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넥슨 '아크 레이더스', 대규모 업데이트 '얼어붙은 산길' 10월 8일 실시

넥슨의 PvPvE 익스트랙션 어드벤처 게임 '아크 레이더스'가 신규 지역과 전투 콘텐츠를 담은 대규모 업데이트를 선보인다. 넥슨코리아(공동 대표 강대현, 김정욱)는 자회사 엠바크 스튜디오(대표 패트릭 쇠더룬드)가 개발한 '아크 레이더스'의 대규모 업데이트 '얼어붙은 산길'을 추가할 계획이라고 28일 밝혔다. 오는 10월 8일 추가되는 '얼어붙은 산길'은 올해 선보이는 최대 규모의 업데이트로, 신규 지역을 무대로 한 새로운 탐험과 전투를 비롯해 성장 콘텐츠와 무기 커스터마이징 등을 담았다. 넥슨은 업데이트에 앞서 '퍼스트 룩' 영상을 공개하고 신규 맵과 아크, 무기와 장비 등 주요 콘텐츠를 소개했다. 이번 업데이트에서는 신규 맵 '펜돌라 고개'가 추가된다. '러스트 벨트' 북부 산맥 너머에 위치한 설원 지역으로, 쓰러진 거대 아크 '엠퍼러' 잔해와 강력한 한파인 '급속 동결'이 발생하는 것이 특징이다. 대형 함선 '프리깃'에 진입해 고가치 전리품을 획득하는 고난도 콘텐츠도 포함된다. 새로운 적으로는 '불리', '스컬커', '히드라' 등 신규 아크 3종이 등장한다. 아울러 '레이더'의 성장과 커스터마이징을 확장하는 신규 거점 '전초 기지'와 상위 단계 무기 개조를 지원하는 '연구 스테이션'을 함께 선보인다. 이와 함께 신규 무기 2종과 새로운 이동 방식을 제공하는 '그래플링 훅', 인게임 촬영 기능인 '카메라', 신규 악기 등 게임플레이 아이템을 추가하고 스킬트리 개편 등 개선을 진행한다. 이용자 플레이 스타일 확인을 위한 PvE 매치메이킹 테스트도 열린다. 테스트는 10월 13일부터 20일까지 8일간 한시적으로 진행되며, 이용자는 기존 PvPvE와 이용자 간 공격이 제한된 PvE 매칭 중 선택해 참여할 수 있다. 넥슨과 엠바크 스튜디오는 피드백을 수집해 향후 PvE 매치메이킹 정식 도입 가능성을 확인할 계획이다.

2026.09.28 15:48정진성 기자

모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

대규모유통업 대금 지급기한 단축…직매입 60일→35일

대규모유통업자가 납품업체에 지급해야 하는 상품대금의 법정 지급기한이 대폭 단축된다. 17일 공정거래위원회에 따르면 직매입 거래의 대금 지급기한을 상품 수령일로부터 현행 60일에서 35일로 줄이는 내용의 대규모유통업법 개정안이 이날 국회 본회의를 통과했다. 특약매입과 위수탁, 임대을 거래의 지급기한도 현행 월 판매마감일로부터 40일에서 20일로 단축된다. 이번 개정은 티몬·위메프 사태와 홈플러스 회생절차 등을 계기로 유통업체의 대금 지급 관행을 개선하기 위해 추진됐다. 공정위는 지난해 2월부터 11개 업태 111개 유통 브랜드를 대상으로 실태조사를 진행한 뒤 같은 해 12월 지급기한 개선방안을 마련했다. 공정위 조사 결과 직매입 거래의 평균 대금 지급기간은 27.8일이었다. 조사 대상 98개 브랜드 가운데 59.2%는 30일 이내에 대금을 지급하고 있었지만 일부 업체는 법정 상한인 60일에 가까운 기간을 두고 정산한 것으로 나타났다. 50일을 넘긴 업체는 영풍문고가 65.1일로 가장 길었으며 다이소 59.1일, 컬리 54.6일, M춘천점·메가마트 54.5일, 쿠팡 52.3일 등이었다. 공정위는 당초 직매입 대금 지급기한을 30일로 줄이는 방안을 추진했지만 국회 논의 과정에서 유통업체의 부담과 수용 가능성 등을 고려해 최종 35일로 결정됐다. 월 1회 정산 방식에 대한 예외도 마련됐다. 납품업자별로 매월 1일부터 말일까지 거래된 상품대금을 한꺼번에 정산하는 경우에는 월 매입마감일로부터 20일 이내에 지급할 수 있다. 천재지변이나 납품업자 채권 압류 등 유통업체의 책임이 없는 사유로 대금을 지급하기 어려운 경우에도 예외를 인정한다. 직매입 거래에서는 파산과 회생, 급격한 현금흐름 악화 등 긴급한 경영상의 우려가 있고 공정위 승인을 받은 경우 지급기한 적용의 예외를 둘 수 있도록 했다. 다만 공정위는 예외가 남용되지 않도록 객관적으로 대금 지급이 어렵다고 인정되는 경우에 한해 승인한다는 방침이다. 구체적인 예외 사유와 절차는 향후 1년의 유예기간 동안 이해관계자 의견 수렴과 법률·재무 전문가 자문 등을 거쳐 하위 법령에 담을 예정이다. 개정 법률은 정부 이송과 국무회의 의결 등을 거쳐 공포되며 공포 후 1년이 지난 날부터 시행된다. 시행 이후 상품을 수령하거나 판매한 거래부터 개정된 지급기한이 적용된다.

2026.09.17 18:04류승현 기자

직매입 정산기한 60일→35일 '대규모유통업법', 국회 법사위 통과

대규모 유통업체의 납품대금 지급기한을 단축하는 내용이 골자인 대규모유통업법 개정안이 국회 법제사법위원회를 통과했다. 개정안은 직매입 거래의 납품대금 지급기한을 현행 60일에서 35일로 줄이는 내용을 담고 있다. 9일 관련 업계에 따르면 법사위는 이날 전체회의를 열고 이 같은 내용의 '대규모유통업에서의 거래 공정화에 관한 법률' 개정안을 의결했다. 개정안은 향후 국회 본회의 의결 등을 거쳐 시행될 예정이다. 개정안은 대규모 유통업체가 직매입한 상품의 대금을 상품 수령일부터 35일 이내 지급하도록 하는 내용을 담고 있다. 현행 60일보다 지급기한이 25일 단축되는 것이다. 특약매입과 위수탁, 매장임대 거래의 판매대금 지급기한도 월 판매마감일부터 현행 40일에서 20일로 줄어든다. 이번 개정은 지난 2024년 티몬·위메프(티메프) 미정산 사태를 계기로 납품업체의 자금 부담을 줄이고 거래 안정성을 높이기 위해 추진됐다. 공정거래위원회가 당초 제시했던 직매입 지급기한은 30일이었지만 국회 논의 과정에서 35일로 조정됐다. 주병기 공정거래위원장은 이날 법사위 전체회의에서 지급기한을 둘러싼 여야 협의 과정과 관련해 “더불어민주당은 30일, 국민의힘은 40일을 주장했고 이에 중간인 35일로 합의했다”고 설명했다. 지급기한 단축으로 대형 유통업체들이 직매입 규모를 축소하면서 중소 납품업체의 판로와 발주 물량이 감소할 수 있다는 우려도 제기됐다. 이에 주 위원장은 “법을 설계할 때 그런 우려를 최대한 상쇄할 수 있는 방식을 반영했다”면서 “법 운영 과정에서 부작용이 발생하는지 계속 모니터링하고 필요하면 추후 법을 다시 개정할 수 있다”고 말했다. 개정안에는 파산·회생이나 급격한 현금흐름 악화 등의 사유가 발생한 경우 별도의 지급기한을 적용할 수 있도록 하는 예외조항도 담겼다. 국회 심사 과정에서는 이 급격한 현금흐름 악화의 판단 기준이 모호해 유통업체가 이를 악용할 가능성이 있다는 우려가 나왔다. 이에 주 위원장은 “예외조항이 악용되지 않도록 공정위가 철저히 감시하겠다”며 “법이 통과된 뒤 몇 년 동안 문제없이 잘 운영되면 예외조항을 다시 개정할 수도 있다고 생각한다”고 밝혔다. 주 위원장은 지급기한 단축에 찬성하는 단체의 회원 규모가 반대 단체보다 크다는 점도 강조했다. 그는 “반대하는 한국플랫폼입점사업자협회의 회원사는 27개, 한국중소상공인협회의 가입사는 6개”라면서 “반면 찬성하는 소상공인연합회 회원은 136만명이고 중소기업중앙회 회원사는 약 6만2000개로 대표성의 차이도 고려해야 한다”고 말했다.

