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

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

2026.10.13 15:41전화평 기자

[최홍석 칼럼] 스케일-어크로스, AI 데이터센터를 넘어 기업망으로

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

2026.10.13 15:30최홍석 컬럼니스트

신성이엔지, 'SEDEX 2026'서 클린룸 공정 특화 라인업 공개

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

2026.10.13 10:01장경윤 기자

바스프, AI 데이터센터용 소재 확대…커넥터·전선·냉각 부품 겨냥

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

2026.10.13 09:31류은주 기자

LS일렉트릭, 블룸에너지 수주 5억 달러 돌파…AI 전력 수요 공략

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

2026.10.13 09:06류은주 기자

AMD가 찜한 망고부스트…'AI 팩토리' 앞세워 추론 시장 승부수

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

2026.10.12 14:11한정호 기자

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

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

2026.10.12 10:45장경윤 기자

엔비디아, 美 리플렉션 AI에 추가 투자·인수 협상 중

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

2026.10.11 09:19장경윤 기자

LG전자 3분기 실적 컨센서스 하회…증권가 "일시적 요인, 본업 건재"

LG전자의 3분기 실적이 시장 기대치를 밑돌았지만, 자회사(LG이노텍) 실적을 제외한 본업은 튼튼한 체력을 증명했다는 평가가 나왔다. 증권가는 단기 이익 감소 이면에 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 솔루션과 로봇 등 미래 성장을 위한 선제 투자가 자리하고 있다고 풀이했다. LG전자는 3분기 연결기준 매출 23조 8270억원, 영업이익 7822억원 잠정실적을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 8.9%, 영업이익은 13.5% 증가했다. 다만 시장 기대치는 밑돌았다. 증권가 컨센서스(전망 평균치)는 매출 24조 2744억원, 영업이익 1조 401억원이었다. 원·달러 환율 하락과 애플 아이폰 생산 차질 등에 따른 자회사 LG이노텍 실적 부진 영향이 컸던 것으로 알려졌다. 하지만 자회사를 제외한 별도기준 실적은 본업 견조함이 돋보인다. 유안타증권은 "별도기준 영업이익은 7000억원 이상을 기록한 만큼 안정적인 상황"이라고 평가했다. 가전(HS) 사업은 환율 영향 속에서도 신흥국 중심 매출 성장 전략이 효과를 거두며 선방했다. TV(MS) 부문 또한 유기발광다이오드(OLED) TV 등 프리미엄 제품군 확대와 원가구조 개선에 힘입어 흑자 기조를 유지했다. 별도 실적이 증권가 추정치를 소폭 하회한 주요 원인 역시 투자 영향으로 풀이된다. 메리츠증권은 "희망퇴직 비용과 로봇·AI 데이터센터 냉각 등 신사업 관련 선제 투자 비용을 제외할 경우 본업의 견조한 실적 흐름이 유지되고 있다는 점에 주목해야 한다"고 분석했다. 시장은 선제 투자 결실에 기대를 걸고 있다. AI 데이터센터 냉각 사업은 상반기 6000억원 규모 수주에 이어 최근 북미 지역에서 5기가와트(GW) 규모 장기계약을 체결하며 연말까지 최대 3조 5000억원 수주잔고를 확보할 것으로 예상된다. 메리츠증권은 "AI 데이터센터 냉각 매출은 내년부터 조 단위 규모로 본격 확대될 것"이라고 내다봤다. LG전자는 로봇 사업 역시 양재 데이터팩토리에 로봇 200대를 투입하는 등 상업화 계획을 실행 중이다.

