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삼성전자, '레드닷 디자인 어워드 2026'서 최고상 2개 수상

삼성전자가 국제 디자인 공모전 '레드닷 디자인 어워드 2026' 디자인 콘셉트 부문에서 최고상인 '베스트 오브 더 베스트' 2개 등 총 8개의 상을 수상했다고 14일 밝혔다. 1955년 독일에서 시작된 레드닷 디자인 어워드는 세계 3대 디자인상 중 하나로 꼽힌다. 최고상을 받은 작품은 '가전 소모품 선행 콘셉트 디자인'과, 키즈 로봇 '드리모와 미니모'다. 가전 소모품 선행 콘셉트 디자인은 소모품 색상만으로 관리 방법을 직관적으로 알 수 있도록 설계했다. 반영구 부품은 회색, 재활용 가능 부품은 녹색, 일반 폐기 대상은 갈색으로 구분해 별도 설명 없이도 올바른 처리가 가능하다. 이 콘셉트는 이번 수상으로 iF 디자인 어워드, IDEA 디자인 어워드에 이어 세계 3대 디자인 어워드에서 모두 수상했다. 드리모와 미니모는 생성형 인공지능(AI)을 활용한 차세대 키즈 로봇 콘셉트다. 거실용 본체와 휴대용 로봇이 연동돼 아이 관심사와 성장 단계에 맞춘 상호작용을 지원한다. 이외에도 ▲피부 상태를 분석하는 'AI 뷰티 미러' ▲최적화 인터페이스를 제공하는 '파노라마 UX' ▲식단부터 조리까지 지원하는 'AI 키친' ▲무안경 3D 기반 대화 플랫폼 '스페이셜 탭' ▲AI 홈 컴패니언 '푸코' ▲'플루이드 AI 디자인시스템' 등이 수상작에 포함됐다. 마우로 포르치니 삼성전자 DX부문 최고디자인책임자(CDO) 사장은 "기술이 발전할수록 중요한 것은 사람을 깊이 이해하는 것"이라며 "개인 다양성을 반영하는 익스프레시브 디자인(Expressive Design)으로 자연스럽고 의미 있는 경험을 만들겠다"고 말했다.

2026.07.14 09:20진운용 기자

엑사이엔씨, 삼성전자 평택 P5 공사 수주...890억원

엑사이엔씨가 국내 주요 반도체 업체의 클러스터 구축으로 단일계약 기준 창사 이래 최대 규모 수주를 기록했다. 엑사이엔씨는 삼성물산과 삼성전자 평택캠퍼스 내 'P5 Ph1(1단계) 수장공사 1공구' 계약을 체결했다고 14일 밝혔다. 계약 규모는 단일계약 기준 역대 최대인 890억원이다. 계약 기간은 2027년 10월 31일까지다. 엑사이엔씨는 글로벌 반도체 패권 경쟁으로 관련 투자가 가속되는 가운데, 이번 공사의 성공적 수행을 바탕으로 향후 삼성전자 P5 Ph2~4 등 후속 팹(Fab)과 복합동을 비롯한 연계시설 공사에서도 사업 참여 기회가 늘 것으로 보고 있다. 엑사이엔씨는 지난 수년 간 삼성전자 평택캠퍼스 P2와 P4 등 주요 생산시설 공사를 수행한 데 이어, P5 공사까지 수주했다. 향후 삼성전자 평택캠퍼스뿐 아니라 용인 첨단시스템반도체 클러스터 국가산업단지, 정부가 추진하는 서남권 반도체 클러스터와 인공지능(AI) 데이터센터 등 대규모 첨단 인프라 구축 사업에서도 수주 기반을 넓힐 계획이다. 삼성전자 평택캠퍼스는 단일 생산거점 기준 세계 최대 반도체 생산기지다. 삼성전자는 P1부터 P4까지 생산능력을 단계적으로 확대해 왔고, 향후 P5를 중심으로 차세대 반도체 생산체계를 구축할 예정이다. P5는 기존 평택캠퍼스 1단계 부지 생산시설보다 규모가 확대된 '팹 트윈(Fab Twin)' 형태로 계획돼 있어, 향후 관련 인프라 공사 수요도 확대될 것으로 기대된다. 엑사이엔씨는 "이번 수주로 평택 반도체 생산시설 구축 현장에서 장기간 축적한 시공 경험과 기술 역량을 재확인했다"며 "그간 삼성전자 평택캠퍼스 내 주요 반도체 생산시설 공사를 수행하며 클린룸과 첨단 제조 인프라 분야에서 레퍼런스를 꾸준히 확보했다"고 설명했다. 공사 수행 과정에서 삼성물산 안전인정제도 최고 등급 '3 스타(STAR)'를 받았다. 엑사이엔씨는 지난해부터 SK하이닉스 용인 반도체 클러스터 프로젝트에도 참여하고 있다. 현재 1기 팹 공사가 진행 중이다. 오는 2033년까지 4기의 팹 건설을 완료하는 것으로 단축 추진 중인 만큼, 사업 참여 기회가 확대될 수 있다. 김성후 엑사이엔씨 대표는 "P5 프로젝트를 계기로 기존 클린룸 시공 경쟁력을 강화하고, 반도체 생산시설 구축 과정에서 축적한 기술력과 수행 경험을 바탕으로 생산시설과 연계한 사업 분야를 확대할 계획"이라며 "반도체·AI 데이터센터 등 첨단 인프라 구축 핵심 파트너로 자리매김하고 지속적인 성장 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.07.14 09:17장경윤 기자

삼성전자, 테슬라 AI5 칩 곧 양산..."테이프아웃 완료"

삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5'의 설계를 마치고 본격적인 양산 준비에 돌입한다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부의 한 수석연구원은 최근 사회관계망서비스(SNS)에 "테슬라와 삼성의 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-out·시제품 양산) 단계를 완료했다"며 "미국 테일러 팹의 삼성 2나노 공정에서 생산돼 곧 테슬라의 최신 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 내부 직원이 AI5 칩의 양산 일정을 언급한 것은 이번이 처음이다. 앞서 지난 4월 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 "테슬라 AI 칩 디자인 팀이 AI5 '테이프 아웃'을 한 것을 축하한다"며 "이 칩을 생산할 수 있도록 도와준 삼성전자와 TSMC에도 감사하다"고 전했다. 테이프아웃은 반도체 설계가 최종 확정돼 파운드리 위탁생산 공정으로 도면이 넘어가는 단계를 뜻한다. 통상 본격적인 양산 직전 단계로 분류된다. 이에 따라 삼성전자는 올해 말 미국 테일러 공장을 초기 가동한 후 내년부터 본격적인 제품 양산에 돌입할 것으로 전망된다. AI5 칩은 현재 삼성전자가 생산 중인 자율주행 칩 AI4의 후속작으로, 전작 대비 성능이 40배 향상된 것으로 평가된다. 테슬라는 당초 AI5를 대만 TSMC에 단독 위탁생산을 맡기려던 계획을 수정해 삼성전자와의 공동 생산 체제로 공급망을 전환했다. 이번 수주는 오랜 기간 조 단위 적자를 기록해 온 삼성전자 파운드리사업부의 실적 턴어라운드를 이끌 것으로 예상된다. 최근 적자 폭을 축소 중인 파운드리사업부는 이번 AI5 양산을 통해 첨단 미세 공정 경쟁력을 입증한다는 계획이다. 아울러 삼성전자는 2028년 양산을 목표로 하는 테슬라의 차기 반도체 'AI6'의 전담 생산까지 맡을 것으로 알려졌다.

2026.07.13 17:44진운용 기자

TSMC, 2분기도 최대 실적 경신…최첨단 공정 수요 지속

글로벌 AI 인프라 투자로 활황을 맞은 대만 TSMC가 올 2분기에도 역대 최대 실적을 경신했다. 회사는 오는 16일 구체적인 실적 및 향후 전망을 발표할 예정이다. TSMC는 연결 기준으로 지난 6월 매출 4426억 8000만 대만달러(한화 약 20조8000억원)를 기록했다고 13일 밝혔다. 전월 대비로는 6.2%, 전년동월 대비로는 67.9% 증가한 수치다. 이로써 TSMC의 2분기 매출은 1조 2703억 8100만 대만달러(약 59조 7000억원)로 집계됐다. 전분기 대비 12%, 전년동기 대비 36% 증가했다. 또한 증권가 컨센서스(1조2658억 대만달러)를 소폭 웃돌았다. 앞서 TSMC는 지난 1분기 총 1조 1341억 대만달러로 회사 기준 역대 최대 실적을 기록한 바 있다. 이번 2분기에도 최대 실적을 경신하게 됐다. TSMC의 최첨단 파운드리 및 패키징 공정은 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 극심한 공급 부족 현상에 빠져 있다. 특히 엔비디아, 애플 등 핵심 고객사의 주문이 몰린 3·2나노미터 수요가 강세다. 지난 1분기 TSMC의 전체 매출에서 7나노 이하 공정이 차지하는 매출 비중은 74%에 이른다. TSMC는 오는 16일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 해당 분기의 구체적인 실적 및 향후 전망에 대해 발표할 예정이다.

