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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
LG CNS, 데이터센터도 '사전제작'…전력·냉각 묶어 AI 팩토리 공급 [경제일보] LG CNS가 서버와 전력·냉각 설비를 미리 제작해 현장에 설치하는 모듈형 데이터센터로 AI 인프라 사업을 확대한다. 데이터센터를 짓고 장비를 들이는 현장 공정을 줄이는 한편, 고객의 연산 수요에 맞춰 설비를 단계적으로 늘리는 방식이다. 시설 구축에 GPU 공급과 AI 서비스 운영까지 묶어 제공한다. LG CNS는 29일 싱가포르에서 개막한 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 사전제작 모듈형 데이터센터(PMDC)와 AI 팩토리 풀스택 서비스를 공개했다. 전시회는 30일까지 마리나베이샌즈에서 열린다. AI 팩토리는 GPU 기반 데이터센터에 AI 모델 학습·추론과 서비스 운영 기능을 결합한 인프라다. ◆ 서버·전력·냉각을 모듈로 묶어 현장 설치 PMDC는 GPU와 서버, 전력·냉각 설비를 규격화된 모듈로 구성해 사전에 제작한 뒤 현장에서 연결한다. LG CNS는 이번 전시에서 이를 축소한 모델을 선보였다. 회사는 현장 공사를 줄이고 필요한 모듈을 추가하는 방식으로 구축 기간과 증설 부담을 낮추겠다는 계획이다. 그룹 계열사도 참여한다. LG CNS가 데이터센터 설계·구축·운영을 맡고 LG전자가 모듈형 냉각 인프라, LG에너지솔루션이 배터리 솔루션을 제공한다. 서버 운영에 필요한 전력 공급과 열 관리를 함께 설계하는 ‘원 LG’ 방식이다. LG전자는 같은 전시회에서 사전제작 방식의 모듈형 냉각 인프라와 액체냉각 제품을 공개했다. 고성능 GPU가 밀집한 AI 데이터센터에서는 서버를 연결하는 것뿐 아니라 발생한 열을 빠르게 빼내는 설비도 필요하다. LG CNS는 컨테이너 형태의 소형 데이터센터를 조합하는 ‘모듈형 AI 팩토리’도 추진한다. 처음부터 대규모 건물을 짓는 대신 필요한 연산 규모와 기능에 맞춰 컨테이너를 추가하는 방식이다. 서버 등 IT 장비에 공급하는 전력 기준으로 엔비디아 베라 루빈 기반 4MW, GB300 기반 1.2MW 모듈을 출시했다. ◆ GPU 임대부터 AI 서비스 운영까지 통합 베라 루빈 기반 풀스택 서비스는 데이터센터 설비와 GPU 연산 자원, AI 서비스를 함께 제공한다. 고객이 GPU를 직접 구매하지 않고 클라우드로 이용하는 서비스형 GPU(GPUaaS), 로봇 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI의 학습·추론을 지원하는 서비스, 전력·냉각 운영 기술을 결합했다. 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼은 루빈 GPU와 베라 CPU, 고속 연결·네트워크 장치를 액체냉각 구조로 구성한다. 연산 장비가 고밀도로 집적되면서 데이터센터의 전력 공급과 냉각 설계도 이에 맞춰 바뀌고 있다. LG CNS는 국내 데이터센터에서도 액체냉각 적용을 추진하고 있다. 지난 8월에는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 인프라를 구축한다고 발표했다. 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 방식이다. 회사에 따르면 이 인프라는 랙당 200kW 이상의 고밀도 전력 환경에 대응하도록 설계된다. 양사는 내년까지 구축과 실증을 마칠 계획이다. 기존 데이터센터를 고성능 GPU 운영 환경으로 바꾸는 사업과 신규 모듈형 데이터센터 공급을 병행하는 셈이다. LG CNS는 이번 전시를 계기로 동남아시아와 북미·유럽 시장을 확대할 방침이다. 회사가 발표한 올해 상반기 AI·클라우드 매출은 1조6714억원으로 전년 동기보다 5.1% 증가했으며, 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 “AI 팩토리는 데이터센터, GPU 인프라, AI 서비스가 결합된 토털 서비스”라며 “고객은 더 이상 개별 서비스를 원하지 않고, 고객이 AI로 성과를 낼 수 있는 통합된 형태의 AI 팩토리를 필요로 할 것”이라고 말했다. 이어 데이터센터 설계·구축·운영 역량과 AI 인프라 기술을 바탕으로 사업 경쟁력을 강화하겠다고 밝혔다.
