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![[데일리 건설 브리프] 현대건설, 한국철도기술원과 차세대 핵심기술 연구 협력 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/13/20260713120929777177.png)
현대건설, 한국철도기술원과 차세대 핵심기술 연구 협력 外 [경제일보] 현대건설은 한국철도기술연구원에서 ‘철도 건설기술 발전 및 산업 고도화를 위한 상호 협력체계’ 구축 업무협약을 체결했다고 13일 밝혔다. 지난 10일 협약식에는 현대엔지니어링의 통합 R&D 조직 HMG건설기술연구원 김재영 원장과 한국철도기술연구원 사공명 원장을 비롯한 양 기관 주요 관계자들이 참석했다. 협약은 철도 건설 및 인프라 분야 전반에 걸친 기술 개발 협력을 강화하고 연구 성과의 사업화를 촉진하기 위해 마련됐다. 양 기관은 인프라 핵심기술 공동 연구와 교류를 확대하며 연구시설 및 장비를 공동 활용하는 등 장기적인 협력체계를 구축해 나갈 계획이다. 먼저 철도 입체화(BTS), 철도 지하물류 이송기술 등 미래 모빌리티 인프라 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 향후 구체적인 협력 기회를 다각도로 모색해 나갈 예정이다. 초고속 하이퍼튜브 아진공 핵심기술 개발과 연계해 미래 교통 인프라 분야의 연구개발 협력도 이어간다. 철도 기술의 사업 적용과 상용화를 위해 다양한 분야에서도 협력을 확대할 방침이다. 현대건설 관계자는 “이번 협약은 철도 분야의 미래 성장동력을 확보하기 위한 연구개발 협력을 한층 강화하는 계기가 될 것이다”라며 “축적해 온 엔지니어링 기술과 현장 수행 경험을 바탕으로 미래 철도 인프라 분야의 핵심기술을 지속 확보하고 변화하는 교통환경에 선제적으로 대응할 수 있는 기술 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다. 한국철도기술연구원 관계자는 “철도 인프라는 국가 교통체계의 핵심 기반시설로서 안전성, 시공성, 유지관리성뿐만 아니라 미래 도시공간과의 연계성까지 고려한 기술 고도화가 요구되고 있다”며 “이번 협약을 통해 철도연은 산업계와의 수요지향 연구협력을 확대하여 핵심기술의 실용화와 국가 철도기술 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다. GS건설, LG전자와 ‘차세대 AI홈’ 공동개발 업무협약 체결 GS건설은 허윤홍 대표와 LG전자 류재철 사장이 참석한 가운데 서울 종로구 GS건설 본사에서 ‘차세대 AI홈’ 공동개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. GS건설과 LG전자는 이번 협약을 통해 AI·로봇·공간을 하나의 주거 경험으로 연결하는 미래 주거 비전을 구체화해 나갈 계획이다. 이에 자이(Xi) 아파트의 단지 인프라와 LG전자의 AI홈 솔루션을 결합한 공동주택 전용 AI홈 솔루션을 공동 개발하며 향후 자이 아파트에 단계적으로 도입하는 방안을 추진한다. ‘차세대 AI홈’은 단순한 기기 연동을 넘어 거주자의 생활 패턴과 주거 환경을 AI가 이해하고 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 통합 거주 환경을 목표로 한다. 자이 아파트의 세대 및 단지 인프라와 LG전자의 LG 씽큐(ThinQ) AI 플랫폼을 연동해 세대 내 빌트인 기기, 단지 공용부, 외부 생활 서비스까지 연결하는 진화된 AI홈 서비스를 구현한다는 구상이다. 이를 통해 세대 내 기기 제어는 물론 단지 인프라와 연계된 서비스를 하나의 시스템 안에서 이용할 수 있도록 구현해 나갈 예정이다. 또 AI가 사용자의 생활 맥락을 이해하고 생활 패턴에 맞춰 필요한 기능을 제안·실행함으로써 ‘신경 쓰지 않아도 나를 위한 공간이 유지되는 집’을 제공하는 것을 목표로 한다. GS건설 허윤홍 대표는 “주거의 미래는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 거주 경험으로 통합될 때 본격적으로 열릴 것”이라며 “LG전자라는 최고의 기술 파트너와 함께 고객이 실제로 체감할 수 있는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다”고 말했다. LG전자 류재철 사장은 “LG전자의 AI홈 솔루션과 자이(Xi)의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것이다”라며 “양사 협력이 AI·로봇·공간이 조화를 이루는 미래 주거의 기준을 제시하는 계기가 되길 기대한다”고 강조했다. 김대헌 호반그룹 사장, 호주 현장경영…AI 전력 인프라 시장 공략 박차 호반그룹은 김대헌 기획총괄사장이 호주를 방문해 글로벌 파트너 및 주요 고객사와 사업 협력 방안을 논의하고 대한전선 호주법인과 사업 현장을 점검했다고 13일 밝혔다. 