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유럽 향하는 국산 AI칩…퓨리오사AI, 리스본에 RNGD 테스트베드 [경제일보] 퓨리오사AI가 글로벌 데이터센터 기업과 손잡고 유럽 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 포르투갈에 AI 반도체 평가 거점을 구축해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 자사 AI 추론 반도체 성능 검증을 지원하며 글로벌 시장 확대에 나선다는 전략이다. 8일 퓨리오사AI는 글로벌 디지털 인프라 기업 에퀴닉스와 협력해 포르투갈 리스본 에퀴닉스 LS2 데이터센터에 자사 AI 추론 반도체 'RNGD(레니게이드)' 기반 서버를 구축한다고 밝혔다. 이번 협력은 유럽 기업들이 실제 AI 모델과 워크로드를 기반으로 RNGD의 성능과 전력 효율, 운용 편의성을 직접 검증할 수 있는 테스트베드를 마련했다는 점에서 의미가 있다. 양사는 이를 시작으로 유럽 소버린 AI 시장과 AI 데이터센터 인프라 사업 협력을 확대할 계획이다. 퓨리오사AI는 이번 리스본 거점을 기반으로 현지 고객 지원 체계도 강화한다. 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트 참여 기관들은 리스본 데이터센터에서 대규모언어모델(LLM)과 에이전틱 AI를 직접 구동하고 자체 AI 모델과 워크로드를 검증할 수 있다. 올해 초 설립한 포르투갈 리스본 현지 법인 엔지니어들이 모델 구동과 시스템 구성, 소프트웨어 적용 등 도입 전 과정을 지원하며 고객 맞춤형 기술 서비스를 제공할 예정이다. 이번에 배치되는 RNGD는 퓨리오사AI가 자체 개발한 텐서축약프로세서(TCP) 아키텍처 기반의 데이터센터용 AI 추론 가속기다. 올해 초 고대역폭메모리(HBM)를 적용한 AI 가속기 가운데 드물게 양산에 성공했고, 국내외 고객사를 중심으로 상용화를 확대하고 있다. 퓨리오사AI는 RNGD가 대규모언어모델과 에이전틱 AI를 높은 전력 효율로 구동하면서 그래픽처리장치(GPU) 대비 총소유비용(TCO)을 낮출 수 있는 것이 강점이라고 했다. 기존 공랭식 데이터센터에서도 별도 냉각 설비 투자 없이 운용할 수 있어 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 기대된다는 설명이다. 업계에서는 유럽을 중심으로 소버린 AI 구축 수요가 확대되면서 전력 효율이 높은 AI 반도체와 인프라에 대한 관심도 커지고 있다고 보고 있다. 특히 전력 공급과 냉각 설비 제약이 심화되면서 GPU 중심 구조를 대체할 고효율 AI 추론 반도체 경쟁도 본격화되는 분위기다. 퓨리오사AI는 이번 주 프랑스 파리에서 열리는 'RAISE Summit 2026'에도 참가해 RNGD와 최신 소프트웨어 스택을 선보인다. 행사에서는 유럽 고객과 소버린 AI 프로젝트를 대상으로 AI 인프라 도입 논의를 이어갈 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 AI 인프라 기업 관계자들과 함께 'Powering AI Infrastructure: Solving the 21st Century Manhattan Project'를 주제로 패널 토론에 참석한다. 강지훈 최고연구책임자(CRO)는 기조연설을 통해 RNGD 소프트웨어 스택과 향후 기술 로드맵을 소개할 예정이다. 백 대표는 "유럽은 AI 서비스 확산과 함께 전력 및 냉각 인프라 제약이 중요한 과제로 떠오르고 있다"며 "에퀴닉스와 협력을 통해 유럽 기업과 소버린 AI 프로젝트가 실제 환경에서 RNGD의 성능과 경제성을 검증하고 보다 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 했다. 퓨리오사AI 관계자는 "리스본 RNGD 서버는 여러 기업이 공동으로 활용하는 평가 인프라 형태로 운영된다"며 "유럽 기업들이 실제 AI 서비스 환경에서 RNGD의 성능과 전력 효율을 직접 검증하고 도입 여부를 판단할 수 있도록 지원하는 테스트베드 역할을 하게 될 것"이라고 했다.2026-07-08 14:38:52
