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"비개발자도 환영"…스노우플레이크, 해커톤 참가자 모집

스노우플레이크가 개발자뿐 아니라 일반 사용자까지 참여하는 해커톤 참가자 모집을 시작했다. 스노우플레이크코리아는 내달 5일까지 '스노우플레이크 해커톤 2026'을 참가자를 모집한다고 24일 밝혔다. 이번 해커톤은 지난해 첫 행사에 이어 두 번째로 진행된다. 테크 트랙과 비즈니스 트랙으로 확대해 개발자뿐 아니라 비개발자도 참여할 수 있도록 구성했다. 테크 트랙은 실제 데이터를 활용한 애플리케이션 개발 중심이다. 비즈니스 트랙은 데이터 기반 문제 해결과 사업 아이디어 도출에 초점 맞췄다. 참가자는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼 기반으로 자유롭게 데이터 애플리케이션을 설계할 수 있다. 아정당과 SPH, 리치고, 넥스트레이드 등 파트너 데이터와 마켓플레이스 데이터셋을 활용해 솔루션을 구현하는 것이 핵심 과제다. 행사 전에는 총 3회의 밋업과 웨비나가 진행된다. 참가자는 핸즈온 프로그램을 통해 플랫폼 기능과 AI 활용 전략을 익히고 전문가 프로젝트 경험을 공유받는다. 평가는 트랙별로 창의성, 전문성, 현실성, 시장성, 실행 가능성, 발표 역량 등을 기준으로 진행된다. 스노우플레이크 기능과 데이터 활용 수준이 핵심 평가 요소로 반영된다. 최종 6개 팀은 내달 29일 결선에서 발표를 진행한다. 최종 과제 제출은 내달 12일까지다. 심사에는 스노우플레이크를 포함해 리치고, SPH, 아정당, LG유플러스, 네이버웹툰 소속 데이터 AI 전문가들이 참여한다. 최기영 스노우플레이크코리아 지사장은 "올해 두번째 개최되는 이번 해커톤은 데이터와 AI 기반 혁신을 실제로 구현하고 공유하는 자리"라며 "개발자와 데이터 전문가 AI에 관심 있는 누구나 참여해 새로운 가능성을 발견할 수 있기를 기대한다"고 말했다.

2026.03.24 10:25김미정 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

[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

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

[현장] 삼성SDS "6조원 현금으로 AI 투자 확대…전략적 M&A 병행"

삼성SDS가 6조원대 현금을 기반으로 인공지능(AI) 인프라 투자와 인수합병(M&A)에 속도를 내며 성장 전략을 본격화한다. 이준희 삼성SDS 대표는 서울 잠실 삼성SDS 캠퍼스에서 열린 제41기 정기 주주총회에서 "2026년은 AI와 클라우드 시장 주도권이 결정되는 중요한 시기"라며 "성장에 초점을 맞춰 투자와 사업 확대를 추진하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 현재 약 6조 4000억원 규모의 현금을 확보 중이며 이를 바탕으로 AI·클라우드 중심 사업 경쟁력 강화에 집중할 계획이다. 이 대표는 현금 활용 전략과 관련해 "성장을 위한 투자와 주주환원의 균형을 기본 원칙으로 하되, 당분간은 AI와 클라우드 중심 투자에 보다 무게를 둘 것"이라고 설명했다. 구체적으로는 ▲AI 데이터센터 등 인프라 투자 ▲전략적 M&A ▲주주환원 등 세 축으로 현금을 활용한다는 방침이다. 우선 AI 인프라 투자가 핵심이다. 삼성SDS는 구미 AI 데이터센터와 국가AI컴퓨팅센터 구축을 추진하고 있으며 올 1월 개소한 동탄 데이터센터 서관에도 그래픽처리장치(GPU) 기반 설비 투자를 확대하고 있다. 이를 통해 고성능 AI 서비스 제공 기반을 강화한다는 전략이다. 전략적 M&A도 병행한다. 회사는 업종 특화 IT 기업과 AI·보안·GPU 인프라 기술을 보유한 기업을 중심으로 투자 대상을 검토하고 있다. 물류 분야에서도 디지털 포워딩 경쟁력 강화를 위한 국내외 기업 투자에 나설 계획이다. 이 대표는 "최근 클라우드 사업이 인프라 중심에서 산업별 업무 시스템 중심으로 변화하고 있다"며 "이에 맞춰 AI 전환(AX)과 AI 중심 사업 포트폴리오를 강화하겠다"고 말했다. 주주환원 정책도 병행된다. 삼성SDS는 자사주 매입과 소각을 주요 수단으로 제시하며 투자와 환원의 균형을 유지하겠다는 입장이다. 이 대표는 "자사주 매입과 소각은 주주가치 제고를 위한 중요한 방법"이라며 "현금 흐름과 투자 계획을 종합적으로 고려해 적절한 시점에 실행하겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 풀스택 전략을 기반으로 공공·금융 등 다양한 산업으로 AX 사업을 확대하고 AI 데이터센터 및 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 신규 성장 축으로 육성할 계획이다. 이 대표는 "DBO 사업을 통해 AI 서비스 확산 기반을 마련하는 한편, 스테이블코인과 피지컬 AI 등 신사업도 사업화를 전제로 검토해 미래 성장 동력 확보에 속도를 내겠다"고 강조했다.

2026.03.18 11:42한정호 기자

리사 수 AMD CEO, 오늘 방한... 네이버·삼성전자 연쇄 회동

PC·서버용 프로세서와 AI 가속용 GPU를 설계하는 미국 팹리스 기업, AMD의 리사 수 CEO가 오늘(18일)부터 1박 2일 일정으로 한국을 방문한다. 리사 수 CEO는 2014년 취임 이후 12년 만에 처음으로 한국 공식 방문에 나섰다. 방문 목적으로는 GPU 활용 확대를 위한 고객사 확보, 차세대 고대역폭메모리인 HBM4의 안정적인 확보가 꼽힌다. 리사 수 CEO는 양대 목적 달성을 위해 네이버클라우드와 삼성전자를 잇달아 찾을 예정이다. AMD는 최근 PC용 '라이젠', 서버용 '에픽' 프로세서를 앞세워 경쟁사 인텔을 빠르게 추격하고 있다. 시장조사업체 머큐리리서치에 따르면 지난해 4분기 x86 프로세서 시장 점유율은 서버 28.8%, 데스크톱 36.4%, 노트북 26.0%다. 인텔 점유율을 상당 부분 빼앗은 수치다. 다만 현재 수요가 집중되는 데이터센터용 AI GPU 시장에서는 상황이 다르다. 이 분야에서는 엔비디아가 약 90% 점유율로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, AMD는 아직 격차를 좁히지 못하고 있다. 또한 올해 하반기 출시 예정인 GPU 가속기 '인스팅트 MI450' 생산을 위해 핵심 부품인 HBM4 확보도 필수적이다. 리사 수 CEO는 18일 오전 입국 후 경기도 성남시 판교에 위치한 네이버 1784 사옥으로 이동한다. 해외 출장 중인 김유원 네이버클라우드 대표를 대신해 최수연 네이버 대표가 직접 맞이할 예정이다. 양측은 에픽 프로세서와 인스팅트 MI 시리즈 GPU 도입, 그리고 소버린 AI 인프라 구축 등 폭넓은 협력 방안을 논의할 것으로 보인다. 오후에는 삼성전자 평택캠퍼스를 방문한다. 이 자리에서 전영현 DS(디바이스솔루션) 부문장, 한진만 파운드리 사업부장 등 삼성전자 고위층과 HBM4를 포함한 고성능 메모리 공급 방안을 논의할 것으로 예상된다. 저녁에는 이재용 삼성전자 회장과 만찬이 예정돼 있다. 장소는 삼성그룹 영빈관 역할을 하는 서울 한남동 소재 '승지원'이 유력하다. 이곳은 2019년 사우디아라비아의 무함마드 빈 살만 왕세자, 2024년 마크 저커버그 CEO 등이 방문한 바 있는 상징적인 장소다. 리사 수 CEO는 국내 공급사, 고객사와 일정을 마친 뒤 19일 출국할 예정이다. 19일 일정은 유동적이며 일정 중 국내 임직원 대상 타운홀 미팅 등에 나설 가능성도 있다. 출국 이후 미국으로 바로 귀국하지 않고 인접 국가를 추가 방문할 가능성도 제기된다. 이동 거리와 동선을 고려할 때 일본이 유력한 후보지로 거론된다.

