2026.09.01 화요일
검색
'AI 플랫폼' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다 [경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-28 17:39:34
-
KT, 국산 AI 모델 '연합군' 구축…6000만 생활 접점서 상용화 나선다 [경제일보] KT가 국내 AI 기업들과 손잡고 국산 인공지능(AI) 모델의 상용화와 대중화에 나선다. 개별 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 여러 모델과 전문 서비스를 하나로 연결하고, 이용자가 실제 생활에서 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 구축한다는 전략이다. 국내 AI 기업 입장에서는 모델 개발 이후 가장 큰 과제로 꼽히는 고객 확보와 서비스 적용의 새로운 창구가 될 전망이다. 27일 KT는 다음, 무신사, 직방, EBS, 매스프레소, BC카드, 커넥트웨이브, 딥서치, 솔트룩스 등과 컨소시엄을 구성하고 대국민 AI 서비스 '모두의 AI'를 선보인다고 밝혔다. '모두의 AI'는 앱과 웹을 기반으로 이용자의 질문과 목적을 이해하는 범용 AI 에이전트를 중심으로 공공·교육·금융·쇼핑·주거 등 분야별 전문 AI 서비스를 연결하는 플랫폼이다. KT는 별도의 AI 앱을 이용하는 데 그치지 않고 포털 '다음'과 참여 기업의 서비스, KT 지니TV 등 기존 서비스 접점에도 AI 기능을 확대할 계획이다. 이번 KT 컨소시엄은 여러 AI 모델을 하나의 서비스 안에서 활용할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 업스테이지의 'Solar', 모티프테크놀로지스의 'Motif', 솔트룩스의 'LUXIA', NC AI의 'VARCO', KT의 '믿음' 등 국산 독자 파운데이션 모델을 비롯해 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업·베슬AI의 GPU 운영 기술 등이 활용된다. 국내 AI 산업이 그동안 독자 파운데이션 모델 개발에 집중했다면 KT는 이들 모델을 실제 국민 서비스에 적용하는 상용화 플랫폼을 구축하겠다는 구상이다. 특정 기업의 AI 모델 하나를 앞세우기보다 한국어, 추론, 장문 이해, 전문지식, 멀티모달 등 모델별 강점을 이용자의 목적에 맞춰 활용하는 방식이다. 이를 위해 KT 컨소시엄이 확보한 디지털·생활 서비스 접점은 6000만개 이상에 달하는 것으로 나타났다. 개별 AI 기업이 자체적으로 이용자를 확보하는 데 한계가 있는 상황에서 KT가 가진 통신·미디어 인프라와 참여 기업의 플랫폼을 연결해 실제 사용 환경을 만들겠다는 전략으로 분석된다. AI 활용 방식도 기존 챗봇과 차별화한다. 이용자가 단순히 질문에 대한 답변을 받는 것을 넘어 여러 단계의 업무를 하나의 대화에서 처리할 수 있도록 한다. 예를 들어 소상공인이 매출 감소 원인을 분석하고 지원받을 수 있는 정책을 찾아달라고 요청하면 AI가 시장·소비 정보를 분석한 뒤 관련 정책과 신청 자격, 필요한 서류와 절차까지 연결하는 방식이다. 이용자가 여러 사이트를 직접 검색하고 정보를 비교하는 과정을 AI 에이전트가 대신 수행하도록 설계되고 있다. 개인화 기능도 적용한다. 이용자 동의를 기반으로 관심사와 일정, 진행 중인 과업 등을 기억하는 '개인화 메모리'를 활용해 일회성 질의응답을 넘어 지속적인 AI 서비스를 제공한다는 계획이다. KT는 '모두의 AI'를 국내 AI 기업의 성장 플랫폼으로도 육성한다. 경쟁력 있는 AI 모델과 에이전트, 전문 서비스가 지속적으로 참여할 수 있도록 하고 국내 AI 기업을 대상으로 GPU 자원 지원과 투자, 사업 협력도 확대할 예정이다. KT는 온라인뿐 아니라 전국 유통망과 IT서포터즈 등 오프라인 접점도 활용해 AI 교육과 체험을 확대할 방침이다. 큰 글씨와 간편 모드, 음성 입출력, 다국어 지원 등을 적용해 AI 활용에 어려움을 겪는 이용자까지 서비스 범위를 넓힌다는 계획이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'모두의 AI'는 국민 누구나 사용할 수 있는 하나의 완성된 AI를 만드는 것에서 시작하지만, 그 경험을 하나의 서비스 안에 가두지 않을 것"이라며 "국민이 사용하는 다양한 서비스로 AI를 확장해, 언제 어디서 시작하든 필요한 AI와 전문 서비스를 연결하겠다"고 말했다. 이어 "국내 AI 모델과 NPU, 전문기업이 실제 국민의 선택을 받을 기회를 넓히고 여기에 KT의 AI 플랫폼 역량을 더해, 국민이 AI를 이용할수록 대한민국 AI 생태계도 함께 성장하도록 하겠다"며 "온라인과 오프라인을 모두 연결해 모두가 AI의 혜택을 누리게 하겠다"고 설명했다.2026-08-27 15:31:38
