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헐값 매각·급락·급등...SaaS 시장 '사스포칼립스' 혼란 지속

인공지능(AI) 확산 여파로 소프트웨어(SW) 업계 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 논쟁이 거세지고 있다. AI가 기존 SW의 기능과 가격 구조를 흔들 수 있다는 우려가 커지면서 관련 종목 주가도 급락과 급등을 반복하고 있다. 10일 CNBC 등 외신에 따르면 주요 SW기업이 헐값에 매각되거나 주가가 급락한 반면 일부 기업은 호실적으로 반등하며 엇갈린 흐름을 보이고 있다. 시장 불안을 키운 대표 사례는 에어테이블(Airtable)이다. 비개발자도 맞춤형 앱을 만들 수 있는 도구를 제공하는 이 회사는 2021년 약 120억 달러의 기업가치를 인정받았다. 하지만 최근 이탈리아 앱 개발사 벤딩 스푼스가 13억 달러 미만에 인수하기로 하면서 기업가치는 10분의 1 수준으로 낮아졌다. 이번 거래는 AI 시대 들어 서비스형 SW(SaaS) 기업 가치가 빠르게 낮아지고 있음을 보여주는 사례로 해석된다. 투자자는 AI가 SaaS 기업의 사업 모델에 압박을 줄 수 있다고 보고 있다. 맷 헤드버그 RBC캐피털마켓 SW애널리스트는 "기업이 AI 코딩 에이전트로 필요한 기능을 직접 구현할 경우 기존 SaaS 업체의 갱신 계약과 가격 정책에 부담이 커질 수 있다"고 진단했다. 이 같은 분위기는 비상장 시장에도 번지고 있다. AI 이전 높은 밸류에이션으로 자금을 조달했던 SaaS 스타트업들은 성장 논리를 다시 입증해야 하는 상황에 놓였다. 올해 눈에 띄는 SaaS 기업공개(IPO)는 사실상 없었고 상반기 민간 거래 가치의 86%는 AI 기업에 몰린 것으로 전해졌다. SW업종 전반의 불안은 지표에서도 확인된다. 아이셰어즈 익스팬디드 테크-SW 섹터 ETF는 1분기 24% 급락하며 2008년 이후 최악의 성적을 기록했다. 이후 일부 반등했지만 연간 기준으로는 여전히 3% 하락한 상태다. 마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)는 수개월간 SW가 AI에 쉽게 대체되지 않을 것이라고 투자자들을 설득해왔지만, 주가는 2024년 말 대비 40% 이상 하락했다. 개별 기업 실적 발표 이후 불안은 더 커졌다. 허브스팟은 실적 발표 뒤 하루 만에 19% 급락하며 10년 만의 최악의 하루를 기록했고, 데이터독도 19% 밀리며 2019년 상장 이후 최대 낙폭을 나타냈다. 데이터독은 최대 AI 고객의 사용량이 6월 이후 줄었다고 밝혔고, 시장에서는 해당 고객이 오픈AI일 가능성도 거론된다. 반면 트윌리오와 아틀라시안은 실적 발표 후 주가가 20% 이상 급등했고, 클라우드플레어도 상승했다. 아틀라시안은 이번 분기 2021년 이후 가장 높은 수익성을 기록하며 주가가 35% 급등했다. 이를 두고 AI가 모든 SW 카테고리를 일괄적으로 무너뜨리는 것은 아니라는 평가도 나온다. 업계에서는 AI가 모든 SW를 대체하는 것이 아니라 AI 시대에도 경쟁력과 수익성을 입증할 수 있는 기업 중심으로 시장이 재편되고 있다는 분석이 나온다. 애런 레비 박스(Box) CEO는 "일부 영역에서는 AI 우려가 사실일 수 있지만 많은 경우 시장이 이를 잘못 해석했다"며 "일부 SW AI로 타격을 받겠지만 상당수는 여전히 수요를 유지할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.10 10:29남혁우 기자

범정부 AI 공통기반, 챗봇 넘어 에이전트로…최신 민간 모델 품는다

정부가 중앙부처와 지방자치단체가 공동으로 활용하는 '범정부 인공지능(AI) 공통기반'을 한 단계 확장한다. 지난해 삼성SDS와 네이버클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 정부 전용 AI 활용 환경을 구축한 데 이어 올해는 공무원 업무를 직접 지원하는 AI 에이전트를 확대하고 최신 민간 AI 모델과 외부 데이터를 보다 유연하게 활용할 수 있는 체계를 마련한다는 목표다. 10일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 66억원 규모 '범정부 인공지능 공통기반 구현(2차)' 사업을 발주했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 대기업 소프트웨어(SW) 사업자의 참여도 가능하다. 제안서와 가격입찰서 접수는 오는 21일부터 25일까지 진행된다. 이번 사업은 단일 사업자 또는 컨소시엄을 선정해 추진한다. 선정된 사업자는 기존 공통기반에 적용된 삼성SDS와 네이버클라우드 등 기존 AI 플랫폼사와 협업해 서비스 고도화와 운영을 맡게 된다. 범정부 AI 공통기반은 중앙·지방정부가 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원, 개발·운영 환경 등을 공동 활용할 수 있도록 구축한 정부 전용 AI 플랫폼이다. 기관별 AI 인프라 중복 투자를 줄이고 민간의 최신 AI 기술을 내부 행정업무에 안전하게 적용하는 것이 핵심이다. 행정안전부와 NIA는 지난해 1차 사업을 통해 공통기반의 기본 골격을 구축했다. 삼성SDS '패브릭스'와 네이버클라우드 '클로바 스튜디오 포 GOV'를 도입하고 연관정보 검색과 문서초안 작성 등 공통 AI 서비스 2종을 개발했다. 지난해 11월부터는 이를 활용한 내부망 AI 챗서비스 시범 운영에도 들어갔다. 현재 공통기반에선 거대언어모델(LLM)과 멀티모달·추론 모델 등 약 30종의 생성형 AI 모델을 활용할 수 있다. 지시학습용 데이터 12만 6000건과 평가·검증용 데이터 3만건 등을 구축했으며 보도·연구자료, 법령·행정규칙 등을 활용한 공통 검색증강생성(RAG) 13종도 제공 중이다. 이번 2차 사업은 이같이 구축한 기반을 AI 에이전트 중심으로 고도화하는 데 방점을 찍었다. 기존 연관정보 검색과 문서초안 작성 에이전트의 성능을 개선하고 공무원이 작성한 내용을 법률·행정규칙·조례 등에 비춰 검토하는 '규정기반 검토 에이전트' 등 신규 서비스도 개발한다. 에이전트가 활용할 데이터 기반도 확대한다. 기관별로 구축된 RAG를 표준화된 단일 공통 RAG로 통합하고 다른 기관의 RAG를 활용하거나 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등을 통해 연계하는 방안도 추진한다. 올해 지시학습용 데이터 8만4000건과 신규 에이전트 평가 데이터 2만건을 추가하고 내년 추가 연계를 위한 공통데이터 10종도 발굴할 예정이다. 특히 개별 AI 플랫폼이 제공하는 모델에만 의존하지 않고 필요한 민간 AI 모델을 유연하게 선택·관리할 수 있는 체계인 'AI 게이트웨이'도 구축한다. AI 모델과 데이터 전처리 등에 사용되는 응용프로그램인터페이스(API)도 표준화해 통합 관리할 계획이다. 외부 데이터 활용을 위한 행정망과 인터넷망 간 연계도 추진한다. 외부 최신 자료를 AI 서비스에서 검색·활용할 수 있는 인프라를 구축하고 최소 1개 이상의 활용체계를 검증할 예정이다. 외부망과의 접점이 확대되는 만큼 국가망보안체계(N2SF) 보안 가이드라인을 적용해 행정망·외부망 로그 분석과 위협 탐지 등 보안체계도 함께 강화한다. 범정부 AI 공통기반의 활용 범위는 앞으로 더 넓어질 전망이다. 이달 28일부터 개정 '인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률'이 시행되면서 공공부문의 공통기반 활용을 위한 제도적 기반도 강화된다. 정부는 앞서 공공기관이 공통기반을 활용해 AI 서비스를 구축하는 과정을 기획·예산·계약·구축·운영 등 5단계로 표준화한 가이드도 배포했다. NIA 측은 "AI 모델이 정부 내·외부 데이터를 학습해 활용할 수 있는 보안성이 확보된 공통기반을 구현할 것"이라며 "기관별 중복 개발·투자를 방지하기 위해 AI 모델과 학습데이터, 컴퓨팅 자원 등을 공동 활용할 수 있도록 기관 수요에 맞는 AI 서비스 개발·운영을 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.10 10:20한정호 기자

서버는 국내에 뒀는데 데이터는 해외로…'소버린 클라우드'의 함정

소버린 클라우드를 구축할 때 서버와 데이터를 특정 국가 안에 두는 것만으로는 데이터 주권을 보장하기 어렵다는 경고가 나왔다. 데이터가 실제 이동하는 네트워크 경로와 보안 처리 위치, 클라우드 사업자의 관리 방식에 따라 구축 당시 충족했던 주권 요건이 운영 과정에서 달라질 수 있어 지속적인 검증이 필요하다는 지적이다. 9일 가트너가 발표한 '소버린 클라우드의 함정' 보고서에 따르면 오는 2030년까지 디지털 주권을 추진하는 조직의 50%가 실제 네트워크 운영 방식과 일치하지 않는 요건을 전제로 시스템을 운영할 것으로 전망됐다. 보고서는 기업들이 애플리케이션과 데이터 위치, 클라우드 사업자의 계약 조건 등을 중심으로 소버린 클라우드를 판단하고 있지만 이같은 조건만으로는 실제 운영 과정에서 주권을 보장하기 어렵다고 분석했다. 소버린 클라우드는 데이터와 시스템을 특정 국가나 관할권 안에서 운영해 해외 정부나 기업 등에 대한 의존도를 줄이고 데이터·운영 통제권을 확보하는 개념이다. 최근에는 소버린 인공지능(AI)과 인프라 등으로 적용 범위가 확대되고 있다. 기업과 정부는 규제 준수와 지정학적 위험 축소 등을 목적으로 관련 도입을 확대 중이다. 문제는 데이터와 서버가 지정된 국가 안에 있더라도 실제 서비스 운영 과정에선 다양한 네트워크가 개입한다는 점이다. 데이터 이동 경로를 비롯해 보안 검사·복호화 위치, 로그와 모니터링 데이터 처리 장소, 관리 기능, 클라우드 사업자의 원격 관리 위치 등이 데이터 및 운영 주권에 영향을 줄 수 있다는 설명이다. 특히 장애나 재해복구(DR) 상황에선 기존에 설정된 주권 요건이 깨질 가능성이 있다. 평상시에는 지정된 국가 안에서 데이터가 처리되더라도 장애가 발생해 다른 통신 경로를 이용하거나 관리 기능이 다른 국가의 시스템으로 자동 전환될 경우 데이터와 운영 권한이 기존 주권 경계를 벗어날 수 있다는 것이다. 가트너는 이런 문제를 '주권 격차', '주권 드리프트', '주권 상실' 등으로 구분했다. 처음부터 실제 운영 환경이 설정한 주권 요건을 충족하지 못하는 경우는 주권 격차, 클라우드 사업자의 아키텍처나 서비스 변경 등으로 기존 조건이 달라지는 것은 주권 드리프트다. 장애나 네트워크 경로 변경으로 기존에 충족하던 주권 조건이 일시적으로 깨지는 상황은 주권 상실에 해당한다. 실제 보고서에 제시된 소버린 AI 사례에서도 이러한 위험이 나타났다. 한 다국적 기업은 AI 모델과 학습 데이터, 추론 서비스를 지정된 지역 안에 구축했지만 DR 테스트 과정에서 관리 기능 일부가 일시적으로 다른 관할권으로 넘어가는 사실을 확인했다. 이후 클라우드 사업자가 처리 아키텍처를 변경하면서 데이터 경로가 지정된 지리적 경계를 벗어나는 상황도 발생했다. 이에 가트너는 기업들이 소버린 클라우드 구축 시 네트워크 의존성을 우선 파악하고 실제 운영 환경을 검증해야 한다고 제언했다. 정상 운영뿐 아니라 유지보수와 장애, 페일오버, 복구 상황에서 데이터가 어떤 경로로 이동하고 어디에서 처리되는지 확인해야 한다는 제언이다. 기존 모니터링 도구만으로 확인하기 어려운 경우 네트워크 관측과 트래픽 경로 분석, 텔레메트리 감사, 관리자 접근 모니터링, DR 테스트 등을 활용할 수 있다. 또 소버린 클라우드 평가는 구축 시점에 한 번 실시하는 절차에 그쳐선 안 된다고 강조했다. 클라우드 사업자가 인프라 구조를 변경하거나 새로운 서비스를 추가하고 통신 사업자와 규제·지정학적 환경이 바뀌면 기존에 검증한 주권 요건도 달라질 수 있어서다. 이에 주요 아키텍처와 클라우드·보안·네트워크 변경 사항을 지속적으로 점검하는 체계가 필요하다고 설명했다. 가트너는 "소버린 클라우드는 설계나 구축 결정만으로 주권을 보장할 수 없다"며 "네트워크 의존성이 실제 운영 과정에서 어떻게 작동하는지 지속적으로 검증하고 모니터링해야 한다"고 밝혔다.

