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SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:36:29
SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…'AI 인프라 설계자'로 전면에 SK텔레콤이 SK그룹의 15GW 규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 전략을 주도한다. SK하이닉스의 반도체와 그룹의 에너지·건설 역량을 하나의 AI 인프라로 연결하는 컨트롤타워 역할을 맡으면서 이동통신 중심의 사업 구조를 AI 데이터센터와 클라우드 중심으로 전환하는 데 속도를 내고 있다. SK그룹은 SK텔레콤을 중심으로 2029년까지 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하고 수요와 투자 여건에 맞춰 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대한다는 청사진을 제시했다. 영남권에 2GW 이상, 서남권에 1GW 규모 거점을 조성하는 방안도 포함됐다. 15GW는 단일 프로젝트가 아니라 중장기 확장 목표다. SK는 전략적 투자자 유치와 고객사의 장기 계약, 프로젝트파이낸싱(PF) 등을 통해 장기적으로 최대 1000조원 규모의 투자 유발 효과를 기대하고 있다. 실제 투자 규모는 고객 수요와 전력 확보, 부지 조성, 사업 추진 속도 등에 따라 달라질 전망이다. ■ AI 인프라 설계·운영 총괄…SKT가 앞에 선 이유 AI 데이터센터는 단순히 GPU 서버를 설치하는 시설이 아니다. 고성능 반도체와 안정적인 전력 공급, 냉각 설비, 초고속 네트워크를 하나의 시스템으로 통합 설계하고 운영하는 인프라 사업이다. SK텔레콤은 가산과 양주, 판교 데이터센터를 운영하며 축적한 경험과 네트워크 기술, 글로벌 고객 영업 역량을 바탕으로 그룹 AI 인프라 전략을 이끈다. 올해 1분기 AI 데이터센터 사업 매출도 가산센터 가동률 상승 등에 힘입어 1314억원을 기록했다. SK텔레콤은 부지 선정부터 전력 수급, 데이터센터 설계·구축·운영, 글로벌 고객 유치까지 사업 전반을 총괄한다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 반도체 경쟁력을 제공하고 SK에코플랜트는 설계와 시공을 맡는다. 에너지 계열사는 발전원과 에너지저장장치(ESS), 냉각 솔루션 등 전력 인프라를 지원하는 구조다. 첫 시험대는 울산이다. SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 약 7조원을 투입해 GPU 6만장 규모의 AI 데이터센터를 건설하고 있으며 2027년 하반기 가동을 목표로 하고 있다. 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축도 추진 중이다. SK텔레콤의 목표는 데이터센터 공간을 임대하는 코로케이션 사업에 머물지 않는다. 고객이 필요한 만큼 GPU를 사용할 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service), AI 클라우드, 기업 맞춤형 AI 데이터센터 구축·운영까지 사업 영역을 넓히고 있다. 가산 데이터센터에서는 GPUaaS를 이미 상용화했다. 이는 정체된 이동통신 시장을 넘어 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략이기도 하다. 데이터센터 기획부터 운영까지 직접 맡게 되면 그룹 계열사의 반도체와 네트워크, 에너지 기술을 하나의 AI 서비스로 묶어 글로벌 빅테크와 기업 고객에게 제공할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터를 그룹 내부 지원시설이 아니라 독립적인 AI 플랫폼 사업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 우호적이다. 맥킨지는 글로벌 데이터센터 수요가 2030년까지 연평균 19~22% 증가하고 예정된 공급이 모두 이뤄져도 미국에서만 15GW 이상의 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 국내에서도 AI 데이터센터 특별법을 통한 인허가 절차 간소화와 비수도권 전력계통영향평가 특례 등이 사업 추진 속도를 높일 수 있는 요인으로 꼽힌다. 다만 과제도 적지 않다. 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하려면 막대한 전력과 자본이 필요하다. 결국 사업의 성패는 2029년까지 추진하는 5GW 사업에서 안정적인 전력과 부지, 장기 계약 고객을 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. AI 데이터센터는 새로운 수익원을 넘어 SK그룹의 미래 성장축으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이동통신 기업에서 아시아 AI 인프라 운영사로의 전환이 현실화될 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:36:05
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.
