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야놀자, 글로벌 여행 AI 기술력 인정…IBA '혁신 기술기업' 금상 [경제일보] 글로벌 트래블 테크 기업 야놀자(총괄대표 이수진)가 인공지능(AI)과 여행 데이터를 결합한 기술력을 앞세워 글로벌 기술기업으로서 존재감을 높이고 있다. 단순 여행 플랫폼을 넘어 전 세계 여행사업자의 운영을 지원하는 데이터·소프트웨어 기업으로 사업 영역을 확장한 성과가 국제 무대에서 인정받았다. 야놀자는 ‘2026 국제비즈니스대상(International Business Awards·IBA)’에서 ‘올해의 가장 혁신적인 기술 기업(Most Innovative Tech Company of the Year)-2500명 초과 기업’ 부문 금상을 수상했다고 밝혔다. IBA는 올해 82개 국가·지역에서 3400여건의 후보가 출품됐으며, 300명 이상의 전문가가 약 두 달간 심사해 수상작을 선정했다. 야놀자는 해당 부문에서 최고 등급인 골드 스티비를 받았다. 이번 수상에서 주목되는 부분은 야놀자의 평가 기준이다. IBA는 야놀자를 단순 예약 플랫폼이 아니라 AI 기반 여행 데이터·운영 인프라를 제공하는 글로벌 트래블 테크 기업으로 평가했다. 야놀자는 여행사업자의 객실·예약·가격·운영 정보를 연결하는 엔터프라이즈 솔루션을 기반으로 여행산업의 비효율을 데이터와 AI로 줄이는 사업을 확대하고 있다. 실제 사업 규모도 커지고 있다. 야놀자는 2025년 연결 기준 매출 1조292억원을 기록하며 처음으로 연매출 1조원을 넘어섰다. 엔터프라이즈 솔루션 매출은 3526억원으로 전년보다 20.5% 증가했고, 글로벌 연간 통합거래액은 39조2000억원으로 44.9% 늘어 사상 최대를 기록했다. 유럽·중동·아프리카와 미주 등 해외 시장 비중도 확대됐다. 특히 AI와 데이터는 야놀자클라우드 사업의 핵심 성장축으로 자리 잡았다. 2025년 상반기 야놀자클라우드의 글로벌 통합거래액은 13조8000억원을 넘어 2023년 상반기 대비 10배 증가했고, 해외 거래 비중은 91%까지 올라갔다. AI 기반 데이터와 호스피탈리티 솔루션 사업 매출 비중도 27%까지 확대됐다. ◆ 여행 데이터를 AI로…‘버티컬 AI’ 승부 야놀자가 주목하는 것은 여행산업에 특화된 ‘버티컬 AI’다. 여행사업자에게는 수요 예측과 가격 최적화, 운영 자동화 등을 제공하고 여행자에게는 개인별 선호도에 맞춘 여행 정보를 제공하는 방식이다. 외부 AI 기술과의 결합도 확대하고 있다. 지난해 구글클라우드와 데이터 기반 AI 파트너십을 맺고 생성형 AI 그라운딩 기술을 여행 데이터에 적용하는 협력을 진행했다. 정보의 출처를 연결해 보다 정확한 여행 정보를 제공하고, 구글의 생성형 AI와 야놀자의 여행 특화 데이터를 결합해 버티컬 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. AI 에이전트 분야에서도 사업을 넓히고 있다. 야놀자는 오픈AI의 웹 기반 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’의 한국 출시 과정에 참여해 여행 분야의 실제 활용 가능성을 검증했다. 사용자의 취향에 맞는 여행 계획을 자동으로 만들고 객실 가격과 예약 가능 여부, 날씨 등 데이터를 결합해 실제 여행 일정으로 연결하는 방식이다. 당시 야놀자는 206개국 133만개 호텔·여행사업자와 2만개 이상의 판매 채널을 연결하는 글로벌 데이터 인프라를 보유하고 있다고 밝혔다. 이번 야놀자의 경쟁력은 예약 플랫폼 자체보다 여행산업에서 발생하는 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 AI 서비스로 전환하느냐에 달려 있다. 호텔과 여행사업자의 운영 데이터가 축적될수록 AI의 수요 예측과 가격 최적화 정밀도가 높아지고, 이는 다시 더 많은 사업자를 플랫폼으로 끌어들이는 선순환 구조를 만들 수 있다. 다만 AI 투자가 실제 수익성으로 이어지는지는 앞으로 확인해야 할 과제다. 야놀자는 AI 경쟁력 강화를 위한 연구개발과 글로벌 사업 확대에 투자를 지속하고 있으며, 2025년 영업이익은 156억원으로 전년보다 68.2% 감소했다. 기술과 글로벌 인프라에 대한 선투자가 장기적인 매출·수익성 개선으로 연결되는지가 다음 단계의 관건이다. 야놀자 관계자는 “이번 수상은 글로벌 여행산업의 다양한 비효율을 데이터와 기술로 해결해 온 노력과 혁신성을 국제 무대에서 인정받은 결과”라며 “글로벌 여행 데이터 인프라와 AI 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 여행 사업자의 운영 효율성을 높이고 누구나 더욱 쉽고 편리하게 여행할 수 있는 환경을 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 수상은 야놀자가 국내 여행 플랫폼을 넘어 글로벌 여행산업의 데이터와 AI를 연결하는 인프라 기업으로 진화하고 있다는 점을 보여주는 사례로 평가된다. 향후 관전 포인트는 기술 도입을 넘어 AI가 실제 여행사업자의 비용 절감과 매출 증대, 여행자의 편의 향상으로 얼마나 구체적인 성과를 만들어내느냐다.2026-09-01 08:28:15
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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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초거대 AI도 '가볍게'…노타, 국가대표 AI 최적화 속도 [경제일보] 국가대표 인공지능(AI) 모델 경쟁이 단순한 성능 경쟁에서 실제 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있느냐를 따지는 방향으로 확대되고 있다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 모델 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성과 산업 확장성 등이 평가 요소로 떠오른 가운데 국내 기업들의 관련 기술 확보에도 속도가 붙고 있다. 20일 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 자사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 국가대표 AI 모델의 활용 경쟁력 강화에 나선다고 밝혔다. 최근 정부가 발표한 독파모 프로젝트 2차 평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 컨소시엄이 3차수 진출팀으로 선정됐다. 정부는 단계 평가에서 모델의 정량적 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성, 사용성과 실용성, 다양한 산업·서비스 환경으로의 확장 가능성 등을 종합적으로 평가했다고 설명했다. 해당 평가 기준은 국내 AI 경쟁의 기준이 모델 자체의 성능을 넘어 실제 활용 가능성으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 초거대 AI는 모델 규모가 커질수록 GPU와 메모리 등 인프라에 대한 부담도 커지는 만큼 기업과 기관이 실제 서비스를 구축하려면 연산 자원과 운영 비용을 낮추는 기술이 필수적인 것이다. 업스테이지 컨소시엄에서 AI 모델 경량화와 최적화를 맡고 있는 노타는 정부의 평가와 기조에 맞춰 '솔라' 계열 모델의 국내 인프라 활용성을 높이는 데 집중하고 있다. 