2026.08.30 일요일
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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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![[보험업계 스냅샷] 삼성생명, AI CX 글쓰기 시스템 ICT 어워드 과기부장관상 수상 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/27/20260827172344197999.jpg)
삼성생명, 'AI CX 글쓰기 시스템' ICT 어워드 과기부장관상 수상 外 [경제일보] 삼성생명이 대고객 콘텐츠 품질 향상을 위해 구축한 '인공지능(AI) CX(고객경험) 글쓰기 시스템'이 'ICT 어워드 코리아 2026'에서 AI 전환(AX)혁신 부문 통합대상인 과학기술정보통신부장관상을 수상했다고 27일 밝혔다. ICT 어워드 코리아는 한국정보과학진흥협회가 지난 2004년부터 매년 개최하는 시상식이다. 올해는 AX혁신과 애플리케이션(앱), 웹사이트, 디지털 솔루션 등 총 6개 부문에 211개 기업이 참가했다. 삼성생명의 AI CX 글쓰기 시스템은 AI 기술을 활용한 업무 프로세스 재설계와 사용자 경험·생산성 혁신 성과를 인정받아 AX혁신 부문 1위를 차지했다. 삼성생명은 고객이 쉽게 읽고 이해해 바로 행동할 수 있는 콘텐츠 제공을 목표로 CX 글쓰기 체계를 운영해왔다. 최근에는 생성형 AI를 접목한 자동화 시스템을 도입해 임직원이 고객 관점의 콘텐츠를 작성하고 검토할 수 있도록 했다. AI CX 글쓰기 시스템은 어려운 금융·전문용어를 쉬운 표현으로 바꾸고 용어와 문장 표현을 통일하는 데 활용된다. 이를 통해 고객과의 소통 과정에서 발생할 수 있는 오해를 줄이고 콘텐츠 제작 과정의 효율성을 높였다는 설명이다. 삼성생명 관계자는 "AI 기술의 도입은 단순히 업무 효율을 높이는 것을 넘어 고객과의 소통을 더욱 원활하게 하는 핵심 요소"라며 "앞으로도 AX 구현과 고객 중심의 서비스를 지속적으로 강화해 더 나은 고객 경험을 제공하겠다"고 말했다. ◆ 라이나생명, M365 코파일럿 도입…전사 AI 전환 본격화 라이나생명이 생성형 인공지능(AI) 솔루션인 'M365 코파일럿(Copilot)'을 업무 전반에 도입하며 전사적인 AI 전환에 나선다고 27일 밝혔다. 라이나생명은 먼저 웹 기반 대화형 AI인 'Copilot Chat'을 도입했다. 별도의 업무 환경을 오가지 않고 문서 작성과 요약, 번역 등 일상적인 업무에 활용할 수 있도록 했다. 오는 10월에는 'Microsoft 365 Copilot'을 전 임직원 대상으로 확대해 생성형 AI를 업무 환경 전반에 적용할 예정이다. 임직원들은 기존 업무 환경에서 필요한 정보를 빠르게 확인하고 문서 작성 등 반복 업무에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 된다. 라이나생명은 이를 통해 업무 생산성을 높이고 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 계획이다. AI 활용 역량을 높이기 위한 교육과 지원도 병행한다. 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 방안을 지속적으로 발굴하고 조직 전반에 AI 활용 문화를 정착시킬 방침이다. 박기흥 라이나생명 디지털서비스본부 상무는 "이번 Copilot 도입은 생성형 AI를 일상 업무에 접목해 임직원의 업무 효율과 생산성을 높이기 위한 것"이라며 "앞으로도 AI를 활용할 수 있는 영역을 지속적으로 확대하고 임직원의 역량을 강화해 실질적인 업무 혁신으로 이어지는 AI 활용 고도화를 추진할 예정"이라고 말했다. ◆ 신한라이프, 취업준비 청년 100명 초청 채용설명회 개최 신한라이프가 26일 서울 중구 신한L타워에서 보험업권 취업을 준비하는 청년 100명을 초청해 채용설명회를 개최했다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 보험업 취업을 준비하는 청년들에게 채용 정보와 실제 직무 경험을 제공하기 위해 마련됐다. 참가자는 채용플랫폼과 대학 취업지원 부서 등을 통해 접수된 신청자 가운데 추첨을 거쳐 선정됐다. 설명회에서는 기업문화와 주요 직무, 업무환경 등을 소개하고 △인사담당자 채용가이드 △직무별 커리어 토크 △역량 강화 특강 등을 진행했다. 올해 입사한 신입사원들은 취업 준비 과정과 입사 후 직장생활 경험을 공유했다. 상품·계리와 영업, 디지털전환(DX), 자산운용 등 주요 부문 현직자와의 소그룹 상담도 진행해 실제 업무와 필요 역량, 직무별 성장경로 등을 안내했다. 외부 전문가가 진행하는 자기소개서 작성과 면접 특강도 마련했다. 참가자들이 자신의 경험과 강점을 정리하고 면접에 대비할 수 있도록 실전 준비 방법을 중심으로 교육했다. 신한라이프는 지난달 고용노동부 주관 '2026 미래내일 일경험 사업' 참여기업으로 선정돼 미취업 청년들에게 사내 과제 수행과 멘토링 기회를 제공하고 있다. 지난 19일부터 이틀간 서울 동대문디자인플라자에서 열린 '2026 금융권 공동 채용박람회'에도 참여해 모의면접과 채용상담을 진행했다. 신한라이프 관계자는 "청년 고용 활성화를 위한 사회적 노력에 발맞춰 보험업권 취업을 준비하는 청년들에게 보다 실질적인 도움이 되고자 이번 행사를 준비했다"며 "앞으로도 청년들의 진로 탐색을 지원하고 사회에 첫발을 내딛는 과정에 힘이 될 수 있도록 다양한 활동을 지속적으로 마련해 나가겠다"고 말했다.2026-08-27 17:34:11
