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글로벌 VC a16z 한국 방문…AI 반도체·인프라 협력 가능성 타진 [경제일보] 글로벌 벤처캐피털(VC) 앤드리슨 호로위츠(a16z)가 인공지능(AI) 하드웨어와 인프라 분야에서 한국 기업과의 협력 기회를 모색한다. AI 모델 경쟁이 반도체와 메모리, 컴퓨팅, 데이터센터 등 이를 뒷받침하는 인프라 경쟁으로 확대되는 가운데 대규모 AI 연산에 필요한 반도체·메모리와 제조 역량, 로보틱스 분야가 주요 협력 대상으로 거론되면서 국내 기업의 기술력을 글로벌 투자와 사업 협력으로 연결할 수 있을지 주목되고 있다. 12일 a16z는 라구 라구람 매니징 파트너 겸 제너럴 파트너가 인프라 투자팀과 함께 한국을 방문한다고 밝혔다. 이번 방한은 a16z가 지난달 AI 하드웨어와 인프라 기술에 특화된 11억 달러(약 1조3400억원) 규모의 '머신 에이지 펀드'를 조성한 이후 이뤄진다. a16z는 국내 AI 하드웨어·인프라 기업 및 산업 관계자들과 만나 기술 개발과 사업화 기회를 논의하고, 자사 포트폴리오 기업과의 협력 가능성을 살펴볼 계획이다. 머신 에이지 펀드는 AI 산업의 성장에 필요한 기반 기술에 투자하는 것을 목표로 조성됐다. 투자 대상은 반도체와 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 등 핵심 하드웨어부터 전력과 냉각, 데이터센터 등 AI 인프라 구축에 필요한 분야 전반이다. 대규모 투자가 필요하거나 기존 기술의 한계가 뚜렷한 영역에서 차별화된 경쟁력을 확보할 잠재력이 있는 신생기업에 투자를 집중한다는 방침이다. 최근 고성능 AI 모델을 개발하더라도 이를 학습·추론하는 데 필요한 연산 자원과 메모리, 네트워크, 전력 공급이 뒷받침되지 않으면 서비스 확장에 제약이 생길 수 있는 것으로 나타났다. 이에 AI 데이터센터 구축이 확대될수록 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 냉각, 데이터 처리 능력 등도 사업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. a16z가 한국과의 주요 협력 분야로 반도체와 로보틱스를 꼽은 것도 이 같은 산업 변화와 관련이 있는 것으로 분석된다. a16z는 한국이 메모리 반도체와 첨단 제조 분야에서 경쟁력을 갖추고 있어 AI 컴퓨팅 인프라와 하드웨어 생태계에서 협력 가능성이 있는 것으로 분석하고 있다. 로보틱스 역시 AI 기술이 실제 물리적 환경으로 확장되면서 관심 분야로 제시됐다. 국내 기업 입장에서는 글로벌 투자 자금과 해외 사업 네트워크를 확보할 기회가 될 전망이다. AI 반도체와 메모리 분야에서는 연산 성능과 데이터 처리 효율을 높이는 기술이 중요하고, 로보틱스에서는 AI 모델을 실제 기계와 산업 현장에 적용할 수 있는 하드웨어·제조 역량이 필요한 것으로 꼽힌다. 국내 스타트업이 보유한 기술을 a16z의 투자 포트폴리오 기업과 연결할 수 있다면 공동 사업이나 해외 시장 진출 기회를 모색할 수 있다. 방한을 이끄는 라구 라구람은 소프트웨어부터 하드웨어까지 AI 인프라 전반의 투자를 담당하고, 성장 단계 포트폴리오 기업의 글로벌 전략을 총괄한다. a16z에 합류하기 전에는 글로벌 클라우드 인프라 기업 VM웨어에서 약 20년간 제품 및 경영 분야 주요 직책을 맡았으며, 최고운영책임자(COO)를 거쳐 최고경영자(CEO)를 역임했다. 클라우드 인프라 사업을 이끌었던 경험을 바탕으로 AI 인프라 분야의 투자와 기업 성장 전략을 맡고 있다. 라구 라구람 a16z 제너럴 파트너는 "AI의 발전은 소프트웨어뿐 아니라 기술 인프라 전반을 빠르게 변화시키고 있다"며 "한국은 반도체와 로보틱스 등 핵심 분야에서 세계적인 기술력과 탄탄한 산업 기반을 갖추고 있는 만큼, 이번 방문을 통해 한국 기업 및 산업 관계자들과 직접 만나 새로운 기술과 사업 기회에 대해 폭넓게 논의할 수 있기를 기대한다"고 말했다.2026-10-12 15:59:14
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리사 수 AMD CEO 7개월 만에 방한…삼성·NPU 협력 확대 주목 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있는 AMD의 리사 수 회장 겸 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 다시 한국을 찾는다. 지난 3월 삼성전자와 네이버, 국내 AI 스타트업 등으로 협력 대상을 넓힌 데 이어 이번에는 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들과 직접 만나면서 국내 AI 반도체 생태계와의 연계를 강화한다. 7일 관련 업계에 따르면 수 CEO는 이날 오전 국내 NPU 기업 관계자들과 간담회를 갖는다. 오후에는 서울 용산구 드래곤시티에서 열리는 ‘AMD 게이머 데이’에 참석할 예정이다. 게이머 데이에는 수 CEO와 함께 잭 후인 AMD 수석부사장도 참석한다. 행사 종료 후에는 수 CEO가 취재진의 질문에 답하는 도어스테핑도 예정돼 한국 기업들과의 추가 협력 계획에 대한 발언이 나올지 관심이 쏠린다. AMD는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 모두 설계·공급하는 종합 반도체 기업이다. AI 가속기 시장에서는 엔비디아의 대항마로 꼽히며 자체 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’을 앞세워 AI 생태계 확대에 나서고 있다. 한국 기업들과의 협력은 지난 3월 수 CEO의 첫 방한을 계기로 빠르게 확대됐다. 당시 수 CEO는 이재용 삼성전자 회장과 승지원에서 회동한 데 이어 전영현 삼성전자 대표이사와도 별도로 만나 반도체 협력 방안을 논의했다. 