2026.10.11 08:00전화평 기자

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업 코어위브가 한국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 여러 데이터센터 사업자들과 협력 방안을 논의하는 가운데 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급뿐 아니라 AI 추론 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임도 본격화하고 있다. 9일 업계에 따르면 코어위브는 한국 데이터센터 사업 진출 가능성을 열어두고 국내 여러 사업자들과 협의를 진행하고 있는 것으로 파악됐다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 위치, 협력 기업 등은 공개되지 않았다. 코어위브는 최근 아시아 지역으로 AI 인프라 사업을 빠르게 확대하고 있다. 지난 8월 인도네시아에 총 360메가와트(MW) 규모의 데이터센터 3곳을 확보한다고 발표한 데 이어 이달 6일에는 인도 아다니커넥스와 협력해 나비뭄바이에 240MW 규모 AI 데이터센터를 구축한다고 밝혔다. 인도 시설에는 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 플랫폼을 도입할 예정이다. 이런 가운데 코어위브는 지난 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에 회사 이름을 내건 부스를 마련했다. 코어위브가 국내 전시 행사에 자체 브랜드를 앞세워 참가한 것은 이번이 처음이다. 김현석 코어위브 한국·동남아시아 총괄대표는 행사장에서 지디넷코리아와 만나 한국을 비롯한 아시아 AI 인프라 시장의 현황과 코어위브의 사업 전략을 소개했다. 김 대표는 한국·동남아시아 지역 GTM(Go-To-Market)을 맡아 GPU 인프라와 추론 서비스 등의 사업을 담당하고 있다. 코어위브는 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 미국 네오클라우드 기업이다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저, 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러와 달리 대규모 AI 워크로드에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 김 대표는 "GPU를 필요로 하는 기업이나 기관의 수요는 국가 간 경계가 거의 무의미하다"며 "한국에서도 최신 GPU를 확보하려는 기업들의 문의가 상당히 많다"고 말했다. 현재 국내 기업들은 코어위브의 해외 데이터센터를 통해 GPU 서비스를 이용할 수 있다. AI 모델 학습과 추론은 일반적인 클라우드 서비스에 비해 네트워크 지연의 영향이 상대적으로 제한적이어서 데이터의 해외 이전에 제약이 없다면 국내 데이터센터가 없어도 서비스를 이용할 수 있다는 설명이다. 반대로 금융·공공·의료 등 개인정보나 민감정보를 다루는 분야에서는 국내 인프라 유무가 서비스 도입에 영향을 줄 수 있다. 데이터 국외 이전에 대한 규제와 기업 내부 정책 등을 고려해야 하기 때문이다. 김 대표는 "GPU를 빌려 쓰기로 결정한 기업 중에는 데이터센터가 한국에 있는지를 크게 신경 쓰지 않는 곳도 많다"며 "금융기관이나 공공기관처럼 개인정보와 민감정보를 활용하는 곳은 데이터의 해외 이전을 고려해야 하는 경우가 있다"고 설명했다. "韓 기업 GPU 수요 상당…수천~수만 장 문의도" 코어위브가 한국 시장에서 주목하는 분야 중 하나는 대규모 GPU 수요다. 국내 통신사와 전자·플랫폼 기업 등을 중심으로 엔비디아 최신 GPU에 대한 문의가 이어지고 있다. B300뿐 아니라 차세대 베라 루빈 시스템을 확보하려는 움직임도 나타나고 있다. 김 대표는 "국내 주요 기업들이 B300 등 최신 GPU를 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하는 사례가 있다"며 "베라 루빈 같은 차세대 시스템에 대한 문의도 계속 들어오고 있다"고 말했다. 다만 국내 기업의 GPU 수요가 실제 대규모 공급 계약으로 연결되기까지는 넘어야 할 부분도 있다. 정부 지원 사업 등을 통해 GPU 사용 예산을 확보하는 기업이 많아 장기간 이용을 확약하기 어려운 사례가 있어서다. 김 대표는 "국내 대기업에서 B300을 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하더라도 사용 기간을 물어보면 6개월이나 7개월이라고 답하는 경우가 있다"며 "정부 지원 사업을 통해 GPU를 확보하다 보니 프로젝트의 연속성을 몇 년 이상 보장하기 어려운 구조도 있다"고 말했다. 이는 대규모 GPU를 선제적으로 확보해 장기간 제공하는 네오클라우드의 사업 방식과 차이가 있다. 코어위브는 대규모 GPU 공급에서 사용 기간과 물량에 대한 고객의 확약을 중요하게 보고 있다. 최근에는 3~6개월 단기 계약도 체결하는 등 공급 방식을 다변화하고 있지만 대규모 물량을 안정적으로 제공하려면 장기적인 수요 예측이 필요하다. 김 대표는 한국에서 들어오는 대규모 GPU 공급 요청에서도 계약 기간과 수량, 선급금 등의 조건이 중요하다고 설명했다. 단순히 GPU가 필요하다는 요청만으로 대규모 물량을 확보해 제공하기 어려운 사업 구조라는 의미다. 특히 GPU 공급 능력이 네오클라우드 기업들의 경쟁력을 좌우한다고 봤다. 기존 클라우드 사업자와 네오클라우드는 서비스 구조와 기술 아키텍처에서 차이가 있지만 고객이 원하는 최신 GPU를 제때 확보하지 못하면 가격이나 소프트웨어 경쟁력을 앞세우기도 어렵다는 설명이다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 차별점도 여기에 있다. AWS·애저·구글클라우드가 CPU와 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 자원을 범용 클라우드 아키텍처에서 제공한다면 네오클라우드는 대규모 GPU 클러스터와 네트워크, 소프트웨어를 AI 학습·추론에 맞춰 구성한다. 고객은 기존 클라우드 계약과 비용, AI 워크로드의 특성 등을 고려해 필요한 인프라를 선택할 수 있다. 김 대표는 "AI 인프라는 GPU만의 경쟁이 아니라 '자본의 전쟁(War of Capital)'"이라며 "고객이 원하는 GPU 모델이 없으면 경쟁 자체가 성립하기 어렵다"고 강조했다. W&B 고객 기반으로 韓 추론 시장 공략 코어위브가 한국에서 GPU 공급과 함께 힘을 싣는 분야는 AI 추론이다. AI 시장의 중심이 대규모 모델을 학습하는 단계에서 개발한 모델을 실제 서비스에 적용하는 단계로 확장되면서 추론용 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지난해 인수한 AI 개발 플랫폼 기업 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases·W&B)를 활용해 기존 소프트웨어 고객과 코어위브의 GPU 인프라·추론 서비스를 연결하는 전략을 추진하고 있다. W&B는 AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 추적하고 성능을 평가·관리하는 소프트웨어를 제공한다. 코어위브는 W&B를 자체 GPU 인프라와 결합해 AI 모델 개발과 학습부터 추론, 평가·관측까지 이어지는 사업 구조를 구축하고 있다. 국내에서도 파운데이션 모델을 개발하는 주요 AI 기업들이 W&B를 사용하고 있다는 게 김 대표의 설명이다. 모델 개발 단계에서 확보한 고객 접점을 추론과 GPU 인프라까지 확대할 수 있다는 점에서 코어위브의 한국 사업에서도 W&B가 중요한 역할을 맡는다. 김 대표는 "국내 주요 파운데이션 모델 개발 기업들이 이미 W&B를 사용하고 있다"며 "이들 기업이 모델 개발을 넘어 실제 추론 서비스를 확대하려는 만큼 코어위브의 GPU 인프라와 소프트웨어를 함께 제공할 기회가 많을 것으로 본다"고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산도 추론 시장 성장을 촉진할 요인으로 꼽았다. 기존에는 모델을 학습하는 과정에 대규모 GPU가 집중적으로 사용됐다면 AI 서비스가 늘어날수록 실제 이용자의 요청을 처리하는 추론 단계에서 필요한 컴퓨팅 자원도 함께 증가하기 때문이다. AI 에이전트는 서비스를 출시한 이후에도 답변 품질과 성능을 지속적으로 확인하고 개선해야 한다. 모델과 애플리케이션의 성능을 관측하고 평가하는 과정도 중요해지면서 코어위브의 GPU 인프라와 W&B 소프트웨어를 결합할 수 있는 영역이 넓어지는 셈이다. 코어위브는 서버리스 추론과 전용 추론 인프라 등을 제공하고 있다. 국내에서도 추론 서비스를 유통하거나 공동 사업을 추진할 수 있는 기업들과 협력 가능성을 검토하고 있다. 김 대표는 아직 국내 추론 생태계가 충분히 형성된 단계는 아니라고 평가했다. 추론 서비스를 이용하려는 기업과 이를 공급하려는 사업자는 늘고 있지만 GPU 인프라와 여러 AI 모델을 연결해 사용량에 따라 서비스를 제공하는 사업 구조는 이제 만들어지고 있다는 설명이다. GPU 인프라 사업에서는 기존 IT 시장의 총판·리셀러 구조를 그대로 적용하기도 어렵다고 봤다. 대규모 GPU 계약은 장기간 공급과 사용량, 투자비 회수 등이 함께 고려돼야 해 최종 고객과 직접 계약하는 방식이 중요한 반면 추론 시장에서는 다양한 형태의 파트너 사업이 가능하다고 보고 있다. 김 대표는 "한국에는 추론 서비스를 이용하려는 기업도 많고 이를 공급하려는 기업들도 있지만 아직 생태계가 충분히 형성되지는 않았다"며 "현재 여러 국내 기업과 협력을 검토하고 있으며 앞으로 추론 시장을 중심으로 사업 기회를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.09 16:06장유미 기자

