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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
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SKT, 15GW AI 데이터센터 구축…'아시아 AI 허브' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나서며 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다. 울산을 시작으로 전국에 AI 데이터센터를 단계적으로 확대하고, 글로벌 빅테크의 AI 컴퓨팅 수요를 국내로 유치해 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 육성하겠다는 전략이다. 5일 SK텔레콤은 경남 진주 경상대에서 진행된 '영남권 첨단산업 육성전략 국민보고회'에서 오는 2035년까지 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 지난 3일 밝혔다. 우선 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남권에 2GW 이상 규모의 AI 클러스터를 조성하고, 서남권에도 1GW 규모의 데이터센터를 추가 구축해 오는 2029년부터 총 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 운영할 계획이다. 이후 AI 수요와 투자 여건을 고려해 2035년까지 15GW 규모로 확대한다는 구상이다. 이번 프로젝트는 생성형 AI 확산으로 AI 모델 학습과 추론을 위한 고성능 컴퓨팅 수요가 급증하는 가운데 AI 인프라를 미래 핵심 성장동력으로 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. AI 서비스 경쟁이 결국 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 이어지면서 대규모 데이터센터 구축이 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 실제 글로벌 AI 인프라 확보 경쟁도 갈수록 치열해지고 있다. 글로벌 경영 및 전략 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니는 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급은 이를 따라가지 못해 오는 2030년 미국에서만 약 15GW 규모의 데이터센터 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 아마존 역시 올해 약 2000억 달러(약 300억원) 규모의 설비투자(CAPEX)를 예고하는 등 글로벌 빅테크들은 AI 컴퓨팅 자원 확보를 위한 투자 확대에 나서고 있다. SK텔레콤은 한국이 AI 데이터센터 구축에 유리한 환경을 갖추고 있다고 판단하고 있다. 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 반도체 경쟁력을 비롯해 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 체계, 대규모 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 인프라 구축 경험 등이 글로벌 AI 기업들의 투자 수요를 끌어들일 수 있는 경쟁력이라는 설명이다. 특히 울산 AI 데이터센터는 향후 국내 AI 인프라 전략의 핵심 거점 역할을 맡는다. 현재 SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 오는 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 건설하고 있다. 이 시설에는 AI 데이터센터 전용 냉각 시스템과 대규모 전력 운영 기술이 적용될 예정이며, 향후 글로벌 AI 기업들의 컴퓨팅 수요를 수용하는 거점으로 활용할 계획이다. SK텔레콤은 최근 엔비디아와 차세대 AI 데이터센터 형태인 'AI 팩토리' 구축 계획도 발표하는 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대하고 있다. 오는 2027년 AI 팩토리 운영을 시작한 뒤 단계적으로 규모를 확대해 AI 인프라 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이번 프로젝트에는 SK그룹의 AI 인프라 역량도 집결된다. AI 데이터센터 구축에 필요한 반도체와 에너지, 데이터센터 설계·운영 역량 등을 그룹 계열사와 연계하고, SK텔레콤은 AI 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 총괄하는 'AI 인프라 설계자' 역할을 수행한다. 그룹 차원의 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 수준의 AI 인프라를 구축한다는 전략이다. SK텔레콤은 AI 데이터센터를 단순한 서버 시설이 아닌 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라로 보고 있다. AI 산업 성장에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하는 것은 물론 반도체와 클라우드, 통신, 전력 산업을 연결하는 기반 역할을 수행할 것으로 기대하고 있다. 이에 AI 데이터센터를 경부고속도로와 초고속 인터넷에 이은 차세대 국가 혁신 인프라로 육성하고, 한국을 아시아 AI 인프라 허브로 성장시키겠다는 목표다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 "이번 AI 데이터센터 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것"이라며 "정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-07-05 09:00:00
