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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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![[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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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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엔비디아가 불붙인 LG 재평가…구광모 8년 투자 선구안, 결실 맺나 [경제일보] LG전자 주가가 엔비디아발(發) 훈풍을 타고 급등하면서 시장의 관심이 구광모 LG그룹 회장이 추진해온 AI·전장·로봇 투자로 확산되고 있다. 시장에서는 최근 주가 상승 배경으로 엔비디아와의 협력 가능성뿐 아니라 전장, 로봇, 공조(HVAC) 등 LG가 육성해온 미래 사업의 성장 잠재력을 꼽고 있다. 엔비디아 이슈에 재평가…LG전자 넘어 (주)LG로 확산된 관심 5일 업계에 따르면 최근 LG전자 주가는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 구광모 LG그룹 회장 간 회동 기대감이 커지면서 가파른 상승세를 보이고 있다. 시장에서는 LG전자가 단순 가전업체를 넘어 피지컬AI 시대 핵심 수혜 기업으로 부상할 수 있다는 기대가 반영된 결과라는 분석이 나온다. 다만 투자자들이 주목하는 대상은 LG전자만이 아니다. △LG전자 △LG AI연구원 △LG에너지솔루션 △LG이노텍 등 LG그룹 전반에 걸쳐 구축된 미래 사업 포트폴리오가 함께 평가받고 있다는 게 업계 시각이다. LG그룹은 2018년 구광모 회장 취임 이후 선택과 집중 전략을 통해 사업 구조를 재편해왔다. 수익성이 악화된 스마트폰 사업은 과감히 철수하는 대신 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 성장 사업 육성에 집중했다. 스마트폰 접고 AI·전장 키웠다 LG전자가 대표적인 사례다. LG전자는 2021년 스마트폰 사업 철수 이후 전장사업본부(VS)를 중심으로 차량용 인포테인먼트와 텔레매틱스 사업을 키워왔다. 전장사업본부는 2022년 상반기 유럽 프리미엄 완성차 업체의 인포테인먼트 시스템과 일본 완성차 업체의 5G 고성능 텔레매틱스 등 약 8조원 규모의 신규 프로젝트를 수주했다. 현재 전장사업은 차량용 인포테인먼트, LG마그나이파워트레인의 전기차 파워트레인, ZKW의 차량용 조명 시스템을 3대 축으로 성장하고 있다. 로봇 분야에서는 올해 CES 2026에서 가정용 AI 홈로봇 'LG 클로이드'를 공개하며 피지컬AI 시장 진출 의지를 드러냈다. 클로이드는 머리와 두 개의 팔, 휠 기반 자율주행 하체를 갖춘 홈로봇으로 세탁물 정리와 가전 제어 등 생활 밀착형 가사 보조 기능을 시연했다. 류재철 LG전자 CEO는 로봇의 관절 역할을 하는 액추에이터를 피지컬AI 시대 핵심 부품으로 보고 관련 사업을 본격화하겠다는 뜻도 밝혔다. AI 분야 투자도 그룹 차원에서 이어졌다. LG는 2020년 LG AI연구원을 출범시키고 초거대 AI와 산업용 AI 기술 확보에 나섰다. LG AI연구원은 2021년 자체 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 처음 공개한 뒤 2024년 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 내놓으며 기술 고도화를 이어왔다. 엑사원 3.0은 한국어와 영어를 모두 지원하는 78억개 매개변수 규모의 생성형 AI 모델이다. LG는 이를 제조, 소재, 바이오, 고객 상담 등 그룹 계열사 사업에 접목하며 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 배터리·센서·AI까지…피지컬AI 생태계 구축한 LG LG이노텍과 LG에너지솔루션 역시 피지컬AI 시대 수혜 가능성이 거론된다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차에는 카메라 모듈과 센서, 배터리 등 핵심 부품이 필수적이기 때문이다. 시장에서는 향후 피지컬AI 생태계가 확대될 경우 LG 계열사들이 다양한 영역에서 참여할 수 있을 것으로 보고 있다. 업계가 특히 주목하는 부분은 엔비디아와 LG의 접점 확대 가능성이다. 엔비디아는 AI 반도체 분야 세계 최강자로 꼽히지만 실제 제품을 설계하고 생산하는 제조 역량은 보유하고 있지 않다. 반면 LG는 가전, 전장, 배터리, 디스플레이, 부품 사업 등 폭넓은 제조 역량과 글로벌 공급망을 갖추고 있다. 