2026.10.01 목요일
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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축 [경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.2026-10-01 08:56:38
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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-08-11 08:27:46
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![[경제일보] 메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727101720595581.jpg)
메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다 [경제일보] 한국 기업과 글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 반도체부터 데이터센터, 모델·서비스를 잇는 초대형 협력에 나섰다. 네이버는 AI 컴퓨팅 자원을 제공하는 '소버린 AI 팩토리 운영자'를, SK그룹은 고대역폭메모리(HBM) 생산과 데이터센터 구축을 함께 맡는 'AI 인프라 공급자'를 지향한다. 정부는 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 기업과 글로벌 빅테크가 총 9500억달러 규모의 반도체 공급·생산 협력과 약 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 삼성전자와 SK, 현대자동차그룹, 네이버를 비롯해 엔비디아, 브로드컴, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽 등이 참여했다. 한국을 메모리 반도체 수출국에서 AI 연산과 서비스를 생산하는 글로벌 거점으로 확장하겠다는 '샌프란시스코 AI 선언'의 실행 구상이다. ◆ 네이버, '각 세종' AI 연산 수출기지로 네이버는 엔비디아, 글로벌 대체자산운용사 브룩필드와 100억달러 규모의 AI 팩토리 확대를 추진한다. 세종시 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용하고 초기 구축 규모를 55MW에서 200MW로 확대한다. 네이버는 이를 엔비디아 GPU 약 10만개 규모라고 설명했다. 브룩필드가 독점 자본 파트너로 최대 90억달러를 조달하고 엔비디아가 10억달러를 투자하는 구조다. 실제 브룩필드 조달 규모가 계획에 미치지 못하면 네이버가 부족분을 부담한다. 시설에는 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼이 적용될 예정이다. 네이버는 데이터센터뿐 아니라 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 검색·쇼핑·지도 서비스, 데이터센터 운영 경험을 함께 보유하고 있다. 도시 거리뷰와 공간 데이터를 활용한 '서울 월드 모델', 네모트론 기반 오픈모델, AI 에이전트 플랫폼 개발도 추진 중이다. 이를 기반으로 GPU 임대를 넘어 모델 개발과 학습, 기업용 AI 서비스 운영까지 제공하는 구조를 구축하고 국내 기업과 공공기관은 물론 자체 AI 역량 확보를 추진하는 해외 국가와 기업까지 고객으로 확보한다는 전략이다. 소버린 AI가 국산 기술만으로 구축된다는 의미는 아니다. 핵심 GPU와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아 기술에 의존한다. 네이버가 강조하는 주권은 데이터와 AI 모델의 통제권, 국내 운영 환경을 확보하는 데 있다. 향후 국산 NPU와 소프트웨어를 얼마나 수용하고 국내 AI 스타트업과 기업에 컴퓨팅 자원을 개방하느냐가 생태계 경쟁력을 좌우할 전망이다. ◆ SK, HBM부터 데이터센터까지 수직계열화 SK그룹은 메모리와 AI 데이터센터를 동시에 묶는 전략을 내세웠다. 정부는 SK와 글로벌 빅테크의 협력 규모를 7500억달러로 집계했다. 이 가운데 SK가 공식 발표한 엔비디아 협력은 5000억달러 이상 규모의 LOI로 AI 메모리 공급과 최대 2GW AI 팩토리 구축을 포함한다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX를 기반으로 2027년부터 AI 팩토리를 단계적으로 가동하고 SK하이닉스 HBM4가 탑재된 베라 루빈 시스템을 도입할 계획이다. 소버린 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, 기업용 서비스를 위한 컴퓨팅 자원을 공급한다는 구상이다. SK하이닉스는 엔비디아와 차세대 HBM 공동 최적화를 추진하고 MS 데이터센터에 서버용 AI 메모리를 장기 공급한다. SK텔레콤은 앤트로픽과 국내 GW급 데이터센터 협력 MOU를 체결했고 AWS와는 울산 AI 데이터센터를 기반으로 협력을 확대하고 있다. SK의 경쟁력은 수직계열화다. SK하이닉스가 HBM을 공급하고 SK텔레콤과 SK하이퍼가 부지와 전력 확보, 데이터센터 개발을 맡으며 SK브로드밴드가 네트워크와 기존 데이터센터 운영을 담당하는 구조다. 메모리 판매를 넘어 AI 연산 자원을 서비스하는 반복 수익 모델을 구축하려는 전략이다. 관건은 전력 인프라다. 정부 계획대로 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW까지 AI 데이터센터를 확대하려면 대형 발전소 여러 기에 맞먹는 전력이 상시 필요하다. 송전망과 변전소, 용수·냉각 설비, 인허가가 지연되면 GPU를 확보해도 시설을 제때 가동하기 어렵다. SK하이퍼의 자체 투자만으로는 한계가 있는 만큼 글로벌 고객의 장기 사용 계약과 프로젝트 파이낸싱(PF), 외부 투자 유치도 병행돼야 한다. 이번 협력은 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 전력과 메모리, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 미국 빅테크는 안정적인 HBM 공급과 아시아 컴퓨팅 거점을 확보하고 한국 기업은 GPU와 글로벌 자본, 고객을 확보해야 하는 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 이번 발표에는 확정 투자뿐 아니라 장기 공급계약과 양해각서(MOU), 투자의향서(LOI)도 포함돼 있어 실제 투자 규모와 일정은 계약 이행 과정에서 구체화될 전망이다. 이번 발표의 성패는 데이터센터 가동률과 고객 확보에 달려 있다. 네이버와 SK가 구축하는 AI 팩토리에 제조·금융·로봇·공공 분야의 수요와 해외 고객이 꾸준히 유입되고 전력망 확충과 국산 AI 반도체 참여, 중소기업의 컴퓨팅 접근성 확보까지 이어질 경우 한국은 메모리 반도체 강국을 넘어 아시아 AI 컴퓨팅 허브로 도약할 가능성이 커질 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 07:50:02
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![[데스크칼럼] 3.5% 성장에 가려진 숙제, 반도체 다음을 준비할 때다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/01/20261001104123246394_518_323.png)