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![[경제일보] 통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/17/20260817023959418040.jpg)
통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다 [경제일보] 이동통신 3사의 실적을 읽는 공식이 달라지고 있다. 과거 가입자 수와 5G 보급률, 가입자당평균매출(ARPU)이 핵심 지표였다면 이제는 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 AI 전환(AX) 사업이 새로운 성장 지표로 등장했다. 통신 본업의 성장성이 둔화하는 가운데 AI 연산 인프라를 새로운 먹거리로 키우는 모습이다. 18일 통신업계에 따르면 SK텔레콤의 2분기 AI 데이터센터 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. KT와 KT클라우드의 AX 매출은 3678억원으로 22.3% 늘었고, KT클라우드 매출도 2654억원으로 19.8% 성장했다. LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 28.9% 증가했다. 반면 기존 통신사업의 성장 속도는 상대적으로 더뎠다. 같은 기간 KT 무선서비스 매출은 1.8% 감소했고 LG유플러스 모바일 수익은 0.9% 증가하는 데 그쳤다. AI 사업이 아직 통신 본업을 대체할 수준은 아니지만, 성장률만 보면 통신사가 어디에 다음 승부를 걸고 있는지는 분명해진다. ◆ 데이터 저장소에서 AI 연산 인프라로 AIDC 시장이 커지는 배경에는 생성형 AI 확산이 있다. AI는 모델을 학습할 때뿐 아니라 이용자가 질문하고 답변을 받는 추론 과정에서도 막대한 연산 자원을 필요로 한다. AI 서비스가 일상화될수록 GPU 연산과 전력 수요도 함께 증가할 수밖에 없다. 기존 데이터센터보다 AIDC의 설비 부담이 큰 이유다. 고성능 GPU를 밀집해 운용하려면 더 많은 전력과 고도화된 냉각설비가 필요하다. 대신 통신사 입장에서는 기존 데이터센터 운영 경험에 통신망, 클라우드, 보안, 기업 고객을 결합해 단순 상면 임대 이상의 사업으로 확장할 수 있다. 통신 3사의 투자 방식은 서로 다르다. SK텔레콤은 대규모 용량 선점에 나섰다. 2029년부터 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 확보하고 2035년까지 15GW로 확대한다는 목표다. AIDC 사업개발을 전담할 SK하이퍼도 출범시켜 2030년까지 최대 7500억원을 출자할 계획이다. 다만 대규모 프로젝트마다 고객을 먼저 확보하고 전략적·재무적 투자자와 프로젝트파이낸싱(PF)을 활용해 자본 부담을 낮춘다는 전략이다. KT는 AIDC를 플랫폼으로 확장한다. 향후 5년간 5조원을 투입해 1GW 규모의 AIDC 용량을 확보하고 기존 데이터센터와 지역 거점, 전국 국사를 AI 인프라로 연결한다. 특히 ‘토큰 팩토리’를 통해 AI 연산량을 측정하고 과금하는 구조를 구축해 데이터센터에서 발생하는 연산을 직접 매출로 연결한다는 구상이다. LG유플러스는 파주를 중심으로 자체 투자와 자산경량화를 병행한다. 200MW급 하이퍼스케일 AIDC를 구축하는 가운데 최근 1조3489억원을 추가 투자해 2·3단계 시설 확대에 나섰다. 동시에 임차와 DBO 방식을 활용해 자본 부담을 관리한다. ◆ 결국 승부는 ‘전력’과 ‘고객’ AIDC 경쟁의 핵심은 단순한 규모가 아니다. 부지와 전력, GPU, 냉각설비를 확보하는 동시에 데이터센터를 채울 장기 고객을 확보해야 한다. 특히 AI 데이터센터는 전력 소모가 큰 만큼 전력망 확보가 사업의 병목으로 떠오르고 있다. 통신 3사가 최근 정부에 AIDC 투자세액공제 확대와 전력·인허가 제도 개선 등을 요구한 것도 같은 이유다. 한편 앞으로의 경쟁은 ‘누가 가장 큰 데이터센터를 짓느냐’보다 ‘누가 AI 연산을 안정적인 수익으로 바꾸느냐’에 달렸다. 막대한 투자비를 투입한 AIDC가 실제 고객과 매출, 이익으로 이어질 수 있을지가 통신 3사의 AI 베팅 성패를 가를 전망이다. [아주경제 2026년 08월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-18 09:42:20
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독파모 2차 관문 앞…3팀 압축 임박…LG '몸집 키우기' VS '효율형 AI 효율·에이전트' [경제일보] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 평가 결과 발표가 임박했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 독파모는 새 정부의 'AI 3대 강국 도약' 전략 핵심 과제로 지난해 8월 시작됐다. 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 기술·경제·안보 리스크를 줄이겠다는 목적으로, 총사업비 1576억원을 들여 팀당 데이터 구축비 30억~50억원과 연간 20억원가량의 연구비, 컴퓨팅 자원을 지원한다. 6개월 단위 평가로 매번 팀을 떨어뜨려 2027년 상반기까지 최종 1~2개 팀만 남기는 구조다. 첫 단추부터 순탄치 않았다. 애초 선정된 5개 팀(네이버클라우드·NC AI·LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지) 가운데 지난 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동반 탈락했다. 네이버클라우드는 오픈소스 모델을 차용했다는 의혹이 불거지며 독자성 기준에 부합하지 못한다는 판정을 받았고, NC AI는 종합 점수 경쟁에서 밀렸다. 당초 계획보다 1개 팀이 더 빠지자 정부는 패자부활전을 열었지만 네이버클라우드와 NC AI, 그리고 최초 선정에서 탈락했던 카카오까지 국내 IT 양강이 모두 재도전을 거부했다. 결국 2월 20일 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 새 정예팀으로 뽑히며 4개 팀 체제가 만들어졌다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가를 마무리하고 조만간 결과를 발표할 예정이다. 대상은 △LG AI연구원 'K-엑사원 2.0' △SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' △업스테이지 '솔라 오픈 2' △모티프테크놀로지스 '모티프3'다. 