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![[800조 전쟁] SK, 반도체 다음 승부수는 전기 먹는 AI 공장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701163436688242.jpg)
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.2026-07-01 16:48:58
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![[경제일보] AI 대전환 시대 경쟁력은 확산 …초거대 모델보다 활용이 중요](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625080355842008.jpg)
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-25 08:06:37
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![[경제일보 리더스 인사이트] AI 대전환 시대 해법은 확산…류근관 교수AI 강국, 생태계 역량이 결정](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624102345148339.jpg)
AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.2026-06-24 11:19:31
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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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AI 도입 막막한 중소공장에 LG CNS가 간다…42억원 AX 지원 [경제일보] LG CNS가 중소기업중앙회와 손잡고 중소 제조기업의 인공지능 전환(AX)을 지원한다. 대기업이 보유한 AI 기술과 현장 적용 경험을 중소 제조기업에 확산해 산업 전반의 디지털 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. LG CNS는 17일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 현신균 LG CNS 대표와 김기문 중소기업중앙회 회장 등이 참석한 가운데 ‘중소기업 AI 확산을 위한 대·중소 상생협력 모델 발굴 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 정부의 중소기업 AX 확산 기조에 맞춰 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. LG CNS는 앞으로 2년간 총 42억원 규모로 AX 교육, 기술 지원, 유통·마케팅 지원 등 3개 분야를 지원한다. 특히 데이터와 전문 인력 부족으로 AI 전환에 어려움을 겪는 중소 제조기업에 역량을 집중한다. 기술 지원은 정부의 ‘대·중소 상생형 AX 선도모델 사업’과 연계해 추진된다. 중기중앙회가 선정하는 중소 제조기업을 대상으로 제조 현장의 데이터 수집 체계 구축부터 AI 모델 개발·적용, 시스템 통합까지 전 과정에 LG CNS의 기술력과 전문 인력을 투입한다. 핵심은 제조 현장의 흩어진 데이터를 쓸 수 있는 자산으로 바꾸는 것이다. LG CNS는 제조실행시스템(MES), 통계적 공정관리(SPC), 제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 ‘매뉴팩처링 AX 스타터 패키지’를 구축한다. 이를 통해 작업 표준서와 설비 매뉴얼을 디지털 자산화하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구현해 중소 제조기업의 기술 공백을 줄인다는 계획이다. 교육 지원도 병행한다. LG CNS는 중소기업 CEO와 경영진을 대상으로 AX 교육을 운영한다. 단순히 AI 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 각 기업이 어떤 업무에 어떤 AI 기술을 적용해야 하는지 핵심 문제를 정의하고 실제 실행계획까지 도출하는 컨설팅형 교육을 제공한다. 마케팅 지원도 포함됐다. LG CNS는 AI와 수학적 최적화 기반 디지털 마케팅 플랫폼을 활용해 중소기업의 판로 확대를 돕는다. 해외 시장 진출을 희망하는 중소기업 100곳에는 아마존에 특화된 ‘LG 옵타펙스’를 제공해 글로벌 e커머스 입점과 광고 운영을 지원한다. 국내 시장에서는 ‘MOP’를 활용해 네이버 쇼핑 등 온라인 광고 효율을 높일 수 있도록 돕는다. 이번 협력은 중소 제조기업 AX의 병목을 정면으로 겨냥했다는 점에서 의미가 있다. 제조 현장은 설비와 공정 데이터가 많지만 상당수 중소기업은 이를 체계적으로 수집·분석할 인력과 시스템이 부족하다. AI를 도입하더라도 데이터가 정리돼 있지 않으면 현장 생산성 개선으로 이어지기 어렵다. LG CNS의 역할은 AI 솔루션을 공급하는 수준을 넘어 데이터 기반 제조 운영 체계를 함께 만드는 데 있다. 