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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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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개 [경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.2026-08-18 10:28:00
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![[경제일보] 통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/17/20260817023959418040.jpg)
통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다 [경제일보] 이동통신 3사의 실적을 읽는 공식이 달라지고 있다. 과거 가입자 수와 5G 보급률, 가입자당평균매출(ARPU)이 핵심 지표였다면 이제는 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 AI 전환(AX) 사업이 새로운 성장 지표로 등장했다. 통신 본업의 성장성이 둔화하는 가운데 AI 연산 인프라를 새로운 먹거리로 키우는 모습이다. 18일 통신업계에 따르면 SK텔레콤의 2분기 AI 데이터센터 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. KT와 KT클라우드의 AX 매출은 3678억원으로 22.3% 늘었고, KT클라우드 매출도 2654억원으로 19.8% 성장했다. LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 28.9% 증가했다. 반면 기존 통신사업의 성장 속도는 상대적으로 더뎠다. 같은 기간 KT 무선서비스 매출은 1.8% 감소했고 LG유플러스 모바일 수익은 0.9% 증가하는 데 그쳤다. AI 사업이 아직 통신 본업을 대체할 수준은 아니지만, 성장률만 보면 통신사가 어디에 다음 승부를 걸고 있는지는 분명해진다. ◆ 데이터 저장소에서 AI 연산 인프라로 AIDC 시장이 커지는 배경에는 생성형 AI 확산이 있다. AI는 모델을 학습할 때뿐 아니라 이용자가 질문하고 답변을 받는 추론 과정에서도 막대한 연산 자원을 필요로 한다. AI 서비스가 일상화될수록 GPU 연산과 전력 수요도 함께 증가할 수밖에 없다. 기존 데이터센터보다 AIDC의 설비 부담이 큰 이유다. 고성능 GPU를 밀집해 운용하려면 더 많은 전력과 고도화된 냉각설비가 필요하다. 대신 통신사 입장에서는 기존 데이터센터 운영 경험에 통신망, 클라우드, 보안, 기업 고객을 결합해 단순 상면 임대 이상의 사업으로 확장할 수 있다. 통신 3사의 투자 방식은 서로 다르다. SK텔레콤은 대규모 용량 선점에 나섰다. 2029년부터 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 확보하고 2035년까지 15GW로 확대한다는 목표다. AIDC 사업개발을 전담할 SK하이퍼도 출범시켜 2030년까지 최대 7500억원을 출자할 계획이다. 다만 대규모 프로젝트마다 고객을 먼저 확보하고 전략적·재무적 투자자와 프로젝트파이낸싱(PF)을 활용해 자본 부담을 낮춘다는 전략이다. KT는 AIDC를 플랫폼으로 확장한다. 향후 5년간 5조원을 투입해 1GW 규모의 AIDC 용량을 확보하고 기존 데이터센터와 지역 거점, 전국 국사를 AI 인프라로 연결한다. 특히 ‘토큰 팩토리’를 통해 AI 연산량을 측정하고 과금하는 구조를 구축해 데이터센터에서 발생하는 연산을 직접 매출로 연결한다는 구상이다. LG유플러스는 파주를 중심으로 자체 투자와 자산경량화를 병행한다. 200MW급 하이퍼스케일 AIDC를 구축하는 가운데 최근 1조3489억원을 추가 투자해 2·3단계 시설 확대에 나섰다. 동시에 임차와 DBO 방식을 활용해 자본 부담을 관리한다. ◆ 결국 승부는 ‘전력’과 ‘고객’ AIDC 경쟁의 핵심은 단순한 규모가 아니다. 부지와 전력, GPU, 냉각설비를 확보하는 동시에 데이터센터를 채울 장기 고객을 확보해야 한다. 특히 AI 데이터센터는 전력 소모가 큰 만큼 전력망 확보가 사업의 병목으로 떠오르고 있다. 통신 3사가 최근 정부에 AIDC 투자세액공제 확대와 전력·인허가 제도 개선 등을 요구한 것도 같은 이유다. 한편 앞으로의 경쟁은 ‘누가 가장 큰 데이터센터를 짓느냐’보다 ‘누가 AI 연산을 안정적인 수익으로 바꾸느냐’에 달렸다. 막대한 투자비를 투입한 AIDC가 실제 고객과 매출, 이익으로 이어질 수 있을지가 통신 3사의 AI 베팅 성패를 가를 전망이다. [아주경제 2026년 08월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-18 09:42:20
