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엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
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② 사모펀드가 탐내는 이유…렌터카는 어떻게 '황금알' 됐나
롯데렌탈 매각 협의 중단으로 국내 렌터카 시장 재편 작업이 새로운 국면을 맞았다. 최근 완성차 업체와 렌터카 업체, 중고차 플랫폼 간 경계가 흐려지면서 시장 경쟁 구도도 빠르게 변화하고 있다. KG그룹의 케이카 인수와 현대자동차의 인증중고차 사업 확대도 이러한 흐름의 연장선에 있다. [렌터카 패권전쟁]은 거래 무산 이후 달라진 시장 판도와 향후 재편 가능성을 살펴본다. <편집자주> [경제일보] 국내 렌터카 산업이 장기렌트와 차량 관리, 중고차 사업까지 아우르면서 투자 시장의 관심을 받고 있다. 렌터카 등록 대수가 100만대를 넘어선 가운데 차량 구매부터 운용, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조가 구축되면서 사업 범위도 넓어졌다. 최근 사모펀드(PEF)와 자동차 관련 기업들이 롯데렌탈을 잠재 인수 대상으로 검토하는 가운데 향후 어떤 투자자가 새 주인이 되느냐에 따라 렌터카 시장 재편 방향도 달라질 전망이다. ◆ ‘렌터카’ 대여업 넘어 차량 생애주기 시장으로 15일 국토교통부와 한국자동차대여사업조합연합회 등에 따르면 국내 렌터카 등록 대수는 지난해 처음으로 100만대를 넘어섰다. 업계에서는 국내 렌터카 시장 규모를 연간 15조원 이상으로 추산한다. 장기렌터카 확대와 법인 차량 수요 증가로 자동차 시장 내 존재감도 커지고 있다. 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 이유는 차량 생애주기 전반에서 수익을 창출할 수 있기 때문이다. 차량을 구매해 고객에게 공급하고 렌트 기간 동안 이용료를 받은 뒤 계약이 종료된 차량은 중고차 시장에 판매할 수 있다. 여기에 보험과 정비, 차량 관리 서비스까지 더해지면서 차량 한 대에서 다양한 수익원을 확보할 수 있다. 이 과정에서 축적되는 데이터도 중요한 자산이다. 선호 차종과 교체 주기, 유지관리 비용 등 고객 이용 정보를 지속적으로 확보할 수 있기 때문이다. 최근 완성차 업체들이 차량 구독 서비스와 인증중고차 사업을 확대하는 것도 판매 이후 시장을 직접 확보하려는 전략으로 해석된다. 높은 진입장벽도 시장 가치를 높이는 요소다. 수만대 규모 차량을 확보하기 위한 자금력과 금융 조달 능력이 필요하고 전국 단위 정비 네트워크와 중고차 판매 체계도 갖춰야 한다. 규모가 커질수록 차량 구매 단가와 운영 비용 경쟁력이 높아지는 만큼 후발주자가 단기간에 따라잡기 쉽지 않다. 다만 장기렌터카 시장 성장세 둔화와 차량 가격 상승, 조달 비용 증가는 수익성 측면의 변수로 꼽힌다. 그럼에도 차량 구매부터 운영·정비, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조와 데이터 확보 능력, 규모의 경제는 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 배경으로 분석된다. ◆ 롯데렌탈 인수 시계 재가동…한국타이어·PEF 눈독 롯데렌탈 인수전이 물밑에서 다시 움직이는 가운데 잠재 원매자를 둘러싼 관심도 커지고 있다. 투자업계에서는 한국타이어앤테크놀로지(한국타이어)를 비롯해 텍사스퍼시픽그룹(TPG), EQT파트너스, MBK파트너스 등이 후보군으로 거론되고 있다. 시장에서는 한국타이어를 유력 후보군 가운데 하나로 보고 있다. 한국타이어는 과거 KT렌탈 인수전에도 관심을 보인 바 있다. 