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AI 모델만으론 부족…스노우플레이크, 기업 데이터로 승부

스노우플레이크가 기업 데이터와 업무 시스템을 연결하는 역량으로 인공지능(AI) 에이전트 시장에서 승부를 건다. 오픈AI, 앤트로픽 모델을 활용하면서 AI가 회사 내부 정보를 이해하고 실제 업무를 처리하도록 만드는 플랫폼으로 차별화한다. 스노우플레이크는 3일(현지시간) 개막하는 '엑스페디션 2026'에 맞춰 기업 데이터를 기반으로 업무를 수행하는 '코코·코워크 봇'과 AI 실행을 관리하는 새 기능을 공개했다. 회사 업무를 이해하는 데 필요한 정보부터 작업 수행과 통제까지 자사 플랫폼에서 지원하겠다는 구상이다. 엑스페디션 2026은 스노우플레이크가 데이터·AI 분야 신기술과 제품을 소개하는 온라인 행사로 3일(현지시간)부터 사흘간 열린다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 지난달 28일 열린 사전 미디어 간담회에서 오픈AI, 앤트로픽과 차별점을 묻는 질문에 기업 데이터와 업무 맥락을 강조했다. 강력한 모델을 확보해도 회사 내부 정보와 운영 방식을 모르면 정확한 업무 처리가 어렵다는 설명이다. 스노우플레이크가 내세운 강점은 고객 데이터를 관리해 온 기반이다. AI 모델에 필요한 정보를 연결하면서 기존 데이터 접근 권한과 보안 규칙도 적용할 수 있다. 클레이너만 수석부사장은 오픈AI·앤트로픽과 협력해 두 회사가 개발한 모델을 스노우플레이크 보안 체계 안에서 제공하고 있다고 밝혔다. 부서마다 다른 업무 기준, AI도 혼선…회사 공통 언어로 연결 기업 데이터를 AI에 연결하더라도 해석 기준이 다르면 답변은 엇갈릴 수 있다. 클레이너만 수석부사장은 간담회에서 부서마다 '직원 이탈'을 다르게 정의한 사례를 소개했다. 인사·재무 등 각 부서가 별도로 AI를 구축하면서 같은 용어를 서로 다른 의미로 사용하는 문제가 나타났다는 설명이다. 스노우플레이크는 '비즈니스 온톨로지'로 이런 혼선을 줄일 계획이다. 매출이나 직원 이탈처럼 여러 부서가 사용하는 용어를 담당자 승인 아래 회사 공통 기준으로 정리한다. 이를 관련 데이터에 연결해 AI가 같은 기준으로 답변하도록 돕는다. 부서별 데이터 해석 체계인 '시맨틱 뷰'를 새로 만들 필요는 없다. 기존 체계를 유지하면서 회사 전체가 함께 쓰는 용어와 관계를 더하는 방식이다. 비즈니스 온톨로지는 공개 시험 서비스인 퍼블릭 프리뷰로 제공할 예정이다. 회사 업무를 이해한 AI에 실제 작업을 맡기는 역할은 코코와 코워크가 담당한다. 코코는 코드 작성과 데이터 관리를 돕는 개발자용 에이전트다. 코워크는 일반 직원이 자료를 분석하고 업무를 처리할 때 활용한다. 이번에 공개한 '코코·코워크 봇'은 사용자가 목표를 정해주면 스스로 작업을 계획하고 사용자가 자리를 비워도 업무를 이어가는 봇이다. 고객 미팅 자료 준비나 데이터 처리 상태 점검 등을 맡길 수 있다. 중요한 판단이나 승인이 필요할 때는 사용자를 호출한다. 봇은 일부 고객에게 먼저 제공하는 프라이빗 프리뷰 단계다. 기존 코코와 코워크는 각각 9100개 이상, 5800개 이상 계정에서 사용되고 있다. 작업 기록부터 비용까지 관리…핵심 변경은 사람 승인 거쳐야 스노우플레이크는 AI에 더 많은 업무를 맡기기 위한 조건으로 실행 과정에 대한 통제도 강조했다. '코텍스 AI 게이트웨이'는 에이전트가 어떤 도구를 호출하고 어떤 작업을 수행했는지 기록하고, 권한을 벗어난 실행을 막는 기능을 제공한다. 사용 비용은 사용자와 팀, 에이전트별로 집계한다. 사용 한도를 적용해 예산 초과를 막고 작업 난도에 따라 AI 모델을 선택하는 기능도 추가한다. 단순 반복 업무에 비싼 고성능 모델을 사용하는 낭비를 줄이려는 목적이다. 데이터 관리 업무에서는 AI가 오류를 찾고 수정안을 제안하되 실제 반영은 사람이 결정하도록 했다. AI가 데이터를 수집·가공·전달하는 과정에 문제가 없는지 점검하고 장애가 발생하면 원인을 추적한다. 엔지니어는 제안받은 수정안을 검토해 운영 시스템에 반영할지 판단한다. 클레이너만 수석부사장은 핵심 데이터 시스템을 AI가 사람 개입 없이 바꾸는 방식은 현 단계에서 바람직하지 않다고 설명했다. 반복 작업을 줄이더라도 변경 계획을 승인하고 결과를 검증하는 절차는 필요하다는 입장이다. 기업이 AI 도입을 시작하는 방식으로는 범위가 좁은 업무부터 적용하고 확장하는 접근을 권했다. 처음부터 대규모 전략과 전사 배포를 추진하기보다 특정 업무를 정해 에이전트로 구현하고, 실제 운영을 거쳐 다음 업무로 넓혀야 한다는 설명이다. 클레이너만 수석부사장은 "AI가 기업 환경에서 제대로 작동하려면 기업 데이터가 핵심"이라며 "기업 업무 맥락이 반드시 있어야 결과를 담보할 수 있다"고 밝혔다.

2026.11.03 23:01김동원 기자

에쓰핀테크놀로지, MS 애저 데이터 분석 전문 인증 획득

클라우드 및 인공지능(AI) 플랫폼 전문기업 에쓰핀테크놀로지가 마이크로소프트(MS)의 애저 데이터 분석 분야 전문 인증을 획득했다. 클라우드 인프라 이전부터 데이터 분석과 AI 활용을 위한 플랫폼 구축까지 서비스 범위를 확대한다는 계획이다. 에쓰핀테크놀로지는 마이크로소프트의 '애널리틱스 온 마이크로소프트 애저(Analytics on Microsoft Azure)' 전문 기술 역량 인증을 획득했다고 3일 밝혔다. 이 인증은 애저 기반 데이터 분석과 데이터 웨어하우스 이전, 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서 전문성을 갖춘 파트너에게 부여된다. 실제 고객 프로젝트 수행 실적과 아키텍처 설계 역량, 기술 인력의 전문성 등을 종합적으로 평가한다. 에쓰핀테크놀로지는 다양한 산업 분야의 고객 프로젝트를 통해 데이터 플랫폼 구축과 현대화, 데이터 관리 체계 및 운영 역량을 축적해 왔다. 앞서 지난 5월에는 '인프라 및 데이터베이스 애저 마이그레이션' 전문 기술 역량 인증을 획득했다. 당시 클라우드 인프라와 데이터베이스 이전 역량을 인정받은 데 이어 이번에는 이전한 데이터를 분석하고 활용하는 플랫폼 구축 역량까지 검증받았다. 회사는 이를 바탕으로 클라우드 전환부터 데이터 분석, AI 활용 환경 구축까지 지원하는 사업을 강화할 방침이다. 특히 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)과 애저 데이터브릭스(Azure Databricks) 등을 활용해 기업의 데이터 플랫폼 현대화와 AI 도입을 지원할 계획이다. 이승근 에쓰핀테크놀로지 대표는 "AI 도입의 성패는 데이터를 얼마나 잘 준비하고 활용하느냐에 달려 있다"며 "고객이 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 18:20안희정 기자

텐마인즈, 24시간 건강 데이터 '슬립 릴레이' 공개…AI 수면 플랫폼 확장

AI 수면 솔루션 기업 텐마인즈가 낮 동안 축적된 신체 활동 데이터와 밤의 수면 정보를 하나로 통합 관리하는 차세대 기술을 앞세워 헬스케어 플랫폼 영토 확장에 나선다. 텐마인즈는 스마트워치 등 웨어러블 기기의 건강 데이터와 자사 AI 수면 솔루션 'AI 슬립봇(Sleepbot)'의 수면 정보를 연동하는 '슬립 릴레이(Sleep Relay)' 기능을 선보인다고 3일 밝혔다. 슬립 릴레이는 안드로이드 헬스 커넥트나 iOS 헬스키트와 연동해 사용자의 걸음 수, 운동 칼로리, 심박수, 산소포화도 등 낮 동안의 활동 기록을 AI 슬립봇 앱 하나에서 통합 분석해 주는 기능이다. 이를 통해 사용자는 낮의 활동량과 심박 변화가 그날 밤의 수면 시간, 코골이, 뒤척임 등에 미친 영향을 직관적인 메시지와 추이 그래프로 확인할 수 있다. 기존 코골이 완화 장치 수준에 머물던 수면 가전을 24시간 연속 헬스케어 플랫폼으로 전환하겠다는 전략이다. 핵심 기술력인 '비접촉 센싱(AI Air)' 기반의 자동 수면 케어 기능도 한층 고도화됐다. 사용자가 착용형 센서 없이 베개에 눕기만 하면 미세 공기압 변화로 머리 위치와 움직임을 감지하며, 수면 중 코골이가 발생하면 에어백이 머리 높이와 각도를 조절해 기도를 확보해 준다. 스마트홈 플랫폼과 연동해 사용자의 입면 상태에 따라 조명, 에어컨, 공기청정기 등 침실 가전을 자동으로 제어하는 수면 환경 연동 기능도 갖췄다. 업계에서는 디지털 헬스케어 시장이 단순 기록(Tracking) 중심에서 AI 기반의 능동적 개입(Intervention) 및 모니터링 체계로 빠르게 변화함에 따라, 텐마인즈 역시 24시간 데이터 통합 정책을 통해 차별화된 수면 생태계를 구축하는 것으로 보고 있다. 장승웅 텐마인즈 대표는 "수면은 밤에 이뤄지지만 인간의 건강은 24시간 연속된 흐름이라는 점에 착안했다"며 "스마트워치가 기록한 낮의 데이터가 밤의 수면 케어로 이어지도록 해, 코골이 환자뿐만 아니라 수면 건강에 관심 있는 모든 대중을 위한 수면 기술을 넓혀갈 것"이라고 강조했다. 텐마인즈는 슬립 릴레이 기능이 탑재된 차세대 'AI 슬립봇'을 다음달 초 국내 시장에 정식 출시할 예정이다.

