검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'데이터'통합검색 결과 입니다. (3261건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

누리호 부탑재위성 7기 양방향 통신 확인…"2기는 시도중"

지난 7일 쏘아올린 한국형발사체(누리호) 5호기의 부탑재위성 10기중 미사출된 퍼샛2 1기를 제외하고, 7기가 양방향 통신에 성공했다. 나머지 2기는 현재 양방향 통신을 시도 중이다. 우주항공청과 한국항공우주연구원은 누리호에 실려 발사된 주탑재위성(군집우성) 5기는 이미 정상상태가 확인됐고, 부탑재위성은 10기중 7기가 양방향 통신에 성공했다고 13일 밝혔다. 양방향 통신에 성공한 부탑재위성은 ▲대전시의 대전샛-1 ▲스페이스린텍의 비-1012 ▲항우연의 국산 소자·부품 우주검증 플랫폼 2호(E3T-TESTER-KARI-2) ▲무인탐사연구소의 율리시스 ▲스페이스앤빈의 에스디원샛 ▲조선대의 우주광통신궤도검증위성(CPSat-FM-001) ▲KAIST의 지비샛-1) 등 7기다. 이들 위성은 지상국과 교신하며, 향후 주어진 미션을 정상 수행하게 된다. 현재 양방향 통신을 시도 중인 위성은 ▲코스모웍스의 잭-007와 ▲오앤비스페이스의 슬러지-1이다. 이장희 코스모웍스 이사는 "데이터 수신(다운링크)이 정상적인 상태여서, 송신도 이루어질 것으로 보고 있다"며 "하루 2회 씩 송신(업링크)을 시도 중"이라고 말했다. 윤효상 오앤비스페이스 대표는 "슬러지-1의 미션은 GPS 신호를 수신, 전리권의 전자밀도를 관측하는 일"이라며 "발사 당일 비콘신호를 수신했다. 이어 9일 데이터 수신(다운링크)까지는 가까스로 이루어져 태양 패널과 안테나 등은 전개 된 것으로 보고 있다. 다만, 발사이후 지속적인 송신은 이루어지지 않아 현재 새로운 지상국을 섭외, 추가 송신을 시도할 계획"이라고 말했다. 윤 대표는 "국내에는 UHF 상용 대역을 커버할 안테나가 거의 없는 상황"이라고 덧붙였다. 오앤비스페이스는 위성은 자체 제작했다. 데이터를 송수신할 지상국 시스템은 외주로 진행했다. 그러나 데이터를 내려 받는 것도 원활하지 않다는 판단에 따라, 새로운 지상국을 찾아 14일부터 다시 양방향 통신을 시도할 계획이다. 우주청 한국형발사체프로그램 관계자는 "미사출 위성의 경우 발사관 문이 열리지 않아 실패한 것으로 보고 있다"며 "위성 제작 업체도 2년간 공들여 위성을 제작했다는 것을 잘 알고 있다. 다만, 위성 탑재가 100% 정부 지원 형태로 진행돼 보상 개념을 거론하기 어려운 구조다. 최대한 귀를 기울이고 있다"고 말했다. 사출관(발사관) 제작은 한국항공우주연구원이 진행했다. 한편 누리호에 탑재됐던 주탑재위성 5기(군집위성)는 모두 양방향 통신에 성공했다. 미사출된 퍼샛2(쿼터니언)는 사출관에 갖혀 누리호 3단 잔해 등과 함께 지구 궤도를 떠돌다 일정시간 뒤 지구 대기권에 진입, 소멸될 것으로 예상됐다. 오태석 우주항공청장은 “지난 4차 발사 때보다 훨씬 단축된 시간에 큐브위성들과의 교신이 이루어졌다. 이는 발사체가 위성들을 목표 궤도에 보다 정확히 투입하고, 정교한 위성 위치 정보를 제공함으로써 이뤄낸 성과로 평가한다"고 말했다.

2026.10.13 20:59박희범 기자

몽고DB 9.0·아틀라스 인피니트 출시…성능·확장성 동시 강화

몽고DB가 데이터베이스 성능을 개선한 '몽고DB 9.0'과 급격한 수요 변화에 대응하는 클라우드 아키텍처 '아틀라스 인피니트'를 출시했다. AI 에이전트 확산으로 늘어나는 데이터 처리량과 인프라 확장 수요에 대응하기 위한 제품군이다. 몽고DB는 서울에서 몽고DB 9.0과 아틀라스 인피니트를 공개했다고 13일 밝혔다. 몽고DB 9.0은 클라우드 서비스인 몽고DB 아틀라스와 엔터프라이즈 어드밴스드, 커뮤니티 에디션에 적용되는 차세대 데이터베이스 엔진이다. 데이터 저장 위치와 관계없이 성능을 개선하고 미션 크리티컬 트랜잭션과 AI 기반 애플리케이션의 대규모 처리 수요를 지원한다. 기존대비 데이터 처리량을 최대 2배 높였으며, 읽기 속도는 35%, 업데이트 속도는 30% 개선했다. 아틀라스 인피니트는 수요 변화에 따라 인프라를 탄력적으로 확장해 확장에 필요한 시간을 96% 이상 줄이는 것이 특징이다. 데이터와 트래픽이 급증하더라도 별도의 애플리케이션 변경 없이 확장할 수 있도록 설계됐다. 초기 프로토타입부터 페타바이트 규모의 데이터 처리까지 동일한 기반에서 지원하며, 사용량 변동에 맞춰 리소스를 조정해 불필요한 용량 확보와 유휴 자원 비용을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 몽고DB는 AI 도입 확대로 데이터베이스의 성능과 보안 요구가 높아지는 동시에, 예측하기 어려운 트래픽에 대응할 인프라 유연성도 중요해지고 있다고 설명했다. 포춘 100대 기업의 75% 이상이 몽고DB에서 실시간 핵심 업무를 운영하고 있으며, 이번 제품 개선을 통해 기존 고객의 워크로드와 AI 애플리케이션을 모두 지원한다는 방침이다. 앤드류 유 옥타 엔지니어링 부사장은 "몽고DB의 유연한 데이터 모델과 탄력적인 인프라를 활용하면 데이터 증가에 대비해 과도하게 용량을 확보할 필요가 없다"며 "아틀라스 인피니트를 통해 예측하기 어려운 인증 트래픽에 실시간으로 대응하고 유휴 리소스 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 벤 세팔로 몽고DB 수석 부사장 겸 핵심 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 "AI 에이전트 활용이 늘면서 애플리케이션이 처리하고 저장하는 데이터도 증가하고 있다"며 "몽고DB 9.0은 대규모 트랜잭션과 AI 애플리케이션의 처리 성능을 높이고, 아틀라스 인피니트는 기업이 기존 아키텍처를 무리하게 확장하지 않고도 에이전틱 워크로드의 수요 변화에 대응할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2026.10.13 16:58남혁우 기자

"수랭식 다음은 결국 액침냉각…반도체 직접 깎아 효율 50% 높인다"

