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LG유플러스, 와이파이8에 엣지 AI 접목…네트워크 최적화 기술 검증 [경제일보] LG유플러스가 와이파이7 상용화 성과를 바탕으로 차세대 무선 네트워크 기술 개발에 속도를 내고 있다. 와이파이8 기반 엣지 인공지능(AI) 기술을 검증하는 동시에 AI가 네트워크 품질 데이터를 분석해 장애 징후를 사전에 파악하는 기술도 선보였다. 무선 속도를 높이는 데 그치지 않고 네트워크 운영 과정에 AI를 적용해 고객이 체감하는 품질을 개선하려는 전략으로 풀이된다. 16일 LG유플러스는 지난 12일부터 15일까지 오스트리아 빈 국제전시장 메세 빈에서 열린 글로벌 통신·네트워크 전시회 '네트워크 X 2026'에 참가해 차세대 와이파이와 AI 기반 네트워크 운영 기술을 소개했다고 밝혔다. 네트워크 X는 글로벌 통신사업자와 네트워크 장비 제조사, 정보통신기술(ICT) 기업 등이 유·무선 네트워크와 브로드밴드, AI 기반 네트워크 기술 등을 공유하는 행사다. LG유플러스는 이번 전시에서 지난해 국내 통신사 최초로 선보인 6㎓ 대역 지원 와이파이7의 상용화 성과와 와이파이8 기반 엣지 AI 기술 검증(PoC) 결과를 공개했다. 와이파이7은 2.4㎓·5㎓·6㎓ 대역을 활용해 무선 연결 성능을 높이는 차세대 무선랜 기술이다. LG유플러스는 6㎓ 대역을 지원하는 공유기를 통해 무선 네트워크의 속도와 안정성을 개선하는 데 주력해 왔다. 다만 실제 이용 환경에서 체감하는 품질은 공유기 성능뿐 아니라 주변 전파 환경과 접속 기기, 네트워크 혼잡도 등에도 영향을 받는 것으로 꼽힌다. 차세대 와이파이 경쟁이 단순한 전송 속도 향상을 넘어 네트워크를 얼마나 효율적으로 관리하느냐로 확대되는 배경이다. LG유플러스가 이번에 소개한 AI 기반 품질 관리 기술은 네트워크 운영 과정에서 발생하는 변화를 분석해 고객 불편을 사전에 파악하는 데 초점을 맞췄다. 공유기(AP)에서 수집한 네트워크 품질 데이터를 AI가 분석해 품질 저하 원인을 찾아내고, 문제가 발생할 가능성이 있을 때 고객에게 미리 안내하는 방식이다. 기존에 품질 저하가 발생한 뒤 원인을 확인하고 대응하는 방식에서 벗어나 선제적인 관리 체계를 구축하려는 시도로 분석된다. LG유플러스는 와이파이8 기반 엣지 AI 기술도 검증했다고 설명했다. 엣지 AI는 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 공유기에서 AI가 네트워크 상태를 직접 분석하고 최적화하는 기술이다. 분석 과정에서 클라우드 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 연산을 수행할 수 있어 네트워크 상태 변화에 신속하게 대응하는 방향으로 활용할 수 있다. 이번 기술 개발은 통신사의 경쟁 기준이 네트워크 인프라 확충에서 운영 효율과 품질 관리 역량으로 넓어지는 흐름과도 이어진다. 무선 네트워크 이용이 늘고 가정 내 연결 기기가 다양해질수록 일률적으로 속도를 높이는 것만으로는 고객이 겪는 품질 문제를 모두 해결하기 어렵다. AI를 활용해 품질 저하 징후를 조기에 발견하고 네트워크를 자동으로 최적화할 수 있다면 장애 대응 시간을 줄이고 서비스 안정성을 높이는 데 도움이 될 전망이다. LG유플러스는 이번 전시 기간 글로벌 통신사업자와 장비 제조사, 기술 파트너를 대상으로 AI 기반 네트워크 운영 기술과 차세대 와이파이 전략을 소개했다. 와이파이8 상용화 전망과 AI 기반 자율 네트워크 기술의 발전 방향에 대해서도 의견을 나눴다. 향후 AI 기반 품질 분석 기술을 고도화하고 엣지 AI 네트워크 연구를 확대해 고객이 체감할 수 있는 품질 개선을 추진한다는 계획이다. 이진혁 LG유플러스 컨슈머서비스개발랩장 상무는 "이번 전시를 통해 AI 기반 네트워크 운영 기술과 차세대 와이파이 기술을 글로벌 업계에 소개했다"며 "앞으로도 고객이 체감할 수 있는 안정적인 네트워크 서비스를 제공하기 위해 관련 기술 개발을 이어가겠다"고 말했다.2026-10-16 09:00:00
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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로 [경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.2026-10-15 16:56:38
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안현 SK하이닉스 사장 "AI 추론 병목 해소"…3D 적층 D램·HBF 개발 추진 [경제일보] 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장이 인공지능(AI) 추론 시장의 급성장에 대응하기 위한 차세대 메모리 기술 로드맵을 제시했다. 고대역폭메모리(HBM)의 성능을 높이는 동시에 3차원(3D) 적층 D램과 고대역폭플래시(HBF) 개발을 추진해 데이터 처리 병목을 줄이고 AI 인프라의 전력 효율을 개선한다는 구상이다. 14일 SK하이닉스에 따르면 안 사장은 국내 반도체 전시회 ‘SEDEX 2026’ 기조연설에서 ‘AI 시대, 메모리 기술의 진화 방향’을 주제로 차세대 기술 로드맵을 발표했다. 안 사장은 AI 추론 수요가 빠르게 증가하면서 개별 메모리의 성능뿐 아니라 서로 다른 메모리 계층 간 데이터 이동 효율이 중요해지고 있다고 진단했다. 안 사장은 AI 시장 확대를 이끄는 요인으로 작업 복잡도 증가와 컨텍스트 길이 확대, 추론 요청량 급증을 꼽았다. 세 요인이 복합적으로 작용하면서 AI 인프라에 필요한 연산 및 데이터 처리 규모가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. 특히 오는 2030년 AI 인프라의 성능 규모가 2026년 대비 약 20배까지 확대될 것으로 전망했다. 빅테크 기업들의 지속적인 투자와 AI 기술의 효율화가 새로운 서비스 수요를 창출하면서 인프라 확충을 촉진할 것으로 내다봤다. AI 추론이 복잡해질수록 연산에 필요한 데이터 저장량도 증가한다. 대표적으로 AI 모델이 이전에 처리한 정보를 보관하는 ‘KV 캐시(Key-Value Cache)’는 처리하는 문맥이 길어질수록 더 많은 메모리 공간을 차지한다. 대규모 데이터를 처리하려면 HBM과 일반 D램, 솔리드스테이트드라이브(SSD) 등 여러 저장장치에 정보를 나눠 보관해야 한다. 