평가는 벤치마크 40점(글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스 25점, NIA 자체 벤치마크 15점), 전문가 평가 35점, 국민 평가단 200명이 참여하는 사용자 평가 25점으로 구성된다. 외부에 공개된 벤치마크 지표만으로 결과를 예단하기 어려운 것도 이 때문이다. 네 팀의 전략은 두 갈래로 갈린다. 규모로 밀어붙인 쪽은 LG와 SKT다. LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 파라미터 7500억 개(750B)로 1차 모델(236B)보다 3배 이상 커졌고, 코딩·에이전틱 코딩 지표를 이전 대비 약 30% 개선했다고 밝혔다. 장문 이해 평가 OpenAI-MRCR 94.4점, 한국어 장문 이해 Ko-LongBench 89.6점을 기록했고 지원 언어도 10개로 늘렸다. SKT의 에이닷엑스 케이투(688B)는 수학·한국어 추론에 집중해 2026년 국제수학올림피아드(IMO) 평가에서 42점 만점에 29점으로 금메달 기준선을 넘겼고, 고난도 수학 추론 평가 MathArena AIME 2026에서는 97.1% 정확도로 싱킹 머신스랩의 오픈웨이트 모델 '잉클링'과 공동 최고점을 기록했다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 작은 몸집으로 효율을 택했다. 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B)는 실제 연산에는 150억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조로, 양자화 시 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다. 모티프3(314B)는 은행 업무 처리와 IT 장애 진단 등 실무형 평가에서 강점을 보였다. 공개된 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 지표에서는 이 구도가 뒤집힌다. 모티프3가 47점으로 1위, 업스테이지 솔라 오픈 2가 37점으로 뒤를 이었고 SKT 35점, LG 31점 순이었다. 모델 규모는 LG와 SKT가 앞서지만 공개 지표에서는 상대적으로 작은 모티프와 업스테이지가 높은 점수를 받은 셈이다. 다만 AAII는 전체 평가의 25%에 불과해 이 순위가 곧 정부 최종 순위로 이어지지는 않는다. 2차 평가를 통과한 3개 팀은 추가 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축된다. 정부는 이 과정에서 확보한 고성능 GPU 배분과 국가기록원·대법원 판결문 등 공공데이터 제공을 병행해 2027년까지 글로벌 톱10 수준의 모델을 만들겠다는 목표를 세웠다.2026-08-18 09:40:27
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LS일렉트릭, 美 AI 데이터센터에 486억 규모 배전 솔루션 공급 [경제일보] LS일렉트릭이 차세대 배전 솔루션을 앞세워 글로벌 전력기업 블룸에너지(Bloom Energy)와 협력을 확대했다. 급증하는 인공지능(AI) 데이터센터 전력 수요에 대응해 북미 데이터센터 전력 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 18일 LS일렉트릭은 글로벌 전력기업 블룸에너지와 3425만8500 달러(약 486억원) 규모의 배전 솔루션 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. LS일렉트릭은 내년 1월부터 6월까지 블룸에너지가 미국 와이오밍주에서 추진하는 현지 대형 에너지 인프라 기업의 하이퍼스케일 데이터센터 전력 인프라 구축 사업에 저압 배전반을 포함한 주요 배전 시스템을 공급할 예정이다. 이번 계약은 기존 고객사인 블룸에너지로부터 추가로 수주한 건이다. LS일렉트릭은 배전 기술력과 품질, 납기 대응력을 바탕으로 블룸에너지와 협력을 확대하고 미국 내 거점 인프라를 활용해 현지 배전 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 그동안 LS일렉트릭은 국내외에서 배전 경쟁력을 강화해왔다. 미국 유타주에 위치한 'LS일렉트릭 유타'와 텍사스주의 '배스트럽 캠퍼스'를 거점으로 영업과 설계, 생산, 서비스를 아우르는 현지 밸류체인을 구축했다. 국내에서는 천안사업장에 직류(DC) 배전을 도입한 제조공장 'DC 팩토리'를 구축해 관련 기술을 실증하고 있다. 직류 배전은 전력을 직류 형태로 공급해 전력 변환 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 방식이다. LS일렉트릭은 DC 팩토리를 통해 에너지 효율을 높이고 직류 배전 기술을 고도화하고 있다. 특히 직류 배전은 기존 교류(AC) 중심 시스템에서 GPU와 서버 등이 사용하는 직류 전력으로 변환하는 단계를 줄일 수 있다는 점에서 AI 데이터센터의 차세대 전력 공급 방식으로 주목받고 있다. 전력 변환 단계를 줄여 전력 손실과 발열을 낮추는 것이 핵심이다. LS일렉트릭도 차세대 데이터센터 시장을 겨냥해 저압직류배전(LVDC) 사업을 확대하고 있다. LS일렉트릭 관계자는 "이번 계약은 글로벌 데이터센터 전력 시장에서 LS일렉트릭의 고품질 배전 솔루션 기술력을 다시 한번 입증한 성과"라며 "블룸에너지와의 전략적 협력 관계를 더욱 강화하고 현지 거점 인프라를 적극 활용해 북미 데이터센터 시장 점유율을 더욱 확대해 나갈 것"이라고 했다. 북미 데이터센터 사업 확대는 실적 성장으로도 이어지고 있다. LS일렉트릭은 지난 2분기 매출 1조5770억원, 영업이익 1785억원으로 사상 최대 분기 실적을 기록했다. 북미 매출 역시 약 4000억원으로 분기 최대치를 경신했다. 2분기 신규 수주는 약 2조1000억원이며 수주잔고는 7조원 규모를 기록하고 있다.2026-08-18 09:37:34
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![[류청빛의 요즘IT] AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814175944786985.jpg)
"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.2026-08-15 09:00:00
