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KT, AI 전용회선 대역폭 8배 확대…데이터센터 간 초고속 연결 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원 확보를 넘어 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 네트워크로 확대되고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 데이터가 늘면서 데이터센터를 연결하는 통신망의 대역폭과 지연시간이 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상한 데 따른 것으로 풀이된다. KT는 최대 800Gbps를 지원하는 AI 전용회선을 출시하고 광 중심 네트워크 기술을 앞세워 기업용 인프라 시장 공략에 나선다. 14일 KT는 기존 최대 100Gbps 수준이던 전용회선 대역폭을 최대 400Gbps와 800Gbps로 확대한 'AI 전용회선'을 출시했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산과 AI 인프라 투자 확대에 따라 늘어나는 데이터 전송 수요에 대응하기 위한 서비스다. AI 인프라가 대형화하고 여러 데이터센터에 분산되면 개별 시설의 연산 성능뿐 아니라 각 시설을 연결하는 네트워크의 역할도 중요해지고 있다. AI 학습·추론 과정에서 대규모 데이터가 오가는 만큼 전송 용량이 부족하거나 지연시간이 길어지면 인프라를 효율적으로 활용하는 데 제약이 생길 수 있기 때문이다. 이에 데이터센터 간 연결망에서도 높은 대역폭과 안정적인 전송 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. KT의 AI 전용회선은 이 같은 수요에 맞춰 기존 서비스보다 지원 대역폭을 높인 것이 특징이다. 최대 800Gbps는 초당 최대 800기가비트의 데이터를 전송할 수 있는 대역폭을 뜻한다. KT는 광 중심 네트워크 구조인 APN(올 포토닉 네트워크)을 적용했다. APN은 데이터 전송 과정에서 광통신과 전기 신호 간 변환을 최소화해 지연 시간을 줄이는 기술이다. KT는 고객 환경에 맞춰 데이터 전송 경로와 장비를 설계해 대용량 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 데이터센터 간 네트워크에서는 단순히 전송 속도를 높이는 것 외에도 데이터가 이동하는 경로와 회선 안정성을 확보하는 일이 중요한 것으로 평가된다. 이에 KT는 전국 약 84만㎞에 이르는 광케이블 인프라와 다원화된 경로를 활용해 복수의 데이터센터나 거점 사이에 최적의 경로를 설계했다. 최단 경로를 통해 지연 시간을 줄이는 동시에 이원 경로를 구성해 안정성을 확보한다는 전략이다. KT는 AI 데이터센터 사업자와 대규모 AI 인프라를 구축하는 기업을 대상으로 서비스 적용을 확대할 계획이다. 기업 고객의 네트워크 환경에 맞춘 초고속·초저지연 서비스를 강화해 AI 인프라 구축과 확장을 지원한다는 방침이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "AI 데이터센터와 GPU 인프라가 확대될수록 초고속·초저지연 네트워크의 중요성은 더욱 커질 것"이라며 "KT는 AI 전용회선을 통해 고객이 대규모 AX 인프라를 신속하고 유연하게 구축·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-10-14 10:54:43
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AI 연산 병목·전력 잡는다…삼성·SK 참여 'K-문샷' 반도체 위원회 출범 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 연산의 메모리 병목과 전력 소비 문제를 풀기 위해 반도체 소자·메모리·패키징을 연결하는 원천기술 개발을 추진한다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 산업계가 참여하는 협의체를 통해 기술개발 우선순위를 정하고, 개별 기술을 실제 시스템에서 검증하는 실증 방안도 마련한다. 과학기술정보통신부는 14일 서울 중구 달개비에서 ‘K-문샷’ 반도체 분야 운영위원회와 기술위원회를 출범하고 기술로드맵과 향후 추진 방향을 논의한다고 밝혔다. K-문샷은 과학기술 분야에 AI를 도입해 2030년까지 연구 생산성을 2배 높이고, 2035년까지 12대 국가 미션을 해결하는 범국가 프로젝트다. 지난 5월 미션별 총괄관리자(PD) 12명을 위촉하고 범부처 추진단을 출범시켰다. 이번 위원회는 반도체 미션의 기술 기획과 산업계 협력을 담당한다. 반도체 미션은 일상 속 기기의 성능과 전력 한계를 넘어설 차세대 원천기술 확보가 목표다. 메모리 중심 컴퓨팅을 구현하고 전력 대비 AI 연산 생산성을 높이는 방향으로 추진한다. AI의 학습·추론 규모가 커지면서 발생하는 데이터 공급 문제가 있다. 연산장치의 처리 속도가 빨라도 메모리에서 필요한 데이터를 제때 보내지 못하면 시스템 전체의 성능이 제한된다. 메모리 병목을 줄이는 동시에 데이터 이동과 연산에 드는 전력을 낮춰야 하는 이유다. 기술개발은 극미세 반도체와 차세대 적층형 반도체를 중심으로 진행한다. 극미세 반도체는 소자와 공정의 미세화 한계를 돌파하는 것이 목적이다. 적층형 반도체는 고대역폭메모리(HBM) 등 여러 반도체 층을 연결하는 기술을 발전시켜 데이터 처리 성능을 높이는 방향이다. HBM은 여러 D램을 수직으로 연결한 고성능 메모리다. AI 가속기에 대량의 데이터를 공급하는 데 쓰이지만, 적층 구조와 고속 연결에 맞는 전력 공급·열 관리·패키징 기술도 함께 필요하다. 칩 하나의 성능 개선과 시스템 전체의 효율 개선을 연결해야 한다는 의미다. 과기정통부는 반도체 경쟁이 단일 칩의 미세화에서 소자·공정·메모리·패키징·시스템을 통합하는 방향으로 확대되고 있다고 설명했다. 개발한 기술을 시스템 수준에서 구현하는 통합 실증을 통해 산업 현장 적용 가능성도 검증할 계획이다. 운영위원장은 김지영 반도체 PD가 맡는다. 과기정통부와 한국연구재단, 삼성전자·SK하이닉스·주성엔지니어링 등 산학연 전문가 20여명이 참여한다. 운영위는 관련 연구개발 사업의 기본계획 수립·변경과 주요 추진 사항의 심의·조정을 담당한다. 별도 기술위원회는 기술로드맵 수립과 세부 과제 기획, 개발 진도 점검·목표관리를 지원한다. 연구성과의 관리·활용·확산 방안 등 기술적 사항도 검토한다. 정부는 두 위원회를 통해 산업계 수요와 기술환경 변화를 연구개발에 반영할 방침이다. 첫 회의에서는 핵심기술의 우선순위와 단계별 목표, 기존 반도체 연구개발 사업과의 연계, 산업계 수요를 반영한 기술 통합·실증 방안을 검토한다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “산학연 역량을 결집해 미래 반도체의 핵심 원천기술을 선제적으로 확보하고, 연구성과가 실제 산업 현장의 경쟁력으로 이어질 수 있도록 K-문샷 반도체 미션을 체계적으로 추진해 3대 메가프로젝트를 강력히 뒷받침할 것”이라고 말했다.2026-10-14 09:54:44
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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증 [경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.2026-10-08 08:55:43