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BC카드·뤼튼, 공공·민간 AX 사업 맞손…기업 지원 확대해 B2B 시장 정조준 [경제일보] BC카드가 인공지능(AI) 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 손잡고 공공기관과 민간기업 대상 AI 전환(AX) 사업을 공동으로 전개한다. BC카드는 뤼튼테크놀로지스와 해당 내용의 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 이번 업무협약식은 12일 서울 중구 BC카드 본사에서 열렸다. 행사에는 오성수 BC카드 상무와 김지섭 뤼튼 이사를 비롯한 양사 주요 관계자들이 참석했다. 향후 관련 사업은 BC카드 AI데이터본부와 뤼튼 산하 AX 전문 조직인 AX CIC가 주도적으로 이끌어갈 전망이다. 양사는 기업의 성공적인 AI 도입을 위해 다방면에서 힘을 합친다. 주요 협력 분야는 △AI 교육 △AX 컨설팅 △AI 에이전트(Agent) 개발 등이다. 정부와 공공기관을 비롯해 일반 기업을 겨냥한 생성형 AI 활용 교육과 실무 역량 강화 프로그램을 함께 기획해 운영할 것으로 보인다. 제안부터 사업 수행까지 전 과정에서 긴밀히 협력해 기업의 AI 활용 능력을 높인다는 방침이다. 업무 자동화 시스템 구축을 포함한 맞춤형 AX 프로젝트도 함께 진행한다. BC카드가 축적한 AI 기술력과 데이터 활용 역량에 뤼튼의 시스템 구축 노하우를 더해 산업별 특성에 맞는 AI 서비스를 선보일 것으로 풀이된다. 특히 뤼튼의 자체 솔루션은 보안이 중요한 금융권 환경에 최적화되어 있어 향후 금융사 대상 사업 확장에도 속도가 붙을 전망이다. 양사 협력은 지난해부터 지속해서 이어져 왔다. BC카드는 지난해 자사 맛집 추천 플랫폼인 ‘잇플(eat.pl)’이 보유한 20만건가량의 데이터를 뤼튼 AI 검색 서비스에 연동했다. 이를 통해 검색 결과 출처에 잇플이 노출되며 신규 고객 유입과 서비스 인지도 상승효과를 거둔 것으로 분석된다. 두 회사는 기존 검색 서비스 부문 협력을 넘어 전면적인 기업 간 거래(B2B) AI 사업으로 파트너십을 확장하며 신규 비즈니스 기회를 발굴할 것으로 보인다. 한편 뤼튼은 지난 2021년 출범한 생성형 AI 전문 기업이다. 지난해 AI 전환 전문 조직인 AX CIC를 신설하며 여러 공공기관과 민간기업의 AI 도입 프로젝트를 활발히 수행하고 있다. 오성수 BC카드 상무는 “이번 협약은 BC카드가 자체적으로 축적한 AI 전환 경험을 외부 사업으로 확장하는 계기”라며 “뤼튼과의 협력을 통해 기업 현장에서 성과로 이어지는 레퍼런스를 쌓고 B2B AI사업을 본격화해 나가겠다”고 말했다. 김지섭 뤼튼 이사는 “뤼튼AX는 고객상담 에이전트(AICC) 등 핵심 제품들을 기반으로 빠르게 기업들의 AI 전환을 돕고 있다”며 “금번 BC카드와의 협업을 통해 본격적으로 금융사들과의 협력을 가속화할 것”이라고 말했다.2026-08-13 10:05:41
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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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LG유플러스, AWS 앞세워 공공 클라우드 정조준…AI·보안까지 확장 [경제일보] 공공기관의 클라우드 전환이 확대되면서 통신사들이 네트워크를 넘어 클라우드와 인공지능(AI)을 결합한 사업으로 영역을 넓히고 있다. LG유플러스도 AWS의 글로벌 클라우드 인프라에 자사의 네트워크·보안·AI 역량을 결합해 공공 클라우드 시장 공략에 나선다. 클라우드 인프라 공급을 시작으로 구축과 운영, AI 전환(AX)까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 12일 LG유플러스는 AWS 클라우드 서비스형 인프라(IaaS) 중개서비스인 '엘지유플러스 중개서비스 for AWS'를 디지털서비스 이용지원시스템에 공식 등록했다고 밝혔다. 디지털서비스 이용지원시스템은 정부와 지방자치단체, 공공기관 등이 클라우드 IaaS와 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 지원 서비스 등 디지털 서비스를 검색하고 계약할 수 있도록 마련된 공공부문 전용 플랫폼이다. 신규 서비스가 등록되기 위해서는 과학기술정보통신부 디지털서비스 심사위원회의 심사를 거쳐야 한다. 이번 등록으로 공공기관은 디지털서비스 이용지원시스템을 통해 LG유플러스가 제공하는 AWS 클라우드 인프라 중개서비스를 이용할 수 있게 됐다. 공공기관 입장에서는 기존 조달 체계 안에서 AWS 클라우드 인프라를 도입할 수 있는 선택지가 확대된 것이다. LG유플러스는 이번 서비스를 단순히 AWS 클라우드 인프라를 중개하는 사업에 그치지 않고 공공기관의 클라우드 전환 과정 전반으로 확대한다는 계획이다. 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 맞춰 클라우드 인프라 구성을 제안하고 구축 이후 운영과 효율화까지 지원하는 방식이다. 통신사가 공공 클라우드 사업에 주목하는 배경에는 기존에 확보한 네트워크와 보안 인프라가 있다. 공공기관의 클라우드 전환은 서버를 클라우드로 옮기는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 업무 시스템과 클라우드 간 네트워크를 연결하고 데이터를 이전하며 보안 체계를 구축하고, 전환 이후에도 안정적으로 서비스를 운영해야 한다. LG유플러스는 통신망 운영 과정에서 축적한 네트워크 관리 경험과 기업 대상 보안 사업 역량을 AWS 클라우드와 결합한다는 구상이다. 