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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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엔비디아가 눈여겨본 국산 NPU…'K-NPU' 생태계 커질까 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 그래픽처리장치(GPU)와 함께 신경망처리장치(NPU) 등 AI 가속기 시장의 경쟁도 본격화하고 있다. 국내에서도 리벨리온을 비롯해 퓨리오사AI, 딥엑스 등 NPU 기업들이 제품 개발과 양산, 고객 확보에 속도를 내고 있어 국산 AI 반도체 생태계가 새로운 전환점을 맞을 전망이다. 24일 업계에 따르면 엔비디아가 국내 NPU 기업 리벨리온과 인수 가능성을 포함한 협력 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 구체적인 협력 형태와 조건 등은 확정되지 않았지만, 글로벌 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아가 국내 NPU 기술 기업에 관심을 보였다는 점에서 업계의 관심이 커지고 있다. 엔비디아는 AI 학습 시장에서 사실상 독보적인 GPU 경쟁력을 확보한 데 이어 추론 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. AI 모델의 규모가 커지면서 학습뿐 아니라 실제 서비스에서 AI가 생성한 결과를 처리하는 추론 연산 수요가 급증하고 있기 때문이다. 추론 단계에서는 학습과 다른 방식의 연산 최적화가 중요해지면서 GPU뿐 아니라 NPU와 주문형반도체(ASIC) 등 특정 AI 연산에 최적화된 가속기의 활용 가능성도 커지고 있다. 전력 효율과 비용을 낮추면서 특정 모델이나 서비스에 맞는 연산 성능을 확보하는 것이 중요해지면서 AI 반도체 시장의 경쟁 구도도 다변화되는 것으로 분석된다. 이에 엔비디아를 비롯한 글로벌 반도체 기업들은 GPU 중심의 기존 AI 생태계를 유지하면서도 추론 시장에서 활용될 수 있는 다양한 가속기 기술에 관심을 확대하고 있다. 엔비디아 입장에서는 자체 GPU 생태계와 연계할 수 있는 새로운 AI 반도체 기술을 확보하는 동시에 급성장하는 추론 시장에 대응할 필요성이 커지고 있는 것이다. 국내에서는 리벨리온이 대표적인 NPU 기업으로 꼽힌다. 리벨리온은 데이터센터와 엣지 환경에서 AI 추론 연산을 처리하는 NPU를 개발해왔으며 국내외 시장을 대상으로 사업 확대를 추진하고 있다. 특히 국내 AI 반도체 산업에서 설계 역량을 확보하고 제품 상용화에 나선 기업이라는 점에서 글로벌 시장 진출 가능성이 주목받고 있다. 퓨리오사AI와 딥엑스 등 다른 국내 NPU 기업들도 추론 시장을 겨냥한 제품 개발에 속도를 내고 있다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 가속기를 중심으로 글로벌 시장 진출을 추진하고 있으며, 딥엑스는 엣지 AI를 중심으로 온디바이스와 산업용 AI 반도체 시장을 공략하고 있다. 국산 NPU 기업들이 주목받는 배경에는 생성형 AI의 확산과 함께 추론 수요가 빠르게 늘고 있다는 점이 자리 잡고 있다. 챗봇과 검색, 영상·음성 생성, 자율주행, 로봇 등 AI가 실제 서비스에 적용되는 영역이 확대될수록 대규모 추론 연산을 안정적으로 처리할 수 있는 반도체 수요도 함께 증가할 수밖에 없기 때문이다. 정부도 국산 AI 반도체 생태계 확대를 위해 초기 시장을 만드는 데 힘을 싣고 있다. AI 데이터센터와 공공 인프라 등을 활용해 국산 NPU의 실증과 구매를 지원하고 실제 서비스 환경에서 성능을 검증할 수 있는 기회를 확대하는 방식이다. 국내 NPU 기업 입장에서는 정부와 공공 부문을 통해 초기 레퍼런스를 확보한 뒤 이를 민간 데이터센터와 글로벌 시장으로 확대하는 전략이 중요하다. AI 반도체 시장에서 이미 엔비디아가 강력한 생태계를 구축한 만큼 후발주자가 단기간에 하드웨어 성능만으로 시장을 뒤집기는 쉽지 않기 때문이다. 결국 엔비디아의 국내 NPU 기업에 대한 관심이 실제 투자나 인수, 기술 협력 등으로 이어질지와 별개로 국산 AI 반도체 기술의 글로벌 경쟁력을 보여주는 계기가 될 수 있다는 평가다. 특히 리벨리온을 시작으로 국내 NPU 기업들이 각자의 영역에서 고객과 레퍼런스를 확보할 경우 개별 기업의 성장을 넘어 'K-NPU' 생태계 전반으로 시장이 확대될 전망이다. 김녹원 딥엑스 대표는 초저전력 NPU 기반 온디바이스 'AI 엣지 Box 공동 개발'을 발표하며 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 평가했다.2026-08-24 17:31:32
