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검색결과 총 74건

5GW 장기공급 계약 따낸 LG전자…美서 AI 냉각장비 직접 만든다 LG전자가 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장 공략을 위해 미국 현지 생산체계 구축에 나섰다. 북미를 중심으로 데이터센터 투자가 확대되면서 국내 생산시설 증설도 병행해 공급능력을 높인다. 대규모 장기 공급계약으로 확보한 수요를 기반으로 냉각 솔루션 사업을 확대한다는 전략이다. ◆ 급증하는 북미 AI 냉각 수요 대응 14일 업계에 따르면 LG전자는 미국 버지니아주 윈저에 AI 데이터센터용 공랭식 칠러 생산공장을 구축하고 오는 2027년 상반기부터 생산을 시작할 계획이다. 연면적 3만2000㎡, 부지면적 17만㎡ 규모로 조성되는 공장은 북미 시장에 냉각설비를 공급하는 현지 생산거점 역할을 맡는다. 칠러는 차가운 물을 대량으로 생산해 데이터센터에서 발생하는 열을 제거하는 설비다. AI 연산에 사용되는 고성능 반도체가 늘어나면서 서버의 발열을 관리하고 안정적인 가동 환경을 유지하는 핵심 장비로 활용되고 있다. LG전자가 미국에 생산시설을 구축하는 배경에는 북미에 집중된 데이터센터 투자 수요가 있다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 등 글로벌 빅테크 기업들이 AI 인프라 확충에 나서면서 서버와 전력설비뿐 아니라 냉각장비의 공급능력도 중요해지고 있다. 시장조사업체 옴디아에 따르면 전 세계 데이터센터에 필요한 전력 용량은 올해 226기가와트(GW)에서 2030년 420GW로 증가할 전망이다. 2030년 전체 용량의 약 60%가 북미에 집중될 것으로 예상된다. LG전자가 현지 생산을 확대하는 것도 이러한 수요 증가에 대응하기 위한 조치다. 특히 버지니아주는 글로벌 빅테크의 대형 데이터센터가 밀집한 지역이다. 주요 고객과 가까운 곳에서 칠러를 생산하면 한국에서 완제품을 수출하는 방식보다 운송에 필요한 시간과 비용을 줄이고, 데이터센터 건설 일정에 맞춰 제품을 공급하기에도 유리하다. 대형 냉각설비는 생산 이후 운송과 설치, 시운전까지 여러 단계를 거쳐야 한다. 데이터센터 건설 과정에서 냉각장비 공급이 지연되면 서버 설치와 시설 가동 일정에도 영향을 줄 수 있어 안정적인 납품체계가 수주 경쟁력에 영향을 미친다. LG전자는 미국 공장 신설과 함께 국내 평택·창원 공장의 공랭식 칠러 생산라인도 확대한다. 올해 말까지 신규 라인을 단계적으로 구축하고, 첫 공정부터 마지막 공정까지 하나의 컨베이어에서 작업하는 흐름라인 생산방식을 도입해 생산성을 높일 계획이다. 미국 공장 신설과 국내 생산설비 확충에 투입되는 금액은 총 1500억원이다. 북미 고객과 가까운 미국에서는 공급 속도와 안정성을 확보하고, 국내에서는 생산설비 고도화를 통해 글로벌 수요에 대응하는 생산체계를 구축한다는 구상이다. ◆ 칠러 넘어 액체냉각 제품군 확장 LG전자가 북미에서 5GW 규모의 장기 공급계약을 확보하며 칠러 사업 매출 1조원 조기 달성에 속도를 내고 있다. 액체냉각 솔루션으로 사업 영역도 확대하며 수익원 다변화를 추진하고 있다. LG전자 미국법인은 최근 북미 인프라 플랫폼 기업 에어 컨트롤 콘셉트와 AI 데이터센터용 칠러 장기 공급 본계약(LTA)을 체결했다. 계약에 따라 총 5GW 규모의 AI 데이터센터에 고효율 칠러 등 냉각 솔루션을 순차적으로 공급한다. 에어 컨트롤 콘셉트는 미국과 캐나다에서 데이터센터 설계·구축부터 조달과 사후 서비스까지 담당하는 기업이다. LG전자는 이번 계약을 통해 장기 공급 물량을 확보하고 북미 시장에서 안정적인 사업 기반을 마련하게 됐다. 실제 수주도 확대되고 있다. LG전자의 올해 상반기 AI 데이터센터 냉각 솔루션 수주액은 6000억원을 넘어섰다. 회사는 연말까지 누적 수주액이 수조원에 이를 것으로 예상하고 있으며, 당초 2027년 말 목표로 제시했던 칠러 사업 매출 1조원도 조기에 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다. LG전자는 생산능력 확충과 함께 냉각설비의 공급 범위도 넓히고 있다. 기존 칠러 중심의 사업에서 냉각수분배장치(CDU)와 콜드플레이트 등 액체냉각 제품군으로 영역을 확대하는 ‘칩 투 칠러(Chip to Chiller)’ 전략이 대표적이다. 칠러가 냉각수를 생산하면 CDU는 서버에 필요한 온도와 유량에 맞춰 냉각수를 공급한다. 반도체에 부착된 콜드플레이트는 칩에서 발생하는 열을 냉각수로 전달한다. 데이터센터 전체 냉각부터 개별 반도체의 발열 관리까지 통합 솔루션으로 공급하는 구조다. 액체냉각 기술 확보는 AI 반도체의 고성능화에 대응하기 위한 전략이다. 고밀도 GPU 서버의 전력 사용량과 발열량이 증가하면서 기존 공기냉각 방식의 한계를 보완할 기술이 요구되고 있다. LG전자는 에어 컨트롤 콘셉트와도 CDU 등 액체냉각 제품으로 공급 범위를 넓히는 방안을 논의하고 있다. 글로벌 기술기업과의 협력도 확대하고 있다. LG전자는 지난달 엔비디아 파트너 네트워크의 전력·냉각 분야 파트너로 등재됐다. 600킬로와트(kW)와 1메가와트(MW)급 냉각수분배장치(CDU)에 이어 2.6MW급 제품도 엔비디아의 ‘DSX 레디 CDU’ 승인을 받으며 액체냉각 제품군의 기술 경쟁력을 강화했다. LG전자는 그룹 계열사와의 협업도 확대하고 있다. LG CNS는 인도네시아 시나르마스그룹이 투자한 자카르타 AI 데이터센터의 냉각·전력·통신 인프라 구축 사업을 수주했다. 해당 사업에는 LG전자의 냉각 기술과 LG에너지솔루션의 배터리 솔루션 등을 결합한 ‘원(One) LG’ 통합 솔루션이 적용된다. 이재성 LG전자 ES사업본부장 사장은 “LG전자의 고효율 칠러, 고성능 액체냉각 솔루션을 비롯한 차별화된 기술력과 빠르게 확대되고 있는 대규모 데이터센터 공급 경험을 바탕으로 글로벌 AIDC 냉각 시장을 선도해 나갈 것”이라고 했다. [아주경제 2026년 10월 15일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-15 09:51:02
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