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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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개인정보위, 글로벌 AI 프라이버시 논의 주도…"규제 모호성 줄인다" [경제일보] 개인정보보호위원회가 글로벌 개인정보 감독기구를 상대로 인공지능(AI) 프라이버시 정책 경험을 공유했다. AI 확산으로 개인정보 활용과 보호의 경계가 빠르게 흔들리는 가운데 한국이 국제 규범 논의에서 주도권을 넓히려는 행보다. 개인정보위는 지난달 30일 오후 8시 글로벌 프라이버시 총회(GPA) 산하 인공지능 작업반(AIWG)과 국제집행 작업반(IEWG) 회원국을 대상으로 ‘AI 프라이버시 정책’ 온라인 화상회의를 개최했다고 밝혔다. GPA 공식 홈페이지에 따르면 GPA는 전 세계 130개 이상 개인정보·데이터보호 감독기구가 참여하는 국제 협의체다. 이번 회의는 개인정보위가 AIWG 공동의장으로서 기획 단계부터 주도적으로 참여한 첫 화상회의라는 점에서 의미가 있다. AI 기술이 생성형 AI를 넘어 에이전트, 영상·음성 모델, 산업용 AI로 확산되면서 각국 감독기구는 법 집행과 혁신 지원 사이의 균형을 요구받고 있다. 이번 행사는 각국의 정책 경험을 공유하고 감독 역량을 높이기 위해 마련됐다. 회의에는 한국을 비롯해 영국, 크로아티아, 브라질, 가나 등 5개국 개인정보 감독기구 담당자가 발표자로 참여했다. 참석국들은 AI 프라이버시 법제화 동향과 규제 유예 제도, 공공기관 내부 AI 도입 사례 등을 논의했다. 단순 원칙 선언보다 실제 행정 현장에서 부딪힌 쟁점과 대응 방안을 공유하는 데 초점이 맞춰졌다. 개인정보위는 한국의 AI 정책 사례로 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’과 ‘생성형 AI 개발·활용 가이드라인’을 소개했다. 이들 정책은 AI 개발과 활용 과정에서 개인정보 침해 위험을 사전에 점검하고 기업과 기관이 준수해야 할 기준을 구체화하기 위한 장치다. AI 서비스가 대규모 데이터를 기반으로 작동하는 만큼 학습 데이터와 입력 정보, 결과물 처리 단계에서 개인정보 보호 원칙을 어떻게 적용할지가 핵심 과제로 꼽힌다. 규제 유예 제도 사례도 공유됐다. 개인정보위는 보이스피싱 예방 AI 개발을 위한 규제 유예 사례를 소개하며 개인정보 보호와 기술 혁신을 함께 추진할 수 있는 방식으로 설명했다. AI 기술을 사회문제 해결에 활용하려면 일정한 데이터 활용이 필요하지만 그 과정에서 안전장치와 감독 체계가 함께 설계돼야 한다는 취지다. AI 특례 제도 도입 논의도 소개됐다. 개인정보위는 AI 기술 개발 과정에서 고품질 원본 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 AI 특례 도입과 개인정보보호법 개정안의 국회 입법 절차가 진행 중이라고 설명했다. 이는 AI 산업계가 요구해 온 데이터 활용 문제와 개인정보 보호 원칙을 제도적으로 조정하려는 시도로 볼 수 있다. 이번 회의는 두 차례로 나눠 진행된다. 1차 회의가 AI 정책 대응에 초점을 맞췄다면 하반기에 열릴 2차 회의에서는 AI 조사·처분이 주요 의제로 다뤄진다. AI 서비스가 실제 피해나 위법 논란으로 이어졌을 때 감독기구가 어떤 기준으로 조사하고 제재할지에 대한 논의가 본격화될 전망이다. 개인정보위 관계자는 “이번 화상회의를 통해 글로벌 감독기구들이 당면한 AI 규제의 모호성을 해소하고 실질적인 대응 역량을 키우는 계기가 되었기를 바란다”며 “안전과 혁신이 조화를 이루는 국제 AI 프라이버시 규범 형성을 위해 협력을 선도해 나가겠다”고 말했다. 한편 AI 프라이버시 규제의 핵심은 기업을 멈춰 세우는 데 있지 않다. 어떤 데이터는 쓸 수 있고 어떤 방식은 금지되는지, 위험은 누가 평가하고 피해는 어떻게 구제할지를 명확히 만드는 일이다. 한국이 국제 논의에 적극 참여하는 것은 국내 기업의 AI 개발 환경에도 영향을 준다. 규범을 따라가는 국가가 아니라 만드는 국가가 될 때 데이터 활용과 개인정보 보호의 균형도 더 현실적인 해법을 찾을 수 있다.2026-07-01 07:49:00