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포스코DX, '국산 NPU' 산업현장 투입…AI 추론 비용 50% 낮춘다 [경제일보] 포스코DX가 국산 AI 반도체를 산업현장의 비정형 데이터 분석에 활용하는 플랫폼을 개발해 기존 GPU 기반 '비전 AI' 적용 영역에 국산 NPU 기반을 확대한다. AI 모델 학습에는 GPU를, 현장 추론에는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조를 적용해 제조 현장의 AI 인프라 비용과 전력 부담을 낮추고, 데이터 외부 반출 없이 실시간으로 AI를 운영하도록 구성됐다. 18일 포스코DX는 국산 NPU를 활용한 '비전 AI 플랫폼'을 개발했다고 밝혔다. 산업현장에서 수집되는 영상 등 비정형 데이터를 AI로 분석하고, 실제 현장에서 발생하는 상황을 실시간으로 판단할 수 있도록 AI 모델 개발부터 운영까지 필요한 기능을 하나의 플랫폼으로 표준화한 것이 특징이다. NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로 GPU를 대체할 수 있을 것으로 전망되고 있다. 특히 학습보다 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 과정에 최적화돼 GPU 대비 전력과 비용을 낮출 수 있도록 설계됐다. 포스코DX는 이 같은 NPU의 특성을 산업현장에 적용했다. 제조 현장에서 발생하는 영상 데이터를 원거리 데이터센터나 서버로 전송하지 않고 설비나 현장에 설치된 엣지 장비에서 직접 분석하는 방식이다. 포스코DX는 외부 네트워크를 거치지 않고 현장에서 데이터를 처리할 수 있어 제조업에서 중요도가 높은 데이터 보안과 실시간 대응에도 유리하다고 설명했다. 특히 포스코DX는 AI 모델을 개발하는 단계와 실제 현장에서 AI가 데이터를 분석하는 추론 단계를 분리했다. 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하고, 완성된 AI 모델을 산업 현장에서 구동할 때는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조다. NPU를 실제 현장에 적용하기 전에 연구·검증 단계에서도 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. AI 모델의 정확도와 처리 속도뿐 아니라 전력 사용량과 운영 비용 등을 사전에 비교해 현장 특성에 맞는 모델과 NPU 적용 방식을 결정할 수 있도록 구축했다. 기존에는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 산업 현장에 적용하면서 성능이나 비용을 검증해야 했다면, 이번 플랫폼에서는 개발 단계에서부터 NPU 기반 추론 성능을 확인할 수 있어 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 줄일 수 있을 것으로 평가된다. 비전 AI 플랫폼에는 산업 현장에서 반복적으로 필요한 기능도 표준화했다. 영상 데이터를 학습 데이터로 관리하고 AI 모델을 관리하는 기능을 비롯해 모델별 성능 지표와 적용 이력 등을 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 구성했다. 해당 기능 표준화는 제조 현장마다 AI 시스템을 새로 구축하는 방식에서 벗어나 기존에 검증된 AI 모델과 플랫폼을 다른 현장에 재활용하기 위한 기반으로 알려졌다. 포스코DX는 플랫폼을 통해 신규 AI 프로젝트의 개발 기간을 단축하고 여러 산업 현장으로 AI 서비스를 확산할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 포스코DX는 앞서 국내 NPU 개발사인 딥엑스, 모빌린트 등과 협력해 화재 감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등에 국산 NPU를 적용해 비용 절감 효과도 확인했다. 그 결과 동일한 추론 성능을 기준으로 GPU를 사용하는 경우와 비교해 인프라 구축·운영 비용을 약 50% 절감하고, 전력 사용량은 약 90% 줄이는 효과를 기록했다. 산업 현장에서 AI 활용이 늘면서 AI 반도체의 역할도 학습용 GPU 중심에서 추론용 반도체로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 제조 현장의 영상 분석처럼 대량의 데이터를 실시간으로 반복 처리해야 하는 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송해 처리하는 방식보다 현장에서 직접 AI 추론을 수행하는 엣지 AI가 비용과 지연 시간 측면에서 유리할 수 있다. 포스코DX는 향후 다양한 검증 과정을 플랫폼에 포함해 국산 NPU의 산업 적용을 체계화한다는 방침이다. 기존 비전 AI 적용 현장을 단계적으로 국산 NPU 기반으로 전환하고, 화재 감시와 안전 관리, 물류를 넘어 다양한 산업 분야로 적용 영역을 넓힐 계획이다. 포스코그룹 차원의 피지컬 AI 사업 확대와도 연계될 전망이다. 포스코그룹은 철강 생산 과정에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 제조 현장에 피지컬 AI를 적용하고, 인텔리전트 팩토리 구축을 확대하고 있다. 포스코DX 관계자는 "NPU 기반 '비전 AI 플랫폼'은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업 현장의 추론 역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 말했다.2026-08-18 16:00:26
