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550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라" [경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.2026-07-16 17:44:09
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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.2026-07-16 17:42:48
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최태원 "AI 비용 너무 높다…기술 혁신으로 낮춰야" [경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 인공지능(AI) 산업의 지속적인 성장을 위해서는 AI 서비스 비용을 획기적으로 낮추는 기술 혁신이 필요하다고 강조했다. AI 데이터센터와 반도체 투자 확대를 통해 비용 효율성을 높이고 AI 생태계 확장을 이끌겠다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 최 회장은 최근 미국 테크 전문 플랫폼 '식스파이브미디어(The Six Five Media)'와의 인터뷰에서 "현재 AI 비용이 너무 높다"며 "기술적 돌파구를 함께 찾아 비용을 낮춰야 한다"고 밝혔다. 최 회장은 "반도체 가격이 높고 공급도 충분하지 않아 AI 인프라 구축 부담이 커지고 있다"며 "생산능력을 확대하려면 일정한 시간이 필요한 만큼 당장 해결할 수 있는 문제는 아니다"라고 진단했다. 이를 해결하기 위한 방안으로 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'와 연계한 AI 데이터센터 투자 계획도 소개했다. 그는 "약 1000조원을 투자해 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축할 계획"이라며 "더 낮은 비용으로 운영되고 더 효율적으로 토큰을 생성할 수 있는 차세대 AI 데이터센터 구축에 집중하고 있으며 이를 위해 다양한 파트너들과 협력하고 있다"고 말했다. AI 산업이 요구하는 막대한 투자 규모에 대해서도 언급했다. 최 회장은 "처음 1조달러 규모의 투자 계획을 세웠을 때만 해도 이런 규모가 될 것으로 예상하지 못했다"며 "AI 산업은 막대한 비용과 초대형 데이터센터를 필요로 하기 때문에 지금의 투자 규모가 가능해졌다"고 설명했다. 최근 진행된 SK하이닉스의 미국 나스닥 미국주식예탁증서(ADR) 상장에 대해서는 글로벌 기업으로 도약하기 위한 중요한 전환점이라고 평가했다. 그는 "한국뿐 아니라 미국에서도 주식이 거래되면서 글로벌 인재 확보와 새로운 투자 기회를 만들 수 있게 됐다"며 "미국 투자자들이 참여하면서 글로벌 기업에 걸맞은 새로운 거버넌스 체계도 구축할 수 있게 됐다"고 말했다. 이어 "미국을 기반으로 연구개발(R&D)을 확대하고 AI 스타트업과 협력 기회도 넓힐 수 있다"며 "하이엔드 메모리를 넘어 AI와 에너지 분야까지 투자 영역을 확대할 계획"이라고 덧붙였다. 향후 5년간 메모리 생산능력을 두 배로 확대하는 과정에서 가장 큰 변수로는 지정학적 리스크와 자금 조달을 꼽았다. 최 회장은 "갑작스러운 지정학적 사건은 에너지 가격을 자극할 수 있고 AI 산업 성장에도 영향을 줄 수 있다"며 "AI 산업에는 막대한 자금이 필요한 만큼 충분한 투자가 이뤄지지 않으면 현재의 성장 모멘텀을 잃을 수 있다"고 말했다. 그러면서 "현재 AI는 아직 완전하지 않지만 앞으로 5년 정도 지나면 훨씬 신뢰할 수 있는 수준으로 발전할 것"이라며 "생산성이 크게 향상되면서 선순환 구조가 만들어질 것으로 기대한다"고 전망했다. 범용인공지능(AGI) 시대를 대비한 정부의 역할도 주문했다. 최 회장은 "AGI 시대에 도달할 때까지 정부의 지속적인 투자와 지원이 필요하다"며 "그렇지 않으면 국가 경쟁력은 물론 국가 안보에도 영향을 미칠 수 있다"고 강조했다. 끝으로 그는 SK그룹이 글로벌 AI 산업의 핵심 기업으로 성장한 배경에 대해 "37세에 회장을 맡은 뒤 아버지에게 '위기를 피하지 말고 오히려 강점으로 바꾸라'는 가르침을 받았다"며 "메모리 사업도 15년 넘게 도전한 끝에 범용 제품이던 메모리를 국가 전략산업으로 성장시키는 데 기여할 수 있었다"고 말했다.2026-07-14 17:07:47