2026.07.13 15:15장경윤 기자

구글 클라우드, 삼성전자 DX부문 '에이전틱 AI 혁신' 맡는다

구글 클라우드가 삼성전자와 전략적 협력을 확대하며 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 업무 혁신에 나선다. 전용 클라우드 환경을 구축해 생산성을 높이는 동시에 제미나이 모델을 기반으로 차세대 AI 에이전트 체계 전환을 지원한다는 목표다. 구글 클라우드는 삼성전자와 함께 한국을 포함한 전 세계 삼성전자 디바이스경험(DX)부문 임직원에게 '제미나이 엔터프라이즈'를 제공한다고 13일 밝혔다. 회사 측은 이번 프로젝트가 국내 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 사례 가운데 최대 규모라고 설명했다. 양사는 단순 생성형 AI 활용을 넘어 자율성과 연속성을 갖춘 AI 에이전트 중심 업무 환경을 구축할 방침이다. 삼성전자 DX부문 업무 특성에 맞춘 이중 구조 AI 아키텍처를 도입해 전사적인 에이전틱 워크플로우를 구현할 계획이다. 이번 협력으로 삼성전자 임직원은 제미나이 엔터프라이즈 앱을 통해 사내에 분산된 지식과 데이터를 통합 검색·활용할 수 있게 된다. 다양한 사내 시스템을 연결하는 중앙 게이트웨이 역할을 수행하며 자료 검색 중심 업무를 AI 기반 문제 해결 방식으로 전환하는 것이 핵심이다. 향후 맞춤형 멀티스텝 AI 에이전트 개발을 위한 기반 역할도 맡는다. 구글 클라우드는 엔터프라이즈급 보안과 거버넌스를 갖춘 환경을 제공해 삼성전자가 복잡한 기업 워크플로우를 자율적으로 관리하는 AI 에이전트 체계를 구축하도록 지원할 예정이다. 양사는 장기적으로 개발자는 물론 비개발자도 직접 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 구글 클라우드는 로우코드·노코드 기반 에이전틱 프레임워크를 통해 인사와 마케팅 등 현업 부서도 업무에 맞는 AI 에이전트를 직접 개발할 수 있도록 지원할 예정이다. 또 맞춤형 AI 에이전트와 다양한 AI 모델을 구축·확장·관리할 수 있는 개발 프레임워크도 함께 제공할 방침이다. 보안과 데이터 주권도 강화한다. 제미나이 엔터프라이즈는 삼성전자 DX부문 전용 구글 클라우드 테넌트 환경에 직접 배포돼 기업 데이터가 외부로 유출되지 않도록 통제된 환경에서 운영된다. 이를 통해 삼성전자는 업무 인텔리전스와 자동화 워크플로우를 핵심 자산으로 보호하면서도 글로벌 규모의 디지털 워크포스를 안전하게 확장할 수 있게 될 전망이다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "에이전틱 시대 진정한 업무 혁신은 단순한 생산성 도구를 넘어 깊이 있는 운영 인텔리전스 단계로 나아가야 가능하다"며 "제미나이 엔터프라이즈는 삼성전자 임직원들이 진정한 엔터프라이즈 AI로 들어서는 시작점이자, 조직의 다양한 요구에 맞춰 글로벌 규모 비즈니스 혁신을 가속화하는 안전한 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 13:32한정호 기자

반도체 테스터 업계, 수주 랠리 지속…삼성·SK 투자 수혜

국내 반도체 테스트 장비업계가 인공지능(AI) 메모리 슈퍼사이클 수혜를 누리고 있다. 올 상반기부터 삼성전자·SK하이닉스로부터 테스트 장비를 대량 수주하면서, 올해 연간 매출이 크게 성장할 것이란 전망이 나온다. 13일 업계에 따르면 국내 주요 테스트 장비 기업은 최근 삼성전자, SK하이닉스향 장비 공급량을 크게 늘리고 있다. 삼성전자·SK하이닉스는 각 공정용 테스터를 네오셈, 디아이, 와이씨, 엑시콘, 유니테스트 등 협력사에서 조달한다. 최근 AI 메모리 슈퍼사이클로 D램 및 낸드 가동률이 사실상 100%에 도달하면서, 테스터 수요도 급증했다. 엑시콘은 지난 10일 삼성전자와 498억원 규모 CLT 및 SSD 테스터 공급계약을 체결했다. 회사의 지난해 연 매출의 75.5%에 해당한다. CLT는 파이널테스트에서 저주파 환경을 평가하는 데 쓰이는 장비로, 기존 개별 장비를 챔버 형태로 대체해 생산효율이 높다. 이외에도 엑시콘은 올 상반기 CLT 및 SSD 테스터를 세 차례 대규모 수주했다. 총 규모만 519억원에 이른다. 디아이는 최근 2개월간 삼성전자와 번-인 테스터 등 주력 장비 공급계약을 4건 체결했다. 각 장비는 삼성전자의 국내와 중국 후공정 팹에 도입되며, 총 규모는 1326억원 수준이다. SK하이닉스향 HBM 웨이퍼 테스터 사업도 순항하고 있다. 디아이의 자회사 디지털프론티어는 지난 1월 SK하이닉스와 998억원 규모 고대역폭메모리(HBM)4용 웨이퍼 테스터 공급계약을 체결했다. 3월에도 962억원 규모 계약을 추가 수주했다. 와이씨는 올 상반기 삼성전자와 체결한 웨이퍼 테스터 공급계약 3건을 공시했다. 총 규모는 1746억원이다. 기존 테스터용 보드를 선단 공정용으로 업그레이드하는 계약도 포함한 것으로 알려졌다. 반도체 장비업체 한 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스가 D램과 낸드에 대한 최선단 공정 전환투자를 적극 진행하고 있어, 메모리 테스터 업계도 수주가 확대되고 있다"며 "내년에도 신규 공장이 지어지는 만큼 수혜가 지속될 것으로 본다"고 설명했다. 또 다른 관계자는 "메모리 시장이 워낙 좋다보니 테스터 업계도 전반적으로 계단식 성장세를 실현할 수 있을 것"이라며 "현재 수주한 물량만 고려해도 올해 연간으로 매출이 두 자릿수로 성장하는 건 확실해보인다"고 말했다. 반도체는 제품 양품 여부를 판별하는 테스트 공정을 거친다. 용도에 따라 ▲칩의 전기 특성을 검사하는 EDS ▲고온 환경에서 동작을 확인하는 번-인 ▲최종 검사를 담당하는 파이널테스트 등으로 나뉜다.

2026.07.13 11:00장경윤 기자

삼성SDS·엘리스, 정부 AI 연구용 컴퓨팅 공급 맡는다…AWS 제쳐

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 인프라 사업을 수주하며 지난해 해당 사업을 맡았던 아마존웹서비스(AWS)에 이어 올해 공급사로 선정됐다. 국내 산학연에 AI 연구 환경을 제공하는 사업으로, 공공 AI 인프라 시장 경쟁에서 레퍼런스를 확대하게 됐다. 9일 조달청 나라장터에 따르면 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 발주한 '2026년 AI연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 그래픽처리장치(GPU) 자원 공급 및 유지보수' 사업 협상대상자로 삼성SDS와 엘리스그룹이 복수 선정됐다. 경쟁에는 AWS코리아까지 3개사가 참여했다. 이번 사업은 계약일부터 오는 12월 31일까지 클라우드 기반 GPU 자원을 공급·운영하는 프로젝트다. 연구기관이 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM) 등을 개발할 수 있도록 GPU 인프라와 운영 환경을 제공할 예정이다. 사업 예산은 153억원 규모다. 제안요청서(RFP)에 따르면 선정 사업자는 엔비디아 H100급 이상 GPU를 포함한 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 연구자에게 제공하게 된다. 특히 다수 GPU를 하나로 묶어 활용할 수 있도록 클러스터 구성과 고속 네트워크 구축이 요건으로 제시됐다. GPU 운영 방식은 연구 목적에 따라 고정할당과 동적할당을 모두 지원하도록 했다. GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지·네트워크를 포함한 연구 환경을 지원해 연구자가 컴퓨팅 자원을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 입찰은 기술평가 100% 방식으로 진행됐다. 평가엔 GPU 제공 계획과 보유 자원 규모, 연구환경 수준, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 중점적으로 반영됐다. 아울러 RFP상 기술평가 결과를 바탕으로 1·2순위인 삼성SDS와 엘리스그룹이 사업 협상대상자로 선정됐다. 이번 사업은 지난해 AWS가 처음으로 정부 AI 연구용 GPU 공급 사업을 수주한 이후 1년 만에 추진된 것으로, 공급사가 다시 국내 클라우드 기업으로 바뀌었다. 당시 AWS는 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 글로벌 클라우드 기업 가운데 처음으로 정부 AI 연구 프로젝트에 GPU 인프라를 공급했다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 향후 현장실사와 협상을 거쳐 최종 계약을 체결할 예정이다.

