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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 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

"소나무 수백만 그루 효과"…롯데이노베이트, 데이터센터 '초고효율' 국책과제 참여

롯데이노베이트가 데이터센터 에너지 효율 혁신과 탄소중립 실현을 위한 국가연구개발과제에 본격 착수한다. 이를 통해 차세대 열관리 기술을 선점하고 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 한층 강화한다는 전략이다. AI 확산에 따라 고성능 GPU 도입이 빠르게 늘어나는 가운데 데이터센터의 전력 효율과 열관리 경쟁력이 사업 성패를 좌우하는 핵심 요소로 떠오르면서다. 롯데이노베이트는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발'의 일환인 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단 주관 컨소시엄에 합류했다고 2일 밝혔다. 최근 AI 산업의 급성장으로 고성능 GPU(그래픽처리장치) 도입이 급증하면서 데이터센터의 랙(Rack)당 전력 밀도가 전례 없이 높아지고 있다. 전력 밀도 상승은 곧바로 탄소 배출량 증가로 이어지기 때문에, 기존 공랭식(가공 공기를 이용한 냉각) 방식의 한계를 극복하고 데이터센터 운영 효율(PUE·전력효율지수)을 개선할 차세대 열관리 기술 도입이 시급한 실정이다. 이번 연구개발과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지를 획기적으로 절감하고 탄소중립을 달성하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 ▲광센싱 기반 분포형 온도 센서(DTS) 및 AI 열관리 시스템 ▲고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발 ▲실제 데이터센터 기반의 실증 등 핵심 기술의 조기 확보에 중점을 둔다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱과 AI 기술을 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 통해 기존 냉각 방식의 한계를 뛰어넘겠다는 구상이다. 이번 컨소시엄에는 주관기관인 아주대를 비롯해 롯데이노베이트, 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트가 참여하며, 향후 약 5년간 공동으로 세부 연구과제를 수행할 예정이다. 롯데이노베이트는 자사가 운영 중인 데이터센터를 기반으로 실증 및 검증을 전담하며, 전력효율지수인 PUE를 1.2 이하로 낮추는 것을 최종 목표로 삼았다. 표준적인 데이터센터의 PUE가 1.5 수준인 것을 감안하면 압도적인 효율이다. 실제로 서울과 용인 등 롯데이노베이트의 자사 데이터센터에 이 기술을 우선 적용해 PUE 1.2를 달성할 경우, 연간 약 2만 2,000톤의 탄소 배출 감축 효과가 기대된다. 나아가 기후에너지환경부 자료에 따른 2025년 국내 데이터센터 연간 전체 전력 소모량(약 8.2TWh)을 기준으로 이를 전국에 확대 적용할 경우 연간 68만 4000톤에 달하는 탄소 배출을 줄일 수 있을 것으로 분석된다. 롯데이노베이트는 이번 과제를 통해 확보한 고효율 열관리 핵심 기술을 자사의 핵심 비즈니스인 DBO 사업 모델에 적극 고도화할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영에 이르는 전 과정에 친환경 고효율 솔루션을 빌트인(Built-in) 형태로 결합해 차별화된 수주 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 안정적인 운영을 넘어 에너지 효율과 열관리 기술이 곧 기업의 핵심 경쟁력이 되는 시대"라며 "이번 국가연구개발과제를 통해 확보할 세계 최고 수준의 기술력을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 친환경 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 강조했다.