SKT, 통신요금 다음은 AI요금…'토큰 게이트웨이'의 진짜 계산법 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 시대의 새로운 먹거리로 ‘토큰 게이트웨이’를 꺼내 들었다. AI 모델 자체를 만드는 경쟁에서 한발 비켜서 여러 AI 모델과 인프라 가운데 이용자에게 가장 적합한 조합을 찾아주는 일종의 AI 관제센터를 만들겠다는 구상이다. 통신사가 수십년간 해온 사용량 측정과 과금, 네트워크 운영 경험을 AI 시장에 적용한다는 점에서 의미가 있다. 정재헌 SKT 대표는 지난 8일 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표하며 토큰 게이트웨이를 신규 사업으로 제시했다. SKT가 보유한 2300만 고객과 결제 체계, AI 플랫폼, 데이터센터와 AI 팩토리 등을 묶어 기업과 개인의 AI 사용 패턴을 관리하고 수요에 맞는 모델과 인프라를 연결한다는 개념이다. 여기서 토큰은 가상자산이 아니다. 생성형 AI가 문장과 이미지를 이해하고 결과를 만들어낼 때 처리하는 기본 단위다. 이용자가 AI를 많이 사용할수록 처리되는 토큰도 늘고 비용도 증가한다. AI 서비스가 확산될수록 기업에는 어떤 모델을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 고민이 된다. 모든 업무에 가장 비싼 AI 모델을 사용할 필요는 없다. 단순 요약이나 분류는 가벼운 모델로 처리하고 복잡한 추론이 필요한 업무만 고성능 모델을 쓰면 비용을 줄일 수 있다. AWS도 프롬프트의 복잡도에 따라 적합한 모델로 요청을 보내는 ‘Intelligent Prompt Routing(지능형 프롬프트 라우팅)’을 제공하고 있으며 회사 측은 정확도를 유지하면서 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 설명한다. 글로벌 통신사도 같은 문제를 보고 있다. 미국 AT&T는 하루 평균 약 450억개의 AI 토큰을 내부 업무에서 사용하고 있으며 자체 AI 게이트웨이를 통해 업무별로 가장 경제적인 모델을 선택한다. AT&T는 캐시와 모델 라우팅을 적용해 일부 영역에서 AI 비용을 최대 90% 줄이고 수백만달러를 절감했다고 밝혔다. SKT가 노리는 사업도 이 지점과 맞닿아 있다. 이용자가 AI에 질문하면 토큰 게이트웨이가 질문의 난이도와 목적, 비용 등을 판단한 뒤 적합한 AI 모델과 컴퓨팅 인프라로 보내는 구조다. 단순 질의는 비용이 낮은 모델에 보내고 복잡한 추론은 고성능 모델이나 AI 팩토리의 자원을 활용하는 식이다. SKT에는 통신사라는 출발점이 있다. 이동통신사는 오랫동안 통화시간과 문자 건수, 데이터 사용량을 측정하고 고객별로 요금을 청구해왔다. AI 시대에는 이 관리 대상이 데이터 GB에서 AI 토큰으로 넓어질 가능성이 있다. 기업별 AI 사용량을 측정하고 예산 한도를 관리하거나 부서별·서비스별 비용을 정산하는 사업으로 이어질 수 있다. 수익모델도 여기서 나온다. 아직 SKT가 구체적인 토큰 요금제나 과금 방식을 공개한 것은 아니다. 다만 토큰 게이트웨이가 상용화될 경우 모델 선택과 인프라 연결에 대한 수수료, 기업용 AI 사용량 관리, 토큰 기반 정산, AI 인프라 사용료 등을 하나의 서비스로 묶는 방식은 가능하다. 통신사가 단순 네트워크 제공자를 넘어 AI 소비의 중개자 역할을 맡는 구조다. AI 인프라 투자와도 연결된다. SKT는 SK호라이즌·SK하이퍼를 통해 데이터센터와 해저케이블 사업을 확대하고 엔비디아와 협력한 AI 팩토리를 내년부터 상용화할 계획이다. 자체 인프라까지 확보하면 토큰 게이트웨이가 고객의 AI 수요를 외부 모델뿐 아니라 SKT의 컴퓨팅 자원으로 연결하는 통로가 될 수 있다. 경쟁력의 핵심은 모델을 많이 보유하는 데 있지 않다. AI 모델은 계속 바뀌고 가격도 빠르게 낮아질 가능성이 크다. 고객 입장에서는 어느 모델을 써야 하는지 직접 비교하고 계약하는 것보다 품질과 비용을 자동으로 최적화해주는 사업자가 필요할 수 있다. SKT가 노리는 자리는 바로 이 중간 지점이다. 과제도 있다. 모델 공급사가 직접 라우팅 서비스를 제공하고 AWS·마이크로소프트·구글 같은 클라우드 기업도 비용 최적화 기능을 강화하고 있다. SKT가 경쟁력을 확보하려면 단순 모델 연결을 넘어 통신 고객 데이터와 인증, 결제, 보안, 자체 AI 인프라를 묶은 차별화가 필요하다. 통신사는 과거 통화량을 팔았고 이후에는 데이터 사용량으로 성장했다. AI 시대에는 토큰이 새로운 사용량 단위가 될 수 있다. SKT가 토큰 게이트웨이를 통해 AI 모델과 인프라 선택부터 사용량 관리, 결제까지 연결한다면 통신요금 이후 새로운 과금 시장을 만들 가능성도 열린다. 아직 토큰 게이트웨이는 사업 구상 단계다. 그러나 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 실제 사용 비용과 운영 효율로 이동할수록 ‘어떤 AI를 만들었느냐’ 못지않게 ‘어떤 AI를 얼마나 효율적으로 쓰게 해주느냐’가 중요해진다. SKT가 통신에서 축적한 관제와 과금 능력을 AI 시장의 새로운 성장동력으로 바꿀 수 있을지가 다음 관전 포인트다. [아주경제 2026년 10월 13일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-13 08:12:30
짓고 운영까지 맡는다…KT 클라우드, 청라 50MW로 AIDC 사업 확대 [경제일보] KT 클라우드가 인천 청라에 50MW급 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 구축하며 수도권 AI 인프라 확장에 속도를 낸다. 특히 청라 데이터센터를 직접 설계하고 구축·운영하는 DBO 사업자로 참여하고 AI 연산용 인프라와 범용 클라우드를 한 시설에 함께 수용하면서 수도권 AI 데이터센터 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 7일 KT 클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AI 데이터센터 사업에 DBO(설계·건설·운영) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 청라 AI 데이터센터는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축되며 올해 4분기 착공해 오는 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. 이번 사업은 KT 클라우드가 지난달 'KT 클라우드 서밋 2026'에서 제시한 수도권 AIDC 확대 전략의 구체적인 사업 사례라는 점에서 주목된다. 당시 KT 클라우드는 수도권에 고객 맞춤형 AIDC를 구축하고 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 거점을 연결해 오는 2031년까지 20여개 사이트에서 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보하겠다는 계획을 공개했다. 청라 데이터센터가 구축되면 수도권 서부 지역에서 대규모 AI 연산 수요를 수용하는 새로운 거점 역할을 맡게 된다. KT 클라우드는 청라 데이터센터가 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있고 김포공항과 인천국제공항에도 인접해 국내외 IT 기업을 대상으로 한 접근성을 확보할 수 있다고 설명했다. 특히 청라 데이터센터는 KT 클라우드가 가산·목동 등 기존 데이터센터와 연결해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 거점 간 네트워크 연속성을 강화한다는 구상의 핵심이다. 