2026-07-12 08:00:00
HD한국조선해양, FDC 기술개발 착수… AI 데이터센터 바다로 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 조선업계가 바다 위 데이터센터 시장에 뛰어들고 있다. 육상 데이터센터가 부지 확보와 냉각 비용, 전력망 접속 문제에 직면하자 조선사들이 해상 부유식 인프라를 새 성장 사업으로 주목하는 흐름이다. 9일 조선업계에 따르면 HD현대 조선 부문 중간지주사인 HD한국조선해양은 전날 글로벌 데이터센터 인프라 기업 슈나이더 일렉트릭과 부유식 데이터센터(FDC) 인프라 기술 공동개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약식은 지난 7일 경기 성남 HD현대 글로벌R&D센터에서 열렸으며 김형관 HD한국조선해양 대표와 권지웅 슈나이더 일렉트릭 코리아 대표가 참석했다. FDC는 바다나 강 위에 부유식 구조물을 띄우고 서버와 전력·냉각 설비를 배치하는 차세대 데이터센터다. 대규모 부지가 필요한 육상 데이터센터와 달리 입지 선택의 폭을 넓힐 수 있고, 해수를 냉각에 활용할 수 있다는 점에서 대안으로 거론된다. 다만 전력 공급은 별도 과제다. 육상 전력망 연계, 해저케이블, 자체 발전, 재생에너지 연계 등 사업 모델에 맞는 전력 조달 구조가 필요하다. 이번 협약에 따라 HD한국조선해양은 조선·해양 분야에서 축적한 부유식 구조물 설계·건조 역량을 제공한다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 전력, 냉각, 에너지 관리 솔루션을 맡는다. 양사는 해상 환경에 맞는 데이터센터 인프라 기술과 엔지니어링 솔루션을 공동 개발하고 관련 연구개발도 추진하기로 했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “조선·해양 분야에서 축적한 부유식 구조물 설계·건조 역량을 바탕으로 해상 데이터센터 기술 개발에 박차를 가하고 있다”며 “양사 협업을 통해 대규모·고밀도 컴퓨팅 인프라를 바다 위에서 안정적으로 구현할 핵심 기술을 고도화하겠다”고 밝혔다. 조선업계가 FDC에 뛰어든 배경에는 AI 확산에 따른 데이터센터 수요 증가가 있다. 업계 관계자는 “AI 시대에 데이터센터 확보 경쟁이 심해지면서 해상 데이터센터 수요도 늘고 있다”며 “조선사가 보유한 선박 건조 역량을 FDC 개발로 확장하는 차원”이라고 했다. 다만 악천후 속에서도 안정적인 전력 공급망을 확보하고, 파도와 염분 등 해상 환경으로부터 IT 서버를 보호하는 기술 검증은 상용화를 위해 풀어야 할 과제로 꼽힌다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력 소비가 2024년 415TWh에서 2030년 약 945TWh로 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. IEA는 데이터센터의 전력망 접속 대기와 송전망 건설 기간도 주요 병목으로 지적했다. 국내에서는 삼성중공업이 먼저 FDC 사업화에 속도를 내고 있다. 삼성중공업은 지난 4월 50MW급 FDC 개념설계에 대해 미국선급과 영국 로이드선급의 기본 인증을 받았다. 지난달에는 그리스 선주사 캐피탈 클린 에너지 캐리어스, 로이드선급과 FDC 공동개발 협약을 체결했다. 삼성중공업은 설계·건조, 캐피탈은 프로젝트 발굴과 투자, 로이드선급은 인증과 규정 검토를 맡는 구조다. 다만 FDC가 실제 상용 시장으로 자리 잡기 위해서는 해결해야 할 과제도 적지 않다. 해상 환경에서는 염분, 습도, 진동, 파랑, 태풍 등이 서버 안정성과 설비 수명에 영향을 줄 수 있다. 전력 공급 방식, 해저케이블 연결, 냉각수 배출, 항만·해역 인허가, 선급 기준도 상용화를 위해 검증해야 할 부분이다. 업계에서는 FDC를 당장 대규모 수주 시장으로 보기보다 조선사가 AI 인프라 시장으로 진입하기 위한 초기 기술 경쟁으로 보는 시각이 많다. 선박과 해양플랜트를 짓던 조선사들이 데이터센터 인프라까지 사업 영역을 넓히면서 조선업의 경쟁 무대도 선박 건조를 넘어 해상 디지털 인프라로 확장되고 있다.
2026-07-09 10:00:00
유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.