2026-09-30 10:01:00
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
SKT, AI 데이터센터·GPU 넘어 보안까지…F5 손잡고 기업용 클라우드 사업 확장 [경제일보] 인공지능(AI) 클라우드 경쟁이 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 보안과 운영 영역으로 확대되고 있다. 이에 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등 기존 인프라에 글로벌 보안기업 F5의 솔루션을 결합하고, 단순 재판매를 넘어 구축·관리까지 제공하는 관리형 서비스 사업에 나서고 있다. 16일 SK텔레콤은 F5와 AI 클라우드 보안 사업 협력 강화를 위한 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력에 따라 SK텔레콤은 F5 솔루션의 부가가치 재판매 사업자(VAR)와 관리형 서비스 사업자(MSP) 역할을 함께 수행한다. VAR이 F5 제품에 자체 기술이나 서비스를 더해 판매하는 방식이라면 MSP는 고객 환경에 솔루션을 구축하고 관리·운영하는 역할까지 맡는다. 특히 SK텔레콤은 국내 최초로 F5 분산 클라우드 솔루션의 MSP 파트너로 선정된 것으로 알려졌다. F5는 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션과 API를 보호하는 보안 플랫폼을 제공하고 있으며, SK텔레콤은 이를 기존 AI 클라우드 인프라 사업과 결합할 수 있게 됐다. 최근 기업들의 AI 활용이 확대되면서 보안 영역의 중요도가 커지고 있다. AI 서비스가 기업 내부 시스템뿐 아니라 외부 애플리케이션과 API 등 여러 서비스와 연결되면서 AI 인프라를 구축하는 과정에서 보안과 운영에 대한 요구도 함께 커지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 F5 분산 클라우드를 기반으로 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안, 디도스(DDoS) 공격 방어, 봇(Bot) 공격 방어 등의 서비스를 제공할 계획이다. 멀티·하이브리드 클라우드 환경에 흩어진 애플리케이션과 API를 일관된 방식으로 보호하고 관리하는 데 초점을 맞춘다. 앞서 SK텔레콤은 AI 데이터센터와 GPUaaS, 회선 등을 기반으로 기업용 AI 인프라 사업을 확대해왔다. 여기에 F5의 보안 솔루션과 MSP 역량을 결합해 구축부터 운영·보안까지 아우르는 통합 관리형 서비스로 사업 영역을 넓힐 계획이다. F5 역시 한국 시장에서 SK텔레콤의 기업 고객 기반과 AI 클라우드 사업 역량을 활용할 수 있게 됐다. F5는 미국 시애틀에 본사를 둔 멀티 클라우드 애플리케이션·API 보안 기업으로, 한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전 설치를 추진하고 있다. AI 인프라 시장에서 GPU와 데이터센터 확보 경쟁이 이어지는 가운데 기업의 AI 활용이 본격화하면 이를 안정적으로 운영하기 위한 보안·관리 서비스 수요도 함께 커질 수 있다. SK텔레콤은 F5와의 협력을 통해 AI 인프라를 제공하는 데서 나아가 보안과 운영까지 맡는 기업용 AI 클라우드 사업자로 영역을 확대한다는 방침이다. 이형욱 F5 코리아 지사장은 "한국에 F5 분산 클라우드 서비스 리전이 설치되는 시점에 SK텔레콤과 전략적인 파트너십을 체결하게 돼 기쁘다"며 "에이전틱 AI 시대의 변화에 맞춰 강화된 F5의 보안 솔루션이 SK텔레콤의 고객 서비스 기반과 결합돼 더 큰 시너지를 발휘할 것"이라고 말했다. 허민회 SK텔레콤 AI 클라우드 담당은 "SK텔레콤은 AI 클라우드 사업 역량과 AI 데이터센터, GPUaaS, 회선 등 인프라 자산을 기반으로 엔터프라이즈 AI 인프라 사업을 확대해 나가고 있다"며 "여기에 F5 기술과 역량을 결합해 대형 엔터프라이즈 고객 대상으로 한층 강화된 솔루션을 제안할 수 있을 것"이라고 말했다.
