검색결과 총 16건
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삼성전자 뒤 '숨은 제국'…AI 반도체 뒤의 숨은 승부처
[경제일보] 화려한 'AI(인공지능) 혁명'의 무대 위에는 엔비디아, 삼성전자, TSMC 등 반도체 기업들이 먼저 조명을 받고 있다. 하지만 아무리 뛰어난 반도체도 전력을 안정적으로 공급 받고, 데이터를 원활하게 주고받을 수 있는 부품이 없다면 제 성능을 발휘할 수 없다. AI 서버와 데이터 센터 투자가 폭증하면서 반도체를 떠받치는 전자부품의 중요성이 커지고, 스마트폰 시대를 떠받쳤던 삼성전기의 부품 기술력이 재조명 받고 있는 이유다. 삼성전기는 삼성그룹을 대표하는 부품 계열사다. 적층세라믹콘덴서(MLCC), 카메라모듈, 반도체 패키지기판 등을 생산하며 삼성전자 스마트폰과 TV, 가전제품 경쟁력을 뒷받침해 왔다. 전류를 저장하고 신호를 안정적으로 전달하는 MLCC, 이미지를 구현하는 카메라모듈, 반도체와 시스템을 연결하는 패키지기판은 전자기기의 성능을 좌우하는 핵심 부품이다. 소비자에게는 상대적으로 덜 알려져 있지만, 삼성전기는 수십 년간 이들 부품 기술을 축적하며 삼성그룹 전자사업의 기반을 다져왔다. 화려한 완제품 뒤에는 반드시 부품 기술력이 존재한다는 이건희 선대회장의 경영 철학도 삼성전기의 성장 과정에 깊게 녹아 있다. 앞서 지난 1987년 삼성그룹 회장에 취임한 이 회장은 완제품 경쟁력만으로는 글로벌 시장을 주도하기 어렵다고 판단했다. 소재·부품 경쟁력 확보를 강조한 배경이다. 삼성전기는 1988년 국내 최초로 적층세라믹콘덴서(MLCC)를 개발·생산하며 일본 업체들이 주도하던 전자부품 시장 추격에 나섰다. 이후 MLCC와 반도체 패키지기판 분야에서 기술을 축적하며 글로벌 부품 기업으로 성장했다. 삼성전기를 대표하는 핵심 사업은 단연 MLCC다. MLCC는 전기를 저장하고 전압을 안정적으로 유지하는 전자부품이다. 스마트폰과 TV, 자동차, 서버 등 거의 모든 전자기기에 들어간다. 전자제품이 작아지고 고성능화될수록 MLCC의 역할은 더 커진다. AI 시대가 열리면서 MLCC의 중요성은 한층 높아지고 있다. AI 서버는 고성능 연산 과정에서 막대한 전력을 소모한다. 회로 안에서 전압 변동과 전기적 잡음도 커질 수밖에 없다. MLCC는 이 과정에서 전압을 안정적으로 유지하고 불필요한 노이즈를 줄여 반도체가 안정적으로 작동하도록 돕는다. AI 서버와 데이터센터 투자가 확대될수록 고용량·고신뢰성 MLCC 수요가 늘어나는 구조다. 물론 오늘의 위상이 저절로 만들어진 것은 아니다. AI가 새로운 성장동력으로 부상하기 전까지 삼성전기의 가장 큰 고민은 스마트폰 의존도를 낮추는 일이었다. 삼성전기는 스마트폰 시장 성장기 동안 삼성전자와 함께 빠르게 성장했다. 하지만 스마트폰 시장이 성숙기에 접어들고 중국 업체들의 추격이 거세지면서 성장 동력은 약화됐다. 카메라모듈과 IT용 MLCC 중심의 사업 구조는 스마트폰 업황 변화에 민감할 수밖에 없었다. 한동안 스마트폰 시장에 묶여 있던 삼성전기의 사업 포트폴리오는 AI 시대를 맞아 전환점을 맞고 있다. 생성형 AI 확산과 글로벌 빅테크 기업들의 데이터센터 투자 경쟁이 본격화되면서 AI 서버용 MLCC와 반도체 패키지기판 수요가 빠르게 늘기 시작했다. 삼성전기는 이에 맞춰 AI 서버와 전장, 네트워크용 고부가 FC-BGA를 중심으로 사업 구조를 고도화하고 있다. 삼성전기는 현재 AI 인프라 시장 확대에 대응해 FC-BGA 경쟁력을 강화하는 동시에 미래 성장동력 확보에도 속도를 내고 있다. 차세대 승부수로 꼽히는 분야는 유리기판이다. 유리기판은 AI 반도체 성능 향상을 위한 차세대 패키징 기술로 주목 받고 있다. 기존 유기기판보다 미세회로 구현이 쉽고, 전력 효율과 신호 전달 성능을 높일 수 있어 차기 AI 가속기 시장의 핵심 기술로 평가된다. 업계 관계자는 "삼성전기가 AI 인프라 시장 확대의 수혜를 보고 있는 것은 분명하지만, 과제도 남아있다"며 "글로벌 빅테크 기업들의 투자 사이클 변화, 일본·대만 업체들과의 기술 경쟁은 여전히 변수"라고 했다. 이어 "스마트폰 중심 부품 기업에서 AI 서버와 차세대 패키징 기업으로 체질을 바꾸려는 삼성전기의 변화는 이미 진행 중"이라고 덧붙였다.