단일 데이터센터의 수용 용량을 늘리는 것보다 수도권 곳곳에 AIDC를 분산하고 이를 네트워크로 연결해 고객이 필요한 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하겠다는 기존 전략을 구체화하는 방식이다. 청라 데이터센터의 사업 방식도 주목된다. KT 클라우드는 단순히 데이터센터 운영을 맡는 것을 넘어 설계 컨설팅부터 주요 설비 공사, 안정성 검증과 운영까지 담당하는 DBO 파트너로 참여한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 맡는다. AI 데이터센터의 경우 일반 데이터센터보다 전력과 냉각, 설비 안정성에 대한 요구 수준이 높은 만큼 설계 단계부터 운영까지 통합하는 역량이 중요하다. KT 클라우드가 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 DBO 사업자로 참여하는 것도 AI 인프라 확대 과정에서 구축과 운영 역량을 함께 확보하기 위한 것으로 풀이된다. 사업 구조는 AI와 기존 클라우드 수요를 동시에 수용하는 하이브리드 형태로 설계된다. 데이터센터 내부를 고밀도 GPU 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'으로 나눠 서로 다른 고객 수요에 대응한다. AI 존에는 D2C(다이렉트 투 칩) 방식의 액체냉각 기술이 적용된다. AI 학습과 추론을 위해 고밀도 GPU 서버를 대규모로 운영할 경우 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 데이터센터의 성능과 운영비용에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. KT 클라우드가 액체냉각을 적용하는 것도 고밀도 AI 인프라를 안정적으로 운영하기 위한 기술적 기반을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 클라우드 존에서는 범용 클라우드 서비스를 수용한다. AI 수요가 빠르게 늘고 있지만 모든 고객이 고밀도 GPU 인프라를 필요로 하는 것은 아닌 만큼, AI 전용 인프라와 기존 클라우드 수요를 하나의 시설에서 동시에 확보해 고객 포트폴리오를 넓히는 구조다. 데이터센터 운영에는 KT 클라우드가 자체 개발한 통합 관리 솔루션 'DIMS(데이터센터 인프라스트럭처 매니지먼트 시스템)'도 적용한다. 데이터센터의 주요 인프라를 통합적으로 관리해 운영 안정성을 높이는 동시에 향후 여러 거점의 데이터센터를 효율적으로 운영하기 위한 기반으로 활용할 수 있다. 특히 KT 클라우드는 자체 데이터센터를 늘리는 데 그치지 않고 DBO 방식으로 외부 AIDC 구축 사업에도 참여하면서 설계·구축·운영 역량을 사업화하고 있다. 청라 사업에서 축적되는 경험을 향후 다른 AIDC 사업 수주로 확대할 전망이다. KT 클라우드는 청라 외에도 비수도권에서는 군산 등을 중심으로 대규모 AIDC 구축을 추진하고 있다. 수도권에서는 고객과 가까운 위치에서 고밀도 AI 연산과 B2B 수요를 확보하고, 비수도권에서는 전력과 부지 확장성을 활용해 대규모 AI 인프라를 수용하는 방식으로 지역별 역할을 나누는 전략이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 수도권과 비수도권을 합쳐 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표를 유지하고 있다. 청라 사업을 시작으로 향후 다른 수도권 거점의 구축이 얼마나 빠르게 구체화되는지, 액체 냉각 등 차세대 기술을 적용한 AIDC를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 이 목표 달성의 주요 관전 포인트가 될 것으로 전망된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "청라 AI 데이터센터는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대한다"며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 말했다.
2026-10-07 17:24:21
LG전자, 북미 AIDC 냉각 5GW 수주…칠러 사업 1조 조기 달성 기대 [경제일보] LG전자가 북미 인공지능 데이터센터(AIDC) 시장에서 5GW 규모의 냉각 솔루션 장기 공급 물량을 확보했다. 칠러에서 액체냉각까지 사업 영역을 넓히며 글로벌 데이터센터 냉각 시장 공략에 속도를 낸다. 6일 LG전자에 따르면 미국법인은 북미 인프라 플랫폼 기업 에어 컨트롤 콘셉트(에어)와 AIDC용 칠러 장기 공급계약(LTA)을 체결했다. LG전자는 계약에 따라 북미 지역 5GW 규모 AIDC에 고효율 칠러 등 냉각 솔루션을 순차적으로 공급할 예정이다. 5GW는 향후 데이터센터 시장의 전력 수요 증가폭과 비교해도 적지 않은 규모다. 시장조사업체 옴디아는 글로벌 데이터센터에 필요한 전력 용량이 올해 226GW에서 내년 334GW로 108GW 증가할 것으로 예상하고 있다. 이번에 LG전자가 확보한 공급 규모는 이 증가분의 약 5%에 해당한다. 이번 수주의 핵심은 장기간 공급할 수 있는 물량을 확보했다는 점이다. 프로젝트별로 공급사를 선정하는 방식과 달리 장기계약을 통해 향후 공급 물량과 매출 기반을 안정적으로 가져갈 수 있다. 북미 사업 확대에도 힘이 실릴 전망이다. 계약 상대인 에어는 미국과 캐나다에서 AIDC 설계와 구축, 공공 조달, 애프터마켓 서비스 등을 담당하고 있다. 주요 데이터센터 사업자를 고객으로 확보하고 있어 LG전자는 에어와의 협력을 통해 북미 대형 데이터센터 프로젝트에 냉각 설비를 공급할 접점을 넓힐 수 있게 됐다. LG전자는 칠러에서 액체냉각으로 공급 범위를 넓히는 방안도 추진한다. 양사는 냉각수를 서버 등 발열 장비에 분배하는 냉각수분배장치(CDU)를 비롯한 액체냉각 설비까지 협력 대상을 확대하는 방안을 논의하고 있다. AI 연산 확대에 따라 서버의 전력 밀도와 발열량이 높아지면서 데이터센터 냉각 방식도 다양해지고 있다. LG전자는 기존 공랭식 설비에 액체냉각 기술을 더해 칩에서 발생한 열부터 데이터센터 외부로 열을 내보내는 단계까지 담당하는 '칩 투 칠러(Chip to Chiller)' 사업 체계를 구축하고 있다. 냉각 사업의 수주 규모도 커지고 있다. LG전자는 지난해 확보한 북미 대형 AIDC 프로젝트의 공급과 설치를 올해부터 본격화한 데 이어 중동과 인도네시아 등에서도 공급 계약을 따냈다. 약 60년간 축적한 냉난방공조(HVAC) 기술을 데이터센터 냉각 시장으로 확장하는 전략이다. 올해 상반기에 확보한 AIDC 냉각 솔루션 수주액은 6000억원을 넘어섰다. 회사는 추가 프로젝트를 감안하면 연말 누적 수주액이 수조원 규모에 이를 것으로 예상하고 있다. 대형 계약이 이어지면서 2027년 말까지 달성하기로 했던 칠러 사업 매출 1조원 목표도 예상보다 빨라질 가능성이 있다. 이재성 LG전자 ES사업본부장 사장은 “LG전자의 고효율 칠러, 고성능 액체냉각 솔루션을 비롯한 차별화된 기술력과 대규모 공급 경험을 바탕으로 글로벌 AIDC 냉각 시장을 선도하겠다”고 했다.
