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[AI 고속도로] AI 인프라 새 승부처 '랙 스케일'…칩·서버 업계 총력전

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 '랙 스케일(Rack Scale)'로 빠르게 이동하고 있다. 개별 서버를 조립해 공급하던 방식에서 벗어나 GPU·중앙처리장치(CPU)·네트워크·전력·냉각을 하나의 랙으로 통합하는 구조가 새로운 표준으로 자리 잡으면서, 반도체 기업은 물론 서버 제조사들까지 시장 선점에 속도를 내는 모습이다. 26일 외신과 업계에 따르면 엔비디아·AMD를 비롯해 델 테크놀로지스·HPE·슈퍼마이크로 등 주요 AI 인프라 기업들이 최근 차세대 제품 전략으로 랙 스케일 아키텍처를 내세우고 있다. AI 데이터센터 구축 경쟁이 개별 서버 공급이 아닌 랙 단위 통합 시스템 경쟁으로 전환되는 양상이다. 랙 스케일은 GPU·CPU·네트워크 스위치·메모리·전력 공급 장치·액체냉각 시스템 등을 하나의 랙에 통합 제공하는 AI 인프라 구조다. 데이터센터에 개별 서버를 연결하는 과정을 줄여 구축 기간을 단축하고 장애 가능성도 낮출 수 있다는 게 강점이다. 이같은 랙 스케일 확산은 AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 기존 데이터센터 구조만으로는 연산 수요를 감당하기 어려워진 데 따른 것으로 풀이된다. 최신 AI 시스템은 랙당 전력 소비가 과거 수십 키로와트(kW) 수준에서 200kW 이상으로 높아지고 있으며 향후 1메가와트(MW) 수준까지 증가할 것으로 전망된다. 기존 공랭 방식만으로는 발열을 감당하기 어려워 전력과 직접 수랭(DLC), 냉각 분배 장치(CDU) 등을 처음부터 랙 단위로 통합 설계하는 방식이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 가장 적극적으로 움직인 곳은 엔비디아다. 회사는 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈'의 NVL72 시스템을 앞세워 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS), 메타, 코어위브, 델 등에 공급을 확대 중이다. 베라 루빈은 GPU·CPU·네트워크를 단일 랙으로 통합해 설치 시간을 줄이고 생산 자동화까지 고려한 구조로 설계됐다. AMD도 최근 첫 랙 스케일 AI 플랫폼 '헬리오스'를 공개하며 맞불을 놨다. 헬리오스는 72개의 MI455X GPU와 18개의 6세대 에픽 CPU, 네트워크와 소프트웨어를 하나로 통합한 개방형 플랫폼이다. 회사는 경쟁 제품보다 달러당 최대 30% 많은 AI 추론 토큰을 처리할 수 있다고 강조했으며 오픈AI와 앤트로픽, 메타, MS 등 주요 AI 기업들이 도입을 추진 중이라고 밝혔다. 실제 AI 모델 기업들도 랙 스케일 기반 인프라 확보 경쟁에 나서고 있다. 앤트로픽은 최근 AMD와 최대 50억 달러(약 7조 3155억원) 규모 AI 서버 공급 계약을 체결하고 내년부터 헬리오스 기반 최대 2기가와트(GW) 규모 컴퓨팅 인프라를 구축하기로 했다. 이번 계약은 단순 칩 구매를 넘어 AI 기업과 반도체 기업이 투자와 인프라 구축을 함께 추진하는 새로운 협력 모델로 평가된다. 전통적인 서버 제조사들도 랙 스케일을 새로운 성장 동력으로 삼고 있다. 특히 델은 지난 5월 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 엔비디아와 함께 '델 AI 팩토리 위드 엔비디아' 전략과 랙 스케일 인프라를 공개하며 시장 확대를 선언했다. 행사에 참석한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 델의 AI 랙 제품 '파워랙'을 직접 소개하기도 했다. 업계에선 향후 서버 업체들의 역할이 달라질 것으로 보고 있다. 엔비디아와 AMD가 칩과 기본 랙 구조를 표준화할수록 서버 제조사는 단순 하드웨어 설계보다 액체냉각 기술과 생산 자동화, 데이터센터 구축·운영 역량으로 경쟁하게 될 가능성이 크다는 이유에서다. 동시에 대기업·금융권·공공기관 등 자체적으로 초고전력 AI 인프라를 구축하기 어려운 고객을 대상으로 '턴키' 방식 AI 데이터센터 구축 사업도 확대될 것으로 전망된다. 리사 수 AMD CEO는 헬리오스 발표 당시 "생태계 전반의 다양한 파트너들과 협력해 업계를 선도하는 컴퓨팅 기술과 개방형 플랫폼을 제공할 것"이라며 "고객들이 데이터센터부터 엣지까지 AI를 더욱 뛰어난 성능과 유연성, 폭넓은 선택지를 바탕으로 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.26 14:39한정호 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, 베라 루빈 양산에 "AI 서버 경쟁판 바뀐다"

엔비디아가 차세대 인공지능(AI) 플랫폼 '베라 루빈' 기반 시스템의 양산과 고객사 구축에 들어가면서 AI 서버 시장의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU), 네트워크를 개별 서버에 조립하던 방식에서 벗어나 랙 전체를 하나의 시스템으로 공급하는 구조가 확산되면서, 서버업체의 경쟁력도 자체 설계보다 생산 자동화와 액체냉각, 현장 구축 능력으로 이동하는 분위기다. 22일 블룸버그통신에 따르면 엔비디아는 베라 루빈 기반 시스템을 오픈AI와 구글 클라우드, 마이크로소프트(MS) 애저, 메타, 코어위브, 델테크놀로지스 등에 공급하고 있다. 오픈AI는 오는 3분기부터 베라 루빈을 대규모로 도입할 계획이다. 베라 루빈 NVL72는 루빈 GPU와 베라 CPU, 네트워크 칩 등을 하나의 랙에 통합한 AI 컴퓨팅 시스템이다. 개별 서버를 납품한 뒤 데이터센터에서 연결하는 방식과 달리 전력과 냉각, 네트워크까지 검증된 랙 단위로 공급해 설치 기간과 장애 위험을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 서버 조립 방식도 달라졌다. 기존 제품은 GPU와 CPU, 네트워크 장비가 들어간 트레이를 작업자가 직접 케이블로 연결해 초기 생산 과정에서 조립 시간이 길고 불량률도 높았다. 반면 베라 루빈은 내부 케이블을 회로기판과 전용 연결장치로 대체해 사람이 수시간 동안 하던 작업을 로봇이 수분 만에 처리할 수 있도록 설계됐다. 주요 부품에 액체냉각을 적용하면서 팬과 공기 통로가 차지하던 공간도 줄였다. 같은 면적에 더 많은 연산 장치를 배치할 수 있게 되면서 서버업체의 공급 범위도 랙 조립에서 냉각수분배장치와 배관, 전력설비까지 넓어질 것으로 보인다. 이 같은 변화는 델과 슈퍼마이크로, HPE, 레노버 등 AI 서버업체의 사업 구조에도 영향을 줄 것으로 보인다. 엔비디아가 CPU와 GPU, 네트워크, 랙 구조를 표준화할수록 업체별 하드웨어 설계 차이는 줄고 생산량과 납기, 냉각 기술, 구축 서비스가 수주를 가르는 요소로 부상할 가능성이 있어서다. 특히 델은 대형 클라우드 사업자와 AI 전용 데이터센터 운영업체를 대상으로 랙 공급을 늘리는 동시에 기업용 AI 인프라 구축 사업을 확대할 여지가 커졌다. 서버와 스토리지, 네트워크, 유지관리 서비스를 함께 제공할 수 있어 단순 장비 판매보다 통합 프로젝트 수주에 유리할 수 있다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 신형 GPU를 빠르게 서버 제품으로 내놓던 기존 강점에서 액체냉각과 랙 단위 구축 역량으로 경쟁 범위를 넓혀야 할 것으로 보인다. 제품 출시 속도만으로 차별화하기 어려워진 만큼 생산시설과 냉각설비, 현장 설치 능력이 실적에 미치는 영향도 커질 전망이다. 폭스콘과 콴타, 위윈 등 대만 전자제품위탁생산·설계 업체에는 대량 생산 기회가 늘어날 것으로 보인다. 엔비디아의 표준 설계에 따라 동일한 랙을 반복 생산하는 구조에선 자체 서버 브랜드보다 자동화 설비와 부품 조달, 생산 수율을 갖춘 제조업체가 유리해서다. HPE와 레노버는 국가 AI 인프라와 슈퍼컴퓨터, 기업 전용 AI 데이터센터 시장에서 냉각과 운영 서비스를 앞세울 가능성이 크다. AI 서버의 전력 밀도가 높아질수록 기존 데이터센터를 개조하고 시스템을 안정적으로 운영하는 기술의 중요성도 커질 것으로 보인다. 다만 서버업체의 매출 확대가 수익성 개선으로 곧바로 이어지지는 않을 것으로 예상된다. 핵심 칩과 네트워크, 시스템 설계를 엔비디아가 공급하는 구조에서 서버업체가 가져갈 수 있는 부가가치는 제조와 구축, 유지관리 영역에 집중될 수 있기 때문이다. 또 대형 클라우드 고객을 대상으로 한 가격 경쟁이 심해지면 출하량 증가에도 마진이 제한될 가능성이 있다. 경쟁사인 AMD도 분주히 움직이는 모양새다. AMD는 차세대 GPU와 CPU, 네트워크를 통합한 AI 랙 '헬리오스'를 앞세워 현재 랙 스케일 시장 공략을 강화하고 있다. 이에 클라우드 사업자들이 엔비디아 제품과 AMD 시스템, 자체 개발 칩을 함께 운용하는 멀티벤더 전략을 확대하면 서버업체의 설계·구축 부담도 커질 가능성이 있다. 이언 벅 엔비디아 부사장은 "우리는 완전한 양산 단계에 들어갔다"며 "현재 모든 주요 고객사에서 시스템(베라 루빈)을 구축하고 있다"고 말했다.

