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검색결과 총 46건

네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-25 08:06:37
AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.
2026-06-24 11:19:31
쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.
2026-06-17 15:46:23
정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.
2026-06-09 17:34:27
젠슨 황이 던진 '네 개의 선물'…한국 AI 동맹, HBM 넘어 로봇으로 간다 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한은 단순한 글로벌 기업인의 방문을 넘어 한국 AI 산업의 미래 좌표를 보여준 상징적 이벤트로 평가된다. 삼성전자, SK그룹, LG그룹, 네이버, 주요 게임업계 수장들과 잇따라 만난 그는 한국을 단순한 반도체 공급국이 아닌 AI 인프라와 피지컬 AI의 핵심 파트너로 바라보고 있음을 분명히 했다. 황 CEO는 이번 방한에서 한국에 "네 개의 새로운 사업 기회"를 제시했다. 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈', AI용 CPU '베라', AI PC 플랫폼 'RTX 스파크', 휴머노이드 로봇용 엣지 슈퍼컴퓨터 '젯슨 토르'가 그것이다. 이는 AI가 데이터센터를 넘어 PC와 공장, 로봇, 자동차 등 현실 세계로 확장되는 흐름을 의미한다. 엔비디아가 한국에 주목하는 이유도 명확하다. 한국은 HBM을 비롯한 첨단 메모리 생산 능력과 반도체 제조 역량, 데이터센터 수요, 제조업 기반, 로봇 산업, 클라우드 및 게임 생태계를 동시에 갖춘 몇 안 되는 국가다. AI 산업이 성장할수록 GPU뿐 아니라 메모리, 전력, 데이터센터, 소프트웨어, 실제 적용 현장이 모두 중요해진다. 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아 공급망의 핵심 축이다. 특히 HBM은 AI 서버 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 꼽힌다. 엔비디아의 차세대 플랫폼인 베라 루빈이 본격화될 경우 HBM4 수요도 크게 늘어날 전망이다. 삼성전자는 HBM 경쟁력 회복과 첨단 패키징, 파운드리 확대라는 과제를 안고 있으며, SK하이닉스는 이미 글로벌 AI 메모리 시장의 핵심 공급자로 자리 잡고 있다. LG그룹은 피지컬 AI와 스마트팩토리 분야에서 중요한 파트너 후보로 거론된다. 엔비디아가 강조하는 로보틱스와 디지털 트윈은 제조 현장에서 실제 가치를 입증해야 한다. LG전자의 로봇 및 스마트팩토리 역량, LG CNS의 디지털 전환 경험, LG유플러스의 AI 데이터센터 사업은 엔비디아 플랫폼과 접점을 형성할 수 있는 자산이다. 네이버와의 협력은 AI 데이터센터와 소버린 AI가 중심이다. 네이버는 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 엔비디아는 네이버를 통해 한국형 AI 서비스와 글로벌 소버린 AI 시장을 연결할 수 있으며, 네이버는 엔비디아의 GPU 생태계를 활용해 AI 인프라 사업자로 영역을 확대할 수 있다. 게임업계와의 접점도 주목된다. 엔씨소프트와 크래프톤은 게임 개발 과정에서 축적한 3D 시뮬레이션과 물리엔진, AI 기술을 바탕으로 피지컬 AI 영역으로 확장하고 있다. 로봇은 현실에 투입되기 전 가상 환경에서 수많은 상황을 학습해야 하는데, 게임사가 보유한 시뮬레이션 기술은 이러한 과정에 활용될 수 있다. 황 CEO가 언급한 한국 AI 연구센터 설립 역시 의미가 크다. 단순 영업 조직이 아니라 로보틱스와 디지털 트윈, 피지컬 AI 분야의 연구개발 거점으로 발전할 경우 한국은 엔비디아 글로벌 연구 네트워크의 핵심 축으로 편입될 수 있다. 결국 이번 방한의 본질은 한국의 역할 변화에 있다. 과거 한국이 AI 공급망의 메모리 생산 기지였다면 앞으로는 AI 데이터센터를 구축하고 로봇과 디지털 트윈을 실증하며 소버린 AI를 운영하는 국가로 진화할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 다만 기회가 곧 성공을 의미하는 것은 아니다. HBM 경쟁력 유지, 데이터센터와 전력 인프라 확충, AI 인재 확보, 자체 소프트웨어 생태계 구축이 함께 이뤄져야 한다. 엔비디아 플랫폼 위에서 어떤 서비스를 만들어낼 것인지는 결국 한국 기업들의 실행력에 달려 있다. 젠슨 황의 방한은 하나의 메시지를 남겼다. AI 경쟁의 무대가 반도체를 넘어 데이터센터와 로봇, 피지컬 AI로 확장되는 지금, 한국이 공급망 참여자를 넘어 AI 산업 질서의 설계자로 도약할 수 있을지 시험대에 올랐다는 것이다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-09 15:20:37