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KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 15:01:38
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![[데일리 자산운용 브리프] 미래에셋, TIGER 배당커버드콜액티브 ETF 최근 1년 수익률 1위 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/14/20260714105821857779.jpg)
미래에셋, 'TIGER 배당커버드콜액티브 ETF' 최근 1년 수익률 1위 外 [경제일보] 미래에셋, 'TIGER 배당커버드콜액티브 ETF' 최근 1년 수익률 1위 미래에셋자산운용은 'TIGER 배당커버드콜액티브 ETF'가 국내 상장 커버드콜 상장지수펀드(ETF) 중 최근 1년 수익률 1위를 차지했다고 14일 밝혔다. 한국거래소에서 해당 상품의 최근 1년 수익률은 13일 기준 123.24%를 기록했다. 국내 증시에 상장된 커버드콜 ETF 가운데 가장 높은 수치다. 순자산 규모는 2조1000억원 수준으로 국내 상장 액티브 커버드콜 상품 중 최대 규모다. 해당 ETF는 지난해부터 펀드 운용 성과를 바탕으로 한 특별분배 제도를 도입했다. 이를 통해 투자자들에게 부가적인 현금흐름을 제공한다. 단순히 옵션 프리미엄에만 의존하는 기존 커버드콜 상품과 달리 액티브 운용 방식에서 창출한 초과 성과를 특별분배 재원으로 활용하는 구조다. 올해 상반기에는 실적에 따라 매달 최대 2% 수준의 특별분배금이 지급됐다. 지난달 분배율은 2.05%로 집계됐다. 미래에셋자산운용은 상반기 운용을 통해 확보한 자금을 바탕으로 하반기에도 특별분배 기조를 이어갈 방침이다. 이 펀드의 주요 운용 특징은 △배당 성장성 높은 국내 우량기업 투자 △시장 상황에 맞춘 탄력적 옵션 전략 활용 △자본차익과 안정적인 월별 분배 동시 추구 등이다. 최근 커버드콜 ETF 시장은 단순하게 높은 분배율을 좇기보다 지속 가능한 수익과 안정적인 현금 창출을 중요하게 여기는 방향으로 바뀌는 추세다. 미래에셋자산운용은 고유의 액티브 운용 능력을 기반으로 시장 환경에 맞춰 포트폴리오와 옵션 전략을 유연하게 조절할 것으로 예상된다. 이정환 미래에셋자산운용 전략ETF운용본부 본부장은 "커버드콜 ETF는 분배율뿐 아니라 장기적인 총수익(Total Return)이 무엇보다 중요하다"며 "TIGER 배당커버드콜액티브 ETF는 우수한 액티브 운용 성과를 투자자들과 특별분배로 공유하는 구조를 통해 안정적인 현금흐름과 자본차익을 동시에 추구하는 새로운 커버드콜 투자 문화를 만들어가겠다"고 말했다. 한화자산운용, '라이프플러스 TDF' 하반기 전략 공개…미 소형주·신흥국 비중 늘린다 한화자산운용이 퇴직연금 상품 '라이프플러스 TDF(타깃데이티드펀드)'의 올해 하반기 운용 청사진을 발표했다고 14일 밝혔다. 인공지능(AI) 연관 주식 비중을 키우면서 미국 소형주와 아시아 신흥국 시장으로 투자를 다변화한다는 방침이다. 한화자산운용은 하반기에도 AI 생태계 전반의 성장 기대감이 이어질 것으로 내다봤다. 다만 시장의 관심사가 단순한 테마에서 실제 이익 창출 기업으로 옮겨갈 것으로 분석했다. 이에 따라 △반도체 △소프트웨어 △인프라 등 각 분야별 수익성을 면밀히 따지는 흐름이 짙어질 것으로 보고 있다. 한화자산운용은 주식 투자 비중 확대 기조는 유지하되 위험 분산에 집중하는 방향으로 세부 전략을 다듬었다. 