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AI 가속 서버서 x86 앞선 Arm…에이전트 실행·보안까지 확장
[경제일보] AI 인프라에서 Arm의 영역이 에이전트 실행과 보안 통제로 넓어지고 있다. GPU 등 가속기를 탑재한 서버 시장에서 Arm 기반 플랫폼에 대한 투자가 x86을 앞선 가운데, AI의 작업을 수행하는 CPU와 행동을 감시하는 DPU 양쪽에 Arm 기술이 활용되고 있다. 시장조사업체 IDC가 집계한 올해 1분기 Arm 기반 가속 서버 지출액은 530억달러로, x86 기반 서버의 346억달러를 웃돌았다. 지난해 4분기 시작된 역전 흐름이 이어졌다. 대형 고객들이 엔비디아 GB200 등 랙 단위 시스템을 도입하면서 서버 플랫폼의 무게중심이 이동했다. Arm이 지난달 28일 공개한 기술 자료는 이러한 인프라 변화가 에이전틱 AI에서 갖는 의미를 짚었다. 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 기업 데이터를 읽고 외부 도구를 호출하며 작업을 완수한다. 여러 에이전트가 오래, 동시에 작동할수록 이를 실행할 컴퓨팅과 접근 권한을 통제할 컴퓨팅이 함께 필요해진다. CPU는 에이전트의 실행 환경, 작업 순서 조율, 도구와 애플리케이션 실행을 맡는다. GPU가 모델 연산을 가속하는 동안 CPU가 실제 업무 수행을 뒷받침하는 구조다. DPU는 네트워크·보안 기능을 호스트 CPU에서 분리해 독립적인 감시와 격리, 보안 정책 집행을 담당한다. Arm 기반 CPU는 AWS의 그라비톤, 구글의 액시온, 마이크로소프트의 코발트, 엔비디아의 베라로 확산돼 있다. 각각 설계는 다르지만 Arm 소프트웨어 생태계와 호환된다. Arm도 올해 3월 자체 설계한 데이터센터용 ‘AGI CPU’를 공개하며 설계 기술 라이선스와 CPU 제품을 함께 제공하는 방향으로 사업을 넓혔다. 엔비디아가 지난달 28일 발표한 ‘오픈 에이전트 세이프티 플랫폼’은 실행과 보호를 분리한 구조를 구현하는 사례다. 에이전트 실행 환경인 ‘오픈셸’과 감시 기능을 맡는 ‘센트리’, DPU인 ‘블루필드4’를 결합한 참조 설계다. 오픈셸은 에이전트 주변에 격리된 실행 환경을 만들고 접근 가능한 파일과 네트워크, 도구, 인증정보를 관리한다. 에이전트 프로세스 바깥에서 정책을 집행해 모델이 어떤 답변을 생성하든 정해진 접근 경계를 유지하도록 설계했다. 센트리는 블루필드4에서 에이전트의 요청과 응답, 데이터·도구 접근을 감시한다. 신원과 권한을 확인하고 허용 범위를 벗어나려는 에이전트를 격리한다. 엔비디아는 밀리초 단위로 격리·중단할 수 있다고 설명했다. 블루필드4에는 Arm 네오버스 V2 기반 CPU 코어 64개가 탑재된다. 작업을 실행하는 서버와 별도의 처리 자원으로 보안을 관리해 호스트가 침해돼도 통제 기능을 유지하도록 하는 방식이다. 이 구조는 기업이 AI에 더 많은 권한을 맡기면서 필요한 보안 기능을 인프라에 결합한다. Arm 기술의 활용 범위도 작업 실행에서 이를 보호하는 인프라 프로세서로 확대되는 셈이다. 기업 서비스 연동도 진행 중이다. 세일즈포스와 엔비디아는 오픈셸을 슬랙에 통합해 담당자가 에이전트 활동과 감사 기록을 확인하고 추가 권한 요청을 승인하거나 거절할 수 있도록 했다. SAP는 기업용 AI 플랫폼의 줄 스튜디오 실행 환경에 오픈셸을 결합하고 있다.
