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'데이터 레이크 하둡 번들 2.0'통합검색 결과 입니다. (2017건)

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[AI 리더스] 핑거 "금융 IT 넘어 '임팩트 테크'로…STO·스테이블코인 승부수"

"기술은 결국 사람과 사회를 바꾸는 방향으로 가야 합니다. 단순한 금융 IT 기업을 넘어 기술로 사회 전반을 바꾸는 '임팩트 테크' 기업으로 전환하겠습니다." 안인주 핑거 대표는 23일 서울 여의도 본사에서 지디넷코리아와 만나 향후 사업 전략과 디지털 자산 중심의 금융 혁신 방향에 대해 이같이 밝혔다. 핑거는 2000년 설립된 금융 IT 기업으로, 국내 주요 금융사의 스마트뱅킹과 전자금융 플랫폼 구축을 기반으로 성장해왔다. 현재는 은행·카드·공공기관 등 다양한 고객사를 확보하며 금융 인프라 구축 역량을 축적해왔다. 최근에는 블록체인·토큰증권(STO)·스테이블코인·인공지능(AI) 등 신사업을 중심으로 사업 포트폴리오를 재편하며 임팩트 테크 기업으로의 전환을 추진하고 있다. 기존 금융 플랫폼·솔루션 중심 구조에서 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 디지털 자산 기반 사업 비중을 확대해 수익 구조를 다변화한다는 전략이다. 안 대표는 "임팩트 테크는 AI·블록체인·데이터 기술을 결합해 금융·환경·사회 구조를 동시에 바꾸는 기술"이라며 "디지털 자산과 금융 데이터를 연결해 기존 금융 시스템의 비효율을 줄이고 새로운 사회적 가치와 구조적인 변화를 만들겠다"고 강조했다. STO·스테이블코인으로 금융 구조 재편 노린다 핑거는 차세대 금융 인프라인 STO와 스테이블코인을 핵심 성장 축으로 삼고 있다. 기존 금융상품을 디지털 자산 형태로 전환하는 STO는 자산 유동성과 접근성을 동시에 높일 수 있는 기술로 평가된다. 회사는 자체 STO 플랫폼 'F-STO'를 통해 발행·유통·계좌관리·장외거래(OTC)까지 전 과정을 통합 제공하는 풀필먼트 서비스를 구축했다. 이를 통해 금융기관이나 기업이 별도 시스템 구축 없이 토큰증권을 발행할 수 있는 환경을 마련했다. 실제 사업 레퍼런스도 확보하고 있다. NH농협은행의 STO 플랫폼 구축을 비롯해 광동제약의 식음료 기반 투자계약증권 발행, 현대요트의 실물자산 STO 전환 등 금융권과 실물자산 영역 모두에서 프로젝트를 수행했다. 안 대표는 "현재 STO 시장은 초기 단계지만 금융기관과 기업들의 관심이 빠르게 높아지고 있다"며 "제도화가 이뤄지는 시점에 가장 먼저 상용화할 수 있는 준비를 마쳤다"고 설명했다. 또 자체 블록체인 인프라 'F-체인'과 구독형 서비스 'F-BaaS'를 기반으로 STO 사업을 SaaS 형태로 확장 중이다. 기존 시스템 통합(SI) 중심 사업 구조에서 반복 수익 기반으로 전환하기 위한 전략이다. 스테이블코인 분야에서도 기술 기반을 강화하고 있다. 영지식증명(ZKP) 기반 지급준비금 증명 기술과 개인키를 분산 관리하는 MPC 기반 디지털 금고를 통해 보안성과 신뢰성을 높였다. 특히 외국인 관광객을 대상으로 한 스테이블코인 결제 모델도 준비 중이다. 숙박·음식·교통·관광 서비스 전반을 스테이블코인으로 결제할 수 있도록 하는 구조로, 환전과 결제 과정의 불편을 줄이는 것이 목표다. 안 대표는 "외국인 관광객 입장에서는 환전 없이 바로 결제가 가능하고 사업자 입장에서는 결제 수수료 절감 효과가 있다"며 "이 모델이 자리 잡으면 글로벌 결제 인프라로 확장할 수 있다"고 말했다. 