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KT, 18조원 투자 'AX 플랫폼 컴퍼니' 선언…AI 인프라·토큰 신사업 승부수 [경제일보] "KT의 업의 본질은 연결을 하는 곳이며, 최근까지 사람과 사람, 사람과 데이터를 연결했다면 AI 시대에는 사람과 AI, AI와 AI를 연결하는 것이 새로운 연결의 역할" 6일 박윤영 KT 대표는 서울 광진구 풀만 앰배서더 서울 이스트폴 호텔에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전과 중장기 성장 전략을 발표하며 이같이 말했다. 박 대표는 통신 본업 경쟁력 강화와 AI 기반 신성장 사업을 양축으로 하는 사업 구조를 구축해 대한민국 AI 전환을 선도하겠다는 청사진을 제시했다. KT가 향후 3년간 정보보안·네트워크에 약 12조원을 투자하고, 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AI 전환(AX) 인프라 구축에 6조원을 투입한다. 통신업의 본질 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 인프라와 토큰 기반 신사업을 앞세워 'AX 플랫폼 컴퍼니'로 전환하겠다는 전략이다. 박 대표는 취임 이후 약 100일 동안 전국 사업 현장을 직접 점검하며 정보보안과 네트워크, 고객 접점, 연구개발(R&D), 해저케이블 등 핵심 사업을 살펴본 결과를 토대로 이번 전략을 마련했다고 설명했다. 그는 "가장 먼저 보안과 KT의 현재를 들여다봤다"며 "KT의 AX 플랫폼 컴퍼니로 가기 위한 준비가 어떠한지를 (확인하는) 과정이 있었다"고 말했다. 우선 KT는 정보보안과 IT, 네트워크 등 통신 본질 경쟁력 강화를 위해 향후 3년간 약 12조원을 투자한다. 이 가운데 약 4조원은 정보보안과 IT 혁신에, 약 8조원은 네트워크 경쟁력 강화에 투입한다. 정보보안 분야에서는 제로 트러스트 기반 보안 체계를 전면 도입한다. IT와 네트워크에 분산된 보안 운영 체계를 통합하고, 클라우드 네이티브 전환과 위기 대응 체계를 구축한다. 정보보호최고책임자(CISO)와 개인정보보호책임자(CPO)를 분리하고 보안 인력을 두 배로 확대하는 등 조직 개편도 추진한다. 박 대표는 "지금까지 네트워크와 IT가 각각 해왔던 것을 회사 전체의 가장 상위 차원의 보안이라는 관점에서 통합했다"며 "보안을 막는 것이 아닌 제로 트러스트 기반으로 패러다임 자체를 바꾸겠다"고 강조했다. 네트워크 분야에서는 6세대 이동통신(6G)과 위성통신, 데이터센터 상호연결(DCI) 등 미래 네트워크 기술 확보에 집중한다. 특히 국내에서 유일하게 운영 중인 정지궤도(GEO) 위성 관제 역량을 저궤도(LEO) 위성까지 확대해 재난과 안보 상황에서도 안정적인 통신망을 제공한다는 계획이다. AI 인프라 투자도 대폭 확대한다. KT는 약 5조원을 투자해 총 1GW 규모의 AI 데이터센터(AIDC)를 실수요 기반으로 구축한다. 중앙 AI 데이터센터와 산업 현장 인근 AI 에지를 연계해 피지컬 AI와 자율주행 시대에 필요한 초저지연 AI 추론 환경을 전국에 구축한다는 구상이다. 이와 함께 약 1조원을 투자해 글로벌 해저케이블 용량을 90Tbps 이상 추가 확보한다. 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응하는 동시에 해외 빅테크의 국내 AI 데이터센터 투자를 유치해 한국을 '아시아 AX 연결 허브'로 육성한다는 전략이다. 박 대표는 "AI 데이터센터가 늘어나면 데이터 용량(해저케이블 트래픽 전망)이 8배 급증할 것으로 생각한다"며 "수요가 폭발하기 전에 해저케이블의 용량도 준비를 해야 한다고 생각한다"고 말했다. AI 서비스 사업도 확대한다. 기업 간 거래(B2B) 분야에서는 금융과 공공, 제조, 의료 산업을 중심으로 AI 전환 서비스를 확대한다. 금융 분야에서는 AI 콘택트센터(AICC)와 AI 세일즈 에이전트를 고도화하고, 공공 분야에서는 소버린 AI 기반 서비스를 확대할 예정이다. 제조와 의료 분야에서는 정부 실증사업을 기반으로 피지컬 AI 사업을 확대한다. 기업·소비자 간 거래(B2C)에서는 초개인화 서비스를 강화한다. 고객이 직접 요금제와 혜택을 설계하고 AI가 이용 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 추천하는 등 가입부터 고객서비스(CS)까지 전 과정을 AI 중심으로 재편한다는 계획이다. 