2026.08.12 수요일
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SK쉴더스 EQST, 데프콘 AI CTF 5위…AI 에이전트가 대신 뚫는 대회서 톱5 [경제일보] SK쉴더스는 화이트해커 그룹 EQST가 미국 라스베이거스에서 열린 데프콘 34의 AI 빌리지 CTF에서 200여개 팀 가운데 5위에 올랐다고 10일 밝혔다. 국내 참가팀 중 톱5에 든 것은 EQST가 유일하다. 이 대회는 참가자가 직접 취약점을 찾아 공격하는 기존 CTF와 방식이 다르다. 주어진 AI 모델을 바탕으로 침투테스트를 수행하는 AI 에이전트를 만들고, 그 에이전트가 스스로 문제를 분석해 공격 방법을 고른 뒤 플래그 획득을 시도한다. 사람이 겨루는 것은 에이전트의 구조와 프롬프트, 문제 해결 전략의 설계 능력이다. EQST는 문제 유형별로 AI 모델을 최적화하고 에이전트의 행동 방식을 조정했다. 배점과 난이도를 분석해 어떤 문제를 먼저 공략할지 순서를 정하는 방식도 함께 적용했다. 이런 대회가 별도로 열린 것은 올해 데프콘의 성격 변화와 맞물린다. 데프콘 34는 AI와 자동차, 암호화폐 등을 주제로 38개 빌리지를 운영했고, 메인 CTF도 새 운영진인 베네볼런트 뷰로 오브 버즈(BBB)가 맡으면서 본선에서 AI 사용 제한을 두지 않았다. AI가 도구를 넘어 공격 주체로 시험대에 오른 셈이다. EQST는 메인 CTF 본선에도 진출했다. 네이버클라우드와 루비야랩, 핀란드 H-T8, 일본 츠쿠바대 프로그래밍 서클 TPC와 함께 꾸린 다국적 연합팀 '더 서울 사우나 쇼구네이트' 소속이다. 이 팀은 지난달 21일 경기 성남 네이버 사옥에서 출정식을 열었고, 예선 7위로 본선에 올라 최종 11위를 기록했다. 올해 예선에는 686개 팀이 참가해 12개 팀만 라스베이거스행 티켓을 받았다. 본선은 공격·방어(A&D)와 킹 오브 더 힐(KOTH)을 결합한 방식으로 치러졌다. 상대 시스템의 취약점을 찾아 공격하는 동시에 자기 시스템을 방어하고 서비스를 정상 상태로 유지해야 한다. 취약점 분석과 공격 코드 개발, 패치와 방어 전략 수립을 동시에 굴려야 점수가 쌓이는 구조다. 최종 우승은 다국적 연합팀 블루워터가 차지했고, 한국인만으로 구성된 0x4b52가 2위, 슈퍼다이스코드러버스가 3위, 콜드퓨전이 4위에 올랐다. EQST는 약 200명 규모로 취약점 연구와 침투 테스트, 악성코드 분석, AI 보안 연구를 맡고 있다. 최근에는 △AI 레드팀 해킹대회 '저지먼트 데이' 우승 △드림핵 해킹방어대회 2026 우승 △R3CTF 2026 2위 △미드나이트 선 CTF 2026 3위 등의 성적을 냈다. 이번 대회에서 확인한 AI 에이전트의 공격 전략과 문제 해결 사례는 AI 서비스·모델의 취약점 연구와 AI 레드팀 기술 고도화에 활용할 계획이다. 김태형 SK쉴더스 EQST사업그룹장은 "전 세계 200여 개 팀이 참가한 AI CTF에서 국내 참가팀 중 유일하게 톱5를 기록한 것은 EQST가 축적해 온 AI 보안 기술과 실전 문제 해결 역량을 보여주는 성과"라며 "앞으로도 AI 기술을 활용한 새로운 공격과 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 AI 취약점과 레드팀 연구를 확대하고, 글로벌 수준의 AI 보안 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-08-10 17:52:47
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지상 넘어 우주로 향하는 AI 인프라…우주항공청, 우주데이터센터 구축 시동 [경제일보] 우주항공청이 인공지능(AI) 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 우주에서 활용하는 '우주데이터센터' 구축을 위한 국내 산업계 참여 확대에 나선다. AI 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 부담이 커지는 가운데 우주공간을 새로운 데이터 처리 거점으로 활용하려는 글로벌 경쟁도 본격화하면서 국내에서도 관련 기술과 공급망 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 10일 우주항공청은 경기도 성남시 리벨리온 사옥에서 우주데이터센터 기술 관련 산업계 관계자들과 '제9차 우주항공 SOS 간담회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 AI 팹리스 6개사를 비롯해 태양전지·배터리 등 전력 분야 4개사, 냉각 기술 분야 2개사, 위성 체계 개발 기업 5개사 등 총 17개 기업이 참여했다. AI 반도체 기업 리벨리온과 SK하이닉스, 딥엑스, 모빌린트, 퓨리오사AI, LG전자, LG에너지솔루션, 한화솔루션 큐셀, 한화시스템, 한국항공우주산업(KAI), 쎄트렉아이 등이 참석했다. 우주항공청은 이번 간담회를 통해 AI·정보통신기술(ICT) 등 기존 우주산업에 속하지 않았던 기업의 기술 역량을 확인하고 우주데이터센터 구축에 필요한 산업계의 요구사항을 청취했다. 우주항공청과 국가과학기술연구회 K-문샷 추진단은 K-문샷 우주 미션 현황을 공유하고 기업들과 민관 협력 방안을 논의했다. 