-
"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
-
![[SWOT 카드분석] BC카드, 상반기 순익 12.8% 증가…해외·신사업 확장 통해 수익 다변화 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/24/20260824162142377810.png)
BC카드, 상반기 순익 12.8% 증가…해외·신사업 확장 통해 수익 다변화 속도 [경제일보] BC카드가 올해 상반기 이자수익과 자체카드 수수료수익 확대에 힘입어 당기순이익 1000억원을 돌파했다. 대손비용을 큰 폭으로 줄여 건전성 지표도 함께 개선했다. 다만 핵심 사업인 매입업무 수익은 2년째 감소세를 이어가고 있다. 이에 BC카드는 해외 사업 재정비와 신사업 확장을 통한 수익 다변화에 속도를 내고 있다. 24일 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 따르면 BC카드의 올해 상반기 연결 기준 당기순이익은 1042억원으로 지난해 같은 기간 924억원보다 12.8% 증가했다. 상반기 영업이익은 990억원으로 지난해 동기 대비 21.0% 늘었고 영업수익은 1조8044억원으로 1.3% 늘었다. 매출 대부분을 차지하는 매입업무수익은 1조3495억원으로 2.4% 줄었지만 이자수익이 650억원으로 15.5%, 자체카드 수수료수익이 319억원으로 19.6% 각각 증가하며 감소분을 상쇄했다. 기타금융수익도 145억원으로 지난해 동기 22억원과 비교해 큰 폭으로 확대됐다. 건전성 지표도 개선됐다. 올해 상반기 신용손실충당금 전입액은 94억원으로 지난해 동기 150억원보다 37.6% 감소했다. 1개월 이상 연체율도 0.66%로 지난해 같은 기간 1.17%보다 0.51%포인트 낮아졌다. 지난 6월 말 기준 총자산은 7조1635억원으로 지난해 말보다 9.2% 늘었고 자본총계는 2조228억원을 기록했다. 다만 2분기만 놓고 보면 당기순이익은 462억원으로 지난해 동기 583억원보다 20.8% 감소했다. 2분기 영업이익이 565억원으로 22.6% 늘었는데도 순이익이 뒷걸음질한 것은 지분법투자손익이 지난해 2분기 209억원에서 올해 70억원으로 급감했기 때문이다. 2분기 충당금 전입액도 57억원으로 지난해 동기 21억원보다 1.7배 늘었다. BC카드의 핵심 사업인 매입업무수익의 감소세가 이어지고 있는 부분은 약점으로 지목된다. 올해 1분기 매입업무수익은 6544억원으로 지난해 같은 기간보다 3.3% 줄었고 전체 영업수익에서 차지하는 비중도 77.6%에서 75.1%로 낮아졌다. 매입업무수익이 감소한 데에는 △NH농협은행 △하나카드 △전북은행 △SC제일은행에 이어 우리카드도 독자 결제망 구축에 나서면서 BC카드로 유입되던 결제 물량이 줄어든 영향으로 보인다. 이에 BC카드는 해외 사업 영역 확장에 나서고 있다. 지난 3월 취임한 김영우 대표는 취임 후 첫 해외 투자처로 베트남을 택했다. BC카드 이사회는 지난달 31일 베트남 법인에 24억3546만원을 직접 투자하는 안건을 의결했다. 국내외 감독기관 승인을 거쳐 오는 26일 출자가 이뤄질 예정이다. 이번 투자를 포함한 누적 투자액은 92억2411만원이다. BC카드의 해외 직접투자는 지난 2022년 7월 인도네시아 법인 투자 이후 약 4년 만이다. 베트남 법인은 지난 2021년 와이어카드 베트남 인수로 진출한 곳으로 판매시점정보관리 단말기 유통과 결제 소프트웨어 개발 등 기업 간 거래 인프라 사업을 맡고 있다. 신사업 영역도 넓히고 있다. BC카드는 지난 12일 서울 중구 본사에서 AI 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 인공지능전환(AX) 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 양사는 정부·공공기관과 민간기업을 대상으로 △생성형 AI 활용 교육 △AI 전환 컨설팅 △AI 에이전트 개발 등을 함께 추진한다. 아울러 BC카드가 지난 2021년 선보인 자체카드 브랜드 'BC바로'의 개인 신용카드 회원은 지난 3월 말 366만2000명으로 1년 전보다 50만명 증가했다. BC카드 관계자는 "금융자산 잔액 증가에 따른 이자수익 확대와 리츠 청산 과정에서 발생한 일회성 배당수익이 반영되면서 올해 상반기 금융수익이 증가했다"고 말했다.2026-08-24 17:07:14
-
