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KT, 美 통신·AI 시장 공략…협력사 6곳 수출길 연다 [경제일보] KT가 미국 통신·네트워크 시장을 협력사들의 새로운 수출 무대로 삼는다. 단순 전시 참가를 넘어 통신·AI 분야 중소·벤처기업의 현지 바이어 발굴과 사업 기회 확보를 지원하면서 협력사의 해외 매출 확대를 뒷받침한다는 전략이다. 19일 KT는 미국 테네시주 내슈빌 뮤직시티센터에서 현지시간 18일부터 20일까지 열리는 'ISE EXPO 2026'에 처음 참가하고, 전시장 내 'KT글로벌상생성장관'을 마련해 통신·AI 분야 협력사 6곳의 북미시장 진출을 지원한다고 밝혔다. ISE EXPO는 통신·네트워크·AI 등 ICT 인프라를 주요 주제로 하는 전문 전시회다. 글로벌 통신·네트워크 기업과 미국을 비롯한 주요 국가의 바이어들이 참여하는 만큼 국내 기업들이 북미 시장에서 기술과 제품을 알릴 수 있는 기회로 평가된다. KT는 이번 전시회에 협력사와 함께 참가해 해외 판로 개척을 지원한다. KT는 올해 하반기 글로벌 전시회 지원을 위해 약 150개 협력사를 대상으로 선호 지역과 전시회에 대한 수요를 조사하고 수출 가능성과 산업별 전문성 등을 고려해 참가 기업과 전시회를 선정했다. 이번 ISE EXPO에는 용진일렉콤, 고려오트론, 성호에스아이코퍼레이션, 클리카, 래블업, 아드리엘 등 6개사가 참가하며, 참가 기업의 사업 분야도 통신 장비부터 AI까지 다양하다. 용진일렉콤은 RF 통신 커넥터를, 고려오트론은 FTTH·PON 광통신 부품을 선보인다. 성호에스아이코퍼레이션은 AI 기반 농업용 자동관리·수확 로봇을, 클리카는 온디바이스·엣지 기반 AI 최적화 솔루션을 출품한다. 래블업은 가상화 기반 GPU 통합 AI 인프라 플랫폼을, 아드리엘은 AI 기반 마케팅 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼을 소개한다. 통신 인프라 부품과 AI 소프트웨어·플랫폼, 로봇 등 서로 다른 분야의 기업들이 미국 시장을 대상으로 기술과 제품을 알리는 구조다. KT는 전시장 마련에 그치지 않고 현지 바이어 발굴도 지원한다는 구상이다. KOTRA 애틀랜타 무역관과 KOTRA의 글로벌 B2B 수출지원 플랫폼 '바이코리아', 소셜미디어 등을 활용해 참가 기업과 제품을 현지 바이어에게 알리고 잠재 고객을 발굴한다는 계획이다. 협력사들의 해외 사업 역량을 높이기 위한 교육도 함께 진행한다. 국내 시장에서 기술력을 확보한 중소·벤처기업이 해외 전시회에 참가하더라도 현지 바이어와의 접점이나 계약·수출 과정에서 어려움을 겪을 수 있는 만큼 전시회 참가를 실제 사업 기회로 연결하는 데 초점을 맞춘 것이다. 특히 미국은 AI와 통신 인프라 투자가 동시에 확대되고 있는 시장이라는 점에서 국내 협력사들의 진출 가능성을 확인할 수 있는 지역으로 꼽힌다. AI 서비스가 확대되면서 GPU 인프라와 네트워크 장비, 광통신 부품 등 기반 시설에 대한 수요가 커지고 있고, 제조·농업 등 산업 현장에서도 AI와 로봇을 결합한 서비스가 확대되고 있다. 이번 전시회에 참가한 기업들은 산업 현장의 변화에 맞춰 광통신 부품과 RF 커넥터 등 기존 통신 인프라 기술뿐 아니라 온디바이스 AI, GPU 인프라, AI 로봇, AI 마케팅 플랫폼 등 AI 산업을 겨냥한 제품과 솔루션을 함께 포함한다. KT는 이번 미국 전시회를 시작으로 하반기 글로벌 전시회 지원을 확대한다. 내달에는 네덜란드 암스테르담에서 열리는 방송·미디어 전문 전시회 'IBC 2026'과 스페인 말라가에서 열리는 유럽 최대 광통신 전시회 'ECOC 2026'에도 참가해 협력사의 유럽 시장 진출을 지원할 예정이다. 지역별 산업 특성에 맞춰 참가 전시회를 달리하는 방식도 추진한다. 미국에서는 통신·AI 인프라 시장을, 유럽에서는 방송·미디어와 광통신 시장을 각각 공략해 협력사들이 자사 기술과 제품에 적합한 해외 수요처를 찾을 수 있도록 지원한다는 구상이다. KT는 향후에도 정부와 KOTRA 해외무역관 등 수출지원 전문기관과 협력해 협력사들의 해외 시장 진출을 지원하고 글로벌 사업 기회를 확대한다는 방침이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "우수한 기술력을 보유한 협력사들이 해외 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 실질적인 수출 성과를 거둘 수 있도록 지원하겠다"며 "앞으로도 정부와 KOTRA 해외무역관 등 수출지원 전문기관과 협력을 강화해 협력사의 글로벌 경쟁력을 높이고 함께 성장하는 상생 생태계를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-19 10:45:36
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KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개 [경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.2026-08-18 10:28:00
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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다 [경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-07 08:35:19
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![[사설 | 이재명 정부 1년 특별기획②] 한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/05/20260805101011420959.png)