삼성전자는 AMD의 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트’ 시리즈에 들어가는 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정되면서 양사의 AI 반도체 협력 범위도 구체화됐다. AI 가속기 성능 경쟁이 고도화될수록 HBM의 중요성이 커지는 만큼 AMD와 삼성전자의 협력이 향후 차세대 제품까지 이어질지가 관심사다. 국내 플랫폼·AI 기업과도 접점을 넓혔다. 수 CEO는 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 최수연 네이버 대표와 만나 ‘생태계 확장 및 차세대 인프라 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김성훈 업스테이지 대표와는 AMD의 최신 GPU 공급과 대규모 도입 방안을 논의하며 협력 대상을 국내 AI 스타트업까지 확대했다. 정부와는 국산 AI 반도체를 포함한 이기종 컴퓨팅 환경 구축을 추진하고 있다. 수 CEO는 지난 방한 당시 대통령실과 국가인공지능전략위원회 관계자들을 만나 한국의 ‘AI 3강’ 전략과 글로벌 개방형 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 만나 AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 결합하는 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증에도 뜻을 모았다. 특정 반도체에 연산을 집중하기보다 AI 서비스에 따라 서로 다른 연산 장치를 조합할 수 있는 환경을 구축하고 국내 기업이 참여할 수 있는 생태계를 마련한다는 구상이다. 양측은 관련 기술과 기업 간 협력을 뒷받침할 국내 ‘AI 우수 연구센터’ 설립에도 합의했다. AMD가 자체 GPU 판매에 집중하기보다 국산 NPU와 함께 활용할 수 있는 구조를 추진한다는 점에서 국내 AI 반도체 업체들과의 협력 가능성도 커지고 있다.2026-10-07 09:12:23
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LS일렉트릭, 북미 AI 전력망 공략…1812억원 변압기 수주 [경제일보] LS일렉트릭이 북미 인공지능(AI) 데이터센터 프로젝트에 1812억원 규모의 초고압 변압기를 공급한다. 부산공장 증설로 늘어난 생산 여력이 이번 물량 확보를 뒷받침했다는 게 회사 측 설명이다. 1일 LS일렉트릭은 북미 하이퍼스케일 AI 데이터센터 프로젝트에서 총 1억3341만 달러(약 1812억원) 규모의 345kV 초고압 변압기 공급 계약을 체결했다. 계약에 따라 2030년까지 9개 변전소에 변압기를 순차 납품한다. 이번 프로젝트는 대규모 AI 데이터센터와 전력 공급에 필요한 발전·송전·변전 인프라를 함께 구축하는 사업이다. LS일렉트릭은 이 가운데 초고압 변압기 공급을 맡는다. 계약 물량의 생산 거점은 부산공장이다. LS일렉트릭 관계자는 “이번 물량은 부산 공장에서 생산한다"며 "부산공장 증설로 늘어난 생산 여력이 이번 수주 물량 확보에도 도움이 됐다"고 했다. 북미에서는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라를 확보하기 위한 초대형 데이터센터 건설이 늘면서 초고압 변압기와 배전반, 차단기 등 전력설비 수요도 확대되고 있다. 데이터센터 내부에 전기를 배분하는 설비와 함께 외부 전력망에서 대규모 전력을 공급받기 위한 송·변전 인프라가 필요하기 때문이다. LS일렉트릭은 초고압 변압기부터 고압·저압 배전 시스템까지 갖춘 제품군을 바탕으로 AI 데이터센터 관련 사업을 확대할 계획이다. LS일렉트릭 관계자는 "이번 수주는 북미 초대형 AI 데이터센터 프로젝트에서 LS일렉트릭의 초고압 변압기 기술력과 공급 역량을 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "이번에 확보한 345kV급 초고압 변압기 공급 레퍼런스를 기반으로 북미 AI 데이터센터 전력 인프라 시장에서 추가 수주를 확대해 나갈 것"이라고 했다.2026-10-01 16:01:14
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![[경제일보] 데이터센터도 찍어낸다…LG유플러스가 PMDC에 꽂힌 이유[LGU+, AI 팩토리를 짓다③]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/30/20260930003831782894.jpg)
데이터센터도 '찍어낸다'…LG유플러스가 PMDC에 꽂힌 이유 [경제일보] 건물을 지을 때마다 처음부터 설계하고 전력과 냉각설비를 맞추던 데이터센터 건설 방식이 달라지고 있다. LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)의 주요 구조물과 설비를 미리 만들어 현장에서 조립하는 PMDC(사전제작형 모듈러 데이터센터)에 공을 들이고 있다. AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 데이터센터의 경쟁력을 ‘얼마나 크게 짓느냐’에서 ‘얼마나 빨리 반복해서 지을 수 있느냐’로 바꾸겠다는 전략이다. LG유플러스는 이달 GS건설, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM과 ‘PMDC 얼라이언스’를 출범시켰다. 통신회사와 건설·설비·설계·사업관리 업체가 한 팀을 꾸려 국내 환경에 맞는 데이터센터 표준모델을 만드는 협력체다. PMDC는 건축 구조물과 전력·냉각설비 등을 공장에서 사전에 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터는 부지와 고객 요구에 맞춰 설계부터 설비 배치까지 개별적으로 진행하는 경우가 많았다. PMDC는 반복적으로 사용할 수 있는 구조와 설비를 표준화해 공사 기간을 줄이고 프로젝트마다 품질이 달라지는 문제를 낮추는 데 목적이 있다. AI 시대에는 이 ‘시간’이 중요하다. LG유플러스에 따르면 GPU는 수개월 내 확보할 수 있지만 대규모 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸린다. AI 칩 세대와 고객 요구는 빠르게 바뀌는데 이를 담을 건물이 뒤늦게 완성되면 투자 시기를 놓칠 수 있다. 