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앤트로픽, MS 자체 AI칩 '마이아' 사용 논의…엔비디아 의존 낮춘다 [경제일보] 마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 반도체 ‘마이아’를 앤트로픽에 공급하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 협상이 성사되면 MS가 자체 AI칩을 외부 대형 AI 모델 개발사에 제공하는 첫 사례가 될 수 있다. 로이터는 21일(현지시간) IT 전문매체 디인포메이션을 인용해 앤트로픽이 MS가 설계한 AI칩 기반 서버를 임대하는 방안을 논의하고 있다고 보도했다. 협상은 아직 초기 단계이며 최종 타결 여부는 확정되지 않았다. MS와 앤트로픽은 해당 보도에 대해 논평을 거부했다. 논의 대상은 MS의 최신 AI 가속기 ‘마이아 200’이다. MS는 지난 1월 마이아 200을 공개하며 대규모 AI 추론 작업에 특화된 자체 칩이라고 설명했다. 마이아 200은 TSMC 3나노 공정 기반으로 제작됐고 FP4 기준 10페타플롭스 이상, FP8 기준 5페타플롭스 이상의 연산 성능을 제공한다고 MS는 밝혔다. 또 표준 이더넷 기반 네트워크로 최대 6144개 AI 가속기 클러스터까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽이 마이아 200을 사용하게 될 경우 주된 용도는 클로드 모델의 추론 작업이 될 전망이다. 추론은 이미 학습된 AI 모델이 이용자 질문에 답변을 생성하는 과정이다. 이용량이 빠르게 늘어날수록 추론 비용은 AI 서비스 운영비의 핵심 부담이 된다. 대형 AI 기업들이 엔비디아 GPU뿐 아니라 자체 칩과 클라우드 전용 가속기를 병행하려는 이유도 여기에 있다. 앤트로픽은 이미 아마존과 구글의 자체 칩 생태계를 활용하고 있다. 아마존은 앤트로픽의 주요 투자자이자 클라우드 파트너이며 앤트로픽은 AWS의 트레이니움·인퍼런시아 계열 칩을 활용해왔다. 구글과도 협력을 확대해 차세대 TPU 기반 다중 기가와트 규모 컴퓨팅 용량을 확보하기로 했다. 앤트로픽은 지난달 구글·브로드컴과의 협력을 발표하며 2027년부터 차세대 TPU 용량을 순차적으로 확보한다고 밝혔다. MS와의 협상이 성사되면 앤트로픽은 아마존, 구글, MS 등 3대 클라우드 사업자의 자체 AI칩을 모두 활용하는 주요 AI 모델 개발사가 된다. 이는 단순한 서버 임대를 넘어 AI 인프라 조달 전략의 다변화를 뜻한다. 엔비디아 GPU는 여전히 학습과 고성능 추론의 중심이지만 공급 부족과 높은 비용 때문에 AI 기업들은 자체 칩과 전용 가속기를 함께 사용하는 방향으로 움직이고 있다. MS에도 의미가 크다. MS는 지난해 앤트로픽, 엔비디아와 전략적 협력을 발표하며 앤트로픽이 클로드 모델을 애저에서 확장하고 300억달러 규모의 애저 컴퓨팅 용량을 구매하기로 했다고 밝혔다. 당시 협력은 엔비디아 시스템 기반 애저 인프라가 중심이었다. 이번 마이아 논의는 MS가 단순 클라우드 제공자를 넘어 자체 반도체를 외부 AI 기업에 공급하는 단계로 나아가는 신호가 될 수 있다. MS는 그동안 마이아 칩을 주로 내부 AI 서비스에 활용해왔다. MS는 마이아 200이 마이크로소프트 365 코파일럿, 파운드리 모델, 오픈AI 최신 모델 등 자사 클라우드 서비스와 AI 모델 운영에 쓰일 것이라고 설명했다. 자체 칩을 외부 고객에게 본격 제공할 수 있다면 구글 TPU, 아마존 트레이니움처럼 클라우드 차별화 수단으로 키울 수 있다. AI 반도체 경쟁 구도도 바뀌고 있다. 