이어 "STO 발행부터 유통·결제·보안까지 하나의 구조로 연결된 디지털 자산 생태계를 구축하고 있다"고 덧붙였다. SaaS·AI로 사업 체질 전환…수익 구조 다각화 핑거는 기존 금융 IT 프로젝트 중심 사업에서 SaaS 기반 플랫폼 기업으로의 전환을 본격화하고 있다. AI를 결합한 대표 전사적자원관리(ERP) SaaS 서비스 '파로스'를 앞세워 회계·급여·자금관리 등 금융기관과 중소기업의 디지털 전환 수요를 겨냥하고 있다. 상용 ERP를 넘어 금융 데이터와 연결된 서비스로 확장하는 것이 특징이다. 안 대표는 "파로스는 단순한 ERP가 아니라 금융과 데이터가 연결된 비즈니스 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "중소기업이 별도의 시스템 구축 없이도 금융과 경영을 통합 관리할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 회사는 향후 매출 구조를 플랫폼·IT아웃소싱(ITO) 중심에서 SaaS 및 임팩트 사업 중심으로 재편할 계획이다. 현재 약 5% 수준인 SaaS·임팩트 사업 비중을 30%까지 확대하는 것이 목표다. AI 분야에서도 금융·공공 특화 전략을 추진하고 있다. 검색증강생성(RAG) 기반 AI와 에이전틱 AI 기술을 갖춘 '아르고스' 솔루션 활용해 국회도서관과 금융기관 등에 솔루션을 공급하며 레퍼런스를 확보하고 있다. 특히 금융 도메인에 대한 이해를 기반으로 한 AI 서비스는 빅테크와 차별화되는 경쟁력으로 꼽힌다. 안 대표는 "금융 AI는 규제와 데이터 구조를 이해해야 하는 영역"이라며 "핀테크 기업이 AI 기업보다 오히려 더 빠르게 적용할 수 있는 분야"라고 말했다. 기후테크 분야로도 사업 영역을 확장 중이다. 블록체인과 AI 기술을 기반으로 탄소배출권 거래 및 ESG 데이터 관리 플랫폼 구축을 추진해 이와 연계되는 디지털 금융 인프라를 강화하는 것이 목표다. 특히 ESG 데이터의 투명성과 추적성을 확보하는 데 블록체인 기술을 적용해 신뢰 기반 시장을 조성한다는 전략이다. 안 대표는 "기후테크는 친환경 사업에서 나아가 금융과 데이터가 결합된 새로운 시장"이라며 "우리가 지닌 디지털 자산 기술을 ESG 영역까지 확장해 의미 있는 사회적 영향력을 만들어가겠다"고 말했다. 신사업 투자 지속 확대…"올해 성과 가시화" 핑거는 최근 몇 년간 STO, 스테이블코인, AI 등 신사업에 대한 투자를 확대해왔다. 이에 단기적으로는 수익성 변동이 있었지만, 회사는 이를 미래 성장 기반 확보를 위한 전략적 투자로 보고 있다. 실제 회사는 매출 성장세를 유지하면서도 기술 내재화와 신사업 준비를 병행해왔다. 특히 2018년부터 2025년까지 연평균 13% 이상의 성장률을 기록하며 안정적인 외형 성장을 이어왔다는 설명이다. 안 대표는 "신사업은 초기 투자 구간에서는 비용이 먼저 발생할 수밖에 없다"며 "현재는 기술과 레퍼런스를 확보하는 단계이고 올해부터는 점진적으로 수익으로 이어질 것"이라고 말했다. 중장기적으로는 STO·스테이블코인·SaaS 사업이 본격화되는 시점부터 성장 속도가 가속화될 것으로 전망하고 있다. 특히 국내 STO 법제화와 스테이블코인 제도 정비가 진행될 경우 시장 확대에 따른 수혜가 예상된다. 안 대표는 "지난해가 가능성을 검증한 시기였다면 올해는 실제 사업 성과가 나타나는 전환점이 될 것"이라며 "이미 금융기관과 STO·스테이블코인 관련 다양한 프로젝트를 준비하고 있다"고 밝혔다. 이어 "금융 IT 기업을 넘어 디지털 자산과 AI 기반 금융 인프라 기업으로 도약하고 있다"며 "향후 글로벌 금융 인프라의 구조를 재편하는 기업으로 자리 잡겠다"고 강조했다.