2026.07.22 15:46장유미 기자

[AI 고속도로] 고객 이탈설 잠재운 슈퍼마이크로…사상 최대 수주에 주가 날았다

인공지능(AI) 서버 제조업체 슈퍼마이크로컴퓨터 주가가 시간외 거래에서 15% 넘게 급등했다. 일론 머스크가 스페이스X의 폭스콘 대규모 서버 발주설을 직접 부인한 데 이어 사상 최대 수주잔고와 예상치를 웃도는 수익성 전망까지 공개되면서 투자심리가 빠르게 살아난 것이다. 22일 블룸버그통신에 따르면 슈퍼마이크로 주가는 전날 정규장에서 7.01% 오른 25.50달러로 마감한 뒤 시간외 거래에서 30.13달러까지 상승했다. 정규장 종가보다 약 18.2% 오른 수준이다. 발표 직후에는 상승률이 한때 20%를 넘었다. 이처럼 주가가 급등한 것은 전날 장 마감 후 슈퍼마이크로가 지난달 30일 종료된 2026 회계연도 4분기 예비 실적을 공개한 영향이 크다. 슈퍼마이크로는 4분기에 600억 달러가 넘는 신규 주문을 확보해 새 회계연도를 앞둔 수주잔고가 사상 최대치를 기록했다고 밝혀 시장의 주목을 받았다. 신규 주문은 향후 여러 분기에 걸쳐 납품될 예정이다. 시장에선 수주 확대와 함께 수익성 회복 가능성에 더 주목했다. 회사가 제시한 4분기 매출총이익률은 15~17%로 기존 전망치인 8.2~8.4%의 약 2배에 달했다. 고객과 제품 구성이 개선되면서 상대적으로 수익성이 높은 주문 비중이 늘어난 것으로 파악됐다. 다만 4분기 매출은 기존 전망치인 110억~125억 달러의 하단 수준에 머물 것으로 예상됐다. 월가 평균 전망치인 117억 달러 안팎에도 미치지 못할 가능성이 제기됐지만, 대규모 수주가 이어지는 상황에서 이익률까지 회복되자 단기 매출 부진에 대한 우려는 주가에 큰 영향을 미치지 않았다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 AI 서버 판매가 급증했으나 수익성 악화로 주가가 그간 압박을 받아왔다. GPU를 비롯한 고가 부품의 원가 비중이 높은 데다 델과 휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE), 폭스콘 등과의 공급 경쟁까지 치열해지면서 매출 증가가 이익 확대로 이어지지 못할 수 있다는 우려가 컸다. 이 같은 우려는 매출총이익률 하락과 대규모 자금조달 계획이 잇따르면서 더 커졌다. 슈퍼마이크로의 매출총이익률은 2026회계연도 2분기 6.3%까지 떨어진 뒤 3분기에 9.9%로 회복됐지만 두 자릿수에는 못 미쳤다. 지난달에는 AI 서버 주문에 필요한 GPU와 부품 구매 자금을 마련하기 위해 70억 달러 규모의 주식·주식연계 자금조달 계획을 발표하면서 기존 주주의 지분 희석 우려까지 불거졌다. 당시 주가는 하루 만에 28% 급락했고 예비 실적 발표 전까지 연초 대비 13% 하락했다. 주요 고객 물량이 경쟁사로 이동할 수 있다는 관측도 투자심리를 위축시켰다. 앞서 경제일보 등 일부 대만 매체들은 스페이스X가 폭스콘에 엔비디아 GB300 기반 AI 서버랙 약 1만3000대를 주문했으며 거래 규모가 520억 달러에 달한다고 보도했다. 이후 해당 물량이 슈퍼마이크로와 델에서 폭스콘으로 넘어갈 수 있다는 해석이 뒤따르면서 AI 서버 시장 점유율 하락 우려가 커졌던 상태다. 이를 두고 일론 머스크가 직접 해명에 나서면서 슈퍼마이크로에겐 호재로 작용했다. 머스크는 지난 20일 엑스(X)를 통해 해당 보도를 '가짜 뉴스'라고 부인했다. 여기에 슈퍼마이크로가 뒤이어 600억 달러 이상의 신규 주문과 개선된 이익률을 공개하면서 고객 이탈과 저가 수주에 대한 우려가 동시에 줄어들어 주가가 급등하는 모습을 보였다. 다만 월가는 AI 서버 수요 확대를 인정하면서도 슈퍼마이크로에 대해선 신중한 평가를 유지하고 있다. 씨티는 이달 목표주가를 31달러에서 33달러로 높였지만 투자의견은 '중립'을 유지했다. 미즈호도 지난달 목표주가를 36달러에서 44달러로 올리면서 '중립' 의견을 이어갔다. 로젠블랫과 니덤은 각각 목표주가 40달러와 '매수' 의견을 제시했다. 시장에선 슈퍼마이크로가 오는 8월 11일 정식 실적 발표 이후 월가의 보수적인 평가를 바꿀 수 있을지 주목하고 있다. 뱅크오브아메리카(BofA)는 "슈퍼마이크로의 과거 문제와 높은 변동성을 고려하면 현재로서는 실적으로 증명해야 하는 기업으로 보고 있다"고 평가했다. 미즈호는 "슈퍼마이크로는 AI 서버 기술의 선두 기업이지만 단기적으로 일부 주문이 경쟁사로 이동할 위험은 남아 있다"고 분석했다.

2026.07.22 11:24장유미 기자

[AI 고속도로] AI 데이터센터 돈줄 된 블랙록…메타에 120억 달러 조달 나선 까닭

인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 자본 조달 능력을 겨루는 단계로 확대되고 있다. 기가와트(GW)급 데이터센터 건설에 수백억 달러가 필요해지면서 장기 자금을 안정적으로 끌어올 수 있는 금융 역량이 빅테크의 AI 인프라 확장 속도를 좌우하는 요소로 부상했다. 21일 블룸버그통신에 따르면 블랙록은 메타가 사용할 AI 데이터센터 건설 자금을 마련하기 위해 120억 달러가 넘는 채권 발행을 추진하고 있다. JP모건체이스와 모건스탠리는 지난 20일부터 투자자 모집에 착수했다. 이번 거래는 블랙록이 최근 인수한 글로벌인프라스트럭처파트너스(GIP)와 HPS인베스트먼트파트너스의 역량을 결합한 첫 대형 AI 인프라 금융 사례다. GIP는 인프라 지분 투자, HPS는 사모대출과 구조화 금융에 강점을 가진 회사로, 블랙록은 두 회사를 각각 125억 달러와 120억 달러에 인수했다. 메타와 블랙록은 데이터센터 건설을 위해 '프로젝트 소파이피야 홀딩스'라는 합작법인을 세웠다. GIP와 HPS가 운용하는 펀드가 합작사 지분 80%를 보유하고 메타가 나머지 20%를 갖는다. 120억 달러 이상의 채권도 메타가 아닌 합작사 측에서 조달한다. 메타는 데이터센터를 사용할 권리를 확보하면서 건설 자금의 직접 차입 부담을 합작사와 나눌 수 있다. 데이터센터는 기가와트급 규모로 2028년 가동될 예정이며 완공 후 300명 이상의 현장 인력을 고용할 것으로 예상된다. 이 같은 합작사 구조는 메타가 블루아울캐피털과 추진한 미국 루이지애나주 '하이페리온' 데이터센터 사업에도 적용됐다. 블루아울이 지분 80%, 메타가 20%를 보유하고 합작사가 건설 자금을 조달하는 방식이다. 이처럼 AI 데이터센터 투자비가 급증하자 빅테크들은 자체 현금과 회사채에만 의존하지 않고 사모펀드·인프라 운용사와 투자 부담을 나누고 있다. 자산운용사는 장기 운영 수익과 인프라 지분을 확보하고 빅테크는 재무 부담을 낮추면서 데이터센터 확충을 이어가는 구조다. 특히 블루아울과 블랙스톤이 주도해 온 AI 데이터센터 금융시장에 세계 최대 자산운용사인 블랙록까지 가세하면서 향후 경쟁도 치열해질 것으로 보인다. 블랙록은 지난해 10월 마이크로소프트, 엔비디아, 아랍에미리트(UAE) 투자 플랫폼 MGX 등과 함께 얼라인드데이터센터스를 400억 달러에 인수하기로 합의하는 등 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 블랙록은 앞으로도 GIP의 인프라 투자 역량과 HPS의 신용금융 역량을 디지털 인프라 거래에 함께 활용할 계획이다. 이를 통해 GPU와 전력 확보에 더해 초대형 프로젝트의 지분과 부채를 함께 설계하는 자본 조달 경쟁에서도 주도권을 확보하려는 모습이다. 래리 핑크 블랙록 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 "GIP와 HPS가 거래 발굴 단계부터 함께 움직이고 있다"며 "통합 플랫폼에 대한 확신은 특히 디지털 인프라에서 커지고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:22장유미 기자

