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[유미's 픽] 내실 다진 롯데이노베이트, 김경엽 체제서 '체력' 키웠다…1Q 수익성 '굿'

롯데이노베이트가 김경엽 대표 체제 3년차를 맞아 수익성 중심으로 체질 개선에 성공한 모습을 보이고 있다. 시스템통합(SI) 사업 매출은 줄었지만 프로젝트 채산성 개선과 시스템관리(SM) 사업의 안정적 성장에 힘입어 올해 1분기 영업이익이 전년 대비 40% 가까이 증가한 것이다. 7일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 롯데이노베이트는 올해 1분기 연결 기준 매출 2812억원, 영업이익 97억원을 기록했다. 전년 동기 대비 매출은 1.3% 감소했지만 영업이익은 39.9% 증가했다. 당기순이익은 41억원으로 19.6% 늘었다. 영업이익률은 3.5%로 전년 동기 대비 1.1%포인트 상승했다. 전 분기와 비교하면 매출은 13.9% 줄었지만 영업이익은 0.6% 증가했다. 지난해 4분기 순손실을 냈던 흐름에서 벗어나 올해 1분기에는 흑자 전환했다. 외형 성장보다 수익성 개선이 두드러진 실적이다. 사업별로는 SM 부문이 안정적인 기반 역할을 했다. 1분기 SM 부문 매출은 527억원으로 전년 동기 대비 2.9% 증가했다. 영업이익은 53억원으로 3.4% 늘었다. 그룹 및 주요 고객사의 IT 운영 물량이 꾸준히 이어지며 안정적인 현금창출원 역할을 한 것으로 풀이된다. SI 부문은 매출 감소에도 이익 개선 폭이 컸다. SI 부문 매출은 2285억원으로 전년 동기 대비 2.2% 줄었지만 영업이익은 44억원으로 140.5% 급증했다. 이는 프로젝트 수익성 관리와 비용 효율화가 반영된 결과로 보인다. 또 대형 IT 프로젝트의 채산성 관리가 중요해진 가운데 롯데이노베이트도 외형 확대보다 수익 중심 운영에 무게를 두는 분위기다. 별도 기준 실적도 개선됐다. 롯데이노베이트의 1분기 별도 매출은 2608억원으로 전년 동기 대비 1.3% 증가했다. 영업이익은 194억원으로 14.3% 늘었다. 별도 영업이익률은 7.4%로 전년 동기 대비 0.8%포인트 상승했다. 연결 실적보다 별도 수익성이 높다는 점에서 본업 체력은 비교적 견조한 것으로 평가된다. 김 대표 체제에서 두드러지는 변화는 수익성 중심의 사업 관리다. 김 대표는 롯데이노베이트에서 재경팀장, 전략기획팀장, 경영혁신TF팀장, 경영지원부문장, 경영전략본부장 등을 거친 재무·전략통으로 꼽힌다. 대표 선임 이후 조직 안정화와 함께 프로젝트 채산성 관리, 자회사 손익 개선, 신사업 포트폴리오 정리에 힘을 싣는 흐름이 나타나고 있다. 업계에선 올해 롯데이노베이트의 실적 개선 흐름이 이어질 것으로 보고 있다. 본업인 그룹 IT서비스 사업이 안정적인 이익 기반을 유지하는 가운데 자회사 손익 개선과 데이터센터 DBO 사업 확대가 연결 실적의 핵심 변수로 작용할 것으로 분석했다. 또 전기차 충전 자회사 이브이시스(EVSIS)와 메타버스 자회사 칼리버스의 적자 축소 여부, 기존 데이터센터 가동률 상승, 로봇·피지컬 AI 사업 성과가 수익성 개선 폭을 좌우할 것으로 전망했다. 김소혜 한화투자증권 연구원은 "그룹사 관련 본업 이익 체력은 분기 약 150억원 수준을 유지하고 있다"며 "자회사의 추가적인 적자폭 축소 규모가 올해 실적 반등의 키로 볼 수 있다"고 분석했다. 이준석 한양증권 연구원은 "데이터센터 사업은 본업 내 가장 강력한 수익원이자 중장기 성장을 견인할 핵심 부문"이라며 "DBO 기반 수주 확대는 향후 실적 업사이드를 높이는 동력이며 기업가치 재평가를 이끌 핵심 포인트"라고 평가했다. 이 같은 상황 속에 외형 성장 여부는 향후 실적의 주요 변수로 작용할 전망이다. 롯데이노베이트는 2026년 기업가치 제고 계획에서 2028년까지 연평균 매출 성장률 10% 달성을 목표로 제시했다. 안정적인 그룹 IT서비스 사업이 이익 기반을 받치고 있지만 기존 SI·SM 사업만으로는 두 자릿수 매출 성장 목표를 달성하기 쉽지 않다는 분석이 나온다. 성장축으로 가장 먼저 꼽히는 분야는 데이터센터다. 롯데이노베이트는 서울, 대전, 용인 등에 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 이를 기반으로 클라우드 사업과 DBO 사업을 키우겠다는 전략이다. 실제 롯데이노베이트는 지난해 11월 에이스공조와 데이터센터 업무협약을 체결했다. 같은 해 12월에는 캄스퀘어 용인 데이터센터 DBO 사업 계약을 따냈다. 계약 규모는 695억원이다. 올해 2월에는 하남 이지스 엣지 데이터센터 DBO 사업도 수주했다. 회사는 오는 2028년까지 전체 매출에서 DBO 사업이 차지하는 비중을 30%까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. DBO는 데이터센터의 설계와 구축, 운영을 함께 맡는 사업 모델이다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 IT서비스 기업들이 새 먹거리로 주목하는 분야다. 롯데이노베이트 입장에선 그룹 IT 운영 중심의 안정적 사업 구조에서 벗어나 외부 인프라 시장으로 확장할 수 있는 통로가 될 수 있다. AI 사업도 핵심 성장 축으로 제시됐다. 롯데이노베이트는 롯데그룹 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 AI 서비스 사업을 확대하고 있다. 아이멤버는 2024년 외부 서비스형소프트웨어(SaaS) 서비스로 문을 연 뒤 지난해 아이멤버 3.0과 3.5로 고도화됐다. 이곳은 올해 6월 아이멤버 4.0 출시를 목표로 하고 있다. 대외 사업도 늘리고 있다. 롯데이노베이트는 대우건설, 경기교통정보센터, 인천항만, 한국도로공사 등을 대상으로 맞춤형 AI 서비스를 구축한 사례를 제시했다. 언어 AI, 교통 AI, 비전 AI 등 산업별 적용 영역을 넓히며 그룹 내부 플랫폼을 외부 사업으로 확장하는 흐름이다. 올해는 피지컬 AI 사업에도 힘을 싣고 있다. 롯데이노베이트는 아이멤버를 활용한 피지컬 AI 사업을 본격화하고 휴머노이드 로봇 마케팅 협의체 참여, 생성AI 선도인재양성 사업 선정, 롯데글로벌로지스 수요 기반 공동연구 등을 추진하고 있다. 제조·물류·유통 현장에 AI를 접목하려는 수요를 겨냥한 행보다. 보안 사업도 성장 가능성이 큰 영역으로 꼽힌다. 롯데이노베이트는 개인정보 위수탁 관리, 안티랜섬웨어, 양자내성암호(PQC), 물리보안, 보안관제, 보안 컨설팅 등을 포함한 토털 보안 서비스를 제공하고 있다. 사이버 위협 확대와 생성형 AI 확산, 양자컴퓨팅 발전에 따라 보안 수요가 늘어날 것으로 판단해서다. 전기차 충전 사업은 외형 성장세와 달리 수익성 개선이 과제로 남아 있다. 이브이시스는 지난해 매출 906억원을 기록했으나 60억원의 손실을 냈다. 전년 대비 적자 폭은 줄었다는 점에선 긍정적으로 평가된다. 또 전기차 충전 인프라 수요가 이어지는 가운데 올해는 공공 수주 확대와 북미 등 해외 매출 본격화로 손익 개선을 이룰 수 있을지 주목된다. 더불어 이브이시스가 북미 법인을 통한 글로벌 진출에 속도를 내고 있다는 점도 기대 요소다. 이브이시스 북미 법인은 캐나다 온타리오에 자리 잡고 있으며 롯데이노베이트가 지분 80%를 보유하고 있다. 이는 현지 충전 인프라 시장 진입을 통해 국내 중심 사업 구조를 해외로 넓히려는 전략으로 풀이된다. 해외 IT서비스 수주도 외형 확대 변수로 꼽힌다. 롯데이노베이트는 베트남 등 동남아 시장에서 금융 IT 프로젝트 수주를 확대하고 있다. 데이터센터와 재해복구(DR), 보안 솔루션 구축까지 포함하는 해외 금융 IT 사업은 기존 SI 역량을 대외·해외 시장으로 확장하는 사례로, 그룹 내부 물량 중심의 사업 구조에서 벗어나기 위한 움직임으로 해석된다. 재무 안정성도 개선됐다. 1분기 연결 기준 자산총계는 8437억원으로 전 분기 대비 8.5% 감소했다. 부채총계는 3959억원으로 15.8% 줄었다. 차입금은 1685억원으로 2.0% 감소했다. 별도 기준 부채총계도 2786억원으로 전 분기 대비 21.0% 줄었다. 신사업 투자 부담이 커지는 가운데 재무 구조를 관리하고 있는 모습이다. 주주환원 기조도 이어지고 있다. 롯데이노베이트는 지난해 보통주 1주당 700원을 배당했다. 현금배당 총액은 106억원이다. 배당성향은 106.6%로 전년 대비 높아졌다. 회사는 배당성향 30% 이상을 배당정책 방향으로 제시하고 있다. 시장에선 롯데이노베이트가 기존 그룹 IT서비스 중심 기업에서 데이터센터·AI 기반 디지털 인프라 사업자로 체질 전환을 시도하고 있다고 보고 있다. 단기적으로는 SM과 SI 수익성 개선이 실적 안정성을 뒷받침하고, 중장기적으로는 데이터센터 DBO와 AI, 보안, EV 충전 사업이 성장성을 만들어내는 구조다. 업계 관계자는 "롯데이노베이트는 김 대표 체제에서 외형 확대보다 수익성 개선과 신사업 포트폴리오 정리에 먼저 무게를 두는 모습"이라며 "올해는 본업의 이익 체력을 유지하면서 데이터센터, AI, EV 충전 사업이 실제 매출 성장으로 이어질 수 있는지를 확인하는 시기가 될 것"이라고 말했다.

2026.05.07 17:09장유미 기자

[유미's 픽] "AI 정책 어쩌나"…하정우 떠난 청와대, 후임 수석 두고 '고심'

하정우 청와대 인공지능(AI)미래기획수석이 보궐선거 출마를 위해 사의를 표명하면서 이재명 정부의 AI 정책 컨트롤타워가 재편 국면에 들어섰다. 청와대는 차기 수석 인선에서 산업 현장 경험을 갖춘 민간 전문가를 우선 검토하고 있지만, 주식 백지신탁 등 현실적 제약이 맞물리며 적임자 찾기에 고심하는 분위기다. 2일 업계에 따르면 청와대 인사 라인은 최근 이해충돌 소지를 줄일 수 있는 민간 출신 인사를 중심으로 차기 AI미래기획수석 후보군을 살피고 있는 것으로 알려졌다. 기업 매각이나 지분 정리 경험이 있거나, 보유 지분 구조가 비교적 단순한 전·현직 기업인들이 현실적 대안으로 거론된다. 수석급 고위 공직자는 본인과 가족이 보유한 일정 규모 이상의 주식을 처분하거나 백지신탁해야 한다. 스타트업 창업자나 빅테크 임원에게는 경영권과 직결될 수 있는 문제인 만큼, 지분 정리 부담이 민간 전문가 영입의 핵심 변수로 떠올랐다. 업계 관계자는 "산업계 출신 C레벨 인사들은 공직 진출 시 급여와 커리어, 취업 제한 등 부담이 적지 않다"며 "지분 문제까지 정리돼 있는 인물이냐가 후임 인선 속도를 가르는 변수가 될 수 있다"고 말했다. 하 전 수석의 사의 표명을 두고 업계에선 아쉬움도 적지 않다. 국가 AI 거점 센터, AI 인프라 확충, 산업 AI 전환(AX) 등 주요 과제가 본격화되는 시점에서 정책 사령탑이 교체되기 때문이다. 하 전 수석은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 함께 이재명 정부의 AI 전략을 이끌어온 핵심 인사로 평가돼 왔다. 업계 관계자는 "AI 정책은 부처 간 조율과 산업계 신뢰 확보가 무엇보다 중요한 영역"이라며 "후임자는 단순 정책 조율형 인사보다 현장 언어를 이해하고 실제 실행을 끌어갈 수 있는 인물이어야 한다"고 말했다. 이번 인선은 단순한 후임 수석 인사를 넘어 이재명 정부 AI 정책 추진 체계가 실행 중심으로 재편되는 계기가 될 수 있다는 점에서 주목된다. 또 하 전 수석의 이탈 후 국가AI전략위원회를 비롯해 AI 정책을 총괄하는 조직 체계와 청와대·부처 간 역할 조정 가능성도 함께 거론된다. 이 같은 흐름은 관계 부처 움직임에서도 감지된다. 행정안전부는 최근 민간 전문가를 전면에 배치한 정보자원통합심의위원회를 출범시키며 공공 IT·AI 정부 인프라 거버넌스 강화에 나섰다. 공공 정보시스템 안정성, 민간 클라우드 활용, 데이터센터 재해복구 등 인프라 과제가 AI 정책의 핵심 축으로 부상하면서 정책 실행 구조 조정 필요성도 커지고 있다. AI미래기획수석 후임 인선이 마무리될 때까지 청와대는 내부 대행 체제로 운영 중인 것으로 전해졌다. 청와대 재정기획보좌관이 현재 AI미래기획수석 업무를 대행하고 있는 것으로 알려졌다. 후보군을 둘러싼 하마평도 이어지고 있지만 뚜렷한 윤곽은 드러나지 않고 있다. 일각에서 거론된 김우창 국가AI정책비서관에 대해서도 업계에선 가능성을 낮게 보는 분위기다. 업계에선 산업계와 부처를 동시에 설득할 수 있는 '실전형 리더십'이 필요하다는 의견을 내놓고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확보, 데이터센터 구축, 글로벌 빅테크 협력, 산업 AI 전환 등 현안이 산적한 상황에서 후임 수석은 정책 설계보다 실행과 조율 역량을 우선 검증받게 될 전망이다. 업계 관계자는 "특정 인물 낙점보다 정책 연속성을 담보할 수 있는 인선과 조직 체계를 함께 검토하는 분위기"라며 "AI 정책 현안이 많은 만큼 후임 인선도 오래 끌기는 어려울 것"이라고 말했다.