[AI 고속도로] 기업 AI도 프라이빗 시대…'모듈형 데이터센터'가 뜬다

기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터와 AI 운영 환경을 직접 통제할 수 있는 '프라이빗 AI'에 주목하고 있다. 외부 클라우드와 AI 모델에 의존하던 방식에서 벗어나 자체 인프라를 병행하는 기업이 늘면서, 필요한 장소에 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 AI 데이터센터(AIDC)도 대안으로 부상한 모습이다. 9일 업계에 따르면 기업들은 민감한 내부 데이터나 반복적인 업무를 자체 AI 환경에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 작업에는 외부 AI 모델을 활용하는 방식으로 인프라 전략을 다변화하고 있다. 기업의 AI 전략에서도 모델 성능뿐 아니라 데이터를 어디에 저장하고 연산 자원을 어떻게 운영할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·제조·공공 등 보안과 데이터 통제가 중요한 분야에선 독립적인 AI 운영 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. 오픈 모델 성능 높아지자 프라이빗 AI 도입 확대 최근 오픈 모델의 성능이 빠르게 향상되고 운영 비용 부담도 줄어들면서, 기업들이 외부 상용 모델에 대한 의존도를 낮추고 업무 특성에 맞는 자체 AI 환경을 구축할 수 있게 됐다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 조지아공대 연구진이 발표한 논문에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 AI 모델의 약 90% 수준 성능을 내면서도 비용은 약 6분의 1에 그치는 것으로 나타났다. 폐쇄형 모델 출시 이후 오픈 모델이 유사한 성능에 도달하기까지 걸리는 시간도 13주까지 단축됐다. 기업 내부 데이터에 맞춘 모델 미세조정도 경쟁력으로 꼽힌다. 데이터브릭스 연구에선 메타의 오픈 모델 '라마 3.1 8B'를 기업 고유 코드에 맞게 미세조정한 결과, GPT-4o보다 코드 채택률이 1.4배 높고 응답 시간은 2배 빠른 것으로 나타났다. 실제 기업 현장에서도 자체 AI 모델과 외부 모델을 병행하는 사례가 나오고 있다. 미국 보험사 트래블러스는 보험 업무에 특화된 자체 모델 '트래블러스LLM'을 개발해 전문성과 대량 처리가 필요한 업무에 활용하고 범용적이거나 복잡한 요청에는 외부 모델을 사용하는 방식으로 AI 환경을 운영하고 있다. 국내에선 한국서부발전이 외부망과 분리된 온프레미스 환경에 자체 생성형 AI 서비스 '위피봇'을 구축했다. 사내 규정과 기술자료 검색, 문서 작성 등에 활용하고 있으며 시범 운영 결과 업무 효율을 30% 이상 높이고 연간 10만 시간의 업무 시간을 절감한 것으로 알려졌다. AI 운영 환경도 변화…모듈형 데이터센터 대안 부상 기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대하면서 대규모 AI 연산을 처리할 수 있는 인프라의 중요성도 커지고 있다. 특히 대규모 AI 모델을 직접 운영하거나 여러 AI 서비스를 상시 구동해야 하는 기업·기관에선 기존 전산실만으로 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 환경을 수용하는 데 한계가 있다. 고성능 GPU를 안정적으로 운영하려면 높은 전력 밀도와 발열에 대응할 수 있는 전력·냉각 설비가 필요하다. GPU 간 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 네트워크와 스토리지도 갖춰야 한다. 외부 클라우드를 지속적으로 이용할 경우 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있다는 점도 자체 인프라 구축을 검토하는 배경이다. 이에 전력·냉각·네트워크 등 주요 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 모듈형 AIDC가 주목받고 있다. 부지와 전력이 확보된 환경에선 기존 데이터센터보다 구축 기간을 줄일 수 있고 AI 연산 수요가 늘어나면 모듈을 추가해 단계적으로 확장할 수 있다는 것이 강점이다. 기업이 직접 관리하는 부지에 독립적인 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점도 특징이다. 데이터와 시스템에 대한 물리적 통제 수준을 높이면서 필요한 연산 자원을 업무 현장 가까이에 배치할 수 있어 보안과 운영 효율을 함께 고려할 수 있다. 엘리스그룹, 모듈형 AIDC·GPU 운영 기술 결합 국내에선 엘리스그룹이 모듈형 데이터센터와 클라우드 소프트웨어를 결합한 AI 인프라 사업을 추진 중이다. 엘리스그룹은 부지와 전력이 확보된 환경에서 약 3개월 만에 구축할 수 있는 모듈형 AIDC '엘리스 PMDC'를 공급하고 있다. 서버 랙과 전력·냉각·네트워크 설비를 모듈화해 현장에서 설치하는 방식으로, 수요에 따라 인프라를 단계적으로 확장할 수 있도록 설계했다. 고밀도 GPU 환경에 대응하기 위한 수랭식 냉각 시스템도 적용할 수 있다. 여기에 GPU 가상화·오케스트레이션 기술을 적용한 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 GPU 자원을 워크로드에 따라 배분하고 운영할 수 있도록 지원한다. 산업 현장에서도 모듈형 AI 인프라 구축이 추진되고 있다. 부산 명지녹산국가산업단지에선 산업단지 내 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 GPU·신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 엘리스그룹과 부산테크노파크, 이지에이아이, 건솔루션, 포미트 등이 참여해 제조기업의 AI 전환을 지원할 계획이다. 박정국 엘리스그룹 최고기술책임자(CTO)는 "기업들이 프라이빗 AI 도입을 확대할수록 데이터를 안전하게 관리하는 것뿐 아니라 AI 인프라 자체를 효율적으로 운영할 수 있는 통제력이 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "특히 민감한 데이터를 다루거나 대규모 AI 연산 환경을 직접 운영해야 하는 기업·기관에선 필요한 장소에 AI 인프라를 빠르게 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 데이터센터가 효과적인 선택지가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.10.09 15:00한정호 기자