[AI 고속도로] AI 데이터센터 정부·민간 '원팀' 꾸린다…범부처 지원체계 시동

정부가 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축을 국가 핵심 과제로 삼고 범부처 지원 체계를 본격 가동한다. 대규모 민간 투자가 예정된 AIDC 사업에 부지와 전력, 인허가를 집중 지원하는 동시에 AI 반도체와 클라우드, 냉각 솔루션 등 전후방 산업까지 함께 육성해 국내 AI 인프라 생태계를 수출 산업으로 키우겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 13일 청와대에서 이재명 대통령 주재로 열린 국가재정전략회의에서 "민간의 투자가 신속히 진행될 수 있도록 '범부처 종합지원 태스크포스(TF)'를 운영해 부지와 전력 확보, 인허가 등을 전폭적으로 지원하겠다"고 밝혔다. 정부는 AIDC를 '3대 메가 프로젝트' 핵심 사업으로 추진하며 민간 기업과 함께 오는 2029년까지 8.4기가와트(GW), 2035년까지 18.4GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축할 계획이다. 현재 세종·동해·울산이 사업 부지로 확정됐으며 추가 후보지도 검토 중이다. 정부는 초대형 AIDC 구축 과정에서 걸림돌로 꼽히는 부지 확보와 전력 공급, 복잡한 인허가 절차를 범정부 차원에서 지원할 방침이다. AIDC는 1GW 규모만 구축해도 최소 30만 평 이상의 부지와 대규모 전력 인프라가 필요한 만큼, 개별 기업이 해결하기 어려운 기반 시설 문제를 정부가 직접 지원해 민간 투자 속도를 높인다는 계획이다. 이와 함께 AIDC를 중심으로 AI 반도체와 클라우드, 전력·냉각 솔루션 등 핵심 기술의 국산화도 추진한다. 산학연 협력체계인 'AI 데이터센터 얼라이언스'를 구축하고 대규모 실증 테스트베드를 조성해 국내 기업들이 실제 데이터센터 환경에서 기술 성능을 검증할 수 있도록 지원할 예정이다. 산학연 협력과 실증 지원에 그치지 않고 클러스터를 통해 인력과 세제, 정책금융 등도 패키지로 지원할 방침이다. 이를 바탕으로 AI 반도체와 클라우드, 냉각·전력 솔루션 기업이 함께 성장하는 AI 인프라 생태계를 구축하고 관련 기술을 새로운 수출 산업으로 육성한다는 목표다. 업계는 이번 지원책이 그간 민간 사업자들의 가장 큰 부담으로 꼽혔던 전력과 입지, 인허가 문제를 정부가 직접 지원하는 방향이라는 점에서 긍정적으로 평가했다. 범부처 차원의 지원 체계가 본격화되면 대규모 AIDC 투자도 한층 속도를 낼 것으로 기대하는 분위기다. 특히 AIDC 확대는 국산 AI 반도체와 클라우드, 액체냉각, 전력설비 등 AI 인프라 기업들의 사업 기회를 넓히는 동시에 실제 운영 환경에서 기술을 검증할 수 있는 실증 레퍼런스 확보에도 도움이 될 것으로 전망된다. 국내 솔루션의 해외 시장 진출과 수출 경쟁력도 강화될 것이라는 기대가 나온다. 이날 정부가 AIDC를 국가 전략산업으로 육성하겠다는 방향을 밝히면서 향후 범부처 TF를 통한 전력 공급과 인허가 지원, 클러스터 조성 등이 계획대로 추진될 경우 국내 AI 인프라 공급망 전반의 경쟁력이 높아질 것으로 업계는 보고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 AI 반도체와 클라우드, 냉각·전력 기술이 함께 성장하는 국가 전략 인프라"라며 "범부처 TF를 통해 전력 공급과 인허가 지원이 속도감 있게 추진된다면 국내 기업들의 투자 확대는 물론 AI 인프라 기술의 국산화와 수출 경쟁력 강화에도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다. 배 부총리는 "AIDC를 국가 전략산업으로 육성해 AI 반도체와 클라우드, 냉각 솔루션 등 핵심 기술을 국산화하고 수출 산업으로 발전시키겠다"며 "범부처 협력 TF와 AI 데이터센터 얼라이언스, 전담 지원단까지 정부와 민간이 원팀이 돼 메가 프로젝트를 차질 없이 추진하겠다"고 강조했다.

2026.07.14 09:58한정호 기자

[AI 고속도로] 메타, 美루이지애나 AI 데이터센터 5GW로 확대…500억 달러 투입

메타가 미국 루이지애나주에 건설 중인 인공지능(AI) 데이터센터 규모를 대폭 확대하며 AI 인프라 투자에 속도를 낸다. 데이터센터 연산 능력을 기존 계획보다 크게 늘리는 동시에, 향후 외부 기업을 대상으로 컴퓨팅 자원을 제공하는 클라우드 사업도 추진하며 경쟁력을 강화하는 모습이다. 13일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 메타는 미국 루이지애나주 리치랜드 패리시에 건설 중인 '하이페리온' 데이터센터의 컴퓨팅 용량을 최소 5기가와트(GW) 규모로 확대한다. 투자 규모도 500억 달러(약 74조원) 이상으로 늘릴 계획이다. 하이페리온은 메타가 추진하는 데이터센터 가운데 최대 규모 프로젝트다. 당초 100억 달러(약 14조원) 투자 계획으로 시작했지만 이후 투자 규모를 지속 확대하며 AI 인프라 전략의 핵심 거점으로 육성 중이다. 업계에선 향후 AI 반도체까지 포함한 전체 투자 규모가 2500억 달러(약 374조원)를 넘어설 가능성도 거론된다. 이번 투자는 생성형 AI 서비스 확산에 대응하기 위한 대규모 인프라 확보 전략의 일환이다. 메타는 자체 초거대 AI 모델과 AI 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 확보하기 위해 데이터센터와 전력 인프라 투자를 지속 확대 중이다. 회사는 현재 전 세계 33개의 데이터센터를 운영·구축하고 있다. 앞서 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 향후 수년간 미국 AI 인프라 구축에 최소 6000억 달러(약 899조원)를 투자하겠다는 계획도 제시한 바 있다. 메타는 데이터센터 확대와 함께 AI 컴퓨팅 자원을 신규 사업으로 연결하는 방안도 추진 중이다. 자체 인프라를 활용해 외부 기업에 연산 자원을 임대하는 클라우드 사업을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 이에 오픈AI·앤트로픽과의 AI 모델 경쟁에 더해 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 기존 클라우드 사업자들과의 맞대결도 예상된다. 메타는 최근 캐나다에 첫 AI 데이터센터 건설 계획을 발표한 데 이어 미국 내 대형 AI 인프라 투자도 잇달아 확대하고 있다. 자체 AI 반도체 개발도 병행하며 AI 연산 인프라 확보에 집중하는 모습이다. 회사는 이번 투자 계획에 발표와 함께 지역 경제 활성화 효과도 강조했다. 메타는 지난해 12월 데이터센터 착공 이후 현재까지 루이지애나 지역 기업들과 16억 달러(약 2조 4000억원) 이상 규모 계약을 체결했으며 도로와 상·하수도 등 지역 기반시설 개선에도 10억 달러(약 1조 5000억원) 이상을 추가 투자할 계획이라고 밝혔다. 해당 데이터센터가 본격 가동되면 1000개 이상 일자리가 창출될 것으로도 전망했다. 메타는 프로젝트에 따른 세수 증가로 지역 교사들의 성과급이 크게 늘었고 지역 대학 장학금과 소상공인 지원 프로그램 등 다양한 지역사회 투자도 함께 진행하고 있다고 설명했다. 메타는 성명을 통해 "이번 프로젝트는 인프라를 구축하는 것을 넘어 지역사회와 함께 성장하기 위한 투자"라며 "루이지애나에서 구축되는 AI 인프라는 미래 AI 서비스를 뒷받침하는 동시에 지역 경제에도 실질적인 가치를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.14 09:07한정호 기자