그러나 데이터가 각 계층을 오가는 과정에서 전송 지연과 추가적인 전력 소모가 발생한다. 기존에는 연산장치와 메모리 사이의 속도 차이가 주요 성능 제약으로 꼽혔다. 반면 AI 추론 환경에서는 메모리 계층마다 다른 처리 속도와 용량, 데이터 이동에 필요한 시간이 시스템 전체의 효율을 떨어뜨리는 요인으로 확대되고 있다. 이에 SK하이닉스는 메모리 제품별 성능 개선과 함께 데이터 특성에 따라 적합한 저장 공간을 배치하는 계층 최적화에 집중할 방침이다. 우선 HBM은 차세대 제품인 HBM4E까지 용량과 대역폭, 전력 효율을 높이는 방향으로 개발을 이어간다. 고객사의 AI 반도체 구조에 맞춰 기능을 설계하는 커스텀 HBM도 핵심 기술로 제시했다. 커스텀 HBM은 메모리 하단의 베이스 다이에 컨트롤러와 고객 맞춤형 회로를 적용하는 방식이다. 고객별 연산 구조에 적합한 기능을 구현해 데이터 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞춘다. 새로운 메모리 기술로는 3D 적층 D램을 소개했다. 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU) 등 연산 반도체 위에 D램을 수직으로 쌓아 데이터 이동 거리를 줄이는 구조다. 연산장치와 메모리를 물리적으로 가깝게 배치하면 데이터를 주고받는 시간이 단축되고 전력 사용량도 줄일 수 있다. SK하이닉스는 이를 통해 고성능 연산장치와 HBM 사이에서 발생하는 성능 격차를 줄인다는 구상이다. 대용량 데이터 처리에 대응할 기술로는 HBF를 제시했다. HBF는 HBM 개발 과정에서 확보한 실리콘관통전극(TSV) 적층 기술과 고속 입출력 기술을 낸드플래시에 적용하는 차세대 메모리다. SK하이닉스는 HBF를 HBM과 일반 D램 사이에 배치해 고대역폭과 대용량을 동시에 확보할 계획이다. 개발 목표는 동세대 HBM 대비 약 10배의 용량과 절반 수준의 대역폭이다. AI 추론 과정에서는 저장된 데이터를 반복적으로 읽는 작업이 많고 쓰기 작업은 상대적으로 적다. 낸드플래시를 기반으로 하는 HBF는 이러한 데이터 처리 특성에 대응하면서 고용량 메모리 수요를 충족할 수 있는 기술로 제시됐다. 특히 연산에 필요한 대규모 데이터를 가까운 메모리 계층에 보관하면 일반 D램이나 SSD에 접근하는 횟수를 줄일 수 있다. 이를 통해 데이터 전송에 따른 지연과 전력 부담을 완화할 수 있을 것으로 기대된다. SK하이닉스는 HBF의 국제표준화도 선제적으로 추진한다. 글로벌 기술 기업들과 협력해 제품 개발과 시스템 적용에 필요한 기술 기반을 마련하고, 향후 상용화를 위한 생태계를 구축할 계획이다. 이와 함께 컴퓨트익스프레스링크(CXL)와 차세대 스토리지 기술인 스토리지 넥스트 등을 활용해 메모리 구조를 다변화한다. AI 작업 특성에 따라 성능과 용량이 다른 메모리를 효율적으로 활용하는 시스템을 구현한다는 목표다.2026-10-14 14:36:04
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한컴이노스트림, 가상훈련부터 로봇 제어까지…'AX 랩' 출범 [경제일보] 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 쌓은 교육 경험을 로봇과 인공지능(AI)으로 넓힌다. 가상환경에서 로봇을 제어하고 실제 장비에 적용하는 실습에 AI 서비스 개발 교육을 결합한다. 기업·기관의 AI 전환(AX)을 지원할 인력을 키우면서 교육을 통해 기술 도입 수요도 발굴하는 전략이다. 한컴이노스트림은 AI·AX 전문 교육 브랜드 ‘한컴 AX 랩(HANCOM AX LAB)’을 선보였다고 7일 밝혔다. 기술 이해부터 구현과 현장 적용까지 이어지는 실무교육을 제공한다. 회사는 기존에 대학·공공기관·기업을 대상으로 AI 교육과 디지털 전환 컨설팅, 산학협력 프로젝트를 운영해왔다. 핵심은 로봇이 주변 환경을 인식하고 실제 동작을 수행하도록 하는 피지컬 AI 교육이다. 서울 코엑스에서 8일까지 열리는 ‘스마트라이프위크(SLW) 2026’에 쇼룸을 마련해 산업용 로봇 동작과 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심’을 활용한 콘텐츠를 공개했다. 관람객이 화면 속 로봇을 직접 움직이며 제어 원리를 살펴볼 수 있다. 시뮬레이션은 실제 장비에 적용하기 전 로봇의 움직임과 제어 소프트웨어를 시험하는 수단이다. 엔비디아에 따르면 아이작 심은 물리적 특성을 반영한 가상환경에서 로봇을 시험·검증하고 AI 학습용 합성데이터를 만드는 기능을 제공한다. 한컴이노스트림은 이러한 가상훈련을 실제 로봇 실습과 연결해 현장 적용 경험을 쌓도록 한다. 오는 12일 개강하는 ‘엔비디아 AI 캠퍼스’는 이 교육 방향을 구체화한 과정이다. 고용노동부 K-디지털 트레이닝 사업으로 AI 에이전트와 로보틱스 2개 과정을 운영한다. 각각 960시간의 오프라인 교육으로, 내년 4월2일까지 약 6개월간 진행한다. 한컴이노스트림은 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터의 강사와 교육과정을 연계한다. 판교에서 진행하는 에이전트 과정은 대규모언어모델과 검색증강생성 등을 활용해 AI 서비스를 직접 설계·구현한다. 서울 성수동의 로보틱스 과정은 가상환경에서 익힌 제어 기술을 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼’에 집중한다. 카메라와 물체를 집는 정밀 그리퍼를 갖춘 로봇 실습 장비도 제공한다. 교육과정의 30% 이상을 기업 현업 과제 기반 프로젝트로 구성하고 취업 연계를 지원한다. 국산 AI 반도체 교육으로도 확장한다. 한컴은 지난달 한컴이노스트림·퓨리오사AI와 업무협약을 맺고 AI 에이전트 운영체제(OS)와 퓨리오사AI의 추론 가속기 ‘RNGD’를 결합한 기업·공공기관용 제품 개발을 추진하기로 했다. 한컴이노스트림은 신경망처리장치(NPU) 전문인력 양성과 교육을 통한 시장 수요 발굴을 맡는다. 이 협력에서는 교육과 사업 개발이 맞물린다. 한컴이노스트림은 NPU 공인 교육기관 사업과 상설 교육센터 구축을 추진하고, 교육에서 파악한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유할 계획이다. AI를 배우는 고객과 실제로 도입하는 고객을 연결해 그룹의 AX 사업 접점을 넓히는 방식이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 “로봇과 AI를 산업 현장에서 활용하려면 기술을 이해하고 직접 구현해 보는 경험이 중요하다”며 “한컴 AX 랩을 통해 로봇 제어와 시뮬레이션부터 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 연결하는 실무교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-10-07 14:21:04