인공지능(AI) 시대 개막으로 데이터센터 발열량이 폭발적으로 증가하면서 글로벌 냉각 생태계 판도가 급변하고 있다. 1400W가 넘는 칩 발열을 감당하기 위해 기존 공랭식 대신 수랭식이 표준으로 자리잡은 가운데, 차세대 대안인 '액침 냉각' 기술 선점 경쟁이 치열하다. 허성훈 한국과학기술연구원(KIST) 전자융합소재연구센터 책임연구원은 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 데이터센터 냉각 기술 현주소와 미래, 그리고 국내 업계가 나아가야 할 방향을 짚었다. 허 연구원은 차세대 연구리더를 육성하는 KIST 프로그램 '2026년 KIST 영 펠로우(Young Fellow)'에 선정된 젊은 연구자 3명 중 1명이다. 현재 성균관대학교 탄소중립연구센터 겸임교수를 맡고 있고, 열 관리 전문가다. 1400W 넘는 칩 발열…공랭식 한계 만나 '수랭식'이 표준으로 최근 데이터센터 전력 소비량과 발열량은 유례없는 속도로 치솟고 있다. 불과 5년 전 랙(Rack) 당 40kW 수준이던 전력 소비량은 최근 200kW급까지 급증했다. 과거 엔비디아 A100 등 초기 AI 반도체 발열량은 칩당 400W 수준이어서, 방열판에 바람을 쏘는 기존 공랭식(최대 약 600W 냉각 가능)으로도 온도를 제어할 수 있었다. 하지만 엔비디아 H100 칩이 700W를 넘어서고, 최신 블랙웰 플랫폼이 1400W 이상 열을 뿜어내면서 공기로 열을 식히는 방식은 사실상 수명을 다했다. 현재 시장 대세는 칩 위에 콜드 플레이트를 얹어 냉각수를 순환하는 수랭식으로 넘어갔다. 엔비디아는 H100부터 수랭식을 옵션으로 도입했고, 블랙웰부터는 수랭식 콜드 플레이트를 표준 사양으로 채택했다. 그러나 수랭식도 만능은 아니다. 칩 발열량에 맞춰 실시간으로 유압을 정밀하게 조절해 물을 뿜어줘야 하므로, 냉각분배장치(CDU) 내부 펌프에 막대한 부하가 걸리고 막대한 구동 전력이 소모된다는 단점이 있다. 차세대 대안 '액침 냉각' 부상… 막대한 초기 비용과 규제는 숙제 궁극적인 대안으로 서버 전체를 비전도성 절연유에 푹 담그는 '액침 냉각'이 주목받고 있다. 유체(물 등)는 공기보다 1도 오를 때 흡수하는 열량이 무려 3000배나 많아 열을 빼앗는 효율이 압도적이다. 허 연구원은 "수랭식이 특정 칩을 타깃으로 강한 유압을 쏘아 열을 빼앗는다면, 액침 냉각은 전체를 담가서 열을 빼기 때문에 유압이 크게 걸리지 않아 전력 효율에서 훨씬 유리하다"며 "전력효율지수(PUE)를 1.0에 가깝게 만들 수 있다"고 설명했다. 다만 상용화를 위해 넘어야 할 벽은 높다. 수영장 규모의 거대한 수조를 건물 층마다 배치해야 하므로 막대한 건축 하중과 초기 투자비용이 발생한다. 섭씨 250도 이상에서 불이 붙지 않아야 한다는 까다로운 국내 소방법 인화점 규제도 걸림돌이다. 온도 손실 막아라…냉각효율 50% 높일 '칩 표면 공학' 눈길 이러한 제약 속에서도 허 연구원팀은 냉각 성능이 극대화되는 2상 액침 냉각 한계를 돌파할 기술 개발에 매진하고 있다. 2상 액침 냉각은 냉매가 끓어오를 때 발생하는 증발 잠열을 이용하는 방식으로 막대한 열량을 감당할 수 있어 향후 고성능 수랭식을 대체할 기술로 꼽힌다. 핵심 연구는 반도체 칩 표면 물리적 구조를 직접 개조하는 '표면 공학' 기술이다. 기존에는 섭씨 100도에 달하는 뜨거운 전자 칩 위에 열 계면 소재(TIM)를 덧붙여 열을 전달했지만, 이 과정에서 필연적으로 10~20도 온도 손실이 발생해 효율이 떨어졌다. 연구팀은 온도 손실을 유발하는 TIM을 제거하고, 칩 패키징에 쓰이는 구리나 니켈 다이 표면 자체를 직접 깎아 울퉁불퉁하게 만드는 정밀 식각 기술을 고안했다. 금속 표면적이 넓어지면 액체가 끓어오르는 기포 발생 지점이 대폭 늘어 냉매가 칩의 열을 훨씬 효과적으로 흡수할 수 있다. 그는 "이러한 직접 매칭 표면 처리 기술을 적용할 경우, 온도 강하 현상을 막아 기존 액침 냉각 대비 성능을 최소 50% 이상 끌어올릴 수 있을 것"이라고 내다봤다. 아울러 "거품이 위로 원활하게 끓어오르게 하려면 칩과 서버의 배열을 기존 수평에서 수직으로 세워야 할 것"이라며 데이터센터 폼팩터의 근본적인 변화도 함께 전망했다. "韓 냉각 생태계, 판 짜고 총대 멜 리더 절실" 이처럼 혁신적인 냉각 기술이 연구실을 넘어 상용화 꽃을 피우려면 국내 산업계의 적극적인 움직임이 필수다. 하지만 현재 국내 기업은 차세대 냉각 시장에 관심만 보일 뿐, 막대한 초기 투자가 수반되는 생태계 구축에는 한발 물러서서 눈치만 보고 있다는 것이 허 연구원 진단이다. 허 연구원은 "우리나라 기업들은 냉동 공조 장비에 들어가는 펌프, 배관, 절연유 등 주요 부품 인프라를 만들 역량이 충분하다"면서도 "새로운 데이터센터 냉각 생태계의 판을 짜고 '총대'를 메며 리드하려는 기업은 보이지 않는다"고 꼬집었다. 에어컨 등 전통적인 냉동 공조 시장에서는 국내 대기업이 뛰어난 역량을 발휘하고 있지만, 정작 다가올 AI 데이터센터 전용 냉각 기술 생태계를 선도할 구심점은 턱없이 부족하다는 지적이다. 그는 "기업들이 테스트베드 구축 등에 소극적인 태도에서 벗어나 산업을 이끌 강력한 리더십을 발휘하면, 우리나라도 충분히 차세대 냉각 시장 주도권을 쥘 수 있다"고 거듭 강조했다.

2026.10.13 15:41전화평 기자

스토어링크, '글로벌 AI 마케팅 플랫폼 기업' 도약 선언

스토어링크가 인공지능(AI)이 마케팅 전 과정을 주도하는 자동화 인프라를 본격 가동하며 '글로벌 AI 마케팅 플랫폼 기업'으로의 도약을 선언했다. 13일 회사에 따르면, 이번 비전 선포는 AI가 광고·판매 데이터를 분석해 전략 제안부터 콘텐츠 제작·실행·성과 분석까지 자율 수행하는 구조적 전환이 핵심이다. 네이버·쿠팡·아마존·틱톡샵 등 국내외 주요 커머스 채널에서 축적한 데이터를 바탕으로 순환형 솔루션 운영 체계를 구축한다. 핵심 솔루션인 검색 최적화 플랫폼 'AEO 링크'는 챗GPT·클로드·제미나이·구글·네이버 등 주요 AI 서비스 내 브랜드 노출을 분석해 최적의 전략을 도출한다. 단순 모니터링을 넘어 데이터 진단부터 전략 수립·콘텐츠 생성·성과 검증까지 지원하는 엔드투엔드 방식으로 운영된다. 아울러 소재 제작을 돕는 '콘텐츠링크'와 성과 리포트를 자동 생성하는 '그로스링크' 등 플랫폼 전반에 AI를 도입했다. 최근 국민대학교 박범서 교수를 최고AI책임자로 영입해 전담 조직을 신설하며 전사 차원의 AI 전환도 병행하고 있다. 스토어링크는 현재 월 5억원의 매출을 기록 중인 일본과 미국 성과를 바탕으로 자사 플랫폼을 서비스형소프트웨어(SaaS)로 전환해 동남아 등 글로벌 시장 확장에 나설 방침이다. 정용은 스토어링크 대표는 "소비자가 AI에게 묻고 AI가 브랜드와 상품을 추천하는 시대에는 마케팅에서도 기업이 고객과 만나는 방식과 과정 자체를 완전히 재정의해야 한다"며 “스토어링크가 축적한 커머스 데이터와 마케팅 운영 경험을 AI와 효과적으로 결합함으로써, 브랜드의 발견부터 실행, 성과 분석까지 하나로 연결하는 글로벌 AI 마케팅 플랫폼으로 도약하겠다”고 말했다.