2026-10-06 08:42:11
LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.
2026-10-02 09:00:00
한투증권, 데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회 성료 [경제일보] 한국투자증권은 30일 서울 영등포구 본사에서 '데이터센터 PF·GPU 파이낸싱 금융구조 설명회'를 열었다고 1일 밝혔다. 이번 설명회는 18일 열린 1차 설명회에 이어 AI 데이터센터와 관련 금융시장에 대한 업계의 관심이 이어지면서 추가로 마련됐다. 두 차례 행사에 총 480여 명이 참석을 신청했다. 행사에는 △데이터센터 개발사업자 △국내 클라우드 사업자 △대기업·그룹사 △은행·여신전문금융회사 △기관투자가 △자산운용사 △건설사 등 AI 데이터센터 생태계 전반의 관계자가 참여했다. 한국투자증권 PF그룹과 리서치본부는 △데이터센터 산업의 최신 지형 변화와 AI 팩토리(AI Factory) 전환 흐름 △데이터센터 PF의 구조적 특성과 금융 주선 사례 △AI 특화 클라우드 기업의 해외 자금조달 사례와 국내 적용 가능성 △기관전용 사모펀드(PEF)를 활용한 자금조달 구조 등을 소개했다. 현장에서는 사업성과 금융 안정성을 점검하기 위한 논의도 이어졌다. 주요 주제는 △AI 데이터센터의 중장기 수요와 공급 전망 △데이터센터의 지역 분산 가능성 △GPU 기술 변화에 따른 자산가치와 감가상각 리스크 △GPU 자산에 대한 권리 보전 방안 등이다. GPU 파이낸싱은 GPU 사용계약에서 발생하는 미래 현금흐름 등을 바탕으로 자금을 조달하는 금융구조다. 생성형 AI와 에이전틱(Agentic) AI가 확산하면서 고성능 GPU와 초고전력·고밀도 AI 데이터센터(AIDC) 수요가 늘고 있어 국내 기업과 투자기관의 관심도 커지는 분위기다. 한국투자증권은 이번 설명회를 계기로 관련 기업과 투자기관을 대상으로 사업 특성에 맞춘 후속 협의를 이어갈 예정이다. 데이터센터 개발과 GPU 도입 과정에 필요한 법률·회계 검토를 비롯해 PEF 구조화와 자금조달 방안 등 다양한 금융 솔루션을 사업별로 검토하고 자문할 계획이다. 김성환 한국투자증권 사장은 "최근 글로벌 금융시장에서 AI와 데이터센터가 주요 화두로 자리잡고 있으며 해외 기관투자가들과의 논의에서도 데이터센터 투자와 자금조달에 대한 관심을 체감하고 있다"며 "한국투자증권은 데이터센터의 코어앤셸(Core & Shell)과 MEP 공사비 조달부터 GPU 파이낸싱까지 AI 인프라 구축 전 과정에 필요한 금융 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있다"고 말했다.
2026-10-01 17:50:27
데이터센터도 '찍어낸다'…LG유플러스가 PMDC에 꽂힌 이유 [경제일보] 건물을 지을 때마다 처음부터 설계하고 전력과 냉각설비를 맞추던 데이터센터 건설 방식이 달라지고 있다. LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)의 주요 구조물과 설비를 미리 만들어 현장에서 조립하는 PMDC(사전제작형 모듈러 데이터센터)에 공을 들이고 있다. AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 데이터센터의 경쟁력을 ‘얼마나 크게 짓느냐’에서 ‘얼마나 빨리 반복해서 지을 수 있느냐’로 바꾸겠다는 전략이다. LG유플러스는 이달 GS건설, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM과 ‘PMDC 얼라이언스’를 출범시켰다. 통신회사와 건설·설비·설계·사업관리 업체가 한 팀을 꾸려 국내 환경에 맞는 데이터센터 표준모델을 만드는 협력체다. PMDC는 건축 구조물과 전력·냉각설비 등을 공장에서 사전에 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터는 부지와 고객 요구에 맞춰 설계부터 설비 배치까지 개별적으로 진행하는 경우가 많았다. PMDC는 반복적으로 사용할 수 있는 구조와 설비를 표준화해 공사 기간을 줄이고 프로젝트마다 품질이 달라지는 문제를 낮추는 데 목적이 있다. AI 시대에는 이 ‘시간’이 중요하다. LG유플러스에 따르면 GPU는 수개월 내 확보할 수 있지만 대규모 데이터센터 건설에는 통상 3~4년이 걸린다. AI 칩 세대와 고객 요구는 빠르게 바뀌는데 이를 담을 건물이 뒤늦게 완성되면 투자 시기를 놓칠 수 있다. 회사가 파주 AIDC에도 일부 사전 제작 구조물을 적용해 공기를 앞당기는 이유다. LG유플러스가 구상하는 PMDC 규모도 작지 않다. 얼라이언스는 100MW급 하이퍼스케일 신규 데이터센터를 염두에 둔 표준모델을 개발하고 있다. 필요에 따라 작은 규모에서 시작해 모듈을 추가하는 방식으로 확장할 수 있도록 만드는 것이 목표다. 기존 건물을 AIDC로 전환하는 레트로핏 모델도 함께 추진한다. AI 데이터센터는 전력과 냉각 요구량이 커 기존 IDC를 그대로 활용하기 어렵다. 반면 새 건물을 지을 경우 부지와 전력 확보, 인허가에 시간이 걸린다. 기존 건물의 구조를 살리면서 전력·냉각설비를 AI 환경에 맞게 바꿀 수 있다면 공급 속도를 높일 수 있다. 역할도 구체적으로 나눴다. LG유플러스는 전국 데이터센터와 파주 AIDC 운영 경험을 토대로 운영 기준과 기술 요건을 정의하고 사업 방향과 모델 검증을 맡는다. 건물이 완성된 뒤 실제로 운영하기 편한지를 설계 단계부터 반영하는 역할이다. GS건설은 대규모 데이터센터 시공 경험을 활용해 신규 PMDC의 공정 최적화와 EPC를 담당한다. 자이C&A는 기계·전기·배관(MEP) 구축 경험을 기반으로 레트로핏 모델과 전력·냉각 최적화를 맡는다. 간삼건축은 데이터센터 표준 설계를, D&O CM은 전체 프로젝트와 공정 관리 역할을 수행한다. 설계부터 시공, 운영까지 한 협력체 안에 묶은 셈이다. 이 구조가 자리 잡으면 LG유플러스의 AIDC 사업도 달라질 수 있다. 지금까지는 직접 데이터센터를 건설해 공간과 전력을 제공하는 사업 비중이 컸지만 앞으로는 다른 사업자의 데이터센터를 설계하고 지어준 뒤 운영까지 맡는 DBO 사업을 확대할 수 있다. 데이터센터 자체를 하나의 ‘상품’처럼 만들어 판매하는 구조다. 