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GPU 최적화부터 모델 개발까지…메가존클라우드·아크릴, AI 인프라 협력 본격화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 과거 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 활용하고 최적화할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 모델의 규모가 커지고 기업들의 AI 전환(AX)이 본격화되면서 메가존클라우드는 아크릴과 손을 잡고 GPU 인프라 구축부터 운영과 최적화, 모델 개발까지 아우르는 통합 AI 인프라 수요에 대응한다는 구상이다. 24일 메가존클라우드는 AX 인프라 전문기업 아크릴과 'AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 경기 과천 메가존산학연센터에서 최근 협약식을 열고 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 양사의 기술력과 사업 역량을 결합한 AX 환경을 제공하기로 했다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객별 수요에 맞는 공동 사업 모델을 발굴한다는 계획이다. 최근 AI 시장은 초거대언어모델(LLM)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 등으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 AI 서비스를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 인프라 경쟁도 치열해지고 있으며, 특히 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 운영 비용과 자원 활용 효율성을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. GPU는 AI 모델 학습과 추론을 위한 핵심 자원이지만 높은 비용과 전력 소비, 운영 복잡성 등으로 인해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 필요한 GPU 자원 역시 증가하는 만큼 GPU 활용률을 높이고 고객 환경에 맞는 인프라를 구축하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 적합한 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 제공하는 것으로 알려졌다. AI와 클라우드 인프라 구축 노하우를 바탕으로 기업들의 AX 환경 구축을 지원해 왔으며, 이번 협력을 통해 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 방침이다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPUBASE'를 기반으로 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 지원한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포와 서비스 적용에 이르는 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 풀스택 플랫폼이다. GPUBASE는 GPU와 서버, 스토리지, 네트워크 자원을 통합 관리해 대규모 컴퓨팅 환경의 성능과 효율성을 높이는 솔루션이다. GPU 자원 할당과 가상화, 작업 스케줄링, 데이터 통신 최적화, 인프라 모니터링 등을 통해 자원 활용도를 개선하고 안정적인 시스템 운영을 지원한다. 양사는 우선 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관을 대상으로 AX 환경 공급 등 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 계획이다. 