박 대표는 "고객이 주도해서 요금을 설계할 수 있게끔 요금 설계의 주체가 통신사에서 고객으로 바뀌게 준비를 하고 있다"며 "모바일 펑션을 쓰실 때 불편했던 것을 해결하고 모든 과정을 디지털화하겠다"고 말했다. 신성장 사업도 구체화했다. KT는 AI 시대 핵심 자산으로 부상하는 토큰을 효율적으로 생성·관리·과금하는 '토큰 팩토리' 사업을 새로운 성장 축으로 육성한다. 전국 AI 데이터센터와 자체 토큰 최적화 엔진을 결합해 AI 서비스 운영 비용을 낮추고 다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하는 플랫폼을 구축할 계획이다. 박 대표는 "AI 시대의 새로운 경제 단위는 토큰"이라며 "고객의 입장에서 효율적으로 토큰을 활용하고 가장 좋은 답을 얻어가도록 총체적으로 마련해서 진행하겠다"고 강조했다. 스테이블코인 사업 진출도 공식화했다. 케이뱅크와 BC카드, KT의 네트워크와 보안 역량을 결합해 발행과 보관, 결제, 정산까지 아우르는 디지털 금융 플랫폼을 구축하고 제도화에 맞춰 사업을 추진할 방침이다. 박 대표는 "KT그룹은 스테이블코인 발행, 정산, 실제 사용 생태계 등 모든 것에 걸쳐 필요한 역량 요소를 다 갖추고 있다"며 "법제화가 된다면 바로 사업에 참여할 수 있도록 준비했다"고 말했다. 이와 함께 마이크로소프트(MS)뿐 아니라 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과 업스테이지, 리벨리온, 솔트룩스 등 국내 AI 기업과의 협력 범위를 확대해 AI 생태계를 강화할 계획이다. 또한 동남아시아를 비롯한 글로벌 사우스를 중심으로 AI 데이터센터와 토큰 팩토리, 피지컬 AI 등 AX 사업 모델의 해외 진출도 추진한다. 박 대표는 "KT 혼자 AX와 AIDC에 관련한 비즈니스 모델들을 할 수 없다"며 "글로벌 기업과 국내 AI 기업, 다양한 파트너와 함께 생태계를 구축해 고객과 KT, 나아가 대한민국 AI 경쟁력까지 함께 성장시키겠다"고 강조했다.2026-07-06 11:29:28
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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수 [경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.2026-07-05 16:46:24
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'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.2026-07-03 11:01:52
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
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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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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AI 추론 최적화 수요 확대…노타, 상반기 수주 174억원 기록 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장이 '학습' 중심 경쟁에서 실제 서비스를 운영하는 '추론' 경쟁으로 빠르게 이동하면서 AI 모델을 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 실행하려는 수요가 늘어나면서 AI 경량화 기술 기업인 노타의 사업 기회도 확대되는 모습이다. 26일 노타는 올해 2분기 수주액이 약 61억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간 약 28억원과 비교하면 두 배 이상 증가한 규모다. 1분기 수주액 약 113억원을 포함한 상반기 누적 수주액은 약 174억원으로 집계됐다. 최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산량과 전력 소비가 증가하는 만큼, 반도체 성능을 최대한 활용하면서도 추론 속도를 높이는 최적화 기술이 기업들의 새로운 투자 분야로 부상하고 있는 것이다. 