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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

한화, AI로 데이터센터 전력 낭비 잡는다…美 '차세대 신기술' 선정

한화가 데이터센터의 발전·저장·냉각 설비를 통합 관리하는 인공지능(AI) 기술로 미국 패스트 컴퍼니의 '차세대 신기술'에 선정됐다. 한화는 한화퓨처프루프 자회사 트랜스그리드 에너지의 '에너지플루오'가 패스트 컴퍼니의 '2026 차세대 신기술' 응용 AI 부문에 선정됐다고 밝혔다. 패스트 컴퍼니는 6일(현지시간) 선정 결과를 발표했다. 에너지플루오는 여러 설비로 나뉜 데이터센터의 전력 운영을 하나로 연결하는 시스템이다. 발전설비에서 만든 전력과 에너지저장장치(ESS)에 보관한 전력, 냉각·IT 장비에 필요한 전력을 함께 분석해 운영자가 시설 전체 에너지 사용을 조정하도록 돕는다. 분석에는 실시간 설비 데이터뿐 아니라 외부 환경 변화도 반영한다. 개별 장비의 소비전력을 줄이는 데서 나아가 생산·저장·소비 사이 운영 방식을 조율하는 것이 핵심이다. 회사가 제시한 운영비 절감 목표는 현장 구성에 따라 5~25%다. 주요 설비를 제어하는 최종 권한은 운영자에게 둔다. AI가 데이터를 바탕으로 개선안을 제안하더라도 실행 여부는 사람이 승인하도록 설계했다. 회사에 따르면 시스템의 기반 기술은 지난 3월 AI 기반 제품의 안전성을 평가하는 'UL 3115' 인증을 받았다. 패스트 컴퍼니는 이 시스템이 데이터센터 상태를 살피고 이상 원인을 분석한 뒤 전력 소비를 최적화할 대응안을 마련할 수 있다는 점을 소개했다. 이러한 기능에는 머신러닝과 대규모 언어모델(LLM)이 활용된다. 프라임그룹이 미국 전역에 엣지 데이터센터를 구축하면서 에너지플루오를 도입한 사례도 언급했다. 박영춘 트랜스그리드 에너지 대표는 데이터센터 전력망이 복잡해진 만큼 개별 설비를 따로 관리하는 방식에 한계가 있다고 설명했다. 에너지플루오를 통해 주어진 전력 한도 안에서 더 많은 전력을 IT 설비 가동에 배분하고 여러 시설을 통합적으로 관리하도록 지원한다는 것이다. 트랜스그리드 에너지는 미국에서 데이터센터 등 전력 소비가 큰 시설을 위한 발전설비와 ESS, 관련 인프라를 개발·운영하고 있다. 물리적인 전력설비에 AI와 데이터 분석을 접목하는 에너지 사업을 추진한다. 패스트 컴퍼니는 매년 산업과 사회에 변화를 가져올 잠재력을 갖춘 기술을 '차세대 신기술'로 선정한다. 올해 선정 분야는 응용 AI 등 31개다.