향후에는 헬스케어와 공공, 보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 각사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 글로벌 시장 진출 기회도 함께 모색한다는 구상이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다. AI 인프라 시장 역시 단순한 GPU 공급을 넘어 모델 개발과 운영, 자원 최적화까지 아우르는 통합 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 인프라 구축과 비용 효율성, GPU 활용률 등을 종합적으로 고려해야 하는 만큼 산업별 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 메가존클라우드와 아크릴은 이번 협력을 계기로 AI 인프라 구축부터 GPU 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 운영까지 연결되는 통합 AX 환경을 제공하고, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 공동 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고, 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-24 16:09:26
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상하이 WAIC, 오픈소스·국산칩·로봇 총출동…중국식 AI 질서 선언 [경제일보] 중국 상하이에서 열린 세계인공지능대회(WAIC) 2026이 20일 막을 내렸다. 올해 행사는 인공지능(AI) 신제품을 선보이는 전시회를 넘어 미국의 기술 통제에 맞서 중국이 구축하려는 독자 AI 생태계와 국제질서를 압축적으로 보여주는 무대가 됐다. 지난 17일부터 나흘간 열린 이번 대회에는 1100여개 기업과 국내외 인사 1400여명이 참여했다. 전시 면적은 처음으로 10만㎡를 넘어섰고 3000여개 제품 가운데 300개 이상이 세계 최초 공개 제품으로 소개됐다. 140여개 포럼도 상하이 엑스포센터와 장장, 쉬후이 서안 등에서 열렸다. 핵심 키워드는 △오픈소스 AI △국산 AI 반도체 △휴머노이드 로봇 △글로벌 AI 거버넌스였다. AI 모델과 반도체, 클라우드, 로봇을 하나의 국가 전략으로 연결해 미국 주도의 AI 생태계와 다른 선택지를 제시하려는 중국의 의도가 행사 전반에 깔렸다. ◆ 시진핑 첫 참석…29개국 묶은 AI 국제기구 출범 시진핑 중국 국가주석은 올해 처음으로 WAIC 개막식에 직접 참석했다. 시 주석은 “AI 발전은 어느 한 국가의 독주가 아니라 국제사회가 함께 연주하는 교향곡이어야 한다”며 특정 국가가 기술과 규칙을 독점해서는 안 된다고 강조했다. 미국을 직접 거론하지는 않았지만 국가안보의 개념을 지나치게 확대해 다른 나라의 기술 접근을 제한하는 것에 반대한다고 밝혔다. 첨단 AI 반도체와 반도체 제조 장비의 중국 수출을 제한해 온 미국을 겨냥한 발언으로 풀이된다. 중국은 행사 개막 전날 29개 창립 회원국이 참여한 ‘세계인공지능협력기구(WAICO)’ 설립 협정도 체결했다. 러시아와 브라질, 파키스탄, 인도네시아를 비롯해 아시아·아프리카 국가들이 참여했으며 본부는 상하이에 들어선다. WAICO는 AI 개발과 안전, 국제협력을 다루는 정부 간 국제기구를 표방한다. 미국이 동맹국을 중심으로 AI 반도체와 공급망 협력을 강화하는 데 맞서 중국은 글로벌 사우스의 참여와 기술 접근권을 앞세워 별도의 협력망을 구축한 셈이다. 시 주석은 향후 5년간 개발도상국에 5000명의 AI 교육 기회를 제공하고, 중국이 개발한 AI 기상 조기경보 시스템을 30개국에 지원하겠다고 밝혔다. 동남아시아국가연합(ASEAN)과 아프리카연합(AU), 브릭스 등과도 AI 협력센터를 확대한다. 로이터통신은 이를 중국이 오픈소스 기술과 개발도상국 지원을 앞세워 미국의 AI 규칙 제정 영향력에 도전한 것으로 평가했다. ◆ 화웨이·문샷AI가 보여준 ‘기술 자립’ 산업 전시의 중심에는 화웨이가 있었다. 화웨이는 자체 어센드 AI 프로세서 1024개를 고속으로 연결한 ‘Atlas 950 SuperPoD’를 처음으로 오프라인 전시했다. 