2026-09-16 09:20:43
통신망 돌리던 SKT, AI 연산을 판다…다음 성장축은 AIDC [경제일보] SK텔레콤이 통신 이후의 성장축으로 AI 데이터센터(AIDC)를 키우고 있다. 가입자와 요금제 중심의 성장에서 기업의 AI 연산 수요로 매출 기반을 넓히겠다는 구상이다. SK그룹의 AI 인프라 사업에서 SKT가 실행을 맡은 배경에도 통신망과 데이터센터를 장기간 운영해온 경험이 있다. 성장세는 실적에서 드러난다. SKT의 지난해 AI DC 관련 매출은 5199억원으로 전년보다 34.9% 늘었다. 가산·양주 데이터센터의 가동률 상승과 판교 데이터센터 인수 효과가 반영됐다. 올해 2분기 매출도 가동 확대에 힘입어 전년 동기 대비 92.5% 증가한 1362억원을 기록했다. 통신보다 작지만 성장세는 가파르다. 통신사는 대규모 설비를 밤낮없이 가동하고 장애에 대응하는 일을 수십년간 해왔다. SK브로드밴드도 25년 넘게 데이터센터 사업을 운영했다. AI 연산에 필요한 GPU(그래픽처리장치)를 들여놓는 데서 그치지 않고, 전력과 냉각·통신망을 안정적으로 운영해야 하는 사업에서 활용할 수 있는 자산이다. 국제에너지기구(IEA)는 올해 4월 보고서에서 세계 데이터센터 전력소비가 2024년 약 415TWh(테라와트시)에서 2030년 약 950TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 전망했다. AI 학습과 서비스에 필요한 연산이 늘면서 설비 수요도 커진다는 뜻이다. SKT로서는 통신망 운영 경험을 새로운 시장에 적용할 기회다. 사업 추진 방식은 고객 수요를 먼저 확보하고 외부 자본을 유치해 시설을 구축하는 데 무게를 뒀다. SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)는 15년 전략협력을 바탕으로 울산에서 2027년 첫 가동을 추진하고 있다. SK가 데이터센터 건설을 주도하고 AWS가 AI 존(AI 연산용 클라우드 인프라)을 구축·독립 운영한다. SK의 설비·운영 역량에 AWS의 서비스와 고객 기반을 결합하는 구조다. SK그룹은 엔비디아와 의향서(LOI)를 체결하고, SKT를 통해 국내에 최대 2GW(기가와트) 규모 AI 팩토리 구축을 추진한다. 차세대 GPU 도입과 투자 협력이 주요 내용이다. SKT는 앤트로픽과 국내 대규모 AIDC 구축을 위한 양해각서(MOU)를 맺었다. 다만 LOI와 MOU를 사용량과 매출이 보장된 장기계약으로 볼 수는 없다. SKT는 지난 7월 사업개발 전문회사 SK하이퍼를 설립하고 2030년까지 7500억원을 출자하기로 했다. 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치와 사업화가 이 회사의 역할이다. 고객 요구에 맞춰 입지와 전력을 확보하고 사업을 설계하는 기능을 모았다. 수익모델은 이미 시설 임대에서 연산 서비스로 넓어지고 있다. SKT는 GPU를 필요한 수량과 기간만큼 빌려 쓰는 GPUaaS를 출시했다. 기업은 고가의 장비를 직접 사지 않고 AI 개발과 서비스에 필요한 연산 자원을 이용할 수 있다. 전용 서버와 방화벽·전용회선을 함께 구성할 수도 있다. 공간과 전력을 제공하는 코로케이션(서버 입주 공간·설비 임대)에 GPU와 통신 서비스를 더해 고객당 매출을 늘릴 수 있는 구조다. 다만 시설 임대와 GPU 서비스의 수익성은 따로 살펴야 한다. 건물·전력 설비를 제공하는 사업과 직접 GPU를 확보해 빌려주는 사업은 투자 회수기간과 장비 교체 부담이 다르다. 사업별로 누가 장비를 소유하고 비용을 부담하는지에 따라 SKT가 거둘 이익과 투자 부담이 달라진다. SKT가 AIDC에서 얻으려는 것은 통신 다음의 반복 매출이다. 국내 가입자의 회선 이용료에 기업의 컴퓨팅 사용료를 더할 수 있다면 성장의 기반도 넓어진다. 이를 보여줄 숫자는 장기계약으로 확보한 용량과 실제 가동률, 투자 이후 남는 이익이다. 통신망 운영 경험을 기업의 장기 이용으로 연결할수록 SKT의 사업구조도 AI 인프라 쪽으로 무게를 더하게 된다. [아주경제 2026년 09월 08일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-08 08:37:18
