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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화 [경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.2026-08-31 09:01:07
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SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다 [경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-28 17:39:34
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SKT, AI 인프라 '운영·개발' 분리…SK호라이즌·SK하이퍼 투트랙 [경제일보] SK텔레콤이 자회사 SK브로드밴드를 AI 데이터센터(DC) 인프라 사업과 유선·미디어·엔터프라이즈 사업으로 나눈다. AI DC 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 투자금을 유치하고, 데이터센터와 해저케이블 등 AI 인프라에 대한 투자를 확대해 통신사업자가 AI 서비스뿐 아니라 AI를 구동하는 물리적 인프라를 별도 성장축으로 키우는 전략으로 풀이된다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사인 SK브로드밴드와 신설회사인 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 분할과 함께 글로벌 투자사 KKR과 IMM인베스트먼트-스톤브릿지 컨소시엄으로부터 SK호라이즌에 총 3조800억원 규모의 투자를 유치한다. 이번 개편은 AI DC 사업을 별도 법인으로 분리해 전문성과 투자 유연성을 높이는 것이 핵심으로 분석된다. 기존 SK브로드밴드가 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중하는 동안 SK호라이즌은 AI DC 인프라 확장에 주력한다. SK호라이즌은 현재 운영 중인 서초·일산 2곳·분당·가산·센텀·양주·판교 등 8개 데이터센터와 울산·구로 등 건설 중인 AI DC를 포함해 총 318㎿ 규모의 인프라를 맡는다. 향후 AI DC 추가 구축과 함께 글로벌 AI 사업에 필요한 해저케이블 인프라도 단계적으로 확대할 계획이다. SK텔레콤이 AI DC 사업을 별도 회사로 분리하는 것은 AI 시장의 성장에 따라 데이터센터가 단순한 통신 인프라를 넘어 새로운 투자 자산으로 부상하고 있기 때문이다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 고성능 GPU를 대규모로 수용할 수 있는 데이터센터 수요가 늘어나면서 전력과 부지, 네트워크를 확보하는 것이 AI 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 특히 AI DC는 일반 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 시스템, 네트워크 역량 등이 요구된다. 막대한 초기 투자비가 필요한 만큼 자체 자금만으로 사업을 확대하기보다 재무적 투자자(FI)를 유치해 인프라를 확장하는 방식이 업계에서 확대되고 있다. SK텔레콤도 이번 분할과 동시에 대규모 외부 자금을 확보하면서 AI DC 사업 확장을 위한 투자 여력을 마련했다. KKR과 IMM컨소시엄은 단계적인 투자가 완료되면 SK호라이즌 지분을 각각 29%, 20% 보유하게 된다. SK텔레콤은 51% 지분을 유지해 최대주주 지위를 확보한다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 기존 AI DC 운영뿐 아니라 향후 인프라 사업 확대를 위한 전문 플랫폼으로 육성할 계획이다. SK텔레콤은 이번 별도 법인 분리가 AI DC 사업에 필요한 의사결정을 빠르게 내리고 사업별 투자와 외부 자금 조달도 보다 유연하게 진행할 수 있을 것으로 전망한다고 설명했다. SK텔레콤은 이번 개편을 통해 AI DC 사업을 담당하는 계열사 체계도 구체화했다. SK텔레콤이 그룹 차원의 AI DC 사업 전략과 글로벌 빅테크 협업 등을 총괄하고, SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영과 해저케이블 등 인프라 확장을 담당한다. 