2026.03.23 11:33한정호 기자

LG전자 류재철 "올해 로봇 사업 원년"...AIDC 냉각 솔루션 확장

LG전자가 가전 중심 사업에서 벗어나 로봇 핵심 부품과 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 인프라 등 고수익 B2B(기업 간 거래) 부문 역량을 결집한다. AI 기술 확산과 글로벌 공급망 재편이라는 거시적 변화 속에서 기존 하드웨어 제조 역량을 인프라 솔루션으로 전환해 성장 밀도를 높이겠다는 전략적 포석으로 풀이된다. LG전자는 23일 서울 여의도 LG 트윈타워에서 제24기 정기 주주총회를 개최하고, 로봇 액추에이터 사업화, AI 데이터센터(AIDC)용 액체냉각 솔루션 고도화 등 미래 전략 사업의 구체적 실행 방안을 발표했다. 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 인사말에서 "LG전자는 AI가 사업 근간을 바꾸고 글로벌 공급망이 재편되는 변곡점에 서 있다"며 "시장 불확실성은 커졌지만, 이를 독보적 역량과 시너지를 낼 수 있는 '성장의 밀도를 높일 결정적 기회'로 삼겠다"고 밝혔다. 4대 미래 전략사업 제시…"로봇 사업 본격화 원년" 선포 류 사장은 주총에서 LG전자 미래를 이끌 ▲로봇 ▲AIDC 냉각솔루션 ▲스마트팩토리 ▲AI홈 등 4대 미래 전략사업을 공식화했다. 로봇 사업에 대해서는 강력한 추진 의지를 피력했다. 그는 "최근 피지컬 AI와 로봇 관련 기술의 발전 속도가 예상을 뛰어넘고 있다"며 "올해를 '로봇 사업 본격화 원년'으로 삼고 세부 전략을 속도감 있게 실행하겠다"고 강조했다. 핵심은 로봇 움직임을 결정하는 핵심 구동계 '액추에이터'의 B2B 사업화다. LG전자는 로봇 원가 40% 이상을 차지하는 액추에이터를 직접 설계·생산하는 전용 브랜드 '악시움(AXIUM)'을 앞세워 글로벌 로봇 제조사 공략에 나선다. 류 사장은 "가전 사업에서 확보한 연간 4500만대 규모 모터 기술력과 양산 인프라를 로봇 부품 사업에 이식할 것"이라며 "단순 기기 판매를 넘어 수십조 원 규모 로봇 부품 시장에서 핵심 공급사로 자리매김하겠다"고 설명했다. AI 데이터센터 겨냥한 액체냉각 및 CDU 개발 가속 또 다른 핵심 축인 AIDC 냉각솔루션 사업은 AI 인프라 수요 급증에 맞춰 기술 진화를 서두르고 있다. 열 문제를 해결하기 위해 기존 공기 냉각 방식에서 차세대 '액체냉각' 솔루션으로 전환을 서두르고 있는 것이다. 이재성 ES사업본부장(사장)은 "액체냉각 시스템 핵심인 CDU 등 요소 부품의 자체 개발 능력과 생산역량을 확대하고 있다"며 "데이터센터는 클라이언트별 일대일 설계 요구가 많은 만큼, 고객 맞춤형 설계 역량을 강화해 글로벌 빅테크 기업의 인프라 파트너로 진입하겠다"고 밝혔다. 이는 가전 분야 고효율 인버터 및 부품 기술력을 B2B 인프라 시장에 적용해 고수익을 창출하겠다는 전략이다. 인도 등 '글로벌 사우스 2.0' 전략…B2C 리더십을 B2B로 전이 지정학 변화에 대응하기 위해 인도 등 '글로벌 사우스' 시장을 단순한 생산거점이 아닌 전략적 핵심기지로 육성하는 '글로벌 사우스 2.0' 전략도 본격 가동한다. 인도와 브라질, 사우디아라비아 등 지역에서 2030년까지 매출을 2배로 올리는 게 목표다. 특히 인도 현지 완결형 사업체계를 구축해 생산부터 기술 지원까지 현지에서 즉각 대응할 수 있는 구조를 완성할 계획이다. 류 사장은 "글로벌 사우스 거점에 스마트팩토리 솔루션을 적용해 제조원가 경쟁력을 극대화할 것"이라며 "포스트 차이나로 부상한 이들 시장은 불확실한 경영환경에서 LG전자의 강력한 성장동력이 될 것"이라고 기대했다. LG전자는 이를 바탕으로 B2B 육성사업 매출과 이익을 2030년까지 지난해보다 각각 1.7배, 2.4배 수준으로 성장시킬 계획이다. AX 기반 제조 혁신…2년 만에 수주잔고 5000억원 확보 미래 사업 실행력을 뒷받침하기 위해 인공지능 전환(AX)을 통한 업무 프로세스 재설계도 추진한다. LG전자는 제품 개발기간 단축과 고정비 절감 등 그간 가시화한 AX 성과를 영업, 마케팅, 생산 등 전사 차원으로 확대해 향후 2~3년 내에 업무 생산성을 30% 이상 높이겠다는 목표를 제시했다. LG전자는 "스마트팩토리 사업은 전담 조직 설립 2년 만에 5000억원 수주잔고를 기록하며 가시적 성과를 내고 있다"고 밝혔다. 회사는 이를 타 산업군 제조 혁신을 돕는 고수익 B2B 솔루션으로 육성해, 외부환경에도 흔들리지 않는 견고한 성장 기반을 증명해 보이겠다는 방침이다.