회사가 파주 AIDC에도 일부 사전 제작 구조물을 적용해 공기를 앞당기는 이유다. LG유플러스가 구상하는 PMDC 규모도 작지 않다. 얼라이언스는 100MW급 하이퍼스케일 신규 데이터센터를 염두에 둔 표준모델을 개발하고 있다. 필요에 따라 작은 규모에서 시작해 모듈을 추가하는 방식으로 확장할 수 있도록 만드는 것이 목표다. 기존 건물을 AIDC로 전환하는 레트로핏 모델도 함께 추진한다. AI 데이터센터는 전력과 냉각 요구량이 커 기존 IDC를 그대로 활용하기 어렵다. 반면 새 건물을 지을 경우 부지와 전력 확보, 인허가에 시간이 걸린다. 기존 건물의 구조를 살리면서 전력·냉각설비를 AI 환경에 맞게 바꿀 수 있다면 공급 속도를 높일 수 있다. 역할도 구체적으로 나눴다. LG유플러스는 전국 데이터센터와 파주 AIDC 운영 경험을 토대로 운영 기준과 기술 요건을 정의하고 사업 방향과 모델 검증을 맡는다. 건물이 완성된 뒤 실제로 운영하기 편한지를 설계 단계부터 반영하는 역할이다. GS건설은 대규모 데이터센터 시공 경험을 활용해 신규 PMDC의 공정 최적화와 EPC를 담당한다. 자이C&A는 기계·전기·배관(MEP) 구축 경험을 기반으로 레트로핏 모델과 전력·냉각 최적화를 맡는다. 간삼건축은 데이터센터 표준 설계를, D&O CM은 전체 프로젝트와 공정 관리 역할을 수행한다. 설계부터 시공, 운영까지 한 협력체 안에 묶은 셈이다. 이 구조가 자리 잡으면 LG유플러스의 AIDC 사업도 달라질 수 있다. 지금까지는 직접 데이터센터를 건설해 공간과 전력을 제공하는 사업 비중이 컸지만 앞으로는 다른 사업자의 데이터센터를 설계하고 지어준 뒤 운영까지 맡는 DBO 사업을 확대할 수 있다. 데이터센터 자체를 하나의 ‘상품’처럼 만들어 판매하는 구조다. 파주 AIDC는 이 모델을 검증하는 첫 대형 레퍼런스 역할을 한다. 200MW 전력 공급을 확보했고 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 끝났다. LG유플러스는 파주를 통해 냉각과 배전, 배터리, 운영시스템을 검증한 뒤 이를 PMDC 표준모델에 반영할 수 있다. 사업 목표도 이 방향과 연결된다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원과 연평균 매출 15~20% 성장을 제시했다. 파주와 평촌 등 자체 데이터센터만 늘려서는 공급 속도와 투자비에 한계가 있다. 외부 자산운용사와 고객의 부지까지 활용해 표준화된 데이터센터를 빠르게 구축하고 운영까지 맡는 방식이 필요한 이유다. PMDC가 해결해야 할 부분도 있다. 데이터센터는 지역마다 전력 조건과 부지, 건축 규제, 고객 장비 구성이 다르다. 자동차처럼 완전히 같은 제품을 찍어낼 수는 없다. 결국 표준화할 부분과 고객별 맞춤 설계가 필요한 부분을 어디까지 나눌지가 사업성의 핵심이 된다. 그럼에도 데이터센터를 매번 새로 설계하는 방식에서 벗어난다는 의미는 작지 않다. AI 경쟁에서는 최신 GPU를 확보하는 것만큼 그 GPU가 들어갈 공간을 제때 공급하는 일이 중요하다. 데이터센터 건설 기간을 줄이는 것 자체가 새로운 경쟁력이 되는 셈이다. LG유플러스가 PMDC에 주목하는 이유도 여기에 있다. 파주라는 대형 AIDC 한 곳을 성공시키는 데서 끝나는 것이 아니라 파주에서 축적한 설계와 운영 방식을 반복 가능한 모델로 만드는 것이 목표다. 데이터센터를 잘 운영하는 통신사를 넘어 데이터센터를 빠르게 만들고 복제하는 사업자로 올라설 수 있다면 5조원 수주 목표를 뒷받침할 또 하나의 성장축이 될 수 있다. [아주경제 2026년 10월 01일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-10-01 09:12:59
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코스피, 외국인 순매도에 3거래일 연속 하락 마감 [경제일보] 코스피가 상승 출발했으나 장중 하락 전환하며 3거래일 연속 내렸다. 30일 한국거래소에 따르면 이날 코스피 지수는 전 거래일보다 32.77포인트(0.48%) 내린 6838.04에 마감했다. 장 초반에는 72.66포인트(1.06%) 오른 6943.47로 출발해 장중 6965.64까지 올라 7000선 턱밑까지 다가섰다. 이후 상승폭을 반납하고 하락 전환했다. 한때 6818.39까지 밀렸다. 이날 외국인은 2조570억원, 기관은 7718억원 순매도했다. 반면 개인은 1조1720억원 순매수했다. 외국인은 4거래일째 순매도를 이어갔다. 국내 증시 대장주인 삼성전자는 전 거래일보다 4000원(1.47%) 내린 26만8500원에 마감했다. SK하이닉스는 1만1000원(0.62%) 오른 177만6000원에 거래를 마쳤다. 코스피 시가총액 상위 10개 종목은 등락이 엇갈렸다. 삼성전자와 SK하이닉스를 뺀 8개 종목 가운데 △SK스퀘어(1.88%) △LG에너지솔루션(1.28%) △삼성바이오로직스(0.43%)는 상승했다. 반면 △삼성전자우(-4.31%) △삼성전기(-0.98%) △현대차(-1.43%) △KB금융(-2.71%) △삼성생명(-2.93%)은 하락했다. 이날 지수는 하락은 미국 국채금리 부담과 투자자들의 경계 심리가 발동된 것으로 풀이된다. 간밤 미국 10년물 국채 금리는 장중 5.293%까지 올라 지난 2007년 이후 최고치를 기록했다. 30년물 금리도 한때 5.621%까지 올라 지난 2002년 이후 가장 높은 수준을 보였다. 뉴욕증시는 약보합으로 마감했다. 주요 지수인 △다우존스30 산업평균지수(0.26%) △스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수(0.17%) △나스닥 종합지수(0.09%)는 하락했다. 다만 반도체주는 강세를 보였다. 필라델피아 반도체지수는 1.32% 올랐다. △마이크론(1.05%) △SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR)(2.62%) △샌디스크(0.98%) 등 메모리 업종이 상승했다. 램리서치(2.99%)와 ASML(3.56%) 등 반도체 장비주도 올랐다. 