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AI 인프라도 '튜닝' 경쟁…노타, AWS AI칩 최적화 시장 진출 [경제일보] 엔비디아 GPU를 대체할 인공지능(AI) 인프라에 대한 관심이 높아지는 가운데 AI 모델을 클라우드 환경에 맞게 최적화하는 시장도 함께 성장하고 있다. AI 서비스 확산으로 인프라 비용 부담이 커지면서 AWS의 자체 AI 칩인 '트레이니움'과 '인퍼런시아'를 도입하려는 기업이 늘고 있지만, 기존 AI 모델을 새로운 칩 환경에서 효율적으로 구동하기 위해서는 별도의 최적화 작업이 필요하기 때문이다. 7일 노타는 AWS AI 칩 환경에서 기업 고객이 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있도록 지원하는 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 출시했다고 밝혔다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움과 인퍼런시아 환경에 맞춘 모델 최적화 서비스를 제공한다. 최근 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 AI 모델 개발뿐 아니라 운영 비용 절감으로도 옮겨가고 있다. 이에 노타는 대규모 언어 모델(LLM)을 서비스하는 기업들이 GPU 확보 비용과 전력 소비 부담이 커지면서 AWS를 비롯한 글로벌 클라우드 사업자들이 자체 개발한 AI 칩 도입을 검토하는 사례가 증가한 것으로 분석한다. AWS의 트레이니움은 AI 모델 학습을, 인퍼런시아는 AI 추론을 위해 설계된 전용 칩이다. AWS는 자체 AI 칩을 통해 가격 대비 성능과 에너지 효율을 높이는 전략을 추진하고 있으며, 글로벌 AI 기업들도 이를 활용해 인프라 비용 절감에 나서고 있다. 다만 기존 AI 모델을 새로운 AI 칩 환경으로 이전하는 과정은 쉽지 않은 것으로 알려졌다. 모델 구조와 연산 방식이 하드웨어마다 달라 별도의 포팅과 최적화가 필요하며, 이를 수행할 전문 인력도 부족한 상황이다. 이로 인해 AI 모델을 다양한 칩 환경에 맞게 경량화하고 성능을 조정하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 노타는 해당 수요를 겨냥해 자사 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 기반으로 기술검증(PoC)과 모델 포팅, 경량화, 성능 튜닝까지 전 과정을 지원한다. AI 모델 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있도록 지원하고, AWS AI 칩 환경에 맞춘 최적 배포를 제공하는 것이 특징이다. 특히 노타는 AWS 트레이니움과 인퍼런시아 환경에서 대규모 언어 모델을 최적화한 경험도 확보했다고 설명했다. 320억개 파라미터 규모 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실은 1% 미만으로 유지한 사례를 확보했으며, 다양한 AI 모델 아키텍처에 대한 포팅과 튜닝 경험도 축적했다고 강조했다. 앞서 노타는 모바일 기기뿐 아니라 데이터센터와 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 제공해온 바 있다. 그동안 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI, 모빌린트 등과 협력하며 하드웨어별 AI 모델 경량화 기술을 검증했으며, 이번 서비스를 계기로 클라우드 AI 인프라 영역까지 사업을 확대한다는 전략이다. 채명수 노타 대표는 "AWS AI 칩은 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하며, 노타는 이러한 AWS 칩의 성능을 고객이 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 말했다.
2026-07-07 08:23:06
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
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
NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증 [경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.