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리사 수 AMD CEO 7개월 만에 방한…삼성·NPU 협력 확대 주목 [경제일보] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장에서 엔비디아와 경쟁하고 있는 AMD의 리사 수 회장 겸 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 다시 한국을 찾는다. 지난 3월 삼성전자와 네이버, 국내 AI 스타트업 등으로 협력 대상을 넓힌 데 이어 이번에는 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들과 직접 만나면서 국내 AI 반도체 생태계와의 연계를 강화한다. 7일 관련 업계에 따르면 수 CEO는 이날 오전 국내 NPU 기업 관계자들과 간담회를 갖는다. 오후에는 서울 용산구 드래곤시티에서 열리는 ‘AMD 게이머 데이’에 참석할 예정이다. 게이머 데이에는 수 CEO와 함께 잭 후인 AMD 수석부사장도 참석한다. 행사 종료 후에는 수 CEO가 취재진의 질문에 답하는 도어스테핑도 예정돼 한국 기업들과의 추가 협력 계획에 대한 발언이 나올지 관심이 쏠린다. AMD는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)를 모두 설계·공급하는 종합 반도체 기업이다. AI 가속기 시장에서는 엔비디아의 대항마로 꼽히며 자체 오픈소스 소프트웨어 플랫폼 ‘ROCm’을 앞세워 AI 생태계 확대에 나서고 있다. 한국 기업들과의 협력은 지난 3월 수 CEO의 첫 방한을 계기로 빠르게 확대됐다. 당시 수 CEO는 이재용 삼성전자 회장과 승지원에서 회동한 데 이어 전영현 삼성전자 대표이사와도 별도로 만나 반도체 협력 방안을 논의했다. 삼성전자는 AMD의 차세대 AI 가속기 ‘인스팅트’ 시리즈에 들어가는 고대역폭메모리(HBM4) 우선 공급업체로 지정되면서 양사의 AI 반도체 협력 범위도 구체화됐다. AI 가속기 성능 경쟁이 고도화될수록 HBM의 중요성이 커지는 만큼 AMD와 삼성전자의 협력이 향후 차세대 제품까지 이어질지가 관심사다. 국내 플랫폼·AI 기업과도 접점을 넓혔다. 수 CEO는 경기 성남시 네이버 제2사옥 ‘1784’를 방문해 최수연 네이버 대표와 만나 ‘생태계 확장 및 차세대 인프라 협력’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 김성훈 업스테이지 대표와는 AMD의 최신 GPU 공급과 대규모 도입 방안을 논의하며 협력 대상을 국내 AI 스타트업까지 확대했다. 정부와는 국산 AI 반도체를 포함한 이기종 컴퓨팅 환경 구축을 추진하고 있다. 수 CEO는 지난 방한 당시 대통령실과 국가인공지능전략위원회 관계자들을 만나 한국의 ‘AI 3강’ 전략과 글로벌 개방형 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 만나 AMD의 CPU·GPU와 국산 NPU를 결합하는 AI 컴퓨팅 인프라 구축·실증에도 뜻을 모았다. 특정 반도체에 연산을 집중하기보다 AI 서비스에 따라 서로 다른 연산 장치를 조합할 수 있는 환경을 구축하고 국내 기업이 참여할 수 있는 생태계를 마련한다는 구상이다. 양측은 관련 기술과 기업 간 협력을 뒷받침할 국내 ‘AI 우수 연구센터’ 설립에도 합의했다. AMD가 자체 GPU 판매에 집중하기보다 국산 NPU와 함께 활용할 수 있는 구조를 추진한다는 점에서 국내 AI 반도체 업체들과의 협력 가능성도 커지고 있다.2026-10-07 09:12:23
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KT, 사내 업무부터 로봇까지…'일하는 AI'로 기업 AX 공략 [경제일보] KT가 기업의 사내 업무와 로봇·설비 운영, 통신·미디어 서비스를 연결하는 AI 사업 구성을 선보인다. AI 에이전트를 만들고 업무 시스템에 연결하는 플랫폼부터 사내 설치형 AI 장치까지 함께 제시해 기업별 보안·운영 환경에 맞춘 AX(AI 전환) 수요를 공략한다. KT는 6~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 2026’에 참가해 ‘AI로 대한민국이 성장하는 이야기’를 주제로 전시한다고 6일 밝혔다. 전시 공간은 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 등 세 영역으로 구성했다. 기업용 플랫폼 ‘Agentic On(에이전틱 온)’은 이번 전시의 핵심이다. 에이전트 제작과 AI 모델 활용, 데이터 연계, 운영·관리 기능을 제공한다. 기업이 필요한 기능을 골라 도입한 뒤 활용 범위를 넓힐 수 있도록 모듈형 구조를 적용했다. 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무를 계획하고 도구와 시스템을 활용해 처리하는 AI다. KT는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 기업 업무에 AI를 적용하는 과정을 소개한다. 모델 성능에 더해 기존 데이터와 시스템을 연결하고, 업무 권한에 맞춰 운영하는 기능을 전면에 배치했다. 이는 KT가 올해 이어온 기업 AI 전략과 맞닿아 있다. 지난 3월 MWC 2026에서는 여러 에이전트의 협업과 보안·정책·비용 관리를 지원하는 ‘에이전틱 패브릭’을 공개했다. 당시 KT는 사내 시스템 연동과 데이터 보안, 예측하기 어려운 AI 판단을 기업 도입의 걸림돌로 꼽았다. 이번 전시는 고객이 필요한 기능부터 선택해 적용할 수 있는 플랫폼과 인프라를 함께 제시했다. 데이터를 사내에서 처리하려는 기업에는 ‘KT NPU LLM Station(스테이션)’을 소개한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 서버에 AI 모델과 운영 플랫폼을 결합한 완제품형 장치다. 지난 8월 출시 당시 리벨리온의 추론 특화 NPU ‘아톰 맥스’와 KT의 ‘믿음 K 2.5 프로’를 탑재했다. 