2026.03.18 06:30권봉석 기자

[유미's 픽] 에쓰오일 'ITO' 맡은 삼성SDS, 외부 대형 고객 확보 신호탄 될까

삼성SDS가 에쓰오일(S-OIL)의 통합 IT 아웃소싱(ITO) 사업에 본격 착수하며 외부 대형 고객 기반 확대와 클라우드 전환 사업 확장의 계기를 마련했다. 내부거래 비중이 높은 구조 속에서 비계열 대기업을 대상으로 한 통합 ITO 수주와 운영 착수라는 점에서 사업 포트폴리오 변화 흐름과 맞물린다는 평가다. 삼성SDS는 에쓰오일과 함께 통합 ITO 사업 '킥오프(KICK-OFF)' 행사를 열고 최근 에쓰오일의 데이터센터 이전을 완료했다고 17일 밝혔다. 삼성SDS는 향후 3년간 애플리케이션과 IT 인프라 운영, 보안, IT 진단, 클라우드 전환 컨설팅 등 에쓰오일의 IT 운영 전반을 맡는다. 삼성SDS는 약 10년 만의 대규모 데이터센터 이전을 마무리하고 이번에 본격적인 운영에 들어갔다. 데이터센터 이전은 기업 핵심 시스템 안정성과 직결되는 만큼 IT 서비스 사업자의 역량을 가늠하는 주요 구간으로 꼽힌다. 업계에선 삼성SDS가 이전과 운영을 함께 수행한 사례를 확보했다는 점에 의미를 두고 있다. 특히 에쓰오일이 삼성 계열이 아닌 대기업이라는 점에서 대외 사업 확대 측면에서도 주목된다. 삼성SDS는 그동안 그룹 내 IT 서비스 비중이 높은 구조를 유지해왔다. 실제 내부거래 비중은 2024년 80.3%에서 지난해 81.6%로 1.3%포인트(p) 상승한 것으로 나타났다. 이에 대내외적으로 외부 고객 기반을 확대해야 한다는 지적을 꾸준히 받아왔다. 이번 계약은 단순한 운영 수주를 넘어 향후 클라우드 기반 환경 전환으로 이어지는 구조를 갖추고 있다는 점에서도 의미가 있다. 데이터센터 이전 이후 클라우드 전환과 운영까지 확장되는 사업 흐름을 고려할 때 중장기적인 사업 기회로 이어질 가능성이 크기 때문이다. 이준희 삼성SDS 사장은 자신의 소셜미디어(SNS)인 링크드인을 통해 "에쓰오일의 애플리케이션 및 IT 인프라 운영을 비롯해 보안, IT 진단, 클라우드 전환 컨설팅 등 IT 운영 전반을 지원하게 됐다"며 "클라우드 기반 IT 환경 전환과 디지털 혁신을 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 업계에선 이번 사업이 삼성SDS의 외형 확대를 넘어 대외 클라우드·ITO 사업자로서 입지를 넓히는 계기가 될 것으로 보고 있다. 대형 제조·에너지 기업을 대상으로 한 데이터센터 이전과 운영 경험을 확보했다는 점에서 상징성이 있다는 평가다. 업계 관계자는 "대형 에너지 기업의 데이터센터 이전과 운영까지 수행한 사례는 향후 유사 산업군 확장에 활용될 수 있는 대표 레퍼런스가 될 것"이라며 "외부 고객 기반 확대 흐름에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보인다"고 말했다.

2026.03.17 18:20장유미 기자

[현장] 로봇이 걷고 AI가 집을 꾸민다…스타트업 기술 혁신 한자리에

아마존웹서비스(AWS)와 한국 스타트업이 함께 만든 기술 협력의 결과물이 서울 코엑스 곳곳에서 펼쳐졌다. AWS는 17일 서울 코엑스에서 'AWS 유니콘데이 2026'을 개최해 AI 시대 스타트업의 성장 전략과 클라우드 기반 혁신 사례를 공유했다. 행사장에는 스타트업과 함께 구현한 AI 솔루션을 체험할 수 있는 'AI 익스피리언스 존'이 마련돼 실제 서비스와 기술 데모가 관람객들에게 공개됐다. 현장에는 로봇 관제 플랫폼부터 비전 AI 광고, AI 인테리어 설계, 스트리밍 플랫폼, 휴머노이드 로봇까지 다섯 개 국내 스타트업의 기술이 전시됐다. 첫 번째 부스에서는 로봇 관제 스타트업 팀그릿의 기술이 시연됐다. 전시장 한가운데 놓인 바퀴형 로봇과 4족 보행 로봇이 동시에 움직이며 하나의 화면에서 통합 제어되는 모습이 펼쳐졌다. 팀그릿의 로봇 관제 플랫폼 '코비즈'는 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 인터페이스에서 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 로봇에서 전송되는 영상과 센서 데이터, 위치 정보 등이 클라우드를 통해 실시간으로 연결된다. 현장에서는 로봇과 XR 기기를 결합한 360도 영상 스트리밍까지 확인할 수 있었다. 이 솔루션은 AWS IoT 그린그래스 등 클라우드 기술을 기반으로 구축돼 원격 제어와 데이터 처리를 지원한다. 옆 부스에선 비전 AI 기업 피치에이아이의 광고 분석 시스템이 소개됐다. 전시 화면에는 카메라로 촬영된 보행자 데이터가 실시간으로 분석되며 성별과 연령대에 맞는 광고 콘텐츠가 자동으로 추천됐다. 오프라인 광고는 그동안 효과 측정이 어렵다는 한계가 있었지만, 피치에이아이는 AI 분석과 데이터 대시보드를 통해 광고 운영을 데이터 기반으로 전환하는 기술을 선보였다. AWS 기반 데이터 파이프라인과 시각화 도구를 활용해 비전 AI 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 구조다. AI 인테리어 스타트업 아키스케치 부스에선 관람객이 자연어로 "북유럽 스타일 거실을 만들어 달라"고 입력하자 가구와 마감재가 자동으로 배치된 3D 공간이 화면에 나타났다. 기존에는 사용자가 직접 가구를 배치해야 했지만 AI 에이전트가 디자인을 추천하고 견적까지 계산해주는 방식이다. 아키스케치 솔루션에 주소만 입력하면 실제 아파트 도면을 3D로 불러와 설계를 시작할 수 있고 AI가 생성한 이미지는 약 1분 만에 실사 수준으로 렌더링된다. 이 기능은 아마존 베드록 에이전트코어 기반 AI 에이전트와 서버리스 아키텍처를 통해 구현됐다. 스트리밍 플랫폼 '씨미(CIME)'를 선보인 마플 부스에서는 4K 초고화질 방송이 실시간으로 송출됐다. 시연자가 방송 화면을 보며 박수를 치면 약 1초 뒤 스마트폰 화면에 동일한 장면이 나타났다. 낮은 지연시간과 고화질 스트리밍이 특징으로, AWS의 라이브 스트리밍 서비스인 아마존 IVS를 활용해 구현됐다. 플랫폼은 스트리머 수수료를 낮춰 사용자 상호작용을 높이면서도 고객 수익을 확대하는 구조를 구축했다. 행사장 한편에선 휴머노이드 로봇도 등장했다. 에이로봇이 개발한 산업용 로봇 '앨리스(ALICE)'다. 제조 현장에서 사람과 함께 작업하는 것을 목표로 설계된 모델로, 에이로봇이 자체 개발한 액추에이터를 적용해 산업 현장에서 필요한 힘과 정밀 제어를 동시에 확보했다. 로봇의 판단과 제어는 현장에서 이뤄지지만 대규모 학습과 데이터 분석은 AWS 기반 클라우드에서 진행된다. 여러 로봇이 축적한 데이터를 활용해 모델을 지속적으로 개선하는 구조다. 에이로봇은 이 기술력을 토대로 국가 프로젝트에 참여하고 있다. 데모 부스 곳곳에선 기술 설명을 듣기 위해 관람객이 모여들었다. 일부는 로봇을 직접 촬영하거나 AI가 생성한 인테리어 이미지를 살펴보며 스타트업 관계자에게 질문을 이어갔다. AWS와 스타트업의 협력 사례를 중심으로 구성된 데모존은 단순 기술 시연을 넘어 실제 서비스로 이어진 AI 활용 사례를 보여주는 공간으로 꾸려졌다. 데모 투어를 이끈 김진아 AWS 스타트업 솔루션즈 아키텍트는 "이전 행사에서는 AWS 직원들의 기술 아이디어 중심으로 데모를 보여줬다면, 올해는 고객사와 협업해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 혁신한 사례를 중심으로 구성했다"고 강조했다.

