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[AI 리더스] 스노우플레이크 "미·중 데이터 표준 경쟁…한국도 설계 나서야"

미국과 중국 인공지능(AI) 패권 경쟁이 모델을 넘어 데이터 의미와 활용 규칙을 정하는 표준 경쟁으로 번지고 있다. 중국이 정부 주도로 자국 표준을 빠르게 확산하는 사이 미국 민간 기업들은 오픈소스와 글로벌 합의를 내세워 개방형 표준 구축에 나섰다. 이런 흐름 속에서 개방형 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)'가 주목받고 있다. 아파치 오시는 AI 에이전트와 비즈니스인텔리전스(BI)·데이터 플랫폼이 비즈니스 데이터 의미를 똑같이 이해할 수 있게 돕는 개방형 시맨틱 데이터 표준이다. 이 프로젝트는 기업마다 다른 매출·고객·할인·이탈률 등 수치 정의와 계산 방식, 데이터 간 관계를 YAML·JSON 기반 공통 형식으로 표현한다. AI 에이전트와 BI 도구, 쿼리 엔진은 이 정의를 읽어 같은 지표를 동일한 방식으로 계산한다. 현재 아파치 소프트웨어 재단의 인큐베이팅 프로젝트로 운영되고 있으며, 명세와 소스코드는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 아파치 오시는 스노우플레이크를 비롯한 데이터빌드툴(dbt), 세일즈포스 등 민간 IT 기업이 추진하는 '오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange)'에서 출발했다. 현재 아파치 소프트웨어 재단으로 이관돼 특정 기업이 아닌 글로벌 커뮤니티가 프로젝트 기술적 방향과 명세를 결정한다. 현재 51개 북미 기업·기관이 관련 조직에서 활동하고 있다. 프로젝트 초창기 멤버인 조쉬 클라 스노우플레이크 제품관리 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "재단 목표는 다양한 데이터 시스템과 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 정의를 활용하도록 하는 것"이라며 "기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터의 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "한국 기업 또한 완성된 표준만 수용하는 데 그치지 않아야 한다"며 "데이터 초기 설계 단계부터 참여해 한국 산업 요구를 반영해야 할 것"이라고 덧붙였다. 플랫폼마다 다른 데이터 정의…아파치 오시로 통일 클라 디렉터는 AI 에이전트와 모델이 기업 데이터를 제대로 분석하려면 실질적인 비즈니스 용어 의미부터 제대로 이해해야 한다고 주장했다. 예를 들어 기업이 AI에 '이번 달 매출을 알려달라'고 요청하더라도 명확한 답을 바로 내놓기 어렵다. AI가 매출을 계산할 때 세금을 제외할지, 할인을 적용할지, 사업부마다 다른 기준을 사용할지에 따라 결과가 달라져서다. 클라 디렉터는 "AI가 정확한 답을 내놓으려면 '월간 매출'이라는 용어뿐 아니라 이를 계산하는 공식도 알아야 한다"며 "매출을 합산하고 세금을 제외한 뒤 할인을 적용한다는 규칙이 명확하게 정의돼야 올바른 데이터베이스(DB) 쿼리를 작성할 수 있다"고 설명했다. 문제는 기업 데이터와 계산 규칙이 시스템 하나에만 있지 않다는 점이다. 기업은 데이터 플랫폼과 BI, 분석 애플리케이션 등 여러 솔루션을 동시에 사용하고 있다. 각 솔루션은 매출이나 비즈니스 데이터를 서로 다른 언어와 형식으로 정의한다. 이에 한 플랫폼에서 작성한 데이터 정의를 다른 플랫폼에서 사용하려면, 같은 내용을 다시 작성하거나 별도 변환 작업을 거쳐야 한다. 클라 디렉터는 "아파치 오시는 서로 다른 솔루션 내 데이터 의미와 계산 규칙을 공유할 수 있는 공통 형식을 제공한다"며 "기존 데이터 사전이나 시맨틱 레이어를 없애는 것이 아니라 각 시스템에 흩어진 정의를 서로 연결하는 공통 번역 규칙 역할을 하는 것"이라고 강조했다. 클라 디렉터는 아파치 오시를 통해 정의한 비즈니스 용어와 지표를 다른 플랫폼에서도 동일하게 활용할 수 있다고 말했다. 예를 들어 기업이 스노우플레이크에서 정의한 매출 지표를 다른 공급업체 솔루션으로 옮길 때 아파치 오시 변환기가 두 형식 사이를 연결한다. 기업은 기존 지표와 계산 규칙을 처음부터 다시 만들지 않고 다른 솔루션으로 이전할 수 있다. 클라 디렉터는 "기업은 특정 공급업체의 독자적인 시맨틱 형식에 묶이지 않고 필요에 따라 데이터·BI 솔루션을 교체하거나 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 의미와 비즈니스 로직이 플랫폼을 따라 이동할 수 있어 특정 제품에 대한 락인(lock-in) 효과도 줄일 수 있다"고 강조했다. 현재 아파치 오시 프로젝트는 오시 형식으로 작성된 데이터 정의를 dbt와 데이터브릭스, 스노우플레이크, 태블로 등이 읽을 수 있는 형식으로 바꾸는 변환기를 개발하고 있다. 기업은 매출과 고객 같은 데이터 의미와 계산 방식을 오시 형식으로 한 번만 정의한 뒤 여러 솔루션에서 동일하게 활용할 수 있다. 상반된 미중 데이터 체계, 주변국 부담…"한국도 참여해야" 클라 디렉터는 중국 정부 주도 표준과 북미 민간 기업 중심의 오픈소스·커뮤니티 주도 표준이 서로 다른 장단점을 갖는다고 봤다. 정부 주도 방식은 정책을 조율하고 국내 시장에 표준을 빠르게 확산하는 데 유리하지만, 오픈소스 방식은 특정 국가나 시장에 얽매이지 않는다는 설명이다. 그는 "정부가 특정 기술을 표준으로 선언하면 국내에서 이를 의무화하고 시장 전체에 빠르게 적용할 수 있다"며 "커뮤니티 주도 방식은 여러 국가와 기업이 설계 과정에 참여할 수 있어 글로벌 표준으로 발전할 가능성이 크다"고 분석했다. 클라 디렉터는 커뮤니티 방식에도 한계는 있다는 점을 인정했다. 여러 기업과 개발자가 의견을 모아 표준을 만들기 때문에 한 정부나 기업이 독자적으로 결정하는 방식보다 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그는 "여러 기업이 합의해 표준을 만들면 의사결정에 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "고객들은 특정 공급업체가 통제하지 않고 어느 플랫폼에서나 사용할 수 있는 글로벌 표준을 원한다"고 말했다. 클라 디렉터는 미국과 중국이 서로 다른 AI 데이터 표준을 구축하면 향후 한국과 일본 등 주변국 기업 부담이 커질 수 있다는 점에 동의했다. 두 시장에서 사업하려면 양쪽 표준을 모두 지원해야 하고, 한쪽 표준만 채택하면 다른 시장에서 사업 기회를 놓칠 수 있어서다. 클라 디렉터는 "표준이 진정한 글로벌 기준으로 받아들여지지 않으면 다른 국가와 기업은 복수 표준을 적용해야 할 수 있다"며 "특정 국가 기준이라는 인식이 강해지면 글로벌 AI 생태계가 여러 진영으로 분리될 수 있다"고 지적했다. 그는 앞으로 한국 기업도 완성된 표준 규격을 받아들이는 데만 그쳐선 안 된다고 봤다. 지금부터라도 표준 설계 과정에 직접 참여할 필요가 있다는 설명이다. 그동안 아파치 오시 프로젝트에 한국 기업은 포함되지 않았다. 프로젝트 초기 협력 대상이 북미에 기반을 둔 데이터·BI 공급업체로만 구성돼서다. 클라 디렉터는 아파치 오시 적용 범위가 소프트웨어(SW) 공급업체에서 금융과 제조, 소매 등으로 확대되면 한국 기업 참여 필요성도 커질 것으로 내다봤다. 산업과 시장마다 사용하는 지표와 비즈니스 데이터 구조가 다르기 때문이다. 그는 "한국 산업을 잘 아는 기업이 오시에 참여해 국내 소매기업 매출과 고객 지표를 어떤 방식으로 정의할지, 제조기업 데이터 관계를 오시 명세에 어떻게 표현할지를 제대로 결정할 수 있다"며 "초기 단계부터 의견을 내야 국내 산업 데이터 구조와 비즈니스 용어를 글로벌 표준에 반영할 수 있다"고 주장했다. 그러면서 "완성된 표준을 도입하는 것과 표준을 만드는 과정에 참여하는 것은 엄연히 다르다"며 "한국 기업이 지금 참여하지 않으면 다른 국가와 기업이 만든 데이터 정의를 나중에 그대로 수용해야 할 수도 있을 것"이라고 전망했다. "데이터 정의·실행 연결 강화…오시 생태계 확장 목표" 아파치 오시의 다음 목표는 기업이 한 번 정의한 데이터 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 옮기고 실행할 수 있는 개방형 시맨틱 데이터 생태계를 완성하는 것이다. 이를 위해 오시는 우선 명세가 표현할 수 있는 데이터 범위를 넓힐 방침이다. 공급업체마다 시맨틱 모델에서 사용하는 개념과 기능이 다른 만큼 이를 폭 넓게 수용할 수 있도록 명세를 더욱 포괄적으로 발전시킬 계획이다. 오시 형식을 지원하는 데이터·BI 플랫폼과 변환기도 확대한다. 더 많은 공급업체가 오시 형식을 읽고 쓸 수 있어야 기업이 동일한 데이터 정의를 여러 시스템에서 활용하고 특정 플랫폼에 대한 종속도 줄일 수 있기 때문이다. 클라 디렉터는 오시로 정의한 데이터 의미를 실제 분석에 사용할 수 있도록 공개 오픈소스 시맨틱 쿼리 언어를 개발하는 것도 주요 목표로 제시했다. 현재는 오시의 의미 체계를 실행하려면 이를 스노우플레이크와 데이터브릭스, dbt 등의 플랫폼에 배포해야 한다. 그는 "아파치 폴라리스와 아파치 아이스버그 등 다른 아파치 프로젝트와의 통합도 추진할 것"이라며 "개방형 데이터 카탈로그부터 데이터의 의미를 정의하는 시맨틱 형식까지 하나의 오픈 데이터 스택으로 연결할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 14:32김미정 기자

AIDC가 단순 임대업?..."AI 수출 국가전략자산 인프라"