롯데렌탈을 확보할 경우 타이어 판매를 넘어 정비와 차량 관리, 기업 고객 네트워크까지 사업 영역을 확대할 수 있다. 렌터카 차량은 주행거리와 교체 주기가 비교적 명확한 편이다. 타이어 업체 입장에서는 예측 가능한 B2B 수요를 확보할 수 있고 정비·점검 서비스와 연계한 애프터마켓 사업 확대도 가능하다. 법인 고객 기반과 차량 운영 데이터를 확보할 수 있다는 점 역시 매력 요인으로 꼽힌다. 다만 실제 인수전 참여 여부는 매각 가격과 자금 조달 여건, 기존 사업과의 시너지 효과가 좌우할 전망이다. PEF 후보군이 롯데렌탈을 검토하는 이유는 다소 다르다. TPG와 EQT, MBK파트너스 등은 안정적인 현금흐름과 시장 지위를 중심으로 투자 가능성을 검토할 것으로 보인다. 장기렌터카 사업은 수년 단위 계약을 기반으로 운영돼 매출 예측이 비교적 쉽고 계약 종료 차량 매각을 통한 추가 수익도 기대할 수 있다. PEF 입장에서는 이미 일정 규모 이상의 차량과 고객 기반을 확보하고 있다는 점도 매력 요소다. 신규 사업을 키우는 방식보다 기존 1위 사업자를 인수해 비용 효율화와 사업 포트폴리오 조정을 추진하는 편이 투자 회수 전략을 세우기 수월하기 때문이다. 차량 관리와 중고차 사업을 강화할 경우 추가적인 기업가치 제고 여력도 남아 있다는 평가가 나온다. 일각에서는 현대자동차그룹 참여 가능성도 거론된다. 현대차그룹은 현대캐피탈을 통한 차량 금융 사업과 차량 구독 서비스, 인증중고차 사업을 운영하고 있어 렌터카 사업과의 접점을 갖고 있다. 다만 이미 관련 사업 기반을 확보한 만큼 추가 인수 필요성이 크지 않다는 관측도 나온다. 국내 1위 렌터카 사업자를 확보할 경우 공정거래 이슈가 다시 제기될 가능성도 있다. 향후 매각 작업은 가격과 규제, 사업 시너지가 핵심 변수가 될 전망이다. 어피니티에쿼티파트너스가 제시했던 거래 규모는 약 1조8000억원 수준이었다. 다만 투자은행(IB)업계에서는 한 차례 거래가 무산된 만큼 신규 원매자들이 가격 조정을 요구할 가능성이 크다고 보고 있다. 롯데그룹 입장에서는 연내 매각 마무리를 추진하고 있지만 원하는 가격을 확보할 수 있을지가 관건으로 꼽힌다. 업계 관계자는 “롯데렌탈은 단순 렌터카 회사라기보다 차량 운영 역량과 고객 데이터를 보유한 사업자라는 점에서 전략적 가치가 크다”며 “누가 인수하느냐에 따라 렌터카를 넘어 중고차와 차량 관리 시장의 경쟁 구도까지 영향을 받을 수 있다”고 말했다.
2026-06-15 17:49:33
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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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점포 3곳서 800조 메가뱅크로…신한금융, 위기때마다 문법 바꿨다
신한금융그룹의 역사는 한국 금융산업의 압축 성장사와 맞닿아 있다. 1982년 7월 7일, 신한은행은 재일동포 주주들의 자본과 ‘금융을 통해 조국에 기여하겠다’는 금융보국 정신을 바탕으로 문을 열었다. 당시 신한은행은 자본금 250억원, 임직원 279명, 점포 3곳으로 출발한 후발은행이었다. 이 작은 출발이 훗날 한국 금융의 판도를 흔든 출발선이 됐다. ◆후발은행의 반란…지주사 전환으로 종합금융그룹 기틀 세우다 신한의 DNA는 처음부터 달랐다. 시중은행의 후발주자였지만 그 한계를 서비스와 속도로 돌파했다. 은행 문턱이 높던 시절 신한은 고객 응대와 업무 처리 방식에서 차별화를 시도했다. 금융기관이 고객 위에 군림하던 관행 대신, 고객을 맞이하고 설명하고 설득하는 은행을 지향했다. 창립 당시 점포 3곳에 불과했던 은행이 2006년 조흥은행과의 통합을 앞두고 점포 945개, 직원 1만1311명, 총자산 163조원 규모의 대형 은행으로 커진 것은 이 같은 영업문화와 조직 DNA가 숫자로 확인된 결과였다. 