유한양행, 글로벌 제약사와 1311억원 API 공급계약 체결 外 [경제일보] 유한양행이 글로벌 제약사와 1300억원대 규모의 원료의약품(API) 공급계약을 체결했다. 계약 기간은 약 2년 8개월로 유한양행의 안정적인 해외 매출 확보에도 도움이 될 것으로 전망된다. 2일 제약바이오업계에 따르면 유한양행은 지난 1일 글로벌 제약사와 1311억원 규모의 API 공급계약을 체결했다고 공시했다. 계약 금액은 1311억원으로 유한양행의 지난해 연결 기준 매출 2조1866억원의 약 6%에 해당한다. 계약 기간은 지난 1일부터 2028년 5월 31일까지다. 다만 계약 종료일은 양사 합의에 따라 변경될 수 있다. 이번 계약의 구체적인 상대방은 공개되지 않았다. 유한양행은 계약 상대방의 요청에 따라 경영상 비밀 유지를 위해 회사명을 비공개로 하며 향후 공시유보 해제 사유가 발생하면 계약 상대방을 공개할 예정이다. API는 완제의약품을 생산하는 데 사용되는 핵심 원료다. 의약품 제조 과정에서 안정적인 품질과 공급망 확보가 중요한 만큼 장기 공급계약은 제약사의 지속적인 매출 기반을 확보하는 수단으로 활용된다. 특히 이번 계약 규모는 유한양행의 연간 매출에서 차지하는 비중이 6%에 달한다. 계약이 예정대로 진행될 경우 향후 수년간 API 공급을 통해 안정적인 매출이 발생할 것으로 예상된다. 유한양행은 신약 개발뿐 아니라 원료의약품과 완제의약품 생산·공급을 통해 글로벌 사업을 확대하고 있다. 최근에는 자체 개발 신약의 해외 진출과 기술수출을 비롯해 글로벌 제약사와의 협력을 강화하며 사업 영역을 넓히고 있다. 이번 API 공급계약 역시 글로벌 제약사와의 장기적인 거래 관계를 확대했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 다만 계약 상대방과 공급 대상 품목, 구체적인 공급 조건 등은 공개되지 않았다. ◆SK바이오팜, 엔비디아 B200 128장 도입…AI 신약개발 본격화 SK바이오팜이 엔비디아의 최신 AI 가속기 ‘B200’ 128장을 도입하고 바이오·헬스케어 특화 인공지능(AI) 연구 역량 강화에 나선다. SK바이오팜은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반 B200 128장을 확보했다고 2일 밝혔다. 전체 연산 성능은 FP8 기준 초당 576페타플롭스(PFLOPS), 약 0.58엑사플롭스 수준이다. 이번 인프라는 SK텔레콤이 구축한 국내 최초 B200 기반 데이터센터 클러스터 ‘해인’을 통해 확보했다. SK바이오팜은 GPUaaS를 활용해 대규모 연산 자원을 확보하고 AI 모델 개발과 연구에 활용할 계획이다. 핵심 활용 분야는 중개연구의 AI 전환을 의미하는 ‘TR-AX(Translational Research-AI Transformation)’다. 중개연구는 비임상 연구 결과를 실제 임상 결과로 연결하는 과정으로 SK바이오팜은 자체 개발한 AI 모델을 질환·타깃·화합물 연구에 적용해 신약 후보물질의 가치를 높인다는 구상이다. 연구개발뿐 아니라 업무 전반에 활용할 전용 거대언어모델(LLM)도 구축한다. 실험과 분석, 모델 재학습을 반복하는 연구 사이클을 빠르게 돌려 후보물질 발굴부터 연구 의사결정까지 신약개발 전 과정의 효율을 높일 계획이다. 연구 데이터 보안과 관리 체계도 강화한다. 민감한 바이오·헬스케어 데이터를 자체 통제 가능한 인프라에서 운용해 보안을 높이고 향후 관련 규제와 컴플라이언스에도 대응한다는 방침이다. 외부 기업과 연구기관, 대학과의 공동연구에도 AI 인프라를 활용한다. 이를 통해 오픈이노베이션과 산·학·연 협력을 확대하고 장기적으로는 AI 기반 연구 서비스 등 새로운 사업모델도 발굴할 계획이다. 이동훈 SK바이오팜 사장은 “대규모 자체 AI 인프라는 미래 신약개발 경쟁력을 좌우할 핵심 기반”이라며 “B200 인프라를 기반으로 TR-AX를 강화하고 신약개발 전 과정에서 AI 활용을 확대해 연구개발 속도와 효율을 높이겠다”고 말했다. ◆메디톡스, 콜롬비아서 아띠에르 필러 3종 허가…중남미 공략 강화 메디톡스는 콜롬비아 식약청(INVIMA)으로부터 히알루론산 필러 ‘아띠에르(Atière)’ 클래식·인텐시브·볼륨 등 3종의 품목허가를 획득했다고 2일 밝혔다. 