2026.06.02 10:59남혁우 기자

"One AI로 실질적 성장 이끈다"...글로벌 B2B 컨퍼런스 'CIS 2026' 17일 개최

AI를 도입한 기업과 AI로 성과를 내는 기업 사이의 격차는 갈수록 벌어지고 있다. 전자가 기술의 존재를 인지하고 있는 단계라면, 후자는 기술을 조직의 언어로 변환해 업무 흐름 안에 깊숙이 내재화한 단계다. 그 차이를 만드는 것은 단순히 더 나은 AI 모델이 아니라, 명확한 전략과 실행 체계다. 지디넷코리아가 이달 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 개최하는 'CIS 2026(Convergence Insight Summit 2026)'은 바로 이 간극을 좁히기 위한 자리다. 단순한 기술 트렌드 소개가 아닌, 실제 글로벌 기업에서 검증된 전략과 시행착오를 극복한 경험, 그리고 지금 당장 실행에 옮길 수 있는 구체적 방법을 한자리에서 공유한다. 오전에는 총 7개의 키노트 세션이 진행된다. 워카토 코리아는 S&P 500 글로벌 기업 사례를 바탕으로 AI 에이전트가 실제 조직에서 작동하기 위한 Enterprise AI Orchestration 전략을 라이브 데모와 함께 공개하고, 바이브컴퍼니는 소셜·금융·뉴스 등 도메인 특화 데이터를 MCP 기반으로 AI에 연결해 실무 정확도를 높이는 데이터 패러다임 전환 방법론을 제시한다. 레노버는 AMD 기반 수냉식 시스템을 활용한 저전력 고성능 AI 인프라 전략을, ASCENT AI는 브랜드가 무엇을 준비해야 하는지, 소비자 인텐트 데이터를 기반으로 한 브랜드 성장 공식을 소개한다. 크리젠은 생성형 AI를 단발성 툴이 아닌 대량 실험 구조로 내재화한 AI 마케팅 엔진 구축 사례를 소개한다. HPE Korea는 Agentic AI와 개방형 연결 기반으로 사일로 환경을 극복하고, 운영 효율과 비즈니스 속도를 동시에 혁신하는 전략을 소개한다. Red Hat은 AI를 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장하는 전략과 함께, 보안과 거버넌스를 포함한 엔터프라이즈 AI 아키텍처의 구현 방향에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 특히 이번 오후 프로그램은 3개의 트랙으로 편성되어 IT 혁신 전략, 데이터 및 마케팅 인사이트, 그리고 통합 비즈니스 전략에 이르기까지 참관객들이 각자의 업무 영역에 맞는 인사이트를 확인하고 실행 가능한 AI전략을 완성할 수 있도록 구성됐다. A트랙에서는 '비즈니스를 위한 IT 혁신'을 주제로 자다라 코리아, 파수 AI, 나무기술이 발표에 나선다. 자다라 코리아는 퍼블릭 클라우드 의존에서 벗어나 비용 통제권과 데이터 주권을 되찾는 '전략적 클라우드 송환'의 실무 방법론을 소개하고, 파수 AI는 단순 업무 보조부터 에이전트 오케스트레이션을 통한 경영 혁신으로 이어지는 단계별 로드맵을 바탕으로, 비즈니스 성과를 극대화할 실행 전략을 공유한다. 나무기술은 AI를 접목해 복잡한 가상화 시스템 관리를 단순화하고, 운영자가 보다 직관적으로 인프라를 운영·관리할 수 있는 혁신적인 디지털 워크스페이스 환경 구축 사례를 소개할 예정이다. B트랙에서는 '데이터 & 마케팅 인사이트'를 주제로 플래티어, 카테노이드, SK AX가 발표에 나선다. 플래티어는 글로벌 흐름과 한국 소비자 행태 변화를 짚어보고, Zero-Click 시대를 준비하는 두 가지 전선과 상품 데이터 관리 전략을 소개한다. 카테노이드는 숏폼이 상품 발견, 브랜드 경험, 구매 전환을 어떻게 바꾸고 있는지 주요 커머스 사례와 온사이트 활용 전략을 소개할 예정이다. 이어서 SK AX는 멀티 페르소나와 도메인 지식을 결합한 Agentic Platform으로 조직의 경험과 판단력을 체화한 자율형 AI Worker를 어떻게 현실로 만들어가는지 그 비전과 기술을 공개한다. C트랙에서는 '통합 비즈니스 전략'을 주제로 토스랩, BHSN, Odoo가 발표에 나선다. 토스랩은 42만 팀이 활용하는 협업 플랫폼 잔디가 사내 데이터를 AI로 연결해 의사결정을 지원하는 생산성 플랫폼으로 진화한 여정을 공유하고, BHSN은 계약 검토·승인·이행관리 등 실제 업무 흐름 안에서 AI가 작동하는 사례를 통해 PoC의 벽을 넘어서는 구체적인 돌파구를 제시한다. Odoo는 오픈소스 모듈형 플랫폼으로 CRM, ERP, 세일즈 데이터를 통합할 수 있는 전략에 대해 소개할 예정이다. 마지막 클로징 세션은 SK텔레콤 김인수 AI CEO가 'SK텔레콤이 AI Native Company로 가는 여정 - AX Leadership이 만드는 변화'를 주제로 무대에 오른다. 단순한 기술 성공 사례가 아닌, 거대 통신·AI 기업이 스스로를 어떻게 재설계했는지를 담은 발표를 통해 경영진과 AX 전략 담당자 모두에게 깊은 인사이트를 제공할 것으로 기대된다. 이번 CIS 2026은 국내외 17개 기업과 함께 준비한 발표 세션 외에도 다양한 부스 전시와 참여형 이벤트, 사전등록자 대상 경품 혜택까지 마련돼 있어, 실무자들에게 유익함과 재미를 동시에 제공할 것으로 기대된다. 자세한 내용과 등록은 [☞공식 웹사이트]를 통해 확인할 수 있다.