2026-07-08 14:38:52
LG전자, 2분기 영업익 1.6조원…가전·전장 쌍끌이에 '역대 최대' [경제일보] LG전자가 생활가전과 전장 사업의 성장세에 힘입어 올해 2분기 역대 최대 분기 실적을 달성했다. 프리미엄 가전 판매 확대와 전장 사업의 안정적인 성장, 웹OS와 구독 사업 등 고수익 사업 확대가 실적 개선을 이끌었다. LG전자는 7일 연결기준 올해 2분기 잠정 실적으로 매출 23조8297억원, 영업이익 1조5788억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 지난해 같은 기간보다 14.9%, 영업이익은 146.9% 증가했다. 매출과 영업이익 모두 역대 2분기 기준 최대 실적이다. 상반기 누적 실적도 사상 최고치를 경신했다. 상반기 매출은 47조5569억원, 영업이익은 3조2525억원으로 각각 전년 동기 대비 9.4%, 71.3% 증가했다. 상반기 영업이익은 지난해 연간 영업이익(2조4784억원)을 이미 넘어섰다. 실적 개선은 프리미엄 제품 판매 확대와 사업 포트폴리오 다변화가 견인했다. 생활가전 사업은 프리미엄 제품과 볼륨존 제품을 동시에 공략하는 '투트랙' 전략을 바탕으로 성장세를 이어갔다. 계절적 성수기를 맞아 해외 시장을 중심으로 에어컨 판매가 늘었고, 상업용 세탁기와 빌트인 가전 등 기업간거래(B2B) 사업도 확대됐다. TV 사업은 올레드(OLED) 에보와 마이크로 RGB 등 프리미엄 제품 판매 확대에 힘입어 수익성 개선을 이어갔다. 웹OS 플랫폼과 구독, 온라인 판매 등 고수익 사업의 성장도 실적 개선에 기여했다. 전장(VS) 사업은 높은 수주잔고와 글로벌 완성차 업체와의 협력을 기반으로 안정적인 성장세를 이어갔다. 프리미엄 인포테인먼트 수요 확대에 대응하며 LG전자의 대표적인 B2B 성장축으로 자리 잡았다는 평가다. 냉난방공조(ES) 사업 역시 유럽 등 해외 시장의 폭염 영향으로 에어컨 판매가 확대됐다. LG전자는 히트펌프와 유니터리 제품 판매를 늘리는 동시에 AI 데이터센터용 냉각 솔루션 시장 선점을 위한 투자도 지속할 계획이다. 수익성도 크게 개선됐다. 매출 증가에 따른 영업 레버리지 효과와 원가 경쟁력 강화, 전사 비상경영 체제 운영 등이 복합적으로 작용했다. 지난 4월 희망퇴직 비용을 반영했음에도 원가 절감 노력으로 수익성 영향을 최소화했다는 설명이다. 아울러 미국 수출 물량에 대한 관세 환급액 일부가 일회성 수익으로 반영됐지만 이를 제외하더라도 영업이익은 전년 대비 큰 폭의 증가세를 기록한 것으로 나타났다. LG전자는 이달 말 예정된 실적설명회를 통해 순이익과 사업본부별 세부 실적을 공개할 예정이다.
2026-07-07 11:25:07
엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.