네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략 [경제일보] 네이버가 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 자체 초거대 AI 모델과 데이터센터 운영 경험을 기반으로 AI 서비스 기업을 넘어 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히려는 전략이다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 대규모 AI 팩토리 구축이다. AI 팩토리는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 소프트웨어, 운영 플랫폼을 결합해 AI 모델 학습과 추론 서비스를 제공하는 차세대 데이터센터다. 네이버는 세종시에 위치한 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 거점으로 AI 인프라를 단계적으로 확대할 계획이다. 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년에는 200MW 수준까지 확장하는 방안을 추진하고 있다. 이후 글로벌 수요 증가에 맞춰 장기적으로 GW급 인프라 구축도 검토 중이다. 이번 협력에서 핵심 역할을 맡는 것은 엔비디아의 DSX 플랫폼이다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영을 지원하는 통합 인프라 플랫폼으로 GPU와 네트워크, 소프트웨어, 시설 설계를 최적화해 AI 서비스를 효율적으로 생산할 수 있도록 돕는다. 네이버는 국내 최대 수준의 데이터센터 운영 경험과 GPU 클러스터 운용 역량을 확보하고 있다. 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 개발 경험도 강점이다. 여기에 엔비디아의 GPU 생태계와 DSX 플랫폼이 결합되면 국내 기업과 공공기관은 물론 해외 고객을 대상으로 한 AI 클라우드 서비스 경쟁력도 강화될 것으로 전망된다. 업계에서는 이번 협력이 네이버의 사업 영역 확장을 상징하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 지금까지 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드, AI 모델을 보유한 플랫폼 기업이었다면 앞으로는 AI 인프라를 직접 구축·운영해 외부 기업과 국가에 공급하는 사업자로 역할을 넓힐 수 있기 때문이다. 소버린 AI 전략도 중요한 축이다. 소버린 AI는 각 국가와 지역이 자국 언어와 문화, 규제 환경에 맞는 AI를 직접 구축·운영하는 흐름을 의미한다. 네이버는 한국어 기반 초거대 AI와 클라우드 운영 경험을 바탕으로 아시아와 중동, 유럽 등 해외 시장의 소버린 AI 수요를 겨냥할 수 있다. 모델 개발 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 오픈 모델 계열인 네모트론3를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 한국어와 지역 특화 AI 모델 경쟁력을 높이고 글로벌 기업 고객이 활용할 수 있는 소버린 AI 모델 기반을 구축한다는 전략이다. 공간 인텔리전스 분야 협력도 주목된다. 네이버가 보유한 거리뷰 데이터와 공간 모델링 기술에 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’를 결합하면 실제 도시 환경을 반영한 디지털 트윈 구축이 가능해진다. 이는 스마트시티와 자율주행, 로보틱스 등 피지컬 AI 산업으로 확장될 수 있는 기반이 될 전망이다. 업계에서는 이번 협력이 단순한 기술 제휴를 넘어 한국형 AI 인프라 생태계 구축과 글로벌 소버린 AI 시장 진출의 시험대가 될 것으로 보고 있다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-09 15:19:57
