2026.07.14 화요일
검색
'AI 풀스택' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
팀네이버, AI 취약점 찾는 기술로 ICML 상위 2.2%…'서울 월드모델'도 공개 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 모델을 공격자의 시각에서 검증하는 레드티밍 기술로 세계 3대 AI 학회에서 상위권 평가를 받았다. 여러 AI의 협업 순서를 자동 설계하는 기술부터 서울을 가상공간에 재현한 월드모델까지 공개하며 검색을 넘어 피지컬 AI로 연구 범위를 넓혔다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 ‘ICML 2026’에 참가해 논문 6편과 실서비스 적용 사례를 발표했다고 13일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 처음 한국에서 개최됐다. ◆ AI가 위험한 답을 하도록 공격…배포 전 취약점 찾는다 가장 높은 평가를 받은 연구는 ‘스테이블 지플로우넷’이다. 대형언어모델(LLM)이 유해하거나 위험한 답변을 내놓도록 유도하는 공격 문장을 자동으로 생성해 취약점을 찾는 레드티밍 기술이다. 네이버에 따르면 해당 논문은 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 ‘스포트라이트’에 선정됐다. 기존 생성흐름네트워크(GFlowNet) 기반 레드티밍은 학습이 불안정하거나 비슷한 공격 패턴만 반복하는 ‘모드 붕괴’ 문제가 있었다. 연구팀은 공격 문장끼리의 비교 학습과 불안정한 평가값을 걸러내는 방식을 적용해 공격 성공률과 다양성을 함께 높였다. 이 기술은 AI 서비스 출시 전 정상적인 성능만 시험하는 대신 악의적인 이용자가 안전장치를 우회하는 상황까지 점검하는 데 활용할 수 있다. 다만 실험에서 높은 공격 성능을 보였다는 사실이 모든 실제 서비스의 취약점을 찾아낼 수 있다는 의미는 아니다. 모델과 운영 환경에 따른 추가 검증이 필요하다. AI 모델의 개발·운영 비용을 줄이기 위한 연구도 발표됐다. ‘시머지’는 서로 다른 업무에 특화된 모델을 하나로 합칠 때 전체 구조를 다시 학습하지 않고 단일 레이어만 조정하는 병합 기술이다. 연구진은 비전과 자연어처리 벤치마크에서 기존 모델 병합 방식보다 경쟁력 있는 성능을 확인했다고 설명했다. ‘플로우봇’은 여러 AI 에이전트가 문제를 해결할 때 필요한 작업 순서를 자동으로 탐색한다. 사람이 도구 호출 순서와 업무 흐름을 일일이 설계하는 부담을 줄여 에이전트 개발 속도와 운영 효율을 높이는 기술이다. 수백∼수천개 데이터셋을 특성별로 나눠 학습한 뒤 한 차례 병합하는 연구도 공개됐다. 성격이 다른 데이터를 한꺼번에 학습할 때 발생하는 성능 충돌을 줄이면서 LLM 후공정 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. ◆ 서울을 로봇 훈련장으로…피지컬 AI 연결 현실 공간을 이해하는 연구도 주요 축이었다. 네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상에서 물체의 이동 궤적과 형태를 분리해 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 발표했다. 자율주행과 로봇이 동적인 환경을 파악하는 데 활용할 수 있다. 네이버·네이버랩스와 KAIST, 서울대가 공동 개발한 ‘서울 월드모델’도 소개했다. 서울 전역의 공간 데이터를 가상 환경으로 구현해 로봇이 실제 도시에 투입되기 전 이동 경로와 행동을 반복 학습하도록 하는 플랫폼이다. 팀네이버가 이번 학회에서 강조한 것은 개별 논문 수보다 연구의 연결 구조다. AI 모델을 개발한 뒤 안전성을 검증하고 여러 모델과 에이전트를 효율적으로 운영한 다음 로봇이 움직이는 현실 공간까지 적용하겠다는 것이다. 향후 연구 성과가 검색과 지도, 쇼핑, 로봇 등 실제 서비스의 성능과 비용 개선으로 이어지는지가 ‘AI 풀스택’ 전략을 평가할 기준이 될 전망이다.2026-07-13 11:51:59
-
![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.2026-07-02 13:54:15
-
SK, K-AI 얼라이언스 50개사로 확대…글로벌 AI 생태계 키운다 [경제일보] SK가 주도하는 인공지능(AI) 기업 연합체 ‘K-AI 얼라이언스’가 50개 회원사 규모로 확대됐다. SK는 미국 실리콘밸리에서 회원사와 글로벌 투자자, 빅테크 관계자들이 참여하는 행사를 열고 AI 생태계의 글로벌 확장 전략을 본격화했다. SK AI위원회는 K-AI 얼라이언스가 지난 26일 미국 실리콘밸리 멘로파크에서 ‘유나이트 2026’을 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 행사에는 유영상 SK AI위원장을 비롯해 하민용 SK텔레콤 AI DC개발본부장, 정희진 SK하이닉스 아메리카 벤처 인베스트먼트 부사장 등 SK 주요 관계자들이 참석했다. 회원사와 글로벌 벤처캐피털, AWS 등 빅테크 관계자들도 함께해 AI 투자와 기술 동향, 사업 협력 방안을 논의했다. K-AI 얼라이언스는 2023년 SK텔레콤 주도로 출범했다. 출범 당시 7개 기업으로 시작했지만 현재는 50개 회원사가 참여하는 국내 대표 AI 연합체로 성장했다. 회원사는 AI 반도체, 인프라, 모델, 애플리케이션 등 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 있다. 특히 회원사의 35% 이상이 해외에 본사를 두고 있어 국내 AI 기업의 글로벌 진출 창구 역할도 맡고 있다. 유영상 위원장은 “AI 산업은 단일 기업이 독자적으로 모든 경쟁력을 확보하기 어려운 시대로 접어들고 있다”며 “반도체, 데이터센터, 모델, 서비스를 아우르는 AI 풀스택 생태계가 유기적으로 연결될 때 실질적인 혁신이 가능하다”고 말했다. AI 경쟁이 특정 기술 하나가 아니라 인프라와 서비스, 자본과 시장이 결합된 생태계 경쟁으로 바뀌고 있다는 의미다. ◆ SK텔레콤에서 그룹 AI위원회로 확대 올해부터 K-AI 얼라이언스의 운영 주체는 SK텔레콤에서 SK수펙스추구협의회 산하 AI위원회로 확대 개편됐다. SK텔레콤 중심의 AI 협력체에서 SK하이닉스, SK AX 등 그룹 주요 계열사와 함께 움직이는 플랫폼으로 위상이 커진 것이다. 