2026-10-02 12:33:20
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AI 컴퓨팅의 다음 무대…Arm, '에이전틱·엣지·피지컬 AI' 정조준
[경제일보] 인공지능(AI) 컴퓨팅 시장의 무게중심이 데이터센터에서 엣지와 물리적 세계로 확장되면서 Arm이 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 새로운 성장축으로 제시했다. AI 에이전트가 PC와 스마트폰을 넘어 자동차·로봇 등 다양한 기기에서 주변 환경을 인식하고 직접 행동하는 시대가 다가오면서 이를 뒷받침하는 저전력·고성능 컴퓨팅 생태계 선점에 나선다는 전략으로 풀이된다. 7일 Arm은 온라인 기자간담회를 통해 클라우드 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등에 대한 전략을 공개했다. 아미 바다니 Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 이날 "에이전틱 워크로드가 데이터센터를 넘어서고 있다"며 "앞으로 더 많은 에이전트가 엣지에서 실행될 것"이라고 말했다. Arm은 AI 에이전트가 클라우드에서만 작동하는 것이 아니라 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇 등 엣지 기기로 확산되면서 컴퓨팅 수요가 새로운 영역으로 이동할 것이라고 전망했다. 특히 에이전트가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 형태로 발전한다는 것이다. Arm은 자체 생태계를 통해 자사의 전략을 확장하고 있다. Arm에 따르면 현재 Arm 아키텍처를 사용하는 개발자는 약 2200만명으로, Arm은 개발자 생태계를 기반으로 AI 컴퓨팅 수요가 엣지와 다양한 디바이스로 확산되는 과정에서 주도권을 확보한다는 계획이다. 아미 바다니 CMO는 "궁극적으로 에이전트가 물리 세상에서 주변을 인식하고 조치할 수 있게 될 것"이라며 "앞으로 컴퓨팅 워크로드가 어디로 가는가 생각했을 때 그 목적지들을 보면 Arm이 모두 지원할 수 있는 목적지"라고 강조했다. Arm은 모바일과 엣지 환경에서 그래픽 처리 방식도 AI 중심으로 변화하고 있다고 설명했다. AI가 그래픽 제작 과정에 직접 활용되면서 GPU의 역할도 기존 그래픽 연산 중심에서 AI 연산까지 포괄하는 방향으로 확대되고 있는 것이다. Arm은 신경망 가속기와 모션 엔진을 GPU 셰이더에 통합하는 방식으로 그래픽과 AI 연산의 결합을 강화하고 있다. 이를 통해 저해상도로 렌더링한 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 끌어올리는 방식 등 모바일 기기에서도 고품질 그래픽을 구현할 수 있도록 지원한다. Arm은 새롭게 설계한 7세대 아키텍처를 통해 기존 데스크톱 환경에서만 가능했던 고급 그래픽 기능을 모바일에서도 구현할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 과거에는 모바일 게임 개발자가 고급 그래픽 기술을 적용하기 위해 성능과 전력 사이에서 상당한 제약을 감수해야 했지만, AI와 GPU 기능이 결합되면서 이런 제약이 줄어들고 있는 것으로 알려졌다. 특히 Arm은 모바일 환경에서도 최대 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능해졌다고 강조했다. Arm에 따르면 불과 한 세대 만에 동일한 전력에서 모든 기능의 성능이 4배 이상 향상됐고, AI를 사용하지 않는 전통적인 게임이나 기존 벤치마크에서도 성능 개선이 나타났다. 이를 통해 Arm은 단순히 그래픽 성능을 높이는 것을 넘어 개발자가 하드웨어 제약에 맞춰 콘텐츠를 축소하기보다 게임의 그래픽과 스토리 구현에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 크리스 버기 Arm 엣지 AI 부문 총괄 부사장은 "예전에는 개발자들이 모바일 게임을 개발할 때 첨단 기술 적용이 어려웠다"며 "이제 모바일에서는 불가능했던 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이 모든 것들이 개발자 친화적인 시스템과 생태계 기반으로 개발됐다"며 "이제 그래픽 아티스트들은 게임을 온라인, 모바일, 전력, 예산에 맞추는 것에 시간을 보내는 것이 아니라 멋진 비주얼과 스토리에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. Arm이 엣지 AI를 넘어 주목하는 분야는 피지컬 AI다. 현재 피지컬 AI 관련 컴퓨팅 시장이 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 AI의 물리적 세계 전환이 가속화되면서 시장 규모가 더욱 커질 것으로 전망했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차 등 물리적 공간에서 AI가 주변 환경을 인식하고 판단하며 실제 움직임까지 수행하는 기술을 의미한다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 디지털 콘텐츠를 중심으로 확산됐다면, 피지컬 AI는 AI의 판단 결과가 실제 공간에서 움직임으로 이어진다는 점에서 새로운 컴퓨팅 수요를 만들어낼 수 있을 것으로 평가된다. Arm은 이 시장을 겨냥해 단순히 CPU 아키텍처를 공급하는 데 그치지 않고 생태계 확장에도 나서고 있다. 