2026.03.17 11:16한정호 기자

사이냅소프트, AI 문서 혁신 가속…지능형 뷰어 시장 확대

사이냅소프트가 기업 문서 관리 환경에 인공지능(AI)을 결합한 '문서 지능' 기술을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 사이냅소프트는 기업용 문서관리(EDMS)·지식관리(KMS)·문서중앙화(ECM) 등 핵심 문서 인프라와 결합해 업무 효율성과 보안을 강화하는 '사이냅 문서뷰어'를 확산한다고 16일 밝혔다. 최근 기업 환경이 클라우드 네이티브 구조로 전환되고 생성형 AI 도입이 확산되면서 단순 문서 열람을 넘어 데이터를 안전하고 지능적으로 활용할 수 있는 문서 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 이에 맞춰 사이냅 문서뷰어는 별도 프로그램 설치 없이 100여 종 이상의 문서를 웹 브라우저에서 즉시 열람할 수 있는 환경을 제공한다. 회사 측에 따르면 국내 주요 금융사 85% 이상이 도입하는 등 높은 시장 점유율을 확보 중이다. 사이냅 문서뷰어는 EDMS 환경에선 '제로 설치' 기반 문서 열람 기능을 통해 업무 효율을 높인다. 여러 서버에 분산된 문서를 별도 다운로드 없이 브라우저에서 바로 확인할 수 있어 문서 확인 시간을 줄이고 업무 집중도를 높일 수 있다는 설명이다. KMS 환경에선 생성형 AI의 답변 신뢰성을 높이는 '지능형 하이라이팅' 기술이 핵심 역할을 한다. AI가 제시한 답변의 근거가 되는 문서의 특정 위치를 즉시 강조 표시해 보여줌으로써 AI 환각 현상을 줄이고 정보 맥락을 정확히 파악할 수 있도록 돕는다. ECM 환경에서도 보안과 편의성을 동시에 강화했다. 원본 파일을 내려받지 않는 스트리밍 방식으로 문서를 열람해 데이터 유출을 방지하면서도 별도의 전용 에이전트 없이 가벼운 열람 환경을 제공해 사용자 편의성을 높였다. 사이냅소프트는 AI와 클라우드 기반 문서 환경 확산에 맞춰 관련 기술을 지속적으로 고도화할 계획이다. 특히 최신 보안 패치와 AI 연동 기능을 강화한 신버전 중심으로 제품 전환을 지원하며 기업 문서 환경의 AX를 적극 지원한다는 목표다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "사이냅 문서뷰어는 이제 단순한 열람 도구를 넘어, 고객 지식 자산을 보호하고 AI 답변의 신뢰성을 검증하는 문서 지능 표준으로 진화하고 있다"며 "클라우드와 AI라는 거대한 흐름 속에서 기업들이 더 안전하고 효율적으로 AX를 이룰 수 있도록 기술적 리더십을 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.16 13:23한정호 기자

카카오클라우드, 사용자 편의성 높인다…관리 콘솔 전면 개편

카카오엔터프라이즈가 클라우드 관리 환경을 데이터 중심 구조로 재설계하며 사용자 맞춤형 기능을 강화에 나섰다. 핵심 지표를 직관적으로 확인하고 클라우드 리소스를 효율적으로 관리할 수 있도록 콘솔을 전면 개편해 운영 편의성을 높인다는 구상이다. 카카오엔터프라이즈는 통합 클라우드 플랫폼 '카카오클라우드'의 관리 콘솔을 개편하고 사용자 맞춤형 기능을 강화했다고 16일 밝혔다. 이번 개편은 데이터 중심 콘솔 설계 원칙을 기반으로 사용자가 핵심 클라우드 지표를 한눈에 확인하고 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 새 콘솔의 첫 화면에선 최근 사용한 서비스, 조직 및 프로젝트 정보, 클라우드 서비스 사용 현황 등 주요 데이터를 직관적으로 확인할 수 있다. 또 하단과 우측 패널, 탭 기능을 통해 다양한 클라우드 지표와 세부 데이터를 비교하며 확인할 수 있도록 구성했다. 운영자가 여러 리소스 상태를 빠르게 파악하고 보다 효율적인 관리 환경을 구축할 수 있도록 지원한다. 사용자 맞춤형 기능도 강화했다. 첫 화면에 표시되는 데이터는 모두 위젯 형태로 구성해 사용자가 필요한 정보를 직접 추가하거나 삭제하고 재배치할 수 있도록 했다. 자주 사용하는 서비스는 즐겨찾기 기능을 통해 화면 상단에 고정할 수 있다. 세부 데이터를 보여주는 목록 화면에서는 '컴팩트 모드'를 지원해 한 화면에 더 많은 정보를 표시하거나 필요한 데이터만 선택적으로 확인할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 클라우드 운영 경험이 적은 사용자부터 숙련된 관리자까지 각자 업무 환경에 맞게 콘솔을 구성할 수 있도록 돕는다. 카카오엔터프라이즈는 이번 콘솔 개편으로 클라우드 리소스 관리의 효율성을 높이고 사용자 중심의 클라우드 운영 환경을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다. 윤병식 카카오엔터프라이즈 서비스개발실장은 "이번 카카오클라우드 콘솔 개편은 단순히 UI를 개선하는 것에서 나아가, 사용자가 더욱 효율적으로 클라우드 리소스를 관리할 수 있도록 데이터 중심 콘솔로 재설계한 결과물"이라며 "앞으로도 사용자가 더욱 편리하게 카카오클라우드를 활용할 수 있도록 사용자 맞춤형 기능을 강화하고 업무의 본질에 집중할 수 있는 환경을 제공해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.16 10:13한정호 기자