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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대 [경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.2026-08-14 14:52:32
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네이버, 바다 위 데이터센터에 베팅…파력 발전 스타트업 판탈라사 투자 [경제일보] 네이버가 해상 인공지능(AI) 데이터센터를 개발하는 미국 스타트업 판탈라사에 투자했다고 13일 밝혔다. 지난달 엔비디아·브룩필드와 100억달러 규모 AI 팩토리 계약을 맺은 지 3주 만이다. 판탈라사는 2016년 미국 오리건주에서 공익법인 형태로 설립됐다. 파력 발전으로 돌아가는 부유식 AI 데이터센터를 만들고 있으며 직원은 120명이다. 바다에 뜬 노드 플랫폼 하나에 전력 생산과 AI 연산, 냉각을 모두 담았다. 파도가 오르내릴 때 내부 관으로 밀려 올라간 물이 터빈을 돌려 전기를 만든다. 이 방식은 전기를 육지로 보내지 않는다. 해상 풍력이나 조력 발전은 만든 전기를 해저 케이블로 끌어와야 해 송전 비용과 인허가가 걸림돌이 된다. 판탈라사는 전기를 만든 자리에서 GPU를 돌리고 연산 결과만 스타링크 등 저궤도 위성망으로 지상에 보낸다. 해저 케이블도, 바닥에 고정하는 계류 장치도 없는 자체 추진형 플랫폼이다. 서버 냉각에는 바닷물을 쓴다. 지상 데이터센터에서 전력을 많이 먹는 냉각 설비와 부지 비용을 함께 덜어낸다. 이 회사는 지난 5월 피터 틸이 주도한 1억4000만달러 규모 시리즈B로 기업가치 10억달러에 근접했다. 마크 베니오프의 타임벤처스와 존 도어, 맥스 레브친의 사이파이벤처스, 슈퍼마이크로컴퓨터, 한화자산운용이 참여했다. 이달 초에는 8090인더스트리스와 한화자산운용을 공동 주간사로 2억2500만달러를 추가 조달해 기업가치를 20억달러 수준으로 올리는 협의가 진행 중이라고 알려졌다. 실증은 아직 진행 중이다. 판탈라사는 오션-1과 오션-2, 웨이브호퍼 시제품을 2021년과 2024년 해상에서 시험했고, 연내 오션-3 파일럿 배포를 준비하고 있다. 상용 시스템은 2027년을 목표로 잡았다. 오션-3는 높이 85m 규모로 포틀랜드 인근 조립 시설에서 만들어져 북태평양에 배치될 예정이다. 허리케인과 염분, 끊임없는 요동을 견디며 장기간 운용할 수 있느냐가 이 방식의 최대 변수로 지적돼왔다. 네이버는 세종 각 데이터센터를 2028년까지 200MW로 키우고 장기적으로 1GW까지 늘린다는 계획을 세워뒀다. 여기에는 전력 인입과 부지 확보라는 실행 변수가 걸려 있다. 판탈라사의 방식은 그 두 가지를 애초에 필요로 하지 않는다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 AI 데이터센터로 사업 영역을 확대하며, 글로벌 파트너십 등을 통해 차별화된 데이터센터 인프라를 빠르게 확보하고 있다"며 "파력 기반 재생에너지 AI 데이터센터와 같은 차세대 기술에도 선제적으로 투자해 글로벌 AI 인프라 시장에서의 경쟁력을 다방면으로 강화해 나가겠다"고 밝혔다.2026-08-13 20:37:56
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삼성전자, 인도에 HVAC 생산라인…AI 데이터센터 냉각시장 공략 [경제일보] 삼성전자가 인도에 냉난방공조(HVAC) 신규 생산거점을 구축하고 인도와 아시아·태평양 지역의 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장 공략에 속도를 낸다. 13일 삼성전자는 인도 마하라슈트라주 푸네에서 플랙트그룹 신규 HVAC 생산라인 준공식을 개최했다. 신규 생산라인은 기존 노이다 생산시설과 함께 인도와 아시아·태평양 지역에 HVAC 제품을 공급하는 핵심 생산기지로 활용된다. 시설은 생산라인과 사무실, 부대시설 등을 포함해 1만3826㎡(약 4190평) 규모다. 올해 초 설비와 장비 구축에 착수해 약 6개월 만에 양산 체제를 갖췄다. 완전 가동에 들어가면 연간 최대 6500대의 HVAC 장비를 생산할 수 있게 된다. 주요 생산 제품은 공기조화기(AHU)와 팬 월 유닛(FWU), 컴퓨터룸 공기 처리 장치(CRAH) 등이다. AHU는 냉각수를 이용해 데이터센터와 대형 건물 내부 공기를 냉각하고, FWU와 CRAH는 서버실의 온도와 공기 흐름을 정밀하게 관리한다. AI 데이터센터 확대에 따라 냉각설비의 중요성도 커지고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 서버를 대규모로 가동하면서 발생하는 열을 안정적으로 식히는 것이 데이터센터 운영의 핵심 요소로 떠오르고 있어서다. 이번 생산기지 확대는 삼성전자가 지난해부터 본격화한 HVAC 사업 확장 전략의 연장선이다. 삼성전자는 2025년 5월 유럽 투자회사 트리톤으로부터 독일 플랙트그룹 지분 전량을 15억 유로에 인수하는 계약을 체결했고 같은 해 11월 인수를 마쳤다. 이는 2017년 하만 인수 이후 삼성전자의 8년 만의 최대 규모 인수합병(M&A)이었다. 플랙트그룹은 100년 이상의 공조 기술력을 갖춘 유럽계 HVAC 기업으로 데이터센터와 대형 상업시설, 병원 등에 중앙공조 및 정밀 냉각 솔루션을 공급하고 있다. 글로벌 10여 개 생산거점과 유럽·미주·중동·아시아에 판매·서비스망을 보유하고 있으며 공기냉각과 액체냉각을 포함한 데이터센터용 솔루션도 공급한다. 삼성전자는 플랙트 인수를 계기로 기존 주거·상업시설 중심의 개별공조 사업을 데이터센터와 대형 산업시설에 적용되는 중앙공조 영역까지 넓히고 있다. 삼성의 AI·빌딩 통합 제어 기술과 플랙트의 정밀 냉각 기술을 결합해 HVAC를 DX부문의 새로운 성장동력으로 육성한다는 구상이다. 푸네는 데이터센터와 산업 인프라 투자가 확대되고 있는 데다 뭄바이 항구와 인접해 아시아·태평양 지역으로 제품을 공급하기에도 유리한 입지로 평가된다. 김철기 삼성전자 DA사업부장 부사장은 "이번 인도 푸네 생산라인 준공은 인도를 넘어 아시아·태평양 지역으로 HVAC 공급을 확대하는 중요한 이정표"라며 "삼성의 AI·플랫폼 기술력과 플랙트그룹의 HVAC 역량을 결합해 AI 데이터센터를 비롯한 다양한 고객에게 최상의 가치를 제공하겠다"고 했다.2026-08-13 09:19:27
