2026.07.14 화요일
검색
'서버 전력' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
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
-
![[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
-
![[아시아권 뉴스] 중국 AI, 모델 경쟁 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624171947627702.jpg)
중국 AI, '모델 경쟁' 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다 [경제일보] 중국이 인공지능(AI)을 제조업과 소비시장, 공급망에 접목하는 데 힘을 쏟고 있다. 한때 중국 AI 업계는 수백 개 모델이 쏟아지는 ‘백모대전’으로 불렸다. 지금은 누가 더 큰 모델을 내놓느냐보다, 누가 공장과 행정, 유통 현장에 먼저 안착하느냐가 더 중요한 경쟁이 됐다. 중국계 대형언어모델의 사용량 증가는 이런 변화를 보여준다. 해외 개발자용 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터(OpenRouter) 집계에 따르면 중국계 모델의 주간 토큰 호출량은 최근 18조8100억개를 기록하며 8주 연속 미국계 모델을 앞섰다. 토큰은 AI가 문장을 이해하고 만들어내는 단위다. 호출량이 늘었다는 것은 그만큼 많은 이용자가 중국 모델을 실제 서비스와 개발 업무에 사용했다는 뜻이다. 다만 이 수치를 세계 전체 AI 시장의 절대적 점유율로 받아들이기는 어렵다. 오픈라우터는 여러 AI 모델을 한곳에서 이용할 수 있게 한 플랫폼일 뿐, 모든 기업과 소비자의 AI 사용량을 담지는 못한다. 그럼에도 중국 모델의 사용량이 빠르게 늘어난 것은 분명하다. 가격이 상대적으로 낮고, 오픈소스 모델이 많으며, 중국 안팎의 기업들이 자사 서비스에 붙이기 쉽다는 점이 작용했다는 분석이 나온다. ◆ AI, 공장과 행정·유통 현장으로 중국 AI 업계가 주목하는 곳은 거대한 내수시장과 제조업 현장이다. 중국에는 행정 서비스부터 전자상거래, 배달, 금융, 공장 운영까지 AI를 적용할 수 있는 수요처가 넓게 깔려 있다. 소비자 서비스에 AI 챗봇을 붙이고, 공장에서는 설비 이상을 감지하며, 유통업체는 재고와 배송 경로를 조정하는 식이다. 중국 정부도 AI를 소비와 서비스업에 결합하는 정책을 내놓고 있다. 최근 중국 상무부는 AI를 상품과 서비스 소비에 접목하기 위한 17개 조치를 발표했다. 가전제품을 단순 전자기기에서 지능형 기기로 전환하고, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 생활서비스 시장을 키우겠다는 내용이다. 이 과정에서 중국이 가진 제조업 기반은 강점으로 꼽힌다. AI 모델을 개발하는 데서 그치지 않고 센서, 통신장비, 로봇, 서버, 전력 설비를 한 공급망 안에서 조달할 수 있기 때문이다. AI 산업은 소프트웨어만으로 움직이지 않는다. 반도체와 데이터센터, 냉각장치, 전력망, 광통신, 로봇과 각종 전자부품이 함께 필요하다. ◆ 공급망박람회에 들어온 AI 중국국제공급망촉진박람회에서도 AI는 가장 눈에 띄는 분야였다. 올해 박람회는 기존 ‘디지털 기술 공급망’을 ‘디지털·지능 기술 공급망’으로 넓히고, 별도의 AI 전시구역도 만들었다. AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, AI 안경, AI 반도체 등이 한자리에 전시됐다. 박람회의 변화는 중국이 AI를 독립된 기술 산업이 아니라 공급망 전체를 바꾸는 도구로 본다는 점을 보여준다. AI 에이전트가 기업의 주문과 재고, 고객 응대를 맡고, 로봇이 물류센터와 공장에 들어가며, AI 안경 같은 기기는 소비재 시장으로 이어진다. 반도체와 클라우드, 데이터센터, 광통신 기업이 함께 움직여야 가능한 일이다. 글로벌 기업들이 중국 공급망을 쉽게 떼어낼 수 없는 이유도 여기에 있다. 중국은 세계 최대 제조업 국가이자 전기차와 배터리, 태양광, 풍력 설비 생산이 집중된 곳이다. AI 데이터센터와 전력 인프라, 첨단 제조업을 한꺼번에 늘리려면 중국의 생산 능력과 부품 조달망을 활용할 수밖에 없는 영역이 적지 않다. 