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![[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 팩토리X 공개…국가대표 AI 인프라 기업 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/26/20260526110321658138.png)
NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 공개…"국가대표 AI 인프라 기업 도약" [경제일보] "NHN클라우드는 '팩토리X'라는 새로운 이름으로 다시 도전을 시작하려고 한다" 26일 김동훈 NHN클라우드 대표는 NHN클라우드가 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 진행하는 기자간담회에서 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'와 중장기 AI 사업 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김동훈 NHN클라우드 대표와 강민수 CIO, 김태형 CTO, 안성민 NHN엔터프라이즈 대표 등이 참석해 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전략을 직접 소개했다. NHN클라우드는 이날 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 기반으로 차세대 AI 풀스택 전략을 통해 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표를 공개했다. 단순 클라우드 사업자를 넘어 AI 인프라 구축부터 운영, 서비스 실행까지 전 과정을 제공하는 '국가대표 AI 인프라 기업'으로 도약하겠다는 것이다. NHN클라우드는 이번 신규 브랜드 공개를 시작으로 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성한다는 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 향후 전체 매출에서 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김동훈 대표는 이날 발표에서 AI 산업 경쟁 구도가 변화하고 있다고 강조했다. 그는 "AI 경쟁 핵심은 거대 모델 자체보다 이를 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "'팩토리X'는 NHN클라우드가 지난 수년간 GPU 인프라 시장에서 축적한 운영 경험과 엔지니어링 역량을 집약한 결과물"이라고 강조했다. '팩토리X'는 GPU 인프라와 AI 플랫폼, AI 서비스까지 통합 제공하는 구조로 설계됐다. NHN클라우드는 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 기업들의 AI 프로젝트를 실제 서비스와 업무 환경으로 연결하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 이날 NHN클라우드는 대규모 GPU 인프라 운영 현황도 공개했다. NHN클라우드에 따르면 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 NPU를 함께 운영 중이며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서는 정부 GPU 사업을 기반으로 총 27.4EF(엑사플롭스) 규모 AI 클러스터를 구축했다. 특히 NHN클라우드는 최신 GPU인 B200 7656장을 기반으로 국내 최대 수준인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용 운영하고 있다고 설명했다. 현장에서는 랙당 75kW급 고밀도 GPU 환경을 제어하기 위한 100% 수랭식 냉각 시스템 운영 사례도 함께 소개됐다. NHN클라우드는 이를 통해 기존 공랭식 대비 GPU 장애율을 크게 낮추고 운영 안정성을 확보했다고 강조했다. 강민수 CIO는 "AI 서비스 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보뿐 아니라 냉각과 전력, 네트워크 설계까지 인프라 운영 역량 중요성이 커지고 있다"며 "AI 서버의 수냉을 적용한 비율은 지난해 23%에 그쳤지만 올해에는 57%로 1년 만에 약 2.5배 급등할 것으로 예상"이라고 설명했다. NHN클라우드는 GPU 자원 운영 효율화를 위한 자체 플랫폼 전략도 공개했다. 자체 개발한 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU Live'는 AI 학습과 추론 워크로드를 자동 분리하고 GPU 자원을 동적으로 배분하는 기능을 제공한다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 유휴 자원을 최소화한다는 것이다. AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'도 소개됐다. NHN클라우드는 컨테이너 기반 개발 환경을 통해 모델 학습부터 배포와 운영까지 전 과정을 지원하며 기업들의 AI 개발 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망했다. 김태형 NHN클라우드 CTO는 "GPU를 보유한 것과 GPU를 잘 쓰는 것은 완전히 다른 문제"라며 "NHN클라우드의 인프라와 플랫폼 위에서 고객은 AI 시대가 요구하는 빠르고 폭발적인 시도를 반복할 수 있다"고 설명했다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 이날 기업 업무 환경에 적용 가능한 AI 에이전트 서비스 '프로젝트 X'도 공개했다. 해당 서비스는 올해 하반기 출시 예정으로 비개발자도 자연어 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 구성된 것이 특징이다. 안 대표는 "에이전틱 AI 서비스는 폭발적으로 성장하고 있지만, 역설적이게도 이러한 에이전틱 AI 서비스의 폭발은 기업 간 격차를 폭발적으로 벌리고 있는 양상"이라며 "프로젝트 X가 준비한 표준 환경 위에서 최신 상용 모델과 때로는 오픈 모델을 함께 활용할 수 있어 안전성과 유연성 그리고 기동성까지 동시에 만족시킨다"고 말했다. NHN클라우드는 최근 공공과 민간 AI 인프라 사업을 동시에 확대하고 있다. 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에서 최대 구축 사업자로 선정된 데 이어 올해 초에는 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주했다. NHN클라우드는 현재 엔씨 AI, 티맥스티베로 등과 협력해 AI·클라우드 생태계 구축에도 나서고 있고, 특히 데이터 주권 기반 AI 인프라 구축과 국산 기술 중심 생태계 확대를 한다는 계획이다. 김 대표는 "100개 기업 중에 7개 기업만이 GPU를 제대로 활용하고 있다"며 "인프라를 얼마나 단단하고 효율적으로 운영하냐가 AI 성적을 좌우한다"고 강조했다.2026-05-26 11:17:24
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![[경제일보] AI 돌리려면 결국 클라우드…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/22/20260522145600249856.jpg)
"AI 돌리려면 결국 클라우드"…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들 [경제일보] AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, AI 학습·추론 인프라 수요가 급증하면서 국내 주요 IT 기업들이 클라우드 사업을 핵심 성장 축으로 전면에 내세우고 있다. 과거 서버 임대 중심이던 클라우드 사업이 AI 인프라 플랫폼 사업으로 재편되며 수익성과 성장성을 동시에 확보하고 있는 것으로 분석된다. 올해 1분기 국내 주요 IT 기업들의 클라우드 사업은 AI 수요 확대 영향으로 일제히 성장세를 기록했다. 기업들의 AI 전환(AX) 수요가 본격화되면서 공공·금융·게임·제조 분야를 중심으로 클라우드 기반 AI 도입이 빠르게 늘어난 영향으로 풀이된다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2025년 클라우드 산업 실태조사 보고서'에 따르면 국내 클라우드 시장은 AI 수요 확대와 함께 지속적인 성장세가 전망된다. 특히 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 AI 인프라 수요 확대가 시장 성장을 주도하는 것으로 나타났다. KT 클라우드는 금융·공공 분야 수요 확대와 AI 데이터센터(AIDC) 사업 성장에 힘입어 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS)와 AI 클라우드 사업 확대에 집중하고 있다. NHN 클라우드 역시 공공·게임·커머스 분야 수요 증가와 함께 AI 반도체 기반 클라우드 서비스와 GPU 인프라 사업 확대에 나서는 모습이다. 