2026.06.02 10:58류승현 기자

인젠트, 데이터 웨어하우스 운영 최적화 해법 제시

인젠트가 데이터 웨어하우스(DW) 운영비 증가와 분석 속도 저하 문제를 해결할 전략을 공개했다. 인젠트 프리미엄 웨비나를 통해 '엑스퍼디비 웨어하우스(eXperDB Warehouse)'를 활용한 최적화 방안과 실제 적용 사례를 상세히 소개했다고 2일 밝혔다. DW 운영 과정에서 발생하는 비용과 성능 문제를 해결하기 위해 마련된 이번 행사에는 인젠트 박병규 상무와 조연철 상무가 연사로 나섰다. 조 상무는 "데이터 플랫폼이 단순 저장소에서 AI 중심 운영체계로 진화하고 있다"고 진단했다. 이어 기업이 직면한 과제로 비용 폭발과 성능 저하, 벤더 종속성 등을 꼽았다. 인젠트는 해결책으로 분석 업무를 위한 다양한 워크로드를 지원하는 엑스퍼디비(eXperDB) 라인업을 제시했다. 웨비나에서는 세 가지 실제 업무 적용 사례를 발표했다. 먼저 상용 DW 환경을 자사 제품으로 전환해 총소유비용(TCO)을 줄인 마이그레이션 사례를 공유했다. 이어 실시간 운영과 분석을 동시에 수행하는 에이치티에이피(HTAP) 구현 방안을 소개했다. 마지막으로 정형·비정형 데이터를 통합해 AI 서비스와 연계하는 데이터허브 구축 구조를 설명했다. 인젠트는 엑스퍼디비 웨어하우스의 주요 기능도 함께 공개했다. 이 제품은 대규모 데이터 분석에 특화한 대용량 병렬 처리 기능을 제공한다. 컬럼 방식 스토리지와 압축 기능을 갖춰 저장 효율성과 읽기 성능이 뛰어나다. 노드 기반 아키텍처를 통해 확장성과 고가용성도 보장한다. 행사 후반부에는 데이터 저장 구조와 이력 관리를 보여주는 데모 시연을 진행했다. 이형배 인젠트 대표는 "이번 웨비나를 통해 데이터 플랫폼 운영 과정에서 고려해야 할 비용, 성능, 신뢰성 확보 방안과 함께 AI 시대에 대응하기 위한 데이터 플랫폼 구축 전략을 공유했다"며 "앞으로도 엑스퍼디비 웨어하우스를 비롯한 데이터 플랫폼 기술과 활용 사례를 지속적으로 소개하며 고객들의 데이터 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 말했다.

2026.06.02 10:46남혁우 기자

"모든 AI 처리에 고성능 GPU만 쓰지 않는다... CPU 역할 ↑"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] "AI 시대는 GPU의 시대라는 인식이 보편적이다. 그러나 에이전틱 AI가 확산되면서 상대적으로 주목받지 못했던 CPU의 중요성은 더 커질 것이다." 1일(현지시간) 오후, 대만 타이베이 험블하우스 내 인텔 행사장에서 각국 기자단과 만난 아닐 난두리 인텔 데이터센터그룹 AI 제품 및 GTM 담당이 이렇게 강조했다. 그는 이날 생성 AI가 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트형 AI로 진화하면서 데이터센터 구조 자체가 변화하고 있다고 설명했다. 아닐 난두리 담당은 "AI가 코드를 생성하면 CPU가 이를 컴파일하고 실행하며 오류를 검증한 뒤 다시 모델에 피드백을 보내는 과정을 반복한다"며 "에이전트가 복잡해질수록 GPU뿐 아니라 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 전반의 중요성이 함께 커지고 있다"고 말했다. "AI 산업, 성능 경쟁에서 효율 경쟁으로 이동중" 아닐 난두리 담당은 "기업들이 AI 인프라 구축 과정에서 경쟁적으로 GPU와 메모리를 투입하며 성능을 높이는 데 치중했다. 그러나 GPU 공급 부족과 메모리 가격 상승, 전력·냉각 등 에너지 비용 증가로 총소유비용(TCO)이 중요한 과제가 됐다"고 설명했다. 이에 따라 기업들은 GPU 활용률, CPU 활용률, 메모리 사용량, 네트워크 병목 현상 등을 종합적으로 고려하며 데이터센터 전체 효율을 최적화하는 방향으로 움직이고 있다. 인텔 역시 AI 산업이 '성능 경쟁'에서 '효율 경쟁'으로 이동하고 있다고 판단한다. 아닐 난두리는 "단순히 더 많은 연산 자원을 투입하던 방식은 이제 더 이상 지속 불가능하다. 현재 보유한 인프라를 대상으로 얼마나 더 많은 성능을 효율적으로 끌어내는 지가 중요하다"고 밝혔다. CPU·GPU·가속기 공존하는 '이기종 컴퓨팅' 보편화 전망 현재 업계는 AI 데이터센터에서 CPU와 GPU에 더해 특정 분야 처리에 특화된 저전력·고효율 시스템반도체(SoC), 가속기 등이 공존하며 주요한 연산을 처리하는 '이기종 컴퓨팅' 구조가 주류가 될 것으로 보고 있다. 아닐 난두리 담당 역시 "AI는 더 이상 하나의 컴퓨팅 아키텍처만으로 해결할 수 있는 문제가 아니다. CPU 역시 오케스트레이션과 에이전트 구동, 검증을 담당하며 여기에 내장된 다양한 가속기도 특정 작업에서 높은 효율을 제공할 것"이라고 말했다. 특히 오케스트레이션 기술 중 엔비디아 다이나모, SG랭, LLM-D 등 실행하는 작업에 가장 적합한 하드웨어로 워크로드를 자동 배분하는 소프트웨어가 개발중이다. 아닐 난두리 담당은 "앞으로는 소프트웨어가 스스로 가장 효율적인 컴퓨팅 자원을 선택해 워크로드를 배치할 것이며 이 분야에서 향후 1년간 큰 혁신이 일어날 가능성이 높다"고 예상했다. "일부 AI 워크로드, CPU만으로도 충분히 해결 가능" 최근 소형언어모델(SLM)과 증류 모델(DM)이 발전하고 CPU 내 AI 연산을 위한 명령어가 추가되며 CPU의 AI 처리 속도도 높아지고 있다. 일부 AI 워크로드는 CPU만으로도 충분히 처리할 수 있는 수준으로 평가된다. 아닐 난두리 담당은 "모든 AI가 최고급 GPU를 필요로 하는 것은 아니다. 전통적인 머신러닝이나 산업용 분석 응용프로그램은 여전히 CPU가 더 효과적"이라고 말했다. 이어 "인텔 제온 프로세서는 이미 AI 처리에 특화된 명령어인 '고급행렬확장(AMX)' 등을 내장하고 있다. 향후에는 CPU 내부와 외부의 다양한 가속기를 소프트웨어가 효율적으로 활용하는 방향으로 발전할 것"이라고 덧붙였다. "제온6+, AI 데이터센터 변화 대응 위한 제품" 인텔은 이날 오전 클라우드·통신사, 에이전틱 AI 등 대규모 코어 작동이 필요한 환경을 겨냥한 서버·데이터센터용 프로세서 '제온6+'를 정식 출시했다. 세 환경 모두 높은 처리량과 연산 밀도가 중요시되는 스케일아웃 환경이라는 공통점을 지녔다. 아닐 난두리 담당은 "제온6+는 비용 절감과 에이전틱 AI 증가에 따른 CPU 연산량 증가, TCO 절감 등 변화하는 AI 데이터센터 요구사항을 충족하는 데 적합한 제품"이라고 설명했다. 이어 "AI 시대의 경쟁은 더 이상 GPU 숫자만으로 결정되지 않는다"며 "CPU와 GPU, 네트워크, 메모리, 스토리지를 어떻게 균형 있게 활용하느냐가 차세대 AI 인프라의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.

