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[AI 고속도로] '베라루빈' 도입·연내 구축 가능할까…정부 GPU 확충 쟁점은

정부가 '인공지능(AI) 고속도로' 구현을 위한 2조원 규모 최신 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업에 착수한다. 엔비디아가 공개한 차세대 GPU '베라루빈' 도입 가능성까지 포함되면서 사업 방향과 세부 기준에 대한 업계 관심이 높아지고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 서울 포스코타워 역삼에서 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모 사업설명회를 개최했다. 이날 현장에선 사업 구조와 평가 기준, 데이터센터 요건 등을 설명하고 현장 질의응답을 진행했다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "단기간 성패가 좌우되는 AI 시장에서 국가 차원의 첨단 GPU를 수요가 높은 곳에 조기 확보해 서비스로 지원할 계획"이라며 "민관 협력을 통해 AI 컴퓨팅 인프라를 즉각 확충하고 생태계 활력과 글로벌 경쟁 기반을 동시에 확보하겠다"고 밝혔다. 이날 설명회에는 지난해 사업에 선정된 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오엔터프라이즈를 비롯해 KT클라우드 등 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 엘리스그룹이 자리했다. 또 삼성SDS·LG CNS 등 SI 기업과 메가존클라우드·디딤365, 레드햇·클러쉬, 델·HPE·IBM·넷앱·슈퍼마이크로 등 인프라 기업, 엔비디아·AMD·인텔, MS·구글 클라우드, SK텔레콤·쿠팡 등 60여개 기업 200여 명이 참석했다. 현장 질의응답에선 차세대 GPU 도입 기준을 비롯해 데이터센터 구축 방식, 글로벌 공급망 위협과 환율 변동에 따른 비용 부담, 연내 구축 일정 등 주요 쟁점을 중심으로 사업 참여를 검토하는 기업들의 질의가 이어졌다. 특히 베라루빈 도입 여부와 구축 일정 간 균형, 국내 인프라 중심 운영 원칙 등이 핵심 관심사로 부각됐다. 최신 GPU 중심 평가…베라루빈 도입 기준·일정 변수는 -사업 요건의 비용 대비 높은 GPU 성능은 어떤 기준으로 평가되나. "경제성 항목은 단순히 장비 수량을 많이 확보하는 개념이 아니라, 최신 GPU 기준으로 성능 대비 얼마나 효율적으로 제안하느냐를 보는 것이다. 동일한 예산 안에서 최신 아키텍처 GPU를 얼마나 확보할 수 있는지가 핵심이다. 구형 GPU를 대량으로 제안하는 방식보다는 최신 GPU 중심으로 실제 AI 학습과 추론에 적합한 성능을 확보했는지가 평가 포인트가 된다. 성능 대비 비용, 그 성능이 실제 AI 활용에 얼마나 적합한지를 종합적으로 볼 것이다." -베라루빈 제안 시 클러스터 구축 기준은 어떻게 적용되나. "베라루빈은 아직 구체적인 구성 방식이나 클러스터 단위가 완전히 정형화되지 않은 차세대 GPU다. 기존 블랙웰 계열과 동일한 기준을 그대로 적용하기는 어려울 수 있다. 이 부분은 칩 제조사와 공급망을 통해 확인해야 하는 영역이다. 제안 단계에선 가능한 범위에서 구성 계획을 제시하되, 세부 기준은 제조사 스펙과 실제 공급 조건을 반영해 판단하게 된다. 중요한 것은 차세대 GPU 도입 의지와 실현 가능성이다." -특정 제조사의 GPU만을 고려해 평가가 이뤄지는지. "이번 사업은 특정 칩 제조사를 배제하거나 제한하려는 것이 아니라, 국가 차원에서 AI 인프라를 가장 빠르게 확보하는 것이 목적이다. 현재 시장에서 대규모 AI 모델 학습과 서비스에 가장 널리 활용되는 최신 GPU를 중심으로 판단하게 된다. 다양한 선택지가 있을 수 있지만 실제 활용성과 안정성, 공급 가능성을 종합적으로 고려할 수밖에 없다." -베라 루빈 출시 일정과 연내 구축 목표가 충돌할 경우 기준은. "기본적으로 이번 사업은 연내 구축과 서비스 개시가 중요한 목표다. 다만 차세대 GPU 도입은 평가에서 우대 요소로 반영된다. 베라 루빈의 경우 일반적인 글로벌 공급 일정과 달리 국내 도입 시점이 앞당겨질 가능성도 있다. 관계 부처와 제조사 간 협의를 통해 국내 물량 확보를 추진해 왔다. 결국 일정과 최신성 두 요소를 함께 고려하되, 현실적인 공급 상황을 반영해 판단할 것이다." -GPU 납기 지연 등 변수 발생 시 일정 조정이 가능한가. "사업자가 최종 선정된 이후 협약 단계에서 시장 상황을 반영해 일부 조정은 가능하다. 기본 원칙은 유지하되, 실제 납기나 공급 이슈가 불가피하게 발생하는 경우까지 일률적으로 적용하기는 어렵다. 협약 과정에서 합리적으로 논의할 수 있는 여지는 있다." "국내 데이터센터 집적이 원칙"…냉각 인프라도 예산에 포함 -복수 데이터센터를 활용한 구축·운용이 가능한가. "데이터센터를 여러 개 제안하는 것은 가능하다. 다만 사업에서 요구하는 최소 클러스터 단위는 반드시 동일 공간 또는 동일 층에 물리적으로 집적돼야 한다. 대규모 AI 연산을 위해서는 GPU 간 통신 지연을 최소화하는 구조가 필요하기 때문이다. 따라서 분산 배치는 가능하지만, 핵심 클러스터는 집적형으로 구성해야 한다." -동일 제조사 내 서로 다른 GPU 모델을 혼합해 제안할 수 있나. "가능은 하지만 단순 혼합이 아니라, 각각의 GPU 구성에 대한 명확한 목적과 타당성을 제시해야 한다. 어떤 워크로드에 어떤 GPU를 쓰는지, 클러스터 단위 기준을 어떻게 충족하는지를 설명해야 한다. 단순히 여러 모델을 섞는 방식은 설득력이 떨어질 수 있다." -해외 데이터 연동이나 네트워크 활용은 원천 불가능한가. "사업의 기본 원칙은 국내 데이터센터에서 GPU를 직접 운영·통제하는 것이다. 국가 AI 인프라라는 특성상 데이터 주권과 보안이 중요하다. 다만 실제 운영 과정에서 필요한 세부 사항은 추가 논의를 통해 정리할 수 있다." -수냉 배관 등 데이터센터 공사 비용도 사업 지원비에 포함되나. "GPU 서버가 최고 성능을 낼 수 있도록 필요한 환경이라면 통합 구축 범위에 포함해 제안할 수 있다. 단순히 장비만 도입하는 것이 아니라 실제 운영 가능한 인프라를 구축하는 것이 목적이다. 전력·냉각·네트워크까지 포함한 전체 시스템 관점에서 제안하는 것이 중요하다." -콜드플레이트 등 냉각 구성 요소는 어떻게 반영해야 하나. "세부적인 하드웨어 구성은 서버 벤더와 칩 제조사 기준을 따르는 것이 바람직하다. GPU 성능을 충분히 발휘할 수 있는 구성이라면 관련 부대장비까지 포함해 제안하면 된다. 단순 장비 나열이 아니라 완성된 인프라로서 제안해야 한다." 환율 변수에도 제안가 기준…"사업 종료 후 관리는 정부가" -환율 변동에 따른 가격 차이는 추후 어떻게 반영되나. "기본적으로는 제안 시점에서 확보한 가격을 기준으로 본다. 공모 사업 특성상 사후 정산 구조이기 때문에 가격 변동이 발생하더라도 그 기준을 중심으로 관리하게 된다." -환율 급등 등 외부 변수 발생 시 대응은. "원칙은 제안 가격 기준이다. 다만 전쟁이나 글로벌 공급망 충격과 같은 불가피한 상황이 발생할 경우에는 협약 단계에서 논의가 필요할 수 있다. 모든 변수를 사전에 규정하기는 어렵지만 현실적인 범위에서 대응할 예정이다." -정부 활용분과 기업 자체 활용분은 어떤 기준으로 산정되나. "정부 활용분에 대해 요구되는 최소 클러스터 규모를 먼저 충족해야 하고 그 이후 남는 자원을 자체 활용분으로 설정하는 구조다. GPU 종류나 성능이 서로 다른 경우에는 단순 장수 기준만으로 판단하지 않고 도입 비용과 활용 목적까지 함께 고려해 전체 구성의 타당성을 평가한다. 단순 비율이 아니라 정부 활용 목적에 부합하는지와 자원 배분의 합리성을 종합적으로 볼 것이다." -정부 활용분 GPU에 대한 수요는 보장되나. "수요 모집과 배분은 정부가 담당한다. 사업자는 인프라를 제공하고 운영을 지원하는 역할을 수행하게 된다. 수요 확보 부담을 사업자에게 전가하는 구조는 아니다." -사업 종료 후 GPU 자산은 어떻게 되나. "GPU와 부대장비는 NIPA 자산으로 관리된다. 이후 처리 방식은 관련 규정과 절차에 따라 결정된다. 매각이나 이전 등 다양한 방안을 검토할 예정이다."

2026.03.20 17:58한정호 기자

[현장] 스노우플레이크 "기업 비즈니스 성공 조건, AI·데이터·인력 대통합"

