검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'인공지능 반도체'통합검색 결과 입니다. (66건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

김정관 산업부 장관 "새 반도체 단지 필요…기존 투자계획도 이른 시일 내에 가야"

김정관 산업통상부 장관은 22일 “기존에 반도체 기업이 가지고 있는 부지 외에 새로운 반도체 단지가 필요한 게 아닌가 생각한다”고 밝혔다. 김 장관은 이날 정부세종청사에서 열린 기자간담회에서 일부 기업의 전남·광주 반도체 공장 투자 관련한 질문에 “반도체 시장의 급속 팽창에 대비해 빨리 반도체 시장을 선점하는 노력을 해야 하고 기존에 투자하기로 한 부분은 가급적 이른 시일 안에 가는 게 필요하지 않냐고 생각한다”며 이같이 말했다. 김 장관은 구체적인 추진 상황에 대해서는 언급을 피하며 “기업들도 지금 있는 부지만 가지고는 충분하지 않다고 판단하고 있기 때문에 새로운 지역을 찾고자 하는 노력을 지속해서 해온 것으로 알고 있다”고 덧붙였다. 제조 인공지능전환(M.AX)도 적절한 관심과 속도가 와 관심이 중요하다고 언급했다. 김 장관은 “M.AX를 하면서도 속도에 관심이 있지만 급하게 가면 안 되는 사업이 있다”며 “데이터를 처음 모으는 과정에서부터 AI 기업과 연계되는 부분들, 확산하는 부분이 적절한 속도에서 관리돼 갔으면 한다”고 밝혔다. 김 장관은 “(위에서) 너무 관심이 많으면 쉽게 말하면 보여주기식 샘플을 만드는데, M.AX를 그렇게 하고 싶은 생각은 추호도 없다. 단단하게 가져가면서 하고 싶다”고 강조했다. 이어 “당장 성과를 내야 한다고 하면 얼마든지 쉽게 만들 수 있겠지만, 그렇게 가져가고 싶은 생각은 없다”며 “(해외 출장에서 돌아와서) 목포 내려간 이유도 하나씩 다져가면서 기업들과 공감대를 만들고, 확산해 나가는 것이 중요하다”고 말했다. 김 장관은 “산업정책 우선순위는 첫째도 둘째도 셋째도 M.AX다. M.AX를 해내지 않으면 어느 산업도 생존도 성장도 지속도 불가능하다”며 “인력과 생산성·효율성 등을 봐도 산업정책은 M.AX에 집중적으로 투입해야 한다”고 말했다. 최근 재계와 노동계를 중심으로 확산하고 있는 성과급 논쟁과 관련해서는 “개인적으로도 쟁의 대상이 된다고 하면 맞지 않다고 생각한다”고 말했다. 김 장관은 “영업이익과 관련해서는 참여한 분들이 경영진·노조만 있는 게 아니라 손실을 각오하고 들어가는 투자자가 있는데, 이 논의에서 빠져 있다”고 말했다. 김 장관은 “노동자들은 월급이라는 기본적 전제가 보장되는 상태에서 들어가는 부분”이라며 “리스크 테이킹하는 투자자(국내·외 투자자 포함)에 대한 보상은 노조나 경영자와 다르게 보장돼야 할 것이며 투자자 관점의 매커니즘이 필요한 게 아닌가 하는 생각”이라고 덧붙였다. 석유제품 최고가격제와 관련해서는 “어느 시점에 종료할지를 고민하고 있다”며 “현재 유가 수준은 기존에 비해 많이 내려온 상황인 만큼 최고가격을 내릴 이유도 있을 것”이라고 말했다. 김 장관은 그러나 “국제유가가 내려간 상황이지만 과거 0.5달러 수준이던 국제유가 프리미엄이 20달러 수준으로 높아진 상황도 고려해야 한다”고 설명했 다.

2026.06.23 14:41주문정 기자

아마존 AI 수장 "오픈AI·앤트로픽 추격 자신…1년 내 선두권 모델 도전"

인공지능(AI) 경쟁에서 오픈AI와 앤트로픽에 뒤처졌다는 평가를 받아온 아마존이 1년 안에 최상위 AI 모델 경쟁에 본격 합류하겠다는 의지를 드러냈다. 자체 AI 모델과 반도체를 동시에 육성하는 전략을 통해 AI 시장 주도권 확보에 나선다는 구상이다. 피터 드산티스 아마존 AI 총괄은 17일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "현재 우리 AI 모델이 글로벌 최전선에 있다고 보기는 어렵지만 데이터·아키텍처·인프라 기반을 단단히 구축해 긍정적인 방향으로 나아가고 있다"고 밝혔다. 아마존은 최근 생성형 AI 시장에서 자체 모델 경쟁력 강화에 공을 들이고 있다. 현재 시장에선 오픈AI와 앤트로픽, 구글 등이 최상위 AI 모델 경쟁을 주도하고 있지만 아마존도 자체 모델 '노바' 시리즈를 앞세워 추격에 나선 상태다. 아마존의 AI 전략은 크게 두 축으로 구성된다. 아마존웹서비스(AWS) 고객이 다양한 AI 모델을 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 '베드록'과 자체 개발 AI 모델인 노바다. 아마존은 지난해 12월 최신 모델인 노바2를 공개하며 본격적인 모델 경쟁에 뛰어들었다. 드산티스 총괄은 현재 노바2 고객이 약 5만 곳에 달한다고 밝혔다. 그는 "고객들이 가장 뛰어난 AI 모델 가운데 하나로 인식하게 만드는 것이 목표"라면서도 "노바2가 아직 그 수준에 도달했다고 보지는 않는다"고 말했다. 이번 인터뷰 발언은 아마존이 단순 AI 인프라 제공업체를 넘어 모델 개발 경쟁에서도 존재감을 키우겠다는 신호로 해석된다. 그동안 아마존은 AI 모델 자체보다 AWS 클라우드를 통한 AI 서비스 제공과 앤트로픽 투자에 집중해 왔다는 평가를 받아왔다. 아마존은 AI 반도체 분야에서도 공격적인 행보를 이어가고 있다. 회사는 자체 설계한 '트레이니움'과 '그래비톤' 칩을 앞세워 엔비디아 의존도를 낮추고 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 있다. 드산티스 총괄은 반도체 전략을 설명하며 엔비디아와의 경쟁 가능성도 언급했다. 그는 "칩을 설계하고 물리적 특성을 정의한 뒤 실제 생산까지 수행할 수 있는 기업은 극소수"라며 "우리 역시 그런 기업 가운데 하나"라고 강조했다. 현재 아마존은 AWS를 통해 AI 연산 자원을 제공 중이며 앤트로픽이 주요 고객이다. 향후에는 자체 AI 칩을 외부 기업에 직접 판매하는 방안도 검토 중이다. 앞서 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)도 지난 4월 트레이니움 기반 서버 랙 판매 가능성을 언급한 바 있다. 드산티스 총괄 역시 구체적인 시점은 정해지지 않았지만 다양한 형태의 AI 인프라 수요가 확대될 것이라고 짚었다. 또 현재는 AWS 내부 활용에 집중하고 있는 그래비톤 칩 역시 장기적으로 외부 공급 가능성을 완전히 배제하지 않았다. AI 모델과 클라우드, 반도체를 모두 보유한 통합 전략을 기반으로 AI 시장 영향력을 확대하겠다는 의도로 풀이된다. 드산티스 총괄은 "앞으로 AI 인프라를 구축하고 활용하는 방식에서 폭발적인 혁신이 나타날 것"이라며 "우리는 그 변화의 중심에 활동할 것"이라고 강조했다.

