2026.07.14 화요일
검색
'차세대 AI' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
![[경제일보] SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…AI 인프라 설계자로 전면에](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/12/20260712143647352660.jpg)
SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…'AI 인프라 설계자'로 전면에 SK텔레콤이 SK그룹의 15GW 규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 전략을 주도한다. SK하이닉스의 반도체와 그룹의 에너지·건설 역량을 하나의 AI 인프라로 연결하는 컨트롤타워 역할을 맡으면서 이동통신 중심의 사업 구조를 AI 데이터센터와 클라우드 중심으로 전환하는 데 속도를 내고 있다. SK그룹은 SK텔레콤을 중심으로 2029년까지 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하고 수요와 투자 여건에 맞춰 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대한다는 청사진을 제시했다. 영남권에 2GW 이상, 서남권에 1GW 규모 거점을 조성하는 방안도 포함됐다. 15GW는 단일 프로젝트가 아니라 중장기 확장 목표다. SK는 전략적 투자자 유치와 고객사의 장기 계약, 프로젝트파이낸싱(PF) 등을 통해 장기적으로 최대 1000조원 규모의 투자 유발 효과를 기대하고 있다. 실제 투자 규모는 고객 수요와 전력 확보, 부지 조성, 사업 추진 속도 등에 따라 달라질 전망이다. ■ AI 인프라 설계·운영 총괄…SKT가 앞에 선 이유 AI 데이터센터는 단순히 GPU 서버를 설치하는 시설이 아니다. 고성능 반도체와 안정적인 전력 공급, 냉각 설비, 초고속 네트워크를 하나의 시스템으로 통합 설계하고 운영하는 인프라 사업이다. SK텔레콤은 가산과 양주, 판교 데이터센터를 운영하며 축적한 경험과 네트워크 기술, 글로벌 고객 영업 역량을 바탕으로 그룹 AI 인프라 전략을 이끈다. 올해 1분기 AI 데이터센터 사업 매출도 가산센터 가동률 상승 등에 힘입어 1314억원을 기록했다. SK텔레콤은 부지 선정부터 전력 수급, 데이터센터 설계·구축·운영, 글로벌 고객 유치까지 사업 전반을 총괄한다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 반도체 경쟁력을 제공하고 SK에코플랜트는 설계와 시공을 맡는다. 에너지 계열사는 발전원과 에너지저장장치(ESS), 냉각 솔루션 등 전력 인프라를 지원하는 구조다. 첫 시험대는 울산이다. SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 약 7조원을 투입해 GPU 6만장 규모의 AI 데이터센터를 건설하고 있으며 2027년 하반기 가동을 목표로 하고 있다. 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축도 추진 중이다. SK텔레콤의 목표는 데이터센터 공간을 임대하는 코로케이션 사업에 머물지 않는다. 고객이 필요한 만큼 GPU를 사용할 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service), AI 클라우드, 기업 맞춤형 AI 데이터센터 구축·운영까지 사업 영역을 넓히고 있다. 가산 데이터센터에서는 GPUaaS를 이미 상용화했다. 이는 정체된 이동통신 시장을 넘어 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략이기도 하다. 데이터센터 기획부터 운영까지 직접 맡게 되면 그룹 계열사의 반도체와 네트워크, 에너지 기술을 하나의 AI 서비스로 묶어 글로벌 빅테크와 기업 고객에게 제공할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터를 그룹 내부 지원시설이 아니라 독립적인 AI 플랫폼 사업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 우호적이다. 맥킨지는 글로벌 데이터센터 수요가 2030년까지 연평균 19~22% 증가하고 예정된 공급이 모두 이뤄져도 미국에서만 15GW 이상의 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 국내에서도 AI 데이터센터 특별법을 통한 인허가 절차 간소화와 비수도권 전력계통영향평가 특례 등이 사업 추진 속도를 높일 수 있는 요인으로 꼽힌다. 다만 과제도 적지 않다. 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하려면 막대한 전력과 자본이 필요하다. 결국 사업의 성패는 2029년까지 추진하는 5GW 사업에서 안정적인 전력과 부지, 장기 계약 고객을 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. AI 데이터센터는 새로운 수익원을 넘어 SK그룹의 미래 성장축으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이동통신 기업에서 아시아 AI 인프라 운영사로의 전환이 현실화될 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:36:05
-
LG전자·GS건설, AI홈 공동개발…'자이'에 초개인화 주거 입힌다 [경제일보] LG전자가 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 홈 솔루션 사업 확대에 나선다. AI홈 허브를 중심으로 가전과 사물인터넷(IoT), 아파트 단지 인프라를 하나의 플랫폼으로 연결해 차세대 스마트 주거 시장을 선점하겠다는 전략이다. LG전자는 지난 10일 서울 종로구 그랑서울에서 GS건설과 '차세대 AI홈 공동개발을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 13일 밝혔다. 협약식에는 류재철 LG전자 최고경영자(CEO) 사장과 허윤홍 GS건설 대표를 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약을 통해 LG전자는 AI홈 허브 '씽큐 온(ThinQ ON)'을 중심으로 가전과 IoT 기기, 각종 생활 서비스를 연계한 AI홈 솔루션을 GS건설의 주거 브랜드 '자이(Xi)' 단지 인프라와 결합해 차세대 스마트 주거 환경을 구축할 계획이다. 양사는 집 안의 가전 제어를 넘어 조명과 난방, 환기, 콘센트, 가스밸브 등 생활 설비를 통합 관리하고, 엘리베이터 호출과 주차 위치 확인, 방문 이력 조회, 커뮤니티 시설 예약 등 아파트 단지 서비스까지 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 구현한다. AI를 활용한 초개인화 서비스도 강화한다. AI가 사용자의 생활 패턴과 대화 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행함으로써 거주자 맞춤형 생활 환경을 제공한다는 구상이다. 이번 협력은 양사가 지난 4월 체결한 '미래형 주거 로봇 서비스 모델 구축' 업무협약의 후속 프로젝트다. 당시 양사는 로봇 친화형 아파트 설계 기준을 마련하고 홈로봇 'LG 클로이(CLOi)'와 자율주행 서빙·배송 로봇을 활용한 주거 서비스를 공동 개발하기로 했다. 이번에는 AI홈 솔루션까지 결합해 AI와 로봇, 주거 공간이 유기적으로 연결되는 통합 스마트홈 생태계를 구축한다는 전략이다. 