2026.07.09 18:37한정호 기자

[유미's 픽] GPU 다음은 국산 NPU…IT서비스 빅2, AI 추론 인프라 키운다

국내 IT서비스 대기업들이 신경망처리장치(NPU)를 구독형 인공지능(AI) 인프라 시장에 올리기 위한 준비에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 그래픽처리장치(GPU) 수요가 급증한 가운데 기업용 AI 서비스가 학습보다 추론 운영 단계로 넓어지면서 전력 효율과 비용 경쟁력을 앞세운 국산 NPU가 새로운 선택지로 떠오르는 모습이다. 9일 업계에 따르면 삼성SDS는 이달 중 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 가운데 국산 NPU를 클라우드 구독형 서비스로 제공하는 첫 사례다. 삼성SDS는 지난해 9월부터 퓨리오사AI와 협력해 레니게이드를 SCP 환경에 최적화하고 서비스형 모델로 상품화하는 작업을 진행해왔다. 양사는 별도 업무협약 체결보다 기술 협력을 중심으로 사업화를 추진해온 것으로 알려졌다. 이번 서비스는 국산 AI 반도체를 단순 장비 납품이 아니라 클라우드 인프라 상품으로 제공한다는 점에서 의미가 있다. 고객사는 NPU 서버를 직접 구매하거나 자체 데이터센터에 구축하지 않아도 SCP를 통해 레니게이드를 구독형으로 사용할 수 있다. 사용 규모도 1장부터 8장까지 단위별 확장이 가능해 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 활용할 수 있다. 삼성SDS는 레니게이드를 SCP의 스토리지, 네트워크, 컴퓨트 등 기존 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있도록 준비 중이다. 이를 위해 레니게이드 서버를 가상화하고 SCP의 가상화 계층과 통합하는 작업도 진행해왔다. 물리적 NPU 자원을 클라우드 환경에 맞게 추상화해 자원 활용 효율을 높이고 고객 접근성을 개선하려는 구상이다. NPUaaS 도입은 삼성SDS의 AI 인프라 포트폴리오를 넓히는 의미도 갖는다. 기존 GPUaaS 중심에서 벗어나 NPU 기반 연산 자원을 추가하면 고객이 AI 워크로드 특성에 따라 인프라를 선택할 수 있다. 대규모 모델 학습이나 범용 연산에는 GPU를 활용하고, 반복적인 추론 작업에는 NPU를 붙이는 방식이다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU로, 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변 생성, 문서 분석, 이미지 판별 등을 처리하는 단계에서 전력 효율과 비용 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 업계 관계자는 "기업들이 최근 챗봇, 검색증강생성(RAG), 문서 요약, 코드 분석, 비전 AI 등을 업무 시스템에 붙이기 시작했다"며 "이 탓에 추론 인프라를 GPU만으로 운영하기에는 비용 부담이 커지면서 NPU 활용에 대한 관심도 높아진 분위기"라고 설명했다. 이에 맞춰 LG CNS도 NPU를 구독형 AI 인프라 라인업에 포함하기 위한 검증을 진행 중인 것으로 파악됐다. LG CNS는 오는 15일 XPU 구독 서비스 플랫폼 'XPU웍스'를 출시할 예정으로, CPU와 GPU, NPU 등 다양한 연산 자원을 고객 업무 목적에 맞게 제공할 계획이다. 이를 위해 LG CNS는 지난 2월 퓨리오사AI와 AI 인프라 사업 협력 확대를 위한 업무협약을 맺고 국산 NPU 활용 가능성을 검토해왔다. 양사는 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드를 LG CNS 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스' 구동 인프라에 적용하고, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원 기반 서비스 최적화와 상용화를 추진하기로 했다. 양사 협력에는 NPU 기반 GPUaaS 성능 최적화도 포함됐다. LG CNS는 AI 학습과 추론 등 서비스 전 과정에서 NPU 적용 가능성을 검증하고, 이를 통해 전력 효율과 운영 비용을 낮추는 방안을 살펴보고 있다. 또 공공 AX와 금융 등 보안 요구가 높은 시장에서 국산 AI 반도체 활용도를 높이려는 포석도 깔려 있다. 다만 XPU웍스 출시 초기부터 NPU가 정식 서비스로 제공되지는 않을 전망이다. LG CNS는 우선 엔비디아 H200, B300 등 고성능 GPU를 중심으로 서비스를 제공할 예정이다. NPU 상용 제공 시점은 아직 정해지지 않았다. 향후 LG CNS가 NPU를 정식 라인업으로 확정하면 삼성SDS에 이어 국내 대형 IT서비스 기업의 NPU 구독형 인프라 경쟁도 본격화될 것으로 전망된다. 이는 정부의 AI 반도체 육성 정책과도 맞물리는 움직임으로, 정부는 AI 추론 시장 확대에 대응해 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국산 AI 반도체 생태계를 키우겠다는 방침을 그간 밝혀왔다. 업계에선 올해를 기점으로 AI 인프라 경쟁이 GPU 확보전에서 GPU와 NPU를 함께 활용하는 구조로 넓어질 것으로 보고 있다. 기업들이 구독형 서비스를 통해 NPU를 써볼 수 있게 되면 직접 장비를 구매하지 않고도 실제 업무 적용 가능성과 비용 절감 효과를 검증할 수 있다는 점에서 삼성SDS, LG CNS를 통한 NPU 수요도 늘어날 것으로 기대된다. 또 국산 NPU 기업도 대형 클라우드 플랫폼을 통해 고객 접점을 확보할 수 있어 레퍼런스 확대와 생태계 확산에도 속도가 붙을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 클라우드 구독형 서비스로 제공되면 기업들이 초기 투자 부담 없이 실제 AI 서비스에 적용해볼 수 있는 환경이 만들어질 것"이라며 "GPU 중심 인프라를 보완하는 추론 특화 자원으로 NPU 활용 사례가 늘어날수록 국산 AI 반도체 생태계도 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.09 09:58장유미 기자

한화비전, 4나노 SoC 개발 추진...자체 AI칩 기술력 고도화

한화비전이 삼성 파운드리 4나노미터(nm) 공정 기반의 차세대 시스템온칩(SoC)을 개발 중이다. 핵심 사업인 보안 카메라에서 AI 기능이 중요해진 만큼, 자체 SoC 기술력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 8일 업계에 따르면 한화비전은 차세대 보안 카메라용 AI SoC '와이즈넷(Wisenet)11' 설계에 돌입했다. 와이즈넷 11은 삼성전자 파운드리 4나노 공정을 채택했다. 4나노는 엣지 AI 분야에서 비교적 최선단에 속하는 공정이다. 8나노 기반의 이전 세대(와이즈넷9) 대비 성능과 전력효율을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 와이즈넷은 한화비전의 시큐리티 사업의 핵심 요소 중 하나다. 한화비전은 지난 2010년부터 보안 카메라용 SoC 와이즈넷 시리즈를 출시하고, 해당 칩셋을 자사 고성능 네트워크 카메라에 적용해 왔다. 특히 보안 카메라에서 AI를 기반으로 영상 데이터를 실시간 분석하는 기능이 대두하면서, 와이즈넷도 AI 성능을 크게 높이고 있다. 전작 와이즈넷 9의 경우, 이전 세대 대비 추론 성능을 3배 향상시킨 신경망처리장치(NPU)를 탑재했다. 다만 와이즈넷11의 개발 완료 시점과 상용화 가능성은 아직 불투명하다는 게 업계 시각이다. 한화비전이 기존 시스템반도체 개발 전문 법인을 청산했고, 외부 팹리스와 협력을 확대하고 있어서다. 앞서 한화비전은 지난 2021년 물적분할을 통해 와이즈넷 등 시스템반도체 개발을 전담하는 '비전넥스트'를 설립한 바 있다. 그러나 비전넥스트는 외부 고객사 확보 난항, 연구개발비 지출 등으로 매년 적자를 기록해 왔다. 2024년엔 적자 규모만 175억원이었다. 이에 한화비전은 2025년 4분기 비전넥스트를 청산하고 관련 인력을 한화비전으로 통합했다. 이후 한화비전은 지난 3월 미국 AI 반도체 전문기업 암바렐라와 기술 협력을 위한 전략 파트너십을 체결했다. 차세대 SoC 등 AI 영상보안 기술 개발을 공동 추진하는 게 주 골자다. 반도체 업계 한 관계자는 "한화비전이 카메라 기술 고도화를 위해 삼성전자 4나노 공정을 채택한 것으로 안다"면서도 "칩 개발 비용이 비싸고, 암바렐라와 협력도 있어 외부 소스를 통해 칩을 개발하는 방식으로 선회할 수도 있다"고 밝혔다.