AI 시대 각광받는 '포스트그레SQL'…DB 시장 판 흔든다

인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터베이스(DB) 시장의 판도가 바뀌고 있다. 수십 년간 IT 인프라의 핵심으로 자리 잡아 온 오라클 등 상용 DB 중심 구조가 흔들리는 가운데, 오픈소스 DB인 '포스트그레SQL'이 새로운 데이터 플랫폼 대안으로 떠오르고 있다. 15일 글로벌 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 시장 조사 사이트 DB엔진스에 따르면 DB 인기 순위에서 오라클이 1위를 유지한 가운데 마이SQL, 마이크로소프트 SQL 서버에 이어 포스트그레SQL이 4위를 기록 중이다. 최근 주요 상용 DB가 정체와 하락세를 보이는 것과 달리 포스트그레SQL은 관심도와 점수가 꾸준히 상승한 것으로 나타났다. 글로벌 개발자 설문조사에서도 포스트그레SQL은 개발자 채택률 55% 이상을 기록하며 주요 DB 가운데 가장 높은 사용 비율을 보이고 있다. 상용 DB에서 오픈소스 기반 포스트그레SQL로 이동하는 흐름이 가속화되는 것으로 평가된다. 포스트그레SQL이 주목받는 이유는 확장성과 범용성이다. JSON 데이터 처리, 공간정보(GIS), 시계열 데이터 등 다양한 기능을 확장 모듈 형태로 지원하면서 단일 DB 엔진으로 여러 워크로드를 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 이러한 특성 덕분에 기존 상용 DB와 NoSQL, 분석 DB 역할을 동시에 수행할 수 있는 플랫폼으로 평가받는다. 특히 생성형 AI 확산과 함께 DB의 역할도 변화하고 있다. 최근 포스트그레SQL 생태계에서는 벡터 데이터를 저장하고 유사도 검색을 지원하는 'pg벡터' 같은 확장 기능이 등장하면서 AI 데이터 처리 플랫폼으로의 진화를 시도하고 있다. 이를 통해 정형 데이터와 AI 임베딩 데이터를 하나의 DB 환경에서 통합 관리하는 사례도 늘고 있다. 클라우드 환경 역시 포스트그레SQL 확산을 가속화하는 요인으로 꼽힌다. 아마존웹서비스(AWS), 구글, 마이크로소프트 등 주요 클라우드 기업들이 관리형 포스트그레SQL 서비스를 제공하면서 기업들은 별도의 인프라 구축 없이도 오픈소스 DB를 활용할 수 있게 됐다. 클라우드 네이티브 환경에서 포스트그레SQL이 사실상 기본 데이터 플랫폼으로 자리 잡고 있다는 분석도 나온다. 기업들의 '탈(脫) 오라클' 움직임도 DB 시장 재편의 주요 배경이다. 국내에선 대표적으로 카카오그룹이 약 6년에 걸친 프로젝트를 통해 대부분의 시스템에서 오라클 DB를 오픈소스 DB로 전환하며 기술 종속도를 낮추고 유지보수 비용 절감을 추진했다. 공공·금융·제조 부문에서도 신규 시스템 구축이나 일부 업무 영역에서 오픈소스 DB 채택 사례가 확대되는 분위기다. 이같은 흐름 속에서 포스트그레SQL 기반 생태계를 둘러싼 기업들의 움직임도 활발해지고 있다. 글로벌 포스트그레SQL 전문기업 EDB는 오라클 등 레거시 DB를 포스트그레SQL 기반 플랫폼으로 전환하는 사업을 확대하며 AI 데이터 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 국내에선 티맥스티베로가 클라우드 네이티브 DB 플랫폼 '아울DB'를 통해 관리형 DB 운영 시장을 공략하고 있으며 포스트그레SQL 기반 오픈소스 플랫폼 지원도 확대하고 있다. 엔텔스 역시 포스트그레SQL 기반 고가용성 DBMS '타잔DB'를 앞세워 방산·공공 분야 데이터 인프라 구축 사업을 추진하는 등 관련 시장 공략에 나서고 있다. DB 업계에선 이러한 흐름을 데이터 인프라 구조 변화의 신호로 보고 있다. 상용 DB 중심 구조가 유지되던 과거와 달리 최근에는 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 기반 DB를 검토하는 기업이 빠르게 늘고 있다는 분석이다. 실제 일부 기업에선 오라클 DB를 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환하며 최대 50~80% 수준의 비용 절감 효과를 얻었다는 사례도 나타나고 있다. 다만 시장 전환이 단기간에 이뤄지기는 쉽지 않을 것이라는 전망도 나온다. 기업 내부 데이터베이스 관리자(DBA) 인력 상당수가 여전히 특정 상용 DB 기술을 중심으로 운영 경험을 쌓아온 만큼 조직 차원의 기술 전환에는 일정 시간이 필요하다는 이유에서다. 또 대규모 핵심 시스템의 경우 안정성과 운영 책임 구조에 대한 검증이 충분히 이뤄져야 한다는 점도 현실적인 제약으로 꼽힌다. 그럼에도 포스트그레SQL 확산은 단순한 기술 트렌드가 아닌 데이터 플랫폼 구조 변화의 흐름으로 평가된다. 클라우드와 AI 환경에서 데이터 활용 방식이 달라지면서 보다 유연하고 확장 가능한 DB 플랫폼이 요구되고 있기 때문이다. DB 업계 관계자는 "과거에는 오라클 같은 상용 DB가 사실상 표준처럼 여겨졌지만 지금은 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 DB를 검토하는 기업이 크게 늘고 있다"며 "AI 시대 데이터 활용이 확대될수록 포스트그레SQL을 중심으로 한 DB 생태계 변화는 더욱 빨라질 것"이라고 말했다.

2026.03.15 09:13한정호 기자

IPO 앞둔 英 엔스케일, 美 AI 데이터센터 부지 인수 추진…인프라 시장 진출 속도

엔비디아의 지원을 받는 영국 기반 인공지능(AI) 클라우드 기업 엔스케일(Nscale)이 미국에서 대형 AI 데이터센터 부지 인수를 추진하며 미국 인프라 시장 진출을 본격화하고 있다. 13일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 엔스케일은 미국 웨스트버지니아주 메이슨카운티에 위치한 AI 데이터센터 개발 부지 인수를 놓고 협상을 진행 중이다. 이 부지는 미국 내에서 AI 데이터센터 구축이 가능한 대규모 후보지 가운데 하나로 평가된다. 해당 부지는 최대 2GW급 전력 공급이 가능한 것으로 알려졌다. 이는 엔스케일이 추진 중인 차세대 AI 슈퍼클러스터 구축의 핵심 거점이 될 전망이다. 이미 지역 규제 절차를 상당 부분 통과했으며 초기 단계 프로젝트에 필요한 전력 설비 확보도 이뤄진 상태다. 이에 따라 인수 이후 비교적 빠른 시일 내 데이터센터 건설에 착수할 수 있는 것으로 알려졌다. 최근 생성형 AI 확산으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 기반 데이터센터 수요가 급증하면서 미국을 중심으로 AI 인프라 구축 경쟁이 치열해지고 있다. 업계에선 엔스케일이 해당 부지를 확보할 경우 미국 AI 인프라 시장에서 단기간에 존재감을 확보할 수 있을 것으로 보고 있다. 엔스케일은 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 연산용 클라우드 서비스를 제공하는 이른바 '네오클라우드' 기업이다. 주요 고객으로는 오픈AI, 마이크로소프트 등이 거론된다. 이 회사는 최근 대형 AI 인프라 구축 계약을 확보하며 사업 확대에 속도를 내고 있으며 기업공개(IPO)도 추진 중인 것으로 알려졌다. 이번 데이터센터 부지 인수는 향후 상장 준비 과정에서 기업 가치를 높이기 위한 전략적 행보로 분석된다. 업계 관계자는 "AI 산업이 빠르게 성장하면서 데이터센터와 전력 같은 물리적 인프라 확보가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다"며 "대규모 부지를 선점하는 기업이 향후 AI 인프라 시장에서 주도권을 확보할 가능성이 높다"고 말했다.