대표적인 전략이 'Arm 토탈 디자인'이다. Arm 토탈 디자인은 반도체 설계 기업과 파트너들이 Arm 기반의 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 특정 목적에 최적화된 칩을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 생태계를 구축하는 전략이다. AI가 데이터센터에서 엣지, 로봇과 자동차 등 피지컬 영역으로 확산될수록 다양한 형태의 맞춤형 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있는 만큼 이를 Arm 생태계 안으로 끌어들이겠다는 것이다. 헨리 부사장은 "작년 피지컬 AI 분야의 컴퓨팅 전체 시장 규모가 250억 달러로 보고 있다"며 "전환이 가속됨에 따라 컴퓨팅 역사상 가장 거대한 시장 중 하나로 성장할 것"이라고 말했다.
2026-09-08 11:00:00
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"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전
[경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.
2026-07-28 16:07:34
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AI 인프라도 '튜닝' 경쟁…노타, AWS AI칩 최적화 시장 진출
[경제일보] 엔비디아 GPU를 대체할 인공지능(AI) 인프라에 대한 관심이 높아지는 가운데 AI 모델을 클라우드 환경에 맞게 최적화하는 시장도 함께 성장하고 있다. AI 서비스 확산으로 인프라 비용 부담이 커지면서 AWS의 자체 AI 칩인 '트레이니움'과 '인퍼런시아'를 도입하려는 기업이 늘고 있지만, 기존 AI 모델을 새로운 칩 환경에서 효율적으로 구동하기 위해서는 별도의 최적화 작업이 필요하기 때문이다. 7일 노타는 AWS AI 칩 환경에서 기업 고객이 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 출시했다고 밝혔다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움과 인퍼런시아 환경에 맞춘 모델 최적화 서비스를 제공한다. 최근 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 AI 모델 개발뿐 아니라 운영 비용 절감으로도 옮겨가고 있다. 이에 노타는 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하는 기업들이 GPU 확보 비용과 전력 소비 부담이 커지면서 AWS를 비롯한 글로벌 클라우드 사업자들이 자체 개발한 AI 칩 도입을 검토하는 사례가 증가한 것으로 분석한다. AWS의 트레이니움은 AI 모델 학습을, 인퍼런시아는 AI 추론을 위해 설계된 전용 칩이다. AWS는 자체 AI 칩을 통해 가격 대비 성능과 에너지 효율을 높이는 전략을 추진하고 있으며, 글로벌 AI 기업들도 이를 활용해 인프라 비용 절감에 나서고 있다. 다만 기존 AI 모델을 새로운 AI 칩 환경으로 이전하는 과정은 쉽지 않은 것으로 알려졌다. 모델 구조와 연산 방식이 하드웨어마다 달라 별도의 포팅과 최적화가 필요하며, 이를 수행할 전문 인력도 부족한 상황이다. 이로 인해 AI 모델을 다양한 칩 환경에 맞게 경량화하고 성능을 조정하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 노타는 해당 수요를 겨냥해 자사 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 기술검증(PoC)과 모델 포팅, 경량화, 성능 튜닝까지 전 과정을 지원한다. AI 모델 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있도록 지원하고, AWS AI 칩 환경에 맞춘 최적 배포를 제공하는 것이 특징이다. 특히 노타는 AWS 트레이니움과 인퍼런시아 환경에서 대규모 언어 모델을 최적화한 경험도 확보했다고 설명했다. 320억개 파라미터 규모 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실은 1% 미만으로 유지한 사례를 확보했으며, 다양한 AI 모델 아키텍처에 대한 포팅과 튜닝 경험도 축적했다고 강조했다. 앞서 노타는 모바일 기기뿐 아니라 데이터센터와 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 제공해온 바 있다. 그동안 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI, 모빌린트 등과 협력하며 하드웨어별 AI 모델 경량화 기술을 검증했으며, 이번 서비스를 계기로 클라우드 AI 인프라 영역까지 사업을 확대한다는 전략이다. 채명수 노타 대표는 "AWS AI 칩은 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하며, 노타는 이러한 AWS 칩의 성능을 고객이 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 말했다.