2026.07.08 14:34장경윤 기자

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험할 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "한국이 미래 피지컬 인공지능(AI) 시장의 이니셔티브를 쥐려면 범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM·Large behavior Model)'을 구축하고, 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품을 국산화해야 합니다." 김용석(67) 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 AI라는 거대한 전환 시대에서 승부처는 화려한 로봇 몸체가 아니라 로봇 안에 들어가는 '작은 칩'에 있다고 말한다. 김 교수는 1983년 삼성전자에 입사해 31년간 근무한 국내 1세대 시스템반도체 개발자다. TV·오디오·이동통신 칩을 개발했고, 2009년부터는 갤럭시 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 삼성 스마트폰 갤럭시 신화를 함께 썼다. 이후 성균관대 교수로 10년간 후학을 양성했고, 2024년부터 가천대 반도체대학 석좌교수로 반도체교육원장을 맡고 있다. 김 교수가 던지는 메시지는 분명하다. 피지컬 AI는 결국 온디바이스 AI로 구현된다는 것이다. 그는 "로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응하려면 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 한다"라며 "구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수적이고, 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 온디바이스 AI가 반드시 필요하다"고 강조했다. 한국이 시장을 잡을 '골든 타임'에 대한 진단도 내놨다. 김 교수는 "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계로, 지금이 골든 타임"이라며 "앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 주장했다. 세계 6위 제조업 강국인 한국은 AI 반도체를 실증해 볼 시장을 이미 갖추고 있는 만큼, 이를 바탕으로 글로벌 진출이 충분히 가능하다는 것이다. 김 교수는 정부가 추진하는 총 사업비 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 가장 주목할 만한 시도로 꼽으며 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 설명이다. 美 플랫폼·中 공급망·日 부품…韓, '제조 특화 LBM'으로 승부 -생성형 AI 출현 이후 글로벌 산업 현장에 도래한 피지컬 AI가 갖는 파급력과 의미는 무엇인가요. "생성형 AI가 문서 작성 등 지식 노동을 자동화했다면, 피지컬 AI는 산업 현장에서 물리적 노동을 대체합니다. 로봇이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 제조 조립, 물류 분류, 의료 보조 등 복잡한 물리적 노동을 대체해 인력난 해소와 생산성 향상에 기여하게 됩니다." -한국, 일본, 중국, 미국 등 세계 각국이 추진하는 피지컬 AI 성장 전략의 핵심은 무엇인가요. "미국은 민간 빅테크 주도의 플랫폼·표준 장악 전략으로 가고 있습니다. 엔비디아는 단순한 반도체 칩 공급자를 넘어 로봇 개발의 전 주기를 지원하는 통합 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요. 칩(젯슨)부터 시뮬레이션(아이작), 휴머노이드 두뇌(그루트)까지 아우르는 생태계를 구축해, 전 세계 로봇 제조사들이 엔비디아 인프라 위에서만 로봇을 만들 수 있도록 락인(잠금)을 걸고 있습니다. 중국은 세계 최대 전기차 시장과 제조 인프라를 바탕으로 로봇 부품 공급망을 장악하고, 이를 통해 압도적인 가격 경쟁력을 확보하는 전략입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 민간 기업의 빠른 실행력이 결합돼 로봇 하드웨어의 범용화를 주도하고 있죠. 일본은 정밀 부품 기술과 로봇 제조 역량을 지녔지만 소프트웨어 경쟁력이 밀려 엔비디아 등 미국 플랫폼과 협력하면서, 자국 부품 공급망을 무기로 AI 생태계 내 필수 하드웨어 파트너 입지를 굳히고 있습니다." -규모와 속도 측면에서 한국의 경쟁력은 어디쯤 와 있나요. "한국은 세계 최고 수준의 반도체와 자동차 제조 역량을 보유하고 있고, 이를 로봇 기술과 결합해 제조 공정의 무인화·지능화를 선도하는 전략을 취하고 있습니다. AI 원천 기술에서는 미국에 뒤처져 있지만, 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 갖추고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다. 다만 로봇의 두뇌 역할을 하는 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있어 글로벌 규모와 기술 자립도 측면에서는 미흡합니다." -그렇다면 한국이 어떻게 해야 미래 주도권을 가져갈 수 있을까요. "범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 합니다. 이와 함께 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품의 국산화를 이뤄내야 합니다." 정부, 8000억원 쏟아 온디바이스 반도체 상용화 앞장 -왜 초저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체가 중요한가요. "피지컬 AI는 온디바이스 AI로 구현되기 때문입니다. 로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응(제어)하기 위해서는 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 합니다. 클라우드에 물어보고 답을 기다릴 여유가 없는 거죠. 여기에 배터리로 움직이는 기기 특성상 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수입니다. 현장 데이터가 외부로 나가지 않아 데이터 보안과 프라이버시 보호가 가능하다는 점도 온디바이스 AI가 필수인 이유입니다." -피지컬 AI의 핵심인 온디바이스 AI 반도체 시장은 본격적으로 개화했다고 볼 수 있나요. "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계라고 볼 수 있습니다. 이미 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했지만, 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다. 온디바이스 AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 점에서 스마트폰·가전·자동차·로봇 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확산될 잠재력을 지니고 있어요. 현재 우리나라는 세계 6위의 제조업 강국입니다. 우리의 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 실증해 볼 시장도 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출이 가능합니다. 온디바이스 AI의 방향은 분명합니다. 제품에 탑재해 제품의 부가가치를 올리는 일, 그리고 스마트팩토리와 연동해 제조 생산성을 향상시키는 일. 이 두 가지 목표를 달성해야 합니다." -다양한 분야에서 한국 기업 주도의 토종 AI 칩 도입이 시도되고 있는데, 현재 주목되는 사례가 있으면 소개해 주세요. "정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'이 가장 주목할 만합니다. 총사업비 8000억원 규모로 올해부터 2030년까지 5년간 진행됩니다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방위산업 등 4대 업종 맞춤형 첨단 AI 반도체 10종 개발을 지원하는데, 칩을 사용해 사업화할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 개발하기 때문에 상용화 가능성이 높습니다. 매우 기획이 잘 된 정부 과제에요. 칩 설계에 그치지 않고 그 칩이 탑재될 하드웨어 모듈과 이를 구동할 소프트웨어까지 모두 개발하는 전 주기(풀스택) 기술 지원이 이뤄지고, 단순 프로토타입이 아니라 상용 가능한 수준의 시제품을 목표로 합니다. 특히 피지컬 AI 부문에 해당하는 '기계·로봇' 분야는 구체적으로 협동로봇, 휴머노이드, 무인농기계가 대상입니다." -한국이 관련 시장을 잡기 위한 '골든 타임'은 언제로 보시나요. 어떤 전략이 필요한가요. "지금이 바로 골든 타임입니다. 앞으로 5년이 매우 중요한 시기라고 봅니다. 글로벌 경쟁력과 호환성을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발해 낼 세계 수준의 기업들을 키워내야 합니다. 시스템 수요기업은 3~5년을 내다볼 수 있는 칩 기획 능력을 갖춰야 하고, 대학은 AI 인재를 육성해야 합니다. 정부는 AI 팹리스·파운데이션 AI 모델 기업·소프트웨어 기업을 크게 키우고 개발 생태계를 조성해야 합니다. 또 M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고, 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 합니다. 계획은 구체적이어야 하고, 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요합니다." "삼성 파운드리, 최선단 MPW·IP 생태계 확충해야" -국내 AI 칩 생태계 강화를 위한 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 제조기업의 지원이 충분하다고 보시나요. "삼성전자의 지원은 최근 들어 확대되고 있지만, 국내 팹리스 생태계 전체의 갈증을 해소하기에는 한계가 있어요. 크게 MPW(한 장의 웨이퍼에 여러 반도체 제품을 함께 제작해 테스트하는 방식)와 IP(설계자산) 지원이 필요합니다. 우선 TSMC 대비 최선단 공정의 셔틀 횟수가 부족해요. TSMC는 '사이버셔틀'이라는 이름으로 첨단 공정 MPW를 촘촘하고 유연하게 운영하고 있어요. 반면 삼성의 4나노·2나노 최선단 MPW는 1년에 기회가 몇 번 없습니다. 팹리스가 설계 일정(테이프아웃)을 단 며칠만 놓쳐도 다음 셔틀까지 수개월에서 1년을 무작정 대기해야 하는 리스크가 있는 거죠. 반도체 IP 생태계의 다양성 결여도 문제입니다. 기본적으로 PCIe, LPDDR 같은 고속 인터페이스나 메모리 인터페이스 IP가 준비돼 있어야 하는데, 삼성 파운드리는 TSMC에 비해 여전히 부족합니다." 김용석 교수 -1959년생 -1983~2010년 삼성전자 시스템 반도체 및 소프트웨어 개발 -2010~2013년 삼성전자 갤럭시 스마트폰 시스템 소프트웨어 개발 팀장 -2014~2024년 성균관대 전자전기공학부 교수 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 기자

삼성전자, PCIe 6.0 SSD 양산…AI 데이터센터 시장 공략

삼성전자가 최첨단 낸드 기반 기업용 SSD(eSSD)로 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 공략한다. 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현해, AI 작업 처리효율을 크게 높일 수 있다. 삼성전자는 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 eSSD 'PM1763' 양산을 시작했다고 8일 밝혔다. PCIe는 컴퓨터 메인보드와 프로세서(CPU·GPU 등), 스토리지(SSD 등)를 연결하기 위한 인터페이스 표준이다. PCIe 6.0는 기존 5.0 대비 2배 향상된 데이터 전송 대역폭을 제공한다. 삼성전자는 이번 제품에 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재해 제품 성능과 전력 효율을 크게 향상시켰다. 9세대 낸드는 현재 상용화된 낸드 중 가장 최신 세대다. 이번 제품은 4TB(테라바이트), 8TB, 16TB의 3가지 용량으로 제공한다. 16TB 제품은 업계 최고 성능을 구현했다. 16TB 제품 기준 연속 읽기·쓰기 속도는 각각 최대 초당 2만 8400MB(메가바이트), 2만 1900MB로, 전작 'PM1753' 대비 약 2배 향상됐다. 이는 40GB(기가바이트) 크기 대형언어모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있는 속도다. 가속기와 프로세서 간 데이터 지연을 최소화해 AI 작업 처리효율을 획기적으로 높일 수 있다. 또한 PM1763은 차세대 AI 서버에 적용되는 액체 냉각 환경에 최적화한 제품이다. 콜드 플레이트를 소자에 부착하는 D2C 냉각 방식을 활용해 고부하 환경에서도 성능 저하 없이 장시간 최고 성능을 유지할 수 있다. 전작 대비 전력 효율이 1.8배 이상 향상돼, 데이터센터 운영 비용 절감에도 도움을 준다. 이번 제품은 데이터 보안이 중요한 AI 시대에 맞춰 보안 솔루션 또한 강화했다. PQC 암호화 알고리즘을 통해 양자 컴퓨팅 해킹을 방지할 수 있으며, TDISP 기술을 통해 가상화 환경에서 데이터 통로를 안전하게 보호할 수 있다. PQC는 양자 컴퓨터 공격에 취약한 기존 암호화 알고리즘 약점을 보완한 새로운 암호화 알고리즘이다. TDISP는 가상화 환경에서 호스트 자원에 SSD 자원이 할당돼 연결이 형성됐을 때, 허가받지 않은 외부 개입을 차단하는 PCI-SIG 표준화 기술이다. 최장석 삼성전자 메모리사업부 상품기획팀 상무는 "PM1763은 업계 최고 성능을 바탕으로 글로벌 고객사의 차세대 AI 플랫폼 요구사항을 만족하고 제품 검증까지 성공적으로 마쳤다"며 "이번 제품은 메모리 용량을 확장해 고객사 AI 모델이 효율적으로 운영하도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.08 09:07장경윤 기자