김기문 중소기업중앙회 회장은 “중기중앙회가 축적해온 제조데이터와 다양한 산업군의 중소기업 현장데이터를 LG CNS의 AI 기술과 결합해 실질적인 AI 전환이 되기를 기대한다”며 “중소기업 현장에 대·중소기업 상생형 모델이 뿌리내릴 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 현신균 LG CNS 대표는 “중소기업의 AX 전환은 우리 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 과제”라며 “LG CNS가 축적한 AX 기술과 전문성을 중소기업 현장에 아낌없이 전하고, 교육부터 제조혁신, 마케팅 확대까지 전 과정을 함께하며 중소기업의 실질적인 성장을 이끄는 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 한편 LG CNS와 중기중앙회는 앞으로 지원 대상 중소기업 발굴에 착수하고 세부 사업 운영안을 구체화할 계획이다. 성패는 보여주기식 AI 도입이 아니라 현장 공정 개선과 비용 절감, 판로 확대라는 실질적 성과를 얼마나 만들 수 있느냐에 달려 있다. 이번 협약이 제조 현장에 뿌리내린다면 대기업 AI 기술이 중소기업 경쟁력으로 확산되는 상생형 AX 모델의 출발점이 될 수 있다.2026-06-17 15:43:37
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![[현장] 젠슨 황, 네이버 1784 찾았다…이해진 네이버 의장과 AI 동맹 확대 선언](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608163858429210.png)
젠슨 황, 네이버 1784 찾았다…이해진 네이버 의장과 AI 동맹 확대 선언 [경제일보] "오늘 저희는 양사의 파트너십을 확장하고 한국을 비롯해 전 세계에 거대한 AI 클라우드를 구축하겠다는 중대한 발표를 진행하고자 한다" 8일 경기 성남시 네이버 1784 사옥을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 이해진 네이버 이사회 의장과 네이버 치지직에서 라이브 방송을 진행하던 중 이렇게 말했다. 이날 젠슨 황 CEO는 이해진 네이버 이사회 의장과 만나 AI 사업 협력 방안에 대해 논의했다. 두 사람은 1층에서 간단한 인사를 나눈 뒤 지하에 위치한 '치지직 비전 스튜디오'로 이동해 라이브 방송을 진행했다. 이동 과정에서 황 CEO는 네이버 1784 사옥 곳곳을 오가는 자율주행 로봇 '가로'와 '세로'의 운행 모습을 지켜본 것으로 전해졌다. 1784는 네이버의 디지털 트윈 기술과 로봇 서비스가 실제 운영되는 공간으로, 네이버의 미래 기술을 상징하는 장소로 꼽힌다. 특히 엔비디아가 최근 로보틱스와 피지컬 AI를 미래 성장 축으로 제시하고 있다는 점에서 이번 방문 역시 단순한 기업 간 교류를 넘어 기술 협력 가능성을 확인한 것으로 분석된다. 치지직 비전 스튜디오에서 진행된 라이브 방송에는 젠슨 황 CEO와 이해진 의장이 참석했다. 약 6만명의 시청자와 함께 진행된 이번 라이브 방송에서는 네이버와 엔비디아의 전략과 게임, 월드컵 라이브에 대한 비전 등이 소개됐다. 라이브 방송 중 젠슨 황 CEO는 "엔비디아와 네이버는 오랜 시간 긴 우정을 바탕으로 함께 협력해 왔다"며 "네이버는 한국 최초의 클라우드이자 AI 기업으로, 양사의 파트너십은 저에게 오랜 기간 매우 소중한 자산이었다"고 말했다. 이에 이해진 의장은 "네이버는 아시아 최초로 엔비디아의 GPU를 도입해 '슈퍼팟'을 구축했던 기업이며, 그때부터 인연을 맺어왔다"며 "지난번 샌프란시스코에 초대해 주셨을 때, 젠슨 황 CEO가 화이트보드에 직접 그림을 그리며 제안해 주신 미래 파트너십의 청사진을 바탕으로 그동안 힘을 합쳐 일해 왔다"고 답변했다. 이어 그는 "그간의 협력을 바탕으로 오늘 매우 좋은 결과를 발표할 수 있을 것 같다"고 덧붙였다. 최근 네이버와 엔비디아는 AI 인프라와 소버린 AI, 데이터센터 분야를 중심으로 협력 범위를 넓혀가고 있다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 AI 사업 확대에 나서고 있으며, 엔비디아는 AI 반도체와 데이터센터 시장을 주도하고 있다. 네이버는 AI 서비스와 데이터, 플랫폼 경쟁력을 갖추고 있고 엔비디아는 AI 반도체와 인프라 기술을 주도하고 있는 만큼 양사의 협력 범위는 향후 AI 클라우드와 데이터센터, 피지컬 AI 분야까지 확대될 것으로 전망된다. 행사 후 진행된 미디어 스크럼에서는 네이버와 엔비디아의 협력 확대 배경과 향후 AI 전략에 대한 질의응답이 이어졌다. 먼저 엔비디아는 한국의 많은 기업들과 협력하고 있는데 왜 네이버가 특별한 파트너인지에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 네이버의 AI 기술력과 클라우드 역량을 높이 평가했다고 설명했다. 