업계에서는 AI 기술이 가전 제어를 넘어 주거 플랫폼 전반으로 확산되면서 건설사와 전자업체 간 협력이 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 단순 빌트인 가전 공급에서 벗어나 AI 플랫폼과 로봇, 생활 서비스를 결합한 통합 솔루션 경쟁이 본격화되는 모습이다. LG전자는 그동안 축적한 빌트인 가전 경쟁력과 AI홈 플랫폼 기술을 기반으로 건설사 대상 B2B 사업을 확대하고 있다. 앞으로도 AI홈과 로봇, 플랫폼 서비스를 결합한 주거 솔루션을 앞세워 국내외 스마트홈 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 류재철 LG전자 CEO 사장은 "LG전자의 AI홈 솔루션과 자이의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것"이라며 "양사의 협력을 통해 AI와 로봇, 공간이 조화를 이루는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다"고 말했다. 허윤홍 GS건설 대표는 "미래 주거는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 경험으로 통합될 때 완성된다"며 "LG전자와 함께 고객이 체감할 수 있는 차세대 AI 주거 서비스를 구현해 새로운 주거 문화를 만들어 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "이번 AI홈 솔루션은 GS건설과 함께 추진 중인 미래형 주거 모델을 기반으로 우선 신규 단지를 중심으로 적용을 검토하고 있으며, 향후 주요 도시정비사업 등으로 확대될 가능성도 있다"며 "가전과 단지 인프라를 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 씽큐(ThinQ) 플랫폼 기반의 통합 서비스를 개발하고 있다"고 설명했다. 이어 "LG전자의 AI홈은 초개인화 경험을 핵심으로 하는 만큼 가족이 함께 거주하는 환경에서도 사용자별 생활 패턴을 구분해 각각에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 개발하고 있다"며 "AI가 이용자의 생활 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 차세대 주거 환경을 구현하는 것이 목표"라고 말했다.2026-07-13 16:38:27
-
센드버드, 차세대 AI 에이전트 '에이전트 스튜어드' 공개…CX 혁신 나선다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순히 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 진화하면서 기업 고객경험(CX) 시장도 새로운 전환점을 맞고 있다. 여러 시스템과 담당자를 연결해 고객 문제를 직접 해결하는 AI가 차세대 고객 서비스의 핵심 기술로 떠오르고 있다. 9일 센드버드는 서울 롯데호텔 월드에서 열린 '스파크 코리아 2026'에서 차세대 AI 에이전트 솔루션 '에이전트 스튜어드'를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 'AI 퍼스트 컨시어지의 미래'를 주제로 AI 기반 고객경험 혁신과 기업의 AI 운영 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 센드버드는 AI 에이전트가 단순 상담을 넘어 복잡한 고객 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 기존 AI 챗봇이 질문에 답하거나 단순 업무를 처리하는 데 집중했다면, 앞으로는 여러 시스템과 조직을 연결해 고객 요청을 끝까지 해결하는 역할이 중요해진다고 설명했다. 새롭게 공개한 에이전트 스튜어드는 고객 요청을 분석한 뒤 필요한 업무를 각 전문 서브 에이전트에 분배하고, 문제 해결이 완료될 때까지 전체 과정을 하나의 업무로 관리하는 AI 에이전트다. 여러 서브 에이전트가 API와 이메일, 음성 등 다양한 채널을 넘나들며 병렬로 업무를 수행하고, 고객 요청이 최종 해결 단계에 도달할 때까지 진행 상황을 추적·관리하는 것이 특징이다. 센드버드는 이를 통해 기업은 단순 문의 응대를 넘어 여러 부서와 외부 시스템이 연계된 복잡한 고객 업무도 보다 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 특히 환불 승인이나 예외 처리처럼 사람의 판단이 필요한 업무에는 승인 게이트와 감사 로그, 단계적 자율화 구조를 적용해 기업이 AI의 권한을 점진적으로 확대할 수 있도록 설계됐다. AI가 모든 업무를 독립적으로 수행하기보다 사람의 검토와 승인을 거치는 방식으로 안정성과 신뢰성을 확보한 것이다. 또한 여행·항공 산업에서는 항공편 취소와 재예약, 환불, 호텔 일정 변경 등을 하나의 프로세스로 처리할 수 있으며, 유통 분야에서는 온라인 구매 상품의 오프라인 반품과 같은 채널 간 고객 업무를 효율적으로 관리할 수 있다. 이날 행사에서는 에이전트 스튜어드의 실제 운영 환경도 시연됐다. AI가 여러 서브 에이전트와 협업해 고객 요청을 분석하고 의사결정부터 실행, 문제 해결까지 자율적으로 수행하는 과정을 선보였다. 이와 함께 AI 전환 전략과 산업별 활용 사례를 공유하는 세션도 이어졌다. 보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지앤드컴퍼니, 딜로이트컨설팅, GS네오텍, 한샘, 믹스패널 등 기업 관계자들이 참여해 AI 기반 고객경험 혁신과 조직 운영 전략을 소개했다. 최근 생성형 AI 이후 AI 에이전트가 기업 업무 자동화의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 단순 응답 중심의 챗봇에서 벗어나 실제 업무를 수행하고 다양한 시스템을 연결하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되면서 고객경험 시장 역시 새로운 전환기를 맞을 것으로 전망된다. 김동신 센드버드 대표이사는 "AI 컨시어지 시대의 고객 경험은 단순한 응답이 아니라 문제 해결에서 완성되며, 고객은 이제 빠른 답변을 넘어 자신의 문제가 실제로 해결되는 경험을 기대하고 있다"며 "센드버드는 고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속적으로 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-07-09 13:51:25
-
엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.2026-07-07 07:44:18
-
SKT, 15GW AI 데이터센터 구축…'아시아 AI 허브' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다. 울산을 시작으로 전국에 AI 데이터센터를 단계적으로 확대하고, 글로벌 빅테크의 AI 컴퓨팅 수요를 국내로 유치해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 전략이다. 5일 SK텔레콤은 경남 진주 경상대에서 진행된 '영남권 첨단산업 육성전략 국민보고회'에서 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 지난 3일 밝혔다. 우선 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 AI 클러스터를 조성하고, 서남권에도 1GW 규모의 데이터센터를 추가 구축해 오는 2029년부터 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 운영할 계획이다. 