2026.09.01 화요일
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"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
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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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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
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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
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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
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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
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![[경제일보] SK AX, AI 데이터센터 운영 실행축 부상…GPU를 수익으로 바꾼다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708095359284838.jpg)
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
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![[경제일보] SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…AI 인프라 설계자로 전면에](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/12/20260712143647352660.jpg)
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
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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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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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AI 에이전트부터 GPU까지…삼성SDS가 STK 2026서 꺼낸 '풀스택 카드' [경제일보] 생성형 AI(인공지능)와 AI 에이전트, 스마트팩토리 솔루션을 앞세운 기업들의 경쟁이 코엑스 전시장을 가득 메웠다. AI가 더 이상 미래 기술이 아닌 산업 현장에 적용되는 실질적인 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 모습이었다. 12일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열린 '스마트테크코리아(STK) 2026'에서는 산업 현장에 적용되는 AI 기술을 소개하는 기업 부스들이 관람객들을 맞이했다. 이 가운데 전시장 입구 인근에 마련된 삼성SDS 부스에는 많은 관람객들의 발길이 이어졌다. 단순한 AI 서비스 시연을 넘어 기업들의 AI 전환 과정 전반을 지원하는 'AI 풀스택(AI Full Stack)' 전략을 전면에 내세웠다. 현장에서는 제조·유통·서비스 등 산업 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션 시연이 이어졌다. 특히 음성 기반 AI 상담 에이전트와 업무 지원 AI 비서 기능이 소개됐다. AI 에이전트가 고객 문의를 응대하고 항공권 예약 절차를 수행하는 시연이 진행됐으며 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 기능도 공개됐다. 올해 STK의 핵심 화두가 AI였던 만큼 다양한 기업들이 생성형 AI 기술을 선보였지만 삼성SDS는 단순한 서비스 소개보다 AI를 실제 기업 환경에서 운영하기 위한 기반 역량을 강조하는 데 초점을 맞췄다. 삼성SDS 관계자는 현장에서 "기업들이 AI 도입을 검토하는 단계를 넘어 실제 업무에 적용하는 단계로 넘어가면서 서비스 자체보다 안정적인 운영 환경 구축에 대한 관심이 커지고 있다"고 했다. 또 다른 공간에서는 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 AI 업무 비서 기능도 소개됐다. 관람객들은 직접 질문을 입력하며 응답 속도와 정확도를 확인했다. 삼성SDS가 이번 전시에서 강조한 키워드는 'AI 풀스택(AI Full Stack)'이다. AI 서비스뿐 아니라 이를 구동하기 위한 플랫폼과 인프라, 운영 체계까지 통합 제공하겠다는 전략이다. 이는 최근 기업들의 AI 투자 방향 변화와도 맞닿아 있다. 생성형 AI 활용이 확산되면서 단순히 AI 모델을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다는 인식이 커지고 있기 때문이다. 실제 기업들은 △GPU 확보 △데이터 관리 △보안 △전력 효율화 △시스템 안정성 등 운영 전반에 대한 고민을 함께 안고 있다. 삼성SDS는 이러한 수요에 대응하기 위해 GPUaaS(GPU as a Service) 사업도 확대하고 있다. GPUaaS는 기업이 고가의 AI용 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 만큼 빌려 사용할 수 있는 서비스다. 업계에서는 AI 시장의 경쟁 구도가 모델 개발 중심에서 운영 경쟁으로 이동하고 있다고 보고 있다. AI 에이전트 활용이 늘어날수록 안정적인 데이터센터 운영 능력과 인프라 관리 역량이 중요해질 수밖에 없다는 분석이다. 이번 STK 2026 현장에서도 삼성SDS 부스는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 보여주는 데서 한 걸음 더 나아가 AI를 어떻게 안정적으로 운영할 것인가에 대한 해답을 제시하는 데 집중하는 모습이었다.2026-06-12 15:55:27