2026.06.02 09:39권봉석 기자

2조 5000억 세금 손실...오하이오주, 데이터센터 규제 착수

미국 오하이오주가 세수 확보와 재정 부담 완화를 위해 데이터센터에 제공하던 세제 혜택을 전면 중단했다. 인공지능(AI)과 클라우드 인프라 확장으로 데이터센터가 급증하면서 주 정부의 재정 손실이 통제 불능 수준에 도달했기 때문이다. 2일 마이크 드와인 오하이오주지사는 주 조세감면심의기구에 신규 데이터센터 판매세 면제 신청에 대한 심사를 중단할 것을 지시했다고 오하이오 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 주 정부는 기존 세제 혜택 중심의 정책을 원점에서 재검토하고, 데이터센터 산업이 지역 재정과 인프라에 미치는 영향을 고강도로 재조사할 방침이다. 미국 비영리 연구단체 굿잡스퍼스트에 따르면 오하이오주가 지난 2025년 한 해 동안 데이터센터 판매세 면제로 입은 세수 손실은 15억 달러(약 2조 5000억원)를 넘어섰다. 이는 주 정부가 당초 예상했던 추정치인 1억 3600만 달러의 11배에 달하는 규모다. 직전 연도 손실액인 5억 5500만 달러와 비교해도 1년 사이에 세수 낭비 규모가 3배 가까이 폭증했다. 오하이오주의 세제 혜택은 데이터센터 건물 자재뿐 아니라 서버 랙, 냉각 장치 등 내부 핵심 인프라 장비까지 모두 포함해 업계에서 가장 고비용 구조로 꼽혀왔다. 이로 인해 오하이오주는 버지니아, 텍사스, 조지아에 이어 데이터센터 보조금으로 연간 10억 달러 이상을 지출하는 미국 내 4대 주로 이름을 올리게 됐다. 올해 조지아주의 보조금 규모는 25억 달러에 달할 전망이다. 정부 보조금이 세계에서 가장 부유한 빅테크 기업의 인프라 구축 비용을 대납하는 데 쓰이고 있다는 비판도 거세지고 있다. 인디애나주의 경우 데이터센터 세제 혜택으로 연간 6억 5500만 달러의 세수를 잃고 있으며, 이 중 5억 6100만 달러가 아마존에 집중된 것으로 확인됐다. 시민들의 반발도 확산하는 추세다. 오하이오주에서는 25메가와트(MW) 이상의 전력을 소비하는 데이터센터 건설을 주 헌법으로 금지하자는 서명 운동이 시작돼 5주 만에 2만 5000명이 참여했다. 네바다, 캘리포니아, 메릴랜드 등 미국의 다른 주요 지역에서도 주민 투표를 통해 데이터센터 설립을 제한하려는 움직임이 본격화하고 있다. 여야 간 정치적 공방도 가열되는 양상이다. 민주당 측은 과도한 세제 혜택과 전력 시장 가격 압박, 데이터센터 유치 과정의 밀실 행정 등을 강하게 문제 삼고 있다. 반면 공화당 일각에서는 전기요금 인상이 화석연료 발전소 폐쇄 탓이라며 빅테크 기업을 옹호하고 있어 향후 전력망 투자 비용을 누가 부담할지를 두고 진통이 예상된다. 마이크 드와인 주지사는 과도한 세제 혜택 등에 대한 지적에 대해 "우리가 해온 조치 중 투명하지 않은 것은 없다"고 답했다. 이어 "현재 정부 차원에서 이 사안을 면밀히 검토하고 있으며 향후 구체적인 입장을 밝힐 것"이라며 "의회 특별위원회 역시 증거를 수집하고 다양한 의견을 청취하는 현명한 절차를 밟아야 한다"고 덧붙였다.