LG CNS, 클로드 엔터프라이즈 도입…LG그룹 '멀티 AI' 체제 강화 [경제일보] LG CNS가 글로벌 생성형 AI 기업 앤트로픽과 손잡고 그룹 차원의 AI 전환(AX) 확산에 나선다. 기업용 AI 모델 '클로드 엔터프라이즈'를 LG 그룹 전 계열사가 활용할 수 있는 체계를 구축하며 내부 업무 혁신은 물론 대외 AX 사업 확대에도 속도를 낸다는 전략이다. 9일 LG CNS는 최근 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 특정 조직이나 사업 부문이 아닌 LG 그룹 전체 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 이뤄진 것이 특징이다. 클로드는 높은 수준의 추론 성능과 보안성, 장문 처리 능력을 강점으로 내세우는 기업용 생성형 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 소프트웨어 개발, 문서 분석, 협업 지원 등에 활용되며 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 최기영 앤트로픽 초대 한국 지사장 대표는 "LG CNS와의 협력을 통해 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업의 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리 잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 말했다. LG CNS는 이번 계약을 통해 자사 임직원들에게 클로드를 개방하고 개발과 기획, 영업, 운영 등 다양한 업무 영역에 AI 활용을 확대할 계획이다. 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스 전반에 생성형 AI를 접목해 생산성 향상을 추진한다는 구상이다. 앞서 LG는 그룹 차원의 AX 전략을 지속적으로 강화해 온 바 있다. LG그룹은 계열사별로 생성형 AI 활용 범위를 확대하고 있으며, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 중심으로 자체 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. LG CNS는 여기에 글로벌 AI 모델을 추가로 도입하며 멀티 AI 체계를 강화하고 있다. LG CNS는 임직원들이 업무 목적과 활용 환경에 따라 클로드와 엑사원 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있으며, 이를 통해 AI 활용 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 설명했다. LG CNS는 내부 활용을 넘어 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 나선다. 클로드 도입을 검토하는 기업을 대상으로 컨설팅부터 구축, 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하며 기업용 AI 시장 공략을 강화할 방침이다. 특히 제조와 금융, 통신, 유통 등 산업별 업무 환경에 맞춰 AI 에이전트와 업무 자동화 서비스를 제공하는 등 기업 맞춤형 AX 사업을 확대할 계획이다. 양사의 협력은 이번이 처음은 아니다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 투자한 이후 지속적으로 협력 관계를 이어오고 있다. 이후 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 활용할 수 있는 방안을 공동으로 검토하며 파트너십을 강화해 왔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 특정 모델 하나에 의존하기보다 다양한 AI 모델을 조합해 활용하는 전략이 확산되고 있다. 기업별 업무 특성과 보안 요구사항, 비용 구조가 다르기 때문이다. 이에 AI 구축·운영 역량을 보유한 IT 서비스 기업들의 역할도 더욱 중요해지고 있는 것으로 평가된다. LG CNS는 그동안 축적한 클라우드와 AI 구축 경험을 기반으로 국내 기업들의 AX 전환 수요를 적극 공략한다는 계획이다. 특히 기업 내부 데이터와 시스템을 안전하게 연계할 수 있는 AI 서비스 구축 역량을 차별화 요소로 내세우고 있다. 김태훈 LG CNS AI 클라우드사업부장 부사장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "LG CNS의 AX 역량과 앤트로픽의 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객의 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.
2026-06-09 10:00:00