2026.03.13 10:36장유미 기자

에퀴닉스, 분산형 AI 허브 공개…기업 인프라 운영 단순화

에퀴닉스가 새로운 분산형 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 기업 AI 인프라 운영 단순화와 보안 강화에 박차를 가한다. 에퀴닉스는 '에퀴닉스 패브릭 인텔리전스'를 기반으로 한 '분산형 AI 허브'를 공개했다고 12일 밝혔다. 분산형 AI 허브는 기업이 점점 더 복잡해지고 분산되는 AI 에코시스템을 연결·보호·관리할 수 있도록 지원하는 통합 프레임워크다. 모델 개발사, 그래픽처리장치(GPU) 클라우드, 데이터 플랫폼, 네트워크·보안 서비스, AI 프레임워크 등 다양한 AI 인프라 공급자를 하나의 환경에서 연결해 활용할 수 있도록 지원한다. 에퀴닉스는 전 세계 280개 데이터센터에서 프라이빗 저지연 연결을 제공해 기업이 여러 위치에 분산된 AI 워크로드를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는다. 데이터 이동이나 인프라 재구성 없이도 최적의 성능 환경에서 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 최근 에이전트 AI 확산으로 AI 워크로드가 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터센터, 엣지 환경 등 다양한 위치에 분산되면서 인프라 복잡성이 증가하고 있다. 이러한 환경에선 데이터 위치와 컴퓨팅 자원을 효과적으로 제어하지 못할 경우 지연시간 증가와 운영 관리 부담이 커질 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 에퀴닉스는 분산형 AI 허브를 통해 이같은 문제를 해결하고 기업이 보다 간단하고 안전한 방식으로 AI를 운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 분산형 AI 허브는 벤더 중립 환경에서 데이터·컴퓨팅·클라우드 플랫폼·AI 파트너를 통합하는 구조로 설계됐다. 기업은 특정 공급업체에 종속되지 않고 최적의 AI 인프라 구성 요소를 조합해 자체 AI 스택을 구축할 수 있다. 또 일관된 거버넌스 체계를 기반으로 데이터 이동, 모델 연결, 추론 실행, 시스템 관리 등을 통합 운영할 수 있다. 에퀴닉스는 팔로알토 네트웍스와의 연계도 추진했다. 에퀴닉스 고객은 팔로알토 네트웍스의 AI 보안 플랫폼 '프리즈마 AIRS'를 활용해 외부 도구와 데이터 소스 간 에이전트 및 모델 상호작용에 대한 실시간 보호 기능을 적용할 수 있게 됐다. AI 애플리케이션과 데이터 흐름 전반에 대한 가시성과 정책 제어를 확보할 수 있다는 설명이다. 로이드 테일러 알렘빅 최고기술책임자(CTO) 겸 최고정보보호책임자(CISO)는 "에퀴닉스는 분산형 AI 허브로 배치·거버넌스·예측 가능한 성능을 동일한 아키텍처에 통합했다"며 "이는 데이터의 위치와 컴퓨팅 실행 방식을 제어하는 접근법으로 분산형 AI를 실현하는 핵심"이라고 말했다.

2026.03.12 16:53한정호 기자

에버퓨어, 파일 데이터용 '액티브클러스터' 확대…AI 시대 무중단 업무 지원

에버퓨어가 파일 데이터 환경에서도 무중단 데이터 이동과 고가용성을 지원하는 기능을 확대해 기업 데이터 클라우드 전략 강화에 나선다. 에버퓨어는 파일 데이터에 대한 '액티브클러스터' 지원을 확대하며 엔터프라이즈 데이터 클라우드 비전을 가속화한다고 12일 밝혔다. 회사 측에 따르면 최근 인공지능(AI) 확산으로 비정형 데이터 처리 수요가 급증하고 있지만, 많은 기업이 여전히 플래시·클라우드·AI 이전 시대에 설계된 스토리지 아키텍처에 의존하고 있다. 이러한 환경에서는 데이터 공급 부족으로 그래픽처리장치(GPU)가 실제 연산 작업을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 데이터 정책이 특정 스토리지 장비에 종속되는 등 유연성이 떨어진다는 지적이 제기된다. 에버퓨어는 이같은 문제를 해결하기 위해 '액티브클러스터 포 파일' 기능을 선보였다. 해당 기능은 파일 환경 전반에 걸친 데이터 이동성을 제공해 기존 고가용성 기능을 확장하고 전체 스토리지 환경에서 워크로드 이동을 자동화하는 것이 특징이다. 이 기능은 '에버퓨어 퓨전'과 통합되고 '퓨리티' 운영 환경에 내장돼 조직이 가용성과 이동성 정책을 중앙에서 정의할 수 있도록 지원한다. 이후 시스템이 해당 정책을 전체 환경에 자동 적용해 수동 설정과 관리 부담을 줄인다. 주요 기능으로는 ▲정책 기반 간편 설정과 유연한 변경 ▲장애 상황에서도 파일을 온라인 상태로 유지하는 지속적 접근성 ▲스토리지 환경 전반에서의 자동화된 파일 이동성 등이 포함된다. 또 특정 하드웨어에 종속되지 않고 다양한 스토리지 어레이에서 동일한 정책과 서비스 수준협약(SLA)에 따라 운영할 수 있는 클라우드형 데이터 운영 모델을 제공한다. 액티브클러스터 포 파일은 올 2분기 정식 출시될 예정이며 에버퓨어 플랫폼의 퓨리티 운영 환경에서 무중단 업그레이드 방식으로 제공된다. 기업은 신규 하드웨어 도입이나 서비스 중단 없이 기능을 적용할 수 있다. 숀 한센 에버퓨어 플래시블레이드·플래시어레이 부문 부사장 겸 총괄은 "기존 벤더들은 여전히 1990년대의 인프라 중심 설계 방식에 묶여 있다"며 "파일이 사일로화된 하드웨어에 종속되면 마이그레이션은 업무를 중단시키고 데이터 이동은 수작업에 의존할 수밖에 없다"고 지적했다. 이어 "에버퓨어는 하드웨어 중심의 사고에서 벗어나 애플리케이션에서 데이터를 바로 연결하는 앱 투 데이터 모델로 전환했다"며 "액티브클러스터를 통해 단일 플랫폼에서 비즈니스가 요구하는 속도로 운영할 수 있다"고 강조했다.