국내 기업들의 움직임은 글로벌 빅테크 흐름과도 맞물린다. 유진투자증권의 '클라우드 매출 가속으로 이어진 AI 캐팩스' 보고서에 따르면 마이크로소프트(MS)의 올해 1분기 클라우드 매출은 346억 달러(약 53조원)로 전년 동기 대비 30% 성장했다. 알파벳 역시 클라우드 매출이 전년 동기 대비 64% 증가한 200억 달러(약 30조원)를 기록하는 등 글로벌 클라우드 수요도 확대되고 있다. 업계에서는 생성형 AI 서비스 경쟁이 본격화될수록 클라우드 경쟁력의 중요성이 더욱 커질 것으로 보고 있다. 생성형 AI는 대규모 연산 자원과 데이터 저장·처리 능력이 필수적인 만큼 AI 산업 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 경쟁력으로 연결되는 구조인 것이다. 특히 클라우드 사업은 반복 매출 기반 구조라는 점에서 경기 변동의 영향을 상대적으로 덜 받는 것으로 평가된다. 기업들이 AI 서비스를 운영하기 시작하면 지속적으로 GPU와 저장공간, 데이터 처리 인프라를 사용해야 하는 만큼 장기적인 안정적 수익 확보가 가능하기 때문이다. 이에 국내 IT 업계에서는 AI 시대 핵심 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 확보 여부에 달려 있는 것으로 분석된다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 AI 서비스 확대가 이어질수록 국내 클라우드 시장 성장세 역시 당분간 지속될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능 인프라 정책관은 클라우드 산업 실태조사 보고서 발간을 발표하며 "국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 인터넷 기반 자원 공유(클라우드) 수요 확대에 발맞춰 민간 클라우드 시장의 지속적인 성장과 공공 부문의 민간 클라우드 도입 확산을 위해 적극적으로 노력해 나가겠다"고 말했다. [아주경제 2026년 05월 26일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-05-26 09:23:00
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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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![[현장] AWS 생성형 AI 넘어 에이전틱 AI 시대…AWS 서밋 서울 개막](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/20/20260520103303580245.jpg)
AWS "생성형 AI 넘어 에이전틱 AI 시대"…AWS 서밋 서울 개막 [경제일보] AWS가 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 핵심 성장 축으로 제시하며 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. AI가 단순 업무 보조 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 단계로 진화하면서 산업 전반의 업무 방식과 운영 구조 자체를 재편하고 있는 것으로 분석된다. 20일 함기호 AWS코리아 대표는 서울 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 "AI는 하루가 짧게 발전하고 있고 새로운 미래의 변화를 이끌고 있다"며 "생성형 AI를 넘어 에이전트 AI와 피지컬 AI 시대로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다. 올해로 12회째를 맞은 AWS 서밋 서울은 국내 최대 규모 AI·클라우드 행사로 약 5만명이 사전 등록했으며 행사 첫날에만 6000명 이상이 현장을 찾았다. AWS는 양일간 150개 이상의 강연과 세션, 엑스포를 통해 생성형 AI와 에이전틱 AI, AI 인프라, 데이터 전략 등을 공유할 계획이다. AWS는 AI가 산업 현장의 생산성과 업무 구조를 빠르게 바꾸고 있다고 설명했다. 함 대표는 "불과 4~5년 전에 등장한 생성형 AI는 이제 업무를 스스로 판단하고 수행하는 에이전트 AI로 진화하고 있다"며 "AI가 디지털 세계에서 물리적 세계로 확장되고 있다"고 말했다. 특히 AWS는 최근 AI 발전 흐름의 핵심으로 '에이전틱 AI'를 제시했다. 에이전틱 AI는 단순 질의응답형 AI를 넘어 목표를 스스로 이해하고 판단해 업무를 수행하는 형태의 AI를 의미한다. 업계에서는 향후 기업 업무 자동화와 운영 효율화 경쟁의 핵심 기술로 에이전틱 AI가 부상할 것으로 전망하고 있다. AWS는 삼성전자와 넥슨, 현대로보틱스 등 국내 주요 기업들의 AI 혁신 사례도 소개했다. 삼성전자는 AWS의 '아마존 베드록 에이전트'를 활용해 장애를 사전에 감지·대응하는 운영 에이전트를 구축했으며, 이를 통해 장애 복구 시간을 30% 이상 단축하는 것을 목표로 하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 AWS는 LG전자 MX사업부가 AI 기반 개발 방법론을 적용해 생산성을 두 배 이상 끌어올렸고, CJ올리브영은 단기간에 다수의 프로젝트를 동시에 수행하는 등 AI 기반 업무 혁신 사례를 확대하고 있다고 설명했다. AWS는 AI가 소프트웨어 개발 방식 자체도 바꾸고 있다고 강조했다. 기존에는 개발자가 직접 코드를 작성하고 테스트하는 구조였다면, 최근에는 AI가 설계와 코드 생성, 테스트를 지원하고 사람은 검증과 의사결정을 담당하는 방식으로 변화하고 있는 것이다. 함 대표는 "AI는 단순히 개발을 돕는 수준을 넘어 조직과 사람이 함께 일하는 방식을 재설계하는 새로운 표준이 되고 있다"고 말했다. 이날 AWS는 피지컬 AI 전략도 공개했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 물리적 환경에서 AI가 직접 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. AWS는 한국이 AI 칩 설계와 로봇 제조, 파운데이션 모델 등 피지컬 AI 생태계를 갖춘 국가라고 평가했다. AWS는 현대로보틱스와 두산로보틱스, 리얼월드 등과 함께 피지컬 AI 분야 협력을 확대하고 있으며, 데이터 수집과 모델 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론까지 전 과정을 지원하는 전담 프로그램도 운영할 계획이다. 제이슨 베넷 AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장은 "우리는 지난 1년 동안 AI 도입이 얼마나 빠르게 확산됐는지를 직접 목격하고 있다"며 "AWS는 AI 에이전트와 자동화 기술이 앞으로 더 많은 산업에서 실제 비즈니스 혁신을 만들어낼 것으로 보고 있다"고 말했다.2026-05-20 10:38:11
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![[데일리 카드업계 브리프] BC카드, 韓금융사 처음으로 美 레드햇 서밋서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/18/20260518172650477800.jpg)
BC카드, 韓금융사 처음으로 美 '레드햇 서밋'서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 外 [경제일보] BC카드, 韓금융사 처음으로 美 '레드햇 서밋'서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 BC카드가 대한민국 금융권 최초로 글로벌 오픈소스 기술 행사에서 인공지능(AI) 혁신 사례를 선보였다. BC카드는 지난 14일 미국 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에 참석해 공동 구축한 '에이전틱 AI 운영 플랫폼'을 세계 무대에 최초로 공개했다. 레드햇 서밋은 매해 전 세계 IT 전문가 수만 명이 모이는 대규모 콘퍼런스다. BC카드는 국내 금융사 가운데 처음으로 이 행사의 발표자로 초청받았다. 행사장에서는 이태영 BC카드 AX팀장이 실제 서비스 적용 사례를 설명했다. 이날 소개된 에이전틱 AI는 단순한 질의응답을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 기술이다. BC카드와 레드햇이 지난 1년여간 함께 선보인 운영 플랫폼은 거대언어모델(LLM) 하나에 모든 작업을 맡기던 기존 방식을 탈피했다. 대신 영역별로 특화된 소형언어모델(SLM) 여러 개를 군집화해 업무를 동시다발적으로 처리하도록 설계했다. 이 방식은 느린 속도와 높은 비용이라는 기존 LLM의 단점을 크게 개선했다. 