신한은행은 설립 후 빠르게 성장했다. 1984년 국내 최초 CMF(Customer Master File) 수신 온라인 시스템을 도입했고, 1985년 동화증권을 인수하며 증권업과의 연결고리를 마련했다. 1988년 서울 중구 태평로 본점으로 이전했고 1989년에는 기업공개와 주식상장을 통해 자본시장의 평가를 받는 은행으로 올라섰다. 은행업의 기본인 예금·대출 경쟁력 위에 전산화, 고객서비스, 증권업 진출을 결합한 것이 신한식 성장 모델의 원형이었다. 신한의 1차 도약이 ‘은행업의 혁신’이었다면, 2차 도약은 ‘금융그룹화’였다. 1997년 외환위기 이후 국내 금융산업은 생존과 구조조정의 소용돌이에 들어갔다. 신한은 이 격변기를 기회로 바꿨다. 2001년 국내 최초의 순수 민간 금융지주회사로 전환하며 은행·증권·카드·보험·자산운용을 아우르는 종합금융그룹의 길을 열었다. 수치로 보면 변화는 더 선명하다. 신한금융은 2001년 지주 출범 당시 총자산 56조3000억원, 당기순이익 2210억원 규모였다. 그러나 2021년 상반기에는 총자산 861조7000억원으로 20년 사이 15.3배 늘었다. 당기순이익의 경우 25년 4조9716억원으로 24년만에 22배 커졌다. ◆조흥은행·LG카드 품고 메가뱅크로…신한사태 뒤 시스템 경영 강화 2004년 조흥은행을 완전자회사로 편입하고 2006년 통합 신한은행을 출범시킨 것은 신한 역사에서 결정적 변곡점이었다. 신한은행 관계자는 “후발 은행이었던 신한이 전통 대형 은행의 영업망과 고객 기반을 흡수하며 단숨에 ‘메가뱅크’ 반열에 오른 사건”이라고 말했다. 2007년 LG카드 인수와 통합 신한카드 출범은 비은행 포트폴리오 확장의 상징이었다. 굿모닝신한증권, 신한생명, 신한BNP파리바자산운용 등으로 이어진 포트폴리오 확장은 신한을 단일 은행에서 복합 금융그룹으로 바꿨다. 그러나 금융명가의 역사에 영광만 있었던 것은 아니다. 신한금융은 2010년 이른바 ‘신한사태’라는 혹독한 내홍을 겪었다. 신한사태는 2010년 9월 당시 라응찬 신한금융 회장과 이백순 신한은행장이 신상훈 신한금융 사장을 횡령·배임 혐의로 고소하면서 불거진 경영진 다툼이었다. 이후 법정 공방과 검찰 과거사위 판단 등을 거치며 신한금융은 지배구조 투명성과 내부통제의 중요성을 뼈아프게 확인했다. 특정 인물 중심의 성장 모델에서 시스템 중심의 경영으로 넘어가야 한다는 교훈을 남긴 것이다. 이후 신한금융은 △이사회 중심 경영 △최고경영자 승계 절차 △내부통제 △윤리경영 △소비자보호 체계를 정비하는 데 힘을 쏟았다. ◆리딩금융 재확인…생산 금융·AI·자산관리로 다음 성장판 짠다 현재 신한금융 위기를 돌파하며 리딩금융그룹의 한복판에 서 있다. 신한금융의 연결 당기순이익은 미중 무역전쟁이 발발한 2018년 3조1567억원에서 2025년 4조9716억원으로 늘었다. 7년 사이 순이익이 약 57.5% 증가한 것이다. 같은 기간 주당순이익도 6579원에서 9812원으로 확대됐다. 저금리, 코로나19, 부동산 프로젝트파이낸싱(PF) 부실 우려, 금융규제 강화 같은 변수를 통과하면서도 이익 체력을 키운 셈이다. 2026년 들어서는 성장세가 한 단계 더 확인됐다. 신한금융은 2026년 1분기 당기순이익 1조6226억원을 기록했다. 전년 동기 대비 9.0% 증가한 수치로 분기 기준 사상 최대 실적이다. 그렇다면 신한금융의 미래 성장전략은 무엇일까. 먼저 생산적 금융이다. 정상혁 신한은행장은 올해 경영전략에서 생산적 금융과 포용금융 확대, 차별화된 금융 경험, 전사적 미래 준비를 강조했다. 앞으로 은행이 성장하려면 △기업금융 △혁신기업 지원 △수출입 금융 △글로벌 네트워크 △자산관리 △디지털 플랫폼을 함께 키워야 한다는 주문이다. 