파주 AIDC는 이 모델을 검증하는 첫 대형 레퍼런스 역할을 한다. 200MW 전력 공급을 확보했고 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 끝났다. LG유플러스는 파주를 통해 냉각과 배전, 배터리, 운영시스템을 검증한 뒤 이를 PMDC 표준모델에 반영할 수 있다. 사업 목표도 이 방향과 연결된다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원과 연평균 매출 15~20% 성장을 제시했다. 파주와 평촌 등 자체 데이터센터만 늘려서는 공급 속도와 투자비에 한계가 있다. 외부 자산운용사와 고객의 부지까지 활용해 표준화된 데이터센터를 빠르게 구축하고 운영까지 맡는 방식이 필요한 이유다. PMDC가 해결해야 할 부분도 있다. 데이터센터는 지역마다 전력 조건과 부지, 건축 규제, 고객 장비 구성이 다르다. 자동차처럼 완전히 같은 제품을 찍어낼 수는 없다. 결국 표준화할 부분과 고객별 맞춤 설계가 필요한 부분을 어디까지 나눌지가 사업성의 핵심이 된다. 그럼에도 데이터센터를 매번 새로 설계하는 방식에서 벗어난다는 의미는 작지 않다. AI 경쟁에서는 최신 GPU를 확보하는 것만큼 그 GPU가 들어갈 공간을 제때 공급하는 일이 중요하다. 데이터센터 건설 기간을 줄이는 것 자체가 새로운 경쟁력이 되는 셈이다. LG유플러스가 PMDC에 주목하는 이유도 여기에 있다. 파주라는 대형 AIDC 한 곳을 성공시키는 데서 끝나는 것이 아니라 파주에서 축적한 설계와 운영 방식을 반복 가능한 모델로 만드는 것이 목표다. 데이터센터를 잘 운영하는 통신사를 넘어 데이터센터를 빠르게 만들고 복제하는 사업자로 올라설 수 있다면 5조원 수주 목표를 뒷받침할 또 하나의 성장축이 될 수 있다. [아주경제 2026년 10월 01일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-10-01 09:12:59
냉각부터 배터리까지 '원LG'…AI 데이터센터 조립법 [경제일보] AI 데이터센터(AIDC)의 경쟁 기준이 건물 크기에서 전력과 냉각 효율로 이동하고 있다. 고성능 GPU가 촘촘하게 들어갈수록 전력 소비와 발열이 함께 커지면서 단순히 서버를 많이 넣는 것보다 얼마나 안정적으로 전력을 공급하고 열을 빼내느냐가 중요해졌기 때문이다. LG유플러스는 이 문제를 LG그룹 계열사의 기술을 묶는 ‘One LG’ 방식으로 풀고 있다. 중심은 내년 가동을 목표로 건설 중인 파주 AIDC다. 200MW 전력 공급을 확보한 하이퍼스케일급 시설로, 건축 단계부터 공기냉각과 액체냉각을 함께 사용할 수 있도록 설계했다. 기존 데이터센터에 냉각장치를 추가하는 방식이 아니라 건물 하중과 배관, 방수 구조부터 고밀도 GPU 환경을 전제로 설계한 것이 특징이다. 가장 눈에 띄는 부분은 냉각이다. LG유플러스는 LG전자와 GPU 칩에 금속판을 부착해 냉각수가 직접 열을 빼내는 D2C(Direct to Chip) 액체냉각 기술을 적용한다. 자체 실증에서는 기존 공랭 방식보다 약 24% 높은 에너지 효율을 확인했다. 냉각수를 만드는 장치도 LG전자가 맡는다. 외부의 찬 공기를 활용하는 프리쿨링 칠러를 통해 냉각 과정에서 소비되는 전력을 줄이는 방식이다. AI 서버의 전력 소비가 커질수록 서버 자체뿐 아니라 열을 식히는 데 들어가는 전력까지 데이터센터 수익성을 좌우한다는 점에서 냉각 효율은 곧 운영 비용과 직결된다. 정전과 전압 변동에 대비한 전력 안정성은 LG에너지솔루션이 받친다. 파주에는 고성능 UPS 배터리를 적용해 전력 공급이 흔들릴 경우 즉시 보완하도록 설계한다. 셀부터 팩까지 안전 구조를 적용해 데이터센터가 가장 민감하게 보는 화재와 열폭주 위험을 낮추는 역할도 맡는다. 전기를 서버까지 전달하는 방식도 바뀐다. LG유플러스는 LS일렉트릭과 DC 800V 배전 시스템을 공동 개발하고 있다. AI 서버의 전력밀도가 높아지면서 기존 배전 구조에서 발생하는 전력 손실을 줄이고 고전력 장비를 효율적으로 운영하기 위한 시도다. 비상 전원 분야에서는 지엔씨에너지와 발전설비 협력도 확대하고 있다. 이를 하나로 묶는 것은 LG유플러스의 운영 기술이다. 회사는 전력 사용량과 온도, 습도, 냉각 상태, 설비 이상 여부를 통합 관리하는 AI 기반 DCIM(데이터센터 인프라 운영 시스템)을 자체 개발 중이다. 냉각·배터리·배전 장치를 단순히 모아놓는 것이 아니라 하나의 시스템처럼 관리해 전력 부족이나 과열 징후를 사전에 파악하는 구조다. LG유플러스가 ‘AI 팩토리 오퍼레이터’를 내세우는 배경도 여기에 있다. 과거 데이터센터 사업은 공간과 전력을 빌려주는 코로케이션 성격이 강했다. AI 시대에는 고객이 원하는 GPU 환경을 설계하고 전력과 냉각을 최적화해 24시간 안정적으로 가동하는 운영 능력이 사업 경쟁력이 된다. 실적에서도 변화가 나타나고 있다. 올해 2분기 LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 전년 동기 대비 28.9% 증가했다. 회사 전체 기업인프라 매출 증가를 이끈 주요 사업 가운데 하나다. 파주 AIDC 1동도 내년 6월 준공을 앞두고 계약이 완료됐다. 회사는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원, 연평균 매출 15~20% 성장을 목표로 잡았다. ‘One LG’ 전략의 의미는 단순히 계열사 제품을 한곳에 넣는 데 있지 않다. LG전자가 냉각을 맡고 LG에너지솔루션이 배터리를 공급하는 데 그친다면 일반적인 계열사 협업과 다르지 않다. 파주에서 중요한 것은 각각의 장비가 LG유플러스의 데이터센터 운영 경험과 결합해 하나의 표준 인프라로 작동하느냐다. 특히 AI 인프라 시장은 GPU와 냉각, 전력장비 상당 부분에서 해외 기술 의존도가 높다. 파주에서 국내 장비와 운영 기술의 성능을 실제 대규모 고객 환경에서 검증한다면 LG유플러스에는 자체 데이터센터 경쟁력을 넘어 DBO(설계·구축·운영) 사업에 활용할 레퍼런스가 생긴다. AI 데이터센터는 더 이상 서버를 넣어두는 창고가 아니다. 대규모 전기를 받아 열을 제어하고 수천 개의 연산장치를 멈추지 않고 움직이는 하나의 공장에 가깝다. LG유플러스가 파주를 ‘AI 팩토리’라고 부르는 이유다. 파주에서 냉각과 배터리, 전력, 운영을 하나의 시스템으로 묶는 데 성공한다면 ‘One LG’의 다음 무대는 파주 한 곳에 머물지 않을 가능성이 크다.