금융당국, 보이스피싱 의심정보 46만건 공유…663억원 피해 막았다 [경제일보] 금융당국이 금융·통신·수사기관 간 보이스피싱 의심정보 공유를 확대한다. 은행권 의심정보 공유로 663억원대 피해를 막은 데 이어 통신사와 수사기관 정보까지 연계해 피해 신고 전 차단 체계를 강화한다. 20일 금융위원회에 따르면 권대영 금융위 부위원장은 이날 서울 중구 우리은행 본점에서 제2차 보이스피싱 근절 협의회를 열었다. 이번 회의는 지난 4일부터 본격 시행된 보이스피싱 정보공유·분석 인공지능(AI) 플랫폼(ASAP) 기반 통합 정보공유체계 가동 상황을 점검하고 향후 과제를 논의하기 위해 마련됐다. ASAP은 지난해 10월 은행권이 보유한 보이스피싱 의심정보를 기반으로 출범했다. ASAP은 지난해 10월부터 올해 7월 말까지 9개월 동안 은행권 보이스피싱 의심정보 46만3000건을 공유하는 데 활용됐다. 이를 통해 계좌 지급정지 7009건이 이뤄졌고 663억6000만원 규모의 자금 편취가 사전에 차단됐다. 앞으로는 금융회사뿐 아니라 통신사와 수사기관이 보유한 정보도 ASAP을 통해 공유된다. 지난 4일 시행된 통신사기피해환급법 개정안은 금융회사·통신사·수사기관이 보이스피싱 의심정보를 신속히 주고받아 계좌정지와 통신차단, 범인 검거 등에 활용할 수 있도록 했다. 법 시행 이후 통신사들은 보이스피싱에 이용된 것으로 의심되는 전화번호 등 100여건의 정보를 ASAP에 공유하기 시작했다. 관련 기관들은 이를 이상 금융거래 탐지 시스템(FDS)과 연계해 대응에 나서고 있다. 민간 협업도 확대되고 있다. 우리은행은 FDS와 자금세탁방지(AML) 부서 간 통합대응체계를 구축했다. 전기통신금융사기와 자금세탁 범죄가 복합적으로 연계되는 사례가 늘어난 데 따른 조치다. 우리은행은 AML 시스템에서 포착한 타행 의심계좌 정보를 ASAP에 공유할 수 있게 되면서 지난 3월 말부터 지난달까지 관련 정보 576건을 업로드했다. 이를 통해 다른 금융회사도 관련 거래에 선제 대응할 수 있도록 지원했다. LG유플러스는 경찰, 은행과의 협업을 통해 악성 애플리케이션(앱) 제어 서버 탐지시스템으로 고객이 대출금을 범죄조직에 송금하려던 사례를 사전에 막았다고 소개했다. 우리은행과 LG유플러스는 지난해 8월 보이스피싱 피해 예방을 위한 업무협약을 체결하고 범죄 수법 공유와 피해 예방 지원체계 마련을 추진해왔다. 금융위는 대포통장 대응도 강화한다. 보이스피싱뿐 아니라 마약과 불법도박 등 범죄 수단으로 악용되는 대포통장에 대해 전 금융권 실태를 파악하고 법무부와 국세청, 경찰청 등 유관기관과 필요한 조치를 검토할 계획이다. 이와 함께 신규 대포계좌 발생을 억제하기 위한 제도 개선도 병행한다. 가상자산을 활용한 자금도피 대응도 추진된다. 보이스피싱 범죄에 악용된 가상자산에 대해 의심거래 탐지와 계좌정지, 자금환수 등이 가능하도록 한 통신사기피해환급법 개정안이 오는 10월 1일 시행될 예정이다. 수사 과정에서 사법협조자에 대한 형벌 감면 제도를 보이스피싱 범죄에 도입하는 법안은 지난달 29일 국회 법제사법위원회를 통과했다. 무과실책임 법제화를 담은 통신사기피해환급법 개정안도 국회에 발의돼 계류 중이다. 권대영 금융위 부위원장은 "ASAP의 가장 큰 의의는 기술적 플랫폼 자체보다 그간 서로 단절되어 있던 금융·수사·통신 분야가 새로운 기술과 새로운 방식을 통해 하나의 시스템으로 연결되어 실질적으로 협업하게 되었다는 것"이라며"각종 범죄의 온상이 되고 있는 대포통장 근절을 위해 전 금융권을 대상으로 한 점검과 제도개선을 병행 추진할 계획"이라고 말했다.2026-08-20 11:10:54
-
초거대 AI도 '가볍게'…노타, 국가대표 AI 최적화 속도 [경제일보] 국가대표 인공지능(AI) 모델 경쟁이 단순한 성능 경쟁에서 실제 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있느냐를 따지는 방향으로 확대되고 있다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 모델 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성과 산업 확장성 등이 평가 요소로 떠오른 가운데 국내 기업들의 관련 기술 확보에도 속도가 붙고 있다. 20일 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 자사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 국가대표 AI 모델의 활용 경쟁력 강화에 나선다고 밝혔다. 최근 정부가 발표한 독파모 프로젝트 2차 평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 컨소시엄이 3차수 진출팀으로 선정됐다. 정부는 단계 평가에서 모델의 정량적 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성, 사용성과 실용성, 다양한 산업·서비스 환경으로의 확장 가능성 등을 종합적으로 평가했다고 설명했다. 