이번 행사에서 공개된 중장기 전략 ‘K-AI 얼라이언스 2.0’도 같은 방향을 담고 있다. 기존 네트워킹 중심 협력에서 벗어나 SK 멤버사와의 공동 기술 개발, 사업 검증(PoC), 신규 서비스 발굴, 글로벌 고객 확보까지 지원하는 구조로 확장하겠다는 구상이다. 일본, 중동, 동남아 등에서도 정례 프로그램을 운영해 회원사의 해외 투자 유치와 사업 확장을 지원할 계획이다. 유 위원장은 글로벌 빅테크와의 협력뿐 아니라 한국 AI 기업의 자체 역량 확보도 강조했다. 엔비디아와 AMD 등 글로벌 기업의 AI 반도체를 활용해 시장 흐름에 뒤처지지 않으면서도 리벨리온 같은 국내 AI 반도체 기업을 키우고, 데이터센터와 모델·서비스 역량을 국내에 축적해야 한다는 취지다. 기술 종속을 피하려면 개별 기업의 경쟁력보다 생태계 전체의 연결이 중요하다는 판단이다. SK는 향후 K-AI 얼라이언스를 100개사 규모로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 국내 AI 스타트업과 기술 기업을 더 폭넓게 묶어 투자자와 글로벌 고객이 먼저 찾는 AI 생태계 플랫폼으로 키우겠다는 목표다. K-AI 얼라이언스의 성패는 회원사 숫자보다 실제 사업 성과에 달려 있다. 공동 기술 개발이 매출로 이어지고, PoC가 상용 계약으로 전환되며, 국내 AI 기업이 글로벌 고객을 확보해야 연합체의 의미가 커진다. AI 경쟁은 이제 혼자 빠르게 뛰는 싸움이 아니다. 누가 더 강한 생태계를 만들고 세계 시장과 연결하느냐가 다음 승부처다.2026-06-28 12:07:50
-
대통령 자문기구 "AI 전환, 성장만으론 부족…혁신·포용 국가전략 필요" [경제일보] 대통령 자문기구인 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의가 인공지능(AI) 전환 시대의 국가 전략 마련을 주문했다. AI가 산업 경쟁력뿐 아니라 고용과 교육, 지역 격차를 동시에 흔드는 만큼 혁신과 포용을 함께 설계해야 한다는 문제의식이다. 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의는 25일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 ‘AX 도전과 대응: 혁신·성장·포용을 위한 국가전략’을 주제로 공동 심포지엄을 열었다. 양 자문회의는 AI 전환 경쟁력 확보와 포용적 전환을 위한 정책 방향을 논의했다. 이경수 국가과학기술자문회의 부의장은 개회사에서 “AI가 기업과 산업, 교육과 고용을 비롯한 사회 전반과 일상에 깊이 결합하고 있다”며 “기회와 격차 문제를 함께 살피고 대응할 수 있는 실질적 전략을 도출해야 한다”고 말했다. 김성식 국민경제자문회의 부의장은 에이전틱 AI와 피지컬 AI 확산을 새로운 기회로 봤다. 그는 제조 경쟁력과 데이터, 디바이스 역량을 바탕으로 AI 풀스택 전략을 구축하고 국가 차원의 협력 체계를 마련해야 한다고 강조했다. AI 모델만이 아니라 반도체와 클라우드, 네트워크, 제조 현장 적용까지 연결하는 전략이 필요하다는 취지다. 정부와 산업계도 같은 문제의식을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 최태원 대한상공회의소 회장은 축사를 통해 AI 전환기 미래 전략 확보를 위해 정부와 산업계의 협력이 필요하다고 밝혔다. 첫 세션에서는 제조 피지컬 AI 도입 전략과 AX 산업 생태계 강화가 논의됐다. 장영재 KAIST 교수는 AI가 정보기술 시스템 중심을 넘어 센서와 통신장비, 데이터 인프라가 함께 발전하는 생태계형 기술로 진화하고 있다고 진단했다. 제조 분야를 기반으로 한 AX 혁신과 ‘다크 팩토리’ 턴키 수출 전략도 제안했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 설비와 로봇, 제조 공정을 인식하고 판단하며 움직이는 기술 흐름이다. 한국이 강점을 가진 제조업과 결합할 경우 생산성 향상과 공정 자동화, 스마트팩토리 수출로 이어질 수 있다. 반대로 핵심 소프트웨어와 운영체계를 해외 기술에 의존하면 제조 경쟁력의 부가가치가 외부로 빠져나갈 수 있다는 우려도 나온다. 권용현 LG유플러스 부사장은 소버린 AI 생태계의 필요성을 제기했다. 국내 자체 스택이 갖춰지지 않으면 매출의 상당 부분이 해외로 유출될 수 있다는 지적이다. 통신망과 클라우드, 데이터센터, 디바이스, AI 모델을 국내 산업 생태계 안에서 연결해야 실질적 경쟁력을 확보할 수 있다는 의미다. 교육과 노동시장 재설계도 주요 의제로 다뤄졌다. 류근관 서울대 명예교수는 AI 확산이 노동수요를 숙련 수준에 따라 비대칭적으로 재편하는 ‘스킬 축 J커브’ 구조를 보인다고 분석했다. 그는 선택과 집중형 교육체계 구축을 핵심 전략으로 제시했다. 배상훈 성균관대 교수는 AI 교육 확대와 격차 해소를 함께 추진해야 한다고 강조했다. 생애주기형 맞춤형 AI 교육체계를 구축해 학생과 재직자, 고령층이 각자의 수준에 맞게 AI 역량을 갖추도록 해야 한다는 제안이다. AI 전환이 특정 계층의 기회로만 작동하지 않도록 교육 접근성을 넓혀야 한다는 취지다. 이번 심포지엄은 AI 정책의 초점이 기술 개발에서 산업 구조와 노동, 교육, 포용 전략으로 넓어지고 있음을 보여준다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 확산되면 기업의 업무 방식과 제조 현장, 고용 구조는 빠르게 바뀔 수밖에 없다. 국가 전략도 모델 개발이나 규제 완화에 머물 수 없다. 양 자문회의는 이번 심포지엄에서 제기된 정책 제안과 현장 의견을 향후 대통령 자문과 정책 제언 과정에 반영하고 후속 논의를 이어갈 방침이다. AI 전환은 더 이상 먼 미래의 산업 의제가 아니다. 한국이 제조와 데이터, 인재 기반을 실제 경쟁력으로 연결하려면 기술 투자와 교육 개편, 산업 생태계 전략을 같은 속도로 추진해야 한다.2026-06-25 15:09:13
-
![[데스크칼럼] 챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619174034895392.jpeg)
챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다 우리는 인공지능을 너무 오래 화면 속에서만 봤다. 질문을 던지면 답을 쓰고 문서를 요약하고 그림을 만들고 코드를 고치는 기술로 받아들였다. 챗GPT가 얼마나 똑똑한지, 국산 AI가 얼마나 따라왔는지 어느 모델이 더 빠르고 저렴한지를 따졌다. 한국 사회는 그것을 AI 경쟁이라 불렀고 정부는 그것을 미래 산업이라고 설명해 왔다. 그러나 질서는 바뀌고 있다. AI는 더 이상 화면 안에 머물지 않는다. 공장과 병원, 조선소와 물류창고, 자율주행차와 로봇, 국방 시스템과 전력망으로 들어가고 있다. 문장을 생성하는 AI의 시대에서 물리 세계를 움직이는 AI의 시대로 넘어가는 중이다. 정부가 19일 피지컬 AI 얼라이언스 2기를 출범시킨 것도 이런 변화와 무관하지 않다. 이름은 낯설지만 방향은 분명하다. 논의 중심 협의체를 실행형으로 전환해 산업 현장에 실제 적용되는 AI를 만들고, 국산 AI 반도체와 모델, 소프트웨어, 로봇과 센서, 컴퓨팅 인프라를 하나로 묶겠다는 구상이다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 구축의 출발점인 셈이다. 선언이 늦은 것은 아니다. 다만 시간이 많지도 않다. 미국은 엔비디아와 빅테크를 중심으로 AI 인프라를 산업 시스템으로 전환하고 있다. 중국은 국가 주도로 로봇과 제조 AI를 밀어붙이고 있고 일본은 로봇과 고령화 대응 산업을 결합하고 있다. 유럽은 규제와 표준을 무기로 영향력을 확대하고 있다. 우리는 지금 어디에 서 있는가. 아직도 챗봇 성능 비교에 머물러 있는 것은 아닌지 돌아볼 필요가 있다. 냉정하게 말하면 한국이 챗봇 경쟁에서 미국 빅테크를 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 모델 규모와 자본, 데이터, 클라우드 인프라의 격차가 존재한다. 그러나 피지컬 AI는 다르다. 공장과 조선소, 반도체 생산라인, 병원과 물류망, 통신 인프라와 제조 데이터를 가진 나라는 많지 않다. 한국은 바로 그 현장을 보유하고 있다. 다만 현장이 있다고 자동으로 플랫폼이 되는 것은 아니다. 반도체와 로봇, 통신망과 데이터센터, 소프트웨어 기업이 제각각 움직인다면 그것은 생태계가 아니다. 피지컬 AI의 경쟁력은 개별 기술보다 연결 능력에서 나온다. 센서가 데이터를 수집하고 네트워크가 이를 전달하며 AI 모델이 판단하고 로봇과 설비가 움직인다. 그 결과가 다시 데이터로 축적되는 순환 구조를 만들어야 한다. 이 과정에서 데이터센터는 중요한 기반이다. AI 산업은 결국 전력 위에 세워진다. 정부가 비수도권 AI 데이터센터 구축과 규제 완화를 추진하는 이유도 여기에 있다. 그러나 속도만 강조해서는 안 된다. 전력 공급과 송전망 확충, 지역 수용성, 주민 편익과 일자리 창출까지 함께 고민해야 한다. 미래 산업 인프라가 또 다른 사회적 갈등의 원인이 되어서는 안 된다. 한국 산업은 자신의 강점과 약점을 동시에 직시해야 한다. 우리는 제조업 강국이다. 반도체와 배터리, 자동차와 조선, 통신 인프라를 갖추고 있다. 하지만 이를 하나의 산업 전략으로 묶는 데는 늘 서툴렀다. 부처는 따로 움직이고 기업은 각자의 이해관계를 우선하며 대학과 현장의 연결도 느슨하다. 이런 방식으로는 피지컬 AI 시대의 주도권을 확보하기 어렵다. AI 주권 역시 같은 맥락이다. 국산 모델 하나를 만들었다고 주권이 완성되지 않는다. GPU를 확보했다고 끝나는 것도 아니다. 반도체와 모델, 데이터와 소프트웨어, 전력과 보안, 산업 현장과 표준을 스스로 설계하고 운영할 수 있을 때 비로소 주권이라 부를 수 있다. 기업의 역할도 중요하다. 대기업 생산라인만 고도화되고 협력사는 인력난과 비용 부담에 머문다면 산업 전체의 경쟁력은 높아질 수 없다. 피지컬 AI는 일부 기업의 효율화 수단이 아니라 제조 생태계 전반의 생산성을 끌어올리는 도구가 되어야 한다. 인재 문제도 마찬가지다. 피지컬 AI에는 코딩 인력만 필요한 것이 아니다. 기계를 이해하는 사람, 데이터를 읽는 사람, 현장을 아는 사람, 전력과 통신, 보안을 함께 이해하는 사람이 필요하다. 제조를 모르는 AI 인재도 부족하고 AI를 모르는 제조 인력도 부족하다. 이들을 연결하는 인재를 길러내지 못하면 피지컬 AI는 구호에 그칠 수밖에 없다. 정부의 역할은 선언이 아니라 조율이다. 어떤 산업부터 실증할 것인지 데이터를 어떻게 활용할 것인지 보안과 안전의 책임은 누가 질 것인지 구체적인 기준을 마련해야 한다. 표준을 만들고 공공 조달을 열고 실패를 허용하는 실증 공간도 제공해야 한다. AI는 보고서가 아니라 현장에서 성장한다. 한국은 위기 때마다 새로운 길을 만들어 왔다. 반도체와 조선, 자동차 산업이 그랬다. 그러나 이번 경쟁은 다르다. 물건 하나를 잘 만드는 경쟁이 아니라 산업 전체를 지능화하는 경쟁이다. 공장을 움직이고 물류를 최적화하며 전력을 배분하고 로봇을 제어하는 경쟁이다. 챗봇은 AI의 한 모습일 뿐 전부가 아니다. AI의 무대는 이미 화면 밖으로 넓어지고 있다. 공장과 도시, 병원과 물류망, 전력 시스템까지 현실 세계 곳곳으로 스며들고 있다. AI 시대에 가장 위험한 나라는 AI를 모르는 나라가 아니라 AI의 가능성을 스스로 제한하는 나라다. 한국이 잡아야 할 기회는 화면 속에만 있지 않다. 우리가 가진 제조 현장과 통신망, 병원과 조선소, 전력망과 산업 데이터 속에 있다. 선언의 AI를 넘어 실행의 AI로 나아갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 세계 산업 지도의 중심에 설 수 있을 것이다.2026-06-19 18:58:00
-
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
-