2026-09-30 09:22:00
통신 다음은 AIDC…LG유플러스, 파주 200MW에 미래 건다 [경제일보] LG유플러스가 AI 데이터센터(AIDC)를 통신 이후의 핵심 성장축으로 키우고 있다. 이동통신 시장이 성숙기에 접어든 가운데 27년간의 데이터센터 운영 경험을 AI 시대의 인프라 사업으로 확장하는 전략이다. 중심에는 200MW 전력 공급을 확보한 파주 AIDC가 있다. 숫자부터 달라지고 있다. LG유플러스의 AIDC 매출은 2025년 4220억원으로 전년보다 18.4% 증가했다. 올해 1분기에는 1144억원으로 31.0% 늘었다. 기존 데이터센터의 가동률 상승에 코로케이션을 넘어 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업이 더해지면서 외형이 빠르게 커지고 있다. 통신 본업 밖에서 이미 매출을 만드는 사업이라는 점이 AIDC에 힘을 싣는 배경이다. LG유플러스의 데이터센터 사업은 갑자기 시작된 것은 아니다. 1999년 IDC 사업에 뛰어든 뒤 평촌메가센터와 평촌2센터 등 대형 시설을 운영하며 기업 고객과 운영 경험을 축적했다. 회사는 그동안 쌓은 무중단 운영 노하우를 AI 환경에 맞게 다시 설계하고 있다. 일반 서버보다 전력과 발열이 큰 GPU를 안정적으로 돌리는 능력이 데이터센터 경쟁력의 핵심으로 바뀌었기 때문이다. 파주 AIDC는 이 전략의 집약체다. 연면적 약 15만㎡ 규모로 200MW의 전력 공급이 확정됐다. 내년 6월 준공 예정인 1동은 이미 관련 계약을 모두 마쳤다. 데이터센터는 건설 규모보다 고객을 얼마나 빨리 확보하느냐가 사업성을 좌우한다는 점에서 준공 전 계약 완료는 초기 수요가 확인됐다는 의미가 있다. 목표도 공격적이다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 사업에서 누적 5조원을 수주하고 연평균 매출을 15~20% 성장시키겠다는 계획이다. 단순히 공간과 전력을 빌려주는 사업에서 벗어나 AI에 최적화된 데이터센터를 설계하고 구축·운영하는 ‘AI 팩토리 오퍼레이터’로 올라서겠다는 구상이다. 강점은 LG그룹 안에서도 찾을 수 있다. 파주 AIDC에는 LG전자의 냉각 기술과 LG에너지솔루션의 UPS 배터리, LG유플러스의 운영 기술이 결합된다. 고집적 GPU가 늘어날수록 데이터센터는 전력 확보뿐 아니라 냉각 효율과 전력 안정성이 중요해진다. LG유플러스는 이를 ‘One LG’ 방식으로 묶어 외산 장비 의존도가 높은 AI 인프라 시장에서 자체 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 사업의 범위도 넓어지고 있다. LG유플러스는 최근 GS건설·자이C&A·간삼건축·D&O CM과 PMDC 얼라이언스를 출범시켰다. 데이터센터 주요 구조물과 설비를 미리 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식으로 건설 기간을 줄이고 품질을 표준화하는 것이 목적이다. 신규 센터뿐 아니라 기존 건물을 AIDC로 바꾸는 레트로핏 모델까지 검토하고 있다. 이는 AIDC 전략이 파주 한 곳에 머물지 않는다는 의미다. 파주에서 확보한 설계·냉각·전력·운영 경험을 표준화하면 다른 데이터센터에도 같은 방식을 적용할 수 있다. 데이터센터를 직접 운영해 매출을 만드는 동시에 구축·운영 노하우 자체를 사업화할 수 있는 구조다. AI 시대 데이터센터의 가치는 건물 면적보다 GPU를 얼마나 안정적이고 효율적으로 돌릴 수 있느냐에 따라 결정된다. 전력과 냉각, 네트워크, 운영 기술이 동시에 필요한 이유다. LG유플러스는 통신망을 운영하며 축적한 인프라 역량을 AI 컴퓨팅 인프라로 옮기고 있다. 한편 통신사는 오랫동안 가입자와 요금제로 성장해왔다. 이제는 AI를 쓰려는 기업에 전력과 공간, 네트워크와 운영 기술을 함께 제공하는 사업자가 새로운 성장 기회를 얻고 있다. 파주 AIDC는 LG유플러스가 통신회사에서 AI 인프라 사업자로 외연을 넓힐 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다. 이미 매출 성장과 고객 수요는 확인되고 있다. 남은 것은 파주에서 만든 경쟁력을 얼마나 빠르게 다른 지역과 고객으로 복제하느냐다. [아주경제 2026년 09월 29일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-29 07:42:36
KT 클라우드, 군산 60MW AIDC 착공…300MW까지 키운다 [경제일보] KT 클라우드는 전북 군산에 60MW 규모 AI 데이터센터(AIDC)를 구축하고 향후 300MW까지 사업을 확대하며 비수도권 AI 인프라 확보에 나선다. 차세대 AI 가속기의 고집적·고발열 특성에 대응하기 위해 액체냉각 기반 설계를 적용하고, 오는 2031년까지 총 1GW 규모의 AIDC 공급 기반을 확보한다는 구상이다. 28일 KT 클라우드는 종합 에너지기업 SGC에너지가 추진하는 전북 군산 AIDC 사업에 설계·시공·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 밝혔다. 이번 사업은 전북 군산시 11만5702㎡ 부지에 대규모 AI 데이터센터를 조성하는 프로젝트다. 올해 말 60MW 규모의 1단계 모듈형 데이터센터 착공을 시작해 오는 2028년 1분기 본격적인 운영에 들어가는 것이 목표로, SGC에너지는 향후 시장 수요에 따라 데이터센터 규모를 총 300MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 높은 전력과 냉각 성능이 요구된다. AI 학습과 추론에 사용되는 가속기가 고집적화되면서 서버에서 발생하는 열을 효과적으로 처리하고 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 인프라 확보가 중요해지고 있기 때문이다. 이에 데이터센터 사업자들도 GPU 등 연산 장비뿐 아니라 전력·냉각 설비를 얼마나 빠르게 구축할 수 있는지를 경쟁력으로 내세우고 있다. KT 클라우드는 군산 AIDC에 모듈러·스키드 솔루션을 적용해 구축 기간을 단축시킨다는 전략이다. 전력과 냉각 설비를 공장에서 모듈 형태로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립·설치하는 프리팹 방식이다. 현장 작업을 줄여 품질을 일정하게 유지하고 데이터센터 구축 기간을 50% 이상 단축하는 것을 목표로 한다. 