젠슨 황, 네이버 1784 찾았다…이해진 네이버 의장과 AI 동맹 확대 선언 [경제일보] "오늘 저희는 양사의 파트너십을 확장하고 한국을 비롯해 전 세계에 거대한 AI 클라우드를 구축하겠다는 중대한 발표를 진행하고자 한다" 8일 경기 성남시 네이버 1784 사옥을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 이해진 네이버 이사회 의장과 네이버 치지직에서 라이브 방송을 진행하던 중 이렇게 말했다. 이날 젠슨 황 CEO는 이해진 네이버 이사회 의장과 만나 AI 사업 협력 방안에 대해 논의했다. 두 사람은 1층에서 간단한 인사를 나눈 뒤 지하에 위치한 '치지직 비전 스튜디오'로 이동해 라이브 방송을 진행했다. 이동 과정에서 황 CEO는 네이버 1784 사옥 곳곳을 오가는 자율주행 로봇 '가로'와 '세로'의 운행 모습을 지켜본 것으로 전해졌다. 1784는 네이버의 디지털 트윈 기술과 로봇 서비스가 실제 운영되는 공간으로, 네이버의 미래 기술을 상징하는 장소로 꼽힌다. 특히 엔비디아가 최근 로보틱스와 피지컬 AI를 미래 성장 축으로 제시하고 있다는 점에서 이번 방문 역시 단순한 기업 간 교류를 넘어 기술 협력 가능성을 확인한 것으로 분석된다. 치지직 비전 스튜디오에서 진행된 라이브 방송에는 젠슨 황 CEO와 이해진 의장이 참석했다. 약 6만명의 시청자와 함께 진행된 이번 라이브 방송에서는 네이버와 엔비디아의 전략과 게임, 월드컵 라이브에 대한 비전 등이 소개됐다. 라이브 방송 중 젠슨 황 CEO는 "엔비디아와 네이버는 오랜 시간 긴 우정을 바탕으로 함께 협력해 왔다"며 "네이버는 한국 최초의 클라우드이자 AI 기업으로, 양사의 파트너십은 저에게 오랜 기간 매우 소중한 자산이었다"고 말했다. 이에 이해진 의장은 "네이버는 아시아 최초로 엔비디아의 GPU를 도입해 '슈퍼팟'을 구축했던 기업이며, 그때부터 인연을 맺어왔다"며 "지난번 샌프란시스코에 초대해 주셨을 때, 젠슨 황 CEO가 화이트보드에 직접 그림을 그리며 제안해 주신 미래 파트너십의 청사진을 바탕으로 그동안 힘을 합쳐 일해 왔다"고 답변했다. 이어 그는 "그간의 협력을 바탕으로 오늘 매우 좋은 결과를 발표할 수 있을 것 같다"고 덧붙였다. 최근 네이버와 엔비디아는 AI 인프라와 소버린 AI, 데이터센터 분야를 중심으로 협력 범위를 넓혀가고 있다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 AI 사업 확대에 나서고 있으며, 엔비디아는 AI 반도체와 데이터센터 시장을 주도하고 있다. 네이버는 AI 서비스와 데이터, 플랫폼 경쟁력을 갖추고 있고 엔비디아는 AI 반도체와 인프라 기술을 주도하고 있는 만큼 양사의 협력 범위는 향후 AI 클라우드와 데이터센터, 피지컬 AI 분야까지 확대될 것으로 전망된다. 행사 후 진행된 미디어 스크럼에서는 네이버와 엔비디아의 협력 확대 배경과 향후 AI 전략에 대한 질의응답이 이어졌다. 먼저 엔비디아는 한국의 많은 기업들과 협력하고 있는데 왜 네이버가 특별한 파트너인지에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 네이버의 AI 기술력과 클라우드 역량을 높이 평가했다고 설명했다. 그는 "이해진 의장과 그의 팀은 오래전부터 클라우드 서비스의 핵심을 넘어 AI 시대로 확장해야 한다는 중요성을 인식했고, 우리는 상당히 오랜 기간 함께 AI 기술을 개발해 왔다"며 "네이버는 세계 최고 수준의 AI 모델 개발 역량을 보유한 기업"이라고 말했다. 이어 "네이버는 한국 최대 규모의 클라우드 사업자이자 AI 기업이며, 이미 세계적 수준의 데이터센터 구축 경험과 AI 기술력을 갖추고 있다"며 "엔비디아와 네이버는 네모트론 연합을 통해 오픈 프런티어 AI 모델을 공동 개발하고 AI 클라우드와 데이터센터 분야에서도 협력을 확대할 것"이라고 설명했다. 특히 양사가 추진하는 AI 인프라 사업에 대해서는 "우리는 네이버와 함께 200MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 계획"이라며 "200MW는 초대형 슈퍼컴퓨터 수준의 인프라로, 이것은 시작에 불과하다. 향후 기가와트(GW) 규모까지 확장해 현재 계획보다 최소 10배 이상 큰 AI 인프라를 구축하는 것이 목표"라고 강조했다. 로보틱스와 피지컬 AI 분야 협력도 주요 화두로 언급됐다. 젠슨 황 CEO는 "AI의 다음 물결은 로보틱스와 피지컬 AI"라며 "한국은 이 분야에서 매우 큰 강점을 갖고 있고, 네이버는 10년 넘게 로봇 기술을 개발해 온 기업"이라고 평가했다. 이어 "오늘도 로봇이 직접 가져다준 아이스커피를 마셨는데 마치 미래를 보는 것 같았다"며 "작은 로봇들이 건물 안을 자유롭게 이동하며 서비스를 제공하는 모습은 매우 인상적이었다. 네이버는 미래의 기업이며, 엔비디아는 네이버와 함께 로보틱스 기술을 더욱 빠르게 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다. 이에 대해 이해진 의장은 네이버가 엔비디아와의 협력에서 단순 기술 수요자가 아닌 AI 인프라 사업의 핵심 파트너 역할을 수행할 수 있다고 강조했다. 