해당 평가 기준은 국내 AI 경쟁의 기준이 모델 자체의 성능을 넘어 실제 활용 가능성으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 초거대 AI는 모델 규모가 커질수록 GPU와 메모리 등 인프라에 대한 부담도 커지는 만큼 기업과 기관이 실제 서비스를 구축하려면 연산 자원과 운영 비용을 낮추는 기술이 필수적인 것이다. 업스테이지 컨소시엄에서 AI 모델 경량화와 최적화를 맡고 있는 노타는 정부의 평가와 기조에 맞춰 '솔라' 계열 모델의 국내 인프라 활용성을 높이는 데 집중하고 있다. 모델의 성능을 최대한 유지하면서 연산 자원과 메모리 사용량을 줄여 다양한 하드웨어와 서비스 환경에서 구동할 수 있도록 지원하는 방식이다. 앞서 노타는 독파모 2차 평가 결과 발표에 앞서 업스테이지의 '솔라 오픈 2' 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 기존 모델을 구동하는 데 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 환경을 2장으로 줄일 수 있도록 최적화한 해당 모델은 글로벌 누적 다운로드 8만건을 기록했다. 솔라 오픈 2는 2500억개의 매개변수를 갖춘 대규모 AI 모델이다. 노타는 모델 가중치를 INT4와 NVFP4 기반 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리하는 방식으로 모델을 경량화했다고 설명했다. 그 결과 가중치 저장에 필요한 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 76.5% 줄인 것으로 나타났다. 메모리 용량을 기준으로 H100 GPU 8장이 필요했던 모델을 2장으로 구동할 수 있게 된 것이다. 초거대 AI 모델의 활용 과정에서 발생하는 GPU 확보와 전력, 운영 비용 부담을 낮추고 실제 서비스 적용 가능성을 높인 것으로 평가된다. 특히 업스테이지 컨소시엄은 AI 모델뿐 아니라 국산 AI 반도체와의 결합도 추진하고 있다. 독파모 2차 평가 과정에서 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 국산 AI 소프트웨어와 하드웨어 생태계를 연계한다는 계획이다. AI 모델과 반도체를 함께 최적화하는 구조가 자리 잡으면 특정 해외 GPU에 대한 의존도를 낮추면서 국내 인프라 환경에 맞는 AI 서비스 구축도 가능해질 전망이다. AI 모델의 경량화는 독파모뿐 아니라 향후 AI 산업 전반에서도 중요성이 커지고 있다. 기업이 자체 서버에 AI를 구축하는 온프레미스 환경부터 엣지·온디바이스 AI까지 활용 영역이 확대될수록 제한된 연산 자원에서 모델을 구동할 수 있는 기술이 필요하기 때문이다. 향후 독파모 3차수 경쟁에서도 모델의 절대적인 성능과 함께 얼마나 적은 자원으로 안정적인 서비스를 구현할 수 있는지가 주요 경쟁 요소가 될 것으로 전망된다. 국산 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국산 반도체, 경량화 기술, 서비스 플랫폼을 연결해 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 국가 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "국가대표 AI 모델이 다양한 산업 현장에서 비용 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화 기술을 지속적으로 고도화할 것"이라며 "업스테이지와 함께 독파모 3차수 평가에서도 좋은 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-20 08:18:35
-
'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌 [경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.2026-08-19 17:47:40
-
KT, '모두의 AI' 출사표…서비스·모델·인프라 국산 AI 연합 구축 [경제일보] KT가 국내 AI 서비스·모델·인프라 기업을 한데 묶어 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 맞닿은 서비스부터 AI 모델과 국산 반도체까지 연결해 국내 AI 기술의 실제 서비스 적용을 확대한다는 전략이다. 19일 KT는 국내 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 AI 기술을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 국민 서비스에 적용할 수 있는 기업과 인프라 기업까지 참여한 것이 특징이다. KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 기술을 연결하고 안정적인 AI 서비스 기반을 구축한다는 계획이다. AI 서비스 분야에는 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여한다. 