회사 측은 이 시스템이 FP8 연산 기준 1엑사플롭스(EFLOPS)의 성능과 256TB의 통합 메모리 주소 공간을 제공한다고 설명했다. 단일 칩 성능에서 엔비디아를 따라잡기 어렵다면 다수의 국산 칩을 고속 연결해 전체 시스템 성능을 높이겠다는 접근이다. 미국의 수출 규제로 최신 엔비디아 제품을 안정적으로 확보하기 어려운 상황에서 중국이 자체 AI 연산 기반을 구축하고 있다는 상징적인 장면이었다. 다만 화웨이가 제시한 수치는 회사 측 기준이다. 실제 AI 모델 학습·추론 성능과 전력 소비, 소프트웨어 호환성은 동일한 조건에서 엔비디아 시스템과 비교 검증할 필요가 있다. 칩뿐 아니라 개발자 생태계와 소프트웨어를 갖춘 엔비디아의 쿠다(CUDA) 장벽을 넘는 것도 과제다. 중국 AI 스타트업 문샷AI는 오픈소스 모델 ‘Kimi K3’를 공개했다. 회사는 Kimi K3가 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 세계 최대 규모의 오픈소스 모델이라고 소개했다. 다만 매개변수 규모가 실제 추론 능력이나 비용 효율을 직접 보장하는 것은 아니다. 중국이 오픈소스를 전면에 내세운 것은 미국 기업과의 경쟁에서 개발자와 이용자를 빠르게 확보할 수 있기 때문이다. 딥시크에 이어 문샷AI와 즈푸AI 등이 모델을 공개하면서 가격에 민감하고 자체 구축 수요가 큰 개발도상국·기업 시장을 중국 생태계로 끌어들이려는 전략이다. ◆ 로봇은 전시품에서 생산품으로 휴머노이드 로봇도 행사장을 채웠다. 제조와 물류, 안내, 의료 서비스를 겨냥한 로봇과 이를 제어하는 피지컬 AI 모델이 대거 전시됐다. 중국 정부 관계자는 올해 자국 휴머노이드 로봇 생산량이 10만대를 넘어설 것으로 전망했다. 중국은 AI 모델의 두뇌뿐 아니라 모터와 감속기, 센서, 배터리 등 로봇 부품 공급망을 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세운다. 제조업 현장에서 로봇을 투입하고 데이터를 다시 학습에 활용하는 순환 구조도 구축하려 한다. 그러나 생산 능력과 실제 수요는 구분해야 한다. 시장조사업체 옴디아에 따르면 지난해 세계 휴머노이드 로봇 출하량은 1만3000여대 수준이었다. 올해 중국의 10만대 생산 전망이 현실화하려면 기술 시연을 넘어 반복 작업의 안정성과 가격 경쟁력, 유지보수 체계를 입증해야 한다. ◆ 중국의 ‘개방’ 전략, 기술 영향력 확대 카드 올해 WAIC가 보여준 중국의 전략은 기술 자립과 국제 확산이라는 두 갈래로 요약된다. 내부적으로는 국산 반도체와 AI 모델, 로봇 공급망을 연결하고 외부적으로는 오픈소스와 교육 지원을 앞세워 중국 기술을 글로벌 사우스의 표준으로 확산하려는 것이다. 반면 중국의 AI 굴기가 완성 단계에 들어섰다고 보기는 어렵다. 첨단 반도체 제조 장비와 고성능 메모리, 대규모 모델 학습에 필요한 전력·연산 인프라에서는 미국과 동맹국 기술에 대한 의존이 남아 있다. 중국 AI 모델의 학습 데이터와 지식재산권, 검열·보안 문제도 글로벌 확산의 변수가 될 전망이다. 한국에도 시사점은 분명하다. 중국은 AI 모델과 반도체, 클라우드, 로봇, 국제협력을 하나의 정책으로 묶고 있다. 한국도 반도체와 제조 역량을 개별 기업의 강점에 머물게 하지 않고 국산 모델과 클라우드, AI 서비스로 연결해야 한다. 기술을 개발하는 것만큼 실제 시장에서 반복 사용되고 해외로 확산할 생태계를 만드는 일이 중요해졌다. 상하이 WAIC 2026은 AI 경쟁이 모델 성능만의 싸움이 아니라는 점을 보여줬다. 반도체를 누가 공급하고 인프라를 누가 운영하며, 개발자를 어느 생태계로 끌어들이고 국제 규칙을 누가 설계하느냐의 경쟁이다. 중국은 이번 대회를 통해 더 이상 추격자에 머물지 않고 미국과 다른 AI 질서를 만들겠다는 의지를 분명히 했다.2026-07-20 10:10:09