우주데이터센터는 지구 궤도에 데이터 처리와 저장을 위한 인프라를 구축하는 개념이다. AI 서비스 확산으로 데이터센터에서 처리해야 하는 데이터가 급증하고 전력과 냉각 비용 부담이 커지는 상황에서 지상에 집중된 데이터센터 인프라를 우주로 확장하는 방안으로 주목받고 있다. 특히 우주에서는 태양광을 활용해 전력을 생산할 수 있고, 지상과 달리 대규모 시설을 구축하는 데 필요한 토지 제약이 상대적으로 적다는 장점이 있다. 데이터 처리 과정에서 발생하는 열을 우주공간에서 효율적으로 방출할 수 있는 냉각 기술을 확보할 경우 지상 데이터센터가 안고 있는 전력·냉각 문제를 보완할 가능성도 제안되고 있다. 다만 우주데이터센터를 실제로 구축하기 위해서는 지상 데이터센터와 다른 기술적 과제를 해결해야 한다. 우주에서는 강한 방사선에 노출되기 때문에 일반적인 상용 반도체를 그대로 사용하기 어렵고, 태양전지와 배터리 등 전력 시스템 역시 극한의 온도와 방사선 환경을 견뎌야 한다. 발사 비용과 유지보수의 어려움도 상용화 과정에서 해결해야 할 과제로 꼽힌다. 글로벌 시장에서는 우주데이터센터를 새로운 데이터 인프라로 활용하려는 움직임이 나타나고 있다. 일론 머스크가 이끄는 스페이스X 역시 위성 네트워크와 AI 인프라를 결합하는 방안을 추진하면서 우주공간을 데이터 처리 영역으로 활용하는 구상을 내놓고 있다. 지상 데이터센터에 필요한 막대한 전력과 냉각 인프라를 우주공간에서 확보하고, 위성 네트워크를 통해 데이터를 처리·전송하는 방식이 거론된다. 최근 우주데이터센터가 단순한 미래형 우주기술을 넘어 AI 산업의 인프라 경쟁과 연결되고 있다. 특히 AI 모델의 규모가 커질수록 연산을 위한 데이터센터와 전력 인프라 확보가 중요해지고 있는 만큼, 우주를 새로운 컴퓨팅 공간으로 활용하려는 시도가 글로벌 기업을 중심으로 이어질 가능성이 커지고 있다. 국내에서는 우주항공청이 K-문샷의 우주미션 가운데 하나로 '우주데이터센터 구축'을 추진하고 있다. 핵심은 우주에서 활용할 수 있는 AI 반도체와 태양전지, 냉각 기술 등을 확보하고 실제 우주 환경에서 실증하는 것이다. 이번 간담회에서도 우주 데이터센터에 적용할 핵심 기술을 둘러싼 논의가 이뤄졌다. 참석 기업들은 우주 방사선에 견딜 수 있는 반도체 기술과 우주용 태양전지·배터리, 냉각 기술의 우주 실증 가능성을 비롯해 기업의 참여 방식과 민관 협력 체계 구축 방안 등에 대한 의견을 제시했다. 특히 AI 반도체 기업들이 우주 산업에 진입하기 위해서는 기존 산업과 다른 검증 절차를 마련해야 한다는 의견도 나왔다. 상용 부품(COTS)을 우주에서 사용할 수 있도록 성능과 신뢰성을 검증하고, 극한 환경에서의 우주 환경 시험과 실제 위성을 활용한 실증 기회를 제공해야 한다는 것이다. 우주 산업에 진입하려는 AI·ICT 기업 입장에서는 우주용 제품을 처음부터 별도로 개발하는 데 상당한 비용과 시간이 필요한 만큼 기존 상용 기술을 우주 환경에 맞게 검증하고 실제 우주에서 시험할 수 있는 기반이 중요하다. 우주항공청 역시 이 같은 기술 검증과 실증 기회를 확대해 비(非) 우주 기업의 참여를 유도한다는 방침이다. 우주 데이터센터가 구축되면 반도체 기업뿐 아니라 전력, 배터리, 냉각, 위성 제조 등 다양한 산업이 우주 산업 공급망에 참여할 수 있다는 점도 주목된다. 기존 우주 산업이 위성체와 발사체 중심으로 형성됐다면 우주 데이터센터는 AI 반도체와 데이터센터 인프라 기술을 우주 산업으로 끌어들이는 새로운 접점이 될 수 있기 때문이다. 우주항공청은 이번 간담회에서 나온 기업들의 의견을 향후 우주 데이터센터 추진 방향과 세부 전략에 반영할 계획이다. 또한 AI·ICT 기업을 비롯한 비우주 기업의 참여를 확대해 우주데이터센터에 필요한 핵심 기술과 공급망을 국내에서 확보한다는 방침이다. 오태석 우주항공청장은 "우주데이터센터는 우주공간 신산업 창출을 위한 핵심 성장동력으로서, 비(非) 우주 기업인 AI·ICT 기업의 참여 의지를 확인하고 새로운 위성개발·제조 생태계로 조성하는 것이 중요하다"며 "이번 간담회에서 논의된 의견을 면밀히 검토하여 우주데이터센터의 추진 방향과 세부 전략에 반영하고, 인공지능이 우주산업 생태계 전반으로 확장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-10 16:09:29
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"AI도 쉽게 쓰게"…네이버, 시니어·디지털 소외계층 교육 확대 [경제일보] 네이버가 시니어와 디지털 소외계층을 대상으로 인공지능(AI)·디지털 교육을 확대한다. 검색과 쇼핑 등 일상 서비스에 AI 적용을 늘리는 가운데 서비스 이용에 어려움을 겪는 이용자까지 교육 대상을 넓혀 AI 활용 저변을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 10일 네이버는 지난 7일 경기 성남시 네이버1784에서 국가평생교육진흥원과 AI·디지털 평생교육 콘텐츠 공동 개발 및 보급을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 AI 전환이 빠르게 진행되는 상황에서 시니어와 디지털 소외계층의 AI·디지털 활용 역량을 높이고 디지털 격차를 줄이기 위해 추진됐다. 양측은 AI와 디지털 관련 평생교육 콘텐츠를 공동 개발하고 교육 기회를 확대할 계획이다. 