이번 현장경영은 AI 데이터센터와 전력망 투자 확대에 대응하며 글로벌 협력 기반을 강화하기 위해 마련됐다. 호반그룹은 대한전선과 함께 글로벌 전력 인프라 시장을 적극 공략하고 있으며 김 사장은 주요 해외 시장에서 현장 중심 경영을 이어가고 있다. 김 사장은 호주 시드니에 도착해 글로벌 데이터센터 개발·운영 기업인 에어트렁크(AirTrunk) 경영진과 만나 데이터센터 전력 인프라 분야 협력 확대 방안을 논의했다. AI 데이터센터 확대에 따른 전력 인프라 구축 수요와 향후 추진 예정인 사업 정보를 공유하고 데이터센터 전력 인프라 분야의 중장기 협력 가능성에 대해 의견을 교환했다. 이어 호주 최대 송전 전력청인 트랜스그리드(Transgrid) 관계자들과 만나 대한전선이 최근 수주한 AI 데이터센터 전력망 구축 프로젝트의 추진 방향과 세부 계획을 논의했다. 호주 전력망과 재생에너지 시장 변화에 대한 의견을 나누며 협력 관계를 더욱 공고히 하기로 했다. 아울러 대한전선 호주법인을 방문해 사업 운영 현황과 주요 프로젝트 추진 상황을 보고받고 오세아니아 지역의 전력 수요 증가에 따른 시장 전략을 점검했다. 또 사업 현장을 찾아 공정과 품질 관리 현황을 살펴보며 임직원들을 격려했다. 김대헌 사장은 “AI 산업의 성장과 에너지 전환으로 글로벌 전력 인프라 시장이 빠르게 변화하고 있다”며 “수준 높은 기술력과 사업 수행 역량을 바탕으로 글로벌 고객과의 협력을 더욱 확대하고 미래 성장사업의 기반을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.2026-07-13 12:12:30
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전기차 공장이 ESS 공장으로…LG엔솔, EV 넘어 AI 인프라 공략 [경제일보] 전기차 수요 둔화로 조정 국면에 접어든 북미 배터리 공장이 에너지저장장치(ESS) 생산 거점으로 빠르게 재편되고 있다. LG에너지솔루션은 General Motors(GM), Honda 등 완성차 업체와의 미국 합작공장을 잇달아 ESS 생산에 투입하며 전기차 중심이던 북미 생산 전략을 AI 데이터센터와 전력 인프라 시장으로 확장하고 있다. 9일 배터리 업계에 따르면 LG에너지솔루션은 최근 북미 합작공장을 중심으로 ESS 생산 거점을 빠르게 확대하고 있다. 지난 2일 혼다와의 미국 오하이오주 합작공장에서 ESS 양산을 시작한 데 이어 7일(현지시간)에는 GM과의 합작법인 얼티엄셀즈가 미국 테네시주 스프링힐 공장에서 ESS용 리튬인산철(LFP) 배터리셀 양산에 돌입했다. 이번 테네시 공장은 원래 전기차 배터리를 생산하던 시설이다. 얼티엄셀즈는 약 7000만 달러를 투자해 기존 전기차 배터리 생산라인 일부를 ESS용 LFP 생산라인으로 전환했고 발표 약 4개월 만에 양산을 시작했다. 업계는 이번 생산 전환을 단순한 ESS 사업 확대보다 북미 생산 전략 변화의 신호로 해석한다. 전기차 시장은 글로벌 캐즘(일시적 수요 둔화) 장기화로 완성차 업체들의 증설 속도가 둔화되고 있다. 반면 생성형 AI 확산으로 AI 데이터센터가 급증하면서 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 ESS 수요는 빠르게 증가하는 추세다. LG에너지솔루션은 이러한 시장 변화를 반영해 기존 전기차 생산 거점을 ESS 생산기지로 활용하는 전략을 본격화하고 있다는 분석이다. 실제 테네시 공장은 생산라인 전환 이후 지난 1월 일시 휴직 상태였던 직원들이 모두 현장에 복귀했다. 기존 공장과 인력을 그대로 활용하면서도 새로운 성장 시장에 대응하는 구조를 마련한 셈이다. ESS용 배터리로 LFP를 선택한 점도 주목된다. ESS는 전기차와 달리 긴 주행거리보다 가격 경쟁력과 안전성, 긴 수명이 중요하다. LFP 배터리는 삼원계 배터리보다 에너지 밀도는 낮지만 가격이 저렴하고 열 안정성이 높아 글로벌 ESS 시장에서 채택이 빠르게 늘고 있다. LG에너지솔루션은 북미 현지 생산을 기반으로 미국산 배터리 수요 확대에도 대응한다는 전략이다. 테네시 공장에서 생산되는 ESS 배터리셀은 북미 ESS SI(System Integration) 법인 버텍을 통해 공급되며 미국 정부의 인플레이션 감축법(IRA) 등 현지 생산 요건도 충족한다. 회사는 북미 ESS 생산망 구축에도 속도를 내고 있다. 지난해 미시간 홀랜드 공장에서 북미 최초 ESS 대규모 양산을 시작한 데 이어 캐나다 온타리오 넥스트스타에너지, 오하이오 혼다 합작공장, 테네시 GM 합작공장에 ESS 생산 체제를 구축했다. 미시간 랜싱 공장도 연내 양산을 시작해 올해 말까지 북미에서 50GWh 이상의 ESS 생산능력을 확보할 계획이다. 