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'AI 다음은 퀀텀'…정부·기업, 양자 산업 선점 경쟁 막 올랐다 [경제일보] 인공지능(AI)에 이어 양자 기술이 차세대 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 떠오르면서 정부와 글로벌 빅테크, 국내 정보통신기술(ICT) 기업들이 잇달아 투자 확대에 나서고 있다. 연구개발(R&D) 중심이던 양자 기술이 상용화 단계에 가까워지면서 양자컴퓨터와 양자통신, 양자센서 등 산업 생태계 선점 경쟁이 본격화되는 모습이다. 3일 업계에 따르면 정부는 AI에 이어 양자 기술을 미래 성장동력으로 육성하기 위해 연구개발과 산업 기반 구축을 동시에 확대하고 있다. 과학기술정보통신부는 양자컴퓨팅과 양자통신, 양자센서 등 핵심 기술 개발뿐 아니라 기업 참여 확대와 실증 사업, 전문 인재 양성 등을 통해 양자 산업 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 양자 기술은 기존 컴퓨터가 0과 1을 순차적으로 계산하는 방식과 달리 양자 중첩과 얽힘 현상을 활용해 복잡한 연산을 동시에 수행할 수 있는 것이 특징이다. 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 시뮬레이션, 물류 최적화, AI 모델 학습 등 현재 슈퍼컴퓨터로도 오랜 시간이 걸리는 문제를 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 전망된다. 양자 기술은 산업 혁신뿐 아니라 정보보안 체계에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. 초고성능 양자컴퓨터가 상용화되면 현재 금융과 통신, 국가 기반시설 등에서 사용하는 공개키 암호체계(RSA, ECC 등)가 짧은 시간 안에 해독될 가능성이 제기되기 때문이다. 이른바 '양자 시대'를 대비한 보안 체계 전환이 전 세계적인 과제로 떠오르면서 기업들은 양자컴퓨터 개발과 함께 양자 보안 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 글로벌 빅테크들도 양자 기술을 차세대 플랫폼으로 보고 투자 경쟁을 벌이고 있다. IBM과 구글, 마이크로소프트(MS), AWS 등은 자체 양자컴퓨터 개발과 클라우드 기반 양자 서비스 구축을 추진하며 기술 경쟁을 이어가고 있다. 특히 AWS는 최근 양자 기술 전략을 공개하며 오는 2028년 양자컴퓨팅 서비스를 선보이겠다는 로드맵을 제시했다. 클라우드 환경에서 기업과 연구기관이 양자컴퓨팅을 활용할 수 있는 기반을 마련해 AI에 이어 양자컴퓨팅 시장에서도 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 국내 기업들도 양자 기술을 미래 사업으로 낙점하고 투자를 확대하고 있다. SK텔레콤은 양자암호통신과 양자보안 기술을 중심으로 사업을 확대하는 한편, 향후 AI와 양자를 결합한 차세대 ICT 서비스 발굴에도 속도를 내고 있다. 양자 기술이 AI 시대 데이터 보호와 초고속 연산을 동시에 해결할 핵심 기술이 될 것으로 판단하고 있기 때문이다. 통신업계는 특히 양자암호통신을 가장 빠른 상용화 분야로 보고 있다. AI 확산으로 데이터 보안 중요성이 높아지는 가운데 기존 암호체계를 무력화할 수 있는 양자컴퓨터 등장에 대비해 양자암호 기반 보안 기술 확보가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 국내 통신업계도 양자 보안을 미래 핵심 사업으로 육성하고 있다. SK텔레콤과 KT, LG유플러스는 양자암호통신과 양자내성암호(PQC), 양자난수생성기(QRNG) 등 차세대 보안 기술을 개발하며 양자 시대에 대비하고 있다. 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 무력화할 가능성에 대응해 국가기관과 금융권, 데이터센터, 기업망 등에 새로운 보안 체계를 적용하는 사업도 확대하는 추세다. 정부 역시 연구 성과를 산업으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 기존에는 원천 기술 확보가 중심이었다면 최근에는 기업이 실제 서비스를 개발하고 시장을 창출할 수 있도록 실증과 사업화를 지원하는 방향으로 정책 무게중심이 이동하고 있다. 