대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 가운데 한 축인 AI 데이터센터를 두고 민간 투자 촉진을 위해 세액공제 대상에 포함시켜야 한다는 기업들 건의가 쏟아졌다. 현행 조세특례법상 AI 데이터센터가 단순 부동산 임대업으로 분류돼, AI 시대의 심장으로 꼽히는 컴퓨팅 인프라 투자에 자칫 더욱 큰 부담이 실릴 수 있다는 이유에서다. 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장과 한준호, 황정아 등 더불어민주당 과방위원이 16일 개최한 국회 정책 토론회에서 AI 인프라 투자 촉진을 위해 데이터센터를 임대업으로 분류하는 조세특례법의 현행 제도를 개선해야 한다는 의견이 제시됐다. 윤성은 SK텔레콤 AI정책연구원장은 “과거의 데이터센터는 단순히 정보를 저장하고 필요할 때 쓰는 국내 내수 기반의 스토리지 역할을 했다면 AI 데이터센터 글로벌로 수출 역할을 맡는 팩토리로 쓰이고 지능을 만들어 수출하는 산업의 주축”이라고 설명했다. 그러면서 “(우리나라는) AI를 수입해 소비하는 국가에서 AI를 생산해 수출하는 국가로 나아가는 길목에 들어섰다”면서 “미토스 사례를 보면 미국이 우방국에도 제한하는 상황으로 고민이 깊어지는데, AI 선도국에서 자국 기업 경쟁 우위를 확보하거나 경제적, 외교적 압박을 위해 갑자기 활용을 제한한다면 AI 이전으로 돌아가는 위협이 될 수 있다”고 우려했다. 윤 원장은 또 “과거 아시아의 '금융 허브'는 홍콩과 싱가포르였는데 'AI 허브'는 한국이 맡게 될 것”이라며 “메가프로젝트에서 발표됐듯이 SK텔레콤은 2029년에 5GW 규모 AI 데이터센터를 오픈하고 2035년까지 10GW를 확충해 명실공히 아시아의 허브가 될 것”이라고 강조했다. 이어 “AI 아시아 허브로서 미국 빅테크의 아시아태평양 지역의 주요 데이터와 연산을 한국이 갖게 되면 그 어떤 안보 동맹보다 효과가 있는 국가전략 안보 자산의 가치가 있을 것”이라며 “15GW의 하이퍼스케일은 빅테크를 전제하는 사업의 규모고, 법제도적인 지원이 필요한데 현행 제도상 임대업으로 해석돼 세액공제에서 배제되고 있다”고 밝혔다. 배성준 네이버클라우드 퍼블릭DX전략이사 역시 “AI 인프라 구축에 대한 투자세액공제율이 대기업의 경우 15%인데 공제율을 상향되길 바란다”며 “임대업에 해당하면 투자세액공제를 받을 수 없는데 고려해야 할 부분”이라고 했다. 토론회를 연 국회는 이처럼 현장에서 나오는 의견에 귀를 기울인다는 방침이다. 송기헌 과방위원장은 “전반기 과방위에서 이뤄진 논의에서 다음 단계로 넘어가는 스텝이 필요하다”면서 향후 주요 현안을 살피겠다는 뜻을 시사했다. 황정아 의원은 과학기술정보통신부 중심으로 이뤄지는 메가프로젝트 관련 TF 활동과 민간 중심의 얼라이언스 논의에 힘을 싣겠다고 했다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 “(메가프로젝트 범부처) TF는 각 부처 국장급 실무진이 월 1회 회의를 원칙으로 하는데 필요사항이 있으면 수시로 모여 문제 해결 중심으로 논의 장을 가질 것”이라며 “곧 출범할 얼라이언스은 3개 분과로 현장의 건의 사항을 모아 정리하는 역할을 맡게 된다”고 말했다.

2026.07.16 17:51박수형 기자

AIDC 메가프로젝트 지원 '범부처 종합 지원 TF' 출범

과학기술정보통신부가 부처 간 경계를 허물고 3대 메가프로젝트 가운데 AI 데이터센터를 전방위적으로 지원하는 범부처 종합 지원 TF를 가동한다고 14일 밝혔다. 이날 김경만 과기정통부 인공지능정책실장 주재로 관계부처와 TF 첫 회의를 열어 AI 데이터센터 메가프로젝트가 완수될 수 있도록 필요한 지원과 협력 방안을 종합적으로 점검하고 논의했다. TF는 산업통상부, 기후에너지부, 국토교통부, 금융위원회 등 관계 부처간 협력과 논의를 바탕으로 대규모 AI 데이터센터 구축과 운영에 필요한 적기 부지 확보, 안정적 전력과 용수 공급, 소재부품장비 경쟁력 강화, 대규모 금융 투자유치 등을 전폭적으로 지원하게 된다. 아울러 월 1회 정기적인 협의체로 운영될 계획이며, 민간의 애로사항 등 현안 상황에 유연하게 대처하기 위해 '수시 현안 점검' 회의도 병행할 예정이다. 전담지원단을 통해 AI 데이터센터 구축과 운영 현장의 어려움을 해결하는 창구로 활용하고, AI 데이터센터 얼라이언스를 구성해 국내 수요 공급기업 간의 협력체계도 함께 갖춰나갈 계획이다. 김경만 실장은 “민간 투자 진행 상황을 긴밀히 점검하고, 부처 간 상시 소통 체계를 기반으로 AI 데이터센터 메가프로젝트가 차질 없이 이행될 수 있도록 전례 없는 지원을 통해 끝까지 챙겨나가겠다”고 말했다.

2026.07.14 16:13박수형 기자

반도체 생산능력·AIDC 확충..."피지컬AI, 국가전략산업으로"

정부가 잠재성장률 반등을 위해 반도체·AI데이터센터·피지컬AI 등 3대 메가프로젝트 중심으로 글로벌 초격차 성장동력을 마련한다. 정부는 관계부처 합동으로 14일 열린 국무회의에 이같은 내용의 2026년 하반기 경제성장전략을 논의했다. 3대 메가프로젝트를 준심으로 글로벌 격차를 유지하는 동시에 5극3특, 지방우대 등을 통한 지방주도 성장으로 잠재성장률 반등을 구현한다는 방침이다. K-반도체 성공 신화 완성 먼저 메모리반도체 생산능력을 확 늘린다. 용인과 평택의 수도권 팹을 조기에 완공해 5년 내 메모리반도체 생산능력을 2배로 늘리고, 서남권 반도페 팹 4기 구축에 총 800조원을 투자한다. 충청권은 천안과 온양에 HBM 팹 건설에 156조원을 투자해 패키징 거점으로 키운다. 영남권은 기존 산업 기반을 활용해 차세대 반도체와 소부장 혁신 거점으로 육성한다. 반도체 초격차 기술 확보를 위해 연구개발(R&D) 지원도 늘린다. 2032년까지 HBM 이후의 고성능 저전력 메모리 개발 지원에 2000억원, 2031년까지 데이터센터용 NPU 개발에 7000억원, 2030년까지 미래차와 로봇 등에 특화된 NPU 개발에 1조 3000억원의 R&D 투자에 나선다. 또 SiC 전력반도체 고도화와 질화갈륨 등 차세대 소자 개발에 2032년까지 5000억원, 첨단 패키징 실증 지원에 2031년까지 4000억원을 투입한다. 반도체 특성화대학원은 30개로 늘리고 반도체 아카데미도 6곳으로 확대해 반도체 인력을 육성한다. 또 GIST 내에 설치되는 Arm스쿨로 반도체 인력 10만명 양성에 속도를 낸다. 반도체산업경쟁력강화 특별회계를 신설하며 1조 7000억원 규모의 국민성장펀드 등 정책금융 지원에 나서고 전력반도체에 국가전략기술 투자세액공제에 나선다. AIDC로 데이터 경제 활성화 8.4GW급 AI 데이터센터 구축에 투자유치를 포함해 550조원을 쏟아부어 2028년 상반기 내에 착공해 2029년부터 단계적 운영에 나선다. SK그룹이 울산에서 1GW를 시작으로 권역별로 4GW 규모 추가를 검토하고 GS는 동해에 2.4GW, 네이버는 세종을 비롯한 지역에 1GW급 규모의 AI 데이터센터를 꾸린다. AI 데이터센터에 쓰이는 기술과 장비를 국산화해 내년부터 국가 전략산업화를 추진하고, AI 데이터센터 특별법에 따라 클러스터를 지정해 전후방 산업 육성 거점을 세운다. 첨단 GPU 약 5만장을 차질없이 확보해 국가 AI 프로젝트에 투입할 수 있도록 올해 하반기부터 내년 배분계획을 수립한다. 올해 3분기에 국가 AI컴퓨팅센터 착송에 나서고, 올 하반기에 슈퍼컴퓨터 6호기 운영도 개시한다. 국제기구와 업무협약을 체결해 AI 기능을 집적하는 AI 허브를 조성하고 5개 다자개발은행 AI 협력센터를 유치해 시그니처 AI 프로젝트 발굴도 지원한다. 아울러 국가데이터기본법을 제정해 국가제이터 표준화와 데이터 확보 활용 플랫품을 구축하고, 공공과 민간의 AI 학습용 데이터 통합제공시스템을 마련한다. 이밖에 저작물 학습데이터 거래 활성화 방안, 개인정보 포함 데이터의 활용 혁신방안을 마련해 AI 데이터 활용 활성화에 나선다. 피지컬AI 국가전략산업 육성 피지컬AI 글로벌 1강 도약을 위해 범부처 피지컬 AI 데이터 집적과 활요을 위한 데이터라이브러리를 내년부터 구축해 합성 실데이터 관리체계를 구축한다. 물리세계를 인식 및 판단하고, 자율 동작하는 피지컬AI 구현을 위한 범용 월드모델과 로봇 파운데이션 모델 개발에 집중한다. 제조, 돌봄, 농업 등의 분야에서 피지컬AI 적용 수요를 발굴하고 핵심기술에 대한 대규모 실증 프로젝트를 추진한다. 피지컬AI 7대 선도 분야로 ▲AI팩토리 ▲AI로봇 ▲AI자동차 ▲AI선박 ▲AI가전 ▲AI드론 ▲AI반도체 등의 지원을 확대한다. AI로봇 분야는 특히 글로벌 3강 목표를 세우고 2028년 상용화 목표로 10대 산업 특화 AI 로봇을 개발해 연간 1000개 현장 보급에 나선다. 액추에이터, 로봇손, 센서 등 3대 취약부품을 위한 전용 R&D를 신설하고 내년부터 로봇 행동데이터 수집과 실증을 위한 산업 특화 데이터 팩토리와 피지컬AI 트레이닝 센터를 구축한다. 새만금 지역에는 로봇파운드리, 대경권에는 실증 테스트필드와 차 부품 업체의 로봇산업 전환 지원으로 지역 중심의 양산체계를 갖춘다. 내년 하반기에는 AI 민생 10대 프로젝트를 순차적으로 개시하고 이에 앞서 국민이 체감할 수 있는 공공 AX 서비스 현장 실증 추진에 600억원을 투입한다. AI 민주정부 실현을 위한 3대 분야 30대 핵심과제를 추진하고 '공공 AI 사업지원센터'를 통해 사업 전과정을 지원한다. '모두의 AI'는 연내 출시한다. 공공과 민간의 먀 교육 콘텐츠를 연계한 AI 교육 통합포털과 온오프라인 AI 실습환경도 연내 운영한다. 내년 말까지 생애주기와 계층별 맞춤형 AI 교육을 지원하고 전국민 AI 경진대회로 AI 활용문화 확산에 집중한다. 이밖에 AI에 따른 보안 위협에 대응해 보안 특화 독자 파운데이션 모델을 개발하고 제로트러스트 확산을 지원한다. 또 양자내성암호 중심의 방어체계를 확립한다.