GPU 활용률 '90%' 이상 가능…아크릴, AI 인프라 비용 줄인다

"실제 업무 환경에서 GPU는 다양한 문제로 50~60%의 활용률에 머무르는 경우가 있다. 아크릴의 플랫폼을 적용하면 이를 90% 이상으로 끌어올릴 수 있어, AI 인프라 운영비용율 획기적으로 절감할 수 있다" 김종율 아크릴 이사는 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 인프라 운영 효율화를 위한 기술을 소개했다. 지난 2011년 설립된 아크릴은 AX 인프라 소프트웨어 전문 기업이다. AI 인프라 오케스트레이션 플랫폼인 'GPUBASE'를 공급하고 있다. GPUBASE는 여러 서버에 분산된 GPU를 하나의 자원 풀처럼 관리하고, 각 워크로드에 필요한 자원을 배분해 GPU 활용률을 높이는 솔루션이다. 또한 GPUBASE는 네트워크 최적화 기능을 갖췄다. 특정 경로에 트래픽이 몰리는 경우를 방지하기 위해 다중 경로를 활용하고, 작업별 우선순위에 따라 트래픽을 처리하는 기술이다. 김 이사는 "실제 업무 환경에서 모니터링된 GPU 할당률은 90%지만, 실제 연산 가동률은 50~60%에 머무르는 사례들이 보고되고 있다"며 "이에 아크릴은 AI로 필요한 메모리와 코어를 예측해, 맞는 크기로 GPU를 배치하는 시스템을 구축했다"고 설명했다. 현재 아크릴은 실제 대규모 GPU 환경에서 GPUBASE 검증을 완료한 상황이다. AWS, 구글, 마이크로소프트 등 3대 클라우드 환경에서 총 1272장의 GPU장을 운용한 결과, AI 학습 속도는 최대 24배 향상된 것으로 나타났다. GPU 활용률은 90%를 상회했다. 엔크릴은 GPUBASE와 같은 AI 인프라용 소프트웨어 기술이 대한민국의 소버린 AI 구축에 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 김 이사는 "GPU 등 각종 AI 반도체를 하나의 풀로 운영해, 특정 공급사와 공급망에 종속되지 않는 연산 주권을 확보해야 한다"며 "폐쇄망에서 완전 구동될 수 있는 망 주권, 자체 모델과 운영 도구로 모델을 직접 만드는 모델 주권도 중요하다"고 강조했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다.

2026.10.08 15:44장경윤 기자

"GPU와 경쟁 아닌 공존"…딥엑스, '피지컬 AI' K-NPU로 글로벌 정조준

"글로벌 그래픽처리장치(GPU) 기업과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 대규모 데이터 학습은 GPU가, 일상 디바이스에 탑재되는 '피지컬 인공지능(AI)' 연산은 신경망처리장치(NPU)가 분담하는 명확한 공존이 우리 전략입니다." 조재홍 딥엑스 상무는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI 페스타 2026에서 글로벌 빅테크와 협력 기반 시장 확대 비전을 제시하며 이같이 밝혔다. 최근 AI 반도체 시장은 엔비디아로 대표되는 데이터센터용 GPU가 독식하고 있다. 하지만 조 상무는 1기가와트(GW) 규모 데이터센터 구축에 100조원이 투입되는 막대한 비용과 GPU 특유의 발열, 전력 소모를 근본적 한계로 지적했다. 그는 "연간 50억대 이상 쏟아지는 사물인터넷(IoT) 디바이스의 모든 AI 연산을 클라우드 데이터센터에서만 처리하면 프라이버시 침해와 막대한 전력 지연을 피할 수 없다"며 "로봇이나 CCTV 등 디바이스 자체에 AI 연산이 임베딩돼 실시간 구동하는 '피지컬 AI' 전용 NPU가 반드시 필요한 시점"이라고 강조했다. 딥엑스가 독자 개발한 NPU 'DX-M1'은 이러한 에지(Edge) 수요를 정확히 겨냥했다. 엄지손톱 크기 칩 하나가 5W 미만 초저전력으로 구동돼 일반 배터리로도 작동하며, 쿨링팬이 필요 없을 정도로 발열을 잡았다. 수만 개 데이터를 한 번에 처리하는 GPU와 달리, 카메라로 들어오는 사진 한 장을 즉각 처리하는 '배치 사이즈 1' 환경에 최적화돼 GPU 대비 구축비용을 10분의 1에서 최대 100분의 1 수준으로 대폭 낮췄다. 딥엑스는 이 같은 기술력을 바탕으로 최근 방한한 리사 수 AMD 회장과 간담회를 갖는 등 글로벌 빅테크와 협력을 구체화하고 있다. 무한 경쟁 대신 시장 파이를 나누는 셈이다. 가시적 상용화 성과도 입증했다. 조 상무는 "국내 최초로 피지컬 AI 반도체 양산에 성공해 상반기에만 10개국 8개 산업군에 1300만개 이상을 수출했다"며 "현대자동차 로보틱스랩의 로봇(DAL-e)과 중국 바이두의 스마트 팩토리 장비 등에 우리 NPU가 탑재돼 활약 중"이라고 말했다.