그는 "이해진 의장과 그의 팀은 오래전부터 클라우드 서비스의 핵심을 넘어 AI 시대로 확장해야 한다는 중요성을 인식했고, 우리는 상당히 오랜 기간 함께 AI 기술을 개발해 왔다"며 "네이버는 세계 최고 수준의 AI 모델 개발 역량을 보유한 기업"이라고 말했다. 이어 "네이버는 한국 최대 규모의 클라우드 사업자이자 AI 기업이며, 이미 세계적 수준의 데이터센터 구축 경험과 AI 기술력을 갖추고 있다"며 "엔비디아와 네이버는 네모트론 연합을 통해 오픈 프런티어 AI 모델을 공동 개발하고 AI 클라우드와 데이터센터 분야에서도 협력을 확대할 것"이라고 설명했다. 특히 양사가 추진하는 AI 인프라 사업에 대해서는 "우리는 네이버와 함께 200MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 계획"이라며 "200MW는 초대형 슈퍼컴퓨터 수준의 인프라로, 이것은 시작에 불과하다. 향후 기가와트(GW) 규모까지 확장해 현재 계획보다 최소 10배 이상 큰 AI 인프라를 구축하는 것이 목표"라고 강조했다. 로보틱스와 피지컬 AI 분야 협력도 주요 화두로 언급됐다. 젠슨 황 CEO는 "AI의 다음 물결은 로보틱스와 피지컬 AI"라며 "한국은 이 분야에서 매우 큰 강점을 갖고 있고, 네이버는 10년 넘게 로봇 기술을 개발해 온 기업"이라고 평가했다. 이어 "오늘도 로봇이 직접 가져다준 아이스커피를 마셨는데 마치 미래를 보는 것 같았다"며 "작은 로봇들이 건물 안을 자유롭게 이동하며 서비스를 제공하는 모습은 매우 인상적이었다. 네이버는 미래의 기업이며, 엔비디아는 네이버와 함께 로보틱스 기술을 더욱 빠르게 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다. 이에 대해 이해진 의장은 네이버가 엔비디아와의 협력에서 단순 기술 수요자가 아닌 AI 인프라 사업의 핵심 파트너 역할을 수행할 수 있다고 강조했다. 이 의장은 "현재 AI 시장은 미래의 가능성을 논하는 단계가 아니라 GPU와 AI 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 시기"라며 "이 수요를 실제로 감당하고 사업화할 수 있는 역량을 갖춘 국내 기업은 많지 않다"고 말했다. 이어 "네이버는 오랜 기간 자체 데이터센터와 클라우드, AI 모델을 직접 구축·운영해 온 경험을 보유하고 있으며 현재 시장 수요에 대응할 수 있는 준비가 돼 있다"고 덧붙였다. 네모트론 연합의 역할과 목표에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 "오픈AI와 앤트로픽 같은 프런티어 AI 연구소들이 놀라운 성과를 내고 있고, 우리 모두가 그들의 기술을 활용하고 있다"면서도 "하지만 모든 국가와 기업, 산업 현장이 범용 AI만으로 해결될 수 있는 것은 아니다"라고 말했다. 그는 "한국어와 문화에 최적화된 AI가 필요할 수 있고, 디지털 바이오나 과학 연구, 제조업과 로보틱스처럼 특정 산업에 맞춘 AI도 필요하다"며 "이를 위해서는 강력한 개방형 프런티어 모델이 필요하다"고 설명했다. 이어 젠슨 황 CEO는 "네모트론 연합의 목적은 AI 활용 범위를 더욱 넓히고 폐쇄형 모델만으로는 해결하기 어려운 영역까지 AI가 활용될 수 있도록 만드는 것"이라며 "엔비디아와 네이버는 각자의 기술력과 데이터, 연구 역량을 결합해 강력한 프런티어 AI 모델을 개발하고, 이후 네이버가 이를 자사 서비스와 로보틱스, 다양한 산업 환경에 맞게 발전시키는 방식으로 협력하게 될 것"이라고 밝혔다. 또한 "커서, 미스트랄, 네이버 등 네모트론 연합에 참여한 기업들은 모두 세계 최고 수준의 AI 개발 역량을 갖춘 기업들"이라며 "네이버 역시 세계적 수준의 AI 기업이기 때문에 이번 연합의 핵심 파트너로 함께하게 됐다"고 말했다.2026-06-08 17:49:26
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GPU 고객 넘어 전략 파트너로… 네이버클라우드, 엔비디아 AI 생태계 합류 [경제일보] 엔비디아가 네이버클라우드를 글로벌 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너로 공식 지목하며 양사 협력이 새로운 국면에 접어들고 있다. 단순 GPU 공급 관계를 넘어 초거대 인공지능(AI) 모델과 클라우드, 피지컬 AI, 소버린 AI까지 협력 범위를 확대하면서 네이버클라우드가 엔비디아의 차세대 'AI 팩토리' 전략을 구현할 아시아 핵심 거점으로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 2일 네이버클라우드는 대만에서 열린 엔비디아 클라우드 파트너 서밋(NCP 서밋)에 참가해 엔비디아와의 AI 팩토리 구축 협력 방향을 공개했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 아우르는 풀스택 역량을 바탕으로 엔비디아의 AI 팩토리 전략을 함께 추진하겠다고 밝혔다. 