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삼성SDS, AX 서밋 개최…AI 네이티브 전환 로드맵 제시 [경제일보] 삼성SDS가 기업의 AI 네이티브 전환을 위한 전략과 기술 로드맵을 공개했다. 생성형 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출 단계로 이동하면서 기업 고객을 겨냥한 AX 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 삼성SDS는 29일 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 ‘AX 서밋’을 열고 AI 전환 전략과 기술 고도화 방향을 공유했다고 밝혔다. 이번 행사에는 삼성SDS의 AI 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’, 데이터 분석 플랫폼 ‘브라이틱스 AI’ 고객과 도입 검토 기업·기관 관계자 등 320여개사 600여명이 참석했다. 행사는 기술 소개보다 실제 적용 전략에 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 기업이 AI 네이티브 조직으로 전환하기 위해 필요한 데이터 전략, AI 운영체계, AI 거버넌스 구축 방안을 제시했다. 공공·금융 등 보안 요구가 높은 산업군의 적용 사례도 함께 소개하며 산업별 AX 실행 모델을 구체화했다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 인사말에서 AX센터의 비전과 역할을 설명하고 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 에이전트 기반 업무 혁신 오퍼링을 발표했다. 신계영 AI사업팀장 부사장은 ‘AI 네이티브 기업으로의 전환 전략’을 주제로 기업 AX 추진 방향과 프로젝트 성공 사례를 공유했다. 기술 로드맵도 공개됐다. 이태희 AI개발팀장 부사장은 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발 및 오케스트레이션, 전사적 공유·관리 체계를 중심으로 AI 네이티브 전환을 위한 통합 AX 플랫폼 방향을 설명했다. OpenAI 코리아 이동재 디렉터는 ChatGPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 기업 업무 적용 사례를 소개했다. 이번 행사는 삼성SDS가 AI 풀스택 전략을 기업 고객 시장으로 확장하는 흐름과 맞닿아 있다. 삼성SDS는 올해 1분기 클라우드 사업 매출이 전년 동기 대비 5.8% 증가한 6909억원을 기록했다고 밝힌 바 있다. 공공 AX 수요와 GPU 서비스 확대도 클라우드 사업 성장 요인으로 제시했다. 2031년까지 AI 풀스택 중심 사업 전환과 신사업·M&A에 10조원을 투자하겠다는 계획도 내놨다. 생성형 AI는 도입 속도보다 내부 데이터 품질, 보안 체계, 업무 프로세스 재설계가 성과를 좌우한다. 삼성SDS가 패브릭스와 브리티 오토메이션, 브라이틱스 AI를 앞세워 기업별 맞춤형 AX 수요를 얼마나 흡수하느냐가 향후 B2B AI 사업 확대의 핵심 변수가 될 전망이다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 “이번 행사는 실제 비즈니스 현장에 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리였다”며 “앞으로도 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 고객사의 AI 네이티브 전환을 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-29 17:17:30
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![[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 팩토리X 공개…국가대표 AI 인프라 기업 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/26/20260526110321658138.png)
NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 공개…"국가대표 AI 인프라 기업 도약" [경제일보] "NHN클라우드는 '팩토리X'라는 새로운 이름으로 다시 도전을 시작하려고 한다" 26일 김동훈 NHN클라우드 대표는 NHN클라우드가 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 진행하는 기자간담회에서 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'와 중장기 AI 사업 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김동훈 NHN클라우드 대표와 강민수 CIO, 김태형 CTO, 안성민 NHN엔터프라이즈 대표 등이 참석해 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전략을 직접 소개했다. NHN클라우드는 이날 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 기반으로 차세대 AI 풀스택 전략을 통해 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표를 공개했다. 단순 클라우드 사업자를 넘어 AI 인프라 구축부터 운영, 서비스 실행까지 전 과정을 제공하는 '국가대표 AI 인프라 기업'으로 도약하겠다는 것이다. NHN클라우드는 이번 신규 브랜드 공개를 시작으로 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성한다는 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 향후 전체 매출에서 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김동훈 대표는 이날 발표에서 AI 산업 경쟁 구도가 변화하고 있다고 강조했다. 