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LG CNS, 데이터센터도 '사전제작'…전력·냉각 묶어 AI 팩토리 공급 [경제일보] LG CNS가 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에 설치하는 모듈형 데이터센터로 AI 인프라 사업을 확대한다. 데이터센터를 짓고 장비를 들이는 현장 공정을 줄이는 한편, 고객의 연산 수요에 맞춰 설비를 단계적으로 늘리는 방식이다. 시설 구축에 GPU 공급과 AI 서비스 운영까지 묶어 제공한다. LG CNS는 29일 싱가포르에서 개막한 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 사전제작 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다. 전시회는 30일까지 마리나베이샌즈에서 열린다. AI 팩토리는 GPU 기반 데이터센터에 AI 모델 학습·추론과 서비스 운영 기능을 결합한 인프라다. ◆ 서버·전력·냉각을 모듈로 묶어 현장 설치 PMDC는 GPU와 서버, 전력·냉각 설비를 규격화된 모듈로 구성해 사전에 제작한 뒤 현장에서 연결한다. LG CNS는 이번 전시에서 이를 축소한 모델을 선보였다. 회사는 현장 공사를 줄이고 필요한 모듈을 추가하는 방식으로 구축 기간과 증설 부담을 낮추겠다는 계획이다. 그룹 계열사도 참여한다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자가 모듈형 냉각 인프라, LG에너지솔루션이 배터리 솔루션을 제공한다. 서버 운영에 필요한 전력 공급과 열 관리를 함께 설계하는 ‘원 LG’ 방식이다. LG전자는 같은 전시회에서 사전제작 방식의 모듈형 냉각 인프라와 액체냉각 제품을 공개했다. 고성능 GPU가 밀집한 AI 데이터센터에서는 서버를 연결하는 것뿐 아니라 발생한 열을 빠르게 빼내는 설비도 필요하다. LG CNS는 컨테이너 형태의 소형 데이터센터를 조합하는 ‘모듈형 AI 팩토리’도 추진한다. 처음부터 대규모 건물을 짓는 대신 필요한 연산 규모와 기능에 맞춰 컨테이너를 추가하는 방식이다. 서버 등 IT 장비에 공급하는 전력 기준으로 엔비디아 베라 루빈 기반 4MW, GB300 기반 1.2MW 모듈을 출시했다. ◆ GPU 임대부터 AI 서비스 운영까지 통합 베라 루빈 기반 풀스택 서비스는 데이터센터 설비와 GPU 연산 자원, AI 서비스를 함께 제공한다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드로 이용하는 서비스형 GPU(GPUaaS), 로봇 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI의 학습·추론을 지원하는 서비스, 전력·냉각 운영 기술을 결합했다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 루빈 GPU와 베라 CPU, 고속 연결·네트워크 장치를 액체냉각 구조로 구성한다. 연산 장비가 고밀도로 집적되면서 데이터센터의 전력 공급과 냉각 설계도 이에 맞춰 바뀌고 있다. LG CNS는 국내 데이터센터에서도 액체냉각 적용을 추진하고 있다. 지난 8월에는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 인프라를 구축한다고 발표했다. 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 회사에 따르면 이 인프라는 랙당 200kW 이상의 고밀도 전력 환경에 대응하도록 설계된다. 양사는 내년까지 구축과 실증을 마칠 계획이다. 기존 데이터센터를 고성능 GPU 운영 환경으로 바꾸는 사업과 신규 모듈형 데이터센터 공급을 병행하는 셈이다. LG CNS는 이번 전시를 계기로 동남아시아와 북미·유럽 시장을 확대할 방침이다. 회사가 발표한 올해 상반기 AI·클라우드 매출은 1조6714억원으로 전년 동기보다 5.1% 증가했으며, 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 “AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스”라며 “고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고, 고객이 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것”이라고 말했다. 이어 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 사업 경쟁력을 강화하겠다고 밝혔다.2026-09-30 10:01:00
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![[경제일보] LG, 휴머노이드 승부수…구광모 로봇 밸류체인 키운다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/16/20260916082311346623.png)
LG, 휴머노이드 승부수…구광모 '로봇 밸류체인' 키운다 [경제일보] LG그룹이 로봇을 차세대 성장동력으로 낙점하고 휴머노이드와 핵심 부품을 중심으로 사업 확장에 속도를 내고 있다. 완제품 로봇뿐 아니라 액추에이터와 센서, 배터리, AI 학습 데이터까지 계열사 역량을 묶어 로봇 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 16일 업계에 따르면, LG전자는 엔비디아와 공동 개발 중인 이족보행 휴머노이드 로봇을 내년 1분기 공개할 예정이다. 경남 창원에는 로봇 관절의 핵심 부품인 액추에이터 파일럿 생산라인을 구축했고, 복수의 글로벌 빅테크와 공급 협의도 진행하고 있다. 인수·투자로 넓힌 로봇 영토…산업용부터 서비스 로봇까지 LG전자는 자체 개발과 인수·투자를 병행하며 로봇 사업 기반을 넓혀왔다. 산업용 로봇 분야에서는 2018년 경영권을 확보한 로보스타가 핵심 역할을 맡고 있다. LG전자는 현재 로보스타 지분 33.4%를 보유하고 있다. 로보스타의 올해 상반기 연결 매출은 515억1600만원으로 전년 동기보다 52.4% 늘었고, 영업이익은 5억7300만원으로 흑자 전환했다. 서비스 로봇에서는 미국 베어로보틱스를 전진기지로 삼았다. LG전자는 2024년 6000만 달러를 투자해 지분 21%를 확보한 뒤 콜옵션을 행사해 경영권을 확보했다. 올해 상반기 말 지분율은 56.9%다. 로봇 부품과 웨어러블 로봇 분야에서도 투자를 이어왔다. 로보티즈와 엔젤로보틱스가 대표적이다. 특히 로보티즈와는 지난 6월 우즈베키스탄 액추에이터 생산공장 투자 검토와 휴머노이드 공동 연구 등을 위한 업무협약을 맺었다. LG전자는 이 같은 외부 투자에 더해 자체 기술 기반의 로봇 부품 사업을 새로운 수익원으로 키우고 있다. 중심에는 로봇 관절을 움직이는 액추에이터가 있다. 액추에이터부터 AI 데이터까지…휴머노이드 생태계 구축 LG전자는 올해 CES에서 로봇용 액추에이터 브랜드 ‘LG 악시움’을 공개했다. 60년 이상 축적한 모터 기술을 기반으로 개발한 제품으로 자사 로봇 적용을 넘어 외부 고객을 겨냥한 B2B 사업을 추진하고 있다. 올해 상반기에는 창원공장에 액추에이터 파일럿 라인을 구축해 초도 물량 생산에 들어갔다. 현재 자체 휴머노이드에 적용하면서 양산 가능성과 품질을 검증하고 있고, 수주 상황에 맞춰 본격적인 양산 체제 구축에 나설 계획이다. 외부 고객 확보도 시작됐다. 백승태 LG전자 HS사업본부장은 최근 IFA 2026에서 “복수의 글로벌 빅테크와 액추에이터 수주를 협의하고 있다”고 밝혔다. LG전자는 액추에이터 사업을 2030년께 전사 실적에 의미 있게 기여하는 사업으로 육성한다는 목표다. 휴머노이드 분야에서는 엔비디아와 협력을 강화하고 있다. 양사는 지난 8월 로봇과 AI 팩토리, 모빌리티 분야 전략적 협력을 위한 양해각서를 체결했다. LG전자는 엔비디아의 ‘젯슨 토르’와 휴머노이드 파운데이션 모델 ‘아이작 GR00T’ 등을 활용해 이족보행 휴머노이드 레퍼런스 로봇을 개발하고 있다. 그룹 계열사의 기술도 결집한다. LG이노텍은 센서, LG에너지솔루션은 배터리 분야에서 참여한다. LG전자는 올해 말 휠 기반 휴머노이드 ‘LG 클로이드’를 미국 테네시 세탁기 공장에 투입해 실제 제조 현장에서 작업 성능을 검증할 예정이다. 로봇의 ‘두뇌’를 학습시키기 위한 데이터 사업도 병행한다. 서울 양재 연구개발캠퍼스에는 연면적 약 1만㎡ 규모의 로봇 데이터팩토리를 구축했다. 올해 말까지 실제 수집 데이터와 합성·증강 데이터를 합쳐 10만시간 규모의 학습 데이터를 확보한다는 목표다. 업계 관계자는 “LG의 로봇 전략은 완제품 판매에 머물지 않고, 휴머노이드와 액추에이터, 센서·배터리, AI 학습 데이터까지 사업 영역을 넓혀 로봇 산업의 핵심 가치사슬을 선점하는 쪽으로 무게중심이 이동하고 있는 모습”이라고 했다. [아주경제 2026년 09월 17일자 15면에 게재된 기사입니다.]2026-09-17 08:35:13