미국 시장은 소형주 투자 비중을 높여 AI 인프라 분야로 자금 유입이 이어지는 상황에서 특정 종목 쏠림 현상을 방지한다. 투자처 다변화를 위해 일본과 아시아 신흥국 시장도 주목한다. 일본은 엔화 약세 진정과 함께 AI 사이클 호황 혜택을 입을 것으로 전망된다. 아시아 신흥국 역시 AI 설비 투자 확대 흐름의 중심축 역할을 할 것으로 평가받는다. 해당 펀드는 글로벌 금융사 JP모건과 협력해 만든 맞춤형 자산배분 곡선(글라이드패스)을 바탕으로 운용된다. 초과 수익을 낼 수 있는 자산에는 적극적인 액티브 전략을 쓴다. 시장 지수 추종이 유리한 곳에는 패시브 전략을 적용하는 하이브리드 방식을 채택해 투자 효율성을 높였다. 차덕영 한화자산운용 퇴직연금사업본부장은 "AI 설비투자 주도의 이익 모멘텀에 참여하되 지역 및 시가총액 등을 고려한 균형 잡힌 분산이 필요한 시점"이라며 "TDF의 핵심은 글로벌 자산배분을 통한 분산투자이며 이를 통해 장기적으로 꾸준한 성장 성과를 창출하는 것이 무엇보다 중요하다"고 말했다. KCGI자산운용, '코리아배당성장펀드' 출시… 설정 첫날 311억원 유입 KCGI자산운용은 13일 국내 우량 배당 성장주에 집중적으로 투자하는 'KCGI코리아배당성장증권자투자신탁[주식]' 상품을 새로 선보였다고 14일 밝혔다. 해당 상품은 단순 고배당주를 넘어 이익과 배당이 동반 성장하는 기업에 집중 투자한다. 설정 당일인 지난 10일에는 하루 만에 311억원의 자금이 유입됐다. 종목 편입 4대 기준은 △재무 건전성 △배당 지속 가능성 △실적 성장성 △우수한 지배구조와 기업가치 제고 의지다. 실적 개선과 함께 배당성향을 키워 배당금을 꾸준히 늘리는 기업을 담는다. 또한 중장기 실적 가시성이 뚜렷하고 배당성향이 40% 이상인 곳과 시장 평균 배당수익률을 웃도는 상장사 위주로 포트폴리오를 구성한다. 해당 펀드 출시 배경으로는 국내 상장사들의 기초체력 향상과 주주환원 여력 확대가 꼽힌다. 코스피 상장기업들의 합산 순이익은 지난 2023년 102조원에서 지난해 202조원으로 급증했으며 올해 예상치는 674조원 규모로 추산된다. 주주환원 규모 역시 지난 2024년 37% 늘어난 데 이어 지난해에도 39% 증가했다. 정부의 밸류업 정책도 시장에 우호적이다. 지난 2024년 5월부터 지난 4월까지 700곳 이상의 상장사가 기업가치 제고 본공시를 마쳤고 밸류업 관련 상장지수펀드(ETF) 합산 순자산총액은 3조1000억원 규모로 커졌다. 고배당 기업 배당소득 분리과세와 주주환원 확대 기업 법인세 세액공제 등 제도적 지원도 긍정적 요인으로 꼽힌다. 다만 국내 증시의 배당 매력은 주요 선진국 대비 아직 낮은 수준이다. 지난해 말 코스피 배당수익률은 1.45%로 프랑스(3.25%) 영국(3.11%)보다 낮았고 배당성향 역시 26.8%로 일본·대만·홍콩 주식시장에 미치지 못했다. 운용사 측은 이 같은 국가 간 격차가 줄어드는 배당 정상화 과정에서 추가 수익 기회를 확보할 수 있을 것으로 내다봤다. 이 펀드는 신탁재산의 60% 이상을 국내 주식에 투자하는 모자형 추가 개방형 공모펀드다. 만기 없이 운용되며 중도 환매수수료는 없다. 벤치마크는 코스피 배당성장50지수를 따르며 상품 위험등급은 2등급이다. 가입은 KCGI자산운용과 대신증권, 메리츠증권 등에서 가능하다. KCGI자산운용 관계자는 "변동성 장세에서 배당주를 통해 변동성을 줄이면서 이익 성장이 지속되는 성장주를 선별하여 편입함으로써 하락 장에서 상대적 방어력을 확보하고 시장 반등 시에도 소외되지 않는 하이브리드형 전략을 추구할 것"이라며 "특히 상법 개정 등 정부의 밸류업 정책으로 기업의 배당성향 증대 등이 가시화될 수 있다는 점도 고려해 상품을 출시했다"고 말했다.2026-07-14 11:26:12
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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 16:25:54