2026-06-26 14:12:46
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
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
젠슨 황, 네이버 1784 찾나…AI 인프라·피지컬 AI 협력 주목 [경제일보] 이번주 방한하는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 네이버 제2사옥 1784를 방문할 가능성이 제기되면서 양사 간 협력 확대 여부에 관심이 쏠리고 있다. 네이버가 소버린 AI와 피지컬 AI, 클라우드 인프라를 핵심 성장축으로 삼고 있는 만큼 엔비디아와의 추가 협력 논의가 이뤄질 수 있다는 관측이 나온다. 1일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 방한 일정 중 경기 성남시 분당구 네이버 1784 사옥을 찾는 방안을 네이버 측과 조율 중인 것으로 알려졌다. 방문일은 오는 8일이 유력하게 거론된다. 이에 앞서 5일에는 이해진 네이버 이사회 의장과 회동할 가능성도 제기된다. 다만 네이버와 엔비디아 측은 황 CEO의 구체적인 방한 일정과 회동 의제에 대해 “현재로서는 확인해 줄 내용이 없다”는 입장이다. 이에 따라 실제 회동 성사 여부와 협력안 발표 가능성은 공식 확인 전까지 유동적이다. ◆ 1784, 네이버 피지컬 AI 실험장 황 CEO의 방문 후보지로 거론되는 1784는 네이버의 로봇·클라우드·디지털트윈 기술이 집약된 공간이다. 네이버는 1784를 세계 최초의 로봇 친화형 빌딩으로 소개하고 있다. 로봇 전용 엘리베이터, 5G 특화망, 디지털트윈 기반 클라우드 로봇 시스템 등이 적용됐고 관련 특허도 다수 확보했다. 1784가 주목받는 이유는 단순한 사옥이 아니라 실제 서비스 환경에서 로봇과 AI, 클라우드가 함께 작동하는 테스트베드이기 때문이다. 건물 내부에서는 로봇이 이동하고, 클라우드 기반 로봇 제어 시스템이 이를 통합 관리한다. 현실 공간에서 AI가 움직이고 판단하는 피지컬 AI의 실증 공간인 셈이다. 네이버는 이미 글로벌 AI 반도체 기업과의 협력 무대로 1784를 활용해 왔다. 지난 3월 리사 수 AMD CEO는 1784를 방문해 최수연 네이버 대표와 AI 생태계 확장 및 차세대 인프라 협력을 위한 양해각서를 체결했다. 당시 양사는 차세대 GPU 기반 하이퍼클로바X 고도화와 학계 연구 지원 등 전방위 협력 방안을 논의했다. ◆ 엔비디아 협력, GPU 넘어 산업 AI로 확장 네이버와 엔비디아의 협력은 이미 AI 인프라 영역에서 진행되고 있다. 엔비디아는 지난해 한국 정부 및 주요 기업과의 AI 인프라 협력 계획을 발표하면서 네이버클라우드가 6만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 소버린 AI와 피지컬 AI 워크로드에 활용할 계획이라고 밝힌 바 있다. 네이버클라우드는 이를 기반으로 조선, 보안, 국민 대상 AI 서비스 등 산업 특화 AI 모델 개발을 추진하고 있다. 이번 회동이 성사될 경우 논의 범위는 단순 GPU 공급을 넘어설 가능성이 있다. 소버린 AI 인프라, 산업 특화 AI 모델, 클라우드 기반 AI 서비스, 로봇과 디지털트윈을 결합한 피지컬 AI 협력 등이 주요 의제가 될 수 있다. 네이버는 자체 초거대 AI 하이퍼클로바X와 클라우드, 로보틱스 기술을 보유하고 있고 엔비디아는 AI 반도체와 소프트웨어 플랫폼, 로봇 개발 생태계를 장악하고 있다. 특히 네이버는 최근 드론 자율비행 플랫폼 기업 유비파이에 투자하는 등 피지컬 AI 영역을 넓히고 있다. 검색과 포털, 클라우드를 넘어 현실 공간의 데이터를 수집하고 AI로 분석·제어하는 방향으로 기술 포트폴리오를 확장하는 흐름이다. 엔비디아와의 협력이 구체화될 경우 네이버의 피지컬 AI 전략에도 속도가 붙을 수 있다. 다만 실제 성과는 회동 이후 발표될 협력 범위에 달려 있다. AI 인프라 협력은 투자 규모와 GPU 확보, 데이터센터 운영, 산업별 고객 확보가 맞물려야 실적 기여로 이어진다. 피지컬 AI 역시 로봇·드론·디지털트윈 기술을 실제 공공·산업 현장에서 검증해야 한다. 업계에서는 황 CEO의 1784 방문이 성사될 경우 글로벌 AI 반도체 기업과 국내 플랫폼 기업 간 협력이 한층 구체화하는 계기가 될 수 있다고 본다. 관건은 상징적 만남을 넘어 소버린 AI와 피지컬 AI 분야에서 구체적인 공동 프로젝트가 나오는지 여부다.