2026.03.12 16:52한정호 기자

김민준 오케스트로 그룹 의장, '디지털정부 발전 유공' 대통령 국민포장 수훈

국산 인공지능(AI)·클라우드 기술로 디지털정부 발전에 기여해 온 김민준 오케스트로 그룹 의장이 공로를 인정받았다. 오케스트로 그룹은 지난 9일 판교테크노밸리 경기창조경제혁신센터에서 열린 AI 국민비서 시범서비스 개통식에서 김 의장이 '디지털정부 발전 유공' 대통령 국민포장을 수훈했다고 11일 밝혔다. 포장은 훈장과 함께 대통령이 수여하는 최고 권위의 국가 서훈으로, 국가 발전과 더불어 정치·경제·사회·교육·학술 분야 발전에 이바지한 공적이 뚜렷한 사람에게 수여되는 국가 포상이다. 이번 디지털정부 발전 유공 포상에서는 대통령 포장 1명과 표창 3명 등 총 4명에게 포상이 수여됐으며 김 의장은 국민포장을 받은 유일한 수훈자로 이름을 올렸다. 그는 국산 AI·클라우드 기술 개발을 이끌며 디지털 행정 혁신과 공공 서비스 고도화, 공공부문 AI 활용 확대와 산업 경쟁력 강화에 기여한 공로를 인정받았다. 이번 수훈에는 김 의장이 이끄는 오케스트로가 국가 연구개발(R&D) 과제와 주요 AI 프로젝트에 참여해 온 성과도 반영됐다. 특히 오케스트로는 국가대표 AI를 선정하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 공공부문 생성형 AI 서비스 구현을 전담하고 있다. 또 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 중심으로 외산 가상화 솔루션이 주도한 국내 가상화 시장에서 독자 기술력을 바탕으로 입지를 넓혀 왔다. 공공·금융·제조·통신 등 주요 산업의 VM웨어 환경을 콘트라베이스로 전환하며 지난해 윈백 매출 100억원을 돌파했다. 최근에는 공공·기업 환경에서 데이터 주권과 인프라 통제권을 확보할 수 있는 소버린 AI 클라우드 데이터센터 솔루션도 선보였다. 해당 서비스는 서비스형 인프라(IaaS)부터 플랫폼·데브옵스·AI 운영관리·마이그레이션·재해복구(DR) 등 풀스택 솔루션을 단일 통합 패키지로 제공해 프라이빗 소버린 AI 환경을 지원한다. 오케스트로는 이 패키지 기술을 일본 AI 데이터센터에 수출해 그래픽처리장치(GPU) 가상화 기반 대규모언어모델(LLM) 환경을 구현했다. 이를 계기로 글로벌 시장 협력과 사업 확대도 이어지고 있다. 김 의장은 "이번 대통령 국민포장 수훈은 우리의 국산 AI·클라우드 기술이 디지털정부 혁신과 공공 서비스 발전에 기여한 성과를 인정받은 결과"며 "앞으로도 소버린 AI 클라우드 기술 고도화를 통해 디지털 주권을 강화하고 국내 AI 산업 경쟁력 제고에 기여하겠다"고 말했다.

2026.03.11 16:16한정호 기자

AI 인프라 임계점, '네트워크 다이어트'와 '개방형 생태계'에서 답을 찾다

인공지능(AI)과 클라우드 데이터센터가 산업의 지형을 바꾸고 있는 지금, 기업 의사결정권자들은 보이지 않는 거대한 장벽에 직면해 있습니다. 데이터 처리량 폭증은 반가운 신호이지만, 이를 뒷받침하기 위해 투입되는 막대한 에너지 비용과 상면 부족 문제는 수익성을 갉아먹는 핵심 요인이 됐습니다. 이런 병목 현상을 해결할 궁극적인 지향점으로 공동 패키지 광학(Co-Packaged Optics, CPO) 기술이 거론되고 있습니다. 하지만 하드웨어의 물리적 변화만으로는 부족합니다. 진정한 혁신은 그 목적지까지 가는 과정에서 '얼마나 효율적인 자산 구조를 구축하느냐'에 달려 있습니다. 이에 E&B 정보통신은 북유럽의 혁신적 아키텍처인 SMARTOPTICS DCP를 통해 국내 시장에 새로운 인프라 표준을 제시하고 있습니다. 구조적 단순화가 가져오는 명확한 경제적 실익 전통적인 네트워크는 IP 계층과 광전송 계층이 분리돼 각각의 독립적인 장비와 복잡한 배선이 필수적이었습니다. 이는 단순한 기술적 불편함을 넘어 중복된 투자비용(CAPEX)과 운영비용(OPEX) 고착화를 의미합니다. 최근 글로벌 선도 기업들이 IPoDWDM (IP over DWDM) 아키텍처에 주목하는 이유는 명확합니다. 라우터와 전송 장비의 경계를 허물어 인프라를 '슬림화'함으로써 장비 점유 공간과 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있기 때문입니다. 이는 재무적 관점에서 단순한 비용 절감을 넘어, 한정된 자원 내에서 더 높은 성능을 뽑아내는 '자산 효율성(Asset Efficiency)' 극대화를 의미합니다. 벤더 종속을 넘어선 자율형 인프라로의 진화 기술의 변화 속도가 빨라질수록 특정 제조사의 기술에 묶이는 '록인(Lock-in)' 리스크는 기업의 발목을 잡는 족쇄가 됩니다. 미래를 준비하는 기술 리더들이 OpenROADM 기반의 개방형 솔루션에 주목하는 이유 또한 여기에 있습니다. 단순히 장비를 분리하는 수준을 넘어, OpenROADM(OLS) 위에 다양한 제조사의 트랜스폰더는 물론 400G/800G ZR/ZR+ 모듈을 탑재한 라우터를 직접 수용하는 'Layer 통합'이 핵심입니다. 이러한 구조적 혁신은 기존 ROADM 망에서 필수적이었던 Layer 1(OTN) 계층을 과감히 제거할 수 있게 해줍니다. 이는 하드웨어 비용 절감을 넘어 관리 포인트를 획기적으로 최소화하는 결과로 이어집니다. 복잡한 물리 계층의 간섭이 줄어들면서, 기업은 인공지능 기반 운영(AIOps)이나 자율형 네트워크(Autonomous Networking) 전략을 L3 계층에 집중하여 추진할 수 있는 강력한 동력을 얻게 됩니다. 불필요한 레이어를 걷어내고 지능화된 제어권에 집중함으로써, 진정한 의미의 자율화된 인프라 운영 체계를 완성하게 되는 것입니다. 미래를 설계하는 기술적 가교: SMARTOPTICS DCP 차세대 인터커넥트 구조인 CPO는 어느 날 갑자기 완성되는 기술이 아닙니다. 현재의 네트워크가 얼마나 유연하고 고집적화되어 있느냐에 따라 그 수혜를 입는 시기가 결정됩니다. SMARTOPTICS의 DCP(Dynamic Connectivity Platform)는 바로 이 지점에서 현실적인 해법을 제시합니다. DCP는 고속 전송과 유연한 확장을 동시에 만족시키는 아키텍처로서, 기업이 현재의 비용 절감과 미래의 기술 선점이라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있도록 돕습니다. E&B 정보통신은 단순한 장비 공급을 넘어, 이러한 개방형 솔루션을 통해 차세대 IPoDWDM과 CPO 시대를 잇는 기술 파트너로서 국내 네트워크 시장의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다. 결론: 인프라가 비즈니스 속도를 결정한다 이제 네트워크는 단순한 '연결'의 수단을 넘어 비즈니스의 경쟁 우위를 결정짓는 전략적 자산입니다. 준비된 네트워크 위에서만 AI의 잠재력은 온전히 폭발할 수 있습니다. 미래의 광 아키텍처를 지금 설계하고, 단계별로 진화할 수 있는 토대를 마련하는 것. 이것이 바로 AI 시대의 파고를 넘는 가장 영리한 인프라 전략이자, 기업의 지속 가능한 성장을 담보하는 유일한 길입니다.