이 장치는 사내 문서를 바탕으로 질문에 답하고 답변의 출처를 보여준다. 관리자는 AI 사용량과 모델 상태, 사용자별 문서 접근 권한을 확인할 수 있다. 외부로 데이터를 보내기 어려운 금융·공공·제조 고객이 내부 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하는 제품이다. 물리적 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI도 전시한다. 작업 데이터로 AI를 학습시키고 시뮬레이션과 디지털트윈에서 운영 방식을 확인한 뒤 로봇·설비에 적용하는 과정을 체험할 수 있다. 실제 운영에서 쌓인 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다. 인프라 전시에는 위성·해저케이블과 데이터센터를 연결하는 데이터 처리 흐름을 담았다. 전기가 통하지 않는 냉각유로 서버의 열을 직접 식히는 액침 냉각과, 데이터센터 내부를 이동하며 시설을 점검하는 자율관제 로봇도 선보인다. 고성능 AI 장비 운용에 필요한 냉각과 시설 관리 기술을 함께 소개한다. 생활 서비스는 AI가 정보를 찾은 뒤 다음 행동으로 이어지는 기능에 초점을 맞췄다. ‘모두의 AI’에서는 생활 정보의 검색·비교·추천과 함께 아이디어를 3D 콘텐츠로 만들고 출력하는 체험을 제공한다. ‘마이케이티 마이 AI’는 대화로 요금제·로밍·멤버십 등을 조회·처리하고, 가입 상품과 약정에 맞는 혜택을 안내한다. ‘지니TV AI 에이전트’는 시청 중인 콘텐츠를 바탕으로 배우와 출연작 정보를 찾아준다. 기기에서 일부 연산을 처리하는 온디바이스 AI를 활용한 화질·음성·자막 조절 기능도 소개한다. 소상공인용 ‘SOMA AI’는 매장 데이터를 분석해 마케팅 활동을 제안하고 홍보 이미지와 문구를 제작하며, 점주가 확인·승인한 뒤 활용하도록 구성했다. 보안 분야에서는 ‘안심365’를 통해 문자 스팸과 보이스피싱 탐지를 체험할 수 있다. 보이스피싱 탐지 서비스 3.0은 음성과 텍스트, 어조를 종합해 위험 여부와 판단 근거를 안내한다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 “답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 생활 속 서비스를 만드는 KT의 AI가 대한민국 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편 KT는 7일 코엑스 컨퍼런스룸 402호에서 기업 고객 100명을 초청하는 ‘AI Innovation Day 26’ 세미나를 연다. 인프라부터 피지컬 AI까지 적용 전략을 설명하고, 전시 체험과 기업별 AX 상담을 진행할 예정이다.2026-10-06 10:23:08
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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삼성, 갤럭시 탭 S12에 포토샵…창작·업무 기능 키운다 [경제일보] 삼성전자가 프리미엄 태블릿 ‘갤럭시 탭 S12 시리즈’에 포토샵과 대화면 AI 기능을 결합해 창작·업무용 수요 공략에 나선다. S펜으로 이미지를 편집하고, 강의 영상과 필기·AI를 한 화면에서 사용하는 작업 환경을 앞세웠다. 삼성전자는 1일 ‘갤럭시 탭 S12 울트라’와 ‘갤럭시 탭 S12+’를 공개했다. 국내 출시일은 7일이다. 울트라는 14.6형 화면과 5.1㎜ 두께를 유지했고, 플러스는 전작 S10+의 12.4형보다 커진 12.6형 화면을 적용했다. 이번 제품의 변화는 창작용 앱 확대에 있다. 삼성전자는 안드로이드 태블릿 최초로 어도비 포토샵을 기본 탑재한다고 설명했다. 대화면과 S펜에 맞춘 인터페이스로 드로잉과 이미지 편집을 지원하며, 포토샵 모바일 프리미엄을 4개월간 무료로 체험할 수 있다. 필기 앱 노타빌리티는 6개월 무료 이용과 첫 구독 20% 할인 혜택을 제공한다. 굿노트, 영상 편집 앱 루마퓨전, 프로젝트 관리 앱 노션, 클립 스튜디오 페인트 등도 활용할 수 있다. S펜은 두 모델 모두 기본 제공한다. AI 기능은 여러 작업을 동시에 진행하는 데 초점을 맞췄다. 안드로이드 17 기반 사용자 환경 ‘원 UI 9’를 탑재하고, 화면을 최대 세 영역으로 나누는 멀티 윈도우를 지원한다. 강의 영상을 보면서 삼성 노트에 필기하고 AI에 질문하는 식이다. 노트 어시스트는 기록한 내용을 요약하고, 삼성 브라우저는 여러 탭의 내용을 정리하거나 앞서 본 웹페이지를 찾도록 돕는다. 삼성 덱스는 앱 창의 크기와 배치를 조절하는 PC 형태의 작업 환경을 제공한다. 별도 판매하는 프로 키보드에는 AI 호출 키를 넣었다. 구글 AI 프로 6개월 무료 구독 혜택도 제공한다. 두 제품은 미디어텍 디멘시티 9500 프로세서를 탑재한다. 회사 측은 울트라의 신경망처리장치(NPU) 성능이 전작 S11 울트라보다 약 61%, 중앙처리장치(CPU)는 19%, 그래픽처리장치(GPU)는 17% 향상됐다고 밝혔다. 새로 설계한 3D 베이퍼 챔버는 고사양 작업에서 발생하는 열을 분산한다. 배터리 용량은 울트라 1만1600mAh, 플러스 1만600mAh다. 삼성전자 측정 기준 동영상 재생시간은 각각 최대 23시간과 21시간이다. 두 모델 모두 최대 45W 충전을 지원한다. 가격은 울트라가 189만9700~301만8400원, 플러스가 154만9900~206만9100원이다. 울트라의 시작가는 전작 S11 울트라 출시 당시 159만8300원보다 30만1400원 높다. 화면 크기와 두께가 같은 울트라에서 주요 변화는 처리 성능과 소프트웨어 활용 범위다. 김정현 삼성전자 MX사업부 부사장은 “강력한 하드웨어에 최신 갤럭시 AI를 결합해 사용자가 최상의 생산성을 경험할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. 한편 제품은 그레이·실버 색상의 5G·와이파이 모델로 출시한다. 1~6일 삼성닷컴에서 출시 사전알림을 신청할 수 있으며, 최대 7회의 운영체제 업그레이드를 지원한다.2026-10-01 11:52:09