2026.08.09 07:46한정호 기자

네이버 엔터프라이즈 부문, 2분기 매출 21%↑…AI 인프라 성장 속도

네이버가 올해 2분기 인공지능(AI)과 디지털트윈을 중심으로 기업간거래(B2B) 사업 성장세를 이어갔다. 네이버클라우드를 중심으로 기업·공공 AI 사업을 확대하는 동시에 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리와 해외 데이터센터 사업을 통해 엔터프라이즈 사업 외연 확대에 나선다. 7일 네이버는 올해 2분기 실적 발표를 통해 엔터프라이즈 부문에서 전년 동기 대비 21.3% 성장한 매출액 1537억원을 기록했다고 밝혔다. 전분기와 비교해서도 2.2% 증가했다. 엔터프라이즈 부문에는 네이버클라우드 플랫폼(NCP)을 비롯해 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 등 AI 인프라, 디지털트윈, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 협업툴 '라인웍스' 등이 포함된다. 이번 분기에는 AI와 디지털트윈 관련 B2B 매출 확대가 성장을 이끈 것으로 나타났다. 회사는 공공 시장에서 사업 범위를 넓히고 있다. 앞서 네이버클라우드는 국가AI데이터센터 구축 사업 삼성SDS 컨소시엄으로서 민관 협력 특수목적법인(SPC)에 참여 중이다. 정부 GPU 확충 프로젝트에도 지난해와 올해 모두 참여했다. 해외에선 사우디아라비아 디지털트윈 플랫폼의 국가 표준 채택과 AI 팩토리 사업 진출 등을 기반으로 소버린 AI 사업 확대에 나서고 있다. 특히 엔비디아와 추진하는 'AI 팩토리'를 엔터프라이즈 사업의 새로운 성장 축으로 육성할 계획이다. 내년 상반기 55메가와트(MW), 같은 해 말 100MW, 2028년 200MW 규모까지 AI 컴퓨팅 인프라를 확보할 방침이다. 200MW까진 시장 진입 속도를 높이기 위해 외부 데이터센터 임대 상면을 활용할 예정으로, 현재 필요한 상면은 대부분 확보한 상태다. 이후 1기가와트(GW) 규모 확장을 목표로 자체 데이터센터 구축과 글로벌 파트너십을 병행할 계획이다. 관련 매출도 내년부터 본격 반영될 전망이다. 네이버는 엔비디아와 추진하는 AI 팩토리 사업에서 내년 상반기부터 매출이 발생할 것으로 예상 중이다. AI 팩토리 운영사는 네이버가 지분 100%를 보유하고 데이터센터와 GPU 등을 소유하는 별도 특수목적법인에는 글로벌 투자자 자금을 활용하는 방식으로 초기 자본 부담을 낮추는 구조다. 해외 데이터센터 사업도 구체화하고 있다. 중동에선 데이터센터 구축과 클라우드 스택 관련 파트너십을 구체적으로 논의 중이며 남미에선 초기 단계 협의를 진행하고 있다. 네이버는 향후 1GW까지 컴퓨팅 인프라를 확대하기 위해 전력 가격과 데이터센터 구축 비용 경쟁력을 갖춘 글로벌 파트너와 협력한다는 방침이다. 자체 데이터센터 '각 세종' 증설도 진행 중이다. 현재 부지 내 구축된 건물에서 계획 물량의 약 3분의 1을 소화하고 있으며 나머지 3분의 2를 확장하는 사업을 진행하고 있다. 향후 1GW 단계에선 추가 건물 확장과 신규 부지에 데이터센터를 구축하는 그린필드 전략도 병행할 예정이다. 다만 엔터프라이즈 사업 확대를 위한 AI 인프라 투자는 단기적 비용 부담으로도 이어졌다. 네이버의 2분기 전체 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가한 3조 3888억원을 기록했지만, AI 인프라 투자 등의 영향으로 영업이익은 0.2% 감소한 5203억원을 기록했다. 최수연 네이버 대표는 이날 컨퍼런스콜을 통해 "AI 학습 수요를 충당하려면 저렴한 전기요금과 그린필드 구축 비용을 전략적으로 판단할 수 있는 글로벌 파트너가 필요하다"며 "소버린 AI 수요를 함께 충족할 수 있는 파트너들과 다양한 협의를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.07 11:09한정호 기자

[르포] 엔비디아 칩 7656장 열기, 물로 식힌다…NHN클라우드 'AI 심장' 가보니

서울 영등포구 양평동에 위치한 대형 인공지능(AI) 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'. 데이터홀 문이 열리자 검은색 서버 랙이 긴 대열을 이뤄 모습을 드러냈다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200 수천 장이 쉼 없이 연산 중이었지만 예상했던 굉음은 들리지 않았다. 고성능 GPU가 뿜어내는 열을 공기가 아닌 물로 식히는 수랭식 냉각 시스템 덕분이다. NHN클라우드는 지난 6일 팩토리X 서울의 관제실과 데이터홀 등 주요 시설 투어를 진행했다. 팩토리X 서울은 NHN클라우드가 글로벌 자산운용사 액티스 데이터센터 일부를 임차해 정부와 함께 AI 인프라를 구축한 시설이다. 이곳에는 B200 GPU 총 7656장이 구축돼있다. NHN클라우드는 3층부터 6층까지 4개 층을 사용하며 전력·냉각·네트워크·GPU를 단일 운영 체계로 관리 중이다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 "단일 데이터센터에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "이처럼 대규모 GPU 자원을 수랭식 냉각 방식으로 운영하는 것도 국내에선 첫 사례"라고 강조했다. 일주일 넘는 AI 학습…관제실은 24시간 가동 투어 첫 순서로는 2층 관제실을 방문했다. 벽면을 가득 채운 모니터에는 3~6층에서 가동 중인 GPU 서버와 네트워크, 스토리지 상태가 실시간으로 표시됐다. 장비 사용률과 장애 발생 여부는 물론 데이터홀의 온도와 냉각 환경까지 이곳에서 확인할 수 있다. AI 모델 학습은 일반적인 기업용 애플리케이션처럼 정규 업무시간에만 돌아가지 않는다. 작업을 시작하면 일주일 이상 이어지기도 하고 대규모 학습은 한 달 가까이 계속될 수 있다. 연산 도중 서버나 네트워크에 문제가 발생하면 그동안 진행한 작업이 영향을 받을 수 있어 중단 없는 관리가 필요하다. 이에 팩토리X 서울 관제실에는 주간 3명, 야간 2명의 운영 인력이 상주하며 2교대로 시설을 관측한다. 물리적 장비 상태와 데이터센터 인프라는 현장에서 관리하고 서비스·애플리케이션 영역은 판교에 있는 NHN클라우드 인력도 원격으로 살피는 체계다. 이 사업부장은 "AI 학습은 낮에만 진행하고 밤에는 멈추는 작업이 아니다"라며 "길게는 일주일이나 한 달씩 연속으로 돌아가기 때문에 안정적인 서비스 제공을 위해 24시간 모니터링하고 있다"고 말했다. 랙 아래 CDU·위에는 냉각 배관…GPU 열 직접 회수 다음으로 6층 데이터홀에 들어서자 가장 먼저 눈에 들어온 것은 8m에 달하는 높은 층고였다. 공랭식 장비에서 배출된 뜨거운 공기가 위로 올라간 뒤 다시 냉각돼 순환할 공간을 확보하기 위한 설계다. 기존 데이터센터 가운데는 층고가 3~5m에 불과한 곳도 있어 고집적 GPU 서버를 배치하기 어렵다는 게 NHN클라우드의 설명이다. 서버 랙의 구성도 일반적인 데이터센터와 달랐다. 한 랙에는 GPU 서버 6대가 배치됐고 가장 아래에는 냉각수분배장치(CDU)가 설치돼 있었다. 랙 상단에는 냉각수를 공급하고 회수하는 배관이 연결됐으며 전력 공급을 위한 케이블 6개가 나란히 내려왔다. CDU는 데이터센터에서 공급된 냉수와 GPU 서버 내부를 순환하는 냉매 사이에서 열을 교환한다. 서버 내부의 콜드플레이트가 GPU와 중앙처리장치(CPU)에서 발생하는 열을 직접 흡수하고 데워진 냉매는 CDU를 거쳐 다시 냉각된다. 네트워크와 스토리지 등 수랭식이 적용되지 않은 장비는 기존 공랭 방식으로 식힌다. 이 사업부장은 "현재 GPU와 CPU에서 발생하는 열의 약 70%는 수랭 방식으로 제거하고 나머지는 공랭으로 처리한다"며 "네트워크나 스토리지 장비는 여전히 공랭이 필요해 데이터센터에서 공랭 설비를 완전히 없앨 수는 없다"고 설명했다. NHN클라우드에 따르면 팩토리X 서울은 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경으로 설계됐다. 전체 시설의 수전 용량은 40메가와트(MW), IT 장비에 배정된 전력은 26MW 수준이다. 이 가운데 NHN클라우드가 임차해 사용하는 4개 층에는 약 13MW의 IT 전력이 배정됐으며 현재 정부 프로젝트 및 자체 활용분 대부분을 사용 중이다. AI 데이터센터 경쟁력, GPU 넘어 전력·냉각으로 AI 데이터센터에서 GPU만큼 중요한 것은 이를 끊김 없이 가동할 전력과 냉각 능력이다. 기존 데이터센터는 서버 랙의 하중과 전력 용량, 층고가 일반 서버에 맞춰 설계된 경우가 많아 고집적 AI 데이터센터로 전환하기 어렵다. 전력 설비를 증설하려 해도 외부 전력 확보부터 변압기·수배전 설비 조달까지 상당한 시간이 필요하다. 팩토리X 서울은 외부 전력을 이중으로 공급받고 무정전전원장치(UPS)와 비상발전기를 갖췄다. 전력망에 문제가 발생하면 UPS가 즉시 전력 공급을 이어받고 이후 발전기가 가동돼 GPU 서버가 갑자기 멈추는 상황을 막는다. 냉각수의 압력과 유량, 온도에도 이상이 발생하면 공급을 자동으로 차단하는 구조를 적용했다. 수랭식은 에너지 효율뿐 아니라 운영 안정성을 높이는 역할도 한다. NHN클라우드는 100% 공랭 방식인 광주 국가 AI 데이터센터와 팩토리X 서울을 모두 운영한 결과 수랭식 환경에서 장비 장애 발생이 상대적으로 적었다고 설명했다. 고열에 따른 GPU 성능 저하와 부품 장애 가능성을 줄일 수 있어서다. 이 사업부장은 "GPU를 많이 확보하는 것도 중요하지만 이제는 대규모 자원을 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지가 더 중요하다"며 "수랭식이 도입되면서 데이터센터 시설과 IT 장비의 경계가 사라지고 있는 만큼 IT 운영자도 배관과 밸브, 냉각 체계를 이해해야 안정적인 서비스를 제공할 수 있다"고 밝혔다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