2026-06-01 11:36:53
"AI 돌리려면 결국 클라우드"…AI 투자 몰리자 웃는 클라우드 기업들 [경제일보] AI 서비스 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터, AI 학습·추론 인프라 수요가 급증하면서 국내 주요 IT 기업들이 클라우드 사업을 핵심 성장 축으로 전면에 내세우고 있다. 과거 서버 임대 중심이던 클라우드 사업이 AI 인프라 플랫폼 사업으로 재편되며 수익성과 성장성을 동시에 확보하고 있는 것으로 분석된다. 올해 1분기 국내 주요 IT 기업들의 클라우드 사업은 AI 수요 확대 영향으로 일제히 성장세를 기록했다. 기업들의 AI 전환(AX) 수요가 본격화되면서 공공·금융·게임·제조 분야를 중심으로 클라우드 기반 AI 도입이 빠르게 늘어난 영향으로 풀이된다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2025년 클라우드 산업 실태조사 보고서'에 따르면 국내 클라우드 시장은 AI 수요 확대와 함께 지속적인 성장세가 전망된다. 특히 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 AI 인프라 수요 확대가 시장 성장을 주도하는 것으로 나타났다. KT 클라우드는 금융·공공 분야 수요 확대와 AI 데이터센터(AIDC) 사업 성장에 힘입어 GPU 서비스형 인프라(GPUaaS)와 AI 클라우드 사업 확대에 집중하고 있다. NHN 클라우드 역시 공공·게임·커머스 분야 수요 증가와 함께 AI 반도체 기반 클라우드 서비스와 GPU 인프라 사업 확대에 나서는 모습이다. 국내 기업들의 움직임은 글로벌 빅테크 흐름과도 맞물린다. 유진투자증권의 '클라우드 매출 가속으로 이어진 AI 캐팩스' 보고서에 따르면 마이크로소프트(MS)의 올해 1분기 클라우드 매출은 346억 달러(약 53조원)로 전년 동기 대비 30% 성장했다. 알파벳 역시 클라우드 매출이 전년 동기 대비 64% 증가한 200억 달러(약 30조원)를 기록하는 등 글로벌 클라우드 수요도 확대되고 있다. 업계에서는 생성형 AI 서비스 경쟁이 본격화될수록 클라우드 경쟁력의 중요성이 더욱 커질 것으로 보고 있다. 생성형 AI는 대규모 연산 자원과 데이터 저장·처리 능력이 필수적인 만큼 AI 산업 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 경쟁력으로 연결되는 구조인 것이다. 특히 클라우드 사업은 반복 매출 기반 구조라는 점에서 경기 변동의 영향을 상대적으로 덜 받는 것으로 평가된다. 기업들이 AI 서비스를 운영하기 시작하면 지속적으로 GPU와 저장공간, 데이터 처리 인프라를 사용해야 하는 만큼 장기적인 안정적 수익 확보가 가능하기 때문이다. 이에 국내 IT 업계에서는 AI 시대 핵심 경쟁력이 결국 클라우드 인프라 확보 여부에 달려 있는 것으로 분석된다. 데이터센터와 GPU 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 AI 서비스 확대가 이어질수록 국내 클라우드 시장 성장세 역시 당분간 지속될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능 인프라 정책관은 클라우드 산업 실태조사 보고서 발간을 발표하며 "국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반인 인터넷 기반 자원 공유(클라우드) 수요 확대에 발맞춰 민간 클라우드 시장의 지속적인 성장과 공공 부문의 민간 클라우드 도입 확산을 위해 적극적으로 노력해 나가겠다"고 말했다. [아주경제 2026년 05월 26일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-05-26 09:23:00