2026.06.02 09:30남혁우 기자

인텔 "에이전틱 AI 시대, CPU 중요성 다시 커진다"

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 생성 AI와 AI 모델 훈련에 집중되던 데이터센터와 연산 수요가 에이전틱 AI 워크로드와 자체 개발 AI 모델을 활용한 추론으로 옮겨가고 있다. 인텔이 1일(현지시간) 정식 출시한 서버·데이터센터용 프로세서 '제온6+'는 클라우드·통신사, 에이전틱 AI 등 대규모 코어 작동이 필요한 환경을 겨냥했다. 세 환경 모두 높은 처리량과 연산 밀도가 중요시되는 스케일아웃 환경이라는 공통점을 지녔다. 1일 오전 대만 타이베이 험블하우스 내 행사장에서는 케보크 케치치안 인텔 데이터센터그룹 총괄을 비롯해 주요 업계 관계자들이 참석한 가운데 AI 워크로드 변화 속 제온6+의 방향성에 대한 패널 토론이 진행됐다. AI 처리 과정에서 CPU 역할 확대 가속 다니엘 허우 기가컴퓨팅 CEO, 마그누스 에버브링 에릭슨 아태지역 CTO, GPU 클라우드 서비스 기업인 GMI클라우드의 유징 치엔 엔지니어링 부사장 등은 "AI 처리 과정에서 CPU의 역할이 다시 커지는 등 중요도가 높아졌다"고 입을 모았다. 다양한 AI 에이전트가 데이터를 처리하고, 네트워크·스토리지·메모리를 조율하며, GPU 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 강력한 CPU가 필수적이다. 케보크 케치치안 인텔 총괄은 "AI 시대에도 제온은 여전히 제어판이자 기반 인프라가 될 것"이라고 강조했다. AI 에이전트 훈련 위한 환경 조성에도 CPU 필수 과거 AI 인프라 논의의 중심에는 GPU가 있었다. 그러나 에이전틱 AI 확산은 CPU 수요를 구조적으로 늘리고 있다. 위징치엔 GMI클라우드 부사장은 "최근 대형 AI 기업들은 단순히 데이터를 입력하는 사전학습보다 강화학습 기반 후처리에 더 많은 자원을 투입하고 이 과정에서 실제 인터넷 환경을 본딴 대규모 샌드박스 환경이 필요하다"고 설명했다. 이어 "AI 에이전트가 작동하는 환경을 CPU가 만들고 있으며 에이전트 밀도를 높일 수록 학습 속도와 서비스 효율성이 크게 향상된다"고 덧붙였다. "제온6+, 통신사업자의 전력 효율 향상" 마그누스 에버브링 에릭슨 CTO는 "향후 디지털 생태계는 AI와 클라우드, 모바일 네트워크 삼각축으로 구성되며 이동통신망은 AI 서비스를 전달하는 핵심 플랫폼이 될 것"이라고 설명했다. 문제는 폭증하는 트래픽이다. 에릭슨은 향후 10년 동안 이동통신 트래픽이 10~15배 증가할 것으로 전망한다. 마그누스 에버브링 에릭슨 CTO는 "통신사업자에게 가장 중요한 것은 효율성과 예측 가능성이며 제온6+는 성능 대비 전력 효율을 크게 향상시키면서도 장기적인 네트워크 확장성을 제공한다"고 평가했다. 그는 기지국 인근 엣지 데이터센터부터 지역 거점, 중앙 데이터센터까지 다양한 환경에서 동일한 소프트웨어 아키텍처를 유지할 수 있다는 점도 장점으로 꼽았다. "코어 밀도 향상으로 데이터센터 전력 절감 가능" AI 데이터센터가 끌어다 쓰는 막대한 전력이 향후 확장을 가로막는 가장 큰 문제가 될 것이라는 우려가 커지고 있다. 이날 패널들도 AI 데이터센터의 전력 효율성을 당면 과제로 지적했다. 패널들은 제온6+의 높은 코어 밀도와 랙당 처리량을 핵심 가치로 평가했다. 동일한 전력량 안에서 더 많은 AI 에이전트를 운영하고 더 많은 샌드박스를 생성하는 동시에 절감된 전력을 GPU로 돌릴 수 있기 때문이다. 케보크 케치치안 인텔 총괄은 "이제 업계는 단순 코어 수가 아니라 랙 단위에서 얼마나 많은 AI 에이전트를 처리할 수 있는지를 평가하기 시작했다"며 "에이전트 밀도와 전력 효율이 새로운 평가 기준이 될 것"이라고 설명했다.