NHN클라우드가 대형 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 바탕으로 국내 산·학·연 인공지능(AI) 생태계 활성화와 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발을 뒷받침한다. 서울 도심에 구축한 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'을 기반으로 4개 독파모 정예팀에 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하는 한편, 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 토대로 자체 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 목표다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 지난 6일 서울 영등포구 팩토리X 서울 데이터센터 투어에서 "현재 단일 데이터센터 안에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "대규모 수랭식 냉각 기반으로 자원을 안정적으로 운영 중"이라고 밝혔다. 팩토리X 서울은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 조성된 AI 인프라로 올해 4월 개소했다. NHN클라우드는 글로벌 자산운용사 액티스의 양평 데이터센터 일부를 임차해 GPU 인프라를 구축했다. 정부 사업을 통해 엔비디아 엔비디아 AI 가속기 B200 GPU 총 7656장을 구축했으며 향후 5년간 해당 인프라 운영을 맡는다. 이 가운데 정부 AI 컴퓨팅 자원은 팩토리X 서울 3~5층에서 운영된다. 3~4층에는 B200 GPU 4080장을 통합 단일 클러스터로 묶은 대규모 연산 환경이 구축됐다. 대규모 AI 모델을 학습할 때 수천 개의 GPU가 하나의 시스템처럼 동시에 연산할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 데이터센터 6층에선 NHN클라우드 자체 AI 클라우드 서비스와 GPU 인프라를 운영 중이다. 정부가 진행 중인 독파모 프로젝트 선정 4개 정예팀도 조만간 이곳의 GPU 자원을 활용할 예정이다. 독파모에 공급되는 자원은 팩토리X 서울 4~5층을 중심으로 배정될 예정으로, NHN클라우드는 정부가 정한 자원 배분 계획에 따라 인프라 운영과 공급을 지원한다. 구체적인 팀별 GPU 배정 규모는 공개되지 않았다. 이 사업부장은 "정부가 산업체와 학교, 연구소 등에 자원을 배정하면 우리는 이에 맞춰 GPU를 공급·운영하는 역할"며 "실제 자원이 어떤 연구나 업무에 사용되는지는 이용 기관이 결정하고 우리는 안정적으로 자원을 사용할 수 있도록 운영을 지원한다"고 설명했다. 독파모에 투입되는 GPU 역시 특정 팀이 계속 점유하는 구조는 아니다. 정부가 이용 기간을 정해 자원을 배분하고 해당 기간이 끝나면 다시 다른 기업이나 대학, 연구기관 등에 공급하는 방식이다. 기존 산·학·연에 공급되는 GPU 자원 역시 일정 기간을 정해 배정되고 있다. 대규모 GPU를 하나로 묶는 클러스터 구축 역량도 팩토리X 서울의 핵심이다. NHN클라우드는 3~4층에 구축한 4080장의 B200 GPU를 510개 노드로 연결해 하나의 클러스터를 구성했다. 회사는 해당 클러스터를 대상으로 고성능 컴퓨팅 성능 측정인 HPL 테스트를 진행했으며 이를 기반으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서도 20위에 등재됐다. NHN클라우드는 앞서 광주 국가 AI 데이터센터도 구축해 H100·A100 등 약 1000장의 GPU를 기반으로 AI 연구개발을 지원해 왔다. 광주 센터에서 확보한 GPU 운영 경험과 자사 판교 데이터센터의 고밀도 인프라 설계 경험을 팩토리X 서울 구축에 반영했다. 정부 프로젝트를 넘어 민간 영역으로도 사업을 확대 중이다. 올해 크래프톤을 대상으로 엔비디아 블랙웰 울트라 1000개 규모 인프라를 공급하며 현재 판교 데이터센터를 기반으로 서비스를 제공 중이다. 향후 추가 GPU 인프라 구축에도 나설 계획이다. 특히 팩토리X 서울에는 대규모 B200 운영을 위해 수랭식 냉각 시스템이 적용됐다. 고집적 GPU에서 발생하는 열을 냉각수를 이용해 직접 처리하는 방식으로, 기존 공랭식 대비 냉각에 필요한 에너지를 줄이면서 GPU를 안정적인 온도로 유지할 수 있다. NHN클라우드에 따르면 수랭식 시스템 도입으로 공랭식 대비 약 15~20%의 에너지 절감 효과를 확보했다. 이 사업부장은 "기존 광주 센터는 100% 공랭 방식인데 이를 운영한 경험과 이곳에서 수랭식을 몇 달간 운영한 경험을 비교하면 수랭식에서 장비 장애가 발생하는 비율이 매우 적다"며 "운영 사업자 입장에선 비용도 고려해야 하지만 고객이 사용하는 서비스의 장애를 줄이는 것이 더 중요하다"고 말했다. 최근 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘면서 NHN클라우드는 추가 인프라 확보 방안도 검토하고 있다. 팩토리X 서울에서 회사에 배정된 자체 활용 자원은 현재 대부분 고객에게 공급된 상태다. 광주 국가 AI 데이터센터 역시 사실상 모두 가동되고 있어 외부 데이터센터 활용과 자체 데이터센터 투자 가능성을 함께 살펴보는 상황이다. 다만 구체적인 투자 규모와 시기는 아직 정해지지 않았다. 이 사업부장은 "AI 인프라 수요는 앞으로도 늘어날 것으로 보고 있다"며 "현재 자체 자원의 장기계약을 추진하는 등 보유한 GPU 인프라를 안정적으로 운영하고 지속적인 수요에 대응할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부에서 활용할 수 있는 데이터센터를 계속 알아보는 한편 자체적인 데이터센터 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

카카오엔터프라이즈, 이재한 신임 대표 선임…"AI 전환 선도"

카카오엔터프라이즈가 이재한 신임 대표를 선임하고 인공지능(AI) 인프라와 하이브리드 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS) 사업 경쟁력 강화에 나선다. AI 데이터센터와 클라우드 인프라를 중심으로 기업·공공 고객 AI 전환(AX)을 지원하며 지속 가능한 성장 기반을 마련한다는 목표다. 카카오엔터프라이즈는 6일 임시 주주총회 및 이사회를 열고 이재한 대표를 신규 선임했다고 밝혔다. 이 대표는 카카오엔터프라이즈에서 클라우드인프라·디지털전환(DX)부문장과 사업부문장을 역임하며 사업 전략 수립과 사업화를 이끌어왔다. 카카오엔터프라이즈 합류 이전에는 카카오 시스템엔지니어링 리더를 맡아 카카오톡 인프라 아키텍처 설계와 운영을 담당했다. 이 대표는 앞으로 카카오엔터프라이즈의 주력 사업인 AI 인프라와 하이브리드 GPUaaS를 중심으로 사업 연속성을 강화하는 동시에, AX 역량을 높이는 데 주력할 예정이다. 이를 통해 기업과 공공기관 고객의 신뢰를 높이고 지속 가능한 성장 기반을 마련한다는 방침이다. 이 대표는 "AI가 만들어가는 새로운 패러다임에서 AI 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 플랫폼이 더욱 중요해지는 커다란 전환점을 맞고 있다"며 "중요한 변화의 시기에 우리 클라우드 전문성과 기술 역량을 바탕으로 AX를 선도하며 산업 전반의 변화를 이끌어낼 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.08.06 13:35한정호 기자

이노그리드, 킨텍스 클라우드 인프라 안정성 높인다…이중화 체계 강화

이노그리드가 킨텍스 클라우드 인프라의 스토리지와 데이터베이스관리시스템(DBMS) 이중화 구축에 앞장선다. 클라우드 가상화 환경과 데이터 저장·보호 체계를 통합해 장애 발생 시에도 안정적으로 서비스를 운영할 수 있는 고가용성 인프라를 구현한다는 목표다. 이노그리드는 '킨텍스 통합 스토리지 및 DBMS 이중화 구축 사업'을 수주했다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 클라우드 전용 스토리지와 DBMS를 이중화해 장애 대응 체계를 강화하는 프로젝트다. 앞서 킨텍스는 전산 인프라 구축 과정에서 VM웨어와 레드햇 계열 솔루션 등 외산 대안을 검토한 뒤 이노그리드의 클라우드 가상화 솔루션을 도입해 전체 서비스를 클라우드 환경으로 전환했다. 이번 사업은 기존 클라우드 가상화 환경 위에 스토리지와 DBMS의 고가용성 구조를 추가해 인프라 전반의 안정성을 높이는 데 중점을 뒀다. 이노그리드는 운영 서버와 대기 서버를 연결한 '액티브-스탠바이' 구조를 적용하고 데이터 복제·동기화 체계를 구축해 장애 발생 시 대기 시스템으로 신속하게 전환할 수 있도록 지원할 계획이다. 또 클라우드 전용 스토리지와 오라클 DB 저장소도 이중화한다. 특정 저장소에 장애가 발생하더라도 대체 자원을 활용할 수 있도록 구성해 주요 서비스 영향을 최소화하고 데이터 유실 위험을 줄인다는 구상이다. 데이터 보호 체계도 함께 강화한다. 통합 DBMS에 저장된 개인정보와 주요 정보를 암호화하고 암호화 키를 생성·보관·관리하는 키 관리 환경을 구축해 보안성을 높일 예정이다. 이노그리드는 서버와 스토리지, DBMS, 데이터 동기화 및 보안 솔루션을 기존 클라우드 운영 환경과 유기적으로 연계할 계획이다. 구축 과정에선 기존 업무 시스템에 미치는 영향을 최소화하는 동시에 장애 전환과 데이터 정합성, 시스템 연계 상태 등을 종합적으로 점검할 예정이다. 사업이 완료되면 킨텍스는 클라우드 가상화 인프라부터 데이터 저장, DBMS, 보안까지 연결된 고가용성 운영 환경을 확보하게 될 것으로 전망된다. 김명진 이노그리드 대표는 "클라우드 가상화 환경의 안정적인 운영을 위해선 컴퓨팅·스토리지· DBMS와 데이터 보호 체계가 유기적으로 연결돼야 한다"며 "기존 운영 환경과의 호환성을 바탕으로 장애 발생 시 신속하게 전환하고 데이터 정합성을 유지할 수 있는 인프라를 구축하겠다"고 밝혔다. 이어 "가상화 인프라 구축뿐 아니라 데이터 저장·운영·보안까지 통합 지원할 수 있도록 클라우드 기술과 데이터센터 컴퓨팅 인프라 역량을 지속 고도화하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.05 10:14한정호 기자