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최태원·젠슨 황 美서 만날까…SK하이닉스 인디애나 팹 27일 착공 [경제일보] SK하이닉스가 미국 내 인공지능(AI) 메모리 공급망 확대를 위해 추진해 온 인디애나주 생산기지 건설이 본격적인 공사 단계에 들어간다. 착공식을 앞두고 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 참석 가능성이 거론되면서 양사의 협력 확대 여부에 관심이 쏠린다. 13일 업계에 따르면 SK하이닉스는 미국 인디애나주 웨스트라피엣에서 추진 중인 첨단 반도체 패키징 팹 착공식을 오는 27일(현지시간) 열기로 했다. SK하이닉스는 최근 주요 고객사와 협력사에 초청장을 전달하며 행사 준비에 들어간 것으로 알려졌다. 이번 행사에는 곽노정 SK하이닉스 대표이사를 비롯한 주요 경영진과 빅테크 기업 관계자들이 참석할 것으로 전해졌다. 최 회장과 젠슨 황 CEO가 행사에 함께할 수 있다는 전망도 나온다. SK하이닉스와 엔비디아는 AI 데이터센터와 메모리·그래픽처리장치(GPU) 공급 분야에서 협력하고 있다. 최 회장과 젠슨 황 CEO는 지난해부터 한국과 미국에서 여러 차례 만나 AI 산업과 반도체 사업을 논의해왔다. 최 회장이 착공식에 참석할 경우 미국 내 추가 투자에 대한 발언이 나올지도 주목된다. 최 회장은 최근 SK하이닉스의 미국주식예탁증서(ADR) 상장 이후 현지 언론과 인터뷰에서 “전력·용수·인력·공급망 등 여건이 갖춰질 경우 메모리 생산공장 건설도 가능하다”며 미국 내 생산시설 투자 가능성을 언급했다. 미국 정부는 한국 반도체 기업에 미국 내 생산 확대를 요구하고 있다. 하워드 러트닉 미국 상무장관은 최근 삼성전자와 SK하이닉스를 거론하며 미국 내 메모리 생산 확대를 공개적으로 촉구했다. SK하이닉스는 올해 초 미국에 인공지능(AI) 솔루션 기업 AI컴퍼니를 설립하며 현지 사업도 확대했다. 미국에서 AI 메모리 관련 사업을 강화하는 가운데 추가 생산시설 투자 여부가 향후 관심사로 떠오르고 있다. SK하이닉스는 웨스트라피엣에 38억7000만달러(약 5조5000억원)를 투자해 첨단 반도체 패키징 생산기지를 짓고 있다. 올해 상반기 현장 타설 작업에 착수했으며 이번 착공식을 계기로 건축 공사를 본격화한다. 현지 생산기지는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 메모리 제품의 첨단 패키징을 담당할 예정이다. SK하이닉스는 오는 2028년 하반기부터 현지에서 AI 메모리 제품을 양산한다는 계획이다.2026-08-13 09:18:28
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811112133615926.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.2026-08-11 11:22:24
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NHN, 2Q 영업익 579억원 전년 比 164.1% ↑…역대 최대 분기 실적 달성 [경제일보] NHN이 게임과 결제, 기술 등 핵심 사업 전반의 성장에 힘입어 올해 2분기 역대 최대 분기 실적을 기록했다. 특히 AI GPU 사업 확대와 NHN KCP의 결제 사업 성장에 힘입어 영업이익이 전년 대비 2배 이상 늘었으며, 하반기에도 AI 인프라와 게임, 결제 등 주요 사업의 성장세를 이어가며 수익성 개선에 속도를 낸다는 계획이다. 11일 NHN은 연결 기준 올해 2분기 매출 7579억원, 영업이익 579억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 6049억원 대비 25.3% 증가했고, 영업이익은 전년 동기 219억원 대비 164.1% 늘었다. 매출과 영업이익 모두 역대 분기 최대치다. 이번 실적은 그동안 추진해 온 경영 효율화와 비용 통제 효과가 본격적으로 나타나는 가운데 핵심 사업의 성장세가 더해진 결과로 분석된다. 특히 기술 부문을 중심으로 게임과 결제 등 주요 사업에서 매출 성장이 이어지면서 외형 확대와 수익성 개선이 동시에 나타난 것으로 평가된다. NHN의 2분기 실적에서 가장 두드러진 성장세를 보인 사업은 기술 부문이다. 기술 부문 매출은 전년 동기 1045억원 대비 52.9%, 전 분기 대비 27.1% 증가한 1598억원을 기록했다. NHN클라우드의 AI GPU 사업 확대가 본격적인 매출 성장으로 이어졌다. 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU 공급이 본격화된 서울 양평 리전에서 안정적인 매출이 발생하기 시작하면서 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3% 증가했다. 일본 기술법인 NHN테코러스도 AWS 리세일 사업 성장에 힘입어 매출이 전년 동기 대비 27.0% 늘었다. NHN은 하반기에도 AI 인프라 사업 확대에 나선다. NHN은 서울 양평 리전에서 현재 자체 운영 중인 물량의 잔여분을 대상으로 신규 장기계약 논의가 진행되고 있어 추가적인 매출 확대가 가능할 것으로 전망된다고 설명했다. 빠르게 늘어나는 GPU 수요에 대응하기 위해 내년까지 최소 30MW 규모의 AI 데이터센터를 추가 확보하고 기존 리전에는 B300 이상의 최신 GPU 자산을 확충할 계획이다. 이를 통해 AI GPU 사업을 기술 부문의 새로운 성장축으로 확대한다는 전략이다. 결제 사업은 성장세와 함께 NHN의 매출을 견인했다. 결제 부문 매출은 전년 동기 3094억원 대비 27.3%, 전 분기 대비 11.1% 증가한 3940억원을 기록했다. NHN KCP는 신규 대형 가맹점 유입에 힘입어 거래대금이 전년 동기 대비 34% 증가했다. 이에 매출도 전년 동기 대비 27.5% 늘어나며 국내 PG 시장에서의 성장세를 이어갔다. NHN은 결제 사업의 다음 성장동력으로 스테이블코인 사업에도 속도를 내고 있다. NHN KCP는 지난달 금융기관과 기술 파트너를 대상으로 데모데이를 열고 글로벌 블록체인 기업 아발란체와 공동 개발한 메인넷을 기반으로 실제 결제와 가맹점 정산 절차를 시연했다. 페이코 앱에 디지털 월렛을 결합해 실제 결제 환경을 구현하고 시스템 속도와 안정성을 확인한 만큼, 향후 기존 가맹점 네트워크와 결제 운영 역량을 활용해 스테이블코인 기반 결제 인프라와 관련 모델을 고도화할 방침이다. 게임 부문도 성장세를 보였다. 2분기 게임 매출은 전년 동기 1149억원 대비 21.5%, 전 분기 대비 9.3% 증가한 1396억원을 기록했다. 웹보드게임은 규제 환경 변화와 '한게임 로얄홀덤'의 오프라인 대회 HPT 흥행에 힘입어 전체 웹보드게임 매출이 전년 동기 대비 15% 증가했다. 