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리벨리온, 스퀴즈비츠 인수...'AI 반도체' 넘어 풀스택 AI 승부수 [경제일보] 정부가 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 육성하는 '3대 AI 메가프로젝트'를 추진하는 가운데 리벨리온이 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수하며 풀스택 AI 인프라 기업으로의 전환에 속도를 내고 있다. AI 반도체 성능 경쟁을 넘어 소프트웨어와 추론 서빙까지 아우르는 통합 AI 플랫폼 경쟁에 뛰어든 것으로 분석된다. 30일 리벨리온은 AI 추론 최적화 전문기업 스퀴즈비츠를 인수한다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 기존 NPU(신경망처리장치) 하드웨어 중심 사업에서 소프트웨어 최적화와 추론 서빙까지 하나의 플랫폼으로 제공하는 통합 AI 인프라 기업으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 이번 인수는 정부의 AI 산업 육성 기조와도 맞닿아 있는 것으로 풀이된다. 정부는 지난 29일 AI 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 AI 메가프로젝트를 발표하며 국내 AI 인프라 경쟁력 강화에 나섰다. 리벨리온 역시 지난 3월 국민성장펀드 1호 직접투자 기업으로 선정되며 이른바 'K-엔비디아' 육성 전략의 핵심 기업으로 꼽힌 바 있다. IT 업계에서는 이번 인수의 핵심을 단순한 기업 결합보다 AI 추론 역량 확보에서 찾고 있다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 추론을 수행하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. AI 추론은 이용자의 요청을 처리해 결과를 생성하는 과정으로, 서비스 속도와 운영 비용, 안정성을 좌우하는 요소로 꼽힌다. 리벨리온이 인수한 스퀴즈비츠는 AI 모델 최적화와 경량화 기술을 보유한 딥테크 스타트업으로 평가된다. 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델의 처리 속도를 높이고 운영 비용을 낮추는 기술력을 갖췄으며, 인텔과 엔비디아 등 글로벌 AI 기업들과 협업 레퍼런스를 확보했다. 또한 네이버와 카카오로부터 투자도 유치하며 기술력을 인정받았다. 양사는 이미 2년 이상 기술 협력을 이어온 검증된 파트너로 알려졌다. 지난 2024년 리벨리온 NPU 기반 생성형 AI 모델 경량화 기술을 공동 개발한 데 이어, 국내 개발자 커뮤니티를 대상으로 오픈소스 추론 프레임워크 'vLLM' 관련 밋업과 워크숍을 공동 개최하는 등 NPU 기반 AI 생태계 확산에도 협력해 왔다. 이번 인수를 계기로 리벨리온은 AI 반도체와 소프트웨어, 모델 최적화, 추론 서빙을 하나의 플랫폼으로 제공하는 엔드투엔드 AI 인프라 역량을 확보하게 된다. 특히 복잡한 AI 서비스 구축 과정을 단순화하고, 보다 효율적인 AI 서비스 운영 환경을 제공받을 수 있을 것으로 전망된다. 앞서 리벨리온은 지난 2024년 사피온코리아와의 합병을 통해 국내 AI 반도체 업계 통합을 이끌었으며, 이번에는 소프트웨어 역량까지 내재화하며 사업 영역을 한층 넓히게 됐다. 박성현 리벨리온 대표는 "기술적 역량과 훌륭한 인재들이 개별 기업의 경계를 넘어 결집할 때 한국의 AI 인프라 생태계가 새로운 가능성을 만들어낸다고 믿는다"며 "리벨리온은 스퀴즈비츠와 힘을 합쳐 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 시스템 수준의 대규모 AI 인프라를 아우르는 기업으로 거듭나 글로벌 시장에서 그 믿음을 증명할 것"이라고 말했다. 김형준 스퀴즈비츠 대표는 "스퀴즈비츠의 AI 추론 최적화 기술이 리벨리온 NPU 생태계를 더욱 폭넓게 확장시킬 것"이라며, "리벨리온과의 시너지를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어가 함께 최적화되는 풀스택 AI 인프라를 구현하고, 고객들이 리벨리온 NPU 기반에서 AI 서비스를 더욱 쉽고 경제적으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-30 14:06:56
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SK텔레콤, 전국에 15GW AI 데이터센터 깐다…'AI 연산 수출국' 승부수 [경제일보] SK텔레콤이 SK그룹의 인공지능 데이터센터(AIDC) 전략을 이끄는 핵심 축으로 올라섰다. 정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’를 통해 AI 인프라 확충을 국가 성장전략으로 제시한 가운데 SKT는 전국 거점에 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 중장기 로드맵을 내놨다. SK그룹은 29일 청와대 영빈관에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 SKT를 주축으로 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표했다. SKT 뉴스룸에 따르면 회사는 2029년부터 5GW 규모를 단계적으로 열고 1단계 성과와 시장 수요를 바탕으로 2035년까지 총 15GW 규모로 순차 확대할 계획이다. 15GW는 한 번에 건설해 즉시 가동하는 물량이 아니다. SKT는 전력과 부지, 인허가, 핵심 입주사 확보 상황에 맞춰 단계적으로 투자하고 가동률을 높이는 램프업 방식을 적용한다. 구체적인 투자액도 아직 확정되지 않았다. SKT는 프로젝트별 파트너십과 지분 구조, 장기 계약 조건이 정해지는 과정에서 투자 규모가 결정될 것이라고 설명했다. 