피지컬AI는 단순히 AI 모델을 개발하는 데서 끝나지 않는다. 실제 로봇과 자동차, 산업 장비 등에 AI를 적용해 상용화해야 하는 만큼 제조 경쟁력이 무엇보다 중요하다. 이 때문에 업계에서는 엔비디아가 LG를 비롯한 글로벌 제조기업들과 협력 확대에 나설 수 있다는 관측이 나온다. 로봇의 눈·뇌·관절까지…LG가 갖춘 미래 기술 퍼즐 시장에서는 이번 주가 급등을 계기로 구광모 회장의 선택과 집중 전략이 본격적인 평가대에 올랐다는 해석이 나온다. 구 회장은 2018년 취임 이후 수익성이 악화된 스마트폰 사업을 정리하고 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 사업 중심으로 포트폴리오를 재편해왔다. 최근 엔비디아와의 협력 기대감이 커지면서 그동안 투자 단계에 머물렀던 신사업들이 피지컬AI 시대의 성장 자산으로 재평가받기 시작했다는 분석이다. 다만 기대감이 실제 성과로 이어질지는 아직 미지수다. 엔비디아와 LG 간 구체적인 협력 범위가 공식화되지 않은 데다 휴머노이드 로봇과 피지컬AI 시장도 아직 초기 상용화 단계에 머물러 있기 때문이다. 전장사업은 LG전자의 핵심 성장축으로 자리 잡았지만 로봇과 AI 분야가 그룹 차원의 실질 수익원으로 안착하기까지는 시간이 필요하다는 평가가 나온다. 그럼에도 업계는 최근 LG를 둘러싼 시장의 시선 변화에 주목하고 있다. 한때 스마트폰 사업 실패의 상징으로 불렸던 LG가 AI와 로봇, 미래 모빌리티 시대를 맞아 다시 성장 가능성을 인정받기 시작했다는 점에서다. 엔비디아가 촉발한 이번 LG 재평가는 단순한 주가 급등 이상의 의미를 갖는다. 구광모 회장 취임 이후 이어진 AI·전장·로봇 중심의 포트폴리오 재편이 실제 성과로 이어질 수 있을지 시장의 관심이 쏠리고 있다. 재계 관계자는 "최근 시장의 관심은 LG전자 주가 급등 자체보다 LG그룹이 구축해온 미래 사업 포트폴리오에 대한 재평가에 가깝다"며 "구광모 회장은 2019년 LG AI연구원 설립을 결정하는 등 AI 분야에 선제적으로 투자해왔고 당시에는 내부적으로도 우려가 있었지만 장기적인 관점에서 투자를 이어온 결과 현재 AI 경쟁력을 확보하게 됐다"고 말했다. 이어 "피지컬AI 시대에는 AI 모델뿐 아니라 모터, 액추에이터, 배터리, 센서, 소프트웨어 등 다양한 기술이 필요하다"며 "LG는 LG전자의 모터·액추에이터 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG이노텍의 센싱 기술, LG CNS의 소프트웨어 역량, LG AI연구원의 AI 기술을 갖추고 있어 그룹 차원에서 시너지를 낼 수 있는 구조를 갖췄다"고 설명했다.2026-06-05 15:47:24
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SKT, 국방부와 손잡고 국방 AX 본격화…'소버린 AI' 첫 실전 적용 [경제일보] SK텔레콤이 국방부와 손잡고 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다. 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 실제 국방 분야에 적용되는 첫 사례로 국산 AI 기반 '소버린 AI' 전략이 국방 영역에서 본격화되고 있다. 14일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 국방부와 '과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 연계해 국방 분야 AI 활용을 확대하기 위한 후속 조치로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증을 진행하고 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 인프라 지원 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 통해 군 행정 업무 효율화와 국방 데이터 기반 AI 활용 체계 구축에 나선다는 방침이다. SK텔레콤은 이번 사업이 정부 독자 AI 모델 프로젝트가 실제 산업·공공 현장에 적용되는 첫 사례라고 설명했다. 그동안 국내 AI 업계에서는 미국 빅테크 중심 생성형 AI 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위한 '소버린 AI' 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 국방 분야는 높은 수준의 보안과 폐쇄형 데이터 운영 환경이 요구되는 대표적 영역으로 꼽힌다. 