2026.10.08 15:41전화평 기자

SK이터닉스, '연료전지 연계형' AI 데이터센터 개발한다

SK이터닉스가 지난 7일 대체투자 전문 자산운용사 마스턴투자운용과 연료전지 연계형 데이터센터 사업 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 SK이터닉스의 연료전지 사업 개발·운영 기술과 마스턴투자운용의 데이터센터 개발·투자 역량을 결합해 국내 최초 연료전지 연계형 하이퍼스케일 AI 데이터센터를 개발하기 위해 마련됐다. 협약에 따라 양사는 데이터센터 부지 내 연료전지 발전설비를 활용한 전력공급 솔루션을 통해 현장생산(On site) 방식으로 직접 공급하는 독립형(Off-Grid) 데이터센터 사업모델을 공동으로 추진한다. SK이터닉스는 발전설비 설계·구매·시공(EPC)부터 전력 공급 구조 수립 및 운영·유지보수까지 연료전지 전력 공급을 총괄한다. 마스턴투자운용은 데이터센터 부지 확보와 인허가, 개발 규모 검토 및 설계, 투자구조 수립과 재원 조달, 임차인 유치 등 개발 사업 전반을 맡는다. 연료전지는 대규모 부지 의존도가 낮아 전력 수요지 내에 설치가 용이하고, 설계부터 실제 준공 및 발전까지 소요되는 기간이 짧아 전력 확보 기간을 단축할 수 있다. 이런 특성 덕분에 AI 확산으로 전력 수요가 급증하는 데이터센터의 전원으로 주목받고 있다. 특히 SK이터닉스가 국내 공급권을 보유한 블룸에너지의 연료전지는 높은 발전효율과 모듈형 구조를 바탕으로 안정적인 분산형 전원 구축에 강점을 갖는다. 앞서 SK이터닉스는 충주∙대소원에코파크 연료전지 발전소 상업운전을 개시했다. 마스턴투자운용은 영등포 도심형 데이터센터 개발을 추진한 바 있다. 이번 협력은 에너지 산업과 부동산 개발 간 협업을 통해 새로운 사업 기회를 모색한다는 점에서 의미가 있다는 설명이다. 연료전지 발전설비를 활용한 친환경 효과도 기대된다. 양사는 향후 사업모델을 구체화하고 기술적·경제적 타당성을 검토해 나갈 계획이다. 김해중 SK이터닉스 대표는 “데이터센터 개발·투자 전문성을 보유한 마스턴투자운용과의 이번 업무협약을 통한 긍정적 시너지가 기대된다”며 “양사 고유의 역량을 극대화하며, 시장에 새로운 사업모델을 제시할 수 있도록 지속 협력하겠다”고 밝혔다. 박형석 마스턴투자운용 대표는 “SK이터닉스와의 협력은 데이터센터 개발의 가능성을 넓히는 의미 있는 계기가 될 것"이라며 ”양사의 전문성을 바탕으로 데이터센터 시장에서 새로운 성장 기회를 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.10.08 11:18김윤희 기자

엘리스그룹, 모듈형 AI 데이터센터 'PMDC' 상표권 확보…인프라 사업 확대

엘리스그룹이 자체 개발한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 'PMDC'의 상표권을 확보하고 국내외 AI 인프라 시장 공략을 강화한다. 데이터센터 구축 기술과 자체 AI 클라우드 소프트웨어를 결합해 AI 인프라 구축부터 그래픽처리장치(GPU) 운영까지 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 엘리스그룹은 지난달 17일 모듈형 AI 데이터센터 PMDC에 대한 상표권 등록을 완료했다고 8일 밝혔다. 상표등록번호는 제40-2596074호로, 회사는 이를 계기로 지난 5년간 축적한 기술력과 브랜드 경쟁력을 강화할 계획이다. PMDC는 엘리스그룹이 2021년 자체 설계한 모듈형 AI 데이터센터다. 서버와 전력·냉각·네트워크 등 핵심 설비를 공장에서 미리 제작한 뒤 전력과 부지가 확보된 현장에 설치하는 방식이다. 기존 데이터센터처럼 주요 설비를 현장에서 순차적으로 구축하는 대신 사전 제작한 모듈을 활용해 구축 기간을 단축할 수 있는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 고성능 GPU의 발열에 대응하기 위해 직접수랭식 냉각(DLC)과 온수 냉각 등 관련 기술도 지속 고도화 중이다. 엘리스그룹은 PMDC에 자체 개발한 AI 클라우드 소프트웨어 'ECI'를 결합해 데이터센터 구축부터 GPU 클러스터 운영과 관리까지 통합 지원하는 AI 인프라 환경을 제공하고 있다. 실제 사업 현장으로 적용 범위도 넓히고 있다. 현재 구축 중인 부산 제조산업단지 엣지 AI 데이터센터 등이 대표 사례다. 모듈형 데이터센터를 기반으로 산업 현장에서 필요한 AI 연산 자원을 공급하고 클라우드 운영 기술을 함께 제공한다는 전략이다. 해외 시장 진출도 추진한다. 엘리스그룹은 PMDC와 AI 클라우드 운영 기술을 결합해 국내에서 생산한 AI 연산 자원을 글로벌 시장에 공급하는 사업 모델을 마련할 계획이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "PMDC는 2021년 설계하고 실제 AI 클라우드 환경에서 운영하며 기술력을 축적해온 우리의 핵심 AI 인프라"라며 "이번 상표권 등록을 계기로 PMDC의 기술 경쟁력과 브랜드 가치를 함께 강화하고 국내외 AI 인프라 시장에서 입지를 더욱 넓혀가겠다"고 말했다.