[AI 고속도로] 코어위브, 인도네시아 AI 데이터센터 구축한다…아시아 확장 시동

코어위브가 인도네시아에 첫 아시아태평양 데이터센터를 구축하며 아시아 시장 공략에 나선다. 인공지능(AI) 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘고 있는 동남아를 거점으로 글로벌 AI 클라우드 인프라를 확대한다는 구상이다. 4일(현지시간) 로이터통신에 따르면 코어위브는 인도네시아에 총 3개의 AI 데이터센터를 건설해 아시아태평양 지역 첫 거점을 마련할 계획이다. 세 시설의 계약 전력 규모는 총 360메가와트(MW)로, 코어위브가 직접 소유·운영할 예정이다. 시설은 오는 2028년부터 순차적으로 가동된다. 이번 투자는 미국과 유럽 중심이던 코어위브의 AI 클라우드 사업을 동남아까지 확대하는 첫 행보다. 회사는 현지 연구기관·스타트업·기업 공략뿐 아니라 글로벌 빅테크 대상 사업도 함께 추진할 계획이다. 인도네시아는 최근 글로벌 빅테크의 AI·클라우드 투자와 데이터센터 구축이 집중되는 동남아 핵심 거점으로 떠오르고 있다. 현지 데이터센터 시장은 오는 2031년 약 60억 8000만 달러(약 8조 6900억원) 규모로 성장할 것으로 전망된다. 코어위브는 AI 모델 학습·추론에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원을 서비스 형태로 제공하는 대표 네오클라우드 기업이다. 네오클라우드는 범용 업무를 처리하는 기존 퍼블릭 클라우드와 달리 AI 연산에 최적화된 GPU 인프라를 서비스형(GPUaaS)으로 제공하는 AI 특화 클라우드 사업자를 의미한다. 특히 엔비디아가 투자한 인프라 기업으로서 첨단 GPU를 기반으로 AI 데이터센터를 구축·운영하며 기업들에게 컴퓨팅 자원을 제공 중이다. 회사는 오픈AI·앤트로픽·메타 등 주요 AI 기업을 지원하고 있으며 올해 메타와 210억 달러(약 30조원) 규모 계약을 체결하는 등 대형 장기 계약을 잇달아 확보했다. AI 인프라 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 확충에도 속도를 내고 있다. 코어위브는 지난 3월 기준 전 세계 49개 데이터센터를 운영 중이며 가동 전력은 1기가와트(GW)를 넘어섰다. 인프라 운영에 필요한 전력은 3.5GW 이상을 확보했다. 이번 인도네시아 투자까지 더해지면서 아시아에서도 자체 AI 클라우드 인프라를 운영하게 된다. 이번 소식에 시장도 긍정적으로 반응했다. 코어위브 주가는 이날 정규장에서 전 거래일 대비 7.16% 상승 마감했다. 최근 클라우드와 반도체주 전반의 강세도 주가를 뒷받침한 것으로 풀이된다. 올해 들어선 주가가 약 20% 상승한 상태다. 코어위브는 공격적인 IT 장비 투자도 이어간다. 메모리 반도체 가격 상승 등을 반영해 올해 자본지출 전망치를 310억~350억 달러로 상향했으며 신규 데이터센터 구축을 위한 자금 조달도 지속한다는 방침이다. 코어위브는 "인도네시아는 AI 교육과 디지털 역량 향상에 적극 나서면서 글로벌 기술 투자가 빠르게 늘어나는 주요 시장으로 부상하고 있다"며 "이번 확장을 통해 아시아 전역 AI 네이티브 기업과 정부가 더 많은 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.05 09:24한정호 기자

여기어때, 구글클라우드와 전사 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP' 구축

국내 대표 여행·여가 플랫폼 여기어때가 구글클라우드 기반 사내 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼을 구축해 전사적인 AI 활용 체계를 강화했다. 데이터 분석 환경을 클라우드로 전환하고 AI 에이전트를 업무 전반에 적용해 임직원의 데이터 활용과 업무 효율을 높인다는 목표다. 구글클라우드는 여기어때가 자사 클라우드 환경을 기반으로 사내 AI 에이전트 플랫폼 'YAPP(Yeogi AI Platform and Portal)'을 구축·운영 중이라고 4일 밝혔다. 회사 측에 따르면 여기어때는 비즈니스 성장에 따라 증가하는 데이터 활용 수요에 대응하고 임직원이 직접 업무 환경을 개선할 수 있는 기반을 마련하기 위해 YAPP를 기획했다. 기존에는 데이터 분석 업무가 일부 전문 인력에 집중돼 처리까지 수일이 걸렸고 성수기와 이벤트 기간에는 인프라 병목 현상으로 의사결정이 지연되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 기존 아마존웹서비스(AWS) 레드시프트 기반 데이터 환경을 구글 데이터 클라우드로 전환했다. 빅쿼리의 확장성과 리소스 관리 기능을 활용해 부서별 데이터 활용 환경을 개선했으며 대용량 데이터 저장부터 AI 에이전트 서비스까지 연결되는 실시간 데이터 파이프라인을 구축해 운영 공수와 비용도 절감했다는 설명이다. YAPP는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 기반으로 구축됐다. 여기어때는 에이전트 개발 키트(ADK)를 활용해 자체 에이전틱 프레임워크를 설계했다. 사용자가 자연어로 질문하면 코디네이터 에이전트가 맥락을 분석해 10개의 전문 에이전트와 30개 이상의 서브 에이전트 가운데 적합한 에이전트에 업무를 분배하는 구조를 구현했다. 플랫폼 도입 이후 임직원들은 사용자 트렌드 분석과 캠페인 성과 측정, 객실 공급 예측, 가격 설정 등 복잡한 데이터 분석 업무를 자연어 질의만으로 수분 내 처리할 수 있게 된 것으로 나타났다. 데이터 엔지니어는 반복적인 분석 지원 대신 고도화된 업무에 집중할 수 있는 환경도 마련됐다. 또 여기어때 머신러닝 운영관리(MLOps) 팀은 제미나이 3.0 플래시 모델이 경제적이면서도 우수한 성능을 제공해 회사 에이전트 생태계를 확장하고 실무자들의 업무 완결성을 높이는 핵심 역할을 하고 있다고 평가했다. 나아가 여기어때는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 도입해 구글클라우드를 중심으로 하면서도 기존 시스템과 외부 도구를 플러그인 방식으로 연동하는 하이브리드 클라우드 구조를 구축했다. 아울러 부서와 에이전트, 임직원별 권한은 물론 데이터 테이블 단위까지 세분화한 권한 관리 체계를 마련해 보안과 컴플라이언스 대응도 강화했다. 조문옥 여기어때 최고기술책임자(CTO)는 "구글 클라우드와 협력해 만든 YAPP은 다음 도약을 위한 핵심 기반"이라며 "전사 구성원이 AI 에이전트와 일하는 방식을 스스로 정의하며 우리만의 차별화된 기술과 비즈니스 가치를 계속 증명해 나갈 것"이라고 말했다. 루스 선 구글클라우드 코리아 사장은 "여기어때는 인프라부터 에이전틱 플랫폼 구축에 이르기까지 업계 선도적인 시도를 과감하고 성공적으로 완수한 혁신 파트너"라며 "우리는 에이전틱 엔터프라이즈의 모든 단계를 지원하는 진정한 풀스택 AI 파트너로서 여기어때가 차세대 에이전트 생태계를 지속적으로 확장할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.04 14:37한정호 기자

美빅테크 AI 투자 1500조원 돌파…수익성 시험대

구글·아마존·마이크로소프트(MS)·메타 등 미국 빅테크 4사가 생성형 인공지능(AI) 주도권 확보를 위해 막대한 인프라 투자를 단행하면서, 실제 수익으로 연결할 수 있을지 시장 관심이 쏠리고 있다. 31일(현지시간) 파이낸셜타임즈에 따르면 최근 발표된 구글·아마존·MS·메타의 실적 보고서를 분석한 결과, AI 경쟁이 본격화된 2023년 초부터 올해 6월 말까지 4개사의 누적 자본지출(CAPEX)이 1조 1000억 달러(약 1573조원)를 기록했다. 이는 미국 빅테크들이 AI 시대 들어 데이터센터와 첨단 반도체, 전력 등에 대규모 자금을 투입하면서 인프라 기업으로 빠르게 전환되고 있는 것으로 평가된다. 투자 확대는 당분간 지속될 전망이다. 구글과 아마존이 최근 실적 발표에서 AI 투자 계획을 상향하면서 올해 4개 기업의 자본지출은 총 7450억 달러(약 1065조원)에 이를 것으로 예상된다. 자금 대부분은 AI 데이터센터 건설과 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보, 전력 인프라 확충에 투입될 예정이다. AI 인프라 투자 효과도 일부 나타나고 있다. 구글·아마존·MS는 기업들의 AI 도입 수요 증가에 힘입어 클라우드 사업 성장세가 확대됐다고 밝혔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 첨단 AI 개발사뿐 아니라 일반 기업 고객 대상 컴퓨팅 자원 공급도 늘어난 영향이다. 이같은 대표 글로벌 클라우드 3사 외에 메타도 향후 자체 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 외부에 임대하는 사업을 추진할 가능성도 내비치고 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 자사 컴퓨팅 자원을 기존 투자비보다 높은 가격에 임대하겠다는 제안을 다수 받고 있다고 설명한 바 있다. 시장은 투자 규모보다 수익성 개선 여부에 주목하고 있다. 클라우드 3사 실적 공개 후 메타는 컴퓨팅 자원 임대에 대한 명확한 전략을 제시하지 못했다는 평가를 받으며 이날 주가가 7.95% 하락했다. AI 투자 확대 자체보다 성과가 실적에 얼마나 반영되는지가 주요 판단 기준이 되는 양상이다. 빅테크들의 AI 투자 확대에 따른 장기 부담도 커지는 추세다. 구글의 AI 관련 장기 계약 규모는 3개월 전보다 약 5000억 달러(약 715조원) 증가했다. 메타는 2330억 달러(약 333조원), MS는 1300억 달러(약 186조원) 규모 신규 데이터센터·인프라 계약을 체결했다. 세 기업이 3개월 동안 새롭게 떠안은 AI 관련 의무 계약은 9000억 달러(약 1287조원)에 육박한다. 이러한 대규모 투자로 현금흐름도 악화됐다. 구글은 상장 이후 처음으로 분기 잉여현금흐름이 마이너스 60억 달러(약 8조 5000억원)를 기록했다. 구글·아마존·MS·메타의 합산 잉여현금흐름도 70억 달러(약 10조원)에 그치며 10년 만에 가장 낮은 수준으로 떨어졌다. 데이터센터 건설부터 서버 설치와 서비스 개시까지 상당한 시간이 걸리는 만큼, 투자와 실제 매출 발생 사이의 시차도 과제로 꼽힌다. 빅테크가 AI 인프라에 투입한 자금을 의미 있는 수익으로 회수하기까지 수년이 걸릴 수 있다는 관측이다. 리시 잘루리아 RBC캐피털 애널리스트는 "자본지출 증가세가 끝날 조짐이 보이지 않는다"며 "투자자들은 기업들이 AI 투자를 확대하면서도 기존 사업의 수익성을 훼손하지 않는 균형을 유지하길 기대하고 있다"고 설명했다.

