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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
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
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정부, AI 데이터센터 특별법 하위법령 착수…전력 특례 범위가 관건 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC) 특별법 시행을 위한 하위법령 마련에 착수했다. 법률 제정으로 AIDC 구축을 지원할 큰 틀은 마련됐지만 산업 현장에서는 인허가 간소화와 전력 특례가 어느 범위까지 적용될지가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 9일 공포된 ‘인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법’의 하위법령 마련을 위한 연구반을 구성하고 18일 서울에서 킥오프 회의를 열었다고 밝혔다. 연구반은 AI 데이터센터와 법률 전문가 등으로 구성됐으며 시행령과 시행규칙 초안 마련을 맡는다. AIDC 특별법은 AI 3강 도약을 위한 핵심 인프라인 AI 데이터센터 구축을 제도적으로 지원하기 위해 마련된 법이다. 기존 데이터센터가 데이터 저장과 서비스 운영에 초점을 맞췄다면 AIDC는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 가속기 기반 연산을 통해 AI 모델 학습과 추론을 수행하는 연산 인프라 성격이 강하다. 이 때문에 일반 데이터센터보다 고밀도 전력 공급, 냉각, 전력망 접속, 부지 확보 요건이 훨씬 까다롭다. 특별법은 올해 1월 이해민 의원 등이 발의한 법안을 포함해 관련 법안을 병합·조정하는 방식으로 논의됐다. 이후 국회 과학기술정보방송통신위원회 법안심사소위와 전체회의, 법제사법위원회 심사를 거쳐 지난 5월 7일 국회 본회의를 통과했다. 6월 9일 공포됐으며 9개월 유예기간을 거쳐 내년 3월 10일부터 시행된다. 법의 핵심은 크게 세 가지다. 우선 과기정통부를 통합 창구로 삼아 AI 데이터센터 구축 관련 인허가를 일괄 처리할 수 있도록 했다. 관계기관이 정해진 기간 안에 인허가 여부를 통보하지 않으면 처리된 것으로 보는 ‘타임아웃제’도 도입된다. 복잡한 행정 절차가 투자 지연으로 이어지는 문제를 줄이겠다는 취지다. 전력 관련 특례도 포함됐다. 비수도권에 일정 규모 이하 AI 데이터센터를 신축·증축하거나 기존 데이터센터를 AI 데이터센터로 전환하는 경우 전력계통영향평가 면제 근거가 마련됐다. 수도권에 집중된 데이터센터 입지를 분산하고 전력망 부담이 상대적으로 낮은 지역으로 AI 인프라 투자를 유도하려는 장치다. 승강기, 주차장, 미술품 설치 등 일반 건물 기준을 그대로 적용받던 시설물 설치 의무를 완화하는 내용도 담겼다. 하위법령 단계에서는 세부 기준을 둘러싼 논의가 본격화할 전망이다. AIDC를 어느 수준의 설비와 규모를 갖춘 시설로 정의할지 전력계통영향평가 면제 대상이 되는 ‘일정 규모 이하’ 기준을 어떻게 정할지가 핵심이다. GPU 집적도, 전력 수전 용량, 냉각 방식, 연산 목적, AI 학습·추론 비중 등을 어디까지 법적 기준에 넣을지도 쟁점이 될 수 있다. 업계가 가장 주목하는 부분은 전력이다. 생성형 AI 확산으로 GPU 집적도가 높아지면서 데이터센터 한 곳이 필요로 하는 전력 규모는 수십~수백 메가와트 단위로 커지고 있다. 부지를 확보하더라도 변전소와 송전망 접속, 장기 전력 구매, 냉각 설비, 전력 품질 문제가 해결되지 않으면 실제 구축 일정은 지연될 수밖에 없다. 글로벌 시장에서도 AI 데이터센터 확장의 병목은 반도체 공급만이 아니라 전력과 냉각, 지역 수용성 문제로 옮겨가고 있다. 규제 완화가 곧바로 산업 경쟁력으로 이어지는 것도 아니다. 인허가 속도를 높이는 동시에 전력망 안정성, 지역 주민 수용성, 환경 부담, 수도권 집중 완화라는 과제를 함께 풀어야 한다. 특히 비수도권 특례가 실효성을 갖기 위해서는 전력망 여유 지역과 산업 수요, 통신망, 인력, 세제·입지 지원이 함께 설계돼야 한다. 과기정통부는 연구반 운영을 통해 하위법령 초안을 조속히 마련하고 AI 데이터센터 정의와 규제 특례 등 핵심 사항에 대해 민간 전문가와 이해관계자 의견을 수렴한다는 방침이다. 산업계가 요구하는 속도와 전력·환경·지역사회 쟁점을 함께 고려해 제도 설계에 나서겠다는 것이다. AIDC 특별법은 한국형 AI 인프라 정책의 출발점이다. 그러나 실제 성패는 법률 이름이 아니라 시행령 숫자에 달려 있다. 어떤 시설을 AIDC로 인정할지, 어느 규모까지 전력 특례를 줄지, 인허가 지연을 얼마나 줄일지가 기업 투자 판단을 좌우한다. AI 시대의 데이터센터는 건물이 아니라 국가 연산 주권의 기반이다. 하위법령 설계가 정교하지 않으면 특별법은 투자 속도를 높이기보다 또 다른 해석 싸움의 출발점이 될 수 있다.2026-06-18 16:28:50