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KT, 한미 400G 국가 연구망 구축…AI 시대 국제 데이터망 고도화 [경제일보] 인공지능(AI)과 초대형 과학 연구가 확대되면서 국가 연구망에서도 대용량 데이터를 안정적으로 주고받을 수 있는 국제 네트워크 인프라의 중요성이 커지고 있다. KT가 한국과 미국을 잇는 400Gbps급 국제 전용회선을 구축하며 국가 연구망의 국제 데이터 전송 역량을 기존 100Gbps급에서 4배로 끌어올렸다. 해저케이블과 국제 네트워크를 기반으로 AI 시대 글로벌 데이터 인프라 경쟁력도 강화한다는 전략이다. 16일 KT는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 함께 국내 최초로 한국과 미국을 연결하는 400Gbps급 단일 국제 전용회선을 개통했다고 밝혔다. 이번 회선은 KISTI 국가과학기술연구망(KREONET)의 국제 백본망으로, 대전 KISTI 본원과 북미·유럽 연구망이 집중된 미국 시카고를 연결한다. 기존 100Gbps급 국제회선을 400Gbps급으로 확대해 대규모 연구 데이터를 보다 안정적으로 전송할 수 있도록 했다. AI를 비롯해 천문·우주, 초대형 과학 연구 등 데이터 집약적인 연구가 확대되면서 연구기관 간 국제 데이터 교류량도 늘어나고 있다. 특히 AI 학습·추론에 필요한 대규모 데이터와 과학 분야에서 생성되는 관측·시뮬레이션 데이터는 기존 연구망의 전송 용량과 지연시간에 부담으로 작용할 수 있는 것으로 꼽힌다. 400Gbps 회선은 이런 대용량 데이터를 한미 간에 전송하는 연구 인프라 역할을 맡을 전망이다. KT는 국내 연구기관이 해외 연구기관과 데이터를 주고받거나 공동 연구를 수행할 때 국제 구간의 병목을 줄이고, AI·대형 과학·융합 연구 분야에서 대규모 데이터 활용을 지원할 수 있다고 설명했다. 이번 구축 과정은 한국과 미국을 잇는 장거리 구간에서 400Gbps급 회선의 안정성을 확보하는 것이 핵심이다. KT는 한미 구간 해저케이블을 활용해 400Gbps급 전송망을 구축하고 안정성을 검증한 뒤 시카고까지 연결을 완료했다. 특히 KT는 한국과 미국을 직접 연결하는 NCP 해저케이블을 활용했다. 중간 국가를 거치지 않고 한미 구간을 직접 연결해 국가과학기술연구망 회선의 경로를 구성한 것이 특징이다. 국제 데이터 통신에서 해저케이블의 역할도 커지고 있다. KT는 아시아태평양게이트웨이(APG), 아시아태평양케이블2(APCN-2), 뉴크로스퍼시픽(NCP), 트랜스-퍼시픽 익스프레스(TPE), 한일케이블(KJCN) 등 5개의 해저케이블 시스템을 운영하고 있다. 이 가운데 NCP를 통해 한국과 미국을 직접 연결하고, 부산과 거제에 이중으로 국제 해저케이블 육양국을 운영해 한쪽 구간에 장애가 발생할 경우 우회할 수 있는 구조도 갖췄다. KT는 향후 해저케이블 용량을 추가로 확대하고 국제 육양국을 다변화해 AI 시대 글로벌 데이터 교류에 대응한다는 계획이다. 대규모 AI 연산과 데이터 활용이 확대될수록 데이터센터와 연구기관을 연결하는 국제 네트워크의 용량과 안정성이 중요해지는 만큼, 해저케이블 확보와 국제망 고도화가 통신사업자들의 새로운 경쟁 요소로 자리 잡을 것으로 전망된다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "대한민국 최초의 한-미 400G 국가과학기술연구망 구축은 국내 R&D 인프라 경쟁력을 한 단계 높이는 중요한 이정표"라며 "KT는 국제 해저케이블과 글로벌 백본 운용 역량을 바탕으로 KISTI와 협력해 국가 연구망의 글로벌 경쟁력 강화와 디지털 혁신을 지속 지원하겠다"고 말했다.2026-09-16 09:02:41
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게임·음악·영화·웹툰 뭉쳤다…K-콘텐츠 11개 단체, 2030년 '220조' 매출 도전 [경제일보] K-콘텐츠산업을 대표하는 11개 협·단체가 오는 2030년 콘텐츠산업 매출 220조원, 수출 270억 달러(약 37조원)라는 공동 목표를 내걸었다. 다만 업계는 현재와 같은 정책·예산 수준으로는 목표 달성이 어렵다고 진단하며 단순한 재정 확대보다 세제·금융·법제를 함께 바꾸는 정책 전환이 필요하다고 강조했다. 15일 K-콘텐츠산업협의회는 국회의원회관 대회의실에서 이재정 문화체육관광위원회 위원장 주최로 'K-컬처 400조·K-콘텐츠 220조 비전선포식'을 열고 이 같은 내용을 담은 'K-콘텐츠 220조 2030 비전'을 발표했다고 밝혔다. 협의회가 제시한 오는 2030년 목표는 매출 220조원, 수출 270억 달러, 종사자 75만명, 기업 14만6000개다. 해당 목표는 지난해 콘텐츠산업 매출 161조5000억원에서 연평균 6.4% 성장해야 달성할 수 있는 규모로, 수출은 연평균 12.6% 성장률을 목표로 잡았다. 매출보다 수출을 두 배 빠르게 늘려 해외 시장에서 성장 동력을 확보하겠다는 구상이다. 다만 업계가 내놓은 전망은 낙관적이지만은 않은 것으로 나타났다. 한국콘텐츠진흥원 중장기 전망모형에 따르면 현재 수준의 정책과 예산이 유지될 경우 오는 2030년 콘텐츠산업 매출은 205조9000억원에 그칠 것으로 전망됐다. 목표와 13조3000억원의 차이가 발생한다. 정부가 콘텐츠 관련 예산을 매년 10%씩 늘리는 공격적인 상황을 가정해도 오는 2030년 매출은 215조3000억원으로 220조원에 미치지 못한다. 수출의 경우 격차가 더 크다. 예산을 매년 10%씩 증액하더라도 오는 2030년 수출 목표인 270억 달러보다 78억 달러(약 11조원) 부족할 것이라는 분석이다. 이날 비전을 발표한 김승욱 대한출판문화협회 정책담당전무는 "매년 10%씩 늘려도 못 간다는 것은 재정 투입 확대만으로는 이 목표를 달성할 수 없다는 뜻"이라며 "격차를 메우는 것은 재정·세제·금융·법제가 결합된 정책 조합의 설계"라고 말했다. 이어 "해법은 지금 하는 사업의 확대가 아니라 프레임의 전환"이라며 "목표는 산업계가 제시했지만, 목표 달성의 조건은 정부와 국회가 함께 만들어야 하고, 이 조건이 갖춰지면 220조(원)는 달성 가능한 목표가 된다"고 강조했다. 협의회가 정책 전환을 강조하는 배경에는 최근 콘텐츠산업의 성장 정체가 있는 것으로 풀이된다. 협의회는 선언문을 통해 콘텐츠산업의 성장이 최근 3년 연속 2%대에 머물렀다고 진단했다. 세계적으로 K-콘텐츠에 대한 관심이 커지고 있지만 산업 규모가 그에 걸맞게 성장하지 못하고 있다는 것이다. 이번 협의회 출범에는 대한출판문화협회, 한국게임산업협회, 한국대중음악공연산업협회, 한국대중음악산업협회, 한국드라마제작사협회, 한국모바일게임협회, 한국애니메이션산업협회, 한국영화제작가협회, 한국영화프로듀서조합, 한국웹툰산업협회, 한국음악레이블산업협회 등 11개 단체가 참여한다. 협의회는 지난해 5월 발족한 임의 협의체에서 이날 창립총회를 거쳐 공식 협의체로 전환했다. 김태헌 대한출판문화협회 회장, 조영기 한국게임산업협회 회장, 우승현 한국대중음악산업협회 회장이 공동대표를 맡았다. 업계가 공동으로 내놓은 핵심 요구는 세제·금융·법제의 3대 전환이다. 제작 과정에서 발생하는 위험을 분담할 수 있도록 세제 지원을 확대하고, 기획 단계부터 해외 진출까지 이어지는 금융 지원 체계를 만들며, 규제 중심의 법제를 산업 진흥에 맞게 정비해야 한다는 것이다. 가장 먼저 제시된 과제는 콘텐츠 제작비 세액공제의 전면 확대다. 현재 영상콘텐츠와 웹툰 등을 중심으로 적용되는 제작비 세액공제를 게임·음악·출판 등 문화콘텐츠 전반으로 확대해야 한다는 주장이다. 협의회는 영국·프랑스·캐나다 등 12개국 이상이 게임 등 디지털콘텐츠 제작에 25~40% 수준의 세액공제를 시행하고 있다고 설명했다. 반면 국내에서는 콘텐츠 수출에서 높은 비중을 차지하는 게임과 음악 등이 현행 세액공제 대상에서 제외돼 있어 해외 주요국과의 경쟁에서 불리하다는 게 업계의 주장이다. 정책금융 확대도 공통 요구에 포함됐다. 협의회는 장르별 전문계정을 신설하고 기획부터 제작, 유통, 해외 진출까지 단계별로 자금을 공급할 수 있는 '자금 사다리'를 구축해야 한다고 제안했다. 프로젝트 단위로 자금이 필요한 콘텐츠산업의 특성을 금융정책에 반영해야 한다는 취지다. AI 확산에 따른 제도 변화도 주요 의제로 제시됐다. 콘텐츠산업은 AI가 새로운 제작 도구로 활용되는 동시에 기존 창작물이 AI 학습 데이터로 활용되는 산업이기도 하다. 협의회는 AI 전환 지원과 저작권 프레임워크 구축을 공통 과제로 제시하면서 창작자의 권리 보호와 AI 기술 활용을 함께 추진해야 한다고 강조했다. 