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AI 컴퓨팅의 다음 무대…Arm, '에이전틱·엣지·피지컬 AI' 정조준 [경제일보] 인공지능(AI) 컴퓨팅 시장의 무게중심이 데이터센터에서 엣지와 물리적 세계로 확장되면서 Arm이 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 새로운 성장축으로 제시했다. AI 에이전트가 PC와 스마트폰을 넘어 자동차·로봇 등 다양한 기기에서 주변 환경을 인식하고 직접 행동하는 시대가 다가오면서 이를 뒷받침하는 저전력·고성능 컴퓨팅 생태계 선점에 나선다는 전략으로 풀이된다. 7일 Arm은 온라인 기자간담회를 통해 클라우드 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등에 대한 전략을 공개했다. 아미 바다니 Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 이날 "에이전틱 워크로드가 데이터센터를 넘어서고 있다"며 "앞으로 더 많은 에이전트가 엣지에서 실행될 것"이라고 말했다. Arm은 AI 에이전트가 클라우드에서만 작동하는 것이 아니라 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇 등 엣지 기기로 확산되면서 컴퓨팅 수요가 새로운 영역으로 이동할 것이라고 전망했다. 특히 에이전트가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 형태로 발전한다는 것이다. Arm은 자체 생태계를 통해 자사의 전략을 확장하고 있다. Arm에 따르면 현재 Arm 아키텍처를 사용하는 개발자는 약 2200만명으로, Arm은 개발자 생태계를 기반으로 AI 컴퓨팅 수요가 엣지와 다양한 디바이스로 확산되는 과정에서 주도권을 확보한다는 계획이다. 아미 바다니 CMO는 "궁극적으로 에이전트가 물리 세상에서 주변을 인식하고 조치할 수 있게 될 것"이라며 "앞으로 컴퓨팅 워크로드가 어디로 가는가 생각했을 때 그 목적지들을 보면 Arm이 모두 지원할 수 있는 목적지"라고 강조했다. Arm은 모바일과 엣지 환경에서 그래픽 처리 방식도 AI 중심으로 변화하고 있다고 설명했다. AI가 그래픽 제작 과정에 직접 활용되면서 GPU의 역할도 기존 그래픽 연산 중심에서 AI 연산까지 포괄하는 방향으로 확대되고 있는 것이다. Arm은 신경망 가속기와 모션 엔진을 GPU 셰이더에 통합하는 방식으로 그래픽과 AI 연산의 결합을 강화하고 있다. 이를 통해 저해상도로 렌더링한 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 끌어올리는 방식 등 모바일 기기에서도 고품질 그래픽을 구현할 수 있도록 지원한다. Arm은 새롭게 설계한 7세대 아키텍처를 통해 기존 데스크톱 환경에서만 가능했던 고급 그래픽 기능을 모바일에서도 구현할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 과거에는 모바일 게임 개발자가 고급 그래픽 기술을 적용하기 위해 성능과 전력 사이에서 상당한 제약을 감수해야 했지만, AI와 GPU 기능이 결합되면서 이런 제약이 줄어들고 있는 것으로 알려졌다. 특히 Arm은 모바일 환경에서도 최대 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능해졌다고 강조했다. Arm에 따르면 불과 한 세대 만에 동일한 전력에서 모든 기능의 성능이 4배 이상 향상됐고, AI를 사용하지 않는 전통적인 게임이나 기존 벤치마크에서도 성능 개선이 나타났다. 