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[기고] 본격적인 AI 시대, 데이터는 저장 자산이 아닌 운영 자산이다

인공지능(AI)은 불과 몇 년 사이 실험적인 기술에서 일상적인 업무 도구로 빠르게 자리 잡았다. 개인은 AI를 활용해 정보를 찾고 문서를 작성하며 일정을 관리한다. 기업 역시 AI를 업무에 적극 도입하고 있다. 그러나 현실은 기대만큼 단순하지 않다. 많은 기업이 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 일부 프로젝트는 운영 환경에서 기대한 성과를 내지 못한 채 중단되기도 한다. 이러한 한계는 AI 모델 자체보다 데이터 환경에서 비롯되는 경우가 많다. AI는 방대한 공개 정보를 학습해 뛰어난 성능을 보여주지만 실제 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 기업 내부의 데이터를 정확하고 안정적으로 활용할 수 있어야 한다. 문제는 대부분의 기업 데이터가 여러 시스템과 클라우드 환경에 흩어져 있고 형식도 제 각각이라는 점이다. 이처럼 분산된 데이터를 연결하고 가공하는 과정이 복잡해질 수록 운영 부담은 커지고 성능은 떨어질 수 있다. 무엇보다 AI가 참고하는 정보의 정확성과 최신성을 유지하기 어려워지면서 결과에 대한 신뢰도 역시 낮아질 수 있다. 최근 AI가 에이전틱(Agentic) AI로 진화하고 있다는 점은 이러한 문제를 더욱 중요하게 만들고 있다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 요약하는 역할에 머물렀다면 에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 업무를 수행한다. 다시 말해 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 프로세스 안으로 들어오기 시작한 것이다. 이 변화는 기업 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 앞으로 AI는 단순 검색이나 문서 작성 지원을 넘어 운영 및 고객 서비스, 분석, 의사결정 과정에 직접 참여하게 될 가능성이 높다. 이 과정에서 AI가 활용하는 데이터가 최신 상태가 아니거나 접근 권한이 제대로 관리되지 않는다면 잘못된 판단이나 보안 문제로 이어질 수 있다. 결국 AI 경쟁력은 어떤 모델을 도입했는가 보다 기업 데이터가 얼마나 신뢰할 수 있고, 필요한 순간에 활용 가능한 상태로 관리되고 있는가에 의해 결정될 가능성이 높다. 이 때문에 최근 기업들의 관심도 AI 모델 경쟁에서 데이터 운영 체계와 관리 구조로 이동하고 있다. AI 시대의 데이터는 단순히 저장해 두는 자산이 아니라 실시간으로 활용되는 운영 자산이기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 다양한 데이터를 빠르게 연결하면서도 보안과 통제 체계를 유지할 수 있는 환경이 점점 더 중요해지고 있다. 최근에는 AI 기능을 기존 시스템 외부에 별도로 추가하는 방식보다 데이터 플랫폼 자체에 AI 기능을 통합하려는 접근이 주목받고 있다. 필자가 몸담고 있는 오라클 역시 데이터베이스 플랫폼 안에 AI 기능을 직접 통합하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 이를 통해 기업은 여러 종류의 데이터를 하나의 환경에서 관리하고 활용할 수 있으며, AI가 실제 업무 데이터를 기반으로 보다 신속하고 안정적으로 작동할 수 있도록 지원한다. 보안 역시 같은 맥락에서 새롭게 접근할 필요가 있다. 과거에는 애플리케이션 단위의 접근 통제가 중심이었다면, AI 환경에서는 데이터 자체에 대한 권한과 정책 관리가 더욱 중요해지고 있다. AI는 사람보다 훨씬 많은 요청을 자동으로 생성하고 처리하기 때문이다. 기업이 AI 활용 범위를 넓힐수록 데이터 통제 체계 역시 한층 정교해져야 한다. 또 다른 과제는 확장성이다. 앞으로 기업 내부에는 수많은 AI 에이전트가 직원들과 함께 데이터를 조회하고 업무를 수행하게 될 가능성이 높다. 이는 단순히 새로운 기술이 추가되는 수준이 아니라 데이터 인프라의 역할 자체가 변화한다는 의미다. 실시간 데이터 활용 수요가 급격히 늘어나는 만큼 AI 전략은 곧 데이터 전략이 되고 있다. 한편 기업은 특정 클라우드나 플랫폼에 종속되지 않는 유연성도 중요하게 여기기 시작했다. AI 기술이 빠르게 발전하는 상황에서 특정 모델이나 환경에 지나치게 의존하면 장기적으로 부담이 될 수 있기 때문이다. 데이터를 어디에서 운영하고 어떤 AI를 활용할지 자유롭게 선택할 수 있는 개방성과 유연성이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁은 누가 더 많은 AI를 도입했는지가 아니라, 누가 더 안정적으로 AI를 운영 환경에 정착시키는가에 달려 있다. 이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 단순하다. "우리의 데이터는 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 상태인가?" AI는 이미 다음 단계로 이동하고 있다. 이제 기업 역시 AI 모델 도입 자체보다 이를 실제 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 데이터 운영 체계와 전략을 함께 재설계해야 할 시점이다.

2026.06.04 17:28나정옥 컬럼니스트

[단독] 오치영, 지란지교 재편 속도…지란지교데이터, 6년 만에 소프트로 흡수합병

오치영 지란지교그룹 창업자가 흩어진 인공지능(AI)·데이터 보호 역량을 지란지교소프트로 다시 모으고 있다. 2년 전 창립 30주년 당시 내세운 AI 혁신과 계열사 시너지 전략이 올해 자회사 흡수합병으로 구체화되는 분위기다. 4일 업계에 따르면 지란지교소프트는 지난달 15일 지란지교데이터 흡수합병을 결의했다. 지란지교소프트가 존속회사로 남고 지란지교데이터는 소멸하는 구조다. 이번 합병은 상법상 소규모합병으로 진행되며 합병 신주는 발행하지 않는다. 채권자 이의제출 기간은 오는 18일까지로, 합병기일은 오는 6월 30일이다. 이번 합병은 지란지교소프트가 앞서 추진한 넥스트인텔리전스닷에이아이(NI) 흡수합병과 맞물려 있다. NI는 기업용 메일 솔루션과 AI 솔루션을 개발해 온 회사다. 지란지교소프트는 NI 합병을 통해 기업용 B2B AI 에이전트 '오피스에이전트' 등 AI 서비스 개발 역량을 본사 사업 체계로 편입해 왔다. 합병 기일은 오는 8월 31일이다. 지란지교데이터는 지난 2020년 지란지교소프트 개인정보보호센터사업부가 분사해 설립된 데이터 보호 전문 기업이다. 2006년 개인정보 및 불건전 게시물 필터링 솔루션 '웹필터'를 시작으로 ▲엔드포인트 정보유출방지(DLP) 및 개인정보 보호 솔루션 '피씨필터' ▲서버 개인정보 진단 솔루션 '서버필터' ▲개인정보 비식별화 솔루션 '아이디필터' 등을 선보였다. 최근에는 인공지능 기반 데이터 필터 솔루션 'AI필터'를 앞세워 AI 시대 개인정보 보호 수요에 대응하고 있다. 지란지교소프트는 이번 합병을 통해 지란지교데이터가 보유한 개인정보 보호·정보 유출 방지 솔루션과 공공·엔터프라이즈 고객 기반을 본사 사업 체계 안에 두게 된다. 이번 합병은 지란지교그룹이 지난 2024년 창립 30주년 당시 내놓은 '넥스트(NEXT) 30' 비전과 맞물린다. 당시 지란지교는 AI 기술 혁신과 계열사 간 시너지 강화, 글로벌 시장 확대를 향후 과제로 제시한 바 있다. 하지만 자회사들의 실적 부담이 점차 커지자, 올 들어 NI와 지란지교데이터 흡수합병을 통해 AI와 데이터 보호 역량을 지란지교소프트 본사 체계로 묶는 방향으로 구체화하는 분위기다. 양사는 지난 2020년 분사 이후 약 6년간 별도 법인으로 운영돼 왔다. 하지만 그 사이 일부 제품과 기술 영역이 겹치고, AI 기반 데이터 보호 기술을 각자 개발하면서 통합 필요성이 커졌다. 지란지교소프트 관계자는 "지란지교데이터는 공공·엔터프라이즈 구축에, 지란지교소프트는 오피스키퍼 등 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업에 강점을 갖고 있다"며 "양사 역량을 결합하면 시장 확장 측면에서도 의미가 있을 것"이라고 말했다. 사업 시너지와 함께 자회사별 실적 부담도 이번 합병의 배경으로 꼽힌다. 감사보고서에 따르면 지란지교데이터는 지난해 매출 141억6282만원, 당기손익 8741만원을 기록했다. 전년 매출 155억6942만원, 당기손익 18억3367만원과 비교하면 외형과 수익성이 모두 낮아졌다. NI는 매출이 늘었지만 손실 폭도 커졌다. 지난해 매출은 20억1164만원으로 전년 12억4616만원보다 증가했으나, 같은 기간 당기손실은 전년 4억849만원에서 지난해 5억9353만원으로 확대돼 아쉬움을 남겼다. 지란지교데이터가 흑자를 유지한 것과 달리, NI는 성장 과정에서 비용 부담이 이어진 셈이다. 연결 기준으로도 외형 성장 대비 이익 개선은 제한적이었다. 지란지교소프트의 2025년 연결 매출은 538억원으로 전년 488억원보다 늘었지만, 당기순이익은 전년 3억3038만원에서 지난해 1억8618만원으로 감소했다. 다만 같은 기간 영업이익은 25억9190만원에서 26억7206만원으로 소폭 증가했다. 경상개발비가 46억원에서 59억원으로 늘어난 점을 고려하면 AI·보안 제품 고도화에 따른 투자 부담이 커진 것으로 풀이된다. 관계회사 구성도 일부 변경됐다. 2025년 서브소프트가 새 관계기업으로 편입됐고, 유비웨어는 지난 2024년 중 파산했다. 여기에 NI와 지란지교데이터 흡수합병에 더해 관계회사 구성까지 달라지면서 그룹 내 사업 포트폴리오 정비도 함께 진행되는 흐름이다. 지란지교소프트 본사뿐 아니라 보안 계열 전반에서도 조직과 사업 구조를 단순화하려는 움직임이 나타나고 있다. 지란지교소프트의 종속회사 에스에스알은 트리니티소프트 흡수합병을 추진하고 있는 것이 대표적이다. 글로벌 보안 사업 축도 재정비되고 있다. 특히 지란지교그룹의 일본 자회사인 보안 전문 기업 제이시큐리티(JSecurity)는 지난 1일 한국 내 R&D 전담 법인 '제이시큐리티엑스'를 공식 출범해 눈길을 끌었다. 제이시큐리티엑스는 한국의 기술 인력과 일본 시장에서 쌓은 보안 사업 노하우를 결합해 글로벌 사이버보안 시장을 공략한다는 구상이다. 이는 오 창업자가 강조해 온 일본 중심 글로벌 전략과도 연결된다. 오 창업자는 일본 시장을 기반으로 해외로 나가는 '재팬 투 글로벌' 전략을 강조해 왔다. 국내에서는 AI·데이터 보호 핵심 역량을 지란지교소프트 본사로 모으고, 일본 사업 축에서는 한국 R&D 법인을 통해 기술 개발 체계를 보강하는 구조다. 지란지교데이터가 준비해 온 일본향 정보유출방지 사업도 통합 이후 다시 힘을 받을 가능성이 거론된다. 지란지교소프트는 단기적으로 국내 조직 안정화와 제품 통합에 집중하면서 중장기적으로 일본 시장을 기반으로 AI·데이터 보호 사업 확장을 추진할 것으로 보인다. 통합 이후 대표 체제는 당분간 각자대표로 운영될 예정이다. 박승애 지란지교소프트 대표는 SaaS 사업을, 유병완 지란지교데이터 대표는 공공·엔터프라이즈 구축 사업을 중심으로 역할을 나눌 것으로 알려졌다. 분사 이후 각자 쌓아온 사업 노하우를 유지하면서 통합 과정의 혼선을 줄이려는 판단으로 풀이된다. 추가 합병 계획은 당분간 없는 것으로 파악된다. 지란지교소프트는 NI와 지란지교데이터 합병 이후 내부 체질 개선과 기존 제품의 AI 접목에 무게를 둘 방침이다. AI 사업도 신규 서비스 확대보다 기존 제품군 고도화에 초점을 맞추고 있다. 오피스에이전트는 시장 안착과 고도화가 우선 과제로 꼽히며 협업·소통 툴과 보안 프로그램에 AI를 접목해 사용성과 효과를 높이는 방식으로 사업을 전개할 것으로 보인다. 지란지교소프트 관계자는 "당분간 해외 사업을 크게 확대하기보다는 국내 중심으로 내부 체질을 다듬는 데 집중할 것"이라며 "일본 시장을 시작으로 해외 사업을 확장하겠다는 방향은 장기 비전으로 갖고 있다"고 말했다.