이번 발표는 하루 전 열린 엔비디아 GTC 타이베이 2026 기조연설과 맞물리며 더욱 주목받고 있다. 당시 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 글로벌 AI 클라우드 사업자 사례를 소개하는 과정에서 네이버클라우드를 직접 언급했다. 특히 발표 맥락상 네이버클라우드는 단순 엔비디아 GPU 구매 고객이 아닌 AI 인프라 운영 사업자 그룹으로 분류됐다. 이날 화면에는 미국의 코어위브, 네비우스, 영국의 엔스케일 등 최근 AI 인프라 시장 성장의 대표 수혜 기업들이 함께 소개됐다. 이들 기업은 엔비디아 GPU와 소프트웨어 스택을 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 사업 모델을 운영하고 있다. AI 팩토리는 대규모 GPU 인프라와 데이터센터, 초거대 AI 모델, 애플리케이션 서비스를 통합 운영하는 차세대 AI 생산 체계다. 엔비디아는 최근 GPU 제조사를 넘어 AI 인프라 플랫폼 기업으로의 전환을 선언하며 글로벌 클라우드 사업자들과 협력을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 국내에서 AI 모델과 클라우드, 데이터센터를 모두 보유한 사업자 중 하나로 꼽힌다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 하이퍼클로바X를 개발하고 있으며 네이버클라우드를 통해 기업용 AI 서비스를 제공하고 있다. 또한 데이터센터 '각 세종'을 기반으로 AI 인프라 경쟁력도 강화하고 있다. 이번 협력은 인프라 영역을 넘어 AI 모델 개발 분야로도 확대된다. 네이버클라우드는 엔비디아의 개방형 대규모 언어 모델(LLM) '네모트론 3 울트라'를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 양사는 초거대 언어 모델 최적화와 원천 기술 공동 연구도 추진한다. 앞서 네이버클라우드는 지난 3월 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼 코스모스(Cosmos)를 활용해 서울의 실제 환경을 디지털 공간에 구현한 '서울 월드 모델'을 공개한 바 있다. 서울 전역에서 수집한 120만장의 파노라마 이미지와 국내 지도 데이터를 학습시켜 실제 도로 환경과 공간 구조를 구현한 모델로 피지컬 AI 분야 협력도 진행하고 있다. 이번 협력은 향후 소버린 AI 시장 확대와도 연결될 것으로 전망된다. 네이버는 일본과 중동, 동남아시아 등 해외 시장을 대상으로 소버린 AI 사업을 추진하고 있으며 엔비디아 역시 각국 정부와 기업이 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원하는 전략을 강화하고 있다. 특히 젠슨 황 CEO가 오는 8일 경기 성남시 판교 네이버 1784 사옥을 방문할 것으로 알려지면서 양사 협력은 더욱 구체화될 전망이다. 네이버 창업자인 이해진 이사회 의장과 황 CEO의 회동도 예정된 것으로 알려졌다. 양사는 해당 만남을 통해 글로벌 AI 팩토리 구축 사업과 소버린 AI 사업 확대 방안, 아시아 지역 AI 인프라 협력 전략 등을 논의할 것으로 예상된다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 산업의 패러다임이 모델 중심에서 대규모 인프라를 안정적으로 운영하는 추론 중심의 AI 팩토리 시대로 이동하고 있다"며 "엔비디아와의 협력은 단순한 GPU 공급자와 고객의 관계를 넘어 함께 AI 기술을 개발하고 글로벌 AI 생태계를 확장하는 전략적 결정이며, 향후 아시아 시장의 폭발적인 AI 수요를 뒷받침하는 핵심 공급자이자 독보적인 'AI 인프라 허브'로 자리매김할 것"이라고 말했다.2026-06-02 10:50:07
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SKT, 국방부와 손잡고 국방 AX 본격화…'소버린 AI' 첫 실전 적용 [경제일보] SK텔레콤이 국방부와 손잡고 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 본격 나선다. 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 실제 국방 분야에 적용되는 첫 사례로 국산 AI 기반 '소버린 AI' 전략이 국방 영역에서 본격화되고 있다. 14일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 국방부와 '과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 연계해 국방 분야 AI 활용을 확대하기 위한 후속 조치로 알려졌다. 