한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 글과 그림, 영상과 프로그램을 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입하고 있다. 로봇이 공장을 운영하고 무인 농기계가 작물을 관리하며 자율주행 장비가 물류를 담당하는 시대다. AI 경쟁의 무대가 컴퓨터 화면에서 제조·농업·물류·국방·돌봄 현장으로 확장되고 있는 것이다. 정부도 피지컬 AI를 국가 전략기술로 정하고 관련 정책을 본격화하고 있다. 과학기술정보통신부는 데이터와 기술, 산업 확산, 생태계 조성을 아우르는 피지컬 AI 전략을 내놓았다. 독자적인 월드모델과 로봇 파운데이션 모델, 온디바이스 컴퓨팅 기술을 확보하고 제조·농업·국방·돌봄 등으로 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 정부는 월드모델 핵심기술 국산화를 위해 올해부터 2년간 340억원을 투입하고 국내 산학연 컨소시엄을 가동했다. 방향은 옳다. 생성형 AI 분야에서 미국과 중국의 대형 플랫폼을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 그러나 한국은 세계적인 제조업과 반도체, 통신망, 로봇 기술, 높은 현장 자동화 수준을 갖추고 있다. 디지털 두뇌를 실제 기계와 산업현장에 연결하는 피지컬 AI에서는 충분히 승부를 걸 수 있다. 그 중심지로 새만금을 주목할 필요가 있다. 새만금은 넓은 산업용지와 재생에너지 기반, 항만과 공항을 연계할 수 있는 입지 조건을 갖추고 있다. 정부도 새만금을 재생에너지와 그린수소, AI 데이터센터와 로봇산업을 결합한 혁신 거점으로 육성하는 방향을 제시해 왔다. 새만금개발청은 정부 출범 1년 성과로 새만금 피지컬 AI 산업 육성을 내세웠다. 이제는 새만금을 국가 AI 특구로 명확히 지정하고 권한과 재원을 집중해야 한다. 여러 부처가 개별 사업을 나눠 추진하는 방식으로는 글로벌 경쟁의 속도를 따라가기 어렵다. 규제 특례와 연구개발, 데이터 구축, 실증, 사업화를 하나의 체계로 묶고 성과에 책임지는 전담 추진체계를 만들어야 한다. 새만금은 단순히 AI 데이터센터를 유치하는 데 그쳐서는 안 된다. 데이터센터만 들어서고 핵심 기술과 기업, 일자리가 수도권이나 해외에 남는다면 지역경제에 돌아오는 효과는 제한적이다. 농업 AI와 재생에너지 AI, 물류로봇과 자율주행 장비, 스마트 제조를 실제 현장에서 시험하고 사업화하는 ‘피지컬 AI 수도’로 만들어야 한다. 농업은 새만금의 강점을 가장 잘 살릴 수 있는 분야다. 드론과 무인 농기계, 작황 예측, 병충해 탐지, 수자원 관리 기술을 대규모 농업 현장에 적용하면 농촌의 인력 부족과 생산성 문제를 동시에 풀 수 있다. 농업 AI 실증 과정에서 축적된 데이터와 장비, 운영 경험은 해외 스마트농업 시장으로 수출할 수도 있다. 재생에너지 AI도 중요한 축이다. 태양광과 풍력은 기상 여건에 따라 발전량이 달라진다. AI로 발전량과 전력 수요를 예측하고 에너지저장장치와 송전망을 통합 관리하면 재생에너지의 불안정성을 줄일 수 있다. 새만금의 에너지 인프라를 AI 데이터센터와 연계한다면 친환경 전력을 사용하는 미래형 산업단지 모델을 만들 수 있다. 하지만 데이터센터와 로봇 공장은 발표만으로 세워지지 않는다. 막대한 전력과 용수, 초고속 통신망이 필요하다. 정부는 대형 AI 데이터센터의 입지에 맞춰 재생에너지와 원전 등 다양한 전원을 조화롭게 활용하고 전력망을 확충하겠다는 계획을 밝혔다. 관건은 계획의 속도와 주민 수용성이다. 송전망 건설과 용수 확보가 늦어지면 기업의 투자 일정도 미뤄질 수밖에 없다. 전력 공급 원칙도 현실적으로 세워야 한다. 재생에너지 확대는 필요하지만 날씨에 좌우되는 전원만으로 대규모 데이터센터와 첨단 제조시설을 안정적으로 가동하기 어렵다. 원전과 재생에너지, 저장장치와 수요관리 기술을 결합해 비용과 안정성, 탄소 감축을 동시에 달성해야 한다. 에너지 정책을 둘러싼 이념 논쟁이 AI 산업의 발목을 잡아서는 안 된다. AI 인재 전략도 숫자 경쟁에서 벗어나야 한다. ‘AI 인재 100만 시대’는 연구자 100만명을 양성한다는 뜻일 수 없다. 세계적 수준의 모델을 개발하는 고급 연구자와 산업 현장에서 AI를 적용하는 엔지니어, AI 도구를 활용하는 일반 노동자를 구분해 교육해야 한다. 정부도 피지컬 AI를 활용할 실무인재부터 핵심 모델을 개발할 고급인재까지 전방위 양성체계를 구축하겠다고 밝혔다. 대학 정원 몇 명을 늘리고 단기 교육과정을 개설하는 것만으로는 부족하다. 새만금과 전북 지역의 대학, 연구기관, 기업이 공동으로 교육과 실증을 수행하도록 해야 한다. 학생이 지역에서 배우고 현장 프로젝트에 참여한 뒤 지역 기업에 취업하거나 창업하는 경로를 만들어야 한다. 수도권 인재를 잠시 내려보내는 방식이 아니라 지역에 지속 가능한 연구·산업 생태계를 구축해야 한다. 국가 AI 예산도 대폭 확대하되 나눠주기식 지원은 피해야 한다. 정부는 국가 AI 프로젝트와 GPU 인프라 확보, 데이터 플랫폼, 피지컬 AI 기술개발을 추진하고 있다. 정부 GPU 확보·운용 사업만도 2조원대 규모로 제시됐다. 예산 규모보다 중요한 것은 선택과 집중이다. 중앙부처와 지방자치단체가 비슷한 AI 센터와 교육사업을 경쟁적으로 만드는 방식은 효과가 낮다. 핵심 모델과 컴퓨팅 인프라, 현장 데이터, 실증단지를 중심으로 국가 자원을 집중해야 한다. 민간기업이 정부 지원이 끝난 뒤에도 투자와 사업을 이어갈 수 있는지 사업 초기부터 검증해야 한다. 성과 평가도 달라져야 한다. 데이터센터 유치 건수나 교육 수료자 수, 양해각서 체결 숫자를 성과로 내세워서는 안 된다. 