기업이 보유한 데이터와 기술을 통제할 수 있는 소버린 AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 네이버가 국내에서 축적한 산업 특화 AI 경험과 프랑스 AI 기업과의 협력을 동시에 확대하는 것도 이런 시장 수요를 겨냥한 것으로 볼 수 있다. 네이버는 AI와 함께 콘텐츠 사업을 협력 분야의 한 축으로 제시했다. 네이버는 프랑스에서 웹툰을 통해 이미 현지 콘텐츠 시장에 진출한 경험을 확보하고 있다. 최 대표는 프랑스 현지에서 70편 이상의 오리지널 작품을 선보이고 200만명 이상의 독자를 확보한 네이버웹툰의 성과를 소개하면서 양국 창작자와 플랫폼을 연결하는 협력 가능성을 제시했다. 콘텐츠 사업의 방향도 단순한 웹툰 유통에서 IP 확장으로 이동하고 있다. 네이버와 웹툰엔터테인먼트가 조성한 1억 달러(약 1340억원) 규모의 글로벌 콘텐츠 펀드 'IP 어댑테이션 펀드'를 활용해 창작자의 이야기를 영상과 애니메이션, 게임 등으로 확장하고 있다. 하나의 원천 IP를 여러 콘텐츠로 확장해 글로벌 프랜차이즈로 키우는 방식으로 콘텐츠 사업의 부가가치를 높이겠다는 전략이다. AI와 콘텐츠를 결합한 협력도 추진한다. 네이버는 이번 프랑스 순방을 계기로 프랑스 국립시청각연구소(INA)와 AI 기술과 시청각 문화유산 아카이브를 결합하기 위한 업무협약을 체결했다. INA가 보유한 방대한 시청각 자료를 AI로 분석·정리하고 이용자가 필요한 콘텐츠를 쉽게 탐색·활용할 수 있도록 하는 방안을 공동으로 모색한다는 계획이다. 최수연 대표는 한-프랑스 경제인 비즈니스 라운드 테이블에서 모두 발언을 통해 "프랑스의 안정적인 에너지 기반과 네이버의 AI 생태계 경험을 결합해 유럽의 기업과 스타트업이 활용할 AI 팩토리를 함께 만들고 싶다"며 "웹툰의 글로벌 플랫폼과 저작권 보호 AI '툰레이더' 등 기술 역량을 바탕으로 양국의 창작자들이 함께 만든 작품이 전세계의 독자들과 만날 수 있도록 협력하고 싶다"고 말했다.
2026-09-09 10:04:40
"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
이해진·브루스 플랫 다시 만났다…네이버 '1GW AI 팩토리' 실행 속도 [경제일보] 이해진 네이버 의장과 브루스 플랫 브룩필드 회장이 다시 만나 1GW(기가와트)급 AI 팩토리 구축 사업의 후속 협의에 나섰다. 지난 7월 네이버·엔비디아·브룩필드가 발표한 대규모 AI 인프라 투자 계획을 실제 사업으로 옮기기 위한 논의다. 네이버는 이 의장과 플랫 회장이 지난 3일 경기 성남시 네이버 1784에서 만나 AI 팩토리 사업 추진 상황과 향후 협력 방안을 논의했다고 4일 밝혔다. 최수연 네이버 대표와 박준우 브룩필드코리아 대표도 참석했다. 핵심은 자금과 인프라의 결합이다. 네이버는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 세종 ‘각 세종’ 데이터센터에 구축하는 AI 팩토리 규모를 기존 55MW에서 2028년까지 200MW로 확대할 계획이다. 장기적으로는 이를 1GW까지 키운다는 구상이다. 1단계 200MW 사업에 브룩필드는 최대 90억달러 규모의 자금을 공급하기로 했다. 다만 현재 계약은 비구속적 조건부 합의 단계다. 엔비디아도 네이버에 10억달러를 전략 투자할 계획이며, 네이버가 나머지 사업비를 부담하는 구조다. 브룩필드의 역할은 단순 자금 조달에 그치지 않을 전망이다. 플랫 회장은 장비와 인프라를 효율적으로 확보하고 향후 AI 팩토리를 이용할 고객까지 유치하는 데 협력하겠다고 밝혔다. 브룩필드는 이미 엔비디아 등과 1000억달러 규모 AI 인프라 투자 프로그램을 추진하는 등 데이터센터와 전력 인프라를 새로운 핵심 투자처로 키우고 있다. 네이버가 외부 자본을 끌어들이는 배경에는 AI 인프라의 막대한 투자 부담이 있다. GPU뿐 아니라 전력·냉각·네트워크까지 갖춘 AI 팩토리는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 자본이 필요하다. 글로벌 인프라 투자자와 비용과 위험을 나누면서 구축 속도를 높이려는 전략으로 풀이된다. 이해진 의장은 “브룩필드의 인프라 투자 역량과 네이버의 AI 기술력을 결합해 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하길 기대한다”고 말했다. 한편 네이버가 구축하려는 시설은 자사 서비스만을 위한 전용 데이터센터가 아니다. 국내외 기업과 AI 개발사가 컴퓨팅 자원을 함께 사용하는 ‘멀티테넌트 AI 팩토리’를 지향한다. 관건은 200MW 구축에 필요한 90억달러 금융을 실제로 확정하고, 막대한 컴퓨팅 자원을 사용할 외부 고객을 얼마나 확보하느냐다. 이 두 가지가 현실화돼야 1GW 구상도 다음 단계로 넘어갈 수 있다.