2026-07-07 08:23:06
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AI 추론 최적화 수요 확대…노타, 상반기 수주 174억원 기록
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장이 '학습' 중심 경쟁에서 실제 서비스를 운영하는 '추론' 경쟁으로 빠르게 이동하면서 AI 모델을 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 실행하려는 수요가 늘어나면서 AI 경량화 기술 기업인 노타의 사업 기회도 확대되는 모습이다. 26일 노타는 올해 2분기 수주액이 약 61억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간 약 28억원과 비교하면 두 배 이상 증가한 규모다. 1분기 수주액 약 113억원을 포함한 상반기 누적 수주액은 약 174억원으로 집계됐다. 최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산량과 전력 소비가 증가하는 만큼, 반도체 성능을 최대한 활용하면서도 추론 속도를 높이는 최적화 기술이 기업들의 새로운 투자 분야로 부상하고 있는 것이다. 특히 제조 현장과 자율주행, 로봇, 스마트시티 등 피지컬 AI 분야가 확대되면서 클라우드 서버가 아닌 단말기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 산업 현장에서는 네트워크 연결 여부와 관계없이 실시간으로 AI를 실행해야 하는 사례가 늘어나면서 AI 모델을 경량화하고 하드웨어 환경에 맞게 최적화하는 기술 수요가 확대되고 있다. 이에 노타는 시장 변화에 맞춰 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 AI 비전 솔루션 'NVA(노타 비전 에이전트)'를 양축으로 사업을 확대하고 있다. 노타에 따르면 플랫폼 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 184% 성장했다. 최근 AI 반도체 기업 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하면서 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm 등에 이어 반도체 및 하드웨어 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 하드웨어 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있도록 지원하며, 피지컬 AI와 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터 환경에서도 AI 추론 효율을 높이는 기술로 활용되고 있다. 노타는 AI 반도체 종류가 다양해질수록 각 칩 특성에 맞는 최적화 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다고 설명했다. 산업 현장 중심의 AI 솔루션 사업도 성장세를 이어갔다. NVA 솔루션 부문은 지난해 같은 기간보다 약 1.8배 성장했다. 제조업과 건설, 플랜트, 산업안전 분야를 비롯해 영상 관제와 도시 안전, 교통 인프라 등 다양한 분야에서 적용 사례를 확대하며 사업 기반을 넓히고 있다. 최근에는 교통 영상 기반 비전언어모델(VLM) 분석과 다중 운집 분석 등 공공안전 분야 레퍼런스도 확보했다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 즉시 실행하려는 수요가 늘면서 NVA의 적용 범위도 지속 확대되고 있다. IT 업계에서는 향후 AI 시장 경쟁이 모델 자체의 성능뿐 아니라 얼마나 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는지가 중요 요인으로 작용할 것으로 전망하고 있다. AI 서비스가 제조와 모빌리티, 로봇, 공공안전 등 실제 산업 현장으로 확산될수록 추론 최적화와 경량화 기술은 AI 생태계의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 분석이다. 특히 노타는 플랫폼과 솔루션을 동시에 확대하며 AI 최적화 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 플랫폼 사업에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고, 솔루션 사업에서는 산업안전과 모빌리티, 교통, 공공안전 등 피지컬 AI 수요를 기반으로 레퍼런스를 확대해 AI 추론 최적화 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산될수록, 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 NVA 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.