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'글래스윙' 닮은 한국형 AI 보안망…플라즈마 '캐노피' 출범 [경제일보] 사단법인 프로젝트 플라즈마가 인공지능(AI) 기반 취약점 방어를 사회 전반으로 확산하기 위한 공익 이니셔티브 ‘프로젝트 캐노피’를 공식 출범했다. 고성능 AI가 소프트웨어 취약점을 찾는 속도를 끌어올리면서, 공격자보다 먼저 공익 인프라의 약점을 찾아 막겠다는 취지다. 프로젝트 플라즈마는 17일 프로젝트 캐노피 출범을 알리고 오픈소스 생태계와 병원, 학교, 공공 유틸리티 등 민생 인프라를 대상으로 AI 기반 취약점 탐지와 패치 지원을 확대한다고 밝혔다. 캐노피는 보안 역량이 부족한 조직도 고성능 AI 보안 기술의 혜택을 받을 수 있도록 하는 공익형 보안망을 표방한다. 이번 이니셔티브는 해외에서 주목받은 앤트로픽의 ‘프로젝트 글래스윙’과 문제의식이 맞닿아 있다. 글래스윙이 고성능 AI 모델을 제한된 파트너에게 제공해 주요 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 실험이었다면, 캐노피는 국내 공공·민생 인프라와 오픈소스 생태계에 초점을 맞춘 한국형 공익 보안 모델에 가깝다. 캐노피는 출범 전 시범 활동을 통해 전자정부표준프레임워크, 학교 내부 시스템, 리눅스 및 주요 데이터베이스 소프트웨어 등 공공성이 높은 대상을 점검했다고 설명했다. 그 결과 심각도 높은 취약점 수백건 이상을 발견해 해당 기관과 개발 주체에 제보했으며, 현재 패치가 진행 중이라고 밝혔다. 출범 시점 기준 27개 기업·기관이 런칭 파트너로 참여했다. △두나무 △LG유플러스 △포스코DX △티오리한국 △한화손해보험 등 5개 기업이 핵심 운영 주체인 스튜어드(Stewards) 그룹에 이름을 올렸다. 광운대, 금융결제원, 롯데카드, 롯데이노베이트, 모두싸인, 무신사, 삼성화재보험, SK AX, LG전자, NHN, 우아한형제들, 정보통신기획평가원, 코웨이, 하나카드, 한국투자증권, 현대자동차그룹, 현대카드 등도 파트너(Defending Partners)로 참여한다. 재원도 마련했다. 캐노피는 약 30억원, 미화 200만달러 상당의 AI 보안 분석 크레딧을 확보해 전액 기부금 형태로 운용한다. 해당 재원은 비용 부담 때문에 고성능 AI 보안 기술을 쓰기 어려웠던 오픈소스 메인테이너와 민생 인프라 운영 주체에게 제공된다. 기금 집행 내역은 투명하게 공개 보고한다는 방침이다. 지원 프로그램은 세 가지다. 오픈소스 프로그램은 핵심 인프라와 국내외 오픈소스 프로젝트에 AI 기반 취약점 점검 크레딧을 제공한다. 민생 인프라 방어 프로그램은 공공기관, 병원, 학교, 공공 유틸리티, NGO 등 생활과 밀접하지만 보안 여력이 부족한 조직을 대상으로 한다. 협력 공개 및 패치 보상 프로그램은 취약점 검증, 패치 제작, 공시 과정에 참여한 메인테이너와 화이트햇 해커에게 보상을 지급하는 구조다. 박세준 프로젝트 캐노피 위원장은 “AI가 취약점을 찾는 속도는 공격자와 방어자 모두에게 똑같이 주어지지만, 이를 방어하고 패치할 수 있는 여력은 조직마다 불평등하다”며 “캐노피는 그 격차를 메우기 위해 기술과 자본, 사람이 공익적으로 결합한 방파제”라고 말했다. 캐노피는 이달 중순부터 취약점 점검 대상을 선별하고 제보·패치 공유를 위한 1차 거버넌스 프로세스에 들어간다. 7월 초에는 글로벌 기업과 기관을 대상으로 공개 가입 페이지도 열 계획이다. 성패는 취약점을 얼마나 많이 찾느냐보다 얼마나 책임 있게 고치느냐에 달려 있다. AI가 보안 취약점을 대량으로 찾아내는 시대가 열렸지만, 실제 방어력은 검증과 우선순위 분류, 패치, 공시, 운영 반영까지 이어질 때 높아진다. 캐노피가 공익 인프라의 보안 격차를 줄이는 모델이 되려면 투명한 거버넌스와 책임 있는 공개 원칙, 지속 가능한 보상 체계를 함께 증명해야 한다.2026-06-17 09:26:59
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AI도 한국 문화 맞춤 검증…KT, AI 안전성 벤치마크 'KSAFE-MM' 공개 [경제일보] KT가 한국 사회와 문화적 특성을 반영한 멀티모달 인공지능(AI) 안전성 평가 체계를 공개했다. 생성형 AI 확산으로 텍스트를 넘어 이미지와 음성까지 동시에 이해하는 멀티모달 AI 활용이 늘어나는 가운데 국내 환경에 맞는 안전성 검증 기준을 마련해 AI 신뢰성 확보에 나서겠다는 전략으로 풀이된다. 16일 KT는 고려대학교와 공동으로 개발한 멀티모달 대형언어모델(MLLM) 안전성 벤치마크 'KSAFE-MM'을 공개했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI 시장은 텍스트 중심 서비스에서 이미지와 음성, 영상까지 통합적으로 처리하는 멀티모달 AI 중심으로 빠르게 진화하고 있다. 다만 AI 모델의 활용 범위가 확대될수록 허위정보 생성, 편향성, 유해 콘텐츠 노출, 개인정보 침해 등 안전성 이슈 역시 함께 커지고 있는 것으로 알려졌다. 특히 글로벌 AI 기업들이 개발한 안전성 평가 기준은 영어권 문화와 사회 환경을 중심으로 설계돼 국내 이용 환경과 문화적 특수성을 충분히 반영하지 못한다는 한계도 제기돼 왔다. 이에 KT와 고려대는 해당 문제를 해결하기 위해 'KSAFE-MM'을 공동 개발했다고 설명했다. 'KSAFE-MM'은 한국 사회의 문화적·사회적 맥락을 반영한 멀티모달 AI 안전성 평가 체계로, 글로벌 공통 위험 요소를 한국 문화 환경에 맞게 재구성한 'KSAFE-MM-G'와 전세 사기, 독도 분쟁 등 국내 특수 이슈를 반영한 'KSAFE-MM-C'로 구성된다. 전체 평가 데이터는 총 1만4135개 샘플 규모다. 연구진은 해당 벤치마크를 활용해 구글의 '젬마'와 네이버의 '하이퍼클로바 X'를 비롯한 12개 글로벌 멀티모달 AI 모델의 안전성을 검증했다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 벤치마크 구축 과정을 자동화한 것이다. 기존 AI 안전성 벤치마크는 전문가가 데이터를 수집하고 검수하는 방식이 대부분으로 많은 비용과 시간이 필요했다. 반면 KSAFE-MM은 현지 커뮤니티 기반 민감 주제 수집, 템플릿 기반 질의 생성, 합성 이미지 제작, 탈옥 질의 생성까지 전 과정을 자동화한 4단계 파이프라인을 구축했다. KT와 고려대 연구진은 동일한 파이프라인을 일본어 환경에 적용한 파일럿 프로젝트 'JSAFE-MM-C'도 진행했다. 