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파두, 펌웨어·검증 인력 두 자릿수 채용…양산 대응 조직 채운다 [경제일보] 데이터센터 반도체 기업 파두가 10일부터 '주니어 탤런트' 채용에 나선다. 펌웨어 개발과 펌웨어 검증, 테스트 엔지니어 등 3개 직무에서 두 자릿수 규모를 뽑는다. 학사 신입과 8년 이내 경력직이 함께 지원할 수 있고, 하드웨어와 소프트웨어를 모두 다뤄본 임베디드 경력자를 우대한다. 서류 접수는 이날 시작해 8월 말 코딩 테스트, 9월 면접을 거쳐 11월 입사로 이어진다. 뽑는 자리는 △펌웨어 개발 △펌웨어 검증 △테스트(Test) 엔지니어 등 총 3개 직무로 회로 설계가 아니라 펌웨어와 검증, 테스트에 몰려 있다. 컨트롤러가 고객사 낸드플래시와 붙어 실제 제품으로 출하되는 단계에서 성능과 안정성을 잡아내는 직무다. 고객사가 늘고 공급 물량이 커질수록 수요도 함께 늘어난다. 보상 체계로는 조기 승진과 인센티브 외에 영업이익 일부를 임직원과 나누는 이익공유(PS) 제도를 두고 있다. 적자 국면에서는 작동하기 어려운 제도다. 파두는 올해 2분기 매출 732억원, 영업이익 163억원을 기록했다. 매출은 지난해 같은 기간 237억원보다 208.9% 늘었고 1분기 595억원과 비교해도 22.9% 증가했다. 영업이익은 1분기 77억원에서 111.6% 늘며 두 분기 연속 흑자를 이어갔다. 상반기 누적으로는 매출 1327억원, 영업이익 240억원이다. 2024년과 2025년 두 해 매출을 합한 1395억원에 6개월 만에 근접했다. 지난해 상반기에는 245억원 영업손실을 냈다. 실적을 끌어올린 것은 수익성이 높은 컨트롤러다. 전체 매출에서 차지하는 비중이 2024년 약 55%에서 지난해 약 70%로 올라섰다. 생성형 AI 추론 연산이 늘면서 기업용 SSD 수요가 커졌고, 저장장치 성능을 좌우하는 컨트롤러 발주가 함께 늘었다. 올해 들어 확보한 신규 수주는 공시 기준 3400억원이 넘는다. 11월에 들어오는 인력이 맞닥뜨릴 구간도 정해져 있다. 회사는 차세대 규격인 젠(Gen) 6.0 기업용 SSD가 본격화하는 2027년 3분기 무렵 추가 고객사와 개발에 착수할 수 있을 것으로 보고 있다. 신규 고객사 대응은 설계보다 검증과 양산 이관에서 손이 많이 가는 작업이다. 2015년 설립된 파두는 SSD 컨트롤러 외에 전력관리반도체(PMIC)와 컴퓨트익스프레스링크(CXL), AI 반도체로 영역을 넓히고 있다. 남이현 파두 대표는 지난달 실적 발표에서 "1분기 흑자전환 성공에 이어 2분기에는 확고한 흑자구조를 구축했다"며 "고객 다변화로 인한 매출 증가, AI 반도체 시장에서 스토리지 분야 핵심 장치인 컨트롤러의 성장세 등을 고려할 때 하반기에도 큰 성장이 예상된다"고 밝혔다.2026-08-10 14:12:38
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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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![[컨콜] 통신사 넘어 AI 인프라 기업으로…SKT, SK하이퍼 앞세워 데이터센터 주도권 경쟁](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/05/20260805170645820241.png)
통신사 넘어 AI 인프라 기업으로…SKT, SK하이퍼 앞세워 데이터센터 주도권 경쟁 [경제일보] SK텔레콤이 대규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 사업 확대를 위한 투자 전략을 구체화했다. 15GW 규모 AI 인프라 구축을 추진하는 가운데, 직접 투자 부담을 줄이고 고객 확보와 외부 투자 유치를 병행하는 방식으로 사업 확장에 나선다는 계획이다. 5일 SK텔레콤은 2분기 실적 컨퍼런스콜을 통해 대규모 AI 데이터센터 투자 계획에 따른 재무 부담과 사업 추진 방식을 공개했다. SK텔레콤은 시장의 투자 부담 우려를 고려해 고객 수요를 기반으로 단계적인 데이터센터 구축에 나서고, 외부 투자 활용을 통해 재무 부담을 낮추겠다는 계획이다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 자회사 'SK하이퍼'를 설립하고, 오는 2029년까지 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 생성형 AI 확산으로 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데, 데이터센터 사업을 통신 이후 새로운 성장축으로 육성한다는 전략이다. SK하이퍼는 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 역할을 맡는다. 데이터센터 구축에 필요한 부지와 전력을 선제적으로 확보하고 글로벌 고객을 유치해 개별 프로젝트를 구체화하는 것이 핵심이다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 총 7500억원 규모의 출자를 약정했다. 이 자금은 울산 등 사업 부지 확보와 기가와트(GW)급 AI 데이터센터 운영에 필요한 변전 설비 구축 등 초기 사업 개발에 활용될 예정이다. 다만 시장에서는 5GW 규모 AI 데이터센터 구축에 필요한 막대한 투자 비용과 재무 부담에 대한 우려가 제기돼 왔다. 