2026.05.02 09:00장유미 기자

[유미's 픽] "신세계도 못 버텼다"…양윤지 대표, EV 충전 접고 AI 올인

전기차 충전 시장 캐즘 속에서도 버티기 전략을 택했던 신세계아이앤씨(신세계I&C)가 결국 관련 사업을 정리한다. 지난해 3월 양윤지 대표 체제 출범 후 인공지능(AI)·클라우드 중심의 사업 재편에 속도를 내고 있는 가운데 수익성 부담이 커진 EV 충전 인프라를 덜어내고 본원적 경쟁력 강화에 자원을 집중하는 모습이다. 1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 신세계아이앤씨는 GS차지비에 전기차충전소 내 충전기 및 부속자산을 매각한다고 공시했다. 처분금액은 269억7000만원으로, 2024년 말 연결 기준 자산총액 5029억원의 5.36%에 해당한다. 자산 이관 예정일은 오는 29일이다. 신세계아이앤씨는 이번 매각을 계기로 전기차 충전 인프라를 직접 보유·운영하는 구조에서 벗어나 AI·클라우드·리테일테크 등 핵심 IT 사업 중심으로 포트폴리오를 재편한다는 구상이다. 앞서 신세계아이앤씨는 2021년 사업목적에 전기차 충전 사업을 추가한 뒤 2022년 전기차 충전 서비스 '스파로스 EV'를 선보였다. 이후 스타필드, 이마트, 신세계백화점 등 그룹 주요 유통 거점을 기반으로 충전 인프라를 확대했다. 한때 7500기 이상의 충전 인프라를 운영하며 유통망 기반 EV 충전 사업에 힘을 실었다. 하지만 전기차 시장 성장세가 둔화되고 충전 인프라 경쟁이 심화되면서 사업 환경은 빠르게 악화됐다. 충전기 설치와 운영, 관제에는 지속적인 비용이 들어가는 반면 이용률과 수익성은 기대만큼 따라오지 못했다. 지난해까지만 해도 신세계아이앤씨는 기존 충전 인프라의 안정적 운영과 품질관리에 집중하겠다는 입장이었지만, 결국 매각으로 방향을 틀었다. 재무제표에도 충전 사업 정리 부담은 반영됐다. 신세계아이앤씨는 2025년 연결 매출 6872억원, 영업이익 491억원을 기록했다. 전년 대비 각각 약 9.8%, 32.9% 증가한 수치다. IT서비스 부문 성장에 힘입어 영업이익률도 2024년 5.9%에서 2025년 7.1%로 개선됐다. 반면 순이익은 338억원에서 283억원으로 약 16.3% 줄었다. 전기차 충전 사업 관련 자산을 매각예정자산으로 돌리며 176억원 규모 손상차손을 인식한 영향이다. 본업 체력은 좋아졌지만, 한때 신사업으로 키우던 EV 충전 사업이 순이익 발목을 잡은 셈이다. 이번 결정은 양 대표 체제의 사업 재편 기조와 맞닿아 있다. 양 대표는 지난해 신세계아이앤씨 수장에 오른 뒤 AI·클라우드·리테일테크 중심의 기술 사업에 힘을 실어왔다. 수익성이 낮은 자본 소모형 인프라 사업보다 신세계아이앤씨가 강점을 가진 IT서비스와 AI 기반 솔루션에 자원을 집중하겠다는 판단으로 보인다. 특히 신세계아이앤씨는 리테일 특화 AI 사업을 차세대 성장축으로 키우고 있다. 대용량 영상 데이터를 실시간으로 분석하는 '스파로스 AI 비전'을 선보였고 이를 기반으로 한 2세대 무인매장 솔루션 'AI 계산대'도 확대하고 있다. 지난해 말에는 DT센터를 AX센터로 개편하며 AI 전환을 위한 조직 기반도 마련했다.이번 매각으로 확보한 재원 역시 AI·클라우드 경쟁력 강화에 활용될 전망이다. 신세계아이앤씨는 리테일 현장에 특화된 비전 AI, 생성형 AI 기반 개발 플랫폼, 클라우드·SAP 사업 등을 중심으로 대내외 사업을 넓히고 있다. 전기차 충전 사업에서 빠진 자본과 운영 역량이 향후 AI 기반 리테일테크 고도화와 외부 고객 확대에 투입될 가능성이 크다. 신세계아이앤씨의 EV 충전 사업 매각은 국내 충전 시장 재편 흐름과도 맞물린다. LG전자는 전기차 충전기 사업 진출 3년 만에 철수를 결정했고, SK브로드밴드 자회사 홈앤서비스와 한화솔루션 큐셀부문도 충전 인프라 자산을 매각했다. 대기업 계열사들도 전기차 충전 시장에서 수익성 확보에 어려움을 겪고 있다는 방증이다.매각 상대가 GS차지비라는 점도 눈에 띈다. GS차지비는 국내 주요 전기차 충전 사업자 중 하나로, 최근 충전 인프라 자산을 흡수하며 시장 내 영향력을 키워왔다. 신세계아이앤씨 입장에선 충전 인프라 운영 부담을 전문 사업자에게 넘기고, GS차지비는 충전 거점을 추가로 확보하는 구조다. 향후 과제는 AI·클라우드 사업의 대외 확장이다. 신세계아이앤씨는 그룹 내부 IT서비스 수요를 안정적으로 확보하고 있지만, 내부거래 비중이 높다는 점은 성장성 측면에서 한계로 지적돼 왔다. 리테일 현장에서 검증한 AI 비전, AI 계산대, 매장관리 솔루션, 클라우드 역량을 외부 고객으로 넓혀야 양윤지표 사업 재편도 힘을 받을 수 있다. 업계 관계자는 "신세계아이앤씨의 이번 매각은 전기차 충전 시장에서의 단순 철수라기보다 수익성이 낮은 자산을 정리하고 AI·클라우드 중심으로 자원을 재배치하는 선택"이라며 "리테일 현장에서 검증한 AI 기술을 그룹 밖 시장에서도 매출로 연결할 수 있을지가 사업 재편의 성패를 가를 것"이라고 말했다.

2026.05.01 09:41장유미 기자

[유미's 픽] "최대주주 됐다"…이노그리드 품은 NHN클라우드, AI 인프라 풀스택 판 흔든다

NHN클라우드가 이노그리드를 자회사로 편입하며 클라우드 사업 구조 재편에 나섰다. 퍼블릭 클라우드 중심 사업에서 벗어나 AI 인프라 구축과 운영까지 아우르는 '풀스택 사업자'로의 전환이 본격화되는 흐름이다. 27일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 이노그리드는 NHN클라우드 자회사 NHN인재아이엔씨를 흡수합병한다. 합병비율은 1대 31.2049이며 합병기일은 7월 6일이다. 합병 이후 NHN클라우드는 이노그리드 지분 50.96%를 확보해 최대주주에 오르고, 이노그리드는 NHN클라우드 자회사로 편입된다. 이번 합병은 이노그리드가 NHN인재아이엔씨를 흡수하는 구조지만, 실질적으로는 NHN클라우드가 이노그리드를 중심으로 사업을 재편하는 성격이 짙다. 존속법인은 이노그리드로 유지되며 김명진 이노그리드 대표가 경영을 이어간다. NHN클라우드 관계자는 "이번 사업구조 재편을 통해 공공과 민간을 아우르는 클라우드 사업 기반을 강화하고 안정적인 성장 체계를 구축해 나가겠다"고 밝혔다. 이번 결합은 기술과 실행 역량의 통합에 초점이 맞춰져 있다. 일단 이노그리드는 서비스형 인프라(IaaS)·서비스형 플랫폼(PaaS)·멀티 클라우드 관리 플랫폼(CMP) 등 클라우드 풀스택 소프트웨어를 보유한 기업으로 알려져 있고, NHN인재아이엔씨는 클라우드 설계·구축·운영 역량을 갖춘 조직이다. 양사가 합쳐지며 앞으로는 클라우드 솔루션부터 인프라 구축, 전환, 운영, 관리서비스(MSP)까지 전 주기를 하나의 체계로 묶게 된다. 이 구조는 이미 시장에서도 검증됐다. 양사는 현재 일본 시장에서 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 멀티클라우드 운영 기술을 결합한 협업 모델을 선보이며 해외 시장을 공략하고 있다. NHN클라우드가 인프라를 담당하고 이노그리드가 운영 효율화를 맡는 방식으로, 분산된 GPU 자원을 통합 관리해 활용률을 높이는 구조다. 이노그리드는 이번 합병을 통해 클라우드 솔루션 기업에서 데이터센터 전반의 컴퓨팅 인프라를 책임지는 사업자로 역할을 확장하게 된다. AI 도입이 확대되면서 기업 고객은 인프라 확보뿐 아니라 설계, 운영, 비용 최적화까지 통합 서비스를 요구하고 있다. 이에 맞춰 AI 인프라부터 멀티·하이브리드 클라우드 운영, 마이그레이션, 데브옵스(DevOps), 클라우드 관리 서비스(MSP)까지 아우르는 사업 구조를 구축한다는 구상이다. NHN클라우드 역시 사업 외연을 넓힌다. 이번 일로 퍼블릭 클라우드 중심 구조에서 프라이빗 클라우드와 공공·금융 시장까지 확장하고, 구축·운영 역량을 내재화해 엔터프라이즈 시장 공략 기반을 확보하게 됐다. 회사 측은 이노그리드의 플랫폼 기술과 자사 인프라 운영 역량을 결합해 구축부터 운영까지 전 과정을 아우르는 통합 서비스 체계를 만들겠다는 계획이다. 지배구조 변화도 눈에 띈다. 이노그리드는 지난 2024년 말 에티버스 지주사 이테크시스템이 약 230억원을 투자하며 최대주주에 오른 뒤 기업공개(IPO) 재추진을 염두에 둔 성장 전략을 이어왔다. 하지만 이번 합병 이후 NHN클라우드가 최대주주로 올라서면서 방향이 틀어졌고, 이테크시스템은 일부 지분을 유지하며 투자자로 남는 것으로 전해졌다. 이에 따라 이노그리드는 독립 상장 중심 전략에서 NHN클라우드와의 통합 인프라 사업을 기반으로 기업가치를 키우는 방향으로 무게중심이 이동할 전망이다. 재무 구조에서도 상호 보완 성격이 뚜렷하다. 이노그리드는 기술력과 레퍼런스를 확보했지만 적자 구조가 이어져 왔고, NHN클라우드는 공공 클라우드와 GPU 인프라 사업을 기반으로 매출 성장과 손실 축소 흐름을 이어왔다. 이에 업계에선 양사의 결합을 두고 기술·운영 역량과 자본·인프라 기반을 묶어 성장성과 수익성을 동시에 끌어올리려는 전략으로 분석했다. 업계 관계자는 "클라우드 시장 경쟁 구도는 인프라 제공을 넘어 AI 인프라 설계와 운영, 비용 최적화까지 포함하는 방향으로 이동하고 있다"며 "NHN클라우드는 이노그리드를 통해 이 흐름에 맞는 사업 구조를 갖추게 됐고, 이노그리드는 대형 사업자 체계 안에서 인프라 사업자로 도약할 기반을 확보하게 됐다"고 밝혔다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 합병은 클라우드 풀스택을 넘어 AI 인프라의 설계, 구축, 전환, 운영까지 아우르는 통합 사업 체계를 완성하는 전환점"이라며 "데이터센터 전반의 컴퓨팅 인프라를 책임지는 기업으로 사업 영역을 확장해 나가겠다"고 말했다.

2026.04.27 11:03장유미 기자

[유미's 픽] 네이버·더존·KT서 핵심 인재 이탈…AI 전환기 속 기술 리더십 재편 본격화

국내 소프트웨어·인공지능(AI)·클라우드 업계에서 핵심 역할을 해온 인물들이 이달 들어 잇따라 회사를 떠나며 업계의 이목이 쏠리고 있다. 단순한 개인 거취 변화를 넘어 AI 전환기 기업들의 전략 재편과 기술 리더십 변화가 동시에 맞물린 흐름이라는 해석이 나온다. 27일 업계에 따르면 송호철 더존비즈온 메디컬인텔리전스 부문 전무, 이동수 네이버클라우드 전무, 최지웅 전 KT클라우드 대표가 이달 회사를 떠나거나 퇴임 절차를 밟았다. 이들은 각각 기업용 소프트웨어 플랫폼, AI 인프라·반도체 전략, 클라우드·AI 데이터센터 사업에서 핵심 인재로 꼽혀온 인물들이다. 특히 세 사람 모두 퇴임 전후로 내부 구성원 또는 외부 지인을 향해 남긴 메시지에서 AI와 조직 변화, 다음 도전에 대한 고민을 드러냈다는 점에서 주목된다. 업계에선 이를 두고 국내 주요 소프트웨어·클라우드 기업들이 AI 시대를 맞아 사업 방향을 재조정하는 과정에서 기술 중심 인력의 이동이 본격화되고 있다는 분석도 제기된다. 송호철 전무는 지난 23일 자신의 사회관계망서비스(SNS)를 통해 더존비즈온을 떠난다고 직접 밝혔다. 또 단순한 퇴임 소회를 넘어 향후 AI 분야에서 새로운 도전에 나서겠다는 의지도 드러냈다.그는 "인터넷, 모바일, 클라우드로 이어지는 흐름 속에서도 기회는 분명히 있었지만 때로는 조심스러웠고 때로는 늦었다"며 "AI가 만들어내는 변화는 그 어느 때보다 크고 빠르게 다가오고 있다"고 말했다. 이어 "이번에는 그 변화를 두려워하기보다 그 안으로 들어가 적극적으로 개입해보고 싶다"며 "더 늦기 전에 이 흐름 한가운데에서 한번 제대로 부딪혀보고 싶다"고 덧붙였다. 올해 2월까지 플랫폼사업부문 대표를 맡았던 송 전무는 더존비즈온 내부에서 전사적자원관리(ERP) 중심 사업 구조를 클라우드 기반 플랫폼으로 확장하는 과정에서 핵심 역할을 맡아온 인물이다. 특히 '위하고(WEHAGO)' 등 주요 플랫폼 전략을 설계하고 이를 실제 사업으로 연결하는 데 관여해 왔다. 그러나 더존비즈온이 EQT 체제 아래 지배구조와 사업 구조를 재편하는 시점에서 송 전무는 메디컬인텔리전스 부문 수장 역할만 맡게 돼 내부에선 이례적인 인사라는 평가가 나왔다. 결국 송 전무가 이달 말 회사를 떠나기로 하면서 더존비즈온의 플랫폼·AI 전략의 실행력에도 관심이 쏠리고 있다.업계 관계자는 "더존비즈온의 플랫폼 전략은 기존 ERP 고객을 기반으로 서비스를 확장하는 구조인 만큼, 이를 실제 매출로 연결하는 실행력이 핵심"이라며 "플랫폼 사업을 설계하고 운영해온 인력의 역할이 줄어들 경우 사업 추진 속도에 영향을 줄 수 있다"고 밝혔다. 이동수 전무 역시 이달 30일을 마지막으로 네이버클라우드를 떠난다. 이 전무는 자신의 SNS를 통해 하이퍼클로바 경량화·최적화, 클로바노트 등 서비스 모델 개선, AI 반도체 전략, 삼성전자·인텔·SK하이닉스 등과의 협력 경험을 상세히 언급했다. 그는 "AI 반도체 영역에서도 연구의 범위를 넘어 사업 영역에까지 도전해볼 수 있었던 것은 귀하고 과분한 기회였다"며 "다음 단계 역시 용기 있게 나아가보겠다"고 밝혔다. 이 전무는 네이버클라우드에서 AI 모델 최적화와 서빙 소프트웨어, AI 반도체 전략을 연결해온 핵심 인물로 평가된다. 최근 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어 그래픽처리장치(GPU) 활용 효율, 인프라 비용 절감, 서비스 운영 최적화로 확장되는 상황에서 그의 이동은 AI 인프라 전문 인력이 외부 독립 조직으로 분화되는 흐름으로도 읽힌다.업계에선 이 전무가 퇴사 이후 에이전트 AI 컴퓨팅 솔루션 분야에서 창업할 것으로 보고 있다. 창업 멤버로는 이 전무를 포함해 권세중 네이버클라우드 AI컴퓨팅솔루션 기술기획 및 대외협력 이사, 박대성 리더 등 네이버 출신 인력과 함께 카이스트(KAIST) 전기및전자공학부 유민수 교수가 참여하는 것으로 파악됐다. 법인 설립은 5월 초를 목표로 준비 중인 것으로 전해졌다. 업계 전문가는 "최근 AI 시장은 모델 성능 경쟁을 넘어 GPU 활용 효율과 비용 구조를 얼마나 최적화하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "이동수 전무와 유민수 교수 조합은 인프라 최적화 기술과 실제 서비스 운영 경험을 동시에 갖췄다는 점에서 의미가 있다"고 말했다. 최지웅 전 KT클라우드 대표도 지난 16일을 마지막으로 회사를 떠났다. 최 전 대표는 지난 2024년 4월 2일 취임 이후 데이터센터와 AI 인프라 중심의 기술 경쟁력 강화에 집중해왔던 인물로 내부 임직원들의 신뢰가 두터웠다. 또 클라우드·IDC 사업 구조를 정비하고 공공 및 기업 시장에서 성과를 확대하며 매출 1조원에 근접하는 기반을 마련했다는 평가도 받았다. 단기 실적보다는 중장기 경쟁력과 조직 체질 개선에 무게를 둔 경영 방식도 특징으로 꼽힌다. 최 전 대표는 퇴사에 앞서 지난달 31일 사내 구성원들에게 이메일을 통해 퇴임 사실을 알리며 인상적인 당부의 말을 전해 눈길을 끌었다. 또 지난 2년간 데이터센터와 AI 인프라 중심으로 쌓아온 기술 중심 경영 기조가 향후에도 유지돼야 한다는 점도 강조했다. 그는 "KT클라우드에서 어렵게 쌓아온 것들이 다시 예전으로 돌아가거나, 구성원들이 성장 기회를 놓치게 될까 우려된다"며 "희망은 이미 완성된 시스템에서 나오는 것이 아니라 사람에게서 나온다"고 강조했다. 최 전 대표의 빈자리는 이달 중순 김봉균 KT 엔터프라이즈 부사장이 채웠다. 김봉균 KT클라우드 신임 대표는 KT B2B 사업 총괄을 겸직한다. 이에 업계에선 KT클라우드가 독립적인 클라우드 서비스 제공자(CSP)보다는 KT 엔터프라이즈 사업을 뒷받침하는 핵심 인프라 자산으로 재정의될 가능성이 높다고 봤다. 또 이 일로 기존에 추진되던 기업공개(IPO) 전략에도 변화가 불가피할 수 있다고 전망했다. 일각에선 이들 세 인물의 이탈을 개별 기업의 인사 문제로만 보기 어렵다는 주장도 내놨다. 세 사람 모두 각 조직에서 AI·클라우드·플랫폼 전략을 실제 사업과 기술 실행으로 연결해온 인물들이기 때문이다. 특히 이들 사례는 최근 기업들의 전략 변화와도 맞닿아 있다는 분석이 나온다. AI 사업 확대 과정에서 기업들이 수익성 확보와 고객 기반 확장, 영업 조직과의 결합을 강화하는 방향으로 무게 중심을 옮기면서 조직 운영 방식에도 변화가 나타나고 있다는 것이다. 이 과정에서 기존에 기술과 사업 실행을 함께 이끌던 핵심 인재들이 조직 밖에서 새로운 기회를 모색하는 흐름도 감지된다. 최근 AI 컴퓨팅, 인프라 최적화, 플랫폼 고도화 등 기술 중심 영역을 중심으로 별도 도전에 나서는 사례도 이어지고 있다는 평가다. 업계 관계자는 "AI 전환기에는 기술을 실제 서비스와 비용 구조로 연결할 수 있는 인재의 가치가 더 커지고 있다"며 "핵심 인재들의 이동은 단순한 퇴사가 아니라 국내 AI·클라우드 생태계가 재편되는 과정으로 볼 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "기업 입장에서는 매출 확대와 사업 통합이 중요해졌지만, 기술 인재 입장에서는 더 빠르게 움직일 수 있는 환경을 찾는 흐름이 나타나고 있다"며 "이달 들어 잇단 리더급 인재 이동은 향후 국내 AI 산업의 인력 지형 변화를 보여주는 신호일 수 있다"고 밝혔다.