"기업이 인공지능(AI)으로 비즈니스 하려면 인력과 기술을 통합해야 합니다. 모든 직원과 AI 도구, 데이터를 한데 합쳐야 실질적인 성과를 볼 수 있습니다." 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 부사장은 19일 '스노우플레이크 데이터 포 브렉퍼스트' 기자간담회에서 효과적인 AI 활용 전략을 이같이 밝혔다. 클레이너만 부사장은 기업이 AI를 효과적으로 활용하지 못한다고 지적했다. 여전히 레거시 시스템을 이용한 탓에 AI 에이전트 간 단절 사태가 지속적으로 발생한다는 이유에서다. 파편화된 데이터 환경도 AI 확산 주요 장애물로 꼽았다. 그는 "데이터와 시스템이 분리되면 AI 기능이 확장될 수 없다"며 "일부 업무에서만 제한적으로 작동할 것"이라고 말했다. 스노우플레이크는 이런 문제를 해결하기 위한 핵심으로 '통합 데이터 파운데이션'을 제시했다. 부서를 비롯한 사업부, 파트너, 공급망, 데이터를 한데 연결하는 전략이다. 이를 통해 기업은 파편화된 데이터·AI 에이전트 환경을 제거하고, 의사결정을 바로 진행할 수 있다. 클레이너만 부사장은 스노우플레이크 데이터 플랫폼 전략으로 성과 본 기업 사례를 소개했다. 글로벌 제약 기업은 임상시험 문서 작성 시간을 85% 줄인 사례가 공유됐다. 일부 기업은 스노우플레이크 AI 에이전트 '코텍스'로 연간 30% 비용 절감을 달성했다. 그는 "AI가 단순 실험이 아니라 생산성, 비용 구조를 바꾸는 도구로 자리 잡았다"고 강조했다. AI·데이터 통합 제품 출시…파트너사 확장 스노우플레이크는 '프로젝트 스노우워크'를 비롯한 제품 공식 출시와 파트너사 확장 소식을 발표했다. 이번에 출시된 프로젝트 스노우워크는 리서치 프리뷰 형태로 출시됐다. 이 서비스는 자연어로 업무를 요청하면 분석과 보고서 작성 등 여러 단계를 자동으로 수행할 수 있다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖췄다. 데이터 조회부터 분석, 적용, 인사이트 도출, 결과물 생성까지 한 흐름으로 연결할 수 있다. 새 제품 '코텍스 코드'는 자연어로 데이터 엔지니어링과 분석, 머신러닝(ML), 에이전트 개발을 돕는다. 스노우플레이크는 데이터 처리 역량 강화를 위해 '스노우플레이크 포스트그레스'를 정식 출시됐다. 사용자는 스노우플레이크 환경에서 포스트그레스 인스턴스를 생성하고 관리할 수 있으며 기존 클라이언트를 그대로 활용할 수 있다. 스노우플레이크는 파트너십도 확장했다. SAP와 시맨틱 데이터 통합을 추진하고, 팔란티어와 데이터 파이프라인 최적화와 AI 애플리케이션 구현을 지원한다. 워크데이와는 재무 인사 운영 데이터를 단일 클라우드 환경에서 통합하는 구조를 구축했다. 이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정과 성과 분석을 고도화할 수 있다. 클레이너만 부사장은 "우리 제품은 단순 작업부터 복잡한 워크플로까지 엔드투엔드로 자율 실행한다"며 "실질적인 비즈니스 성과 창출을 지원한다"고 밝혔다.

2026.03.19 17:46김미정 기자

[AI는 지금] 오픈AI 인프라 전략 흔들리나…'스타게이트' 전면 수정, 왜

오픈AI가 난항을 겪고 있는 대규모 인공지능(AI) 인프라 프로젝트 '스타게이트'의 운영 조직을 3개 그룹으로 재편하고 리더십 교체에 나섰다. 자체 데이터센터를 직접 구축하는 계획을 접고 주요 클라우드 업체로부터 서버를 임대하는 방식으로 전략을 전면 수정한 데 따른 후속 조치다. 자금 조달 난항과 수요 전망 변화가 맞물리면서 AI 인프라 확보 방식이 근본적으로 바뀌고 있다는 분석이 나온다. 18일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 스타게이트 컴퓨팅 조직을 ▲데이터센터 기술 설계 ▲클라우드·칩 업체 상업 파트너십 ▲현장 시설 운영 등 세 그룹으로 나누고 각 부문에 새 책임자를 배치했다. 해당 조직은 기존까지 그렉 브록만 오픈AI 사장 직속으로 운영돼 왔다. 인프라 총괄에는 인텔 최고기술책임자(CTO) 출신 사친 카티가 선임됐다. 인텔에서 네트워크·엣지 그룹(NEX)을 이끌며 수십만 개 그래픽처리장치(GPU)를 연결하는 초고속 네트워킹과 분산 컴퓨팅 분야를 총괄했던 인물이다. 카티는 지난해 11월 오픈AI에 합류했으며 이번 개편을 통해 스타게이트 전략 재정비를 총괄하게 됐다. 오픈AI는 이달 초 텍사스주 애빌린의 오라클 스타게이트 확장 사업에서도 손을 뗐다. 자금 조달 협상이 장기화된 데다 수요 전망이 달라지면서 계약을 파기한 것으로 전해졌다. 이 회사는 최신 엔비디아 칩에 맞춰 새로 설계할 수 있는 신규 부지를 선호하고 있으며 현재 여러 주에 걸쳐 6곳 이상의 후보지를 개발 중이다. 이 같은 전략 전환은 오픈AI가 자금 조달에 어려움을 겪고 있기 때문으로 보인다. 오픈AI는 당초 데이터센터를 직접 짓는 방식을 추진했으나, 대출 기관들이 상환 능력에 의구심을 제기하면서 계획이 장기 지연됐다. 결국 아마존웹서비스(AWS)·구글 클라우드·AMD·세레브라스 등과 공급 계약을 맺고 외부 인프라를 활용하는 방향으로 선회했다. 이에 따라 2030년까지 컴퓨팅 투자 목표도 기존 1조4000억 달러에서 6000억 달러(약 870조원)로 절반 이상 줄었다. 오픈AI는 차세대 컴퓨팅 자원으로 엔비디아의 '베라 루빈' 플랫폼을 채택하고, 올 하반기 1기가와트(GW) 규모 용량 확보를 목표로 하고 있다. 이번 전략 전환은 단순한 자금 문제를 넘어 AI 인프라의 구조적 딜레마를 드러낸다는 평가도 나온다. 물리적 인프라 구축 주기와 AI 수요 변화 속도 간의 간극이 좁혀지지 않는 한 대형 데이터센터 공사 일정을 수요에 맞추는 것 자체가 어렵다는 점에서다. 이에 오픈AI는 '설계 주권은 내부에, 시공은 외부에' 맡기는 분리 전략을 택한 분위기다. 카티 영입의 핵심 목적도 데이터센터 직접 구축이 아닌 인프라 설계 관련 지식재산권(IP) 통제를 겨냥한 행보로 풀이된다. 또 조직을 기술 설계·파트너십·현장 운영으로 3분할한 것도 이 같은 전략 구조를 반영한다. 업계 관계자는 "데이터센터를 직접 짓지 않더라도 설계 IP를 쥐고 있으면 협상력은 유지된다"며 "오픈AI가 노리는 건 구축이 아닌 통제"라고 봤다. 이 같은 전략은 새로운 부담 요인도 안고 있다. AWS, 구글 클라우드 등 인프라 공급 기업들이 동시에 AI 서비스 시장에서 오픈AI의 직접 경쟁자로 존재하기 때문이다. 공급망 의존과 시장 경쟁이 동시에 형성되는 구조로, 협력사에 인프라 주도권을 내어주면서 서비스 시장에서는 맞붙어야 하는 모순적 구도다. 특히 오픈AI가 최근 공들이고 있는 AI 쇼핑·에이전틱 AI 서비스가 이 모순을 더욱 부각시킨다는 시각도 있다. 에이전트 서비스의 수익성은 추론 비용을 얼마나 낮추느냐에 달려 있는데, 핵심 인프라를 경쟁사에 의존하는 구조에서는 비용 통제에 근본적인 한계가 있다는 지적이 나온다.업계 관계자는 "AI 모델 성능이 평준화되는 시점에 승부처는 인프라 효율로 옮겨간다"며 "오픈AI가 설계 IP 내재화에 성공하느냐가 중장기 경쟁력의 핵심 변수"라고 말했다.

2026.03.19 17:39장유미 기자

ETRI 200Gbps급 광검출기 소자 "없어서 못판다"

한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 200Gbps급 광검출기 소자가 광부품 기업 우리로에 협상 2개월만에 신속히 기술이전됐다. 상반기 시제품 성능검증 완료와 하반기 납품 조건이다. ETRI는 인공지능(AI) 데이터센터와 5G·6G 통신 인프라에 활용할 수 있는채널당 200Gbps급 광신호 처리가 가능한 광검출기 소자를 국산화하고, 기술이전했다고 19일 밝혔다. 한영탁 광통신부품연구실 책임연구원은 지디넷코리아와의 전화에서 "최근 200기가급 광검출기 중국 수요가 급증세"라며 "2개월만에 기술이전 절차가 모두 끝났다"고 설명했다. 한 책임은 "올해 상반기 시제품 성능검증, 하반기 상대방에 납품하는 조건으로 기술을 이전했다"며 "중국이 데이터 센터 구축 등으로 수요가 급증하고 있는 것으로 안다"고 부연 설명했다. 최근 AI, 클라우드, OTT, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 서비스 확산으로 데이터 트래픽이 급증하면서 초고속·대용량 광소자 기술 확보의 중요성은 더욱 커지고 있다. 이 소자는 채널당 처리 용량이 기존대비 2배 늘었다. 전송속도는 1초에 5GB 짜리 풀HD 영화 5편을 전송할 수 있다. 채널당 최대 224Gbps 광신호 처리까지 가능하다. 광검출기는 광신호를 전기신호로 변환하는 핵심 반도체 부품이다. 데이터센터·통신망의 수신 성능을 좌우한다. 연구팀은 70GHz 이상의 대역폭과 0.75A/W 이상의 높은 광응답도를 동시에 구현했다. 크기는 가로 세로 0.5× 0.4mm다. 특히 칩 후면에 인듐인화물(InP) 재질의 볼록 렌즈를 단일 집적한 '후면렌즈 집적형 구조'를 적용해 광수신 효율과 정렬 편의성을 크게 높였다. 설계부터 제작까지 전 과정을 순수 국내 기술로 구현한 점도 의미가 크다. 이 소자는 향후 AI 데이터센터 내부 네트워크용 광트랜시버 수신부에 적용될 예정이다. 한영탁 책임연구원은 "데이터센터 타워랙 내부 라인카드에는 다수의 광트랜시버가 탑재되는 만큼, 핵심 부품의 성능과 비용 효율성이 중요하다"며 "후면렌즈 집적 구조는 별도의 수광 렌즈 부품이 필요 없어 패키징을 단순화할 수 있으며, 800Gbps 및 1.6Tbps급 광모듈 제작 시 비용 절감 효과가 기대된다"고 설명했다. 데이터센터에서 널리 사용되는 광검출기 소자는 채널당 약 112Gbps급 성능이 일반적이다. ETRI는 향후 AI 데이터센터 및 5G/6G 통신 시장에서 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있도록 산업 적용과 상용화를 적극 지원할 계획이다. 권용환 광무선연구본부장은 “빠르게 성장하는 AI 데이터센터와 5G/6G 시장에 적용 가능한 핵심 광검출기 소자 기술을 국내 최초로 개발함으로써 국내 광부품 산업 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 기술이전 받은 우리로는 1998년 설립된 광통신 시스템 부품 전문 기업이다. 본사는 광주 평동산산에 위치한다. 2012년 코스닥에 상장됐다.