그는 "AI 경쟁 핵심은 거대 모델 자체보다 이를 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "'팩토리X'는 NHN클라우드가 지난 수년간 GPU 인프라 시장에서 축적한 운영 경험과 엔지니어링 역량을 집약한 결과물"이라고 강조했다. '팩토리X'는 GPU 인프라와 AI 플랫폼, AI 서비스까지 통합 제공하는 구조로 설계됐다. NHN클라우드는 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 기업들의 AI 프로젝트를 실제 서비스와 업무 환경으로 연결하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 이날 NHN클라우드는 대규모 GPU 인프라 운영 현황도 공개했다. NHN클라우드에 따르면 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 NPU를 함께 운영 중이며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서는 정부 GPU 사업을 기반으로 총 27.4EF(엑사플롭스) 규모 AI 클러스터를 구축했다. 특히 NHN클라우드는 최신 GPU인 B200 7656장을 기반으로 국내 최대 수준인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용 운영하고 있다고 설명했다. 현장에서는 랙당 75kW급 고밀도 GPU 환경을 제어하기 위한 100% 수랭식 냉각 시스템 운영 사례도 함께 소개됐다. NHN클라우드는 이를 통해 기존 공랭식 대비 GPU 장애율을 크게 낮추고 운영 안정성을 확보했다고 강조했다. 강민수 CIO는 "AI 서비스 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보뿐 아니라 냉각과 전력, 네트워크 설계까지 인프라 운영 역량 중요성이 커지고 있다"며 "AI 서버의 수냉을 적용한 비율은 지난해 23%에 그쳤지만 올해에는 57%로 1년 만에 약 2.5배 급등할 것으로 예상"이라고 설명했다. NHN클라우드는 GPU 자원 운영 효율화를 위한 자체 플랫폼 전략도 공개했다. 자체 개발한 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU Live'는 AI 학습과 추론 워크로드를 자동 분리하고 GPU 자원을 동적으로 배분하는 기능을 제공한다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 유휴 자원을 최소화한다는 것이다. AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'도 소개됐다. NHN클라우드는 컨테이너 기반 개발 환경을 통해 모델 학습부터 배포와 운영까지 전 과정을 지원하며 기업들의 AI 개발 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망했다. 김태형 NHN클라우드 CTO는 "GPU를 보유한 것과 GPU를 잘 쓰는 것은 완전히 다른 문제"라며 "NHN클라우드의 인프라와 플랫폼 위에서 고객은 AI 시대가 요구하는 빠르고 폭발적인 시도를 반복할 수 있다"고 설명했다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 이날 기업 업무 환경에 적용 가능한 AI 에이전트 서비스 '프로젝트 X'도 공개했다. 해당 서비스는 올해 하반기 출시 예정으로 비개발자도 자연어 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 구성된 것이 특징이다. 안 대표는 "에이전틱 AI 서비스는 폭발적으로 성장하고 있지만, 역설적이게도 이러한 에이전틱 AI 서비스의 폭발은 기업 간 격차를 폭발적으로 벌리고 있는 양상"이라며 "프로젝트 X가 준비한 표준 환경 위에서 최신 상용 모델과 때로는 오픈 모델을 함께 활용할 수 있어 안전성과 유연성 그리고 기동성까지 동시에 만족시킨다"고 말했다. NHN클라우드는 최근 공공과 민간 AI 인프라 사업을 동시에 확대하고 있다. 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에서 최대 구축 사업자로 선정된 데 이어 올해 초에는 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주했다. NHN클라우드는 현재 엔씨 AI, 티맥스티베로 등과 협력해 AI·클라우드 생태계 구축에도 나서고 있고, 특히 데이터 주권 기반 AI 인프라 구축과 국산 기술 중심 생태계 확대를 한다는 계획이다. 김 대표는 "100개 기업 중에 7개 기업만이 GPU를 제대로 활용하고 있다"며 "인프라를 얼마나 단단하고 효율적으로 운영하냐가 AI 성적을 좌우한다"고 강조했다.2026-05-26 11:17:24
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![[경제일보] AI 돌리려면 결국 클라우드…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/22/20260522145600249856.jpg)
"AI 돌리려면 결국 클라우드"…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들 [경제일보] AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, AI 학습·추론 인프라 수요가 급증하면서 국내 주요 IT 기업들이 클라우드 사업을 핵심 성장 축으로 전면에 내세우고 있다. 과거 서버 임대 중심이던 클라우드 사업이 AI 인프라 플랫폼 사업으로 재편되며 수익성과 성장성을 동시에 확보하고 있는 것으로 분석된다. 올해 1분기 국내 주요 IT 기업들의 클라우드 사업은 AI 수요 확대 영향으로 일제히 성장세를 기록했다. 기업들의 AI 전환(AX) 수요가 본격화되면서 공공·금융·게임·제조 분야를 중심으로 클라우드 기반 AI 도입이 빠르게 늘어난 영향으로 풀이된다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2025년 클라우드 산업 실태조사 보고서'에 따르면 국내 클라우드 시장은 AI 수요 확대와 함께 지속적인 성장세가 전망된다. 특히 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 AI 인프라 수요 확대가 시장 성장을 주도하는 것으로 나타났다. KT 클라우드는 금융·공공 분야 수요 확대와 AI 데이터센터(AIDC) 사업 성장에 힘입어 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS)와 AI 클라우드 사업 확대에 집중하고 있다. NHN 클라우드 역시 공공·게임·커머스 분야 수요 증가와 함께 AI 반도체 기반 클라우드 서비스와 GPU 인프라 사업 확대에 나서는 모습이다. 국내 기업들의 움직임은 글로벌 빅테크 흐름과도 맞물린다. 