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![[증시 패닉] 방패도 구원투수도 없는 코스피… 악재 삼중고에 반등 동력도 안 보여](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/15/20261015152340222899.jpg)
'방패'도 '구원투수'도 없는 코스피… 악재 삼중고에 반등 동력도 안 보여 [경제일보] 15일 코스피와 코스닥이 개장 직후 매도 사이드카에 이어 서킷브레이커까지 발동되며 나란히 7%대 폭락 마감했다. 외국인이 3조6212억원어치를 순매도한 가운데 △삼성전자 실적 이후 차익실현 매물 △AI 투자 수익성 우려 △예상을 웃돈 미국 CPI에 따른 금리 부담이 겹친 영향으로 풀이된다. 국민연금의 매수 여력 제한과 삼성전자·SK하이닉스의 자사주 매입 마무리로 지수 방어선도 사라졌다는 분석이 나온다. 15일 한국거래소에 따르면 코스피 지수는 전장보다 454.59포인트(7.57%) 내린 5554.22에 마감했다. 장중 최고치는 5751.45였고 최저치는 5450.81(-9.29%)까지 내려갔다. 코스닥 지수는 전장 대비 63.06포인트(7.65%) 하락한 760.82에 장을 마쳤다. 개장 직후 나타난 급락세에 유가증권시장에는 개장 7분 만에 프로그램매매 매도호가 효력정지(매도 사이드카)가 발동됐다. 코스닥시장에는 12분 만에 발동됐다. 이후 낙폭이 커지면서 주식일시매매정지(서킷브레이커) 발동으로 이어졌다. 이날 유가증권시장에서 외국인은 3조6212억원 순매도했다. 반면 기관과 개인은 각각 1조6905억원과 1조2882억원 순매수했다. 개인과 기관이 각각 1조원 넘게 사들였지만 외국인 매도 규모에는 미치지 못했다. 지난 두 달 동안 7000선 부근에서 등락한 코스피는 이달 들어 박스권 탈피를 위한 반등 동력을 기다려 왔다. 특히 지난 8일 삼성전자의 3분기 잠정 실적 발표에 기대가 컸다. 하지만 삼성전자가 107조원대 영업이익이라는 역대급 실적을 내놓고도 호재 뒤 차익실현(셀온) 매물이 나오며 지수는 오히려 하락했다. 이후에는 AI 투자 수익성을 둘러싼 우려가 잇따라 불거졌다. 지난달 말 기준 오픈AI의 연 환산 매출이 당초 알려진 700억 달러가 아닌 500억 달러 수준이라는 외신 보도가 나왔다. 회계상 집계 방식에서 비롯된 해프닝으로 마무리되는 듯했다. 그러나 브로드컴과 인텔의 최고경영자(CEO)가 AI 투자에 필요한 자본 조달의 불확실성을 언급하면서 시장 불안은 가시지 않은 분위기다. 간밤에는 시장조사기관 가트너가 AI 투자 수익성에 부정적인 전망을 내놨다. 가트너는 올해 약 1조 달러에 이어 오는 2027년부터 2030년까지 6조 달러 규모의 AI 인프라 투자가 추가로 이뤄질 것으로 봤다. 투자 비용과 금융 비용을 감안해 12%의 투자자본수익률을 달성하려면 오는 2030년까지 8조5000억 달러의 매출이 필요하다는 계산이다. 다만 실제 데이터센터 관련 매출은 최대 3조6000억 달러에 그칠 것으로 추산했다. 미국의 9월 소비자물가지수(CPI)도 간밤 발표됐다. 전년 동월 대비 3.7% 올라 시장 예상치(3.6%)를 웃돌았다. 물가 오름세에 금리 추가 상승 우려가 부각되며 미국 증시는 약세로 마감했다. 특히 엔비디아 등 반도체주의 낙폭이 컸다. 이날 개장 전에는 앤트로픽의 3분기 실적이 공개됐다. 그러나 시장의 높아진 기대치를 충족하지 못했다는 평가가 나온다. 3분기 매출은 직전 분기 대비 45% 늘었지만 증가 속도가 둔화하고 있다는 점이 부각된 것으로 풀이된다. 분기별 매출은 △1분기 47억 달러 △2분기 115억 달러 △3분기 168억 달러다. 국내 증시에서는 호재가 좀처럼 보이지 않는다는 반응이다. 통상 지수 하락이 거셀 때 구원투수 역할을 한 국민연금은 상반기 상승장에서 국내 주식 비중을 조정하지 않아 매수 여력이 제한적이라는 분석이 많다. 삼성전자와 SK하이닉스의 자사주 매입이 점차 마무리되며 지수 방어선이 사라진 점도 기계적 반등을 어렵게 하는 요인으로 풀이된다. 이정훈 대신증권 연구원은 "미 연방준비제도가 금방 비둘기로 돌아설 것으로 기대하기는 어려워졌다"며 "에너지 가격 상승의 파급 효과가 더 커지는 것이 확인된다면 최종금리 수준은 기존 예상보다 더 올라갈 수 있다"고 말했다.2026-10-15 17:55:25
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![[경제일보] 5GW 장기공급 계약 따낸 LG전자…美서 AI 냉각장비 직접 만든다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/15/20261015093928722688.png)
5GW 장기공급 계약 따낸 LG전자…美서 AI 냉각장비 직접 만든다 LG전자가 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장 공략을 위해 미국 현지 생산체계 구축에 나섰다. 북미를 중심으로 데이터센터 투자가 확대되면서 국내 생산시설 증설도 병행해 공급능력을 높인다. 대규모 장기 공급계약으로 확보한 수요를 기반으로 냉각 솔루션 사업을 확대한다는 전략이다. ◆ 급증하는 북미 AI 냉각 수요 대응 14일 업계에 따르면 LG전자는 미국 버지니아주 윈저에 AI 데이터센터용 공랭식 칠러 생산공장을 구축하고 오는 2027년 상반기부터 생산을 시작할 계획이다. 연면적 3만2000㎡, 부지면적 17만㎡ 규모로 조성되는 공장은 북미 시장에 냉각설비를 공급하는 현지 생산거점 역할을 맡는다. 칠러는 차가운 물을 대량으로 생산해 데이터센터에서 발생하는 열을 제거하는 설비다. AI 연산에 사용되는 고성능 반도체가 늘어나면서 서버의 발열을 관리하고 안정적인 가동 환경을 유지하는 핵심 장비로 활용되고 있다. LG전자가 미국에 생산시설을 구축하는 배경에는 북미에 집중된 데이터센터 투자 수요가 있다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 인프라 확충에 나서면서 서버와 전력설비뿐 아니라 냉각장비의 공급능력도 중요해지고 있다. 시장조사업체 옴디아에 따르면 전 세계 데이터센터에 필요한 전력 용량은 올해 226기가와트(GW)에서 2030년 420GW로 증가할 전망이다. 2030년 전체 용량의 약 60%가 북미에 집중될 것으로 예상된다. LG전자가 현지 생산을 확대하는 것도 이러한 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 특히 버지니아주는 글로벌 빅테크의 대형 데이터센터가 밀집한 지역이다. 주요 고객과 가까운 곳에서 칠러를 생산하면 한국에서 완제품을 수출하는 방식보다 운송에 필요한 시간과 비용을 줄이고, 데이터센터 건설 일정에 맞춰 제품을 공급하기에도 유리하다. 대형 냉각설비는 생산 이후 운송과 설치, 시운전까지 여러 단계를 거쳐야 한다. 데이터센터 건설 과정에서 냉각장비 공급이 지연되면 서버 설치와 시설 가동 일정에도 영향을 줄 수 있어 안정적인 납품체계가 수주 경쟁력에 영향을 미친다. LG전자는 미국 공장 신설과 함께 국내 평택·창원 공장의 공랭식 칠러 생산라인도 확대한다. 올해 말까지 신규 라인을 단계적으로 구축하고, 첫 공정부터 마지막 공정까지 하나의 컨베이어에서 작업하는 흐름라인 생산방식을 도입해 생산성을 높일 계획이다. 미국 공장 신설과 국내 생산설비 확충에 투입되는 금액은 총 1500억원이다. 