수주도 AI 인프라 중심으로 확대되고 있다. LG에너지솔루션은 테슬라와 한화큐셀, EG4, 테라젠, 엑셀시오에너지캐피탈 등에 ESS를 공급하고 있으며 지난 5월에는 오라클의 AI 데이터센터 프로젝트를 수행하는 DTE에너지와 총 6GWh 규모 ESS 배터리 공급 계약도 체결했다. 과거에는 전기차 판매 증가에 맞춰 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다면 앞으로는 AI 데이터센터와 전력망, 재생에너지 확대에 대응할 수 있는 ESS 공급 능력이 북미 시장 경쟁력을 좌우할 것이라는 분석이다. LG에너지솔루션 관계자는 "북미 공장의 ESS 생산 전환은 단기적인 생산 효율화 차원을 넘어 중장기 전략의 일환으로 봐야 한다"며 "북미 지역에서 전력망과 AI 데이터센터 등을 중심으로 ESS 수요가 가파르게 증가하고 있는 만큼 EV와 ESS를 함께 생산하는 복합 거점을 통해 현지 수요에 대응해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-07-09 16:44:46
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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
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LG엔솔-GM 합작사, 美 ESS 배터리 양산…생산 포트폴리오 재편 [경제일보] LG에너지솔루션과 제너럴모터스(GM)의 미국 배터리 합작법인 얼티엄셀즈가 에너지저장장치(ESS)용 배터리 셀 양산에 돌입했다. 북미 전기차(EV) 시장 성장 둔화에 대응해 생산 포트폴리오를 ESS 중심으로 전환하는 전략이 본격화하는 모습이다. 8일 업계에 따르면 얼티엄셀즈는 지난 7일(현지시간) 미국 테네시주 스프링힐 공장에서 ESS용 리튬인산철(LFP) 배터리 셀 생산을 시작했다. 지난 3월 ESS용 LFP 생산 계획을 발표한 지 약 4개월 만이다. 당시 얼티엄셀즈는 7000만 달러(약 1060억원)를 투입해 기존 전기차 배터리 생산라인 일부를 ESS 전용 라인으로 전환하고 올해 2분기부터 양산에 나서겠다고 밝힌 바 있다. 생산된 배터리 셀은 LG에너지솔루션의 북미 ESS 시스템통합(SI) 법인 버테크(Vertech)를 통해 공급된다. 미국 인플레이션감축법(IRA)의 현지 생산 요건을 충족하는 만큼 원가 경쟁력 확보와 함께 북미 ESS 시장 공략에도 속도가 붙을 것으로 전망된다. 해당 제품은 북미 전력망 안정화 사업을 비롯해 재생에너지 연계 ESS, 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 등 다양한 분야에 활용될 예정이다. 이번 양산은 전기차 중심이었던 생산체계를 시장 수요 변화에 맞춰 ESS 중심으로 신속하게 전환했다는 점에서도 의미가 있다. 회사는 기존 생산라인을 단기간 내 ESS용으로 전환하며 생산 유연성과 제조 경쟁력을 입증했다고 평가했다. 공장 운영 정상화 효과도 기대된다. 올해 1월부터 일시 휴직했던 테네시 공장 직원들이 모두 현장에 복귀하면서 생산 안정성과 고용 안정성도 함께 확보하게 됐다. LG에너지솔루션은 최근 북미 ESS 생산 기반 확대에 속도를 내고 있다. 앞서 지난 2일에는 혼다와의 미국 합작법인 'L-H 배터리 컴퍼니'에서도 ESS 배터리 셀 양산을 시작했으며, 연내 미시간 랜싱 공장까지 ESS 생산체제를 구축해 올해 말까지 북미에서 50GWh 이상의 ESS 생산능력을 확보한다는 계획이다. 업계에서는 AI 데이터센터 확산과 전력망 투자 확대에 따라 북미 ESS 시장이 빠르게 성장하는 가운데 LG에너지솔루션이 현지 생산 거점을 기반으로 시장 선점에 나선 것으로 보고 있다. 박인재 얼티엄셀즈 법인장은 "LG에너지솔루션의 배터리 기술력과 임직원들의 역량을 바탕으로 속도와 유연성, 안전, 품질, 생산성 측면에서 안정적인 ESS 생산 체계를 구축했다"며 "북미 시장 수요 변화에 적극 대응해 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-07-08 11:25:25
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한화큐셀, 메타 태양광 사업 수주…AI 전력시장 공략 속도 [경제일보] 한화큐셀이 메타(Meta)에 재생에너지를 공급하는 미국 태양광 발전 프로젝트를 수주했다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 빅테크 기업들의 전력 수요가 급증하는 가운데, 한화큐셀이 모듈 제조부터 설계·조달·시공(EPC)까지 아우르는 북미 태양광 통합 솔루션 역량을 앞세워 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 6일 업계에 따르면 한화솔루션 큐셀부문은 미국 재생에너지 개발사 젤레스트라 에너지(Zelestra Energy)와 인디애나주 깁슨 카운티에 들어설 200MW 규모 태양광 발전소의 모듈 공급 및 EPC 계약을 체결했다. 