네이버클라우드, 국방용 경량 AI 공개…드론·전술차량서 실시간 분석 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 환경에 최적화한 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 드론, 전술차량, 무인체계처럼 제한된 컴퓨팅 환경에서도 영상과 음성, 문서를 실시간 분석할 수 있는 모델을 앞세워 국방 AI 전환 시장을 공략하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 ‘2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회’에서 경량 옴니모달 모델 ‘HyperCLOVA X SEED 4B’를 공개하고 국방 AI 활용 사례와 소버린 AI 기반 국방 AX 로드맵을 제시했다고 15일 밝혔다. 현대 전장은 드론 영상, 위성사진, 무전 음성, 작전 문서가 동시에 오가는 환경으로 바뀌고 있다. 텍스트만 이해하는 AI로는 실시간 작전 판단을 지원하기 어렵다. 이미지, 영상, 음성, 문서를 함께 해석하는 옴니모달 AI가 국방 분야 핵심 기술로 떠오르는 배경이다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 네이버클라우드가 국방 환경을 겨냥해 자체 개발한 경량 옴니모달 모델이다. 자체 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 탑재해 시각·음성 정보를 함께 처리할 수 있다. 한글 문서와 한국적 업무 맥락을 이해하도록 한국향 데이터도 학습했다. 경량화도 핵심이다. 국방 AI는 대형 클라우드뿐 아니라 드론, 전술차량, 해안 감시장비 등 엣지 환경에서도 작동해야 한다. 네이버클라우드는 기존 8B급 백본 모델을 프루닝과 지식 증류 기술로 최적화해 모델 크기를 줄이면서도 성능을 높였다고 설명했다. 이를 통해 제한된 장비에서도 저지연 추론이 가능하도록 했다. 활용 분야는 넓다. 드론과 해안 감시 영상 기반 객체 탐지, 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에 적용할 수 있다. 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 구축에도 활용 가능성이 있다. 네이버클라우드는 폐쇄망에서 직접 배포·운영할 수 있는 국방 AI 풀스택 전략도 강조했다. 인프라, MLOps, 대형언어모델, AI 에이전트를 외부망 의존 없이 운영해 데이터 주권과 보안성을 확보하겠다는 구상이다. 국방 분야는 높은 자율성과 강력한 통제가 동시에 필요한 만큼 소버린 AI 수요가 가장 뚜렷한 영역으로 꼽힌다. 회사는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 다양한 국방 사업에 참여한 뒤 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 군의 AI 전환을 단계적으로 완성하겠다는 목표다. 이번 공개는 네이버클라우드의 AI 전략이 범용 서비스에서 국방·공공 특화 영역으로 확장되고 있음을 보여준다. 국방 AI의 성패는 모델 성능뿐 아니라 폐쇄망 운영, 보안 검증, 현장 장비 적용성, 한국어 작전 문맥 이해에 달려 있다. 네이버클라우드가 이 네 가지 조건을 실제 군 환경에서 입증한다면 국내 소버린 AI 시장의 중요한 기준점이 될 수 있다.2026-06-15 10:16:26
-
AI 에이전트부터 GPU까지…삼성SDS가 STK 2026서 꺼낸 '풀스택 카드' [경제일보] 생성형 AI(인공지능)와 AI 에이전트, 스마트팩토리 솔루션을 앞세운 기업들의 경쟁이 코엑스 전시장을 가득 메웠다. AI가 더 이상 미래 기술이 아닌 산업 현장에 적용되는 실질적인 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 모습이었다. 12일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열린 '스마트테크코리아(STK) 2026'에서는 산업 현장에 적용되는 AI 기술을 소개하는 기업 부스들이 관람객들을 맞이했다. 이 가운데 전시장 입구 인근에 마련된 삼성SDS 부스에는 많은 관람객들의 발길이 이어졌다. 단순한 AI 서비스 시연을 넘어 기업들의 AI 전환 과정 전반을 지원하는 'AI 풀스택(AI Full Stack)' 전략을 전면에 내세웠다. 현장에서는 제조·유통·서비스 등 산업 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션 시연이 이어졌다. 특히 음성 기반 AI 상담 에이전트와 업무 지원 AI 비서 기능이 소개됐다. AI 에이전트가 고객 문의를 응대하고 항공권 예약 절차를 수행하는 시연이 진행됐으며 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 기능도 공개됐다. 올해 STK의 핵심 화두가 AI였던 만큼 다양한 기업들이 생성형 AI 기술을 선보였지만 삼성SDS는 단순한 서비스 소개보다 AI를 실제 기업 환경에서 운영하기 위한 기반 역량을 강조하는 데 초점을 맞췄다. 삼성SDS 관계자는 현장에서 "기업들이 AI 도입을 검토하는 단계를 넘어 실제 업무에 적용하는 단계로 넘어가면서 서비스 자체보다 안정적인 운영 환경 구축에 대한 관심이 커지고 있다"고 했다. 또 다른 공간에서는 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 AI 업무 비서 기능도 소개됐다. 관람객들은 직접 질문을 입력하며 응답 속도와 정확도를 확인했다. 삼성SDS가 이번 전시에서 강조한 키워드는 'AI 풀스택(AI Full Stack)'이다. AI 서비스뿐 아니라 이를 구동하기 위한 플랫폼과 인프라, 운영 체계까지 통합 제공하겠다는 전략이다. 이는 최근 기업들의 AI 투자 방향 변화와도 맞닿아 있다. 생성형 AI 활용이 확산되면서 단순히 AI 모델을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다는 인식이 커지고 있기 때문이다. 실제 기업들은 △GPU 확보 △데이터 관리 △보안 △전력 효율화 △시스템 안정성 등 운영 전반에 대한 고민을 함께 안고 있다. 삼성SDS는 이러한 수요에 대응하기 위해 GPUaaS(GPU as a Service) 사업도 확대하고 있다. GPUaaS는 기업이 고가의 AI용 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 만큼 빌려 사용할 수 있는 서비스다. 업계에서는 AI 시장의 경쟁 구도가 모델 개발 중심에서 운영 경쟁으로 이동하고 있다고 보고 있다. AI 에이전트 활용이 늘어날수록 안정적인 데이터센터 운영 능력과 인프라 관리 역량이 중요해질 수밖에 없다는 분석이다. 이번 STK 2026 현장에서도 삼성SDS 부스는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 보여주는 데서 한 걸음 더 나아가 AI를 어떻게 안정적으로 운영할 것인가에 대한 해답을 제시하는 데 집중하는 모습이었다.2026-06-12 15:55:27