2026.06.18 09:51한정호 기자

EU, 美 빅테크 의존 끊는다…클라우드·AI 주권 선언

유럽연합(EU)이 인공지능(AI)과 클라우드, 반도체 분야에서 미국 빅테크 의존도를 낮추기 위한 대대적인 기술 주권 강화 정책을 내놨다. 민감한 공공 데이터와 핵심 인프라에 대해 유럽산 클라우드 사용을 확대하고 반도체 자급 역량을 키우는 동시에, 데이터센터 투자와 AI 인프라 확충에도 속도를 내겠다는 구상이다. 7일(현지시간) 로이터통신 등 주요 외신에 따르면 EU 집행위원회는 최근 '클라우드 및 AI 개발법(CADA)'과 '칩스법 2.0'을 포함한 기술 주권 정책을 공개했다. 이번 정책은 미국과 중국 기술에 대한 의존도를 줄이고 유럽 자체 기술 생태계를 육성한다는 목표로, 향후 EU 회원국과 유럽의회 승인을 거쳐 시행될 예정이다. 가장 주목받는 내용은 클라우드 분야다. EU는 은행·에너지·의료 등 민감한 분야의 공공 조달 사업에서 디지털 주권 요건을 강화하고 가격 외에도 유럽산 소프트웨어와 하드웨어 사용 여부를 평가 기준에 반영하는 방안을 추진한다. 이에 현재 유럽 클라우드 시장을 주도하는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저, 구글 클라우드 등 미국 사업자들이 일부 핵심 사업에서 불리한 위치에 놓일 수 있다는 관측이 제기된다. EU가 이같은 조치에 나선 배경에는 미국 '클라우드법'에 대한 우려가 있다. 해당 법은 미국 기업이 해외에 저장한 데이터라도 미국 정부 요청 시 제공할 수 있도록 규정하고 있다. EU는 이를 데이터 주권 침해 요소로 보고 있으며 중요 데이터는 유럽 내에서 통제 가능한 환경에 저장해야 한다는 입장이다. 실제 EU는 클라우드 서비스의 데이터 통제권과 공급망, 운영 주체 등을 기준으로 주권 수준을 평가하는 체계를 도입할 계획이다. 최고 수준의 민감 업무는 사실상 유럽 기업 중심으로 운영하도록 유도하는 방향이다. 현재 AWS·MS·구글 등 미국 클라우드 3사가 EU 시장의 70~80%를 차지하고 있어 업계 파장이 적지 않을 것으로 전망된다. EU는 클라우드 자립과 함께 AI 인프라 확대에도 나선다. 향후 5~7년 내 유럽 데이터센터 수용 능력을 현재의 3배 수준으로 확대하고 유럽산 반도체를 활용하거나 에너지 효율을 높인 데이터센터에는 전력망 우선 접속과 네트워크 비용 감면 등 혜택을 제공할 방침이다. 반도체 분야에선 칩스법 2.0을 통해 첨단 반도체 생산 역량 확대에 나선다. EU는 현재 10% 미만인 글로벌 반도체 생산 점유율을 2030년까지 20% 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 하고 있으며 AI용 첨단 반도체 제조시설 구축과 전략 기술 투자 확대를 추진할 계획이다. EU 집행위원회는 반도체 산업 경쟁력 강화를 위해 2035년까지 약 1200억 유로(약 215조원) 규모 민관 투자가 필요할 것으로 보고 있다. 헤나 비르쿠넨 EU 집행위원회 기술 주권 담당 부위원장은 "누군가가 우리 서비스에 대해 이른바 '킬 스위치(kill switch)'를 쥐고 있는 상황을 원치 않는다"며 "핵심 분야에선 언제나 유럽이 서비스와 데이터를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.07 13:08한정호 기자

[AI 고속도로] 국산 클라우드-NPU 연합 생태계 본궤도…정부 육성정책 결실 맺나

국내 클라우드 기업들이 국산 신경망처리장치(NPU)를 서비스 형태로 제공하는 사업에 잇따라 뛰어들면서 정부가 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책이 본격적인 상용화 단계에 진입하고 있다. 기술 실증과 연구개발(R&D)을 넘어 실제 클라우드 서비스와 산업 현장으로 확산되며 독자 인프라 생태계 구축에 속도가 붙는 모습이다. 5일 업계에 따르면 KT클라우드와 가비아가 최근 리벨리온 반도체 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시한 데 이어 삼성SDS도 오는 7월 퓨리오사AI NPU를 탑재한 서비스를 선보일 예정이다. 국내 주요 클라우드 사업자들이 국산 AI 반도체를 클라우드 상품으로 제공하며 본격적인 상용화에 나서는 분위기다. 이는 신규 서비스 출시를 넘어 정부 주도 AI 반도체 육성 정책이 실제 시장으로 연결되는 전환점이 될 전망이다. 그동안 국산 NPU는 기술 검증과 실증 사업 중심으로 성장해 왔지만, 최근에는 국내 클라우드를 통해 기업과 공공기관이 손쉽게 활용할 수 있는 서비스 형태로 확산을 앞두고 있다. K-AI 반도체, 실증 넘어 서비스 단계 진입 KT클라우드는 지난 4일 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 서비스 출시를 발표했다. 국내 NPUaaS 가운데 처음으로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했으며 공공기관과 지방자치단체가 보안 규제를 충족하면서 국산 AI 반도체를 활용할 수 있도록 설계됐다. 가비아도 지난 4월 리벨리온 '아톰-맥스'를 기반으로 한 NPUaaS를 선보였다. 클라우드 환경에서 NPU를 구독형으로 제공하며 AI 추론 최적화 컨설팅까지 함께 지원할 계획이다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 부족과 비용 부담이 커지는 상황에서 추론 중심 AI 서비스 수요를 겨냥한 전략이다. 삼성SDS 역시 다음 달 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 엔비디아 GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 워크로드 특성에 따라 GPU와 NPU를 선택할 수 있는 구조를 구축한다는 목표다. 이 외 다양한 국내 IT서비스 기업들도 국산 NPU 생태계 확대에 동참하고 있다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 협력해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 추진한다. 포스코DX도 산업용 제어 시스템에 모빌린트 NPU를 적용해 제조 현장 중심의 엣지 AI 구축에 나서고 있다. LG CNS도 국산 NPU 기반 AI 인프라와 서비스 확대를 추진하면서 AI 반도체 활용 범위가 클라우드를 넘어 제조·공공·기업 업무 영역 전반으로 확산되는 상황이다. 최근 AI 인프라 시장이 대규모 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 것도 이러한 변화 배경으로 꼽힌다. NPU는 추론 작업에서 GPU 대비 전력 효율과 비용 경쟁력이 높아 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산 과정에서 새로운 대안으로 주목받고 있다. 정부 'AI 반도체 팜' 결실 맺기 시작 현재 나타나는 상용화 흐름은 정부가 지난 수년간 추진해 온 AI 반도체 육성 정책과 맞닿아 있다. 대표 사례가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 반도체 팜 구축·실증' 사업이다. 해당 사업은 국산 NPU 기반 고성능 클라우드 인프라를 구축하고 실제 산업 현장에서 성능을 검증하기 위해 2023년부터 3년간 진행됐다. 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드 등이 참여했으며 리벨리온과 퓨리오사AI가 반도체 공급사로 함께했다. 이들은 총 19.95페타플롭스(PF) 규모 국산 NPU 인프라를 구축하고 의료·번역·챗봇 등 다양한 AI 서비스를 실증했다. 특히 네이버클라우드는 퓨리오사AI와 함께 외국인 근로자를 위한 거대언어모델(LLM) 기반 번역·챗봇 서비스를 실증했으며 KT클라우드와 NHN클라우드는 리벨리온과 협력해 뇌 질환 진단·예측 플랫폼 등을 운영했다. 또 NHN클라우드는 정부 'K-클라우드 프로젝트'를 통해 22PF 이상 규모 국산 NPU 인프라를 구축하며 의료·공공안전 분야 실증을 수행했고 네이버클라우드 역시 국산 NPU 기반 서비스 검증과 운영 경험을 축적하며 상용화 기반 마련에 기여했다. 일부 실증에선 국산 NPU가 외산 GPU 대비 경쟁력 있는 성능을 보인 것으로도 전해졌다. 업계에선 정부 사업이 국산 NPU 성능을 검증하는 데 그치지 않고 클라우드 사업자들이 실제 운영 경험을 축적하는 계기가 됐다고 평가했다. 최근 등장하는 NPUaaS 역시 당시 확보한 운영 노하우와 최적화 경험이 기반이 됐다고 분석했다. 다음 시험대는 공공 AX 수요 창출 다만 국산 클라우드와 NPU 결합 생태계가 본격적으로 성장하기 위해선 안정적인 추가 수요 창출이 필요하다는 지적도 나온다. 현재 정부는 삼성SDS 컨소시엄과 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 추진하고 있다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트로, 국산 AI 반도체 연구개발과 실증 환경도 함께 제공할 계획이다. 특히 정부는 센터 내 연구개발 존을 조성해 국산 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증을 지원하고 향후 국산 AI 반도체 활용 비중도 확대한다는 방침이다. 공공 AI 전환(AX) 사업 역시 중요한 기반이다. 최근 정부와 지방자치단체가 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하면서 추론 중심 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이같은 공공 사업에서 국산 NPU 활용 사례가 늘어날 경우 클라우드 사업자와 반도체 기업 모두에게 새로운 성장 기회가 될 전망이다. 업계 관계자는 "국산 NPU가 과거보다 성능이 많이 개선된 만큼 이제 기술 검증 단계를 넘어 실제 서비스와 시장 적용 단계에 진입하고 있다"며 "정부와 공공 사업 등에서 의미 있는 수요가 만들어진다면 토종 클라우드와 AI 반도체가 함께 성장할 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 4일 'K-AI 반도체 성장 포럼'에서 "국산 AI반도체는 AI 3대 강국 도약이라는 국정과제 실현과 독자 AI 완성을 위한 핵심 기반"이라며 "본격적인 양산과 상용화를 넘어 실질적인 성과를 낼 수 있도록 정부가 마중물 역할을 수행하며 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 14:50한정호 기자