일본 모바일 게임 사업도 성장세를 보였다. '#콤파스'가 '체인소맨'과 협업하며 전 분기 대비 매출이 105% 증가했고, 일본 모바일 게임 전체 매출은 전년 동기 대비 47% 늘었다. NHN은 하반기 일본 시장을 중심으로 신작 개발 역량을 강화할 계획이다. NHN 게임사업부문과 일본 NHN플레이아트가 공동 개발 중인 신작 '환상세계의 푸치포용'은 올겨울 출시를 목표로 하고 있다. NHN플레이아트는 내달 도쿄게임쇼에 참가해 해당 신작을 비롯한 주요 신작과 라이브 게임을 선보일 예정이다. 기타 사업 부문은 2분기 매출 880억원으로 전년 동기 대비 8.8% 감소했지만 전 분기 대비로는 3.8% 증가했다. NHN링크는 공연 매출 확대에 힘입어 전년 동기 대비 25% 증가한 매출을 기록했다. NHN은 핵심 사업의 성장세가 본격화된 만큼 하반기에는 이를 바탕으로 수익 창출 기반을 더욱 강화한다는 방침이다. 특히 AI GPU 사업을 중심으로 기술 부문의 외형을 확대하는 동시에 결제와 게임 사업에서도 신규 성장동력을 확보해 사업 전반의 성장성을 높인다는 전략이다. NHN은 올해를 경영효율화 성과가 본격적으로 나타나는 동시에 핵심 사업의 성장 기반이 강화되는 시기로 보고 있다. 상반기 역대 최대 분기 실적을 기록한 데 이어 하반기에는 AI 인프라 투자 확대와 신작 출시, 스테이블코인 사업 등 신규 사업 성과를 통해 성장세를 이어갈 계획이다. 정우진 NHN 대표는 "지난 몇 년간 진행해 온 경영 효율화 및 비용 통제의 성과는 지난해 4분기부터 실적에 반영되기 시작했고, 올해는 그 기반 위에서 주요 사업의 성과가 본격화되는 시기"라며 "이번 2분기 실적은 그 성과가 이익으로 확인된 첫 분기이며, 이를 성장 국면의 출발점으로 삼아 하반기에도 이러한 흐름을 이어나갈 것"이라고 말했다.2026-08-11 08:51:42
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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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LS일렉트릭, 전력 낭비 줄인다... GS건설과 AI 데이터센터 공략 [경제일보] LS일렉트릭이 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 시장 공략에 나선다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 데이터센터의 전력 사용량이 급증하면서 기존 교류(AC) 방식보다 전력 변환 손실을 줄일 수 있는 직류(DC) 배전 기술을 앞세운다는 전략이다. 10일 LS일렉트릭은 서울 LS용산타워에서 GS건설과 ‘AIDC(AI데이터센터) 사업환경 변화에 따른 공동 대응을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 구자균 LS일렉트릭 회장과 허윤홍 GS건설 대표, 채대석 LS일렉트릭 대표 등 양사 주요 경영진이 참석해 DC 배전 기술 협력과 향후 사업 대응 방안을 논의했다. 양사가 DC 배전에 주목한 배경에는 AI 데이터센터의 급격한 전력 수요 증가가 있다. 기존 데이터센터보다 많은 전력을 사용하는 고성능 GPU가 대규모로 탑재되면서 전기를 안정적으로 공급하는 것뿐 아니라 공급 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 기술도 중요해지고 있다. DC 배전은 전력망에서 공급받은 전기를 GPU와 서버가 사용하는 직류 형태로 전달하는 과정에서 전력 변환 단계를 줄이는 방식이다. 기존 AC 중심 데이터센터에서는 전력이 서버에 도달할 때까지 AC와 DC 사이의 여러 변환 과정을 거치는데, 이를 줄여 전력 손실과 발열을 낮추는 것이 핵심이다. 글로벌 AI 반도체 업계도 고전압 DC 배전 도입에 속도를 내고 있다. 고성능 AI 칩의 전력 소비량이 늘면서 기존 전력 공급 체계만으로 고밀도 랙에 필요한 전력을 효율적으로 공급하는 데 한계가 커지고 있기 때문이다. 이에 데이터센터 내부의 전력 변환 단계를 줄이고 고전압 직류를 활용하려는 움직임이 확산하고 있다. LS일렉트릭은 이에 대비해 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 DC 배전에 필요한 제품군을 확대해왔다. 천안사업장에는 전력 공급을 100% DC 기반으로 구성한 ‘DC 팩토리’를 구축해 관련 기술을 실증하고 있다. 이번 협약에 따라 양사는 고전력·고밀도 AI 데이터센터에 적용할 DC 배전 기술 개발을 공동 추진하고 기술교류회도 정례화한다. GS건설이 추진하는 AI 데이터센터 프로젝트에는 LS일렉트릭의 배전반과 가스절연개폐장치(GIS), 초고압 변압기 등 주요 전력기기를 공급하는 방안도 추진한다. 다만 이번 협력이 구체적인 데이터센터 프로젝트로 이어지는 시점은 아직 정해지지 않았다. DC 배전 역시 AI 데이터센터의 차세대 전력 공급 방식으로 주목받고 있지만 대규모 상용화를 위해서는 기술과 제품의 표준을 정립하는 작업이 남아 있다. LS일렉트릭 관계자는 “GS건설은 데이터센터 시장에서 협력을 추진하고 있는 여러 파트너 가운데 하나”라며 “구체적인 사업이 나오면 심도 있게 논의하게 될 것이지만 현재로서는 실제 사업 시점을 단정하기 어렵다”고 했다. 이어 “AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용하는 만큼 전력 효율이 더욱 중요해지고 있다”며 “DC 배전은 AC 방식보다 전력 사용 효율을 높일 수 있어 고연산·고전력 반도체에 필요한 전력을 공급하는 데 중요성이 커지고 있다”고 했다. 회사 측은 전력 공급 구조 등에 따라 차이가 있지만 DC 배전이 AC 방식과 비교해 10% 이상의 효율 차이를 낼 수 있다고 보고 있다. DC 배전 확산의 과제로는 표준화가 꼽힌다. DC 배전은 아직 대규모로 확산해 사용한 경험이 많지 않아 최적 효율을 위한 기술이나 제품 표준이 확립되지 않은 상태다. 실제 상용화와 시장 확산을 위해 기술 개발과 표준 정립을 업계들이 함께 추진하는 과정이 주요 과제다.2026-08-10 15:55:47