2026.10.07 11:09류은주 기자

KT클라우드, 청라 50MW AIDC 구축 참여…수도권 서부 거점 넓힌다

KT클라우드가 인천 청라에 구축되는 50메가와트(MW)급 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업에 참여하며 수도권 AI 인프라 공급 확대에 나선다. 수도권 서부에 신규 거점을 확보하고 기존 데이터센터와 연계해 오는 2031년 1기가와트(GW) 이상의 AIDC 공급 역량을 확보한다는 목표다. KT클라우드는 인천 청라 지역에 구축되는 50MW급 AIDC 사업에 설계·구축·운영(DBO) 파트너로 참여한다고 7일 밝혔다. 청라 AIDC는 지하 2층~지상 11층, 수전용량 50MW 규모로 구축된다. 올해 4분기 착공해 2030년 1분기 준공을 목표로 한다. KT클라우드는 데이터센터 설계 컨설팅과 주요 설비 공사(MEP), 안정성 및 운영 검증을 위한 커미셔닝부터 향후 운영까지 AIDC 구축·운영 전반을 담당한다. 현대엔지니어링은 공동 시공사로 참여해 건축·토목·설비·조경·통신 공사와 MEP 시공을 맡는다. 청라 AIDC는 수도권 서부에 위치해 서울 주요 업무권역에서 1시간 내 이동할 수 있으며 김포공항과 인천국제공항과도 인접해 있다. KT클라우드는 향후 가산·목동 등 수도권 주요 데이터센터와 청라 거점을 연계해 고객의 인프라 확장 수요에 대응하고 데이터센터 간 네트워크 연속성도 강화할 계획이다. AI 인프라와 범용 클라우드 수요를 동시에 수용할 수 있도록 하이브리드 데이터홀 구조도 적용할 방침이다. 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 서버 운영을 위한 'AI 존'과 범용 클라우드 서비스를 위한 '클라우드 존'을 분리해 구성한다. AI 존에는 GPU에서 발생하는 열을 냉각수가 직접 제거하는 다이렉트 투 칩(D2C) 액체냉각 기술을 적용한다. 데이터센터 운영에는 KT클라우드가 자체 개발한 통합관리 솔루션 '데이터센터 인프라스트럭처 관리 시스템(DIMS)'을 활용한다. KT클라우드는 청라를 비롯해 수도권과 비수도권에서 AIDC 공급 기반을 확대 중이다. 수도권에선 기존 데이터센터와 신규 거점을 연계하고 비수도권에선 군산 등에서 대규모 AIDC 구축을 추진해 전국 단위 AI 인프라를 확보한다는 전략이다. 회사는 이를 통해 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급 역량을 확보할 계획이다. DBO 전 과정에서 축적한 경험을 바탕으로 액체냉각과 모듈러·프리팹 등 차세대 데이터센터 기술도 고도화한다는 목표다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "청라 AIDC는 수도권 서부 클러스터의 주요 거점으로 대규모 AI 인프라를 필요로 하는 국내외 기업 고객의 수요에 효과적으로 대응할 수 있을 것"이라며 "수도권과 비수도권의 AIDC 공급 기반을 지속 확대하고 차별화된 기술 역량을 바탕으로 1GW AIDC 목표를 구체화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 09:31한정호 기자

"GPU, 시간 단위로 사용하세요"…데이터얼라이언스의 혁신 솔루션

데이터얼라이언스가 기존 대비 최대 90% 경제적인 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 서비스로 인공지능(AI) 시장을 공략한다. 현재 확보한 초기 단계 고객만 300여 곳이다. 데이터얼라이언스는 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에 참가해 GPU 인프라 공유 플랫폼 '지큐브' 성과와 핵심 기술을 소개했다. 지큐브는 기존 대형 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 비싼 고정비용 부담을 해소하기 위해 개발한 GPU 공유 플랫폼이다. 사용자가 원하는 시간만큼 GPU 자원을 켜고 끌 수 있도록 구현했다. 기존 대형 CSP 이용 대비 최대 90% 비용을 아낄 수 있다. 서로 다른 세대와 성능의 GPU를 하나의 통합 자원 풀에서 동시에 운용하는 이기종 GPU 풀링이 핵심 경쟁력이다. RTX 시리즈부터 H100급 GPU까지 통합 관리가 가능하다. 작업 목적과 예산에 맞춰 자원을 유연하게 선택·조합할 수 있다. 지큐브는 "컨테이너 기반 멀티테넌트 GPU 격리 기술을 통해 다수 사용자가 동일 GPU를 동시에 사용하는 경우에도 데이터 보안과 성능 안정성을 지원한다"고 설명했다. 이러한 장점을 무기로 AI 서비스 기업, 연구기관 등 300곳 이상 초기 단계 고객을 확보했다. GPU 공급자도 여러 클라우드 사업자들과 협력하고 있다. 데이터얼라이언스 관계자는 "시간 단위로 GPU 공유 서비스를 지원하는 것이 지큐브의 핵심 경쟁력"이라며 "최신 RTX 시리즈부터 네이버 클라우드, NHN 클라우드 등 주요 파트너사를 통해 엔비디아의 고성능 서버 칩까지 제공 가능하다"고 설명했다. 데이터얼라이언스는 2016년 설립된 AI 인프라 기업이다. 초기에는 스마트시티·사물인터넷(IoT) 기반 데이터 플랫폼 사업을 수행하며 기술력을 축적했다. 국토교통부, 과학기술정보통신부 등 정부 연구개발(R&D) 과제와 실증 사업에 참여하며 공공·민간 영역에서 경험을 쌓았다. 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 인프라 분야로 사업을 확장했다.