2026.03.23 11:32전화평 기자

손정의, 미국 오하이오에 '인류 최대' 데이터센터 짓는다

소프트뱅크그룹(SBG)이 미국 오하이오주에 5000억 달러(약 753조원) 규모의 인공지능(AI) 데이터센터를 건설하는 초대형 프로젝트를 공식화했다. 22일 니혼게이자이신문 등 외신에 따르면 손정의 SBG 회장은 지난 20일(현지시간) 오하이오주 파이크턴에서 열린 가스 화력발전소 기공식에서 현지 지명을 딴 '포츠머스 컨소시엄' 발족을 선언했다. 소프트뱅크를 비롯해 도시바·히타치제작소·미즈호은행·미쓰이스미토모은행 등 일본 기업 12곳과 GE버노바·골드만삭스·JP모건 등 미국 기업 9곳이 참여한다. 포츠머스 컨소시엄은 소프트뱅크가 오픈AI·오라클과 추진 중인 '스타게이트'와는 별개 사업이다. 스타게이트가 미국 전역과 아랍에미리트(UAE)·인도 등에 분산 투자하는 것과 달리 포츠머스는 오하이오 단일 부지에 5000억 달러를 집중 투입한다. 손 회장은 "이번 투자는 구글·아마존·마이크로소프트·오픈AI·앤트로픽 등 전 세계 AI 데이터센터를 모두 합친 것보다 크다"고 밝혔다. 다만 5000억 달러 전액을 소프트뱅크가 직접 조달하는 것은 아니다. 소프트뱅크는 금융사 대출로 데이터센터 개발 및 전력 설비 비용인 1700억~2000억 달러를 담당하며, 나머지 3000억 달러는 입주 예정인 빅테크들이 AI 반도체 구매와 서버 구축 비용으로 충당하게 된다. 손 회장은 이미 입찰이 시작됐으며 다음 달부터 예비 계약 체결에 나선다고 덧붙였다. 이번 프로젝트는 지난해 7월 일본이 미국과의 관세 협상에서 관세율 15%를 적용받는 대가로 오는 2029년까지 5500억 달러를 대미 투자하겠다고 약속한 것을 실행으로 옮긴 첫 사례다. 데이터센터 전력은 같은 부지에 건설되는 9.2기가와트(GW) 규모 가스 화력발전소에서 공급받을 예정이며, 발전소 건설엔 333억달러가 투입된다. 이날 기공식에 참석한 하워드 러트닉 미 상무장관은 "이 같은 투자를 끌어낸 것은 트럼프 대통령의 무역 정책"이라며 일본의 대미 투자 유치 성과를 강조했다. 발표 시점 기준으로 입찰 기업은 확정되지 않은 상태다. 닛케이아시아는 "손 회장이 투자자와 사업 파트너를 끌어모으기 위해 거창한 약속을 먼저 내놓는 방식을 일관되게 써왔다"고 짚었다. 손 회장 스스로도 이날 "시작은 5000억 달러지만 최대 1조 달러까지 확대될 수 있다"고 언급했으나, 러트닉 장관은 가스 화력발전소 이후의 추가 계획에 대해선 말을 아낀 것으로 알려졌다.