국산 클라우드·AI 반도체 생태계 키운다…'오픈K클라우드' 기술 교류 확대

국산 인공지능(AI) 반도체 생태계 구축 경쟁이 본격화되는 가운데 산·학·연이 참여하는 '오픈K클라우드' 커뮤니티가 기술 교류의 장을 마련했다. 국산 AI 반도체를 실제 클라우드 서비스와 데이터센터 환경에 적용하기 위한 협력 논의가 활발해지면서 'K-클라우드' 생태계 조성에도 속도가 붙는 모습이다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 지난달 27일 서울 엘타워에서 '오픈K클라우드 콜랩데이 2026'를 개최했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 클라우드 서비스 제공사(CSP)와 매니지드 서비스 제공사(MSP), 데이터센터 운영 사업자, AI 서비스 기업 등 수요기관 요구사항을 공유하고 이를 기술 개발에 반영하기 위해 마련됐다. 국산 AI 반도체 기반 클라우드 플랫폼 기술 개발 방향과 서비스 적용 방안을 논의하는 자리다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 과학기술정보통신부가 추진하고 정보통신기획평가원(IITP)이 전담하는 K-클라우드 기술개발 사업의 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제를 중심으로 운영되고 있다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡고 있으며 AI 반도체 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 통합한 클라우드 플랫폼 기술 개발을 추진 중이다. 특히 고성능·저전력 환경에서 초거대 AI 모델 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 플랫폼 기술을 개발하고 데이터센터 실증을 통해 실제 활용 가능성을 검증하는 것이 목표다. 이번 행사에는 한국전자통신연구원과 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로AGI, 경희대, 연세대, 한국인공지능클라우드산업협회 등이 참여했다. K-클라우드 사업 총괄 과제를 수행하는 하이퍼엑셀과 인공지능산업융합사업단, 가비아, 노타AI도 발표 기관으로 참석했다. 주요 발표에선 국산 AI 반도체 기반 서비스 구현과 데이터센터 구축 전략이 공유됐다. 한국전자통신연구원은 서비스형 신경망처리장치(NPUaaS)와 AI 인프라 운영 효율화 방안을 발표했고 하이퍼엑셀은 AI 반도체 기반 데이터센터 컴포저블 클러스터 구축·검증 사례를 소개했다. 또 인공지능산업융합사업단은 국산 AI 반도체 실증과 AI 서비스 적용 가능성을 발표했으며 가비아는 AI 반도체 클라우드 서비스 현황과 시장 과제를 공유했다. 노타AI는 생성형 멀티모달 AI(VLM)를 활용한 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 이날 참석 기관들은 AI 반도체 기반 클라우드 서비스 구현을 위한 기술적 접근과 데이터센터 인프라 구성, 실증 환경 구축, AI 서비스 적용 사례 등을 논의했다. 아울러 국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해선 운영 효율화와 인프라 검증, 서비스 모델 발굴, 전문인력 양성, 시장 확산 전략이 함께 추진돼야 한다는 데 의견을 모았다. 최근 정부와 업계는 소버린 AI와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 추진하며 국산 AI 반도체 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 다만 AI 반도체 경쟁력이 실제 시장으로 이어지기 위해선 클라우드 플랫폼과 데이터센터, 소프트웨어 생태계가 함께 성장해야 한다는 지적도 나온다. 이번 행사에서 논의된 내용들은 AI 반도체 기업과 클라우드 사업자, 서비스 기업 간 협력 모델을 확대하고 연구개발 성과를 실제 서비스로 연결하는 계기가 될 전망이다. 최현화 오픈K클라우드 커뮤니티 리더는 "AI 반도체 클라우드 플랫폼은 국내 AI·클라우드 산업 경쟁력 강화와 'K-클라우드' 생태계 조성을 위한 핵심 기반"이라며 "앞으로도 산업계 간 지속적인 기술 교류를 통해 연구개발 성과가 실제 서비스 적용과 시장 확산으로 이어질 수 있도록 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 14:03한정호 기자

KT클라우드, 공공 전용 NPU 시장 연다…리벨리온 기반 첫 상용화

국내 IT서비스 기업과 소프트웨어(SW) 기업들이 잇따라 신경망처리장치(NPU) 기업과 협력에 나서는 가운데, KT클라우드가 국내 최초로 공공기관 전용 NPU 서비스를 출시하며 정부의 국산 AI 반도체 육성 정책에 힘을 보탠다. KT클라우드는 국내 클라우드 사업자(CSP) 가운데 처음으로 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시했다고 4일 밝혔다. 이번 상품은 공공 전용 데이터센터 내 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 서비스다. 국내 서비스형 NPU(NPUaaS) 상품 가운데 최초로 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득했다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 보안 가이드라인을 충족하는 AI 인프라 환경을 제공한다는 목표다. 회사 측에 따르면 공공 AI 전환(AX) 사업에 참여하는 기업들은 해당 서비스를 통해 보안 규제 준수와 국산 AI 반도체 활용에 따른 정책 가점 요건을 동시에 충족할 수 있다. 또 AI 솔루션 기업들은 보안성이 확보된 NPU 인프라를 기반으로 공공기관과 지방자치단체에 민원 상담과 행정업무 지원, 문서 검색·분석 등 AI 에이전트 서비스를 제공할 수 있게 된다. KT클라우드 NPUaaS는 리벨리온의 데이터센터용 NPU '아톰 플러스'를 기반으로 제공된다. 최근 AI 인프라 시장 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 추론에 최적화된 NPU는 운영 효율성과 비용 경쟁력을 높일 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 최근 정부는 국산 AI 반도체 생태계 육성을 위해 공공부문 활용 확대에 힘을 쏟고 있다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 사업과 공공 AX 사업에서도 국산 NPU 적용이 주요 과제로 부상했다. 이에 맞춰 국내 IT서비스 기업과 SW 기업들도 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국산 AI 반도체 기업과 협력을 확대하며 생태계 구축에 나서는 분위기다. 업계에선 이번 공공 전용 NPU 상품 출시가 국산 NPU가 실제 공공 서비스 환경에서 본격 검증되는 계기가 될 것으로 보고 있다. 그동안 국산 NPU는 기술 경쟁력을 입증해 왔지만 실제 서비스 적용 사례는 제한적인 것으로 평가된다. 공공 시장은 안정성과 보안성 요구 수준이 높아 상용화 레퍼런스 확보에 중요한 시장이 될 것으로 전망된다. KT클라우드는 AI 인프라 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 4월에는 민간 고객이 활용할 수 있는 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시했다. AI 넥서스는 기존 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI 서브'를 통합한 서비스로, AI 모델 학습부터 추론과 배포까지 전체 파이프라인을 단일 플랫폼에서 제공한다. 특히 모델 서빙 기능을 강화해 고객이 개발한 AI 모델을 복잡한 과정 없이 추론 환경에 배포할 수 있도록 지원한다. 자체 모델이 없는 스타트업과 중소기업은 모델 스토어를 통해 다양한 오픈소스 모델을 활용할 수 있다. AI 넥서스는 엔비디아 A100·H100·H200 그래픽처리장치(GPU)를 지원하며 오는 3분기에는 차세대 GPU인 B300 기반 서비스도 추가할 계획이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업 AX 혁신을 지원하고 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:24한정호 기자

디노티시아, 기업 맞춤형 AI 모델 'DNA 3.0' 공개

인공지능(AI) 반도체 기업 디노티시아가 기관·기업 맞춤형 AI 언어모델 'DNA(디엔에이) 3.0'을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 2일 공개했다. 이번 신제품은 알리바바 클라우드의 대형언어모델 계열인 '큐원(Qwen) 3.5/3.6'을 기반으로 디노티시아의 자체 사후학습과 튜닝 기술을 적용했다. DNA 3.0은 공개 모델의 기본 성능을 활용하면서 기관과 기업이 각자의 데이터와 업무 목적에 맞춰 조정해 사용할 수 있도록 고도화했다. DNA 모델은 디노티시아의 AI 데이터 플랫폼인 '씨홀스 클라우드'에 탑재돼 기업 데이터 기반 질의응답과 AI 에이전트 기능을 지원하고 있다. 디노티시아는 "DNA 3.0을 통해 씨홀스 클라우드가 기업 데이터를 한층 더 정확하게 이해할 것으로 기대된다"고 말했다. 이번에 공개된 DNA 3.0 모델군은 경량 모델부터 전문가혼합(MoE) 기반 중대형 모델까지 0.8B, 2B, 4B, 9B, 27B, 35B-A3B, 122B-A10B 등 다양한 규모로 구성돼 사용 환경과 비용 조건에 따라 선택이 가능하다. 디노티시아는 지난 2024년 12월 DNA 1.0을 시작으로 한국어 논리 추론 특화 모델 'DNA-R1', 에이전틱 AI 모델 'DNA 2.0'을 잇달아 선보인 바 있다. 정무경 디노티시아 대표는 "기관과 기업이 AI를 실제 업무에 활용하려면 조직의 데이터와 업무 맥락에 맞게 모델을 조정할 수 있어야 한다"며 "DNA 3.0을 씨홀스 클라우드와 연계해 기업 AI 에이전트의 활용성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.02 15:35진운용 기자