2026.06.04 17:19장유미 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

브로드컴 "HBM 물량 2029년까지 확보 계획"

브로드컴이 맞춤형 인공지능(AI) 반도체 사업 성장을 자신했다. 구글·메타·앤트로픽 등 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자 확대가 주요 배경이다. 브로드컴은 고대역폭메모리(HBM) 물량에 대해 "올해와 내년에 필요한 물량은 안정적으로 확보했고, 2028년과 2029년 물량 확보 작업 중"이라고 밝혔다. 브로드컴은 3일(현지시간) 2026회계연도 2분기(2~4월) 실적발표 컨퍼런스콜에서 AI 반도체 사업전략을 소개하며 이러한 내용을 밝혔다. 시장 기대 못 미쳤지만…AI 반도체 매출 성장세 재확인 브로드컴의 2분기(2~4월) 매출은 221억 8700만 달러(약 33조 9300억원)로 전년 동기 대비 47.9%, 전 분기 대비 14.9% 증가했다. 순이익은 일반회계기준(GAAP) 93억 1000만 달러(약 14조 2400억원)로 같은 기간 88% 뛰었다. 실적 성장은 반도체가 견인했다. 반도체 사업부 매출은 150억 달러(약 22조 9400억원)로 전년 동기 대비 78.5%, 전 분기 대비 19.9% 증가했다. AI 부문 매출이 108억 달러(약 16조 5200억원)로 전년비 143% 급성장했다. 맞춤형 AI 가속기와 네트워크 수요가 강세였다. 호크 탄 브로드컴 최고경영자(CEO)는 "AI 반도체 매출 가속 성장으로 2분기 사상 최대 매출, 영업이익을 달성했다"며 "3분기(5~7월) AI 반도체 매출은 전년비 200% 이상 증가한 160억 달러(약 24조 4700억원)에 이를 것으로 예상한다"고 밝혔다. 3분기 매출 전망(160억 달러)은 시장 기대에는 미치지 못했다. 블룸버그가 집계한 시장 예상치는 172억 달러다. 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월) AI 반도체 매출 전망치 1000억 달러(약 162조 9600억원)는 앞서 제시했던 전망과 같다. 다만 브로드컴은 고객사들의 AI 인프라 투자가 여전히 견고하다고 강조했다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타·앤트로픽 등 고객사의 맞춤형 AI 반도체(XPU)를 위탁 개발하고 있다. 현재 확보한 고객사는 6곳이다. 호크 탄 CEO는 "앤트로픽에 대해서는 2026회계연도(2025년 11월~2026년 10월) 동안 1기가와트(GW) 이상 브로드컴 TPU 기반 컴퓨팅 접근을 제공하고 있고, 2027회계연도(2026년 11월~2027년 10월)부터 5GW를 추가 접근할 수 있는 계약을 지난 4월 체결했다"며 "오픈AI는 이미 실리콘을 공급해 올해 말 양산에 들어갈 것"이라고 강조했다. AI칩이 HBM 수요 촉진…"2028~2029년 물량 확보 중" 메타와도 지난 4월 여러 세대 AI 칩 공급 파트너십을 체결했다. 2028년 말까지 총 3GW 규모다. 다른 고객사 2곳도 2026회계연도 말부터 칩 출하를 시작하고, 2027회계연도에 양산이 확대될 예정이다. 브로드컴은 "2027회계연도 AI 칩 총 출하량이 10GW에 달하고, 2028회계연도에도 성장세가 지속될 것"이라고 기대했다. 브로드컴의 AI 반도체 사업 확대는 삼성전자·SK하이닉스 등 주요 반도체 기업의 메모리 수요를 강력하게 촉진하고 있다. 최근 메모리 공급난 심화로 빅테크 기업들은 HBM 등을 중장기적으로 선제 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 브로드컴도 이미 3년 뒤 반도체 공급까지 논의 중이다. 호크 탄 CEO는 반도체 웨이퍼와 HBM 물량 관련 질문에 "이미 올해와 내년에 필요한 물량을 안정적으로 확보했다"며 "현재는 2028년과 2029년 물량 확보 작업을 진행 중"이라고 밝혔다. 그는 이어 "지난 몇달 간 고객사들이 브로드컴을 찾아 추가 공급을 요청했고, 앞으로 이러한 흐름이 계속될 것"이라며 "(웨이퍼 및 HBM에 대해) 대체로 확보할 수 있다고 보고 있다"고 덧붙였다.

2026.06.04 15:06장경윤 기자

슈퍼마이크로, 1GW급 'AI 팩토리' 청사진 공개…에이전틱 AI 인프라도 강화

슈퍼마이크로가 차세대 인공지능(AI) 데이터센터와 에이전틱 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈' 기반 초대형 데이터센터 구축 청사진을 공개한 데 이어 Arm과 협력한 고효율 랙 스케일 인프라까지 선보이며 AI 인프라 경쟁력을 강화하는 모습이다. 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 및 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 플랫폼 기반 '데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)' 블루프린트를 공개했다고 4일 밝혔다. 이날 회사는 Arm AGI 중앙처리장치(CPU) 기반 엔터프라이즈 에이전틱 AI용 신규 랙 스케일 인프라도 함께 선보였다. 최근 AI 인프라 시장은 단순 그래픽처리장치(GPU) 공급 경쟁을 넘어 데이터센터 전체를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축·운영할 수 있는지로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 초거대 AI 모델 확산과 AI 에이전트 수요 증가로 컴퓨팅 성능뿐 아니라 전력·냉각·네트워크·스토리지·운영 소프트웨어를 통합 제공하는 'AI 팩토리' 구축 역량이 핵심 경쟁력으로 부상 중이다. 이번에 공개된 DCBBS 블루프린트는 5메가와트(MW)급 데이터센터부터 1기가와트(GW)급 초대형 AI 데이터센터까지 구축할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 최신 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 1152개 GPU 규모 확장형 유닛을 제공하며 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹, 전력 인프라, 수냉식 냉각 시스템을 통합 지원한다. 이를 통해 슈퍼마이크로는 데이터센터 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 단일 체계로 지원한다는 목표다. 현장 시설 조사와 설계, 냉각 시스템 구성, 전력 인프라 구축, 랙 통합, 시운전, 소프트웨어 설치까지 일괄 제공해 구축 기간을 단축할 수 있다는 점을 강점을 내세우고 있다. 특히 엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 이전 세대 대비 GPU 메모리 대역폭과 GPU 간 연결 대역폭, 네트워크 성능이 향상돼 초거대 AI 모델 학습과 추론 환경에 최적화됐다. 슈퍼마이크로는 10만 개 이상 GPU가 적용된 대규모 수냉식 AI 데이터센터 구축 경험을 바탕으로 관련 시장 공략을 강화할 계획이다. 에이전틱 AI 시장을 겨냥한 신규 랙 스케일 인프라도 공개했다. Arm과 협력해 선보인 이번 솔루션은 Arm AGI CPU 기반으로 설계됐으며 기업 데이터센터의 AI 에이전트 워크로드 처리 효율을 높이는 데 중점을 뒀다. 신규 플랫폼은 공냉식 서버와 GPU 서버, 수냉식 멀티노드 서버 등으로 구성된다. Arm 네오버스 CSS V3 기반 CPU를 적용해 전력 효율과 컴퓨팅 집적도를 높였으며 단일 공냉식 랙 환경에서 6000개 이상의 CPU 코어를 구성할 수 있도록 설계됐다. 슈퍼마이크로는 Arm AGI CPU가 기존 아키텍처 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있으며 AI 데이터센터 용량 1GW 기준 최대 100억 달러 규모 설비투자(CAPEX) 절감 효과를 지원할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 에이전틱 AI 확산에 따른 전력과 공간 제약 문제를 해결하는 데 기여한다는 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 베라 루빈 NVL72 플랫폼은 AI 팩토리 성능의 새로운 기준을 제시한다"며 "DCBBS 블루프린트는 5MW부터 1GW에 이르는 모든 규모의 환경을 구축할 수 있도록 검증된 엔드투엔드 구축 방식을 제공한다"고 말했다. 이어 "우리는 업계 초기부터 세계 최대 규모 수냉식 AI 팩토리를 구축해왔다"며 "이러한 경험과 노하우를 모든 블루프린트에 반영해 고객이 설계 단계부터 실제 운영 환경 구축까지 더욱 빠르게 전환할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.04 14:35한정호 기자

파두, 컴퓨텍스서 'Gen6 SSD' 첫 공개

데이터센터 반도체 기업 파두가 대만에서 개막한 컴퓨텍스 2026에서 차세대 고성능 저장장치 기술을 전면에 내세웠다. 파두는 전시장 인근 그랜드하이라이호텔에 별도 공간을 마련하고, 인공지능(AI) 데이터센터 환경에 최적화한 차세대 'Gen6 SSD 컨트롤러' 실물을 처음 공개했다고 4일 밝혔다. Gen6 SSD는 기존 Gen5 제품군 대비 연산 성능을 두 배 이상 높였다. 전력 효율도 강화했다. 파두는 "AI 추론 워크로드에서 요구되는 대용량 블록 사이즈의 임의 읽기·쓰기 속도를 업계 최고 수준으로 끌어올렸다"며 "상용화한 SSD 소프트웨어 기술 'FDP(Flexible Data Placement)'를 통합 적용해 다중 모델 AI 추론 시 발생하는 데이터 쓰기 증폭 계수(WAF)를 최적화하고 운용 효율성을 극대화했다"고 강조했다. 현지 파트너사와 밸류체인 연계도 구체화했다. 파두의 대만 내 핵심 협력사인 메모리 브랜드 에이데이터(ADATA)는 파두 SSD 컨트롤러와 솔루션 기술을 탑재한 기업용 Gen5 SSD 'TD7P51 에코(ECO)'를 선보였다. 최대 15.36TB 용량을 지원하는 해당 라인업은 글로벌 선도 서버 플랫폼과 검증을 마치고 차세대 클라우드 및 데이터센터 인프라 시장 진입을 앞두고 있다. 제프리 리 에이데이터 엔터프라이즈 애플리케이션 부문 부사장은 "파두와 견고한 파트너십을 바탕으로 기업용 SSD 포트폴리오를 확장할 수 있는 교두보를 마련했다"며 "고성능과 신뢰성을 갖춘 솔루션을 중심으로 파두와 긴밀히 협력하겠다"고 밝혔다. 파두는 컴퓨텍스 기간 동안 글로벌 하이퍼스케일러 및 기업용 서버 제조사를 대상으로 마케팅 활동을 전개했다고 밝혔다. AI 데이터센터의 최대 아킬레스건으로 꼽히는 스토리지 병목 현상을 해결할 신규 아키텍처를 공개하고, 현지 공급망과 파트너십을 다각화한다는 구상이다. 남이현 파두 대표는 "컴퓨텍스는 북미 하이퍼스케일러 생태계와 더불어 핵심 전략 요충지인 대만 및 아시아 시장에 파두의 독보적 컨트롤러 기술력을 각인시킬 기회"라며 "글로벌 파트너들과 협업 고도화로 지난 1분기 흑자전환 모멘텀을 유지하고, 올해를 매출과 이익 모두 '퀀텀점프'를 달성하는 원년으로 만들겠다"고 강조했다.