2026.07.31 17:09한정호 기자

[AI 고속도로] 클라우드 빅3, AI 투자 결실 맺었다…인프라 슈퍼사이클 진입

아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 글로벌 클라우드 빅3가 일제히 시장 기대를 뛰어넘는 실적을 내놓으며 인공지능(AI) 인프라 투자 확대가 실제 수익으로 이어지고 있음을 입증했다. 데이터센터와 AI 서버, 자체 반도체 투자를 공격적으로 늘리면서도 클라우드 성장세를 이어가자 글로벌 AI 인프라 시장이 새로운 호황 국면에 접어들었다는 평가가 나온다. 최근 메타가 자체 AI 클라우드 사업 진출을 추진하는 움직임도 이같은 시장 흐름과 맞닿은 것으로 분석된다. 아마존은 30일(현지시간) 올해 2분기 AWS 매출이 전년 동기 대비 37% 증가한 422억3000만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이는 2021년 이후 가장 높은 성장률로, 시장 전망치를 크게 웃돌았다. 같은 기간 전체 매출은 2006억 달러를 처음 돌파했으며 영업이익은 166억 달러를 기록해 아마존 전체 영업이익의 약 61%를 차지했다. 이같은 성장세의 배경으로는 생성형 AI 확산에 따른 클라우드 수요가 꼽힌다. 오픈AI와 앤트로픽 등 첨단 AI 기업들이 모델 학습·추론을 위해 대규모 컴퓨팅 자원을 확보하면서 AI 클라우드와 자체 AI 칩 사업 모두 연환산 매출 250억 달러를 넘어섰다. 수주잔고 역시 4960억 달러로 급증하며 향후 성장 기반을 확대한 것으로 나타났다. 아마존은 투자도 공격적으로 늘릴 계획이다. 올해 자본지출(CAPEX) 전망치는 기존 약 2000억 달러에서 2200억 달러로 상향 조정했다. 대부분 데이터센터와 서버, 네트워크 장비, AI 반도체 등 AI 인프라 확충에 투입될 전망이다. 서버와 네트워크 장비는 평균 3년 이내 손익분기점(BEP)에 도달하고 이미 내년 증설 용량 대부분과 2028년 상당 물량까지 계약이 완료됐다는 게 AWS 측 설명이다. MS도 AI 투자 효과를 실적으로 증명했다. 회사는 2026 회계연도 4분기(4~6월) 매출이 전년 동기 대비 18% 증가한 900억 700만 달러를 기록하며 시장 전망을 웃돌았다. 특히 핵심 클라우드 사업인 '애저' 매출 증가율은 직전 분기 40%에서 43%로 확대됐고 회계연도 기준 연매출도 처음으로 1000억 달러를 돌파했다. 애저 성장세는 대규모 AI 투자에 대한 시장 우려를 상당 부분 해소했다는 평가다. MS의 분기 자본지출은 410억 달러로 전년 대비 69% 증가했지만, AI 업무지원 서비스 'MS365 코파일럿' 유료 계정이 3000만 개를 넘어서는 등 AI 서비스 수익화가 빠르게 진행되면서 투자 대비 성과가 확인되고 있다는 분석이 나온다. 구글클라우드 역시 가장 가파른 성장률을 기록했다. 구글 모회사 알파벳의 2분기 구글클라우드 매출은 248억 달러로 전년 동기 대비 82% 증가했으며 기업들의 AI 학습·추론 수요 확대에 힘입어 계약잔고도 5140억 달러까지 늘었다. 자체 AI '제미나이'를 기반으로 신규 고객 확보 속도 역시 지난해보다 두 배 이상 빨라졌고 기존 고객의 사용량도 빠르게 증가하는 추세다. 알파벳은 이같은 수요에 대응하기 위해 올해 연간 자본지출 전망치를 최대 2050억 달러로 상향 조정했다. 투자 대부분은 AI 서버와 데이터센터, 네트워크 인프라 확충에 투입된다. 투자 확대 영향으로 잉여현금흐름은 적자로 전환됐지만, 회사는 AI 인프라 수요가 클라우드 매출과 장기 계약으로 이어지고 있다는 점을 강조했다. 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 "AI 인프라와 AI 솔루션에 대한 강한 수요가 클라우드 사업 성장을 이끌었다"며 "포춘 100대 기업의 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 사용하고 있고 기업 고객 전반에서 AI 수요가 빠르게 확대되고 있다"고 말했다. 업계에선 AI 인프라 투자에 대한 시장의 평가 기준도 달라지고 있다고 평가했다. 과거에는 대규모 투자가 우려 요인이었지만 최근에는 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 네트워크에 대한 투자가 실제 클라우드 매출과 AI 서비스 성장으로 연결되는지가 핵심 지표가 되고 있다는 설명이다. AWS·MS·구글클라우드가 모두 예상치를 웃도는 성장세를 기록하면서 AI 인프라 투자 사이클이 당분간 지속될 것이라는 전망에도 힘이 실리고 있다. 이에 클라우드 빅3의 호실적이 발표된 이후 오라클·코어위브·네비우스 등 AI 클라우드 인프라 기업들의 주가도 큰 폭으로 상승했다. 이런 분위기 속에서 자체 모델 개발에 공을 들여온 메타 역시 AI 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 외부 고객에게 제공하는 클라우드 서비스 사업 진출을 추진 중이다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "2200억 달러에 달하는 투자를 진행하더라도 올해 고객 AI 수요를 모두 충족하기에는 여전히 부족하고 이런 상황은 내년에도 이어질 것"이라며 "이미 우리가 확보한 2028년 AI 인프라 수요도 놀라운 수준"이라고 밝혔다.

2026.07.31 14:36한정호 기자

[종합] LG CNS, 대외 사업 확대로 상반기 성장…2분기 수익성은 '숨고르기'

LG CNS가 인공지능(AI)·클라우드와 금융 디지털전환(DX) 사업 확대에 힘입어 올해 상반기 외형 성장을 이어갔다. 2분기에는 신규 플랫폼 투자 확대 등의 영향으로 영업이익이 시장 기대치를 밑돌았지만 AI 데이터센터와 피지컬 AI, 금융 차세대 사업 등 미래 성장동력 확보에는 속도를 내며 성장 기반을 다졌다는 평가다. LG CNS는 올해 2분기 연결기준 매출 1조 5208억원, 영업이익 1279억원을 기록했다고 31일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 4.2% 증가했지만 영업이익은 9.2% 감소했다. 전분기와 비교하면 매출은 15.7%, 영업이익은 35.8% 늘어나 계절적 성수기 효과와 프로젝트 매출 확대가 반영됐다. 상반기 전체로는 매출 2조 8358억원, 영업이익 2221억원을 기록했다. 지난해 같은 기간보다 각각 6.1%, 1.1% 증가했다. 전 사업 부문에서 대외 사업 비중이 확대되며 외형 성장을 이끈 것으로 풀이된다. 시장 기대치와 비교하면 2분기 실적은 다소 엇갈렸다. 금융정보업체 에프앤가이드 기준 컨센서스는 매출 1조 5570억원, 영업이익 1370억원이었다. 실제 매출은 예상보다 약 2.3% 낮았고 영업이익은 약 6.6% 밑돌았다. 다만 1분기 대비로는 영업이익이 큰 폭으로 회복되며 수익성 개선 흐름이 이어졌다. AI·클라우드가 성장축…AI 데이터센터 사업 본격 확장 LG CNS의 상반기 핵심 성장 동력은 AI·클라우드 사업이다. AI·클라우드 부문 매출은 1조6714억원으로 전년 동기 대비 5.1% 증가하며 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 특히 AI 데이터센터 구축 시장 확대에 맞춰 삼송·죽전 등 하이퍼스케일 프로젝트가 안정적으로 매출을 창출했고 상반기에만 1조원 이상 규모의 DBO(설계·구축·운영) 사업을 수주했다. 회사는 모듈형 AI 데이터센터를 신규 사업 모델로 제시하는 한편 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스(XPUWorks)'도 출시하며 AI 인프라 사업을 확대해왔다. AI 플랫폼 분야에선 제조·물류를 넘어 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등으로 고객 기반을 넓혔다. 두산, 중소기업중앙회, 컬리, LX판토스 등을 대상으로 AI 전환(AX) 사업을 확장했고 금융·공공 분야에서도 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 기반 사업을 강화했다. 여기에 오픈AI, 팔란티어, 앤트로픽 등 글로벌 AI 기업과 파트너십을 구축하며 신규 고객 확보에 나서고 있다. 금융DX·스마트팩토리 성장…대외 사업 비중 확대 사업 포트폴리오 전반에서도 대외 사업 확대 효과가 나타났다. 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 5024억원으로 전년 동기 대비 6.2% 증가했다. 계열사 프로젝트뿐 아니라 방산·조선·반도체·제약 분야 대외 프로젝트가 본격적으로 매출에 반영됐으며 AI 스마트팩토리 솔루션 '팩토바'를 중심으로 제조 AX 사업도 확대됐다. 디지털 비즈니스 서비스(DBS) 사업은 가장 높은 성장률을 기록했다. 상반기 매출은 6621억원으로 전년 대비 8.8% 증가했다. 은행·보험 등 금융권 차세대 시스템 구축과 ITO 사업이 안정적으로 진행됐고 글로벌 금융 고객 확대도 실적을 뒷받침했다는 게 회사 측 설명이다. 아울러 LG CNS 내부적으로는 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND 플랫폼'을 활용해 시스템 구축과 운영 전반에 AI를 적용하는 AI 네이티브 개발 체계 전환도 추진 중이다. 하반기 성장동력은 피지컬 AI·글로벌 LG CNS는 하반기 성장축으로 피지컬 AI와 글로벌 사업 확대를 제시했다. 회사는 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'와 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 기반으로 휴머노이드 사업을 확대할 계획이다. LG CNS는 최근 LG전자와 약 1900억원 규모 피지컬 AI 인프라 계약을 체결해 GPU 기반 AI 인프라와 로봇 학습 플랫폼 공급을 맡게 됐다. 또 스킬드AI, 컨피그, 덱스메이트, 제네시스 AI 등 글로벌 로봇 기업들과 협력을 확대하고 엔비디아·구글 딥마인드·AWS 등과도 로보틱스 전환(RX) 생태계 구축을 추진한다는 목표다. 글로벌 사업도 지속 확대한다. LG CNS는 국내 기업 최초로 수주한 인도네시아 AI 데이터센터의 하반기 준공을 앞두고 있다. 아울러 상반기에 참가한 글로벌 물류·제조 전시에 이어 하반기에는 미국 시카고에서 열리는 세계 최대 공작기계 전시회 'IMTS 2026'에 참가해 북미 제조 AX 시장 공략을 확대할 방침이다. LG CNS 측은 "북미 제조 AX 시장 공략을 확대하는 한편 아시아태평양 및 일본(APJ) 지역을 중심으로 금융 DX 사업도 지속 확대해 글로벌 사업 성장을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.07.31 10:26한정호 기자