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퀄컴, 2나노 모바일 AP '투톱'…스마트폰 AI 등급 나눈다 [경제일보] 퀄컴이 2나노미터(㎚·10억분의 1m) 공정을 적용한 플래그십 스마트폰용 애플리케이션 프로세서(AP) 2종을 공개했다. 하나의 최상위 칩으로 대응하던 방식에서 벗어나 성능과 가격대가 다른 두 제품을 공급해 프리미엄 스마트폰 시장을 세분화하려는 전략이다. 퀄컴 테크날러지스는 22일(현지시간) 미국 하와이에서 개막한 ‘스냅드래곤 서밋 2026’에서 ‘스냅드래곤 8 엘리트 익스트림 6세대’와 ‘스냅드래곤 8 엘리트 6세대’를 발표했다. 최상위 제품인 익스트림 모델은 퀄컴 자체 설계 오라이온 중앙처리장치(CPU)의 최고 동작 속도가 모바일 CPU 최초로 5㎓에 도달했다. 퀄컴은 전작보다 CPU 성능은 13%, 아드레노 그래픽처리장치(GPU) 성능은 44% 향상됐으며 GPU 전력 효율도 40% 개선됐다고 설명했다. AI 연산을 담당하는 헥사곤 신경망처리장치(NPU)는 성능이 35%, 전력당 성능은 최대 33% 높아졌다. 저전력 센싱 허브 성능도 최대 85% 개선해 사용자의 맥락과 이용 습관을 기기 안에서 학습하는 기능을 강화했다. 핵심 방향은 이용자의 명령에 답하는 수준을 넘어 상황을 파악하고 필요한 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’다. 데이터 일부를 기기 안에서 처리해 응답 속도와 개인정보 보호 수준을 높일 수 있다. 다만 해당 기능은 일부 안드로이드 버전에서 지원되며 실제 구현 범위는 스마트폰 제조사의 운영체제와 AI 모델, 애플리케이션 연동 수준에 따라 달라진다. 게임에는 AI 전용 GPU 코어인 아드레노 매트릭스 코어와 ‘아드레노 뉴럴 퓨전’을 적용했다. 초고해상도 변환과 프레임 생성, 이미지 복원 작업을 AI가 분담해 화질과 전력 효율을 높이는 방식이다. 카메라는 APV(고급 전문 비디오)와 인텔리전트 픽셀 컨트롤을 지원한다. 익스트림 모델은 8K·초당 60프레임과 4K·초당 240프레임 촬영, 6400만화소 카메라 3대 동시 처리를 지원한다. 일반형인 스냅드래곤 8 엘리트 6세대도 5㎓ 오라이온 CPU를 탑재한다. 퀄컴 기준 전작 대비 CPU 성능은 10%, GPU 성능은 35%, NPU 성능은 14% 향상됐다. CPU 전력 효율은 37%, GPU 효율은 40% 개선됐다고 회사는 밝혔다. 두 칩을 탑재한 스마트폰은 아너·아이쿠·모토로라·원플러스·오포·레드미·레드매직·비보·샤오미 등을 통해 수주 안에 출시될 예정이다. 퀄컴이 제시한 성능 개선치는 자체 기준인 만큼 지속 성능과 발열, 배터리 사용시간은 실제 완제품에서 확인해야 한다.2026-09-23 09:01:16
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구글, 899달러 '구글북' 출격…크롬북 넘어 AI 노트북 승부 [경제일보] 구글이 인공지능(AI)과 안드로이드 생태계를 앞세운 프리미엄 노트북 ‘구글북’을 내놓는다. 저가·교육용 이미지가 강했던 크롬북과 별도의 제품군을 만들어 애플 맥북과 마이크로소프트 윈도 기반 AI PC 시장을 공략한다. 구글은 21일 구글북의 가격과 세부 사양을 공개하고 사전예약을 시작했다. 구글이 직접 하드웨어를 생산하지 않고 에이서와 에이수스, 델, HP, 레노버가 각각 제품을 공급한다. 가격은 899달러부터 1299달러까지다. 구글북은 안드로이드 기술 체계에 크롬OS의 데스크톱 기반을 결합한 ‘구글북OS’를 사용한다. 안드로이드 앱을 노트북에서 실행하고 스마트폰에 저장된 파일과 사진을 불러올 수 있다. 휴대전화에서 시작한 작업을 노트북으로 넘기는 기능과 스마트폰 앱을 PC 화면에 띄우는 기능도 제공한다. 구글은 15년 전 클라우드와 웹브라우저 중심으로 크롬북을 내놓은 데 이어 이번에는 운영체제에 AI를 직접 결합했다. 안드로이드 스마트폰과 노트북을 하나의 이용 환경으로 연결해 아이폰·맥북 간 연동을 강점으로 내세운 애플 생태계에 대응하려는 전략이다. 대표 AI 기능은 ‘매직 포인터’다. 이용자가 커서를 흔들거나 화면 속 글·이미지를 가리키면 제미나이가 해당 내용을 파악해 회의 일정 등록과 이미지 합성 등 실행 가능한 작업을 제안한다. 음성을 정리된 문장과 할 일 목록으로 바꾸는 ‘램블러’, 자연어 지시만으로 데스크톱 위젯을 만드는 기능도 들어간다. 기기에는 온디바이스 AI 처리를 위한 신경망처리장치(NPU)가 탑재된다. 인텔 코어 울트라 시리즈3 또는 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트 프로세서와 45TOPS(초당 45조회 연산) 이상의 NPU를 사용한다. 기본 메모리는 16GB이며 일부 모델은 32GB를 지원한다. 배터리는 동영상 재생 기준 최대 14시간이다. 구글북 구매자에게는 5TB 클라우드 저장공간과 제미나이 고급 기능을 포함한 ‘구글 AI 프로’ 12개월 이용권이 제공된다. 운영체제와 보안 업데이트는 최대 10년간 지원한다. 미국에서는 10월 4일 판매를 시작하고 이튿날 캐나다와 영국, 아일랜드, 프랑스, 독일, 호주로 확대한다. 한국은 1차 출시국에서 빠졌다. 구글북이 프리미엄 PC 시장에 안착하려면 안드로이드 앱의 대화면 최적화와 기존 윈도·맥용 업무 프로그램을 대체할 소프트웨어 확보가 관건이다.2026-09-22 07:54:24
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리벨리온 NPU, SKT AI 서비스 전면으로…하루 1400만건 처리 [경제일보] 국산 인공지능(AI) 반도체가 성능 검증 단계를 넘어 대규모 상용 서비스의 실시간 연산을 맡기 시작했다. 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)가 SK텔레콤의 에이닷과 AI 고객센터, 금융사기 탐지 서비스 등으로 적용 범위를 넓히면서다. 리벨리온은 자사 NPU가 SK텔레콤의 에이닷 통화요약과 음성합성, 인공지능 고객센터(AICC), 스캠뱅가드 미끼문자 탐지 등 4개 서비스의 주요 기능에 적용됐다고 21일 밝혔다. 해당 인프라가 처리하는 실시간 AI 요청은 하루 약 1400만건, 데이터 처리 단위인 토큰으로는 하루 40억개를 넘는다. 이번 적용은 지난해 6월 시작한 상용화 시험의 후속 조치다. 양사는 SK텔레콤의 주요 AI 서비스에 국산 NPU를 투입하기 위한 성능과 안정성 검증을 진행한 뒤 지난해 12월 에이닷 통화요약의 ‘관계 추정’ 기능에 리벨리온의 AI 반도체 ‘아톰맥스’ 기반 서버를 처음 적용했다. 반년 이상 운영한 결과를 토대로 지난 6월부터 적용 대상을 순차적으로 확대했다. 