2026.06.04 10:28전화평 기자

넷앱-구글클라우드, 통합 스토리지 출시…"AI 데이터 이동 부담↓"

넷앱이 구글클라우드 손잡고 기업 클라우드 전환 장벽을 낮추는 통합 데이터 인프라 전략을 강화했다. 넷앱은 구글클라우드·넷앱 볼륨 기반의 신규 데이터 관리와 스토리지 기능을 발표했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 파일과 블록 워크로드를 통합 지원하고 멀티 클라우드 데이터 이동을 간소화하는 데 초점 맞췄다. 기업은 AI 도입 과정에서 데이터를 여러 환경으로 옮기고 관리해야 하는 부담을 겪고 있다. 넷앱은 구글 클라우드와 협력해 고객이 기존 환경을 재구축하지 않고도 클라우드에서 엔터프라이즈 애플리케이션과 데이터베이스, AI 워크로드를 운영할 수 있도록 지원할 방침이다. 넷앱은 멀티 클라우드 환경 간 데이터 이동을 간소화하는 '넷앱 데이터 마이그레이터'를 정식 출시했다. 이 서비스는 전문 기술 부담을 줄이면서 다양한 환경 간 데이터를 안전하고 빠르게 이전할 수 있도록 돕는다. 구글클라우드는 '구글클라우드 넷앱 볼륨 플렉스 유니파이드 서비스 레벨'도 정식 출시했다. 이 서비스는 단일 스토리지 풀에서 파일과 블록 워크로드를 함께 지원하며 모든 구글클라우드 리전에서 제공된다. 이를 통해 고객은 기존 애플리케이션을 변경하지 않고도 데이터베이스(DB)와 고성능 컴퓨팅·전자설계자동화와 가상머신(VM) 환경 등 고성능 워크로드를 운영할 수 있다. 넷앱은 별도 데이터 이동이나 복제 없이 구글클라우드 서비스를 활용할 수 있다는 점을 강조했다. AI 확산 후 스토리지 업계는 단순 저장 공간 제공을 넘어 데이터 이동과 거버넌스·고성능 워크로드 지원을 함께 제공하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다. 클라우드 사업자와 스토리지 기업 간 협력도 늘면서 기업이 온프레미스와 퍼블릭 클라우드에 흩어진 데이터를 AI 서비스와 바로 연결할 수 있는 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. 프라브짓 티와나 넷앱 클라우드 스토리지 및 서비스 부문 수석부사장은 "고객은 파일·블록 데이터를 구글클라우드 넷앱 볼륨으로 손쉽게 이전할 수 있다"며 "이전 후에는 별도의 데이터 이동이나 복제 없이 해당 데이터를 기반으로 AI를 포함한 구글클라우드 서비스를 즉시 활용할 수 있다"고 강조했다.

2026.06.04 10:14김미정 기자

[AI 고속도로] "GPU보다 뜨겁다"…달아오른 냉각 시장, 엑스너지 몸값에 '깜놀'

AI 데이터센터 투자 열기가 반도체를 넘어 냉각·공조 인프라 시장으로 번지고 있다. 고성능 GPU와 AI 서버 도입이 늘면서 발열과 전력 밀도 문제가 데이터센터 구축의 핵심 변수로 떠오른 가운데 관련 장비 업체들의 몸값도 빠르게 뛰고 있다. 4일 블룸버그통신에 따르면 엑스너지(Xnrgy) 클라이밋 시스템 주요 주주들은 최근 회사 매각 검토에 나섰다. 매각이 성사될 경우 기업가치는 최대 100억 달러(약 15조3000억원)에 이를 수 있는 것으로 알려졌다. 엑스너지는 AI 데이터센터에 쓰이는 냉난방·공조 부품을 제조하는 비상장사다. 2019년 와이스 잘랄리 최고경영자(CEO)가 설립했으며 캐나다 몬트리올과 미국 애리조나에 생산 거점을 두고 있다. 현재 엑스너지 주요 주주로는 블랙록과 테마섹홀딩스의 합작사인 디카보나이제이션 파트너스가 포함돼 있다. 이들은 자문사와 함께 전략적 선택지를 검토 중이며 매각도 이 중 하나로 거론된다. 다만 최종 결정은 내려지지 않았고 기존 주주들이 회사를 계속 보유할 가능성도 있다. 이번 일이 주목받는 이유는 AI 데이터센터 투자 경쟁이 냉각·열관리 설비 업체로 번지고 있기 때문이다. AI 서버는 기존 범용 서버보다 전력 소모와 발열이 커 냉각 설비 확보가 데이터센터 증설의 주요 변수로 꼽힌다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM), 네트워크 장비를 확보해도 전력·냉각 인프라가 뒷받침되지 않으면 대규모 AI 데이터센터 운영에 제약이 생길 수 있다. 이에 글로벌 기업들은 이미 관련 업체 확보에 속도를 내고 있다. 에코랩은 지난 3월 KKR이 운용하는 펀드로부터 AI 데이터센터 냉각 기술 기업 쿨IT시스템스를 47억5000만 달러에 인수하기로 했다. 같은 달 이튼은 골드만삭스가 지원하는 보이드코퍼레이션으로부터 보이드 써멀 사업을 95억 달러에 인수하는 거래를 마무리했다. AI 데이터센터 투자 경쟁의 초점도 서버와 반도체에서 전력·냉각 인프라로 넓어지고 있다. 고집적 AI 랙 확산으로 액체냉각, 열교환, 공조 최적화 기술 수요가 커지고 있어서다. 이에 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들은 전력 사용 효율과 공간 효율을 동시에 높일 수 있는 설비 확보에 나서고 있다. 국내 데이터센터·전력·공조 업계도 영향을 받을 것으로 보인다. 그동안 국내 AI 데이터센터 경쟁은 GPU, HBM, 서버 확보에 무게가 실렸다. 하지만 글로벌 시장에서는 냉각과 전력 공급, 열관리 설계 역량이 데이터센터 수주 경쟁의 변수로 떠오르고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 반도체 기업뿐 아니라 클라우드, 건설, 전력기기, 공조 업체 간 협력 필요성도 커지고 있다. AI 데이터센터는 단일 장비 성능보다 전력 공급, 냉각 효율, 공간 설계, 운영 안정성을 묶은 통합 인프라 역량이 중요해지고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시장은 GPU 확보 경쟁을 넘어 전력과 냉각 인프라를 누가 안정적으로 갖추느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "냉각·공조 기술을 가진 기업들의 전략적 가치가 앞으로 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.06.04 10:05장유미 기자

[AI 고속도로] 구글, AI 데이터센터 전력에 '베팅'…발전사업까지 품는다

빅테크들이 앞다퉈 수백조원을 투자해 인공지능(AI) 데이터센터를 늘리는 가운데, 구글이 발전사업 투자와 인프라 관리 역량을 앞세워 최대 과제로 꼽히는 전력 확보 문제 해결에 나섰다. 3일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 구글 모회사 알파벳은 AI 인프라 투자를 위해 총 850억 달러 규모 신규 자금 조달에 나섰다. 회사는 최근 버크셔해서웨이에 100억 달러 규모 지분을 매각했으며 연내 추가로 700억 달러를 조달할 계획이다. 이번 자금 조달은 생성형 AI 경쟁이 격화되면서 데이터센터 구축 비용이 급증한 데 따른 것이다. 마이크로소프트(MS)와 알파벳, 메타, 아마존 등 주요 빅테크 4개사는 지난해 총 4100억 달러를 설비투자(CAPEX)에 투입했으며 올해는 6700억 달러 이상을 투자할 것으로 예상된다. 다만 최근 AI 인프라 경쟁의 최대 변수는 자금이 아닌 전력이라는 분석이 제기되고 있다. AI 데이터센터는 수만 개 서버와 냉각 설비를 운영해야 하는 만큼 막대한 전력을 필요로 하지만 전력망 연결과 인허가 절차는 이를 따라가지 못하고 있다는 지적이 나온다. 실제 데이터센터 건설 지연은 업계 전반의 고민으로 떠올랐다. JP모건은 최근 보고서에서 내년 미국에 완공 예정인 데이터센터 용량 가운데 60% 이상이 아직 착공되지 않았으며 추가로 7%는 일정이 지연된 상태라고 분석했다. 구글은 이같은 병목을 해소하기 위해 자체 전력 확보 전략을 강화하고 있다. 데이터센터를 짓는 데 그치지 않고 발전 자산을 직접 확보해 전력 공급망까지 관리하겠다는 구상이다. 대표적인 사례가 올해 단행한 인터섹트 인수다. 구글은 풍력·태양광 개발업체 인터섹트를 47억 5000만 달러에 인수했으며 이를 통해 수 기가와트(GW) 규모 전력 프로젝트를 확보하게 됐다. 구글은 주요 빅테크 가운데 처음으로 발전사업자를 직접 보유한 기업이 됐다. 전력 분야 전문 인력 확보에도 공을 들이고 있다. 구글은 에너지 산업 전문가들을 대거 영입해 데이터센터 개발과 전력 운영을 통합적으로 추진하는 체계를 구축한 것으로 알려졌다. 전력 수요를 조절하는 기술 투자도 병행하고 있다. 전력망 부담이 커지는 시기에 데이터센터 전력 사용량을 줄이고 이에 대한 보상을 받는 수요반응 프로그램을 운영 중이다. 최근에는 전력 관리 기업 볼터스와도 3년 계약을 체결했다. 이를 기반으로 미국 동부 전력망 운영기관 PJM이 관할하는 지역에서 최대 100메가와트(MW) 규모 추가 전력 여력을 확보할 계획이다. 이는 소규모 발전소 한 곳에 맞먹는 수준이다. 구글뿐 아니라 다른 빅테크도 전력 확보 경쟁에 뛰어들고 있다. xAI와 오픈AI, 메타는 자체 가스 발전 기반 데이터센터 구축을 추진 중이며 MS는 원전 재가동 프로젝트에 참여하는 등 원자력 발전 활용에 나섰다. 그러나 발전 설비 구축 역시 쉽지 않은 과제로 평가된다. 가스터빈과 변압기 공급 부족이 새로운 병목으로 떠오르면서 데이터센터 건설 일정에 영향을 주고 있어서다. 지거 샤 전 미국 에너지부 대출프로그램실장은 "구글은 데이터센터 개발을 위해 에너지 전문 역량을 내부에 구축했다"며 "다른 경쟁사들보다 통합적이고 장기적인 접근 방식을 취하고 있다"고 평가했다.