2026-07-07 07:44:18
삼성중공업, 버리지 않은 FLNG…10년 만에 결실 맺는다 [경제일보] 2010년대 중반 국내 조선업계에 해양플랜트는 새먹거리가 아닌 상처로 남았다. 상선 발주가 꺾이자 조선사들은 원유 시추설비와 해양 생산설비로 방향을 틀었지만 결과는 대규모 손실이었다. 낯선 설계, 잦은 변경, 공기 지연이 겹치며 비용이 불어났다. 한때 조선업의 돌파구로 여겨졌던 해양플랜트는 구조조정의 원인이 됐다. 6일 클락슨리서치에 따르면 지난달 세계 선박 수주량은 525만CGT로, 중국이 445만CGT를 가져가며 84.8%를 차지했다. 한국은 50만CGT로 점유율 9.5%에 머물렀다. 수주량에서는 중국이 앞서고 있지만 국내 조선사들은 LNG운반선과 FLNG 등 고부가 선종을 중심으로 수익성을 끌어올리는 있다는 분석이다. 6월 기준 17만4000㎥급 LNG운반선 신조선가는 2억4850만 달러로 높은 수준을 유지했다. 삼성중공업이 FLNG에 속도를 내는 배경도 이 같은 고부가 선종 중심의 시장 재편과 맞닿아 있다. 대부분의 조선사들은 2010년대 중반 이후 실패를 겪고 해양플랜트 비중을 낮추거나 LNG운반선 등 상선 중심으로 체질을 바꿨다. 삼성중공업도 손실의 충격을 피하지 못했다. 다만 FLNG는 놓지 않았다. FLNG는 바다 위에서 천연가스를 생산·액화·저장·하역하는 부유식 액화천연가스 생산설비다. 원유 시추설비와 달리 LNG 수요 확대와 맞물린다는 점에서 삼성중공업은 장기 가치를 봤다. 그 선택은 10년 뒤 대형 수주로 돌아오고 있다. 삼성중공업은 지난달 미국 루이지애나주 델핀 LNG 프로젝트의 첫 번째 FLNG를 4조3301억원에 수주했다. 델핀 FLNG는 미국 첫 해상 LNG 수출 프로젝트로, 삼성중공업이 설계·조달·건조(EPC) 전 과정을 단독 수행한다. 프렐류드와 코랄 등 기존 프로젝트가 컨소시엄 방식이었던 것과 달리 삼성중공업이 전 과정을 주도한다는 점에서 의미가 크다. 삼성중공업은 이어 아프리카 선주와 3조6536억원 규모의 코랄 노르트 FLNG 본계약도 체결했다. 이로써 올해 FLNG 2기만으로 8조원에 가까운 계약을 확보했다. 회사의 올해 누적 수주액은 98억 달러로, 연간 목표 139억 달러의 71%를 채웠다. 해양 부문은 FLNG 2기, 44억달러로 부문 목표의 54%를 달성했다. 삼성중공업 관계자는 “해양플랜트 업황이 꺾인 뒤에도 에너지 흐름 변화에 따른 미래 가치를 보고 LNG 설비 연구개발을 지속했다”며 “LNG에 대한 에너지 전환은 계속될 것으로 보고 기술을 선점하려 했다”고 했다. 이어 “델핀 프로젝트는 기존 프렐류드나 코랄 등과 달리 삼성중공업이 EPC 전 과정을 단독 수행한다는 점에서 의미가 있다”며 “FLNG 양산 시대의 핵심은 설계 표준화와 반복 건조 효과에 있고, 설계와 기자재 조달, 모듈 분야에서 노하우가 축적될수록 비용 관리와 수익 관리 효과가 커질 수 있다”고 덧붙였다. 시장 지위도 뚜렷하다. 삼성중공업은 세계 최대 FLNG인 쉘 프렐류드를 비롯해 현재까지 발주된 신조 FLNG 11척 중 7척을 수주했다. 점유율로는 64%다. 거제조선소에서는 말레이시아 페트로나스 ZLNG, 이탈리아 ENI 코랄 노르트, 캐나다 시더 FLNG 등 3기의 대형 FLNG가 동시에 건조되고 있다. 삼성중공업이 말하는 ‘FLNG 양산 시대’의 핵심은 설계 표준화와 반복 건조다. FLNG는 발주처마다 요구 사양이 달라 설계와 제작 비용 관리가 어려운 대표적인 해양플랜트다. 하지만 표준화가 진행되면 설계 변경 리스크를 낮추고 기자재 조달, 모듈 제작, 탑재 공정에서 반복 효과를 낼 수 있다. DS투자증권 김대성 연구원은 삼성중공업의 FLNG 부문 매출액이 2027년 약 3조원, 2028년 약 4조5000억원까지 확대될 것으로 전망했다. 특히 2028년에는 말레이시아 페트로나스 ZLNG와 Cedar FLNG 인도에 따른 반복 건조 효과와 체인지오더 정산이 맞물리며 20% 이상의 고마진 구간에 진입할 수 있다고 봤다. 다만 수주가 곧바로 이익으로 잡히는 것은 아니다. 해양플랜트는 공정 기간이 길고 설계 변경 위험도 크다. 과거 조선업 불황도 그 위험을 보여줬다. 삼성중공업은 FLNG 외에 부유식 데이터센터(FDC)도 신사업으로 추진하고 있다. 다만 FDC는 FLNG의 직접 확장이라기보다 해양플랜트와 플로팅 기술을 활용한 중장기 사업으로 보는 게 정확하다. FLNG의 핵심은 액화 설비지만, FDC는 해상 구조물·전력·냉각·안전 운용 역량이 중요하기 때문이다. 회사 역시 FDC를 단기 매출 사업이 아니라 초기 개념설계와 협력망 구축 단계로 보고 있다. 삼성중공업의 FLNG 전략은 아직 완성된 승부가 아니다. 그러나 10여 년 전 조선업계의 부담으로 여겨졌던 해양플랜트 기술이 LNG 공급망 재편과 만나 다시 성장 카드가 된 것은 분명하다. 남들이 축소한 길에서 삼성중공업은 LNG 설비 기술을 남겼고, 그 선택이 이제 회사의 차별화된 수익원으로 돌아오고 있다.