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네이버는 AI 광고, 카카오는 AI 거래…엇갈린 수익화 시계 [경제일보] 네이버와 카카오가 올해 인공지능(AI) 사업의 수익화를 추진하고 있지만 돈을 버는 시점과 방식은 크게 엇갈리고 있다. 네이버는 검색과 광고에 AI를 접목하면서 이미 새로운 매출을 만들기 시작했다. 카카오는 아직 AI 사업에 대한 투자가 매출보다 앞서는 단계로 보고 있다. 카카오톡을 중심으로 외부 서비스를 연결하고 AI가 실제 주문과 결제까지 처리할 수 있는 환경을 먼저 갖춘 뒤 수익을 내겠다는 구상이다. 연초까지만 해도 두 회사의 분위기는 크게 다르지 않았다. AI를 새로운 성장동력으로 키우고 올해부터 수익화에 들어가겠다는 계획을 내놨다. 하지만 상반기 사업을 진행하면서 차이가 나타났다. 네이버는 기존 사업에 AI를 얹는 방식으로 비교적 빠르게 매출을 만들었고, 카카오는 AI가 실제 거래를 만들어내기까지 필요한 파트너 연동과 서비스 구조 설계에 시간을 더 쓰기로 했다. ◆ 네이버, AI 검색에 광고부터 붙였다 네이버가 먼저 손댄 곳은 광고다. AI 브리핑은 검색 결과를 AI가 정리해 보여주는 서비스다. 네이버는 여기에 광고를 적용하면서 기존 검색광고가 들어가지 않았던 정보성 검색 영역을 새로운 광고 공간으로 활용하기 시작했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표에서 생성형 AI 서비스 자체가 새로운 광고 매출원으로 자리 잡기 시작했다고 설명했다. 기존 검색광고를 대체하기보다는 지금까지 수익화하지 못했던 영역에 광고를 붙여 새로운 인벤토리를 확보하겠다는 설명이다. AI탭도 같은 방향으로 움직이고 있다. 네이버에 따르면 AI탭 이용자는 1000만명을 넘어섰다. 검색어를 입력하고 결과를 확인하는 기존 방식에서 벗어나 AI와 대화하면서 상품을 찾고 장소를 알아보는 이용자가 늘고 있다. 네이버가 기대하는 것은 광고 지면을 하나 더 만드는 데 그치지 않는다. AI가 이용자의 검색 의도를 파악하고 적합한 상품이나 서비스를 연결하면 광고의 구매 전환율을 높일 수 있다. 쇼핑과 예약 등 검색 이후의 행동까지 이어지면 광고뿐 아니라 커머스 거래에도 영향을 줄 수 있다. 이미 기존 광고사업에서도 AI 활용 효과가 나타나고 있다는 게 네이버의 설명이다. AI를 활용한 광고 상품의 성과를 높이고 광고주 확대를 이어가는 방식이다. 이런 구조는 네이버가 가진 사업 기반 때문에 가능하다. 검색 이용자가 많고 광고주가 이미 확보돼 있다. AI가 검색을 대신하는 과정에서 광고를 붙일 수 있는 만큼 새로운 사업을 만들기 위해 몇 년을 기다릴 필요가 없다. ◆ 매출이 늘어도 AI 비용은 별개다 네이버의 AI 전략을 광고만 놓고 보면 수익화가 빠르다. 하지만 다른 쪽에서는 비용이 계속 늘고 있다. 네이버는 AI 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 인프라에도 상당한 자금을 투입하고 있다. 엔비디아·브룩필드와 함께 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 구축하고 있으며 초기 55MW에서 2028년 200MW 규모까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 GW급 인프라 구축도 추진하고 있다. 2분기 실적에서도 비용 부담을 확인할 수 있다. 네이버의 2분기 매출은 3조3890억원으로 지난해 같은 기간보다 16% 증가했지만 영업이익은 5203억원으로 0.2% 감소했다. 영업비용은 20% 늘었다. AI가 매출을 만들기 시작했다고 해서 이익이 같은 속도로 증가하는 구조는 아니다. GPU와 서버를 사들이면 감가상각이 발생하고 데이터센터를 운영하면 전력과 냉각, 유지관리 비용이 따라온다. AI 서비스를 이용하는 사람이 늘어날수록 추론 비용도 커질 수 있다. 최근 네이버가 GPU와 CPU 등 컴퓨터 장비의 감가상각기간을 5년에서 6년으로 늘린 것도 이 같은 상황에서 주목받고 있다. 같은 장비 가격을 5년이 아니라 6년에 걸쳐 비용으로 처리하면 당해연도 감가상각비는 줄어든다. 다만 이를 회계상 비용을 의도적으로 늦춘 것으로 단정하기는 어렵다. 감가상각기간은 해당 자산의 예상 경제적 사용기간을 기준으로 정하는 회계적 추정치다. 네이버가 실제 장비의 사용기간이 늘었다고 판단했다면 변경 자체가 문제되는 것은 아니다. 오히려 시간이 지나면서 실제 사용기간이 어떻게 나타나는지가 중요하다. 최신 GPU가 계속 등장하는 상황에서 기존 장비를 6년 동안 경제성 있게 사용할 수 있는지가 확인돼야 한다. 아마존의 사례는 반대 방향으로 움직였다. 아마존은 2024년 서버의 예상 사용기간을 5년에서 6년으로 늘렸다. 이후 2025년부터는 일부 서버와 네트워크 장비의 사용기간을 다시 6년에서 5년으로 줄였다. AI와 머신러닝을 포함한 기술 발전 속도가 빨라졌다는 판단이었다. 이 변경으로 2025년 감가상각비는 14억달러 늘었고 순이익은 10억달러 감소했다. 네이버가 6년을 선택한 것과 아마존이 일부 장비의 기간을 5년으로 되돌린 것은 AI 인프라 투자에서 감가상각기간이 단순한 회계 숫자에 그치지 않는다는 점을 보여준다. 실제 장비가 얼마나 오래 돈을 벌어줄 수 있는지가 뒤따라야 한다. ◆ 카카오가 수익화를 내년으로 잡은 까닭 카카오의 상황은 조금 다르다. 카카오는 올해 초 AI를 새로운 성장축으로 내세웠다. 카카오그룹도 2026년을 AI와 글로벌 사업을 중심으로 성장의 방향을 전환하는 시기로 규정했다. 카카오는 카카오톡 이용자의 일상과 관계, 맥락을 이해하는 ‘휴먼 센트릭 AI’를 앞세우면서 AI가 이용자의 의도를 파악하고 다음 행동까지 연결하는 에이전틱 AI로 발전시키겠다는 계획을 밝혔다. 카카오가 원하는 것은 카카오톡 안에서 AI가 답변만 해주는 서비스가 아니다. 이용자가 AI에게 “오늘 저녁 뭐 먹을까”라고 물었을 때 맛집을 추천하는 데서 끝나지 않고, 식당을 고르고 예약하거나 음식을 주문하고 결제하는 단계까지 연결하는 것이 목표다. 이렇게 되면 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 카카오톡과 외부 서비스를 이어주는 중간 단계가 된다. 카카오가 돈을 벌 수 있는 지점도 이 과정에서 만들어진다. 광고가 될 수도 있고, 거래수수료나 구독 형태가 될 수도 있다. 문제는 이 구조를 만드는 일이 생각보다 복잡하다는 것이다. 외부 사업자의 서비스와 AI를 기술적으로 연결하는 것만으로 끝나지 않는다. 기존 서비스의 이용자 경험을 어떻게 바꿀지 결정해야 하고 AI가 거래 과정에서 어느 정도까지 개입할지도 정해야 한다. 주문이나 결제 과정에서 문제가 생겼을 때 책임을 누가 질지도 협의해야 한다. 수수료와 광고 노출 방식도 마찬가지다. 카카오는 올해 초부터 이 작업을 단계적으로 진행해왔다. 지난 1분기 실적발표에서 카카오는 기존 사업의 성장 기반을 바탕으로 5000만 이용자가 사용하는 에이전틱 AI 플랫폼으로 전환을 시작하겠다고 밝혔다. 외부 서비스와의 연결도 이미 시작됐다. 카카오는 지난 3월 챗GPT 포 카카오의 ‘카카오툴즈’에 올리브영, 무신사, 현대백화점, 삼쩜삼, 마이리얼트립, 사람인, 우리의식탁 등 다양한 파트너 서비스를 추가했다. 