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"GPU 증설보다 효율 따져야"…망고부스트가 꺼낸 'AI 풀스택' 해법

"값비싼 그래픽처리장치(GPU)를 늘리기보다 이미 확보한 자원을 효율적으로 활용해야 하는 시대가 왔습니다." 망고부스트가 인공지능(AI) 인프라 시장에 던진 메시지다. 데이터처리장치(DPU)와 추론 소프트웨어(SW), GPU·스토리지 서버를 하나의 시스템으로 결합해 AI 데이터센터(AIDC)의 병목을 줄이겠다는 전략이다. 망고부스트는 DPU로 사업을 시작했지만 현재는 GPU 서버와 스토리지 서버, AI 추론 SW를 아우르는 AI 풀스택 기업으로 영역을 넓히고 있다. 개별 부품 공급을 넘어 데이터센터에 즉시 구축할 수 있는 랙 단위 시스템과 서버리스 추론 서비스까지 제공하겠다는 구상이다. 이런 전략은 망고부스트가 내세운 '부스트 유어 데이터센터(Boost Your Data Center)' 목표와 맞닿았다. 데이터센터 장비를 계속 늘리기보다 GPU와 서버, 스토리지 사이 데이터 이동을 최적화해 기존 인프라 처리 성능을 최대한 끌어내겠다는 의미다. 망고부스트 기술은 김장우 대표가 이끈 서울대 고성능컴퓨터시스템연구실에서 출발했다. 김 대표는 선마이크로시스템즈와 오라클에서 중앙처리장치(CPU)·시스템 아키텍트로 근무한 뒤 서울대 교수로 재직하며 10년 이상 서버 가속 기술을 연구했다. 김 대표와 연구진은 CPU가 연산뿐 아니라 네트워크와 스토리지 관련 작업까지 처리하는 기존 서버 구조에 주목했다. CPU에 업무가 몰리면 GPU와 스토리지 사이 데이터 이동이 느려지고, 고가의 GPU가 연산을 수행하지 못한 채 대기하는 시간이 늘어날 수 있기 때문이다. 연구진은 CPU가 맡던 네트워크와 스토리지 작업을 별도 반도체로 분리하는 DPU 기술을 개발했다. 김 대표는 연구 결과를 실제 데이터센터 환경에 적용하기 위해 2022년 망고부스트를 설립했다. 망고부스트는 미국 델라웨어 법인으로 출발해 워싱턴주 벨뷰에 본사를 뒀다. 서울과 산호세, 토론토, 도쿄, 인도네시아 등에서도 연구개발과 제품화, 고객 대응 업무를 수행하고 있다. 조직은 연구개발 중심으로 이뤄졌다. 현재 125명 넘는 엔지니어를 확보했으며 전체 인력 약 75%를 연구개발 업무에 배치했다. 부스트X에서 알폰소·케사르까지…HW·SW 하나로 묶었다 망고부스트 사업 출발점은 자체 DPU '부스트X(Mango BoostX™)'다. 부스트X는 CPU가 담당하던 네트워크와 스토리지, 보안 관련 작업을 대신 처리해 CPU와 GPU가 핵심 연산에 집중하도록 돕는다. 고속 네트워크 기반 AI 인프라에는 '로키 AI(RoCE AI)'가 적용된다. 로키 AI는 통합 이더넷 환경에서 원격직접메모리접근(RDMA)을 지원하는 RoCE 통신을 가속해 GPU와 서버 사이 데이터 전송 과정에서 발생하는 병목을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트는 부스트X가 AI 에이전트 인프라 조정 작업까지 지원하도록 기술을 확장하고 있다. AI 에이전트가 여러 모델과 데이터, 외부 도구를 오가는 과정에서 발생하는 네트워크·스토리지 처리를 CPU에서 분리한다는 구상이다. DPU 위에서는 AI 추론 SW 'LLM부스트(LLM Boost™)'가 작동한다. LLM부스트는 여러 GPU와 서버에 AI 추론 요청을 분배하고 각 GPU가 맡을 작업을 조정해 유휴 시간을 줄이는 역할을 한다. 망고부스트 인프라는 서로 다른 세대나 제조사 AI 가속기를 하나의 클러스터처럼 활용하도록 설계한 것도 특징이다. 기업이 기존 GPU를 폐기하거나 전체 시스템을 최신 장비로 교체하지 않고도 신규 GPU와 함께 운용할 수 있도록 지원한다. 특히 GPU 서버 '알폰소(Mango Alphonso™)'는 이들 기술을 완제품 형태로 묶은 제품이다. AMD GPU와 부스트X, LLM부스트를 하나의 서버에 탑재해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산·통신 환경을 통합했다. 스토리지 서버 '케사르(Mango Kesar™)'는 GPU가 연산에 필요한 데이터를 제때 공급하도록 지원한다. 저장 용량과 처리 성능을 각각 확장할 수 있는 분리형 구조를 채택했으며, DPU가 GPU와 스토리지 사이 통신을 가속한다. 통합 관리 SW '망고 AI 센터(MAC)'는 여러 서버 노드의 GPU·메모리 사용률과 전력, 온도, 네트워크 상태를 한 화면에서 보여준다. 관리자는 GPU가 제대로 활용되고 있는지 확인하고 시스템에서 발생한 병목이나 이상 상태를 파악할 수 있다. 서울에 42U 랙 10대 구축…벤치마크 넘어 실서비스 검증 서울에 위치한 망고부스트 데이터센터에 들어서자 검은색 서버랙이 줄지어 있었다. 랙 전면에 설치된 노란색 패널에는 '부스트 유어 데이터센터(BOOST YOUR DATA CENTER)' 문구가 적혀 있었다. 망고부스트는 외부 사업자가 운영하는 코로케이션 데이터센터의 공간과 전력·냉각 설비를 빌려 자체 AI 시스템을 구축하고 있다. 이곳에는 AMD 'MI355X' GPU를 탑재한 42U 규격 서버랙 10대를 배치할 계획이다. 각 랙은 GPU 서버 알폰소와 스토리지 서버 케사르를 중심으로 구성됐다. 부스트X와 로키 AI가 GPU·서버·스토리지 사이 데이터 이동을 가속하고, LLM부스트가 여러 GPU에 AI 추론 작업을 분배하는 구조다. 망고 AI 센터 화면에서는 GPU 사용률과 메모리, 전력, 온도, 네트워크 상태를 실시간으로 확인할 수 있었다. 개별 장비가 아니라 랙 전체의 연산 자원과 데이터 흐름을 통합 관리하기 위한 체계다. 망고부스트가 자체 데이터센터를 구축한 이유는 개별 제품이 아닌 전체 시스템의 성능을 검증하기 위해서다. DPU나 SW만 공급하면 고객이 사용하는 GPU와 네트워크, 스토리지 구성에 따라 실제 성능이 달라질 수 있다. 회사는 직접 구성한 데이터센터에서 HW와 SW를 함께 조정해 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 환경에서도 재현할 방침이다. 고객이 도입 전에 시스템 성능을 검증하는 공간으로도 활용한다. 망고부스트는 국제 AI 시스템 성능평가 'MLPerf'를 통해 추론 기술력을 검증하고 있다. MLPerf 인퍼런스 5.0에서 AMD 'MI300X' GPU 32개와 LLM부스트를 결합한 시스템은 엔비디아 'H100' GPU 32개 기반 비교 시스템보다 비용 대비 처리량이 2.8배 높은 것으로 나타났다. 다만 해당 수치는 망고부스트가 적용한 GPU와 SW 가격을 기준으로 총비용을 산정한 결과다. 고객 장비 도입 가격과 전력·냉각 비용, 운영 조건에 따라 실제 경제성은 달라질 수 있다. MLPerf 인퍼런스 6.0에서는 미국과 한국에 설치된 세 종류 AMD GPU 24개를 하나의 추론 시스템으로 연결했다. 해당 시스템은 '라마2-70B' 모델을 구동해 95.5%의 확장 효율을 기록했다. 망고부스트는 이를 통해 지역과 세대가 다른 GPU도 하나의 AI 추론 자원으로 활용할 수 있다고 설명했다. 기존 GPU와 최신 GPU를 같이 사용하면 장비 교체와 데이터센터 증설 부담을 줄일 수 있다는 주장이다. 망고부스트는 이런 HW·SW 통합 역량을 서버리스 AI 추론 서비스로 확장했다. 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 2026(AMD Advancing AI 2026)'에서 서버리스 AI 추론 플랫폼 '망고 인퍼런스(Mango Inference)'를 상용 출시했다. 망고 인퍼런스는 개발자가 GPU와 서버를 직접 구축·운영하지 않고 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 AI 모델을 이용하도록 지원한다. 망고부스트의 GPU 서버와 DPU, LLM부스트를 서비스 형태로 제공하는 식이다. 망고부스트는 행사에서 AMD 최신 AI 가속기를 기반으로 엔비디아 차세대 칩 기반 시스템을 웃도는 추론 성능을 구현했다고 밝혔다. 엔비디아 GPU에 의존하지 않고도 AI 모델을 더 빠르고 경제적으로 운영할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 당시 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)도 행사장에 마련된 망고부스트 부스를 방문해 망고 인퍼런스를 살펴봤다. 망고부스트에 따르면 배 부총리와 리사 수 CEO는 서버리스 AI 추론 플랫폼의 필요성과 활용 가능성에 공감의 뜻을 나타냈다. 강남 데이터센터는 망고 인퍼런스의 성능과 안정성을 검증하고 실제 고객 요청을 처리하는 기반 시설로 활용된다. 제품 시험장과 고객 검증 공간을 넘어 AI 연산 자원을 서비스 형태로 공급하는 거점 역할까지 맡는 셈이다. 망고부스트는 완성형 서버랙을 판매하거나 고객 데이터센터에 동일한 시스템을 구축하는 방식으로 사업을 확대할 방침이다. DPU와 서버 공급에서 출발해 랙 단위 통합 인프라와 서버리스 AI 추론 서비스까지 사업 구조를 넓히고 있다. 망고부스트는 "우리 과제는 벤치마크에서 확인한 성능을 실제 고객 서비스에서도 재현하는 것"이라며 "응답속도와 안정성뿐 아니라 전력·냉각 효율, 유지보수와 장애 대응 능력까지 입증하겠다"고 강조했다.