협의회는 비전 선언문을 통해 "인공지능 시대에 콘텐츠산업은 학습 데이터의 권리자이자 새로운 제작 도구의 이용자"라며 "창작자의 권리를 지키는 일과 기술을 활용하는 일은 대립하는 요구가 아니라 한 산업의 두 얼굴"이라고 설명했다. AI뿐만 아니라 OTT와 글로벌 플랫폼 등으로 콘텐츠가 소비되는 방식이 바뀌고 있는 만큼 기존 제도 역시 변화한 산업 환경에 맞춰야 한다는 목소리도 나왔다. 이재정 국회 문화체육관광위원장은 "서로 다른 현장에서 성장해 온 콘텐츠산업 11개 협·단체가 처음으로 한자리에 모여 콘텐츠산업 전체의 미래를 이야기하는 의미 있는 자리"라며 "중요한 것은 숫자 자체보다 그 성장을 실제로 만들어낼 산업의 기반"이라고 말했다. 이어 "브라운관과 아케이드 게임을 중심으로 만들어진 제도가 AI와 OTT, 글로벌 플랫폼 시대에도 같은 방식으로 작동하기는 어렵다"며 "변화한 환경에서 실효성을 잃었거나 새로운 시도를 불필요하게 가로막는 제도는 없는지 세심하게 점검해야 한다"고 평가했다. 협의회는 정부와 국회에 정책 변화를 요구하는 동시에 자체적으로 목표 달성 여부를 점검할 예정이다. 한국콘텐츠진흥원의 국가 승인 통계를 기준으로 매년 상반기 전년도 실적을 확인하고 'K-콘텐츠 220조 이행 점검 보고서'를 협의회 명의로 공표한다는 계획이다. 비전 선포식에 앞서 열린 정책 간담회에서는 2027년도 콘텐츠 예산과 AI 전환 및 창작자 보호, 콘텐츠 세제 지원 확대, 2030 비전 달성을 위한 국회 협력 등이 논의됐다. 협의회는 올해 하반기 콘텐츠산업 규제개혁 건의를 비롯해 한중 콘텐츠산업 교류회 개최 등 공동 활동도 이어갈 예정이다. 김영수 문화체육관광부 제1차관은 "하나의 IP가 무한히 확장되는 현재에는 장르 간 경계를 허물고 서로 유기적으로 연결하며 과감하게 결합할 때 새로운 기회를 만들 수 있다"며 "창작자가 마음껏 도전하고 기업이 자유롭게 활동할 수 있는 산업환경을 조성해 해외 진출과 신기술 대응을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-09-15 12:05:28
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KT, '모두의 AI'로 일상 파고든다…무신사·콴다·다음과 생활 AI 구축 [경제일보] AI가 별도의 애플리케이션이나 서비스에서 벗어나 쇼핑·교육·검색·부동산·금융 등 일상 서비스 안으로 들어오고 있다. KT가 정부의 '모두의 AI' 사업을 계기로 대규모 이용자를 확보한 생활 플랫폼·서비스 기업들과 손잡고 AI 확산에 나선다. AI 서비스를 찾아 이용하는 방식에서 벗어나 국민이 평소 사용하던 서비스에서 자연스럽게 AI를 경험하도록 해 AI 대중화를 앞당긴다는 전략이다. 26일 KT는 '모두의 AI' 사업을 통해 무신사, 직방, 다음, EBS, 매스프레소, 솔트룩스, BC카드 등과 협력해 생활 밀착형 AI 서비스를 구축한다고 밝혔다. 컨소시엄에는 검색·교육·쇼핑·주거·금융 등 국민 생활과 밀접한 분야의 기업들이 참여한다. 이번 협력은 참여 기업들이 이미 상당한 규모의 이용자 접점을 확보하고 있는 것이 특징이다. KT가 자체 AI 서비스의 이용자를 새롭게 확보하기보다 기존 플랫폼에 AI를 결합해 대규모 이용자에게 AI 경험을 확산시키는 방식이다. 매스프레소의 AI 학습 플랫폼 '콴다'는 글로벌 누적 이용자가 약 9700만명이며 월간 활성 이용자(MAU)는 약 800만명에 달한다. KT는 EBS와 매스프레소와 협력해 AI 기반 학습 서비스를 고도화하고 이용자별 학습 수준과 필요에 맞춘 초개인화 학습 경험을 구현한다는 계획이다. 단순히 문제를 추천하는 수준을 넘어 이용자의 학습 데이터를 바탕으로 부족한 영역을 파악하고 적합한 콘텐츠를 제시하는 방식으로 AI 활용 범위를 확대할 수 있다는 구상이다. 이미 대규모 이용자를 확보한 교육 플랫폼에 AI를 결합하는 만큼 AI 기반 학습 서비스의 대중화에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 쇼핑 분야에서는 패션 플랫폼 무신사와 커넥트웨이브가 참여한다. 무신사는 전체 이용자가 약 1700만명, MAU가 약 800만명에 이르는 대형 패션 플랫폼이다. KT는 무신사에 AI 기반 개인화 추천과 대화형 AI 등을 접목해 이용자의 상품 탐색과 구매 경험을 고도화할 계획이다. AI가 이용자의 취향과 구매 이력 등을 바탕으로 적합한 상품을 추천하거나 자연어 대화를 통해 원하는 상품을 찾을 수 있도록 하는 방식이다. 커넥트웨이브 역시 다나와, 에누리, 메이크샵 등 이커머스 플랫폼에 AI를 접목해 상품 탐색과 유통 과정에서 새로운 서비스를 개발한다는 구상이다. 검색 분야에서는 다음과의 협력이 추진된다. 방대한 정보가 쌓이는 검색 서비스에서 AI를 활용해 이용자가 원하는 정보와 소식을 보다 빠르고 명확하게 확인할 수 있도록 서비스를 고도화하는 방식이다. 부동산 분야에서는 직방과 협력한다. 부동산은 매물 가격과 위치, 주변 인프라 등 다양한 정보를 함께 비교해야 하는 만큼 AI를 활용하면 이용자가 원하는 조건에 맞춰 정보를 수집하고 비교·분석하는 과정이 간소화되는 설계다. 금융 분야에서도 BC카드와 협력해 AI 활용 방안을 모색한다. 금융·소비와 관련된 서비스에 AI를 결합해 이용자가 필요한 정보를 보다 쉽게 확인하고 서비스를 이용할 수 있는 방안을 검토한다. KT가 교육부터 쇼핑, 검색, 주거, 금융까지 생활 전반을 아우르는 서비스를 컨소시엄에 포함한 것은 AI의 이용자 접점을 넓히기 위한 것으로 풀이된다. 별도의 AI 서비스를 내려받거나 새로운 사용법을 익히게 하는 대신 국민이 이미 익숙하게 사용하는 서비스에 AI 기능을 결합하면 AI에 대한 진입장벽을 낮출 수 있기 때문이다. AI 산업의 경쟁 구도 역시 기술 성능 중심에서 실제 이용자 확보와 서비스 적용으로 확대되고 있다. 지금까지는 더 많은 데이터를 학습하고 높은 성능의 AI 모델을 개발하는 것이 주요 경쟁력이었다면, 생성형 AI가 대중화되면서 실제 업무와 소비 과정에서 AI를 얼마나 자연스럽게 활용하게 만드는지도 중요한 경쟁 요소가 되고 있다. KT는 AI 모델과 플랫폼뿐 아니라 AI 반도체, 클라우드, 네트워크까지 연결하는 'AI 풀스택' 전략도 추진한다. 이를 통해 각 기업이 보유한 서비스와 AI 기술을 연결하고 실제 이용자가 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대한다는 계획이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 "모두의 AI가 국민이 일상에서 안정적으로 이용하는 서비스가 되기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 반도체·컴퓨팅 인프라와 클라우드·네트워크, 대규모 운영 역량이 함께 필요하다"며 "국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.2026-08-26 10:12:12
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엔비디아가 눈여겨본 국산 NPU…'K-NPU' 생태계 커질까 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 시장의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 그래픽처리장치(GPU)와 함께 신경망처리장치(NPU) 등 AI 가속기 시장의 경쟁도 본격화하고 있다. 국내에서도 리벨리온을 비롯해 퓨리오사AI, 딥엑스 등 NPU 기업들이 제품 개발과 양산, 고객 확보에 속도를 내고 있어 국산 AI 반도체 생태계가 새로운 전환점을 맞을 전망이다. 24일 업계에 따르면 엔비디아가 국내 NPU 기업 리벨리온과 인수 가능성을 포함한 협력 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 구체적인 협력 형태와 조건 등은 확정되지 않았지만, 글로벌 AI 반도체 시장을 주도하는 엔비디아가 국내 NPU 기술 기업에 관심을 보였다는 점에서 업계의 관심이 커지고 있다. 엔비디아는 AI 학습 시장에서 사실상 독보적인 GPU 경쟁력을 확보한 데 이어 추론 시장에서도 영향력을 확대하고 있다. AI 모델의 규모가 커지면서 학습뿐 아니라 실제 서비스에서 AI가 생성한 결과를 처리하는 추론 연산 수요가 급증하고 있기 때문이다. 