특히 네이버는 웨일 브라우저를 기반으로 한 디지털 문해 교과서를 제작할 예정이다. 교과서에는 네이버 쇼핑 이용법과 웨일의 주요 기능 등 일상생활에서 활용도가 높은 네이버 서비스 사용법을 알기 쉽게 담을 계획이다. 기존 디지털 문해 교육이 스마트폰이나 인터넷 등 기본적인 디지털 기기 활용에 초점을 맞췄다면, 이번 협력은 실제 생활에서 사용하는 서비스와 AI 활용까지 교육 범위를 넓히는 것이 특징이다. 네이버는 향후 AI 기반 서비스 활용 역량까지 높일 수 있는 교육 콘텐츠를 공동 개발한다는 계획이다. 네이버가 시니어 대상 디지털 교육에 나선 배경에는 AI 서비스가 검색과 쇼핑 등 이용자들의 일상 영역으로 빠르게 확대되고 있다는 것이 꼽힌다. AI 기능이 서비스에 기본적으로 적용되면서 이를 활용할 수 있는 이용자와 그렇지 못한 이용자 사이의 격차가 새로운 디지털 격차로 이어질 수 있기 때문이다. 특히 네이버쇼핑은 이번 협력에서 주요 교육 대상으로 포함됐다. 네이버는 쇼핑 서비스를 이용하는 과정에서 필요한 검색과 상품 비교, 주문 등 기본적인 이용 방법을 교육 콘텐츠에 담아 시니어 이용자의 서비스 접근성을 높인다는 방침이다. 네이버는 이번 교육에 웨일 브라우저를 기반으로 활용할 계획이다. 네이버는 자체 브라우저 기능을 활용해 디지털 문해교육 콘텐츠를 제공하고, 이용자가 실제 인터넷 환경에서 필요한 기능을 직접 익힐 수 있도록 할 예정으로, 향후 교육 콘텐츠가 어떤 기관을 통해 어느 규모로 보급될지는 추가로 구체화할 전망이다. 이번 협력은 네이버 입장에서도 AI 서비스 이용자 저변을 넓힐 수 있는 계기가 될 것으로 분석된다. 네이버는 검색과 쇼핑을 비롯해 다양한 서비스에 AI 기능을 적용하고 있지만, AI 기능이 확대될수록 이용자가 이를 실제로 활용할 수 있도록 돕는 접근성 역시 중요해지고 있다. 이에 따라 단순히 AI 기술을 고도화하는 데 그치지 않고 서비스 활용 방법을 교육하는 방식으로 이용자와의 접점을 넓히는 전략이 필요하다는 분석이다. 특히 디지털 활용도가 상대적으로 낮은 시니어 이용자가 AI와 네이버 서비스를 일상에서 활용할 수 있게 되면 새로운 이용자층의 서비스 접근성을 높이는 효과도 기대할 수 있다. 네이버는 이번 협력을 계기로 AI·디지털 평생교육 콘텐츠를 지속적으로 확대하고 시니어를 비롯한 다양한 이용자가 네이버의 AI 기반 서비스를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 이윤숙 네이버 쇼핑사업 부문장은 "AI 커머스 시대에 맞게 다양한 서비스를 고도화하는 한편, 이번 협약을 통해 네이버쇼핑을 비롯한 여러 AI 기반 서비스가 누구에게나 쉽고 편리한 도구가 될 수 있도록 교육적 지원에도 힘쓸 것"이라고 말했다.2026-08-10 11:34:15
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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계 [경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.2026-08-08 11:31:42
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카카오 노사, 2026년 임금협약 최종 타결…AI 사업 추진 '청신호' [경제일보] 카카오가 장기간 이어진 임금교섭을 마무리하고 2026년 임금협약을 최종 타결했다. 창사 이후 첫 부분파업과 '로그아웃데이'까지 이어졌던 노사 갈등이 일단락되면서 인공지능(AI) 사업 등 핵심 경영 과제 추진에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 7일 카카오는 노동조합 조합원 투표 절차를 거쳐 2026년 임금협약이 최종 타결됐다고 밝혔다. 이번 협약에는 연봉총액 인상률 재원 기준 6.3% 적용(스테이지업 재원 별도)과 특별격려금 300만원 지급 등이 포함됐다. 이번 타결은 지난달 노사가 18차례 교섭 끝에 마련한 잠정합의안이 조합원 찬반투표를 통과하면서 최종 확정된 것이다. 이에 따라 올해 초부터 이어져 온 임금협상도 마무리됐다. 앞서 카카오 노사는 연봉 인상률과 성과급 재원, 양도제한조건부주식(RSU)의 보상체계 반영 여부 등을 두고 입장차를 보여왔다. 노조는 성과급 확대와 RSU의 별도 지급을 요구한 반면 회사는 RSU 역시 전체 보상체계의 일부라는 입장을 유지하며 협상을 이어왔다. 갈등은 쟁의행동으로 번지기도 했다. 지난 5월 경기지방노동위원회의 조정 중지 결정 이후 노조는 쟁의권을 확보했고, 지난 6월에는 카카오 본사를 포함한 계열사에서 창사 이후 첫 부분파업을 실시했다. 이어 조합원들이 하루 동안 업무 시스템에서 접속을 중단하는 '로그아웃 데이'도 진행하며 노사 갈등이 장기화됐다. 노사가 잠정합의안을 도출한 데 이어 이번 조합원 투표까지 통과하면서 추가 파업 가능성은 사실상 해소됐다. 장기간 이어진 노사 불확실성이 해소되면서 카카오가 AI 서비스 고도화와 신규 사업 등 주요 경영 과제 추진에 집중할 수 있는 환경이 마련된 것으로 평가된다. 카카오는 이번 협약에 따라 합의 사항을 순차적으로 이행하는 동시에 지속 가능한 성장과 구성원들이 업무에 더욱 집중할 수 있는 근로 환경 조성에도 나설 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 교섭을 통해 마련된 합의를 충실히 이행하고, 지속 가능한 성장과 구성원들이 업무에 더욱 집중할 수 있는 근로 환경을 조성하기 위해 함께 노력할 계획"이라고 말했다.2026-08-07 16:51:39