2026.03.23 09:45이나연 기자

뱅크샐러드, 주유 특화 카드 추천

마이데이터 전문기업 뱅크샐러드가 최근 급격히 오른 유류비 부담을 줄일 수 있는 주유 특화 카드를 선별해 추천했다. 3월 주유소 휘발유 평균 가격은 13%가량 급등해 리터당 1900원까지 치솟았으며, 3월 2주차 기준 전국 평균 휘발유∙경유 가격은 전년 대비 각각 12%, 23% 오른 수준이다. 현재 뱅크샐러드를 통해 발급 받을 수 있는 주유 특화 카드는 ▲KB국민 굿데이카드 ▲우리카드 7CORE ▲현대카드O ▲신한카드 Deep Oil ▲삼성카드 taptap DRIVE ▲삼성카드 iD STATION 등이다. 우리카드 7CORE는 SK에너지, GS칼텍스, HD현대오일뱅크, S-OIL 등 주요 4사 주유소에서 10% 청구 할인이 적용된다. 현대카드 O는 일반 주유소뿐 아니라 LPG, 전기차, 수소차 충전소 등 다양한 연료 유형에서도 10% 청구 할인 혜택을 받을 수 있다. KB국민 굿데이카드는 주유소 및 충전소 업종에서 결제 시 리터당 60원의 청구 할인이 적용되며, 버스, 지하철 등 대중교통과 택시 이용 시에도 10% 청구 할인 혜택이 주어진다. 삼성카드 taptap DRIVE는 전월 생활요금 자동납부 결제 건수에 따라 리터당 최대 150원의 결제일 할인을 받을 수 있다. 삼성카드 iD STATION은 지정 브랜드 주유소, 충전소에서 10% 결제일 할인 혜택을 제공한다. 차량 관리 비용까지 아끼고 싶다면 신한카드와 현대카드를 눈여겨볼 만하다. 신한카드 Deep Oil은 차량 정비소와 주차장에서 10% 결제일 할인을, 현대카드 O는 차량 정비소∙세차장 결제 시 10% 청구 할인 혜택을 받을 수 있다. 이 중 ▲KB국민 굿데이카드 ▲우리카드 7CORE ▲신한카드 Deep Oil ▲삼성카드 taptap DRIVE는 현재 캐시백 이벤트가 진행 중이다. 우리카드 최대 58.5만원, 국민카드 최대 57만원, 신한카드 최대 29만원, 삼성카드 최대 28만원의 캐시백, 할인 혜택을 추가로 누릴 수 있다. 뱅크샐러드 관계자는 “단순 할인율이 높은 카드를 고르는 것보다, 실제로 나에게 필요한 카테고리의 카드인지 확인하는 것이 핵심”이라며 “뱅크샐러드 카드 추천 서비스를 활용하면 자신의 소비 패턴에 맞는 주유 특화 카드를 손쉽게 비교할 수 있다”고 말했다.