콜롬비아는 브라질과 멕시코에 이어 중남미에서 세 번째로 큰 의료기기 시장이다. 현지 의료기기의 약 89%를 수입에 의존하고 있어 글로벌 기업들의 주요 진출 시장으로 꼽힌다. 이번 허가로 메디톡스는 콜롬비아에서 히알루론산 필러 ‘뉴라미스’와 ‘아띠에르’, 보툴리눔 톡신 ‘메디톡신’으로 구성된 에스테틱 제품군을 갖추게 됐다. 메디톡스는 콜롬비아를 거점으로 중남미 인접 국가에 대한 진출도 확대할 계획이다. 해외 품목허가를 늘리고 현지 맞춤형 영업·마케팅을 강화해 아띠에르를 뉴라미스와 함께 글로벌 필러 브랜드로 육성한다는 방침이다. 메디톡스 관계자는 “이번 콜롬비아 허가는 중남미 시장 확대를 위한 전략적 거점을 확보했다는 데 의미가 있다”며 “해외 품목허가 확대와 현지 맞춤형 영업·마케팅을 통해 글로벌 시장에서 아띠에르의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.
2026-09-02 09:44:11
"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.
2026-08-27 16:20:26
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
삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.
2026-07-30 13:42:09
메가존클라우드, 삼성SDS SCP '플래티넘 파트너' 승격 [경제일보] 메가존클라우드가 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 파트너 프로그램에서 최상위 등급인 ‘플래티넘 파트너’로 승격됐다. 공공 클라우드 구축 경험과 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 사업 역량을 인정받은 결과다. 메가존클라우드는 SCP 파트너 가운데 플래티넘 등급을 획득한 기업은 자사가 유일하다고 28일 밝혔다. 회사는 지난해 8월 SCP ‘어드밴스드 파트너’ 등급을 획득한 뒤 약 1년 만에 최상위 등급으로 올라섰다. SCP 파트너 등급은 신규 계약 건수와 최근 1년간의 사업 실적, 교육 과정 이수 인원, 전문 자격 취득 현황 등을 종합적으로 평가해 부여한다. 메가존클라우드는 국민권익위원회 정부합동민원센터 통합콜센터와 국가나노인프라 통합정보시스템 등 다수의 SCP 기반 공공사업을 수행했다. 공공기관이 요구하는 보안과 안정성 기준을 충족하면서 시스템을 구축·운영한 역량이 높은 평가를 받은 것으로 풀이된다. AI와 HPC 분야에서 축적한 성과도 등급 승격을 뒷받침했다. 메가존클라우드는 대규모 AI 모델 학습과 연구개발에 필요한 GPU 인프라를 클라우드로 제공하는 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업을 확대하고 있다. 한국정보통신기술협회(TTA)의 AI 경진대회 컴퓨팅 자원 지원과 서울AI허브 고성능컴퓨팅 인프라 지원사업 등을 수행하며 대규모 연산 자원의 구축·운영 능력도 입증했다. 생성형 AI와 산업별 AI 서비스가 확산하면서 공공기관과 기업의 GPU 수요는 빠르게 늘고 있다. 메가존클라우드는 SCP를 기반으로 고객이 필요한 기간과 규모에 따라 컴퓨팅 자원을 제공하고, AI 개발부터 서비스 운영까지 지원할 계획이다. 이번 승격을 계기로 삼성SDS와의 협력을 강화하고 공공·금융·기업용 클라우드 시장에서 공동 사업을 확대할 것으로 전망된다. 국내 인프라를 활용하려는 소버린 AI와 데이터 주권 수요에도 적극 대응한다는 방침이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 “소버린 AI 시대에 공공기관과 기업이 요구하는 안전하고 유연한 AI·GPU 인프라를 구현하는 핵심 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.