-
NHN, 양철웅 CTO 신규 선임…AI 네이티브 전환 속도 낸다 [경제일보] 엔에이치엔(대표 정우진, 이하 NHN)이 양철웅 기술본부장을 최고기술책임자(CTO)로 선임하고 AI 네이티브 전환에 속도를 낸다. 게임과 결제 중심의 사업 구조를 넘어 AI 클라우드와 그룹 전반의 AX 경쟁력을 키우기 위한 기술 리더십 재정비로 풀이된다. NHN은 지난 11일 AI 네이티브 전환과 미래 기술 경쟁력 확보를 위해 양철웅 기술본부장을 CTO로 선임했다고 밝혔다. 양 신임 CTO는 앞으로 AI를 활용한 개발 혁신, 기술 로드맵 체계화, 그룹사 전반의 AI 활용 확산과 기술 협업을 주도한다. 양 CTO는 KAIST 전산학 박사 출신으로 인터넷 인프라, 트래픽 최적화, 네트워크, 보안, 클라우드 분야에서 20년 이상 경력을 쌓아온 기술 전문가다. 2022년 NHN클라우드에 합류한 뒤 보안개발랩 연구소장을 맡아 보안 기술 연구개발과 플랫폼 고도화를 이끌어왔다. 이번 인사는 NHN이 AI 클라우드 사업을 미래 성장축으로 키우는 시점과 맞물려 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 ‘FactoryX’를 공개하고 GPU 인프라, 운영 플랫폼, AI 에이전트 실행 환경을 통합 제공하는 전략을 내놨다. AI 인프라 구축에 그치지 않고 기업이 실제 업무에 AI를 적용하도록 돕는 실행 환경을 만들겠다는 구상이다. 실적 측면에서도 기술 부문의 비중은 커지고 있다. NHN의 올해 1분기 기술 부문 매출은 전년 대비 19.0% 증가했고 NHN클라우드 매출도 20% 넘게 성장했다. GPU 수요 확대, 공공 클라우드 전환, AI 데이터센터 고도화 사업 등이 맞물리면서 NHN 내부에서도 기술 조직의 역할이 이전보다 중요해진 상황이다. 양 CTO가 제시한 키워드는 ‘속도와 방향’이다. 그는 10일 임직원 대상 타운홀 미팅에서 AI가 단순한 도구를 넘어 함께 일하는 동료가 되고 있다고 설명했다. 빠르게 움직이는 것만큼 올바른 방향으로 나아가는 것이 중요하며 기술 전략과 실행력을 바탕으로 그룹 차원의 시너지를 만들겠다는 메시지다. NHN 입장에서는 AI를 내부 생산성 혁신과 외부 사업 확장의 양쪽 축으로 활용해야 한다. 개발 과정에 AI를 적용해 조직 실행 속도를 높이는 동시에 클라우드, 보안, 결제, 게임, 커머스 등 그룹사별 사업에 맞는 AX 모델을 설계해야 한다. CTO의 역할이 단순 연구개발 총괄을 넘어 사업 전환의 설계자로 확장되는 이유다. 이번 선임으로 NHN은 정우진 CEO를 중심으로 양철웅 CTO, 안현식 CFO, 황선영 CLO, 이승찬 CHRO, 김상호 CGO 체계를 갖추게 됐다. 재무, 법무, 인사, 게임, 기술 리더십을 분명히 하면서 AI 전환기 의사결정 속도를 높이려는 구조다. 한편 NHN이 AI 클라우드 사업을 얼마나 빠르게 수익으로 연결하느냐에 관심이 쏠린다. GPU 인프라와 AI 데이터센터는 성장성이 크지만 투자 부담도 큰 영역이다. 기술 조직이 사업부와 얼마나 긴밀히 연결되고 FactoryX 같은 신규 브랜드가 실제 고객 확보와 반복 매출로 이어지는지가 성과를 가를 전망이다.2026-06-12 07:45:26
-
젠슨 황이 다시 띄운 SKT…피지컬 AI 협력사로 존재감 확대 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 엔비디아의 피지컬 AI 전략에서 제조 분야 주요 협력사로 다시 이름을 올렸다. SK하이닉스 반도체 공장에 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 기술을 적용한 사례가 공개되면서 SKT의 AI 사업이 통신을 넘어 제조·산업 현장으로 확장되고 있다. SKT는 1일(현지시각) 대만에서 열린 ‘GTC 타이베이’ 기조연설에서 제조 피지컬 AI 분야 엔비디아 주요 협력 파트너로 소개됐다고 밝혔다. GTC는 엔비디아가 주최하는 AI·GPU 콘퍼런스다. 이번 GTC 타이베이는 글로벌 IT 전시회 컴퓨텍스와 연계해 열렸다. 기조연설 영상에는 SKT가 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용한 사례가 담겼다. 옴니버스는 디지털 트윈과 3D 시뮬레이션을 위한 엔비디아의 협업 플랫폼이다. 실제 공장과 설비를 가상 공간에 구현하고, 공정 변경이나 설비 배치 영향을 사전에 검증하는 데 활용된다. ◆ 반도체 팹, 피지컬 AI 실증 무대로 부상 이번 사례가 주목받는 이유는 반도체 팹이 제조 현장 중에서도 가장 복잡한 공간으로 꼽히기 때문이다. 대규모 3D 데이터와 복잡한 설비 구조, 미세한 공정 조건이 맞물려 있어 단순 시각화 수준의 디지털 트윈으로는 운영 효율을 높이기 어렵다. AI가 공장의 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화해야 실질적인 효과를 낼 수 있다. SK하이닉스는 ‘자율형 공장 2030’ 구축을 목표로 지난해 SKT와 반도체 팹 대상 디지털 트윈 기술 검증을 완료했다. 향후 단계적으로 상용화를 추진할 계획이다. 자율형 팹은 오퍼레이션 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 세 축으로 삼아 공장이 스스로 학습하고 의사결정하는 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. SKT는 엔비디아의 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비와 공간 구조 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화·지능화해 처리하는 ‘에이전틱 디지털 트윈 모델링’ 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 등 디지털 트윈 구축·운영 과정의 효율을 높일 수 있다는 설명이다. ◆ AI 풀스택 사업자로 제조 영역 확장 SKT가 젠슨 황 CEO의 기조연설에 등장한 것은 지난 3월 미국 산호세 GTC 2026에 이어 두 번째다. 