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융 등 국민이 일상에서 사용하는 서비스에 AI를 접목해 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. AI 모델·플랫폼 분야에서는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여한다. 각 기업이 보유한 AI 모델과 플랫폼 기술을 활용해 생활 서비스에 적용할 수 있는 AI 기능을 개발하고 확산하는 역할을 맡는다. AI 인프라 분야에는 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 합류한다. AI 서비스가 실제 대규모 이용 환경에서 안정적으로 작동하려면 모델뿐 아니라 연산 인프라와 운영 기술이 필요하다는 판단에 따른 것으로 풀이된다. 이번 컨소시엄은 국내 AI 기업의 기술을 실제 이용자가 사용하는 서비스로 연결하는 것에 중점을 두고 진행된다. 기존 국내 AI 산업이 모델 개발과 기술 경쟁에 집중했다면, 이번 사업을 통해 검색·교육·금융·쇼핑 등 구체적인 서비스에 AI를 적용해 활용성을 검증하겠다는 것이다. 특히 생성형 AI 확산으로 AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 서비스 접점의 중요성도 커지고 있다. 아무리 성능이 높은 AI 모델을 확보하더라도 이용자가 접근할 수 있는 서비스와 충분한 연산 인프라가 뒷받침되지 않으면 실제 시장 확산으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT는 통신과 클라우드 사업을 통해 확보한 인프라와 AI 플랫폼 역량을 컨소시엄의 연결고리로 활용한다. 다양한 기업이 개발한 AI 기술을 하나의 서비스 환경에서 구현하고 대규모 이용자를 대상으로 안정성과 활용성을 검증하는 역할을 맡는 것으로 분석된다. 이번 컨소시엄을 통해 KT는 기존 AI·클라우드 사업과 연결할 수 있을 것으로 전망된다. AI 서비스가 확대될수록 추론 연산과 데이터 처리 수요도 증가하는 만큼 통신망과 클라우드, AI 인프라를 함께 확보한 KT가 서비스 운영 기반을 제공할 수 있다. KT는 이번 사업을 통해 국민의 AI 접근성을 높이는 동시에 국내 AI 기업의 기술 활용 기회를 확대하고 AI 생태계 활성화에 나선다는 방침이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "KT는 국내 대표 AI 기업들과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기여할 계획"이라며 "국내 대표 AI 기업들의 역량과 KT의 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 대한민국 AI 서비스를 준비해 나가겠다"고 말했다.2026-08-19 17:13:15
-
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
-
BC카드·뤼튼, 공공·민간 AX 사업 맞손…기업 지원 확대해 B2B 시장 정조준 [경제일보] BC카드가 인공지능(AI) 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 손잡고 공공기관과 민간기업 대상 AI 전환(AX) 사업을 공동으로 전개한다. BC카드는 뤼튼테크놀로지스와 해당 내용의 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 이번 업무협약식은 12일 서울 중구 BC카드 본사에서 열렸다. 행사에는 오성수 BC카드 상무와 김지섭 뤼튼 이사를 비롯한 양사 주요 관계자들이 참석했다. 향후 관련 사업은 BC카드 AI데이터본부와 뤼튼 산하 AX 전문 조직인 AX CIC가 주도적으로 이끌어갈 전망이다. 양사는 기업의 성공적인 AI 도입을 위해 다방면에서 힘을 합친다. 주요 협력 분야는 △AI 교육 △AX 컨설팅 △AI 에이전트(Agent) 개발 등이다. 정부와 공공기관을 비롯해 일반 기업을 겨냥한 생성형 AI 활용 교육과 실무 역량 강화 프로그램을 함께 기획해 운영할 것으로 보인다. 제안부터 사업 수행까지 전 과정에서 긴밀히 협력해 기업의 AI 활용 능력을 높인다는 방침이다. 업무 자동화 시스템 구축을 포함한 맞춤형 AX 프로젝트도 함께 진행한다. BC카드가 축적한 AI 기술력과 데이터 활용 역량에 뤼튼의 시스템 구축 노하우를 더해 산업별 특성에 맞는 AI 서비스를 선보일 것으로 풀이된다. 