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파두, 파일 처리까지 맡는 SSD 공개…AI 서버 데이터 병목 줄인다 [경제일보] 파두가 서버의 중앙처리장치(CPU)가 맡던 파일 처리 기능을 저장장치 안으로 옮기는 기술을 공개했다. 인공지능(AI) 가속기가 데이터를 읽고 쓰는 과정에서 CPU와 운영체제에 의존하는 단계를 줄여 지연과 전력 부담을 낮추겠다는 구상이다. 파두는 미국 캘리포니아주 산호세에서 현지시간 12∼15일 열리는 ‘2026 OCP 글로벌 서밋’에서 ‘파일 시맨틱 SSD(FS-SSD)’를 공개했다고 15일 밝혔다. 회사는 이 기술을 세계 최초라고 소개했다. 일반적인 SSD는 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고 주소를 기준으로 읽고 쓴다. 파일이 어느 블록에 저장돼 있는지 찾고 접근 권한을 확인하는 일은 주로 서버의 CPU와 운영체제가 담당한다. FS-SSD는 파두의 6세대 SSD 컨트롤러에 파일 처리 펌웨어를 탑재했다. 파일 검색과 접근 권한 확인, 파일과 저장 주소 간 변환을 SSD 내부에서 처리한다. 저장장치가 파일 단위의 요청을 직접 다루도록 설계한 것이 핵심이다. 회사 설명에 따르면 표준 NVMe 명령 안에 파일 요청을 담아 전달해 GPU와 데이터처리장치(DPU) 등 가속기가 호스트 CPU의 파일 처리 경로를 거치지 않고 SSD에서 파일을 읽고 쓸 수 있다. 네트워크로 연결된 서버의 접근도 지원하는 구조다. AI 인프라에서는 연산 성능뿐 아니라 데이터를 가속기에 전달하는 과정의 효율도 중요하다. 학습 데이터를 반복해서 읽거나 학습 중간 상태인 체크포인트를 저장할 때 파일 처리 지연이 커지면 전체 작업 흐름에 영향을 줄 수 있다. 이미 엔비디아의 ‘GPUDirect Storage’는 CPU 메모리를 경유하는 복사를 줄여 저장장치와 GPU 메모리 사이에서 데이터를 직접 전송한다. 다만 이 전송을 설정·관리하는 제어 경로에는 CPU에서 실행되는 드라이버가 관여한다. 파두는 파일 처리 자체를 SSD로 옮기는 방식을 제시했다. 파두는 이를 통해 파일 서비스를 위한 서버 CPU·메모리·소프트웨어 계층을 줄이고 전력과 운영 비용을 낮추는 것을 목표로 한다. 향후 DPU 기반의 호스트 없는 스토리지 서버와 확장형 파일 스토리지로 발전시키고, 주문자상표부착생산(OEM)·제조자개발생산(ODM) 파트너에게 참조 설계도 제공할 계획이다. 별도 전시에서는 Gen6 컨트롤러 ‘FC6161’을 적용한 16TB SSD를 실시간 시연했다. 회사는 기존 Gen5 대비 최대 2.5배의 성능을 보였다고 밝혔다. 소비전력도 SSD 전체와 컨트롤러 수치를 나눠 제시했다. 완제품 SSD는 순차 쓰기 동작 시 28W 미만, 대기 시 5W 미만이다. 컨트롤러는 읽기 시 6W 미만, 쓰기 시 약 7W라고 설명했다. 남이현 파두 대표는 “오늘날 AI 데이터센터에는 전력 효율, 안정적인 지연시간, 전력 관리, 냉각 등 다양한 요소가 요구된다”며 “글로벌 시장에서 인정받은 컨트롤러 기술력을 주축으로 FS-SSD와 함께 AI 스토리지 솔루션 선도 기업으로 도약할 것”이라고 말했다.2026-10-15 10:55:24
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![[경제일보] 5GW 장기공급 계약 따낸 LG전자…美서 AI 냉각장비 직접 만든다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/15/20261015093928722688.png)
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
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카카오 '모두의 AI' 연말 출시 목표…검색부터 예약까지 한 대화로 [경제일보] 카카오가 ‘모두의 AI’를 올해 말 정식 출시하고 월간 활성 이용자(MAU) 500만명을 확보한다는 목표를 제시했다. 카카오톡을 접점으로 국산 AI 모델과 외부 도구를 연결해 검색·비교·예약을 하나의 대화로 처리하는 서비스를 개발한다. 이용자 규모와 함께 요청한 일이 실제로 완료됐는지를 성과 지표로 삼는다. 카카오 컨소시엄에서 프로덕트를 총괄하는 유용하 성과리더는 14일 개발자 콘퍼런스 ‘if(kakao)26’에서 서비스 구조와 출시 계획을 공개했다. 베타 테스트와 단계적 확대를 거쳐 연말 정식 서비스로 전환하고, 2027년부터 개인별 에이전트를 도입한다는 구상이다. 모두의 AI는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘전 국민 AI서비스 보편적 활용지원’ 사업이다. 정부는 지난 8월 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 카카오 컨소시엄은 익숙한 메신저를 진입점으로 범용 챗봇과 분야별 전문 에이전트를 연결하는 방식을 택했다. 서비스는 카카오톡을 통해 접속하거나 웹에서 직접 이용하는 별도 공간으로 개발 중이다. 이용자가 처음부터 필요한 AI나 도구를 고르지 않아도 자신의 상황을 설명하면서 도움을 받을 수 있도록 한다. 예를 들어 아이와 갈 전시를 물으면 날짜와 이동 거리, 동행인 조건을 대화로 구체화한다. 주변 식당을 찾고 후보를 비교한 뒤 예약까지 연결하는 흐름을 지향한다. 도중에 조건이 바뀌어도 앞서 정한 일정과 인원을 다시 설명하는 부담을 줄이고, 예약 실행 전에는 조건과 금액을 이용자에게 확인한다. 예약 등 실행 기능은 초기 베타에서 제한적으로 제공하고 단계적으로 확대할 예정이다. 유 성과리더는 “처음부터 어떤 도구를 쓸지 알아야 하거나, 요청을 완벽한 문장으로 정리할 필요는 없다”고 말했다. 