모델의 성능을 최대한 유지하면서 연산 자원과 메모리 사용량을 줄여 다양한 하드웨어와 서비스 환경에서 구동할 수 있도록 지원하는 방식이다. 앞서 노타는 독파모 2차 평가 결과 발표에 앞서 업스테이지의 '솔라 오픈 2' 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 기존 모델을 구동하는 데 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 환경을 2장으로 줄일 수 있도록 최적화한 해당 모델은 글로벌 누적 다운로드 8만건을 기록했다. 솔라 오픈 2는 2500억개의 매개변수를 갖춘 대규모 AI 모델이다. 노타는 모델 가중치를 INT4와 NVFP4 기반 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리하는 방식으로 모델을 경량화했다고 설명했다. 그 결과 가중치 저장에 필요한 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 76.5% 줄인 것으로 나타났다. 메모리 용량을 기준으로 H100 GPU 8장이 필요했던 모델을 2장으로 구동할 수 있게 된 것이다. 초거대 AI 모델의 활용 과정에서 발생하는 GPU 확보와 전력, 운영 비용 부담을 낮추고 실제 서비스 적용 가능성을 높인 것으로 평가된다. 특히 업스테이지 컨소시엄은 AI 모델뿐 아니라 국산 AI 반도체와의 결합도 추진하고 있다. 독파모 2차 평가 과정에서 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 국산 AI 소프트웨어와 하드웨어 생태계를 연계한다는 계획이다. AI 모델과 반도체를 함께 최적화하는 구조가 자리 잡으면 특정 해외 GPU에 대한 의존도를 낮추면서 국내 인프라 환경에 맞는 AI 서비스 구축도 가능해질 전망이다. AI 모델의 경량화는 독파모뿐 아니라 향후 AI 산업 전반에서도 중요성이 커지고 있다. 기업이 자체 서버에 AI를 구축하는 온프레미스 환경부터 엣지·온디바이스 AI까지 활용 영역이 확대될수록 제한된 연산 자원에서 모델을 구동할 수 있는 기술이 필요하기 때문이다. 향후 독파모 3차수 경쟁에서도 모델의 절대적인 성능과 함께 얼마나 적은 자원으로 안정적인 서비스를 구현할 수 있는지가 주요 경쟁 요소가 될 것으로 전망된다. 국산 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국산 반도체, 경량화 기술, 서비스 플랫폼을 연결해 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 국가 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "국가대표 AI 모델이 다양한 산업 현장에서 비용 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화 기술을 지속적으로 고도화할 것"이라며 "업스테이지와 함께 독파모 3차수 평가에서도 좋은 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-20 08:18:35
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AI로 매장 똑똑하게, 물류는 더 빠르게…유통업계 혁신 경쟁 [경제일보] 유통업계가 인공지능(AI)을 활용해 고객 경험을 고도화하고 운영 효율을 높이는 데 속도를 내고 있다. AI를 기반으로 오프라인 매장 서비스를 고도화하는 것은 물론 데이터 기반 마케팅과 미래 물류기술 확보까지 활용 범위가 확대되면서 AI가 유통기업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡는 모습이다. 과거 AI가 고객 상담이나 단순 업무 자동화에 머물렀다면 최근에는 소비자 데이터를 분석해 맞춤형 서비스를 제공하고 운영 효율을 높이는 핵심 기술로 활용되고 있다. 글로벌 빅테크와의 협업부터 데이터 분석, 물류 자동화까지 유통업계 전반에서 AI 도입이 본격화하는 분위기다. 4일 업계에 따르면 현대퓨처넷은 한국마이크로소프트와 업무협약(MOU)을 체결하고 리테일 AI 혁신에 나선다. 양사는 생성형 AI와 클라우드 기술을 활용해 디지털 사이니지와 리테일 플랫폼 경쟁력을 높이고 오프라인 공간에서도 고객 맞춤형 콘텐츠와 서비스를 제공할 계획이다. AI 기반 콘텐츠 운영과 데이터 분석을 통해 리테일 공간의 디지털 전환을 가속화한다는 전략이다. 현대퓨처넷 김성일 대표는 "이번 업무협약은 현대백화점그룹의 AI 전환을 가속화하고 리테일 산업의 AI 혁신 경쟁력을 강화하기 위한 전략적 협력"이라며 "한국MS와 함께 AI 활용 기반 구축부터 리테일 AI 에이전트 개발, 신규 서비스 사업화까지 AI 혁신 전반을 추진해 실질적인 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. GS리테일은 홈쇼핑과 슈퍼마켓의 구매 데이터를 연계한 공동 마케팅을 통해 교차 구매 결제액이 41% 증가했다고 4일 밝혔다. 계열사 간 고객 데이터를 분석해 소비자 맞춤형 혜택을 제공하면서 구매 전환율을 높인 사례다. 업계에서는 향후 AI 기반 데이터 분석 기술이 고도화될 경우 개인별 상품 추천과 마케팅 효율도 더욱 높아질 것으로 보고 있다. GS리테일 관계자는 "GS샵과 GS더프레시는 공동 마케팅을 통해 고객의 양 채널 이용을 유도하며 온·오프라인 연계 시너지를 높이고 있다"며 "앞으로도 사업부 간 협업을 강화해 데이터 기반 고객 경험을 확대하고 고객들이 다양한 쇼핑 혜택을 누릴 수 있도록 하겠다"고 말했다. 물류 분야에서도 AI 경쟁력 확보 움직임이 이어지고 있다. CJ대한통운은 지난 3일 채용 연계형 물류기술 공모전 '미래기술챌린지 2026' 시상식을 개최했다고 4일 밝혔다. AI와 로봇, 자동화 등 미래 물류기술을 발굴하고 관련 인재를 확보해 물류 경쟁력을 강화하기 위한 행보다. 단순 배송 서비스를 넘어 AI 기반 물류 혁신 역량을 선점하겠다는 전략으로 풀이된다. CJ대한통운 관계자는 "AI 기술 경쟁력의 핵심은 물류 현장을 깊이 이해하는 인재를 확보하는 데 있다"며 "앞으로도 미래기술챌린지를 통해 물류산업의 AI 혁신을 이끌 인재를 적극 발굴하고 육성해 미래 물류 경쟁력을 지속 강화해 나갈 것"이라고 말했다. 업계에서는 AI가 더 이상 일부 기업의 실험적인 기술이 아니라 고객 서비스와 마케팅, 물류를 아우르는 유통산업 전반의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다고 평가한다. 소비자 맞춤형 서비스와 데이터 기반 운영, 물류 자동화까지 AI 활용 영역이 확대되면서 기업 간 디지털 전환 경쟁도 한층 치열해질 것으로 전망된다.2026-08-04 14:58:05