2026.07.14 14:53박수형 기자

당정청, 반도체 추가 세수로 '미래대응기금' 만든다

더불어민주당과 정부, 청와대는 5일 고위당정협의회를 열고 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 활용해 '미래대응기금' 신설을 추진하기로 했다. 또 이를 미래 세대를 위한 투자와 양극화 대응 재원으로 사용하기로 했다. 아울러 메모리 초격차 확보를 위한 차세대 반도체 육성 및 AI 데이터센터 구축 등 3대 메가프로젝트에 국가적 역량을 집중하기로 했다. 나아가 국민 체감도가 높은 민생경제 관련 중점 법안들을 선정해 오는 9월 정기국회 전에 조속히 처리하기로 합의했다. 미래대응기금 신설 및 추가 세수 활용 방안 강준현 민주당 수석대변인은 고위당정협의회 결과 브리핑을 통해 "당정청이 미래대응기금 신설 추진을 논의했다"면서 "추가 세수를 미래 성장 동력과 양극화 대응에 사용하겠다는 정부 입장에 당이 공감했다"고 밝혔다. 강훈식 대통령비서실장 역시 "이재명 정부가 반도체 호황 등으로 발생한 추가 세수를 허투루 쓰지 않고 미래 세대를 위한 재원으로 활용하기 위해 미래대응기금 신설을 추진할 것"이라고 언급했다. 미래대응기금의 구체적인 로드맵과 기준은 향후 당 정책위원회나 상임위 단위에서 지속적으로 논의해 구체화할 계획이다. 용어의 경우 초과 발생의 의미를 명확히 하기 위해 '초과' 대신 '추가 세수'로 정리됐다고 명시했다. 3대 메가프로젝트 국가 역량 집중 당정청은 대체불가 K-반도체 강국 실현과 메모리 분야 초격차 경쟁력 확보를 위해 생산 거점 조기 완성 및 전국 확산, 차세대 시장 선점에 총력을 기울이기로 했다. 특히 AI 데이터센터 구축에 차질이 없도록 전력·부지·인허가 등을 전폭 지원하고, AI 데이터센터와 피지컬 AI를 독보적인 수출 산업으로 육성할 계획이다. 대규모 전력 수요에 대응하기 위해 전력 인프라를 선제적으로 확충하고 용수의 안정적 공급을 위한 다중 수원 체계도 구축한다. 또한 서남권에는 생산·혁신·정주 여건이 융합된 기업형 첨단도시를 조성해 제2의 반도체 생산 거점으로 육성하며 관련 정책 수립과 예산 확보를 위해 노력하기로 했다. 당 차원에서는 프로젝트의 성공을 위해 '3대 메가 프로젝트 지원 TF'를 출범해 법안 통과 등 후속 조치를 적극 뒷받침하고, 정부 역시 관계부처와 지방정부, 국회가 원팀이 돼 기업의 대규모 투자를 적기 지원하겠다고 화답했다. 하반기 국정운영 방향 및 3분기 중점 법안 관리 하반기 국정운영은 물가 안정과 고용 개선 등 민생 체감 경기 안정에 총력을 기울이면서, 투자·수출 활성화와 국토 대전환 프로젝트를 통해 지방주도 성장 기반을 확고히 하고 청년의 성장과 자립을 지원하는 방향으로 추진된다. 당정은 조속한 성과 창출을 위해 입법 추진 상황과 시급성을 고려한 3분기 중점 추진 법안을 선정해 집중 관리하기로 했다. 현재 본회의와 상임위 등에 계류된 법안이 200개를 넘는 상황인 만큼, 부처 간 이견이 없는 법안은 신속히 조정하는 등 단계별 맞춤형 입법 지원을 통해 9월 정기국회 전 적기 입법을 위해 총력을 다한다는 방침이다.

2026.07.05 22:26백봉삼 기자

"아시아 AI인프라 허브로"...SKT, 15GW 규모 AIDC 구축 추진

SK텔레콤이 아시아 AI 인프라 허브로 도약하기 위해 최대 15GW 규모 AI 데이터센터(AIDC) 구축 추진에 나선다. AI 컴퓨팅 인프라가 국가 경쟁력을 좌우하는 환경에서 'AI 3강'이라는 정부 목표와 지역 균형 발전을 연계해 AIDC 전략을 검토한다는 방침이다. 통상 1GW급의 AI 데이터센터 구축에는 약 70조 원에 이르는 막대한 사업비가 투입된다. 사업비는 자체 투자 외에도 전략적 파트너 투자, 고객사 장기 계약, 프로젝트 파이낸싱 등을 통해 조달하게 된다. AI 컴퓨팅 인프라 공급부족 선제 대응 SK텔레콤은 이같은 대규모 사업비가 투입되는 AIDC 구축에 나선 배경으로 세계적인 공급 부족 현상을 꼽았다. 맥킨지에 따르면 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22%씩 성장하는 데 비해 공급이 따라가지 못해 2030년 미국에서만 약 15GW의 공급 부족이 발생할 전망이다. 아마존이 올해 약 2000억 달러에 이르는 대규모 자본지출(CAPEX) 계획을 발표한 것도 AI 자원 공급을 최대한 빨리 늘리기 위한 것으로 볼 수 있다. 이에 글로벌 빅테크들은 미국에 집중됐던 데이터센터 투자를 세계 각지로 확대하고 있다. 이런 상황에서 한국은 글로벌 빅테크의 AIDC 투자처로 주목받고 있다. 한국은 고대역폭 메모리(HBM) 등 AI 핵심 부품 분야에서 높은 경쟁력을 갖추고 있다. 또한 원자력과 액화천연가스(LNG)를 기반으로 한 안정적인 전력 공급 여건과 반도체 생산시설 운영을 통해 축적한 GW급 인프라 운영 역량을 보유해 AIDC 입지로서 매력도가 높다. SK텔레콤은 이러한 탄탄한 수요와 입지적 강점을 기반으로 15GW 규모의 AIDC를 구축할 계획이다. 영남권 2GW 우선 구축, 서남권 1GW 추가 구축 우선 울산에 짓고 있는 1호 AIDC를 시작으로 영남권 전체에 2GW 이상 규모의 클러스터를 구축하고, 글로벌 빅테크의 AI 인프라 수요를 한국으로 유치하는 거점으로 활용한다. 또한 서남권 1GW 추가 구축을 포함해 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 2029년부터 단계적으로 오픈하는 것을 추진할 예정이다. 초기 투자 부담과 사업 위험 최소화를 위해 수요와 투자 여건을 고려해가며 2035년에 15GW 규모의 AIDC가 순차적으로 추진될 수 있도록 확대해 나갈 계획이다. AIDC 인프라 핵심 요소는 반도체, 에너지 솔루션 그리고 데이터센터의 건설과 운용 역량이다. SK그룹은 이러한 핵심 역량을 계열사 별로 이미 확보하고 있다. 이번 AIDC 구축 프로젝트에는 각 계열사가 참여해 그룹이 보유한 풀스택 AI 인프라 역량을 총결집할 예정이다. 풀스택 역량 갖춘 SK그룹, SKT는 AI 인프라 설계자 특히 SK텔레콤은 'AI 인프라 설계자'로서 AIDC 설계 구축 운영을 총괄하는 중추적 역할을 담당하게 된다. 이미 SK텔레콤은 AIDC 사업을 적극적으로 추진해오며 엔비디아, 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 빅테크들과의 협력을 지속해 오고 있다. 현재 울산에서는 2027년 하반기 가동을 목표로 AWS와 하이퍼스케일급 AIDC를 건설 중이다. 특히 이곳은 글로벌 선도 클라우드 사업자인 AWS의 높은 기술 요구 수준을 반영해 AIDC에 특화된 냉각과 전력 시스템을 구축 중이다. 지난해 11월 'SK AI 서밋 2025'에서는 정재헌 CEO가 AI 인프라 구축 로드맵을 공개하며, 국가대표 AI 사업자로서 AI 인프라 진화를 이끌겠다고 밝힌 바 있다. 장기적으로는 글로벌 빅테크들과의 협력 확대를 모색하며, 울산 AI 데이터센터를 총 1GW 이상 규모로 확장하겠다는 청사진도 제시했다. 최근에는 엔비디아와 공동으로 차세대 AI 데이터센터로 불리는 'AI 팩토리' 운영 계획을 발표한 바 있다. SK텔레콤은 2027년 AI 팩토리 운영을 시작해 향후 GW급 규모로 확대해 나갈 예정이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 “AIDC 구축은 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선제적으로 준비하기 위한 것”이라며 “정부·산업계·지역사회와 긴밀히 협의해 대한민국이 아시아의 핵심 AI 인프라 허브로 성장하는 데 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.05 09:00박수형 기자