2026.11.03 16:54전화평 기자

[AI 고속도로] 美 중간선거, 'AI 데이터센터 규제' 쟁점 부상

미국 중간선거를 앞두고 인공지능(AI) 데이터센터 투자에 대한 규제 강화 가능성이 새로운 변수로 떠오르고 있다. 대규모 데이터센터 건설에 따른 전력·용수 부담으로 지역사회 반발이 커지면서 주지사 선거 결과가 향후 인프라 투자와 인허가 일정에 영향을 미칠 수 있다는 전망이 나온다. 2일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)과 로이터통신에 따르면 미국 월가 투자자들은 오는 3일 치러지는 중간선거에서 연방 의회 변화뿐 아니라 주요 주지사 선거 결과에도 주목하고 있다. 주정부와 지방정부가 데이터센터 건설 인허가와 관련 규제를 결정하는 데 상당한 권한을 갖고 있어서다. 특히 텍사스·조지아·오하이오주 등이 주요 관심 지역으로 꼽힌다. 이 지역들은 대규모 AI 데이터센터 건설 계획이 집중된 곳으로, 선거 결과에 따라 신규 프로젝트 승인과 전력 공급 조건 등이 달라질 가능성이 제기된다. 데이터센터 시장 분석업체 클린뷰에 따르면 이번 주지사 선거 10곳의 결과는 총 67.4기가와트(GW), 약 2조 5000억 달러(약 3350조원) 규모 데이터센터 투자 계획에 영향을 미칠 것으로 조사됐다. 이는 해당 투자 전체가 중단되는 것은 아니지만 선거 이후 규제 방향에 따라 사업 추진 일정과 비용이 달라질 수 있다는 분석이다. 가장 주목받는 지역은 텍사스다. 오는 2030년까지 미국에서 가동될 예정인 데이터센터 용량의 약 4분의 1이 이 지역에 집중돼 있다. 투자은행 제프리스는 데이터센터 신규 건설 중단을 주장하는 민주당 후보가 주지사 선거에서 승리할 경우 이미 발표된 약 13.3GW 규모 프로젝트가 영향을 받을 수 있다고 분석했다. 최근 텍사스에선 전력망 부담과 용수 사용 문제를 둘러싼 논란이 이어지고 있다. 공화당 소속 그레그 애벗 현 주지사는 전력·용수 관련 심사 강화를 추진 중이며 민주당 레지나 이노호사 후보는 신규 데이터센터 건설을 즉각 중단해야 한다고 주장하고 있다. 이 같은 규제 불확실성은 AI 인프라 투자 시장에도 부담으로 작용하고 있다. 일부 기업은 선거 이후 정책 방향이 명확해질 때까지 수십억 달러 규모 고수익채권 발행을 미루는 것으로 전해졌다. 데이터센터 건설이 지연되면 자금 조달 일정과 투자금 회수 계획에도 차질이 생길 수 있기 때문이다. 다만 중간선거 결과가 미국 전역의 데이터센터 규제 강화로 이어질지는 불확실하다. JP모건은 도널드 트럼프 대통령이 AI 산업 확장을 제한하는 법안에 거부권을 행사할 가능성이 높다고 짚었다. 또 민주당이 이를 무력화할 만큼 의석을 확보하기도 어려워 연방 차원 규제 도입은 쉽지 않을 것으로 내다봤다. 향후 미국 데이터센터 투자 환경은 연방정부보다 주정부와 지방정부 정책 변화에 더 큰 영향을 받을 가능성이 제기된다. 특히 신규 인허가와 전력 공급을 확보하지 못한 프로젝트일수록 규제 강화에 따른 일정 지연과 비용 증가 위험이 클 것이라는 예상이 나온다. 케빈 셰이 BNY웰스 선임 주식 애널리스트는 "데이터센터를 둘러싼 정책 불확실성이 AI 투자 흐름 자체를 꺾지는 않을 것"이라며 "다만 프로젝트 추진 일정과 비용에는 차질을 줄 수 있다"고 말했다.

2026.11.03 16:44한정호 기자

샘 올트먼 "PC 메모리 5%만 활용" 발언, 소비자도 동의할까

글로벌 빅테크의 AI 인프라 투자로 메모리 반도체 공급 부족과 가격 상승이 일어나는 가운데, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 "개인용 PC에 메모리를 장착하는 것이 끔찍한 일"이라고 평가해 주목받고 있다. 메모리 공급이 제한된 현재 환경에서 개인 PC마다 메모리를 보유하는 것보다 클라우드에서 여러 사람이 나눠 쓰는 것이 자원 활용 측면에서 효율적이라는 주장이다. 그러나 메모리 가격 상승으로 PC 업그레이드와 교체를 망설이는 소비자에게는 선뜻 동의하기 어려운 이야기다. 일론 머스크 테슬라 CEO도 "사람들도 자신의 D램을 가질 자격이 있다"고 반박했다. 샘 올트먼 "PC 메모리, 5%만 활용된다" 주장 샘 올트먼 오픈AI CEO는 유튜브 팟캐스트 '치키핀트앤스트라이프'에 출연해 "전 세계적으로 한정된 D램 공급량 중 상당부분이 PC에 꽂힌 채 5%의 시간에만 활용되는 것은 끔찍한 일"이라고 밝혔다. 그는 또 "메모리 공급이 제한된 환경을 해결하려면 클라우드를 통해 이를 최대한 활용해야 한다"고 덧붙였다. 다수의 사용자가 각자 PC에 메모리를 장착하는 것보다 클라우드 데이터센터에 메모리를 집중하고, 이를 여러 사람이 함께 이용해야 전체적인 자원 활용률을 높일 수 있다는 논리다. 다만 그가 언급한 '5%'가 메모리 사용 시간인지, 장착된 메모리 용량 대비 실제 사용량인지, 혹은 메모리 대역폭 활용률을 의미하는지는 명확하지 않다. 이를 뒷받침하는 구체적인 측정 자료도 제시되지 않았다. 클라우드, PC 대비 반드시 효율적인가 대형 서버에 CPU와 메모리, GPU를 모으고 AI 작업을 요청하는 이용자에게 효율적으로 나눠주면 전체적인 운영 효율을 높일 수 있다. 특히 한 AI 모델을 여러 이용자에게 제공하는 추론 서비스에서는 클라우드 방식의 장점이 두드러진다. 그러나 클라우드라 해서 마냥 효율적인 것은 아니다. 트래픽 급증에 대비한 여유 용량이 필요하고, 장애 대응과 서비스 수준 협약(SLA)을 위해 항상 일정 수준의 자원을 확보해야 한다. 클라우드 기반 AI가 모든 환경에 효율적인 것도 아니다. 비용과 개인정보·기업 비밀 유출을 우려해 클라우드 대신 PC에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI와 로컬 AI에도 대용량 메모리가 필요하다. 개인 PC의 메모리가 어떤 기준으로 비효율적이라고 판단하는 지도 불분명하다. 예를 들어 32GB 메모리를 장착한 PC라도 윈도 부팅 직후에는 8GB 정도만 사용하다가 여러 작업을 동시에 실행하면 메모리 사용량이 늘어날 수 있다. AI 인프라 경쟁의 부담은 소비자에게 오픈AI 역시 AI 인프라 구축을 위해 메모리 반도체를 대량으로 공급받는다. 엔비디아와 최소 10기가와트(GW) 규모 AI 시스템 구축을 추진중이며 AMD와도 최대 6GW 규모의 GPU 공급·배치 계약을 체결했다. 대량 공급 계약으로 단가를 조정하고 외부 투자를 활용할 수 있는 글로벌 기업과 달리 일반 소비자가 현재 벌어지는 메모리 공급 부족에 대응할 수 있는 방법은 극히 제한적이다. 구매를 미루거나 필요한 메모리 용량을 줄이는 것 이외에는 방법이 없다. 샘 올트먼의 주장은 PC 업그레이드를 미루거나, 더 큰 용량의 SSD를 구매하는 데 부담을 느끼는 소비자, 출하량 감소와 수요 위축을 걱정하는 PC 제조사와 관련 업계가 쉽게 받아 들일 수 있는 논리는 아니다. 일론 머스크도 '메모리 가질 권리' 옹호 PC에 메모리를 얼마나 설치하고 어떻게 활용할 지는 전적으로 개인이 결정할 문제다. 주로 사무작업만 수행하는 사람이라면 16GB가 충분할 수 있지만 콘텐츠 제작에는 32GB가 적합할 수 있다. 또 클라우드 비용을 줄이고 자체 AI 모델을 운용하려는 개발자와 기업은 최대 128GB 통합 메모리를 이용해 로컬 AI 연산을 수행하는 엔비디아 DGX 스파크/RTX 스파크에 많은 관심을 보인다. 샘 올트먼의 주장대로라면 이 제품 역시 '비효율적인 제품'이다. xAI를 통해 미국 멤피스에 수십만 개의 GPU를 연결한 슈퍼컴퓨터 '콜로서스'를 구축한 일론 머스크는 자신의 X에 "사람들도 자신의 D램을 가질 자격이 있다"고 반박했다. 일론 머스크 역시 멤피스 지역에 추가 데이터센터와 전력 공급 시설을 확충하는 등 대규모 AI 인프라 투자에 나서고 있다. 그런 그도 '개인이 메모리를 갖춰야 할 권리가 있다'고 옹호한 셈이다.