[AI 고속도로] AI 모델 가격정책 변화, 클라우드 생태계 흔든다…국내도 촉각

글로벌 인공지능(AI) 모델 기업들의 가격 정책이 클라우드 생태계에도 영향을 미치고 있다. 앤트로픽과 오픈AI를 중심으로 가격 정책 변화가 이어지면서, 글로벌 클라우드 사업자(CSP)는 물론 국내 클라우드 관리 서비스 사업자(MSP)와 AI 구축 기업들이 대응 전략 마련에 나서는 모습이다. 7일 업계에 따르면 최근 앤트로픽은 아마존과 AI 모델 이용 계약을 재조정하면서 일부 과금 체계를 기존 연산 시간 기반에서 토큰 기반으로 변경하는 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 아마존웹서비스(AWS)뿐 아니라 마이크로소프트(MS) 애저와 구글 클라우드 등 글로벌 3대 클라우드 사업자 모두에 자사 '클로드' 모델을 공급 중이다. 각사는 아마존 베드록, 애저 AI 파운드리, 버텍스 AI 등 플랫폼 서비스로 기업 고객에 모델을 제공하고 있다. 이에 AI 모델 공급사의 유통·과금 변화가 CSP 기업들의 수익 구조와 파트너 정책에도 영향을 미칠 것이라는 분석이 나온다. 실제 AWS는 올해 파트너 프로그램을 개편하며 기본 혜택과 기술 역량 인센티브를 통합하고 신규 고객 확보와 MSP 지원 중심으로 보상 체계를 재편했다. 파트너 투자 확대와 인센티브 단순화를 위한 조치지만, 업계에선 최근 AI 모델 시장 변화와 맞물려 클라우드 사업자들의 파트너 마진율 정책도 변화하는 흐름으로 보고 있다. AWS는 베드록을 통해 클로드를 제공하고 있지만 일부 리셀링 정책은 앤트로픽의 정책에 따라 운영되고 있는 것으로 알려졌다. 클라우드 사업자가 모든 자사 AI 서비스를 주도적으로 설계하던 기존 구조에서 모델 기업의 정책 비중이 커지고 있는 분위기다. 글로벌 클라우드 업계 관계자는 "국내 파트너사를 대상으로 한 클로드 공급 관련 리셀링 정책은 CSP 자체 방침이 아니라 앤트로픽이 자사 파트너 네트워크를 구축하면서 마련한 글로벌 정책"이라며 "모든 CSP에 동일한 기준이 적용되고 있는 것으로 안다"고 밝혔다. 오픈AI 역시 기업 고객을 겨냥한 가격 전략을 세분화하고 있다. 최고 성능 추론 모델에는 높은 단가를 적용하는 대신 경량 모델은 저렴하게 제공하고 데이터 레지던시 등 기업용 기능에는 별도 프리미엄을 적용하는 방식이다. 대규모 고객에게는 예약형 처리량 계약을 통한 할인 정책도 확대하며 사용 방식과 성능에 따라 가격을 세분화하고 있다. 이같은 흐름은 CSP들의 플랫폼 전략에 영향을 미치고 있다. 특정 AI 모델에 대한 의존도를 낮추기 위해 복수 모델을 함께 제공하거나 자체 모델을 확대하는 전략을 강화하는 양상이다. AWS는 오픈AI와 협력을 확대하는 동시에 자체 AI 모델인 '노바' 확산에도 속도를 내고 있다. 구글 클라우드도 자체 모델 제미나이를 고도화하는 것은 물론 텐서처리장치(TPU) 인프라 고객 확보에 나서고 있다. 국내 MSP 업계에도 영향을 미칠 전망이다. 국내 MSP들은 AWS와 MS, 구글 클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 기업용 생성형 AI 서비스를 구축하면서 클라우드 이용료와 AI 모델 사용료를 함께 설계해왔다. AI 모델 기업들의 가격 정책이 바뀌면 고객 제안 가격과 서비스 원가, 장기 계약 전략까지 다시 검토해야 하는 만큼 업계도 관련 정책 변화를 예의주시하는 분위기다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "과거에는 AWS나 MS 같은 클라우드 사업자의 정책 변화가 주목할 변수였다면 이제는 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 모델 기업들의 가격 정책과 유통 전략까지 함께 살펴봐야 한다"며 "모델 기업의 정책 변화가 글로벌 클라우드를 거쳐 국내 MSP의 수익 구조와 고객 제안 방식에도 영향을 미치는 흐름이 이어질 것"이라고 말했다. 다만 아마존은 이번 사안과 관련해 비용 부담 확대 관측에는 선을 그었다. 회사는 "우리와 앤트로픽은 기술 협력을 기반으로 한 다층적인 파트너십을 유지하고 있고 협력은 계속 확대되고 있다"며 "협력 확대에 따른 계약 변경이 비용 증가로 이어진다는 주장은 사실이 아니다"라고 밝혔다. 앤트로픽 역시 "클로드는 세대가 바뀔수록 동일한 예산으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 비용 효율성이 개선되고 있으며 아마존은 여전히 핵심 파트너"라는 입장을 내놨다.

2026.07.07 10:32한정호 기자

도로공사, '하이패스 단말 구입비용' 경차·택시도 지원

한국도로공사(사장 유정훈)는 국민의 경제적 부담을 줄이고 하이패스 이용 편의를 높이기 위해 올해 '하이패스 단말 구입비용' 지원 대상을 경차·택시 운전자까지 확대했다고 밝혔다. 도로공사의 하이패스 단말 지원사업은 지난 2014년 시작해 지난해까지 약 446억원 상당, 총 295만대의 단말 구입비용을 지원해 왔다. 올해는 기존 지원 대상인 장애인·유공자 등 감면 대상자와 5년 이상 사용한 노후 단말 이용자뿐만 아니라, 경차와 택시 운전자까지 범위를 넓혔다. 올해 보급 목표는 총 6만 5000대, 금액으로는 17억 8000만원 규모다. 올해 지원 대상에 포함된 경차 운전자는 1만 5천원, 택시 운전자는 3만원을 지원받는다. 지원 조건은 경차의 경우 기존에 지원받은 이력이 없는 차량이어야 하며, 택시는 5년 이내에 지원 이력이 없는 개인·중소법인 택시다. 단말 구매를 원하는 대상자는 본인에게 맞는 지원 유형과 단말 모델을 선택한 후, 제조사에 유선으로 연락하거나 온라인으로 신청하면 된다. 또 전국 하이패스 단말 특판장(42개소)을 직접 방문해도 편리하게 구매할 수 있다. 신청 방법과 특판장 위치 등 자세한 사항은 고속도로 통행료 홈페이지에서 확인할 수 있다. 도로공사 관계자는 “하이패스 단말 지원사업은 국민의 경제적 부담을 줄이고 더욱 편리한 고속도로 이용 환경을 제공하기 위한 사업”이라며 “앞으로도 국민이 실질적으로 체감할 수 있는 지원 정책을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.07.06 16:48주문정 기자

[AI 고속도로] "AI칩 독주 지켜라"…엔비디아, GPU 고객사에 돈줄 댄다

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 업체에 재무 보증을 제공하고 매출 일부를 공유받는 방식으로 그래픽처리장치(GPU) 판매 생태계를 넓히고 있다. 고가 GPU 구매 부담을 줄여 신생 클라우드 업체의 자금 조달을 돕고, 칩 판매 이후 임대 매출 일부까지 확보하는 구조다. 2일 디인포메이션에 따르면 엔비디아는 자사 GPU를 임대해 수익을 내는 소규모 클라우드 업체를 대상으로 재무 보증 프로그램을 운영하고 있다. 이 프로그램은 엔비디아 내부에서 'AI 컴퓨트 파트너십'으로 불린다. 이는 클라우드 업체가 GPU 임대 수요를 충분히 확보하지 못할 경우 엔비디아가 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식이다. 대신 참여 업체는 매출 일부를 엔비디아와 공유한다. 엔비디아가 가져가는 비중은 계약 기간이 지날수록 낮아지는 구조로 전해졌다. 디인포메이션은 GPU 클라우드 업체 퍼머스와 샤론AI, 엔비디아와 거래하는 다른 기업 임원 3명이 이 같은 내용을 전했다고 보도했다. 엔비디아 대변인도 해당 프로그램의 존재를 이 매체에 확인해줬다. AI 클라우드 업체 입장에선 GPU 확보가 사업 확장의 주요 변수다. GPU는 AI 데이터센터에서 가장 비싼 부품으로 꼽히는데, 엔비디아 보증이 붙으면 신용등급이 낮거나 업력이 짧은 업체도 대출을 받기 쉬워진다. 엔비디아 입장에선 이 프로그램을 통해 GPU 판매처를 넓히면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 키울 수 있을 것으로 보인다. 대형 클라우드 사업자뿐 아니라 GPU 임대 전문 업체까지 자금 조달 구조 안에 묶어두면 칩 공급과 임대 수요에 대한 통제력이 커질 수 있어서다. AI 가속기 시장에서 경쟁이 치열해지고 있다는 점도 엔비디아가 금융 보증까지 꺼낸 이유로 꼽힌다. AMD는 인스팅트 GPU를 앞세워 AI 서버 시장을 확대하고 있고, 구글·아마존웹서비스·마이크로소프트 등 대형 클라우드 사업자들은 자체 AI 칩을 통해 엔비디아 의존도를 낮추려 하고 있다. 이 같은 상황 탓에 엔비디아는 GPU 성능과 소프트웨어 생태계에 더해 자금 조달 지원까지 결합해 대응에 나선 모습이다. 이 프로그램을 통해 AI 클라우드 업체가 초기 인프라를 엔비디아 GPU 기반으로 구축하면 이후 네트워킹, 소프트웨어, 운영 환경까지 엔비디아 생태계에 머무를 가능성이 커진다. 이 구조는 단순한 반도체 공급 계약과 다르다는 점에서도 주목된다. 엔비디아가 칩을 판매하는 데 그치지 않고 고객사의 GPU 활용률과 매출 흐름에 일부 참여하기 때문이다. 이에 업계에선 AI 인프라 시장에서 하드웨어 공급사와 클라우드 사업자 간 경계도 흐려지고 있다고 진단했다. 디인포메이션은 "엔비디아가 강력한 재무제표를 활용해 더 많은 기업이 고가 AI 칩을 구매하도록 돕고 있다"며 "이 과정에서 일부 수익을 되돌려받을 수도 있다"고 말했다. 그러면서 "엔비디아는 GPU 클라우드 업체들이 AI 개발자에게 GPU를 임대하지 못할 경우 미사용 GPU를 다시 임대하겠다고 약속하는 방식으로 신생 클라우드 업체를 재무적으로 뒷받침하고 있다"고 덧붙였다.