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하반기 삼성은 AI 반도체, LG는 AI 냉각…같은 시장 다른 전략 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI 인프라 확대에 힘입어 나란히 역대 최대 2분기 실적을 거둔 가운데, 하반기 AI 시장을 공략하는 방식에서 차이를 보이고 있다. 삼성전자는 AI 반도체 경쟁력을, LG전자는 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업을 앞세우면서 양사의 전략이 향후 실적에 어떤 영향을 미칠지 주목된다. 3일 업계에 따르면 삼성전자의 2분기 연결 기준 매출은 171조4995억원, 영업이익은 89조4924억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 130.0%, 영업이익은 1813.8% 증가했으며, 순이익은 71조6245억원으로 1299.9% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 분기 기준 역대 최대 기록을 경신하며 3분기 연속 최고 실적을 이어갔다. 실적은 반도체 사업이 이끌었다. 디바이스솔루션(DS)부문은 HBM과 서버용 D램 판매 확대에 힘입어 매출 127조5000억원, 영업이익 89조2000억원을 거두며 역대 최대 실적을 냈다. 반면 스마트폰과 가전 등을 담당하는 디바이스경험(DX)부문은 부품 원가 상승 영향으로 매출 48조원을 기록했지만 8000억원의 영업손실을 내며 적자로 돌아섰다. 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했고, 디스플레이는 매출 7조5000억원, 영업이익 7000억원을 올렸다. 양사의 실적은 AI 수혜를 입었다는 공통점이 있지만, 실적을 이끈 사업은 달랐다. 삼성전자는 반도체가 성장을 견인한 반면 LG전자는 생활가전과 전장, 냉난방공조(HVAC) 등 주요 사업이 고르게 성장하며 역대 최대 실적을 거뒀다. LG전자의 2분기 매출은 23조8265억원, 영업이익은 1조5791억원으로 각각 전년 동기 대비 14.9%, 147.0% 증가하며 2분기 기준 역대 최대를 기록했다. 생활가전(HS)사업본부는 처음으로 분기 매출 7조원을 넘어섰고, 전장(VS)사업본부는 2개 분기 연속 3조원대 매출을 기록했다. 냉난방공조를 담당하는 ES사업본부는 해외 에어컨 판매 확대에 힘입어 매출이 늘었다. 회사는 이 사업본부 안에서 AI 데이터센터 냉각 솔루션을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. 하반기 AI 시장을 공략하는 양사의 전략도 서로 다르다. 삼성전자는 AI 중심의 반도체 수요가 이어지면서 전사 실적 성장세를 이어갈 것으로 내다봤다. 회사는 상반기 범용 D램 위주였던 생산능력을 하반기에는 HBM4 중심으로 전환해 수익성을 높이겠다고 밝혔다. HBM4 매출은 하반기 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 파운드리(반도체 위탁생산) 사업도 반등을 노린다. 회사는 아직 적자를 이어가고 있지만 2나노 공정 수주 과제 수가 지난해보다 두 배 이상 확대될 것으로 내다봤다. 브로드컴을 비롯한 주요 고객사와 여러 프로젝트를 논의 중이라고 설명했다. 시스템 LSI 사업도 AI 경쟁력 강화에 나선다. 회사는 2나노 2세대 공정 기반 모바일 AP '엑시노스 2700'을 하반기 양산해 내년 초 갤럭시 S27 시리즈에 탑재할 계획이다. AI 반도체 경쟁력을 강화해 성장세를 이어가겠다는 전략이다. LG전자는 기존 주력 사업을 기반으로 AI 인프라 신사업 확대에 속도를 낸다. 회사는 상반기 AI 데이터센터(AIDC) 냉각솔루션 수주액이 6000억원을 넘어섰으며 연말까지 수조원 규모의 AI 데이터센터 프로젝트 수주를 목표로 하고 있다고 밝혔다. 냉각수 분배 장치(CDU)는 일부 모델이 엔비디아 제품 인증을 획득했고 추가 모델 인증도 진행 중이다. 로봇 사업도 확대한다. LG전자는 사업 전반을 전담하는 '로보틱스 사업센터'를 신설하고 하반기 가동을 목표로 국내 최대 규모의 로보틱스 데이터 팩토리를 구축하고 있다. 2분기 B2B 매출은 전년 동기 대비 5% 증가한 6조5000억원으로 LG이노텍을 제외한 전사 매출의 36%를 차지했다. 이를 기반으로 AI 데이터센터 냉각과 로봇 등 신사업 확대에 속도를 낸다는 방침이다. 다만 AI 데이터센터 냉각 시장에서는 양사의 경쟁이 본격화될 전망이다. LG전자는 CDU와 칠러 등 자체 냉각 솔루션을 앞세우고 있으며, 삼성전자는 최근 인수한 플랙트그룹의 공조 기술과 글로벌 고객 기반을 활용해 시장 공략에 나서고 있다. 업계 관계자는 "삼성전자는 반도체 의존도가 오히려 더 커진 만큼 메모리 업황이 꺾일 때를 대비해 완충할 수 있는 사업을 함께 키워야 한다"며 "LG전자는 반대로 여러 사업이 고르게 성장한 만큼 신사업이 자리 잡을 때까지 버틸 체력은 있지만, 그 신사업이 본궤도에 오르는 속도가 관건일 것"이라고 했다.2026-08-03 16:40:52
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SKT, 6880억개 매개변수 'A.X K2' 공개…산업 AX 넘어 조 단위 AI 모델 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)의 성능을 넘어 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용할 수 있느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 빅테크들이 조(兆) 단위 매개변수 모델을 앞세워 AI 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장의 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 향후 조 단위 모델로 확장하는 로드맵도 제시하며 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 나설 계획이다. 29일 SK텔레콤은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 매개변수 6880억개(688B) 규모의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개했다고 밝혔다. A.X K2는 지난해 공개한 5190억개(519B) 규모의 A.X K1의 후속 모델이다. 모델 규모를 확대하는 동시에 수학과 과학 추론 능력, 한국어 지식 이해 능력과 장문 추론 성능 등을 강화했다. SK텔레콤에 따르면 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2% 포인트 향상됐으며, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9% 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이번 성능 향상의 핵심은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SGA(희소 게이트 어텐션)' 구조다. 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별적으로 참조하는 방식으로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. SK텔레콤은 이를 통해 장문의 문서를 이해하고 복잡한 추론을 수행해야 하는 기업용 AI 서비스에 보다 최적화된 성능을 구현했다고 설명했다. A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 주요 AI 모델들과도 경쟁력을 확보했다. SK텔레콤은 큐원(Qwen3.5-397B-A17B)과 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), GLM-5.1, 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등 해외 주요 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 기록했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 A.X K2 공개를 계기로 산업 현장과 국민의 일상에 AI를 적용하는 '산업 AI' 전략에도 속도를 낸다. 