[현장] HPE "韓 메가 프로젝트 적극 지원"…AI 네트워크 수요 정조준

HPE가 주니퍼네트웍스 인수 이후 자율운영 인공지능(AI) 네트워크를 앞세워 한국 시장 공략에 박차를 가한다. 삼성전자·SK하이닉스가 참여하는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트' 추진에 발맞춰 컴퓨트·스토리지·네트워크를 아우르는 풀스택 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 구축을 지원한다는 목표다. 채기병 한국HPE 네트워킹 총괄 지사장은 2일 그랜드 인터콘티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 개최한 'HPE 네트워킹 데이 서울' 기자간담회에서 "HPE와 주니퍼네트웍스 통합 회사로서 자율운영 AI 네트워크 비전을 바탕으로 한국 고객의 AI 인프라 혁신을 지원하겠다"고 밝혔다. 이번 간담회는 HPE가 주니퍼네트웍스를 지난해 인수·통합한 이후 국내에서 처음 마련한 공식 행사다. 밥 프라이데이 HPE 최고AI책임자(CAIO), 카를로스 고메즈 갈리오 HPE 아시아태평양·일본 지역 최고기술책임자(CTO) 등 본사 임원과 채 지사장, 오동열 한국HPE 네트워킹 전무 등이 참석해 AI 시대 네트워크 전략과 데이터센터, 보안, 한국 시장 전략을 공유했다. "AI 시대 네트워크, 사용자 경험 관리로" HPE는 AI 시대 기술 트렌드로 자율운영 네트워크를 제시했다. 최근 생성형 AI와 에이전틱 AI 확산으로 기업 네트워크가 단순 연결 인프라를 넘어 비즈니스 운영 효율과 사용자 경험을 좌우하는 전략 자산으로 바뀌고 있다는 설명이다. 밥 프라이데이 CAIO는 "기업 고객들은 과거 네트워크 장비 관리에 집중했다면 이제는 클라이언트와 클라우드 간 사용자 경험을 관리하는 방향을 고려한다"며 "AI를 위한 네트워는 컴퓨트·스토리지·네트워크 전반 역량을 모두 갖춰야 한다"고 말했다. 그는 네트워크 자동화 방식도 바뀌고 있다고 설명했다. 과거에는 파이썬 스크립트 기반 결정론적 자동화가 중심이었다면, 이제는 AI 에이전트를 활용한 비결정론적 네트워크 운영으로 전환 중이라고 짚었다. 프라이데이 CAIO는 "기업들은 네트워크를 AI 시대 비즈니스 전략 동력으로 활용하고 있다"며 "에이전트 기반 네트워크 운영은 효율성을 높이기 위한 새로운 트렌드"라고 강조했다. AI 데이터센터, 400G·800G 넘어 1.6테라 이더넷 수요 확대 HPE는 AI 데이터센터 확산이 네트워킹 수요를 늘리고 있다고 진단했다. 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 중심 인프라에선 기존 클라우드 데이터센터와 달리, GPU 간 횡방향 트래픽이 대규모로 발생하기에 초고속·저지연 네트워크가 필수로 평가된다. 오동열 전무는 "AI 데이터센터는 기존 인프라와 완전히 다른 특성을 지닌다"며 "GPU 트래픽은 훨씬 높은 볼륨으로 발생하기에 네트워크 관점에서 400기가(G), 800G, 1.6테라까지 인터페이스 속도 확장이 요구된다"고 설명했다. 그러면서 "고객이 가장 중요하게 고려하는 것은 GPU에 작업을 줬을 때 이를 얼마나 빨리 완료하고 안정적으로 유지할 수 있느냐"라며 "GPU 네트워크를 얼마나 안정적이고 확장성 있게 구성할 수 있는지가 AI 데이터센터의 핵심 요구사항"이라고 말했다. 이 가운데 HPE는 AI 데이터센터 네트워크에서 이더넷 기반 아키텍처 수요가 커질 것으로 보고 있다. 기존 GPU 클러스터 구축에 주로 쓰였던 인피니밴드는 별도 전문 인력과 독립적인 운영 체계가 필요하지만, 이더넷은 기존 데이터센터 운영 체계와 통합하기 쉽다는 판단이다. 실제 회사는 AMD와 협력해 차세대 AI 랙 스케일 플랫폼 '헬리오스'에 이더넷 기반 네트워크를 적용하는 등 AI 데이터센터 시장에서 이더넷 중심 아키텍처 확산을 주도하고 있다. 오 전무는 "이제는 이더넷 기술로도 충분히 GPU 클러스터를 지원할 수 있고 이미 글로벌 하이퍼스케일러 환경에서 검증된 솔루션"이라며 "국내 고객들도 점점 인피니밴드보다 이더넷을 검토하는 비중이 늘고 있다"고 말했다. 이어 "AI 네트워크와 기존 레거시 인프라, GPU 서버 사이에는 여러 장벽이 존재한다"며 "우리는 '데이터센터 디렉터'와 '데이터센터 어슈어런스' 같은 솔루션을 통해 AI 애플리케이션과 GPU 클러스터를 동일한 프레임워크 안에서 운영할 수 있도록 지원한다"고 덧붙였다. 주니퍼 통합 1년…풀스택 포트폴리오로 한국 사업 확대 HPE는 주니퍼네트웍스와의 통합이 AI 네트워킹 경쟁력을 높이는 계기가 됐다고 강조했다. 현재 회사는 'HPE 아루바'와 '주니퍼 미스트' 플랫폼의 데이터 과학 역량을 결합해 자율운영 네트워크 로드맵을 통합 정렬 중인 상황이다. 이에 대해 채 지사장은 각사가 지닌 강점을 바탕으로 HPE가 접근할 수 있는 고객·파트너 영역도 확대됐다고 짚었다. 또 지난달 29일 정부가 발표한 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트와 관련해서도 적극적인 지원 의사를 밝혔다. 그는 "프로젝트에 참여하는 삼성전자와 SK하이닉스는 HPE와 HPE 네트워킹 부문의 핵심 고객"이라며 "컴퓨트·스토리지·네트워킹 측면에서 우리가 보유한 모든 솔루션을 제공할 수 있고 앞으로 공급을 확대할 계획"이라고 말했다. 이어 "앞으로의 전략 방향은 단편적인 HPE 아루바나 주니퍼 솔루션 지원을 넘어 종합 풀스택 솔루션 공급"이라며 "우리는 고객에게 필요한 전체 솔루션을 제안할 준비가 돼 있다"고 덧붙였다. 끝으로 채 지사장은 "AI 데이터센터와 국가 전략 프로젝트가 본격화되는 시점에 엣지부터 클라우드까지 아우르는 풀스택 역량을 기반으로 국내 AI 인프라 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 강조했다.

2026.07.02 15:49한정호 기자

정부 AI 데이터센터 1000조 투자 계획...산업계 환영 속 환경 관리 과제 부상

정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 반도체에 이은 국가전략산업으로 키우기 위한 초대형 투자 계획을 내놓자 산업계와 시민사회 반응이 엇갈리고 있다. 소프트웨어(SW)·피지컬AI 업계는 AI 인프라 확충과 기술주권 확보를 위한 전략적 전환점으로 평가한 반면, 환경·시민단체는 전력·용수·탄소 배출 부담에 대한 관리 원칙이 부족하다고 지적했다. 30일 업계에 따르면 정부는 전날 서울 청와대 영빈관에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체, 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 국가 성장 전략의 3대 축으로 제시했다. 정부는 2029년까지 8.4GW 규모 AIDC 구축에 550조원을 투입하고 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW 규모로 확대한다는 계획을 밝혔다. 누적 투자 규모는 1000조원 이상으로 제시됐다. 정부 구상은 AI 연산 수요 급증에 대응해 국내에 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 수도권에 집중된 데이터센터를 충청 등 비수도권으로 분산하고, AI 반도체와 클라우드 솔루션 국산화도 함께 추진한다는 내용이다. 세액공제, 국민성장펀드, 초대형 테스트랩, AIDC 얼라이언스 등을 통해 국내 클라우드·AI 반도체 기업 참여를 넓히는 방안도 포함됐다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 점을 강조했다. 대형언어모델을 개발하는 학습 인프라뿐 아니라 AI 서비스를 산업과 생활 현장에 적용하는 추론 인프라 경쟁력이 국가 AI 생태계의 핵심이 될 수 있다는 판단이다. 정부가 국산 신경망처리장치(NPU) 도입을 요청한 것도 AI 반도체와 데이터센터 수요를 국내 산업 기반으로 연결하려는 취지로 풀이된다. AI·SW 산업계는 이번 발표를 국내 기업의 AI 사업 기회 확대 계기로 받아들이고 있다. 대규모 AI 데이터센터와 초고속 네트워크, 피지컬AI가 함께 추진될 경우 클라우드, 보안, 데이터 관리, 품질관리, AI 서비스 개발 등 SW 기업이 참여할 수 있는 영역도 넓어질 수 있어서다. 인프라 구축이 해외 장비와 글로벌 클라우드 기업 중심으로 흘러가지 않도록 국내 중소 AI·SW 기업과 스타트업 참여 구조를 설계해야 한다는 요구도 나온다. 소프트웨어단체협의회는 이번 메가프로젝트가 AI 고속도로와 AI 데이터센터 등 핵심 인프라 확충을 통해 AI 데이터센터·초고속 네트워크·피지컬AI를 하나의 산업 생태계로 연결하는 미래 산업 전략이라고 평가했다. 또 정부 정책이 물리적 인프라 확충에 머무르지 않고 AI·SW 기술개발, 인재 양성, 제품·서비스 사업화, 공공·민간 수요 창출, 해외 진출 지원까지 균형 있게 확장되기를 기대한다고 밝혔다. 소단협 대표 회장사인 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 "전 세계가 사활을 건 'AI 국가 대항전'의 한복판에 서 있으며, 오직 속도전만이 살 길이라는 정부의 절박한 시대 인식에 소단협 또한 깊이 공감한다"며 "이번 메가프로젝트가 대한민국의 기술 주권을 강화하고 지역과 산업이 함께 성장하며, AI·SW 산업의 글로벌 경쟁력을 높이는 역사적 계기가 되도록 산업계 역량을 모아 최선을 다하겠다"고 밝혔다. 피지컬AI 업계도 정부 발표에 힘을 실었다. 한국피지컬AI협회는 정부가 피지컬AI를 국가 핵심 전략산업으로 공식 제시한 점에 의미를 뒀다. 또 제조, 국방, 물류, 의료, 돌봄, 건설, 농업, 에너지, 도시 인프라 등 산업 현장에서 AI가 인식·판단·행동하는 체계가 확산되려면 AI 반도체, 온디바이스 AI, 로봇, 센서, 통신, 디지털트윈, 행동데이터, AI 데이터센터가 풀스택 생태계로 연결돼야 한다고 설명했다.유태준 한국피지컬AI협회장은 "대한민국은 세계적 수준의 제조 기반, 반도체 역량, ICT 인프라, 로봇·모빌리티 산업, 조선·자동차·방산 등 주력 산업 경쟁력을 보유하고 있다"며 "이러한 강점을 피지컬AI와 결합한다면 대한민국은 글로벌 AI 경쟁에서 새로운 주도권을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다. 반면 AI 데이터센터 확대가 국가 전략산업 육성이라는 명분만으로 추진돼서는 안 된다는 주장도 나왔다. 대규모 인프라 투자가 지역 전력망과 수자원, 탄소 배출 부담으로 이어질 수 있는 만큼 공적 관리 기준을 먼저 세워야 한다고도 강조했다.특히 녹색전환연구소, 참여연대, 환경정의는 공동 성명에서 오는 2029년 8.4GW 규모 데이터센터가 들어설 경우 2035년까지 추가 온실가스 배출량이 8500만 톤에 이를 수 있다고 주장했다. 이들 단체는 정부가 전력과 용수, 부지, 규제완화 지원을 앞세우면서 기업의 재생에너지 사용 의무, 에너지·물 효율 기준, 정보 공개 등 책임 장치를 충분히 제시하지 않았다고 봤다. 전력 공급 방식에 대한 우려도 제기됐다. 시민사회는 원전과 소형모듈원전(SMR), 액화천연가스(LNG), 재생에너지 등을 함께 활용하겠다는 접근이 탄소중립 목표와 충돌할 수 있다고 지적했다. 비수도권 분산 전략 역시 지역균형발전 효과로 이어지려면 주민 수용성, 환경적 지속가능성, 지역 에너지 우선 소비 원칙이 함께 설계돼야 한다는 입장이다. 업계에선 이 같은 분위기를 두고 AI 인프라 경쟁이 산업 진흥을 넘어 전력망, 용수, 탄소 배출 관리 문제와 함께 다뤄져야 한다는 점이 드러난 것이라고 평가했다. 이에 정부가 AI 데이터센터를 국가전략산업으로 키우려면 대규모 투자 유치와 함께 전력사용효율(PUE), 물사용효율(WUE), 재생에너지 조달, 지역 인허가 기준을 제도화하는 작업도 병행돼야 할 것으로 보인다. 녹색전환연구소·참여연대·환경정의는 "AI 데이터센터의 입지와 운영을 시장에 맡기는 것이 아니라 기후와 환경, 시민에게 미치는 영향을 규율하는 제도가 필요하다"며 "재생에너지 사용 의무화, 비수도권 분산 및 지역 에너지 우선 소비, PUE·WUE 규제, 국가와 지자체 주도의 엄격한 인허가 및 공적 관리 체계를 전면 도입해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.30 12:58장유미 기자