이를 통해 Arm은 단순히 그래픽 성능을 높이는 것을 넘어 개발자가 하드웨어 제약에 맞춰 콘텐츠를 축소하기보다 게임의 그래픽과 스토리 구현에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 크리스 버기 Arm 엣지 AI 부문 총괄 부사장은 "예전에는 개발자들이 모바일 게임을 개발할 때 첨단 기술 적용이 어려웠다"며 "이제 모바일에서는 불가능했던 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이 모든 것들이 개발자 친화적인 시스템과 생태계 기반으로 개발됐다"며 "이제 그래픽 아티스트들은 게임을 온라인, 모바일, 전력, 예산에 맞추는 것에 시간을 보내는 것이 아니라 멋진 비주얼과 스토리에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. Arm이 엣지 AI를 넘어 주목하는 분야는 피지컬 AI다. 현재 피지컬 AI 관련 컴퓨팅 시장이 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 AI의 물리적 세계 전환이 가속화되면서 시장 규모가 더욱 커질 것으로 전망했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차 등 물리적 공간에서 AI가 주변 환경을 인식하고 판단하며 실제 움직임까지 수행하는 기술을 의미한다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 디지털 콘텐츠를 중심으로 확산됐다면, 피지컬 AI는 AI의 판단 결과가 실제 공간에서 움직임으로 이어진다는 점에서 새로운 컴퓨팅 수요를 만들어낼 수 있을 것으로 평가된다. Arm은 이 시장을 겨냥해 단순히 CPU 아키텍처를 공급하는 데 그치지 않고 생태계 확장에도 나서고 있다. 대표적인 전략이 'Arm 토탈 디자인'이다. Arm 토탈 디자인은 반도체 설계 기업과 파트너들이 Arm 기반의 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 특정 목적에 최적화된 칩을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 생태계를 구축하는 전략이다. AI가 데이터센터에서 엣지, 로봇과 자동차 등 피지컬 영역으로 확산될수록 다양한 형태의 맞춤형 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있는 만큼 이를 Arm 생태계 안으로 끌어들이겠다는 것이다. 헨리 부사장은 "작년 피지컬 AI 분야의 컴퓨팅 전체 시장 규모가 250억 달러로 보고 있다"며 "전환이 가속됨에 따라 컴퓨팅 역사상 가장 거대한 시장 중 하나로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-08 11:00:00
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18년 만에 사라진 R&D 예타…AI·항공엔진 등 대형 R&D 5개 사업 첫 시험대 [경제일보] 정부가 18년 만에 국가연구개발(R&D) 사업의 예비타당성조사를 폐지한 뒤 도입한 맞춤형 사전점검제도가 첫 시험대에 올랐다. AI·미래차·수소·항공엔진·우주감시 등 국가 전략기술 분야의 대형 사업 5건이 새 제도의 첫 구축형 심사 대상에 선정됐다. 과학기술정보통신부는 4일 제1회 구축형 연구개발사업 심사위원회를 열고 올해 1차 사업추진심사 대상 5건을 확정했다고 밝혔다. 대상은 국가 과학기술정보 AI·컴퓨팅 허브센터, AI모빌리티 종합 실증 콤플렉스, 대용량 그린수소 생산 기술개발 및 실증, 첨단항공엔진 국산화 기술개발(K-ENGINE), 레이더우주감시체계다. 이번 심사가 주목되는 것은 단순히 절차 하나가 바뀐 것이 아니라 대형 R&D 투자 방식 자체가 달라졌기 때문이다. 2008년 도입된 R&D 예타는 대규모 사업의 경제성과 기술성 등을 사전에 따졌지만, 사업 기획부터 통과까지 평균 3년 이상 걸려 기술 변화가 빠른 AI·우주 분야와 맞지 않는다는 비판을 받아왔다. 정부는 이를 폐지하는 대신 1000억원 이상 대형 R&D를 연구형과 구축형으로 나눠 심사하도록 했다. 1000억원 미만 사업은 별도 예타 없이 일반 예산편성 절차로 추진하고, 1000억원 이상 연구형은 5~6개월가량 전문검토를 거친다. 대형 연구시설이나 우주 체계개발처럼 실패 비용이 큰 구축형 사업은 기본계획과 사업 준비 정도를 단계적으로 살펴 재정 통제를 유지한다. 