이를 위해 총 4차례의 사후 학습을 거쳐 응답 품질과 안정성, 운영 효율 등을 종합적으로 점검했으며 제조와 국방, 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 제조 분야에서는 KG스틸과 코넥에 제조 특화 AI 에이전트를 적용한다. 하반기에는 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 산업 현장의 노하우를 AI에 접목해 생산성과 품질 관리 효율을 높이는 것이 목표다. 국방 분야에서는 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3종을 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야의 특성을 고려해 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야로의 적용도 검토 중이다. 현재 SK텔레콤은 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있으며, 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 약 5개월 수준으로 단축하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 사무 환경과 일상 영역으로의 적용도 확대되고 있다. SK텔레콤은 A.X K2를 기업용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A.Biz)'에 적용해 뉴스레터 생성과 자료 수집·분석, 보고서 작성 기능 등을 제공하고 있다. SK하이닉스의 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성과 정보 정리 등 다양한 업무에 활용 중이다. 일상생활에서는 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능과 에이닷 '노트' 기능에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 통화 내용을 기반으로 일정과 할 일을 추출하거나 기록된 내용을 목적에 맞게 정리해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 이와 함께 SK텔레콤은 자사 AI 모델을 API 형태로 제공하며 국내 AI 생태계 확대에도 나서고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하는 '전국민 AI 경진대회' 참가자들과 중소벤처기업부의 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 제공하고 있으며, 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. SK텔레콤은 향후 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확대해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 최근 공개된 키미가 2조8000억개 규모의 매개변수를 기반으로 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이는 등 글로벌 AI 시장에서는 조 단위 모델이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크들은 모델 규모를 공개하지 않고 있지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 모델을 기반으로 구축한 뒤 이를 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 평가된다. SK텔레콤 역시 글로벌 선도 사업자 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해 독자 AI 모델의 규모와 성능을 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 또한 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반의 비전 언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델 등 파생 모델 라인업도 공개했다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'A.X K2 VL Light-Preview'는 보고서와 매뉴얼, 법률 문서 분석 등에 활용할 수 있으며, 'A.X K2 ALM'은 고객센터 음성 통화 분석 등에 적용될 예정이다. 크래프톤이 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'는 향후 게임 내 AI 음성 상호작용 기술 고도화에 활용된다. SK텔레콤은 제조와 국방, 바이오를 비롯한 산업 현장과 국민의 일상 전반에 AI를 적용하는 동시에 조 단위 독자 AI 모델 개발을 통해 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다"고 말했다.2026-07-29 09:16:12
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포티투닷, AI 인재 확보 속도…최대 70명 경력직 집중 채용 [경제일보] 포티투닷이 모빌리티 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 대규모 경력직 채용에 나선다. 자율주행과 차량 소프트웨어를 비롯해 서비스 기획과 사업개발 등 다양한 분야에서 최대 70명의 인재를 선발할 계획이다. 23일 포티투닷에 따르면 회사는 이날부터 오는 8월 5일까지 총 7개 부문, 30여개 직무를 대상으로 경력직 집중 채용을 진행한다. 모집 분야는 자율주행과 AI, 차량용 운영체제(OS), 앱마켓 등 소프트웨어 개발 직군을 비롯해 서비스 기획과 사업개발 등 비개발 직군까지 포함한다. 주요 개발 직무는 자율주행 소프트웨어 엔지니어와 딥러닝 엔지니어, 프런트엔드 엔지니어 등이다. 이번 채용에서는 지원자의 부담을 줄이기 위해 채용 절차를 단축했다. 서류 접수 이후 면접 진행 여부는 업무일 기준 7일 이내 안내하며, 1·2차 면접을 포함한 최종 결과는 최대 28일 안에 발표한다. 최종 합격자는 이르면 오는 10월 초부터 순차적으로 입사할 예정이다. 포티투닷은 이번 집중 채용을 포함해 올해 말까지 약 200명을 추가 채용할 계획이다. 회사는 집중 채용 제도를 통해 모빌리티 AI 핵심 분야의 인재 확보를 지속적으로 확대한다는 방침이다. 포티투닷은 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어 센터로, 모빌리티 AI 연구개발을 담당하고 있다. 최근에는 현대자동차그룹과 공동 개발한 차량용 음성 AI 에이전트 ‘글레오 AI’와 차량용 소프트웨어 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’의 개방형 앱마켓을 현대차와 기아 일부 신차에 적용했다. 포티투닷 관계자는 “현대자동차그룹의 미래 모빌리티 혁신을 함께 만들어갈 우수 인재를 지속적으로 확보해 나갈 계획”이라며 “역량과 경험을 갖춘 인재들의 많은 지원을 기대한다”고 했다.2026-07-23 10:50:18