2026.07.02 18:07장유미 기자

AI 데이터센터 국가전략사업화 시동…인프라 생태계 전방위 육성

인공지능(AI) 경쟁이 반도체를 넘어 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되는 가운데, 정부가 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 전면 육성하겠다는 청사진을 내놨다. 대규모 데이터센터를 짓는 데 그치지 않고 클라우드와 AI 반도체, 전력·냉각 솔루션까지 아우르는 산업 생태계를 구축해 AI 인프라를 새로운 성장동력으로 키우겠다는 전략이다. 업계는 정책 방향에 공감하면서도 특별법 시행과 전력·입지 지원, 후속 제도의 신속한 이행이 성패를 가를 것이라는 입장을 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "AIDC는 AI를 뛰게 하는 심장이자 대한민국 AI 경쟁력을 결정할 핵심 인프라"라며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AIDC 생태계를 구축해 AI 기본사회를 앞당기겠다"고 말했다. SK·GS·네이버와 기가와트급 AIDC 구축 이날 정부는 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC 구축을 목표로 제시했다. 1단계에선 SK·GS·네이버와 협력해 8.4GW 규모 시설을 구축하고 이후 SK 중심으로 15GW까지 확대하는 2단계 사업을 추진해 누적 투자 규모를 1000조원 이상으로 끌어올릴 계획이다. 정부 계획에 따르면 SK는 울산을 비롯한 권역별 거점에 총 5GW 규모 AIDC를 구축하고 GS는 동해 지역에 2.4GW 규모 시설을 조성한다. 네이버는 세종과 추가 입지에 총 1GW 규모 AIDC를 건설한다. 3개 기업 투자 규모만 약 550조원에 달한다. 정부는 AIDC를 수도권에 집중하는 기존 방식에서 벗어나 울산·동해·세종 등 지역 거점으로 분산하는 전략도 함께 추진할 방침이다. 데이터센터를 지역 성장 거점으로 활용해 전력망과 산업 생태계를 동시에 육성하고 지역 균형발전 효과도 노린다는 구상이다. 배 부총리는 "수도권 중심에서 벗어나 권역별 AIDC를 구축해 지역 경제 활성화와 AI 산업 경쟁력을 함께 확보하겠다"며 "AIDC는 직접적인 경제효과뿐 아니라 대규모 투자와 일자리 창출, 솔루션 기업 성장까지 이끌 핵심 산업이 될 것"이라고 전망했다. 데이터센터 넘어 클라우드·AI 반도체 생태계 육성 정부는 AIDC를 중심으로 국산 AI 반도체(NPU), 클라우드 플랫폼, 전력·냉각 솔루션, AI 개발도구 등 전후방 산업을 함께 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 목표다. 초대형 테스트베드를 갖춘 AIDC 클러스터를 조성하고 솔루션 기업과 수요기업 간 공동 실증도 추진한다. 특히 최근 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 만큼 국산 NPU와 클라우드 기술 확보가 향후 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 이를 위해 AIDC를 국내 솔루션의 실증 공간이자 해외 진출 거점으로 활용하는 방안도 내세웠다. 이같은 전략은 지난달 국회를 통과한 AIDC 특별법과도 맞물린다. 특별법은 인허가 일괄처리와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 특례, 시설 설치 기준 완화 등을 담고 있으며 최근 과기정통부는 하위법령 마련 작업에도 착수했다. 업계에선 그동안 AIDC 투자 걸림돌이었던 규제를 상당 부분 해소할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정부는 앞으로 특별법 시행과 함께 AIDC 특화 클러스터 지정, 지역 혁신거점 조성, 세제 지원, 인력 양성 등 후속 정책도 단계적으로 추진할 방침이다. AIDC를 개별 민간 시설이 아닌 국가 AI 산업 기반으로 육성하겠다는 계획이다. "이제 중요한 것은 실행력" 산업계는 이번 발표가 AI 인프라 경쟁력을 높일 수 있는 정책 방향이라는 데 환영 의사를 밝혔다. ICT대연합은 성명을 통해 AIDC를 국산 AI 반도체와 전력·냉각 솔루션, 클라우드 기술을 연계한 수출 산업으로 발전시키겠다는 방향이 시의적절하다고 평가했다. 다만 메가 프로젝트 성공을 위해선 실행 속도와 산업 생태계 협력이 중요하다고 짚었다. 소프트웨어단체협의회(소단협)도 정부가 AI 고속도로 구축과 지역 데이터센터 확산, 권역별 AI 혁신거점 조성을 중심으로 메가 프로젝트 추진 방향을 제시한 것을 환영한다고 전했다. 그러면서 물리적 인프라 확충을 넘어 중소기업과 스타트업도 지역 AI 생태계 구축 과정에 실질적으로 참여할 수 있는 정부 지원이 필요하다고 제언했다. 클라우드 업계 관계자는 "이번 발표는 이전과 달리 데이터센터를 전력 소비 시설이 아니라 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 전략 인프라로 공식화한 것"이라며 "이제는 특별법 시행과 전력 공급, 인허가, 클라우드 경쟁력 강화 등 후속 정책이 속도감 있게 추진되는 것이 중요하다"고 밝혔다. 배 부총리는 "AIDC를 기반으로 토큰 이코노미를 만들고 국민 누구나 AI를 활용하는 AI 기본사회를 가장 먼저 실현하겠다"며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AI 인프라를 구축해 대한민국을 아시아태평양 AI 허브로 만들겠다"고 강조했다.

2026.06.30 09:59한정호 기자

김윤덕 장관, 전관 카르텔 근절 및 휴게소 운영 개혁 특별 당부

김윤덕 국토교통부 장관은 지난 24일 오후 국토발전전시관에서 유정훈 한국도로공사 신임 사장에게 임명장을 전수했다. 김 장관은 이날 유정훈 사장에게 “국민을 위한 도로 서비스와 운영 구조 혁신에 도로공사의 역할과 책임이 크다”며 “도로공사 퇴직자 단체인 도성회가 영리사업인 휴게소 운영에 관여해 국민 불신이 큰 만큼, 국민 눈높이에 맞춰 전관 이권과 카르텔에 대한 철저한 근절”을 강조했다. 김 장관은 이어 고속도로 휴게소의 불공정한 다단계식 운영 구조를 지적하면서, “휴게소가 국민에게 편안한 쉼터, 소상공인에게는 상생의 터전이 되는 상식적이고 공정한 장소가 되도록 힘을 모아줄 것”을 특별히 주문했다. 김 장관은 심화하고 있는 기후변화 대응과 관련해 예측하기 어려운 폭우·폭염 등 여름철 재난·재해가 빈번하게 발생하고 있어, 사전 대비와 신속한 조치에 역량을 집중해 줄 것과 현장 근로자의 건강 관리와 안전에도 각별한 관심을 가져 달라고 당부했다.

2026.06.25 08:37주문정 기자

[AI 고속도로] AI 클라우드 판 흔드는 GPU 전쟁…네오클라우드, 82조 시장 '정조준'