2026.06.02 06:56권봉석 기자

차의과대 AI정보의학연, 헬스데이터의 가치 평가 국제표준 개발

건강 데이터의 객관적 가치를 평가하는 국제 표준 개발이 추진된다. 차의과학대학교 AI정보의학연구소는 산업통상부 국가기술표준원(전문기관: 한국산업기술기획평가원)으로부터 국가표준기술력향상사업 '헬스 데이터 AI학습 촉진 글로벌 교류 활성화를 위한 헬스 데이터 가치 평가 방법 국제표준 개발' 과제에 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제는 AI 시대 핵심 자산으로 부상한 헬스 데이터의 객관적 가치 산정 체계를 국제표준화하기 위한 국가 차원의 연구개발 사업으로, 향후 ISO 국제표준 기술규격인 'ISO/PWI TS 26040'(Health Informatics — Model to Health Data Valuation) 제정을 위한 핵심 기반으로서 추진된다. 총괄연구개발기관은 차의과대 AI정보의학연구소이며, 연구책임자는 김명관 연구교수다. 공동연구개발기관으로는 표준화 전문기업 플라잉마운틴과 강원대학교(이병기 교수)가 참여한다. 앞서 차의과학대학교 AI정보의학연구소의 김명관 연구교수가 제안한 '헬스 데이터 가치 평가 모델은 2025년에 국제표준기구(ISO/TC 215, Working Group 1 - Architecture, FRAMEworks and Models)에서 기술규격(TS)의 신규작업안(PWI)으로 공식 채택된 바 있다. 연구진은 이번 사업을 통해 ▲헬스 데이터 가치 평가 모델의 국제표준 기술규격 제정 ▲AI 학습을 촉진하기 위한 글로벌 헬스 데이터 교류를 위한 가치 평가 국제표준 프레임워크 고도화 ▲헬스 데이터 가치 평가 체계를 공식적으로 소개하는 글로벌 브랜드 웹사이트를 구축 ▲의료기관·기업·연구기관이 보유한 헬스 데이터의 경제적·산업적 가치를 평가할 수 있는 AI 기반 웹 서비스 개발 ▲국가 간 데이터 거래 및 교류 활성화를 위한 기준 체계 정립 ▲정책·제도화 연구 등을 수행할 계획이다. 헬스 데이터는 일반 데이터와 달리 의학적 특수성(질병 발생 분포 및 데이터 생성 특성 등), 정형 데이터 뿐만이 아닌 비정형 데이터(X-Ray 이미지, 의료기록 자연어, 심전도 시그널 등)의 높은 비중, 개인정보 민감성 등의 특징으로 기존 산업 데이터와 동일한 가치 평가 방식 적용에는 한계가 있었다. 김명관 차의과학대학교 AI정보의학연구소 연구교수는 “AI 시대에서 헬스 데이터는 단순 정보가 아니라 국가 경쟁력과 산업 혁신을 결정하는 핵심 전략 자산”이라며 “이번 과제를 통해 헬스 데이터 가치 평가 국제표준화를 실질적으로 주도하고, 글로벌 의료 AI 생태계에서 대한민국이 기준을 제시할 수 있도록 추진할 계획”이라고 밝혔다.

2026.06.01 17:53조민규 기자

"흩어진 에너지 사용 정보 한번에 확인"...에너지 마이데이터 시행

앞으로 흩어져 있던 에너지 사용 정보를 한번에 확인하고 맞춤형 절감서비스를 제공받는 것이 가능해진다. 개인정보보호위원회는 국민이 자신의 에너지 사용 정보를 보다 주도적으로 활용할 수 있게 하는 에너지 분야 마이데이터 제도를 이달 1일부터 시행한다고 밝혔다. 이번 제도 시행은 지난해 3월 전 분야 마이데이터 제도 도입 이후 의료·통신 분야를 우선 시행한 데 이어, 국민 생활과 밀접한 에너지 분야로 개인정보 전송요구권 적용 범위를 확대한 것이다. 이에 따라 정보주체는 가스·전기 등 에너지 사용 관련 개인정보를 본인이 원하는 기관이나 서비스 사업자에게 안전하게 전송해 활용할 수 있게 된다. 개인정보위는 마이데이터 우선 도입 대상으로 국민 생활과 밀접한 10대 중점분야(의료, 통신, 에너지, 교육, 고용, 문화·여가, 복지, 교통, 부동산, 유통)를 선정하고, 단계적으로 확대를 추진하고 있다. 도시가스 사업자, 한국전력공사 등 에너지 공급기관이 정보전송자 대상이다. 전송 대상 정보는 가스·전기 사용량, 요금 정보, 에너지 사용량 등 국민 생활과 밀접한 데이터이다. 개인정보위는 관계 부처, 에너지 관련 기업‧기관과 협력해 이러한 내용을 담은 에너지 분야 개인정보 전송에 관한 고시안을 마련, 제정 절차를 완료하고 1일 해당 고시를 발령했다. 이번 제도 시행으로 국민은 자신의 에너지 사용 현황을 통합적으로 관리하고 분석할 수 있게 된다. 이를 기반으로 맞춤형 에너지 절감 서비스, 요금 최적화 서비스, 탄소중립 실천 지원 서비스 등 다양한 혁신 서비스를 제공받을 수 있을 것으로 기대된다고 개인정보위는 밝혔다. 이와 관련, 개인정보위는 에너지 분야 정보를 활용한 대안 신용평가 서비스(나이스평가정보)도 연말 출시를 목표로 서비스를 추진할 계획이다. 다만, 에너지 분야의 정보 전송을 위한 전송자와 중계전문기관의 인프라 구축이 진행되고 있어 전송시스템이 구축·연계된 이후에 전송이 가능하게 되며, 전송 가능한 정보전송자 및 정보항목 현황은 중계전문기관 인터넷 홈페이지를 통해 안내될 예정이다. 에너지 분야 중계전문기관은 한국에너지공단이 예정돼 있다. 송경희 개인정보위 위원장은 “에너지 분야 마이데이터 시행은 국민이 자신의 데이터를 직접 관리하고 활용하는 개인정보 주권을 한층 강화하는 계기가 될 것”이라며 “국민이 일상 속에서 마이데이터의 효용을 체감할 수 있도록 다양한 분야로 제도를 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.01 17:25방은주 기자