또 디지털과 인공지능(AI) 전환이 주요 전략으로 꼽힌다. △고객 데이터를 얼마나 정교하게 분석하는지 △모바일 앱에서 얼마나 빠르고 안전하게 금융서비스를 제공하는지 △상담·심사·리스크관리·자산관리 영역에 AI를 얼마나 책임 있게 적용하는지가 관건이다. 자산관리와 은행·증권 복합 모델 고도화도 중요하다. 신한금융은 은행과 투자증권을 결합한 ‘신한 Premier’ 브랜드를 통해 고액자산가와 지역 고객을 겨냥한 복합 자산관리 거점을 확대하고 있다. 이는 단순한 상품 판매가 아니라 은행·증권·자산운용 역량을 묶어 고객의 자산 여정을 관리하려는 시도다. 또 글로벌 확장 전략도 핵심 전략이다. 신한금융은 이미 베트남, 일본, 중국, 캐나다, 카자흐스탄 등 17개 국에 해외 네트워크를 구축해 왔다. 마지막 신한금융의 미래성장전략은 신뢰다. 금융회사의 경쟁력은 자본과 기술만으로 완성되지 않는다. 신뢰가 무너지면 수십 년의 브랜드도 하루아침에 흔들린다. 신한은행이 올해 경영전략에서 △내부통제 체계 정착 △사고 예방 중심의 금융소비자 보호 시스템 △고객 자산을 지키는 금융 안전망 등을 강조한 것은 이 때문이다. 업계에선 신한금융의 강점은 위기 때마다 성장의 문법을 바꿔왔다는 데 있다고 말한다. 1980년대에는 친절과 전산화로 기존 은행권의 문화를 흔들었다. 2000년대에는 지주사 전환과 대형 인수·합병(M&A)로 금융그룹의 틀을 만들었다. 2010년대에는 내홍을 겪으며 지배구조와 내부통제의 중요성을 체득했다. 2020년대에는 디지털, 글로벌, 비은행, 자본효율, 주주환원, ESG(환경·사회·지배구조)를 동시에 추진하고 있다. 신한금융 관계자는 “신한사태라는 아픈 내홍을 겪은 뒤에는 지배구조와 내부통제의 중요성을 더 선명하게 인식했다”며 “지금은 리딩뱅크 재탈환을 넘어 ‘일류 금융그룹’이라는 더 높은 목표를 향해 가고 있다”고 말했다. [아주경제 2026년 05월 21일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-05-21 08:00:00
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P-CAB 후발주자에서 시장 주도주로… 온코닉테라퓨틱스, 실적·신약 가치 재평가
[경제일보] 국산 P-CAB(칼륨 경쟁적 위산분비 억제제) 치료제 시장에서 후발주자로 평가받던 온코닉테라퓨틱스가 빠른 성장세를 이어가며 시장의 주목을 받고 있다. 위식도역류질환 치료제 ‘자큐보’의 가파른 처방 확대와 함께 항암 신약 파이프라인 가치까지 재평가되면서 기업가치 상향 전망이 잇따르고 있다. 13일 업계에 따르면 온코닉테라퓨틱스의 2026년 1분기 연결 기준 매출액은 230억원으로 전년 동기 대비 150.6%, 직전 분기 대비 47.5% 증가했다. 같은 기간 영업이익은 46억원으로 전년 대비 190.6% 늘었고 영업이익률은 20%를 기록했다. 특히 핵심 품목인 ‘자큐보정’은 별도 기준 매출 230억원으로 전년 동기 대비 228.8% 성장하며 실적을 견인했다. 자큐보는 국내 P-CAB 계열 치료제 가운데 세 번째로 출시된 제품이다. 시장 진입 시점에서는 후발주자였지만 출시 이후 빠른 속도로 처방 실적을 확대하고 있다는 평가다. 실제로 올해 1분기 처방액은 212억원으로 전년 동기 대비 216.4%, 전 분기 대비 24% 증가했다. 2024년 10월 출시 이후 매 분기 최대 처방 실적을 경신하고 있다는 점도 시장의 관심을 끌고 있다. 자큐보의 성장 배경으로 빠른 약효 발현과 복약 편의성, 경쟁 제품 대비 가격 경쟁력 등을 꼽는다. 특히 국내 위식도역류질환 환자 증가와 함께 PPI(프로톤펌프억제제) 대비 개선된 약효 특성이 부각되면서 P-CAB 계열 치료제 시장 자체가 확대되고 있다는 분석도 나온다. 온코닉테라퓨틱스는 지난해 10월 구강붕해정(ODT) 형태의 자큐보를 출시하며 제품 경쟁력을 강화하기 위해 제형 다변화에도 나섰다. 