2026.08.19 14:41김미정 기자

베스핀글로벌, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정…운영·최적화 프레임워크 전면에

베스핀글로벌이 오픈AI 최신 모델과 자체 인공지능(AI) 운영 프레임워크를 결합해 기업 AI 도입·운영·최적화 전 과정 지원에 나선다. 베스핀글로벌은 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 18일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI 기술과 제품을 기반으로 AI 솔루션을 구축하고 판매, 제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업별 전문성과 AI 구축·운영 역량을 갖춘 기업을 대상으로 기술 리소스와 교육, 지원 프로그램을 제공한다. 베스핀글로벌은 이번 파트너 선정을 계기로 기업 고객이 최신 GPT 모델과 챗GPT 워크를 실제 업무 환경에 효과적으로 도입할 수 있도록 지원할 계획이다. 회사는 고객 비즈니스 환경과 요구 사항에 맞는 AI 서비스를 구축하고 업무 생산성과 운영 효율성을 높일 수 있는 AI 활용 환경을 제공한다는 방침이다. 이를 위해 자체 AI 운영 프레임워크인 '7 레이어 AI 스택(7 Layer AI Stack)'을 기반으로 AI 서비스 포트폴리오를 강화했다. AI 인프라·데이터·모델·에이전트·보안·거버넌스·운영 최적화에 이르는 전 과정을 체계적으로 지원할 수 있도록 설계했다. 7 레이어 AI 스택은 ▲인프라 및 배포 ▲데이터 플랫폼 및 워크플로우 ▲모델·지식·AI 운영 ▲에이전트 오케스트레이션 ▲거버넌스·신뢰·보안 ▲운영 및 최적화 ▲성과 구현 등 7개 계층으로 구성된다. 베스핀글로벌은 오픈AI 모델을 활용한 AI 서비스 구축·운영 역량을 확대하고 이를 기반으로 기업용 AI 매니지드 서비스(AI MSP) 제공 범위도 넓힐 계획이다. 다양한 산업 분야 기업이 오픈AI 모델을 활용해 AI 전환(AX)을 추진하고 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 AI 구축부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원한다는 목표다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "이번 오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리가 AI 구축·운영 역량을 바탕으로 오픈AI 파트너 네트워크에 참여하게 된 의미 있는 이정표"라며 "7 레이어 AI 스택을 기반으로 고객이 오픈AI 최신 AI 모델을 실제 업무 환경에 효과적으로 적용하고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 15:36한정호 기자

SDT, 오픈 퀀텀 디자인 멤버로 합류…"양자컴퓨터 제조 전담"

올해 내 코스닥 상장을 추진중인 양자기술 전문기업 SDT(대표 윤지원)가 캐나다 비영리기관 '오픈 퀀텀 디자인(OQD)'의 멤버사로 공식 합류했다고 13일 밝혔다. SDT는 양자컴퓨터 제조를 전담하며 생태계 전반에 폭넓게 참여한다. 윤지원 대표는 "SDT가 풀스택 QDM(Quantum Design & Manufacturing) 체계를 기반으로 양자컴퓨터 전체를 위탁 제조하는 첫 공식 사례"라며 "OQD가 추진 중인 아세안(ASEAN, 특히 싱가포르) 및 남미 시장까지 동반 진출할 수 있는 기반을 확보한 것"이라고 말했다. SDT는 자유 공간 광학 시스템을 위한 클라우드 기반 CAD-가공 플랫폼인 '라이트플로우(LightFlow)'의 우선 공급업체 프로그램에도 가입했다. OQD 시스템의 근간을 이루는 광학 및 이온트랩 하드웨어 전반에 핵심적으로 기여할 수 있게 됐다. OQD의 오픈소스 이온트랩 양자컴퓨터는 진공 챔버, 포획 전극, 레이저, 광학 소자, 제어 전자 시스템 등 정밀 엔지니어링이 요구되는 다양한 핵심 구성요소로 이루어진다. SDT는 풀스택 QDM 역량을 바탕으로 하드웨어 제조 전반과 사용자 인터페이스(UI) 소프트웨어 개발을 통합 수행할 예정이다. SDT는 LG전자, 한국표준과학연구원(KRISS), 고려대학교 등과 중성원자 양자컴퓨터 공동연구를 견인해 왔다. 그렉 딕 OQD 공동 창립자 겸 CEO는 "캐나다와 한국은 개방형 상호운용 표준을 통해 두 주권 국가의 양자 프로그램이 연결될 때 어떤 결과를 만들어낼 수 있는지를 강력하게 증명하고 있다"고 말했다. 윤지원 SDT 대표는 "양자컴퓨터의 확장은 단 한 번의 획기적인 실험으로 이루어지는 것이 아니라, 이온트랩, 광학 통합, 제어 전자 장치, 제조 등 다양한 방면에서 동시에 해결해야 하는 시스템 엔지니어링의 과제"라며 "이번 협력을 통해 SDT의 풀스택 설계·제조 전문성을 전 세계 커뮤니티에 제공하여 글로벌 양자 공급망을 형성하는 데 기여할 것"이라고 강조했다.

2026.08.13 08:55박희범 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

쏘카, 올해 2분기 영업이익 68억원…전년比 271%↑

쏘카가 올해 2분기 매출과 영업이익 모두 호실적을 달성했다. 전기차 중심의 가격 변동 최소화와 '블랙라벨' 등 프리미엄 서비스가 신규 수요로 이어졌다는 평가다. 이를 기반으로 쏘카는 하반기 인공지능(AI)·풀스택 모빌리티·자율주행으로 대표되는 성장 전략을 본격 가동한다. 쏘카는 2분기 연결 기준 매출액 1210억원, 영업이익 68억원을 기록했다고 11일 공시했다. 매출과 영업이익은 전년 동기 대비 각각 23%, 271% 증가했다. 별도기준으로는 매출액 1152억원, 영업이익 88억원, 당기순이익 90억원을 거뒀다. 쏘카는 '과감한 이용자 중심 서비스 투자 전략'을 통한 신규 수요 확보를 실적 배경으로 꼽았다. 중동 정세 불안으로 인한 유가 변동 속에서도 전기차 중심으로 가격 변동을 최소화하면서 테슬라 FSD를 누구나 이용해볼 수 있도록 한 '블랙라벨' 등 프리미엄 서비스를 출시했다. 회사는 이같은 서비스가 카셰어링 이용시간과 가동률, 신규 고객 유입으로 이어져 이번 실적에 반영됐다고 분석했다. 아울러, 쏘카는 올해 2월 제주 여행객을 위한 '항공기 지연 · 결항 케어 서비스'를 업계 최초로 도입했다. 항공편 결항으로 제주 방문이 취소되면 결제액 전체를 환불하며, 반대로 제주에서 내륙으로 출발하는 항공편이 지연되면 지연된 시간만큼 차량 이용 시간을 무상으로 연장해 주는 서비스다. 주차 플랫폼 모두의주차장 매출은 33억원으로 전년 동기 대비 24% 성장했다. 분기 거래액은 200억원을 돌파하며 27% 증가하면서 역대 최대치를 기록했다. 상반기 신규 거래가 발생한 주차장은 400개소 이상으로 확대됐다. 성장의 축은 사전예매를 포함한 사업 다각화였다. 모두의주차장은 하반기에도 제휴 주차장과 상품 라인업을 확대하고 앱 편의성을 개선해 나가며 성장을 지속한다는 방침이다. 쏘카는 2분기 실적을 기반으로 올해 초 발표한 '쏘카 더 넥스트(SOCAR The NEXT)' 전략을 본격 구현하고 하반기 성장 모멘텀의 흐름을 이어나갈 계획이다. 큰 축은 'AI'와 '풀스택 모빌리티', '자율주행'이다. 인공지능(AI)은 비용절감과 동시에 매출 확대를 위한 무기로 적극 활용한다. 현재 쏘카는 운영 전반에 AI를 내재화하여 간접비를 15% 감소시키고 인력당 생산성 효율화를 높이고 있다. 또한 생성형 AI 검색엔진 연계를 통해 내외국인 대상 잠재적 신규 이용자 확대도 추진한다. 풀스택 모빌리티의 경우 면허 취득부터 은퇴 이후까지 전연령대 생애주기 차량 수요를 커버하는 것을 의미한다. 카셰어링, 구독, 중고차 매각으로 이어지는 차량 자산 회전 구조를 강화하고 하반기 중 신규 서비스도 선보여 이용접점을 넓힐 예정이다. 자율주행 신규법인 에이펙스모빌리티를 통한 미래 성장동력 확보도 추진한다. 쏘카를 통해 축적된 주행 데이터를 국제 표준에 맞게 가공해 파이프라인 구축 작업을 진행하는 것과 함께 빠르면 올해 안에 풀 센서킷을 장착한 차량을 실제 운영하며 학습을 위한 데이터 수집에도 직접 나설 계획이다. 이를 위해 에이펙스모빌리티는 쏘카의 650억원 유상증자를 포함해 7월 말 기준 자본 1500억원을 확보했다. 이와 별도로 쏘카는 본업 경쟁력 강화에 힘입어 주주 환원 정책도 지속적으로 실천해 나갈 예정이다. 현재 전액 소각을 목적으로 한 자사주 매입도 진행 중이며, 하반기 중 매입분 전액 소각과 기업가치 제고 계획 발표도 검토하고 있다. 박재욱 쏘카·에이펙스모빌리티 대표는 "지속적인 운영효율화 전략을 통해 이익을 내는 구조로 전환함과 동시에 주주가치 환원 정책 또한 정례화해 기업가치 제고에 힘쓸 것"이라고 말했다. 이어 "하반기에는 전 생애 주기 차량 수요를 커버하는 풀스택 모빌리티 서비스를 강화하고 자율주행 신설법인 에이펙스모빌리티의 '풀센서킷' 장착 차량 운행 준비에 속도를 내며 하반기 성장 모멘텀도 하나씩 구체화해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.11 18:23박서린 기자