NHN, 1Q 영업익 263억원 전년 比 5%↓…AI GPU 투자에 수익성 둔화 [경제일보] NHN이 게임과 결제, 클라우드 사업 성장에 힘입어 올해 1분기 두 자릿수 매출 성장을 기록했다. 다만 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확대를 위한 선제 투자 비용이 반영되면서 수익성은 다소 둔화됐다. NHN은 AI 클라우드와 차세대 결제, 국방 인공지능 전환(AX) 사업을 중심으로 성장세를 이어간다는 계획이다. 12일 NHN은 공시를 통해 연결 기준 올해 1분기 매출이 전년 동기 6001억원 대비 11.9% 증가한 6714억원을 기록했고 영업이익은 전년 동기 276억원 대비 5.0% 감소한 263억원으로 집계됐다고 밝혔다. 결제 부문 매출은 전년 동기 2903억원 대비 22.1% 증가한 3546억원을 기록해 전체 사업 가운데 가장 큰 비중을 차지하며 NHN의 실적 성장을 견인했다. NHN은 NHN KCP 거래대금이 전년 동기 대비 21% 증가했고 페이코 역시 기업복지솔루션 사업 성장세가 이어지며 거래액이 전년 동기 대비 33% 증가한 것으로 나타났다. 게임 사업도 성장세를 이어갔다. 1분기 게임 부문 매출은 전년 동기 1196억원 대비 6.8% 증가한 1278억원을 기록했다. 지난 2월 적용된 웹보드게임 규제 환경 변화 이후 이용자 1인당 평균 매출이 상승해 웹보드게임 매출은 전년 동기 대비 11% 성장한 것으로 나타났다. 일본 모바일 게임 사업도 실적 개선에 기여한 것으로 평가된다. NHN에 따르면 '라인 디즈니 츠무츠무'는 12주년 이벤트와 '명탐정 코난' 협업 효과로 매출이 전년 동기 대비 47% 증가했고 '#콤파스' 역시 인기 애니메이션 '체인소맨'과 협업을 통해 일본 애플 앱스토어 매출 1위를 기록했다. 기술 부문 매출은 전년 동기 1056억원 대비 19.0% 증가한 1257억원으로 집계됐다. 기술 부문을 이끄는 NHN클라우드의 매출은 전년 동기 대비 20.2% 늘었고 일본 기술법인 NHN테코러스도 아마존웹서비스(AWS) 리세일 사업 성장으로 매출이 18.4% 증가하는 등 공공 AI 인프라 사업 확대를 기반으로 성장세를 이어가고 있다. 특히 NHN은 AI GPU 인프라 사업을 미래 핵심 성장 동력으로 육성하고 있다. NHN클라우드는 정부 GPU 확보·구축·운용 지원 사업의 일환으로 서울 양평 리전에 수냉식 기반 GPU B200 인프라를 구축해 지난 3월 말부터 본격 가동에 돌입했다. 또한 광주 국가 AI 데이터센터에는 초고사양 GPU B300 구축 사업에도 참여하고 있다. 최근 AI 인프라 전문기업 베슬AI와 GPU 공급 계약도 체결했다. NHN은 해당 계약을 통해 200억원 이상의 매출을 기대하고 있으며 폭증하는 GPU 수요에 대응해 국내 대표 AI 클라우드 서비스 제공업체(CSP)로 시장 지배력을 확대하겠다고 설명했다. 국방 AX 시장 공략도 본격화하고 있다. NHN두레이는 국방부 협업 플랫폼 '국방이음' 서비스를 올해 하반기 전군 30만명 규모로 확대할 계획이며 NHN클라우드는 방위사업청의 연합지휘통제체계 성능개량 사업에도 참여하고 있다. 정우진 NHN 대표는 "1분기에도 주요 핵심사업이 고른 성장세를 보이며 외형 확장을 이어갈 수 있었다"며 "AI GPU 사업 본격화를 위한 선제적 인프라 투자 비용이 일부 반영되며 1분기 전사 수익성에 일시적인 부담 요인으로 작용했지만 기술 우위를 바탕으로 대규모 GPU 사업 수주가 잇따르고 있는 만큼 올해 기술사업에서 의미 있는 실적 개선이 가능할 것으로 기대된다"고 말했다. 한편 NHN은 이날부터 총 167억원 규모 자기주식 매입에도 나선다. 이는 올해 계획한 자사주 매입 재원 전액 규모로 취득 완료 이후 전량 소각할 예정이다.