2026.06.04 09:25한정호 기자

[유미's 픽] 6·3 선거판 달군 'AI 유치전'…데이터센터·제조 AX 현실화될까

6·3 지방선거가 3일 치러지면서 인공지능(AI) 인프라 공약도 유권자 선택을 받게 됐다. 후보들은 AI 데이터센터(AIDC), 제조업 AX(인공지능 전환), 반도체 클러스터를 앞세웠지만 전력망·인재·주민 수용성 확보가 실제 투자 유치의 변수로 떠올랐다. 녹색전환연구소·참여연대·환경정의가 광역·기초단체장 후보 624명의 5대 공약과 선거공보물을 분석한 결과, 데이터센터 유치를 공약한 후보는 77명으로 집계됐다. 전체 후보의 12.3%다. 전체 선거구 243곳 중 63곳, 25.9%에서 데이터센터 유치 공약이 나왔다. 이 가운데 71명은 비수도권 후보였다. 생성형 AI 확산 이후 고성능 컴퓨팅 수요가 늘면서 데이터센터는 지역 산업 공약의 핵심 인프라로 떠올랐다. 제조업 AX, 반도체 생태계 조성, 글로벌 AI 허브 유치 공약도 함께 확산됐다. 지자체는 데이터센터를 투자 유치와 세수 확대 카드로 보고 있다. 카카오에 따르면 카카오 데이터센터 안산은 40년 운영 시 2조590억원의 생산유발효과와 9084억원의 부가가치유발효과를 낼 것으로 추산됐다. 이처럼 유치 경쟁은 확산됐지만 실제 투자가 이뤄질지는 의문이다. 데이터센터는 대규모 전력과 냉각 설비, 통신망, 장기 고객 수요가 맞아야 한다. 또 AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 서버 집적도가 높아 일반 데이터센터보다 전력 사용량과 냉각 부담도 크다. 이에 주요 클라우드·인터넷 사업자들은 전력망, 망 접근성, 고객 수요, 운영비 등을 따져 투자 지역을 정한다. 전력과 민원 리스크도 크다. 한국데이터센터연합회가 집계한 전력 수급 및 민원 유관 데이터센터 표류 현황에 따르면 전력 문제와 주민 수용성 부족 등으로 2024년에만 데이터센터 8개 사업이 지연·취소된 것으로 파악됐다. 김포 구래동과 고양 덕이동 데이터센터 사업도 주민 반발 속에 착공신고가 반려되며 일정이 밀린 사례로 거론된다. 재생에너지 대책이 공약에서 상대적으로 빠졌다는 점도 문제다. 녹색전환연구소·참여연대·환경정의에 따르면 데이터센터 유치 공약을 낸 지자체장 후보 중 재생에너지 공급 대책을 명시한 후보와 폐열 재활용 방안을 제시한 후보는 각각 4명에 그쳤다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 전력망과 재생에너지 조달 계획이 함께 확보돼야 투자가 가능한 시설"이라며 "전력 공급 대책 없이 유치 경쟁만 벌이면 지역 전력계통 부담과 탄소배출 논란이 커질 수 있다"고 말했다. 이 같은 분위기 속에 지역별 데이터센터 공약은 잇따랐다. 민형배 더불어민주당 전남광주통합특별시장 후보는 해남·나주·광주를 잇는 AI 데이터센터 벨트 구축을 공약했다. 태양광·풍력 기반 재생에너지 활용 구상도 제시했다. 이정현 국민의힘 후보는 광주·전남을 AI·데이터·에너지 산업 수도로 키우기 위한 국가 프로젝트 지정과 광주 국가 AI·데이터 초대형 클러스터 조성을 내걸었다. 김영환 국민의힘 충북도지사 후보는 충주-제천축 AI 데이터센터 유치를 제시했다. 김경수 더불어민주당 경남도지사 후보는 'AI 대전환 5000 프로젝트'에 엣지 AI 데이터센터 확보를 포함했다. 반도체와 제조 AX 공약도 함께 확산됐다. 경기도지사 선거에서는 추미애 더불어민주당 후보가 'K-반도체 생태계 완성'을, 양향자 국민의힘 후보가 '초광역 AI·반도체 클러스터 K-벨트 구축'을 앞세웠다. 경기도는 수원·평택·이천·용인 등 삼성전자와 SK하이닉스 주요 제조시설이 있는 K-반도체 핵심 지역이다. 울산시장 선거에서는 제조 AX와 AI 데이터센터가 함께 제시됐다. 김상욱 더불어민주당 후보는 자동차·조선·석유화학 등 울산 주력산업에 AI와 디지털 기술을 접목하는 '노동이 존중받는 산업 AI 대전환'을 제시했다. 김두겸 국민의힘 후보는 SK-아마존웹서비스(AWS) AI 데이터센터 확대와 주력 제조산업 AI 대전환, 소버린 AI 집적단지 조성, 수중 데이터센터 실증모델 개발 등을 담은 'AI 수도 완성' 공약을 내놨다. 박맹우 무소속 후보도 산업 AI 대전환과 피지컬 AI 육성을 통해 주력산업 경쟁력을 높이겠다고 공약했다. 글로벌 AI 허브 유치전도 벌어졌다. 정원오 더불어민주당 서울시장 후보는 용산국제업무지구 내 유엔(UN) AI 허브 유치를 공약했다. 같은 당 전재수 부산시장 후보와 박찬대 인천시장 후보, 박수현 충남도지사 후보도 AI 허브 유치 공약을 내놨다. 한 기관이나 국책사업을 여러 지역 후보가 동시에 유치하겠다고 밝히면서 당내 공약 조율이 부족하다는 지적도 나온다. AI 확산에 따른 노동·안전 대책도 숙제로 남았다. 참여연대는 '6·3 지방선거와 AI 정책 공약 공개 질의의 답변 평가 보고서'에서 후보들이 AI 데이터센터의 전력·환경 부담과 지역사회 비용을 충분히 설명하지 못했다고 평가했다. 피지컬 AI 도입에 따른 고용 전환, 노동 감시, 정보인권 침해, 안전 문제에 대한 대책도 미흡하다고 봤다. 업계에선 AI 공약이 실제 투자로 이어지려면 전력망과 인재, 배후 수요, 규제 안정성이 먼저 갖춰져야 한다고 지적했다. 지자체가 중앙정부와 한국전력, 지역 대학, 민간 기업을 묶는 실행 체계를 마련해야 한다는 의미다. 업계 관계자는 "글로벌 테크 기업과 팹리스가 투자처를 결정할 때 가장 먼저 보는 것은 지자체장의 장밋빛 구호가 아니라 즉시 가동 가능한 고전압 전력망과 현장 투입이 가능한 석·박사급 인력 풀"이라며 "당선 이후 전력 인프라 협의와 지역 대학 연계 인재 양성 시스템을 만들지 못하면 AI 유치 경쟁은 구호에 그칠 수 있다"고 밝혔다.

2026.06.03 14:11장유미 기자

스노우플레이크, '호라이즌 카탈로그' 업데이트…AI 보안·관리 한 번에

스노우플레이크가 엔터프라이즈 인공지능(AI)을 실제 업무 환경에서 안전하게 운영하기 위한 데이터 거버넌스 기반을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그' 신규 기능을 발표했다. 이번 발표는 엔터프라이즈 AI 거버넌스와 맥락화 보안 기능을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 호라이즌 카탈로그는 엔터프라이즈 데이터를 위한 범용 AI 카탈로그다. 새롭게 강화된 기능은 사용자와 툴 AI 에이전트가 같은 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕고 AI 에이전트 관리와 보안 제어 기능을 함께 제공한다. 핵심 기능은 '호라이즌 컨텍스트'다. 이 기능은 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 컨텍스트 레이어를 제공해 데이터가 어디서나 같은 의미를 갖도록 지원한다. 스노우플레이크는 AI 에이전트가 더 많은 의사결정을 자율적으로 수행할수록 데이터 정의의 작은 차이가 중대한 오류로 이어질 수 있다고 봤다. 예를 들어 매출의 정의나 계산 방식이 시스템마다 다르면 AI 에이전트가 내놓은 가격 인상 권고도 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다는 설명이다. 호라이즌 컨텍스트는 데이터베이스, 데이터 레이크, BI 툴 등 조직 전체 데이터 환경에 흩어진 비즈니스 맥락을 통합한다. 이를 통해 팀과 툴, AI 에이전트가 같은 기준으로 데이터를 탐색하고 관리하며 활용할 수 있도록 돕는다. 스노우플레이크는 시맨틱 스튜디오와 시맨틱 뷰 오토파일럿도 제시했다. 시맨틱 스튜디오는 SQL 전문 지식 없이도 공통 비즈니스 로직을 정의할 수 있게 지원한다. 시맨틱 뷰 오토파일럿은 해당 맥락을 반영한 시맨틱 뷰를 자동으로 생성하고 정제한다. 보안 기능도 강화됐다. 스노우플레이크는 에이전트 아이덴티티를 통해 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터에 접근하거나 작업을 실행하기 전에 검증된 신원을 부여하고 역할 기반 권한을 적용하게 돕는다. 스노우플레이크 트러스트 센터에는 AI 시스템의 보안 태세를 지속적으로 모니터링하는 기능이 추가됐다. 보안팀은 이를 통해 위반 사항을 조사하고 AI 기반 컨텍스트 인식 지원으로 리스크 대응 속도를 높일 수 있다. 스노우플레이크는 머신러닝 기반 탐지와 프롬프트 인젝션 보호 기능도 통합했다. 이를 통해 탈옥 시도와 신종 제로데이 취약점을 차단하고 AI 워크로드 전반에 일관된 보안 정책을 적용한다는 계획이다. 컴퓨팅 운영을 자동화하는 '적응형 컴퓨트'도 호라이즌 카탈로그와 연동된다. 이 기능은 수동 튜닝이나 인프라 관리 없이 AI와 애플리케이션 워크로드에 맞는 컴퓨팅·소프트웨어 리소스 조합을 실시간으로 자동 결정한다. 스노우플레이크는 이번 기능이 AI 실험을 실제 비즈니스 운영으로 옮기려는 기업의 기반이 될 것으로 보고 있다. 블랙록은 호라이즌 컨텍스트를 활용해 AI가 엔터프라이즈 전반에서 공통 데이터 기준 위에서 작동하도록 지원하고 있다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "인텔리전스가 조직 내부에서 자율적으로 사용하게 되면서 '신뢰' 이슈는 선택이 아닌 기초적인 전제"라며 "조직은 처음부터 거버넌스와 보안이 내재된 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 이해한 AI를 필요로 한다"고 말했다.

2026.06.03 09:52김미정 기자

"데이터 파편화 해소"…스노우플레이크, 개방형 거버넌스 플랫폼 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 데이터 활용 안전성을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 AI 시대 상호운용성을 지원하는 신규 기능을 발표했다. 이번 기능은 조직이 시스템 전반에서 데이터에 접근하고 거버넌스를 적용하며 공유와 실행까지 연결할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 이번 발표 중심에는 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그'가 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 사일로화된 데이터를 연결된 'AI 레디' 기반으로 전환한다. 또 사용자와 AI 에이전트가 전체 비즈니스 맥락 안에서 필요한 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. 이날 스노우플레이크는 아파치 아이스버그 v3 지원과 아파치 아이스버그 테이블용 스노우플레이크 스토리지도 정식 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 이동을 줄이면서 스노우플레이크 안팎 데이터를 유연하게 활용할 수 있다. 아파치 폴라리스 기반 호라이즌 카탈로그도 강화됐다. 외부 엔진에서도 스노우플레이크가 관리하는 아이스버그 데이터에 양방향 읽기와 쓰기 접근을 지원한다. 외부 엔진 접근 관리와 아이스버그 REST 스캔 플랜 API를 통해 오픈 생태계 전반으로 일관된 거버넌스까지 가능하다. 스노우플레이크는 기업들이 AI 이니셔티브를 확장하는 과정에서 기존 데이터 아키텍처 복잡성과 비용 부담이 커지고 있다고 봤다. 데이터가 여러 플랫폼과 운영 시스템에 흩어져 있어 활용 전에 복사와 연결, 정합성 확인에 많은 시간과 자원이 들어간다는 판단이다. 신규 기능은 SAP, 세일즈포스, 워크데이 등 주요 플랫폼과 AVEVA, IBM 파트너십을 기반으로 제로 카피 통합을 지원한다. 개발자는 스노우플레이크의 AI 코딩 에이전트 '스노우플레이크 코코'를 통해 SAP 데이터 연결과 탐색, 관리 과정을 간소화할 수 있다. 스노우플레이크는 자연어 기반 데이터 활용 기능도 강화했다. 스노우플레이크 코코는 스노우플레이크와 외부 데이터 레이크, 외부 관계형 데이터베이스 시스템 전반에 대한 질문을 지원하고 호라이즌 컨텍스트는 적합한 데이터를 자동으로 식별해 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 적용한다. 공유 데이터의 AI 활용도 확대된다. 데이터 공급자는 자동 데이터 에이전트를 통해 공유 데이터 리스팅이나 보안 데이터 공유를 스노우플레이크 코코, 스노우플레이크 코워크, 스노우사이트에서 바로 사용할 수 있는 대화형 AI 에이전트로 전환할 수 있다. 거버넌스 기능도 강화됐다. 호라이즌 카탈로그는 스노우플레이크 내외부 엔터프라이즈 데이터를 아우르는 단일 거버넌스 기반을 제공하고 데이터 검색, 보안, 모니터링, 정책 적용, 접근 통제를 중앙화한다. 스노우플레이크는 컬럼 마스킹과 행 접근 제어 등 데이터 보호 정책을 아이스버그 호환 엔진 전반에 적용할 수 있도록 했다. 민감 데이터 분류와 데이터 품질 관리를 결합해 고객이 호라이즌 카탈로그에서 정책을 정의하고 거버넌스를 중앙에서 관리하도록 지원한다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "다수 조직은 여전히 데이터를 이동하고 복제하는 방식에 의존하고 있지만 이런 접근으로는 AI 속도를 따라잡을 수 없고 혁신이 가속화될수록 데이터 파편화는 큰 제약 요인으로 작용한다"고 지거했다. 이어 "우리는 상호운용성과 개방성에 집중함으로써 고객이 데이터가 어디에 있든 단일하고 연결된 거버넌스를 적용해 실시간 데이터에서 직접 작업할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.06.03 09:43김미정 기자