[유미's 픽] '풀스택' 믿었던 구글, 제미나이 위기 불렀나…인력·조직도 '흔들'

AI 모델 경쟁에서 오픈AI, 앤트로픽에 밀리고 있는 구글이 최근 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 투자와 조직 재정비에 속도를 내고 있다. 막대한 AI 인프라 투자를 이어가는 가운데 핵심 모델인 제미나이의 출시 지연과 경쟁력 약화 우려, 주요 연구진 이탈이 잇따르면서 투자 확대를 통해 기술 경쟁력을 회복할 수 있을지 주목된다. 7일 블룸버그·로이터 등 주요 외신에 따르면 알파벳은 미국 투자적격등급 회사채 시장에서 최대 250억 달러를 조달하는 방안을 추진하고 있다. 만기는 2년부터 40년까지 최대 10개 회차로 나눌 예정이다. 알파벳의 올해 자본지출 전망치는 최대 2050억 달러로, 지난해의 두 배를 웃돈다. AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 투자 확대 영향으로 올해 2분기 잉여현금흐름(FCF)은 마이너스 58억6000만 달러를 기록했다. 2004년 기업공개(IPO) 이후 첫 분기 기준 FCF 적자다. 이처럼 투자 규모는 커지고 있지만 구글의 핵심 AI 모델인 제미나이는 최근 경쟁사와의 격차가 벌어진 모양새다. 구글은 지난달 '제미나이 3.6 플래시' 등 경량 모델 3종을 공개했지만 당초 6월 출시가 예상됐던 고성능 모델 '제미나이 3.5 프로'는 내놓지 못했다. 지난해 11월 '제미나이 3 프로' 이후 약 8개월 동안 후속 프로 모델 공백이 이어진 셈이다. 출시 지연 사유로는 코딩 성능이 내부 목표에 미치지 못한 점이 거론된다. 특히 코딩은 최근 AI 모델의 성능 경쟁이 가장 치열한 분야 중 하나로, 오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 고성능 모델을 내놓으면서 구글의 플래그십 모델 공백에 대한 부담도 커지고 있다. 구글 내부의 컴퓨팅 자원 배분도 변수로 꼽힌다. 구글은 자체 AI 가속기 TPU부터 데이터센터, 구글클라우드, 제미나이, 검색·유튜브까지 AI 전 영역을 직접 운영하고 있다. 여기에 구글 클라우드를 이용하는 외부 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅을 공급하는 동시에 딥마인드의 대규모 모델 훈련에도 자원을 투입해야 하는 구조를 갖고 있다. 이규원 DS투자증권 연구원은 "비대해진 조직에 따른 느린 실행 속도와 함께 AI 모델을 개발하는 딥마인드가 충분한 컴퓨팅을 확보하지 못했다는 점이 제미나이 경쟁력 약화 원인으로 거론된다"며 "TPU 판매 확대를 위해 고객사에 TPU 기반 컴퓨팅 용량까지 함께 제공하면서 경쟁사 대비 모델 훈련에 컴퓨팅을 많이 배분하지 못했을 것"이라고 말했다. 조직 변화도 이어지고 있다. 구글에서 27년간 근무하며 검색 인프라와 AI 연구를 이끈 제프 딘 수석과학자는 산자이 게마와트, 오리올 비냘스, 꾸옥 레 등과 회사를 떠나 '디스커버리 루프'를 설립했다. 지난 6월에는 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어가 오픈AI로, 존 점퍼가 앤트로픽으로 이동했다. 딥마인드 경영 체계도 바뀌었다. 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)는 알파벳 수석과학자와 딥마인드 의장을 맡아 범용인공지능(AGI)과 장기 연구에 더 집중하고, 코라이 카부쿠오을루 최고기술책임자(CTO)가 딥마인드의 운영을 맡게 됐다. 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "최근 구글이 일반적인 거대언어모델(LLM) 경쟁보다 '과학 연구용 AI' 쪽에 무게를 더 싣는 흐름도 보인다"며 "LLM 경쟁을 포기하는 것인지, 장기 전략을 강화하면서 다시 반전을 노리는 것인지는 조금 더 지켜볼 필요가 있다"고 말했다. 업계에선 구글이 그동안 내세워온 롱 컨텍스트와 자체 TPU 중심 전략도 다시 시험대에 올랐다고 평가했다. 모델 규모와 입력량이 커질수록 메모리와 연산 자원 부담도 함께 늘어나는 만큼 차세대 모델에서 성능뿐 아니라 안정성과 자원 효율을 얼마나 끌어올리는지가 중요해졌다고 봐서다. 구글도 데이터센터와 차세대 TPU 투자를 늘리며 컴퓨팅 여력 확대에 나서고 있다. 과거 챗GPT 등장 직후 AI 경쟁에서 밀렸다는 평가를 받다가 제미나이 3 시리즈로 다시 선두권에 올라선 만큼, 추가 인프라 투자가 차기 모델의 성능 개선으로 이어질지가 주목된다. 이 AI 에반젤리스트는 "구글은 자체 TPU와 롱 컨텍스트 중심 전략을 펼쳐왔는데 최근 입력량이 커지면서 메모리 병목과 연산 자원 한계가 나타나는 듯하다"며 "새 모델이 이런 문제를 얼마나 해결하느냐에 따라 다시 경쟁력을 회복할 수도, 위험이 더 커질 수도 있다"고 분석했다.

2026.08.07 15:33장유미 기자

컴투스, 'SWC2026' 8일 개막…글로벌 이스포츠 대장정 시작

컴투스의 글로벌 이스포츠 대회 '서머너즈 워 월드 아레나 챔피언십(SWC) 2026'이 한국 퀄리파이어 경기를 시작으로 막을 올린다. 컴투스는 'SWC2026' 오픈 퀄리파이어-한국을 개최하고 약 3개월간의 대회 일정을 시작한다고 6일 밝혔다. 올해 10회째를 맞이한 이번 대회는 지역 예선과 지역 컵을 거쳐 오는 11월 대한민국 서울에서 열리는 월드 파이널로 이어질 예정이다. 대회의 포문을 여는 오픈 퀄리파이어-한국은 오는 8일 오후 2시 무관중 오프라인 경기 및 온라인 생중계로 진행된다. 개최지 혜택에 따라 이번 한국 퀄리파이어 1위에게는 11월 서울 월드 파이널 직행 티켓이 지급된다. 직행에 실패한 선수 중 성적 요건을 충족한 선수는 향후 아시아퍼시픽 예선 D조를 통해 재도전할 수 있다. 이번 대회부터는 프리 밴 몬스터가 최대 8마리까지 누적되는 '스택 밴' 규칙이 새롭게 적용된다. 유럽 지역 예선 역시 오는 8일과 9일 양일간 더블 엘리미네이션 토너먼트 방식으로 진행된다. 예선을 통과한 8명의 선수는 다음달 26일 독일 함부르크에서 열리는 유럽 컵에 진출한다. 전 경기는 '서머너즈 워' 이스포츠 공식 유튜브 등을 통해 다국어 생중계되며, 게임 내 승부 예측 및 시청 쿠폰 이벤트가 함께 운영된다.