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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다 [경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-07 08:35:19
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![[컨콜] LG유플러스 AI는 인프라부터…2조원 투자로 AIDC 사업 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806152329475428.jpg)
LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도 [경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.2026-08-06 15:42:05
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박윤영 KT 대표, AIDC 핵심 기술 점검...AI 인프라 확대 박차 [경제일보] 박윤영 KT 대표가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 현장을 찾아 그룹의 AI 인프라 운영 현황과 기술 경쟁력 점검에 나섰다. KT가 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전환의 핵심 축으로 AIDC 사업을 육성하고 있는 가운데, 대표가 직접 현장을 챙기며 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 6일 KT는 박 대표가 이날 서울 양천구 KT 클라우드 목동2 데이터센터를 방문해 AIDC 운영 현황과 차세대 기술 개발 상황을 점검했다고 밝혔다. 취임 이후 네트워크와 고객 접점, 그룹사 주요 사업 현장을 잇달아 방문하며 현장 중심의 소통 경영을 이어가는 행보로 분석된다. 이번 방문은 KT가 추진 중인 AI 인프라 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 앞서 KT는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전을 제시하며 AI를 미래 성장동력으로 육성하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 통신 네트워크 경쟁력을 기반으로 실수요 중심의 AIDC 사업을 확대한다는 전략이다. 박 대표는 데이터센터 운영 직원들을 격려한 뒤 통합관제센터와 주요 설비를 둘러보며 운영 체계를 점검했다. 특히 AI 서비스 확산으로 데이터센터 간 트래픽이 빠르게 증가하는 상황을 고려해 데이터센터 간 상호연결(DCI) 운영 현황도 집중적으로 살핀 것으로 알려졌다. DCI는 여러 데이터센터를 하나의 인프라처럼 연결해 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 기술이다. AI 서비스가 확산될수록 데이터센터 간 데이터 이동량이 크게 늘어나는 만큼 서비스 품질과 안정성을 좌우하는 핵심 요소로 평가된다. 박 대표는 이어 목동2 데이터센터 내 AI 이노베이션 센터를 찾아 차세대 AIDC 기술 개발 현황도 점검했다. 이곳에서는 AI 데이터센터의 전력 효율과 운영 안정성을 높이기 위한 다양한 기술을 검증하고 있다. 대표적으로 가산 AI 데이터센터에 국내 최초로 상용화한 D2C(다이렉트 투 칩) 액체냉각 기술을 비롯해 차세대 냉각 기술과 전력 효율 향상 솔루션 등을 실증하고 있다. 액체냉각은 AI 서버의 발열을 효율적으로 제어해 전력 소비를 줄이고 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있도록 하는 핵심 기술로 꼽힌다. KT는 AI 수요 확대에 대응하기 위해 데이터센터 운영 역량과 네트워크 경쟁력을 결합한 AI 인프라 사업을 지속 확대한다는 계획이다. AI 데이터센터뿐 아니라 네트워크와 클라우드, AI 서비스를 아우르는 통합 인프라 경쟁력을 바탕으로 기업 고객 확보에도 속도를 낼 방침이다. 박윤영 KT 대표는 "AIDC는 KT가 AX 플랫폼 컴퍼니로 도약하기 위한 핵심 인프라"라며 "우리가 오랜 기간 축적한 데이터센터 운영 경험과 기술 노하우가 KT만의 강점인 만큼 이를 차별화된 경쟁력으로 키우고, KT그룹의 역량이 고객 가치로 이어질 수 있도록 그룹 전체가 함께 힘을 모으자"고 말했다.2026-08-06 14:04:03
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![[컨콜] 카카오 AI 일상화가 경쟁력…인프라 대신 에이전틱 AI 집중](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/06/20260806110123644441.jpg)
