검색결과 총 29건
-
-
딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대
[경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-07-10 16:28:12
-
"코딩보다 AI 활용 능력"…크래프톤, 올리브영 손잡고 AI 네이티브 인재 확보 나선다
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 개발자 채용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순 코딩 능력보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 크래프톤과 CJ올리브영이 AI 기반 실무형 해커톤을 열고 'AI 네이티브' 인재 확보에 나서고 있다. 8일 크래프톤은 CJ올리브영과 공동으로 AI Native 해커톤 '코파톤: AI 네이티브 배틀그라운드'를 개최한다고 밝혔다. 참가자 모집은 오는 17일까지 진행되며, 해커톤은 오는 30일 서울 성수동 펍지 성수에서 열린다. 참가 대상은 AI를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있는 인재와 개발 직군 취업 준비생, 주니어 개발자 등이다. 개발자가 아니더라도 AI 도구를 활용해 실제 문제를 구조화하고 해결한 경험이 있다면 지원할 수 있도록 문턱을 낮췄다. 크래프톤은 AI 활용 역량을 중심으로 다양한 인재를 발굴하겠다는 취지로 이번 해커톤을 진행한다고 설명했다. 이번 행사는 단순한 프로그래밍 대회가 아니라 실제 업무 환경에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 검증하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발 전반에 활용되면서 기업들이 개발자의 코딩 능력뿐 아니라 AI를 활용한 문제 해결 역량과 업무 수행 능력을 핵심 경쟁력으로 평가하기 시작한 흐름이 반영된 것이 특징이다. 실제로 최근 산업계에서는 AI가 코드 작성과 테스트, 문서 작성 등 개발 업무 전반을 지원하면서 개발자에게 요구되는 역량도 변화하고 있다. 단순 구현 능력보다 문제를 정의하고 적절한 AI 도구를 활용해 결과를 검증하고 개선하는 과정이 중요해지면서 기업들도 이에 맞춰 채용 방식과 평가 기준을 고도화하는 추세다. 김환 CJ올리브영 CTO는 "AI 시대의 인재는 실제 업무 환경과 유사한 도전 과제 속에서 AI를 활용해 자신의 역량을 증명할 수 있어야 한다"며 "올리브영은 글로벌 옴니채널 플랫폼으로의 확장을 가속화하며, AI 네이티브 인재 확보를 핵심 동력으로 삼아 구성원들과 함께 고객에게 최고의 AX 서비스를 선사할 것"이라고 강조했다. 이번 해커톤은 크래프톤이 개발한 AI 네이티브 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe'를 기반으로 진행된다. 참가자들은 크래프톤과 CJ올리브영이 각각 제시한 실무형 과제를 수행하게 된다. 크래프톤 과제는 가상의 현업 담당자와 상호작용하며 업무상 문제를 발굴하고 AI를 활용해 해결하는 방식으로 구성된다. CJ올리브영은 고객과 상품, 데이터를 기반으로 실제 유통 현장에서 발생할 수 있는 문제를 AI 기술로 해결하는 과제를 제시할 계획이다. 두 과제 모두 결과물 자체보다 AI를 활용해 문제를 해결하는 전 과정을 평가하는 것이 핵심이다. 또한 Cofa-Probe를 통해 AI 엔지니어의 실제 업무 환경을 가상으로 구현해 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식과 AI 활용 과정, 반복적인 개선 과정, 결과 검증 방식 등을 종합적으로 분석할 예정이다. AI와 협업하는 역량까지 평가함으로써 AI 시대에 적합한 인재를 선발할 수 있도록 설계됐다. 채용 연계 혜택도 제공한다. 수상자에게는 총 1000만원 규모의 상금과 함께 크래프톤 FDE(현장 배치 엔지니어)와 CJ올리브영 AI 엔지니어 직군 채용 서류전형 통과 혜택이 주어진다. 우수 참가자들이 실제 채용으로 이어질 수 있도록 해커톤과 채용 절차를 연결했다. 행사 당일에는 현직자 강연과 네트워킹 프로그램도 마련된다. 크래프톤과 CJ올리브영의 개발자와 인사 담당자들이 참여해 AI 시대 기업이 요구하는 역량과 AI Native 인재상을 공유하고 참가자들과 소통할 예정이다. 크래프톤은 AI를 게임 개발과 서비스 운영 전반으로 확대하고 있으며, CJ올리브영 역시 유통 플랫폼 고도화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 기술 도입을 확대하고 있다. 양사는 이번 해커톤을 통해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 인재를 조기에 확보하는 동시에 AI 기반 채용 모델도 지속 발전시켜 나간다는 방침이다. 박재민 크래프톤 AI 프론티어 본부장은 "AI 시대의 인재 평가는 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하며 결과를 검증하는 전 과정을 볼 수 있어야 한다"며 "이번 해커톤은 참가자에게는 AI와 일하는 방식으로 자신의 역량을 증명하는 무대가 되고, 기업에게는 AI 네이티브 인재를 평가하는 새로운 기준을 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.