2026.09.09 16:51류승현 기자

납품 대금 60일→35일…정무위, 대규모유통업법 의결

대형 유통업체의 대금 정산 주기를 단축하는 법안이 국회 상임위 문턱을 넘었다. 이번 결정에 협·단체에서는 반대의 목소리를 높이고 있지만, 이커머스 업계에서는 의견이 엇갈리고 있다. 국회 정무위원회는 3일 전체회의를 통해 유통업체와 납품업자 간 대금 지급 기한을 단축하는 내용을 골자로 한 대규모유통업법 개정안을 의결했다. 직매입 거래의 경우 대금을 지급하는 법정 기한을 60일에서 35일로, 특약 매입·오픈마켓 등 온라인 중개 거래에서는 40일에서 20일로 줄이는 것이 핵심이다. 만약 월 1회 정산이 이뤄질 때는 매입 마감일로부터 20일 안에 대금을 지급하도록 했다. 그러나 대규모 유통업체의 책임이 없는 이유로 대금 지급이 어려운 경우에는 기한의 예외를 둘 수 있게 했다. 이번 법안 통과는 2024년 7월 발생한 티메프(티몬·위메프) 대규모 미정산 사태가 발단이 됐다. 이같은 국회 결정을 두고 협·단체와 업계의 반발이 예상된다. 한국온라인쇼핑협회는 전날 입장문을 내고 “지급기한을 획일적으로 앞당기면 유통업체의 운전자금과 정산 시스템에 급격한 충격이 발생하고 그 부담은 거래 축소·가격 인상·투자 감소를 거쳐 납품업체와 소비자에게 되돌아갈 수 있다”고 우려했다. 협회는 직매입 35일도 유통업체의 현금흐름을 급격히 압박한다며 국회와 정부에 재검토를 촉구했다. 여기에 법안의 취지인 중소 납품업체의 판로부터 위축될 수 있고, 빨라진 정산주기에 반품·환불·검수 등이 미흡해지면 소비자 보호 약화를 초래할 수 있다고 주장했다. 이어 홈플러스 정상화 시기를 지나고 있는 유통업계에 추가 유동성 부담을 얹어서는 안 된다는 점과 학계의 경고를 반영해 단계적·차등적 대안을 마련할 것을 요청했다. 반면 온라인 플랫폼 업체들 사이에서는 온도 차이가 감지된다. 플랫폼업계 관계자는 “티메프 사태 당시 문제는 정산 주기가 아닌 대금 유용 문제였다”며 “정산 주기를 단축해도 대금을 마음대로 사용하고자 한다면 얼마든지 사용할 수 있다”고 반발했다. 그러면서 “정산 주기가 긴 회사들은 비교적 물품을 많이 매입하는 곳이다. 정산 주기가 짧아지면 지금처럼 많이 매입할 수는 없을 것”이라며 “제조사 입장에서는 재고 털기가 불가능해 피해가 커질 수 있다”고 덧붙였다. 또 다른 플랫폼업계 관계자는 “오픈마켓에서는 정산 주기를 당기는 것 또한 경쟁력이 될 수 있다”며 “사업에 중대한 가격이 갈 정도로 주기를 당기는 것에 대해서는 우려가 나올 수 있지만, 어느 정도 셀러와 상생이 필요한 부분”이라고 말했다. 이어 “다만 실효성이 있는지를 따져보고 업계의 의견이 충분히 반영할 수 있도록 논의해야 하지 않겠냐”고 반문했다. 현재 온라인 플랫폼은 사업 구조에 따라 다른 정산 주기를 채택하고 있다. 쿠팡은 주 정산과 월 정산 제도를 운영하고 있다. 주 정산은 매주 마지막날에서 15영업일이 지난 후 70%를 지급하고, 두 달 후 1일 남은 30%를 준다. 월 정산은 매달 마지막날로부터 15영업일 이후 판매대금의 100%를 정산해주는 체계다. 컬리는 매달 1~10일 사이 매입한 상품 대금은 내달 말일에, 11~20일 사이 매입 대금은 다둘 후인 10일, 21일~말일 매입 대금은 두 달 뒤인 20일에 정산하는 구조다. SSG닷컴의 정산주기는 대략 10~40일 사이다. 네이버는 빠른 정산을 통해 배송 시작 다음날 혹은 결제 후 3일 만에 대금을 정산받을 수 있도록 하고 있다. 지마켓과 11번가는 각각 배송완료 후 9일 이내, 익일 정산해준다.

2026.09.03 15:55박서린 기자

정부, 독자 AI에 5조6천억원 쏟는다…GPU 1만장 확충해 '프론티어' 도전

정부가 독자 인공지능(AI) 모델과 차세대 AI 기술 확보에 내년 약 5조 6000억원에 달하는 예산을 투입한다. 지난해부터 속도를 높여온 그래픽처리장치(GPU) 확충과 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 발판으로 내년에는 첨단 GPU 1만 장과 대규모 학습 데이터를 추가 투입해 글로벌 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 2027년도 예산안 중 '최상위 AI모델·기술 확보' 분야에 5조 5937억원을 편성했다고 1일 발표했다. 올해 2조 6146억원보다 2조 9791억원 늘어난 규모로 1년 만에 두 배 이상으로 확대됐다. 가장 큰 비중을 차지하는 부문은 AI 컴퓨팅 인프라 확충이다. 정부는 독자 AI 모델 개발 등에 활용할 대규모 GPU 1만 장을 추가 확보하기 위해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화' 사업 내 GPU 확충 예산을 올해 2조 841억원에서 내년 3조 8500억원으로 늘릴 예정이다. 모델 성능을 좌우하는 데이터 투자도 크게 확대한다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 약 27배 늘어난다. 글로벌 수준의 생성형 AI 연구를 이끌 인재를 확보하기 위한 '생성AI 프론티어 인재' 사업에도 신규로 250억원을 투입한다. GPU·데이터·인재를 묶어 독자 AI 모델 경쟁력을 끌어올리는 전략으로 풀이된다. 정부는 지난해부터 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 확충 속도를 높여왔다. 지난해 약 1조 4600억원을 투입한 GPU 확보 사업을 통해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 총 1만 3136장의 고성능 GPU를 구축했다. 사업자 자체 활용분과 정부 활용분 GPU를 통해 국가 AI 프로젝트와 산학연을 지원하고 있다. 특히 올해 사업에선 2조 805억원을 투입해 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU 9704장 확보에 나섰다. 수행 사업자로는 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했고 B300 서비스를 우선 개시한 후 내년 상반기부터 베라루빈 기반 컴퓨팅 자원을 공급할 예정이다. 확충한 GPU는 독자 AI 모델 개발에 투입되고 있다. 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에선 최근 2차 단계 평가를 거쳐 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다. 정부는 이들 팀에 엔비디아 B200 GPU를 각각 1000장씩 총 3000장을 지원해 모델 고도화를 뒷받침할 계획이다. 독파모 사업은 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내에서 독자적으로 개발·고도화할 수 있는 AI 모델을 확보하기 위해 지난해 시작됐다. 정부는 국내 모델 성능이 아직 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 것으로 보고 올 하반기 추가 학습과 고도화를 통해 격차를 좁힌 뒤 내년에는 글로벌 최상위 프론티어 모델 개발 단계로 올라선다는 목표다. 내년 예산은 모델 개발뿐 아니라 현재 AI 기술의 한계를 넘어설 차세대 기술에도 투입된다. 경량·저전력 AI 기술 개발 예산을 90억원에서 120억원으로 늘리고 자율행동체 온디바이스 핵심기술 개발에는 100억원을 투입한다. 시계열 파운데이션 모델 개발 사업도 신규 추진하며 AI 안전 기술 개발에는 올해 79억원보다 약 두 배 많은 152억원을 배정했다. AI를 활용한 사이버보안 기술 투자도 확대한다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원을 신규 투입하고 AI가 해킹을 탐지·방어하는 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술 개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 새롭게 700억원을 편성했다. 최상위 AI 모델 확보와 함께 이를 안전하게 활용할 수 있는 기술 기반까지 구축한다는 구상이다. 업계 관계자는 "글로벌 AI 경쟁에선 GPU와 고품질 데이터에 얼마나 지속 투자할 수 있느냐가 중요한 만큼 정부가 관련 예산을 대폭 확대한 것은 긍정적"이라며 "확보한 컴퓨팅 자원을 실제 AI 모델 성능 향상으로 연결할 수 있도록 장기적인 지원과 효율적인 자원 배분이 함께 이뤄지길 기대한다"고 말했다. 정부는 내년 대규모 GPU와 데이터, 인재 투자를 바탕으로 독자 AI 모델의 글로벌 경쟁력을 끌어올린다는 방침이다. 그간 기업들이 독파모 프로젝트를 통해 축적한 모델 개발 경험에 정부의 컴퓨팅 인프라 지원을 더해 글로벌 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 25일 이재명 대통령 주재 국무회의에서 "현재는 중국의 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 상황이지만 올 하반기에는 이를 추격해 달성할 것"이라며 "내년에도 보다 많은 GPU와 데이터를 투입해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전하겠다"고 강조했다.