물론 미국의 반도체 수출통제와 기술 규제는 중국 AI 산업의 부담이다. 고성능 AI 칩 확보에는 여전히 제약이 있다. 중국이 AI 모델의 이용량과 응용 서비스에서 성과를 내더라도, 최첨단 반도체와 핵심 장비에서는 미국 기업과의 격차를 줄여야 한다는 과제는 남아 있다. ◆ 맥도날드가 보는 중국 공급망 글로벌 소비기업의 움직임도 중국 시장의 성격이 바뀌고 있음을 보여준다. 맥도날드 중국 법인은 중국에서 쓰는 식재료의 90% 이상을 현지에서 조달하고 있다. 단순히 중국에 매장을 내는 수준을 넘어, 농축산물과 가공식품, 물류, 냉장유통을 현지 공급망 안에서 해결하는 방식이다. 맥도날드는 올해도 약 1000개 매장을 추가로 열 계획이다. 중국의 모든 성급 행정구역에 매장을 두게 되면서 앞으로는 베이징·상하이·광저우 같은 대도시보다 중소도시와 지방 시장의 비중이 더 커질 가능성이 있다. 매장 확장은 소비시장 공략이지만, 그 뒤에는 식재료 조달과 냉장물류, 배달, 모바일 주문 시스템이 함께 따라붙는다. 중국 시장에서 글로벌 기업이 보는 것은 소비자 수만이 아니다. 대규모 생산과 빠른 배송, 디지털 결제, 지역별 유통망을 한 번에 활용할 수 있다는 점도 중요하다. 중국의 소비 회복이 기대만큼 빠르지 않더라도, 기업들이 공급망 투자를 이어가는 이유다. 중국은 제조업 국가에서 AI 강국으로 단숨에 바뀌었다고 말하기는 어렵다. 첨단 반도체와 핵심 소프트웨어, 고급 인재 확보를 놓고는 여전히 미국과 경쟁해야 한다. 그렇지만 AI가 공장과 유통, 행정, 소비 서비스에 들어가는 속도만 놓고 보면 중국은 이미 큰 시험장을 갖고 있다. 중국이 노리는 것은 AI 모델 하나의 성능 경쟁이 아니다. 값싼 AI를 빠르게 보급하고, 제조업과 물류망에 연결해 산업 비용을 낮추며, 소비자 서비스까지 넓히는 일이다. 공급망과 내수시장을 함께 가진 나라만 할 수 있는 방식이다.2026-06-24 17:23:10
-
![[젠슨 황의 네 가지 선물②] GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607131206996106.jpg)
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.2026-06-07 16:33:41
-
![[6·3 막판 표심] 전국에 내걸린 공약 AI 수도…전력·물·기업은 어디서 오나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/29/20260529152929908403.png)
전국에 내걸린 공약 'AI 수도'…전력·물·기업은 어디서 오나 [경제일보] 6·3 지방선거를 앞두고 전국 광역단체장 후보들의 공약집에 ‘AI(인공지능)’가 전면에 등장했다. AI 데이터센터, 반도체 클러스터, 로봇 수도, 양자산업 도시 등 이름은 다르지만 방향은 비슷하다. 지역을 미래산업 거점으로 키우겠다는 것이다. 문제는 실행계획이다. AI 데이터센터와 반도체 공장은 전력망, 용수, 부지, 기업 투자, 인력 공급이 맞물려야 가능한 사업이다. 그러나 일부 공약은 산업 이름만 앞세울 뿐 전력 공급 계획이나 용수 확보 방안, 기업 투자 의향, 중앙정부 협의 절차가 구체적으로 제시되지 않았다는 지적을 받고 있다. 전국이 AI 수도 경쟁…핵심은 ‘어떻게’다 이번 선거에서 후보들은 앞다퉈 ‘AI 수도’를 내세우고 있다. 대구는 AI·로봇 수도, 경북은 아시아태평양 AI 수도, 충남은 AI 수도, 울산은 AI 산업도시, 전북 새만금은 피지컬 AI 산업수도 등으로 포장됐다. 지역경제 침체와 청년 유출, 제조업 재편에 대응하기 위한 미래산업 전략이라는 점에서 방향 자체는 타당하다는 의견이 많다. 하지만 공약 검증의 기준은 구호가 아니라 실행력이다. “AI 데이터센터를 유치하겠다”는 문장만으로는 부족하다는 지적이다. 한 정치권 관계자는 AI 수도 공약과 관련해 “어느 부지에 짓는지, 전기는 어디서 공급받는지, 냉각수는 어떻게 확보하는지, 어떤 기업이 투자 의향을 보였는지, 지역 인력은 어떻게 양성할 것인지가 함께 제시돼야 한다”고 말했다. 