클라우드 인프라와 네트워크, 보안을 별개의 서비스로 제공하기보다 하나의 전환 과정으로 묶어 공공기관의 관리 부담을 줄이는 방식이다. 클라우드가 공공기관의 AI 활용을 위한 기반으로 자리 잡고 있다는 점도 LG유플러스가 사업 확대에 나서는 이유 중 하나다. 생성형 AI 기반 민원 상담이나 업무 지원 챗봇, AI 정보 검색, 행정·통계 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 등 AI 서비스를 도입하기 위해서는 안정적인 클라우드 인프라와 데이터 관리 환경이 필요해지고 있다. LG유플러스는 AWS 인프라를 기반으로 공공기관의 AI 서비스 도입까지 지원할 수 있는 사업 구조를 마련한다는 계획이다. 자체적으로 보유한 데이터와 AI 전환 역량, AICC 등 AI 서비스 개발·운영 경험을 클라우드 사업과 연결해 단순 인프라 공급을 넘어 공공기관의 디지털 업무 전환을 지원하는 역할을 확대한다는 것이다. 특히 공공부문에서는 보안과 안정적인 운영이 클라우드 도입의 주요 고려 요소로 꼽힌다. 민원과 행정, 공공서비스 등에 활용되는 데이터의 특성상 일반 기업보다 높은 수준의 보안과 운영 체계가 요구되기 때문이다. 통신망과 보안 인프라를 함께 운영해온 LG유플러스 입장에서는 이러한 공공 클라우드의 특성을 사업 경쟁력으로 활용할 수 있다. LG유플러스는 향후 공공기관의 클라우드 도입 초기 단계부터 최적의 인프라 구성 방안을 제안하고, 클라우드 전환 이후에도 서비스 운영과 비용 효율화 등을 지원할 예정이다. 이를 통해 AWS 클라우드 인프라 중개를 공공기관과의 장기적인 접점으로 활용한다는 전략이다. 정영훈 LG유플러스 기업AI사업담당 상무는 "LG유플러스는 공공기관이 AWS 클라우드 인프라를 보다 신속하고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하며, 기관별 업무 환경과 보안 요구사항에 최적화된 운영 체계를 제공할 것"이라며 "LG유플러스가 AX사업 역량과 AICC 등 AI 서비스 개발 및 운영 노하우를 결집해 공공기관의 클라우드 네이티브를 지원하는 핵심 AX파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-08-12 09:55:29
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'AI 네이티브' 육성 나선 메가존클라우드…태재대와 교육 혁신 [경제일보] 메가존클라우드가 인공지능(AI) 사업 확대에 맞춰 AI 인재 생태계 구축에 나선다. AI 전환(AX) 시장이 빠르게 성장하면서 기업들의 실무형 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 대학과 협력해 교육부터 연구, 산업 현장까지 연결하는 산학협력 모델을 구축하며 AI 사업 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 6일 메가존클라우드는 태재대학교와 AI 기반 미래 교육 혁신과 글로벌 AI 인재 양성을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양측은 AI·클라우드 기반 교육 인프라 구축과 실무 프로젝트 운영, 공동 연구 등을 추진하며 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 'AI 네이티브' 인재를 육성할 계획이다. 이번 협력은 메가존클라우드의 AI 생태계 확장 전략의 연장선으로 풀이된다. 기업들의 생성형 AI 도입이 본격화되면서 AI 플랫폼 구축뿐 아니라 이를 운영하고 활용할 수 있는 전문 인력 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 메가존클라우드는 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 교육과 연구 분야까지 협력 범위를 확대하며 AI 산업 전반의 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 특히 AI 프로젝트 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 산업 현장에서 요구하는 실무형 인재를 대학 교육 단계부터 육성하겠다는 것에 의미를 두고 있다. 기업들이 AI 기술 자체보다 이를 실제 업무와 서비스에 적용할 수 있는 인재 확보를 중요한 과제로 인식하면서 산학협력의 중요성도 커지고 있는 것으로 분석된다. 양측은 이번 협약을 통해 AI·클라우드 기반 차세대 디지털 교육 인프라를 구축하고, 학습자 중심의 개인화 AI 학습 생태계를 조성한다. 또한 학생 대상 AI·클라우드 실무 프로젝트와 교육 프로그램을 공동 운영하고 글로벌 네트워크를 활용한 해외 교육·산업 연계, 최신 AI 기술 기반 공동 연구와 미래 교육 모델 개발도 함께 추진할 예정이다. 메가존클라우드는 실제 기업 프로젝트에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 교육 과정에 접목할 계획이다. 