특히 뤼튼의 자체 솔루션은 보안이 중요한 금융권 환경에 최적화되어 있어 향후 금융사 대상 사업 확장에도 속도가 붙을 전망이다. 양사 협력은 지난해부터 지속해서 이어져 왔다. BC카드는 지난해 자사 맛집 추천 플랫폼인 ‘잇플(eat.pl)’이 보유한 20만건가량의 데이터를 뤼튼 AI 검색 서비스에 연동했다. 이를 통해 검색 결과 출처에 잇플이 노출되며 신규 고객 유입과 서비스 인지도 상승효과를 거둔 것으로 분석된다. 두 회사는 기존 검색 서비스 부문 협력을 넘어 전면적인 기업 간 거래(B2B) AI 사업으로 파트너십을 확장하며 신규 비즈니스 기회를 발굴할 것으로 보인다. 한편 뤼튼은 지난 2021년 출범한 생성형 AI 전문 기업이다. 지난해 AI 전환 전문 조직인 AX CIC를 신설하며 여러 공공기관과 민간기업의 AI 도입 프로젝트를 활발히 수행하고 있다. 오성수 BC카드 상무는 “이번 협약은 BC카드가 자체적으로 축적한 AI 전환 경험을 외부 사업으로 확장하는 계기”라며 “뤼튼과의 협력을 통해 기업 현장에서 성과로 이어지는 레퍼런스를 쌓고 B2B AI사업을 본격화해 나가겠다”고 말했다. 김지섭 뤼튼 이사는 “뤼튼AX는 고객상담 에이전트(AICC) 등 핵심 제품들을 기반으로 빠르게 기업들의 AI 전환을 돕고 있다”며 “금번 BC카드와의 협업을 통해 본격적으로 금융사들과의 협력을 가속화할 것”이라고 말했다.2026-08-13 10:05:41
-
현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
-
"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
-
계산대부터 사내 업무까지…유통·식품업계, 'AI 일상화' 속도 [경제일보] 유통·식품업계가 인공지능(AI)을 실제 사업 현장에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 기술 검토와 단순 업무 자동화를 넘어 매장 결제부터 사내 업무까지 AI 적용 범위를 넓히며 고객 편의와 운영 효율을 동시에 높이는 모습이다. 특히 최근 AI 활용은 기업마다 필요한 영역에 맞춰 구체화되고 있다. 편의점에서는 AI 비전 기술을 활용해 셀프결제 과정에서 발생하는 문제를 줄이고 식품기업은 보안을 강화한 자체 생성형 AI 플랫폼을 구축해 임직원의 업무 생산성을 높이는 방식이다. 범용 AI 서비스를 사용하는 단계를 넘어 현장과 업무 특성에 맞는 기술을 도입하려는 움직임으로 풀이된다. 11일 업계에 따르면 BGF리테일은 신세계아이앤씨와 함께 CU에 'AI 비전 기반 셀프 POS 결제 관리 솔루션'을 도입한다. AI 카메라가 셀프 POS 이용 과정을 실시간으로 분석해 결제 누락을 예방하는 기술이다. 결제가 완료되지 않은 상태에서 고객이 셀프 계산대를 떠날 경우 AI가 이를 감지해 화면에 결제 미완료 안내 메시지를 표시하고 정상적인 결제가 이뤄질 수 있도록 안내한다. 셀프결제 과정에서 발생할 수 있는 고객 불편을 줄이는 동시에 점포의 안정적인 운영을 지원하기 위한 것이다. 도입 문턱도 낮췄다. 기존 셀프 POS에 초소형 AI 카메라 한 대만 추가하면 사용할 수 있도록 설계했다. 카메라 자체에 AI 연산 처리 기능을 갖춘 VPU(Video Processing Unit)를 탑재해 별도의 서버나 미니 PC가 필요하지 않고 기존 POS 교체나 복잡한 시스템 연동 과정도 거치지 않는다. BGF리테일과 신세계아이앤씨는 지난달부터 강남 인근 CU 점포에서 해당 기술을 시험하고 있다. 오는 9월부터 다양한 입지의 점포로 시범 운영을 확대하고 고객 동선과 결제 패턴, 체류시간, 대기열 등 매장 이용 데이터를 분석해 점포 운영 개선에도 활용할 계획이다. AI 도입은 인력 운영 효율화와도 연결된다. 셀프 POS를 통해 야간이나 피크타임에 결제 업무에 투입되는 인력을 줄이고 상품 진열과 매장 정리, 고객 응대 등에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. BGF리테일 관계자는 "AI 기술은 단순 자동화를 넘어 고객 편의와 점포 운영 효율을 함께 높이는 리테일의 핵심 기술로 자리 잡고 있다"며 "AI 기반 서비스를 확대해 점포 운영에 실질적으로 활용할 수 있는 스마트 리테일 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다. 식품업계에서는 생성형 AI를 내부 업무에 직접 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 서울우유협동조합은 사내 전용 생성형 AI 플랫폼 '서울우유 GPT'를 정식 도입하고 업무 전반의 디지털 전환에 나섰다. 