이후 AI 수요와 투자 여건을 고려해 2035년까지 15GW 규모로 확대한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 생성형 AI 확산으로 AI 모델 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하는 가운데 AI 인프라를 미래 핵심 성장동력으로 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. AI 서비스 경쟁이 결국 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 이어지면서 대규모 데이터센터 구축이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 실제 글로벌 AI 인프라 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다. 글로벌 경영 및 전략 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니는 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급은 이를 따라가지 못해 오는 2030년 미국에서만 약 15GW 규모의 데이터센터 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 아마존 역시 올해 약 2000억 달러(약 300억원) 규모의 설비투자(CAPEX)를 예고하는 등 글로벌 빅테크들은 AI 컴퓨팅 자원 확보를 위한 투자 확대에 나서고 있다. SK텔레콤은 한국이 AI 데이터센터 구축에 유리한 환경을 갖추고 있다고 판단하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 반도체 경쟁력을 비롯해 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 체계, 대규모 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 인프라 구축 경험 등이 글로벌 AI 기업들의 투자 수요를 끌어들일 수 있는 경쟁력이라는 설명이다. 특히 울산 AI 데이터센터는 향후 국내 AI 인프라 전략의 핵심 거점 역할을 맡는다. 현재 SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 오는 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설하고 있다. 이 시설에는 AI 데이터센터 전용 냉각 시스템과 대규모 전력 운영 기술이 적용될 예정이며, 향후 글로벌 AI 기업들의 컴퓨팅 수요를 수용하는 거점으로 활용할 계획이다. SK텔레콤은 최근 엔비디아와 차세대 AI 데이터센터 형태인 'AI 팩토리' 구축 계획도 발표하는 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대하고 있다. 오는 2027년 AI 팩토리 운영을 시작한 뒤 단계적으로 규모를 확대해 AI 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이번 프로젝트에는 SK그룹의 AI 인프라 역량도 집결된다. AI 데이터센터 구축에 필요한 반도체와 에너지, 데이터센터 설계·운영 역량 등을 그룹 계열사와 연계하고, SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 총괄하는 'AI 인프라 설계자' 역할을 수행한다. 그룹 차원의 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 수준의 AI 인프라를 구축한다는 전략이다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아닌 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 보고 있다. AI 산업 성장에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 것은 물론 반도체와 클라우드, 통신, 전력 산업을 연결하는 기반 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 이에 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 혁신 인프라로 육성하고, 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 성장시키겠다는 목표다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "이번 AI 데이터센터 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것"이라며 "정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-07-05 09:00:00
-
이재용 "광주 반도체·충청 HBM 집중 투자"…삼성 미래 투자지도 나왔다 [경제일보] 삼성전자가 광주를 차세대 반도체 생산 거점 후보지로 검토하는 등 전국 단위 미래 산업 투자 청사진을 공개했다. 반도체를 비롯해 인공지능(AI), 바이오, 배터리, 조선 등 전략 사업을 지역별로 분산 배치해 국가 산업 경쟁력과 균형발전을 동시에 추진한다는 구상이다. 이재용 삼성전자 회장은 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "기흥과 화성, 평택에 이어 용인 국가산업단지 투자 일정도 앞당겨지고 있다"며 "새로운 생산 거점을 준비해야 하는 시점이 예상보다 빨라졌다"고 말했다. 이어 "여러 후보지 가운데 전력과 용수, 인력 확보는 물론 각종 인프라와 지원 여건을 고려할 때 광주를 반도체 신규 투자 후보지로 계획하고 있다"고 밝혔다. 충청권에는 AI 반도체 핵심인 고대역폭메모리(HBM) 생산 역량을 집중한다. 이 회장은 "HBM은 반도체 적층을 위한 최첨단 패키징 기술이 요구되는 제품"이라며 "HBM 생산시설은 기존 후공정 거점인 천안과 온양을 중심으로 집중 투자하겠다"고 설명했다. 피지컬 AI 분야는 경북 구미가 핵심 거점이 된다. 삼성은 그룹 내부 AI 데이터센터와 연계해 휴머노이드 로봇 등 차세대 AI 산업 관련 투자를 구미에 집중할 계획이다. 미래 배터리 사업은 삼성SDI를 중심으로 경남 울산에서 확대된다. 차세대 전고체 배터리와 배터리에너지저장장치(BESS) 분야 투자를 지속하는 한편, 삼성중공업은 경남 거제에서 차세대 조선 사업 경쟁력을 강화할 방침이다. 부산은 삼성전기의 첨단 패키지 기판 생산 거점으로 육성한다. AI 반도체 수요 확대에 대응해 최첨단 패키지 기판 생산 역량을 확대하고 바이오 사업은 인천 송도에 집중 투자해 세계 최대 바이오 생산 클러스터 구축을 추진한다는 계획이다. 이 회장은 "기업과 정부, 지방자치단체가 함께 힘을 모은다면 대체 불가능한 대한민국을 만들 수 있을 것"이라며 "기업인으로서 국가 산업 경쟁력 강화에 기여할 수 있어 뜻깊게 생각한다"고 말했다. 이번 발표는 삼성이 반도체를 비롯한 AI와 바이오, 배터리 등 미래 성장 사업의 지역별 투자 방향을 처음으로 구체화했다는 점에서 의미가 있다는 평가가 나온다. 업계에서는 지역 특화 산업과 연계한 대규모 투자가 본격화되면서 국내 첨단산업 생태계 재편에도 속도가 붙을 것으로 보고 있다.2026-06-29 16:03:45
-
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
-
![[경제일보] 피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623075431587978.png)