2026-05-12 08:25:59
GPU 확보 넘어 '인프라 설계' 경쟁…엘리스, 모듈형 데이터센터로 AI 판 흔든다 [경제일보] 국내 AI(인공지능) 기업 엘리스그룹이 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 AI 인프라 시장 공략에 나서면서 AI 경쟁의 핵심 축이 GPU 확보에서 인프라 설계·운용 역량으로 이동하고 있다. 글로벌 빅테크 중심으로 형성된 AI 생태계에 대응해 국산 AI 인프라 구축 필요성도 함께 부각되는 흐름이다. 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 열린 기자간담회를 통해 AI 인프라 구축부터 교육·솔루션까지 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다. 핵심은 PMDC다. 기존 데이터센터 구축에 1~2년이 소요되는 것과 달리 약 3개월 내 설치가 가능한 이동형 데이터센터로 AI 수요 급증에 빠르게 대응할 수 있는 구조다. 특히 엔비디아 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'를 지원하는 고전력 인프라 설계를 완료했다는 점이 주목된다. 해당 GPU는 랙당 200kW 이상의 전력을 요구하는 고사양 장비로 전력·냉각·네트워크를 동시에 최적화해야 하는 고난도 인프라 기술이 필요하다. 배경에는 AI 인프라 경쟁 심화가 있다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 폭증하면서 글로벌 기업들은 데이터센터 확보 경쟁에 나서고 있다. 그러나 최근 들어 단순히 GPU를 많이 확보하는 것만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. AI 모델 성능은 연산 자원뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 운영하느냐에 크게 좌우되기 때문이다. 이 과정에서 '클러스터링' 기술이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 수천~수만 개 GPU를 하나의 시스템처럼 연결해 연산 성능을 극대화하는 기술로 네트워크 구조와 데이터 처리 효율이 성능을 결정짓는다. 엘리스그룹은 최대 1만장 이상 GPU를 연결할 수 있는 설계 역량을 확보하며 대규모 연산 환경 구축 경쟁에 뛰어든 상태다. 이는 AI 인프라 경쟁이 '하드웨어 확보'에서 '시스템 설계'로 확장되고 있음을 보여주는 대목이다. 비용 구조 변화도 중요한 포인트다. AI 인프라의 가장 큰 진입 장벽은 비용이다. 고성능 GPU와 이를 연결하는 인피니밴드 네트워크는 막대한 투자를 요구한다. 엘리스그룹은 이를 이더넷 기반 네트워크로 대체해 비용을 낮추고 유휴 GPU를 활용한 '스팟 요금제'를 통해 이용 비용을 최대 50% 수준으로 낮추는 모델을 제시했다. 이는 AI 인프라를 일부 대기업이 독점하는 구조에서 벗어나 더 많은 기업이 접근할 수 있도록 하는 '비용 민주화' 전략으로 해석된다. AI 풀스택 전략도 같은 맥락이다. 엘리스그룹은 단순 인프라 제공을 넘어 AI 솔루션과 교육까지 결합한 구조를 구축하고 있다. 문서 분석 솔루션과 생성형 AI를 결합해 실제 업무에 적용 가능한 서비스를 제공하고 이를 활용할 인력까지 함께 양성하는 방식이다. 이는 AI 인프라 기업이 단순 클라우드 사업자가 아니라 ‘AI 활용 생태계’ 전반을 구축하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다. 