카카오 "AI 일상화가 경쟁력"…인프라 대신 에이전틱 AI 집중 [경제일보] 카카오가 2분기 역대 최대 실적을 발판으로 하반기부터 카카오톡 기반 '에이전틱 AI'를 본격화하며 AI 수익화에 나선다. 음식 배달을 시작으로 주문과 예약, 결제까지 카카오톡 안에서 처리하는 새로운 이용 경험을 구현하는 동시에 인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁에는 뛰어들지 않고 서비스 중심 전략으로 차별화를 꾀한다는 방침이다. 6일 카카오는 실적 발표 공시 이후 컨퍼런스콜을 통해 카카오의 AI 전략과 수익화 방향을 공개했다. 이날 진행된 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 정신아 카카오 대표는 "AI 활용 형태가 단순한 일회성이 아니라 내일의 일상 속에서 반복될 수 있는 새로운 이용자 습관으로 자리 잡는 것을 목표로 하고 있다"며 "카카오톡은 그동안 지켜온 안정성을 기반으로 인증과 권한부터 메모리, AI 도구, 결제와 에이전트 간 연결까지 가능하도록 끊임없는 변화를 이어나갈 예정"이라고 강조했다. 카카오는 하반기 카카오톡에서 새로운 에이전틱 AI 경험을 순차적으로 선보일 계획이다. AI가 대화 맥락을 이해해 이용자의 의도를 파악하고 적절한 서비스를 추천하는 것은 물론, 주문과 결제까지 하나의 흐름으로 연결하는 것이 핵심이다. 첫 번째 적용 분야는 음식 배달이다. 카카오는 앞서 쿠팡이츠와 협력을 발표했으며, 카카오톡 안에서 AI가 이용자의 대화 내용과 선호도를 분석해 메뉴를 추천하고 주문과 결제까지 자연스럽게 이어지는 경험을 구현할 계획이다. 정 대표는 "단순히 (카카오)톡에서 음식을 주문하는 기능이 추가된 것처럼 보일 수 있지만, AI가 이용자의 의도를 실제 행동까지 연결하고 반복적으로 일어나는 일상 속 행동을 AI를 통해 해결하는 새로운 이용 습관을 만들어가는 첫 걸음"이라며 "카카오톡에서의 에이전틱 AI 경험이 거래까지 구현될 수 있도록 여러 방면에서 디테일한 논의를 하고 있으며 빠른 시일 내에 실제 서비스를 구현해 보일 계획"이라고 설명했다. 카카오는 음식 배달을 시작으로 다양한 생활 밀착형 서비스로 에이전트 활용 범위를 확대할 계획이다. 이용 빈도가 높은 서비스에서 AI가 실제 거래까지 연결되는 경험을 검증한 뒤 예약과 쇼핑, 로컬 서비스 등으로 적용 범위를 넓혀 AI 생태계를 확장한다는 전략이다. 특히 카카오는 이를 단순한 AI 기능이 아닌 새로운 수익 모델로 육성하겠다는 청사진도 제시했다. 카카오는 AI 에이전트가 주문과 결제 등 실제 거래를 수행하면서 발생하는 거래 수수료와 AI 구독 서비스를 주요 수익원으로 삼고, AI가 이용자의 관심사와 구매 의도를 보다 정교하게 파악하면서 새로운 형태의 AI 광고 사업도 추진할 계획이다. 정 대표는 "에이전틱 AI 시대에는 누가 더 뛰어난 모델을 만드는가보다 AI를 얼마나 자연스럽게 이용자의 일상에 녹여내고 실제 행동까지 연결할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "오는 2028년에는 톡비즈 내 AI 관련 매출 비중이 두 자릿수 수준까지 빠르게 확장되면서 AI는 톡비즈 성장 재점화의 핵심이자 주요 매출원으로 자리 잡을 것으로 전망"이라고 말했다. AI 광고 사업도 새로운 성장축으로 제시했다. 현재 디스플레이 광고 중심인 광고 사업을 AI 기반 검색·추천 광고까지 확대한다는 구상이다. AI가 이용자의 대화 맥락과 관심사, 구매 의도를 이해해 기존 키워드 검색을 넘어서는 광고를 제공할 수 있다는 설명이다. 카카오는 AI 사업 확대를 위해 AI 인프라 사업에는 직접 뛰어들지 않겠다는 점도 분명히 했다. 최근 국내 정보통신기술(ICT) 업계가 AI 데이터센터(AIDC)와 GPU 클라우드 구축 경쟁에 나서고 있지만, 카카오는 대규모 설비 투자보다 서비스 경쟁력 확보에 집중하겠다는 전략이다. 정 대표는 "카카오는 그동안 이용자의 일상에 깊이 쓰이는 서비스를 만들 수 있는 B2C 역량을 기반으로 성공 방정식을 만들어 왔다"며 "카카오가 AI 시대에 가장 높은 경쟁력을 만들 수 있는 역할은 인프라 레이어가 아니라고 판단했다"고 강조했다. 이어 "이용자가 매일 시장에서 지속적으로 사용하는 AI 서비스를 만들어내는 것이 카카오가 가장 잘할 수 있는 영역이기 때문에 여기에 모든 역량을 집중하는 것이 주주들의 기대에 부합할 본질적인 성장을 만들어낼 가능성이 가장 높다고 판단하고 있다"고 말했다. 카카오는 AI 서비스 이용자 확대에도 자신감을 나타냈다. 현재 카카오톡 내 AI 서비스는 약 1000만명의 월간 활성 이용자(MAU)를 확보한 것으로 추산되며, 연말에는 2000만명까지 확대하는 것을 목표로 하고 있다. 카카오는 카카오톡 기반 AI 서비스 '카나나 인 카카오톡'이 이용자 피드백을 반영해 평균 2주 단위로 기능을 개선하고 있으며, 대화 맥락을 기반으로 한 검색·쇼핑·로컬 서비스 추천 기능에서 높은 만족도를 얻고 있다고 설명했다. 오픈AI와 협력 중인 '챗GPT 포 카카오' 역시 누적 가입자 1300만명을 확보했으며, 이용자당 일평균 발신 메시지 수는 6건, 일평균 체류시간은 8분 수준까지 증가했다. 카카오는 AI 서비스 고도화와 생활형 서비스 연동을 통해 이용자의 반복 사용을 늘리고, 이를 기반으로 본격적인 AI 대중화와 수익화에 나설 계획이다.2026-08-06 11:06:17