2026.10.13 15:40백봉삼 기자

[최홍석 칼럼] 스케일-어크로스, AI 데이터센터를 넘어 기업망으로

"AI 그리드로 연산이 여러 곳으로 흩어질수록, 그 사이를 잇는 광 전송망의 역할은 커집니다. 그리고 그 기술은 데이터센터에만 머물지 않습니다." 지난 9월호에서는 AI 추론이 데이터센터 한 곳에 머물지 않고 네트워크 곳곳으로 분산되는 'AI 그리드'를 다뤘습니다. 연산이 흩어지면 그 사이를 잇는 연결이 새로운 과제가 됩니다. 업계는 데이터센터와 데이터센터를 잇는 이 연결을 '스케일-어크로스(Scale-Across)'라고 부릅니다. AI 그리드가 연산을 나누는 구조라면, 스케일-어크로스는 나뉜 연산을 다시 잇는 구조입니다. 이번 호에서는 Scale-Across가 무엇인지, 그리고 이 기술이 AI 데이터센터를 넘어 기업 전용회선과 사설망에 어떤 변화를 가져오는지 살펴보겠습니다. 스케일-어크로스란 무엇인가 AI 인프라의 연결은 거리에 따라 세 단계로 나뉩니다. 랙 안의 연결(Scale-Up), 데이터센터 안의 연결(Scale-Out), 그리고 데이터센터 사이의 연결(Scale-Across)입니다. 스케일-어크로스가 필요해진 이유는 분명합니다. AI 클러스터가 커지면서 한 건물의 전력과 공간만으로는 감당하기 어려워졌습니다. 장애에 대비하려면 여러 사이트로 나눠 운영하는 편이 유리합니다. 업계는 이 연결 범위를 대도시권부터 1000km 이상의 광역 구간까지로 봅니다. 이 거리에서는 빛의 세기만으로 신호를 보내는 기존 방식(IM-DD)으로는 한계가 있습니다. 그래서 빛의 위상과 편광까지 활용해 더 멀리, 더 많이 보내는 코히어런트(coherent) 광 기술이 스케일-어크로스의 기본 기술로 자리 잡고 있습니다. 즉 스케일-어크로스는 AI 그리드를 실제로 작동하게 하는 연결 계층입니다. 무엇이 달라졌나: 세 가지 기술 변화 코히어런트 기술 자체는 새롭지 않습니다. 원래 통신사의 장거리 기간망에서 쓰던 기술입니다. 달라진 것은 이 기술을 더 작고, 더 싸고, 더 쉽게 쓰는 방식입니다. DIGITIMES Research는 장거리용 코히어런트를 AI 연결에 그대로 적용하면 비용이 급격히 늘어나기 때문에, 경량화 모듈과 고밀도 광라인 구성이 대안으로 등장했다고 분석했습니다. 요약하면 기간망 수준의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 쓸 수 있게 된 것입니다. 이 변화가 기업망으로 이어지는 출발점입니다. 기업 전용회선·사설망으로의 확장 스케일-어크로스 기술은 대형 클라우드 사업자의 수요에서 출발했습니다. 그러나 대량 생산으로 가격이 내려가고 운영이 단순해지면서, 같은 기술이 기업 전용회선과 사설망에도 적용되고 있습니다. AI 그리드의 범위가 데이터센터를 넘어 기업의 사옥, 공장, 병원까지 넓어지고 있는 것입니다. 수요의 중심도 기업으로 옮겨가고 있습니다. 시에나가 전 세계 통신사를 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 74%는 향후 3년간 AI 관련 신규 트래픽을 가장 많이 만들 주체로 클라우드 사업자가 아닌 기업을 꼽았습니다. 응답자의 절반은 100G·400G·800G 파장 서비스를 AI 시대의 최대 성장 상품으로 봤습니다. 반면 자사 광 네트워크가 AI에 완전히 준비됐다고 답한 곳은 16%에 그쳤습니다. 여기서 파장 서비스란 광섬유 안의 특정 빛의 색(파장) 하나를 고객 전용으로 할당하는 회선을 말합니다. 다른 고객과 물리적으로 분리된 채널을 쓰기 때문에 보안과 성능을 함께 확보하기 쉽습니다. 규제가 엄격한 금융·의료, 대용량 데이터를 다루는 제조·미디어 분야가 이 방식을 선호하는 이유입니다. 속도와 개통 방식도 달라지고 있습니다. 미국 Zayo의 올해 보고서에 따르면 판매된 파장 용량의 약 절반이 400G였습니다. 같은 보고서는 대형 AI 수요가 몰리면서 기업이 원하는 시점과 구간에 고용량 회선을 확보하기 어려워질 수 있다고 경고했습니다. AT&T는 400G 파장 서비스를 15일 안에 개통하는 상품을 출시했고, 일부 북미 통신사는 장비를 미리 구축하고 개방형 API로 제어해 24시간 내 개통하는 온디맨드 서비스를 제공하고 있습니다. 국내 통신사와 기업의 점검 포인트 앞서 본 조사처럼 수요는 늘고 있지만 준비는 아직 부족합니다. 국내 통신사와 기업도 지금 준비 상태를 점검할 필요가 있습니다. 3월호 OpenROADM에서 시작한 이 시리즈는 IP 계층의 단순화, AI 인프라, 자율운영, 6G, AI 추론망을 차례로 다뤘습니다. 이번 호의 스케일-어크로스는 그 흐름이 다시 광 전송망으로 돌아오는 지점입니다. AI 그리드가 연산을 어디에 두든, 그것을 잇는 것은 결국 광 전송망입니다. 중요한 점은 이 변화가 대형 AI 데이터센터만의 이야기가 아니라는 것입니다. 데이터센터 간 연결을 위해 발전한 기술이 비용과 운영의 문턱을 낮추면서, 기업 전용회선과 사설망의 기준도 함께 높아지고 있습니다. 통신사에게는 새로운 상품 기회이고, 기업에게는 AI Grid에 참여하기 위해 네트워크를 다시 설계할 시점입니다. AI 그리드의 경쟁력은 연산의 규모뿐 아니라, 그 연산을 잇는 연결의 품질에서도 결정됩니다.

2026.10.13 15:30최홍석 컬럼니스트

정부사업으로 만든 AI 데이터 개방 확대…국무회의 통과

정부가 인공지능(AI) 개발에 필요한 데이터를 더 쉽게 확보하고 활용할 수 있도록 제도 정비에 나섰다. 정부사업으로 만든 학습용 데이터의 개방을 확대하고 흩어진 공공·민간 데이터의 위치 정보를 한곳에서 찾도록 지원할 방침이다. 과학기술정보통신부는 13일 'AI 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'과 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법' 개정안이 이날 국무회의를 통과했다고 밝혔다. AI기본법 개정안은 정부사업 등의 수행 과정에서 구축·산출된 AI 학습용 데이터를 'AI허브'에 연계·제공하도록 의무화하는 내용을 담았다. 국가 차원에서 학습용 데이터를 체계적으로 관리하고 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 모든 데이터를 의무적으로 제공해야 하는 것은 아니다. 사업 수행자 등이 영업비밀 보호와 개인정보·저작권 침해·국가 안전보장 등 대통령령으로 정하는 사유에 해당한다고 판단하면 데이터를 연계하거나 제공하지 않을 수 있도록 했다. 데이터 제공을 뒷받침할 지원 근거도 마련했다. 과기정통부 장관과 관계 중앙행정기관의 장이 행정적·재정적·기술적 지원을 할 수 있도록 하고 연계·제공된 학습용 데이터의 안정적인 품질관리에 필요한 조치를 취하도록 규정했다. 데이터산업법 개정안은 공공·민간 데이터의 소재 정보를 통합 제공하는 '원-윈도우'의 연계 기반을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 데이터 소재 정보는 필요한 데이터가 어느 플랫폼에 있는지 찾을 수 있도록 안내하는 정보다. 개정안에 따라 과기정통부 장관은 공공기관과 민간법인 등에 원-윈도우 구축·운영에 필요한 데이터 소재 정보 연계 등의 협력을 요청할 수 있다. 공공기관은 특별한 사유가 없으면 이에 응해야 한다. 데이터 소재 정보 연계에 필요한 기술적·재정적 지원 근거도 담았다. 과기정통부는 대학과 중소기업 등이 자체적으로 확보하기 어려운 학습용 데이터를 제공하기 위해 2018년부터 AI허브를 운영하고 있다. AI허브는 지난해 말 기준 정부사업으로 구축한 학습용 데이터 945종과 국내 연구소·기업·기관 등에서 추가로 제공받은 데이터를 개방하고 있다. 지난해 운영을 시작한 원-윈도우는 올해 8월 기준 공공 데이터 플랫폼 73개와 민간 데이터 플랫폼 15개 등 총 88개 플랫폼을 연계하고 있다. 공공데이터포털과 금융 빅데이터 플랫폼 등이 연계 대상에 포함돼 있다. 과기정통부는 두 개정안이 공포 후 6개월이 지난 2027년 4월 시행될 예정이라고 설명했다. 법 개정에 따른 하위법령 정비도 추진할 방침이다. 엄열 과기정통부 AI정책실장은 "국민이 필요한 데이터를 쉽게 찾고 활용할 수 있는 기반이 중요하다"며 "이번 법 개정을 통해 국가 AI 데이터 활용 기반을 강화하고, AI 산업 발전을 뒷받침하겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 14:35김미정 기자