지난 7월 설립한 전문회사 'SK하이퍼'는 신규 AI DC 사업 개발을 맡는다. SK하이퍼는 대규모 신규 AI DC 개발을 담당한다. 오는 2029년 5GW 규모를 단계적으로 오픈하고 오는 2035년까지 15GW 규모로 확대하는 것을 목표로 구축되고 있다. 기존 데이터센터를 운영하는 SK호라이즌과 신규 대형 AI DC 개발을 담당하는 SK하이퍼를 분리해 AI 인프라 사업의 개발과 운영 역량을 동시에 확보하는 구조다. 해저케이블도 AI 인프라 경쟁의 한 축으로 포함됐다. AI 데이터센터가 늘어나면서 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르게 연결할 수 있는 네트워크 인프라의 중요성이 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 해저케이블 구축도 단계적으로 확대할 예정이다. 존속회사인 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업에 집중한다. AX 기반 상품·서비스 혁신을 통해 기존 사업 경쟁력을 강화하는 한편 새로운 비즈니스 모델을 발굴한다는 계획이다. SK텔레콤은 내년 1분기 최종 분할과 회사 설립을 목표로 정부 인허가와 임시주주총회 등 관련 절차를 진행할 예정이다. 신설회사 SK호라이즌 대표는 현재 SK브로드밴드 CEO를 맡고 있는 김성수 CEO가 겸임할 예정이다. 분할 절차가 완료된 뒤 신설법인 이사회를 통해 최종 확정된다. 김성수 SK브로드밴드 CEO는 "이번 거버넌스 재편은 AI DC 사업의 전문성, 빠른 사업 실행력을 확보하기 위한 선제적 조치"라며 "AI DC 인프라 컴퍼니로서 SK호라이즌을 지속적으로 스케일업해 국내 최고 DC 사업자로 성장시키겠다"고 말했다.2026-08-27 17:49:57
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반도체·AI 인프라에 힘 싣는 SK에코플랜트…엔지니어링 자회사 합병 [경제일보] SK에코플랜트가 100% 자회사인 SK에코엔지니어링을 흡수합병하고 반도체 생산시설과 AI 데이터센터 등 인공지능(AI) 인프라 사업 역량을 한데 모은다. 설계부터 시공·사업관리까지 분산돼 있던 프로젝트 수행 기능을 통합해 대형 첨단산업 시설 수주 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. SK에코플랜트는 공시를 통해 SK에코엔지니어링을 흡수합병한다고 27일 밝혔다. 합병기일은 오는 12월 1일이다. 이번 합병은 AI 인프라를 중심으로 사업 구조를 재편하는 과정의 일환이다. 반도체 팹(FAB)과 AI 데이터센터 신규 투자 및 증설이 늘어나는 가운데 자회사에 있던 엔지니어링 역량을 본사로 가져와 프로젝트 수행 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. SK에코엔지니어링은 복합화력과 열병합발전, 터미널 등 국내외 에너지 인프라를 비롯해 배터리와 리튬이온배터리 분리막(LiBS), 바이오 등 첨단 산업플랜트 분야 사업을 수행해왔다. 합병 이후에는 SK에코엔지니어링의 설계·엔지니어링 역량과 SK에코플랜트의 시공·사업관리 기능을 하나의 체계로 묶는다. 특히 반도체 생산공장과 AI 데이터센터는 초기 설계부터 설비 구축, 시공까지 각 공정이 긴밀하게 연계되는 만큼 조직 통합을 통해 사업 초기 단계부터 원가와 공기를 함께 관리한다는 계획이다. SK에코플랜트는 이를 통해 프로젝트 수행 과정의 효율성을 높이는 동시에 대형 프로젝트 입찰에서 설계·조달·시공을 아우르는 대응력을 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 양사에 나뉘어 있던 인력과 수행 경험을 통합해 수주 이후 사업관리와 수익성까지 함께 높이는 것이 목표다. SK에코플랜트 관계자는 “이번 합병은 조직 통합을 넘어 SK그룹의 ‘AI 풀스택’ 전략에 발맞춰 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너 입지를 공고히 하기 위한 전략적 선택”이라며 “통합 시너지 기반 ‘AI 인프라 솔루션’ 기업 전환을 가속화하고 AI 인프라 수주 경쟁력을 강화해 수익 중심 성장을 지속할 것”이라고 말했다.2026-08-27 17:42:08