삼성전자, 2분기 영업익 89.4조…엔비디아·애플도 제쳤다

삼성전자가 2분기 세계 IT기술 기업을 통틀어 역대 최대 영업이익을 기록했다. 미국 빅테크 기업인 엔비디아와 애플의 수익성을 넘어섰다. 엔비디아는 2027회계연도 1분기(2026년 4월 마감) 535억달러(약 81조9000억원)로 세계 최대 영업이익을 기록한 바 있다. 고부가 메모리반도체 수익성이 지속 강세를 보인 데 따른 효과로, 상여금 충당금을 제외하면 영업이익이 사실상 100조원을 넘어선 것으로 관측된다. 삼성전자는 2분기 매출이 전년 같은 기간보다 129.31% 늘어난 171조원, 영업이익은 1810.26% 증가한 89조4000억원으로 잠정 집계됐다고 7일 밝혔다. 전분기 대비 매출은 27.74%, 영업이익은 56.21% 증가했다. 영업이익의 경우, 증권가 컨센서스(84조4000억원)도 큰 폭으로 상회했다. 업계는 디바이스솔루션(DS) 부문 내 메모리반도체 호황이 이번 분기 호실적을 이끈 것으로 분석하고 있다. 글로벌 빅테크의 공격적인 AI 인프라 투자에 따라, D램과 낸드 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화되고 있다. 해당 분기 D램 평균판매가격(ASP) 상승률은 전분기 대비 50%대, 낸드는 60%대로 추산된다. 고부가 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 사업도 성장세를 기록하고 있다. 지난 2월부터 엔비디아 등 핵심 고객사향으로 공급하기 시작한 HBM4(6세대 HBM)의 매출액이 최근 매출 10억 달러(한화 약 1조5320억원)를 돌파하는 성과를 거뒀다. 특히 이번 분기에 반영된 상여금 충당금을 제외하면, 실제 DS 부문 영업이익이 100조원을 상회했을 가능성이 높은 것으로 관측된다. 앞서 삼성전자는 노조와의 성과급 협상이 길어지면서 지난 1분기 상여금 충당금을 반영하지 않았다. 이후 지난 5월 노사 협상이 마무리되면서, 이번 분기에 1·2분기 상여금을 모두 반영하게 됐다. 합산 충당금 규모는 최소 15조원으로 추산된다.

2026.07.07 08:36장경윤 기자

KAIST 석사과정 AI에이전트로 주식 자동매매…수익률은

KAIST 연구생들이 AI 에이전트 오픈클로를 이용해 자동 주식매매를 했다. 과연 수익률은 어땠을까? 이관택 전기및전자공학부 석사과정 연구생이 220만원을 투자해 실제 투자해봤다. 이틀간 350건 자동매매한 결과는 2만5,029원 손실. 매수금액 대비 -1.11% 손실을 입었다. KAIST 테라랩(김정호 전기및전자공학부 석좌교수 연구실, 랩장 서해석 박사과정생)이 지난 3일 오픈클로 AI에이전트를 HBM(고대역폭메모리) 등 연구 현장에 적용한 실험이나 일상 적용 실험 결과를 공개하는 워크숍을 진행했다. 석, 박사과정 연구생 총 14명이 오전 8시부터 12시 40분까지 예정 시간을 40분가량 넘겨 오픈클로를 연구비서로 활용한 사례 및 시연 7건과 일상비서로 활용한 사례 및 시연 6건을 각각 20분씩 발표했다. 이 워크숍에서 10번째 발표자로 나섰던 이관택 연구생은 "반복적인 단기 매수·매도 과정에서 수수료와 세금 등 거래비용이 2만 1,113원 발생했다"면서 "개인이 AI만으로 완전 자동매매를 하는 것은 한계가 있다는 결론"이라고 말했다. 이관택 연구생은 "실제 NH농협 오픈API를 이용해 실계좌를 연동하고, 국내 시장 한정으로 운영했다"며 "명령은 텔레그램을 통해 입력했다. 오픈클로가 증권사 API를 통해 시세나 잔고, 주문, 체결상태를 확인하는 방식"이라고 설명했다. 이 연구생은 "특정 종목으로 거래를 한정하거나 거래횟수 제한, 최소 주문금액 설정, 고변동성 종목 필터링 등을 고려한 조건 등을 더 세밀히 고려한 거래가 필요하다고 느꼈다"며 "자동매매 보다는 AI 투자 보조 도구로 활용하는 것이 더 현실적일 것 같다"고 부연설명했다. 일상비서로의 활용 케이스에서 이승재 석사과정 연구생은 오픈클로를 기반으로 포트폴리오 관리 에이전트(알파클로) 사용 결과를 공개했다. 알파클로는 자산 리스크 관리에 초점을 맞춰 의사결정을 지원하는 에이전트다. 이외에 일상비서 에이전트 사례로 박준호·김태현·김병목 ·배재근 연구생이 논문 키워드 자동수집, 발표자료 초안생성, 멀티-에이전트 역할 부여·리눅스 서버 관리 등의 에이전트 활용 결과를 선보였다. 이에 앞서 연구비서로서의 AI 에이전트에서는 이현이·김근우·서해석·안현준·양채민·이정현·신하겸·윤영수 연구생 및 박사가 나서 반도체 패키지 설계 및 해석, PDN 시뮬레이션, 이퀄라이저 최적화, HFSS EM 시뮬레이션 자동화, SIPI 지식 베이스 구축, 협업 채팅방 시연, 패치 안테나 자동설계 사례 및 사용 결과를 공개했다. 이정현 연구생(박사과정)은 "AI 에이전트를 연구 현장에 비서처럼 적용해 보면서, 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 연구 업무의 반복적인 과정을 대신 수행할 수 있다는 가능성을 확인했다"며 "예를 들어 논문 PDF를 넣으면 알아서 문서를 확인하고, 마크다운으로 변환하고, 핵심 개념과 용어를 정리해서 연구용 지식 베이스 형태로 만들어주는 과정을 오픈클로가 단계적으로 수행했다"고 설명했다. 이 연구생은 "사용자는 텔레그램으로 작업을 지시하고 진행 상황을 확인하기만 하면 되기 때문에, 자료 정리나 문헌 관리에 들어가는 시간을 줄이고 연구자는 해석과 판단에 더 집중할 수 있다는 점에서 연구 효율 향상에 대한 기대가 크다"고 말했다. 김태현 연구생(석사과정)은 "AI 에이전트를 일상에 적용할 수 있는 다양한 방법들에 대해 공부하고 적용해 보면서, API 제공 유무와 관계없이 존재하는 대부분의 프로그램에 적합한 방법을 적용해 활용할 수 있음을 확인했다"라며 "자료 조사, 문서 작성 등 연구를 제외한 부가 업무를 보조하도록 구성한다면 연구 생산성 향상에 기여할 수 있을 것"으로 예상했다. 이번 워크숍은 전, 후반부로 나눠 진행한 이번 워크숍에서 전반부는 반도체 패키지 설계, 전원무결점성 분석, 데이터셋 생성, 시뮬레이션 자동화, 지식베이스 구축 등 연구 업무 자동화 사례를 주로 다뤘다. 후반부는 포트폴리오 관리, 자동 주식 매매, 논문 검색, 캘린더 기반 발표자료 생성, 멀티 에이전트 협업, 서버 관리 등 일상·연구 보조 사례를 발표했다. SK하이닉스 입사가 예정된 김근우 박사후연구원은 "핵심은 AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 실제 도구를 실행하고 결과를 다시 보고하는 실행형 연구 비서로 동작할 수 있는지를 확인했다"며 "AI 에이전트를 단순 챗봇이 아니라, 반도체·패키지 설계 툴을 실제로 다루는 연구 보조자로 구현했다는 점에 주목해달라"고 주문했다. 김정호 석좌교수는 최종 마무리에서 "평소 목말라하던 아이템을 다뤘다는데 특히 의미가 있다. 모두 재미난 아이템"이라고 평가하며 "오는 11월께는 니모클로 등을 활용한 워크숍, 내년 초에는 HBM과 HBF(고대역폭플래시메모리)를 주제로 한 워크숍을 검토해 보자"고 덧붙였다. 워크숍 발표 내용은 6일 오전 6시 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 공개한다.