2026.09.01 12:20한정호 기자

대기업, AI·반도체 중심 체질 개선…계열사 수는 줄어

인공지능(AI)과 반도체 등 미래 고부가가치 산업 관련 계열사를 새로 편입하고 비주력 사업은 정리하는 등 기업들이 사업 포트폴리오 재편에 나서면서, 최근 3개월간 대규모기업집단 소속회사 수가 4개 감소한 것으로 나타났다. 공정거래위원회는 올해 5월부터 7월까지 자산 5조원 이상 공시대상기업집단의 소속회사 변동 현황을 14일 공개했다. 102개 대규모기업집단의 소속회사는 지난 5월 1일 3538개에서 이달 3일 3534개로 4개 감소했다. 이 기간 소속회사 변동이 있었던 기업집단은 49개다. 회사 설립과 지분 취득 등으로 35개 기업집단에서 75개사가 새롭게 계열사로 편입됐다. 반면 흡수합병과 지분 매각, 청산 종결 등으로 28개 기업집단에서 79개사가 계열에서 제외됐다. 신규 편입 회사가 가장 많았던 기업집단은 효성으로 11개사가 늘었다. 이어 GS 9개사, 대명화학 7개사 순이었다. 계열 제외 회사는 DB가 13개사로 가장 많았고 효성 8개사, SK 7개사가 뒤를 이었다. 최근에는 비주력 사업을 정리해 핵심 사업에 집중하려는 움직임이 나타났다. SK는 부동산 개발 관련 SK디앤디 등 5개사를 계열에서 제외했고 CJ는 동물용 사료 제조사 CJ피드앤케어 등 2개사를 정리했다. 원익도 영화 등 제작사 플래디 등 3개사를 계열에서 제외했다. 반면 AI와 반도체 등 미래 산업에 대한 투자는 확대됐다. 삼성은 AI 데이터센터 사업을 위해 민관 합작법인 한국에이아이컴퓨팅센터와 냉각·공조 솔루션 기업 플랙트그룹코리아를 계열사로 편입했다. GS도 AI 데이터센터 관련 지에스에이아이이프라 등 4개사를 새로 편입했고 OCI는 에스지씨데이터파워와 에스지씨에이아이인프라를 계열사로 추가했다. 한솔은 반도체 검사 부품 제조업체 윌테크놀러지를, 효성은 실리콘 음극재 제조업체 에이치에스효성에너지솔루션코리아를 각각 계열사로 편입했다. 친족이나 소속회사 임원이 지배하는 회사를 계열에서 제외하는 사례도 이어졌다. 올해 신규 지정된 라인은 친족 지배회사 신도 등 4개사를, 웅진은 친족 및 임원 지배회사 건진건설 등 4개사를 계열에서 제외했다. 공정위는 기업들의 비주력 사업 정리를 통한 선택과 집중과 함께 AI·반도체·실리콘 음극재 등 미래 고부가가치 산업 진출을 위한 계열사 편입이 활발하게 이뤄지고 있다고 설명했다.

2026.08.14 10:00류승현 기자

앤트로픽, 기관투자자 손잡고 美 AI 데이터센터 확장

앤트로픽이 글로벌 기관투자자들과 손잡고 미국 인공지능(AI) 데이터센터 인프라 확충에 나선다. 자체 자금만으로 대규모 데이터센터를 구축하는 대신 기관 투자자의 자본을 활용한 연산 인프라를 확보해 급증하는 AI 컴퓨팅 수요에 대응한다는 구상이다. 10일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 맥쿼리자산운용, 싱가포르 국부펀드 싱가포르투자청(GIC)과 전략적 파트너십을 맺고 AI 데이터센터 개발을 위한 합작법인 '테세우스 인프라스트럭처'를 설립했다. 초기 사업은 미국 내 AI 컴퓨팅 시설 개발에 집중할 방침이다. 테세우스 인프라스트럭처는 맥쿼리자산운용이 운용하는 펀드와 GIC가 소유하고 자금을 지원하는 구조다. 맥쿼리와 GIC는 개별 데이터센터 프로젝트에 필요한 지분 투자금의 대부분을 조달하고 앤트로픽은 핵심 장기 임차인으로 참여한다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 용량은 공개되지 않았다. 앤트로픽은 데이터센터 운영으로 소비자 전기요금이 상승할 경우 관련 비용을 부담하기로 했다. 대규모 AI 데이터센터의 전력 수요 증가가 지역 전기요금에 미칠 수 있는 영향을 고려한 조치다. 이번 협력은 AI 모델 개발사와 대형 기관투자자가 역할을 분담해 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하는 방식이라는 점에서 주목된다. 앤트로픽은 장기간 사용할 데이터센터 용량을 확보하고 맥쿼리와 GIC는 데이터센터 개발·운영 경험과 자본을 제공하는 구조다. 최근 AI 모델 개발 경쟁이 치열해지면서 데이터센터와 AI 가속기, 전력 등 인프라 확보를 위한 투자도 빠르게 늘고 있다. 맥킨지에 따르면 글로벌 디지털 인프라 개발에 투입되는 자금은 오는 2030년까지 7조 달러(약 9936조원)에 이를 것으로 전망된다. 앤트로픽은 자체 AI 모델 '클로드'의 이용 확대에 맞춰 컴퓨팅 인프라 투자를 강화하고 있다. 회사는 지난해 미국 텍사스와 뉴욕 등 여러 지역에 맞춤형 데이터센터를 구축하는 데 500억 달러(약 70조원)를 투자하겠다는 계획을 발표했다. 해당 시설은 올해부터 순차적으로 가동될 예정이다. 최근에는 구글과 파트너십을 맺고 5개 데이터센터에서 컴퓨팅 칩을 임차하기 위한 350억 달러(약 49조 6000억원) 규모 대출도 확보했다. 이번 테세우스 인프라스트럭처 설립까지 더해지면서 직접 투자뿐 아니라 금융기관과 인프라 투자자를 활용해 AI 연산 자원을 확보하는 전략을 병행하는 모습이다. 경쟁사 오픈AI가 '스타게이트' 프로젝트를 중심으로 대규모 AI 인프라 투자를 추진하는 것과 비교하면 앤트로픽은 그동안 데이터센터 분야에서 상대적으로 대형 파트너십을 많이 공개하지 않았다. 이번 협력을 통해 대규모 기관 자본을 AI 인프라 구축에 끌어들이면서 데이터센터 확장에도 속도를 낼 것으로 예상된다. 앤트로픽은 성명을 통해 "기업·개발자·소비자 전반에서 클로드에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있어 이를 충족하려면 상당한 규모의 컴퓨팅 자원이 필요하다"며 "맥쿼리의 대규모 디지털 인프라 개발·금융·운영 전문성과 GIC의 글로벌 인프라 투자 경험을 활용하기 위해 협력할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.11 08:49한정호 기자

AI 타고 커지는 韓 데이터센터 시장…2029년까지 연평균 12.4%↑

지난해 6조원대를 기록한 국내 상업용 민간 데이터센터 시장이 인공지능(AI) 확산에 따라 2029년까지 연평균 12% 이상 성장할 것이라는 전망이 나왔다. 현재 계획·구축 단계에 있는 신규 데이터센터 부지만 70곳을 넘어 향후 국내 데이터센터 공급도 지속 확대될 것이란 분석도 제기된다. 10일 한국데이터센터연합회가 발간한 '코리아 데이터센터 마켓 2026~2029' 보고서에 따르면 국내 상업용 민간 데이터센터 매출액은 2024년 기준 6조 2200억원으로 조사됐다. 오는 2029년까지 시장은 연평균 12.4% 성장할 것으로 전망됐다. 한국데이터센터연합회는 정부의 데이터센터 산업 육성 정책과 민간 사업자의 경영전략 수립에 필요한 기초자료를 제공하기 위해 2020년부터 매년 국내 데이터센터 시장 현황과 전망을 분석한 보고서를 발간 중이다. 이번 보고서에 따르면 국내 데이터센터 수는 2000년 52개에서 2025년 182개로 약 3.5배 증가했다. 현재 계획 및 구축이 추진되고 있는 신규 데이터센터 부지도 총 72개에 달해 데이터센터 증가세가 이어질 것으로 예상된다. 특히 생성형 AI와 클라우드 확산으로 대규모 연산 인프라에 대한 수요가 커지면서 성장세를 이끌 것으로 관측된다. 한국데이터센터연합회는 대규모 AI 데이터센터 클러스터 사업이 본격화될 경우 현재 전망치보다 시장 성장 속도가 더욱 빨라질 가능성이 있다고 분석했다. 다만 데이터센터의 수도권 집중 현상은 지속될 전망이다. 현재 민간 데이터센터의 74.77%가 수도권에 위치한 것으로 조사됐다. 구체적인 사업 추진 단계에 들어선 예정 데이터센터 역시 58.93%가 수도권에 자리 잡고 있다. 이에 데이터센터 확대 과정에서 전력 확보와 입지 문제 등 수도권 집중에 따른 인프라 부담도 주요 과제로 부상할 것으로 예상된다. 이번 보고서에는 시장 규모와 지역별 분포뿐 아니라 국내외 데이터센터 관련 법령·정책과 지방자치단체별 데이터센터 추진 현황도 담겼다. AI 데이터센터의 지속가능성과 올해 데이터센터 산업의 주요 키워드 등 최근 산업 이슈도 함께 다뤘다. 한국데이터센터연합회는 "이번 보고서는 국내 데이터센터 주요 현황과 최근 제·개정된 법률·제도·정책 현황을 비롯해 AI 데이터센터 등 산업 주요 이슈를 다양하게 정리해 업계가 활용할 수 있도록 구성했다"고 밝혔다.