양측은 이번 협력을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증을 진행하고 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 인프라 지원 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다. 이를 통해 군 행정 업무 효율화와 국방 데이터 기반 AI 활용 체계 구축에 나선다는 방침이다. SK텔레콤은 이번 사업이 정부 독자 AI 모델 프로젝트가 실제 산업·공공 현장에 적용되는 첫 사례라고 설명했다. 그동안 국내 AI 업계에서는 미국 빅테크 중심 생성형 AI 의존도를 낮추고 데이터 주권을 확보하기 위한 '소버린 AI' 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 국방 분야는 높은 수준의 보안과 폐쇄형 데이터 운영 환경이 요구되는 대표적 영역으로 꼽힌다. 외산 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 활용하기 어려운 만큼 국내 기술 기반 AI 모델 수요가 커질 가능성이 높은 분야로 평가된다. 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 "이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한 걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것"이라며 "국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SK텔레콤 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 설명했다. SK텔레콤은 자체 초거대 AI 모델 'A.X K1'과 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS) 역량을 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 추진할 예정이다. 앞서 SK텔레콤은 지난 1월 국내 최초로 5000억개 이상 매개변수를 적용한 519B급 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개하며 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2단계에 진출한 바 있다. SK텔레콤은 이번 사업에서 대규모 AI 모델 경량화 기술을 적용해 국방 환경에 적합한 형태로 모델을 최적화할 계획이다. 국방 데이터를 추가 학습시켜 군 특화 AI 모델을 구축하고 처리 속도와 운영 효율성을 높인 경량 모델도 제공할 예정이다. 국방부는 올해 2분기 중 국가 AI 프로젝트를 통해 확보한 GPU 자원을 SK텔레콤에 지원할 계획이다. SK텔레콤은 이를 활용해 국방 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 국가 연구개발(R&D) 인프라 기반 협력 체계도 강화한다는 방침이다. SK텔레콤 역시 AI 데이터센터(AIDC)와 GPUaaS, 초거대 AI 모델을 결합한 AI 인프라 사업 확대에 집중하고 있다. 이번 국방 AI 협력을 계기로 통신 사업을 넘어 국가 단위 AI 인프라 사업자로 입지를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 김명국 SK텔레콤 산업용 AI 본부장은 "SK텔레콤의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-05-14 17:08:46
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정부 'AI 고속도로' 시동…삼성SDS 컨소시엄, 국가AI센터 구축 착수 [경제일보] 정부와 삼성SDS 컨소시엄이 총 4000억원 규모의 초기 자본을 투입해 국가 인공지능(AI) 핵심 인프라인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에 본격 착수한다. 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략의 핵심 인프라 구축이 본궤도에 오른 것으로 평가된다. 11일 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 민간 참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정하고 실시협약과 주주간 계약 체결을 완료했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자와 민간 자본을 결합한 민관 합작 방식으로 추진되며 향후 총 2조5000억원 규모의 대규모 AI 인프라 투자로 확대될 예정이다. 삼성SDS가 주도하는 컨소시엄에는 네이버클라우드와 KT, 카카오, 삼성전자, 삼성물산, 클러쉬, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등 국내 주요 IT·건설 기업과 지방자치단체가 참여한다. 