2026.07.06 06:00박희범 기자

삼성중공업, '바다 위 데이터센터' 2028년 띄운다…AI 신시장 정조준

삼성중공업이 부유식 데이터센터(FDC)의 상업화 일정을 구체화하며 인공지능(AI) 인프라 시장 진입에 속도를 내고 있다. 첫 상업용 FDC가 2028년 2분기까지 서비스 준비를 마칠 것으로 예상됨에 따라 조선업의 사업 영역이 선박과 해양플랜트를 넘어 데이터센터 인프라로 확장될 수 있을지 주목된다. 4일 업계에 따르면 최근 삼성중공업은 첫 상업용 FDC의 서비스 준비 시점을 2028년 2분기로 제시했다. 국내 조선사가 FDC 사업과 관련해 구체적인 상업 서비스 일정을 공개한 것은 이번이 처음이다. FDC는 데이터센터를 육상이 아닌 해상이나 강변에 배치하는 방식으로, AI 확산에 따른 전력 수급난과 냉각 수요, 토지 확보 문제를 동시에 해결할 수 있는 대안으로 거론된다. 삼성중공업은 지난달 3일 그리스 아테네에서 열린 세계 최대 조선·해운 박람회 '포시도니아 2026'에서 FDC 사업화를 위한 글로벌 협력 확대를 발표했다. 회사는 그리스 선사 캐피탈과 영국 로이드 선급과 FDC 사업 개발을 위한 양해각서를 체결했다. 협력 구조도 구체화됐다. 삼성중공업은 FDC 관련 핵심 기술 개발과 건조를 맡고, 캐피탈은 프로젝트 발굴과 투자 역할을 담당한다. 로이드선급은 FDC 설계와 운용에 필요한 규칙·규정 개발과 기술 검증을 지원한다. 별도로 로이드 선급 산하 컨설팅 전문회사 로이드 어드바이서리와는 FDC 사업성 분석, 기술·경제성 모델링, 북미 데이터센터 인프라 시장 평가 등을 추진한다. 다만 현재까지 특정 프로젝트나 상업 모델이 확정된 단계는 아니다. 삼성중공업과 파트너사들은 우선 사업성이 있는 입지와 고객 수요를 찾는 데 집중하고 있다. 구체적인 고객사나 배치 지역, 상업 모델도 아직 공개되지 않았다. 삼성중공업이 구상하는 FDC는 기존 선박이나 해양플랫폼을 개조하는 방식이 아니라, 데이터센터 용도에 맞춘 신조 바지선 형태다. 설계에는 데이터 홀, 전기·기계 장비, 선내 발전 설비, 발전 연료 공급을 위한 LNG 저장 탱크 등이 포함될 예정이다. 해상 유전처럼 먼바다에서 운용하는 시설이 아니라 연안 지역이나 강둑 인근에 배치해 전력·통신망과의 연결성을 확보하는 방식이 유력하다. 전력과 냉각은 FDC의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 외신에 따르면 삼성중공업의 50MW급 FDC 설계는 연안이나 항만에 계류한 상태에서 해저 케이블을 통해 외부 전력을 공급받거나, LNG 기반 고체산화물연료전지(SOFC) 등 자체 발전 설비를 활용하는 방식을 염두에 두고 있다. 해수를 냉각원으로 활용하면 육상 데이터센터가 겪는 냉각수·부지 제약을 줄일 수 있다는 점도 장점으로 제시된다. 삼성중공업은 AI 서버 운용 안정성 검증에도 나섰다. 회사는 지난 1일 대만 타이베이에서 열린 '이노베이트 APAC 2026'에서 미국 AI 서버 전문업체 수퍼마이크로와 공동개발 프로젝트 계약을 맺었다. 양사는 강과 해양 환경에서 AI 서버 인프라가 안정적으로 작동할 수 있는지 검증할 계획이다. 해상 환경은 육상 데이터센터보다 변수가 많다. 선체 진동과 움직임, 염분 유입, 습도 변화 등이 서버 신뢰성과 수명에 영향을 줄 수 있다. 삼성중공업은 이를 줄이기 위한 선체 설계, 방염·방습, 위치 제어, 전력·냉각 통합 기술을 개발하고, 수퍼마이크로는 해상 환경에서 서버 운용 조건을 검증하는 역할을 맡을 것으로 보인다. 증권가에서는 삼성중공업의 FDC 사업을 FLNG에 이은 고부가 해양 사업 확장으로 보고 있다. DS투자증권은 삼성중공업이 FLNG 건조 역량을 기반으로 국내 조선사 중 FDC 수주 가시성이 가장 앞서 있다고 평가했다. FDC가 상선보다 높은 선가와 수익성을 기대할 수 있는 영역이라는 점에서 중장기 성장 옵션으로 부각될 수 있다는 분석이다. 삼성중공업은 이미 FLNG, LNG선, 해양플랜트 등에서 축적한 설계·건조 역량을 보유하고 있다. FDC는 여기에 전력 시스템, 냉각 설비, 데이터센터 장비 통합 역량이 추가로 요구된다. 기존 조선업의 하드웨어 제조 능력과 AI 인프라 수요가 결합되는 만큼, 사업화에 성공할 경우 조선사의 수익 모델이 한 단계 넓어질 수 있다. 다만 상업화까지는 넘어야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터 사업자는 안정적인 전력 공급, 낮은 지연시간, 보안, 유지보수 접근성, 규제 인허가를 중요하게 본다. 해상·강변 시설 특성상 선급 규정뿐 아니라 항만, 환경, 전력망, 통신망 관련 규제도 함께 검토해야 한다. FDC가 단순한 개념 설계를 넘어 실제 고객 계약과 금융 조달로 이어질 수 있을지가 관건이다. AI 데이터센터 수요가 폭증하면서 전력과 부지 확보가 주요 병목으로 떠오른 가운데, FDC는 조선사가 보유한 대형 해양 구조물 설계·건조 역량을 활용할 수 있는 새로운 사업 기회로 평가된다. 아직 초기 시장인 만큼 사업 모델과 수요 검증이 필요하지만, 상업화가 현실화될 경우 조선업의 경쟁 무대가 AI 인프라 영역으로 넓어질 수 있다는 전망이 나온다.

2026.07.04 09:22류은주 기자

삼성전기, 부산에 15조원 투자…패키지기판·MLCC 경쟁력 강화

삼성전기가 세종에 이어 부산 지역에도 대규모 투자를 진행한다. 두 지역에 올해부터 오는 2040년까지 총 23조원을 투입할 계획이다. 이를 통해 인공지능(AI)용 고부가 패키지 기판, 적층세라믹커패시터(MLCC) 등 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 삼성전기는 3일 장래사업·경영계획 공시에서 부산 지역에 올해부터 2040년까지 총 15조원을 투자한다고 밝혔다. 이번 투자 목표는 AI 데이터센터용 패키지 기판 및 MLCC 경쟁력 강화다. 이를 위해 삼성전기는 부산 팹을 고성능 패키지 기판, 고부가 MLCC 마더라인 핵심기지 및 연구개발(R&D) 거점으로 운영할 계획이다. 패키지 기판은 반도체와 메인보드 간 전기신호를 전달하는 소재다. MLCC는 반도체 회로에 전류가 일정하게 흐르도록 조절하고, 부품 간 전자파 간섭현상을 막는 부품이다. 두 제품 모두 AI 데이터센터 내에서 수요가 빠르게 증가하고 있다. 한편 삼성전기는 지난 2일에도 세종 패키지 기판 팹에 중장기적으로 8조원을 투자한다고 밝힌 바 있다. 투자기간은 올해부터 2040년까지로 부산 투자 계획과 동일하다. 세부적으로 ▲AI 서버용 패키지 기판 설비 확충 ▲요소기술 개발(R&D) 투자와 인재 육성 등을 추진한다.

2026.07.03 15:41장경윤 기자

삼성전자, 3분기 D램 가격 최대 20% 인상…AI 수요 굳건

국내 메모리 반도체 업계가 올 3분기 범용 D램 평균판매가격(ASP)을 전분기 대비 최대 20%까지 인상하는 방안을 추진하고 있는 것으로 파악된다. AI 인프라 투자에 따라 제품 전반의 공급 부족 현상이 지속되고 있는 만큼, 메모리 기업들도 수익 극대화 기조를 이어가려는 전략으로 풀이된다. 이후 가격 상승폭은 둔화되겠지만, 내년에도 매우 높은 수익성 기조는 이어질 것이라는 게 업계의 전언이다. 3일 업계에 따르면 삼성전자는 올 3분기 D램 ASP를 전분기 대비 최대 20% 수준까지 높이는 것을 목표로 고객사와 협상을 진행 중이다. D램 가격은 그동안 글로벌 빅테크 기업들의 공격적인 AI 인프라 투자로 급격한 상승세를 보여 왔다. 서버용 D램과 고대역폭메모리(HBM)는 물론, AI 추론 영역에서 각광받는 저전력 D램(LPDDR)까지 제품 전반의 공급 부족 현상이 심화된 탓이다. 특히 SK하이닉스 대비 삼성전자의 D램 ASP 상승세가 두드러진다. 가격 변동성이 높은 범용 D램이 전체 생산량에서 차지하는 비중이 높고, 가격 인상에도 가장 적극적으로 나서고 있다는 게 업계의 평가다. 실제로 삼성전자의 1분기 D램 ASP는 전분기 대비 90% 초반대로 상승했다. 2분기는 50~60% 수준으로 추산된다. 나아가 3분기에도 20% 내외의 상승세를 목표로 하고 있다. 상대적으로 HBM 생산 비중이 높은 SK하이닉스는 이보다는 다소 낮을 것으로 추산된다. 반도체 업계 관계자는 "삼성전자가 올 3분기에도 가격 협상에 매우 공격적으로 나서고 있다. 최근 서버와 모바일에서 모두 병목현상이 심한 LPDDR도 가격을 20% 이상 올릴 것으로 안다"며 "다만 고객사들이 이를 전부 수용할지는 확답할 수 없는 상황"이라고 밝혔다. D램 가격은 향후에도 안정적인 흐름을 보일 가능성이 높은 것으로 관측된다. D램 가격 상승폭이 점차 완만해지고는 있지만, 핵심 고객사와의 장기공급계약(LTA) 체결 비중이 점차 확대되고 있기 때문이다. 일례로 미국 마이크론은 지난달 말 실적발표를 통해 고객사와 총 16건의 장기공급계약을 체결했다고 밝힌 바 있다. 해당 계약은 일정 물량 구매에 대한 구속력이 있으며, 매우 높은 수준의 마진을 보장하는 가격 하한선을 설정해뒀다. 메모리 수급이 중장기적으로도 어려울 것이라는 고객사 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 최근 대두된 메타의 클라우드 사업 진출 가능성도 메모리 수요의 악재로 작용하지는 않을 전망이다. 일각에서는 메타가 내부의 잉여 컴퓨팅 자원을 외부에 판매하려는 움직임을 두고 AI 생산능력이 이미 충분히 갖춰진 것이 아니냐는 해석을 내놨다. 그러나 메타는 지난 4월 연간 AI 인프라 투자 계획을 당초 1150억~1350억 달러에서 1250억~1450억 달러로 상향 조정하는 등 적극적인 투자 기조를 유지해 왔다. 업계 또 다른 관계자는 "가격 하한선을 둔 LTA의 확대, HBM 가격 재협상 등으로 내년 D램 시장도 급격한 하락세는 없을 것"이라며 "메타의 경우 내부 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위한 방안으로 보는 것이 더 정확하다"고 설명했다.