서울우유 GPT의 특징은 외부 생성형 AI 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 정보 유출 우려를 줄이고 내부 보안 체계를 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 별도의 사내 환경을 구축했다는 점이다. 활용 범위도 단순 문서 작성에 그치지 않는다. 서울우유는 자료 요약을 비롯해 회계 시스템 연계 업무와 데이터 분석, 연구 지원, 사내 지식 검색 등으로 적용 영역을 단계적으로 확대할 계획이다. 반복적인 업무 부담을 줄이는 동시에 내부 데이터를 활용한 의사결정을 지원하는 도구로 AI를 활용한다는 방침이다. 조직의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육 프로그램과 우수 사례 공유도 병행한다. 차세대 메신저와 전용 데이터베이스 구축도 단계적으로 추진해 AI를 중심으로 사내 디지털 업무 환경을 고도화할 계획이다. 서울우유 관계자는 "서울우유 GPT 도입은 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 업무 환경을 구축하기 위한 출발점"이라며 "디지털 기술을 활용해 업무 생산성과 급변하는 경영 환경에 대한 대응 역량을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 말했다. 유통·식품업계의 AI 활용은 기술 자체를 도입하는 단계에서 실제 현장의 문제를 해결하는 방향으로 구체화되고 있다. 매장에서는 결제 과정의 안정성과 운영 효율을 높이고 내부에서는 반복 업무를 줄이고 데이터 활용 범위를 확대하는 등 기업별 사업 환경에 맞춘 적용 사례가 늘어나는 추세다. 향후 AI 기술의 활용 성과 역시 도입 여부보다 실제 업무와 서비스에서 생산성과 효율성을 얼마나 높이는지가 중요해질 전망이다. AI 적용 영역이 고객 접점과 기업 내부 업무로 확산되면서 현장 활용도를 높이기 위한 유통·식품기업들의 기술 도입도 이어질 것으로 보인다.2026-08-12 07:34:02
-
팔란티어 '역대급 실적'에…신한 커버드콜 ETF 배당수익률 1위 [경제일보] 미국 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스(PLTR)가 우수한 2분기 경영 성적표를 발표했다. 이에 팔란티어를 기초자산으로 삼는 신한자산운용의 상장지수펀드(ETF) 상품들이 시장의 주목을 받고 있다. 해당 상품은 팔란티어 주가 상승분을 일부 누리면서 옵션 프리미엄을 통해 매월 분배금을 얻을 수 있도록 설계됐다. 7일 한국거래소에 따르면 'SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF' 연 배당률은 전거래일 기준 28.16%를 기록했다. 'SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF'의 연 배당률은 24.20%로 집계됐다. 이는 국내 증시에 상장된 62개 커버드콜 ETF 가운데 각각 1위와 2위에 해당하는 수치다. 팔란티어는 지난 2분기 시장 기대치를 크게 뛰어넘는 호실적을 거뒀다. 전체 매출은 지난해 같은 기간과 비교해 93% 급증했다. 미국 내 상업 부문 매출도 149% 늘어나며 전체적인 성장세를 이끌었다. 현재 팔란티어는 △정부 방산 분야 고담 △민간 산업용 데이터 플랫폼 파운드리 △생성형 AI 플랫폼 에이아이피(AIP)를 축으로 자체적인 생태계를 확장하고 있다. AIP를 내세워 고객층을 미국 정부 기관에서 민간 기업으로 빠르게 넓히면서 향후 회사의 구조적 외형 성장이 무난하게 이어질 전망이 우세하다. SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF는 팔란티어 주식과 행사가격 103% 수준의 외가격 위클리 콜옵션을 묶은 커버드콜 전략에 자산 30%를 투입한다. 나머지 70%는 단기 국고채로 채운다. 일주일 동안 주가가 3% 이내로 오르면 상승분을 온전히 취하면서 옵션 프리미엄까지 챙기는 방식이다. 다만 단기간에 주가가 3%를 초과해 급등하면 콜옵션 매도 탓에 추가적인 수익 창출은 다소 제한될 것으로 보인다. SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF는 전체 자산 중 최대 30%를 팔란티어 주식에 배분한다. 나머지 70% 자금은 미국 장기국채를 기초자산으로 삼는 위클리 커버드콜 전략에 활용한다. 팔란티어 주가 상승에 따른 이익과 미국 장기국채 이자 수입을 동시에 노리는 구조다. 이를 통해 매달 안정적인 분배금 재원을 마련하는 것으로 분석된다. 신한자산운용 관계자는 "팔란티어처럼 성장성과 변동성이 동시에 높은 종목에 투자할 때는 단순히 주가 방향성만을 예측하기보다 투자 목적과 위험 선호도에 맞는 전략을 선택하는 것이 중요하다"며 "상승 가능성에 참여하면서 옵션 프리미엄을 통해 월 단위 인컴과 변동성 완충 효과를 함께 추구하는 커버드콜 전략의 활용도가 높아질 수 있다"고 말했다.2026-08-07 17:27:38
