검색결과 총 19건
-
검색 넘어 AI 인프라까지 판다…네이버, 아시아서 새 성장 공식 짠다
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 해외사업의 판을 다시 짜고 있다. 미국 빅테크와 초거대 AI 모델의 규모로 경쟁하기보다 현지 기업의 GPU 인프라와 고객망에 자체 AI 모델과 운영 기술을 결합하는 방식이다. 태국에서 현지 언어 기반 AI 개발을 추진하고 사우디아라비아에서 디지털트윈 사업을 확장한 데 이어 베트남 최대 정보기술(IT) 기업 FPT와 손잡으며 아시아를 잇는 AI 사업망 구축에 속도를 내고 있다. 네이버클라우드는 지난 12일 FPT와 AI 팩토리 및 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업을 공동 추진하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 양사는 한국과 일본, 베트남 등 아시아태평양 시장에서 기업용 AI 수요를 발굴하고 GPU 인프라 최적화부터 모델 운영, AI 에이전트 구축까지 협력할 계획이다. 이번 협력의 핵심은 FPT가 확보한 인프라와 고객망이다. FPT는 엔비디아와 협력해 AI 인프라를 구축·운영하고 있으며, 자사 AI 팩토리를 통해 1만8000명 이상의 개발자와 2000곳 이상의 기업을 지원한다고 밝혔다. 네이버가 해외에 데이터센터를 직접 구축하고 고객을 모집하는 대신 기존 인프라와 고객망을 활용해 기술과 서비스를 공급할 수 있는 기반이다. 네이버가 제공할 수 있는 가치는 GPU 자체보다 그 위에서 작동하는 소프트웨어와 AI 서비스에 있다. 양사는 네이버의 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 FPT 기업 고객에게 제공하는 방안을 추진한다. 고객 현장에서 추론 성능과 비용을 최적화하고 실제 업무에 AI 에이전트를 적용하는 작업도 협력 대상이다. 기업의 업무 환경에 맞춰 모델을 조정하고 운영까지 지원하면 단순한 기술 공급보다 고객과의 장기적인 관계를 구축하기 쉽다. 기업 고객은 모델 성능뿐 아니라 데이터 보안과 기존 시스템 연계, 운영 비용, 장애 대응까지 해결해 줄 사업자를 필요로 한다. GPU 이용료와 모델 사용료에 시스템 구축·운영 서비스를 결합하면 일회성 기술 공급을 넘어 반복 매출을 확보할 여지가 생긴다. 다만 이번 협약은 사업 기획과 개발, 운영 협력을 위한 단계로 구체적인 수주 금액과 매출 규모는 공개되지 않았다. 실제 사업성은 고객 확보와 장기 계약, GPU 자원 사용량이 얼마나 늘어나는지에 따라 달라질 전망이다. 이 전략은 네이버가 강조해 온 '소버린 AI'와도 연결된다. 각국의 언어와 문화, 데이터 관리 규정에 맞춰 AI를 개발·운영하도록 지원하는 방식이다. 현지 규정과 산업 특성 때문에 범용 AI 서비스를 그대로 도입하기 어려운 국가와 공공기관, 금융·제조기업 등이 잠재 고객이 될 수 있다. 현지 파트너와 협력하면 시장 진입 부담을 낮추면서 국가별 수요에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 태국에서는 현지 언어에 특화한 AI 개발을 추진했다. 네이버클라우드는 태국 AI·클라우드 기업 시암AI와 태국어 기반 대형언어모델(LLM) 및 관광 특화 AI 에이전트를 공동 개발하기로 했다. 현지 언어와 관광 산업의 요구에 맞춘 AI 기술을 서비스로 연결하려는 시도다. 사우디아라비아에서는 디지털트윈 사업을 확장하고 있다. 팀네이버는 메카·메디나·제다 등 3개 도시의 6800㎢와 건물 92만동 이상을 가상공간에 구현했다. 올해 8월에는 네이버의 클라우드 기반 디지털트윈 플랫폼이 사우디 국가 표준 플랫폼으로 채택됐다. AI 모델 수출과는 다른 사업이지만 현지 정부 시스템에 기술을 공급하고 운영 기반을 확보했다는 점에서 의미가 있다. 국가별 사업 형태는 다르지만 현지 파트너와 인프라를 활용해 고객 요구에 맞는 기술을 공급한다는 공통점이 있다. 네이버는 직접 투자 부담을 줄이면서 해외 사업을 넓힐 수 있지만 글로벌 클라우드 기업과의 경쟁에서 기술 차별화와 가격 경쟁력을 입증해야 한다. 협력이 실제 도입과 장기 계약으로 이어지지 않으면 안정적인 매출을 확보하기 어렵다. 네이버 AI 해외사업의 성패는 데이터센터를 얼마나 확보하느냐보다 현지 기업이 네이버 기술을 얼마나 지속적으로 사용하느냐에 달렸다. 검색과 광고로 성장한 네이버가 해외에서는 기업의 AI 활용을 기술 사용료와 운영 매출로 연결하려는 것이다. 아시아 각국의 인프라를 기반으로 네이버 AI가 현지 기업의 업무에 안착한다면 한국 포털 기업의 글로벌 성장 공식도 달라질 수 있다. [아주경제 2026년 10월 20일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-20 07:58:30
-
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
-
-
-
구광모 회장, AI 투자 속도 높인다…"미래 경쟁력 좌우할 핵심 축"