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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KT, 리벨리온 이어 딥엑스와 손잡았다 [경제일보] KT가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 손잡고 폐쇄회로(CC)TV와 차량 카메라 영상을 현장에서 실시간 분석하는 장비 개발에 나선다. 데이터센터용 국산 신경망처리장치(NPU)에 이어 현장 단말까지 국산 칩으로 채우는 구도다. KT는 딥엑스, 교통·상용차 단말 기업 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 인공지능 사물인터넷(AIoT) 사업 협력을 위한 3자 업무협약'을 맺었다고 7월 31일 밝혔다. 협약식에는 성제현 KT 엔터프라이즈부문 수도권강북법인고객본부장(상무)과 김녹원 딥엑스 대표, 이태헌 세솔 대표가 참석했다. 세 회사는 저전력·저발열 NPU를 얹은 AI 엣지 박스를 함께 개발한다. AI 엣지 박스는 카메라가 찍은 영상을 데이터센터나 클라우드로 보내지 않고 그 자리에서 분석하는 장비다. 영상을 밖으로 내보내지 않으니 통신 비용과 지연이 줄고 개인정보 유출 위험도 낮아진다. 역할은 나눠 맡는다. 딥엑스가 자체 개발한 NPU 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구를 대고 세솔이 장비 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. KT는 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 붙여 상용화와 고객 확보를 추진한다. 적용 대상으로는 전기차 충전소와 이동식 CCTV, 버스와 상용차를 꼽았다. ◆ 그래픽처리장치 대신 NPU를 쓰는 이유 이번 장비의 설계 목표는 성능보다 전력이다. 전기차 충전소나 이동식 CCTV, 버스처럼 전원 공급과 설치 공간이 넉넉하지 않은 곳에서는 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비를 돌리기 어렵다. 전력을 많이 먹고 열이 나기 때문이다. 딥엑스가 지난해 말 양산에 들어간 DX-M1은 평균 소비전력이 2~3와트(W) 수준이다. 딥엑스는 엔비디아의 엣지용 제품인 젯슨 오린 나노와 비교해 전력 효율은 20배, 연산 성능은 두 배라고 설명한다. 다만 이는 회사가 내놓은 수치로 제3자 검증 자료는 공개하지 않았다. 딥엑스는 애플과 시스코를 거친 김녹원 대표가 2018년 세운 팹리스 기업이다. 지난해 매출은 33억원이었고 올해 목표는 600억원이다. 현재 30여건, 670만달러(약 100억원)어치 발주를 받아 뒀고 350여개 기업과 기술 검증(PoC)을 진행 중이라고 밝혔다. 시리즈D 투자 유치를 마무리한 뒤 기업공개(IPO)를 추진할 계획이다. ◆ 데이터센터는 리벨리온, 현장은 딥엑스 KT가 국산 AI 반도체와 손잡은 것은 처음이 아니다. KT는 KT클라우드, KT인베스트먼트와 함께 리벨리온에 누적 600억원 넘게 투자해 지분 13%가량을 갖고 있다. 리벨리온의 NPU '아톰'은 KT클라우드에서 상용 서비스로 돌아가고 있다. 리벨리온 아톰은 데이터센터에서 대규모 추론을 처리하는 서버용이고 딥엑스 DX-M1은 현장 단말에 박히는 엣지용이다. KT로서는 클라우드와 현장 양쪽에 국산 칩을 깔아 두는 셈이다. 통신망과 관제 플랫폼을 이미 갖고 있으니 칩과 단말만 붙이면 영상관제 사업 전체를 자사 인프라 위에 얹을 수 있다. 성제현 상무는 "이번 협약은 AI 반도체와 AI 엣지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 전략적 협력"이라고 말했다. KT는 앞으로 공공기관과 지방자치단체, 교통·산업 안전 분야를 중심으로 사업을 넓힌다는 방침이다. 한편 이번 발표에서 확정된 것은 협약뿐이다. 장비 개발 일정과 투자 규모, 공급 물량, 출시 시점은 모두 공개되지 않았다.2026-07-31 16:33:03
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"AI도 해킹 표적 된다"…S2W, AI 취약점 진단 시장 공략 [경제일보] 기업들의 생성형 인공지능(AI) 도입이 본격화되며 AI가 직접 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대가 열리면서 AI 자체를 겨냥한 새로운 보안 위협이 빠르게 증가하고 있다. 프롬프트 인젝션과 데이터 탈취, 권한 오남용 등 기존 보안 체계만으로 대응하기 어려운 공격 기법이 등장하는 가운데, AI 서비스를 공격자의 관점에서 점검하는 'AI 레드티밍'과 취약점 진단 시장도 확대되고 있다. 30일 빅데이터 분석 AI 기업 S2W는 기업의 안전한 AI 도입과 활용을 지원하기 위해 AI 서비스 취약점 진단 사업을 본격 확대한다고 밝혔다. S2W는 이번 사업이 대규모 언어모델(LLM)과 AI 에이전트를 활용한 서비스가 빠르게 확산되는 상황에서 기업들이 AI 서비스에 대한 보안성을 사전에 검증하고 잠재적 위험을 최소화할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다고 설명했다. 