2026.07.03 12:23장경윤 기자

삼전닉스도 '메타·애플發 악재' 쇼크…주가 7% 이상 하락

미국 뉴욕 증시의 반도체 관련주 매도 여파가 국내 증시에까지 직격탄을 날렸다. 미국 증시에서 메타와 애플발 악재로 반도체 관련주들이 폭락하자 2일 한국 증시에서도 삼성전자와 SK하이닉스가 나란히 7% 이상 급락했다고 블룸버그통신 등 외신이 보도했다. 미국 증시에서는 최근 인공지능(AI) 관련주의 가파른 상승세에 대한 경계 심리와 함께 메타플랫폼의 클라우드 인프라 사업 진출 검토 소식에 투자 심리가 위축됐다. 여기에 애플이 중국 반도체 업체들의 칩 구매를 논의 중이라는 보도까지 나오면서 아시아 반도체주 전반에 매도세가 확산했다. 이날 오후 2시 20분 기준 삼성전자 주가는 전 거래일보다 7.15%, SK하이닉스는 9.3% 하락했다. 일본 반도체 업체 키옥시아홀딩스 역시 11% 안팎의 급락세를 보였다. 네덜란드 자산운용사 로베코의 아시아·태평양 주식 운용 대표 조슈아 크랩은 블룸버그와 인터뷰에서 "AI 관련주들이 큰 폭으로 상승하면서 시장의 기대도 높아진 상태"라며 "이 때문에 주기적인 차익 실현 매물이 나오고, 악재가 발생하면 매도세가 더욱 확대되는 경향이 있다"고 설명했다. 특히 메타가 자체 생성형 AI 서비스 개발을 위해 구축한 대규모 GPU 인프라 유휴 자원 판매 계획이 알려지면서 AI 반도체 관련주에 대한 우려가 커졌다. AI 인프라를 공격적으로 구축해 온 메타가 직접 AI 컴퓨팅 서비스를 판매할 경우, AI 인프라 투자 수요 둔화 가능성이 있다는 관측이 제기된 것이다. 애플이 중국 메모리 업체인 창신메모리테크놀로지(CXMT)와 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)의 칩 구매를 검토하고 있다는 보도 역시 한국 반도체 업계에는 부담 요인으로 작용했다. 블룸버그에 따르면 유니온 방케르 프리베의 베이-세른 링 전무 이사는 "메타가 잉여 컴퓨팅 자원 판매를 검토한다는 것은 해당 자원을 효율적으로 활용하지 못하고 있거나 과잉 투자했을 가능성을 시사한다"며 "이는 한국과 일본 반도체 업종 등 AI 공급망 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있다"고 분석했다. 베타쉐어즈의 투자전략가 휴 램도 "아시아 증시는 AI 설비 투자 확대의 지속 가능성과 메타 관련 보도 이후 제기된 컴퓨팅 자원 과잉 공급 우려에 민감하게 반응하고 있다"고 말했다.

2026.07.02 14:51이정현 미디어연구소

컨슈머인사이트, AI로 업무 전환…"4주 걸리는 조사 하루만에"

컨슈머인사이트가 인공지능(AI)으로 소비자 리서치 업무 전환에 나섰다. 컨슈머인사이트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026 AX 원스톱바우처 지원사업' 수요기업으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 컨슈머인사이트는 이번 사업을 통해 '대화형 AI 데이터 서비스 플랫폼'과 'AI 리서치 에이전트'를 구축한다. 이번 과제에는 컨슈머인사이트가 수요·과제 총괄기업으로 참여한다. 엔터프라이즈 AI 통합 플랫폼 기업 프로텐이 AI 솔루션을 맡고, 삼성SDS는 클라우드 인프라를 담당한다. 아이지에이웍스는 데이터 분야에 참여한다. 이번 사업 핵심은 전문가 수작업과 복잡한 대시보드에 의존해 온 기존 데이터 활용 방식을 AI 기반 시스템으로 바꾸는 것이다. 사용자가 자연어로 질문하면 AI가 방대한 기획조사 데이터를 찾아 필요한 정보를 제시하고 핵심 인사이트를 도출하는 식이다. 컨슈머인사이트는 올해 자동차·통신 데이터를 대상으로 서비스를 우선 검증한다. 내년 금융, 여행, 관광, 콘텐츠 등 5대 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AI 리서치 에이전트도 개발할 방침이다. 이 에이전트는 조사 기획, 설문 작성, 데이터 수집 검증, 정량 분석, 보고서 자동화까지 리서치 전 과정을 지원하도록 설계된다. 컨슈머인사이트는 이번 플랫폼을 통해 통상 2~4주 걸리던 리서치 리드타임을 1일 이내로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 서비스가 상용화되면 대기업 중심으로 이용된 리서치 서비스를 중소기업, 연구소, 대학 등도 더 쉽게 활용할 수 있을 전망이다. 컨슈머인사이트는 "우리는 지난 25년간 자동차, 통신, 금융, 여행 등 주요 산업에서 1000만 건 이상의 소비자 데이터를 축적했다"며 "과제 완료 후에 해당 서비스를 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) '올웨이즈 온 인텔리전스 플랫폼'으로 정식 출시할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 14:42김미정 기자

[유미's 픽] 현대차 디지털 투자 수혜 속 현대오토에버, 내부의존 부담도 확대

현대오토에버가 현대자동차와 체결한 차세대 전사적자원관리(ERP) 프로젝트 계약 규모를 늘리면서 내부거래 의존 구조가 다시 부각되고 있다. 삼성SDS와 LG CNS가 대외 고객 확대를 통해 계열사 매출 비중을 낮추는 사이 현대오토에버는 현대차그룹 내부 물량을 더 키우는 모습이다. 2일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 현대오토에버는 지난달 30일 현대차와 체결한 '차세대 ERP 본사 및 미주 롤인 프로젝트' 계약 정정공시를 냈다. 계약금액은 기존 1054억원에서 1147억원으로 93억원 늘었다. 계약 종료일도 올해 3월 31일에서 이달 31일로 4개월 연장됐다. 증액 후 계약금액은 현대오토에버 2023년 연결 매출의 3.74% 수준이다. 이번 계약은 현대차 국내 본사와 북미 법인을 대상으로 한 ERP 구축 프로젝트다. 계약 상대는 현대오토에버 최대주주인 현대차로, 현대차는 31.59%의 지분을 보유하고 있다. 이 외에 현대모비스 20.13%, 기아 16.24%, 정의선 현대차그룹 회장 7.33% 등 동일인측이 현대오토에버 지분 75.29%를 보유하고 있다. 이처럼 최대주주인 현대차가 주요 고객인 만큼 그룹 투자 방향은 현대오토에버 실적에 미치는 영향이 상당히 크다. 지난해 기준 현대오토에버의 국내 IT서비스 매출액은 2조3027억원으로, 이 중 국내 계열사 대상 IT서비스 매출액은 2조2261억원이다. 국내 IT서비스 기준 계열사 비중은 약 96.7%로, 현대차 대상 매출은 9865억원, 기아 대상 매출은 3881억원으로 집계됐다. 현대오토에버 대규모기업집단현황 공시에 따르면 지난해 전체 매출액은 3조2500억원이다. 이 중 국내 계열사 매출은 2조5703억원, 국외 계열사 매출은 5146억원으로 국내외 계열사 대상 매출을 합치면 3조848억원이다. 전체 매출에서 계열사 매출이 차지하는 비중은 약 94.9%로 계산된다. 반면 현대오토에버와 함께 대기업 IT계열사 상위권으로 꼽히는 삼성SDS, LG CNS는 점차 대외 매출을 늘리며 다른 행보를 보이고 있다. 올해 1분기 기준 삼성SDS의 내부 거래 비중은 전년 동기 대비 2.9%포인트(p) 낮아진 79.2%, LG CNS는 같은 기간 5.2%p 감소한 47.1%를 기록했다. 반면 현대오토에버 내부 거래 비중은 4%p 오른 94.6%로 집계돼 대조적인 모습을 보였다. 실제 삼성SDS, LG CNS는 최근 들어 클라우드, 금융, 공공, 제조 등 대외 고객 확대에 힘을 싣고 있다. 삼성SDS는 공공 업종 서비스형 GPU(GPUaaS) 증가, 금융 업종 매출 상승, 범정부향 지능형 AI 서비스 확산 등에 힘입어 대외 매출을 늘리고 있고, LG CNS도 AI와 클라우드 등 AX 플랫폼 사업을 강화한 전략을 앞세워 대형 SI 기업 중 유일하게 내부 시장 의존도를 절반 이하로 떨어뜨리는 성과를 거뒀다. 반면 현대오토에버는 이번 현대차 ERP 계약 증액까지 더해지며 그룹 내부 물량만 점차 키워나가는 분위기다. 업계에선 현대오토에버가 그룹 차원에서 추진하는 디지털 전환 및 로봇 사업을 주도한다는 점에서 앞으로도 내부 거래 비중을 낮추기는 쉽지 않을 것으로 봤다. 현대차그룹이 ERP, 클라우드, 스마트팩토리, 차량용 소프트웨어 투자를 확대할수록 현대오토에버가 맡는 시스템 구축·운영 범위도 넓어질 것으로 예상했다. AI, 로보틱스, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 투자 확대 기대가 현대오토에버 기업가치에 반영되는 것도 이 때문이다. 하지만 공정거래위원회가 SI 업종 내부 거래를 꾸준히 들여다보고 있다는 점은 부담이다. 앞서 공정위는 SI 업종이 최근 수년간 내부거래 비중과 금액 모두 상위권을 차지해 지속적인 감시가 필요한 분야라고 지적해 왔다. 이에 현대오토에버는 그룹 IT 수요를 기반으로 성장한 사업 특성상 내부거래를 단기간에 줄이기는 어렵지만, 신규 사업까지 계열사 중심으로 커질 경우 대외 시장에서의 성장성 검증 부담이 더 커질 것으로 전망된다. 하늘 NH투자증권 연구원은 "현대차그룹의 자율주행 및 로보틱스 사업 가시성 확대로 현대오토에버의 역할도 구체화되고 있다"며 "피지컬 AI 업체로의 전환 과정에서 필수적인 데이터센터 구축과 소프트웨어 역량 강화에서도 존재감이 커질 것"이라고 관측했다.