LG CNS, 상반기 매출 2.8조…AI·클라우드가 성장 견인

LG CNS가 인공지능(AI)·클라우드 사업과 대외 사업 확대를 앞세워 올해 상반기 성장세를 이어갔다. 하반기에는 피지컬 AI와 글로벌 시장 공략을 강화하며 AI 사업 경쟁력 확대에 나설 계획이다. LG CNS는 2026년 상반기 매출 2조 8358억원, 영업이익 2221억원을 달성했다고 31일 공시했다. 전년 동기 대비 각각 6.1%, 1.1% 증가한 규모다. 전 사업 분야에서 대외 사업 매출 비중이 증가하며 실적 성장을 견인했다. 회사 핵심 성장 동력인 AI·클라우드 사업의 상반기 매출은 전년 동기 대비 5.1% 증가한 1조 6714억원으로, 전체 매출의 약 59%를 차지하며 성장세를 이어갔다. 클라우드 분야에서는 데이터센터 대외 사업 성과가 두드러졌다. AI데이터센터 경쟁이 DBO(Design, Build, Operation) 역량 중심으로 재편되는 가운데, LG CNS는 삼송·죽전 등 하이퍼스케일급 AI데이터센터 프로젝트에서 지속적인 매출을 거두고 있다. 상반기에 약 1조원 이상의 대형 DBO 사업을 수주했으며, DBO 신사업 모델인 모듈형 AI데이터센터를 선보이면서 국내 AI데이터센터 패러다임을 주도하고 있다. 최근 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 등 AI 인프라를 구독할 수 있는 플랫폼 'XPU웍스'를 출시했다. LG CNS는 AI 분야에서 두산, 중기중앙회, 컬리, LX판토스 등 대외 고객과 제조·물류 AX 사업을 강화하고 제약·바이오, 공항·항공, 방산·조선 등 산업 영역으로 포트폴리오를 확장했다. 주력 영역인 금융, 공공 산업에서는 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 기반의 고객 비즈니스 혁신 사례를 창출 중이다. 오픈AI, 팔란티어, 앤트로픽 등 글로벌 AI 빅테크와 협력관계를 구축하며 신규 고객을 확보하고 있다. 스마트엔지니어링 사업 상반기 매출은 전년 동기 대비 6.2% 증가한 5024억원을 기록했다. 스마트팩토리 사업은 계열사 기반 매출에 더해 방산, 조선, 반도체, 제약 분야에서 수주한 대외 프로젝트가 매출로 전환되고 있다. LG CNS는 AI 스마트팩토리 솔루션 '팩토바'를 중심으로 국내외 기업의 제조 공장을 지능화하고 있다. 스마트물류 사업은 뷰티, 푸드, 패션 등 대외 고객을 대상으로 한 물류 자동화 센터 구축 프로젝트가 순항하며 매출이 증가했다. 디지털 비즈니스 서비스 사업 상반기 매출은 전년 동기 대비 8.8% 증가한 6621억원을 기록했다. 은행, 손해보험, 생명보험 등 금융사업 전반 영역에서 고루 성장했으며 글로벌 금융 고객과의 협업도 지속 확대되면서 매출이 증가했다. LG CNS는 피지컬 AI 분야에서 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'와 산업특화 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반의 휴머노이드 로봇 학습 및 현장 적용 검증을 강화할 계획이다. '원 LG(One LG)' 차원의 협업도 강화한다. LG CNS는 LG전자와 약 1900억원 규모의 피지컬 AI 인프라 계약을 체결했다. LG전자의 휴머노이드 로봇 학습 기술검증(PoC) 뿐만 아니라 피지컬웍스 플랫폼, GPU 기반 필수 AI 인프라까지 공급하는 역할을 맡는다. 스킬드 AI, 컨피그, 덱스메이트, 제네시스 AI 등 유망 로봇 기업들과 손잡고 로보틱스 스 전환(RX) 생태계 구축을 확대한다. 범용 RFM부터 기술적 난이도가 높은 로봇 손 RFM까지 산업 현장에 최적화하며 로봇 상용화에 속도를 낸다는 목표다. 엔비디아, 구글 딥마인드, AWS 등 해외 기업과도 RX 협력을 논의할 예정이다. 글로벌 사업도 지속 확대한다. LG CNS가 국내 기업 최초로 수주한 해외(인도네시아) AI데이터센터는 하반기 중 완공될 예정이다. LG CNS는 상반기에 참가한 글로벌 물류·제조 전시에 이어 하반기 미국 시카고에서 열리는 세계 최대 공작기계 전시회 'IMTS 2026'에 참가한다. LG CNS는 "북미 제조 AX 시장 공략을 확대하겠다"며 "아시아 태평양 및 일본(APJ) 지역을 중심으로 한 금융DX 사업도 확장할 계획"이라고 말했다.

2026.07.31 09:57이나연 기자

[AI 리더스] "AI TCO, 데이터·인프라서 갈린다"…클라우데라 韓 지사장이 제시한 해법은?

"인공지능 전환(AX)은 디지털 전환(DX)과 다릅니다. 인공지능(AI)을 쓴다고 기업 데이터를 모두 퍼블릭 클라우드로 옮길 필요는 없습니다." 최승철 클라우데라코리아 지사장은 31일 지디넷코리아와 만나 기업들이 과거 DX 당시의 클라우드 이전 전략을 AX에도 그대로 적용해서는 안 된다고 강조했다. 내부 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 모델과 연결하면 데이터 이동·저장 비용이 늘고 보안과 규제 대응도 복잡해질 수 있어 데이터가 있는 환경으로 모델을 가져오는 방식이 더 효율적이라고 봐서다. 이 같은 부담은 AI를 실제 서비스로 확장하는 과정에서 더 커진다. 도입 초기에는 전문인력 부족과 빠른 기술 변화에 따른 불확실성이 크고, 운영 단계에 들어서면 모델 호출량과 데이터 전송량이 늘면서 비용 예측도 어려워진다. 민감 데이터를 외부 모델과 연결할 경우 데이터 유출과 감사 추적, 규제 준수 부담까지 가중될 수 있다. 이에 최 지사장은 모델을 직접 개발하는 사업자와 이미 학습된 모델을 업무에 활용하는 일반 기업이 인프라 전략을 각각 구분해야 한다고 봤다. 대규모 학습을 수행하는 모델 개발사와 달리 일반 기업은 외부 모델을 호출하거나 오픈소스 모델을 내부 환경에서 구동할 수 있어서다. 그는 "ERP·CRM 등 핵심 업무 데이터가 이미 사내에 있는데 모델을 사용한다는 이유만으로 이를 외부 클라우드로 옮기는 방식은 비용과 보안 측면에서 다시 계산해야 한다"며 "기업은 외부 상용 모델과 오픈소스 모델, 자체 모델을 업무별로 선택할 수 있는 구조를 준비해야 한다"고 말했다. 모델보다 데이터 먼저…준비 부족에 재작업 반복 많아 최 지사장은 AI 프로젝트를 실제 업무로 확장하려면 모델을 선택하기에 앞서 사내 데이터의 품질과 활용 여건부터 점검해야 한다고 강조했다. 데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있으면 정제와 통합, 접근 권한 설정에 추가 시간과 비용이 들 수 있어서다. 실제 기업 현장에서도 데이터 준비 부족이 AI 프로젝트의 운영 전환을 가로막는 요인으로 나타나고 있다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스 조사에 따르면 AI에 완전히 준비된 데이터를 갖춘 기업은 7%에 그쳤다. 또 데이터 품질과 접근 권한이 일관되게 관리되지 않아 AI 프로젝트를 실제 운영으로 확장하는 데 어려움을 겪는 기업이 많았다. 클라우데라가 국내 기업을 대상으로 진행한 조사에서도 AI 프로젝트가 기대한 성과를 내지 못한 원인으로 데이터 품질 문제가 32%를 차지했다. 데이터 통합과 접근·관리 문제도 각각 20% 안팎으로 집계됐다. 이를 두고 최 지사장은 국내 기업들이 데이터의 위치와 품질을 확인하기 전에 특정 모델부터 선택하는 경향이 있다고 지적했다. 또 모델 성능부터 시험한 뒤 업무 시스템과 연결할 경우 데이터 정제와 권한 설정, 시스템 통합 작업을 다시 해야 해 비용과 시간이 중복될 수 있다고 봤다. 그는 "좋은 모델도 정확한 기업 데이터를 공급받지 못하면 원하는 결과를 내기 어렵다"며 "어떤 데이터가 어디에 있고 누가 접근할 수 있는지 파악한 뒤 업무에 맞는 모델을 골라야 한다"고 설명했다. 최 지사장은 이를 해결하기 위해 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 옮길 필요는 없다고 주장했다. 또 기존 업무 시스템을 유지하면서 필요한 데이터만 공통된 권한과 관리 체계 아래 연결하는 방식이 비용과 운영 부담을 줄일 수 있다고 강조했다. 이 같은 구상에 따라 클라우데라는 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그를 활용해 여러 환경에 분산된 데이터를 불필요하게 복제하지 않고 관리하는 전략을 추진하고 있다. 여기에 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 적용해 AI 에이전트가 권한에 따라 필요한 데이터와 업무 도구에 접근할 수 있도록 지원하고 있다. 최 지사장은 "기업의 모든 데이터를 한곳에 옮기는 것은 현실적으로 쉽지 않다"며 "데이터가 여러 시스템에 남아 있더라도 공통된 권한과 거버넌스 아래 AI가 필요한 정보를 활용할 수 있는 구조를 갖춰야 한다"고 밝혔다. SaaS별 AI 확산…데이터·비용 다시 쪼개질 수도 최 지사장은 AI 에이전트가 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), IT서비스관리 등 여러 업무 시스템을 넘나드는 만큼 특정 서비스형 소프트웨어(SaaS) 안에 데이터를 모으는 방식도 재검토해야 한다고 주장했다. 각 SaaS 공급사가 자체 데이터 플랫폼과 AI 에이전트를 결합하면 해당 제품 안에서는 데이터 활용과 업무 자동화가 쉬워질 수 있지만, 기업 전체로는 데이터가 공급사별로 다시 나뉠 수 있다고 봐서다. 또 기본 구독료에 AI 사용료와 데이터 처리비, 시스템 간 연동 비용까지 더해지면 비용 구조도 복잡해질 수 있다고 지적했다.최 지사장은 이 같은 움직임이 SaaS 기업들의 사업 방어 전략과도 관련이 있다고 분석했다. AI 에이전트가 여러 업무 시스템을 넘나들기 시작하면서, 공급사들이 기존에 확보한 업무 영역의 주도권을 유지하기 위해 데이터 관리 기능과 업무 흐름을 자사 플랫폼 안에서 강화하고 있다고 본 것이다. 또 그는 SaaS 기업들이 범용 데이터 플랫폼 시장에 직접 진출하기보다 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP) 등 기존에 확보한 업무 영역의 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞추고 있다고 진단했다. 기업 입장에선 개별 SaaS의 AI 기능만 비교하기보다 여러 업무 시스템의 데이터를 함께 활용할 수 있는지 살펴야 한다고 강조했다. 최 지사장은 "SaaS 기업들이 데이터 영역을 강화하는 것은 자신들이 가진 업무 영역을 AI 에이전트로부터 지키기 위한 움직임"이라며 "범용 데이터 플랫폼 사업에 직접 뛰어들기보다 기존 사업의 경쟁력을 높이기 위한 수직계열화에 가깝다"고 말했다. "프라이빗 AI, 모델 설치 넘어 전 과정 통제해야" 최 지사장은 프라이빗 AI를 기업 데이터센터에 거대언어모델(LLM)을 설치하는 수준으로 봐서는 안 된다고 강조했다. 모델과 데이터, GPU 인프라, 접근 권한, 감사 기록, 추론과 에이전트 운영까지 하나의 통제 체계 안에서 관리해야 실제 기업 업무에 적용할 수 있다는 것이다. 기업 내부에서도 임직원과 협력사, 외주 인력에 따라 접근할 수 있는 정보가 다른 만큼 AI에도 같은 통제 원칙이 적용돼야 한다고 설명했다. 질문자의 권한에 따라 AI가 활용하는 데이터 범위를 제한하고 답변에 사용된 정보의 출처와 이동 경로도 추적할 수 있어야 한다는 판단에서다. 또 최 지사장은 기업의 데이터 민감도와 인프라 여건에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있다고 봤다. 퍼블릭 클라우드에서 소규모 검증을 진행한 뒤 애플리케이션을 자체 환경으로 옮기거나, 민감 데이터는 내부에 두고 외부 모델만 선택적으로 호출하는 방식이다. 클라우데라는 이러한 하이브리드 구조를 지원하는 한편, 중소·중견기업을 대상으로 서버와 데이터 플랫폼, 모델, 운영 도구를 묶은 'AI 인 어 박스' 사업도 국내 파트너와 추진하고 있다. 더불어 그는 비용을 판단할 때도 모델 호출료만 비교해서는 안 된다고 지적했다. AI 총소유비용(TCO)에는 GPU와 전력, 운영인력, 개발과 시스템 연동 비용까지 포함해야 하고 업무 특성에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식이 필요하다고 봐서다. 이는 고난도 추론에 상용 모델을 활용하고, 반복 업무나 민감 데이터 처리에 오픈소스 또는 자체 모델을 적용하는 식이다. 최 지사장은 "초기 프로젝트나 수요 변동이 큰 업무는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있지만 사용량이 많고 장기간 지속되는 추론 업무는 프라이빗 환경의 경제성이 높아질 수 있다"며 "업무별 사용량과 데이터 민감도에 따라 모델과 인프라를 조합해야 한다"고 밝혔다.그러면서 "AI 비용은 토큰과 GPU 인프라, 서비스 개발 등 세 가지 측면에서 함께 최적화해야 한다"며 "클라우데라는 상용·오픈소스·자체 모델을 유연하게 선택하고 인프라 활용과 개발 생산성을 높일 수 있도록 지원해 기업의 전체 AI TCO를 낮추는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 전략을 바탕으로 클라우데라코리아는 앞으로 제조와 방산, 금융 등 데이터 반출 제한과 보안 요구가 높은 산업을 중심으로 국내 프라이빗 AI 사업을 확대할 계획이다. 또 국내 파트너의 구축 역량을 강화하고 데이터 준비부터 추론과 운영까지 연결해 파일럿 단계에 머문 AI 프로젝트를 실제 서비스로 전환하는 데 집중한다는 방침이다. 그는 "기업들이 AI의 전체 구조를 이해하고 단계적으로 도입할 수 있도록 국내 파트너의 전문성을 높이는 데 힘쓸 것"이라며 "데이터와 모델, 인프라를 함께 연결해 기업의 AI 프로젝트가 실제 운영으로 이어지도록 지원하겠다"고 마무리했다.