첫 심사 대상은 정부가 어디에 대규모 연구개발 투자를 집중하려는지도 보여준다. AI·컴퓨팅 인프라와 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 실증 기반부터 국산 그린수소 생산, 항공엔진 독자기술, 24시간 우주물체 감시체계까지 기술 자립과 산업 경쟁력 확보가 공통분모다. 5개 사업은 앞으로 분야별 전문가로 구성된 전문검토단에서 약 8개월간 검증을 받는다. 현장 집중검토와 3개월 이상의 심층검토를 거쳐 기술 준비도와 사업계획의 구체성, 투자 규모 등을 따진다. 사업부처와 검토단의 소통도 기존 예타보다 확대한다. 박인규 과학기술혁신본부장은 “국가 역점 사업이 적시에 추진될 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 한편 새 제도의 성패는 단순히 ‘예타 폐지로 얼마나 빨라졌느냐’만으로 판단하기 어렵다. 사업 속도를 높이면서도 수천억원이 투입되는 대형 사업의 기술성과 사업비를 얼마나 촘촘하게 검증하느냐가 관건이다. 이번 5개 사업의 심사 기간과 조정 결과가 향후 대형 R&D 투자제도의 첫 기준점이 될 전망이다.2026-09-04 17:21:44
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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.2026-08-31 17:35:29
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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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![[컨콜] 네이버 200MW서 기가와트급까지…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807110154484446.jpg)
네이버 "200MW서 기가와트급까지"…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 인프라 사업을 차세대 성장동력으로 육성하기 위해 2027년부터 AI 팩토리 사업을 본격화한다. 초기 자본 부담을 줄이는 '에셋 라이트' 구조를 기반으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에 진출하고, 장기적으로 두 자릿수 이상의 영업이익률을 확보하겠다는 구상이다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI 팩토리 사업 추진 계획과 수익 모델, 리스크 대응 전략을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 "당사는 지난 6월 발표한 바와 같이 엔비디아와 함께 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축·운영하는 사업을 추진하고 있다"며 "2027년 상반기 55MW 규모의 서비스 개시를 시작으로 매출이 발생할 것으로 예상하고 있으며, 2027년 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확장하고 최종적으로는 기가와트급 인프라 구축을 목표로 하고 있다"고 말했다. 이어 "이는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자"라며 "생성형 AI 확산과 AI 에이전트 확대에 따라 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것으로 보고 있다"고 설명했다. 네이버는 AI 팩토리 사업을 기존 데이터센터와는 다른 '에셋 라이트' 모델로 추진한다. AI 인프라 시장이 막대한 초기 투자비가 필요한 사업인 만큼 직접 설비를 보유하기보다 글로벌 파트너와 역할을 분담해 자본 부담을 줄이고 운영에 집중하는 방식이다. 이를 통해 대규모 설비 투자 부담을 최소화하면서도 AI 컴퓨팅 시장 확대에 맞춰 사업 규모를 유연하게 키운다는 전략이다. 