앤트로픽이 기업공개(IPO) 투자설명서에 향후 10년간 최소 5180억 달러(약 700조원) 규모의 AI 컴퓨팅·인프라 지출 계획을 담은 영향으로 풀이된다. 사우디아라비아가 홍해를 통한 원유 수출을 재개했다는 소식에 국제유가는 급락했다. 11월 인도분 서부 텍사스산 원유(WTI)는 3.48% 내린 배럴당 89.38 달러에 거래를 마쳤다. 브렌트유 선물은 2.56% 내린 102.59 달러에 마감했다. 그러나 이날 밤 발표되는 미국 개인소비지출(PCE) 물가 지표와 1일 새벽 마이크론의 3분기 실적 발표를 앞두고 경계 심리가 커진 것으로 보인다. SK하이닉스와 현대차 등 대형주의 배당금이 이날 지급되자 일부 매도세도 나타났다. 한편 코스닥 지수는 전 거래일보다 6.11포인트(0.72%) 오른 855.91에 마감했다. 4거래일 연속 상승이다. 코스닥 시장에서 외국인은 690억원 순매도했다. 기관은 490억원, 개인은 120억원 순매수했다. 코스닥 시가총액 상위 10개 종목은 대부분 올랐다. △알테오젠(0.39%) △에코프로(2.28%) △주성엔지니어링(4.73%) △에코프로비엠(2.83%) △레인보우로보틱스(0.36%) △원익IPS(0.92%) △이오테크닉스(4.94%) △HLB(3.11%)는 상승했다. 반면 심텍(-1.25%)과 리노공업(-0.14%)은 하락했다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일보다 3.9원 내린 1352.8원에 주간 거래를 마쳤다.2026-09-30 17:09:36
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코스피, 1%대 상승 출발…반도체 강세에 7000선 탈환 시도 [경제일보] 코스피 지수가 상승세로 출발했다. 간밤 미국 증시는 약보합으로 마감했지만 반도체 업종이 강세를 보인 영향으로 풀이된다. 30일 한국거래소에 따르면 코스피 지수는 전장 대비 72.66포인트(1.06%) 상승한 6943.47로 출발했다. 이후 오전 9시 30분 기준 67.95포인트(0.99%) 오른 6938.76을 기록하며 7000선 탈환을 시도하고 있다. 같은 시간 기준 외국인은 306억원 순매수했다. 전 거래일 정규장 마감 기준 2조9033억원 순매도했던 외국인이 매수 우위로 돌아선 모습이다. 반면 기관과 개인은 각각 546억원, 1049억원 순매도했다. 국내 증시 대장주인 삼성전자와 SK하이닉스는 동반 상승했다. 오전 9시 30분 삼성전자는 전장 대비 2000원(0.73%) 오른 27만4500원에 거래됐다. SK하이닉스는 5만1000원(2.89%) 상승한 181만6000원을 기록했다. 코스피 시가총액 상위 10개 종목은 등락이 엇갈렸다. 삼성전자와 SK하이닉스를 뺀 8개 종목 가운데 상승한 종목은 △SK스퀘어(2.86%) △삼성전기(0.85%) △LG에너지솔루션(0.14%)이다. 하락한 종목은 △삼성전자우(-0.49%) △현대차(-1.14%) △삼성바이오로직스(-1.30%) △KB금융(-0.92%) △삼성생명(-0.86%)이다. 지수 상승은 간밤 뉴욕 증시에서 나타난 반도체주 강세 흐름이 이어진 결과로 풀이된다. 간밤 뉴욕 증시에서 다우존스30 산업평균지수는 0.26% 내렸다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 지수와 나스닥 종합지수는 각각 0.17%와 0.09% 하락했다. 그러나 반도체주는 올랐다. 메모리 업종에서는 △마이크론(1.05%) △SK하이닉스 미국주식예탁증서(ADR)(2.62%) △샌디스크(0.98%)가 상승했다. 반도체 장비주인 램리서치(2.99%)와 ASML(3.56%)도 올랐다. 필라델피아 반도체지수는 1.32% 상승했다. 앤트로픽이 기업공개(IPO) 투자설명서에 향후 10년간 최소 5180억 달러(약 700조원) 규모의 AI 컴퓨팅·인프라 지출 계획을 담은 영향으로 풀이된다. 사우디아라비아가 홍해를 통한 원유 수출을 재개했다는 소식에 국제유가는 급락했다. 11월 인도분 서부 텍사스산 원유(WTI)는 3.48% 내린 배럴당 89.38 달러에 거래를 마쳤다. 브렌트유 선물은 2.56% 내린 102.59 달러에 마감했다. 미국 국채 금리는 여전히 높은 수준으로 집계됐다. 10년물 금리는 장중 지난 2007년 이후 최고치인 5.293%까지 올랐다. 30년물은 한때 지난 2002년 이후 최고 수준인 5.621%까지 상승했다. 한편 코스닥 지수도 상승 출발했다. 이날 코스닥 지수는 전장 대비 4.98포인트(0.59%) 오른 854.78로 거래를 시작했다. 이후 오전 9시 30분에는 9.17포인트(1.08%) 오른 858.97으로 집계됐다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일보다 5.3원 내린 1351.4원에 주간 거래를 시작했다.2026-09-30 10:04:01
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![[경제일보] 통신 다음은 AIDC…LG유플러스, 파주 200MW에 미래 건다 [LGU+, AI 팩토리를 짓다①]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/28/20260928095731979560.jpg)