이러한 흐름은 '소버린 AI' 논의와도 연결된다. 최근 각국은 자국 데이터와 산업을 보호하기 위해 독자적인 AI 인프라 구축을 추진하고 있다. GPU, 클라우드, AI 모델까지 포함한 전체 밸류체인을 확보해야 기술 주권을 유지할 수 있다는 판단에서다. 엘리스그룹이 국산 인프라 구축 필요성을 강조하는 것도 이러한 글로벌 흐름과 맞닿아 있다. 하지만 AI 인프라는 초기 투자 비용이 크고 수요 변동성도 높다. 또한 글로벌 시장에서는 이미 대형 클라우드 기업들이 시장을 장악하고 있어 후발 주자의 진입 장벽이 높은 편이다. 기술적으로도 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해서는 지속적인 투자와 운영 경험 축적이 필요하다. AI 경쟁의 핵심은 더 이상 GPU 보유 규모가 아니라 이를 효율적으로 연결·운용하는 역량으로 이동하고 있다. 엘리스그룹의 PMDC 전략은 이러한 변화에 대한 하나의 해법으로 평가된다. 데이터센터를 구축하는 방식에서 필요 시 신속하게 활용하는 방식으로 전환되는 가운데 AI 인프라의 형태 자체가 변화하며 새로운 경쟁 구도가 형성되고 있다.
2026-04-15 17:10:16
카카오엔터프라이즈, 전남 AI 전환 사업 GPU 확보…지역 산업 AI 도입 본격화 [경제일보] 제조·에너지·바이오 등 지역 주력 산업의 경쟁력을 높이기 위해 맞춤형 AI 도입이 필요하다는 인식이 확산되면서 공공 중심의 AI 전환 사업도 속도를 내고 있다. 특히 AI 반도체 확보가 핵심 변수로 떠오르면서 GPU 확보 역량이 지역 AI 사업 성패를 좌우하는 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 14일 카카오엔터프라이즈는 전라남도를 중심으로 추진되는 중소벤처기업부의 '지역 주도형 AI 대전환 사업'에 참여해 사업을 진행하고 있으며 이에 필요한 GPU 물량을 확보했다고 밝혔다. 이번 카카오엔터프라이즈의 사업은 AI 활용률이 낮은 지역 중소기업을 대상으로 산업 특성과 여건에 맞는 맞춤형 AI 활용·확산 프로그램을 2년간 지원하는 프로젝트다. 전라남도는 화학·철강·세라믹 등 소재·부품·장비 산업과 제약·식품 등 바이오 산업, 신재생에너지 산업 등 지역 주력 산업을 중심으로 AI 도입 수준을 진단하고 맞춤형 AI 설비와 솔루션 도입을 지원할 계획이다. 이를 통해 지역 기업들의 생산성 향상과 공정 자동화, 데이터 기반 의사결정 체계를 구축한다는 전략이다. 이번 사업에서 핵심 요소로 꼽히는 AI 인프라도 확보됐다. 카카오엔터프라이즈는 글로벌 파트너십과 구매 조달 역량을 통해 엔비디아의 최신 GPU인 '엔비디아 B200' 40장을 확보하고 계획된 일정에 맞춰 전량 입고를 완료했다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 생성형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증하면서 공급 부족 현상이 이어지고 있다. 특히 최신 AI GPU는 대형 클라우드 기업과 빅테크 중심으로 물량이 확보되면서 공공 및 지역 사업에서 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이러한 환경에서 GPU 확보가 지역 AI 사업 추진 속도를 좌우하는 핵심 변수로 작용하고 있다. 카카오엔터프라이즈는 GPU 확보를 기반으로 전라남도 지역 산업에 AI 적용을 본격화할 계획이다. 