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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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구광모·젠슨 황 'AI 동맹' 가속…내년 1분기 '휴머노이드 로봇' 공개 [경제일보] LG가 엔비디아와 손잡고 차세대 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 낸다. 엔비디아 플랫폼을 기반으로 한 이족보행 휴머노이드 로봇을 내년 1분기 공개하고, 로봇을 비롯해 AI 팩토리와 모빌리티까지 협력 범위를 넓힌다. 14일 업계에 따르면 LG와 엔비디아는 전날 미국 캘리포니아주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 ‘전략적 사업협력을 위한 MOU’를 체결했다. 협약식에는 구 회장과 젠슨 황 CEO를 비롯해 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력의 핵심 축 가운데 하나는 휴머노이드 로봇이다. LG는 내년 1분기 공개를 목표로 엔비디아 플랫폼 기반 이족보행 로봇을 개발하고 있다. 엔비디아의 로보틱스 칩 모듈 ‘젯슨 토르’를 탑재하고 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 그루트’와 로보틱스 안전 시스템 ‘헤일로스 포 로보틱스’를 기반으로 개발한다. LG 계열사의 기술도 하나의 로봇에 집약한다. LG전자는 액추에이터를, LG이노텍은 센서를, LG에너지솔루션은 배터리를 제공한다. 그룹 내 주요 계열사의 부품·기술을 결합해 로봇의 하드웨어와 구동 역량을 확보한다는 구상이다. 실제 생산 현장에서의 검증도 병행한다. LG는 연내 휠 베이스 형태의 ‘LG 클로이드’를 LG전자 미국 테네시 공장 세탁기 생산라인에 투입해 실증(PoC)을 진행한다. 제조 환경에서 로봇 데이터를 확보하고 성능을 개선한 뒤 글로벌 생산시설을 비롯해 가정과 상업 공간 등으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 로봇 데이터를 축적하고 활용하는 기반도 마련한다. LG CNS의 로봇 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 활용해 로봇 데이터 팩토리 구축을 위한 기술 협력을 추진한다. 제조 현장에서 얻은 데이터와 실증 경험은 LG가 자체 개발하고 있는 로봇 파운데이션 모델의 성능을 높이는 데 활용한다. LG는 엔비디아의 ‘아이작 그루트’ 생태계를 적극 활용하면서 자체 AI 모델 개발도 이어갈 방침이다. 외부 플랫폼을 활용하는 동시에 자체 AI 역량을 확보해 로봇 분야에서 기술 경쟁력을 높이겠다는 전략이다. AI 팩토리 분야에서는 엔비디아의 ‘DSX’ 플랫폼을 활용한다. LG전자 냉각 기술과 LG에너지솔루션 배터리, LG CNS·LG유플러스의 설계·운영 역량, LS의 전력 솔루션 등 AI 인프라와 관련된 그룹 계열사의 기술을 결집해 글로벌 시장을 겨냥한 AI 팩토리 레퍼런스를 구축한다. 내년 상반기에는 엔비디아 ‘베라루빈’을 기반으로 LG의 냉각·전력·IT 기술을 검증하는 레퍼런스 사이트를 마련한다. 이후 오는 2028년 상반기 충남 천안에 80MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 예정이다. 천안 AI 팩토리에는 프리팹(Prefab) 모듈형 설계를 적용해 건축 기간을 20% 이상 단축한다. 해당 시설은 피지컬 AI, 특히 로봇 파운데이션 모델을 고도화하는 데 활용할 예정이다. LG는 향후 검증한 AI 팩토리 솔루션을 빅테크 고객사에 제안해 글로벌 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대한다는 구상이다. 모빌리티 분야에서는 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온’ 플랫폼과 LG의 차량용 인포테인먼트(IVI), 차량용 소프트웨어 기술을 결합한다. 이를 통해 차세대 인공지능 중심 차량(AIDV)에 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 플랫폼 개발을 추진한다. 구광모 회장은 “양사의 협업이 속도를 내면서 AI 팩토리, 피지컬 AI, 모빌리티 분야에서 함께 할 과제가 명확해졌다”며 “산업을 선도하는 레퍼런스 구축을 통해 AI 확산을 가속화하겠다”고 했다.2026-08-14 14:49:36
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네이버, 바다 위 데이터센터에 베팅…파력 발전 스타트업 판탈라사 투자 [경제일보] 네이버가 해상 인공지능(AI) 데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 판탈라사에 투자했다고 13일 밝혔다. 지난달 엔비디아·브룩필드와 100억달러 규모 AI 팩토리 계약을 맺은 지 3주 만이다. 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 공익법인 형태로 설립됐다. 파력 발전으로 돌아가는 부유식 AI 데이터센터를 만들고 있으며 직원은 120명이다. 바다에 뜬 노드 플랫폼 하나에 전력 생산과 AI 연산, 냉각을 모두 담았다. 파도가 오르내릴 때 내부 관으로 밀려 올라간 물이 터빈을 돌려 전기를 만든다. 이 방식은 전기를 육지로 보내지 않는다. 해상 풍력이나 조력 발전은 만든 전기를 해저 케이블로 끌어와야 해 송전 비용과 인허가가 걸림돌이 된다. 판탈라사는 전기를 만든 자리에서 GPU를 돌리고 연산 결과만 스타링크 등 저궤도 위성망으로 지상에 보낸다. 해저 케이블도, 바닥에 고정하는 계류 장치도 없는 자체 추진형 플랫폼이다. 서버 냉각에는 바닷물을 쓴다. 지상 데이터센터에서 전력을 많이 먹는 냉각 설비와 부지 비용을 함께 덜어낸다. 이 회사는 지난 5월 피터 틸이 주도한 1억4000만달러 규모 시리즈B로 기업가치 10억달러에 근접했다. 마크 베니오프의 타임벤처스와 존 도어, 맥스 레브친의 사이파이벤처스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 한화자산운용이 참여했다. 