현대차·기아, 美 바스트 데이터에 전략적 투자…자율주행·로보틱스 AI 강화

현대자동차·기아가 글로벌 인공지능(AI) 데이터 인프라 기업 바스트 데이터에 전략적 투자를 단행하며 자율주행과 로보틱스 등 피지컬 AI 경쟁력 강화에 나선다. 실제 개발 현장에서 수년간 기술력을 검증한 기업에 직접 투자해 방대한 차량 데이터를 처리하는 AI 인프라를 고도화하고 미래 모빌리티 기술 개발에 속도를 낸다는 구상이다. 바스트 데이터는 현대차·기아가 자사에 전략적 투자를 단행했다고 13일 밝혔다. 이번 투자는 현대차·기아의 글로벌 소프트웨어 센터이자 자율주행 모빌리티 본부인 포티투닷(42dot)이 수년간 바스트 데이터의 AI 운영체제(OS)를 실제 연구개발 환경에서 활용하며 기술력을 검증한 끝에 이뤄졌다. 현대차·기아는 이번 투자를 계기로 첨단운전자보조시스템(ADAS)과 거대언어모델(LLM), 로보틱스 등 모빌리티 전반의 AI 개발 환경을 고성능 단일 데이터 인프라로 강화할 계획이다. 포티투닷은 기존에 여러 공급사의 플랫폼으로 나뉘어 있던 ADAS와 LLM 개발 환경에 바스트 데이터의 '바스트 AI OS'를 적용했다. 이를 엔비디아 호퍼 그래픽처리장치(GPU) 기반 'DGX 슈퍼팟' 환경으로 통합해 데이터 파편화와 중복 작업을 줄였다. 특히 데이터 수집부터 AI 모델 학습과 검증, 배포까지 연결하는 '데이터 플라이휠' 체계를 구축했다. 차량에서 수집한 데이터를 모델 개발에 활용하고 검증 결과를 다시 학습 과정에 반영해 개발 효율을 높이는 방식이다. 실제 운영 환경에서 데이터 저장 효율도 개선했다. 바스트 데이터에 따르면 포티투닷의 센서·영상 데이터를 처리하는 과정에서 2대 1의 데이터 절감률을 기록했다. 기존 데이터센터의 물리적 공간과 전력 제약 속에서도 저장 용량을 확장할 수 있도록 지원했다. 또 객체 스토리지 인터페이스인 S3와 네트워크 파일 시스템(NFS) 등 다양한 데이터 접근 방식을 지원해 추가적인 데이터 복제 없이 시뮬레이션과 학습, 검증 작업을 동일한 데이터 환경에서 수행하도록 했다. 자율주행 기술 개발에선 대규모 데이터 처리 능력이 중요한 경쟁 요소로 꼽힌다. 카메라와 라이다, 레이더 등을 탑재한 시험 차량 한 대에서 하루 수 테라바이트(TB)의 데이터가 발생하며 글로벌 시험 차량 전체로는 수백 페타바이트(PB) 규모의 데이터가 쌓일 수 있어서다. 바스트 데이터는 이러한 데이터 처리 부담을 줄이기 위해 자체 'DASE' 아키텍처를 제공한다. 기존 고성능 컴퓨팅(HPC) 파일 시스템에서 발생할 수 있는 데이터 입출력 병목과 데이터 분산 문제를 줄이고 대규모 GPU 클러스터에 필요한 데이터를 안정적으로 공급하도록 설계된 기술이다. 현대차·기아는 실제 개발 환경에서 검증한 데이터 인프라를 바탕으로 자율주행과 로보틱스 분야의 AI 개발 역량을 지속 강화할 계획이다. 바스트 데이터 역시 이번 투자를 계기로 글로벌 모빌리티 분야에서 피지컬 AI 인프라 사업을 확대할 것으로 보고 있다. 바스트 데이터는 지난 4월 피델리티와 NEA, 엔비디아 등이 참여한 시리즈 F 투자 라운드에서 300억 달러(약 41조원)의 기업가치를 인정받았다. 현대차·기아의 이번 전략적 투자 규모와 지분율은 공개되지 않았다. 정호근 현대차·기아 미래전략본부장은 "바스트 데이터와의 여정은 고객사로서 시작됐다"며 "ADAS와 언어 모델 개발 환경을 단일 플랫폼으로 통합하면서 데이터 수집부터 검증 모델 도출까지의 속도가 획기적으로 개선됐다"고 설명했다. 이어 "자율주행과 로보틱스 개발의 핵심은 차량에서 쏟아지는 방대한 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 활용하느냐에 있다"며 "이번 투자는 실제 양산 환경에서 검증된 신뢰를 바탕으로 바스트 데이터가 장기적인 최적의 파트너임을 확신해 내린 결정"이라고 말했다. 레넌 할락 바스트 데이터 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 "차량·로봇·기계 등 피지컬 AI를 개발하는 기업들은 과거 일반 기업들이 겪었던 데이터 과제를 훨씬 더 거대한 규모로 마주하고 있다"며 "현대차·기아가 기술적 효용을 직접 체감한 후 투자를 결정한 것은 우리 인프라가 미래 모빌리티와 AI 수요를 뒷받침할 핵심 동력임을 보여주는 것"이라고 강조했다.

2026.10.13 10:15한정호 기자

델, IBK기업은행 금융 데이터 지킨다…사이버 복원력 강화

델 테크놀로지스가 IBK기업은행의 핵심 금융 데이터를 보호하기 위한 백업 인프라를 구축하며 금융권 사이버 복원력 시장 공략을 확대한다. 기존 테이프 중심의 백업 환경을 고도화하고 랜섬웨어 공격이나 재난 상황에서도 데이터를 안전하게 복구할 수 있는 다중 보호 체계를 마련한다는 목표다. 델 테크놀로지스는 IBK기업은행 하남데이터센터에 자사 데이터 보호 및 사이버 복원력 솔루션을 공급해 신규 백업 인프라를 구축했다고 13일 밝혔다. IBK기업은행은 지난해 5월 하남데이터센터 운영을 시작하면서 전사 데이터를 안정적으로 보호하고 복구하기 위한 백업 시스템 고도화를 추진했다. 하남데이터센터는 기존 센터보다 트래픽 수용량을 3배 이상 확대하고 인공지능(AI)과 클라우드 전환에 대응할 수 있도록 구축된 디지털 금융 거점이다. 기존에는 물리적 테이프를 활용해 데이터를 백업했지만 저장 매체의 손상과 분실, 노후화 등에 따른 관리 부담이 있었다. 필요한 데이터를 검색하거나 신속하게 복구하는 데에도 제약이 있어 자동화된 백업 환경으로 전환할 필요성이 커졌다. 이에 IBK기업은행은 델의 데이터 보호 솔루션 '파워프로텍트 데이터도메인 DD9400·DD9900'을 도입했다. 여기에 '파워프로텍트 사이버 리커버리'와 '넷워커'를 연계해 사이버 공격과 재해 상황에 대응하는 통합 백업·복구 체계를 구축했다. 새로운 시스템은 은행의 계정계와 정보계, 운영·서비스 등 전사 데이터를 대상으로 한다. 원본 데이터 외에 백업 사본 3개를 별도로 구성해 하남데이터센터에서 1차 백업을 수행하고 서울 소산센터와 재해복구(DR)센터로 데이터를 복제하는 다중 보호 구조를 적용했다. 특히 백업 데이터를 외부 공격으로부터 보호하기 위해 에어갭과 리텐션 락 기술을 도입했다. 에어갭은 백업 데이터가 저장된 환경을 운영 네트워크에서 분리해 사이버 공격의 확산을 차단하는 기술이다. 리텐션 락은 일정 기간 백업 데이터의 임의 삭제나 변경을 방지하는 기능으로, 랜섬웨어 공격으로 운영 시스템이 손상되더라도 복구에 필요한 데이터를 보호할 수 있도록 지원한다. 서울 소산센터에는 고출력 전자기파(EMP)를 차단하는 방호 랙도 설치했다. 외부 전자파를 차단하고 화재로부터 내부 장비를 보호해 사이버 공격뿐 아니라 물리적 재난에 대한 대응 역량도 강화했다. 데이터 저장과 운영 효율도 개선했다. 델에 따르면 실제 운영 환경에서 실시한 테스트 결과 데이터 중복제거 및 압축을 통해 약 44대 1의 데이터 절감 효과를 확인했다. 이를 통해 데이터센터 상면 비용을 줄이고 백업 데이터 관리 효율을 높였다. IBK기업은행은 솔루션 도입에 앞서 개념검증(PoC)을 진행하고 타사 제품과 백업 성능 및 소요 시간을 비교했다. 이 과정에서 델의 데이터 처리 성능과 데이터 이관·검증 역량 등을 평가해 신규 백업 인프라 구축에 적용했다는 설명이다. 윤달현 IBK기업은행 차장은 "이번 하남데이터센터 이전과 동시에 추진된 백업 인프라 고도화는 단순한 하드웨어 업그레이드를 넘어 고객의 신뢰 자산인 금융 데이터와 시스템을 선제적으로 방어하기 위한 정보보호 조치"라며 "국가 금융 감독 기관의 보안 요구 기준을 충족하는 것은 물론, 대형 사이버 공격이나 예기치 못한 재난 상황에서도 단시간 내 업무를 정상화할 수 있는 강력한 사이버 복원력을 확보하게 됐다"고 밝혔다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 "금융기관에 있어 사이버 복원력은 단순한 백업 그 이상의 의미를 갖는다"며 "사이버 공격이나 재해가 발생한 이후에도 신뢰할 수 있는 상태로 복구할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "IBK기업은행의 이번 구축은 핵심 데이터를 격리·보호하고 자동화된 백업 및 복구 체계를 통해 사이버 복원력을 강화한 모범적인 사례"라고 덧붙였다.