2026.03.23 09:25홍하나 기자

에피유즈랩스, ERP 데이터로 AI 성과 높인다…선택적 전환 전략 전면에

에피유즈랩스(EPI-USE Labs)가 비식별화된 데이터 기반 인공지능(AI) 전략을 앞세워 차세대 전사적자원관리(ERP) 전환 시장 공략에 나선다. 에피유즈랩스는 ERP 데이터 비식별화와 선택적 전환 기술을 기반으로 AI 활용도를 높이는 데이터 전략을 제시했다고 23일 밝혔다. 최근 많은 기업이 수요 예측, 비용 시뮬레이션, 재무 리스크 분석 등 다양한 영역에서 AI 도입을 확대하고 있지만 기대 수준의 성과를 내지 못하는 사례가 나타나고 있다. 에피유즈랩스는 이러한 한계의 원인이 알고리즘이 아닌 데이터 품질과 구조 문제라고 짚었다. 특히 ERP 데이터는 재무·공급망·인사 등 핵심 업무가 집약된 고가치 자산이지만 장기간 축적된 중복 데이터와 복잡한 구조, 민감 정보가 혼재돼 있어 AI 활용에 제약이 발생한다는 지적이다. 이에 단순 데이터 활용이 아닌 '비식별화된 실제 데이터(Scrambled Data)' 기반 전략이 중요해지고 있다. 에피유즈랩스는 'AI에 준비된 데이터' 확보를 핵심 경쟁력으로 제시하며 기업 데이터 전략 전환에 박차를 가한다. 회사가 제공하는 데이터 동기화 솔루션 '데이터 싱크 매니저(Data Sync Manager, DSM)'는 데이터 객체 추출 기능(Object Extractor)을 통해 ERP 내 특정 데이터만 추출하고 데이터 간 관계 구조를 유지한 채 비식별화 처리를 수행할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 실제 업무 흐름을 반영한 데이터로 AI 모델을 학습시키면서도 개인정보 보호와 컴플라이언스 요구사항을 동시에 충족할 수 있다는 설명이다. 차세대 ERP 전환 전략도 함께 제시했다. 에피유즈랩스는 SAP S/4HANA 전환 과정에서 기존 데이터를 그대로 이관하는 방식이 비용 증가와 성능 저하, 보안 리스크로 이어질 수 있다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 데이터 전환 서비스 '프리즘(PRISM)'으로 필요한 데이터만 선별적으로 이전하는 '선택적 데이터 전환(Selective Data Transition)' 방식을 제안했다. 프리즘은 불필요한 데이터를 제거하고 핵심 데이터 중심으로 구조를 재정비하는 '클린 데이터(Clean Data)' 환경 구축을 지원한다. 클라우드 인프라 비용을 절감하고 시스템 효율성과 보안성을 동시에 확보하도록 돕는다. 테스트 데이터 전략 변화도 강조됐다. SAP S/4HANA 환경에서는 기존 테스트 데이터 관리 도구(TDMS)가 더 이상 지원되지 않는 만큼 기업은 새로운 데이터 관리 체계를 마련해야 한다는 설명이다. 에피유즈랩스는 DSM을 활용해 전체 시스템 복사 방식이 아닌 필요한 데이터만 선택적으로 구성·갱신할 수 있는 구조를 제공해 개발과 테스트 효율성을 높인다는 목표다. 또 데이터 이동 과정에서 자동 비식별화를 적용해 민감 정보 유출 위험을 최소화하면서도 AI 학습에 필요한 데이터 품질을 유지할 수 있도록 지원한다. 기업이 보다 현실적인 데이터 기반 AI 실험 환경을 구축할 수 있게 한다는 방침이다. 김경호 에피유즈랩스 한국·일본 지역총괄은 "차세대 ERP 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 데이터 중심 전략을 재정의할 수 있는 기회"라며 "에이전틱 AI가 확산되는 환경에서 기업의 경쟁력은 얼마나 정확하면서도 비식별화된 데이터를 확보하고 활용할 수 있는지에 달려 있다"고 말했다. 이어 "미래 경쟁력을 가르는 것은 시스템 버전이 아니라, AI에 준비된 데이터"라고 강조했다.