이번 계획의 출발점은 글로벌 AI 인프라 부족이다. SKT는 맥킨지앤컴퍼니 전망을 인용해 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급이 따라가지 못해 2030년 미국에서만 15GW 공급 부족이 발생할 것으로 봤다. AI 모델 학습과 추론 수요가 폭증하면서 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 반도체, 전력, 냉각, 네트워크가 결합된 전략 인프라로 바뀌고 있다. SKT가 노리는 사업모델은 두 갈래다. 하나는 글로벌 빅테크와 국내 AI 수요자에게 전력과 공간, 냉각 인프라를 제공하는 AI 특화 코로케이션이다. 다른 하나는 GPU 등 고성능 연산 자원을 클라우드 형태로 직접 제공하는 AI 컴퓨팅 클라우드다. 공간 임대 중심이던 기존 데이터센터 사업에서 벗어나 연산 자원 자체를 상품화하겠다는 의미다. 이 구상이 실현되면 SKT의 역할도 달라진다. 통신망 사업자에서 AI 연산 인프라 사업자로 무게중심이 이동한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력, SK그룹의 에너지 사업 역량, 통신망 운영 경험이 결합되면 글로벌 고객을 상대로 패키지형 AI 인프라를 제시할 수 있다. SKT가 “AI를 소비하는 국가에서 AI 연산을 수출하는 국가로 전환하는 기회”라고 밝힌 배경이다. 지역 전략도 함께 깔려 있다. SKT는 정부와 지방자치단체의 지역 균형발전 과제, 전략 수급 계획, 전력 수급 가능성, 앵커 테넌트 확보 여부 등을 고려해 입지를 선정할 방침이다. 현재 울산에 건설 중인 하이퍼스케일 데이터센터는 향후 글로벌 파트너십 논의의 마중물로 제시됐다. 남은 문제는 전력이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 높은 전력 밀도와 냉각 성능을 요구한다. SKT는 단기적으로 확보 가능한 전력 자원을 활용하고 중장기적으로 재생에너지, 에너지저장장치(BESS), LNG, 소형모듈원자로(SMR) 등 다양한 전원을 검토하겠다고 밝혔다. 무탄소 전원과 고효율 냉각 기술을 결합해 탄소중립 기조와 맞추겠다는 설명도 내놨다. 기술 진부화도 과제다. AI 반도체는 세대 교체 속도가 빠르고 GPU 가격 변동도 크다. SKT는 모듈형 데이터센터 설계, 이기종 AI 칩 대응, 네트워크·냉각 모듈 교체 구조, GPU 재배치와 재판매 전략을 통해 특정 GPU 세대에 묶이는 위험을 줄이겠다는 방침이다. 한편 SKT의 15GW 구상은 국가 AI 인프라 전략의 방향을 보여주는 상징적 발표다. 그러나 발표의 무게만큼 실행의 문턱도 높다. 전력망과 부지, 글로벌 고객 계약, 투자 재원, 냉각 기술, 지역 수용성이 모두 맞아야 한다. AI 데이터센터는 더 이상 건물을 짓는 사업이 아니다. 전기를 확보하고 열을 제어하며 연산을 상품으로 팔아야 하는 산업이다. SKT가 이 복잡한 방정식을 풀어낼 때 한국의 AI 전략도 소비 시장을 넘어 인프라 수출 산업으로 확장될 수 있다.2026-06-29 18:29:23
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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
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SK, K-AI 얼라이언스 50개사로 확대…글로벌 AI 생태계 키운다 [경제일보] SK가 주도하는 인공지능(AI) 기업 연합체 ‘K-AI 얼라이언스’가 50개 회원사 규모로 확대됐다. SK는 미국 실리콘밸리에서 회원사와 글로벌 투자자, 빅테크 관계자들이 참여하는 행사를 열고 AI 생태계의 글로벌 확장 전략을 본격화했다. SK AI위원회는 K-AI 얼라이언스가 지난 26일 미국 실리콘밸리 멘로파크에서 ‘유나이트 2026’을 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 행사에는 유영상 SK AI위원장을 비롯해 하민용 SK텔레콤 AI DC개발본부장, 정희진 SK하이닉스 아메리카 벤처 인베스트먼트 부사장 등 SK 주요 관계자들이 참석했다. 회원사와 글로벌 벤처캐피털, AWS 등 빅테크 관계자들도 함께해 AI 투자와 기술 동향, 사업 협력 방안을 논의했다. K-AI 얼라이언스는 2023년 SK텔레콤 주도로 출범했다. 출범 당시 7개 기업으로 시작했지만 현재는 50개 회원사가 참여하는 국내 대표 AI 연합체로 성장했다. 회원사는 AI 반도체, 인프라, 모델, 애플리케이션 등 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 있다. 특히 회원사의 35% 이상이 해외에 본사를 두고 있어 국내 AI 기업의 글로벌 진출 창구 역할도 맡고 있다. 유영상 위원장은 “AI 산업은 단일 기업이 독자적으로 모든 경쟁력을 확보하기 어려운 시대로 접어들고 있다”며 “반도체, 데이터센터, 모델, 서비스를 아우르는 AI 풀스택 생태계가 유기적으로 연결될 때 실질적인 혁신이 가능하다”고 말했다. AI 경쟁이 특정 기술 하나가 아니라 인프라와 서비스, 자본과 시장이 결합된 생태계 경쟁으로 바뀌고 있다는 의미다. ◆ SK텔레콤에서 그룹 AI위원회로 확대 올해부터 K-AI 얼라이언스의 운영 주체는 SK텔레콤에서 SK수펙스추구협의회 산하 AI위원회로 확대 개편됐다. SK텔레콤 중심의 AI 협력체에서 SK하이닉스, SK AX 등 그룹 주요 계열사와 함께 움직이는 플랫폼으로 위상이 커진 것이다. 이번 행사에서 공개된 중장기 전략 ‘K-AI 얼라이언스 2.0’도 같은 방향을 담고 있다. 