2026.03.19 16:51박희범 기자

[유미's 픽] 공공 DR 시장 '기술 경쟁' 본격화…굿어스데이터·티맥스티베로 주목

공공 정보시스템 재해복구(DR) 시장을 둘러싼 기업 간 경쟁이 기술 고도화와 함께 빠르게 달아오르고 있다. 정부의 디지털 행정서비스 안정성 강화 정책과 클라우드 전환이 맞물리며 관련 시장이 구조적으로 확대되는 양상이다. 19일 업계에 따르면 정부는 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 이후 공공 정보시스템 안정성 강화 방안을 마련하고, 2030년까지 약 1만5000여 개 시스템에 재해복구(DR) 체계를 구축하는 등 관련 정책을 추진하기로 했다. 이에 따라 공공기관들은 단순 백업 수준을 넘어 서비스 연속성과 데이터 무결성을 동시에 확보할 수 있는 DR 체계 구축에 나서고 있다. 이 같은 상황에 맞춰 일부 기업들도 공공 DR 시장 공략 강화에 본격 나섰다. 특히 굿어스데이터는 클라우드, 티맥스티베로는 데이터베이스(DB)를 축으로 삼고 수요 대응에 적극적인 모습을 보이고 있다. 굿어스데이터는 클라우드 기반 DR 컨설팅과 구축 사업 확대를 선언하며 공공기관 맞춤형 DR 아키텍처 설계 역량을 강조하고 있다. 공공 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 기관별 보안 등급과 규제 환경을 반영한 설계를 제공하고, 서비스 중요도에 따라 복구목표시간(RTO)과 복구목표지점(RPO)을 정밀하게 분석하는 것이 특징이다. 구체적으로는 장애 발생 시 즉시 전환이 가능한 '액티브-스탠바이(Active-Standby)' 구조와 핵심 기능만 최소 수준으로 유지하는 '파일럿 라이트(Pilot Light)' 방식 등 다양한 DR 아키텍처를 적용해 기관별 요구에 맞춘 복구 체계를 구현한다. 여기에 국가망 보안체계(N²SF)를 반영한 망 분리와 접근 통제 정책을 적용해 공공 특화 보안 환경까지 대응한다. 데이터 보호 측면에서는 실시간 동기화 기반 복제 환경을 구축해 안정적인 데이터 보호와 신속한 복구를 지원하고, 정기적인 재해복구 훈련과 운영 점검을 병행해 실제 재난 상황 대응력을 높이고 있다. 산업통상자원부 산하 기관을 대상으로 DR 점검 및 복구 훈련을 수행한 사례도 확보했다. 특히 굿어스데이터는 DB 전문 클라우드 관리 서비스 업체(MSP)로서의 역량을 바탕으로 '데이터 중심 DR 설계'를 내세우고 있다. 다양한 DB 환경 구축 경험을 기반으로 데이터 무결성을 고려한 아키텍처를 설계하고, 클라우드 전환 과정에서도 단계적으로 DR 체계를 구축해 서비스 연속성을 유지하는 전략이다.굿어스데이터 관계자는 "DR의 핵심은 구축이 아니라 실제 재난 상황에서도 서비스가 지속될 수 있는 운영 체계"라며 "공공기관 특성에 맞춘 맞춤형 DR 서비스를 통해 시장 입지를 강화할 것"이라고 밝혔다. 반면 티맥스티베로는 DB 레이어에서 직접 재해복구를 구현하는 기술 중심 전략을 통해 시장 공략에 나섰다. 지난 18일 '디지털 행정서비스 장애 진단·복구 세미나'에선 RDB 기반 DR 방안을 공개하며 정부의 안정성 고시 제정안에 대한 기술적 해법을 제시했다. 티맥스티베로는 기존 스토리지 기반 복제 방식의 한계로 지적되는 고비용 구조와 데이터 손상 전파 문제를 지적하며 DB 레이어 기반 '액티브 DR(Active DR)' 아키텍처를 대안으로 제시했다. 이 방식은 데이터 유실을 최소화해 RPO 0 수준에 근접한 보호 환경을 구현하고, 복구 절차를 단순화해 RTO를 획기적으로 단축할 수 있는 것이 특징이다. 이는 DB에서 발생하는 변경 데이터를 실시간으로 직접 복제해 데이터 유실을 사실상 없애고, 별도의 복구 과정 없이 즉시 시스템 전환이 가능하도록 해 장애 발생 시 복구 시간까지 크게 줄일 수 있다는 의미다. 핵심 기술로는 공유 디스크 기반 고가용성 클러스터인 TAC(Tibero Active Cluster)와 재해복구 전용 솔루션 ADR(Active Data Replicator)이 있다. TAC는 주센터 내에서 장애 발생 시 다른 노드로 즉시 전환해 무중단 서비스를 지원하고, ADR은 변경된 로그 데이터만 압축 전송해 네트워크 효율성과 안정적인 원격 복제를 동시에 확보한다. 또 DR 센터를 평상시 조회 업무에 활용해 주센터 부하를 분산하는 등 자원 활용 효율성을 높일 수 있다. 더불어 오라클 기반 주센터와 티베로 기반 DR 센터 간 이기종 복제를 지원해 기존 시스템을 유지하면서 비용 절감과 외산 의존도 축소를 동시에 실현할 수 있다는 점도 강점이다. 티맥스티베로 측은 "정부 기준 강화로 데이터 무결성과 복구 속도에 대한 요구가 크게 높아졌다"며 "ADR과 TAC를 기반으로 RPO 0 수준의 데이터 보호와 빠른 복구를 동시에 제공해 공공 DR 시장에서 경쟁력을 확대하겠다"고 강조했다. 이처럼 DR 체계가 단순한 장애 대응을 넘어 운영 효율성과 비용 구조까지 영향을 미치는 요소로 확장되면서 관련 기술 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 업계에선 공공 DR 시장이 기존 인프라 중심 구조에서 데이터와 서비스 레벨까지 포함하는 방향으로 고도화·확장되고 있다고 평가했다. 또 클라우드 기반 서비스 연속성과 DB 레벨의 데이터 무결성이 동시에 요구되면서 기술 경쟁의 축도 다층화되고 있다고 분석했다. 이에 따라 MSP와 DB 솔루션 기업 간 역할 분화도 뚜렷해지고 있다. 굿어스데이터가 클라우드 인프라와 운영 체계를 중심으로 시장을 확대하는 반면, 티맥스티베로는 데이터 계층에서의 고가용성과 복제 기술을 앞세워 차별화를 시도하는 구조다. 실제 공공 DR 프로젝트에서는 인프라와 데이터 기술이 결합되는 경우가 많아 경쟁과 협력이 동시에 나타날 가능성도 크다. 공공기관의 요구 수준이 높아질수록 단일 기술보다는 통합적인 DR 전략이 중요해지고 있기 때문이다. 업계 관계자는 "공공 DR은 단순한 백업 시스템이 아니라 서비스가 중단되지 않도록 설계된 운영 인프라로 성격이 바뀌고 있다"며 "클라우드 기반 인프라 역량과 함께 데이터 무결성을 확보할 수 있는 기술을 동시에 갖춘 기업 중심으로 시장 재편이 이뤄질 것"이라고 말했다.

2026.03.19 11:35장유미 기자

SK AX, 새 에이전틱 AI 브랜드 '엑스젠틱와이어' 공개…기업 운영 판 바꾼다

SK AX가 기업 운영 전반을 재설계하는 에이전틱 인공지능(AI) 전략을 전면에 내세우며 AI 전환(AX) 시장에 승부수를 던졌다. 단순 업무 자동화를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 새로운 AI 체계를 구축해 기업 의사결정 구조를 혁신한다는 목표다. SK AX는 새로운 통합 브랜드 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire)'를 공개하고 에이전틱 AI 기반 기업 운영 혁신을 가속화한다고 19일 밝혔다. 엑스젠틱와이어는 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI와 기업 구조를 재설계하는 리와이어 개념을 결합한 브랜드다. AI가 단순 보조 도구를 넘어 기업 운영 전반을 최적화하는 핵심 실행 체계로 작동하도록 하겠다는 의미를 담았다. 최근 생성형 AI 확산으로 개별 업무 단위에서 AI 활용은 빠르게 늘고 있지만, 기업 전체 차원의 생산성 혁신으로 이어지지 못하는 한계도 동시에 드러나고 있다. SK AX는 이러한 문제의 원인을 부분 최적화에 있다고 보고 AI 에이전트 간 협업을 기반으로 기업 전체를 통합적으로 최적화하는 접근 방식을 제시했다. 핵심은 멀티 에이전트 기반 운영 체계다. 엑스젠틱와이어는 다양한 AI 에이전트가 서로 협업하며 추론·의사결정·실행까지 수행하는 구조를 제공한다. 특히 AI가 이해할 수 있도록 구조화된 'AI 리더블 데이터'를 기반으로 데이터 분석과 실행이 동시에 이뤄지는 환경을 구축한다. 여기에 SK AX가 축적해온 AI 옵스(Ops) 역량을 결합해 기업별 시스템 환경에 맞는 안정적인 운영 기반도 제공한다. 단일 AI가 아닌 다수 에이전트가 유기적으로 연결된 오케스트레이션 구조를 통해 비용 절감과 품질 안정성, 데이터 거버넌스까지 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. 이미 실제 산업 현장 적용도 시작됐다. SK AX에 따르면 글로벌 제조 기업의 공급망(SCM) 운영에 엑스젠틱와이어 기반 기술이 적용되면서 생산 계획 수립과 의사결정 속도가 크게 개선됐다. 기존에는 여러 시스템에 분산된 데이터를 사람이 수작업으로 분석해야 했지만, AI 에이전트가 실시간으로 데이터를 연결하고 수요·재고를 분석해 즉각 대응할 수 있는 체계로 전환됐다는 설명이다. 수요 변동이나 재고 부족 등 변수 발생 시에도 AI 에이전트 간 협업을 통해 원인을 분석하고 대응 방안을 도출함으로써 생산 계획 조정 속도와 정확도를 동시에 끌어올렸다는 평가다. 업계에선 에이전틱 AI를 중심으로 기업 경쟁 구도가 재편될 것으로 보고 있다. 글로벌 컨설팅사들은 에이전틱 AI 기반 운영 체계를 구축한 기업이 그렇지 않은 기업 대비 약 2배 높은 매출 성장률과 40% 이상의 비용 절감 효과를 달성할 것으로 전망하고 있다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "에이전틱 AI 시대에는 AI 모델의 성능보다 그 판단이 실제 기업 운영 안에서 실제로 작동하도록 만드는 구조가 경쟁력을 좌우한다"며 "엑스젠틱와이어 브랜드 하에서 실제 산업 현장에서 검증된 엔드투엔드 엔터프라이즈 AI 풀스택 실행 체계를 확산해 기업의 의사결정과 운영 효율이 극대화되도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.03.19 11:18한정호 기자

