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삼성전기, MLCC도 '장기계약'…AI 수요로 부품사업 성장

삼성전기가 주요 고객사와 인공지능(AI) 서버용 적층세라믹커패시터(MLCC)에 대한 1년 장기 공급계약을 체결했다. 통상 단기로 수주하는 MLCC 업계에선 드문 일로, 고성능 MLCC 수요가 구조적으로 커졌음을 보여주는 사례로 풀이된다. 삼성전기는 글로벌 빅테크 기업과 4500억원 규모 AI 서버용 MLCC 공급계약을 체결했다고 30일 공시했다. 계약 기간은 2027년 1월 1일부터 2027년 12월 31일까지 1년간이다. 삼성전기가 고객사를 밝히진 않았지만, 업계에선 북미 주요 클라우드서비스제공자(CSP) 기업 중 한 곳에 납품하는 것으로 추정한다. 통상 MLCC는 단기 수주가 일반적인데, 삼성전기는 이번에 고객사와 비교적 장기적인 공급계약을 체결했다. 앞서 지난 4월 삼성전기는 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "산업용 MLCC는 타이트한 수급 상황이 심화할 것"이라며 "차세대 AI 서버용 MLCC 신제품이 고객들로부터 호평받고 있어, 안정적 공급을 위해 장기계약을 추진 중"이라고 밝힌 바 있다. 삼성전기는 이번 계약을 계기로 글로벌 고객사, 주요 빅테크 기업과 2027년 이후 공급 확대 등을 협의 중이다. AI·전장 등 고부가 제품 중심 공급 비중을 확대할 계획이다. MLCC는 반도체 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는다. 서버 내 순간적인 전력 변동은 성능 저하로 직결돼, AI 서버 환경에서 안정적인 전력 제어를 담당하는 MLCC 역할이 커지고 있다. AI 서버에는 일반 서버 대비 MLCC 탑재량이 10배 이상 많다. 일반적으로 그래픽처리장치(GPU)에 2만개 이상, 서버 랙 기준으로는 최대 60만개까지 탑재된다. 실장 면적은 제한적인 반면 탑재 수량은 크게 늘어 초소형 제품이 필수다. 장덕현 삼성전기 사장은 "이번 계약은 삼성전기 MLCC가 AI 시대 핵심 부품으로서 기술력을 인정받은 결과"라며 "고객 요구에 맞춘 차세대 선단 제품을 앞서 개발해 시장을 선점하겠다"고 말했다. 최근 AI 반도체 수요 급증으로 MLCC 등 관련 부품 수요도 덩달아 커졌다. 부품을 안정적으로 확보하기 위한 장기계약이 새로운 흐름이 됐다. 삼성전기는 지난달 20일에도 글로벌 대형 기업과 1조 5000억원 규모 실리콘 커패시터 장기 공급계약을 체결했다. 계약 기간은 2027년 1월 1일부터 2028년 12월 31일까지 2년간이다. 실리콘 커패시터는 실리콘 웨이퍼를 기반으로 제작하는 초소형·고성능 커패시터로, AI 서버용 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 고성능 반도체 패키지 내부에 탑재해 전력 공급 안정성을 높인다.

2026.06.30 10:39장경윤 기자

데이터브릭스, SIEM 생태계를 에이전트 중심으로…팬서 인수

데이터브릭스가 기존 보안·정보·이벤트 관리 시스템을 인공지능(AI) 에이전트 중심으로 재편하기 위해 기업을 추가 인수한다. 데이터브릭스는 '시큐리티 레이크하우스' 비전을 강화하기 위해 팬서를 인수한다고 30일 밝혔다. 이번 인수를 통해 에이전트 중심 보안 운영 체계를 구축하고 기업 보안팀 위협 탐지와 경고 조사 역량을 높일 방침이다. 팬서는 AI 네이티브 환경에 특화된 보안 운영 플랫폼을 제공하는 기업이다. 앤트로픽을 비롯한 주요 기업 보안팀이 팬서 플랫폼으로 탐지와 대응 업무를 수행한 것으로 전해졌다. 데이터브릭스는 팬서 인수를 통해 기존 보안 정보·이벤트 관리(SIEM) 시장을 에이전트 중심 방식으로 재편하겠다는 구상이다. 기존 SIEM은 높은 운영 비용과 제한적인 데이터 활용 범위, 수작업 중심 운영으로 AI 기반 공격에 대응하는 데 한계가 있다는 분석이 나온 바 있다. SIEM은 기업 안팎에서 발생하는 보안 로그와 이벤트를 한곳에 모아 분석하는 보안 정보·이벤트 관리 시스템이다. 방화벽, 서버, 클라우드, 애플리케이션 등 여러 곳에서 나온 이상 징후를 종합해 해킹 시도나 내부 위협을 탐지하는 역할을 한다. 팬서는 폐쇄적인 기존 SIEM 스택을 AI 에이전트 중심 보안관제센터(SOC) 워크플로로 전환하는 역할을 한다. 보안팀은 이를 통해 모든 경고를 빠르게 조사하고 AI 수준의 속도와 규모로 공격을 차단할 수 있다. 데이터브릭스는 올해 초 시큐리티 레이크하우스 플랫폼 '레이크워치'를 공개한 바 있다. 레이크워치는 보안, IT, 비즈니스 데이터를 단일 거버넌스 기반 레이크하우스로 통합해 에이전틱 탐지와 대응을 지원한다. 이번 인수로 레이크워치와 팬서는 AI 에이전트를 핵심 SOC 워크플로에 직접 내장할 예정이다. 보안 경고 분류, 맥락 정보 수집, 후속 대응 방안 제안 등 주요 보안 업무를 자동화해 보안팀의 대응 부담을 줄이는 구조다. 팬서는 클라우드 인프라, ID 공급자, 엔드포인트, 네트워크, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션 전반에 걸쳐 100개 넘는 사전 구축 데이터 통합 기능도 제공한다. 이를 통해 기존 SIEM에서 요구되던 복잡한 데이터 매핑 없이 보안 데이터를 수집하고 활용할 수 있다. 팬서 팀은 오픈소스와 클라우드 네이티브 보안 운영 분야 전문성을 갖췄다. 팬서는 에어비앤비에서 시작된 오픈소스 '스트림얼럿' 프로젝트를 이끌었던 창업진이 설립했으며 코드 기반 탐지와 보안 데이터 레이크를 기반으로 클라우드 네이티브 SIEM과 AI SOC 플랫폼 시장을 공략해왔다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "기존 SIEM은 AI 시대를 위해 설계되지 않았다"며 "팬서와 함께 모든 보안 데이터를 분석하고 SOC 워크플로우를 자율화하는 역량이 한층 확장될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.30 10:09김미정 기자

[AI 고속도로] 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

SKT "2035년까지 15GW AI데이터센터 순차 구축"

SK텔레콤이 2029년 5기가와트(GW) 규모를 시작으로 2035년까지 총 15GW 수준의 AI 데이터센터(AIDC)를 순차적으로 구축할 계힉이라고 밝혔다. SK그룹이 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 밝힌 AIDC 구축 계획에 대해, 관련 사업을 맡고 있는 SK텔레콤은 회사 뉴스룸 홈페이지를 통해 이같이 설명했다. 15GW 규모에 대해서는 폭증하는 글로벌 AI 수요를 고려한 중장기 확장 목표로 제시됐다. 빅테크의 대규모 수요를 선점한다는 전략이다. 정부 지역 균형 발전 관제와 전력 수급, 핵심 입주사 확보 등의 요소를 고려해 AIDC 구축 지역을 선정하고 SK그룹 자체 투자 외에도 전략적 파트너 투자, 글로벌 고객의 장기 계약, 프로젝트 파이낸싱 등을 통해 구축 비용을 마련한다. 대규모 투자에 따른 수익은 AI 특화 코로케이션 사업과 AI 컴퓨팅 클라우드 사업으로 일으킨다. 회사 측은 “코로케이션 사업은 글로벌 빅테크와 국내 수요자에게 AI 인프라를 제공하는 모델로, GW급 통합 설계를 통해 경쟁력 있는 비용 구조를 확보한다”며 “AI 컴퓨팅 클라우드 사업은 GPU 등 AI 컴퓨팅 자원을 직접 제공하는 모델로, 고효율 AI 인프라를 기반으로 차별화된 경쟁력을 확보해 나갈 계획”이라고 설명했다. 이 프로젝트를 통해 한국이 AI를 소비하는 국가에서 AI 연산을 수출하는 나라가 될 것이란 비전도 제기했다. SK텔레콤은 “통합 AI 컴퓨팅 역량을 하나의 상품으로 패키지화하면, AI 인프라가 필요한 해외 국가에 수출하는 것도 가능할 것으로 기대된다”면서 “전국 어디서나 AI 컴퓨팅 자원에 즉각 접근할 수 있는 'AI 고속도로'를 구축함으로써 지역 균형 발전을 실현하는 초석이 될 것”이라고 강조했다.