특정 업무에 맞춰진 SLM을 활용해 안정적인 결과물을 내면서도 추론 속도를 3배 이상 높였다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU) 자원 소모량도 최대 70%가량 줄였다. 연간 100억건이 넘는 BC카드의 결제 데이터를 바탕으로 고가의 GPU 자원을 분산시킨 결과다. 이를 통해 전반적인 운영 비용은 대폭 낮추고 서비스 처리 속도는 크게 끌어올렸다. BC카드는 이 같은 기술적 성과를 바탕으로 현재 가동 중인 실무 AI 서비스도 소개했다. 글로벌 기업들의 이목을 끈 주요 서비스는 △실시간 소비 패턴 분석 후 맛집을 추천하는 Eat.pl △금융 특화 생성형 AI 플랫폼을 통한 임직원 업무 지원 모델인 BCGPT △여러 AI를 연결해 업무 자동화를 구현한 MOAI 등이다. BC카드는 자체적인 연구개발을 넘어 글로벌 AI 인프라 발전에도 적극 참여하고 있다. 전 세계 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 허깅페이스에 자체 개발한 AI 모델과 한국 금융 특화 데이터셋 등 약 38개의 LLM을 오픈소스로 개방했다. 허깅페이스는 세계 최대 규모의 LLM 오픈소스 허브다. BC카드가 글로벌 LLM에 기여한 해당 자료들은 월평균 10만여건의 다운로드 횟수를 기록하고 있다. 오성수 BC카드 AI데이터본부장은 "이번 레드햇 서밋에서의 발표는 BC카드의 글로벌 수준 에이전틱 AI 엔지니어링 역량이 세계 무대에서 공식적으로 인정받는 의미 있는 자리였다"며 "한국 금융권을 대표해 단순한 AI 도입 사례를 넘어 오픈소스 생태계에 기여하는 기술 주체로서의 정체성을 지속적으로 보여줄 예정"이라고 말했다. 하나카드, '2026 고유가 피해지원금' 2차 신청 접수 개시 하나카드는 전국 하나은행 영업점과 온라인 채널에서 '2026 고유가 피해지원금' 2차 신청 접수를 시작했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 신청은 소득하위 70%에 해당하는 국민 약 3256만명과 지난 1차 신청 기간을 놓친 취약계층을 대상으로 진행한다. 지난 5월 8일 1차 신청이 종료된 데 따른 후속 조치다. 신청 기간은 5월 18일부터 7월 3일까지다. 접수 첫 주일인 5월 18일부터 5월 22일까지는 원활한 시스템 운영을 위해 출생연도 끝자리에 따른 요일제로 운영한다. 지원금은 2026년 8월 31일까지 사용할 수 있으며 기한 내에 쓰지 않은 잔액은 자동으로 소멸한다. 1차와 2차 지원금의 중복 수급은 불가능하다. 지원 금액은 2026년 3월 30일 주소지를 기준으로 거주 지역과 소득 수준에 따라 10만원에서 60만원까지 차등 지급한다. 수도권 거주자는 △기초수급자 55만원 △차상위·한부모 45만원 △소득하위 70% 10만원이 지급된다. 비수도권 거주자는 △기초수급자 60만원 △차상위·한부모 50만원 △소득하위 70% 15만원이 지급된다. 인구감소지역의 소득하위 70% 대상자는 20만원에서 25만원을 받게 된다. 지원금은 신용카드나 체크카드 포인트 충전과 차감 방식으로 지급된다. 신청자 본인의 주소지 관할 시군 내 연매출 30억원 이하 오프라인 가맹점에서 사용할 수 있다. 주요 사용처는 △전통시장 △동네마트 △식당 △미용실 △안경점 등이다. 대형마트와 백화점 및 프랜차이즈 직영점 등 일부 업종은 사용 대상에서 제외된다. 고유가 피해지원금을 하나카드로 신청하면 다양한 혜택이 제공된다. 주요 편의 혜택은 △지급 확정 직후 즉시 사용 △보유한 모든 하나 신용·체크카드 사용 및 교차 사용 가능 △지원금 사용 금액의 카드 실적 인정 △기존 카드 부가 서비스와 혜택 동일 제공 △하나페이 앱을 통한 실시간 잔액 조회 등이다. 하나페이 앱에서는 지역과 위치 및 상호명 검색을 통해 지원금 사용 가맹점을 확인할 수 있는 사용처 찾기 서비스도 이용할 수 있다. 신청은 온라인과 오프라인 채널 모두 가능하다. 접수 창구는 △하나카드 PC 홈페이지 △모바일웹 △하나페이 앱 △전용 ARS 고객센터 △하나은행 전국 영업점 등이다. 하나카드가 없는 고객은 하나은행 영업점에서 체크카드를 새롭게 발급받아 신청하면 된다. 하나카드 관계자는 "신청 후에는 취소 또는 변경이 절대 불가하다는 점을 유의해야 한다"고 말했다. KB국민카드, 글로벌 금융기관과 AI 금융 혁신 경험 공유 KB국민카드는 지난 14일 서울 영등포구에 위치한 KB금융지주 본사에서 열린 비사 마켓 아키타입(VISA Market Archetype) 행사에서 해외 금융기관 임원 20여명을 대상으로 그룹의 인공지능 도입 현황과 전략을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 자리는 글로벌 결제 네트워크 기업인 비사(VISA)가 초청한 해외 금융사 경영진에게 한국 금융시장의 디지털 혁신 경험을 전하고자 마련됐다. 행사 참석자들은 한국 금융기관의 디지털 전환 사례를 직접 살펴보며 인공지능을 기반으로 한 금융 서비스의 미래 발전 방향에 대해 의견을 나눴다. 이들은 그룹 전반의 인공지능 도입 사례와 카드 사업 영역에서의 구체적인 기술 활용법을 청취했다. 이날 발표에서 KB금융지주는 그룹 차원의 인공지능 도입 현황을 상세히 소개했다. 앞으로의 디지털 전환 방향과 인공지능 거버넌스 구축 및 주요 추진 과제도 함께 전달했다. KB국민카드는 사업 영역에서 전사적 인공지능 전환(AX) 추진 방향에 대해 설명했다. 이어 인공지능 에이전트 도입 현황을 통해 카드 비즈니스에 기술을 접목한 실제 사례를 공유했다. KB금융그룹은 인공지능을 금융 서비스 혁신을 이끌 핵심 기술로 설정했다. 현재 다양한 사업 부문에서 기술 적용 범위를 넓히는 중이다. 주요 활용 분야는 △고객 중심의 서비스 고도화, △데이터 기반 의사결정, △내부 업무 생산성 향상, △리스크 관리 체계 강화 등이다. KB국민카드 관계자는 "이번 행사는 글로벌 금융기관 임원들과 KB금융그룹의 AI 도입 사례 및 디지털 혁신 방향을 공유한 뜻깊은 자리였다"며 "금융과 기술의 융합을 바탕으로 고객에게 더 나은 금융 서비스를 제공할 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다"고 말했다.2026-05-18 17:59:31
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NHN클라우드, 양평 AI 데이터센터 가동…GPU 7656장 공급 시작 [경제일보] NHN클라우드가 서울 영등포구 양평동에 구축한 인공지능(AI) 전용 데이터센터 가동을 시작했다. 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 7656장을 기반으로 대규모 AI 연산 인프라를 마련하고 공공과 산학연을 대상으로 GPU 자원을 공급한다. NHN클라우드는 13일 양평 데이터센터 구축을 완료하고 서비스형 GPU(GPUaaS) 기반 자원 공급에 들어갔다고 밝혔다. 해당 데이터센터는 고성능 GPU 7656장을 갖춘 AI 전용 인프라로 구축됐다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 ‘AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업’을 통해 마련됐다. 전체 사업비 1조4600억원 가운데 NHN클라우드는 1조원 이상 규모의 GPU 인프라 구축을 담당했다. 양평 데이터센터에는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU 7656장이 도입됐다. 이 가운데 약4000장 규모 GPU를 하나의 클러스터로 묶어 대규모 고성능 연산이 가능한 환경을 구현했다. 구축된 GPU 자원은 국가 자산으로 분류돼 정부 정책에 따라 배분된다. 전체 GPU 중 6120장은 과기정통부 주관 사업 등 국가 AI 프로젝트에 활용될 예정이다. NHN클라우드는 센터 가동과 함께 일부 GPU 자원을 지난달 1일부터 산학연에 우선 공급하고 있다. 자체 고성능 인프라를 확보하기 어려운 대학 연구기관 스타트업 등이 주요 활용 대상이다. 양평 데이터센터는 고성능 GPU 가동에 적합한 고밀도 환경으로 설계됐다. NHN클라우드는 판교 ‘NCC1’ 데이터센터와 광주 국가 AI 데이터센터를 운영하며 축적한 경험을 구축 과정에 반영했다. 대규모 GPU 환경에서 발생할 수 있는 전력 부하와 발열 문제를 사전에 고려해 안정적인 운용 기반을 마련했다는 설명이다. 냉각 방식으로는 수랭식 시스템을 적용했다. 냉각수를 순환시켜 GPU에서 발생하는 열을 낮추는 방식으로, 기존 공랭식 대비 에너지 사용량을 약15~20% 절감할 수 있다. 냉각수의 압력 유량 온도를 실시간으로 감시하고 이상이 감지되면 해당 구간을 자동 차단하는 안전장치도 갖췄다. 이번 데이터센터 가동은 국내 AI 생태계에서 의미가 크다. 대규모 AI 모델 개발과 학습, 추론 서비스를 위해서는 고성능 GPU 인프라가 필수적이지만 대학 연구기관 스타트업이 자체적으로 대규모 GPU를 확보하기는 쉽지 않다. 공공 기반 GPUaaS 공급이 확대되면 국내 AI 기업과 연구진의 개발 접근성이 높아질 수 있다. NHN클라우드는 양평 데이터센터를 클라우드 사업 성장의 핵심 기반으로 보고 있다. 안현식 NHN 최고재무책임자는 전날 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “CSP 매출 기준으로 연간 약30% 성장을 기대하고 있다”며 “양평 리전의 경우 5년간 약3000억원 매출 목표를 계획하고 있다”고 말했다. 향후 관건은 GPU 자원의 안정적 배분과 활용률이다. 국가 AI 프로젝트와 산학연 수요가 동시에 몰리는 만큼 연산 자원을 효율적으로 배정하고 산업별 특성에 맞는 GPU 환경을 제공하는 것이 중요하다. 특히 AI 모델 개발뿐 아니라 제조 금융 의료 공공 분야의 추론 서비스까지 수요가 확대될 경우 데이터센터 운영 역량이 경쟁력이 될 전망이다. NHN클라우드 관계자는 “양평 데이터센터 가동으로 대규모 AI 연산 수요에 대응할 기반을 마련했다”며 “산업별 특성에 맞춘 GPU 환경을 고도화해 국내 AI 생태계 확산을 이끄는 핵심 인프라 역할을 하겠다”고 말했다.2026-05-13 17:15:09