피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대 [경제일보] LG전자가 ‘조용하지만 분명한’ 체질 전환에 나서고 있다. 냉장고와 세탁기, TV로 대표되던 가전회사 이미지를 넘어 로봇, 냉난방공조, 데이터센터 냉각, 모빌리티 AI를 아우르는 인프라 기업으로 보폭을 넓히는 흐름이다. 22일 업계에 따르면 LG전자는 AI가 현실 세계에서 움직이기 위한 ‘몸’과 AI가 대규모 연산 과정에서 만들어내는 ‘열’을 동시에 겨냥하고 있다. 그동안 AI 산업의 경쟁은 반도체와 소프트웨어에 집중됐다. 더 빠른 GPU, 더 큰 모델, 더 정교한 알고리즘이 중심이었다. AI 산업의 초점이 그동안 연산 성능과 모델 경쟁에 있었다면, 점차 AI가 실제 공간에서 어떻게 움직이고 안정적으로 작동하느냐가 중요해지고 있는 상황이다. 이에 로봇과 냉각 인프라는 AI 확산 과정에서 반드시 따라붙는 기반 산업이 되고 있다. LG전자가 피지컬 AI와 냉각 사업을 동시에 전면에 내세우는 배경이다. 엔비디아와 손잡은 LG, 피지컬 AI로 간다 LG와 엔비디아의 협력은 이 변화를 보여주는 상징적 장면이다. 두 기업은 지난 8일 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에서 협력을 확대하기로 했다. 회의에는 구광모 LG 대표와 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자 등이 참석했다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 기반으로 레퍼런스 로봇 공동 개발에 나서기로 했다. 휴머노이드와 물류 로봇 등 차세대 로봇 분야에서 데이터 구축, 시뮬레이션, 학습, 행동으로 이어지는 개발 전 과정의 협력을 넓힌다는 구상이다. 로봇업계 관계자는 “피지컬 AI 시대의 로봇은 데이터를 학습하고, 가상 공간에서 훈련한 뒤 실제 현장에서 판단하는 시스템으로 진화하고 있다”고 했다. LG전자가 가전에서 축적한 모터와 센서, 제어 기술은 로봇의 움직임과 판단을 구현하는 기반이 되고, 제조 현장에서 쌓아온 자동화 경험은 산업용 로봇과 스마트팩토리의 실험장이 될 수 있다. 업계 관계자는 “LG전자가 가진 강점은 로봇을 단순히 하드웨어로만 보지 않는 데 있다”며 “가전, 공장 자동화, 모빌리티, AI 플랫폼을 연결할 수 있다면 피지컬 AI 시장에서 차별화된 접근이 가능하다”고 했다. AI 데이터센터가 키운 냉각 시장 또 다른 승부처는 냉각이다. 생성형 AI와 대규모 AI 모델 경쟁이 심화되면서 데이터센터의 전력 사용과 발열 문제는 산업의 핵심 병목으로 떠올랐다. 고성능 GPU가 촘촘히 들어간 AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 더 많은 전력을 쓰고 더 많은 열을 낸다. GPU 중심 서버가 늘어날수록 냉각은 단순 부대설비가 아니라 데이터센터 성능과 안정성을 좌우하는 핵심 인프라가 된다. LG전자는 이 지점에서 냉난방공조 사업을 AI 인프라 사업으로 확장하고 있다. 지난 4월 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘데이터센터월드 2026’에서는 AI 데이터센터용 HVAC 솔루션을 공개했다. 액체냉각, 액침냉각, 공기냉각, 냉각 관리 소프트웨어, 전력 인프라를 묶은 토탈 솔루션이다. 특히 냉각수 분배장치인 CDU는 AI 데이터센터 냉각의 핵심 제품으로 꼽힌다. LG전자는 CDU 냉각 용량을 기존 650㎾에서 1.4㎿로 2배 이상 늘리고, 가상센서와 고효율 인버터 기술을 적용했다고 밝혔다. 미국 GRC, SK엔무브와 협업해 개발 중인 액침냉각 솔루션도 공개했다. LG전자의 강점은 냉각 기술을 단품으로 보지 않는 데 있다. 컴프레서, 칠러, 컴퓨터룸 공기처리장치, 팬모터 등 공조 핵심 부품 역량에 데이터센터 냉각 관리 시스템을 더하고 있다. 장비를 파는 데서 그치지 않고 데이터센터의 열과 에너지 흐름을 관리하는 운영 솔루션으로 사업을 키우려는 것이다. 히트펌프에서 데이터센터까지 냉각 사업의 확장은 유럽 히트펌프 시장에서도 확인된다. LG전자는 최근 스페인과 세르비아 주거단지 약 1500세대에 고효율 대용량 히트펌프 솔루션을 공급한다고 밝혔다. 스페인 마드리드 인근 약 1000세대 주거단지와 세르비아 베오그라드 약 500세대 레지던스가 대상이다. 히트펌프는 공기 중 열을 활용해 난방과 급탕을 제공하는 기술이다. 유럽에서는 화석연료 의존도를 줄이고 전기화와 친환경 에너지 전환을 추진하는 정책 흐름에 맞춰 수요가 커지고 있다. 겉으로 보기에는 데이터센터 냉각과 주거용 히트펌프는 다른 시장이지만, LG전자 입장에서는 공통분모가 있다. 둘 다 열을 옮기고, 에너지를 절감하며, 공간의 온도를 정밀하게 관리하는 사업이다. 공조업계 관계자는 “히트펌프와 데이터센터 냉각은 적용 공간은 다르지만 본질적으로 열관리 기술이라는 점에서 맞닿아 있다”며 “컴프레서, 인버터, 제어 기술을 오래 축적한 기업은 HVAC와 데이터센터 냉각 양쪽에서 사업 확장이 가능하다”고 했다. LG전자의 변화는 단순한 사업 다각화라기보다 사업의 기준을 바꾸는 움직임에 가깝다. 과거 경쟁력은 제품 단위에서 평가됐다. 냉장고, 세탁기, TV가 얼마나 잘 작동하는지가 핵심이었지만, 이제 경쟁은 집, 공장, 차량, 데이터센터라는 공간 전체를 어떻게 운영하느냐로 옮겨가고 있다. 가전회사의 다음 무대는 ‘공간’ LG전자가 로봇과 냉각을 동시에 강화하는 것은 AI 시대의 공간 경쟁과 맞물려 있다. 집 안에서는 AI홈이 가전과 생활 데이터를 연결한다. 산업 현장에서는 피지컬 AI가 로봇과 설비를 움직인다. 차량 안에서는 인포테인먼트와 자율주행 보조시스템이 모빌리티 경험을 바꾼다. 데이터센터에서는 냉각과 전력 인프라가 AI 연산의 기반이 된다. 전자업계 관계자는 “AI 시대의 경쟁은 제품 하나를 잘 만드는 데서 끝나지 않고, 집, 공장, 차량, 데이터센터처럼 AI가 작동하는 공간 전체를 연결하고 운영하는 역량이 기업가치를 좌우할 수 있다”고 했다. 물론 과제도 적지 않다. 로봇 시장은 테슬라, 보스턴다이내믹스, 일본 자동화 기업, 중국 로봇 기업들이 경쟁하는 영역이다. 데이터센터 냉각 시장도 글로벌 공조 기업과 전력 인프라 기업들이 빠르게 움직이고 있다. 기술 발표를 실제 수주와 반복 매출로 연결하는 것이 관건이다. 로봇과 데이터센터 냉각은 모두 성장성이 큰 시장이지만 초기 투자와 고객 검증 과정이 까다롭다. 때문에 결국 실제 수주 규모와 레퍼런스 확보 속도가 LG전자의 체질 전환을 평가하는 기준이 될 것으로 보인다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:38
-
![[경제일보] AI 데이터센터 핵심 공급처 삼성전자…세계 증시 중심에 서다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/23/20260623074552838997.png)
AI 데이터센터 핵심 공급처 '삼성전자'…세계 증시 중심에 서다 [경제일보] 삼성전자가 다시 세계 증시의 중심에 섰다. 올해 6월 글로벌 시가총액 순위에서 삼성전자는 10위권에 이름을 올렸다. 22일 업계에 따르면, 글로벌 시가총액 집계 사이트 컴퍼니즈마켓캡 기준 삼성전자의 시가총액은 1조5500억 달러 수준으로 집계됐다. 이는 테슬라(1조4900억 달러), 메타 플랫폼즈(1조4400억 달러) 등 글로벌 기업들의 수치를 앞선 결과다. 순위는 주가와 환율, 집계 기준에 따라 달라질 수 있지만, 세계 자본시장이 삼성전자를 다시 가격에 반영하기 시작했다는 점은 분명하다. 이번 상승은 단순한 주가 이벤트를 넘어 삼성전자가 AI 인프라를 떠받치는 핵심 기업으로 재평가받고 있다는 신호에 가깝다. AI 데이터센터가 바꾼 메모리 '몸값' 삼성전자의 재평가는 메모리 반도체의 귀환에서 출발한다. AI는 연산의 산업이지만, 동시에 데이터를 빠르게 저장하고 옮기는 산업이다. 거대언어모델(LLM)과 생성형AI 서비스가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니다. 고대역폭메모리, 고용량 DRAM, 서버용 SSD가 함께 움직여야 AI 데이터센터가 돌아간다. 한동안 경기민감 산업으로만 여겨졌던 메모리 반도체가 AI 시대의 전략 자산으로 다시 떠오른 이유다. 이와 같은 변화는 삼성전자에 유리하게 작용했다. 삼성전자는 세계 메모리 반도체 시장에서 오랜 기간 최상위권을 지켜온 기업이다. 