북미 고객과 가까운 미국에서는 공급 속도와 안정성을 확보하고, 국내에서는 생산설비 고도화를 통해 글로벌 수요에 대응하는 생산체계를 구축한다는 구상이다. ◆ 칠러 넘어 액체냉각 제품군 확장 LG전자가 북미에서 5GW 규모의 장기 공급계약을 확보하며 칠러 사업 매출 1조원 조기 달성에 속도를 내고 있다. 액체냉각 솔루션으로 사업 영역도 확대하며 수익원 다변화를 추진하고 있다. LG전자 미국법인은 최근 북미 인프라 플랫폼 기업 에어 컨트롤 콘셉트와 AI 데이터센터용 칠러 장기 공급 본계약(LTA)을 체결했다. 계약에 따라 총 5GW 규모의 AI 데이터센터에 고효율 칠러 등 냉각 솔루션을 순차적으로 공급한다. 에어 컨트롤 콘셉트는 미국과 캐나다에서 데이터센터 설계·구축부터 조달과 사후 서비스까지 담당하는 기업이다. LG전자는 이번 계약을 통해 장기 공급 물량을 확보하고 북미 시장에서 안정적인 사업 기반을 마련하게 됐다. 실제 수주도 확대되고 있다. LG전자의 올해 상반기 AI 데이터센터 냉각 솔루션 수주액은 6000억원을 넘어섰다. 회사는 연말까지 누적 수주액이 수조원에 이를 것으로 예상하고 있으며, 당초 2027년 말 목표로 제시했던 칠러 사업 매출 1조원도 조기에 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다. LG전자는 생산능력 확충과 함께 냉각설비의 공급 범위도 넓히고 있다. 기존 칠러 중심의 사업에서 냉각수분배장치(CDU)와 콜드플레이트 등 액체냉각 제품군으로 영역을 확대하는 ‘칩 투 칠러(Chip to Chiller)’ 전략이 대표적이다. 칠러가 냉각수를 생산하면 CDU는 서버에 필요한 온도와 유량에 맞춰 냉각수를 공급한다. 반도체에 부착된 콜드플레이트는 칩에서 발생하는 열을 냉각수로 전달한다. 데이터센터 전체 냉각부터 개별 반도체의 발열 관리까지 통합 솔루션으로 공급하는 구조다. 액체냉각 기술 확보는 AI 반도체의 고성능화에 대응하기 위한 전략이다. 고밀도 GPU 서버의 전력 사용량과 발열량이 증가하면서 기존 공기냉각 방식의 한계를 보완할 기술이 요구되고 있다. LG전자는 에어 컨트롤 콘셉트와도 CDU 등 액체냉각 제품으로 공급 범위를 넓히는 방안을 논의하고 있다. 글로벌 기술기업과의 협력도 확대하고 있다. LG전자는 지난달 엔비디아 파트너 네트워크의 전력·냉각 분야 파트너로 등재됐다. 600킬로와트(kW)와 1메가와트(MW)급 냉각수분배장치(CDU)에 이어 2.6MW급 제품도 엔비디아의 ‘DSX 레디 CDU’ 승인을 받으며 액체냉각 제품군의 기술 경쟁력을 강화했다. LG전자는 그룹 계열사와의 협업도 확대하고 있다. LG CNS는 인도네시아 시나르마스그룹이 투자한 자카르타 AI 데이터센터의 냉각·전력·통신 인프라 구축 사업을 수주했다. 해당 사업에는 LG전자의 냉각 기술과 LG에너지솔루션의 배터리 솔루션 등을 결합한 ‘원(One) LG’ 통합 솔루션이 적용된다. 이재성 LG전자 ES사업본부장 사장은 “LG전자의 고효율 칠러, 고성능 액체냉각 솔루션을 비롯한 차별화된 기술력과 빠르게 확대되고 있는 대규모 데이터센터 공급 경험을 바탕으로 글로벌 AIDC 냉각 시장을 선도해 나갈 것”이라고 했다. [아주경제 2026년 10월 15일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-15 09:51:02
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KT, AI 전용회선 대역폭 8배 확대…데이터센터 간 초고속 연결 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원 확보를 넘어 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 네트워크로 확대되고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 데이터가 늘면서 데이터센터를 연결하는 통신망의 대역폭과 지연시간이 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상한 데 따른 것으로 풀이된다. KT는 최대 800Gbps를 지원하는 AI 전용회선을 출시하고 광 중심 네트워크 기술을 앞세워 기업용 인프라 시장 공략에 나선다. 14일 KT는 기존 최대 100Gbps 수준이던 전용회선 대역폭을 최대 400Gbps와 800Gbps로 확대한 'AI 전용회선'을 출시했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산과 AI 인프라 투자 확대에 따라 늘어나는 데이터 전송 수요에 대응하기 위한 서비스다. AI 인프라가 대형화하고 여러 데이터센터에 분산되면 개별 시설의 연산 성능뿐 아니라 각 시설을 연결하는 네트워크의 역할도 중요해지고 있다. AI 학습·추론 과정에서 대규모 데이터가 오가는 만큼 전송 용량이 부족하거나 지연시간이 길어지면 인프라를 효율적으로 활용하는 데 제약이 생길 수 있기 때문이다. 이에 데이터센터 간 연결망에서도 높은 대역폭과 안정적인 전송 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. KT의 AI 전용회선은 이 같은 수요에 맞춰 기존 서비스보다 지원 대역폭을 높인 것이 특징이다. 최대 800Gbps는 초당 최대 800기가비트의 데이터를 전송할 수 있는 대역폭을 뜻한다. KT는 광 중심 네트워크 구조인 APN(올 포토닉 네트워크)을 적용했다. APN은 데이터 전송 과정에서 광통신과 전기 신호 간 변환을 최소화해 지연 시간을 줄이는 기술이다. KT는 고객 환경에 맞춰 데이터 전송 경로와 장비를 설계해 대용량 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 데이터센터 간 네트워크에서는 단순히 전송 속도를 높이는 것 외에도 데이터가 이동하는 경로와 회선 안정성을 확보하는 일이 중요한 것으로 평가된다. 이에 KT는 전국 약 84만㎞에 이르는 광케이블 인프라와 다원화된 경로를 활용해 복수의 데이터센터나 거점 사이에 최적의 경로를 설계했다. 최단 경로를 통해 지연 시간을 줄이는 동시에 이원 경로를 구성해 안정성을 확보한다는 전략이다. KT는 AI 데이터센터 사업자와 대규모 AI 인프라를 구축하는 기업을 대상으로 서비스 적용을 확대할 계획이다. 기업 고객의 네트워크 환경에 맞춘 초고속·초저지연 서비스를 강화해 AI 인프라 구축과 확장을 지원한다는 방침이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "AI 데이터센터와 GPU 인프라가 확대될수록 초고속·초저지연 네트워크의 중요성은 더욱 커질 것"이라며 "KT는 AI 전용회선을 통해 고객이 대규모 AX 인프라를 신속하고 유연하게 구축·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-10-14 10:54:43
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![[경제일보] 대전생명서 자산 34조 미래에셋생명으로…투자형 보험사 자리매김](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/13/20261013084417697501.jpg)