추론 단계에서는 학습과 다른 방식의 연산 최적화가 중요해지면서 GPU뿐 아니라 NPU와 주문형반도체(ASIC) 등 특정 AI 연산에 최적화된 가속기의 활용 가능성도 커지고 있다. 전력 효율과 비용을 낮추면서 특정 모델이나 서비스에 맞는 연산 성능을 확보하는 것이 중요해지면서 AI 반도체 시장의 경쟁 구도도 다변화되는 것으로 분석된다. 이에 엔비디아를 비롯한 글로벌 반도체 기업들은 GPU 중심의 기존 AI 생태계를 유지하면서도 추론 시장에서 활용될 수 있는 다양한 가속기 기술에 관심을 확대하고 있다. 엔비디아 입장에서는 자체 GPU 생태계와 연계할 수 있는 새로운 AI 반도체 기술을 확보하는 동시에 급성장하는 추론 시장에 대응할 필요성이 커지고 있는 것이다. 국내에서는 리벨리온이 대표적인 NPU 기업으로 꼽힌다. 리벨리온은 데이터센터와 엣지 환경에서 AI 추론 연산을 처리하는 NPU를 개발해왔으며 국내외 시장을 대상으로 사업 확대를 추진하고 있다. 특히 국내 AI 반도체 산업에서 설계 역량을 확보하고 제품 상용화에 나선 기업이라는 점에서 글로벌 시장 진출 가능성이 주목받고 있다. 퓨리오사AI와 딥엑스 등 다른 국내 NPU 기업들도 추론 시장을 겨냥한 제품 개발에 속도를 내고 있다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 가속기를 중심으로 글로벌 시장 진출을 추진하고 있으며, 딥엑스는 엣지 AI를 중심으로 온디바이스와 산업용 AI 반도체 시장을 공략하고 있다. 국산 NPU 기업들이 주목받는 배경에는 생성형 AI의 확산과 함께 추론 수요가 빠르게 늘고 있다는 점이 자리 잡고 있다. 챗봇과 검색, 영상·음성 생성, 자율주행, 로봇 등 AI가 실제 서비스에 적용되는 영역이 확대될수록 대규모 추론 연산을 안정적으로 처리할 수 있는 반도체 수요도 함께 증가할 수밖에 없기 때문이다. 정부도 국산 AI 반도체 생태계 확대를 위해 초기 시장을 만드는 데 힘을 싣고 있다. AI 데이터센터와 공공 인프라 등을 활용해 국산 NPU의 실증과 구매를 지원하고 실제 서비스 환경에서 성능을 검증할 수 있는 기회를 확대하는 방식이다. 국내 NPU 기업 입장에서는 정부와 공공 부문을 통해 초기 레퍼런스를 확보한 뒤 이를 민간 데이터센터와 글로벌 시장으로 확대하는 전략이 중요하다. AI 반도체 시장에서 이미 엔비디아가 강력한 생태계를 구축한 만큼 후발주자가 단기간에 하드웨어 성능만으로 시장을 뒤집기는 쉽지 않기 때문이다. 결국 엔비디아의 국내 NPU 기업에 대한 관심이 실제 투자나 인수, 기술 협력 등으로 이어질지와 별개로 국산 AI 반도체 기술의 글로벌 경쟁력을 보여주는 계기가 될 수 있다는 평가다. 특히 리벨리온을 시작으로 국내 NPU 기업들이 각자의 영역에서 고객과 레퍼런스를 확보할 경우 개별 기업의 성장을 넘어 'K-NPU' 생태계 전반으로 시장이 확대될 전망이다. 김녹원 딥엑스 대표는 초저전력 NPU 기반 온디바이스 'AI 엣지 Box 공동 개발'을 발표하며 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 평가했다.2026-08-24 17:31:32
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한국앤컴퍼니그룹, AI 기반 제조혁신 속도…생산성·품질 고도화 [경제일보] 한국앤컴퍼니그룹이 인공지능(AI)을 활용한 제조혁신에 속도를 낸다. 글로벌 관세 갈등과 중동 리스크 등 대외 불확실성에 대응하는 동시에 AI·로보틱스·자동화 등 미래 기술을 사업 전반에 적용해 경쟁력 강화에 나선다. 24일 한국앤컴퍼니그룹에 따르면 지난 20일부터 21일까지 경기도 판교 테크노플렉스에서 '계열사 혁신회의'를 열었다. 한국앤컴퍼니 ES사업본부를 비롯해 모델솔루션, 한국네트웍스, 한국프리시전웍스, 한국엔지니어링웍스, 프리사이슬리마이크로테크놀로지, 한국앤컴퍼니벤처스 등 6개 계열사가 참여했으며 각 사 대표이사가 상반기 경영성과와 중장기 전략을 발표했다. 회의에서는 글로벌 관세 갈등과 중동 리스크 등 대외 환경 변화에 대응하기 위한 전략이 논의됐다. 사업군별 경쟁력을 높이는 방안과 함께 신사업 발굴, 계열사 간 사업·기술·인프라 협업 확대를 통한 그룹 차원의 시너지 창출 방안도 검토됐다. 특히 조현범 회장이 강조해온 인공지능 전환(AX)이 주요 의제로 다뤄졌다. AI를 중심으로 산업의 패러다임이 빠르게 바뀌면서 전동화·자동화·데이터 기반 제조혁신이 확산되는 만큼 디지털 전환(DX)을 기반으로 사업 방식과 조직문화 전반의 혁신을 가속화한다는 방향을 공유했다. 그룹은 AI 도입을 넘어 실제 업무와 사업에 활용할 수 있는 운영체계를 구축하기로 했다. AI 활용에 따른 투자 대비 효과를 지속적으로 검증하고 그룹에 적합한 AI 활용 모델을 내재화해 업무 효율성과 수익성을 높인다는 계획이다. 제조 현장의 AI 적용도 확대한다. 피지컬 AI가 제조 설비에 적용되면서 기존 자동화 중심의 생산 환경이 AI의 학습·판단·자율 운영 역량을 활용하는 방향으로 변화하고 있다는 점에 주목했다. 계열사별 제조·물류 현장에 AI 기반 표준 체계를 구축해 생산성과 품질을 높이기로 했다. 한국앤컴퍼니그룹 관계자는 "이번 혁신 회의를 시작으로 타이어·배터리·열 관리 등 핵심 사업의 사업 역량을 높일 것"이라며 "AI·로보틱스·자동화 등 미래 기술 분야로 사업 영역을 확대해 글로벌 모빌리티 테크 그룹으로서의 경쟁력을 강화하겠다"고 했다.2026-08-24 11:06:32
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서울대 캠퍼스가 'AI 인프라'로 바뀐다…삼성SDS, 네트워크 전면 개편 [경제일보] 서울대학교가 캠퍼스 전체 네트워크를 기존 200Gbps급에서 800Gbps 수준으로 끌어올리며 인공지능(AI) 연구·교육에 최적화된 네트워크 인프라 구축에 나선다. 총 243개 건물의 네트워크 대역폭을 일괄적으로 높이고 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)와 망분리, 운영 자동화까지 적용해 단순한 통신망 증설을 넘어 ‘AI 네이티브 캠퍼스’로 전환한다는 구상이다. 삼성SDS는 서울대의 ‘지능형 캠퍼스 구현을 위한 차세대 네트워크 플랫폼 전환’ 사업을 수주했다고 24일 밝혔다. 사업은 2029년 상반기까지 진행될 예정이며, 서울대는 약 5만명이 사용하는 243개 건물의 유·무선 네트워크를 단계적으로 개편할 계획이다. 이번 사업에서 가장 눈에 띄는 변화는 네트워크 대역폭이다. 서울대는 현재 건물별 200Gbps 수준인 네트워크를 모든 건물에서 800Gbps 수준까지 높인다. 단순 계산으로 보면 캠퍼스 네트워크의 기본 대역폭을 기존보다 4배 확대하는 셈이다. AI 연구가 본격화하면서 네트워크의 중요성도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 학습하거나 연구 데이터를 공동 활용하려면 GPU와 스토리지 사이에서 방대한 데이터가 지속적으로 이동해야 한다. 연산 성능이 아무리 높아도 데이터를 제때 전달하지 못하면 전체 시스템의 효율이 떨어질 수밖에 없다. 서울대가 캠퍼스 전역의 대역폭을 높이는 것도 이 때문이다. 교수와 연구진은 대규모 AI 학습 데이터와 연구 결과물을 보다 빠르게 전송할 수 있고, 학생과 교직원 역시 강의실·연구실·도서관 등에서 보다 안정적인 네트워크 서비스를 이용할 수 있게 된다. 다만 800Gbps가 모든 사용자의 개별 인터넷 속도가 4배 빨라진다는 의미는 아니다. 캠퍼스 네트워크의 주요 인프라와 전송 용량을 높여 데이터가 집중되는 환경에서도 전체적인 서비스 품질과 처리 능력을 높이는 개념이다. ◆ SDN·망분리·자동화…네트워크를 ‘플랫폼’으로 삼성SDS는 속도만 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 방식 자체를 바꾼다. SDN을 적용해 개별 장비를 각각 관리하는 기존 방식에서 벗어나 소프트웨어를 통해 캠퍼스 네트워크 전체를 통합 제어한다. 연구·교육·행정 등 용도가 다른 네트워크는 논리적으로 분리한다. 이를 통해 특정 영역에서 발생한 보안 위협이 다른 영역으로 확산되는 것을 줄이고, 사용자와 업무 특성에 따라 네트워크 정책도 유연하게 적용할 수 있다. 