불황기에는 메모리 의존도가 약점처럼 보였지만, AI 투자 사이클이 시작되자 같은 구조가 강점이 됐다. 수요의 중심도 PC와 스마트폰에서 AI 서버와 데이터센터로 이동하고 있다. 그 결과 메모리 가격과 전략적 중요성이 동시에 올라갔다. 삼성전자의 기업가치 상승은 이러한 산업 지형의 변화가 반영된 결과다. 실적도 이를 뒷받침한다. 삼성전자에 따르면, 올해 1분기 연결 기준 매출 133조9000억원, 영업이익 57조2000억원을 기록했고, 반도체를 담당하는 DS부문은 매출 81조7000억원, 영업이익 53조7000억원을 올렸다. AI 수요가 단순한 기대가 아니라 실제 매출과 이익으로 이어지고 있다는 의미다. HBM4와 파운드리, '반격'의 조건 HBM 시장에서 SK하이닉스가 엔비디아 공급망에서 강한 존재감을 보이는 동안 삼성전자의 HBM 경쟁력은 한동안 도마 위에 올랐던 것이 사실이다. 하지만 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징을 함께 보유한 보기 드문 종합 반도체 기업이고, 차세대 제품에서 고객 인증과 양산 안정성을 증명할 경우 판을 다시 흔들 수 있는 체급을 갖고 있다. 삼성전자는 지난 2월 HBM4 양산 출하를 발표하며 반격의 출발선을 다시 그었다. HBM4를 통해 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다고 밝혔다. 이어 5월에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하했다. 삼성전자의 HBM4E가 이전 HBM4 제품보다 속도 성능이 20% 이상 높은 것으로 알려졌다. 파운드리도 재평가의 축이다. 지난 11일 로이터 보도에 따르면, 구글은 차세대 AI 프로세서 ‘아이스피시’의 일부를 삼성전자에 맡기는 방안을 논의 중인 것으로 전해진다. TSMC가 핵심 연산부를 맡고, 삼성전자는 2나노 공정을 활용해 메모리 연결 부품을 생산하는 방안이 거론되고 있다. 아직 논의 단계이고 양산 시점도 2028년 이후로 거론되는 만큼 단정하기 이르지만, 구글과 같은 빅테크 기업의 AI칩 공급망 다변화 흐름 자체는 삼성전자에 기회로 작용할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 반도체는 단일 칩의 경쟁이 아니라 고성능 연산칩, HBM, 첨단 패키징, 전력 효율, 데이터센터 공급망이 함께 움직이는 싸움"며 "삼성전자는 메모리를 만들고, 파운드리를 제공하며, 스마트폰과 가전을 통해 소비자 접점까지 갖고 있다"고 했다. 이어 "과거에는 사업 포트폴리오가 넓다는 점이 투자자에게 복잡한 구조로 보이기도 했지만, AI 인프라 경쟁이 본격화되면서 그 넓이가 다시 장점으로 읽히고 있다"고 덧붙였다. '종합 반도체 기업' 재평가 모바일과 가전도 삼성전자의 긍정적 재평가를 뒷받침한다. 갤럭시 스마트폰과 TV, 생활가전은 삼성전자가 소비자와 직접 만나는 거대한 접점이다. AI가 데이터센터 안에만 머무르지 않고 휴대폰, 집, 자동차, 사무공간으로 확산될수록 이 접점의 가치는 커진다. 삼성전자는 AI 반도체를 공급하는 기업이면서 동시에 AI가 작동하는 기기를 판매하는 기업이다. 데이터센터용 메모리와 파운드리, 온디바이스 AI, 스마트홈, 모바일 생태계를 한데 묶을 수 있는 기업이라는 점에서 시장의 시선이 달라지고 있다. 삼성전자의 글로벌 시총 10위권 진입은 한국 산업에도 상징성이 크다. 세계 최상위 기업가치 순위는 엔비디아, 알파벳, 애플, 마이크로소프트, 아마존 같은 미국 빅테크가 장악해왔다. 이러한 무대에 한국 제조기업이 다시 이름을 올렸다는 것은 AI 시대에도 물리적 제조역량이 여전히 중요하다는 의미다. 증권업계 관계자는 "주가와 환율, 우선주 포함 여부, 집계기관 기준에 따라 시총 순위는 달라질 수 있다"며 "HBM 고객 인증, 파운드리 대형 고객 확보, 메모리 가격 상승 지속성, 글로벌 공급망 리스크도 남아 있다"고 했다. 다만 그는 "중요한 것은 시장의 시선이 바뀌었다는 점"이라며 "삼성전자는 더 이상 ‘메모리 사이클에 흔들리는 제조기업’으로만 인식되지 않고, AI 데이터센터의 핵심 공급자, 차세대 HBM의 도전자, 첨단 파운드리의 대안, 소비자 AI 생태계의 주요 플레이어로 다시 평가받고 있다"고 덧붙였다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-23 08:50:15
-
오픈AI·삼성 협력, 반도체서 업무 AX로 확대…챗GPT 전사 도입 [경제일보] 오픈AI와 삼성전자의 협력이 AI 인프라에서 임직원 업무 혁신으로 확대된다. 삼성전자가 국내 전 임직원과 디바이스경험(DX)부문 전 세계 임직원에게 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 제공하기로 하면서 양사의 협력 범위가 반도체 공급을 넘어 전사적 인공지능 전환(AX)으로 넓어지고 있다. 오픈AI는 22일 삼성전자가 임직원의 업무 혁신과 전사적 AI 전환을 위해 챗GPT 엔터프라이즈와 코덱스를 도입한다고 밝혔다. 적용 대상은 삼성전자 국내 전 임직원과 DX부문 글로벌 임직원이다. 오픈AI는 이번 도입을 자사 엔터프라이즈 계약 가운데 최대 규모 사례 중 하나라고 설명했다. 이번 발표는 양사의 기존 협력의 연장선에 있다. 삼성은 지난해 오픈AI와 글로벌 AI 인프라 협력 방안을 발표한 바 있다. 당시 삼성전자는 오픈AI의 차세대 AI 인프라 구축에 필요한 고성능 메모리 반도체 공급 협력을 맡았고 삼성SDS는 AI 데이터센터 개발·운영과 국내 기업 대상 오픈AI 서비스 도입 지원 역할을 제시했다. 삼성물산과 삼성중공업도 차세대 데이터센터 인프라 협력 가능성을 검토했다. 이번 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 그 협력이 삼성전자 내부의 일하는 방식으로 확장됐다는 점에서 의미가 있다. 양사가 AI 인프라를 함께 논의하던 단계에서 이제는 삼성전자 임직원의 업무 생산성과 조직 운영 방식까지 오픈AI 기술을 활용하는 단계로 넘어간 것이다. 삼성전자는 챗GPT와 코덱스를 소프트웨어 개발, 마케팅, 제품 개발, 제조, 경영지원 등 업무 전반에 활용할 계획이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 정보 탐색과 분석, 문서 작성, 아이디어 구체화, 데이터 해석 등 지식 기반 업무를 지원한다. 기업용 서비스인 만큼 데이터 보호, 접근 권한 관리, 보안 통제 등 대규모 조직에 필요한 관리 기능도 제공한다. 코덱스는 개발자 생산성을 높이는 도구에서 일반 업무 플랫폼으로 활용 범위가 넓어지고 있다. 코드 작성과 리뷰, 디버깅뿐 아니라 비개발 직군이 아이디어를 내부 도구나 자동화 프로세스로 구현하는 데도 쓰일 수 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스는 매주 500만명 이상이 기술·비기술 업무에 사용하고 있으며 한국 내 주간 활성 이용자는 올해 2월 1일 이후 800% 가까이 증가했다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 “삼성전자가 AI를 일부 조직이 아닌 전 세계 임직원의 업무 방식과 혁신 역량을 높이는 핵심 플랫폼으로 활용한다는 점에서 의미가 크다”며 “삼성전자 임직원들이 챗GPT와 코덱스로 아이디어를 더 빠르게 실행하고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. 오픈AI 서비스의 국내 확산은 삼성전자에 그치지 않는다. 서울대는 교수, 학생, 직원 등 전 구성원에게 챗GPT 에듀를 제공하고 있다. 카카오는 카카오톡 채팅방에서 챗GPT를 호출해 실시간 답변과 이미지 생성을 이용할 수 있는 기능을 도입했다. 