2026-07-06 15:11:37
SKT, 15GW AI 데이터센터 구축…'아시아 AI 허브' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다. 울산을 시작으로 전국에 AI 데이터센터를 단계적으로 확대하고, 글로벌 빅테크의 AI 컴퓨팅 수요를 국내로 유치해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 전략이다. 5일 SK텔레콤은 경남 진주 경상대에서 진행된 '영남권 첨단산업 육성전략 국민보고회'에서 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 지난 3일 밝혔다. 우선 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 AI 클러스터를 조성하고, 서남권에도 1GW 규모의 데이터센터를 추가 구축해 오는 2029년부터 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 운영할 계획이다. 이후 AI 수요와 투자 여건을 고려해 2035년까지 15GW 규모로 확대한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 생성형 AI 확산으로 AI 모델 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하는 가운데 AI 인프라를 미래 핵심 성장동력으로 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. AI 서비스 경쟁이 결국 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 이어지면서 대규모 데이터센터 구축이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 실제 글로벌 AI 인프라 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다. 글로벌 경영 및 전략 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니는 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급은 이를 따라가지 못해 오는 2030년 미국에서만 약 15GW 규모의 데이터센터 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 아마존 역시 올해 약 2000억 달러(약 300억원) 규모의 설비투자(CAPEX)를 예고하는 등 글로벌 빅테크들은 AI 컴퓨팅 자원 확보를 위한 투자 확대에 나서고 있다. SK텔레콤은 한국이 AI 데이터센터 구축에 유리한 환경을 갖추고 있다고 판단하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 반도체 경쟁력을 비롯해 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 체계, 대규모 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 인프라 구축 경험 등이 글로벌 AI 기업들의 투자 수요를 끌어들일 수 있는 경쟁력이라는 설명이다. 특히 울산 AI 데이터센터는 향후 국내 AI 인프라 전략의 핵심 거점 역할을 맡는다. 현재 SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 오는 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설하고 있다. 이 시설에는 AI 데이터센터 전용 냉각 시스템과 대규모 전력 운영 기술이 적용될 예정이며, 향후 글로벌 AI 기업들의 컴퓨팅 수요를 수용하는 거점으로 활용할 계획이다. SK텔레콤은 최근 엔비디아와 차세대 AI 데이터센터 형태인 'AI 팩토리' 구축 계획도 발표하는 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대하고 있다. 오는 2027년 AI 팩토리 운영을 시작한 뒤 단계적으로 규모를 확대해 AI 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이번 프로젝트에는 SK그룹의 AI 인프라 역량도 집결된다. AI 데이터센터 구축에 필요한 반도체와 에너지, 데이터센터 설계·운영 역량 등을 그룹 계열사와 연계하고, SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 총괄하는 'AI 인프라 설계자' 역할을 수행한다. 그룹 차원의 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 수준의 AI 인프라를 구축한다는 전략이다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아닌 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 보고 있다. AI 산업 성장에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 것은 물론 반도체와 클라우드, 통신, 전력 산업을 연결하는 기반 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 이에 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 혁신 인프라로 육성하고, 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 성장시키겠다는 목표다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "이번 AI 데이터센터 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것"이라며 "정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.
2026-07-05 09:00:00
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.