SKT "2035년까지 15GW AI데이터센터 순차 구축"

SK텔레콤이 2029년 5기가와트(GW) 규모를 시작으로 2035년까지 총 15GW 수준의 AI 데이터센터(AIDC)를 순차적으로 구축할 계힉이라고 밝혔다. SK그룹이 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 밝힌 AIDC 구축 계획에 대해, 관련 사업을 맡고 있는 SK텔레콤은 회사 뉴스룸 홈페이지를 통해 이같이 설명했다. 15GW 규모에 대해서는 폭증하는 글로벌 AI 수요를 고려한 중장기 확장 목표로 제시됐다. 빅테크의 대규모 수요를 선점한다는 전략이다. 정부 지역 균형 발전 관제와 전력 수급, 핵심 입주사 확보 등의 요소를 고려해 AIDC 구축 지역을 선정하고 SK그룹 자체 투자 외에도 전략적 파트너 투자, 글로벌 고객의 장기 계약, 프로젝트 파이낸싱 등을 통해 구축 비용을 마련한다. 대규모 투자에 따른 수익은 AI 특화 코로케이션 사업과 AI 컴퓨팅 클라우드 사업으로 일으킨다. 회사 측은 “코로케이션 사업은 글로벌 빅테크와 국내 수요자에게 AI 인프라를 제공하는 모델로, GW급 통합 설계를 통해 경쟁력 있는 비용 구조를 확보한다”며 “AI 컴퓨팅 클라우드 사업은 GPU 등 AI 컴퓨팅 자원을 직접 제공하는 모델로, 고효율 AI 인프라를 기반으로 차별화된 경쟁력을 확보해 나갈 계획”이라고 설명했다. 이 프로젝트를 통해 한국이 AI를 소비하는 국가에서 AI 연산을 수출하는 나라가 될 것이란 비전도 제기했다. SK텔레콤은 “통합 AI 컴퓨팅 역량을 하나의 상품으로 패키지화하면, AI 인프라가 필요한 해외 국가에 수출하는 것도 가능할 것으로 기대된다”면서 “전국 어디서나 AI 컴퓨팅 자원에 즉각 접근할 수 있는 'AI 고속도로'를 구축함으로써 지역 균형 발전을 실현하는 초석이 될 것”이라고 강조했다.

2026.06.30 08:52박수형 기자

GS, 30조 AI 데이터센터 승부수…전력·건설 역량 총동원

GS그룹이 강원 동해시에 2.4GW급 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 캠퍼스를 조성한다. 최근 전담 자회사인 GS AI인프라를 세우고 사업 추진 체계를 마련한 데 이어, 발전·건설·냉각 등 그룹 역량을 결집해 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내겠다는 구상이다. 29일 정부에 따르면 GS그룹은 강원특별자치도 동해시 북평 제2산업단지에 AI 데이터센터 캠퍼스를 구축하기로 했다. 이번 사업은 총 2단계로 추진된다. GS그룹은 2028년까지 1.2GW 규모 1단계 시설을 먼저 구축하고, 2029년까지 추가로 1.2GW를 조성해 전체 2.4GW 규모 AI 데이터센터 캠퍼스를 완성한다는 목표다. 직접 투자비는 약 30조원으로 제시됐으며, GPU와 메모리 등 장비까지 포함할 경우 전체 투자 규모는 약 120조원 수준으로 추산된다. GS그룹은 AI 확산으로 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 흐름에 대응해 관련 사업을 본격화하고 있다. 이를 위해 최근 GS 산하에 GS AI인프라를 설립했다. GS AI인프라는 데이터센터 개발과 운영을 맡는 전담 법인으로, 이번 동해 AI 데이터센터 캠퍼스 사업의 핵심 추진 주체가 될 전망이다. 그룹 주요 계열사도 사업에 참여한다. GS파워, GS EPS, GS E&R 등은 민간 발전사업 경험을 바탕으로 대규모 전력 공급 역량을 제공한다. GS건설과 자이C&A, 디씨브릿지는 에포크 안양센터, 고양 마그나센터 등 데이터센터 건설·운영 경험을 활용할 예정이다. 냉각과 기술 생태계 측면에서도 그룹 차원의 협업이 이뤄진다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침 냉각 제품을 상용화한 바 있으며, GS벤처스와 GS퓨처스는 AI 관련 스타트업 투자를 통해 관련 기술 기반을 넓히고 있다. GS그룹은 전력 생산, 데이터센터 시공, 인프라 운영, 냉각 기술 등 그룹이 보유한 역량을 결합해 AI 인프라 시장에서 사업 기회를 확대한다는 계획이다. 허태수 GS 회장은 올해 초 신년사에서 AI 확산에 따라 에너지와 인프라, 운영 노하우를 갖춘 GS가 새로운 사업 기회를 확보할 수 있다고 강조한 바 있다. 또 2026년을 AI 비즈니스 성과를 가시화하는 원년으로 삼겠다는 방향도 제시했다.

2026.06.29 16:50류은주 기자

한컴, BGF그룹 AI 전환 나섰다…'소버린 에이전틱 OS' 확산

한컴이 기업 전사 데이터를 인공지능(AI) 지식 자산으로 전환하는 AI 전환(AX) 프로젝트에 나섰다. 내부 데이터를 안전하게 AI와 연결해 생산성을 높이는 '소버린 에이전틱 운영체제(OS)' 전략을 실제 현장에 적용하며 기업용 AX 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 한컴은 AI 데이터 처리 솔루션 '한컴데이터로더'와 지식 검색 솔루션 '한컴피디아'를 활용해 BGF그룹 전사 데이터를 AI가 활용할 수 있는 지식 자산 전환 프로젝트를 진행했다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 BGF그룹 내부에 축적된 게시판과 업무 문서, 첨부자료 등 정형·비정형 데이터를 AI 기반 지식 검색 체계로 연결하기 위해 추진됐다. 기업 시장에선 생성형 AI 도입이 확산되면서 내부 데이터를 활용한 AI 서비스 구축 수요가 빠르게 늘고 있다. 다만 데이터 보안과 권한 관리, 시스템 연계 등의 문제로 실제 업무 환경에 AI를 적용하는 데 어려움을 겪는 사례도 적지 않다. 이에 기업 내부 데이터를 안전하게 활용하면서 생산성을 높일 수 있는 AI 플랫폼 구축이 새로운 과제로 부상 중이다. 이번 프로젝트는 대규모 시스템통합(SI) 개발 방식이 아닌 한컴 AI 솔루션을 BGF그룹 업무 환경에 맞춰 적용하는 형태로 진행됐다. 특히 기업 AI 도입 과정에서 중요하게 꼽히는 데이터 유출 방지와 보안 요구사항을 고려해 온프레미스 환경으로 구축됐다. 또 사용자별 접근 권한과 문서 조회 범위 등 기존 보안 정책도 반영했다게 회사 측 설명이다. 국내외 대규모언어모델(LLM) 역시 업무 특성과 성능 요구에 따라 유연하게 연계할 수 있도록 설계했다. 양사 협력은 지난 2024년 8월부터 진행한 AI 개념검증(PoC)에서 시작됐다. 한컴은 BGF그룹의 업무 현장과 데이터 구조를 분석한 뒤 사내 게시판과 문서, 첨부자료에 분산된 정보를 한컴데이터로더를 통해 정제·변환하고 이를 한컴피디아 기반 검색증강생성(RAG) 체계와 연결했다. 현업 적용 가능성을 확인한 후 전사 지식 검색 시스템 구축으로 사업을 확대했다. 1차 사업 핵심은 전사 게시판 데이터와 연계된 한컴피디아 기반 지식 검색 시스템 구축이다. 한컴은 기존 데이터베이스(DB)와 문서 자료를 벡터 DB 처리에 적합한 형태로 가공했으며 HWP와 PDF, XLSX, 게시판 본문, 첨부자료 등 다양한 형식 자료를 통합 검색 대상으로 구성했다. 한컴피디아는 이를 기반으로 자연어 질의응답과 RAG 검색, AI 에이전트, 심층 검색 기능을 제공한다. 사용자 질문 의도를 파악해 여러 문서와 게시판에 흩어진 정보를 종합적으로 탐색하고 업무 맥락에 맞는 답변을 제시하는 방식이다. BGF그룹 임직원들은 복잡한 검색어 입력 대신 자연어 질문만으로 필요한 정보를 확인할 수 있게 됐다. 한컴은 이번 프로젝트를 기업용 AX 사업 확대의 발판으로 삼을 계획이다. 특히 최근 공개한 소버린 에이전틱 OS 전략과 연계해 기업 내부 데이터와 외부 AI 모델, 기존 업무 시스템을 안전하게 연결하는 AI 플랫폼 사업을 본격화한다는 구상이다. 향후에는 '한컴어시스턴트'와 연계해 문서 작성과 요약, 질의응답 등 업무 지원 기능도 확대할 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "기업이 내부 데이터를 안전하게 AI 자산으로 전환하고 활용하는 일은 이제 기업 생존과 사업 경쟁력을 좌우하는 핵심 과제로 떠올랐다"며 "BGF그룹과의 협력을 발판으로 기업용 AX 시장을 개척하는 한편, 데이터 주권과 AI 생산성을 동시에 확보하는 소버린 에이전틱 OS를 새로운 기업용 AX 표준으로 만들어가겠다"고 밝혔다.