2026.10.13 10:06한정호 기자

신성이엔지, 'SEDEX 2026'서 클린룸 공정 특화 라인업 공개

신성이엔지가 14~16일 서울 강남 코엑스에서 열리는 'SEDEX 2026(반도체대전)'에서 반도체·디스플레이 클린룸 통합 솔루션을 전시한다고 13일 밝혔다. 온·습도 제어부터 오염 관리, 미세 파티클 진단까지 공정 환경 전반을 담당하는 장비다. 출품 제품은 ▲수가습시스템 ▲EDM ▲ICF ▲OAC 등 클린룸 공정 특화 라인업이다. 수가습시스템은 클린룸 내부 습도를 조절하는 가습 시스템이다. 압축공기로 물을 유도하고 충돌시켜 기화하는 방식이다. 클린룸에 필요한 습도를 안정적으로 유지하면서 에너지 효율을 높인 것이 특징이다. 수가습 외기공조시스템을 적용하면 증기가습 외기공조시스템 대비 전체 소비 전력량을 30% 줄일 수 있다. EDM은 소형 데시칸트 휠을 적용한 제습 설비로, 정밀 공정에 필요한 저습도 환경을 구현한다. 가습과 제습을 아우르는 습도 제어 라인업으로 공정별 요구 조건에 맞춘 대응이 가능하다. 케미컬필터 내부 삽입형 팬필터유닛(FFU)인 ICF도 전시한다. 별도 설치 공간이 필요 없어 작업자 동선 확보에 유리하다. 클린룸 양압과 온·습도를 유지하면서 외부에서 유입되는 오염된 공기를 정화해 공급하는 OAC도 선보인다. 신성이엔지 관계자는 "반도체 공정이 고도화될수록 클린룸 습도와 청정도, 오염 관리 수준이 제품 경쟁력을 결정한다"며 "이번 전시에서 습도 제어부터 오염원 진단까지 클린룸 공정 환경 전반을 책임지는 신성이엔지의 기술력을 현장에서 직접 확인할 수 있다"고 말했다. 신성이엔지는 미국·유럽·중국·동남아·인도 등에 법인을 두고 현지 반도체 고객 대응력을 높이며 해외 사업을 확대하고 있다. 지난 9월 싱가포르에서 열린 '데이터센터 월드 아시아 2026'에서 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션을 선보였다. 이번 반도체대전에서는 클린룸 공정 솔루션을 전면에 내세우고 반도체와 데이터센터 양 축에서 글로벌 고객 접점을 넓힐 계획이다. 신성이엔지 관계자는 "반도체와 데이터센터 양 분야에서 쌓은 기술 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장 공략에 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 10:01장경윤 기자

바스프, AI 데이터센터용 소재 확대…커넥터·전선·냉각 부품 겨냥

바스프가 인공지능(AI) 데이터센터와 전기차에 쓰이는 전기·전자 부품용 소재 사업을 확대한다. 바스프는 고성능 플라스틱 '울트라손'의 적용 범위를 광섬유 커넥터와 케이블 피복, 전선 절연재, 냉각 부품 등으로 넓힌다고 13일 밝혔다. AI와 클라우드 서비스가 확산하면서 전자부품은 더 작아지고, 좁은 공간에 더 많은 기능을 담고 있다. 이에 따라 부품이 견뎌야 하는 열과 물리적 힘, 전기적 부담도 커지고 있다. 바스프는 이런 환경에서도 형태와 절연 성능을 유지하는 소재로 고객 수요에 대응한다는 계획이다. 울트라손은 폴리아릴에테르설폰(PAES) 계열의 플라스틱이다. 열과 화학물질에 강하고 전기가 통하지 않도록 막는 절연성이 특징이다. 온도 변화에도 부품의 치수가 잘 변하지 않으며, 소재 자체에 불이 쉽게 붙지 않는 난연성을 갖췄다는 게 회사 설명이다. 제품군은 울트라손 E·S·P로 나뉜다. 바스프는 부품의 용도와 가공 방식에 맞춰 제품을 선택할 수 있도록 다양한 등급을 공급하고 있다. AI 데이터센터에서는 광섬유를 연결하는 커넥터가 주요 적용 대상이다. 커넥터가 작아질수록 얇고 복잡한 형태를 정밀하게 만들면서도 쉽게 변형되거나 깨지지 않도록 해야 한다. 바스프는 울트라손 E가 단단함과 파손에 견디는 성질을 함께 갖추고, 녹인 상태에서 잘 흐르기 때문에 작은 커넥터를 만드는 데 적합하다고 설명했다. 장기간 열을 견디는 성능도 갖춰 LC·MPO 등 여러 유형 광섬유 커넥터에 활용할 수 있다. 색상을 다양하게 구현할 수 있다는 점도 특징이다. 전력·데이터 전송용 케이블을 감싸는 피복과 변압기 등에 쓰이는 권선용 전선의 절연재도 공략한다. 울트라손 P는 소재를 연속으로 밀어내 형태를 만드는 압출 공정에 사용할 수 있다. 최대 200℃ 고온 오일 환경에서 작동하는 알루미늄·구리 권선의 절연 소재로도 적용 가능하다고 회사는 밝혔다. 바스프는 울트라손 P의 내화학성과 유연성, 고온 절연 성능을 바탕으로 일부 케이블·전선에서 과불화화합물(PFAS)을 함유한 기존 소재를 대체할 수 있을 것으로 보고 있다. 냉각 부품으로는 팬 날개, 배관 연결구, 냉각수를 여러 경로로 나누는 분배관 등을 제시했다. 데이터센터와 전기차, 산업용 냉각 설비에서 열과 화학물질, 물리적 힘을 견뎌야 하는 부품들이다. 바스프는 울트라손을 활용해 이들 부품의 내구성을 높이고 수명을 늘릴 수 있다고 설명했다. 환경 영향을 줄이기 위한 제품도 공급한다. 일부 등급은 기존 소재의 특성과 가공 성능을 유지하면서 제품 생산 등에 따른 탄소 배출량을 낮춘 바이오매스 밸런스 인증 제품으로 제공된다. 회사는 부품 경량화와 수명 연장, 제조 공정에서 발생하는 폐기물 재활용도 지원한다는 방침이다.

2026.10.13 09:31류은주 기자

멘탯, AI 기업 맞춤 도서 검색 서비스 '멘탯 디스커버리' 오픈

도서 라이선싱 플랫폼 '멘탯'이 AI 기업용 도서 데이터 검색 서비스 '멘탯 디스커버리'를 출시했다. 13일 멘탯에 따르면, 이번 서비스는 국내 90여 곳 출판사와 라이선스 계약을 체결한 도서 약 3만4000종, 약 80억토큰 규모의 데이터를 기반으로 한다. 출판사의 도서 정보를 AI 기업에 익숙한 토큰과 예상 비용 기준으로 제공해 검색·검토 과정을 대폭 간소화했다. 이용 기업은 내용 기반 카테고리 분류와 토큰 수를 확인한 뒤 '학습 데이터셋'이나 '참조·인용 API' 방식으로 정식 라이선스 계약을 체결할 수 있다. 권리 관계가 사전에 검증된 데이터만 제공돼 AI 개발 과정에서 발생하는 저작권 확인 부담을 덜었다. 전병욱 멘탯 대표는 “정식 라이선스 도서를 확보하는 것만큼 AI 기업이 필요한 책을 쉽게 찾고 바로 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다”며 “책이 AI에 더 많이 활용되고, 그에 따른 수익이 출판사와 저자에게 돌아가는 구조를 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.10.13 09:10백봉삼 기자