[현장] 엔비디아 독주 맞서는 국산 NPU…'추론·피지컬 AI'로 승부수

엔비디아 그래픽처리장치(GPU)가 인공지능(AI) 생태계를 장악하는 가운데, 국내 AI 반도체 기업들이 저전력·고효율 추론과 피지컬 AI 특화 전략을 앞세워 글로벌 시장 공략 의지를 드러냈다. AI 인프라 시장 무게중심이 단순 연산 성능 경쟁에서 전성비와 운영 효율, 인터커넥트, 소프트웨어 생태계 경쟁으로 빠르게 이동하면서 국산 신경망처리장치(NPU) 기업들도 데이터센터·추론·온디바이스 시장을 겨냥한 차별화 전략 강화에 속도를 내는 모습이다. 국내 AI 반도체 대표 기업인 리벨리온·퓨리오사AI·모빌린트 임원진은 28일 서울 강남구 GS타워에서 열린 '솔트룩스 AI 컨퍼런스(SAC)' 패널 토론에 참석해 이같은 비전을 공유했다. 토론은 '엔비디아, 적인가 친구인가? 소버린 AI 반도체의 미래'를 주제로 진행됐으며 사회는 이경일 솔트룩스 대표가 맡았다. 이날 연사들은 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서 NPU 중요성이 더욱 커지고 있다고 입을 모았다. GPU 중심 AI 인프라가 막대한 전력과 운영 비용 부담으로 이어지면서 저전력·고효율 구조를 구현할 수 있는 추론 특화 반도체 수요가 빠르게 확대될 것이란 전망이다. 김광정 리벨리온 리더는 "AI 서비스 관점에서 비전부터 코드 에이전트까지 다양한 버티컬 서비스를 지원할 수 있는 추론 인프라가 중요해지고 있다"며 "효율적으로 AI 추론 서비스를 제공하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 조영진 퓨리오사AI 부사장은 "최신 GPU는 전력 소모가 워낙 커 데이터센터 자체를 새롭게 지어야 하는 수준"이라며 "초기에는 단순 처리량 중심 경쟁이었다면 이제는 전성비와 총소유비용(TCO)을 중요하게 보는 방향으로 시장이 바뀌고 있다"고 설명했다. 윤상현 모빌린트 최고전략책임자(CSO)는 "우리는 데이터센터보다는 엣지와 온디바이스 환경에 맞춘 NPU를 개발하고 있다"며 "피지컬 AI 시대에 맞는 저전력·고효율 AI 반도체 경쟁력이 중요해질 것"이라고 강조했다. 연사들은 AI 인프라 시장 경쟁 구도가 단순 연산 성능 중심에서 운영 효율과 서비스 비용 경쟁 단계로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. AI 모델 규모가 커질수록 메모리 비용 부담이 핵심 변수로 떠오르고 있는 데다 기업 고객들도 이제는 단순 성능보다 토큰당 비용과 운영 효율성을 중요하게 보기 시작했다는 설명이다. 현장에선 AI 메모리 수급 불안과 비용 부담도 주요 화두로 떠올랐다. 김 리더는 메모리 가격이 지난해 대비 4배 가까이 상승했다고 언급했고 조 부사장 역시 GPU 전력 비용과 데이터센터 증설 부담이 AI 시장 핵심 변수로 떠오르고 있다고 진단했다. 특히 엣지 AI 시장에선 성능뿐 아니라 전력과 가격까지 동시에 만족해야 하는 구조적 한계가 커지고 있다는 분석도 나왔다. 연사들은 제한된 환경 안에서 AI 모델을 얼마나 효율적으로 경량화·양자화할 수 있느냐가 향후 핵심 경쟁력이 될 것으로 내다봤다. 또 수천 개 GPU와 NPU를 병렬로 연결하는 초대형 AI 인프라 시대가 열리면서 인터커넥트와 시스템 아키텍처 경쟁력이 AI 반도체 산업 핵심 변수로 떠오르고 있다고 강조했다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 가장 큰 격차는 인터커넥트와 시스템 기술"이라며 "국내 기업들도 이 부분에 대한 투자를 빠르게 확대하고 있다"고 말했다. 김 리더도 "글로벌 시장에서 경쟁하기 위해선 칩 성능만이 아니라 오픈소스 기반 소프트웨어 스택과 AI 프레임워크를 얼마나 잘 결합할 수 있느냐가 중요하다"며 "칩렛 기반 아키텍처와 네트워크 프로토콜 분야 투자를 지속 강화하고 있다"고 밝혔다. 국산 AI 반도체 기업들은 엔비디아를 단순 경쟁 상대가 아닌 AI 생태계를 키운 협력자이자 동시에 넘어야 할 대상으로 바라봤다. 연사들은 정부 지원이 국내 NPU 기업 성장 과정에서 중요한 역할을 했다고 평가하면서도 장기적으로 글로벌 시장에서 독자 경쟁력을 확보해야 한다고 강조했다. 특히 IT 시장이 과거 메인프레임 중심 구조에서 PC·모바일 중심으로 세분화된 것처럼 앞으로 AI 반도체 시장 역시 추론·엣지·온디바이스·피지컬 AI 등으로 빠르게 분화될 것으로 전망했다. 이에 국산 NPU 기업들도 특정 영역 중심으로 차별화 전략을 구축하면 충분히 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다는 기대감도 나타냈다. 조 부사장은 "현재 엔비디아와 직접 정면 승부를 벌이기보다는 추론 시장에서 차별화된 포지셔닝 전략으로 경쟁력을 확보하는 데 집중하고 있다"며 "10년 뒤에는 국내 AI 반도체 기업들이 세계 최고 수준 기업으로 성장할 수 있을 것으로 믿는다"고 말했다. 윤 CSO는 "온디바이스와 피지컬 AI 시장은 앞으로 빠르게 성장할 영역"이라며 "국내 기업들이 정부 지원을 기반으로 초기 시장을 선점한다면 글로벌 시장에서도 충분히 기회를 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 김 리더는 "AI 시장은 특정 기업 중심 독과점 구조보다는 다양한 협력자와 생태계가 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 크다"며 "국산 NPU 기업들도 글로벌 AI 생태계 안에서 의미 있는 역할을 차지할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.05.28 16:22한정호 기자

"설계 오류 한 번에 수백억 날린다"…반도체 리스크 '특화 AI' 해결

설계 도면 정합성이 조금만 어긋나도 수백억원대의 치명적인 양산 불량과 납기 지연 손실로 이어지는 반도체 장비 산업 리스크를 인공지능(AI)과 단일 플랫폼 기술로 돌파하는 가이드라인이 제시됐다. 김정호 다쏘시스템코리아 컨설턴트는 21일 'AI 기반 반도체 장비 개발 전략 웨비나'를 진행했다. 이번 웨비나에선 기구·회로·소프트웨어(SW) 설계부터 공정(M-BOM), 서비스(S-BOM) 단계를 하나로 엮는 디지털 연속성 확보 방안과 함께 현장에 즉시 적용 가능한 도메인 특화 AI 활용 전략을 공개했다. 다쏘시스템은 산업 현장의 목적에 맞춰 역할을 세분화한 세 가지 형태의 AI인 오라(Aura), 레오(Leo), 마리(Mari)를 제안했다. 인간의 경험을 대체하는 것이 아니라 중심 업무 능력을 강화하는 목적형 AI다. 오라는 생성형 AI를 기반으로 문서 작성과 요약 등 비즈니스 콘텐츠 생성을 지원하는 파트너다. 레오는 설계 및 엔지니어링 최적화를 담당한다. 사용자가 채팅창에 이미지를 업로드하면 플랫폼 내 유사한 3D 모델을 추천하고 기존 설계 이력을 살려 형상을 자동 생성한다. 마리는 과학적 연구를 지원하는 AI로 원자 배합비나 화학 재료의 포뮬레이션을 가상 시뮬레이션해 최적의 설계 레시피를 역으로 추천한다. 김정호 컨설턴트는 “레오는 단순히 모델링만 돕는 것이 아니라 시뮬레이션 해석까지 그 자리에서 바로 처리한다”라며 “설계 품질이 올라가는 혁신을 현장에서 곧바로 체감할 수 있다”고 설명했다. 반도체 장비 업체는 그동안 캐드(CAD)와 자재명세서(BOM)를 부서별로 개별 관리해 설계, 공정, 서비스 단계가 단절되는 문제를 겪어왔다. 앞단에서 설계가 바뀌어도 뒷단에 실시간으로 공유되지 않아 오발주나 양산 불량으로 수백억 원의 손실을 입기도 했다. 다쏘시스템은 캐드 데이터가 곧 기준 정보(E-BOM)가 되는 통합 플랫폼 체계로 이 문제를 해결한다. 기구, 회로, SW 설계를 초기 단계부터 3D 기반으로 통합해 정합성과 간섭을 사전 검증한다. 이 구조는 공정 BOM(M-BOM) 및 서비스 BOM(S-BOM)과 실시간 연계된다. 설계 변경 시 업데이트가 필요한 공정 부품과 서비스 형상 내역이 실시간으로 추적되어, 매뉴얼 등 가상 콘텐츠의 재작업 없이 자동 반영된다. 김 컨설턴트는 “BOM을 양산 직전에야 만들면 늦는다”라며 “초기 작업 단계부터 플랫폼 안에서 하나로 흘러가야 품질 사고를 막을 수 있다”고 강조했다. 최근 반도체 장비 도면 용량이 1기가바이트(GB)를 초과하면서 기존 파일 기반 캐드는 성능 한계에 직면했다. 네트워크를 통해 대용량 파일 전체를 로딩해야 하므로 속도 저하와 지연이 발생하기 때문이다. 다쏘시스템은 데이터베이스(DB) 기반 캐드인 카티아 V6(CATIA V6)를 대안으로 제시했다. 데이터를 메타 정보 형태로 DB에 쌓고 필요한 부분만 실시간 호출해 편집하는 방식이다. 파일 기반 캐드 대비 작업 퍼포먼스가 수배에서 수십 배까지 향상된다. 김정호 컨설턴트는 “단일 플랫폼 위에서 전사 데이터의 추적성과 정합성을 확보해야만 AI가 정확한 학습을 할 수 있다”라며 “올바른 데이터 인프라가 선행되어야 환각 현상(Hallucination) 없는 산업 최적화 AI가 실현된다”고 말했다.