2026.08.10 13:27한정호 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

[컨콜종합] "피지컬 AI·금융 AX·GPU 인프라로 하반기 승부"…LG CNS, 3대 성장축 제시

LG CNS가 피지컬 AI, 금융 AX, AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. LG전자와의 로봇 데이터 팩토리, 금융권 차세대 사업, GPU 구독형 인프라 플랫폼을 앞세워 성장세를 이어가겠다는 구상이다. LG CNS는 31일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 사업 부문별 실적과 하반기 전략을 공개했다. 상반기 매출은 전년 동기 대비 6.1% 증가한 2조8천358억원, 영업이익은 1.1% 늘어난 2천221억원을 기록했다. 회사는 전 사업 영역에서 대외 사업 비중이 확대되며 실적 성장을 견인했다고 설명했다. AI·클라우드가 이끈 상반기 성장…"XPU웍스·에이전트웍스 확장" 상반기 실적의 중심은 AI·클라우드 사업이었다. 해당 부문 매출은 1조6천714억원으로 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 제조·물류를 중심으로 대외 고객 확보가 이어진 점도 눈에 띈다. 두산, 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스 등과 AX 사업을 추진하는 한편 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 사업 영역을 넓히고 있다. 진요한 AI클라우드사업부 AI센터장(상무)은 "기업 내 AI 활용 확대와 이에 따른 AI 인프라 투자 증가는 플랫폼과 클라우드 인프라 전반의 사업 기회로 확대될 것"이라고 말했다. 이어 "AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 플랫폼 'XPU웍스'를 새롭게 론칭했다"며 "1분기 정식 출시한 엔드투엔드 AI 플랫폼 '에이전트웍스'도 다양한 산업 고객을 대상으로 적용 사례와 사업 범위를 확대하고 있다"고 설명했다. LG CNS는 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 회사는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내 시장은 이보다 높은 15~20% 수준으로 성장할 것으로 보고 있다. 오픈AI, 앤트로픽, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 신규 사업 기회 발굴로 이어지고 있다는 설명이다. 진 센터장은 "LG CNS는 시장 성장률을 상회하는 사업 확대 계획을 가지고 있으며 국내 DBO 시장 선도 지위를 더욱 공고히 할 계획"이라며 "2019년 국내 최초로 DBO 모델을 도입한 선발주자로서 시장 성장 이상의 확대 계획을 갖고 있다"고 말했다. 수익성에 대해서는 선제 투자 영향이 반영됐다는 설명이다. 송광륜 CFO(상무)는 "미래 성장 동력 확보를 위한 전략적 투자 확대와 일부 프로젝트의 계약 이연 영향이 있었다"며 "사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제 투자와 일시적 프로젝트 일정 영향"이라고 말했다. 이어 "이연된 프로젝트들은 하반기 계약 체결과 사업 수행이 본격화되며 실적 개선에 기여할 것"이라고 덧붙였다. LG전자 데이터 팩토리, 첫 피지컬 AI 레퍼런스 확보 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 5천24억원으로 전년 동기 대비 6.2% 증가했다. 2분기 매출은 2천746억원으로 전년 동기 대비 13% 성장했다. 회사는 계열사 기반의 안정적 사업에 더해 물류 자동화 등 대외 사업 확대가 성장에 힘을 보탰다고 설명했다. 신재훈 스마트팩토리사업부장(상무)은 "스마트엔지니어링 사업은 계열사 사업을 안정적으로 수행하는 가운데 물류 자동화 등 대외 사업 확대에 힘입어 두 자릿수 성장을 기록했다"고 말했다. 이어 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하기 위해서는 GPU 등 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자에서 진행 중인 데이터 팩토리에 피지컬웍스 플랫폼과 GPU 인프라를 공급할 예정"이라고 밝혔다. LG CNS는 LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고, 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 선정됐다. 스마트팩토리 분야에서는 AI 기반 제조 플랫폼 '팩토바(Factova)'를 중심으로 제조 현장 지능화를 추진하고 있으며, 스마트물류 사업 역시 뷰티·패션·푸드 기업 대상 자동화 프로젝트 확대로 성장세를 이어가고 있다. 하반기 피지컬 AI 사업의 핵심은 LG전자 데이터 팩토리를 첫 레퍼런스로 삼아 외부 확산 기반을 만드는 데 있다. 신 상무는 "현재 그룹사와 대외 고객을 대상으로 피지컬 AI 도입 및 운영 체제 구축을 협의하고 있다"며 "LG전자 데이터 팩토리를 베스트 프랙티스로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "컬리 1차 PoC 검증을 완료했으며 연말까지 보완을 거쳐 확산 사업을 추진할 예정"이라며 "올해는 PoC와 현장 검증을 통해 베스트 프랙티스와 사업 수행 역량을 확보하고, 내년부터 제조·물류 고객을 중심으로 관련 사업을 본격 확대하겠다"고 밝혔다. KB국민은행·한국은행 수주로 하반기 매출 기여 확대 디지털 비즈니스 서비스 사업 상반기 매출은 6천621억원으로 전년 동기 대비 8.8% 증가했다. 은행, 손해보험, 생명보험 등 금융권 전반에서 고르게 성장했고, 대형 프로젝트 수주도 이어졌다. 조성우 디지털비즈니스사업부 금융AX1사업담당(상무)은 "KB국민은행 차세대 사업을 수주하며 금융 차세대 시장에서 경쟁력을 다시 한번 입증했다"며 "한국은행 2기 ITO 사업 수주를 통해 운영사업 기반도 강화했다"고 말했다. 금융 차세대 사업은 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 전망이다. 조 상무는 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "올해 1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도는 점진적으로 높아질 것"이라고 내다봤다. AI 네이티브 개발 플랫폼도 새롭게 선보였다. 조 상무는 "IT시스템 구축·운영 전 과정을 에이전틱 AI 기반으로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'을 2분기에 출시했다"며 "플랫폼 출시 이후 대형 사업 수주를 통해 실증 사례를 축적하고 있으며, 소규모 개발 사업과 유지보수 운영 사업까지 적용을 확대하고 있다"고 말했다. 금융권 AI 도입 환경 변화에 대한 진단도 내놨다. 그는 "망분리 규제로 외부 대규모언어모델(LLM) 활용에 제약이 있었지만 최근 규제 샌드박스와 제도 개선이 추진되면서 금융사들의 AI 도입 움직임이 크게 늘고 있다"며 "중장기적으로는 레거시 시스템과 AI 에이전트가 유기적으로 결합된 형태로 발전할 것"이라고 전망했다. 중국 LLM 약진, 기업 최적화 멀티 AI모델 전략으로 대응 중국 LLM의 약진에 대해서도 LG CNS는 단순 위협보다 활용 구조 변화에 주목했다. 최근 일부 중국계 모델이 성능과 비용 측면에서 경쟁력을 높이면서, 일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체하거나 보완하는 선택지로 검토되고 있다는 설명이다. 다만 회사는 이런 흐름이 특정 모델로의 일괄 전환으로 이어지지는 않을 것으로 봤다. 진요한 센터장은 "일부 기업 AX 프로젝트에서 미국 프론티어 모델을 대체·보완하는 실질적 선택지로 검토되고 있다"면서도 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라고 말했다. LG CNS가 주목하는 방향은 특정 모델의 우위보다 기업 맞춤형 활용 구조다. 고난도 추론, 민감 정보 처리, 대규모 반복 업무 등 용도에 따라 서로 다른 모델을 조합하는 방식이 기업 현장에서 늘어날 가능성이 크다는 판단이다. 진 센터장은 "LG CNS 역시 이런 변화에 맞춰 다양한 모델을 연결·운영하는 AI 실행 환경 구축 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.07.31 12:08남혁우 기자