2026-07-05 07:00:00
SK, 영남권에 140조 투자…반도체·에너지 앞세워 '아시아 AI 허브' 시동 [경제일보] SK가 영남권에 140조원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터를 중심으로 한 아시아 최대 AI 인프라 허브 구축에 나선다. 울산을 시작으로 기가와트(GW)급 AI 데이터센터를 단계적으로 확대해 제조업과 AI를 결합한 산업 생태계를 조성한다는 구상이다. 3일 업계에 따르면 SK텔레콤은 이날 경남 진주에서 열린 '영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 내용을 담은 영남권 AI 인프라 투자 계획을 발표했다. 이번 계획은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'의 일환으로 전국에 AI 데이터센터를 구축해 글로벌 AI 인프라 경쟁력을 확보하기 위한 전략이다. SK는 우선 울산을 첫 번째 GW급 AI 데이터센터 거점으로 선정했다. 현재 내년 4분기 가동을 목표로 100MW(메가와트) 규모의 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 이후 900MW를 추가 증설해 총 1GW 규모로 확대할 계획이다. 이와 함께 울산 외 영남권에도 1GW 이상 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 추가 조성할 예정이다. 이를 위해 외국 자본 유치를 포함해 약 140조원을 투자할 계획이며 추가 사업 부지는 정부와 협의를 거쳐 확정할 방침이다. SK는 오는 2029년부터 전국에 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 장기적으로는 15GW 규모까지 확대한다는 청사진도 제시했다. 회사는 1단계인 5GW 규모 AI 데이터센터 구축만으로도 부지 약 75만평과 그래픽처리장치(GPU) 300만장, 고대역폭메모리(HBM) 2400만장, 약 350조원의 투자가 필요한 초대형 프로젝트라고 설명했다. SK는 반도체와 에너지, 데이터센터 구축·운영 역량을 모두 보유한 그룹 차원의 경쟁력을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 데이터센터 구축뿐 아니라 AI 반도체와 전력, 냉각 시스템 등을 아우르는 종합 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 정재헌 SK텔레콤 사장은 "AI 데이터센터의 핵심 경쟁력은 반도체와 에너지 솔루션, 데이터센터 구축·운영 역량에 있다"며 "SK는 이 모든 역량을 갖춘 데다 이미 AI 데이터센터를 구축·운영한 경험도 보유하고 있다"고 말했다. 이어 "대규모 AI 데이터센터를 기반으로 영남권의 제조 경쟁력이 AI와 결합하면 생산성 혁신은 물론 제조 AI를 실증하고 확산하는 핵심 거점으로 성장할 수 있을 것"이라고 강조했다.
2026-07-03 16:20:47
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
세계 첫 100% DC팩토리 연 LS일렉트릭…AI 시대 전력혁신 시동 [경제일보] LS일렉트릭이 세계 최초의 100% 직류(DC) 배전 공장을 본격 가동하며 차세대 전력 시장 선점에 나섰다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 전력 효율이 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데 직류(DC) 배전 기술을 앞세워 글로벌 전력 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 전략이다. LS일렉트릭은 2일 충남 천안사업장에서 'LS일렉트릭 DC팩토리' 준공식을 개최했다고 밝혔다. 이날 행사에는 채대석 LS일렉트릭 대표이사를 비롯해 이호현 기후에너지환경부 제2차관, 김동철 한국전력공사 사장 등 정부와 산업계 주요 관계자들이 참석했다. 이번에 준공된 DC팩토리는 반도체 변압기(SST), 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 직류 전용 핵심 설비를 적용한 세계 최초의 직류 배전 제조시설이다. 직류 배전은 기존 교류(AC) 전력을 직류로 변환하는 과정에서 발생하는 전력 손실을 줄여 에너지 효율을 높이는 기술이다. LS일렉트릭은 공장 운영 결과 기존 제조시설 대비 에너지 효율을 10% 이상 높였다고 설명했다. 회사는 이번 DC팩토리를 단순 생산시설이 아닌 차세대 직류 전력망의 실증 거점으로 활용한다는 계획이다. 