통신 다음은 AIDC…LG유플러스, 파주 200MW에 미래 건다 [경제일보] LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)를 통신 이후의 핵심 성장축으로 키우고 있다. 이동통신 시장이 성숙기에 접어든 가운데 27년간의 데이터센터 운영 경험을 AI 시대의 인프라 사업으로 확장하는 전략이다. 중심에는 200MW 전력 공급을 확보한 파주 AIDC가 있다. 숫자부터 달라지고 있다. LG유플러스의 AIDC 매출은 2025년 4220억원으로 전년보다 18.4% 증가했다. 올해 1분기에는 1144억원으로 31.0% 늘었다. 기존 데이터센터의 가동률 상승에 코로케이션을 넘어 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업이 더해지면서 외형이 빠르게 커지고 있다. 통신 본업 밖에서 이미 매출을 만드는 사업이라는 점이 AIDC에 힘을 싣는 배경이다. LG유플러스의 데이터센터 사업은 갑자기 시작된 것은 아니다. 1999년 IDC 사업에 뛰어든 뒤 평촌메가센터와 평촌2센터 등 대형 시설을 운영하며 기업 고객과 운영 경험을 축적했다. 회사는 그동안 쌓은 무중단 운영 노하우를 AI 환경에 맞게 다시 설계하고 있다. 일반 서버보다 전력과 발열이 큰 GPU를 안정적으로 돌리는 능력이 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 바뀌었기 때문이다. 파주 AIDC는 이 전략의 집약체다. 연면적 약 15만㎡ 규모로 200MW의 전력 공급이 확정됐다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 관련 계약을 모두 마쳤다. 데이터센터는 건설 규모보다 고객을 얼마나 빨리 확보하느냐가 사업성을 좌우한다는 점에서 준공 전 계약 완료는 초기 수요가 확인됐다는 의미가 있다. 목표도 공격적이다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 사업에서 누적 5조원을 수주하고 연평균 매출을 15~20% 성장시키겠다는 계획이다. 단순히 공간과 전력을 빌려주는 사업에서 벗어나 AI에 최적화된 데이터센터를 설계하고 구축·운영하는 ‘AI 팩토리 오퍼레이터’로 올라서겠다는 구상이다. 강점은 LG그룹 안에서도 찾을 수 있다. 파주 AIDC에는 LG전자의 냉각 기술과 LG에너지솔루션의 UPS 배터리, LG유플러스의 운영 기술이 결합된다. 고집적 GPU가 늘어날수록 데이터센터는 전력 확보뿐 아니라 냉각 효율과 전력 안정성이 중요해진다. LG유플러스는 이를 ‘One LG’ 방식으로 묶어 외산 장비 의존도가 높은 AI 인프라 시장에서 자체 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 사업의 범위도 넓어지고 있다. LG유플러스는 최근 GS건설·자이C&A·간삼건축·D&O CM과 PMDC 얼라이언스를 출범시켰다. 데이터센터 주요 구조물과 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식으로 건설 기간을 줄이고 품질을 표준화하는 것이 목적이다. 신규 센터뿐 아니라 기존 건물을 AIDC로 바꾸는 레트로핏 모델까지 검토하고 있다. 이는 AIDC 전략이 파주 한 곳에 머물지 않는다는 의미다. 파주에서 확보한 설계·냉각·전력·운영 경험을 표준화하면 다른 데이터센터에도 같은 방식을 적용할 수 있다. 데이터센터를 직접 운영해 매출을 만드는 동시에 구축·운영 노하우 자체를 사업화할 수 있는 구조다. AI 시대 데이터센터의 가치는 건물 면적보다 GPU를 얼마나 안정적이고 효율적으로 돌릴 수 있느냐에 따라 결정된다. 전력과 냉각, 네트워크, 운영 기술이 동시에 필요한 이유다. LG유플러스는 통신망을 운영하며 축적한 인프라 역량을 AI 컴퓨팅 인프라로 옮기고 있다. 한편 통신사는 오랫동안 가입자와 요금제로 성장해왔다. 이제는 AI를 쓰려는 기업에 전력과 공간, 네트워크와 운영 기술을 함께 제공하는 사업자가 새로운 성장 기회를 얻고 있다. 파주 AIDC는 LG유플러스가 통신회사에서 AI 인프라 사업자로 외연을 넓힐 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다. 이미 매출 성장과 고객 수요는 확인되고 있다. 남은 것은 파주에서 만든 경쟁력을 얼마나 빠르게 다른 지역과 고객으로 복제하느냐다. [아주경제 2026년 09월 29일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-09-29 07:42:36
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KT, HD현대삼호에 AI-RAN 구축…용접·도장로봇 자율화 실증 [경제일보] KT가 HD현대삼호 조선소에 5G 통신망과 인공지능(AI) 연산 인프라를 구축하고 용접·도장로봇 자율화에 나선다. 로봇이 촬영한 영상과 센서 정보를 현장에서 분석해 작업을 제어하는 피지컬 AI 실증이다. KT는 과학기술정보통신부의 ‘고성능 AI 네트워크 기반조성 사업’ 현장 점검이 진행된 영암 HD현대삼호 조선소에서 로봇 적용 방안을 협의했다고 10일 밝혔다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 이 사업은 2027년까지 진행된다. 총사업비는 172억600만원이며 올해 정부출연금 80억원이 투입된다. KT와 SK텔레콤이 각각 컨소시엄을 이끌고 산업 현장에 5G 단독모드(SA)와 AI 기반 무선접속망(AI-RAN)을 구축한다. KT 컨소시엄에는 HD현대삼호와 삼성전자, 쏠리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 조선소에서는 AI 용접로봇과 도장로봇, 통신국사 자율운용 로봇 등 3종을 실증할 계획이다. 첫 실증 대상인 용접로봇은 현재 작업자가 장비를 옮기고 돌발 상황에 직접 대응하는 반자동 방식으로 운용된다. KT는 사족보행 로봇이 작업 환경을 촬영하고 영상과 센서 정보를 전송하면 AI가 용접 위치와 작업 조건을 판단하도록 할 계획이다. 도장 공정에도 같은 구조를 적용한다. 로봇이 선체 표면의 고해상도 영상을 보내면 AI가 도장이 필요한 부위를 찾고 자율주행 로봇이 작업하는 방식이다. 사람이 수작업으로 진행하던 공정을 로봇으로 전환하는 실증이다. 로봇 제어용 통신망에는 5G SA와 네트워크 슬라이싱을 적용한다. 네트워크 슬라이싱은 하나의 통신망을 용도별 가상망으로 나누는 기술이다. 로봇 제어용 자원을 다른 통신 서비스와 분리해 조선소의 데이터 사용량이 늘어도 필요한 통신 용량을 확보하도록 설계한다. AI 연산은 현장과 데이터센터가 나눠 맡는다. 즉각적인 판단이 필요한 작업은 로봇이나 조선소 내 서버에서 처리하고, 대규모 분석과 AI 학습은 데이터센터에서 수행한다. 