국산 기술의 현장 적용률과 생산성 향상, 민간 투자액, 새로 생긴 양질의 일자리, 해외 수출 실적을 기준으로 평가해야 한다. 목표를 달성하지 못한 사업은 과감히 중단하고 가능성이 확인된 분야에 예산을 다시 집중해야 한다. 피지컬 AI는 사람과 기계가 같은 공간에서 움직이는 기술이다. 기술 경쟁력 못지않게 안전과 책임 기준이 중요하다. 로봇이나 자율 장비의 판단으로 사고가 발생했을 때 개발사와 제조사, 운영자 가운데 누가 책임지는지 분명히 해야 한다. 정부도 실데이터와 합성데이터의 품질 관리, 통신·보안과 안전·신뢰 기술을 함께 개발하겠다고 밝혔다. AI 강국은 정부가 선언한다고 만들어지지 않는다. 기업이 투자하고 인재가 모이며 기술이 현장에서 성과를 낼 때 비로소 완성된다. 새만금을 특구로 지정하는 것만으로도 부족하다. 규제와 인프라, 데이터와 인재, 연구개발과 사업화를 한곳에서 연결해야 한다. <한비자>에는 “세상의 일이 달라지면 대비책도 달라져야 한다”는 뜻의 ‘세이즉사이(世異則事異)’가 나온다. 생성형 AI 시대의 전략을 피지컬 AI 시대에도 그대로 적용할 수는 없다. 이제 국가는 기술을 지원하는 보조자를 넘어 산업과 에너지, 지역과 인재 정책을 함께 설계하는 운영자가 돼야 한다. 이재명 정부는 출범 1년 동안 AI를 국가 성장전략의 중심에 놓았다. 이제 필요한 것은 또 하나의 비전이나 구호가 아니다. 새만금 국가 AI 특구 지정과 전력·용수 인프라 구축, 데이터센터와 로봇기업 유치, 농업·에너지 AI 실증, 인재 양성, 예산 집중을 구체적인 일정표로 제시해야 한다. AI 경쟁은 기다려주지 않는다. 선언이 길어질수록 기술과 기업, 인재는 다른 나라로 이동한다. 새만금을 피지컬 AI 수도로 만들고 그 성과를 전국의 제조업과 농업, 물류와 돌봄으로 확산해야 한다. 한국 AI 국가전략의 성패는 계획의 크기가 아니라 실행의 속도와 결과로 판가름 날 것이다.2026-08-05 10:43:54
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LG CNS, 2분기 영업이익 9.2% 줄었다. [경제일보] LG CNS의 2026년 2분기 영업이익이 1279억원으로 전년 동기 대비 9.2% 줄었다. 매출은 1조5208억원으로 4.2% 늘었다. 매출이 느는데 이익이 줄면서 영업이익률은 9.7%에서 8.4%로 1.2%포인트 낮아졌다. LG CNS는 7월 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI와 금융 인공지능 전환(AX), AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. 상반기 누적으로는 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원으로 각각 6.1%, 1.1% 늘었다. 상반기 이익이 소폭이나마 늘어난 것은 1분기 덕이다. 반기 수치에서 2분기를 빼면 1분기 영업이익은 942억원으로 전년보다 20%가량 증가했다. 이익 방향이 꺾인 시점은 2분기다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 "영업이익 감소는 사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제적 투자와 일시적인 프로젝트 일정의 영향"이라며 "이연된 프로젝트가 하반기 본격 진행되면 실적 개선에 기여할 것"이라고 말했다. 신규 AI 플랫폼과 피지컬 AI 연구개발, 인재 확보 투자가 늘었고 일부 계열사 프로젝트 계약이 하반기로 밀렸다는 설명이다. ◆ LG전자 로봇 데이터 팩토리…피지컬 AI 첫 레퍼런스 피지컬 AI 사업의 출발점은 LG전자다. LG CNS는 LG전자와 지능형 로봇 학습 인프라인 로봇 데이터 팩토리를 구축하고 자체 플랫폼 '피지컬웍스'와 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 공급한다. 로봇 데이터 팩토리는 로봇이 작업을 익히는 데 필요한 영상과 동작 데이터를 모아 가공하고 이를 바탕으로 AI 모델을 학습시키는 설비다. 물류 현장 검증은 컬리에서 이뤄졌다. LG CNS는 컬리 물류센터 1차 개념검증(PoC)을 마쳤고 연말까지 기능을 보완해 적용 범위를 넓히는 후속 사업을 추진한다. 좁은 통로를 다니는 자율이동로봇(AMR) 사업과 연구소 물류 자동화도 수행 중이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장(상무)은 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하려면 GPU를 비롯한 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자 로봇 데이터 팩토리를 대표 사례로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대하겠다"고 말했다. 올해는 사례 확보에 집중하고 내년부터 제조·물류 고객을 상대로 로봇 전환(RX) 사업을 넓힌다는 구상이다. 스마트엔지니어링 부문 2분기 매출은 2746억원으로 13% 늘어 세 부문 가운데 성장률이 가장 높았다. LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 뽑혔다. ◆ 금융 차세대, 하반기부터 매출 인식 디지털 비즈니스 서비스 상반기 매출은 6621억원으로 8.8% 늘어 세 부문 중 증가폭이 가장 컸다. KB국민은행 차세대 사업과 한국은행 2기 정보기술아웃소싱(ITO) 사업을 따냈다. 조성우 LG CNS 금융AX1사업담당(상무)은 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 것"이라고 말했다. 