반복적인 운영 업무도 자동화한다. 사용자가 포털을 통해 IP 발급과 단말 등록, 연구 목적의 신규 네트워크 신청 등을 직접 요청하면 사전에 설정된 정책에 따라 네트워크 설정까지 자동으로 반영하는 방식이다. IT 담당자는 반복 업무 부담을 줄이고 장애나 이상 징후 등 핵심 관리 업무에 집중할 수 있다. 이번 사업은 삼성SDS에도 의미가 있다. AI 데이터센터가 늘어나면서 GPU와 스토리지뿐 아니라 이를 연결하는 고속 네트워크의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성SDS는 글로벌 13개 거점에서 약 8만명이 사용하는 SDN을 설계·구축·운영한 경험을 바탕으로 교육 분야까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 특히 서울대라는 대규모 연구·교육기관을 대상으로 네트워크 전환을 완료하면 대학뿐 아니라 공공기관과 의료기관 등 데이터 집약적인 조직을 대상으로 한 레퍼런스로 활용할 수 있다. AI 연구가 확대될수록 네트워크와 보안, 클라우드, 데이터센터를 하나의 체계로 묶는 수요도 커질 가능성이 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장은 “교육·연구·행정 전반의 디지털 및 AI 혁신을 가속화할 예정”이라고 밝혔다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “안정적이고 편리한 지능형 캠퍼스 환경을 구현해 전 세계 대학이 참고하는 표준 모델로 만들겠다”고 말했다. 한편 이번 사업의 성패는 단순히 네트워크 속도를 얼마나 높였느냐가 아니라 AI 연구 환경의 생산성을 얼마나 끌어올리고 운영 비용과 장애 대응 시간을 얼마나 줄이느냐에 달릴 전망이다. 2029년 상반기까지 구축이 완료되면 서울대의 캠퍼스 네트워크는 단순 연결망에서 AI 연구와 교육을 뒷받침하는 핵심 디지털 인프라로 역할이 확대될 것으로 보인다.2026-08-24 10:31:38
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'AI 네이티브' 육성 나선 메가존클라우드…태재대와 교육 혁신 [경제일보] 메가존클라우드가 인공지능(AI) 사업 확대에 맞춰 AI 인재 생태계 구축에 나선다. AI 전환(AX) 시장이 빠르게 성장하면서 기업들의 실무형 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 대학과 협력해 교육부터 연구, 산업 현장까지 연결하는 산학협력 모델을 구축하며 AI 사업 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 6일 메가존클라우드는 태재대학교와 AI 기반 미래 교육 혁신과 글로벌 AI 인재 양성을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양측은 AI·클라우드 기반 교육 인프라 구축과 실무 프로젝트 운영, 공동 연구 등을 추진하며 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 'AI 네이티브' 인재를 육성할 계획이다. 이번 협력은 메가존클라우드의 AI 생태계 확장 전략의 연장선으로 풀이된다. 기업들의 생성형 AI 도입이 본격화되면서 AI 플랫폼 구축뿐 아니라 이를 운영하고 활용할 수 있는 전문 인력 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 메가존클라우드는 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 교육과 연구 분야까지 협력 범위를 확대하며 AI 산업 전반의 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 특히 AI 프로젝트 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 산업 현장에서 요구하는 실무형 인재를 대학 교육 단계부터 육성하겠다는 것에 의미를 두고 있다. 기업들이 AI 기술 자체보다 이를 실제 업무와 서비스에 적용할 수 있는 인재 확보를 중요한 과제로 인식하면서 산학협력의 중요성도 커지고 있는 것으로 분석된다. 양측은 이번 협약을 통해 AI·클라우드 기반 차세대 디지털 교육 인프라를 구축하고, 학습자 중심의 개인화 AI 학습 생태계를 조성한다. 또한 학생 대상 AI·클라우드 실무 프로젝트와 교육 프로그램을 공동 운영하고 글로벌 네트워크를 활용한 해외 교육·산업 연계, 최신 AI 기술 기반 공동 연구와 미래 교육 모델 개발도 함께 추진할 예정이다. 메가존클라우드는 실제 기업 프로젝트에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 교육 과정에 접목할 계획이다. 학생들은 AI와 클라우드 기술을 활용한 프로젝트를 수행하며 산업 현장에서 요구하는 실무 역량을 익히고, 기업은 현장 수요를 반영한 인재를 확보할 수 있는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. IT 업계에서는 생성형 AI 확산으로 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 기업들이 대학과의 협력을 통해 교육 단계부터 인재를 확보하려는 움직임이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 메가존클라우드 역시 이번 협력을 계기로 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 AI 인재 생태계까지 아우르는 경쟁력 확보에 속도를 낼 것으로 전망된다. 염재호 태재대학교 총장은 "AI 시대에는 기술을 배우는 것보다 AI와 함께 새로운 가치를 설계할 수 있는 사람이 경쟁력을 갖게 된다"며 "이번 협약은 세계 최고 수준의 AI·클라우드 기술과 태재대학교의 혁신 교육을 결합해 미래 사회가 요구하는 AI 네이티브 인재를 양성하는 중요한 출발점이 될 것"이라고 말했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입 확산으로 산업 전반의 업무 방식과 서비스 구조가 빠르게 변화하면서 AI를 실제 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재의 수요가 커지고 있다"며 "태재대학교 학생들이 산업 현장에서 요구되는 AI 역량을 갖출 수 있도록 적극 지원해 성공적인 산학협력 모델로 자리 잡도록 할 것"이라고 말했다.2026-08-06 16:17:48
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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/04/20260804110318876276.jpg)
삼성자산운용, 미국 CPU 특화 ETF 상장…AI 에이전트 수혜 겨냥 外 [경제일보] 삼성자산운용은 미국 중앙처리장치(CPU) 기업에 투자하는 'KODEX 미국CPU반도체TOP10' 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 최근 인공지능(AI) 생태계 중심이 자율 수행 에이전트로 이동하고 있다. 이에 연산 핵심 부품인 CPU 수요를 겨냥한 상품이다. 해당 ETF는 세계 CPU 시장을 주도하는 3대 핵심 기업에 자산을 집중적으로 배분한다. 포트폴리오 주요 편입 종목은 △ARM △AMD △인텔 등이다. 각각 전체 자산의 25% 이상을 담아 이들 3개 종목 비중이 총 75%를 넘어선다. 과거 AI 시장은 엔비디아 주도의 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 성장했다. 하지만 AI 에이전트 단계에서는 GPU의 연산 작업을 효율적으로 분배하는 오케스트레이션 기능이 필수적이다. 향후 시스템 전반을 통제하는 CPU 수요가 급증하며 글로벌 거대 기술기업 간 고성능 부품 확보 경쟁이 한층 격화할 것으로 보인다. 실제 시장 선두 주자들은 자체 CPU 역량 강화에 속도를 내고 있다. 엔비디아는 지난 3월 열린 GTC 2026 행사에서 차세대 CPU 베라(Vera) 개발 계획을 공개했다. 구글 역시 자체 설계한 데이터센터용 CPU 액시온(Axion)을 순차적으로 도입하는 중이다. 