2026.08.06 17:50진성우 기자

[기고] K-AIDC 국가전략사업, '출연연 중심의 통합 실증' 추진을 제안한다

지난 7월 29일, 과학기술정보통신부를 비롯한 관계 부처와 산업계가 한자리에 모여 국내 AI 데이터센터 생태계를 국가전략산업으로 육성하기 위한 'AIDC 얼라이언스'를 출범시켰다. 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 핵심 축 중 하나인 AI 데이터센터 사업은 AI 반도체, 피지컬 AI와 함께 대한민국 국가 인공지능 생태계를 구축하는 가장 핵심적인 사업이다. 18.4GW 규모의 AIDC 인프라 조성, 범부처 차원의 금융 지원, 글로벌 패키지 수출산업화 TF 구성 등 구체적인 실행 의지를 보여준 정책 당국의 결단과 현장 관계자들의 노고에 정중한 응원과 격려를 보낸다. 특히 출범식 직전에 발표된 글로벌 IB 모건 스탠리(Morgan Stanley)의 'AI 인프라 가치 사슬 분석'은 우리에게 시사하는 바가 크다. 모건 스탠리는 AI 인프라를 단순한 장비의 집합이 아닌 '①반도체 공정 → ②프로세서(NPU) → ③서버 구성요소(CXL/메모리) → ④서버 통합 → ⑤네트워크 → ⑥내부 전원/냉각(액침냉각) → ⑦외부 전원 및 계통망'이라는 7개 가치 사슬이 유기적으로 결합된 초연결 체계로 정의했다. 올바른 국가 R&D와 전략산업 정책이 추진되려면, 이처럼 가치 사슬 단계별로 핵심 기술을 명확히 분류하고 각 기술에 대한 우리의 객관적 기술 수준을 정밀하게 파악하는 일이 선행돼야 한다. 하지만 지금까지 정부 주도로 추진돼 온 수많은 대형 R&D 사업 방식은 깊은 아쉬움을 남긴다. 연구개발, 기반조성, 인력양성, 표준화라는 형식적인 틀로 사업을 잘라내고, 그 안에서 소형 연구 과제를 나눠서 지원해 연구를 하고 과제 종료로 끝내는 방식이 반복돼 왔다. 여기에 범부처·다부처 사업이라는 명목하에 부처별 예산 한도(실링)에 맞춰 과제를 쪼개다 보니 기술이 개별화·파편화되는 현상을 숱하게 목도했다. 자율주행차, 5G, 제조 혁신 등 대형 국가 프로젝트들이 그러했다. 창대하게 시작했지만, 결국 하나로 통합되지 못한 성과물은 개별 파편으로 남아 시장의 외면을 받고 아무도 찾지 않는 결과로 이어지곤 했다. 이러한 관행적 사업 추진 방식은 치열한 글로벌 AI 패권 전쟁 속에서 더 이상 아무런 실효를 거둘 수 없다. 5년, 10년씩 연구 기간을 늘려 잡고 사업이 끝나면 제대로 된 성과 분석도 없이 2단계 후속 사업으로 이어지는 전형적인 '연구비 확보 수단'으로 전락해서는 안 된다. AIDC 사업의 본질은 파편화된 기술 개발이 아니라, '시스템 통합(system Integration)'을 통한 핵심 기술 및 개발 결과물의 완벽하고 신속한 검증에 있다. 우리 기술과 제품에 대한 확실한 실증 레퍼런스 확보가 반드시 수반되어야 한다. 우리가 AIDC 사업 구축과 실증에 속도를 내야 하는 이유는 명확하다. 중국 화웨이는 미·중 갈등의 한복판에서 자체 NPU(어센드)와 초고속 네트워크 연동을 기반으로 완결된 AI 데이터센터를 구축해 냈으며, 지난 7월 17일 상하이 세계인공지능박람회(WAIC)를 통해 해당 시스템을 전격 공개했다. 나아가 이를 바탕으로 제3세계 중심의 '소버린 AI' 시장을 중국 중심으로 빠르게 선점하려 하고 있다. 화웨이 사례와 중국 중심의 소버린 AI 확산은 우리에게 주어진 시간이 많지 않음을 보여주는 엄중한 경고다. 7월 25일 대통령이 참석한 샌프란시스코 AI 서밋에서의 '샌프란시스코 AI 선언' 발표와, 브라질·칠레 등 남미 순방을 통한 '소버린 AI 글로벌 협력' 구상이 실질적인 결실을 맺기 위해서도 K-AIDC의 독자적 구축과 해외 진출은 매우 철저하고 시급하게 추진돼야 한다. 이 같은 시급성을 극복하고 완성도 높은 시스템 통합을 달성하기 위한 방법으로 '정부출연연구기관(출연연)을 AIDC 풀스택 기술개발 및 통합 실증 사업의 중심'에 세우는 것을 제안한다. 반도체·공정(KIST), AI 칩/SW(ETRI), 슈퍼컴 운영(KISTI), 액침냉각(KIMM), 초고압 전력망(KERI), 분산전원(KIER) 등 7개 가치 사슬 전반의 원천기술과 테스트베드를 모두 보유한 집단은 국가과학기술연구회(NST) 산하 출연연 연합체가 상당한 경쟁력을 갖는다. 이해관계가 첨예한 민간 기업이 타 계층의 기술적 리스크까지 끌어안고 풀스택을 직접 통합·검증하기란 현실적으로 쉽지 않다. 그렇다고 정부 행정조직이 직접 기술적 통합을 관리·감독하는 데에도 구조적 한계가 존재한다. 다행히 2026년은 지난 30년간 출연연을 파편화된 과제 수주 경쟁에 옭아매었던 PBS(프로젝트 기반 시스템)가 사실상 폐지되고 국가 대형 전략연구 체제로 전면 전환된 원년이다. 이에 정부에 정중히 제안한다. PBS 폐지에 따른 '첫 번째 국가전략연구 임무 사업'으로 「K-AIDC 풀스택 통합 실증 사업」을 전격 지정해 주시기를 바란다. 출연연 연합체가 이 막중한 임무를 완수할 수 있도록 과감한 예산 지원과 제도적 뒷받침이 수반돼야 한다. 과기정통부 내부의 관행적 칸막이를 과감히 허물고, 관련 출연연을 하나로 묶는 '국가 AIDC 전략연구단'을 즉시 가동해 추진하는 것이 필요하다. 출연연이 중심이 되어 국산 NPU 적용 비율을 50% 이상으로 탑재한 '액침냉각-NPU-수전망 모듈형 AIDC 레퍼런스'를 3년 이내에 단기 집중적으로 개발하고 시스템을 통합해야 한다. 그리고 PUE(전력효율)와 상호 호환성을 정밀 검증·보증하는 '국가 공인 실증 센터'로 작동하게 해야 한다. 출연연의 엄격하고 공인된 레퍼런스가 확보될 때 비로소 국내 팹리스, 전력기기, 냉각 설비 기업들이 하나의 검증된 패키지로 글로벌 소버린 AI 시장에 정면 진출할 수 있을 것이다. 과거의 관행적인 대형 R&D 기획 틀을 과감히 벗어던져야 할 때다. PBS 폐지 시대를 맞이한 출연연의 첫 번째 국가 전략 임무로서 K-AIDC 시스템 통합을 과감하게 추진해 나가는 정부의 신속하고 전략적인 결단을 촉구한다.

2026.08.04 15:42김태진 컬럼니스트

"AI가 늘린 코드 리뷰 부담"…깃허브가 제시한 해결책은

깃허브가 인공지능(AI) 시대 개발 속도와 코드 품질을 동시에 높일 수 있는 환경을 마련했다. 깃허브는 '스택형 풀 리퀘스트' 기능을 퍼블릭 프리뷰로 출시했다고 1일 공식 홈페이지에서 밝혔다. 일반적으로 풀 리퀘스트는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 동료에게 검토해 달라고 요청하는 절차다. 동료 개발자는 코드에 문제가 없는지 살펴본 뒤 이를 실제 서비스 반영한다. 그동안 개발 작업 하나에서 코드를 많이 변경하면 하나의 풀 리퀘스트에 담는 경우가 많았다. 검토자는 많은 코드를 한꺼번에 읽어야 했고, 각 변경 사항이 다른 코드에 미치는 영향도 직접 파악해야 했다. 사람이 수백~수천 줄 코드를 한 번에 봐야 했기 때문에 검토 시간이 오래 걸렸다. 중요한 부분을 놓칠 가능성도 높았다. 개발자가 스택형 풀 리퀘스트를 사용하면 이런 작업을 여러 개 작은 풀 리퀘스트로 나눠 검토를 요청할 수 있다. 검토자는 각 변경 사항을 따로 확인할 수 있어 코드 리뷰 부담을 줄일 수 있다. 예를 들어 로그인 기능을 개발할 때 화면 구성 작업과 사용자 인증 처리 작업을 서로 다른 풀 리퀘스트로 나눌 수 있다. 검토자는 각 작업에 담긴 코드만 따로 확인한 뒤 모든 작업을 한 번에 서비스에 반영할 수 있다. 여러 개발자가 서로 다른 풀 리퀘스트를 동시에 리뷰하는 것도 가능하다. 한 사람이 전체 코드를 처음부터 끝까지 확인할 필요가 없어 개발팀은 검토 시간을 줄일 수 있다. 깃허브는 여러 풀 리퀘스트가 어떤 순서로 연결됐는지 보여주는 '스택 맵'도 제공한다. 검토자는 현재 확인하는 코드가 전체 작업에서 어느 단계에 있으며 다른 작업과 어떻게 이어지는지 확인할 수 있다. 개발자는 검토를 마친 코드를 서비스에 반영하는 방식도 선택할 수 있다. 모든 작업을 한꺼번에 반영하거나 준비가 끝난 앞 단계 작업만 먼저 적용할 수 있다. 개발자가 앞 단계 작업을 먼저 반영하면 깃허브는 남은 작업을 최신 코드에 맞춰 자동으로 조정한다. 코드 연결 구조를 직접 다시 맞추는 부담까지 줄일 수 있는 셈이다. 기존 코드 검토 절차와 자동 품질 검사 기능도 그대로 적용된다. 기업이 설정한 승인 기준과 브랜치 보호 정책을 통과하지 못한 코드는 스택형 풀 리퀘스트를 사용하더라도 서비스에 반영되지 않는다. 깃허브는 앞으로 수일 동안 모든 저장소에 스택형 풀 리퀘스트를 순차적으로 제공할 예정이다. 여러 코드 변경을 정해진 순서대로 자동 반영하는 병합 대기열 연동 기능도 향후 수 주 동안 단계적으로 지원한다. 깃허브는 "AI 코딩 에이전트가 코드 작성 속도를 높였지만 검토해야 할 코드 양도 함께 늘렸다"며 "코드 변경을 작은 단위로 나누면 개발팀이 각 내용을 더 정확하게 이해하고 오류도 쉽게 찾을 수 있다"고 홈페이지에서 밝혔다.