이달 초에는 8090인더스트리스와 한화자산운용을 공동 주간사로 2억2500만달러를 추가 조달해 기업가치를 20억달러 수준으로 올리는 협의가 진행 중이라고 알려졌다. 실증은 아직 진행 중이다. 판탈라사는 오션-1과 오션-2, 웨이브호퍼 시제품을 2021년과 2024년 해상에서 시험했고, 연내 오션-3 파일럿 배포를 준비하고 있다. 상용 시스템은 2027년을 목표로 잡았다. 오션-3는 높이 85m 규모로 포틀랜드 인근 조립 시설에서 만들어져 북태평양에 배치될 예정이다. 허리케인과 염분, 끊임없는 요동을 견디며 장기간 운용할 수 있느냐가 이 방식의 최대 변수로 지적돼왔다. 네이버는 세종 각 데이터센터를 2028년까지 200MW로 키우고 장기적으로 1GW까지 늘린다는 계획을 세워뒀다. 여기에는 전력 인입과 부지 확보라는 실행 변수가 걸려 있다. 판탈라사의 방식은 그 두 가지를 애초에 필요로 하지 않는다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 데이터센터로 사업 영역을 확대하며, 글로벌 파트너십 등을 통해 차별화된 데이터센터 인프라를 빠르게 확보하고 있다"며 "파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서의 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다"고 밝혔다.2026-08-13 20:37:56
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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계 [경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.2026-08-08 11:31:42
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![[컨콜] 네이버 200MW서 기가와트급까지…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807110154484446.jpg)
네이버 "200MW서 기가와트급까지"…AI 팩토리 글로벌 확장 청사진 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 인프라 사업을 차세대 성장동력으로 육성하기 위해 2027년부터 AI 팩토리 사업을 본격화한다. 초기 자본 부담을 줄이는 '에셋 라이트' 구조를 기반으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에 진출하고, 장기적으로 두 자릿수 이상의 영업이익률을 확보하겠다는 구상이다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 AI 팩토리 사업 추진 계획과 수익 모델, 리스크 대응 전략을 공개했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜에서 "당사는 지난 6월 발표한 바와 같이 엔비디아와 함께 글로벌 AI 팩토리를 공동 구축·운영하는 사업을 추진하고 있다"며 "2027년 상반기 55MW 규모의 서비스 개시를 시작으로 매출이 발생할 것으로 예상하고 있으며, 2027년 말 100MW, 2028년 200MW로 단계적으로 확장하고 최종적으로는 기가와트급 인프라 구축을 목표로 하고 있다"고 말했다. 이어 "이는 일회성 사업 기회가 아닌 구조적으로 성장하는 시장에 대한 투자"라며 "생성형 AI 확산과 AI 에이전트 확대에 따라 글로벌 AI 컴퓨팅 수요는 중장기적으로 지속 증가할 것으로 보고 있다"고 설명했다. 네이버는 AI 팩토리 사업을 기존 데이터센터와는 다른 '에셋 라이트' 모델로 추진한다. AI 인프라 시장이 막대한 초기 투자비가 필요한 사업인 만큼 직접 설비를 보유하기보다 글로벌 파트너와 역할을 분담해 자본 부담을 줄이고 운영에 집중하는 방식이다. 이를 통해 대규모 설비 투자 부담을 최소화하면서도 AI 컴퓨팅 시장 확대에 맞춰 사업 규모를 유연하게 키운다는 전략이다. 구체적으로 GPU 등 핵심 컴퓨팅 자산은 글로벌 자산운용사 브룩필드가 특수목적법인(SPV)을 통해 조달하고, 네이버는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 서비스를 운영한다. 브룩필드가 인프라 투자와 자산 조달을 담당하고 네이버는 데이터센터 운영과 고객 확보, AI 플랫폼 서비스를 맡는 구조다. 네이버는 이러한 구조를 통해 AI 인프라 투자에 따른 재무 부담을 낮추는 동시에 사업 확장 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 김희철 네이버 최고재무책임자(CFO)는 "초반에는 마진율이 낮게 시작할 수 있지만 사업이 성숙함에 따라 기본적으로 두 자릿수 이상, 나아가 10~20% 이상의 마진율을 기대하고 있다"고 말했다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 지속 가능성에 대해서도 자신감을 나타냈다. 시장에서는 AI 컴퓨팅 수요와 GPU 확보, 자금 조달, 기술 변화 등이 주요 변수로 꼽히지만, 회사는 자체 AI 서비스와 외부 고객 수요를 동시에 확보하고 있는 점을 차별화 요소로 제시했다. 또한 엔비디아와의 전략적 협력과 장기 공급 체계를 기반으로 사업 리스크를 최소화하겠다는 구상이다. 네이버는 AI 팩토리 사업의 핵심 리스크로 고객 확보, GPU 공급, 금융 조달, 기술 변화 등 네 가지를 제시했다. 특히 외부 고객뿐 아니라 네이버 자체 AI 서비스도 대규모 GPU를 사용하는 만큼 내부 수요를 바탕으로 안정적인 가동률을 확보할 수 있다고 설명했다. GPU 공급 측면에서도 엔비디아의 전략적 투자와 협력을 기반으로 안정적인 물량 확보가 가능하다는 입장이다. 김 CFO는 "네이버 본체도 대량의 AI 칩을 필요로 하는 사용자"라며 "외부 고객과 네이버 자체 수요를 적절히 섞어 수급 안정성을 가져갈 수 있는 차별적인 강점으로 지속 가능할 것으로 기대하고 있다"고 평가했다. 최근 제기되는 GPU 가격 하락과 비(非)엔비디아 칩 확산 가능성에 대해서도 영향은 제한적일 것으로 내다봤다. GPU 가격이 하락하면 조달 비용도 함께 낮아지는 만큼 수익성 훼손 가능성은 크지 않고, TPU 등 다른 AI 칩이 확대되더라도 엔비디아 중심 생태계가 단기간에 흔들리지는 않을 것이라는 판단이다. 