기존 네트워킹 중심 협력에서 벗어나 SK 멤버사와의 공동 기술 개발, 사업 검증(PoC), 신규 서비스 발굴, 글로벌 고객 확보까지 지원하는 구조로 확장하겠다는 구상이다. 일본, 중동, 동남아 등에서도 정례 프로그램을 운영해 회원사의 해외 투자 유치와 사업 확장을 지원할 계획이다. 유 위원장은 글로벌 빅테크와의 협력뿐 아니라 한국 AI 기업의 자체 역량 확보도 강조했다. 엔비디아와 AMD 등 글로벌 기업의 AI 반도체를 활용해 시장 흐름에 뒤처지지 않으면서도 리벨리온 같은 국내 AI 반도체 기업을 키우고, 데이터센터와 모델·서비스 역량을 국내에 축적해야 한다는 취지다. 기술 종속을 피하려면 개별 기업의 경쟁력보다 생태계 전체의 연결이 중요하다는 판단이다. SK는 향후 K-AI 얼라이언스를 100개사 규모로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 국내 AI 스타트업과 기술 기업을 더 폭넓게 묶어 투자자와 글로벌 고객이 먼저 찾는 AI 생태계 플랫폼으로 키우겠다는 목표다. K-AI 얼라이언스의 성패는 회원사 숫자보다 실제 사업 성과에 달려 있다. 공동 기술 개발이 매출로 이어지고, PoC가 상용 계약으로 전환되며, 국내 AI 기업이 글로벌 고객을 확보해야 연합체의 의미가 커진다. AI 경쟁은 이제 혼자 빠르게 뛰는 싸움이 아니다. 누가 더 강한 생태계를 만들고 세계 시장과 연결하느냐가 다음 승부처다.2026-06-28 12:07:50
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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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"반도체 슈퍼 사이클, 이제 막 시작됐다"…글로벌 IB가 본 삼전·하이닉스 목표가는? [경제일보] 18일 코스피 지수가 장중 사상 처음으로 9000선을 돌파하는 새 역사를 썼다. 최근 미국과 이란이 전쟁을 끝내기로 합의했다는 소식이 전해지면서 그동안 시장을 짓누르던 지정학적 위기가 해소된 영향으로 풀이된다. 무엇보다 국내 증시를 이끌어온 반도체 대장주들의 거침없는 질주가 폭등에 불을 붙였다. 인공지능(AI) 수요 폭발을 등에 업은 반도체 슈퍼 사이클이 본격적인 궤도에 올랐다는 분석이 지배적이다. 금융업계에 따르면 글로벌 주요 투자은행(IB)들은 일제히 한국 반도체 기업들의 목표주가를 대폭 높여 잡고 있다. 일본 노무라증권은 지난달 20일 반도체 슈퍼 사이클이 이제 막 시작됐다는 진단을 내놓았다. 이들은 SK하이닉스 목표주가를 기존 400만원에서 500만원으로 과감하게 상향 조정했다. 골드만삭스와 JP모건 등 다른 글로벌 IB들도 앞다투어 장밋빛 전망을 제시하며 눈높이를 올리는 상황이다. 글로벌 IB 3곳이 제시한 SK하이닉스 목표주가를 취합하면 하단 300만원, 상단 500만원으로 평균 383만원 수준인 것으로 나타났다. IB별로 살펴보면 JP모건이 300만원을 제시했으며 골드만삭스는 이보다 높은 350만원을 내놓았다. 노무라증권은 가장 높은 500만원을 예측했다. 삼성전자 역시 목표주가 눈높이가 크게 높아졌다. 삼성전자 목표주가는 하단 48만원, 상단 59만원으로 평균 51만원인 것으로 나타났다. JP모건과 골드만삭스가 나란히 48만원을 적정 주가로 제시했다. 노무라증권은 59만원을 목표가로 잡으며 가장 공격적인 베팅에 나섰다. 각 증권사별로 구체적인 목표가 수치에는 약간의 차이가 존재한다. 하지만 이를 산정한 근거와 향후 시장을 바라보는 시각은 대동소이하다. 가장 핵심적인 근거는 폭발적으로 증가하는 AI 관련 수요다. 인공지능 기술 발전이 이끄는 메모리 수요는 향후 5년 동안 1만배에서 2만배까지 기하급수적으로 늘어날 것으로 예측된다. 한때 제기됐던 글로벌 클라우드 공급자들의 설비투자 축소 우려의 목소리는 다소 사그라든 모습이다. 세 곳 모두 이구동성으로 인공지능 수요의 구조적 팽창에 대한 굳건한 신뢰를 드러내고 있는 것으로 파악된다. 이러한 공통된 낙관론의 배경에는 기업들의 강력한 실적 펀더멘털이 자리 잡고 있는 것으로 분석된다. AI 인프라 투자가 확대되면서 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 전반적인 제품 공급난이 심화하는 추세다. 시장조사기관 트렌드포스에 따르면 올해 2분기 범용 D램 계약가격은 직전 분기보다 60%가량 폭등할 것으로 관측된다. 반도체 제조사들이 수익성이 높은 AI 서버용 메모리로 생산 능력을 돌리면서 일반 범용 제품 품귀 현상까지 빚어지고 있는 모습이다. 이는 반도체 기업들의 이익 수직 상승으로 이어져 삼성전자와 SK하이닉스 모두 매 분기 역대 최대 실적을 갈아치울 것이라는 분석이 힘을 얻고 있다. 특히 SK하이닉스의 올해 연간 영업이익은 지난해 대비 5배 수준인 259조원대에 달할 것으로 추정된다. 골드만삭스는 여기서 한 걸음 더 나아가 두 회사의 합산 영업이익이 오는 2028년 1000조원을 넘어설 것이라는 파격적인 전망을 내놓았다. 단일 업종에서 두 기업이 벌어들이는 이익으로는 전례를 찾기 힘든 엄청난 규모다. 골드만삭스는 삼성전자의 오는 2028년 영업이익을 610조원, SK하이닉스를 454조원으로 각각 제시했다. 장기공급계약 구조의 정착도 반도체 기업들의 밸류에이션을 높이는 핵심 요인이다. 과거 메모리 시장은 수요와 공급의 미세한 변화에도 가격이 크게 출렁이는 구조였다. 