2026.08.01 14:45김미정 기자

[컨콜종합] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 풀스택으로 미래 성장 기회 선점"

삼성SDS가 2분기 클라우드 성장세를 바탕으로 실적 개선 흐름을 이어간 가운데 하반기 이후 성장 전략으로 인공지능(AI) 인프라와 공공 AI전환(AX), 디지털 자산 인프라를 전면에 내세웠다. 단기적으로는 클라우드와 물류 사업의 안정적인 성장을 이어가고 중장기적으로는 AI 풀스택 역량을 기반으로 새 성장 기회를 선점하겠다는 구상이다. 삼성SDS는 30일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 매출 3조7천178억원, 영업이익 2천318억원의 잠정 실적을 발표했다. IT서비스 부문 매출은 1조7천625억원으로 늘었고 이 가운데 클라우드 매출은 7천794억원으로 17% 증가했다. 물류 부문 매출도 1조9천553억원으로 확대됐다. 이준희 대표이사 사장은 엔트로픽과의 협력, 글로벌 프론티어 AI 기업들과의 논의를 바탕으로 "AI 풀스택 전 영역에서 전략적 시너지를 창출할 수 있는 다양한 방안을 논의했다"며 "이를 바탕으로 새로운 미래 사업 기회에 연결하기 위해 적극적으로 노력할 계획”이라고 밝혔다. 삼성SDS는 지난 25일 AI 서밋에서 미국 엔트로픽과 국내 기업 최초로 전략적 파트너십을 체결했다고 설명했다. 협력 내용은 클로드 기반 신규 사업 공동 발굴, 공동 마케팅, 어플라이드 AI 엔지니어 공동 양성, 클라우드 엔터프라이즈 사업 확산 등이다. 회사는 이를 통해 AI 시장의 핵심 파트너로 자리매김하겠다는 목표다. 이 대표는 삼성SDS 임직원을 대상으로 '클라이언트 제로' 전략을 통해 엔트로픽 서비스를 먼저 도입·검증하고 있으며, 삼성 관계사 20곳에도 관련 서비스를 제공 중이라고 밝혔다. 이를 바탕으로 향후 외부 고객으로 확산하겠다는 방침이다. 하반기 실적에 대한 자신감도 보였다. 김태호 경영지원 담당 부사장은 IT서비스 부문에 대해 하반기에도 클라우드 성장세가 이어지며 하이 싱글 수준 성장이 가능할 것으로 내다봤다. 연간 매출 성장률은 미드 싱글 수준, 영업이익률은 10% 이상을 전망했다. 물류 부문 역시 중동 지정학 리스크에도 불구하고 성수기 효과와 대외 사업 확대를 바탕으로 전년 수준을 유지할 것으로 전망했다. 공공 부문에서는 브리티웍스와 브리티 코파일럿을 앞세운 AX 확대 전략이 소개됐다. 솔루션사업부장인 송해구 부사장은 올해 중앙정부 지능형 사업 확대에 따라 총 47개 부처, 18만명 대상 사업이 진행 중이라고 설명했다. 삼성SDS는 연말까지 30개 부처, 13만명 확보를 목표로 하고 있으며 이를 바탕으로 내년부터 안정적인 리커링 매출이 발생할 것으로 기대하고 있다. 회사는 교육청, 지자체, 공사공단으로도 영업을 확대해 2027년 공공 시장 확산에 대비한다는 계획이다. 물류 사업은 항공과 계약 물류가 2분기 성장을 이끌었다. 물류사업부장인 오구일 부사장은 대외 사업 확대가 실적 개선에 크게 기여했다고 설명했다. 항공 물류는 항공사와 전략적 협력을 바탕으로 업종이 다른 제품을 함께 운송하는 혼적 사업을 확대했고 계약 물류는 자동차 부품과 태양광 유통 물류에서 성과를 냈다. 하반기에는 해상 운임의 변동성이 이어질 수 있지만, 항공은 AI 산업 호황 영향으로 강세가 지속될 것으로 전망했다. AI 인프라 사업은 삼성SDS의 중장기 전략에서 가장 큰 비중을 차지했다. 클라우드서비스사업부 김은영 부사장은 회사의 AI 인프라 사업 모델을 직접 자산을 보유하는 자체 투자형(CAPEX), 일부 자본 참여 방식의 에쿼티형, 자산 보유 없이 설계·구축·운영을 맡는 엔터프라이즈 설계·구축·운영(DBO)형으로 설명했다. 삼성SDS가 제시한 800메가와트(MW) 목표는 이 세 가지 모델을 모두 합산한 수치다. 김 부사장은 800MW 목표에 다양한 파트너십과 DBO 사업이 포함돼 있다고 설명했다. 다만 글로벌 프론티어 AI 기업과의 협력 물량이 구체적으로 어느 정도 반영됐는지에 대해서는 현 단계에서 공개하기 어렵다고 밝혔다. 이는 AI 인프라 사업이 자체 데이터센터 확장뿐 아니라 외부 파트너십과 운영 사업까지 포괄하는 구조로 추진되고 있음을 보여준다. GPU 사업 확대도 주요 관심사였다. 김 부사장은 "B300을 1차 투자해 국내 CSP 중 가장 먼저 서비스를 시작했고, 대부분 90% 이상이 이미 서비스화돼 고객이 사용하는 중"이라고 밝혔다. 이어 최근 수주한 사업을 통해 3천 장 이상의 B300과 베라 루빈 기반 인프라를 구축하고 있으며 이 가운데 B300 1천240장은 올해 12월 구축을 완료해 내년부터 실제 사업화할 예정이라고 설명했다. 회사는 B300 외에 베라 루빈과 NPU를 포함한 추가 투자도 내부 검토 중이다. 디지털 자산 분야도 새로운 성장축으로 제시됐다. 이 대표는 두나무 지분 투자에 대해 “단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라고 설명했다. 두나무의 블록체인 운영 노하우와 삼성SDS의 IT서비스, AI, 클라우드, 보안 역량을 결합해 차세대 디지털 금융 인프라 사업을 강화하겠다는 것이다. 회사는 스테이블코인 인프라, 가상자산 기반 금융 SI, AI 기반 차세대 결제 사업 등을 구체적인 기회로 제시했다. 다만 국가 AI 컴퓨팅센터 사업과 관련한 임대형 구조와 수익성에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 김 부사장은 서비스 공간과 임대 GPU 셋업 방식을 검토 중이지만, 구체적인 구조와 수익성은 현 시점에서 밝히기 어렵다고 말했다. 이날 컨퍼런스콜은 AI 인프라와 신사업 전략에 집중됐으며 노조 등 내부 현안에 대한 별도 언급은 없었다. 이준희 삼성SDS 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전 영역에서 사업 경쟁력을 강화하고 전략적 투자와 M&A를 통해 새로운 성장 기회를 지속 발굴해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "중장기적으로 사업 포트폴리오를 다각화해 미래 성장동력을 확보하는 데 집중할 것"이라고 강조했다.

2026.07.30 17:38남혁우 기자

메가존클라우드, 양자 시뮬레이터 '큐엑셀' 독점 판매…도입 문턱 낮춘다

메가존클라우드가 양자 소프트웨어 기업 큐비스택과 고성능 양자 회로 시뮬레이터 '큐엑셀(QXel)'의 국내외 독점 판매 계약을 체결했다. 실제 양자컴퓨터 없이도 양자 알고리즘을 개발·검증할 수 있는 환경을 제공해 기업·연구기관의 양자컴퓨팅 도입 문턱을 낮춘다는 목표다. 메가존클라우드는 큐비스택과 큐엑셀의 국내외 독점 재판매 계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 계약에 따라 메가존클라우드는 큐엑셀의 영업과 시장 조사, 글로벌 마케팅, 기술 지원 등을 전담한다. 양사는 메가존클라우드의 클라우드 사업 역량과 큐비스택의 양자 시뮬레이션 기술을 결합해 글로벌 양자 소프트웨어 시장을 공동 공략할 계획이다. 큐엑셀은 큐비스택이 개발한 고성능 양자 회로 시뮬레이터다. 기존 컴퓨팅 환경의 메모리 한계를 보완하는 보조 스토리지 오프로딩 기술을 적용해 실제 양자컴퓨터 없이도 가상 환경에서 양자 알고리즘을 설계하고 성능을 검증할 수 있도록 지원한다. 회사 측에 따르면 기존 양자 시뮬레이터는 큐비트 수가 증가할수록 필요한 메모리 용량이 기하급수적으로 늘어나 일반적으로 30여 큐비트 수준에서 한계에 도달한다. 큐엑셀은 그래픽처리장치(GPU) 메모리와 보조 스토리지를 계층적으로 활용하는 기술을 통해 메모리 한계를 최대 43큐비트까지 확장했다. 이를 통해 고가의 양자컴퓨터를 직접 구축하기 어려운 기업과 교육·연구기관도 상대적으로 낮은 비용으로 양자 알고리즘을 시험·검증할 수 있다는 설명이다. 양사는 큐엑셀을 고객사 내부 시스템에 구축하는 온프레미스 방식과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 함께 제공할 예정이다. 고객은 보안 정책과 운영 환경에 맞춰 구축 방식을 선택할 수 있다. 큐엑셀은 IBM 퀴스킷, 아마존 브라켓 SDK, 자나두 페니레인 등 주요 양자 개발 도구와도 호환된다. 자동 분할과 계층적 메모리 설계, 다중 노드 확장 기술을 통해 대규모 양자 연산 성능과 확장성도 높였다. 메가존클라우드는 이번 계약을 계기로 산업별 양자컴퓨팅 활용 사례를 발굴하고 기업이 실제 업무 환경에서 양자 기술을 보다 쉽게 검증하고 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 김동호 메가존클라우드 최고양자책임자(CQO)는 "양자컴퓨팅 시장이 본격적으로 성장하기 위해선 기업·연구기관이 큰 초기 투자 없이 양자 알고리즘을 개발·검증할 수 있는 환경이 필요하다"며 "큐엑셀을 바탕으로 온프레미스와 클라우드, HPC·AI 인프라를 연결해 고객의 양자컴퓨팅 도입 장벽을 낮추고 실질적인 활용 사례를 확대해 나갈 것"이라고 강조했다. 박대영 큐비스택 대표는 "큐엑셀은 실제 양자 하드웨어 없이도 양자 알고리즘을 검증하고 성능을 평가할 수 있는 고성능 양자 시뮬레이션 플랫폼"이라며 "메가존클라우드와 협력해 국내를 넘어 글로벌 고객들에게 양자컴퓨팅 활용 가치를 제공하고 시장 저변을 확대해 나가겠다"고 밝혔다. 앞서 메가존클라우드는 큐엑셀 공식 출시를 앞두고 기술의 시장성과 활용 가능성을 검증하기 위해 일본 양자컴퓨팅 소프트웨어 기업 쿠나시스(QunaSys)와도 협력했다. 양사는 기존 슈퍼컴퓨터 환경에서 개발된 양자 프로그램을 큐엑셀에 최적화해 적용하고 성능과 안정성을 검증할 예정이다. 텐닌 쿠나시스 최고경영자(CEO)는 "큐엑셀은 뛰어난 성능과 확장성을 갖춘 양자 시뮬레이션 플랫폼으로, 내부 성능 검증에서도 매우 경쟁력 있는 결과와 높은 잠재력을 확인했다"며 "큐엑셀을 쿠나시스의 QURI SDK와 통합함으로써 기업과 연구기관이 QSCI를 포함한 실용적인 양자 애플리케이션을 보다 쉽게 개발·검증할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.07.30 16:59한정호 기자