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데이터센터·GPU 이어 물류센터까지…네이버, AI 인프라 기업으로 체질 전환 [경제일보] 네이버가 창사 이후 처음으로 자체 물류센터 구축과 직배송 체계 마련을 검토하며 커머스 경쟁력 강화에 나선다. 검색과 플랫폼 중심이던 사업 구조에서 벗어나 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 물류 인프라까지 직접 확보하며 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라 기업으로 체질 전환에 속도를 내는 모습이다. 7일 업계에 따르면 네이버는 자체 물류센터를 구축하고 직배송 체계를 마련하는 방안을 검토하고 있다. 그동안 CJ대한통운 등 물류 파트너와 협력하는 방식으로 배송 경쟁력을 강화해 왔지만, 커머스 사업 규모가 빠르게 커지면서 물류 인프라를 직접 확보하는 방향으로 전략을 확대하는 것으로 풀이된다. 이번 검토는 단순히 물류 시설을 늘리는 차원을 넘어 AI와 커머스를 연결하는 핵심 인프라를 구축하려는 전략으로 분석된다. 검색과 쇼핑, AI 서비스에서 발생하는 데이터를 물류 운영과 연결해 주문부터 배송까지 통합 관리하는 체계를 마련하려는 것이다. 실제 네이버 커머스 사업은 빠르게 성장하고 있다. 네이버의 올해 1분기 연결 기준 매출은 3조2411억원으로 집계됐다. 이 가운데 커머스 부문 매출은 4349억원으로 전년 동기 대비 35.6% 증가하며 전체 매출의 13.4%를 차지했다. 커머스 비중이 확대될수록 배송 품질과 물류 운영 경쟁력이 사업 성장을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 것이다. 자체 물류센터를 확보하면 출고 마감 시간과 재고 배치, 배송 품질, 물류비 등을 직접 관리할 수 있다. 판매자 대상 풀필먼트 서비스를 고도화하는 것은 물론 주문 처리 속도와 배송 효율을 높여 이용자 만족도를 개선할 수 있는 기반도 마련된다. AI 기술과의 연계 효과도 기대된다. 네이버는 AI를 활용해 상품 추천과 검색, 수요 예측 기능을 고도화하고 있다. 여기에 물류센터가 구축되면 AI가 예측한 수요를 기반으로 재고를 최적화하고 출고와 배송까지 연결하는 통합 운영 체계를 구현할 수 있게 된다. 향후 물류센터 자동화와 로봇, AI 기반 재고 관리 기술 적용도 확대될 가능성이 제기된다. 이번 행보는 네이버가 추진해온 대규모 인프라 투자 전략의 연장선으로도 분석된다. 네이버는 AI 경쟁력 확보를 위해 데이터센터를 지속 확충하고 GPU 인프라에도 대규모 투자를 이어가고 있다. AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 인프라에 이어 물류까지 직접 확보하면서 AI 서비스와 커머스를 하나의 생태계로 연결하려는 전략이다. IT 업계에서는 네이버가 검색 플랫폼 기업을 넘어 AI 인프라 기업으로 사업 구조를 재편하고 있다는 것으로 분석한다. 데이터센터가 AI 연산을 담당하고 GPU가 모델 경쟁력을 뒷받침하며 물류센터가 커머스 실행력을 담당하는 구조를 구축해 플랫폼 전반의 경쟁력을 높이려는 전략이라는 것이다. 네이버는 향후 AI와 커머스, 물류를 유기적으로 연결하는 인프라 투자를 지속 확대할 전망이다. 자체 물류센터 구축이 현실화될 경우 검색과 쇼핑, AI, 배송을 하나의 데이터 기반 생태계로 연결하는 구조가 한층 강화될 것으로 분석된다. 최수연 네이버 대표는 지난 4월 열린 '스시테크 도쿄 2026'에서 "AI는 단순한 기술을 넘어 일상을 지탱하는 사회 인프라로 진화했다"며 "네이버는 기술의 확장성만큼이나 사회적 책임의 무게를 깊이 인식하고, AI를 통해 사회와 사람 그리고 기술을 더욱 가치 있게 연결하는 최적의 균형점을 찾아갈 것"이라고 말했다.2026-07-07 17:54:59
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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168억 투입해 의료 AI 생태계 조성...카카오헬스케어, 정부 사업 수행기관 선정 [경제일보] 정부가 의료 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 병원 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 국가 단위 인프라 구축에 나선다. 이에 카카오헬스케어가 전국 주요 의료기관과 기업들이 참여하는 대규모 컨소시엄을 이끌며 의료 AI 개발 기반 마련에 착수한다는 계획이다. 24일 카카오헬스케어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업' 수행기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 카카오헬스케어를 주관기관으로 하는 컨소시엄은 향후 최대 3년간 총 168억원 규모의 정부 지원을 받아 사업을 수행한다. 의료 데이터 스페이스는 병원별로 분산된 의료 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구축하는 데이터 공유 체계다. 기존에는 의료 AI 개발을 위해 여러 기관의 데이터를 한곳에 모아야 했지만 개인정보 보호와 데이터 반출 규제로 인해 활용에 한계가 있었다고 평가된다. 이번 사업은 데이터 원본을 각 의료기관에 그대로 보관하면서 분석 모델이나 결과만 공유하는 방식으로 운영된다. 의료 데이터 원본은 병원 내부에서 관리하고, 비식별 처리된 데이터만 보안 환경 내에서 활용하는 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화하면서도 다기관 공동 연구와 의료 AI 개발이 가능한 환경을 구축하는 것이 목표로 진행된다. 특히 '연합학습' 기반 데이터 활용 체계를 구축해 병원 간 데이터 이동 없이 AI 모델을 학습할 수 있도록 할 계획이다. 의료기관별로 축적된 데이터를 활용하면서도 데이터 주권과 보안성을 확보할 수 있어 차세대 의료 AI 인프라로 주목받는 방식이다. 카카오헬스케어는 이번 사업을 위해 전국 주요 상급종합병원을 포함한 27개 의료기관과 21개 기업이 참여하는 컨소시엄 '프로미스'를 구성했다. 의료기관들은 임상 데이터 웨어하우스(CDW)를 기반으로 의료 데이터 표준화 체계를 구축하고 공통 심의 체계를 마련해 고품질 의료 데이터를 안전하게 연계한다. 해당 기업들은 데이터 스페이스 환경에서 의료 AI 연구·개발을 수행하게 된다. 의료 데이터 확보 비용과 접근성 문제로 어려움을 겪었던 AI 스타트업과 디지털 헬스케어 기업들이 보다 효율적으로 AI 모델을 개발할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 특히 이번 사업은 의료 AI 산업의 고질적인 문제로 지적돼 온 데이터 파편화 문제를 해결하는 계기가 될 것으로 분석된다. 카카오헬스케어는 의료기관마다 데이터 형식과 관리 체계가 달라 공동 연구와 AI 개발이 쉽지 않았지만 표준화된 데이터 활용 환경이 구축되면 신약 개발과 질병 예측, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용이 확대될 수 있을 것으로 평가했다. 또한 글로벌 의료 AI 경쟁이 데이터 확보 능력을 중심으로 전개되고 있는 만큼 국가 차원의 의료 데이터 활용 체계를 구축하는 것이 산업 경쟁력 확보에 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 카카오헬스케어는 컨소시엄 운영을 총괄하며 플랫폼과 인프라 구축을 담당할 예정이다. 이를 통해 대형 병원과 AI 기업, 디지털 헬스케어 스타트업이 함께 참여하는 의료 데이터 생태계를 조성하고 의료 AI 연구·개발 환경을 확대해 나간다는 계획이다. 황희 카카오헬스케어 대표는 "다양한 기관 및 기업과 함께 '의료 데이터 스페이스'라는 국가적 AX 대전환 프로젝트를 이끌게 되어 무거운 책임감을 느낀다"며 "단순한 정부 과제 수행을 넘어 제약, 바이오, 인공지능 스타트업들의 고충을 해결하는 동시에 나아가 대한민국 의료 AI 생태계가 글로벌 수준으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 총력을 다하겠다"고 말했다.2026-06-24 10:01:45