마이크로소프트는 에이전트 AI 환경에 특화한 클라우드 전용 애저 코발트 200을 선보였다. ARM도 메타와 협력해 창립 이후 처음으로 데이터센터 전용 ARM AGI CPU를 출시하며 선점 경쟁에 가세했다. 신규 ETF는 특히 CPU 공급난 장기화 가능성을 고려해 설계됐다. 선두 기업과 가치사슬 내 주요 기업을 모두 편입한다. 추종 기초지수는 'Indxx US CPU Semiconductor TOP10'이다. 미국 증시에 상장된 보통주나 주식예탁증서(ADR)가 편입 대상이다. 이중 시가총액 100억 달러 이상이면서 3개월 평균 일일 거래대금 1000만 달러 이상인 우량 종목 10개를 선별한다. 핵심 3사 외에 밸류체인에 속한 △퀄컴 △마벨테크놀로지 △나비스타반도체 △케이던스디자인시스템즈 등이 펀드에 포함된다. 삼성자산운용 관계자는 "AI 에이전트 시대에는 전체 시스템을 조율하고 데이터와 작업 흐름을 통제하는 CPU의 비중이 한층 커질 것"이라며 "이를 선점하기 위한 수요는 앞으로도 계속 늘어날 전망"이라고 말했다. ◆한화자산운용, 반도체·채권 혼합형 ETF 신규 상장…퇴직연금 100% 투자 가능 한화자산운용이 메모리 반도체 대표 기업과 국고채에 동시에 투자하는 'PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50' ETF를 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF의 주요 편입 자산 비중은 △SK하이닉스 25% △미국 샌디스크 25% △국고채 50% 등이다. 메모리 반도체 산업의 성장 잠재력과 국가 발행 채권의 안정성을 모두 취하는 구조다. 퇴직연금 감독 규정에 따라 안전자산으로 분류돼 확정기여형(DC) 퇴직연금과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌에서 투자 한도 제한 없이 100%까지 담을 수 있다. 포트폴리오에 담긴 두 회사는 전체 매출의 절대다수를 메모리 반도체 부문에서 창출하는 순수 사업자(퓨어 플레이어) 기업이다. 비메모리 분야의 부진한 실적이 메모리 분야의 이익을 희석하지 않는 특징이 있다. 향후 메모리 반도체 업황이 개선될 경우 해당 실적이 주가에 온전히 반영될 것으로 풀이된다. 실제 올해 상반기 두 기업은 각각 한국과 미국 증시에 상장된 반도체 종목 가운데 최고 수준의 주가 흐름을 기록했다. 이번 신규 상품 기획에는 AI 산업의 병목 현상이 이동하고 있다는 분석이 반영됐다. 초기 AI 학습 과정에서는 GPU 공급 부족이 핵심 병목으로 작용했다. 반면 최근 추론 영역의 수요가 본격화하면서 고대역폭메모리(HBM)와 D램의 중요도가 크게 높아졌다. 향후 AI 에이전트 서비스가 대중화될 경우 방대한 데이터를 보관하고 다시 불러오는 낸드플래시와 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD) 기반 저장 인프라의 역할 역시 커질 것으로 분석된다. SK하이닉스는 글로벌 HBM 시장 점유율 1위와 D램 시장 점유율 2위를 차지하고 있는 한국 대표 반도체 제조사다. 샌디스크는 낸드플래시 사업에만 100% 집중하는 데이터 저장 메모리 선도 기업으로 기업용 eSSD 공급에 강점을 지녔다. 펀드의 나머지 50% 비중에는 총 9종의 국고채가 들어간다. 국고채 편입을 통해 위험자산인 주식의 가격 변동성을 효과적으로 낮출 수 있을 것으로 전망된다. 해당 상품은 해외 자산을 포함하고 있어 연금 계좌를 통해 투자하면 과세 이연 효과를 얻을 수 있다. 추후 연금을 수령하는 시점에 저율 과세 혜택도 적용받는다. 퇴직연금 계좌 내 의무 안전자산 30% 포트폴리오 안에서 메모리 반도체 투자 비중을 최대한 높이려는 투자자에게 적합할 것으로 보인다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS SK하이닉스샌디스크채권혼합50 ETF는 메모리 반도체에 순수하게 집중한 두 기업을 통해 AI 메모리 사이클을 직접적으로 담아내면서 국고채 50%로 변동성 부담을 함께 고려한 상품"이라며 "퇴직연금에서 위험자산 한도 때문에 반도체 투자 비중을 늘리기 어려웠던 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다. DB자산운용, AI 데이터센터 밸류체인 ETF 신규 상장 DB자산운용은 AI와 클라우드 산업 성장의 핵심 기반인 데이터센터 분야 전반에 투자하는 'DB 마이티 AI데이터센터 밸류체인 증권상장지수투자신탁[주식]'을 신규 상장했다고 4일 밝혔다. 해당 ETF는 국내 데이터센터 산업 생태계를 구성하는 대표 기업들에 분산 투자하는 방식으로 운용된다. 주요 투자 대상은 △설계·건축 △반도체·서버 △네트워크 △에너지 △전력 인프라 △냉각 시스템 △운영 등이다. 기초 지수로는 'KAP AI 데이터센터 밸류체인 지수'를 추종한다. 최근 국내 주식시장은 글로벌 대형 기술기업들의 AI 투자 속도 조절 우려와 대형 반도체주 약세가 겹치며 단기적인 조정을 겪었다. 특히 지난달 미국 빅테크 기업들이 유휴 AI 컴퓨팅 자원을 활용하겠다고 발표한 것이 AI 투자 고점론으로 해석되면서 관련 종목들의 주가 변동성이 커졌다. 다만 운용사 측은 최근의 단기적인 주가 하락이 AI 데이터센터 산업의 근본적인 성장 동력을 훼손하지는 않는 것으로 보고 있다. 데이터센터는 전력과 에너지 건설 등 전통적인 인프라 산업에 클라우드와 AI 등 정보통신기술(IT) 산업이 결합된 융합 산업으로 꼽힌다. 생성형 AI 보급 확대에 따른 연산 수요 증가와 재생에너지 전력망 투자 확대가 장기적인 성장을 이끌 요인으로 풀이된다. 국제에너지기구(IEA)를 비롯한 주요 기관들도 오는 2035년까지 글로벌 데이터센터 관련 전력 수요가 꾸준히 증가할 것으로 내다보고 있다. 글로벌 기업들의 재생에너지 사용 확대(RE100) 움직임 역시 관련 산업의 성장을 뒷받침하는 배경으로 분석된다. DB자산운용 관계자는 "단기적인 지수 변동성 확대는 AI 관련주 전반에 대한 투자심리 위축에서 비롯된 것으로 데이터센터 인프라 자체의 수요 구조가 훼손된 것은 아니라고 판단한다"며 "오히려 밸류에이션 부담이 낮아진 현 시점을 전력·반도체·냉각·운영 등 밸류체인 전 구간에 분산 투자하는 ETF를 통해 중장기 관점에서 접근할 수 있는 기회로 볼 수 있다"고 말했다.2026-08-04 13:56:57
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ②소비자편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/24/20260724105557582150.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ②소비자편 [경제일보] 인공지능(AI)이 소비자의 일상 깊숙이 들어오고 있다. 검색과 쇼핑, 금융 상담, 보험 심사, 대출 추천, 콘텐츠 소비, 교육, 의료 상담까지 AI가 개입하는 영역이 빠르게 넓어지는 모습이다. 소비자는 더 빠르고 편리한 서비스를 이용하게 됐지만 그 과정에서 자신의 데이터가 어디에 쓰이고 어떤 기준으로 판단되는지 알기 어려운 상황도 늘고 있다. 24일 정부와 금융권 등에 따르면 소비자의 클릭 기록, 검색 이력, 결제 정보, 이동 경로, 신용 정보, 건강 정보, 소비 패턴 등은 AI 학습과 맞춤형 서비스의 주요 데이터로 활용되고 있다. 기업들은 이를 기반으로 개인별 추천과 광고, 금융상품, 콘텐츠 노출 순서를 조정하고 있다. AI시대 소비자는 단순한 구매자를 넘어 데이터 제공자이자 알고리즘 판단의 대상이 되고 있다는 분석이 나온다. 정부도 AI 확산에 따른 소비자 보호 장치 마련에 나서고 있다. 한국은 올해 1월 AI 기본법을 시행하면서 의료, 금융, 교통, 원전 등 민감 분야의 고영향 AI에 대해 인간 감독과 투명성 확보를 요구하는 체계를 마련했다. 개인정보보호위원회도 AI 모델·시스템 개발자와 제공자가 개인정보 유출, 딥페이크에 따른 인격권 침해 등 새로운 위험을 관리할 수 있도록 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’을 공개했다. 금융권의 변화도 빠르다. 은행과 카드사, 보험사, 핀테크 기업들은 AI 상담, 이상거래 탐지, 신용평가, 맞춤형 상품 추천, 보험금 심사 등에 AI를 활용하고 있다. 