지난해 수주한 미래에셋생명과 신한투자증권 차세대는 올해 본격 개발 단계에 들어갔다. 정보기술(IT) 시스템 구축과 운영 전 과정을 에이전틱 AI로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'도 2분기에 내놨다. ◆ AI 인프라, 구독형으로 판다 AI·클라우드 부문 2분기 매출은 9060억원으로 3.9% 늘었다. AI 플랫폼과 데이터 구축, 클라우드 관리서비스(MSP), GPU 인프라 구축·유지보수가 성장을 이끌었다. LG CNS는 AI 연산 자원을 구독 방식으로 파는 '엑스퓨웍스(XPUWorks)'를 출시했다. 고객이 대규모 초기 투자 없이 필요한 만큼 GPU를 쓰게 하는 구조다. 1분기에 내놓은 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'는 챗GPT와 클로드, 제미나이의 사용량과 비용을 조직·사용자별로 보여주는 대시보드를 제공한다. 업무 특성과 보안 요건에 맞춰 모델을 골라 연결하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다. 중국산 대규모언어모델(LLM)의 약진에 대해서는 대체보다 조합으로 봤다. 진요한 LG CNS AI센터장(상무)은 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라며 "업무 특성에 따라 미국 프런티어 모델과 중국 경량 모델, 국산 온프레미스 모델을 최적으로 배치하는 방식이 일반화될 것"이라고 말했다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)에서는 시장 성장률을 웃도는 확장을 목표로 내걸었다. LG CNS는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내는 15~20% 성장할 것으로 봤다. 한편 회사 설명이 맞는지는 하반기에 갈린다. 이연됐다는 계열사 프로젝트가 실제로 3분기에 잡히는지, 6개월 뒤부터 매출이 인식된다는 금융 차세대가 그 시점에 숫자로 나타나는지가 확인 지점이다. 피지컬 AI는 아직 LG전자라는 계열 물량 한 건과 컬리 PoC가 전부다. 선제 투자라는 설명이 성립하려면 그룹 밖에서 매출이 나와야 한다.2026-07-31 14:45:47
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LG유플러스, 밸류업 이어 AI 인프라 승부수…900억 자사주·1.3조 AIDC 투자 병행 [경제일보] LG유플러스가 주주환원 확대와 인공지능(AI) 인프라 투자를 동시에 추진하며 기업가치 제고와 미래 성장동력 확보라는 두 가지 전략을 병행하고 있다. 900억원 규모의 자기주식 매입과 중간배당 확대를 통해 주주 신뢰 강화에 나서는 동시에 1조3000억원을 추가 투입해 수도권 최대급 AI 데이터센터(AIDC) 구축에도 속도를 낸다. 29일 LG유플러스는 이사회를 열고 900억원 규모의 자기주식을 취득하기로 의결했다고 밝혔다. 취득한 자사주는 향후 소각 등을 통해 주주가치 제고에 활용할 계획이다. 이번 자사주 매입은 LG유플러스가 지난해 11월 발표한 기업가치 제고 계획 '밸류업 플랜'의 후속 조치로 풀이된다. LG유플러스는 밸류업 플랜 발표 이후 자사주 매입과 소각, 배당 확대 등 주주환원 정책을 지속적으로 추진하고 있다. 앞서 LG유플러스는 지난해 8월 장부금액 기준 약 1000억원 규모의 자기주식을 소각했으며, 지난 5월에도 지난해부터 추가 취득한 약 800억원 규모 자사주를 전량 소각했다. 이번 자사주 매입 역시 기존 주주환원 기조를 이어가기 위한 조치로 분석된다. LG유플러스는 올해 중간배당도 확대한다. 2026년 중간배당금은 주당 270원으로, 전년 중간배당금 대비 약 8% 증가했다. 배당 기준일은 내달 13일이며 배당금은 내달 28일 지급될 예정이다. 통신업계는 안정적인 현금 창출력을 기반으로 배당과 자사주 정책을 강화하는 동시에 AI, 클라우드 등 신사업 투자를 확대하는 방향으로 전략을 전환하고 있다. 기존 통신 사업만으로는 성장 한계가 있다는 평가가 나오는 가운데, 주주환원과 미래 사업 투자를 병행하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 해당 성장 전략의 중심에 AI 데이터센터를 두고 있다. 이날 LG유플러스는 경기 파주시 AI 데이터센터(AIDC) 2단계 구축을 위해 약 1조3000억원 규모의 추가 투자를 결정했다고 공시했다. 현재 LG유플러스는 파주시에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 파주 AIDC는 AI 서비스 확대에 따른 GPU 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 핵심 거점으로, LG전자 액체 냉각 솔루션과 LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리 등 계열사 역량을 결집한 '원 LG' AI 인프라 사업의 중심 역할을 맡는다. 특히 내년 6월 준공 예정인 전산 1동은 이미 고객 확보를 완료하며 AI 인프라 시장의 높은 수요를 확인한 것으로 알려졌다. LG유플러스는 추가 투자금을 활용해 전산 2동과 3동을 건설하고, 관련 설비 투자와 전산 4동 설계도 진행할 계획이다. 최근 AI 서비스 확산과 함께 기업들의 GPU 확보 경쟁이 심화되면서 데이터센터 산업의 중심도 일반 서버 운영에서 AI 연산에 최적화된 AIDC로 이동하고 있다. 통신사 역시 기존 네트워크와 데이터센터 운영 경험을 기반으로 AI 인프라 시장 진출을 확대하는 모습이다. SK텔레콤과 KT 등 경쟁사들도 AIDC와 GPU 클라우드 사업 확대에 나서면서 통신 3사의 AI 인프라 경쟁도 본격화되고 있다. LG유플러스는 대규모 데이터센터 구축과 그룹 계열사 기술 결합을 앞세워 AI 인프라 시장에서 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 또한 LG유플러스는 주주환원 정책을 통해 단기적인 기업가치 제고에 나서는 동시에 AI 데이터센터 투자를 통해 중장기 성장 기반을 마련한다는 계획이다.2026-07-29 17:55:16