로봇 자체에서 모든 연산을 처리할 때 생기는 배터리·성능 제약과 데이터를 클라우드로 보낼 때 발생하는 지연을 함께 줄이기 위한 구조다. AI-RAN은 무선접속망에 AI와 컴퓨팅 기능을 결합한 기술이다. KT는 로봇의 작업 상황에 따라 통신 용량과 그래픽처리장치(GPU) 연산 자원을 배분하는 데 활용한다. 자율형 네트워크는 트래픽과 통신 품질을 분석해 혼잡이나 장애가 발생하면 자원을 자동으로 조절한다. KT는 우면동 연구개발센터에도 삼성전자와 국내 중소기업의 장비를 함께 검증하는 시험 환경을 구축한다. 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술인 ‘레드캡(RedCap)’도 공동 검증할 예정이다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “피지컬 AI가 확산되면서 이를 안정적이고 실시간으로 연결하는 네트워크의 역할이 중요해지고 있다”며 “차세대 네트워크 기술을 고도화해 산업 현장 확산을 뒷받침하겠다”고 말했다. 이종식 KT 네트워크부문 미래네트워크랩 전무는 “고성능 AI 네트워크는 AI의 인지·판단·행동을 실시간으로 지원하는 실행 플랫폼”이라며 “HD현대삼호 실증을 통해 AI-RAN과 AI 연산 인프라, 자율형 네트워크의 융합 기술을 검증하겠다”고 밝혔다.2026-09-10 17:08:39
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AI 컴퓨팅의 다음 무대…Arm, '에이전틱·엣지·피지컬 AI' 정조준 [경제일보] 인공지능(AI) 컴퓨팅 시장의 무게중심이 데이터센터에서 엣지와 물리적 세계로 확장되면서 Arm이 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 새로운 성장축으로 제시했다. AI 에이전트가 PC와 스마트폰을 넘어 자동차·로봇 등 다양한 기기에서 주변 환경을 인식하고 직접 행동하는 시대가 다가오면서 이를 뒷받침하는 저전력·고성능 컴퓨팅 생태계 선점에 나선다는 전략으로 풀이된다. 7일 Arm은 온라인 기자간담회를 통해 클라우드 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등에 대한 전략을 공개했다. 아미 바다니 Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 이날 "에이전틱 워크로드가 데이터센터를 넘어서고 있다"며 "앞으로 더 많은 에이전트가 엣지에서 실행될 것"이라고 말했다. Arm은 AI 에이전트가 클라우드에서만 작동하는 것이 아니라 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇 등 엣지 기기로 확산되면서 컴퓨팅 수요가 새로운 영역으로 이동할 것이라고 전망했다. 특히 에이전트가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 형태로 발전한다는 것이다. Arm은 자체 생태계를 통해 자사의 전략을 확장하고 있다. Arm에 따르면 현재 Arm 아키텍처를 사용하는 개발자는 약 2200만명으로, Arm은 개발자 생태계를 기반으로 AI 컴퓨팅 수요가 엣지와 다양한 디바이스로 확산되는 과정에서 주도권을 확보한다는 계획이다. 아미 바다니 CMO는 "궁극적으로 에이전트가 물리 세상에서 주변을 인식하고 조치할 수 있게 될 것"이라며 "앞으로 컴퓨팅 워크로드가 어디로 가는가 생각했을 때 그 목적지들을 보면 Arm이 모두 지원할 수 있는 목적지"라고 강조했다. Arm은 모바일과 엣지 환경에서 그래픽 처리 방식도 AI 중심으로 변화하고 있다고 설명했다. AI가 그래픽 제작 과정에 직접 활용되면서 GPU의 역할도 기존 그래픽 연산 중심에서 AI 연산까지 포괄하는 방향으로 확대되고 있는 것이다. Arm은 신경망 가속기와 모션 엔진을 GPU 셰이더에 통합하는 방식으로 그래픽과 AI 연산의 결합을 강화하고 있다. 이를 통해 저해상도로 렌더링한 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 끌어올리는 방식 등 모바일 기기에서도 고품질 그래픽을 구현할 수 있도록 지원한다. Arm은 새롭게 설계한 7세대 아키텍처를 통해 기존 데스크톱 환경에서만 가능했던 고급 그래픽 기능을 모바일에서도 구현할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 과거에는 모바일 게임 개발자가 고급 그래픽 기술을 적용하기 위해 성능과 전력 사이에서 상당한 제약을 감수해야 했지만, AI와 GPU 기능이 결합되면서 이런 제약이 줄어들고 있는 것으로 알려졌다. 특히 Arm은 모바일 환경에서도 최대 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능해졌다고 강조했다. Arm에 따르면 불과 한 세대 만에 동일한 전력에서 모든 기능의 성능이 4배 이상 향상됐고, AI를 사용하지 않는 전통적인 게임이나 기존 벤치마크에서도 성능 개선이 나타났다. 이를 통해 Arm은 단순히 그래픽 성능을 높이는 것을 넘어 개발자가 하드웨어 제약에 맞춰 콘텐츠를 축소하기보다 게임의 그래픽과 스토리 구현에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 크리스 버기 Arm 엣지 AI 부문 총괄 부사장은 "예전에는 개발자들이 모바일 게임을 개발할 때 첨단 기술 적용이 어려웠다"며 "이제 모바일에서는 불가능했던 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이 모든 것들이 개발자 친화적인 시스템과 생태계 기반으로 개발됐다"며 "이제 그래픽 아티스트들은 게임을 온라인, 모바일, 전력, 예산에 맞추는 것에 시간을 보내는 것이 아니라 멋진 비주얼과 스토리에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. Arm이 엣지 AI를 넘어 주목하는 분야는 피지컬 AI다. 