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.2026-08-27 16:43:57
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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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엔비디아, 분기 매출 133조원…AI '쩐의 전쟁' 아직 끝나지 않았다 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아가 또 한 번 시장의 예상을 뛰어넘는 실적을 내놓으면서 AI 인프라 투자 열기가 여전히 진행형임을 입증했다. 데이터센터 매출이 1년 만에 2배 이상 늘어난 데 이어 다음 분기에는 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것으로 전망했다. AI 열풍이 일시적인 투자 붐을 넘어 실제 서비스와 매출을 만들어내는 단계로 진입하고 있다는 분석에 힘이 실린다. 엔비디아는 26일(현지시간) 회계연도 2027년 2분기(4월 27일~7월 26일) 매출이 962억2100만달러(약 133조원)로 전년 동기보다 106% 증가했다고 발표했다. 시장 예상치 922억달러 수준도 웃돌았다. 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증하며 전체 매출의 92%를 차지했다. 조정 주당순이익(EPS)은 2.22달러로 시장 예상치도 상회했다. ◆ AI 투자, ‘빅테크만의 잔치’에서 기업 전체로 이번 실적에서 주목할 부분은 데이터센터 매출의 성장 폭뿐 아니라 고객층이 넓어지고 있다는 점이다. 하이퍼스케일러 대상 매출은 487억달러로 1년 전보다 약 2배 증가했다. 이를 제외한 AI 클라우드·기업·산업 고객 매출은 403억달러로 138% 늘었다. AI 인프라 투자가 구글·마이크로소프트·아마존 등 대형 클라우드 기업에서 AI 스타트업과 일반 기업, 각국의 주권형 AI 인프라로 확산되고 있다는 의미다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 “토큰은 생산적이고 수익성이 있으며 이제 연산 자체가 매출이 됐다”고 말했다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 돈을 쓰는 단계에서 벗어나 AI가 실제 업무와 서비스에 투입되면서 더 많은 연산 수요가 발생하고 있다는 주장이다. 엔비디아는 차세대 ‘베라 루빈’ 플랫폼이 이미 본격적인 생산에 들어갔다고 밝혔다. 엔비디아는 회계연도 3분기 매출을 1080억달러±2%로 제시했다. 시장 전망치 약 1049억달러를 웃도는 수준이다. 이는 엔비디아가 분기 매출 1000억달러를 넘어설 것이라는 의미로, AI 인프라 산업이 전례 없는 규모로 확대되고 있음을 보여준다. AI 에이전트 확산도 수요를 끌어올리는 요인이다. 사람이 한 번 질문하고 답을 받는 생성형 AI와 달리 에이전틱 AI는 검색·추론·도구 호출·실행을 여러 차례 반복한다. 이에 따라 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 증가한다. 엔비디아 역시 데이터센터를 넘어 네트워크와 CPU, 소프트웨어까지 AI 공장(AI Factory) 생태계를 확장하며 이 같은 수요에 대응하고 있다. ◆ 중국은 변수…현금창출력은 여전히 막강 한편 중국 시장은 엔비디아의 가장 큰 불확실성으로 남았다. 