데이터센터는 부지 확보부터 전력 인프라 구축, GPU 서버 운영까지 대규모 투자가 필요한 사업인 만큼 통신기업인 SK텔레콤이 직접 감당하기에는 부담이 크다는 지적이다. 이에 SK텔레콤은 직접 투자 중심의 사업 확대가 아닌 외부 자금을 활용하는 방식으로 사업을 추진한다는 계획을 강조했다. 이재신 SK텔레콤 AI사업개발담당 부사장은 "SK 하이퍼는 SK 브로드밴드가 추진 중인 기존 데이터센터 사업과는 별개로 15GW AI 데이터센터 사업 추진을 위해 신설한 공익 법인으로서 이미 별도의 인력과 조직을 갖추고 있다"며 "향후 사업 추진 과정에서 SK텔레콤의 글로벌 빅테크 고객 네트워크와 사업개발 역량, SK 브로드밴드의 데이터센터 구축 운영 전문성을 적극 활용하는 등 그룹 차원의 역량을 결합해 사업 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "AI 데이터센터 사업은 상당한 규모의 투자가 수반되는 사업으로, 계획하고 있는 규모 전부를 당사가 직접 투자하는 것은 현실적으로 한계가 있다"며 "사업 추진에 소요되는 투자 자금은 전략적 파트너 투자, 프로젝트 파이낸싱 등 다양한 방식의 외부 투자를 최대한 활용해 조달할 계획"이라고 말했다. 올해 SK하이퍼에 투입되는 투자 규모는 약 3300억원 수준으로, 잔여 출자금은 내년 이후 분할 집행할 예정이다. SK텔레콤은 안정적인 현금흐름을 기반으로 주주환원 정책에도 영향을 주지 않는 수준에서 AI 인프라 투자를 진행한다는 방침이다. AI 데이터센터 시장 확대 배경에는 생성형 AI에서 추론 중심으로 AI 활용 영역이 확대되는 흐름이 자리 잡고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에 적용되면서 고성능 컴퓨팅 자원과 안정적인 인프라 확보가 중요해지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자 수요가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 전력, 부지, 네트워크 등 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 동시에 확보한 입지가 제한적인 만큼 국내 AI 인프라 시장 경쟁력이 높아질 수 있다는 판단이다. SK텔레콤은 SK하이퍼를 중심으로 글로벌 고객 유치에도 속도를 낸다. 울산 사업을 시작으로 글로벌 빅테크 기업들과 협의를 진행하고 고객 요구 조건에 맞춰 단계적으로 AI 데이터센터 용량을 확대한다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 SK그룹 차원의 AI 인프라 역량 결집을 통해 경쟁력을 확보한다는 전략이다. SK브로드밴드가 보유한 데이터센터 구축·운영 경험과 SK텔레콤의 글로벌 고객 네트워크, SK그룹 내 반도체 및 AI 투자 역량을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축한다는 구상이다. SK텔레콤은 최근 SK하이닉스의 AI 투자 법인에도 출자를 결정하며 AI 인프라 생태계 확대에 나서고 있다. AI 투자 법인을 통해 AI 관련 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 확보하고 이를 AI 데이터센터 사업 경쟁력 강화로 연결한다는 방침이다. SK텔레콤은 통신 사업의 안정적인 수익 기반을 유지하면서 AI 인프라 기업으로의 전환을 가속한다는 계획이다. AI 데이터센터, 네트워크, 클라우드 역량을 결합해 국내를 넘어 아시아 AI 인프라 허브 구축에 나선다는 전략이다. 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장 상무는 "당사는 그동안 AI 사업을 확대하는 과정에서 핵심 기술과 신규 사업 기회를 확보하기 위해 다양한 전략적 투자를 실행해 왔다"며 "향후 AI 투자 법인을 통해 AI 데이터센터 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 적시 확보할 계획"이라고 말했다. 이어 "현재 AI 투자 법인은 경영진을 구상하고 있으며 당사는 이사회의 참여를 통해 AI 사업 경쟁력 변화에 필요한 역량과 네트워킹을 지속 확보하는 등 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 강조했다.2026-08-05 17:09:18
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삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 NPUaaS 출시…"AI 인프라 선택권 넓힌다" [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 재편되면서 엔비디아 GPU 일변도 시장에 변화의 조짐이 나타나고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 비용과 전력 효율성이 새로운 화두로 떠오르자 삼성SDS는 GPU의 대안으로 추론에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)를 주목하고 있다. 20일 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 밝혔다. 