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데이터센터부터 로봇까지…LG CNS·두산 '산업 AX 동맹' [경제일보] LG CNS가 두산과 손잡고 인공지능(AI), 로봇, 데이터센터, 클라우드 등을 아우르는 산업 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 양사가 보유한 정보기술(IT)과 제조 역량을 결합해 제조 현장 중심의 AI 사업을 본격화하려는 전략으로 풀이된다. 19일 LG CNS는 전날 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 본사에서 두산과 'AX·RX·데이터센터 및 클라우드 등 신사업 글로벌 경쟁력 확보를 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약식에는 현신균 LG CNS 사장과 유승우 두산 사장을 비롯한 주요 경영진이 참석했다. 양사는 협약 체결 후 1개월 이내에 사업협력추진체를 구성하고 세부 협력 방안을 마련할 계획이다. AI와 로봇, 데이터센터, 클라우드 등 다양한 분야에서 공동 사업 기회를 발굴하고 사업화에 나선다는 방침이다. 이번 협약은 단순 기술 교류를 넘어 제조 현장 중심의 AX 사업 확대를 위한 전략적 협력으로 분석된다. 최근 기업들의 AI 도입이 챗봇이나 업무 자동화 수준을 넘어 생산 공정과 설비 운영 전반으로 확대되면서 제조 AX 시장이 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 특히 LG CNS는 최근 기업용 생성형 AI와 에이전틱 AI 사업 확대에 집중하고 있다. 자체 기업용 에이전틱 AI 플랫폼인 '에이전틱웍스'를 앞세워 기업들의 업무 혁신과 생산성 향상을 지원하고 있으며, 클라우드와 데이터센터 사업도 주요 성장축으로 육성하고 있다. 두산은 발전과 에너지, 첨단소재, 로봇 등 다양한 산업 분야 사업 기반을 보유하고 있어 실제 산업 현장에서 AI 기술을 검증하고 적용할 수 있는 환경을 갖추고 있다는 평가를 받는다. 이에 LG CNS의 AI 기술력과 두산의 제조·산업 역량이 결합될 경우 다양한 실증 사례를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 유승우 두산 사장은 "첨단소재, 에너지 분야에서 쌓아온 두산의 고도화된 기술력과 LG CNS의 AX 역량을 결합해 글로벌 시장을 선도할 차세대 비즈니스 모델을 구축하겠다"며 "데이터센터부터 로봇, AI까지 아우르는 이번 협력으로 양사의 미래 가치를 극대화할 것"이라고 말했다. 양사는 우선 AX 분야에서 LG CNS의 에이전틱웍스를 기반으로 두산의 AI 경쟁력 강화와 사업 로드맵 수립을 추진한다. 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI를 제조 현장과 기업 운영 전반에 적용하는 방안이 검토될 예정이다. 로봇을 활용한 산업 혁신 분야에서도 협력 가능성을 모색한다. 최근 제조업계에서는 반복 작업 자동화와 생산성 향상을 위해 산업용 로봇과 AI 기술을 결합하는 사례가 늘고 있는 만큼 양사의 협력 범위도 확대될 것으로 예상된다. 데이터센터와 클라우드 사업도 주요 협력 분야로 꼽힌다. LG CNS는 자사가 보유한 클라우드 전환 및 데이터센터 구축 역량을 바탕으로 두산의 IT 인프라 고도화를 지원할 예정이다. 아울러 두산이 보유한 수소연료전지 기술을 LG CNS 데이터센터 사업에 적용하는 방안도 함께 검토한다. 제조 AX 분야에서는 디지털트윈 기술을 활용한 제조 설비 운영 효율화도 추진한다. 실제 설비와 동일한 가상 환경을 구축해 운영 상태를 실시간으로 분석하고 예측 정비를 수행함으로써 생산성과 안정성을 높인다는 구상이다. 친환경 모빌리티를 활용한 물류 사업 협력도 추진된다. 양사는 물류 운영 효율화와 친환경 전환을 동시에 달성할 수 있는 사업 모델을 발굴할 계획이다. 현신균 LG CNS 사장은 "LG CNS가 보유한 독보적인 AX·RX 역량을 두산이라는 강력한 파트너의 기술력과 결합해 시너지 효과를 낼 것"이라며 "제조 현장의 AI 설비 예측부터 로봇을 활용한 산업 혁신까지 실제 사업화로 이어지는 협력 성과를 빠르게 만들어내겠다"고 말했다.2026-06-19 09:46:54
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"AI는 어떻게 생각하는가"…SKT, A.X K2 기술 세미나 개최 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정과 기술적 배경을 공개하며 개발자 및 연구자 생태계 확대에 나선다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있는 SK텔레콤은 산학 협력을 바탕으로 차세대 AI 모델 경쟁력 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 18일 SK텔레콤은 서울 을지로 본사에서 독자 AI 파운데이션 모델에 관심 있는 학생과 개발자를 대상으로 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 SK텔레콤이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연구 방향과 기술적 기반을 공유하기 위해 마련됐다. 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계 확대와 연구 저변 강화를 위한 공개 소통 행보로 분석된다. 행사에는 개발자와 학생, SK그룹 관계자 등 200여 명이 참석했다. 참가자들은 강연 이후 질의응답과 토론을 통해 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성에 대한 의견을 나눈 것으로 알려졌다. 첫 번째 강연자로 나선 서인석 서울대학교 수리과학부 교수는 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 AI의 작동 원리와 학습 과정을 설명했다. 특히 거대언어모델(LLM)이 수학적 개념을 학습하고 추론 능력을 발전시키는 과정을 수학자의 시각에서 소개했다. SK텔레콤은 이번 세미나를 포함해 총 3회에 걸쳐 AI 기술의 핵심 요소를 공유할 예정이다. 오는 23일에는 서울대 컴퓨터공학부 유영재 교수가 AI 추론 기술을, 내달 1일에는 서울대 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 강연을 진행한다. 이번 세미나는 AI의 추론 능력과 멀티모달 역량, 산업 활용 생태계 등 독자 AI 모델 구축에 필요한 핵심 요소들을 학문적 관점에서 설명하는 데 초점을 맞췄다. SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 자체 AI 경쟁력 확보에 힘을 쏟고 있다. 독자 AI 모델은 해외 빅테크 기술 의존도를 낮추고 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있는 기반으로 주목받고 있다. 특히 A.X K2는 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능은 물론 멀티모달 이해 능력과 산업 적용성을 강화하는 방향으로 개발되고 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 대학과 연구기관, 산업계가 참여하는 산학 협력 체계를 확대할 계획이다. SK텔레콤은 앞으로도 AI 기술 개발 과정과 연구 성과를 공개하며 개발자와 연구자, 학생들이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지"라고 말했다.2026-06-18 10:27:55