이 의장은 "현재 AI 시장은 미래의 가능성을 논하는 단계가 아니라 GPU와 AI 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 시기"라며 "이 수요를 실제로 감당하고 사업화할 수 있는 역량을 갖춘 국내 기업은 많지 않다"고 말했다. 이어 "네이버는 오랜 기간 자체 데이터센터와 클라우드, AI 모델을 직접 구축·운영해 온 경험을 보유하고 있으며 현재 시장 수요에 대응할 수 있는 준비가 돼 있다"고 덧붙였다. 네모트론 연합의 역할과 목표에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 "오픈AI와 앤트로픽 같은 프런티어 AI 연구소들이 놀라운 성과를 내고 있고, 우리 모두가 그들의 기술을 활용하고 있다"면서도 "하지만 모든 국가와 기업, 산업 현장이 범용 AI만으로 해결될 수 있는 것은 아니다"라고 말했다. 그는 "한국어와 문화에 최적화된 AI가 필요할 수 있고, 디지털 바이오나 과학 연구, 제조업과 로보틱스처럼 특정 산업에 맞춘 AI도 필요하다"며 "이를 위해서는 강력한 개방형 프런티어 모델이 필요하다"고 설명했다. 이어 젠슨 황 CEO는 "네모트론 연합의 목적은 AI 활용 범위를 더욱 넓히고 폐쇄형 모델만으로는 해결하기 어려운 영역까지 AI가 활용될 수 있도록 만드는 것"이라며 "엔비디아와 네이버는 각자의 기술력과 데이터, 연구 역량을 결합해 강력한 프런티어 AI 모델을 개발하고, 이후 네이버가 이를 자사 서비스와 로보틱스, 다양한 산업 환경에 맞게 발전시키는 방식으로 협력하게 될 것"이라고 밝혔다. 또한 "커서, 미스트랄, 네이버 등 네모트론 연합에 참여한 기업들은 모두 세계 최고 수준의 AI 개발 역량을 갖춘 기업들"이라며 "네이버 역시 세계적 수준의 AI 기업이기 때문에 이번 연합의 핵심 파트너로 함께하게 됐다"고 말했다.
2026-06-08 17:49:26
젠슨 황, LG·현대차·네이버·서울대 잇단 방문…韓 AI 생태계 협력 확대 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 날인 8일 국내 주요 기업과 대학, 인공지능(AI) 스타트업을 연이어 방문하며 한국 AI 생태계와의 협력 확대에 나선다. 8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 이날 서울 여의도 LG트윈타워를 시작으로 서울대, 현대자동차그룹 양재 사옥, 네이버 제2사옥 '1784'를 차례로 방문한다. 이후 서울 신라호텔에서 국내 AI 스타트업 관계자들과 간담회를 가질 예정이다. 황 CEO는 이번 일정에서 AI 인프라와 피지컬 AI, 로보틱스, 클라우드, 디지털트윈 등 미래 산업 분야 협력 방안을 집중 논의할 것으로 알려졌다. LG그룹과는 제조 AI와 로봇, AI 데이터센터 인프라 분야 협력이 주요 의제가 될 전망이다. LG전자는 올해 로봇 사업 확대에 속도를 내고 있으며 AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업도 적극 육성하고 있다. LG AI연구원과 LG이노텍, LG유플러스 등 계열사 역시 AI 모델과 로봇·반도체 부품, 통신·클라우드 분야에서 엔비디아와 협력 확대 가능성이 거론된다. 황 CEO는 이어 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 방문해 연구진 및 학생들과 만난다. 양측은 로봇 제어 기술을 비롯한 피지컬 AI 분야 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 이후 현대차그룹 양재 사옥에서는 정의선 회장과 만나 휴머노이드 로봇과 스마트 모빌리티 분야 협력 방안을 점검할 것으로 예상된다. 현대차그룹과 엔비디아는 자율주행과 스마트팩토리, 로보틱스 분야에서 협력을 확대하고 있으며 피지컬 AI 생태계 구축에도 속도를 내고 있다. 황 CEO는 네이버 1784 사옥도 찾아 AI 인프라와 소버린 AI, 클라우드, 로보틱스, 디지털트윈 분야 협력 가능성을 논의할 예정이다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델과 클라우드, 공간지능 기술을 기반으로 AI 사업 경쟁력을 강화하고 있다. 이날 저녁에는 서울 장충동 신라호텔에서 국내 AI 스타트업들과 간담회를 갖는다. 간담회에는 업스테이지 등 국내 AI 기업들이 참석할 예정이며 생성형 AI와 소버린 AI, AI 인프라, 글로벌 진출 전략 등이 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 업계에서는 황 CEO의 이번 방한이 AI 반도체 공급망 협력을 넘어 로봇과 모빌리티, 클라우드, 데이터센터, 스타트업 생태계까지 엔비디아의 한국 협력 범위를 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다.