이어 “정책 공약은 유권자에게 비교 가능한 정보여야 한다”며 “후보가 중앙선관위에 제출한 공약서에 사업명과 기대효과만 있고 재원 조달, 인허가 일정, 정부·기업 협의 단계가 없다면 선거용 청사진에 머물 가능성이 크다”고 덧붙였다. 데이터센터 첫 조건은 전력망과 물 AI 데이터센터의 첫 번째 조건은 전력이다. 데이터센터는 24시간 안정적인 전기를 필요로 한다. 특히 AI 학습과 추론에 쓰이는 고성능 서버는 전력 소비가 크다. 변전소, 송전선로, 전력계통 접속 가능성이 확인되지 않으면 데이터센터 공약은 착공 단계에서부터 막힐 수 있다는 지적이다. 정부의 제11차 전력수급기본계획에도 데이터센터 수요가 별도 전력 수요로 반영됐다. 그만큼 데이터센터가 국가 전력망에 부담을 주는 산업이라는 뜻이다. 후보가 데이터센터를 말하려면 한국전력, 산업통상자원부, 지자체 전력계통 계획과 어떻게 연결되는지 설명해야 하는 것이다. 물 문제도 간과할 수 없다. AI 데이터센터는 서버 냉각을 위해 에너지와 냉각 인프라를 필요로 한다. 한 지역개발 전문가는 “지역에 따라 상수도, 공업용수, 재이용수, 해수 활용 가능성이 달라진다. 농업용수나 생활용수와 충돌할 경우 주민 수용성 문제가 불거질 수 있다”며 “ 때문에 공약에는 냉각 방식, 용수 조달, 폐열 처리, 환경 영향 관리 방안이 포함돼야 한다”고 말했다. 반도체·로봇 공약도 기업과 인재 없으면 공허 반도체 공장 공약은 더 높은 수준의 검증이 필요하다. 반도체 팹은 △대규모 전력 △초순수 △폐수 처리 △화학물질 관리 △고급 인력 △협력업체 생태계 등이 필요하다는 게 전문가들의 의견이다. 지방자치단체체장 의지만으로 유치할 수 있는 사업이 아니라는 지적이다. 기업의 중장기 투자 계획, 국가첨단전략산업 정책, 세제 지원, 인허가 일정이 맞아야 한다는 것이다. 검증 기준은 분명하다. 유치 대상 기업이 특정돼 있는지, 투자 의향서나 양해각서가 있는지, 부지와 인허가 일정이 있는지, 전력·용수·폐수 처리 계획이 있는지, 지역 대학과 특성화고를 통한 인력 공급 방안이 있는지를 따져야 한다. 로봇 수도, 양자산업 도시 공약도 마찬가지다. 로봇산업은 기업 몇 곳을 유치한다고 완성되지 않는다. 제조·물류·의료·돌봄 현장의 수요처, 실증공간, 규제 완화, 유지보수 인력이 필요하다. 양자산업은 대학과 연구기관, 대기업 연구개발 투자, 장기 국책사업과 연결돼야 한다. 산업 이름보다 중요한 것은 지역 산업 구조와의 적합성이다. 유권자는 ‘AI 계산서’를 봐야 한다 전국 지자체가 AI와 반도체를 미래 먹거리로 내세우는 것은 자연스러운 흐름이다. 수도권 집중과 지방소멸 위기 속에서 지역이 새로운 성장동력을 찾는 일은 필요하다. 그러나 미래산업 공약일수록 더 구체적인 계산서가 필요하다 게 전문가들의 주문이다. 한 정치컨설팅 관계자는 “유권자는 후보에게 다섯 가지 정도를 물어야 한다”며 “전력망 접속 가능성은 확인했는가. 용수와 냉각 방식은 무엇인가. 기업 투자 의향은 문서로 확보했는가. 부지는 인허가가 가능한가. 지역 인재 양성 계획은 있는가 등이다”라고 말했다.2026-05-30 08:00:00
-
![[AI 밸류체인 리포트] 칩 연결하는 혈관 FC-BGA 뜬다…삼성전기·LG이노텍 달군 AI 기판](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/28/20260528144654468089.jpg)
'칩 연결하는 혈관' FC-BGA 뜬다…삼성전기·LG이노텍 달군 'AI 기판' [경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스 중심으로 달아오른 인공지능(AI) 반도체 훈풍이 삼성전기와 LG이노텍 등 반도체 기판·패키징 기업으로 확산되고 있다. 고대역폭메모리(HBM)에 이어 AI 서버용 반도체 기판인 FC-BGA(플립칩 볼그리드어레이)가 차세대 핵심 부품으로 부상하면서 AI 밸류체인 전반이 재평가되는 분위기다. 28일 업계에 따르면 최근 AI 서버 시장 확대와 함께 삼성전기·LG이노텍 등 국내 기판 업체들에 대한 시장 기대감이 커지고 있다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 투자 경쟁이 본격화되면서 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들이 더 높은 연산 성능과 전력 효율을 구현할 차세대 AI 반도체 개발에 속도를 내고 있어서다. 