네이버는 GPU를 고정 가격으로 일괄 매입하는 구조가 아니라 시장 상황에 맞춰 조달하는 방식인 만큼 칩 가격 변동이 사업성에 미치는 영향은 제한적이라고 설명했다. 또한 추론 시장에서는 다양한 AI 칩이 활용될 수 있지만 학습 시장에서는 여전히 엔비디아 GPU 경쟁력이 유지될 것으로 전망했다. 김 CFO는 "일정 기간 모든 수요 공급 간의 피드타임 간격은 존재하겠지만 지속적인 추가 발주 시 칩 가격이 하락하면 실제 구입 단가도 함께 낮아질 것으로 예상된다"며 "칩 가격 변화가 AIDC 수익성에 미칠 부정적인 영향은 굉장히 제한적일 것으로 생각한다"고 강조했다. AI 팩토리 사업은 향후 해외 시장 확대 전략과도 맞물린다. 네이버는 2028년까지 200MW 규모의 AI 인프라를 구축한 뒤 국내를 넘어 중동과 남미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 데이터 주권을 중시하는 '소버린 AI' 수요가 늘어나는 국가를 중심으로 AI 인프라 사업 기회를 적극 발굴한다는 방침이다. 네이버는 200MW 규모까지는 국내 수요를 기반으로 사업을 추진할 수 있을 것으로 보고 있으며, 이후 기가와트(GW)급 인프라 확장 단계에서는 글로벌 파트너십을 적극 활용할 계획이다. 현재 중동에서는 데이터센터 구축과 클라우드 협력을 구체적으로 논의 중이며, 남미에서도 초기 협의를 진행하고 있다고 설명했다. 최수연 대표는 "200MW까지 국내 수요를 예측하고 있고, AI 팩토리 사업의 출발점이자 레퍼런스"라며 "(목표는) 글로벌 AI 컴퓨팅 시장 전체, 특히 데이터 주권을 지키면서 AI 인프라를 확보하려는 소버린 수요의 글로벌 시장"이라고 말했다.2026-08-07 11:05:56
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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다 [경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-07 08:35:19
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산업부, 제조 AI 성적표 공개…생산성 30% 높이고 불량률 15% 낮췄다 [경제일보] 정부가 제조 현장에 인공지능(AI)을 심는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’을 중소·중견기업과 산업단지 전반으로 확산한다. 반도체·자동차·조선 현장에서 생산성과 품질 개선 효과가 확인된 만큼, 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축해 제조업의 인력 부족과 성장 둔화에 대응하겠다는 구상이다. 4일 산업통상부에 따르면 정부가 AI 팩토리 선도 프로젝트로 지원한 170여개 사업장 가운데 성과가 가시화된 42곳의 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 15.5% 낮아졌다. 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등이 참여하는 M.AX 얼라이언스도 출범 8개월 만에 1000여곳에서 1500여곳으로 늘었다. 현장에서는 업종별 성과가 나타났다. 반도체 장비업체 서플러스글로벌은 장비 해체와 부품 선별·회수 공정에 AI를 적용해 생산성을 66.7% 높였다. 아산성우하이텍은 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입해 품질검사 시간을 90% 줄였다. HD현대삼호는 선박 러더트렁크 용접·검사 공정에 AI 기반 자율용접 솔루션을 적용해 생산성을 50% 끌어올렸다. 산업부는 생산성 30.1%가 단일 지표를 일률적으로 적용한 수치는 아니라고 설명했다. 산업부 관계자는 “시간당 생산량 증가와 최종 검사시간 단축 등 사업장별 핵심 지표의 개선 정도를 종합해 평균을 산출했다”고 했다. 불량률 감소 폭도 기업별로 AI 도입 전후 불량품 발생 비율을 비교한 뒤 저감률의 평균을 낸 결과다. 전체 사업장의 약 4분의 1만 분석한 것은 과제 착수 시점이 달라서다. AI 팩토리 과제는 통상 3∼4년간 진행되기 때문에 사업 1∼2년 차에는 측정 가능한 성과가 충분히 나오지 않는 경우가 많다. 산업부 관계자는 “상대적으로 일찍 시작해 가시적인 성과가 확인된 과제만 추리다 보니 분석 대상이 42개가 됐다”고 했다. 정부는 중소·중견기업의 비용과 전문인력 부족에는 재정 지원과 기업 간 연결로 대응한다. AI 팩토리 선도 프로젝트를 통해 도입 비용 일부를 지원하고, M.AX 얼라이언스에 참여한 제조기업과 AI 솔루션 기업을 연결해 자체 개발 역량이 부족한 기업도 검증된 기술을 활용하도록 돕는 방식이다. 산업부는 지방 중소기업의 구인난이 심화하는 상황에서 적은 인력으로도 기존 생산량을 유지하거나 생산성을 높이는 것이 정책의 핵심 목표라고 설명했다. 명장과 숙련공의 경험도 데이터셋으로 전환해 세대교체 과정에서 사라질 수 있는 제조 암묵지를 AI가 학습하도록 한다. 정부가 구상하는 최종 단계는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 기존 스마트공장이 사람이 입력한 좌표와 작업 순서에 따라 설비가 움직이는 자동화 공장이라면, 풀스택 AI 팩토리는 AI가 시장 수요와 재고 상황을 분석해 생산계획과 공정을 스스로 조정하는 자율제조 공장이다. 국가 제조데이터 라이브러리는 현장에서 확보한 데이터를 안전하게 저장·관리하고 AI 모델 개발에 활용하는 제조 지식 저장소로 구축한다. 산업부는 2030년까지 AX 실증산단을 25곳으로 늘리고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드도 개발할 계획이다. 다만 초기 42개 사업장에서 확인된 성과가 다른 업종과 중소기업 현장에서도 반복될 수 있는지, 정부 지원이 끝난 뒤 기업이 시스템을 자체 운영할 수 있는지는 앞으로 입증해야 할 과제다. AI 팩토리 500개라는 구축 숫자를 넘어 기업의 투자 대비 효과와 국산 솔루션의 확장성을 보여주는 것이 제조업 AI 전환의 성패를 가를 전망이다. 김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 했다.2026-08-04 15:19:02