2026.06.11 16:08한정호 기자

[컨콜종합] AX로 1분기 달린 LG CNS, 로봇·금융·해외 '전선 확대'

LG CNS가 인공지능(AI)·클라우드로 올해 1분기 실적 성장을 이끈 가운데, 데이터센터·금융·로보틱스·디지털자산까지 전선을 넓히며 'AI 전환(AX) 풀스택' 전략에 박차를 가한다. 연속 성장세를 발판으로 사업 전반을 재편하며 다음 성장 동력 확보에 나선 모습이다. LG CNS 경영진은 30일 열린 올해 1분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 주요 사업 부문 성과와 향후 전략, 시장 대응 방향을 공유했다. LG CNS는 올해 1분기 연결 기준 매출 1조 3150억원, 영업이익 942억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 8.6%, 영업이익은 19.4% 증가했다. 영업이익률은 7.2%로 전년 동기 대비 0.7%포인트 개선됐다. 그 중 AI·클라우드 사업 매출은 7654억원으로 전체 매출의 약 58%를 차지했다. AI·클라우드가 이끌었다…데이터센터·빅테크 협력 성장 기반 구축 이번 실적을 견인한 핵심 사업부문은 AI·클라우드다. 1분기 매출은 전년 동기 대비 6.7% 증가한 7654억원을 기록했다. AI·데이터 플랫폼, 에이전트 개발 사업, 클라우드 기반 AI 서비스, 매니지드 서비스(MSP) 사업이 고르게 성장한 것으로 나타났다. 데이터센터 사업도 실적을 뒷받침했다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 기반으로 삼송 데이터센터에서만 약 1조원 이상 사업을 수주했다. 회사는 이를 국내 DBO 사업 경쟁력을 입증한 사례라고 평가했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 컨퍼런스콜에서 "삼송 데이터센터 코로케이션 사업은 회사 창립 이래 최대 규모 사업"이라며 "향후 대규모 데이터센터 사업 확대에 중요한 레퍼런스를 확보했다"고 말했다. AI 플랫폼 사업은 글로벌 빅테크 협력과 함께 확대되고 있다. LG CNS는 오픈AI, 팔란티어 등과 협력을 지속 강화 중이다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급을 시작해 기업 고객을 확보했고 팔란티어와는 포워드 디플로이드 엔지니어(FDE) 전담 조직을 중심으로 AX 과제를 발굴하고 있다. 특히 팔란티어 협력은 그룹사 확산으로 이어지고 있다. LG CNS는 LG그룹 내 특정 업무 영역에서 기술검증(PoC)을 마쳤고 실제 도입 사례도 확보했다고 설명했다. 여러 그룹사와 추가 PoC도 논의 중이다. 김 부사장은 "글로벌 빅테크 기업들과 파트너십을 강화하고 엔드투엔드 AI 플랫폼인 '에이전틱웍스'를 기반으로 사업 확장에 나설 계획"이라며 "AI·클라우드·인프라 전 영역 경쟁력을 바탕으로 엔터프라이즈 AI 시장에서 선도적 입지를 공고히 하겠다"고 강조했다. 물류부터 로봇까지 확장…스마트엔지니어링, 현장형 AI로 진화 LG CNS의 스마트엔지니어링 사업도 성장세를 보였다. 1분기 매출은 2278억원으로 전년 동기 대비 10.4% 증가했다. 방산·조선·반도체·제약 등 대외 프로젝트가 확대됐고 스마트물류 북미 사업 진출도 본격화됐다. 스마트팩토리 영역에선 해당 분야 프로젝트가 매출로 전환되고 있다. 경량형 스마트팩토리 솔루션이 식품·의료·전자·소비재 등 신규 산업군에서 도입 요청이 늘어난 상황이다. 스마트물류 영역은 북미를 중심으로 해외 사업 확장에 나섰다. LG CNS는 중국 자싱 식품 공장 자동화 프로젝트를 이행 중이며 올해 미국 텍사스 식품 공장 자동화 사업을 수주해 2분기 착수를 앞두고 있다. 또 자체 모바일 셔틀 솔루션을 기반으로도 북미 시장을 공략한다. 냉장·냉동 환경에서도 안정적으로 운영 가능한 솔루션을 앞세워 식품, 콜드체인, 제조·물류 산업에서 사업 기회를 모색 중이다. 로보틱스와 피지컬 AI도 차세대 핵심축으로 주목받고 있다. LG CNS는 산업특화 로봇 파운데이션 모델(RFM), 하드웨어, 플랫폼을 결합한 풀스택 로봇 전환(RX) 서비스를 추진할 계획이다. 덱스메이트, 스킬드 AI, 컨피그 등과 협력해 휴머노이드와 사족보행 로봇 등 다양한 폼팩터를 검증하고 있다. 이준호 LG CNS 스마트물류·시티사업부장은 "스마트팩토리 영역은 ESS와 고성능 배터리 수요 확대에 따라 AI 팩토리 전환이 가속화될 것"이라며 "스마트물류 솔루션 고도화와 북미 현지 사업 역량 강화를 통해 해외 사업을 성공적으로 확대하겠다"고 밝혔다. 금융 차세대 사이클 온다…AI 입힌 IT서비스 경쟁력 강화 디지털비즈니스서비스 사업은 1분기 매출 3219억원을 기록했다. 전년 동기 대비 11.9% 증가한 수치다. 금융 계정 중심 성장, 대형 차세대 사업 이행, 신규 IT 아웃소싱(ITO) 수주 확대가 매출 증가를 이끌었다. LG CNS는 금융 IT서비스 시장에서 주요 시중은행, 인터넷전문은행, 신용카드사 차세대 시스템 구축 경험을 다수 확보했다고 밝혔다. 보험과 증권 등 금융 산업 전반에서도 대형 레퍼런스를 보유하고 있다. 최근에는 NH농협은행 차세대 프로젝트에 착수했다. 또 SC제일은행, 한국은행, 신한카드, KB국민카드, KB손해보험 등에서는 운영 아웃소싱 사업자로 안정적인 수익 기반도 확보한 것으로 평가된다. 회사 측에 따르면 금융권의 차세대 수요도 다시 커지고 있다. 다수 금융기관이 10년 이상 사용한 기존 시스템 노후화와 기술 부채 누적으로 디지털 전환 대응에 한계를 겪고 있다는 설명이다. 이에 은행·보험·증권 전반에서 코어 시스템 재구축 수요가 확대되고 있고 LG CNS는 이 시장을 적극 공략할 방침이다. 아울러 금융 대형 프로젝트에 '데브온 AIND'와 같은 자사 솔루션을 앞세워 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링을 적용한다는 목표다. 코볼(COBOL), C 등 레거시 언어를 자바로 전환하는 과정에서 AI 기술 활용 가능성이 높을 것이라는 기대다. 김홍근 LG CNS 디지털비즈니스사업부장은 "최근 금융 고객사들은 대형 프로젝트에서 AI 기술 적용을 필수 전략 요소로 인식하고 있다"며 "축적된 프로젝트 수행 역량과 도메인 전문성에 AI 기반 솔루션을 더해 금융 IT 시장을 계속 선도해 나가겠다"고 말했다. 해외·디지털자산 판 키운다…글로벌 AX 승부수 LG CNS는 향후 성장 동력으로 글로벌 사업에 방점을 찍었다. 특히 해외 금융 사업은 시스템 통합(SI) 중심보다 솔루션 기반으로 진행되는 경우가 많다는 판단 아래 자체 솔루션 확보와 현지 거점 중심 이행 체계 확산을 핵심 전략으로 삼고 있다. 회사는 국내에서 검증한 은행 코어 시스템, 소스코드 전환·테스팅 도구, 카드·보험 솔루션에 AI 네이티브 소프트웨어 엔지니어링 기술을 적용해 고도화한다는 목표다. 베트남, 인도네시아 등 글로벌 딜리버리 네트워크도 전략적 거점으로 육성한다. 현지 사업 역량 확보도 병행한다. 싱가포르, 일본, 인도네시아 등 거점에서 현지 전문가를 영입하고 있으며 인도네시아 시나르마스 그룹과 합작법인을 통한 사업 확대도 추진하고 있다. 디지털자산도 중장기 신사업으로 육성한다. LG CNS는 은행의 중앙은행 디지털화폐(CBDC) 관련 사업이 올해 매출의 상당 부분을 차지할 것으로 전망하고 있다. 여러 시중은행이 프로젝트 한강 플랫폼 기반 국고보조금 사업 대응 프로젝트를 준비하고 있어 2분기부터 관련 매출이 본격 발생할 것으로 예상된다. 스테이블코인 사업은 법·제도 정비 과정에 맞춰 컨설팅 프로젝트 중심으로 진행 중이다. 구축 사업은 제도화 이후 순차적으로 발주될 것이라는 게 LG CNS 측 예상이다. 회사는 증권형 토큰, 지갑, 커스터디, 결제 플랫폼 등으로 사업 영역을 넓힐 계획이다. 김홍근 부사장은 "해외 금융 사업은 자체 솔루션 확보와 현지 거점 중심 사업 및 이행 체계 확산을 핵심 전략으로 추진하고 있다"며 "디지털자산 전반에서도 실증 기반 사업 경험과 실행 역량을 축적해 중장기 성장 기반을 강화하겠다"고 강조했다.