당시 SKT는 테크맨 로봇, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 로봇·AI 기업들과 함께 전략적 파트너로 소개됐다. 이번 GTC 타이베이 재등장은 SKT가 피지컬 AI 분야에서 일회성 협력사가 아니라 지속적인 제조 AI 파트너로 자리 잡고 있음을 보여준다. SKT는 현재 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D 장면의 로딩 속도와 실행 성능, GPU·메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 기반으로 AI 인프라, 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 사업자로 공공·기업 시장 공략을 확대한다는 방침이다. 남은 과제는 기술 검증을 실제 제조 현장 성과로 연결하는 일이다. 디지털 트윈은 공정 시행착오를 줄이고 설비 운영 효율을 높일 수 있지만 현장 데이터 품질과 시스템 연동성, 보안, 운영 안정성이 함께 뒷받침돼야 한다. SKT가 반도체 팹에서 검증한 기술을 다른 제조 산업으로 확장할 수 있을지가 향후 사업화의 핵심 변수가 될 전망이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼 디지털 트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SKT는 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SKT 피지컬 AI 담당은 “SKT는 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-01 14:51:46
-
삼성SDS, AX 서밋 개최…AI 네이티브 전환 로드맵 제시 [경제일보] 삼성SDS가 기업의 AI 네이티브 전환을 위한 전략과 기술 로드맵을 공개했다. 생성형 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 혁신과 성과 창출 단계로 이동하면서 기업 고객을 겨냥한 AX 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 삼성SDS는 29일 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 ‘AX 서밋’을 열고 AI 전환 전략과 기술 고도화 방향을 공유했다고 밝혔다. 이번 행사에는 삼성SDS의 AI 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’, 데이터 분석 플랫폼 ‘브라이틱스 AI’ 고객과 도입 검토 기업·기관 관계자 등 320여개사 600여명이 참석했다. 행사는 기술 소개보다 실제 적용 전략에 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 기업이 AI 네이티브 조직으로 전환하기 위해 필요한 데이터 전략, AI 운영체계, AI 거버넌스 구축 방안을 제시했다. 공공·금융 등 보안 요구가 높은 산업군의 적용 사례도 함께 소개하며 산업별 AX 실행 모델을 구체화했다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 인사말에서 AX센터의 비전과 역할을 설명하고 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 에이전트 기반 업무 혁신 오퍼링을 발표했다. 신계영 AI사업팀장 부사장은 ‘AI 네이티브 기업으로의 전환 전략’을 주제로 기업 AX 추진 방향과 프로젝트 성공 사례를 공유했다. 기술 로드맵도 공개됐다. 이태희 AI개발팀장 부사장은 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발 및 오케스트레이션, 전사적 공유·관리 체계를 중심으로 AI 네이티브 전환을 위한 통합 AX 플랫폼 방향을 설명했다. OpenAI 코리아 이동재 디렉터는 ChatGPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 기업 업무 적용 사례를 소개했다. 이번 행사는 삼성SDS가 AI 풀스택 전략을 기업 고객 시장으로 확장하는 흐름과 맞닿아 있다. 삼성SDS는 올해 1분기 클라우드 사업 매출이 전년 동기 대비 5.8% 증가한 6909억원을 기록했다고 밝힌 바 있다. 공공 AX 수요와 GPU 서비스 확대도 클라우드 사업 성장 요인으로 제시했다. 2031년까지 AI 풀스택 중심 사업 전환과 신사업·M&A에 10조원을 투자하겠다는 계획도 내놨다. 생성형 AI는 도입 속도보다 내부 데이터 품질, 보안 체계, 업무 프로세스 재설계가 성과를 좌우한다. 삼성SDS가 패브릭스와 브리티 오토메이션, 브라이틱스 AI를 앞세워 기업별 맞춤형 AX 수요를 얼마나 흡수하느냐가 향후 B2B AI 사업 확대의 핵심 변수가 될 전망이다. 김종필 삼성SDS AX센터장 부사장은 “이번 행사는 실제 비즈니스 현장에 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리였다”며 “앞으로도 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 고객사의 AI 네이티브 전환을 적극 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다.2026-05-29 17:17:30
-
![[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 팩토리X 공개…국가대표 AI 인프라 기업 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/26/20260526110321658138.png)
NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 공개…"국가대표 AI 인프라 기업 도약" [경제일보] "NHN클라우드는 '팩토리X'라는 새로운 이름으로 다시 도전을 시작하려고 한다" 26일 김동훈 NHN클라우드 대표는 NHN클라우드가 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 진행하는 기자간담회에서 신규 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'와 중장기 AI 사업 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김동훈 NHN클라우드 대표와 강민수 CIO, 김태형 CTO, 안성민 NHN엔터프라이즈 대표 등이 참석해 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전략을 직접 소개했다. NHN클라우드는 이날 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 기반으로 차세대 AI 풀스택 전략을 통해 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표를 공개했다. 단순 클라우드 사업자를 넘어 AI 인프라 구축부터 운영, 서비스 실행까지 전 과정을 제공하는 '국가대표 AI 인프라 기업'으로 도약하겠다는 것이다. NHN클라우드는 이번 신규 브랜드 공개를 시작으로 AI 사업을 핵심 성장축으로 육성한다는 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 기반으로 향후 전체 매출에서 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김동훈 대표는 이날 발표에서 AI 산업 경쟁 구도가 변화하고 있다고 강조했다. 그는 "AI 경쟁 핵심은 거대 모델 자체보다 이를 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 운영하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동하고 있다"며 "'팩토리X'는 NHN클라우드가 지난 수년간 GPU 인프라 시장에서 축적한 운영 경험과 엔지니어링 역량을 집약한 결과물"이라고 강조했다. '팩토리X'는 GPU 인프라와 AI 플랫폼, AI 서비스까지 통합 제공하는 구조로 설계됐다. NHN클라우드는 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 기업들의 AI 프로젝트를 실제 서비스와 업무 환경으로 연결하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 이날 NHN클라우드는 대규모 GPU 인프라 운영 현황도 공개했다. NHN클라우드에 따르면 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 NPU를 함께 운영 중이며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서는 정부 GPU 사업을 기반으로 총 27.4EF(엑사플롭스) 규모 AI 클러스터를 구축했다. 특히 NHN클라우드는 최신 GPU인 B200 7656장을 기반으로 국내 최대 수준인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용 운영하고 있다고 설명했다. 현장에서는 랙당 75kW급 고밀도 GPU 환경을 제어하기 위한 100% 수랭식 냉각 시스템 운영 사례도 함께 소개됐다. NHN클라우드는 이를 통해 기존 공랭식 대비 GPU 장애율을 크게 낮추고 운영 안정성을 확보했다고 강조했다. 강민수 CIO는 "AI 서비스 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보뿐 아니라 냉각과 전력, 네트워크 설계까지 인프라 운영 역량 중요성이 커지고 있다"며 "AI 서버의 수냉을 적용한 비율은 지난해 23%에 그쳤지만 올해에는 57%로 1년 만에 약 2.5배 급등할 것으로 예상"이라고 설명했다. NHN클라우드는 GPU 자원 운영 효율화를 위한 자체 플랫폼 전략도 공개했다. 자체 개발한 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU Live'는 AI 학습과 추론 워크로드를 자동 분리하고 GPU 자원을 동적으로 배분하는 기능을 제공한다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 유휴 자원을 최소화한다는 것이다. AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'도 소개됐다. NHN클라우드는 컨테이너 기반 개발 환경을 통해 모델 학습부터 배포와 운영까지 전 과정을 지원하며 기업들의 AI 개발 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망했다. 김태형 NHN클라우드 CTO는 "GPU를 보유한 것과 GPU를 잘 쓰는 것은 완전히 다른 문제"라며 "NHN클라우드의 인프라와 플랫폼 위에서 고객은 AI 시대가 요구하는 빠르고 폭발적인 시도를 반복할 수 있다"고 설명했다. 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 이날 기업 업무 환경에 적용 가능한 AI 에이전트 서비스 '프로젝트 X'도 공개했다. 해당 서비스는 올해 하반기 출시 예정으로 비개발자도 자연어 기반으로 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 구성된 것이 특징이다. 안 대표는 "에이전틱 AI 서비스는 폭발적으로 성장하고 있지만, 역설적이게도 이러한 에이전틱 AI 서비스의 폭발은 기업 간 격차를 폭발적으로 벌리고 있는 양상"이라며 "프로젝트 X가 준비한 표준 환경 위에서 최신 상용 모델과 때로는 오픈 모델을 함께 활용할 수 있어 안전성과 유연성 그리고 기동성까지 동시에 만족시킨다"고 말했다. NHN클라우드는 최근 공공과 민간 AI 인프라 사업을 동시에 확대하고 있다. 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에서 최대 구축 사업자로 선정된 데 이어 올해 초에는 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업도 수주했다. NHN클라우드는 현재 엔씨 AI, 티맥스티베로 등과 협력해 AI·클라우드 생태계 구축에도 나서고 있고, 특히 데이터 주권 기반 AI 인프라 구축과 국산 기술 중심 생태계 확대를 한다는 계획이다. 김 대표는 "100개 기업 중에 7개 기업만이 GPU를 제대로 활용하고 있다"며 "인프라를 얼마나 단단하고 효율적으로 운영하냐가 AI 성적을 좌우한다"고 강조했다.2026-05-26 11:17:24
-