LS일렉트릭, 블룸에너지 수주 5억 달러 돌파…AI 전력 수요 공략

LS일렉트릭이 미국 빅테크 데이터센터의 현장 발전 프로젝트에 배전설비를 공급하며 북미 인공지능(AI) 전력 인프라 사업을 확대한다. LS일렉트릭은 블룸에너지와 약 1853억원 규모 수배전반 및 배전용 변압기 공급 계약을 체결했다고 13일 공시했다. 달러 기준 계약금액은 1억 3845만 8284달러다. 공급 대상은 미국 펜실베이니아주에 건설되는 빅테크 데이터센터의 연료전지 발전 프로젝트다. 데이터센터 현장에서 전기를 생산하는 온사이트 방식으로, LS일렉트릭은 2027년 4월부터 7월까지 38kV급 고압 수배전반과 배전변압기를 납품한다. 이번 계약은 전기를 받아 나눠 보내는 수배전반과 전압을 바꾸는 변압기를 묶어 공급하는 사업이다. LS일렉트릭은 데이터센터 전력 수요 증가에 맞춰 현장 발전설비와 연결되는 배전 제품을 함께 공급하는 데 주력하고 있다. 블룸에너지와의 거래 규모도 커졌다. 이번 계약을 더한 누적 수주액은 2025년 4월 이후 약 1년 6개월 만에 5억 달러를 넘어섰다. LS일렉트릭은 미국 내 사업 거점을 활용해 설계부터 납품 이후 서비스까지 고객 대응 범위를 넓히고 있다. 유타주의 'LS일렉트릭 유타'와 텍사스주의 '배스트럽 캠퍼스'를 중심으로 영업·설계·생산·서비스를 현지에서 수행하는 체계를 구축 중이다. 회사는 블룸에너지와의 협력을 바탕으로 연료전지 기반 데이터센터 전력 인프라 사업에서 추가 수주를 추진할 계획이다. 현지 생산·서비스 기반과 납기 대응 역량을 활용해 북미 시장에서 공급 기회를 확대한다는 방침이다.

2026.10.13 09:06류은주 기자

AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

AMD가 찜한 망고부스트…'AI 팩토리' 앞세워 추론 시장 승부수

인공지능(AI) 인프라 기업 망고부스트가 AMD와의 협력을 바탕으로 자체 AI 데이터센터와 추론 서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업에 본격적으로 나선다. 서울 강남에 1메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 구축하고 신규 추론 플랫폼을 출시해 기업 고객을 직접 공략한다는 전략이다. 장기적으로는 해외 인프라 의존도를 낮추고 국내에서 AI 데이터를 처리하는 소버린 AI 시장까지 사업을 확대할 계획이다. 김장우 망고부스트 대표는 12일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 개최한 신규 서비스 론칭 기자간담회에서 "우리는 단순히 부품을 공급하는 회사가 아니라 하드웨어부터 소프트웨어까지 직접 설계하고 고객에게 AI 서비스를 제공하는 회사"라며 "AMD와의 협력을 바탕으로 가격 경쟁력을 갖춘 AI 팩토리를 구축하겠다"고 밝혔다. 망고부스트는 2022년 서울대학교 연구진을 중심으로 설립된 AI 인프라 기업이다. 데이터처리장치(DPU)를 비롯한 네트워크 기술과 그래픽처리장치(GPU) 서버, 스토리지, AI 추론 소프트웨어를 자체 개발하고 있다. 기존에는 서버 제조사와 클라우드 기업 등에 인프라 기술을 공급하는 데 주력했지만 앞으로는 자체 시스템을 기반으로 기업 고객에게 AI 서비스를 직접 제공하는 사업을 확대한다는 방침이다. AMD 손잡고 AI 팩토리 구축…강남에 1MW 인프라 망고부스트가 내세운 핵심 전략은 AMD의 GPU와 자체 개발한 네트워크·스토리지 기술을 결합하는 것이다. 회사는 약 3년 전부터 AMD와 협력해 왔으며 AMD 인스팅트 GPU 기반 시스템의 성능을 높이는 소프트웨어와 네트워크 기술을 개발했다. 이를 통해 엔비디아 중심의 기존 AI 인프라와 차별화된 가격 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 김 대표는 "AMD GPU는 가격 경쟁력이 있지만 이를 제대로 활용하기 위한 네트워크와 소프트웨어 기술이 중요하다"며 "우리는 이 성능을 끌어올리는 기술을 확보했고 AMD와의 협력을 통해 필요한 GPU와 메모리를 안정적으로 공급받을 수 있는 기반도 마련했다"고 설명했다. 실제 망고부스트는 AI 추론 성능 평가인 'MLPerf 인퍼런스 5.0'에서 AMD 인스팅트 GPU 다중 노드를 활용한 파트너 제출에 참여했다. 이어 '인퍼런스X 6.0'에선 한국과 미국에 위치한 AMD MI300X·MI325X·MI355X 등 서로 다른 세대의 GPU를 통합한 멀티 리전 추론 성능을 선보였다. 회사는 자체 소프트웨어 최적화만으로도 AMD GPU의 추론 성능을 크게 높였으며 향후 자체 하드웨어까지 적용하면 비용 효율성이 더욱 개선될 것으로 보고 있다. 이를 위한 첫 번째 거점으로 서울 강남구 도산공원 인근에 1MW 규모의 AI 팩토리를 구축 중이다. 기존 데이터센터의 공간과 설비를 이용하는 코로케이션 방식으로 인프라를 마련하고 있으며 AMD GPU 수백 장을 단계적으로 도입하고 있다. 현재 일부 인프라를 활용한 서비스가 시작됐으며 전체 구축은 내년 1분기까지 마무리할 계획이다. 망고부스트는 초기에는 외부 네오클라우드 사업자의 GPU와 자체 인프라를 함께 활용하고 이후 자체 AI 팩토리의 비중을 확대할 방침이다. 장기적으로는 1MW를 시작으로 5MW, 100MW 이상으로 인프라 규모를 확장하는 구상도 제시했다. 단순히 GPU 자원을 임대하는 네오클라우드와 달리 자체 설계한 시스템과 소프트웨어를 통합해 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 사업 모델의 핵심이다. '망고 인퍼런스' 출시…AI 추론 서비스 직접 공급 이날 망고부스트는 신규 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스'도 공식 출시했다. 기업과 개발자가 별도의 GPU 인프라를 구축하지 않고도 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 키 하나로 AI 모델을 이용할 수 있는 서비스다. 추론 사용량과 처리 지연, 토큰 소비량, 트래픽 등을 확인할 수 있는 관리 기능도 제공한다. 서비스 경쟁력의 중심에는 자체 개발한 AI 추론 최적화 소프트웨어 'LLM부스트'가 있다. 일반적인 추론 소프트웨어가 GPU 연산 최적화에 집중하는 것과 달리 망고부스트는 스토리지에서 GPU로 데이터가 이동하는 과정까지 최적화한다. 이를 통해 데이터 전송 과정의 병목을 줄이고 GPU 활용률과 추론 처리 효율을 높인다는 설명이다. 권동업 망고부스트 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 GPU 서버와 스토리지 서버, 네트워크 기술부터 추론 소프트웨어까지 직접 개발하고 있다"며 "실제 고객의 AI 사용 패턴을 파악해 인프라를 지속적으로 최적화할 수 있다는 점이 차별화된 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "AMD GPU 기반의 추론 서비스를 경쟁력 있는 가격으로 제공 중"이라며 "주요 고성능 추론 서비스 사업자와 비교해 최소 20% 이상 저렴하게 가격을 책정했다"고 덧붙였다. 현재는 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식으로 서비스를 제공하며 향후 기업 고객을 위한 전용 추론 환경도 지원할 예정이다. 국내 데이터 처리로 소버린 AI 공략…기업용 인프라도 확대 망고부스트는 AI 팩토리 사업의 또 다른 축으로 데이터 주권 확보를 제시했다. 기업들이 외부 AI 모델을 활용하는 과정에서 데이터가 해외 서버에서 처리되는 문제를 줄이고 국내 인프라에서 AI 추론을 수행할 수 있는 환경을 마련하겠다는 목표다. 특히 오픈웨이트 AI 모델을 국내 데이터센터에서 직접 운영하는 방식으로 해외 서비스 사업자에 대한 의존도를 낮출 계획이다. 권 CTO는 "소버린 AI에서 중요한 것은 단순히 모델을 확보하는 것이 아니라 실제 데이터가 어디에서 처리되고 관리되는지"라며 "한국에서 활용되는 AI 데이터는 국내에서 처리하고 관리할 수 있어야 하며 이를 위해 국내 AI 팩토리 구축이 중요하다"고 강조했다. 망고부스트는 앞으로 망고 인퍼런스를 통한 API 서비스뿐 아니라 기업과 공공기관이 자체 환경에서 AI를 운영할 수 있도록 데이터센터 설계와 통합 인프라 공급 사업도 확대할 방침이다. 금융·국방 등 데이터 통제가 중요한 분야에선 자체 네트워크와 스토리지 기술을 활용한 온프레미스 AI 시스템을 제공한다는 구상이다. 김 대표는 "앞으로 AI 시장에서는 모델을 얼마나 잘 만드는지만큼 이를 얼마나 빠르고 저렴하게 서비스할 수 있는지가 중요해질 것"이라며 "AMD와의 협력과 독자적인 하드웨어·소프트웨어 기술을 바탕으로 AI 팩토리 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:11한정호 기자