2026.10.08 10:48한정호 기자

"이상 감지하면 로봇 출동"…아이디비, '자율형 공장' AI 솔루션 전시

단순한 재난·안전 모니터링을 넘어 제조 현장 근본적 문제를 해결하는 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션이 등장했다. 아이디비는 8일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 'AI 페스타 2026'에서 생산성 향상과 불량률 저감, 최적 운전 조건을 제시하는 산업 현장 AI 패키지를 선보였다. 아이디비 솔루션은 각 공장 골칫거리를 해결하는 일종의 '제조업 컨설팅 AI' 역할을 수행한다. 통상 기업이 AI를 도입할 때 비용 70%가 현장 데이터 분석과 진단에 소모되지만, 아이디비는 현장에 에지(Edge) 디바이스를 부착함과 동시에 자동으로 학습을 시작하는 프로세스를 내장해 도입 장벽을 낮췄다. 아이디비 관계자는 "모터나 수배전반 등 특정 문제와 주제별로 솔루션이 패키지화돼 있다"며 "주관식이 아닌 객관식처럼 고객이 현장에 필요한 기능을 쉽게 골라서 적용할 수 있다"고 설명했다. 단순한 이상 탐지(추론)를 넘어 '운영 지능화'를 구현한 점도 핵심 경쟁력이다. 작업자의 오랜 경험과 지식, 상황별 대응 매뉴얼, 안전 규정 등을 지능형 판단 엔진에 녹여냈다. 이를 통해 날씨나 계절 등 예측하기 어려운 환경 변수와 센서 데이터를 종합해 최적의 현장 대응 지시를 내릴 수 있다. 최근에는 제조업을 넘어 수요가 폭증하는 모듈러 데이터센터와 AI 데이터센터(AIDC)로도 영역을 넓히고 있다. 액체냉각 환경에서 칩 과열을 방지하는 것은 물론, 후면에 위치한 수배전반과 유틸리티 등 데이터센터 전체 계통이 안정적으로 동작하는지 통합 감시한다. 아이디비 솔루션의 최종 지향점은 로봇과 연동된 '완전 자율형 공장'이다. 공장 내 특정 탭 하나가 아닌 부지 전체를 하나의 솔루션으로 통제한다. 아이디비 관계자는 "자율형으로 통제 시스템이 돌다가 특정 구역에서 가스 누출이나 담당자의 심박수 이상 등이 예측되면, 솔루션이 즉각 로봇에 현장 확인을 지시한다"며 "출동한 로봇이 장착된 가스 센서와 열화상 카메라, CCTV 등으로 상황을 정확히 파악하고 지휘부에 보고하는 시나리오까지 완벽하게 구현이 가능하다"고 강조했다.

2026.10.08 10:00전화평 기자

데이터창고 넘어 'AI토큰 공장'으로 "한국에 기회 왔다”

AI 데이터센터(AIDC)의역할이 데이터를 저장하고 처리하는 시설에서 대규모로 '지능'을 생산하는 'AI 토큰 팩토리'로 바뀌고 있다. AI 시장 중심이 모델 학습에서 서비스 추론으로 이동하면서 GPU와 전력에 이어 메모리와 사업성이 새로운 경쟁요인으로 떠오른다는 진단이다. 메모리 반도체와 제조 ICT 경쟁력을 갖춘 한국에는 글로벌 AI 인프라 시장을 선점할 기회가 될 수 있다는 전망도 나왔다. 한국정보통신진흥협회(KAIT)는 8일 서울 강남구 조선팰리스 서울 강남에서 제16차 '디지털 인사이트 포럼'을 열고 글로벌 AIDC 산업 변화와 국내 AI 인프라 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 행사에는 AI 디지털 기업과 ICT 유관기관, 학계, 정부 관계자 등 60여명이 참석했다. 최근 AI 산업은 대규모 모델을 만드는 학습 중심에서 실제 서비스에 AI를 적용하는 추론 중심으로 무게가 이동하고 있다. 이용자가 AI에 질문하거나 서비스를 사용할 때마다 실시간 연산이 필요해지면서 이를 처리할 AIDC 확보 경쟁도 거세지는 모습이다. 정부도 지난 6월 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 하나로 'AI 데이터센터 국가 전략 산업화' 전략을 내놨다. 18.4GW 규모 AIDC 구축과 전·후방 산업 수출산업화, AIDC 클러스터 및 대규모 테스트베드 구축 등이 골자다. 민관 협력체인 'AIDC 얼라이언스'도 출범했으며 내년 3월에는 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법'이 시행된다. 최재유 디지털 인사이트 포럼 공동의장은 “AIDC는 반도체, 서버뿐 아니라 전력, 냉각, 소프트웨어, 네트워크 등 다양한 산업 역량이 결합돼야 하는 종합산업”이라며 “어느 한 기업의 역량만으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 생태계를 완성하기 어렵다”고 말했다. 이어 “우리나라가 보유한 반도체·전력·ICT·제조 역량을 하나의 AIDC 생태계로 결집하고 이를 통합 패키지 형태로 수출할 수 있는 경쟁력을 확보해야 한다”고 강조했다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 겸 SK하이퍼 대표는 이날 기조강연에서 AIDC를 'AI 토큰 팩토리'로 규정했다. 과거 데이터센터가 데이터를 저장하고 처리하는 역할을 했다면 앞으로는 AI 모델을 기반으로 끊임없이 지능을 만들어내는 생산시설로 진화한다는 의미다. 정 대표는 AIDC가 반도체와 전력에 그치지 않고 네트워크·건설·제조·금융까지 광범위한 산업과 연결되는 만큼 향후 국가 AI 경쟁력을 결정할 전략적 인프라가 될 것으로 내다봤다. AIDC의 병목도 달라질 것으로 전망했다. 지금까지 데이터센터 확보 경쟁에서 GPU와 전력이 가장 큰 제약이었다면 추론 수요가 폭증하는 다음 단계에서는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 메모리 역량이 중요해진다는 설명이다. 막대한 AIDC 투자를 지속할 수 있도록 안정적인 수익을 만들어내는 사업성도 새로운 과제로 꼽았다. 이는 한국에 기회가 될 수 있다는 게 정 대표의 판단이다. 한국이 강점을 가진 메모리 반도체와 첨단 제조, ICT 인프라를 정부 지원과 민간 투자로 연결한다면 글로벌 AI 토큰 생산의 주요 거점으로 성장할 가능성이 있다는 것이다. 채정환 씨이랩 대표는 엔비디아 엘리트 파트너로서 확보한 데이터센터 전주기 통합 솔루션과 GPU 최적화 소프트웨어를 소개했다. 씨이랩은 고성능 AIDC에 비전 AI와 디지털 트윈 기술을 결합해 피지컬 AI 시장으로 사업 영역을 확대한다는 계획이다.