에이닷 통화 내용을 짧게 정리하는 ‘한 줄 요약’과 문장을 음성으로 바꿔주는 스트리밍 음성합성(TTS), AICC의 상담 후처리·검색 시스템, 스캠뱅가드의 미끼문자 탐지 기능이 추가됐다. NPU는 AI 추론에 필요한 연산을 집중적으로 처리하도록 설계된 반도체다. 범용 병렬 연산에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)와 달리 서비스 단계에서 반복되는 AI 연산의 전력과 비용을 줄이는 데 초점을 맞춘다. 모델 학습보다는 이용자 요청에 실시간으로 답하는 추론 작업이 주요 적용 영역이다. 아톰맥스는 대규모 AI 추론을 겨냥한 제품으로 FP16 기준 128테라플롭스(TFLOPS)의 연산 성능과 64기가바이트(GB) GDDR6 메모리를 갖췄다. 카드 한 장의 최대 소비전력은 350와트(W)다. 최대 8장의 아톰맥스 카드를 탑재하는 서버 형태로 데이터센터에 배치할 수 있다. SK텔레콤은 서비스에 적용된 AI 모델의 크기와 연산 특성에 따라 GPU와 NPU를 나눠 배치하고 있다. 모든 작업을 한 종류의 반도체로 처리하지 않고 대형 모델 학습과 범용 연산은 GPU, 반복적인 상용 추론은 NPU에 맡기는 방식이다. AI 서비스가 늘면서 커지는 데이터센터의 전력 사용과 인프라 비용을 관리하기 위한 전략이다. SK텔레콤과 리벨리온의 협력은 투자 관계와도 맞물려 있다. 리벨리온은 2024년 SK텔레콤 계열 AI 반도체 기업 사피온코리아와 합병했으며 SK텔레콤과 SK하이닉스는 합병법인의 전략적 투자자로 참여하고 있다. SK텔레콤은 국산 AI 모델과 반도체, 데이터센터를 연결하는 AI 인프라 구축을 추진해 왔다. 이번 확대 적용은 국산 NPU가 실제 이용자가 쓰는 통신 서비스에서 지속적인 트래픽을 처리한다는 점에서 의미가 있다. 다음 확인 지점은 적용 서비스와 처리량 확대에 따른 비용·전력 절감 효과다. SK텔레콤 내부 서비스를 넘어 금융·공공·제조 분야의 외부 고객으로 공급처를 넓힐 수 있는지도 리벨리온의 사업성을 가를 기준이 된다.2026-09-21 10:51:22
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"클라우드 넘어 세상의 모든 것 엮는다"…KT클라우드, AX 인프라 승부 [경제일보] KT 클라우드가 클라우드와 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 기반으로 고객의 AI 전환(AX)을 지원하는 인프라 사업자로 역할 확대에 나선다. 자체 클라우드 플랫폼을 중심으로 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 통합하고, 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델과 애플리케이션을 연결하는 '복합 AI'로 플랫폼을 확장한다. 동시에 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하고 지역별 데이터센터를 네트워크로 연결해 AX 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 15일 KT 클라우드는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 열고 클라우드와 AIDC를 중심으로 한 AX 인프라 사업 전략을 공개했다. 이날 행사에는 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1500여명이 참석했다. 이번 서밋에서 KT 클라우드는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전 아래 KT 클라우드가 클라우드와 AIDC 등 AX 구현에 필요한 핵심 인프라를 담당하겠다는 방향을 제시했다. 클라우드와 데이터센터를 각각 제공하는 데 그치지 않고 고객의 AX 실행 과정 전반을 지원하는 'AX 인프라 파트너'로 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 김봉균 대표는 이날 환영사에서 "KT는 여러분의 일상의 변화에 파트너이자 동반자가 되고자 지난 4월에 AX 플랫폼 컴퍼니라는 회사 비전을 선포했다"며 "KT 클라우드는 AX 인프라 중에서 가장 핵심인 클라우드와 AIDC에서 중요한 역할을 맡고 있다"고 말했다. KT 클라우드는 클라우드 분야에서는 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 고객의 수요와 업무 환경에 맞는 클라우드 전환을 지원하고, 공공 분야에서 축적한 기술력과 운영 경험을 민간으로 확대한다는 계획을 공개했다. AIDC 분야에서는 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 지원하고 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등의 수요도 유치한다는 전략을 제시했다. 이날 클라우드 사업의 구체적인 플랫폼 전략도 공개했다. KT 클라우드는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 고객의 보안·성능·비용·데이터 요구에 따라 자원을 선택하고 조합하는 '복합 클라우드'에서 나아가 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 하나의 실행 체계로 연결하는 '복합 AI'로 확장한다는 구상이다. KT 클라우드는 클라우드 인프라 자체를 제공하는 데서 벗어나 기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정까지 플랫폼의 역할을 확대하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. 여러 클라우드 환경에 흩어진 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하고 AI 모델과 애플리케이션까지 연결할 수 있는 통합 환경을 구축해 고객의 AX 실행을 지원한다는 것이다. 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장은 "KT 클라우드는 기존에 있던 자사의 클라우드 외에 세상의 모든 것들을 한 번 엮어 보려고 한다"며 "KT 클라우드는 AX 플랫폼 컴퍼니로 진화하려는 노력을 계속하겠다"고 말했다. 클라우드와 함께 AIDC 공급 확대도 KT 클라우드의 AX 인프라 전략의 한 축이다. KT 클라우드는 수도권의 고객 맞춤형 AIDC와 비수도권의 글로벌 연계형 AIDC를 중심으로 권역별 클러스터를 확대해 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 인프라를 공급한다는 로드맵을 공개했다. 