이번 사업에서 한화큐셀은 약 32만장의 태양광 모듈을 공급하고 발전소 설계·조달·시공을 맡는다. 발전소는 2027년 말 완공될 예정이다. 완공 후 생산되는 전력은 젤레스트라와 메타가 체결한 전력구매계약(PPA)에 따라 메타가 사용한다. 200MW 규모 태양광 발전소는 미국 약 3만6000가구가 1년 동안 사용할 수 있는 전력을 생산할 수 있는 수준이다. 이번 프로젝트는 과거 석탄 채굴장이었던 부지를 재생에너지 생산 거점으로 바꾸는 사업이라는 점에서도 의미가 있다. 프로젝트 명칭은 ‘리클레메이션(Reclamation)’이다. 개발과 활용이 끝난 산업 부지를 복원해 친환경 에너지 생산 기지로 전환한다는 뜻을 담고 있다. 발전소 완공 이후에는 토양 안정화와 녹지 복원 등을 통해 지역 생태계 개선에도 기여할 것으로 기대된다. 이번 계약의 또 다른 의미는 미국 현지 생산 기반과 세제 혜택이다. 한화큐셀 관계자는 “이번 프로젝트의 EPC 범위는 설계·조달·시공까지 포함된다”며 “공급 모듈은 조지아산이 맞고, IRA 세제혜택이 적용되는 건도 맞다”고 했다. 다만 개발사와 전력 구매자가 공개하지 않은 제품명과 출력 등 세부 정보는 공개하기 어렵다고 밝혔다. 미국 인플레이션감축법(IRA)은 태양광 모듈과 셀, 웨이퍼 등 청정에너지 제조 부품에 대해 첨단제조생산세액공제(AMPC)를 제공하는 구조다. 미국 연방 관보에 따르면 세액공제 대상에는 태양광 모듈, 태양광 셀, 웨이퍼, 폴리실리콘 등 태양광 핵심 부품이 포함된다. 한화큐셀이 조지아 현지 생산 모듈을 공급하는 이번 프로젝트가 IRA 수혜 구조에 들어간다는 점은 가격 경쟁력과 공급 안정성을 동시에 높이는 요인으로 볼 수 있다. 업계에서는 이번 수주를 단순한 태양광 발전소 공사 계약이 아니라 AI 시대 전력 인프라 시장 진입 사례로 보고 있다. 메타를 포함한 글로벌 빅테크 기업들은 AI 서비스와 데이터센터 확대에 필요한 전력을 확보하기 위해 재생에너지와 원전 등 장기 전력계약을 늘리고 있다. 로이터는 메타가 최근 미국 원전 전력구매계약을 체결하고, 우주 기반 태양광 기업과도 최대 1GW 규모 전력 확보 계약을 맺었다고 보도한 바 있다. 기업 재생에너지 구매 시장에서도 빅테크의 영향력은 커지고 있다. 블룸버그NEF는 지난해 전 세계 기업 청정에너지 구매량이 감소했음에도 미주 지역은 예외적으로 증가했고, 메타·아마존·구글·마이크로소프트 등 빅테크 4개사가 전체 기업 구매 활동의 49%를 차지했다고 분석했다. 데이터센터 전력 수요 확대가 재생에너지 PPA 시장의 핵심 성장축으로 자리 잡고 있다는 뜻이다. 한화큐셀은 미국 조지아주에 북미 최대 규모 태양광 통합 제조기지인 ‘솔라 허브’를 구축하고 미국 시장 내 입지를 강화하고 있다. 회사는 현지 제조 역량을 바탕으로 모듈 공급뿐 아니라 금융, EPC까지 포함한 통합 솔루션 사업을 확대하고 있다. 이번 프로젝트 역시 미국산 모듈 공급 능력과 대형 EPC 수행 경험이 결합된 사례로 평가된다. 한화큐셀 크리스 호드릭(Chris Hodrick) EPC사업부문장은 “한화큐셀은 미국 내 제조 역량과 검증된 EPC 수행 능력을 바탕으로 안정적이고 경제적으로 전력을 공급받고자 하는 글로벌 빅테크 기업들의 청정에너지 목표 달성을 지원할 것”이라고 강조했다.2026-07-06 13:50:44
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AI 에이전트의 숨은 청구서…KAIST 연구팀, 질문 한 번에 전력 136배 더 쓴다 [경제일보] 인공지능(AI) 에이전트가 확산되면서 데이터센터 전력 소비가 AI 산업의 핵심 변수로 떠오르고 있다. 질문에 답하는 수준을 넘어 검색, 계산, 코드 실행 등 외부 도구를 활용하는 AI가 늘수록 전력과 인프라 비용도 함께 커진다는 분석이다. 5일 KAIST 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 실제 서비스 환경에서 AI 에이전트가 사용하는 계산 자원과 전력량을 분석한 연구 결과를 발표했다. KAIST는 이번 연구가 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 세계 최초로 체계적으로 분석한 사례라고 밝혔다. AI 에이전트는 거대언어모델(LLM)을 기반으로 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 차세대 AI다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 활용 범위는 넓어지고 있지만 실제 운영에 필요한 전력과 비용은 제대로 수치화되지 않았다. 연구팀은 AI 에이전트를 단순 프로그램이 아니라 데이터센터 서버와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 워크로드로 정의했다. 