2026.03.11 13:42최홍석 컬럼니스트

금융심사 넘은 '국가AI컴퓨팅센터'…구축 속도 붙을까

국가 인공지능(AI) 인프라 구축을 위한 '국가AI컴퓨팅센터' 사업이 금융심사 절차를 마무리하며 본격 추진 단계에 들어섰다. 그동안 정책금융기관의 금융심사가 길어지면서 사업 일정이 당초 계획보다 늦어졌지만, 삼성SDS 컨소시엄이 우선협상대상자로 확정되면서 국가 AI 인프라 구축 프로젝트가 본궤도에 올랐다는 평가가 나온다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄을 선정했다고 10일 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터 파크 부지에 들어선다. 정부는 올해 3분기 착공해 2028년까지 구축을 완료한다는 계획이다. 센터에는 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 규모의 AI 컴퓨팅 인프라가 조성될 예정이다. 정부는 이를 통해 산업계와 학계, 스타트업 등이 대규모 AI 학습과 서비스 개발에 활용할 수 있는 국가 차원의 연산 자원을 확보한다는 구상이다. 이번 사업은 정부와 민간이 공동으로 특수목적법인(SPC)을 설립해 추진하는 민관 합작 프로젝트다. 총 사업비는 약 2조 5000억원 규모로, 정부가 약 800억원을 출자하고 나머지는 민간 기업과 정책금융기관이 분담하는 구조다. 정부 지분은 30% 미만으로 설정됐으며 공공이 마중물 역할을 하고 민간이 실제 구축과 운영을 주도하는 방식으로 설계됐다. 재원 조달 측면에서는 정책금융 지원 여부가 주요 변수로 꼽혀왔다. 정부가 추진 중인 국민성장펀드는 AI와 반도체 등 미래 산업 투자를 위해 정책금융과 민간 자금을 결합해 총 150조원 규모의 투자 재원을 마련하는 계획이다. 산업은행이 주요 운용 역할을 맡고 있으며 국가AI컴퓨팅센터 역시 대표적인 정책금융 지원 대상이다. 이번 사업은 지난해 10월 공모가 마감된 뒤 곧바로 속도를 내지 못했다. 정부는 당초 지난해 말까지 우선협상대상자 선정을 마무리하고 올해 2월 SPC 설립 협약, 3월 SPC 설립까지 이어간다는 계획을 세웠다. 그러나 정책금융기관의 금융심사가 예상보다 길어지면서 일정이 수개월가량 미뤄졌고 업계에선 이 과정이 국가AI컴퓨팅센터 사업의 병목으로 작용했다는 평가가 나왔다. 지연 배경으로는 대출 조건과 금리 수준, 자금 조달 구조를 둘러싼 협의가 꼽힌다. 공공 자금 투입 방식과 민간 부담 수준, 회수 가능성 등을 함께 검토해야 했던 만큼 단순한 형식 심사보다 훨씬 복잡한 조율이 필요했던 것으로 전해졌다. 정책금융기관 입장에서는 조 단위 자금이 투입되는 대형 인프라 사업인 만큼 사업성은 물론 리스크 분담 구조까지 동시에 따져봐야 했고 이 과정에서 협의가 길어졌다는 설명이다. 사업자 공모 자체도 순탄치 않았다. 국가AI컴퓨팅센터 사업은 앞서 지난해 5월과 6월 두 차례 유찰을 겪었다. 초기 공모안에 담긴 공공 중심 구조와 의무 조항이 민간 참여를 가로막는 요인으로 작용했다는 평가다. 당시에는 공공 지분 비율이 51% 수준으로 설정돼 민간이 실질적 경영권을 확보하기 어렵다는 지적이 있었고 매수청구권 조항과 국산 AI 반도체(NPU) 의무 장착 조건도 기업들의 부담을 키운 요인으로 꼽혔다. 이후 정부는 공공 지분 비율을 30% 미만으로 낮추고 매수청구권과 국산 AI 반도체 탑재 의무 조항을 없앴다. 여기에 복수 클라우드 서비스 사업자(CSP)가 참여하는 컨소시엄에 가점을 부여하고 단독 입찰이어도 적격 심사를 거쳐 사업을 추진할 수 있도록 기준을 완화하면서 세 번째 공모를 진행했다. 이같은 조건 조정 이후 삼성SDS가 사업 참여를 공식화했다. 삼성SDS를 주관기관으로 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여한 컨소시엄이 구성됐으며 해당 컨소시엄이 단독으로 입찰에 참여했다. 정부가 복수 클라우드 서비스 제공기업(CSP)이 참여한 컨소시엄에 가점을 부여하는 평가 구조를 적용하면서 국내 주요 클라우드 기업과 통신사가 함께 참여하는 형태로 사업 제안이 이뤄졌다. 삼성SDS 컨소시엄은 이번 우선협상대상자 선정 전부터 사업 준비 작업을 병행해 왔다. 삼성SDS는 SPC 설립을 위한 전담팀을 구성하고 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 진행했다. 컨소시엄 참여사들은 지난 1월 전남 해남 솔라시도 부지를 직접 방문해 전력·통신 등 인프라 여건을 점검하는 등 사업 추진을 위한 준비 작업도 이어갔다. 금융심사와 우선협상대상자 선정이 마무리되면 실시협약 체결과 SPC 설립, 본격적인 공사 준비로 곧바로 넘어가기 위한 사전 포석으로 풀이된다. 컨소시엄 대표사인 삼성SDS는 전체 사업 계획 수립과 인프라 구축·운영을 총괄할 예정이다. 참여 기업들은 통신 서비스, 데이터 관리, AI 서비스 등 각자 역할을 나눠 맡는 구조다. 정부 입장에서도 단일 사업자보다 복수 기업이 참여하는 컨소시엄 형태를 통해 클라우드와 통신, 반도체, 지역 인프라 역량을 한데 묶는 방식이 국가 AI 인프라 구축에 더 적합하다고 판단한 것으로 해석된다. 남은 과제는 속도다. 정부와 정책금융기관, 삼성SDS 컨소시엄은 앞으로 SPC 이사회 구성과 민·관 권리·의무 관계, 출자와 대출의 세부 조건 등을 구체화한 뒤 실시협약을 체결하게 된다. 이후 최종 사업자 확정과 함께 착공 준비에 들어가야 하는데, 이미 일정이 당초 계획보다 늦어진 만큼 향후 절차를 얼마나 압축적으로 진행하느냐가 2028년 구축 완료 목표 달성의 관건이 될 전망이다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "AI 고속도로의 핵심 기반 시설이자 AI 생태계 성장의 플랫폼인 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "2028년 이내에 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통해 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다. 삼성SDS 관계자는 "우선협상대상자로 선정된 만큼 컨소시엄 참여사들과 함께 사업 준비를 이어가며 국가AI컴퓨팅센터 구축을 차질 없이 추진하겠다"고 밝혔다.