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네이버, AI 팩토리 계약구조 공개…엔비디아·브룩필드 10조원 조달 [경제일보] 네이버가 엔비디아의 지분 투자와 브룩필드의 인프라 투자를 토대로 추진하는 인공지능(AI) 팩토리 사업의 계약 구조를 공개했다. 별도 'AI 팩토리 운영사'를 100% 자회사로 세워 사업을 총괄하고 엔비디아·브룩필드와 조달한 자금으로 GPU와 데이터센터를 확보하는 방식이다. 네이버는 이 내용을 담은 'AI 팩토리 1단계' 참고자료를 3일 공시했다. 이번 계약은 지난 6월 발표한 총 1기가와트(GW) 규모 AI 팩토리 구축 계획 가운데 1단계인 200메가와트(㎿) 사업을 대상으로 한다. ◆ 엔비디아 10억달러 지분투자로 3대주주 등극 엔비디아는 네이버를 대상으로 1조4808억원 규모 제3자배정 유상증자에 참여해 신주 724만여주를 주당 20만4500원에 인수한다. 지분율은 약 4.4~4.5%로 네이버의 3대 주주에 오른다. 갚을 필요가 없는 지분 투자인 만큼 엔비디아 입장에서는 상대적으로 위험이 낮다. 네이버는 엔비디아 주주 확보를 통해 GPU 공급 조건 협상에서 유리한 위치를 기대하고 있다. 브룩필드는 특수목적법인(SPV)을 구성해 최대 90억달러를 투입한다. SPV는 이 자금으로 GPU와 데이터센터 설비를 구입하거나 확보해 AI 팩토리 운영사에 컴퓨팅 자원을 제공하고 사용량에 따라 비용을 받는다. 네이버는 필요하면 SPV의 소수 지분도 취득할 계획이다. 이 90억달러는 네이버 지분 매입에 쓰이는 자금이 아니라 인프라 자산 자체에 투입되는 프로젝트파이낸싱(PF) 성격이 강해 네이버가 향후 사용료 형태로 상환해야 하는 부채에 가깝다. 전체 10조원대 조달액의 대부분이 대출성 자금인 셈이어서 '재무 부담을 줄인다'는 설명과 별개로 실질적인 상환 부담은 운영사가 짊어지는 구조다. 네이버는 브룩필드를 12주간 독점적 우선협상대상자로 정해 협의 중이며 최종 계약이 확정되면 운영사 설립도 본격화한다. 당초 55MW 규모였던 계획은 이번 투자로 3배 이상 늘어난 200MW로 확대됐다. 세종 데이터센터에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용해 2027년 상반기 55MW로 가동을 시작하고 그해 말 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 늘린다. 네이버의 최종 목표는 1GW다. 이는 한국 정부가 추진하는 국가 AI 데이터센터 메가프로젝트의 일부이기도 하다. 정부는 2029년까지 SK그룹 5GW, GS그룹 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW 규모 1단계 구축에 550조원을 투입할 계획이며 2030년부터 2035년까지 이어질 2단계에서는 누적 18.4GW, 1000조원 이상 투자로 규모를 키운다는 구상이다. 운영사는 확보한 컴퓨팅 자원을 기업과 기관 등 외부 고객에게 '풀스택' 형태로 제공해 수익을 낸다. 고객에게 받는 이용료와 SPV에 지급하는 사용료의 차이가 수익성을 가른다. 네이버는 잠재 고객사들과 공급 계약을 논의 중이며 내년부터 관련 매출을 확보한다는 구상이다. 한편 브룩필드와의 최종 계약 확정 시점과 운영사의 실제 고객사 매출 확보 속도, 순환금융 논란 속에서 네이버의 AI 컴퓨팅 사업이 독립적인 시장 수요로 뒷받침되는지가 주요한 관건이 될 전망이다.2026-08-03 16:12:39
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![[경제일보] 메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727101720595581.jpg)
메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다 [경제일보] 한국 기업과 글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 반도체부터 데이터센터, 모델·서비스를 잇는 초대형 협력에 나섰다. 네이버는 AI 컴퓨팅 자원을 제공하는 '소버린 AI 팩토리 운영자'를, SK그룹은 고대역폭메모리(HBM) 생산과 데이터센터 구축을 함께 맡는 'AI 인프라 공급자'를 지향한다. 정부는 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 기업과 글로벌 빅테크가 총 9500억달러 규모의 반도체 공급·생산 협력과 약 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 삼성전자와 SK, 현대자동차그룹, 네이버를 비롯해 엔비디아, 브로드컴, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽 등이 참여했다. 한국을 메모리 반도체 수출국에서 AI 연산과 서비스를 생산하는 글로벌 거점으로 확장하겠다는 '샌프란시스코 AI 선언'의 실행 구상이다. ◆ 네이버, '각 세종' AI 연산 수출기지로 네이버는 엔비디아, 글로벌 대체자산운용사 브룩필드와 100억달러 규모의 AI 팩토리 확대를 추진한다. 세종시 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용하고 초기 구축 규모를 55MW에서 200MW로 확대한다. 네이버는 이를 엔비디아 GPU 약 10만개 규모라고 설명했다. 브룩필드가 독점 자본 파트너로 최대 90억달러를 조달하고 엔비디아가 10억달러를 투자하는 구조다. 실제 브룩필드 조달 규모가 계획에 미치지 못하면 네이버가 부족분을 부담한다. 시설에는 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼이 적용될 예정이다. 네이버는 데이터센터뿐 아니라 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 검색·쇼핑·지도 서비스, 데이터센터 운영 경험을 함께 보유하고 있다. 도시 거리뷰와 공간 데이터를 활용한 '서울 월드 모델', 네모트론 기반 오픈모델, AI 에이전트 플랫폼 개발도 추진 중이다. 이를 기반으로 GPU 임대를 넘어 모델 개발과 학습, 기업용 AI 서비스 운영까지 제공하는 구조를 구축하고 국내 기업과 공공기관은 물론 자체 AI 역량 확보를 추진하는 해외 국가와 기업까지 고객으로 확보한다는 전략이다. 