이용자가 AI를 통해 외부 서비스를 활용할 수 있는 범위를 넓히면서 에이전트 생태계 구축에 들어간 것이다. 카카오가 추진하는 구조에서는 이용자 확보와 매출 발생 사이에 한 단계가 더 필요하다. AI를 이용하는 사람이 늘어나는 것만으로는 수익이 발생하지 않는다. AI가 이용자의 의도를 파악하고 외부 서비스를 호출한 뒤 실제 주문과 결제까지 연결돼야 거래수수료나 광고 등 새로운 매출을 만들 수 있다. 신종환 카카오 CFO가 2분기 실적발표에서 AI는 아직 매출 기여보다 투자가 선행되는 단계라고 설명한 것도 이 같은 상황과 맞닿아 있다. AI 서비스 이용자를 확보하는 것과 이를 실제 거래로 연결하는 것은 별개의 과정이라는 판단이다. 정신아 대표도 2분기 컨퍼런스콜에서 올해 말까지 AI 대중화의 기반을 마련하고 내년부터 본격적인 수익화를 시작할 수 있을 것으로 전망했다. 연초에 제시했던 ‘2026년 AI 수익화 원년’이라는 표현과 비교하면 실제 매출화 시점이 뒤로 밀린 셈이다. 다만 카카오가 AI 사업의 수익화 계획을 접은 것은 아니다. 올해는 이용자 확보와 에이전트 연결을 확대하고, 실제 주문과 결제가 안정적으로 이뤄지는 구조를 만든 뒤 내년부터 이를 매출로 연결하겠다는 단계적 접근에 가깝다. 카카오가 올해 AI 에이전트의 거래 영역을 넓히는 데 집중하는 이유도 여기에 있다. 카카오톡을 기반으로 예약과 결제까지 연결되는 서비스를 확보하고, 외부 파트너가 참여할 수 있는 구조를 만드는 것이 우선이다. 카카오는 자체 기술과 B2C 서비스를 강화하면서 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 활용하는 방향도 제시했다. ◆ 네이버는 광고주, 카카오는 외부 사업자가 관건 AI 사업을 어디에 집중하느냐에 따라 투자 방식도 달라졌다. 네이버는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 같은 기반시설에도 직접 투자하고 있다. 인프라를 직접 확보하면 AI 서비스가 커졌을 때 필요한 연산 자원을 안정적으로 확보할 수 있지만, 투자금과 감가상각 부담도 함께 안게 된다. 카카오는 대규모 AI 인프라를 직접 보유하는 데 상대적으로 신중하다. GPU 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 막대한 자금을 장비에 묶어두기보다 외부 인프라를 활용하면서 서비스와 플랫폼 구축에 집중하는 방식이다. 카카오가 AI 인프라에 투자하지 않는 것은 아니다. 카카오는 자체 데이터센터를 운영하고 있으며, 2025년 말 기준 사업보고서에서도 신규 AI 서비스와 자체 모델 역량 강화를 위한 투자를 지속하고 있다고 밝혔다. 안산 데이터센터는 카카오톡을 포함한 그룹 서비스와 신규 AI 서비스에 필요한 인프라를 지원하고 있다. 다만 네이버처럼 AI 컴퓨팅 인프라를 장기적인 성장사업의 한 축으로 확대하는 것과는 접근법이 다르다. 카카오그룹은 올해 초 B2C 서비스와 핵심 기술은 내재화하고 대규모 투자가 필요한 인프라는 외부 파트너십을 통해 유연하게 확대하겠다는 방향을 제시했다. 이 차이는 앞으로 실적을 보는 기준에서도 나타날 수 있다. 네이버는 AI 브리핑과 AI탭에서 발생하는 광고 매출이 얼마나 커지는지 봐야 한다. AI 쇼핑이 실제 거래와 구매 전환을 얼마나 끌어올리는지도 확인할 필요가 있다. AI 팩토리 가동 이후에는 대규모 인프라 투자에 대한 수익성도 숫자로 나타나게 된다. 카카오는 AI 이용자 숫자보다 거래가 중요해진다. 카카오톡에서 AI를 거쳐 실제 주문과 결제가 얼마나 발생하는지, 그 과정에서 카카오가 어떤 방식으로 매출을 확보하는지가 관심사다. 두 회사의 2026년 AI 사업은 같은 출발선에 서 있지 않다. 네이버는 이미 광고라는 익숙한 수익모델에 AI를 연결했다. 카카오는 외부 서비스와의 연결 구조를 만들면서 실제 거래가 발생하는 지점을 찾고 있다. 네이버에서는 AI가 기존 광고와 커머스에 얼마나 추가 매출을 만들어내는지가 숫자로 나타날 것이다. 동시에 늘어난 AI 인프라 비용을 감당할 수 있는지도 봐야 한다. 카카오에서는 카카오톡 안에서 AI를 이용한 실제 거래가 얼마나 만들어지는지가 중요하다. AI를 써본 사람이 얼마나 많은지가 아니라 그 이용이 주문과 결제로 이어지는지가 확인돼야 수익모델의 윤곽이 잡힌다. 올해 하반기 네이버의 AI 광고가 확대되고 카카오의 에이전트 서비스가 외부 사업자와 연결되면 두 회사의 전략 차이도 지금보다 선명해질 것으로 보인다. 내년에는 네이버의 AI 팩토리 매출까지 더해진다. 그때부터는 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI가 실제로 얼마를 벌어들이고, 그 과정에서 얼마의 비용이 들어갔는지가 실적표에서 직접 비교될 전망이다.2026-08-08 11:31:42
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구광모·젠슨 황 두 달 만에 재회…AI 동맹 성과 가시화될까 [경제일보] 구광모 LG그룹 회장이 다음 주 미국 실리콘밸리에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 다시 만난다. 첫 회동에서 인공지능(AI) 협력 확대에 뜻을 모은 양측은 이번 만남에서 AI 데이터센터 인프라와 냉각 기술, 로보틱스·자율주행 등 협력 분야를 구체화하고 공동 투자와 기술개발 가능성까지 논의할 것으로 관측된다. 양사의 AI 동맹이 구체적인 사업 성과로 이어질 수 있을지 관심이 모인다. 7일 재계에 따르면 구 회장은 다음 주 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 엔비디아 본사를 방문해 황 CEO와 회동할 예정이다. 두 사람이 만나는 것은 지난 6월 서울 여의도 LG트윈타워에서 약 1시간 동안 비공개 회담을 가진 이후 약 두 달 만이다. 당시 양측은 AI 데이터센터를 비롯해 로보틱스와 자율주행 등 다양한 미래 산업에서 협력을 확대하기로 뜻을 모았다. 재계에서는 이번 만남이 첫 회동과 성격이 다를 것으로 보고 있다. 첫 회동이 양사의 협력 가능성을 확인하고 전략적 공감대를 형성하는 데 의미가 있었다면, 이번에는 실제 사업으로 연결하기 위한 실행 방안 마련에 초점이 맞춰질 가능성이 크다는 분석이다. 특히 회동 장소가 LG가 아닌 엔비디아 본사라는 점도 AI 사업 협력과 기술 로드맵, 투자 방향 등을 보다 구체적으로 논의하는 계기가 될 것이라는 관측이 나온다. 