스노우플레이크, 데이터 분석·의사결정 통합 서비스 출시

스노우플레이크가 데이터 분석을 통해 비즈니스 결과를 자동 생성하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 구현에 나섰다. 스노우플레이크는 데스크톱 기반 엔터프라이즈 AI 어시스턴트 '프로젝트 스노우워크'를 리서치 프리뷰 형태로 출시했다고 19일 밝혔다. 이 서비스는 자연어로 업무를 요청하면 분석과 보고서 작성 등 여러 단계를 자동으로 수행하는 것이 핵심이다. 프로젝트 스노우워크는 단순 질의응답을 넘어 실제 업무 실행까지 이어지는 구조를 갖췄다. 데이터 조회부터 분석, 적용, 인사이트 도출, 결과물 생성까지 한 흐름으로 연결할 수 있다. 이 서비스는 영업이나 마케팅 운영 등 직무별로 사전 구성된 AI 프로필을 제공한다. 이를 통해 각 조직 업무 맥락을 이해할 수 있다. 이를 통해 사용자는 별도 데이터 전문 지식 없이도 업무에 활용할 수 있다. 프로젝트 스노우워크는 여러 단계 업무를 자동으로 수행하는 기능도 갖췄다. 데이터 분석 이후 후속 작업까지 이어지며 보고서 작성이나 전략 제안 등 복합 업무를 한 번에 처리할 수 있다. 보안과 거버넌스도 핵심 요소다. 역할 기반 접근 제어, 데이터 마스킹, 감사 로그 등 기존 데이터 통제 체계를 그대로 적용해 AI가 동일한 보안 환경 안에서 작동하도록 돕는다. 이 서비스는 스노우플레이크 데이터 기반 위에서 작동한다. 조직 전체에서 공유된 지표와 정의를 활용해 일관된 결과를 제공하며 크로스 클라우드 환경에서도 상호운용성을 확보했다. 스노우플레이크는 엔터프라이즈 AI 아키텍처도 고도화했다고 밝혔다. 인텔리전스 에이전트를 통해 조직 내 데이터를 기반으로 의사결정과 실행을 연결하고 개발자를 위한 AI 코딩 에이전트도 제공한다. 산지브 모한 산지모 애널리스트는 "프로젝트 스노우워크는 AI를 기업 워크플로에 직접 내장된 실행 레이어로 전환하는 의미 있는 변화를 보여준다"며 "이 지점에서 측정 가능한 비즈니스 가치가 실현된다"고 밝혔다.

2026.03.19 10:47김미정 기자

티맥스티베로 "TAC·ADR로 공공 재해복구 완벽 대응"

티맥스티베로가 공공기관을 겨냥한 차세대 재해복구(DR) 기술을 공개하며 시장 공략에 속도를 내고 있다. 티맥스티베로는 일산 킨텍스에서 열린 '디지털 행정서비스 장애 진단·복구 세미나'에 참가해 공공기관 담당자를 대상으로 데이터베이스(RDB) 중심 재해복구 전략을 발표했다고 19일 밝혔다. 이번 발표는 행정안전부가 추진 중인 '행정기관 및 공공기관 정보시스템 안정성 고시' 제정안에 대응하기 위한 기술 방향을 제시했다는 점에서 주목된다. 해당 기준에 따르면 국가 핵심 시스템(A1 등급)은 재난 발생 시 1시간 이내 복구가 요구된다. 티맥스티베로는 이를 해결하기 위한 방안으로 데이터베이스 계층에서 직접 복제를 수행하는 'DB 기반 액티브 DR 구조'를 제안했다. 기존 스토리지 중심 복제 방식은 비용 부담이 크고, 손상 데이터가 그대로 복제되는 구조적 한계를 갖는다. 반면 DB 단에서 데이터를 관리하면 손상 확산을 차단하고 데이터 유실을 최소화할 수 있다. 특히 이 구조는 복구 시점 목표(RPO)를 사실상 0에 가깝게 유지하고, 복구 시간 목표(RTO)도 크게 줄이는 것이 핵심이다. 재난 상황에서도 서비스 중단을 최소화할 수 있다는 설명이다. 기술 구현의 중심에는 티베로의 고가용성 클러스터 기술인 '티베로 액티브 클러스터'와 재해복구 솔루션 '액티브 데이터 리플리케이터'가 있다. 클러스터 기술은 장애 발생 시 다른 노드로 즉시 전환돼 서비스 연속성을 유지한다. 재해복구 솔루션은 변경된 로그만 압축 전송하는 방식으로 네트워크 부담을 줄이고, 원격지 센터와 안정적인 데이터 동기화를 지원한다. 평상시에는 DR 센터를 조회 업무에 활용해 시스템 부하를 분산하는 것도 가능하다. 또 하나의 특징은 이기종 데이터베이스 간 복제 지원이다. 기존 오라클 기반 주센터를 유지하면서 티베로 기반 DR 센터를 구축할 수 있어, 시스템 전면 교체 없이도 비용 절감과 벤더 종속성 완화 효과를 동시에 기대할 수 있다. 티맥스티베로는 이번 기술 발표를 계기로 공공 재해복구 시장에서 입지를 확대한다는 계획이다. 향후 정부 정책 변화에 맞춰 데이터 보호와 서비스 연속성을 강화하는 솔루션 공급을 이어갈 방침이다. 김준형 티맥스티베로 컨설턴트는 "공공 시스템의 안정성 요구 수준이 높아지면서 재해복구 체계도 근본적인 전환이 필요하다"며 "데이터베이스 중심 접근은 기술적 안정성과 비용 효율을 동시에 확보할 수 있는 현실적인 대안"이라고 말했다.

2026.03.19 10:24남혁우 기자

[유미's 픽] "테스트베드 끝났다"…판 바뀐 韓, 글로벌 AI 격전지로 급부상

오픈AI, 앤트로픽, 코히어, 일레븐랩스에 이어 리플렉션AI까지 한국 시장에 잇따라 진출하면서 배경에 관심이 쏠린다. 높은 인공지능(AI) 수용도와 기업 간 거래(B2B) 중심 시장 구조, 인프라 경쟁력이 맞물리며 한국이 글로벌 AI 기업들의 핵심 거점으로 부상하고 있는 분위기다. 19일 업계에 따르면 구글 딥마인드 출신들이 설립한 리플렉션AI는 신세계와 손잡고 250메가와트(㎿) 규모의 초대형 데이터센터 구축을 추진하며 한국을 첫 아시아 진출지로 선택했다. 또 양사는 클라우드 서비스와 맞춤형 AI 솔루션을 결합한 AI 풀스택을 구축하고 향후 합작법인 설립도 나설 것으로 알려졌다. 오픈AI는 이미 지난해 한국 법인을 설립하고 사무소를 개소해 운영에 들어갔다. 구글코리아 출신인 김경훈 대표도 지사장으로 선임해 국내 기업 간 거래(B2B) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 이를 위해 삼성SDS는 공식 국내 채널 파트너, LG CNS는 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 파트너이자 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너로 삼았다. 코히어도 같은 해 7월 서울에 아시아태평양(APAC) 허브를 설립한 후 장화진 APAC 총괄사장을 주축으로 아시아 B2B 시장 확대에 집중하고 있다. 올해 5월께 한국지사장 선임을 통해 국내 시장 공략에도 본격 속도를 낼 방침이다. 앤트로픽은 지난해 7월 법인 설립을 마치고 서울 강남 공유오피스에서 한국 사무소 마련 준비에 나섰다. 아직까지 사무소 설립은 공식화 하지 않은 상태로, 국내 본격 진출은 올 상반기를 목표로 하고 있다. 당초 내부에선 지난해 국내 진출을 추진했으나, 인도 시장 공략을 우선적으로 삼게 되며 시기가 연기된 것으로 전해졌다. 현재는 스타트업 영업을 포함한 인력 채용과 기업 고객 확보에 주력하고 있다. 영국 AI 오디오 기업 일레븐랩스도 지난해 11월 한국 시장 진출을 공식 발표하며 국내 기업과 협력을 확대하고 있다. 한국 AI 시장의 빠른 성장세에 주목해 회사의 여섯번째 사무소를 서울에 설립한 것으로 알려졌다. 안두릴도 지난해 보잉코리아 출신 존 킴을 한국 대표로 선임하고 국내 방산기업과의 전략적 협력 강화에 속도를 내고 있다. 한국 지사 설립 후에는 조직 안정화를 위해 인력 확대에도 적극 나서고 있다. 이처럼 글로벌 AI 기업들이 잇따라 한국 법인 설립과 사무소 개소, 파트너십 확대에 나서고 있는 것은 빠른 AI 수용 속도가 주효했다. 실제 국내에선 생성형 AI가 개인을 넘어 기업 업무 전반으로 빠르게 확산되고 있는 상태다. 주요 국가 대비 업무 활용 비중도 높은 수준으로, AI가 실질적인 생산성 도구로 자리 잡았다는 평가다. B2B 시장 확대도 영향을 미쳤다. 제조·금융·건설·유통 등 주요 산업에서 AI 도입 수요가 빠르게 늘고 있어서다. 글로벌 기업 입장에서는 안정적인 수익 기반을 확보할 수 있는 구조란 점에서 매력 요소로 꼽힌다. 오픈AI와 코히어 등이 기업용 AI 서비스를 중심으로 국내 고객을 확보하고 있는 것도 같은 흐름으로 해석된다. 인프라 경쟁력도 뒷받침된다. 한국은 초고속 통신망과 클라우드 환경이 잘 갖춰져 있어 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 갖추고 있다. 고성능 AI 모델을 실제 환경에서 테스트하고 확장하기에 적합한 구조라는 평가다. 제도적 기반 역시 중요한 요소로 꼽힌다. 영국 옥스퍼드 인사이트가 발표한 '정부 AI 준비도 지수'에서 한국은 전 세계 5위, 동아시아 1위를 기록했다. 정책 역량과 거버넌스 부문에서 높은 점수를 받으며 AI 도입과 확산을 위한 제도적 환경이 갖춰진 국가로 평가됐다. 데이터 환경도 경쟁력으로 작용한다. 한국은 네이버, 카카오 등 자국 플랫폼 중심의 디지털 생태계를 유지하고 있어 언어와 문화가 반영된 데이터를 확보하기 용이한 시장으로 분류된다. 이에 글로벌 AI 기업들은 지역 특화 모델 개발을 위해 국내 기업과 파트너십 확대에 공을 들이고 있다. 지정학적 요인도 영향을 미친다. 미·중 기술 경쟁이 심화되는 가운데 한국은 안정적인 시장 환경과 지적재산권 보호 체계를 갖춘 국가로 평가받고 있다. 이에 많은 미국 AI 기업들이 아시아 거점으로 한국을 주목하고 있는 것으로 전해졌다. 이 같은 흐름 속에서 한국 시장의 위상도 변화하고 있다. 초기에는 글로벌 서비스 검증을 위한 테스트베드 성격이 강조됐지만, 최근에는 실제 수익을 창출하는 핵심 시장으로 평가가 달라지고 있다. 리플렉션AI가 데이터센터 구축까지 추진하는 것도 인프라 기반 사업 확장을 염두에 둔 행보로 해석된다. 업계 관계자는 "한국은 기술 수용 속도와 기업 수요, 데이터 환경이 동시에 갖춰진 시장"이라며 "글로벌 AI 기업 입장에서는 서비스 검증과 수익 확보를 동시에 할 수 있는 전략적 거점"이라고 말했다.