2026.04.27 09:30장유미 기자

[유미's 픽] '워룸' 가동해도 먹구름…삼성SDS, 중동·IT 투자 한파에 1Q 실적 '빨간불'

삼성SDS가 올해 1분기 시장 기대치에 못 미치는 부진한 성적표를 받을 것으로 전망된다. 중동 전쟁 여파로 물류 사업 불확실성이 커진 가운데 주력 계열사들의 정보기술(IT) 투자까지 위축되면서 매출은 줄고 수익성도 악화할 것이란 관측이 나온다. 23일 업계에 따르면 삼성SDS는 이날 오전 올해 1분기 실적을 발표한다. 현재 삼성SDS를 둘러싼 외부 환경은 녹록지 않은 상태로, 실적 악화가 예상되자 내부에선 이번 실적 발표를 앞두고 위기감이 감돌고 있다.특히 매출의 큰 축을 담당하는 물류 사업은 중동 정세 불안으로 인한 해상 운임 변동과 공급망 단절 위험에 직접적으로 노출돼 있다. 글로벌 물류 경로의 불확실성은 수익성 악화로 직결되는 만큼, 리스크 관리가 시급한 상황이다. IT 서비스 부문 역시 고전을 면치 못하고 있다. 고금리와 경기 불황 여파로 주요 고객사들이 차세대 시스템 구축이나 대규모 IT 투자를 뒤로 미루고 있기 때문이다. 기업들이 '비용 절감'을 최우선 과제로 내세우면서 삼성SDS의 신규 수주 동력도 약화될 수 있다는 우려가 나온다. 이 탓에 삼성SDS는 3년 전 '비상 경영'을 선언한 데 이어 지난 달 중동 지역 분쟁에 따른 글로벌 물류·공급망 위기 상황에 대응하기 위해 '워룸' 가동에 나섰다. 워룸은 회사의 물류사업에 위기를 초래할 수 있는 전쟁·분쟁, 주요 항로 차질, 팬데믹·자연재해, 글로벌 물류 대란, 국제유가·운임 급등 등의 위기가 발생했을 때 정보를 모으고 분석하며 즉시 대응 전략을 만드는 컨트롤 타워 역할을 한다. 하지만 삼성SDS는 예상보다 중동 지역 분쟁이 길어지자 올해 1분기 실적에 상당한 타격을 입은 것으로 알려졌다. 시장에서도 이를 반영해 삼성SDS의 실적에 대한 기대감을 낮춘 상태다. 실제 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 삼성SDS의 올해 1분기 실적 컨센서스는 매출 3조4781억원, 영업이익 2019억원, 당기순이익 1963억원이다. 전년 동기와 비교하면 매출은 0.3% 감소하고, 영업이익은 24.8%, 당기순이익은 9.8% 줄어들 것으로 예상된다. 영업이익률도 지난해 1분기 7.7%에서 올해 1분기 7.2%로 0.5%포인트 하락할 전망이다. 업계 역시 삼성SDS의 올해 1분기 실적 둔화의 배경으로 물류 사업 부진을 꼽고 있다. 삼성SDS의 전체 매출에서 물류 사업이 차지하는 비중은 지난해 기준 약 53%로, 전체 실적에 상당한 영향을 준다. 업계 관계자는 "중동 전쟁 이후 유가 상승과 해상 운임 변동성 확대, 공급망 불확실성 증대가 겹치면서 물동량 감소와 비용 부담이 동시에 커졌을 가능성이 크다"며 "삼성SDS는 물류 사업이 외형을 떠받치는 구조인 만큼, 지정학적 리스크의 영향이 실적에 직접 반영될 수밖에 없다"고 평가했다. 물류 부문을 둘러싼 불확실성이 단기간에 해소되기는 쉽지 않을 것이란 점에서 삼성SDS의 올해 실적에 대한 우려는 더욱 짙어지고 있다. 호르무즈 해협 이슈가 일반 화물 운송에 미치는 직접 영향은 제한적일 수 있지만, 유가 상승에 따른 유류할증료와 해상 운임 변동성 확대, 보험료 상승 등 비용 변수는 여전히 부담 요인이기 때문이다. 일각에선 중동 리스크 자체보다 주요 해상 항로 차질과 이에 따른 공급망 혼란 여부가 물류사업 수익성을 좌우할 수 있다고 보고 있다. 계열사 중심 매출 구조도 부담 요인으로 지목된다. 삼성SDS의 내부거래 규모는 지난해 약 11조3711억원으로 전체 매출의 약 82%를 차지했다. 2024년에는 11조1047억원으로 80.3%, 2023년에는 11조4910억원으로 86.5%를 기록했다. 최근 3년 연속 내부거래 비중이 80%를 웃돈 셈이다. 경쟁사와 비교해도 내부거래 의존도는 높은 편이다. LG CNS의 내부거래 규모는 지난해 약 3조7547억원으로 전체 매출의 61.3%, 2024년 4조1069억원으로 68.6%, 2023년 3조3580억원으로 59.9% 수준이다. 삼성SDS가 경쟁사 대비 계열사 매출 의존도가 높다는 점은 대외 환경 악화 시 실적 변동성을 키우는 요인으로 해석된다. 업계에선 이 같은 구조가 계열사 투자 변화에 대한 민감도를 높인다고 보고 있다. 중동 전쟁 장기화 우려로 경기 불확실성과 비용 부담이 확대되면 주요 계열사들은 신규 IT 프로젝트 발주나 클라우드 전환 의사결정에 신중해질 수밖에 없다. 내부거래 비중이 높은 삼성SDS는 이 같은 투자 지연의 영향이 실적에 빠르게 반영될 가능성이 크다. IT서비스 부문도 녹록지 않다. 고금리와 경기 둔화 여파로 기업들이 차세대 시스템 구축이나 대규모 IT 투자 집행을 늦추면서 신규 수주 속도가 둔화되고 있기 때문이다. 삼성SDS는 금융·제조·공공 등을 중심으로 시스템통합(SI)과 IT 아웃소싱(ITO) 사업 비중이 높은 만큼 주요 고객사의 투자 일정 변화가 실적에 직접 영향을 미칠 수 있다. 시장에선 퇴직금 등 일회성 비용 증가와 함께 일부 MSP(관리형 서비스) 매출 이연 가능성도 올해 1분기 수익성 악화 요인으로 보고 있다. 다만 삼성SDS가 전통 IT서비스 사업의 둔화를 만회하기 위해 클라우드와 AI 중심으로 사업 구조 전환에 속도를 내고 있다는 점은 고무적이다. 최근에는 이준희 대표 직속 AX센터를 신설하고 AI 인프라·플랫폼·서비스를 아우르는 사업 확대에 나서 주목 받고 있다. 또 오픈AI 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러 자격을 바탕으로 기업용 생성형 AI 시장 공략에도 힘을 싣고 있다. 그러나 이 같은 신사업이 1분기 실적을 본격적으로 방어하기에는 아직 시간이 필요하다는 분석이 많다. 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) 기반 B300 서비스 매출은 2분기부터, 공공향 생성형 AI 사업 매출은 하반기부터 본격 반영될 것으로 예상된다. 국가AI컴퓨팅센터와 구미 데이터센터 역시 각각 2028년, 2029년 완공이 목표여서 단기 실적 기여보다는 중장기 성장 기반 성격이 강하다.이에 대해 하나증권은 "물류 부문의 불확실성이 커지고 있으나 클라우드 부문의 성장은 여전히 유효하다"며 "데이터센터 확보까지 시간이 필요하기에 일부 비용이 동반될 수 있으나, 필연적으로 증가하는 클라우드 수요에 대응하는 과정"이라고 진단했다. 업계 관계자는 "단기적으로는 물류와 IT서비스 부문 부담이 크지만, 하반기에는 클라우드 수주와 GPU 기반 AI 인프라 매출 반영 여부가 실적 개선의 분수령이 될 것"이라며 "상반기 실적 부진을 만회하려면 물류 부문 안정화와 함께 AI·클라우드 사업의 매출 가시화가 확인돼야 할 것"이라고 말했다.

2026.04.23 06:00장유미 기자

[유미's 픽] 롯데 휴머노이드, 계단 마라톤 수행…신동빈의 비전, 피지컬 AI로 결실맺나

#. 지난 18일. '롯데월드타워 스카이런' 하루 전 독특한 참가자가 눈길을 끌었다. 화제의 주인공은 롯데이노베이트가 만든 휴머노이드 로봇 '로이(ROI)'였다. 로이는 사람도 힘든 123층, 2917개 계단 코스에 도전해 화제를 모았다. 대회 공식 유니폼을 착용한 '로이'는 이날 일부 구만에만 도전했다. 배터리 효율과 안전 동선을 고려한 조치였다. 하지만 그룹 내부에선 의미있는 성과로 평가했다. 그룹의 신성장동력을 '피지컬 인공지능(AI)'으로 전환하는 신호탄이 됐기 때문이다. 롯데이노베이트는 피지컬 AI의 현장 적용 가능성을 살펴보기 위해 '2026 롯데월드타워 스카이런'에 '로이(ROI)'를 투입했다고 20일 밝혔다. 로봇전환(RX) 전략의 일환으로, 현장 실증을 통해 휴머노이드 로봇의 실제 적용 가능성을 검증하기 위해 이뤄졌다. 2017년 시작된 롯데월드타워 스카이런은 롯데물산이 주관하는 국내 최고 높이의 수직 마라톤 대회다. 참가자들은 롯데월드타워 123층(555m)까지 총 2917개 계단을 오른다. 8회째인 올해 대회는 지난 19일 개최됐다. 행사 전날 투입된 '로이'는 안정적인 계단보행 동작을 선보여 내부 기대감을 높였다. 롯데이노베이트는 대회 코스와 유사한 환경에서 강화 학습 기반 반복 시뮬레이션과 학습을 진행했다. 학습 과정에선 계단 높이와 간격 등 변수를 반영해 완성도를 높였다. 이런 과정을 통해 로봇 관절의 위치와 속도, 토크 등 자체 감각 정보를 실시간으로 수집해 최적의 동작을 수행하도록 했다. 계단 보행은 균형 제어와 환경 인지 능력이 동시에 요구되는 고난도 과제로, 물류·보안·시설 점검 등 다양한 산업에서 활용 가능성이 높은 영역으로 꼽힌다. 롯데이노베이트는 "자체 개발해 내재화한 강화 학습 기반의 계단 보행 제어 기술이 핵심적으로 활용됐다"며 "이는 작업 효율 향상과 운영 유연성 제고를 통해 산업 현장의 노동 부담 경감에 기여할 것으로 기대된다"고 말했다. 이번 실증은 롯데이노베이트가 추진 중인 '피지컬 AI' 사업 확대 전략의 일환이다. 롯데이노베이트는 소프트웨어 기반 AI 사업을 넘어 최근 로봇과 결합된 물리적 AI 영역으로 사업을 확장하고 있다. 이를 위해 2025년 8월 피지컬 AI 및 로봇 전담 조직을 신설하고 관련 연구와 사업 조직을 지속적으로 확대해왔다. 이 사업의 핵심은 자체 AI 플랫폼 '아이멤버(i-Member)'다. 롯데이노베이트는 대형언어모델(LLM), 음성 인식·합성(STT·TTS), 비전 AI 등 그동안 축적한 기술을 로봇에 탑재해 '두뇌' 역할을 구현하고 있다. 특히 특정 하드웨어에 종속되지 않는 구조를 채택해 다양한 제조사의 로봇에 AI를 적용할 수 있도록 한 점이 특징이다. 여기에 시각·언어·행동을 통합하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델과 로봇 관제 플랫폼을 결합해 작업자가 자연어로 명령을 내리면 로봇이 상황을 인지하고 자율적으로 작업을 수행하는 환경 구축을 목표로 하고 있다. 롯데이노베이트는 이 같은 기술을 기반으로 'RaaS(Robot as a Service)' 사업을 추진한다. 로봇 하드웨어와 AI, 관제 시스템, 운영 서비스를 통합 제공하는 방식으로, 초기 도입 부담을 낮추고 지속적인 수익 창출 구조를 확보하겠다는 전략이다. 적용 분야는 유통과 물류를 중심으로 제조, 건설, 식품, 서비스 등으로 확대될 전망이다. 유통 현장에서는 영업 종료 후 재고 파악과 보안 순찰을, 제조·화학 현장에서는 사람이 접근하기 어려운 위험 작업을 로봇이 대신 수행하는 방식이다. 하나의 휴머노이드 로봇이 다양한 산업에서 활용되는 '범용성' 확보도 목표로 제시했다. 특히 롯데그룹 계열사를 테스트베드로 활용할 수 있다는 점은 사업 초기 확산에 유리한 요소로 꼽힌다. 실제 현장에서 데이터를 축적하고 기술을 고도화하는 선순환 구조를 구축할 수 있기 때문이다. 이 같은 움직임은 그룹 차원의 전략과도 맞닿아 있다. 신동빈 롯데그룹 회장이 신년사를 통해 AI 내재화를 핵심 과제로 제시한 가운데 롯데이노베이트는 이를 로봇과 결합한 형태로 구체화하고 있다. 업계에선 유통·화학 등 기존 사업의 체질 개선이 요구되는 상황에서 이러한 자동화 전략이 롯데그룹의 현실적인 해법으로 부상하고 있다는 평가다. 롯데이노베이트 관계자는 "지속적으로 축적한 AI 기술력을 바탕으로 피지컬 AI 분야에 적극 진출해 롯데그룹의 다양한 사업 영역에 혁신적인 솔루션을 제공하겠다"며 "유통, 물류, 제조, 서비스 등 그룹 내 다양한 현장에 휴머노이드 로봇을 단계적으로 도입해 업무 효율성과 고객 경험을 동시에 높이겠다"고 밝혔다.시장에서도 롯데이노베이트의 움직임을 긍정적으로 평가했다. 특히 롯데이노베이트가 로봇 하드웨어가 아닌 AI 플랫폼 중심 전략을 택했다는 점에 주목하고 있다. 기존 로봇 기업들이 기계 성능 고도화에 집중하는 것과 달리 다양한 로봇에 적용 가능한 '두뇌'를 구축하는 방식으로 접근하고 있다는 점에서다.다만 휴머노이드 로봇의 상용화까지는 기술 안정성과 비용 효율성 확보가 과제로 남아 있다는 지적도 나온다. 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 정교한 작업 수행 능력과 운영 비용 절감이 동시에 입증돼야 하기 때문이다. 이준석 한양증권 연구원은 "롯데그룹사의 방대한 데이터와 유통망을 기반으로 AI 플랫폼과 물리적 로봇을 결합한 피지컬 AI 및 RaaS 모델은 물류·유통 거점의 비용 절감과 수익 극대화를 이끌 미래 가치 성장 요인"이라며 "(롯데이노베이트는) 올해를 기점으로 본업의 견고한 펀더멘탈과 신사업의 수익성 정상화가 맞물리는 본격적인 질적 성장 국면에 진입할 전망"이라고 밝혔다.