분석 결과 AI 에이전트는 기존 단계별 추론 방식과 달리 하나의 답변을 만들기 위해 LLM 호출을 반복하는 구조를 보였다. 이 과정에서 응답 시간은 최대 153.7배 길어졌다. 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 계산 없이 대기하는 것으로 나타났다. AI가 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU가 충분히 활용되지 못하는 비효율이 발생한다는 의미다. 전력 소비도 크게 늘었다. 연구팀 분석에 따르면 700억개 매개변수를 가진 LLM 기반 AI 에이전트는 질문 1건을 처리하는 데 평균 348.41Wh의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 최대 136.5배 높은 수준이다. 데이터센터 단위로 보면 부담은 더 커진다. 연구팀은 하루 137억건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 환경을 가정할 경우 데이터센터 전력 수요가 약 198.9GW에 이를 것으로 추정했다. 이는 현재 세계 각국이 추진하는 수GW급 AI 데이터센터 규모를 크게 웃도는 수준이며 연구팀은 미국 전체 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다고 설명했다. 유민수 KAIST 전기및전자공학부 석좌교수는 “정확도에 치중해 온 그간의 AI 에이전트 연구의 벽을 허물어 실제 서비스 환경에서 요구되는 계산 비용과 인프라 부담을 함께 고려할 수 있는 새로운 기준을 제시했다”고 말했다. 그는 “AI 에이전트 사용이 보편화된 미래 사회에는 AI 데이터센터 인프라와 AI 에이전트 모델, 전력 인프라를 아우르는 공동설계 방식으로 최적화를 꾀하는 접근법이 중요해질 것”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 김지인 박사과정 학생이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회 'IEEE HPCA(International Symposium on High-Performance Computer Architecture)'에서 발표됐으며 연구팀은 AI 에이전트 구현 기술과 성능평가 체계를 공개해 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.2026-07-05 15:47:43
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靑 김용범 "AI 생산혁명 시대…국가가 생산 플랫폼 돼야" [경제일보] 김용범 청와대 정책실장이 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 생산체계를 조직하는 능력에서 나온다고 언급했다. 정부도 시장의 규제자를 넘어 전력과 산업 인프라, 공급망을 구축하는 생산 플랫폼 역할을 해야 한다고 강조했다. 김 실장은 5일 자신의 사회관계망서비스(SNS)인 페이스북을 통해 “AI는 기술혁명이 아니라 생산혁명”이라며 “AI 시대의 국력은 기술력이 아니라 생산체계를 조직하는 능력에서 결정된다”고 밝혔다. 김 실장은 인터넷 시대와 AI 시대의 차이를 생산 방식의 변화에서 찾았다. 그는 “인터넷이 정보의 혁명이었다면 AI는 생산의 혁명”이라며 “AI 경쟁은 알고리즘 경쟁을 넘어 생산 능력 경쟁으로 이동하고 있다”고 설명했다. 이어 “인터넷 시대의 승자는 플랫폼을 가진 기업이었다면 AI 시대의 승자는 생산체계를 가진 국가가 될 가능성이 크다”며 “생산혁명 시대에 희소한 것은 기술이 아니라 생산능력이며 경쟁의 무대도 기업에서 국가로 확대되고 있다”고 말했다. 김 실장은 이러한 변화에 대응하기 위해 국가의 역할도 달라져야 한다고 강조했다. 그는 “국가는 더 이상 시장의 규제자가 아니라 전력망을 구축하고 산업부지를 조성하며 공급망을 조직하는 생산 플랫폼”이라며 “생산혁명 시대 산업정책은 시장을 대신 운영하는 것이 아니라 국가 전체를 하나의 생산 플랫폼으로 조직하는 일”이라고 밝혔다. 국가가 수행해야 할 역할로는 생산의 성과를 다시 생산으로 연결하는 국가, 생산 인프라를 구축하는 국가, 생산 능력을 지속적으로 재생산하는 국가 등 세 가지를 제시했다. 특히 AI 산업은 국가 차원의 기반 시설이 뒷받침돼야 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했다. 김 실장은 “데이터센터는 전력 없이 존재할 수 없고 반도체는 용수 없이 생산할 수 없으며 피지컬 AI는 제조와 물류, 도시 인프라 없이는 현실에서 움직일 수 없다”면서 “기업은 AI를 만들 수 있지만 전력망을 구축하고 산업부지를 조성하며 공급망을 조직하는 것은 국가의 역할”이라고 말했다. 생산성과 복지의 관계에 대해서도 생산과 분배를 대립 구도로 볼 필요가 없다고 밝혔다. 그는 “생산만으로 국가는 완성되지 않는다. AI는 생산성을 높이지만 시장은 그 과실을 자동으로 나누지 않는다”며 “복지는 생산의 반대편에 있는 제도가 아니다”라고 말했다. 이어 “복지는 생산혁명이 만들어낸 초과이윤을 다음 세대의 생산 능력과 사회적 신뢰로 연결하는 투자”라며 “생산은 분배의 전제이고 좋은 분배는 다시 더 큰 생산을 가능하게 한다. 국가는 그 선순환을 설계하는 존재”라고 강조했다.2026-07-05 15:30:05