퀄컴 "에이전틱 AI, 모든 디지털 경험의 중심"

"오늘 할 이야기는 하나 뿐이다. AI가 어떻게 기기를 진화시키는 가에 대해 이야기할 것이다. 이 기조연설을 듣는다면 퀄컴이 어떻게 확신을 가지고 모든 컴퓨팅 기술과 기기에 대해 접근하는지 이해할 수 있을 것이다." 1일(현지시간) 오후 대만 타이베이 난강전람관에서 진행된 기조연설에서 크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO는 이같이 말하며 AI 시대 컴퓨팅 패러다임 변화와 퀄컴의 전략을 소개했다. 크리스티아노 아몬 CEO는 이날 발표에서 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇, 산업용 기기, 데이터센터까지 이어지는 AI 생태계 비전을 제시했다. 특히 에이전틱 AI가 향후 모든 디지털 경험의 중심이 될 것이라고 강조했다. 그는 "과거에는 스마트폰이 디지털 삶의 중심이었다면 이제는 에이전트가 디지털 경험의 중심이 되고 있다"며 "기기들은 더 이상 특정 생태계에 종속되지 않고 AI 에이전트를 위한 엔드포인트 역할을 하게 될 것"이라고 설명했다. "AI 시대 핵심 경쟁력, 전력 효율성·분산 컴퓨팅에 달렸다" 크리스티아노 아몬 CEO는 "AI 서비스가 발전할수록 모든 연산을 클라우드에 의존하는 구조는 한계에 직면할 것이다. 특히 에이전틱 AI는 상시 작동하며 여러 작업을 동시에 조율해야 하며 지연시간과 전력소모를 최소화하는 것이 중요하다"고 설명했다. 그는 "AI 처리는 클라우드와 기기(엣지)에 분산될 것이며 강력하면서도 전력 효율적인 CPU와 NPU, GPU의 조합이 중요해지고 있다"고 말했다. 이어 "스마트폰을 하루 종일 사용하기 위해서는 전력과 지연시간이라는 두 가지 문제를 해결해야 한다"며 "퀄컴은 수십 년 동안 모바일 분야에서 고성능과 에너지 효율을 동시에 제공해 온 경험을 갖고 있다"고 강조했다. "자동차·로봇도 AI 엔드포인트로 진화" 크리스티아노 아몬 CEO는 이날 자동차와 로봇 역시 에이전틱 AI 시대의 핵심 플랫폼이 될 것으로 전망했다. 자동차의 경우 개인화된 사용자 경험을 담당하는 디지털 콕핏과 실제 주행을 수행하는 피지컬 AI 등 두 개의 계층을 동시에 구동해야 한다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "운전자와 상호작용하는 개인화된 AI, 또 카메라와 센서를 활용해 자율주행을 수행하는 피지컬 AI가 자동차에서 작동할 것"이라고 설명했다. 로봇 분야에서도 비전 AI와 센서 기반 추론 기술이 중요해질 것으로 내다봤다. 퀄컴은 현재 산업용 로봇과 자동화 분야 파트너십을 확대하고 있으며, 물류창고와 스마트시티, 소매업 등 다양한 산업 현장에서 AI 기반 자동화 수요가 증가할 것으로 예상했다. 6G 시대 핵심은 '연결성·분산컴퓨팅·센싱' 퀄컴은 3월 초 MWC 25에서 2029년부터 차세대 이동통신인 6G 상용 시스템을 제공하기 위한 로드맵을 제시한 바 있다. 크리스티아노 아몬 CEO는 이날 "향후 6G는 단순한 통신망이 아니라 AI 네트워크로 진화할 것"이라고 내다봤다. 그는 6G의 핵심 요소로 연결성, 분산 컴퓨팅, 센싱 등 3개 요소를 제시했다. 연결성을 제외한 두 요소는 6G에서 처음 등장했다. 특히 센싱 기능에 대해 "무선 네트워크가 물리 세계를 인식하는 거대한 센서 역할을 하게 될 것"이라며 "수억 개의 연결이 실시간 레이더처럼 동작해 주변 환경을 파악하는 시대가 올 것"이라고 전망했다. 또한 AI 서비스 확산에 따라 기지국과 통신 인프라가 데이터센터 기능을 일부 수행하는 구조로 변화할 것으로 내다봤다. 데이터센터 반도체 브랜드 '드래곤플라이' 첫 공개 퀄컴은 창립 40주년을 맞은 작년 컴퓨텍스 기조연설에서 사업 영역을 데이터센터로 확장하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이날 퀄컴 기조연설 말미에는 신규 데이터센터 브랜드 '드래곤플라이(Dragonfly)'가 처음 공개됐다. 크리스티아노 아몬 CEO는 "드래곤플라이는 퀄컴 사업 분야를 연산 능력이 필요한 모든 분야로 확장하는 새로운 장이 될 것이다. 현재 주요 하이퍼스케일러와 논의를 진행하고 있으며 보다 상세한 내용은 이달 말 진행되는 투자자 행사에서 공개할 것"이라고 설명했다.