학생들은 AI와 클라우드 기술을 활용한 프로젝트를 수행하며 산업 현장에서 요구하는 실무 역량을 익히고, 기업은 현장 수요를 반영한 인재를 확보할 수 있는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. IT 업계에서는 생성형 AI 확산으로 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 기업들이 대학과의 협력을 통해 교육 단계부터 인재를 확보하려는 움직임이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 메가존클라우드 역시 이번 협력을 계기로 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 AI 인재 생태계까지 아우르는 경쟁력 확보에 속도를 낼 것으로 전망된다. 염재호 태재대학교 총장은 "AI 시대에는 기술을 배우는 것보다 AI와 함께 새로운 가치를 설계할 수 있는 사람이 경쟁력을 갖게 된다"며 "이번 협약은 세계 최고 수준의 AI·클라우드 기술과 태재대학교의 혁신 교육을 결합해 미래 사회가 요구하는 AI 네이티브 인재를 양성하는 중요한 출발점이 될 것"이라고 말했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입 확산으로 산업 전반의 업무 방식과 서비스 구조가 빠르게 변화하면서 AI를 실제 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재의 수요가 커지고 있다"며 "태재대학교 학생들이 산업 현장에서 요구되는 AI 역량을 갖출 수 있도록 적극 지원해 성공적인 산학협력 모델로 자리 잡도록 할 것"이라고 말했다.2026-08-06 16:17:48
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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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"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.2026-08-05 10:58:48
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SKT, 6880억개 매개변수 'A.X K2' 공개…산업 AX 넘어 조 단위 AI 모델 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)의 성능을 넘어 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용할 수 있느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 빅테크들이 조(兆) 단위 매개변수 모델을 앞세워 AI 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장의 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 향후 조 단위 모델로 확장하는 로드맵도 제시하며 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 나설 계획이다. 29일 SK텔레콤은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 매개변수 6880억개(688B) 규모의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개했다고 밝혔다. A.X K2는 지난해 공개한 5190억개(519B) 규모의 A.X K1의 후속 모델이다. 모델 규모를 확대하는 동시에 수학과 과학 추론 능력, 한국어 지식 이해 능력과 장문 추론 성능 등을 강화했다. SK텔레콤에 따르면 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2% 포인트 향상됐으며, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9% 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이번 성능 향상의 핵심은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SGA(희소 게이트 어텐션)' 구조다. 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별적으로 참조하는 방식으로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. SK텔레콤은 이를 통해 장문의 문서를 이해하고 복잡한 추론을 수행해야 하는 기업용 AI 서비스에 보다 최적화된 성능을 구현했다고 설명했다. A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 주요 AI 모델들과도 경쟁력을 확보했다. SK텔레콤은 큐원(Qwen3.5-397B-A17B)과 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), GLM-5.1, 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등 해외 주요 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 기록했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 A.X K2 공개를 계기로 산업 현장과 국민의 일상에 AI를 적용하는 '산업 AI' 전략에도 속도를 낸다. 