2026-06-26 15:16:27
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알테오젠바이오로직스, 'ALT-L9' 사우디 허가 획득 外
[경제일보] 알테오젠의 자회사 알테오젠바이오로직스는 아일리아 바이오시밀러 ‘ALT-L9’이 사우디아라비아 식품의약품청(SFDA)으로부터 품목허가를 획득했다고 19일 밝혔다. 이번 허가는 중동·북아프리카(MENA) 지역 파트너사인 SPIMACO를 통해 이뤄진 것으로, 알테오젠바이오로직스가 글로벌 파트너십을 기반으로 해외 시장에서 성과를 낸 사례다. SPIMACO는 MENA 16개국에서 ALT-L9의 생산, 유통, 판매를 담당하고 있다. 사우디 SFDA는 중동 지역 내 영향력 있는 규제기관으로 다수 국가가 허가 결과를 참고해 자국 심사를 진행한다. 이에 따라 UAE를 비롯한 MENA 주요 국가에서의 허가 절차도 가속화될 전망이다. 현재 UAE에서는 허가 심사가 진행 중이다. ALT-L9은 황반변성 등 망막질환 치료제 ‘아일리아’의 바이오시밀러다. 글로벌 임상 3상을 통해 오리지널 의약품과의 동등성을 입증했으며 유럽의약품청(EMA)과 식품의약품안전처(MFDS)에서 이미 품목허가를 받은 바 있다. MENA 지역은 5억 명 이상의 인구를 기반으로 의약품 수요가 빠르게 증가하는 시장이다. 특히 당뇨병 유병률이 높아 당뇨병성 망막병증과 황반부종 등 망막질환 치료제 수요가 큰 것으로 평가된다. 지희정 알테오젠바이오로직스 대표는 “이번 사우디 허가는 MENA 시장 확대의 중요한 이정표”라며 “UAE 등 주요 국가에서의 추가 허가도 기대한다”고 말했다. ◆HLB, FGFR2 표적항암제 글로벌 2상 돌입…암종불문 치료 확대 시동 HLB의 미국 자회사 엘레바 테라퓨틱스가 FGFR2 융합·재배열을 표적하는 항암제 ‘리라푸그라티닙’의 암종불문(Tumor-agnostic) 적응증 확대를 위한 글로벌 임상 2상에 돌입했다고 19일 밝혔다. 리라푸그라티닙은 현재 미국 식품의약국(FDA)에서 담관암 적응증으로 신약 허가 심사를 받고 있는 후보물질이다. 이미 희귀의약품(ODD)과 혁신치료제(BTD)로 지정됐으며 우선심사(Priority Review)가 진행 중이다. 최종 허가 여부는 오는 9월 27일(PDUFA Date) 내 결정될 예정이다. 이번 글로벌 임상 2상은 기존 치료 경험이 있는 절제불가, 국소진행성 또는 전이성 고형암 환자 가운데 FGFR2 융합 또는 재배열이 확인된 환자를 대상으로 진행된다. 시험은 공개라벨(Open-label), 단일군(Single-arm) 방식으로 설계됐으며 미국·한국·영국·스페인·프랑스 등 5개국에서 다기관으로 수행된다. 1차 평가지표는 객관적 반응률(ORR)이다. 암종불문 치료제는 암이 발생한 장기와 관계없이 특정 유전자 변이를 겨냥하는 정밀의료 기반 항암제다. 최근 글로벌 항암제 개발이 장기별 접근에서 유전자 중심으로 전환되는 흐름 속에서 리라푸그라티닙은 담관암을 넘어 다양한 고형암으로 치료 범위를 확장할 가능성이 주목받고 있다. 앞서 진행된 글로벌 임상 1/2상(ReFocus)에서는 담관암을 제외한 13종의 FGFR2 융합·재배열 고형암 환자군 42명을 대상으로 의미 있는 항암 활성이 확인됐다. 엘레바는 해당 데이터와 이번 임상 2상 결과를 통합해 최소 7개 암종에서 암종별 5명 이상의 환자 데이터를 확보한 뒤 중간분석을 진행할 계획이다. 