물 없이도 복용이 가능한 제형 특성상 고령층이나 복약 편의성을 중시하는 환자층을 중심으로 추가 처방 확대 기대감을 높이고 있으며 시장에서는 이를 반영해 자큐보의 연간 매출이 2026년 1088억원 수준에 이를 것으로 전망하고 있다. 해외 시장 확대도 중요한 성장 요인으로 꼽힌다. 현재 자큐보는 중국, 인도, 멕시코 및 남미 시장 진출을 추진 중이다. 업계에서는 올해 인도 신약 허가 신청과 멕시코·남미 허가 신청, 하반기 중국 국가약품감독관리국(NMPA)의 신약 승인 여부가 주요 변수로 보고 있다. 관련 절차가 순조롭게 진행될 경우 계약에 따른 마일스톤 수익 약 100억원 규모가 유입될 가능성이 있다는 분석이다. 최근 주목하는 부분은 항암 신약 파이프라인이다. 온코닉테라퓨틱스는 단순 소화기 치료제 기업을 넘어 항암 신약 개발사로의 전환 가능성을 강조하고 있다. 핵심 파이프라인인 ‘네수파립’은 PARP 단백질과 tankyrase를 동시에 억제하는 기전을 기반으로 한다. 암세포의 DNA 복구를 차단해 합성 치사를 유도하는 방식이다. 현재 네수파립은 췌장암, 난소암, 자궁내막암, 위암 등 다양한 고형암을 대상으로 임상이 진행 중이다. 이 가운데 시장에서는 췌장암과 난소암 적응증에 가장 큰 기대를 걸고 있다. 특히 췌장암은 치료 옵션이 제한적이고 생존율이 낮아 새로운 기전의 치료제 수요가 높은 분야로 평가된다. 신민수 키움증권 연구원은 네수파립의 파이프라인 가치를 췌장암 3420억원, 난소암 2680억원 수준으로 평가했다. 추가 임상 결과가 공개될 경우 자궁내막암과 위암 적응증 가치까지 반영돼 기업가치가 더 높아질 가능성도 기대했다. 여기에 “오는 22일 열리는 ASCO 2026에서 네수파립의 췌장암 1b상 결과를 발표할 예정”이라며 “기존 표준 치료제들의 객관적 반응률(ORR)이 약 23% 수준인 만큼 이에 근접하거나 이를 상회하는 결과가 확인될 경우 글로벌 기술이전 기대감이 한층 높아질 수 있다”는 전망이다.
2026-05-13 09:47:02
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AI 데이터센터 패권 경쟁…LG유플러스, LG 그룹 시너지로 차별화 선언
[이코노믹데일리] LG유플러스가 MWC26에서 LG그룹과의 시너지를 전면에 내세운 글로벌 최고 수준의 AI 데이터센터(AIDC) 전략을 공개한다. AI 인프라 수요가 폭증하는 가운데 단순 통신사를 넘어 'AI 인프라 사업자'로 도약하겠다는 승부수로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 내달 2일(현지시간)부터 스페인 바르셀로나에서 진행되는 MWC26 전시회에서 LG 계열사 역량을 집결한 'ONE LG'를 중심으로 전력·냉각·운영 전 영역을 아우르는 '비욘드 AI-레디 AIDC' 전략을 제시한다고 밝혔다. 또한 수도권 최대 규모로 건설 중인 '파주 AI 데이터센터'에 적용될 최신 기술과 차세대 운영 모델도 공개한다. 오는 2027년 준공을 목표로 하는 파주 AIDC에는 LG유플러스, LG전자, LG에너지솔루션 등 그룹사의 기술력이 총동원되는 것으로 알려졌다. ◆통신사는 왜 AI 데이터센터에 승부를 거는가 통신사가 AI 데이터센터 사업에 적극 나서는 배경에는 성장 한계에 직면한 전통 통신 사업 구조가 있다. 이동통신 가입자 증가율이 둔화되고 요금 인상은 어려운 상황에서 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라는 새로운 수익원으로 각광받고 있다. 특히 생성형 AI 확산으로 GPU 기반 고성능 인프라 수요가 폭증하면서 네트워크와 IDC 운영 경험을 동시에 보유한 통신사는 유리한 고지를 선점하고 있다. 