소버린 AI가 국산 기술만으로 구축된다는 의미는 아니다. 핵심 GPU와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아 기술에 의존한다. 네이버가 강조하는 주권은 데이터와 AI 모델의 통제권, 국내 운영 환경을 확보하는 데 있다. 향후 국산 NPU와 소프트웨어를 얼마나 수용하고 국내 AI 스타트업과 기업에 컴퓨팅 자원을 개방하느냐가 생태계 경쟁력을 좌우할 전망이다. ◆ SK, HBM부터 데이터센터까지 수직계열화 SK그룹은 메모리와 AI 데이터센터를 동시에 묶는 전략을 내세웠다. 정부는 SK와 글로벌 빅테크의 협력 규모를 7500억달러로 집계했다. 이 가운데 SK가 공식 발표한 엔비디아 협력은 5000억달러 이상 규모의 LOI로 AI 메모리 공급과 최대 2GW AI 팩토리 구축을 포함한다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX를 기반으로 2027년부터 AI 팩토리를 단계적으로 가동하고 SK하이닉스 HBM4가 탑재된 베라 루빈 시스템을 도입할 계획이다. 소버린 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, 기업용 서비스를 위한 컴퓨팅 자원을 공급한다는 구상이다. SK하이닉스는 엔비디아와 차세대 HBM 공동 최적화를 추진하고 MS 데이터센터에 서버용 AI 메모리를 장기 공급한다. SK텔레콤은 앤트로픽과 국내 GW급 데이터센터 협력 MOU를 체결했고 AWS와는 울산 AI 데이터센터를 기반으로 협력을 확대하고 있다. SK의 경쟁력은 수직계열화다. SK하이닉스가 HBM을 공급하고 SK텔레콤과 SK하이퍼가 부지와 전력 확보, 데이터센터 개발을 맡으며 SK브로드밴드가 네트워크와 기존 데이터센터 운영을 담당하는 구조다. 메모리 판매를 넘어 AI 연산 자원을 서비스하는 반복 수익 모델을 구축하려는 전략이다. 관건은 전력 인프라다. 정부 계획대로 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW까지 AI 데이터센터를 확대하려면 대형 발전소 여러 기에 맞먹는 전력이 상시 필요하다. 송전망과 변전소, 용수·냉각 설비, 인허가가 지연되면 GPU를 확보해도 시설을 제때 가동하기 어렵다. SK하이퍼의 자체 투자만으로는 한계가 있는 만큼 글로벌 고객의 장기 사용 계약과 프로젝트 파이낸싱(PF), 외부 투자 유치도 병행돼야 한다. 이번 협력은 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 전력과 메모리, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 미국 빅테크는 안정적인 HBM 공급과 아시아 컴퓨팅 거점을 확보하고 한국 기업은 GPU와 글로벌 자본, 고객을 확보해야 하는 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 이번 발표에는 확정 투자뿐 아니라 장기 공급계약과 양해각서(MOU), 투자의향서(LOI)도 포함돼 있어 실제 투자 규모와 일정은 계약 이행 과정에서 구체화될 전망이다. 이번 발표의 성패는 데이터센터 가동률과 고객 확보에 달려 있다. 네이버와 SK가 구축하는 AI 팩토리에 제조·금융·로봇·공공 분야의 수요와 해외 고객이 꾸준히 유입되고 전력망 확충과 국산 AI 반도체 참여, 중소기업의 컴퓨팅 접근성 확보까지 이어질 경우 한국은 메모리 반도체 강국을 넘어 아시아 AI 컴퓨팅 허브로 도약할 가능성이 커질 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 07:50:02
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네이버, 1.5조 유증에도 주가 뛴 이유…엔비디아와 'AI 팩토리 지분동맹' [경제일보] 네이버가 엔비디아를 대상으로 1조4809억원 규모의 제3자배정 유상증자를 단행한다. 대규모 신주 발행에도 시장은 지분 희석보다 엔비디아와의 전략적 결합에 무게를 뒀다. 네이버가 포털과 커머스 중심의 인터넷 기업에서 글로벌 인공지능(AI) 인프라 사업자로 전환하는 데 필요한 자본과 기술 파트너를 동시에 확보했다는 평가다. 네이버는 엔비디아에 보통주 724만1564주를 주당 20만4500원에 발행한다. 납입일은 오는 10월30일이며 신주는 1년간 보호예수된다. 거래가 마무리되면 엔비디아는 네이버 지분 약 4.5%를 확보한다. 지난해 말 주주 구성을 기준으로 국민연금공단과 블랙록에 이은 3대 주주에 오를 전망이다. ◆ 할인 없는 유증…희석 부담 낮춘 거래 구조 통상 제3자배정 유상증자는 투자자에게 가격을 할인해 주는 경우가 많다. 네이버는 기준주가 20만4276원과 사실상 같은 20만4500원으로 발행가를 정해 공시상 할인율을 0%로 책정했다. 엔비디아에 경영 참여와 사업 협력 기회를 제공하면서도 주식을 싸게 넘기지 않은 셈이다. 약 1조원 규모의 자사주 490만1094주를 8월3일 소각하기로 한 결정도 시장의 부담을 낮췄다. 발행주식 총수만 놓고 보면 자사주 소각 후 신주 발행에 따른 순증 규모는 약 234만주로, 종전 발행주식의 1.5% 수준이다. 여기에 엔비디아가 취득한 신주를 1년간 매도할 수 없도록 해 단기 물량 부담도 제한했다. 다만 주주가치 희석이 완전히 사라지는 것은 아니다. 자사주는 애초 의결권이 없고 주당순이익 산정에서도 제외되기 때문에 소각만으로 신주 발행의 경제적 효과를 모두 상쇄할 수는 없다. 기존 주주의 지분율도 엔비디아의 지분 취득만큼 낮아진다. 이번 구조는 희석을 없앤 거래라기보다 할인 발행을 피하고 소각을 병행해 부담을 줄인 거래로 보는 편이 정확하다. 시장은 우선 긍정적으로 반응했다. 네이버 주가는 27일 전 거래일보다 8.43% 오른 22만5000원에 마감했다. 대규모 유증 자체보다 엔비디아가 장기 주주로 참여한다는 전략적 의미를 높게 평가한 결과로 풀이된다. ◆ GPU 공급사에서 주주로…AI 사업 신뢰도 높인다 이번 계약의 핵심은 엔비디아를 단순한 GPU 공급사가 아닌 사업 공동체로 끌어들였다는 데 있다. AI 데이터센터 시장에서는 GPU 확보가 사업 일정과 고객 유치를 좌우한다. 지분 관계가 GPU 공급을 자동으로 보장하는 것은 아니지만, 네이버의 조달 가시성과 협상력은 이전보다 높아질 가능성이 크다. 