인젠트, '엑스퍼DB' AI로 DB 장애 예측…모니터링 기능 고도화

인젠트(대표 이형배)가 인공지능(AI)을 활용해 데이터베이스(DB) 장애 징후를 사전에 감지하고 자원 부족 시점까지 예측하는 기능을 강화했다. 장애 발생 후 원인을 파악하던 기존 방식에서 벗어나 이상 징후를 조기에 발견하고 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 인젠트는 데이터 플랫폼 엑스퍼DB(eXperDB)의 통합 모니터링 기능을 고도화했다고 12일 밝혔다. 이번 업데이트는 운영 지표 분석을 통한 이상 탐지부터 로그 기반 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 DB 운영 전반의 진단 기능을 강화한 것이 특징이다. 엑스퍼DB는 오픈소스 데이터베이스인 포스트그레SQL(PostgreSQL)을 기반으로 모니터링, 백업·복구, 마이그레이션 등 데이터베이스 관리 기능을 통합 제공하는 플랫폼이다. 기존 데이터베이스 운영에서는 관리자가 CPU·메모리 사용량과 응답 속도 등 여러 지표와 로그를 확인해 이상 여부를 판단해야 하는 경우가 많았다. 인젠트는 이번 고도화를 통해 이상 징후 탐지부터 원인 분석, 자원 사용량 예측까지 모니터링 기능을 확대했다. AI 기반 이상 탐지 기능은 주요 운영 지표의 평소 패턴을 학습하고 정상 범위를 벗어나는 변화를 자동으로 감지한다. 탐지 결과는 심각도에 따라 구분하며 이메일, 텔레그램, 문자메시지 등으로 전달한다. 백업 작업이 지연되거나 실패한 경우에도 알림을 제공한다. 여러 서버에 분산된 로그를 한곳에서 조회할 수 있는 기능도 추가했다. 관리자가 서버별로 접속하지 않고도 통합 화면에서 로그를 확인해 장애 원인을 파악할 수 있도록 했다. 심층 진단 기능은 디스크와 메모리 등 주요 자원의 사용 추이를 분석해 한계에 도달할 시점을 예측하고, 판단 근거를 함께 제시한다. 고객사가 사용하는 대규모언어모델(LLM)을 연동하면 진단 결과를 자연어로 설명받을 수 있다. 외부 AI 시스템과의 연계도 지원한다. 인젠트는 AI 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 표준 기술인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용해 사내 AI 에이전트가 데이터베이스 상태와 성능 정보, 경고 이력을 조회할 수 있도록 했다. 향후 자연어 질의를 통해 데이터베이스 상태를 확인하는 기능으로 확장할 계획이다. 인젠트는 향후 심층 진단 기능을 에이전틱 AI와 연계해 자동 진단과 대응 조치까지 지원하는 방향으로 발전시킬 방침이다. 진단 결과와 운영 지표를 통합한 보고서, AI 인덱스 어드바이저 등 데이터베이스 관리자(DBA)의 의사결정을 돕는 기능도 추가할 예정이다. 이형배 인젠트 대표는 "데이터베이스는 한번 장애가 발생하면 서비스 전반에 영향을 줄 수 있는 만큼, 문제가 커지기 전에 미리 짚어내는 것이 무엇보다 중요하다"며 "고객이 안심하고 데이터를 다룰 수 있도록 엑스퍼DB 지능형 운영 역량을 앞으로도 꾸준히 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

2026.10.12 13:50남혁우 기자

테크원·우리데이터, 공공 정보시스템 데이터 품질 검증 강화

테크원(대표 김영호)과 우리데이터(공동대표 김영자·박희성)가 공공 정보시스템의 데이터 신뢰성을 높이기 위해 협력한다. 테크원과 우리데이터는 공공 정보시스템의 데이터 품질 검증 체계 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 클라우드 전환과 인공지능(AI) 활용이 확대되면서 시스템 기능뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성을 검증하는 작업의 중요성이 커진 데 따른 것이다. 이번 협약은 테크원의 공공부문 정보시스템 감리·컨설팅 역량과 우리데이터의 데이터베이스 진단 및 AI 활용 데이터 전환 기술을 결합하는 데 초점을 맞췄다. 양사는 시스템 구축과 재구축 과정에서 발생할 수 있는 데이터 누락·중복·변형과 정합성 오류를 점검하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 참조 무결성 등을 검증할 계획이다. 이를 위해 우리데이터의 데이터베이스 관리 소프트웨어 '우리데이터클리닉 V1.0'을 활용한다. 이 제품은 데이터베이스의 물리적 구조를 역공학 방식으로 분석해 메타데이터를 자동 수집하고, 데이터 구조와 표준 준수 여부, 데이터 값의 품질을 진단·개선한다. 양사는 데이터 전환 검증과 품질 진단 방법론을 공유하는 한편, 공공기관을 대상으로 정보시스템 감리·컨설팅과 데이터 품질관리 분야의 공동사업도 발굴한다. 특히 데이터의 형식뿐 아니라 값의 정확성과 의미의 일관성까지 점검해 AI가 활용할 수 있는 데이터 기반을 마련한다는 방침이다. 테크원은 2013년 설립 이후 중앙행정기관과 공공기관을 대상으로 정보시스템 구축·운영 감리, 정보화전략계획(ISP) 수립, 개인정보보호 컨설팅 및 시스템 진단 등을 수행해 왔다. 이번 협약을 통해 기존 감리 서비스에 데이터 품질 진단 기술을 접목하고, 데이터 전환 과정의 검증 범위를 확대할 계획이다. 테크원 관계자는 "공공 정보시스템의 신뢰성은 시스템 기능뿐 아니라 이를 통해 생성·관리되는 데이터의 정확성과 품질에 의해 좌우된다"며 "데이터 전환부터 시스템 운영과 AI 활용까지 데이터 품질을 체계적으로 검증하는 감리 서비스를 강화하겠다"고 말했다. 우리데이터 관계자는 "AI 시대에는 데이터를 보유하는 것만으로 충분하지 않으며, AI가 신뢰하고 활용할 수 있도록 데이터 품질과 의미의 정확성을 확보하는 것이 중요하다"며 "테크원과의 협력을 통해 공공기관의 데이터 품질관리 수준을 높이고 AI 활용에 적합한 데이터 구축을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.12 13:38남혁우 기자

쇼핑엔티, 웰니스 특화 멤버십 '웰리스트 클럽' 선보여

T커머스 채널 쇼핑엔티가 건강한 일상을 위한 웰니스 전문관 '웰리스트'와 관심사 기반 멤버십 '웰리스트 클럽'을 오픈한다. 12일 쇼핑엔티에 따르면, '웰리스트'는 건강식품과 웰니스 라이프스타일 상품을 고객의 필요 상황에 따라 '비움', '채움', '회복' 3가지 카테고리로 분류해 제안한다. 또한 긴 상세페이지 대신 주요 특징을 요약해 주는 'AI 핵심 정보 간추려 보기' 기능을 도입해 쇼핑 편의성을 높였다. 함께 선보이는 웰리스트 클럽은 회원 등급과 관계없이 누구나 가입할 수 있는 멤버십으로, 매월 전용 쿠폰팩과 기획전 알림 등 중복 혜택을 제공한다. 쇼핑엔티는 이번 전문관과 멤버십 오픈을 계기로 웰니스 카테고리 경쟁력을 대폭 강화할 방침이다. 한상욱 쇼핑엔티 대표는 "웰리스트 전문관과 웰리스트 클럽은 건강한 일상에 관심 있는 고객이 자신에게 맞는 선택을 발견하고 꾸준히 혜택을 누릴 수 있도록 준비한 서비스"라며 "앞으로도 고객의 일상 속 건강 습관에 도움이 되는 상품과 서비스를 지속적으로 발굴해 웰리스트를 믿고 찾는 웰니스 전문관으로 키워가겠다"고 밝혔다. 이어 "웰리스트에서 검증한 전문관과 멤버십 모델을 바탕으로 향후 다른 카테고리로도 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.12 13:10백봉삼 기자