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AI가 바꾼 에너지 공식…"이제 전력망에 승부가 달렸다" [경제일보] AI 시대 에너지 경쟁력의 무게중심이 발전설비 규모에서 전력망과 제도 설계로 옮겨가고 있다. 관건은 전기를 얼마나 싸게 공급하느냐보다 AI 데이터센터가 요구하는 대규모 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있느냐다. 18일 한국환경정책협의회는 국민의힘 우재준·김소희 의원과 자유기업원 공동 주최로 '환경과 기업을 살리는 중장기 무탄소 에너지 전략' 세미나를 전날 국회에서 개최했다고 밝혔다. 세미나에서 발제를 맡은 김형건 강원대학교 경제·정보통계학부 교수는 "AI가 국가 흥망을 가르는 시대에 가장 빠르고 안정적으로 전력을 공급하는 국가가 경쟁 우위를 차지하게 될 것"이라며 "이제 에너지 정책은 무엇을 더 지을 것인가가 아니라 어떤 규칙으로 움직일 것인가의 문제"라고 했다. 김 교수는 AI 산업 확산으로 전력 수요가 폭증하고 있다고 진단했다. 국제에너지기구(IEA) 등에 따르면 전 세계 데이터센터 전력 소비는 2024년 415TWh에서 2030년 945TWh 수준으로 두 배 이상 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 막대한 전력을 24시간 안정적으로 공급받아야 하는 만큼 전력 인프라 확보 자체가 국가 경쟁력의 핵심 요소가 됐다는 설명이다. 문제는 전력 생산보다 전력망이 먼저 한계에 도달하고 있다는 점이다. 미국에서는 올해 계획된 발전설비 상당수가 계통 문제로 지연되거나 취소됐고, 계통 접속 대기 물량도 급증하고 있다. 고압 변압기 공급 기간은 과거 1년 수준에서 최근 3~4년까지 늘어났다. 국내 상황도 다르지 않다. 수도권은 데이터센터가 집중되고 있지만 신규 전력 공급은 제한되고 있고, 동해안 발전소에서는 송전 용량 부족으로 출력 제어 사례까지 발생하고 있다. 김 교수는 "데이터센터는 2~3년이면 건설할 수 있지만 송전망은 훨씬 오랜 시간이 필요하다"며 "결국 AI 시대 병목은 발전소보다 전력망에서 발생할 가능성이 높다"고 했다. 실제 산업계에서도 AI 데이터센터 투자는 본격화되고 있다. 최근 효성은 글로벌 데이터센터 운영기업 ST Telemedia Global Data Centres(STT GDC)와 합작해 서울 금천구 가산동에 하이퍼스케일 데이터센터 'STT Seoul 1'을 개관하고 본격 운영에 들어갔다. 서울 도심에 대형 데이터센터가 들어서면서 강남과 여의도 등 주요 업무지구와 가까운 입지를 바탕으로 데이터 전송 지연을 줄일 수 있다는 점도 주목된다. 다만 최근 정부가 제시한 재생에너지 100GW 확대 목표에 대해 비판의 목소리도 나온다. 김 교수는 "정부는 현실성을 재검토해야 한다"고 했다. 현재 약 35GW 수준인 재생에너지 설비를 2030년까지 100GW로 확대하려면 매년 13GW 이상을 신규 설치해야 하지만, 과거 최대 보급 실적이 연간 4~5GW 수준에 그쳤다는 점을 감안하면 목표 달성이 쉽지 않다는 지적이다. 그는 "목표 자체가 무탄소를 반대하는 것은 아니다"라면서도 "달성하기 어려운 목표를 반복적으로 제시하면 시장 불확실성만 키우고 오히려 기업 투자를 위축시킬 수 있다"고 지적했다. 원전과 LNG의 역할도 재조명했다. AI 시대 안정적인 전원 확보 측면에서 원전이 가장 유력한 대안이라고 평가했다. 다만 신규 원전과 소형모듈원전(SMR)은 이미 의사결정 지연으로 단기간 내 공급 확대가 어려운 상황이라고 덧붙였다. 현실적으로 국내에서는 LNG가 전력 공백을 메울 수밖에 없다는 분석이다. 단순한 화석연료 확대를 넘어 CCUS(탄소포집·활용·저장)와 수소 혼소 기술을 병행해 탄소배출을 줄여야 한다. 현재 데이터센터 전력의 절반 이상이 화석연료 기반으로 공급되고 있으며 미국과 중국도 AI 경쟁력 확보를 위해 LNG 발전을 확대하고 있다. 재생에너지 확대만으로는 AI 시대 전력 수요를 감당하기 어려워진 것이 현실이다. 민간 발전업계에서도 정책 일관성과 감축 수단 확보가 필요하다는 목소리가 나왔다. 포스코인터내셔널 관계자는 이날 발제 후 패널토론에서 “LNG 발전은 무탄소 에너지로 가기 위한 가교 역할이 중요하다”며 “기업들도 CCUS와 청정수소 발전 입찰 등 국가 정책 방향에 맞춰 노력하고 있다”고 했다.2026-06-18 09:06:35
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LG CNS, 클로드 엔터프라이즈 도입…LG그룹 '멀티 AI' 체제 강화 [경제일보] LG CNS가 글로벌 생성형 AI 기업 앤트로픽과 손잡고 그룹 차원의 AI 전환(AX) 확산에 나선다. 기업용 AI 모델 '클로드 엔터프라이즈'를 LG 그룹 전 계열사가 활용할 수 있는 체계를 구축하며 내부 업무 혁신은 물론 대외 AX 사업 확대에도 속도를 낸다는 전략이다. 9일 LG CNS는 최근 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 특정 조직이나 사업 부문이 아닌 LG 그룹 전체 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 이뤄진 것이 특징이다. 클로드는 높은 수준의 추론 성능과 보안성, 장문 처리 능력을 강점으로 내세우는 기업용 생성형 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 소프트웨어 개발, 문서 분석, 협업 지원 등에 활용되며 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 최기영 앤트로픽 초대 한국 지사장 대표는 "LG CNS와의 협력을 통해 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업의 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리 잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 말했다. LG CNS는 이번 계약을 통해 자사 임직원들에게 클로드를 개방하고 개발과 기획, 영업, 운영 등 다양한 업무 영역에 AI 활용을 확대할 계획이다. 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스 전반에 생성형 AI를 접목해 생산성 향상을 추진한다는 구상이다. 