기존 GPUaaS에 이어 NPU 기반 AI 연산 자원까지 확보하면서 기업들의 AI 인프라 선택지를 넓힌 것으로 평가된다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하거나 문서를 분석하고 이미지를 판별하는 추론 과정에서 높은 전력 효율성과 비용 경쟁력을 갖춘 것이 특징이다. 최근 AI 시장의 관심은 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하고 있다. AI 모델 개발 초기에는 막대한 연산 능력을 갖춘 GPU가 필수적이었다면, AI 서비스가 본격화되면서 얼마나 효율적으로 추론을 수행할 수 있는지가 기업들의 새로운 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 서비스가 늘어날수록 추론 비용 역시 함께 증가하기 때문이다. IT 업계에서는 모든 AI 서비스를 고성능 GPU로 운영할 필요는 없다는 분석도 나온다. AI 모델을 학습하는 단계와 서비스를 제공하는 단계에 필요한 연산 자원이 다른 만큼 활용 목적에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 하이브리드 AI 인프라 수요가 확대될 것이라는 전망이다. 삼성SDS는 해당 수요에 맞춰 고객이 직접 NPU 서버를 구매하거나 자체 데이터센터를 구축하지 않고도 SCP를 통해 구독형 서비스로 활용할 수 있도록 구성했다. 삼성SDS는 기업들이 서비스 규모와 데이터 처리량에 따라 NPU를 1장부터 2장, 4장, 8장 등 필요한 만큼 선택해 사용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 유연하게 인프라를 구성할 수 있다고 설명했다. 특히 삼성SDS가 퓨리오사AI와 협력한 배경에는 AI 추론 시장 확대에 따른 비용 효율성과 국산 AI 반도체 생태계 확보가 자리하고 있다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 스타트업으로 LG AI연구원과 LG유플러스, LG CNS를 비롯해 메가존클라우드 등 국내 IT 기업들과 협력하며 NPU 상용화를 확대하고 있다. 최근에는 에이전틱 AI와 소버린 AI 수요가 늘어나면서 전력 효율성이 높은 추론용 NPU가 주목받고 있는 만큼 삼성SDS 역시 기업용 AI 인프라 경쟁력 강화를 위해 퓨리오사AI를 선택한 것으로 풀이된다. 또한 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 필수적이지만, 서비스 운영 단계에서는 비용과 전력 소모를 줄일 수 있는 NPU의 역할이 커지고 있다. 퓨리오사AI의 레니게이드는 추론 성능과 전력 효율성을 앞세워 글로벌 빅테크와 국내 기업들로부터 기술력을 인정받고 있으며, 자체 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS는 GPUaaS에 이어 NPUaaS까지 확보하면서 향후 공공과 금융, 제조 등 기업 고객을 대상으로 다양한 AI 인프라 선택지를 제공할 수 있게 됐다. 고성능 스토리지와 컴퓨트, 고속 네트워크 등 SCP의 다양한 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있는 것도 특징이다. 삼성SDS는 이번 서비스를 소버린 클라우드 환경으로 제공해 엄격한 보안 규제를 적용받는 공공 분야에서도 활용성을 높인다는 계획이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 구축과 소버린 AI 전략을 추진하는 가운데 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침할 AI 반도체와 클라우드 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 삼성SDS는 GPU와 NPU를 모두 제공하는 AI 인프라 사업자로서 기업들의 다양한 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련하게 된 것으로 평가된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 NPUaaS 출시는 단순히 새로운 클라우드 상품을 선보이는 것을 넘어 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"며 "삼성SDS는 앞으로도 고객 니즈 해결을 위해 SCP 기반 상품을 다양화하고, 클라우드 AI 기술 생태계를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-20 08:32:37