특히 군산 AIDC 전 층에는 액체냉각 기반의 'AI 레디' 특화 설계를 적용한다. KT 클라우드는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 '베라루빈'과 같은 고발열·고집적 AI 가속기에 대응할 수 있도록 전력과 냉각 인프라를 선제적으로 설계하고, 향후 고객이 도입하는 AI 시스템에 맞춰 인프라를 구성할 수 있도록 구축한다고 설명했다. KT 클라우드는 이번 사업에서 단순 시공에 그치지 않고 데이터센터 설계부터 운영까지 전 과정에 참여한다. 설계 컨설팅과 주요 기계·전기·배관(MEP) 설비 공사, 안정성과 운영을 검증하는 커미셔닝, 실제 데이터센터 운영까지 맡는다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사를 수행하고 일부 전력 및 냉각설비를 담당한다. 대규모 AIDC의 안정적인 운영을 위한 커미셔닝도 KT 클라우드가 맡는다. 설계와 시공 단계부터 전력·냉각·제어 설비의 성능과 연동성을 검증하고 실제 운영 환경을 고려한 통합 시험을 진행해 고집적 데이터센터의 품질을 관리한다는 계획이다. 이번 군산 사업은 KT 클라우드가 추진하는 AIDC 공급 확대 전략에서도 한 축을 담당한다. KT 클라우드는 군산 AIDC를 향후 300MW 규모까지 확대하는 과정에서 SGC에너지와 협력을 이어가고, 비수도권을 포함한 지역별 특성과 고객 수요를 고려해 데이터센터 공급을 확대한다는 방침이다. KT 클라우드는 오는 2031년까지 총 1GW 규모의 AIDC 공급을 단계적으로 확대한다는 목표를 세우고 있다. 군산에서만 최대 300MW 규모의 데이터센터를 확보할 경우 전체 목표 용량의 상당 부분을 단일 지역에서 확보하게 되는 만큼, 향후 증설 속도와 실제 AI 인프라 수요가 사업 확대의 주요 변수가 될 전망이다. KT 클라우드는 군산을 비롯한 비수도권 지역에서 대규모 AIDC 공급 기반을 확보하는 동시에 데이터센터 구축·운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 시장에서 사업 영역을 넓힌다는 계획이다. 수도권에 집중된 데이터센터 인프라를 지역으로 분산하는 과정에서 전력과 부지 확보가 상대적으로 유리한 비수도권이 새로운 AIDC 입지로 부상할 것으로 분석된다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "군산 AI 데이터센터는 급증하는 AI 인프라 수요에 맞춰 고객이 요구하는 시기에 최적의 인프라를 공급하기 위한 핵심 프로젝트"라며 "데이터센터 구축·운영 전반에서 축적한 역량을 기반으로 대규모 AIDC의 품질과 안정성을 확보하고, 비수도권을 포함한 AIDC 공급 기반을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-28 15:06:24
KT, 가동률·반복 매출·자금 조달이 성패 가른다 [경제일보] KT의 AIDC 투자에서 가장 어려운 단계는 센터를 짓는 일이 아니라 이를 수익으로 연결하는 과정이다. 데이터센터는 완공 뒤에도 전력비와 냉각비, 서버 교체비가 계속 발생한다. 고객이 장기간 전력을 예약하고 GPU를 실제로 사용해야 투자금 회수가 가능하다. KT클라우드는 데이터센터 임대에만 기대지 않고 설계·구축·운영(DBO), GPU 서비스(GPUaaS), 클라우드와 AI 플랫폼을 결합하는 방식을 추진하고 있다. 고객이 시설 일부를 임차하는 데 그치지 않고 GPU와 클라우드, 보안, 네트워크를 함께 이용하도록 해 매출 단가와 고객 락인 효과를 높이겠다는 전략이다. 실적은 성장세를 보이고 있다. KT클라우드는 2025년 매출 9975억원을 기록했고 올해 2분기 매출은 2654억원으로 전년 동기보다 19.8% 늘었다. 가산 AI 데이터센터 가동률 상승과 DBO 사업 확대가 영향을 줬다. 다만 현재 매출 규모와 5년간 AIDC 투자액 사이에는 큰 간격이 있다. AIDC 사업의 수익성은 GPU 사용량과 계약 기간에 좌우된다. 고객이 확보돼도 GPU 세대교체가 빨라지면 장비 감가상각 부담이 커진다. 반대로 서버를 보수적으로 들여놓으면 초기 투자 부담은 줄지만 고객의 대규모 수요에 즉시 대응하기 어렵다. 전력비와 GPU 조달 가격, 클라우드 서비스 단가를 함께 관리해야 하는 이유다. KT가 클라우드와 데이터센터를 그룹 차원에서 다시 묶을 가능성이 거론되는 것도 이런 구조와 관련 있다. KT클라우드는 2022년 KT에서 분사한 뒤 외부 투자를 유치했다. 2023년에는 재무적투자자(FI)로부터 약 6000억원을 조달했고 당시 기업가치는 약 4조6000억원으로 평가됐다. KT는 지난해 말 기준 KT클라우드 지분 92.63%를 보유하고 있다. 재합병이 현실화되면 KT는 통신망·보안·클라우드·AIDC를 한 조직 아래 묶어 기업 고객에게 통합 서비스를 제공할 수 있다. 반면 FI의 투자금 회수 방안을 마련해야 하고 합병 비율이나 현금 정산 방식에 따라 KT의 자금 부담과 기존 주주 지분 희석 문제가 생길 수 있다. KT는 현재 구체적으로 결정된 사항이 없다는 입장이다. 경쟁 환경도 만만치 않다. SK텔레콤은 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW 규모의 AIDC를 구축하겠다고 밝혔고 GS와 네이버도 기가와트급 투자를 제시했다. KT의 1GW는 절대 규모보다 통신망과 클라우드, 전력·운영 기술을 묶어 고객에게 제공하는 방식에서 경쟁력을 찾아야 한다. 앞으로 공개돼야 할 지표는 단순한 확보 용량이 아니다. 부지별 착공과 준공, 계약 전력, 고객이 예약한 MW, GPU 가동률, 데이터센터 매출과 영업이익, 반복 매출 비중을 함께 봐야 한다. KT가 6조원 투자를 성장 자산으로 만들 수 있는지는 2031년의 1GW보다 매년 얼마나 채우고 회수하느냐에서 결정된다. [아주경제 2026년 09월 22일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-22 08:45:54