엔비디아는 2분기 중국에 공급한 호퍼 계열 데이터센터 제품 매출이 전체 데이터센터 매출의 1%에도 못 미쳤다고 밝혔다. 3분기 전망에는 중국의 데이터센터 컴퓨팅 매출을 아예 반영하지 않았다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 규제가 계속되는 만큼 중국 시장 회복 여부는 향후 실적의 변수다. 현금흐름과 투자 부담도 함께 봐야 한다. 엔비디아의 2분기 잉여현금흐름은 213억달러로 여전히 막대한 수준이지만 전분기보다는 크게 감소했다. 매출채권도 약 631억달러까지 증가해 매출 증가 속도만큼 현금 회수가 따라오는지를 지켜볼 필요가 있다. 동시에 엔비디아는 AI 인프라 공급망 확보를 위해 메모리 등 핵심 부품 조달 약정을 크게 늘리고 있다. 시장 반응도 실적 발표 직후에는 엇갈렸다. 정규장에서 1.59% 하락했던 엔비디아 주가는 실적 발표 직후 한때 약세를 보였지만, 3분기 가이던스와 젠슨 황 CEO의 낙관적인 발언이 이어지면서 시간외 거래에서 약 4% 상승하는 등 반등했다. 엔비디아 실적이 던지는 메시지는 분명하다. AI 투자 사이클은 아직 꺾이지 않았다. 다만 앞으로는 단순히 GPU를 얼마나 많이 설치하느냐보다 그 연산 능력으로 실제 매출과 생산성을 얼마나 만들어내느냐가 중요해진다. 엔비디아가 1000억달러 분기 매출 시대를 눈앞에 둔 지금, AI 거품 논쟁의 다음 시험대는 ‘투자 규모’가 아니라 ‘투자의 수익성’으로 넘어가고 있다.2026-08-27 08:04:47
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 10:00:00
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'시총 800억 달러' 美 첨단기업 코히런트, 베트남 투자 확대…동나이(Dong Nai)에 생산거점 추가 시가총액 약 800억 달러(약 107조원) 규모의 미국 첨단 소재·광학 기술 기업 코히런트(Coherent)가 베트남 투자를 확대하며 생산 거점을 추가로 확보했다. 25일 베트남 현지 매체 바오다우뜨(Báo Đầu tư)에 따르면 글로벌 부동산 컨설팅업체 사빌스 베트남(Savills Vietnam)은 최근 코히런트가 베트남 동나이성 뇨짝2 KTG 산업단지(KTG Industrial Nhơn Trạch 2)에 약 3만㎡ 규모의 공장을 임차하는 계약을 체결하는 과정에서 자문을 제공했다고 밝혔다. 이번에 임차한 공장은 부스테드&KTG 인더스트리얼 매니지먼트(BKIM)가 운영하는 기성 임대공장(Ready-Built Factory)으로, 코히런트의 동나이성 내 두 번째 생산 거점이 될 예정이다. 코히런트의 이번 투자는 베트남이 전자·첨단기술 제조 분야의 새로운 거점으로 부상하는 가운데 글로벌 기술기업의 현지 생산 확대가 이어지고 있다는 점에서 주목된다. 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 코히런트는 전 세계 20여 개국에서 반도체, 통신, 데이터센터, 산업용 첨단 소재와 광학 부품 등을 공급하는 기업이다. 최근에는 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되고 고속 광통신망 수요가 늘면서 성장세를 이어가고 있다. 여기에 엔비디아(Nvidia)가 20억 달러 규모의 투자를 단행하면서 기업 가치도 크게 높아졌다. 사빌스는 코히런트의 동나이성 투자가 베트남 남부 지역이 첨단 제조업 거점으로서 경쟁력을 높이고 있음을 보여주는 사례라고 평가했다. 동나이성은 호찌민시와 인접한 데다 깟라이항과의 접근성이 높고, 건설 중인 롱탄 국제공항과도 가까워 베트남 남부 핵심 경제권 가운데 하나로 꼽힌다. 존 캠벨(John Campbell) 사빌스 베트남 산업서비스 총괄은 “과거에는 베트남 북부가 전자제품 제조 중심지였지만 최근에는 글로벌 기술기업들의 남부 지역 투자 관심도 높아지고 있다”며 “코히런트의 이번 결정은 롱탄공항과 제3순환도로 등 대형 인프라 사업과 우수한 인력, 산업 생태계를 갖춘 동나이성에 대한 신뢰를 보여준다”고 말했다. 이번 투자에서 직접 공장을 새로 건설하는 대신 기성 임대공장을 선택한 점도 눈에 띈다. 