2026.10.08 09:53박수형 기자

"GPU 다음은 데이터 병목"…디노티시아, VDPU로 AI 인프라 새 판 짠다

초거대 AI 생태계가 스스로 복잡한 임무를 수행하는 에이전트 시대로 진화함에 따라 컴퓨팅에 지각변동이 일고 있다. 과거 엔비디아 GPU(그래픽처리장치)를 중심으로 한 연산 능력이 데이터센터 인프라의 핵심이었던 반면, 이제는 연산의 병목 현상이 GPU를 넘어 CPU(중앙처리장치)와 메모리 쪽으로 빠르게 옮겨가는 추세다. 정무경 디노티시아 대표는 7일 강남구 코엑스에서 개최된 'AI 페스타 26'에서 'AI 에이전트 시대의 데이터 인프라-검색과 메모리의 폭증, 그리고 AI 스토리지의 등장'을 주제로 발표하며 이같이 진단했다. 폭증하는 AI 검색량…CPU 워크로드 70% 차지 정 대표는 강연을 통해 이러한 병목 현상의 근본 원인은 폭발적으로 늘어난 데이터 검색량과 잦은 데이터 이동 지연에 있다고 진단했다. 단답형이던 초기 LLM(거대언어모델)이 검색 증강 생성(RAG)과 추론을 거쳐 자율적인 에이전트 시대로 접어들면서, 하나의 임무를 완수하기 위해 수많은 작업을 거치게 됐다. 이 과정에서 토큰 생성량과 함께 연산 중간중간 데이터를 검색하는 횟수가 기하급수적으로 늘어나, 병목 현상이 생긴 셈이다. 정 대표는 현재 데이터센터 내 CPU 워크로드의 60~70%가 이러한 데이터를 찾는 데 소모되고 있다고 짚었다. 연산 과정에서 AI가 단기 기억으로 사용하는 'KV 캐시(Key-Value Cache)'의 덩치가 커진 것도 병목을 가중시킨다. 그는 "KV 캐시가 너무 비대해져 비싼 고대역폭메모리(HBM)에 모두 담지 못하고 외부로 뺐다 다시 불러오는(오프로딩 및 리로드) 과정을 끊임없이 반복하며 극심한 지연을 낳고 있다"고 지적했다. 특히 올해를 기점으로 인간이 직접 데이터를 찾는 횟수보다 AI가 의미 기반(시맨틱)으로 검색하는 횟수가 역전될 전망이다. 정 대표는 "기업 스토리지에 저장만 해두고 쓰지 않는 '다크 데이터(Dark Data)'가 전체의 75~85%에 달한다"며 "이제는 사람이 아닌 AI가 시맨틱 서치로 이 숨겨진 데이터들까지 모두 찾아내 활용해 새로운 인텔리전스를 만드는 시대"라고 설명했다. 15배 빠른 검색 가속기 VDPU 개발...제로 카피로 지연 없애 디노티시아는 VDPU(벡터 데이터베이스 프로세스 유닛)를 통해 이같은 병목을 해결할 계획이다. VDPU는 의미 기반 데이터 검색에 특화된 전용 반도체다. AI가 원하는 데이터를 찾아내는 알고리즘 속도를 기존 CPU 대비 최대 15배까지 끌어올려 즉각적이고 정확한 검색을 돕는다. 아울러 찾은 데이터를 CPU의 개입 없이 곧바로 GPU 메모리에 적어주는 '제로 카피(Zero-Copy)' 기술을 지원해 고질적이었던 데이터 이동 지연 문제와 컴퓨팅 자원의 낭비를 획기적으로 줄였다. 정 대표는 "CPU 소프트웨어만으로는 늘어나는 검색량을 감당하기 어려워 AI 검색에 특화된 전용 반도체가 필수적이라고 봤다"며 "우리가 3년 전부터 개발해 온 VDPU는 오직 '검색'만을 위한 세상에 없던 반도체"라고 강조했다. "단순 칩 넘어 'AI 스토리지'로"…데이터센터 필수 인프라 정조준 디노티시아는 VDPU 기술을 발판 삼아 AI 스토리지 시스템 구축을 목표로 한다. 폭증하는 AI 데이터를 제한적인 메모리 공간만으로는 감당할 수 없기 때문이다. 이를 위해 회사는 VDPU 하드웨어와 더불어 외부 지식, 장기 기억(에이전트 메모리), 단기 기억(KV캐시)을 종합적으로 관리하는 'AI 메모리 소프트웨어'를 개발 중이다. 정 대표는 “AI가 생각하는 방식은 외부 지식을 찾고 과거 경험을 떠올려 작업하는 사람의 사고방식과 거의 유사하다”며 “이 모든 기능이 스토리지 시스템 안에 통합돼 AI의 기억과 지식을 제공하는 공간이 돼야 한다”고 말했다. 그러면서 "데이터센터를 구축할 때 가장 큰 비용이 GPU에 투입되지만, 결국 GPU가 100% 성능을 내려면 빠르고 정확한 데이터 공급이 뒷받침되어야 한다"며 "VDPU와 AI 메모리 소프트웨어를 결합한 AI 스토리지를 데이터센터 내 GPU 바로 옆에 배치해, AI 인프라 시장의 새로운 패러다임을 주도할 것"이라고 덧붙였다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 17:35전화평 기자