연구진은 이를 통해 해당 프레임워크가 한국뿐 아니라 다양한 국가와 문화권에서도 활용 가능한 범용 안전성 평가 체계임을 확인했다고 설명했다. 업계에서는 생성형 AI 규제 논의가 본격화되는 가운데 AI 안전성 평가 체계의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망하고 있다. 특히 기업들은 AI 서비스 출시 전 위험 요소를 점검하는 레드팀 테스트와 가드레일 모델 검증 수요가 늘어나고 있어 실질적인 활용도가 높을 것으로 분석된다. KT는 이번 연구 결과를 실제 AI 서비스 안전성 검증과 모델 평가, 위험 분석 등에 활용할 계획이다. 연구 결과와 벤치마크 데이터는 '아카이브'와 '허깅페이스'를 통해 공개돼 학계와 산업계가 자유롭게 활용할 수 있다. KT는 최근 다국어 AI 안전성 벤치마크 'XL-세이프티벤치'를 공개한 데 이어 KSAFE-MM을 선보이며 한국형 AI 안전성 평가 체계 구축을 확대하고 있다. KT는 책임 있는 AI 전담 조직을 중심으로 안전성 분류 체계와 평가 로직 개발 등 관련 연구를 지속 추진한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원 프론티어 AI Lab장 상무는 "안전성 벤치마크의 공개는 단순한 데이터 배포를 넘어 AI 안전성 연구 생태계 전반이 함께 발전할 수 있는 기반을 만드는 일"이라며 "KSAFE-MM이 학계와 산업계에서 한국어·한국 문화 맥락의 AI 안전성을 검증하는 공통 기준으로 자리잡길 기대한다"고 말했다.2026-06-16 14:07:30
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올트먼 방한 연기, 가벼운 일정 아니었다…韓 AI 동맹 숨고르기 [경제일보] 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)의 방한 일정이 연기되면서 국내 인공지능(AI) 업계의 시선이 다시 쏠리고 있다. 표면적으로는 개인 사정에 따른 일정 조정이지만 당초 예정됐던 회동의 무게를 보면 단순한 의전성 방문은 아니었다. 삼성전자, 카카오, 네이버를 잇는 이번 일정은 오픈AI의 한국 전략을 확인할 수 있는 자리였기 때문이다. 12일 정보기술(IT) 업계에 따르면 오픈AI는 올트먼 CEO가 14~15일 예정했던 한국 방문 일정을 연기했다. 한국을 포함한 아시아 방문 일정 전반이 조정된 것으로 알려졌다. 오픈AI 측은 “한국은 오픈AI에 매우 중요한 나라이자 전략적 파트너”라며 국내 파트너들과 진행 중인 협력은 예정대로 이어진다고 밝혔다. 올트먼 CEO가 한국에 오려 했던 이유는 분명했다. 첫 축은 삼성전자다. 삼성과 오픈AI는 AI 반도체, 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터 인프라, 사내 생성형 AI 도입 등에서 접점을 넓히고 있다. 오픈AI가 초대형 AI 모델을 운영하려면 막대한 연산 자원과 메모리 공급망이 필요하다. 한국 반도체 기업은 이 경쟁에서 빠질 수 없는 파트너다. 삼성전자 수원 디지털시티에서 예정됐던 ‘DX 인사이트 토크’도 단순 강연으로 보기 어렵다. 삼성은 최근 업무 전반에 생성형 AI를 도입하며 AI 전환을 추진하고 있다. 올트먼 CEO의 방문은 삼성 임직원에게 AI가 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지 설명하는 동시에 오픈AI 기술이 글로벌 제조기업 내부로 들어가는 상징적 장면이 될 수 있었다. 두 번째 축은 카카오다. 오픈AI와 카카오는 이미 한국형 AI 서비스 개발 협력을 추진해 왔다. 관심은 카카오톡과 챗GPT의 결합이다. 카카오톡은 국내 이용자의 일상 대화와 생활 서비스가 모이는 플랫폼이다. 오픈AI 입장에서는 한국 시장에서 챗GPT를 단순 앱이 아니라 국민 메신저와 연결된 생활형 AI로 확장할 수 있는 통로다. 네이버와의 회동도 의미가 작지 않았다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색, 기업용 AI 역량을 갖춘 국내 대표 플랫폼이다. 오픈AI와 네이버는 협력과 경쟁이 동시에 가능한 관계다. 클라우드와 데이터센터, 기업용 AI 시장에서는 협력 여지가 있지만 검색과 생성형 AI 서비스에서는 경쟁 구도도 형성될 수 있다. 이번 연기를 두고 해외 AI 업계와 투자자들 사이에서는 여러 해석이 나올 수 있다. 오픈AI는 최근 미국 IPO를 비공개로 신청했고, 최대 1조달러 가치평가가 거론될 만큼 자본시장 이슈가 커졌다. 올트먼 CEO는 미국 워싱턴에서 AI 모델 출시 전 정부 승인 의무화에 반대하는 규제 대응에도 나선 바 있다. 오픈AI가 정책, 규제, 상장 준비, 인프라 조달을 동시에 진행하는 시점인 만큼 최고경영자의 일정 우선순위가 미국 현안과 맞물렸을 가능성은 배제하기 어렵다. 현재 공개적으로 확인된 연기 사유는 개인 사정뿐이다. 그의 이번 방한은 중요했다. 오픈AI는 한국에 서울 사무소를 열고 국내 파트너십을 확대하고 있다. 한국은 챗GPT 유료 이용자 기반이 크고 반도체와 통신망, 클라우드, 플랫폼, 개발자 생태계를 함께 갖춘 시장이다. 오픈AI가 한국을 전략 거점으로 보는 이유가 여기에 있다. 한편 방한 연기가 협력 차질을 의미한다고 보기는 어렵다. 삼성과의 인프라 협력, 카카오와의 서비스 협력, 네이버와의 클라우드·AI 접점은 CEO 방문 한 번으로 결정되는 사안이 아니다. 이미 실무 단계에서 이어지는 장기 의제에 가깝다. 오히려 다음 재방한 때는 단순 회동보다 구체적 성과가 요구될 가능성이 크다.2026-06-12 17:11:07
