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![[경제일보] SK AX, AI 데이터센터 운영 실행축 부상…GPU를 수익으로 바꾼다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708095359284838.jpg)
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
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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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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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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네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
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울산 석유화학 산단, 제조업 AI 전환 시험대 오른다 [경제일보] 한국 산업화를 이끈 울산이 제조업 인공지능(AI) 전환의 첫 시험대에 오른다. 산업통상부는 13일 울산정보산업진흥원에서 첫 ‘미니(MINI) 얼라이언스’ 간담회를 열고 울산 석유화학 분야의 M.AX 추진 전략을 논의했다. M.AX는 제조업의 AI 전환을 뜻한다. 간담회에는 제조기업과 AI 기업, 대학, 연구기관, 지방정부 관계자 등이 참석했다. 참석자들은 산업단지 AI 전환 속도 제고, 데이터 보안, 규제 샌드박스 등 제도 개선, 전문인력 양성 방안 등을 건의했다. 울산·미포산업단지는 국내 대표 제조업 집적지다. 자동차와 조선, 석유화학 기업이 밀집해 있고 장기간 축적된 공정 운영 데이터와 현장 노하우를 보유하고 있다. 산업부가 이곳을 석유화학 분야 AI 실증 거점으로 삼은 배경이다. 산업부는 울산·미포산단에서 생산공정 최적화, 설비 예지보전, 안전관리 분야 AI 모델을 우선 적용할 계획이다. 공정 효율을 높이고 설비 이상 징후를 사전에 파악해 안전사고를 줄이겠다는 취지다. 울산에서 검증된 AI 모델은 향후 여수·대산 등 다른 석유화학단지와 유사 제조업종으로 확산될 전망이다. 산업부는 울산 MINI 얼라이언스를 중심으로 산업단지별 맞춤형 AI 도입을 확대할 방침이다. 김 장관은 이날 "울산 MINI 얼라이언스를 중심으로 생산 최적화, 설비 건전성 향상, 안전사고 예방을 위한 AI 모델을 구현하여 '더 정밀하고 더 빠르고 더 안전한' 제조 현장을 만들고 지역 확산의 거점으로 삼아 M.AX의 속도를 높여나가겠다"고 말했다.2026-05-13 14:46:38
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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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