모빌리티 플랫폼은 왜 혜택을 설계하기 시작했나

'모빌리티 판 읽기'는 모빌리티 시장의 흐름을 사회·경제·문화적 관점에서 살펴보고, 변화의 본질과 앞으로의 방향을 짚는 분석 시리즈입니다. 하루에도 수십 번씩 스마트폰 알림이 울린다. 출석 체크를 하면 포인트가 적립되고, 걸음 수를 채우면 리워드가 지급된다. 커피를 주문하거나 영상을 시청하는 일상적인 행동 역시 자연스럽게 '혜택'으로 연결된다. 이제 사람들은 단순히 서비스를 이용하는 것을 넘어, 자신의 행동과 시간을 하나의 가치로 환산하는 경험에 익숙해지고 있다. 한때 이러한 흐름은 '앱테크'라는 이름 아래 불황형 소비 문화로 해석되곤 했다. 고물가와 경기 침체 속에서 소비자들이 조금이라도 생활비를 아끼기 위해 포인트와 적립 혜택을 찾아다니는 현상처럼 여겨졌기 때문이다. 하지만 앱테크 시장을 조금 더 깊이 들여다보면, 이를 단순한 절약 트렌드만으로 설명하기는 어렵다. 그 이면에는 플랫폼 기업들의 훨씬 정교한 전략이 자리하고 있다. 기업들은 왜 사용자에게 지속적으로 혜택을 제공하려 하는가. 왜 이동과 소비, 심지어 운전 습관까지 리워드와 연결하고 있을까. 그리고 왜 모빌리티 플랫폼은 이제 단순 이동 서비스를 넘어 '생활 플랫폼'으로 확장되고 있을까. 그 변화의 중심에는 데이터가 있다. 과거 플랫폼 경쟁의 핵심은 '기능'이었다. 누가 더 빠르고 편리한 서비스를 제공하는지가 중요했다. 하지만 모바일 시장이 성숙 단계에 접어들면서 흐름은 달라지기 시작했다. 기능만으로는 차별화가 어려워졌고, 사용자들은 하나의 앱에 오래 머무르지 않게 됐다. 이제 기업 입장에서 가장 큰 고민은 “어떻게 하면 사용자가 반복적으로 앱을 열게 만들 수 있을까”가 됐다. 단순 다운로드 수보다 중요한 것은 체류 시간과 재방문율, 그리고 서비스 안에서 얼마나 많은 행동 데이터를 확보할 수 있는지가 된 것이다. 이 과정에서 등장한 것이 바로 보상 기반 사용자 경험(UX, User Experience)이다. 출석 체크, 미션 수행, 리워드 적립 같은 구조는 단순 이벤트가 아니라 사용자의 행동을 설계하는 장치에 가깝다. 사람들은 혜택을 얻기 위해 서비스를 반복적으로 이용하고, 플랫폼은 그 과정에서 소비 패턴과 이동 경로, 관심사, 생활 루틴 같은 데이터를 축적하게 된다. 먼저 소비자 관점에서 앱테크의 매력은 크게 세 가지로 압축된다. 첫 번째는 실질적인 경제적 혜택이다. 기존에 지출하던 소비 과정 안에서 포인트나 캐시백 형태로 일부 비용을 환원받는 경험은 체감 만족도가 높다. 두 번째는 정보 접근의 편의성이다. 특정 브랜드나 서비스와 관련된 혜택, 이벤트, 금융 상품, 관리 정보 등을 하나의 플랫폼 안에서 확인할 수 있다는 점은 사용자의 피로도를 크게 줄여준다. 세 번째는 게이미피케이션(Gamification) 요소다. 일정 미션을 달성하거나 등급이 상승하는 구조는 앱 사용 자체를 하나의 경험으로 만든다. 단순 기능 이용을 넘어 참여와 성취의 감각을 제공하는 것이다. 실제로 걷기 리워드 앱이나 운전 점수 기반 서비스들이 전 연령대로 빠르게 확산되고 있는 배경에도 이러한 심리 구조가 자리하고 있다. 기업 관점에서 앱테크는 훨씬 더 전략적인 의미를 가진다. 표면적으로 보이는 목적은 고객 유지와 재방문율 제고다. 하지만 그 이면에는 데이터 확보라는 핵심 목표가 존재한다. 특히 앱테크를 통해 축적되는 퍼스트파티(First-party) 데이터는 개인정보 규제 강화로 기존 광고 추적 방식의 효율이 낮아지고 있는 현재 시장에서 플랫폼 기업이 직접 확보할 수 있는 가장 정확하고 신뢰도 높은 고객 데이터에 가깝다. 사용자가 앱 안에서 남기는 행동 데이터는 외부에서 구매하는 타겟팅 데이터와 질적으로 다르다. 자사 서비스 안에서 사용자가 자발적으로 만들어낸 데이터이기 때문에 정확도가 높고, 개인정보보호 측면에서도 상대적으로 안정적이다. 다만 여기서 중요한 것은 데이터의 수집 자체가 아니다. 사용자가 자신의 데이터를 제공하는 이유는 그 데이터가 다시 자신에게 실질적인 가치로 돌아오기 때문이다. 결국 앞으로의 플랫폼 경쟁력은 얼마나 많은 데이터를 모으느냐보다, 그 데이터를 얼마나 투명하고 신뢰 가능한 방식으로 사용자 가치로 환원시키느냐에 달려 있을 가능성이 높다. 데이터가 특정 기업만의 이익으로 귀결되는 것이 아니라, 사용자에게도 실질적 효용으로 돌아가는 '데이터 민주주의' 관점이 중요해지고 있는 이유다. 고객 획득 비용(CAC) 관점에서도 앱테크 구조는 효율성이 높다. 전통적인 광고와 프로모션 중심 마케팅은 신규 고객 확보 비용이 지속적으로 상승하고 있다. 반면 앱 내 리워드 설계를 통해 자발적 참여를 유도하는 방식은 비용 구조 자체가 다르다. 물론 포인트와 혜택 지급이라는 직접 비용이 발생하지만, 그 과정에서 확보되는 데이터와 고객 관계의 깊이를 고려하면 단순 비용이 아니라 장기적인 투자에 가깝다. 또한 앱테크 기반으로 유입된 사용자는 단순 광고 클릭을 통해 들어온 사용자보다 서비스 이해도가 높고, 반복 이용 가능성 역시 높다. 실제로 플랫폼 업계에서는 리워드 기반 참여 고객이 일반 광고 유입 고객 대비 전환율은 높고 이탈률은 낮은 경향을 보인다는 분석도 꾸준히 나오고 있다. 결국 앱테크라는 구조안에서 소비자는 혜택과 경험을 얻고, 기업은 데이터와 관계를 확보한다. 하지만 여기서 중요한 것은 단순한 보상 구조가 아니다. 플랫폼이 제공하는 혜택은 일회성 마케팅 비용이 아니라 사용자의 행동 데이터가 더 나은 서비스 경험으로 다시 환원되는 '가치 교환 구조'에 가깝다. 앱테크가 단순한 리워드 시스템을 넘어 데이터 기반 서비스 생태계로 진화하고 있는 이유 역시 여기에 있다. 그리고 가치 교환의 시너지가 가장 정교하게 작동하고 있는 산업 중 하나가 바로 모빌리티다. 모빌리티 산업은 지금 가장 빠르게 데이터 산업으로 전환되고 있는 시장 중 하나다. 자동차가 단순한 이동 수단을 넘어 사람의 생활 패턴이 가장 압축적으로 기록되는 공간으로 재정의되고 있기 때문이다. 차량 안에는 이동 시간과 경로뿐 아니라 소비 성향과 주행 습관, 차량 관리 주기 등 다양한 데이터가 쌓인다. 그리고 플랫폼 기업들은 이러한 데이터를 기반으로 보험과 금융, 커머스, 콘텐츠 영역까지 사업 범위를 빠르게 확장하기 시작했다. 대표적인 사례가 운전 데이터 기반 서비스다. 최근 모빌리티 플랫폼들은 안전 운전 점수나 주행 습관 분석 기능을 통해 보험 할인 혜택과 리워드를 제공하고 있다. 표면적으로는 사용자 혜택을 강화하는 서비스처럼 보이지만, 본질적으로는 운전자가 만들어낸 데이터가 보험료 절감이라는 더 큰 가치로 돌아오는 가치 선순환 구조에 가깝다. 사용자는 안전 운전이라는 행동을 통해 자신의 보험료를 직접 낮추고, 플랫폼은 그 데이터를 기반으로 서비스를 고도화한다. 어느 한쪽의 이익이 아니라, 데이터가 양방향으로 환원되는 구조다. 예를 들어 티맵은 단순 내비게이션 기능을 넘어 운전 점수와 보험 연계 서비스를 확대하며 데이터 기반 플랫폼 구조를 강화하고 있다. 사용자는 안전 운전을 통해 혜택을 얻고, 플랫폼은 축적된 주행 데이터를 바탕으로 금융과 보험 영역까지 사업 범위를 넓혀가는 방식이다. 구글의 내비게이션 플랫폼 웨이즈(Waze) 역시 유사한 흐름을 보여준다. 사용자들이 교통 정보를 공유하고 사고 상황을 제보하는 행위 자체가 플랫폼의 핵심 자산이 되고, 웨이즈는 이를 기반으로 지역 광고와 비즈니스 연동 서비스를 운영하고 있다. 사용자 참여가 데이터가 되고, 그 데이터가 다시 새로운 수익 구조로 연결되는 것이다. 최근 등장하는 '카테크(Car-Tech)' 흐름 역시 이러한 변화의 연장선에 있다. 이는 자동차 자체보다 자동차를 둘러싼 생활 경험 전체를 데이터 기반으로 연결하는 개념에 가깝다. 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 필요한 서비스를 적시에 연결하고, 혜택과 리워드를 통해 지속적인 접점을 만들어가는 구조다. 이러한 플랫폼 생태계 안에서 소비자는 이전보다 훨씬 개인화된 경험을 누릴 수 있게 된다. 자신의 운전 습관과 차량 이용 패턴에 따라 보험 할인 혜택을 받거나, 차량 관리 시점에 맞춰 필요한 서비스를 추천받을 수 있다. 차량 구매 이후에도 관리와 혜택이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지는 카라이프 전반의 여정으로 확장되는 것이다. 이는 단순한 편의성 강화에 그치지 않는다. 자동차 이용 과정에서 발생하는 '불안 비용'을 줄여주는 방향으로도 연결된다. 자동차는 구매 이후에도 보험과 정비, 사고 처리, 금융 등 수많은 변수와 비용이 발생하는 시장이다. 플랫폼이 데이터를 기반으로 이를 예측하고 연결할수록 소비자는 보다 안정적이고 효율적인 차량 경험을 누릴 수 있게 된다. 특히 앞으로의 플랫폼 경쟁은 얼마나 다양한 산업군과 연결되어 사용자의 '불안 비용'을 줄여줄 수 있느냐에 가까워질 가능성이 높다. 보험사와 금융사, 정비 네트워크, 유통 파트너들이 데이터 기반으로 유기적으로 연결될수록 사용자는 보다 예측 가능하고 안정적인 차량 경험을 누릴 수 있게 되는 것이다. 과거 자동차 산업이 제조와 판매 중심 구조였다면, 지금은 데이터와 서비스 중심의 연결 산업으로 재편되고 있다. 플랫폼 안에서 쌓인 데이터는 서비스 운영을 위한 정보에 머물지 않고, 다양한 산업을 연결하는 인프라로 기능한다. AI 시대에 이는 기업의 핵심 자산이 된다. 데이터를 얼마나 정교하게 분석하고, 이를 서비스와 수익 모델로 연결시키느냐에 따라 사업의 방향성과 경쟁력이 달라질 수 있기 때문이다. 최근 모빌리티 플랫폼 '차봇'이 주목받는 이유 역시 여기에 있다. 차봇 모빌리티는 운전자의 일상 전반을 연결하는 카라이프(Car-Life) 파트너로 서비스 구조를 재설계하고 있다. 포인트 혜택을 하나의 기점으로 차량 구매와 금융, 관리, 혜택 경험을 유기적으로 연결하며 사용자의 일상 안에서 지속적인 접점을 만들어가고 있다. 핵심은 운전자의 생활 데이터가 서비스 안에서 자연스럽게 순환하며, 다시 사용자에게 더 정교한 혜택과 경험으로 환원되는 구조를 만드는 데 있다. 앞으로 플랫폼 시장에서의 경쟁은 기본 서비스를 통해 얼마나 자연스럽게 일상 루틴으로 스며드는지가 더 중요해질 것이다. 모빌리티 플랫폼 역시 차량을 판매하는 것을 넘어 운전자의 생활 전반을 연결하고 관리하는 방향으로 진화하게 될 가능성이 높다. 결국 앱테크의 진정한 의미는 포인트 몇 원에 있는 것이 아니다. 사용자가 만들어낸 데이터가 사용자에게 더 큰 가치로 돌아오고, 그 가치가 다시 산업 생태계 전반의 협력 구조로 확장되는 방식 자체에 있다. 그리고 지금 모빌리티 시장은 그 변화가 가장 빠르게 나타나고 있는 현장 중 하나가 되고 있다.