그래픽처리장치(GPU) 집약형 인공지능(AI) 워크로드가 급증하면서 AI·고성능 컴퓨팅에 특화된 '네오클라우드'가 클라우드 시장의 새 축으로 떠오르고 있다. 생성형 AI 확산으로 대규모 학습·추론 인프라 수요가 커진 가운데 GPU 용량과 가격 경쟁력, 데이터 주권 확보 역량이 기업 클라우드 전략의 주요 변수로 부상했다. 24일 시장조사기관 가트너에 따르면 네오클라우드 공급업체는 오는 2030년까지 2670억 달러 규모 AI 클라우드 시장에서 20%를 차지할 전망이다. 원화 기준으로는 약 410조원 시장 가운데 82조원 규모다. 네오클라우드는 AI와 고성능 워크로드에 특화된 클라우드 공급업체를 의미한다. 가트너는 생성형 AI 도입이 확산되면서 GPU 기반 컴퓨팅 수요가 전례 없는 수준으로 늘고 있으며, 이 과정에서 기존 범용 클라우드 모델의 한계가 드러나고 있다고 분석했다. 엔리케 카스테라 가트너 수석 애널리스트는 "미국의 하이퍼스케일러가 자체 소버린 서비스를 출시하고 있는 가운데 네오클라우드 공급업체가 주목을 받고 있다"며 "네오클라우드는 AI 최적화 인프라와 고성능 워크로드에 중점을 둔다는 점에서 차별점이 있다"고 말했다. 소버린 클라우드도 네오클라우드의 주요 경쟁력으로 꼽힌다. 일부 네오클라우드 사업자는 데이터와 운영이 특정 관할권 안에 유지되도록 보장하는 기능을 강화하고 있다. 데이터, 운영, 거버넌스 등 클라우드 환경 일부 또는 전체를 국경 안에 두도록 해 해외 법적 청구나 역외 접근으로부터 보호하는 방식이다. 글로벌 AI 클라우드 시장에선 GPU 특화 사업자의 인프라 확장도 이어지고 있다. 코어위브는 엔비디아와 협력을 확대해 2030년까지 5GW 이상 규모 AI 팩토리를 구축하겠다는 계획을 내놨고, 람다는 엔비디아 베라 루빈 NVL72와 GB300 NVL72 기반 베어메탈 인스턴스를 준비하고 있다. 네비우스도 엔비디아와 전략적 협력을 맺고 차세대 풀스택 AI 클라우드 구축에 나섰다. 카스테라 애널리스트는 "네오클라우드는 AI 워크로드에 최적화된 성능, 유연한 배포 모델, 강력한 데이터 주권 보장을 바탕으로 차별화된 가치를 제공하고 가격 경쟁력에서도 앞선다"며 "주권, 성능, 인프라 전문성이 기업의 주요 의사결정 요인으로 부상하면서 AI 클라우드 시장은 새로운 국면에 접어들었다"고 설명했다. 가트너는 기업도 중앙집중형 글로벌 클라우드 모델을 넘어 현지화된 하이브리드 아키텍처로 전환하는 움직임을 보이고 있다고 봤다. 인프라 및 운영(I&O)을 비롯한 IT 리더는 전문 네오클라우드 공급업체를 평가해 고성능 AI 인프라와 한정된 GPU 용량을 확보하고 기존 하이퍼스케일러에 국한되지 않는 다각화 전략을 추진해야 한다고 제언했다. 카스테라 애널리스트는 "기업은 네오클라우드 공급업체를 활용해 AI 역량을 강화하면서 데이터 주권과 규제 준수에 대한 통제권도 함께 확보할 수 있을 것"이라며 "이들은 AI 워크로드에 특화된 고성능 인프라에 대해 보다 유연하게 접근할 수 있도록 지원함으로써 기업의 혁신 속도를 높인다"고 말했다.

2026.06.24 10:07장유미 기자

상습 정체 '양재나들목', 성남-서초 고속도로로 숨통

상습 정체 구간인 경부고속도로 양재나들목(IC) 일대 교통 흐름을 개선하기 위한 성남-서초 고속도로 사업이 본격화했다. 국토교통부는 경부고속도로 양재 나들목(IC) 인근 상습정체를 해소할 대안 노선인 '성남-서초 고속도로 민간투자사업' 우선협상대상자로 효성중공업컨소시엄((가칭)성남서초고속도로주식회사)'을 선정했다. 성남-서초 고속도로는 경부 고속도로와 용인-서울 고속도로가 만나는 판교 인근부터 우면산 터널까지 약 10.7km, 왕복 4차로 신설 사업으로, 추정 사업비는 약 5612억원이다. 국토부는 지난 1월 사업자 모집을 위한 제3자 제안공고를 시행, 사업을 최초 제안한 효성중공업컨소시엄이 단독 신청했다. 이후 전문가 평가단이 공고된 선정기준에 따라 17일부터 18일까지 제안된 사업계획 적정성 등을 평가했다. 국토부와 효성중공업컨소시엄은 사업의 세부내용을 결정하기 위한 협상에 착수해 2029년 착공해 2034년 개통을 목표로 사업을 추진할 계획이다. 성남-서초 민자고속도로가 개통되면 양재IC 인근 상습정체 구간 교통량이 분산돼 성남·판교 등 수도권 남부 지역에서 서울 서남부권으로 이동하는 교통 흐름이 개선될 전망이다. 김효정 국토부 도로국장은 “이번 사업으로 양재나들목 일대 상습정체가 완화돼 국민의 이동 시간이 줄고, 도로 이용 편의가 실질적으로 개선될 것으로 기대된다”며 “경부고속도로의 간선 기능도 함께 높아질 것”이라고 밝혔다.

2026.06.22 15:05주문정 기자

[AI 고속도로] 같은 GPU, 다른 결과…AI 인프라도 산업별 맞춤형 설계

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 산업별 워크로드 최적화로 이동하고 있다. 로봇과 자율주행, 바이오, AI 에이전트 등 활용 분야가 다양해지면서 같은 GPU라도 데이터 특성과 운영 방식에 따라 필요한 인프라 구조가 달라지고 있다는 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한해 로보틱스·제조·모빌리티 분야 AI 활용 가능성을 강조하면서 한국형 피지컬 AI가 화두로 떠올랐다. 다만 업계에선 피지컬 AI 확산이 곧 획일적인 인프라 수요 증가로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다. 산업마다 AI 모델을 학습·검증·배포하는 방식이 다르고 GPU 사용 규모와 기간, 배치 환경도 제각각이기 때문이다. 이에 대해 안재만 베슬AI 대표는 "AI 인프라 수요는 더 이상 하나의 덩어리로 움직이지 않는다"며 "GPU를 얼마나 확보하느냐 못지않게 누가·어떻게·어디서 쓰는지에 따라 인프라 설계가 달라지고 있다"고 말했다. 피지컬 AI 확산…LLM과 다른 인프라 필요 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차처럼 현실 공간에서 동작하는 AI를 의미한다. 대규모언어모델(LLM)이 인터넷 기반 텍스트 데이터로 학습하는 것과 달리 물체 파지나 충돌 반응 등 물리 데이터를 필요로 한다. 이에 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고 실제 데이터와 결합하는 과정이 중요해지고 있다. 인프라 구조 역시 LLM과 차이가 있다. 베슬AI에 따르면 시뮬레이션 데이터 생성부터 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습, 이후 로봇이나 차량의 온보드 컴퓨터에 탑재해 실시간으로 구동하는 과정까지 고려해야 한다. 안 대표는 "스토리지, 네트워크, 데이터 공급 구조까지 함께 설계해야 피지컬 AI 학습 효율을 높일 수 있다"고 밝혔다. 대학은 짧고 기업은 길게…GPU 사용 패턴도 차별화 실제 GPU 활용 방식도 기관 성격에 따라 뚜렷하게 구분된다. 베슬AI가 최근 30일간 자사 플랫폼 '베슬 클라우드' 운영 데이터를 분석한 결과 대학과 연구기관의 평균 동시 사용 GPU 중앙값은 1.8장 수준으로 나타났다. 반면 기업 고객의 경우 46%가 한 번에 8장 이상 GPU를 사용했으며 최대 32장 규모의 멀티노드 환경까지 확장한 사례도 확인됐다. 배치 환경 역시 산업별 특성이 반영된다. 방산과 금융, 바이오, 통신 분야는 민감 데이터를 다루는 만큼 온프레미스나 폐쇄망 환경을 선호해 왔지만 최근에는 보안 인증을 갖춘 클라우드 활용도 함께 검토하는 추세다. 실제 베슬AI 고객사에도 통신과 보험, 의료, 방산 기업이 포함된 것으로 전해졌다. 로봇·에이전트·바이오마다 다른 GPU 전략 베슬AI는 산업별 특성에 맞춰 GPU 기종과 계약 방식, 노드 구성, 배치 환경을 달리 제공하고 있다. A100과 H100은 물론 B200·B300급 GPU까지 지원하며 온디맨드와 단기·장기 약정 방식, 단일 GPU와 멀티노드 클러스터 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 구조다. 베슬AI는 각 고객별 맞춤형 AI 인프라를 지원하고 있다. 대표적으로 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델을 개발하는 기업은 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 함께 학습해야 하는 만큼 테라바이트(TB)급 대규모 스토리지와 고성능 GPU를 제공했다. 여러 고객사 프로젝트를 동시 운영할 수 있는 격리된 개발 환경이 중요했던 B2B AI 에이전트 기업에는 학습 환경 추상화 레이어와 클러스터 공유 스토리지를 제공해 다중 워크스페이스 운영을 지원했다. 또 바이오·신약 AI 기업은 보안성이 높은 프라이빗 환경과 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 구조를 선호하기에 베슬AI는 글로벌 'SOC 2 Type II' 인증과 초기 도입 부담을 완화한 소규모 시범 사용 크레딧을 제공하고 있다. 안 대표는 "AI 인프라 시장은 GPU를 빌려주는 단계를 넘어 산업별 워크로드가 실제로 작동할 수 있는 환경을 설계하는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로는 피지컬 AI, 바이오, AI 에이전트 등 산업별 수요에 맞춰 유연한 GPU 인프라 운영 모델을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.06.21 15:00한정호 기자