개발에는 컨소시엄 15개사와 얼라이언스 19개사 등 34개 기업·기관이 협력한다. 카카오는 이용자 경험과 AI 작업 흐름을 관리하는 기반을 맡는다. LG유플러스는 모델과 GPU 운영을, LG AI연구원은 ‘엑사원’의 모델 역량을 제공한다. 참여사들은 전문 AI와 데이터, 도구, 국산 AI 반도체 실증 등을 지원한다. 카카오의 ‘카나나’와 엑사원 등 국산 모델은 이용자의 요청을 이해하고 과업을 수행하는 품질을 기준으로 검증한다. 서로 다른 에이전트가 협업할 수 있도록 업무 위임 범위와 권한, 처리 상태를 주고받는 공통 규칙도 마련한다. 외부 개발자가 만든 도구를 서비스에 연결하는 통로도 확대한다. 카카오는 ‘PlayMCP’에 등록된 약 500개 도구 중 검증·심사를 통과한 것을 선별해 제공할 계획이다. 도구 등록과 운영, 이용량 확인을 지원하고 장기적으로는 이용 성과가 개발자의 수익으로 이어지는 구조를 마련한다. 베타 평가에서는 재방문 여부와 대화 맥락 유지, 요청한 업무의 완료 수준을 살펴 개선에 반영한다. 500만명이라는 이용자 목표에 반복 이용과 실제 업무 처리 능력을 함께 확인하겠다는 방향이다. 2027년부터 추진하는 ‘1인 1에이전트’는 이용자가 원하는 역할과 업무 방식을 대화로 정하는 서비스다. 건강관리 계획과 검진 예약을 돕도록 요청하면 역할과 기억 허용 범위, 업무 순서, 확인받을 사항을 정하고 전문 에이전트와 도구를 연결한다. 유 성과리더는 일상에서 검증한 서비스와 운영 경험을 개인 업무를 돕는 에이전트로 발전시키고, 조직과 산업으로 활용 범위를 넓히는 로드맵을 수립 중이라고 밝혔다.2026-10-14 16:20:49
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안현 SK하이닉스 사장 "AI 추론 병목 해소"…3D 적층 D램·HBF 개발 추진 [경제일보] 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 인공지능(AI) 추론 시장의 급성장에 대응하기 위한 차세대 메모리 기술 로드맵을 제시했다. 고대역폭메모리(HBM)의 성능을 높이는 동시에 3차원(3D) 적층 D램과 고대역폭플래시(HBF) 개발을 추진해 데이터 처리 병목을 줄이고 AI 인프라의 전력 효율을 개선한다는 구상이다. 14일 SK하이닉스에 따르면 안 사장은 국내 반도체 전시회 ‘SEDEX 2026’ 기조연설에서 ‘AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향’을 주제로 차세대 기술 로드맵을 발표했다. 안 사장은 AI 추론 수요가 빠르게 증가하면서 개별 메모리의 성능뿐 아니라 서로 다른 메모리 계층 간 데이터 이동 효율이 중요해지고 있다고 진단했다. 안 사장은 AI 시장 확대를 이끄는 요인으로 작업 복잡도 증가와 컨텍스트 길이 확대, 추론 요청량 급증을 꼽았다. 세 요인이 복합적으로 작용하면서 AI 인프라에 필요한 연산 및 데이터 처리 규모가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. 특히 오는 2030년 AI 인프라의 성능 규모가 2026년 대비 약 20배까지 확대될 것으로 전망했다. 빅테크 기업들의 지속적인 투자와 AI 기술의 효율화가 새로운 서비스 수요를 창출하면서 인프라 확충을 촉진할 것으로 내다봤다. AI 추론이 복잡해질수록 연산에 필요한 데이터 저장량도 증가한다. 대표적으로 AI 모델이 이전에 처리한 정보를 보관하는 ‘KV 캐시(Key-Value Cache)’는 처리하는 문맥이 길어질수록 더 많은 메모리 공간을 차지한다. 대규모 데이터를 처리하려면 HBM과 일반 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 여러 저장장치에 정보를 나눠 보관해야 한다. 그러나 데이터가 각 계층을 오가는 과정에서 전송 지연과 추가적인 전력 소모가 발생한다. 기존에는 연산장치와 메모리 사이의 속도 차이가 주요 성능 제약으로 꼽혔다. 반면 AI 추론 환경에서는 메모리 계층마다 다른 처리 속도와 용량, 데이터 이동에 필요한 시간이 시스템 전체의 효율을 떨어뜨리는 요인으로 확대되고 있다. 이에 SK하이닉스는 메모리 제품별 성능 개선과 함께 데이터 특성에 따라 적합한 저장 공간을 배치하는 계층 최적화에 집중할 방침이다. 우선 HBM은 차세대 제품인 HBM4E까지 용량과 대역폭, 전력 효율을 높이는 방향으로 개발을 이어간다. 고객사의 AI 반도체 구조에 맞춰 기능을 설계하는 커스텀 HBM도 핵심 기술로 제시했다. 커스텀 HBM은 메모리 하단의 베이스 다이에 컨트롤러와 고객 맞춤형 회로를 적용하는 방식이다. 고객별 연산 구조에 적합한 기능을 구현해 데이터 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다. 새로운 메모리 기술로는 3D 적층 D램을 소개했다. 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 등 연산 반도체 위에 D램을 수직으로 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이는 구조다. 연산장치와 메모리를 물리적으로 가깝게 배치하면 데이터를 주고받는 시간이 단축되고 전력 사용량도 줄일 수 있다. SK하이닉스는 이를 통해 고성능 연산장치와 HBM 사이에서 발생하는 성능 격차를 줄인다는 구상이다. 대용량 데이터 처리에 대응할 기술로는 HBF를 제시했다. HBF는 HBM 개발 과정에서 확보한 실리콘관통전극(TSV) 적층 기술과 고속 입출력 기술을 낸드플래시에 적용하는 차세대 메모리다. SK하이닉스는 HBF를 HBM과 일반 D램 사이에 배치해 고대역폭과 대용량을 동시에 확보할 계획이다. 