수도권에서는 고객과의 거리를 줄이고 초저지연·고밀도 AI 연산 수요에 대응하는 방식으로 클러스터를 구축한다. 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 특성에 맞춰 금융 특화, B2B 서비스, 빅테크 및 AI GPU 전용 시설 등으로 역할을 나누는 방식이다. 비수도권에서는 전력과 부지 확장성, 글로벌 네트워크 등을 활용해 대규모 AI 수요를 유치하는 거점으로 AIDC를 확대할 계획이다. 기존 데이터센터 인프라의 운영 방식도 바뀐다. KT 클라우드는 액체냉각과 초고밀도 전력, AI 기반 지능형 운용 기술을 적용하고 디지털 트윈과 로봇, OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 개방형 표준 등을 활용해 AIDC의 구축 및 운영 효율을 높인다는 구상이다. 최옥진 KT 클라우드 DC본부장은 "KT 그룹의 AX 플랫폼 컴퍼니 비전 내에서 AIDC는 KT AX의 핵심 인프라로서 고객과 자사의 학습 추론 토큰 비즈니스를 위한 AI 팩토리 인프라의 역할을 담당하고 있다"며 "KT 클라우드는 기술 이니셔티브를 강점으로 적기에 적확한 AI 기술을 공급하고 파트너와의 생태계를 확장해 대한민국이 AI의 아시아 허브로 도약하는 데 앞장서겠다"고 강조했다. AIDC를 지역별로 분산 구축하는 만큼 이를 하나의 인프라처럼 연결하는 네트워크 전략도 제시됐다. KT 클라우드는 초저지연 백본망을 활용해 지역별로 분산된 AIDC를 연결하고 AI 연산 자원을 하나의 인프라처럼 활용할 수 있도록 하는 초연결 AX 인프라 구축 전략을 소개했다. 해당 전략은 AIDC를 개별 데이터센터 단위로 구축하는 데서 그치지 않고 네트워크를 통해 서로 연결해 고객이 필요한 AI 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하려는 것으로 분석된다. 특히 AI 추론 수요가 늘어나면서 데이터와 연산 자원의 위치, 네트워크 지연시간 등이 서비스 성능에 직접 영향을 미치는 만큼 AIDC와 네트워크를 함께 설계하는 방식으로 경쟁력을 높이겠다는 구상으로 풀이된다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장은 "KT 그룹은 AX 플랫폼 컴퍼니를 비전으로 선포하고 고객이 AI를 활용해 성장할 수 있도록 돕는 이네이블러(Enabler) 역할을 천명했다"며 "KT 그룹은 AI의 핵심이 되는 연결 인프라를 빠르게 확충하려고 노력하고 있다"고 말했다. KT 클라우드의 향후 과제는 이 같은 인프라 확대를 실제 고객 확보와 사업 성과로 연결하는 것으로 전망된다. 오는 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급을 현실화하기 위해서는 지역별 부지와 전력 확보뿐 아니라 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등 실제 수요처를 확보해야 한다. 동시에 복합 AI 전략이 기업의 AI 도입 과정에서 어떤 구체적인 비용 절감이나 업무 효율 개선으로 이어지는지를 입증하는 것도 중요해질 것으로 분석된다. 김봉균 대표는 "인공지능 기술이 발전할수록 AI가 우리 생활의 모든 것을 바꾸는 놀라운 경험을 하고 있다"며 "그 속도 또한 천지개벽이라는 단어가 어울릴 정도로 급속도로 진행되고 있는 변화의 시대에 살고 있다"고 말했다.2026-09-15 12:39:41
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KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.2026-09-13 13:35:52
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AI 데이터센터 특별법 시행령 논의 본격화…전력 특례·인정 범위가 관건 [경제일보] 인공지능 데이터센터(AIDC) 산업을 지원하기 위한 특별법의 세부 기준 마련이 본격화됐다. 어떤 시설을 AI 데이터센터로 인정할지, 비수도권 전력계통영향평가 특례를 어느 규모까지 적용할지가 시행령 제정 과정의 핵심 쟁점으로 떠올랐다. 과학기술정보통신부는 9일 서울 마포구 누리꿈스퀘어에서 ‘인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’ 하위법령 마련을 위한 공개토론회를 열었다. 이번 토론회는 특별법 시행령 제정을 앞두고 산업계와 학계, 관계기관의 의견을 듣기 위해 마련됐다. 구체적인 시행령 조문이나 수치 기준을 공개하기보다 법률이 하위법령에 위임한 주요 사항을 설명하고 현장의 의견을 수렴하는 방식으로 진행됐다. 특별법은 지난 6월9일 공포됐으며 9개월의 유예기간을 거쳐 내년 3월10일부터 시행된다. AI 데이터센터 산업 진흥을 위한 기본계획과 지원체계를 마련하고 인허가 일괄처리, 비수도권 전력 특례, 시설 설치기준 완화, 특구 지정 등의 근거를 담고 있다. 시행령에서 우선 정해야 할 부분은 AI 데이터센터의 인정 범위다. 일반 데이터센터도 일부 서버에 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU)를 운용할 수 있어 AI 가속기를 보유했다는 사실만으로 지원 대상을 구분하기 어렵다. 이에 따라 AI 연산장비의 비중과 전력 사용량, 랙당 전력밀도, 전체 설비 가운데 AI 연산에 사용되는 비율 등을 종합적으로 반영해야 한다는 의견이 나온다. AI 데이터센터로 신고할 때 사업자가 제출해야 할 자료와 사실 확인 절차도 시행령에서 구체화할 필요가 있다. 자가용 데이터센터뿐 아니라 외부 기업과 연구기관에 컴퓨팅 자원을 제공하는 ‘개방형 AI 데이터센터’를 인정 범위에 포함할지도 관심사다. 개방형 시설은 자체 AI 인프라를 구축하기 어려운 스타트업과 중소기업에 GPU·NPU 자원을 제공한다는 점에서 지원 필요성이 제기돼 왔다. 다만 개방형 AI 데이터센터를 지원 대상으로 인정하려면 외부 제공 자원의 비율과 이용 실적, 계약 구조 등을 확인할 기준이 필요하다. 특별법 시행 이전부터 구축됐거나 일반 데이터센터에서 AI용으로 전환 중인 시설에 대한 경과규정을 어떻게 마련할지도 쟁점이다. 전력 관련 특례의 적용 기준도 시행령의 핵심이다. 