2026.07.02 10:51장유미 기자

[AI리더스] 데이터독 "배보다 배꼽 큰 AI 지출, '자율 운영'으로 해소"

생성형 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 본격적인 업무 환경으로 확산되면서 기업들의 고민도 새로운 국면에 접어들고 있다. AI 서비스 개발 경쟁이 가속화되면서 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자 부담이 커지고 있고, 토큰 사용량 증가에 따른 비용 관리, AI 확산으로 넓어진 보안 취약점, 운영 거버넌스 구축 등 해결해야 할 과제도 함께 늘어나고 있기 때문이다. 서울 강남구 빗썸타워에서 만난 엄수창 데이터독 코리아 지사장과 정영석 기술총괄은 이러한 변화 속에서 기업들의 관심이 'AI 도입'에서 'AI 운영'으로 이동하고 있다고 진단했다. 엄수창 지사장은 "이제는 AI를 얼마나 많이 도입했는지가 아니라 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐가 기업 경쟁력을 결정하는 시대"라며 "AI 운영과 거버넌스가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있다"고 말했다. 토큰 비용·GPU 관리·보안 통제 등 늘어나는 운영 부담 정영석 기술총괄은 많은 기업이 AI 도입 이후 예상치 못한 운영 비용 증가와 복잡성 확대에 직면하고 있다고 설명했다. 그는 "현재 AI를 운영하는 기업의 70% 이상이 3개 이상의 생성형 AI 모델을 동시에 활용하고 있으며 평균 토큰 사용량도 전년 대비 2배 이상 증가했다"며 "예전에는 클라우드 인프라나 스토리지 비용이 중심이었다면 이제는 LLM 사용료가 전체 비용의 10~20% 수준까지 증가하는 사례도 나타나고 있다"고 밝혔다. 특히 기업들이 오픈AI, 클로드 등 다양한 모델을 혼용하면서 운영 복잡성이 급격히 높아지고 있다는 분석이다. 실제로 발생하는 상당수 AI 서비스 장애 역시 모델 자체의 문제가 아니라 호출 제한(Rate Limit)이나 운영 설정 미흡 등 관리 문제에서 비롯된다는 설명이다. 정 기술총괄은 "경영진은 AI 투자 효과와 비용 효율성을 동시에 확인하고 싶어 하지만 아직 어떤 조직이나 개발자가 어떤 모델을 사용하고 있고 얼마나 많은 비용을 발생시키는지 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "AI 시대에는 비용 거버넌스가 중요한 경영 과제가 되고 있다"고 말했다. 더불어 기업에서 가장 크게 우려하는 이슈로 공급망 공격(Supply Chain Attack)과 프롬프트 인젝션 공격 등 보안 우려도 지목했다. 생성형 AI와 AI 코딩 도구 활용이 늘면서 검증되지 않은 외부 라이브러리나 오픈소스 코드가 기업 환경에 유입되는 사례가 증가하고 있기 때문이다. 정 기술총괄은 "AI 에이전트와 바이브 코딩 도입으로 개발 생산성은 크게 높아졌지만 동시에 공격 표면도 넓어졌다"며 "API 키 노출이나 취약한 라이브러리 사용 같은 문제가 새로운 보안 리스크로 떠오르고 있다"고 말했다. AI로 장애 분석·복구까지 통합 관리 데이터독이 제시한 해법은 'AI 옵저버빌리티(AI Observability)'다. AI 모델의 성능과 비용, 보안 상태, 응답 품질 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관리해 AI 운영 전반에 대한 가시성을 확보하는 방식이다. 정 기술총괄은 "어떤 모델이 가장 효율적인지, 어떤 프롬프트가 비용을 많이 발생시키는지, 어느 구간에서 오류가 발생하는지를 파악해야 최적화도 가능하다"며 "AI 옵저버빌리티는 모델별 사용량과 토큰 비용, 응답 품질, 오류 현황을 실시간으로 추적해 기업이 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. AI가 단순히 장애를 감지하는 수준을 넘어 원인을 분석하고 대응 방안을 제시하며, 향후에는 복구 과정까지 자동화하는 방향으로 진화하고 있다는 설명이다. 이를 위해 데이터독은 AI 에이전트 플랫폼 '비츠 AI(Bits AI)'를 중심으로 운영 자동화 기능을 확대하고 있다. 정 기술총괄은 "기존에는 수십 명의 운영 인력이 로그를 분석하고 장애 원인을 추적해야 했다면 앞으로는 AI가 인프라 확장과 축소, 취약점 탐지, 장애 복구까지 상당 부분 수행하게 될 것"이라며 "운영 인력은 반복 업무보다 서비스 혁신과 고도화에 집중하게 될 것"이라고 말했다. 실제로 데이터독에 따르면 '비츠 AI 포 SRE(Bits AI for SRE)'는 장애 분석 및 복구 과정에서 평균 대응 시간을 최대 90% 단축했으며, 보안 분석 기능인 '비츠 AI 시큐리티 애널리스트'는 위협 조사 시간을 최대 98% 줄여준다. 삼성전자·GS리테일 등 AI 운영 자동화 확산 AI 도입이 본격화되면서 국내 기업들의 AI 운영 고도화도 빨라지고 있다. 대표적인 사례가 삼성전자 어카운트 서비스다. 갤럭시 기기 로그인과 직결되는 핵심 인프라인 만큼 365일 무중단 안정성이 필수다. 삼성전자는 데이터독 '모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버'를 활용해 장애 감지부터 원인 분석, 복구까지 이어지는 과정을 자동화했다. 알람이 울리면 시스템 데이터를 자동으로 수집하고, AI 및 AWS 베드락과 연계해 인사이트를 도출한다. 특정 클라우드 리전에 장애가 발생하면 다른 리전으로 서비스를 자동 전환하는 자율 운영 체계도 갖췄다. 이 성과는 올해 미국에서 열린 데이터독 연례 행사 '대시(DASH)'에서 성공 사례로 직접 발표됐다. GS리테일도 데이터독을 도입해 인프라부터 애플리케이션 로그, 네트워크, 보안까지 단일 플랫폼으로 통합한 전방위 관제 체계를 구축했다. 아모레퍼시픽, KT, 크래프톤, 신세계인터내셔날 등도 데이터독 코리아의 주요 고객사로 자리 잡고 있다. 정 기술총괄은 "MCP를 활용하면 엔지니어가 복잡한 시스템 구조를 일일이 알지 않아도 자연어 질의만으로 장애 원인과 대응 방안을 파악할 수 있다"며 "AI 운영의 핵심은 데이터를 얼마나 효과적으로 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"고 설명했다. 48분기 연속 성장 중인 한국…핵심 리전으로 주목 데이터독 본사는 한국 시장을 전 세계에서 가장 빠르고 역동적으로 움직이는 핵심 리전으로 평가하고 있다. 창업자이자 CTO와 CEO가 정기적으로 한국을 찾는 이유다. 글로벌 SaaS 벤더 중 이례적으로 한국 지사에 대규모 기술지원 엔지니어 팀을 직접 상주시키는 것도 같은 맥락이다. 이 같은 투자는 실적으로 이어지고 있다. 데이터독 코리아는 지사 설립 이후 48분기 연속 성장을 이어가고 있으며, 엄 지사장 부임 2년여 만에 임직원 수는 2배 이상 늘어 현재 100명을 넘어섰다. 엄수창 지사장은 "AI 경쟁력의 기준이 단순한 도입 규모에서 운영 효율성과 거버넌스로 빠르게 이동하고 있다"며 "앞으로 기업들은 AI 모델과 인프라, 보안 데이터를 통합 관리하면서 비용과 성능을 동시에 최적화해야 한다"고 말했다. 이어 "데이터독은 AI 옵저버빌리티와 자율 운영 기술을 기반으로 기업들이 복잡한 AI 운영 환경을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원할 것"이라며 "궁극적으로는 AI가 스스로 문제를 감지하고 대응하는 'AI 자율 운영 시대'를 앞당기는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.07.02 09:15남혁우 기자

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