2026.11.03 16:16권봉석 기자

"GPU 놀리는 병목 잡는다"…넷앱, AI 스토리지 기술 확보 승부수

그래픽처리장치(GPU)의 데이터 처리 병목을 해소하기 위한 고성능 스토리지 기술 경쟁이 치열해지는 가운데 넷앱이 관련 기술 확보에 나섰다. AI 데이터센터의 GPU 규모가 커질수록 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐가 연산 효율과 운영 비용에 영향을 미치는 만큼 전문기업 인수를 통해 AI 인프라 시장 공략을 강화하려는 모습이다. 넷앱은 차세대 메타데이터 아키텍처와 고성능 병렬 파일 시스템 전문기업인 '피크에이아이오(PEAK:AIO)' 인수를 완료했다고 3일 밝혔다. 이번 인수를 통해 자체 스토리지 운영체제인 '온탭(ONTAP)'에 피크에이아이오의 기술을 결합하고 AI 클라우드와 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업자를 위한 초대형 스토리지 아키텍처 개발을 추진한다. 인수 금액은 공개되지 않았다. 넷앱이 이번 인수에 나선 것은 AI 데이터센터의 GPU 활용률을 높이기 위해서다. AI 모델 학습과 추론 과정에서는 대규모 GPU가 동시에 방대한 데이터를 읽고 처리해야 한다. 이때 스토리지에서 데이터를 공급하는 속도가 GPU의 연산 처리 속도를 따라가지 못하면 병목 현상이 발생한다. 특히 수만 개 이상의 GPU를 운영하는 AI 데이터센터에선 데이터 처리 지연이 인프라 운영 비용 증가로 이어질 수 있다. GPUaaS 사업자는 고가의 GPU를 고객에게 임대해 수익을 창출하는 만큼 데이터 병목으로 GPU 가동률이 떨어지면 투자 수익성에도 영향을 받는다. 넷앱은 지난 9월 공개한 차세대 AI 스토리지 아키텍처 '노버스(Novus)'를 통해 이러한 문제를 해결하겠다는 전략을 제시한 바 있다. 노버스는 최대 초당 100TB의 통합 처리량과 제타바이트 규모 파일 시스템을 목표로 설계됐다. 수백만 개 GPU에 데이터를 지속적으로 공급해 대규모 AI 인프라의 효율을 높이겠다는 구상이다. 이번에 인수한 피크에이아이오는 노버스의 기술적 기반을 강화하는 역할을 맡는다. 영국 맨체스터에 본사를 둔 이 회사는 AI 워크로드에 특화된 소프트웨어 정의 스토리지와 병렬 파일 시스템 기술을 보유하고 있다. 미국 로스앨러모스 국립연구소와 카네기멜런대 등 연구기관에서도 관련 기술이 활용되고 있다. 특히 넷앱이 주목한 것은 메타데이터 처리 기술이다. 메타데이터는 파일의 위치와 크기, 접근 권한 등 데이터를 관리하는 데 필요한 정보를 뜻한다. AI 학습 환경에서는 수많은 GPU가 동시에 파일에 접근하기 때문에 메타데이터 처리 속도가 전체 시스템 성능에 영향을 준다. 피크에이아이오는 메타데이터와 실제 데이터를 분리해 처리하는 아키텍처를 통해 이러한 병목을 줄이는 기술을 확보했다. 넷앱은 이를 온탭에 결합해 대규모 AI 환경에서 파일 접근 성능과 동시 처리 능력을 높일 계획이다. 또 특정 업체의 전용 클라이언트에 의존하지 않고 개방형 표준을 활용한다는 점도 특징이다. 넷앱은 병렬 네트워크 파일 시스템(NFS) 기반 접근 기술을 통해 대규모 GPU 클러스터에서도 여러 연산 장치가 데이터를 동시에 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 샴 나이어 넷앱 최고제품책임자(CPO)는 "AI 팩토리의 생산성은 데이터 파이프라인에 달려 있다"며 "넷앱의 통합 스토리지와 PEAK:AIO의 메타데이터 아키텍처를 결합해 데이터와 메타데이터를 분리하고 동시 처리 규모에 따라 성능을 확장할 수 있도록 할 것"이라고 말했다. 이번 인수로 넷앱의 AI 인프라 사업 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 현재 고성능 AI 스토리지 시장에서는 배스트 데이터, 웨카(WEKA), DDN 등 전문기업들이 대규모 GPU 클러스터를 겨냥한 제품과 서비스를 공급하고 있다. 이들 기업은 AI 학습과 추론에 필요한 초고속 데이터 처리 기술을 앞세워 시장을 공략하고 있다. 넷앱은 기존 기업용 스토리지 시장에서 확보한 데이터 관리·보안 역량에 피크에이아이오의 병렬 파일 시스템 기술을 더해 경쟁력을 높이려는 것으로 풀이된다. 고객 기반 확대도 예상된다. 기존 넷앱의 주요 고객은 금융·제조·공공 등 기업용 데이터센터 운영 조직이었지만, AI 인프라 투자가 늘면서 대규모 GPU 클러스터를 운영하는 AI 클라우드와 GPUaaS 사업자가 새로운 공략 대상으로 떠오르고 있다. 넷앱은 이번 인수를 계기로 기존 온탭 고객들이 AI 워크로드를 확대할 수 있는 기술적 기반을 마련하는 동시에 초대형 AI 데이터센터 시장으로 사업 영역을 넓힐 방침이다. 조지 쿠리안 넷앱 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라가 전례 없는 규모로 확대되면서 처음부터 새롭게 설계된 스토리지 접근 방식이 필요해지고 있다"며 "피크에이아이오의 메타데이터 및 병렬 네임스페이스 기술을 넷앱의 데이터 관리 역량과 결합해 AI 클라우드와 GPUaaS 사업자의 성장을 지원하는 차세대 제타바이트 규모 아키텍처를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.11.03 15:47장유미 기자

보건산업진흥원, 호주와 AI 신약개발·자율실험실 공동협력 모델 모색

한국보건산업진흥원(이하 진흥원)은 호주 오스바이오텍(AusBiotech)이 주최하는 오스바이오텍 2026의 '오스트레일리아스 비기스트 위크 인 바이오테크'(Australia's Biggest Week in Biotech)에 참여했다. 이번 행사에서 진흥원은 호주 브리즈번 소재 퀸즐랜드대학교(이하 UQ)와 인공지능(AI) 및 로보스틱 기반 제조 혁신 전문 비영리 혁신 센터인 암허브(이하 'ARM Hub') 등 호주 주요 연구기관 및 산업계 관계자들과 함께 인공지능 기반 신약개발, 자율실험실(이하 SDL), 바이오의약품 제조 및 전문인력 양성 분야의 협력 가능성을 논의했다. 협력 논의에는 연세대학교 K-NIBRT 사업단, 한국제약바이오협회, 한국바이오의약품협회 관계자 등이 참여했으며, 호주 측에서는 UQ와 ARM Hub의 주요 연구기관과 첨단 연구시설의 기술 역량을 공유하고, 한·호주 간 공동연구 및 전문인력 양성 분야의 협력 가능성을 살펴봤다. 양측은 한국의 AI 신약개발 기술과 바이오제조·전문인력 양성 역량을, 호주의 AI·로보틱스·첨단 연구 인프라와 연계해 실질적인 공동연구 및 산업협력 과제를 발굴하는 방안을 논의했다. 진흥원은 국내 AI 신약개발 및 바이오제조 분야의 정책·사업 지원 현황을 소개하고, AI와 자동화 기술을 활용한 연구개발 및 전문인력 양성 협력 방향을 제시했다. 한국제약바이오협회는 제약기업의 AI 기술 도입과 산업계 공동연구 지원 현황을, 연세대학교 K-NIBRT 사업단은 AI 기반 단백질 설계, 바이오공정 자동화 및 디지털 트윈 활용을, 한국바이오의약품협회는 AI 기반 제조·품질 기반 전문인력 양성 프로그램을 소개했다. 호주 측은 AI·로보틱스·자동화 기술과 첨단 연구·제조 인프라를 활용한 산업협력 모델을 소개했다. UQ는 신약 후보물질 발굴부터 전임상 연구, 임상시험용 의약품 제조 및 초기 임상시험까지 연계할 수 있는 연구·사업화 인프라를 소개, ARM Hub는 산업용 AI, 로보틱스 및 제조 자동화 분야에서 정부·산업계·대학·연구기관 간 협력을 연결하는 역할을 설명하고, 한국의 AI 신약개발 및 바이오제조 기술과 호주 연구기관·기업의 역량을 연계하는 협력 방안을 제시했다. 양측은 AI 기반 신약개발과 첨단 실험·평가 인프라의 연계가 향후 협력을 구체화할 수 있는 분야라는 데 주목했다. AI가 실험 데이터를 분석하고 후속 실험을 설계하는 SDL 기술과 오가노이드 기반 약물 평가 기술을 연계할 경우, 신약 후보물질의 설계부터 실험적 검증까지 이어지는 연구 체계를 구축하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또 바이오의약품 제조 및 초기 임상시험 연계, AI 기반 바이오공정 자동화, 연구인력 교류 및 공동 교육·연수 등도 향후 협력 가능 분야로 검토했다. 진흥원은 이번 협력 논의에서 도출된 주요 의제를 바탕으로 데이터 기반 공동연구, 전문인력 양성 및 산업계 연계 협력 가능성을 구체화하는 방안을 검토할 계획이다. 특히 공유 가능한 바이오공정 데이터의 활용범위와 공동연구 수요를 검토하고, AI·디지털 트윈·SDL을 연계하는 시범 프로젝트 발굴 가능성을 살펴볼 예정이다. 또 양국 연구기관과 기업 간 협력 수요를 연계하고, 공동 교육·연수 및 공동투자 방식 등 실질적인 협력 추진을 위한 후속 논의 가능성을 검토할 계획이다. 김용우 진흥원 제약바이오산업단 단장은 “AI 신약개발의 경쟁력을 높이기 위해서는 AI 기술 자체의 발전뿐 아니라 이를 실제 실험과 검증, 임상 및 산업화로 연결하는 연구환경이 중요하다”며 “이번 방문을 계기로 한국의 AI 신약개발 역량과 호주의 첨단 연구 인프라를 연계할 수 있는 실질적인 협력 과제를 발굴하고, 연구성과의 산업적 활용 가능성을 높여 나가겠다”고 밝혔다.

2026.11.03 14:43조민규 기자

GS샵, AI로 상품 선정부터 진열까지…프로모션 준비시간 70% 단축

GS샵이 인공지능(AI)을 활용해 상품기획자(MD)의 프로모션 준비시간을 약 70% 줄였다. 상품 선정부터 진열, 마케팅 문구 작성까지 AI가 지원하도록 해 반복 업무를 줄이고 상품 발굴과 기획에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. GS샵은 아마존웹서비스(AWS)와 공동 개발한 'MD 큐레이션 시스템'을 지난 2일 공식 도입했다고 3일 밝혔다. 이 시스템은 MD가 프로모션 기획 의도와 조건을 입력하면 AI가 판매 실적과 고객 행동 데이터를 분석해 적합한 상품을 추천하고 행사 구성과 등록까지 지원하는 방식이다. GS샵에 따르면 모바일 앱에서 상품을 운영하는 MD들은 전체 업무시간의 약 40%를 프로모션 준비에 사용해 왔다. 여러 시스템에서 상품 정보와 판매 실적을 확인하고, 행사 상품을 선정해 진열하는 작업에 상당한 시간이 소요됐다는 설명이다. 새 시스템에는 상품 큐레이션, 매장 자동 매핑, 트렌드 센싱, 카피라이팅 등 4개의 AI 에이전트가 적용됐다. 상품 큐레이션 에이전트는 MD가 설정한 행사 기간과 기획 의도, 상품 범위를 바탕으로 최대 1천개의 후보 상품을 추출한다. 이후 판매 실적과 고객 행동 데이터를 분석해 행사에 적합한 상품을 추천한다. MD는 AI와 자연어로 대화하며 추천 상품을 다시 선별할 수 있다. 예를 들어 '보습·수분·피부 장벽 관리에 적합한 상품만 골라줘'라고 요청하면 AI가 상품명과 이미지 등을 분석해 조건에 맞는 상품을 추려준다. 상품을 선정한 뒤에는 매장 자동 매핑 에이전트가 행사 구성을 지원한다. 화장품 프로모션의 경우 보습 케어, 클렌징, 브랜드관 등 하위 매장을 구성하고 상품을 자동으로 분류해 배치한다. MD는 결과를 검토한 뒤 필요한 부분만 수정하면 된다. 트렌드 센싱 에이전트는 내·외부 데이터를 분석해 행사 주제를 추천하고, 카피라이팅 에이전트는 행사명과 마케팅 문구를 제안한다. GS샵은 지난 10월 한 달간 시스템을 시범 운영했다. 그 결과 해당 기간 생성된 전체 프로모션의 약 40%가 새 시스템을 통해 만들어졌으며, 상품 선정과 행사 준비에 걸리는 시간은 기존보다 약 70% 단축된 것으로 나타났다. 시범 운영 기간 모바일 MD의 72%가 시스템을 사용했다. GS샵은 연내 사용률을 90% 이상으로 높이고, 반복 업무에서 확보한 시간을 차별화된 상품 발굴에 활용하도록 지원할 계획이다. 김요한 GS리테일 홈쇼핑AX부문장은 "AWS 생성형 AI 혁신 센터와 협업하며 현장 중심의 AI 전환 역량을 강화할 수 있었다"며 "앞으로도 실무자와 개발자가 함께 현장의 문제를 AI로 해결하고 이를 사업 성과로 연결해 나가겠다"고 말했다.