KOSA 풀스택 AI 컨소시엄, 사우디 장관과 산업협력 타진

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 이끄는 풀스택 인공지능(AI) 컨소시엄이 사우디아라비아 통신정보기술부(MCIT) 장관급 대표단과 만나 한국형 AI 기술의 중동 진출 가능성을 타진했다. KOSA는 전날 메가존클라우드 과천 메가존산학연센터에서 압둘라 알스와하 MCIT 장관을 비롯한 사우디 대표단과 '한-사우디 AI 산업협력 간담회'를 개최했다고 16일 밝혔다. 사우디 측에서는 알스와하 장관과 하이삼 알오할리 통신·우주·기술위원회(CST) 위원장 등 고위 관계자들이 자리했다. 한국 측에서는 조준희 KOSA 회장과 메가존클라우드·업스테이지·NC AI·LG AI연구원·퓨리오사AI·유라클·라이너 등 컨소시엄 참여사 경영진이 참석했다. 간담회에서는 AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·클라우드 인프라·AI 응용 솔루션으로 구성된 풀스택 AI 플랫폼 모델이 소개됐다. 이어 이들 모델을 사우디 산업 현장에 적용하기 위한 기술검증 중심의 협력 방안을 논의했다. 풀스택 AI 컨소시엄은 KOSA가 지난해 11월 구성한 협력체로 AI 반도체·모델·플랫폼·서비스 기업이 참여하고 있다. 로보틱스·자율시스템과 결합한 피지컬 AI 영역으로의 확장도 검토하고 있다. 조준희 회장은 "AI 인프라·모델·클라우드·응용 서비스 분야의 국내 기업 역량을 결집해 한-사우디 AI 산업협력이 실질적인 비즈니스 기회로 이어질 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.16 16:41이나연 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

반도체 미세화 한계, '3D 적층'으로 뚫었다…IBM, 0.7나노 시대 개막

IBM이 세계 최초로 1nm(나노미터, 10억분의 1m)의 벽을 깬 0.7nm(7옹스트롬) 노드의 반도체 기술을 25일(현지시간) 공개했다. 전통적인 반도체 미세화 공정이 물리적 한계에 직면한 가운데, 완전히 새로운 3차원 트랜지스터 아키텍처인 '나노스택'을 통해 차세대 컴퓨팅을 위한 돌파구를 마련했다는 평가가 나온다. 이 칩은 손톱만 한 크기에 약 1000억 개의 트랜지스터를 집적할 수 있다. 이는 지난 2021년 공개한 자사 2나노 칩보다 집적도가 약 2배 높은 수치다. 기존 2나노 칩 대비 성능은 최대 50% 향상되고 에너지 효율은 70% 개선돼, 향후 고성능 인공지능(AI) 및 클라우드 인프라의 핵심 부품이 될 수 있다. 핵심 기술인 '나노스택'은 트랜지스터를 수직으로 쌓고 엇갈리게 배치하는 3D 순차 집적 방식의 나노시트 설계다. 각 적층 레이어마다 다른 소재를 적용해 개별 트랜지스터의 성능과 전력 효율을 독립적으로 최적화할 수 있다. IBM은 초박형 유전체 결합 방식 등을 통해 이 아키텍처의 물리적 제조 및 실제 연산 지원을 검증했다. 이를 통해 S램 면적을 40% 축소함으로써 고대역폭 데이터를 요구하는 AI 워크로드 처리에 적합한 환경을 구현했다고 자평했다. 이번 연구는 미국 뉴욕주 올버니에 위치한 최첨단 반도체 연구시설에서 진행됐다. IBM은 ASML의 하이 NA 극자외선(EUV) 장비를 도입할 예정이다. 램리서치와 도쿄일렉트론(TEL), 스크린 등 핵심 파트너들과 협력해 새로운 하이 NA EUV 공정을 개발하고 있다. 한편, IBM은 세계 최초의 순수 양자 파운드리 독립법인 '앤더론' 설립 계획도 공개했다. 앤더론은 IBM의 양자 컴퓨팅 및 반도체 전문성을 바탕으로 글로벌 양자 웨이퍼 제조를 전담한다. IBM은 향후 5년 내에 나노스택 기술을 적용한 1nm 이하 칩의 양산 돌입이 목표라고 밝혔다.

2026.06.25 19:00전화평 기자

기술자립·데이터·제조실증 3대 축 가동…'피지컬 AI 강국' 도약 선포

국내 인공지능(AI)과 로봇 산업의 미래를 이끌 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'가 공식 출범했다. 이와 함께 정부와 유관 기관은 국산 피지컬 AI 핵심 기술 확보와 데이터 인프라 구축, 제조 현장 실증을 축으로 한 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 연구실 수준에 머물던 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 19일 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP)은 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에서 피지컬 AI 산업 육성 전략과 주요 사업 추진 계획을 공개했다. 기술 자주성 확보와 '풀스택' 국산화 조준 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역 AX 본부장은 2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기의 핵심 과제로 ▲기술 자립 ▲데이터 확보 ▲규제 개선 등 3대 중점 프로젝트를 제시하며 산업 경쟁력 강화를 위한 민관 협력 필요성을 강조했다. 정 본부장은 얼라이언스 1기 운영 과정에서 200여 개 기업의 의견을 수렴한 결과, 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 종속 문제와 데이터 부족, 규제 장벽이 가장 시급한 과제로 도출됐다고 설명했다. 첫 번째 과제는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택(Full Stack) 구축이다. 그는 현재 국내 산업이 해외 AI 플랫폼과 컴퓨팅 생태계에 크게 의존하고 있다며 국방, 보안, 국가 전략기술 분야에서는 기술 주권 확보와 핵심 기술 내재화가 필수적이라고 강조했다. 이를 위해 과학기술정보통신부와 함께 피지컬 AI 핵심 기술 확보 사업을 추진하고 있으며, 제조 분야 특화 피지컬 AI 모델도 고도화하고 있다고 밝혔다. 또한 연구개발을 넘어 기업 간 협력과 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있는 생태계 구축이 필요하다고 덧붙였다. 두 번째 과제는 피지컬 AI용 행동 데이터 생산 체계 구축이다. 정 본부장은 피지컬 AI는 단순히 기존 데이터를 활용하는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 실제 산업 현장에서 요구되는 데이터를 생성하고 검증할 수 있는 전용 인프라가 필요하다는 것이다. 이를 위해 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진하고 있으며, 이곳에서 데이터 생성과 시뮬레이션, 합성 데이터 생산이 가능한 통합 환경을 조성할 계획이라고 밝혔다. 해당 사업은 과기정통부 신규 사업으로 기획 단계에 있으며 얼라이언스 참여 기업들과 함께 구체적인 운영 방안을 마련할 예정이다. 세 번째 과제는 법·제도 개선이다. 정 본부장은 피지컬 AI가 실제 산업과 비즈니스로 확산되기 위해서는 규제 개선이 필수적이라고 말했다. 기업이 기술 개발과 사업화 과정에서 겪는 제도적 애로사항을 지속적으로 수렴해 정책과 법제도 개선에 반영하겠다는 계획도 밝혔다. 정 본부장은 "피지컬 AI 세계 1등 국가가 되기 위해서는 기술과 데이터, 제도뿐 아니라 더 많은 과제가 필요하다"며 "산업계와 협단체, 정부가 함께 논의하며 부족한 부분을 채워나가겠다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 얼라이언스가 국내 기업의 성장과 글로벌 진출을 적극 지원해 한국이 세계적으로 주목받는 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다. 피지컬 AI 경쟁력 핵심은 데이터...트레이닝 센터 구축 추진 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터 인프라 구축도 추진된다. 피지컬 AI는 로봇이 실제 환경을 인식하고 판단·행동해야 하는 만큼 생성형 AI보다 훨씬 방대한 데이터가 필요하다. 업계에서는 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 규모가 거대언어모델(LLM)의 수백~수천배에 이를 것으로 전망하고 있다. 이에 따라 NIPA는 실제 산업 현장 데이터와 시뮬레이션 기반의 합성데이터(Synthetic Data)를 동시에 생산·검증할 수 있는 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진한다. 센터에서는 데이터 생성부터 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션, 합성데이터 제작 환경을 풀스택(Full Stack)으로 통합 구축하여 국내 기업이 고품질 학습 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 김욱 IITP 피지컬AI PM은 "피지컬 AI는 기존 LLM 대비 100배에서 1000배 이상 데이터 양이 필요하다"며 "단순한 데이터 개방을 넘어 실데이터와 가상 데이터를 유기적으로 통합 정제하는 대규모 데이터 파이프라인 구축이 기술 성패를 가를 핵심 과제"라고 강조했다. 이어 "이렇게 확보된 데이터는 로봇이 미래를 예측해 자율 제어하도록 돕는 '월드 모델(World Model)' 학습에 투입된다"며 "나아가 로봇의 실시간 제어를 뒷받침할 '초저지연·저전력 온디바이스 AI 반도체'와의 공동 디자인(Co-design)을 통해 하드웨어와 소프트웨어가 완전 융합된 생태계를 완성하겠다"고 덧붙였다. 전북·경남서 미래형 AI 공장 실증...5년 프로젝트 시동 제조 현장 실증은 지역 거점을 중심으로 본격화된다. 이준우 NIPA 전북·경남 AX 사업 PM은 전북과 경남을 두 축으로 하는 대형 실증 프로젝트 추진 계획을 공개했다. 이 PM은 "피지컬 AI의 핵심은 물리 세계에서 자율적으로 상호작용하는 것"이라며 기술 개발뿐 아니라 현장 적용과 검증의 중요성을 피력했다. 전북 지역에서는 AI 기반 미래형 제조공장 구축을 목표로, 휴머노이드와 다양한 지능형 장비가 유기적으로 협력하는 '무인·자율 공장 모델'을 개발한다. 실제 제조 현장에서 작동 가능한 테스트베드와 데이터 플랫폼을 구축해 미래형 공장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 경남 지역에서는 제조업 현장의 '물리지능(Physical Intelligence) 고도화'에 초점을 맞춘다. 제조 장비와 공정에서 발생하는 데이터를 기반으로 물리 법칙을 스스로 학습하는 AI 모델을 개발하고 인간과 AI가 협업하는 차세대 제조 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우를 AI에 이식해 생산성을 극대화하고 작업자 안전을 강화하는 데 집중할 계획이다. 이준우 PM은 "궁극적으로는 AI가 공장 운영 전반을 자율적으로 지원하는 미래형 제조 레퍼런스를 구축하는 것이 목표"라며 "지역 제조 산업의 체질을 개선하는 동시에, 향후 글로벌 시장에 공장 자체를 패키지 형태로 수출할 수 있는 새로운 산업 모델까지 창출해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.06.19 14:08남혁우 기자