2026-09-04 17:39:09
KT클라우드, LS일렉트릭과 손잡고 AI 데이터센터 전력 인프라 강화 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 시장이 커지면서 데이터센터 사업자들의 경쟁 축이 GPU 확보에서 전력·냉각 등 인프라 확보로 확대되고 있다. 대규모 AI 연산을 위해 막대한 전력과 안정적인 전력 공급망이 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 KT 클라우드는 LS일렉트릭과 손잡고 모듈형 데이터센터 기술과 전력설비 공급 체계를 강화하며 AI 데이터센터 시장 확대에 대응한다는 구상이다. 3일 KT 클라우드는 LS일렉트릭과 'AI 데이터센터 전략 파트너십 구축을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 AI 데이터센터에 최적화된 모듈형 데이터센터 구축 기술을 공동 개발하고 핵심 전력설비의 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 이번 협력은 AI 데이터센터 구축 과정에서 전력 인프라를 선제적으로 확보하는 것을 중점으로 진행된다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도를 요구하는 만큼 데이터센터 규모를 확대할수록 전력 공급과 관련 설비의 중요성도 커진다. 데이터센터를 확보하더라도 필요한 전력을 적기에 공급하지 못하면 AI 인프라 확장이 지연될 수 있어 전력망과 변전·배전 설비 확보가 주요 과제로 꼽힌다. KT 클라우드는 이번 협력을 통해 LS일렉트릭을 데이터센터 설계 단계부터 참여시키고 전력 수요와 구축 환경에 맞는 핵심 전력 솔루션을 함께 검토한다. 데이터센터에 필요한 전력설비를 구축 일정에 맞춰 안정적으로 공급할 수 있는 협업 체계도 마련한다. 특히 양사는 모듈형 데이터센터(MDC) 구축 역량을 강화한다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각 등 주요 설비를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터보다 구축 기간을 단축할 수 있고, AI 연산 수요가 증가할 경우 필요한 만큼 설비를 추가해 확장하기에도 유리한 것으로 평가된다. AI 데이터센터 시장에서는 빠르게 증가하는 고객 수요에 대응해 얼마나 신속하게 데이터센터를 구축하고 확장할 수 있는지가 중요해지고 있다. 데이터센터 구축에는 부지 확보부터 전력 인입, 건축, 냉각설비, 서버 인프라 구축 등 다양한 절차가 필요해 전체 구축 기간을 줄이는 것이 사업 경쟁력과 직결된다. LS일렉트릭은 KT 클라우드가 추진하는 모듈형 데이터센터의 설계 단계부터 참여해 데이터센터별 전력 수요를 분석하고 최적화된 전력설비 적용 방안을 검토한다. KT 클라우드는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업과 연계해 설계부터 실제 구축과 운영까지 이어지는 협력 구조를 마련한다는 계획이다. KT 클라우드는 수도권과 비수도권을 아우르는 1GW 규모의 인프라 확충도 추진하고 있다. 대규모 AI 데이터센터를 단계적으로 확보하는 동시에 모듈형 구축 방식을 적용해 고객 수요에 따라 인프라를 확장할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "AI 데이터센터 경쟁력의 핵심은 급증하는 전력 수요에 대응할 수 있는 인프라를 안정적으로 확보하고 이를 적기에 구축할 수 있는 역량에 있다"며 "LS일렉트릭과의 협력을 통해 모듈형 데이터센터 구축 역량과 전력 인프라 경쟁력을 높이고, 대규모 AI 데이터센터 구축·운영 기반을 한층 강화하겠다"고 말했다.
2026-09-03 16:26:23
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
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
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
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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