2026.06.30 08:52박수형 기자

스팟파이어가 제시한 AI 시대 제조 공정 최적화 전략은?

스팟파이어가 인공지능(AI)과 통합 분석 플랫폼으로 반도체 제조 공정 최적화 전략을 제시했다. 29일 IT 업계에 따르면 데이터 분석 플랫폼 기업 스팟파이어는 지난 16일 서울 여의도 콘래드 서울 호텔 6층 스튜디오 7에서 '스팟파이어 이노베이션 데이'를 열고 반도체 제조 산업을 위한 AI 기반 문제 해결 전략과 스마트 제조 혁신 방안을 소개했다. 이번 세미나에서는 반도체 제조 현장에서 발생하는 복잡한 공정 문제를 AI와 데이터 분석 기술로 해결하는 방안이 집중적으로 다뤄졌다. 특히 '스팟파이어 인더스트리 프로'를 활용해 제조 현장 데이터를 연결하고 근본 원인을 빠르게 찾는 방식이 소개됐다. 스팟파이어는 이를 통해 제조 현장 의사결정 속도와 정확도를 높일 수 있다고 설명했다. 사용 기업은 분석 결과를 기반으로 수율 향상과 운영 효율성 개선을 앞당길 수 있다는 설명이다. 이번 세미나에서는 스팟파이어에 탑재된 '인사이트 에이전틱 AI'도 소개됐다. 브래드 호퍼 스팟파이어 부사장은 AI 기반 문제 해결 접근법과 첨단 제조 산업에 특화된 분석 기능을 설명했다. 스팟파이어는 하이테크 제조 산업 특화 기능을 통해 제조업체가 운영상 과제에 대응할 수 있다고 강조했다. 통합 분석 환경을 기반으로 부서 간 데이터 기반 의사결정, 정밀한 개선 조치, 운영 효율 개선을 지원할 수 있다는 의미다. 장찬익 스팟파이어 부장은 실제 데모를 통해 스퍼터링 증착 공정의 효율성을 높이는 분석 방법을 시연했다. 이어 고급 공정 제어 모델링을 스팟파이어 환경에서 구현하는 과정도 소개했다. 스팟파이어는 고급 공정 제어 모델링과 데이터 기반 공정 최적화를 통해 폐기물 발생과 공정 편차를 줄일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 기업은 고품질 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 수익성과 경쟁력을 함께 강화할 수 있다는 것이다. SK네트웍스서비스는 스팟파이어 국내 총판으로서 이번 세미나를 계기로 양사 전략적 파트너십을 강화할 방침이다. 올해 반도체를 시작으로 2차전지, 배터리, 디스플레이 등 첨단 제조 분야의 AI 기반 데이터 분석 수요에도 적극 대응할 계획이다. 브래드 호퍼 스팟파이어 부사장은 "엔지니어들이 제조 현장에서 직면하는 다양한 문제를 보다 스마트하게 해결할 수 있도록 지원하는 것이 AI 핵심 가치"라고 강조했다.

2026.06.29 18:28김미정 기자

최태원 "AI 데이터센터·반도체에 2100조원 빅베팅"

최태원 SK그룹 회장이 늘어나는 인공지능(AI) 수요에 대응하기 위해 국내에 총 2100조원을 투자한다고 밝혔다. 최 회장은 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2035년까지 여러 참여자들과 함께 총 15기가와트(GW) 규모의 데이터 센터를 구축할 것"이라고 밝혔다. 그는 "지능 생산 시장을 만들어 사회의 고비용을 획기적으로 줄이고, 국민 경제를 성장시켜야 한다"며 "이를 위해 지능을 생산하는 AI 팩토리를 크고 빠르게 만들어야 한다"고 강조했다. SK그룹은 향후 SK텔레콤을 주축으로 15기가와트 규모의 데이터센터를 국내에 건설할 예정이다. 1단계로 5기가와트를 0.5~1기가와트씩 쪼개 여러 지역에 투자한다. 2단계로 나머지 10기가와트를 전기, 부지, 용수, 메모리 사정을 고려해 건설할 계획이다. AI 데이터센터 건설에는 1기가와트당 60~70조원이 든다. 최 회장은 "이번 데이터센터는 로봇과 피지컬 AI를 움직이는 심장 역할을 할 것"이라며 "AI 데이터센터 관련 부품, 장비, 소프트웨어 등 전후방 산업을 새롭게 구축할 계기가 될 것"이라고 덧붙였다. 이어 "AI 데이터센터는 궁극적으로 토큰 이코노미를 만드는 토큰 팩토리로 발전될 것"이라며 "헬스케어, 문화, 교육, 과학 등 다양한 분야에서 비용을 줄이고 혁신을 이룩하는 핵심 기반이 될 것"이라고 주장했다. 이번 프로젝트에 필요한 1000조원은 SK 그룹 자금 이외에도 외부 자금이 들어갈 예정이다. SK텔레콤 관계자는 "글로벌 파트너 협력, 프로젝트 파이낸싱, 수요처와 장기 계약 등 다양한 방법을 동원해 재원을 마련할 것"이라고 설명했다. 최 회장은 반도체에도 1100조원을 투자한다고 밝혔다. 투자 지역은 용인 600조원, 청주 100조원, 서남권 400조원이다. 최 회장은 "늘어나는 메모리 반도체 수요에 대응하기 위해 SK하이닉스는 2045년 완공 예정이던 용인 클러스터를 12년 앞당기기로 했다"고 말했다. 그러면서 "용인과 청주 완공 시점을 앞당겼다고 하더라도 공급 부족이 지속될 것으로 예상한다"며 "새로운 생산 기반을 만들 필요가 있고, 부지 등 제반 요건을 충족할 것으로 기대되는 서남권에 400조원을 투자하고자 한다"고 전했다.