2026-07-08 12:10:09
-
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력
[경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.
2026-07-06 17:10:58
-
-
AWS, 'AI 공동 구축' 시대 연다…FDE 조직에 10억 달러 투자
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 고객사에 전문 인공지능(AI) 엔지니어를 직접 투입해 에이전트형 AI 시스템을 함께 개발하는 전담 조직을 신설하며 AI 구축 시장 공략을 강화한다. 기업들의 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스 전반으로 확대되는 가운데 클라우드 서비스 제공을 넘어 AI 구축 파트너 역할까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 2일 AWS는 고객사에 전문 AI 엔지니어를 배치해 에이전트형 AI 솔루션을 공동 개발하고 신속하게 상용화하는 전담 조직 'AWS 전방배치 엔지니어링'을 출범한다고 밝혔다. AWS는 해당 조직 운영과 기술 개발을 위해 총 10억 달러(약 1조5000억원)를 투자할 계획이다. AWS FDE는 고객사 내부에 AWS 엔지니어가 직접 투입돼 비즈니스와 엔지니어링, 보안 조직과 함께 AI 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 고객의 데이터와 업무 프로세스, 거버넌스를 기반으로 실제 운영 가능한 에이전트형 AI를 설계하고 구축하는 방식으로 설계됐다. 특히 AWS는 에이전트형 AI를 중심으로 개발 과정을 재구성해 구축 기간을 기존 수 개월에서 수일 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다. AI가 소프트웨어 개발 과정 전반을 지원하고 엔지니어가 이를 검증하는 AI 기반 개발 체계를 적용해 개발 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 기존 컨설팅 사업이 프로젝트 종료와 함께 지원이 끝나는 방식이었다면 AWS FDE는 고객이 자체적으로 AI 시스템을 운영할 수 있는 역량을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 프로젝트 종료 이후에도 고객이 독립적으로 AI 서비스를 고도화할 수 있도록 운영 체계와 엔지니어링 노하우, 관련 문서를 함께 이전하는 것이 특징이다. 이를 위해 AWS는 기업 내부 데이터를 연결하고 관리하는 시맨틱 레이어와 지식 그래프를 구축해 조직의 업무 지식이 특정 인력에 의존하지 않고 AI 시스템 안에 축적되도록 지원한다. 또한 하드웨어 기반 격리 기술과 종단 간 암호화를 적용해 고객 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보안 체계도 강화했다. AWS는 AI 사업 전략을 클라우드 인프라 제공에서 AI 구축과 운영 지원으로 확대하고 있다. 최근 기업들이 개별 AI 활용 사례를 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 전환을 추진하면서 기술 지원뿐 아니라 조직과 운영 방식까지 함께 변화시키는 수요가 증가하고 있다는 판단으로 풀이된다. 앞서 AWS는 미국 프로 풋볼 리그(NFL)를 비롯해 미국 프로 농구(NBA), 사우스웨스트 항공, 콕스 오토모티브, 리코 등과 협력해 AI 서비스를 구축해온 바 있다. NFL과는 팬 대상 생성형 AI 서비스인 'NFL 판타지 AI'와 'NFL IQ'를 수주 내 상용화했으며, BMW와는 커넥티드 차량 서비스 장애를 줄이는 AI 시스템을 구축했다. 제조 기업 제이빌과 차량 공유 플랫폼 리프트 등에서도 AI 기반 업무 혁신 프로젝트를 진행했다. AWS는 앞으로 금융과 공공, 정부, 규제 산업 등 보안과 거버넌스 요구가 높은 분야를 중심으로 FDE 조직을 확대 운영할 계획이다. AWS는 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템에 적용하는 사례가 늘어나는 만큼 AI 구축과 운영 전반을 지원하는 서비스 수요도 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 게리 브랜틀리 NFL 최고정보책임자는 "팬을 위한 새로운 디지털 경험을 만들기 위해 AWS FDE와 협력해 엔지니어들이 우리 팀과 함께 작업했고, 불과 몇 주 만에 상용 서비스를 출시할 수 있었다"며 "이러한 협력으로 팬이 그 어느 때보다 NFL 데이터와 상호작용할 수 있는 'NFL 판타지 AI', 'NFL IQ' 등 새로운 팬 대상 서비스를 선보였으며, 팬과 방송사의 반응은 첫날부터 확인할 수 있었다"고 말했다.