지금까지 AI 인프라 시장은 엔비디아 GPU가 압도적인 지위를 차지했다. 그러나 추론 수요가 폭증하면서 클라우드 사업자들은 비용 효율과 공급 안정성을 위해 자체 칩을 키우고 있다. 구글은 TPU를 제미나이와 외부 고객용 클라우드에 활용하고 아마존은 트레이니움과 인퍼런시아를 AWS 고객에게 제공한다. MS가 마이아를 앤트로픽에 공급한다면 후발주자로 평가받던 자체 칩 전략이 외부 검증을 받는 계기가 된다. 다만 단기간에 엔비디아 의존이 급격히 줄어들 가능성은 낮다. 앤트로픽은 MS·엔비디아와의 기존 협력에서 엔비디아 Grace Blackwell과 Vera Rubin 시스템을 활용하는 컴퓨팅 용량도 확보하기로 했다. 프런티어 모델 학습에는 여전히 엔비디아 GPU 생태계와 소프트웨어 스택의 강점이 크다. 마이아 200은 주로 대규모 추론 비용을 낮추고 공급처를 넓히는 보완재 역할을 할 가능성이 높다. 마이아200이 실제 AI 인프라 시장에서 통할지는 가격 대비 성능과 소프트웨어 생태계가 좌우할 전망이다. AI 칩은 연산 성능만 높다고 경쟁력이 생기지 않는다. 모델 최적화, 컴파일러, 네트워크, 메모리 대역폭, 개발자 도구, 운영 안정성이 함께 갖춰져야 한다. 앤트로픽이 차세대 마이아 설계 과정에 참여할 수 있다는 관측도 MS가 고객 워크로드에 맞춘 반도체 공동 최적화 전략을 강화하고 있음을 보여준다. 이번 논의는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 인프라 조달 능력으로 확장되고 있음을 보여준다. 클로드 이용량이 늘어날수록 앤트로픽은 더 많은 데이터센터 전력, 칩, 네트워크, 클라우드 용량을 안정적으로 확보해야 한다. MS는 마이아를 통해 애저의 원가 구조를 개선하고 외부 AI 고객을 붙잡을 수 있다. 협상이 타결된다면 AI 반도체 시장의 메시지는 분명하다. 엔비디아 독주가 끝났다는 뜻은 아니지만 빅테크 자체 칩이 더 이상 내부 실험용에 머물지 않고 대형 AI 서비스의 실제 운영 인프라로 들어가기 시작했다는 신호다. MS의 마이아가 앤트로픽 클로드의 추론 비용을 얼마나 낮출 수 있을지가 다음 관전 포인트다.2026-05-22 09:03:35
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SKB, 5기가 학교망 장비 개발…AI 교실 트래픽 병목 줄인다 [경제일보] SK브로드밴드가 기존보다 2배 빠른 5Gbps급 네트워크 장비를 앞세워 학교 통신망 시장 공략에 나선다. 고화질 영상과 생성형 AI 활용 수업, 1인 1기기 환경 확산으로 교실 내 인터넷 트래픽이 빠르게 늘어나는 가운데 학내망 병목을 줄이고 안정적인 디지털 수업 환경을 만들겠다는 전략이다. SK브로드밴드는 통신장비 업체 엔에스티정보통신과 함께 5Gbps급 속도를 지원하는 ‘5기가 PoE 스위치’를 개발했다고 13일 밝혔다. PoE 스위치는 이더넷 케이블 하나로 데이터 송수신과 전원 공급을 동시에 수행하는 네트워크 장비다. 학교에서는 무선 AP, 카메라 등 여러 장비를 연결하는 핵심 인프라로 활용된다. 기존 학교 현장에서 많이 쓰이던 PoE 스위치는 최대 2.5Gbps 속도를 지원해 트래픽이 몰릴 경우 일부 구간에서 병목 현상이 발생할 수 있었다. SK브로드밴드가 이번에 개발한 5기가 PoE 스위치는 24개 랜선 포트에서 5Gbps 속도를 동시에 지원하는 멀티기가비트 환경을 제공한다. 상단 백본 스위치와의 데이터 교환을 위해 10Gbps SFP+ 업링크 포트 2개도 탑재했다. 