2026.06.29 16:57진운용 기자

GS, 30조 AI 데이터센터 승부수…전력·건설 역량 총동원

GS그룹이 강원 동해시에 2.4GW급 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 캠퍼스를 조성한다. 최근 전담 자회사인 GS AI인프라를 세우고 사업 추진 체계를 마련한 데 이어, 발전·건설·냉각 등 그룹 역량을 결집해 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 구상이다. 29일 정부에 따르면 GS그룹은 강원특별자치도 동해시 북평 제2산업단지에 AI 데이터센터 캠퍼스를 구축하기로 했다. 이번 사업은 총 2단계로 추진된다. GS그룹은 2028년까지 1.2GW 규모 1단계 시설을 먼저 구축하고, 2029년까지 추가로 1.2GW를 조성해 전체 2.4GW 규모 AI 데이터센터 캠퍼스를 완성한다는 목표다. 직접 투자비는 약 30조원으로 제시됐으며, GPU와 메모리 등 장비까지 포함할 경우 전체 투자 규모는 약 120조원 수준으로 추산된다. GS그룹은 AI 확산으로 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 흐름에 대응해 관련 사업을 본격화하고 있다. 이를 위해 최근 GS 산하에 GS AI인프라를 설립했다. GS AI인프라는 데이터센터 개발과 운영을 맡는 전담 법인으로, 이번 동해 AI 데이터센터 캠퍼스 사업의 핵심 추진 주체가 될 전망이다. 그룹 주요 계열사도 사업에 참여한다. GS파워, GS EPS, GS E&R 등은 민간 발전사업 경험을 바탕으로 대규모 전력 공급 역량을 제공한다. GS건설과 자이C&A, 디씨브릿지는 에포크 안양센터, 고양 마그나센터 등 데이터센터 건설·운영 경험을 활용할 예정이다. 냉각과 기술 생태계 측면에서도 그룹 차원의 협업이 이뤄진다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침 냉각 제품을 상용화한 바 있으며, GS벤처스와 GS퓨처스는 AI 관련 스타트업 투자를 통해 관련 기술 기반을 넓히고 있다. GS그룹은 전력 생산, 데이터센터 시공, 인프라 운영, 냉각 기술 등 그룹이 보유한 역량을 결합해 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대한다는 계획이다. 허태수 GS 회장은 올해 초 신년사에서 AI 확산에 따라 에너지와 인프라, 운영 노하우를 갖춘 GS가 새로운 사업 기회를 확보할 수 있다고 강조한 바 있다. 또 2026년을 AI 비즈니스 성과를 가시화하는 원년으로 삼겠다는 방향도 제시했다.

2026.06.29 16:50류은주 기자

정부, 2028년 '산업 특화 휴머노이드' 상용화…2030년 피지컬 AI 1강 도약

정부가 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다. 데이터팩토리를 구축해 실제 산업 현장 데이터를 확보하고, 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 로봇 파운데이션 모델은 한 모델로 여러 작업과 로봇에 두루 쓸 수 있는 범용 인공지능(AI) 두뇌다. 산업통상부는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"고 밝혔다. 정부는 실데이터와 합성데이터 확보에 집중한다. 먼저 10대 업종을 선별해 중소기업 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 정부·민간 데이터를 집적한 범정부 데이터 라이브러리도 세운다. 정부는 데이터 표준화와 가이드라인을 배포하고, 정부사업에서 민간과 협력해 일관된 형태로 데이터를 생산할 방침이다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 정부는 내년부터 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다. 로봇 형태는 휴머노이드 등 다양하다. 형태에 집착하기보다 산업 환경에 맞는 로봇을 우선 배포한 다음 데이터를 확보해 2028년 휴머노이드를 선보인다는 의도로 풀이된다. 하드웨어 개발에도 힘을 쏟는다. 국내 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터, 로봇손, 센서 연구개발(R&D)을 지원하고, 로봇 맞춤형 반도체·배터리를 개발한다. 또 로봇을 자체 생산할 여력이 부족한 스타트업을 지원하기 위해 새만금에 로봇 파운드리를 구축한다. 로봇 파운드리 구축에는 현대자동차그룹이 참여한다. 인력 양성과 금융 지원도 병행한다. 범부처가 협업해 향후 5년 간 로봇 전문인력 1만명을 배출하고, 국민성장펀드 등으로 기업의 신증설 투자자금을 지원할 계획이다. 산업부는 "대규모 투자와 산학연의 모든 역량을 결집해 3년 내에 세계 최고 수준의 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다"고 말했다.

2026.06.29 16:06진운용 기자

김성환 기후부 장관 "서남권 반도체 지역에 전력 15GW·용수 65만톤 적기 공급"

김성환 기후에너지환경부 장관은 29일 “서남권 반도체 지역에 필요한 전력 6.3GW와 용수 65만톤을 적기에 차질 없이 공급하겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 “반도체·AI 데이터센터 같은 첨단산업이 발전하기 위해선 물과 전기가 꼭 필요하다. 기후부는 필요한 전기와 용수를 적기에 공급해서 대한민국 대도약을 적극 뒷받침하도록 하겠다”며 이같이 말했다. 김 장관은 이날 'AI 시대를 선도하는 전기국가 비전'를 주제로 한 발표에서 “호남지역은 원전·햇빛·바람으로 정기를 생산하기는 했지만, 소비수요가 없어서 수도권으로 전력을 송출하기만 했지만, 이제는 호남에서 생산하는 전기가 호남의 반도체 팹을 움직이는 용도로 사용될 수 있게 됐다”고 말했다. 김 장관은 “6.3GW와 전력과 65만톤의 용수를 적기에 공급하고 그 이상의 전력과 물도 미리 준비할 수 있도록 하는 한편, 수도권 용인 지역에 필요한 전력 15GW와 용수 150만톤도 차질 없이 공급하겠다”고 덧붙였다. 김 장관은 이어 “지역 전기요금 제도를 도입하면 철강·석유화학과 같은 전통제조업과 함께 반도체 같은 첨단산업 경쟁력도 더욱 높아질 것”이라며 “충청·영남·호남·강원권 등에 세워지는 대규모 AI 데이터센터에 필요한 8GW 이상의 전력도 적기에 공급할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 그는 AI 데이터센터 유치 경쟁력을 높이기 위해 AI 데이터센터 전용 요금제도도 신설할 수 있도록 하겠다고 밝혔다. 김 장관은 “이제는 반도체 칩과 전기가 국가전략의 핵심이 되는 시대이며 기후위기 대응과 에너지 안보 차원에서도 햇빛과 바람과 원자력으로 전기를 만들고 이 전기로 AI 시대를 맞이해야 진짜 미래시대가 열리게 된다”며 “기후부는 전기국가 전환에 최선을 다하겠다”고 강조했다. 김 장관은 “AI시대는 전기자동차 확대, 산업과 건물의 전기화 등을 감안하면 전기수요가 폭발적으로 늘어날 수밖에 없다”며 “태양광·풍력·원전과 SMR 등 모든 에너지원을 총동원해야 하며 전력망도 현재 대형발전소 중심 일방향 체계에서 재생에너지 중심 양방향 분산형 체계로 재편해야 한다”고 말했다. 전기가 생산된 곳에서 소비할 수 있도록 지산지소형 전력망 체계를 보강하고 에너지저장장치(ESS)와 양수발전을 확대해 전력 유연성도 대폭 보강하도록 하겠다고 덧붙였다. 김 장관은 이어 “태양광과 풍력, SMR과 전력그리드, ESS·수소·히트펌프 같은 전기를 생산하고 저장하고 운반하고, 소비하는 전체의 산업 생태계를 세계 최고 수준으로 만들고 대한민국이 이 부분에서도 세계 표준이 될 수 있도록 하겠다”고 말했다.