현재 피지컬 AI 관련 컴퓨팅 시장이 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 AI의 물리적 세계 전환이 가속화되면서 시장 규모가 더욱 커질 것으로 전망했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차 등 물리적 공간에서 AI가 주변 환경을 인식하고 판단하며 실제 움직임까지 수행하는 기술을 의미한다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 디지털 콘텐츠를 중심으로 확산됐다면, 피지컬 AI는 AI의 판단 결과가 실제 공간에서 움직임으로 이어진다는 점에서 새로운 컴퓨팅 수요를 만들어낼 수 있을 것으로 평가된다. Arm은 이 시장을 겨냥해 단순히 CPU 아키텍처를 공급하는 데 그치지 않고 생태계 확장에도 나서고 있다. 대표적인 전략이 'Arm 토탈 디자인'이다. Arm 토탈 디자인은 반도체 설계 기업과 파트너들이 Arm 기반의 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 특정 목적에 최적화된 칩을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 생태계를 구축하는 전략이다. AI가 데이터센터에서 엣지, 로봇과 자동차 등 피지컬 영역으로 확산될수록 다양한 형태의 맞춤형 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있는 만큼 이를 Arm 생태계 안으로 끌어들이겠다는 것이다. 헨리 부사장은 "작년 피지컬 AI 분야의 컴퓨팅 전체 시장 규모가 250억 달러로 보고 있다"며 "전환이 가속됨에 따라 컴퓨팅 역사상 가장 거대한 시장 중 하나로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-08 11:00:00
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이해진·브루스 플랫 다시 만났다…네이버 '1GW AI 팩토리' 실행 속도 [경제일보] 이해진 네이버 의장과 브루스 플랫 브룩필드 회장이 다시 만나 1GW(기가와트)급 AI 팩토리 구축 사업의 후속 협의에 나섰다. 지난 7월 네이버·엔비디아·브룩필드가 발표한 대규모 AI 인프라 투자 계획을 실제 사업으로 옮기기 위한 논의다. 네이버는 이 의장과 플랫 회장이 지난 3일 경기 성남시 네이버 1784에서 만나 AI 팩토리 사업 추진 상황과 향후 협력 방안을 논의했다고 4일 밝혔다. 최수연 네이버 대표와 박준우 브룩필드코리아 대표도 참석했다. 핵심은 자금과 인프라의 결합이다. 네이버는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 세종 ‘각 세종’ 데이터센터에 구축하는 AI 팩토리 규모를 기존 55MW에서 2028년까지 200MW로 확대할 계획이다. 장기적으로는 이를 1GW까지 키운다는 구상이다. 1단계 200MW 사업에 브룩필드는 최대 90억달러 규모의 자금을 공급하기로 했다. 다만 현재 계약은 비구속적 조건부 합의 단계다. 엔비디아도 네이버에 10억달러를 전략 투자할 계획이며, 네이버가 나머지 사업비를 부담하는 구조다. 브룩필드의 역할은 단순 자금 조달에 그치지 않을 전망이다. 플랫 회장은 장비와 인프라를 효율적으로 확보하고 향후 AI 팩토리를 이용할 고객까지 유치하는 데 협력하겠다고 밝혔다. 브룩필드는 이미 엔비디아 등과 1000억달러 규모 AI 인프라 투자 프로그램을 추진하는 등 데이터센터와 전력 인프라를 새로운 핵심 투자처로 키우고 있다. 네이버가 외부 자본을 끌어들이는 배경에는 AI 인프라의 막대한 투자 부담이 있다. GPU뿐 아니라 전력·냉각·네트워크까지 갖춘 AI 팩토리는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 자본이 필요하다. 글로벌 인프라 투자자와 비용과 위험을 나누면서 구축 속도를 높이려는 전략으로 풀이된다. 이해진 의장은 “브룩필드의 인프라 투자 역량과 네이버의 AI 기술력을 결합해 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하길 기대한다”고 말했다. 한편 네이버가 구축하려는 시설은 자사 서비스만을 위한 전용 데이터센터가 아니다. 국내외 기업과 AI 개발사가 컴퓨팅 자원을 함께 사용하는 ‘멀티테넌트 AI 팩토리’를 지향한다. 관건은 200MW 구축에 필요한 90억달러 금융을 실제로 확정하고, 막대한 컴퓨팅 자원을 사용할 외부 고객을 얼마나 확보하느냐다. 이 두 가지가 현실화돼야 1GW 구상도 다음 단계로 넘어갈 수 있다.2026-09-04 17:39:09
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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.2026-08-31 17:35:29
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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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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다 [경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.2026-08-23 16:30:00