2026.04.30 12:38한정호 기자

[AI는 지금] 스타게이트 '자금 경고등'…오라클 인프라 투자, 월가 부담 키운다

인공지능(AI) 수요가 빠르게 증가하면서 이를 뒷받침하기 위한 데이터센터 투자도 급속도로 확대되고 있다. 초대형 인프라 구축에 필요한 자금 규모가 커지면서 금융시장 수용 능력 역시 시험대에 오르고 있다는 평가다. 일부 프로젝트에선 자금 조달 과정에서 제약 요인이 나타나고 있다는 분석도 나온다. 25일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 오라클과 오픈AI가 추진 중인 '스타게이트' 프로젝트가 대규모 데이터센터 구축을 위한 자금 조달 과정에서 금융기관 대출 한도와 위험 관리 규정에 영향을 받고 있는 것으로 알려졌다. 스타게이트 프로젝트는 약 3000억 달러(약 443조원) 규모로 알려진 초대형 AI 인프라 구축 사업으로, 미국 내 복수 지역에 데이터센터를 조성해 AI 서비스 확장에 필요한 컴퓨팅 자원을 확보하는 것을 목표로 한다. 해당 프로젝트는 최근 AI 산업에서 나타나는 초대형 설비 투자 경쟁을 상징하는 사례로 평가된다. 업계에 따르면 주요 금융기관들은 오라클이 임차인으로 참여하는 데이터센터 건설 프로젝트에 대한 대출을 시장에 분산시키는 과정에서 일정 기간이 소요된 것으로 전해졌다. 금융기관들이 특정 기업에 대한 투자 비중을 제한하는 내부 규정에 묶이면서 대규모 자금 소화에 제약이 발생했다. 실제 일부 프로젝트 구조에도 영향을 미쳤다. 텍사스 애빌린 지역 데이터센터 확장 사업에선 오라클 대신 마이크로소프트가 임차인으로 참여하면서 자금 조달이 이뤄지기도 했다. 데이터센터 투자에서 임차인의 신용도와 금융시장 수용성이 중요한 변수로 작용하고 있다. 현재 AI 산업에선 데이터센터 구축 속도가 서비스 확장 속도를 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. 다만 전력 공급 문제, 지역 사회 수용성, 자금 조달 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하면서 인프라 확장 속도에 영향을 줄 수 있다는 분석이 나온다. 시장 조사에 따르면 글로벌 주요 기술 기업들은 2028년까지 약 3조 달러(약 4432조원) 규모 AI 투자를 계획하고 있으나, 자체 현금만으로는 전체 투자 규모의 절반 수준만 충당 가능한 것으로 추정된다. 나머지 자금은 은행 대출, 회사채, 사모 신용 등 외부 금융에 의존해야 하는 구조다. 이같은 흐름은 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자본 집약적 산업으로 전환되고 있음을 보여준다. 반도체, 전력, 부지 확보와 함께 자금 조달 능력이 인프라 확장과 직결되는 요소로 부각되고 있다. 오라클의 경우 AI 클라우드 사업 확대 과정에서 대규모 투자를 진행 중이나 일부 경쟁사 대비 재무 구조 측면에서 부담 요인이 존재하는 것으로 평가된다. 업계에선 오라클이 상대적으로 낮은 신용도와 높은 부채 부담을 안고 있는 점을 고려할 때 향후 자금 조달 과정에서 부담이 커질 수 있다는 시각도 나온다. 금융시장에선 이런 상황이 특정 기업에 국한된 문제라기보다 AI 인프라 투자 확대 과정에서 나타나는 구조적 현상으로 보고 있다. 특히 프로젝트 파이낸싱 방식으로 추진되는 데이터센터 사업의 경우 대규모 자금이 단기간에 집중되면서 금융기관의 위험 관리 기준과 충돌할 가능성이 있다는 설명이다. 다만 현재까지 주요 금융기관들은 신용도가 높은 대형 기술 기업에 대해선 비교적 안정적으로 자금을 공급하고 있다. AI 투자 전반이 위축되기보다는 프로젝트별로 자금 조달 환경에 차이가 나타나는 양상이 이어질 가능성이 제기된다. 더 빠르게 투자하는 것보다 안정적으로 자금을 조달하느냐가 핵심 변수로 평가된다. 업계 관계자는 "AI 인프라 투자는 계속 확대되고 있지만 자금 조달 구조가 점차 복잡해지고 있다"며 "금융시장 수용 범위와 투자 효율성을 동시에 고려하는 방향으로 사업 구조가 조정될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.04.26 09:31한정호 기자

SAP, 삼성전기 클라우드 ERP 전환…AI 기반 경영 지원

SAP가 삼성전기 전사적자원관리(ERP) 전환 프로젝트를 완료해 데이터 기반 경영과 인공지능(AI) 중심 업무 구축을 지원했다. SAP코리아는 삼성전기가 'SAP 프리미엄 서플라이어'를 기반으로 SAP S/4HANA 전환 구축을 완료했다고 8일 밝혔다. 이번 프로젝트는 데이터 중심 경영 환경을 고도화하고 AI 시대에 대응하기 위한 IT 인프라 확보를 목표로 추진됐다. 삼성전기는 기존 ERP, 제조실행시스템(MES), 공급망관리(SCM) 등으로 분산돼 있던 주요 데이터를 단일 데이터베이스(DB)로 통합해 실시간 분석이 가능한 환경을 구축했다. 데이터 일관성과 신뢰도를 확보하고 보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 마련했다는 설명이다. 특히 SAP S/4HANA 클라우드를 SAP 프리미엄 서플라이어 기반으로 도입해 보안과 품질, 안정성을 강화했다. SAP 글로벌 품질 기준과 파트너사인 삼성SDS의 국내 운영 역량을 결합하고 국내 데이터센터를 활용한 재해복구(DR) 체계를 통해 안정적인 운영 환경을 확보했다. 전환 과정에선 다운타임 최적화 전환(DoC) 방식을 적용해 시스템 비가동 시간을 기존 예상 대비 75% 이상 줄였다. 제조 라인 운영 등 핵심 비즈니스 중단 없이 시스템을 전환한 점도 주요 성과로 꼽힌다. 구축 방식에서도 효율성을 높였다. 재무·구매·생산·물류 등 핵심 업무 프로세스를 사전에 통합·표준화한 후 전사에 동시에 적용함으로써 구축 기간과 비용을 절감하고 비즈니스 리스크를 최소화했다. 삼성전기는 이번 전환을 통해 AI 기반 업무 혁신 환경도 확보했다. SAP의 AI 기능을 활용해 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 업무 자동화 기반을 마련했다. 또 생성형 AI 코파일럿 '쥴(Joule)'을 도입해 프로젝트 수행 과정의 이슈 해결 효율을 높였으며 시스템 오픈 이후에도 안정적인 운영 성과를 이어가고 있다. 원영선 SAP코리아 영업부문장은 "삼성전기의 이번 전환은 단순한 시스템 업그레이드를 넘어 데이터와 AI를 기반으로 한 차세대 디지털 전환의 대표 사례"라며 "앞으로도 고객이 비즈니스 혁신을 가속화하고 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다. 박준호 삼성전기 그룹장은 "ERP·MES·SCM 데이터를 단일 플랫폼으로 통합함으로써 데이터 일관성과 신뢰도를 확보할 수 있었다"며 "SAP S/4HANA가 제공하는 AI 기능을 활용해 데이터 기반의 의사결정을 지원하고 나아가 AI 활용을 통한 업무 자동화 기반을 마련해 경쟁력이 강화됐다"고 말했다.

2026.04.08 14:23한정호 기자

군 특화 'AI 슈퍼컴' 만든다…국방부, GPU 실증 프로젝트 시동

국방부가 생성형 인공지능(AI) 기반 국방 데이터 인프라 구축을 위한 첫 단계 사업에 착수했다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 서버를 중심으로 한 인프라를 구축해 국방 AI 서비스 운영 기반을 마련하고 향후 국방 통합 AI 데이터센터 구축을 위한 실증 데이터를 확보한다는 구상이다. 30일 조달청 나라장터에 따르면 국방부 산하 국방통합데이터센터(DIDC)는 최근 '2026년 국방통합AI데이터센터 실증 목적 GPU 서버 구축사업' 입찰을 공고했다. 이번 사업은 국방 AI 데이터센터 구축을 위한 초기 실증 사업으로, GPU 자원 확보와 함께 AI 인프라 운영·관리 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 사업 예산은 약 216억원 규모로 책정됐으며 계약 후 210일 이내 수행될 예정이다. 특히 일반경쟁입찰 계약방식으로 평가 비중은 기술 90%, 가격 10%로 구성됐다. 이번 사업은 지난해 구축된 국방 생성형 AI '국방 생성형 AI(GeDAI, Generative Defense AI)' 서비스의 안정적 운영을 지원하기 위한 후속 인프라 확장 성격을 띤다. 국방부는 GeDAI를 실증 수단으로 활용해 GPU 수요와 국방 데이터 활용 요구사항을 도출하고 향후 데이터센터 구축 시 기준으로 활용할 계획이다. 사업 범위는 단순 장비 도입을 넘어선다. 우선 대규모 AI 추론 서비스를 위한 GPU 서버와 클라우드 관리 서버, 고속 네트워크 및 스토리지 등 핵심 인프라가 구축된다. 이와 함께 GPU 가상화 기반 서비스형 플랫폼(PaaS), 백업 시스템, 관제 및 보안 솔루션도 포함된다. 특히 GPU 서버는 엔비디아 B300 기반 고성능 장비로 구성되며 서버 간 최대 800기가비피에스(Gbps)급 네트워크를 통해 대규모 AI 추론 환경을 구현하는 것이 목표다. 이를 바탕으로 국방 데이터 기반 AI 모델 학습과 추론을 동시에 지원하는 고성능 인프라가 마련될 전망이다. 사업은 착수 이후 ▲환경 조사 및 요구사항 분석 ▲아키텍처 상세 설계 ▲장비 설치 및 시험평가 ▲보안 측정 및 검수 ▲안정화 단계로 진행된다. 이후 무상 하자보수 및 운영 안정화까지 포함된 전체 구축 사이클이 약 7개월 내 완료될 예정이다. 국방부는 이번 사업을 통해 GPU 자원을 확대하고 각 군과 수요기관에 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 또 민·군 협력 기반 AI 연구개발 환경을 조성하고 향후 전군 단위 AI 서비스 확산을 위한 인프라 표준 확보에도 활용된다. 이번 사업은 향후 추진될 국방 통합 AI 데이터센터 구축의 전초 단계로 평가된다. 앞서 정부는 2030년까지 최대 5만 개 GPU를 투입하는 대규모 국방 AI 인프라 구축 계획을 밝힌 바 있다. 이번 실증 사업이 핵심 기반이 될 것이라는 예상이 나온다. 국방부 측은 사업 제안요청서를 통해 "AI 과학기술 강군 육성을 위해 기존 국방 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영·관리할 수 있도록 정보시스템을 증설한다"며 "GPU 기반 인프라 구축을 통해 효율적이고 안정적인 AI 서비스 제공 환경을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.30 17:44한정호 기자