2026.03.19 10:14장유미 기자

델, 엔비디아와 AI 데이터 병목 해소한다…스토리지 전면 강화

델 테크놀로지스가 엔비디아와 협력해 인공지능(AI) 데이터 처리 성능을 강화한 스토리지 중심 플랫폼을 고도화한다. 초고성능 스토리지 기반 인프라를 통해 데이터 분절 구조를 해소하고 엔터프라이즈 AI를 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 확장한다는 목표다. 델 테크놀로지스는 '엔비디아 기반 델 AI 데이터 플랫폼' 제품군을 대거 업데이트했다고 19일 밝혔다. 이번 업데이트는 AI 데이터 라이프사이클 전반을 자동화하고 에이전틱 AI 워크로드를 지원하는 초고성능 스토리지 성능을 제공하는 데 중점을 뒀다. 기업이 AI를 실제 운영 환경에 적용하는 과정에서 발생하는 데이터 병목과 성능 저하 문제를 해결하기 위한 전략이다. 최근 AI는 단순 보조 도구를 넘어 자율적으로 작동하는 시스템으로 진화하고 있지만, 여전히 많은 기업이 데이터 사일로와 비정형 데이터 관리 문제로 AI 성과 창출에 어려움을 겪고 있다. 델은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 탐색·정제·활용 전 과정을 통합한 데이터 플랫폼을 강화했다. 특히 이번 업데이트는 엔비디아 GTC 행사에서 공개된 '엔비디아 기반 델 AI 팩토리' 전략의 연장선상에서 이뤄졌다. 델은 데이터 플랫폼, 인프라, 서비스 전반을 통합해 AI 도입에서 실제 비즈니스 성과 창출까지 이어지는 엔드투엔드 환경을 제공한다는 방침이다. 핵심은 데이터 처리 성능과 자동화다. 델은 데이터 오케스트레이션 엔진을 통해 정형·비정형·멀티모달 데이터를 자동으로 탐색·정제·변환해 AI 학습에 활용 가능한 데이터셋으로 구축한다. 노코드·로우코드 기반으로 데이터 파이프라인을 자동화하고 '휴먼 인 더 루프(HITL)' 방식으로 데이터 품질을 지속 개선할 수 있도록 설계했다. 또 데이터 애널리틱스 엔진에 자연어 기반 AI 어시스턴트를 추가해 일반 사용자도 SQL 지식 없이 데이터를 조회·분석할 수 있도록 지원한다. 데이터 접근성을 높이고 기업 전반의 의사결정 속도를 향상시킨다는 구상이다. 스토리지 영역에서는 그래픽처리장치(GPU) 활용도를 극대화하기 위한 구조 개선을 추진했다. 전통적인 스토리지 구조는 대규모 환경에서 속도 저하로 GPU가 유휴 상태에 머무르는 문제가 있었지만, 델은 전용 아키텍처 기반 스토리지 엔진으로 이를 해결했다는 설명이다. 대표적으로 '델 라이트닝 파일 시스템'은 랙당 최대 150기가바이트(GB)/초 성능을 제공하는 병렬 파일 시스템으로, 대규모 AI 학습과 추론 환경에서도 안정적인 데이터 처리 속도를 유지한다. 델은 기존 스토리지 대비 최대 20배 높은 성능을 제공해 GPU 병목 현상을 줄일 수 있다고 밝혔다. 또 '델 엑사스케일 스토리지'는 파일·오브젝트·병렬 파일 시스템을 통합한 '쓰리 인 원(3-in-1)' 구조로 초대규모 AI 및 고성능컴퓨팅(HPC) 환경을 지원한다. 최대 6테라바이트(TB)/초 수준의 읽기 성능을 통해 멀티모달 AI 워크로드 처리에 필요한 높은 처리량을 확보했다. 이와 함께 KV 캐시를 스토리지로 오프로드하는 기술을 적용해 GPU 메모리 사용 부담을 줄이고 장시간 컨텍스트를 유지해야 하는 에이전트형 AI 워크로드 성능도 개선했다. 델은 이번 업데이트를 통해 데이터 준비부터 모델 학습, 추론, 운영까지 AI 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 제공하며 엔터프라이즈 AI 도입 장벽을 낮춘다는 계획이다. 특히 데이터 처리 속도와 스토리지 성능 개선을 통해 AI 투자 대비 성과(ROI)를 높이는 데 집중하고 있다. 주요 AI 데이터 플랫폼 및 스토리지 제품의 출시 일정도 공개했다. 데이터 오케스트레이션 엔진과 마켓플레이스는 올해 1분기 중 출시되며 데이터 애널리틱스 엔진 내 AI 어시스턴트도 상반기 중 제공될 예정이다. GPU 가속 기반 데이터 처리 및 인덱싱 기능은 하반기 중 적용되며 초고속 병렬 파일 시스템 델 라이트닝 파일 시스템은 다음 달 출시를 앞두고 있다. 엑사스케일 스토리지는 하반기 초 출시될 예정이다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 총괄사장은 "AI 파일럿을 실제 운영 환경으로 확장할 때 직면하는 가장 큰 문제는 각 기업의 고유한 정보가 데이터 사일로에 갇혀 있다는 점"이라며 "엔비디아 기반 델 AI 팩토리는 전체 데이터 라이프사이클을 자동화하고 AI가 요구하는 거대 규모에 걸맞는 성능을 제공한다"고 강조했다. 이어 "엔비디아와의 협력으로 고객은 AI 환경을 더 빠르게 구축하고 자유롭게 확장하며 실질적인 성과를 얻을 수 있게 됐다"며 "엔비디아와 함께 엔터프라이즈 AI 인프라가 갖춰야 할 기준을 새롭게 정의하고 있다"고 덧붙였다.

2026.03.19 10:11한정호 기자

美 마이크론, 첫 5년 공급계약 따냈다…삼성·SK도 계약 준비

세계 3위 메모리 반도체 기업인 미국 마이크론이 창사 이후 처음으로 주요 고객사와 5년에 달하는 장기 공급 계약을 체결한 것으로 나타났다. 그간 메모리 산업은 분기, 혹은 최대 1년 수준의 공급계약 체결이 일반적이다. 그러나 전세계 AI 인프라 투자로 메모리 공급난이 극심해지면서, 수년 간의 물량 및 가격을 보장받으려는 고객사 수요가 늘어나고 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 메모리 업계도 글로벌 빅테크 기업들과 이미 3~5년 간의 장기 공급 계약을 추진 중인 것으로 파악된다. 마이크론, AI 수요로 D램·낸드 모두 '어닝 서프라이즈' 마이크론은 18일(현지시간) 회계연도 2026년 2분기(2월 종료) 매출액 238억6000만 달러, 영업이익 164억4000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 사상 최대 분기 매출이며 전년동기 대비 196.3%, 전분기 대비 74.9% 증가한 수치이다. 영업이익은 각각 719.9%, 156.3% 급증했다. 증권가 컨센서스(매출 197억 달러, 영업이익 121억 달러) 또한 크게 상회했다. 마이크론은 주요 사업군인 D램과 낸드에서 모두 견조한 성장을 거뒀다. 해당 기간 D램과 낸드의 평균판매가격(ASP)은 전분기 대비 각각 60% 중반, 70% 후반대로 증가했다. 다음 분기 전망치도 긍정적이다. 회사가 제시한 매출 가이던스는 중간값 기준 335억 달러로, 컨센서스인 236억6000만 달러를 앞섰다. 이번 호실적은 AI 인프라 투자 확장으로 서버용 D램, eSSD(기업용 SSD) 등 고부가 메모리 수요가 폭증한 데 따른 효과로 풀이된다. 반면 메모리 제조업체의 생산능력 확대는 제한적인 상황으로, 극심한 공급난을 부추기고 있다. 메모리 산업지형 변화…삼성·SK도 3~5년간 장기공급 계약 추진 이에 마이크론은 메모리 사업에서 중요한 변곡점을 맞았다. 단기적인 수요·공급 구조에서 벗어나, 고객사와의 연간 단위의 장기 계약에 따른 주문 생산 방식으로 나아가고 있다. 마이크론은 "당사는 처음으로 5년짜리 전략적 고객 계약(SCA) 체결을 완료했다"며 "이는 기존 장기계약과 달리 수년간의 구체적인 약정을 포함해 사업 가시성과 안정성을 높이는 구조"라고 강조했다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계도 이미 비슷한 동향을 보이고 있다. 전영현 삼성전자 부회장은 18일 정기 주주총회 현장에서 "고객사들과의 공급 계약을 분기, 연 단위가 아닌 3~5년간의 다년 공급 계약으로 전환하는 것을 추진하고 있다"고 밝힌 바 있다. SK하이닉스 역시 수년 간의 장기 공급을 논의 중인 것으로 알려졌다. 사안에 정통한 관계자는 "SK하이닉스가 글로벌 빅테크 기업들과 최소 3년 단위의 D램 공급 계약을 논의하고 있는 것으로 안다"며 "체결 시 공급 규모나 구체적인 계약 조건 등이 나오게 될 것"이라고 설명했다.