2026.05.21 18:45남혁우 기자

삼성전자 반도체 공장에 스며든 AI…델과 제조 인프라 혁신 가속

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] 삼성전자가 델 테크놀로지스와 손잡고 반도체 설계와 생산, 유지보수 전반에 걸친 인공지능(AI) 기반 제조 혁신에 속도를 낸다. AI 반도체 수요 확대와 공정 복잡성 증가에 대응해 디지털 트윈과 AI 에이전트 기반 'AI 팩토리' 구축을 본격화하며 글로벌 생산 거점 전반의 지능형 운영 체계 강화에 나선다는 목표다. 송용호 삼성전자 반도체(DS) 부문 AI 센터장은 18일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 영상 발표를 통해 "AI 도입이 가속화됨에 따라 반도체는 단순한 부품을 넘어 글로벌 혁신의 기반이 되고 있다"며 "우리는 설계·엔지니어링·생산 전반에 AI를 적용해 자동화를 넘어 지능화 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다. 이어 "디지털 트윈과 실시간 분석, AI 에이전트를 활용해 잠재적 리스크를 예측하고 운영 정밀도와 수율, 품질을 높이고 있다"며 "이러한 전환에는 강력하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 인프라가 필수적"이라고 강조했다. 또 "델 테크놀로지스는 연구개발(R&D)과 칩 설계부터 핵심 생산 시스템까지 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다. 델 테크놀로지스는 이날 행사에서 삼성전자 반도체 AI 기반 팩토리 구축을 위한 인프라 협력 내용을 공개했다. 델은 컴퓨팅과 스토리지, 데이터 이동을 위한 AI 인프라를 공급해 삼성전자의 글로벌 제조 환경 혁신을 지원한다는 목표다. 양사는 AI 확산과 함께 반도체 제조 공정 복잡성이 빠르게 높아지고 있다는 점에 주목했다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 D램(DRAM), 낸드(NAND), 첨단 패키징 등 AI 핵심 반도체 수요가 급증하면서 생산 환경 자체도 실시간 데이터 분석과 AI 기반 자동화 체계 전환이 필요해지고 있다는 분석이다. 삼성전자는 메모리와 로직 설계, 파운드리, 첨단 패키징 등을 아우르는 종합반도체기업(IDM)으로서 설계와 엔지니어링, 생산 워크플로우 전반에 AI를 적용하고 있다. 생산 현장에서 수집되는 방대한 공정 데이터와 장비 원격 측정 정보를 AI 모델로 분석해 생산 효율성을 높이고 디지털 트윈 기반 시뮬레이션으로 공정 리스크를 사전에 예측하는 방식이다. 송 센터장은 "우리는 글로벌 제조 네트워크를 AI 기반 팩토리로 전환하는 가장 야심찬 변화 중 하나를 추진하고 있다"고 강조했다. 그러면서 "AI 기반 환경과 자동화 시스템에서 빠르고 안정적으로 방대한 데이터를 활용할 수 있도록 델 인프라가 적용되고 있다"고 밝혔다. 델은 AI 모델 운영과 핵심 생산 시스템을 동시에 지원할 수 있도록 표준화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 제공한다. 삼성전자 반도체 공장에선 이를 기반으로 디지털 트윈 구축과 공정 최적화, AI 기반 품질 관리 체계를 강화하고 있다. 특히 양사는 글로벌 생산 거점 전반에서 일관된 AI 운영 환경을 유지하는 데 초점을 맞췄다. 델은 삼성전자가 지역별 규제와 운영 요구사항을 충족하면서도 글로벌 표준 기반 반복 가능한 제조 아키텍처를 구축할 수 있도록 지원하고 있다. 송 센터장은 "AI 팩토리를 구축할 때 인프라 결정은 매우 중요하다"며 "델은 현재 제조 수요뿐 아니라 미래 혁신까지 지원할 수 있는 기반을 제공하고 있다"고 말했다. 이어 "우리와 델은 함께 AI 기반 글로벌 제조 혁신을 이끌고 있으며 미래를 함께 구축하고 있다"고 강조했다. 리치 맥러클린 델 테크놀로지스 아태지역 총괄사장은 "반도체는 AI 성장의 중심에 있으며 이를 대규모로 제조하기 위해서는 일관성과 복원력, 장기적인 확장성을 갖춘 인프라가 필요하다"며 "삼성전자는 설계부터 생산까지 반도체 전 라이프사이클에 걸쳐 AI를 적용하고 있다"고 밝혔다. 이어 "우리는 수십 년간 축적된 엔터프라이즈 인프라 전문성을 바탕으로 AI가 글로벌 제조의 핵심 요소로 자리잡는 데 필요한 안정적인 기반을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.05.19 05:07한정호 기자