정부와 민간이 공동 출자해 특수목적법인(SPC)을 설립하고 이를 중심으로 AI 컴퓨팅센터를 구축·운영하는 구조다. 이번 사업은 과기정통부가 추진하는 국가 AI 인프라 구축 프로젝트의 핵심 사업으로 꼽힌다. 정부는 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확대되자 기업·대학·연구기관이 공동 활용할 수 있는 국가 차원의 AI 연산 인프라 구축 필요성이 커졌다고 판단한 것으로 알려졌다. 최근 초거대 AI 모델 개발 경쟁이 심화되면서 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만장 규모 GPU를 확보한 AI 데이터센터 구축에 속도를 내고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 GPU 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 데이터와 알고리즘뿐 아니라 AI 컴퓨팅 인프라 자체가 국가 경쟁력의 핵심 요소라고 보고 대규모 공공 투자에 나선 것으로 풀이된다. 이번 사업은 지난해 9월 공모 시작 당시 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰하면서 주목받았다. 이후 기술·정책 평가와 금융 심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐으며 최근 국민성장펀드 기금운용심의회에서 SPC 출자가 승인되면서 사업 추진이 최종 확정됐다. 이번 출자를 통해 공공 부문 1160억원과 민간 부문 2840억원 등 총 4000억원 규모 초기 자본금이 확보된 것으로 알려졌다. 삼성SDS는 1200억원을 출자해 SPC 지분 30%를 확보했으며 정부 등 공공 부문은 29% 지분으로 2대 주주에 올랐다. 과기정통부와 삼성SDS 컨소시엄은 올해 2분기 내 SPC 설립을 완료하고 3분기 중 센터 착공에 돌입할 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 정책금융과 민간 자금 등을 추가 조달해 총 2조5000억원 규모 투자로 사업을 확대한다는 방침이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 솔라시도 데이터센터 파크에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만5000장 규모의 연산 인프라 확보를 목표로 한다. 완공 이후에는 국내 기업과 스타트업, 대학, 연구기관 등이 세계적 수준의 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 핵심 인프라 역할을 수행하게 된다. 특히 정부는 중소기업과 스타트업, 학계·연구계 등에 AI 연산 자원을 보다 저렴한 비용으로 제공하고 기술 컨설팅과 사업화, 글로벌 진출 지원까지 연계한다는 계획이다. AI 인프라 접근성이 낮았던 국내 중소 AI 기업과 연구기관들의 연구개발 환경 개선에도 도움이 될 것으로 전망된다. 국산 AI 반도체 생태계 육성도 주요 목표 중 하나다. 센터 내에서는 신경망처리장치(NPU) 등 국산 AI 반도체의 설계와 검증, 상용 서비스 적용 등을 지원하는 전주기 테스트 환경도 구축될 예정이다. 정부는 이를 통해 해외 GPU 중심 구조에서 벗어나 국내 AI 반도체 산업 경쟁력도 함께 강화하겠다는 구상이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략과 AI 고속도로 구축 정책의 핵심 시설로 평가된다. 대규모 연산 자원을 기반으로 AI 연구개발과 산업 생태계를 지원하고 국내 AI 기업들의 글로벌 경쟁력을 끌어올리는 역할을 맡게 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다.2026-05-11 17:44:05
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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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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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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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![[현장] 개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/07/20260407132127154804.jpg)