특별법은 비수도권에서 AI 데이터센터를 신축·증축하거나 기존 시설을 AI 데이터센터로 전환하는 경우 대통령령으로 정하는 일정 규모 이하 시설에 대해 전력계통영향평가를 면제할 수 있도록 했다. 전력계통영향평가는 대규모 전력 소비시설이 지역 전력망에 미칠 영향을 사전에 검토하는 제도다. 업계에서는 평가 면제를 통해 데이터센터 구축 기간을 줄이고 비수도권 투자를 촉진해야 한다고 요구하고 있다. 반면 면제 범위가 지나치게 넓어지면 전력망 안정성과 지역 전력 수급에 부담을 줄 수 있다는 우려도 제기된다. 여러 부처와 지방자치단체에 걸친 인허가를 과기정통부가 한 번에 접수하는 일괄처리 절차도 하위법령에서 구체화한다. 관계기관이 정해진 기간 안에 의견을 내지 않을 경우 인허가가 처리된 것으로 보는 이른바 ‘타임아웃제’의 처리 기간과 예외 사유 등이 논의 대상이다. AI 데이터센터 특구의 지정 절차와 입주기업 지원 범위도 시행령에 담긴다. 정부는 지역의 전력 여건과 산업 기반, 데이터센터 집적 효과 등을 고려해 특구 지정과 지원 기준을 마련할 예정이다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 “AIDC 특별법은 우리나라 AI 인프라 확충의 속도를 좌우하는 법인 만큼 하위법령도 현장에서 실제로 효과적으로 작동하도록 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 한편 과기정통부는 토론회에서 나온 의견과 관계부처 협의 결과를 검토해 시행령안을 보완한 뒤 입법예고 절차를 진행한다. 지원 범위를 넓혀 투자를 촉진하면서도 명목상 AI 데이터센터가 특례를 받는 일을 막을 수 있는 객관적인 인정 기준을 마련하는 것이 향후 과제로 꼽힌다.2026-09-09 16:57:02
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한컴 에이전트에 퓨리오사 NPU 단다…공공 AX 시장 정조준 [경제일보] 한컴이 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 인공지능 전환(AX) 전용장비 개발에 나선다. 공공기관과 기업 내부에 서버를 직접 설치하는 온프레미스 시장을 겨냥해 소프트웨어와 AI 반도체, 교육·영업을 하나로 묶는 전략이다. 한컴은 계열사 한컴이노스트림, 퓨리오사AI와 NPU 기반 AX 사업을 위한 3자 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 세 회사는 한컴의 ‘에이전틱 OS’와 퓨리오사AI의 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 결합한 AX 어플라이언스를 공동 개발한다. 어플라이언스는 서버와 AI 가속기, 운영 소프트웨어를 미리 최적화해 제공하는 일체형 장비다. 고객이 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구축하는 부담을 줄일 수 있다. 한컴의 에이전틱 OS는 조직 내부 문서와 데이터, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템, 외부 AI 모델을 연결해 여러 AI 에이전트가 업무를 나눠 수행하도록 관리하는 플랫폼이다. 보안과 권한 통제 기능을 앞세워 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·국방 시장을 주요 대상으로 삼고 있다. 다만 에이전틱 OS는 아직 전면 상용화 이전 단계다. 한컴은 지난 4월 상반기 출시와 연내 상용화 계획을 발표했지만 공식 홈페이지에서는 지난 1일부터 업종별 데모 신청을 받고 있다. 이번 협약에서도 완제품이 아닌 개념검증(PoC) 장비를 먼저 개발하기로 했다. RNGD는 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 추론에 특화된 데이터센터용 가속기다. 퓨리오사AI가 독자 설계한 TCP(Tensor Contraction Processor·텐서축약처리장치) 구조와 48GB HBM3 메모리를 탑재했다. 공식 제품 자료 기준 FP8 연산성능은 512TFLOPS, 메모리 대역폭은 초당 1.5TB, 설계전력은 180W다. 범용 GPU가 장악한 AI 추론 시장에서 전력 효율과 국산 공급망을 차별점으로 내세우고 있다. 퓨리오사AI는 올해 RNGD의 상용 적용 범위를 넓히고 있다. 삼성SDS와 RNGD 기반 생성형 AI·AI 에이전트용 클라우드 서비스를 선보였고, 다음의 AI 검색 요약 서비스에도 업스테이지의 언어모델과 함께 RNGD를 적용했다고 밝혔다. 이번에는 클라우드가 아닌 고객사 내부 설치형 장비로 공급 경로를 넓히는 셈이다. 역할도 나눴다. 한컴은 에이전틱 OS의 NPU 최적화와 장비 제품화를 주도한다. 퓨리오사AI는 RNGD 하드웨어와 소프트웨어 스택, 성능 최적화 기술을 제공한다. 한컴이노스트림은 퓨리오사AI의 공인 교육기관으로서 교육센터와 수준별 교육과정을 운영한다. 눈에 띄는 대목은 교육을 영업망으로 활용한다는 점이다. 한컴이노스트림이 정부·대학·기업 교육에서 발굴한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유하고, 한컴이 이를 에이전틱 OS 구축사업으로 연결한다. 인력 양성부터 기술 검증, 장비 판매와 유지보수까지 이어지는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. 관건은 GPU 기반 환경을 얼마나 원활히 대체하거나 병행할 수 있느냐다. 지원 AI 모델과 처리속도, 전력소비, 구축비용을 동일 조건에서 비교한 결과가 아직 공개되지 않았다. 출시 시점과 가격, 초도 고객도 정해지지 않았다. 업무협약이 실제 조달과 매출로 이어지려면 공공기관의 보안 인증과 장기간 운영 안정성까지 입증해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “AI 전문인력 양성과 기술 검증, 제품화로 이어지는 협력을 바탕으로 기업과 공공기관의 AX 전환을 지원하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:43:35
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![[사설] 흔들리는 증시와 AI 대전환, 금융의 기본과 상식부터 바로 세워라](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016092344750114_518_323.jpg)