최근 금융과 제조, 공공 분야를 중심으로 생성형 AI 도입이 확대되면서 AI가 기업의 핵심 업무 시스템과 연계되는 사례가 늘어나고 있지만, AI 특성을 고려한 보안 점검 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있다는 것이다. 특히 AI 서비스는 기존 정보기술(IT) 시스템과 달리 프롬프트 조작을 통한 정보 유출과 권한 탈취, 악성 데이터 입력을 통한 오작동 유발 등 새로운 유형의 보안 위협에 노출돼 있다. AI 에이전트가 외부 서비스와 연동해 자율적으로 업무를 수행하는 사례가 늘어나면서 AI 보안의 중요성 역시 더욱 커지고 있다. 실제로 최근 정부도 AI 보안 체계 마련에 속도를 내고 있다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)은 최근 'AI 보안 레드티밍 가이드'를 발간하고 공격자 관점에서 AI 서비스의 보안성을 점검하기 위한 절차와 방법론을 제시했다. AI 도입이 기업 경쟁력과 직결되는 시대가 도래하면서 사전 보안 검증의 필요성이 커지고 있다는 분석이다. S2W는 해당 흐름에 맞춰 공격자의 시각에서 AI 서비스의 잠재적 취약점을 진단하는 AI 서비스 취약점 진단 사업을 확대한다. 다크웹과 텔레그램, 해킹 포럼 등에서 수집한 실제 LLM 공격 기법을 점검 과정에 즉시 적용할 수 있는 오펜시브 보안 역량을 기반으로 AI 서비스 전반의 보안성을 검증한다는 계획이다. 특히 S2W는 국제 비영리 보안 단체인 OWASP가 제정한 'OWASP Top 10 for LLM'을 기본 기준으로 활용하고, 산업별 특수성을 고려한 추가 점검 항목을 적용해 도메인 적합성을 높였다고 설명했다. 이를 통해 모델과 프롬프트, 데이터, AI 에이전트 등 AI 서비스를 구성하는 다양한 요소에 내재된 취약점을 정밀 진단하고 공격자의 악용 가능성을 다면적으로 검증할 예정이다. 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템과 연계하는 사례가 늘어나면서 AI 서비스에 대한 보안 요구 수준도 높아지고 있다. 생성형 AI가 단순 질의응답을 넘어 업무 자동화와 의사결정 지원 역할까지 수행하게 되면서 서비스 도입 이전 단계부터 취약점을 점검하려는 수요 역시 증가하는 추세다. AI 보안 시장이 기존 정보보안의 하위 영역이 아닌 독립적인 시장으로 성장하고 있다는 평가가 나오는 이유다. S2W는 AI 서비스 취약점 진단 사업 개시와 동시에 최근 국내 대형 금융사의 AI 서비스 취약점 진단 사업도 수주했다. 금융권의 엄격한 보안 기준과 규제 환경을 고려한 취약점 진단을 수행 중이며, 향후 제조와 공공 등 다양한 산업 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 각 산업별 AI 활용 방식과 서비스 구조, 보안 요구사항 등을 종합적으로 반영한 맞춤형 취약점 진단 서비스를 제공하고, 자체 개발한 AI 기반 점검 도구와 오펜시브 보안 전문가들의 노하우를 결합해 AI 서비스의 안전한 도입을 지원한다는 방침이다. 양종헌 S2W 통합분석실장은 "AI 서비스의 잠재적 위험을 사전에 찾아내기 위해서는 AI를 활용한 정교한 점검과 공격자 관점의 전문적인 검증이 함께 이뤄져야 한다"며 "S2W는 자체 개발한 AI 기반 도구에 오펜시브 보안 전문가의 노하우를 결합해 기업이 AI 서비스를 보다 안전하게 도입하고 운영할 수 있도록 실효성 높은 진단 서비스를 제공하고 있다"고 말했다.2026-07-30 14:51:19
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삼성전자, 美 테일러 팹2 연말 착공…2030년 첨단 반도체 양산 목표 [경제일보] 삼성전자가 미국 텍사스주 테일러에 두 번째 파운드리(반도체 위탁생산) 공장을 올해 말 착공한다. 오는 2030년 첨단 공정 양산을 목표로 생산능력을 확대하는 동시에 글로벌 빅테크와 장기공급계약(LTA)을 늘려 인공지능(AI) 반도체 수요 증가에 대응한다는 전략이다. 30일 삼성전자는 올해 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 미국 테일러 팹2를 올해 말 착공해 2030년 양산을 추진한다고 발표했다. 현재 건설 중인 테일러 팹1은 올해 가동 준비를 진행하고 있으며, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획이다. 삼성전자는 1.4나노 공정에 대한 고객 문의가 늘어남에 따라 별도의 추가 생산시설 확보도 검토하고 있다. 삼성전자는 “현재 파운드리 선단 공정 생산능력(CAPA) 증설 속도가 수요를 따라가지 못하고 있다”며 “미국 테일러 팹1은 연내 가동 준비를 진행 중이고, 이후 2나노 생산능력을 단계적으로 확대할 계획”이라고 말했다. 이어 “증가하는 고객 수요에 적기 대응하고자 미국 테일러 팹2 역시 2030년 양산을 목표로 올해 말 공사 착수를 준비 중”이라며 “1.4나노 공정에 대한 고객 문의 증가에 따라 추가 팹 확보도 검토하고 있다”고 밝혔다. 파운드리 사업도 회복세를 이어가고 있다. 삼성전자는 전 공정의 가동률이 지난해보다 개선됐고, 특히 8나노 이하 선단 공정은 최대 수준의 가동률을 기록하고 있다고 설명했다. 