2026-07-02 16:59:57
-
AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가
[경제일보] AI를 둘러싼 말은 대체로 가볍다. 챗봇, 생산성, 자동화, 초격차. 화면에 질문을 넣으면 답이 나오고 보고서를 대신 쓰는 기술로 받아들인다. 그러나 AI가 산업이 되는 순간 풍경은 달라진다. 그 뒤에는 반도체 공장과 데이터센터, 송전망과 냉각 설비, 로봇과 제조라인이 버티고 있다. 정부의 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 3대 메가프로젝트는 이 지점을 짚었다. AI를 소프트웨어 경쟁으로만 보지 않고 칩과 공장, 데이터센터를 한 묶음으로 보겠다는 것이다. 방향은 틀리지 않다. 챗봇 하나로 AI 강국이 되지는 않는다. 계산할 칩, 돌릴 시설, 현장을 바꿀 제조 역량이 함께 있어야 한다. 남은 문제는 실행이다. 수백조원 투자 계획은 눈길을 끈다. 그러나 데이터센터 하나를 짓는 데 필요한 것은 발표문이 아니다. 전력과 부지, 용수와 냉각 설비, 주민 수용성이다. 반도체 클러스터도 돈만으로 세워지지 않는다. 전기를 끌어오고 물을 확보하고 인력과 협력사를 붙여야 한다. 어느 하나라도 막히면 계획은 숫자로만 남는다. 지방 분산도 마찬가지다. 수도권이 포화 상태인 것은 사실이고 데이터센터를 지방으로 보내야 한다는 주장에도 이유가 있다. 하지만 건물만 내려간다고 지역 산업이 살아나는 것은 아니다. 지방이 전기와 땅을 내주고 핵심 인력과 수익은 수도권에 남는다면 균형발전이라 부르기 어렵다. 낡은 집중 구조에 새 이름을 붙인 것에 가깝다. 우리는 비슷한 장면을 여러 번 봤다. 산업단지는 성장의 상징으로 출발했지만 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이었다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 미래 산업이라는 이름이 붙어도 결국 지역의 땅 위에 세워지고 지역의 전력을 쓰는 시설이다. 피지컬 AI도 구상만으로는 부족하다. 한국 제조업에 AI를 심는 일은 필요하다. 반도체, 자동차, 조선, 기계, 통신망은 우리가 가진 강점이다. 공장을 아는 AI, 숙련공의 경험을 데이터로 바꾸는 AI는 한국이 해볼 만한 승부처다. 그러나 그 기술이 몇몇 대기업 생산라인 안에서만 작동한다면 국가 전략이라고 부르기 어렵다. 협력사와 산업단지, 중소 제조업까지 내려가야 산업 전체의 체질이 바뀐다. 정부가 할 일은 더 큰 그림을 내놓는 데서 끝나지 않는다. 순서를 정하고 책임을 가르는 일이다. 어디에 먼저 전력을 넣을 것인가. 어느 지역에 어떤 산업을 붙일 것인가. 데이터는 누가 내고 누가 관리할 것인가. 사고가 나면 누가 책임질 것인가. 이 질문이 빠진 메가프로젝트는 크기만 큰 계획으로 끝날 수 있다. AI는 생각보다 무거운 산업이다. 소프트웨어의 속도와 제조업의 무게가 한 몸이 된 산업이다. 빨리 가야 하지만 아무 데나 가서는 안 된다. 크게 해야 하지만 무엇을 남길지 정하지 못하면 안 된다. AI 강국은 선언으로 만들어지지 않는다. 전기와 땅, 데이터와 인재, 지역과 기업이 맞물릴 때 가능하다. 그 비용을 누가 부담하고 그 이익을 어디에 남길 것인가. 이 질문에 답하는 나라가 AI 시대의 산업 지도를 그린다. 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 계산서까지 포함한 설계다.