2026-06-25 08:00:00
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KT클라우드, 리벨리온 NPU 적용한 공공 AI 인프라 구축
[경제일보] 공공 클라우드 시장에서 인공지능(AI) 인프라 패러다임이 GPU 중심에서 신경망처리장치(NPU) 기반으로 이동하고 있다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 정책과 맞물리면서 KT 클라우드는 NPU 서비스를 확대하고 있다. 4일 KT 클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시하고 공공 AI 인프라 시장 확대에 나선다고 밝혔다. 이번 서비스는 공공 전용 데이터센터 환경에서 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 또한 국내 NPUaaS(서비스형 NPU) 중 최초로 클라우드 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공기관 도입 요건을 충족한 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 시장은 보안 규제와 함께 국산 기술 활용 비중 확대가 중요한 평가 요소로 자리 잡고 있다. 이에 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 보안성과 비용 효율성을 동시에 충족할 수 있는 인프라 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT 클라우드의 NPU 서버는 리벨리온의 데이터센터용 AI 반도체 'ATOM 플러스'를 기반으로 구축됐다. 최근 AI 워크로드가 모델 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서, 추론에 특화된 NPU는 GPU 대비 비용 효율성과 전력 효율성을 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이를 통해 공공기관 및 공공 AX 사업 참여 기업들은 보안 규제를 준수하면서도 AI 서비스 구축에 필요한 연산 인프라를 활용할 수 있게 될 전망이다. 특히 민원 상담, 행정 업무 지원, 문서 검색 및 분석 등 공공 서비스 영역에서 AI 에이전트 적용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 클라우드 업계에서는 향후 공공 AI 인프라 시장에서 GPU 중심 구조가 점차 변화할 가능성에 주목하고 있다. 그동안 AI 인프라는 엔비디아 GPU 중심으로 구축돼 왔으나, 국산 AI 반도체 생태계 확대 정책과 맞물리면서 NPU 기반 인프라 도입이 본격화되는 흐름이라는 분석이다. 앞서 KT 클라우드는 지난 4월 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시하며 AI 인프라 사업을 확장한 바 있다. AI 넥서스는 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI SERV'를 통합한 서비스로, AI 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 특히 모델 서빙(Model Serving) 기능을 통해 복잡한 배포 과정 없이 AI 모델을 실행 환경에 적용할 수 있도록 설계했고, 모델 스토어 기능을 통해 오픈소스 모델 기반 AI 서비스 구축도 지원한다. 또한 'A100', 'H100', 'H200' 등 다양한 GPU 라인업을 제공하고 있으며, 향후 차세대 GPU인 '엔비디아 B300' 기반 서비스로 확장할 계획이다. KT 클라우드는 공공 보안 요건을 충족하는 AI 인프라 제공을 기반으로 공공기관과 지자체의 디지털 전환(AX) 수요에 대응하고, 국내 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "KT 클라우드는 최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업의 AX 혁신을 지원하고, 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-06-04 09:59:00
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D램 시대 저문다…삼성전자·SK하이닉스, AI 반도체 새 공식 쓴다