대전생명서 자산 34조 미래에셋생명으로…투자형 보험사 자리매김 대전생명으로 출발한 미래에셋생명이 30여년의 인수합병과 사업 재편을 거치며 변액보험과 연금, 자산관리를 앞세운 투자형 보험사로 자리 잡았다. 2005년 미래에셋그룹 편입 이후 보험에 자산운용 역량을 결합한 데 이어 최근에는 보장성보험과 자체 투자까지 사업 범위를 넓히고 있다. 올해 상반기 말 연결 기준 총자산은 34조3736억원이다. 변액보험 적립금은 16조2780억원으로 전년 동기보다 35.5% 늘었고 글로벌 MVP 순자산은 4조5000억원까지 커졌다. 보장성 연납화보험료(APE)도 2130억원으로 50.8% 증가했다. 기존 변액·연금 경쟁력을 유지하면서 건강보험을 키우고 투자 영역도 보험사 자체 자산으로 넓히고 있다. 미래에셋생명의 전신은 1988년 설립된 대전생명이다. 1993년 중앙생명으로 사명을 바꾼 뒤 1997년 SK그룹에 인수돼 SK생명으로 재출범했다. 2005년 6월 미래에셋그룹이 회사를 인수하면서 현재의 미래에셋생명으로 이름을 바꿨다. 미래에셋 편입 당시 총자산은 4조7598억원, 자본금은 2713억원이었다. 같은 해 12월 퇴직연금 판매를 시작했고 이듬해 국내 최초 친디아변액보험을 선보였다. 2007년에는 리테일 부문 펀드 판매액이 1조원을 넘어섰고 보험업계 최초로 신탁업 경영인가를 받았다. 미래에셋 편입 이후에는 보험상품 판매에 자산관리 기능이 본격적으로 더해졌다. 이후 변액보험과 퇴직연금뿐 아니라 펀드와 신탁까지 사업영역이 확대됐다. 투자·자산관리 역량을 변액보험에 본격적으로 접목한 것은 2014년 출시한 글로벌 MVP다. 가입자가 직접 펀드를 선택하고 변경하는 데 그치지 않고 시장 상황에 맞춰 글로벌 주식과 채권, 대안자산 등을 배분하는 운용 방식을 도입했다. 출시 당시 약 3억원이던 MVP 순자산은 2018년 1조원을 넘어선 뒤 2024년 4월 약 4조원까지 증가했다. 올해 상반기에는 4조5000억원으로 불어났다. 투자 성향과 위험자산 비중에 따라 선택할 수 있는 상품군도 확대됐다. 운용 방식도 시장 변화에 맞춰 손질한다. 기존에는 분기 초 자산 비중을 정한 뒤 중간 조정을 최소화했지만 앞으로는 분기 중에도 시장 변동성과 수급 상황을 점검해 필요하면 투자 비중을 바꾼다. 인공지능(AI) 등 장기 성장성이 높은 산업에 대한 투자 기조는 유지하되 분기 중 자산 비중 조정 폭을 넓힌다. 변액보험의 체급을 키운 분기점은 PCA생명 합병이다. 미래에셋생명은 2017년 PCA생명을 인수한 뒤 2018년 3월 합병을 마쳤다. 통합 과정에서 변액보험 자산은 6조3700억원에서 10조5500억원으로 늘었다. 전체 고객은 220만명에서 250만명, 변액보험 고객은 30만명에서 44만명으로 증가했다. 2021년에는 보험업계에서 처음으로 제조와 판매를 분리하는 제판분리를 시행했다. 미래에셋생명 전속 영업조직 약 3500명이 미래에셋금융서비스로 이동하면서 보험사는 상품과 고객서비스, 자산운용에 집중하고 판매 조직은 여러 보험사 상품을 취급하는 법인보험대리점(GA) 형태로 바뀌었다. 판매 조직을 분리한 뒤 보장성 영업도 강화됐다. 미래에셋금융서비스는 2023년 제판분리 이후 처음으로 흑자전환했고 2024년에는 보장성 월초보험료 16억원을 기록했다. 제판분리 이후 미래에셋금융서비스의 보장성 판매도 늘었다. 현재 미래에셋생명의 사업구조는 건강보험을 중심으로 한 보장성보험과 변액·퇴직연금 중심의 자산관리 사업으로 나뉜다. 과거부터 강점을 보여온 변액보험 사업을 이어가는 동시에 IFRS17 도입 이후 중요성이 커진 보장성 상품 판매도 늘리고 있다. 올해 상반기 전체 APE는 3923억원으로 전년 동기보다 32.4% 늘었고 보장성 APE는 2130억원으로 50.8% 증가했다. 신계약 보험계약마진(CSM)은 3076억원으로 25.4% 늘었다. 이 가운데 건강상해 신계약 CSM은 2594억원으로 30.6% 증가했고 기말 보유 CSM은 2조3311억원으로 연초보다 13.2% 확대됐다. 보장성 확대에도 변액보험의 규모는 함께 커졌다. 상반기 말 변액보험 적립금은 16조2780억원으로 전년 동기보다 35.5% 증가했고 관련 수수료수입은 303억원으로 23.5% 늘었다. 투자 영역은 고객이 맡긴 변액보험 자산에서 보험사 자체 자산으로 넓어지고 있다. 올해 상반기 일반계정 투자자산은 19조2000억원으로 집계됐다. 국내채권을 중심으로 해외채권과 수익증권, 대체투자 등을 운용하고 있으며 2분기 자산·부채종합관리(ALM) 매칭률은 112.1%를 기록했다. ALM 매칭을 통해 보험부채와 자산 만기를 관리하고 있다. 보험 본업에서 쌓은 자본을 활용한 미래 산업 투자도 추진한다. 이를 위해 인공지능(AI), 반도체를 비롯한 성장 산업에 투자하고 미래에셋그룹이 보유한 글로벌 투자 네트워크 활용에 나선다. 올해부터 일반계정 자산은 ALM 매칭북과 자기자본투자(PI)북으로 구분해 운용한다. ALM 매칭북은 보험부채에 맞춰 자산을 운용하고 PI북은 미래에셋그룹의 투자 역량을 활용해 미래 기술기업에 장기 투자하는 방식이다. 첫 투자 대상은 AI 반도체 설계기업 리벨리온이다. 미래에셋생명은 지난 3월 이사회에서 리벨리온 투자안을 의결했다. 앞으로 AI 인프라 등 혁신기술 기업으로 투자 대상을 넓히고 미국을 비롯한 해외 유망 기술기업도 검토할 계획이다. ‘한국형 버크셔 해서웨이’ 전략을 통해 보험 본업에서 확보한 자본을 기업 투자로 연결해 수익원을 다변화한다는 구상이다. [아주경제 2026년 10월 13일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-10-13 08:50:16
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![[경제일보] SKT, 통신요금 다음은 AI요금…토큰 게이트웨이의 진짜 계산법](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/12/20261012092647448493.jpg)
SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-13 08:12:30
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글로벌 VC a16z 한국 방문…AI 반도체·인프라 협력 가능성 타진 [경제일보] 글로벌 벤처캐피털(VC) 앤드리슨 호로위츠(a16z)가 인공지능(AI) 하드웨어와 인프라 분야에서 한국 기업과의 협력 기회를 모색한다. AI 모델 경쟁이 반도체와 메모리, 컴퓨팅, 데이터센터 등 이를 뒷받침하는 인프라 경쟁으로 확대되는 가운데 대규모 AI 연산에 필요한 반도체·메모리와 제조 역량, 로보틱스 분야가 주요 협력 대상으로 거론되면서 국내 기업의 기술력을 글로벌 투자와 사업 협력으로 연결할 수 있을지 주목되고 있다. 12일 a16z는 라구 라구람 매니징 파트너 겸 제너럴 파트너가 인프라 투자팀과 함께 한국을 방문한다고 밝혔다. 이번 방한은 a16z가 지난달 AI 하드웨어와 인프라 기술에 특화된 11억 달러(약 1조3400억원) 규모의 '머신 에이지 펀드'를 조성한 이후 이뤄진다. a16z는 국내 AI 하드웨어·인프라 기업 및 산업 관계자들과 만나 기술 개발과 사업화 기회를 논의하고, 자사 포트폴리오 기업과의 협력 가능성을 살펴볼 계획이다. 머신 에이지 펀드는 AI 산업의 성장에 필요한 기반 기술에 투자하는 것을 목표로 조성됐다. 투자 대상은 반도체와 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 등 핵심 하드웨어부터 전력과 냉각, 데이터센터 등 AI 인프라 구축에 필요한 분야 전반이다. 대규모 투자가 필요하거나 기존 기술의 한계가 뚜렷한 영역에서 차별화된 경쟁력을 확보할 잠재력이 있는 신생기업에 투자를 집중한다는 방침이다. 최근 고성능 AI 모델을 개발하더라도 이를 학습·추론하는 데 필요한 연산 자원과 메모리, 네트워크, 전력 공급이 뒷받침되지 않으면 서비스 확장에 제약이 생길 수 있는 것으로 나타났다. 