이를 위해 총 4차례의 사후 학습을 거쳐 응답 품질과 안정성, 운영 효율 등을 종합적으로 점검했으며 제조와 국방, 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 제조 분야에서는 KG스틸과 코넥에 제조 특화 AI 에이전트를 적용한다. 하반기에는 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 산업 현장의 노하우를 AI에 접목해 생산성과 품질 관리 효율을 높이는 것이 목표다. 국방 분야에서는 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3종을 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야의 특성을 고려해 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야로의 적용도 검토 중이다. 현재 SK텔레콤은 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있으며, 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 약 5개월 수준으로 단축하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 사무 환경과 일상 영역으로의 적용도 확대되고 있다. SK텔레콤은 A.X K2를 기업용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A.Biz)'에 적용해 뉴스레터 생성과 자료 수집·분석, 보고서 작성 기능 등을 제공하고 있다. SK하이닉스의 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성과 정보 정리 등 다양한 업무에 활용 중이다. 일상생활에서는 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능과 에이닷 '노트' 기능에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 통화 내용을 기반으로 일정과 할 일을 추출하거나 기록된 내용을 목적에 맞게 정리해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 이와 함께 SK텔레콤은 자사 AI 모델을 API 형태로 제공하며 국내 AI 생태계 확대에도 나서고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하는 '전국민 AI 경진대회' 참가자들과 중소벤처기업부의 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 제공하고 있으며, 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. SK텔레콤은 향후 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확대해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 최근 공개된 키미가 2조8000억개 규모의 매개변수를 기반으로 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이는 등 글로벌 AI 시장에서는 조 단위 모델이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크들은 모델 규모를 공개하지 않고 있지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 모델을 기반으로 구축한 뒤 이를 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 평가된다. SK텔레콤 역시 글로벌 선도 사업자 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해 독자 AI 모델의 규모와 성능을 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 또한 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반의 비전 언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델 등 파생 모델 라인업도 공개했다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'A.X K2 VL Light-Preview'는 보고서와 매뉴얼, 법률 문서 분석 등에 활용할 수 있으며, 'A.X K2 ALM'은 고객센터 음성 통화 분석 등에 적용될 예정이다. 크래프톤이 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'는 향후 게임 내 AI 음성 상호작용 기술 고도화에 활용된다. SK텔레콤은 제조와 국방, 바이오를 비롯한 산업 현장과 국민의 일상 전반에 AI를 적용하는 동시에 조 단위 독자 AI 모델 개발을 통해 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다"고 말했다.2026-07-29 09:16:12