구체적으로 고성능 AI 인프라 운영과 AI 오픈 플랫폼 설계 및 구축을 추진하고 마이크로그리드 AI 솔루션 도입 및 실증, AI 활용 인프라 관제 구축 등을 단계적으로 진행할 예정이다. 이를 통해 지역 기업들이 자체 AI 환경을 구축하지 않아도 AI를 활용할 수 있는 기반을 제공한다는 방침이다. 이번 사업은 단순 인프라 구축을 넘어 지역 산업 전반의 AI 전환을 목표로 진행된다. 제조 공정 자동화, 품질 관리, 에너지 효율화, 수요 예측 등 다양한 산업 영역에 AI를 적용해 지역 기업 경쟁력을 강화하는 것이 특징이다. 특히 신재생에너지와 제조 산업이 결합된 전라남도 산업 구조 특성을 반영한 AI 적용 사례가 확대될 것으로 전망된다. 카카오엔터프라이즈의 이번 사업은 공공 AI 시장 확대 전략의 일환으로 풀이된다. 공공·지자체 중심 AI 인프라 구축 사업이 늘어나는 가운데 GPU 확보 역량과 AI 플랫폼 구축 경험을 기반으로 공공 시장 영향력을 확대하려는 움직임으로 분석된다. 이재한 카카오엔터프라이즈 사업부문장은 "GPU 대란 속에서도 계획된 물량을 적기에 조달한 것은 카카오엔터프라이즈의 구매 조달 경쟁력을 증명하는 사례"라며 "확보된 첨단 GPU를 기반으로 전라남도 내 중소기업이 글로벌 수준의 AI 경쟁력을 갖출 수 있도록 사업 수행에 만전을 기할 것"이라고 말했다.
2026-04-14 15:48:05
AI 데이터센터 패권 경쟁…LG유플러스, LG 그룹 시너지로 차별화 선언 [이코노믹데일리] LG유플러스가 MWC26에서 LG그룹과의 시너지를 전면에 내세운 글로벌 최고 수준의 AI 데이터센터(AIDC) 전략을 공개한다. AI 인프라 수요가 폭증하는 가운데 단순 통신사를 넘어 'AI 인프라 사업자'로 도약하겠다는 승부수로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 내달 2일(현지시간)부터 스페인 바르셀로나에서 진행되는 MWC26 전시회에서 LG 계열사 역량을 집결한 'ONE LG'를 중심으로 전력·냉각·운영 전 영역을 아우르는 '비욘드 AI-레디 AIDC' 전략을 제시한다고 밝혔다. 또한 수도권 최대 규모로 건설 중인 '파주 AI 데이터센터'에 적용될 최신 기술과 차세대 운영 모델도 공개한다. 오는 2027년 준공을 목표로 하는 파주 AIDC에는 LG유플러스, LG전자, LG에너지솔루션 등 그룹사의 기술력이 총동원되는 것으로 알려졌다. ◆통신사는 왜 AI 데이터센터에 승부를 거는가 통신사가 AI 데이터센터 사업에 적극 나서는 배경에는 성장 한계에 직면한 전통 통신 사업 구조가 있다. 이동통신 가입자 증가율이 둔화되고 요금 인상은 어려운 상황에서 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라는 새로운 수익원으로 각광받고 있다. 특히 생성형 AI 확산으로 GPU 기반 고성능 인프라 수요가 폭증하면서 네트워크와 IDC 운영 경험을 동시에 보유한 통신사는 유리한 고지를 선점하고 있다. 데이터 전송부터 엣지, 코어, 클라우드까지 아우르는 통합 인프라 제공이 가능하기 때문이다. LG유플러스의 차별화 포인트는 그룹 차원의 수직 통합이다. AIDC의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제는 LG전자와의 협업으로 풀겠다는 전략이다. 