2026.03.19 09:03장경윤 기자

신세계아이앤씨, 이틀 연속 주가 급등…AI 데이터센터 수혜 기대감↑

신세계가 인공지능(AI) 데이터센터 진출을 선언한 가운데, 그룹의 대형 AI 인프라 사업에서 실제 구축·운영을 맡을 핵심 주체로 신세계아이앤씨가 주목받으며 시장 관심이 집중되고 있다. 18일 신세계아이앤씨는 전거래일 대비 5.97% 상승한 2만 3950원에 거래를 마치며 코스피 장을 마감했다. 전날인 17일에는 2만 2600원으로 상한가를 기록하며 29.81% 급등한 데 이어 이틀 연속 상승세를 이어갔다. AI 데이터센터 사업 기대감이 주가를 끌어올린 것으로 풀이된다. 앞서 신세계그룹은 16일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 리플렉션AI와 한국 소버린 AI 팩토리 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 250메가와트(MW) 규모 초대형 AI 데이터센터 건립 계획을 발표했다. 이는 국내 최대 수준으로, 업계에선 10조원 규모 이상 투자가 필요할 것으로 보고 있다. 이번 프로젝트에서 신세계아이앤씨는 그룹 내 IT 전문 계열사로서 서버·네트워크·클라우드 환경 설계 등 데이터센터 구축과 운영 전반을 담당할 것으로 예상된다. 회사는 이미 김포 데이터센터를 구축·운영한 경험을 보유하고 있어 그룹의 AI 인프라 전략을 실제로 구현할 수 있는 내부 실행 조직으로 평가된다. 업계에선 이번 사업이 단순 데이터센터 구축을 넘어 신세계아이앤씨의 사업 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 기존 시스템통합(SI) 중심에서 클라우드·AI 기반 플랫폼 사업자로 역할이 확대될 수 있다는 분석이다. 실제 신세계아이앤씨는 2025년 매출 6872억원, 영업이익 491억원을 기록하며 수익성을 개선했다. 저수익 사업을 정리하고 클라우드·AI 중심 사업 비중을 확대한 전략이 실적 개선으로 이어졌다는 평가다. 여기에 생성형 AI 개발 플랫폼 '스파로스 데브엑스'와 멀티 거대언어모델(LLM) 기반 'AI 허브' 등 자체 기술 고도화도 병행하며 그룹 내 디지털 전환뿐 아니라 외부 사업 확장 기반을 마련하고 있다. 이번 신세계그룹의 AI 데이터센터 프로젝트 발표는 이러한 전략을 가속하는 연장선이 될 것이라는 전망이 나온다. 그룹 내부적으로는 이마트·SSG닷컴 등 유통 계열사의 AI 전환(AX)을 지원하고 외부적으로는 AI 클라우드 및 맞춤형 모델 서비스까지 제공하는 풀스택 AI 사업자로 진화하는 로드맵이다. 다만 당장의 AI 데이터센터 시장 확대는 쉽지 않을 전망이다. 국내 시장은 이미 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트·구글 등 빅테크를 비롯해 삼성SDS·네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드·카카오엔터프라이즈 등 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP) 중심으로 재편돼 있어서다. 또 데이터센터 구축과 클라우드 사업 성공은 별개의 문제라는 지적도 나온다. AI 데이터센터를 활용한 외부 클라우드 사업을 추진함에 있어 대규모 전력 확보, 인허가, 고객 수요 확보 등 해결해야 할 과제도 적지 않다. 업계에선 그룹 차원을 넘어 고객 대상 서비스 상용화까지 최소 수년이 소요될 것으로 보고 있다. 그럼에도 이번 프로젝트는 신세계아이앤씨가 단순 SI 사업을 넘어 AI 인프라 중심 사업으로 확장하는 변곡점이 될 것으로 보인다. 주가 급등 역시 이러한 기대감이 반영된 결과로 풀이된다. 신세계아이앤씨 관계자는 "AI 데이터센터 사업과 관련한 구체적인 역할은 향후 그룹 차원에서 단계적으로 정해질 예정"이라고 밝혔다. 클라우드 업계 관계자는 "그룹 내부에서 사용하는 인프라와 외부 고객을 대상으로 서비스하는 클라우드는 전혀 다른 영역"이라며 "상품화·과금·보안 등 고객 중심 체계를 얼마나 빠르게 갖추느냐가 사업 성패를 좌우할 것"이라고 전망했다.

2026.03.18 18:31한정호 기자

AI에 실시간 소셜 트렌드 연동…바이브컴퍼니, '썸트렌드 MCP' 출시

바이브컴퍼니가 소셜 데이터를 기반으로 생성형 인공지능(AI) 분석 정확도를 높이는 데이터 인프라를 선보이며 AI 시장 공략에 나섰다. 상용 거대언어모델(LLM)에 실시간 트렌드 데이터를 연결해 기업 의사결정 활용도를 높인다는 전략이다. 바이브컴퍼니는 소셜 데이터 분석 서비스 '썸트렌드'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용한 '썸트렌드 MCP'를 출시했다고 18일 밝혔다. 이번 서비스는 국내 최초로 소셜 데이터 분석 MCP를 상용화한 사례로 평가된다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터를 연결하는 기술 표준으로, 기업은 챗GPT나 클로드 등 글로벌 LLM과 썸트렌드 MCP를 연동해 활용할 수 있다. 이를 통해 단순 정보 요약을 넘어 실제 비즈니스 전략 수립 단계까지 AI 활용 범위를 확장할 수 있다는 설명이다. 기존 LLM은 특정 산업이나 최신 트렌드에 대한 데이터 부족으로 일반적인 답변에 머무르거나, 정보 공백을 보완하는 과정에서 환각 문제가 발생하는 한계가 있었다. 썸트렌드 MCP는 정제된 소셜 데이터를 실시간으로 공급해 이같은 한계를 보완하고 AI의 추론과 분석을 데이터 기반으로 고도화한다. 특히 소비자 언어의 맥락을 분석하는 기능이 강점이다. 키워드와 함께 언급되는 연관어와 감성 반응을 종합적으로 분석해 소비자의 의도와 사용 맥락을 파악할 수 있도록 지원한다. 이를 활용해 기업은 시장 조사와 전략 수립 과정에서 보다 정교한 데이터 기반 의사결정을 수행할 수 있다. 시장 성장성도 크다. 시장조사업체 마켓닷유에스에 따르면 AI 데이터 분석 시장은 2033년 약 2361억 달러(약 350조원) 규모로 성장할 전망이다. 바이브컴퍼니는 썸트렌드 MCP를 기반으로 자사 서비스를 범용 AI 생태계 내 데이터 공급 인프라로 확장한다는 계획이다. 바이브컴퍼니 관계자는 "썸트렌드 MCP는 AI가 시장을 이해할 수 있도록 돕는 데이터 인텔리전스 인프라"라며 "엔터프라이즈 환경에서 활용 가능한 데이터 기반 AI 서비스를 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.18 16:42한정호 기자

리걸테크 진흥 논쟁…"변호사 일자리 위협 아닌 기회"

리걸테크가 변호사들의 일자리를 뺏을 것이라는 걱정은 기우라는 주장이 나왔다. 오히려 리걸테크가 도입되면 숙련된 변호사들은 AI를 활용해 시간과 비용을 줄일 수 있고, 양질의 로펌에서 사건을 수임받지 못해 실력에 공백이 생긴 초임 변호사들에게는 이를 채워줄 수 있다는 이유에서다. 소비자 측면에서는 법률 서비스에 대한 접근성을 증대시키는 효용을 얻을 수 있지만, 법률 공공 데이터에 판례를 사용할 때 발생하는 개인정보 문제를 해결해야 하고 담당 부처에 관련 조직과 예산 할당이 병행돼야 한다는 필요성도 대두됐다. 이해민 조국혁신당 의원과 AI특별위원회는 18일 서울 여의도 국회의원회관에서 '법률정보기술산업진흥 및 법률소비자 편익 증진에 관한 법률안 공청회'를 주최·주관했다. 이상용 건국대학교 법학전문대학원 교수가 좌장을 맡은 이번 공청회는 국내 리걸테크 진흥을 위한 개선 방향을 모색하고 정부·협회·시민단체 등 관계자들이 모여 의견교환의 계기를 만들고자 마련됐다. 시장조사업체 프리시던스 리서치에 따르면 전 세계 법률시장 내 생성형 AI 시장 규모가 지난해 기준 약 1억1768만 달러(약 1748억원)로 추산되며 매년 약 30%의 고성장을 거듭해 2035년에는 약 16억1044만 달러(약 2조 3932억원)에 이를 전망이다. 환영사에서 이 의원은 “법률이 국민의 서비스화가 돼야 법조계도 신뢰성을 높일 수 있고 문턱을 낮출 수 있다”며 “미국이나 독일, 일본 등은 이미 제도 정비를 다 해 리걸테크 사업이 융성하고 있으나 우리나라는 전 세계에서 맨 꼴찌로 뒤처져 있다. 리걸테크라는 세탁기를 두고 손빨래하는 시대착오적 관행은 바로 잡아야 한다”고 강조했다. “AI가 일자리 뺏는다는 생각은 기우…인간 역할 완전 대체 어려워” 발제를 맡은 김병필 한국과학기술원(카이스트) 기술경영전문대학원 교수는 개인적인 경험을 토대로 AI가 인간 변호사를 대체할 것이라는 걱정은 과도하다며 오히려 AI를 통해 이전보다 많은 업무를 할 수 있게 됐다는 관측을 내놨다. AI가 보편화된 이후 의뢰인들이 곧바로 변호사들에게 질문하기보다는 사용 중인 AI에 묻고 답한 결과를 숙지해 변호사를 찾는 방식으로 산업 양상이 변모했다는 것이다. 그러나 의뢰인들은 대표적인 리걸테크 플랫폼인 슈퍼로이어나 엘박스 등 국내법을 기반으로 제공되는 서비스를 이용할 수 없어, 소비자들 입장에서는 부정확한 글로벌 AI 서비스들만 사용할 수 밖에 없다며 현행법의 문제점을 꼬집었다. 또 국내 리걸테크 업체가 챗GPT와 비슷한 서비스를 제공할 경우 변호사법에 저촉되지만, 해외 AI 제조사들에게는 이 법이 적용되지 않는다며 국내 중소기업에 역차별이 될 수 있다고 지적했다. 현재의 법률 체계에서 소유 및 동업 구조 제한 등 규제 장벽, 소송 양측이 모두 AI를 도입하면 '군비 경쟁'이 생겨 AI가 인간 변호사를 대체하기에는 제약이 있다고 짚었다. 김 교수는 “이런 형태의 제약이 있기 때문에 인간의 역할이 완전히 없어져 버리는 일은 사실 상상하기 어렵다”며 “AI가 아무리 발전하고 진화한다고 해도 최종적으로 인간의 개입이 어느 선에 있을 수 밖에 없다. 판결은 결국 인간 법관이 내리는 것이고, 계약은 계약서의 내용을 전부 이해한 당사자들이 서명해야 체결되기 때문”이라고 진단했다. 리걸테크, 소비자 권리 행사 능력 함양…디지털 취약 계층 소외는 과제 토론에 참여한 정지연 한국소비자연맹 사무총장은 “소비자 관점에 현재 법률 서비스는 접근성이 떨어진다”며 “리걸테크는 단순한 편의가 아니라 협상력과 권리 행사 능력을 증대하는데 기여할 수 있다”고 강조했다. 특히, 정 사무총장은 이 의원의 발의안이 통과되면 법률 공공 데이터의 개발과 자동화된 서비스 신고제 도입 등 국가 책임 명문화와 소비자 접근성, 시장 확대 측면에서 긍정적인 효과가 있을 것을 예상했다. 다만, 알고리즘의 편향, 수수료 불투명성, 플랫폼 독과점, 디지털 취약 계층의 소외 등을 반드시 살펴봐야 한다고 제언했다. 반대로 김민철 부장판사는 판례를 법률 공공 데이터로 볼 수 있는지가 쟁점이 될 수 있다며 판례에 담긴 개인정보를 리걸테크 기업에 넘겼을 때 향후 어떤 문제가 나올지 모르는 위험성이 존재한다고 걱정했다. 구태언 법무법인 린 변호사는 “아직도 아날로그 산업인 법률 산업을 AI 산업으로 변화시켜야 할 과제가 있다”면서 AI 기본법과 같이 최소 규제를 통해 시장을 전환하겠다는 취지에 동감한다는 의사를 밝혔다. 그 중에서도 필요한 규제를 소위 말하는 '핀셋 규제'로 만들어 나가는 방식에 우리나라가 강점을 가질 수 있다고 덧붙였다. 법무부에는 리걸테크 관련 조직과 예산의 필요성을 역설했다. 강인선 검사는 법률 정보 기술 서비스 신고제 도입이라는 최소 규제가 필요하다는 입장이 있을 수 있지만, 되레 산업의 자유로운 발전을 저해할 수 있는 진입 장벽이 될 수 있다고 내다봤다. 이어 법률 공공 데이터 활용과 인증 제도 도입과 관련해서는 관계 기관과의 충분한 검토 및 협의가 필요하다고 언급했다. 박소영 국회 입법조사처 입법조사관은 “법안에서 정의하는 법률 정보 기술 서비스의 제공 범위와 기본 법안과의 관계를 명확히 할 필요가 있다”고 말했다. 아울러, 해당 법안이 서비스의 기반이 되는 법률 정보를 확보하는 측면에서 부족한 부분이 있다는 아쉬움도 드러냈다.