하지만 지금은 대형 고객사들이 안정적인 물량 확보를 위해 3년에서 5년 단위의 장기 계약을 맺고 있다. 선수금과 물량 미인수 페널티 조항이 강화되면서 공급자가 떠안던 재고 부담이 크게 줄었다. 기업들의 실적 변동성이 눈에 띄게 낮아진 것이다. HBM 시장의 주도권을 잡기 위한 기술 경쟁도 치열하게 전개되고 있는 모습이다. SK하이닉스는 6세대 제품인 HBM4 시장에서 절반이 넘는 54%의 점유율을 차지하며 압도적인 경쟁력을 과시하고 있다. 엔비디아의 차세대 플랫폼인 '베라 루빈'에 들어갈 초도 물량의 약 70%를 이미 배정받은 것으로 알려졌다. 고수율 전략을 바탕으로 마진을 극대화하며 시장을 선도하고 있다. 삼성전자도 대대적인 반격에 나섰다. HBM4 시장 점유율 28%를 기록 중인 삼성전자는 메모리와 파운드리 공정을 결합한 '턴키 전략'을 앞세워 맹추격 중이다. 엔비디아 물량의 30% 이상을 확보하기 위한 막바지 협상을 진행하며 기술 격차를 빠르게 좁히고 있다. 주목할 점은 증시를 이끌어갈 주도주가 반도체에만 국한되지 않는다는 사실이다. AI 데이터센터 구축이 전 세계적으로 가속화되면서 전력 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 방산과 자동차 업종 역시 향후 증시 상승 랠리를 이끌 핵심 섹터로 부각되고 있다. 노무라증권은 국내 증시를 이끌어갈 최선호주로 여러 종목을 꼽았다. 이들이 제시한 핵심 주도주는 △삼성전자 △SK하이닉스 △현대로템 △기아 △삼성SDI 등이다. 물론 낙관적인 전망만 보이는 것은 아니다. 월가 주요 IB들은 올해 들어 한국 AI 반도체 주가가 단기간에 과도하게 올랐다고 판단하며 본격적인 위험 관리에 들어갔다. JP모건과 골드만삭스 등은 해외 헤지펀드가 파생상품을 활용해 SK하이닉스와 삼성전자에 투자할 때 적용하는 조달 금리를 대폭 인상했다. 헤지펀드는 소수 고액 자산가와 기관 투자자의 자금을 비공개로 모아 절대 고수익을 추구하는 사모펀드다. 최대 연 15%에 달하는 금융 비용 증가는 이들의 공격적인 레버리지 투자를 억제하는 효과를 낸다. 사상 최대인 750억달러 규모의 스페이스X 기업공개(IPO)가 대규모 시장 자금을 흡수하며 유동성 부담을 키우고 있다는 점도 걸림돌이다. 미국 연방준비제도(Fed)의 매파적 기조와 고환율 장기화 등 거시 경제 변수들도 시장의 변동성을 키울 수 있는 위험 요인으로 꼽힌다. 완제품 원가에서 메모리가 차지하는 비중이 커지면서 스마트폰이나 노트북 등 전방 산업의 수요가 위축될 수 있다는 경계론도 고개를 들고 있다. 글로벌 IB들이 제시한 기록적인 목표주가 밴드는 AI 메모리 수요의 구조적 팽창에 대한 단단한 믿음을 바탕으로 형성된 것으로 분석된다. 앞으로 폭증하는 수요를 각 기업이 어떻게 효율적으로 수익으로 연결하느냐가 최종적인 승부를 가를 전망이다. 일시적인 조정 국면이 찾아오더라도 기업들의 튼튼한 이익 체력이 주가 하락을 방어할 완충 장치 역할을 톡톡히 해낼 것으로 보인다. 정창원 노무라 아시아리서치 공동대표는 "올해 메모리 반도체의 월별 매출액 추이를 보면 과거에는 단 한 번도 볼 수 없었던 수직 상승 양상을 보이고 있다"고 말했다.2026-06-18 16:49:12
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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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정부, 美 AI 통제 속...앤트로픽과 안전·보안 동맹 [경제일보] 미국 정부가 국가 안보를 이유로 첨단 인공지능(AI) 모델 접근을 제한하고 나선 가운데 한국 정부가 앤트로픽과 AI 안전·사이버보안 협력에 나섰다. 고성능 AI 모델이 사이버 공격과 방어 양쪽에 모두 활용될 수 있다는 우려가 커지는 상황에서 한국이 글로벌 AI 안전망의 핵심 파트너로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. 과학기술정보통신부는 18일 앤트로픽과 AI 안전성 확보 및 사이버보안 협력 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 양측은 AI가 사이버 공격과 방어에 미치는 영향을 분석하고 한국어 맥락에서의 AI 모델 안전성 및 오남용 위험을 평가하는 데 협력할 예정이다. 자율형 AI 에이전트에 대한 레드팀 평가도 협력 대상에 포함됐다. 앤트로픽은 챗봇 ‘클로드’와 코딩 특화 도구, AI 에이전트 기술로 빠르게 성장한 프런티어 AI 기업이다. 최근에는 사이버보안 특화 고성능 모델인 ‘미토스’와 관련한 글로벌 논란의 중심에도 섰다. 앤트로픽의 프로젝트 글래스윙은 미토스 계열 모델을 활용해 핵심 소프트웨어의 취약점을 찾고 고치는 방어 목적의 AI 보안 협력체다. 한국에서는 KISA와 주요 기업들이 이 프로젝트에 참여한 것으로 알려졌다. 협약의 의미는 단순한 기술 교류를 넘어선다. AI 모델이 고도화되면서 보안 위험은 두 방향으로 커지고 있다. 방어자는 AI로 취약점을 더 빨리 찾을 수 있지만 공격자 역시 AI를 활용해 악성코드 변형, 취약점 탐색, 피싱 자동화, 침투 시나리오 생성을 시도할 수 있다. 정부가 앤트로픽과 손잡은 것은 이 같은 양면성을 제도권 안에서 평가하고 통제하려는 시도로 볼 수 있다. 과기정통부는 한국 AI 안전연구소와 앤트로픽 간 협력을 통해 AI 모델 및 자율형 AI 에이전트 안전성 평가를 추진할 방침이다. 