기업 80% 이상 "AI 인재 필요"…'AI 박사' 아닌 '데이터 읽는 실무자' 원해

국내 기업 열곳 가운데 여덟 곳 이상이 인공지능(AI) 인재를 필요로 하지만 정작 원하는 인재는 'AI 모델을 개발하는 전문가'가 아니라 '현장에서 데이터를 읽고 문제를 해결하는 실무형 인재'인 것으로 나타났다. 한국표준협회(회장 문동민)가 국내 기업 재직자 487명을 대상으로 실시한 '2026 기업 AI 인재 수요 트렌드 조사' 결과, 응답자의 84.4%가 “AI 인재가 필요하다”고 답했다. 가장 필요한 인재 유형은 데이터 분석가가 58.9%로 압도적 1위였고 AI 모델 기반 SW 개발자(35.9%), AI 모델 개발자(34.7%)가 뒤를 이었다. 채용 기준도 달라졌다. 신입 채용 시 가장 중시하는 역량은 실무 프로젝트·현장 적용 경험(32.9%)이었고, 커뮤니케이션·협업(28.0%)이 2순위였다. AI 모델·딥러닝 기술(19.9%)은 3순위에 그쳤다. 학력·전공 요건도 유연해져 '전공 무관' 응답이 38.6%에 이르렀다. 교육 수요도 실무 프로젝트·현장 적용(30.3%)이 1순위로, 프로그래밍(7.5%)이나 딥러닝 기술(6.3%) 수요를 크게 앞질렀다. 문동민 표준협회 회장은 “기업이 원하는 AI 인재는 현장에서 데이터를 읽고 조직과 함께 결과를 만들어낼 수 있는 실무형 인재”라며 “실무 프로젝트 중심 교육으로 기업 현장과 AI 기술이 만날 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 표준협회는 KSA 에듀 사이트에서 직무별 AI 활용 과정과 NVIDIA AI 인증 과정 참가 신청을 받고 있다.

2026.03.23 14:01주문정 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

와디즈, '와디즈 에디션' 성과 글로벌 진출에도 적용

와디즈(대표 신혜성)가 자체 브랜드 '와디즈 에디션'의 흥행 성과를 바탕으로 K-뷰티 브랜드의 글로벌 시장 진출을 위한 '도약대' 역할을 강화하고 있다고 12일 밝혔다. 최근 와디즈가 선보인 '멜라닌 랩핑밤' 프로젝트는 목표 대비 10,900%를 달성하며 높은 관심을 모았다. 특히 사전 알림 신청자의 92.4%가 실제 구매로 이어지며 높은 전환율을 기록했다. 또한 이번 프로젝트 참여 서포터의 87%가 기존 와디즈 이용자로 나타나 충성도 높은 서포터 기반을 확인할 수 있었다. 미국과 일본 등에서 글로벌 결제도 발생하며 국내를 넘어 해외 소비자 수요로 확장되는 흐름도 나타났다. 와디즈는 이러한 성과의 배경으로 플랫폼 내 축적된 데이터와 서포터 피드백 기반 기획 구조를 꼽는다. 다양한 뷰티 프로젝트 데이터를 분석해 소비자의 미충족 수요를 파악하고 이를 제조사와의 협업을 통해 제품 기획 단계에 반영했다는 설명이다. 와디즈는 이번 성과를 바탕으로 K-뷰티를 포함한 K-소비재 브랜드의 해외 진출 지원에도 속도를 낼 계획이다. 특히 K-콘텐츠와 K-뷰티 수요가 확대되고 있는 일본 시장을 중심으로 현지 유통 및 물류 네트워크 연계를 추진하고 있다. 국내에서 제품 경쟁력을 검증한 메이커들이 글로벌 시장으로 확장할 수 있도록 지원 체계를 강화한다는 방침이다. 와디즈 관계자는 “와디즈 에디션의 성과는 데이터 기반 기획을 통해 시장 가능성을 검증하고 이후 글로벌 유통 확장까지 연결할 수 있음을 보여준 사례”라며 “와디즈가 국내 메이커들에게 글로벌 시장 진출을 위한 실질적인 도약대가 될 수 있도록 지원을 지속해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.03.12 09:05안희정 기자

2㎜ 두께 유리에 데이터 저장…"1만년 이상 보존 가능"

마이크로소프트(MS) 리서치가 유리에 데이터를 고밀도로 저장하고 읽고 쓸 수 있는 레이저 기반 저장 기술 '프로젝트 실리카' 최신 연구 성과를 공개했다고 기즈모도 등 외신이 최근 보도했다. 해당 연구 결과는 국제 학술지 '네이처'에 게재됐다. MS는 이번 논문을 통해 두께 2㎜의 작은 유리 조각 안에 기가바이트(GB) 규모의 데이터를 인코딩하는 기술을 선보였다. 특히 그 동안 사용하던 고품질 석영 유리 대신 가정용 주방용품에 널리 쓰이는 붕규산 유리를 활용했다는 점이 주목된다. 일반적인 하드디스크드라이브(HDD) 등 기존 아카이브 저장 매체는 수명이 제한적이어서 수십 년 이상 장기 보관에는 한계가 있다. 이에 MS 리서치는 유리 내부에 나노미터(㎚) 단위의 데이터 기록층을 형성해 수백 년 이상 데이터를 보존할 수 있는 차세대 아카이브 저장 매체를 개발하는 프로젝트 실리카를 추진해 왔다. 그 동안 프로젝트 실리카는 높은 광 투과성과 내열성을 갖춘 석영 유리를 사용해왔다. 석영 유리는 광섬유나 고급 광학 기기에 쓰이는 소재지만, 제조가 까다롭고 공급처가 제한적이며 비용이 높은 단점이 있었다. 이번 연구의 핵심은 상대적으로 저렴하고 대량 확보가 용이한 붕규산 유리에서도 데이터 보존이 가능함을 실증한 데 있다. MS는 이를 통해 저장 매체의 비용과 실용성 측면에서 중요한 장벽을 낮췄다고 설명했다. 외신들은 붕규산 유리가 이론적으로 최대 1만 년 이상 데이터를 유지할 수 있어 '궁극의 저장 매체'가 될 잠재력이 있다고 평가했다. 프로젝트 실리카는 펨토초(10의 -15승 초) 레이저를 이용해 유리 내부에 복셀(voxel) 단위로 데이터를 새긴다. 하나의 방식은 복굴절 특성을 활용해 타원형 구조의 방향 차이로 정보를 구분하고, 다른 방식은 레이저 에너지 강도를 조절해 굴절률 변화를 만들어 데이터를 기록한다. 이 기술은 단 한 번의 레이저 펄스로 데이터를 기록할 수 있어 쓰기 과정의 복잡성과 비용을 크게 줄였다. 데이터 판독 장치 역시 단순화돼 기존 3~4대의 카메라가 필요했던 시스템을 1대로 줄일 수 있게 됐으며, 이에 따라 장비의 소형화와 저비용화도 가능해졌다. 이번 실험에서는 가로•세로 12㎠, 두께 2㎜의 합성 석영 유리 플레이트 1장에 4.8테라바이트(TB)의 데이터를 저장하는 데 성공했다. 붕규산 유리에서도 2.02TB의 저장 용량을 달성해 실용성을 입증했다. 내구성 시험에서는 붕규산 유리에 위상 복셀 방식으로 기록된 데이터가 290℃의 고온 환경에서도 1만 년 이상 유지되는 것으로 확인됐다. 연구진은 “실온에서는 이보다 훨씬 더 장기간의 보존이 가능할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

2026.02.20 10:14이정현 미디어연구소

오픈AI·오라클 스타게이트, 美 미시간서 전력·환경 갈등 촉발

인공지능(AI) 인프라 확장을 둘러싼 기대와 우려가 미국 미시간주에서 정면 충돌하고 있다. 21일 가디언 등 주요 외신에 따르면 오픈AI와 오라클이 추진 중인 초대형 데이터센터 프로젝트 '스타게이트'가 지역 전력망 부담과 환경 훼손, 절차적 정당성 논란까지 불러오며 지역사회 반발을 키우고 있다. 미국 미시간주 세일린 타운십에 건설 예정인 스타게이트 데이터센터는 최대 1.4기가와트(GW)의 전력을 사용하는 초대형 시설로, 디트로이트시 전체 전력 사용량에 맞먹는 규모다. 총 투자액은 약 70억 달러(약 10조원)에 달한다. 문제는 전력과 환경 부담이다. 주민들은 대규모 전력 수요로 인해 전기요금 인상 가능성이 커지고, 지하수 고갈 및 농촌 지역 훼손이 불가피하다고 주장하고 있다. 특히 미시간주가 2040년까지 재생에너지 전환을 의무화한 상황에서 스타게이트 프로젝트가 예외 조항을 촉발해 화석연료 발전 확대의 빌미가 될 수 있다는 우려도 제기된다 . 당초 세일린 타운십 이사회는 주민 반대 여론을 이유로 데이터센터 부지 용도 변경을 부결했지만, 개발사가 소송을 제기하면서 합의로 사업이 재추진됐다. 이후 미시간 공공서비스위원회(MPSC)는 별도의 공청회 없이 전력 공급 계약을 승인해 논란을 키웠다. 전력 공급사 DTE 에너지는 "데이터센터 전력 비용이 일반 가정용 요금으로 전가되지 않는다"고 설명했지만, 주민들은 충분한 검증이 이뤄지지 않았다고 반발하고 있다. 스타게이트 프로젝트는 오픈AI와 오라클이 주도하는 미국 정부 차원의 AI 인프라 전략 사업이다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 이를 미국 기술 경쟁력의 상징으로 평가했으며 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 래리 엘리슨 오라클 창업자 등도 직접 관여하고 있다. 한편 오픈AI는 최근 스타게이트 프로젝트의 글로벌 확장을 본격화하며 영국 재무장관 출신 조지 오스본을 '오픈AI 포 컨트리' 총괄 책임자로 영입했다. 이는 각국 정부와 협력해 민주적 가치에 기반한 AI 인프라를 구축하겠다는 구상으로, 스타게이트를 미국 밖으로 확장하려는 전략의 일환이다. 주요 외신들은 이번 미시간 사례를 미국 전역에서 반복되고 있는 데이터센터 갈등의 전형으로 보고 있다. AI 경쟁이 격화되면서 전력·환경·지방자치 권한을 둘러싼 충돌이 불가피해지고 있으며 대규모 AI 인프라 투자가 지역사회 수용성이라는 새로운 시험대에 올랐다는 분석이다.

2025.12.21 17:36한정호 기자

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