특히 제조 현장과 자율주행, 로봇, 스마트시티 등 피지컬 AI 분야가 확대되면서 클라우드 서버가 아닌 단말기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 산업 현장에서는 네트워크 연결 여부와 관계없이 실시간으로 AI를 실행해야 하는 사례가 늘어나면서 AI 모델을 경량화하고 하드웨어 환경에 맞게 최적화하는 기술 수요가 확대되고 있다. 이에 노타는 시장 변화에 맞춰 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 AI 비전 솔루션 'NVA(노타 비전 에이전트)'를 양축으로 사업을 확대하고 있다. 노타에 따르면 플랫폼 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 184% 성장했다. 최근 AI 반도체 기업 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하면서 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm 등에 이어 반도체 및 하드웨어 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 하드웨어 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있도록 지원하며, 피지컬 AI와 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터 환경에서도 AI 추론 효율을 높이는 기술로 활용되고 있다. 노타는 AI 반도체 종류가 다양해질수록 각 칩 특성에 맞는 최적화 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다고 설명했다. 산업 현장 중심의 AI 솔루션 사업도 성장세를 이어갔다. NVA 솔루션 부문은 지난해 같은 기간보다 약 1.8배 성장했다. 제조업과 건설, 플랜트, 산업안전 분야를 비롯해 영상 관제와 도시 안전, 교통 인프라 등 다양한 분야에서 적용 사례를 확대하며 사업 기반을 넓히고 있다. 최근에는 교통 영상 기반 비전언어모델(VLM) 분석과 다중 운집 분석 등 공공안전 분야 레퍼런스도 확보했다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 즉시 실행하려는 수요가 늘면서 NVA의 적용 범위도 지속 확대되고 있다. IT 업계에서는 향후 AI 시장 경쟁이 모델 자체의 성능뿐 아니라 얼마나 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는지가 중요 요인으로 작용할 것으로 전망하고 있다. AI 서비스가 제조와 모빌리티, 로봇, 공공안전 등 실제 산업 현장으로 확산될수록 추론 최적화와 경량화 기술은 AI 생태계의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 분석이다. 특히 노타는 플랫폼과 솔루션을 동시에 확대하며 AI 최적화 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 플랫폼 사업에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고, 솔루션 사업에서는 산업안전과 모빌리티, 교통, 공공안전 등 피지컬 AI 수요를 기반으로 레퍼런스를 확대해 AI 추론 최적화 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산될수록, 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 NVA 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.2026-06-26 15:16:27