반도체와 AI, 광학 등 기술 변화가 빠른 첨단 산업에서는 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 생산시설을 신속하게 가동해 시장 변화에 대응하는 것이 중요하기 때문이다. 업계에서는 글로벌 IT 기업들이 공급망 재편과 생산기지 다변화를 추진하는 가운데 코히런트의 투자 확대가 베트남의 투자 경쟁력을 보여주는 긍정적인 신호라고 평가하고 있다. 특히 이번 사례는 베트남이 단순 조립·가공 중심의 생산기지를 넘어 반도체와 AI, 광학 등 고부가가치 첨단기술 제조 분야로 산업 기반을 확대하고 있다는 점에서 의미가 있다는 분석이다.2026-08-25 17:42:05
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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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델 "韓 기업 72% AI 인프라 부족"…에이전트 시대 'AI 운영력'이 승부처 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 업무에 본격적으로 들어오면서 국내 기업의 고민도 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 것인가’로 이동하고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 기존 데이터센터와 업무 시스템만으로는 늘어나는 AI 워크로드를 감당하기 어렵다는 지적이 나온다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’을 열고 AI 전환을 위한 인프라 현대화와 데이터·보안·거버넌스 전략을 제시했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 한국 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터 환경이 대규모 AI 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 반면 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있는 것으로 나타났다. 현장에서 가장 강조된 변화는 AI 에이전트다. 맷 던피 델 테크놀로지스 본사 수석부사장은 AI가 기존 업무에 단순히 추가되는 도구가 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 직원들이 본래 채용된 목적에 맞는 업무를 수행하도록 역량을 강화할 것”이라며 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단과 창의성이 필요한 업무에 집중하는 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 특히 앞으로 한 명의 직원이 수십개에서 수백, 나아가 수천개의 AI 에이전트를 관리하는 환경이 올 수 있다고 봤다. 이를 위해서는 모델 도입뿐 아니라 데이터 정비와 기존 시스템 통합, 온톨로지 구축, 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 보안체계까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 문제는 비용이다. AI 모델의 토큰당 가격이 떨어지고 있지만 실제 사용량이 더 빠르게 늘면서 기업 전체의 AI 비용은 오히려 증가할 수 있다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “AI 모델 비용은 크게 낮아졌지만 사용량은 폭발적으로 증가하면서 ‘토큰 이코노미’라는 단어가 일상화됐다”고 말했다. AI 사용량 증가는 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워크, 전력·냉각 수요까지 끌어올린다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장은 “더 큰 고민은 어떻게 하면 AI 투자 비용과 전력을 낮추면서 업무에 더 효과적으로 쓸 수 있느냐는 것”이라며 AI 투자 효율성을 강조했다. 