EU, AI 기가팩토리 7곳 구축…내년 초 사업자 선정

유럽연합(EU)이 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 확충에 나섰다. 30일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 EU집행위원회는 AI 기가팩토리 7곳을 구축하기 위해 100억 유로를 지원한다고 밝혔다. 집행위는 이 사업을 통해 최소 200억 유로 규모 민간 투자도 유치할 계획이다. AI 기가팩토리는 첨단 AI 프로세서와 소프트웨어(SW), 클라우드, 초고속 통신망, 데이터센터를 시설 하나에 결합한 대규모 연산 거점이다. 기업과 연구기관이 AI 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 역할을 맡는다. EU는 당초 AI 기가팩토리 5곳을 구축할 계획이었지만 회원국 참여 의향이 예상보다 높게 나타나면서 목표를 7곳으로 확대했다고 밝혔다. 새 시설은 유럽 각국에서 운영 중인 기존 AI 팩토리 19곳과 별도로 추가 구축된다. 사업에는 기술 공급업체와 클라우드 서비스 제공업체, 공공기관, 투자자 등이 참여할 수 있다. 이들은 컨소시엄이나 특수목적법인 형태로 입찰에 참여할 수 있으며 신청 절차는 오는 11월 12일 마감된다. 집행위는 2027년 초 사업자를 선정할 예정이다. 선정된 시설은 계약 체결 이후 18개월 안에 가동을 시작할 전망이다. 반도체 기업들도 사업 참여 의사를 밝혔다. AMD와 엔비디아, 퀄컴은 기가팩토리 프로젝트에 참여하는 사업자에게 AI 반도체를 공급하기 위해 집행위와 의향서를 체결했다. 헤나 비르쿠넨 EU 기술 담당 집행위원은 "AI 개발이 가속화하는 상황에서 AI 기가팩토리의 대규모 컴퓨팅 파워에 접근하는 것은 유럽에 전략적으로 필요한 일"이라고 밝혔다.

2026.07.31 10:28김미정 기자

고성능 AI 대기시간 줄인다…사이오닉AI, '솔라 오픈2' 10배 가속

사이오닉AI가 대규모언어모델(LLM)의 응답 지연을 줄이는 추론 가속 기술을 공개했다. 사이오닉AI는 31일 업스테이지의 오픈웨이트 LLM '솔라 오픈2(Solar-Open2-250B)'의 추론 속도를 10배 향상시킨 신규 버전을 허깅페이스를 통해 공개했다. 이번에 공개된 모델은 '솔라 오픈2 250B 울트라패스트 드래프트(Solar-Open2-250B-ultrafast-Draft)'다. 업스테이지의 '솔라 오픈2 250B-A15B' 원본 가중치에 사이오닉AI가 개발한 블록 드래프트 기반 스펙큘레이티브 디코딩용 드래프트 모델을 결합했다. 드래프트 모델은 경량 모델이 먼저 다음 토큰 후보를 제안하고, 원본 250B 모델이 이를 검증·채택하는 구조다. 초대형 모델이 모든 토큰을 순차적으로 직접 생성하는 과정에서 발생하는 추론 병목을 줄이기 위한 방식이다. 사이오닉AI는 이를 통해 초당 800토큰 이상의 생성 성능을 구현했으며, 이는 기존 대비 약 10배 향상된 수준이라고 밝혔다. 고석현 사이오닉AI 대표는 "사람은 생각할 때 한 번에 하나의 단어만 떠올리지 않는다"며 "여러 가능성을 동시에 검토하고 다음 생각을 예측하며 사고를 이어가는 것처럼 LLM도 반드시 한 번에 하나의 토큰만 생성해야 하는지 의문이었다"고 기술 개발 배경을 설명했다. 일반적으로 초대형 모델은 높은 성능을 제공하지만 실제 서비스 환경에서는 추론 지연과 비용 부담 때문에 활용 범위가 제한되는 경우가 많다. 이에 업계는 상대적으로 가벼운 모델을 별도로 운용하거나 고성능 모델 호출을 제한하는 방식으로 속도 문제를 우회해왔다. 글로벌 AI 서비스도 사용 목적과 비용, 응답 속도 등에 따라 서로 다른 모델 경로를 병행 운용하는 방식으로 성능과 효율의 균형을 맞추고 있다. 사이오닉AI는 별도의 경량 모델로 우회하는 방식이 아니라 250B급 원본 모델 자체의 추론 과정과 생성 경로를 가속했다는 점에서 차별화된다. 고석현 사이오닉AI 대표는 링크드인 게시물을 통해 키미(Kimi) K3 2.8T 모델을 최적화해 초당 300토큰 속도로 간단한 횡스크롤 게임을 구현한 영상도 공개했다. 그는 해당 모델이 국내 인프라에서 구동되며 추론 최적화 기술이 특정 모델군에만 한정되지 않는 것이라고 설명했다. 이번 결과는 오픈웨이트 모델 생태계에서 외부 기업이나 개발자가 직접 도입·활용할 수 있는 가속 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 보안 등의 이유로 기업 내부에 자체 대규모 AI 모델을 구축하더라도, 응답 지연으로 실무 적용이 쉽지 않았던 한계를 일부 완화할 가능성이 있다. AI 에이전트 기반 AX 환경에서의 활용성도 주목된다. AI 에이전트는 검색, 툴 호출, 다단계 추론, 반복 생성 등을 수행하기 때문에 모델 품질뿐 아니라 토큰 생성 속도와 처리량이 중요하다. 초대형 모델의 추론 속도가 개선되면 기존에는 부담이 컸던 고성능 경로를 실제 업무 자동화나 복합 추론 서비스에 투입할 여지가 커진다. 다만 성능 수치 해석에는 주의가 필요하다. 사이오닉AI가 제시한 지표는 GPU 구성, 배치 크기, 입력·출력 길이, 동시 요청 수, 측정 방식에 따라 달라질 수 있어 실제 기업 인프라와 업무 환경에서의 재현 가능성은 별도 검토가 필요하다. 고석현 사이오닉에이아이 대표는 "대형 모델은 뛰어난 추론 능력을 갖추더라도 속도가 느리면 실제 업무에서 반복적으로 활용하기 어렵다"며 "이번 성과는 모델과 추론 엔진, GPU 커널을 함께 최적화해 250B급 모델을 본격적인 에이전트 업무에 투입할 수 있는 처리량을 확보했다는 데 의미가 있다"고 말했다. 이어 "모델의 크기가 더 이상 느린 응답의 이유가 되지 않도록 빠르고 실용적인 AI 실행 환경을 만들어가겠다"며 "국내 파운데이션 모델이 실제 서비스와 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 최적화 기술과 검증 결과를 지속적으로 공개하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.31 09:38남혁우 기자

중국 미니맥스, 2조8000억원 자금 조달 추진…오픈소스 AI 개발 확대

중국 인공지능(AI) 기업 미니맥스(MiniMax)가 20억달러(약 2조8천억원) 규모 자금 조달을 추진한다. 오픈소스 AI 모델 연구개발(R&D) 확대를 위한 투자 재원 확보 차원이다. 블룸버그 등 외신은 13일 미니맥스가 신주 발행과 전환사채(CB) 발행을 통해 총 20억달러를 조달할 계획이라고 보도했다. 조달 금액의 절반 이상은 신주 발행으로 확보하고 나머지는 전환사채 발행을 통해 마련할 예정이다. 미니맥스는 이번 자금 조달 이후 추가로 65억달러 규모의 무이자 전환사채(제로쿠폰 전환사채)를 발행할 계획인 것으로 알려졌다. 해당 채권은 투자자들이 현재 주가보다 12.6% 높은 가격으로 주식 전환이 가능하며 만기는 2027년이다. 대규모 증자 계획이 알려지자 투자자들은 기존 주주 지분 희석 가능성을 우려했다. 이에 미니맥스 주가는 이날 9.8% 하락 마감했다. 미니맥스는 올해 초 홍콩 증시에 상장해 약 6억1900만달러를 조달한 바 있다. 회사는 중국을 대표하는 오픈소스 AI 모델 개발 기업 중 하나로 평가받고 있다. 지난 6월 공개한 최신 대규모언어모델(LLM) '미니맥스-M3'는 4270억개 파라미터를 갖춘 초대형 모델이다. 최대 100만 토큰 규모의 입력을 처리할 수 있으며 긴 문맥 처리 능력을 강점으로 내세우고 있다. 회사에 따르면 미니맥스-M3는 이전 주력 모델 대비 프리필(prefill) 단계에서 9배, 디코드(decode) 단계에서 15배 향상된 처리 속도를 제공한다. 이러한 성능 개선은 자체 개발한 '미니맥스 스파스 어텐션(MSA)' 기술을 통해 구현됐다. MSA는 플래시어텐션(FlashAttention) 기법을 활용해 GPU 내 SRAM과 HBM 메모리 간 데이터 이동을 줄여 추론 효율을 높인다. 여기에 블록 스파스 프리필(block-sparse prefill)과 양자화(quantization) 기술을 적용해 긴 프롬프트 처리 속도와 메모리 효율을 개선했다. 미니맥스는 LLM 외에도 멀티모달 AI 분야 연구를 확대하고 있다. 회사는 이미지를 벡터 형태로 변환하는 오픈소스 비주얼 토크나이저 'VTL' 시리즈를 개발해 공개했다. 비주얼 토크나이저는 이미지를 AI 모델이 처리하기 쉬운 수학적 표현으로 변환하는 역할을 수행한다. 수익 사업으로는 클라우드 기반 AI 플랫폼과 소비자용 생성형 AI 서비스를 운영하고 있다. 기업 고객에게는 자체 AI 모델 API를 제공하며, 일반 소비자를 대상으로 이미지·영상 생성 애플리케이션도 판매 중이다. 옌쥔제 미니맥스 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 AGI 개발에 대한 강한 의지를 드러냈다. 그는 사내 공지를 통해 "AGI를 달성할 때까지 급여를 받지 않겠다"며 "보유 지분의 5%를 직원 보상과 오픈소스 프로젝트 지원에 활용하겠다"고 밝혔다. 이어 "우리가 만드는 기술의 가치는 더 많은 사람들이 함께 발전시키고 혜택을 누릴 수 있을 때 극대화된다"며 "미니맥스는 AGI 개발과 오픈소스 생태계 확장을 동시에 추진해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.14 09:59남혁우 기자