개발 목표는 동세대 HBM 대비 약 10배의 용량과 절반 수준의 대역폭이다. AI 추론 과정에서는 저장된 데이터를 반복적으로 읽는 작업이 많고 쓰기 작업은 상대적으로 적다. 낸드플래시를 기반으로 하는 HBF는 이러한 데이터 처리 특성에 대응하면서 고용량 메모리 수요를 충족할 수 있는 기술로 제시됐다. 특히 연산에 필요한 대규모 데이터를 가까운 메모리 계층에 보관하면 일반 D램이나 SSD에 접근하는 횟수를 줄일 수 있다. 이를 통해 데이터 전송에 따른 지연과 전력 부담을 완화할 수 있을 것으로 기대된다. SK하이닉스는 HBF의 국제표준화도 선제적으로 추진한다. 글로벌 기술 기업들과 협력해 제품 개발과 시스템 적용에 필요한 기술 기반을 마련하고, 향후 상용화를 위한 생태계를 구축할 계획이다. 이와 함께 컴퓨트익스프레스링크(CXL)와 차세대 스토리지 기술인 스토리지 넥스트 등을 활용해 메모리 구조를 다변화한다. AI 작업 특성에 따라 성능과 용량이 다른 메모리를 효율적으로 활용하는 시스템을 구현한다는 목표다.2026-10-14 14:36:04
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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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그래픽칩을 AI 엔진으로…젠슨 황, 美 국가과학훈장 [경제일보] 그래픽처리장치(GPU)를 과학 연구와 인공지능(AI)의 핵심 연산 기반으로 발전시킨 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 미국 국가과학훈장을 받았다. 반도체 설계와 소프트웨어를 함께 발전시켜 대규모 병렬 컴퓨팅의 활용 범위를 넓힌 공로를 인정받았다. 백악관에 따르면 도널드 트럼프 미국 대통령은 지난 8일(현지시간) 백악관에서 열린 ‘과학: 새로운 황금시대’ 정상회의에서 황 CEO에게 국가과학훈장을 직접 수여했다. 백악관은 GPU를 범용 컴퓨팅 아키텍처로 발전시킨 혁신이 과학 컴퓨팅과 초지능 분야의 진전을 뒷받침했다고 수훈 이유를 설명했다. 엔비디아가 제공한 추가 사진에는 황 CEO가 부모님과 함께한 모습도 담겼다. 회사에 따르면 부친은 화학공학자, 모친은 초등학교 교사로 일한 경력이 있다. 국가과학훈장은 미국 정부가 과학자와 공학자에게 수여하는 최고 영예다. 미국 국립과학재단(NSF)에 따르면 1959년 의회가 제정했으며 물리·생명과학, 수학, 공학, 사회·행동과학 등에서 지식 발전에 뛰어난 기여를 한 인물을 대상으로 한다. 대통령이 임명한 과학자·공학자 위원회가 후보자를 평가하고 대통령이 훈장을 수여한다. 황 CEO의 수훈을 이해하는 핵심은 GPU의 역할 변화다. 화면에 그래픽을 구현하는 데 활용되던 GPU의 병렬처리 능력을 과학·공학 계산과 AI 개발에 사용할 수 있도록 확장한 것이다. 여러 계산을 동시에 수행하는 구조는 방대한 데이터를 처리하는 연구와 AI 연산의 기반이 됐다. 엔비디아가 2006년 선보인 병렬 컴퓨팅 플랫폼 ‘쿠다(CUDA)’가 이러한 전환을 이끌었다. 쿠다는 개발자가 GPU의 연산 능력을 프로그램에서 활용할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 기반이다. 개발 도구와 라이브러리를 제공해 연구자들이 각자의 응용 프로그램을 GPU로 가속할 수 있게 했다. 엔비디아 공식 자료는 쿠다의 활용 사례로 고성능 컴퓨팅과 신약 연구, 자율주행, 딥러닝 등을 제시한다. 이번 수훈 사유에도 프로세서 설계와 소프트웨어 혁신이 함께 명시됐다. 칩의 계산 성능과 이를 실제 연구에 활용하는 개발 환경을 결합한 공로를 평가한 셈이다. 황 CEO는 1993년 엔비디아를 공동 창업한 이후 회사를 이끌고 있다. 오리건주립대에서 전기공학 학사, 스탠퍼드대에서 전기공학 석사 학위를 받았으며 엔비디아 창업 전에는 AMD와 LSI로직에서 근무했다. 이날 국가과학훈장은 황 CEO 외에도 일론 머스크, 구글 공동창업자 세르게이 브린, 리사 수 AMD CEO에게 수여됐다. 마이클 델 델테크놀로지스 CEO와 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 별도의 국가기술혁신훈장을 받았다. 백악관은 이번 수훈자들이 병렬 컴퓨팅과 반도체, 대규모 인프라 분야에서 미국의 과학·기술 발전에 기여했다고 밝혔다.2026-10-10 12:46:13
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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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
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리사 수 AMD CEO 7개월 만에 방한…삼성·NPU 협력 확대 주목 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있는 AMD의 리사 수 회장 겸 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 다시 한국을 찾는다. 지난 3월 삼성전자와 네이버, 국내 AI 스타트업 등으로 협력 대상을 넓힌 데 이어 이번에는 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들과 직접 만나면서 국내 AI 반도체 생태계와의 연계를 강화한다. 7일 관련 업계에 따르면 수 CEO는 이날 오전 국내 NPU 기업 관계자들과 간담회를 갖는다. 오후에는 서울 용산구 드래곤시티에서 열리는 ‘AMD 게이머 데이’에 참석할 예정이다. 