2026.11.03 11:35안희정 기자

[AI 고속도로] GPU 투자 부담 커지자 네오클라우드 회의론 확산…韓 기업도 시험대

인공지능(AI) 인프라 투자 열풍을 타고 급성장한 네오클라우드 산업을 둘러싸고 회의론이 확산하고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보와 데이터센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 투자 규모에 걸맞은 수익을 창출할 수 있을지 의문이 커지는 모습이다. 국내에서도 AI 인프라 사업에 뛰어드는 기업들이 늘면서 안정적인 고객 확보와 투자금 회수가 핵심 과제로 떠올랐다. 3일 업계와 외신에 따르면 미국 코어위브와 네비우스 등 주요 네오클라우드 기업들은 대규모 부채와 자금 조달 부담에 대한 우려로 최근 주가 약세를 이어가고 있다. 국내에서도 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 AI 인프라 기업들이 사업 확대에 나선 가운데 GPU 가동률과 수익성을 둘러싼 시장 관심이 높아지고 있다. 네오클라우드는 고성능 GPU를 대량 확보해 AI 모델 학습·추론에 필요한 연산 자원을 클라우드 방식으로 제공하는 전문 사업자를 뜻한다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글 등 기존 클라우드 사업자와 달리 AI 연산에 특화된 인프라를 중심으로 사업을 운영하는 구조다. 대표 기업으로는 미국 코어위브와 네비우스, 아이렌 등이 꼽힌다. GPU 확보 경쟁에 급성장했지만…부채·수익성 우려 확산 네오클라우드는 생성형 AI 확산과 함께 빠르게 성장했다. 빅테크와 AI 개발사들이 자체 데이터센터만으로 급증하는 연산 수요를 감당하기 어려워지면서 GPU 인프라를 전문으로 공급하는 기업들이 성장 기회를 확보했다. 그러나 최근에는 대규모 설비투자에 따른 차입금과 이자 부담, GPU 세대교체에 따른 자산가치 하락 가능성이 주요 위험 요인으로 지목되고 있다. 실제 주요 네오클라우드 기업의 주가 하락세가 이어지고 있다. 2일(현지시간) 미국 증시에선 코어위브와 네비우스 주가가 약 8% 하락하는 등 AI 인프라 관련주가 동반 약세를 보였다. 앞서 지난달 26일 로이터통신은 두 기업을 비롯한 주요 네오클라우드 종목이 한 달간 30% 넘게 하락했다고 보도했다. 투자자들이 AI 연산 수요보다 대규모 인프라 투자에 필요한 자금 조달 부담에 주목하고 있다는 분석이 나온다. 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO)도 네오클라우드 업계 구조조정 가능성을 경고했다. 그는 지난달 25일 엑스(X)를 통해 AI 데이터센터 외에 안정적인 매출원이 없는 기업들이 자금 조달에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 특히 200곳이 넘는 네오클라우드 기업을 거론하며 "일부는 살아남겠지만 많지는 않을 것"이라고 전망했다. 이 같은 우려는 네오클라우드 사업 구조와 맞닿아 있다. GPU와 데이터센터를 확보하려면 막대한 초기 자금이 필요하지만 설비 구축 이후 실제 매출이 발생하기까지 상당한 시간이 걸려서다. 차세대 GPU 출시 주기가 짧아지면서 기존 장비의 수익 창출 기간이 예상보다 줄어들 수 있다는 지적도 제기된다. 반면 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 반론도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 최근 CNBC 인터뷰에서 네오클라우드 수요가 매우 강하다고 강조했다. 기업들이 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 지속해서 확대하고 있는 만큼 자금 조달 문제도 해결될 수 있다는 입장이다. 국내도 GPU 투자 경쟁 가열…사업 확대 속 수익성 부담 국내에서도 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 기업들이 GPU 클라우드 사업을 확대하는 가운데 네이버클라우드와 삼성SDS, NHN클라우드 등 기존 클라우드·IT서비스 기업들도 대규모 AI 인프라 투자에 속도를 내는 상황이다. 국내 AI 인프라 기업 엘리스그룹은 지난달 20일 코스닥 상장 첫날 공모가 9만 500원보다 32.04% 하락한 6만 1500원에 거래를 마쳤다. 당시 종가 기준 시가총액은 약 6844억원으로 공모가 기준 약 1조원에 달했던 기업가치를 크게 밑돌았다. 기업공개(IPO) 과정에서 10조원이 넘는 청약증거금을 끌어모았지만 상장 이후에는 주가 약세가 이어지고 있다. AI 인프라 사업에 대한 성장 기대와 별개로 향후 실적과 투자 성과를 확인하려는 시장 분위기가 반영됐다는 해석이 나온다. 베슬AI도 네오클라우드 사업 확대를 위한 중장기 청사진을 제시했다. 현재 GPU 약 7000장을 운영 중이며 2028년까지 전국 8개 AI 데이터센터 거점을 확보하고 2030년까지 GPU를 20만 장으로 늘릴 계획이다. 최근 한국투자증권과 GPU 인프라 확충을 위한 금융 협력 업무협약(MOU)을 체결했으며 SK바이오팜과 엔비디아 B200 GPU 128장 공급 계약도 맺었다. 다만 금융 협약의 구체적인 투자 규모와 구조는 아직 확정되지 않은 만큼 향후 자금 조달과 안정적인 고객 수요 확보가 사업 확대 관건으로 꼽힌다. 투자 규모보다 고객 확보 쟁점…수익성 검증 본격화 기존 클라우드 기업들도 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 네이버는 최근 글로벌 자산운용사 브룩필드와 최대 90억 달러 규모 AI 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 체결했다. 브룩필드가 GPU와 데이터센터 등 자산을 확보하고 네이버클라우드가 이를 운영해 고객에게 서비스를 제공하는 구조다. 네이버는 내년 상반기 55메가와트(MW)를 시작으로 2028년까지 200MW 규모로 확대할 계획이다. 삼성SDS도 글로벌 투자회사 KKR과 전략적 협력을 맺고 AI 인프라 투자와 신사업 확대를 추진 중이며 NHN클라우드는 GPU 인프라를 확충해 공공과 기업 고객을 대상으로 서비스를 제공하고 있다. 이들 기업은 기존 IT서비스와 클라우드 사업에서 확보한 고객 기반과 수익을 활용할 수 있다는 점에서 GPU 임대 사업에 크게 의존하는 일부 해외 네오클라우드 기업과 차이가 있다. 다만 외부 자본을 활용하거나 기존 사업 기반을 갖췄더라도 투자 부담은 남아 있다는 지적이 나온다. GPU 임대 수요가 예상보다 적거나 장비 가동률이 떨어지면 인프라 사용료와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있기 때문이다. 업계에선 GPU 확보 규모보다 장기 고객 계약과 실제 가동률, 투자금 회수 기간이 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. GPU 임대 중심 사업 구조를 AI 모델 운영과 추론 최적화, 데이터 관리 등으로 다각화해야 한다는 제언도 나온다. 정부가 추진하는 GPU 공급 사업을 통한 초기 수요 확보와 함께 민간·해외 고객을 확대해 지속 가능한 매출 기반을 마련하는 전략이 필요하다는 분석이다. 시장조사업체 가트너는 지난달 발표한 보고서에서 비용 부담과 차별화된 사업 모델 부족으로 2030년까지 네오클라우드 기업 80% 이상이 독립 운영을 중단할 것으로 전망했다. 윌 소머 가트너 수석 애널리스트는 "AI에 특화된 클라우드 인프라 시장의 지출 증가세만으로는 AI 컴퓨팅 사업자 대부분이 현재 세대 AI 반도체가 교체되기 전에 투자금을 회수하기 어려울 것"이라고 분석했다.

2026.11.03 11:01한정호 기자

답변 넘어 업무 실행까지…베스핀글로벌, 기업용 AI 에이전트 '헬프나우 컴퓨터' 공개

베스핀글로벌이 단순 질의응답을 넘어 기업 업무를 직접 수행하는 인공지능(AI) 에이전트를 선보였다. 문서 작성과 데이터 분석부터 사내 시스템 조작까지 자동화하고 기업 환경에 맞춘 보안·실행 통제 기능을 제공해 업무 현장 AI 활용을 확대한다는 목표다. 베스핀글로벌은 실행형 AI 에이전트 '헬프나우 컴퓨터(HelpNow Computer)'를 출시했다고 3일 밝혔다. 헬프나우 컴퓨터는 사용자가 요청한 업무를 단계별 실행 계획으로 전환하고 브라우저와 애플리케이션, 터미널, 외부 도구 등을 직접 조작하는 기업용 AI 에이전트다. 사내 시스템과 응용프로그램인터페이스(API)를 연계해 문서 작성과 데이터 분석, 시스템 조회·입력·신청 등 업무를 자동화한다. 이번 제품은 기업이 AI를 도입하고도 실제 업무 성과로 연결하지 못하는 'AI 파일럿 트랩' 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. AI 역할을 정보 제공에서 업무 실행으로 확장해 기업이 생산성 개선 효과를 체감하도록 지원한다는 구상이다. 핵심 기술은 사용자 목표를 실행 가능한 작업으로 나누고 각 단계의 실행과 재시도, 중단, 완료를 제어하는 '에이전트 런타임'이다. 자연어 기반 SQL 생성·실행(NL2SQL), 코드 생성, 브라우저 조작, 컴퓨터 조작 등 9종 실행 도구를 활용해 단일 작업부터 복잡한 업무까지 처리한다. 기업 내부 시스템과 연계한 업무 자동화도 지원한다. 전사적자원관리(ERP)와 그룹웨어, 업무 포털 등을 직접 탐색해 데이터를 입력하거나 신청·제출 업무를 수행할 수 있다. PDF와 워드, 엑셀, 파워포인트, 한글(HWP) 문서를 읽고 수정하거나 새로 작성하는 기능도 제공한다. 데이터 분석 기능도 갖췄다. 광학문자인식(OCR)과 시각언어모델(VLM)을 활용해 스캔 문서와 화면을 분석하고 자연어 질문을 SQL로 변환해 분석 결과를 표와 차트, 보고서 형태로 제공한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 API를 통해 이메일·ERP·고객관계관리(CRM) 등 외부 시스템과 연결할 수도 있다. 기업 보안과 실행 통제 기능도 강화했다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 통합인증(SSO), 실행 이력 감사 로그, 개인정보 탐지·차단 기능을 지원한다. 모든 작업은 격리된 샌드박스와 가상 파일 시스템 환경에서 실행되며 위험도가 높은 업무는 사용자 승인을 거치도록 설정할 수 있다. AI 모델과 인프라 선택 폭도 넓혔다. GPT-OSS와 라마, 큐원, 하이퍼클로바X, 엑사원, 제미나이 등 다양한 모델을 지원한다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드, 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI), 네이버클라우드 등 주요 클라우드와 온프레미스 환경에도 구축할 수 있다. 활용 분야는 공공 민원·행정, 경영 보고, IT 운영·장애 대응, 문서·계약 검토, 영업·CRM, 시장 조사 등 6개 영역이다. IT 운영 환경에선 시스템 로그를 분석해 장애 원인을 추론하고 승인된 운영 절차에 따라 조치한 뒤 시스템 상태를 재검증하고 결과를 보고하는 방식으로 활용 가능하다. 도입은 관찰·보조·실행 등 3단계로 진행된다. 초기에는 AI가 업무를 관찰하고 실행 방안을 제안하며 검증 결과와 업무 특성에 따라 실제 실행 범위를 확대한다. 생산성 개선 효과는 고객별 개념검증(PoC) 과정에서 측정할 계획이다. 헬프나우 컴퓨터는 베스핀글로벌의 기업용 AI 워크스페이스 '헬프나우 플렉스'에 탑재된다. 통합 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 플랫폼'의 에이전트 포털 핵심 기능으로도 제공되며 서비스형 소프트웨어(SaaS) 구독형과 설치형 방식으로 도입할 수 있다. 박기철 베스핀글로벌 헬프나우 개발본부장은 "기업 현장에서 AI가 진정한 가치를 발휘하려면 이해를 넘어 실행으로 이어져야 한다"며 "헬프나우 컴퓨터는 임직원 업무 요청을 실제 결과물로 완성하는 엔터프라이즈 AI 에이전트로, 앞으로 디지털 인력의 역할은 AI와 인간 협업을 통해 새롭게 정의될 것"이라고 말했다.