2026-06-30 10:00:03
-
-
'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
-
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
-
-
엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 '미래 모빌리티' 시험대
[경제일보] 현대자동차그룹의 새만금 구상이 엔 비디아와의 협력 가능성으로 확장되고 있다. 새만금이 AI 데이터센터와 로봇, 수소 에너지 거점으로 부상하면서 현대 차그룹의 미래 모빌리티 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 다만 엔비디아의 참여 방식과 투자 규모, 전력 인프라 구축 계 획 등은 사업 추진을 위한 중요한 과제 로 남았다. 10일 업계에 따르면, 정의선 현대차그룹 회장은 전날 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)에게 새만금 프로젝트 참여를 제안했다. 현대차그룹은 새만금을 중심으로 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 산업을 결합한 미래 산업 거점 구축을 추진하고 있다. 황 CEO가 이에 긍정적인 반응을 나타내면서 양사 협력 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 새만금 프로젝트는 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 에너지 산업을 집적하는 대형 개발 사업이다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 9조원을 투입해 새만금 국가산업단지 내 112만4000㎡(34만평) 규모 부지에 AI 데이터센터와 AI 스마트팩토리, 로봇 제조 클러스터, AI 수소 시티, 수전해 플랜트, 태양광 발전 설비 등을 조성하는 방안을 추진하고 있다. 현대차그룹이 기대하는 부분은 AI 인프라 확보다. 소프트웨어 중심 차량(SDV)과 자율주행 기술은 대규모 데이터 학습과 검증 과정을 필요로 한다. 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼이 새만금 데이터센터 구축 과정에 활용될 경우 차량 개발과 자율주행 알고리즘 고도화, 차량용 AI 서비스 개발에 필요한 연산 환경을 확보할 수 있다. 현대차그룹이 자회사 포티투닷을 중심으로 차량용 운영체제(OS)와 AI 에이전트, 자율주행 기술 개발을 추진하고 있는 만큼 AI 인프라 확보는 미래 사업 전략과도 연결된다. AI 연산 역량 확보 여부가 향후 완성차 업체들의 소프트웨어 경쟁력을 가르는 요소 가운데 하나가 될 것으로 전망된다. 자동차 산업에서는 데이터 확보 경쟁이 중요해지고 있다. 차량에서 수집되는 주행 정보와 운전자 행동 데이터, 차량 상태 정보는 자율주행과 차량용 AI 서비스 고도화에 활용된다. 글로벌 완성차 업체들이 AI 인프라 확보에 적극 나서는 배경도 방대한 데이터를 효율적으로 학습하고 활용하기 위해서다. 현대차그룹 역시 차량용 AI 에이전트와 SDV 개발을 확대하고 있다. 향후 차량 기능 상당수가 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 개선되는 구조가 자리 잡을 경우 데이터 학습과 연산 역량 확보 중요성도 더욱 커질 것으로 예상된다. 엔비디아 입장에서도 현대차그룹은 중요한 협력 대상이다. 엔비디아는 AI 반도체 시장을 주도하고 있지만 피지컬 AI 분야에서는 실제 산업 현장에서 기술을 검증할 수 있는 환경 확보가 중요하다. 현대차그룹은 완성차 생산 공장과 물류센터, 로봇 사업을 동시에 운영하고 있어 다양한 실증 환경을 제공할 수 있다. 황 CEO는 최근 현대차그룹 양재사옥 방문 당시 “AI의 다음 물결은 모빌리티와 피지컬 AI”라고 언급했다. 피지컬 AI는 AI가 실제 공간을 인식하고 판단해 차량과 로봇, 기계를 제어하는 기술을 의미한다. 특히 보스턴다이내믹스가 개발 중인 휴머노이드와 물류 로봇은 피지컬 AI 적용 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 엔비디아는 로봇 개발용 플랫폼인 아이작(Isaac)을 통해 로봇 학습 환경을 구축하고 있다. 