2026.06.03 09:13이성미 컬럼니스트

[AI 고속도로] AI 서버 전성시대…델·HPE·슈퍼마이크로 고공행진

인공지능(AI) 인프라 투자 경쟁이 본격화되면서 글로벌 AI 서버 시장이 전례 없는 호황을 맞고 있다. 델 테크놀로지스와 HPE, 슈퍼마이크로 등 주요 서버 기업들이 잇따라 시장 기대를 웃도는 실적과 전망을 내놓으며 AI 데이터센터 투자 확대 수혜를 톡톡히 누리는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 분기 실적을 발표한 델, HPE, 슈퍼마이크로는 모두 AI 서버 수요 확대에 힘입어 가파른 성장세를 기록했다. 기업용 AI 도입과 빅테크 데이터센터 투자, 소버린 AI 프로젝트 확대가 맞물리며 서버 시장 전반이 호황 국면에 진입했다는 평가가 나온다. AI 투자 확대에 서버 기업 '함박웃음' 델은 지난달 발표한 2027 회계연도 1분기 실적에서 매출 438억 4000만 달러와 조정 주당순이익(EPS) 4.86달러를 기록했다. 매출은 전년 동기 대비 88% 증가하며 2018년 재상장 이후 가장 높은 성장률을 기록했다. AI 서버 매출은 161억 달러로 1년 전보다 757% 급증했다. 서버와 데이터센터 장비를 담당하는 인프라솔루션그룹(ISG) 매출 역시 181% 증가하며 AI 인프라 수요 확대 수혜를 고스란히 누렸다. 델은 올해 AI 서버 매출 전망도 기존 500억 달러에서 600억 달러로 상향 조정했다. HPE 역시 AI 서버 특수를 입증했다. 회사는 2026 회계연도 2분기 매출 106억 8000만 달러와 조정 EPS 79센트를 기록하며 시장 전망치를 크게 웃돌았다. 매출은 전년 동기 대비 40% 증가했고 EPS는 2018년 이후 최대 수준의 어닝 서프라이즈를 기록했다. 특히 서버 사업 매출은 54억 5000만 달러로 시장 예상치를 약 20% 웃돌았다. HPE는 올해 매출 성장률 전망치를 기존 17~22%에서 29~33%로 높였으며 연간 EPS 전망도 대폭 상향 조정했다. 회사는 기업 고객의 AI 도입 확대와 함께 전통 서버 수요까지 동반 증가하고 있다고 설명했다. 슈퍼마이크로도 성장세를 이어갔다. 회사의 2026 회계연도 3분기 매출은 102억 4000만 달러로 전년 동기 대비 122% 증가했다. 일부 데이터센터 구축 지연으로 매출은 시장 기대에 못 미쳤지만, 조정 매출총이익률은 10.1%로 예상치를 크게 웃돌며 수익성 개선에 성공했다. 슈퍼마이크로는 다음 분기 매출 전망도 최대 125억 달러로 제시했다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 기반 서버와 수랭식 데이터센터 솔루션 수요가 늘면서 시장은 AI 서버 성장세가 이어질 것으로 보고 있다. 모델 경쟁 넘어 인프라 경쟁 시대 업계에선 AI 시장의 경쟁 축이 거대언어모델(LLM) 개발에서 인프라 확보로 이동하고 있다고 분석한다. 구글·아마존·마이크로소프트·메타 등 글로벌 빅테크가 올해 수천억 달러 규모 AI 데이터센터 투자 계획을 밝히면서 서버와 네트워크 장비 수요도 동반 확대되고 있다. 특히 생성형 AI 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경으로 확산되면서 서버와 네트워크 인프라 수요도 함께 증가하고 있다는 평가다. AI 서비스 운영에 필요한 컴퓨팅 자원 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "고객들은 인프라 현대화와 AI 확장에 지속적으로 투자하고 있으며 AI 수요 확대가 예상보다 빠르게 진행되고 있다"고 밝혔다. 제프 클라크 델 부회장 겸 최고운영책임자(COO)도 "AI 인프라 수요 확대 흐름이 지속되면서 기업·소버린 AI 고객 주문이 빠르게 증가하고 있다"며 "추론·에이전틱 AI 워크로드 확대가 우리의 새로운 성장 동력이 되고 있다"고 말했다.

2026.06.03 09:09한정호 기자

에이수스, 엔비디아 GB300 NVL72 서버 출하 성과 공개

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 에이수스는 '컴퓨텍스 타이베이 2026' 개막을 하루 앞둔 1일(현지시간) 업계 주요 인사를 대상으로 'ISBG VIP 쇼케이스'를 진행하고 엔비디아 GB300(블랙웰 울트라) NVL72 기반 AI 서버의 조기 출하 성과를 공개했다고 밝혔다. 에이수스가 최근 조기 출하에 들어간 엔비디아 GB300 NVL72 기반 랙 스케일 시스템 '에이수스 AI포드 XA GB721-E2'는 Arm 기반 그레이스 CPU 32개, 블랙웰 울트라 GPU 72개와 5세대 NV링크 기술을 탑재해 대규모 AI 추론과 학습을 동시 지원한다. 조셉 루 에이수스 인프라솔루션 비즈니스그룹(ISBG) 이사는 "에이수스 AI포드 XA GB721-E2는 고객사의 첫 토큰 산출 시간 단축과 AI 서비스 신속 출시를 지원한다"고 밝혔다. 이어 "엔비디아 HGX B300 탑재 'XA NB3I-E12' 서버도 전 세계 출하를 시작했다"고 덧붙였다. 에이수스는 2011년부터 엔비디아 M2070 기반 '포모사4' 부터 2025년 엔비디아 H200/GB200 NVL72 기반 81.55 페타플롭급 서버 '나노4'에 이르기까지 대만 국가고속네트워크센터(NCHC) 프로젝트를 지속 수주했다. 조셉 루 이사는 이날 "대만 NCHC 프로젝트 수주 성과를 바탕으로 최근 UAE, 베트남, 미국 등 글로벌 시장으로 영역을 확장하고 있다"고 설명했다. 에이수스는 단순 서버 제조업체를 넘어 자체 연구개발 역량을 바탕으로 하드웨어 설계부터 바이오스/펌웨어, 소프트웨어까지 모든 과정을 내재화했다. 또 이를 뒷받침하는 RD 랩, QTR 랩, 열역학 랩 등 3대 전문 검증 시설을 자체 운영중이다. RD 랩은 공랭과 수랭 등이 혼합된 하이브리드 환경에서 실제 데이터센터 조건을 재현해 엔비디아 GB300 NVL72 등 고집적 GPU 랙을 풀 스케일로 검증한다. 조셉 루 이사는 "기존 7°C 냉각기 대신 20°C 냉각 전용 시스템 도입으로 연간 전력 사용량을 약 30% 절감하는 성과를 거뒀다"고 설명했다. QTR 랩에서는 영하 40°C에서 영상 85°C, 습도 10~98% 범위의 극한 환경에서 신뢰성을 검증하며, 열역학 랩은 핫/콜드 아일랜드 구성을 시뮬레이션해 냉각 효율성을 최적화한다. 에이수스는 이날 원클릭 자동화 배포를 지원하는 '에이수스 인프라 배포 센터(AIDC)', HPC/AI/엔터프라이즈 인프라를 단일 콘솔에서 관리할 수 있는 '에이수스 컨트롤 센터(ACC) 데이터센터 에디션'도 함께 시연했다. 조셉 루 이사는 "AIDC와 ACC 등 소프트웨어 솔루션에 더해 전략 컨설팅부터 성능 튜닝, 라이프사이클 관리까지 포괄하는 '에이수스 프로페셔널 서비스'를 통해 엔드투엔드 지원 체계를 갖췄다"고 밝혔다. 에이수스코리아 관계자는 "이번 VIP 쇼케이스를 통해 에이수스가 설계-검증-운영-서비스를 아우르는 'AI 인프라 플랫폼 기업'으로 전환하고 있음을 입증했다"고 설명했다. 이어 "에이수스는 엔비디아 DSX와 연계한 AI 팩토리 솔루션을 앞세워 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략에 속도를 낼 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.03 07:00권봉석 기자

AI 데이터센터도 '친환경 경쟁'…디지털리얼티, 재생에너지 93% 달성

디지털리얼티가 재생에너지 확대와 데이터센터 효율 개선을 앞세워 지속가능 경영 강화에 나섰다. 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터 수요가 급증하는 가운데, 에너지와 수자원 사용을 줄이면서도 인프라 확장을 지속하는 친환경 운영 전략에 속도를 내는 모습이다. 디지털리얼티는 기후 대응과 자원 관리, 지속가능한 사업 운영 성과를 담은 '2025 임팩트 리포트'를 발간했다고 2일 밝혔다. 이번 보고서에 따르면 디지털리얼티는 올해 글로벌 재생에너지 적용률 93%를 기록했다. 이는 전년 대비 18% 증가한 수치다. 회사는 총 1.7기가와트(GW) 규모 재생에너지 발전 용량 계약을 체결했으며 전 세계 205개 사이트에서 100% 재생에너지 및 무탄소 에너지를 적용 중이다. 데이터센터 운영 효율성 개선도 이어졌다. 디지털리얼티의 글로벌 평균 전력사용효율지수(PUE)는 1.38을 기록했으며 유럽·중동·아프리카(EMEA) 지역 평균 PUE는 1.31로 집계됐다. 미국 데이터센터 포트폴리오의 53%는 에너지스타 인증 기준에 따라 운영되고 있다. 수자원 관리 성과도 개선됐다. 회사는 2023년 대비 데이터센터 포트폴리오 규모가 34% 확대됐음에도 전체 물 사용량 증가율은 3% 수준으로 유지했다. 글로벌 평균 물사용효율지수(WUE)는 0.59를 기록해 전년 대비 15.7% 개선됐으며 전체 용수의 45%를 비음용수로 공급받고 있다. 지속가능한 설계와 건설 부문에서도 성과를 냈다. 디지털리얼티는 올해 총 180만 제곱피트 규모, 196메가와트(MW) IT 용량의 데이터센터 6곳에 대해 친환경 건축 인증을 획득했다. 해당 시설 평균 설계 전력사용효율지수(dPUE)는 1.20을 기록했다. 현재까지 확보한 지속가능 건축 인증 규모는 총 1780만 제곱피트, 1.5GW IT 용량에 달한다. 회사는 지속가능 경영 노력을 인정받아 IDC 마켓스케이프 '2025~2026 글로벌 데이터센터 코로케이션 서비스 공급업체 평가'에서 리더 기업으로 선정되기도 했다. AI와 클라우드 수요 증가에 대응하면서도 친환경 운영 체계를 강화한 점이 주요 평가 요소로 작용한 것으로 풀이된다. 최근 AI 데이터센터 확산으로 전력과 수자원 사용량 증가가 글로벌 이슈로 떠오르면서 데이터센터 업계에서도 지속가능성이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계는 재생에너지 확보와 냉각 효율 개선, 폐열 재활용 등을 통해 AI 인프라 확대와 탄소 감축을 동시에 달성하기 위한 경쟁에 나서고 있다. 애런 빙클리 디지털리얼티 지속가능성 부문 부사장은 "AI와 디지털 경제 성장에 따라 데이터센터 수요가 증가하는 가운데, 에너지와 수자원을 책임감 있게 활용하는 지속가능한 데이터센터 운영에 집중하고 있다"며 "앞으로도 책임 있는 성장을 위한 혁신과 협력을 이어갈 계획"이라고 말했다. 앤디 파워 디지털리얼티 최고경영자(CEO)는 "환경 영향을 최소화하도록 설계된 데이터센터를 개발하며 현재 205개 사이트에서 100% 재생에너지 및 무탄소 에너지를 적용하고 있다"며 "전체 사이트의 75%는 증발식 냉각 기술을 사용하지 않고 있고 이런 노력은 5500개 이상 고객이 신뢰하는 지속가능한 데이터센터를 구축·운영하기 위한 것"이라고 밝혔다.