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GPU 최적화부터 모델 개발까지…메가존클라우드·아크릴, AI 인프라 협력 본격화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 과거 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 활용하고 최적화할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 모델의 규모가 커지고 기업들의 AI 전환(AX)이 본격화되면서 메가존클라우드는 아크릴과 손을 잡고 GPU 인프라 구축부터 운영과 최적화, 모델 개발까지 아우르는 통합 AI 인프라 수요에 대응한다는 구상이다. 24일 메가존클라우드는 AX 인프라 전문기업 아크릴과 'AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 경기 과천 메가존산학연센터에서 최근 협약식을 열고 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 양사의 기술력과 사업 역량을 결합한 AX 환경을 제공하기로 했다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객별 수요에 맞는 공동 사업 모델을 발굴한다는 계획이다. 최근 AI 시장은 초거대언어모델(LLM)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 등으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 AI 서비스를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 인프라 경쟁도 치열해지고 있으며, 특히 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 운영 비용과 자원 활용 효율성을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. GPU는 AI 모델 학습과 추론을 위한 핵심 자원이지만 높은 비용과 전력 소비, 운영 복잡성 등으로 인해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 필요한 GPU 자원 역시 증가하는 만큼 GPU 활용률을 높이고 고객 환경에 맞는 인프라를 구축하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 적합한 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 제공하는 것으로 알려졌다. AI와 클라우드 인프라 구축 노하우를 바탕으로 기업들의 AX 환경 구축을 지원해 왔으며, 이번 협력을 통해 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 방침이다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPUBASE'를 기반으로 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 지원한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포와 서비스 적용에 이르는 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 풀스택 플랫폼이다. GPUBASE는 GPU와 서버, 스토리지, 네트워크 자원을 통합 관리해 대규모 컴퓨팅 환경의 성능과 효율성을 높이는 솔루션이다. GPU 자원 할당과 가상화, 작업 스케줄링, 데이터 통신 최적화, 인프라 모니터링 등을 통해 자원 활용도를 개선하고 안정적인 시스템 운영을 지원한다. 양사는 우선 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관을 대상으로 AX 환경 공급 등 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 계획이다. 향후에는 헬스케어와 공공, 보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 각사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 글로벌 시장 진출 기회도 함께 모색한다는 구상이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다. AI 인프라 시장 역시 단순한 GPU 공급을 넘어 모델 개발과 운영, 자원 최적화까지 아우르는 통합 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 인프라 구축과 비용 효율성, GPU 활용률 등을 종합적으로 고려해야 하는 만큼 산업별 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 메가존클라우드와 아크릴은 이번 협력을 계기로 AI 인프라 구축부터 GPU 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 운영까지 연결되는 통합 AX 환경을 제공하고, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 공동 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고, 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-24 16:09:26