구체적으로 GPU 등 핵심 컴퓨팅 자산은 글로벌 자산운용사 브룩필드가 특수목적법인(SPV)을 통해 조달하고, 네이버는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 서비스를 운영한다. 브룩필드가 인프라 투자와 자산 조달을 담당하고 네이버는 데이터센터 운영과 고객 확보, AI 플랫폼 서비스를 맡는 구조다. 네이버는 이러한 구조를 통해 AI 인프라 투자에 따른 재무 부담을 낮추는 동시에 사업 확장 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 "초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가 10~20% 이상의 마진율을 기대하고 있다"고 말했다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 지속 가능성에 대해서도 자신감을 나타냈다. 시장에서는 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 확보, 자금 조달, 기술 변화 등이 주요 변수로 꼽히지만, 회사는 자체 AI 서비스와 외부 고객 수요를 동시에 확보하고 있는 점을 차별화 요소로 제시했다. 또한 엔비디아와의 전략적 협력과 장기 공급 체계를 기반으로 사업 리스크를 최소화하겠다는 구상이다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 핵심 리스크로 고객 확보, GPU 공급, 금융 조달, 기술 변화 등 네 가지를 제시했다. 특히 외부 고객뿐 아니라 네이버 자체 AI 서비스도 대규모 GPU를 사용하는 만큼 내부 수요를 바탕으로 안정적인 가동률을 확보할 수 있다고 설명했다. GPU 공급 측면에서도 엔비디아의 전략적 투자와 협력을 기반으로 안정적인 물량 확보가 가능하다는 입장이다. 김 CFO는 "네이버 본체도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사용자"라며 "외부 고객과 네이버 자체 수요를 적절히 섞어 수급 안정성을 가져갈 수 있는 차별적인 강점으로 지속 가능할 것으로 기대하고 있다"고 평가했다. 최근 제기되는 GPU 가격 하락과 비(非)엔비디아 칩 확산 가능성에 대해서도 영향은 제한적일 것으로 내다봤다. GPU 가격이 하락하면 조달 비용도 함께 낮아지는 만큼 수익성 훼손 가능성은 크지 않고, TPU 등 다른 AI 칩이 확대되더라도 엔비디아 중심 생태계가 단기간에 흔들리지는 않을 것이라는 판단이다. 네이버는 GPU를 고정 가격으로 일괄 매입하는 구조가 아니라 시장 상황에 맞춰 조달하는 방식인 만큼 칩 가격 변동이 사업성에 미치는 영향은 제한적이라고 설명했다. 또한 추론 시장에서는 다양한 AI 칩이 활용될 수 있지만 학습 시장에서는 여전히 엔비디아 GPU 경쟁력이 유지될 것으로 전망했다. 김 CFO는 "일정 기간 모든 수요 공급 간의 피드타임 간격은 존재하겠지만 지속적인 추가 발주 시 칩 가격이 하락하면 실제 구입 단가도 함께 낮아질 것으로 예상된다"며 "칩 가격 변화가 AIDC 수익성에 미칠 부정적인 영향은 굉장히 제한적일 것으로 생각한다"고 강조했다. AI 팩토리 사업은 향후 해외 시장 확대 전략과도 맞물린다. 네이버는 2028년까지 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 국내를 넘어 중동과 남미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 주권을 중시하는 '소버린 AI' 수요가 늘어나는 국가를 중심으로 AI 인프라 사업 기회를 적극 발굴한다는 방침이다. 네이버는 200MW 규모까지는 국내 수요를 기반으로 사업을 추진할 수 있을 것으로 보고 있으며, 이후 기가와트(GW)급 인프라 확장 단계에서는 글로벌 파트너십을 적극 활용할 계획이다. 현재 중동에서는 데이터센터 구축과 클라우드 협력을 구체적으로 논의 중이며, 남미에서도 초기 협의를 진행하고 있다고 설명했다. 최수연 대표는 "200MW까지 국내 수요를 예측하고 있고, AI 팩토리 사업의 출발점이자 레퍼런스"라며 "(목표는) 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 전체, 특히 데이터 주권을 지키면서 AI 인프라를 확보하려는 소버린 수요의 글로벌 시장"이라고 말했다.2026-08-07 11:05:56