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
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
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
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
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HD현대일렉트릭, 빅테크와 1조원 계약…AI 데이터센터 전력시장 공략 [경제일보] HD현대일렉트릭이 글로벌 빅테크 기업과 1조원 규모의 전력기기 공급 계약을 체결하며 북미 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. AI 데이터센터 확산으로 전력 설비 수요가 급증하는 가운데 배전기기와 전력기기를 통합 공급하는 패키지 전략으로 글로벌 시장 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다. HD현대일렉트릭은 최근 글로벌 빅테크 기업과 최대 1조1212억원 규모의 배전기기 및 전력기기 장기 공급 기본계약을 체결했다고 2일 밝혔다. 계약 규모는 배전기기 5539억원, 전력기기 5673억원으로 구성됐다. 실제 발주는 고객사의 데이터센터 건설 일정에 맞춰 순차적으로 이뤄지며 HD현대일렉트릭은 오는 2028년까지 북미 지역 데이터센터에 관련 제품을 공급할 예정이다. 이번 계약은 데이터센터에 필요한 핵심 전력 설비를 패키지 형태로 공급한다는 점에서 의미가 크다. 배전기기와 전력기기를 함께 제공하면 전력 인프라 전반의 설계 효율성을 높일 수 있을 뿐 아니라 납기와 품질 관리, 유지보수(A/S) 과정에서 발생할 수 있는 리스크도 줄일 수 있다. 회사는 전력기기 전 밸류체인을 아우르는 제품 포트폴리오를 기반으로 통합 공급 경쟁력을 확보하고 있다는 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. 업계에서는 AI 서비스 확산으로 초대형 데이터센터 건설이 이어지면서 전력 인프라 시장도 빠르게 성장하고 있다고 보고 있다. 특히 데이터센터는 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 변압기와 배전반, 차단기 등 핵심 전력기기 수요를 견인하는 대표 시장으로 부상하고 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터 전력 소비는 2024년 415테라와트시(TWh)에서 2030년 945TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 전망된다. 미국에서는 같은 기간 데이터센터가 전체 전력 수요 증가분의 약 절반을 차지할 것으로 예상된다. 이 같은 시장 변화에 맞춰 HD현대일렉트릭도 북미를 중심으로 데이터센터 전력 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 최근 북미 전력망 투자 확대와 AI 데이터센터 증설이 이어지면서 전력기기 수주도 꾸준히 늘어나는 추세다. HD현대일렉트릭은 이번 계약을 계기로 북미 빅테크 기업과의 협력을 확대하고 AI 데이터센터를 비롯한 글로벌 전력 인프라 시장 공략을 더욱 강화해 나갈 방침이다. HD현대일렉트릭 관계자는 "글로벌 빅테크 기업의 까다로운 데이터센터 품질 기준을 충족하며 자사의 배전기기와 전력기기 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "다양한 제품군을 결합한 고객 맞춤형 패키지 공급을 지속 확대해 데이터센터 전력 인프라 시장에서 입지를 더욱 공고히 해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-02 16:24:27
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![[800조 전쟁] SK, 반도체 다음 승부수는 전기 먹는 AI 공장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701163436688242.jpg)
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.2026-07-01 16:48:58