이에 AI 데이터센터 구축이 확대될수록 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 냉각, 데이터 처리 능력 등도 사업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. a16z가 한국과의 주요 협력 분야로 반도체와 로보틱스를 꼽은 것도 이 같은 산업 변화와 관련이 있는 것으로 분석된다. a16z는 한국이 메모리 반도체와 첨단 제조 분야에서 경쟁력을 갖추고 있어 AI 컴퓨팅 인프라와 하드웨어 생태계에서 협력 가능성이 있는 것으로 분석하고 있다. 로보틱스 역시 AI 기술이 실제 물리적 환경으로 확장되면서 관심 분야로 제시됐다. 국내 기업 입장에서는 글로벌 투자 자금과 해외 사업 네트워크를 확보할 기회가 될 전망이다. AI 반도체와 메모리 분야에서는 연산 성능과 데이터 처리 효율을 높이는 기술이 중요하고, 로보틱스에서는 AI 모델을 실제 기계와 산업 현장에 적용할 수 있는 하드웨어·제조 역량이 필요한 것으로 꼽힌다. 국내 스타트업이 보유한 기술을 a16z의 투자 포트폴리오 기업과 연결할 수 있다면 공동 사업이나 해외 시장 진출 기회를 모색할 수 있다. 방한을 이끄는 라구 라구람은 소프트웨어부터 하드웨어까지 AI 인프라 전반의 투자를 담당하고, 성장 단계 포트폴리오 기업의 글로벌 전략을 총괄한다. a16z에 합류하기 전에는 글로벌 클라우드 인프라 기업 VM웨어에서 약 20년간 제품 및 경영 분야 주요 직책을 맡았으며, 최고운영책임자(COO)를 거쳐 최고경영자(CEO)를 역임했다. 클라우드 인프라 사업을 이끌었던 경험을 바탕으로 AI 인프라 분야의 투자와 기업 성장 전략을 맡고 있다. 라구 라구람 a16z 제너럴 파트너는 "AI의 발전은 소프트웨어뿐 아니라 기술 인프라 전반을 빠르게 변화시키고 있다"며 "한국은 반도체와 로보틱스 등 핵심 분야에서 세계적인 기술력과 탄탄한 산업 기반을 갖추고 있는 만큼, 이번 방문을 통해 한국 기업 및 산업 관계자들과 직접 만나 새로운 기술과 사업 기회에 대해 폭넓게 논의할 수 있기를 기대한다"고 말했다.2026-10-12 15:59:14
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KT, '모두의 AI' 협력사 총집결…12월 출시 앞두고 '모두의 AI 커넥트 서밋' 개최 [경제일보] KT가 17개 기업과 손잡고 국산 인공지능(AI) 모델과 생활밀착형 서비스를 연결하는 '모두의 AI' 사업화에 속도를 낸다. 개별 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 검색·교육·금융·콘텐츠 등 다양한 분야의 서비스를 하나로 묶어 이용자 접점을 넓히겠다는 전략이다. 오는 12월 정식 출시를 앞두고 컨소시엄 참여 기업들과 서비스 준비 상황을 점검하고 협력 확대 방안을 논의한다. 12일 KT는 이날 서울 종로구 KT 광화문빌딩 웨스트에서 '모두의 AI 커넥트 서밋 2026'을 개최할 예정이라고 밝혔다. '연결을 넘어 실행으로'를 주제로 열리는 이번 행사에는 박윤영 KT 대표를 비롯해 다음, 업스테이지, 솔트룩스, EBS, 비씨카드, 직방, 커넥트웨이브, 무신사 등 컨소시엄 참여 기업의 대표와 주요 경영진이 참석할 예정이다. 이들은 '모두의 AI' 서비스 준비 현황과 정식 출시 계획을 공유하고, 출시 이후 서비스 고도화와 기업 간 협력 확대 방향을 논의할 계획이다. KT 컨소시엄에는 AI 모델·플랫폼 기업부터 교육·금융·부동산·콘텐츠 분야 서비스 기업, 반도체와 AI 인프라 기업까지 총 17개사가 참여한다. KT는 플랫폼과 인프라를 기반으로 기업 간 서비스 연계를 지원하고, 참여 기업들은 각자 보유한 AI 기술과 데이터, 서비스를 결합하는 역할을 맡는다. 단일 기업이 모든 기술과 서비스를 자체적으로 확보하기보다 각 기업의 전문성을 연결해 서비스 경쟁력을 확보하려는 구조다. '모두의 AI'는 다양한 국산 AI 모델과 생활밀착형 서비스를 하나로 연결해 이용자에게 통합된 AI 경험을 제공하는 것을 목표로 진행된다. 초기에는 날씨와 생활 정보, 주식, 인물, 콘텐츠 등 일상에서 자주 접하는 주제를 자연어로 질문하고 답변을 받을 수 있는 기능을 중심으로 서비스를 구성할 계획이다. 이용자의 질문 의도를 파악해 필요한 정보를 제공하고, 복잡한 생활 정보를 이해하기 쉽게 설명하는 데 주력한다는 방침이다. 검색과 교육, 금융, 콘텐츠, 부동산 등 여러 분야의 서비스를 연결한다는 점도 특징이다. 각 분야에 특화된 기업의 기술과 서비스를 활용하면 하나의 서비스 안에서 다양한 이용자 수요에 대응할 수 있다는 것이 KT 컨소시엄의 구상이다. 다만 실제 경쟁력은 참여 기업의 수보다 각 서비스가 얼마나 유기적으로 연결되는지, 이용자의 질문에 정확하고 일관된 답변을 제공할 수 있는지에 따라 좌우될 전망이다. 이번 행사는 컨소시엄을 구성한 기업들이 서비스 구현 상황을 함께 점검하는 자리로 알려졌다. KT는 참여 기업들과 준비 중인 서비스의 형태를 살펴보고, 점검 결과를 바탕으로 완성도를 높여 정식 출시에 대비할 계획이다. 이날 행사에서는 서비스 출시 일정과 초기 제공 기능, 참여 기업 간 협력 방식 등이 주요 논의 대상이 될 전망이다. KT가 추진하는 과제는 기업 간 기술 협력을 실제 이용자 확보와 사업 성과로 연결하는 것으로 꼽힌다. AI 모델과 플랫폼을 개발하는 것만으로는 지속적인 사업 성장을 담보하기 어려운 만큼, 이용자가 일상에서 반복적으로 사용하는 서비스를 확보하고 이를 통해 사업 기반을 넓혀야 한다. 다양한 분야의 기업이 참여하는 컨소시엄 구조가 실제 서비스 이용 편의와 차별화로 이어질 수 있을지가 관건이다. KT 컨소시엄은 12월 정식 서비스 출시 이후에도 기능 고도화와 파트너 확대를 추진할 계획이다. 기존 참여 기업 간 협력을 강화하는 동시에 다양한 분야의 기업과 서비스가 참여할 수 있도록 개방형 협력 체계를 확대한다는 구상이다. 이를 통해 AI 모델과 플랫폼, 데이터, 서비스가 함께 성장하는 구조를 구축하고 국내 AI 산업의 성장 기반을 넓힌다는 목표다. 박윤영 KT 대표는 "AI 핵심 분야를 대표하는 대한민국 대표 기업이 '모두의 AI'의 성공적인 실행과 발전 방향을 함께 논의한 뜻깊은 시간이었다"며 "참여 기업들과 더욱 긴밀히 소통하고 협력해 국민에게 일상에서 끊김 없는 AI 경험을 제공하고, 대한민국 AI 생태계의 지속적인 성장에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-12 10:16:57