금융권에서는 AI 활용 확대와 함께 설명 가능성, 책임 소재, 소비자 보호 기준이 중요해졌다는 평가가 나온다. 한 금융권 관계자는 “AI 상담과 대출심사는 소비자에게 편리함을 줄 수 있지만, 소비자가 왜 특정 상품을 추천받았는지, 왜 대출 한도나 금리가 다르게 산정됐는지 이해하지 못하면 불신으로 이어질 수 있다”며 “금융 AI의 핵심은 속도보다 설명 책임”이라고 말했다. AI가 골라주는 시대, 소비자는 더 자유로워졌나 AI 추천 서비스는 소비자의 선택 방식을 바꾸고 있다. 과거 소비자는 상품과 서비스를 직접 비교하고 선택했다. 지금은 플랫폼이 소비자의 검색 기록과 구매 이력, 위치, 관심사를 분석해 상품과 콘텐츠를 먼저 제시한다. 쇼핑몰은 개인별 추천 상품을 배열하고 금융 플랫폼은 맞춤형 대출과 카드, 보험상품을 보여준다. 온라인동영상서비스(OTT)와 포털, 뉴스 플랫폼도 이용자의 선호를 기반으로 콘텐츠 노출 순서를 조정한다. 문제는 추천이 편리함을 주는 동시에 선택의 범위를 좁힐 수 있다는 점이다. 소비자는 자신이 원하는 정보를 찾는다고 생각하지만 실제로는 알고리즘이 보여주는 범위 안에서 선택하는 경우가 많다. 특정 상품이나 서비스가 상단에 노출되는 이유, 추천 기준에 광고나 수수료가 얼마나 반영됐는지 소비자가 확인하기 어려운 경우도 적지 않다. 소비자단체 한 관계자는 “AI 추천은 소비자 편익을 높일 수 있지만 플랫폼이 어떤 기준으로 상품을 보여주는지 충분히 설명하지 않으면 정보 비대칭이 커질 수 있다”며 “추천의 편리함과 소비자의 알 권리 사이에 균형이 필요하다”고 말했다. 개인정보는 공짜 원료가 아니다 AI 서비스의 기반은 데이터다. 소비자가 남긴 정보가 많을수록 AI는 더 정교한 추천과 예측을 제공할 수 있다. 그러나 데이터 활용이 늘어날수록 개인정보 침해 가능성도 커진다. 특히 금융, 의료, 교육, 이동 정보처럼 민감한 데이터가 결합되면 개인의 생활 패턴과 경제 상황, 건강 상태까지 추정할 수 있다. 개인정보위가 AI 프라이버시 리스크 관리 모델에서 개인정보 유·노출뿐 아니라 딥페이크로 인한 인격권 침해를 새로운 위험으로 제시한 것도 이 때문이다. AI가 만든 이미지와 음성, 영상은 소비자 피해의 양상을 바꾸고 있다. 보이스피싱과 투자 사기, 허위 광고, 유명인 사칭, 딥페이크 범죄가 AI 기술과 결합하면 피해 규모와 확산 속도가 커질 수 있다. 한 보안업계 관계자는 “기존 개인정보 유출은 계정 탈취나 스팸 피해로 이어지는 경우가 많았지만 AI시대에는 유출된 정보가 음성 합성, 얼굴 합성, 맞춤형 사기 문구에 활용될 수 있다”며 “소비자 보호의 기준도 단순 정보보호에서 신원과 평판 보호로 넓어져야 한다”고 말했다. 금융 AI의 편리함 뒤에 남는 설명 책임 금융 분야는 AI가 소비자 권리와 직접 충돌할 수 있는 대표 영역이다. AI가 대출 한도와 금리, 카드 발급 가능성, 보험 가입 심사, 이상거래 탐지, 투자상품 추천에 활용되면 소비자의 금융 접근성과 비용이 달라질 수 있다. 편리한 상담과 빠른 심사는 장점이지만 잘못된 데이터나 편향된 모델이 적용되면 불합리한 차별로 이어질 가능성도 있다. 금융소비자 입장에서는 ‘AI가 판단했다’는 설명만으로는 충분하지 않다. 왜 한도가 줄었는지, 왜 보험 가입이 거절됐는지, 왜 특정 투자상품이 추천됐는지 이해할 수 있어야 한다. AI 판단에 오류가 있다면 이의를 제기하고 사람이 다시 검토할 수 있는 절차도 필요하다. 한 금융소비자보호 전문가는 “AI가 금융 서비스를 빠르게 만들 수는 있지만 설명할 수 없는 AI는 금융소비자 보호와 충돌할 수 있다”며 “특히 고령층이나 금융 취약계층은 AI 상담 결과를 그대로 받아들일 가능성이 커 별도 보호 장치가 필요하다”고 말했다. 디지털 약자를 방치하면 AI 격차는 생활 격차가 된다 AI 서비스가 확산될수록 디지털 취약계층의 문제도 커질 수 있다. 고령층, 장애인, 저소득층, 디지털 기기 활용이 익숙하지 않은 소비자는 AI 기반 서비스에서 배제되거나 불리한 조건을 감수할 가능성이 있다. 은행 점포와 대면 창구가 줄고 모바일 앱과 챗봇 상담이 늘어날수록 이 같은 격차는 금융 접근성 문제로 이어질 수 있다. 교육과 의료 분야에서도 비슷한 문제가 나타날 수 있다. AI 학습 서비스는 개인별 맞춤 교육을 제공할 수 있지만 기기와 네트워크, 결제 능력이 부족한 가정은 혜택을 충분히 누리기 어렵다. AI 건강관리 서비스도 스마트기기 활용 능력과 데이터 접근성에 따라 이용 격차가 벌어질 수 있다. 전문가들은 AI시대 소비자 정책이 ‘피해 구제’ 중심에서 ‘역량 강화’ 중심으로 바뀌어야 한다고 지적한다. 소비자가 AI 추천과 자동화된 판단을 이해하고 개인정보 제공 여부를 선택하며 부당한 결과에 이의를 제기할 수 있어야 한다는 것이다. AI시대 소비자는 더 빠른 서비스를 이용하는 동시에 더 많은 데이터를 제공한다. 편리함은 공짜가 아니다. 소비자의 데이터가 기업의 수익과 AI 성능을 높이는 원료가 되는 만큼 소비자에게도 정보 접근권과 설명 요구권, 선택권이 보장돼야 한다. 한 소비자정책 전문가는 “AI시대 소비자 보호의 핵심은 기술을 막는 것이 아니라 소비자가 기술의 작동 방식을 이해하고 통제할 수 있게 하는 것”이라며 “데이터 주권이 뒷받침되지 않으면 AI 편익은 일부 기업과 플랫폼에 집중되고 소비자는 판단의 객체로 밀려날 수 있다”고 말했다.2026-07-24 11:08:47
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파수AI, 리안헤어 500개 매장 데이터로 'AI 헤어 추천' 만든다 [경제일보] 파수AI가 미용 프랜차이즈 리안헤어와 인공지능(AI) 기반 맞춤형 뷰티 플랫폼을 구축한다. 얼굴과 취향을 분석해 헤어스타일을 가상으로 보여주고 적합한 디자이너까지 연결하는 서비스다. 공공·연구기관을 중심으로 AI 사업을 전개해 온 파수AI는 이번 사업을 계기로 소비자 대상 뷰티테크 시장으로 영역을 넓힌다. 파수AI는 ‘2026년 AX 원스톱 바우처 지원사업’ 주관기업으로 선정된 미창조 리안헤어의 AI 개발을 담당한다고 21일 밝혔다. 파수AI는 사업의 공급기업으로 참여하며 네이버클라우드는 클라우드 인프라, 랩큐는 데이터 구매·가공을 맡는다. AX 원스톱 바우처는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 기업의 AI 전환 비용을 지원하는 사업이다. AI 개발과 클라우드, 데이터 등을 묶어 제공하며 전체 사업 규모는 260억원이다. 이는 바우처 사업 전체 예산으로, 리안헤어에 지원되는 개별 금액은 공개되지 않았다. 리안헤어는 이번 사업을 통해 ‘AI 초개인화 뷰티경험 플랫폼’을 구축한다. 이용자가 얼굴 사진과 선호 정보를 입력하면 AI가 헤어스타일 적용 모습을 가상으로 보여주고 어울리는 스타일과 디자이너를 추천하는 방식이다. 고객용 애플리케이션과 매장 직원이 사용하는 웹앱도 함께 개발한다. 핵심 자산은 리안헤어가 25년 동안 전국 약 500개 매장을 운영하며 축적한 데이터다. 고객의 선호와 시술 이력, 디자이너별 전문 분야 등을 표준화하면 단순 이미지 생성 서비스를 넘어 상담과 예약, 디자이너 배정까지 연결할 수 있다. 본사 입장에서는 매장마다 달랐던 상담 품질을 일정 수준으로 맞추고, 가맹점은 고객 취향에 맞춘 제안으로 재방문율을 높일 수 있다. 파수AI는 에이전틱 AX 플랫폼 ‘엘름(Ellm)’을 기반으로 시스템을 개발한다. 엘름은 업무와 사용자 권한에 맞춰 여러 AI 모델과 검색증강생성(RAG), 외부 도구를 연결하는 플랫폼이다. 이번 과제에는 온프레미스에서 구동할 수 있는 국내 파운데이션 모델과 해외 모델을 함께 적용한다. 관건은 데이터 품질과 개인정보 보호다. 매장별로 기록 방식이 다른 상담·시술 데이터를 통합하지 못하면 추천 정확도가 떨어질 수 있다. 얼굴 이미지와 고객 취향, 시술 이력은 민감한 개인 정보로 이어질 수 있어 수집 동의와 보관 기간, AI 학습 활용 범위를 명확하게 정해야 한다. 가상 시뮬레이션 결과가 실제 시술과 다를 경우를 고려한 고지와 상담 절차도 필요하다. 윤경구 파수AI 최고기술책임자(CTO)는 “엘름을 기반으로 차별화된 K-뷰티 플랫폼을 구축하겠다”며 “공공과 연구기관에 이어 미용산업까지 AI 활용 사례를 확대할 것”이라고 말했다.2026-07-21 16:12:20
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