2026.04.20 15:51장유미 기자

[유미's 픽] 챗GPT·제미나이, HWP 읽는다…한컴, 'AI 문맹' 오명 벗고 재도약 시동

글로벌 인공지능(AI) 선두주자인 오픈AI와 구글이 잇따라 한글(HWP) 문서 포맷 지원에 나서면서 그동안 AI 활용의 최대 걸림돌로 지적받아온 HWP의 'AI 문맹' 오명이 씻길 전망이다. 특히 이번 조치가 한글과컴퓨터의 폐쇄적 이미지를 탈피하고 기업 가치를 재평가하는 계기가 되면서 그간 지지부진했던 주가 상승에 대한 시장의 기대감도 급격히 고조되는 분위기다. 오픈AI는 챗GPT가 한컴오피스 '한글'에서 사용되는 대표 문서 형식인 HWP 및 HWPX 파일을 지원한다고 17일 밝혔다. 이에 따라 국내 사용자들은 파일 변환 없이 한글 문서를 직접 업로드해 내용을 확인하고 분석할 수 있게 됐다. 이에 따라 사용자는 HWP 문서를 챗GPT에 올린 뒤 자연어 질의를 통해 핵심 내용을 요약하거나 정보를 추출할 수 있다. 이는 방대한 행정 문서를 다루는 국내 공공·기업 업무 현장에 혁신적인 변화를 예고하고 있다. 오픈AI는 "한국 사용자들이 일상적으로 사용하는 문서 환경에서도 챗GPT를 자연스럽게 활용할 수 있도록 지원 범위를 확대하고 있다"며 "앞으로도 한국 사용자들의 업무 방식과 수요를 반영한 기능 개선을 지속해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "이번 기능 지원은 한국 시장에서 챗GPT의 실질적 업무 활용성을 한층 높이는 계기가 될 것"이라고 전망했다. 이번 기능 지원은 한컴 포맷을 둘러싼 기술적 비호환성 논란을 정면으로 돌파했다는 점에서 의미가 크다. 지난해 말 이재명 대통령이 공공 데이터의 AI 활용성을 언급하며 HWP의 한계를 지적했으나, 글로벌 빅테크의 이번 결정으로 포맷 자체의 폐쇄성보다는 글로벌 서비스의 지원 우선순위 문제였음이 입증됐다. 구글 제미나이 3.0에 이어 챗GPT까지 합세하며 HWP는 한국어 특화 AI 학습을 위한 양질의 데이터 자산으로 위상이 격상됐다. 업계는 이번 이슈가 한컴의 강력한 주가 반등 모멘텀이 될 것으로 내다보고 있다. 최근 3개월간 한컴 주가는 8% 이상 하락하고 외국인 매도세가 이어지는 등 고전을 면치 못했으나, 글로벌 AI 생태계 편입이라는 대형 호재를 만나면서 반등의 기회를 갖게 됐다. '갈라파고스 규격'이라는 저평가 요인이 해소됨에 따라 한컴 데이터 로더 등 AI 기반 기업간거래(B2B) 매출 확대가 가시화될 것이라는 분석도 나온다. 한컴은 이번 공식 지원을 기점으로 국내 데이터 생태계와 글로벌 AI 모델 간의 연결성을 더욱 강화할 방침이다. 특정 기업과의 제휴를 넘어 시장 전반의 기술적 확장 흐름에 맞춰 데이터 관리 역량을 고도화해 나갈 계획이다. 한컴 관계자는 "글로벌 거대언어모델(LLM)들이 HWP를 지원하기 시작한 것은 한국 문서 데이터의 시장성과 가치를 인정한 결과"라며 "사용자들이 어떤 AI 환경에서도 한글 포맷을 자유롭게 이용할 수 있게 된 만큼, 공공과 기업 시장에서 우리의 기술력이 새로운 수익 모델로 자리 잡을 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

2026.04.17 17:00장유미 기자

[유미's 픽] '41세' 삼성SDS, 생일날 주가 20% 뛰었다…이준희 승부수에 시장 화답

창립 41주년을 맞은 삼성SDS의 주가가 장중 20% 급등해 주주들이 오랜만에 미소 지었다. KKR의 1조2200억원 규모 전환사채(CB) 투자 유치 소식이 긍정적인 영향을 주며 이준희 대표 체제에서 추진되고 있는 삼성SDS의 미래 먹거리 발굴에 대한 기대감도 한층 커진 분위기다. 삼성SDS는 15일 이사회를 열고 글로벌 투자사 KKR을 대상으로 1조2200억원 규모 사모 CB 발행을 결의했다. 전환가액은 18만원으로, 전일 종가 대비 프리미엄이 반영됐다. 통상 CB 발행은 잠재적 오버행 우려로 주가에 부담으로 작용하지만, 이번 거래는 할인 없는 구조와 AI 투자 확대 기대가 맞물리며 주가를 끌어올렸다. 실제 이날 삼성SDS 주가는 1년 전보다 60.55%, 전일 대비 19.01% 상승한 18만300원에 마감됐다. 이번 급등은 창립기념일과 맞물리며 상징성을 더했다. 1985년 4월 15일 설립된 삼성SDS는 이날 창립 41주년을 맞았다. 지난해 40주년 당시에는 물류 업황 둔화와 삼성전자 중심 캡티브 매출 의존, 주가 부진이 겹치며 별도 기념행사 없이 조용히 기념일을 넘겼다. 당시 주주총회에서는 소액주주들이 주가 회복과 보다 적극적인 기업가치 제고 노력을 촉구하기도 했다. 이처럼 1년 만에 주가가 급등한 이유는 이준희 대표 취임 이후 이어진 사업 구조 재편 덕분으로 분석된다. 이 대표는 올 들어 공공·금융·제조 중심의 AI 전환(AX) 사업 확대를 전면에 내세우고 국가AI컴퓨팅센터, 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 데이터센터, 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업을 차세대 성장축으로 제시해왔다. 이번 투자 유치로 관련 사업을 본격적으로 집행할 수 있는 자금 기반이 마련됐다는 점에서 시장 기대도 이날 커진 것으로 보인다. 삼성SDS는 이번 조달 자금과 기존 6조4000억원 규모 현금성 자산을 활용해 AI 인프라 투자, 글로벌 SaaS 확대, 피지컬 AI, 스테이블코인, 글로벌 인수합병(M&A) 등을 추진할 계획이다. KKR 역시 향후 6년간 전략 자문 역할을 맡아 글로벌 사업 확장과 투자 효율화, 자본 배분 전략을 지원할 예정이다. 시장에선 이번 거래를 단순한 자금 조달보다 이 대표 체제의 실행력 강화 신호로 해석하는 분위기다. 취임 후 공공 AX 수주 확대, 국가 프로젝트 참여, AX센터 신설 등 내부 실행 체계를 정비해온 데 이어 외부 자본시장과의 연결고리까지 확보하면서 성장 전략의 외연을 넓혔기 때문이다. 또 일각에선 삼성SDS가 이번 투자 유치를 계기로 삼성전자 중심 캡티브 매출 구조를 넘어 공공 AX, 금융권 클라우드 전환, GPU 데이터센터 등 대외 사업 확대에 속도를 낼 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 "자금 여력이 생긴 만큼 이제는 삼성SDS가 공공 AX나 GPU 데이터센터 쪽에서 실제로 얼마나 빨리 사업을 키우느냐가 중요해졌다"며 "특히 대외 고객을 얼마나 더 붙이느냐에 따라 성장 속도가 달라질 수 있다"고 말했다.

2026.04.15 16:56장유미 기자

[유미's 픽] "외신도 놀랐다"…이달 美 진출 앞둔 뤼튼, 1년만에 매출 15배 성장

인공지능(AI) 서비스 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스가 지난해 매출을 1년 만에 15배 이상 끌어올려 '유니콘 기업' 반열에 한 걸음 더 다가섰다. 한국과 일본에서 흥행한 AI 스토리텔링 서비스를 기반으로 이달 미국 시장 진출까지 앞두면서 해외 주요 외신들도 수익성과 글로벌 확장 가능성을 높이 평가하는 분위기다. 뤼튼테크놀로지스는 지난해 매출 약 471억원을 기록했다고 14일 공시했다. 이는 2024년 기록한 약 31억원과 비교해 약 1433% 증가한 수치다. 지난 한 해 동안 서비스 고도화와 시장 점유율 확대를 위한 공격적인 투자도 이어졌다. 지난해 영업비용은 약 1060억원으로, 특히 광고선전비에 약 294억원, 지급수수료에 약 611억원을 투입했다. 같은 기간 당기순손실은 약 581억원을 기록했다. 이에 대해 뤼튼테크놀로지스는 "IT 서비스 산업 특성상 초기 플랫폼 투자와 사용자 확보 비용이 본격 순익 전환에 앞서 선행되는 것은 자연스러운 성장 과정"이라고 설명했다. 재무 체력도 보강했다. 뤼튼은 지난해 약 788억원 규모의 유상증자를 마무리하며 사업 동력을 확보했다. 이에 따라 지난해 기준 자본총계는 약 246억원으로 전년 대비 약 39억원 증가했다. 현금 및 현금성 자산은 약 276억원을 보유했다.이처럼 실적이 1년 새 급증한 것은 사업 모델 전환과 유료화 구조 안착의 영향으로 풀이된다. 뤼튼은 2021년 출범 초기 글쓰기 보조 서비스로 시작했지만, 이후 AI 기반 인터랙티브 스토리텔링으로 사업 중심을 옮겼다. 특히 뤼튼은 2024년 한국 '크랙', 2025년 일본 '캬라푸'를 선보이며 애니메이션·게임 기반 서브컬처 팬덤을 빠르게 확보했고, 이들 이용자가 장기간 서사를 소비하는 구조가 반복 결제로 이어졌다. 또 기존 AI 챗봇이 단순 대화에 머무는 것과 달리 이야기 전개와 이미지, 오디오가 함께 생성되며 사용자가 서사 안으로 들어가는 구조여서 미국의 '캐릭터닷AI(Character.AI)', '토키(Talkie)' 등 역할놀이형 챗봇과는 차별화됐다는 점도 강점으로 꼽힌다. 더불어 실제 이용자들의 평균 사용 시간은 하루 2시간 수준으로, 넷플릭스·유튜브와 비슷하다. 유료 이용자 유지율도 70%를 웃돌아 팬덤형 콘텐츠 기반 수익 모델이 빠르게 안착한 것으로 분석된다.업계 관계자는 "AI 서비스 가운데 실제 결제 전환율과 이용자 체류시간을 동시에 끌어올리는 사례는 많지 않다"며 "뤼튼은 서브컬처 팬덤이라는 명확한 수요층을 겨냥해 이야기 소비를 습관화시키면서 국내 B2C AI 서비스 중 보기 드문 수익화 구조를 만들었다"고 평가했다. 해외 주요 외신들도 뤼튼의 이 같은 수익화 구조에 주목하고 있다. 로이터는 뤼튼이 한국과 일본에서 흥행한 '크랙'과 '캬라푸'를 기반으로 올해 연간 반복 매출(ARR) 1억달러를 넘어설 것으로 전망했다고 보도했다. 지난해 말 기준 ARR은 7000만 달러 수준으로, 서비스 출시 1~2년 만에 글로벌 주요 경쟁사와 견줄 수 있는 성장 속도를 기록했다는 평가다. 이에 힘입어 뤼튼은 미국 시장 진출도 본격화한다. 이달 중 미국에서 신규 서비스 'OOC(Out of Character)'를 선보일 계획으로, 현지에서는 D&D(던전앤드래곤) 이용자층과 애니메이션 스트리밍 플랫폼 '크런치롤(Crunchyroll)' 구독자를 주요 고객층으로 삼아 한국과 일본에서 검증한 스토리텔링형 비즈니스 모델(BM)을 그대로 적용할 방침이다. 포춘도 뤼튼의 성장성을 주목했다. 포춘은 현대인의 정서적 교감 수요와 AI 엔터테인먼트 시장 확대 흐름을 타고 뤼튼이 올해 ARR 1억 달러 달성 가시권에 들어섰다고 분석했다. 또 이용자가 AI와 함께 이야기를 만들어가는 몰입형 구조가 단순 생산성 도구와 다른 반복 결제형 소비재로 자리 잡았다고 설명했다. 뤼튼은 현재 한국과 일본에서 월간활성이용자(MAU) 500만 명 이상을 확보한 상태다.디인포메이션은 뤼튼의 한국·일본 AI 스토리텔링 앱 이용자가 합산 50만 명에 못 미치지만, 월 매출은 800만 달러를 넘어선다고 전했다. 이용자당 월 매출이 약 17달러 수준으로, 글로벌 영상 스트리밍 서비스와 맞먹는 객단가를 기록했다고 분석했다. 이 같은 분위기에 힘입어 뤼튼의 대외 신뢰도도 높아지고 있다. 특히 지난해 11월에는 신용보증기금의 '제14기 혁신아이콘'에 선정돼 눈길을 끌었다. 뤼튼은 유니콘 기업으로 성장 가능성이 높은 혁신 스타트업 5곳 가운데 생활형 AI 플랫폼 대표 기업으로 이름을 올리며 3년간 최대 200억원 규모의 보증 지원과 해외 진출, 컨설팅, 홍보 우대 혜택을 확보했다. 업계 관계자는 "뤼튼은 국내 AI 스타트업 가운데 드물게 기업-소비자간 거래(B2C) 유료화와 글로벌 확장성을 동시에 입증한 사례"라며 "한국과 일본에서 확보한 팬덤형 이용자층이 미국 시장에서도 안착할 경우 국내 AI 소비자 서비스 기업의 해외 진출 경로를 새로 쓸 가능성이 있다"고 관측했다. 이세영 뤼튼테크놀로지스 대표는 "지난해 급성장하며 기록한 J커브 지표는 올해 들어서도 계속 이어지고 있다"며 "올해 역시 인공지능 전환(AX) 사업 본격화와 글로벌 사업 진출 등 수익 다각화를 통해 한국 대표 AI 서비스 기업으로서 견조하고 폭발적인 성장세를 계속 이어 나가겠다"고 말했다. 업계에선 뤼튼이 가파른 성장세를 보이고 있는 만큼 조만간 추진할 기업공개(IPO) 움직임에도 청신호가 켜진 것으로 분석했다. 로이터에 따르면 뤼튼은 오는 2027년 말 ARR 7억 달러를 목표로, 2028년 한국 또는 미국 증시 상장을 검토 중이다. 이 대표는 지난 1월 '한·일 AI 스타트업 밋업데이'에 참석해 "스타트업이라면 (IPO는) 누구나 고민하는 문제"라며 "회사의 체력이 충분히 만들어졌다고 판단될 때 2~3년 뒤쯤 천천히 검토해볼 수 있을 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "올해는 매출 1000억원 달성을 목표로 B2B AX(AI 전환)와 글로벌 B2C 확장에 속도를 낼 것"이라며 "일본을 시작으로 북미, 중동 등 글로벌 시장으로 나아가 2030년에는 아시아 최대 하이퍼스케일러(AI 서비스부터 인프라까지 아우르는 기업)로 도약할 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.14 10:28장유미 기자