양사는 세종 데이터센터 ‘각 세종’에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용해 AI 팩토리 규모를 55MW에서 200MW로 확대할 계획이다. 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입되며 베라 루빈과 블랙웰 플랫폼도 적용된다. 네이버는 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 데이터센터 운영 기술을 결합해 국내외 기업에 GPU와 AI 소프트웨어를 함께 제공한다는 구상이다. 브룩필드가 마련하는 최대 90억달러는 네이버에 직접 들어오는 지분투자금이 아니라 AI 팩토리 구축을 위한 인프라 금융이다. 전체 100억달러 프로젝트 가운데 엔비디아가 10억달러를 투자하고 브룩필드가 최대 90억달러를 조달하며, 나머지는 네이버가 부담하는 구조다. 자금 조달 비용과 전력 확보, 데이터센터 인허가, GPU 교체 주기까지 함께 관리해야 한다. ◆ 200MW 가동 이후 실적 전환 시험대 네이버는 2027년 상반기 55MW 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW까지 확장한 뒤 장기적으로 1GW급 인프라를 구축한다는 계획이다. AI 팩토리 매출도 2027년부터 발생할 것으로 예상하고 있다. 초기에는 설비투자와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있다. 대규모 GPU를 확보해도 장기 계약을 맺은 고객과 높은 가동률이 뒤따르지 않으면 데이터센터는 비용 부담으로 남는다. 반대로 국내 기업과 공공기관뿐 아니라 아시아·중동·유럽의 소버린 AI 수요를 흡수한다면 네이버의 기업가치는 광고·커머스 중심에서 클라우드·AI 인프라 중심으로 재평가될 수 있다. 최수연 네이버 대표는 AI 팩토리 고객 확보를 속도감 있게 마무리해 글로벌 AI 인프라 기업으로 도약하겠다고 밝혔다. 이해진 이사회 의장도 엔비디아와 브룩필드의 참여로 AI 팩토리 사업이 실행 단계에 진입했다고 강조했다. 이번 유증의 성패는 엔비디아라는 이름보다 2027년 이후 AI 팩토리가 만들어낼 고객과 매출, 현금흐름으로 판가름 날 전망이다.2026-07-27 18:10:27
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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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엔비디아, 네이버 주주로 올라선다…14조원 AI 팩토리 승부수 [경제일보] 네이버가 엔비디아를 전략적 주주로 맞아들이고 글로벌 투자사 브룩필드와 손잡으며 초대형 인공지능(AI) 팩토리 사업을 실행 단계로 옮긴다. 검색·광고·커머스 중심의 사업 구조를 GPU와 데이터센터, AI 플랫폼을 공급하는 글로벌 AI 인프라 영역으로 확장하는 승부수다. 네이버는 엔비디아를 대상으로 10억달러, 약 1조4809억원 규모의 제3자 배정 유상증자를 실시한다고 27일 밝혔다. 엔비디아는 신주 724만1564주를 받아 네이버 지분 약 4.5%를 확보한다. 납입 예정일은 10월30일이며 신주는 1년간 보호예수된다. 네이버가 제3자 배정 유상증자에 나서는 것은 22년 만이다. 이번 투자는 단순한 자금 조달보다 엔비디아를 AI 팩토리 사업의 공동 이해관계자로 끌어들였다는 데 의미가 있다. 엔비디아는 GPU 공급사를 넘어 네이버의 전략적 주주가 된다. 네이버클라우드는 기술과 수요, 자본을 결합한 ‘AI 컴퓨트 파트너십’ 체결도 엔비디아와 논의하고 있다. 브룩필드와는 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라 확보를 위한 협상을 진행한다. 다만 90억달러가 네이버에 직접 투입되는 현금은 아니다. 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정해 프로젝트파이낸싱(PF) 등의 방식으로 인프라를 조달하는 구조가 유력하다. 앞서 공개된 합의도 최대 90억달러를 대상으로 한 비구속적 조건합의다. 엔비디아의 투자금 납입 역시 네이버가 AI 팩토리 확장에 필요한 90억달러 이상의 자금조달 약정을 증명한 뒤 진행되는 조건부 구조로 알려졌다. 이번 사업의 전체 규모는 100억달러에 달하지만, 엔비디아의 10억달러 지분 투자와 브룩필드가 주선할 최대 90억달러의 인프라 금융은 구분해서 볼 필요가 있다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모의 글로벌 AI 팩토리 가동을 시작하고 2028년까지 200MW로 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 엔비디아 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼을 포함해 약 10만개의 GPU가 투입될 전망이다. 장기적으로는 이를 1GW급 소버린 AI 인프라로 확장한다는 구상이다. 경쟁력의 바탕은 데이터센터 ‘각 세종’과 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 기업용 AI 서비스를 연결한 풀스택 운영 경험이다. GPU 임대에 그치지 않고 모델 개발과 학습, 추론, AI 에이전트 구축까지 통합 제공해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 전략이다. 주주가치 제고책도 병행한다. 네이버는 약 1조원 규모의 자사주 490만1094주를 8월3일 소각한다. 전체 발행주식 수를 줄여 엔비디아 대상 신주 발행에 따른 부담을 완화하려는 조치다. 다만 자사주는 기존에도 의결권과 배당권이 없었던 만큼 신규 주식 발행에 따른 경제적 희석을 완전히 상쇄하는 것은 아니다. AI 데이터센터는 전력과 냉각, 변전소, GPU 교체에 대규모 자금이 필요하다. 네이버가 제시한 2027년 매출 창출 목표도 장기 고객계약과 전력망 확보, 인허가, 브룩필드와의 최종 계약이 예정대로 진행돼야 현실화할 수 있다. 엔비디아 의존도와 빠른 GPU 세대교체에 따른 투자 부담도 관리해야 한다. 최수연 네이버 대표는 “엔비디아와 브룩필드의 투자는 네이버 미래 성장에 중요한 전기가 될 것”이라며 “AI 팩토리 고객사 유치도 속도감 있게 마무리해 네이버가 글로벌 AI 인프라 분야의 주요 기업으로 도약하는 분기점으로 삼겠다”고 밝혔다. 이해진 네이버 이사회 의장도 “그간 축적해 온 데이터센터 운영 기술과 노하우를 글로벌 무대로 확장할 도약의 기회를 맞았다”며 “국가와 집단의 다양성이 존중받는 AI 생태계를 구현하기 위해 전 세계 기업들과 적극적으로 협력하겠다”고 말했다. 네이버는 글로벌 자본과 엔비디아의 컴퓨팅 생태계에 자체 데이터센터·클라우드·AI 모델을 결합해 2027년부터 AI 팩토리 매출을 만들겠다는 목표다. 고객 확보와 인프라 구축이 계획대로 이어진다면 이번 협력은 네이버가 국내 포털을 넘어 글로벌 소버린 AI 인프라 사업자로 전환하는 분기점이 될 전망이다.2026-07-27 10:58:43