전력 없는 부지는 자산이 아니다…KT, '수요 따라 짓는' AIDC [경제일보] KT의 1GW AIDC 계획에서 눈여겨볼 대목은 데이터센터를 한 곳에 몰아 짓지 않는다는 점이다. KT클라우드는 2031년까지 전국 20여개 부지에 인프라를 분산하고 수도권과 비수도권에 서로 다른 공급 방식을 적용하기로 했다. 수도권은 기존 데이터센터를 거점으로 권역별 클러스터를 조성한다. 서울 여의도는 금융권 고객을 위한 초저지연 시설로 활용하고 안산·용인 등 경기 남부에는 AI용 GPU를 수용할 수 있는 인프라를 구축한다. 전력과 통신망, 고객이 밀집한 수도권에서는 부지를 먼저 확보해 공급 속도를 높이겠다는 계산이다. 비수도권은 순서가 반대다. 글로벌 빅테크나 AI 연산에 특화된 네오클라우드 등 고객을 먼저 확보한 뒤 부지를 개발한다. 초기에는 수십메가와트(MW) 규모로 시작해 수요가 확인되면 수백MW로 확대한다. 대규모 시설을 먼저 지어놓고 가동률을 걱정하는 방식에서 벗어나겠다는 뜻이다. 공급 일정도 제시됐다. 2027년 부천을 시작으로 2028년 대구·군산·용인, 2029년 안산 데이터센터를 순차적으로 공급한다. 일정이 계획대로 진행되려면 전력계통 접속, 인허가, 토지 개발, GPU 조달이 동시에 맞물려야 한다. 한 단계라도 지연되면 목표 용량과 투자 시점이 함께 늦어질 수 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 전력 밀도가 높다. GPU 서버가 늘어날수록 기존 공조 방식만으로는 열을 처리하기 어려워 액체 냉각과 고밀도 전력 공급이 필요하다. KT클라우드는 25년 이상 데이터센터를 운영한 경험을 바탕으로 액체 냉각과 자동화, AI 기반 운영 기술을 고도화하겠다고 밝혔다. KT의 차별화 전략은 데이터센터를 통신망으로 묶는 데 있다. 지역별 AIDC를 초저지연 네트워크로 연결해 하나의 인프라처럼 운영하고 전국 3500여개 국사를 AI 엣지 거점으로 활용한다는 구상이다. 해저케이블에 1조원을 투입해 국내 AI 데이터센터와 해외 클라우드·빅테크를 잇는 연결 용량도 확충할 계획이다. 다만 네트워크 강점이 전력 문제를 해결해주는 것은 아니다. 데이터센터 부지를 확보해도 전력계통영향평가와 변전소 건설이 늦어지면 서버를 들여놓을 수 없다. 글로벌 고객이 요구하는 2년 안팎의 구축 기간을 맞추려면 변압기와 냉각장치, GPU 서버 조달까지 미리 계약해야 한다. KT클라우드가 공개한 로드맵은 구축 순서와 지역을 보여주지만 각 부지의 확보 전력, 고객 규모, 투자금액은 구체적으로 제시되지 않았다. 향후 사업의 실체를 확인하려면 부지별 착공 시점과 수전 용량, 테넌트 계약, 실제 GPU 가동률을 따져봐야 한다. 1GW는 총량의 목표이고 사업 성패는 각각의 센터가 얼마나 빨리 채워지는지에 달려 있다.
2026-09-21 09:51:41
KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.
2026-09-17 09:57:32
KT, AI 인프라에 5년간 6조…AIDC 1GW 확장의 계산 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 인프라에 앞으로 5년간 6조원을 투입한다. KT가 공개한 투자 계획을 나눠 보면 AI 데이터센터(AIDC)에 약 5조원, 국내외 데이터 연결을 위한 해저케이블에 1조원이 배정된다. 데이터센터와 연결망을 함께 확보해 AI 전환(AX) 사업의 기반을 만들겠다는 구상이다. KT클라우드는 지난 15일 열린 ‘KT 클라우드 서밋 2026’에서 2031년까지 전국 20여개 부지에 1기가와트(GW) 이상의 AIDC 인프라를 공급하겠다고 밝혔다. 수도권에서는 전력과 인프라를 갖춘 부지를 먼저 확보하고 비수도권에서는 고객 수요를 확인한 뒤 센터를 짓는 방식이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 데이터센터 사업의 원칙으로 ‘실수요 기반 공급’을 제시했다. KT가 AIDC에 무게를 싣는 배경에는 AI 연산 수요의 변화가 있다. 과거 데이터센터가 인터넷 서비스와 기업 전산을 수용하는 공간이었다면 이제는 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 냉각 설비가 결합된 AI 연산 시설이 핵심 인프라로 떠올랐다. 모델 학습뿐 아니라 이용자 요청에 답하는 추론 서비스가 늘면서 안정적인 전력과 고밀도 서버를 갖춘 시설의 중요성도 커지고 있다. 정부 역시 AI 데이터센터를 국가전략산업으로 분류하고 민간 투자를 끌어내는 정책을 추진하고 있다. 정부는 지난 7월 2029년까지 8.4GW 규모 초거대 AIDC를 구축하는 550조원 규모의 민간 투자 계획을 제시했다. SK텔레콤·GS·네이버 등이 대규모 투자 계획을 내놓은 가운데 KT도 1GW 증설을 공식화했다. KT클라우드는 이미 데이터센터 운영 경험을 갖고 있다. 25년 이상 시설을 운영해왔고 국내 12개 데이터센터와 1200여 고객을 기반으로 사업을 이어가고 있다. 2025년 매출은 9975억원으로 전년보다 27.4% 늘었다. 가산 AI 데이터센터 가동과 설계·구축·운영(DBO) 사업 확대가 성장에 기여했다. 6조원 투자는 KT의 사업 지형도 바꾸는 규모다. 통신망을 빌려주는 사업에서 벗어나 전력·부지·서버·클라우드·네트워크를 함께 제공하는 기업용 인프라 사업자로 올라서려는 시도다. 데이터센터를 직접 운영하면 고객의 GPU 수요를 확보할 수 있고 클라우드와 보안, 네트워크 상품을 묶어 판매할 여지도 생긴다. 그러나 투자액이 크다고 사업성이 자동으로 확보되는 것은 아니다. AIDC는 건설비뿐 아니라 GPU와 전력설비, 냉각장치, 유지보수에 지속적인 비용이 들어간다. 고객이 정해지지 않은 상태에서 센터를 먼저 지으면 가동률이 낮아지고 투자금 회수 기간도 길어진다. KT클라우드가 수도권과 비수도권의 공급 방식을 달리한 이유도 여기에 있다. 첫 번째 확인 지점은 6조원의 집행 속도다. 2031년 1GW라는 목표보다 어느 지역에 얼마를 투자하고 어떤 고객이 전력을 사용할지 공개돼야 한다. KT가 통신 본업 중심의 회사에서 AX 인프라 기업으로 이동할 수 있을지는 선언보다 실제 착공과 고객 계약, 가동률에서 판가름날 전망이다. [아주경제 2026년 09월 17일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-17 07:53:25

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[사설] 흔들리는 증시와 AI 대전환, 금융의 기본과 상식부터 바로 세워라

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