오픈AI는 LG전자, LG유플러스, LG CNS, GS건설, 삼성SDS, 티빙, 크래프톤, 토스, 무신사 등도 챗GPT 엔터프라이즈와 오픈AI API, 코덱스를 활용하고 있다고 밝혔다. 이 흐름은 국내 AI 도입의 초점이 개인 생산성 도구에서 조직 단위 AX로 옮겨가고 있음을 보여준다. 초기에는 직원 개인이 챗봇으로 문서를 쓰거나 자료를 찾는 수준이었다면 이제는 기업이 보안과 권한 관리, 내부 시스템 연동, 업무 프로세스 재설계까지 포함해 AI를 공식 업무 플랫폼으로 들여오는 단계다. 삼성전자의 이번 도입은 상징성이 크다. 삼성은 오픈AI의 AI 인프라 수요를 뒷받침하는 메모리 공급 파트너이면서 동시에 오픈AI 도구를 사내 업무 혁신에 적용하는 대형 고객이 됐다. 공급자이자 사용자로서 AI 생태계 양쪽에 서게 된 셈이다. AI 경쟁은 모델 성능만의 싸움이 아니다. 누가 AI를 조직 안에 안전하게 넣고 실제 업무 성과로 연결하느냐가 중요해지고 있다. 삼성전자의 챗GPT 엔터프라이즈 도입은 국내 대기업의 AX가 실험 단계를 지나 전사 적용 단계로 들어섰다는 신호다. 성패는 도입 규모가 아니라 챗GPT와 코덱스가 제조, 개발, 마케팅, 제품 기획의 속도와 품질을 실제로 얼마나 바꾸느냐에서 갈릴 것이다.2026-06-22 10:50:09
-
![[정보운의 강철부대] AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 디지털 동료 거느리는 시대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619162108960862.jpg)
AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 '디지털 동료' 거느리는 시대 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] "보고서 작성은 A AI가, 자료조사는 B AI가, 회의록 정리는 C AI가 맡는다." 공상과학 영화 속 이야기 같지만 국내 기업 현장에서는 이미 현실이 되고 있다. 직원 한 명이 하나의 생성형 인공지능(AI)을 사용하는 단계를 넘어 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하는 '1인 N AI' 시대가 본격화하고 있다. AI가 단순한 업무 보조 수단을 넘어 사실상 '디지털 동료'로 자리 잡으면서 기업들의 업무 방식도 빠르게 변화하는 모습이다. 21일 업계에 따르면, 최근 포스코DX는 'AX(AI Transformation) 해커톤 2026'을 개최하고 '1인 N에이전트 시대'를 공식화했다. 회사는 직원들이 업무에 다양한 AI 에이전트를 활용하는 것은 물론 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 역량을 갖추는 데 초점을 맞추고 있다. 이번 해커톤에서는 △AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼 △채용 에이전트 협업 시스템 △배터리·소재 AX 인사이트 포털 △사내 업무용 AI 워크스페이스 등 실제 업무 현장에서 활용 가능한 다양한 AI 에이전트가 등장했다. 과거 기업들이 AI 챗봇 도입 여부를 고민했다면 이제는 업무별로 특화된 여러 AI를 동시에 활용하는 단계로 진화하고 있는 셈이다. 포스코DX 관계자는 "AI 활용 문화가 조직 전반에 자연스럽게 자리 잡을 수 있도록 다양한 교육과 실습 프로그램을 운영하고 있다"며 "개발 직군뿐 아니라 비개발 직군도 직무 특성에 맞는 수준별 교육 과정에 참여하고 있으며 직원들이 스스로 AI 에이전트를 기획하고 업무에 적용하는 환경을 만드는 데 집중하고 있다"고 했다. 이어 "이번 해커톤에서도 실제 현업 적용 가능성과 업무 효율 개선 효과가 높은 평가를 받았다"며 "우수 아이디어는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 확대 적용할 계획"이라고 덧붙였다. 이와 같은 변화는 포스코DX만의 이야기가 아니다. 삼성전자는 최근 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 기존 사내 AI 도구에 더해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 글로벌 AI 서비스를 업무에 활용할 수 있도록 했다. SK하이닉스 역시 외부 생성형 AI 도입을 검토하며 업무 생산성 향상 방안을 모색하고 있다. 기업들의 관심도 더 이상 "AI를 도입할 것인가"에 머물지 않는다. 이제는 "AI를 얼마나 많이, 그리고 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는가"가 경쟁력으로 떠오르고 있다. 실제 글로벌 빅테크 업계에서는 AI 에이전트가 차세대 AI 시장의 핵심으로 꼽힌다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI가 등장하면서 업무 방식 자체가 변화하고 있기 때문이다. 예를 들어 한 직원이 시장조사 AI를 통해 데이터를 수집하고 문서작성 AI로 보고서를 작성한 뒤 발표자료 제작 AI로 프레젠테이션을 만들고 회의록 정리 AI로 후속 업무까지 관리하는 구조가 가능해지고 있다. 사람 한 명이 여러 명의 디지털 직원을 거느리는 형태다. 이러한 흐름에 발맞춰 기업이 요구하는 인재상도 달라지고 있다. 과거 디지털 전환(DX) 시대에는 엑셀과 데이터 활용 능력이 중요했다면, 생성형 AI 시대에는 AI를 잘 활용하는 능력이 경쟁력으로 평가받았다. 앞으로는 여러 AI 에이전트를 조합하고 설계해 업무에 적용하는 역량이 새로운 기준이 될 것이라는 전망이 나온다. 실제로 포스코DX는 올해부터 'AX 아카데미'를 운영하며 직원들에게 AI 에이전트 기획과 설계, 개발 교육을 진행하고 있다. 직원 모두를 AI 사용자에서 AI 개발자로 성장시키겠다는 전략이다. 다만 해결해야 할 과제도 적지 않다. AI 활용이 늘어날수록 기업 기밀 유출과 데이터 보안 문제는 더욱 중요해지고 있다. AI가 생성한 결과물의 신뢰성을 검증하고 오류 발생 시 책임 범위를 명확히 설정하는 문제도 해결 과제로 꼽힌다. 직원 간 AI 활용 역량 격차가 새로운 조직 내 불평등으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 경쟁의 무대 역시 기술 자체에서 활용 방식으로 이동하고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 생성형 AI 도입 여부가 경쟁력의 척도였다면 이제는 복수의 AI 에이전트를 업무 전반에 효율적으로 연계·운용하는 역량이 생산성을 결정하는 요소로 부상하고 있다. 기업들이 앞다퉈 AI 교육과 에이전트 개발에 나서는 배경도 여기에 있다. AI 시대의 승자는 가장 뛰어난 모델을 보유한 기업이 아니라 AI를 가장 자연스럽게 업무에 녹여낸 조직이 될 가능성이 커지고 있다.2026-06-21 08:00:00
-