2026-06-08 09:29:24
네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략 [경제일보] 네이버가 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 자체 초거대 AI 모델과 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 서비스 기업을 넘어 AI 인프라 사업자로 영역을 확대하려는 행보로 풀이된다. 8일 네이버는 엔비디아와 기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축을 위한 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 AI 인프라 구축부터 글로벌 사업 확대, 차세대 AI 기술 협력까지 폭넓은 분야에서 협력할 계획이다. 이번 협력은 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 회동을 계기로 구체화된 것으로 알려졌다. 양사는 글로벌 AI 인프라 시장 확대와 관련한 로드맵을 논의하고 해외 시장 진출을 위해 협력한다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 대규모 AI 팩토리 구축이다. AI 팩토리는 대규모 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 기반으로 AI 학습과 추론 서비스를 제공하는 차세대 데이터센터 개념이다. 네이버는 오는 2027년 55MW 규모의 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW 수준까지 단계적으로 확장하는 방안을 추진한다. 이를 기반으로 향후 글로벌 시장을 겨냥한 대규모 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 이번 협력을 시작으로 네이버는 AI 모델 개발과 서비스 제공을 넘어 AI 인프라 사업으로 영역을 넓힐 것으로 분석된다. 최근 AI 산업 경쟁력이 반도체와 모델뿐 아니라 대규모 컴퓨팅 자원 확보 여부에 의해 결정되면서 데이터센터와 GPU 인프라의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 네이버는 국내 최대 규모로 평가받는 하이퍼스케일 데이터센터인 '각 세종'을 운영하고 있으며 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X' 개발과 서비스 경험도 보유하고 있다. 대규모 GPU 클러스터 구축·운영 경험 역시 이번 사업의 기반이 될 것으로 전망된다. 기술 협력도 확대된다. 네이버의 데이터센터 운영 역량과 엔비디아의 AI 인프라 플랫폼 'DSX'를 결합해 데이터센터 효율성과 운영 경쟁력을 높인다는 계획이다. DSX는 GPU와 네트워크, 소프트웨어, 운영 기술을 통합한 AI 인프라 플랫폼이다. 양사는 공간 인텔리전스 분야에서도 협력을 추진한다. 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 '코스모스'와 네이버가 보유한 공간 모델링 기술 및 거리뷰 데이터를 결합해 가상 공간을 구축하는 방안이 논의되고 있다. 네이버는 이를 통해 실제 도시 환경을 반영한 디지털 공간 모델 개발이 가능할 것이라고 설명했다. 최근 네이버가 엔비디아 주도의 '네모트론' 생태계에 합류한 점도 주목된다. 네이버는 자체 데이터와 AI 학습 노하우를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화하고 글로벌 시장 경쟁력을 높인다는 계획이다. 이해진 네이버 이사회 의장은 "이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 되어 매우 고무적이다"며 "네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 이번 협력에 큰 의미가 있다"고 말했다.