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양자·AI 융합 법제화…정부, 양자보안·영향평가 의무화 [경제일보] 정부가 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅, 인공지능(AI)을 결합한 차세대 융합 기술을 법적으로 지원한다. 양자보안체계 구축과 양자기술 영향평가도 의무화해 연구개발 중심이던 양자 정책을 산업화·보안·국방 활용 단계로 넓히는 것이 핵심이다. 과학기술정보통신부는 12일 ‘양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률 일부개정법률안’이 국무회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 양자기술 지원 범위를 연구개발에서 산업화 공급망 보안 국방 적용까지 확대하는 내용을 담았다. 법은 공포 후 6개월 뒤 시행된다. 가장 눈에 띄는 대목은 양자컴퓨팅·슈퍼컴퓨팅·AI 융합 분야에 대한 지원 근거가 신설된 점이다. 양자컴퓨팅의 계산 우위와 슈퍼컴퓨팅의 고속 연산, AI의 학습·추론 능력을 결합해 신약 개발 소재 설계 최적화 문제 등 기존 기술로 풀기 어려웠던 난제를 해결하겠다는 구상이다. 이에 따라 관련 연구개발과 실증, 인력 양성 지원도 가능해졌다. 양자 종합계획에는 양자 AI 활용 촉진과 안전·신뢰성 확보 방안도 포함해야 한다. AI와 양자 기술이 결합할 경우 계산 성능은 높아지지만 보안과 신뢰성 문제가 함께 커질 수 있다는 점을 반영한 조치다. 산업화 지원 장치도 강화됐다. 양자기술 상용화 과정에서 규제가 걸림돌이 될 경우 기업 대학 연구기관 등이 정부에 규제 개선을 신청할 수 있다. 정부는 관련 규제를 정비하거나 규제 특례를 부여하는 방식으로 대응할 수 있다. 양자 분야 소재·부품·장비 공급망 취약 요소 진단과 국내 공급망 확보, 국제 공급망 협력을 위한 사업 지원 근거도 새로 마련됐다. 양자클러스터 지정 기준도 구체화된다. 교통망 등 입지 기준을 명확히 해 양자 산업 거점 조성의 예측 가능성을 높이는 내용이 포함됐다. 규제 개선과 상용화 지원 업무를 수행하는 공무원에게는 경미한 과실에 대한 적극행정 면책 특례도 적용된다. 보안 분야에서는 양자보안체계 구축 의무가 핵심이다. 정부와 지방자치단체 공공기관은 양자내성암호와 양자키분배 등 양자보안기술을 확보하고 적용하기 위한 계획을 수립해야 한다. 양자컴퓨터가 고도화될 경우 현행 공개키 암호체계가 무력화될 수 있다는 우려에 대응하기 위한 조치다. 최근 고성능 AI 모델을 활용한 사이버 공격 가능성이 커진 점도 배경으로 작용한다. AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 빠르게 고도화하고, 양자컴퓨팅이 기존 암호 해독 능력을 키울 경우 국가 핵심 인프라의 보안 체계 전환은 더 이상 미룰 수 없는 과제가 된다. 양자내성암호는 양자컴퓨터로도 풀기 어려운 수학적 난제를 기반으로 하고, 양자키분배는 양자역학 특성을 활용해 암호키 탈취를 탐지·차단하는 방식이다. 국방 분야 활용 근거도 마련됐다. 과기정통부는 국방부 등 관계기관과 협력해 도·감청 방지 통신체계, 스텔스기 탐지가 가능한 양자레이더, 양자항법체계 등을 개발·실증할 수 있게 된다. 양자기술이 통신 보안과 정밀 탐지, 위치·항법 분야의 군사적 경쟁력으로 확장되는 흐름을 반영한 것이다. 양자기술 영향평가도 의무화된다. 국가안보나 국민 생활에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야에서 양자기술을 활용하는 사업은 추진 전에 영향평가를 거쳐야 한다. 기술 도입이 가져올 보안 위험과 사회적 파급효과를 사전에 점검하겠다는 취지다. 이번 개정안은 양자기술을 연구실 단계에서 산업 현장과 공공 인프라로 옮기기 위한 제도적 틀을 마련했다는 점에서 의미가 있다. 그동안 양자 정책은 원천기술 확보와 연구개발에 무게가 실렸지만, 앞으로는 상용화 규제개선 공급망 보안 국방 실증까지 함께 관리하는 구조로 이동하게 된다. 다만 법 시행 이후 과제도 적지 않다. 양자보안체계 구축 의무가 현장에서 작동하려면 기관별 적용 대상과 전환 일정, 기술 기준이 구체화돼야 한다. 양자내성암호 전환은 단순히 암호 알고리즘을 바꾸는 문제가 아니라 기존 시스템과 서비스, 인증 인프라를 함께 점검해야 하는 작업이다. 공공기관과 민간 핵심 인프라의 준비 수준을 끌어올리는 세부 로드맵이 필요하다. 양자 AI 융합도 단기 성과보다 장기 투자가 중요한 영역이다. 신약 개발 소재 설계 국방 보안 등 고부가 분야에서 실제 활용 사례를 만들려면 연구개발 지원뿐 아니라 데이터 인프라, 전문 인력, 실증 환경이 함께 갖춰져야 한다. 정부가 하위법령을 통해 세부 기준을 얼마나 정교하게 설계하느냐가 제도 안착의 관건이 될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “양자는 AI의 높은 전력 소모와 연산속도 한계를 극복하고 AI 혁신을 한 차원 더 진전시킬 수 있는 핵심 전략기술”이라며 “정부는 대한민국이 AI 이후 시대를 선도할 수 있도록 양자 전 주기에 걸쳐 정책 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-12 16:59:27
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이억원 금융위원장, 퓨리오사AI 방문…"AI 주권은 산업 안보 핵심" [경제일보] 이억원 금융위원장이 국내 인공지능 반도체 기업 퓨리오사AI를 찾아 AI 산업에 대한 금융지원 확대 필요성을 강조했다. 독자적인 연산 인프라와 국산 AI 모델 확보가 AI 주권이자 산업 안보의 핵심이라는 판단이다. 금융위원회는 이 위원장이 12일 서울 강남구 퓨리오사AI 본사를 방문해 생산 및 연구시설을 둘러보고 국내 AI 반도체·모델 기업 관계자들과 간담회를 열었다고 밝혔다. 간담회에는 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장, 최우혁 산업통상부 첨단산업정책관, 박상진 산업은행 회장, 신혜숙 국민성장펀드 부문장 등이 참석했다. 기업 측에서는 퓨리오사AI, 업스테이지, LG AI연구원, 뤼튼AI, 로앤컴퍼니 경영진이 자리했다. 이번 방문은 국내 NPU 산업 현장을 직접 확인하고 AI 파운데이션 모델 등 반도체와 서비스 분야에 대한 이해를 바탕으로 국민성장펀드의 지원 효율성을 높이기 위해 마련됐다. 이 위원장은 “지금 세계는 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가의 미래를 결정짓는 거대한 AI 전환의 시대를 지나고 있다”며 “AI는 전기나 인터넷처럼 새로운 국가 인프라이자 성장의 기반이며 산업 전반의 생산성과 경쟁력을 재편하고 있다”고 말했다. 그는 특히 외국 기업의 GPU와 빅테크 모델에 대한 과도한 의존을 경계했다. 이 위원장은 “독자적인 연산 인프라와 데이터, 모델 역량을 확보하는 것은 곧 AI 주권이자 산업 안보의 문제”라며 “저전력·고효율 NPU 등 하드웨어를 육성하는 동시에 우수한 국산 AI 모델을 만들어내는 것은 국가 경제 차원의 핵심 전략 과제”라고 강조했다. 금융위는 국민성장펀드를 통해 AI 분야 투자를 확대하고 있다. 이 위원장은 국민성장펀드 1차 메가 프로젝트에 ‘K-엔비디아’ 사업을 포함했고 2차 프로젝트를 통해 ‘소버린 AI’ 가치사슬 전반을 아우르는 투자 계획을 마련했다고 설명했다. 올해 1~4월 국민성장펀드는 총8조4000억원 규모 11건의 투자 계획을 승인했다. 이 가운데 AI 분야에는 전체의 약24%인 2조원 규모 4건의 자금이 집중 지원됐다. 금융위는 리벨리온과 업스테이지 등 국내 대표 기업에 수천억원 규모의 직접 투자를 집행했고 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축도 민관 협업으로 추진하고 있다고 밝혔다. 이 위원장은 AI 산업의 특성상 장기 자금 공급이 중요하다고 봤다. 그는 “AI 산업은 단기간에 성과가 나는 단거리 경주가 아닌 만큼 금융이 모험자본이자 인내자본으로서 역할을 다해야 한다”고 말했다. 