반도체 설계인력 대기업 쏠림…업계, '해외 인재'로 돌파구

국내 대기업이 시스템 반도체 설계인력 대규모 채용에 나서면서 팹리스(반도체 설계 전문)와 디자인하우스 등 업계 전반의 인력 지형이 변하고 있다. 국내 반도체 설계 엔지니어 풀이 한정된 상황에서 대기업으로 인력 쏠림 현상이 심화하자, 설계 업계는 인도·베트남 등 해외인력 채용으로 돌파구를 찾고 있다. 9일 반도체 업계에 따르면 하반기 들어 SK하이닉스와 현대자동차 등 주요 대기업이 시스템 반도체 설계인력을 채용하고 있다. SK하이닉스가 모집 중인 설계 직무 인력 분야에는 전통적으로 국내 중소 설계 회사들이 맡았던 회로설계, 시스템온칩(SoC) 설계, 프론트엔드, 백엔드 영역이 포함됐다. 현대자동차도 하반기 차량용 반도체 독자 설계와 내재화를 목적으로 SoC 엔지니어를 채용할 예정이다. 한 반도체 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용이 국내 반도체 생태계에 지각변동을 줄 것 같다"며 "일부 업체는 인력을 붙잡기 위한 사내 정책도 만들고 있다"고 말했다. 대기업의 채용 확대로 그동안 스톡옵션과 억대 연봉을 무기로 인재를 유치해 온 국내 인공지능(AI) 반도체 팹리스 기업들의 인력 방어에도 비상이 걸렸다. 높은 연봉 조건을 제시하며 인력을 묶어 두었지만 대기업이 제공하는 '탄탄한 고용안정'과 '확실한 대규모 성과급' 이점을 넘어서기 어려운 실정이다. 국내 주요 AI 반도체 팹리스 중 유의미한 매출을 올리는 기업이 없다는 점도 영향을 미치고 있다. 스타트업은 상장 로드맵이 예기치 못한 변수로 지연될 경우, 기업 존속과 스톡옵션 가치 자체가 흔들릴 수 있다. 엔지니어 개인 입장에서는 스타트업에서 장기 불확실성을 감수하기보다 자본력이 검증된 대기업으로 선회하는 것이 안전한 선택지다. AI 반도체 업계 관계자는 "AI 반도체 기업에서 일하는 반도체 엔지니어 1명이 1억원 정도 급여를 받는 걸로 계산하면 된다"며 "대부분 석·박사급 인력이지만 최근 인력 부족으로 학사도 뽑는 분위기이고, 학사 인재도 1억원에 근접한 급여를 받을 것"이라고 설명했다. 국내 반도체 인력 생태계 최하단에 위치한 디자인하우스 상황은 더 심각하다. 현재 국내 주요 디자인하우스 기업은 대부분 상장했다. 신규 유입되거나 잔류하는 인력에게 향후 '대박'을 기대할 수 있는 스톡옵션 등 유인책이 사라진 셈이다. 연봉 테이블도 대기업이나 AI 반도체 스타트업보다 낮게 형성돼 이탈을 부추기는 요인으로 작용한다. 잡코리아에 따르면 국내 디자인하우스인 세미파이브, 가온칩스, 코아시아세미의 대졸 신입초봉은 4000만원 중반대다. 국내 디자인하우스 중 가장 많은 연봉을 지급하는 것으로 알려진 에이디테크놀로지의 초봉 역시 5800만원 수준이다. 이러한 가운데 디자인하우스 업계가 시행 중인 해법 중 하나는 해외인력 유치다. 최근 베트남, 인도 등 해외 엔지니어들의 기술 수준이 높아져 실무에 바로 투입할 수 있는 인재 확보가 가능해졌다. 다수의 디자인하우스 기업들이 해외인력을 국내로 들여오는 방식을 채택해 인력 공백을 최소화하고 있다. 해외인력 채용은 중소 설계업체의 고질적 문제인 잦은 이직을 방지하는 효과도 있다. 해외인력이 국내 취업 시 발급받는 비자 특성상, 이직을 하려면 까다로운 행정절차를 거쳐야 한다. 내국인에 비해 상대적으로 이직이 자유롭지 않은 구조가 역으로 기업 입장에서는 이들 인력을 안정적으로 운영할 수 있는 장치로 작용하는 것이다. 디자인하우스 업계 관계자는 "대기업의 대규모 채용으로 사내에서 인력 상당수가 나갈 걸로 어느 정도 예상한다"며 "인력을 붙잡기 위한 노력을 해보겠지만, 몇 억 원대 성과급보다 더 큰 보상을 제시하기 힘든 현실을 감안해 기술력이 뛰어난 해외인력을 수혈하는 방향으로 전략을 다각화하고 있다"고 털어놨다.