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SKT, 2300만 고객 기반 'AI 관문' 노린다…통신·인프라 묶어 새 성장축 구축 [경제일보] SK텔레콤이 통신에서 확보한 2300만 고객 기반을 AI 서비스와 데이터센터 사업으로 연결하는 성장 전략을 내놨다. 기업과 개인의 AI 사용을 적합한 모델·인프라로 연결하는 ‘토큰 게이트웨이’를 추진한다. 통신 고객 접점에서 AI 수요를 모으고, 자체 플랫폼과 연산 인프라로 이를 처리하는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 정재헌 최고경영자(CEO)는 전날 서울 SKT타워에서 구성원 대상 타운홀을 열고 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표했다. 통신, AI 서비스, AI 인프라를 AI 기술과 인공지능 전환(AX)이라는 공통 동력으로 연결하는 것이 핵심이다. 정 CEO는 “AI 경쟁의 축이 모델과 인프라를 넘어 토큰을 안정적으로 생성·공급·활용하는 생태계로 확대되고 있다”며 “통신과 AI 역량을 응집해온 SKT에는 새로운 성장 기회”라고 말했다. 이번 전략의 배경에는 기존 사업의 수익 기반을 유지하면서 AI 사업을 키워야 하는 성장 과제가 있다. 올해 2분기 SKT의 연결 매출은 4조3591억원으로 전년 동기보다 0.5% 증가했다. 같은 기간 AI 데이터센터 매출은 가동 확대에 힘입어 92.5% 늘어난 1362억원을 기록했다. 회사 전체 매출이 완만하게 증가하는 가운데 AI 인프라 사업은 빠르게 성장하고 있다. 투자 규모도 커지고 있다. SKT는 지난 6월 엔비디아와 AI 클라우드 협력 계획을 발표했고, 7월에는 대규모 AI 데이터센터 개발을 전담하는 SK하이퍼를 설립했다. 8월에는 SK브로드밴드의 데이터센터·해저케이블 사업을 분할해 SK호라이즌을 신설하는 계획과 함께 3조800억원 규모의 지분 투자 계약을 발표했다. 이번 성장 기어 전략은 이렇게 확대하는 공급 기반을 고객의 AI 이용 수요와 연결하는 방향을 제시했다. 토큰은 AI가 문장 등을 처리하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스의 사용량과 비용을 계산하는 기준으로도 쓰인다. AI를 실제 업무에서 반복적으로 활용할수록 모델을 구동하는 연산 자원과 비용 관리가 중요해진다. 기업에는 업무에 적합한 모델을 고르고 사용 현황을 관리하는 기능이 필요하다. 글로벌 클라우드 기업들도 이 영역을 사업화하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록은 동일한 모델 계열 안에서 요청별 응답 품질과 비용을 고려해 모델을 선택하는 기능을 제공한다. AI를 제공하는 경쟁에 사용 효율을 관리하는 경쟁이 더해지는 흐름이다. SKT가 추진하는 토큰 게이트웨이는 기업과 고객의 AI 사용 패턴을 관리하고 최적의 모델·인프라로 연결하는 관제센터 역할을 한다. 회사는 2300만 고객과 결제 체계, 다양한 모델을 제공할 수 있는 플랫폼을 강점으로 제시했다. 이용자가 AI를 선택하고 사용하는 접점을 확보해 인프라 투자와 서비스 사업을 연결하려는 구상으로 풀이된다. 이 방향은 기존 AI 인프라 전략에서도 드러났다. 정석근 SKT AI CIC장은 지난 8월 회사 뉴스룸 인터뷰에서 앞으로 고객이 토큰을 요구하게 될 것이라며, 이를 만들어낼 인프라와 효율화 기술을 직접 확보하는 것이 통신 사업의 새로운 동력이 될 수 있다고 설명했다. 이번 발표는 고객의 AI 사용을 관리·연결하는 사업을 구체적으로 제시했다는 점에서 그 연장선에 있다. 통신 사업에는 AI 기반 초개인화와 AI 친화형 자율 네트워크를 적용한다. 고객별 이용 특성에 맞춰 서비스를 개선하고 AI 확산에 필요한 네트워크 경쟁력을 확보할 계획이다. 정 CEO는 AI가 통신의 초개인화·보안·차세대 네트워크 과제를 해결하고, 통신은 AI를 고객과 산업 전반으로 확산하는 기반이 될 수 있다고 강조했다. AI 서비스 사업은 기업과 개인 고객을 아우르며 서비스 구현부터 운영까지 지원하는 방향으로 추진한다. 네트워크와 모델·서비스 역량을 활용해 국방·공공 AI, 산업 특화 AI, ‘모두의 AI’ 등으로 사업 영역을 확대한다. 인프라 사업은 SK호라이즌과 SK하이퍼가 역할을 나누는 구조다. 내년 1분기 분할·신설을 목표로 추진 중인 SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영·확장과 해저케이블 사업을, SK하이퍼는 대규모 신규 데이터센터 개발을 담당한다. SKT는 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄의 투자를 통해 인프라 확장 재원을 확보할 계획이다. 엔비디아와 협력하는 AI 팩토리는 내년 상용 서비스 개시를 목표로 단계적으로 확장한다. 양사는 칩과 시스템, 운영 소프트웨어를 함께 설계·최적화해 토큰 생성 비용과 전력당 처리 성능을 개선할 방침이다. 토큰 게이트웨이가 AI 이용을 적합한 모델과 인프라로 연결한다면, AI 팩토리는 이를 처리할 연산 기반을 제공하는 구조다. 조직 운영도 바꾼다. 정 CEO는 반복 업무 자동화와 업무 속도 개선에 이어 업무 방식과 조직 구조를 AX 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. SKT는 조만간 사내 공모를 통해 다양한 경험과 역량을 갖춘 구성원을 핵심 성장 사업에 배치할 계획이다. 정 CEO는 “통신과 AI는 함께 맞물려 SKT의 미래를 만들어가는 하나의 성장 엔진”이라며 “AX를 기반으로 조직 생산성과 시너지를 극대화하고 성장의 속도를 높이는 원팀 문화를 이어가자”고 당부했다.2026-10-09 10:33:05
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삼성전자, 3분기 첫 '영업익 100조' 돌파…반도체 초호황에 사상 최대 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI)발 메모리 초호황에 힘입어 역대 최대 분기 실적을 기록했다. 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 고부가 제품 판매 확대와 범용 메모리 가격 상승이 맞물리면서 영업이익은 처음으로 100조원을 넘어섰다. 지난해 4분기부터 이어진 최대 실적 행진도 네 분기째 계속됐다. 8일 삼성전자에 따르면 올해 3분기 연결 기준 잠정 영업이익은 107조4000억원으로 전년 동기 대비 782.5% 증가했다. 같은 기간 매출은 126.6% 늘어난 195조원으로 집계됐다. 올해 1~3분기 누적 영업이익은 254조1000억원으로 집계됐다. 4분기에도 메모리 가격 강세가 이어질 경우 연간 영업이익 350조원 달성 가능성도 커진다. 이번 실적을 이끈 것은 반도체다. 삼성전자가 잠정실적에서 사업부별 성적을 공개하지 않았지만 업계에서는 반도체를 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 이익 대부분을 책임진 것으로 보고 있다. 특히 메모리 사업에서 큰 폭의 이익 증가가 나타난 것으로 추정된다. 글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자가 확대되면서 HBM뿐 아니라 D램과 낸드 수요까지 빠르게 늘어난 영향이다. 범용 인공지능(AGI) 개발 경쟁에 따라 데이터센터와 AI 서버 투자가 이어지는 가운데 메모리 가격 상승까지 더해지면서 수익성이 크게 개선된 것으로 분석된다. 업계에서는 DS 부문의 영업이익이 삼성전자 전체 영업이익과 비슷하거나 이를 소폭 웃돌았을 것으로 보고 있다. 메모리에서 거둔 대규모 이익이 다른 사업부에서 발생한 손실을 상쇄한 것으로 추정된다. 메모리 가격은 4분기에도 상승세를 이어갈 것으로 예상된다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기보다 10~15%, 낸드 가격은 15~20% 오를 것으로 내다봤다. AI용 제품을 중심으로 수요가 이어지면서 범용 메모리 가격에도 상승 압력이 지속되고 있다는 분석이다. 차세대 HBM도 내년 실적 확대를 뒷받침할 것으로 예상된다. 삼성전자가 세계 최초로 양산을 시작한 HBM4는 내년부터 공급이 본격적으로 늘어날 전망이다. 반면 반도체 내에서도 메모리와 비메모리의 실적 차이는 이어진 것으로 추정된다. 시스템LSI와 파운드리 등 비메모리 사업은 3분기 1조원 안팎의 적자를 기록했을 것이란 관측이 나온다. 가동률은 개선되고 있지만 미국 텍사스주 테일러 공장 가동에 따른 비용이 수익성에 부담을 준 것으로 분석된다. 완제품을 담당하는 디바이스경험(DX) 부문도 부품 가격 상승에 따른 원가 부담으로 전 분기에 이어 적자를 기록했을 가능성이 제기된다. 증권가에서는 모바일경험(MX)·네트워크 사업부가 1조5000억원 안팎의 영업손실을 낸 것으로 추산한다. 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA) 사업부 역시 5000억원 수준의 적자를 기록했을 것으로 보고 있다. 삼성디스플레이와 하만은 흑자를 유지한 것으로 추정된다. 삼성디스플레이는 약 1조원, 하만은 2000억~4000억원 수준의 영업이익을 거둔 것으로 예상된다.2026-10-08 08:32:41