이어 “이제는 금융과 산업 정책이 따로 갈 수 없는 시대”라며 “앞으로 금융은 재무제표와 담보 중심에서 벗어나 기술과 인재 생태계의 가능성을 읽어내는 산업을 이해하는 금융으로 진화할 것”이라고 밝혔다. 현장에서는 기업들의 기술 시연과 사업 계획도 공유됐다. 퓨리오사AI는 차세대 추론 특화 반도체 ‘레니게이드’의 성능을 시연하고 유치 자금을 양산과 3세대 반도체 개발에 활용하겠다고 설명했다. 업스테이지는 기업용 AI 모델 고도화와 일반 국민용 LLM ‘솔라 오픈’ 개발 현황을 공유했다. 이번 간담회는 AI 반도체와 AI 모델을 하나의 가치사슬로 묶어 지원하려는 정부 기조를 보여준다. AI 경쟁력은 반도체만으로 완성되지 않는다. 연산 인프라와 모델 데이터 서비스 생태계가 함께 맞물려야 한다. 금융지원도 특정 기업의 설비투자에 그치지 않고 반도체 모델 응용서비스가 연결되는 구조로 설계돼야 효과가 커질 수 있다. 다만 국민성장펀드의 역할이 실질 성과로 이어지려면 투자 집행 이후의 관리도 중요하다. AI 반도체 기업은 양산과 고객 확보가 관건이고 AI 모델 기업은 성능 고도화와 수익모델 확보가 필요하다. 정부와 정책금융이 초기 자금을 공급하는 것을 넘어 민간 수요 창출과 글로벌 판로 확대까지 연계해야 산업 생태계가 안정적으로 성장할 수 있다. 이억원 금융위원장은 “앞으로도 현장과 더 자주 소통하는 찾아가는 간담회를 이어가겠다”며 “우리의 일상과 산업 현장을 근본적으로 변화시킬 피지컬 AI 분야까지 안목을 넓혀 폭넓게 지원해 나가겠다”고 말했다.2026-05-12 15:49:56
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![[사설] AI 강국의 첫 조건은 구호가 아니라 전기다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/07/20260507152204330714.jpg)
AI 강국의 첫 조건은 구호가 아니라 전기다 [경제일보] AI 데이터센터 특별법이 국회 법제사법위원회를 통과했다. 인공지능 데이터센터를 국가 핵심사업으로 규정하고 입지 규제와 인허가 절차를 완화하며 세제 지원의 길을 여는 내용이다. 늦었지만 필요한 입법이다. 인공지능 경쟁은 더 이상 연구실의 알고리즘 경쟁만이 아니다. 누가 더 많은 데이터를 더 빠르게 학습시키고 누가 더 안정적으로 추론 서비스를 돌리며 누가 더 싼 비용으로 컴퓨팅 자원을 확보하느냐의 싸움이다. 그 중심에 AI 데이터센터가 있다. 그러나 이번 법안에는 가장 중요한 것이 빠졌다. 전력 직접구매계약, 이른바 PPA 특례가 제외됐다. 당초 과학기술정보방송통신위원회를 통과한 안에는 관련 특례가 포함됐지만 법사위 논의 과정에서 빠졌다. 정부는 비수도권 전력계통영향평가 면제, 인허가 절차 단축, 규제 완화 등은 남겼다. 그러나 데이터센터 산업의 심장에 해당하는 전력 조달 문제는 미완으로 남았다. 법안은 통과됐지만 핵심 병목은 그대로인 셈이다. AI 데이터센터는 이름만 데이터센터일 뿐 실상은 전기를 먹고 연산을 생산하는 공장이다. 과거의 데이터센터가 정보를 저장하고 관리하는 창고에 가까웠다면, AI 데이터센터는 24시간 GPU와 서버가 돌아가는 산업 설비다. 전통적인 인터넷데이터센터보다 훨씬 높은 전력 밀도와 냉각 능력, 안정적 송전망, 예비 전원 체계를 요구한다. 대형 AI 데이터센터 하나가 중소도시 규모의 전력을 요구한다는 말은 과장이 아니다. 인공지능 시대의 기반은 데이터이지만 그 데이터를 움직이는 것은 결국 전기다. 이 상식을 외면한 채 “AI 3강”을 말하는 것은 허공에 성을 짓는 일이다. 반도체도 전기가 없으면 멈추고 배터리도 전기가 없으면 생산할 수 없으며 AI도 전기가 없으면 학습하지 못한다. 산업정책의 언어는 그럴듯해졌지만 전력정책의 현실은 여전히 더디다. 데이터센터를 유치하겠다고 말하면서 송전망은 누가 깔 것인지, 발전원은 무엇으로 할 것인지, 지역 주민의 수용성은 어떻게 확보할 것인지, 전기요금 체계는 어떻게 설계할 것인지에 대한 답은 흐릿하다. 물론 PPA 특례를 무조건 밀어붙이는 것이 능사는 아니다. 기후에너지부가 전력망 부담을 우려한 데는 이유가 있다. 특정 대형 사업자에게 전력 조달 특례를 열어줄 경우 전력계통의 안정성이 흔들릴 수 있다. 값싼 전기를 대기업과 빅테크가 먼저 가져가고 그 부담이 일반 국민과 중소기업 전기요금으로 전가될 수 있다는 걱정도 가볍게 볼 수 없다. AI 산업을 키우자고 전력시장 질서를 무너뜨릴 수는 없다. 특례는 산업을 살릴 수도 있지만 잘못 설계하면 새로운 특권이 된다. 그렇다고 전력 문제를 뒤로 미룬 채 법안 통과만 서두르는 것도 책임 있는 태도는 아니다. 산업계가 원하는 것은 무제한 특혜가 아니다. 예측 가능한 전력 조달 체계다. 어느 지역에 들어가면 얼마의 전력을 언제부터 쓸 수 있는지, 어떤 조건으로 재생에너지나 LNG 발전과 연계할 수 있는지, 송전망 증설 비용은 누가 어떻게 부담하는지, 전기요금은 어떤 원칙으로 적용되는지 알아야 투자를 결정할 수 있다. 불확실성이 크면 기업은 한국을 기다리지 않는다. 데이터센터는 전기가 있는 곳으로 간다. 세계는 이미 그 방향으로 움직이고 있다. 미국은 전력 인프라와 AI 클러스터를 묶어 투자한다. 중동은 풍부한 에너지와 자본을 앞세워 AI 컴퓨팅 허브를 꿈꾼다. 일본은 지방 거점과 전력망을 연결해 데이터센터 유치에 나섰다. 유럽은 친환경 전력과 데이터 주권을 결합한다. 이 경쟁에서 한국이 내세울 것은 반도체 제조 능력, 통신 인프라, 우수한 엔지니어, 빠른 산업 실행력이다. 여기에 안정적 전력 공급이 빠지면 경쟁력은 절반이 된다. AI 데이터센터 정책은 산업정책이면서 에너지정책이고, 지역정책이며, 안보정책이다. 국가 AI 모델을 만들고 금융·의료·제조·국방 데이터를 처리하며 기업의 AI 전환을 떠받치는 인프라가 외국 클라우드와 해외 데이터센터에만 의존한다면 그것은 기술 주권의 공백이다. 소버린 AI를 말하려면 소버린 컴퓨팅이 있어야 하고 소버린 컴퓨팅을 말하려면 소버린 전력 전략이 있어야 한다. 전기는 AI 주권의 하부 구조다. 이번 법안이 비수도권 입지를 강조한 점은 평가할 만하다. 수도권에 데이터센터가 몰리면 전력망과 부동산, 냉각수, 주민 수용성 문제가 한꺼번에 터진다. 지역으로 분산해야 한다. 그러나 지역 이전은 구호만으로 되지 않는다. 지방에 땅이 있다고 데이터센터가 서는 것이 아니다. 전력이 있어야 하고, 송전망이 있어야 하며, 통신망과 냉각 조건, 전문 인력, 지방정부의 행정 역량이 있어야 한다. 지역 균형발전이라는 이름으로 전력 없는 지역에 깃발만 꽂으면 또 하나의 보여주기 사업이 된다. 정부가 해야 할 일은 분명하다. AI 데이터센터를 어디에 얼마나 지을 것인지부터 국가 전력수급계획과 맞춰야 한다. 발전소와 송전망, 변전소, 냉각 인프라, 통신망, 산업단지를 따로따로 볼 일이 아니다. AI 클러스터는 전력 클러스터와 함께 설계돼야 한다. 산업부처는 유치 실적을 말하고 에너지 부처는 부담을 말하며 지자체는 기대만 말하는 식으로는 안 된다. 국가 차원의 조정자가 필요하다. 전기요금 원칙도 세워야 한다. AI 데이터센터가 국가 전략산업이라고 해서 값싼 전기를 무한정 보장할 수는 없다. 전력망 증설 비용과 안정성 비용을 누가 부담할지 분명히 해야 한다. 대형 사업자는 필요한 비용을 정당하게 부담하고 국가는 그 대신 인허가와 계통 접속의 예측 가능성을 보장해야 한다. 국민 부담으로 기업 투자비를 보조하는 방식은 오래가지 못한다. 반대로 모든 부담을 기업에 떠넘기고 행정 절차만 복잡하게 두는 것도 투자를 막는다. 원칙은 간단하다. 혜택을 받는 자가 비용을 나누어 부담하고 국가는 공정한 룰을 제공해야 한다. 환경 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기와 물을 쓴다. 탄소 배출과 냉각수 문제를 외면하면 지역 갈등은 커질 수밖에 없다. 그렇다고 환경 논리만 앞세워 모든 투자를 막을 수도 없다. 재생에너지, 고효율 냉각, 폐열 활용, 분산형 전원, LNG와 저장장치의 조합을 현실적으로 설계해야 한다. 탄소중립과 AI 경쟁력은 서로를 부정하는 목표가 아니다. 기술과 비용을 놓고 냉정하게 조합해야 할 국가 과제다. 정치권도 책임을 나눠야 한다. AI 산업을 키운다며 법안을 만들고 사진을 찍는 일은 쉽다. 어려운 일은 전력망을 깔고, 주민을 설득하고, 비용 분담의 원칙을 세우고, 부처 간 이해를 조정하는 것이다. 선거 때마다 첨단산업 유치 공약은 넘치지만 정작 변전소와 송전선로 이야기가 나오면 모두 뒤로 물러선다. 그 결과 한국의 산업정책은 화려한 비전과 낡은 인프라 사이에서 비틀거린다. AI 데이터센터 특별법은 출발점이다. 그러나 전력 해법 없는 특별법은 반쪽짜리다. 인허가를 빠르게 해도 전기가 없으면 서버는 돌지 않는다. 세제를 깎아줘도 송전망이 없으면 투자는 오지 않는다. 국가 핵심사업으로 지정해도 전력 조달이 불확실하면 기업은 해외로 간다. 이것이 기본이고 상식이다. 한국은 반도체로 세계의 주목을 받았다. 이제 AI 시대에는 반도체를 넘어 컴퓨팅 인프라를 가져야 한다. 칩을 잘 만드는 나라에서 칩을 가장 잘 쓰는 나라로 가야 한다. 그러려면 전기, 냉각, 통신, 보안, 데이터, 인재가 한 묶음으로 움직여야 한다. 어느 하나가 빠지면 AI 강국론은 슬로건이 된다. 정부와 국회는 이번 법안 통과를 성과로 포장하기보다 빠진 부분을 직시해야 한다. 전력 특례를 다시 넣느냐 빼느냐의 단순한 문제가 아니다. AI 시대에 맞는 전력시장, 송전망 투자, 지역 입지, 비용 분담, 환경 기준, 데이터 주권의 전체 설계를 다시 해야 한다. 법 하나로 끝낼 문제가 아니라 국가 운영의 기본 체계를 바꾸는 일이다. AI 강국의 첫 조건은 말이 아니다. 전기다. 전기가 있어야 데이터가 돌고, 데이터가 돌아야 모델이 크고, 모델이 커야 산업이 바뀐다. 전력 없는 AI 전략은 모래 위의 전략이다. 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 더 단단한 기반이다. 국회와 정부가 그 상식을 놓치지 말아야 한다.2026-05-07 15:22:38