2026.07.09 17:28전화평 기자

[영상] "AI 실수도 기업 책임"…생성형 AI 시대, 리스크 관리가 생존 전략

생성형 인공지능(AI)이 기업 업무와 서비스 전반으로 확산되면서 새로운 과제가 떠오르고 있다. AI가 생산성을 높이고 업무 혁신을 이끄는 동시에 잘못된 답변과 보안 문제, 예기치 못한 오작동이 기업 리스크로 직결되고 있기 때문이다. 특히 AI가 고객과 직접 소통하는 서비스 영역으로 확대되면서 기업은 단순히 모델 성능을 높이는 것을 넘어 AI가 어떤 답변을 내놓고 어떤 행동을 수행하는지까지 관리해야 하는 상황에 직면했다. 생성형 AI 도입이 실험(PoC) 단계를 넘어 실제 서비스 운영 단계로 이동하면서 'LLM 옵저버빌리티(Observability)'가 새로운 기업 IT 과제로 부상하고 있다. 고지훈 와탭랩스 애플리케이션 팀 리드와 신민철 애플리케이션 팀 개발자는 26일 지디넷코리아와의 영상 인터뷰에서 생성형 AI 시대 기업이 마주할 변화와 이에 대응하기 위한 LLM 옵저버빌리티의 중요성을 강조했다. 고 팀장은 "AI가 제공한 답변이라도 결국 고객은 기업이 제공한 공식 정보로 받아들인다"며 "AI 서비스 운영 단계에서는 응답 품질과 신뢰성을 지속적으로 관리하는 체계가 필수"라고 말했다. AI 실수, 이제는 기업이 책임져야 고 팀장은 주요 사례로 캐나다 항공사 에어캐나다를 소개했다. 한 고객이 챗봇에 할인 혜택 적용 가능 여부를 문의하자 에어캐나다의 챗봇은 실제 존재하지 않는 할인 상품을 안내했다. 고객은 이를 믿고 항공권을 구매한 뒤 할인을 요구했지만 에어캐나다가 이를 거부하면서 법적 분쟁으로 이어졌다. 캐나다 법원은 'AI가 응답한 내용이라도 게시된 정보에 대한 책임은 기업에 있다'고 판단했다. 이에 에어캐나다는 패소했고 금전적 보상은 물론 기업 신뢰도에도 타격을 입었다. 신 개발자는 "AI 챗봇의 답변이 기업의 공식 입장으로 간주되는 사례가 실제로 빈번하게 발생하고 있다"며 "잘못된 응답 하나가 직접적인 비용 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있다"고 설명했다. 고 팀장은 "작년까지는 많은 기업이 AI를 시범 적용하는 수준에 머물렀지만 올해부터는 금융, 공공, 엔터프라이즈를 중심으로 실제 서비스에 적용하는 사례가 빠르게 늘고 있다"며 "응답 품질을 관측할 체계 없이 서비스를 출시하는 기업도 적지 않다"고 지적했다. "지표는 정상인데 고객은 불만"…AI 시대 등장한 새로운 장애 문제는 기존 모니터링으로는 AI 응답 오류를 감지할 수 없다는 점이다. 서버·네트워크 지표가 정상이어도 AI가 잘못된 답변을 내보내면 알 방법이 없다. 고 팀장은 "CPU·메모리는 정상인데 고객 불만이 폭증하는 새로운 유형의 문제가 생긴다"며 "기존 인프라 모니터링만으로는 응답 품질 이상을 잡아낼 수 없다"고 말했다. 보안 위협도 새로운 형태로 진화했다. AI 에이전트가 코드 실행·시스템 제어까지 수행하게 되면서 악의적 입력으로 AI가 의도치 않은 동작을 하도록 유도하는 '프롬프트 인젝션' 공격이 현실화됐다. 와탭랩스 내부에서도 악의적 입력 없이 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC 폴더가 통째로 삭제되는 사고를 경험했다. AI 보안 위협 역시 새로운 변수로 떠오르고 있다. 신 개발자는 "과거 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 수준이었지만 이제는 함수 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어까지 가능한 에이전트 형태로 발전하고 있다"며 "프롬프트 입력 하나가 실제 시스템 동작으로 연결될 수 있다"고 설명했다. 대표적인 위협은 '프롬프트 인젝션(Prompt Injection)'이다. 이는 특정 입력을 통해 AI가 의도하지 않은 행동을 수행하도록 유도하는 공격 방식이다. 특히 AI가 다양한 시스템과 연결될수록 피해 범위도 커질 수 있다. 와탭랩스 역시 내부 실험 과정에서 예상치 못한 사례를 경험했다. 오케스트레이션 기반 AI 개발 환경을 테스트하던 중 악의적 입력이 없었음에도 AI가 잘못된 판단을 내려 개발 PC의 특정 폴더를 삭제하는 사고가 발생한 것이다. 신 개발자는 "중요한 것은 사용자가 공격 의도를 갖지 않았더라도 AI가 예기치 않은 행동을 할 수 있다는 점"이라며 "AI가 어떤 과정을 거쳐 해당 결정을 내렸는지 추적하고 통제할 수 있어야 한다"고 말했다. GPU 다음은 LLM 운영…기업 AI 운영 경쟁 본격화 와탭랩스는 이러한 문제에 대응하기 위해 LLM 옵저버빌리티 솔루션을 선보인다. GPU 자원 사용량부터 애플리케이션 성능, AI 응답 품질까지 전체 흐름을 연계 분석해 서비스 운영 환경에서 발생하는 오류와 장애를 통합 관리한다. 주요 감시 항목은 ▲AI 답변 적합성·정확성 ▲할루시네이션(없는 정보를 만들어내는 AI 환각 현상) ▲프롬프트 인젝션 공격 ▲개인정보 포함 여부 ▲불필요한 응답 우회 경로 ▲토큰·GPU 리소스 효율 등이다. 특히 보안상 외부 AI 서비스를 사용할 수 없어 GPU를 직접 구축해 모델을 운영하는 국내 금융·공공기관에 적합하게 구현됐다. 자체 GPU로 모델을 운영하는 환경에서는 AI 응답에 쓰이는 토큰이 GPU 자원과 직결되기 때문에, 응답 경로를 최적화하면 처리 성능과 비용 효율을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 신 개발자는 "AI 서비스를 운영하는 기업이라면 응답 품질부터 보안 위협까지 한 플랫폼에서 감시할 수 있는 체계를 갖춰야 한다"며 "단순히 있으면 좋은 도구가 아니라 서비스 신뢰도를 지키는 핵심 인프라"라고 강조했다. 고지훈 팀장은 AI 시대 운영자의 역할 변화도 예고했다. 그는 "앞으로 운영자는 데이터를 직접 분석하는 사람이 아니라, AI가 안전하게 작동할 수 있는 가드레일을 설계하는 사람이 될 것"이라며 "인프라·애플리케이션·AI 모델을 통합 관측하는 체계가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.26 10:40남혁우 기자

메가존클라우드, 과기정통부 국산 AI반도체 실증 인프라 구축 참가

정부에서 추진하는 대규모 국산 인공지능(AI) 반도체 인프라 구축에 메가존클라우드(대표 염동훈)가 힘을 보탠다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 'AI컴퓨팅 실증 인프라 고도화' 2차년도 사업에 참여한다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 국산 AI반도체를 기반으로 대규모 인프라를 구축하는 국가 과제다. 대규모언어모델(LLM) 기반 서비스와 GPU, NPU 혼용 환경을 실증한다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라의 통합 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어(SW)를 개발한다. AI컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제 인프라도 구축한다. 국산 AI반도체가 실제 서비스 환경에서 안정적으로 작동하도록 돕는 역할이다. 이번 사업은 오는 2027년까지 3개년에 걸쳐 추진된다. 올해 2차년도 목표는 연산용량 60페타플롭스 이상의 컴퓨팅 인프라 구축이다. 메가존클라우드는 지난해에 이어 2년 연속 참여해 운영 안정성을 높일 계획이다. 이번 사업에는 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 컨소시엄으로 함께 참여한다. 사업 성과는 제조, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업군의 AI 서비스 고도화에 활용된다. 메가존클라우드는 국산 AI반도체의 해외 실증도 이끈다. 지난 5월 'AI-반도체 해외실증 지원 사업' 주관사업자로 선정됐다. 사우디아라비아 아람코 디지털을 대상으로 퓨리오사AI의 2세대 NPU 'RNGD' 기반 AI 서비스를 실증하고 있다. 황인철 메가존클라우드 CRO는 "국산 AI반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 함께 뒷받침돼야 한다"며 "국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 양면에서 경험을 축적해 국산 AI반도체 생태계의 실질적인 성숙에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.25 15:30남혁우 기자

AI 대부 얀 르쿤 "머스크의 xAI는 실패작"

인공지능(AI) 분야 대표적 석학인 얀 르쿤(AMI랩스 창립자)이 일론 머스크의 AI 기업 xAI를 두고 '실패작(failure)'이라고 평가했다. 더불어 AI 산업 전반에 대규모 거품 붕괴 가능성을 경고했다. 19일 얀 르쿤 의장은 CNBC와의 인터뷰에서 xAI가 AI 경쟁에서 뒤처질 것으로 전망했다. 핵심 인재 이탈과 천문학적인 운영 손실이 주요 이유다. 그는 "xAI는 솔직히 말해 실패작에 가깝다"며 "창립 멤버들이 회사를 떠났고 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 최고 수준의 AI 인재를 영입하기 어려운 위치에 놓여 있다"고 말했다. 이어 "머스크 CEO가 이전 팀을 대하는 과정에서 좋은 모습을 보여주지 못했기 때문에 우수한 연구자를 끌어들이기 쉽지 않을 것"이라고 덧붙였다. 양 측은 AI를 비롯해 다양한 주제를 놓고 수년간 공개적으로 충돌해 왔다. 얀 르쿤 의장은 과거 일론 머스크 CEO가 소셜 서비스(SNS)에서 펼친 주장을 음모론이라고 비판한 바 있다. 일론 머스크 CEO 역시 얀 르쿤 의장을 향해 "오랫동안 AI 흐름을 따라가지 못했다"고 공격했다. 'AI 대부' 중 한 명으로 불리는 얀 르쿤 의장 발언은 AI 업계 주요 기업의 기업가치와 사업 지속 가능성에 대한 논란을 다시 불러일으키고 있다. 실제로 xAI는 최근 공동 창업자들의 잇따른 이탈을 겪었다. 머스크는 올해 2월 우주기업 스페이스X와 xAI를 통합하는 대규모 거래를 단행했다. 당시 기업가치는 1조2500억 달러(약 1922조원)로 평가됐다. 그러나 올해 1분기 스페이스X의 AI 사업 부문은 xAI를 포함해 25억 달러(약 3조 8450억원) 규모의 영업손실을 기록한 것으로 알려졌다. 얀 르쿤 의장은 xAI의 대규모 데이터센터 투자 역시 지속 가능성에 의문이 있다고 지적했다. 그는 "xAI는 막대한 인프라를 보유하고 있지만 다른 기업에 컴퓨팅 자원을 임대하고 있다"며 "이는 투자 비용을 회수할 수 있는 사실상 유일한 방법"이라고 비판했다. 이는 미국 테네시주 멤피스에 구축된 xAI의 초대형 AI 데이터센터 '콜로서스 1'과 '콜로서스 2'를 겨냥한 발언으로 해석된다. 현재 구글과 앤트로픽 등도 해당 시설의 컴퓨팅 자원을 활용하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 "xAI의 미래 전망에 대해 긍정적이지 않다"며 "오픈AI나 앤트로픽 같은 선도 기업들과 경쟁할 수 있을 것으로 보지 않는다"고 평가했다. xAI 외에도 AI 산업 전반에 대해서도 우려를 나타냈다. 많은 기업에서 AI 도입 비용 증가 문제를 제기하는 가운데 현재 주요 AI 기업의 수익 구조가 장기적으로 지속되기 어렵다는 진단이다. 얀 르쿤 의장은 "AI 서비스 가격은 오르고 있지만 운영 비용 감소 속도는 충분히 빠르지 않다"며 "AI 기업 대부분은 여전히 적자를 내고 있고 사용자가 누리는 혜택 상당 부분은 투자자 자금으로 보조되고 있다"고 말했다. 이어 "이 같은 구조는 오래 지속될 수 없다"며 "오픈AI와 앤트로픽 같은 기업들은 결국 가격을 인상하거나 비용을 절감해야 하며, 그렇지 않으면 대규모 거품 붕괴가 발생할 수 있다"고 경고했다. 현재 AI 업계 주류 기술인 대규모언어모델(LLM)에 대해서도 한계를 지적했다. LLM이 코딩이나 수학 문제 해결에는 유용하지만 장기적으로 범용 AI 시스템의 기반이 되기는 어렵다는 설명이다. 대신 그는 자신이 오랫동안 연구해 온 '월드 모델(World Model)' 접근법을 차세대 AI의 핵심 기술로 제시했다. LLM이 언어 패턴을 학습해 다음 단어를 예측하는 방식이라면 월드 모델은 현실 또는 가상 세계의 물체와 인과관계, 행동 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 얀 르쿤 의장은 "신뢰할 수 있는 범용 AI 에이전트 시스템은 결국 월드 모델 기반으로 구축될 것"이라며 "현재의 LLM만으로는 한계가 있다"고 말했다. 이어 "LLM은 유용한 기술이지만 현재 수준의 성능을 유지하는 데 드는 비용이 사용자가 지불할 의향이 있는 금액에 비해 지나치게 높다"고 지적했다.