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짓고 운영까지 맡는다…KT 클라우드, 청라 50MW로 AIDC 사업 확대 [경제일보] KT 클라우드가 인천 청라에 50MW급 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 구축하며 수도권 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 특히 청라 데이터센터를 직접 설계하고 구축·운영하는 DBO 사업자로 참여하고 AI 연산용 인프라와 범용 클라우드를 한 시설에 함께 수용하면서 수도권 AI 데이터센터 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 7일 KT 클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AI 데이터센터 사업에 DBO(설계·건설·운영) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 청라 AI 데이터센터는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축되며 올해 4분기 착공해 오는 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. 이번 사업은 KT 클라우드가 지난달 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 제시한 수도권 AIDC 확대 전략의 구체적인 사업 사례라는 점에서 주목된다. 당시 KT 클라우드는 수도권에 고객 맞춤형 AIDC를 구축하고 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 거점을 연결해 오는 2031년까지 20여개 사이트에서 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보하겠다는 계획을 공개했다. 청라 데이터센터가 구축되면 수도권 서부 지역에서 대규모 AI 연산 수요를 수용하는 새로운 거점 역할을 맡게 된다. KT 클라우드는 청라 데이터센터가 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있고 김포공항과 인천국제공항에도 인접해 국내외 IT 기업을 대상으로 한 접근성을 확보할 수 있다고 설명했다. 특히 청라 데이터센터는 KT 클라우드가 가산·목동 등 기존 데이터센터와 연결해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 거점 간 네트워크 연속성을 강화한다는 구상의 핵심이다. 단일 데이터센터의 수용 용량을 늘리는 것보다 수도권 곳곳에 AIDC를 분산하고 이를 네트워크로 연결해 고객이 필요한 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하겠다는 기존 전략을 구체화하는 방식이다. 청라 데이터센터의 사업 방식도 주목된다. KT 클라우드는 단순히 데이터센터 운영을 맡는 것을 넘어 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사, 안정성 검증과 운영까지 담당하는 DBO 파트너로 참여한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 맡는다. AI 데이터센터의 경우 일반 데이터센터보다 전력과 냉각, 설비 안정성에 대한 요구 수준이 높은 만큼 설계 단계부터 운영까지 통합하는 역량이 중요하다. KT 클라우드가 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 DBO 사업자로 참여하는 것도 AI 인프라 확대 과정에서 구축과 운영 역량을 함께 확보하기 위한 것으로 풀이된다. 사업 구조는 AI와 기존 클라우드 수요를 동시에 수용하는 하이브리드 형태로 설계된다. 데이터센터 내부를 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'으로 나눠 서로 다른 고객 수요에 대응한다. AI 존에는 D2C(다이렉트 투 칩) 방식의 액체냉각 기술이 적용된다. AI 학습과 추론을 위해 고밀도 GPU 서버를 대규모로 운영할 경우 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 데이터센터의 성능과 운영비용에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. KT 클라우드가 액체냉각을 적용하는 것도 고밀도 AI 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 기술적 기반을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 클라우드 존에서는 범용 클라우드 서비스를 수용한다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 모든 고객이 고밀도 GPU 인프라를 필요로 하는 것은 아닌 만큼, AI 전용 인프라와 기존 클라우드 수요를 하나의 시설에서 동시에 확보해 고객 포트폴리오를 넓히는 구조다. 데이터센터 운영에는 KT 클라우드가 자체 개발한 통합 관리 솔루션 'DIMS(데이터센터 인프라스트럭처 매니지먼트 시스템)'도 적용한다. 데이터센터의 주요 인프라를 통합적으로 관리해 운영 안정성을 높이는 동시에 향후 여러 거점의 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 기반으로 활용할 수 있다. 특히 KT 클라우드는 자체 데이터센터를 늘리는 데 그치지 않고 DBO 방식으로 외부 AIDC 구축 사업에도 참여하면서 설계·구축·운영 역량을 사업화하고 있다. 청라 사업에서 축적되는 경험을 향후 다른 AIDC 사업 수주로 확대할 전망이다. KT 클라우드는 청라 외에도 비수도권에서는 군산 등을 중심으로 대규모 AIDC 구축을 추진하고 있다. 수도권에서는 고객과 가까운 위치에서 고밀도 AI 연산과 B2B 수요를 확보하고, 비수도권에서는 전력과 부지 확장성을 활용해 대규모 AI 인프라를 수용하는 방식으로 지역별 역할을 나누는 전략이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 수도권과 비수도권을 합쳐 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표를 유지하고 있다. 청라 사업을 시작으로 향후 다른 수도권 거점의 구축이 얼마나 빠르게 구체화되는지, 액체 냉각 등 차세대 기술을 적용한 AIDC를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 이 목표 달성의 주요 관전 포인트가 될 것으로 전망된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "청라 AI 데이터센터는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다"며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-07 17:24:21