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![[경제일보] 젠슨 황이 던진 네 개의 선물…한국 AI 동맹, HBM 넘어 로봇으로 간다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608102844558470.jpg)
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
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![[경제일보] 네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608083522428549.jpg)
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
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젠슨 황, 네이버 치지직 뜬다…이해진과 1784서 특별 라이브 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 네이버 스트리밍 플랫폼 ‘치지직’ 생방송에 출연한다. 지난 5일 서울 홍대 인근 삼겹살집에서 이해진 네이버 이사회 의장과 만난 데 이어 사흘 만에 네이버 제2사옥 1784에서 다시 호흡을 맞추는 것이다. 7일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 오는 8일 오후 3시30분 경기 성남시 분당구 네이버 제2사옥 1784를 방문해 이해진 의장과 함께 치지직 특별 라이브에 참여할 예정이다. 글로벌 AI 반도체 시장을 이끄는 엔비디아 수장이 국내 스트리밍 플랫폼 생방송에 직접 등장하는 것은 이례적이다. 이번 라이브는 단순한 이벤트를 넘어 네이버와 엔비디아의 AI 협력 관계를 상징하는 장면으로 풀이된다. 네이버 1784는 로봇, 클라우드, 디지털 트윈, 5G 특화망, AI 기술이 집약된 공간으로 평가받는다. 황 CEO의 1784 방문 자체가 양사의 차세대 기술 협력 가능성을 보여주는 메시지라는 분석이 나온다. 황 CEO와 이 의장은 앞서 지난 5일 홍대 ‘삼소 회동’에서도 만났다. 당시 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장과 함께 삼겹살 만찬을 하며 AI 반도체와 피지컬 AI, 클라우드 협력 가능성이 주목받았다. 이번에는 네이버의 기술 거점이자 상징 공간인 1784에서 다시 만나 대중 생방송 형식으로 협력 메시지를 낼 전망이다. 네이버 입장에서는 치지직을 알릴 수 있는 기회이기도 하다. 치지직은 네이버가 게임·라이브 스트리밍 시장을 겨냥해 키우고 있는 핵심 플랫폼이다. 글로벌 빅테크 CEO가 직접 출연하는 특별 라이브는 치지직의 브랜드 인지도와 플랫폼 존재감을 끌어올리는 계기가 될 수 있다. 치지직도 친근한 방식으로 이번 행사를 예고했다. 특별 라이브 이미지에는 황 CEO의 트레이드 마크인 검은 가죽 재킷을 입은 캐릭터가 등장했다. 기술 동맹이라는 무거운 주제를 팬덤형 이벤트처럼 풀어내며 게임·스트리밍 이용자들의 관심을 끌려는 의도로 보인다. 기술 협력의 핵심은 AI 클라우드와 소버린 AI, 디지털 트윈, 로보틱스다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 보유한 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 GPU 인프라와 글로벌 AI 생태계 확장이 필요하다. 특히 네이버 1784는 로봇이 실제 건물 안에서 움직이고 클라우드와 디지털 트윈 기술이 결합된 실험장 성격을 갖는다. 엔비디아가 최근 피지컬 AI와 로보틱스를 차세대 성장축으로 내세우는 만큼 1784 방문 과정에서 양사의 로봇·디지털 트윈 협력 방향이 언급될 가능성도 있다. 네이버페이와 치지직이 연이어 주목받는 점도 눈길을 끈다. 지난 홍대 회동에서는 이해진 의장이 네이버페이 기반 결제로 현장 식사비를 처리한 장면이 화제가 됐다. 이번에는 치지직 생방송이 전면에 나서면서 네이버의 결제·콘텐츠·클라우드 플랫폼이 황 CEO 방한 일정 속에서 잇따라 노출되는 흐름이다. 업계의 시선은 실제 협력 성과에 쏠린다. 특별 라이브가 상징적 이벤트에 그칠지, AI 클라우드와 디지털 트윈, 로보틱스 분야의 구체적 협력 메시지로 이어질지가 관전 포인트다. 네이버가 엔비디아 GPU 인프라를 기반으로 소버린 AI와 AI 클라우드 사업을 얼마나 확장하느냐가 향후 양사 관계의 핵심 변수가 될 전망이다.2026-06-07 22:26:56
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![[젠슨 황의 네 가지 선물②] GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607131206996106.jpg)
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.2026-06-07 16:33:41