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중국, 전기차·데이터 산업 키우고 소비도 회복…성장축 다변화 속도 [경제일보] 중국이 전기차와 데이터 산업을 차세대 성장축으로 육성하는 가운데 노동절 연휴 대규모 이동 수요까지 겹치며 내수 회복과 산업 전환이 동시에 진행되고 있다. 제조업 중심 성장 모델에 첨단산업과 소비 회복을 더해 성장 기반을 넓히려는 움직임으로 해석된다. 29일 업계에 따르면 중국은 최근 안후이성 허페이에 국가급 차량-전력망 연계 실증기지를 가동했다. 전기차와 전력망이 전기를 주고받는 양방향 연계 기술을 대규모로 검증하는 첫 종합 플랫폼이다. 기지에는 배터리 교환 설비와 메가와트급 초급속 충전 시설이 설치됐다. 차량 충전과 배터리 상태 점검은 물론 전력 수급 조절 기능도 함께 수행한다. 태양광과 풍력, 에너지저장장치까지 연계해 청정에너지 활용 효율을 높이는 방식이다. 중국은 전기차 보급 확대에 맞춰 충전 인프라 구축을 넘어 전력망 연계 생태계 조성으로 정책 범위를 넓히고 있다. 업계에서는 전기차가 단순 이동수단을 넘어 전력 저장과 공급에 참여하는 에너지 자산으로 진화하고 있다는 평가가 나온다. 데이터 산업 성장세도 이어지고 있다. 중국 당국 발표에 따르면 2025년 데이터 생산 총량은 52.26제타바이트(ZB)로 전년 대비 27.28% 증가했다. 특히 인공지능과 시스템 소프트웨어가 생성한 데이터가 처음으로 사물인터넷(IoT) 데이터를 넘어 주요 데이터 원천이 됐다. AI 학습과 추론에 활용된 데이터 규모는 199.48엑사바이트(EB)를 기록했다. 대형 AI 모델 사용량도 급증했다. 토큰 호출량은 연초 하루 1조건 수준에서 연말 100조건 이상으로 늘어난 것으로 집계됐다. 의료, 금융, 제조업 등 산업 전반에서 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다는 의미로 풀이된다. 내수 시장에서는 노동절 연휴 특수가 시작됐다. 중국 철도 당국은 4월 29일부터 5월 6일까지 특별수송 기간 동안 1억5800만명을 수송할 것으로 전망했다. 당국은 하루 평균 1만2000편 이상의 여객열차를 투입하고 관광열차와 팬 전용 열차도 운영할 계획이다. 연휴 기간 이동과 관광 소비 확대가 서비스업 회복에도 힘을 보탤 것으로 예상된다. 중국 경제는 전기차와 AI 등 신산업 투자, 데이터 경제 확대, 소비 회복이 동시에 진행되는 흐름을 보이고 있다. 다만 부동산 경기와 대외 무역 여건 등 기존 부담 요인이 남아 있어 성장세 지속 여부는 추가로 지켜볼 필요가 있다는 평가도 나온다.2026-04-29 17:29:51
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'K-엔비디아' 현실로…SKT, 데이터센터서 국산 반도체 검증 진행 [경제일보] 국산 인공지능(AI) 반도체를 실제 서비스에 적용하는 실증이 본격화되면서 'K-엔비디아'로 불리는 국내 AI 반도체 육성 전략이 현장 단계로 진입하고 있다. 정부의 대규모 투자 계획과 민간 기업의 인프라 구축이 맞물리며 소버린 AI 구현을 위한 생태계 조성이 속도를 내고 있는 것으로 풀이된다. 29일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 인천에 위치한 SK텔레콤 AI 서비스 전용 데이터센터를 방문해 국산 NPU(신경망처리장치) 적용 현황을 점검했다고 밝혔다. 이번 점검은 정부가 추진 중인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 일환으로 AI 반도체의 실제 적용 사례를 확인하기 위해 마련된 것으로 알려졌다. 현장에는 과기정통부 관계자와 함께 국내 AI 반도체 기업 리벨리온 경영진이 동행했고 데이터센터 내 국산 NPU 기반 서버 운영 상황이 공유됐다. 현재 해당 데이터센터에는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'과 '아톰 맥스'를 탑재한 서버가 구축돼 실제 서비스에 활용되고 있다. SK텔레콤은 해당 데이터센터의 NPU를 자사 AI 서비스에 적용하고 있다. 통화 내용을 자동으로 정리하는 '에이닷'과 통화 요약 기능, 반려동물 영상 진단 보조 서비스 '엑스칼리버' 등에 국산 NPU가 활용되고 있다. 특히 자체 거대언어모델(LLM) '에이닷엑스'를 기반으로 하루 최대 5000만건 규모의 API 호출을 처리하며 국산 LLM과 국산 반도체를 결합한 소버린 AI의 구현을 진행하고 있다. 최근 정부는 'K-엔비디아 육성 프로젝트'를 통해 AI·반도체 분야에 대규모 자금을 투입하고 있다. 국민성장펀드를 활용해 5년간 50조원, 올해 10조원 규모의 자금을 공급하고 오는 2030년까지 글로벌 수준의 AI 반도체 기업을 육성한다는 목표다. AI 반도체 시장은 빠르게 성장하는 분야로 꼽힌다. 미국의 IT 리서치 기업 가트너는 글로벌 AI 반도체 시장이 지난 2024년 818억 달러(약 121조원) 규모에서 오는 2029년까지 3902억 달러(약 577조원) 규모까지 연평균 30% 이상 성장할 것으로 전망했다. 시장의 성장을 따라가기 위해 정부는 단순 칩 개발을 넘어 소프트웨어와 모델, 서비스까지 포함한 '풀스택' 실증이 필요하다는 입장이다. 실제 서비스 환경에서 성능과 경제성을 검증해야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단으로 풀이된다. 이에 SK텔레콤과 리벨리온은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm과 협력해 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 서버 개발에 착수했고 향후 자체 AI 모델을 해당 인프라에서 운영하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다. 또한 양사는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 함께 참여하며 기술 검증과 상용화를 병행하고 있다. SK텔레콤은 자회사 사피온코리아와 리벨리온의 합병 이후 지분 관계를 기반으로 협력을 강화하며 데이터센터와 서비스 전반에 국산 NPU 적용을 확대할 전망이다. SK텔레콤 관계자는 "국가 간 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계의 자립성 강화는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "국산 LLM이 국산 NPU를 통해 서비스되는 '소버린 AI'를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-04-29 16:30:00