2026.03.18 16:26박서린 기자

CIO 74% "AI 성과 못 내면 직무 위기"…투자수익·책임 압박 심화

전 세계 최고정보책임자(CIO) 10명 중 7명이 인공지능(AI) 성과를 단기간 내 입증하지 못할 경우 직무 위기에 직면할 수 있다고 인식한 것으로 나타났다. AI 도입 확산과 함께 성과 검증과 책임 요구가 동시에 강화되는 '책임의 시대'에 진입했다는 분석이 나온다. 18일 데이터이쿠가 발표한 '2026년 CIO의 커리어를 좌우할 7가지 AI 의사결정' 보고서에 따르면 전 세계 CIO의 71%가 올해 상반기까지 AI 성과를 입증하지 못할 경우 관련 예산이 삭감되거나 동결될 가능성이 높다고 답했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 전 세계 9개국 CIO 600명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 CIO의 역할이 기술 도입을 넘어 성과 책임까지 확대되고 있다고 분석했다. 이번 조사 결과 CIO의 74%는 향후 2년 내 AI를 통해 측정 가능한 성과를 창출하지 못할 경우 자신의 직무가 위험해질 수 있다고 응답했다. 또 90%는 자신의 커리어가 AI 성과에 의해 좌우될 것이라고 인식하고 있었다. 이미 CIO의 95%는 이사회에 AI 성과를 보고하고 있으며 이 가운데 46%는 최소 월 1회 이상 관련 내용을 보고하는 것으로 나타났다. CIO의 85%는 자신의 보상이 AI 성과와 직접 연동될 것이라고 예상했으며 81%는 최고경영자(CEO) 역시 같은 기준이 적용될 것으로 전망했다. AI 도입 과정에서의 부담과 불확실성도 크게 나타났다. CIO의 74%는 최근 18개월 동안 선택한 AI 벤더나 플랫폼 결정에 대해 최소 한 번 이상 후회한 경험이 있다고 답했다. 62%는 CEO로부터 해당 결정에 대해 직접적인 질문이나 도전을 받은 경험이 있다고 밝혔다. 또 29%는 AI 성과를 충분히 설명하지 못해 반복적으로 정당성을 요구받은 경험이 있다고 응답했다. AI 투자에 대한 조직 내 인내심도 빠르게 줄어드는 것으로 조사됐다. CIO의 70%는 향후 12개월 내 AI 감사나 설명 가능성 관련 새로운 요구 사항이 등장할 것으로 예상했다. 85%는 설명 가능성 부족 등으로 인해 AI 프로젝트가 실제 운영 단계에서 지연되거나 중단된 경험이 있다고 답했다. 보고서는 "현재의 병목은 AI를 구축하는 데 있는 것이 아니라 이를 신뢰하고 관리하며 방어할 수 있음을 입증하는 데 있다"고 분석했다. 거버넌스 공백도 주요 위험 요인으로 지목됐다. CIO의 54%는 조직 내에서 승인되지 않은 '섀도 AI' 사용을 발견한 경험이 있다고 답했으며 82%는 직원들이 IT 부서의 통제 속도보다 빠르게 AI 애플리케이션을 개발하고 있다고 우려했다. 아울러 89%는 통제되지 않은 AI 접근이 심각한 기술 부채를 초래할 수 있다고 답했다. AI 에이전트 활용이 확대되는 가운데 관리 체계는 여전히 부족한 것으로 나타났다. CIO의 87%는 이미 AI 에이전트를 핵심 업무에 활용하고 있다고 답했지만, 전체 운영 상황을 실시간으로 파악할 수 있다고 응답한 비율은 25%에 그쳤다. AI 시장 변동성에 대한 우려도 제기됐다. CIO의 73%는 이른바 'AI 거품'이 붕괴될 경우 기업에 큰 혼란이 발생할 것으로 예상했으며 57%는 기업 생존 자체가 위협받을 수 있다고 답했다. 보고서는 올해를 AI가 경영 리더십을 시험하는 분기점으로 규정하고 설명 가능성, AI 에이전트 책임성, 기술 스택 유연성, 멀티 모델 거버넌스, 투자수익률(ROI) 증명 등 7가지 핵심 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라고 제시했다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "대부분의 조직이 예상했던 것보다 훨씬 빠른 속도로 실험 단계에서 책임 단계로 이동하고 있다"며 "압박은 현실적이고 시간은 촉박하지만 설명 가능하고 거버넌스가 가능한 AI 시스템을 구축하는 CIO에게 성공의 기회가 있다"고 말했다. 이어 "책임이 외부에서 강제되기 전에 스스로 설명하고 통제할 수 있는 AI 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.18 15:24한정호 기자

TI, 엔비디아와 AI 데이터센터용 800V DC 전력 아키텍처 공개

텍사스 인스트루먼트(TI)는 엔비디아의 800 VDC 레퍼런스 설계를 기반으로 구축된 차세대 AI 데이터센터를 위한 완전한 800V 직류(DC) 전력 아키텍처를 공개했다고 18일 밝혔다. 이 솔루션은 16일부터 19일까지 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리는 엔비디아 개발자 콘퍼런스 'GTC 2026'에서 선보이고 있다. 이를 통해 TI는 자사의 아날로그 및 임베디드 프로세싱 기술이 AI 데이터센터용 고전압 전력 시스템 구현에 어떤 역할을 하는지 제시한다. 카난 사운다라판디안 TI 고전압 제품 사업부 부사장 겸 총괄은 “TI의 800 VDC 아키텍처는 데이터센터 운영자들이 현재의 전력 과제를 해결하는 동시에 미래 AI 워크로드에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 핵심 기술"이라며 "TI는 엔비디아와의 협력을 통해 효율적이고 안정적으로 확장 가능한 AI 인프라 구축을 더욱 앞당기고 있다”고 말했다. AI 워크로드가 데이터센터의 전력 수요를 급격히 끌어올리면서 기존 전력 배전 아키텍처는 한계에 가까워지고 있다. TI의 800 VDC 아키텍처는 전체 전력 경로에서 변환 효율과 전력 밀도를 극대화하고 전력 구조를 단순화해, 보다 확장 가능하고 안정적인 AI 데이터센터 운영을 가능하게 한다. TI의 접근 방식은 800V에서 GPU 코어 전력까지 단 두 번의 변환 단계로 이뤄진다. 먼저 높은 피크 효율을 제공하는 컴팩트한 800V-6V 절연 버스 컨버터를 거친 뒤, 고전류 밀도를 갖춘 6V-1V 미만 다상 벅 솔루션으로 변환하는 구조다. 이처럼 간소화된 아키텍처는 엔비디아의 레퍼런스 설계를 보다 효율적으로 구현할 수 있도록 한다. NVIDIA GTC에서 공개된 TI의 800 VDC 전력 아키텍처 솔루션은 업계 선도 수준의 사양을 갖춘 다양한 레퍼런스 설계로 구성된다. 주요 설계에는 800V 레일의 입력 전력 보호를 위한 확장형 핫스왑 컨트롤러와, 통합 GaN 전력 스테이지를 적용해 컴퓨트 트레이 애플리케이션에서 97.6% 피크 효율과 2000W/in³ 이상의 전력 밀도를 구현하는 800V-6V DC/DC 버스 컨버터가 포함된다. 또한 첨단 GPU 코어용 6V-1V 미만 다상 벅 컨버터도 함께 제공되며, 이 솔루션은 기존 12V 설계 대비 더 높은 전력 밀도를 구현하고 듀얼 페이즈 전력 스테이지를 적용한 것이 특징이다. 이 외에도 TI는 AI 서버용 30kW급 800V 고전력 밀도 AC/DC 전원 공급 장치(PSU), EDLC 슈퍼커패시터 셀 기반의 800V 캐패시터 뱅크 유닛(CBU), 그리고 컴퓨트 트레이 전력 변환을 위한 800V-12V DC/DC 버스 컨버터를 함께 선보일 예정이다. AI와 엣지 컴퓨팅 확산으로 데이터센터 산업이 빠르게 성장하는 가운데, TI의 아날로그 및 임베디드 프로세싱 기술은 첨단 AI 워크로드를 효율적으로 구동 및 관리하는 데 필요한 핵심 기반을 제공한다. TI의 확장 가능한 반도체 포트폴리오는 솔리드 스테이트 트랜스포머(Solid-State Transformer)부터 사이드카, 서버 IT 랙, 냉각 배전 유닛에 이르기까지 다양한 영역에서 차세대 AI 인프라 구현을 뒷받침한다.