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"AI는 어떻게 생각하는가"…SKT, A.X K2 기술 세미나 개최 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정과 기술적 배경을 공개하며 개발자 및 연구자 생태계 확대에 나선다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있는 SK텔레콤은 산학 협력을 바탕으로 차세대 AI 모델 경쟁력 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 18일 SK텔레콤은 서울 을지로 본사에서 독자 AI 파운데이션 모델에 관심 있는 학생과 개발자를 대상으로 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 SK텔레콤이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연구 방향과 기술적 기반을 공유하기 위해 마련됐다. 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계 확대와 연구 저변 강화를 위한 공개 소통 행보로 분석된다. 행사에는 개발자와 학생, SK그룹 관계자 등 200여 명이 참석했다. 참가자들은 강연 이후 질의응답과 토론을 통해 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성에 대한 의견을 나눈 것으로 알려졌다. 첫 번째 강연자로 나선 서인석 서울대학교 수리과학부 교수는 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 AI의 작동 원리와 학습 과정을 설명했다. 특히 거대언어모델(LLM)이 수학적 개념을 학습하고 추론 능력을 발전시키는 과정을 수학자의 시각에서 소개했다. SK텔레콤은 이번 세미나를 포함해 총 3회에 걸쳐 AI 기술의 핵심 요소를 공유할 예정이다. 오는 23일에는 서울대 컴퓨터공학부 유영재 교수가 AI 추론 기술을, 내달 1일에는 서울대 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 강연을 진행한다. 이번 세미나는 AI의 추론 능력과 멀티모달 역량, 산업 활용 생태계 등 독자 AI 모델 구축에 필요한 핵심 요소들을 학문적 관점에서 설명하는 데 초점을 맞췄다. SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 자체 AI 경쟁력 확보에 힘을 쏟고 있다. 독자 AI 모델은 해외 빅테크 기술 의존도를 낮추고 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있는 기반으로 주목받고 있다. 특히 A.X K2는 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능은 물론 멀티모달 이해 능력과 산업 적용성을 강화하는 방향으로 개발되고 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 대학과 연구기관, 산업계가 참여하는 산학 협력 체계를 확대할 계획이다. SK텔레콤은 앞으로도 AI 기술 개발 과정과 연구 성과를 공개하며 개발자와 연구자, 학생들이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지"라고 말했다.2026-06-18 10:27:55
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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.2026-06-11 17:24:12
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![[젠슨 황의 네 가지 선물②] GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607131206996106.jpg)
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.2026-06-07 16:33:41
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노타, GPU·NPU 역할 분담으로 온디바이스 AI 효율 높인다 [경제일보] AI PC 시장이 본격 확대되면서 인공지능(AI) 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 GPU와 NPU, CPU 등 다양한 연산 장치를 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이에 AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 AI PC 환경에서 GPU와 NPU를 함께 활용하는 이기종 컴퓨팅 기반 대규모 언어 모델(LLM) 추론 최적화 기술을 구현하며 온디바이스 AI 시장 공략에 나선 것으로 분석된다. 4일 노타는 '인텔 루나 레이크' 기반 AI PC에서 GPU와 NPU를 동시에 활용하는 이기종 컴퓨팅 기반 LLM 추론 최적화 기술을 구현했다고 밝혔다. 