가장 주목되는 분야는 AI 데이터센터다. AI 데이터센터 시장은 생성형 AI 확산으로 폭발적으로 성장하고 있지만 고성능 GPU뿐 아니라 전력 효율과 냉각 기술의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 엔비디아가 AI 반도체와 AI 플랫폼을 공급한다면 LG는 데이터센터 냉각 솔루션과 전력관리, 시스템 구축 역량 등을 바탕으로 협력 범위를 넓힐 가능성이 제기된다. LG전자가 미래 성장 사업으로 육성 중인 냉난방공조(HVAC) 사업도 협력 가능성이 거론된다. 최근 글로벌 빅테크들이 AI 데이터센터 투자 확대에 나서면서 고효율 냉각 기술 수요가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 엔비디아가 추진하는 AI 인프라 확대 전략과 LG전자의 HVAC 사업이 맞물릴 경우 북미 데이터센터 시장 공략에도 시너지를 낼 수 있을 것으로 보고 있다. 로보틱스와 자율주행 분야도 후속 협력이 기대되는 영역이다. 엔비디아는 AI 반도체를 넘어 로봇과 자율주행을 위한 AI 플랫폼 사업을 확대하고 있다. LG전자 역시 산업용·서비스 로봇 사업을 강화하는 한편 차량용 전장 사업을 미래 성장축으로 키우고 있어 기술 협력 범위가 더욱 넓어질 가능성이 있다. 공동 투자와 기술개발도 이번 회동의 핵심 의제 중 하나로 거론된다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠르고 초기 투자 부담이 큰 만큼 글로벌 기업 간 전략적 협력이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. AI 데이터센터 인프라 구축과 차세대 AI 솔루션 개발 과정에서는 공동 프로젝트 추진이나 북미 시장을 겨냥한 협력 모델 등이 논의될 가능성이 있다는 관측이 나온다. 다만 이번 회동에서 대규모 투자나 합작법인 설립과 같은 구체적인 결과가 발표되기보다는 우선 협력 분야와 사업 추진 방향을 구체화하는 수준의 논의가 이뤄질 가능성에 무게를 두고 있다. 양측이 협력의 큰 틀을 마련한 이후 계열사 간 개별 프로젝트를 순차적으로 추진할 것이라는 전망도 나온다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 한 번 기술이 채택되면 같은 플랫폼을 기반으로 후속 증설이 이어지는 경우가 많다"며 "엔비디아와 협력이 본격화되면 단일 프로젝트를 넘어 장기적인 수주 경쟁력으로 이어질 가능성이 있다"고 했다.2026-08-07 16:20:56
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![[데스크칼럼] AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807132952328574.jpeg)
AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다 AI를 둘러싼 뉴스는 하루가 멀다 하고 쏟아진다. "일자리가 사라진다", "사무직이 가장 먼저 대체된다", "인공지능이 인간을 넘어섰다." 제목만 보면 세상이 곧 뒤집힐 것처럼 느껴진다. 기업은 앞다퉈 AI를 도입하고 직장인은 자신의 자리가 언제까지 안전할지 불안해한다. 이런 분위기 속에서 AI는 어느새 '함께 일할 기술'이 아니라 '싸워야 할 경쟁자'가 돼 버렸다. 하지만 정말 그래야 할까. 산업혁명 당시에도 증기기관은 노동자의 적이었다. 정보화 시대에는 컴퓨터가 사무직을 없앨 것이라는 전망이 넘쳐났다. 인터넷이 등장했을 때는 기존 산업이 모두 무너질 것이라는 공포도 있었다. 변화는 늘 불안을 동반했지만 역사는 기술이 일자리를 단순히 없애기보다 산업의 모습을 바꾸고 새로운 기회를 만들어왔음을 보여준다. AI도 크게 다르지 않다. 문제는 기술 자체가 아니다. 기술을 받아들이는 사회의 준비 수준이다. 최근 기업들의 AI 도입 목적을 보면 대부분 비용 절감과 생산성 향상에 맞춰져 있다. 반복 업무를 줄이고 인력을 효율적으로 활용하는 것은 기업 입장에서 당연한 선택이다. 그러나 생산성이 높아진 만큼 사람에게 더 높은 부가가치를 만드는 역할을 맡길 준비도 함께 이뤄지고 있는지는 의문이다. 정부 역시 비슷하다. AI 육성을 말하고, 데이터센터를 짓고, 반도체와 GPU 확보 경쟁에 뛰어든다. 물론 필요한 일이다. 그러나 AI 산업의 성패는 인프라만으로 결정되지 않는다. 새로운 기술을 다룰 사람을 어떻게 키우고 기존 산업 종사자들이 변화에 적응할 수 있도록 어떤 교육과 전환 기회를 제공할 것인지가 함께 논의돼야 한다. 기업도 생각을 바꿔야 한다. AI를 사람을 줄이는 도구가 아니라 사람의 능력을 키우는 도구로 활용해야 한다. 반복적인 보고서 작성은 AI가 맡더라도 고객을 설득하고, 새로운 사업을 기획하고, 시장의 변화를 읽는 일은 결국 사람의 몫이다. AI가 대신할 수 없는 영역에 더 많은 시간과 역량을 투자할 수 있도록 조직을 바꾸는 것이 진짜 디지털 전환이다. 우리 사회도 마찬가지다. AI는 반도체만으로 움직이지 않는다. 데이터센터가 필요하고, 전력이 필요하며, 네트워크와 소프트웨어, 콘텐츠와 서비스가 함께 성장해야 한다. 대기업뿐 아니라 스타트업과 중소기업, 대학과 연구기관, 지역 산업까지 하나의 생태계로 연결될 때 AI 경쟁력은 비로소 완성된다. 어느 한쪽만 성장해서는 오래갈 수 없다. 기술의 속도를 늦추자는 이야기가 아니다. 오히려 더 빠르게 준비하자는 것이다. 기술이 앞서가더라도 사람이 뒤처지지 않도록 AI가 만들어내는 성과가 특정 기업이나 일부 계층에만 머물지 않도록 사회적 설계를 함께 고민해야 한다는 뜻이다. 대한민국은 반도체와 제조업, 통신 인프라에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 갖고 있다. 이제 그 기반 위에 AI 생태계를 어떻게 쌓아 올릴 것인가가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 됐다. 중요한 것은 AI를 얼마나 빨리 도입했느냐가 아니라 AI와 사람이 얼마나 잘 협력하는 구조를 만들었느냐다. AI는 사람의 자리를 빼앗기 위해 등장한 기술이 아니다. 사람의 능력을 확장하기 위해 등장한 도구다. 기술은 이미 출발했다.2026-08-07 13:31:01
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![[데스크칼럼] 김민석號 민주당, 민심 일치가 먼저다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/18/20260818100733123580_518_323.png)