2026.03.18 14:28장경윤 기자

미스트랄AI, 주권 앞세운 AI 플랫폼 '포지' 공개…빅테크에 도전장

프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄AI가 기업이 자체 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 모델을 직접 구축할 수 있는 플랫폼을 공개하며 오픈AI·앤트로픽·구글 등과의 기업 시장 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 17일(현지시간) 테크크런치에 따르면 미스트랄AI는 엔비디아 연례 개발자 행사 'GTC'에서 기업이 자체 데이터를 활용해 AI 모델을 처음부터 학습·구축할 수 있는 플랫폼 '미스트랄 포지'를 발표했다. 포지는 기업 내부 문서, 업무 프로세스, 도메인 지식 등을 기반으로 AI 모델을 설계·학습할 수 있도록 지원한다. 기존 기업용 AI가 인터넷 기반 데이터로 학습된 범용 모델을 활용하면서 실제 비즈니스 맥락을 충분히 반영하지 못하는 한계를 겨냥했다. 현재 기업용 AI 시장은 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드, 구글 제미나이 등이 제공하는 범용 모델을 기반으로 파인튜닝이나 검색증강생성(RAG) 방식으로 활용하는 구조가 주류로 평가된다. 이 방식은 빠른 도입에는 유리하지만, 기업 고유 데이터나 복잡한 업무 환경을 완전히 반영하기 어렵다는 한계가 지적돼 왔다. 미스트랄AI는 이러한 접근 대신 모델을 처음부터 재학습하는 방식을 내세웠다. 이를 통해 특정 산업, 언어, 내부 정책 등에 최적화된 AI를 구축할 수 있으며 에이전틱 AI 시스템까지 자체적으로 설계할 수 있다는 설명이다. 특히 이번 서비스 출시로 미스트랄AI는 아마존 베드록, 마이크로소프트 애저 AI, 구글 버텍스 AI 등 글로벌 대표 클라우드 기업과도 경쟁 구도를 형성하게 됐다. 이들 서비스가 클라우드 기반 API 중심의 AI 제공에 집중하는 반면, 미스트랄은 온프레미스 환경까지 포함한 AI 주권 확보 전략을 전면에 내세웠다. 미스트랄AI는 기업이 자체 인프라에서 모델을 학습할 경우 데이터가 외부로 노출되지 않으며 모델 업데이트나 서비스 정책 변화에 따른 의존성도 줄일 수 있다고 강조했다. 이는 금융·국방· 공공기관 등 데이터 민감도가 높은 산업에서 경쟁력이 될 수 있다는 분석이다. 포지는 사전학습부터 파인튜닝과 강화학습까지 전체 모델 학습 주기를 지원하며 기업 내부 기준에 맞춰 지속적으로 모델을 개선할 수 있도록 설계됐다. 또 미스트랄AI 엔지니어가 고객사에 직접 투입돼 데이터 구성과 학습 전략을 지원하는 임베디드 AI 인력 모델도 제공한다. 회사에 따르면 이미 에릭슨·유럽우주국(ESA)·ASML 등 주요 기관이 초기 파트너로 참여했으며 정부·금융·제조·IT 기업을 중심으로 활용 사례가 확대되고 있다. 미스트랄AI는 이를 기반으로 기업용 AI 인프라 시장에서 존재감을 키운다는 목표다. 업계에선 이번 포지 출시가 단순 신제품 공개를 넘어 AI를 서비스로 소비하는 시대에서 AI를 직접 구축·소유하는 시대로의 전환을 겨냥한 전략적 행보라는 평가가 나온다. 엘리사 살라만카 미스트랄AI 제품 총괄은 "포지는 제품 자체에 합성 데이터 파이프라인을 생성하는 데 필요한 모든 도구와 인프라를 이미 갖췄다"며 "기업과 정부가 특정 요구사항에 맞춰 AI 모델을 맞춤 설정할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.03.18 14:19한정호 기자

[현장] 삼성SDS "6조원 현금으로 AI 투자 확대…전략적 M&A 병행"

삼성SDS가 6조원대 현금을 기반으로 인공지능(AI) 인프라 투자와 인수합병(M&A)에 속도를 내며 성장 전략을 본격화한다. 이준희 삼성SDS 대표는 서울 잠실 삼성SDS 캠퍼스에서 열린 제41기 정기 주주총회에서 "2026년은 AI와 클라우드 시장 주도권이 결정되는 중요한 시기"라며 "성장에 초점을 맞춰 투자와 사업 확대를 추진하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 현재 약 6조 4000억원 규모의 현금을 확보 중이며 이를 바탕으로 AI·클라우드 중심 사업 경쟁력 강화에 집중할 계획이다. 이 대표는 현금 활용 전략과 관련해 "성장을 위한 투자와 주주환원의 균형을 기본 원칙으로 하되, 당분간은 AI와 클라우드 중심 투자에 보다 무게를 둘 것"이라고 설명했다. 구체적으로는 ▲AI 데이터센터 등 인프라 투자 ▲전략적 M&A ▲주주환원 등 세 축으로 현금을 활용한다는 방침이다. 우선 AI 인프라 투자가 핵심이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터와 국가AI컴퓨팅센터 구축을 추진하고 있으며 올 1월 개소한 동탄 데이터센터 서관에도 그래픽처리장치(GPU) 기반 설비 투자를 확대하고 있다. 이를 통해 고성능 AI 서비스 제공 기반을 강화한다는 전략이다. 전략적 M&A도 병행한다. 회사는 업종 특화 IT 기업과 AI·보안·GPU 인프라 기술을 보유한 기업을 중심으로 투자 대상을 검토하고 있다. 물류 분야에서도 디지털 포워딩 경쟁력 강화를 위한 국내외 기업 투자에 나설 계획이다. 이 대표는 "최근 클라우드 사업이 인프라 중심에서 산업별 업무 시스템 중심으로 변화하고 있다"며 "이에 맞춰 AI 전환(AX)과 AI 중심 사업 포트폴리오를 강화하겠다"고 말했다. 주주환원 정책도 병행된다. 삼성SDS는 자사주 매입과 소각을 주요 수단으로 제시하며 투자와 환원의 균형을 유지하겠다는 입장이다. 이 대표는 "자사주 매입과 소각은 주주가치 제고를 위한 중요한 방법"이라며 "현금 흐름과 투자 계획을 종합적으로 고려해 적절한 시점에 실행하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 풀스택 전략을 기반으로 공공·금융 등 다양한 산업으로 AX 사업을 확대하고 AI 데이터센터 및 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 신규 성장 축으로 육성할 계획이다. 이 대표는 "DBO 사업을 통해 AI 서비스 확산 기반을 마련하는 한편, 스테이블코인과 피지컬 AI 등 신사업도 사업화를 전제로 검토해 미래 성장 동력 확보에 속도를 내겠다"고 강조했다.

2026.03.18 11:42한정호 기자

삼성전기, 하반기 휴머노이드 부품 양산 돌입…"시장 개화 빨라"

삼성전기가 미래 신성장동력인 '휴머노이드' 로봇 시장 진출을 자신했다. 현재 특정 고객사를 확보해, 올 하반기부터 일부 제품 공급을 위한 양산을 시작할 예정이다. 또다른 주력 사업인 반도체 패키지기판도 인공지능(AI) 수요 증가로 생산능력 증설을 계획 중이다. 장덕현 삼성전기 사장은 18일 서울 양재 엘타워에서 열린 제53기 정기주주총회에서 신사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. "MLCC 가격 인상 협의 중"…AI·전장·우주항공 등서 모두 각광 삼성전기는 지난해 매출 11조 3145억원으로 전년비 9.9% 증가했다. 창사 이래 최대 실적으로, AI 산업에 탑재되는 고부가 적층세라믹커패시터(MLCC)와 플립칩-볼그리드어레이(FC-BGA) 등 수요 급증 효과다. MLCC는 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는 전자부품이다. AI용 고전압 MLCC의 경우, 글로벌 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 채택이 늘어나는 추세다. 업계는 삼성전기가 올해 고성능 MLCC 가격을 인상할 것이라는 전망을 제기해 왔다. 장 사장은 "데이터센터에 쓰이는 MLCC 수급이 상당히 타이트해지고 있고, 원자재 가격도 상승해 공급자 위주 시장으로 바뀌고 있는 것 같다"며 "하반기로 갈수록 수급난이 심화될 것으로 보여 다양한 시나리오를 가지고 고객들과 협의 중"이라고 밝혔다. 또한 MLCC는 우주항공 분야에서도 적극 채용되고 있다. 장 사장은 "우주항공은 저궤도 위성과 중계기 역할을 하는 단말기가 있는데, 삼성전기는 두 분야 모두 미래 시장으로 보고 고객사에 일부 제품을 공급 중"이라고 말했다. 휴머노이드용 제품, 올 하반기 양산 시작 미래 신성장동력인 휴머노이드 시장 진출도 자신했다. 휴머노이드에는 센서 역할의 카메라모듈과 MLCC, FC-BGA 등이 대거 탑재될 전망이다. 장 사장은 "일부 제품의 경우 산업용 휴머노이드향으로 올 하반기부터 양산이 시작될 것"이라며 "국내외 기업들과 모두 협력 중으로, 휴머노이드에 대한 시장이 예상보다 더 빨리 오지 않을까 생각한다"고 강조했다. FC-BGA는 경우 생산능력 확대를 지속 논의 중이다. FC-BGA는 반도체 칩과 기판을 '플립칩 범프(칩을 뒤집는 방식)'로 연결하는 패키지기판이다. 기존 패키지에 주로 쓰이던 와이어 본딩 대비 전기적·열적 특성이 높다. 삼성전기의 경우, 올 하반기부터 FC-BGA 생산라인이 풀가동 체제에 접어들 것으로 관측된다. 장 사장은 "현재 FC-BGA는 고객사가 요구하는 물량이 당사 생산능력보다 50% 이상 많기 때문에 보완 투자와 일부 공장 확대 계획을 세우고 있다"고 말했다.

2026.03.18 10:30장경윤 기자

사방넷, 이커머스 마케팅 노하우 공유한다

치열해지는 이커머스 경쟁과 치솟는 마케팅 비용 속에서 셀러들을 위한 새로운 매출 돌파구가 제시된다. 다우기술(대표 김윤덕)이 운영하는 쇼핑몰 통합관리 서비스 '사방넷'은 이달 27일 강남구 삼성동 섬유센터 2층 A룸에서 멀티채널 운영 브랜드 대상 오프라인 세미나 '하나로 연결하는 이커머스 혁신, 사방넷 2.0'을 개최한다. 이번 세미나는 단순한 쇼핑몰 연동 및 관리 기능을 넘어, 커머스 데이터를 기반으로 매출 성장을 이끄는 데이터&브랜딩 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 사방넷 2.0에 축적된 커머스 데이터를 분석해 매출 전략을 도출하고, 고객관계관리(CRM) 마케팅을 통해 충성 고객을 확보하는 실전 방법을 소개한다. 첫 번째 세션은 '잘 나가는 셀러의 판매 전략: 사방넷 2.0을 활용한 커머스 데이터 통합관리'를 주제로 열린다. 사방넷과 AI 데이터 분석 플랫폼 '라플라스'가 연사로 참여해 커머스 데이터를 AI가 분석 가능한 구조로 전환하는 방법과 수익성 분석 전략, 실제 활용 사례를 공유할 예정이다. 두 번째 세션은 '발견형 쇼핑 시대, 비싼 광고비 대신 메시지로 매출 전환하는 CRM 마케팅'을 주제로 진행된다. 고객 데이터 분석 및 마케팅 플랫폼 '와이즈트래커'와 카카오톡 챗봇 기반 CRM 마케팅 솔루션 '챗봇나우'가 연사로 참여해 자사몰 유입 고객의 행동 데이터 기반 알림톡 마케팅과 오픈마켓 고객을 자사 브랜드 고객으로 전환하는 카카오톡 채널 CRM 전략을 소개할 예정이다. 강연 종료 후에는 연사들과의 질의응답이 진행되며, 참여 브랜드 간의 네트워킹과 파트너사 개별 상담 시간도 별도로 마련된다. 다우기술 커머스부문 김정우 부문장은 “이번 세미나는 사방넷 2.0의 진화된 기능과 업계 최고 파트너사들의 인사이트가 만나는 자리인 만큼, 셀러들이 치열한 시장에서 한 단계 더 도약할 수 있는 강력한 판매 전략을 얻어 가길 바란다”고 말했다.

2026.03.18 10:12백봉삼 기자

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