[경제일보] 구광모 LG 회장이 AI를 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 제시하고 관련 사업에 대한 투자와 실행 속도를 높이기로 했다. AI 팩토리와 피지컬 AI 등 주요 분야의 투자 성과를 점검하고 시장과 기술 변화에 맞춰 자원 배분과 의사결정 체계를 정교화한다는 구상이다. 17일 LG에 따르면 구광모 회장을 비롯해 LG전자, LG디스플레이, LG이노텍, LG화학, LG에너지솔루션, LG유플러스 등 주요 계열사 최고경영진 40여명은 전날 경기도 이천 LG인화원에서 사장단 회의를 열었다. 회의는 약 8시간 동안 이어졌다. 참석자들은 AI를 중심으로 빠르게 변화하는 산업·기술 환경을 점검하고 미래 경쟁력 확보를 위한 투자 방향과 실행 방안을 논의했다. 이번 회의에서는 AI 팩토리, 피지컬 AI, 반도체 소재·기판, AX 등이 주요 투자 분야로 다뤄졌다. 각 사업의 기존 투자 성과와 전략을 살펴보고 시장과 기술 변화에 대응하기 위한 투자 방향을 논의했다. 구 회장은 AI의 전략적 중요성을 강조했다. 그는 “AI는 더 이상 선택적으로 대응할 수 있는 영역이 아니라 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 축”이라며 “AI 미래 승부처에서 이길 수 있도록 사장단이 빠른 속도와 집요한 실행력을 갖춰달라”고 말했다. 글로벌 기업과의 협업을 사업 성과로 연결하기 위한 논의도 진행됐다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크와 휴머노이드, AI 데이터센터 등 분야에서 협력이 구체화되고 있는 만큼 관련 사업에서 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 투자 전략을 다듬는 데 논의가 집중됐다. 투자 의사결정 과정도 손질한다. 사장단은 명확한 지향점과 포트폴리오 전략을 토대로 투자 방향을 정하고 시장·경쟁·기술 변화에 따른 여러 시나리오와 검증 과정을 정교화하기로 했다. 불확실성이 높은 경영 환경에서도 투자 기회를 적기에 포착할 수 있도록 관련 체계를 강화한다. 성장 가능성이 높은 분야에는 자원과 역량을 집중하고 사업별 우선순위에 따라 투자 의사결정의 속도와 실행력을 높이기로 했다. AI 사업의 방향성에 대한 논의도 이뤄졌다. 최근 AI 투자와 개발 속도를 둘러싼 논쟁이 이어지는 가운데 기술 자체의 확보에 집중하기보다 실질적으로 삶의 가치를 높이는 방향으로 AI 사업을 추진해야 한다는 데 의견을 모았다.
2026-09-17 11:00:40
-
-
-
-
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
-
-
네이버, 바다 위 데이터센터에 베팅…파력 발전 스타트업 판탈라사 투자
[경제일보] 네이버가 해상 인공지능(AI) 데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 판탈라사에 투자했다고 13일 밝혔다. 지난달 엔비디아·브룩필드와 100억달러 규모 AI 팩토리 계약을 맺은 지 3주 만이다. 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 공익법인 형태로 설립됐다. 파력 발전으로 돌아가는 부유식 AI 데이터센터를 만들고 있으며 직원은 120명이다. 바다에 뜬 노드 플랫폼 하나에 전력 생산과 AI 연산, 냉각을 모두 담았다. 파도가 오르내릴 때 내부 관으로 밀려 올라간 물이 터빈을 돌려 전기를 만든다. 이 방식은 전기를 육지로 보내지 않는다. 해상 풍력이나 조력 발전은 만든 전기를 해저 케이블로 끌어와야 해 송전 비용과 인허가가 걸림돌이 된다. 판탈라사는 전기를 만든 자리에서 GPU를 돌리고 연산 결과만 스타링크 등 저궤도 위성망으로 지상에 보낸다. 해저 케이블도, 바닥에 고정하는 계류 장치도 없는 자체 추진형 플랫폼이다. 서버 냉각에는 바닷물을 쓴다. 지상 데이터센터에서 전력을 많이 먹는 냉각 설비와 부지 비용을 함께 덜어낸다. 이 회사는 지난 5월 피터 틸이 주도한 1억4000만달러 규모 시리즈B로 기업가치 10억달러에 근접했다. 마크 베니오프의 타임벤처스와 존 도어, 맥스 레브친의 사이파이벤처스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 한화자산운용이 참여했다. 이달 초에는 8090인더스트리스와 한화자산운용을 공동 주간사로 2억2500만달러를 추가 조달해 기업가치를 20억달러 수준으로 올리는 협의가 진행 중이라고 알려졌다. 실증은 아직 진행 중이다. 판탈라사는 오션-1과 오션-2, 웨이브호퍼 시제품을 2021년과 2024년 해상에서 시험했고, 연내 오션-3 파일럿 배포를 준비하고 있다. 상용 시스템은 2027년을 목표로 잡았다. 오션-3는 높이 85m 규모로 포틀랜드 인근 조립 시설에서 만들어져 북태평양에 배치될 예정이다. 허리케인과 염분, 끊임없는 요동을 견디며 장기간 운용할 수 있느냐가 이 방식의 최대 변수로 지적돼왔다. 네이버는 세종 각 데이터센터를 2028년까지 200MW로 키우고 장기적으로 1GW까지 늘린다는 계획을 세워뒀다. 여기에는 전력 인입과 부지 확보라는 실행 변수가 걸려 있다. 판탈라사의 방식은 그 두 가지를 애초에 필요로 하지 않는다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 데이터센터로 사업 영역을 확대하며, 글로벌 파트너십 등을 통해 차별화된 데이터센터 인프라를 빠르게 확보하고 있다"며 "파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서의 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다"고 밝혔다.