2026.10.07 09:22장경윤 기자

엠키스코어, AI·HPC 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL' 시연

AI·고성능컴퓨팅(HPC) 인프라와 데이터센터 전문기업 엠키스코어가 AI 인프라 운영의 복잡성을 낮추는 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL'을 'AI 페스타 26'에서 선보였다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 6일 오후 행사장 내 전시부스에서 만난 엠키스코어 관계자는 "AI·HPC 운영에서는 GPU부터 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드까지 다양한 요소를 모니터링해야 한다"며 "이를 개별적으로 확인하는 데는 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "M-OWL은 GPU와 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드 네트워크, 냉각 설비를 하나의 화면에서 관리할 수 있는 운영 환경이 필요하다는 문제 의식에서 개발됐다"고 덧붙였다. M-OWL은 엠키스코어가 대규모 AI·HPC 클러스터 구축·운영 경험과 고객 요구사항을 바탕으로 2년간 자체 개발한 솔루션이다. AI·HPC 및 수랭 데이터센터에 최적화된 대시보드와 리포트 기능을 제공한다. 엠키스코어 관계자는 "작업별 CPU/GPU 등 연산자원 활용도와 실행 노드 확인, 전체 자원 요약을 제공한다. 쿠버네티스 환경에서는 워커 노드의 리소스와 버전, 파드(Pod)와 컨테이너, 디플로이먼트 정보를 확인할 수 있도록 했다"고 설명했다. GPU 성능을 극대화하기 위해 주로 쓰이는 AMD 서버용 에픽 프로세서 기반 인피니밴드 네트워크의 연결 구조와 장애 추적도 M-OWL의 주요 기능 중 하나다. 엠키스코어 관계자는 "구축 후 시간이 지나면 어떤 장비가 어떤 스위치에 연결돼 있는지 쉽게 파악하기 어렵다. GPU와 스위치, 워크로드 간 연결 관계를 시각화해 장애가 발생한 장비와 영향을 받을 수 있는 노드를 파악할 수 있도록 했다"고 말했다. 엠키스코어는 GPU 서버의 고집적·고발열 환경에 대응하기 위한 수랭식 시스템 '아쿠아엣지(AQUAEdge)'도 공급하고 있다. M-OWL은 냉수 공급·환수 온도와 냉각수 분배장치(CDU) 상태, GPU 서버 온도도 대시보드에 표시한다. 엠키스코어 관계자는 "HPC 클러스터와 데이터센터를 운영한 노하우를 살려 실무자들이 반드시 참조해야 하는 데이터를 대시보드에 집약했다"며 "GPU·서버·스토리지·네트워크·냉각 설비를 통합 관리해 인프라 운영의 복잡성을 덜어주는 것이 가장 큰 의의"라고 강조했다.