공장 운영 과정에서 확보한 실증 데이터와 운영 경험을 바탕으로 글로벌 직류 배전 시장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 주력 생산 제품은 ESS용 전력변환장치(PCS)인 'G2'다. LG에너지솔루션과 공동 개발한 G2는 기존 공랭식 대신 수냉식(Water Cooling) 냉각 방식을 적용해 발열 제어와 내구성을 높인 것이 특징이다. 직류 기반 공장에서 직류 핵심 설비를 생산하는 제조 체계를 구축하면서 생산 효율과 기술 경쟁력을 동시에 확보했다는 평가다. 업계에서는 AI 데이터센터 확산으로 전 세계 전력 소비가 급증하면서 직류 배전 기술이 차세대 전력 인프라의 핵심 기술로 부상하고 있다고 보고 있다. 특히 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들의 초고성능 AI 서버 도입이 확대되면서 전력 손실을 최소화할 수 있는 DC 전력망 구축 필요성이 커지고 있다. LS일렉트릭 역시 AI 데이터센터와 재생에너지, ESS 시장 확대에 맞춰 직류 사업을 미래 핵심 성장동력으로 육성하고 있다. 회사는 이번 DC팩토리를 기반으로 글로벌 전력 기업과 빅테크 기업을 대상으로 직류 솔루션 공급을 확대하고 해외 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다. 이날 천안사업장에서는 기후에너지환경부와 한국전력공사가 주관하는 'K-DC 산업 확산 2026' 행사도 함께 열렸다. 행사에서는 LS일렉트릭과 한국전력공사, 한국에너지공과대학교, LS전선, 효성중공업, HD현대일렉트릭, LG전자 등이 '글로벌 직류기술 특화 연구단지 조성 및 공동 기술연구 협력을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 참여 기관들은 직류 기술 공동 연구와 산업 생태계 조성, 글로벌 기술 경쟁력 확보를 위해 협력을 확대해 나갈 방침이다. 채대석 LS일렉트릭 대표이사는 "천안 DC팩토리는 100년 넘게 이어져 온 교류 중심 전력 시스템이 직류 중심으로 전환되는 출발점이자 제조 혁신의 상징"이라며 "직류 핵심 기술과 제조 실증 역량을 바탕으로 AI 시대 글로벌 전력 시장을 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 말했다. LS일렉트릭 관계자는 "직류(DC) 배전 공장을 운영하면서 가장 크게 체감하는 변화는 에너지 효율 향상"이라며 "직류 배전의 효율을 구현하기 위해서는 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB) 등 핵심 전력기기가 함께 적용돼야 하며, 최근 전력반도체 기술이 발전하면서 직류 배전을 실제 산업 현장에 구현할 수 있는 기술적 기반이 마련됐다"고 설명했다. 이어 "과거에는 송전 기술 등의 한계로 직류 활용이 쉽지 않았지만 관련 기술이 고도화되면서 직류 기반 전력 시스템 적용이 가능해졌다"며 "글로벌 기업들도 AI 데이터센터 등 고효율 전력 인프라에 직류 배전을 어떻게 적용하고 있는지, 실제 운영 효율과 기술력을 확인하기 위해 공장을 찾는 경우가 많다"고 말했다.
2026-07-02 16:23:54
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다 [경제일보] 정유와 발전을 중심으로 성장해 온 GS가 인공지능(AI) 시대의 전력 인프라 사업자로 체질 전환에 나섰다. AI 데이터센터를 단순한 정보기술(IT) 시설이 아닌 전력 조달과 냉각, 부지, 전력망이 결합된 에너지 산업으로 보고 사업에 뛰어들면서다. AI 시대에는 반도체만큼이나 안정적인 전력 공급이 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 점에서 GS의 행보가 주목된다. 앞서 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 반도체, 피지컬 AI와 함께 핵심 축으로 제시하고 SK, GS, 네이버 등과 협력해 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 계획을 발표했다. 이 가운데 GS는 강원 동해에서 2.4GW 규모 사업을 추진한다. 향후 확장 계획까지 포함하면 전체 사업 규모는 18GW를 넘어설 것으로 전망된다. 2일 업계에 따르면, GS가 추진하는 2.4GW급 AI 데이터센터는 단일 기준 아시아 최대 규모로 거론된다. 투자 규모도 수십조원에 이를 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버가 대규모로 들어서는 만큼 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 서버를 식히기 위한 냉각 설비 역시 막대한 전기를 사용한다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 서버 숫자가 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있느냐에서 갈린다. GS가 이번 사업의 주체로 거론되는 이유도 여기에 있다. 