[유미's 픽] 2조 GPU 사업 오늘 마감…네이버·삼성 양강 속 AWS 참전하나

정부가 추진하는 2조원 규모의 '인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축 사업' 참여 기업들의 윤곽이 13일 드러난다. 우리나라 AI 주권과 직결되는 'AI 고속도로' 구축의 본게임이 또 다시 시작된 가운데 막대한 인프라를 갖춘 전통의 강자들과 신흥 세력 간의 수주 경쟁이 본격화된 양상이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 이번 사업 공모는 이날 오후 3시 접수를 마감하고 본격적인 심사에 돌입한다. 총 사업비 2조800억원을 투입해 최신 그래픽처리장치(GPU) 1만5000장을 확보하는 이번 프로젝트는 장비 수급부터 데이터센터(IDC) 하중 설계, 전력 인프라 확보까지 고도의 기술력이 요구되는 고난도 과제로 평가받는다. 이번 사업에서 가장 까다로운 조건으로 꼽히는 것은 IDC 하중 진단 및 제출 요건이다. 엔비디아 최신 GPU가 수냉 기반 냉각 시스템을 기본 적용하면서 장비 무게가 기존보다 크게 늘었기 때문이다. 이에 일반적인 IDC 설계만으로는 이를 견디기 어려워 별도의 보강 공사가 사실상 필수다. 실제 지난해 최신 인프라를 도입하던 과정에서 일부 기업은 하중 문제에 따른 설비 보강으로 구축 일정이 수개월 이상 지연됐다. 이 경험은 올해 사업 요건 강화에 결정적인 영향을 미친 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "단순히 장비를 확보하는 능력을 넘어 이를 버텨낼 물리적 상면과 설계 역량을 사전에 검증받아야 하는 구조가 이번에 형성됐다"며 "인프라를 미리 확보한 사업자들에게 유리한 지형이 만들어졌다"고 말했다. 업계에선 이번 GPU 1만5000장 구축의 유력 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS를 꼽았다. 경쟁사들에 비해 상면과 전력 확보 여력이 충분하다고 봐서다. 또 네이버클라우드는 가장 많은 GPU를 배정받을 것으로 관측됐고, 삼성SDS는 약 4000장 규모를 구축할 것으로 내다봤다. KT클라우드도 대표와 주요 임원 교체에 따른 조직 재정비 분위기 속에서도 이번 사업 참여 쪽으로 가닥을 잡는 분위기다. 당초 KT그룹 차원의 경영 재정비 영향으로 작년 말부터 신규 대형 투자 의사결정이 지연돼 이번 사업도 참여가 힘들 것으로 점쳐졌으나, 막판에 방향을 튼 것으로 전해졌다. 업계에선 KT클라우드가 공공 클라우드 운영 경험과 일정 수준의 상면을 기반으로 제안 작업에 참여하고 있는 것으로 보고 있다. 이 외에 엘리스그룹의 행보도 주목된다. 엘리스그룹은 이동형 모듈러 데이터센터 기술을 강점으로 내세워 대규모 GPU 클러스터링 시장에 도전장을 내밀었다. 다만 대규모 전력 확보와 클러스터링 운용 경험 면에서 네이버클라우드나 삼성SDS와 같은 대형 CSP(클라우드 서비스 제공사)들과 어떻게 차별화를 꾀할지는 관건이다. 업계 관계자는 "엘리스그룹은 컨테이너형 모듈러 데이터센터를 활용해 공간 제약은 상대적으로 덜하지만, 결국 전력 확보 여부가 당락을 가를 핵심 변수가 될 듯 하다"며 "특히 이번 심사 항목에 현장 실사가 포함된 만큼, 실제 신청에 나설 경우 일정 수준 이상의 전력과 상면을 사전 확보했을지가 주목할 부분"이라고 밝혔다. 반면 지난해 사업에서 괄목할 성과를 냈던 NHN클라우드는 내년 사업에 승부수를 띄울 가능성이 크다. 또 이번 공모에선 추가 확장보다 기존 인프라 운영 안정화에 무게를 두고 관망하는 분위기다. 업계에선 공공 물량 중심의 낮은 수익 구조를 감안할 때 무리한 추가 수주보다 기존 GPU 클러스터의 가동률과 수익성 개선에 집중하는 전략으로 해석하고 있다. 해외 CSP인 아마존웹서비스(AWS)의 상징적 참전 가능성이 높다는 점도 관점 포인트다. 올해 공모에서 '국내 주 사업장' 요건이 삭제되면서 외국계 기업의 문호가 열렸기 때문이다. 이에 AWS가 향후 공공 AI 인프라 시장 확대를 노리고 있다는 점을 감안하면, 초기 레퍼런스를 확보하고 정책 시장 내 입지를 선점하기 위해 전략적으로 이번 사업에 나설 것으로 관측된다.업계 관계자는 "실제 수주 여부와 별개로 AWS가 이번 사업에 참여할 가능성이 높다"며 "외국계 기업에 열린 문이 다시 닫히지 않도록 존재감을 보여주기 위해 나설 듯 하다"고 말했다. 이번 GPU 사업은 수익성과 공공성 사이의 '딜레마'도 주요 변수로 꼽힌다. 정부 예산으로 GPU를 구매하는 만큼 소유권은 국가에 귀속되고, 사업자는 저렴한 수수료로 자원을 공급해야 한다. 이 때문에 지난해와 달리 올해는 상징성보다 수익성 판단이 훨씬 중요해졌다는 게 업계 중론이다. 여기에 고환율과 글로벌 공급망 불안까지 겹치며 목표 물량 확보에도 빨간불이 켜졌다. 일각에선 지난해 사업 당시 1400원 안팎이던 원·달러 환율 기준이 최근 1500원선까지 오른 점을 감안하면 단순 계산으로도 확보 가능 물량이 약 10% 줄어 1만3500장 수준에 그칠 수 있다는 추산도 내놓고 있다. 이와 관련해 과기정통부 관계자는 "가격이 많이 오르긴 했지만 실제 공모에서는 경쟁이 붙는 부분도 있는 만큼 최대한 1만5000장 목표 달성을 위해 노력해보자는 상황"이라며 "GPU와 메모리 가격, 환율 부담으로 업계 상황이 어렵다는 점은 정부도 파악하고 있다"고 말했다.엔비디아의 차세대 GPU '베라루빈'의 출시 지연 가능성도 이번 사업의 변수로 꼽힌다. 정부는 이번 사업에서 베라루빈과 같은 차세대 하이엔드 GPU를 제안할 경우 평가에서 긍정적으로 반영할 것이란 입장을 내놨지만, 6세대 고대역폭메모리(HBM4)의 검증 병목으로 연내 양산 불확실성이 커지고 있어서다. 시장에서도 베라루빈의 올해 점유율 전망치를 대폭 낮췄다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 엔비디아의 하이엔드 GPU 출하 구조에서 블랙웰 시리즈가 차지하는 비중은 기존 전망치인 61%에서 71%로 대폭 상향 조정됐다. 반면 차세대 모델 베라루빈 시리즈의 비중은 기존 29%에서 22%로 하향됐다. 투자은행 키뱅크는 보고서를 통해 "SK하이닉스와 마이크론의 HBM4 승인 관련 문제로 루빈의 양산 일정이 늦춰지고 있다"며 "엔비디아가 올해 루빈 생산 목표를 기존 200만 개에서 150만 개로 하향 조정한 것으로 파악된다"고 밝혔다. 이에 대해 과기정통부는 별도 목표치를 두기보다 사업자 제안에 맡기되, 엔비디아와의 협의를 통해 국내 우선 배정을 지원한다는 계획이다. 과기정통부 관계자는 "엔비디아코리아 측에서도 베라루빈 물량이 국내에 우선 배정될 수 있도록 본사와 협상하고 있는 것으로 안다"며 "실제 도입 규모는 사업자들이 상면과 비용 등을 감안해 제안하게 될 것"이라고 설명했다. 그러나 업계에선 정부의 우선 배정 지원 의지와 별개로 실제 연내 대규모 물량 확보는 여전히 불확실하다는 시각이 우세하다. HBM4 검증 지연과 수냉 기반 전력·하중 설계 부담까지 겹치면서 사업자들도 현실적으로는 블랙웰 중심의 제안에 무게를 둘 가능성이 크다는 분석이다. 업계 관계자는 "베라루빈 수급 불안정은 최신 인프라를 조기에 구축하려던 정부 계획에 부담으로 작용할 듯 하다"며 "현실적으로는 이번 사업도 블랙웰 중심의 구축에 머물 수밖에 없을 것"이라고 우려했다. 그러면서 "수냉 기반 구조와 높은 전력 소비, IDC 하중 설계 요건 역시 사업 참여를 가로막는 진입 장벽이 됐다"며 "높은 환율과 중동전쟁 여파로 네트워크 장비 수급도 쉽지 않아 베라루빈은커녕 블랙웰도 정부가 목표한대로 1만5000장을 확보하지 못할 가능성이 높다"고 짚었다. 또 다른 관계자는 "GPU 수급 지연과 IDC 하중 리스크 등 사업 환경이 어느 때보다 가혹한 상황"이라며 "단순한 장비 확보 경쟁을 넘어 데이터센터의 물리적 한계를 극복할 수 있는 실질적인 운영 체력을 입증하는 것이 이번 수주전의 최대 관건이 될 것"이라고 말했다.

2026.04.13 11:16장유미 기자

[유미's 픽] "GPU 넘는다"…삼성·LG·롯데·포스코 가세로 국산 NPU 확산 본격화

국산 신경망처리장치(NPU)를 중심으로 한 국내 인공지능(AI) 산업 재편이 본격화되고 있다. 정부가 50조원 규모의 'K-엔비디아' 육성 프로젝트를 추진하며 정책 드라이브를 강화하는 가운데 민간 기업들도 공공·제조·클라우드·서비스 등 각 영역에서 NPU 도입과 사업화를 서두르는 모습이다. 3일 업계에 따르면 최근 국내 주요 IT·산업 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라에서 벗어나 NPU를 기반으로 한 구조 전환을 추진하며 비용 효율과 전력 절감, 데이터 주권 확보를 동시에 노리고 있다. 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 인프라로 확산되고 있는 상황을 고려한 것으로, AI 서비스 확산에 따라 추론 수요가 급증하면서 전력 소비와 운영 비용 부담이 커진 점도 한 몫 했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 정책 지원을 강화하고 있다. 실제 과학기술정보통신부와 금융위원회는 지난달 민관 합동 간담회를 통해 AI 반도체 시장이 범용 GPU 중심에서 저전력·고효율 중심 구조로 전환되고 있다고 진단하고 국산 NPU 산업 육성에 정책 역량을 집중하겠다고 밝혔다. 국민성장펀드를 통해 향후 5년간 50조원을 투입하는 'K-엔비디아' 프로젝트도 추진 중이다. 이에 따라 클라우드 인프라 영역에서도 국산 NPU 적용이 구체화되고 있다. 삼성SDS가 국산 NPU 기반 '서비스형 NPU(NPUaaS)'를 오는 7월 출시하는 것이 대표적 사례다. 삼성SDS는 기존 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 중심 구조에서 벗어나 NPU를 포함한 하이브리드 인프라를 구축함으로써 기업들이 AI 워크로드 특성에 따라 연산 자원을 선택할 수 있도록 하겠다는 전략을 내세웠다. 클라우드에서 구독형으로 NPU를 제공함으로써 초기 투자 부담을 낮추고 도입 장벽을 줄인 점도 특징이다. NPU 도입은 공공과 산업 현장을 중심으로도 확대되는 흐름을 보이고 있다. 비용과 전력 효율이 중요한 공공 인프라를 중심으로 적용 검토가 이뤄지면서 초기 수요도 형성되는 분위기다. 특히 공공 및 유통 인프라 분야에서는 비용 경쟁력 확보를 중심으로 NPU 도입이 이뤄지고 있다. 롯데이노베이트는 딥엑스와 협력해 지능형 CCTV와 ITS에 NPU를 적용하며 GPU 대비 총소유비용(TCO) 절감을 추진 중이다. 업계에선 정책 인센티브가 구체화되기 전부터 국산 반도체 적용을 검토하는 등 선제 대응 성격이 강한 사례라고 봤다. 제조 분야에서는 포스코DX가 모빌린트 NPU를 산업용 제어 시스템에 탑재해 설비 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 구조를 구축하고 있다. 이는 클라우드 중심 AI에서 벗어나 현장 중심의 엣지 AI로 전환하는 흐름을 반영한 것으로, 보안성과 즉시성을 동시에 확보하려는 전략으로 풀이된다. 클라우드와 플랫폼 영역에서도 대응이 이어지고 있다. LG CNS는 NPU 기반 AI 인프라 구축을 확대하고 있으며, LG유플러스는 NPU와 대규모 언어모델(LLM), 인프라를 결합한 'AI 어플라이언스'를 통해 공공·금융 등 폐쇄망 시장을 겨냥하고 있다. 클라우드 의존 없이 자체 환경에서 AI를 구동할 수 있도록 한 점이 특징이다. AI 모델 영역에서는 LG AI연구원과 업스테이지가 중심 역할을 하고 있다. LG AI연구원은 '엑사원(EXAONE)'을 기반으로 국산 NPU와의 최적화를 추진하며 추론 중심 AI 환경에 대응하고 있으며, 업스테이지 역시 퓨리오사AI와 협력해 NPU 기반 생성형 AI 서비스 상용화를 추진 중이다. 이는 모델 단계에서도 GPU 의존도를 낮추려는 시도로 해석된다. 기업용 소프트웨어 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 더존비즈온은 퓨리오사AI와 협력해 전사적자원관리(ERP) 등 핵심 업무 시스템에 NPU 기반 AI를 적용하며 공공·금융 시장 확대를 추진하고 있다. 기존 분석 중심 AI에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 접목하려는 움직임이다. 유통 및 시스템통합(SI) 영역에서는 코오롱베니트가 리벨리온과 협력해 NPU 기반 'AI 엑셀러레이션 서비스'를 추진하며 기업 고객 접점을 확대하고 있다. 반도체 기술을 실제 비즈니스 환경에 적용하는 역할로, 시장 확산을 위한 유통 채널로 기능하고 있다. 클라우드 사업자들의 선행 움직임도 영향을 미쳤다. 네이버클라우드는 'AI반도체 팜' 사업을 통해 국산 NPU의 성능과 안정성을 산업 현장에서 검증하며 상용화 기반을 마련했다. 이후 기업들의 사업화 움직임도 이어지고 있다. 업계에선 현재 국산 NPU 사업을 두고 기술 검증 단계를 넘어 상용화 초기 단계로 보고 있다. 동시에 벤더 간 경쟁도 본격화되면서 기업들은 국산 NPU 도입을 전제로 협력 구조도 구축하는 모습이다. 업계 관계자는 "지금은 NPU 도입 여부를 논의하는 단계가 아니라 어떤 기술을 선택할지 경쟁이 시작된 단계"라며 "정부 정책과 민간 인프라가 맞물리면서 AI 반도체 생태계가 빠르게 확산될 것으로 기대된다"고 말했다.