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오픈AI, 한국 첫 '이그젝 서밋' 개최…기업 AI 전환 공략 본격화 [경제일보] 오픈AI가 한국에서 처음으로 기업 경영진 대상 행사인 ‘이그젝 서밋’을 열고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 냈다. 개인용 생성형 AI 활용을 넘어 기업의 시스템과 데이터, 업무 프로세스 전반에 AI를 결합하는 방안이 핵심 의제로 다뤄졌다. 오픈AI는 지난 27일 국내 주요 기업의 비즈니스·기술 경영진 130여명이 참석한 가운데 ‘업무 현장에서의 인텔리전스’를 주제로 이그젝 서밋을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 제이슨 권 최고전략책임자(CSO), 애슐리 크레이머 엔터프라이즈 부문 부사장, 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표 등 글로벌·지역 리더들이 참석했다. 오픈AI는 지난해 서울 사무소 개소 계획을 밝히며 한국을 미국 다음으로 챗GPT 유료 가입자가 많은 시장이라고 설명한 바 있다. 행사에서는 코덱스, 워크스페이스 에이전트, 포워드 디플로이드 엔지니어링(FDE) 등 기업용 AI 활용 사례가 소개됐다. 오픈AI는 한국 내 챗GPT 코덱스 주간 활성 사용자 수가 연초 대비 10배 증가했고 코덱스 요청의 절반 이상이 문서 작성, 분석, 리서치, 운영 등 비개발 업무에서 발생하고 있다고 밝혔다. 앞서 오픈AI는 지난 3월 서울에서 국내 대기업·스타트업 CTO와 시니어 엔지니어링 리더 120여명을 대상으로 코덱스 포럼을 열고 AI 코딩 에이전트가 단순 코드 자동완성을 넘어 개발 업무를 위임받아 수행하는 방향으로 진화하고 있다고 설명했다. 현장 데모에서는 AI 에이전트가 공급망 이슈를 분석하고 재고·선적 데이터를 확인한 뒤 재무 영향 분석으로 이어지는 흐름이 시연됐다. 코덱스가 시장 기회 분석, 후보 조사, 스프레드시트 작성, 브랜드 캠페인 기획, 홈페이지 제작, 경영진 보고자료 작성까지 지원하는 사례도 제시됐다. 이는 AI가 특정 직무 도구에 머무르지 않고 기업 내 반복 업무와 의사결정 보조 영역으로 확장되고 있음을 보여준다. 국내 기업 사례로는 크래프톤의 전사 AI 전환 경험이 공유됐다. 크래프톤은 지난해 ‘AI 퍼스트’ 기조를 선언한 뒤 전사 AI 리터러시 내재화와 업무 프로세스 혁신을 추진해왔으며 2월 전사 서베이 기준 챗GPT 등 생성형 AI 도구 사용률이 97.2%에 달한다고 소개했다. 코덱스는 개발 조직의 빠른 프로토타이핑뿐 아니라 신규 입사자의 레거시 코드 온보딩, 개발 문서화, 회의록 및 액션아이템 정리, 내부 자동화 도구 제작 등에 활용되고 있다. 오픈AI가 한국 기업 시장을 적극 공략하는 배경에는 국내 AI 수요의 빠른 확대가 있다. 오픈AI는 한국을 하드웨어와 소프트웨어, 기업 수요가 함께 존재하는 ‘풀스택 AI 생태계’로 보고 있다. 실제 오픈AI는 카카오와 한국형 AI 서비스 협력을 추진했고 삼성SDS·SK텔레콤과 국내 데이터센터 구축 논의도 이어왔다. 로이터는 오픈AI와 삼성SDS, SK텔레콤이 한국 내 데이터센터 구축을 준비 중이라고 보도한 바 있다. 보안과 신뢰도 주요 축으로 제시됐다. 제이슨 권 CSO는 키노트에서 “AI 도입의 기반은 신뢰와 보안”이라고 강조했다. 오픈AI는 사이버 보안 이니셔티브 ‘데이브레이크’를 통해 GPT-5.5와 코덱스 시큐리티를 활용해 소프트웨어 취약점을 찾고 패치를 생성하며 보완 여부를 검증하는 체계를 제공하고 있다. 오픈AI 공식 설명에 따르면 데이브레이크는 위협 식별, 패치 생성, 보완 검증을 지원하는 사이버 방어용 프로그램이다. 글로벌 AI 기업들의 기업시장 경쟁은 더 치열해질 전망이다. 앤트로픽은 ‘클로드’와 코딩 도구, 보안 특화 모델을 앞세워 기업 고객을 확대하고 있고 구글과 마이크로소프트도 클라우드와 업무용 소프트웨어 생태계를 기반으로 AI 도입을 넓히고 있다. 오픈AI가 한국에서 경영진 대상 행사를 연 것은 단순 브랜드 행사가 아니라 국내 대기업의 업무 시스템 깊숙이 AI를 넣기 위한 영업·기술 파트너십 확대 전략으로 볼 수 있다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 “오픈AI는 앞으로도 국내 기업들과의 협력을 확대해 AI가 실제 업무와 조직 운영에 안전하게 통합되고 산업 현장에서 반복 가능한 성과로 이어질 수 있도록 기술·제품·파트너십 전반에서 지원을 이어가겠다”고 말했다.2026-05-29 09:32:35
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SK이노베이션, 베트남서 3.3조 LNG 발전소 착공…'에너지+AI 인프라' 함께 수출 [경제일보] 에너지 기업 SK이노베이션이 베트남 대형 LNG(액화천연가스) 발전 프로젝트를 본격화하며 동남아 전력·AI(인공지능) 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순 발전 사업을 넘어 전력과 산업단지, AI 데이터센터를 결합한 '에너지-산업 클러스터' 모델 수출에 나서는 모습이다. SK이노베이션은 베트남 국영 발전사 PV Power와 현지 파트너 NASU 컨소시엄이 18일 베트남 응에안성 떤마이 지역에서 '뀐랍(Quynh Lap) LNG 프로젝트 실행 발표 및 기술 인프라 착공식'을 개최했다고 19일 밝혔다. 뀐랍 LNG 프로젝트는 베트남 하노이 남쪽 약 220㎞ 지점인 응에안성 뀐랍 지역에 1.5GW 규모 LNG 복합화력발전소와 LNG 터미널 등을 구축하는 사업이다. 총 사업비는 약 23억 달러(약 3조3000억원) 규모로 오는 2030년 상업 운전을 목표로 추진된다. 이번 프로젝트는 발전소 건설을 넘어 SK그룹이 베트남 정부에 제안한 미래 산업 모델 '특화 에너지-산업 클러스터(SEIC)'가 실제 사업으로 구현된 사례라는 점에서 주목된다. SEIC는 발전소에서 생산한 전력을 인근 산업단지와 AI 데이터센터 등에 공급하는 구조다. SK그룹은 이를 기반으로 전력과 첨단 산업, AI 인프라를 결합한 ‘한국형 AI 풀스택’ 밸류체인을 베트남 현지에 구축한다는 전략이다. 업계에서는 이번 사업이 단순 해외 발전 프로젝트를 넘어 베트남 산업 고도화 전략과 맞물린 대규모 인프라 사업이라는 평가도 나온다. 최근 베트남 정부가 AI와 반도체, 데이터센터 등 첨단 산업 육성에 속도를 내는 가운데 안정적인 전력 공급 인프라 확보가 핵심 과제로 부상하고 있기 때문이다. SK그룹은 이번 프로젝트 수주를 위해 베트남 정부와 협력 확대에도 공을 들여왔다. 