이에 따라 GPU·HBM·CPU 등을 안정적으로 연결하고 대규모 데이터 처리 과정에서 발열과 전력 손실을 최소화할 수 있는 고사양 FC-BGA 중요성도 함께 커지고 있다. FC-BGA는 반도체 칩과 메인보드를 연결하는 고부가 패키지 기판이다. GPU·CPU·HBM 등 고성능 칩에서 발생하는 대용량 데이터를 안정적으로 전달하고 전력 공급과 방열 기능까지 담당한다. AI 반도체 성능이 높아질수록 더 많은 층수와 미세회로 기술이 필요해지면서 기술 장벽도 빠르게 높아지고 있다. 업계에서는 HBM이 AI 반도체의 데이터 처리 성능을 끌어올렸다면 FC-BGA는 이를 안정적으로 구현하는 핵심 인프라로 보고 있다. AI 서버용 GPU 크기가 커지고 소비전력이 증가하면서 이를 안정적으로 지탱할 고사양 기판 중요성이 급격히 커지고 있다는 설명이다. 삼성전기는 국내 FC-BGA 시장 선두 주자로 꼽힌다. 부산사업장을 중심으로 서버·네트워크용 고사양 FC-BGA 생산능력을 확대하고 있으며 AI 서버향 공급 확대 기대감도 커지고 있다. 적층세라믹커패시터(MLCC) 중심이던 사업 구조에서 AI 반도체 부품 기업으로 체질 전환이 본격화되고 있다는 평가다. 삼성전기는 FC-BGA를 차세대 성장 축으로 삼고 생산능력 확대에 나서고 있다. 회사는 지난 2021년 12월 베트남 생산법인에 FC-BGA 생산설비와 인프라 구축을 위해 8억5000만 달러를 투자하기로 결의했다. 2022년 6월에는 부산·세종사업장과 베트남 생산법인의 FC-BGA 시설 투자에 약 3000억원을 추가 투입한다고 밝혔다. 올해 1분기 패키지솔루션 부문 매출은 글로벌 빅테크향 AI 가속기·서버 CPU·네트워크용 고부가 기판 공급 확대 등에 힘입어 전년 동기 대비 45% 증가한 7250억원을 기록했다. LG이노텍도 카메라 모듈 중심 사업 구조에서 반도체 기판으로 성장축을 넓히고 있다. 회사는 2022년 2월 이사회에서 FC-BGA 생산라인 구축을 위해 4130억원 규모의 첫 투자를 결정했고 같은 해 LG전자 구미4공장을 인수해 FC-BGA 생산거점인 '드림팩토리'를 구축했다. 이후 지난해 12월 글로벌 빅테크 고객에 공급하는 PC용 FC-BGA 양산에 본격 돌입했으며 올해부터는 FC-BGA 추가 고객 발굴과 유리기판 등 차세대 기판 기술 내재화에 속도를 내고 있다. 최근 LG이노텍은 미국 반도체 패키징 학회 'ECTC 2026'에 처음 참가해 AI용 대면적 FC-BGA 기판 2종과 칩 임베딩 기술을 공개하며 고부가 반도체 기판 사업 확대 의지를 드러냈다. 회사는 학습형·추론형 AI 확산으로 고성능 반도체용 FC-BGA의 층수와 회로 집적도, 면적이 커질 수밖에 없다고 설명했다. AI 반도체 시장 주도권 경쟁이 메모리·GPU 중심에서 패키징·기판까지 확대되면서 후방 밸류체인 중요성도 빠르게 커지고 있다. 고성능 AI 서버일수록 전력 효율과 발열 제어, 데이터 전송 안정성이 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 FC-BGA가 'AI 시대 필수 인프라'로 부상하고 있다는 분석이다. 삼성전자·SK하이닉스에 이어 삼성전기·LG이노텍까지 AI 수혜 기대감이 확산되는 배경도 여기에 있다는 평가가 나온다.2026-05-28 16:00:42
-
통신사 에너지 절감 본격화…KT, 전국 318개 사옥 차량 5부제 도입 [경제일보] 정부의 에너지 절감 정책에 발맞춰 통신업계가 전사적인 절전 대책을 확대하고 있다. 최근 국제유가 상승과 AI·데이터 트래픽 증가로 전력 사용량이 늘어나면서 통신사들의 에너지 효율화 전략이 강화되는 모습이다. 9일 KT는 정부의 자원 안보 위기 대응 정책에 동참하고 전사적인 에너지 절감 문화 확산을 위해 전국 318개 사옥을 대상으로 차량 5부제를 확대 시행한다고 밝혔다. 이는 국가적인 에너지 수급 위기에 대응하고 기업 차원에서 에너지 절감을 추진하기 위한 조치로 풀이된다. KT는 기존 68개 사옥에서 차량 5부제를 자체 시행해왔으며 이번 조치를 통해 250개 사옥을 추가해 시행 범위를 전국으로 확대한다. 