2026.10.07 09:14권봉석 기자

"異기종 연결부터 심폐소생술까지"… AI반도체 특별관, K-반도체 저력 입증

초거대 인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터센터의 전력·병목 이슈를 해결하고, 실생활과 산업 현장에 AI를 적용하기 위한 국산 AI 반도체 혁신 기술이 한자리에 모였다. 6일 서울 강남 코엑스에서 막을 올린 'AI 페스타 2025' AI 반도체 특별관에서는 파네시아, 디노티시아, 딥엑스, 모빌린트 등 국내 대표 AI 반도체 팹리스와 인프라 기업이 실물 칩과 다채로운 데모를 시연했다. 이번 전시는 단순 기술 소개를 넘어 데이터센터 인프라 가속부터 고객 상용 제품 탑재, 관람객 체험형 데모까지 K-AI 반도체 생태계 고도화 성과를 입증했다. 파네시아·디노티시아, "데이터센터·AI 인프라 병목 해결 목표" 서버 및 데이터센터 영역에서는 이기종 반도체 간 연결성과 비정형 데이터 처리 효율을 높인 솔루션들이 눈길을 끌었다. 파네시아는 사전 배포 실리콘 형태 실물 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 스위치 칩을 전면에 내세웠다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)뿐만 아니라 AMD 중앙처리장치(CPU), 국산 신경망처리장치(NPU), 메모리 익스펜더 등 상이한 벤더의 가속기를 벤더에 구속되지 않고 CXL 및 PCIe(PCI Express) 프로토콜로 유기적으로 연결하는 개방형 인터커넥트 기술이다. 파네시아 관계자는 "최근 소버린 AI 데이터센터 구축 논의가 활발한 가운데, 당사 스위치 칩은 다양한 이기종 칩 간 연결을 원활하게 돕는 핵심 역할을 한다"며 "SK텔레콤 등과 랙 스케일 실증을 준비 중이며, 고객 수요에 맞춘 커스텀 솔루션도 제공하고 있다"고 설명했다. 디노티시아는 급증하는 비정형 데이터의 검색 및 추출 과정에서 발생하는 병목 현상을 해결하는 '벡터 데이터베이스 프로세스 유닛(VDPU)' 칩과 AI 풀스택 스토리지를 강조했다. 디노티시아 관계자는 "VDPU를 벡터 DB와 병행 활용하면 가속화를 통해 빠른 처리 속도를 확보함은 물론 총소유비용(TCO)와 설치공간을 대폭 절감할 수 있다"며 "AI 에이전트 구축 플랫폼인 '씨홀스(Seahorse)' 소프트웨어와 VDPU 하드웨어를 결합한 AI 스토리지를 선보인다"고 밝혔다. 딥엑스·모빌린트, 고객사 상용화·실증 데모로 온디바이스 AI 대중화 에지·온디바이스 AI 영역에서는 실제 고객 제품 적용 사례와 실시간 처리 데모가 관람객 발길을 사로잡았다. 삼성전자 5nm(나노미터, 10억분의 1) 공정 기반의 비전 칩 'DX-M1'을 공급 중인 딥엑스는 고객사인 바이다(BYDA), 마인드레이(Mindray) 등과 참가해 상용화 제품을 대거 선보였다. 특히 응급 서비스 기기 제조사 달구와 협력으로 마련한 심폐소생술(CPR) 교육 데모에서는 관람객이 스마트 글래스를 착용하고 바이탈 모니터와 연동된 CPR 압박 깊이 및 리듬을 실시간 측정했다. 딥엑스 관계자는 "GPU 대비 5W 미만 초저전력 구동으로 디바이스 경량화와 코스트 경쟁력을 극대화했다"며 "네트워크가 두절된 상태에서도 오프라인 온디바이스로 AI 동작이 가능하며, 태양광 패널 전력만으로도 구동되는 등 배터리 제한 환경에서 기존 GPU 대비 최대 20배 높은 효율을 제공한다"고 강조했다. 모빌린트는 CPU와 MPU를 단일 칩으로 구현한 레귤러스와 이를 기반으로 한 실시간 시각언어모델(VLM) 데모를 공개했다. 드론의 비행 제어와 미션 제어를 원보드로 처리하거나, 지능형 CCTV에서 단순 객체인식을 넘어 오탐을 줄이고 텍스트 기반 이벤트 감지를 수행하는 방식이다. 현장에서는 권총 모형을 실시간 감지하는 VLM 데모도 시연했다. 단순한 사람 얼굴 인식에 그치지 않고 화면 속 인물 손에 들린 특정 물체까지 정확하게 식별하는 고도화된 비전 기술을 선보여 관람객 이목을 끌었다. 모빌린트 관계자는 "노트북이나 기존 키오스크에 꽂기만 하면 즉시 기능을 구현할 수 있는 USB 형태 NPU 동글 제품도 반응이 뜨겁다"며 "외부 클라우드 연결 없이 완전히 폐쇄망 오프라인 환경에서 동작해 개인정보보호와 보안 이슈에 매우 유리하다"고 밝혔다.

2026.10.07 08:00전화평 기자

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