최태원 회장을 비롯한 그룹 경영진은 베트남 최고 지도부와 잇따라 만나 SEIC 모델 방향성을 설명하고 국가혁신센터(NIC) 협력 등을 추진해왔다. 이날 착공식에는 추형욱 SK이노베이션 대표이사를 비롯해 베트남 중앙·지방정부 관계자와 컨소시엄 주요 인사 등 300여명이 참석했다. 보 쫑 하이 응에안성 인민위원장은 "뀐랍 프로젝트는 응에안성뿐 아니라 베트남 국가 에너지 전략 측면에서도 중요한 사업"이라며 "정부가 제시한 상업 운전 일정에 맞춰 사업이 추진될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 추형욱 SK이노베이션 대표이사는 "이번 착공은 베트남 전력난 해소와 첨단 산업 생태계 조성의 출발점이 될 것"이라며 "2030년 상업 운전 목표 달성을 위해 PV Power와 NASU 등 파트너사들과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 말했다. SK이노베이션 관계자는 "SEIC 모델은 단순히 발전소 하나를 건설하는 개념이라기보다 지역 산업 기반과 인프라를 함께 구축하는 데 의미가 있다"며 "특히 베트남처럼 대도시 외 지역의 인프라 수준이 상대적으로 부족한 곳에서는 발전소뿐 아니라 산업·생활 기반까지 함께 조성하는 접근이 중요하게 작용한다"고 말했다. 이어 "해외 에너지 사업 모델은 국가와 지역 특성에 따라 달라지는 만큼 획일적으로 적용되지는 않는다"며 "베트남의 경우 중앙정부뿐 아니라 지방정부 협의와 인허가 과정도 중요한 구조여서 지역 상생과 인프라 확충까지 함께 고려하는 사업 형태가 필요했다"고 설명했다. 그러면서 "최근 동남아 에너지 사업은 단순 민간 기업 간 거래를 넘어 국가 차원의 협력 성격이 강해지고 있다"며 "기술력뿐 아니라 현지 정부와 장기적인 신뢰 관계를 구축하는 것이 사업 추진 과정에서 매우 중요한 요소로 작용하고 있다"고 덧붙였다.2026-05-19 14:35:27
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SK이노베이션, 베트남 23억 달러 LNG 발전소 착공…2030년 상업운전 목표 [경제일보] SK이노베이션이 베트남에서 총 23억 달러(약 3조3000억원) 규모의 LNG 복합화력발전소 건설에 착수했다. 1.5GW 발전 용량에 LNG 터미널을 결합한 대형 에너지 프로젝트로, 2030년 12월 상업운전 개시를 목표로 한다. 19일 SK이노베이션은 PV Power(페트로베트남 파워), NASU(베트남 TH그룹 산하)와 구성한 컨소시엄이 지난 18일 베트남 응에안성 떤마이 지역에서 '뀐랍 LNG 프로젝트 실행 발표 및 기술 인프라 착공식'을 개최했다고 밝혔다. 뀐랍 프로젝트는 SK그룹이 베트남 정부에 제안한 '특화 에너지-산업 클러스터(SEIC)' 모델의 첫 실현 사례라는 점에서 주목된다. 단순 전력 생산에 그치지 않고 발전소 인근에 AI 데이터센터와 첨단 산업 단지를 연계하는 '한국형 AI 풀스택' 밸류체인을 적용해 베트남 산업 고도화를 지원하는 구조다. 착공식에는 추형욱 SK이노베이션 대표이사, 레 띠엔 쩌우 베트남 부총리, 도안 밍 후언 호치민 국립정치학원장 등 중앙정부 고위급 인사와 응우옌 칵 탄 응에안성 서기장, 보 쫑 하이 인민위원장 등 지방정부 관계자, 컨소시엄 측 주요 인사를 포함해 총 300여 명이 참석했다. 발전소는 베트남 하노이 남쪽 약 220km에 위치한 응에안성 뀐랍 지구에 들어선다. LNG 복합화력발전소와 LNG 터미널을 함께 건설하며, 완공 후에는 송전망을 통해 인근 산업 단지에 전력을 공급한다. SK이노베이션은 이번 사업을 발판으로 LNG, ESS, 재생에너지, 소형모듈원전(SMR) 등 차세대 솔루션을 결합한 글로벌 전기사업자로의 성장을 추진할 방침이다. 최태원 SK그룹 회장은 SEIC 모델의 방향성을 직접 제안하고, 베트남 국가혁신센터(NIC) 지원 등을 통해 현지 최고 지도부와의 신뢰를 구축해 이번 수주의 토대를 마련했다. 추형욱 SK이노베이션 대표이사는 "이번 기반 시설 착공은 베트남의 전력난 해소와 첨단 산업 생태계 조성의 초석이자 뀐랍 프로젝트의 성공적인 완수를 위한 역사적인 첫걸음"이라며 "베트남 국가 에너지 안보의 핵심 기지가 될 이번 프로젝트가 2030년 상업 운전이라는 목표를 달성할 수 있도록 PV 파워, NASU 등 파트너사들과 긴밀히 협력하겠다"고 했다.2026-05-19 09:18:21
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SK, 베트남서 'AI 풀스택' 띄운다…데이터센터·전력 인프라 연계 [경제일보] SK가 베트남에서 인공지능(AI) 산업 생태계 조성과 핵심 인프라 구축에 나서며 'AI 풀스택' 전략의 첫 해외 확장 기반을 마련했다. 24일 업계에 따르면 SK는 지난 23일 베트남 하노이에서 열린 한·베트남 비즈니스 포럼에서 현지 응에안성 정부 및 베트남 국가혁신센터(NIC)와 각각 AI 생태계 조성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 한·베트남 정상회담에서 합의된 AI·반도체·에너지 분야 협력 기조를 민간 차원에서 구체화한 사례로 SK는 베트남 국가 AI 전략의 핵심 파트너로 참여하게 됐다. SK는 AI 데이터센터(DC) 구축과 전력 인프라를 연계해 AI 모델 개발·실증, 산업 특화 서비스 확산까지 이어지는 '한국형 AI 풀스택' 모델을 현지에 적용할 계획이다. 우선 SK이노베이션과 SK텔레콤은 응에안성과 협력해 AI 데이터센터 구축과 관련 인프라 사업을 공동 검토한다. 응에안성은 항만·물류 기반을 갖춘 베트남 중북부 핵심 산업 거점으로 제조·에너지·첨단산업이 빠르게 성장하는 지역이다. 