이번 장비 개발은 학교 수업 환경 변화와 맞물려 있다. 교육부는 2025년부터 초3·4, 중1, 고1의 영어·수학·정보 교과를 시작으로 AI 디지털교과서 활용을 추진하면서 교원 역량 강화와 디지털 인프라 개선을 준비해왔다. AI 디지털교과서와 디지털 수업이 확산되면 학생 기기 동시 접속, 영상 콘텐츠, 학습 데이터 처리 등으로 학내망 안정성이 중요해진다. 학교 현장에서는 이미 무선 기기 사용이 늘고 있다. AI 영어 수업처럼 학생들이 음성 인식과 AI 번역을 동시에 사용하거나 4K 영상 시청, AR·3D 실습 자료 스트리밍, 온라인 과제·평가를 진행하면 특정 시간대에 트래픽이 집중될 수 있다. SK브로드밴드는 5기가 PoE 스위치가 이런 상황에서 교실 내 병목을 줄이고 안정적인 수업 연결성을 제공할 것으로 보고 있다. 정부와 교육 현장에서도 학내망 고도화 필요성이 커지고 있다. 일부 보도와 교육 현장 논의에서는 AI 디지털교과서와 1인 1기기 환경 확대에 따라 학교 무선 AP 교체와 10G급 인터넷망 확충 필요성이 제기되고 있다. 한 학급 학생들이 동시에 고화질 영상과 AI 학습 도구를 사용할 경우 기존 학교망만으로는 과부하가 발생할 수 있다는 점이 핵심이다. 유지보수 기능도 강화됐다. SK브로드밴드의 5기가 PoE 스위치는 ‘PoE Recovery’ 기술을 적용해 연결된 AP나 카메라에서 장애가 발생하고 트래픽이 감지되지 않으면 해당 포트 전원을 자동으로 리셋해 복구한다. 관리자가 교실을 직접 방문하지 않아도 장애를 바로 처리할 수 있어 학교의 네트워크 운영 시간과 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 이 장비의 의미는 단순한 속도 향상에 그치지 않는다. 디지털 교실이 제대로 작동하려면 단말기와 콘텐츠뿐 아니라 네트워크 장비, 백본망, 무선 AP, 보안 관리가 함께 맞물려야 한다. 수업 도중 접속이 끊기거나 영상이 멈추면 AI 기반 맞춤형 수업 자체가 흔들릴 수 있다. 학내망 장비 고도화가 디지털 교육의 기본 인프라로 평가되는 이유다. SK브로드밴드 입장에서는 공공·교육 B2B 시장 확대의 기회이기도 하다. 통신사는 단순 회선 공급을 넘어 학교망 설계, 장비 공급, 유지보수, 보안 관제까지 묶은 통합 서비스를 제공할 수 있다. AI 교실 확산으로 학교마다 안정적인 멀티기가 네트워크 수요가 늘어날 경우 통신사의 교육 인프라 사업도 확대될 가능성이 있다. 향후 관건은 실제 학교 현장에서의 검증이다. 5Gbps급 PoE 스위치가 장비 단위 성능을 넘어 교실·층별 AP·백본망 전체 구조에서 얼마나 안정적으로 작동하는지가 중요하다. 학교마다 건물 구조와 AP 배치, 동시 접속 학생 수, 사용하는 디지털 교과서와 플랫폼이 다르기 때문이다. 장비 성능뿐 아니라 구축 설계와 운영 지원 역량이 시장 경쟁력을 좌우할 전망이다. 김주영 SK브로드밴드 엔터프라이즈사업담당은 “이번에 출시한 5기가 PoE 스위치로 쾌적한 학교 인터넷 환경 제공과 함께 학교 현장의 디지털 전환 및 AI 교실의 기반을 마련할 것으로 기대한다”고 말했다.2026-05-13 10:59:39
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GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.2026-04-15 17:10:16
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