외산 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 활용하기 어려운 만큼 국내 기술 기반 AI 모델 수요가 커질 가능성이 높은 분야로 평가된다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한 걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SK텔레콤 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 설명했다. SK텔레콤은 자체 초거대 AI 모델 'A.X K1'과 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS) 역량을 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 추진할 예정이다. 앞서 SK텔레콤은 지난 1월 국내 최초로 5000억개 이상 매개변수를 적용한 519B급 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개하며 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 바 있다. SK텔레콤은 이번 사업에서 대규모 AI 모델 경량화 기술을 적용해 국방 환경에 적합한 형태로 모델을 최적화할 계획이다. 국방 데이터를 추가 학습시켜 군 특화 AI 모델을 구축하고 처리 속도와 운영 효율성을 높인 경량 모델도 제공할 예정이다. 국방부는 올해 2분기 중 국가 AI 프로젝트를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 지원할 계획이다. SK텔레콤은 이를 활용해 국방 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 국가 연구개발(R&D) 인프라 기반 협력 체계도 강화한다는 방침이다. SK텔레콤 역시 AI 데이터센터(AIDC)와 GPUaaS, 초거대 AI 모델을 결합한 AI 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 국방 AI 협력을 계기로 통신 사업을 넘어 국가 단위 AI 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 김명국 SK텔레콤 산업용 AI 본부장은 "SK텔레콤의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-05-14 17:08:46
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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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통신 3사, 월드IT쇼서 미래 기술 제시…AI 중심 사업 방향 공개 [경제일보] 국내 정보통신기술(ICT) 전시회인 '월드IT쇼'에서 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)가 인공지능(AI)을 중심으로 한 미래 기술 전략을 공개한다. 통신 3사는 각각 AI 인프라, AX 플랫폼, 보이스 AI 등 차별화된 기술을 선보이며 AI 기반 통신사 전환 방향을 제시할 계획이다. 21일 SK텔레콤, KT, LG유플러스는 월드IT쇼에 참가해 C홀에 부스를 열고 각 사의 기술을 선보인다고 밝혔다. 서울시 강남구 코엑스에서 오는 22일부터 24일까지 열리는 이번 월드IT쇼는 과학기술정보통신부가 주최하는 국내 최대 ICT 종합 전시회로 평가받는다. 생성형 AI, 멀티모달 AI, 디지털 휴먼, 로보틱스, XR, 스마트 모빌리티, 데이터 보안 등 다양한 분야 최신 기술이 공개되며 대·중견·중소기업과 투자사 간 협력 기회를 제공하는 비즈니스 커넥팅 프로그램도 함께 진행될 예정이다. 이번 전시회에서 SK텔레콤은 '올 어바웃 AI'를 전시 콘셉트로 864㎡ 규모의 대형 전시관을 마련하고 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 풀스택 AI 기술을 공개한다. 전시관은 네트워크 AI, AI 데이터센터 솔루션, AI 모델, 에이전트 AI, 피지컬 AI 등 5개 존으로 구성된다. 네트워크 AI 존에서는 AI 기지국과 네트워크용 AI 에이전트 등 차세대 네트워크 기술이 소개된다. AI 데이터센터 솔루션 존에서는 'K-소버린 GPUaaS', AI 데이터센터 인프라 매니저, AI 추론 팩토리 등 AI 인프라 기술이 전시된다. AI 모델 존에서는 SK텔레콤의 대형언어모델 A.X와 매개변수 5000억 규모의 초거대 AI 모델 A.X K1이 공개된다. 에이전트 AI 존에서는 에이닷 전화, 에이닷 노트, 에이닷 오토 등 AI 서비스가 소개되며 피지컬 AI 존에서는 디지털 트윈과 로봇 트레이닝 플랫폼을 통해 현실 환경에서 작동하는 AI 기술이 시연된다. 