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![[경제일보] 상장 앞둔 메가존클라우드의 승부수…AI 인프라에 미래 건다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701094628208356.jpg)
상장 앞둔 메가존클라우드의 승부수…AI 인프라에 미래 건다 [경제일보] 메가존클라우드가 기업공개(IPO)를 앞두고 AI 인프라 기업으로의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 클라우드 관리서비스(MSP) 기업에서 출발했지만 최근에는 AI 인프라와 보안, 멀티클라우드 운영 역량을 결합한 기업 인프라 파트너로 사업 영역을 넓히고 있다. 클라우드 전환 1세대 기업이 AI 전환 시대의 핵심 운영자로 변신을 시도하는 모습이다. 메가존클라우드는 2025년 연결 기준 매출 1조7496억원을 기록하며 전년 대비 27.9% 성장했다. 당기순이익은 82억원으로 흑자 전환했고 조정 EBITDA는 208억원을 기록했다. 외형 성장뿐 아니라 수익성 개선까지 이뤄냈다는 평가다. 특히 AI·보안 사업 매출이 4400억원 수준으로 확대되며 기존 클라우드 재판매와 운영 대행 중심의 사업 구조에서 고부가가치 서비스 중심으로 무게를 옮기고 있다. AI 인프라는 단순 클라우드 운영보다 컨설팅과 보안, 데이터 관리, 비용 최적화가 결합돼 수익성이 상대적으로 높은 사업으로 평가된다. 기업들도 단순히 서버를 클라우드로 이전하는 단계를 넘어 생성형 AI와 데이터 분석 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 설계와 데이터 거버넌스, 멀티클라우드 운영 역량을 요구하고 있다. 이에 따라 MSP의 역할 역시 단순 운영자를 넘어 기업의 AI 전환을 지원하는 전략 파트너로 변화하고 있다. 시장 경쟁도 치열해지고 있다. 삼성SDS와 LG CNS, SK C&C 등 주요 IT서비스 기업들이 AI 인프라와 기업 AI 전환(AX) 시장 선점에 나선 가운데 메가존클라우드는 다양한 글로벌 클라우드 사업자와의 협업 경험과 MSP 기반 운영 역량을 차별화 포인트로 내세운다. AI 인프라 시장은 기술력뿐 아니라 실제 운영 경험과 장애 대응, 비용 관리 능력이 함께 검증되는 영역이라는 점에서다. 국가 AI 인프라 사업 참여도 주목된다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 사업 2차년도 프로젝트에 인프라 통합 운영자로 참여하고 있다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 대형언어모델(LLM) 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 프로젝트다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영과 자원 할당, 모니터링, 멀티클라우드 연계, 통합 관제 등을 맡는다. 업계에서는 이를 단순한 프로젝트 수주 이상의 의미로 해석한다. 국산 AI 반도체가 실제 서비스 환경에서 활용되기 위해서는 안정적인 클라우드 운영과 보안, 개발 환경이 함께 뒷받침돼야 하기 때문이다. 상장 준비도 본격화되고 있다. 메가존은 최근 글랜우드크레딧으로부터 8000억원 규모 투자를 유치해 메가존클라우드 재무적투자자(FI) 지분 일부를 매입하는 구조를 추진 중인 것으로 알려졌다. 상장 전 FI 물량을 정리하면 향후 오버행 우려를 줄이고 주주 구조를 단순화할 수 있다는 점에서 긍정적인 신호로 평가된다. 시장의 관심은 메가존클라우드를 단순 MSP가 아닌 AI 인프라 플랫폼 기업으로 평가할 수 있느냐에 쏠린다. 매출 규모는 이미 국내 클라우드 업계 최고 수준이다. 남은 과제는 AI·보안·멀티클라우드 사업이 반복 매출과 이익률 개선으로 이어질 수 있음을 증명하는 일이다. 