2026.04.03 08:48장유미 기자

[유미's 픽] 독파모 탈락 오명 지울까...'KT 수장' 박윤영, LG AI 성공 방정식 이식 총력

박윤영 대표 체제로 본격 전환된 KT가 대대적인 조직 개편과 외부 인재 영입을 통해 인공지능(AI) 전략 재정비에 나섰다. 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 탈락 이후 AI 사업에 난항을 겪던 KT가 'AX(AI 전환)'를 전면에 내세운 박 대표의 리더십을 통해 시장에서 다시 존재감을 키울 수 있을지 주목된다. 1일 업계에 따르면 KT는 기존 조직을 AX사업부문, AX미래기술원, IT부문으로 재편해 사업·기술·운영 기능을 분리했다. 임원 조직은 약 30% 축소하고 전체 임원의 20%도 외부 인재로 채웠다. 특히 AX사업부문장으로 삼정KPMG컨설팅 대표 출신 박상원 전무를, AX미래기술원장에는 LG AI연구원 에이전틱 AI그룹장을 맡았던 최정규 상무를 내정해 주목된다. 또 AX미래기술원 산하 에이전틱AI 랩장으로 네이버 AI 기반 통·번역 서비스 '파파고' 개발 주역인 김준석 한화생명 AI실장을 영입했고, AX데이터랩장도 외부 출신인 이상봉 상무를 수장으로 발탁했다. 이처럼 KT가 외부 전문가를 대거 수혈한 배경에는 과거 AI 전략이 체계적으로 이뤄지지 않았다는 지적이 이어져왔기 때문이다. 특히 지난해 정부가 추진한 독파모 프로젝트에서 KT는 초기 단계에서 탈락하며 경쟁사 대비 기술력과 실행력 모두에서 부족하다는 평가를 받았다. 당시에는 조직 간 역할이 모호하고 책임 구조가 불명확하다는 지적도 제기됐다. 이후 내부 혼선도 이어졌다. 특히 자체 AI 모델 '믿:음K 2.0' 개발을 주도했던 신동훈 최고AI책임자(CAIO)는 올 초 회사를 떠나 NC AI로 복귀해 눈길을 끌었다. 이번 인사에선 유서봉 AX사업본부장(상무)과 배순민 AI 퓨처랩장(상무), 윤경아 에이전틱 AI랩장(상무), 김훈동 AXD 본부장(상무) 등 AI 관련 임원들이 잇따라 이탈했다. '믿:음K 2.0' 데모 서비스 역시 공개 약 3개월 만인 올해 3월 종료돼 전략 지속성에 의문도 제기됐다. 또 KT는 자체 모델을 강조했지만 주요 서비스에서는 외부 기술 의존도가 높았다. 실제 '지니 TV AI 에이전트'에는 마이크로소프트(MS)의 애저 오픈AI 서비스가 적용됐고 자체 모델은 일부 콜센터 등에 제한적으로 활용되는 수준에 그쳤다. 이 같은 상황에서 KT는 박 대표 체제에서 AI 사업 전략 대수술에 돌입했다. 특히 최정규 AX미래기술원장 내정자를 중심으로 LG AI연구원이 구축한 '초거대 모델 개발–서비스 확산' 구조를 내부에 이식해 기술과 사업 간 연결을 강화하려는 움직임을 보이고 있다. LG는 정부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업자로 선정되며 기술력을 입증한 데 이어 초거대 AI '엑사원(EXAONE)'을 계열사 전반에 확산시키며 연구 성과를 실제 사업으로 연결하는 데 성공했다는 평가를 받는다. 업계 관계자는 "최정규 내정자는 LG AI 연구원의 사업 구조를 설계·운영해온 인물"이라며 "KT가 최 내정자를 영입해 해당 성공 방정식을 빠르게 내재화하려는 것으로 보인다"고 해석했다. 업계에선 KT가 이번 조직 개편을 기점으로 앞으로 범용 대형언어모델(LLM) 경쟁보다 산업별 특화 AI와 에이전틱 AI 중심으로 AI 전략을 재편할 것으로 예상했다. 금융, 공공, 통신 등 특정 산업에 최적화된 모델을 통해 기업 고객 대상 AX 사업을 확대하고 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 '실행형 AI' 구현에도 더 속도를 낼 것으로 관측했다. 이를 위해 자체 모델과 외부 협력을 병행하는 '멀티 AI 전략'도 유지할 것으로 전망된다. 마이크로소프트(MS), 팔란티어 등과의 협업을 기반으로 단기간 서비스 경쟁력을 확보하는 동시에 자체 모델 '믿:음'을 고도화해 차별화 포인트를 확보할 것이란 기대감도 나온다. 업계 관계자는 "KT가 글로벌 빅테크와의 정면 경쟁보다는 통신 인프라와 데이터 강점을 활용한 산업형 AI에 집중할 것으로 보인다"며 "이번 개편은 독파모 탈락 이후 드러난 문제를 외부 인재 영입과 구조 재설계를 통해 보완하려는 시도란 점에서 단순 조직 개편이 아닌 '전략 리셋'으로 봐야 한다"고 분석했다. 일각에선 외부 인재 중심 조직이 내부와 충돌할 가능성이 있고 자체 모델과 외부 플랫폼을 병행하는 전략이 기술적 복잡성을 높일 수 있다는 점에서 우려도 나타냈다. 특히 AI 투자가 실제 수익으로 이어질 수 있을지가 향후 전략의 지속 가능성을 좌우할 핵심 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 "KT의 승부는 AI를 얼마나 빠르게 사업화하느냐에 성패가 달려 있다"며 "조직 개편과 인재 영입을 통해 마련한 구조적 기반이 실제 AX 사업 성과로 이어질 지는 미지수"라고 밝혔다. 그러면서 "KT는 이번 조직 개편을 통해 AI 전략의 방향성을 다시 세운 만큼 이제는 결과로 증명해야 하는 단계"라며 "향후 1~2년 내 의미 있는 사업 성과가 나오지 않을 경우 전략 자체가 다시 시험대에 오를 수 있다"고 덧붙였다.

2026.04.01 15:33장유미 기자

[유미's 픽] "GPU만 사오면 끝?"…정부, 1.5만장 구축 사업서 '설계 능력' 보는 까닭

정부의 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라 사업 경쟁이 장비 확보에서 운용 능력 중심으로 재편되고 있다. 최신 GPU 도입 여부보다 이를 얼마나 효율적으로 설계·운영할 수 있는지가 올해 사업 선정의 핵심 변수로 떠오른 가운데, 정부가 국내 기업들의 인프라 경쟁력을 끌어올리기 위해 본격 나선 모양새다. 30일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 다음달 13일까지 GPU 1만5000장을 구축하기 위한 사업자 공모에 나선다. 총 2조800억원을 투입해 GPU 서버와 부대 장비를 구매한 후 산·학·연에 공급할 예정으로, 최신 GPU를 신속히 확보하고 이를 대규모로 묶어(클러스터링) 구축·운용할 수 있는 민간 기업을 선정한다는 방침이다. 앞서 정부는 지난해 추가경정예산 1조4000억원을 투입해 확보한 엔비디아 B200 등 첨단 GPU 1만3000장을 NHN클라우드, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈 등을 통해 구축했다. 또 이 물량을 최근 산·학·연에 3000장, 국가 프로젝트에 4000장, 독자 AI 파운데이션 모델에 3000장씩 배분했다. 또 지난 25일부터 산학연을 대상으로 2000장에 대한 추가 공모에도 들어갔다. 올해 5월 중 선정될 사업자는 연내 GPU 1만5000장 구축 및 서비스를 개시해 2031년 12월 31일까지 운영하게 된다. 이 물량 역시 산·학·연 및 국가 프로젝트를 대상으로 자원 배분과 운영이 이어진다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "올해 블랙웰급 이상의 최신 GPU 1만5000장 확보를 목표로 한다"며 "고성능 GPU를 대규모로 공급할 수 있는 사업자가 높은 평가를 받을 것"이라고 말했다. 정부는 이번 사업을 통해 참여 기업들의 기술 경쟁력을 끌어올린다는 목표다. 그간 GPU 물량 싸움 중심으로 인프라 구축 사업을 펼친 결과 수행 과정에서 한계가 곳곳에서 드러났던 탓이다. 특히 지난해 처음 GPU 구축 사업에 나서면서 일부 기업들이 H100, B200급을 확보해두고도 소프트웨어, 구성 문제로 실제 성능 효율이 낮은 사례가 발생하자 정부가 이에 대해 문제의식을 크게 느낀 것으로 알려졌다. 대규모 GPU 클러스터는 데이터 흐름과 메모리 구조, 네트워크 구성에 따라 전체 성능이 좌우되는 만큼 단일 장비 성능만으로는 효율을 담보하기 어렵다.또 B200 도입에 따라 수냉식 등 최신 냉각 기술을 적용해야 함에도 불구하고 하중 보강 공사, 구조 변경 등이 빠르게 뒷받침 되지 못해 구축 일정이 지연되는 사례도 벌어지자 정부가 난감해 한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "정부가 GPU 1만3000장 구축 사업을 진행하면서 GPU만 사오면 끝나면 사업이 아니란 점을 뼈저리게 느낀 듯 하다"며 "지난해엔 얼마나 GPU를 많이 확보하고 싸게 제안했는지를 중점적으로 들여다 본 탓에 정작 운용능력이 뒷받침되지 않아 정부도 속앓이를 많이 한 것으로 안다"고 지적했다. 이에 정부는 올해 사업 평가 기준을 대폭 수정했다. 단순한 장비 확보 능력보다 실제 운영 효율을 검증할 수 있는 요소들을 대거 평가 체계에 포함한 것이다. 실제 이번 사업의 주요 평가 항목 및 배점을 살펴보면 절반인 50점이 사업 준비도 및 경쟁력에 배정됐다. 이 중 인프라 준비도(18점)와 구축 계획의 구체성(32점)은 핵심 평가 항목으로 제시됐다. 특히 데이터센터 상면 확보 여부를 비롯해 전력·냉각 설비, 네트워크 구성, 자원 관리 체계 등 물리적·논리적 인프라를 종합적으로 검증하겠다는 방침을 내세웠다. 이는 단순 가격 경쟁이나 물량 확보보다 실제 대규모 GPU 클러스터를 구축해 안정적으로 운영할 수 있는 역량을 우선 보겠다는 의미다. 특히 32점이 배정된 구축계획 우수성은 정부가 이번 사업을 사실상 '설계 능력 평가'로 보고 있음을 보여준다. 어떤 GPU를 얼마나 들여오겠다는 수준을 넘어 이를 어떤 구조로 묶고 어떤 일정으로 구축하며 실제 서비스 단계까지 어떻게 연결할 것인지를 구체적으로 입증해야 높은 점수를 받을 수 있는 구조란 점에서다. 업계 관계자는 "GPU 활용 효율을 입증할 수 있는 성능 지표 제시가 요구되면서 사업자들의 부담이 한층 커진 상황"이라며 "실제 연산 효율을 얼마나 끌어올릴 수 있는지에 대한 구체적인 방법론과 결과를 함께 제시해야 하기 때문"이라고 말했다. 업계에선 이를 두고 정부가 사업 방향을 '물량 경쟁'에서 '효율 경쟁'으로 전환한 것으로 보고 있다. 동일한 GPU 환경에서도 메모리 활용 방식, 데이터 전송 구조, 추론 엔진 설계에 따라 처리 성능과 비용 효율이 크게 달라지기 때문이다. 이 과정에서 메모리 처리 구조와 데이터 흐름 최적화 등 소프트웨어 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다. GPU 연산 성능이 높아도 메모리 대역폭이나 데이터 처리 구조가 이를 뒷받침하지 못할 경우 전체 성능이 제한되는 구조적 한계 때문이다. 이에 일부 기업들은 이러한 병목 현상을 해소하기 위해 추론 엔진 최적화, 모델 경량화, 데이터 처리 구조 개선 등 다양한 기술 경쟁을 벌이고 있다. 같은 GPU를 사용하더라도 운영 방식에 따라 처리 가능한 작업량이 크게 달라져서다. 업계 관계자는 "정부가 차세대 GPU인 '베라루빈' 제안 시 평가에 우대 조건으로 반영할 수 있도록 한 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다"며 "단순 도입 여부보다 고성능 장비를 안정적으로 운용할 수 있는 인프라 설계 능력을 함께 보겠다는 의미"라고 해석했다. 다만 베라루빈과 같은 차세대 GPU는 수냉 기반 구조 등으로 인해 기존 대비 장비 무게와 전력 요구 수준이 크게 높아지는 만큼, 일각에선 이를 수용할 수 있는 데이터센터 인프라 확보 여부가 새로운 변수가 될 것으로 봤다. 실제 올해 사업에서는 데이터센터 하중 구조를 사전에 점검해 제출하도록 하는 요건이 추가된 것으로 알려졌다. 지난해 일부 사업자가 수냉식 장비 도입 과정에서 구조 보강 문제로 일정 지연을 겪은 경험이 반영된 결과다. 업계 관계자는 "작년에는 장비 확보와 단가 경쟁이 중심이었다면, 올해는 성능 효율과 운영 구조까지 함께 검증하는 방향으로 완전히 바뀌었다"며 "실제 서비스를 돌릴 수 있는 수준의 설계 역량을 갖추지 않으면 사업 참여 자체가 쉽지 않은 구조"라고 밝혔다. 전문가들은 이번 사업이 국내 AI 인프라 경쟁 방식 자체를 바꾸는 계기가 될 것으로 보고 있다. 단순한 하드웨어 투자에서 벗어나 소프트웨어와 운영 기술까지 포함한 종합 경쟁력 확보가 요구되고 있기 때문이다. 또 다른 관계자는 "이제는 GPU를 얼마나 확보했는지가 아니라 같은 자원으로 얼마나 높은 효율을 내느냐가 경쟁력의 핵심"이라며 "이번 사업은 국내 기업들이 글로벌 수준의 인프라 운용 역량을 갖추도록 유도하는 전환점이 될 것"이라고 말했다.