금융 분야 등 국가적 파급력이 큰 영역에서 AI 기반 취약점 발굴과 사이버 위협 정보 공유도 실무적으로 논의한다. 한국어 환경에서 발생할 수 있는 모델 오남용, 허위정보 생성, 보안 우회 가능성 등을 함께 점검하는 것도 주요 과제다. 정부는 이번 협약을 글로벌 AI 협력 벨트의 한 축으로 보고 있다. 그동안 AI 인프라, 프런티어 모델, 연구 협력 분야에서 글로벌 기업과 접점을 넓혀왔다면 앤트로픽과의 협력은 안전성과 보안 분야를 보강하는 성격이 강하다. AI 산업 경쟁력이 커질수록 모델 성능 못지않게 안전성 평가와 사이버 복원력이 국가 경쟁력의 기준으로 떠오르고 있기 때문이다. 검증대에 오른 부분은 미국의 AI 기술 통제 기조다. 외신에 따르면 미국 정부는 최근 앤트로픽의 고성능 모델 미토스 5와 페이블 5에 대해 외국 국적자의 접근을 제한하는 조치를 내렸다. 앤트로픽은 적용 범위를 선별하기 어렵다는 이유로 해당 모델 접근을 광범위하게 중단한 것으로 전해졌다. 이 조치가 이어질 경우 한국 정부와 기업이 프로젝트 글래스윙을 통해 확보하려던 미토스 접근권에도 제약이 생길 수 있다. 과기정통부는 앤트로픽과 소통하며 상황을 예의주시하고 있다는 입장이다. 앤트로픽 역시 신중한 태도를 보이고 있다. 한국 입장에서는 미국의 첨단 AI 모델에 대한 접근권을 확보하는 동시에 미국 정부의 수출통제와 기술 주권 기조에 따른 불확실성도 관리해야 하는 상황이다. 이번 협약은 한국 AI 정책의 방향을 보여준다. 단순히 해외 모델을 쓰는 것을 넘어 고성능 AI가 초래할 수 있는 위험을 평가하고 방어 기술을 확보하려는 움직임이다. 특히 AI 에이전트가 실제 시스템을 조작하고 코드를 작성하며 업무를 수행하는 단계로 넘어가면 모델 안전성과 사이버보안은 분리하기 어려운 과제가 된다. 성과는 접근권과 실행력에서 갈릴 전망이다. 미토스 같은 첨단 모델에 대한 안정적 접근이 보장되지 않으면 협력은 제한적일 수밖에 없다. 반대로 한국어 환경의 안전성 평가, 금융·공공 분야 취약점 발굴, 국내 보안 인력과 글로벌 모델의 결합이 실질 성과로 이어진다면 한국은 AI 안전·보안 분야에서 독자적 입지를 넓힐 수 있다.2026-06-18 16:09:55
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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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업스테이지, 다음 품고 '모두를 위한 AI' 선언…AI 포털 전환 본격화 [경제일보] 업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델을 중심으로 기업, 개인, 포털을 연결하는 ‘업스테이지 컴퍼니’ 출범을 선언했다. 포털 다음 운영사 AXZ와 범용 AI 에이전트 플랫폼 타임리를 묶어 B2B와 B2C 양쪽에서 AI 확산을 추진하겠다는 전략이다. 업스테이지는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 ‘모두를 위한 AI’ 비전을 공개했다. 행사에는 김성훈 업스테이지 대표, 진윤정 CFO, 이건수 AXZ 대표, 김대환 타임리 대표 등이 참석했다. 김성훈 대표는 “전 세계 200개 이상 엔터프라이즈 고객이 업스테이지 AI를 사용하고 있다”며 “신규 계약 기준으로도 전년 대비 많이 늘고 있다”고 밝혔다. 업스테이지는 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자를 포함해 누적 투자 약 7300억원을 유치하며 국내 AI 소프트웨어 기업 유니콘 반열에 올랐다고 설명했다. 김 대표는 한국 AI 산업의 기회도 강조했다. 그는 미국과 중국의 AI 패권 경쟁을 “고래 싸움”에 비유하며 “새우가 병들지 않으려면 큰 새우가 되면 된다”고 말했다. 한국이 반도체, 데이터센터, 클라우드, AI 운영 역량을 모두 갖춘 만큼 소버린 AI 시장에서 기회를 잡을 수 있다는 뜻이다. 업스테이지는 독자 파운데이션 모델 경쟁력도 내세웠다. 개발 중인 오픈소스 모델 ‘솔라 오픈2’ 프리뷰 버전은 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능지수에서 44.4점을 기록했다. 김 대표는 이 모델이 에이전트 활용에 충분한 성능을 갖췄다며 6월 말 솔라 오픈2, 7월 말 상용 모델 출시 계획을 제시했다. AI 전략의 핵심은 단순 챗봇이 아니라 에이전트다. 김 대표는 “챗GPT와 말만 하는 시대는 끝났고 이제는 에이전트를 통해 일을 시키는 시대”라고 말했다. 업스테이지가 공개한 ‘스튜디오’는 기업 업무 절차를 블록처럼 조합해 자동화하는 절차형 에이전트 플랫폼이다. 김 대표는 병원 사례를 들어 다른 병원에서 온 환자 기록을 의료진이 20분씩 뒤지던 일을 5분 안에 정리할 수 있다고 설명했다. 타임리는 B2B 확산의 축이다. 김대환 타임리 대표는 “모든 에이전트를 하나의 경험으로 제공하겠다”며 “개인이 만든 챗봇, 템플릿, 에이전트를 조직 전체의 AI 자산으로 전환하는 것이 핵심”이라고 말했다. 타임리는 12개사 70개 모델을 하나의 검색 환경에서 활용할 수 있도록 하고 PC를 끄더라도 클라우드 기반의 터미널을 활용, AI가 계속 일하는 구조를 지향한다. 현재 공공기관과 교육기관 등 600개 이상 고객사가 사용 중이다. 가장 큰 변화는 다음이다. 