[경제일보] AI 반도체 시장의 폭발적 성장 속에 삼성전자와 SK하이닉스의 승부도 새로운 국면에 접어들고 있다. 한때 메모리 산업의 경쟁력은 생산능력 확대와 시장 점유율 확보로 설명됐다. 대규모 생산설비를 기반으로 안정적인 공급 체계를 구축하는 것이 시장 지배력의 핵심이었고 삼성전자와 SK하이닉스 역시 이를 중심으로 경쟁해왔다. 하지만 생성형 인공지능(AI) 확산으로 산업의 무게추가 빠르게 이동하고 있다. 초거대 AI 모델과 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 반도체 성능을 좌우하는 핵심 요소가 GPU를 넘어 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징, 인터커넥트 기술로 확대되고 있기 때문이다. 특히 HBM은 AI 가속기의 성능을 결정하는 핵심 부품으로 자리 잡으며 단순 메모리를 넘어 전략 자산으로 부상했다. 실제로 글로벌 빅테크들의 AI 투자 확대와 함께 HBM 공급 능력은 반도체 기업 경쟁력을 평가하는 대표 지표가 되고 있다. 이제 경쟁의 무게추는 생산량에서 기술력으로 이동하고 있다. 차세대 HBM 개발 역량과 고객사 인증, 첨단 패키징 및 시스템 통합 능력이 AI 시대 메모리 기업의 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 그 변화의 중심에는 삼성전자와 SK하이닉스가 서 있다. 흥미로운 점은 양사가 같은 시장을 바라보면서도 전혀 다른 해법을 선택했다는 점이다. SK하이닉스가 HBM 중심 전략을 통해 AI 메모리 강자의 지위를 굳히고 있다면, 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징을 결합한 '종합 반도체' 전략으로 반격에 나서고 있다. HBM에 올인했다…AI 시대 최대 수혜자 된 SK하이닉스 현재 AI 메모리 시장의 주도권은 SK하이닉스가 쥐고 있다는 평가가 우세하다. SK하이닉스는 생성형 AI 시장이 본격적으로 성장하기 전부터 HBM 개발에 집중 투자하며 시장을 선점했다. 엔비디아 공급망에 가장 먼저 안착한 데 이어 HBM3E와 HBM4 양산 체제를 구축하며 AI 메모리 시장의 대표 수혜 기업으로 자리매김했다. 과거 SK하이닉스는 메모리 업황에 따라 실적 변동성이 크게 나타나는 전형적인 D램 기업으로 분류됐다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기업 가치의 중심축 역시 범용 메모리에서 HBM으로 이동하고 있다. HBM은 일반 D램보다 기술 장벽이 높고 수익성도 월등하다. 고객사 인증 절차가 길고 공급망 진입 장벽이 높은 만큼 한 번 공급망에 진입하면 장기간 거래가 이어질 가능성이 크다. 실제로 글로벌 AI 반도체 시장 확대와 함께 HBM 공급 능력은 메모리 기업 경쟁력을 평가하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. SK하이닉스는 최근 HBM 내부 발열을 줄이는 차세대 열관리 기술을 공개하는 등 차세대 HBM5 시장 선점에도 속도를 내고 있다. HBM 적층 수 증가와 AI 가속기 성능 향상으로 발열 관리 중요성이 커지면서 열제어 기술이 차세대 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 업계에서는 SK하이닉스가 범용 메모리 기업에서 AI 메모리 전문 기업으로 체질 전환에 성공했다는 평가를 내놓고 있다. 다만 HBM 중심 성장 전략의 이면에는 고객 다변화라는 과제도 남아 있다. 현재 글로벌 AI 반도체 시장은 엔비디아가 사실상 주도하고 있다. HBM 수요 역시 상당 부분이 엔비디아 AI 가속기 생태계에서 발생하는 만큼 특정 고객과 제품군에 대한 의존도가 높아질 수밖에 없는 구조다. 이는 단기적으로는 안정적인 수요를 확보했다는 의미지만 중장기적으로는 시장 변화에 따른 리스크 요인으로 작용할 수 있다. 엔비디아의 제품 로드맵 변화나 공급망 전략 조정, 가격 협상력 확대 등이 HBM 업체들의 실적 변동성으로 이어질 가능성이 있어서다. 여기에 AMD와 인텔의 AI 가속기 경쟁력 강화, 구글·아마존·마이크로소프트 등 빅테크 기업들의 자체 AI 칩 개발 확대도 변수로 꼽힌다. AI 반도체 시장이 엔비디아 중심의 단일 축에서 다변화될 경우 HBM 업체들 역시 고객 포트폴리오 다변화 역량이 새로운 경쟁력으로 부상할 전망이다. HBM만으론 부족하다…종합 반도체 승부수 던진 삼성전자 반면 삼성전자는 다른 해법을 선택했다. 