권영상 SK텔레콤 커뮤니케이션 지원실장은 "이번 월드 IT 쇼를 통해 대한민국 대표 AI 기업인 SK텔레콤이 보유한 풀스택 AI 역량을 관람객이 직접 체감하실 수 있을 것"이라며 "전시장을 찾아 주시는 모든 분들이 생각을 넘어 현실을 움직이는 AI를 경험하는 뜻깊은 자리가 되길 바란다"고 말했다. KT는 '이음'을 주제로 AX 플랫폼 중심의 기술 전략을 선보일 예정이다. 전시 공간에는 한글을 디자인 모티브로 적용했으며 AX 플랫폼과 6G 등 27개 기술을 소개한다. AX 플랫폼 공간에서는 KT의 AI 모델 '믿음 K 프로' 체험이 가능하며 에이전틱 AICC와 산업별 AI 적용 사례가 함께 공개된다. 공공, 금융, 제조 등 다양한 산업 환경에서 적용 가능한 AI 서비스도 소개된다. 6G 공간에서는 네트워크가 스스로 판단하고 소통하는 지능형 인프라 기술이 전시된다. 유비쿼터스, AI 네이티브 등 6대 핵심 비전과 관련 기술도 함께 공개된다. 피지컬 AI 공간에서는 K RaaS를 통해 다양한 로봇과 설비가 AI 에이전트로 연계되는 산업 현장 활용 사례가 소개된다. KT는 이와 함께 AI 기반 참여형 체험 콘텐츠도 운영한다. AI 카메라를 활용한 참여형 콘텐츠와 AI 응원댄스, AI 휴먼 체험 등 관람객이 직접 참여할 수 있는 프로그램도 마련했다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 "이번 전시는 AI와 네트워크를 중심으로 AX 서비스와 미래 인프라를 체험할 수 있도록 구성했다"며 "관람객이 다양한 AI 기술을 직접 경험하는 자리가 될 것"이라고 말했다. LG유플러스는 이번 월드IT쇼에 처음 참가해 보이스 AI 중심 기술을 선보인다. '사람중심 AI'를 주제로 AI 에이전트, AI 컨택센터, AI 인프라 등 다양한 보이스 AI 서비스를 발표할 예정이다. 이번 전시회에서 LG유플러스는 자사의 대표 기술 AI 에이전트 '익시오'의 진화형 모델인 '익시오 프로'를 국내에서 처음 공개한다. 익시오 프로는 사용자 발화와 맥락을 분석해 필요한 행동을 제안하는 능동형 AI 에이전트로, 앞서 LG유플러스는 지난달 2일 스페인 바르셀로나에서 열린 'MWC26' 전시회에서 선보인 바 있다. 미디어아트 전시도 함께 마련됐다. 관람객의 목소리를 입력하면 AI가 감정과 톤을 분석해 개인화된 식물 형태로 구현하는 인터랙티브 미디어아트가 공개된다. 보이스 AI가 감성 영역으로 확장되는 사례를 체험할 수 있도록 구성됐다. 이와 함께 동형암호 기반 AI 보안 기술과 기업용 AI 솔루션도 전시된다. 차세대 AI 상담 솔루션 에이전틱 AICC와 온프레미스형 소버린 AI 어플라이언스도 함께 공개된다. 김다림 LG유플러스 마케팅커뮤니케이션담당은 "월드IT쇼 첫 참가를 통해 LG유플러스가 추구하는 AI 기술 방향과 고민을 산업 전반과 공유하고자 한다"며 "보이스 AI를 중심으로 고객의 일상과 다양한 산업 현장을 연결하는 차별화된 AI 경험을 통해 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-21 14:00:30
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정재헌 SKT CEO "통신 DNA 싹 바꾼다…AI에 올인해 대한민국 'AI G3' 도약" [경제일보] SK텔레콤(CEO 정재헌)이 창사 이래 가장 담대한 'AI(인공지능) 대전환'을 선언했다. 통신(Telco) 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 인프라와 플랫폼 기업으로 체질을 바꾸겠다는 구상이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 1일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC 2026 기자간담회에서 ‘AI 네이티브’ 전략을 발표하며 “통신 1등 DNA를 AI DNA로 재설계하겠다”고 밝혔다. 그는 “지금은 AI 혁신과 고객 가치 혁신이 교차하는 시점”이라며 “대한민국이 AI 선도 3개국(G3)으로 도약하는 데 기여하겠다”고 강조했다. 이번 전략의 핵심은 ‘인프라의 AI화’다. SK텔레콤은 통합전산시스템 전반을 AI 중심 구조로 개편해 요금제 설계, 네트워크 관리, 보안 관제까지 자동화 수준을 끌어올릴 계획이다. 이는 엔비디아와 협력 중인 ‘AI-RAN(무선접속망)’ 기술을 통해 구체화된다. 특히 회사는 전국에 총 1GW(기가와트) 규모의 초대형 AI 데이터센터(AIDC)를 단계적으로 구축하겠다는 청사진을 제시했다. 1GW는 글로벌 하이퍼스케일 센터와 맞먹는 전력 규모로 현실화될 경우 아시아 최대급 AI 인프라 중 하나가 될 전망이다. 모델 경쟁력 강화도 병행한다. 현재 5190억 개 파라미터(매개변수) 규모의 독자 LLM을 1조 개(1000B) 수준으로 확대해 ‘소버린 AI(주권형 AI)’ 역량을 확보하겠다는 목표다. 