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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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KT, 18조원 투자 'AX 플랫폼 컴퍼니' 선언…AI 인프라·토큰 신사업 승부수 [경제일보] "KT의 업의 본질은 연결을 하는 곳이며, 최근까지 사람과 사람, 사람과 데이터를 연결했다면 AI 시대에는 사람과 AI, AI와 AI를 연결하는 것이 새로운 연결의 역할" 6일 박윤영 KT 대표는 서울 광진구 풀만 앰배서더 서울 이스트폴 호텔에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전과 중장기 성장 전략을 발표하며 이같이 말했다. 박 대표는 통신 본업 경쟁력 강화와 AI 기반 신성장 사업을 양축으로 하는 사업 구조를 구축해 대한민국 AI 전환을 선도하겠다는 청사진을 제시했다. KT가 향후 3년간 정보보안·네트워크에 약 12조원을 투자하고, 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AI 전환(AX) 인프라 구축에 6조원을 투입한다. 통신업의 본질 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 인프라와 토큰 기반 신사업을 앞세워 'AX 플랫폼 컴퍼니'로 전환하겠다는 전략이다. 박 대표는 취임 이후 약 100일 동안 전국 사업 현장을 직접 점검하며 정보보안과 네트워크, 고객 접점, 연구개발(R&D), 해저케이블 등 핵심 사업을 살펴본 결과를 토대로 이번 전략을 마련했다고 설명했다. 그는 "가장 먼저 보안과 KT의 현재를 들여다봤다"며 "KT의 AX 플랫폼 컴퍼니로 가기 위한 준비가 어떠한지를 (확인하는) 과정이 있었다"고 말했다. 우선 KT는 정보보안과 IT, 네트워크 등 통신 본질 경쟁력 강화를 위해 향후 3년간 약 12조원을 투자한다. 이 가운데 약 4조원은 정보보안과 IT 혁신에, 약 8조원은 네트워크 경쟁력 강화에 투입한다. 정보보안 분야에서는 제로 트러스트 기반 보안 체계를 전면 도입한다. IT와 네트워크에 분산된 보안 운영 체계를 통합하고, 클라우드 네이티브 전환과 위기 대응 체계를 구축한다. 정보보호최고책임자(CISO)와 개인정보보호책임자(CPO)를 분리하고 보안 인력을 두 배로 확대하는 등 조직 개편도 추진한다. 박 대표는 "지금까지 네트워크와 IT가 각각 해왔던 것을 회사 전체의 가장 상위 차원의 보안이라는 관점에서 통합했다"며 "보안을 막는 것이 아닌 제로 트러스트 기반으로 패러다임 자체를 바꾸겠다"고 강조했다. 네트워크 분야에서는 6세대 이동통신(6G)과 위성통신, 데이터센터 상호연결(DCI) 등 미래 네트워크 기술 확보에 집중한다. 특히 국내에서 유일하게 운영 중인 정지궤도(GEO) 위성 관제 역량을 저궤도(LEO) 위성까지 확대해 재난과 안보 상황에서도 안정적인 통신망을 제공한다는 계획이다. AI 인프라 투자도 대폭 확대한다. KT는 약 5조원을 투자해 총 1GW 규모의 AI 데이터센터(AIDC)를 실수요 기반으로 구축한다. 중앙 AI 데이터센터와 산업 현장 인근 AI 에지를 연계해 피지컬 AI와 자율주행 시대에 필요한 초저지연 AI 추론 환경을 전국에 구축한다는 구상이다. 이와 함께 약 1조원을 투자해 글로벌 해저케이블 용량을 90Tbps 이상 추가 확보한다. 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응하는 동시에 해외 빅테크의 국내 AI 데이터센터 투자를 유치해 한국을 '아시아 AX 연결 허브'로 육성한다는 전략이다. 박 대표는 "AI 데이터센터가 늘어나면 데이터 용량(해저케이블 트래픽 전망)이 8배 급증할 것으로 생각한다"며 "수요가 폭발하기 전에 해저케이블의 용량도 준비를 해야 한다고 생각한다"고 말했다. AI 서비스 사업도 확대한다. 기업 간 거래(B2B) 분야에서는 금융과 공공, 제조, 의료 산업을 중심으로 AI 전환 서비스를 확대한다. 금융 분야에서는 AI 콘택트센터(AICC)와 AI 세일즈 에이전트를 고도화하고, 공공 분야에서는 소버린 AI 기반 서비스를 확대할 예정이다. 제조와 의료 분야에서는 정부 실증사업을 기반으로 피지컬 AI 사업을 확대한다. 기업·소비자 간 거래(B2C)에서는 초개인화 서비스를 강화한다. 고객이 직접 요금제와 혜택을 설계하고 AI가 이용 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 추천하는 등 가입부터 고객서비스(CS)까지 전 과정을 AI 중심으로 재편한다는 계획이다. 박 대표는 "고객이 주도해서 요금을 설계할 수 있게끔 요금 설계의 주체가 통신사에서 고객으로 바뀌게 준비를 하고 있다"며 "모바일 펑션을 쓰실 때 불편했던 것을 해결하고 모든 과정을 디지털화하겠다"고 말했다. 신성장 사업도 구체화했다. KT는 AI 시대 핵심 자산으로 부상하는 토큰을 효율적으로 생성·관리·과금하는 '토큰 팩토리' 사업을 새로운 성장 축으로 육성한다. 전국 AI 데이터센터와 자체 토큰 최적화 엔진을 결합해 AI 서비스 운영 비용을 낮추고 다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하는 플랫폼을 구축할 계획이다. 박 대표는 "AI 시대의 새로운 경제 단위는 토큰"이라며 "고객의 입장에서 효율적으로 토큰을 활용하고 가장 좋은 답을 얻어가도록 총체적으로 마련해서 진행하겠다"고 강조했다. 스테이블코인 사업 진출도 공식화했다. 케이뱅크와 BC카드, KT의 네트워크와 보안 역량을 결합해 발행과 보관, 결제, 정산까지 아우르는 디지털 금융 플랫폼을 구축하고 제도화에 맞춰 사업을 추진할 방침이다. 박 대표는 "KT그룹은 스테이블코인 발행, 정산, 실제 사용 생태계 등 모든 것에 걸쳐 필요한 역량 요소를 다 갖추고 있다"며 "법제화가 된다면 바로 사업에 참여할 수 있도록 준비했다"고 말했다. 