2026-06-08 08:36:02
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
최태원·정의선·구광모·이해진 한자리에…젠슨 황, 오늘 韓서 '삼쏘회동' [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 한국을 찾아 국내 주요 기업 총수들과 만찬 회동을 갖는다. 인공지능(AI) 산업 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 반도체와 데이터센터, 로보틱스, 피지컬 AI 분야 협력 방안이 논의될 것으로 예상된다. 5일 업계에 따르면 황 CEO는 이날 오후 전세기편으로 서울 강서구 서울김포비즈니스항공센터(SGBAC)를 통해 입국할 예정이다. 황 CEO는 방한 첫 일정으로 국내 주요 기업 총수들과 만찬 회동을 진행한다. 재계에서는 최태원 SK그룹 회장과 정의선 현대자동차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등이 참석할 것으로 보고 있다. 회동 장소는 서울 시내 번화가가 유력하게 거론된다. 지난해 삼성동 깐부치킨에서 이재용 삼성전자 회장, 정의선 회장과 만찬을 진행했던 이른바 ‘깐부 회동’이 화제를 모은 데 이어 이번에는 삼겹살과 소주를 곁들인 ‘삼쏘 회동’이 될 가능성이 제기되고 있다. 당초 서울 성수동 일대가 후보지로 거론됐지만 안전 관리와 동선 등을 고려해 홍대입구와 을지로 일대가 유력한 장소로 검토되는 것으로 알려졌다. 황 CEO 특유의 친근한 행보를 고려할 때 만찬 이후 시민들과 자연스럽게 소통하는 공개 일정이 이어질 가능성도 나온다. 재계에서는 이번 회동에서 AI 반도체 공급망과 데이터센터 구축, 자율주행, 로보틱스, 피지컬 AI 분야 협력 방안이 폭넓게 논의될 것으로 보고 있다. 엔비디아가 AI 생태계 전반의 핵심 플랫폼 사업자로 자리 잡은 만큼 국내 기업들도 각자의 주력 사업을 기반으로 협력 범위를 넓히고 있기 때문이다. SK그룹은 엔비디아 공급망에서 가장 긴밀한 협력 관계를 구축한 기업 가운데 하나로 평가된다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급사다. 황 CEO는 최근 대만에서 열린 컴퓨텍스 2026에서 SK하이닉스 전시관을 방문해 HBM 웨이퍼에 “더 많이 만들어주세요”라는 문구를 남기며 공급 확대에 대한 기대감을 나타내기도 했다. AI 서버 수요 증가에 따라 HBM 확보 경쟁이 치열해지면서 양사 협력 중요성도 더욱 커지고 있다. SK그룹이 추진 중인 AI 데이터센터 사업 역시 협력 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 통신과 에너지, 반도체 사업을 보유한 SK그룹은 AI 인프라 확대 과정에서 엔비디아와 다양한 사업 기회를 모색하고 있다. 현대차그룹은 자율주행과 소프트웨어 중심 차량(SDV), 로보틱스를 미래 성장축으로 육성하고 있다. 지난해 정의선 회장과 황 CEO의 만남 이후 양사는 국내 피지컬 AI 생태계 구축을 위한 협력 계획을 발표한 바 있다. 현대차그룹은 자회사 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 개발 과정에서도 엔비디아 플랫폼을 활용하고 있다. 자동차 산업 경쟁이 소프트웨어와 AI 중심으로 이동하는 상황에서 양사의 협력 범위는 지속적으로 확대되는 분위기다. LG그룹 역시 엔비디아와의 접점을 넓히고 있다. LG전자는 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼과 범용 휴머노이드 모델 ‘아이작 GR00T’를 기반으로 피지컬 AI 기술 개발을 추진 중이다. AI 데이터센터 확대에 따라 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업도 협력 가능 분야로 꼽힌다. LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원과 LG이노텍의 센싱 기술, LG유플러스의 클라우드 사업 역시 엔비디아와의 협력 확대 가능성이 거론된다. 네이버는 클라우드와 로봇, 디지털트윈, AI 서비스 분야를 중심으로 미래 기술 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 모델과 데이터센터 운영 역량을 보유한 만큼 AI 인프라 구축과 서비스 플랫폼 분야에서 엔비디아와의 협력 가능성이 제기된다. 특히 네이버가 추진 중인 디지털트윈과 로봇 기술은 엔비디아의 시뮬레이션 플랫폼과 AI 인프라 사업과 연계 가능성이 높은 분야로 평가된다. 황 CEO는 방한 기간 두산그룹과의 협력 행보도 이어갈 예정이다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에서 박정원 두산그룹 회장이 시타자로 나서고 황 CEO가 시구를 맡을 것으로 알려졌다.