양자 기술을 반도체와 AI에 이은 새로운 국가 전략 산업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 시장조사업체들은 양자컴퓨팅 시장이 향후 10년 동안 높은 성장세를 이어갈 것으로 전망하고 있으며, AI와 결합한 산업 활용 사례도 지속적으로 증가할 것으로 내다보고 있다. 특히 AI가 방대한 데이터를 학습하고 분석하는 기술이라면, 양자는 AI가 해결하지 못하는 초고난도 연산을 담당하는 보완재 역할을 하며 새로운 산업 생태계를 형성할 것으로 기대된다. 통신 업계는 양자 기술이 오는 2030년 전후 본격적인 상용화 단계에 진입할 것으로 전망하고 있다. AI가 산업 전반의 생산성을 높이는 역할을 했다면, 양자는 AI가 해결하기 어려운 영역까지 확장하며 차세대 디지털 산업의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 기대가 커지고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부장관은 2일 퀀텀코리아 2026 환영사를 통해 "인공지능 다음은 퀀텀"이라며 "기업, 산학연, 정부가 다같이 힘을 합쳐서 대대적인 투자 계획, 육성 계획에 대해 더욱 고민하고 발전시켜야 한다고 생각한다"고 말했다.2026-07-03 17:07:37
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삼성, 호남에 425조원 투자…반도체·AI 데이터센터 새 성장축 구축 [경제일보] 삼성전자가 호남권을 차세대 반도체와 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 총 425조원을 투입한다. 광주에 신규 반도체 생산기지를 조성하고 해남에는 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 산업 생태계를 호남으로 확대한다는 구상이다. 삼성은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 투자 계획을 발표했다. 이번 투자는 △반도체 △AI 데이터센터 △미래 에너지 △첨단 제조·물류 인프라를 축으로 호남을 미래 산업 거점으로 육성하는 것이 핵심이다. 가장 큰 규모는 반도체 투자다. 삼성전자는 광주에 약 400조원을 투자해 최첨단 메모리 반도체 생산공장(Fab) 2기를 건설할 계획이다. 기흥·화성·평택과 용인 국가산업단지에 이어 새로운 반도체 클러스터를 조성하는 것으로 AI 확산에 따른 글로벌 메모리 수요 증가에 대응하기 위한 차세대 생산 거점 역할을 맡게 된다. 삼성은 전력과 용수 공급, 인력 확보, 정주 여건 등을 종합적으로 검토한 결과 광주를 신규 반도체 클러스터 후보지로 선정했다고 설명했다. 광주 반도체 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 국내 반도체 생산의 양대 축으로 성장할 것으로 회사는 기대했다. AI 인프라 투자도 본격화한다. 삼성SDS는 전남 해남 솔라시도에 210MW급 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 2026년 하반기 착공해 2028년부터 가동을 시작할 예정으로 정부와 공공부문의 AI 전환(AX)을 지원하는 거점이자 대학과 연구기관, 기업의 연구개발(R&D) 플랫폼으로 활용된다. 로봇과 피지컬 AI 모델 학습·추론을 지원하는 한편 공조와 보안, 네트워크 등 관련 산업이 집적되는 AI 생태계의 핵심 인프라 역할도 수행할 전망이다. 에너지 분야 투자도 병행한다. 삼성물산은 원전 및 신재생 에너지 등 무탄소 발전을 비롯해 영광 수전해 설비 등 원전 기반 수소 생산, 고온수전해(SOEC) 추진 등 그린수소 생산기술 실증에 사업을 확대할 계획이다. 영광에서는 원전 기반 수소 생산과 고온수전해(SOEC) 기술 실증 등을 추진하며 탄소중립 기반 에너지 생태계 구축에도 나선다. 삼성전자는 광주사업장에 디지털 트윈 기반 스마트 제조 혁신 공장을 구축하고 히트펌프와 공조기기 생산 역량을 확대한다. 전북 고창에는 글로벌 첨단 물류센터를 조성해 AI·반도체 산업과 연계한 공급망 경쟁력도 강화할 계획이다. 업계에서는 이번 투자가 반도체 생산시설 구축을 넘어 AI 데이터센터와 에너지, 제조 인프라를 연계한 대규모 산업 생태계 조성이라는 점에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 특히 정부의 서남권 첨단산업 육성 전략과 맞물려 호남이 국내 AI·반도체 산업의 새로운 성장축으로 부상할 것으로 전망된다.2026-06-30 16:54:07