이는 글로벌 빅테크 의존도를 낮추겠다는 전략적 선언으로 해석된다. ■ 서비스도 ‘초개인화’… AI 에이전트 전면 배치 고객 접점 역시 AI 중심으로 재편한다. T월드, 멤버십 등 개별 서비스 채널을 통합 AI 에이전트로 연결해 이용자 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 혜택을 제공하는 구조다. ‘에이닷 전화’는 통화 내용을 분석해 일정 관리와 서비스 연계까지 수행하는 기능으로 확장된다. 단순 음성 통신을 넘어 개인 비서형 AI 서비스로 진화시키겠다는 구상이다. 조직 혁신도 병행한다. 정 CEO는 “임직원 모두가 최소 하나 이상의 AI 에이전트를 활용하는 ‘1인 1AI’ 환경을 만들겠다”고 밝혔다. 코딩 없이 AI 서비스를 개발할 수 있는 내부 플랫폼을 도입해 업무 효율을 높이고 의사결정 과정에 AI를 적극 활용하는 구조로 전환하겠다는 설명이다. 이는 단순 기술 도입이 아닌 조직 문화 차원의 변화로 읽힌다. 업계에서는 SK텔레콤의 전략이 통신사가 시도할 수 있는 가장 공격적인 AI 전환 시나리오라는 평가를 내놓는다. 그룹 차원에서 SK하이닉스(반도체), SK이노베이션(에너지) 등과의 연계를 통해 데이터센터 밸류체인을 확보할 수 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 다만 1GW 인프라 구축에 따른 막대한 투자비(CAPEX) 부담과 수익화 시점은 향후 검증 과제다. 또 다른 변수는 SK텔레콤이 주도하는 ‘글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)’다. 자사 AI 모델과 인프라가 해외 통신사에 표준으로 채택될 경우 플랫폼 사업자로의 확장이 가능하지만 반대로 내수 중심에 머물 경우 투자 부담이 커질 수 있다. 정 CEO는 “AI 데이터센터는 대한민국의 심장이고 초거대 LLM은 두뇌”라며 “SK텔레콤이 국가 AI 경쟁력을 견인하는 혁신 엔진이 되겠다”고 말했다. 한편 시장은 선언보다 실행력을 주목하고 있다. 통신 본업의 안정적 수익 기반 위에 AI 투자 성과가 가시화될 경우 SK텔레콤은 단순 통신사를 넘어 인프라형 AI 기업으로 재평가받을 수 있다. 반대로 수익화가 지연될 경우 투자 부담이 주가 변동성으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다.2026-03-02 12:42:49
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SKT, MWC26서 'AI 풀스택' 승부수…인프라·모델·서비스로 글로벌 영토 확장 [이코노믹데일리] SK텔레콤(CEO 정재헌)이 세계 최대 모바일 박람회 'MWC 2026'을 무대로 통신사(Telco)의 껍질을 완전히 벗고 '글로벌 AI 컴퍼니'로서의 위용을 드러낸다. AI 데이터센터(AIDC) 인프라부터 자체 거대언어모델(LLM) 서비스까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 앞세워 글로벌 빅테크들과 진검승부를 펼친다는 구상이다. 22일 SK텔레콤은 오는 3월 2일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개막하는 MWC 2026에 참가해 '무한한 가능성을 만들어내는 SKT의 AI'를 주제로 단독 전시관을 꾸린다고 밝혔다. 이번 전시는 정재헌 CEO 취임 이후 가속화된 'AI 전환(AX)' 성과를 집대성해 보여주는 첫 글로벌 무대라는 점에서 의미가 크다. 전시의 핵심 축은 단연 'AI 인프라'다. SK텔레콤은 지난해 울산에 유치한 국내 최대 규모 AIDC와 고성능 GPU 클러스터 '해인(海印)' 구축 노하우를 바탕으로 글로벌 시장 공략에 나선다. 단순히 데이터센터를 짓는 것을 넘어 운영 효율을 극대화하는 솔루션이 주무기다. △다양한 데이터를 통합 관리하는 'AI DC 인프라 매니저' △클라우드와 GPU 자원을 최적화하는 'K-소버린 GPUaaS(GPU as a Service)'가 대표적이다. 이는 전 세계적인 '소버린 AI(주권 AI)' 트렌드와 맞물려 자체 인프라 구축을 원하는 각국 통신사와 정부 기관에 매력적인 선택지가 될 것으로 보인다. 특히 '학습'에서 '추론'으로 넘어가는 AI 시장의 흐름을 정확히 짚었다. SK텔레콤이 선보이는 'AI 인퍼런스 팩토리'는 기존 데이터센터의 고비용·고전력 문제를 해결할 대안으로 비용 효율성을 중시하는 글로벌 고객사들의 수요를 겨냥했다. ◆ '독파모' 2단계 진입 'A.X K1', 글로벌 LLM 격전지로 AI의 두뇌에 해당하는 모델 경쟁력도 과시한다. SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2단계에 진입한 'A.X K1'을 현장에서 시연한다. 