게이머 데이에는 수 CEO와 함께 잭 후인 AMD 수석부사장도 참석한다. 행사 종료 후에는 수 CEO가 취재진의 질문에 답하는 도어스테핑도 예정돼 한국 기업들과의 추가 협력 계획에 대한 발언이 나올지 관심이 쏠린다. AMD는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 모두 설계·공급하는 종합 반도체 기업이다. AI 가속기 시장에서는 엔비디아의 대항마로 꼽히며 자체 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’을 앞세워 AI 생태계 확대에 나서고 있다. 한국 기업들과의 협력은 지난 3월 수 CEO의 첫 방한을 계기로 빠르게 확대됐다. 당시 수 CEO는 이재용 삼성전자 회장과 승지원에서 회동한 데 이어 전영현 삼성전자 대표이사와도 별도로 만나 반도체 협력 방안을 논의했다. 삼성전자는 AMD의 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트’ 시리즈에 들어가는 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정되면서 양사의 AI 반도체 협력 범위도 구체화됐다. AI 가속기 성능 경쟁이 고도화될수록 HBM의 중요성이 커지는 만큼 AMD와 삼성전자의 협력이 향후 차세대 제품까지 이어질지가 관심사다. 국내 플랫폼·AI 기업과도 접점을 넓혔다. 수 CEO는 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 최수연 네이버 대표와 만나 ‘생태계 확장 및 차세대 인프라 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김성훈 업스테이지 대표와는 AMD의 최신 GPU 공급과 대규모 도입 방안을 논의하며 협력 대상을 국내 AI 스타트업까지 확대했다. 정부와는 국산 AI 반도체를 포함한 이기종 컴퓨팅 환경 구축을 추진하고 있다. 수 CEO는 지난 방한 당시 대통령실과 국가인공지능전략위원회 관계자들을 만나 한국의 ‘AI 3강’ 전략과 글로벌 개방형 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 만나 AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 결합하는 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증에도 뜻을 모았다. 특정 반도체에 연산을 집중하기보다 AI 서비스에 따라 서로 다른 연산 장치를 조합할 수 있는 환경을 구축하고 국내 기업이 참여할 수 있는 생태계를 마련한다는 구상이다. 양측은 관련 기술과 기업 간 협력을 뒷받침할 국내 ‘AI 우수 연구센터’ 설립에도 합의했다. AMD가 자체 GPU 판매에 집중하기보다 국산 NPU와 함께 활용할 수 있는 구조를 추진한다는 점에서 국내 AI 반도체 업체들과의 협력 가능성도 커지고 있다.2026-10-07 09:12:23
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![[2026 국감] AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 브레이크](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006144453107566.jpg)
AI 성능에 6조, 안전엔 274억…과기부, 국감서 '브레이크' [경제일보] 정부의 내년도 인공지능(AI) 예산 확대가 모델 성능과 인프라에 집중되면서 AI 자체의 위험을 평가·통제할 투자도 늘려야 한다는 요구가 국정감사에서 나왔다. 과학기술정보통신부 소관 AI 예산 정부안은 9조4308억원이지만 안전·신뢰 분야는 274억원으로 약 0.3%에 머물렀다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 안전연구소의 인력·예산 확충 필요성을 인정하고 12월 종합계획을 발표하겠다고 밝혔다. 이주희 더불어민주당 의원은 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국감에서 “가속페달은 급속히 키워져 가고 있는데 브레이크는 지금 그대로인 상황”이라며 안전 분야 투자 확대를 촉구했다. 이 의원이 과기정통부에서 제출받은 자료에 따르면 내년 AI 성능·인프라 예산은 6조1490억원으로 전체의 65.2%다. 모델 개발, GPU 등 컴퓨팅 자원, 데이터 구축이 포함된다. 안전·신뢰 예산에는 안전성 평가·검증과 공격자 관점의 위험 시험, 딥페이크 대응, 윤리·영향평가 등이 분류됐다. 의원실이 제시한 기능별 기준에 따라 과기정통부가 세부 사업을 나눠 제출한 결과다. 두 분야의 예산 비율은 224대1로, 2024년 36대1보다 벌어졌다. 성능·인프라 예산은 올해보다 116% 늘어나지만 안전·신뢰 분야 증가율은 36%다. 안전 예산의 절대 규모가 늘어도 개발·인프라 투자 확대 속도를 따라가지 못하는 구조다. 274억원의 구성은 AI 안전 기술개발 152억원, 안전한 AI 활용 기반 조성 101억원, AI 신뢰성 및 산업 생태계 기반 조성 21억원이다. 뒤의 두 사업은 올해와 편성액이 같다. 이 의원은 안전 예산을 전체 AI 예산의 최소 1%로 높이고 단계별 확대 계획을 제시하라고 요구했다. 현 정부안의 AI 총액에 1%를 적용하면 약 943억원으로, 현재 안전·신뢰 편성액보다 약 669억원 많다. 핵심 쟁점은 AI를 사이버방어에 활용하는 능력과 AI의 행동을 통제하는 능력을 함께 확보하는 데 있다. 취약점을 찾아 공격을 막는 보안 특화 모델을 개발하는 동시에, 모델이 허용된 작업 범위를 벗어나거나 외부 시스템에 접근하는 위험을 평가하고 차단할 체계도 필요하다는 지적이다. 