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![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.2026-07-12 08:00:00
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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
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KT, AI 신뢰 인프라 구축 나선다…UN·ITU와 글로벌 표준 협력 [경제일보] 사람을 대신해 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI(인공지능)' 시대가 다가오면서 AI의 신원과 권한, 책임을 검증하는 '디지털 신뢰' 구축이 글로벌 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 KT는 유엔(UN)과 국제전기통신연합(ITU)이 주관하는 국제 행사에 참여해 AI 신뢰 체계 구축과 글로벌 표준화 방향을 구상하고 있다. 9일 KT는 스위스 제네바에서 열린 'AI 포 굿 글로벌 서밋'과 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에 참석해 책임감 있는 AI와 글로벌 AI 표준 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. AI 포 굿 글로벌 서밋은 UN 산하 정보통신기술(ICT) 전문기구인 ITU가 주관하는 행사로, 정부와 산업계, 국제 표준기구 관계자들이 AI 기술의 발전 방향과 글로벌 협력 방안을 논의하는 자리다. 올해는 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI 시대를 맞아 디지털 신뢰와 AI 인프라 구축이 핵심 의제로 다뤄졌다. KT는 'AI 파운데이션: 모두를 위한 디지털 신뢰와 AI 인프라' 라운드테이블 세션에서 에이전틱 AI 시대에 필요한 '신뢰 기본 요소' 구축 방안을 제안했다고 설명했다. 신뢰 기본 요소는 AI가 누구를 대신해 행동하는지 확인하는 '신원', 어떤 권한을 위임받았는지에 대한 '동의', 수행한 행위를 객관적으로 증명할 수 있는 '검증 가능성' 등을 의미한다. 특히 KT는 향후 AI 서비스의 중심이 사람과 시스템 간 상호작용에서 AI 에이전트 중심으로 이동할 것으로 전망했다. 이에 따라 AI가 안전하게 의사결정을 수행하기 위해서는 특정 기업이나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 상호운용 표준과 중립적인 신뢰 인프라가 필요하다고 강조했다. 같은 날 열린 UN '글로벌 AI 거버넌스 대화'에도 참석해 AI 거버넌스 구축 방안과 국제 협력 방향을 논의했다. 지난해 출범한 글로벌 AI 거버넌스 대화는 각국 정부와 산업계, 학계가 안전하고 포용적인 AI 생태계 조성을 위한 협력 방안을 논의하는 국제 협의체다. 이번 행사에는 안토니오 구테흐스 UN 사무총장을 비롯해 튜링상 수상자인 요슈아 벤지오 교수, 브래드 스미스 마이크로소프트 사장 등 글로벌 AI 정책과 기술 분야 주요 인사들이 참석했다. KT는 '인권 존중·보호·증진: 투명성, 책임성 및 인간 개입' 세션에서 AI 기술이 발전하더라도 UN이 제시한 인권 원칙이 지속적으로 보장돼야 한다는 점을 강조했다. 또한 AI 안전성 확보를 위한 자체 정책과 거버넌스 체계를 구축해 운영하고 있으며, 이를 지니TV AI 에이전트 등 자사 AI 서비스에 적용하고 있다고 소개했다. 향후 UN과 협력해 AI 안전성과 관련한 예방·보호·감시 체계 마련에도 참여할 계획이다. 