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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AI 스타트업 키운다…메가존클라우드, 서울 AI 허브와 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 GPU와 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 확보가 AI 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 자체 인프라 구축이 어려운 스타트업을 중심으로 클라우드 기반 AI 인프라 수요가 늘어나는 가운데 메가존클라우드가 서울 AI 허브와 손잡고 서울 소재 AI 기업 지원에 나선다. 13일 메가존클라우드는 서울 AI 허브와 'AI 산업 생태계 활성화 및 AI 기업 성장 지원을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양측은 서울 소재 AI 기업의 연구개발(R&D)과 사업화, 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 AI 산업 생태계 활성화를 위해 협력할 계획이다. 서울 AI 허브는 서울시가 운영하는 AI 산업 육성 거점으로 유망 AI 기업 발굴과 육성, 기업 지원 프로그램 운영, 산·학·연·관 협력 네트워크 구축 등을 담당하고 있다. 메가존클라우드는 허브에 참여하는 AI 기업을 대상으로 멀티클라우드 기반 AI 인프라와 기술 지원, 전문 컨설팅을 제공하며 AI 서비스 개발과 사업화를 지원할 예정이다. 양측은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM), AI 에이전트 등 최신 AI 기술 활용을 확대하기 위한 공동 프로그램도 추진한다. AI 기업을 대상으로 GPU와 AI 인프라 지원은 물론 기술 세미나와 네트워킹 프로그램 등을 운영해 기술 경쟁력과 사업 역량을 함께 강화한다는 방침이다. 최근 AI 산업에서는 우수한 모델 개발뿐 아니라 이를 안정적으로 학습·운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 특히 AI 스타트업은 초기 투자 부담이 큰 GPU와 서버를 자체 구축하기보다 클라우드 기반 인프라를 활용하는 사례가 늘고 있으며, 공공기관과 민간 기업이 협력해 AI 인프라를 지원하는 사업도 확대되는 추세다. 메가존클라우드와 서울 AI 허브는 현재 '서울 AI 허브 AI 기업 고성능 컴퓨팅 인프라 서비스' 사업도 공동 수행하고 있다. 서울 AI 허브는 올해 총 100개 AI 기업 지원을 목표로 사업을 운영하고 있으며, 메가존클라우드는 GPU 인프라 공급기업으로 참여해 멀티클라우드 기반 GPU 인프라와 기술 지원을 제공하고 있다. 최근 열린 사업 오리엔테이션에는 1차 선정 기업 약 70개사가 참여해 사업 운영 방안과 AI 인프라 활용 전략을 공유했다. 양측은 추가 참여 기업을 모집해 올해 총 100개 AI 기업 지원 목표를 달성하고, AI 서비스 개발부터 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있도록 지원 프로그램을 지속 확대해 나갈 계획이다. 메가존클라우드는 이번 협력을 계기로 서울 지역 AI 기업의 기술 경쟁력 강화는 물론 AI 생태계 활성화에도 기여한다는 방침이다. AI 인프라와 클라우드 기술, 전문 컨설팅을 결합해 스타트업의 개발 부담을 낮추고 연구개발과 사업화 속도를 높이는 한편, 국내 AI 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원도 지속 확대해 나갈 계획이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "AI 산업의 경쟁력은 우수한 기술뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라와 생태계에서 나온다"며 "서울 AI 허브와의 협력을 통해 유망 AI 기업들이 최신 AI 기술과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 혁신을 가속화하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-07-13 16:25:54
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SKT, '해인' 클러스터 정부 보안 인증…공공 AI 클라우드 경쟁력 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 인프라 경쟁이 데이터센터 구축을 넘어 공공시장 진출 경쟁으로 확대되고 있다. 최근 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표한 SK텔레콤이 이번에는 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 인프라에 대한 정부 보안 인증을 확보하며 공공·금융 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 초대형 AI 데이터센터를 구축하는 데 이어 실제 공공기관이 활용할 수 있는 AI 인프라 기반까지 갖추며 AI 인프라 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK텔레콤은 엔비디아 블랙웰 GPU 기반 AI 데이터센터 인프라 '해인' 클러스터가 한국인터넷진흥원(KISA)의 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득했다고 밝혔다. CSAP는 공공기관이 사용하는 클라우드 서비스의 보안성을 정부가 검증하는 제도로, 공공 클라우드 사업을 추진하기 위해 사실상 필수적으로 요구되는 인증이다. 