해외에서는 시험 중인 AI가 통제를 벗어난 실제 사고가 발생했다. 오픈AI는 지난 8월 공개한 조사보고서에서 7월 내부 사이버보안 평가 중 AI 모델들이 인터넷 격리 통제를 우회해 자사 연구 인프라와 허깅페이스 시스템에 침입했다고 밝혔다. 안전장치를 축소한 시험 환경에서 발생한 사건으로, 회사는 인터넷 접근 제한과 평가 환경 격리, 이상행동 감시를 강화하겠다고 설명했다. 영국 AI보안연구소(AISI)도 지난 8월 보고서에서 인터넷 접근을 허용하고 일부 안전 필터를 해제한 사이버 평가 도중 에이전트가 실제 인물·기관을 겨냥한 승인되지 않은 행동을 했다고 공개했다. 대응책으로 외부 접속 통제, 실시간 감시, 평가 환경 재설계를 제시했다. AI 안전 평가에는 모델을 시험하는 전문인력뿐 아니라 시험이 외부 피해로 이어지지 않도록 격리하는 인프라도 요구된다. 국내 평가 역량을 담당할 AI안전연구소의 인력 문제도 제기됐다. 이 의원은 인력이 26명에서 38명으로 늘었지만 해외 주요국보다 부족하다며 확충을 요구했다. 연구소는 AI 안전성 평가와 정책·기술 연구, 주요국 연구기관과의 협력을 맡고 있다. 이 의원은 정부 지원 모델의 학습·시험 과정에서 외부 접속을 어디까지 허용하는지, 이상행동이 발생하면 누가 실행을 중단하고 보고하는지 명확히 해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 관련 해외 사고로 인한 국내 기관 피해는 아직 확인되지 않았다고 설명했다. 배 부총리는 “고영향 AI나 AI의 안전성을 평가할 때 영국의 안전연구소에 많이 의뢰한다”며 국내 연구소의 인력과 예산을 늘려 역량을 확보하는 일이 중요하다고 밝혔다. 정부는 보안 특화 모델과 프론티어 AI 개발을 통한 사이버안보 대응도 추진한다. 과기정통부는 12월 ‘국가 AI 안전생태계 조성 마스터플랜’을 수립·발표할 계획이다. 배 부총리는 국가 AI 안전관리체계 구축, 첨단 AI 안전 대응 역량 강화, 국민 일상의 안전한 AI 환경 조성을 준비하겠다고 밝혔다.2026-10-06 14:46:43
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![[현장] R&D 머물던 양자 기술, 산업화 시동…산업계 지금부터 시장·생태계 만들어야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006114639339380.jpg)
R&D 머물던 양자 기술, 산업화 시동…산업계 "지금부터 시장·생태계 만들어야" [경제일보] 양자컴퓨팅이 아직 연구개발(R&D) 중심 단계에 머물러 있지만 향후 2~3년 안에 기술적 돌파구가 나타날 가능성이 있다는 전망이 나왔다. IBM과 SK텔레콤, 메가존클라우드 등 국내외 양자 기술·클라우드 기업들은 기술 완성도를 기다리기보다 지금부터 산업 현장의 활용처를 발굴하고 인력과 인프라를 확보하는 등 양자 산업 생태계 구축에 나서야 한다고 강조했다. 6일 서울 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 열린 '퀀텀 포럼'에서는 양자컴퓨터뿐 아니라 양자통신과 양자센싱 등 양자 기술 전반의 현재와 미래, 국내 산업 경쟁력 확보 방안 등이 논의됐다. 표창희 IBM 퀀텀사업총괄 상무는 이날 IBM의 양자컴퓨팅 기술 현황을 소개하며 양자컴퓨터가 산업 현장의 난제를 해결할 수 있는 단계에 가까워지고 있다고 설명했다. 표 상무는 "아직까지는 양자컴퓨터가 당장 활용되는 단계는 아니다"며 "실제 산업에서 풀기 어려웠던 문제를 해결할 수 있는 가까운 단계까지 도달했다"고 말했다. 특히 양자컴퓨터가 독립적으로 모든 연산을 수행하는 방식보다는 기존 고성능컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU) 등과 결합하는 하이브리드 방식이 중요해질 것으로 내다봤다. 동시에 양자컴퓨터의 성능이 충분히 높아진 이후를 기다리기보다 현재 산업계가 가진 문제를 먼저 정의하고 이를 양자컴퓨팅으로 해결할 수 있는지를 검증해야 한다고 평가했다. 표 상무는 "단순히 양자컴퓨터 자체적으로 하는 것이 아니라 기존에 사용했던 HPC와 GPU를 함께 활용하는 하이브리드 형태로 진행할 수 있다"며 "기술이 완성되기를 기다리는 것이 아니라 지금부터 실제 산업과 연구계에서 갖고 있는 문제를 인식하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "인력을 확보하고 관련 인프라를 마련하면서 AI와 HPC를 함께 활용할 수 있는 생태계를 만드는 것이 필요하다"고 진단했다. SK텔레콤도 양자 기술의 산업화를 위해서는 민관 협력을 통한 생태계 구축이 핵심이라고 강조했다. 류탁기 SK텔레콤 MNO R&D총괄 부사장은 현재 국내 양자산업이 아직 R&D 성격이 강하고 민간 시장이 충분히 열리지 않은 상황이라고 평가했다. 류 부사장은 "아직은 R&D 성격이 강한 스테이지로 민관 협력의 생태계 전략을 짜고 그것을 적재적소에 실행하는 것이 제일 중요하다"며 "아쉽게도 민간 시장이 아직은 별로 열리지 않았고, 국가 주도로 치고 나가는 전략도 필요하며 그것을 민간에서 서포트하는 전략도 필요할 것"이라고 말했다. 메가존클라우드는 양자컴퓨팅의 발전이 AI와 맞물리면서 산업 전반의 변화를 촉진할 수 있다고 전망했다. 김동호 메가존클라우드 CPO는 AI가 이미 산업과 일상에 깊숙이 들어온 것처럼 양자컴퓨팅 역시 향후 산업의 중요한 기술 축으로 자리 잡을 수 있다고 강조했다. 김 CPO는 AI와 양자컴퓨팅이 서로를 보완하는 방향으로 발전해야 한다고 강조했다. 양자역학 기반의 컴퓨팅 기술이 AI의 한계를 보완하고, AI가 다시 양자컴퓨팅의 발전과 활용을 이끄는 구조가 만들어질 수 있다는 설명이다. 