차량 5부제는 요일별로 운영되며 월요일은 차량 번호 끝자리가 1·6번, 화요일은 2·7번, 수요일은 3·8번, 목요일은 4·9번, 금요일은 0·5번 차량의 출입이 제한된다. 시행 대상은 임직원 차량과 고객 등 사옥 방문 차량이며, 장애인, 임신부·유아 동승 차량, 업무용 차량, 야간 교대 근무자 등은 예외가 적용된다. KT는 차량 5부제 외에도 통신 인프라 운영 과정에서 에너지 효율을 높이기 위한 기술 도입도 확대하고 있다. 통신실 냉방 온도 최적화 솔루션, 에너지 절감 오케스트레이터, 서버 전력 최적화 솔루션 등을 개발해 적용 중이며, 네트워크 운영 과정에서 전력 사용량을 줄이는 데 집중하고 있다. 또한 통합관제센터를 통해 전국 KT 건물의 설비 및 에너지 사용 현황을 실시간으로 모니터링하고 공조·조명 설비를 효율적으로 운영하는 등 에너지 절감 활동을 추진하고 있다. 통신업계 전반에서도 에너지 절감 움직임이 확산되는 분위기다. 앞서 LG유플러스는 국제유가 상승에 대응해 국내 모든 사업장을 대상으로 차량 10부제를 도입하고, 네트워크 장비 효율화와 재생에너지 활용 확대에 나선 바 있다. 데이터센터와 통신 인프라 운영에서 전력 사용량이 증가하면서 에너지 비용 관리가 통신사의 주요 과제로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 특히 최근 AI 서비스 확대와 데이터 트래픽 증가로 통신 인프라 전력 소비가 증가하면서 통신사들의 에너지 효율화 전략은 더욱 중요해지고 있다. 네트워크 장비 고도화와 데이터센터 확대가 이어지면서 전력 사용량이 지속적으로 증가하는 구조로 단기적인 에너지 단가 상승이 아닌 장기적인 상황으로 이어진다면 문제가 될 가능성이 높다. 통신업계 관계자는 "통신사는 이번 중동 전쟁으로 인한 유가 상승으로 큰 피해는 없는 것으로 안다"며 "다만 데이터센터 등 에너지 소모가 큰 서비스가 있는 만큼 장기화될 시 피해가 발생할 수 있다"고 설명했다. 업계에서는 국제유가 상승세가 장기화될 경우 통신사의 운영 비용 부담이 커질 수 있는 만큼 차량 운행 제한, 설비 효율화, 재생에너지 활용 등 다각적인 에너지 절감 노력이 이어질 것으로 보고 있다. 통신사들이 단순 비용 절감 차원을 넘어 ESG 경영과 지속가능성 확보 차원에서 에너지 관리 전략을 강화하는 흐름도 나타나고 있는 것으로 분석된다. KT 관계자는 "앞으로도 차량 5부제 외에도 AI 기술을 접목한 에너지 효율화 솔루션을 지속 확대해 탄소 중립 실현과 자원 안보 위기 극복에 기여하겠다"고 말했다.2026-04-09 11:33:39
-
크로스파이어 신화 잇나… 스마일게이트, AI 열풍 타고 데이터센터 사업 도전장 [경제일보] 스마일게이트그룹이 게임 산업의 경계를 넘어 상업용 데이터센터(IDC) 시장에 전격 진출했다. 그룹 내 금융 계열사인 스마일게이트자산운용을 주축으로 별도 법인을 설립해 폭증하는 인공지능(AI) 인프라 수요를 흡수하고 안정적인 수익원(Cash Cow)을 확보하겠다는 '투트랙 전략'으로 풀이된다. 5일 투자업계와 IT업계에 따르면 스마일게이트그룹은 최근 자본금 30억원 규모의 신규 법인 '스마일게이트넥사서비스'를 설립했다. 이 법인은 AI 데이터센터 구축 및 운영, 임대 등을 주력으로 하는 상업용 IDC 사업을 전담한다. 스마일게이트의 이번 결정은 전 세계적인 'AI 골드러시'와 맞닿아 있다. 챗GPT 이후 생성형 AI가 보편화되면서 데이터를 처리하고 학습시킬 고성능 서버 공간 수요는 기하급수적으로 늘었다. 네이버, 카카오 등 빅테크뿐만 아니라 통신 3사(SKT·KT·LGU+), 건설사, 자산운용사까지 IDC 시장에 뛰어들며 '공급자 우위' 시장이 형성된 상태다. 특히 일반 서버보다 전력 소모가 많고 발열 관리가 까다로운 'AI 전용 데이터센터'는 부르는 게 값일 정도로 품귀 현상을 빚고 있다. 스마일게이트는 이 지점을 파고들었다. 단순한 사옥이나 오피스 빌딩 투자보다 임대 수익률이 월등히 높은 '디지털 부동산'인 IDC를 통해 그룹 자산 포트폴리오를 고도화하겠다는 계산이다. 