델은 이날 AI 시대 스토리지 신제품 ‘파워스토어 엘리트’도 소개했다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 성능과 집적도를 최대 3배 높였으며, 하나의 3U 시스템에서 최대 5.8PB의 유효 용량을 제공한다. AI 기반 자동화를 통해 수작업을 최대 95% 줄일 수 있다는 설명이다. ([Dell][1]) 보안 역시 AI 도입 초기부터 설계해야 할 영역으로 제시됐다. 델의 조사에서 전체 응답 기업의 65%는 보안과 컴플라이언스가 AI 도입을 지연시키거나 중단시키는 요인이라고 답했다. AI가 기업 데이터와 업무 시스템에 직접 접근하는 만큼 개인정보와 사이버 위협, 규제 대응을 사후적으로 추가하는 방식으로는 한계가 있다는 것이다. 한편 이날 포럼에서 델이 던진 메시지는 AI 모델 경쟁을 넘어 ‘AI를 실제 기업의 일로 만드는 인프라 경쟁’으로 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 유 사장은 “전력과 냉각은 더 이상 IT 이슈가 아니라 회사 경영과 국가 차원의 전략적 과제가 되고 있다”고 지적했다. AI 에이전트가 기업 곳곳으로 확산될수록 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터 저장·처리, 네트워크, 보안, 전력까지 함께 최적화해야 한다. 국내 기업의 AI 전환도 모델 도입 규모보다 업무 생산성으로 이어지는지, 그 과정에서 발생하는 비용을 얼마나 통제할 수 있는지가 다음 경쟁의 기준이 될 전망이다.2026-08-25 13:20:29
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![[데일리 건설 브리프] 대방건설, 혹서기 현장 근로자 위한 푸드트럭 운영 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/24/20260824152737319480.png)
대방건설, 혹서기 현장 근로자 위한 푸드트럭 운영 外 [경제일보] 대방건설은 지속되는 폭염 속 건설현장 근로자들의 건강과 안전을 위해 푸드트럭을 운영했다고 24일 밝혔다. 회사는 지난 12일부터 14일까지 수원이목, 인천영종 등 전국 14개 건설현장에서 푸드트럭을 운영해 현장 근로자들에게 시원한 컵빙수를 전달했다. 이번 행사는 무더위 속에서 작업하는 근로자들에게 휴식과 재충전의 시간을 제공하고 온열질환을 예방해 안전한 작업환경을 조성하기 위해 마련됐다. 특히 안전·보건을 최우선으로 하는 경영방침에 따라 근로자의 안전의식을 높이고 현장 중심의 안전문화를 정착시키기 위한 감성안전 캠페인의 일환으로 진행됐다. 감성안전 캠페인은 기존의 규제·지적·제재 중심의 안전관리에서 벗어나 근로자의 공감과 자발적인 참여를 이끌어내는 안전문화 활동이다. 대방건설 관계자는 “이번 푸드트럭 행사가 무더위에 지친 현장 근로자들에게 잠시나마 활력을 전하고 온열질환을 예방하는 데 도움이 됐기를 바란다”며 “근로자들이 건강하고 안전하게 근무할 수 있는 현장 환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다. 부영그룹, 창신대학교 AI 실무인제 양성…디노코어와 산학협력 부영그룹은 창신대학교가 AI 전문기업 디노코어와 ‘AI 전문인력 양성 및 산학협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하며 AI 인재 양성에 나선다고 24일 밝혔다. 이번 협약은 경남 창원에 구축 예정인 방산 전용 AI 데이터센터(AIDC)와 지역 산업 현장에서 요구하는 AI·데이터·클라우드 및 AI 인프라 분야의 실무형 전문인력을 양성하기 위해 추진됐다. 양 기관은 창신대학교의 교육 인프라와 디노코어의 AI 기술 및 산업 현장 경험을 연계해 실무 중심의 산학협력 체계를 구축할 계획이다. 