SK하이닉스, HBM4E 고객사 첫 샘플 출격…AI 메모리 초격차 노린다 [경제일보] SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리 시장 선점을 위해 고대역폭메모리(HBM) 차세대 제품인 'HBM4E' 샘플 공급에 나섰다. AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장 확대에 맞춰 성능과 전력 효율을 동시에 높인 제품으로 차세대 AI 인프라 수요 공략에 속도를 내는 모습이다. SK하이닉스는 차세대 AI용 초고성능 D램 제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 18일 밝혔다. HBM4E는 기존 HBM4 대비 성능과 전력 효율을 한층 강화한 제품이다. 핀(Pin)당 최대 16Gbps 데이터 처리 속도를 구현했으며 에너지 효율도 20% 이상 개선했다. AI 학습과 추론 과정에서 필요한 대규모 데이터 처리 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 데이터 전송 지연 시간도 줄였다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 적용해 고대역폭 환경에서도 안정적인 구동이 가능하도록 설계됐다. 회사는 이를 통해 차세대 AI 데이터센터와 초고성능 컴퓨팅 시스템의 처리 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 용량 역시 확대됐다. SK하이닉스는 HBM4E에 어드밴스드 MR-MUF(Mass Reflow Molded Underfill) 공정을 적용해 12단 적층 기준 48GB 용량을 구현했다. 칩 적층 구조 안정성을 높이는 동시에 발열 관리 성능도 개선했다. 특히 열 저항은 기존 HBM4 대비 약 17% 낮아졌다. AI 서버와 데이터센터처럼 고부하 연산이 지속되는 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계한 것이 특징이다. 업계에서는 AI 반도체 성능 경쟁이 심화되면서 메모리 성능과 전력 효율이 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다고 보고 있다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 AI 반도체 기업들이 차세대 AI 가속기 개발에 속도를 내면서 HBM 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 시장조사업체들은 향후 AI 서버 시장 성장에 따라 HBM 시장 규모가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 특히 HBM4 이후 차세대 제품인 HBM4E는 AI 학습과 추론 성능 향상을 위한 핵심 메모리로 주목받고 있다. SK하이닉스는 HBM3와 HBM3E, HBM4에 이어 HBM4E까지 차세대 제품 개발을 이어가며 AI 메모리 시장 주도권 강화에 나서고 있다. 회사는 그동안 축적한 양산 경험과 공급 역량을 기반으로 고객 맞춤형 메모리 솔루션 제공을 확대한다는 계획이다. 최근 SK하이닉스는 AI 메모리 사업 확대를 위해 엔비디아와의 협력도 강화하고 있다. 양사는 차세대 AI 팩토리 구축을 위한 메모리 공동 개발과 장기 기술 파트너십을 추진 중이며 베라 루빈(Vera Rubin) 기반 차세대 AI 플랫폼용 메모리 개발에도 협력하고 있다. SK하이닉스는 이번 HBM4E 샘플 공급을 통해 고객사 평가와 검증 절차를 진행한 뒤 향후 양산 체제로 전환할 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)은 "업계 최고 수준의 기술 경쟁력과 양산 역량을 바탕으로 HBM4E에서도 AI 혁신을 지원할 수 있는 기반을 마련했다"며 "고객과의 협력을 통해 시장이 요구하는 가치를 선제적으로 구현하고 AI 메모리 기술 리더십을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. SK하이닉스 관계자는 "현재 HBM4E는 주요 고객사를 대상으로 성능과 안정성을 검증하는 단계"라며 "HBM 시장은 여전히 HBM3E가 주력 제품이고 점차 HBM4로 전환되는 과정에 있는 만큼 고객 일정과 시장 상황에 맞춰 양산 체계를 준비해 나갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "HBM4E 12단 제품을 먼저 선보인 것은 고객사들의 고용량 수요를 반영한 결과로 볼 수 있다"며 "HBM4E는 이전 세대보다 개별 D램 용량이 확대되면서 12단 적층만으로도 더 높은 용량 구현이 가능해졌다"고 말했다. 또 "향후 고객사 검증 결과와 시장 수요를 종합적으로 고려해 양산 안정성과 공급 안정성을 확보하는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다.2026-06-18 19:13:22
-
"AI는 어떻게 생각하는가"…SKT, A.X K2 기술 세미나 개최 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정과 기술적 배경을 공개하며 개발자 및 연구자 생태계 확대에 나선다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있는 SK텔레콤은 산학 협력을 바탕으로 차세대 AI 모델 경쟁력 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 18일 SK텔레콤은 서울 을지로 본사에서 독자 AI 파운데이션 모델에 관심 있는 학생과 개발자를 대상으로 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 SK텔레콤이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연구 방향과 기술적 기반을 공유하기 위해 마련됐다. 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계 확대와 연구 저변 강화를 위한 공개 소통 행보로 분석된다. 행사에는 개발자와 학생, SK그룹 관계자 등 200여 명이 참석했다. 참가자들은 강연 이후 질의응답과 토론을 통해 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성에 대한 의견을 나눈 것으로 알려졌다. 첫 번째 강연자로 나선 서인석 서울대학교 수리과학부 교수는 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 AI의 작동 원리와 학습 과정을 설명했다. 특히 거대언어모델(LLM)이 수학적 개념을 학습하고 추론 능력을 발전시키는 과정을 수학자의 시각에서 소개했다. SK텔레콤은 이번 세미나를 포함해 총 3회에 걸쳐 AI 기술의 핵심 요소를 공유할 예정이다. 오는 23일에는 서울대 컴퓨터공학부 유영재 교수가 AI 추론 기술을, 내달 1일에는 서울대 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 강연을 진행한다. 이번 세미나는 AI의 추론 능력과 멀티모달 역량, 산업 활용 생태계 등 독자 AI 모델 구축에 필요한 핵심 요소들을 학문적 관점에서 설명하는 데 초점을 맞췄다. SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 자체 AI 경쟁력 확보에 힘을 쏟고 있다. 독자 AI 모델은 해외 빅테크 기술 의존도를 낮추고 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있는 기반으로 주목받고 있다. 특히 A.X K2는 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능은 물론 멀티모달 이해 능력과 산업 적용성을 강화하는 방향으로 개발되고 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 대학과 연구기관, 산업계가 참여하는 산학 협력 체계를 확대할 계획이다. SK텔레콤은 앞으로도 AI 기술 개발 과정과 연구 성과를 공개하며 개발자와 연구자, 학생들이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지"라고 말했다.2026-06-18 10:27:55
-