업계는 이번 행보를 스마일게이트의 '수익 구조 다변화' 시도로 해석한다. '크로스파이어', '로스트아크' 등 글로벌 메가 히트작을 보유하고 있지만 흥행 주기가 짧고 신작 리스크가 큰 게임 산업의 특성상 안정적인 현금 흐름 창출은 늘 숙제였다. 실제로 스마일게이트는 최근 몇 년간 금융과 투자를 양 날개로 삼아 체질 개선을 시도해왔다. 스마일게이트인베스트먼트를 통해 유망 스타트업에 투자하고 자산운용사를 통해 부동산 등 대체 투자를 확대해 왔다. 이번 IDC 사업 역시 '스마일게이트자산운용'이 주도했다는 점은 이 사업을 기술적 도전인 동시에 철저한 '투자 자산'으로 보고 있다는 방증이다. 그룹 내부의 기술적 니즈와도 부합한다. 스마일게이트는 일찌감치 '스마일게이트 AI 센터'를 설립하고 가상 인간(Meta Human) 한유아를 선보이는 등 AI 기술 확보에 공을 들여왔다. 자체적인 AI 연구개발(R&D)이 고도화될수록 내부 인프라 수요도 늘어날 수밖에 없다. 스마일게이트넥사서비스는 1차적으로 외부 고객 유치에 집중하지만 향후 그룹 내 AI 및 클라우드 게임 서비스의 전초기지 역할도 겸할 것으로 보인다. 관건은 운영 역량이다. IDC 사업은 단순한 건물 임대가 아니라 24시간 무중단 전력 공급, 항온·항습, 보안 관제 등 고도의 운영 노하우가 필수적이다. KT나 LG유플러스 등 기존 통신사들이 꽉 잡고 있는 시장 틈바구니에서 신생 법인이 얼마나 빠르게 신뢰성을 확보하느냐가 승패를 가를 전망이다. 업계 관계자는 "스마일게이트의 IDC 진출은 단순한 문어발 확장이 아니라 자산 운용의 안정성과 AI 산업의 성장성을 동시에 노린 영리한 포석"이라며 "게임사가 가진 대용량 서버 트래픽 처리 경험을 상업용 IDC 운영에 어떻게 녹여낼지가 관전 포인트"라고 분석했다.2026-03-05 17:54:51
-
LG CNS 소형 AI 데이터센터 'AI 박스'…글로벌 대형 데이터센터 사이 돌파구 되나 [경제일보] LG CNS가 소형 데이터센터 'AI 박스'를 선보이며 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 생성형 AI 확산에 따라 고전력·고밀도 데이터센터 수요가 급증하는 가운데 기존 대형 데이터센터의 긴 구축 기간과 부지 확보 문제를 해결하려는 전략으로 풀이된다. 5일 LG CNS는 신규 데이터센터 서비스 'AI 박스'를 공개했다고 밝혔다. 이번 서비스는 표준 규격의 컨테이너 공간 내에 1.2MW(메가와트)급 전력 수용량 규모이며 최대 GPU 576장을 수용할 수 있는 것으로 알려졌다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 글로벌 AI 데이터센터 시장은 오는 2030년까지 약 700조원 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이런 거대한 시장을 LG CNS는 소형 데이터센터를 통해 틈새 시장을 공략하려는 시도로 분석된다. 최근 AI 산업의 핵심 과제는 단순한 GPU 수급을 넘어 이를 안정적으로 가동할 수 있는 전력과 냉각 설비를 얼마나 빠르게 확보하느냐로 옮겨가고 있다. 네트워크 인프라 설치 기업 더 네트워크 인스텔러의 데이터센터 건설 통계에 따르면 기존 데이터센터 건설 방식으로는 24~36개월이 소요될 수 있고 AI용 데이터 센터 건설 비용은 메가와트당 2000만 달러(약 300억원) 이상 필요한 것으로 집계됐다. 전통적인 데이터센터는 부지 인허가와 설계, 시공에 보통 2년 이상의 시간이 소요된다. 반면 LG CNS는 자사의 AI 박스에 표준화된 패키지 형태를 채택해 구축 기간을 약 6개월로 단축했다고 설명했다. 이는 급격하게 변하는 AI 기술 트렌드에 맞춰 인프라를 즉각적으로 투입해야 하는 기업들의 요구가 반영된 결과로 풀이된다. ◆ '초대형'의 한계 보완하는 '모듈형' 전략 구글, 마이크로소프트 등 하이퍼스케일러들이 주도하는 초대형 데이터센터 시장에서 LG CNS는 '모듈형'이라는 틈새 전략을 택했다. AI 박스는 단일 컨테이너(1.2MW급 전력 수용) 단위로 운영이 가능하며 수십 개의 컨테이너를 결합해 하이퍼스케일급으로 확장할 수 있도록 설계됐다. 