2026.11.03 10:48한정호 기자

[유미's 픽] "데이터센터가 새 먹거리"…삼성SDS·LG CNS·롯데이노, 수익 모델 진화

국내 주요 IT서비스 기업들이 인공지능(AI) 데이터센터를 새로운 성장동력으로 키우며 수익 모델 다각화에 나섰다. 기존 데이터센터 설계·구축에 운영·관리와 그래픽처리장치(GPU) 서비스까지 결합해 일회성 프로젝트 매출을 넘어 장기적인 수익 기반을 확보하려는 움직임이다. 3일 업계에 따르면 삼성SDS는 전날 경북 구미에 60메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 착공을 발표했다. LG CNS도 지난 1일 인도네시아 자카르타에 30MW급 AI 데이터센터를 완공하며 해외 구축 사업에서 성과를 냈다. 롯데이노베이트 역시 국내 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)과 위탁운영 수주를 확대하며 베트남 등 해외 시장 진출을 추진하고 있다. 이들 기업이 데이터센터 사업에 적극 나선 것은 AI 확산으로 고성능 GPU와 전력·냉각 인프라 수요가 빠르게 늘고 있어서다. 특히 AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 높은 전력밀도와 정교한 냉각 기술이 필요해 설계·구축부터 운영까지 수행할 수 있는 IT서비스 기업에 새로운 사업 기회가 되고 있다.수익 구조를 다변화할 수 있다는 점도 매력적이다. 기존 시스템통합(SI) 사업은 프로젝트 수행 기간에 매출이 집중되는 반면, 데이터센터는 준공 이후에도 운영·유지보수 계약과 코로케이션, GPU 서비스 등을 통해 지속적인 매출을 확보할 수 있다. 자산운용사와 투자기관 등의 데이터센터 개발 참여가 늘면서 직접 시설을 보유하지 않고도 구축·운영 사업에 참여할 기회도 확대되고 있다. 이에 삼성SDS는 자체 AI 인프라 투자와 외부 고객 대상 DBO 사업을 병행하며 수익원을 확대하고 있다. 구미 데이터센터에서는 자체 GPU를 구축해 기업에 연산 자원을 제공하는 서비스와 고객이 보유한 장비에 공간·전력·냉각 설비를 제공하는 코로케이션 사업을 함께 추진한다. 이를 통해 삼성 계열사의 제조 AI와 로봇 전환 수요에 대응하는 동시에 외부 기업으로 고객 기반을 넓힐 계획이다. 데이터센터 인프라에 클라우드와 AI 플랫폼·서비스를 결합해 기업 고객의 AI 전환 사업도 확대한다는 구상이다. 공공 AI 인프라 시장에서도 사업을 확대하고 있다. 삼성SDS가 대표사로 참여한 컨소시엄은 지난 8월 전남 해남 솔라시도에서 국가 AI 컴퓨팅센터 착공에 나섰다. 이는 총 사업비 2조 5000억원을 투입해 2028년까지 AI 반도체 1만5000장 규모의 연산 인프라를 구축하는 사업이다. 스타트업과 대학, 연구기관 등에 컴퓨팅 자원을 제공할 예정으로, 삼성SDS는 내년 4월부터 동탄 데이터센터 서관 일부를 활용한 조기 서비스도 추진하고 있다. 또 최근에는 퍼시픽자산운용이 추진하는 200MW 이상 데이터센터 DBO 사업의 우선협상대상자로 선정됐다. 이는 자체 데이터센터를 활용한 GPU 서비스와 외부 고객의 데이터센터를 구축·운영하는 사업을 병행하면서 투자 방식과 매출원을 다각화하는 전략이다. 삼성SDS는 지난달 29일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "직접 설비투자와 지분투자, DBO 사업을 결합해 2031년까지 AI 인프라 규모를 800MW 이상으로 확대할 것"이라며 "특히 DBO 사업에서 누적 500MW를 확보하면 연매출 1조원 이상을 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 말했다. LG CNS는 국내에서 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 올 들어 해외로 확대하고 있다. 이번에 완공한 인도네시아 데이터센터는 현지 시나르마스그룹과 한국투자리얼에셋운용의 합작법인 KMG가 발주한 사업으로, LG CNS가 설계·구축을 수행했다.특히 LG CNS는 완공 이전 전체 수용 용량에 해당하는 고객을 확보해 초기 가동을 위한 수요 기반도 마련했다. 나아가 후속 단계 개발을 통해 인도네시아 데이터센터의 전체 수전용량도 400MW까지 확대할 계획이다. 또 LG CNS는 말레이시아와 태국, 베트남, 일본 등에서도 신규 사업 기회를 모색하고 있다. LG CNS는 해외 DBO 사업과 함께 자체 GPU 인프라 투자도 확대하고 있다. 지난 9월 GPU와 관련 설비 확보에 3814억원을 투자하기로 결정했으며 GPU를 구독형으로 제공하는 GPUaaS와 AI 플랫폼·서비스를 결합한 'AI 팩토리' 사업도 추진 중이다. 이처럼 해외 데이터센터 구축·운영 사업으로 고객 기반을 넓히면서 GPU와 AI 서비스를 통한 추가 매출도 확보하려는 구상이다. 김동우 교보증권 연구원은 "LG CNS는 AI 데이터센터 사업에서 모듈형 데이터센터와 AI 팩토리 구축 실적을 바탕으로 확실한 수요와 수익성을 우선시하는 확장 전략을 택하고 있다"며 "2027년 하반기 시작되는 AI 팩토리 레퍼런스 사이트 관련 매출이 현재 실적 전망에 반영되지 않아 사업 내용이 구체화되면 매출과 이익 추정치가 상향될 것으로 예상된다"고 평가했다. 롯데이노베이트는 외부 고객을 대상으로 DBO와 장기 위탁운영 사업을 확대하고 있다. 약 20년간 자체 데이터센터 4개를 구축·운영하며 축적한 경험을 활용해 금융사와 자산운용사 등으로 고객 기반을 넓히는 전략이다.특히 지난해 12월 캄스퀘어 데이터센터 위탁운영 사업을 수주한 데 이어 올해 2월에는 이지스자산운용의 9.9MW 규모 엣지 데이터센터 DBO 사업을 확보하며 영역 확대에 속도를 내고 있다. 지난 9월에는 약 40MW 규모 안산 글로벌 클라우드 센터의 위탁운영 계약도 체결했다. 안산 센터는 내년 준공 이후 5년간 운영을 맡을 예정이다. 이러한 사업은 데이터센터 구축 단계에서 발생하는 매출뿐 아니라 준공 이후 운영·유지보수 계약을 통해 장기적인 매출을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 특히 자체 데이터센터를 직접 보유하는 방식과 달리 외부 투자자가 개발하는 시설의 구축·운영을 맡으면 계약 구조에 따라 초기 자본 부담을 줄일 수 있다. 실제 롯데이노베이트는 데이터센터 사업을 주요 성장동력으로 육성하고 있다. 지난 9월 IBK투자증권 보고서에 따르면 데이터센터 관련 누적 수주 규모는 약 1300억원, 관리 용량은 110MW에 달한다. 또 오는 2028년까지 DBO 사업 매출 비중을 전체 매출의 30% 수준으로 확대한다는 목표도 제시했다. 롯데이노베이트는 국내 수주 실적을 기반으로 해외 시장 진출도 추진하고 있다. 최근 베트남 CMC그룹과 데이터센터 사업 협력을 위한 업무협약을 체결했으며 일본 시장 진출도 검토 중이다. 다만 해외에서는 아직 확정된 신규 수주가 없어 현지 파트너십을 통한 사업 기회 발굴에 집중하고 있다.롯데이노베이트 관계자는 "자체 데이터센터 4개를 운영하고 있어 구축·운영 노하우에 대한 문의가 많다"며 "국내에서 확보한 사업 경험과 운영 역량을 기반으로 글로벌 파트너십을 확대하고 데이터센터 사업을 중장기 성장동력으로 육성해 나가겠다"고 말했다. 이처럼 AI 데이터센터 사업이 확대되면서 IT서비스 기업들의 수익성 관리도 중요해지고 있다. 직접 투자 방식은 시설과 GPU를 활용해 서비스 매출을 확보할 수 있지만 높은 초기 투자비와 감가상각 부담이 발생하기 때문이다. 또 DBO와 위탁운영 사업은 상대적으로 자산 부담을 줄일 수 있는 반면, 수주 경쟁과 계약 조건에 따라 수익성이 달라질 수 있다. 업계 관계자는 "AI 인프라 수요가 늘면서 데이터센터 설계·구축에 강점을 가진 국내 IT서비스 기업들이 운영과 GPU 서비스까지 사업을 확대하고 있다"며 "앞으로는 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐보다 고객 수요에 맞춰 안정적인 운영 매출을 창출하고 수익성을 확보하는 능력이 기업별 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.11.03 10:32장유미 기자

KETI, 한국어 AI 키우고 진단하는 데이터셋 4종 공개

한국전자기술연구원(KETI·원장 노건기)은 3일 사람과 공감하며 대화하고, 사실에 근거해 답하며, 안전하게 행동하는 한국어 인공지능(AI)을 개발하고 평가하는 데 활용할 수 있는 데이터셋 4종을 공개했다. KETI 인공지능연구본부 AI기반모델연구센터와 복합지능연구센터 연구진은 말과 몸짓 정보가 함께 담긴 한국어 대면 대화 데이터와 AI의 한국어와 한국 문화 이해 능력을 세밀하게 진단하는 평가 데이터를 구축해 공개했다. 공개한 데이터는 ▲멀티모달 한국어 교감대화 데이터 'K-MIND' ▲멀티모달 AI 대화 능력 평가 데이터 'KoMMERCE' ▲AI의 환각 진단 및 응답 신뢰성 평가 데이터 'K-Prism' ▲한국의 사회·문화적 관점에서 AI가 윤리적으로 판단하고 행동하는지를 평가하는 AI 안전성 평가 데이터 'KoEVD'다. 'K-MIND'는 KETI와 마음AI가 함께 구축한 한국어 대화 데이터다. 화자 286명이 나눈 약 115.6시간의 일대일 대면 대화를 비디오·오디오로 기록해 억양·발화 속도 등 준언어적 정보와 표정·시선 등 비언어적 정보를 포함하고 있어 공감형 대화 AI 개발에 활용할 수 있다. 'KoMMERCE'는 KETI와 셀렉트스타가 구축한 패션 쇼핑 상담 1만 5293건으로 구성된 평가 데이터다. AI가 고객 감정과 의도를 파악하는지, 고객이 요구한 조건을 계속 기억하는지 등 9가지 멀티모달 연계 대화 능력을 평가할 수 있다. 'K-Prism'은 1002개 한국어 문항으로 구성돼 글과 이미지를 함께 처리하는 AI가 사실과 다른 답을 지어내는 멀티모달 환각 현상을 진단하고 응답의 신뢰성을 평가하는 데 활용할 수 있다. 'KoEVD'는 한국어 유해·민감 발화 1만 3552개와 응답 후보 7만 1395개로 구성된 AI 안전성 평가 데이터다. 유해한 요청을 판별하고 안전한 답변과 행동을 선택하는 능력을 평가할 수 있다. 이번 성과를 담은 논문들은 국제 데이터 마이닝 컨퍼런스(ACM SIGKDD), 언어 자원 및 평가 학회(LREC), 아시아·태평양 전산언어학·자연어처리 국제공동학회(AACL-IJCNLP) 2026 본회의에 채택됐다. 신사임 KETI 인공지능연구본부장은 “이번 성과는 KETI의 한국형 AI 연구 역량을 결집한 성과”라며 “이를 토대로 국내 기업의 독자적인 한국어와 한국 문화 특화 AI 모델 개발을 지원하겠다”고 밝혔다. 데이터셋 4종은 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 구축됐다. AI허브와 허깅페이스에서 확인할 수 있다.