2026.03.23 08:00한정호 기자

퍼블릭 클라우드 '흔들'…AI·데이터 주권에 '프라이빗 회귀' 가속

전 세계적으로 생성형 인공지능(AI) 확산과 데이터 주권 요구가 맞물리면서 기업들의 클라우드 전략이 빠르게 재편되고 있다. 기존 퍼블릭 클라우드 중심에서 벗어나 보안·규제·비용을 동시에 고려한 하이브리드 및 프라이빗 클라우드로 이동하는 흐름이 뚜렷해지며, 이른바 '인프라 회귀' 현상이 산업 전반에 확산되는 양상이다. 22일 엔터프라이즈 오픈 소스 기업 수세가 발표한 설문조사에 따르면 기업의 59%가 하이브리드 클라우드를, 16%는 프라이빗 클라우드를 우선 도입 전략으로 고려하는 것으로 나타났다. 이번 조사는 미국·영국·일본·인도·독일 등 주요 국가의 IT 의사결정권자 약 600명을 대상으로 진행됐다. 특히 AI 도입이 기업 인프라 전략 변화의 핵심 요인으로 작용하고 있는 것으로 분석됐다. 응답자의 61%는 AI 도입을 '중대한 과제'로 꼽았으며 AI 모델 학습 과정에서 데이터 주권 확보 중요성에 대해 80% 이상이 '매우 중요하다'고 답했다. AI 확산은 단순한 기술 도입을 넘어 인프라 복잡성과 리스크를 동시에 증가시키고 있다. 이에 기업들은 기존 퍼블릭 인프라 중심 구조에서 벗어나 통제 가능한 환경을 확보하기 위해 하이브리드 및 프라이빗 클라우드로 눈을 돌리는 분위기다. 이 과정에서 데이터 주권이 핵심 키워드로 떠오르고 있다. 특히 유럽과 미국을 중심으로 데이터 지역화 규제와 보안 요구가 강화되면서, 기업 내부 또는 통제 가능한 환경에서 데이터를 관리하려는 움직임이 확대되고 있다. 클라우드 전략 변화는 비용 구조에서도 영향을 받고 있다. AI 워크로드는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원을 요구하는 만큼 퍼블릭 클라우드 기반 과금 모델에서 비용 부담이 급격히 증가하는 문제가 발생하고 있다. 장기적으로는 프라이빗과 하이브리드 인프라 환경이 비용 효율 측면에서도 유리하다는 인식이 확산되고 있다. 이같은 흐름은 단순 기술 선택의 문제를 넘어 기업 핵심 자산인 데이터를 어디까지 통제할 수 있는지에 대한 전략 경쟁으로 확장되고 있다. 특히 생성형 AI가 기업 내부 데이터를 학습에 활용하는 구조로 발전하면서, 퍼블릭 클라우드에 대한 의존도를 줄이고 자체 인프라를 강화하려는 움직임이 더욱 가속화되는 추세다. 실제 조사 결과 기업의 51%는 멀티·하이브리드 클라우드 환경 확장에 대한 투자를 늘릴 계획이며 46%는 오픈소스 엔터프라이즈 지원 확대에 나설 것으로 나타났다. 이는 특정 벤더 종속에서 벗어나 유연성을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 벤더 종속성 문제 역시 주요 변수로 지목된다. 미국 기업의 경우 39%가 벤더 락인(종속성)을 주요 우려로 꼽았으며 절반 이상이 이를 '중대한 과제'로 인식하고 있는 것으로 조사됐다. 이와 함께 IT 복원력과 보안 강화도 주요 투자 우선순위로 떠올랐다. 미국 응답자의 64%는 IT 복원력을 최우선 기술 과제로 꼽았으며 글로벌 평균 역시 높은 수준을 보였다. 이는 퍼블릭 클라우드 장애나 보안 사고 경험이 누적된 결과로 해석된다. 국내에서도 유사한 흐름이 감지된다. 금융·공공 분야를 중심으로 데이터 주권과 보안 요구가 강화되면서 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 도입이 확대되는 추세다. 특히 최근 VM웨어 가격 정책 변화와 벤더 종속 우려가 겹치며 오픈소스 기반 인프라로의 전환 움직임도 점차 가속화되고 있다. 업계에선 이러한 변화가 단기적인 트렌드가 아닌 구조적 전환이라는 분석이 나온다. AI 시대에 데이터가 핵심 자산으로 부상하면서 이를 얼마나 통제할 수 있는지가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 특히 오픈소스 기반 인프라는 이러한 흐름에서 중요한 역할을 하고 있다. 기업들은 특정 벤더에 종속되지 않으면서도 유연성과 확장성을 확보할 수 있는 오픈소스 환경을 통해 하이브리드·프라이빗 전략을 강화하고 있다. 마가렛 도슨 수세 최고마케팅책임자(CMO)는 "AI 도입이 기업 인프라 전략에 큰 변화를 가져오고 있다"며 "고객들은 보다 유연하고 확장 가능하며 통제된 환경으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다. 클라우드 업계 관계자는 "이제 클라우드는 단순한 IT 인프라가 아니라 데이터 주권과 직결된 전략 자산"이라며 "하이브리드와 프라이빗 중심 구조는 AI 시대의 필수 선택지가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.03.22 09:19한정호 기자