반도체 100조 세수, '축복'인가 '환상'인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 2026년 5월 현재, 대한민국 경제는 전례 없는 국면을 맞이하고 있습니다. 인공지능과 고대역폭 메모리 기술이 이끄는 반도체 슈퍼사이클 덕분에 무려 100조 원에 달하는 세수 호황이 예고되었기 때문이죠. 이는 우리 GDP의 약 3.5%를 차지하는 막대한 규모입니다. 하지만 이 거대한 자금을 어떻게 쓸 것인가를 두고 AI 전문가들 사이에서는 치열한 논쟁이 벌어졌습니다. 단순히 돈을 어디에 쓸지의 문제를 넘어, 지금의 호황이 과연 지속 가능한지, 아니면 잠시 머물다 갈 신기루인지를 두고 판단의 뿌리부터 충돌하고 있습니다. 패러다임의 전환인가 아니면 단기적인 기술 사이클인가 가장 먼저 맞붙은 지점은 이번 세수 증대의 성격이었습니다. 기술 전문가들은 지금의 상황을 과거의 단순한 메모리 반도체 경기 순환과는 질적으로 다른 '구조적 전환'이라고 단언합니다. AI 기술이 발전하면서 고성능 반도체 수요가 폭발하는 것은 거스를 수 없는 흐름이라는 것이죠. 따라서 이 100조 원은 다시 반도체 초격차를 유지하기 위한 기술 인프라에 집중 투자되어야 한다는 논리를 폅니다. 만약 여기서 투자를 멈춘다면 지금의 호황도 곧 끝날 것이라는 경고도 덧붙였습니다. 하지만 경제 분석가들의 시각은 훨씬 냉정했습니다. 이들은 현재 반도체 업종의 영업이익률이 0.1% 수준에 머물러 있다는 점을 꼬집었습니다. 매출은 늘었지만, 미래를 위한 설비 투자와 급등한 인건비 때문에 실제 수익성은 아직 바닥이라는 분석이죠. 특히 미국 10년물 금리가 4.5%를 넘나드는 고금리 환경에서, 섣부른 재정 지출은 오히려 민간 투자를 위축시키는 부작용을 낳을 수 있다는 우려를 제기했습니다. 논점은 자연스럽게 '미래를 위한 재투자'에서 '재정 건전성 확보'라는 현실적인 방어로 이동했습니다. 특정 산업의 독주인가 포트폴리오의 다변화인가 논의가 깊어질수록 쟁점은 국가 경제의 안정성 문제로 확장되었습니다. 전략 투자 전문가들은 100조 원이라는 거대한 자금을 반도체 한 곳에만 쏟아붓는 것은 위험한 도박이라고 지적했습니다. 반도체 가격은 대외 환경에 민감하게 반응하기 때문에, 세수를 바이오나 우주항공, 차세대 배터리 같은 다른 첨단 산업으로 분산해 국가 경제의 포트폴리오를 다변화해야 한다는 주장입니다. 반면 기술 전문가들은 반도체 산업의 'J-커브 효과'를 들어 반박했습니다. 지금은 투자가 많아 수익률이 낮아 보일 뿐, 이 고비를 넘기면 폭발적인 수익이 따라올 것이기에 집중 투자가 유일한 길이라는 논리입니다. 이 과정에서 복지 정책 전문가들은 또 다른 논점을 던졌습니다. 반도체 기업 근로자들의 월평균 임금이 1,000만 원에 육박하는 동안, 다른 산업과의 격차는 더욱 벌어지고 있다는 점입니다. 세수의 상당 부분을 저출산 고령화 대응이나 사회 안전망 강화에 써서 '포용적 성장'을 이뤄야 한다는 목소리였죠. 기술의 발전이 특정 계층의 부만 늘려준다면, 결국 사회적 갈등이 경제 성장의 발목을 잡을 것이라는 경고였습니다. 전문가들의 합의와 남겨진 불일치의 지점들 긴 논의 끝에 AI 전문가들이 도출한 몇 가지 합의점이 있습니다. 우선, 과거 25조 원 수준의 초과세수를 다뤘던 낡은 방식으로는 100조 원이라는 거대한 파도를 관리할 수 없다는 데 모두가 동의했습니다. 규모 자체가 질적으로 다른 만큼, 완전히 새로운 국가 재정 운용 전략이 필요하다는 것입니다. 또한, 현재의 세수 추계 시스템이 가진 높은 오차율을 시급히 개선해야 한다는 점에서도 이견이 없었습니다. 정확한 예측 없이는 어떤 좋은 정책도 사상누각이 될 수 있기 때문입니다. 하지만 핵심적인 부분에서는 여전히 평행선을 달리고 있습니다. 세수의 60% 이상을 빚을 갚는 데 써서 곳간을 채워야 한다는 보수적인 재정론과, 지금이 아니면 기술 패권 전쟁에서 뒤처진다는 적극적인 투자론은 끝내 합의에 이르지 못했습니다. 또한 인적 자본 투자의 우선순위를 반도체 전문 인력 양성에 둘 것인지, 아니면 취약 계층의 디지털 교육에 둘 것인지를 두고도 시각차를 좁히지 못했습니다. 결국 이 선택의 몫은 단순히 데이터의 결과가 아닌, 우리가 어떤 사회를 지향하느냐는 가치 판단의 영역으로 남게 되었습니다. 100조 원이라는 천문학적인 숫자는 분명 우리에게 찾아온 기회입니다. 하지만 전문가들의 치열한 토론에서 보았듯, 이 기회는 동시에 국가 경제의 체질을 바꾸는 위험한 시험대이기도 합니다. 기술의 숫자가 정답을 알려주는 것처럼 보일 때도 있지만, 그 너머에 있는 사람의 삶과 국가의 먼 미래를 설계하는 책임은 결국 우리의 몫으로 남아 있습니다. 거대한 부가 우리 앞에 놓였을 때, 우리는 어떤 내일을 선택하게 될까요. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cb05c57e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.05.18 10:46AMEET

솔트웨어, 반도체 제조에 AI 에이전트 심는다…31억원 규모 정부 과제 선정

솔트웨어가 정부 주도 반도체 제조 인공지능(AI) 사업을 수주하며 제조형 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 본격 나선다. 단순 생성형 AI를 넘어 다수 AI 에이전트가 협업하며 의사결정을 수행하는 산업형 AI 운영체계를 구축해 반도체 제조 현장 생산성과 수율을 동시에 높인다는 목표다. 솔트웨어는 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI 에이전트 융합·확산 지원 사업 과제'에 선정됐다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 1차 연도 약 15억 5000만원 규모로 추진되며 성과 평가를 거쳐 2차 연도 사업까지 연계될 경우 전체 사업 규모는 약 31억원 수준이 될 전망이다. 이번 프로젝트는 반도체 제조 공정에 21종 전문 AI 에이전트를 적용해 생산성과 수율을 개선하는 것이 핵심이다. 솔트웨어는 이번 사업 수행을 계기로 제조 산업 특화 AI 데이터 플랫폼 시장에 본격 진입하는 첫 대형 실증 사례를 확보하게 됐다는 설명이다. 최근 반도체 제조 산업은 초 단위 공정 변수와 대규모 생산 데이터를 동시에 분석해야 하는 방향으로 고도화되고 있다. 이에 단순 질의응답형 생성형 AI를 넘어 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 협업하며 의사결정을 수행하는 자동화 수요도 빠르게 확대되는 추세다. 솔트웨어는 자체 개발한 '멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크'를 기반으로 제조 데이터를 지식화하고 다수 AI 에이전트가 협업하는 지능형 제조 운영 플랫폼 구축에 나설 계획이다. 여러 AI가 동시에 공정 이상을 감지하고 원인을 분석해 대응 방안을 제시하는 방식이다. 이번 사업에선 공정관리 최적화, 제조 문서 기반 지식 질의응답(Q&A), 품질 분석 및 수율 극대화, 설비 예지정비 등 4대 핵심 워크플로를 중심으로 총 21종 전문 AI 에이전트가 구축된다. 솔트웨어는 반도체 소재·부품·장비(소부장) 제조 환경을 핵심 타깃 시장으로 삼고 폐쇄망 기반 하이브리드 AI 엔진도 함께 개발 중이다. 오픈소스 기반 경량 언어모델(SLM)에 검색증강생성(RAG) 추론 기술과 자연어처리 기능을 결합해 제조 현장 보안성과 운영 효율을 동시에 확보한다는 전략이다. 아울러 3억건 이상의 제조 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 레이크하우스 기반 데이터 파이프라인 기술도 적용할 예정이다. 회사는 향후 반도체 제조 분야에서 확보한 실증 모델을 표준화·패키지화해 이차전지와 정밀화학 등 유사 제조 산업으로 확산 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태 AI 서비스로 발전시킬 계획이다. 이정근 솔트웨어 대표는 "제조 현장에선 단순 답변형 AI보다 스스로 판단하고 협업하는 AI 에이전트가 필요하다"며 "이번 사업은 국내 반도체 제조 현장에 실제 작동하는 산업형 AI 운영체계를 구축하는 첫 단계가 될 것"이라고 말했다. 이어 "반도체 현장에서 검증한 운영형 AI 기술을 글로벌 제조 AI 플랫폼 시장으로 확장해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.05.12 17:44한정호 기자

GPU 국책과제 '그랜드슬램' 이노그리드, AI 인프라 풀스택 기업 도약

이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다. 이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다. 특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다. 첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다. 아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다. 마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기"라며 "기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 11:14한정호 기자