2026.06.19 08:57남혁우 기자

소프트뱅크, 프랑스에 132조원 AI 베팅…유럽 최대 데이터센터 짓는다

소프트뱅크가 프랑스에 130조원이 넘는 대규모 자금을 투입해 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 나선다. 유럽이 미국과 중국 중심의 AI 패권 경쟁에서 뒤처졌다는 평가를 받는 가운데 프랑스 정부는 자국을 유럽 AI 인프라 허브로 육성한다는 목표다. 소프트뱅크는 지난달 30일(현지시간) 프랑스에 총 750억 유로(약 132조원)를 투자해 5기가와트(GW) 규모 AI 데이터센터 인프라를 구축하는 계획을 발표했다. 이는 소프트뱅크가 유럽에서 진행한 AI 인프라 투자 가운데 최대 규모다. 이번 계획은 단계적으로 추진된다. 우선 오는 2031년까지 450억 유로(약 79조원)를 투입해 프랑스 북부 오드프랑스 지역에 3.1GW 규모 AI 데이터센터를 구축한다. 데이터센터는 됭케르크, 보스켈, 부셍 등에 조성될 예정이다. 소프트뱅크는 이번 사업을 통해 프랑스 전역으로 AI 데이터센터 개발을 확대하고 프랑스를 차세대 디지털 인프라 중심지이자 유럽 AI 허브로 육성한다는 계획이다. 특히 이번 투자는 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 손정의 소프트뱅크 회장 간 협력을 통해 성사된 것으로 알려졌다. 블룸버그통신에 따르면 양측은 지난달 마크롱 대통령의 일본 방문 당시 관련 논의를 진행한 것으로 전해졌다. 소프트뱅크는 프랑스 산업·에너지 생태계와의 협력도 추진한다. 프랑스 전력·자동화 기업인 슈나이더 일렉트릭과 협력해 됭케르크 지역에 대규모 산업 생산 클러스터를 구축할 방침이다. 이번 발표는 유럽이 AI 인프라 경쟁력 강화에 속도를 내는 시점에 나왔다. 현재 글로벌 AI 시장은 미국과 중국이 주도하고 있으며 유럽은 상대적으로 부족한 연산 인프라와 높은 에너지 비용 문제를 안고 있다. 대규모 AI 데이터센터는 막대한 전력을 필요로 하는 만큼 전력 확보와 비용 경쟁력이 핵심 변수로 꼽힌다. 시장에선 이번 투자가 소프트뱅크의 AI 사업 확대 전략과도 맞닿아 있다고 평가한다. 소프트뱅크는 반도체 설계 기업 ARM 지분을 보유하고 있으며 오픈AI에도 300억 달러(약 45조원) 이상을 투자하는 등 AI 생태계 전반에 공격적인 투자를 이어가고 있다. 롤랑 레스퀴르 프랑스 경제부 장관은 "이번 발표는 에마뉘엘 마크롱 대통령이 프랑스를 AI 가치사슬 전반의 핵심 투자처로 육성하려는 비전을 보여주는 사례"라고 말했다. 소프트뱅크 측은 "이번 투자는 유럽 내 최대 규모 AI 인프라 투자로, 프랑스의 고성능 컴퓨팅 역량 확대와 AI 산업 성장 지원을 목표로 한다"며 "프랑스를 유럽을 대표하는 AI 인프라 허브로 만드는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.01 09:14한정호 기자

"비즈니스 모르는 범용 AI, 트럼프 등 지정학적 변수 해석 못해"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "현재 범용 인공지능(AI)은 비즈니스 영역에서 한계에 부딪혀 있습니다. 예를 들어 트럼프 대통령 같은 지정학적 상황이 기업에 어떤 영향을 미치는지에 대해 제대로 된 답을 내놓지 못합니다." 크리스천 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 11일 미국 올랜도에서 열린 'SAP 사파이어 2026' 사전 행사에서 기업용 AI가 직면한 치명적인 한계를 정면으로 지적했다. 기업에 특화되지 못하고 공개된 정보에만 의존해 비즈니스 맥락을 파악하지 못하는 기존 AI는 결국 신뢰할 수 없는 '그저 그런 결과(so-so results)'만을 생성한다는 비판이다. 클라인 CEO는 대안으로 SAP의 비즈니스 지식(Brain)과 대규모언어모델(LLM)을 결합한 '에이전틱 AI'를 제시했다. 외부 지정학적 변수를 LLM으로 분석하고 SAP 내부 데이터와 결합해 각 기업에 특화된 구체적인 해법을 제시하기 때문이다. 이를 활용해 공급망 차질이 예상되는 상황에서 제품 배송 경로를 A에서 B가 아닌 A에서 C로 변경하라는 식의 선제적 조언이 가능하다는 설명이다. 나아가 기업의 보안 우려를 해소하기 위해 전사적자원관리(ERP) 기반의 권한 관리 체계를 AI에 이식하겠다는 청사진을 밝혔다. 에이전트 스스로 데이터 접근 권한을 판단하게 하여 보안 사고를 원천 차단하겠다는 구상이다. 하지만 클라인 CEO는 AI 기술 고도화에도 불구하고 최종 승인과 법적·비즈니스적 책임은 여전히 사람에게 있어야 한다고 강조했다. 그는 "많은 최고재무책임자(CFO)가 AI 에이전트가 재무 마감 업무를 수행한다면 SAP가 그에 대한 책임을 지는지 묻는다"며 "이에 대한 대답은 '아니오(No)'"라고 답했다. 기업의 미션 크리티컬한 업무에 AI를 도입하더라도 최종 결과가 올바른지 규정을 준수했는지 검증하고 미세조정할 책임자가 필요하기 때문이다. 결국 프로세스 마지막에는 항상 인간이 있어야 한다는 설명이다. 이에 SAP는 고객사에서 사용 중인 AI 에이전트가 정확히 어떤 활동을 하는지 추적하고 감시할 수 있는 기능도 함께 제공할 방침이다. 크리스천 클라인 CEO는 "우리는 단순히 이메일을 요약하는 수준을 넘어 조달과 공급망을 혁신하는 실질적인 가치를 보여줄 것"이라며 "이번 행사에서 여러분에게 AI가 마침내 어떻게 비즈니스를 이해하게 되는지 그리고 그것이 기업 미래를 어떻게 바꿀 것인지 증명해 보이겠다"고 자신감을 내비쳤다.

2026.05.13 08:01남혁우 기자

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