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"SMR 특별법, 출발선일 뿐"…AI 전력전쟁 속 한국형 SMR 과제는 '시장 확보' [경제일보] 소형모듈원자로(SMR) 특별법이 국회를 통과하며 한국형 SMR 개발의 출발선은 마련됐다. 하지만 전력구매계약(PPA), 실증 부지, 핵연료 공급망 등 산업화를 좌우할 핵심 과제는 여전히 남아 있다는 지적이 나온다. 인공지능(AI) 데이터센터 전력 수요가 급증하는 가운데 SMR을 단순 연구개발이 아닌 국가 전력 전략으로 접근해야 한다는 목소리가 커지고 있는 것이다. 30일 국회에서 열린 ‘SMR 특별법으로 여는 AI 시대: 대한민국 SMR 경쟁력 확보를 위한 국회 토론회’에서 권순엽 법무법인 광장 국제업무대표는 “한국 SMR 사업이 국제 경쟁력을 갖출 수 있는지 고민해야 한다”고 했다. SMR 특별법이 지난 2월 국회를 통과하면서 연구개발, 실증, 민간기업 육성 등을 지원할 수 있는 법적 근거가 마련됐다. 그러나 권 대표는 “법안에 짓기만 하라는 내용은 있지만 누가 써주겠다는 얘기는 없다”며 수요 기반 부재를 핵심 문제로 지적했다. 발전소를 지어도 전력을 구매할 장기 계약 구조가 없으면 투자와 금융 조달이 어렵다는 것이다. 권 대표가 가장 강조한 과제는 PPA다. 현재 국내 직접 PPA는 재생에너지 중심으로 운영되고 있어 24시간 안정적 전력이 필요한 AI 데이터센터 수요를 충족하기 어렵다는 지적이 나온다. 그는 데이터센터에 한해 SMR 기반 PPA를 허용하는 방안을 검토해야 한다고 제안했다. 해외에서는 이미 빅테크 기업들이 원전 전력을 확보하는 움직임이 본격화되고 있다. 마이크로소프트(MS)는 콘스텔레이션에너지와 장기 계약을 맺고 원전 전력을 데이터센터에 공급받기로 했고, 아마존과 구글, 메타도 SMR 투자나 원전 전력 구매 계약을 확대하고 있다. 이는 AI 시대 전력 확보 경쟁이 산업 경쟁력과 직결되고 있음을 보여준다. 국내 SMR 개발도 인허가 단계에 들어섰다. i-SMR 기술개발사업단은 표준설계인가를 신청했으며, 2035년 초도호기 준공을 목표로 하고 있다. 다만 글로벌 시장에서는 이미 다수의 SMR 설계가 경쟁 중인 만큼, 초기 실증과 시장 확보 속도가 중요하다는 지적이다. 권 대표는 SMR 초기 시장으로 AI 데이터센터, 산업단지 등 산업용 전원을 제시했다. 기존 대형 원전 중심 전력 구조에서 SMR이 곧바로 큰 비중을 차지하기는 어려운 만큼 분산형 전원으로서 수요 기반을 먼저 확보해야 한다는 설명이다. 핵연료 공급망도 과제로 꼽힌다. 일부 SMR은 고순도저농축우라늄(HALEU)을 필요로 하지만 글로벌 공급은 제한적이다. 권 대표는 SMR 수출을 위해서는 원자로뿐 아니라 연료 공급까지 포함한 전략이 필요하다고 강조했다. 결국 SMR 특별법은 출발선에 불과하다. 전문가들은 SMR 경쟁의 핵심이 ‘첫 실증’과 ‘첫 시장’에 달려 있다고 본다. 국내에서 안정적인 실증과 전력 구매 구조를 확보하지 못하면 글로벌 시장 선점이 어렵기 때문이다. AI 시대 전력 경쟁이 본격화되는 가운데 한국형 SMR이 산업으로 자리 잡기 위해서는 PPA, 실증, 연료 공급 등 후속 정책 설계가 필요하다는 지적이 나온다.2026-06-30 16:25:01
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KT, ESG 전반에 AX 전략 접목…AI 기반 지속가능경영 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 전환이 산업 전반으로 확산되면서 기업들의 환경·사회·지배구조(ESG) 전략도 기술 경쟁력과 연계되는 방향으로 변화하고 있다. 특히 데이터센터 운영과 정보보호, AI 기반 서비스 안정성이 기업의 지속가능경영 핵심 과제로 떠오르는 가운데 KT는 AI 전환(AX) 전략을 ESG 전반에 접목하며 관련 경영 체계를 강화하고 있다. 30일 KT는 환경(E)·사회(S)·지배구조(G) 분야의 경영 성과와 중장기 전략을 담은 '2026 KT ESG 보고서'를 발간했다고 밝혔다. KT는 지난 2006년부터 매년 ESG 보고서를 발간해 이해관계자들과 지속가능경영 성과를 공유하고 있다. 올해 보고서는 GRI 스탠더드, 유엔글로벌콤팩트, 기후 관련 재무정보공개 협의체, 지속가능회계기준위원회 등 국제 기준을 반영해 작성됐다. 특히 KT는 이번 보고서에서 AI 전환(AX) 전략을 ESG 전반과 연계한 점을 강조했다. 환경 분야에서는 데이터센터 전력 효율화를 비롯한 친환경 인프라 구축을, 사회 분야에서는 AI 기반 네트워크 안정화와 정보보호를, 지배구조 분야에서는 준법·윤리경영 체계 강화를 주요 과제로 제시하며 기술 경쟁력과 지속가능경영을 함께 추진하겠다는 방향을 담았다. 환경 부문에서는 오는 2050년 탄소중립 달성을 위한 추진 전략을 소개했다. KT는 주요 12개 그룹사가 참여하는 '넷제로 얼라이언스'를 출범하고 전력구매계약(PPA)을 활용한 재생에너지 전환을 추진하고 있다. 