최근 AI PC 시장에서는 NPU 탑재 여부를 넘어 실제 AI 워크로드를 얼마나 효율적으로 처리할 수 있는지가 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다. AI PC 내부에는 CPU와 GPU, NPU 등 서로 다른 특성을 가진 연산 장치가 탑재되는데, 각 장치의 역할을 어떻게 분담하느냐에 따라 성능과 전력 효율이 크게 달라질 수 있기 때문으로 알려졌다. 노타는 해당 환경에 맞춰 LLM 추론 과정을 입력 처리 단계와 답변 생성 단계로 분리해 각각의 특성에 최적화된 연산 장치를 배치하는 '분리형 추론' 방식을 적용해 해결했다고 설명했다. 구체적으로 입력 데이터와 프롬프트를 처리하는 단계는 병렬 연산 성능이 뛰어난 GPU가 담당하고, 실제 답변을 생성하는 추론 단계는 전력 효율성이 높은 NPU가 수행하도록 설계했다. 단일 프로세서에 모든 연산을 집중시키는 기존 방식과 달리 작업 특성에 따라 하드웨어 자원을 분산 배치한 것이다. 노타에 따르면 해당 기술 적용 결과 단일 GPU 기반 추론 방식 대비 토큰당 에너지 소비량은 약 32% 감소했고 생성 처리량은 약 12% 향상됐다. 또한 단일 NPU 기반 추론 방식과 비교하면 첫 응답 지연 시간은 약 89% 단축된 것으로 나타났다. 이번 발표는 단순히 GPU와 NPU를 함께 사용하는 수준을 넘어 AI 모델의 연산 특성을 분석해 각 작업을 가장 적합한 프로세서에 배분한 것이 특징이다. 동일한 AI PC 환경에서도 하드웨어 자원을 어떻게 활용하느냐에 따라 실제 사용자 경험이 크게 달라질 수 있음을 보여준 것이다. 인텔과 엔비디아 등 주요 기업들이 CPU·GPU·NPU를 결합한 AI PC 전략을 공개했으며, 데이터센터 시장에서도 AI 추론 작업을 단계별로 분리해 서로 다른 연산 장치에 할당하는 방식이 확산되고 있다. 앞서 AI 모델 경량화와 압축 기술에 강점을 보여온 노타는 이번 기술을 통해 모델 최적화를 넘어 AI 실행 환경과 하드웨어 활용 방식까지 아우르는 통합 최적화 역량을 선보인 것으로 평가된다. 특히 AI PC와 온디바이스 AI 시장에서는 제한된 전력과 연산 자원 안에서 최대 성능을 구현해야 하는 만큼 하드웨어 자원 활용 효율이 사용자 경험을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 향후 AI PC 보급이 확대될수록 이기종 컴퓨팅과 런타임 최적화 기술의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망된다. 채명수 노타 대표는 "AI PC 시대에는 AI 모델을 기기 안에 올리는 것만으로는 충분하지 않으며 GPU, NPU 등 다양한 연산 장치를 모델 특성에 맞게 조합하는 최적화 역량이 실제 AI 경험을 좌우한다"며 "노타는 모델 경량화, 런타임 최적화, 하드웨어 최적화 기술을 결합해 AI PC 시대의 온디바이스 AI 실행 효율을 높여 나가겠다"고 말했다.2026-06-04 14:11:19
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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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'K-엔비디아' 현실로…SKT, 데이터센터서 국산 반도체 검증 진행 [경제일보] 국산 인공지능(AI) 반도체를 실제 서비스에 적용하는 실증이 본격화되면서 'K-엔비디아'로 불리는 국내 AI 반도체 육성 전략이 현장 단계로 진입하고 있다. 정부의 대규모 투자 계획과 민간 기업의 인프라 구축이 맞물리며 소버린 AI 구현을 위한 생태계 조성이 속도를 내고 있는 것으로 풀이된다. 29일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 인천에 위치한 SK텔레콤 AI 서비스 전용 데이터센터를 방문해 국산 NPU(신경망처리장치) 적용 현황을 점검했다고 밝혔다. 이번 점검은 정부가 추진 중인 'K-엔비디아 육성 프로젝트'의 일환으로 AI 반도체의 실제 적용 사례를 확인하기 위해 마련된 것으로 알려졌다. 