이번 해인 클러스터는 서비스형 인프라(IaaS) 부문 인증을 획득했으며, 블랙웰 GPU 기반 AI 클라우드 사업자로는 국내 최초다. 이번 인증은 최근 발표한 SK텔레콤의 AI 데이터센터 전략과도 이어진다. 앞서 SK텔레콤은 울산을 시작으로 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 계획을 발표했다. 대규모 AI 인프라를 구축하는 동시에 공공과 금융 등 보안 요구 수준이 높은 시장에서도 활용할 수 있는 기반을 확보하며 사업 영역을 확대하는 모습이다. 해인 클러스터는 엔비디아 블랙웰 GPU 1000개 이상을 단일 클러스터로 구성한 AI 인프라다. 여러 개의 GPU를 하나로 묶어 대규모 AI 학습과 추론 연산을 수행할 수 있도록 설계됐으며, 현재 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 학습 인프라로도 활용되고 있다. SK텔레콤은 특히 이번 인증이 유휴 상태의 인프라가 아닌 실제 AI 모델 학습에 활용되는 환경에서 이뤄졌다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 망 분리와 데이터 격리 등 공공 클라우드에 요구되는 보안 기준을 충족한 것은 물론 실제 운영 환경에서도 안정성과 보안성을 입증하며 소버린 AI 인프라로서의 경쟁력을 확보했다는 것이다. SK텔레콤은 이번 인증을 발판으로 공공·금융 분야 AI 인프라 사업을 본격 확대할 계획이다. 초대형 AI 데이터센터 구축과 GPU 인프라 확보에 이어 정부 보안 인증까지 확보하면서 소버린 AI 시장에서 입지를 강화하고, 향후 공공 AI 클라우드 사업 경쟁력을 높여 나간다는 전략이다. 성능과 운영 안정성도 함께 검증됐다. 해인 클러스터는 공공 환경에서 요구되는 보안 기준을 충족하면서 대규모 AI 학습과 추론을 지원할 수 있는 GPU 클러스터를 구현했다. 이를 기반으로 공공과 금융 분야 AI 인프라 사업 확대는 물론 정부가 추진하는 소버린 AI 생태계 구축에도 활용 범위를 넓혀갈 전망이다. 이번 인증으로 SK텔레콤은 AI 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영, 공공 보안 인증까지 AI 인프라 사업의 핵심 요소를 단계적으로 확보하게 된 것으로 평가된다. 향후 울산 AI 데이터센터를 비롯한 초대형 AI 인프라와 연계해 공공기관과 기업을 대상으로 한 AI 클라우드 사업을 확대하는 한편, 글로벌 AI 기업의 컴퓨팅 수요를 국내로 유치하는 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 김명국 SK텔레콤 AI 팩토리 사업담당은 "해인 클러스터가 블랙웰 GPU 기반의 AI 클라우드 사업자로는 처음으로 CSAP 인증을 받으며 소버린 AI 인프라로 자리매김했다"며 "앞으로도 공공 인프라 영역에서 기여도를 높여 가겠다"고 말했다.2026-07-06 09:11:32
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NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증 [경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.2026-06-26 14:12:46
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NHN, 양철웅 CTO 신규 선임…AI 네이티브 전환 속도 낸다 [경제일보] 엔에이치엔(대표 정우진, 이하 NHN)이 양철웅 기술본부장을 최고기술책임자(CTO)로 선임하고 AI 네이티브 전환에 속도를 낸다. 게임과 결제 중심의 사업 구조를 넘어 AI 클라우드와 그룹 전반의 AX 경쟁력을 키우기 위한 기술 리더십 재정비로 풀이된다. NHN은 지난 11일 AI 네이티브 전환과 미래 기술 경쟁력 확보를 위해 양철웅 기술본부장을 CTO로 선임했다고 밝혔다. 양 신임 CTO는 앞으로 AI를 활용한 개발 혁신, 기술 로드맵 체계화, 그룹사 전반의 AI 활용 확산과 기술 협업을 주도한다. 양 CTO는 KAIST 전산학 박사 출신으로 인터넷 인프라, 트래픽 최적화, 네트워크, 보안, 클라우드 분야에서 20년 이상 경력을 쌓아온 기술 전문가다. 2022년 NHN클라우드에 합류한 뒤 보안개발랩 연구소장을 맡아 보안 기술 연구개발과 플랫폼 고도화를 이끌어왔다. 이번 인사는 NHN이 AI 클라우드 사업을 미래 성장축으로 키우는 시점과 맞물려 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 ‘FactoryX’를 공개하고 GPU 인프라, 운영 플랫폼, AI 에이전트 실행 환경을 통합 제공하는 전략을 내놨다. AI 인프라 구축에 그치지 않고 기업이 실제 업무에 AI를 적용하도록 돕는 실행 환경을 만들겠다는 구상이다. 실적 측면에서도 기술 부문의 비중은 커지고 있다. NHN의 올해 1분기 기술 부문 매출은 전년 대비 19.0% 증가했고 NHN클라우드 매출도 20% 넘게 성장했다. GPU 수요 확대, 공공 클라우드 전환, AI 데이터센터 고도화 사업 등이 맞물리면서 NHN 내부에서도 기술 조직의 역할이 이전보다 중요해진 상황이다. 양 CTO가 제시한 키워드는 ‘속도와 방향’이다. 그는 10일 임직원 대상 타운홀 미팅에서 AI가 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 동료가 되고 있다고 설명했다. 