2026.06.02 16:09한정호 기자

쿠콘, 글로벌 AI 표준 생태계 합류…에이전트 결제 시장 공략

쿠콘이 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 표준 생태계에 합류하며 AI 에이전트 시대를 겨냥한 결제·데이터 사업 확대에 나선다. AI가 상품 추천을 넘어 실제 거래와 결제까지 수행하는 방향으로 진화하면서 관련 인프라 경쟁력 확보에 속도를 내는 모습이다. 쿠콘은 글로벌 에이전틱 AI 오픈소스 재단 'AAIF'에 실버 멤버로 공식 합류했다고 2일 밝혔다. AAIF는 리눅스 재단 산하 글로벌 컨소시엄으로, 오픈AI·구글·앤트로픽·마이크로소프트·스트라이프·서클·트론 등 180여 개 기업이 참여하고 있다. AI 에이전트 간 상호운용성을 높이기 위한 개방형 표준과 프로토콜을 개발·관리하며 글로벌 AI 산업 표준화를 추진하는 단체다. 최근 AI 에이전트는 단순 정보 검색과 추천을 넘어 구매 판단과 결제 수행 단계로 빠르게 진화하고 있다. 이에 맞춰 결제 사업자 역시 AI 에이전트가 안전하고 효율적으로 거래할 수 있도록 지원하는 핵심 인프라 사업자로 역할이 확대되는 추세다. 쿠콘은 이번 AAIF 합류를 계기로 AI 에이전트 결제와 AI 기반 데이터 사업 관련 워킹그룹 활동에 참여한다. 글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 확대하고 차세대 결제·데이터 기술 역량을 선제적으로 확보한다는 목표다. 특히 AI가 외부 데이터와 서비스를 표준 방식으로 연결할 수 있도록 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에도 속도를 낸다. 현재 쿠콘은 국내 500여 기관과 해외 40여 개국 2500여 금융기관 데이터를 300여 개 API로 연결하는 데이터 플랫폼을 운영하고 있으며 이를 MCP 기반 구조로 전환하는 작업을 추진 중이다. 결제 사업 경쟁력도 강화하고 있다. 쿠콘은 200만 QR 가맹점과 10만 프랜차이즈, 4만 ATM 인프라를 기반으로 결제·출금·정산 서비스를 제공 중이다. 또 유니온페이와 위챗페이, 알리페이+, 인도네시아 QR 표준인 QRIS 등 주요 글로벌 결제 네트워크와 연동하며 해외 결제 인프라 확대에도 나서고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화될 경우 데이터 연결성과 결제 인프라를 동시에 확보한 기업이 새로운 경쟁 우위를 확보할 전망이다. 글로벌 표준화 기구 참여와 AI 에이전트 결제 기술 확보 경쟁도 한층 치열해질 것으로 예상된다. 쿠콘은 향후 AAIF 내 기술 협업과 표준화 활동을 바탕으로 글로벌 결제 사업과 스테이블코인 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. 국제 표준을 자사 인프라에 적용해 글로벌 호환성을 높이고 AI 기반 데이터 사업 고도화에도 역량을 집중한다는 전략이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 AAIF 합류는 싱가포르 법인 설립과 함께 본격적인 글로벌 진출로 도약하는 중요한 전환점"이라며 "글로벌 기업들과 기술 교류와 협력을 통해 AI 에이전트 시대에 대응할 수 있는 결제·데이터 기술 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "AAIF 활동을 발판 삼아 데이터 플랫폼 기업에서 AI 기반 데이터 기업으로 전환하고 글로벌 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.06.02 14:43한정호 기자

골프채도 AI가 골라준다…메가존클라우드, '골핑'에 쇼핑 에이전트 구축

메가존클라우드가 골프존커머스와 손잡고 에이전틱 인공지능(AI) 기반 초개인화 쇼핑 서비스를 선보인다. 기업이 보유한 데이터를 AI 에이전트와 결합해 실제 구매 의사결정까지 지원하는 유통업계 AI 전환(AX)을 주도한다는 목표다. 메가존클라우드는 골프존커머스의 온라인 쇼핑몰 '골핑'에 사용자 맞춤형 골프 장비 추천 기능을 제공하는 AI 쇼핑 에이전트를 구축했다고 2일 밝혔다. 이번 서비스는 전국 골프존 스크린골프장에서 수집된 데이터 가운데 유의미한 정보가 축적된 50만 건 이상 피팅 데이터를 기반으로 한다. 이용자 스윙 특성과 플레이 스타일을 분석해 개인별 최적의 골프 장비를 추천하는 것이 특징이다. 최근 유통업계에선 단순 상품 검색과 추천을 넘어 고객 데이터를 기반으로 구매 과정 전반을 지원하는 에이전틱 AI 도입이 확대되고 있다. AI가 고객 특성을 분석하고 상품을 탐색한 뒤 구매 의사결정까지 지원하는 형태로 진화하면서 맞춤형 커머스 경쟁도 치열해지는 양상이다. 메가존클라우드가 구축한 AI 쇼핑 에이전트는 2개 에이전트 그룹과 10개 이상의 특화 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 구조로 설계됐다. AI 피팅 에이전트 그룹은 사용자 데이터를 분석해 골퍼 프로필을 생성하고 제품 추천 에이전트 그룹은 이를 기반으로 최적의 클럽과 골프공을 추론한다. 각 에이전트 결과를 종합해 사용자에게 단일 추천 결과를 제공하는 방식이다. 시스템은 아마존웹서비스(AWS) '아마존 베드록 에이전트코어' 기반으로 구축됐다. 메가존클라우드는 아마존 베드록 기반 '클로드 소넷 4.5' 모델을 적용하고 캐싱 기술을 활용해 응답 속도와 비용 효율성을 높였다. 또 데이터 거버넌스 이슈를 고려해 서울 리전에서 서비스를 운영하도록 설계했다. 골프존커머스는 지난달 7일부터 해당 서비스를 골핑에 적용해 운영 중이다. AI 쇼핑 에이전트는 개인별 스윙 특성에 맞는 클럽 3종을 추천 근거와 예상 개선 효과와 함께 제시한다. 골프공 역시 플레이 스타일과 타구감 선호도, 스핀량 등을 종합 분석해 적합한 제품을 추천한다. 회사 측에 따르면 스윙 데이터가 없는 이용자도 설문 응답을 통해 유사한 수준의 추천 서비스를 받을 수 있다. 이 밖에도 실시간 재고 현황 조회와 사용자 위치 기반 인근 골프존마켓 매장 안내 기능도 제공한다. 이종우 골프존커머스 온라인사업부장은 "이번 AI 피팅 서비스는 우리가 축적한 데이터와 에이전틱 AI 기술 결합을 통해 탄생한 결과"라며 "앞으로도 AI를 적극 도입해 골퍼들이 가장 적합한 장비를 과학적으로 선택할 수 있는 이커머스 환경을 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 유형림 메가존클라우드 부사장은 "이번 프로젝트는 기업이 보유한 데이터가 에이전틱 AI와 결합할 때 어떤 비즈니스 성과로 이어질 수 있는지를 보여준 사례"라며 "고객 데이터를 기술과 연결해 측정 가능한 비즈니스 성과를 만들어내는 엔터프라이즈 AI 오케스트레이터 역할을 다양한 산업으로 확장해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.02 14:33한정호 기자

[AI리더스] "존댓말 어려운 AI"…엔비디아가 제시한 해법은

"영어 데이터 중심으로 훈련된 인공지능(AI) 모델은 존댓말을 비롯해 지역별 특색이나 생활 맥락 등을 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 한국어와 문화, 산업 데이터에 기반한 새로운 모델과 데이터 생태계를 마련해야 합니다." 정구형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 팀장은 2일 글로벌 AI 모델의 한계를 짚으며, 한 국가가 자체 데이터와 인프라를 바탕으로 AI 주권을 갖는 '소버린 AI(Sovereign AI)'의 중요성을 강조했다. 그는 한국 사용자에게 신뢰도 높은 AI 서비스를 제공하려면 단순히 한국어를 지원하는 수준을 넘어 한국의 언어와 문화, 산업 구조를 반영한 데이터와 개발 생태계가 함께 구축돼야 한다고 밝혔다. 영어 중심 글로벌 모델 한계…'한국 사회 맥락 반영해야' 정 팀장은 '엔비디아가 정의하는 소버린 AI는 단순한 번역이나 모델 현지화를 넘어선 개념'이라며 '한 국가가 자체 인프라와 데이터, 인재, 산업 네트워크를 기반으로 자국의 문화와 데이터 거버넌스를 반영한 AI를 직접 개발·운영할 수 있는 역량을 뜻한다'고 설명했다. 이는 한국어와 한국의 문화적 맥락, 산업별 활용 사례를 국내 개발자와 기업이 주도적으로 구현할 수 있어야 한다는 의미다. 그는 '한국은 정부의 K-AI 프로젝트와 민간 파운데이션 모델 개발이 동시에 진행되는 역동적인 시장이지만, 영어권 데이터 중심 글로벌 모델의 한계 역시 뚜렷하게 나타나는 곳'이라고 평가했다. 한국 특유의 존댓말 체계와 지역별 직업 패턴, 공공·의료 맥락 등을 충분히 이해하지 못해 실제 서비스 적용 과정에서 부정확한 답변이나 정보가 제공될 수 있다는 설명이다. 정 팀장은 "예를 들어 글로벌 대형언어모델(LLM)을 활용해 한국인 페르소나를 묘사해 보면, 직업이나 거주지, 식습관, 가족 형태 등을 실제와 다르게 그려내기도 한다"며 "이는 영어권 웹 데이터를 중심으로 학습한 모델이 한국 사회의 실제 분포와 생활상을 충분히 반영하지 못한 결과"라고 지적했다. 이어 "국내 사용자에게 신뢰도 높은 서비스를 제공하려면 한국의 언어와 문화, 산업 데이터에 기반한 고유의 데이터 생태계 구축이 필수적'이라며 "엔비디아는 이를 위해 가속 컴퓨팅과 네모트론 오픈 모델, 데이터셋, 훈련 레시피, 네모(NeMo) 라이브러리 등 풀스택 플랫폼을 제공해 국내 개발자들이 훈련부터 평가, 배포까지 전 과정을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"고 소개했다. 62개 통계 자료 기반 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아' 이 같은 한계를 보완하기 위해 엔비디아는 한국의 인구통계와 문화적 맥락을 반영한 합성 데이터셋 '네모트론-페르소나-코리아(Nemotron-Personas-Korea)'를 제시했다. 이 데이터셋은 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 한국농촌경제연구원, 네이버클라우드 등 총 62개 공식 통계·자료를 기반으로 구축됐다. 엔비디아에 따르면 데이터셋은 700만명 수준의 합성 페르소나와 약 17억 토큰으로 구성됐다. 연령, 성별, 지역, 혼인 여부, 가족 구성, 주거 형태, 건강 지표 등 다양한 속성을 반영했으며, 한국표준산업분류와 한국표준직업분류 체계를 적용해 8000개가 넘는 산업·직업 조합을 담았다. 정 팀장은 '이름의 경우 1940년대 이후 국내 이름 분포 데이터를 참고해 약 21만개를 구성했다'며 '세대별 시대상과 정서도 보다 자연스럽게 반영하려 했다'고 설명했다. 원천 공공 데이터는 형식이 제각각이고 비정형 정보가 많아 기업이 바로 활용하기에는 한계가 있다. 엔비디아는 이를 보완하기 위해 확률적 그래프 모델과 자체 데이터 정제 도구인 '네모 큐레이터(NeMo Curator)', '네모 데이터 디자이너(NeMo Data Designer)'를 활용했다. 또 공식 통계 비율을 토대로 한국 사회의 인구·생활 분포를 재현하는 '합성 데이터 생성' 방식을 적용했다. 정제되지 않은 원천 데이터를 그대로 쓰는 대신, 통계적으로 검증된 분포를 바탕으로 활용 가능한 형태의 데이터를 새로 구성해 실제 사회적 맥락은 살리면서도 개인정보 노출 위험은 줄이기 위한 취지다. 이를 통해 데이터셋은 개인식별정보를 포함하지 않는 합성 형태로 설계됐고, 유출 우려를 낮추면서도 안전하게 활용할 수 있도록 했다. 또 허용적 라이선스인 CC BY 4.0으로 배포돼 국내 기업과 개발자들이 비교적 자유롭게 활용할 수 있다. 정 팀장은 '이번 페르소나 데이터셋은 단순한 인물 프로필 모음이 아니라 한국 사회의 맥락을 반영한 합성 데이터 기반'이라며 '국내 개발자들이 보다 현실적인 사용자 시나리오와 서비스를 설계하는 데 도움이 될 것'이라고 말했다. 이어 '대고객 AI 에이전트와 챗봇, 사내 업무 보조, 공공 안내, 교육·리서치 분야에서 비교적 빠르게 효과를 볼 수 있을 것'이라며 '다만 금융이나 의료처럼 규제가 강한 산업군에서는 기업 내부 도메인 데이터와 안전 가드레일을 함께 적용하는 방식이 적절하다'고 덧붙였다. 글로벌 AI 플랫폼 경쟁 속 차별점은 '풀스택'과 '개방성' AWS와 마이크로소프트(MS) 등 글로벌 클라우드 기업들이 AI 플랫폼 시장에서 경쟁하는 가운데, 정 팀장은 엔비디아의 차별점으로 '풀스택 컴퓨팅 플랫폼'과 '개방성'을 제시했다. 그는 '엔비디아는 클라우드 사업자와 직접 경쟁하기보다 모든 클라우드와 온프레미스 환경에서 AI를 가속하는 플랫폼을 제공한다'며 'GPU부터 소프트웨어, 마이크로서비스(NIM)까지 전 과정을 풀스택으로 지원한다'고 설명했다. 인프라 종속, 이른바 락인(lock-in) 우려에 대해서도 선을 그었다. 정 팀장은 '네모트론 모델과 데이터셋은 오픈 생태계 기반이며, NIM과 NeMo 라이브러리 역시 다양한 상용·오픈 모델을 아우르도록 설계됐다'며 '특정 클라우드에 묶이지 않는 하이브리드 배포를 지원해 기업이 자사 데이터 통제권을 유지할 수 있도록 돕는다'고 말했다. 엔비디아는 앞으로도 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA) 등과 협력해 국내 개발자를 위한 실습 프로그램을 이어가고, AI 툴체인 고도화를 통해 국내 기업들의 한국형 AI 시스템 구축을 지원할 계획이다. 정 팀장은 '중요한 것은 특정 인프라를 선택하게 만드는 것이 아니라, 국내 개발자와 기업이 자사 환경에 맞는 방식으로 AI를 개발하고 운영할 수 있도록 돕는 것'이라며 '엔비디아는 개방형 생태계와 풀스택 지원을 바탕으로 한국형 AI 경쟁력 강화를 뒷받침하겠다'고 강조했다.