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KT, 아모레퍼시픽 70년 연구 데이터 AI가 읽는다…'AI 레디 데이터' 구축 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업 연구개발(R&D)의 생산성을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르면서, AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 구축하는 'AI 레디 데이터' 확보 경쟁도 본격화되고 있다. 단순히 생성형 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 수십 년간 축적한 기업의 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재설계하는 작업이 AI 전환(AX)의 핵심 과제로 부상하고 있는 것이다. 이에 KT는 아모레퍼시픽 기술연구소의 연구 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 전환하고 AI 기반 연구개발 환경 구축에 나섰다. 28일 KT는 아모레퍼시픽 R&I센터(기술연구소)의 전체 데이터를 통합·재설계하는 '데이터 하이웨이' 프로젝트를 완료하고 AI 특화 데이터 플랫폼을 구축했다고 밝혔다. KT는 지난해 12월 데이터 하이웨이 사업을 수주한 이후 아모레퍼시픽과 전략적 파트너십을 맺고 연구개발 혁신을 위한 AI 데이터 기반 구축 프로젝트를 공동 추진해왔다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스 활용 단계를 넘어 기업 내부 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 재구성하는 단계로 진화하고 있다. AI의 성능이 단순히 모델 경쟁력이 아닌 데이터 품질과 활용도에 의해 좌우되는 만큼, AI가 활용 가능한 데이터 환경을 구축하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 특히 연구개발 분야에서는 원료 정보와 실험 결과, 연구 보고서, 규제 정보 등이 서로 다른 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간이 소요되는 문제가 있었다. 연구원이 관련 자료를 직접 탐색하고 종합적으로 검토해야 하는 만큼 업무 효율성에도 한계가 있었다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 70여년간 축적된 수백만건의 연구개발 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 AI 레디 데이터 형태로 전환했다. 정형·비정형 데이터를 표준화하고 서로 다른 데이터가 하나의 맥락으로 연결될 수 있도록 구조를 재설계한 것이 특징이다. 이를 기반으로 연구원이 자연어로 필요한 정보를 검색하고 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있는 AI 연구개발 환경도 구현했다. 구축된 데이터 플랫폼은 특정 AI 서비스에 국한되지 않고 향후 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 공통 데이터 저장소 역할을 수행하도록 설계됐다. 양사는 AI 레디 데이터를 기반으로 연구원을 지원하는 생성형 AI 어시스턴트 '레몬'도 함께 구현했다. 연구원이 자연어로 질문하면 원료 정보와 처방, 실험 결과, 연구 보고서 등 다양한 연구 데이터를 종합적으로 분석해 필요한 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 연구원이 "3321123 처방의 신원료 정보와 향료 구성, 관련 실험 결과를 알려줘"라고 질문하면 레몬이 관련 데이터를 하나의 맥락으로 연결해 종합적인 분석 결과를 제공한다. KT는 이를 통해 기존 수일에서 수십 일이 걸리던 자료 탐색 업무를 단 몇 분 내에 수행할 수 있게 됐으며, 연구원들은 반복적인 정보 탐색 대신 신제품 개발과 창의적인 연구에 보다 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 실제 아모레퍼시픽 연구원들은 해외 시장 공략을 위한 화장품 개발 과정에서 필수 원료와 관련 처방 사례, 해외 규제 준수 여부 등을 확인하는 데 상당한 시간이 소요됐지만 AI 어시스턴트를 활용해 약 5분 만에 필요한 정보를 확인할 수 있게 된 것으로 알려졌다. AI 도입의 성패가 AI 모델 자체보다 데이터를 얼마나 효과적으로 구축하고 활용하느냐에 달려 있다는 점에서 AI 레디 데이터의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 제조와 유통, 서비스 산업 전반에서도 기업 내부 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 전환하려는 움직임이 확대되고 있는 상황이다. KT와 아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 시작으로 AI 레디 데이터를 지속적으로 확대하고 다양한 AI 서비스와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 연구 환경을 고도화해 연구개발 혁신을 이어갈 계획이다. 노형래 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부장 상무는 "이번 프로젝트는 단순히 AI 서비스를 구축한 것이 아니라 기업이 수십년간 축적해 온 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 'AI 레디 데이터'로 전환한 대표적인 AX 혁신 사례"라며 "KT는 이번 데이터 하이웨이 구축 경험을 바탕으로 제조, 유통, 서비스 등 다양한 산업에서 AI 레디 데이터 기반 AX를 확대하고 기업의 AX를 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-28 14:18:15