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![[데스크 칼럼] 9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 한국 몫이 중요하다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727103622210000.jpg)
9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 '한국 몫'이 중요하다 [경제일보] 숫자는 크고 박수는 요란했다. 삼성전자와 SK그룹이 미국 빅테크들과 발표한 인공지능 협력 규모는 모두 9500억 달러, 우리 돈으로 약 1400조원에 이른다. SK그룹이 엔비디아 등을 상대로 7500억 달러 규모의 협력을 추진하고, 삼성전자가 브로드컴과 2000억 달러 규모의 전략적 협력에 나선다는 내용이다. 한국 기업이 글로벌 AI 공급망의 변방이 아니라 중심부에 진입했음을 보여주는 상징적인 장면이다. 경사임은 분명하지만, 숫자에 취할 때는 아니다. 9500억 달러가 당장 한국 기업의 금고에 들어오는 현금도, 이미 법적 구속력을 갖춘 단일 수주계약도 아니기 때문이다. SK와 엔비디아의 5000억 달러 이상 협력은 의향서에 기초한 AI 팩토리와 장기 메모리 공급·공동개발 계획이다. 삼성전자와 브로드컴의 2000억 달러 협력도 2030년까지 메모리와 파운드리 분야에서 예상되는 규모를 담은 양해각서다. 엔비디아 역시 발표문에서 미래 전망은 실제 결과와 달라질 수 있으며 성과를 보장하지 않는다고 명시했다. 이 차이를 지적하는 것은 성과를 깎아내리기 위해서가 아니다. 오히려 귀한 기회를 진짜 성과로 만들기 위해서다. 발표 금액이 클수록 정부와 기업은 숫자의 구성부터 투명하게 설명해야 한다. 확정된 구매 물량은 얼마인지, 시장 수요를 근거로 산출한 추정치는 얼마인지, 국내 투자는 얼마이고 해외 공급계약은 얼마인지 분리해야 한다. 의향서와 양해각서, 장기 공급계약, 실제 시설투자를 한 덩어리로 묶어 ‘1400조원 성과’라고만 부르면 국민은 규모는 알되 실체는 알 수 없다. 이번 협력의 가치가 작다는 뜻은 더욱 아니다. 엔비디아와 SK의 계획에는 국내 최대 2기가와트급 AI 팩토리 건설과 차세대 HBM 공동개발이 포함됐다. 첫 AI 팩토리는 2027년 가동을 목표로 하고 있다. 삼성전자와 브로드컴의 협력 범위도 HBM 공급을 넘어 2나노미터 이하 파운드리와 첨단 패키징으로 이어진다. 단순히 메모리를 판매하는 데서 그치지 않고 AI 가속기의 설계와 생산 생태계로 올라설 가능성이 열린 것이다. 중요한 것은 가능성과 성과를 혼동하지 않는 일이다. 글로벌 빅테크가 한국 반도체를 필요로 한다는 사실은 확인됐다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 한국의 HBM이 없었다면 오늘날의 AI 슈퍼컴퓨터도 가능하지 않았을 것이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자와 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자도 한국이 반도체와 인프라, 인재를 아우르는 핵심 파트너라는 취지로 발언했다. 한국의 협상력이 어느 때보다 커진 순간이다. 협상력이 생겼다면 이제 그 힘을 국내 산업의 두께를 키우는 데 써야 한다. 반도체 물량을 많이 공급하는 것만으로는 충분하지 않다. AI 시대의 가장 큰 부가가치는 칩과 데이터센터, 클라우드 소프트웨어, AI 모델과 서비스가 연결되는 지점에서 생긴다. 한국이 HBM과 파운드리 생산만 맡고 플랫폼과 소프트웨어, 고객 데이터와 서비스 수익은 미국 기업이 가져가는 구조라면 계약액은 커도 한국에 남는 몫은 제한된다. 첫 번째 성적표는 국내 생산이다. 이번 협력을 계기로 국내 반도체 공장이 얼마나 증설되고, 장비·소재·부품 기업에 얼마의 주문이 돌아가는지 확인해야 한다. 글로벌 수요를 한국 공장에서 소화하지 못하고 해외 생산기지만 늘어난다면 국내 산업의 낙수효과는 약해진다. 전력과 용수, 송전망, 산업용지 문제를 풀어야 하는 이유도 여기에 있다. 정부는 투자 발표식에 참석하는 데서 역할을 끝낼 것이 아니라 국내에서 공장을 제때 지을 수 있는 기반을 마련해야 한다. 두 번째 성적표는 기술의 귀속이다. SK하이닉스와 엔비디아는 차세대 HBM을 공동개발하고, 삼성전자와 브로드컴은 메모리·파운드리·패키징을 연결하는 협력을 추진한다. 공동개발 과정에서 확보한 특허와 설계 경험, 생산 노하우가 한국 연구조직에 축적돼야 한다. 미국 기업의 제품 일정에 맞춰 생산만 대행하고 핵심 설계 역량은 밖에 남는다면 공급자는 될 수 있어도 기술의 주인은 되기 어렵다. 세 번째는 국내 AI 생태계다. 이번 정상외교를 전후해 네이버·브룩필드·엔비디아는 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 200메가와트, 약 10만개의 GPU 규모로 확대하는 계획을 내놨다. 엔비디아는 KAIST와 공동 연구소를 운영하고 서울대와도 연구·교육 협력을 추진하기로 했다. 거대한 협력이 몇몇 대기업의 매출로 끝나지 않고 국내 대학과 스타트업, 제조기업이 활용할 수 있는 연산 인프라와 연구 기반으로 이어져야 한다. 네 번째는 고용과 인재다. 첨단산업 투자의 진짜 성과는 계약서가 아니라 사람에게 남는다. 국내에서 채용되는 설계자와 소프트웨어 개발자, 공정기술자와 데이터 과학자가 얼마나 늘어나는지 봐야 한다. 