2026.07.31 09:38장유미 기자

[ZD SW 투데이] 총상금 1억 '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트' 개최 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆스캐터랩·바른손이앤에이, '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트' 개최 스캐터랩이 바른손이앤에이와 함께 다음 달 9일까지 총 상금 1억원 규모의 '제타 글로벌 크리에이터 콘테스트'를 개최한다. 이번 콘테스트는 스캐터랩 제타의 첫 글로벌 공식 창작 공모전으로, 한국과 일본에서 동시 개최된다. 연애·관계, 성장·모험, 미스터리·스릴러, 시뮬레이션·역할수행게임(RPG), 일상·드라마 등 5개 장르에 지원 가능하다. 최종 심사에는 '왕과 사는 남자' 장항준 감독, '케이팝 데몬 헌터스' 매기 강 감독, '중증외상센터: 골든아워' 한산이가 작가 등 각 분야 전문가들이 위원단으로 참여한다. 스캐터랩은 AI와 함께하는 새로운 창작 생태계를 확장하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 콘텐츠를 지속 발굴할 계획이다. ◆바이브컴퍼니, AI 지식관리시스템 GS인증 1등급 획득 바이브컴퍼니가 AI 지식관리시스템 'VAIV KMS'로 한국산업기술시험원(KTL)이 부여하는 소프트웨어 품질인증(GS) 1등급을 획득했다. GS인증은 소프트웨어진흥법에 근거해 국가가 공인하는 품질 인증 제도로, 기능성과 신뢰성 등 국제 표준 기준에 따라 평가가 이뤄진다. 이번 인증으로 바이브컴퍼니는 조달청 나라장터 종합쇼핑몰 등록과 공공기관 우선구매 대상 자격을 확보해 공공 조달 시장 진입 요건을 갖추게 됐다. VAIV KMS는 고객센터와 현업 부서에 흩어진 업무 지식을 통합해 필요한 순간 바로 활용할 수 있도록 지원하는 AI 기반 지식관리시스템이다. 바이브컴퍼니는 지난 3월 케이뱅크 고객센터 전용 AI KMS 구축을 완료하며 금융권 레퍼런스를 확보한 바 있다. 회사는 이번 인증을 계기로 금융권에서 검증한 역량을 공공기관의 지식관리와 민원 상담 영역으로 확대할 방침이다. ◆인젠트, 아이티윈과 공공 조달 시장 공략 위한 업무협약 인젠트가 아이티윈과 공공 조달 시장 공략을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 조달청 종합쇼핑몰 내 디지털서비스몰을 통해 인젠트의 포스트그레SQL 기반 데이터베이스 솔루션 '인젠트 eXperDB' 등을 전국 단위로 공급하기 위한 것이다. 앞으로 아이티윈은 인젠트의 조달 파트너로서 디지털서비스몰을 통한 제품 판매와 함께 협력 파트너사 네트워크를 활용한 공공기관 영업·마케팅을 전개한다. 인젠트는 제품 공급과 기술지원을 제공하며 도입 이후 유지보수 체계를 통해 고객 지원을 이어간다. ◆팀뷰어-서비스나우, AI 기반 IT 운영 혁신 파트너십 팀뷰어가 서비스나우와 AI 기반 정보기술(IT) 운영 혁신을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 이번 다년간 협약으로 팀뷰어의 디지털 직원 경험(DEX) 및 원격 연결 솔루션이 서비스나우 AI 플랫폼에 통합된다. 팀뷰어의 엔드포인트 기술과 서비스나우 AI 플랫폼을 결합해 IT 문제의 감지·분석·해결로 이어지는 엔드투엔드 에이전틱 워크플로우를 구현하는 것이 목표다. 팀뷰어 솔루션은 전 세계 서비스나우 고객에게 패키지 애드온 형태로 제공되며 채널 파트너가 지원한다. 양사는 영업·마케팅 인력을 각각 배정해 IT 서비스 관리(ITSM), 필드 서비스 관리(FSM), 고객 서비스 관리(CSM) 전 영역에서 글로벌 시장 공략에 나선다. 이번 계약에는 신규 활용 사례 발굴과 시장 확대를 위한 통합 수준 고도화 방안도 포함됐다. ◆데이터이쿠, '2026 가트너 매직 쿼드런트 AI 플랫폼' 5년 연속 리더 데이터이쿠가 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 5년 연속 리더로 선정됐다. 기업이 AI 실험 단계를 넘어 대규모 운영 환경으로 확산할 수 있도록 지원해 온 역량을 인정받았다고 회사는 설명했다. 데이터이쿠는 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라, 기존 업무 서비스 전반에서 AI를 개발·운영·관리할 수 있는 단일 환경을 제공한다. 지난 12개월간 가트너 피어 인사이트에서 5점 만점에 4.7점을 기록했으며 리뷰 작성자의 98%가 해당 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 현재 로슈, 존슨앤드존슨, 미쉐린, 스탠다드차타드 등 전 세계 750개 이상 기업을 지원하고 있다. AI 에이전트 거버넌스를 지원하는 '에이전트 매니지먼트'와 '코빌드', '리즈닝 시스템즈' 등을 제공한다.

2026.07.30 16:03이나연 기자

클라우다이크, 14개 부처 '혁신프리미어 1000' 선정

기업용 클라우드 스토리지 전문기업 클라우다이크(대표 이선웅)가 금융위원회 등 14개 정부 부처가 공동 추진하는 '혁신프리미어 1000' 기업으로 최종 선정됐다고 30일 밝혔다. '혁신프리미어 1000'은 혁신성과 성장 잠재력을 갖춘 중소·중견기업을 발굴, 정책금융과 비금융 지원을 연계하는 정부 프로그램이다. 선정 기업은 오는 2027년 말까지 정책금융기관의 맞춤형 금융 지원과 함께 투자유치, 해외 판로 개척, 컨설팅 등 다양한 지원을 받을 수 있다. 올해 제2차 선정에서는 총 547개 기업이 선정됐다. 클라우다이크는 기업 및 공공기관을 위한 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 사스(SaaS) 기업이다. 파일 관리와 협업, 보안, 데이터 보호 기능을 통합 제공하고 있다. 공공기관이 요구하는 높은 수준의 보안 기준을 충족하는 CSAP(클라우드 보안인증)을 획득했다. 우수한 기술성과 공공 활용성을 인정받아 조달청 혁신제품으로도 지정됐다. 이선웅 클라우다이크 대표는 "이를 통해 공공기관은 혁신제품 시범구매와 수의계약 등 혁신조달제도를 활용, 제품 도입 절차를 보다 간소화할 수 있다"고 말했다. 클라우다이크는 최근 AI 영상 분석 및 숏폼 제작 서비스 브이픽(Vpick)을 출시, AI 기반 서비스 영역으로 사업을 확장 중이다. 이선웅 대표는 "이번 선정은 클라우다이크의 혁신성과 성장 가능성, 그리고 지속적인 사업 경쟁력을 인정받은 의미 있는 성과"라며 "앞으로도 공공기관과 기업이 더욱 안전하고 효율적으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있도록 클라우드 기술을 고도화하고, AI 기반 서비스를 지속적으로 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.30 14:02박희범 기자