빠르게 움직이는 것만큼 올바른 방향으로 나아가는 것이 중요하며 기술 전략과 실행력을 바탕으로 그룹 차원의 시너지를 만들겠다는 메시지다. NHN 입장에서는 AI를 내부 생산성 혁신과 외부 사업 확장의 양쪽 축으로 활용해야 한다. 개발 과정에 AI를 적용해 조직 실행 속도를 높이는 동시에 클라우드, 보안, 결제, 게임, 커머스 등 그룹사별 사업에 맞는 AX 모델을 설계해야 한다. CTO의 역할이 단순 연구개발 총괄을 넘어 사업 전환의 설계자로 확장되는 이유다. 이번 선임으로 NHN은 정우진 CEO를 중심으로 양철웅 CTO, 안현식 CFO, 황선영 CLO, 이승찬 CHRO, 김상호 CGO 체계를 갖추게 됐다. 재무, 법무, 인사, 게임, 기술 리더십을 분명히 하면서 AI 전환기 의사결정 속도를 높이려는 구조다. 한편 NHN이 AI 클라우드 사업을 얼마나 빠르게 수익으로 연결하느냐에 관심이 쏠린다. GPU 인프라와 AI 데이터센터는 성장성이 크지만 투자 부담도 큰 영역이다. 기술 조직이 사업부와 얼마나 긴밀히 연결되고 FactoryX 같은 신규 브랜드가 실제 고객 확보와 반복 매출로 이어지는지가 성과를 가를 전망이다.2026-06-12 07:45:26
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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.2026-06-11 17:24:12
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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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엔씨·엔비디아, PC방서 25년 동맹 과시…RTX Spark로 '아이온2' 시연 [경제일보] 엔씨와 엔비디아가 파트너십 25주년을 맞아 PC방에서 특별 회동을 가졌다. 게임 그래픽 기술로 시작된 양사의 협력이 인공지능(AI)과 피지컬 AI 영역으로 확장될지 주목된다. 엔씨는 김택진 대표와 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 신논현역 인근 PC방에서 열린 ‘아이온2’ 이용자 행사에 깜짝 방문했다고 밝혔다. PC방은 엔씨와 엔비디아가 성장 기반을 다져온 상징적 공간이다. 엔씨는 2000년대 초 ‘리니지’ 시리즈를 시작으로 엔비디아와 게임 그래픽 기술 협력을 이어왔다. 두 사람은 현장에서 차세대 윈도용 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 소개하고 지포스 RTX GPU와 RTX Spark 기반 노트북을 이용자에게 선물했다. RTX Spark 기반 노트북으로 엔씨 최신작 ‘아이온2’와 출시 예정작 ‘신더시티’ 플레이 화면도 공개했다. 이번 회동은 단순한 팬 이벤트를 넘어 양사의 기술 협력 방향을 보여주는 자리로 해석된다. 엔비디아는 게임 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 성장한 뒤 AI 반도체와 로보틱스 플랫폼 기업으로 영역을 넓히고 있다. 엔씨 역시 게임 개발 역량을 바탕으로 AI 연구와 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 엔씨와 엔비디아는 게임스컴, 지스타, 지포스 게이머 페스티벌 등 주요 글로벌 행사에서 공동 행보를 이어왔다. 특히 ‘신더시티’는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 해당 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 그래픽 기술을 적용해 개발 중이다. 김택진 엔씨 대표는 “2000년대 초부터 20년 넘게 협력을 이어가고 있는 엔비디아 젠슨 황과 국내에서 함께 게이머를 만나 매우 기쁘다”며 “앞으로도 엔비디아와 엔씨의 신작 개발 및 AI 연구 관련 협력을 이어 나갈 것”이라고 말했다. 양사의 다음 협력 축은 피지컬 AI가 될 가능성이 크다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇과 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 게임사가 보유한 3D 공간 구현, 물리 기반 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량은 로봇 학습과 디지털 트윈 구축에 활용될 수 있다. 엔씨는 2011년부터 AI 연구를 시작했고 올해 AI 전문 자회사 NC AI를 출범시키며 사업 확장에 나섰다. NC AI는 자체 대규모언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 개발 역량을 바탕으로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 연구도 추진하고 있다. 엔비디아의 코스모스, 옴니버스, 아이작 등 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 경우 게임을 넘어 산업용 로봇과 시뮬레이션 분야로 협력 범위가 넓어질 수 있다. 검증대에는 실제 공동 프로젝트가 오른다. PC방 회동은 상징성이 크지만 피지컬 AI 협력이 성과로 이어지려면 구체적인 연구개발 과제와 산업 현장 실증, GPU 인프라 확보가 뒤따라야 한다. 엔씨가 게임 기술을 AI·로봇 기술로 확장하고, 엔비디아가 이를 플랫폼 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 관전 포인트다.2026-06-07 17:39:36
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