웨이모, 공사구간 진입 오류로 로보택시 약 3900대 리콜…고속도로 운행 일시 제한

구글 계열 자율주행 기업 웨이모가 공사 중인 고속도로 구간을 제대로 인식하지 못하는 소프트웨어 결함으로 로보택시 3871대를 리콜했다. 19일(현지시간) BGR등 외신은 미국 도로교통안전국(NHTSA) 자료를 인용해 웨이모가 공사구간을 인식하지 못해 폐쇄된 고속도로 진입로와 차로에 차량이 진입할 가능성이 있는 소프트웨어 문제를 이유로 로보택시 3871대를 자발적으로 리콜했다고 보도했다. 리콜 대상은 웨이모가 운영 중인 로보택시 대부분에 해당한다. NHTSA에 제출된 자료에 따르면 해당 차량은 지난 4월 이후 총 13차례 공사구간에 진입했다. 이 과정에서 실제 충돌이나 인명 피해는 발생하지 않았지만, 공사 현장 작업자와 다른 차량의 안전을 위협할 수 있는 상황이 발생한 것으로 평가됐다. 웨이모는 리콜 보고서에서 원인을 소프트웨어의 공사구간 인식 실패로 설명했다. 회사는 자율주행 시스템이 일부 고속도로 공사 환경을 정상적으로 식별하지 못했다고 밝혔다. 세부적으로는 지난 4월 미국 애리조나주 피닉스에서 6건의 사례가 발생했다. 당시 차량들은 폐쇄된 고속도로 진입로를 알리는 표지판을 지나 계속 주행한 것으로 조사됐다. 이어 5월에는 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에서 7건의 사례가 확인됐다. 차량들이 공사로 인해 폐쇄된 차선을 표시하기 위해 설치된 라바콘(콘)을 통과해 진입한 것으로 나타났다. 웨이모는 문제를 확인한 뒤 공사구간 인식 기능 개선을 위한 소프트웨어 업데이트를 배포했으며, 리콜 조치에 앞서 일부 고속도로에서 자율주행 운행을 자발적으로 제한했다고 설명했다. 이번 리콜은 웨이모의 첫 안전 관련 리콜이 아니다. 웨이모는 지난해 12월에도 정차 중인 스쿨버스를 불법으로 추월하는 사례가 확인되면서 대규모 소프트웨어 리콜을 실시한 바 있다. 올해 들어서도 자율주행 차량이 자전거 전용도로를 막거나, 어린이와 접촉 사고를 내고, 주행 중 예기치 않은 오작동을 보이는 사례가 잇따라 보고됐다.

2026.06.21 10:30안희정 기자

유정훈 신임 도로공사 사장, '취임식보다 휴게소 점검'

유정훈 신임 한국도로공사 사장이 취임식에 앞서 고속도로 휴게소를 잇따라 방문, 휴게소 운영구조 혁신을 강조했다. 유 사장은 취임하는 날인 11일 오전 가장 먼저 영동고속도로 여주휴게소(인천 방향)를 방문해 현장에서 공식 일정을 시작했다. 유 사장은 최근 논란이 되고 있는 휴게소 음식값 등 현안을 보고 받은 뒤 휴게소 운영구조 혁신에 대한 강한 의지를 피력했다. 유 사장은 “입점업체의 높은 수수료를 유발하는 다단계 운영구조와 도로공사 퇴직자 단체인 '도성회'의 휴게소 운영 등 구조적인 문제에 대해 엄중하게 생각하고 있다”며 “속도감 있고 강력한 제도 개선으로 대국민 신뢰를 회복하는 것이 급선무”라고 밝혔다. 유 사장은 이어 중부고속도로 이천휴게소(하남 방향)에 위치한 순직직원 위령탑을 찾아 참배했다. 이후 유 사장은 김천 본사에서 열린 취임식에서 ▲국민 신뢰의 재건 ▲미래플랫폼 기업으로의 전환 ▲균형의 대동맥과 안전·물류 혁신 ▲공정과 상생의 문화 확립 등 4대 중점 추진 사항을 제시했다. 유 사장은 “고속도로 휴게소를 국민 편의 중심의 '다목적 복합공간'으로 환골탈태하겠다”고 다짐했다. 앞으로의 휴게소는 대중교통 환승 연계, 미래 모빌리티 플랫폼, 지역사회와의 상생, 그리고 문화와 여가를 결합한 공간으로 발전시켜 K-휴게소의 명성을 되찾겠다는 구상이다. 또 '인공지능(AI) 모빌리티 인프라와 서비스' 융합 플랫폼 기업으로의 전환을 선언했다. 전국에 연결된 고속도로를 전력 송전망과 대용량 데이터 케이블망으로 활용해 국가적 과제인 AI 데이터센터의 전력 수급과 초고속 통신망 문제를 해결하는 '초격차 인프라'를 완성하겠다는 포부다. 고속도로 시설물을 활용한 신재생 에너지 사업을 확대하고 수익을 지역 주민에게 환원하는 상생 모델도 정착시킬 계획이다. 유 사장은 이어 국토 균형발전과 안전·물류 혁신도 강조했다. 수도권 일극 체제 극복을 위해 전국 '5극 3특' 초광역권을 단단히 잇는 '균형의 대동맥' 역할도 강화한다. 특히 안전과 물류 패러다임 혁신을 위해 '심야 시간대 자율주행 트럭 전용차로 시범사업'을 전격 추진하며 안전순찰원의 현장 통제 권한 부여 등 스마트하고 안전한 교통체계를 구축할 방침이다. 유 사장은 사람을 향하는 '공정과 상생'의 문화를 확립하겠다고 강조했다. 정부가 지향하는 노동 존중 원칙을 바탕으로, 공공기관이 앞장서야 할 '모범 사용자'로서의 책무를 다할 것을 선언했다. 또 학연·지연 등 구시대적 악습을 퇴출하고 투명한 인사 시스템을 확립해 하나의 목표로 나아가는 '원팀'을 만들겠다고 다짐했다. 한편, 유정훈 사장은 서울대 도시공학과를 졸업하고 같은 대학교에서 교통공학 석사학위를, 미국 퍼듀대에서 교통공학 박사학위를 받았다. 미국 센트럴플로리다대 연구원과 한국교통연구원 책임연구원을 거쳐 아주대학교 교통시스템공학과 교수로 재직하면서, 대한교통학회장, 국토교통부 대도시권광역교통위원회 위원 등을 지낸 교통·인프라 분야 전문가로 알려졌다.

2026.06.11 15:34주문정 기자

도로공사, '햇빛소득마을 고속도로 부지 제공 절차 설명회'

한국도로공사(사장 직무대행 이상재)는 8일 정부 핵심 과제인 '햇빛소득마을사업' 활성화를 위해 공공기관으로는 처음으로 '고속도로 부지 제공 절차 설명회'를 개최했다. '햇빛소득마을사업'은 지역 주민이 협동조합을 만들고 태양광발전소를 운영해 수익을 올리는 주민 참여형 사업이다. 에너지 자립도를 높이고 지역경제 활성화를 위해 정부차원에서 추진하고 있다. 이날 설명회에는 행정안전부 햇빛소득마을추진단, 국토교통부, '햇빛소득마을' 조성을 희망하는 전국 지자체 약 30개 기관, 재생에너지서비스기업(ReSCO) 약 100개사 등 200여 명이 참석했다. 도로공사는 고속도로 폐도 등 유휴부지를 활용한 사업부지 발굴부터 도로점용허가까지 업무절차를 공유했다.