현재 삼성전자의 목표는 단순한 HBM 점유율 회복에 있지 않다. AI 시대 반도체 경쟁의 중심이 개별 부품에서 시스템 통합 역량으로 이동하고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 반도체 성능은 더 이상 GPU만으로 결정되지 않는다. HBM과 GPU를 연결하는 첨단 패키징 기술, 데이터 병목 현상을 줄이는 인터커넥트 기술, 전력 효율을 높이는 메모리 구조 등이 복합적으로 작용하며 성능을 좌우한다. 삼성전자는 최근 HBM4E 샘플 공급을 시작하며 차세대 HBM 시장 공략에 속도를 내고 있다. 동시에 파운드리와 첨단 패키징 사업을 연계한 AI 반도체 생태계 구축에도 힘을 쏟고 있다. 업계에서는 삼성전자의 강점으로 메모리와 파운드리, 첨단 패키징 역량을 함께 보유한 점을 꼽는다. AI 반도체 성능 경쟁이 개별 칩 단위에서 시스템 단위로 확장될수록 메모리와 연산칩, 패키징을 통합 설계하는 역량의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 삼성전자는 올해 3월 엔비디아 GTC 2026에서 HBM4E를 공개하며 메모리와 로직, 파운드리, 첨단 패키징을 아우르는 AI 인프라 솔루션을 전면에 내세웠다. 이어 지난달 말에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하하며 차세대 HBM 시장 추격에 속도를 냈다. 삼성전자에 따르면 HBM4E는 HBM4 대비 데이터 처리 속도와 용량을 높인 제품으로, 고객사 일정에 맞춰 양산을 추진할 계획이다. 첨단 패키징도 삼성전자가 강조하는 축이다. 삼성전자 파운드리 사업부는 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서 여러 칩을 하나의 시스템처럼 결합하는 이종집적 패키징을 주요 경쟁력으로 내세우고 있다. AI 가속기 성능이 GPU와 HBM의 연결 효율, 전력 효율, 설계 확장성에 좌우되는 만큼 패키징 역량은 HBM 경쟁의 연장선에 놓여 있다는 분석이다. CXL(Compute Express Link) 역시 삼성전자가 공을 들이는 분야다. CXL은 CPU와 메모리, 가속기 간 데이터 이동을 효율화하는 차세대 인터커넥트 기술로, AI·머신러닝과 고성능컴퓨팅 등 대용량 메모리가 필요한 데이터센터 환경에서 활용도가 커지고 있다. 삼성전자는 CXL 메모리가 여러 호스트 간 메모리 풀링과 공유를 가능하게 해 데이터센터의 자원 활용도를 높일 수 있다고 설명하고 있다. 결국 삼성전자가 그리는 청사진은 HBM 단일 제품 경쟁에 머물지 않는다. HBM4E를 앞세운 메모리 추격과 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 하나의 축으로 묶어 AI 데이터센터 전반에 대응하는 종합 반도체 전략에 가깝다. HBM 다음은 패키징…AI 반도체 전쟁터가 넓어진다 양사의 경쟁은 이미 HBM을 넘어선 상태다. 업계에서는 HBM4E와 HBM5 시대가 본격화될수록 경쟁의 무게추가 메모리 단품에서 첨단 패키징과 시스템 통합 역량으로 이동할 것으로 보고 있다. 반도체 성능 향상의 중심축이 공정 미세화에서 칩 간 연결 기술로 이동하고 있어서다. AI 가속기 1개를 구현하기 위해 GPU와 HBM, 인터커넥트 기술을 정밀하게 결합해야 하는 시대가 되면서 패키징은 사실상 또 하나의 핵심 반도체 공정으로 부상했다. 글로벌 AI 반도체 기업들 역시 칩 설계 경쟁을 넘어 패키징 공급망 확보와 생산 역량 확대에 공을 들이고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능 못지않게 데이터 이동 효율과 전력 소비를 줄이는 기술이 중요해지고 있기 때문이다. 과거 메모리 경쟁이 생산능력과 점유율 중심이었다면 AI 시대 경쟁은 시스템 구현 능력 중심으로 재편되고 있는 셈이다. AI가 바꾼 반도체 패권의 공식 결국 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 메모리 시장 점유율 다툼이 아니다. SK하이닉스는 HBM을 앞세워 AI 메모리 시장의 주도권을 강화하고 있다. 반면 삼성전자는 메모리와 파운드리, 첨단 패키징, CXL을 아우르는 종합 반도체 전략으로 AI 인프라 시장 전반을 겨냥하고 있다. 양사가 선택한 해법은 다르지만 향하는 방향은 같다. AI 시대 핵심 인프라를 선점하는 것이다. HBM 주도권을 앞세운 SK하이닉스와 종합 반도체 생태계를 구축하려는 삼성전자. 양사의 해법은 다르지만 AI 시대 반도체 경쟁의 무대가 D램을 넘어 데이터센터 전체로 확장되고 있다는 점만은 분명하다. 이제 승부는 개별 메모리가 아닌 AI 인프라 전반에서 가려질 가능성이 높다.