특히 기술 발전 속도가 예상보다 빨라질 가능성도 제기했다. 김 CPO는 "기술적인 발전 관점에서 앞으로 2, 3년 안에 굉장히 큰 브레이크스루(돌파구)가 발생할 가능성이 있다"며 "현실로 다가온 양자컴퓨팅의 미래를 정부와 기업들도 준비해야 한다"고 전망했다. 다만 국내 양자산업이 실제 산업으로 성장하기 위해서는 민간 투자를 확대하고 시장을 만들어야 한다는 지적도 나왔다. 주정진 정보통신기획평가원(IITP) 양자 PM은 국내 양자 분야의 정부 연구개발 투자에서 기업과 대학·출연연 간 투자 규모에 차이가 있다고 설명했다. 주 PM에 따르면 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 기준 8월 현재 정부의 양자 관련 R&D 투자에서 기업에 대한 투자는 약 180억원 수준인 반면 대학에는 약 1080억원이 투자됐다. 산업화를 촉진하기 위해서는 기업 투자를 확대할 필요가 있다는 설명이다. 주 PM은 "시장이 빠르게 성장해야 되는 것이 가장 핵심"이라며 "시장이 잘 확대될 수 있도록 정부가 많은 지원을 뒷받침해야 하는 중요한 시점"이라고 말했다. 정부의 양자 분야 투자와 산업화 정책도 장기적인 관점에서 추진될 전망이다. 주 PM은 양자 클러스터 사업을 10년 단위로 보고 있으며, 양자암호와 관련해서는 오는 2030년까지 공공 분야의 암호키 전환을 추진하고 개인 서명 분야는 오는 2031년까지 정부 차원의 준비가 이뤄질 것이라고 설명했다. 국내 양자컴퓨팅 기술이 실제 산업에 미칠 영향에 대해서는 전망과 현실 사이의 간극을 냉정하게 바라봐야 한다는 의견도 제기됐다. 윤지원 SDT 대표는 산업 관점에서는 시장 논리가 중요하지만 국내 시장과 생태계가 아직 미국과 유럽에 비해 부족하다고 지적했다. 윤 대표는 "산업의 관점에서 봤을 때는 시장 논리가 가장 중요하다"며 "안타깝게도 우리나라가 그걸 따라오지 못하고 있는 것이 실제로 기업을 하면서 느끼는 현실"이라고 말했다. 이어 "현실적으로 시장도 미국이나 유럽에 비해서는 없고 생태계도 없다"며 민간 중심의 산업 육성과 시장 창출이 필요하다고 강조했다.2026-10-06 11:57:20
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![[2026 국감] 배경훈 독파모 계속 간다…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응](https://image.ajunews.com//content/image/2026/10/06/20261006113833444559.jpg)
배경훈 "독파모 계속 간다"…4.7조 프론티어 AI로 사이버안보 대응 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이어가면서 사이버안보와 고난도 문제 해결을 위한 프론티어 AI 사업을 별도로 추진하겠다고 밝혔다. 국산 모델의 산업·공공 활용을 넓히는 동시에 최첨단 AI 기술 확보에 대규모 자원을 투입하는 구상이다. 배 부총리는 6일 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에서 박정하 국민의힘 의원의 질의에 “독파모는 계속 목표대로 가되” 프론티어 AI 사업을 추가하겠다고 답했다. 독파모는 2차 평가를 마치고 3차 개발 과정에 들어갔다고 설명했다. 그는 2차 결과물이 글로벌 모델 가운데 중위권 수준이라며, 3차에서는 세계적으로 활용되는 오픈웨이트 모델 수준에 근접하는 것을 목표로 제시했다. 오픈웨이트는 학습된 매개변수를 공개해 기업과 연구기관이 자체 환경에서 활용하거나 추가 학습할 수 있는 모델이다. 정부는 2차 결과물을 공공부문에 본격 확산하고 산업·연구 분야의 활용도 확대할 계획이다. 프론티어 AI 추가 추진 배경에는 글로벌 모델의 빠른 성능 향상이 있다. 지난해 설정한 개발 목표를 달성하는 것과 현재 최상위 모델에 대응하는 데 필요한 기술·자원 사이에 격차가 커졌다는 판단이다. 배 부총리는 기존 AI로 풀기 어려웠던 난제와 사이버안보에 대응할 AI 확보가 필요하다고 강조했다. 이른바 ‘미토스 쇼크’는 AI의 소프트웨어 분석 능력이 보안의 새로운 변수로 떠오른 계기다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘클로드 미토스 프리뷰’가 주요 소프트웨어에서 수천 건의 고위험 취약점을 찾아냈다고 밝혔다. AWS·구글·마이크로소프트 등과 취약점을 발견하고 수정하는 ‘프로젝트 글래스윙’도 출범시켰다. 보안 취약점을 찾는 AI의 발전이 공격과 방어 양쪽의 속도를 높이면서, 고성능 모델 확보가 국가 안보 의제로 확대되고 있다. 정부는 내년도 예산안에 약 4조7000억원 규모의 프론티어 AI 사업을 출자 방식으로 편성했다. 과기정통부의 예산안 설명에 따르면 최신 GPU 베라 루빈 약 1만 장을 확보하고, 고품질 학습데이터 구축에도 8000억원을 투입하는 구상이다. 모델 개발에 필요한 연산 자원과 데이터를 함께 늘리려는 것이다. 사업 운영 방식도 달라질 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 지난 2일 기자간담회에서 기업별로 자원을 나눠 경쟁시키면서 GPU만 추가 지원하는 방식으로는 최상위 모델과의 격차를 좁히기 어렵다며 자원 집중의 필요성을 설명했다. 독파모에서 축적한 기술과 인재를 후속 개발로 연결하면서 별도 공모를 통해 프론티어 사업 수행 주체를 선정할 계획이다. 정부가 제시한 일정은 독파모 3차 개발을 내년 1월 말까지 진행하고 2월 중순 평가를 마쳐 최종 2개 기업을 선정하는 것이다. 프론티어 사업은 국회 예산 승인 이후 공모를 진행해 내년 2~3월 출자 대상을 선정하는 것을 목표로 한다. 국내 AI 정책은 모델 개발 경쟁에 더해 산업 현장의 활용 확대와 사이버방어 기술 확보를 병행하는 단계로 접어들고 있다.2026-10-06 11:39:22