해당 방식은 대규모 초기 투자에 부담을 느끼는 기업이나 전력 수급 상황에 맞춰 단계적으로 인프라를 늘려야 하는 기업에 유연한 대안으로 작용할 것으로 분석된다. 대형 건물을 짓지 않고도 기존 부지 내에 신속하게 AI 연산 자원을 추가할 수 있다. LG CNS는 이번 AI 박스에 LG전자의 냉각 시스템(CDU, 항온항습기 등)과 LG에너지솔루션의 배터리(UPS) 등 계열사의 하드웨어 역량을 결합했다고 설명했다. 그간 운영해온 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 하나의 패키지 상품으로 규격화한 것이다. LG CNS는 우선 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 첫 번째 AI 박스를 구축하고 향후 약 8221평 부지에 50여개의 AI 박스를 집적한 캠퍼스를 조성할 계획이다. 이후 통합 모델을 바탕으로 국내뿐만 아니라 동남아시아, 북미 등 글로벌 시장 진출을 시도할 것으로 알려졌다. 현지에서 직접 건물을 짓는 방식보다 리스크가 적고 관리가 용이하다는 점을 수출 경쟁력으로 내세울 전망이다. 조헌혁 LG CNS 상무는 "AI 서버부터 전력, 냉각, 운영까지 통합 제공하는 AI 박스는 데이터센터 사업의 새로운 패러다임을 이끌어갈 것"이라며 "국내 시장의 성공 사례를 바탕으로 동남아시아, 북미 등 글로벌 시장으로 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-03-05 10:00:00
-
중동 전쟁 여파로 AWS 서비스 일부 중단…지정학 리스크에 노출된 글로벌 클라우드 [경제일보] 글로벌 클라우드 인프라의 물리적 리스크가 현실화하고 있다. 최근 중동 분쟁이 격화된 가운데 AWS의 데이터센터 여러 곳이 드론 공격으로 추정되는 물리적 타격을 받으며 지역 서비스에 지연 및 중단이 발생했다. AWS와 같은 하이퍼스케일러들도 지정학적 분쟁과 전력·통신 인프라 충격에서 자유롭지 않다는 점이 확인되면서 전 세계 기업들이 의존하는 클라우드 구조의 물리적 리스크가 재조명되고 있다. 4일 업계에 따르면 AWS는 최근 두바이와 아랍에미리트(UAE)에 위치한 데이터센터 중 3곳이 드론 공격을 받았고 UAE의 두 개 시설이 직접 타격을, 바레인에서는 시설들 중 한 곳에 근접한 드론 공격으로 인프라에 손상이 발생했다. 이로 인해 전력 공급이 끊기고 화재 진압 과정에서 수압 피해가 발생하며 클라우드 서비스 일부가 영향을 받은 것으로 알려졌다. AWS는 해당 지역에서 EC2, S3, DynamoDB 등 주요 서비스를 '서비스 지연'으로 분류하고 고객에게 다른 리전으로 워크로드를 이전할 것을 권고했다. 복구에는 수십 시간이 소요될 수 있다고 경고했고 하루에 걸쳐 바레인의 서비스 대부분 재개됐으나 일부 영향을 받았으며, UAE에서 서비스 중인 AWS 백업, AWS 클라우드트레일, AWS 컴퓨팅 최적화 도구 등의 25개 서비스는 아직 중단 상태이고 AWS AppConfig, AWS 애플리케이션 마이그레이션 서비스, AWS 클라이언트 VPN, AWS 코드빌드 등 34개의 서비스는 성능 저하 상태다. 클라우드는 가상 서비스로 여겨지지만 실제로는 물리적 서버, 전력, 통신망 등 현실 인프라에 의존할 수밖에 없다. 특히 지정학적 분쟁 지역에 위치한 데이터센터는 군사 활동, 전력망 혼란, 항공 통제 등 외부 물리 요인에 취약하다. 이번 사건을 통해 데이터센터 물리 보안과 전력·통신망 이중화 등의 중요성이 더욱 커지고 있다. AWS는 지난해 10월 미국 버지니아주 북부 'US-EAST-1' 리전에서 DNS(도메인 네임 시스템) 오류와 내부 네트워크 문제로 전 세계 수천 개 앱과 웹사이트가 일시적으로 마비되는 대규모 장애가 발생했다. 이후 약 15시간이 지나서야 완전 복구됐다. 또한 지난해 10월에는 마이크로소프트의 Azure(애저) 클라우드가 약 8시간 이상 전 세계적인 장애를 일으켰다. 항공사와 공항, 통신사 등 다양한 분야 시스템이 영향을 받은 것으로 알려졌다. 단 한 지역의 장애가 글로벌 서비스에 영향을 미칠 수 있는 클라우드 인프라의 구조적 취약성이 확인됐다. 클라우드 서비스는 하이퍼스케일러 인프라라도 지정학적·기술적 리스크에서 자유롭지 않다는 것이 나타나고 있다. 