2026.11.03 10:32주문정 기자

[AI 고속도로] "AI 때문에 전기료 오를라"…오픈AI, 전력 감축 카드 꺼냈다

오픈AI가 미국에서 인공지능(AI) 데이터센터 건설에 따른 전력망 부담과 주민 전기요금 상승 우려가 커지자 전력 사용량을 줄이는 새로운 프로그램을 도입했다. 대규모 AI 인프라 투자가 이어지는 가운데 전력 부족 상황에서는 데이터센터의 전력 소비를 낮춰 가정과 중소기업에 전력을 우선 공급하겠다는 구상이다. 오픈AI는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 미국 전역의 AI 컴퓨팅 캠퍼스를 대상으로 하는 '그리드 프로텍터스 프로그램(Grid Protectors Program)'을 발표했다. 전력회사와 규제기관, 정책 입안자들과 협력해 전력망에 부담이 발생할 때 데이터센터 전력 수요를 조절하는 체계를 구축할 계획이다. 이번 프로그램은 미국에서 AI 데이터센터 확대로 인한 전력 공급 부담과 비용 전가 논란이 확산하는 가운데 나왔다. 빅테크 기업들이 대규모 데이터센터 건설에 나서면서 발전설비와 송전망, 변전소 등에 대한 추가 투자가 필요해졌지만 관련 비용이 일반 소비자의 전기요금 인상으로 이어질 수 있다는 우려도 커지고 있다. 지역사회의 반발은 데이터센터 건설에도 부담으로 작용하고 있다. 미국 일부 주에서는 대규모 전력 소비시설이 전력망 확충 비용을 일반 가정에 전가하지 못하도록 규제를 마련했다. 오픈AI 역시 AI 인프라 확장을 지속하려면 안정적인 전력 확보와 함께 지역 주민들의 비용 부담 우려를 해소해야 하는 상황이다. 오픈AI는 이번 프로그램을 통해 전력망에 여유가 있을 때 데이터센터를 정상 가동하고 전력 수요가 급증하는 시기에는 소비량을 줄일 방침이다. 전력회사와 협의해 감축 가능한 전력 규모와 대응 속도, 감축 유지 시간 등을 사전에 정하고 지역별 전력망 상황에 맞춰 운영할 예정이다. 자체 발전설비와 에너지저장장치(ESS)를 활용하는 방안도 검토한다. 배터리와 전력 제어 시스템을 통해 전력 수요 변동을 완화하고 필요할 때는 현장에서 생산하거나 저장한 전력을 활용해 외부 전력망의 부담을 줄인다는 구상이다. 첫 적용 대상은 미국 조지아주 에핑엄 카운티에 건설할 예정인 AI 데이터센터다. 오픈AI는 현지 전력회사 조지아파워와 최대 1000메가와트(MW) 규모의 전력 수요반응(DR) 협약을 체결했다. 이는 약 70만 가구의 평균 전력 수요에 해당하는 규모로, 폭염 등 전력 사용량이 급증하는 상황에서 데이터센터의 소비 전력을 줄여 다른 고객에게 공급할 여력을 확보하는 방식이다. 오픈AI는 해당 데이터센터에 필요한 전력 공급과 인프라 구축 비용도 전액 부담하기로 했다. 조지아파워는 이러한 수요 조절 체계가 향후 전력 수요 증가에 대응하기 위한 신규 발전설비 투자 규모를 줄이는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 에핑엄 카운티 데이터센터는 아직 개발 단계로, 실제 전력 감축 효과는 가동 이후 확인할 수 있다. 전력 비용 절감 효과에 대한 기대도 제시됐다. 조지아파워는 오픈AI를 포함한 대규모 전력 수요 고객과의 계약 및 예상 수요 증가를 통해 2029년부터 연간 약 9억5000만 달러의 고객 비용 절감 효과가 발생할 것으로 전망했다. 월 1000킬로와트시(kWh)를 사용하는 일반 가정은 최소 15달러의 전기요금을 절약할 수 있다는 추산이다. 또 오픈AI는 조지아주에서 마련한 운영 모델을 향후 미국 전역의 컴퓨팅 캠퍼스로 확대할 계획이다. 다만 모든 시설에 동일한 감축 규모를 적용하는 것은 아니며 지역별 전력망 상황과 설비 여건을 고려해 구체적인 협약을 마련할 예정이다. AI 데이터센터의 전력 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 이번 프로그램이 전력망 부담을 얼마나 줄일 수 있을지도 관심을 끈다. 블룸버그NEF는 미국의 데이터센터 용량이 2030년까지 100기가와트(GW)를 넘어설 것으로 전망했다. 이에 오픈AI는 전력 수요 조절과 함께 신규 발전설비와 송전망 확충을 위한 투자도 병행할 방침이다. 오픈AI는 "가정과 중소기업이 컴퓨팅 캠퍼스의 전력 수요를 보조하도록 요구받아서는 안 된다"며 "대규모 컴퓨팅 시설은 자체적으로 발생시키는 비용을 부담하고 전력회사가 의존하는 시스템을 관리할 수 있도록 지원해야 한다"고 밝혔다.

2026.11.03 09:44장유미 기자

데이터저널리즘 어워드, 4일부터 응모작 접수…AI 시대 언론 혁신 조명

데이터저널리즘코리아와 건국대학교 디지털커뮤니케이션 연구센터가 오는 4일부터 '제9회 한국 데이터저널리즘 어워드(KDJA 2026)' 응모작을 접수한다. 한국 데이터저널리즘 어워드는 데이터를 활용한 우수 보도와 혁신적인 저널리즘 사례를 발굴하기 위해 마련된 행사다. 2018년 시작해 올해로 9회째를 맞았다. 응모 기간은 4일부터 18일까지다. 국내에 거주하거나 소재한 미디어 종사자 개인과 단체, 해외에서 한국어로 미디어 서비스를 운영하는 개인과 단체가 참여할 수 있다. 본인이 제작한 보도물을 직접 제출하거나 제3자가 다른 사람의 데이터저널리즘 보도물을 추천하는 방식으로도 응모할 수 있다. 대상은 지난해 11월 6일부터 올해 11월 18일까지 발표된 보도물이다. 시상 부문은 올해의 데이터 시각화상, 데이터 기반 탐사보도상, 오픈데이터상, 데이터저널리즘 혁신상, 기후위기·에너지전환상, 주목할 만한 데이터저널리스트상, 영 데이터저널리스트상 등 총 7개다. 각 부문 수상자에게는 상금 100만원과 상패를 수여한다. 심사는 황용석 건국대학교 교수가 위원장을 맡은 심사위원단이 진행한다. 수상작은 다음 달 2일 공식 홈페이지에서 발표하며, 12월 11일 열리는 '2026 데이터저널리즘코리아 컨퍼런스(DJCon)'에서 시상할 예정이다. 올해 행사는 인공지능(AI) 기술 확산에 따른 데이터저널리즘 제작 환경 변화에도 주목한다. 함형건 공동조직위원장(YTN 기자)은 "자료 수집과 정제부터 분석, 시각화에 이르기까지 AI 활용이 확대되면서 데이터저널리즘 제작 환경이 빠르게 변화하고 있다"며 "기술 전환기에도 사실 검증과 진실 추구라는 저널리즘의 기본 원칙은 변하지 않는다"고 말했다. 황용석 공동조직위원장은 "생성형 AI 확산으로 기사 생산과 유통이 자동화되는 시대일수록 방대한 데이터 속에서 진실을 가려내는 정교한 분석과 탐사보도가 중요하다"며 "데이터저널리즘을 통해 한국 언론의 신뢰를 높이는 계기가 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.11.03 08:00안희정 기자