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'TOP500 국내 1위' NHN클라우드, GPU부터 에이전트까지 기업 AI 공략 [경제일보] NHN클라우드가 대규모 GPU 인프라와 기업용 AI 에이전트 개발·운영 서비스를 묶어 기업과 공공기관의 AI 도입 수요를 공략한다. 세계 슈퍼컴퓨터 순위 20위에 오른 연산 인프라에 자원 관리와 업무 적용 도구를 결합해, 고객의 AI 구축부터 운영까지 지원한다는 전략이다. NHN클라우드는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI FESTA 2026’에서 AI 통합 브랜드 ‘NHN FactoryX’를 선보인다고 6일 밝혔다. 부스에서는 필요한 만큼 GPU를 빌려 쓰는 ‘GPUaaS’, GPU 운영 플랫폼 ‘GPU라이브’, AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 ‘에이전트 스튜디오’를 소개한다. 전시의 기반은 AI 데이터센터 ‘NHN FactoryX 서울’에 구축한 엔비디아 B200 GPU 4080장 규모의 단일 클러스터다. 여러 서버의 GPU를 연결해 하나의 대규모 연산 자원으로 활용하는 구조다. TOP500의 2026년 6월 공식 목록에 따르면 해당 시스템은 ‘NIPA(NHN Cloud)-CL-1’이라는 이름으로 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. 연산 시험인 린팩의 실측 성능은 137.4페타플롭스(PF)다. TOP500은 이 실측 성능을 기준으로 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. NHN클라우드가 인프라와 운영 도구를 함께 내세우는 배경에는 GPU 확보 이후에도 이어지는 고객의 비용 부담이 있다. 대규모 AI를 운영하려면 서버 간 데이터를 빠르게 주고받는 네트워크와 전력·냉각 설비를 갖추고, 작업에 맞춰 GPU를 배분해야 한다. 비싼 GPU가 대기 상태로 남는 시간을 줄이는 것도 운영 비용에 영향을 준다. GPU라이브는 이러한 운영 문제를 다루는 도구다. 회사 측에 따르면 AI 모델을 학습시키는 작업과 답변을 생성하는 추론 작업을 구분하고, 작업 상황에 따라 자원을 배분해 유휴 GPU를 줄이도록 설계됐다. 이번 행사에서는 전문가가 GPU 활용 현황을 확인하는 기능과 주요 활용 방안을 설명한다. 에이전트 스튜디오는 확보한 연산 자원을 실제 AI 서비스 개발·운영으로 연결하는 역할을 맡는다. GPU 공급과 자원 관리, 에이전트 활용을 함께 제공하는 것은 고객의 AI 사업이 실험 단계에서 지속적인 운영으로 이어지도록 지원하려는 구성이다. NHN클라우드는 2020년 AI 제조 플랫폼 구축 사업 참여 이후 GPU 인프라를 구축·운영하며 전력과 냉각, 네트워크 설계 경험을 축적했다. 지난 5월 FactoryX를 공개할 때는 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성하고 전체 매출에서 차지하는 비중을 50% 이상으로 높이겠다는 목표도 제시했다. 공공 분야에서는 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호·개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P)을 기반으로 축적한 보안·운영 역량을 소개한다. 정부·공공기관의 요구에 맞춘 AI 인프라 설계와 구축을 지원한다는 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 AI 페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN FactoryX의 기술과 서비스를 선보인다”고 말했다.2026-10-06 10:53:12
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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한투증권, 데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회 성료 [경제일보] 한국투자증권은 30일 서울 영등포구 본사에서 '데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회'를 열었다고 1일 밝혔다. 이번 설명회는 18일 열린 1차 설명회에 이어 AI 데이터센터와 관련 금융시장에 대한 업계의 관심이 이어지면서 추가로 마련됐다. 두 차례 행사에 총 480여 명이 참석을 신청했다. 행사에는 △데이터센터 개발사업자 △국내 클라우드 사업자 △대기업·그룹사 △은행·여신전문금융회사 △기관투자가 △자산운용사 △건설사 등 AI 데이터센터 생태계 전반의 관계자가 참여했다. 한국투자증권 PF그룹과 리서치본부는 △데이터센터 산업의 최신 지형 변화와 AI 팩토리(AI Factory) 전환 흐름 △데이터센터 PF의 구조적 특성과 금융 주선 사례 △AI 특화 클라우드 기업의 해외 자금조달 사례와 국내 적용 가능성 △기관전용 사모펀드(PEF)를 활용한 자금조달 구조 등을 소개했다. 현장에서는 사업성과 금융 안정성을 점검하기 위한 논의도 이어졌다. 주요 주제는 △AI 데이터센터의 중장기 수요와 공급 전망 △데이터센터의 지역 분산 가능성 △GPU 기술 변화에 따른 자산가치와 감가상각 리스크 △GPU 자산에 대한 권리 보전 방안 등이다. GPU 파이낸싱은 GPU 사용계약에서 발생하는 미래 현금흐름 등을 바탕으로 자금을 조달하는 금융구조다. 생성형 AI와 에이전틱(Agentic) AI가 확산하면서 고성능 GPU와 초고전력·고밀도 AI 데이터센터(AIDC) 수요가 늘고 있어 국내 기업과 투자기관의 관심도 커지는 분위기다. 한국투자증권은 이번 설명회를 계기로 관련 기업과 투자기관을 대상으로 사업 특성에 맞춘 후속 협의를 이어갈 예정이다. 데이터센터 개발과 GPU 도입 과정에 필요한 법률·회계 검토를 비롯해 PEF 구조화와 자금조달 방안 등 다양한 금융 솔루션을 사업별로 검토하고 자문할 계획이다. 김성환 한국투자증권 사장은 "최근 글로벌 금융시장에서 AI와 데이터센터가 주요 화두로 자리잡고 있으며 해외 기관투자가들과의 논의에서도 데이터센터 투자와 자금조달에 대한 관심을 체감하고 있다"며 "한국투자증권은 데이터센터의 코어앤셸(Core & Shell)과 MEP 공사비 조달부터 GPU 파이낸싱까지 AI 인프라 구축 전 과정에 필요한 금융 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있다"고 말했다.2026-10-01 17:50:27