파라미터(매개변수) 5190억개(519B) 규모의 이 모델은 한국어와 영어는 물론 통신 특화 데이터에 강점을 지닌다. 오픈AI나 구글 등 빅테크의 범용 모델과 달리 통신사들이 즉시 활용할 수 있는 '텔코(Telco) 특화 LLM'으로서의 차별성을 부각할 계획이다. 피지컬(Physical) AI 분야에서도 구체적인 청사진을 제시한다. 현실을 복제한 '디지털 트윈'과 로봇의 감각 학습을 돕는 '로봇 트레이닝 플랫폼', 비전 솔루션 '시냅스고' 등은 AI가 가상 공간을 넘어 제조, 물류 등 실물 산업 현장에 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 사례다. 업계에서는 이번 MWC가 SK텔레콤이 주도하는 '글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)'의 결속력을 다지고 외연을 확장하는 계기가 될 것으로 분석한다. 도이치텔레콤, 싱텔, 소프트뱅크 등과 협력해온 SK텔레콤은 이번 전시를 통해 검증된 'AI 풀스택' 솔루션을 파트너사들에게 제안하고 실질적인 사업 협력을 이끌어낼 것으로 관측된다. 특히 통신과 AI를 결합한 'AI-RAN(무선접속망)' 기술과 6G 네트워크 진화 방향 제시는 통신 본업의 경쟁력을 AI로 고도화하려는 글로벌 통신사들의 공통된 과제인 만큼 SK텔레콤의 기술 리더십이 부각될 전망이다. 정재헌 CEO는 현장에서 글로벌 통신사 및 빅테크 경영진과 쇄도하는 미팅을 소화하며 'AI 세일즈'에 나설 예정이다. 정 CEO는 "이번 MWC는 SKT가 통신 기반의 AI 기술을 어떻게 실제 비즈니스로 구현했는지 증명하는 자리"라며 "풀스택 경쟁력을 통해 글로벌 생태계에서 SKT의 위상을 높이겠다"고 자신했다. 한편 SK텔레콤이 바르셀로나에서 쏘아 올릴 'K-AI' 신호탄이 글로벌 AI 시장의 판도를 어떻게 흔들지 3월 MWC 현장에 전 세계 ICT 업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-02-22 13:55:47
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'국대 AI' 4파전…모티프테크놀로지스 정예팀 추가 합류 [이코노믹데일리] 정부가 국가 대표 인공지능(AI) 모델 개발을 목표로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 모티프테크놀로지스 정예팀이 추가 합류했다. 이에 따라 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 4개 팀이 2차 평가를 앞두고 경쟁하게 됐다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사 브리핑에서 추가 공모에 참여한 컨소시엄을 심층 평가한 결과 모티프테크놀로지스 정예팀을 선정했다고 밝혔다. 트릴리온랩스는 근소한 점수 차이로 탈락했다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스를 비롯해 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등이 포함됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B(3천억개 매개변수)급 추론형 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동모델(VLA)로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표를 제시했다. 모델과 소프트웨어를 상업용 오픈소스로 공개해 공공·금융·제조 등 산업 전반의 AI 전환을 지원하겠다는 계획이다. 기존 1차 통과 팀인 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤과 함께 4파전 구도가 형성됐다. 정부는 오는 6~7월 2차 평가, 오는 12월 3차 평가를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 최종 선정 팀에는 엔비디아 B200 GPU 768장과 데이터 구축·가공 및 공동구매 비용 등이 지원되며 'K-AI 기업' 명칭도 부여된다. 평가 체계는 기존 벤치마크·전문가·사용자 평가 틀을 유지하되, 글로벌 리더보드 반영과 '독자성' 기준 세분화를 검토 중이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "오픈AI, 앤트로픽 등 주요 빅테크들도 처음부터 거대하고 세계적으로 인정받는 조직이 아니었다"며 "모두의 도전을 통해 더 크고 경쟁력있는 대한민국 AI 생태계를 만드는 데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.2026-02-20 18:09:59
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