2026-08-13 20:37:56
-
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
-
-
AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진
[경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.
2026-07-25 16:11:46
-
네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략
[경제일보] 네이버가 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 자체 초거대 AI 모델과 데이터센터 운영 경험을 기반으로 AI 서비스 기업을 넘어 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히려는 전략이다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 대규모 AI 팩토리 구축이다. AI 팩토리는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 소프트웨어, 운영 플랫폼을 결합해 AI 모델 학습과 추론 서비스를 제공하는 차세대 데이터센터다. 네이버는 세종시에 위치한 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 거점으로 AI 인프라를 단계적으로 확대할 계획이다. 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년에는 200MW 수준까지 확장하는 방안을 추진하고 있다. 이후 글로벌 수요 증가에 맞춰 장기적으로 GW급 인프라 구축도 검토 중이다. 이번 협력에서 핵심 역할을 맡는 것은 엔비디아의 DSX 플랫폼이다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영을 지원하는 통합 인프라 플랫폼으로 GPU와 네트워크, 소프트웨어, 시설 설계를 최적화해 AI 서비스를 효율적으로 생산할 수 있도록 돕는다. 네이버는 국내 최대 수준의 데이터센터 운영 경험과 GPU 클러스터 운용 역량을 확보하고 있다. 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 개발 경험도 강점이다. 여기에 엔비디아의 GPU 생태계와 DSX 플랫폼이 결합되면 국내 기업과 공공기관은 물론 해외 고객을 대상으로 한 AI 클라우드 서비스 경쟁력도 강화될 것으로 전망된다. 업계에서는 이번 협력이 네이버의 사업 영역 확장을 상징하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 지금까지 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드, AI 모델을 보유한 플랫폼 기업이었다면 앞으로는 AI 인프라를 직접 구축·운영해 외부 기업과 국가에 공급하는 사업자로 역할을 넓힐 수 있기 때문이다. 소버린 AI 전략도 중요한 축이다. 소버린 AI는 각 국가와 지역이 자국 언어와 문화, 규제 환경에 맞는 AI를 직접 구축·운영하는 흐름을 의미한다. 네이버는 한국어 기반 초거대 AI와 클라우드 운영 경험을 바탕으로 아시아와 중동, 유럽 등 해외 시장의 소버린 AI 수요를 겨냥할 수 있다. 모델 개발 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 오픈 모델 계열인 네모트론3를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 한국어와 지역 특화 AI 모델 경쟁력을 높이고 글로벌 기업 고객이 활용할 수 있는 소버린 AI 모델 기반을 구축한다는 전략이다. 공간 인텔리전스 분야 협력도 주목된다. 네이버가 보유한 거리뷰 데이터와 공간 모델링 기술에 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’를 결합하면 실제 도시 환경을 반영한 디지털 트윈 구축이 가능해진다. 이는 스마트시티와 자율주행, 로보틱스 등 피지컬 AI 산업으로 확장될 수 있는 기반이 될 전망이다. 업계에서는 이번 협력이 단순한 기술 제휴를 넘어 한국형 AI 인프라 생태계 구축과 글로벌 소버린 AI 시장 진출의 시험대가 될 것으로 보고 있다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-09 15:19:57