특히 SK이노베이션은 최근 사업자로 선정된 '뀐랍 LNG 발전 프로젝트'와 연계해 데이터센터 전력 공급 및 전용 발전원 구축 등 에너지 솔루션 협력을 확대한다. 해당 프로젝트는 1500MW급 가스복합화력발전소와 LNG 터미널, 전용 항만을 포함하는 대형 인프라 사업으로 오는 2030년 준공이 목표다. SK텔레콤은 이를 기반으로 AI 데이터센터 개발·운영과 글로벌 수요 확보 방안을 검토할 예정이다. 이와 함께 SK는 NIC와도 포괄적 협력에 나선다. 양측은 △AI 데이터센터 구축 △에너지 인프라 개발 △AI 산업 육성을 위한 정책·제도 기반 마련 등 전방위 협력을 추진한다. SK텔레콤은 기술 협력과 투자 유치 지원을 맡고 SK이노베이션은 에너지 공급을 담당하며 NIC는 규제 개선과 현지 파트너 발굴을 지원한다. 이번 협력은 최태원 회장이 강조해온 'AI 풀스택 프로바이더' 전략이 해외에서 구현되는 첫 사례로 평가된다. SK는 반도체, 데이터센터, 전력·에너지, AI 서비스까지 아우르는 밸류체인을 기반으로 글로벌 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. SK수펙스 관계자는 "이번 협력은 아직 구체적인 사업 구조를 확정한 단계라기보다 포괄적 협력 틀을 마련한 것"이라며 "응에안성의 경우 AI 데이터센터 구축 가능성을 중심으로 검토가 진행되고 있고 국가혁신센터와는 베트남 AI 생태계 전반에 대한 협력 방향을 논의하는 단계"라고 말했다. 이어 "SK텔레콤은 데이터센터 구축·운영 역량을, SK이노베이션은 전력·에너지 공급 역량을 각각 갖고 있는 만큼 이를 기반으로 협력 모델을 구체화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.2026-04-24 10:57:25
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정재헌 SKT 대표 "통신사 넘어 AI 인프라 설계자로 도약"…풀스택 전략 공개 [경제일보] 글로벌 통신 업계가 단순한 연결을 제공하던 역할에서 벗어나 인공지능(AI) 서비스의 기반을 닦는 핵심 플레이어로 진화하고 있다. SK텔레콤(대표 정재헌)은 스페인 바르셀로나에서 막을 내린 세계 최대 이동통신 전시회 MWC26을 기점으로 AI가 소프트웨어 경쟁을 넘어 인프라 주도권 싸움으로 확장됐음을 공식 선언했다. 통신사의 오랜 정체성이었던 데이터 전달자 역할을 뛰어넘어 인프라를 직접 설계하고 운영하는 주체로 나서겠다는 강한 의지다. 정재헌 대표는 13일 사내 뉴스룸 기고문을 통해 이번 MWC 현장을 거대한 건축 현장에 비유했다. 그는 최근 중앙 첨탑 공사를 마친 바르셀로나 사그라다 파밀리아 성당을 언급하며 전 세계 정보통신기술(ICT) 리더들이 모여 AI 성당이라는 시대적 건축물을 어떻게 완성할지 치열하게 논의했다고 밝혔다. 이어 오랜 시간 쌓아온 통신 네트워크라는 단단한 토대 위에 AI라는 새로운 역사를 만들어가겠다는 포부를 드러냈다. 특히 정 대표는 자신을 최고경영자를 넘어 변화관리책임자로 칭하며 기업 체질 개선에 대한 굳은 결의를 보였다. 그는 2300만명에 달하는 고객에게 새로운 일상을 선사하고 대한민국의 새로운 먹거리를 창출하는 것이 회사가 증명해야 할 실체라고 역설했다. 대기업의 자원을 개방하고 벤처기업의 유연한 창의성을 결합하는 시도만이 국가 통신 주권을 지키고 글로벌 경쟁력을 키우는 필수 선택이라는 점도 분명히 했다. 이러한 철학은 SK텔레콤이 전면에 내세운 풀스택 AI 제공자 전략과 맞닿아 있다. 이는 단순히 하나의 서비스를 출시하는 수준을 넘어 AI 데이터센터와 파운데이션 모델 그리고 최종 서비스까지 모두 아우르는 통합 역량을 의미한다. 회사는 이를 구현하기 위해 향후 5년동안 국내 스타트업 500곳을 집중 육성하겠다는 파격적인 청사진도 함께 제시했다. 글로벌 기업들과의 전방위적인 동맹 구축도 MWC 현장에서 거둔 핵심 성과다. SK텔레콤은 글로벌 서버 제조사 슈퍼마이크로를 비롯해 에너지 관리 전문기업 슈나이더일렉트릭과 AI 데이터센터 구축을 위한 업무협약을 맺었다. 막대한 전력을 소모하는 인공지능 연산의 특성을 고려해 고효율 냉각 시스템과 전력 관리 기술을 선제적으로 확보하겠다는 전략적인 판단이 작용했다. 또한 각국 통신망을 장악한 해외 거대 사업자들과의 연합 전선도 구체화했다. 싱텔과 이앤 그리고 NTT 등 글로벌 통신사들과 손잡고 국가별 데이터 주권을 철저히 보호하는 소버린 AI 패키지를 공동으로 선보이며 시장의 뜨거운 호응을 이끌어냈다. 미국 빅테크 기업들이 주도하는 범용 모델에 종속되지 않고 각 국가의 언어와 문화 그리고 보안 규제에 최적화된 맞춤형 인프라를 제공하겠다는 승부수다. 자체 기술력에 대한 국제적인 인정도 뒤따랐다. SK텔레콤이 구축한 차세대 GPU 클러스터 해인은 이번 MWC 글로벌 모바일 어워드에서 최고의 클라우드 솔루션 부문을 수상하는 쾌거를 달성했다. 해인은 엔비디아의 최신 가속 칩 B200 1000개를 단일 클러스터로 묶은 초대형 고성능 인프라다. 이로써 회사는 해당 시상식의 동일 부문에서 3년연속 트로피를 들어올리며 단순히 통신망을 운영하는 수준을 넘어 세계 최고 수준의 하드웨어 운영 기술력을 갖췄음을 입증했다. 여기에 5000억파라미터 규모를 자랑하는 자체 파운데이션 모델 A.X K1 역시 독자적인 한국형 AI 경쟁력을 보여주며 현지 관람객들의 집중적인 조명을 받았다. 대기업의 거대한 인프라를 외부로 개방하고 창의적인 벤처기업들이 그 위에서 자유롭게 뛰놀게 만드는 생태계 조성 사업도 한층 탄력을 받을 전망이다. AI업계에서는 챗GPT 등장 이후 폭발적으로 성장한 AI 산업이 이제 막대한 컴퓨팅 자원을 요구하는 물리적 인프라 구축 단계로 진입했다고 분석한다. 결국 초대형 데이터센터를 안정적으로 운영하며 고도화된 6G 통신망을 결합할 수 있는 통신 기업들이 미래 지능형 산업의 핵심 권력을 쥐게 될 것이라는 전망이 지배적이다. 하지만 진정한 시험대는 이제부터라는 지적이 업계 안팎에서 조심스럽게 제기된다. 마이크로소프트나 구글 등 천문학적인 자본을 앞세운 글로벌 빅테크 기업들이 이미 클라우드 시장을 선점한 상황에서 통신사 연합체 기반의 인프라 전략이 얼마나 실질적인 파급력을 낼 수 있을지가 향후 성패를 가를 관건이다. 통신망 위에서 데이터를 조용히 실어 나르던 굴뚝 기업이 생태계 전체를 조율하는 진정한 인프라 설계자로 거듭날 수 있을지 전 세계 IT 업계의 이목이 쏠리고 있다. 변화관리책임자를 자처한 정 대표의 담대한 실험이 어떠한 결실을 맺을지 지켜볼 일이다.2026-03-13 15:52:45