발전소를 운영하며 축적한 전력 공급 역량과 산업 인프라를 AI 데이터센터 사업으로 연결할 수 있기 때문이다. 발전사업 경험을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계를 구축하고, 이를 AI 산업 인프라로 확장할 수 있다는 점이 GS의 가장 큰 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 GS는 발전 자산을 이미 확보하고 있다. 충남 당진에는 GS EPS의 LNG복합화력 발전소가, 강원 동해에는 GS동해전력의 발전 자산이 자리하고 있다. 발전소 인근에 데이터센터를 구축하면 장거리 송전에 따른 부담을 줄이고 안정적인 전력 공급이 가능하다. AI 시대에는 발전소가 단순히 전기를 생산하는 시설을 넘어 첨단산업을 끌어들이는 핵심 거점으로 바뀌고 있다는 의미다. 사업 대상지가 동해로 결정된 것도 같은 맥락이다. 동해는 GS동해전력의 발전 기반을 갖춘 지역으로 대규모 전력 공급이 가능하다. 항만과 산업단지 등 기존 산업 인프라도 갖추고 있어 초대형 데이터센터를 구축하기에 상대적으로 유리한 입지로 평가된다. AI 데이터센터 시대에는 전력을 어디서 생산하느냐보다 어디에서 안정적으로 공급할 수 있느냐가 입지 경쟁력을 좌우하는 셈이다. GS의 또 다른 강점은 냉각 기술이다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침냉각유 사업에 진출했다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 담가 열을 식히는 방식으로, AI 서버처럼 발열이 큰 환경에서 기존 공랭식보다 높은 효율을 낼 수 있다. GS칼텍스는 이미 국내 데이터센터에서 실증을 진행하며 상용화를 준비하고 있다. GS는 AI 데이터센터 사업을 기존 사업의 연장선으로 보고 있다. GS 관계자는 "정부 메가프로젝트에서 GS는 동해 2.4GW 계획으로 발표됐다"며 "기존 역량을 활용해 진출할 수 있는 사업이라고 판단해 AI 데이터센터 사업을 추진하는 것"이라고 했다. 다만 사업 구조는 아직 초기 단계다. GS 관계자는 "그룹 내 계열사가 가진 역량들이 있지만 아직 구체적인 단계가 아니기 때문에 역할이 나눠진 것은 아니다"라며 "전력 조달 방식도 정해진 바 없고 정부와 논의 중인 것으로 알고 있다"고 설명했다. GS칼텍스의 액침냉각유 사업과의 연계 여부에 대해서도 "구체 사업 계획은 향후 단계적으로 정해질 예정"이라고 덧붙였다. 이는 GS가 단순히 데이터센터를 짓는 것이 아니라 그룹이 보유한 발전과 에너지 역량을 AI 산업으로 확장하는 과정이라는 점을 보여준다. 향후 정부와의 협의가 진행되면서 전력 공급 방식과 계열사별 역할도 구체화될 것으로 전망된다. 물론 넘어야 할 과제도 적지 않다. 발전소 인근에 데이터센터를 짓더라도 송전망과 변전설비, 계통 안정성 확보는 별개의 문제다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력망 확충이 필요하다. 인허가와 지역 수용성도 중요한 변수다. 데이터센터는 전력과 용수 사용량이 큰 반면 고용 효과는 제조업보다 제한적이라는 평가를 받는다. 지역사회와의 협의, 환경 영향 최소화, 지역 경제 기여 방안이 함께 마련돼야 한다. 탄소배출 부담도 해결 과제다. LNG복합발전은 석탄보다 친환경적이지만 무탄소 전원은 아니다. 글로벌 빅테크 기업들이 재생에너지 사용을 확대하고 있는 만큼 재생에너지 조달과 에너지저장장치(ESS), 전력구매계약(PPA) 등을 활용한 전력 공급 전략도 요구된다. AI 데이터센터의 수익성을 좌우할 글로벌 클라우드 기업과 AI 기업 확보 역시 향후 사업의 성패를 가를 변수다. 결국 GS의 AI 데이터센터 사업은 에너지 기업의 진화를 보여주는 사례다. 과거에는 정유와 발전이 핵심 사업이었다면 앞으로는 전력 생산을 넘어 전력과 냉각, 부지, 인프라를 통합 제공하는 AI 전력사업자로 역할이 확대될 가능성이 커지고 있다. AI 시대의 경쟁은 반도체 공장만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있는지가 새로운 산업 경쟁력이 되고 있다. GS가 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 것도 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 정유와 발전으로 성장한 GS가 AI 시대에는 전력 인프라 기업으로 사업의 무게중심을 옮기고 있다는 평가가 나오는 이유다.
2026-07-02 09:51:18

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