검색결과 총 80건
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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.
2026-08-20 13:50:44
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SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다
[경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.
2026-08-18 14:08:11
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-12 11:05:01
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화
[경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.
2026-07-30 17:44:29
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STX엔진·디노티시아, 창원 방산 AI 데이터센터 구축 협력
[경제일보] STX엔진과 인공지능(AI) 기업 디노티시아가 창원 지역의 방산 제조 생태계와 AI 인프라를 연결하는 방산 특화 데이터센터 구축에 나선다. 29일 STX엔진은 디노티시아와 ‘창원 방산 AI 데이터센터 구축사업’의 성공적인 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 방위산업 분야의 AI 활용을 확대하고 대규모 데이터 처리와 AI 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅 인프라를 확보하기 위해 마련됐다. 양사는 데이터센터 사업 투자와 전력 인프라 구축, 방산 AI 기술 개발 등을 중심으로 협력할 계획이다. 디노티시아는 AI 데이터센터의 사업 기획과 개발, 운영체계 구축을 맡는다. STX엔진은 사업에 전략적 투자자로 참여하는 방안을 검토하고 발전기 등 데이터센터 운영에 필요한 전력 인프라 설비 공급을 지원한다. 양사는 이번 협약을 바탕으로 방산 AI 데이터센터 투자와 발전설비 공급, 방산 분야 AI 기술·솔루션 개발, 지역 산업 생태계 활성화 등을 공동으로 추진한다. STX엔진은 그동안 축적한 엔진과 발전설비 기술을 활용해 데이터센터의 안정적인 전력 공급 체계를 마련한다는 구상이다. 데이터센터는 정전이나 전력 공급 불안이 발생하면 운영 차질로 이어질 수 있어 비상발전기를 비롯한 안정적인 전력 설비가 필수적이다. 디노티시아는 AI 데이터와 스토리지 기술, 데이터센터 개발·운영 역량을 바탕으로 국방기관과 방산기업이 AI를 개발하고 활용할 수 있는 방산 특화 인프라 구축을 추진한다. 양사는 향후 실무협의체를 구성해 투자 규모와 사업 방식, 데이터센터 구축 일정 등 단계별 추진 방안을 구체화할 예정이다. 이번 사업을 통해 창원을 중심으로 한 방산 제조 기반과 AI 데이터센터를 연계하고 국내 방위산업의 디지털 전환을 지원한다는 방침이다. STX엔진 이상수 대표는 “이번 협약은 방산 AI 데이터센터 구축을 위한 핵심 인프라 확보의 출발점”이며 “민·방산 분야에서 축적한 기술력과 사업 역량을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계 구축과 AI 활용 기반 확대를 통해 AI 데이터센터, 국방 디지털 전환, 첨단 방산 생태계 구축에 적극 참여해 국가 방위산업 경쟁력 강화와 미래 성장동력 확보에 기여하겠다”고 했다. 디노티시아 정무경 대표는 “STX엔진의 엔진 기술은 데이터센터 전력 인프라로, 디노티시아의 AI 데이터·스토리지 기술은 제조 AI 인프라로 확장될 수 있다”며 “엔진과 AI라는 서로 다른 분야의 기업이 데이터센터를 접점으로 각자의 기술과 사업 영역을 넓히는 협력이 될 것”이라고 했다.
2026-07-29 13:52:08
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