한국형 우주 데이터센터, 2028년 첫 궤도 실증 추진

지상 데이터센터(DC)의 전력과 냉각 문제를 극복하기 위해 2035년까지 우주 DC를 단계적으로 구축하는 구상이 제시됐다. 첫 단계로 2028년 누리호 7차 발사를 활용해 100kg급 소형 우주 DC의 궤도 실증을 추진한다는 계획이다. 이춘우 K문샷 추진단 우주미션 PD는 2일 국회에서 열린 우주데이터센터포럼 3차 토론회에서 “지상 DC는 막대한 전력 수요, 냉각수 부족, 부지 확보 난항, 각종 환경 규제, 데이터 전송 지연 등 한계가 있다”며 “우주의 무한한 태양광 자원과 복사냉각 기술을 활용하는 우주 DC를 설립해야 한다”고 밝혔다. 현재 국내 위성 관측 데이터는 지상국으로 전송한 뒤 지상 DC에서 저장 분석하는 방식으로 처리된다. 이 PD는 우주에서 생성된 데이터를 현장에서 직접 수집, 저장, 처리, 분석해 데이터 전송과 분석에 걸리는 시간을 줄이고 우주 AI 서비스를 구현하는 K문샷 2035 우주미션 추진 전략을 소개했다. . K문샷 우주미션은 전력·방열·AI 연산·위성통신 등 핵심 기술을 확보하고 단계별 궤도 실증을 거쳐 민간 주도의 우주 AI 상용화 기반을 마련하는 것이 목표다. 로드맵에 따르면 2029년까지 100kg급 소형 우주 DC를 구축하고, 2032년까지 우주 AI 서비스를 제공하는 500kg급 중형 우주 DC를 마련한다. 2035년에는 AI 서비스 상용화 플랫폼을 구현할 수 있는 톤급 대형 우주 DC 구축을 목표로 한다. 이를 위해 대용량 태양전력 시스템, 복사냉각 열제어, 내방사선 AI 연산장치, 위성 간 광통신 연결 기술 등을 개발해야 한다. 국내 기술 경쟁력을 갖춘 AI 모델과 신경망처리장치(NPU), 고대역폭메모리(HBM), 페로브스카이트 태양전지 등을 적극 활용한다는 구상이다. 2028년 누리호 7차 발사 활용, 첫 실증에 140억원 필요 당면 과제는 100kg급 소형 우주 DC의 궤도 실증이다. 이를 위해서는 2027년부터 개발에 착수해야 한다는 주장이 제기됐다. 임정흠 한국항공우주연구원 우주탐사연구센터장은 2027년부터 2028년까지 24개월 동안 총사업비 140억원을 투입해 국산 AI 반도체의 우주 환경 적용 신뢰성을 검증하고 핵심 원천기술을 시연하는 계획을 제시했다. 임 센터장은 지상 시험만으로는 우주 환경에서 대규모 전력 공급과 열 방출, AI 연산장치의 안정적인 작동 여부를 확인하기 어렵다고 설명했다. 실제 궤도 실증 결과를 확보해야 후속 개발과 투자 규모를 판단할 수 있다는 것이다. 특히 2028년 11월 발사 예정인 누리호 7차를 첫 실증 기회로 꼽았다. 해당 발사는 여명·황혼 태양동기궤도에 진입할 수 있는 기회로, 우주 DC 실증 장비를 부탑재하면 별도 발사에 따른 비용 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 이에 따라 정부가 민간 기업의 개별 위성 확보 부담을 덜고 궤도 실증 기회를 제공해야 한다고 강조했다. 개발 착수가 늦어져 발사 기회를 놓치면 후속 기술 개발과 글로벌 시장 진입에도 차질이 생길 수 있다는 우려다. 우주 DC 가치는 서비스에서 나온다...주파수 등록·법제화 '지금부터' 강조 우주 DC 상용화를 위해서는 기술 개발뿐 아니라 실제 서비스를 운영할 사업 구조와 제도적 기반을 마련해야 한다는 의견도 나왔다. 최경일 KT SAT 대표이사는 우주 DC의 가치는 결국 서비스에서 결정된다고 강조했다. 우주 인프라를 구축·운용하는 역량과 AI 서비스를 제공하는 역량은 다른 만큼, 서비스 운영 주체와 비용 부담 구조, 지상 DC와의 역할 분담을 사전에 설계해야 한다는 설명이다. 최 대표는 안정적인 우주 AI 서비스 운영을 위해 위성 주파수 등록도 서둘러야 한다고 강조했다. 위성 주파수와 궤도에 대한 국제 조정은 수년이 걸릴 수 있어 실제 서비스 개시 시점에 앞서 준비해야 한다는 것이다. KT SAT은 지난해부터 우주 DC 내부 설계를 진행하고 있으며, 올해 상반기 첫 궤도 등록을 준비해 왔다고 소개했다. 또 무궁화호 위성 운용 경험과 정지궤도·저궤도 위성통신을 통합한 X웨이브원 서비스 역량을 우주 DC 사업에 활용할 수 있다고 설명했다. 국회와 정부도 우주 DC 구축을 위한 지원 필요성에 공감했다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 이주희 의원은 2027년 우주 DC 관련 예산이 21억원에 불과하다고 지적하며, 기술 기반 확보와 산업 생태계 조성을 위한 예산 확충에 노력하겠다고 밝혔다. 오태석 우주항공청장은 K문샷 전략 로드맵에 우주 데이터센터를 핵심 과제로 반영해 단계적 궤도 실증과 상용화 기반을 마련하겠다고 밝혔다. 아울러 국내 기업들이 우주 DC 부품 시장과 글로벌 공급망을 선점할 수 있도록 핵심 기술 개발과 궤도 실증 기회를 적기에 지원하겠다고 강조했다.

2026.11.02 18:50홍지후 기자

한국에머슨, '제어부터 예지보전까지' AI 데이터센터 냉각 자동화 기술 공개

한국에머슨이 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 효율을 높이고 설비 장애를 예방하기 위한 산업용 자동화 기술을 선보인다. 한국에머슨은 서울 양재 aT센터에서 열리는 데이터센터코리아 2026에 참가해 냉각·유틸리티 설비의 제어부터 상태 진단, 정밀 계측까지 지원하는 자동화 솔루션을 공개한다고 2일 밝혔다. AI와 고성능 컴퓨팅 확산으로 데이터센터의 전력 사용량과 냉각 수요가 증가하면서 관련 설비의 안정적인 운영이 중요해지고 있다. 특히 냉각 계통의 이상은 서버 운영에 직접적인 영향을 줄 수 있어 실시간 상태 파악과 예방 정비 체계가 요구된다. 한국에머슨은 이번 행사에서 설비 보호·제어·진단·계측 기술을 연계해 데이터센터 운영 효율과 가동 안정성을 높이는 방안을 소개한다. 냉각·유틸리티 계통에는 유량과 압력을 관리하는 밸브 솔루션을 적용한다. 키스톤 버터플라이 밸브는 유체 흐름을 조절하고, 쿤클 압력 릴리프 밸브는 과도한 압력으로 인한 설비 손상을 방지하는 역할을 한다. 배관 상태를 확인하는 정밀 계측 기술도 선보인다. 로즈마운트 엑스웰과 플렉심의 비침습식 측정 기술은 배관을 관통하지 않고 온도와 유량을 측정할 수 있다. 퍼마센스는 부식과 침식에 따른 배관 상태 변화를 지속적으로 추적해 유지보수 시점을 판단하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 설비 운영 데이터를 통합 관리하는 자동화 플랫폼도 소개한다. 회전 설비와 현장 계측기에서 수집한 정보를 실시간으로 분석해 이상 징후를 조기에 발견하고, 고장 가능성을 사전에 파악하는 예지보전 체계를 지원한다. 제어 시스템과 인간·기계 인터페이스(HMI)를 활용하면 전력·유틸리티 계통의 운전 정보를 한곳에서 확인할 수 있다. 이를 통해 관리자가 설비 상태를 종합적으로 파악하고 이상 발생 시 대응할 수 있도록 돕는다. 한국에머슨 관계자는 "데이터센터에는 설비 신뢰성과 운영 연속성, 에너지 효율을 함께 확보할 수 있는 통합적인 운영 체계가 필요하다"며 "제어·진단·계측 데이터를 연계한 자동화 솔루션을 통해 고객이 이상 징후에 선제적으로 대응하고 안정적이고 효율적인 운영 환경을 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.02 18:39남혁우 기자

인젠트, AI 통한 기업 정보 유출 막는다…데이터 관리 전략 제시

인젠트가 기업 내부 문서와 데이터베이스(DB)를 연결해 인공지능(AI) 업무에 활용하는 데이터 관리 전략을 공개했다. 문서중앙화 시스템을 단순한 자료 보관 공간에서 벗어나 AI가 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 기반으로 발전시킨다는 구상이다. 인젠트는 '문서중앙화에서 AX 플랫폼으로-AI가 신뢰하는 지식은 어디서 오는가'를 주제로 온라인 웨비나를 개최했다고 2일 밝혔다. 발표를 맡은 박정권 인젠트 기술2본부장(전무)은 기업이 AI를 업무에 적용하려면 내부 문서와 정형 데이터를 통합적으로 활용할 수 있어야 한다고 강조했다. 예를 들어 기업의 대출 한도 증액 여부를 판단하려면 내부 심사 규정뿐 아니라 해당 기업의 최신 재무정보도 함께 확인해야 한다. AI가 정확한 답변을 제공하려면 서로 다른 시스템에 저장된 정보를 연결하고 최신 상태로 유지하는 작업이 필요하다는 설명이다. 인젠트는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서중앙화 시스템의 역할을 확대해야 한다고 제안했다. 분산된 문서를 통합 관리하면서 원본과 최신 버전을 구분하고, AI가 문서 내용을 검색할 수 있도록 데이터를 가공하는 방식이다. 이 과정에서 문서 보안 정책을 AI 검색 환경까지 일관되게 적용하는 것이 중요하다고 강조했다. 원본 문서의 접근 권한이 AI 시스템에 반영되지 않으면 사용자가 직접 열람할 수 없는 기밀정보를 AI 답변을 통해 확인하는 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위한 기술로 검색증강생성(RAG) 운영 기술인 RAG옵스를 제시했다. 문서 등록과 수정, 삭제 내역을 AI 검색 데이터에 반영하고 접근 권한 변경 사항도 연동하는 방식으로 인사이동이나 조직 개편으로 권한이 변경된 경우에도 사용자가 열람할 수 있는 문서만 AI 답변에 활용하도록 지원한다. 분산된 데이터를 연결하는 '인젠트 DMP'도 소개했다. 이 플랫폼은 여러 시스템에 저장된 데이터를 통합·분석하고 AI 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 기존 데이터를 모두 이전하지 않고 필요한 정보만 연결하거나 선택적으로 저장하는 구조를 제공한다. 데이터 품질 관리 방안도 다뤘다. 부서마다 다르게 정의된 매출이나 수익률 등의 기준을 통일하고, 데이터 갱신 지연이나 누락을 감지해 부정확한 정보가 AI 답변에 사용되는 것을 방지하는 방식이다. 이와 함께 AI 에이전트가 기업 데이터를 활용하는 과정에서 사용자 권한 확인과 개인정보 보호, 작업 실행 승인, 이용 기록 관리 등을 적용하는 통제 체계도 제시했다. 박 본부장은 "이번 웨비나가 기업이 보유한 문서와 데이터의 가치를 재발견하고, 실제 업무에 AI를 활용하기 위한 방향을 찾는 계기가 되길 바란다"며 "인젠트는 데이터의 신뢰성과 보안을 바탕으로 기업의 AX 전환을 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.02 18:15남혁우 기자

AI 투자에 현금 쏟는 美 빅테크…주주환원 15년 만에 최저

미국 주요 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 인프라 투자에 막대한 자금을 투입하면서 주주환원 비율이 15년 만에 최저 수준으로 떨어진 것으로 나타났다. 데이터센터와 반도체 확보를 위한 지출이 급증하면서 자사주 매입을 줄이고 현금 확보에 나서는 모습이다. 1일(현지시간) 로이터통신이 금융정보업체 LSEG 자료와 기업 공시를 분석한 결과에 따르면 마이크로소프트(MS)·알파벳·아마존·메타·오라클 등 미국 빅테크 5개사가 올해 1~9월 영업활동으로 벌어들인 현금 가운데 배당과 자사주 매입에 사용한 비율은 9.3%로 집계됐다. 이는 지난해 같은 기간 27.4%에서 18.1%포인트 하락한 수치로, 관련 통계가 집계된 2011년 이후 가장 낮은 수준이다. 이들 기업의 올해 1~9월 영업현금흐름은 총 5429억 달러(약 728조원)로 전년 동기 대비 29% 증가했다. 그러나 AI 데이터센터와 반도체 등 인프라 확충에 따른 자본지출(CAPEX)은 두 배로 늘어난 5569억 달러(약 747조원)에 달했다. 이에 영업현금흐름에서 자본지출을 제외한 잉여현금흐름(FCF)은 140억 달러(약 18조원) 적자를 기록했다. 지난해 같은 기간 1435억 달러(약 192조원) 흑자에서 적자로 전환된 것으로, 기업들이 벌어들인 현금보다 인프라 투자에 더 많은 자금을 사용한 것으로 풀이된다. 주주환원 가운데 가장 큰 폭으로 줄어든 항목은 자사주 매입이다. 빅테크 5개사의 자사주 매입 규모는 지난해 818억 달러(약 109조원)에서 올해 136억 달러(약 18조원)로 83% 감소했다. 반면 배당금은 같은 기간 339억 달러(약 45조원)에서 370억 달러(약 49조원)로 소폭 증가했다. 특히 알파벳과 메타는 지난해 1~9월 총 665억 달러(약 89조원) 규모 자사주를 매입했지만 올해 같은 기간에는 매입 실적이 없었다. 아마존은 배당금을 지급하지 않고 있으며 2022년 이후 자사주 매입도 하지 않았다. 대규모 AI 투자에 따른 자금 조달 부담도 커지고 있다. 로이터에 따르면 아마존은 올해 3분기 자본지출이 영업현금흐름을 웃돌면서 장기 차입을 확대했다. 알파벳 역시 잉여현금흐름이 적자로 돌아선 가운데 주식과 채권 발행을 통해 자금을 조달했다. 자사주 매입 감소는 향후 주당순이익(EPS)에도 영향을 미칠 수 있다. 기업이 자사주를 매입하면 유통 주식 수가 줄어 주당순이익이 높아지는 효과가 있지만, 매입 규모가 감소하면 실제 이익 성장에 대한 의존도가 커지기 때문이다. AI 데이터센터 증설에 따른 감가상각비 증가도 수익성 부담 요인으로 꼽힌다. 에런 스탠호프 프랭클린템플턴 투자관리 공동대표는 "지난 15년간 기업들은 자사주 매입과 배당을 통해 주주환원을 확대해왔다"며 "이제는 주식과 채권 발행이 늘어나고 투자자들에게 추가 자본을 요청하는 국면으로 바뀌고 있다"고 말했다.