최근 글로벌 AI 산업에서는 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI 시대로 전환이 본격화되면서 AI의 안전성과 투명성, 책임성을 확보하기 위한 국제 표준 논의도 활발해지고 있다. AI가 금융과 의료, 공공서비스 등 다양한 영역에서 사람을 대신해 의사결정을 수행하는 사례가 늘어나면서 디지털 신뢰 체계 구축이 AI 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 부상할 것으로 분석된다. 박완진 KT AX미래기술원 테크전략담당 상무는 "에이전트가 사람을 대신하는 시대에는 기술 혁신의 속도와 함께, 인간의 권리를 보장하고 상호 운용 가능한 디지털 신뢰를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "KT는 AI 모델을 직접 개발하면서도 중립적인 신뢰 인프라를 함께 제공할 수 있는 사업자로서 글로벌 표준 논의에 책임 있게 기여하겠다"고 말했다.2026-07-09 10:05:26
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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생성형 AI 경쟁력은 인재…카카오엔터프라이즈, 산학협력 확대 [경제일보] 카카오엔터프라이즈가 대학과의 산학협력을 확대하며 AI 시대를 이끌 클라우드 전문 인재 육성에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 커지는 가운데 실무 중심 교육을 통해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 인재를 조기에 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 3일 카카오엔터프라이즈는 가천대학교 클라우드공학과 재학생을 대상으로 진행한 4개월간의 현장 실습 프로그램을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 지난 3월부터 한 학기 동안 진행됐다. 학생들은 약 1개월간 클라우드 기초 교육을 받은 뒤 클라우드 인프라와 서비스 개발, 보안 등 다양한 현업 부서에 배치돼 약 3개월 동안 실무 프로젝트를 수행했다. 참여 학생들은 클라우드 서비스 품질관리(QA)와 벤치마크 테스트 자동화, 오픈소스 프로젝트 기여, 카카오클라우드 교육 프로그램 기획 등 실제 업무와 연계된 과제를 수행했다. 카카오엔터프라이즈는 이번 프로젝트가 현직 실무자의 멘토링 아래 진행됐으며, 학생들은 개발 환경과 협업 과정 등을 직접 경험하며 실무 역량을 키웠다고 설명했다. 이번 현장 실습은 단순한 직무 체험을 넘어 AI 시대 핵심 기반 기술인 클라우드 역량을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영하는 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 높아지고 있는 만큼 실무형 인재 양성이 기업 경쟁력 확보의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 카카오엔터프라이즈는 현직 엔지니어들이 학생들과 긴밀하게 소통하며 프로젝트 수행 전 과정을 지원하는 멘토링 체계를 운영했다. 학생들도 프로젝트 수행 과정에서 서로 기술을 공유하고 적극적으로 의견을 교환하며 협업 경험을 쌓았다. 이번 프로그램을 시작으로 카카오엔터프라이즈는 대학과의 산학협력을 지속 확대하고 AI·클라우드 분야 실무 인재 양성 체계를 강화할 방침이다. 단기 교육에 그치지 않고 산업 현장에서 요구하는 기술 역량을 갖춘 전문 인력을 꾸준히 육성해 국내 AI 생태계 경쟁력을 높인다는 구상이다. 앞서 카카오엔터프라이즈는 고용노동부와 직업능력심사평가원이 추진하는 'K-디지털 트레이닝 첨단산업·디지털 선도기업 아카데미'와 교육부·한국산업기술진흥원의 '첨단산업 인재양성 부트캠프' 사업에 참여해 왔다. 이 밖에도 한양대 ERICA 캠퍼스 산학협력 인턴십과 전주대학교 '전북 카카오클라우드 디지털혁신센터' 운영 등 다양한 산학협력 프로그램을 통해 클라우드와 AI 인재 양성을 지원하고 있다. 카카오엔터프라이즈 관계자는 "이번 현장 실습이 학생들이 미래 클라우드 시장을 이끌어갈 엔지니어로 성장하는 데 도움이 됐기를 바란다"며 "앞으로도 유수의 교육기관과 협력해 클라우드 및 AI 시대를 선도할 핵심 기술 인재를 양성하기 위해 노력할 것"이라고 말했다.2026-07-03 10:35:47