2026.03.10 17:13한정호 기자

"대화하는 BI"…엠클라우드브리지, 'Ai 365 데이터 에이전트'로 시장 공략

엠클라우드브리지가 인공지능(AI) 대화형 데이터 분석 에이전트를 앞세워 고객 확보에 나섰다. 엠클라우드브리지는 'Ai 365 데이터 에이전트' 중심으로 AI·비즈니스 인텔리전스(BI) 시장을 확대한다고 10일 밝혔다. Ai 365 데이터 에이전트는 자연어 기반 데이터 분석과 생성형 BI 기능을 결합한 분석 에이전트 플랫폼이다. 기업 데이터 환경 위에서 자연어 분석과 설명형 인사이트를 제공한다. 이 에이전트는 업무 자동화 기능을 결합해 대화형 분석 체계로 전환하도록 돕는 것이 특징이다. 엠클라우드브리지는 솔루션과 교육·컨설팅 역량을 결합해 기업 BI 환경을 단계적으로 AI·BI 체계로 고도화할 계획이다. 최근 BI와 데이터 분석 시장은 정적 대시보드와 수동 리포트 중심 구조에서 벗어나고 있다. 생성형 AI와 증강 분석 기술이 결합하면서 자연어 질의 기반 데이터 분석 환경으로 빠르게 이동하는 흐름이다. 글로벌 리서치 기관들도 에이전트 기반 AI가 확산하면서 데이터 분석 과정도 자동화 중심 구조로 바뀔 것으로 보고 있다. Ai 365 데이터 에이전트는 다양한 데이터 소스를 연결하는 분석 플랫폼으로 설계됐다. 마이크로소프트 패브릭, 데이터브릭스, 스노우플레이크, 애저, 온프레미스 데이터베이스, 파일 저장소, 업무 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 여러 데이터 소스를 연결한다. 이를 통해 자연어 질의만으로 데이터 조회부터 분석, 시각화, 인사이트 도출까지 한 번에 수행한다. 사용자는 대시보드를 직접 찾지 않아도 자연어 질문과 추가 질의를 반복하며 원하는 수준까지 분석을 진행할 수 있다. 텍스트 투 SQL과 검색증강생성(RAG)을 활용해 다양한 데이터 소스 관련 질의를 자동 생성하고 표, 차트, 요약 리포트 형태로 결과를 제공한다. 분석 후 실행 단계까지 연결하는 에이전틱 AI 구조도 적용됐다. 데이터 수집, 정제, 분석, 요약, 보고서 작성, 알림, 업무 자동화 등 여러 과정을 AI 에이전트가 역할을 나눠 처리한다. 파워 오토메이트와 연계해 재고 임계치 이하 품목을 자동으로 확인하고 담당자에게 알림과 승인 요청을 보내는 작업도 자연어 한 번으로 실행할 수 있다. 도메인 특화 분석 기능도 포함됐다. 영업, 재무, 제조, 인사 등 영역별 버티컬 AI 에이전트가 탑재돼 현업 사용자가 익숙한 용어와 지표 체계로 분석 결과를 제공한다. 핵심성과지표(KPI) 모니터링, 추세 분석, 이상 징후, 탐지 주요 원인, 후보 제시, 시나리오 영향 분석, 후속 조치 추천까지 지원한다. 이혁재 엠클라우드브리지 대표는 "최근 BI 환경은 단순히 지표를 시각화하는 수준을 넘어 사용자와 데이터가 질문과 응답을 주고받는 AI 데이터 분석과 생성형 BI 기반 대화형 분석 체계로 발전하고 있다"며 "우리는 Ai 365 데이터 에이전트 중심으로 이러한 변화에 선제적으로 대응해 고객사의 기존 데이터·BI 인프라를 차세대 환경으로 업그레이드하는 데 주력하고 있다"고 밝혔다.

2026.03.10 10:37김미정 기자

[기고] AI, 조직의 사일로를 허물 것인가 더 공고히 할 것인가

오늘날 기업 경영 환경에서 가장 주목받는 화두는 단연 인공지능(AI)이다. 기업의 모든 대내외 접점에서 AI 도입은 빠지지 않는 의제가 됐다. 그러나 정작 중요한 질문은 그 다음이다. AI를 어디에 적용할 것인가가 아니라, 어떤 구조 위에 설계할 것인가에 대한 고민이다. 많은 기업이 영업과 마케팅, 고객 서비스 등 개별 기능 단위에서 AI를 빠르게 도입하고 있다. 고객 응대 챗봇, 개인 맞춤형 추천, 수익 예측 모델은 이미 보편화됐다. 이러한 시도는 응답 속도 개선, 전환율 상승, 수작업 감소 등 가시적인 성과로 이어진다. 실제로 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)의 'AI 현황(State of AI)' 연구에 따르면 AI를 도입한 기업 다수가 특정 부서 단위에서 의미 있는 생산성 향상을 달성한 것으로 나타났다. 문제는 이러한 성과가 조직 전체의 경쟁력으로 확장되지 못하는 경우가 적지 않다는 점이다. 많은 기업의 AI 도입은 아직 전사적 통합이 아닌 '개별 최적화' 단계에 머물러 있다. 시장조사업체 가트너는 기업 AI 자원 중 상당 부분이 유사한 목적의 도구에 중복 사용되고 있다고 지적한다. IDC 또한 AI의 중복 도입과 초기 비용 과소 산정으로 인해 기업의 실제 지출이 예상보다 크게 증가하고 있다고 분석한다. 비용 절감과 효율화를 기대하며 도입한 AI가 오히려 복잡성과 비용을 증폭시키는 역설이 발생하는 것이다. AI가 새로운 사일로(Silo)를 만들어내는 것은 아니다. 그러나 기존에 존재하던 사일로를 더욱 공고히 할 가능성은 충분하다. 예를 들어 영업 부서에서 도출한 수익성 극대화 전략이 실제 생산 환경이나 공급망 상황을 반영하지 못한다면 AI를 통해 얻는 인사이트는 부분적인 성과에 그칠 수밖에 없다. 마케팅 팀이 제안한 판촉 전략이 기업의 브랜드 철학이나 재무 기준과 어긋날 경우, 일관된 고객 경험을 설계하기는 어렵다. 기능 단위의 최적화가 전사적 최적화를 보장하지는 않는다. 이러한 단절은 특히 비즈니스의 전 과정에서 뚜렷하게 드러난다. 각 시스템에 개별적으로 배치된 AI가 서로 다른 데이터와 맥락을 기반으로 판단한다면, 견적 수정과 청구 분쟁이 반복되고 승인 지연이 발생한다. 한 글로벌 조사에 따르면 제조 기업의 88%가 지연된 견적 프로세스로 인해 실제 거래 손실을 경험한 적이 있다고 응답했다. 개별 부서에서는 효율이 개선됐다고 평가할 수 있지만, 기업 전체 관점에서는 오히려 손실이 확대될 수 있다는 의미다. 반면 영업 및 서비스, 운영, 재무 등 핵심 부서가 동일한 데이터 맥락을 공유하는 환경에서는 AI의 역할이 달라진다. 견적은 실시간 공급 상황과 마진 규칙을 반영해 자동으로 검증되고 갱신 조건은 실제 계약 정보와 정합성을 유지하며 매출 예측은 기업이 달성 가능한 범위 내에서 산출된다. 이때 AI는 사후적으로 문제를 보완하는 도구가 아니라 실행 리스크를 사전에 차단하는 예방적 인프라로 기능한다. 높은 AI 성과를 창출하기 위해 엔드투엔드 워크플로우 재설계가 필요하다. 이는 단순히 기존 업무에 AI를 덧붙이는 접근이 아니라, 프로세스 전반을 재구성하는 전략을 의미한다. 기술 도입에 그치지 않고 아키텍처와 운영 모델을 함께 재정렬해야 한다는 제언이다. 물론 많은 기업이 통합의 복잡성을 우려한다. 그러나 분절된 AI 환경을 유지하는 비용과 위험은 시간이 지날수록 더 커진다. 공유 데이터 모델과 일관된 보안 및 거버넌스 체계 위에서 AI를 운영할 때 비로소 조직은 동일한 기준에 기반한 의사결정을 내릴 수 있다. 영업, 운영, 재무가 서로 다른 숫자를 바라보는 구조에서는 아무리 정교한 AI라도 근본적인 문제를 해결하기 어렵다. 결국 AI 전략은 기업의 조직 구조와 운영 철학을 그대로 반영한다. 사일로 안에서 속도를 높이는 데 머물 것인지, 아니면 전사적 통합 플랫폼에 내재화된 AI로 구조적 혁신을 이룰 것인지는 각 기업의 선택에 달려 있다. 앞서가는 조직은 AI를 개별 생산성 도구로 소비하지 않는다. 대신 이를 기업 전반을 연결하는 오케스트레이션 계층으로 활용해, 문제에 대응하는 조직에서 문제를 예방하는 조직으로 전환한다. AI는 만능 해결책이 아니다. 데이터와 구조, 접근 권한이 분절돼 있다면 그 한계 또한 분명히 드러난다. 그러나 통합된 기반 위에 설계된다면 AI는 조직의 사일로를 강화하는 기술이 아니라, 이를 허무는 촉매로 작용할 수 있다. AI의 진정한 가치는 속도가 아니라 연결성에 있다.

2026.03.09 17:24김태완 컬럼니스트

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