결국 메가존클라우드의 IPO는 한 기업의 상장을 넘어 국내 클라우드 산업이 AI 인프라 산업으로 진화할 수 있는지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 박윤영 KT 대표 [사진=유대길 기자] [경제일보] 박윤영 대표 체제로 출범한 KT가 취임 100일을 앞두고 있다. 새 경영진은 AICT(AI+ICT) 전환이라는 성장 과제를 이어받았지만 시장의 관심은 AI 사업 확대보다 구조조정 이후 조직을 어떻게 안정시키고 통신 본업 경쟁력을 회복할 것인지에 쏠린다. 전임 경영진의 대규모 인력 재편 이후 흔들린 조직을 재정비하는 일이 AICT 전략의 선결 과제로 떠올랐기 때문이다. 최근 공개된 KT ESG 보고서에 따르면 전체 임직원은 2023년 1만9737명에서 지난해 1만4701명으로 2년 만에 5036명 감소했다. 전체 인력의 약 25%가 줄어든 셈이다. 반면 신규 채용은 늘었다. 지난해 신규 채용은 561명으로 2023년의 두 배를 넘었고 여성 채용과 인턴 채용도 증가했다. 자발적 퇴직자는 2023년 128명에서 지난해 61명으로 줄었고 자발적 이직률도 0.65%에서 0.41%로 낮아졌다. 채용 확대와 자발적 이직 감소에도 직원 수가 급감했다는 점은 자연 감소만으로 설명하기 어렵다. 업계에서는 희망퇴직과 자회사 전출 등 구조적 인력 재편이 상당한 영향을 미친 것으로 보고 있다. 김영섭 전 대표는 취임 이후 AICT 기업 전환과 수익성 개선을 내세워 네트워크 운용 조직의 자회사 전출과 희망퇴직을 중심으로 조직 슬림화를 추진했다. 중위관리자 감소도 눈에 띈다. ESG 보고서 기준 남성 중위관리자는 2023년 1만1167명에서 지난해 7258명으로 줄었다. 과장·차장급 중위관리자는 조직 운영의 허리다. 이들의 감소는 기술 전수와 현장 의사결정, 후배 인력 양성 체계에도 영향을 미칠 수 있다는 지적이 나온다. KT는 자연 퇴직 요인도 적지 않다는 입장이다. 회사 관계자는 "자연 또는 정년 퇴직자 비중도 작지 않다"며 "전체 인력 변화를 볼 때 자연 퇴직 요인도 함께 고려해야 한다"고 설명했다. 인력 감소는 통신업계 전반의 흐름이다. 디지털 전환과 비용 효율화가 맞물리면서 주요 통신사 모두 인력을 줄이고 있다. 다만 LG유플러스와 SK텔레콤의 감소 폭이 수백 명 수준인 것과 비교하면 KT의 인력 재편 속도는 이례적이라는 평가가 나온다. 문제는 통신업의 특성이다. 전국 단위 기간통신망은 24시간 운영돼야 한다. 장애 대응과 네트워크 복구, 보안 운영은 매뉴얼만으로 대체하기 어렵고 숙련 인력의 경험과 현장 암묵지가 경쟁력의 상당 부분을 차지한다. 중견 실무 인력 감소가 단순한 인건비 절감 문제가 아니라 운영 리스크로 해석되는 이유다. 지난해 발생한 KT 침해사고도 조직 운영 체계 재점검 필요성을 키웠다. 과학기술정보통신부는 조사 결과 펨토셀 인증서 관리와 외주 제작사 보안 관리, 비정상 IP 접속 통제 등에서 미흡한 점을 확인했다. 사고 이후 네트워크와 보안 조직의 전문성, 현장 대응 역량의 중요성은 더욱 부각됐다. 박 대표의 과제는 AICT 전략과 통신 본업을 별개로 보지 않는 데 있다. AI와 클라우드, 데이터센터, 기업 서비스를 키우려면 안정적인 통신망과 보안 체계가 먼저 뒷받침돼야 한다. 실제 KT의 올해 1분기 기업서비스 매출은 전년 동기 대비 2.2% 감소했다. AICT를 핵심 성장 전략으로 내세운 만큼 기업서비스 성장 회복 역시 새 경영진의 숙제다. 업계에서는 박윤영 체제의 초기 과제가 추가 구조조정보다는 조직 안정화와 핵심 인력 재배치에 있을 것으로 본다. 결국 박윤영 체제의 첫 100일은 새 사업 발표보다 조직 신뢰 회복의 시간에 가깝다. KT가 'AI 기업'과 '통신회사'라는 두 정체성을 함께 가져가려면 출발점은 거창한 구호가 아니라 흔들린 현장의 복원이어야 한다. [아주경제 2026년 07월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-02 08:24:37
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