2026-06-05 09:04:48
전차만큼 AI가 중요해진 전장…IT·게임 기업, 국방 기술 경쟁 뛰어든다 [경제일보] 국내 IT·게임 기업들이 인공지능(AI)을 앞세워 방산 시장에 잇따라 진출하고 있다. 과거 무기체계와 장비 중심이었던 방위산업이 AI·데이터·소프트웨어 중심으로 재편되면서 자체 AI 역량을 보유한 기업들이 새로운 성장 기회를 모색하는 것으로 분석된다. 2일 업계에 따르면 네이버는 최근 국방 AI 전담 조직 신설을 추진하며 국방 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 알려졌다. 해당 조직은 국방 특화 AI 모델 개발과 사업화를 담당할 예정으로, 네이버가 보유한 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 역량을 국방 분야에 적용하는 역할을 맡을 것으로 전망된다. 하나증권의 '인터넷, 게임 기업의 국방 AI 진출' 보고서에 따르면 국내 IT 기업의 방산 시장 진출은 최근 들어 더욱 활발해지고 있다. 크래프톤은 지난 3월 한화에어로스페이스와 전략적 협력 관계를 구축하고 피지컬 AI와 국방 분야 공동 사업 기회를 모색하고 있다. 양사는 향후 합작법인(JV) 설립을 통해 국방 AI와 무인체계, 시뮬레이션 분야 사업화 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 추진하는 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템 연구개발(R&D) 사업에 참여했다. NC AI는 해당 사업에서 피지컬 AI의 핵심 요소인 월드모델 개발을 담당해 디지털 트윈을 구축한다. IT 기업들의 해당 움직임은 단순한 신사업 확대 차원을 넘어 방산 산업 구조 변화와 맞물려 있는 것으로 풀이된다. 기존 방산 산업이 전차와 전투기, 미사일 등 하드웨어 중심이었다면 최근에는 AI 기반 정보 분석과 의사결정 지원, 자율 무기체계, 전장 시뮬레이션 등 소프트웨어 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 실제로 우크라이나 전쟁과 중동 지역 분쟁 등을 계기로 AI 활용 사례가 빠르게 늘고 있다. 방대한 전장 데이터를 실시간 분석하거나 무인체계 운영을 지원하고, 군사 정보 분석과 의사결정을 보조하는 AI 기술의 중요성이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 특히 올해 초 미국이 군사 작전 과정에서 생성형 AI를 활용한 사실이 알려지면서 국방 분야에서 AI의 전략적 가치가 다시 한 번 주목받았다. 단순한 정보 검색을 넘어 군사 정보 분석과 상황 판단, 계획 수립 등 다양한 영역에서 AI 활용 가능성이 검증되고 있는 것이다. 다만 국방 AI 시장은 일반 기업용 AI 시장과는 성격이 다르다. 군사 정보와 작전 데이터는 국가 안보와 직결되는 만큼 해외 AI 모델 활용에 제약이 많다. 폐쇄망 환경에서 운영할 수 있는 자체 AI 모델과 인프라 확보가 필수적이라는 점에서 '소버린 국방 AI' 필요성이 커지고 있다. 국내에서도 군 전용 생성형 AI와 국방 특화 AI 플랫폼 구축 논의가 본격화되고 있다. 국방부와 방산업계는 군 내부 데이터를 활용한 독자 AI 체계 구축을 검토하고 있으며, 이를 위해 국내 기업들의 기술 참여도 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 국내 국방 AI 시장이 글로벌 경쟁국 대비 아직 초기 단계인 만큼 기업 간 경쟁보다는 협력 중심 구조로 발전할 가능성이 높다고 보고 있다. AI 모델과 클라우드, 시뮬레이션, 무인체계 등 각 기업이 보유한 강점을 결합하는 방식이 현실적이라는 분석이다. 이준호 하나증권 연구원은 보고서를 통해 "크래프톤-한화에어로스페이스, NC AI-현대로템에 이어 NAVER가 국방 AX 전담 조직을 신설하는 것으로 알려졌다"며 "소버린 국방 AI 모델 개발은 선택이 아닌 필수로 국내에서도 개발이 추진되는 과정에서 자체 LLM 모델 개발 역량을 보유한 NAVER, 게임 엔진을 비롯한 AI 역량을 내재화하던 크래프톤, NC가 사업에 참여하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다.
2026-06-02 17:03:50
D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다 [경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.
2026-06-02 16:57:19

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