2026.06.02 13:06남혁우 기자

[유미's 픽] "국방 AI 잡아라"…네이버·SKT·삼성SDS, 'KCCS 전초전' 돌입

국방 인공지능 전환(AX) 시장의 무게중심이 군 전용 AI 모델에서 클라우드 기반 지휘통제체계로 넓어지고 있다. 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 국방 특화 모델 실증이 시작된 데 이어 전장 데이터를 폐쇄망 안에서 처리·분석하는 합동지휘통제체계(KCCS) 사업에 대한 기대감이 커지면서 AI·클라우드 기업들의 물밑 경쟁도 빨라지는 분위기다. 2일 업계에 따르면 SK텔레콤, 네이버클라우드, 삼성SDS, NHN클라우드, KT 등 국내 주요 AI·클라우드 기업들은 국방 AX 시장 대응 전략을 마련하거나 관련 조직·인프라를 정비하고 있다. 지난해 말 정부가 국방 AI 데이터센터, 국방 클라우드 전환, 국방 데이터 이니셔티브를 정책 과제로 제시한 뒤 최근 들어 기업별 포지셔닝이 구체화된 분위기다. 국방 AI 시장은 모델 단독 공급보다 인프라 사업으로 우선 번지고 있다. 폐쇄망 안에서 데이터를 저장·학습·추론할 수 있는 클라우드와 데이터센터가 먼저 필요하기 때문이다. 또 전장망, 군사기밀, 실시간 지휘결심, 보안 인증 요건까지 더해지면서 KCCS와 국방 AI 데이터센터(AIDC), 엣지 클라우드는 초기 시장의 핵심 축으로 떠오르고 있다. 업계 관계자는 "아직 대형 본사업이 열린 단계는 아니지만 국방 AX 예산과 클라우드 전환 논의가 맞물리면서 기업들이 먼저 움직이고 있는 듯 하다"며 "향후 RFI나 RFP가 어떻게 나오느냐에 따라 모델, 클라우드, 보안, SI 기업 간 역할 분담도 달라질 것"이라고 말했다. 국방 AX 시장, 본사업 전 물밑 채비 본격화 국방 특화 AI 모델 개발·실증 추진 사례로는 SK텔레콤이 가장 눈에 띈다. SK텔레콤은 지난달 국방부와 '독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용'을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하기로 했다. 협력 범위에는 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 모델 개발, 국방 분야 공개 데이터 수집·활용, 그래픽처리장치(GPU) 활용 지원 등이 포함됐다. SK텔레콤은 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 기반으로 국방 환경에 맞춘 경량화 모델을 개발한다는 구상이다. 이번 협력은 독자 AI 파운데이션 모델을 국방 분야에 적용하는 첫 사례로 꼽힌다. 다만 아직 업무협약 단계인 만큼 실제 적용 범위는 국방부의 사업 계획과 보안 요건, 데이터 제공 범위에 따라 달라질 전망이다. 네이버클라우드는 조직 신설로 대응에 나섰다. 최근 김유원 네이버클라우드 대표 직속 국방 AX 전담 조직을 꾸린 것이다. 이곳은 사업개발, 전략, 기술 지원, 개발 인력이 함께 배치된 프로젝트형 조직으로, 군 현장에 맞춤형 AI 시스템 구축을 지원하는 현장 밀착형 엔지니어도 포함된 것으로 전해졌다. 업계에선 네이버클라우드의 움직임을 독자 국방 AI 모델 개발 확정보다 국방 AX 수요에 대응하기 위한 조직·사업 포석으로 해석하는 분위기다. 국방 AI는 모델 성능만으로 접근하기 어려운 시장으로, 폐쇄망에서 데이터를 처리할 수 있는 클라우드·데이터센터·보안 체계가 함께 요구된다. 네이버클라우드가 하이퍼클로바X와 옴니모달 AI 기술, 자체 클라우드·데이터센터 역량을 함께 보유한 만큼 향후 국방 AX 사업에서 AI 모델과 프라이빗 클라우드를 묶어 제안할 가능성이 거론된다. 업계 관계자는 "국방 AI라는 표현 아래 모델 개발, 행정 업무 개념검증(PoC), 클라우드, 데이터센터, 전장 AI가 섞여 있다"며 "전담 조직 신설을 곧바로 군 전용 모델 개발 확정으로 보기보다 어느 영역을 겨냥하는지 나눠 봐야 한다"고 밝혔다. AIDC 찍고 KCCS로…인프라 선점전 본격화 이 같은 국방 특화 모델 논의는 곧바로 인프라 수요로 번지는 구조다. 모델을 학습·운영할 폐쇄망 클라우드와 데이터센터, 실제 군 업무와 작전 체계에 연결할 지휘통제체계가 함께 필요해서다. 특히 국방 AI 데이터센터 논의는 이미 2024년부터 시작됐다. 국방부는 같은 해 9월 국내 주요 AI·클라우드 사업자를 대상으로 AI 데이터센터 설립 추진 설명회를 열고 관련 방향을 공유한 것으로 알려졌다. 당시 설명회에는 삼성SDS와 한화시스템 등 IT서비스 기업을 비롯해 KT, 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오엔터프라이즈 등 AI·클라우드 사업자가 참석한 것으로 알려졌다. 국방부가 별도 AI 데이터센터를 검토한 것은 국방 생성형 AI와 향후 AI 서비스를 안정적으로 지원하기 위해서다. 군사용어 특화 번역, 군 내부규정 질의응답 등 활용처가 늘면서 학습·운영을 위한 전용 인프라 필요성도 커졌기 때문이다. 업계에선 관련 인프라 투자에 최소 1000억원 이상이 필요할 것으로 추산해 왔다. 국방부 내부 기반도 정비되고 있다. 국방부는 2024년 4월 국방AI센터를 창설해 데이터 기반 AI 체계 구축을 추진하고 있다. 같은 해 6월에는 국방데이터·인공지능위원회를 설치해 AI·데이터 정책 수립과 제도 개선, 사업 타당성 검토 기능을 맡겼다. 국방망에서 생성형 AI 서비스 '제다이(GeDAI)'를 시범 운영하고 있다는 점도 AIDC 수요를 키우는 배경으로 꼽힌다. KCCS는 이 흐름의 핵심 사업으로 거론된다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 한국형 합동지휘통제체계다. 클라우드와 AI, 엣지 컴퓨팅, 5G 통신망이 결합되면 감시정찰부터 표적 식별, 지휘결심 지원, 타격수단 추천까지 이어지는 전장 데이터 운영체계로 확장될 수 있다. 삼성SDS는 이 분야에서 가장 적극적인 사업자로 꼽힌다. 이 회사는 지난해 국방 세미나에서 클라우드 기반 지능형 KCCS와 한국형 타이탄(K-TITAN) 구상을 제시했다. K-타이탄은 미국 팔란티어의 타이탄 체계를 한국군 환경에 맞게 재해석한 개념으로, 감시정찰, 의사결정 지원, 자동화 타격, 통합 통신을 핵심 기능으로 삼는다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 5G 특화망, 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스', 분석형 AI 플랫폼 '브라이틱스(Brightics)'를 결합해 국방 AX 수요에 대응하려는 것으로 파악된다. 또 별도 국방 전용 AI 모델 개발보다 기존 클라우드와 AI 플랫폼을 국방 환경에 맞게 적용하는 쪽에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 AI 인프라와 공공 클라우드 레퍼런스를 앞세워 국방 AX 시장을 넓히고 있다. 서울 양평 리전 GPU 인프라 가동과 광주 국가 AI데이터센터 고도화 사업으로 AI 인프라 역량을 강화하는 한편, NHN두레이 협업 플랫폼을 '국방이음'이라는 이름으로 국방부에 공급했다. 국방이음은 올해 하반기 육·해·공군을 포함한 전군 약 30만 명 규모로 확대 적용될 예정이다. 또 NHN클라우드는 방위사업청이 추진하고 한화시스템이 주관하는 '연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업'에도 참여 중이다. KT클라우드도 국방 분야를 공공특화영역으로 분류하고 사업 기회를 지속적으로 모니터링하고 있다. 이곳은 AI 네이티브 기반 국방 사업 영역에 주목하며 관련 동향을 살피고 있다. 또 KT그룹이 국방 광대역통합망, 해상위성 통신체계, 5G 무선 인프라, 차세대 국방통합데이터센터 등 국방 ICT 인프라 경험을 보유하고 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 국방 AX 시장 확대 기대는 예산 흐름에서도 감지된다. KDI 북한경제리뷰에 따르면 2025년 국방 분야 지출은 59조원으로 2016년 37조8000억원에서 최근 10년간 연평균 5.1% 증가했다. 2025년 확정 국방예산은 61조2469억원 규모로, 방위력 개선비에는 AI 기반 유·무인 복합전투체계 구축 예산 3069억원이 반영됐다. 국방 분야 R&D 예산도 전년 대비 5.7% 늘었다. 다만 당장 대형 본사업이 열린 단계는 아니다. 업계에선 현재 기업들이 주시하는 클라우드 기반 KCCS 사업의 윤곽이 이르면 내년 초 드러날 수 있다고 보고 있다. 업계 관계자는 "국방 분야는 아직 구체적인 사업보다 예산 방향과 정책 신호를 보며 움직이는 시장"이라며 "AI와 클라우드 예산이 국방 쪽으로 배정될 가능성이 커지면서 사업자들도 중장기 수요를 살피고 있다"고 밝혔다. 폐쇄망·레퍼런스가 수주 변수…컨소시엄 구도 부상 현재 군 클라우드는 일반 인터넷망과 국방망 중심으로 제한적으로 운영되고 있다. 이를 전장망으로 확장하려면 작전 현장에서 데이터를 바로 처리할 엣지 클라우드와 5G 통신, 보안 통신망, AI 기반 이상 탐지 체계가 함께 갖춰져야 한다. 이에 따라 국방 AX 사업은 단순 AI 모델 공급보다 클라우드·통신·보안·운영 역량을 함께 요구하는 방향으로 커질 수밖에 없다. 사업 구조도 이 같은 흐름을 따라갈 가능성이 크다. KCCS와 국방 AIDC는 클라우드 인프라, 시스템 구축, 보안, 네트워크, AI 플랫폼이 함께 필요한 영역이다. 이 때문에 단일 사업자보다 CSP, SI, 보안, 네트워크, AI 플랫폼 기업이 역할을 나누는 컨소시엄 방식이 유력하게 거론된다. 글로벌 흐름도 국내 기업들의 움직임을 자극하고 있다. 미국은 팔란티어의 타이탄을 통해 전장 데이터를 통합하고 센서와 슈터를 연결하는 지능형 전술체계를 실전 배치하고 있다. 프랑스는 미스트랄 AI와 군용 AI 계약을 맺고 자국 통제 인프라 위에서 국방 AI를 운용하는 구조를 택했다. 이처럼 국방 AI는 모델 성능 경쟁을 넘어 데이터와 인프라 통제권 경쟁으로 확장되는 모습이다. 업계 관계자는 "국방 AX는 기술을 보여주는 것보다 군 환경에서 실제로 운영해 본 경험이 더 중요하게 평가될 수 있다"며 "폐쇄망 운용 경험과 보안 인증, 지휘통제체계 연동 레퍼런스가 향후 사업 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.06.02 11:19장유미 기자

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