데이터 전송부터 엣지, 코어, 클라우드까지 아우르는 통합 인프라 제공이 가능하기 때문이다. LG유플러스의 차별화 포인트는 그룹 차원의 수직 통합이다. AIDC의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제는 LG전자와의 협업으로 풀겠다는 전략이다. 고성능 GPU에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배장치(CDU)를 통해 액체를 순환시키는 'D2C' 방식의 액체냉각 솔루션을 적용한다. LG유플러스는 자체 실증 결과 기존 공기 냉각 대비 약 24% 에너지 효율 개선 효과를 확인했다고 설명했다. 액체냉각용 냉각수는 LG전자의 공랭식 프리쿨링 칠러가 생산한다. 또한 LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리를 적용해 정전이나 전압 변동 상황에서도 무중단 운영을 지원할 예정이다. 운영 측면에서는 자체 개발 중인 AI 기반 DCIM을 데이터센터 전 영역에 적용한다. 전력 사용량, 온·습도, 냉각 상태, 설비 이상 여부 등을 실시간으로 분석해 자원을 최적 배분하는 구조다. 전력 사용 추이를 기반으로 용량 부족을 사전 예측하고, 과열 징후를 조기 감지해 사고를 예방한다는 구상이다. 다만 'ONE LG' 전략이 실제 시장에서 가격 경쟁력과 확장성 측면에서 얼마나 설득력을 가질지가 관건이다. 최근 많은 IT 기업들이 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 만큼 그룹 시너지가 원가 절감과 안정성 측면에서 충분한 차별화를 만들어낼 수 있느냐가 성패를 가를 전망이다. ◆ 글로벌 빅테크 AI 데이터센터 투자 확대…국내 통신 3사도 가속 AI 데이터센터 경쟁은 이미 글로벌 차원에서 격화되고 있다. 아마존웹서비스, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 수십조원 규모의 AI 전용 데이터센터 투자 계획을 잇달아 발표하며 전 세계에 거점을 확장하고 있다. GPU 확보 경쟁과 전력 인프라 선점 경쟁도 동시에 벌어지는 양상이다. 국내에서도 통신 3사의 AIDC 경쟁이 본격화됐다. SK텔레콤은 AI 컴퍼니 전환을 선언하고 GPU 팜과 하이퍼스케일 데이터센터 사업을 확대 중이며 KT 역시 초대형 IDC와 클라우드 사업을 강화하고 있다. 통신사라는 이점을 내세워 AI 반도체 기업 및 글로벌 파트너와 협력해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 이 같은 경쟁 구도 속에서 LG유플러스는 상대적으로 후발주자에 가깝다. 이에 그룹 차원의 제조·배터리·AI 연구 역량을 묶은 통합 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 단순 임대형 IDC가 아닌 설계·구축·운영을 아우르는 통합 컨설팅 모델을 강화하고 자산운용사 등과 협력해 투자 모델도 다변화할 계획이다. MWC26에서 공개 예정이라 밝힌 '소버린 AI 어플라이언스'도 이러한 전략의 연장선에 있는 것으로 풀이된다. LG유플러스는 LG AI 연구원, 퓨리오사AI와 협업해 전원과 네트워크만 연결하면 즉시 AI를 활용할 수 있는 통합 솔루션을 선보일 계획이다. 복잡한 인프라 구축 과정을 단순화해 공공·기업 고객을 겨냥한다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 AI사업그룹장 상무는 "'ONE LG' 시너지를 기반으로 파주 AI데이터센터를 글로벌 최고 수준의 거점으로 만들겠다"며 "그간 AI-레디 센터를 준비해 온 것을 넘어 AI가 실제로 상시 가동되는 환경을 전제로 한 비욘드 AI‑레디 전략을 통해 GPU를 가장 안정적으로 운영하고 확장하는 AI 팩토리로 도약하겠다"고 말했다.
2026-02-24 09:01:00