현장에는 과기정통부 관계자와 함께 국내 AI 반도체 기업 리벨리온 경영진이 동행했고 데이터센터 내 국산 NPU 기반 서버 운영 상황이 공유됐다. 현재 해당 데이터센터에는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰'과 '아톰 맥스'를 탑재한 서버가 구축돼 실제 서비스에 활용되고 있다. SK텔레콤은 해당 데이터센터의 NPU를 자사 AI 서비스에 적용하고 있다. 통화 내용을 자동으로 정리하는 '에이닷'과 통화 요약 기능, 반려동물 영상 진단 보조 서비스 '엑스칼리버' 등에 국산 NPU가 활용되고 있다. 특히 자체 거대언어모델(LLM) '에이닷엑스'를 기반으로 하루 최대 5000만건 규모의 API 호출을 처리하며 국산 LLM과 국산 반도체를 결합한 소버린 AI의 구현을 진행하고 있다. 최근 정부는 'K-엔비디아 육성 프로젝트'를 통해 AI·반도체 분야에 대규모 자금을 투입하고 있다. 국민성장펀드를 활용해 5년간 50조원, 올해 10조원 규모의 자금을 공급하고 오는 2030년까지 글로벌 수준의 AI 반도체 기업을 육성한다는 목표다. AI 반도체 시장은 빠르게 성장하는 분야로 꼽힌다. 미국의 IT 리서치 기업 가트너는 글로벌 AI 반도체 시장이 지난 2024년 818억 달러(약 121조원) 규모에서 오는 2029년까지 3902억 달러(약 577조원) 규모까지 연평균 30% 이상 성장할 것으로 전망했다. 시장의 성장을 따라가기 위해 정부는 단순 칩 개발을 넘어 소프트웨어와 모델, 서비스까지 포함한 '풀스택' 실증이 필요하다는 입장이다. 실제 서비스 환경에서 성능과 경제성을 검증해야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단으로 풀이된다. 이에 SK텔레콤과 리벨리온은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm과 협력해 CPU와 NPU를 결합한 AI 추론 서버 개발에 착수했고 향후 자체 AI 모델을 해당 인프라에서 운영하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다. 또한 양사는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 함께 참여하며 기술 검증과 상용화를 병행하고 있다. SK텔레콤은 자회사 사피온코리아와 리벨리온의 합병 이후 지분 관계를 기반으로 협력을 강화하며 데이터센터와 서비스 전반에 국산 NPU 적용을 확대할 전망이다. SK텔레콤 관계자는 "국가 간 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계의 자립성 강화는 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "국산 LLM이 국산 NPU를 통해 서비스되는 '소버린 AI'를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-04-29 16:30:00
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통신 3사, 월드IT쇼서 미래 기술 제시…AI 중심 사업 방향 공개 [경제일보] 국내 정보통신기술(ICT) 전시회인 '월드IT쇼'에서 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)가 인공지능(AI)을 중심으로 한 미래 기술 전략을 공개한다. 통신 3사는 각각 AI 인프라, AX 플랫폼, 보이스 AI 등 차별화된 기술을 선보이며 AI 기반 통신사 전환 방향을 제시할 계획이다. 21일 SK텔레콤, KT, LG유플러스는 월드IT쇼에 참가해 C홀에 부스를 열고 각 사의 기술을 선보인다고 밝혔다. 서울시 강남구 코엑스에서 오는 22일부터 24일까지 열리는 이번 월드IT쇼는 과학기술정보통신부가 주최하는 국내 최대 ICT 종합 전시회로 평가받는다. 생성형 AI, 멀티모달 AI, 디지털 휴먼, 로보틱스, XR, 스마트 모빌리티, 데이터 보안 등 다양한 분야 최신 기술이 공개되며 대·중견·중소기업과 투자사 간 협력 기회를 제공하는 비즈니스 커넥팅 프로그램도 함께 진행될 예정이다. 