2026.03.30 16:27장유미 기자

[유미's 픽] "연산보다 메모리"…구글 '터보퀀트' 등장에 엔비디아도 '긴장'

구글이 생성형 인공지능(AI) 운영의 핵심 병목으로 꼽혀온 '메모리 문제'를 소프트웨어 방식으로 풀어내는 기술을 공개하면서 AI 인프라 경쟁의 방향이 바뀌고 있다. 모델 규모 확대 중심이던 기존 경쟁 구도가 실행 효율과 메모리 최적화 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 27일 업계에 따르면 최근 대규모언어모델(LLM) 운영에서는 연산 성능보다 메모리 처리 효율이 전체 성능을 좌우하는 사례가 늘고 있다. LLM은 답변 생성 과정에서 이전 정보를 반복적으로 참조하는 구조를 갖고 있어 데이터 접근 과정에서 발생하는 지연이 속도와 비용을 동시에 제한하는 요인으로 작용한다. 현재 엔비디아 H100 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입으로 연산 성능은 크게 향상됐지만, 메모리 대역폭과 데이터 이동 효율은 상대적으로 제한돼 있다. 실제 서비스 환경에서는 GPU 연산보다 메모리 접근이 병목으로 작용하는 경우가 적지 않다. 이 같은 흐름 속에서 AI 추론 시스템을 구성하는 기술 구조에 대한 이해도 중요해지고 있다. AI 추론은 모델, 메모리 구조, 실행 소프트웨어, 하드웨어가 단계적으로 결합된 형태로 작동한다. 우선 모델은 연산 과정에서 생성된 정보를 메모리에 저장하고 이를 반복적으로 참조한다. 이 과정에서 메모리 사용량이 급격히 증가하며 병목이 발생한다. 이를 해결하기 위한 접근이 메모리 압축 기술로, 데이터 표현을 줄이는 양자화(Quantization) 방식과 데이터 구조를 효율적으로 인코딩하는 방식이 함께 발전하고 있다. 이 가운데 구글이 지난 24일 공개한 터보퀀트(TurboQuant)는 데이터 표현 방식을 재구성하는 양자화 기반 접근으로, 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지하는 데 초점을 맞춘 기술로 평가받는다. 엔비디아 역시 같은 문제를 두고 다른 접근을 시도하고 있다. 특히 최근에는 KV 캐시를 효율적으로 저장하기 위한 'KV 캐시 트랜스폼 코딩(KV Cache Transform Coding)' 기반 기술을 앞세우고 있다. 이는 데이터를 단순히 제거하는 방식이 아닌, 정보 구조를 효율적으로 인코딩해 저장 효율을 높이는 접근에 가깝다. 다만 모델별 특성에 맞춘 보정 과정이 필요하다는 점에서 적용 방식에는 차이가 있다. 두 기술 모두 메모리 압축을 목표로 하지만 접근 방식에는 차이가 있다. 터보퀀트가 양자화를 기반으로 정확도 손실을 최소화하는 데 초점을 둔 반면, KV 캐시 트랜스폼 코딩은 인코딩 효율을 높여 압축률을 끌어올리는 기술로 분석된다. 두 기술은 기존 메모리 최적화 기술의 연장선에선 의미 있는 진전으로 평가된다. KV 캐시의 정밀도를 낮추는 양자화 기법은 GPTQ, AWQ 등 오픈소스 진영과 스타트업을 중심으로 확산돼 왔고, 중요도가 낮은 토큰을 선택적으로 제거하는 방식이나 슬라이딩 윈도우 기반 메모리 관리 기법도 일부 모델에 적용돼 왔다. 또 메모리 접근을 줄이는 어텐션 최적화 기술은 데이터 전송 횟수를 줄여 속도를 높이는 플래시어텐션(FlashAttention) 등으로 발전하며 주요 AI 기업과 연구 커뮤니티에서 활용되고 있다. 업계 관계자는 "양자화나 토큰 프루닝 같은 기법은 이미 널리 쓰이고 있지만, 실제 서비스에서는 정확도나 안정성 문제 때문에 적용 범위가 제한적인 경우가 많다"며 "KV 캐시 자체를 압축 대상으로 삼는 접근은 구현 난이도는 높지만, 제대로 적용되면 체감 성능을 크게 바꿀 수 있는 영역"이라고 밝혔다. 메모리 압축과 더불어 모델 실행 방식 자체를 개선하려는 소프트웨어 경쟁도 확대되고 있다. vLLM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM)을 비롯해 라마(llama.cpp) 등 다양한 추론 엔진들이 등장하며 요청 처리 방식과 메모리 관리 효율을 높이는 방향으로 발전하고 있다. 특히 vLLM은 미국 UC버클리 연구진이 주도해 개발한 오픈소스 추론 엔진으로, 요청을 효율적으로 묶어 처리하고 페이지드어텐션(PagedAttention) 구조를 통해 메모리를 동적으로 관리하는 방식으로 처리 효율을 높인다. 엔비디아가 개발한 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM) 역시 GPU 연산을 최적화해 추론 속도를 개선하는 소프트웨어로, 데이터센터 환경에서 널리 활용되고 있다. 추론 엔진은 모델 자체를 변경하지 않고도 실행 방식만으로 성능을 개선할 수 있다. 동일한 모델이라도 어떤 실행 소프트웨어를 사용하느냐에 따라 처리 속도와 비용이 달라지는 구조다. 업계 관계자는 "같은 모델이라도 vLLM이나 텐서RT 같은 추론 엔진 설정에 따라 처리량 차이가 크게 난다"며 "실제 서비스에서는 모델보다 실행 스택이 성능을 좌우하는 경우도 적지 않다"고 설명했다. 메모리 압축 기술과 추론 엔진이 결합된 뒤 최종 연산은 GPU에서 수행된다. 특히 최신 GPU 환경에서는 연산 성능보다 메모리 활용 효율이 전체 성능을 좌우하는 경우가 많아지면서 소프트웨어 기반 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이와 함께 AI 경쟁의 방향도 변화하고 있다. 그동안 생성형 AI는 더 많은 데이터를 학습하고 더 큰 모델을 구축하는 데 집중해 왔지만, 최근에는 동일한 모델을 얼마나 빠르고 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "대규모 서비스에서는 모델 성능보다 추론 효율이 비용 구조를 좌우하는 경우가 더 많다"며 "메모리 구조와 추론 엔진을 함께 최적화하지 않으면 GPU를 늘려도 수익성을 맞추기 어려운 단계에 들어섰다"고 말했다.

2026.03.27 12:11장유미 기자

[유미's 픽] 'AI G3' 외치지만 실무 인력 태부족…인력난 해결 '절실'

이재명 정부가 인공지능(AI) 3대 강국(G3) 도약을 목표로 천문학적인 예산을 쏟아붓고 있지만, 이를 현장에서 집행할 행정 조직의 '실행력'에 빨간불이 켜졌다. 정책의 외연은 '부총리급' 위상에 걸맞게 커진 반면, 실무를 뒷받침할 인력과 직제는 과거 수준에 머물러 있어 자칫 '정책 동력 상실'로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 25일 정부에 따르면 과학기술정보통신부 내에서 약 2조원 규모의 '그래픽처리장치(GPU) 확보 사업'과 4조원 규모의 '국가 AI 컴퓨팅 센터 구축' 등 핵심 인프라 사업을 전담하는 실무 인력은 단 5명에 불과한 것으로 확인됐다. 이들은 단순한 자원 배분 업무를 넘어 ▲GPU 임대 운영 및 성과 평가 ▲범국가적 AI 컴퓨팅 인프라 R&D 기획 ▲활용 전략 수립 등 전문성이 요구되는 고난도 업무를 동시에 수행하고 있다. 1인당 관리해야 하는 사업 예산 규모만 '조 단위'다. 업계 관계자는 "연초부터 쏟아지는 정책 보고와 사업 공고 준비로 해당 조직의 업무 강도는 이미 임계치를 넘어선 상태"라며 "올 초 이재명 대통령이 격려의 의미로 피자를 보낼 만큼 고충이 크지만, 상징적 격려보다 시급한 것은 실질적인 인력 보강"이라고 꼬집었다. 조직 규모 면에서도 부처 간 '조직 비대칭' 현상이 뚜렷하다. 국가 AI 정책을 총괄하는 과기정통부 AI정책실 인력은 74명(2국 체계)인 반면, 공공 AI 전환을 담당하는 행정안전부 인공지능정부실은 190명(3국 체계)으로 두 배가 넘는 규모다. 정책의 컨트롤타워보다 집행 조직의 규모가 더 큰 구조다.과기정통부 역시 AI 조직을 실 단위로 격상시켰으나, 실질적인 인력과 직제는 정책 수요를 따라가지 못하고 있다. 실제 AI정책실 신설 이전 약 49명이던 인력은 개편 이후에도 74명 수준으로 늘어나는 데 그쳤다. 국가 AI 정책의 기획과 실행 기능이 한 조직에 집중돼 있음에도 불구하고 여전히 '2개 정책관(국) 체제'에 머물러 있다. ▲정책기획관(39명)과 ▲인프라정책관(34명)이 정책 총괄부터 안전, 인재 양성, 데이터, 산업 지원까지 도맡고 있어 기능 분산이 충분하지 않다는 지적이다. 특히 폭발적으로 늘어난 정책 수요에 대응할 정규직 정원이 제때 뒷받침되지 못하면서 부처 내 인력 운용의 기형화도 심화되고 있다. 대규모 예산이 투입되는 핵심 인프라 사업의 상당수가 정식 직제가 아닌 태스크포스(TF)나 임시 직제 중심으로 운영되면서 정책의 연속성마저 위협받는 상황이다.반면 행정안전부는 인공지능정부정책국(71명), 인공지능정부서비스국(65명), 인공지능정부기반국(53명) 등 3개 국 체계를 기반으로 정책·서비스·인프라 기능을 분리해 운영하고 있다. 여기에 각 부처와 산하기관에서 선발한 169명의 'AI 리더' 조직까지 별도로 두고 공공 AI 확산을 추진 중이다. 다만, 행안부는 인공지능정부실 190명 전체를 AI 전담 인력으로 보는 것은 부정확하다는 입장이다. 정부24, 모바일 신분증, 데이터 등 디지털 행정 인력이 포함된 수치로, 실제 AI 관련 인력은 이보다 훨씬 적은 수준이라는 것이다. 행안부 관계자는 "공공 디지털 전환 전반을 수행하는 조직 특성상 단순 인원 비교는 적절하지 않다"며 "AI 전담 기준으로 보면 타 부처와 큰 차이가 없거나 오히려 적을 수 있다"고 말했다.업계 관계자는 "국가 전략을 짜는 부처보다 집행 부처의 덩치가 훨씬 큰 엇박자가 이어지고 있다"며 "행안부는 정책, 서비스, 인프라 기능을 3개 국으로 명확히 분리해 전문성을 높인 반면, 국가 AI 정책의 컨트롤타워인 과기정통부는 상대적으로 빈약한 체급으로 '험지'를 돌파하고 있는 셈"이라고 지적했다. 이 같은 인력난의 근본 원인은 중앙부처의 조직과 정원을 관리하는 행정안전부와의 협의 구조 때문으로 분석된다. 이 탓에 과기정통부가 인력 확대를 요청하더라도 '공무원 정원 동결' 기조나 부처 간 형평성 논리에 가로막히면 반영되기 어렵다. AI 정책을 총괄하는 부처가 필요로 하는 인력을 자체적으로 확보하기 어려운 구조인 것이다. 특히 과기정통부 장관이 부총리급으로 격상되고 AI가 국가 전략의 핵심으로 자리 잡았음에도 이를 실무적으로 뒷받침할 정규 인력 확충은 사업 규모를 따라가지 못하고 있다는 지적도 나오고 있다. 정책의 위상과 조직 현실 간 괴리가 커지고 있는 셈이다. 이로 인해 범부처 협업이 필요한 AI 정책이 실제 집행 단계에서는 특정 부처에 업무가 집중되는 현상도 나타나고 있다. 일부 부처가 소관 업무를 이유로 정책 수행에 적극적으로 나서지 않는 사례도 있는 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "AI 정책은 예산뿐 아니라 이를 실제로 집행할 조직과 인력이 핵심"이라며 "정책을 총괄하는 부처에 걸맞은 인력과 체계가 갖춰지지 않으면 현장 부담은 계속 커질 수밖에 없다"고 말했다.또 다른 관계자는 "우리나라의 AI G3 도약은 예산 규모가 아니라 정책의 집행 속도와 전문성에서 결정된다"며 "현장의 병목 현상을 해소하기 위해 행안부와 기재부가 전향적으로 조직 확충에 협력해야 한다"고 강조했다.

2026.03.25 17:26장유미 기자

[유미's 픽] SK AX, '엑스젠틱와이어'로 판 다시 짠다…AI 실행 중심 구조로 전면 전환

SK AX가 최근 에이전틱 인공지능(AI) 기반 통합 브랜드 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire)'를 공개하고 인공지능 전환(AX) 사업 구조 재설계에 나섰다. AI를 단순 도구가 아닌 기업 운영 전반을 바꾸는 핵심 체계로 삼겠다는 전략이다. 20일 업계에 따르면 SK AX는 엑스젠틱와이어를 중심으로 AX 사업 브랜드를 통합하고 기업의 의사결정과 운영을 AI 기반으로 재설계하는 구조를 구축하고 있다. 엑스젠틱와이어는 복수의 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 체계를 기반으로 데이터 분석부터 의사결정, 실행까지 전 과정을 연결하는 것이 특징이다. 이번 전략은 최근 신설된 CAIO(최고AI책임자) 조직과도 맞닿아 있다. SK AX는 기존 CIO 조직과 AI 조직을 통합해 전사 AI 실행 체계를 구축하고 AI를 실제 사업 성과로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 차지원 SK AX CAIO는 "AI가 업무를 돕는 시대는 지났다"며 "이제는 AI가 업의 본질을 바꾸는 단계로, AI는 기술의 문제가 아니라 실행의 문제"라고 강조했다. 엑스젠틱와이어는 이러한 전략을 구현하는 핵심 축으로, 기업 운영 전반을 하나의 체계로 연결하는 역할을 맡는다. 기존처럼 사람이 데이터를 취합해 의사결정을 지원하는 방식에서 나아가 AI가 판단과 실행까지 이어지는 구조를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 또 기존 엔터프라이즈 AI가 정보 검색과 요약 등 개인의 업무 생산성을 높이는 '어시스턴트' 역할에 집중했다면, 엑스젠틱와이어는 복수의 에이전트가 협업해 기업의 복잡한 비즈니스 프로세스를 직접 수행하는 '자율형 에이전트' 역량에 초점을 맞췄다는 점에서 차별화됐다. 차 CAIO는 "에이전틱 AI 시대에는 AI 모델의 성능보다 그 판단이 기업 운영에서 실제 작동하도록 만드는 구조가 경쟁력을 좌우한다"며 "엑스젠틱와이어 브랜드 아래에서 기업의 의사결정과 운영 효율이 극대화되도록 하겠다"고 말했다. 이와 함께 SK AX는 사업 구조도 함께 재정비하고 있다. 엑스젠틱와이어를 AX 사업 전반을 아우르는 마스터 브랜드로 삼고, 기존 플랫폼 '솔루어'는 프로젝트 수행 과정에서 활용되는 기술 자산으로 활용하는 이원 구조다. 솔루어는 SK AX가 2024년 선보인 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로, 기업이 다양한 대형언어모델(LLM)과 내부 데이터를 결합해 AI 서비스를 구축·운영할 수 있도록 지원한다. 현재는 고객 환경에 따라 선택적으로 적용되며 엑스젠틱와이어와 같은 독립 브랜드라기보다 사업 수행의 효율성과 성과를 높이는 역할을 맡는다. 이를 통해 SK AX는 엑스젠틱와이어가 기업 전반의 AI 기반 혁신을 주도하고, 솔루어 등은 산업별·업무별 특화 솔루션으로 이를 지원하는 구조로 가져간다는 전략을 추진하는 분위기다. 이 같은 사업 구조는 SK AX와 SK텔레콤 간 역할 구분과도 맞닿아 있다. SK AX는 B2B IT 서비스 기반의 구축·운영 사업을 중심으로 AX 전환을 수행하고, SK텔레콤은 '에이닷 비즈'와 같은 AI 서비스를 제공하는 방식으로 각기 다른 영역에서 사업을 전개하고 있다. 이를 통해 그룹 내에서 구축형 AX 사업과 서비스형 AI 사업을 분리해 추진하는 구조를 형성하려는 움직임을 보이고 있다. 업계에선 이번 일로 SK AX가 기존 IT 서비스 기업에서 AX 전환 사업자로 무게 중심을 옮기려는 시도를 하고 있는 것으로 평가했다. 초거대 AI 모델 경쟁 대신 현장 적용과 운영 최적화에 집중하는 전략으로, 산업별 맞춤형 AI 적용 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 의도로 풀이된다. SK AX 관계자는 "엑스젠틱와이어를 중심으로 AX 사업과 관련한 서비스와 솔루션을 하나의 체계로 통합해 나갈 계획"이라며 "솔루어 등 기존 플랫폼은 프로젝트 수행 과정에서 효율성과 성과를 높이는 방향으로 활용해 고객 맞춤형 AX 전환을 지원할 것"이라고 말했다.