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'TOP500 국내 1위' NHN클라우드, GPU부터 에이전트까지 기업 AI 공략 [경제일보] NHN클라우드가 대규모 GPU 인프라와 기업용 AI 에이전트 개발·운영 서비스를 묶어 기업과 공공기관의 AI 도입 수요를 공략한다. 세계 슈퍼컴퓨터 순위 20위에 오른 연산 인프라에 자원 관리와 업무 적용 도구를 결합해, 고객의 AI 구축부터 운영까지 지원한다는 전략이다. NHN클라우드는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI FESTA 2026’에서 AI 통합 브랜드 ‘NHN FactoryX’를 선보인다고 6일 밝혔다. 부스에서는 필요한 만큼 GPU를 빌려 쓰는 ‘GPUaaS’, GPU 운영 플랫폼 ‘GPU라이브’, AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 ‘에이전트 스튜디오’를 소개한다. 전시의 기반은 AI 데이터센터 ‘NHN FactoryX 서울’에 구축한 엔비디아 B200 GPU 4080장 규모의 단일 클러스터다. 여러 서버의 GPU를 연결해 하나의 대규모 연산 자원으로 활용하는 구조다. TOP500의 2026년 6월 공식 목록에 따르면 해당 시스템은 ‘NIPA(NHN Cloud)-CL-1’이라는 이름으로 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. 연산 시험인 린팩의 실측 성능은 137.4페타플롭스(PF)다. TOP500은 이 실측 성능을 기준으로 슈퍼컴퓨터 순위를 매긴다. NHN클라우드가 인프라와 운영 도구를 함께 내세우는 배경에는 GPU 확보 이후에도 이어지는 고객의 비용 부담이 있다. 대규모 AI를 운영하려면 서버 간 데이터를 빠르게 주고받는 네트워크와 전력·냉각 설비를 갖추고, 작업에 맞춰 GPU를 배분해야 한다. 비싼 GPU가 대기 상태로 남는 시간을 줄이는 것도 운영 비용에 영향을 준다. GPU라이브는 이러한 운영 문제를 다루는 도구다. 회사 측에 따르면 AI 모델을 학습시키는 작업과 답변을 생성하는 추론 작업을 구분하고, 작업 상황에 따라 자원을 배분해 유휴 GPU를 줄이도록 설계됐다. 이번 행사에서는 전문가가 GPU 활용 현황을 확인하는 기능과 주요 활용 방안을 설명한다. 에이전트 스튜디오는 확보한 연산 자원을 실제 AI 서비스 개발·운영으로 연결하는 역할을 맡는다. GPU 공급과 자원 관리, 에이전트 활용을 함께 제공하는 것은 고객의 AI 사업이 실험 단계에서 지속적인 운영으로 이어지도록 지원하려는 구성이다. NHN클라우드는 2020년 AI 제조 플랫폼 구축 사업 참여 이후 GPU 인프라를 구축·운영하며 전력과 냉각, 네트워크 설계 경험을 축적했다. 지난 5월 FactoryX를 공개할 때는 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성하고 전체 매출에서 차지하는 비중을 50% 이상으로 높이겠다는 목표도 제시했다. 공공 분야에서는 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호·개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P)을 기반으로 축적한 보안·운영 역량을 소개한다. 정부·공공기관의 요구에 맞춘 AI 인프라 설계와 구축을 지원한다는 방침이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 AI 페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN FactoryX의 기술과 서비스를 선보인다”고 말했다.2026-10-06 10:53:12
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SKT, 'AI 참모'에 위성통신 결합…국방 AI 사업 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 전장 데이터를 분석하는 ‘AI 참모’와 저궤도 위성통신·보안 기술을 묶어 국방 인공지능(AI) 전환 사업 확대에 나선다. 지휘관의 판단을 돕는 소프트웨어와 이를 뒷받침할 통신 인프라를 함께 제시하는 방식이다. SKT는 지난 1~5일 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 ‘2026 지상군페스티벌’에서 국방 AX(AI 전환) 기술을 전시·시연했다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 행사에 참가한 유일한 민간기업이다. 육군본부가 주관하는 이번 행사에서 국방 사업 브랜드 ‘T 밀리터리’를 내걸고 정책홍보관에 참여했다. 핵심 전시물은 AI 작전 지원 체계인 ‘AI 참모’다. 군이 보유한 데이터를 연결하고 분석해 지휘관의 상황 인식과 전술 판단에 필요한 정보를 제공한다. 드론·로봇·센서 등에서 쏟아지는 정보를 작전 판단에 활용하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 데이터 플랫폼과 온톨로지, 디지털트윈을 결합했다. 온톨로지는 데이터의 의미와 서로의 관계를 정리하는 기술이다. 디지털트윈은 실제 전장 환경을 가상 공간에 구현한다. SKT는 데이터 수집·분석부터 가상 전장 구현, 의사결정 지원까지 이어지는 과정을 관람객과 군 관계자가 확인하도록 전시를 구성했다. 통신 분야에서는 지상 인프라를 활용하기 어려운 환경을 위한 저궤도 위성통신 체계를 선보였다. 