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아서 헤이즈, AI 인프라 과잉투자 경고…비트코인 강세론 재확인 [경제일보] “미국 주도의 AI 인프라 확충은 19세기 철도 개발 이후 가장 심각한 자본의 비효율적 분배다.” 가상자산 투자사 메일스트롬의 아서 헤이즈 최고투자책임자(CIO)가 AI 인프라 투자 열풍에 경고를 보냈다. 데이터센터와 컴퓨팅 자원에 막대한 자본이 투입되고 있지만 기대하는 수익을 거두기 어렵다는 주장이다. 그는 이런 투자의 부작용을 우려하면서도 비트코인에 대해서는 장기 강세 전망을 유지했다. 헤이즈 CIO는 30일 서울 광진구에서 열린 ‘코리아 블록체인 위크(KBW)’에 참석한 뒤 기자들과 만나 “AI 데이터센터를 구축해 나오는 컴퓨팅 인프라는 기대만큼의 수익을 내지 못한다”고 말했다. AI 기술의 발전보다 이를 뒷받침하기 위해 쏟아붓는 자본과 투자 수익의 불균형에 비판의 초점을 맞췄다. 그는 “이렇게 가다가 2008년 금융위기에 버금가는 경제 공황이 올 수 있으며 궁극적으로 비트코인 가격이 오를 것”이라고 주장했다. AI 인프라 투자에 대한 비관과 비트코인에 대한 낙관을 함께 제시한 것이다. 헤이즈 CIO는 비트코인이 장기적으로 100만달러에 도달할 수 있다는 기존 전망도 이어갔다. 다만 이날 발언에서는 구체적인 달성 시점이나 가격 산정 근거보다 전망 자체에 의미를 부여했다. 그는 “100만달러는 목표로 삼고 싶은 영감을 주는 숫자”라고 말했다. 아서 헤이즈는 가상자산 거래소 비트멕스의 공동창립자로, 현재 메일스트롬 CIO와 블록체인 프로젝트 플롭랩스 최고경영자(CEO)를 맡고 있다. 이날 인터뷰에서도 비트코인 가격 전망과 함께 자신이 이끄는 프로젝트의 사업 방향을 설명했다. AI 인프라 투자에 대해서는 비판적이었지만, AI와 가상자산이 결합하는 시장에는 성장 기대를 드러냈다. 특히 AI 에이전트가 스스로 업무를 수행하고 필요한 서비스의 대금을 지급하는 경제가 형성되면 탈중앙화 결제 네트워크의 역할이 커질 것으로 봤다. 그는 달러 기반 스테이블코인이 미국 정부의 영향을 받을 수 있다는 점을 지적했다. “달러 기반 스테이블코인은 의사결정을 할 때 미국 정부의 영향을 받을 수 있다”면서 “사람이나 정부 영향을 받지 않는 플롭과 같은 가상자산 네트워크가 주목받을 것”이라고 말했다. 스테이블코인은 달러 등 특정 자산에 가치를 연동하도록 설계한 가상자산이다. 헤이즈는 AI 에이전트의 결제 수단을 논하면서 가격 안정성보다 정부와 중앙화된 운영 주체로부터의 독립성을 강조했다. 플롭은 AI 에이전트가 연산 자원을 구매하는 데 사용할 화폐와 네트워크를 개발하는 프로젝트다. 공식 소개자료는 에이전트가 플롭을 지급하면 연산 제공자가 AI 추론 작업을 수행하고, 검증자가 작업 결과를 확인해 정산하는 구조를 제시하고 있다. AI 추론은 학습된 모델을 이용해 답변이나 예측 결과를 생성하는 과정이다. 헤이즈의 구상은 AI 에이전트가 결제하는 화폐를 실제 작업에 필요한 컴퓨팅 자원과 연결하는 데 있다. 그는 향후 가상자산 생태계의 유망 분야로 AI와 가상자산의 결합을 꼽으며, 플롭과 같은 탈중앙화 화폐가 에이전트 간 거래에서 큰 역할을 할 것이라고 주장했다.2026-09-30 17:20:45
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LG CNS, 데이터센터도 '사전제작'…전력·냉각 묶어 AI 팩토리 공급 [경제일보] LG CNS가 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에 설치하는 모듈형 데이터센터로 AI 인프라 사업을 확대한다. 데이터센터를 짓고 장비를 들이는 현장 공정을 줄이는 한편, 고객의 연산 수요에 맞춰 설비를 단계적으로 늘리는 방식이다. 시설 구축에 GPU 공급과 AI 서비스 운영까지 묶어 제공한다. LG CNS는 29일 싱가포르에서 개막한 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 사전제작 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다. 전시회는 30일까지 마리나베이샌즈에서 열린다. AI 팩토리는 GPU 기반 데이터센터에 AI 모델 학습·추론과 서비스 운영 기능을 결합한 인프라다. ◆ 서버·전력·냉각을 모듈로 묶어 현장 설치 PMDC는 GPU와 서버, 전력·냉각 설비를 규격화된 모듈로 구성해 사전에 제작한 뒤 현장에서 연결한다. LG CNS는 이번 전시에서 이를 축소한 모델을 선보였다. 회사는 현장 공사를 줄이고 필요한 모듈을 추가하는 방식으로 구축 기간과 증설 부담을 낮추겠다는 계획이다. 그룹 계열사도 참여한다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자가 모듈형 냉각 인프라, LG에너지솔루션이 배터리 솔루션을 제공한다. 서버 운영에 필요한 전력 공급과 열 관리를 함께 설계하는 ‘원 LG’ 방식이다. LG전자는 같은 전시회에서 사전제작 방식의 모듈형 냉각 인프라와 액체냉각 제품을 공개했다. 고성능 GPU가 밀집한 AI 데이터센터에서는 서버를 연결하는 것뿐 아니라 발생한 열을 빠르게 빼내는 설비도 필요하다. LG CNS는 컨테이너 형태의 소형 데이터센터를 조합하는 ‘모듈형 AI 팩토리’도 추진한다. 처음부터 대규모 건물을 짓는 대신 필요한 연산 규모와 기능에 맞춰 컨테이너를 추가하는 방식이다. 서버 등 IT 장비에 공급하는 전력 기준으로 엔비디아 베라 루빈 기반 4MW, GB300 기반 1.2MW 모듈을 출시했다. ◆ GPU 임대부터 AI 서비스 운영까지 통합 베라 루빈 기반 풀스택 서비스는 데이터센터 설비와 GPU 연산 자원, AI 서비스를 함께 제공한다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드로 이용하는 서비스형 GPU(GPUaaS), 로봇 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI의 학습·추론을 지원하는 서비스, 전력·냉각 운영 기술을 결합했다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 루빈 GPU와 베라 CPU, 고속 연결·네트워크 장치를 액체냉각 구조로 구성한다. 연산 장비가 고밀도로 집적되면서 데이터센터의 전력 공급과 냉각 설계도 이에 맞춰 바뀌고 있다. LG CNS는 국내 데이터센터에서도 액체냉각 적용을 추진하고 있다. 지난 8월에는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 인프라를 구축한다고 발표했다. 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 회사에 따르면 이 인프라는 랙당 200kW 이상의 고밀도 전력 환경에 대응하도록 설계된다. 양사는 내년까지 구축과 실증을 마칠 계획이다. 기존 데이터센터를 고성능 GPU 운영 환경으로 바꾸는 사업과 신규 모듈형 데이터센터 공급을 병행하는 셈이다. LG CNS는 이번 전시를 계기로 동남아시아와 북미·유럽 시장을 확대할 방침이다. 회사가 발표한 올해 상반기 AI·클라우드 매출은 1조6714억원으로 전년 동기보다 5.1% 증가했으며, 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 “AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스”라며 “고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고, 고객이 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것”이라고 말했다. 이어 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 사업 경쟁력을 강화하겠다고 밝혔다.2026-09-30 10:01:00
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