이번 전시회에서 SK텔레콤은 '올 어바웃 AI'를 전시 콘셉트로 864㎡ 규모의 대형 전시관을 마련하고 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 풀스택 AI 기술을 공개한다. 전시관은 네트워크 AI, AI 데이터센터 솔루션, AI 모델, 에이전트 AI, 피지컬 AI 등 5개 존으로 구성된다. 네트워크 AI 존에서는 AI 기지국과 네트워크용 AI 에이전트 등 차세대 네트워크 기술이 소개된다. AI 데이터센터 솔루션 존에서는 'K-소버린 GPUaaS', AI 데이터센터 인프라 매니저, AI 추론 팩토리 등 AI 인프라 기술이 전시된다. AI 모델 존에서는 SK텔레콤의 대형언어모델 A.X와 매개변수 5000억 규모의 초거대 AI 모델 A.X K1이 공개된다. 에이전트 AI 존에서는 에이닷 전화, 에이닷 노트, 에이닷 오토 등 AI 서비스가 소개되며 피지컬 AI 존에서는 디지털 트윈과 로봇 트레이닝 플랫폼을 통해 현실 환경에서 작동하는 AI 기술이 시연된다. 권영상 SK텔레콤 커뮤니케이션 지원실장은 "이번 월드 IT 쇼를 통해 대한민국 대표 AI 기업인 SK텔레콤이 보유한 풀스택 AI 역량을 관람객이 직접 체감하실 수 있을 것"이라며 "전시장을 찾아 주시는 모든 분들이 생각을 넘어 현실을 움직이는 AI를 경험하는 뜻깊은 자리가 되길 바란다"고 말했다. KT는 '이음'을 주제로 AX 플랫폼 중심의 기술 전략을 선보일 예정이다. 전시 공간에는 한글을 디자인 모티브로 적용했으며 AX 플랫폼과 6G 등 27개 기술을 소개한다. AX 플랫폼 공간에서는 KT의 AI 모델 '믿음 K 프로' 체험이 가능하며 에이전틱 AICC와 산업별 AI 적용 사례가 함께 공개된다. 공공, 금융, 제조 등 다양한 산업 환경에서 적용 가능한 AI 서비스도 소개된다. 6G 공간에서는 네트워크가 스스로 판단하고 소통하는 지능형 인프라 기술이 전시된다. 유비쿼터스, AI 네이티브 등 6대 핵심 비전과 관련 기술도 함께 공개된다. 피지컬 AI 공간에서는 K RaaS를 통해 다양한 로봇과 설비가 AI 에이전트로 연계되는 산업 현장 활용 사례가 소개된다. KT는 이와 함께 AI 기반 참여형 체험 콘텐츠도 운영한다. AI 카메라를 활용한 참여형 콘텐츠와 AI 응원댄스, AI 휴먼 체험 등 관람객이 직접 참여할 수 있는 프로그램도 마련했다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 "이번 전시는 AI와 네트워크를 중심으로 AX 서비스와 미래 인프라를 체험할 수 있도록 구성했다"며 "관람객이 다양한 AI 기술을 직접 경험하는 자리가 될 것"이라고 말했다. LG유플러스는 이번 월드IT쇼에 처음 참가해 보이스 AI 중심 기술을 선보인다. '사람중심 AI'를 주제로 AI 에이전트, AI 컨택센터, AI 인프라 등 다양한 보이스 AI 서비스를 발표할 예정이다. 이번 전시회에서 LG유플러스는 자사의 대표 기술 AI 에이전트 '익시오'의 진화형 모델인 '익시오 프로'를 국내에서 처음 공개한다. 익시오 프로는 사용자 발화와 맥락을 분석해 필요한 행동을 제안하는 능동형 AI 에이전트로, 앞서 LG유플러스는 지난달 2일 스페인 바르셀로나에서 열린 'MWC26' 전시회에서 선보인 바 있다. 미디어아트 전시도 함께 마련됐다. 관람객의 목소리를 입력하면 AI가 감정과 톤을 분석해 개인화된 식물 형태로 구현하는 인터랙티브 미디어아트가 공개된다. 보이스 AI가 감성 영역으로 확장되는 사례를 체험할 수 있도록 구성됐다. 이와 함께 동형암호 기반 AI 보안 기술과 기업용 AI 솔루션도 전시된다. 차세대 AI 상담 솔루션 에이전틱 AICC와 온프레미스형 소버린 AI 어플라이언스도 함께 공개된다. 김다림 LG유플러스 마케팅커뮤니케이션담당은 "월드IT쇼 첫 참가를 통해 LG유플러스가 추구하는 AI 기술 방향과 고민을 산업 전반과 공유하고자 한다"며 "보이스 AI를 중심으로 고객의 일상과 다양한 산업 현장을 연결하는 차별화된 AI 경험을 통해 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-21 14:00:30
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SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
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