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

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

2026.03.20 17:58한정호 기자

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

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

2026.03.19 17:46김미정 기자

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

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

2026.03.19 17:39장유미 기자

ETRI 200Gbps급 광검출기 소자 "없어서 못판다"

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

2026.03.19 16:51박희범 기자

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

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

2026.03.19 11:35장유미 기자

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

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

2026.03.19 11:18한정호 기자

스노우플레이크, 데이터 분석·의사결정 통합 서비스 출시

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

2026.03.19 10:47김미정 기자

티맥스티베로 "TAC·ADR로 공공 재해복구 완벽 대응"

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

2026.03.19 10:24남혁우 기자

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

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

2026.03.19 10:14장유미 기자

델, 엔비디아와 AI 데이터 병목 해소한다…스토리지 전면 강화

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

2026.03.19 10:11한정호 기자

美 마이크론, 첫 5년 공급계약 따냈다…삼성·SK도 계약 준비

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

2026.03.19 09:03장경윤 기자

신세계아이앤씨, 이틀 연속 주가 급등…AI 데이터센터 수혜 기대감↑

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

2026.03.18 18:31한정호 기자

인텔, 노트북용 '코어 울트라 200HX 플러스' 출시

인텔이 18일 게이밍·콘텐츠 제작 등 고성능이 필요한 환경을 겨냥한 노트북용 새 프로세서 '코어 울트라 200HX 플러스'를 출시했다. 코어 울트라9 290HX 플러스와 코어 울트라7 270HX 플러스는 저전력·고효율 E(에피션트) 코어 추가, 다이투다이 통신 인터페이스 작동 속도 강화 등 아키텍처를 강화했다. 인텔은 자체 성능 측정 결과를 토대로 "코어 울트라9 290HX 프로세서는 2024년 출시된 코어 울트라9 285HX 대비 게임 성능은 최대 8%, 싱글 스레드(1코어) 성능은 최대 7% 향상됐다"고 설명했다. 신규 프로세서 2종은 AMD 등 타사 x86 프로세서나 게임 콘솔, 혹은 이전 출시된 인텔 프로세서에 최적화된 게임을 최신 프로세서에 맞게 변환하는 '인텔 바이너리 최적화 툴'도 지원한다. 조시 뉴먼 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹 제품 마케팅 총괄은 "신규 프로세서 2종은 아키텍처 개선과 인텔 바이너리 최적화 툴을 통해 더욱 매끄러운 게임 플레이와 신속한 콘텐츠 제작 워크플로우, 그리고 최적의 워크스테이션 반응성을 지원할 것"이라고 밝혔다. 코어 울트라 200HX 플러스를 탑재한 게이밍 노트북과 워크스테이션 등 신제품은 18일부터 델테크놀로지스, 레노버, HP, MSI 등 PC 제조사를 통해 출시 예정이다.

2026.03.18 16:56권봉석 기자

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

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

2026.03.18 16:42한정호 기자

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