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AI 경쟁 '모델 규모'에서 '효율'로…노타, LLM 경량화 기술 개발 [경제일보] 수천억개의 파라미터를 갖춘 인공지능 모델을 구동하기 위해 필요한 대규모 GPU 인프라와 막대한 메모리가 기업의 AI 도입 장벽으로 작용하면서 대형 언어모델(LLM)의 운영 비용이 인공지능 산업의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 성능을 유지하면서도 비용을 낮추기 위한 경량화·최적화 기술 경쟁에 속도를 내는 가운데 국내 기업들도 관련 기술 개발에 나서고 있다. 5일 AI 경량화 및 최적화 전문 기업 노타는 업스테이지의 대형 언어모델 '솔라'의 모델 크기를 대폭 압축해 추론 비용을 줄이고 처리 속도를 높이면서도 높은 정확도를 유지하는 차세대 양자화 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 개발은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 일환으로 진행됐다. 노타는 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 모델에 자체 경량화·최적화 기술을 적용해 성능은 유지하면서 메모리 효율을 크게 개선했다고 설명했다. 해당 프로젝트는 국내 독자 AI 모델 생태계 구축을 목표로 추진되는 사업으로 모델 개발뿐 아니라 학습·추론 효율을 높이기 위한 핵심 기술 확보도 중요한 과제로 꼽힌다. 특히 이번 기술은 최근 차세대 LLM 구조로 확산되고 있는 'MoE(전문가 혼합 구조)' 모델의 기술적 난제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. MoE는 입력에 따라 일부 전문가 모델만 선택적으로 작동하는 방식으로 구글과 메타 등 글로벌 빅테크들이 차세대 LLM 구조로 채택하고 있는 기술로 알려졌다. 모델 전체가 동시에 작동하는 기존 방식보다 연산 효율을 높일 수 있어 초대형 모델 설계에 유리하지만, 구조 특성상 기존 양자화 방식으로는 성능 저하가 발생하기 쉽다는 한계가 있었다. 노타는 MoE 구조에 최적화된 독자 알고리즘 '노타 MoE 양자화' 방법론을 개발해 해당 문제를 해결했다고 설명했다. 모델 전체를 일괄적으로 압축하는 기존 방식과 달리 연산 중요도에 따라 정밀도를 차등 적용해 양자화 과정에서 발생하는 성능 저하를 최소화했다. 즉, 성능에 영향을 크게 미치는 연산은 정밀도를 유지하고 상대적으로 영향이 작은 부분만 압축해 효율성과 정확도를 동시에 확보하는 방식이다. 노타에 따르면 100B(1000억개) 파라미터 규모의 솔라 모델에 해당 기술을 적용해 기존 약 191.2GB(기가바이트) 수준이던 메모리 사용량을 약 72.8% 감소한 51.9GB까지 줄인 것으로 나타났다. 성능 지표인 PPL은 6.81을 기록해 원본 모델의 6.06과 큰 차이를 보이지 않는 수준을 유지했다. 일부 범용 양자화 기법이 적용될 경우 성능이 크게 저하되는 것과 비교하면 메모리 효율과 정확도를 동시에 확보한 결과라는 설명이다. 이 같은 경량화 기술은 향후 온디바이스 AI와 피지컬 AI 확산에도 중요한 기반이 될 전망이다. 그동안 초대형 LLM은 막대한 GPU 자원을 요구해 데이터센터 중심으로 운영될 수밖에 없었다. 그러나 모델을 경량화하면 로봇, 자율주행차, 스마트 디바이스 등 다양한 엣지 환경에서도 고성능 AI를 구현할 수 있는 가능성이 커진다. 스탠퍼드대학교 인간중심 AI 연구소가 발간한 'AI 인덱스 리포트'에 따르면 최근 인공지능 산업에서는 모델 성능 경쟁과 함께 추론 비용과 연산 효율성이 주요 경쟁 지표로 부상하고 있다. 보고서는 초대형 모델 규모가 빠르게 커지면서 이를 운영하기 위한 GPU 인프라와 전력 비용이 급증하고 있으며 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 압축, 양자화, 추론 최적화 등 효율성 기술 확보에 투자를 확대하고 있다고 분석했다. 앞으로는 LLM 경쟁이 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 효율성 경쟁으로 확장될 전망이다. 미국과 중국을 중심으로 모델 경량화와 엣지 AI 기술 연구가 활발하게 진행되는 가운데 국내에서도 파운데이션 모델 개발과 함께 최적화 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 성과는 한국형 AI 파운데이션 모델인 솔라 100B에 노타만의 양자화 기법을 적용해 메모리를 대폭 줄이면서도 성능을 유지했다는 점에서 의미가 크다"며 "디바이스에 대규모 모델을 구현해야 하는 수요가 커질수록 노타의 경량화·최적화 기술이 고성능 AI를 실현하는 핵심적인 역할을 해나갈 것"이라고 말했다.2026-03-05 09:54:56
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