업계에서는 현대차그룹의 로봇 기술과 엔비디아의 AI 플랫폼이 결합될 경우 상용화 속도를 높이는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 양사의 협력이 현실화될 경우 글로벌 시장에서의 파급력도 작지 않을 것으로 예상된다. 엔비디아는 AI 반도체와 AI 소프트웨어 생태계를 주도하고 있고, 현대차그룹은 완성차 생산뿐 아니라 스마트팩토리와 로보틱스, 도심항공교통(UAM)까지 미래 사업 포트폴리오를 확대하고 있다. 제조 역량과 AI 기술이 결합될 경우 글로벌 미래 모빌리티 산업 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 자동차 산업이 하드웨어 중심 경쟁에서 소프트웨어와 AI 중심 경쟁으로 이동하는 상황에서 양사의 협력은 미래 산업 전략 측면에서도 관심을 받고 있다. 글로벌 시장에서는 자동차 산업과 AI 산업 간 협력 사례가 늘어나고 있다. 테슬라는 자체 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)를 구축해 자율주행 데이터를 학습하고 있으며 중국 기업들은 AI 기반 스마트카 개발에 공격적으로 투자하고 있다. 폭스바겐과 메르세데스-벤츠, BMW 등 글로벌 완성차 업체들도 AI 기업과 협력을 확대하는 추세다. 현대차그룹은 수소와 재생에너지, 데이터센터를 연계한 사업 구조도 검토하고 있다. 데이터센터 운영에 필요한 전력을 확보하는 동시에 수소 산업과 연계한 사업 구조를 구축할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터와 수전해 설비, 태양광 발전 단지가 함께 조성될 경우 에너지 활용 효율을 높일 수 있다는 전망도 나온다. 새만금 프로젝트가 본격화될 경우 관련 산업으로의 확산 효과도 기대된다. AI 데이터센터 구축에는 반도체와 서버, 통신 장비, 전력 설비, 냉각 시스템, 클라우드 기업 등이 참여한다. 엔비디아가 프로젝트에 참여할 경우 국내외 관련 기업들의 투자와 협력 논의가 확대될 가능성도 있다. 다만 엔비디아의 참여 방식은 구체화되지 않은 상태다. 데이터센터 구축에 직접 참여할지, AI 반도체 공급에 집중할지, 공동 연구개발 형태가 될지 여부는 향후 협의 과정을 통해 구체화될 전망이다. 투자 규모와 사업 구조 역시 아직 확정되지 않았다. 전력 인프라 확보도 중요한 과제다. AI 데이터센터는 대규모 전력 공급이 필수적이다. 재생에너지 확대와 함께 안정적인 송전망 구축, 전력 공급 체계 마련이 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 데이터센터 운영 비용과 냉각 설비 구축 비용 역시 사업성 검토 과정에서 중요한 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 “현대차그룹과 엔비디아의 협력이 현실화되면 자동차 산업을 넘어 AI와 로보틱스, 에너지 산업까지 연결되는 협력 모델이 구축될 수 있다”며 “새만금 프로젝트는 미래 모빌리티와 피지컬 AI 기술이 실제 산업 현장에 적용되는 거점으로 발전할 가능성이 있다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 11일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-11 09:42:38
-
-
SKT·엔비디아, 한국에 GW급 AI 팩토리 짓는다…AI 클라우드 동맹 본격화