김동건 엘레바 테라퓨틱스 대표는 “리라푸그라티닙은 FGFR2 변이를 정밀하게 겨냥하는 차세대 표적항암제”라며 “담관암을 넘어 다양한 고형암으로 치료 영역을 확대할 잠재력을 갖고 있다”고 설명했다. 이어 “한국과 미국에서 환자 모집이 시작된 만큼 글로벌 임상을 가속화하겠다”고 말했다. ◆휴메딕스, HA 필러 ‘리포리아’ 中 승인 획득 휴온스그룹 계열사 휴메딕스가 히알루론산(HA) 기반 필러 제품으로 중국 시장 공략을 강화한다. 휴메딕스는 프리미엄 필러 ‘리포리아 HARA-L’이 중국 국가약품감독관리국(NMPA)으로부터 의료기기 품목 허가를 획득했다고 19일 밝혔다. 이번 허가는 휴메딕스가 중국에서 받은 세 번째 필러 제품 승인이다. 앞서 2015년 ‘엘라비에 딥라인 플러스’, 2019년 ‘엘라비에 딥라인-L’이 허가를 받은 바 있다. ‘리포리아 HARA-L’은 올해 4분기 중국 시장에 정식 출시될 예정이다. 현지 유통과 판매는 중국 협력사 샹리 에스테틱(Chengdu Shang-Li Aesthetic Co., Ltd.)이 담당한다. 휴메딕스는 현지 파트너와 협업을 통해 차별화된 마케팅을 펼치고 시장 점유율 확대에 나설 계획이다. 이 제품은 고순도·고정제 히알루론산 생산 기술을 기반으로 개발된 필러로 기존 ‘엘라비에 프리미어’와 동일한 원천 기술이 적용됐다. 유럽약전(EP) 기준을 충족하는 원료를 사용했으며 국내 원료의약품(DMF)에 등록된 무균 의약품 원료를 활용해 주사제 및 점안제 등에 쓰이는 것과 동일한 수준의 품질을 확보했다. 특히 ‘리포리아 HARA-L’은 모노페이직과 바이페이직 필러의 장점을 결합한 고점탄성 제품이다. 휴메딕스의 독자 공법인 ‘HiVE(High Viscoelasticity)’ 기술을 적용해 가교 반응 효율을 높이고 가교제(BDDE) 잔류량을 낮춘 것이 특징이다. 이번 중국 허가는 지난해 2월 태국에 이은 두 번째 해외 등록 사례다. 휴메딕스는 향후 ‘리포리아 HARA-L’과 ‘엘라비에 프리미어’를 중심으로 해외 등록 국가를 확대하고 복수의 필러 라인업을 구축해 글로벌 시장 공략을 강화할 방침이다. 강민종 휴메딕스 대표는 “이번 중국 승인을 통해 제품의 품질과 기술력을 글로벌 시장에 알릴 수 있게 됐다”며 “앞으로도 해외 시장에서 영향력을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-19 11:20:10
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"GPU 다음은 CPU"…Arm, 에이전틱 AI 인프라 경쟁 참전
[경제일보] 에이전틱 인공지능(AI) 확산이 본격화되면서 AI 산업이 GPU 중심으로 성장해왔지만 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 수행하는 단계로 진화하면서 CPU 수요 역시 함께 증가할 것이라는 전망이 나오고 있다. 이에 Arm은 변화에 맞춰 데이터센터와 PC 시장 공략에 나서고 있다. 2일 Arm은 대만에서 진행된 '컴퓨텍스 2026' 박람회에서 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 Arm AGI CPU 생태계에 합류한다고 밝혔다. 이는 지난 3월 개최된 Arm 에브리웨어 행사에서 공개한 AI 인프라 전략의 후속 행보로 분석된다. 