이건수 AXZ 대표는 “다음이 가진 가장 중요한 데이터는 전문가들이 만든 콘텐츠”라며 “다음 뉴스는 약 36년치 뉴스 데이터와 하루 3만~5만건의 기사를 보유하고 있다”고 말했다. 그는 다음이 주간 1000만명 이상 이용자를 갖고 있다며 이를 업스테이지 AI 모델과 결합해 ‘에이전트를 위한 포털’로 전환하겠다고 밝혔다. 다음의 첫 변화는 AI 검색이다. 기존 검색이 키워드를 입력하고 링크를 찾아보는 방식이었다면 다음은 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 이동한다. 여기에 솔라 기반 에이전트를 붙여 사용자의 맥락을 이해하고 답을 정리하는 구조다. 이 대표는 AI 오버뷰를 7월 확대 적용하고 연말까지 적용 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 차별화 지점은 버티컬 검색이다. 이 대표는 구글 AI 오버뷰나 네이버 AI 브리핑과 유사한 기능만으로는 차별화가 어렵다고 인정하면서 “사용자들의 생활 문제를 해결하는 버티컬 검색에 집중하겠다”고 말했다. 쇼핑, 맛집, 여행, 부동산, 신용카드처럼 실제 데이터베이스가 중요한 영역에서 파트너사의 실데이터와 다음 검색엔진, 업스테이지 모델을 결합하겠다는 구상이다. 예시는 구체적이었다. “150만원 미만으로 대학생이 쓰기 좋은 노트북 추천해줘”, “해외여행을 자주 가고 공항 라운지가 되는 연회비 3만원 이하 카드를 찾아줘”처럼 자연어로 검색하면 AI가 실제 존재하는 상품과 조건을 비교한다. 이 대표는 생성형 AI가 없는 맛집을 만들어내는 등 환각 문제가 있는 영역일수록 실제 데이터 기반 버티컬 검색이 필요하다고 설명했다. 뉴스와 콘텐츠도 에이전트화된다. 다음은 기사 페이지 안에서 AI가 미리 질문을 생성하고 이용자가 추가 질의를 이어갈 수 있는 ‘온 콘텍스트 AI’를 준비하고 있다. 뉴스 자체가 검색어이자 맥락이 되는 구조다. 삼성전자 주주가 관련 뉴스, 경쟁사 동향, IR 자료, 시장 리포트를 매일 아침 자동 브리핑받는 식의 개인화 서비스도 제시됐다. 수익화 질문에 김 대표는 ‘토크노믹스’를 꺼냈다. 그는 “AI로 돈을 번다는 것은 우리가 만든 모델이 얼마나 많은 토큰을 생산하고 소비하게 하느냐의 문제”라고 말했다. 다음을 통해 하루 1000만명이 검색하고 이들이 여러 쿼리를 AI 토큰으로 소비하면 업스테이지 단독 B2B 사업보다 훨씬 큰 사용량이 발생한다는 설명이다. 그는 하반기나 내년 초 토큰 판매량을 근거로 다시 설명할 수 있을 것이라고도 했다. 다음 인수에 대한 회의론도 Q&A에서 나왔다. 트래픽 부진, 이용자 습관 변화, 네이버와 글로벌 AI 서비스와의 경쟁을 어떻게 돌파할 것이냐는 질문에 이건수 대표는 “당장 판을 뒤집겠다는 것은 현실적으로 어렵다”고 답했다. 대신 “작은 승리를 여러 개 만들겠다”며 쇼핑, 부동산, 지역 정보 등 구체적 생활 검색에서 이용자 불편을 해결하는 방식으로 접근하겠다고 말했다. 뉴스제휴 정책 변화도 불가피해 보인다. 업스테이지와 AXZ는 언론사 뉴스 데이터를 모델 학습에 바로 쓰는 것은 아니라고 선을 그었다. 이 대표는 기사 기반 질문 생성은 현재 포털 검색 활용과 유사한 영역으로 보지만 언론사 데이터를 학습에 활용하려면 개별 협의가 필요하다고 밝혔다. 이에 따라 기존 카카오 체제의 뉴스제휴는 기사 송출과 배열 중심에서 AI 요약, 출처 표기, 질의응답, 데이터 활용 권리, 보상 구조까지 포함하는 새 협상 국면으로 이동할 가능성이 크다. 카카오와의 잔여 서비스 관계도 정리해야 할 과제다. AXZ는 카카오맵과 쇼핑하우가 분사·인수 대상에 포함되지 않았다고 설명했다. 기본적으로 카카오와 협업하되, 버티컬 검색 고도화를 위해 외부 파트너와도 폭넓게 협의하겠다는 입장이다. 이는 다음이 카카오 생태계에만 묶이지 않고 AI 검색 파트너 네트워크를 새로 짜겠다는 의미로 읽힌다. 댓글과 실시간 검색어도 AI 시대의 관리 과제로 떠올랐다. 이 대표는 실시간 트렌드가 검색 쿼리 유발 효과가 크고 전체 검색에서 두 자릿수 비중을 차지한다고 설명했다. 연예·스포츠 댓글 부활과 관련해서는 관련 협회와 협의해 우려가 큰 기사에는 언론사가 선제적으로 댓글을 막을 수 있는 선택권을 제공했다고 밝혔다. 김 대표는 AI 기술을 활용해 과거보다 적극적으로 관리하겠다고 덧붙였다. 투자금 활용 방향도 언급됐다. 업스테이지는 GPU 구매와 사업 운영에 자금을 쓰되, 절반 이상은 모델 학습에 투입할 계획이라고 밝혔다. 김 대표는 현재 우선순위가 대형 모델과 ‘셀프 임프루브먼트’가 가능한 모델 개발에 있다고 설명했다. IPO와 관련해서는 주관사 선정과 준비 사실은 인정했지만 구체적 일정이나 시장은 아직 정해지지 않았다고 했다. 한편 업스테이지 컴퍼니의 전략은 분명하다. 좋은 모델을 만드는 회사에서 사람들이 실제로 쓰게 만드는 회사로 이동하는 것이다. 솔라는 지능을 맡고 타임리는 기업 확산을 맡고 다음은 대중 접점을 맡는다. 성패는 모델 성능 발표가 아니라 이용자가 다음에서 AI 검색을 반복적으로 쓰는지, 언론사와 새로운 뉴스 데이터 질서를 만들 수 있는지, 기업 현장에 에이전트가 실제 업무 절차로 정착하는지에 달려 있다. 업스테이지의 다음 실험은 한국형 소버린 AI가 플랫폼과 만나 수익 모델로 진화할 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다.2026-06-16 14:05:16
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