올해 선단 공정 매출 비중은 전체의 절반을 넘어설 것으로 예상했으며, 2나노 수주 과제도 지난해보다 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 하반기에는 2나노 2세대 공정 양산을 시작하고 가동률과 수율 개선, 가격 인상 효과가 더해지면서 수익성도 개선될 것으로 기대했다. 파운드리 사업의 흑자 전환 시점에 대해서는 “가까운 시일 내 가능할 것으로 전망한다”고 했다. 삼성전자는 AI 서비스 확산으로 메모리 공급 부족이 내년 이후 더욱 심화할 것으로 내다봤다. 하이퍼스케일러의 AI 인프라 투자 확대에 따라 서버용 D램과 솔리드스테이트드라이브(SSD), 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가세가 이어질 것으로 예상하면서 장기공급계약 확대에도 속도를 내고 있다. 삼성전자는 “내년 메모리 수요 대비 공급 격차는 올해보다 더욱 커질 것이 명확하다”며 “주요 5대 글로벌 데이터센터 고객과는 이미 계약을 완료했고 AI 수요와 연관된 추가 5개 대형 고객과도 협상을 마무리 단계에 있다”고 했다. 삼성전자는 협상이 마무리되면 현재 중장기 생산계획 기준 장기공급계약 비중 60~70%를 확보할 수 있을 것으로 전망했다. 또 “다년 공급 계약의 이행 구속력을 높이기 위해 다년간 보유하는 예치금 성격의 선수금을 계약 조건에 포함했고 이 가운데 약 4분의 1에 해당하는 금액을 이미 수취했다”며 “추가 계약이 진행되면 전체 선수금 규모도 더욱 늘어날 예정”이라고 했다. 하반기에는 HBM4 공급도 본격 확대한다. 삼성전자는 3분기 HBM4 매출이 전 분기 대비 세 배 이상 증가하고 하반기에는 HBM4가 전체 HBM 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 전망했다. HBM 시장 점유율도 D램 점유율 수준까지 끌어올린다는 목표를 제시했다.2026-07-30 14:41:32
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삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
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카카오 AI '카나나', 여행 추천부터 예약까지…카톡·지도 연결 [경제일보] 카카오의 인공지능(AI) 서비스 ‘카나나’가 여름 휴가철을 맞아 여행지 추천부터 일정 구성, 장소 탐색과 예약까지 지원한다. 카카오톡의 대화 데이터와 카카오맵의 장소 정보를 연결해 여행 계획 전반을 하나의 서비스 흐름으로 묶는 방식이다. 카카오는 ‘카나나 인 카카오맵’과 ‘카나나 인 카카오톡’의 여행 관련 기능을 업데이트했다고 30일 밝혔다. 카카오맵 상단 ‘AI 추천’ 메뉴에서 이용할 수 있는 카나나 인 카카오맵은 자연어 요청에 맞춰 여행지와 관광 명소, 숙소, 음식점 등을 종합적으로 추천한다. 이용자가 “1박2일 여행지와 숙소, 맛집을 추천해 달라”고 입력하면 부산이나 경주 등 후보 지역과 주요 장소를 제안한다. 특정 지역과 여행 기간을 정한 뒤 세부 일정을 요청하면 숙소를 중심으로 관광지와 맛집 위치, 이동 거리와 동선을 고려한 코스를 구성해준다. 추천 장소는 카카오맵에서 위치와 거리를 비교할 수 있다. 카카오톡 예약하기와 연동된 숙소·식당은 다른 앱으로 이동하지 않고 예약할 수 있다. 장소별 리뷰와 정보를 AI가 분석해 핵심 키워드, 주차 가능 여부와 편의시설, 추천 메뉴도 보여준다. 추천 결과에 추가 질문을 이어갈 수 있으며 완성된 일정은 카카오톡으로 동행자에게 공유할 수 있다. 동행자도 후보 장소를 확인하고 추가 탐색이나 예약에 참여할 수 있다. 카나나 인 카카오톡은 채팅방의 대화 맥락을 활용한다. 친구나 가족이 휴가 일정을 논의하면 여행 기간과 인원, 출발 지역, 선호 활동 등을 바탕으로 여행지를 제안한다. 목적지가 정해진 뒤에는 호캉스, 전통문화 체험, 전시 등 주변 활동과 날씨·예약 정보를 제공한다. 카카오가 여행 기능을 강화한 배경에는 범용 질문에 답하는 챗봇보다 실제 행동으로 이어지는 AI 에이전트를 확보하려는 전략이 있다. 카카오톡에서 여행 의사를 파악하고 카카오맵에서 장소를 탐색한 뒤 예약하기로 거래를 연결하면 이용자의 서비스 이탈을 줄이는 동시에 지도·예약 사업의 이용률도 높일 수 있다. 다만 추천 장소의 최신성과 이동시간 정확도, 광고·제휴 상품과 일반 추천의 구분은 서비스 신뢰를 좌우할 요소다. 대화 맥락을 활용하는 만큼 이용자가 AI 개입 범위와 개인정보 처리 방식을 쉽게 확인할 수 있도록 하는 것도 필요하다. 카카오 관계자는 “다양한 서비스에서 여행과 나들이 일정을 간편하게 계획하고 장소 예약과 결제까지 이용할 수 있도록 서비스를 지속해서 고도화하겠다”고 말했다.2026-07-30 07:25:27
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![[기자수첩] 공항은 쉼터가 아니다…폭염 속 노숙인은 어디로 가나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/11/20260811154807349701_518_323.jpg)