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KT, 코딩 몰라도 쓰는 AI 실습도구 'AIDU' 무료 배포 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 교육 실습 도구 ‘AIDU’를 무료로 배포한다. 코딩에 익숙하지 않은 비전공자도 데이터 분석과 AI 모델 학습 과정을 쉽게 경험할 수 있도록 해 AI 교육 저변을 넓히겠다는 취지다. KT는 13일 AIDU 설치형 애플리케이션을 무상 배포한다고 밝혔다. AIDU는 KT가 사무직 직원의 AI 교육을 위해 개발한 실습 도구다. 별도 코딩 없이 마우스 클릭만으로 데이터 분석부터 AI 모델 학습과 평가까지 AI 모델링 전 과정을 수행할 수 있다. 이번에 공개한 AIDU는 데스크톱PC나 노트북에 설치해 사용하는 앱 형태다. 설치만 하면 데이터 분석과 AI 실습을 진행할 수 있어 인터넷 연결이 어려운 환경에서도 활용할 수 있다. 윈도 맥OS 리눅스 등 주요 운영체제도 지원한다. KT는 그동안 AIDU를 사내 AI 인재 육성 프로그램과 연계해 활용해왔다. 기존에는 업무용 PC 기반 교육 플랫폼 성격이 강했지만 이번 무상 배포를 통해 학교와 공공 교육기관 일반 이용자까지 활용 범위를 넓히게 됐다. AIDU의 강점은 비전공자 접근성이다. AI 교육은 코딩 문법과 개발 환경 설정에서 진입 장벽이 생기는 경우가 많다. AIDU는 클릭 기반으로 데이터 처리와 모델 학습 과정을 체험할 수 있도록 해 학생과 일반 이용자가 AI의 작동 구조를 먼저 이해하는 데 초점을 맞췄다. 교육 현장 반응도 긍정적이다. 인천광역시 상인천중학교 최정원 교사는 “AIDU 도입 후 가장 큰 변화는 학생들이 AI의 문제 해결 과정을 스스로 이해하고 구조화할 수 있게 된 것”이라며 “노트북에 설치해 간편하게 사용할 수 있어 한정된 수업 시간을 데이터 기반 문제 해결에 온전히 집중할 수 있었다”고 말했다. 이번 배포는 AI 교육이 이론 중심에서 실습 중심으로 이동하는 흐름과도 맞닿아 있다. 생성형 AI와 데이터 분석 도구가 빠르게 확산되면서 학교와 기업 현장에서는 AI를 직접 써보고 문제 해결에 적용하는 교육 수요가 커지고 있다. 설치형 도구는 망 분리 환경이나 인터넷 접속이 제한된 교실에서도 활용할 수 있다는 점에서 교육 현장의 선택지를 넓힐 수 있다. KT는 AIDU를 최신 AI 활용 트렌드에 맞춰 지속 개선할 계획이다. 기능성과 성능 업데이트를 제공하고 사용자 의견을 반영해 교육과 업무 영역에서 모두 활용할 수 있는 실습 도구로 고도화한다는 방침이다. 향후 관건은 콘텐츠와 활용 사례 확보다. 도구 자체가 무료로 제공되더라도 교사와 교육기관이 실제 수업에 적용하려면 예제 데이터, 수업 지도안, 난이도별 실습 과제, 평가 방식이 함께 마련돼야 한다. KT가 AIDU를 교육 생태계와 연계할 경우 AI 기초교육부터 기업 내 직무 교육까지 확장 가능성이 커질 것으로 보인다. 이종형 KT AICE기획팀 상무보는 “AIDU 무상 배포를 통해 교육의 영역뿐 아니라 업무의 영역에서도 AI의 활용이 확대될 것으로 기대된다”며 “사용자들의 의견을 바탕으로 AIDU를 지속 고도화해 전 국민이 AI를 일상적으로 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.2026-05-13 14:04:32
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화 [경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 09:34:12
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