2026.06.29 16:06주문정 기자

"AI 시대 데이터 주권 잡는다"…엔코아, 국제표준 무대서 한국 주도 기술 확산

엔코아가 국제 데이터 표준화 논의의 중심 무대에서 한국 기술의 영향력 확대에 나섰다. 엔코아는 데이터 관리 및 교환 분야 국제표준을 담당하는 ISO/IEC JTC 1/SC 32 국제표준화회의에 한국 대표단으로 참가해 AI 시대 데이터 관리 기술과 메타데이터 표준 개발 논의에 참여했다고 29일 밝혔다. ISO/IEC JTC 1/SC 32는 국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)가 공동 운영하는 정보기술 표준화 조직인 ISO/IEC JTC 1 산하 전문 분과위원회로, 데이터 관리와 데이터 교환 관련 국제표준을 총괄한다. 지난 15일부터 19일까지 스웨덴 스톡홀름에서 열린 제31차 SC 32 국제표준화회의에는 미국, 중국 등 9개 회원국 대표와 전문가 40여 명이 참석했다. 엔코아 온톨로지 컨설팅팀 정성재 수석은 한국 대표단장을 맡아 국내 데이터 산업의 기술 요구사항과 표준화 방향을 국제 논의에 반영했다. 이번 회의에서는 e비즈니스, 메타데이터, 데이터베이스 언어, 데이터 활용 기술 등 데이터 생태계 전반에 대한 국제표준 제·개정 작업이 진행됐다. 엔코아는 AI 활용 확대에 따라 중요성이 커지고 있는 데이터 관리 체계와 메타데이터 분야에서 국내 산업계 의견을 제시하며 표준 개발 과정에 참여했다. 특히 정성재 수석은 SC 32 에디터로 활동하며 데이터베이스와 그래프 데이터베이스, 온톨로지 분야 전문성을 바탕으로 국제표준 개발을 주도하고 있다. 이번 회의에서는 그가 개발을 주도하는 ISO/IEC 29075 시리즈의 추진 현황과 발전 방향이 주요 의제로 다뤄졌다. 해당 표준은 '데이터 관리의 고성능 분석을 위한 함수 라이브러리' 규격으로, 데이터베이스 내부에서 통계 분석과 AI 연산 등 고급 데이터 처리를 수행할 수 있도록 정의한 국제표준이다. 내년 국제표준 출간을 목표로 개발이 진행 중이며, 완성될 경우 데이터 추출과 이동, 복제 과정을 최소화하면서 데이터베이스 내에서 분석 작업을 직접 수행할 수 있어 데이터 처리 효율성과 운영 생산성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이와 함께 워킹그룹(WG) 2에서는 메타데이터 레지스트리 상호운용성 및 바인딩 표준을 비롯해 최근 생성형 AI 시대 핵심 기술로 주목받는 최상위 온톨로지(UFO) 관련 표준 정의 방안도 논의됐다. 엔코아는 관련 기술 검토 과정에서 다양한 의견을 제시하며 국제 표준화 논의를 지원했다. 정성재 엔코아 수석은 "국제표준화 활동은 단순히 기술 동향을 파악하는 수준을 넘어 미래 데이터 기술의 방향성을 결정하는 과정"이라며 "AI 확산으로 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있는 만큼 지속적인 국제 협력을 통해 국내 데이터 기술 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다. 엔코아는 최근 AI와 AI 에이전트 활용이 본격화되는 시장 환경에 대응해 데이터 전문가와 AI 전문 인력 확보를 확대하고 있다. 회사는 국제표준화 활동을 통해 데이터 전문기업으로서의 역량을 글로벌 시장에 알리고, AI 시대 데이터 관리 분야에서 영향력을 더욱 강화해 나간다는 계획이다.

2026.06.29 15:40남혁우 기자

"올해 D램 절반 이상 데이터센터로 향한다"

글로벌 인공지능(AI) 수요 폭발로 인프라 투자가 본격화하면서 전 세계 D램 시장 중심축이 모바일과 PC에서, 서버와 AI 데이터센터로 완전히 이동했다. 시장조사업체 카운터포인트는 2026년 전체 D램 비트(Bit) 출하량 중 서버용 D램이 48%, 고대역폭메모리(HBM)가 9%를 차지할 것이라고 29일 전망했다. 두 항목을 합산하면 전체 D램 출하량 57%가 데이터센터 관련 수요에 대응하고 있다. 올해 전 세계에서 생산되는 D램의 절반 이상이 데이터센터로 향하는 셈이다. 반면 기존 D램 시장을 이끌었던 모바일과 PC용 출하량 비중은 각각 22%, 10%에 머물 것으로 예상됐다. 기타 비중 전망치는 12%다. 매출액 기준 데이터센터용 D램 비중은 더 크다. 올해 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM)가 전체 D램 시장에서 차지하는 매출 비중 전망치는 65%다. 이는 데이터센터용 D램이 모바일, PC, 가전 등 기존 응용처보다 고부가가치 제품임을 보여준다. 증권가와 반도체 업계에서는 빅테크 기업의 AI 인프라 투자가 지속되는 한, 이와 같은 데이터센터용 D램 수요가 중장기적으로 견조한 흐름을 이어가며 전체 메모리 시장의 성장을 견인할 것으로 보고 있다.

2026.06.29 11:06전화평 기자

[이성엽의 IT프리즘] 데이터 정책 거버넌스의 과제

인공지능(AI)의 원료인 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 데이터란 부가가치 창출을 위해 관찰·실험·조사·수집으로 취득하거나 정보시스템 등을 통해 생성·처리되는 전자적 자료·정보를 의미한다. 이는 유형에 따라 정형, 반정형, 비정형데이터 등으로 분류되며, 용도나 특성에 따라서는 통계, 개인정보, 공공정보, 저작물 등으로 분류된다. 이런 데이터의 다양성에 따라 데이터에 관한 법제와 거버넌스도 복잡한 양상을 띤다. 우선 데이터 관련 법제가 다양하고 복잡하다. AI 분야에서는 AI 기본법이 AI 발전·윤리·신뢰 기반 조성을, AI 데이터센터 특별법이 인허가 간소화, 전력망 특례 등 데이터센터 산업 진흥을 다룬다. 데이터 활용·거래 측면에서는 데이터산업법, 산업디지털전환법, 개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법 등이 있다. 데이터 보호 측면에서는 부정경쟁방지법, 저작권법, 산업재산정보법이 데이터 부정사용 금지와 데이터베이스 보호를 담당한다. 공공분야에는 공공데이터법, AI 데이터행정법이 있는데, 2026년에는 국가데이터기본법 제정안이 추진되고 있다. 결국 서로 다른 목적과 소관 부처를 가진 총 13개의 법률이 여러 시점에 걸쳐 만들어지고 개정되면서, 이들 법제 사이의 정합성을 어떻게 확보할 것인가가 과제가 되고 있다. 데이터 정책 거버넌스도 마찬가지다. 기본적으로 현행 데이터 정책 거버넌스는 국가데이터정책위원회(과기정통부 소관)와 공공데이터전략위원회(행안부 소관)가 각각 국무총리를 위원장으로 두고 개별 운영되는 이원 체제이다. 전자는 데이터 산업·활용을, 후자는 공공데이터 제공·이용을 맡아왔으나 두 위원회가 상호 연계 없이 분절적으로 운영되고 있다. 부처별 데이터 정책 역시 심각하게 파편화되어 있어, 데이터 구축·개방, 표준화·품질, 산업육성, 안전·보호 등 데이터 생애주기의 각 단계가 부처별로 쪼개져 있으며 특히 안전·보호 영역에는 개인정보위(개인정보), 문체부(저작권), 복지부(의료데이터), 금융위(금융데이터·신용정보), 방미통위(위치정보), 지재처(데이터 무단사용 범위 명확화), 과기부(데이터 안심구역) 등 7개 부처가 관여하고 있다. 여기에 통계청의 국가데이터처 승격으로 CDO(Chief Data Officer) 역할 정립이 새 과제로 등장하면서, 기존 이원 체제에 제3의 축이 더해진 상황이다. 특히, 국가데이터처는 새로운 임무에 대한 법적 기반이 없는 상황에서 출발하면서 혼선을 더하고 있다. 원래 데이터는 가공되지 않은 원자료(raw data)에 가까운 1차적 사실의 집합이고, 통계는 그 데이터를 일정한 목적과 방법론에 따라 수집·집계·가공하여 의미를 부여한 2차적 산출물이다. 따라서 통계는 목적성과 전문성이라는 가치를 지닌 데이터라는 점에서 양자는 다르다. 또한 통계는 일단 확정되면 신뢰할 수 있는 완성된 수치를 지향하며 정합성과 오류 최소화가 중요한 가치이다. 반면 데이터 정책은 데이터를 끊임없이 결합·재가공·재활용하여 새로운 가치를 만들어내는 개방성과 유동성을 지향한다는 점에서 양자는 다르다. 이런 점에서 통계 생산기관이 국가 데이터 전반의 컨트롤타워가 되는 것은 설득력이 부족하다. 지난 5월 정부는 이런 혼선을 방지하고자 데이터 정책 거버넌스 개편안을 발표했다. 이에 따르면 3단계의 구조가 신설된다. 최상층에는 국무총리가 주재하는 '데이터 관계장관회의'를 컨트롤타워로 신설하는데, 이는 비상설 회의체로서 부처 간 쟁점이 많은 이슈가 발생할 때 수시로 총괄·조정하는 역할을 맡는다. 그 논의 범위는 기존 위원회 역할을 넘어 국가 데이터 관리, 저작권, 개인정보 등을 포괄하며, 국무총리를 비롯해 과기부총리, 행안부 장관, 데이터처장 등 각 부처의 장이 참석하고 총괄 간사는 국무조정실이 맡아 반기별 1회 개최된다. 중간층에서는 컨트롤타워가 국무총리급이 됨에 따라 기존 두 위원회의 위원장을 장관급으로 하향 조정하고, 여기에 (가칭) 국가데이터위원회를 신설해 3개 위원회 체제로 재편한다. 국가데이터위원회는 국가데이처가 향후 제정될 국가데이터기본법에 따른 업무를 수행하기 위한 합의제 조직으로 국가 데이터 관리·활용, 데이터 과학·기술‧연구, 국가 데이터 생태계 조성을 담당한다. 이번 개편으로 데이터 정책 거버번스의 컨트롤 타워 부재 문제는 일단 해결된 것처럼 보이나, 여전히 아쉬운 점이 있다. 우선 최고 컨트롤타워인 데이터 관계장관회의가 비상설 회의체이며 반기 1회 개최된다는 것이다. 수시 개최가 명시되어 있으나, 상설 사무국과 전담 인력 없는 비상설 회의체가 실질적 조정력을 가질 수 있을지 의문이다. 위원회가 3개로 늘어난 것도 문제이다. 과기부의 데이터 활용, 행안부의 공공데이터, 국가데이터처의 국가 데이터 관리라는 3개 위원회의 소관 업무의 경계가 모호하고 겹칠 가능성이 높다. 국가데이터위원회라는 명칭도 국가데이터정책위원회라는 명칭과 차별성이 없다. 결국 이번 개편은 조정 기구를 만들었다는 형식은 갖추었지만, 실질적인 조정력 확보를 위한 내용은 부족하다고 평가할 수 있다. 즉, 최상층 조정기구의 권한, 강제력, 상시성이라는 거버넌스의 실질을 확보하는 것이 과제로 남아 있다. 컨트롤 타워의 실효성은 부처 간 이견을 구속력 있게 조정하는 권한과 그것을 뒷받침하는 사무국의 역량에서 나온다는 점을 유의할 필요가 있다. 향후 국가데이터기본법 제정 등의 과제에서 명확하고 실행가능한 대안이 제시되기 바란다.