에퀴닉스, 연간 전망 높였지만…3분기 가이던스에 주가 하락

에퀴닉스가 올해 연간 실적 전망과 중장기 성장 목표를 상향 조정했지만 시장 기대에 못 미친 3분기 실적 가이던스를 제시하면서 주가가 하락했다. 인공지능(AI) 인프라 수요 확대에 대한 장기 성장 자신감을 드러냈지만 단기 성장 둔화 우려가 투자심리를 위축시킨 것으로 풀이된다. 에퀴닉스는 29일(현지시간) 2분기 실적 발표를 통해 올해 연간 매출 전망과 조정 후 주당운영자금(AFFO) 전망을 상향하고 2029년까지의 장기 성장 목표도 높였다고 밝혔다. 다만 3분기 매출 가이던스는 시장 예상치를 밑돌았다. 에퀴닉스는 전 세계 281개 데이터센터를 운영하는 글로벌 디지털 인프라 기업으로, 기업 고객에게 데이터센터 공간과 네트워크 연결성, 클라우드 연동 서비스를 제공 중이다. 엔비디아·넷플릭스·어도비 등이 주요 고객사다. 회사 2분기 매출은 26억 3000만 달러로 전년 동기 대비 16% 증가하며 시장 전망치인 25억 8000만 달러를 웃돌았다. 조정 EBITDA(상각 전 영업이익)는 13억 9600만 달러로 사상 최고치를 기록했고 AFFO는 11억 6800만 달러, 주당 AFFO는 11.78달러를 기록하며 견조한 실적을 이어갔다. 에퀴닉스는 2분기 월간 반복매출(MRR)은 전년 동기 대비 11% 증가하며 세 분기 연속 두 자릿수 성장세를 기록했고 연간 환산 신규 계약 규모는 전년보다 23% 늘어 역대 두 번째로 높은 수준을 달성했다. 특히 기업 고객과 클라우드, 통신망 등을 연결하는 신규 인터커넥션 계약도 9700건 증가시켜 사상 최대치를 기록하는 등 AI와 클라우드 수요 확대에 따른 네트워크 연결 사업 성장세를 이어갔다. 이날 실적 발표에서 에퀴닉스는 올해 연간 매출 전망을 기존 101억 4000만~102억 4000만 달러에서 102억 500만~102억 8500만 달러로 상향 조정했다. 연간 주당 AFFO 전망도 기존 42.31~43.11달러에서 42.69~43.29달러로 높였다. 중장기 성장 전망도 상향했다. 회사는 2029년까지 연평균 매출 성장률 목표를 기존 7~10%에서 10~13%로, 연평균 주당 AFFO 성장률 목표는 5~9%에서 9~12%로 각각 높였다. 이행을 앞둔 계약과 AI 인프라 수요 확대, 가격 경쟁력 등을 반영한 결과다. 하지만 시장은 3분기 실적 전망에 더 주목했다. 에퀴닉스는 3분기 매출을 25억 2500만~25억 7500만 달러로 제시했으며 중간값은 시장 예상치인 25억 8000만 달러를 밑돌았다. 이 영향으로 회사 주가는 이날 미국 증시 정규장에서 전 거래일 대비 2.59% 하락 마감했다. 시장에선 연간·장기 전망 성장보다 3분기 가이던스 부진에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다. 에퀴닉스 측은 "우리는 전 세계 기업들의 네트워킹과 클라우드, AI 인프라 수요를 지원할 수 있는 독보적 위치에 있다"며 "고객 수요가 다양한 산업 전반에서 지속적으로 증가하고 있다"고 밝혔다.

2026.07.30 09:58한정호 기자

"두 달 만에 맞춤형 AIDC 지어 드려요"...바로AI, 모듈형 HACC 승부수

"바로AI는 30평 공간과 300kW 전력만 확보되면, 어느 건물이든 두 달 반 만에 고객이 원하는 사양의 데이터센터를 구축합니다." 이용덕 바로AI 대표는 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 바로AI의 모듈형 데이터센터 사업을 이같이 소개했다. 이 대표는 "AI 데이터센터 시장이 대형화 경쟁에 들어갔지만 모든 기업이 대규모 인프라가 필요한 것은 아니다"라며 "고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 전력과 발열 부담이 커지고 GPU 세대교체 주기도 빨라지는 만큼, 필요한 규모만큼 구축하고 수요가 늘어날 때 확장하는 방식이 효율적"이라고 설명했다. 바로AI가 개발한 모듈형 하이브리드 AI 컴퓨팅 센터(HACC)는 이 같은 전략을 구현한 제품이다. 지난해 평택 지식산업센터에 30평 규모 모듈 2개를 구축한 것이 첫 양산 모델이다. 기존 데이터센터처럼 대규모 시설을 먼저 짓고 GPU를 채우는 방식이 아니라 고객이 필요한 GPU 규모에 맞춰 인프라를 구축하고 이후 수요에 따라 모듈을 추가한다. 이 대표는 이를 '나만의 AI, 나만의 데이터센터' 전략이라고 설명했다. 기업마다 개발하는 AI 모델과 데이터 규모가 다른 만큼 획일적인 대규모 인프라보다 맞춤형 구축이 필요하다는 것이다. GPU 세대교체 빠른데…"처음부터 다 살 필요 없다" 바로AI가 모듈형 데이터센터를 강조하는 배경에는 GPU의 높은 가격과 빠른 세대교체가 있다. 데이터센터를 먼저 크게 구축한 뒤 GPU를 한꺼번에 채우면 초기 투자 부담이 커지는 데다, 2~3년 뒤에는 기존 GPU를 교체해야 할 위험도 있다는 설명이다. 바로AI는 한 고객사가 GPU 서버 40대 규모 프라이빗 클라우드를 요청했지만, 우선 20대만 구축하자고 역제안한 사례도 소개했다. 고객 연구개발 상황을 고려해 필요한 시점에 추가 증설하는 것이 총소유비용(TCO) 측면에서 유리하다고 판단했기 때문이다. HACC 기반에는 바로AI가 7년간 개발해온 수냉 GPU 서버 '포세이돈'이 있다. 바로AI는 GPU에서 발생하는 열을 서버 내부에서 직접 제어하는 수냉 기술을 적용해 별도 대규모 외부 냉각설비 의존도를 낮췄다. '인쇄회로기판(PCB) 냉각 블록 및 제조방법' 특허와 '수냉각 GPU 서버' 특허 등 등록 특허 2건도 확보했다. 이 대표는 "서버는 하드웨어와 소프트웨어의 결합체이고, 하드웨어는 수많은 경험과 문제 해결을 거치면서 향상된다"며 "바로AI 서버는 지난 7년간 끊임없이 열과 소음을 잡아온 결과물"이라고 말했다. 현재 포세이돈은 89개 대학의 350여개 연구실, 86개 B2B 기업, 7개 종합병원, 28개 정부기관 등에 공급됐다. 재구매율은 70%를 넘는다는 게 이 대표 설명이다. 회사는 해당 기술을 발전시켜 랙(Rack) 단에서 열을 잡는 수냉 시스템을 개발하고 있다. 바로AI는 GPU 서버에서 출발해 프라이빗 클라우드와 데이터센터까지 사업 영역을 넓혔다. 고객이 서버를 늘리면서 이를 묶어 관리할 클라우드가 필요해졌고, 이후 유지보수까지 직접 제공하는 풀스택 구조를 구축했다. 3년간 하드웨어·소프트웨어 보증을 제공하고 분기별 고객 방문을 통해 장비 상태를 점검하는 '디스턴스 제로(Distance Zero)' 전략도 운영한다. 고객과 거리를 '0'으로 만드는 걸 뜻한다. 이 대표는 "단순히 장비를 판매하는 데 그치지 않고 고객이 어떤 AI를 개발하는지 파악해 다음에 필요한 인프라까지 제안한다는 전략"이라고 말했다. "데이터센터보다 AI 도입 기업 늘려야"…산업 AX 정조준 바로AI가 정조준하는 시장은 제조·물류 등 전통 산업 현장에 AI를 적용하는 'AX'다. 이 대표는 대규모 데이터센터 숫자를 늘리는 것보다 AI를 실제 도입하고 개발하는 기업의 숫자를 늘리는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 "전통 산업의 최고경영자(CEO)들을 만나면 AI를 하고 싶은데 무엇을 어떻게 해야 할지 모르겠다는 이야기를 많이 한다"며 "바로AI는 HACC와 온프레미스 기술을 기반으로 2·3차 산업과 공장에 AI를 접목해 이들의 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 역할을 하고 싶다"고 말했다. 바로AI는 지난해 90억원의 매출을 기록했다. 창업 후 연평균성장률(CAGR)은 약 95%다. 매출의 최소 30%를 연구개발(R&D)에 투자하며 기술 개발에 집중해왔다. 이제 1차 플랫폼 개발을 마무리하고 시장 확산을 위한 외부 투자와 파트너십도 검토하고 있다. 이 대표는 "필요한 만큼 만들고 필요할 때 확장하는 AI 인프라가 앞으로 중요해질 것"이라며 "바로AI가 기업의 AI 도입을 돕고 산업별 AX 플랫폼으로 성장할 수 있는 기반을 만들겠다"고 강조했다. Who is | 이용덕 바로AI 대표 이용덕 대표는 AI 반도체와 GPU 인프라 분야에서 오랜 경험을 쌓은 기업인이다. 2002년부터 2006년까지 브로드컴 코리아 초대 지사장을 역임한 뒤, 2006년부터 2018년까지 엔비디아코리아 지사장으로 근무했다. 이후 2019년 바로AI를 창립하고 지금까지 대표로 회사를 운영 중이다.

2026.07.28 16:23전화평 기자

데이터브릭스-MS, 'AI 동맹' 2030년까지 연장…"데이터 통합 강화"

데이터브릭스가 마이크로소프트와 기업용 인공지능(AI) 시장 공략을 위해 장기 협력 체계를 강화했다. 데이터브릭스는 마이크로소프트와 전략적 파트너십을 2030년대까지 연장하고 기업용 AI 대규모 확산을 공동 추진한다고 24일 밝혔다. 데이터브릭스는 핵심 업무를 애저 데이터브릭스에서 운영하고 마이크로소프트는 데이터브릭스 AI 기능을 자사 제품군에 통합할 방침이다. 이번 협력은 기업이 자체 고객과 제품, 운영, 지표, 업무 프로세스를 이해하는 AI를 구축하도록 지원하는 데 초점 맞췄다. 신뢰할 수 있는 기업 데이터와 AI를 연결하고 모델과 에이전트에 일관된 거버넌스를 적용하는 체계를 함께 제공한다. 데이터브릭스는 비즈니스 운영과 데이터 분석 환경을 '애저 데이터브릭스' 기반으로 전환한다. 이를 통해 내부 데이터를 통합 레이크하우스에서 관리하고 대규모 고객 환경에 적용해 온 핵심 플랫폼을 자체 업무에도 활용할 계획이다. AI와 데이터 집약적 업무의 성능을 높이기 위해 마이크로소프트의 암(Arm) 기반 인프라 '애저 코발트' 도입도 확대한다. 현재 코발트 100을 사용하고 있으며 향후 성능이 최대 50% 개선되고 기본 메모리 암호화 기능을 갖춘 코발트 200도 적용할 예정이다. 마이크로소프트는 '데이터브릭스 지니'를 비롯한 '지니 온톨로지' '유니티 AI 게이트웨이'를 자사 제품과 보다 긴밀하게 연결할 방침이다. 이에 고객은 자체 데이터 기반으로 AI 에이전트를 구축하고 모델과 에이전트 사용량, 관련 비용을 통합 관리할 수 있다. 두 기업은 데이터브릭스 AI 기능을 '마이크로소프트 365'와 '팀즈' '코파일럿' '파워 비즈니스 인텔리전스(BI)' '파워 플랫폼' 등 업무용 제품군으로 확대 적용한다. 마이크로소프트 엔트라와 퍼뷰, 원레이크, 애저 데이터 레이크 스토리지 등 보안·데이터 관리 서비스와도 연동한다. 이를 통해 기업은 AI 모델과 에이전트를 업무 환경에 직접 적용하면서도 데이터 접근 권한과 보안, 비용을 통제할 수 있다. 데이터브릭스는 기업이 AI 확장 과정에서 성능과 효율성, 선택권을 함께 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 양사는 지난 6월 열린 '데이터+AI 서밋'에서도 공동 기술 혁신을 발표한 바 있다. 이번 장기 파트너십 확대를 계기로 데이터 플랫폼과 업무용 애플리케이션을 연결하는 협력 범위를 더 넓힐 방침이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "데이터브릭스 지니와 유니티 AI 게이트웨이가 마이크로소프트 제품 전반에 더욱 긴밀하게 통합됨에 따라 기업은 데이터를 통합하고 AI를 기업 데이터에 기반하도록 구현할 수 있게 됐다"며 "이를 통해 고객은 비용을 통제하고 거버넌스를 확보하는 동시에 에이전트와 모델의 혜택을 온전히 누릴 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:56김미정 기자

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