특히 데이터센터가 위치한 지역의 전력, 통신, 항공, 군사 상황 등 물리적 외부 요인이 클라우드 안정성에 영향을 미칠 수 있다는 점이 부각된다. 글로벌 리전 의존 구조의 취약성을 대비하고 멀티 리전·멀티 클라우드 전략으로 리스크 분산 필요성이 높아지고 있다. 물리 인프라 차원의 재해복구 설계와 지역 분산 배치 전략이 그 어느 때보다 중요해진 상황이다. AWS는 "이번 공격으로 구조적 손상이 발생하고 인프라에 대한 전력 공급이 중단됐으며 일부 화재 진압 과정에서 추가적인 침수 피해도 발생했다"며 "복구 작업이 진행되고 있지만 완전 복구까지는 상당한 시간이 소요될 것으로 예상된다"고 말했다.2026-03-04 09:21:12
-
KT, AI 기반 무선 기술 시연 성공…다운링크 성능 50% 향상 [이코노믹데일리] KT(대표 김영섭)는 글로벌 무선통신 분야 전문 기업 퀄컴 테크놀로지스, 독일 통신장비업체 로데슈바르즈와 함께 AI 기반 차세대 무선 송수신 기술 시연에 성공했다고 11일 밝혔다. 이번에 시연한 기술은 국제 표준화 기구인 '3GPP 릴리즈 20'에서 추진 중인 AI 기반 CSI(채널 상태 정보) 압축 기술이다. CSI는 기지국이 단말 주변의 전파 상태를 파악하기 위해 필요한 핵심 정보로 이 정보가 얼마나 정확하느냐에 따라 통신 속도와 품질이 크게 좌우된다. 기존 기술로는 복잡한 무선 환경에서 정보를 정밀하게 전달하는 데 한계가 있다. 이를 기지국과 단말 간 전파 환경을 AI 학습을 통해 보다 정확한 채널 상태 정보를 전달할 수 있도록 설계했다. KT는 AI가 기지국이 단말에 데이터를 보내기 전 최적의 전송 방식을 판단해 같은 주파수 자원으로도 더 빠르고 안정적인 통신을 가능하게 한다고 설명했다. KT와 퀄컴은 이번 시연을 위해 AI 기능이 내장된 퀄컴의 차세대 스냅드래곤 모바일 플랫폼과 로데슈바르즈의 AI 기지국 시스템을 연동한 시험 환경을 구축했다. 스마트폰과 기지국 양쪽에 AI를 적용해 실제 상용망과 유사한 조건에서 기술 효과를 검증했다. KT는 자사 5G 네트워크 운용 경험과 기지국 설정 정보를 바탕으로 실제 통신 환경에 최적화된 AI 모델을 적용했다. 이에 무선 채널 상태 정보의 정확도가 크게 향상됐고 이를 통해 다운링크 성능이 약 50% 개선되는 성과를 확인했다. 이번 시연 기술이 실제 통신 환경에 적용 시 이용자 입장에서는 같은 장소에서 영상 스트리밍이나 대용량 파일 다운로드 시 속도가 더 빠르게 느껴지고 사람이 몰리는 환경에서도 통신 품질 저하가 줄어드는 효과로 이어질 것으로 분석된다. 특히 이동 중이거나 전파 간섭이 심한 도심 환경에서 체감 품질 개선이 클 것으로 전망된다. 이번 시연은 AI가 네트워크 운영 보조를 넘어 무선 성능 자체를 직접 개선할 수 있음을 보여준 사례로 특히 3GPP 표준 기반의 AI-RAN(지능형 기지국) 기술 효과를 상용 네트워크 환경과 유사한 조건에서 입증했다는 특징을 갖고 있다. KT는 네트워크 전반에 AI를 적용하는 기술 개발을 지속하고 있다. 이번 차세대 무선 송수신 기술 외에도 AI 기반 통신국사 최적 온도 관리 솔루션 'AI TEMS', 기지국 및 서버 전력 절감 솔루션 'ESKIMO' 등을 개발해 실제 네트워크 운영에 적용 중이다. KT는 통신 품질 향상과 함께 에너지 효율 개선이라는 효과도 동시에 노린다는 설명이다. KT는 이번 시연을 계기로 6G 시대를 대비한 AI 기반 무선 기술 개발을 본격화하고 글로벌 빅테크 기업들과 협력해 6G 표준화를 주도해 나갈 계획이다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 AI 기반 자율 운용 네트워크로의 진화도 함께 준비하고 있다. 이종식 KT 미래네트워크연구소장 전무는 "6G는 단순한 속도 향상이 아닌, AI와 무선통신이 결합된 지능형 네트워크로의 진화를 의미한다"며 "글로벌 빅테크인 퀄컴, 로데슈바르즈와의 이번 협업을 계기로 KT는 고객 체감품질 향상을 위한 무선 AI 기술을 지속적으로 확보해 나갈 것"이라고 말했다.2026-02-11 09:43:44
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)