2026-07-28 15:10:40
삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 NPUaaS 출시…"AI 인프라 선택권 넓힌다" [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 재편되면서 엔비디아 GPU 일변도 시장에 변화의 조짐이 나타나고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 비용과 전력 효율성이 새로운 화두로 떠오르자 삼성SDS는 GPU의 대안으로 추론에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)를 주목하고 있다. 20일 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 밝혔다. 기존 GPUaaS에 이어 NPU 기반 AI 연산 자원까지 확보하면서 기업들의 AI 인프라 선택지를 넓힌 것으로 평가된다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하거나 문서를 분석하고 이미지를 판별하는 추론 과정에서 높은 전력 효율성과 비용 경쟁력을 갖춘 것이 특징이다. 최근 AI 시장의 관심은 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하고 있다. AI 모델 개발 초기에는 막대한 연산 능력을 갖춘 GPU가 필수적이었다면, AI 서비스가 본격화되면서 얼마나 효율적으로 추론을 수행할 수 있는지가 기업들의 새로운 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 서비스가 늘어날수록 추론 비용 역시 함께 증가하기 때문이다. IT 업계에서는 모든 AI 서비스를 고성능 GPU로 운영할 필요는 없다는 분석도 나온다. AI 모델을 학습하는 단계와 서비스를 제공하는 단계에 필요한 연산 자원이 다른 만큼 활용 목적에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 하이브리드 AI 인프라 수요가 확대될 것이라는 전망이다. 삼성SDS는 해당 수요에 맞춰 고객이 직접 NPU 서버를 구매하거나 자체 데이터센터를 구축하지 않고도 SCP를 통해 구독형 서비스로 활용할 수 있도록 구성했다. 삼성SDS는 기업들이 서비스 규모와 데이터 처리량에 따라 NPU를 1장부터 2장, 4장, 8장 등 필요한 만큼 선택해 사용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 유연하게 인프라를 구성할 수 있다고 설명했다. 특히 삼성SDS가 퓨리오사AI와 협력한 배경에는 AI 추론 시장 확대에 따른 비용 효율성과 국산 AI 반도체 생태계 확보가 자리하고 있다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 스타트업으로 LG AI연구원과 LG유플러스, LG CNS를 비롯해 메가존클라우드 등 국내 IT 기업들과 협력하며 NPU 상용화를 확대하고 있다. 최근에는 에이전틱 AI와 소버린 AI 수요가 늘어나면서 전력 효율성이 높은 추론용 NPU가 주목받고 있는 만큼 삼성SDS 역시 기업용 AI 인프라 경쟁력 강화를 위해 퓨리오사AI를 선택한 것으로 풀이된다. 또한 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 필수적이지만, 서비스 운영 단계에서는 비용과 전력 소모를 줄일 수 있는 NPU의 역할이 커지고 있다. 퓨리오사AI의 레니게이드는 추론 성능과 전력 효율성을 앞세워 글로벌 빅테크와 국내 기업들로부터 기술력을 인정받고 있으며, 자체 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS는 GPUaaS에 이어 NPUaaS까지 확보하면서 향후 공공과 금융, 제조 등 기업 고객을 대상으로 다양한 AI 인프라 선택지를 제공할 수 있게 됐다. 고성능 스토리지와 컴퓨트, 고속 네트워크 등 SCP의 다양한 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있는 것도 특징이다. 삼성SDS는 이번 서비스를 소버린 클라우드 환경으로 제공해 엄격한 보안 규제를 적용받는 공공 분야에서도 활용성을 높인다는 계획이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 구축과 소버린 AI 전략을 추진하는 가운데 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침할 AI 반도체와 클라우드 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 삼성SDS는 GPU와 NPU를 모두 제공하는 AI 인프라 사업자로서 기업들의 다양한 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련하게 된 것으로 평가된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 NPUaaS 출시는 단순히 새로운 클라우드 상품을 선보이는 것을 넘어 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"며 "삼성SDS는 앞으로도 고객 니즈 해결을 위해 SCP 기반 상품을 다양화하고, 클라우드 AI 기술 생태계를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-20 08:32:37