2026.06.01 16:53권봉석 기자

국가 AI 경쟁력 높인다…정부, 고가치 공공데이터 25종 개방

정부가 국가 인공지능(AI) 산업 경쟁력 강화를 위해 공공데이터 개방 속도를 높인다. 생성형 AI 학습과 신산업 육성에 활용 가치가 높은 공공데이터를 대거 개방해 국내 AI 기업들의 데이터 확보 부담을 줄이고 신규 서비스 창출을 지원한다는 목표다. 행정안전부는 'AI·고가치 공공데이터 톱 100' 가운데 올해 개방할 25개 데이터의 세부 사업계획을 확정하고 본격적인 개방에 나선다고 1일 밝혔다. 이번 사업은 AI 기업과 국민 수요를 반영해 선정된 고가치 공공데이터를 단계적으로 개방하는 프로젝트다. 행안부는 지난해 800여 개 기업 대상 방문 조사와 대국민 수요 조사를 통해 발굴한 3280여 개 후보 과제를 검토한 뒤 경제적 파급효과와 AI 활용성, 국정과제 연계성 등을 평가해 최종 과제를 선정했다. 정부는 2028년까지 총 100개 고가치 공공데이터를 개방할 계획이다. 지난해 10개 데이터를 공개한 데 이어 올해 25개, 내년 30개, 2028년 35개를 순차적으로 개방한다. 올해 선정된 데이터는 오는 12월까지 공공데이터포털을 통해 제공될 예정이다. 올해 개방 대상은 신산업, K-문화, 재난·안전, AI 학습 등 4개 분야를 중심으로 구성됐다. 먼저 신산업 분야에선 한국에너지기술연구원의 재생에너지 기술잠재량 데이터가 포함됐다. 태양광·풍력·수력·해양·바이오매스·폐기물·지열 등 7종의 재생에너지 발전 잠재량을 위치 정보와 함께 제공해 민간 기업 사업성 분석과 투자 의사결정을 지원한다. K-문화 분야에선 한국문화정보원의 문화 분야 AI 학습데이터가 개방된다. 전통 건축물 단청 문양과 문화유산 정보를 AI 학습에 활용할 수 있는 형태로 제공해 생성형 AI의 문화 왜곡 가능성을 줄이고 게임과 관광, 콘텐츠 산업 활용도를 높인다는 구상이다. 재난·안전 분야에선 국토안전관리원의 특수교량 안전점검 및 관리 데이터가 공개된다. 현수교와 사장교 등 특수교량의 손상 영상과 유지보수 이력, 차량 통행 정보 등이 포함돼 AI 기반 시설물 안전관리 서비스 개발에 활용될 전망이다. AI 학습 분야에선 공정거래위원회 의결서 AI 학습데이터와 농촌진흥청 농작물 병해충 진단 데이터가 주목된다. 공정위 의결서는 판결 요약과 사실관계, 법령 정보를 구조화해 AI가 학습할 수 있도록 제공되며 농작물 병해충 데이터는 이미지와 진단 정보를 결합해 농업 AI 서비스 개발을 지원한다. 행안부는 개인정보가 포함된 일부 데이터에 대해 합성데이터 기술을 적용한다. 가족·청소년 상담 데이터와 운수종사자 자격관리 데이터 등은 원본 데이터 특성을 유지하면서 개인정보 식별 위험을 제거한 형태로 가공해 안전성과 활용성을 동시에 확보한다는 방침이다. 최근 AI 산업 경쟁이 모델 성능을 넘어 데이터 경쟁으로 확산되면서 정부와 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 얼마나 효과적으로 개방하느냐가 국가 AI 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 업계에선 이번 개방과 함께 법률·문화·관광·재난안전·농업 등 분야별 전문 데이터를 활용한 AI 서비스와 에이전트 개발이 활발해질 것으로 기대하고 있다. 윤호중 행안부 장관은 "AI 기업이 요구하는 데이터를 신속하게 개방해 기업 성장을 뒷받침하고 글로벌 AI 3대 강국 구현을 지원하겠다"며 "추가적인 수요 조사로 학습용 데이터 개방을 강화하고 AI 친화적 공공데이터 관리 체계로 전환해 시대 변화에 부합하는 공공데이터 정책을 펼쳐나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.01 15:28한정호 기자

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