이번 행사에서 Arm은 메타, 오픈AI, SAP, SK텔레콤 등과의 협력 사례를 소개하며 에이전틱 AI 확산이 데이터센터 내 CPU 수요 증가로 이어질 것으로 전망했다. 최근에는 오라클까지 관련 생태계에 참여하면서 AI 인프라 시장에서 Arm 기반 서버 확대 움직임이 이어지고 있는 것으로 알려졌다. 에이전틱 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 데이터와 서비스, 소프트웨어를 연계해 작업을 수행하는 기술이다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 계획 수립과 정보 검색, 코드 실행, 외부 서비스 활용 등의 기능을 수행한다. 시장조사업체 세미애널리시스는 최근 에이전틱 코딩 환경에서 전체 실행 시간의 약 42%가 CPU 기반 작업에 사용된다고 분석했다. AI 모델 자체의 연산뿐 아니라 데이터 처리와 시스템 제어, 외부 서비스 연동 등 다양한 작업이 필요해지면서 CPU 활용도가 높아지고 있는 것이다. 또한 주요 클라우드 사업자들의 Arm 기반 인프라 확대 움직임도 이어지고 있다. 구글은 자체 TPU 시스템의 헤드 노드에 Arm 기반 프로세서인 액시온(Axion)을 적용했으며, 아마존웹서비스(AWS)는 그래비톤(Graviton) 기반 서버 확대를 추진하고 있다. 엔비디아 역시 Arm 기반 CPU인 베라(Vera)를 차세대 AI 플랫폼에 적용할 계획이다. 이에 Arm은 서버용 프로세서인 AGI CPU를 선보였다. Arm은 해당 제품이 AI 데이터센터 환경에서 높은 전력 효율성과 집적도를 제공하도록 설계됐다. Arm은 PC 시장에서도 AI 중심의 변화가 진행될 것으로 전망했다. 컴퓨텍스 2026에서 공개된 엔비디아 RTX 스파크는 Arm 기반 Grace CPU와 블랙웰 RTX GPU를 결합한 AI PC 플랫폼이다. AI 기능이 PC의 핵심 사용 경험으로 자리 잡으면서 온디바이스 AI 처리 수요가 확대될 것이라는 전망이 반영된 것으로 분석된다. 마이크로소프트도 RTX 스파크 공개와 함께 Windows on Arm 생태계 확대 계획을 밝혔다. Arm 기반 PC가 저전력 중심 시장을 넘어 AI 활용이 많은 고성능 PC 영역까지 확대를 시도하고 있는 것으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 학습 중심 경쟁에서 추론 중심 경쟁으로 이동하면서 인프라 구조에도 변화가 나타날 것으로 보고 있다. GPU가 핵심 역할을 담당하겠지만 CPU와 메모리, 네트워크를 포함한 전체 시스템 최적화가 중요해질 것이라는 전망이다. 마헤시 티아가라잔 오라클 클라우드 인프라스트럭처 EVP는 "OCI는 우버와 같은 고객 사례를 포함해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 전반에서 Arm 기반 인프라의 강력한 성장세를 확인하고 있으며, Arm AGI CPU가 이러한 이점을 차세대 에이전틱 AI 시스템에서 확장할 수 있는 가능성을 기대하고 있다"며 "고성능 Arm 컴퓨팅과 OCI의 확장 가능한 클라우드 인프라를 결합함으로써 Arm AGI CPU는 고객들이 보다 효율적이고 조율된 AI 환경을 대규모로 구축할 수 있도록 지원할 잠재력이 있다고 본다"고 말했다.
2026-06-02 16:22:27
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