2026.06.29 11:02이성엽 컬럼니스트

호주 AI 유니콘 퍼머스, 엔비디아와 인도네시아 AI 데이터센터 구축

호주 인공지능(AI) 인프라 스타트업 퍼머스가 엔비디아와 손잡고 인도네시아에 첫 AI 데이터센터를 구축한다. 비트코인 채굴 기업에서 AI 인프라 기업으로 전환한 가운데, 이번 프로젝트로 아시아태평양 지역 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 28일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 퍼머스는 싱가포르 데이터센터 기업 데이원과 함께 인도네시아 바탐섬에 360메가와트(MW) 규모 '엔비디아 DSX AI 팩토리' 캠퍼스를 구축한다. 이번 사업은 양사가 체결한 8년간의 전략적 파트너십 중 첫 프로젝트다. 바탐은 싱가포르와 인접한 지역으로, 동남아 AI 인프라 거점으로 주목받고 있다. 데이터센터는 현재 데이원이 건설 중이며 내년 1분기에 가동할 예정이다. 퍼머스는 이번 협력을 통해 엔비디아 AI 인프라를 고객에게 공식적으로 공급할 수 있는 파트너 권리를 확보했다. 수익 공유와 신용 지원 계약에 따라 2027~2028년 최대 17만 개의 엔비디아 AI 가속기 칩을 활용할 수 있게 된다. 회사는 엔비디아와 장기 파트너십을 통해 첫 6년 동안 250억~300억 달러(약 38조~46조원) 규모 공급 계약을 확보할 것으로 보고 있다. AI 인프라 수요 증가를 바탕으로 안정적인 매출 기반을 마련한다는 구상이다. 이번 계약은 퍼머스가 기업공개(IPO) 추진을 앞둔 시점에 이뤄졌다는 점에서도 주목된다. 퍼머스는 지난 4월 코아튜 매니지먼트가 주도하고 엔비디아가 참여한 투자 라운드에서 기업가치 55억 달러(약 8조 4584억원)를 인정받았다. 퍼머스는 프로젝트 성격도 기존 사업과 차별화했다. 호주에서 추진 중인 데이터센터는 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글클라우드 등 초대형 클라우드 기업을 겨냥한 반면, 이번 바탐 지역 시설은 AI 스타트업과 AI 서비스 기업 등 여러 고객이 함께 사용하는 형태로 운영한다. 퍼머스는 AI 인프라 시장 성장의 대표적인 수혜 기업으로 꼽힌다. 2019년 호주에서 비트코인 채굴업체로 창립했으나 AI 데이터센터로 사업을 전환하며 빠르게 성장했다. 지속적으로 호주와 싱가포르 중심 대규모 데이터센터 개발 프로젝트를 진행 중이다. 지난해에는 CDC 데이터센터스와 협력해 2028년까지 호주 전역에 최대 1.6기가와트(GW) 규모 엔비디아 기반 데이터센터를 구축하는 계약도 체결했다. 이 사업에선 글로벌 대기업을 고객으로 확보한 것으로 알려졌다. 최근 AI 반도체 수요 둔화 우려로 관련 기업들의 주가 변동성이 커지고 있는 가운데, 퍼머스는 실제 고객 수요를 기반으로 사업을 확대한다는 입장이다. 팀 로젠필드 퍼머스 최고경영자(CEO)는 "우리는 고객들에게서 확인되는 수요와 실제 체결하고 있는 AI 인프라 계약을 바탕으로 사업을 키우고 있다"며 "현재도 자금과 투자 여력은 매우 탄탄한 상태"라고 밝혔다.

2026.06.29 10:37한정호 기자

한컴, 한국서부발전 AX 이끈다…전력그룹사 첫 'AI 문서혁신'

한컴이 한국서부발전에 인공지능(AI) 문서작성 솔루션을 공급하며 공공 발전 분야 AI 전환(AX) 사업 확대에 나섰다. 전력그룹사 최초로 자체 생성형 AI와 상용 AI 문서작성 솔루션을 결합한 사례를 확보하며 공공기관과 기업을 중심으로 데이터 주권 기반 AI 플랫폼 시장 공략에 박차를 가한다는 목표다. 한컴은 한국서부발전 생성형 AI 챗봇 '위피봇'에 '한컴어시스턴트'를 연계해 전사 스마트 문서 작성 환경을 구축했다고 29일 밝혔다. 최근 공공기관은 생성형 AI를 업무에 도입하는 사례가 늘고 있지만 내부 데이터를 안전하게 활용하면서 실제 업무 생산성으로 연결하는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이에 자체 AI 서비스와 기업용 AI 플랫폼을 결합해 문서 작성과 지식 검색 등 실무를 지원하는 AX 수요도 확대되는 추세다. 이번 사업은 전력그룹사 최초로 자체 생성형 AI와 상용 AI 문서작성 솔루션을 결합해 전사 업무에 적용한 사례다. 한국서부발전은 지난 2024년 10월부터 한컴과 기술검증(PoC)을 진행했으며 약 1년 3개월간 검증을 거쳐 올해 도입을 결정했다. 한컴어시스턴트는 한국서부발전이 보유한 사규와 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만 건의 내부 지식 데이터와 연계된다. 임직원들은 보고서 작성 과정에서 관련 규정과 업무 정보를 실시간으로 검색·활용할 수 있어 보다 정확하고 일관된 문서를 작성할 수 있게 됐다. 한컴은 최근 공공·민간 AX 사업 확대에 속도를 내고 있다. 올해 초 국회 빅데이터 플랫폼(AI국회) 1단계 사업에 '한컴피디아'와 한컴어시스턴트를 공급했다. 이달에는 BGF그룹 AI 지식 검색 시스템 구축을 완료했다. 이를 기반으로 문서 생성과 검색, 실행을 아우르는 AI 플랫폼 전략을 강화한다는 방침이다. 회사는 지난달 사명을 '한글과컴퓨터'에서 '한컴'으로 변경하고 글로벌 소버린 에이전틱 운영체제(OS) 기업으로의 전환도 선언했다. 한컴데이터로더, 한컴피디아, 한컴어시스턴트를 중심으로 기업용 AI 플랫폼 사업을 확대하며 공공과 엔터프라이즈 시장 공략을 이어갈 계획이다. 김연수 한컴 대표는 "이번 사업은 공공 발전 분야에서 자체 AI 역량과 우리 AI 기술을 결합한 사례"라며 "공공기관과 기업 고객을 중심으로 AI 전환 수요에 대응하고 데이터 주권 기반 AI 플랫폼 시장을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.29 09:55한정호 기자