HD건설기계, 美 데이터센터용 엔진 3900억원 계약…상시 발전 수요 겨냥

HD건설기계가 미국 데이터센터에 전력을 공급할 발전용 엔진을 수주하며 인공지능(AI) 인프라로 사업 영역을 넓힌다. HD건설기계는 미국 발전 인프라 솔루션 기업 이록과 약 3900억원 규모 가스 발전용 엔진 롱블록 공급 계약을 체결했다고 7일 공시했다. 납품은 2027년부터 2028년까지 2년간 이뤄진다. 이록은 공급받은 엔진을 활용해 미국 빅테크 기업의 초대형 데이터센터용 발전기 세트를 제작한다. 계약 대상은 배기량 22리터급 제품이다. 롱블록은 연료 공급과 점화 장치 등을 제외한 반제품 형태 엔진 몸체를 뜻한다. 이번 계약은 데이터센터가 지속적으로 사용할 전력을 생산하는 상시 발전 수요를 겨냥했다. AI 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 커지는 가운데 전력망 연결까지 지연되면서 자체 발전설비 필요성이 높아지고 있다는 게 회사 측 설명이다. HD건설기계는 장시간 연속 운전에 대응하는 엔진 공급 실적을 확보해 후속 수주로 이어간다는 방침이다. 제품군도 고출력 영역으로 확대한다. 이달 말 준공 예정인 군산 엔진 신공장을 중심으로 1~3MW급 발전용 엔진 생산 체계를 갖출 계획이다. 향후 출시할 제품은 이번 계약의 22리터급보다 배기량과 출력이 크다. 2027년에는 37리터·1.5MW급, 2028년에는 77리터·3MW급 엔진을 순차적으로 선보여 대형 발전설비 수요에 대응할 예정이다. 시장조사업체 포춘 비즈니스 인사이트는 세계 데이터센터 발전기 시장이 2026년 103억 4000만 달러에서 2034년 197억 2000만 달러로 커질 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 8.4%다.

2026.10.07 14:17류은주 기자

LG전자, 3분기 누적 매출·영업익 '사상 최대'…가전·전장 호조

LG전자 3분기 수익성이 예상을 밑돌았다. 환율과 일회성 비용 반영 영향이 컸다. 하지만 3분기 누적 매출(71조 3807억원)과 영업이익(4조 346억원)이 역대 최고치를 경신했다. LG전자는 7일 3분기 연결기준 매출 23조 8270억원, 영업이익 7818억원을 기록한 잠정실적을 발표했다. 3분기 수익성 기대치 밑돌았지만…연간 매출·영업익 성장성 견고 3분기 매출은 전년 동기 대비 8.9% 증가했다. 전 분기와 유사하다. 영업이익은 전년 동기 대비 13.5% 증가했고, 전 분기 대비 50.5% 감소했다. 매출과 영업이익 모두 증권가 컨센서스(매출 24조 2744억원, 영업이익 1조401억원)를 밑돌았다. 애플에 납품하는 카메라 모듈 비중이 큰 자회사 LG이노텍 영업이익이 크게 하락했다. 환율 영향이다. LG전자의 영업손익에는 희망퇴직 관련 일회성 비용도 반영된 것으로 알려졌다. 3분기 누적 실적은 성장했다. 3분기 누적 매출은 71조 3807억원, 영업이익은 4조 346억원이다. 전년비 각각 9.2%, 55.9% 증가했다. 3분기 누적 매출 70조원, 영업이익 4조원 돌파는 올해가 처음이다. 생활가전(HS) 사업은 프리미엄과 볼륨존을 아우르는 투 트랙 전략에 가전구독, 온라인, B2B 확대가 매출 성장에 기여했다. 미디어엔터테인먼트(ME) 사업은 유기발광다이오드(OLED) 등 프리미엄 제품 판매가 늘었고, 신흥시장 중심 매출 확대에 힘입어 전년비 매출이 성장했다. 전장(VS) 사업은 수주 잔고의 원활한 매출 전환으로 성장세가 이어졌다. 냉난방공조(ES) 사업은 해외시장 중심 판매로 전년 동기 수준 매출을 유지했다. AI 데이터센터 냉각·로보틱스 등 신사업 성장 기대 미래 신사업도 준비하고 있다. LG전자는 급증하는 인공지능(AI) 데이터센터 냉각솔루션 수요 대응을 위해 국내외 생산거점을 고도화하고 생산능력을 확대하고 있다. 피지컬 AI 분야 로보틱스 사업도 서울 양재에 국내 최대 규모 데이터팩토리를, 경남 창원에 로봇 부품 액추에이터 양산 인프라 투자를 집행 중이다. 오강호 신한투자증권 연구원은 최근 보고서에서 "LG전자는 엔비디아의 네트워크 전력, 냉각 파트너로 등재되고 제품 단위 규격 승인을 완료했다"며 "로보틱스도 검증단계(PoC) 테스트용 클로이드 로봇 양산 배치를 전개하고 있고, 액추에이터 파일럿 생산 라인을 구축하는 등 순항 중"이라고 평가했다.

2026.10.07 11:58장경윤 기자

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