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SK하이닉스, HBM 넘어 D램·낸드까지…AI 메모리 '풀라인업 경쟁' 전환 [경제일보] AI 수요가 HBM 중심에서 D램·낸드 전반으로 확산되며 메모리 시장의 경쟁 축이 단일 제품에서 풀라인업 대응력으로 이동하고 있다. 인공지능(AI) 확산으로 촉발된 메모리 반도체 시장의 성장 구조가 고대역폭메모리(HBM) 중심에서 D램과 낸드 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 특정 제품 호황에 의존하던 기존 흐름을 넘어 메모리 전 영역이 동시에 성장하는 구조로 재편되면서 업계 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. 24일 업계에 따르면 SK하이닉스는 지난 23일 발표한 1분기 실적에서 매출 52조원을 돌파하며 사상 최대 실적을 기록했다. 회사 측은 AI 인프라 투자 확대와 함께 HBM, 고용량 서버용 D램, eSSD 등 고부가 제품 판매가 확대됐다고 설명했다. 단순히 HBM 수요 증가에 그치지 않고 D램과 낸드 전반에서 수요가 동반 확대됐다는 점이 특징이다. 이는 AI 산업 구조 변화와 맞닿아 있다. 과거 대형 모델 학습 중심이던 AI 수요가 최근 실시간 추론과 서비스 단계로 이동하면서 초고성능 연산을 담당하는 HBM뿐 아니라 데이터 처리와 저장을 담당하는 다양한 메모리 제품의 필요성이 동시에 커지고 있기 때문이다. 실제로 서버용 D램과 모바일 저전력 D램(LPDDR), 데이터센터용 SSD 등은 AI 서비스 확산 과정에서 필수 인프라로 자리 잡고 있다. 데이터 저장과 이동, 연산이 결합된 구조 속에서 메모리 역할이 세분화되면서 특정 제품이 아닌 전체 포트폴리오 경쟁으로 전환되는 흐름이다. 이 같은 변화로 메모리 산업은 구조 변화 국면에 접어들었다는 분석이 나온다. 과거에는 경기 변동에 따라 가격이 급등락하는 전형적인 사이클 산업으로 분류됐지만 AI 확산 이후에는 데이터센터와 서비스 인프라의 핵심 요소로 자리 잡으며 구조적 수요 증가 국면에 진입했다는 분석이다. 업계에서는 특히 메모리 경쟁력이 단순 기술력이나 단일 제품 점유율이 아닌 종합 대응 능력으로 재편되고 있다는 점에 주목한다. HBM을 통한 고성능 연산, D램을 통한 데이터 처리, 낸드를 통한 대용량 저장까지 유기적으로 대응할 수 있는 기업이 시장 주도권을 확보할 가능성이 크다는 의미다. 이와 관련해 SK하이닉스는 메모리 전 제품군에 걸쳐 고객 맞춤형(커스텀) 전략을 확대하고 있다. HBM을 넘어 D램과 낸드까지 고객별 워크로드에 최적화된 설계를 적용해 공급하겠다는 구상이다. 이는 AI 칩 구조가 다양화되면서 메모리 역시 범용 제품이 아닌 맞춤형 솔루션으로 진화하고 있음을 보여주는 대목이다. AI 시대 메모리 시장은 특정 제품 호황을 넘어 전 영역이 동시에 성장하는 구조로 전환되고 있다. 이에 따라 반도체 기업 간 경쟁 역시 HBM 기술력 중심에서 벗어나 생산능력과 제품 포트폴리오, 고객 맞춤 대응 역량을 종합적으로 갖춘 기업 중심으로 재편될 가능성이 커지고 있다. 반도체 업계 관계자는 "현재 반도체 시장은 전반적으로 공급보다 수요가 많은 상황으로 고객들이 가격보다 물량 확보를 우선하는 경향이 나타나고 있다"며 "이 같은 기조는 향후 2~3년간 지속될 가능성이 높다"고 말했다. 이어 "HBM뿐 아니라 D램과 낸드 수요가 동시에 확대되는 만큼 특정 제품에 집중하기보다 시장 변화에 맞춰 수요와 공급을 균형 있게 대응해 나갈 것"이라고 덧붙였다.2026-04-24 14:56:56
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구글 클라우드, 제미나이 에이전트 플랫폼·8세대 TPU 공개 [경제일보] 구글 클라우드가 인공지능(AI) 에이전트와 맞춤형 반도체 시장을 동시에 겨냥한 ‘투트랙 전략’을 본격화했다. 구글은 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 연례 기술 콘퍼런스 ‘구글 클라우드 넥스트 2026’에서 기업용 AI 에이전트 도구인 ‘제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼’을 공개했다. 동시에 훈련과 추론에 각각 특화된 8세대 TPU(텐서 처리장치) ‘8t’와 ‘8i’를 선보이며 AI 인프라 주도권 확보에 나섰다. 현재 기업용 AI 시장에서 가장 확실한 수익 모델은 개발자 중심의 코딩 도구 분야다. 오픈AI의 코덱스(Codex)와 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code)가 경쟁하는 가운데 구글은 상대적으로 존재감이 약했다. 이를 만회하기 위해 구글이 내놓은 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼은 코딩 지식이 없는 일반 직원도 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 개발자 중심 시장을 건너뛰고 기업 실무 전반으로 확산되는 ‘에이전트 생태계’의 주도권을 선점하겠다는 전략으로 풀이된다. 특히 구글은 자사 모델뿐 아니라 앤트로픽의 클로드 모델까지 선택해 사용할 수 있도록 개방형 구조를 채택했다. 토머스 쿠리안 최고경영자(CEO)는 “단편적 서비스가 아니라 혁신을 위한 포괄적 기반을 제공하는 것”이라고 강조했다. 하드웨어 전략도 대대적으로 재편했다. 구글은 8세대 TPU를 훈련용 ‘8t’와 추론용 ‘8i’로 완전히 분리했다. 대규모 모델 학습에는 연산 성능이 높은 8t를, 실시간 서비스 환경에는 지연을 최소화한 8i를 투입하는 구조다. 8t는 인프라 관리 플랫폼 ‘패스웨이’를 통해 단일 클러스터에서 최대 100만 개 칩을 연결할 수 있는 확장성을 갖췄다. 8i는 칩 내부에 384MB 규모의 정적 램(SRAM)을 탑재해 데이터 처리 속도를 크게 끌어올렸다. 또한 구글은 인텔 CPU 대신 자체 설계한 ‘액시온’ 프로세서를 도입해 전력 효율도 개선했다. 이 같은 전략은 엔비디아의 최근 행보와도 유사하다. 엔비디아는 GPU 중심 구조를 유지하면서 추론 특화 칩을 추가하는 방향으로 사업을 확장하고 있다. 업계에서는 양사가 AI 반도체 시장에서 정면 충돌하는 구도가 형성됐다는 분석이 나온다. 특히 추론 전용 가속기는 AI 에이전트 확산과 함께 수요가 급증하는 분야다. 수백만 개 에이전트가 동시에 작동하는 환경에서는 학습보다 실시간 추론 성능이 핵심이 되기 때문이다. 아민 바닷 구글 수석부사장은 “AI 에이전트 시대에는 훈련과 서비스에 각각 최적화된 칩이 필요하다”고 설명했다. 업계는 이번 발표를 계기로 구글이 반도체부터 데이터센터, AI 모델, 개발 도구까지 아우르는 ‘AI 수직계열화’를 완성 단계에 올렸다고 평가한다. 구글은 2015년부터 자체 칩을 설계·운용해온 경험을 강점으로 내세우고 있다. 여기에 자체 모델 ‘제미나이’도 챗GPT, 클로드와 함께 글로벌 AI 시장 ‘3강 체제’를 형성하며 경쟁력을 입증하고 있다. 구글은 이러한 기술 통합 역량을 바탕으로 차세대 격전지인 ‘에이전트 경제’ 공략에 속도를 낼 전망이다. 스스로 업무를 계획하고 실행하는 AI 에이전트가 기업 생산성의 핵심 지표로 자리 잡을 것이라는 판단에서다. 쿠리안 CEO는 “에이전트형 기업으로의 전환은 필연적”이라며 “구글은 이미 기술적 준비를 마쳤다”고 강조했다.2026-04-23 09:15:39
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오픈AI 챗GPT 이미지 2.0 전격 공개 한글 깨짐 현상 완벽 해결 [경제일보] 미국 인공지능 개발사 오픈AI가 이미지 생성 도구의 최신 버전인 챗GPT 이미지 2.0을 21일 전격 공개했다. 이 서비스는 이미지젠(ImageGen) 2.0 모델을 기반으로 설계됐으며 앞서 인공지능 평가 플랫폼 아레나에서 압도적인 성능을 뽐낸 코드명 덕테이프(Duct Tape·덕트 테이프)의 정식 출시 버전이다. 기존 이미지 생성 모델들의 치명적인 단점으로 지적됐던 글자 표현 문제를 완벽에 가깝게 해결하며 글로벌 기술 업계의 뜨거운 관심을 모으고 있다. 그동안 인공지능이 생성한 이미지에 글자를 삽입할 경우 자음과 모음이 의미 없이 나열되거나 글자가 뭉개지는 현상이 빈번하게 발생했다. 이용자가 다시 정확하게 구현해 달라고 수정 지시를 내려도 오랜 시간이 걸리거나 오히려 더 어색한 결과물이 도출되는 경우가 많았다. 하지만 이번에 베일을 벗은 신규 모델은 한글을 이미지 내부에 정확하게 구현하며 인공지능 생성 이미지 특유의 위화감을 완전히 없앴다는 평가를 받는다. 해당 모델을 미리 접한 국내외 이용자들은 온라인 커뮤니티에 다양한 결과물을 공유하며 외계어 현상까지 사라지게 한 것은 혁신이라는 긍정적인 반응을 쏟아냈다. 이번 모델은 사용자의 세밀한 지시를 정밀하게 반영하여 실무 활용도가 매우 높은 결과물을 즉시 제공한다. 이미지 내 사물의 위치와 관계를 정교하게 구성하는 것은 물론이고 작은 글자와 아이콘 및 사용자 환경 요소까지 촘촘한 레이아웃에 맞춰 자연스럽게 배치한다. 최대 3대1에서 1대3에 이르는 폭넓은 화면 비율을 지원하며 사진과 만화 및 영화 등 다채로운 시각적 스타일을 고품질로 재현할 수 있다. 텍스트 렌더링 품질 역시 획기적으로 개선되어 한국어뿐만 아니라 일본어 중국어 힌디어 벵골어 등 비라틴 문자 기반 언어에서도 정교한 성능을 자랑한다. 오픈AI는 이러한 역량을 바탕으로 포스터나 설명 자료 및 다이어그램 등 전문적인 디자인 작업에 이 모델이 널리 쓰일 것으로 내다보고 있다. 특히 이번 버전은 오픈AI 최초로 챗GPT 이미지 사고 기반의 생성 기능을 탑재하여 기술적 차별화를 꾀했다. 이미지 생성 과정에 고도의 추론 능력을 더한 사고(Thinking) 모델과 프로(Pro) 모델은 웹 검색을 통한 최신 정보 탐색과 단일 프롬프트 기반 복수 이미지 생성 기능을 전폭적으로 지원한다. 사고의 연쇄 과정을 거치기 때문에 만화처럼 여러 장의 이미지를 생성할 때 등장인물의 외형이나 복장 등 캐릭터 일관성을 완벽하게 유지할 수 있다. 이번 신규 모델 공개는 오픈AI가 최근 사업 전략을 대폭 수정한 직후에 이뤄져 더욱 이목을 집중시킨다. 오픈AI는 핵심 사업에 역량을 집중하기 위해 세상을 놀라게 했던 동영상 생성 도구 소라(Sora) 서비스를 완전히 접겠다고 최근 공식 발표했다. 