SK이노베이션, 베트남서 3.3조 LNG 발전소 착공…'에너지+AI 인프라' 함께 수출 [경제일보] 에너지 기업 SK이노베이션이 베트남 대형 LNG(액화천연가스) 발전 프로젝트를 본격화하며 동남아 전력·AI(인공지능) 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순 발전 사업을 넘어 전력과 산업단지, AI 데이터센터를 결합한 '에너지-산업 클러스터' 모델 수출에 나서는 모습이다. SK이노베이션은 베트남 국영 발전사 PV Power와 현지 파트너 NASU 컨소시엄이 18일 베트남 응에안성 떤마이 지역에서 '뀐랍(Quynh Lap) LNG 프로젝트 실행 발표 및 기술 인프라 착공식'을 개최했다고 19일 밝혔다. 뀐랍 LNG 프로젝트는 베트남 하노이 남쪽 약 220㎞ 지점인 응에안성 뀐랍 지역에 1.5GW 규모 LNG 복합화력발전소와 LNG 터미널 등을 구축하는 사업이다. 총 사업비는 약 23억 달러(약 3조3000억원) 규모로 오는 2030년 상업 운전을 목표로 추진된다. 이번 프로젝트는 발전소 건설을 넘어 SK그룹이 베트남 정부에 제안한 미래 산업 모델 '특화 에너지-산업 클러스터(SEIC)'가 실제 사업으로 구현된 사례라는 점에서 주목된다. SEIC는 발전소에서 생산한 전력을 인근 산업단지와 AI 데이터센터 등에 공급하는 구조다. SK그룹은 이를 기반으로 전력과 첨단 산업, AI 인프라를 결합한 ‘한국형 AI 풀스택’ 밸류체인을 베트남 현지에 구축한다는 전략이다. 업계에서는 이번 사업이 단순 해외 발전 프로젝트를 넘어 베트남 산업 고도화 전략과 맞물린 대규모 인프라 사업이라는 평가도 나온다. 최근 베트남 정부가 AI와 반도체, 데이터센터 등 첨단 산업 육성에 속도를 내는 가운데 안정적인 전력 공급 인프라 확보가 핵심 과제로 부상하고 있기 때문이다. SK그룹은 이번 프로젝트 수주를 위해 베트남 정부와 협력 확대에도 공을 들여왔다. 최태원 회장을 비롯한 그룹 경영진은 베트남 최고 지도부와 잇따라 만나 SEIC 모델 방향성을 설명하고 국가혁신센터(NIC) 협력 등을 추진해왔다. 이날 착공식에는 추형욱 SK이노베이션 대표이사를 비롯해 베트남 중앙·지방정부 관계자와 컨소시엄 주요 인사 등 300여명이 참석했다. 보 쫑 하이 응에안성 인민위원장은 "뀐랍 프로젝트는 응에안성뿐 아니라 베트남 국가 에너지 전략 측면에서도 중요한 사업"이라며 "정부가 제시한 상업 운전 일정에 맞춰 사업이 추진될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 추형욱 SK이노베이션 대표이사는 "이번 착공은 베트남 전력난 해소와 첨단 산업 생태계 조성의 출발점이 될 것"이라며 "2030년 상업 운전 목표 달성을 위해 PV Power와 NASU 등 파트너사들과 긴밀히 협력해 나가겠다"고 말했다. SK이노베이션 관계자는 "SEIC 모델은 단순히 발전소 하나를 건설하는 개념이라기보다 지역 산업 기반과 인프라를 함께 구축하는 데 의미가 있다"며 "특히 베트남처럼 대도시 외 지역의 인프라 수준이 상대적으로 부족한 곳에서는 발전소뿐 아니라 산업·생활 기반까지 함께 조성하는 접근이 중요하게 작용한다"고 말했다. 이어 "해외 에너지 사업 모델은 국가와 지역 특성에 따라 달라지는 만큼 획일적으로 적용되지는 않는다"며 "베트남의 경우 중앙정부뿐 아니라 지방정부 협의와 인허가 과정도 중요한 구조여서 지역 상생과 인프라 확충까지 함께 고려하는 사업 형태가 필요했다"고 설명했다. 그러면서 "최근 동남아 에너지 사업은 단순 민간 기업 간 거래를 넘어 국가 차원의 협력 성격이 강해지고 있다"며 "기술력뿐 아니라 현지 정부와 장기적인 신뢰 관계를 구축하는 것이 사업 추진 과정에서 매우 중요한 요소로 작용하고 있다"고 덧붙였다.2026-05-19 14:35:27
-
SK이노베이션, 베트남 23억 달러 LNG 발전소 착공…2030년 상업운전 목표 [경제일보] SK이노베이션이 베트남에서 총 23억 달러(약 3조3000억원) 규모의 LNG 복합화력발전소 건설에 착수했다. 1.5GW 발전 용량에 LNG 터미널을 결합한 대형 에너지 프로젝트로, 2030년 12월 상업운전 개시를 목표로 한다. 19일 SK이노베이션은 PV Power(페트로베트남 파워), NASU(베트남 TH그룹 산하)와 구성한 컨소시엄이 지난 18일 베트남 응에안성 떤마이 지역에서 '뀐랍 LNG 프로젝트 실행 발표 및 기술 인프라 착공식'을 개최했다고 밝혔다. 뀐랍 프로젝트는 SK그룹이 베트남 정부에 제안한 '특화 에너지-산업 클러스터(SEIC)' 모델의 첫 실현 사례라는 점에서 주목된다. 단순 전력 생산에 그치지 않고 발전소 인근에 AI 데이터센터와 첨단 산업 단지를 연계하는 '한국형 AI 풀스택' 밸류체인을 적용해 베트남 산업 고도화를 지원하는 구조다. 착공식에는 추형욱 SK이노베이션 대표이사, 레 띠엔 쩌우 베트남 부총리, 도안 밍 후언 호치민 국립정치학원장 등 중앙정부 고위급 인사와 응우옌 칵 탄 응에안성 서기장, 보 쫑 하이 인민위원장 등 지방정부 관계자, 컨소시엄 측 주요 인사를 포함해 총 300여 명이 참석했다. 발전소는 베트남 하노이 남쪽 약 220km에 위치한 응에안성 뀐랍 지구에 들어선다. LNG 복합화력발전소와 LNG 터미널을 함께 건설하며, 완공 후에는 송전망을 통해 인근 산업 단지에 전력을 공급한다. SK이노베이션은 이번 사업을 발판으로 LNG, ESS, 재생에너지, 소형모듈원전(SMR) 등 차세대 솔루션을 결합한 글로벌 전기사업자로의 성장을 추진할 방침이다. 최태원 SK그룹 회장은 SEIC 모델의 방향성을 직접 제안하고, 베트남 국가혁신센터(NIC) 지원 등을 통해 현지 최고 지도부와의 신뢰를 구축해 이번 수주의 토대를 마련했다. 추형욱 SK이노베이션 대표이사는 "이번 기반 시설 착공은 베트남의 전력난 해소와 첨단 산업 생태계 조성의 초석이자 뀐랍 프로젝트의 성공적인 완수를 위한 역사적인 첫걸음"이라며 "베트남 국가 에너지 안보의 핵심 기지가 될 이번 프로젝트가 2030년 상업 운전이라는 목표를 달성할 수 있도록 PV 파워, NASU 등 파트너사들과 긴밀히 협력하겠다"고 했다.2026-05-19 09:18:21
-
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
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)