개발 복잡성 커지는 산업 현장…매스웍스, 차세대 엔지니어링 전략 제시 [경제일보] "개발의 복잡도가 기하급수적으로 늘고 타임투마켓(시장 출시 시간)의 압박, 글로벌 기업들 간의 경쟁이 치열해지고 정치적 불확실성이 늘어나면서 기업들은 그 어느 때보다 빠른 시간 안에 복잡한 제품을 높은 완성도로 시장에 출시해야 하는 압박을 받고 있다" 7일 서울시 강남구 코엑스에서 매스웍스가 진행한 '매트랩 엑스포 2026 코리아 기자간담회'에서 박주일 매스웍스코리아 사장은 현재 IT 기업들이 놓인 상황을 이렇게 진단했다. 매스웍스는 지난 1984년 미국에서 설립된 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 전문 개발 기업으로 자동차, 항공우주, 통신, 전자, 산업 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 현재 전 세계 180개국 이상에서 10만여 개 기업·대학·정부기관과 500만여 명의 엔지니어·과학자들이 매스웍스의 제품을 사용하는 것으로 집계된다. 특히 자동차, 반도체, 항공우주 등 복잡한 시스템 설계가 요구되는 산업에서 모델 기반 설계와 시뮬레이션 기반 개발 환경을 제공하며 엔지니어링 소프트웨어 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 이번 기자간담회에서 매스웍스는 자사의 엔지니어링 플랫폼을 기반으로 AI 엔지니어링의 실제 산업 적용 사례를 소개하고 생성형 AI와 모델 기반 설계가 제품 개발 과정 전반을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명했다. 특히 복잡해지는 제품 구조와 개발 환경 변화 속에서 기업들이 직면하고 있는 개발 효율성 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 엔지니어링 접근법을 강조했다. 매스웍스에 따르면 최근 기업들은 디지털 트윈 구현을 목표로 다양한 시도를 진행하고 있지만 실제 현장에서는 기술적 간극과 개발 복잡성 증가로 인해 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한 타임투마켓 단축 압박과 글로벌 경쟁 심화, 디지털 전환 비용 증가 등이 맞물리며 개발 비용이 전반적으로 상승하는 것으로 분석된다. 특히 소프트웨어 중심 제품 구조로 변화하면서 하드웨어·소프트웨어·AI 모델이 동시에 개발되는 복합적인 엔지니어링 환경이 확대되고 있다. 자동차, 로봇, 통신 장비 등 다양한 산업에서 기능이 고도화되면서 개발 단계에서 고려해야 할 요소가 증가하고 있고, 이에 설계·검증·테스트 과정의 복잡성도 함께 높아지고 있다. 매스웍스는 이러한 환경 변화 속에서 생성형 AI와 모델 기반 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있다고 설명했다. 생성형 AI를 활용해 코드 생성, 모델 설계, 테스트 자동화 등을 수행하고, 모델 기반 설계를 통해 설계 단계부터 시뮬레이션과 검증을 동시에 진행하는 방식이 확산되고 있다는 것이다. 특히 이러한 기능을 통합적으로 지원하는 엔지니어링 워크플로우에 대한 수요도 증가하고 있는 것으로 나타났다. AI가 엔지니어링 설계 전 영역에 걸쳐 실질적인 변화를 만들어내고 있다는 점도 강조됐다. 기존에는 반복적인 수작업 중심으로 진행되던 모델 설계와 검증 작업이 AI를 통해 자동화되면서 개발 생산성이 크게 향상되고 있다는 것이다. 프라부 매스웍스 인더스트리 부문 이사는 "엔지니어 입장에서는 예전에는 16일이 걸리던 일이었는데 이제 5분이 걸린다는 것이 생산성이 얼마나 증가된 것인지 아실 것"이라며 "가장 유능한 엔지니어는 생성형 AI를 활용하는 방법을 이해하면서 더 높은 수준의 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 사람들일 것"이라고 강조했다. 매스웍스는 이날 기자 간담회 이후 AI 기반 엔지니어링 기술을 직접 확인할 수 있는 데모 투어도 진행했다. 데모 투어에서는 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 다양한 기술이 소개됐으며 실제 산업 환경에서 활용 가능한 사례 중심으로 설명이 이뤄졌다. 이번 데모 투어에서는 매트랩 MCP, 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포, 시뮬링크 코파일럿, 폴리스페이스, ROM(리듀스드 오더 모델), 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저 통합 사이버보안 대응 등 6가지 기술이 소개됐다. 매트랩 MCP는 생성형 AI를 활용해 코드 작성과 모델 설계를 자동화하는 기능으로 소개됐다. 엔지니어가 자연어로 요구사항을 입력하면 자동으로 모델과 코드를 생성하고 설계 과정에서 필요한 수정 작업도 AI가 지원해 개발 초기 단계에서 설계 시간을 단축하고 반복 작업을 줄일 수 있는 것이다. 임베디드 시스템을 위한 초소형 AI 모델 개발 및 배포 기술도 공개됐다. 