[경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 한국에 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 클라우드 인프라를 구축한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 협력으로 출발한 SK그룹과 엔비디아의 동맹이 AI 데이터센터, 클라우드, 피지컬 AI, 로보틱스까지 확장되는 흐름이다. SK텔레콤은 8일 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 풀스택 AI 클라우드 파트너십을 발표했다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영 최적화를 지원하는 엔비디아의 인프라 플랫폼이다. AI 팩토리는 기존 데이터센터처럼 데이터를 저장·처리하는 시설을 넘어, AI 학습과 추론을 통해 지능형 결과물인 토큰을 생산하는 차세대 산업 인프라다. 양사는 한국에서 첫 AI 팩토리를 2027년 가동하는 것을 목표로 한다. 이후 인프라를 GW급으로 단계적으로 확대하고, 한국을 시작으로 아시아 전역에 AI 클라우드 사업을 넓힌다는 구상이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 엔비디아 클라우드 파트너에도 합류한다. 이번 동맹은 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 연쇄 회동을 계기로 구체화됐다. 두 사람은 대만 GTC와 방한 일정에서 AI 인프라 로드맵을 논의했고, SK그룹 차원의 협력 확대에 뜻을 모은 것으로 전해졌다. 핵심은 풀스택이다. AI 클라우드를 구현하려면 GPU만으로는 부족하다. AI 반도체, 메모리, 네트워크, 전력, 냉각, 데이터센터 운영 소프트웨어가 함께 맞물려야 한다. SK텔레콤은 통신망과 데이터센터 운영 경험, 기업 고객 기반을 제공하고, 엔비디아는 GPU와 DSX 플랫폼, AI 소프트웨어 생태계를 제공하는 구조다. SK하이닉스와 엔비디아의 메모리 협력도 한층 깊어진다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리 발전을 위한 장기 기술 파트너십을 추진한다. 대상은 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 베라 루빈, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼 등에 들어갈 메모리다. HBM 중심의 협력이 AI PC와 로보틱스, 엣지 AI 영역으로 넓어지는 셈이다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능만큼 메모리 성능이 중요해진다. 데이터 이동이 병목이 되면 GPU 성능을 충분히 활용하기 어렵다. SK하이닉스가 엔비디아의 차세대 플랫폼 설계 단계부터 메모리 개발에 참여하면 단순 공급사를 넘어 AI 인프라 핵심 파트너로 입지가 강화될 수 있다. 제조 혁신도 협력 축이다. SK하이닉스는 엔비디아 CUDA-X, 피직스네모, 옴니버스, 오픈USD 등을 활용해 반도체 설계·제조 시뮬레이션과 팹 디지털트윈을 고도화할 계획이다. 실제 공장을 가상공간에 구현해 생산 흐름과 장비 배치, 물류 최적화를 사전에 검증하는 방식이다. 이는 자율형 반도체 팹으로 가기 위한 기반 기술로 평가된다. SK텔레콤은 피지컬 AI 분야에서도 엔비디아와 협력하고 있다. 앞서 엔비디아 GTC 타이베이 기조연설에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공정에 적용한 디지털 트윈 사례가 소개됐다. 로보틱스 분야에서는 엔비디아 코스모스와 아이작 계열 플랫폼을 기반으로 로봇 시뮬레이션과 훈련 환경을 고도화하고 있다. 이번 발표는 통신사의 역할 변화도 보여준다. 통신망은 사람과 기기를 연결하는 인프라를 넘어 AI 클라우드의 기반으로 진화하고 있다. AI 에이전트, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI가 확산되면 대규모 연산 인프라와 네트워크, 보안, 데이터센터 운영 역량을 함께 가진 사업자의 중요성이 커진다. 성패는 전력과 냉각, 고객 확보에서 갈린다. GW급 AI 클라우드는 막대한 전력과 고밀도 냉각 설비, 안정적인 운영 능력을 요구한다. SK텔레콤이 엔비디아 플랫폼을 확보하더라도 실제 기업 고객과 산업별 AI 수요를 얼마나 빠르게 유치하느냐가 사업 안착의 핵심 변수가 될 전망이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고 한국과 세계 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.
2026-06-08 10:01:57
-