한국데이터산업진흥원 "데이터로 중소·소상공인 지원"

한국데이터산업진흥원(원장 양재수)이 '2026년 AI·데이터 문제해결은행 운영·기능 고도화'를 추진, 오는 12월경 서비스에 나선다. 데이터 활용에 어려움을 겪는 중소기업·스타트업·소상공인을 위한 것이다. 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 운영하는 'AI·데이터 문제해결은행(https://kdata.or.kr/datahub)'은 데이터·AI 정부지원 사례 등을 통해 축적한 데이터를 기반으로 중소기업과 소상공인이 경영 현장에서 직면하는 비즈니스 현안을 스스로 해결할 수 있게 지원한다. 데이터 활용에 어려움을 겪는 중소기업·스타트업·소상공인을 대상으로 ▲데이터 활용사례 찾기 ▲맞춤형 데이터레시피 검색·생성 ▲워크스튜디오(분석도구) 등의 서비스를 제공한다. 2025년까지 실사례를 확보하고 재가공 절차를 거쳐 활용사례 2460건과 데이터레시피 1248건을 포털에 제공하고 있다. 올해는 추가적으로 활용사례 900여건과 AI·데이터레시피 1200여건을 확보할 예정이다. 서비스 이용 과정에 어려움이 있으면 온라인 신청을 통해 데이터 기획·분석 전문가의 맞춤형 지원을 받을 수 있다. 기존 포털은 텍스트 및 사례 중심 운영 방식과 전문가 중심의 복잡한 분석 UI를 채택, 데이터 비전문가인 일반 사용자가 실무에 쉽게 접근하기에는 진입 장벽이 있다는 게 진흥원 판단이다. 이에, 진흥원은 포털 한계를 극복하고 개편하기 위해 '2026년 AI·데이터 문제해결은행 운영 및 기능 개선 용역' 사업을 발주했고, 과업을 크게 대화형 분석 서비스와 실행형 AX 서비스 제공으로 세분화, 추진한다. 이번 사업의 핵심 과업은 생성형AI와 AI에이전트 기술을 접목한 '대화형 분석 서비스' 구현이다. 기존의 사용자 검색 및 탐색 중심 구조에서 완전히 탈피, 사용자가 자연어로 질문하거나 데이터를 업로드하는 것만으로 문제 진단부터 분석, 결과 해석, 실행 전략 도출까지 전 과정을 AI가 스스로 수행한다. 해당 시스템은 오케스트레이터(마스터에이전트) 기반 구조로 동작하며, 질문 의도를 파악해 문제 유형을 자동 분류한 뒤 레시피 검색·데이터 분석·결과 요약 등을 담당하는 전문도구(서브에이전트)들이 협업, 최적의 결과를 도출한다. 또한, 내부 DB와 레시피 저장소, 외부 시스템을 MCP(Model Context Protocol) 표준 프로토콜 기반으로 실시간 연계했다. 오케스트레이터(Orchestrator)는 여러 AI 에이전트, 소프트웨어, 시스템을 지휘자처럼 관리하고 조율하여 복잡한 작업을 자동화하는 기술을 말한다. MCP는대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 활용할 수 있게 하는 표준 방식이다. 올해 11월까지 고도화 추진 이후, AI·데이터 문제해결은행 포털은 복잡한 분석 도구 중심에서 '실행형 AX(AI 전환) 서비스'로 전환한다. 사용자는 더 이상 복잡한 분석 파이프라인을 설계하거나 난해한 통계 결과를 해석할 필요가 없다고 진흥원은 밝혔다. 예를 들어, 사용자가 “매출이 감소한 원인을 분석해줘” “재구매 가능성이 높은 고객을 찾아줘”와 같은 실제 업무 문제를 질문하면, AI가 등록된 데이터 레시피 중 연관성이 높은 것을 탐색해 분석을 수행한다. 이후 도출된 핵심 원인과 분석 결과는 사용자가 이해하기 쉬운 직관적인 자연어와 시각화 형태로 즉시 제공한다. 양재수 한국데이터산업진흥원장은 “핵심 과업인 생성형 AI기반 고도화를 통해 복잡한 통계 지식이 없는 중소기업과 소상공인도 검증된 분석 흐름을 따라 필요한 의사결정 정보를 손쉽게 확보할 수 있다”며 “'AI·데이터 문제해결은행'이 대한민국 모두의 '중소·소상공인을 위한 맞춤형 데이터 활용 플랫폼'으로 자리매김할 것으로 기대한다”고 말했다.

2026.06.28 17:02방은주 기자

에이피알 김병훈 대표, 美 BoB 글로벌 포럼서 K-뷰티 미래 비전 제시

에이피알은 김병훈 대표가 미국 캘리포니아 나파밸리에서 열린 '비즈니스 오브 뷰티 글로벌 포럼 2026(Business of Beauty Global Forum 2026)'에 연사로 참석했다고 28일 밝혔다. 현지시간 24일부터 26일까지 열린 이번 포럼은 글로벌 패션·뷰티 전문 미디어 '비즈니스 오브 패션(Business of Fashion·BoF)'이 주최하는 행사로, 전 세계 뷰티 기업 경영진과 투자자, 유통업계 관계자 등 150여 명이 참석했다. K-뷰티 기업 CEO가 공식 연사로 무대에 오른 것은 이번이 처음이다. 김 대표는 포럼 첫날 'K-뷰티 재도약의 비결(The Secrets of K-Beauty's Second Coming)'을 주제로 열린 대담에서 K-뷰티의 경쟁력과 에이피알의 성장 전략을 소개했다. 그는 "과거 K-뷰티의 경쟁력이 독특한 제형과 성분 등 '신선함'에 있었다면 이제는 과학과 기술을 기반으로 한 '신뢰와 검증'의 시대로 진화하고 있다"고 말했다. 에이피알의 경쟁력으로는 고객 데이터 기반의 뷰티테크 인프라를 꼽았다. 메디큐브, 메디큐브 에이지알(AGE-R), 에이프릴스킨 등 브랜드별 정체성은 유지하면서 연구개발 역량과 고객 데이터를 공유해 시너지를 내고 있다는 설명이다. 김 대표는 "브랜드를 늘리는 것보다 각각의 정체성을 유지하면서 시너지를 창출하는 것이 중요하다"고 강조했다. 미래 뷰티 산업의 방향으로는 '롱제비티의 대중화(Democratizing Longevity)'를 제시했다. 그는 "롱제비티는 오래 사는 것이 아니라 건강한 상태와 자신감을 오래 유지하는 삶의 질에 관한 개념"이라며 "더 많은 사람이 이를 경험할 수 있도록 진입 장벽과 비용을 낮추는 것이 목표"라고 설명했다. 에이피알은 이 같은 전략의 일환으로 화장품과 뷰티 디바이스를 넘어 미용 의료기기 사업으로도 영역을 확대하고 있다. 회사는 이르면 올해 말 국내 시장에 미용 의료기기 신제품을 출시한 뒤 중장기적으로 글로벌 시장으로 사업을 확대할 계획이다. 에이피알 관계자는 "이번 포럼 참석은 글로벌 시장에서 에이피알과 K-뷰티의 위상이 높아졌음을 보여주는 계기"라며 "뷰티테크 경쟁력을 바탕으로 글로벌 뷰티 시장의 새로운 표준을 제시하는 기업으로 성장해 나가겠다"고 말했다.