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영업이익률 10% 넘긴 삼성重… 다음 승부는 FLNG·美 조선·AI [경제일보] 삼성중공업이 올 2분기 영업이익률 10%를 넘어섰다. 과거 높은 가격에 수주한 LNG운반선이 본격적으로 실적에 반영된 덕분이다. 삼성중공업은 FLNG(부유지금의 수익성을 이어간다는 계획이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 삼성중공업의 2분기0억원으로 지난해 같은 기간보다 각각 20%, 59% 증가했다. 영업이익률은 10.1%로 두 자릿수에 올라섰다. 해외 생산 확대와 거제조선소 2도크 진수 재개로 건조 물량이 늘어난 데다 LNG운반선 등 고선가 선박의 공정률이 높아지면서 수익성이 개선됐다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 훨씬 높았던 이유다. 삼성중공업은 수주 물량을 무작정 늘리기보다 수익성이 높은 선박을 골라 받는 전략을 이어가고 있다. 올해 1~7월 100억달러를 수주해 연간 목표 139억달러의 72%를 채웠다. 조선 부문만 보면 연간 목표의 98%를 이미 달성했다. 수익성을 끌어올릴 핵심 사업으로는 FLNG가 꼽힌다. FLNG는 바다에서 천연가스를 생산해 액화하고 저장·하역까지 할 수 있는 대형 해양설비다. 일반 상선보다 계약 규모가 크고 설계와 건조 난도도 높다. 삼성중공업은 FLNG를 주문받을 때마다 설계를 새로 하는 방식에서 벗어나 연안용과 원해용 표준모델을 활용하고 있다. 선체와 주요 설비를 표준화해 설계 시간을 줄이고 같은 형태의 FLNG를 반복해서 건조할수록 생산성을 높이겠다는 것이다. 현재 건조 중인 코랄 노르트 FLNG에는 앞서 건조한 코랄 술 FLNG의 설계와 공정 경험이 활용되고 있다. 유사한 설계를 다시 쓰면 작업 순서와 공법을 처음부터 검증해야 하는 과정이 줄어든다. 앞선 프로젝트에서 확인한 문제점도 다음 건조 과정에서 바로 고칠 수 있다. 거제조선소에서는 여러 FLNG가 동시에 건조되고 있다. FLNG는 공정이 복잡하고 건조 기간도 길어 일정이 늦어지거나 원가가 높아지면 수익성이 크게 떨어질 수 있다. 삼성중공업이 추가 수주 못지않게 설계 표준화와 반복 건조에 공을 들이는 배경이다. 미국 조선시장도 새로운 먹거리로 삼고 있다. 삼성중공업은 미국 나스코와 차세대 군수지원함 설계 사업을 추진하면서 함정 유지·보수·정비(MRO), 조선 인력 양성, 생산 자동화 등으로 협력 분야를 넓히고 있다. 삼성중공업은 국내에서 특수선 사업을 하지 않는다. 직접 군함을 건조해 미국 시장에 진출하기보다 대형 상선과 해양플랜트를 만들며 쌓은 설계와 공정 관리 기술을 현지 조선소에 공급하는 방식을 택했다. 미국 조선소의 생산 기반에 국내에서 축적한 설계·자동화 기술을 접목하겠다는 것이다. 실제 매출로 연결되는 사업이 얼마나 빨리 나오느냐가 미국 사업의 성패를 가를 것으로 보인다. 군수지원함 설계와 MRO, 인력 양성, 생산 자동화 가운데 사업성이 확인되는 분야를 중심으로 미국 시장을 넓혀갈 가능성이 크다. 생산 현장에서는 디지털 전환(DX), AI 전환(AX), 로봇 전환(RX)을 합친 이른바 ‘3X’에 속도를 내고 있다. 용접과 절단 같은 반복 작업에는 로봇을 투입하고 설계 과정에서는 AI를 활용해 과거 선박 자료와 설계 대안을 찾는 시간을 줄이고 있다. 기존에는 설계자가 유사 선박의 자료를 일일이 찾아 도면에 반영해야 했다. AI를 활용하면 여러 설계안을 한꺼번에 비교할 수 있다. 최종 판단은 사람이 하지만 자료를 찾고 반복해서 도면을 작성하는 시간을 줄일 수 있다는 설명이다. 로봇 자동화도 사람을 대신하는 것보다 생산성과 품질을 일정하게 유지하는 데 초점을 맞추고 있다. 수작업 비중이 높은 조선업은 숙련공의 경험과 작업 속도에 따라 생산성이 달라질 수 있어 자동화를 통한 공정 안정화 효과가 크다. 삼성중공업은 생산 AI와 엔지니어링 AI, 로보틱스, 디지털 선박 서비스 분야로 연구개발 범위도 넓히고 있다. AI 기반 전력 수요 예측과 케이블 자동 포설, 스마트 시운전, 선박 운항 최적화 등이 주요 연구 과제다. 삼성중공업 관계자는 “FLNG와 LNG운반선 등 고부가가치 선종을 중심으로 선별 수주를 이어가는 것이 기본 전략”이라며 “FLNG는 설계 표준화와 반복 건조를 통해 공정 효율을 높이고 있다”고 말했다. 삼성중공업은 고선가 선박의 수확기에 들어섰다. 앞으로의 성적은 수주 호황 때 확보한 이익을 얼마나 오래 유지하느냐에 달렸다. FLNG를 더 빠르고 싸게 반복 건조하고, 국내에서 쌓은 설계·생산 기술을 미국과 AI·로봇 사업으로 넓힐 수 있느냐가 10%대 영업이익률의 지속 여부를 가를 전망이다.2026-07-27 20:50:07
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