세계적 기업과의 협력이 한국 인재를 미국으로 데려가는 통로에 그쳐서는 곤란하다. 해외 인재가 한국 연구소로 들어오고, 국내 연구자가 세계 최고 수준의 프로젝트를 한국에서 수행하는 선순환을 만들어야 한다. 정부의 역할도 분명하다. 민간기업의 장기계약에 일일이 간섭할 필요는 없다. 시장을 가장 잘 아는 것은 기업이다. 다만 세제 지원과 정책금융, 전력망과 용수, 산업단지와 외교력이 투입된다면 그에 상응하는 국내 효과를 점검해야 한다. 투자액 발표 이후 실제 집행액, 국내 생산 비중, 협력업체 발주, 연구개발 투자, 신규 고용을 정기적으로 공개하는 ‘AI 협력 이행표’를 만들 필요가 있다. 성과를 재촉하다 기업의 영업비밀까지 공개하라는 식이어서는 안 된다. 필요한 것은 계약의 세부 가격이 아니라 국가가 제공한 지원과 국내에 돌아온 편익의 균형이다. 정부가 산업의 승자를 고르는 것도 경계해야 하지만, 거대한 숫자를 외교 성과로 홍보한 뒤 실행 여부를 묻지 않는 태도도 책임 있는 산업정책이라 할 수 없다. 논어 학이편에는 “군자는 근본에 힘쓰니, 근본이 서면 도가 생긴다(君子務本 本立而道生)”는 말이 나온다. 9500억 달러라는 숫자는 가지다. 국내 공장과 연구소, 기술과 인재, 중소 협력업체는 뿌리다. 가지가 아무리 화려해도 뿌리가 굵어지지 않으면 그 나무는 한국 산업의 것이 아니다. 이번 협력은 한국에 찾아온 드문 기회다. 미국 AI 기업들은 더 많은 반도체와 연산 능력을 필요로 하고, 한국은 이를 공급할 제조역량을 갖고 있다. 지금의 협상력을 잘 활용한다면 한국은 메모리 강국을 넘어 AI 생산과 실증, 서비스가 함께 움직이는 산업국가로 도약할 수 있다. 하지만 계약 규모만 반복해서는 그 미래가 저절로 오지 않는다. 몇 년 뒤 9500억 달러 중 얼마가 실제 매출로 실현됐는지, 국내에 몇 개의 공장과 연구소가 생겼는지, 몇 명의 기술자가 새 일자리를 얻었는지 물어야 한다. 한국 기업이 공급망에서 더 높은 자리를 차지했는지도 따져야 한다. 9500억 달러는 출발선이지 성적표가 아니다. 진짜 성과는 달러로 발표되지만 원화 매출과 국내 투자, 한국의 기술과 국민의 일자리로 확인된다. 이제 박수를 거두자는 것이 아니다. 박수를 친 만큼 꼼꼼히 지켜보자는 것이다. AI 동맹의 크기는 계약서에 적힌 숫자가 아니라, 그 협력 뒤에 한국에 남은 것으로 평가받아야 한다.2026-07-27 10:36:39
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현대차그룹, 실리콘밸리 혁신망 확대…AI·로보틱스 협력 강화 [경제일보] 현대자동차그룹이 미국 실리콘밸리를 거점으로 피지컬 AI 시대를 겨냥한 글로벌 기술 협력을 확대한다. 연구개발 거점과 인재 확보, 스타트업 협력을 강화하는 동시에 엔비디아 등 글로벌 빅테크와의 협력을 바탕으로 미래 모빌리티 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 27일 현대차그룹에 따르면 정의선 회장은 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘샌프란시스코 AI 서밋’에 참석해 그룹의 피지컬 AI 비전과 실행 전략을 공개했다. 현대차그룹이 제시한 피지컬 AI는 자동차와 로봇 등 개별 디바이스의 지능화를 시작으로 제조 현장의 AI 팩토리 구축, 나아가 도시 단위의 통합 지능화까지 연결하는 개념이다. 개별 제품의 지능화를 넘어 산업과 도시 전체를 AI로 연결하는 것이 핵심이다. 이를 위해 현대차그룹은 제조와 모빌리티, 로보틱스 분야의 하드웨어 경쟁력에 글로벌 빅테크 기업들의 AI 소프트웨어와 인프라를 결합한다는 구상이다. 엔비디아와 웨이모, 구글 딥마인드 등과 협력을 확대하고, 현대차그룹과 엔비디아 기술을 접목한 로봇 레퍼런스 플랫폼 구축도 추진한다. 새만금 AI 밸리 투자 계획도 함께 공개하며 국내 AI·로봇 산업 생태계 육성 방안도 제시했다. 샌프란시스코는 현대차그룹이 미래 기술 확보를 위해 가장 공을 들여온 지역 가운데 하나다. 세계 주요 빅테크 기업과 스타트업, 연구기관이 밀집한 실리콘밸리를 중심으로 오픈이노베이션과 연구개발 거점을 지속적으로 확대해 왔다. 현대차그룹은 2011년 실리콘밸리에 글로벌 오픈이노베이션 조직인 ‘현대 벤처스’를 설립했으며, 2017년 ‘현대 크래들’로 개편했다. 현대 크래들은 AI와 자율주행, 로보틱스, 스마트시티, 친환경 에너지 등 미래 기술 분야 스타트업을 발굴하고 전략적 투자와 공동 개발을 추진하며 혁신 기술을 그룹 사업과 연결하는 역할을 맡고 있다. 최근에는 AVP(Advanced Vehicle Platform) 본부 산하에 ‘AVP 실리콘밸리’ 조직을 새롭게 출범시키며 현지 연구개발 기능도 강화했다. 신설 조직은 NASA와 애플, 도요타 리서치 인스티튜트(TRI), 엔비디아 등을 거친 제레미 마 전무가 이끈다. 그는 자율주행과 로보틱스, 컴퓨터 비전, 시스템 통합 분야에서 연구와 개발 경험을 쌓은 전문가로 평가받는다. 현대차그룹은 AVP 실리콘밸리를 통해 세계 최고 수준의 기술 기업과 연구 인프라를 적극 활용하고, AI와 자율주행, 로보틱스를 융합한 차세대 모빌리티 기술 개발을 가속화한다는 방침이다. 연구개발과 함께 글로벌 인재 확보에도 힘을 쏟고 있다. 오는 9월 실리콘밸리에서 열리는 ‘HMG 테크 탤런트 포럼’은 AI와 소프트웨어, 로보틱스, 미래 모빌리티 분야 연구자와 엔지니어를 초청해 현대차그룹의 기술 전략과 연구 성과를 소개하고 주요 경영진 및 연구개발 조직과 직접 교류하는 행사다. 포럼과 연계해 그룹 최초의 통합 채용 프로그램인 ‘HMG 글로벌 테크 탤런트 채용’도 함께 진행된다. 현대차그룹은 단순한 채용을 넘어 미래 기술 인재들과 장기적인 협력 관계를 구축하는 데 초점을 맞추고 있다. 현대차그룹 관계자는 “글로벌 혁신 생태계와의 협력을 더욱 확대해 미래 모빌리티를 넘어 피지컬 AI 시대를 선도하는 기업으로 도약하겠다”며 “인류와 미래 사회에 기여할 수 있는 새로운 가치를 지속적으로 만들어 나갈 것”이라고 했다.2026-07-27 10:10:28
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.2026-07-25 16:11:46
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