오픈AI 측 핵심 관계자는 챗GPT가 궁극적인 개인 비서로 진화하는 과정에서 이미지 생성은 필수적인 핵심 요소지만 동영상에 대한 시장의 수요는 아직 그에 미치지 못한다고 전략 수정의 배경을 설명했다. 실제 사진과 구별이 불가능할 정도로 정교해진 이미지 도구가 자칫 허위 정보 유포나 선거 등 정치적 목적에 악용될 수 있다는 우려에 대해서도 오픈AI는 강력한 방어책을 내놨다. 회사 측은 이용자의 악의적인 사용을 실시간으로 모니터링하고 생성된 콘텐츠가 사회에 미치는 파급력을 신중하게 통제하고 있다고 강조했다. 오남용을 원천적으로 막기 위해 신스ID(SynthID)와 같은 강력한 디지털 워터마크 기술을 도입하여 인공지능이 만든 결과물임을 누구나 쉽게 식별할 수 있도록 조치했다. 현재 챗GPT 이미지 2.0의 기본 기능은 무료 이용자를 포함한 플랫폼 내 모든 계정에서 즉시 사용할 수 있다. 반면 고도의 추론 능력이 필요한 사고 모델과 프로 모델의 고급 출력 기능은 월 20달러에서 200달러 사이의 요금제를 결제하는 플러스 및 비즈니스 구독자에게만 한정적으로 제공된다. 정보 접근성은 높이되 전문가 수준의 상업용 기능을 유료화하여 안정적인 수익 모델을 창출하려는 전략으로 풀이된다. 관련 업계에서는 이번 챗GPT 이미지 2.0 출시가 구글의 나노바나나 모델이 주도하던 이미지 생성 시장의 판도를 완전히 뒤집을 승부수가 될 것으로 전망하고 있다. 그동안 사진과 같은 정밀한 묘사력으로 시장을 선점했던 구글은 텍스트 구현 능력과 디자인 레이아웃 구성에서 압도적인 편의성을 내세운 오픈AI의 거센 도전에 직면하게 됐다. 공교롭게도 이번 신규 모델 공개 시점은 세계 최대 이미지 소프트웨어(SW) 기업인 어도비가 자사 연례행사인 어도비 서밋을 개최하는 기간과 정확히 맞물렸다. 인공지능 모델이 고도의 디자인 영역까지 진출함에 따라 전통적인 그래픽 소프트웨어 기업들과의 치열한 시장 경쟁이 불가피해졌다. 사힐 굽타 어도비 파트너십 수석 총괄은 고객들은 서로 다른 용도로 각 모델을 사용한다고 경쟁 우려를 일축했지만 시장의 위기감은 고조되는 분위기다. 인공지능 기술 전문가들은 이번 덕테이프의 정식 출시가 진위 판별이 무의미해진 새로운 시각 매체 시대의 서막을 열었다고 평가한다. 전문 디자이너의 영역으로 여겨졌던 상업용 이미지 편집과 타이포그래피 작업이 클릭 몇 번으로 완성되면서 콘텐츠 제작 업계 전반에 거대한 지각 변동이 일어날 전망이다. 기술의 비약적인 발전이 가져올 산업의 혁신과 윤리적 보호 장치 마련이라는 무거운 과제가 동시에 우리 앞에 던져졌다.2026-04-22 17:38:36
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![[현장] AWS 2026년은 AI 에이전트의 해…파트너 중심 전략 강화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/22/20260422152515528114.jpg)
AWS "2026년은 AI 에이전트의 해"…파트너 중심 전략 강화 [경제일보] "2026년은 (AI) 에이전트의 해" 22일 라훌 파탁 AWS 데이터 및 AI GTM 부문 부사장은 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 'AWS 데이터 및 AI 전략 기자간담회'를 열고 글로벌 AI 전략과 함께 AWS 코리아 파트너 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 행사에는 라훌 파탁 부사장과 방희란 AWS 코리아 파트너 부문 총괄 등 AWS 임직원이 참석해 AI 시장 변화와 파트너 중심 성장 전략을 설명했다. 최근 기업들이 생성형 AI 도입을 본격화하면서 데이터 활용 역량이 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 단순 모델 도입보다 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI 구축의 필요성이 커지는 것으로 분석된다. 이에 라훌 파탁 부사장은 기업들이 AI를 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합해야 한다고 강조했다. 그는 "글로벌 많은 고객들이 깨닫고 있는 부분은 AI에 있어서 무엇보다도 데이터가 가장 차별화 요소라는 것"이라며 "고객과 비즈니스 프로세스에서 나오는 고유 데이터를 AI 시스템에 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. 특히 기업들이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 자동화 단계로 AI 활용 범위를 확대하고 있다는 점도 강조됐다. 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다는 설명이다. 또한 그는 기업들이 생성형 AI에서 실제 성과를 내기 위해서는 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 중요하다고 설명했다. 라훌 파탁 부사장은 "오늘날 성공적인 기업들은 항상 작동하고 추론하며 문제를 해결하는 시스템을 구축하고 있다"며 "AI 에이전트가 업무를 자동으로 수행하고 지속적으로 개선하는 구조가 확산되고 있다"고 말했다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 AI 인프라와 플랫폼을 확대하고 글로벌 기업과 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 다양한 모델과 솔루션을 제공해 기업들이 AI 도입 속도를 높일 수 있도록 지원한다는 전략인 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "엔트로픽, 오픈AI, 엔비디아, 세레브라스 등 주요 AI 기업과 협력을 강화하고 있다"며 "AWS 마켓플레이스에서는 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며 출시 이후 10억 달러 규모 거래가 발생했다"고 설명했다. AWS는 향후 AI 시장에서는 단일 모델 중심에서 다수 에이전트가 협업하는 구조가 확대될 것으로 전망했다. 업무 자동화와 생산성 향상이 동시에 이뤄지는 멀티 에이전트 환경의 확산을 예상한 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "하나의 모델이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 구조가 확산되고 있다"며 "보고서 생성부터 코드 작성, 운영까지 자동화되는 워크플로우가 등장하고 있다"고 설명했다. 이날 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 국내 파트너 전략과 시장 방향성을 설명했다. 방 총괄은 "AWS 파트너는 AWS 지출 1달러당 7.13달러 수익을 창출할 수 있다"며 "AWS 마켓플레이스를 활용하면 솔루션 탐색 시간이 70% 단축된다"고 설명했다. 클라우드 중심 파트너 구조에서 AI 중심 파트너 구조로 전환 필요성도 제기됐다. 산업별 특화 역량을 갖춘 파트너 확보가 향후 성장 핵심이라는 분석이다. 방 총괄은 "클라우드 인프라만으로는 더 이상 차별화가 어려워 AI와 산업 전문성이 결합된 파트너가 경쟁력을 갖게 될 것"이라며 "2026년 전략은 대규모 클라우드 전환, 생성형 AI, 에이전틱 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하는 것"이라고 말했다. 산업별 AI 도입 사례도 증가하는 흐름이다. 기업들이 실제 업무 효율 개선과 매출 확대 성과를 확인하면서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 방 총괄은 "제조 분야에서는 AI 기반 도면 작성 시간이 90% 단축됐고 금융 분야에서는 보고서 작성 시간이 80% 줄었다"며 "AI 수요 예측을 적용한 매장에서 매출이 5.7% 증가하고 고객 수가 2.2% 증가했다"고 설명했다. 특히 AI 중심 파트너 생태계 구축이 핵심 전략으로 제시됐다. 기술 역량과 산업 전문성을 동시에 확보하는 파트너 확대에 집중한다는 계획이다. 방 총괄은 "AI 퍼스트 파트너, 산업 도메인 전문성, 코셀 전략이 핵심"이라며 "AI 역량과 산업 전문성이 결합될 때 가장 강력한 경쟁력이 만들어진다"고 강조했다. 기업 AI 도입이 확대되는 가운데 파트너 생태계 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 이에 AWS는 파트너와 협력을 통해 국내 AI 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 방 총괄은 "AWS와 파트너, 고객 성장이 하나로 연결되는 구조를 만들 것"이라며 "파트너와 함께 AI 시장 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-04-22 15:31:13
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