2026-06-02 16:57:19
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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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삼성SDS, AI·클라우드 중심 체질 전환 선언…AX 시장 공략 속도
[경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)과 클라우드 중심의 사업 구조 전환을 가속화하며 AI 인프라 확대에 속도를 낸다. 클라우드 사업 성장으로 실적 개선 흐름이 이어지고 있는 가운데 AI 데이터센터 구축과 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업 진출 등을 통해 AI 인프라 시장 공략을 본격화한다는 전략으로 풀이된다. 18일 삼성SDS는 서울 송파구 삼성SDS 캠퍼스에서 제41기 정기 주주총회를 개최하고 재무제표 승인, 정관 일부 변경, 사내·외 이사 선임, 감사위원회 위원 선임, 이사 보수 한도 승인 등의 안건을 의결했다. 이번 주주총회에서는 최근 확대되고 있는 AI 사업 전략과 클라우드 중심의 사업 구조 재편 방향도 함께 소개됐다. 삼성SDS는 이날 기업의 AI 전환(AX)을 지원하기 위한 'AI 풀스택' 전략을 중심으로 사업 포트폴리오를 재편하고 있다고 설명했다. AI 인프라, AI 플랫폼, AI 솔루션을 아우르는 구조를 통해 기업 고객의 AI 도입과 운영 전반을 지원하는 것을 목표로 하는 것이다. 삼성SDS는 데이터센터 설계·구축·운영을 대신 수행하는 'DBO' 사업에도 본격적으로 진출하는 등 AI 인프라 분야에서는 데이터센터 사업을 확대한다. DBO는 기업이 자체 데이터센터를 구축할 때 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 위탁하는 방식의 사업 모델로 30년 이상 축적된 데이터센터 운영 경험을 기반으로 기존 클라우드 서비스 제공(CSP)과 클라우드 관리 서비스(MSP)에 이어 새로운 수익 모델을 확보한다는 전략이다. AI 인프라 확대의 핵심은 신규 데이터센터 구축이다. 삼성SDS는 경북 구미에 대규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있으며, AI 연산에 필요한 고성능 GPU 운영에 최적화된 하이퍼스케일급 시설로 조성할 계획이다. 이를 통해 생성형 AI 서비스 확대에 대응할 수 있는 인프라 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 클라우드 사업 역시 성장세를 이어가고 있다. 지난해 삼성SDS의 매출은 클라우드 사업이 견인했다. IT서비스 부문 매출 6조5435억원 가운데 클라우드 매출은 전년 대비 15.4% 증가한 2조6802억원을 기록했다. 클라우드 매출 비중은 IT서비스 부문 매출의 41%를 넘어섰다. 삼성SDS는 이 같은 성장 흐름을 기반으로 올해 AI 인프라 사업에서 DBO 사업을 추가해 수익 구조를 다변화하고 성장세를 이어간다는 방침인 것으로 풀이된다. 생성형 AI 서비스 사업도 확대한다. 삼성SDS는 생성형 AI 서비스 플랫폼 '패브릭스'를 통해 다양한 글로벌 대형 언어 모델(LLM)과 기업 업무 시스템을 연계하는 AI 플랫폼 전략을 추진 중이다. 기업 고객이 기존 업무 시스템과 생성형 AI를 결합해 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정 구현 지원을 목표하는 것이다. 특히 지난해 말부터 오픈AI의 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 파트너로 참여하면서 공공, 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군에서 고객사를 확보하고 있다. 기업용 생성형 AI 도입 수요가 확대되면서 관련 사업도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. AI 기반 업무 혁신 솔루션 사업도 강화하고 있다. 삼성SDS는 자사의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'를 비롯해 엠로, 오나인, 세일즈포스 등 글로벌 솔루션을 결합해 기업 맞춤형 AI 서비스 제공 범위를 확대하고 있다. 기업의 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 솔루션 사업을 확대한다는 계획으로 분석된다. 삼성SDS는 AI 인프라, AI 플랫폼, AI 솔루션을 아우르는 사업 구조를 기반으로 대외 사업 확대에도 속도를 낼 방침이다. AX센터를 중심으로 AI 사업 실행력을 강화하고 글로벌 기업과의 전략적 파트너십을 확대해 AI 기반 서비스 사업을 확장할 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표는 "지난해 매출 13조9299억원, 영업이익 9571억원을 기록했다"며 "클라우드 사업이 IT서비스 부문 매출의 41% 이상을 차지하는 등 클라우드와 생성형 AI 중심으로 사업 구조 전환이 가시적인 성과를 내고 있다"고 말했다.
2026-03-18 11:18:31
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