해당 기술은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 임베디드 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 최적화하는 것이 특징이다. 자동차, 산업용 장비, IoT 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 기능을 적용할 수 있도록 지원한다. 시뮬링크 코파일럿은 모델 설계 과정에서 AI가 자동으로 설계 구조를 제안하고 오류를 검증하는 기능이며, 코드 오류와 잠재적인 결함을 사전에 분석하는 코드 검증 기술인 폴리스페이스도 시연했다. 복잡한 시뮬레이션 모델을 간소화해 빠르게 분석할 수 있도록 지원하는 ROM 기술, 시스템 컴포저와 시뮬링크 폴트 애널라이저를 통합한 사이버보안 대응 기술도 공개됐다. 매스웍스는 이번 데모를 통해 생성형 AI와 모델 기반 설계를 결합한 엔지니어링 환경이 실제 산업 현장에서 빠르게 확산되고 있다고 설명했다. 특히 자동차, 항공우주, 산업 자동화 등 고도화된 시스템 설계가 필요한 산업에서 AI 기반 엔지니어링 도입이 증가하고 있는 것으로 나타났다. 이에 매스웍스는 앞으로도 생성형 AI와 모델 기반 설계를 중심으로 엔지니어링 워크플로우 혁신을 지속 확대해 나갈 전망이다. 특히 AI 기반 자동화 기술을 통해 개발 생산성을 높이고 복잡한 제품 설계 환경에 대응할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 박주일 사장은 "매스웍스가 발전했듯이 한국 제조업 경쟁력도 지난 수십 년 동안 크게 발전해 왔다"며 "매스웍스의 기술을 통해 한국 제조업 경쟁력의 향상에 이바지하는 것이 매스웍스코리아의 사명"이라고 말했다.2026-04-07 13:28:01
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오픈AI, 아마존 '알렉사'에 뇌 이식한다... 맞춤형 AI 모델 개발 착수 [이코노믹데일리] 챗GPT 개발사 오픈AI가 아마존의 음성 비서 '알렉사(Alexa)' 등을 구동할 맞춤형 인공지능(AI) 모델 개발에 나섰다. 마이크로소프트(MS)와의 '혈맹' 관계가 느슨해진 틈을 타 자금 확보가 시급한 오픈AI와 자체 모델 경쟁력 확보에 난항을 겪던 아마존의 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 5일(한국시간) 디인포메이션 등 외신에 따르면 오픈AI는 자체 연구원과 엔지니어를 투입해 아마존 AI 제품에 탑재될 전용 모델을 개발하는 협약을 논의 중이다. 핵심은 아마존의 음성 인식 플랫폼 알렉사의 지능을 오픈AI 기술로 업그레이드하는 것이다. 아마존은 그간 자체 모델 '노바(Nova)' 등을 개발해왔으나 오픈AI나 앤트로픽 등 선두 주자에 비해 성능과 신뢰성 면에서 뒤처진다는 평가를 받아왔다. 이번 협력은 양사의 절박함이 빚어낸 '생존형 동맹'으로 분석된다. 오픈AI는 2030년대 초반까지 클라우드 공급 업체에 지불해야 할 약정액만 6000억달러(약 870조원)에 달한다. 천문학적인 인프라 비용을 감당하기 위해선 MS 외에 새로운 '전주(錢主)'가 필수적이다. 아마존은 현재 오픈AI에 최대 500억달러(약 72조원) 규모의 지분 투자를 검토하고 있다. 아마존 입장에서는 'AI 지각생' 꼬리표를 떼기 위한 승부수다. 아마존은 앤트로픽에 40억달러를 투자하며 연합 전선을 구축했으나, 자사 서비스인 알렉사의 고도화에는 여전히 어려움을 겪어왔다. 오픈AI의 검증된 기술력을 수혈받아 AI 스피커 등 하드웨어 시장에서의 지배력을 유지하겠다는 전략이다. 업계는 이번 논의를 오픈AI의 '탈(脫) MS' 행보가 가시화된 신호탄으로 해석한다. 지난해 10월 오픈AI의 영리 기업 전환 추진 이후 MS와의 독점적 관계는 옅어지고 있다. 실제로 오픈AI는 지난해 11월 아마존웹서비스(AWS)와 380억달러 규모의 서버 임대 계약을 맺은 데 이어, 아마존의 자체 AI 칩 '트레이니엄' 사용까지 검토 중이다. 오픈AI가 아마존에 맞춤형 모델을 공급할 경우 기업용(B2B) AI 시장의 판도는 급변할 전망이다. 클라우드 1위 사업자 아마존과 AI 1위 기업 오픈AI의 결합은 막강한 파급력을 가질 수밖에 없다. 다만 우려의 목소리도 나온다. 오픈AI가 특정 기업을 위한 커스텀 모델 개발에 인력을 투입할 경우, 구글이나 앤트로픽과 경쟁해야 할 차세대 파운데이션 모델(GPT-6 등) 개발 동력이 분산될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "오픈AI는 자금 수혈을 위해, 아마존은 서비스 경쟁력을 위해 서로의 손을 잡았다"며 "이번 협력이 성사되면 구글, MS, 아마존, 메타 등이 얽히고설킨 AI 합종연횡이 더욱 복잡해질 것"이라고 내다봤다.2026-02-05 07:59:31
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)