2026.06.28 09:54안희정 기자

"AI 전력 소비 1000분의 1로 줄인다"…신형 AI 아키텍처 등장

생성형 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 전력 소비가 급증하는 가운데, AI 전력 사용량을 현재 대비 1000분의 1 수준으로 줄이겠다는 목표를 제시한 차세대 컴퓨팅 아키텍처가 등장했다. 28일 데이터브릭스 AI 부문 총괄 출신 나빈 라오 최고경영자(CEO)가 설립한 언컨벤셔널AI는 지난 25일 첫 번째 AI 모델 'Un-0'를 공개했다. 언컨벤셔널AI는 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 통해 AI 추론에 필요한 전력 소비를 최대 1000배까지 줄일 수 있다고 주장했다. 현재 챗GPT를 비롯한 대부분의 생성형 AI는 엔비디아 GPU 수천~수만 개를 동원해 연산을 수행한다. AI 모델이 커질수록 전력 소비도 급격히 증가한다. 이로 인해 업계에서는 앞으로 AI 발전을 가로막는 가장 큰 문제가 반도체 부족이 아니라 전력 부족이 될 수 있다는 우려도 커지고 있다. 언컨벤셔널AI는 문제의 원인을 GPU 성능이 아닌 컴퓨터 구조 자체에서 찾았다. 더 많은 GPU를 사용하는 대신 계산하는 방식 자체를 바꾸겠다는 것이다. 회사가 공개한 Un-0는 이미지를 생성하는 AI 모델이다. 아직 실제 반도체가 아닌 소프트웨어 시뮬레이션 환경에서 동작하지만 기존 AI와 다른 방식으로 이미지 생성이 가능하다는 점을 보여주는 데 의미가 있다. 핵심은 '오실레이터'라 불리는 진동 기반 물리 시스템이다. 컴퓨터 칩 안의 트랜지스터가 계산을 수행하는 대신 여러 진동 장치가 서로 영향을 주고받으며 변화하는 과정 자체를 계산에 활용하는 방식이다. 언컨벤셔널AI는 자연스럽게 동기화되는 물리 현상을 계산에 활용함으로써 기존 GPU보다 훨씬 적은 에너지로 AI 연산을 수행할 수 있을 것으로 보고 있다. 나빈 라오 CEO는 "이번 모델은 새로운 종류의 컴퓨터가 보내는 첫 번째 인사"라며 "궁극적인 목표는 현재 AI 시스템보다 약 1000배 적은 에너지로 AI를 구동하는 것"이라고 밝혔다. 이 같은 비전에 투자자들도 주목하고 있다. 언컨벤셔널AI는 시드 투자 단계에서 4억7500만 달러(약 6600억원)를 유치했고, 기업가치는 45억 달러(약 6조2000억원)로 평가받았다. 세쿼이아, 안드레센 호로위츠(a16z), 럭스캐피털, 제프 베이조스 등이 투자에 참여했다. 아직 상용 제품이나 실물 칩도 없지만 AI 산업이 직면한 가장 큰 문제인 전력 문제를 해결할 수 있다는 가능성만으로 수조 원대 가치를 인정받은 셈이다. 다만 언컨벤셔널AI의 기술은 시뮬레이션 환경에서 얻어진 연구 성과로 실제 반도체와 데이터센터 환경에 대한 검증은 필요한 상황이다. 나빈 라오 CEO는 "AI 발전의 다음 과제는 성능이 아니라 에너지 효율"이라며 "단 20와트의 전력으로 작동하는 인간의 뇌처럼 적은 에너지로도 지능을 구현할 수 있는 새로운 컴퓨팅 기반을 구축하고 있다"고 말했다. 이어 "궁극적으로는 AI를 더 저렴하고 접근하기 쉬운 기술로 만들어 모든 사람이 그 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이 목표"라고 덧붙였다.

2026.06.28 07:41남혁우 기자

아마존, AI 데이터센터 전력량 선두…구글은 청정에너지로 추격

아마존이 인공지능(AI) 데이터센터 전력 확보 경쟁에서 선두권을 달린다는 분석 결과가 나왔다. 25일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 데이터 분석업체 아테리오는 미국서 자체 구축 데이터센터 기준 전력 사용량은 아마존이 9기가와트(GW)로 가장 높은 수준이라고 밝혔다. 아테리오는 아마존이 2030년까지도 미국에서 가장 많은 데이터센터와 전력 용량을 추가할 것으로 내다봤다. 또 구글은 가장 빠른 속도로 전력 용량을 확대하면서 임차 시설까지 포함하면 2030년에는 아마존과의 격차를 크게 줄일 것으로 전망했다. 현재 두 기업은 전력 확보 전략에서 차이를 보인 것으로 나타났다. 아마존은 자체 구축 중심으로 비용 경쟁력과 안정성을 확보하는 전략을 택했고, 구글은 임차와 재생에너지로 구축 속도를 높이는 데 집중하고 있다. 아테리오는 구글의 2030년 데이터센터 전력 용량 중 약 4분의 1이 임차 방식으로 확보될 것으로 예상했다. 자체 구축은 시간이 오래 걸리지만 장기적으로 비용이 낮고 임차는 상대적으로 빠르게 전력을 확보할 수 있는 장점이 있다. 구글은 재생에너지 확보에도 속도를 낸 것으로 나타났다. 올해 초 인터섹트파워를 인수해 자체 재생에너지 개발 조직을 갖췄으며 텍사스에서는 일부 데이터센터를 태양광과 풍력 발전 시설 인근에 배치해 전력망 연결 대기 시간을 줄일 계획인 것으로 확인됐다. 이 외에도 마이크로소프트는 텍사스 데이터센터 전력 확보를 위해 셰브런과 20년 동안 천연가스 발전 전력을 공급받는 계약을 체결했다. 메타와 아마존도 유사한 자체 발전 프로젝트를 추진 중인 것으로 파악됐다. WSJ은 "AI 인프라 경쟁 승패는 기술뿐 아니라 에너지 정책 변화에도 영향받을 수 있다"고 분석했다.

2026.06.26 17:47김미정 기자

"사도 되나" 불신 지운 중고폰 인증제...1년간 47개 기업 획득

한국정보통신진흥협회(KAIT)의 중고폰 인증제 도입 1년 만에 47개 기업이 인증을 획득한 것으로 조사됐다. 이 기업들은 중고폰 거래의 고질적 문제인 개인정보 유출과 분실폰 거래 우려를 해소하는 것으로 알려졌다. 또 기기 검수와 가격 산정 표준을 제시해 소비자 신뢰를 높이고, 알뜰폰 결합을 통한 가계 통신비 인하에도 기여하고 있는 것으로 나타났다. 26일 중고폰 업계에 따르면, 지난해 5월28일 도입된 중고폰 인증제 도입 이후 1년간 47개 중고폰 판매 기업이 인증을 획득하며, 중고폰 거래 안정성을 높이고 있다. 중고폰 인증제는 KAIT가 과학기술정보통신부 정책에 따라 운영하는 중고단말 안심거래 기업 인증 제도다. KAIT는 소비자가 안심하고 중고폰을 구매할 수 있도록 데이터 삭제, 품질 검증, 가격 산정 기준에 대한 표준을 마련했다. 기업이 중고폰 매입, 검수, 판매, 개인 정보 삭제, 소비자 응대 등 절차가 일정 기준을 충족하면, KAIT가 현장 검증과 실증을 통해 기업에게 인증을 부여한다. KAIT 관계자는 “이제까지 중고폰 거래가 음성적으로 이뤄지며 도난폰, 분실폰 판매나 개인 정보 유출, 천차만별인 가격으로 이용자 피해가 발생해 왔다”며 “인증제는 개인 정보 삭제, 도난, 분실 여부 확인 등 6개 기준을 정립해 중고폰 거래의 안전성을 더했다”고 밝혔다. 인증제를 통해 소비자는 개인 정보 삭제와 기기 검수 절차가 체계적으로 이뤄진 단말을 구매할 수 있고, 중고폰 판매 기업은 소비자의 신뢰를 얻을 수 있다는 이점이 있다. 지난해 6월23일 처음으로 인증을 받은 중고폰 거래 기업 민팃 관계자는 “인증 전엔 소비자가 중고폰을 사고 팔 때 데이터가 지워지는지, 분실 기기는 아닌지 의심이 많았는데 인증을 받은 후 소비자의 신뢰를 얻을 수 있게 됐다”며 “중고폰 거래가 양성화되며 소비자가 기업을 믿고 중고폰을 사고 팔 수 있는 문화가 장착됐다”고 말했다. 중고폰 인증제는 또 국민 기본 통신 접근권 향상에도 도움을 주고 있다. KAIT 관계자는 “프리미엄 단말기 가격은 200만원에 육박하는데, 소비자가 품질이 보장된 평균 30만원 중고폰을 구매하고, 알뜰폰과 결합해 핸드폰을 사용하면 가계 통신비 인하에도 도움이 될 수 있다”고 설명했다. KAIT는 최근 개인 정보가 민감한 화두로 떠오름에 따라 인증 기준도 점차 고도화해 나간다는 방침이다. KAIT 관계자는 “현재는 개인 정보 삭제, 객관화된 등급 마련 등 최소한의 기준을 정립했다”며 “앞으로 통신 환경 변화에 따라 새로운 인증 기준도 정립할 예정이다”고 밝혔다.