유진투자증권의 '클라우드 매출 가속으로 이어진 AI 캐팩스' 보고서에 따르면 마이크로소프트(MS)의 올해 1분기 클라우드 매출은 346억 달러(약 53조원)로 전년 동기 대비 30% 성장했다. 알파벳 역시 클라우드 매출이 전년 동기 대비 64% 증가한 200억 달러(약 30조원)를 기록하는 등 글로벌 클라우드 수요도 확대되고 있다. 업계에서는 생성형 AI 서비스 경쟁이 본격화될수록 클라우드 경쟁력의 중요성이 더욱 커질 것으로 보고 있다. 생성형 AI는 대규모 연산 자원과 데이터 저장·처리 능력이 필수적인 만큼 AI 산업 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 경쟁력으로 연결되는 구조인 것이다. 특히 클라우드 사업은 반복 매출 기반 구조라는 점에서 경기 변동의 영향을 상대적으로 덜 받는 것으로 평가된다. 기업들이 AI 서비스를 운영하기 시작하면 지속적으로 GPU와 저장공간, 데이터 처리 인프라를 사용해야 하는 만큼 장기적인 안정적 수익 확보가 가능하기 때문이다. 이에 국내 IT 업계에서는 AI 시대 핵심 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 확보 여부에 달려 있는 것으로 분석된다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 AI 서비스 확대가 이어질수록 국내 클라우드 시장 성장세 역시 당분간 지속될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능 인프라 정책관은 클라우드 산업 실태조사 보고서 발간을 발표하며 "국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 인터넷 기반 자원 공유(클라우드) 수요 확대에 발맞춰 민간 클라우드 시장의 지속적인 성장과 공공 부문의 민간 클라우드 도입 확산을 위해 적극적으로 노력해 나가겠다"고 말했다. [아주경제 2026년 05월 26일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-05-26 09:23:00
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SKT, 국방부와 손잡고 국방 AX 본격화…'소버린 AI' 첫 실전 적용 [경제일보] SK텔레콤이 국방부와 손잡고 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다. 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 실제 국방 분야에 적용되는 첫 사례로 국산 AI 기반 '소버린 AI' 전략이 국방 영역에서 본격화되고 있다. 14일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 국방부와 '과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 연계해 국방 분야 AI 활용을 확대하기 위한 후속 조치로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증을 진행하고 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 인프라 지원 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 통해 군 행정 업무 효율화와 국방 데이터 기반 AI 활용 체계 구축에 나선다는 방침이다. SK텔레콤은 이번 사업이 정부 독자 AI 모델 프로젝트가 실제 산업·공공 현장에 적용되는 첫 사례라고 설명했다. 그동안 국내 AI 업계에서는 미국 빅테크 중심 생성형 AI 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위한 '소버린 AI' 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 국방 분야는 높은 수준의 보안과 폐쇄형 데이터 운영 환경이 요구되는 대표적 영역으로 꼽힌다. 외산 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 활용하기 어려운 만큼 국내 기술 기반 AI 모델 수요가 커질 가능성이 높은 분야로 평가된다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한 걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SK텔레콤 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 설명했다. SK텔레콤은 자체 초거대 AI 모델 'A.X K1'과 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS) 역량을 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 추진할 예정이다. 앞서 SK텔레콤은 지난 1월 국내 최초로 5000억개 이상 매개변수를 적용한 519B급 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개하며 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 바 있다. SK텔레콤은 이번 사업에서 대규모 AI 모델 경량화 기술을 적용해 국방 환경에 적합한 형태로 모델을 최적화할 계획이다. 국방 데이터를 추가 학습시켜 군 특화 AI 모델을 구축하고 처리 속도와 운영 효율성을 높인 경량 모델도 제공할 예정이다. 국방부는 올해 2분기 중 국가 AI 프로젝트를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 지원할 계획이다. SK텔레콤은 이를 활용해 국방 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 국가 연구개발(R&D) 인프라 기반 협력 체계도 강화한다는 방침이다. SK텔레콤 역시 AI 데이터센터(AIDC)와 GPUaaS, 초거대 AI 모델을 결합한 AI 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 국방 AI 협력을 계기로 통신 사업을 넘어 국가 단위 AI 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 김명국 SK텔레콤 산업용 AI 본부장은 "SK텔레콤의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-05-14 17:08:46
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