이와 함께 마이크로소프트(MS)뿐 아니라 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과 업스테이지, 리벨리온, 솔트룩스 등 국내 AI 기업과의 협력 범위를 확대해 AI 생태계를 강화할 계획이다. 또한 동남아시아를 비롯한 글로벌 사우스를 중심으로 AI 데이터센터와 토큰 팩토리, 피지컬 AI 등 AX 사업 모델의 해외 진출도 추진한다. 박 대표는 "KT 혼자 AX와 AIDC에 관련한 비즈니스 모델들을 할 수 없다"며 "글로벌 기업과 국내 AI 기업, 다양한 파트너와 함께 생태계를 구축해 고객과 KT, 나아가 대한민국 AI 경쟁력까지 함께 성장시키겠다"고 강조했다.2026-07-06 11:29:28
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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리벨리온, 스퀴즈비츠 인수...'AI 반도체' 넘어 풀스택 AI 승부수 [경제일보] 정부가 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 육성하는 '3대 AI 메가프로젝트'를 추진하는 가운데 리벨리온이 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수하며 풀스택 AI 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. AI 반도체 성능 경쟁을 넘어 소프트웨어와 추론 서빙까지 아우르는 통합 AI 플랫폼 경쟁에 뛰어든 것으로 분석된다. 30일 리벨리온은 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수한다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 기존 NPU(신경망처리장치) 하드웨어 중심 사업에서 소프트웨어 최적화와 추론 서빙까지 하나의 플랫폼으로 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 이번 인수는 정부의 AI 산업 육성 기조와도 맞닿아 있는 것으로 풀이된다. 정부는 지난 29일 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 AI 메가프로젝트를 발표하며 국내 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 리벨리온 역시 지난 3월 국민성장펀드 1호 직접투자 기업으로 선정되며 이른바 'K-엔비디아' 육성 전략의 핵심 기업으로 꼽힌 바 있다. IT 업계에서는 이번 인수의 핵심을 단순한 기업 결합보다 AI 추론 역량 확보에서 찾고 있다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 추론을 수행하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. AI 추론은 이용자의 요청을 처리해 결과를 생성하는 과정으로, 서비스 속도와 운영 비용, 안정성을 좌우하는 요소로 꼽힌다. 리벨리온이 인수한 스퀴즈비츠는 AI 모델 최적화와 경량화 기술을 보유한 딥테크 스타트업으로 평가된다. 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델의 처리 속도를 높이고 운영 비용을 낮추는 기술력을 갖췄으며, 인텔과 엔비디아 등 글로벌 AI 기업들과 협업 레퍼런스를 확보했다. 또한 네이버와 카카오로부터 투자도 유치하며 기술력을 인정받았다. 양사는 이미 2년 이상 기술 협력을 이어온 검증된 파트너로 알려졌다. 지난 2024년 리벨리온 NPU 기반 생성형 AI 모델 경량화 기술을 공동 개발한 데 이어, 국내 개발자 커뮤니티를 대상으로 오픈소스 추론 프레임워크 'vLLM' 관련 밋업과 워크숍을 공동 개최하는 등 NPU 기반 AI 생태계 확산에도 협력해 왔다. 이번 인수를 계기로 리벨리온은 AI 반도체와 소프트웨어, 모델 최적화, 추론 서빙을 하나의 플랫폼으로 제공하는 엔드투엔드 AI 인프라 역량을 확보하게 된다. 특히 복잡한 AI 서비스 구축 과정을 단순화하고, 보다 효율적인 AI 서비스 운영 환경을 제공받을 수 있을 것으로 전망된다. 앞서 리벨리온은 지난 2024년 사피온코리아와의 합병을 통해 국내 AI 반도체 업계 통합을 이끌었으며, 이번에는 소프트웨어 역량까지 내재화하며 사업 영역을 한층 넓히게 됐다. 박성현 리벨리온 대표는 "기술적 역량과 훌륭한 인재들이 개별 기업의 경계를 넘어 결집할 때 한국의 AI 인프라 생태계가 새로운 가능성을 만들어낸다고 믿는다"며 "리벨리온은 스퀴즈비츠와 힘을 합쳐 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 시스템 수준의 대규모 AI 인프라를 아우르는 기업으로 거듭나 글로벌 시장에서 그 믿음을 증명할 것"이라고 말했다. 김형준 스퀴즈비츠 대표는 "스퀴즈비츠의 AI 추론 최적화 기술이 리벨리온 NPU 생태계를 더욱 폭넓게 확장시킬 것"이라며, "리벨리온과의 시너지를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어가 함께 최적화되는 풀스택 AI 인프라를 구현하고, 고객들이 리벨리온 NPU 기반에서 AI 서비스를 더욱 쉽고 경제적으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-30 14:06:56