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

[현장] 국방 AI 풀스택 경쟁 시작됐다…한국형 해법은 '연결'

국방 인공지능(AI) 경쟁력이 개별 AI 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼·보안·서비스를 아우르는 'AI 풀스택' 구축 역량으로 이동하고 있다는 진단이 나왔다. 국방 AI 확산을 위해선 기술 도입보다 데이터 통합과 AI 운영체계(OS), 소버린 보안 체계 구축이 선행돼야 한다는 분석이다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 10일 서울 강남구 엘리스그룹 본사에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 행사는 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '국방 AI 풀스택'을 주제로 진행됐다. 최근 미국과 중국을 중심으로 국방 AI 경쟁이 가속화되면서 국내에서도 데이터·인프라·플랫폼·서비스를 아우르는 AI 생태계 구축 필요성이 커지고 있다. 이날 국방 분야 전문가들은 AI 도입 과정에서 필요한 핵심 요소와 향후 발전 방향을 공유하고 민·군 협력 방안을 논의했다. 국방 AI 풀스택 성공 요소는 보안·플랫폼·데이터 연결 첫 번째 발표에 나선 서영규 엘리스그룹 최고정보보호책임자(CISO)는 최근 자율화 단계에 진입한 AI 기반 사이버 공격 현황을 짚으며 소버린 AI 시대에는 운영 주권과 보안 주권 확보가 필수라고 강조했다. 특히 AI가 스스로 취약점을 탐색하고 공격을 수행하는 수준까지 발전하면서 기존 인력 중심 보안 체계만으로는 대응에 한계가 있다고 진단했다. 또 외산 AI 의존도가 높아질 경우 보안 대응 과정에서 핵심 정보와 운영 주도권이 해외 기업에 집중될 수 있다고 우려했다. 그는 "사이버 공격은 이미 자율이기에 방어도 자율이어야 하고 그 자율은 우리 것이어야 한다"며 "보안 없는 소버린 AI는 없다"고 말했다. 이어 "AI 공격을 사람이 일일이 대응하는 시대는 끝나가고 있다"며 "국방과 공공 분야에선 에이전틱 보안 체계를 중심으로 한 자율 방어 역량 확보가 중요하다"고 덧붙였다. 다음 발표를 맡은 이주호 마키나락스 책임매니저는 국방 AI의 핵심 축으로 'AI OS'를 제시했다. 그는 AI 서비스 구축 과정에서 필요한 인프라 운영과 데이터 관리, 모델 학습·배포 과정을 통합 관리할 플랫폼이 필요하다고 설명했다. 특히 국방 환경은 폐쇄망과 제한된 자원 환경이라는 특수성이 있는 만큼 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 중간 계층의 역할이 더욱 중요하다고 강조했다. 이 책임매니저는 "국방 AI를 제대로 하려면 인프라와 AI 서비스를 연결하는 가운데 층인 AI OS가 반드시 필요하다"며 "연결 고리가 탄탄해야 신뢰성 있는 국방 AI 서비스를 운영할 수 있다"고 밝혔다. 마지막으로 전승현 SIA 최고기술책임자(CTO)는 국방 AI가 성공적으로 확산되기 위해선 기술 중심이 아닌 문제 중심 접근이 필요하다고 짚었다. 최근 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)에 대한 관심이 높아지고 있지만 실제 국방 현장에선 문제 해결에 적합한 다양한 AI 기술이 유기적으로 결합돼야 한다고도 지적했다. 기술 자체보다 현장의 요구사항과 작전 환경을 정확히 이해하는 것이 우선이라는 설명이다. 특히 전 CTO는 팔란티어의 '메이븐 스마트 시스템' 사례를 언급하며 AI보다 중요한 것은 정보 통합이라고 강조했다. 그는 "많은 사람들이 메이븐 스마트 시스템의 핵심을 클로드와 같은 LLM이라고 생각하지만 실제 핵심은 정보의 통합"이라며 "위성·센서·작전 데이터를 연결해 의사결정을 지원하는 체계가 더욱 중요하다"고 말했다. 이어 "국방 AI는 데이터와 인프라, 서비스가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 작전 지원 효과를 낼 수 있다"고 덧붙였다. "한국형 국방 AI, 정부가 연결자 돼야" 이어진 종합토론에선 국방 AI 풀스택 구축을 위한 정부 역할과 데이터 통합, 보안 규제 개선 방안이 주요 의제로 다뤄졌다. 좌장을 맡은 손대권 인하대학교 교수는 미국은 빅테크 중심, 중국은 정부 중심으로 국방 AI 생태계를 구축하고 있는 상황을 설명하며 한국 역시 민간·정부를 연결할 컨트롤타워가 필요하다고 진단했다. 이날 발표자들은 국방 데이터가 기관별로 분산돼 있는 '사일로' 구조가 AI 확산의 가장 큰 걸림돌 가운데 하나라고 입을 모았다. 위성 정보와 정찰 데이터, 지휘통제 체계가 유기적으로 연계돼야 실질적인 AI 의사결정 체계를 구축할 수 있다는 설명이다. 또 폐쇄망 환경에서도 AI를 운영할 수 있는 인프라와 데이터센터, 보안 체계 구축이 필요하다는 의견도 제기됐다. 국방 AI 사업이 개별 기술 도입을 넘어 데이터·플랫폼·인프라를 통합하는 방향으로 전환돼야 한다는 데 참석자들의 공감대가 형성됐다. 끝으로 손 교수는 "국방 AI 풀스택은 개별 기업이나 기관이 단독으로 구축할 수 있는 영역이 아니다"라며 "정부가 데이터와 플랫폼, 표준을 연결하는 오케스트레이터 역할을 맡고 민간이 혁신을 담당하는 생태계를 만들어야 한다"고 강조했다.

2026.06.10 14:23한정호 기자

SKT-엔비디아, 'AI 클라우드' 공동 구축

SK텔레콤이 엔비디아와 글로벌 시장을 겨냥한 AI 인프라 구축에 나선다. 양사는 엔비디아의 풀스택 DSX 플랫폼 기반으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 AI 클라우드 협력을 추진하기로 했다. 이를 위해 AI 작업에 특화된 데이터센터 'AI 팩토리'를 G기가와트급 스케일을 목표로 확장한다. 지난 1일 대만에서 열린 회동에서 최태원 SK그룹 회장과 젠슨황 엔비디아 CEO는 양사가 구상해 온 AI 인프라 로드맵을 검토하고 그룹 차원의 협력을 추진하기로 합의했다. 협력의 주요 실행 주체인 SK텔레콤은 엔비디아와의 긴밀한 공조를 바탕으로 아시아 최대 AI 인프라 구축을 목표로 사업을 추진한다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 원료로 AI의 핵심 단위인 '토큰'을 지속적으로 생산하는 지능 공장으로, 엔비디아 DSX 기반 인프라를 토대로 구축된다. 이는 범용 컴퓨팅과 데이터 스토리지에 국한된 기존 데이터센터를 뛰어넘는 차세대 개념이다. AI 팩토리는 2027년 한국에서 첫 가동을 시작할 계획이다. 양사 AI 클라우드의 거버넌스와 운영 구조를 검증하는 첫 사례가 될 전망이다. SK텔레콤은 이 모델을 GW급 인프라로 단계적으로 확장하고 아시아 전역으로 AI 인프라를 넓혀 나간다. 이를 위해 SK텔레콤은 엔비디아 AI 인프라와 소프트웨어를 활용해 고성능 클라우드 AI 서비스를 제공하는 글로벌 파트너 생태계 프로그램인 '엔비디아 클라우드 파트너' 프로그램에 합류한다. AI 인프라 시장 경쟁력을 좌우하는 최저 토큰 비용과 와트당 최고 성능을 확보하기 위해서다. 엔비디아와의 협력은 SK텔레콤 AI 클라우드 사업의 핵심 기반이 될 전망이다. SK텔레콤은 블랙웰 GPU를 시작으로 AI 학습과 추론을 지원하고, 올해 하반기 공급 예정인 최신 엔비디아 베라 루빈 플랫폼도 순차적으로 활용할 계획이다. AI 팩토리 구현에는 컴퓨팅뿐 아니라 네트워킹과 소프트웨어를 아우르는 'AI 풀스택' 역량이 필수적이다. SK텔레콤은 컴퓨팅과 전용 소프트웨어 등 엔비디아 AI 인프라를 확보하고, 엔비디아는 SK하이닉스의 메모리 리더십과 SK텔레콤의 AI 팩토리 구축 운영 전문성을 활용할 수 있게 된다. SK텔레콤은 이를 기반으로 아시아 전역에서 엔비디아가 필요로 하는 AI 인프라와 사업 네트워크를 실질적으로 제공하는 핵심 파트너로 자리를 잡고 아시아를 대표하는 AI 클라우드 사업자 중 하나로 도약한다는 구상이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “단순 서비스 제공을 넘어 양사가 GPU, 메모리, 에너지 문제까지 공동 대응함으로써 아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고, 한국과 세계를 이끄는 기업 및 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.