창신대학교와 디노코어는 △AI·데이터·클라우드 및 AI 인프라 분야 전문인력 양성 △창신대학교 내 관련 교육과정 개설 및 운영 △산업 수요를 반영한 실무형 교육 프로그램 개발 △우수 인재 발굴 및 취업 연계 △장학금 지원 △산학 공동연구 및 기타 산학협력 사업 등을 공동으로 추진한다. 또 올해 첫 신입생을 모집하는 창신대 방산AI융합학과는 관련 분야의 교육과정을 개설한다. 재학생과 재직자를 대상으로 전문인력 양성 프로그램도 운영할 예정이다. 창신대는 교육과정 운영과 학사 지원, 우수 교육생 발굴 및 취업 연계를 위한 행정적·교육적 지원을 담당한다. 디노코어는 AI 기술과 산업 현장 경험을 교육과정에 반영하고 AI 솔루션과 소프트웨어·하드웨어 등 관련 기술을 활용한 교육·실습 환경 구축에 협력한다. 실무 프로젝트와 산업 현장 중심의 교육 프로그램 운영, 산학 공동연구 등에도 참여할 계획이다. 부영그룹 창신대학교 관계자는 “AI·데이터·클라우드 분야는 산업 전반의 디지털 전환을 이끄는 핵심 분야다”라며 “이번 업무협약을 통해 산업 현장이 요구하는 실무 역량을 갖춘 전문 인재를 양성하고 학생들이 미래 산업을 이끌어갈 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 기정수 디노코어 대표이사는 “AI 산업의 경쟁력을 높이기 위해서는 현장에서 즉시 역량을 발휘할 수 있는 전문인력 확보가 중요하다”며 “AI 기술과 산업 현장 경험을 교육에 접목해 우수 인재 양성, 취업 연계, 산학 공동연구 등 실질적인 협력 성과를 만들어 나가겠다”고 밝혔다. 해안건설, 송파 대표 대단지 ‘올림픽훼밀리타운’ 재건축 설계사 선정 해안종합건축사사무소는 서울 송파구의 대표 대단지인 ‘올림픽훼밀리타운’ 재건축 사업의 최종 설계사로 선정됐다고 24일 밝혔다. 지난 22일 서울 송파구 호텔파크하비오에서 열린 올림픽훼밀리타운 재건축 추진위원회의 제2차 주민총회에서 해안건축은 전체 투표수 중 2004표(72.2%)를 얻어 최종 설계자로 확정됐다. 이번 결선투표는 지난 6월 29일 열린 제1차 주민총회에서 과반 득표 업체가 나오지 않으면서 진행됐다. 해안건축은 1차 총회에서 최다 득표를 기록한 데 이어 결선투표에서도 소유주 다수의 선택을 받으며 올림픽훼밀리타운 재건축 설계권을 확보했다. 올림픽훼밀리타운은 올림픽선수기자촌, 아시아선수촌과 함께 송파구를 대표하는 ‘올림픽 3대장’ 아파트로 꼽히는 상징적인 단지다. 이번 재건축 사업을 통해 기존 4494가구에서 6700여 가구 규모의 대단지로 탈바꿈할 예정이다. 해안건축은 이번 사업에 자산가치·조경·교통·공간·인프라 등 다섯 가지 특권과 푸른 숲을 조합한 ‘펜타포레’를 핵심 콘셉트로 선보이며 소유주의 실익과 주거 품격을 동시에 잡을 맞춤형 주거 솔루션을 제안했다. 설계안의 핵심은 단지 중앙을 유기적으로 관통하는 약 7만 평 규모의 초대형 선형 대공원 ‘펜타포레가든’이다. 이를 통해 전 세대 영구 공원 파노라마 조망권을 확보함과 동시에 5개 테마 가든과 9km 산책로를 구축했다. 해안건축 관계자는 “송파를 대표하는 상징적 대단지인 올림픽훼밀리타운 재건축의 설계사로 선정돼 큰 책임감을 느낀다”며 “소유주 다수의 선택을 받은 만큼 자산가치, 주거 쾌적성, 사업 안정성을 함께 높이는 설계로 송파를 대표하는 새로운 주거 랜드마크를 완성하는 데 최선을 다하겠다”고 말했다.2026-08-24 15:31:24
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서울대 캠퍼스가 'AI 인프라'로 바뀐다…삼성SDS, 네트워크 전면 개편 [경제일보] 서울대학교가 캠퍼스 전체 네트워크를 기존 200Gbps급에서 800Gbps 수준으로 끌어올리며 인공지능(AI) 연구·교육에 최적화된 네트워크 인프라 구축에 나선다. 총 243개 건물의 네트워크 대역폭을 일괄적으로 높이고 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 망분리, 운영 자동화까지 적용해 단순한 통신망 증설을 넘어 ‘AI 네이티브 캠퍼스’로 전환한다는 구상이다. 삼성SDS는 서울대의 ‘지능형 캠퍼스 구현을 위한 차세대 네트워크 플랫폼 전환’ 사업을 수주했다고 24일 밝혔다. 