[종합] 삼성SDS 컨소, 국가AI컴퓨팅센터 주도…NPU 생태계 육성도 품는다

삼성SDS 컨소시엄이 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 민간 사업자로 최종 선정됐다. 기술·정책 평가와 금융심사 등 합격점을 받은 영향이다. 해당 사업은 2분기 내 설립이 예정된 민·관 합작 특수목적법인(SPC)을 통해 속도가 더욱 붙을 예정이며, 국산 신경망처리장치(NPU) 생태계 육성 병행으로 'AI 고속도로' 전략 추진에도 시너지를 낼 전망이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드·삼성물산·카카오·삼성전자·클러쉬·KT·전라남도·서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 센터는 전남 해남 솔라시도 데이터센터파크 부지에 조성될 예정이다. 이날 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄은 사업 실시협약과 SPC 설립·운영을 위한 주주간계약도 체결했다. 계약에 따르면 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 나설 계획이다. 이후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 사업을 확대한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다. 국가AI컴퓨팅센터, 국가 AI고속도로 전략 핵심 인프라 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진 중인 AI 고속도로 전략의 핵심 인프라 사업으로 꼽힌다. 대규모 AI 연산 자원을 국가 차원에서 확보해 기업과 연구기관, 스타트업 등이 안정적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 정부와 민간이 공동으로 SPC를 설립해 사업을 추진하며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업은 당초 계획보다 지연됐다. 정책금융기관 금융심사가 길어진 탓이다. 업계에선 조 단위 사업 특성상 대출 구조와 금리, 리스크 분담 방식을 둘러싼 의견 불일치가 있었던 것으로 보고 있다. 사업 초기엔 두 차례 유찰도 겪은 바 있다. 당시 공공 지분 51% 구조와 국산 NPU 의무 탑재 조건 등이 민간 부담을 키웠다는 평가가 주요했다고 알려졌다. 이에 정부는 공공 지분을 30% 미만으로 낮추고 NPU 의무 탑재 조항과 매수청구권 등을 완화하는 방식으로 민감 부담을 낮춘 상태다. 업계 일각은 이번 국가AI컴퓨팅센터 사업이 국산 AI 반도체 생태계 성장을 견인할 수 있다는 의견을 내기도 했다. 정부가 센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 NPU 시범 운영과 신뢰성 검증, 실제 서비스 환경에 적용한다는 입장을 내놨기 때문이다. 이러한 행보는 'K-엔비디아' 프로젝트와도 맞물린다. 정부는 국민성장펀드를 기반으로 향후 5년간 총 50조원 규모 AI·반도체 투자를 추진 중이며 저전력·고효율 NPU를 중심으로 국내 AI 반도체 경쟁력을 끌어올리겠다는 전략을 내세우고 있다. 실제 국민성장펀드는 최근 리벨리온의 NPU 양산 및 차세대 AI 반도체 개발 사업에도 직접 투자를 결정했다. 정부 재원과 산업은행, 민간 자금을 합쳐 총 6000억원 규모 투자를 추진하며 국산 AI 반도체 생태계 육성에 속도를 내고 있다. NPU 운영 경험 쌓은 삼성SDS...국가AI컴퓨팅센터 구축 큰 역할할지 주목 컨소시엄 주관 기업인 삼성SDS가 기존 NPU 운영 경험을 통해 국가AI컴퓨팅센터 구축에 큰 역할을 할 수 있을지도 주목을 받고 있다. 삼성SDS는 오는 7월 퓨리오사AI의 NPU '레니게이드' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 출시할 예정이다. 업계에선 국가AI컴퓨팅센터 구축 과정에서도 이같은 국산 NPU 운영 경험이 활용될 수 있다고 기대하고 있다. 앞서 삼성SDS는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 우선협상대상자로 선정된 이후부터 SPC 설립을 위한 내부 준비 작업을 진행해왔다. 삼성SDS는 올해 초 실적 발표 컨퍼런스콜에서 국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 전담팀을 구성했으며 데이터센터 설계와 사업 기획 등 사전 준비를 병행하고 있다고 밝혀 눈길을 끌었다. 다만 삼성SDS 측은 구체적인 NPU 운영 구조와 역할은 SPC 설립 이후 확정될 것이라는 입장이다. 삼성SDS 관계자는 "국가AI컴퓨팅센터는 SPC가 설립된 이후 구체적인 내용들이 결정되는 구조"라며 "NPU 운영이나 세부 역할 역시 향후 SPC 안에서 구체화될 것"이라고 밝혔다. 이어 "현재는 SPC 설립을 위한 준비 단계이며 향후 컨소시엄 내에서 구체적인 운영 구조와 역할 등이 순차적으로 구체화될 예정"이라며 "국가AI컴퓨팅센터 구축 사업이 계획대로 추진될 수 있도록 사전 준비를 이어가고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.11 18:42한정호 기자

국가AI컴퓨팅센터 SPC 설립 본궤도…3분기 인프라 착공 추진

정부가 삼성SDS 컨소시엄을 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업의 최종 민간 사업자로 확정하며 올 2분기 내 민·관 합작 특수목적법인(SPC) 설립에 나선다. 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모 국가 AI 인프라를 구축한다는 계획이다. 과학기술정보통신부는 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업 민간참여자로 삼성SDS 컨소시엄을 최종 확정했다고 11일 밝혔다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, 클러쉬, KT, 전라남도, 서남해안기업도시개발 등이 참여했다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업은 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 전략 핵심 인프라 사업이다. 고성능 AI 연산 자원을 국내 기업과 연구기관 등에 안정적으로 공급해 AI 산업 경쟁력을 끌어올리겠다는 목표다. 앞서 정부는 지난해 9월부터 10월까지 사업 공모를 진행했으며 삼성SDS 컨소시엄이 단독 입찰에 참여했다. 이후 기술·정책평가와 금융심사를 거쳐 지난 3월 우선협상대상자로 선정됐다. 재원 조달 절차도 마무리됐다. 지난달 30일 국민성장펀드 기금운용심의회에서 국가AI컴퓨팅센터 사업 추진을 위한 SPC 출자가 승인되면서 총 4000억원 규모 민·관 공동 출자가 확정됐다. 공공부문이 1160억원, 민간이 2840억원을 각각 부담한다. 과기정통부는 이날 정보통신산업진흥원(NIPA), 삼성SDS 컨소시엄과 실시협약을 체결했으며 정책금융기관과 민간 출자자 간 주주간계약도 함께 맺었다. 이를 기반으로 올해 2분기 내 민·관 합작 SPC를 설립하고 3분기 중 센터 착공에 들어갈 계획이다. 정부와 컨소시엄은 향후 SPC를 중심으로 추가 자금을 조달해 총 2조 5000억원 규모로 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 예정이다. 센터는 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만 5000장 규모로 조성된다. 센터 구축 이후에는 국내 기업과 연구기관, 스타트업 등을 대상으로 세계적 수준의 AI 컴퓨팅 자원을 경쟁력 있는 비용으로 제공한다. 특히 중소기업과 스타트업, 학계·연구계를 대상으로 추가 요금 할인과 이용권 지원도 추진한다. 이와 함께 기술 컨설팅과 사업화 지원, 교육 프로그램, 우수 성과 공유회 등 AI 생태계 활성화 프로그램도 운영할 예정이다. 국산 AI 반도체 생태계 육성 방안도 포함됐다. 정부는 국가AI컴퓨팅센터 내 연구개발(R&D) 존을 조성해 국산 AI 반도체 설계와 시제품 개발·검증 환경을 지원하고 상용화 직전 단계 신경망처리장치(NPU)의 시범 운영과 신뢰성 검증도 추진한다. 이후 검증된 국산 AI 반도체를 실제 서비스 환경에 적용하는 NPU 존도 구축해 초기 시장 안착을 지원한다는 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "국가AI컴퓨팅센터가 민·관 공동 투자의 모범 사례로서 향후 민간의 본격적인 AI 인프라 투자를 촉진하는 마중물이 될 것으로 기대한다"며 "대한민국이 누구나 AI 혁신에 마음껏 도전할 수 있는 혁신의 장이자 아시아 AI 인프라 허브로 성장할 수 있도록 적극 지원할 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.11 17:01한정호 기자

한전, 'KEPCO 에너지 AI 파트너스' 출범…전력산업 AX 선도

한전이 전력산업 인공지능 전환(AX)을 위한 전력 생태계 AI 협력 네트워크 구축에 나섰다. 한국전력(대표 김동철)은 지난 8일 서울 여의도 한전 남서울본부에서 전력산업 AI 대전환을 위한 'KEPCO 에너지 AI 파트너스' 킥오프 회의를 개최했다. 이날 행사는 정부·공공·민간·학계가 한전과 손잡고 전력 생태계 AI 협력 네트워크를 구축하기 위해 마련됐다. 회의에는 한전 AI혁신단장을 비롯해 기후에너지환경부 기후에너지신산업과, 한국전기산업진흥회, 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국에너지공대(KENTECH) 관계자가 참석했다. 특히 리벨리온·마음AI·데이터스트림즈·수퍼브AI 등 국내 우수 AI 전문기업 19개사 대표가 참여해 전력산업과 AI 기술의 융합 방안을 심도 있게 논의했다. 한전은 지난 3월 'AI 대전환 경영혁신 선포'를 통해 '세계 최고의 에너지 AI 플랫폼 사업자'라는 비전을 공식화한 데 이어, 재생에너지 확대 등으로 복잡해지는 전력망 운영의 난제를 최신 AI 기술로 해결하고자 이번 협의체를 결성했다. 첨단 AI 기술의 90% 이상이 민간 주도로 개발되는 만큼, 한전은 단순한 지원 구조를 넘어 기관과 기업, 학계가 함께 시너지를 내는 전방위적 상생형 협력 구축이 필수적이라고 판단했다. 한전은 회의에서 'AI로 연결되는 전력산업 생태계의 미래, 파워 AX 피트너스'라는 비전을 선포하고, 이를 실현하기 위한 ▲제도 개선 ▲성과 창출 ▲성장지원 ▲정보교류를 4대 중점 추진방안으로 발표했다. 이어 '정부 AI 전략 및 정책 방향'을 주제로 한 에너지공과대 안수명 교수의 특강과 전력산업 내 AI 확산과 민간 혁신 기술의 현업 도입 방안에 대한 자유토론이 이어졌다. 주재각 한전 AI혁신단장은 “전력산업의 미래는 전력 인프라와 민간의 첨단 AI 기술이 결합하는 '초협력'에 달려 있다”며 “KEPCO 에너지 AI 파트너스가 국가 AI 3대 강국(G3) 도약을 뒷받침하고 글로벌 전력 AI 시장을 선점하는 핵심 플랫폼이 되도록 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한전은 앞으로 글로벌 전력산업 가치사슬 전반의 혁신을 선도하는 에너지 AI 플랫폼 기업으로 도약할 계획이다. 이를 통해 정부의 '대한민국 인공지능사회 행동계획'에 발맞춰 국가 AI 경쟁력을 높이고, 대한민국이 AI 3대 강국으로 진입하는 데 주도적인 역할을 할 예정이다.