550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라" [경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:36:29
SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…'AI 인프라 설계자'로 전면에 SK텔레콤이 SK그룹의 15GW 규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 전략을 주도한다. SK하이닉스의 반도체와 그룹의 에너지·건설 역량을 하나의 AI 인프라로 연결하는 컨트롤타워 역할을 맡으면서 이동통신 중심의 사업 구조를 AI 데이터센터와 클라우드 중심으로 전환하는 데 속도를 내고 있다. SK그룹은 SK텔레콤을 중심으로 2029년까지 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하고 수요와 투자 여건에 맞춰 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대한다는 청사진을 제시했다. 영남권에 2GW 이상, 서남권에 1GW 규모 거점을 조성하는 방안도 포함됐다. 15GW는 단일 프로젝트가 아니라 중장기 확장 목표다. SK는 전략적 투자자 유치와 고객사의 장기 계약, 프로젝트파이낸싱(PF) 등을 통해 장기적으로 최대 1000조원 규모의 투자 유발 효과를 기대하고 있다. 실제 투자 규모는 고객 수요와 전력 확보, 부지 조성, 사업 추진 속도 등에 따라 달라질 전망이다. ■ AI 인프라 설계·운영 총괄…SKT가 앞에 선 이유 AI 데이터센터는 단순히 GPU 서버를 설치하는 시설이 아니다. 고성능 반도체와 안정적인 전력 공급, 냉각 설비, 초고속 네트워크를 하나의 시스템으로 통합 설계하고 운영하는 인프라 사업이다. SK텔레콤은 가산과 양주, 판교 데이터센터를 운영하며 축적한 경험과 네트워크 기술, 글로벌 고객 영업 역량을 바탕으로 그룹 AI 인프라 전략을 이끈다. 올해 1분기 AI 데이터센터 사업 매출도 가산센터 가동률 상승 등에 힘입어 1314억원을 기록했다. SK텔레콤은 부지 선정부터 전력 수급, 데이터센터 설계·구축·운영, 글로벌 고객 유치까지 사업 전반을 총괄한다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 반도체 경쟁력을 제공하고 SK에코플랜트는 설계와 시공을 맡는다. 에너지 계열사는 발전원과 에너지저장장치(ESS), 냉각 솔루션 등 전력 인프라를 지원하는 구조다. 첫 시험대는 울산이다. SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 약 7조원을 투입해 GPU 6만장 규모의 AI 데이터센터를 건설하고 있으며 2027년 하반기 가동을 목표로 하고 있다. 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축도 추진 중이다. SK텔레콤의 목표는 데이터센터 공간을 임대하는 코로케이션 사업에 머물지 않는다. 고객이 필요한 만큼 GPU를 사용할 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service), AI 클라우드, 기업 맞춤형 AI 데이터센터 구축·운영까지 사업 영역을 넓히고 있다. 가산 데이터센터에서는 GPUaaS를 이미 상용화했다. 이는 정체된 이동통신 시장을 넘어 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략이기도 하다. 데이터센터 기획부터 운영까지 직접 맡게 되면 그룹 계열사의 반도체와 네트워크, 에너지 기술을 하나의 AI 서비스로 묶어 글로벌 빅테크와 기업 고객에게 제공할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터를 그룹 내부 지원시설이 아니라 독립적인 AI 플랫폼 사업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 우호적이다. 맥킨지는 글로벌 데이터센터 수요가 2030년까지 연평균 19~22% 증가하고 예정된 공급이 모두 이뤄져도 미국에서만 15GW 이상의 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 국내에서도 AI 데이터센터 특별법을 통한 인허가 절차 간소화와 비수도권 전력계통영향평가 특례 등이 사업 추진 속도를 높일 수 있는 요인으로 꼽힌다. 다만 과제도 적지 않다. 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하려면 막대한 전력과 자본이 필요하다. 결국 사업의 성패는 2029년까지 추진하는 5GW 사업에서 안정적인 전력과 부지, 장기 계약 고객을 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. AI 데이터센터는 새로운 수익원을 넘어 SK그룹의 미래 성장축으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이동통신 기업에서 아시아 AI 인프라 운영사로의 전환이 현실화될 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:36:05