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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엔비디아, 오픈AI 데이터센터에 150조원 보증…'순환금융' 논란 커진다 [경제일보] 엔비디아가 오픈AI의 초대형 데이터센터 구축에 최대 1050억달러(약 149조원) 규모의 보증을 제공한다. 단순한 장비 공급을 넘어 고객의 데이터센터 건설에 필요한 금융 위험까지 떠안는 방식이다. 엔비디아는 이를 ‘순환금융’이 아니라고 선을 그었지만, 고객의 장기 수요를 담보로 자금조달을 지원하고 그 대가로 자사 인공지능(AI) 가속기 공급을 사실상 확보한다는 점에서 시장의 시선은 엇갈리고 있다. 엔비디아는 17일(현지시간) 미국 오하이오주 파이크카운티에서 소프트뱅크 계열사인 SB에너지가 개발하는 ‘포츠파이크’ 데이터센터 캠퍼스와 관련해 최대 1050억달러 규모의 잔존가치 보증계약을 체결했다고 밝혔다. 오픈AI는 이 시설을 20년간 임차한다. 1단계는 4.25기가와트(GW) 규모로 2028년부터 2030년까지 단계적으로 가동될 예정이다. 전체 캠퍼스는 최대 8GW 규모로 확대될 수 있다. 구조를 뜯어보면 엔비디아의 역할이 상당히 크다. SB에너지는 데이터센터를 건설하고, 오픈AI는 장기간 임대료를 낸다. 엔비디아는 임대차 계약과 관련한 잔존가치를 보증하고 여기에 15억달러를 SB에너지에 직접 투자한다. 대신 엔비디아는 해당 데이터센터에 AI 가속기를 독점 공급한다. 데이터센터가 실제 가동되고 오픈AI가 임대료를 낼수록 엔비디아가 부담해야 할 잔여 위험도 줄어드는 구조다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 논란이 불거지자 직접 반박했다. 그는 “이것은 순환금융이 아니다”라며 오픈AI가 임대료를 지급하고 데이터센터 용량이 가동되면 엔비디아의 잔여 위험이 감소한다고 설명했다. 엔비디아 입장에서는 단순히 고객에게 돈을 빌려주는 것이 아니라 장기간 확실한 GPU 수요가 예상되는 곳에 공급망과 생산능력을 선제적으로 배치하는 것이라는 논리다. 하지만 시장이 주목하는 것은 자금의 방향보다 위험의 연결고리 다. 오픈AI가 데이터센터를 임차하고, 데이터센터 사업자는 금융기관에서 자금을 조달하며, 엔비디아는 오픈AI의 임대차 계약을 보증한다. 그리고 오픈AI가 필요로 하는 컴퓨팅 자원은 다시 엔비디아의 GPU로 채워진다. 전통적인 의미에서 돈이 한 바퀴 돌아 공급자에게 되돌아가는 순환금융은 아니더라도, 고객의 미래 수요가 공급자의 금융지원과 매출을 동시에 뒷받침하는 구조 라는 점에서 기존 반도체 사업과는 성격이 다르다. 특히 오픈AI처럼 비상장이고 전통적인 신용평가를 받는 방식이 제한적인 기업에게 엔비디아의 신용도가 금융 조달의 중요한 보강 수단이 될 수 있다는 점이 핵심이다. 엔비디아가 사실상 자신의 대차대조표를 활용해 오픈AI의 대규모 인프라 확장을 가능하게 만드는 셈이다. 반대로 엔비디아가 얻는 경제적 효과는 상당하다. 엔비디아는 오픈AI가 2030년까지 약 12GW 규모의 자사 컴퓨팅 자원을 도입하기로 했으며, 오하이오 프로젝트의 2단계까지 확대될 경우 약 16GW로 늘어날 수 있다고 설명했다. 이를 금액으로 환산하면 2030년까지 약 6000억달러(약 850조원) 규모의 엔비디아 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있다는 것이 회사 측 계산이다. 여기서 이번 거래의 본질이 드러난다. 엔비디아는 더 이상 GPU만 파는 기업이 아니다. GPU가 들어갈 데이터센터의 건설과 전력 확보, 자금조달까지 영향력을 확대하면서 AI 인프라 생태계 전체를 장악하려는 움직임을 보이고 있다. 실제 엔비디아는 최근 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 지원하기 위해 금융회사들과 5000억달러 이상의 신규 파트너십을 추진하는 등 자본 부담을 외부 투자자와 나누는 방식도 확대하고 있다. 전력도 변수다. 포츠파이크에는 데이터센터에 전력을 공급하기 위해 SB에너지가 최대 10GW 규모의 발전설비를 구축할 계획이며, 이 가운데 9.2GW는 천연가스 발전으로 추진된다. 미국 에너지부도 올해 3월 소프트뱅크와 SB에너지, 현지 전력회사와 함께 오하이오 지역에 10GW 규모의 신규 발전설비와 데이터센터를 구축하는 계획을 공개했다. 데이터센터를 짓는 것보다 전력과 송전망을 확보하는 것이 더 어려워진 AI 시대의 현실을 보여준다. 이 프로젝트가 주목받는 또 다른 이유는 텍사스 애빌린과 대비되기 때문이다. 오픈AI와 오라클은 올해 3월 애빌린 스타게이트 데이터센터의 추가 증설 계획을 철회했다. 자금조달 협상이 길어진 데다 오픈AI의 수요 전망이 바뀐 것이 영향을 미쳤다. 이후 미확보 용량을 메타가 임차하는 방안이 거론됐고, 엔비디아가 이 논의에 관여한 것으로 알려졌다. 애빌린 사례가 AI 데이터센터의 수요 예측과 자금조달이 얼마나 어려운지를 보여줬다면, 오하이오는 그 문제를 엔비디아의 신용보강으로 풀어보려는 실험 에 가깝다. 막대한 초기 투자비를 데이터센터 사업자 혼자 감당하는 대신 GPU 공급자가 위험을 일부 나누고, 장기 임차인이 수요를 보장하는 구조다. 다만 이 방식이 AI 인프라 시장의 표준이 될지는 아직 미지수다. 가장 큰 위험은 오픈AI의 장기적인 현금흐름과 AI 컴퓨팅 수요다. 20년 임대계약이 체결됐다고 하더라도 AI 모델의 효율성이 크게 높아지거나 새로운 컴퓨팅 구조가 등장하면 현재 예상한 GPU 수요가 달라질 수 있다. 반대로 AI 수요가 예상보다 빠르게 증가한다면 엔비디아가 선점한 대규모 인프라가 막대한 매출 기반으로 돌아올 수 있다. 결국 이번 거래는 엔비디아가 AI 시대의 가장 중요한 병목인 컴퓨팅·전력·자본 을 동시에 확보하려는 전략으로 볼 수 있다. 과거 반도체 기업의 경쟁이 더 빠르고 비싼 칩을 만드는 데 있었다면, 이제는 그 칩이 들어갈 데이터센터와 전력, 그리고 이를 건설할 자금까지 누가 확보하느냐가 경쟁력이 되고 있다. 엔비디아가 이번 보증으로 실제 부담해야 할 금액은 최대 1050억달러 전체가 아니라 계약상 특정 조건이 발생했을 때의 잔존가치와 임대·전력 관련 위험에 한정된다. 그럼에도 단일 고객의 인프라에 이 정도 규모의 신용을 제공했다는 사실 자체가 AI 산업의 자본 구조가 얼마나 커졌는지를 보여준다. ‘순환금융인가 아닌가’보다 더 중요한 질문은 따로 있다. 오픈AI의 미래 수요를 믿고 엔비디아가 자신의 신용과 자본을 얼마나 더 투입할 것인가다. 이번 오하이오 프로젝트의 성패는 엔비디아가 단순한 GPU 공급자를 넘어 AI 인프라 금융의 핵심 플레이어로 자리 잡을 수 있을지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다.2026-08-18 14:45:09
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