S2W·이파피루스 맞손…AI 전자증빙으로 기업 AX 수요 겨냥 [경제일보] S2W가 인공지능(AI) 기반 전자증빙 시장에 진출하며 비보안 사업 확대에 속도를 낸다. 사이버 위협 인텔리전스와 빅데이터 분석을 주력으로 성장해 온 S2W가 기업 업무 자동화(AX) 수요를 겨냥해 문서 AI 시장 공략에 나선 것으로 분석된다. 17일 S2W는 도큐먼트 AI 전문기업 이파피루스와 전략적 파트너십을 체결하고 AI 전자증빙 솔루션 '스트림닥스 AI' 공동 사업을 추진한다고 밝혔다. 이번 협력은 생성형 AI 확산으로 기업들의 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 회계·재무·행정 등 백오피스 업무 자동화 시장을 공략하기 위한 행보다. 최근 기업들은 챗봇과 고객 응대 중심의 AI 도입을 넘어 내부 업무 효율화 영역으로 활용 범위를 확대하고 있다. 특히 계약서와 품의서, 세금계산서, 영수증 등 비정형 문서를 자동으로 분석하고 검증하는 '서류 AI' 시장이 빠르게 성장하면서 관련 기술 경쟁도 본격화되고 있는 것으로 알려졌다. 양사가 공동 추진하는 스트림닥스 AI는 이파피루스의 HTML5 기반 문서 뷰어 '스트림닥스'에 S2W의 AI 분석 기술을 결합한 솔루션이다. 품의서와 영수증, 카드 전표 등 각종 증빙 문서를 실시간으로 비교·검증해 기업의 지출결의 검토 업무를 자동화하는 것이 특징이다. 주요 기능으로는 품의서와 증빙 문서를 자연어 형태로 요약하는 'AI 자동 요약', 기업 시스템 데이터와 문서 내 정보를 대조하는 '키밸류 매칭', 비용·장소·날짜 일치 여부를 검증하는 '금액 증빙 매칭', 대화형 문서 검색이 가능한 'AI 질의응답' 등이 포함됐다. 양사는 이를 통해 증빙 검토 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다고 설명했다. 김정희 이파피루스 대표는 "'스트림닥스 AI'는 기업과 기관의 복잡한 증빙 업무를 완벽히 자동화하는 차세대 AI 전자증빙 핵심 솔루션"이라며 "이미 기존 고객사와 솔루션 기업들로부터 선제적인 도입 수요가 잇따르고 있는 만큼, 업무 효율 극대화와 회계 투명성 확보를 원하는 기업 및 기관들의 적극적인 관심과 문의를 기대한다”라고 말했다. 이번 협력은 S2W의 사업 포트폴리오 확대 측면에서도 의미가 크다. S2W는 그동안 다크웹 분석과 사이버 위협 인텔리전스, 빅데이터 분석 기술을 기반으로 공공·국방·수사기관 시장을 중심으로 성장해왔다. 최근에는 생성형 AI와 비정형 데이터 처리 기술을 활용해 보안 영역을 넘어 다양한 산업 분야로 사업 확장을 추진하고 있다. 이파피루스 역시 공공기관과 금융권을 중심으로 구축한 전자문서 사업 경험과 영업망을 보유하고 있다. 약 20년간 축적한 전자문서 기술력과 공공 조달 시장 네트워크를 바탕으로 서류 AI 시장에서 입지를 확대해 왔다. 양사는 역할을 분담해 시장 확대에 나설 계획이다. S2W는 AI 엔진 개발과 성능 고도화, 유지보수 등 기술 부문을 담당하고, 이파피루스는 조달 등록과 인증 취득, 영업 및 마케팅을 전담한다. 특히 공공 조달 시장과 민간 기업 시장을 동시에 공략하며 AI 기반 전자증빙 수요를 확보한다는 전략이다. 향후 협력 범위도 확대될 전망이다. 양사는 전자증빙 솔루션을 시작으로 다양한 문서 자산 활용 영역까지 사업 범위를 넓히고, 공공 및 민간의 AI 전환 수요에 대응할 수 있는 신규 서비스를 공동 발굴할 계획이다. 또한 미국 현지 법인과 자회사를 거점으로 글로벌 시장 진출도 추진할 방침이다. 업계에서는 생성형 AI 기술이 문서 검색과 정보 제공 수준을 넘어 실제 업무 프로세스를 자동화하는 단계로 진화하고 있다고 평가한다. 문서 작성과 검토, 증빙 확인, 의사결정 지원 등 기업 운영 전반에 AI가 적용되면서 업무 생산성을 높이는 AX 시장 경쟁도 한층 치열해질 것으로 전망된다. 서상덕 S2W 대표는 "다년간 축적해온 AI 기술력과 비정형 데이터 처리 역량을 토대로 기존 사업 영역에 안주하지 않고 새로운 성장 동력을 발굴하고 있다"며 "이파피루스가 보유한 고도의 서비스 운영 역량 및 탄탄한 영업 인프라에 S2W의 기술 노하우를 더해 국내외로 시너지를 극대화하는 한편, 비보안 사업 포트폴리오를 지속 확장하며 시장 내 영향력을 높여나가겠다"고 말했다.2026-06-17 16:29:43
-
KAIST, AI 데이터센터 냉각전력 10분의 1로 줄일 기술 개발 [경제일보] KAIST 연구진이 인공지능(AI) 데이터센터의 냉각 전력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. AI 반도체 성능이 빠르게 높아지면서 데이터센터 전력 소비와 발열 문제가 산업계의 핵심 과제로 떠오른 가운데 칩 내부에서 직접 열을 빼내는 방식으로 해법을 제시했다. KAIST는 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 반도체 칩 내부에 매니폴드와 마이크로채널을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 매니폴드는 냉각수를 여러 경로로 나눠 공급·회수하는 구조이고 마이크로채널은 머리카락보다 가는 미세 물길을 뜻한다. AI 반도체는 성능이 높아질수록 발열도 급격히 늘어난다. 기존 공랭 방식만으로는 차세대 GPU와 TPU, 고성능 AI 가속기에서 발생하는 열을 처리하기 어려워지고 있다. 이 때문에 칩 내부나 패키지 가까운 곳에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다. 연구팀이 주목한 매니폴드 마이크로채널은 미세 물길에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있다. 전국 물량을 한 물류센터에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나눠 배송하는 것과 같은 원리다. 기존 기술의 한계는 냉각수 분배였다. 일부 채널에 냉각수가 몰리고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않으면 냉각 효율이 떨어지고 에너지 손실이 커진다. 연구팀은 계산 모델과 정밀 시뮬레이션을 활용해 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 최적화된 구조는 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP)가 10만6000을 기록했다. 이는 냉각에 쓰는 에너지 1만큼으로 10만6000배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 2020년 국제학술지 ‘네이처’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수치다. 이번 성과는 복잡한 비등 냉각이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다는 점에서도 의미가 크다. 반도체 생산 공정과 호환 가능한 방식으로 제작할 수 있어 향후 상용화 가능성도 제시했다. 연구팀은 5㎜×5㎜ 크기의 실험용 칩에서 기술을 검증했다. 같은 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 대형 GPU·TPU에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼인 ‘베라 루빈’급 초고성능 칩처럼 발열 밀도가 높은 반도체에도 활용될 가능성이 있다. 활용 범위는 AI 데이터센터에 그치지 않는다. 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 전자장치 전반으로 확장될 수 있다. 김성진 교수는 “AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 관건”이라고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며 연구 결과는 국제학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다.2026-06-16 09:56:19
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 800조 수퍼 재정, 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/14/20260714122102289150_518_323.jpg)