2026.06.26 17:21홍지후 기자

[AI는 지금] 데이터브릭스가 제시한 AI 시대 '레이크하우스' 역할은

데이터브릭스가 데이터 저장·분석 플랫폼에 머물던 레이크하우스를 인공지능(AI) 에이전트 개발·운영 인프라로 키우고 있다. 기업이 AI 에이전트가 데이터를 이해하고 실행·통제하기 위한 수단으로 레이크하우스를 활용하기 시작한 셈이다. 16일 IT 업계에 따르면 데이터브릭스는 최근 미국에서 개최한 '데이터+AI 서밋 2026'에서 레이크하우스를 AI 에이전트 공동 운영 기반으로 키우기 위한 전략을 공개했다. 레이크하우스는 기업이 정형·비정형 데이터를 원본 형태 그대로 대규모로 저장하는 데이터 저장소 역할을 한다. 기존 데이터베이스(DB)처럼 미리 구조를 정하지 않아도 로그, 문서, 이미지, 거래 데이터 등을 한곳에 모아 분석과 AI 학습에 활용할 수 있다. 데이터브릭스는 이번에 레이크하우스 역할을 더 확장했다. 데이터 맥락, 실시간성, 보안, 권한, 비용 통제 기능을 한 플랫폼에 묶어 AI 에이전트가 기업 데이터를 읽고 판단하며 업무 흐름을 실행하는 과정을 관리할 수 있게 한 것이다. 가장 큰 변화는 데이터 처리 아키텍처다. 이번 행사에서 발표된 '엘탭(LTAP)'은 레이크 내 단일 데이터 사본에서 온라인분석처리(OLAP)와 온라인거래처리(OLTP)를 통합한 구조다. 기존처럼 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템에 두고 ETL이나 복제 파이프라인으로 연결하는 방식을 줄이는 데 초점 맞췄다. 엘탭은 레이크베이스 기반으로 작동한다. 레이크베이스는 오픈 오브젝트 스토리지 기반 서버리스 포스트그레스(Postgres)다. 레이크하우스와 동일한 스토리지 계층 위에서 작동한다. 데이터브릭스에 따르면 레이크베이스는 현재 수천 곳 고객에게 제공되고 있으며 플랫폼 전반에서 하루 1200만 건 DB 실행을 처리하고 있다. 데이터브릭스는 엘탭으로 운영·분석·스트리밍 데이터를 단일 거버넌스 모델과 단일 진실 공급원 아래 묶겠다고 밝혔다. AI 에이전트가 오래되거나 복제된 데이터가 아니라 최신 데이터에 기반해 판단하고 실행하도록 하기 위한 전략이다. 실시간 데이터 분석도 레이크하우스에 통합됐다. 데이터브릭스는 '레이크하우스//RT'를 공개하고 거버넌스된 델타 레이크와 아파치 아이스버그 테이블 위에서 별도 서빙 시스템 없이 밀리초 단위 분석을 지원한다고 밝혔다. 이 기능은 신규 컴퓨트 엔진 '레이든' 기반으로 작동한다. 데이터브릭스는 레이크하우스//RT가 수만 명의 동시 사용자와 AI 에이전트를 지원하도록 설계됐다고 설명했다. 고객들은 기존 실시간 서빙 스택 대비 최대 16배 성능 향상을 확인했으며, 소규모 데이터셋에서는 10밀리초 수준 응답 시간, 대규모 데이터셋에서는 100밀리초 미만 성능을 기록했다고 밝혔다. 업계에서는 이번 신규 기능이 AI 에이전트 운영에서 중요한 의미를 가질 것으로 보고 있다. 보통 사람이 보는 대시보드는 몇 시간 전 데이터라도 의사결정 과정에서 보완할 수 있지만, 에이전트는 실시간으로 데이터를 읽고 이를 실행에 옮기기 때문이다. 데이터가 오래됐거나 여러 시스템에 중복돼 있으면 잘못된 추천이나 업무 실행으로 이어질 수 있다. 레이크하우스로 비즈니스 자동화 강화 데이터브릭스는 이번 행사에서 레이크하우스로 비즈니스 업무 자동화를 높이기 위한 전략도 제시했다. 데이터브릭스는 에이전트형 고객데이터플랫폼(CDP) '커스터머레이크'를 공개했다. 커스터머레이크는 고객 데이터를 비롯한 AI 모델, 에이전트, 신원 해석, 오디언스 구축, 캠페인 자동화, 활성화를 레이크하우스에 통합하는 서비스다. 기존 CDP는 고객 데이터를 별도 시스템에 모아 캠페인을 실행하는 식으로 작동했다. 반면 커스터머레이크는 고객 데이터와 AI 모델, 에이전트를 같은 데이터 기반 위에 둔다. 이를 통해 마케터가 일회성 캠페인을 설계하는 방식에서 벗어나 에이전트로 고객 맥락을 실시간 분석하고 자동으로 실시간 대응할 수 있게 됐다. 데이터브릭스는 기업 내부 업무 자동화를 위한 에이전트 제품도 강화했다. 이번 행사에서 에이전트형 컴패니언 '지니 원'을 공개했다. 지니 원은 마케팅, 재무, 영업 등 비즈니스 팀이 정형·비정형 데이터, 분석·운영 데이터, 데이터브릭스 안팎 데이터 기반으로 업무를 자동화하고 조율할 수 있게 돕는다. 지니 원 핵심 기능은 '지니 온톨로지'다. 지니 온톨로지는 기업 내부 데이터를 비롯한 문서, 태그, 콘텐츠, 애플리케이션, 내부 직원 지식을 연결해 AI가 기업 맥락을 이해하도록 돕는 계층이다. AI가 단절된 문서 바탕으로 업무를 추측하는 것이 아니라, 거버넌스된 기업 데이터로 답하고 다음 행동을 수행할 수 있는 셈이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트가 업무를 수행하려면 단순히 데이터에 접근하는 것만으로는 부족하다"며 "어떤 지표가 무엇을 의미하는지, 어떤 데이터가 신뢰 가능한지, 어떤 권한과 정책 안에서 행동해야 하는지까지 이해해야 한다"고 강조했다. 업계에서도 에이전트가 활용할 데이터와 맥락, 권한, 보안, 비용 통제가 기업 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 글로벌 경영컨설팅 업체 베인앤컴퍼니는 "레이크하우스는 기업 AI 에이전트 운영 핵심 인프라로 부상할 것"이라고 분석했다.

2026.06.26 10:40김미정 기자

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