2026.05.10 14:18주문정 기자

오케스트로, 국산 AI 반도체 생태계 키운다…112억원 R&D 사업 수행

오케스트로가 국산 인공지능(AI) 반도체 기반 클라우드 소프트웨어(SW) 시장 확대에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 인프라 구조를 넘어 국산 신경망처리장치(NPU)·지능형 메모리 반도체(PIM) 생태계를 확대해 AI 인프라 자립도를 높인다는 목표다. 오케스트로는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 'AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발' 과제 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 사업은 총 112억 5000만원 규모 연구개발(R&D) 과제로, 오는 2029년까지 4년간 진행된다. 국산 NPU와 PIM 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서도 안정적으로 활용될 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 오케스트로는 이번 과제를 통해 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택을 고도화할 계획이다. 주요 개발 항목은 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원 직접 접근을 지원하는 패스스루 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이다. 회사는 이를 통해 기존 GPU 중심 클라우드 인프라 한계를 극복하고 국산 NPU 기반 AI 가속기를 보다 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 운영 체계를 마련한다는 목표다. AI 모델 생태계 확장도 함께 추진한다. 오케스트로는 국산 AI 반도체 기반 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 'AI 모델 허브' 플랫폼도 구축할 예정이다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영되며 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 초거대언어모델(LLM) 실증 사례 확보에도 나선다. 국산 AI 반도체 기반 서비스 상용화 가능성을 검증해 국내 중소·벤처기업이 고가 외산 GPU 의존도를 낮추고 AI 서비스를 보다 빠르게 개발·출시할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 'K-클라우드 프로젝트'와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업에도 연계 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 결합해 AI 워크로드 예측 정확도를 99% 수준까지 높이고 대규모 AI 서비스 운영 안정성을 검증할 방침이다. 김범재 오케스트로 대표는 "이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 SW 기반을 마련하는 것"이라며 "하드웨어(HW)와 SW가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.05.08 17:48한정호 기자

중국 AI 딥시크 몸값 65조원까지 치솟았다…정부·빅테크 지원 결집

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 첫 외부 투자 유치에 나서며 기업가치가 단기간에 450억 달러(약 65조원) 수준까지 치솟았다. 미국의 반도체 수출 통제 속에서도 화웨이 칩 기반 AI 생태계를 구축하는 가운데, 중국 정부의 전략적 지원까지 더해지면서 글로벌 AI 패권 경쟁 핵심 축으로 부상하는 모습이다. 6일(현지시간) 파이낸셜타임즈, 블룸버그통신 등 외신에 따르면 중국 국가 반도체 투자 펀드인 중국집적회로산업투자기금(빅펀드)이 딥시크의 첫 외부 투자 유치 라운드를 주도하고 있는 것으로 전해졌다. 텐센트와 알리바바 등 중국 빅테크도 투자 참여를 논의 중인 것으로 알려졌다. 이번 투자 협상 과정에서 딥시크 기업가치는 약 450억~500억 달러 수준으로 평가됐다. 이는 수주 전 논의됐던 100억~300억달러 수준 대비 최대 4배 이상 급등한 규모다. 일론 머스크가 이끄는 AI 스타트업 xAI와 비슷한 수준으로 평가받는 셈이다. 딥시크는 지난해 초 적은 컴퓨팅 자원과 비용만으로 미국 빅테크 수준 거대언어모델(LLM)을 개발했다고 밝히며 글로벌 AI 업계를 뒤흔든 바 있다. 오픈AI와 앤트로픽 대비 훨씬 낮은 비용 구조에도 불구하고 추론·코딩 성능에서 경쟁력을 입증하며 이른바 '딥시크 모멘트'를 촉발했다는 평가를 받았다. 딥시크는 모델을 오픈 웨이트 형태로 공개하며 허깅페이스를 통해 무료 배포하고 있다. 현재는 에이전틱 AI 분야로 사업 영역을 확장하며 연구 인력 채용과 컴퓨팅 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 이번 투자 유치는 중국 정부의 AI·반도체 자립 전략과도 맞물린다. 미국의 첨단 반도체 수출 통제가 강화되는 가운데 중국 정부는 반도체·AI 모델·소프트웨어를 아우르는 독자 생태계 구축에 집중하고 있다. 특히 딥시크 최신 모델 V4가 화웨이 AI 칩과 최적화된 형태로 개발되면서 중국 내부에선 미국 기술 의존도를 낮출 핵심 축으로 평가받고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 그동안 외부 투자 유치 없이 헤지펀드 수익과 개인 자금을 기반으로 회사를 운영해왔다. 하지만 경쟁사들의 인재 영입 시도가 이어지자 직원 보상과 연구 인력 유지를 위해 외부 자금 조달에 나선 것으로 전해졌다. 량원펑은 현재 우호 지분 포함 약 89.5% 지분을 보유한 것으로 알려졌다. 시장에선 이번 투자를 계기로 중국 AI 산업 전반이 더 빠르게 결집할 것이란 전망도 나온다. 데이터센터와 클라우드 인프라를 보유한 알리바바·텐센트와 AI 모델 기업 딥시크, 화웨이 반도체 생태계가 결합될 경우 미국 중심 AI 구조를 겨냥한 대항 축이 형성될 수 있다는 분석이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 역시 최근 인터뷰에서 "딥시크가 화웨이 하드웨어에서 먼저 최적화된다면 미국에는 끔찍한 결과가 될 수 있다"고 경고하며 중국 AI·반도체 결합 전략에 대한 우려를 나타낸 바 있다. 주요 외신은 "딥시크가 중국 정부의 AI 자립 전략 핵심 기업으로 부상하며 미국 반도체 제재에 대응하는 상징적 존재가 되고 있다"고 평가했다.

2026.05.07 09:19한정호 기자

제조 AI, 국산 반도체로 실현한다…포스코DX-모빌린트 '맞손'

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해 제조 현장 AI 전환(AX) 전략 강화에 나섰다. 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 엣지 AI 기반 인텔리전트 팩토리를 중심으로 비용 효율성과 보안, 실시간 대응 역량을 동시에 확보하겠다는 구상이다. 포스코DX는 모빌린트와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AX 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 도입을 넘어 투자와 사업 연계를 포함한 전략적 파트너십 성격을 띤다. 포스코DX는 지난 2월 포스코기술투자와 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 총 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. AI 인프라 기술을 외부에서 조달하는 방식에서 나아가 유망 스타트업과의 공동 성장 구조를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 핵심은 GPU 중심 AI 인프라를 국산 NPU로 대체하는 데 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로, 특히 추론 단계에서 높은 효율을 보이며 전력 소비와 비용 측면에서 강점을 갖는다. 이는 생산 설비와 가까운 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장의 실시간 의사결정과 보안 요구를 동시에 충족할 수 있다는 점이 주목받고 있다. 우선 포스코DX는 자체 산업용 제어시스템 '포스마스터'에 모빌린트의 NPU를 적용해 설비 제어 단계에서 AI 분석과 대응이 즉각 이뤄지는 인텔리전트 팩토리를 구현할 계획이다. 양사는 NPU 환경에서 AI 모델 성능을 최적화하기 위한 공동 기술 개발도 병행한다. 특히 모빌린트는 엣지 환경에서 대규모언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 NPU 기술을 확보한 국내 기업으로, 현장 데이터 기반 실시간 판단과 제어를 지원한다. 철강과 이차전지 소재 생산 등 고도의 정밀성과 안정성이 요구되는 산업에서 활용도가 클 것으로 전망된다. 이번 협력은 제조 AI 인프라의 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것이라는 관측도 나온다. 기존에는 중앙 데이터센터 기반 GPU 인프라에 의존해 왔지만, 최근에는 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 수요가 빠르게 증가하고 있어서다. 특히 데이터 외부 반출이 어려운 제조 환경에선 보안성과 지연 최소화가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 포스코DX는 향후 엣지 AI 기술을 철강, 이차전지소재 생산 현장뿐 아니라 물류 등 다양한 산업 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 이는 포스코그룹이 추진 중인 인텔리전트 팩토리 전략과도 맞닿아 있다. 그룹은 제조 현장 전반에 AI 기반 자동화와 최적화 기술을 적용해 안전성과 생산성을 동시에 높이는 방향으로 AX를 확대 중이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다"며 "단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시킬 것"이라고 강조했다. 이어 "포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.02 14:44한정호 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

Prev 1 2 3 4 Next