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AI 추론 최적화 수요 확대…노타, 상반기 수주 174억원 기록 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장이 '학습' 중심 경쟁에서 실제 서비스를 운영하는 '추론' 경쟁으로 빠르게 이동하면서 AI 모델을 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 실행하려는 수요가 늘어나면서 AI 경량화 기술 기업인 노타의 사업 기회도 확대되는 모습이다. 26일 노타는 올해 2분기 수주액이 약 61억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간 약 28억원과 비교하면 두 배 이상 증가한 규모다. 1분기 수주액 약 113억원을 포함한 상반기 누적 수주액은 약 174억원으로 집계됐다. 최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산량과 전력 소비가 증가하는 만큼, 반도체 성능을 최대한 활용하면서도 추론 속도를 높이는 최적화 기술이 기업들의 새로운 투자 분야로 부상하고 있는 것이다. 특히 제조 현장과 자율주행, 로봇, 스마트시티 등 피지컬 AI 분야가 확대되면서 클라우드 서버가 아닌 단말기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 산업 현장에서는 네트워크 연결 여부와 관계없이 실시간으로 AI를 실행해야 하는 사례가 늘어나면서 AI 모델을 경량화하고 하드웨어 환경에 맞게 최적화하는 기술 수요가 확대되고 있다. 이에 노타는 시장 변화에 맞춰 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 AI 비전 솔루션 'NVA(노타 비전 에이전트)'를 양축으로 사업을 확대하고 있다. 노타에 따르면 플랫폼 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 184% 성장했다. 최근 AI 반도체 기업 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하면서 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm 등에 이어 반도체 및 하드웨어 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 하드웨어 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있도록 지원하며, 피지컬 AI와 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터 환경에서도 AI 추론 효율을 높이는 기술로 활용되고 있다. 노타는 AI 반도체 종류가 다양해질수록 각 칩 특성에 맞는 최적화 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다고 설명했다. 산업 현장 중심의 AI 솔루션 사업도 성장세를 이어갔다. NVA 솔루션 부문은 지난해 같은 기간보다 약 1.8배 성장했다. 제조업과 건설, 플랜트, 산업안전 분야를 비롯해 영상 관제와 도시 안전, 교통 인프라 등 다양한 분야에서 적용 사례를 확대하며 사업 기반을 넓히고 있다. 최근에는 교통 영상 기반 비전언어모델(VLM) 분석과 다중 운집 분석 등 공공안전 분야 레퍼런스도 확보했다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 즉시 실행하려는 수요가 늘면서 NVA의 적용 범위도 지속 확대되고 있다. IT 업계에서는 향후 AI 시장 경쟁이 모델 자체의 성능뿐 아니라 얼마나 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는지가 중요 요인으로 작용할 것으로 전망하고 있다. AI 서비스가 제조와 모빌리티, 로봇, 공공안전 등 실제 산업 현장으로 확산될수록 추론 최적화와 경량화 기술은 AI 생태계의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 분석이다. 특히 노타는 플랫폼과 솔루션을 동시에 확대하며 AI 최적화 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 플랫폼 사업에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고, 솔루션 사업에서는 산업안전과 모빌리티, 교통, 공공안전 등 피지컬 AI 수요를 기반으로 레퍼런스를 확대해 AI 추론 최적화 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산될수록, 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 NVA 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.2026-06-26 15:16:27
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