양자암호와 스텔스 와이파이 등 보안 기술도 함께 소개했다. AI가 분석할 데이터를 현장에서 전달하고, 지휘·통제 과정의 정보를 보호하는 통신 기반을 마련하겠다는 구상이다. 전시 기술은 육군의 미래 전투 체계인 ‘아미 타이거 플러스’ 지원을 겨냥했다. AI·데이터와 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 기술을 전투력에 통합하는 체계다. 무인 장비와 센서가 늘어날수록 여러 장비의 정보를 연결하는 네트워크와 데이터 분석의 역할도 커진다. SKT의 국방 AI 사업은 앞서 국방 행정 분야에서도 추진됐다. 지난 5월 국방부와 ‘독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’ 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발·실증, 공개데이터 활용, GPU 자원 활용 지원 등에 협력하기로 했다. 이번 전시는 전장 상황 분석과 통신·보안 기술을 함께 제시했다는 점에서 군 대상 사업의 적용 범위를 넓히려는 움직임이다. SKT는 이번 행사에서 SK텔링크, 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등과 협업했다. 각사의 AI·위성·네트워크·보안 기술을 결합해 군 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 마련하고 관련 사업을 발굴할 계획이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈본부장은 “SKT가 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.2026-10-06 10:12:08
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정부, 독파모 '프론티어 AI·산업 확산' 투트랙 개편…내년 4조7000억원 투입 [경제일보] 정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 개발 사업을 글로벌 최상위 AI 모델 개발과 산업·공공 현장 확산을 병행하는 투트랙 구조로 재편한다. 기존 독파모 사업의 성과를 이어가면서 프론티어 AI 개발에는 내년 4조7000억원 규모의 재정을 투입한다는 계획이다. 5일 과학기술정보통신부에 따르면 정부가 추진 중인 개편안은 △글로벌 최상위 수준의 AI 모델 개발을 목표로 하는 프론티어 AI 트랙 △국산 독자 AI 모델의 산업·공공 분야 활용도를 높이는 산업 확산 트랙으로 구성된다. 과기정통부는 지난 2일 서울 중구 한국지능정보사회진흥원(NIA) 서울사무소에서 출입기자단 간담회를 열고 이 같은 사업 개편 방향을 공개했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 독파모 사업을 중단하거나 다른 사업에 흡수하는 것이 아니라 프론티어 AI 개발과 산업 확산이라는 두 축으로 확대·재편하는 것이라고 설명했다. 정부는 글로벌 AI 경쟁에서 최상위권과의 기술 격차를 좁히기 위해 기존보다 투자 규모를 크게 늘릴 필요가 있다고 판단했다. 과기정통부가 올해 4~6월 독파모 참여 기업과 AI 대학원 교수, AI위원회 위원 등을 대상으로 의견을 수렴한 결과에서도 프론티어 모델 경쟁 단계에 들어설 경우 관련 분야에 자원을 집중해야 한다는 의견이 제시됐다. 이에 과기정통부는 내년도 예산안에 프론티어 AI 모델 개발 지원 예산 4조7000억원을 반영했다. 세부적으로는 △그래픽처리장치(GPU) '베라루빈' 1만장 구매에 3조9000억원 △AI 학습용 데이터 확보에 8000억원 △해외 우수 연구자 20명 유치에 250억원을 편성했다. 사업 수행 기업은 공모와 평가를 거쳐 선정할 예정이다. 정부는 대규모 재정 투입에 따른 성과를 국민에게 환원할 수 있도록 출자 방식으로 사업 구조를 설계했다. 과기정통부는 오는 12월 국회에서 내년도 예산안이 확정되면 투트랙 체제의 구체적인 추진 방안을 마련할 계획이다. 예산 확정 이후 가능한 한 빠르게 공모에 착수할 수 있도록 사전 준비도 진행하고 있다. 기존 독파모 사업의 3차 평가는 내년 1월 말까지 사업 수행을 거쳐 2월 중순께 마무리될 예정이다. 이후 평가 결과와 연계해 프론티어 AI 모델 개발 주체를 선정하기 위한 출자 절차를 추진한다는 방침이다. 류 차관은 독파모 평가 결과와 연계해 이르면 내년 2~3월 프론티어 모델 출자 대상 선정을 추진할 수 있도록 관련 절차를 서두르겠다는 입장을 밝혔다. 다만 기존 독파모 참여 기업을 새로운 사업에 어떤 방식으로 연계할지는 아직 정해지지 않았다. 3차 평가에서 최종 선정되는 2개 기업이 프론티어 AI 또는 산업 확산 트랙에 참여할 경우 인센티브를 부여할지와 적용 범위도 추가 논의가 필요한 상황이다. 류 차관은 기존 참여 기업의 기대 이익과 신뢰를 고려할 필요가 있지만 이를 이유로 전체 자원 배분이 왜곡돼서는 안 된다는 취지로 설명했다. 기존 참여사에 어느 정도 인센티브를 적용할지 또는 새로운 사업에서 다른 기업과 동일한 조건으로 경쟁하도록 할지 등을 두고 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 산업 확산 트랙에서는 기존보다 지원 대상 기업을 늘리는 방안도 검토한다. 국산 독자 AI 모델을 실제 산업 현장에 적용하는 사례를 확대하는 데 초점을 맞출 계획이다.2026-10-05 14:03:30
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![[데스크칼럼] 반도체 호황에 취한 정부, 민생은 무너진다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/15/20261015173614583906_518_323.jpg)