고성능 GPU에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배장치(CDU)를 통해 액체를 순환시키는 'D2C' 방식의 액체냉각 솔루션을 적용한다. LG유플러스는 자체 실증 결과 기존 공기 냉각 대비 약 24% 에너지 효율 개선 효과를 확인했다고 설명했다. 액체냉각용 냉각수는 LG전자의 공랭식 프리쿨링 칠러가 생산한다. 또한 LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리를 적용해 정전이나 전압 변동 상황에서도 무중단 운영을 지원할 예정이다. 운영 측면에서는 자체 개발 중인 AI 기반 DCIM을 데이터센터 전 영역에 적용한다. 전력 사용량, 온·습도, 냉각 상태, 설비 이상 여부 등을 실시간으로 분석해 자원을 최적 배분하는 구조다. 전력 사용 추이를 기반으로 용량 부족을 사전 예측하고, 과열 징후를 조기 감지해 사고를 예방한다는 구상이다. 다만 'ONE LG' 전략이 실제 시장에서 가격 경쟁력과 확장성 측면에서 얼마나 설득력을 가질지가 관건이다. 최근 많은 IT 기업들이 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 만큼 그룹 시너지가 원가 절감과 안정성 측면에서 충분한 차별화를 만들어낼 수 있느냐가 성패를 가를 전망이다. ◆ 글로벌 빅테크 AI 데이터센터 투자 확대…국내 통신 3사도 가속 AI 데이터센터 경쟁은 이미 글로벌 차원에서 격화되고 있다. 아마존웹서비스, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 수십조원 규모의 AI 전용 데이터센터 투자 계획을 잇달아 발표하며 전 세계에 거점을 확장하고 있다. GPU 확보 경쟁과 전력 인프라 선점 경쟁도 동시에 벌어지는 양상이다. 국내에서도 통신 3사의 AIDC 경쟁이 본격화됐다. SK텔레콤은 AI 컴퍼니 전환을 선언하고 GPU 팜과 하이퍼스케일 데이터센터 사업을 확대 중이며 KT 역시 초대형 IDC와 클라우드 사업을 강화하고 있다. 통신사라는 이점을 내세워 AI 반도체 기업 및 글로벌 파트너와 협력해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 이 같은 경쟁 구도 속에서 LG유플러스는 상대적으로 후발주자에 가깝다. 이에 그룹 차원의 제조·배터리·AI 연구 역량을 묶은 통합 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 단순 임대형 IDC가 아닌 설계·구축·운영을 아우르는 통합 컨설팅 모델을 강화하고 자산운용사 등과 협력해 투자 모델도 다변화할 계획이다. MWC26에서 공개 예정이라 밝힌 '소버린 AI 어플라이언스'도 이러한 전략의 연장선에 있는 것으로 풀이된다. LG유플러스는 LG AI 연구원, 퓨리오사AI와 협업해 전원과 네트워크만 연결하면 즉시 AI를 활용할 수 있는 통합 솔루션을 선보일 계획이다. 복잡한 인프라 구축 과정을 단순화해 공공·기업 고객을 겨냥한다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 AI사업그룹장 상무는 "'ONE LG' 시너지를 기반으로 파주 AI데이터센터를 글로벌 최고 수준의 거점으로 만들겠다"며 "그간 AI-레디 센터를 준비해 온 것을 넘어 AI가 실제로 상시 가동되는 환경을 전제로 한 비욘드 AI‑레디 전략을 통해 GPU를 가장 안정적으로 운영하고 확장하는 AI 팩토리로 도약하겠다"고 말했다.
2026-02-24 09:01:00

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