2026.03.20 12:01장유미 기자

[유미's 픽] 챗GPT·제미나이에 밀린 '코파일럿'…위기 느낀 MS, 조직 재편 승부수

마이크로소프트(MS)가 '코파일럿(Copilot)'을 중심으로 인공지능(AI) 조직을 전면 재편하며 사업 전략 수정에 나섰다. 시장 점유율 하락과 사용자 확산 정체 속에서 제품·플랫폼·모델을 하나로 묶는 통합 구조로 전환해 경쟁력 회복을 꾀하는 모습이다. 18일 MS에 따르면 사티아 나델라 최고경영자(CEO)는 내부 메모를 통해 마이크로소프트 365 코파일럿과 소비자용 코파일럿 조직을 단일 조직으로 통합한다고 밝혔다. 그동안 분리 운영되던 구조로 인해 발생한 사용자 경험 단절과 제품 간 일관성 부족 문제를 해소하기 위한 결정이다. 이번 개편은 코파일럿을 중심으로 한 '통합 AI 시스템' 구축에 초점이 맞춰졌다. MS는 코파일럿을 ▲경험 ▲플랫폼 ▲마이크로소프트 365(M365) 앱 ▲AI 모델 등 4개 축으로 재편해 개별 서비스 중심에서 하나의 유기적 체계로 전환한다는 방침이다. MS가 이처럼 나선 것은 '코파일럿'을 중심으로 한 AI 시장 내 경쟁력 약화에 대한 위기감 때문으로 분석된다. 시장조사기관 리콘 애널리틱스에 따르면 올해 1월 기준 미국 유료 AI 구독 시장에서 챗GPT가 55.2% 점유율로 1위를 기록한 반면, 구글 제미나이는 15.7%, 코파일럿은 11.5%에 그친 것으로 나타났다. 코파일럿 점유율은 지난해 중반 대비 약 40% 가까이 감소했으며 같은 해 11월 말에는 제미나이에 2위 자리를 내줬다. 기업 시장에서도 확산 속도는 기대에 못 미치고 있다. MS에 따르면 365 코파일럿 유료 좌석 수는 약 1500만 개로, 전체 상업용 M365 구독자(약 4억5000만 명)의 3% 수준에 불과하다. 워드·엑셀·아웃룩·팀즈 등 핵심 업무 도구에 AI를 직접 내장했음에도 불구하고 실제 사용 활성화는 제한적이란 평가도 받고 있다. 특히 코파일럿은 다양한 제품에 분산된 형태로 제공되면서 사용자 입장에서 일관된 경험을 제공하지 못했고, 조직 간 분절 구조 역시 서비스 완성도를 떨어뜨린 요인으로 지목돼 왔다. 이번 조직 통합은 이러한 구조적 한계를 해소하고 단일 브랜드·단일 경험으로 재정렬하기 위한 시도로 해석된다. 리더십 체계도 이에 맞춰 재편됐다. 제이콥 안드레우는 코파일럿 총괄 수석부사장(EVP)으로 승진해 제품 경험 전반을 통합 지휘한다. 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI CEO는 코파일럿 운영에서 한발 물러나 향후 5년간 자체 AI 모델과 '초지능' 개발에 집중한다. MS는 동시에 수익화 전략 강화에도 나서고 있다. 오는 5월 출시 예정인 최상위 기업용 구독 상품 '마이크로소프트 365 E7'에는 코파일럿을 비롯해 AI 에이전트 관리 도구와 보안 기능을 포함시켜 가격을 대폭 인상했다. 가격은 기존 E5 대비 약 65% 인상된 월 99달러 수준이다. 또 MS는 앤트로픽과 협력해 다단계 업무를 수행하는 '코파일럿 코워크' 기능을 도입하며 활용도를 높였다.무스타파 술레이만 MS AI CEO는 "기술과 산업의 미래는 프런티어 모델과 그것이 경험되는 제품 두 가지에 의해 정의될 것"이라며 "향후 5년간 세계적 수준의 모델을 구축해 회사 전반의 제품을 개선하고 대규모 AI 작업 부하를 처리할 수 있는 COGS 효율성을 제공할 것"이라고 말했다. 이어 "우리는 이 에이전트 혁명을 통해 마이크로소프트를 재정의할 수 있는 놀라운 기회를 갖게 됐다"고 강조했다. MS의 이 같은 움직임은 클라우드 사업과도 맞닿아 있다. 코파일럿을 비롯한 AI 서비스는 대부분 애저(Azure) 인프라 위에서 구동되는 만큼, 실제 사용량 확대는 곧 클라우드 수요 증가로 이어지는 구조다. 단순 배포 확대가 아닌 '실제 사용' 기반으로 전환해야만 AI 인프라 수요와 클라우드 매출을 동시에 끌어올릴 수 있다는 점에서 이번 개편은 애저 경쟁력 강화 전략으로도 해석된다. 업계에선 특히 AI 모델·플랫폼·애플리케이션을 수직 통합하는 구조가 클라우드 경쟁의 핵심 변수로 부상하고 있다고 보고 있다. 구글이 제미나이를 중심으로 클라우드와 워크스페이스를 결합하고, 오픈AI 역시 자체 플랫폼 확장에 나선 상황에서 MS 역시 코파일럿을 축으로 전방위 통합에 나선 것으로 평가했다. 이 같은 상황에서 MS는 조직 통합과 모델 경쟁력 강화를 동시에 추진하며 반전을 모색하고 있다. 특히 대규모 AI 서비스 확산을 위해서는 비용(COGS) 절감과 인프라 효율성이 핵심 변수로 떠오르고 있다는 점에서 모델 전략과 조직 구조를 동시에 손보는 '투트랙 대응'에 나선 것으로 분석된다. 다만 조직 통합만으로 코파일럿 경쟁력이 단기간에 개선될지는 미지수라는 지적도 나온다. 챗GPT와 제미나이가 독립적인 AI 플랫폼으로 빠르게 사용자 기반을 확대하고 있는 것과 달리 코파일럿은 기존 소프트웨어에 종속된 구조라는 한계가 있어서다. 업계 관계자는 "MS는 이미 M365라는 강력한 배포 채널을 갖고 있지만, 코파일럿이 실제로 얼마나 자주 쓰이느냐는 전혀 다른 문제"라며 "배포는 이미 충분히 이뤄졌지만, 사용자가 자발적으로 선택하는 서비스로 자리 잡지 못하면 이번 개편도 제한적 효과에 그칠 수 있다"고 말했다.

2026.03.18 15:21장유미 기자

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

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

2026.03.17 18:20장유미 기자

[유미's 픽] GPU 공급 속도전 나선 정부…AI 인프라 확충 '완성도' 높였다

정부가 추진하는 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확충 정책이 단순한 계획 단계를 넘어 실제 시장 수요를 기반으로 빠르게 확대되는 흐름을 보이고 있다. 초기 시범 성격의 지원에서 시작해 수요 확인, 1차 공급, 추가 공급으로 이어지면서 국내 AI 연산 인프라 정책이 단계적으로 진화하는 모습이다. 과학기술정보통신부는 지난 16일부터 국내 산·학·연의 인공지능(AI) 연구개발(R&D)를 지원하기 위해 ▲민간 GPU 임차 사업의 공급 클라우드 기업(CSP) 공모 ▲정부 GPU 2000여 장에 대한 산업계 사용자 모집 공모에 들어갔다. 이번 사업은 민간 GPU를 활용한 임차 방식과 정부가 확보한 GPU를 직접 배분하는 방식이 병행되는 구조란 점에서 주목 받고 있다. GPU 임차사업은 고성능컴퓨팅(HPC) 지원사업과 AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 사업으로 나뉘며 국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 CSP를 대상으로 공급 사업자를 선정한다. HPC 지원사업은 산업계를 대상으로 1060장 이상의 GPU를 공급하는 사업이다. 중소기업과 스타트업이 GPU를 장 단위로 유연하게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 반면 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업은 학계와 연구기관을 대상으로 960장 이상의 GPU를 제공해 대규모 AI 연구 환경을 지원하는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 이와 별도로 기존에 확보한 GPU를 활용한 추가 공급도 동시에 추진한다. 지난해 추가경정예산으로 확보한 GPU 가운데 이미 4000장을 배분한 데 이어 추가로 활용 가능한 2000여 장을 산업계에 배분하는 '첨단 GPU 활용 지원 사업' 2차 공모도 병행한다. 해당 물량은 단기 수요 중심으로 4개월 이내 활용을 전제로 공급된다. 이번 조치는 국가 AI 경쟁력을 결정짓는 전략 자산인 GPU 자원을 안정적으로 공급하기 위한 핵심 국정과제인 'AI 고속도로 구축'의 일환으로 추진된다. 정부는 장기적인 인프라 구축과 동시에 단기 수요를 해소하는 공급 정책을 병행하는 '속도 중심 전략'을 택했다. 실제 시장 수요는 이미 여러 차례 확인됐다. 정식 공모 이전 진행된 첨단 GPU 활용 지원 사업 베타테스트에서만 수요가 몰리며 현장 체감도가 빠르게 올라갔다. 업계에 따르면 해당 사업에는 4만 장이 넘는 GPU 사용 신청이 접수되며 공급 계획의 약 4배 수준 수요가 몰린 것으로 알려졌다. 이 같은 수요는 1차 공급 결과에서도 드러났다. 과기정통부가 3월 초 산·학·연에 GPU 4224장을 공급했지만 전체 신청 물량은 1만3712장에 달했다. 공급 대비 수요가 3배를 넘어서며 상당한 미충족 수요가 발생한 셈이다. 과기정통부 관계자는 "산업계에서만 4천 장이 넘는 GPU 신청이 들어왔지만 실제 공급은 약 1천200장 수준이었다"며 "3천 장 이상 수요가 충족되지 못했던 만큼 추가 공급 필요성이 명확히 확인됐다"고 말했다. 정부는 이에 따라 민간 자원을 적극 활용하는 방향으로 정책을 확장했다. 특히 GPU 구성에서도 목적별 차별화를 뒀다. 과기정통부 관계자는 "산업계 등에 배분되는 정부 GPU는 기본적으로 엔비디아 블랙웰(B200) 시리즈가 중심"이라며 "추가 확보 물량에 따라 다른 모델이 포함될 수 있다"고 설명했다. 반면 민간 임차 GPU는 다양한 수요를 반영한 구조다. 여기엔 고성능 대형 모델 학습부터 비용 부담이 큰 스타트업의 실험용 수요까지 포괄하기 위해 여러 세대 GPU를 혼합하는 방식이 적용됐다. 이를 통해 성능과 비용 효율을 동시에 고려한 공급 체계를 구축한다는 방침이다. 과기정통부 관계자는 "민간 임차 GPU는 H100이나 H200을 중심으로 확보하고 일부 수요를 고려해 A100 같은 이전 세대 GPU도 포함된다"며 "이용 비용 부담을 낮추기 위한 선택"이라고 설명했다. 공급 구조에서도 변화가 감지됐다. 정부는 GPU 공급 사업자 선정에서 국내외 구분을 두지 않기로 했다. 이는 국내 인프라만으로는 급증하는 수요를 감당하기 어렵다는 판단이 반영된 조치다. 동시에 글로벌 클라우드까지 포함한 경쟁 구조를 통해 공급 역량을 끌어올리겠다는 의도로도 풀이된다. 과기정통부 관계자는 "국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 사업자라면 해외 CSP도 참여 제한은 없다"며 "실제로 AI 연구용 컴퓨팅 사업은 지난해 AWS가 수행한 사례도 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 연구 데이터와 서비스 환경을 고려해 보안 관련 평가는 함께 진행하고 있다"고 덧붙였다. 업계에선 이번 공모안이 단순 자원 공급을 넘어 사업 구조 자체가 고도화됐다는 점에도 주목했다. 대형 AI 모델 수요 증가에 맞춰 GPU 요건이 강화되고 운영 수준까지 평가하는 방향으로 정책이 변화하고 있다는 분석이다. 업계 관계자는 "H100·H200 중심의 대규모 GPU 확보 요건이 제시되면서 전년 대비 요구 수준이 크게 높아졌다"며 "단순 인프라 제공이 아니라 SLA(서비스 수준 협약, Service Level Agreement) 기반 운영과 관리 역량까지 요구되는 구조로 바뀌면서 CSP 간 경쟁 강도와 부담이 모두 커지고 있다"고 지적했다. 일각에선 인프라 비용 측면의 부담도 지적했다. 대형 AI 모델을 지원할 경우 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지 비용까지 함께 증가할 수밖에 없다고 봐서다. 또 다른 관계자는 "대규모 AI 모델 학습에서는 데이터 통신량이 크게 늘어나기 때문에 네트워크와 스토리지 부담이 상당한 수준이 될 수 있다"며 "GPU 지원 정책이지만 실제로는 전체 인프라 비용 구조를 함께 고려해야 한다"고 밝혔다. 이번 정책은 단순한 GPU 지원을 넘어 'AI 연산 자원을 얼마나 빠르게 공급하느냐'에 초점이 맞춰져 있다는 의견도 나왔다. 수요가 이미 공급을 크게 앞지른 상황에서 정책 효과는 실제 현장에서의 인프라 운영 부담과 비용 구조에 따라 좌우될 것이라고도 관측했다. 업계 관계자는 "정부의 GPU 인프라 구축 사업이 계획에 머무르지 않고 실제 사업으로 속도감 있게 진행되고 있다는 점은 긍정적"이라면서도 "다만 GPU 조달 비용과 인프라 운영 부담이 커지고 있는 만큼 공급사 입장에서는 비용과 리스크 관리가 중요한 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.03.17 16:22장유미 기자

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