앞서 LG는 그룹 차원의 AX 전략을 지속적으로 강화해 온 바 있다. LG그룹은 계열사별로 생성형 AI 활용 범위를 확대하고 있으며, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 중심으로 자체 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. LG CNS는 여기에 글로벌 AI 모델을 추가로 도입하며 멀티 AI 체계를 강화하고 있다. LG CNS는 임직원들이 업무 목적과 활용 환경에 따라 클로드와 엑사원 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있으며, 이를 통해 AI 활용 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 설명했다. LG CNS는 내부 활용을 넘어 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 나선다. 클로드 도입을 검토하는 기업을 대상으로 컨설팅부터 구축, 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하며 기업용 AI 시장 공략을 강화할 방침이다. 특히 제조와 금융, 통신, 유통 등 산업별 업무 환경에 맞춰 AI 에이전트와 업무 자동화 서비스를 제공하는 등 기업 맞춤형 AX 사업을 확대할 계획이다. 양사의 협력은 이번이 처음은 아니다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 투자한 이후 지속적으로 협력 관계를 이어오고 있다. 이후 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 활용할 수 있는 방안을 공동으로 검토하며 파트너십을 강화해 왔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 특정 모델 하나에 의존하기보다 다양한 AI 모델을 조합해 활용하는 전략이 확산되고 있다. 기업별 업무 특성과 보안 요구사항, 비용 구조가 다르기 때문이다. 이에 AI 구축·운영 역량을 보유한 IT 서비스 기업들의 역할도 더욱 중요해지고 있는 것으로 평가된다. LG CNS는 그동안 축적한 클라우드와 AI 구축 경험을 기반으로 국내 기업들의 AX 전환 수요를 적극 공략한다는 계획이다. 특히 기업 내부 데이터와 시스템을 안전하게 연계할 수 있는 AI 서비스 구축 역량을 차별화 요소로 내세우고 있다. 김태훈 LG CNS AI 클라우드사업부장 부사장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "LG CNS의 AX 역량과 앤트로픽의 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객의 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-09 10:00:00
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![[현장] 네이버, AI 시대 승부수는 콘텐츠… 창작자와 함께 성장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/28/20260528131305774932.jpg)
네이버, AI 시대 승부수는 콘텐츠… "창작자와 함께 성장" [경제일보] "독자적인 콘텐츠 생태계를 만드는 것이 네이버가 AI 시대에도 지속적인 성장을 가능하게 하는 데 가장 중요한 요소" 28일 김광현 네이버 CDO가 취임 이후 첫 행보로 서울 중구 더플라자호텔에서 'AI 시대 네이버의 데이터·콘텐츠 전략'을 주제로 미디어 라운드테이블을 진행하며 이같이 말했다. 이날 네이버는 AI 검색 서비스 고도화 방향과 창작자 지원 전략을 공개했다. 이번 행사에는 김광현 네이버 CDO, 이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장, 김상범 네이버 검색 플랫폼 부문장 등 임직원이 참석해 발표를 진행했다. 최근 네이버는 AI 시대 핵심 경쟁력으로 '콘텐츠 생태계'를 전면에 내세우고 있다. 독자적인 검색 기술과 함께 25년간 축적한 사용자 제작 콘텐츠(UGC)를 기반으로 AI 검색 경쟁력을 강화하고, 창작자와의 상생 구조를 통해 AI 생태계를 확장하겠다는 전략이다. 김광현 CDO는 "AI 시대에도 가장 중요한 것은 AI 기술력과 콘텐츠"라며 "AI 기술이 너무 빠르게 발전하고 있기 때문에 콘텐츠의 가치는 더욱 더 중요해지고 있다"고 말했다. 그는 네이버가 검색 서비스 초기부터 자체 콘텐츠 구축과 창작자 생태계 조성에 집중해 왔다고 설명했다. 뉴스와 지식 콘텐츠, 지식iN, 블로그, 카페 등 자체 플랫폼 기반 콘텐츠를 확보하며 검색 경쟁력을 키웠고 모바일·유튜브 시대 변화 속에서도 쇼핑과 로컬 등 한국형 검색 경험을 강화해 온 것이다. 네이버는 현재 2000만명 규모 창작자 생태계를 기반으로 연간 6억3000만건 이상의 콘텐츠가 생산되고 있다고 밝혔다. 하루 기준으로는 약 200만건 규모다. 이일구 콘텐츠 서비스 부문장은 "네이버 카페와 블로그에는 생생한 데이터가 계속 쌓이고 있다"며 "콘텐츠가 AI 서비스 경험에 차이를 만들고 있다"고 설명했다. 네이버에 따르면 AI 브리핑과 AI 탭 등 AI 검색 결과 생성 과정에서 네이버 UGC 비중이 약 70% 수준까지 확대된 것으로 나타났다. 외부 웹 데이터나 전문 데이터와 함께 네이버 내부 콘텐츠 활용 비중이 지속적으로 늘어나고 있는 것이다. 네이버는 창작자와 AI 생태계 선순환 구조 구축을 위해 신규 펠로우십 프로그램 '네이버 메이트'도 공개했다. 네이버 메이트는 AI 브리핑 인용 수를 기반으로 우수 창작자 약 3000명을 매월 선정하는 프로그램이다. 블로그·카페·지식iN·프리미엄 콘텐츠 창작자가 우선 대상이며 하반기에는 클립 창작자까지 확대될 예정이다. 선정된 창작자에게는 검색·AI 브리핑 등 서비스 내 노출 강화와 함께 활동 지원금이 지급된다. 이 부문장은 "좋은 콘텐츠를 만들어 주셨을 때만이 네이버가 만들려고 하고 있는 AI, 서비스들의 품질이 높아질 수 있기 때문에 선순환을 만드는 것에 가장 집중을 하고 있다"며 "지난해 창작자 생태계 지원을 위해 5년간 1조원을 투자하겠다고 약속을 드렸다"고 말했다. AI 서비스 전략도 공개됐다. 김상범 검색 플랫폼 부문장은 네이버 AI 경쟁력 핵심 자산으로 '프로덕트 네이티브 LLM', 방대한 데이터·API, 하네스 엔지니어링 역량을 제시했다. 프로덕트 네이티브 LLM은 네이버 서비스 이용 패턴과 사용자 행동 데이터를 기반으로 서비스 최적화 형태로 학습한 AI 모델이다. 단순 범용 언어모델이 아니라 실제 검색·쇼핑·예약 등 네이버 서비스 경험에 특화된 모델이라는 설명이다. 김 부문장은 "가장 완벽한 AI 검색이라는 요리를 사용자들에게 제공하는 것이 목표"라며 "네이버에 와서 행동을 하시는 사용자분들이 어떤 것들을 했는지를 집중적으로 학습시킨 것이 프로덕트 네이티브 LLM"이라고 설명했다. 네이버는 차세대 하이퍼클로바X 모델도 AI 탭 등에 순차적으로 적용할 예정이다. 현재 AI 브리핑은 월 3000만명이 사용하는 핵심 검색 서비스로 자리 잡았으며 지난 4월 베타 출시한 AI 탭은 한 달 만에 누적 사용자 300만명을 돌파했다. 또한 네이버는 오는 6월 말 스마트 렌즈 신규 버전도 공개할 예정이다. 카메라 기반 검색 결과를 AI 브리핑과 AI 탭으로 연결해 이미지 검색과 대화형 AI를 결합하는 형태다. 김 부문장은 "서비스를 잘 만들고 여기서 나온 데이터를 갖고 LLM을 잘 만드는 이 선순환을 네이버는 잘 만들어 갈 수 있다"며 "다른 서비스에서 볼 수 없는 차별화된 요소들을 계속 만들어 갈 것"이라고 강조했다.2026-05-28 13:22:14
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