SK텔레콤, 전국에 15GW AI 데이터센터 깐다…'AI 연산 수출국' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 SK그룹의 인공지능 데이터센터(AIDC) 전략을 이끄는 핵심 축으로 올라섰다. 정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’를 통해 AI 인프라 확충을 국가 성장전략으로 제시한 가운데 SKT는 전국 거점에 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 중장기 로드맵을 내놨다. SK그룹은 29일 청와대 영빈관에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 SKT를 주축으로 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표했다. SKT 뉴스룸에 따르면 회사는 2029년부터 5GW 규모를 단계적으로 열고 1단계 성과와 시장 수요를 바탕으로 2035년까지 총 15GW 규모로 순차 확대할 계획이다. 15GW는 한 번에 건설해 즉시 가동하는 물량이 아니다. SKT는 전력과 부지, 인허가, 핵심 입주사 확보 상황에 맞춰 단계적으로 투자하고 가동률을 높이는 램프업 방식을 적용한다. 구체적인 투자액도 아직 확정되지 않았다. SKT는 프로젝트별 파트너십과 지분 구조, 장기 계약 조건이 정해지는 과정에서 투자 규모가 결정될 것이라고 설명했다. 이번 계획의 출발점은 글로벌 AI 인프라 부족이다. SKT는 맥킨지앤컴퍼니 전망을 인용해 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급이 따라가지 못해 2030년 미국에서만 15GW 공급 부족이 발생할 것으로 봤다. AI 모델 학습과 추론 수요가 폭증하면서 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 반도체, 전력, 냉각, 네트워크가 결합된 전략 인프라로 바뀌고 있다. SKT가 노리는 사업모델은 두 갈래다. 하나는 글로벌 빅테크와 국내 AI 수요자에게 전력과 공간, 냉각 인프라를 제공하는 AI 특화 코로케이션이다. 다른 하나는 GPU 등 고성능 연산 자원을 클라우드 형태로 직접 제공하는 AI 컴퓨팅 클라우드다. 공간 임대 중심이던 기존 데이터센터 사업에서 벗어나 연산 자원 자체를 상품화하겠다는 의미다. 이 구상이 실현되면 SKT의 역할도 달라진다. 통신망 사업자에서 AI 연산 인프라 사업자로 무게중심이 이동한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력, SK그룹의 에너지 사업 역량, 통신망 운영 경험이 결합되면 글로벌 고객을 상대로 패키지형 AI 인프라를 제시할 수 있다. SKT가 “AI를 소비하는 국가에서 AI 연산을 수출하는 국가로 전환하는 기회”라고 밝힌 배경이다. 지역 전략도 함께 깔려 있다. SKT는 정부와 지방자치단체의 지역 균형발전 과제, 전략 수급 계획, 전력 수급 가능성, 앵커 테넌트 확보 여부 등을 고려해 입지를 선정할 방침이다. 현재 울산에 건설 중인 하이퍼스케일 데이터센터는 향후 글로벌 파트너십 논의의 마중물로 제시됐다. 남은 문제는 전력이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 높은 전력 밀도와 냉각 성능을 요구한다. SKT는 단기적으로 확보 가능한 전력 자원을 활용하고 중장기적으로 재생에너지, 에너지저장장치(BESS), LNG, 소형모듈원자로(SMR) 등 다양한 전원을 검토하겠다고 밝혔다. 무탄소 전원과 고효율 냉각 기술을 결합해 탄소중립 기조와 맞추겠다는 설명도 내놨다. 기술 진부화도 과제다. AI 반도체는 세대 교체 속도가 빠르고 GPU 가격 변동도 크다. SKT는 모듈형 데이터센터 설계, 이기종 AI 칩 대응, 네트워크·냉각 모듈 교체 구조, GPU 재배치와 재판매 전략을 통해 특정 GPU 세대에 묶이는 위험을 줄이겠다는 방침이다. 한편 SKT의 15GW 구상은 국가 AI 인프라 전략의 방향을 보여주는 상징적 발표다. 그러나 발표의 무게만큼 실행의 문턱도 높다. 전력망과 부지, 글로벌 고객 계약, 투자 재원, 냉각 기술, 지역 수용성이 모두 맞아야 한다. AI 데이터센터는 더 이상 건물을 짓는 사업이 아니다. 전기를 확보하고 열을 제어하며 연산을 상품으로 팔아야 하는 산업이다. SKT가 이 복잡한 방정식을 풀어낼 때 한국의 AI 전략도 소비 시장을 넘어 인프라 수출 산업으로 확장될 수 있다.
2026-06-29 18:29:23

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