사업은 2029년 상반기까지 진행될 예정이며, 서울대는 약 5만명이 사용하는 243개 건물의 유·무선 네트워크를 단계적으로 개편할 계획이다. 이번 사업에서 가장 눈에 띄는 변화는 네트워크 대역폭이다. 서울대는 현재 건물별 200Gbps 수준인 네트워크를 모든 건물에서 800Gbps 수준까지 높인다. 단순 계산으로 보면 캠퍼스 네트워크의 기본 대역폭을 기존보다 4배 확대하는 셈이다. AI 연구가 본격화하면서 네트워크의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 연구 데이터를 공동 활용하려면 GPU와 스토리지 사이에서 방대한 데이터가 지속적으로 이동해야 한다. 연산 성능이 아무리 높아도 데이터를 제때 전달하지 못하면 전체 시스템의 효율이 떨어질 수밖에 없다. 서울대가 캠퍼스 전역의 대역폭을 높이는 것도 이 때문이다. 교수와 연구진은 대규모 AI 학습 데이터와 연구 결과물을 보다 빠르게 전송할 수 있고, 학생과 교직원 역시 강의실·연구실·도서관 등에서 보다 안정적인 네트워크 서비스를 이용할 수 있게 된다. 다만 800Gbps가 모든 사용자의 개별 인터넷 속도가 4배 빨라진다는 의미는 아니다. 캠퍼스 네트워크의 주요 인프라와 전송 용량을 높여 데이터가 집중되는 환경에서도 전체적인 서비스 품질과 처리 능력을 높이는 개념이다. ◆ SDN·망분리·자동화…네트워크를 ‘플랫폼’으로 삼성SDS는 속도만 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 방식 자체를 바꾼다. SDN을 적용해 개별 장비를 각각 관리하는 기존 방식에서 벗어나 소프트웨어를 통해 캠퍼스 네트워크 전체를 통합 제어한다. 연구·교육·행정 등 용도가 다른 네트워크는 논리적으로 분리한다. 이를 통해 특정 영역에서 발생한 보안 위협이 다른 영역으로 확산되는 것을 줄이고, 사용자와 업무 특성에 따라 네트워크 정책도 유연하게 적용할 수 있다. 반복적인 운영 업무도 자동화한다. 사용자가 포털을 통해 IP 발급과 단말 등록, 연구 목적의 신규 네트워크 신청 등을 직접 요청하면 사전에 설정된 정책에 따라 네트워크 설정까지 자동으로 반영하는 방식이다. IT 담당자는 반복 업무 부담을 줄이고 장애나 이상 징후 등 핵심 관리 업무에 집중할 수 있다. 이번 사업은 삼성SDS에도 의미가 있다. AI 데이터센터가 늘어나면서 GPU와 스토리지뿐 아니라 이를 연결하는 고속 네트워크의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성SDS는 글로벌 13개 거점에서 약 8만명이 사용하는 SDN을 설계·구축·운영한 경험을 바탕으로 교육 분야까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 특히 서울대라는 대규모 연구·교육기관을 대상으로 네트워크 전환을 완료하면 대학뿐 아니라 공공기관과 의료기관 등 데이터 집약적인 조직을 대상으로 한 레퍼런스로 활용할 수 있다. AI 연구가 확대될수록 네트워크와 보안, 클라우드, 데이터센터를 하나의 체계로 묶는 수요도 커질 가능성이 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장은 “교육·연구·행정 전반의 디지털 및 AI 혁신을 가속화할 예정”이라고 밝혔다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “안정적이고 편리한 지능형 캠퍼스 환경을 구현해 전 세계 대학이 참고하는 표준 모델로 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 사업의 성패는 단순히 네트워크 속도를 얼마나 높였느냐가 아니라 AI 연구 환경의 생산성을 얼마나 끌어올리고 운영 비용과 장애 대응 시간을 얼마나 줄이느냐에 달릴 전망이다. 2029년 상반기까지 구축이 완료되면 서울대의 캠퍼스 네트워크는 단순 연결망에서 AI 연구와 교육을 뒷받침하는 핵심 디지털 인프라로 역할이 확대될 것으로 보인다.2026-08-24 10:31:38
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