2026.11.02 18:13한정호 기자

[유미's 픽] "이재용이 콕 찍은 구미"…삼성 60조 투자 시동, 다음은 오픈AI?

"삼성그룹 내부용 AI데이터센터와 로봇 관련 투자는 경북 구미에 집중하겠습니다." 이재용 삼성전자 회장이 지난 6월 29일 이재명 대통령 주재로 열린 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 밝힌 투자 구상이 현실화되고 있다. 삼성SDS가 경북 구미에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 건립에 나서면서 삼성이 영남권에 60조원을 투입해 추진하는 첨단산업 육성 계획도 본격적인 실행 단계에 들어선 모습이다. 삼성SDS는 경북 구미시에 '구미 AI 데이터센터'를 착공하고 본격적인 건립에 나선다고 2일 밝혔다. 지난 1월 4273억원 규모의 투자를 결정한 이 센터는 초기 전력 용량 60메가와트(MW)로 조성되며 최대 120MW까지 확장할 수 있도록 설계됐다. 2028년 말 준공을 목표로 현재 공사가 진행 중이다. 이번 착공은 삼성의 영남권 60조원 투자 계획 가운데 첫 가시적 성과다. 앞서 삼성은 지난 7월 구미에 휴머노이드 로봇 양산 체계와 로봇 데이터 팩토리, AI 데이터센터를 구축하고 기존 제조 기반을 첨단산업 중심으로 고도화하겠다는 계획을 발표한 바 있다. 또 울산에서는 전고체 배터리 양산을 추진하고 부산과 거제에는 각각 첨단 전자부품과 자율형 조선소 관련 투자를 확대할 예정이다.이 회장이 구미를 AI·로봇 투자 거점으로 선택한 데는 삼성전자가 오랫동안 축적한 제조 기반이 자리하고 있다. 삼성은 기존 생산시설에 로봇 양산과 AI 학습에 필요한 인프라를 추가해 제조 자동화 수준을 높이고 피지컬 AI 사업을 확대한다는 구상이다. 삼성전자도 구미사업장을 미래 제조 혁신 거점으로 육성하겠다는 계획이다. 기존 스마트폰 생산 기반에 첨단 제조 기술과 로봇 산업을 결합해 새로운 성장동력을 확보하려는 움직임이다. 노태문 삼성전자 대표는 "휴머노이드 로봇, AI 데이터센터, 첨단 제조업 등에 집중 투자하겠다"며 "삼성전자 구미사업장은 글로벌 제조 혁신 허브로 도약할 것"이라고 말했다. 구미 AI 데이터센터는 이러한 제조 혁신을 뒷받침할 연산 인프라로 활용될 예정이다. 휴머노이드 로봇의 정밀 작업 학습과 제조 공정 자동화에는 방대한 데이터 처리와 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다. 삼성은 로봇 데이터 팩토리와 AI 데이터센터를 함께 구축해 제조 현장의 AI 활용에 필요한 기반을 확충할 계획이다. 삼성SDS에도 이번 투자는 사업 영역을 넓힐 기회가 될 것으로 보인다. 계열사의 제조 AI·로봇 전환에 필요한 컴퓨팅 자원을 공급하는 동시에 자체 GPU 서비스와 외부 고객이 장비를 설치하는 코로케이션 사업을 병행해 신규 매출을 확보할 계획이다. 이와 관련해 삼성SDS는 지난달 29일 실적발표 컨퍼런스콜에서 "직접 투자와 지분투자, 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 결합해 2031년까지 AI 인프라 규모를 800MW 이상으로 확대할 것"이라며 "DBO 사업에서 누적 500MW를 확보하면 연매출 1조원 이상을 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 구미 데이터센터 착공은 지역 산업에도 새로운 사업 기회를 제공할 것으로 예상된다. 기존 전자제품 생산시설에 AI 데이터센터와 로봇 관련 시설이 추가되면 지역 부품·장비업체의 공급망 참여와 AI 전문인력 수요도 늘어날 가능성이 있다. 다만 실제 고용과 지역경제 파급효과는 후속 로봇 투자 규모와 지역 기업의 사업 참여 수준에 따라 달라질 전망이다. 삼성의 AI 인프라 투자 확대와 함께 오픈AI와 추진해 온 경북 포항 데이터센터 구축 협력에도 관심이 쏠린다. 삼성SDS는 지난해 10월 오픈AI와 AI 데이터센터 공동 개발·운영을 위한 협력의향서(LOI)를 체결했으며 당시 포항에 데이터센터를 구축하는 방안이 거론됐다. 포항 프로젝트가 구체화되면 삼성SDS는 제조 AI 중심의 구미 데이터센터에 이어 글로벌 AI 기업과의 협력을 통한 인프라 사업 확대도 기대할 수 있다. 그러나 포항 사업은 구미와 별도 프로젝트로, 투자 규모와 착공 일정 등 구체적인 후속 계획은 아직 공개되지 않았다. 이 같은 상황 속에 최근 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 방한한 것은 변수다. 알트먼 CEO는 지난달 31일 경기도 용인 삼성인력개발원에서 삼성 계열사 사장단 50여명과 만나 AI 기술의 발전 방향과 사업 전략을 논의했다. 이준희 삼성SDS 대표는 "AI는 기업의 일하는 방식과 산업의 경쟁력을 바꾸고 있다"며 "이러한 변화가 실제 성과로 이어지려면 방대한 데이터를 처리하고 AI를 안정적으로 운영할 수 있는 튼튼한 기반이 필요한데 구미 AI 데이터센터가 바로 그 역할을 맡게 될 것"이라고 말했다. 이어 "삼성SDS는 지역경제와 산업 생태계 발전에 기여하도록 책임과 역할을 다하겠다"며 "차세대 AI 인프라를 바탕으로 제조·산업 현장의 AX 혁신을 이끌고 고객에게 최적의 AI 풀스택 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.11.02 17:28장유미 기자

정부는 AIDC 규제 완화 추진하는데…국회선 인허가 강화 움직임

인공지능 데이터센터(AIDC) 구축을 촉진하기 위한 특별법이 시행되기도 전에 인허가 규제를 강화하려는 움직임이 국회에서 잇따르고 있다. 정부가 AIDC 인정 기준을 완화하고 인프라 확충에 속도를 내는 가운데, 주민 안전과 생활환경 보호를 위한 추가 규제가 추진되면서 향후 사업 추진에 미칠 영향이 주목된다. 2일 업계에 따르면 더불어민주당 채현일·한정애 의원은 최근 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법 일부개정법률안'을 각각 대표발의했다. 두 개정안은 구체적인 규제 방식에는 차이가 있으나 모두 AIDC 구축 과정에서 주민 생활환경 보호를 강화하는 내용을 담았다. 채현일 의원이 대표발의한 개정안은 대통령령으로 정하는 일정 규모 이상 AIDC를 신축하거나 기존 시설을 대규모로 확장할 경우 지방자치단체장의 허가를 받도록 하는 내용이 핵심이다. 기존 건축허가와 별도로 AIDC 신·증설에 대한 허가 절차를 추가하는 방식이다. 허가권자인 시·도지사 또는 시장·군수·구청장은 과학기술정보통신부 장관과 협의하고 사업계획을 주민에게 사전 공개해야 한다. 주민 의견수렴을 거쳐 주거·교육환경과 재난안전 등에 미치는 영향을 검토한 뒤 허가 여부를 결정하도록 하는 요건도 담았다. 이번 개정안은 데이터센터가 주거지역과 학교 인근에 들어서면서 발생하는 소음·진동, 화재 위험 등 주민 우려를 해소하기 위해 마련됐다. 다만 허가 대상인 대규모 AIDC 기준은 대통령령에 위임돼 있어 실제 규제 범위와 적용 대상은 향후 하위법령에 따라 달라질 전망이다. 한정애 의원이 대표발의한 개정안은 기존 특별법상 인허가 일괄처리 특례를 일부 제한하는 데 초점을 맞췄다. 주거환경과 교육환경 보호를 위한 일정한 건축허가에 대해서는 인허가가 완료된 것으로 간주하는 특례를 적용하지 않도록 하는 내용이다. 이와 함께 AIDC 특구를 지정할 때 지역 전력자급률과 지산지소형 전기사용시설 비율을 고려하도록 했다. 지역에서 생산한 전력을 해당 지역에서 소비하는 지산지소형 AIDC 사업자에게 지원과 특례를 우선 적용할 수 있는 근거도 담았다. 수도권에 집중된 데이터센터를 지방으로 분산하고 지역 전력수급 균형을 높이려는 취지다. 두 개정안은 내년 3월 10일 시행을 앞둔 AIDC 특별법의 인허가 신속화 방향과 맞물려 있다. 현행 특별법은 AIDC 구축을 지원하기 위해 인허가 일괄처리와 비수도권 전력계통영향평가 특례, AIDC 특구 지정·지원 등을 규정하고 있다. 기존 건축허가 자체를 면제하는 법은 아니지만 관련 행정 절차를 신속히 진행할 수 있도록 지원하는 데 중점을 뒀다. 정부도 특별법 시행을 앞두고 하위법령 마련에 속도를 내고 있다. 최근에는 AIDC 인정 기준인 AI 연산 장비 전력 총량을 당초 검토한 10메가와트(MW)에서 5MW 수준으로 낮추는 방안이 논의되고 있는 것으로 알려졌다. AI 장비 최소 전력 요건과 전체 IT 장비에서 차지하는 전력 비중도 완화해 기존 데이터센터의 AI 전환을 지원하는 방향이다. 다만 최종 기준은 확정되지 않았다. 이에 따라 향후 AIDC 인정 범위가 확대되는 상황에서 추가 허가 절차가 도입될 경우 사업자 부담이 커질 가능성도 제기된다. 특히 채 의원 개정안에 따른 별도 허가와 기존 인허가 일괄처리가 어떻게 연계될지, 일반 데이터센터와 AIDC에 서로 다른 규제가 적용될지 등이 쟁점으로 꼽힌다. 주민 수용성을 확보하면서도 AI 인프라 구축 일정에 미치는 영향을 최소화할 제도 설계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "AIDC 특별법 취지에 맞게 인프라 구축 속도를 높이면서도 주민 우려를 해소할 수 있도록 허가 기준과 절차를 명확히 마련하는 것이 향후 쟁점"이라고 말했다.

2026.11.02 17:27한정호 기자

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