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BC카드, 금융 특화 AI 검색 모델 자체 개발…"성능 세계 1위 달성" [경제일보] BC카드는 생성형 인공지능(AI) 서비스의 검색 정확도를 높여주는 금융 특화 임베딩(Embedding) 모델을 자체 개발해 선보였다고 2일 밝혔다. 최근 금융업계는 생성형 AI를 접목한 상담을 비롯해 사내 업무 지원이나 문서 탐색 기능을 적극적으로 도입하는 추세다. 생성형 AI는 모든 정보를 외우는 것이 아니라 질문에 부합하는 정보를 찾아 답변을 엮어내는 방식으로 작동한다. 이 때문에 연관 문서를 얼마나 정확하게 찾아내는지가 서비스 품질을 결정짓는다. 이를 뒷받침하는 핵심 기술이 바로 임베딩 모델이다. 질문과 문서의 의미를 AI가 인식할 수 있는 좌표값인 숫자로 바꾼 뒤 유사한 정보들을 가깝게 배열해 가장 적합한 내용을 사용자에게 전달한다. 가령 해외결제 수수료를 묻는 질문에 관련 약관이나 서류를 탐색할 때 정확한 단어가 없어도 의미가 동일한 다른 표현의 문서를 찾아 AI에 제공하는 역할이다. 기존 범용 모델들은 가맹점이나 결제 같은 국내 금융 전문 용어의 문맥을 제대로 파악하지 못하는 단점이 존재했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 BC카드는 앞서 오픈소스 플랫폼에 공개했던 182만건 규모의 데이터셋을 바탕으로 새로운 금융 특화 임베딩 모델을 완성했다. 새 모델은 활용 목적에 맞춰 경량형과 고품질형 두 가지로 나뉜다. 경량형 모델은 6억개 파라미터 규모로 일반 중앙처리장치(CPU) 환경에서 구동할 수 있다. 이 모델은 지난달 27일 기준 글로벌 벤치마크 평가(SOTA)에서 다른 모델과 비교해 검색 성능이 최대 15% 향상되며 세계 1위를 달성했다. 그래픽처리장치(GPU) 환경에서 쓰이는 고품질형 모델은 40억개 파라미터 규모를 갖췄다. 경량형보다 성능이 10%가량 우수해 정밀한 검색이 요구되는 업무에 알맞다. 응답 속도가 중요할 때는 경량형을 쓰고 높은 정확도가 필요할 때는 고품질형을 선택적으로 도입할 수 있다. BC카드는 이번 개발 과정에서 단순히 모델 크기를 키우는 것보다 양질의 금융 데이터를 학습시키는 작업이 성능 개선에 더 필수적인 요인임을 확인했다. 이로써 금융 AI 서비스의 핵심 검색 기술을 자체적으로 확보했다. 향후 외부 시스템에 민감한 금융 데이터를 넘기지 않고도 독자적인 AI 서비스를 운영할 수 있는 기반이 마련된 것으로 풀이된다. 이는 보안과 규제 리스크를 최소화하는 결과로 이어질 것으로 보인다. 해당 모델은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 대중에게 공개될 예정이다. BC카드는 앞으로 적용 대상을 넓혀 △KT 그룹사 △정부 △금융기관 등을 상대로 금융 AI 검색 플랫폼 사업을 지속해서 확장해 나갈 계획이다. 오성수 BC카드 상무는 "이번 개발은 금융 특화 AI 서비스의 핵심 기술을 자체 확보하고 운영할 수 있는 기술 기반을 마련해 정부의 소버린 AI 기조, 금융위원회가 추진 중인 금융권 AX 가속화 정책과도 부합한다는 점에서 의미가 크다"면서 "자체 개발한 금융 특화 모델과 데이터셋을 개방과 공유해 금융권 전반의 AX 저변 확대와 한국형 금융 AI 생태계 구축에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:34:28
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
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