2026.06.08 08:35박수형 기자

[현장] 솔트룩스, 풀스택 AI로 '에이전트 공존 시대' 선점 나선다

솔트룩스가 차세대 거대언어모델(LLM) '루시아 4.0'과 온톨로지 파운드리 플랫폼을 중심으로 한 풀스택 인공지능(AI) 라인업을 처음 공개했다. 비정형 문서 자동 구조화부터 에이전트 설계·운영, 온프레미스 배포까지 전 과정을 단일 체계로 커버하는 엔터프라이즈 AI 스택이다. 솔트룩스는 28일 서울 강남구 GS타워에서 개최한 '솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC) 2026'에서 루시아 4.0, 도큐먼트 스튜디오, 에이전트 스튜디오, 온톨로지 파운드리, 일체형 AI 어플라이언스 '루시아 온 2.0'을 선보였다. 루시아 4.0은 온톨로지 이해와 에이전틱 AI 실행을 핵심으로 설계된 전문 도메인 특화 모델이다. 솔트룩스는 지난 4년간 40개 이상 파트너사와 협업해 12개 산업 도메인 200만 건의 독자 지도 미세조정(SFT) 데이터를 구축했으며, 온톨로지 조회 쿼리 생성 능력에서 타 모델 대비 70점 이상 우위를 보였다. 멀티모델 환경에서 질의 특성에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 모델 라우터 기능도 탑재했다. 김성태 파트장은 "현장에서 직접 사용해 봤을 때 입력 길이의 절반에 해당하는 입력을 넣었을 때도 지시 사항을 잘 이행하지 못하거나 불안정한 퍼포먼스를 보였다"며 최신 LLM의 현장 적용 한계를 극복하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 도큐먼트 스튜디오는 비정형 문서·이미지를 AI가 활용 가능한 구조화 데이터로 변환하는 제품이다. 문서 분류·파싱·편집·핵심 필드 추출 4대 기능을 제공하며 페이지 분리·중첩표·계층구조 등 현장 파싱 4대 난제에 대응한다. 김동영 파트장은 "구조가 망가지면 LLM이 컨텍스트를 이해하지 못하고 답변 품질 또한 크게 떨어진다"며 "에이전트 자동화의 시작점은 비정형 문서를 AI가 잘 활용할 수 있는 형태로 바꾸는 것"이라고 강조했다. 에이전트 스튜디오는 노코드·로코드 기반 에이전트 빌더다. 자율 판단·실행하는 싱글 에이전트와 노드 기반 흐름을 설계하는 워크플로우 에이전트 두 가지 유형을 제공한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)·응용 프로그램 인터페이스(API) 사전 등록 후 재사용과 자동 실행 트리거를 지원한다. 최세윤 파트장은 "단순한 반복 업무가 아니라 복잡한 프로세스까지 구현할 수 있다"고 설명했다. 온톨로지 파운드리는 솔트룩스의 20년 이상 온톨로지 구축 경험과 특허 39건을 LLM과 결합한 플랫폼이다. 전문 인력 없이도 LLM 기반으로 온톨로지 스키마를 반자동 생성하고, 제로 트러스트 레이어로 기업 데이터 접근 권한 거버넌스를 확보한다. 고종현 파트장은 "LLM이 여전히 가지고 있는 환각이나 설명 가능성 부재 문제를 온톨로지가 정확히 해결해 줄 수 있다"며 "사용자들이 에이전트를 설계하고 배포까지 할 수 있는 제품을 만들고자 했다"고 말했다. 루시아 온 2.0은 이 모든 기능을 기업 내부 온프레미스 환경에 일체형으로 설치할 수 있는 AI 어플라이언스다. 고 파트장은 "인간과 에이전트가 공존하는 시대에서 솔트룩스의 대비책을 구축하고 있다"며 "이 솔루션들이 여러분과 함께 많은 곳에서 혁신적으로 실현되기를 기대한다"고 덧붙였다.

2026.05.28 14:02이나연 기자

"풀스택으로 디지털주권 확보"...SKT, 국가대표 '소버린AI' 통신사 꼽혀

SK텔레콤이 GPU 클러스터, 가상화 플랫폼, 독자 AI 파운데이션 모델을 아우루는 '풀스택' 전략으로 한국형 AI 생태계 구축을 주도하는 가운데, 국가대표 디지털 주권을 아우르는 회사로 꼽혔다. 영국 텔레콤TV는 최근 '디지털 주권, 통신사에게 무엇을 의미하는가'(Digital Sovereignty, What it Means for Telcos) 보고서를 발간했다. 보고서에서는 SK텔레콤이 유일하게 소버린AI를 구축하는 아시아 지역의 통신사로 꼽혔다. 세계 주요 통신사가 단순 데이터 저장을 넘어선 자국 데이터와 인프라, 기술을 독립적으로 통제할 수 있는 체계 구축이 디지털 주권의 필수 요건을 내세우는 가운데 보고서에서 지목된 글로벌 9개 통신사 가운데 아시아 지역의 통신사는 SK텔레콤이 유일하다. 보고서에 따르면, 캐나다 벨 캐나다, 영국 BT, 독일 도이치 텔레콤, 스위스 스위스콤, 노르웨이 텔레노르, 북유럽 텔리아, 북미 텔러스, 영국 보다폰 등 전 세계 주요 통신사가 '소버린 AI'를 새로운 성장축으로 삼은 가운데 '데이터 저장 위치만으로는 디지털 주권(소버린)이 성립하지 않는다'는 점에서 공통된 의견을 보였다. 크리스티네 크낙푸스 니콜리치 도이치텔레콤 최고주권책임자(CSO)는 소버린을 데이터, 운영, 기술 3단계로 정의했다. 미국 클라우드법의 역외 적용 가능성을 감안할 때, 유럽 내 인프라라도 미국 관할권 사업자가 운영하면 완전한 소버린으로 볼 수 없다는 것이다. 헤샴 파미 텔러스 최고정보책임자(CIO)는 '소버린 바이 디자인' 개념을 들어 하드웨어부터 운영 인력까지 자국 통제 속에 두는 게 완전한 소버린이라고 설명했다. SK텔레콤도 김태윤 파운데이션 모델 담당의 인터뷰를 통해 한국 AI 모델, 한국 인프라, 국가 법체계 하 데이터 통제를 소버린 서비스의 핵심 요건으로 제시했다. 김 담당은 "SK텔레콤의 '디지털 주권' 개념은 '소버린 AI'라는 더 큰 전략과 근본적으로 연결돼 있다"며 "주권적 AI란 한 국가가 자체 인프라, 데이터, 모델, 인재를 활용해 AI를 독립적으로 개발, 배포, 관리할 수 있는 역량을 의미한다"고 말했다. 그러면서 "통신사는 전국 네트워크, 데이터 센터, 엣지 플랫폼과 보안 연결을 포함한 신뢰할 수 있는 국가 인프라를 구축하고 운영하는 데 오랜 경험을 가지고 있다"며 "이런 경험은 현지 제어, 복원력, 보안, 규정 준수가 필요한 주권 디지털 서비스를 구현하는 데 유리하다"고 설명했다. 특히 보고서가 주목한 부분은 SK텔레콤의 풀스택 전략이다. 자체 GPU 클러스터 '해인'과 AI 데이터센터 가상화 플랫폼 '페타서스 AI 클라우드', 자체 파운데이션 모델 'AX K1'을 수직 통합해 GPUaaS부터 모델, 서비스까지 자국 내에서 완결시키겠다는 구상이다. 김 담당은 "글로벌 하이퍼스케일러와의 협력은 인프라 확장에 활용할 수 있지만, 컴퓨트 관리, 데이터 핸들링, 서비스 운영이라는 핵심 통제 계층은 반드시 한국에 남아야 한다"고 강조했다. 현재 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2단계 진출 사업자로 선정됐다. AX K1은 오픈소스 플랫폼을 통해 공개됐고, SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX, SK브로드밴드 등 그룹사와 최종현학술원, 한국고등교육재단 등 연구 기관이 검증, 적용에 참여하고 있다. 김 담당은 "소버린 AI는 단순한 기술 선택이 아니라 국가 차원의 전략적 과제이며, 모든 시민과 기업이 이익을 공유할 수 있는 디지털 생태계의 토대"라고 말했다.

2026.05.15 09:30홍지후 기자

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