2026.06.08 17:59주문정 기자

[AI 고속도로] 정부 GPU 확충에 네이버·삼성·엘리스 선정…내년 베라루빈 도입

정부가 총 2조 805억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업 수행기관으로 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 최종 선정했다. 정부는 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU를 조기 확보해 연내 연구·산업계에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 8일 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 최종 수행기관으로 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했다고 발표했다. 이번 사업은 최신 GPU와 인프라 부대장비를 국내 데이터센터에 구축해 연구기관과 대학, 기업 등에 AI 컴퓨팅 자원을 공급하기 위해 추진됐다. 총 사업비는 2조 805억원 규모로, 정부가 추진하는 대표적인 대규모 AI 인프라 사업이다. 이번에 선정된 3개 기업은 베라루빈과 B300 포함 총 9704장의 GPU를 구축할 예정이다. 사업자별 물량은 네이버클라우드 베라루빈 1008장과 B300 3112장, 삼성SDS 베라루빈 1008장과 B300 2016장, 엘리스그룹 B300 2560장이다. 정부는 확보한 GPU를 기반으로 독자 AI 모델 개발과 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발 등에 활용할 계획이다. 첨단 GPU 9704장 확보…베라루빈 도입은 내년 상반기 이번 사업 공모는 지난 3월 12일부터 4월 13일까지 한달 간 진행됐고 총 5개 클라우드 기업이 응찰했다. 이후 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 제안서 평가와 데이터센터 현장실사, 최종 협상 등을 거쳐 수행기관을 선정했다. 평가 과정에선 GPU 확보 능력뿐 아니라 대규모 클러스터 구축·운영 역량, 전력·냉각 인프라, 네트워크 설계 능력, 동일 데이터센터 내 집적 구축 여부 등을 종합적으로 검토했다. 엔비디아 차세대 아키텍처인 베라루빈 도입 계획과 연내 서비스 개시 가능성을 주요 평가 요소로 반영했다. 다만 당초 정부 계획과 달리 베라루빈의 경우 출시 일정을 고려해 내년 상반기 내 순차적으로 서비스를 개시할 예정이다. 정부는 지난해에도 추가경정예산을 바탕으로 1만 3000여 장에 달하는 GPU 확충 사업을 추진했고 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오를 수행기관으로 선정했다. 올해 사업은 규모와 예산을 대폭 확대해 추진하는 후속 프로젝트로 진행된다. 특히 이번 사업에선 최근 메모리와 스토리지 가격 상승 등으로 인해 GPU 구축 비용이 상승했다. 그럼에도 정부는 당초 목표로 한 컴퓨팅 성능 이상을 달성할 수 있도록 가격 대비 성능이 우수한 베라루빈과 B300 등 최신 고성능 칩 도입을 추진했다고 밝혔다. 과기정통부에 따르면 당초 목표로 한 B200 기준 1만 5000장 대비 약 30% 상회하는 성능을 제공하는 GPU를 확보한 것으로 나타났다. 이번 확보한 총 GPU 9704장 중 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 정부 AI 프로젝트에 활용된다. 이외의 B300 3328장은 사업자가 자체 활용할 예정이다. 정부는 이를 기반으로 한 국내 사업자의 클라우드 기반 GPU(GPUaaS) 역량 강화도 기대하고 있다. 배경훈-젠슨 황 면담…베라루빈 공급 빨라질까 특히 이날 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 방한 중인 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만나 국내 AI 컴퓨팅 인프라 구축 과정을 논의할 것으로 알려졌다. 이 자리에서 배 부총리는 지난해 아시아태평양경제협력체(APEC)를 계기로 추진 중인 엔비디아 GPU 26만 장 공급 로드맵 이행과 이번 사업의 연내 서비스 개시를 위한 조속한 베라루빈 도입 협력을 요청할 것으로 보인다. 이에 맞춰 정부가 이번 확충 사업에서 강조한 '베라루빈' 조기 확보에 힘이 실릴지 주목된다. 정부는 선정된 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹와 함께 이달 중 GPU 구매 발주 등을 추진해 입고·구축이 완료된 사업자를 통해 순차적으로 연내 B300 서비스를 우선 개시할 계획이다. 이후 내년 상반기 내 베라루빈 기반 서비스가 진행된다. 정부는 지난해와 올해 구축한 민간 인프라를 토대로 국내 AI 연구개발과 산업 현장에 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 공급하고 대규모 AI 수요에 안정적으로 대응할 계획이다. 배 부총리는 "베라루빈 등 이번에 확보할 첨단 GPU가 AI 연구개발 속도와 기술 역량을 한 차원 끌어올리는 핵심 동력이 될 것"이라며 "세계 최고 수준 AI 인프라 역량을 확보해 국내 기업과 연구 기관 등의 AI 혁신과 성장을 지원하겠다"고 강조했다.

2026.06.08 16:58한정호 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

[AI 고속도로] "GPU 의존 낮춘다"…AWS 자체 칩 생태계, 핀터레스트 합류로 탄력

아마존웹서비스(AWS)가 자체 개발 칩을 앞세워 인공지능(AI) 인프라 시장에서 존재감을 키우고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증한 가운데 대규모 플랫폼 기업들이 비용 효율과 공급 안정성을 확보하기 위해 클라우드 사업자의 맞춤형 반도체를 선택하는 흐름이 강해지고 있어서다. 5일 AWS 공식 뉴스룸에 따르면 핀터레스트는 오는 2031년까지 AWS 클라우드 서비스에 40억 달러를 투입하는 장기 계약을 맺었다. 핀터레스트 역사상 최대 규모 인프라 계약이다. 양사는 2010년부터 협력 관계를 이어왔으며 이번 계약을 통해 AI 모델 학습·추론과 플랫폼 인프라 전반에서 협력을 확대한다. AWS 자체 칩 활용 확대도 이번 계약의 주요 축이다. 핀터레스트는 AWS 트레이니움으로 개인화 시각 검색과 AI 기반 발견 기능을 구동하는 대규모 언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 운영할 계획이다. AWS 그래비톤 사용도 늘린다. 그래비톤은 이미 핀터레스트 컴퓨팅 인프라의 약 3분의 1을 담당하고 있다. 이처럼 핀터레스트가 AWS 자체 칩 활용을 늘리는 것은 AI 기능 확대에 따른 인프라 부담을 줄이기 위한 행보로 풀이된다. 핀터레스트는 이미지 기반 검색과 추천, 쇼핑, 광고를 핵심 사업으로 한다. 이용자가 이미지를 통해 상품과 아이디어를 찾는 과정에서 추천 정확도와 검색 품질은 체류 시간, 광고 노출, 구매 전환에 영향을 준다. 업계 관계자는 "추천 정확도와 검색 품질을 높이려면 AI 모델 고도화가 필요하지만, 그만큼 연산 비용도 늘어날 수밖에 없다"며 "수억 명 이용자를 대상으로 개인화 검색과 추천 기능을 실시간 제공하려면 학습뿐 아니라 추론 인프라도 대규모로 필요하다"고 짚었다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 트레이니움과 그래비톤을 활용하는 것도 AI 서비스 확장과 인프라 비용 효율을 동시에 노리는 움직임으로 보인다"고 덧붙였다. 이 소식에 시장도 즉각 반응했다. 4일(현지시간) 뉴욕증시에서 핀터레스트 주가는 전 거래일보다 4.45% 오른 21.59달러에 거래를 마쳤다. 장중에는 22.12달러까지 올랐다. 이는 투자자들이 이번 계약을 단기 비용 부담보다 AI 검색·광고 경쟁력 강화 신호로 받아들였기 때문이다. AWS도 이번 계약으로 자체 AI 반도체 생태계 확장에 속도를 내게 됐다. 클라우드 시장에서 AWS는 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드와 AI 인프라 주도권을 놓고 경쟁하고 있다. AI 반도체 시장은 엔비디아 GPU 중심으로 성장해 왔지만, 최근 빅테크들은 GPU 공급망 의존도를 낮추기 위해 자체 칩과 맞춤형 클라우드 인프라를 병행하는 전략을 펴고 있다. AWS는 트레이니움과 그래비톤을 통해 이 수요를 흡수하고 있다. 트레이니움은 AI 학습과 추론을 겨냥한 AWS 자체 가속기다. 그래비톤은 Arm 기반 중앙처리장치(CPU)로, 범용 워크로드와 AI 서비스 운영에 필요한 효율성을 앞세운다. 또 스노우플레이크, 메타 등도 최근 AWS 자체 칩 사용을 확대하는 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 여기에 핀터레스트까지 가세하면서 AWS 자체 칩 생태계가 기업 AI 인프라의 주요 선택지로 부상하는 모습이다. 업계 관계자는 "AI 서비스 확산으로 최근 기업들의 인프라 비용 부담도 커지고 있다"며 "검색, 추천, 광고, 쇼핑처럼 실시간 추론이 많은 서비스는 GPU 성능뿐 아니라 CPU, 네트워크, 데이터센터, 쿠버네티스 운영 효율까지 따져야 한다"고 설명했다. 이어 "핀터레스트가 이번에 AWS 자체 칩을 활용하는 것도 AI 기능 확대에 필요한 인프라를 장기적으로 확보하면서 비용 효율을 높이려는 것"이라고 덧붙였다. 이처럼 AWS의 자체 칩 확산은 클라우드 시장의 고객 확보 경쟁으로도 이어지고 있다. AI 워크로드는 데이터 저장, 모델 학습, 추론, 배포 환경이 함께 움직이는 구조로, 기업이 특정 클라우드 기반으로 AI 서비스를 구축하면 이후 다른 사업자로 옮기는 데 기술적 부담과 비용이 커질 수 있다. 또 클라우드 사업자 입장에선 자체 칩을 앞세운 장기 계약이 대형 고객을 붙잡아두는 수단이 될 수도 있다. 고객사는 GPU 공급 불안과 비용 부담을 줄일 수 있지만, 특정 클라우드 생태계에 대한 의존도가 높아지는 부담도 안게 된다. 국내 플랫폼 기업들도 비슷한 과제를 안고 있다. 네이버, 카카오, 쿠팡, 무신사, 당근 등 이용자 기반이 큰 기업들은 검색, 추천, 광고, 커머스 영역에서 AI 적용을 확대하고 있다. AI 기능이 서비스 전면에 배치될수록 추론 비용과 인프라 효율은 수익성에 직접 영향을 미친다. 이에 따라 AI 인프라 투자 방식도 더 세분화될 전망이다. 모델 학습에는 GPU를 활용하더라도 검색, 추천, 광고처럼 반복적으로 발생하는 추론 업무에는 비용 효율이 높은 칩과 클라우드 인프라를 조합하려는 수요가 커질 수 있다. 이에 자체 데이터센터와 외부 클라우드를 어떤 비중으로 나눠 쓸지도 서비스 안정성과 비용 구조를 좌우하는 변수가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "기업들이 AI 서비스를 실제 사업에 적용하기 시작하면서 인프라 전략도 비용과 운영 효율 중심으로 바뀌고 있다"며 "핀터레스트 사례는 클라우드 사업자의 자체 칩이 GPU 중심 인프라를 보완하는 선택지이자 장기 고객 확보 수단으로 활용될 수 있다는 점을 보여준다"고 말했다.

2026.06.05 11:36장유미 기자

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