-
구광모·젠슨 황 두 달 만에 재회…AI 동맹 성과 가시화될까 [경제일보] 구광모 LG그룹 회장이 다음 주 미국 실리콘밸리에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 다시 만난다. 첫 회동에서 인공지능(AI) 협력 확대에 뜻을 모은 양측은 이번 만남에서 AI 데이터센터 인프라와 냉각 기술, 로보틱스·자율주행 등 협력 분야를 구체화하고 공동 투자와 기술개발 가능성까지 논의할 것으로 관측된다. 양사의 AI 동맹이 구체적인 사업 성과로 이어질 수 있을지 관심이 모인다. 7일 재계에 따르면 구 회장은 다음 주 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 엔비디아 본사를 방문해 황 CEO와 회동할 예정이다. 두 사람이 만나는 것은 지난 6월 서울 여의도 LG트윈타워에서 약 1시간 동안 비공개 회담을 가진 이후 약 두 달 만이다. 당시 양측은 AI 데이터센터를 비롯해 로보틱스와 자율주행 등 다양한 미래 산업에서 협력을 확대하기로 뜻을 모았다. 재계에서는 이번 만남이 첫 회동과 성격이 다를 것으로 보고 있다. 첫 회동이 양사의 협력 가능성을 확인하고 전략적 공감대를 형성하는 데 의미가 있었다면, 이번에는 실제 사업으로 연결하기 위한 실행 방안 마련에 초점이 맞춰질 가능성이 크다는 분석이다. 특히 회동 장소가 LG가 아닌 엔비디아 본사라는 점도 AI 사업 협력과 기술 로드맵, 투자 방향 등을 보다 구체적으로 논의하는 계기가 될 것이라는 관측이 나온다. 가장 주목되는 분야는 AI 데이터센터다. AI 데이터센터 시장은 생성형 AI 확산으로 폭발적으로 성장하고 있지만 고성능 GPU뿐 아니라 전력 효율과 냉각 기술의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 엔비디아가 AI 반도체와 AI 플랫폼을 공급한다면 LG는 데이터센터 냉각 솔루션과 전력관리, 시스템 구축 역량 등을 바탕으로 협력 범위를 넓힐 가능성이 제기된다. LG전자가 미래 성장 사업으로 육성 중인 냉난방공조(HVAC) 사업도 협력 가능성이 거론된다. 최근 글로벌 빅테크들이 AI 데이터센터 투자 확대에 나서면서 고효율 냉각 기술 수요가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 엔비디아가 추진하는 AI 인프라 확대 전략과 LG전자의 HVAC 사업이 맞물릴 경우 북미 데이터센터 시장 공략에도 시너지를 낼 수 있을 것으로 보고 있다. 로보틱스와 자율주행 분야도 후속 협력이 기대되는 영역이다. 엔비디아는 AI 반도체를 넘어 로봇과 자율주행을 위한 AI 플랫폼 사업을 확대하고 있다. LG전자 역시 산업용·서비스 로봇 사업을 강화하는 한편 차량용 전장 사업을 미래 성장축으로 키우고 있어 기술 협력 범위가 더욱 넓어질 가능성이 있다. 공동 투자와 기술개발도 이번 회동의 핵심 의제 중 하나로 거론된다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠르고 초기 투자 부담이 큰 만큼 글로벌 기업 간 전략적 협력이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. AI 데이터센터 인프라 구축과 차세대 AI 솔루션 개발 과정에서는 공동 프로젝트 추진이나 북미 시장을 겨냥한 협력 모델 등이 논의될 가능성이 있다는 관측이 나온다. 다만 이번 회동에서 대규모 투자나 합작법인 설립과 같은 구체적인 결과가 발표되기보다는 우선 협력 분야와 사업 추진 방향을 구체화하는 수준의 논의가 이뤄질 가능성에 무게를 두고 있다. 양측이 협력의 큰 틀을 마련한 이후 계열사 간 개별 프로젝트를 순차적으로 추진할 것이라는 전망도 나온다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 한 번 기술이 채택되면 같은 플랫폼을 기반으로 후속 증설이 이어지는 경우가 많다"며 "엔비디아와 협력이 본격화되면 단일 프로젝트를 넘어 장기적인 수주 경쟁력으로 이어질 가능성이 있다"고 했다.2026-08-07 16:20:56
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크칼럼] 사상 최악의 기후재난, 네팔 대홍수가 묻는 것](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/31/20260831101315475035_518_323.jpg)