또한 데이터 트래픽 증가에 따른 전력 수요 확대에 대응하기 위해 데이터센터 인입 전력과 내부 배전 과정에서 발생하는 손실을 최소화하는 그린테크 에너지 효율화 연구 성과도 함께 공개했다. 사회 부문에서는 정보보호와 네트워크 안정성을 핵심 과제로 제시했다. AI 기반 네트워크 운영을 통해 서비스 안정성을 높이는 한편 정보보호 체계를 강화하고, AI를 활용한 사회적 포용 확대와 취약계층 지원 활동 등 사회공헌 성과도 보고서에 담았다. 지배구조 부문에서는 윤리경영과 준법경영 체계 고도화에 초점을 맞췄다. 정부와 시장 기준에 부합하는 내부 준법 제도를 운영하고 공정거래 자율준수 프로그램을 체계화하는 등 공정경쟁 질서 확립을 위한 활동을 소개했다. 향후 KT는 ESG 보고서를 통해 경영 활동과 성과를 지속적으로 공개하고 AX 기반 ESG 전략을 고도화해 나갈 계획이다. 환경과 사회, 지배구조 전반에 AI 기술을 접목해 지속가능경영 체계를 강화하고 기업 경쟁력과 사회적 가치 창출을 함께 추진한다는 방침이다. 이정우 KT ESG 추진담당 상무는 "KT는 대한민국을 대표하는 AX 플랫폼 컴퍼니로서 ESG 전 영역에서 지속가능한 성장과 사회적 가치를 창출하며 더 나은 미래를 열어 가겠다"고 말했다.2026-06-30 08:26:51
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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
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LG유플러스, 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 강화 [경제일보] LG유플러스가 AI데이터센터(AIDC)의 안정적인 구축과 운영을 위해 발전설비 전문기업 지엔씨에너지와 협력한다. AI 인프라 수요 확대로 전력 설비 확보가 어려워지는 상황에서 비상용 발전기 등 핵심 인프라 공급망을 선제적으로 안정화하겠다는 취지다. LG유플러스는 서울 용산사옥에서 지엔씨에너지와 AIDC 전력 인프라 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 28일 밝혔다. 양사는 AIDC에 도입되는 비상용 발전기 등 전력 인프라 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 이번 협력은 AIDC 구축 과정에서 발생할 수 있는 전력 설비 수급 불확실성을 줄이는 데 초점이 맞춰졌다. 최근 AI 데이터센터 수요가 급증하면서 비상 발전기 등 핵심 전력 설비의 공급 기간도 길어지고 있다. 과거에는 발주 후 수개월 안에 공급이 가능했지만 최근에는 2년 가까이 걸리는 사례도 늘고 있다는 게 회사 측 설명이다. AI데이터센터는 일반 데이터센터보다 안정적인 전력 공급이 더 중요하다. 고성능 GPU 서버가 대규모로 들어가고 전력 사용량과 발열이 커지기 때문이다. 전력 공급이 중단되면 AI 서비스 장애와 고객 피해로 이어질 수 있어 비상 발전기와 무정전 전원 체계는 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 양사는 경기 파주시에 건설 중인 LG유플러스 파주 AIDC에 공급되는 비상용 발전기를 포함해 향후 AIDC 전력 인프라 전반에서 협력하기로 했다. 핵심 설비 적기 대응 역량을 높이고 향후 증설과 확장을 고려한 표준화 작업도 함께 추진한다. LG유플러스는 이번 협력을 통해 27년간 유지해 온 99.999% 수준의 데이터센터 무중단 운영 역량을 AIDC 영역으로 고도화한다는 계획이다. 파주 AIDC를 중심으로 전력, 냉각, 운영 역량을 통합한 차세대 AI 인프라 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 정숙경 LG유플러스 AIDC사업담당 상무는 “AI데이터센터는 단 한 번의 전력 중단도 대규모 서비스 장애로 이어질 수 있는 만큼 전력 인프라의 안정성이 곧 경쟁력”이라며 “핵심 설비를 안정적으로 확보해 AI 인프라 공급 경쟁력을 강화하고 안정적인 데이터센터 운영 기반을 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 말했다. 안병철 지엔씨에너지 대표는 “AI데이터센터 전력 설비 수요가 빠르게 증가하고 있는 가운데 LG유플러스와의 협력을 통해 시장 불확실성에 대응할 수 있게 됐다”며 “데이터센터 전력 인프라 분야에서 쌓아온 역량을 바탕으로 LG유플러스와의 협력을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-28 11:40:01
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)