삼성전자, 차세대 'z낸드' 개발영역 넓힌다…맞춤형 AI 메모리 전략

삼성전자가 차세대 낸드플래시 제품 'z낸드' 적용처를 확장한다. 인공지능(AI) 인프라에서 맞춤형 메모리 탑재량이 늘어날 것으로 전망되는 만큼, 다양한 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 z낸드를 최근 공개한 'z낸드-O' 외에 'z낸드-T', 'z낸드-I'까지 총 3종으로 세분화해서 초기 개발 중인 것으로 파악됐다. 삼성전자는 지난 8월 미국 메모리 관련 행사에서 z낸드-O 목업을 처음 공개한 바 있다. z낸드-O는 온디바이스(On-device) AI용으로 설계한 제품이다. 와이어본딩으로 칩 외곽으로 데이터를 전송하는 기존 방식과 달리, 실리콘관통전극(TSV)으로 낸드를 4단 또는 8단으로 적층한다. 데이터 전송경로가 단축돼 속도와 전력효율을 높일 수 있다. 삼성전자가 공식 발표하지는 않았으나, 내부에서 z낸드-T와 z낸드-I를 개발 중인 것으로 알려졌다. z낸드-T는 스루풋(Throughput; 처리량)에 특화했다. 고용량·고성능 AI 데이터센터에 대응하기 위해, 반도체의 데이터 처리량을 나타내는 대역폭을 극대화한 것이 특징이다. z낸드-O와 유사하게 낸드를 수직 적층해 TSV로 연결해 만든다. 업계에서는 고대역폭플래시(HBF)로 불린다. z낸드-I는 IOPS(1초당 처리할 수 있는 입출력 횟수)를 극대화한다. 대역폭이 넓으면 한 번에 많은 데이터를 처리할 수 있는 반면, IOPS가 높으면 초당 완료하는 데이터 입출력 작업 수가 많아진다. KV(키-값) 캐시 등 저용량 임시 데이터를 빈번하게 처리해야 하는 AI 추론 영역에서 높은 IOPS 낸드가 각광받는 이유다. 삼성전자가 차세대 낸드 제품을 세분화하는 가장 큰 이유는 AI에 있다. 글로벌 빅테크들이 AI 데이터 처리 효율성을 극대화하는 각종 아키텍처를 개발하면서, 다양한 수요에 맞게 최적화한 낸드 수요도 늘고 있다. SK하이닉스도 차세대 AI 낸드를 맞춤형 제품으로 개발 중이다. 앞서 SK하이닉스는 지난해 하반기 AIN P(퍼포먼스)·AIN D(집적도)·AIN B(대역폭) 등 3가지의 'AIN(에이아이엔, AI-NAND) 패밀리' 라인업을 구축한 바 있다. AIN P는 최대 1억 IOPS급 제품을 개발하고 있다. AIN D는 SSD 저장용량에 초점을 맞춰, 최대 페타바이트(PB)급이 목표다. AIN B는 HBF와 사실상 동일한 개념으로, 대역폭 확장에 중점을 두고 있다.

2026.10.12 10:45장경윤 기자

ETRI, AI 전용 차세대 영상압축 기술 개발…효율 4배 개선

인공지능(AI)에 최적화된 차세대 영상 압축 기술이 공개된다. 자율주행차와 로봇, 드론, 지능형 CCTV 등의 대규모 영상 데이터를 4분의 1까지 줄여 전달할 수 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 13일부터 15일까지 나흘간 서울 코엑스(COEX)에서 'KES 2026(한국전자전)'에 참가해 ▲AI를 위한 영상 부호화 기술 ▲AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 ▲생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술 등 3종을 공개한다. ◆AI를 위한 영상 부호화 기술…"정보 추출 4배 효율적" 이 기술은 사람이 영상을 시청하기 위해 개발된 기존 영상 압축 기술과 달리 AI가 영상 속 객체를 검출·분류·추적하는 데 필요한 정보를 4배이상 효율적으로 추출해 기존대비 4분의 1크기로 압축·전송한다. 기존 영상 압축 기술(HEVC,H.265)이 사람이 느끼는 화질을 최대한 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 초점을 맞췄다면, 이번에 개발한 기계용 비디오코딩(VCM) 기술은 AI의 영상 분석 성능을 유지하면서 AI가 필요로 하는 정보를 보다 효율적으로 전달하는 데 중점을 뒀다. AI 부호화 국제표준인 엠펙(MPEG) VCM을 기반으로 차세대 비디오 압축 표준(H.266)에 준해 개발한 점도 장점이다. 추현곤 ETRI 공간미디어플랫폼연구실장은 "향후 자율주행차 간 영상·정보 교환, 지능형 영상보안, 스마트시티, 드론, 산업용 로봇 등 대규모 영상 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 분야에 활용될 것"이라며 "특히 로봇과 AI가 현실 공간을 인식하고 행동하는 피지컬 AI가 확산되면서 기계 간 영상정보를 효율적으로 전달하는 핵심기술로 활용 가능성이 커질 것"으로 기대했다. ETRI는 한국전자전(KES) 현장에서 이 기술을 시연할 계획이다. ◆AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술 선보여 두 번째로 선보일 기술은 소수 카메라로 실사형 3D 휴먼을 구현한다. 소수의 다중 시점 카메라로 촬영한 영상만으로 여러 사람의 3차원 형상을 AI로 복원하고, 사용자가 원하는 시점에서 실감나게 영상을 감상할 수 있다. 기존 자유시점 영상은 다수의 카메라와 복잡한 연산과정이 필요해 제작과 실시간 활용에 제약이 있었다. ETRI는 3D 기하정보 사전학습 인코더와 부화소 기하정보 학습 기술 등을 적용해 적은 수의 카메라를 활용하면서도 고화질 3D 영상을 빠르게 생성할 수 있도록 했다. 특히 순방향 추론 방식을 적용해 고화질 렌더링과 빠른 처리속도를 동시에 구현했다. 스포츠 중계와 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 공간 미디어 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. ◆생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술도 공개 이 기술은 영화와 드라마, 광고 등 콘텐츠를 본격적으로 제작하기 전에 스케치와 스토리보드, 대본 등을 분석해 제작자가 구상한 장면을 3D 공간으로 미리 구현할수 있다. AI가 스케치·스토리보드·대본 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터에서 제작자의 의도를 분석하고 이를 편집 가능한 USD(Universal Scene Description) 기반의 구조화된 3D 장면으로 자동 변환한다. 또한 생성형 AI를 활용해 인물과 사물, 공간 등의 3D 에셋을 자동으로 생성·배치할 수 있다. 제작자는 이를 활용해 영화·OTT·광고 등의 실제 촬영에 앞서 장면 구성과 카메라 위치, 공간 배치 등을 직접 편집하고 검토할 수 있다. 이태진 ETRI 미디어연구본부장은 “영상 부호화뿐만 아니라 3D 휴먼, 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 기술 등 AI와 미디어의 융합 연구를 지속해 자율주행, 로봇, 스마트시티, 산업 자동화와 차세대 미디어 등 다양한 분야의 경쟁력 강화에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.10.12 09:25박희범 기자

엔비디아, 美 리플렉션 AI에 추가 투자·인수 협상 중

엔비디아가 미국 AI 관련 스타트업 리플렉션 AI를 인수하거나 투자를 확대하는 방안을 논의 중이라고 파이낸셜타임즈가 10일(현지시간) 보도했다. 파이낸셜타임즈는 소식통을 인용해 "협상은 초기 단계로, 엔비디아가 리플렉션 AI 직원을 채용하고 기술 사용권을 확보하는 등 여러 방안이 검토되고 있다"며 "이 경우 장기간의 규제 검토를 받지 않아도 된다"고 설명했다. 리플렉션 AI는 구글 딥마인드 출신 연구원 2명이 지난 2024년 설립한 회사다. 소프트웨어 개발을 자동화하는 AI 기술을 개발하고 있다. 최근에는 첫 오픈웨이트(가중치 공개형; 학습 가중치만 외부에 제공하는 제한적 공개 모델) AI 모델 '빔(Beam)'을 출시했다. 엔비디아는 이미 리플렉션 AI에 8억 달러(한화 약 1조723억원)를 투자한 바 있다. 파이낸셜타임즈는 "양사 간 계약이 향후 몇주 안에 체결될 가능성이 있으나 협성이 결렬될 수도 있다"며 "계약 조건은 공개되지 않았으나, 리플렉션은 지난 3월 투자 유치 당시 250억 달러(33조5000억원)의 기업 가치 평가를 받았었다"고 밝혔다. 한편 엔비디아는 AI 생태계 강화를 위한 투자를 적극 진행해 왔다. 지난 9월에는 세계 최대 오픈소스 AI 플랫폼 기업인 허깅페이스를 130억 달러(17조4000억원)에 인수한 바 있다.

2026.10.11 09:19장경윤 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next